RACING DATA
2023-04-16 医王寺特別(福島9R)
一般競走 · 芝 1,200m · 16頭 · 天候 晴 · 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 |
|---|---|---|---|---|
| 2023-04-16 | 8.2 | 14.4 / 14.8 | 10.6 / 10.2 | 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着はアドヴァイス。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 | 7 | アドヴァイス | 牝4 | 丹内祐次 | 石坂公一 | 478kg (-2) | 70 | — | 5.6 |
| 2 | 2 | プリモカリーナ | 牝4 | 斎藤新 | 安田隆行 | 430kg (0) | 70.3 | — | 8.3 |
| 3 | 3 | トリップトゥムーン | 牡4 | 菱田裕二 | 新谷功一 | 456kg (-2) | 70.4 | — | 7 |
| 4 | 1 | デルマヤクシ | 牡5 | 荻野琢真 | 田中克典 | 462kg (-4) | 70.5 | — | 6.9 |
| 5 | 6 | オラヴェリタス | 牡4 | 富田暁 | 寺島良 | 498kg (-4) | 70.5 | — | 14.5 |
| 6 | 12 | アコルダール | 牝5 | 藤田菜七子 | 西園翔太 | 450kg (0) | 70.6 | — | 56.7 |
| 7 | 15 | フラッシュアーク | 牝4 | 原優介 | 青木孝文 | 468kg (+2) | 70.7 | — | 15.7 |
| 8 | 8 | オリンピックデイ | 牡5 | 角田大和 | 西村真幸 | 496kg (-2) | 71.1 | — | 6.5 |
| 9 | 14 | ハートホイップ | 牝4 | 秋山稔樹 | 蛯名利弘 | 480kg (+8) | 71.2 | — | 103.1 |
| 10 | 11 | ホウオウエンジェル | 牝6 | 泉谷楓真 | 加藤和宏 | 476kg (-4) | 71.4 | — | 7.8 |
| 同着 | 16 | タイガーリリー | 牝5 | 黛弘人 | 尾関知人 | 462kg (+6) | 71.4 | — | 26.2 |
| 12 | 5 | デフィデリ | 牡4 | 丸山元気 | 南田美知雄 | 458kg (-10) | 71.5 | — | 11 |
| 13 | 13 | ヌーシャテル | 牝4 | 木幡初也 | 粕谷昌央 | 426kg (+8) | 71.7 | — | 201.6 |
| 14 | 9 | スウィートメリナ | 牝6 | 古川奈穂 | 羽月友彦 | 440kg (-12) | 71.9 | — | 184.3 |
| 15 | 10 | ヒトヨギリ | 牝5 | 松本大輝 | 中竹和也 | 474kg (+16) | 72.1 | — | 32.3 |
| 16 | 4 | バーニーフォールズ | 牝4 | 菊沢一樹 | 加藤征弘 | 444kg (+10) | 72.1 | — | 17.4 |
ラップタイム
区間タイム(秒):12.1 / 10.8 / 11.3 / 11.6 / 11.6 / 12.6
前半3F:未収録秒 / レース上がり3F:35.8秒
単勝・複勝払戻(100円あたり)
| 券種 | 馬番 | 払戻(円) |
|---|---|---|
| 単勝 | 7 | 560 |
| 複勝 | 7 | 200 |
| 複勝 | 2 | 280 |
| 複勝 | 3 | 270 |
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 | (7,10,11)(2,4,14)(5,15)(6,8,16)3,12(9,13)-1 | 7-(2,10,11)(4,5,14,15)6(3,8,16)(13,12)(9,1) |
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