函館1R2歳未勝利芝1800m

ロジクラウン(牡)

★★★☆☆
76点
人気1番人気馬体重474kg(+8)タイム1:49.8(34.9)

父サトノクラウン
母ファシネートダイア
父父Marju
父母ジョコンダII
母父アグネスタキオン
母母トコア
ラストタイクーン
Flame of Tara
Rossini
La Joconde
サンデーサイレンス
アグネスフローラ
カーネギー
パーソナルファイル
生年月日2024-02-23
厩舎須貝尚介 (栗東)
生産者ノーザンファーム
日付レース着順コース馬場タイム上がり通過評価点
2026/7/181函館芝1800良1:49.834.94-3-4-476

2歳未勝利の評価76点

⏱ レース内容と時計の検証

走破時計の1:49.8は、同条件の基準タイム1:50.6に対して0.8秒速い。当日は芝コース全体で1600m換算0.2秒ほど時計が出やすい馬場状態だったため、この馬場差を差し引いた実質的な時計は基準より0.5秒速い水準となる。レースは12.8 - 12.2 - 12.7 - 12.6 - 12.1 - 11.8 - 12.1 - 11.8 - 11.7というラップ推移で、前半5ハロン62.4秒のスローペースだった。

ロジクラウンは1コーナーから4コーナーまで4-3-4-4番手と好位の直後を追走。ラスト3ハロンが12.1 - 11.8 - 11.7と加速するラップ構成の中、上がり3ハロン34.9秒の脚を使って逃げ・先行馬を捕まえ、2着イッペイに1馬身差をつけて押し切った。緩い流れで展開の助けがあったのは事実だが、ラストまで加速を続けて後続を突き放した内容は悪くない。一方で、全体の時計自体は際立って速いわけではなく、締まったペースになった際の対応についてはまだ検証が必要だ。

馬体重は474kgで、前走から8kg増えての出走だった。1番人気に応える立ち回りの上手さを見せたものの、現状はスローペースでの器用さが光るレース内容にとどまっている。

⚖️ 総合ジャッジ

スローペースの展開を好位でスムーズに折り合い、ラストの加速ラップをしっかり伸び切ったまとまりのあるレース内容だった。

【展望とチェックポイント】

✅ プラス材料

  • ラスト3ハロン(12.1 - 11.8 - 11.7)で徐々に加速するラップを好位から追走し、上がり34.9秒で差し切った末脚の持続力。

  • 1コーナーから4コーナーまで大きなロスなく好位に付け、直線でスムーズに抜け出した立ち回りの上手さ。

⚠️ 減点ポイント

  • 当日の馬場差を差し引いた勝ち時計は基準より0.5秒速い程度で、時計面での絶対的な優位性は確認できていない点。

今後は、流れたペースやハイペースの展開になった際にも、今回見せた好位での折り合いと終盤の伸び脚を維持できるかが大きなポイントになる。コース形状や馬場状態が変わった環境で、どれだけパフォーマンスを保てるかを確認したい。

評価点の内訳

基準タイムより0.5秒速い(馬場差補正後)上がり 同条件平均より0.3秒速い2着に1馬身目安 72〜77点
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条件函館 芝1800m・良・2歳未勝利
勝ち時計1:49.8(この馬の上がり3F 34.9秒)
レース内容2着に1馬身 / 通過 4-3-4-4 / スローペース
ラップ(先頭)12.8 - 12.2 - 12.7 - 12.6 - 12.1 - 11.8 - 12.1 - 11.8 - 11.7
基準タイム1:50.6(函館芝1800m・2歳未勝利・良の1〜3着平均) → 0.8秒速い(1600m換算 0.7秒速い)
当日の馬場差同日の他6レースは基準より0.2秒速い → 差し引くと基準より0.5秒速い(1600m換算)
上がりの比較同条件の勝ち馬の上がり平均35.2秒(8レース)より0.3秒速い
点数の目安72〜77点(時計から)

🧬 血統から見るタフさと洋芝適性

父サトノクラウンに母の父アグネスタキオンという組み合わせ。父系から受け継ぐ耐久性やタフな馬場への対応力に加え、母父アグネスタキオンの機動力が下支えする血統構成と言える。今回の函館芝1800mという洋芝コースにおいて、道中で外目をスムーズに立ち回り、最後までフォームを崩さず伸び続けた走りには、こうした血統背景が適性として表れている可能性がある。

11月1日時点のサトノクラウン産駒の2歳戦成績:3頭が勝ち上がり(芝2勝・ダート1勝)、 勝ち上がった産駒の評価点の平均は79点です。

評価:POG RANKING運営者。JRA発表のレース結果をもとに、評価点はプログラムで算出し、評価文は生成AIで作成して運営者が確認しています。基準タイムは同じ条件の過去レースの1〜3着の平均です。ラップは先頭の馬の時計のため、この馬の上がり3Fとは一致しないことがあります。評価方法と生成AIの使い方