今回は中山牝馬ステークスの予想となります。今週末は中山競馬場にて中山牝馬ステークスが行われます。前評判の段階での1番人気はミッキーチャーム。あのアーモンドアイに秋華賞で0.2秒差。相手がアーモンドアイでなければ間違いなく、秋華賞を制していた馬でしょう。ここにも出てくるランドネなどには完勝の内容でしたし、ここで1番人気になるのも当然かなと。ここを勝って、牝馬路線へと殴り込みとなるでしょうか。相手候補筆頭はノームコア。昨年の紫苑Sでマウレアを突き放す圧勝劇を演じると、アーモンドアイへの対抗筆頭株へと上り詰めました。その後の調整がうまくいかず、昨秋は歯がゆい思いをしました。前走で1頭だけ強烈な末脚を見せていましたし、決してアーモンドアイ対抗筆頭候補と言われたあの走りをフロックではなかったと思います。さぁ、本当のアーモンドアイ対抗筆頭馬はどの馬になるのか。今後の牝馬路線を占う重要な一戦、中山牝馬ステークス。今から非常に楽しみな一戦です!というわけで中山牝馬ステークスの予想となります。ブック」「優駿」などがありますが、なんとこの内の2つ「サラブレ」と「週刊Gallop(ギャロップ)」が読み放題のアプリがあります。それが『楽天マガジン』です。こちらは月額380円(税込み410円)のサービスなのですがよく考えてください。サラブレは定価960円で、週刊ギャロップが定価720円。これはどこをどこを考えてもお得ですよね。どちらか一冊を読むだけで簡単に元が取れてしまいます。競馬雑誌の他にもラインナップが揃っているので、僕は週刊ベースボールやパチスロ系の雑誌なんかも読んじゃってます。これらは電子書籍的な感じなので、持ち運びに便利ですし処分の必要もありません。楽天のサービスなので楽天ポイントで支払えるというのも非常に嬉しい。楽天競馬や楽天カードを使っていれば、自然と溜まるので僕なんかは実質タダで読ませてもらっていますwwwさらに、なんと今なら31日間は無料でお試しができるということなので、これはもう試すしかありませんよね?詳細は下記リンクからどうぞ。枠順の確認→過去データ分析→追い切り診断→そして最終予想という流れで、今回の中山牝馬ステークスを見ていきますね。枠順まずは、中山牝馬ステークスの枠順を見てきましょうか。9ウラヌスチャーム6-10デンコウアンジュ7-11フローレスマジック7-12ウインファビラス8-13ミッキーチャーム8-14ワンブレスアウェイ有力馬は1枠1番アドマイヤリード、2枠2番ノームコア、8枠13番ミッキーチャームといったところ。有力馬は内と外に分かれるような形になりましたね。中山牝馬ステークスは大きな枠順傾向はないと見ているだけに、これはどうでしょうか。8次の項では枠順データの他にも、中山牝馬ステークスの過去データを見ていこうかなと思います。41~5番人気で過去4年3勝。ハンデ戦の割に堅く決まっている印象ですが、1~2番人気に目を向けてみると過去4年0勝という感じ。中山牝馬ステークスは小波乱に期待できるレースといった感じでしょうか。ローカルハンデ重賞ほどは荒れないけど、普通の重賞よりは荒れる余地があるぐらいに思ってもらえれば大丈夫だと思います。中山牝馬ステークスはハンデ戦である上に、実績上位の牝馬たちは、ここで一叩きして次という馬が多いことが関係しているのだと思います。今年も人気になりそうなミッキーチャームやクロコスミアは、ここが今年の初戦です。今年も小波乱の決着に期待できそうな感じがしますね。8中山牝馬ステークスの4角位置のデータです。4角5番手以内の馬で過去4年5連対。過去4年で連対の半分以上は4角5番手以内にいた馬たちでした。中山牝馬ステークスというのは前有利のレースなのです。その証拠に、4角10番手以下の馬というのは過去4年で連対なしという感じですからね。これは中山牝馬ステークスが、牝馬限定重賞らしくペースが上がりにくい傾向にあるからです。5中山牝馬ステークスはハンデ重賞ということで、斤量についてもお話ししておきます。斤量52キロ以下の馬というのは過去4年で勝ったことがありません。こちらはいくら軽ハンデだとはいえ、そもそも能力的に足りない馬たちです。ハンデキャッパーも馬鹿ではありませんから、実力がある馬を軽ハンデにはしたりしませんよね。斤量54.5キロ以上の馬というのも、過去4年で勝ったことがありません。こちらはハンデ的に見込まれていることが多く、斤量54.5キロ以上の馬は、本来の能力をなかなか出すことができていません。僕の追い切り診断では調教タイムのほかにも、追い切り診断コメントと追い切りランクを設けています。追い切りランクはS、A、B、C、Dの5段階評価としています。これらはあくまで個人的な見解となりますので、ご参考程度によろしくお願いします。説明はこれくらいにして、本題へ入っていきましょうか。馬なり1週前はこれで大丈夫なのか?と思わせるような調教内容だったのですが、最終追い切りは素晴らしい走りを見せてくれました。馬なりで、これだけの時計をマークしてきたのですから、状態は万全といってもいいはずです。秋華賞以上のパフォーマンスに期待が持てそうです。あとはこのメンバーに入っての力関係だけでしょうね。前走は相手がアーモンドアイでなければ...という感じだっただけに、ランドネ辺りが上位人気に推されるこのメンバーでは、能力上位なのは間違いないはず。斤量はやや見込まれた感じがありますが、それでも上位争いはしてくれるのではないでしょうか。強め前走はいかにも休み明けの仕上げという感じで、微妙な調教内容でしたが、今回はしっかりと追われています。叩き2走目の上積みは十分なのではないでしょうか。それに前走がスタートに躓いてしまい、本来の形ではない後方からの競馬になってしまいましたが、それでも最後は見せ場十分の内容でしたからね。スローペースの中をよく追い込んできていたと思います。今回は状態は上向いているし、前走のようにスタートで躓くことがなければ、上位争いは必至でしょうね。馬なり時計、動きともに近2走以上。ここが引退レースということでメイチの仕上げでしょう。ここは前走や前々走以上のパフォーマンスに期待できると思います。調教の内容自体は何の文句もないですが、気になったのは最終追い切りになぜか岩田騎手が乗っているということ。岩田騎手は同レースに出てくるクロコスミアに乗っているだけに、これは嫌ですね。アドマイヤリードに岩田騎手はこれまで騎乗したことがなかっただけに、調教の手の内を見られてしまったという可能性があります。うーん何故、岩田騎手に追い切りで騎乗してもらったのでしょうか...。そこだけが気になりますね。今回の予想では◎のみの、ご紹介とさせてもらいます。難解なレースですが、ここはこの馬から入ってみようと思います。今回の予想のポイントになりそうなのが馬場コンデション。先週の中山はレース後半になると、雨の影響で内側がまったく伸びない馬場コンデションになってしまいました。弥生賞も外を回った3頭で決まってしまうという状態でしたからね。その後に行われた最終レースでも、各馬は内側を大きく開けて走っていたことから、この傾向は間違いなかったのだと思います。平日にかけても雨が降ったことにより、今の中山はかなりタフな馬場コンデションになっているのではないでしょうか。一つ、大切になってきそうなのが展開ですよね。今回のメンバーを見渡した時に、逃げ馬が多い組み合わせで、ハイペースになるのでは?と考えている人が大半だと思います。展開を考えたときに気になるのがランドネです。ランドネの鞍上は戸崎騎手なんですよね。戸崎騎手の特徴といえば、とにかくスローに落とすということ。逃げることにこだわらず、自分のペースを守るということに徹する騎手です。なった時にどういう展開になるか。僕は馬場コンデションなども相まって、昨年の皐月賞を思い出しました。この時も逃げ馬が多い組み合わせだったですが、戸崎騎手は行きたい馬を行かせて、エポカドーロをスローで行かせました。その結果、先頭集団は速いけど、馬群はスローペースみたいな感じになりましたよね。この中山牝馬ステークスもそんな感じになるのではないかと思います。先頭集団と後続が離れる、縦長の展開ですね。なってきたときに有利になるのが、先行馬たちです。この馬は前走こそ後方からの競馬でしたが、あれはスタートで躓いてしまって仕方なくのもの。中山では3走前に強い競馬をしていますし、舞台もほぼベスト。渋った馬場もハービンジャー産駒ということを考えれば悪くないはずです。鞍上も先週こそメインで人気馬を飛ばしてしまいましたが、騎乗自体は悪くないものでした。直線に入るときに、あえて内側を空けたというのは、馬場傾向をいち早く察知した素晴らしい判断でしたからね。結果こそ伴わなかったものの、あれは騎手云々というよりは、馬自体の問題だったかなと。先週のこともありますし、鞍上としてもここは気合が入っているはず。ここはこの馬から入るのがベストなのではないかと思いました。中央競馬プレミアム未体験だよという方はぜひこの機会に一度お試しを!2018年、2019年もここまで回収率100%超えの、僕の予想のすべてを見ることができます。最新記事アギョウ月間30万PV「【データ・キャラ重視】アギョウの競馬予想ブログ」の管理人。元々は競馬負け組でしたが、研究を重ね、勝ち組の仲間入り。今では競馬で生活ができるまでに。好きな馬はツインターボ。生粋の逃げ馬好きです。今回は京王杯スプリングカップの予想となります。今回は京成杯の予想となります。今週末は中山競馬場にて京成杯が行われます。前日段階での1番人気に推されているのはシークレットラン。京成杯へのステップとして名高い葉牡丹賞を人気薄ながら快勝。今回は日本ダービーの過去データ分析となります。