2008京都大賞典データ傾向分析 -予想1
以下は、1998年以降過去10年間の京都大賞典（G2）の連対馬の近4走内の最高着順の一覧。この連対実績から出走馬の傾向分析を行う。
＜連対馬 近4走実績＞同クラスは日本国内を優先
西暦 1着馬最高着順 2着馬最高着順
07年 3走前 G2:3着 1走前 G1:3着
06年 1走前 G1:1着 2走前 OP:1着
05年 3走前 G2:3着 2走前 G2:3着
04年 3走前 G3:2着 2走前 G1:2着
03年 1走前 G1:3着 1走前 G1:1着
02年 1走前 G1:3着 1走前 G1:2着
01年 2走前 G1:1着 3走前 G3:2着
00年 1走前 G1:1着 1走前 G1:3着
99年 1走前 G3:1着 1走前 G1:2着
98年 2走前 G1:1着 2走前 G1:1着
さて、上記実績に関しG1/G2とそれ以外に分類する。
まず、G1/G2では、前4走以内に全馬3着以内がある。また、G3では、前4走以内に全馬2着以内があり、重賞以外では、前2走1着が条件となる。
これは、昨日の毎日王冠とほぼ変わらない。
続いて、以下は連対馬の前走の一覧。
＜連対馬 前走レース 着順＞
西暦 1着馬レース 2着馬レース
07年 朝日チャG3 1着 宝塚記念G1 3着
06年 エリザベG1 1着 札幌記念G2 6着
05年 宝塚記念G1 4着 オールカG2 6着
04年 天皇賞春G1 5着 宝塚記念G1 4着
03年 宝塚記念G1 3着 宝塚記念G1 1着
02年 天皇賞春G1 3着 宝塚記念G1 2着
01年 宝塚記念G1 2着 目黒記念G2 6着
00年 宝塚記念G1 1着 天皇賞春G1 3着
99年 朝日チャG3 1着 天皇賞春G1 2着
98年 東京優駿G1 4着 宝塚記念G1 11着
黄色字のように前走6着超の着順は1回しかない。しかし、前走11着にも2走前の天皇賞では1着している。また、前走G3は朝日CC1着となっている。
これらは、昨日の毎日王冠の条件よりはるかにレベルが高く、また、この10年の天皇賞（秋）の連対数を比べても京都大賞典の方が出走レベルが高いと言える。
これらをまとめる。
＜連対条件＞必須条件は必ず適合、それ以外はいずれか適合が条件
１．前4走以内にG1:1着、または、前走G1/G2:6着以内、前走G3は朝日CC:1着（必須条件）
２．前4走以内にG1/G2:3着以内、または、G3:2着以内
３．OP:前2走1着
最後に、以下は過去10年の芝G2別定戦を分析した消去条件（昨日同様）
＜消去条件＞
１．6月以降の8歳馬は消し
２．6月以降の23週以上の休養かつ7歳以上は消し
３．50週以上の休養は消し
最後に、今まで、毎週もしくは時間があれば開催当日にもレース回顧を掲載してきた。これは、的中・不的中に関係せず怠らなかったつもりだ。ただ、たまたま、土曜の晩から私事でゴタゴタして、昨日まで時間が取れずレース回顧を割愛した（全く余裕がなく月曜日はブログの更新すらできなかった）。で、この件で皆さんから数件御意見を頂いたが、本人的には余り深く考えて行動したわけではなく、ただ時間的な制約のために起こったことで、その程度のことで混乱させて大変申し訳ない。
ま、と言うわけで、今日は少々時間がとれるのでスプリンターズSの回顧を。
さて、今回反省すべきは、ローテーション分析にこだわり過ぎてしまったことだ。土曜の真夜中、ブログには「スリープレスナイトがあっさり勝つかもしれない。」と書いた。実は、その根拠には、タイム指数1位の他に重要事項が1点あったのだが、土曜の真夜中、私事で急いでいて書けなかった。
で、今更ながらそれを明らかにすると、それは、スリープレスナイトの重賞1走当たりの賞金が4200万円もあった事実だ。これは、第2位のファイングレインの2515万円より、はるかに多い出走馬中ダントツの第1位だった。ま、そんなわけで、タイム指数1位とともに、定量戦で重賞1走当たりの賞金がダントツ1位だったために「スリープレスナイトがあっさり勝つかもしれない」と書いたわけだ。
ところで、このスリープレスナイトを◎にしなかった理由だが、この重要な事実に気付く前の水曜日に、ブログにスリープレスナイトはローテーション的に「不合格」と書いたことで、柔軟性を欠き、こだわりで凝り固まってしまったようだ。つまり、こだわった自分に単純に問題があったわけだ。
さて、最後に、このブログは「私個人のためのブログ」で、拙いとは言え種々データは無償公開している。当然、そのデータを参考にしたい方はして頂ければ良いし、ダメだと思えばしなければ良い。また、もし、面白いと思い読んで頂けるのであれば、それは本当にありがたいし感謝したい。ただ、無償である以上私には全く責任はないし、ましてや、私のデータ解析のスタイルについて読者の方のご意見を頂いても、ハッキリ言って大きなお世話なので、今まで通りこれからも何の反応しないことをご理解いただきたい。ただ、もちろん今回のように「回顧」を書かないのかとか「こんなデータはないのか」のご要望や今まで通りの質問などは、今後も是非コメントして頂きたい。時として、それらは私を向上させてくれるありがたいことなので。
＜お願い＞
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西暦 1着馬最高着順 2着馬最高着順
07年 3走前 G2:3着 1走前 G1:3着
06年 1走前 G1:1着 2走前 OP:1着
05年 3走前 G2:3着 2走前 G2:3着
04年 3走前 G3:2着 2走前 G1:2着
03年 1走前 G1:3着 1走前 G1:1着
02年 1走前 G1:3着 1走前 G1:2着
01年 2走前 G1:1着 3走前 G3:2着
00年 1走前 G1:1着 1走前 G1:3着
99年 1走前 G3:1着 1走前 G1:2着
98年 2走前 G1:1着 2走前 G1:1着
さて、上記実績に関しG1/G2とそれ以外に分類する。
まず、G1/G2では、前4走以内に全馬3着以内がある。また、G3では、前4走以内に全馬2着以内があり、重賞以外では、前2走1着が条件となる。
これは、昨日の毎日王冠とほぼ変わらない。
続いて、以下は連対馬の前走の一覧。
＜連対馬 前走レース 着順＞
西暦 1着馬レース 2着馬レース
07年 朝日チャG3 1着 宝塚記念G1 3着
06年 エリザベG1 1着 札幌記念G2 6着
05年 宝塚記念G1 4着 オールカG2 6着
04年 天皇賞春G1 5着 宝塚記念G1 4着
03年 宝塚記念G1 3着 宝塚記念G1 1着
02年 天皇賞春G1 3着 宝塚記念G1 2着
01年 宝塚記念G1 2着 目黒記念G2 6着
00年 宝塚記念G1 1着 天皇賞春G1 3着
99年 朝日チャG3 1着 天皇賞春G1 2着
98年 東京優駿G1 4着 宝塚記念G1 11着
黄色字のように前走6着超の着順は1回しかない。しかし、前走11着にも2走前の天皇賞では1着している。また、前走G3は朝日CC1着となっている。
これらは、昨日の毎日王冠の条件よりはるかにレベルが高く、また、この10年の天皇賞（秋）の連対数を比べても京都大賞典の方が出走レベルが高いと言える。
これらをまとめる。
＜連対条件＞必須条件は必ず適合、それ以外はいずれか適合が条件
１．前4走以内にG1:1着、または、前走G1/G2:6着以内、前走G3は朝日CC:1着（必須条件）
２．前4走以内にG1/G2:3着以内、または、G3:2着以内
３．OP:前2走1着
最後に、以下は過去10年の芝G2別定戦を分析した消去条件（昨日同様）
＜消去条件＞
１．6月以降の8歳馬は消し
２．6月以降の23週以上の休養かつ7歳以上は消し
３．50週以上の休養は消し
最後に、今まで、毎週もしくは時間があれば開催当日にもレース回顧を掲載してきた。これは、的中・不的中に関係せず怠らなかったつもりだ。ただ、たまたま、土曜の晩から私事でゴタゴタして、昨日まで時間が取れずレース回顧を割愛した（全く余裕がなく月曜日はブログの更新すらできなかった）。で、この件で皆さんから数件御意見を頂いたが、本人的には余り深く考えて行動したわけではなく、ただ時間的な制約のために起こったことで、その程度のことで混乱させて大変申し訳ない。
ま、と言うわけで、今日は少々時間がとれるのでスプリンターズSの回顧を。
さて、今回反省すべきは、ローテーション分析にこだわり過ぎてしまったことだ。土曜の真夜中、ブログには「スリープレスナイトがあっさり勝つかもしれない。」と書いた。実は、その根拠には、タイム指数1位の他に重要事項が1点あったのだが、土曜の真夜中、私事で急いでいて書けなかった。
で、今更ながらそれを明らかにすると、それは、スリープレスナイトの重賞1走当たりの賞金が4200万円もあった事実だ。これは、第2位のファイングレインの2515万円より、はるかに多い出走馬中ダントツの第1位だった。ま、そんなわけで、タイム指数1位とともに、定量戦で重賞1走当たりの賞金がダントツ1位だったために「スリープレスナイトがあっさり勝つかもしれない」と書いたわけだ。
ところで、このスリープレスナイトを◎にしなかった理由だが、この重要な事実に気付く前の水曜日に、ブログにスリープレスナイトはローテーション的に「不合格」と書いたことで、柔軟性を欠き、こだわりで凝り固まってしまったようだ。つまり、こだわった自分に単純に問題があったわけだ。
さて、最後に、このブログは「私個人のためのブログ」で、拙いとは言え種々データは無償公開している。当然、そのデータを参考にしたい方はして頂ければ良いし、ダメだと思えばしなければ良い。また、もし、面白いと思い読んで頂けるのであれば、それは本当にありがたいし感謝したい。ただ、無償である以上私には全く責任はないし、ましてや、私のデータ解析のスタイルについて読者の方のご意見を頂いても、ハッキリ言って大きなお世話なので、今まで通りこれからも何の反応しないことをご理解いただきたい。ただ、もちろん今回のように「回顧」を書かないのかとか「こんなデータはないのか」のご要望や今まで通りの質問などは、今後も是非コメントして頂きたい。時として、それらは私を向上させてくれるありがたいことなので。
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