【安田記念 2019】データ予想!上位3頭に食い込むのはこの馬だ!

安田記念の予想 競馬予想
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2019年の安田記念は、現在G1を5連勝中の現役最強馬・アーモンドアイが、間違いなく1番人気になるでしょう。

桜花賞以来のマイル戦になるけど、アーモドアイの力があればヘタをすると1200Mでも勝てるかもしれません。

他にもダノンプレミアムやアエロリットなど、東京のマイルにピッタリの馬がおり、上位人気は堅そうな予感。

そんな堅く収まりそうな2019年の安田記念を、過去10年間のデータから予想するけど今回は買い方を変えます。

詳しい事情は「フェブラリーSからダービーまでの成績」を見ていただけると、分かってもらえるはずです。

【2019年】安田記念の出走馬

  • 開催日:2019年6月2日(日)
  • コース:東京競馬場
  • 芝:1600M
枠番馬番馬名
性齢(所属)
騎手(斤量)
前走
11ケイアイノーテック
牡4(栗東)
幸 英明(58.0)
2019.04.21
マイラー G2
6着(6人気)
芝1600(京都)
2アエロリット
牝5(美浦)
戸崎 圭太(56.0)
2019.05.12
ヴィクト G1
5着(2人気)
芝1600(東京)
23サクラアンプルール
牡8(美浦)
横山 典弘(58.0)
2019.03.23
日経賞 G2
3着(4人気)
芝2500(中山)
4サングレーザー
牡5(栗東)
岩田 康誠(58.0)
2019.03.31
大阪杯 G1
12着(7人気)
芝2000(阪神)
35インディチャンプ
牡4(栗東)
福永 祐一(58.0)
2019.04.21
マイラー G2
4着(2人気)
芝1600(京都)
6グァンチャーレ
牡7(栗東)
松岡 正海(58.0)
2019.04.21
マイラー G2
2着(5人気)
芝1600(京都)
47モズアスコット
牡5(栗東)
坂井 瑠星(58.0)
2019.04.21
マイラー G2
7着(3人気)
芝1600(京都)
8ステルヴィオ
牡4(美浦)
D.レーン(58.0)
2019.03.31
大阪杯 G1
14着(6人気)
芝2000(阪神)
59スマートオーディン
牡6(栗東)
池添 謙一(58.0)
2019.05.11
京王SC G2
7着(4人気)
芝1400(東京)
10フィアーノロマーノ
牡5(栗東)
北村 友一(58.0)
2019.03.30
ダビ卿 G3
1着(2人気)
芝1600(中山)
611エントシャイデン
牡4(栗東)
田辺 裕信(58.0)
2019.05.11
京王SC G2
11着(7人気)
芝1400(東京)
12ロードクエスト
牡6(美浦)
石川 裕紀人(58.0)
2019.05.11
京王SC G2
12着(5人気)
芝1400(東京)
713ペルシアンナイト
牡5(栗東)
M.デムーロ(58.0)
2019.03.31
大阪杯 G1
11着(3人気)
芝2000(阪神)
14アーモンドアイ
牝4(美浦)
C.ルメール(56.0)
2019.03.30
ドバイタ G1
1着(1人気)
芝1800M(ア首)
815ダノンプレミアム
牡4(栗東)
川田 将雅(58.0)
2019.04.21
マイラー G2
1着(1人気)
芝1600(京都)
16ロジクライ
牡6(栗東)
武 豊(58.0)
2019.05.11
京王SC G2
3着(2人気)
芝1400(東京)

間違いなく1番人気になるのはG1を5連勝中の現役最強馬・アーモンドアイで、単勝が1倍台になることは確実。

安田記念で主戦のルメール騎手が復帰するから、先週のサートゥルナーリアのようなことは考えづらいです。

2番人気になるのは金鯱賞とマイラーズCを連勝して来たダノンプレミアムで、打倒アーモンドアイの最右翼。

純粋にアーモンドアイダノンプレミアムのどちらが強いのか、興味のある競馬ファンは多いでしょうね。

3番人気になるのはヴィクトリアMで5着だったたアエロリットで、前走のような暴走はさすがに今回は無いはず。

今の高速馬場だとスタートが上手に決まれば、アーモンドアイダノンプレミアムを負かすチャンスはありそう。

今回の安田記念はかなりメンバーが濃いので、4番人気以下になる馬がよく分からないから省略します。

データ予想①「1着馬の条件」

過去10年間の1着馬には以下の条件が当てはまりました。

  • 2010年のショウワモダンを除くと前走は4番人気以内。
  • 2010年のショウワモダンを除くと近5走で5番人気以内が4回以上ある。
  • 2013年のロードカナロアを除くと近3走以内にマイル以上の重賞で2着以内がある(G1の場合は5着以内)。

この条件をクリアした馬は以下の5頭です。

  • アエロリット
  • インディチャンプ
  • ダノンプレミアム
  • フィアーノロマーノ
  • ペルシアンナイト

ただし、アーモンドアイはロードカナロア級なので復活させます。

データ予想②「2着馬の条件」

過去10年間の2着馬には以下の条件が当てはまりました。

  • 2010年と2012年を除くと近5走目が1着。
  • 2010年と2014年を除くと前走の着差は0.2秒以内。
  • 上記の2つのデータを除外できるのはマイルのG1で2着以内がある馬のみ。
  • G1で1着がない馬は必ず近5走以内に重賞勝ちがある。

この条件をクリアした馬は以下の8頭です。

  • アエロリット
  • アーモンドアイ
  • ケイアイノーテック
  • ステルヴィオ
  • ダノンプレミアム
  • フィアーノロマーノ
  • ペルシアンナイト
  • モズアスコット

データ予想③「3着馬の条件」

過去10年間の3着馬には以下の条件が当てはまりました。

  • 東京の芝の重賞で3着以内がある(G1の場合は4着以内)。
  • 近5走以内に5番人気以内がある。

この条件をクリアした馬は以下の11頭です。

  • アエロリット
  • アーモンドアイ
  • インディチャンプ
  • ケイアイノーテック
  • サングレーザー
  • ステルヴィオ
  • スマートオーディン
  • ダノンプレミアム
  • モズアスコット
  • ロードクエスト
  • ロジクライ

1着から3着の条件をクリアした馬

すべての条件をクリアしたのは、間違いなく1番人気から3番人気に入る馬でした。

3つクリアした馬

  • アエロリット
  • アーモンドアイ
  • ダノンプレミアム

ただし、過去10年間の安田記念で調べると、1番人気から3番人気で決まったレースは一度も有りません。

そこで2つの条件をクリアした馬と、上位人気の3頭を組み合わせる方法で予想します。

2つクリアした馬

  • インディチャンプ
  • ケイアイノーテック
  • ステルヴィオ
  • フィアーノロマーノ
  • ペルシアンナイト
  • モズアスコット

穴馬はこの中にいるはずなので勝ったレースなどを参考に6頭を取捨します。

前走で1秒以上離された馬は消し

過去10年間で3着以内に入った30頭は負けたとしても必ず着差は0.9秒以内でした。

  • ステルヴィオ(大阪杯が1.5秒差の14着)
  • ペルシアンナイト(大阪杯が1.0秒差の11着)
  • モズアスコット(マイラーズCが1.0秒差の7着)

ただし、この3頭はすべてG1勝ちがあり例外ケースの可能性もあるから、注意が必要かもしれません。

上記の3頭が、当日の馬体重が490kg以上で、6番人気以下になっていたら念のため抑えます。

G2以上のレースで5着以内が必ずある

過去10年間で3着以内に入った30頭はすべてG2以上で5着以内の経験がありました。

  • フィアーノロマーノ(G2以上は京王杯SC・18着のみ)

6番人気以下のに注目

過去10年間で必ず6番人気以下の馬が3着以内に入っています。

  • インディチャンプ(予想だと5番人気)

穴馬はNHKマイルCを勝ったあの馬

人気が出ない段階でもケイアイノーテックは、10番人気以下になりそうなのでこの馬を相手にします。

ただし、ケイアイノーテックの馬体重は470kg台と予想されるので、490kg以上が活躍する安田記念にはやや不向き。

  • ケイアイノーテックを軸に上位3頭へ流します。

フェブラリーSからダービーまでの成績

  • フェブラリーS
    1着3着→6着
    6着→3着1着
  • 高松宮記念
    4着ー6着・14着・15着
  • 大阪杯
    1着2着ー10着
  • 桜花賞
    4着ー9着ー13着
    1着3着ー4着ー6着
  • 皐月賞
    2着3着→4着・5着
  • 天皇賞・春
    10着→1着2着・4着・11着
  • NHKマイルC
    5着→1着→13着
  • ヴィクトリアM
    18着ー2着・4着・8着
  • オークス
    8着→3着→4着
    1着3着→4着・5着
    3着→4着
  • ダービー
    2着→4着→1着・15着

なんとも歯痒い結果なので、今回は三連単ではなくワイドで勝負すれば的中できるはずです。

まとめ

ケイアイノーテックを軸に、アエロリット・アーモンドアイ・ダノンプレミアムへ流せば当たるはずです。

しかし、アエロリットは前走の反動が心配で、ダノンプレミアムは連対がないマイラーズCで1着。

それを踏まえると、アーモンドアイとケイアイノーテックのワイドがベスト買い方でしょうね。

唯一の不安は、ケイアイノーテックの馬体重がデータと合致しない点だけです。

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