RACING DATA
2023-04-22 3歳未勝利(福島1R)
一般競走 · ダート 1,150m · 16頭 · 天候 晴 · 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 |
|---|---|---|---|---|
| 2023-04-22 | 8.6 | 11 / 10.2 | 3 / 3.6 | 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着はディーズメイト。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 | 11 | ディーズメイト | 牝3 | 丹内祐次 | 新開幸一 | 462kg (-14) | 69.2 | — | 5 |
| 2 | 5 | ビップナージャ | 牝3 | 菊沢一樹 | 高柳瑞樹 | 420kg (+6) | 70.3 | — | 3.5 |
| 3 | 15 | ロジブライアン | 牡3 | 横山武史 | 稲垣幸雄 | 520kg (0) | 70.6 | — | 2.9 |
| 4 | 4 | ヴェラグエリエロ | 牡3 | 亀田温心 | 高柳大輔 | 430kg (0) | 70.9 | — | 5.9 |
| 5 | 9 | ビッグボーンリタ | 牝3 | 永島まなみ | 高橋康之 | 440kg (+12) | 71 | — | 9.2 |
| 6 | 12 | ディーン | 牝3 | 山田敬士 | 石栗龍彦 | 464kg (—) | 71.1 | — | 72.1 |
| 7 | 10 | ローズミカ | 牝3 | 杉原誠人 | 伊藤大士 | 428kg (0) | 71.8 | — | 14.5 |
| 8 | 2 | ゴッドホーネット | 牡3 | 角田大和 | 飯田祐史 | 440kg (—) | 71.8 | — | 55.2 |
| 9 | 13 | キャットナップ | 牝3 | 佐々木大輔 | 田中剛 | 430kg (-4) | 71.9 | — | 142.1 |
| 10 | 1 | カシノアルバ | せん3 | 川端海翼 | 和田雄二 | 426kg (+4) | 72.1 | — | 175.8 |
| 11 | 16 | キョウエイボンバー | 牡3 | 勝浦正樹 | 伊坂重信 | 474kg (0) | 72.1 | — | 144.1 |
| 12 | 6 | イサムサットン | 牡3 | 水沼元輝 | 上原博之 | 490kg (+8) | 72.3 | — | 192.7 |
| 13 | 14 | フクシマルーラー | 牝3 | 的場勇人 | 的場均 | 452kg (-1) | 73.2 | — | 272.5 |
| 14 | 8 | ミラクルキューブ | 牝3 | 河原田菜々 | 竹内正洋 | 448kg (-6) | 74.8 | — | 138.4 |
| 15 | 7 | ウマダッチ | 牡3 | 荻野極 | 伊坂重信 | 484kg (+12) | 75.4 | — | 80.7 |
| 16 | 3 | カルストントラスト | 牡3 | 佐藤翔馬 | 村山明 | 496kg (-8) | 76.2 | — | 233.3 |
ラップタイム
区間タイム(秒):9.6 / 11.1 / 11.4 / 12.3 / 12.4 / 12.4
前半3F:未収録秒 / レース上がり3F:37.1秒
単勝・複勝払戻(100円あたり)
| 券種 | 馬番 | 払戻(円) |
|---|---|---|
| 単勝 | 11 | 500 |
| 複勝 | 11 | 160 |
| 複勝 | 5 | 120 |
| 複勝 | 15 | 120 |
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 | (5,11)15,4,13(9,12)-14,10-(6,1)-2,7-16=8=3 | (5,11)15-4-(9,13)12,10-1,14-6,2-16-7=8=3 |
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