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【秋華賞】過去20年データ考察第二弾 前走ローズS組の好走馬共通点から今年買える馬はコレ

    ■前走ローズSからの好走馬


    2025年 パラディレーヌ
    2023年 マスクトディーヴァ
    2021年 アンドヴァラナウト
    2019年 シゲルピンクダイヤ

    2018年 カンタービレ
    2017年 リスグラシュー
    2017年 モズカッチャン
    2016年 カイザーバル
    2015年 ミッキークイーン
    2015年 クイーンズリング
    2014年 ヌーヴォレコルト
    2014年 タガノエトワール
    2013年 メイショウマンボ
    2013年 リラコサージュ
    2012年 ジェンティルドンナ
    2012年 ヴィルシーナ
    2011年 キョウワジャンヌ
    2011年 ホエールキャプチャ
    2010年 アパパネ
    2010年 アニメイトバイオ
    2009年 レッドディザイア
    2009年 ブロードストリート
    2008年 ブラックエンブレム
    2008年 ムードインディゴ
    2007年 ダイワスカーレット
    2007年 レインダンス
    2006年 フサイチパンドラ


    上記は過去20年の前走「ローズS」だった馬です。

    とにかくこの秋華賞はローズS組を語らずとして的中なしといっても過言ではありません。

    好走馬60頭の約半数の27頭が前走ローズS組なのです。

    本日はこのローズSについて徹底的に考察していきましょう。



    ・前走の着順について


    まずは前走ローズSで馬券外だった馬について触れていきたいと思います。

    このパターンは全部で8頭います。


    パラディレーヌ
    前走3番人気8着
    フラワーC賞連対

    シゲルピンクダイヤ
    前走4番人気4着上がり2位
    桜花賞連対 チューリップ賞連対

    モズカッチャン
    前走2番人気7着
    オークス連対 フローラS勝ち

    クイーンズリング
    前走5番人気5着
    フィリーズレビュー勝ち

    メイショウマンボ
    前走4番人気4着上がり3位
    オークス勝ち フィリーズレビュー勝ち

    リラコサージュ
    前走12番人気18着
    OP勝ち フラワーC3着タイム差なし

    アパパネ
    前走1番人気4着
    オークス勝ち 桜花賞勝ち

    ブラックエンブレム
    前走4番人気15着
    フラワーC勝ち


    G3以上で連対(3着タイム差なし含む)かG1連対がボーダーライン

    上記全馬2走前にはオークス出走履歴がありました。


    今年のローズS組を見てみましょう。


    エンネ
    スウィートハピネス
    スマートプリエール
    タイセイボーグ
    モンローウォーク


    今年は上記5頭

    前走馬券外だった馬のオークス出走歴、過去実績を見てみましょう。


    スウィートハピネス
    オークス出走 重賞勝ちなし

    スマートプリエール
    オークス出走 フラワーC1着

    タイセイボーグ
    オークス未出走 チューリップ賞1着


    この中でオークスに出走歴があり、重賞で勝ち鞍があるのはスマートプリエール1頭のみ。


    ・ローズS好走馬について


    まずはこの組は、上がり馬系か王道系の2種類で別れます。

    2走前にオークスを使っているか、使っていないかの差です。


    ■上がり馬パターン
    ・条件戦(またはOP)→ローズS→秋華賞


    ■王道パターン
    ・オークス→ローズS→秋華賞


    まずは「上がり馬パターン」から見ていきたいのですが、

    このパターンは過去に6頭います。

    逆の見方をすると最も走っている前走ローズS組から、過去20年で6頭しかいない期待値が低めの路線になります。

    そのうち7頭中5頭がローズSを上がり2位以内で好走

    例外2頭はその時点で3勝をあげていたキョウワジャンヌ(上がり3位)、同じく3勝していたレインダンス(上がり3位)です。

    結局のところ全馬がロースSで上がり3位以内だったことになります。


    「上がり2位以内もしくは出走時点で3勝以上+上がり3位以内」


    今年の該当馬を見ていきましょう。


    モンローウォーク
    4勝馬+上がり1位


    全く問題ないでしょう。


    オークス出走組の王道パターンも見ていきます。

    先に書きますが、これが前走ローズS組で最も好走するパターンです。

    このオークス掲示板内を1つのボーダーとし、逆に過去20年で

    オークス掲示板外→ローズS→秋華賞好走

    このパターンは過去20年でわずか6頭しかいません。


    母数が少ないので更に枠を広げて「前走ローズS以外も全て含めて」オークスで掲示板を外していた馬が秋華賞を好走したパターンを調べてみます。


    2025年1着エンブロイダリー
    オークス9着
    桜花賞1着、クイーンC1着

    2025年2着エリカエクスプレス
    オークス10着
    フェアリーS1着

    2021年2着ファインルージュ
    オークス11着
    桜花賞3着、フェアリーS1着、紫苑S1着

    2019年3着シゲルピンクダイヤ
    オークス12着
    桜花賞2着、チューリップ賞2着

    2018年3着カンタービレ
    オークス13着
    フラワーC1着、ローズS1着

    2015年2着クイーンズリング
    オークス9着
    フィリーズR1着

    2015年3着マキシマムドパリ
    オークス8着
    フローラS3着

    2013年3着リラコサージュ
    オークス8着
    フラワーC3着

    2010年3着アプリコットフィズ
    オークス6着
    クイーンC1着、フェアリーS2着

    2008年2着ムードインディゴ
    オークス10着
    ローズS2着


    重賞好走は確実に必須項目

    1つ気になるのは2008年のムードインディゴ以外はローズS前に重賞実績がありました。

    ローズSが初の重賞好走だった馬はこの1頭だけです。


    今年オークスで掲示板を外していた馬は…


    エンネ オークス7着
    スマートプリエール オークス15着


    条件をクリアしていた2頭がここで好走率の低い部類に入ってしまいました。

    最終確認として、オークスでの着順を考慮した過去データを調べて行きたいと思います。


    オークスで掲示板外→ローズS出走→秋華賞好走馬


    2019年3着シゲルピンクダイヤ
    ローズS4着(上がり3位)
    オークス12着
    桜花賞2着、チューリップ賞2着

    2018年3着カンタービレ
    ローズS1着
    オークス14着
    フラワーC1着

    2015年2着クイーンズリング
    ローズS5着
    オークス9着
    フィリーズレビュー1着

    2013年3着リラコサージュ
    ローズS18着
    オークス8着
    フラワーC3着

    2008年2着ムードインディゴ
    ローズS2着
    オークス10着

    2007年2着レインダンス
    ローズS3着
    オークス7着


    今年の同パターン出走馬

    エンネ
    ローズS2着
    オークス7着(0.3秒差)
    フローラS2着

    スマートプリエール
    ローズS6着
    オークス15着
    フラワーC1着

    スウィートハピネス
    ローズS7着
    オークス5着(0.1秒差)
    阪神JF(0.3秒差)


    ローズS以前に目立った重賞成績の無かったムードインディゴ、レインダンスの好走があるのでスウィートハピネスが好走しても全く驚かない感じです。

    オークスを経由しないローズS組が同じ年に2頭以上好走したパターンが過去20年だと1度も無いので、モンローウォークが馬券内と考えるとオークスを使えなかったタイセイボーグの好走はかなり低そうに感じます。

    更にオークスで掲示板を外していた馬の秋華賞優勝例が昨年のエンブロイダリー1頭のみ、この馬は既にG1を勝っていた事を考えるとデータ的にはエンネ、スマートプリエールは2~3着まで

    スウィートハピネスは重賞実績がありませんが、2度G1で0.3秒位内+オークス掲示板内で残したいと思います。


    ■まとめ


    本日は前走ローズS組について考察してきましたが、今年買える馬は…


    モンローウォーク


    完全クリアは上記1頭


    2~3着候補(例外含む)

    エンネ
    スマートプリエール
    スウィートハピネス


    馬券の紐程度なら買えそうな上記3頭


    以上となります。

    明日以降は紫苑S組、その他別路線組の考察をして行きたいと思います。


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