【武蔵野S2026】過去データ・傾向まとめ
武蔵野S2026のデータです。
過去10年の集計データをもとに、「単勝人気別成績」「前走の単勝人気別成績」「前走クラス別成績」の3つの切り口から、好走馬に共通する勝ちパターンをわかりやすく整理しています。週末の予想の軸選びや穴馬探しにぜひお役立てください。
■ 舞台となる東京ダート1600mのコース特徴
武蔵野ステークスの舞台は、東京競馬場のダート1600m(ワンターンコース)です。スタート地点が芝部分に設定されており、外枠の馬ほど芝を長く走れるためスピードに乗りやすいという特徴があります。
また、最後の直線は約501.6mと日本のダートコースの中で最長クラス。途中に緩やかな上り坂もあるため、単なるスピードだけでなく、直線でしっかり脚を伸ばせる末脚の持続力とスタミナが問われるタフなマイル戦です。
【武蔵野S2026データ】
・ 単勝人気別成績
1番人気 2-2-0-62番人気 2-2-1-5
3番人気 3-0-0-7
4番人気 0-0-2-8
5番人気 0-1-1-8
6~9番人気 3-4-4-29
10番人気以下 0-1-2-66
▶ 傾向解説
1~3番人気が合計7勝・連対率も高く、基本的には上位人気馬がしっかりと結果を残しています。一方で、注目したいのが6~9番人気の中穴ゾーンです。過去10年で3勝・2着4回・3着4回(計11頭が馬券圏内)と非常に好走率が高く、上位人気馬の相手には中穴クラスの伏兵を積極的に絡めるのが高配当への近道と言えます。10番人気以下の大穴は2着1回・3着2回と勝ち切りまでは厳しい傾向です。
4番人気 0-0-2-8
5番人気 0-1-1-8
6~9番人気 3-4-4-29
10番人気以下 0-1-2-66
▶ 傾向解説
1~3番人気が合計7勝・連対率も高く、基本的には上位人気馬がしっかりと結果を残しています。一方で、注目したいのが6~9番人気の中穴ゾーンです。過去10年で3勝・2着4回・3着4回(計11頭が馬券圏内)と非常に好走率が高く、上位人気馬の相手には中穴クラスの伏兵を積極的に絡めるのが高配当への近道と言えます。10番人気以下の大穴は2着1回・3着2回と勝ち切りまでは厳しい傾向です。
・ 前走の単勝人気別成績
1番人気 5-5-2-232番人気 4-1-0-16
3番人気 0-2-1-7
4番人気 0-0-2-13
5番人気 1-1-0-11
6~9番人気 0-1-3-34
10番人気以下 0-0-0-23
※ 前走が海外のレースだった馬を除く
▶ 傾向解説
前走で1番人気(5勝・2着5回)または2番人気(4勝・2着1回)に支持されていた馬が、なんと過去10年で9勝を挙げています。前走でも高い評価を集めていた実力馬が、そのまま重賞の舞台でも力を発揮するケースが圧倒的です。逆に、前走で6番人気以下だった馬は未勝利(連対も1頭のみ)となっており、前走の時点で人気を落としていた馬は評価を割り引くのがセオリーです。
・ 前走別成績
JRA重賞 0-2-3-31オープン特別 4-3-5-62
3勝クラス 0-1-0-10
地方競馬のレース 6-4-0-24
海外のレース 0-0-2-2
※ オープン特別にはリステッドを含む
▶ 傾向解説
最も注目すべきデータがこの前走クラス別成績です。JRA重賞組が0勝と苦戦しているのに対し、「地方競馬(交流重賞など)組」が6勝・2着4回(連対率29.4%)と抜群の好成績を残しています。次いで好相性なのが「オープン特別(リステッド含む)組」の4勝・2着3回で、特に同舞台・東京ダート1600mで行われるグリーンチャンネルカップ組からの好走が目立ちます。前走で地方交流重賞や東京マイルのオープン戦を使われてきた馬が中心になります。
最も注目すべきデータがこの前走クラス別成績です。JRA重賞組が0勝と苦戦しているのに対し、「地方競馬(交流重賞など)組」が6勝・2着4回(連対率29.4%)と抜群の好成績を残しています。次いで好相性なのが「オープン特別(リステッド含む)組」の4勝・2着3回で、特に同舞台・東京ダート1600mで行われるグリーンチャンネルカップ組からの好走が目立ちます。前走で地方交流重賞や東京マイルのオープン戦を使われてきた馬が中心になります。
■ 武蔵野S2026の狙い目ポイントまとめ
今回の過去データから導き出される好走条件は以下の3点です。
・1~3番人気を軸にしつつ、6~9番人気の中穴を相手に入れる
・前走で「1~2番人気」に推されていた馬を重視する
・前走ローテーションは「地方競馬組」または「オープン特別(特にグリーンチャンネルC)組」を狙う
・前走で「1~2番人気」に推されていた馬を重視する
・前走ローテーションは「地方競馬組」または「オープン特別(特にグリーンチャンネルC)組」を狙う
■ 関連リンク
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重賞 GI データ

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