【過去28年分データ分析】新潟大賞典2026【統計データ予想】

★本レースの特徴的なデータを一言で記載
過去馬券に最も絡みやすかったのは 吉田豊 騎手と酒井学 騎手！

1995年以降新潟2000mで開催された過去28レース分のデータを統計的に解析した結果をお届けします！

評価項目は下記の9+α個です。

*印の項目は追加で天候(晴と晴以外)と馬場状態（良と良以外）で条件分けして検討しています

X（旧twitter）では記事投稿連絡の他、実際の購入馬券などを投稿しています！
またyoutubeでは予想ポイントをまとめたショート動画や具体的な軸馬をお届け中です。
具体的な予想も金曜日ごろに投稿しています。見逃しが無いようフォロー＆チャンネル登録してください！↓↓

• X
• YouTube

netkeiba出馬表はこちら

↓各項目でより詳しい傾向を解説↓

過去レース結果まとめ

枠番

統計的な有意差は認められなかった。
※
枠番と馬番の関係について、youtubeショート作りました。参考になった方いいねください！

馬番

晴と晴以外の結果比較（クリックでグラフ表示）

馬場状態良と良以外の結果比較（クリックでグラフ表示）

統計的な有意差は認められなかった。

人気

晴と晴以外の結果比較（クリックでグラフ表示）

馬場状態良と良以外の結果比較（クリックでグラフ表示）

1人気（複勝率40.7%）、2人気（複勝率35.7%）、3人気（複勝率35.7%）これらの人気に統計的有意差が認められ、平均複勝率（19%）よりも好走する傾向が見られた。※天候・芝状態注意

一方、13, 15人気においては有意に凡走する傾向が見られた。

最も複勝率が高かったのは1人気だが、悪条件（晴/良 以外）での複勝率は期待値未満と凡走傾向であることに要注意

オッズ

オッズ2.0~2.9倍（複勝率60.0%）、3.0~3.9倍（複勝率50.0%）、5.0~5.9倍（複勝率45.0%）、6.0~6.9倍（複勝率50.0%）、8.0~8.9倍（複勝率42.1%）、6.0~6.9倍（複勝率50.0%）これらのオッズ帯に統計的有意差が認められ、平均複勝率（19%）よりも好走する傾向が見られた。

一方、20.0~24.9倍、100倍以上は統計的に見ても有意に凡走傾向である。

性齢

統計的な有意差は認められなかった。

斤量

斤量56kg（複勝率28.6%）と斤量59kg（複勝率75.0%）に統計的有意差が認められ、平均複勝率（19%）よりも好走する傾向が見られた。

一方、斤量53kgは統計的に見ても有意に凡走傾向である。

なお本レースはハンデキャップである。（参考資料：JRA解説_ハンデ）

馬体重

統計的な有意差は認められなかった。

馬体重増減量

統計的な有意差は認められなかった。

所属

統計的な有意差は認められなかった。

騎手データ

※3着内に一度も入ったことがない騎手は記載なし。

【過去騎乗した現役騎手リスト】

3着内回数一位は4回で津村明秀 騎手。
現役かつ複数騎乗した騎手のうち、三着内率が最も高かったのは吉田豊 騎手と酒井学 騎手（複勝率50%）である。

グラフについて

統計的に有意差があった項目について、3着内率グラフと統計処理（標準残差分析）グラフの2つを掲載しています。

3着内率グラフは過去レース全体の傾向判断にご利用ください。

統計処理グラフでは3着内に入りやすい条件と入りにくい条件がわかります。軸馬の選定や消し馬の判別にご利用ください。

3着内率グラフが何か気になる方はこちら

標準残差分析グラフが何か気になる方はこちら(作成中)

データ条件

• 過去30レース分（30に満たない場合は全レース）
• 開催レースと同じ名前（途中で名前が変わっているものは、変更前も含める）
• 同じ競馬場
• 同じ距離
• グレードは途中で変更されても可
• 2000年以前は年齢を-1（2001年以降国際基準準拠に伴い年齢が数え年から満年齢に変更）
• netkeibaデータベース参照（netkeiba競馬データベース）