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安田記念(2022)データ分析!

2022年6月5日3回東京2日目
第72回農林水産省賞典安田記念(G1)東京芝1600m 3歳以上 定量
安田記念は春のマイル王決定戦。
古馬と3歳馬が激突する最初のG1です。
安田記念は過去10年のデータを見ていきます。
数値は(着別度数) 勝率 連対率 複勝率
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人気・配当・単勝オッズデータ
・
安田記念 2022/人気データ
1番人気 (3-3-2-2)
2番人気 (1-0-1-8)
3番人気 (1-3-1-5)
4番人気 (1-0-1-8)
5番人気 (0-1-0-9)
6番人気 (0-0-1-9)
7〜9人 (4-1-0-25)
10人以下(0-2-4-64)
・
安田記念 2022/馬連・3連複(1着人気-2着人気-3着人気)
2012年/ 8510円・92530円(2-13-15)
2013年/ 1470円・18160円(1-3-12)
2014年/18730円・91160円(1-16-10)
2015年/ 1740円・40690円(1-3-12)
2016年/ 3230円・14990円(8-1-6)
2017年/10480円・43500円(7-8-3)
2018年/ 7370円・ 6560円(9-5-1)
2019年/ 5670円・ 3690円(4-3-1)
2020年/ 650円・ 840円(3-1-2)
2021年/ 2950円・ 8860円(8-1-4)
・
安田記念 2022/単勝オッズ
1.0〜1.9倍 (1-3-1-0)
2.0〜2.9倍 (0-0-1-0)
3.0〜3.9倍 (1-0-0-2)
4.0〜4.9台 (1-0-0-3)
5.0〜6.9倍 (1-2-0-6)
7.0〜9.9倍 (0-0-2-12)
10.0〜14.9倍(2-3-1-15)
15.0〜19.9倍(2-0-0-9)
20.0〜29.9倍(0-1-1-15)
30.0〜49.9倍(2-0-4-16)
50.0〜99.9倍(0-0-0-24)
100倍以上 (0-1-0-28)
人気・配当・単勝オッズ
近年は1番人気が堅実でそれほど荒れていませんが
穴馬の好走が多いレース。
10番人気以下は(0-2-4-64)で6頭が2〜3着に来ています。
2015年3着クラレント (12番人気)
2014年2着グランプリボス (16番人気)
2014年3着ショウナンマイティ(10番人気)
2013年3着ダノンシャーク (12番人気)
2012年2着グランプリボス (13番人気)
2012年3着コスモセンサー (15番人気)
東京の重賞で3着以内の実績のある馬や過去の
安田記念好走馬などの穴馬の激走が多い。
年齢・性別・所属データ
・
安田記念 2022/年齢データ
3歳 (0-0-1-2) 0.0% 0.0% 33.3%
4歳 (4-2-2-25)12.1% 18.2% 24.2%
5歳 (3-5-3-41) 5.8% 15.4% 21.2%
6歳 (3-2-3-37) 6.7% 11.1% 17.8%
7歳上(0-1-1-25) 0.0% 3.7% 7.4%
年齢
7歳以上は苦戦傾向です。単勝オッズ30倍以上の
穴馬は来ていません。
×7歳以上で当日10番人気以下
(0-0-0-20)
×7歳以上で単勝オッズ30倍以上
(0-0-0-21)
・
安田記念 2022/性別データ
牝馬 (1-4-1-11)
牡・セン(9-6-9-119)
性別
牝馬は…
2021年2着グランアレグリア
2020年1着グランアレグリア
2020年2着アーモンドアイ
2019年2着アエロリット
2019年3着アーモンドアイ
2018年2着アエロリット
G1実績馬。
・
安田記念 2022/所属データ
美浦(5-6-3-42) 8.9% 19.6% 25.0%
栗東(5-4-7-79) 5.3% 9.5% 16.8%
外国(0-0-0-9) 0.0% 0.0% 0.0%
所属
確率的には関東馬がやや優勢ですが、
当日10番人気以下で(0-0-0-25)。
×関東馬で当日10番人気以下
(0-0-0-25)
枠・馬番・脚質データ
・
安田記念 2022/枠データ
1枠(0-2-1-14)
2枠(1-2-0-14)
3枠(2-0-1-16)
4枠(0-2-2-15)
5枠(4-0-0-16)
6枠(0-2-2-16)
7枠(3-1-2-17)
8枠(0-1-2-22)
・
安田記念 2022/馬番データ
1番 (0-0-1-9)
2番 (0-2-0-8)
3番 (0-1-0-9)
4番 (1-1-0-8)
5番 (1-2-0-7)
6番 (2-0-2-6)
7番 (0-0-0-10)
8番 (0-1-1-8)
9番 (0-0-0-10)
10番(3-0-1-6)
11番(2-0-1-7)
12番(0-1-1-8)
13番(0-1-1-7)
14番(1-0-1-7)
15番(0-0-0-7)
16番(0-1-1-5)
17番(0-0-0-5)
18番(0-0-0-3)
・
安田記念 2022/脚質データ
逃げ(1-2-0-7)
先行(1-2-2-29)
差し(6-3-5-54)
追込(2-3-3-40)
枠・馬番・脚質
スタート後の直線が長く、枠による有利不利は
それほどありません。
最後の直線とゴール前の坂がありますので、
差し、追い込みも決まっています。
各出走馬の東京芝実績は要チェックですね。
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前走・前走着順・前走人気データ
・
安田記念 2022/前走データ
京王杯SC (2-2-1-25)
ダービー卿CT (2-0-0-8)
高松宮記念 (2-0-0-5)
マイラーズC (1-0-5-33)
天皇賞秋 (1-0-0-0)
NHKマイルC (0-0-1-2)
ヴィクトリアM(0-4-0-11)
中山記念 (0-1-0-2)
大阪杯 (0-0-1-10)
OP特別 (1-0-0-5)
海外 (1-1-1-15)
地方重賞 (0-0-0-1)
・
安田記念 2022/前走着順別データ
1着 (3-3-5-30)
2着 (3-2-0-22)
3着 (0-1-2-19)
4着 (2-1-1-10)
5着 (0-1-1-11)
6〜9着(1-2-0-20)
10以下(1-0-1-18)
・
安田記念 2022/前走人気別データ
1番人気 (4-2-3-22)
2番人気 (3-3-2-12)
3番人気 (1-1-1-14)
4番人気 (1-0-1-10)
5番人気 (0-1-0-16)
6〜9人 (0-2-2-28)
10人以下(0-0-0-13)
前走・前走着順・前走人気
様々なローテから好走馬が出ていますが、京王杯SC、
マイラーズCローテが多い。
前走惨敗していた馬の巻き返しはあまりありません。
前走1800m以下で1秒以上負けは(0-0-0-14)。
前走人気では10番人気以下だった馬は(0-0-0-13)なので
割り引きです。
×前走1800m以下で1秒以上負け
(0-0-0-14)
×前走10番人気以下
(0-0-0-13)
前走距離・前走馬場・間隔データ
・
安田記念 2022/前走距離データ
1200m(2-0-0-5) 28.6% 28.6% 28.6%
1400m(3-2-1-28) 8.8% 14.7% 17.6%
1600m(3-6-6-69) 3.6% 10.7% 17.9%
1800m(1-1-1-6) 11.1% 22.2% 33.3%
2000m(1-1-2-18) 4.5% 9.1% 18.2%
2100m以上(0-0-0-4)
前走距離
前走1400-1600mからの出走が多いですね。
前走1800m以上にも注意が必要ですが、1秒以上負けで苦戦。
・
安田記念 2022/前走馬場データ
前走芝(10-10-10-128)
前走ダート(0-0-0-2)
前走馬場
前走ダートだった馬は少ないですね。
・
安田記念 2022/間隔データ
連闘(1-0-0-0)
2週(0-0-0-1)
3週(2-6-1-37)
4週(0-0-1-10)
5週〜9週(3-2-8-62)
10週〜25週(3-1-0-18)
半年以上(1-1-0-2)
間隔
間隔3週〜9週が多いですが、
休み明けでも好走しています。
安田記念データまとめとポイント
[安田記念データまとめ]
×7歳以上で当日10番人気以下
(0-0-0-20)
×7歳以上で単勝オッズ30倍以上
(0-0-0-21)
×関東馬で当日10番人気以下
(0-0-0-25)
×前走1800m以下で1秒以上負け
(0-0-0-14)
×前走10番人気以下
(0-0-0-13)
《ポイント》
穴馬の好走が多く波乱傾向レース。
東京芝重賞実績馬や過去の安田記念好走していた
人気薄に注意が必要ですね。
ただし、穴馬でも7歳以上、関東馬は狙いにくい
データとなっています。
前走データでは、前走1800m以下で1秒以上負け
前走10番人気以下で割り引き。
《データ消去法》
・前走G1
以上の該当馬を除く
????(0-0-0-44)
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2着 ロデム
3着穴リゼレインボー
土曜新潟6R 未勝利
1着◎タイキスパルタン 単200円
2着穴バイタルエリア
3着◎スエトニウス
土曜中京11R 葵S
1着◎ウインマーベル 単460円
2着 コムストックロード
3着 ブレスレスリー
日曜新潟1R 未勝利
1着◎オースミメッシーナ 単240円
2着◎クリーンジーニアス
3着穴シゲルハナミザケ
日曜新潟8R 1勝クラス
1着◎ネオトゥルー 単540円
2着 タマダイヤモンド
3着◎プリティインピンク
日曜中京12R 朱雀S
1着◎オパールシャルム 単600円
2着 ビアイ
3着 ジョニーズララバイ
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Posted by data-keiba at 11:27│
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