RACING DATA
2022-08-07 2歳新馬(新潟5R)
一般競走 · 芝 1,600m · 16頭 · 天候 晴 · 馬場 良
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 |
|---|---|---|---|---|
| 2022-08-07 | 9.1 | 13.8 / 13.1 | 5.3 / 3.9 | 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着はムーンスカイ。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 | 14 | ムーンスカイ | 牡2 | 今村聖奈 | 牧田和弥 | 434kg (—) | 95.7 | — | 44 |
| 2 | 15 | エスペランサフラグ | 牝2 | 和田竜二 | 中竹和也 | 460kg (—) | 95.8 | — | 32.8 |
| 3 | 13 | ラブスレンダー | 牝2 | M.デムーロ | 田中剛 | 436kg (—) | 96.2 | — | 12.3 |
| 4 | 1 | ゴルデールスカー | 牡2 | C.ホー | 大久保龍志 | 456kg (—) | 96.3 | — | 12.6 |
| 5 | 4 | エイシンネクタル | 牡2 | 西村淳也 | 小崎憲 | 450kg (—) | 96.4 | — | 12.1 |
| 6 | 5 | ソフィアエール | 牝2 | 松若風馬 | 杉山晴紀 | 418kg (—) | 96.4 | — | 5.7 |
| 7 | 8 | エイチエヌバンピー | 牡2 | 原優介 | 小桧山悟 | 432kg (—) | 96.5 | — | 276 |
| 8 | 16 | スーパームーン | 牡2 | 角田大河 | 渡辺薫彦 | 450kg (—) | 96.8 | — | 47 |
| 9 | 3 | ワインワインレッド | 牡2 | 福永祐一 | 森秀行 | 510kg (—) | 97.1 | — | 6.9 |
| 10 | 12 | ヒープパラドックス | 牡2 | 三浦皇成 | 田村康仁 | 416kg (—) | 97.2 | — | 139 |
| 11 | 10 | ベリーズテソーロ | 牝2 | 幸英明 | 稲垣幸雄 | 432kg (—) | 97.5 | — | 72.9 |
| 12 | 9 | メイショウコジロウ | 牡2 | 荻野極 | 本田優 | 498kg (—) | 97.7 | — | 32 |
| 13 | 6 | レッドヴァジュラ | 牡2 | 松山弘平 | 池江泰寿 | 490kg (—) | 97.8 | — | 11.3 |
| 14 | 11 | スズノハマヤ | 牡2 | 川田将雅 | 石坂公一 | 464kg (—) | 97.9 | — | 14.1 |
| 15 | 2 | フォミルマジック | 牝2 | 岩田望来 | 藤原英昭 | 450kg (—) | 97.9 | — | 3.4 |
| 16 | 7 | ジャガンナート | 牡2 | 菅原明良 | 高木登 | 496kg (—) | 99.9 | — | 22.8 |
ラップタイム
区間タイム(秒):12.6 / 11.4 / 11.9 / 12.1 / 12.1 / 11.6 / 11.2 / 12.8
前半3F:未収録秒 / レース上がり3F:35.6秒
単勝・複勝払戻(100円あたり)
| 券種 | 馬番 | 払戻(円) |
|---|---|---|
| 単勝 | 14 | 4400 |
| 複勝 | 14 | 1120 |
| 複勝 | 15 | 690 |
| 複勝 | 13 | 340 |
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 |
|---|---|---|---|
| 未収録 | 未収録 | (5,10)14(1,16)(2,13)15-3(4,6)8-11,12,9-7 | (5,10,14)(1,16)13(2,15)-3-4-8,6-11,12-9-7 |
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