宝塚記念(1)基本/2006競馬データ

宝塚記念(基本データ)

2006年6月25日4回京都4日　
第47回宝塚記念（G1）京都芝2200m　3歳上　牡・牝　定量

今週は宝塚記念のデータを分析していきます。
今日は基本データ。
2006年宝塚記念は阪神競馬場改修工事のため、京都競馬場にて開催されます。

宝塚記念のデータは過去10年で見ていきます。
数値は(着別度数)　勝率　連対率　複勝率

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宝塚記念　基本データ

• 宝塚記念/人気データ

1番人気(6-2-0-2)
2番人気(2-0-1-7)
3番人気(0-2-4-4)
4番人気(0-2-2-6)
5番人気(0-0-0-10)
6番人気(1-2-0-7)
7〜9番人気(0-2-3-25)
10番人気以下(1-0-0-41)



• 宝塚記念の馬連・3連複

(1着人気-2着人気-3着人気)
1996年/890円(1-4-3)
1997年/440円(1-3-4)
1998年/4590円(1-9-3)
1999年/200円(2-1-7)
2000年/1190円(1-6-9)
2001年/210円(2-1-8)
2002年/1060円(1-4-3)
2003年/14080円・30290円(6-8-4)
2004年/1930円・4140円(1-6-3)
2005年/11390円・16320円(11-3-2)



• 宝塚記念/単勝オッズ

1倍台(1-2-0-1)

30.0〜49.9倍(1-2-2-15)
50.0〜99.9倍(0-0-1-16)
100倍以上(0-0-0-27)


人気・配当
1番人気が強く、堅い配当が多い。1番人気で着外になったのは
2005年タップダンスシチーと2003年シンボリクリスエス。

タップは8歳、シンボリは有馬からぶっつけ。4・5歳馬で順調に使われてきた
1番人気なら信用できる。ディープインパクトはもちろんOK。

人気薄では昨年11番人気のスイープトウショウが優勝したが、G1馬だったし、
安田記念2着もある実力馬。人気が無さ過ぎた感がある。
人気薄で狙うなら単勝50倍以内が目安となりそう。
6〜9番人気あたりかな。





• 宝塚記念/馬齢データ

3歳(0-0-1-5)
4歳(7-7-2-32) 14.6% 29.2% 33.3%
5歳(2-3-6-32) 4.7% 11.6% 25.6%
6歳(0-0-1-17) 0% 0% 5.6%
7歳以上(1-0-0-16) 5.9% 5.9% 5.9%


馬齢
4歳馬が一歩リード、次に5歳馬となる。
6歳馬、7歳以上は苦戦している。
7歳馬の優勝はタップダンスシチー(2004年)のみとなる。





• 宝塚記念/所属データ

美浦(1-1-3-24) 3.4% 6.9% 17.2%
栗東(9-9-7-75) 9.0% 18.0% 25.0%
地方(0-0-0-2)


所属
栗東(関西馬)が圧倒的に優勢。中心は関西馬。
美浦(関東馬)の連対2頭はバブルガムフェローとグラスワンダー。
どちらもG1馬だね。




• 宝塚記念/騎手・調教師・生産者データ

騎手
武豊(1-1-2-4)
和田(1-1-0-1)
佐藤哲(1-0-1-2)
藤田(1-0-0-4)
池添(1-0-0-3)
横山典(0-2-1-3)
四位(0-1-1-4)
蛯名(0-1-0-3)
柴田善(0-0-1-3)
福永(0-0-0-5)
安藤勝(0-0-0-5)

メルマガでは京都芝2200mの騎手データ(過去5年)も分析していきます。
また、読者プレゼントで騎手別G1データファイルも差し上げています。

調教師
池江郎(0-2-1-6)
安田伊(1-1-0-2)
音無秀(0-0-1-2)
鮫島一(0-1-0-1)


生産者
早田牧場(1-1-0-2)
社台ファーム(0-3-4-10)
ノーザンファーム(0-0-1-11)


騎手・調教師・生産者
騎手では武豊騎手がやっぱり良い。1番人気だと(1-1-0-0)
横山典騎手は複勝率50%だが勝ちは過去10年ない。
福永、安藤勝騎手は5回騎乗して馬券に絡まず。

調教師では注目の池江郎調教師は2着2回3着1回と惜しいレースがある。
今年は宝塚記念を制覇できるか？

生産者では競馬界を席巻しているノーザンファーム、社台ファームだが
宝塚記念過去10年では優勝馬が出ていない。

宝塚記念基本データまとめ
1番人気、武豊、4歳、関西馬がデータで良い。
データから見てもディープインパクトは隙がないな。

ただ、意外にもノーザンファームは連対が過去10年ないんだね。
今年はノーザンファームからディープインパクトを含め5頭が登録しているし
連対馬は出るだろうね。


人気薄では6〜9番人気の好走が目立っているので、是非このあたりは
狙っておきたいところだ。

次回はローテ別(前走)のデータを分析いたします。

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