オークス考査【指数から連対馬を探る】

　オークスに出走する馬たちの指数を出してみました。出した指数はTARGETのＺＩ値、JRA-VANのマイニング、ＪＲＡのプレレーティングの３つ。

　この３つの指数ではこれまでの経験からプレレーティングが一番役に立つと思う。このプレレーティングはコンピューターがはじき出した数字ではなく、人間の目で見てレースレベルを判断しての指数だと思っているので。それだけに、僕にとっては納得のいく指数だと思っている。ＴＡＲＧＥＴのＺＩ値は前走からはじき出すので、前走の成績が悪いと指数が低くなり穴が狙いづらいの欠点。ただ、人気を見る上でのバロメータにはなる。マイニングはあまり使っていないので分からないけど、ときどき人気薄の馬が指数上位なって来るときがある。

　プレレーティングを見ると１位のアパパネが１１０、２位のオウケンサクラが１０８、３位のエーシンリターンズが１０７と桜花賞組が上位を占めている。桜花賞のプレレーティングを見ると各馬差がなく、今回も同じ傾向。これは、勝ち馬が僅差で勝っているので指数差がひらかない。と言うことはどの馬にもチャンスがあるとみていい。僕がこれまでプレレーティングを見てきて指数上位３位までうち１頭は連対している。そして、連に絡むのは指数が５差以内。３着になるとどの馬にもチャンスがあると思っている。

　と言うことで連対候補はアパパネ、オウケンサクラ、エーシンリターンズ。指数から面白そうなのはアニメイトバイオ、アグネスワルツ、タガノエリザベート、コスモネモシンなどでしょうか。　

　【ＺＩ値】
　前走の成績を簡単に指数化したもので、基本的にはこれが高いと人気になる可能性があります。前走の着順、人気、着差や連対率、頭数の増減や斤量の増減、脚質等を数値化したもの

　【マイニング】　
　JRA-VANの予測モデルでは、データマイニングや統計の処理上扱いやすい、走破速度を予測しています。ただ、予測速度のみを数値で表示すると、直感的にわかりにくい数字となるため、レースの距離と予測速度から予測走破タイムを算出して表示しています。
　JRA-VAN｜データマイニング予測の仕組み

　【プレレーティング】
　競走馬の能力を示す客観的な指標となるもので、着差・負担重量・過去の勝馬との比較などをもとに、国際的に統一された基準により、数値化したものです。原則的に登録各馬が過去１年間のレースで獲得した最高値（G1・Jpn1競走は６着まで、その他の重賞・オープン競走は４着までが対象）を採用していますが、近走の成績や距離実績等を総合的に勘案し修正している場合もあります。

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