【函館スプリントS】過去10年データ分析

函館スプリントS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

年齢

年齢着別度数勝率複勝率単回値複回値
3歳3- 2- 2- 14/ 2114.3%33.3%241180
4歳2- 3- 2- 10/ 1711.8%41.2%40118
5歳3- 1- 3- 39/ 466.5%15.2%4136
6歳1- 2- 2- 25/ 303.3%16.7%60160
7歳1- 1- 0- 11/ 137.7%15.4%276157
8歳0- 0- 0- 10/ 100.0%0.0%00

注目ポイント

データを見る限り、基本的には充実期の好走が目立つレースです。

7.8歳馬はさすがにデータ的に厳しい数値なので、線引きは必要かと。

人気

人気着別度数勝率複勝率単回値複回値
1番人気2- 2- 1- 5/ 1020.0%50.0%6874
2番人気2- 1- 1- 6/ 1020.0%40.0%10968
3番人気2- 1- 1- 6/ 1020.0%40.0%13193
4番人気1- 1- 1- 7/ 1010.0%30.0%63133
5番人気0- 1- 1- 8/ 100.0%20.0%063
6番人気1- 1- 0- 8/ 1010.0%20.0%180138
7番人気0- 0- 2- 8/ 100.0%20.0%081
8番人気1- 1- 0- 8/ 1010.0%20.0%359190
9番人気0- 0- 0- 10/ 100.0%0.0%00
10番人気0- 1- 0- 9/ 100.0%10.0%061
11番人気0- 0- 1- 9/ 100.0%10.0%0182
12番人気1- 0- 2- 6/ 911.1%33.3%437344
13番人気0- 0- 0- 8/ 80.0%0.0%00
14番人気0- 1- 0- 6/ 70.0%14.3%0197
15番人気0- 0- 0- 6/ 60.0%0.0%00
16番人気0- 0- 0- 5/ 50.0%0.0%00

注目ポイント

データを見る限り、上位人気は水準以下の数値でやや過剰人気気味です。

中盤~下位人気の台頭も見られ、やや荒れる傾向のレースとも考えられます。

紐穴狙いで馬券を組むのがポイントかと。

騎手

騎手着別度数勝率複勝率単回値複回値
池添謙一2- 0- 0- 4/ 633.3%33.3%14358
丸田恭介1- 1- 1- 1/ 425.0%75.0%985747
勝浦正樹1- 0- 1- 2/ 425.0%50.0%450197
津村明秀1- 0- 1- 0/ 250.0%100.0%17951190
藤岡佑介1- 0- 0- 4/ 520.0%20.0%8432

枠順

枠番着別度数勝率複勝率単回値複回値
1枠2- 1- 3- 9/1513.3%40.0%6781
2枠2- 1- 0-13/1612.5%18.8%5831
3枠2- 3- 1-11/1711.8%35.3%235161
4枠0- 0- 3-15/180.0%16.7%088
5枠1- 1- 0-17/195.3%10.5%3345
6枠1- 1- 1-17/205.0%15.0%3694
7枠1- 2- 1-16/205.0%20.0%90122
8枠1- 1- 1-17/205.0%15.0%197202

注目ポイント

データを見る限り、枠ごとに大きな差はありません。

あえて甲乙つけると、やや内枠よりの方が好走しているように見えます。

とはいえ、枠ごとの有利不利はなさそうなので、特に拘る必要はないかと。

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関西馬×関東騎手×6人気以下 2- 2- 1-13/1811%28%318218
②前走1~9人気×前走重賞 4- 4- 2-23/3312%30%15888
③前走G1×上り6位以下 4- 4- 5-20/3312%39%262206
  1. 関西×関東騎手は穴傾向あり
  2. 前走重賞でそこそこ人気している馬はチャンス
  3. 前走G1馬はそれだけで期待

要注意消去データ

好走率大幅に下がるデータリスト

荒れ傾向レースなので広くいく為なし

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
  • セイウンコウセイ:②
  • ヒルノデイバロー:②
  • ワンスインナムーン:②
  • ナックビーナス:③
  • ダイアナヘイロー:③
  • ジューヌエコール: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
  • 該当なし

という事で、残ったのが

  • セイウンコウセイ 3人気1着
  • ヒルノデイバロー 10人気2着
  • ワンスインナムーン
  • ナックビーナス 1人気3着
  • ダイアナヘイロー
  • ジューヌエコール
券種(BOX)点数配当回収率
馬連1510410円694%
馬単3016560円552%
3連複2011690円585%
3連単12081900円683%

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。

まとめ

ポイント
  • 荒れ傾向
  • 前走重賞組中心

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