【マイルCS/騎手データ】条件合致で馬券内率“6割”超 浮上した2騎で「1点勝負の価値あり」

20日は最強マイラー決定戦となるマイルチャンピオンシップ(GI、芝1600m)が行われます。京都競馬場の大規模改修工事のため、2020年、2021年と同じ阪神芝1600mが今年も舞台です。

今回は阪神コース改修後となる2006年以降の阪神芝1600mのGIデータを基に気になる騎手データを見ていきます。主な集計対象レースは桜花賞、阪神ジュベナイルF、阪神移設後の朝日杯フューチュリティS、2020年以降のマイルチャンピオンシップです。

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■人気と着順が直結しやすい条件

今年のマイルCSに騎乗する騎手の中で、2006年以降の阪神芝1600mGIで騎乗経験があるのは15騎手。各騎手のデータは次の通りです。

[2006年以降]阪神芝1600mGIの騎手別成績

レース、条件によって騎手ごとの優劣が鮮明に出るケースがありますが、多くの騎手が平均着順と人気の差が「1」以内に収まっていますね。この条件は「騎手の腕」よりも「人気」が着順に直結していると考えられます。

人気=能力ではありませんが、阪神芝1600mGIは馬の力がストレートに反映されやすいのかもしれません。そのため、いつもは騎手データ⇒馬の順番で見ていきますが、今回は馬⇒騎手データと順番を変えて見ていきます。

■上位人気の2頭に注目すると

まず前日1番人気のソダシ(牝4、栗東・須貝尚介厩舎)に跨る吉田隼人騎手。2017年まではフタ桁人気の人気薄にしか騎乗経験のなかった吉田隼人騎手ですが、2020年阪神ジュベナイルFのソダシ(1人気1着)、2021年桜花賞のソダシ(2人気1着)と阪神芝マイルGIで2勝を挙げています。

馬券絡みは2回のみですが、2017年以降の騎乗に絞ると平均着順4.2に対し、平均人気5.4ですから人気よりひとつ上の着順が狙える騎手だと分かりますね。今回跨るソダシについて共同会見では「だんだんマイラーからスプリンター寄りになっている感じ」という同騎手の言葉があったものの、人気以上の着順に導くデータが今年も当てはまるようなら堅軸と考えて良さそうです。

続いて前日2番人気のシュネルマイスター(牡4、美浦・手塚貴久厩舎)に騎乗を予定するC.ルーメル騎手について見ていきます。同騎手はこの条件で7鞍以上の騎乗経験がある騎手の中で最も高い連対率38.1%を記録。アーモンドアイ、グランアレグリアら超GI級に跨ってきた結果とも言えますが…

【阪神芝1600mGI】×【C.ルメール騎手】×【2番人気以内】は【6.2.3.5】で連対率50%、複勝率68.8%と優秀です。逆に3番人気以下ではパッとしないため、この条件では2番人気以内のC.ルメール騎手は買いと覚えておきましょう。

■松山弘平騎手は連対率がネックか

さらに前日4番人気のソウルラッシュ(牡4、栗東・池江泰寿厩舎)に跨る松山弘平騎手のデータを見ていきましょう。松山弘平騎手も2019年まではほぼフタ桁人気馬の騎乗で初めから勝負になっていません。しかしながら2020年桜花賞を2番人気のデアリングタクトで制して以降は馬質が一気に改善。

ただし、デアリングタクト以降は2020年朝日杯フューチュリティSのホウオウアマゾン(3人気9着)、21年マイルチャンピオンシップのサリオス(3人気6着)と人気馬でイマイチな騎乗が見られます。人気と着順のバランス、連対率とも大幅な改善が見られず、やはり連対率の低さが気になりますね。データ的に押しづらい騎手です。

■単純な連対率ならC.デムーロ騎手だが…

最後に連対率66.7%と破格の数値を記録する阪神芝マイルGIの申し子・C.デムーロ騎手を見ていきましょう。同騎手は前日12番人気のピースオブエイト(牡3、栗東・奥村豊厩舎)に騎乗予定。

2013年桜花賞のアユサン(7人気1着)、17年朝日杯フューチュリティSのステルヴィオ(3人気2着)、18年阪神ジュベナイルFのダノンファンタジー(1人気1着)ら少ない騎乗機会で結果を残せてきた同騎手ですが、さすがにフタ桁人気馬に跨るのは今回が初。人気が着順に反映やすい条件であることから過去の連対率は立派でも、今回は押さえが精一杯と判断します。

以上、マイルCSの気になる騎手データでした。データ注目騎手はソダシ吉田隼人騎手とシュネルマイスターC.ルメール騎手です。

両人馬の馬連が前日時点で12.9倍、ワイドが4.8から5.2倍ならそれぞれ1点勝負するだけの価値があると考えます。果たして順当に収まるのか、その結果に注目ですね。

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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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