2017年2月5日の中央競馬の平場・特別レースからの厳選予想です。
その日のレースの中で最も馬券内確率が高く妙味ある馬を推奨する「今日イチ！」と、その日の平場・特別レースの中からブログ向けに選別した１レースの厳選予想を公開しています。
ちなみに今日は午後の馬場状態が雨の影響で把握困難なことから厳選予想は特別レースではなく東京６Rとさせていただきました。
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PR.【登録が殺到してるという「うまコラボ」試してみました！】
どーも！J.BOYです！
すでに登録して実戦されている方も多いかもしれませんが、
今ちまたでは「うまコラボ」というサイトが話題になっています。
そこで、僕も登録して試してみました！
※登録はこのページから入ってアドレス送信。
↓↓
http://www.collabo-n.com/
返信メール内のURLをクリックして登録完了できます。
それからIDとパスワードを入力してサイトに入れます。
どの競馬サイトも一緒ですね。
他のサイトとの違いをしっかり検証したかったし、安かったので有料会員になっちゃいました！
月額1980円で、他の競馬サイトに数万円突っ込んでいる毎週なので、
競馬サイトにしては安すぎると思います。
色々さわってみたのですが、予想を提供するのではなく、「週末の全レースで、レース毎にすべての馬に「勝率順位」をつけて公開しているサイト」でした。このサイトでは、勝率順位を「コラボ＠指数順位」と言っていました。
実際に僕が買ってみたのは、（Ｇ２）アメリカＪＣＣ。
※サイトTOPから、会員メニュー、過去のコラボ＠指数、2017-01-22のコラボ＠指数、のボタンを押したら（Ｇ２）アメリカＪＣＣのコラボ＠指数順位が見れます。
「コラボ＠指数」という数値で勝率の高い馬を表して、
「コラボ＠指数順位」で、実際に馬券に絡むだろう期待値の高い馬を教えてくれます。
しかも、全レース。しかも、毎週のようです。
これ冷静に考えて、とんでもない運営方法ですよね。。。儲かるんでしょうか。
このシステムを使うと、「1分足らずで全レースの予想が終了します。」
これで勝てるなら毎週やりますよ。普通に考えて。
さてさて、ここで気になるのが「的中率」！
毎月1,980円で使いたい放題という、競馬サイトにしてはかなり安いこの価格帯の情報で、実際に当たるのか！！
この（Ｇ２）アメリカＪＣＣですが、初うまコラボ。初コラボ＠指数。当たりました。
1着：8タンタアレグリア（7番人気）
2着：10ゼーヴィント（1番人気）
3着：1ミライヘノツバサ（3番人気）
結果は、3連単28,980円が当たりです！
このうまコラボは、コラボ＠指数で各馬の期待値を出してくれますが、買い目までは教えてくれません。
ですが、コラボ＠予想の統計データから6頭BOX買いが一番勝率が高いとのことだったので6頭BOXで買ってみたら見事的中しました。
ちなみにですが、有料会員になれば買い目の提供もしてくれます。
うまコラボを検証する目的だったので、推奨する6頭BOXで今回は試してみましたが、当たりましたね。
推奨買い目では次は点数を絞ってくれてたので、次はそれで馬券買ってみます！
【検証結果】
星5つ中4つです！
星4つの理由は、コラボ＠指数順位を教えてくれて、馬の選定はものの1分でできるのですが、買い目を決めるのが難しい事！全レース自分で予想できるという嬉しい悲鳴です！！
でも買い目も全レース指摘されたら、なんか、自分で競馬予想している気がしなくて、
逆に競馬を楽しめないと思っちゃったので、高評価の星4つです！
それでも月額1,980円の有料メニューだと、全レースのコラボ＠指数順位の発表もありつつ、参考買い目も数レース分提供してくれるので、そのくらいは甘えて参考にしたいですね。元手の1,980円だけでも確実に取り返したいですし。
新しいサイトを見つけたらこれからも自腹で検証していきたいと思います！
今回の検証サイトは、
「うまコラボ」
2017年2月5日の今日イチ！
その日のレースの中で最も馬券内確率が高く妙味ある馬を推奨するコーナーが「今日イチ！」です。昨年までは「厳選の一頭」というコーナーでしたが、名前が堅苦しかったのでこちらにネーミングチェンジします。
本日の今日イチはこの馬になります！
東京5R サラ3歳未勝利 芝1800m
ここは外枠を引いてしまったが
前走のウインイクシードの未勝利はタイムランクB。その勝ち馬は土曜のゆりかもめ賞でハナ差の２着とあればこの馬もさすがに未勝利では能力上位。外枠ですが先行馬が少なすぎるせいでそれなりに位置を取れそうですし、ストライド大きく駆け抜けていく走りを見る限り中山よりは東京の大箱の方が向くはず。そこまで反応鈍いタイプではないので1800mへの短縮も大丈夫でしょうし、ここは外から伸びてきて勝ち負けは堅いと見ています。
本日の厳選予想（東京5R）
その日の平場・特別レースの中からブログ向けに選別した１レースの厳選予想を公開しています。ちなみに本日の厳選予想は東京6Rになります。
昨年までは平場・特別ハンティングということで、メルマガの勝負レースに設定するには少し足りないなぁ・・・というレースを貼り付けていただけでしたが、一応ブログに掲載するということで、こちらにもきっちりと時間をかけて予想したレースを載せようと思います。
重賞以外の平場・特別レースの中からセレクトしようと思いますが、注目度の高いオープンレースがあればそちらからセレクトする可能性が高いと思います。
東京6R サラ4歳上500万下 芝1800m
レース見解
東京芝は土曜を見た感じでは外伸び傾向が見られたが、秋の東京開催のような外を回した馬でしか伸びないというような感じではなく、実際にサトノエトワールが逃げ勝ったように展開次第では前が来るという馬場。ここに雨が降ったら一気に外差しに傾く気がするが６レース段階では降らなそうなので、ここは展開重視で予想してみたい。
東京6Rの印
本命 ◎アウェイク
本命はアウェイクを人気でも信頼。
前走の士湯温泉特別は向かなそうな小回りで道悪の上に直線でどん詰まり。もともとはフローラSで３着まで突っ込んできた馬で地力は500万にいる馬ではないはず。２走前は上のクラスでもやれているダイワスキャンプと少差の内容。展開を考えても今回出走しているワンショットキラーと同程度のパフォーマンスは見せていたはずで、今回はまずスローペースになりそうなので内枠の絶好位を取れそうなこの馬に展開は向くだろう。土曜の競馬を見てもダノンキングダムで先行策を取ったように戸崎騎手ならそれなりの位置を取りに行くと思う。
対抗 ◯ナイアガラモンロー
対抗は大穴だがナイアガラモンローが面白い。
左回りコースで楽なペースで先行できると時折大穴をあける馬で、ここ数戦は前走が位置が取れず、２走前は逃げたら超ハイペースに、３走前は外差し馬場で逃げて差され、４走前は中山で直線で不利を受けるなどスムーズな競馬ができていないレースが続いている。
今回はまず間違いなくマルターズゲイルの楽な単騎逃げが濃厚で、それを見る２番手をスッと取れそう。他に絡んできそうな馬もいませんし、このままの隊列で直線さえ向ければ十分に粘りこみあっていいと見ています。
単穴 ▲マルターズゲイル
三番手は展開利見込めるマルターズゲイルが有力。
この馬は同じ馬主のマルターズアポジーとほぼ同じようなイメージで見ていればいい馬。自分のペースで逃げられれば最後は渋とい馬で、２走前の３着の内容を見ても自分の形なら通用していいはず。
前走は差されての７着だが着差はほんの少しで、内容を見ても完全なキレ負け。今回は鞍上が松岡騎手ならばまず間違いなく逃げて縦長の競馬をしてくるはずで、そういう競馬をすればおそらくはバテないはず。叔父に東京芝1800m大得意のスパーブデイがいる血統ですしここは展開利も含めて期待してみたい。
特注 ☆ワンショットキラー
展開考えなければ能力的にはワンショットキラーは当然有力。
前走は外差し馬場で早めに仕掛けすぎたのが敗因という感じで、また勝ったスモークフリーが強すぎたという感じも。今回は構えすぎるとリスクあるが能力通りなら上位争いになっていい。
△プレシャスメイト
能力通りならばプレシャスメイトは当然圏内。
もともとこのクラスは昨年の同時期に勝っている馬。降級してからのここ２戦は大幅馬体減、大幅馬体増になっておりまともにレースができていない。スロー濃厚で大外枠はネックだがそれを超越するだけの力はある。
△マヤノピナクル
マヤノピナクルは能力上位だがコース替わりがどうか。
ここ２戦の好走が休み期間中に馬が良化したのか、はたまた中山コースが向いているのかが微妙なところ。ドリームジャーニー産駒はミライヘノツバサなんかを見ても中山コースしか走らない馬もいるので東京替わりなら少し割り引くべきだろう。
△ウエスタンエスプリ
ウエスタンエスプリはここ２戦の敗因が中山コースという可能性はあり。
どうも未勝利勝ちの新潟コースでの走りが印象的で、今回もその時と同じ左回りに変わって一変しても驚けない。
△アフェクテューズ
能力はこのクラスでも通用しそうだがアフェクテューズは抑えまで。
ディープインパクト産駒だがスパッとキレるイメージはない馬で、東京のスローを差してこれるイメージはない馬。新潟での追い比べ向きだろう。
△クインズラピス
もともとの素質ならばクインズラピスも食い込んでいい馬。ただ前走の走りなんかを見ても後ろから行きそうなので展開面ではマイナス。
印まとめ
◎アウェイク
◯ナイアガラモンロー ＜穴推奨＞
▲マルターズゲイル
☆ワンショットキラー
△プレシャスメイト
△マヤノピナクル
△ウエスタンエスプリ
△アフェクテューズ
△クインズラピス
勝負度D
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