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【第86回 菊花賞GⅠ 2025レース回顧と反省文】
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『レース総評と予想との比較』
■ レース結果は、本命視していた上位人気馬が実力を発揮する一方、穴馬の激走も見られた、予想の難しさを痛感させられる結果となりました。
■ 勝利したのは、予想でA評価とし、不安要素が少なく、C.ルメール騎手の手腕に期待していたエネルジコでした。道中を好位で進め、稍重の馬場と長距離戦で求められる持続力を存分に発揮しました。
■ 2着には、S評価で軸馬としたエリキングが入着。能力の高さを示しましたが、勝ち馬に先着を許しました。
■ 予想でC～E評価としたエキサイトバイオ（3着、13番人気）、ゲルチュタール（4着、5番人気）といった伏兵が上位に食い込み、特にエキサイトバイオの激走は大きな誤算となりました。
『予想の反省点』
■ 展開予想の精度について
■ 予想では「ミドル～ややスロー」と見ましたが、ハロンタイムを見ると、前半はやや遅めのペースで入りつつも、中盤から極端に緩むことはなく、後半は持続的なスピードが求められる流れとなりました。全体としてはスタミナとパワーが問われる展開になった点は概ね合致しましたが、前半のペース判断で逃げ・先行馬の残りを過小評価した可能性があります。
■ 予想で消し要素とした逃げのジーティーアダマンは最下位に沈み、この馬が作り出すペースを正しく評価できていた一方で、先行集団から粘り込みを図ったエキサイトバイオの能力を大幅に見誤りました。
■ 馬の能力評価について
■ エネルジコ（1着）とエリキング（2着）に関しては、高い能力と長距離適性を評価し、上位評価とした判断は正しかったと言えます。
■ エキサイトバイオ（3着）を「約16週の休み明け」と「長距離GⅠへの適性が疑問」としてD評価とした点は最大の反省点です。休み明けと短距離的な調整内容という表面的な情報に囚われすぎ、馬自身の潜在的なスタミナや重馬場適性、陣営の仕上げ具合を見抜けませんでした。結果的に、序盤から先行集団につけ、直線でも粘り込む強い競馬をしました。
■ 軸馬の一頭としたジョバンニ（8着）は、追い切りS評価で状態を高く評価しましたが、期待した先行集団に取り付くことができず、後方からの競馬になり展開の利を得られませんでした。松山弘平騎手の長距離適性を評価しましたが、馬の体調や能力値だけでは測れない、レース当日の馬場の適応力や位置取りの重要性を改めて痛感しました。
■ A評価としたショウヘイ（14着）は、GⅠでの安定感を期待しましたが、先行集団の直後という絶好のポジションにいながら、直線で伸びを欠き大敗しました。稍重馬場への適性や、長距離戦でのスタミナの持続力に課題があった可能性が考えられます。
『次走への教訓』
■ データと定性情報のバランス
■ 今回、調教や実績といった定量的な情報（能力値や追い切り評価）を重視しすぎた結果、エキサイトバイオのような休み明けや格下の馬が持つ「馬場適性」や「陣営のGⅠへの仕上げに対する執念」といった定性的な要素を軽視してしまいました。
■ 特に長距離GⅠにおいては、過去の実績や能力値だけでなく、当日の馬場への適応力や、長期間にわたる調整過程の裏付けをより深く分析に組み込む必要があります。
■ 脚質の柔軟な評価
■ 稍重馬場での「先行（粘り込み）」の脚質を有利としながらも、先行馬の能力評価が甘かったため、先行して粘り込んだ馬（3着エキサイトバイオ、5着レッドバンデ）の台頭を見逃しました。次走以降は、馬場が渋った際の先行馬の評価を、より多角的な視点から慎重に行います。
『次走狙い目の馬とその条件』
■ エキサイトバイオ（3着）
■ 実力以上に強い競馬：予想では低評価でしたが、先行策から直線でしぶとく粘り込み、GⅠで3着という結果を残しました。約16週の休み明けというローテーションを考えると、能力を最大限に引き出す強い競馬であったと評価できます。
■ 次走の狙い目：今回、稍重のタフな馬場で結果を出したことから、スタミナとパワーが求められる重馬場・不良馬場の長距離戦であれば、斤量面での恩恵を受けやすい非根幹距離（2500m～3000mのGII・GIII戦など）で再度狙う価値があると考えられます。特に、今回のような先行策が可能な舞台設定が理想的です。
■ レッドバンデ（5着）
■ 実力以上に強い競馬：予想ではB評価としましたが、先行集団の直後から流れに乗り、最後まで脚を使って5着に粘り込みました。騎手の佐々木大輔騎手は長距離適性で低い点数でしたが、馬の能力とタフな馬場への適応力でカバーし、好走しました。
■ 次走の狙い目：今回、重い馬場で先行して粘る競馬ができたことから、タフな馬場状態（稍重?不良）かつ、中距離以上のレース（2200m?2600mのGIIIなど）で、今回と同様に先行できる展開になれば、引き続き警戒が必要です。
今回の結果を踏まえ、次回以降のレース予想においては、定量的なデータに加え、馬場適性やローテーションの裏付けといった定性的な要素を深く掘り下げて分析を行う所存です。
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