朝日杯フューチュリティステークス2025の過去10年のレース傾向・消しデータ(消去法)集

どうも、競馬口コミダービー管理人の木口順一だ。

2025年12月21日日曜はG1・朝日杯フューチュリティステークス。

朝日杯フューチュリティステークスは、２歳マイル王を決めるＧⅠだ。

過去傾向では上位人気が大きく崩れにくい一方で、枠順や展開ひとつで３着が割れて配当が跳ねる年もある。

だから「強い馬を選ぶ」だけでは足りず、「どう走る形になるか」まで考える必要がある。

そこでこの記事では朝日杯フューチュリティステークスの過去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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【2025年最新】競馬予想ランキング

競馬口コミダービーでは継続的に無料で見れる競馬予想の成績を集計している。

今回紹介している朝日杯フューチュリティ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。

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朝日杯フューチュリティステークスの過去10年の傾向早見表！

それでは改めて朝日杯フューチュリティ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、まずは朝日杯フューチュリティ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。

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。

朝日杯フューチュリティステークスの
AI予想まとめ

朝日杯フューチュリティ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、朝日杯フューチュリティ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。

この重賞で「消し」を作るなら、まず強い根拠になりやすい順に当てはめるのがいい。

具体的には、前走大敗や二桁人気は、それだけで馬券内に入る確率が下がりやすいので、ここで点数を一気に削るのが回収に直結する。

次に枠順で、特に外枠の弱いゾーンに入った人気薄は切りやすい。

そこまで絞ったうえで、前走が条件戦だった馬や、脚質が極端で展開の助けが必要な馬を「相手まで」に落とすと、買い目が読みやすくなるだろう。

さらにここから上記の消しデータの優先順位で考えて、割引・消し対象になるであろう馬をまとめてみた。

理由や根拠、予想にどう活かすかも馬ごとにまとめているので確認してみて欲しい。

朝日杯フューチュリティステークスの
AI予想まとめ

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。

次に朝日杯フューチュリティ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。

さらに朝日杯フューチュリティ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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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。

朝日杯フューチュリティステークス
全頭診断追い切りまとめ

【人気別成績】

朝日杯フューチュリティステークスの過去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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人気の強さがそのまま結果に出やすいレースだ。

1番人気は複勝率80.0%、2番人気も70.0%で、上位人気が大きく崩れにくい。

まず「軸は上位人気から」という前提を置く方が、読み違いが少ないだろう。

一方で、勝ち切りに限ると“1番人気だけ”が強いわけでもない。

2番人気の回収率が105.0で、1番人気の101.0を上回っている。

勝ち切り狙いの単勝は「人気が強すぎる馬」より、「2番人気あたりで能力が拮抗している馬」に妙味が出る年がある、という捉え方が合う。

10番人気以下は勝利0回で、馬券内も4.2%しかない。

大穴を広げすぎると、点数だけ増えて当たりにくくなる構造だ。

穴を狙うなら、7〜9番人気までに絞って“3列目に置く”くらいが現実的だろう。

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年の朝日杯フューチュリティ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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所感としては、勝ち切りの効率が一番いいのは前走G3組だ。

勝率12.5%で、複勝率も29.2%まで上がる。

少頭数の重賞でも「強い相手と走って、一定の位置で競馬を作れた」経験がそのまま効きやすいのだろう。

一方で前走G2組は、勝率こそ3.4%と高くないが、3着以内の数そのものは多い。

1着の取りこぼしはあるが、相手として崩れにくい層だと捉える方が噛み合う。

前走G1組は、この集計表の範囲では該当が無い扱いになっている。

だから「G1組が強い」と言い切るより、「少なくともG2かG3を走っている馬が馬券の中心になりやすい」と言い換えた方が、読み手にも伝わりやすいだろう。

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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朝日杯FSは「前走で勝ってきた馬」がとにかく強い構造だ。

過去10回（阪神開催）で、勝ち馬10頭は全頭が前走1着から来ている。

さらに3着以内の大半も前走1着が占める。2歳のこの時期はキャリアが浅く、能力差がはっきり出やすい。

だから「前走で勝ち切って勢いを持っているか」が、そのままG1でも通用するかの分かれ目になりやすいのだろう。

逆に、前走2着以下（2着・3着・4〜9着・10着以下）は、勝ち切りがゼロだ。

2着以下からでも2着や3着に来ることはあるが、軸として信頼する根拠にはなりにくい。

予想の基本は「前走1着の有力馬を軸にして、前走2着以下は相手まで」。

この形がいちばん読み間違いを減らしやすい。

予想への活用方法と消しデータ

【脚質別成績】

過去10年の朝日杯フューチュリティ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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勝ち切りに一番近いのは先行だ。

勝率17.5%で、他の脚質より頭ひとつ抜けている。

朝日杯FSは道中のペースが速くなりやすいが、速い流れでも好位で我慢して直線で伸びる馬が結果を出している、と考えるのが自然だろう。

差しは勝率は低いが、複勝率は21.2%ある。

勝つのは簡単ではないが、2着3着に来る余地ははっきりある。

3連系で相手を拾うなら、差しが一番使いやすい。

逃げは勝ち切りがゼロで、追込も複勝率8.7%と低い。

極端な脚質は、能力が相当抜けていないと押し切れないし、展開の助けも要る。

ここを読み違えると点数が増えて回収が崩れやすい。

予想への活用方法と消しデータ

【枠順別成績】

過去10年の朝日杯フューチュリティ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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枠の傾向は「内がやや有利」で、特に1枠が頭ひとつ抜けている。

ロスを減らしやすい枠に入った“力のある馬”が、そのまま勝ち切る年が多いということだろう。

ただし、内枠は包まれて動けない形もある。外の枠（特に7枠・8枠）が弱いというより、「外の枠で勝つには、能力か展開の助けがより必要」くらいの捉え方が現実的だ。

枠順だけで決め打ちすると外しやすいが、軸の取り捨てや相手の優先順位には十分使えるデータだ。

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年の朝日杯フューチュリティ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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直近10年の朝日杯FSは、馬場が「良」に寄り切っている。

だから「雨で渋った時の傾向」を過去10年だけで語るのは無理がある。

ここは割り切って、良馬場前提の判断材料として使うのが筋だ。

良馬場だと、先行（4角5番手以内）の複勝率が28.0%で、差し（4角6番手以下）の14.3%より明確に高い。

勝ち切りは上位人気が強く、1〜3番人気の勝率が70.0%ある。

結論としては「良馬場なら、上位人気になりそうな馬の中でも、前で運べる馬を優先しやすい」になる。

ただし、差しが完全に死んでいるわけでもない。

差しの複勝率も14.3%はあるので、展開が流れる年や、能力差がある差し馬は普通に馬券に入る。

扱いは“軸にしにくいが、相手としては現実的”くらいがちょうどいい。

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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所感としては、朝日杯FSは「上位2頭が堅くても、3着が穴で跳ねる年」がはっきり混じるレースだ。

2019年みたいに馬連が安いのに3連単だけ大きく跳ねる年があり、配当バランス指数が極端に上がる。

逆に2017年や2022年は指数が低く、上位人気同士で順当にまとまりやすい年だと読める。

2025年の予想では、上位人気の信頼度だけでなく「3着がどれだけ割れるか」を最初に決めるのが効く。

配当は各年のレース結果ページの払戻から拾い、指数は指定式で計算した。

予想への活用方法と消しデータ

【性別別成績】

過去10年の朝日杯フューチュリティステークスの性別・年齢別の成績をまとめてみた。

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まず大前提として、このレースは牡馬が出走の中心だ。

実際、過去10年の勝ち馬は牡馬が10勝で、勝ち切りまで含めると牡馬優勢がはっきり出ている。

一方で牝馬は出走数がかなり少ないのに、複勝率が33.3%と高い。

これは「牝馬が強い」というより、「牝馬でわざわざここに出てくる時点で、能力や完成度に裏付けがある馬が混ざりやすい」という見方が合うだろう。

サンプルが少ないので過信は禁物だが、牝馬という理由だけで消すのは損につながりやすい。

今年の登録馬で牝馬はスウィートハピネス、ホワイトオーキッド、サンブライト、コスモレッドあたりになる。

ここから先は枠順や人気も絡むが、「牝馬＝即消し」ではなく「相手として残すかどうか」を先に考える方が読み違いが減るだろう。

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年の朝日杯フューチュリティ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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過去10年だけで見ると、関西馬が少しだけ上回る形だ。

特に連対率の差が大きく、関西馬が関東馬の約1.68倍になっている。

馬券の組み立てでは、勝ち負けや2着までを強めに狙う時ほど「関西馬を優先する」判断が効きやすいだろう。

ただし、勝率と複勝率の差はそこまで大きくない。

関東馬が来ないレースではないし、関東馬でも能力が抜けていれば普通に勝ち切れる。

だから「関東馬だから消す」は雑になりやすい。

扱いとしては、同じくらいの力量に見える馬が並んだ時の“優先順位”として使うのがちょうどいい。

予想への活用方法と消しデータ

【血統別傾向成績】

過去10年の朝日杯フューチュリティ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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この10年の「1〜3着」という切り口だと、父ディープインパクト、父ダイワメジャー、父ロードカナロア、父ハーツクライが目立つ。

要するに、王道の日本芝マイルで強い系統が上位に入りやすい、という話だ。

ただし、父Frankelのような欧州の強いマイラー血統や、父パレスマリス（2023年勝ち馬）のような米国の種牡馬も勝ち切っている。

毎年同じ血統だけが来るというより、「日本の王道が中心だが、海外のスピード血統が刺さる年もある」と捉えるのが現実的だろう。

2025年の予想に落とすなら、血統は“最後の背中押し”として使うのが効く。

能力・ローテ・枠・脚質で横並びになった時に、過去の上位血統に寄せる。

逆に、血統だけで人気薄を大量に拾うと点数が増えて負けやすい。

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。

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、2025年朝日杯フューチュリティ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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※記号は「◎=とても有利、◯=有利、−=判断材料が足りないので中立、△=不利、✕=かなり不利」だ。
※合計点数は「記号の点×項目の重み」で計算した。記号の点は ◎=+2 / ◯=+1 / −=0 / △=-1 / ✕=-2 だ。
※項目の重みは、朝日杯フューチュリティステークスで効きやすい順にこう置いた。
※前走着順別成績×5、人気別成績×4、前走レース別成績×3、脚質別成績×2、枠順別成績×2
※馬場ごとのデータ×1、配当傾向×1、性別別データ×1、関西関東の勝率成績×1、血統傾向×1
※人気別成績は「現時点の想定（上位評価＋騎手＋一般的な人気になりやすさ）」として置いた。ここは当日のオッズでズレる可能性が一番高いので、ズレたらこの列だけ差し替えるのが正しい運用だ。

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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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