見出し画像

2024年新企画【第1回】NTR馬券とは

2024年になりました、本年もよろしくお願いします。

2023年は個人的には騎手の重要性について改めて考えさせられる1年でした。ジャンタルマンタルは結果を出したことで正しい乗り替わりに思えましたし、ドウデュースもピンチヒッターの戸崎騎手が悪いわけではありませんが、武豊騎手に手綱が戻ったことでベストのパフォーマンスが引き出されました。

そんな騎手についての考察ですが、騎手毎の買い条件などは既に分析されている方も多いので何か別のアプローチを考えられないかと思案していました。そこで私が注目したのは「乗り替わりです」。私が注目したポイントについて解説するために、いくつか2023年のデータを出してみたいと思います。

2016年以降川田将雅からの乗り替わりの成績

着順349-332-294-1821
勝率349勝 / 2796レース = 12.5%
連対率681連対 / 2796レース = 24.4%
単勝回収率195530円 / 2796レース = 69%

⇒2016年以降川田騎手からの乗り替わりについて調べてみたところ、勝率、連対率としてはかなり優秀な成績を収めていましたが、単勝の回収率は69%全く儲からない結果になっていました。かなり騎乗を厳選している川田騎手ですので川田騎手が乗れない/捨てた馬でも相応の素質を持っている可能性が高く、他の騎手に乗り替わっても結果は出るものの、その馬の素質はある程度バレており、これでは儲からないということを示しています。

そこに少し条件を加えてみました。

2016年以降C.ルメールが芝2000m以上で騎乗したときの成績(川田将雅からの乗り替わり)

着順11-3-2-10
勝率11勝 / 26レース = 42.3%
連対率14連対 / 26レース = 53.8%
単勝回収率3400円 / 26レース = 130%

まったく儲からなかった川田騎手からの乗り替わりが芝2000以上でルメール騎手という条件を付与することで単勝回収率が130%まで跳ね上がりました。ちなみに、芝2400以上という条件にするとサンプル数は僅か7件になりますが、単勝回収率は197%まで上がります。

ちなみに比較用の数字として、ルメール騎手視点で芝2000以上の成績を見た場合は下記です。

2016年以降C.ルメールが芝2000m以上で騎乗したときの成績

着順352-211-147-493
勝率352勝 / 1203レース = 29.3%
連対率563連対 / 1203レース = 46.8%
単勝回収率108590円 / 1203レース = 90%

高い勝率、連対率を誇りますが、単勝回収率は100を割っており、単勝を買い続けたら負けます。(ただ常に人気を背負うルメール騎手のことを考えるとすごい数字ではあります…)

上記のことから言えることは、川田騎手ほどのトップ騎手でも芝2000以上は同じくトップジョッキーであるルメール騎手への乗り替わりでも儲かるくらい過剰に馬券が売れている(=売れ具合ほど結果を出せていない)ということを示しているかと思います。

また、これは乗り替わり先のルメール騎手の騎乗成績だけにフォーカスしても気付きにくいデータであると言えると思います。

川田騎手からの乗り替わりでもこのような買い条件があるわけですが、リーディング中位以下の騎手でも色々調べていけば、様々な買い条件が出てくると思いますし、両方を見ることで初めて気づく馬券妙味にたどり着くことができます。ルメール騎手の中長距離はもちろん得意な条件ですが、その片側の視点はみんな知っているのでそれだけでは馬券は負けます。ただ、その手前に誰が乗っていたかまで知ることで、必要以上に走らせることができなかった馬にルメール騎手が乗るということで初めて妙味があるというわけです。

また、このアプローチは、特定騎手の得意な条件、苦手な条件両方に精通することにつながり、自信の馬券力のアップにもつながると思っています。2024年新たなアプローチとして、この「乗り替わり」に注目した買い条件について書きつつ、実際に自分でも馬券を買って検証していくということをやらせていただきます。

この「乗り替わり」に注目したアプローチについて「乗り替わり」馬券というのも無味乾燥なので、馬視点で「NTR(寝取られ)」馬券と名付けてみることにしました。NTRされて妙味がある条件、たくさん見つけていきたいと思います。

<予告>
第2回では、実際に検証にチャレンジする条件として、NTR馬券「今村聖奈」篇をお届けしたいと思います。(すぐにアップします)

以上になります。少しでも面白いとか役に立ったと思っていただけましたらスキボタンを押していただければ幸いです。ボタンを押すと私的今年の飛躍が楽しみな3歳馬を見えるようにしておきます。



この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか?