3月7日（日）は中山競馬場で皐月賞のトライアル重賞・弥生賞が行われます。
弥生賞はフルゲートになりにくい重賞で、16頭立てで行われたケースも2000年以降で2回のみ。
今年も例年通りの手頃な頭数に落ち着き、10頭立てで行われます。
さて、今年の弥生賞ですが、前日15時段階で単勝オッズ1.2倍の断然人気に推されているのが3連勝でホープフルSを制し、昨年のJRA賞最優秀2歳牡馬に選出されたダノンザキッド（牡3、栗東・安田隆厩舎）。
同馬に跨るのは今年既に重賞で3勝と好調が続く川田将雅騎手です。
果たしてこの人馬にひと泡吹かせるような騎手はいるのでしょうか？
◆【穴馬2頭公開中】「弥生賞」ダノンザキッドの相手探し、“重賞初出走“の伏兵2頭に警戒
■一発があるとすれば石橋脩騎手
それでは弥生賞の気になる騎手データを見ていきましょう。
2000年以降の弥生賞の成績データを基に、今年の弥生賞にも乗り鞍がある騎手の成績をまとめています。
［2000年以降］弥生賞の騎手別成績
今年は過去の弥生賞で好成績を誇る武豊騎手、福永祐一騎手の両名が残念ながら不在。
そのため各騎手の騎乗数、成績ともやや控えめなデータとなっていますね。
騎乗数は4鞍と限られますが、着順と人気のバランスが優れているとデータが示すのが石橋脩騎手です。
過去4回中、3度人気以上の着順に導いていて、2019年の弥生賞では6番人気のシュヴァルツリーゼで2着に入りました。
2010年も8番人気のコスモヘレノスを掲示板まで持ってきており、弥生賞では怖い騎手と言えるでしょう。
今年、石橋脩騎手が騎乗を予定するのが前日15時段階で最低人気のタイセイドリーマー（牡3、栗東・矢作）。
同馬が馬券圏内に食い込んでくるようなら10頭立てでも配当は跳ね上がりそうですね。
■人気になる騎手ではC.ルメール騎手が優秀
そして弥生賞過去4度の騎乗で【1.1.1.1】連対率50%、複勝率75%と好成績を残すのがC.ルメール騎手。
人気馬に騎乗する機会が多かった川田将雅騎手、岩田康誠騎手と比べると、着順の落ち込みが少なく、ほぼ人気通りの結果を出せていることが分かります。
2016年は2番人気のマカヒキで優勝し、2017年には5番人気のダンビュライトで3着、昨年は1番人気のワーケアで2着に入っていますね。
今年、C.ルメール騎手が跨るのが前日15時段階で2番人気のシュネルマイスター。同馬は現在2連勝中の外国産馬。C.ルメール騎手を背に権利取り成功となるか注目です。
■中山重賞では田辺騎手の食い込みに警戒
弥生賞の騎手データが少しサンプル不足だったこともあり、ここからは近1年の中山重賞騎手データから浮かぶ注目騎手を見ていきましょう。
近1年の中山重賞の成績データを基に、今年の弥生賞に乗り鞍がある騎手の成績をまとめています。
［近1年］中山重賞の騎手別成績
中山重賞という大きな括りからのピックアップとなりますが、着順と人気のバランスが優れているとデータが示すのは田辺裕信騎手です。
連対率は7.1%と高くはありませんが、昨年3月の日経賞では9番人気のスティッフェリオで3着、昨年4月の皐月賞では17番人気のウインカーネリアンで4着と、穴馬をあと一歩のところまで導くケースがありました。
今年の弥生賞で田辺裕信騎手が騎乗予定なのが前日15時段階で3番人気のワンデイモア。
データ通りの傾向がここでも見られるようなら、連対圏まで食い込んでくる可能性はありそうです。
■中山重賞では川田将雅騎手とC.ルメール騎手の連対率に大きな差
最後に中山で行われる重賞で人気馬に騎乗する機会が多かった川田将雅騎手、C.ルメール騎手のデータに目を向けてみましょう。
ほぼ同じような人気を背負う両者ですが、連対率、平均着順とも大きな差が生じています。
川田将雅騎手は騎乗数こそ6鞍と限られますが【2.2.1.1】連対率66.7%、複勝率83.3%の超ハイアベレージを記録。
このデータから勝ち負けになる馬のみに騎乗を絞っていた可能性すら浮かんできますね。
今年の前日15時段階で単勝オッズ1.2倍の1番人気ダノンザキット（牡3、栗東・安田隆）に騎乗予定。データからは疑うよりも信頼した方が良さそうです。
一方、弥生賞で好成績を残せているC.ルメール騎手は、中山重賞という括りで見ると、着順と人気のバランスが良くありません。むしろ悪いと言えます。
『木』の弥生賞では買いデータが確認できながら『森』の中山重賞では不安となる要素も見つかってしまいました。
C.ルメール騎手は軸よりも相手として考えた方がいいかもしれませんね。
著者プロフィール
伊藤大輔（いとうだいすけ）●「UMAJIN.net」編集部
秋田県生まれ。スポーツ関連書籍出版社、競馬専門紙の勤務を経て、現在はUMAJIN .netでライティング、競馬データ解析等を担当。『SPREAD』では主観的要素の強い「馬体解析」と客観的なデータの蓄積である「騎手データ」から、注目すべき馬と騎手を取り上げていく。
