RACING DATA
2023-07-16 2歳未勝利(函館1R)
一般競走 · 芝 1,200m · 16頭 · 天候 曇 · 馬場 稍重
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 |
|---|---|---|---|---|
| 2023-07-16 | 7.4 | 15.4 / 15.1 | 13.6 / 15.9 | 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着はピコサン。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 | 14 | ピコサン | 牡2 | 鮫島克駿 | 上原佑紀 | 460kg (0) | 72.2 | — | 3.1 |
| 2 | 15 | ラヴオントップ | 牝2 | 横山武史 | 西村真幸 | 488kg (+4) | 72.4 | — | 4 |
| 3 | 6 | フォーディアライフ | 牡2 | 吉田隼人 | 武幸四郎 | 512kg (0) | 72.5 | — | 12.9 |
| 4 | 12 | リルフロスト | 牡2 | 佐々木大輔 | 牧光二 | 480kg (+2) | 72.6 | — | 5.8 |
| 5 | 11 | フラムリンガム | 牡2 | 北村友一 | 田中克典 | 464kg (+4) | 72.9 | — | 52.3 |
| 6 | 7 | サクセスカノン | 牝2 | 池添謙一 | 北出成人 | 426kg (+2) | 72.9 | — | 9.1 |
| 7 | 3 | メジャーデビュー | 牝2 | 小林勝太 | 鈴木慎太郎 | 430kg (-2) | 73.1 | — | 109.6 |
| 8 | 4 | ココシャンパーニュ | 牝2 | 武豊 | 音無秀孝 | 454kg (-4) | 73.4 | — | 9.5 |
| 9 | 10 | スマートエステラ | 牝2 | 横山和生 | 渡辺薫彦 | 476kg (0) | 73.6 | — | 155 |
| 10 | 8 | クリノリヴィング | 牡2 | 小沢大仁 | 荒川義之 | 474kg (0) | 73.8 | — | 116.5 |
| 11 | 2 | シアワセノランプ | 牝2 | 丹内祐次 | 武市康男 | 398kg (+4) | 73.8 | — | 53.1 |
| 12 | 13 | サノノリッチ | 牝2 | 岩田康誠 | 中野栄治 | 420kg (+6) | 73.8 | — | 222.5 |
| 13 | 9 | ネガイヲカナエテ | 牝2 | 浜中俊 | 杉浦宏昭 | 424kg (+2) | 74 | — | 12.1 |
| 14 | 16 | センタービット | 牡2 | 古川奈穂 | 浅野洋一郎 | 422kg (-2) | 74.3 | — | 279.5 |
| 15 | 5 | シュクハイノヨカン | 牝2 | 鷲頭虎太 | 南田美知雄 | 416kg (+6) | 74.7 | — | 331.1 |
| 16 | 1 | ブルパーチェ | 牡2 | 西村淳也 | 高橋裕 | 496kg (-2) | 76.4 | — | 107.9 |
ラップタイム
区間タイム(秒):12.3 / 11.4 / 12.2 / 12.3 / 11.7 / 12.3
前半3F:未収録秒 / レース上がり3F:36.3秒
単勝・複勝払戻(100円あたり)
| 券種 | 馬番 | 払戻(円) |
|---|---|---|
| 単勝 | 14 | 310 |
| 複勝 | 14 | 130 |
| 複勝 | 15 | 150 |
| 複勝 | 6 | 280 |
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 | (12,14)(3,6,15)(2,4,11)10(7,8)13,9-16,5=1 | (12,14)15(3,6)(2,4,11,10)7(9,13)8-16-5=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