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目次

はじめに

この記事では、休み明けから何戦目かで成績がどう変わるかを確かめます。休み明けは「前走から70日（10週）以上空いた出走」と決め、そこから数えて初戦、2戦目、3戦目、4戦目以降の4つに分けました。2戦目は休み明けを1度使ったあとの出走、いわゆる叩き2戦目です。途中でまた70日以上空いた場合は、そこを新しい初戦として数え直しています。
期間は2019年1月から2026年10月12日まで、JRAの10場で行われた全クラスの平地のレースです。休み明けを一度も経ていない出走は、この記事の範囲から外しています。芝とダートでは数字の出方が違うため、表は2つに分け、それぞれに同じ範囲の全体平均を付けました。勝率は1着の割合、複勝率は3着以内の割合です。

芝

芝｜休み明けから何戦目か別の成績（2019年1月〜2026年10月）
休み明けから
出走数
勝率
複勝率
初戦
42,723
7.3%
21.1%
2戦目
28,253
7.4%
22.3%
3戦目
17,307
7.5%
23.4%
4戦目以降
29,805
7.0%
22.5%
芝全体の平均
118,088
7.3%
22.1%
※JRA10場・平地の芝・全クラス。休み明け（前走から70日以上）を一度も経ていない出走は除く。延べ118,088頭
芝の全体平均は、勝率7.3%・複勝率22.1%（延べ118,088頭）です。
休み明けの初戦は勝率7.3%で平均と同じでしたが、複勝率は21.1%で平均を1.0ポイント下回りました。2戦目は勝率7.4%・複勝率22.3%で、平均との差は勝率+0.1ポイント、複勝率+0.2ポイントと、ほぼ平均並みの数字です。
複勝率が4つの区分で最も高かったのは3戦目でした。勝率7.5%・複勝率23.4%で、平均との差は勝率+0.2ポイント、複勝率+1.3ポイントです。4戦目以降は勝率7.0%（−0.3ポイント）、複勝率22.5%（+0.4ポイント）でした。
芝では、初戦から3戦目まで複勝率が21.1%、22.3%、23.4%と順に上がり、4戦目以降で22.5%に下がる並びです。ただ、初戦と3戦目の複勝率の差は2.3ポイントで、区分ごとの開きは大きくありません。

ダート

ダート｜休み明けから何戦目か別の成績（2019年1月〜2026年10月）
休み明けから
出走数
勝率
複勝率
初戦
45,184
6.0%
17.5%
2戦目
31,746
6.8%
20.8%
3戦目
19,951
8.0%
23.6%
4戦目以降
34,196
8.2%
25.2%
ダート全体の平均
131,077
7.1%
21.3%
※JRA10場・平地のダート・全クラス。休み明け（前走から70日以上）を一度も経ていない出走は除く。延べ131,077頭
ダートの全体平均は、勝率7.1%・複勝率21.3%（延べ131,077頭）です。
ダートは芝よりも、何戦目かによる差がはっきり出ました。休み明けの初戦は勝率6.0%・複勝率17.5%で、平均との差は勝率−1.1ポイント、複勝率−3.8ポイントです。2戦目は勝率6.8%・複勝率20.8%で、初戦より上がったものの、まだ平均を下回りました（勝率−0.3ポイント、複勝率−0.5ポイント）。
平均を上回ったのは3戦目からです。3戦目は勝率8.0%・複勝率23.6%で、平均との差は勝率+0.9ポイント、複勝率+2.3ポイントでした。4戦目以降はさらに高く、勝率8.2%・複勝率25.2%で、勝率+1.1ポイント、複勝率+3.9ポイントです。
芝との違いは2つあります。1つは初戦の下げ幅で、複勝率の平均との差は芝の−1.0ポイントに対し、ダートは−3.8ポイントでした。もう1つは4戦目以降で、芝では3戦目より下がったのに対し、ダートでは4つの区分で最も高い数字になりました。初戦から4戦目以降までの複勝率の差は、ダートで7.7ポイントあります。

海堂の見方

自分がこの数字で見るのは、何戦目かによる数字の開きが芝とダートで違う点です。芝は初戦から3戦目までの複勝率の差が2.3ポイントで、どの区分も平均の近くにまとまっています。ダートは初戦の複勝率が平均を3.8ポイント下回り、3戦目でようやく平均を上回りました。ダートでは、初戦から4戦目以降まで区分が進むほど複勝率が高くなっています。自分は休み明けの何戦目かを見るとき、芝かダートかを先に分けて見ます。

この記事の要点

  • 芝の複勝率は、休み明け初戦21.1%、2戦目22.3%、3戦目23.4%で、3戦目が芝全体の平均22.1%を1.3ポイント上回った
  • ダートの休み明け初戦は複勝率17.5%で、ダート全体の平均21.3%を3.8ポイント下回った
  • ダートの複勝率は、3戦目23.6%・4戦目以降25.2%がダート全体の平均21.3%を上回り、2戦目は20.8%で下回った

今週の重賞データ

今週の重賞の過去データは、分析班の白瀬がまとめています。
https://note.com/keibajima/n/n7e3a1abbb007
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