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2017年8月13日関屋記念(GIII)の出走予定馬紹介と予想オッズ

2017年8月13日関屋記念(GIII)の出走予定馬紹介と予想オッズ

 

出走予定馬

(※2017/8/2時点)

ウキヨノカゼ
ウインガニオン
クラリティスカイ
ダノンプラチナ
ダノンリバティ
トーセンデューク
ブラックムーン
マイネルハニー
メートルダール
レッドレイヴン
ロサギガンティア
ロードクエスト
ヤングマンパワー

 

出走予定馬紹介

ロードクエスト

新潟2歳Sに4馬身差の圧勝。クラシック戦線の主役と囃されたが、世代レベルの高さという不運に阻まれクラシック勝ちはなし。

ここまでG3を2勝、というのは正直物足りないが、NHKマイルCで勝ち馬にあと一歩の2着などG1を勝てるレベルのパフォーマンスは何度も見せている。

前走のパラダイスSは、半年以上ぶりの休み明け+二ケタ体重増+前残りの3重苦で5着。前々走のマイルCSも前残りレースを後方から。上がり2位の末脚を繰り出すも物理的に届かないレースになっており、展開に注文がつく馬であることは間違いない。

今回は直線が600m以上ある新潟芝。届かないパターンの可能性は比較的少ないと思われる。

ブラックムーン

前走の中京記念は上がり最速で追い込むも届かず3着。2走前は米子S(阪神芝1600m)のコースレコードとなる1分31秒台での完勝。

過去に出た重賞は、3・6・8・9着と好走は少ないが徐々に着順を上げておりここでも上げてくるのかは注目。差しタイプの同馬はロードクエスト同様に、末脚を発揮しやすいこのコースは向いている印象。

アドマイヤムーン産駒は芝1200m以外での重賞好走はあまりないので、血統的には向いているとは言い難い。

ダノンプラチナ

2歳G1を制し、その後も弱い足元を庇いながら上位争いに常に食い込む自力を見せている。

5歳8月時点で10戦しかしておらず、年齢による衰えや消耗を心配する必要はないだろう。が、いつものごとく休み明けでどれだけ仕上げて来れるのか。その1点は調教や厩舎コメントから類推が必要。

上述の2頭同様、この馬も差す競馬を好むディープインパクト産駒らしい馬。展開による不向きは考えにくいところ。

クラリティスカイ

3歳時にNHKマイルCを制したG1馬。転厩や距離適性の不定など人災を受けている印象を受けるが、今年は5戦して馬券圏内3回と確実に復調しているとみてよいだろう。

前走のエプソムCは出遅れなどの影響で15着に大敗してしまったが、基本的には大敗を引きずらないタイプ。2連続のポカを心配する必要はないだろう。

むしろ休み明けが不安材料で、叩いて2戦目以降で本領を発揮するタイプに馬柱からは見える。その点がどうか。

メートルダール

2歳時より大器の片りんを見せるも、ここ1番で結果を出せずにいた同馬。今年に入って自己条件を2戦2勝、新潟大賞典で3着。

騎乗した過去の騎手コメントを掘り起こしてみると「将来性がある」というニュアンスの発言が多くみられ、4歳夏にしてついに、というとらえ方もできるだろう。

若駒の時期は差し一辺倒の競馬しか出来なかったが、前走は4番手を追走し、3・4コーナーをまくり気味に出していくロングスパートで勝利。

ここで勝てれば秋のGIが楽しみになるが、通用するか否かの見極めが重要になりそう。

ウインガニオン

典型的な夏馬。冬は一向に走らず、人気がなくなったところで爆走すること3年。連勝した勢いで7月に中京記念で重賞初制覇。

前走は2着馬に0.4秒差をつける圧勝劇。勢いだけではない印象で、その前走と同じ左回り芝1600mでどれほどパフォーマンスを出すことができるか。

マイネルハニー

ハイレベル世代のクラシック出走馬。昨年末にチャレンジCを制して重賞勝ち。そこそこの相手がそろった中で9番人気の低評価をあざ笑うような勝利を見せた。

2走前のエプソムCは6番人気で3着。前走の福島テレビOPは1番人気2着。人気薄で穴を開けて、人気して勝ちきれないタイプに見えるが今回の人気はどうか。

先行力を活かすタイプなので直線の長いこのコースが向きそうなイメージはないが、前述のチャレンジC、エプソムCは直線が長めのコース。そのあたりの評価も難しい。

予想オッズ

(※競中独自の評価基準で算出しています)
ブラックムーン 4.3
メートルダール 5.0
ウインガニオン 5.4
ロードクエスト 6.5
マイネルハニー 8.7
ダノンプラチナ 10.2
ヤングマンパワー 10.3
ダノンリバティ 12.7
クラリティスカイ 14.6
トーセンデューク 19.1
ロサギガンティア 21.9
レッドレイヴン 46.9
ウキヨノカゼ 58.1

 

↓関屋記念のデータ分析と、今年の推奨馬は!?

2017年8月13日関屋記念(GⅢ)の過去の傾向とデータ

 

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