RACING DATA
2023-10-15 オクトーバーステークス(L)(東京11R)
一般競走 · 芝 2,000m · 15頭 · 天候 曇 · 馬場 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 |
|---|---|---|---|---|
| 2023-10-15 | 8.4 | 14.6 / 13.6 | 6.6 / 7.5 | 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着はヤマニンサルバム。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 | 1 | ヤマニンサルバム | 牡4 | 三浦皇成 | 中村直也 | 500kg (+2) | 118 | — | 7.4 |
| 2 | 8 | シルトホルン | 牡3 | 大野拓弥 | 新開幸一 | 462kg (+2) | 118.2 | — | 5.8 |
| 3 | 11 | ディープモンスター | 牡5 | 浜中俊 | 池江泰寿 | 462kg (0) | 118.5 | — | 4.6 |
| 4 | 7 | グリューネグリーン | 牡3 | 永野猛蔵 | 相沢郁 | 486kg (+2) | 119 | — | 41.4 |
| 5 | 6 | テーオーソラネル | 牡4 | 団野大成 | 須貝尚介 | 496kg (0) | 119 | — | 7.2 |
| 6 | 13 | マイネルクリソーラ | 牡4 | 戸崎圭太 | 中野栄治 | 454kg (+8) | 119 | — | 8.5 |
| 7 | 9 | サンストックトン | 牡4 | 柴田善臣 | 鹿戸雄一 | 464kg (+2) | 119.1 | — | 9.9 |
| 8 | 12 | セファーラジエル | 牡5 | 木幡巧也 | 高柳大輔 | 522kg (-8) | 119.2 | — | 19.2 |
| 9 | 4 | アライバル | 牡4 | 岩田康誠 | 栗田徹 | 496kg (+8) | 119.2 | — | 23.8 |
| 10 | 5 | レインフロムヘヴン | 牡5 | 藤岡佑介 | 堀宣行 | 450kg (0) | 119.4 | — | 9.2 |
| 11 | 2 | キングストンボーイ | せん5 | 津村明秀 | 鹿戸雄一 | 492kg (+2) | 119.4 | — | 25.4 |
| 12 | 3 | ブラヴァス | 牡7 | 内田博幸 | 友道康夫 | 490kg (-6) | 119.6 | — | 120.6 |
| 13 | 14 | レッドランメルト | 牡4 | 田辺裕信 | 国枝栄 | 518kg (+8) | 120 | — | 13 |
| 14 | 10 | ナイママ | 牡7 | 柴田大知 | 武藤善則 | 480kg (-8) | 120.1 | — | 278.2 |
| 15 | 15 | トゥーフェイス | 牡5 | 菅原明良 | 新開幸一 | 496kg (+4) | 120.1 | — | 42.6 |
ラップタイム
区間タイム(秒):12.9 / 11.5 / 11.5 / 11.9 / 12.4 / 11.7 / 11.5 / 11.3 / 11.5 / 11.8
前半3F:未収録秒 / レース上がり3F:34.6秒
単勝・複勝払戻(100円あたり)
| 券種 | 馬番 | 払戻(円) |
|---|---|---|
| 単勝 | 1 | 740 |
| 複勝 | 1 | 240 |
| 複勝 | 8 | 210 |
| 複勝 | 11 | 180 |
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 | 1-8-6(11,12)4,5(3,7)(2,9)10,14,13,15 | 1-8-6(11,12)5(4,7)3(2,9)10-(14,13)15 | 1-8-6(11,12)5(4,7)(3,9)2,10(14,13)-15 |
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