ヴィクトリアマイル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

      2023/05/15

ヴィクトリアマイル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。

ヴィクトリアマイルデータ攻略

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番人気馬の連対率は50%
  2. 2~3番人気より4~5番人気に妙味あり
  3. 穴馬は狙いにくくヒモ流しが最適
  4. 追い込み馬の連対率は4%とヒモまでに留める
  5. 前走4~5着馬の連対率は20%と高い
  6. 1枠の連対率は低い

データ該当馬と追いきり診断

ソダシ、レイパパレ、デアリングダクト、ファインルージュ、アンドヴァラナウト、ソングライン、メイショウミモザ

スターズオンアース データ ▲

秋華賞と大阪杯いずれもスタートで挟まれ位置取りが悪くなっての惜敗で地力の高さを返って証明したと言えます。

3戦ぶりにマイルへ戻りタイム短縮への対応がカギになりますが、序盤で流れに乗ることができるか。このハードルを乗り越える必要があります。

ソダシ データ 〇

外厩で十分の乗り込める時代だからこそできるG1ぶっつけ本番。仕上がりの早い馬で順調であれば問題になることはありません。

昨年は2着に0.3秒差をつけて勝利しているレースだけに適性の裏付けではトップレベルの馬だと言えます。

ナミュール データ ▲

短距離で活躍した牝系の割にマイルでは期待を裏切ることもありました。牡馬と走った前走の東京新聞杯では着差なしの2着と進展のあるレースぶり。

まわりを気にするような幼い面が改善されてポテンシャルが発揮されてきた今なら桜花賞のリベンジも。

ソングライン データ ▲

ドバイから直行は昨年と同じローテーション。昨年はドバイを勝っての参戦でしたがスムーズさを欠いたこともありヴィクトリアマイルでは5着止まり。

今回は同じレースで負けて参戦になるため勢いという点では陰りが見られるのが不安なところでもあります。

馬券の買い方を絞るレースラップ診断

ヴィクトリアマイル2024予想

ヴィクトリアマイルは、東京競馬場の芝1600mで行われる牝馬限定のG1レースになります。

2015年には、3連単2000万円もつくなど波乱の結果も起きており一筋縄ではいかないレースと言えるでしょう。

過去のレースラップを見ると中間ラップにバラつきがあることが波乱の要因なっていると考えられます。

ここが極端に速くても、逆に緩んでも波乱になっていることは、それだけ混戦傾向の強いレースと言えるのかもしれません。

それでも前年からリピートで好走する馬が目立つため、前年の好走馬は必ず勝っておくべきレースと言えるでしょう。

比較的に逃げ先行が優位のような印象もありますが、追込みが決まることもあり差し馬でもチャンスはありそうです。

今年のヴィクトリアマイルをAIで予測したのが青線になりますが、今年はペースが上がり1.32.5あたりで決着する可能性もありそう。

こうしてみると人気馬を軸にして手広くが無難なレースと言えるのかもしれません。

あまり狙いにいかず手広く買って単系で高配当を待つというのも面白そうです。

ヴィクトリアマイル2024予想まとめ


牝馬限定のマイルG1のせいかデータに一癖を感じられる。1番人気は3着ゼロという極端なデータはどう考えるべきだろうか。
これは好調でない時にはカンタンに飛ぶよという含みがあるように思える。やはり前走5着以内の好調馬から選ぶのが無難だ。
そう考えると穴馬の理不尽さも理解できる所で馬券のヒモは手広く買うべきだろう。

■今週の重賞レース
京王杯スプリングカップ

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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