自己紹介
はじめに
はじめに私の経歴から申し上げると、ただの大卒です、、
その辺の競馬好きと何も変わりません。
えっ!って思いましたよね?(笑)
しかし予想に使用するデータや理論は元々、叔父が編み出したものです。
ここでは叔父の経歴、データの内容、なぜ3勝クラス以上にこだわるのかについて、
詳しく書いています。
より深く知っていただいたうえで、コンテンツをお楽しみください!
1. 経歴
まず叔父の経歴は、元競馬ブックの記者でトラックマン(トレセンで調教のタイムを計る人)の仕事をしていました。
同時に数字に強かった叔父は、学生の頃から競馬の研究をしていて45年以上積み重ねた
データがあります。
この経験からタイムに隠された馬の情報には絶対の自信を持っています。
テレビに出る有名な記者も叔父のことを知っていたので、買い目を聞いてきて
番組内で発表されたことで、一気にオッズが下がってしまったこともあります(笑)
どんなデータか気になりますよね?
次はデータの内容について述べていきます!
2. データの内容
データの内容は一番重要なものなので、言えることは限られますが、
主に血統、距離適性、馬場適正、ペースタイム、ターボ因子などを一頭ずつ細分化した上で、
年齢、ローテーションを加味して、レースで勝つ馬を予想します。
わかります。「いや、誰でもそれぐらい考えるわ!(笑)」
って思いましたよね?
でもここからさらに詳しく説明していきます!
2.1 血統
血統に関しては、国内馬も外国馬も同じですが、
何世代も前まで遡って、受け継いだ血液を調べることですべてがわかります。
競馬はブラッドスポーツと呼ばれるほど、血が重要な競技です。
人間でも同じですが、AB型とAB型では、確実にO型は生まれないですよね?
強い馬には、それなりの理由があります。
この血統でほぼ決まり、距離、馬場、ターボ因子、適性や限界が分かります。
2.2 馬場適性
馬場は、良‐稍重‐重‐不良 とあります。
更に日本競馬の高速馬場と
海外競馬の馬力馬場があります。
しかし、この馬場も血統を見ることで、良馬場しか走ったことが無くても、
重馬場が得意などが分かります。(人気にならないから、狙い目)
オルフェーブルが2年連続凱旋門賞2着だった理由も、
産駒からダートでの活躍馬が出ることもすべて説明ができます。
馬力があったからなどという、単純な理由ではありません。
2.3 距離適性
距離適性は、単純に父と母父の馬で決まるわけではありません。
正確には持っていない血は確実に出ないのですが、受け継がれないことで
全く別の距離適性になることもあります。
2.4 ターボ因子
ターボ因子とは、超高速の能力です。
血を持っていても、ほとんど開花することはありません。
わかりづらいと思うので一頭だけ(キタサンブラック)
距離適性とターボについて説明をします。
キタサンブラックは天皇賞春(3200M)の
ディープインパクトのレコードタイムを塗り替えましたが、
父はブラックタイド(ディープインパクトの全兄)
母父は短距離最強馬だったサクラバクシンオー(ターボ因子持ち)です。
普通に考えると、長距離を最速で走る血統ではない気もしますが、
結論から言うと、サクラバクシンオーからの距離血統は受け継がれず、
ターボ因子だけが受け継がれたということになります。(厳密にはもっと複雑です)
なのでキタサンブラックは長距離を最速で走れたということになります。
そしてその血はイクイノックスにも受け継がれているということになります。
正直ターボが目に見えたときは、既に名馬となっているため
別にオッズとしては美味しくないですが、、、
血は受け継がれないこともあるし、受け継いでも覚醒しないことも
あるから競馬は面白いですよね(笑)
2.5 ペースの限界
上記の血統背景から、ペースも重要になります。
ここはトラックマンの真骨頂と言えますね。
予想においてペースや展開は重要な判断基準となりますが、
レース中のペースでその馬の距離とタイムの限界が分かります。
単純に短距離走の人間が、長距離を同じペースで走れないのと同じです。
距離があっていないのに、人気馬が出てきているような時は
判断材料になります。
3. なぜ3勝クラス以上なの?
上記のデータをより鮮明にするには、ある程度レースに
出走しないとわかりません。
未勝利、1勝、2勝とある程度走るか、走らないかはわかるのですが、
自信をもって、皆さんに予想を発表できるのは3勝クラス以上です。
なので当サイトには3勝クラス以上の予想をサブスク型で掲載しています!
土、日の開催で5~7レース、月20~30レースの掲載になります。
まとめ
私自身、競馬界に関わっていたわけではないですが、
叔父の経歴やデータに関しては、100%本物です。
少しでも信頼してもらえるように、詳しく説明をしました。
長く読んで頂きありがとうございます。