【シルクロードステークス2018】予想オッズと出走予定馬分析


今回はシルクロードステークス2018の予想を中心とした記事です。

高松宮記念に向けての前哨戦となるシルクロードSですが

御存知の通り、例年かなり波乱傾向の強いレースの1つです。

2018年のメンツを見てもまぁ荒れそうな感じはしますよね…。

上位勢のオッズも割れる形になってくるのは間違いないし

果たしてどの馬が上位台頭してくるのか?分析してきます。

 

 

シルクロードS予想オッズ

まずは現時点でのシルクロードステークスの予想オッズから。

1 ダイアナヘイロー 3.3
2 アレスバローズ  4.9
3 ナックビーナス  5.8
4 ファインニードル 7.4
5 ディバインコード 8.5
6 セイウンコウセイ 10.1
7 ロードクエスト  15.4
8 セカンドテーブル 18.5

ざっとここまでが10倍圏内の支持を受けそうな馬たちです。

 

 

冒頭でもお伝えした通り、シルクロードSの位置づけは

「高松宮記念に向けての前哨戦」です。

 

 

では、上位勢の中で高松宮記念を意識して作る馬はどの馬か?

逆に本番の出走が危ういので何とか賞金加算したい馬はどれか?

ここを見抜いていく事である程度上位勢の取捨を決めれそう。

出走予定馬分析ではメイチ度合いを中心に向けていきますね。

 

 

出走予定馬分析

ダイアナヘイロー

夏の連勝は正直驚いた面もあったのですが、

夏の上がり馬の典型的なパターンという感じの激走連発だった。

そしてスプリンターズSでタコ負けしたのも納得とは言える。

使い詰めで余力がない状態での出走でダメージがやや心配。

意外と休み明けからスッキリ走る馬だし気にならないかもだが。

 

 

アレスバローズ

いつも通り外厩調整⇒在厩でまとめてくるパターン。

今回は鞍上ミルコと言うことで過剰人気気味な感じでしょう。

ただ、致し方ない感じはするしミルコの1200m以下過去5年の成績は

「勝率26.8%、複勝率47.2%で単勝回収率は138%」なんです。

短距離は騎手による差異はそこまで無いと言われてますが、

コレだけの数字が出ていたらそれだけで買い材料としか言えない。

しかも舞台は違うとは言え前走内容はかなり強かったですからね。

 

 

ナックビーナス

中山に好走歴が固まっている馬なので京都はベター程度。

とは言え今の時期の京都の芝はタフな馬場になっているし

この馬にとってはプラスに働いてくる可能性が高い。

ここできっちり結果を残してスプリンターズSへの青写真を

陣営も描いてそうだしきっちり作ってくる可能性は高そう。

ただ…大幅なマイナス材料は勝浦に乗り替わりでしょう。

関西遠征が少ないJKですしノリさんから乗り替わりは…

 

 

ファインニードル

なんだかんだでセントウルSを勝ったのはまぐれではない。

ただスプリンターズSの結果を見れば明らかだったとも言えるが

そもそも2018年夏に好走していた組のスプリンターは低レベル。

その点を考えると斤量57キロは確かに見込まれた感じはしますよね。

 

 

ディバインコード

ここに来て初のスプリント挑戦というのは見ものですね。

とは言え姉のワンスインナムーンはスプリント路線で覚醒した。

その事を考えてもこの馬がここでいきなりやれる可能性は高いし

スプリント路線は全体的に低レベルなので面白さもある。

賞金的に出れるか出れないか?際どいラインにいる馬なのですが

出走が叶うなら最終予想でも重視するかもしれないです。

 

 

セイウンコウセイ

斤量58キロは致し方ないですよね。

昨年の秋3戦があまりにも不甲斐なさすぎるのでその点気になるが

まともに力を出せるのであれば当然ここでは通用して当たり前。

かと言っても狙いづらい感じはしますけどね…。

 

 

予想まとめ

と言うことでざっと上位人気馬を中心に分析してきました。

 

 

冒頭でもお伝えした通り、例年荒れる傾向にあるレースですが

荒れるパターンも2パターンありまして…

「抜けた馬が上位に来るが爆穴の馬が台頭」

「上位勢がどれも吹っ飛んで中穴が台頭」

このパターンが過去10年に振り返ると続いている。

 

 

後、面白い傾向としては…

「人気薄の高齢馬の激走」がかなり目立っている。

 

 

まぁ2018年もかなり高齢馬の出走が目立ちますが

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ここ2走の凡走で大きく人気落ちしそうな感じですが

そもそもここで上位人気に推されそうな馬たちと差はない。

枠次第では一発の可能性はあるし冬場も合う馬。

100倍超えの予想オッズの支持を受ける形になっているが

前走一つ叩いてここメイチの可能性は非常に高そう。

 

 

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