RACING DATA
2022-05-08 3歳未勝利(中京4R)
一般競走 · 芝 2,000m · 12頭 · 天候 晴 · 馬場 良
発走前の近隣気象観測
- 気温
- 20.7℃
- 相対湿度
- 42%
- 風速
- 5.4m/s
- 1時間降水量
- 0mm
- 24時間降水量
- 0mm
- 72時間降水量
- 0mm
名古屋観測所(競馬場から約11.4km)・2022/5/8 10:00:00(日本時間)。発走85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 4:21:07。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 |
|---|---|---|---|---|
| 2022-05-08 | 10.5 | 10.2 / 10.3 | 4 / 3.2 | 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着はベリーヴィーナス。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 | ベリーヴィーナス | 牝3 | 藤岡康太 | 鈴木孝志 | 470kg (-8) | 120.2 | — | 3.8 |
| 2 | 9 | エピプランセス | 牝3 | 浜中俊 | 池添学 | 430kg (-8) | 120.4 | — | 4.1 |
| 3 | 3 | ジューンレインボー | 牝3 | 幸英明 | 武英智 | 416kg (-2) | 120.8 | — | 9.1 |
| 4 | 5 | ベッラアルバ | 牝3 | 和田竜二 | 中竹和也 | 456kg (+2) | 120.8 | — | 2.4 |
| 5 | 4 | フォルツァモンド | 牝3 | 酒井学 | 池添兼雄 | 398kg (0) | 121.5 | — | 57.3 |
| 6 | 6 | レディベル | 牝3 | 古川奈穂 | 矢作芳人 | 496kg (-8) | 121.6 | — | 10.1 |
| 7 | 12 | イズジョーメロディ | 牝3 | 斎藤新 | 石坂公一 | 400kg (0) | 121.6 | — | 203.4 |
| 8 | 7 | アリアンロッド | 牝3 | 国分恭介 | 鮫島一歩 | 490kg (+8) | 121.7 | — | 17.5 |
| 9 | 10 | タマテバコ | 牝3 | 太宰啓介 | 渡辺薫彦 | 488kg (+6) | 121.9 | — | 27.1 |
| 10 | 11 | コルレット | 牝3 | 丸田恭介 | 吉岡辰弥 | 424kg (-8) | 122 | — | 126.5 |
| 11 | 2 | スズカサンサン | 牝3 | 秋山真一郎 | 藤沢則雄 | 436kg (+2) | 122.4 | — | 145.8 |
| 12 | 1 | メイショウホオベニ | 牝3 | 角田大河 | 荒川義之 | 444kg (-4) | 123 | — | 103.8 |
ラップタイム
区間タイム(秒):12.6 / 11.1 / 12.8 / 12.6 / 12.4 / 11.9 / 12.1 / 11.6 / 11.3 / 11.8
前半3F:未収録秒 / レース上がり3F:34.7秒
単勝・複勝払戻(100円あたり)
| 券種 | 馬番 | 払戻(円) |
|---|---|---|
| 単勝 | 8 | 380 |
| 複勝 | 8 | 150 |
| 複勝 | 9 | 160 |
| 複勝 | 3 | 230 |
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 |
|---|---|---|---|
| 3,5-8,9,4,10-12,6,7-11,1,2 | 3,5-(8,9)(4,10)-(12,6)-7,11-(1,2) | 3,5(8,9)6(4,10)-(12,11)(7,2,1) | 3,5(8,9)6(4,10)-(12,11)(7,2)1 |
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