阪神 芝1600m G1

第39回(2022)マイルチャンピオンシップ 予想情報・結果【AIラップ解析】

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解析結果まとめ

第39回 マイルチャンピオンシップ・3連単10-3-6 - コピー
第39回 マイルチャンピオンシップ・3連複3-6-10 - コピー
第39回 マイルチャンピオンシップ・馬単10-3 - コピー
第39回 マイルチャンピオンシップ・馬連3-10 - コピー
第39回 マイルチャンピオンシップ・ワイド3-10 - コピー
第39回 マイルチャンピオンシップ・単勝⑩セリフォス - コピー
第39回 マイルチャンピオンシップ・複勝③ダノンザキッド - コピー
第39回 マイルチャンピオンシップ・単勝③ダノンザキッド - コピー

結果まとめ一覧

2022 マイルCS 結果まとめ1
動画・ブログ・note・LINE 等で公開した解析結果のまとめ一覧で、普段noteで公開しているモノです。
2022 マイルCS 結果まとめ2
2022 マイルCS 結果まとめ3

過去レース解析・検証データ一覧 結果

マイルCS 検証 2022 結果
動画・noteで公開した解析結果の検証データ一覧です。

マトリクス結果      

2022 マイルCS マトリクス - コピー
マトリクス上の好走馬を示したモノです。(ピンクが馬券内、黄色が掲示板内)

以下は予想段階の情報になります。


※動画は登録段階の情報です。


 

ラップ解析ソフト Monarch によるラップ分析の公開情報です。位置取り想定、ラップ適性、ラップバランスチャート、馬場適性の各種解析項目と Monarch が下した適性総合評価を公開しています。

※現在、各種解析項目も最新のモノに更新されています。
 古い解析情報しか表示されない場合は、
 ブラウザのキャッシュをクリアする等して
 Webページに最新情報が表示されるように
 してみて下さい。

   

今週のその他のレース情報

2022.11/20(日)
マイルCSの過去解析検証データやラップ適性マトリクスなど
ブログ未公開情報は、コチラのnote記事で閲覧可能です。
解析まとめ、自動データ印、調教適性、ラップ適性スコアなども
データが確定でき次第公開予定となっており
WIN5戦略に使う特別戦の各種データも
(自動データ印・HB指数やラップ適性マトリクスなど)
コチラのnote記事に掲載予定です。

    

東京スポーツ杯2歳S(2022)Monarch による解析結果はコチラ

  

Monarch 解析結果からの好走例はコチラ

    

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マイルCS(2022)各種解析結果

位置取り指数ランク

2022 マイルCS 位置取り指数
(出走各馬の位置取り指数です。文字通り当該レースにおけるそれぞれの馬の位置取り(脚質)順をソフトが想定したものです。『指数』という言葉に釣られて、一般によくあるスピード指数などのいわゆる『強さ』の指標と勘違いされる方が非常に多いですが、全く違いますので注意。)

位置取り指数・位置取りタイプの意味や一覧の見方はコチラ

以下は
今回と同じ変則の阪神開催だった過去レースの
データです。

マイルCS 位置取り指数 2021
マイルCS 位置取り指数 2020

以下は、
通常の京都開催の分も含めた
過去10年の集計データです。

過去5年の好走馬
想定位置取りタイプ
A  1 /5  複勝率20%
B  1 /20  複勝率5%
C  6 /19  複勝率32%
D  3 /15  複勝率20%
E  4 /30  複勝率13%

過去10回の好走馬
想定位置取りタイプ
A  1 /10  複勝率10%
B  3 /40  複勝率8%
C  10 /36  複勝率28%
D  7 /29  複勝率24%
E  9 /60  複勝率15%

    

例年の好走馬の
年毎の想定位置取りタイプ

2021  E ・ E ・ D
2020  E ・ D ・ B
2019  B ・ C ・ D
2018  E ・ C ・ C
2017  D ・ C ・ E
2016  E ・ C ・ C
2015  D ・ E ・ E
2014  B ・ E ・ C
2013  E ・ C ・ D
2012  D ・ C ・ C

      

マイルCS 過去ラップ一覧

簡易版

2022 マイルCS 過去ラップ一覧 簡易版
(過去10年の当該レースにおける ペース、レース全体ラップ、3分割ラップなど)

詳細版

2022 マイルCS 過去ラップ一覧 詳細版
(過去10年の当該レースにおける 好走各馬のラップバランス、ラスト5ハロンラップの解析など)

    


ラップ適性解析表

2022 マイルCS ラップ適性
(出走各馬の血統、配合評価、ラップ適性総合評価、位置取り指数/タイプ、馬場適性、ラップ適性を表記しています。)

ラップ解析解析表・ラップパターン評価一覧の意味や見方はコチラ

今回、Monarch から提示されたパターンは5つでした。
マイル重賞は2~4パターンぐらいに収まるコトが多いですが
変則開催なのもあってか
今回のこのレースはそれよりもやや多くなっています。

想定ラップパターンの
それぞれ発現確率は、
Aパターンが 約37%
Bパターンが 約17%
Cパターンが 約16%
Dパターンが 約15%
Eパターンが 約14%

となっています。

   

以下は、
通常開催時も含めた
過去10年の好走傾向です。

ラップ適性スコア
好走馬最高値
【 2021 2 位 131.0 】 【 2020 2 位 118.4 】
【 2019 1 位 139.0 】 【 2018 1 位 139.0 】
【 2017 4 位 101.9 】 【 2016 7 位  80.2 】
【 2015 7 位  89.9 】 【 2014 2 位 112.1 】
【 2013 1 位  112.1 】 【 2012 9 位   76.6 】

    

以下は、
今回と同じ変則の阪神開催だった
昨年・一昨年の
ラップ適性スコア
レースLBチャート適合率
自己LBチャート適合率の
一覧です。

マイルCS スコア・チャート 2021
マイルCS スコア・チャート 2020

    


ラップバランスチャート

2022 マイルCS チャート
(出走各馬のラップバランスチャートとレースのラップバランスチャートを重ねて比較したものです。)

ラップバランスチャート一覧の意味や見方はコチラ

  

過去10年の
レースLBチャート適合率(左上の値)
好走馬最高位は以下の通り。

LBチャート適合率
好走馬最上位
【 2021  1 位  75.3 】 【 2020  1 位  76.4 】
【 2019  2 位  74.3 】 【 2018 11位  42.4 】
【 2017 10位  50.7 】 【 2016 12位  50.4 】
【 2015  4 位  67.4 】 【 2014  4 位  66.3 】
【 2013  7 位  61.0 】 【 2012  2 位  62.1 】

  

————————————–

過去10年の
自己LBチャート適合率(右上の値)
好走馬最高位は以下の通り。

自己LBチャート適合率
好走馬最上位
【 2021  2 位  81.5 】 【 2020  1 位  86.8 】
【 2019  2 位  85.4 】 【 2018 10位  54.5 】
【 2017  5 位  65.4 】 【 2016 12位  48.3 】
【 2015  1 位  76.2 】 【 2014  1 位  72.5 】
【 2013  6 位  65.7 】 【 2012  6 位  63.6 】

           


馬場適性一覧表

2022 マイルCS 馬場適性指数
(血統的な判断や実際の成績ではなく、あくまで数字上、計算上の指数であり、『高速馬場』・『時計のかかる馬場』のどちらでパフォーマンスを上げる可能性が高いかをソフトが示した一覧です。)

馬場適性一覧の意味や見方についてはコチラ

上位であればあるほど、高速馬場がプラスに働く可能性が示唆されている
下位であればあるほど、馬場重化がプラスに働く可能性が示唆されている
というコトになっています。
(ダートの場合は、馬場重化 = 高速化 なので逆になりますが。)

ややこしいですが
上位の馬は高速馬場が得意
下位の馬は重馬場が得意
ではありません。

以下は
今回と同じ変則の阪神開催だった過去レースの
データです。

マイルCS 馬場適性指数 2021
マイルCS 馬場適性指数 2020

以下は、
通常の京都開催時も含めた
過去10年のデータです。

馬場適性指数
好走馬最高値
【 2021  1 位  90.2 】 【 2020  3 位  83.7 】
【 2019  2 位  89.7 】 【 2018  7 位  76.4 】
【 2017  6 位  79.4 】 【 2016 11位  77.4 】
【 2015  4 位  79.6 】 【 2014  7 位  77.3 】
【 2013  3 位  81.4 】 【 2012  1 位  83.1 】

   


高機動高変速値

2022 マイルCS 機変

以下は
今回と同じ変則の阪神開催だった過去レースの
データです。

マイルCS 機変 2021
マイルCS 機変 2020

以下は、
通常の京都開催時も含めた
過去10年のデータです。

高機動高変速値・近走最大
好走馬最高値
【 2021  1 位  37.2 】 【 2020  5 位  27.8 】
【 2019  2 位  42.3 】 【 2018  5 位  33.0 】
【 2017  3 位  35.9 】 【 2016  4 位  31.5 】
【 2015  5 位  31.8 】 【 2014  5 位  31.3 】
【 2013  6 位  33.7 】 【 2012  1 位  35.9 】

——————————–

高機動高変速値・近走平均
好走馬最高値
【 2021  1 位  29.2 】 【 2020  3 位  21.3 】
【 2019  2 位  27.7 】 【 2018  2 位  30.0 】
【 2017  3 位  27.9 】 【 2016  2 位  28.1 】
【 2015  2 位  27.6 】 【 2014  3 位  24.4 】
【 2013  9 位  19.0 】 【 2012  1 位  24.4 】

     

———————————–

機動力

2022 マイルCS 機動

今回と同じ変則の阪神開催だった過去レースの
データです。

マイルCS 機動 2021
マイルCS 機動 2020

以下は、
通常の京都開催時も含めた
過去10年のデータです。

機動力・近走最大
好走馬最高値
【 2021  5 位  24.8 】 【 2020  4 位  23.6 】
【 2019  4 位  22.6 】 【 2018  5 位  23.7 】
【 2017  4 位  29.4 】 【 2016  1 位  33.4 】
【 2015  5 位  26.2 】 【 2014  3 位  27.7 】
【 2013  6 位  25.1 】 【 2012  4 位  22.1 】

——————————-

機動力・近走平均
好走馬最高値
【 2021  6 位  16.0 】 【 2020  3 位  17.7 】
【 2019  4 位  15.7 】 【 2018  2 位  22.1 】
【 2017  6 位  17.3 】 【 2016  1 位  29.5 】
【 2015  8 位  15.6 】 【 2014  2 位  24.6 】
【 2013 11位  10.0 】 【 2012  3 位  16.4 】

————————–

抽出機動力
好走馬最高値
【 2021  2 位  2.6 】 【 2020  3 位  1.9 】
【 2019  4 位  1.7 】 【 2018  4 位  2.4 】
【 2017  6 位  2.4 】 【 2016 11位  1.2 】
【 2015  7 位  2.3 】 【 2014  4 位  2.3 】
【 2013  8 位  1.5 】 【 2012  4 位  1.8 】

    

————————–

変速率 

2022 マイルCS 変速

回と同じ変則の阪神開催だった過去レースの
データです。

マイルCS 変速 2021
マイルCS 変速 2020

以下は、
通常の京都開催時も含めた
過去10年のデータです。

基礎変速率
好走馬最高値
【 2021  4 位  12.6 】 【 2020  3 位  12.4 】
【 2019  3 位  14.2 】 【 2018  2 位  15.3 】
【 2017  1 位  15.8 】 【 2016  2 位  15.0 】
【 2015  2 位  15.9 】 【 2014  5 位  12.0 】
【 2013  1 位  17.1 】 【 2012  1 位  15.7 】

——————————-

変速率・近走最大
好走馬最高値
【 2021  1 位  21.6 】 【 2020  5 位  14.3 】
【 2019  2 位  21.5 】 【 2018  1 位  18.9 】
【 2017  1 位  23.6 】 【 2016  2 位  18.9 】
【 2015  1 位  23.3 】 【 2014 11位  10.8 】
【 2013  8 位  12.6 】 【 2012  5 位  16.4 】

——————————-

変速率・近走平均
好走馬最高値
【 2021  1 位  13.2 】 【 2020  2 位  10.8 】
【 2019  2 位  12.0 】 【 2018  1 位  17.5 】
【 2017  1 位  12.9 】 【 2016  2 位  13.6 】
【 2015  2 位  12.5 】 【 2014 11位    4.4 】
【 2013  5 位  11.2 】 【 2012  8 位    8.5 】

 


マイルCS(2022)適性総評

ラップ適性総合評価

ラップ適性総合評価の扱い方についてはコチラ

解析結果を総合して
Monarch が最も適性を評価した馬は
ダノンザキッド
となりました。

次点の高評価馬は
ウインカーネリアン
ファルコニア


以下
セリフォス

シュネルマイスター
サリオス
ダノンスコーピオン

ロータスランド
ソダシ
ソウルラッシュ

ジャスティンカフェ
ホウオウアマゾン
エアロロノア

ベステンダンク
マテンロウオリオン
ピースオブエイト
ハッピーアワー

といった順になります。

  


先週の回顧や最近の調子など


解析雑感や血統見解・データ等

さて、
今週は、久々に2重賞で
土日1つずつなので
重賞用の作業量としては
先週までの丁度半分。

なので、
切羽詰まってはいないですが、、
用事が色々とあって
結局、時間は押し気味に;;
まぁそれでも、
先週までに比べれば
相当マシですが。

というワケで、、
このレースについては
変則開催なので理論上の解析は低くなっており
ラップ解析がドコまでアテになるかは分かりません。
というコトを一応前提にしつつ、、
過去10年では2桁人気の激走が無く
近年も比較的カタめの傾向なので、、
その辺がどうか。

ただ、今回は
昨年のグランアレグリアのように
抜けて盤石そうな馬がいるワケではないので、、
グランアレグリアのような馬がいた年を
引き合いに出して比べるのが妥当なのかも疑問。
なので
近年がカタかろうが関係無い?
とも言えそうなワケで。

解析結果からは
ドコからでもイケそう
あるいは
ある程度、何が来てもおかしくなさそう
なので、、
非常に難しい印象を持っています。

というコトは、、
今回みたいな時こそ
1頭の馬と心中するのは危ない?
のかなと思いつつ
本線で入った時には
多段ヒットが決まるようにして
穴馬の台頭にも期待しつつ
馬券を組もうかなと思います。

あとは、、
元々このマイルCSは
3歳馬に厳しいレースと言われてまして、、
他の古馬混合重賞(秋天など)が
どれも3歳馬と古馬との斤量差が2kgなのに対して
このレースだけ何故か1kg。
それだけが原因かどうかは分かりませんが
実際、3歳馬の成績はずっと芳しくありませんでした。
それを打ち破ったのが2017年のペルシアンナイトで
それ以降は、
翌年、ステルヴィオが勝利し
去年も、勝ちこそしませんでしたが
シュネルマイスターとダノンザキッドが好走しました。
なので、最近の傾向から言えば、、
あまり気にする必要は無い?のかも知れませんが
他の古馬混合GⅠと比べれば
相対的には3歳馬が不利
というのは
客観的事実としてあります。

まぁ、アレやコレやと言い出したら
キリが無いんですケドねw

さて、どうなりますでしょうか。

     


マイルCS マトリクス

ラップ適性マトリクス

ラップ適性マトリクスの見方についてはコチラ

2022 マイルCS マトリクス
当該レースのラップ適性マトリクス

ハイブリッド指数・適性指数一覧

2022 マイルCS HB指数
ラップ適性マトリクスに表示されている、各馬のハイブリッド指数・適性指数一覧です。

ラップ適性マトリクスの
縦軸の値であるHB指数と
横軸の値である適性指数の
ランキング表です。
細かい数値がご覧になりたい方は
ご参照下さい。

    

適性指数と適性総合評価の違いについては
ラップ適性マトリクスの概要の方で
簡単に書いてありますので
そちらをご覧下さい。

簡単に言えば
マトリクスの適性指数の方が、
機械的で融通が利かない面があると思われ、
適性の本質を突き損ねている可能性がある
といった感じでしょうか。
なので、
適性指数の並びと
適性総合評価の並びが
一致していないコトが多々あります。

まぁ、競馬なので…
適性指数の方がハマるコトもあれば
適性総合評価の並びの方が
それらしいコトもあるとは思いますが。

          

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今週のその他のレース情報

2022.11/20(日)
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第39回(2022)マイルチャンピオンシップ 予想情報・結果【AIラップ解析】” への2件のフィードバック

  1. 今後すべての重賞で重賞の印つけてもらえませんか?マイルCSの3番ダノンザキッドの〇お見事でした

    1. 検証データの『重賞』の項目のコトですかね?
      それに関しては、
      GⅡやGⅢではGⅠほど有効に機能しない可能性もあるので、、
      基本的には、GⅠのみというコトにしています。
      GⅡ・GⅢでも、有効に機能するコトはあると思いますが
      一概には言えません。
      その辺は、
      意味があって、出す場合と出さない場合を分けていて
      出し渋っているワケではないので
      ご理解いただけければ幸いです。

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