大久保友雅騎手の得意・苦手条件|競馬場・距離・芝ダート別に実測

大久保友雅騎手の得意・苦手条件|競馬場・距離・芝ダート別に実測

大久保友雅騎手は現在も見習騎手として負担重量が軽くなる期間の途中です。現時点で人気以上に走らせている条件はかなり限られています。JRA10場・平地の実測データで条件ごとに整理しました。ここに出てくる成績は、すべて減量がある状態のものです。

※過去のレース結果等のデータを独自の条件で集計・分析し、記事として編集しています。
出典:TARGET frontier JV

年別成績の推移

騎乗勝率複勝率単勝回収率平均人気
20221721.7%5.8%35.1%10.2
20231040.0%4.8%0.0%11.5
202450.0%0.0%0.0%12.0
2025263.8%11.5%28.5%9.2
20261041.0%2.9%23.6%11.3

※2026年は8月9日までの集計です。

大久保友雅騎手は人気薄への騎乗が中心で、年によって騎乗数にも大きな差があります。少ない騎乗数の年は数字がぶれやすいため、年別成績だけで判断せず、以下では同じ人気の馬全体との複勝率の差を使って条件ごとに見ていきます。

勝率は1着率、複勝率は3着以内率です。
「人気以上に走らせているか」は、同じ条件・同じ人気の馬全体の複勝率とのです。例えば+5.0%は、複勝率そのものではなく「その平均より複勝率が5.0%高い」という意味です。プラスなら平均より上、マイナスなら下になります。同じ人気の馬が50頭に満たない条件では、人気を6つの帯(1番・2番・3番・4〜5番・6〜9番・10番人気以下)にまとめた平均と比べています。
単勝回収率は、その条件をすべて100円ずつ買った場合の回収率です。

※条件別の各表では、騎乗が10以下の区分は未記載です。
※「道悪」は重・不良を指します。
※この騎手は現在も見習騎手の減量期間中です。負担重量が軽い状態の成績しかないため、期間を分けずにまとめています。減量が明けたあとの成績はまだ分かりません。

距離でみる騎乗

距離(芝ダ別)|全期間(減量期間中・2022年〜2026年)
距離(芝ダ別)騎乗勝率複勝率単勝
回収率
人気以上に
走らせているか
芝 〜1400m640.0%1.6%0.0%−6.5%
芝 1401〜1800m550.0%7.3%0.0%−1.1%
芝 1801〜2200m350.0%2.9%0.0%−7.5%
ダート 〜1400m1361.5%6.6%23.5%−5.6%
ダート 1401〜1800m1031.9%4.9%43.6%−3.3%

距離別は5区分とも人気以下の成績です。差がいちばん小さいのは 芝の1401〜1800m で、表のなかでいちばん高い複勝率でした。 ダートの1401〜1800m も同人気帯の複勝率の平均を下回る幅は小さめです。

騎乗の中心である ダートの1400m以下 も人気以下の成績でした。下げ幅が大きく出るのは芝の両端で、 芝の1801〜2200m と 芝の1400m以下 がこの項目で同人気帯の複勝率の平均をいちばん大きく下回っています。

競馬場でみる騎乗

競馬場|全期間(減量期間中・2022年〜2026年)
競馬場騎乗勝率複勝率単勝
回収率
人気以上に
走らせているか
札幌492.0%6.1%80.2%−2.9%
函館551.8%1.8%10.2%−7.0%
福島360.0%5.6%0.0%−7.2%
新潟342.9%8.8%72.1%−1.8%
中山160.0%0.0%0.0%−8.3%
中京623.2%9.7%36.9%−0.2%
京都280.0%3.6%0.0%−6.5%
阪神990.0%4.0%0.0%−6.2%
小倉260.0%3.8%0.0%−5.5%

競馬場は9場とも人気以下の成績です。差がいちばん小さいのは 中京 で、表のなかでいちばん高い複勝率でした。 新潟 と 札幌 も同人気帯の複勝率の平均を下回る幅は小さめです。

反対に同人気帯の複勝率の平均を最も大きく下回った条件は 中山 ですが、騎乗は多くありません。 福島 と 函館 も同人気帯の複勝率の平均を大きく下回りました。騎乗のいちばん多い 阪神 も同人気帯の複勝率の平均を下回っています。

馬場状態でみる騎乗

馬場(芝ダ別)|全期間(減量期間中・2022年〜2026年)
馬場(芝ダ別)騎乗勝率複勝率単勝
回収率
人気以上に
走らせているか
芝 良1200.0%4.2%0.0%−4.5%
芝 稍重310.0%3.2%0.0%−5.8%
芝 道悪110.0%0.0%0.0%−7.5%
ダート 良1461.4%6.8%21.8%−4.4%
ダート 稍重663.0%6.1%83.0%−2.8%
ダート 道悪372.7%2.7%15.1%−7.1%

馬場状態も6区分とも人気以下の成績です。差がいちばん小さいのは ダートの稍重 でした。 ダートの良 も人気以下ながら、表でいちばん多く乗る区分です。

落ちるのは道悪で、 芝の道悪 と ダートの道悪 が同人気帯の複勝率の平均を大きく下回りました。 芝の稍重 と 芝の良 も人気以下の成績です。

位置取りでみる騎乗

位置取り(芝ダ別)|全期間(減量期間中・2022年〜2026年)
位置取り(芝ダ別)騎乗勝率複勝率単勝
回収率
人気以上に
走らせているか
芝 逃げ110.0%0.0%0.0%−21.9%
芝 先行320.0%9.4%0.0%−5.6%
芝 差し550.0%5.5%0.0%−4.6%
芝 追込620.0%0.0%0.0%−2.5%
ダート 逃げ137.7%23.1%302.3%−6.4%
ダート 先行407.5%22.5%93.8%+0.6%
ダート 差し981.0%3.1%15.8%−6.7%
ダート 追込980.0%0.0%0.0%−2.8%

7項目で唯一、同人気帯の複勝率の平均を上回ったのが ダートの先行 です。表のなかでいちばん高い数字でした。 ダートの逃げ は数字そのものは大きいのですが、同じように逃げた馬全体の複勝率の平均には届いていません。

反対に同人気帯の複勝率の平均を最も大きく下回った条件は 芝の逃げ で、7項目を通していちばん大きい差でした。 ダートの差し と 芝の先行 も人気以下の成績です。追込は芝・ダートとも複勝率0.0%でした。

※ここでの「位置取り」は、レース結果のコーナー通過順からその競走での位置取りを機械的に振り分けたものです。事前に予想された脚質ではありません。コーナーのない新潟の直線1000mには通過順が存在しないため、この2騎乗は表から除外しています。

クラスでみる騎乗

クラス(芝ダ別)|全期間(減量期間中・2022年〜2026年)
クラス(芝ダ別)騎乗勝率複勝率単勝
回収率
人気以上に
走らせているか
芝 未勝利920.0%3.3%0.0%−4.0%
芝 1勝クラス530.0%3.8%0.0%−6.1%
ダート 新馬140.0%0.0%0.0%−11.5%
ダート 未勝利1330.8%4.5%29.5%−3.0%
ダート 1勝クラス884.5%10.2%60.2%−3.2%
ダート 2勝クラス140.0%0.0%0.0%−12.0%

クラス別は6区分とも人気以下の成績です。差がいちばん小さいのは ダートの未勝利 で、表でいちばん多く乗った区分です。 ダートの1勝クラス も同人気帯の複勝率の平均を下回る幅は小さめで、表のなかでいちばん高い複勝率でした。

反対に同人気帯の複勝率の平均を最も大きく下回った条件は ダートの2勝クラス と ダートの新馬 で、どちらも複勝率0.0%でした。 芝の1勝クラス と 芝の未勝利 も人気以下の成績です。

人気帯でみる騎乗

人気|全期間(減量期間中・2022年〜2026年)
人気騎乗勝率複勝率単勝
回収率
人気以上に
走らせているか
4〜5番人気248.3%20.8%95.4%−8.5%
6〜9番人気1022.0%6.9%62.5%−7.4%
10番人気以下2700.0%1.5%0.0%−2.7%

人気帯では、表に出た区分がいずれも同人気帯の複勝率の平均を下回っています。

上位人気の騎乗数は少なく、人気薄が中心です。現時点では人気帯に明確な傾向はありません。

乗り替わり・テン乗りでみる騎乗

騎乗のつながり|全期間(減量期間中・2022年〜2026年)
騎乗のつながり騎乗勝率複勝率単勝
回収率
人気以上に
走らせているか
継続騎乗901.1%5.6%27.2%−6.6%
乗り替わり
(騎乗経験あり)
110.0%0.0%0.0%−6.3%
テン乗り2171.8%5.5%31.2%−4.0%

騎乗のつながりも3区分とも人気以下の成績です。差がいちばん小さいのは テン乗り で、全体の半分以上を占める区分です。 乗り替わり(騎乗経験あり) も同人気帯の複勝率の平均を下回りました。 継続騎乗 は3区分で同人気帯の複勝率の平均を最も大きく下回った条件でした。続けて乗るほど数字が上がる形にはなっていません。

※デビュー戦はどの騎手にとっても初騎乗になるため、この表からは外しています。集計の始まりより前にデビューした馬も、それ以前の騎乗歴が分からないため対象外です。
※この2つに該当する93騎乗を除外しています。

単勝回収率が100%を超えた条件を確かめる

全期間で単勝回収率100%超は1条件でした。大穴1頭で押し上がった数字なら再現性はありません。そこでこの表には、最高配当1件を除いたときの回収率、高配当上位5件を除いたときの回収率、引き直したときのぶれ幅を並べました。

条件騎乗単勝回収率最高配当
1件を除外
高配当上位
5件を除外
ぶれ幅(95%)
位置取り ダート 逃げ13302.3%0.0%0.0%0.0〜906.9%

※この記事は集計期間を前半・後半に分けていないため、期間を二分した再現性の確認は行っていません。

「ぶれ幅(95%)」は、同じ条件の騎乗をくじ引きのように引き直す作業を2万回くり返し、出てきた回収率の真ん中95%が収まった範囲です。下限が100%を下回る場合は、同じデータから引き直しても100%未満になるケースが含まれるため、安定した100%超とは扱いません。

全期間で単勝回収率100%超は1条件でした。大穴1頭で押し上がった数字なら再現性はありません。そこでこの表には、最高配当1件を除いたときの回収率、高配当上位5件を除いたときの回収率、引き直したときのぶれ幅を並べました。

全期間で単勝回収率が100%を超えた条件は ダートの逃げ 1つだけで、その回収率も最高配当1件を除くと0.0%になり、1回の高配当だけで作られた数字でした。また、逃げは発馬後の展開で決まる位置取りのため、事前の買い条件にはできません。

まとめ

  • 人気以上の成績はダートの先行の1区分だけです。 複勝率22.5%で、表のなかでいちばん高い数字でした。
  • ダートの1勝クラスがいちばん高い複勝率です。 複勝率10.2%でしたが、平均は同人気帯の複勝率の平均をわずかに下回っています。
  • 芝は下げ幅が大きく出ます。 複勝率は芝の1400m以下が1.6%、芝の1801〜2200mが2.9%にとどまりました。 芝の逃げは7項目を通していちばん大きい差です。
  • 競馬場では中京がいちばん近い数字です。 複勝率9.7%で、差もいちばん小さくなっています。
  • ここまでの数字はすべて減量つきのものです。 減量が明けたあとに同じ傾向が続くかは、まだ確かめられません。

本記事の数字はJRA10場・平地(芝・ダート)の実測値です(2022年〜2026年8月9日、大久保友雅騎手の延べ411騎乗)。AI予想とは独立した過去傾向の分析で、的中を保証するものではありません。