フェブラリーステークス2026の過去10年のデータ・傾向と消し条件まとめ

どうも、競馬口コミダービー管理人の木口順一だ。

2026年2月22日日曜はG1・フェブラリーステークス。

ダートGⅠの開幕戦、フェブラリーSが近い。

東京ダ1600はスタート直後の並びと直線の伸び比べが結果を分ける。

過去は真ん中の枠が安定し、前に行く馬が粘る年も多い。

人気上位が強い一方で、相手の選び方で配当が変わりやすい。

ダブルハートボンド（坂井瑠星）、コスタノヴァ（ルメール）、ロードクロンヌ、ウィルソンテソーロ（川田将雅）、オメガギネス、ペプチドナイルが揃い、枠順と追い切りを踏まえた対策が必要な一戦だ。

そこでこの記事ではフェブラリーステークスの過去10年のデータをまとめ、それぞれの消しデータ・消し条件までまとめてみた。

それぞれのデータがどう予想に使えるかまで書いてあるので、ぜひご自分の予想に役立てて欲しい。

さらに競馬口コミダービーでは過去傾向だけでなく、「追い切り評価/全頭診断」「AI予想」の記事も公開しているので合わせてご覧いただきたい。

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今回紹介しているフェブラリーステークスの過去傾向データまとめとは別にぜひ一度目を通してみてくれ。

集計している競馬予想提供者のジャンルは以下の3ジャンル。

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参考にする予想は多い方が勝率は間違いなく上がる、ぜひ利用してみてくれ！

フェブラリーステークスの過去10年の傾向早見表！

それでは改めてフェブラリーステークスの過去傾向について分析データを紹介していく。

細かく過去の傾向を紹介していくが、まずはフェブラリーステークスのざっくりした傾向を掴むために先んじて過去10年の傾向を一言でまとめてみた。

「人気別成績」「前走レース別成績」「前走着順別成績」「脚質別成績」「枠順別成績」「馬場ごとの勝率データ」「配当傾向」「性別別成績」「関西・関東比率」「血統傾向」の計11項目でまとめているので、なんとなくの雰囲気だけでも先に把握しておいてみてくれ。

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それではここからは各項目のデータについて解説していく。

それぞれの成績をどう予想に活用すれば精度が上がるのかもいっしょに説明していくので、ぜひ参考にしてみて欲しい。

もし細かいデータまで見る必要がない、もはや予想買い目を手軽に見たいだけという方にはAI予想買い目も公開中。

そちらの記事もぜひ確認してみてほしい。

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フェブラリーステークスの消しデータ(消去法)・割引馬まとめ

続いて、ひとつ前で軽く触れた消しデータについて深堀りしていく。

まずは紹介した11項目の消しデータを、フェブラリーステークスの予想で優先すべき順に並び替えてまずまとめる。

その早見表がこちら。

この優先順位の使い方は「強い否定材料から先に切って、残りを比較する」が一番わかりやすい。

まず前走が重賞ではない、1枠、同じレース4回目以上は、数字の出方が極端なので真っ先に消し条件として扱うのが効く。

今回の枠順で言うなら、1枠のオメガギネスとハッピーマンは“軸にしない”を基本線に置きやすいし、8枠のペプチドナイルとサイモンザナドゥは「1着固定をしない」という形で事故を減らしやすい。

次に性齢、人気、脚質、前走着順は「完全に消す」より「買い目の役割を決める」ために使う方が崩れにくい。

たとえば7歳以上や牝馬は、頭固定を避けて2〜3着寄りにするだけでも整合が取れる。

追込タイプも同じで、勝ち切りにくいなら“相手の上段”に置くほうが形が作りやすい。

最後に馬場、血統、所属、配当は、決め手というより調整用だ。

特に当日の馬場とペースは、過去傾向を簡単に上書きする力がある。

だから最終的な予想では、過去傾向の消し条件で買い方の事故を減らしつつ、「今の状態（追い切り・近走内容）」「隊列とペースの見立て」「当日の馬場」を先に置いて、残った馬の並び替えに過去傾向を使う順番が一番ブレが少ないだろう。

 

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過去傾向・消しデータが影響しそうな馬ランキング

消しデータに触れつつ、それぞれのデータについて細かく紹介していくその前に。

次にフェブラリーステークスに出走する馬がデータで見て、それぞれどれくらい有利か不利かを先んじて見える化してみよう。

11項目ある傾向データを点数にして、出走予定の馬をランキング順に並び替え。

さらにフェブラリーステークスならではのデータの優先順位で点数を調整してみた。

その点数順がこちらだ。

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※点数化のルール：「◎=有利、◯=やや有利、−=中立、△=やや不利、✕=不利」とし、重要度（点の重み）を変えて合計点を出した。
※重みは「人気=8、前走レース=6、前走着順=8、脚質=6、枠順=7、馬場=3、配当=3、性齢=7、関西関東=2、血統=3、リピーター=4」だ。

それではここから11項目の各データと、予想にどう使うか、その活用方法と消しデータをさらに細かく紹介していく。

上記の早見表だけでさっくり使うのではなく、自分でもデータを吟味したい人は活用してみてくれ。

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【人気別成績】

フェブラリーステークスの過去10年で、何番人気が上位入線しているのかをまとめてみた。

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所感と展望としては、「勝ち馬は基本的に1〜2番人気から出やすい」が本線だ。

過去10年の勝ち馬10頭のうち8頭が1〜2番人気で、勝率も1番人気40%・2番人気40%と並ぶ。

まずは“人気上位になりそうな馬”を軸に組み立てるだけで、買い目のミスはかなり減るだろう。

ただし、人気が下の馬がまったく来ないわけでもない。

10番人気以下の複勝率は4.4%と低いのに、来る年は一撃で配当が跳ねる。

だから「穴を広げる」のではなく、「穴を薄く決め打ちして置く」ほうが、このレースの現実に合う。

回収率の面でも、2番人気は195%と強烈で、1番人気の取りこぼしが見える年ほど“2番人気軸”が理屈として立つ一方、3番人気は勝ち切りゼロで過信しにくい、という形が見えてくるはずだ。

予想への活用方法と消しデータ

【前走レース別成績】

過去10年のフェブラリーステークスに出走した馬を、前走の格(クラス)別に成績を集計してみた。

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この表は、過去10年（2016〜2025）のフェブラリーSで「出走馬の前走がどの格のレースだったか」でまとめた成績だ。

前走がG1〜G3以外の組は10頭いて、3着以内は0だった。

だから「前走が重賞ではない馬は、まず疑ってかかる」という結論がいちばん強い。

逆に言うと、前走がG1〜G3なら勝率や複勝率は大きくは崩れず、勝ち切りはG3組がやや多い、という見え方になる。

さらに直近の流れとしては、G1（Jpn1など含む）から来た馬が近2年は3着以内に入っていない、という注意点もある。

予想への活用方法と消しデータ

【前走着順別成績】

過去10年の前走での着順別に振り分け、それぞれの勝率をまとめてみた。

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注意点だけ先に言う。

過去10年の一次集計が「6着以下」でまとまっていて、「4〜9着」と「10着以下」に正確に分解できない。

分解するなら、各年の全出走馬ぶん「前走着順」を拾って再集計が必要になる。

所感としては、前走1着がいちばん分かりやすい勝ち筋だ。

勝率が17.6%で、ほかの着順帯より頭で決まりやすい。

一方で、前走2着と前走3着は3着以内には来るのに勝ち切りがゼロだ。

ここは「連下向き」で、頭固定にすると外しやすいゾーンだろう。

もう一つの現実は、前走6着以下でも勝ち馬が出ている点だ。

だから「前走で負けたから消し」と短絡に落とすと取り逃しが起きる。

大敗でも巻き返せる馬は、相手関係が一気に強くなっても走れる地力型か、距離・コース・展開が前走と噛み合っていなかったタイプになりやすい。

予想への活用方法と消しデータ

【脚質別成績】

過去10年のフェブラリーステークスの脚質別に成績を振り分け、まとめてみた。

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所感としては、「勝ち切り」は先行が強く、「馬券に入る」は差しが強い、が一番ズレにくい結論だ。

勝率は先行がトップで、4角2〜4番手にいる馬がそのまま押し切る形が目立つ。

一方で、差しは勝ち切りは落ちるが、2着数が多く複勝率が高い。

つまり差しは“相手の中心”に置きやすい脚質だ。

追込は勝ち切りがかなり薄く、3着までなら拾えるが、頭固定にすると外しやすい脚質だろう。

逃げは毎年1頭しか該当しない枠なので母数は小さいが、勝ちも2着も出ている。

単騎で楽に行ける年だけ、穴の勝ち筋として残る。

予想への活用方法と消しデータ

【枠順別成績】

過去10年のフェブラリーステークスでどの枠に入った馬がどれだけの結果を挙げているかを成績でまとめてみた。

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枠順の傾向は「真ん中寄りが安定しやすい」が芯だ。

4枠と5枠は複勝率30.0%で、過去10年の中では最も馬券に入りやすいゾーンになる。

6枠も複勝率20.0%で悪くない。

一方で1枠は3着以内がゼロで、最内は“能力があっても事故りやすい”枠として扱うのが筋だろう。

8枠は勝ち切りこそゼロだが2着が3回あるので、外が即ダメというより「頭より連下向き」になりやすい、という見方が合う。

予想への活用方法と消しデータ

【馬場ごとのデータ】

過去10年のフェブラリーステークスでの馬場状態ごとに結果がどうなったかをまとめてみた。

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所感としては、良馬場が大半で、良馬場では「先行だけが有利」というほどではないが、差し馬（4角5番手以下）が馬券に入る余地は残る、という形だ。

一方で重馬場はサンプルが2回しかないが、その2回は先行馬の複勝率が高く、差し馬の複勝率がかなり落ちている。

雨で脚抜きが良くなる日は、位置取りの差がそのまま結果に出やすい、と考えた方が読みやすいだろう。

人気面では、重馬場の2回は勝ち馬がどちらも1〜3番人気で、良馬場でも勝ち馬は上位人気が中心だが、例外として「良馬場でも勝ち馬が人気薄」の年が混じる。

だから、軸は上位人気寄りで作りつつ、相手の組み方で波乱の余地を拾うという発想が一番ぶれにくい。

予想活用方法と消しデータ

【配当傾向と配当バランス指数】

過去10年の馬券の払い戻しと、3連単と単勝の差を指数化してどれだけ荒れやすいかを数値から考えてみた。

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配当は各年の「払戻」欄から拾って表にし、配当バランス指数は指定の式でこちらで計算した。

所感として一番大事なのは、フェブラリーSは「堅い年」と「一気に荒れる年」の振れ幅がかなり大きいことだ。

2017・2019・2023みたいに3連単が1万円以下で収まる年がある一方で、2020・2021・2022みたいに単勝が堅めでも3連単が跳ねる年がある印象。

2024は勝ち馬の単勝自体が高く、そこに組み合わせの荒れも乗って爆発している。

配当バランス指数は、勝ち馬の単勝に比べて3連単がどれだけ跳ねたかを見る物差しだ。

指数が高い年ほど「勝ち馬は読めても、2〜3着が難しい」になりやすい。

逆に指数が低い年は、上位人気の決着になりやすく、穴を頭で広げるほど損をしやすい。

予想への活用方法と消しデータ

【性齢別成績】

過去10年のフェブラリーステークスの性別・年齢別の成績をまとめてみた。

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所感としては、まず「勝ち切る年齢帯」がかなりはっきり出る。

4〜6歳は勝率が9〜12%台で、勝ち馬もこのゾーンから出やすい。

一方で7歳と8歳は過去10年で勝利がなく、連対や3着はあるが“頭まで押し切る”には壁がある、という数字だ。

性別も同じで、牝馬は3着以内が1回だけで、勝ち切りも連対もゼロになっている。

つまり、このレースは「基本は牡馬の4〜6歳を中心に組み立てる」とミスが減りやすい。

逆に言うと、7歳以上や牝馬を上に取るなら、人気や近走内容、コース実績みたいな別の強い根拠が必要になるだろう。

予想への活用方法と消しデータ

【所属別成績と成績比率】

過去10年のフェブラリーステークスにおける、関東馬(美浦所属)と関西馬(栗東所属)の成績をまとめて、どちらが優勢かに関してもわかるようにしてみた。

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所感としては、「関東馬は出走数が少ないのに勝ち数は関西馬と同じ」で、勝率だけ見ると関東馬が強烈に見える。

ただし複勝率は関西20.0%・関東22.6%で差は小さく、安定感の差というより「関東馬は“出てくる時点で少数精鋭になりやすい”」という構造の影響が強いはずだ。

だから所属データは“切り札”ではなく、軸の優先順位をつける補助に向く。

一方で、2着・3着は関西馬がほとんどを占めているので、3連系では「関東を頭で置く年でも、相手に関西が混じりやすい」という読みが立つ。

予想への活用方法と消しデータ

【血統別傾向成績】

過去10年のフェブラリーステークスにおける主な父系統別の成績をまとめてみた。

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血統だけで決め打ちするのは危ないが、「同じくらいに見える馬の優先順位」を作る材料としては効くレースだ。

直近10回の勝ち馬はミスタープロスペクター系が6勝で、数字の上でも“勝ち切る血”がここに寄っている。

JRAのデータ分析でも、近年はミスタープロスペクター系の父を持つ勝ち馬が目立つ、という整理になっている。

一方で、サンデー系やノーザンダンサー系も3着以内自体は普通に出る。

だから「ミスプロ系じゃないから消し」ではなく、「ミスプロ系は頭の候補に置きやすい」「それ以外は相手の中心に置きやすい」くらいの使い分けが現実的だろう。

特にA.P. Indy系は3着以内の数があるのに勝ち切り0なので、1着固定より2〜3着側に寄せた方が外しにくい、という読みが立つ。

予想への活用方法と消しデータ

【リピータースコア】

過去10年のリピータースコアをまとめた。

出走回数別成績（過去10年・延べ144頭）

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所感として一番ズレにくいのは「勝ち馬は初出走が中心」だ。

過去10年の勝ち馬10頭のうち8頭が初出走。

つまり、このレースは“経験があるから有利”ではなく、

“初めてでも勝てる馬がそのまま勝つ”になりやすいということ。

だから2026年の登録馬が初出走だらけでも、それ自体は不安材料にならない。

それよりも面白いのは「3回目」の数字だ。

母数16と少ないが、複勝率50.0%で平均着順も5.25と良い。

初出走→2回目で伸びず→3回目で噛み合って馬券内、という形が混ざっている可能性がある。

ただし、少数データなので、ここだけを根拠に強く決め打つのは危険だ。

予想への活用方法と消しデータ

傾向まとめ

これで過去傾向に関してはすべて紹介したことになる。

どうしてもボリュームがあるので、おさらいがてら傾向を一言でまとめたものを貼っておくので再確認してみてくれ。

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基本的な予想の活用方法に関してはこれで完璧。

ただこれだけだとそれぞれのデータが独立していて、全部の傾向をあわせて考えたときに今回の登録馬の中で結局どの馬が有利なのか不利なのかがわからないだろう。

そこでさらにここから過去傾向や消しデータを用いて、データ的にどの馬が有利なのかをランキング化したものを再度確認しよう。

過去傾向・消しデータが影響しそうな馬ランキング

ここまでまとめてきたい過去傾向や消しデータを利用して、登録馬の中で特にデータ上有利な馬をランキング化してみた。

以下の表に、2026年フェブラリーステークスの登録馬全頭を各評価項目ごとに独自指標で採点し、総合得点の高い順に並べた評価テーブルを示す。

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※点数化のルール：「◎=有利、◯=やや有利、−=中立、△=やや不利、✕=不利」とし、重要度（点の重み）を変えて合計点を出した。
※重みは「人気=8、前走レース=6、前走着順=8、脚質=6、枠順=7、馬場=3、配当=3、性齢=7、関西関東=2、血統=3、リピーター=4」だ。

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印も買い目もすべて根拠付きで掲載。

ぜひ今回得た過去傾向ともに参考にしてみてくれ。

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