オークス2011予想
データ的には百点満点

のび犬
10期 予想歴8年

◎マルセリーナ
  4着/1人気

○ホエールキャプチャ3着/2人
▲シシリアンブリーズ18着/13人


◎マルセリーナ
◯ホエールキャプチャ
▲シシリアンブリーズ
△アカンサス

本命はマルセリーナ。
オークスは差し馬が活躍するレースで、前走で差し、追込の競馬をした馬、前走上り2位以内の馬の好走率が高いです。さらに、桜花賞が外回りで行われるようになってから、桜花賞馬は2-0-1-0で複勝率100%。さらに、さらに、3年連続でダービー馬の産駒が勝っています。もうデータ的には百点満点と言っていいレベルのマルセリーナ。二冠達成の可能性大と見ます。

対抗はホエールキャプチャ。
外回りで行われた桜花賞の2着馬も0-2-0-1とまずまずの好成績。近3走はマルセリーナとレーヴディソールにしか負けていませんし、桜花賞は大外を回るロスの多い競馬で負けて強しの内容。ここでも好勝負は必至でしょう。

桜花賞1、2着がそのままワンツーする可能性が高いと思います。馬券の中心はマルセリーナとホエールキャプチャの馬連で。

ただ、クロフネ産駒のホエールキャプチャは2400という距離にちょっと不安を感じます。父クロフネはダービーで5着、健闘したブラックシェルもダービーで3着まで。ホエールキャプチャも3着止まりということも……

ということで、ホエールキャプチャが3着止まりだった時、2着に割って入れる馬を考えました。

桜花賞組は上位3頭と4着以下とは大きな力の差を感じたので、あまり買いたくありません。

フローラSは未勝利を勝ち上がったばかりの馬と、500万下で惨敗していた馬のワンツーで、馬場を考慮しても今一つなタイム。あまり魅力を感じません。

私が注目したのはスイートピーS組。データ的にはいまいちなステップですが、スローの瞬発力勝負だったことを考えればなかなかのタイムでした。

特に2着のシシリアンブリーズの父は去年、種牡馬初年度ながらも産駒がオークスで1、3着だったゼンノロブロイ。行きたがる気性を上手く制御して差しに回れば良い結果が期待できるのではないかと思います。

そのシシリアンブリーズに勝ったアカンサスも押さえます。4戦してその全てで最速の上りを記録している差し脚に期待します。

馬券は◎、◯の馬連を中心に、◎-▲、△の馬連、ワイドも買います。


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オークス2011回顧
データブレイク

のび犬
10期 予想歴8年

次走狙い:エリンコート
次走危険:ピュアブリーゼ


レース直前に雨が降り馬場が悪化したため、タイム評価はあまり参考にならない。13秒台が無いながらも全体を見ると後傾ラップだったが、0.5以内に好走したのは差し、追込馬がほとんどで、やはり3歳牝馬には過酷なレースだったことが伺える。

エリンコートは好スタートを切るも外からどんどん交わされて中団の位置取りに。外から交わされても折り合いを欠くことなく落ち着いていた。4Cで大きく外を回ることなく、直線では3分どころに出した。後藤騎手によると「スタンドのライトに驚いていた」らしく、内へ行きたがり、スピードリッパーと接触しながらもグングン伸びて、ゴール寸前でピュアブリーゼを捉え、ホエールキャプチャの追撃を振り切った。
ゴール手前では騎手が内へ逃げる馬を軌道修正するのがやっとで全く追えていなかった。そのため「まだ余裕があった」そうで、まっすぐ走れればさらに高いパフォーマンスが期待できそう。折り合いに不安がないのも強み。

ピュアブリーゼは好スタートから馬の行く気に任せてハナへ。縦長の馬群を引っ張り、後ろについてきたライステラス、シシリアンブリーズが大敗する中、ゴール寸前まで粘った。
父モンズンから受け継いだスタミナを活かしての好走だが、3歳牝馬には厳しい流れと言っても一般的にはそれほど前に厳しい流れだったわけではなく、過大評価は禁物。

ホエールキャプチャは出遅れ。1Cまでに最内に入り、4Cも大きく外を回すことなく直線へ。エリンコートが通った道を通って上り最速の脚で猛追するも、3着まで。

マルセリーナはゆっくりとしたスタートから手綱を引いて後方にポジションを下げた。道中は少し力んでいるようにも見えた。4Cで大外を回り、直線入り口ではほぼ最後方というところから脚を伸ばすも、0.4離された4着まで。ロスが多い競馬で、内目を通った馬が上位に来る中、外を通ってしまったのは致命傷。ただ、それを考慮しても最後の脚色は少し物足りなかった。

スピードリッパーは中団の前目を追走し、直線で伸びかけたところで外からエリンコートにぶつけられて失速。それでも5着に粘る大健闘を見せた。

外回りコースで行われた桜花賞の桜花賞馬が馬券に絡まず、ピュアブリーゼが逃げて2着に粘り、忘れな草賞を勝ったデュランダル産駒のエリンコートが優勝という、重視したデータがことごとくブレイクされる結果になってしまった。


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