RACING DATA
2022-12-03 鹿島特別(中山10R)
一般競走 · ダート 1,200m · 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 |
|---|---|---|---|---|
| 2022-12-03 | 9.5 | 11.8 / 12.9 | 9.5 / 9.1 | 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着はパウオレ。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 | 13 | パウオレ | 牝3 | 横山武史 | 嘉藤貴行 | 458kg (-2) | 70.6 | — | 1.3 |
| 2 | 4 | メサテソーロ | 牝5 | 横山和生 | 栗田徹 | 522kg (-4) | 71.1 | — | 80.4 |
| 3 | 5 | マイステージ | 牝4 | 松岡正海 | 伊藤伸一 | 448kg (+8) | 71.4 | — | 6.4 |
| 4 | 2 | ブルーダイヤカフェ | 牡5 | 大野拓弥 | 和田勇介 | 548kg (+2) | 71.5 | — | 45.5 |
| 5 | 10 | アップリバー | 牝4 | 木幡巧也 | 牧光二 | 494kg (-2) | 71.6 | — | 15 |
| 6 | 11 | フォックススリープ | せん4 | T.マーカンド | 武井亮 | 470kg (+6) | 71.6 | — | 11.2 |
| 7 | 12 | アルバミノル | 牡4 | 永野猛蔵 | 中舘英二 | 480kg (+4) | 71.7 | — | 42.9 |
| 8 | 14 | ストリートピアノ | 牝5 | 丸田恭介 | 武藤善則 | 468kg (-8) | 71.8 | — | 287.5 |
| 9 | 8 | サブロンカズマ | 牡4 | 内田博幸 | 深山雅史 | 486kg (+8) | 71.8 | — | 221.2 |
| 10 | 15 | グレタ | 牝3 | 菅原明良 | 清水英克 | 466kg (+8) | 71.9 | — | 71.6 |
| 11 | 16 | ベラール | 牡5 | 吉田豊 | 萩原清 | 490kg (0) | 71.9 | — | 95.5 |
| 12 | 1 | オンリーワンスター | 牝9 | 酒井学 | 渡辺薫彦 | 474kg (+10) | 71.9 | — | 100.3 |
| 13 | 3 | グランドストローク | 牡5 | 武藤雅 | 水野貴広 | 488kg (+14) | 72 | — | 47.7 |
| 14 | 9 | トップヴィヴィット | 牡4 | 宮崎北斗 | 中川公成 | 530kg (+2) | 72 | — | 24.7 |
| 15 | 7 | ノーベルプライズ | 牡6 | 野中悠太郎 | 根本康広 | 502kg (-8) | 72.2 | — | 70.8 |
| 16 | 6 | シャスティーナ | 牝4 | 岩田望来 | 中村直也 | 490kg (+4) | 72.3 | — | 71.9 |
ラップタイム
区間タイム(秒):11.5 / 10.7 / 11.7 / 12.2 / 12.2 / 12.3
前半3F:未収録秒 / レース上がり3F:36.7秒
単勝・複勝払戻(100円あたり)
| 券種 | 馬番 | 払戻(円) |
|---|---|---|
| 単勝 | 13 | 130 |
| 複勝 | 13 | 110 |
| 複勝 | 4 | 810 |
| 複勝 | 5 | 130 |
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 | (9,10)13(6,4,12)(3,5,15)(14,11)1(8,16)-2,7 | (9,10)13(4,12)6(5,15)(3,14,11)(1,16)(2,8,7) |
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