いよいよ3歳牝馬3冠レースの最終戦、秋華賞の開催。

近年は堅い決着の連続で、やや配当妙味に欠ける重賞といった印象が強いのですが、今年は果たして順当に決着するのか？

それではさっそく、秋華賞の好走パターンを確認して行きたいと思いますので、よかったら予想の参考にしてください。

(1) 前走紫苑Ｓ組が有力

秋華賞トライアルの紫苑Ｓは、以前は本番につながらないトライアルの代表格で、2004年から2015年までの12年間では、前走紫苑Ｓ組の秋華賞成績は1-0-0-43とほぼ全滅。

この間で唯一馬券に絡んだのは14年の勝ち馬ショウナンパンドラ1頭のみで、紫苑Ｓからの臨戦馬は原則軽視がセオリーでしたが、ところが2016年からはこの傾向が一変。

この年に紫苑Ｓが重賞に昇格したことで、例年になく有力馬が集結したこともあって、2016年の秋華賞は前走紫苑Ｓ組（ヴィブロス・パールコード）がワンツーゴール。

その後も以下の通り、ほぼ毎年のように前走紫苑Ｓ組が好走し続け、特に紫苑Ｓ上位入線馬は全く無視できないものとなっています。

《2016年紫苑Ｓ臨戦馬の秋華賞成績》

①ビッシュ → 秋華賞10着
②ヴィブロス → 秋華賞1着
③フロンテアクイーン →秋華賞14着
④パーシーズベスト → 秋華賞7着
⑤パールコード →秋華賞2着
⑧ウインファビラス → 秋華賞12着
⑮ゲッカコウ → 秋華賞13着
⑯エンジェルフェイス → 秋華賞16着

《2017年紫苑Ｓ臨戦馬の秋華賞成績》

①ディアドラ → 秋華賞1着
②カリビアンゴールド → 秋華賞18着
③ポールヴァンドル → 秋華賞9着
④ブラックオニキス → 秋華賞6着

《2018年紫苑Ｓ臨戦馬の秋華賞成績》

③ランドネ → 秋華賞6着
④パイオニアバイオ → 秋華賞12着
⑤ハーレムライン → 秋華賞15着

《2019年紫苑Ｓ臨戦馬の秋華賞成績》

①パッシングスルー → 秋華賞10着
②フェアリーポルカ → 秋華賞16着
③カレンブーケドール → 秋華賞2着
⑥ローズテソーロ → 秋華賞6着

《2020年紫苑Ｓ臨戦馬》

①マルターズディオサ → 秋華賞7着
②パラスアテナ → 秋華賞4着
④マジックキャッスル → 秋華賞2着
⑤ミスニューヨーク → 秋華賞5着
⑥ウインマイティー → 秋華賞9着
⑬ホウオウピースフル → 秋華賞18着

《2021年紫苑Ｓ臨戦馬》

①ファインルージュ → 秋華賞1着
②スルーセブンシーズ → 秋華賞11着
③ミスフィガロ → 秋華賞9着
⑬ホウオウイクセル → 秋華賞16着
⑮スライリー → 秋華賞5着

《2022年紫苑Ｓ臨戦馬》

①スタニングローズ → 秋華賞1着
②サウンドビバーチェ → 秋華賞7着
③ライラック → 秋華賞10着

《2023年紫苑Ｓ臨戦馬》

①モリアーナ → 秋華賞5着
②ヒップホップソウル → 秋華賞9着
⑤ミシシッピテソーロ → 秋華賞13着
⑨エミュー → 秋華賞7着
⑩グランベルナデット → 秋華賞15着
⑫ソレイユヴィータ → 秋華賞17着

※丸数字は紫苑Ｓの着順を示します。

このように過去の結果を眺めてみると、アーモンドアイが3冠を取った2018年、リバティアイランドが3冠を取った2023年は紫苑Ｓ組の好走が無かったものの、それ以外の年は必ず前走紫苑Ｓ出走馬が好走していますね。

そのように考えると、今年は前走紫苑Ｓ組が馬券に絡む可能性は高そうで、私自身注目しています。

《2024年紫苑Ｓ臨戦馬》

①クリスマスパレード
②ミアネーロ
③ボンドガール
⑥ホーエリート

※丸数字は紫苑Ｓの着順を示します。

(2) オークス2桁着順馬

秋華賞で過去全くといって好走していないのが、オークスで10着以下に敗れた馬。

2004年以降の20年間で オークス2桁着順馬の成績を確認すると、0-2-2-65と69頭の該当馬が秋華賞に臨みわずかに4頭のみが馬券に絡んでいるだけとなっています。

この例外は2008年2着のムードインディゴと2018年3着のカンタービレ、2019年3着のシゲルピンクダイヤ、そして2021年のファインルージュですが、ムードインディゴは前走ローズＳ2着、カンタービレは前走ローズＳ1着、シゲルピンクダイヤも前走ローズＳで勝ち馬に0.2秒差の4着、ファインルージュは前走紫苑Ｓ1着に入線していますので、このようなプラス材料が無い限り割り引きと考えて問題なさそうですね。

今年の出走登録馬の中では、以下5頭がオークス2桁着順に該当しています。

⑩ホーエリート（前走紫苑Ｓ6着）
⑫コガネノソラ（前走クイーンＳ1着）
⑬ラヴァンダ（前走ローズＳ7着）
⑭ミアネーロ（前走紫苑Ｓ2着）
⑯タガノエルピーダ（前走ローズＳ4着）

※丸数字はオークスの着順を示します。

これらの馬はとりあえず割り引きが必要だろうと考えています。

以上、秋華賞における好走データ（その1）についての見解でした。

それではまたお会いしましょう。