【LINE登録者限定】
“過剰人気馬”を、
LINEで無料配信
━━━━━━━━━━━━━━━
＞LINE友だち追加はこちら
━━━━━━━━━━━━━━━
※LINEをやっていない方は、同内容をメルマガで配信致します。
⇒メルマガ登録はこちら
葵ステークス2026【過去10年データ】
2026年5月30日2回東京11日目
第9回葵S(G3)京都芝1200m 3歳 馬齢
葵ステークスは2018年に新設された3歳スプリント重賞。
それまではOP特別として行われていました。
2021年、2022年は京都競馬場改修工事のため中京で行われています。
データはOP特別時代を含む過去10年
2018年は2着同着
数値は(着別度数) 勝率 連対率 複勝率
━━━━━━━━━━━━━━━
前走惨敗馬 狙い撃ち
━━━━━━━━━━━━━━━
人が嫌う馬を買う。
数字だけでは見えない部分。
大半の人が見落とす敗因を分析し、
狙える馬を厳選して配信します。
人気・配当・単勝オッズデータ
・葵ステークス 2026/人気データ
1番人気 (3-1-1-5)
2番人気 (1-2-1-6)
3番人気 (0-1-0-9)
4番人気 (2-0-1-7)
5番人気 (0-0-1-9)
6番人気 (0-2-2-6)
7～9人 (2-2-2-24)
10人以下(2-3-1-64)
・葵ステークス 2026/馬連・3連複(1着人気-2着人気-3着人気)
2016年/ 4410円・19300円(4-6-10)
2017年/ 1370円・ 3570円(2-1-6)
2018年/ 6980円/4700円・35170円(9-6/2)
2019年/ 6390円・ 9170円(1-13-2)
2020年/ 6380円・20820円(1-11-5)
2021年/26560円・160730円(13-3-9)
2022年/ 6010円・11620円(1-9-4)
2023年/ 2590円・ 1190円(4-2-1)
2024年/16870円・58860円(8-7-6)
2025年/66010円・177260円(15-13-8)
・葵ステークス 2026/単勝オッズ
1.0～1.9倍 (0-0-1-0)
2.0～2.9倍 (1-0-0-1)
3.0～3.9倍 (1-1-0-3)
4.0～4.9台 (1-2-1-4)
5.0～6.9倍 (1-1-1-9)
7.0～9.9倍 (2-1-1-13)
10.0～14.9倍(0-1-3-14)
15.0～19.9倍(0-1-0-10)
20.0～29.9倍(2-3-1-13)
30.0～49.9倍(0-0-1-23)
50.0～99.9倍(2-1-0-23)
100倍以上 (0-0-0-17)
人気・配当・単勝オッズ
2018年に新設された重賞。
穴馬の好走がとても多く波乱傾向。
OP特別時代から人気薄の好走が目立つレースです。
100倍以上は来ていませんが、10番人気以下にも注意。
×単勝オッズ100倍以上
(0-0-0-17)
性別・所属データ
・葵ステークス 2026/性別データ
牝馬 (8-6-5-55)
牡・セン(2-5-4-75)
性別
牝馬の活躍が目立っています。
・葵ステークス 2026/所属データ
美浦(3-2-4-41) 6.0% 10.0% 18.0%
栗東(7-9-5-87) 6.5% 14.8% 19.4%
地方(0-0-0-2) 0.0% 0.0% 0.0%
所属
関西馬が優勢です。
前走10番人気以下もしくは前走10着以下の関東馬は
3着以内がありません。
×前走10番人気以下もしくは前走10着以下の関東馬
(0-0-0-19)
前走・前走着順・前走人気データ
・葵ステークス 2026/前走データ
重賞(2-3-1-41)
├桜花賞(1-1-1-7)
├ファルコンS(1-1-0-23)
├ニュージーランドT(0-0-0-1)
├フィリーズR(0-0-0-6)
└アーリントンC(0-1-0-0)
OP特別(6-7-5-49)
├橘S(3-6-1-30)
├マーガレットS(3-1-4-13)
├端午S(0-0-0-1)
└昇竜S(0-0-0-2)
1勝クラス(2-1-3-38)
・葵ステークス 2026/前走着順別データ
前走重賞
1着 (0-0-0-0)
2着 (0-0-0-2)
3着 (0-0-0-1)
4着 (0-0-0-2)
5着 (0-0-0-4)
6～9着(1-0-0-10)
10以下(1-3-1-24)
前走OP特別
1着 (2-1-2-7)
2着 (1-1-0-5)
3着 (1-1-0-3)
4着 (0-1-0-7)
5着 (1-1-2-4)
6～9着(1-1-1-16)
10以下(0-1-0-7)
前走1勝クラス
1着 (2-1-3-38)
2着 (0-0-0-0)
3着 (0-0-0-0)
4着 (0-0-0-0)
5着 (0-0-0-0)
6～9着(0-0-0-0)
10以下(0-0-0-0)
・葵ステークス 2026/前走人気別データ
前走重賞
1番人気 (0-0-0-0)
2番人気 (1-0-0-2)
3番人気 (0-0-0-2)
4番人気 (0-0-0-1)
5番人気 (0-0-0-4)
6～9人 (1-2-0-15)
10人以下(0-1-1-19)
前走OP特別
1番人気 (1-1-1-1)
2番人気 (0-2-1-5)
3番人気 (1-0-0-7)
4番人気 (0-2-1-1)
5番人気 (1-0-1-9)
6～9人 (3-2-1-16)
10人以下(0-0-0-10)
前走1勝クラス
1番人気 (1-0-2-11)
2番人気 (0-1-1-8)
3番人気 (0-0-0-6)
4番人気 (0-0-0-4)
5番人気 (0-0-0-5)
6～9人 (1-0-0-3)
10人以下(0-0-0-1)
前走・前走着順・前走人気
前走重賞だった馬は(2-3-1-41)。
この時期の3歳スプリント路線は限られますので
1400m・1600mの適距離ではない重賞で惨敗していた馬が
巻き返しています。
2025年クラスペディア(前走ファルコンS・16着)→葵S・2着
2024年モズメイメイ (前走桜花賞・13着)→葵S・1着
2021年ヨカヨカ (前走桜花賞・17着)→葵S・2着
2020年ビアンフェ (前走ファルコンS・9着)→葵S・1着
など
前走OP特別は(6-7-5-49)。
主に橘Sからのローテが多く、次いでマーガレットS。
こちらも前走人気や着順は気にしなくても良さそうですが
前走10番人気以下は(0-0-0-10)。
×前走OP特別で10番人気以下
(0-0-0-10)
前走1勝クラスは(2-1-3-38)。
前走2番人気以内、1着馬が良さそう。
前走距離・前走馬場・間隔データ
・葵ステークス 2026/前走距離データ
1200m(5-2-6-45) 8.6% 12.1% 22.4%
1400m(4-7-2-72) 4.7% 12.9% 15.3%
1600m(1-2-1-12) 6.3% 18.8% 25.0%
1700m(0-0-0-1) 0.0% 0.0% 0.0%
前走距離
前走1400mだった馬が多くなっています。
前走1600mは複勝率が高めで重賞で負けていた馬に注意。
・葵ステークス 2026/前走馬場データ
前走芝(10-11-9-120)
前走ダート(0-0-0-10)
前走馬場
前走ダートだった馬は少ないですが(0-0-0-10)。
×前走ダート
(0-0-0-10)
・葵ステークス 2026/間隔データ
連闘(0-0-0-0)
２週(0-0-0-3)
３週(3-6-1-37)
４週(1-0-0-7)
5週～9週(2-3-3-32)
10週～25週(4-2-5-50)
半年以上(0-0-0-1)
間隔
10番人気以下の大穴は間隔5週以上から多く
4週以内では(0-1-0-26)。
連対した1頭は
2019年2着アスターペガサス(前走橘S/4番人気・13着)
△間隔4週以内で当日10番人気以下
(0-1-0-26)
葵ステークスデータまとめとポイント
[葵ステークスデータまとめ]
×単勝オッズ100倍以上
(0-0-0-17)
×前走10番人気以下もしくは前走10着以下の関東馬
(0-0-0-19)
×前走OP特別で10番人気以下
(0-0-0-10)
×前走ダート
(0-0-0-10)
△間隔4週以内で当日10番人気以下
(0-1-0-26)
《ポイント》
波乱の多いレースで穴馬に注意が必要です。
関西馬が活躍しており、関東馬は前走10番人気以下
前走10着以下で苦戦傾向。
その他、前走OP特別で10番人気以下、前走ダート、
間隔4週以内で当日6番人気以下などが
割り引きとなっています。
※重賞データなどはメルマガでも配信しています。
→ メルマガ登録はこちら
前走惨敗馬 狙い撃ち
競馬では、
前走着順の印象がかなり強い。
10着、12着、大敗。
出馬表で見た瞬間に、
多くの人はその馬を軽視します。
ただ、
その惨敗に理由があるケースもあります。
・叩き台だった一戦
・展開や位置取りが厳しかったケース
・馬場が合わなかったレース
・流しただけの一戦
・そもそも条件が合っていなかったケース
など、
着順だけでは見えない部分。
指数やデータは、
レース全体の力関係を見るうえで重要です。
ただ、
競馬には数字だけでは見えない敗因もあります。
今回、そういった
「前走惨敗馬」
をテーマにした配信を始めます。
━━━━━━━━━━━━━━━
前走惨敗馬 狙い撃ち
━━━━━━━━━━━━━━━
前走惨敗していた馬のレース映像から、
「なぜ負けたのか」
を確認し、
今走で好転できる馬を分析。
人が嫌う馬の中から、
狙える馬を厳選して配信します。
▼詳細はこちら
https://datakeiba.jp/makikaeshi.html
