富士ステークス2024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

2023/09/17 2023/10/25

富士ステークス2024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。

Contents

富士Sデータ攻略

AI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

ナミュール、レッドモンレーヴ、ステラヴェローチェ、イルーシヴパンサー、シャンパンカラー

富士ステークス2024予想

過去のレースラップを比較するとG3時代とG2に昇格した近年ではペースにおいて毛色が違ってくるようになりました。

G3時代の中盤はそれほど緩くならないケースが普通でしたが、G2昇格した近年では前半と後半が速い総合力が求められやすいレースになることが多いようです。

その点でマイルチャンピオンシップのステップを想定させるものがあり、1分32秒以下のレースではレース価値ありと見るのがいいでしょう。

昇格した近年は差し勢の活躍が目立っており、追い込み同士で決まったレースもあることからペースアップ効果が実感できるところです。

この点において末脚を余すことが少なくなってきたと言えるため、速いマイルのペースで実績を挙げてきた馬を順当に評価するようしたい。

また、斤量の軽い3歳馬の活躍も顕著なことから、それほど差がないと思えば斤量で3歳馬を選んでしまってもOKです。

ヴィクトリアマイルからの参戦馬が活躍していることから出走していれば真っ先に検討してみることをおすすめします。

マイルの熟練度が問われやすく距離延長タイプの好走は少ないのが特徴的。マイル実績にこだわりたいレースです。

過去の実績を見ていくと、最低でも1600～1800ｍの重賞レース3着以内の実績は必要となっており、昇格した近年はさらに上昇しているとみていいでしょう。

近年の水準で見てみるとG2レース3着以内が1つの基準になりそうですよ。できればG1レースでの好走実績がある馬を選びたいところです。

■今週の重賞レース
菊花賞

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。

詳しくは下記サイトをご覧ください。あなたがもし、このシステムを使いこなすのであれば、再現性のあるリターンを手にすることができるでしょう。