【京都新聞杯】過去10年データ分析

京都新聞杯に関する過去データです。

データは競馬の基本で初心者~上級者までが利用するツール。

本ページでは、基本データと応用データを掲載しています!

基本データは有料ツールを使用すれば誰でも1発でたどり着けるデータですが、応用データはそれらを複合して導き出されたデータなので結果に直結する本サイトオリジナルのデータになります。

  • 枠は内外どこがいい?
  • 波乱傾向にある?人気で決まりやすい?
  • どんな馬がいいの?

などの、細かいデータを掲載!!

過去10年データ(基本)

コース

※準備中

京都競馬場コースデータ

人気

人気着別度数勝率複勝率単回値複回値
1番人気3- 2- 2- 3/ 1030.0%70.0%6897
2番人気2- 3- 0- 5/ 1020.0%50.0%8885
3番人気3- 1- 0- 6/ 1030.0%40.0%21886
4番人気0- 0- 3- 7/ 100.0%30.0%085
5番人気1- 0- 1- 8/ 1010.0%20.0%10859
6番人気0- 0- 2- 8/ 100.0%20.0%059
7番人気1- 0- 0- 9/ 1010.0%10.0%12839
8番人気0- 1- 0- 9/ 100.0%10.0%032
9番人気0- 2- 0- 8/ 100.0%20.0%0120
10番人気0- 0- 1- 9/ 100.0%10.0%085
11番人気0- 1- 1- 8/ 100.0%20.0%0135
12番人気0- 0- 0- 10/ 100.0%0.0%00
13番人気0- 0- 0- 9/ 90.0%0.0%00
14番人気0- 0- 0- 8/ 80.0%0.0%00
15番人気0- 0- 0- 7/ 70.0%0.0%00
16番人気0- 0- 0- 6/ 60.0%0.0%00
17番人気0- 0- 0- 3/ 30.0%0.0%00
18番人気0- 0- 0- 1/ 10.0%0.0%00

注目ポイント

上位人気馬の好走が目立つレースです。

勝率はほぼ差はありませんが、複勝率に関しては1番人気に軍配が上がります。

かといって中盤人気が全く好走していないわけではなく、台頭しているので上位人気から中穴にかけて流すのがポイントになりそうです。

騎手

騎手着別度数勝率複勝率単回値複回値
武豊2- 2- 0- 3/ 728.6%57.1%151102
浜中俊1- 1- 0- 6/ 812.5%25.0%5261
川田将雅1- 1- 0- 6/ 812.5%25.0%5740
四位洋文1- 1- 0- 5/ 714.3%28.6%4845
池添謙一1- 0- 1- 7/ 911.1%22.2%6141

枠順

枠番着別度数勝率複勝率単回値複回値
1枠0- 1- 1-14/160.0%12.5%018
2枠4- 0- 1-12/1723.5%29.4%14469
3枠2- 2- 2-12/1811.1%33.3%5871
4枠1- 3- 0-15/195.3%21.1%1787
5枠0- 0- 1-19/200.0%5.0%07
6枠1- 2- 3-14/205.0%30.0%27120
7枠1- 2- 0-18/214.8%14.3%6050
8枠1- 0- 2-20/234.3%13.0%1833

注目ポイント

2枠の好走が目立つレースです。

しかし、隣接枠が他の枠と比べて大きく差があるわけではないので、有利不利の判断は難しいところ。

データ母数も少ないので、枠の位置だけ判断するのは危険。

過去10年データ(応用)

データ使用法
注目特選データ】に当てはまる馬を抽出後に、【要注意消去データ】に該当する馬を探してください。

データは今の時代誰でも簡単に手に入ります。

もちろんそれは初心者でも変わりませんし、初心者や馬券力の低い人ほど、わかりやすいデータに頼りがちになるので、近年は単純なデータだけでは旨味がほとんどありません。

では、どうすればいいのか?

複合的なデータを使用するのです。

Googleで検索する時も【○○ △△】という様に、複合ワードで検索する事でより正確な欲しい情報にたどり着けますよね?

これは競馬も同様です。

データを複合的に考える事で周りとは違う。つまり勝てる予想法に昇華するのです。

注目特選データ

回収率100%超え&高好走率データリスト

条件着別度数勝率複勝率単回収複回収
①前走距離±400以内×1~3人気 8- 6- 2-13/2928%55%12892
②前走500万×前走1~3人気×距離延長×4人気以下 0- 2- 2-10/140%29%0111
③前走G3×4人気以下 1- 0- 3- 7/119%36%116110
  1. 上位人気が中心は間違いないレース
  2. 前走500万で人気していた馬は人気薄でも注意
  3. 前走G3組が穴傾向

要注意消去データ

好走率大幅に下がるデータリスト

条件着別度数勝率複勝率単回収複回収
①前走G3,500万,OP特別以外×4人気以下 0- 0- 0-47/470%0%00
②前走500万×0.3以上負け 0- 1- 1-17/190%11%062
  1. 前走G1などの人気薄は好走歴なし
  2. 前走500万で大きく負けた馬の逆転は過去なし

過去的中結果

上記データによる過去成績のサンプルを掲載致します。

サンプル:2018年

注目特選データ該当馬
  • グローリーヴェイズ:①
  • フランツ:①
  • タニノフランケル:①
  • アドマイヤアルバ:②
  • リシュブール:②
  • ロードアクシス:②
  • ステイフーリッシュ:③
  • シャルドネゴールド :③
  • ユーキャンスマイル :③

次に【要注意消去データ】でデータを洗練します。

要注意消去データ
  • リシュブール:②

という事で、残ったのが

  • グローリーヴェイズ
  • フランツ
  • タニノフランケル
  • アドマイヤアルバ 11人気2着
  • ロードアクシス
  • ステイフーリッシュ 7人気1着
  • シャルドネゴールド 4人気3着
  • ユーキャンスマイル
券種(BOX)点数配当回収率
馬連2815710円561%
馬単5626970円482%
3連複5642640円761%
3連単336269100円801%

そのまま残った馬のBOX系で結果が出る事もあります。

更に、このデータから抽出された馬を自らの予想でアレンジすれば大幅に回収率アップが期待できます。

このデータで残った馬から予想するだけでも、結果は良くなるはずです。

ラップ分析

多くの人が嫌うラップ分析も重要なファクターの一つ。

ユーザー同士のお金の奪い合いな以上はみんなが嫌う要素こそ、突き詰めれば武器に変わります。

もちろん上部の複合データもその一つですが、さらなる回収率アップの為に掲載致します。

日付ラップタイム前5F後5F前3F後3F
201412.2-10.3-11.6-11.6-12.0-12.5-12.5-12.1-12.8-11.6-11.857.760.834.136.2
201512.3-10.7-12.2-12.1-12.1-12.6-12.5-11.9-11.4-11.9-11.659.459.335.234.9
201612.4-11.1-12.6-12.3-12.4-12.3-12.8-12.2-11.8-10.8-11.960.859.536.134.5
201712.7-11.1-12.8-12.4-13.1-13.1-12.7-12.6-11.6-11.5-11.662.160.036.634.7
201812.5-10.5-11.7-11.7-12.1-13.2-12.6-12.1-11.3-11.4-11.958.559.334.734.6

傾向分析

平均ペース並に流れる事もあるレースで長距離ですが一概にスローペース傾向のレースとは言えず、メンバー次第でペース予想する必要性があるレース。

ポイント①
・流れる可能性も考える

ラスト2F最速が最も多い展開ながらも、ラスト4Fの坂の下りから加速しラスト3F最速戦になる事が多いレース。

一瞬の脚しか使えないタイプやギアチェンジに偏ったタイプは相対的に不利になる。

ポイント②
・ロンスパ適正重要

ロンスパ適正は、ラスト4Fから11秒台やラスト3F最速戦での好走が見分けやすいポイントです。

まとめ

ポイント
  • 波乱傾向あり
  • ロンスパ傾向

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