RACING DATA
2022-06-26 3歳未勝利(函館2R)
一般競走 · ダート 1,700m · 12頭 · 天候 曇 · 馬場 稍重
発走前の近隣気象観測
- 気温
- 21.9℃
- 相対湿度
- 86%
- 風速
- 6.8m/s
- 1時間降水量
- 0mm
- 24時間降水量
- 0mm
- 72時間降水量
- 61mm
函館観測所(競馬場から約4.1km)・2022/6/26 9:00:00(日本時間)。発走75分前。競馬場内の測定値ではありません。
気象庁の後日確定観測から結合。取得:2026/10/27 4:21:07。出典を見る →
当日の馬場測定
| 測定日 | クッション値 | 芝含水率 ゴール前 / 4角(%) | ダート含水率 ゴール前 / 4角(%) | 測定時刻・出典 |
|---|---|---|---|---|
| 2022-06-26 | 7.1 | 15.2 / 14.6 | 9.3 / 8.7 | クッション 記録なし 含水率 記録なし 公式測定資料 |
後日取得した測定値です。時刻の記録がない資料は、発走前に判明していた値とは扱いません。不明瞭なセル・未抽出日の補足は、当時の報道として出典を区別しています。金曜測定値を土日値として使っていません。
レース結果
1着はヴァルドマルヌ。記録は確定後の結果です。結果の読み方
| 着順 | 馬番 | 馬名 | 性齢 | 騎手 | 調教師 | 馬体重(増減) | 走破秒 | 上がり3F | 確定単勝 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 10 | ヴァルドマルヌ | 牝3 | 横山琉人 | 大和田成 | 412kg (0) | 107 | — | 11.3 |
| 2 | 2 | フォンメイリー | 牝3 | 斎藤新 | 四位洋文 | 470kg (+6) | 107.2 | — | 9.7 |
| 3 | 4 | ベガスバケーション | 牝3 | 丹内祐次 | 矢野英一 | 430kg (0) | 107.3 | — | 25.9 |
| 4 | 12 | ベルアクトリス | 牝3 | 古川奈穂 | 杉山晴紀 | 450kg (-10) | 107.5 | — | 11.2 |
| 5 | 9 | エピファニアペスカ | 牝3 | 藤岡佑介 | 松永昌博 | 476kg (+10) | 107.9 | — | 4.3 |
| 6 | 1 | ケデシュ | 牝3 | 松田大作 | 上村洋行 | 478kg (+10) | 108.3 | — | 6 |
| 7 | 11 | ドレミフォン | 牝3 | 角田大和 | 手塚貴久 | 444kg (-8) | 108.5 | — | 62.5 |
| 8 | 7 | ラブミーディザイア | 牝3 | 菱田裕二 | 和田勇介 | 476kg (-2) | 109.2 | — | 3.1 |
| 9 | 3 | コスモパンドラ | 牝3 | 小林凌大 | 粕谷昌央 | 448kg (-4) | 109.6 | — | 16.7 |
| 10 | 5 | ビューティフルラブ | 牝3 | 秋山稔樹 | 高橋義忠 | 426kg (-2) | 109.6 | — | 7.7 |
| 11 | 8 | ヴェロニカマジック | 牝3 | 泉谷楓真 | 稲垣幸雄 | 456kg (0) | 113.5 | — | 134.8 |
| 12 | 6 | スマイリールリカ | 牝3 | 西塚洸二 | 鹿戸雄一 | 478kg (+2) | 120.6 | — | 150.6 |
ラップタイム
区間タイム(秒):6.9 / 10.9 / 11.6 / 12.3 / 12.8 / 12.4 / 13.0 / 13.4 / 13.7
前半3F:未収録秒 / レース上がり3F:40.1秒
単勝・複勝払戻(100円あたり)
| 券種 | 馬番 | 払戻(円) |
|---|---|---|
| 単勝 | 10 | 1130 |
| 複勝 | 10 | 430 |
| 複勝 | 2 | 280 |
| 複勝 | 4 | 790 |
コーナー通過順
| 1コーナー | 2コーナー | 3コーナー | 4コーナー |
|---|---|---|---|
| (7,2)(10,12)(1,6,11)-8,4(5,9)-3 | 7(2,10,12)(1,11)6,8-(5,9)4-3 | (7,2)12,10,1-(8,11)-(9,3)(5,4)=6 | 7,2(10,12)-1-(9,11)(3,4)(8,5)=6 |
馬連・馬単・3連系などを含む収録全項目は、分析画面または公開JSONで確認できます。データ閲覧は登録不要です。
出典:JRA公式成績PDF。公式資料から項目を抽出・正規化。元CSVと同じ列に対応させた値は、元資料の原文そのものではありません。出典と加工内容