【菊花賞2022予想】本命ヤマニンゼスト

おはようございます。

本日は日曜の阪神メイン、菊花賞の予想を。アスクビクターモア、ジャスティンパレス、ガイアフォース、ヴェローナシチー、ボルドグフーシュ、フェーングロッテンなどが出走。

2022年10月23日(日曜) 4回阪神7日
第83回菊花賞GⅠ
3歳オープン(国際)牡・牝(指定)馬齢
コース:3,000メートル(芝・右)

こちらの菊花賞のフル予想など、今週の勝負レースの予想はnoteで公開しています。

【菊花賞2022予想他】10月23日勝負レース

攻め方は変更せずに狙いどころを少しだけズラした土曜は勝負レースがまたまたまたまた痛恨の4着スタートでかなり嫌な流れとなりましたが、印に迷いはなかった富士ステークスが超最低限も一応の本線的中でかなり嫌な流れは打ち切る事は出来ましたので、今週の日曜は予定通りやる言はひとつ。

アイビーステークス予想結果

1着○チャンスザローゼス
2着▲シャンドゥレール
3着△オープンファイア

4着◎ゴールデンハインド

ここはほぼほぼ対抗馬が勝利する、そして本命が取りこぼしてくるパターンを狙うも、またまたまたまた奴が邪魔で痛恨の4着…。

買い方、狙いどころも完璧でしたが、逃げ馬を買えば逃げない、そしていつもの4着とお決まりのパターンに。ただ、ここまで激安なら出番はないので、このレースに関しては諦めがつく結果でした。

なお、勝ち馬に関しては今後は予想に書いた通りの事になりそうなので、一応頭に入れておいて損はないと思います。

富士ステークス予想結果

1着○セリフォス
2着◎ソウルラッシュ
3着☆ダノンスコーピオン

3連複 650円

3連単 2,550円

本線を狙いつつもあわよくば事故を、と思っていたレースだったので、人気がなかった4着のピースオブエイトが3着なら…とも思ってしまいますが、まずは悪い流れを打ち切る事が出来た事が全て。

先週までの自分なら間違いなくタイムトゥヘヴンに本命を打っていましたが、ここは流れを考慮してあえてベタな印を打つ事に。

土曜の傾向を見るとおそらく日曜もこの読みはハマる可能性が高いので、後は上手く配当面が付いてきてくれれば完全復調、特大ホームランが出てもいい。

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【特別情報注目穴馬5選】

有力馬ポジティブポイント、ネガティブポイント

アスクビクターモア

・前哨戦をまずまずの内容で好走。
・ここまで掲示板を一度も外していない。
・初の関西での競馬。
・距離延長への対応。

ガイアフォース

・前走のセントライト記念を勝利と勢いあり。
・距離を延ばしてパフォーマンスを上げている菊花賞向きのタイプ。
・一気の相手強化。
・長距離では頼りにならない鞍上。

ジャスティンパレス

・前走の神戸新聞杯を快勝。
・ここまで常に世代トップクラスの馬を相手にしてきた。
・距離が延びても問題ない血統。
・G1では物足りない競馬が続く。

フェーングロッテン

・前走の新潟記念で古馬を相手に好走。
・伸びしろのある血統。
・更に距離も延びてこその血統。
・一気の相手強化。

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<第83回 菊花賞(GI)>

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菊花賞

ヤマニンゼスト

12人気での激走となった前走の神戸新聞杯をフロックと取るかどうかが本馬の菊花賞での扱いのポイントになるが、鞍上の好騎乗、イン突きが上手くハマった感は否めないものの、後方待機から直線で上がり34.5秒の脚を使い、先に抜け出したジャスティンパレスとの差を一気に詰めてきた内容には見どころがあり、ボルドグフーシュ、ジュンブロッサム、ヴェローナシチーといった重賞で上位に食い込んだ実績がある馬に楽々先着出来た点からするとどうやら前走の激走はフロックではなさそうなので、距離が延びてこその血統、長距離で最も頼りになる鞍上が手綱を取れるのであれば主役不在、大混戦の今年の菊花賞ならもう一発があると判断。

未勝利~1勝クラスの連勝も減量の恩恵があっての結果ではあるが、未勝利戦では直線勝負所で前が壁になってしまい、進路を外へ変更する大きなロスがありながらの結果で、続く1勝クラスでも直線入り口手前でかなりの大外をぶん回す非常に荒い競馬となったが、それでも追われると長く良い脚を使い、先行馬を並ぶ間もなく交わし去って勝ち切るなど、普通に強い内容で連勝しているので、この2戦の内容と前走の神戸新聞杯の内容を総合するとこの人気で買えるのはかなり美味しいと思ってしまうのは気のせいではない気もするが…。

気になる点を挙げるとすれば2勝クラスで勝ち馬から0.7秒差の6着に敗れている点になるが、この時は1勝クラスの時以上に荒すぎる競馬になった事が敗因で、コーナーで大きく外に膨れてしまい、その後も直線でかなりの大外を通っての結果と考えれば上り35.4秒の脚を使って6着まで追い上げてきた事を評価すべきレースと言えるので、この時の勝ち馬であるドゥラドーレスの能力の高さを物差しにすると着順は微妙であっても決して悲観するような内容ではないだろう。

スタートしてからの一完歩目が速い馬ではないのでどうしても極端な競馬になってしまうが、長丁場を知り尽くしている今回の鞍上であれば道中の位置取りや仕掛け所を間違う事はないと思うので、後は多少展開面が味方し、スタミナを求められる競馬になれば上位食い込みがあっても驚けない。

アスクビクターモア

会心の◎を打った日本ダービーの本命馬は今回の舞台設定、人気を考えると対抗まで。

ただ、おそらく今年は神戸新聞杯よりもセントライト記念の方がレベルは高かったので、その前哨戦で非常に良い負け方をした本馬の巻き返しには大きな期待が持てそう。

展開が向かなかった皐月賞で勝ち馬から0.4秒差の競馬、そしてこちらも展開面が向いたとは言えない中で3着を確保してきた日本ダービーの内容を見ると世代トップクラスの能力の持ち主と言えるので、後は初の関西圏での競馬がどこまで着順に響いてくるか。

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先週の秋華賞の穴メモリーレゾンは後一歩の結果となってしまったが、今週も印上位馬と本命、穴馬を上手く絡めた買い方で事故を狙いたいので、ここで穴っぽい馬を一頭。

前走はかなり厳しい展開になってしまい万事休すかと思われたが、直線でもジリジリと脚を使って見せ場たっぷりの競馬でレースを終えるなど、本番への試走として考えればほぼ満点の内容で駒を進めてきたので、この馬本来のしぶとさをフルに活かせそうな今回の舞台設定であれば前走で先着を許した馬との着差が大きく縮まる可能性も決して低くはなさそう。

更に前走のレースや過去のレースを振り返るとスタミナを求められる競馬は大歓迎の馬っぽいので、ここまで人気がないなら長丁場で隠れた才能が開花する可能性に賭けるのが正解では。

◎ヤマニンゼスト
〇アスクビクターモア
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【菊花賞2022予想他】10月23日勝負レース

日曜は狙います。

新潟牝馬はかなり狙いたい馬がいるレースですが、最近の自分の予想が炸裂するならおそらく痛恨の4着をくらう可能性が高いので、ここは富士ステークス同様、あえて狙いを少しズラす。

超大混戦、大波乱があってもいい菊花賞は当然軸馬から狙いますが、ここはスプリンターズステークスのダイアトニック、秋華賞のメモリーレゾンのような期待値の高い穴馬が数頭いますので、買い方、印の付け方勝負になりそう。

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【菊花賞2022最終追い切り】

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第83回 菊花賞(GI)

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長距離レースの価値が落ち、3000m以上のGI勝利だけでは種牡馬入りするままならぬ現状となっている今の競馬界において菊花賞の価値も薄れてきてしまっていることは否めない。

事実、去年、今年と2年連続で皐月賞、ダービー馬が揃って不在という状況。GI馬不在の中、最後のクラシック1冠が争われることになる。

それでもGIとなれば存在感を示すのがノーザンF。前哨戦の神戸新聞杯を制したジャスティンパレスを筆頭に数頭の有力馬がスタンバイ。近2年こそ勝利できていないが、4年連続連対馬を輩出している以上、主力級を送り込まぬとは言え、無視できぬ存在となる。

そこに待ったをかけたいのが社台F。ダービー3着馬アスクビクターモアに京都新聞杯の勝ち馬アスクワイルドモアなどがスタンバイ。同グループながら長年苦杯を嘗め続けているだけに、一矢報いたい1戦だろう。

5戦5連対と底を見せず、セントライト記念を制して勢いにのるガイアフォースは追分F生産馬でコチラも社台グループ。

今年は社台御三家の覇権争いとも思える様相だが、タイトルホルダー、コントレイルと近2年は非社台グループが制しており、後の現役トップクラスが出現している事実も見逃してはならない。

こうした状況に加えて、今年も例年とは違う阪神3000mで施行されることがレースを複雑化させる。過去のデータはあくまで参考程度、同条件で行われた去年は7万馬券決着となったことが難解であったことを物語っている。

ただでさえ3000m超のレースは全出走馬が初経験、馬券攻略においてますます情報力がモノを言うことになる。

弊社シンクタンクにはハイセイコーの増沢末夫、マルゼンスキーの中野渡清一、サクラスターオーの平井雄二といった元騎手、調教師のレジェンドのほかに、馬主、生産者など競馬界の有力者が情報ルートとして在籍しており、トレセン内外のあらゆる情報が自ずと集まってくる情報網が構築されている。弊社に入ってくる情報は共同会見で出される建前コメントではなく本音、いわゆる【本物の関係者情報】。

こうした表に出ない情報を知っているからこそ、世間をアッと言わせる激走馬の情報を事前にキャッチできたり、危険な人気馬の存在を察知することもできる。

そして、馬券的中に近づくためにあらゆるレース、データを長時間かけて分析するスタッフも揃っており、他とは違う精度の高い結論を導き出しているのだ。

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