【アネモネステークス2018の予想】予想オッズや過去の傾向、出走馬考察等々~桜への裏道、有力はレッドレグナントか!??~

今回はアネモネステークスについて書いていきます。

桜花賞トライアルのレースは先週のチューリップ賞、今週のフィリーズレビューが有力路線ですが、このアネモネステークスも1着馬には優先出走権が与えられます。

OP特別ですので、1着馬にしか賞金が与えられず、1着になる事が絶対条件。

過去に活躍した馬を見ると、2016年のオークス2着になったチェッキーノや昨年の秋華賞を制したディアドラはこのアネモネSを走っています。

近年はここからでもクラシックで活躍している馬が出ていますので、今年も注目ですね。

しっかり予想して的中へ繋げていきましょう!!

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予想オッズ

まずは予想オッズを確認していきましょう。

レッドレグナント 2.5

ハーレムライン  4.0

プリンセスノンコ 5.1

レッドイリーゼ  6.1

ラテュロス    11.5

未勝利、500万と連勝中の2頭が1番人気、2番人気になりそう。

そこに新馬戦楽勝のプリンセスノンコ、500万クラスで3着になったレッドイリーゼが続き、アルテミスS3着、阪神JF6着のラテュロスといったオッズになりそうですね。

過去10年のデータ

続いて過去10年のデータを見ていきます。

(2011年は東日本大震災の影響で中止となりましたので、9年分のデータになります)

枠順

内外分かれますね。

しかし、回収率で言うと1枠が良さそうですね。

逆に4枠、5枠の成績があまりよくないですね。

人気

1~3番人気は安定して走っています。

しかし、2ケタ人気馬の大穴の台頭もあり、一筋縄ではいかないレースです。

荒れるのかガチガチ決着なのか、しっかり見極める必要がありそうですね。

脚質

逃げから差しまでが良く馬券になっています。

後方からの追込みは厳禁ですね。

余程展開利が無いと厳しいでしょう。

馬体重

馬体重は420キロ以下、500キロ以上の馬は割引。

今年の出走馬で見ると、馬格のある馬は少なそうですが、小柄な馬は結構いますね。

当日の馬体重は気にする必要がありそうですね。

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上位人気馬の考察

続いて上位人気馬を見ていきます。

レッドレグナント

新馬戦こそ3着に敗れましたが、札幌の未勝利、中山の500万と連勝。

小回りコースで結果を出してきました。

勝った2戦共に前に行く競馬で連勝しており、今回は枠順も好走率の高い1枠。

500万クラスで倒した2着馬はミュージアムヒルで500万クラスで常に勝ち負けしている馬で弱い相手ではありませんでした。

コース適正、枠順、脚質と逆らう要素は少なそうですね。

ただし、連勝したときは、モレイラ、デムーロと超一流の外国人ジョッキーが乗っています。

今回のメンツに入ればトップクラスである戸崎騎手ですが、ネオリアリズムの様に外国人騎手専門馬だった場合を考えると怖いですね。

ハーレムライン

未勝利勝ちまで4戦を要しました。

しかし、未勝利を勝ち上がると、続く500万クラスと連勝です。

この馬も好位からの競馬で結果を出しました。

しかし、この馬に関しては過去戦った相手がそこまで強いという訳では無く、能力的には人気するなら嫌いたい1頭になりそうです。

プリンセスノンコ

新馬勝ちからここに挑みます。

新馬戦は逃げて最速の上がり、後続は1秒以上突き離すと完璧な競馬

しかもノーステッキのオマケつきです。

しかし、これはダートでのもので、芝で同じパフォーマンスを見せれるかと言われると微妙かも。

新馬戦は芝スタートでしたが、芝での走りより、ダートの走りの方がスピード感がありました。

到底芝向きの馬とは思えず、この馬は消しですね

レッドイリーゼ

当舞台で新馬を勝ち、続く500万クラスでも3着でした。

新馬戦で倒した2着馬は続く未勝利戦を勝利しており、評価できる内容ですね。

さらに500万以下で先着を許した2着馬はミュージアムヒルで今回人気になるレッドレグナントと接戦を演じた馬。

それを考慮するとこの馬もそこそこやれても良いのではないでしょうか

ラテュロス

実績で考えるとこの馬が一番でしょうか。

アルテミスSでは世代最強でもあるラッキーライラックと0.3秒差の競馬で3着。

阪神JFでも6着になりました。

しかし、その後の小倉のレースで大敗とコース適正が限られてきそうですね。

東京、阪神で好走を繰り返しており、直線の長いコース向きでしょう。

そうなればここは軽視すべき馬になりますね。

以上過去の傾向や上位人気馬を見てきました。

上位人気馬でも重視する馬、軽視する馬分かれましたね。

ここは穴馬の出番もあるかもしれません。

好走しそうな馬を見極めていきましょう。

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