中山 芝2000m G2

第59回(2022)弥生賞 予想情報・結果【AIラップ解析】

Pocket
LINEで送る

解析結果まとめ

2022 弥生賞 結果まとめ
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 弥生賞 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。(赤が馬券内、青が掲示板内)

    

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

2022.3/6(日)弥生賞の解析結果のブログ未公開データ、調教解析+総武S・大阪城Sのラップ解析情報+その他の特別戦の自動データ印とハイブリッド指数はnoteで公開。

オーシャンS(2022)Monarch による解析結果はコチラ

チューリップ賞(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

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: 200_13.jpg
当サイトは最強ブログランキングに登録しています。

      




弥生賞(2022)各種解析結果

位置取り指数ランク

2022 弥生賞 位置取り
(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

このレースは
位置取り指数ではあまり明確な傾向はありません。

好走馬は割と満遍なく出ていますが
一応、毎年好走している基準を提示するならば
6以上を計時している馬
というコトで
好走数は9/15頭。

5以上というコトにすれば
10/15頭になるので、
例年の好走馬の丁度2/3というコトになります。

ちなみに
いずれも好走率としては
30%程度。
悪くない数字ですが、
特段注目したい数字とも言い難いですかね。

   

機動力に関しても同様で
低い馬でも来てはいるのですが
過去5年で毎年必ず好走している基準は22以上。
コレに該当している好走馬は6/15頭ですが
複勝率は46%あります。

微妙な差ですが
21以上というコトにすれば
7/15頭で複勝率47%。

     

弥生賞 過去ラップ一覧

簡易版

2022 弥生賞 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 弥生賞 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 弥生賞 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。)

ラップ適性・詳解版

2022 弥生賞 ラップ適性 A・B・C詳解版
(ラップパターンを更に細かく展開分けしたモノです。)

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6つでした。
チョット多いですね。。
更には、下で示している通り
発現確率がかなり割れていて、
展開によってどういう形になってもおかしくはなさそうです。

また、
細かい展開分けで評価が変わるA・B・Cパターンについて
詳解版を出してみました。

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23%
Bパターンが 約21%
Cパターンが 約19%
Dパターンが 約16%
Eパターンが 約11%
Fパターンが 約 9%

となっています。

   

このレースは
ラップ適性スコアの高い馬が
割とストレートに走る傾向があります。

一応、
毎年必ず好走している基準値としては
24以上というコトになり
好走数は10/15頭。
複勝率は53%あります。

微妙な差ですが
23以上というコトにすれば
好走数は11/15頭で複勝率55%

キャリアが浅めで
スコアが低い馬が走った例もあり
新馬勝ちからの臨戦で好走した
2019年(重馬場)のシュヴァルツリーゼなんかは
完全ノースコアだったりもしましたが
数としてはかなり少ないですね。

また、
ラップ適性スコアの高い馬が
ストレートに走りやすいというコトなので
スコア獲得ラップパターンの数が多い馬
という観点で見ても
好走数が10/15頭で、
複勝率が丁度50%となっており
良好のようです。

   


ラップバランスチャート

2022 弥生賞 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

このレースは3歳戦で、
まだキャリアが浅い馬達の集まりなので
ある程度、好き放題の形状をしている馬も
参戦してきたりします。

んでもって
そういった馬の好走もあるのですが
中山の路盤改修以降で
適合率が極端に低い馬が走ったのは
重馬場で開催された2019年・2020年で
それ以外の5年では
全ての好走馬が適合値50以上になっていました。

毎年必ず好走している基準としては
適合値70以上。
コレに関しては、
重馬場だった2019年・2020年もそうですし
6年以上遡っても同じです。
過去5年での好走数は7/15頭で
複勝率は54%もあります。

60以上にすれば
好走数が10/15頭で複勝率は42%となり
50以上だと
好走数が12/15頭で複勝率は39%となります。
もちろん、
先程説明した通り
非該当の3頭は全て、
重馬場開催だった2019年・2020年に出た好走馬です。

             


馬場適性一覧表

2022 弥生賞 馬場適性
(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高い
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高い
です。
(ダートの場合は、馬場重化 = 高速化 なので逆になりますが。)

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。

  

このレースは
馬場適性が1位か2位の馬が
路盤改修以降、毎年必ず好走しています。
もう少し言うならば
2位の馬が走ったのは昨年だけで、
その2021年は1位馬と2位馬の値が僅差。

それ以外の6年では全て
馬場適性値が1位の馬が好走していました。
誤解しやすいですが
この、馬場適性ランキングが1位の馬
ではなく
馬場適性指数が1位の馬
というコトなので
一番上に表示されている馬ではなく
実際の数値が1位になっている馬です。

今年は
登録段階では1・2位が僅差なので
昨年の例のコトを考えれば
2位の馬が走って来てもおかしくありません。

もちろん、
競馬のデータでは
「1位か2位の馬が毎年必ず好走している」
なんて言ったら
見事に両方飛んで3位の馬が好走
見たいなコトが平然と起こりますから…
(今年の京成杯の機動力など)
3位以下だからダメというコトはなく
むしろ、
重馬場の年がある影響もあってか
下位の馬の好走も十分あるんですが、
2021年以外は
毎年必ず1位の馬が走っていて
例外の2021年でも2位の馬が走ったので
注目できるポイントと見ても良いかも知れません。

過去5年で
1位の馬は当然5頭しかいないので
2021年以外の4頭が走って
複勝率は80%

2位以内というコトにすれば
当然該当馬は10頭というコトになるので
そのうち5頭が好走で
複勝率は丁度50%というコトになります。

無論、
1位の馬を
路盤改修以降の7年で見れば
6/7なので複勝率は85.7%というコトになりますね。

   


その他・特注項目

2022 弥生賞 高機動高変速値 - コピー
高機動高変速値の前走・最大値・平均値ランキングで、登録段階の情報です。

一応、
このレースの傾向としては
高機動高変速値の前走値が
28以上を計時している馬が必ず好走していて
好走数は7/15頭。
過去5年の好走馬の
およそ半数が該当しているコトになりますが
複勝率としては32%程度。
基準を
27以上とすると、8/15頭で35%
22以上で、10/15頭で29%
(過去5年の最低値は11程度)
悪くない数値ではありますが
他の項目に比べて特段良い数値とも言えません。

それは最大値・平均値で見てもそうで

最大値だと
毎年必ず好走している基準は
34以上で9/15頭の35%
33以上にすると12/15頭で38%
31以上にすると13/15頭で37%
というコトになっています。
ちなみに
過去5年の好走馬中の最低値は25程度。

平均値を見ると
毎年必ず好走している基準は
30以上で6/15頭の32%
27以上だと8/15頭の30%
23以上だと10/15頭の29%
というコトになっています。
ちなみに
過去5年の好走馬中の最低値は18程度。

という感じですね。

     


弥生賞(2022)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
インダストリア
となりました。

次点の高評価馬は
ドウデュース
リューベック


以下

メイショウゲキリン

ボーンディスウェイ
ロジハービン

アスクビクターモア
ジャスティンロック

ラーグルフ

マテンロウレオ
アケルナルスター

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
この弥生賞の解析
というか
動画の作成に手間取り
その週中の遅れが週末に響きまして、、
土曜の2重賞が
相当キツくなりまして、、
金曜日から27時間ぶっ通し作業になったんですよね。。

しかも、
頑張った甲斐もなく
成果はイマイチだったので、、
土曜は昼から死んだように眠っておりました。

   

というワケで…

チューリップ賞は、
2歳女王が、
意地でなんとか馬券圏内確保。

そして、
弥生賞にも登場する2歳王者
ドウデュースが登場。
同じように走れるかどうか。

まぁ、
このレースの傾向としては
割とマイラー気質の馬が成果を出せたりするので
そういう意味では悪く無さそうなんですが
スローではない朝日杯で勝った馬が
スローになるかも知れない弥生賞でどうなのか
みたいなコトは言われたりしてるみたいですね。

まぁ…
難しいトコではありますが
解析上は一応、高評価になっておりますのでね。

一定は信頼しておこうかな
とは思っております。

    

あとは、
動画で紹介した検証データの最終確定版や
調教適性・LINE配信馬の基データである自動データ印など、
ブログ未公開情報は
いつも通り noteの方で公開しております。
必要な方は
そちらでご覧ください。

 

解析結果からすれば
ある程度カタいトコにフォーカスしている感じもするんですが、、
適性評価が比較的高い中に
あまり人気が無さそうな馬もいますし
自動データ印などを見ても
注目できそうな馬はいるので
いつも通り穴馬の台頭には期待したいと思います。

さて、どうなりますでしょうか。


弥生賞 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 弥生賞 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 弥生賞 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ハイブリッド指数のランキング表です。
ハイブリッド指数の高い馬をピックアップしたり、
単純に上位馬だけでベタ買いしてみたい方は
左側の表をご参照下さい。

    

右側の適性指数のランキングも
希望が複数ありましたので、
現在は公開しておりますが
本来は、
『適性総合評価』との違いが非常に分かりにくく
混乱を来す可能性が高くなるので
公開は渋っておりました。

一応、開発者としては
純粋に適性が見たいならば
適性総合評価をご覧いただくか
想定ラップパターン毎に各馬を評価している
ラップ適性解析表をご覧いただいた方が良い
と考えています。

ただ、明確な理由
(『マトリクス中心で予想を組みたい』等)がおありでしたら
コチラの適性指数を使っていただっても良いかと思います。

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、
機械的で万能さに欠け、
適性の本質を突き損ねている可能性がある
といった感じですね。
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。

とにかく、
先程述べた注意点だけ
頭の隅に置いておいていただければと思います。

          

当サイトは最強ブログランキングに登録しています。

2022.3/6(日)弥生賞の解析結果のブログ未公開データ、調教解析+総武S・大阪城Sのラップ解析情報+その他の特別戦の自動データ印とハイブリッド指数はnoteで公開。

オーシャンS(2022)Monarch による解析結果はコチラ

チューリップ賞(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

Pocket
LINEで送る

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。