中山記念の枠順が発表されましたね。詳しい枠順については以下を参考にしてください。
今回は枠順を考慮して中山記念の最終予想を発表していきたいと思います。
予想印だけを見たい方は「まとめ」まで飛んでいただけるといいと思います。
中山記念の過去１０年データ分析は↓こちらをぜひ参考にしてください！
中山記念 最終予想
◎ ソーヴァリアント
本命はソーヴァリアント。想定１番人気、鞍上は横山武史騎手。チャレンジカップ１着からの参戦です。
昨年のチャレンジカップを勝利してから骨折があったりとGⅠでの出走こそないものの持っているポテンシャルはGⅠクラスの馬だと思います。利尻特別で記録した後半１０００ｍのタイムは歴代の芝２０００ｍレースの歴代２位の記録で、アーモンドアイやオルフェーヴル、エフフォーリアなどのＧⅠ馬よりも速いタイムでした。このような高いポテンシャルを持ちつつ、通算１９戦以内、前走１４頭以上のレース、前年以降にＪＲＡ重賞での連対経験があるといったプラスデータにも該当しています。また、先行脚質の馬なので複勝利５１．４％と脚質的にも相性が良いでしょう。
前走のチャレンジカップはかなり強い内容でした。このレースは逃げ馬のレッドベルオーブがいたことで前半１０００ｍ３４．８というかなり速いペースになりました。これほどのハイペースとなると先行馬にとってはかなり厳しい展開なのですが、３番手から直線にはいりすぐに先頭に立つと楽な手応えで１．３/４馬身差の快勝でした。レース後にルメール騎手も「休み明けですごくいいい競馬をしてくれました。GⅠレベルに行けると思います」とコメントするなどこの馬の能力を十分に発揮できたレースでした。
前々走中山でのレースとなったオールカマ―は１３着と最下位に沈んでしまいました。しかし、この時は骨折からの長期休養明けのレースで、さらにレース中に心房細動を起こすなど不運に見舞われました。その後２か月の休養を挟んでからのチャレンジカップでは高いパフォーマンスを見せたのでこの負けは度外視でいいでしょう。前回と同じようなレース間隔で出走できるのはプラスでしょう。
今回は４枠６番に入りました。枠の複勝率は１４．３％とそこまで高くはないものの、先行馬のこの馬にとっては内枠に入れたのは良かったです。また枠の並び的にソーヴァリアントよりも内枠で先行しそうなのはドーブネくらいしかいません。そのため自分の得意なポジションから優位に競馬を進められそうです。
不安点は距離。ソーヴァリアントはこれまで２０００～２２００ｍのレースしか走ったことがなく、１８００ｍは初めての距離となります。オルフェーブル産駒であるため中長距離レースの方が適正が合うと思います。しかし、母のソーマジックは桜花賞で０．１秒差の３着、祖母のスーアはGⅡ伊１０００ギニー（１６００ｍ）を勝っており母系はマイルを得意としています。そのため初めての距離でも十分高いパフォーマンスをみせてくれるのではないでしょうか。
○ ラーグルフ
対抗はラーグルフ。想定６番人気、鞍上は菅原明良騎手。中山金杯１着からの参戦です。
前走中山金杯を勝利し連勝と勢いに乗っている４歳馬です。４歳馬は複勝率４６．２％とかなり信頼できます。通算１９戦以内、前走１４頭以上のレース、GⅠ出走経験ありとプラスデータにも該当しています。
前走で中山金杯で１着になったように中山コースを得意としていて、GⅠホープフルステークスでも３着になっています。皐月賞では８着に敗れていますが、このレースは去年のクラシック世代のレベルがかなり高かったことからハイレベルレースとなっていました。１着から５着の内４頭がGⅠ馬、４着のダノンベルーガも天皇賞秋で３着に好走しました。そんなハイレベルレースで８着になったことはそこまで悲観するような内容ではなかったと思います。
血統的にも評価でき、モーリス産駒は晩成傾向で古馬になった今年から本格化していく可能性が高いです。ラーグルフのように連勝しているモーリス産駒は手がつけられないほど急速に力をつけていき、昨年はジャックドールやジェラルディーナが連勝からGⅠでもトップクラスの成績を残すまでに成長していきました。モーリス産駒の１６００ｍ以上の古馬重賞成績は複勝率４５％と素晴らしい成績を残しています。
今回は８枠１３番に入りました。この馬の戦績を見ると好走したレースはほとんどが内枠で大外８枠発走は今回が初めてです。そのため内枠の方が良かったですが、前走の中山金杯のレースをみると内枠発走ながら直線入り口では外に持ち出して先行粘りきりました。前走のような競馬をするなら今回の外枠の方がやりやすいと思いますし、２０００ｍ戦を得意としているので大外発走による距離ロスも問題ないでしょう。
その前走の中山金杯はその後マテンロウレオが京都記念２着、ヒュミドールがダイヤモンドS２着とレベルの高いレースでした。また、中山金杯から中山記念というローテーションは２０２１年勝ち馬のヒシイグアス、２０１９年勝ち馬のウインブライトと同じ。中山金杯に一緒に走っていた他のメンバーに続いて好成績を残したいところ。
▲ スタニングローズ
三番手はスタニングローズ。想定３番人気、鞍上は吉田隼人騎手。エリザベス女王杯１４着からの参戦です。
昨年はオークス２着、秋華賞１着とクラシック路線で大活躍した４歳馬です。通算１９戦以内、前走１４頭以上のレース、前年のGⅠ出走経験あり、１６頭以上のJRA重賞での連対経験ありと過去１０年の勝ち馬ほとんどに該当するデータにこの馬も該当しています。また、４歳馬は複勝率４６．２％とかなり信頼できます。
前走のエリザベス女王杯は１４着と大惨敗したが、これはかなりタフなレースでした。阪神２２００ｍという坂を２回登るただでさえタフなコースに加えて初の重馬場での出走となりました。秋華賞からも中３週ときついローテでもありました。こうした難しいレースであり、ハイペースになりやすく先行脚質のこの馬にとっては条件が合わないレースでした。一方で中山記念は先行馬が複勝率５１．４％と脚質的にも相性が良いですし、中山は重賞で２戦２勝と得意にしているコースでもあるのでこの条件変わりはプラスに働くのではないかと思います。
今回は７枠１２番に入りました。複勝率は２１.１％と好走率の高い枠に入りました。しかし、先行馬のこの馬にとっては外枠に入ってしまったことはプラスに働くとは考えにくいです。それでも同じ中山開催の紫苑ステークスでは今回と同じ１２番枠から有利なポジションをとって１着になりました。２４００ｍのオークスでも２着に好走しているので外枠からの距離ロスも問題ないですし、１８００ｍ戦なら先行争いが激しくなったとしても最後まで使える脚を残す余力はあるでしょう。
不安点は吉田隼人騎手への乗り替わりとメンバーレベルが上がること。ここまで坂井瑠星騎手が主戦を務め、秋華賞を制覇しました。一方で吉田隼人騎手とは過去２回コンビを組んだ経験がありますが、勝利経験はなくGⅡでも５着と敗れています。吉田隼人騎手はソダシとのコンビなど重賞でも活躍している騎手ですが、スタニングローズに関してはこの乗り替わりはプラスとは考えにくいでしょう。
また、スタニングローズがこれまで好成績を残してきたのは世代戦や牝馬限定戦がほとんど。初の古馬との対決となったエリザベス女王杯は見せ場なく終わってしまいました。今回はさらに牡馬との対決にもなってきますし、ソーヴァリアントやダノンザキッドなど好メンバーが揃いました。この強い相手にどのようなレースができるのか不安ではありますが、クラシックレースで見せた安定感のある走りに期待です。
△ ダノンザキッド
２０２０年以降勝利からは遠ざかっているものの、マイルCS２着、香港カップ２着とGⅠでも好走できる高い実力を持っています。特に前走の香港カップはジオグリフやレイパパレといった日本勢のなかで最先着を果たしたのは強い内容だったと思います。北村友一騎手とのコンビも３戦３連対と相性はよさそう。しかし、今回のような４回コーナーを周る器用さのいるコースよりもコーナー１回だけのワンターンコースでより結果を残してきているのでコース相性はどうか。１枠も差し馬のこの馬にとっては競馬しにくいのではないか。
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△ ヒシイグアス
一昨年の中山記念の勝ち馬。１８００ｍは【３－３－０－２】と相性が良く、中山１８００ｍに絞っても【２－２－０－１】とコース適正は高い馬です。GⅠでも香港カップ２着、宝塚記念２着、大阪杯４着と好成績を残してきているため能力は最上位でしょう。しかし、前走の宝塚記念以来８か月ぶりのレースでかなり間隔が空いてしまいました。この理由としては宝塚記念の後に熱発を発症し、生死にかかわるような重症だったようです。それ以来になるので調整については十分にできているかは疑問ですし、大阪杯が大目標だとは思うので今回はおさえまで。
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△ ドーブネ
前年以降１６頭以上のJRA重賞で２着以内の経験があった馬から過去１０年の勝ち馬すべてがでており、複勝率も５０％超え。ドーブネはこのデータに該当していませんが、このデータに該当していないにも関わらず好走した馬のほとんどが白富士ステークスで２着以内の経験がありました。ドーブネは今年の白富士ステークス２着。１着もサリエラとレベルが高いレースでした。前走は残り２００ｍあたりで脚色が鈍くなっていたので距離短縮はプラス。重賞での好走経験はありませんが、複勝率４２．９％の３枠に入れたのでチャンスはありそう。
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まとめ
今回は中山記念の最終予想をやっていきました。
最終予想印は以下の通り
◎ ソーヴァリアント
○ ラーグルフ
▲ スタニングローズ
△ ダノンザキッド、ヒシイグアス、ドーブネ
今週も一緒に当てられるように頑張りましょう！ありがとうございました！
中山記念の過去１０年データ分析は↓こちらをぜひ参考にしてください！
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