フェブラリーステークス2025予想ポイント!10年プラスの過去データ傾向やレースラップの特徴まとめ

      2024/02/19

フェブラリーステークス2025予想で知っておかないと大損するかもしれない馬券的中のポイントを挙げていきます。

データ分析の質は競馬予想力に比例する!最も基本となる過去レース分析に焦点を当てた統計分析を行います。

フェブラリーSデータ攻略

データ傾向から分かった傾向を羅列していきます。

データポイント
  1. 1~2番人気が好走する
  2. 2ケタ人気の激走は期待薄
  3. 7歳以上は連対まで
  4. 牝馬は好走確率が低い
  5. 追い込み馬が苦戦
  6. 前走3着以内から重視する
  7. 7~8枠の好走率が高め1枠は低い

データ該当馬

オメガギネス、ウィルソンテソーロ、ドゥラエレーデ、キングズソード、レッドルゼル、イグナイター、ガイアフォース、サンライズフレイム

馬券の買い方を絞るレースラップ診断

フェブラリーステークス2025予想

フェブラリーSは、東京競馬場のダート1600mで行われるG1レース。近年は地方競馬からの参戦が見られなくなりました。

東京競馬場のダート1000mまでは息が入る流れ。そこから過ぎてからラスト600mの加速戦に入るのがフェブラリーSの基本ラップの形になります。

2016年のような重馬場になると息の入る山が引き締まって時計が速くなる。また、2013のように引き締まったペースになると差しが台頭する傾向が強くなってくることに注意。

ペースが緩めば先行有利、引き締まったペースなら差し有利とラクには乗り切れない東京競馬場だからこそ分かりやすい傾向が見えてきました。

近年は緩やかなペースになる傾向が見られることから先行有利と考えていいでしょう。いよいよダートの世界にもスローペース化の流れが来ていることが分かってきました。

休み明けはG1級の馬であれば出走間隔が開いても好走できるようでチャンピオンズカップからのローテーションなら特に問題視することはありません。

前走ステップレースからの好走が目立つのは東海S組。ただし、2017年は緩やかなペースなったため十分な価値を秘めていない可能性があります。

とりあえず軸馬を決めるデータ傾向として前走3着以内は必須の条件としたいですね。明確な理由がないと惨敗からの巻き返しは期待しづらいと言えます。

ほかに馬券の頭で期待するなら脂がのってくる4~5歳馬が期待値が高い。東京競馬場のダート1600mは、芝スタートを長く走れる外枠が有利なことも忘れないように!

フェブラリーステークス2023予想まとめ

本命候補

やはり予想オッズの人気通りに【レモンポップ】か【ドライスタウト】を重視することから始めるべきでしょう。当日の馬場状態や展開予測でも変わってきますが、この2頭なら大きく評価を変えることはないはず。独自に開発したデータ解析ツール「激走スカウター」を使って穴馬の好走特定もしていきます。

フェブラリーステークス2024予想まとめ

1番人気が信頼できるレース。近10年では複勝圏を外したことがなく非常に手堅い。前走ステップレースとしては「東海S・根岸S・チャンピオンズカップ」からが大半を占めている。

この中でもG1レースであるチャンピオンズカップとのシナジーが良く、このステップからの1番人気馬の信頼度は高い。同じコースのG2東海Sも良い相性を示していた。

一番格下となるG3根岸Sの勝ち馬は堅調な成績を残しているが、3着以下からの巻き返しは期待しづらいことは覚えておきたい。

地方競馬では東京大賞典からの好配当につながる激走もあるのでヒモに回しておくことも考えておくべきだろう。その他で言えば芝マイルG1レース勝ち馬は頑張る傾向がある。

前年からのリピーター好走も目立つことからコース適性を重視していくことで買い馬を見つけるのは難しくないだろう。配当が低いこともあり、どう買うべきか問われやすい。

■今週の重賞レース
ダイヤモンドステークス小倉大賞典京都牝馬ステークス

URA競馬新聞

 

競馬で勝てる、たった1つのロジック

競馬予想で勝つ方法はこれしかありません。それは【現在」をデータ分析すること。

過去データを見て予想が上手くいくわけないのです。なぜかって!?そのシンプルな理由を今から解説します。

それは、省略された過去データで予想しているからです。現在を構成する情報が何か考えてみてください。気温や風の変化、馬場や競走馬の変化、調教師や騎手の心理的な変化もお互いに作用しています。

それなのに、ギリギリまで削り取られたデータだけで予想するのだから上手くいくわけがない。つまり、その逆をいけば競馬で勝つことができるわけです。

そう誰も手をつけられなかった当日のデータ分析で変化に沿って馬券を構築すること。現在を知るデータ分析のハードルは高いです。なぜなら、理論から構築する必要があるからです。

あえて前人未踏の地に踏み込むことにしました。そのために1億円と10年の研究を必要としました。そして、ついにAIを取り込んだアプリを完成させることができました。

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