2023年フローラS 出走登録馬とChatGPTによる過去の傾向

フローラSロゴ重賞 データ
フローラステークス G2
15:45発走 / 芝2000m (左)
2回 東京 2日目 サラ系3歳 オープン (国際) 牝(指) 馬齢 15頭
本賞金:5200,2100,1300,780,520万円

 

【出走登録馬】※想定人気順

 

以下、ChatGPTによる過去の傾向になります。 ※原文のままなのでおかしな表現がありますがご理解ください

【歴史】

1966年、4歳牝馬限定・定量による重賞競走「サンケイスポーツ賞4歳牝馬特別(オークストライアル)」が、オークストライアルとして奮闘されました。2001年に馬齢表記の国際基準が変更され、現在のレース名「サンケイスポーツ賞フローランクス(オークストライアル)」に改称されました。着以内、2018年から2着以内に変更されました。

競走は、資金化当初は東京競馬場・芝1800メートルで行われていたが、芝2400メートルで行われるオークス方式、そのトライアルレースとしての位置付けをより明確にするため、1987年から芝2000メートルこのような変更により、より中・通話レースへの適性が問われ、オークスとの関連性がいっそう深まっています。

競走名の「フローラ」は、ローマ神話に登場する花と春と豊穣を司る女神の名であり、またある特定の地域もしくは時代に生育する各種植物の全種類の意味があります。ステークスの概要です。

【コースの特徴】

東京・芝2000メートル

競馬新聞のフローラステークスの記事によると、レースは東京競馬場の芝2000メートルで行われます。競技は引き込み線からスタートして、1、2コーナーを回り、最終的にゴールを目指します。では、最初のコーナーまでの距離は長くありませんが、カーブ自体はゆったりしているため、スピードを落とさずに回ることができます。

しかし、上位クラスのレースでは、速いラップがバックストレッチ 途中の上り坂まで続くことが珍しくありません。 、ゴール前の直線は525.9メートルあります。

直線入口付近からは、高低差2メートルの坂を上ります。上り切った後は、ほぼ平坦な区間を300メートル走り、ゴールまでいます。このコースは、二度の坂越えがあるため、タフなコースですが、速いペースに対応できるスピードも必須条件になります。

【配当】

競馬においては、過去のデータを分析することが重要です。 あなたが挙げたデータからは、5番人気以内の馬が優勝する確率が高いことがわかりますが、それでも3着以内の馬には5番人気以下の馬も含まれることがあるということです。

また、2014年のように9番人気以下の馬が大きなバトルを出すこともあるため、伏兵にも注意をする必要があります。台頭には常に備えておくことが重要です。

競馬は予想が難しいスポーツですが、過去のデータを参考にしながら、レースごとの状況を考慮した予想を行うことが大切です。

【前走着順】

過去10年の前走別成績を分析すると、GⅢ組と1勝クラス組が3着以内馬の頭数で12頭ずつ並んでいることがわかりました。 特に、GⅢ組は4年連続で3着一方、1勝クラス組では、3着に入った12頭のうち、5頭が6番人気以下という薄人気がやや多い傾向があります。

これらのデータから、競馬予想においては、GⅢ組と1勝クラス組のレースに注目することが重要であると断言します。 特に、GⅢ組は連対率が高く、1勝クラス組は人気薄でも好。走る馬が多いため、馬券の獲得に繋がる可能性が高いです。 ただし、過去のデータから得られる情報はあくまでも一つの指標に過ぎず、実際のレースでは様々な要因が絡み合って結果が生まれますので、注意が必要です。

【出走回数】

競馬のフローランクス、通算走回数別の成績を分析すると、過去10回の優勝馬のうち9頭がキャリア4戦以下であったことがわかります。また、3着以内に入る場合確率については、出走回数が5戦以上の馬の方が高い傾向がありますが、勝利を収めたのは2015年のシングウィズジョイの1頭だけであり、2着には7回と勝ちきれない傾向が見られますます。

このような特徴を踏まえると、比較的キャリアが浅い馬を1着に配置し、経験豊富な馬を2・3着付けにするフォーメーションが有効であると考えられます。 、経験豊富なベテラン馬をある程度リスクを抑えた位置に配置することで、勝利に繋がる可能性が高まると言うでしょう。

【新馬戦】

競馬の「フローラステークス」において、過去10年の優勝馬10頭中9頭は通算走回数が4戦以下である傾向が見られます。これに基づいて、キャリアで絞り込むことができます。過去5年前の優勝馬に限ると、新馬戦で13頭以上を相手に勝利したことも共通しています。馬戦で初陣を飾り、キャリア4戦以下で参戦してきた馬に注目する必要があります。 このように、過去のデータを分析することで、優勝候補を予測することができます。常に変化するものであり、過去のデータにとらわれすぎず、常に最新の情報を求めることが重要です。