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〝ひろりん指数〟で人気馬をメッタ切り!?

≪予想≫秋華賞

2017-10-15 06:33:47 | 競馬予想
 第22回 秋華賞 
京都2000M、芝A・内右、牝馬、3歳、オープン、馬齢

◎アエロリット 能力上位
東京芝1400Mでデビュー勝ち。サフラン賞(中山芝1600M)、フェアリーS(中山芝1600M)、クイーンC(東京芝1600M)と3戦連続勝ち馬と僅差の2着を喫しました。桜花賞(阪神芝1600M)では、後方からのレースとなり、上がりはメンバー中最速に近いものでしたが届かず5着に終わっています。その後は、距離の関係からか、オークスには進まずにNHKマイルC(東京芝1600M)で牡馬と対決!斤量利も活かしつつリズム良く運び、後続牝馬のリエノテソーロに1馬身半差をつけての快勝!ずっとなんとなく不完全燃焼気味でしたが、ここにきて本来の能力が開花した感じがします。休養を挟んだ前走クイーンS(札幌芝1800M)では、古馬相手に後続に2馬身半差をつける圧勝劇を見せ、斤量利を差し引いてもなお高い潜在能力を感じさせる結果となりました。2ヶ月半の休養明けという変則的なローテーションになりますが、リフレッシュされ体調はむしろ良さそうです。枠順から言うと逃げる要素が大きいですが、2000Mを逃げ切れるのか不安な面もあります。横典騎手の作戦にも注目したいところです。私の大好きなクロフネ産駒ですし、いっぱい応援したいと思います。

○レーヌミノル 距離克服カギも軽視できない桜花賞馬
小倉芝1200Mで新馬勝ち。続く小倉2歳S(小倉芝1200M)で2連勝をあげました。その後も、京王杯2歳S(東京芝1400M)2着、阪神ジュベナイルフィリーズ(阪神芝1600M)3着と安定した成績を残しています。明けて3歳になった緒戦クイーンC(東京芝1600M)では、他馬より1キロ多い55キロを背負わされ可哀想な4着でしたが、フィリーズレビュー(阪神芝1400M)では、しっかり立て直して勝ち馬カラクレナイに半馬身差の2着に入着。本番桜花賞(阪神芝1600M)では8番人気という低評価を覆し、3番人気で2着のリスグラシュー、1番人気で3着のソウルスターリングも蹴散らして、見事に桜花賞馬となりました。さすがに距離が長いと思われたオークス(東京芝2400M)は13着でしたが、これは仕方ないと思います。休養明けの前走ローズS(阪神芝1800M)9着は案外な結果でしたが、もともと叩いて良くなるタイプのようなので、叩き2走目の今回は狙い目です。血統背景から言っても距離を克服できるかは微妙なところですが、池添騎手の手腕に期待しつつ桜花賞馬の意地を見せてほしいと思っています。

▲リスグラシュー 常に上位争い
デビューは、新潟芝1600Mで2着。2走目の阪神芝1800M未勝利戦で初勝利をあげると、アルテミスS(東京芝1600M)で2連勝しています。その後は、阪神ジュベナイルフィリーズ(阪神芝1600M)2着、チューリップ賞(阪神芝1600M)3着、桜花賞(阪神芝1600M)2着、オークス(東京芝2400M)5着と重賞でも安定した成績を残していますが、勝ち鞍は二つだけのなかなか勝ち切れない印象です。休養明けの前走ローズS(阪神芝1800M)では3着とまたまたそこそこの成績で終わってしまいましたが、追い込みにかけた感じだったで、勝ちにはこだわらずに秋華賞に向けて練習させたのかもしれません。ハーツクライ産駒なので、距離延長は歓迎でしょう。オークスでは出遅れが響きましたので、スムーズなレースが出来れば結果は後からついてくるような気がします。最後の一冠に一番近い馬かもしれません。

△ラビットラン 底を見せていないフレッシュさが売り
昨年11月末の遅いデビューで京都ダート1400Mで新馬勝ちしています。2走目は、休養をはさんだ今年5月の東京ダート1600M500万条件戦で2着。続く3走目の京都ダート1800M500万条件戦も6着といまひとつな内容でした。ところが、前々走中京芝1600M500万条件戦で芝を使ったところ能力が開花。52キロという斤量利はあったかもしれませんが、対古馬戦で後続に半馬身差、上がりはメンバー中最速の33.0秒で追い込み、見事に2勝目をあげました。前走ローズS(阪神芝1800M)でも、8番人気という低評価を跳ね除け、2着のカワキタエンカに1馬身差以上の差をつけて芝適性をアピールしつつ快勝!上がりはもちろんメンバー中最速の33.5秒。鋭く追い込む末脚は本物のようです。内枠に入ってしまったので、馬群の中での調整がカギになりそうです。道悪は得意そうなので、馬場が渋ればこの馬の出番だと思います。G1クラスでどんな走りを見せてくれるのか本当に楽しみです。

以上4頭に

 距離適性バッチリのポールヴァンドル

を加えた5頭で、ワイド・馬連・3連複ボックスで勝負です

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