RACING DATA
2022-10-23 2歳新馬(東京3R)
一般競走 · ダート 1,400m · 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 |
|---|---|---|---|---|
| 2022-10-23 | 9.1 | 13.9 / 14.9 | 3.9 / 4.2 | 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着はキョウエイブリッサ。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 | 9 | キョウエイブリッサ | 牡2 | 酒井学 | 武市康男 | 462kg (—) | 86.6 | — | 12.4 |
| 2 | 5 | ハヤブサジェット | 牡2 | 石川裕紀人 | 青木孝文 | 458kg (—) | 86.9 | — | 16.2 |
| 3 | 1 | アントニオヒロキ | 牡2 | 北村宏司 | 北出成人 | 462kg (—) | 87.2 | — | 8.3 |
| 4 | 3 | サーブルミラージュ | 牡2 | 永野猛蔵 | 伊藤圭三 | 492kg (—) | 87.7 | — | 5.1 |
| 5 | 6 | マグノリアレーン | 牝2 | 小林凌大 | 新開幸一 | 428kg (—) | 88.3 | — | 40.2 |
| 6 | 15 | ダズリングスカイ | 牝2 | 戸崎圭太 | 斎藤誠 | 472kg (—) | 88.3 | — | 7.8 |
| 7 | 12 | ビヴァアカプルコ | 牝2 | 野中悠太郎 | 杉浦宏昭 | 500kg (—) | 88.5 | — | 17.3 |
| 8 | 8 | ケイツーユーロ | 牡2 | 武士沢友治 | 鈴木慎太郎 | 456kg (—) | 88.5 | — | 103.3 |
| 9 | 13 | グッドロマンス | 牝2 | 石橋脩 | 稲垣幸雄 | 470kg (—) | 88.7 | — | 28.6 |
| 10 | 14 | フロストシティ | 牡2 | M.デムーロ | 池上昌和 | 472kg (—) | 89 | — | 4.9 |
| 11 | 7 | ライヴソルト | 牡2 | 木幡巧也 | 牧光二 | 408kg (—) | 89.1 | — | 124.7 |
| 12 | 4 | ダブルジョーク | 牡2 | 横山典弘 | 昆貢 | 570kg (—) | 89.1 | — | 4.1 |
| 13 | 16 | レッドリターン | 牝2 | 江田照男 | 萱野浩二 | 442kg (—) | 89.3 | — | 110.8 |
| 14 | 2 | スターオブエース | 牡2 | 内田博幸 | 土田稔 | 480kg (—) | 90 | — | 121 |
| 15 | 10 | アルブレーヴ | 牡2 | 山田敬士 | 中野栄治 | 492kg (—) | 90.3 | — | 321.9 |
| 16 | 11 | キイアウェイクン | 牝2 | 原田和真 | 小桧山悟 | 452kg (—) | 95.7 | — | 421.8 |
ラップタイム
区間タイム(秒):12.7 / 11.5 / 12.2 / 12.8 / 12.4 / 12.4 / 12.6
前半3F:未収録秒 / レース上がり3F:37.4秒
単勝・複勝払戻(100円あたり)
| 券種 | 馬番 | 払戻(円) |
|---|---|---|
| 単勝 | 9 | 1240 |
| 複勝 | 9 | 340 |
| 複勝 | 5 | 410 |
| 複勝 | 1 | 250 |
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(1,7)10(9,15)16-(12,13)-8(4,14)3-6,2=11 | 5(1,7)9(12,16,10,15)-(8,13)(4,3,14)-6,2=11 |
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