RACING DATA
2022-11-05 2歳未勝利(東京1R)
一般競走 · ダート 1,300m · 16頭 · 天候 曇 · 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 |
|---|---|---|---|---|
| 2022-11-05 | 9.3 | 13.7 / 13.1 | 2.1 / 3 | 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着はグローリーカフェ。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 | 2 | グローリーカフェ | 牝2 | 田辺裕信 | 中舘英二 | 442kg (+4) | 80.2 | — | 2.9 |
| 2 | 8 | アヴェッリーノ | 牡2 | 津村明秀 | 的場均 | 476kg (0) | 80.7 | — | 70.4 |
| 3 | 3 | マラマプア | 牝2 | 永野猛蔵 | 伊藤圭三 | 482kg (+2) | 80.7 | — | 8.6 |
| 4 | 9 | ヨロ | 牡2 | 杉原誠人 | 大和田成 | 492kg (+8) | 80.8 | — | 44.2 |
| 5 | 4 | マテリアルガール | 牝2 | 内田博幸 | 西田雄一郎 | 476kg (-6) | 80.9 | — | 9.7 |
| 6 | 15 | コスモジョセフ | 牡2 | 柴田大知 | 伊藤大士 | 472kg (-4) | 81.2 | — | 22.9 |
| 7 | 11 | ビヴァアカプルコ | 牝2 | 木幡巧也 | 杉浦宏昭 | 494kg (-6) | 81.3 | — | 97.8 |
| 8 | 10 | ドラクロワ | 牡2 | 石川裕紀人 | 田中博康 | 492kg (+4) | 81.3 | — | 55.4 |
| 9 | 7 | マイショウチャン | 牡2 | 戸崎圭太 | 相沢郁 | 438kg (+2) | 81.9 | — | 2.2 |
| 10 | 12 | ショウナンカムイ | 牡2 | 吉田豊 | 久保田貴士 | 484kg (+6) | 82 | — | 90.5 |
| 11 | 13 | アネモネポルト | 牝2 | 野中悠太郎 | 小西一男 | 428kg (+2) | 82 | — | 506.3 |
| 12 | 5 | ローズミカ | 牝2 | 坂井瑠星 | 伊藤大士 | 436kg (-4) | 82.1 | — | 26.9 |
| 13 | 6 | サノノビーチ | 牝2 | 斎藤新 | 斎藤誠 | 502kg (+4) | 82.2 | — | 258 |
| 14 | 14 | テーオーマツカゼ | 牡2 | 江田照男 | 蛯名利弘 | 462kg (0) | 82.2 | — | 132.7 |
| 15 | 16 | フィーバーヒュー | 牝2 | 山田敬士 | 大江原哲 | 420kg (+4) | 82.6 | — | 478.5 |
| 16 | 1 | ケネディテソーロ | 牡2 | 大野拓弥 | 武市康男 | 468kg (-8) | 82.9 | — | 177.5 |
ラップタイム
区間タイム(秒):7.0 / 11.1 / 12.0 / 12.8 / 12.4 / 12.3 / 12.6
前半3F:未収録秒 / レース上がり3F:37.3秒
単勝・複勝払戻(100円あたり)
| 券種 | 馬番 | 払戻(円) |
|---|---|---|
| 単勝 | 2 | 290 |
| 複勝 | 2 | 150 |
| 複勝 | 8 | 810 |
| 複勝 | 3 | 210 |
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 | 5,11(3,4,10)15,7,2,9,12,14,13,6,16(1,8) | 5,11(3,10)(4,15)(2,7)(12,9)-(6,13,14,8)-(1,16) |
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