将棋の女流棋士を経て、フジテレビのアナウンサーに転身した竹俣紅さんは2023年4月からフジテレビの競馬中継番組”みんなのKEIBA”の新たなMCに加わりました。
初出演で見事予想的中し、翌週の桜花賞でも馬券的中。
競馬は初心者だったという竹俣さんでしたが”みんなのKEIBA”のMCに抜擢されてからは、競馬の勉強をし、お昼休みも競馬を見ながらご飯を食べるほどに。
そんな竹俣紅アナと競馬についての記事です。
竹俣アナ”みんなのKEIBA”のMC抜擢
鋭いデータ分析で、たびたび的中させている竹俣紅さんですが、当初、競馬は初心者だったそうで”みんなのKEIBA”のMCに抜擢されてからは、競馬について猛勉強したようです。
「番組が始まるまでに、とにかく勉強しないといけないなと思いました」
と語る竹俣さん。
最初は「何から始めたらいいんだろう」という感じだったようで、まずはJRAの公式YouTubeにビギナー向けの動画で”馬券の仕組み”を覚えるところからスタート。
アナウンサーは、オッズと払い戻しを正確にお伝えするのが仕事ですから、さすがです。
竹俣アナ馬券的中連発
”みんなのKEIBA”
の初出演回がG1レースの”大阪杯”（2023年）だった竹俣アナ。
そこで、本命馬を発表したところ…。
見事、本命馬のジャックドールが1着に！！
実は、初出演回だけ、竹俣アナの本命馬を発表する予定だったそうですが、的中させたことで、竹俣アナの本命馬発表が継続的に続いています。
ちなみに翌週の”桜花賞”でも馬券を的中させていました。これはもうビギナーズラックではないなにかがあります。
そんな中でも、一番驚いたのが、G1レースの”NHKマイルカップ”（2023年）です。
竹俣アナは9番人気の”シャンパンカラー”を本命馬に指名。
まさか、そんな人気薄の馬が来るはずがないと思っていたら…。
見事シャンパンカラーが1着でゴール！
単勝22倍の高配当でした！
竹俣紅アナに乗った方おめでとうございます。
2023年の”宝塚記念”では竹俣紅アナ独自のデータ予想で…。
- イクイノックス
- アスクビクターモア
- スルーセブンシーズ
の上記の3頭に絞り、アスクビクターモアを本命馬に指名。
残念ながら、アスクビクターモアは11着と惨敗してしまいましたが…。
なんと1着イクイノックス、2着にスルーセブンシーズ！
しかもスルーセブンシーズは10番人気の馬でした。
すごい！
竹俣アナがどんな風に予想しているのかが気になりますね。
竹俣アナ独自のデータ予想について
「毎週予想をするのは大変なのですが、実際に自分で予想をしてみると、馬ごとのデータを集めるので、どの馬がどういう背景を持って走っているのかがわかった状態でレースを見ることができる。レースの面白さが倍増どころか、5倍にも10倍にもなるんだなと感じています」
とコメントしていた竹俣アナ。
”みんなのKEIBA”のMCとなったことで、毎週レースの予想をしている竹俣アナですが、毎週予想するのはやはり大変なんですね。
でも、当たるから視聴者からすると、毎週予想してほしいし、竹俣アナのデータ予想を参考にしたい方は多いはず。
そんな竹俣アナのデータ予想の仕方について調べてみました。
竹俣アナは基本的に過去10年のデータから”消去データ”と”プラスデータ”を導きだし、レースの予想をしているようです。
以下、竹俣アナがデータで重視している点です。
- 年齢
- 前走のレース
- 前走の着順
- 前走からの距離（延長か短縮か同距離か）
- 枠順
- 馬体重
- 血統
- キャリア（何戦目か）
このあたりのデータ分析は将棋でつちかった分析力や記録力も生きているのかもしれません。
競馬と将棋の共通点
将棋と競馬の共通点についての竹俣紅アナの意見です。
「事前にいろいろと調べる過程はよく似ていると思います。 たとえば、将棋でその相手が今までに差してきた内容を全部見て分析するのですが、相手が裏をかいてきたり、新たな戦法を取り入れたり。そういうところは競馬の予想とよく似ています。 事前に調べるということには慣れているのだと思います」
「将棋には、『逃げ』とか『差し』とか、そういう名前はついていないのですが、棋士にはそれぞれ”棋風”があって、序盤から状況をよくしていくタイプの人もいますし、終盤に追い上げていくタイプの人もいる。そういうところは、馬（の脚質）と似ているのかなと思います。
プロ棋士では渡辺明先生をはじめ、競馬好きが多いですから、将棋と競馬は愛称がいいのかもしれないですね。
竹俣紅アナの独自データ予想はYouTubeチャンネルの”フジテレビみんなのKEIBA”で毎週やっているので、興味ある方はぜひチャンネル登録を！
https://www.youtube.com/@keiba6961
ちなみに竹俣アナの本命馬は”みんなのKEIBA”の番組中に発表されます。
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