【オルフェ式データ競馬ラボ】
2026年10月17日（土）
京都8R もみじステークス
2歳オープン・別定・芝1400m
📊 はじめに
2026年のもみじステークスは、京都芝1400mで行われる2歳オープン特別です。
過去10年では上位人気馬の好走率が高く、逃げ・先行馬が馬券圏内の大半を占めています。
今年は7頭立てですが、単純に人気馬を選ぶのではなく、脚質・前走成績・距離適性を比較することが重要です。
オルフェ式データ競馬ラボでは、過去の好走条件との一致度から上位6頭をランキング形式で紹介します。
■ 📊 過去10年の人気傾向
1番人気【4-3-2-1】
2番人気【5-3-0-2】
過去10年の優勝馬10頭中9頭が1〜2番人気です。
さらに、馬券圏内30頭中29頭が5番人気以内でした。
⭐ 5番人気以内の3着以内占有率96.7％
大穴よりも、上位評価馬の中から条件に合う馬を探すことが基本戦略になります。
■ 📊 脚質は逃げ・先行が圧倒的
過去10年の勝ち馬の脚質は以下の通りです。
逃げ：4勝
先行：5勝
差し：1勝
追込：0勝
3着以内30頭中25頭が逃げ・先行馬です。
⭐ 逃げ・先行馬の馬券圏内占有率83.3％
特にスタート後に好位置を確保できる馬が有力です。
ただし、逃げ馬には上位人気馬も多いため、脚質だけで評価しないことが大切です。
■ 📊 枠順と前走成績
過去10年の3着以内馬は、1〜4枠が17頭、5〜8枠が13頭でした。
内枠がやや優勢ですが、極端な偏りはありません。
また、勝ち馬10頭中6頭は前走1着でした。
前走勝利馬に加え、オープン特別で好走した実績馬にも注目したいところです。
■ ⭐️ 条件一致度ランキングTOP6
今回の評価は、先行力・前走内容・1400m適性・実績を総合的に比較したものです。
【1位 ⭐️5】
③アンムート
前走ダリア賞では2番手から運び、芝1400mで2着。勝ち馬とは0.4秒差でした。新馬戦では逃げて0.8秒差の快勝を収めています。逃げ・先行有利という過去10年の傾向に合致し、オープン実績も十分です。京都でも好位を確保できれば、安定した走りが期待できます。
【2位 ⭐️5】
⑥カレンハウ
前走ダリア賞では3番手から進めて3着。アンムートとは0.1秒差で、能力差は大きくありません。これまで3戦すべて3着以内と安定感があります。先行できる脚質は好材料で、芝1400mの経験も強みです。展開や位置取り次第では上位馬との差を詰められる存在です。
【3位 ⭐️4】
②リュウトウコヤク
阪神芝1400mの新馬戦を2番手追走から勝利しました。前走1着、先行力、同距離での勝利実績という好走条件がそろっています。ただし、今回は約4か月ぶりの実戦となり、前走53kgから56kgへの斤量増も課題です。能力面の上積みがあれば上位争いに加われます。
【4位 ⭐️4】
①ノヴァーリス
前走の阪神芝1200m未勝利戦では3番手付近から抜け出し、後続に0.9秒差をつけて快勝しました。先行力と前走勝利の条件は高評価です。一方、新馬戦の芝1400mでは6着に敗れており、今回は距離延長が課題になります。内枠から無理なく好位を取れるかがポイントです。
【5位 ⭐️3】
⑦ロンドンガーズ
阪神芝1200mの新馬戦を逃げ切り、0.5秒差で勝利しました。前走函館2歳ステークスでは12着でしたが、重馬場の影響も考慮したいところです。今回は初の1400m戦となります。逃げ馬が4勝を挙げている過去データから、前で運べた場合の巻き返しに注意したい1頭です。
【6位 ⭐️3】
⑤メモリーブック
前走の阪神芝1400m新馬戦を勝利しており、距離実績があります。6番手から差し切った内容は評価できますが、過去10年は前で競馬をする馬が優勢です。今回は先行できるかが課題となります。キャリア1戦で未知の魅力はあるものの、データ上の一致度はやや控えめです。
■ ⭐️ 今回の注目馬
⑦ロンドンガーズ
条件一致度5位から選ぶ、3着以内の穴候補です。
最大の魅力は新馬戦で見せた逃げ切り勝ち。
過去10年で逃げ馬は4勝しており、前に行ける能力は大きな武器になります。
前走12着という結果だけで評価を下げるのではなく、重馬場からの条件変化と先行力に注目です。
1400mへの距離延長は未知数ですが、展開が向けば3着以内への食い込みを期待できる存在です。
■ ✅ まとめ
2026年もみじステークスの攻略ポイントは次の4つです。
⭐ 上位人気馬が非常に優勢
⭐ 逃げ・先行馬を高く評価
⭐ 前走勝利馬の実績を重視
⭐ 1400m適性と位置取りを確認
条件一致度1位は③アンムート。
注目馬には⑦ロンドンガーズを選びました。
今年も過去データとの一致度を重視し、各馬の適性を見極めていきたいと思います。
※本記事はレース前日のデータ分析です。最終的な馬場状態やオッズ、馬体重などによって評価が変わる場合があります。
オルフェ式データ競馬ラボ
