RACING DATA
2022-05-28 3歳未勝利（中京4R）
一般競走 · ダート 1,900m · 12頭 · 天候 晴 · 馬場 重
発走前の近隣気象観測
- 気温
- 24.9℃
- 相対湿度
- 47%
- 風速
- 4.2m/s
- 1時間降水量
- 0mm
- 24時間降水量
- 0mm
- 72時間降水量
- 84.5mm
名古屋観測所（競馬場から約11.4km）・2022/5/28 10:00:00（日本時間）。発走95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 |
|---|---|---|---|---|
| 2022-05-28 | 8.9 | 13.3 / 13.4 | 12.1 / 10.6 | 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着はテイエムシニスター。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 | 3 | テイエムシニスター | 牡3 | 富田暁 | 木原一良 | 480kg (-6) | 120.3 | — | 13.1 |
| 2 | 1 | ゴールデンベッセル | 牡3 | 鮫島克駿 | 吉村圭司 | 524kg (+10) | 120.6 | — | 23.5 |
| 3 | 6 | エスケイカイザー | 牡3 | 太宰啓介 | 畑端省吾 | 498kg (+2) | 120.6 | — | 3.7 |
| 4 | 8 | ショウサンキズナ | 牡3 | 角田大河 | 松下武士 | 518kg (+2) | 120.7 | — | 9.8 |
| 5 | 4 | サハラ | 牡3 | 岩田望来 | 杉山晴紀 | 486kg (-2) | 121 | — | 2.2 |
| 6 | 9 | マイネルシュラーク | 牡3 | 幸英明 | 飯田雄三 | 478kg (+4) | 121.1 | — | 16.9 |
| 7 | 5 | リアルグローリー | 牡3 | 服部寿希 | 大橋勇樹 | 442kg (-4) | 122.7 | — | 241 |
| 8 | 12 | チェリーオントップ | 牝3 | 鷲頭虎太 | 友道康夫 | 444kg (+4) | 122.8 | — | 38 |
| 9 | 10 | ギルトレターズ | 牡3 | 和田竜二 | 安達昭夫 | 480kg (+16) | 123.3 | — | 10 |
| 10 | 7 | キタノダロマ | 牡3 | 高倉稜 | 吉田直弘 | 452kg (-6) | 124 | — | 141.5 |
| 11 | 11 | プラウサス | 牡3 | 水口優也 | 羽月友彦 | 474kg (0) | 125 | — | 323.8 |
| 12 | 2 | グローレジェンド | 牡3 | 坂井瑠星 | 矢作芳人 | 522kg (0) | 127.7 | — | 8.7 |
ラップタイム
区間タイム（秒）：7.5 / 11.1 / 11.8 / 13.4 / 12.8 / 12.3 / 12.5 / 12.5 / 12.8 / 13.6
前半3F：未収録秒 ／ レース上がり3F：38.9秒
単勝・複勝払戻（100円あたり）
| 券種 | 馬番 | 払戻（円） |
|---|---|---|
| 単勝 | 3 | 1310 |
| 複勝 | 3 | 420 |
| 複勝 | 1 | 570 |
| 複勝 | 6 | 160 |
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 |
|---|---|---|---|
| 1,3,9(4,10)11,2(5,12)(6,8)7 | (1,3)9-(4,10)11,2(5,12)6,8-7 | (1,3,9)(4,10)2(6,8)11,5,12-7 | (1,3)9-4(6,10)(8,2)-(5,11)-12,7 |
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