オルフェ式データ競馬ラボでは、過去10年のレース傾向と各馬の近走成績をもとに、出走馬それぞれの「推定勝率」を算出しました。

今回のポイントは、人気や単勝・複勝オッズを推定勝率の計算に一切使用していないことです。

過去データへの一致だけでなく、近走内容や距離適性、コース適性、今回のメンバー内での相対的な能力まで考慮して評価します。

📊 推定勝率とは？

ここでいう推定勝率とは、「今回のレースでその馬が1着になる確率」を過去データと近走成績から推定した数値です。

条件一致度とは意味が異なります。

✅ 条件一致度
「過去の好走馬・勝ち馬の条件にどれだけ当てはまるか」

✅ 推定勝率
「条件一致度＋近走内容＋距離・コース適性＋メンバー内での相対能力」

このように分けて考えています。

また、逃げ・先行力と位置取りなど、似た意味を持つ条件を何度も加点しないよう、二重評価にも注意して算出しています。

⭐️ イヌワシ賞2026 推定勝率TOP6

1位　⑩ダンテバローズ

推定勝率：30.0％

前走の六甲盃1870mを勝利し、現在3連勝中です。

過去10年のイヌワシ賞では逃げ・先行馬が非常に強く、勝ち馬10頭中9頭が前目の競馬をしていました。

ダンテバローズは先行力に加え、1870mの重賞実績、近走の勢いを高く評価。

条件への一致だけでなく、今回のメンバー内での相対能力まで考えると最上位評価となりました。

2位　⑨プリフロオールイン

推定勝率：24.0％

高知1900mの二十四万石賞を連覇しており、長距離適性は大きな強みです。

さらに逃げ・先行タイプで、イヌワシ賞の過去傾向とも高いレベルで一致。

前走4着は若干のマイナスですが、5歳、57kg、長距離重賞実績などを総合的に評価して2位としました。

3位　⑧サクラトゥジュール

推定勝率：15.0％

前走の金沢1700mでは1着。1.2秒差をつける強い内容でした。

中央のGⅠ・重賞級を経験してきた能力に加えて、実際に金沢で結果を残したコース適性を評価しています。

9歳という年齢や2000mへの距離対応には不確定要素があるため、上位2頭とは差をつけました。

4位　③カイル

推定勝率：9.0％

北國王冠2600m2着をはじめ、2400〜2600mの長距離重賞を数多く経験しています。

今回の2000mに対するスタミナ面では高く評価できます。

一方で近5走に勝利がなく、前走も6着。距離適性は魅力ですが、現在の勢いを考慮して9.0％としました。

5位　①イルミネーター

推定勝率：8.0％

近5走は【2・1・1・3・2着】と安定しています。

前走も金沢1700mで2着に入り、地元コースへの適性と現在の状態はプラス材料です。

ただし2000mへの距離延長や今回の重賞メンバーとの相対能力を考慮し、上位4頭より勝率を抑えています。

6位　⑦ローズボウル

推定勝率：5.0％

前走3着、前々走2着と近走は安定しています。

牡馬、57kgという基本条件もプラスです。

一方、近走は1300〜1600mが中心。2000mへの距離延長と今回の相手関係を考えると、上位馬より不確定要素が多いと判断しました。

📊 推定勝率TOP6一覧

1位　⑩ダンテバローズ　30.0％

2位　⑨プリフロオールイン　24.0％

3位　⑧サクラトゥジュール　15.0％

4位　③カイル　9.0％

5位　①イルミネーター　8.0％

6位　⑦ローズボウル　5.0％

TOP6だけで合計91.0％となります。

残り9.0％についても、

⑤アルドーレ　3.0％
⑥ユアヒストリー　2.5％
④デルマアートマン　2.0％
②ベアエンジェル　1.5％

と勝率を配分しています。

これにより、**出走馬10頭の推定勝率合計は100％**となります。

✅ 人気・オッズは推定勝率に使用しません

今回の推定勝率で重要なのが、人気やオッズから逆算した数字ではないという点です。

単勝人気、単勝オッズ、複勝オッズは推定勝率の計算には使用していません。

過去データと各馬の近走成績から先に勝率を確定させることで、市場の評価とこちらの評価を分けて考えます。

🔒 オッズを見ても推定勝率は変更しない

今回確定した推定勝率は、今後単勝オッズを確認しても変更しません。

例えば⑩ダンテバローズの単勝オッズが大きく動いたとしても、推定勝率30.0％は30.0％のままです。

オッズを見てから勝率を調整すると、データから算出した評価と市場評価が混ざってしまうためです。

⭐️ まとめ

イヌワシ賞2026の推定勝率TOP3は、

⭐️⑩ダンテバローズ　30.0％
⭐️⑨プリフロオールイン　24.0％
⭐️⑧サクラトゥジュール　15.0％

となりました。

条件一致度だけを見るのではなく、近走内容、距離・コース適性、そして今回のメンバー内での相対能力を加えて「実際に1着になる可能性」を数値化しています。

なお、この推定勝率は過去データを利用した独自分析であり、的中や利益を保証するものではありません。

また、この記事では期待値計算や馬券の買い判定は行いません。

まず推定勝率をオッズとは独立して確定させる――これがオルフェ式データ競馬ラボの推定勝率分析です。

The post イヌワシ賞2026推定勝率｜オッズを使わず過去データと近走成績から算出 first appeared on オルフェ式データ競馬ラボ.