【ユニコーンS/騎手データ】ブライアンセンス・横山武は“押さえ” 連対率6割と10割の「堅軸2騎」とは

 

【ユニコーンS/騎手データ】ブライアンセンス・横山武は“押さえ” 連対率6割と10割の「堅軸2騎」とは

18日は東京競馬場で3歳馬同士のダート重賞・ユニコーンS(GIII、ダ1600m)が開催されます。

今回は東京ダート1600mで行われるようになった2001年以降の過去データを基に、気になる騎手データを見ていきます。

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■M.デムーロ騎手は連対率100%

今年のユニコーンSに騎乗する騎手の中で、2001年以降騎乗経験があるのは12騎手。各騎手のデータは次の通りです。

2001年以降のユニコーンステークス騎手別成績

2001年以降のユニコーンステークス騎手別成績

同日にマーメイドSが組まれていることもあり、各騎手の騎乗数に大きなバラつきが見られます。さすがに過去の騎乗数が1鞍ないし2鞍ではサンプル不足。今回は過去の騎乗数が6鞍以上の騎手を中心に見ていきます。

まず取り上げたいのが全騎手の中で最も高い連対率66.7%を誇るM.デムーロ騎手。

1着は2018年の1番人気ルヴァンスレーヴのみですが、19年は2番人気デュープロセスで2着、20年は3番人気デュードヴァンで2着、昨年は9番人気セキフウで2着と、1番人気以外で結果を残せていることは注目に値しますね。

素の数値も優秀ですが、注目は騎乗馬の当日馬体重で、【M.デムーロ騎手】×【騎乗馬の当日馬体重460~479キロ】は【0.3.0.0】連対率100%。昨年激走したセキフウも、これに該当します。

今年のユニコーンSで、M.デムーロ騎手が騎乗予定なのは、前日17時時点5番人気のオマツリオトコ(牡3、美浦・伊藤圭三厩舎)。

同馬は前走出走時の馬体重482キロ。当日460~479キロで出走できれば、「堅軸」と考えていいでしょう。

■武豊騎手の騎乗馬は馬体重をチェック

続いて集計期間内最多10度の騎乗数を記録している武豊騎手のデータを見ていきましょう。

2003年は3番人気ワンダフルデイズで3着、05年は1番人気カネヒキリで1着、07年は1番人気ロングプライドで1着、12年は8番人気タイセイシュバリエで3着、13年は1番人気サウンドリアーナで2着と、馬券に絡んだのは過去5回。

同騎手の注目ファクターも騎乗馬の当日馬体重で、【武豊騎手】×【騎乗馬の当日馬体重480~519キロ】は【2.1.1.1】連対率60%、複勝率80%を誇ります。

同騎手は今年のユニコーンSで前日17時時点12番人気のニシキギミッチー(牡3、美浦・鈴木伸尋厩舎)に跨りますが、同馬は前走時の馬体重が480キロ。当日、好走条件の馬体重を維持できていれば、穴馬の資格はありそうですね。

■C.ルメール騎手と距離短縮馬は堅軸

続いてM.デムーロ騎手に次ぐ高い連対率を誇る、C.ルメール騎手のデータを見ていきましょう。

2015年は2番人気ノンコノユメで1着、16年は1番人気ストロングバローズで2着、18年は3番人気グレートタイムで2着と、3度の連対がある一方、20年は2番人気のレッチェバロックで9着、2021年は1番人気のラペルーズで13着があり、取り扱いが難しい騎手です。

注目ファクターは騎乗馬の前走距離で、【C.ルメール騎手】×【今回距離短縮】は【0.2.0.0】で連対率100%。ストロングバローズ、グレートタイムの2頭が当てはまります。

今年の騎乗予定は、前走がダート1900mのUAEダービーであり、前日17時時点2番人気のペリエール(牡3、美浦・黒岩陽一厩舎)。

好走条件の距離短縮に該当する以上、この組み合わせも「堅軸」と考えられますね。

■同舞台では不振の横山武史騎手

最後にユニコーンS初騎乗ながら前日17時時点1番人気のブライアンセンス(牡3、美浦・斎藤誠厩舎)に跨る横山武史騎手のデータを見ていきます。

過去データがないため、集計対象を東京ダート1600mのオープン以上に拡大し集計すると、結果は2001年以降【0.1.1.13】で連対率わずか6.7%。

3番人気以上の人気馬に騎乗した機会が限られるとはいえ、平均人気「7.5」に対し平均着順「8.9」ですから、乗れているという評価は下せません。

騎乗馬のブライアンセンスは、近2走の時計や関東オークスを制したパライバトルマリンに先着した実績が評価されていますが、ここは押さえまでと考えます。

以上、ユニコーンSの気になる騎手データでした。データからの注目騎手はM.デムーロ騎手とC.ルメール騎手。武豊騎手は騎乗馬の馬体重次第となります。

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著者プロフィール

伊藤大輔(いとうだいすけ)●「UMAJIN.net」編集部
秋田県生まれ。スポーツ関連書籍出版社、競馬専門紙の勤務を経て、現在はUMAJIN .netでライティング、競馬データ解析等を担当。『SPREAD』では主観的要素の強い「馬体解析」と客観的なデータの蓄積である「騎手データ」から、注目すべき馬と騎手を取り上げていく。

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