2月18日は東京競馬場で今年最初のGIとなるフェブラリーS（GI、ダート1600m）が開催されます。
今回は2003年の中山開催を除き、2000年以降の過去データを基に、気になる騎手データを見ていきましょう。
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■穴ならダートGIで剛腕発揮の内田博幸騎手
今年のフェブラリーSに騎乗する騎手の中で、集計期間内に騎乗経験があるのは11騎手。
GIだけあってどの騎手にもチャンスが巡ってくることはなく、特定騎手の活躍が目立ちますね。
着順と人気のバランスに優れる騎手が複数見つかりますが、肝心の連対率は0％。連対率100％の長岡禎仁騎手は2020年に最低人気のケイティブレイブを2着に激走させましたが、騎乗数がこの1鞍だけではサンプル不足です。
今回は10鞍以上の騎乗数があり、かつ連対率も優れる3騎手を見ていきましょう。
まず取り上げるのがダートGIで剛腕ぶりを発揮してきた内田博幸騎手です。
同騎手は2009年のサクセスブロッケン（6番人気1着）、10年のサクセスブロッケン（2番人気3着）、15年のインカンテーション（5番人気2着）、18年のノンコノユメ（4番人気1着）で4度の馬券絡みがありますね。
注目ファクターは「騎乗馬の年齢」で「4歳から6歳」の馬に騎乗時は人気不問で【2.1.1.6】の連対率30％、複勝率40％、複勝回収率119％です。
昨年のフェブラリーSでは6歳馬のアドマイヤルプスに跨り、14番人気ながら5着に激走。この条件に該当する以上、マークは必須ですね。
さて、今年のフェブラリーSで同騎手が跨るのが前日16時時点12番人気の4歳馬シャンパンカラー（牡4、美浦・田中剛厩舎）。
馬体調整による8カ月半ぶりのレースに加えて今回が初ダートと買いづらい状況ではありますが、データ上は買いです。押さえてみてください。
■GI優勝請負人のC.ルメール騎手は堅軸扱いが正解
続いてGIの顔であるC.ルメール騎手のデータを見ていきましょう。
同騎手は2020年のモズアスコット（1番人気）、21年のカフェファラオ（1番人気）を勝利に導き、集計期間内5度の馬券絡みがあります。
注目ファクターは「人気」で「当日2番人気以内」なら【2.2.1.0】の勝率40％、連対率80％、複勝率100％。
フェブラリーSで人気のC.ルメール騎手は絶対に買いと覚えておきましょう。
一方で、3番人気以下では【0.0.0.7】ですから、伏兵馬をここで持ってくる存在ではないようです。
そして今年のフェブラリーSで同騎手が騎乗予定なのが前日16時時点1番人気のオメガギネス（牡4、美浦・大和田成）です。
除外対象から繰り上がりでの出走で、今回押し出された形の1番人気に見えてしまいますが、この騎手が跨る以上嫌う必要は一切ありません。
当日も1番人気なら『堅軸』として考えてみてください。
■最多勝利を誇る武豊騎手は？
さらに集計期間内最多の4勝を誇る武豊騎手のデータを見ていきましょう。
2006年のカネヒキリ（1番人気）、08年のヴァーミリアン（1番人気）、15年のコパノリッキー（1番人気）、19年のインティ（1番人気）で勝利を飾っていますね。
注目ファクターはC.ルメール騎手と同様に「人気」で「当日1番人気」なら【4.0.0.1】の勝率80％・連対率80％です。
さて、同騎手が今年のフェブラリーSで跨るのが前日16時時点13番人気のセキフウ（牡5、栗東・武幸四郎厩舎）。
流石に1番人気に推されることはなさそうですが、武豊騎手は5歳馬に跨った際は【2.0.1.0】の勝率66.7％、複勝率100％というデータも見つかります。可能性はゼロではなさそうで押さえてみてください。
■2番人気の松山弘平騎手とウィルソンテソーロは？
最後に前日16時時点2番人気のウィルソンテソーロ（牡5、美浦・小手川準厩舎）に騎乗予定の松山弘平騎手のデータを確認していきます。
同騎手は人気馬に跨る機会が少ない中、2020年は3番人気のサンライズノヴァを3着に導けていますね。ただし、好走はこの1度切りで、他4頭はフタ桁人気ですから、フェブラリーSの過去データだけでは巧拙を判断できません。
そこで集計対象を2000年以降の東京ダート重賞に広げるとその結果は【0.1.1.7】です。かつ3-5番人気なら【0.1.1.1】で平均人気4に対し平均着順4ですからほぼ人気通りの着順が見込めそうですね。
頭まであるかは分かりませんが、2着、3着候補としては十分な働きが期待できそうです。
以上、フェブラリーSの気になる騎手データでした。データ注目騎手はC.ルメール騎手です。データ上はGIで人気のC.ルメール騎手は信頼すべきでしょう。
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著者プロフィール
伊藤大輔（いとうだいすけ）●「UMAJIN.net」編集部
秋田県生まれ。スポーツ関連書籍出版社、競馬専門紙の勤務を経て、現在はUMAJIN .netでライティング、競馬データ解析等を担当。『SPREAD』では主観的要素の強い「馬体解析」と客観的なデータの蓄積である「騎手データ」から、注目すべき馬と騎手を取り上げていく。
