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チューリップ賞2026予想 枠順確定後の最終結論

勝負券種は馬連と3連複の併用で、馬の選び方は2頭、2頭、2頭の組合せ。

基本的に穴2頭のどちらかが3着以内に来ることを前提に馬券を組んでいきます。

 

まずは軸ですが5番人気以内の馬が全て3着以下に沈む確率はせいぜい10回に1回くらいかそれ以下。

それならば5番人気以内馬のデータを対象にして、そこで明らかに消せる条件があるならばそれがより精度の高いデータだと思う。

無駄に6番人気以下の条件も対象にしてしまうと、消さなくても良いデータまで消してしまう。

よって2016年以降の5番人気以内馬のデータ(9・4・7・30)から連対率の高い条件で絞り込む…と言いたいところだが、厳密に絞り込むと対象馬がいなくなってしまった。

 

そこで今回は2016年以降の7番人気以内馬のデータ(10・7・8・45)から連対率の高い条件を細かく分析して、対象馬を絞り込んでいきます。

今回は対象馬がやや広くなってしまったので候補馬は全馬とする。

(連対率の高い条件)

① 13番ゲート以内
② 関東馬は前走重賞出走馬
③ ノーザンファーム生産馬以外は前走距離1500m以上
④ ノーザンファーム生産馬は前走OPクラス以上出走馬
⑤ 4月以前生まれ

⑥ キャリア6戦以内
⑦ 前走間隔3週以上
⑧ 今走明け(10週以上)出走馬は2戦目以内

➈ 前走馬体重430キロ以上
⑩ 前走距離1400~1800m

⑪ 前走1勝クラス以下出走馬は前走距離1500~1600m 且つ 前走3番人気以内で1着

⑫ 前走OPクラス出走馬はキャリア2戦以内 or 前走3番人気以内で2着以内
⑬ 前走
フェアリーステークス出走馬は除く
⑭ 前走G3戦出走馬は前走前走4角3番手以内 or 前走上がり1位

⑮ 前走G1出走馬は前走4着以内で6番人気以内 且つ 前走上り5位以内
⑯ 前走G1で4角10番手以下馬は前走1番人気

この条件①~⑯で(10・7・2・0)連対率89,5%、複勝率100%になり、残った馬はソルパッサーレだけ。

よってソルパッサーレを1頭目の◉として選んだ。

 

印と買い目は以下の通り。

3枠5番ソルパッサーレ
◉ 7枠13番タイセイボーグ

7枠12番アランカール
〇 1枠1番エレガンスアスク
穴 3枠4番スマートプリエール
(E)

(馬連)◉-穴 各500円×4点=2,000円
(3連複)◉-◉〇-穴 各200円×10点=2,000円

 

2頭目のは消去法からは選べなかったがタイセイボーグとした。

アランカールが前走まともに走っていれば…という意見もありますが、シンプルにG1で3着に来た馬ですからね。

しかもピンク帽での好走というのも評価できる。

馬券妙味を考えるととても惹かれる。

 

1頭目のアランカール

能力を考えると無視はできない。

◉にするのがベターかもしれないが、近年の荒れ方が尋常じゃないレース。

スタートが悪い1番人気を◉に持ってくるくらいなら、消えた場合の馬券に多くBETしたい。

 

2頭目のエレガンスアスク

気になるのは2つ。

川田騎手が降りてること。

5月生まれということ。

ただ他の上位人気馬が比較的外目に入ったことを考えると、相対的にこの馬にアドバンテージがある。

 

穴馬1頭目は週中推奨穴馬のスマートプリエール

前走は荒れた最内を走らされたのと展開的にも厳しかった。

牡馬相手の重賞でも馬場を気にしながら健闘しているように能力は高いはず。

陣営は「綺麗な馬場で」と言っているようで開幕4日目ならその願いも叶いそう。

前走以外は一貫して牡馬相手のレースしか走っておらず、その点でも評価は高いです。

 

そして最後に2頭目に買いたい穴馬(E)としてこの馬を選んだ。

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過去10年で6番人気以下から連対した馬は7頭いるが、2022年のピンハイには例外部分が多くて追い込み・軽量・低人気。

この馬を例外とするなら結構絞ることができる。

まずは…

① 前走馬体重440キロ以上
② 前走1勝クラス以下で4番人気以内
③ 前走1勝クラス以下で4角7番手以内

ピンハイ以外の馬は全てこの条件をクリアしている。

ここからは通常通り絞っていくと…

④ 13番ゲート以内
⑤ 関西馬
⑥ キャリア6戦以内
⑦ 前走から斤量増馬は除く
⑧ 前走未勝利戦出走馬は除く
➈ 前走新馬戦で上り1位
⑩ 前走1勝クラスで1着
⑪ 前走OPクラスで2着以内
⑫ 前走OP・G1クラス以外の牝馬限定戦出走馬は除く
⑬ 前走重賞出走馬は上り9位以内

これで6番人気以下限定データなら(2・4・0・1)複勝率85,7%になる。

そして今回この条件に合致する穴馬が1頭だけ存在する。

嵌り待ちだけどオッズ的にはこの馬が来れば結構配当は跳ねる。

 

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