RACING DATA
2022-01-16 4歳以上1勝クラス（中山8R）
一般競走 · ダート 1,800m · 12頭 · 天候 晴 · 馬場 良
発走前の近隣気象観測
- 気温
- 9.3℃
- 相対湿度
- 43%
- 風速
- 1.4m/s
- 1時間降水量
- 0mm
- 24時間降水量
- 0mm
- 72時間降水量
- 0mm
千葉観測所（競馬場から約18.9km）・2022/1/16 12:00:00（日本時間）。発走120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 4:19:50。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 |
|---|---|---|---|---|
| 2022-01-16 | 9.7 | 12.5 / 11.8 | 6.5 / 5 | 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着はヒートヘイズ。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 | 8 | ヒートヘイズ | 牡4 | 石川裕紀人 | 相沢郁 | 492kg (+6) | 114.9 | — | 7.6 |
| 2 | 5 | ハイエストエンド | せん5 | 丸山元気 | 小西一男 | 506kg (-6) | 114.9 | — | 2.3 |
| 3 | 1 | ゴールドブリーズ | 牡4 | 江田照男 | 深山雅史 | 506kg (+14) | 115.5 | — | 4.6 |
| 4 | 12 | メイショウムート | 牡4 | 斎藤新 | 佐藤吉勝 | 446kg (-11) | 115.6 | — | 64.7 |
| 5 | 10 | カガジャスティス | 牡5 | 菅原明良 | 萱野浩二 | 532kg (+10) | 115.9 | — | 14.6 |
| 6 | 11 | アイソウザスター | 牝4 | 団野大成 | 小笠倫弘 | 496kg (-2) | 116 | — | 17.5 |
| 7 | 2 | トモジャタイクーン | 牡7 | 横山琉人 | 鈴木伸尋 | 520kg (+4) | 116.7 | — | 255.1 |
| 8 | 6 | サイモンルグラン | 牡5 | 和田竜二 | 勢司和浩 | 512kg (+6) | 116.9 | — | 7.4 |
| 9 | 7 | エヌワイパフューム | 牝6 | 吉田豊 | 伊坂重信 | 536kg (+4) | 116.9 | — | 240.9 |
| 10 | 9 | モンサンラディウス | 牡4 | 石橋脩 | 牧光二 | 518kg (+2) | 117.1 | — | 47.1 |
| 11 | 3 | パノティア | 牡4 | 野中悠太郎 | 金成貴史 | 544kg (+20) | 117.3 | — | 7.9 |
| 12 | 4 | トレイトセオリー | 牝4 | 内田博幸 | 和田勇介 | 450kg (-4) | 118.9 | — | 18.6 |
ラップタイム
区間タイム（秒）：12.3 / 11.2 / 12.5 / 13.2 / 13.1 / 13.0 / 13.2 / 13.1 / 13.3
前半3F：未収録秒 ／ レース上がり3F：39.6秒
単勝・複勝払戻（100円あたり）
| 券種 | 馬番 | 払戻（円） |
|---|---|---|
| 単勝 | 8 | 760 |
| 複勝 | 8 | 180 |
| 複勝 | 5 | 110 |
| 複勝 | 1 | 150 |
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 |
|---|---|---|---|
| 4=(1,6)-12,3,8,10,11(2,7)9-5 | 4=(1,6)-(3,12)8-10,11,2(7,9)-5 | (4,1,6)(12,8)10,9(2,5)11(3,7) | 1(6,8)(4,12)(10,5)(2,9)(11,7)=3 |
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