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第7回 東京ダートの上がり3ハロンタイムを考察する。
(フェブラリーステークスG1に向けて)

2005/2/13(日)

皆さんは既にもう自分の競馬予想のスタイルを確立されているのだろうか?
一口に競馬予想といっても千差万別、それぞれ予想方法に違いがあり、いまだ必勝法則は発見されていない。
競馬を予想する上で因果関係がありそうなファクターはJRA-VANが提供しているデータ項目だけでもものすごい量があり、さらにはこれらをどう予想に利用するかなど考えれば、まさに無限の組み合わせとなる。

着順・ローテーション・走破タイム・上がりタイム・馬体重・性別・開催場・距離・芝ダート・天候・馬場状態・騎手・調教師・賞金・頭数・枠順・血統・・・etc・・・

これらのファクターを使って予想方法を考えるとなると、大掛かりとなってしまうので、今回は中でも上がり3ハロンタイム(ゴール手前のラスト600M の走破タイム)について、しかもフェブラリーステークスG1を意識して東京のダートに絞って考察してみるとしよう。

上がり3ハロンタイムといえば、競馬新聞の出馬表の過去走の欄には大抵書いてある。
もちろんJRA-VAN NEXT にだって表示されている。だけれどもそこに書いてある数値をどう解釈していいのかわからない。例えばそこに”38.0”と表示されているとき、これは速いのか?遅いのか?素人にはまるで検討がつかない。
そこで取りあえず、以下のグラフを作成してみた。

 

グラフ1
グラフ1

これは東京競馬場の馬場改修以降の平成15年4月26日から平成17年2月6日までにダートを走った全競走馬の上がり3ハロンタイムを集計しその件数をプロットしたものだ。
合計ではのべ6,202頭となっている。馬場改修から歴史が浅いので、データ件数的には物足りないが、いくらかの目安にはなると思う。
これを見ると、東京競馬場のダートの上がり3ハロンタイムは大体37.0秒〜40.0秒に集中しており、平均は38.9秒となっている。37.0秒を切るタイムは大変早いタイムだという結果だ。

しかしこれでは十分じゃない。これは、東京ダートの全体を集計したものにすぎない、それだけでは上がり3ハロンタイムの評価が正確にはできない。例えば、レースの距離によってもタイムは変わるかもしれないし、競走馬の性別によっても変わってくるだろう。
以下にいろいろな切り口で集計を行ってみた。(グラフ中濃い部分がタイトルの集計、薄い部分はグラフ1と同一)

 

グラフ2
グラフ2

 

グラフ3
グラフ3

これは競走馬の性別毎に上がりタイムを集計したものだ。牝馬では全体の頭数に違いがあるので、単純に比較するのは難しいが、やはり牡馬の方が平均で38.7秒と早いタイムとなっている。(牝馬は平均39.2秒)

 

グラフ4
グラフ4

 

グラフ5
グラフ5

これは、距離別に集計したもの。
やはり短い距離の方が上がりのタイムも早くなっている。

 

グラフ6
グラフ6

これは、最終4コーナーを5着以内に通過した競走馬だけで集計したもの。脚質的には逃げ先行にあたると考えられる。やはり全体の平均よりは若干遅めの平均タイムとなっており、末脚で勝負する競走馬タイプではない傾向が見える。

 

グラフ7
グラフ7

これは入線順位が5着以内だった競走馬だけで集計したもの。当たり前のようだが、上がりタイムは全体より格段に早い平均タイムとなっている。
つまり東京のダートでは、上位入線するには上がりが早いことが優位=脚質が差し・追込みが優位という傾向が見える。

 

グラフ8
8

グラフ9
グラフ9

これは馬場状態別に集計したもの。特に馬場状態別については上がりタイムの傾向は見えない。

まだまだいろいろな角度からも検証し、またさらにこれらの組み合わせも検証する必要があるが、スペースの都合もあるのでこのへんで。

 

【結論】

上がり3ハロンタイムはその値だけ見つめていても単純には評価できない。大変奥の深いものだ。
上がり3ハロンタイムは、どの競馬場のものなのか?芝なのかダートなのか?距離は?性別は?脚質は?と、どういった状況だったかによって大きく変動するものだから新聞に記載してある数値だけでその馬を評価することはできない。
今回、東京ダートに絞って検証しても、膨大な研究が必要であり、まだまだ結論が出せるレベルには至らなかった。
これを各競馬場、芝ダ、各距離(コース)にまで検証し、予想に役立てるのは相当むずかしい。

しかしパソコンで行うデータ競馬ではこれらの評価が膨大な過去実績を元に一瞬でできるので、この分野では大変有利だとおもう。
JRA-VANで紹介している各競馬ソフトでは、上がり3ハロンタイムやその他多くのデータを利用し、それらを客観的に評価することができる。
機会があれば是非一度、各ソフトの予想理論を読んでみてほしい。自分の予想スタイルに近い理論のソフトが見つかれば、データ競馬が面白くなることは間違いない。

担当:藤倉祐樹

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