解析結果まとめ

解析まとめ　結果

過去解析検証データ一覧　結果

マトリクス　結果

以下は予想段階の情報です。

　　　　

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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

2022.11/12（土）
武蔵野Ｓ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
その他の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。

　　　　

デイリー杯２歳Ｓ（2022）Monarch による解析結果はコチラ

福島記念（2022）Monarch による解析結果はコチラ

エリザベス女王杯（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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武蔵野Ｓ（2022）各種解析結果

位置取り指数ランク

※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

過去５年の好走馬
想定位置取りタイプ
Ａ　 0 /5　 複勝率0%
Ｂ　 5 /20　 複勝率25%
Ｃ　 1 /15　 複勝率7%
Ｄ　 2 /10　 複勝率20%
Ｅ　 7 /30　 複勝率23%

過去10回の好走馬
想定位置取りタイプ
Ａ　 0 /10　 複勝率0%
Ｂ　 10 /39　 複勝率26%
Ｃ　 5 /30　 複勝率17%
Ｄ　 4 /20　 複勝率20%
Ｅ　 11 /59　 複勝率19%

　　　　

例年の好走馬の
年毎の想定位置取りタイプ

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

　　　　　

武蔵野Ｓ　過去ラップ一覧

簡易版

詳細版

　　

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ラップ適性解析表

ラップ適性・詳解版

※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。
ダート戦では、多くなるコトもありますが
今年のこのレースも、比較的多くなっています。

詳解版については
展開分けによってややスコアが変わるＡの分を
出しています。

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39％
Ｂパターンが　約18％
Ｃパターンが　約12％
Ｄパターンが　約11％
Ｅパターンが　約10％
Ｆパターンが　約 9％

となっています。

　　　

以下は、過去の好走傾向です。

ラップ適性スコア
好走馬最高値
【 2021　2 位　145.5 】　【 2020　1 位　166.7 】
【 2019　4 位　104.8 】　【 2018　3 位　144.3 】
【 2017　2 位　144.2 】　【 2016　6 位　102.4 】
【 2015　7 位　 99.2 】　【 2014　1 位　160.5 】
【 2013　5 位　124.5 】　【 2012　6 位　115.7 】

　　　　

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ラップバランスチャート

※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　 6 位　 73.5 】　【 2020　 1 位　 93.1 】
【 2019　 1 位　 93.8 】　【 2018　 1 位　 86.8 】
【 2017　 4 位　 90.2 】　【 2016　 5 位　 84.5 】
【 2015　 2 位　 92.9 】　【 2014　 7 位　 72.9 】
【 2013　 3 位　 86.6 】　【 2012　 3 位　 91.8 】

上位の馬が馬券になっていない年も散見されますが

2021年　４着　ブルベアイリーデ　１位
2021年　５着　スリーグランド　　３位
2016年　４着　キングズガード　　２位
2014年　４着　ダノンカモン　　　２位

など
上位の馬が掲示板までは来れている
という年が、殆どです。

　　

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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　 4 位　 80.1 】　【 2020　 4 位　 85.4 】
【 2019　 1 位　 94.0 】　【 2018　 2 位　 85.0 】
【 2017　 7 位　 66.9 】　【 2016　 3 位　 90.3 】
【 2015　 2 位　 90.8 】　【 2014　 4 位　 85.1 】
【 2013　 4 位　 85.7 】　【 2012　 1 位　 99.7 】

　　　　　　　　

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馬場適性一覧表

※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。

　　

過去10年の
馬場適性指数・好走馬最高値は
以下の通り。

馬場適性指数
好走馬最高値
【 2021　 2 位　 75.3 】　【 2020　 2 位　 77.7 】
【 2019　 1 位　 80.6 】　【 2018　 4 位　 50.0 】
【 2017　 2 位　 61.0 】　【 2016　 2 位　 47.4 】
【 2015　 6 位　 39.0 】　【 2014　 9 位　 40.0 】
【 2013　 5 位　 49.2 】　【 2012　 2 位　 61.8 】

という感じなので
一定ではありませんが
上位から好走馬が出ていた年の方が
多くはなっています。

　　　

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その他・特注項目

高機動高変速値

　　　　　

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機動力

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変速率　

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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
レモンポップ
となりました。

次点の高評価馬は
エアスピネル
ギルデッドミラー

以下
サンライズノヴァ
フルデプスリーダー

タガノビューティー
デュードヴァン

アドマイヤルプス
デュープロセス
セキフウ
バスラットレオン
ブラッティーキッド
スマッシングハーツ

アシャカトブ
ハヤブサナンデクン
ケイデンスコール

といった順になります。

　　

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先週の回顧や最近の調子など

#京王杯２歳ステークス#オオバンブルマイ#適性総合評価 ５位 #スピードオブライト 含め
1・3着は#Monarch検証データ クリア#フロムダスク と３着馬は#自動データ印 高評価

拾いようはあるが
獲り切るのは難しい荒れ方#競馬AI#競馬AI_Monarch#ラップ解析ソフトMonarch#ヨルゲンセン馬券 https://t.co/CC8JB2eWEl pic.twitter.com/vgNiUYiQOy

— ヨルゲンセン＠競馬AI_Monarch (@Dimenticaci) November 8, 2022

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解析雑感や血統見解・データ等

さて、
今週も、先週に引き続いての４重賞。
そして、今週は
色々とイレギュラーな用事があったので
先週以上にかなり作業が押しています。

とりあえず
このレースに関しては
変則開催などの特殊条件ではないですが
解析不能な海外や地方のレースを
近走で経験した馬が多数いるので
どうしても理論上の解析の信頼度は落ちます。

なので、
色々なファクターを考慮しつつ
予想したいトコですが、、
何にしても
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。

　　　　　

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武蔵野Ｓ　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

ハイブリッド指数・適性指数一覧

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。

　　　　　　　　　　

　　

今週のその他のレース情報

2022.11/12（土）
武蔵野Ｓの過去解析検証データやラップ適性マトリクスなど
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