RACING DATA
2023-09-16 3歳以上1勝クラス(中山6R)
一般競走 · ダート 1,200m · 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 |
|---|---|---|---|---|
| 2023-09-16 | 8.7 | 14.6 / 15.9 | 3.1 / 3.9 | 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着はデュードメール。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 | 12 | デュードメール | 牝4 | 津村明秀 | 辻哲英 | 464kg (-8) | 71.2 | — | 6.4 |
| 2 | 1 | パワポケビー | 牝4 | 藤田菜七子 | 中野栄治 | 496kg (0) | 71.3 | — | 27.4 |
| 3 | 9 | サクラファシナンテ | 牝5 | 戸崎圭太 | 尾関知人 | 524kg (+14) | 72 | — | 13.9 |
| 4 | 10 | カリカ | 牝4 | 吉田豊 | 小西一男 | 488kg (0) | 72 | — | 27.3 |
| 5 | 3 | ニシノトレンディー | 牝3 | 田辺裕信 | 小手川準 | 486kg (+10) | 72.2 | — | 2 |
| 6 | 8 | グレイスカリヨン | 牝3 | 水沼元輝 | 堀内岳志 | 450kg (-10) | 72.3 | — | 22.2 |
| 7 | 4 | ノーブルハーバー | 牝5 | 小林美駒 | 鈴木伸尋 | 460kg (0) | 72.4 | — | 106.5 |
| 8 | 2 | オコジュ | 牝3 | 黛弘人 | 中野栄治 | 452kg (-2) | 72.6 | — | 53.2 |
| 9 | 14 | トーアスカーレット | 牝4 | 菊沢一樹 | 勢司和浩 | 466kg (-8) | 72.6 | — | 12.6 |
| 10 | 6 | シンデレラスマイル | 牝3 | 武藤雅 | 武藤善則 | 424kg (+2) | 72.9 | — | 51.8 |
| 11 | 16 | アプサラー | 牝4 | 永野猛蔵 | 田島俊明 | 444kg (-2) | 73 | — | 131.5 |
| 12 | 7 | レターマイハート | 牝3 | 佐々木大輔 | 萩原清 | 466kg (0) | 73.1 | — | 11.9 |
| 13 | 11 | サルフトピッチ | 牝3 | 石田拓郎 | 新開幸一 | 438kg (+6) | 73.4 | — | 67.3 |
| 14 | 5 | デイズオブドリーム | 牝3 | 横山武史 | 加藤征弘 | 406kg (0) | 73.9 | — | 5.8 |
| 15 | 13 | ブルーデイジー | 牝4 | 的場勇人 | 的場均 | 450kg (-4) | 74.1 | — | 237.4 |
| 16 | 15 | アイファーマオ | 牝4 | 野中悠太郎 | 根本康広 | 442kg (-16) | 75 | — | 193.7 |
ラップタイム
区間タイム(秒):11.9 / 10.6 / 11.3 / 12.3 / 12.2 / 12.9
前半3F:未収録秒 / レース上がり3F:37.4秒
単勝・複勝払戻(100円あたり)
| 券種 | 馬番 | 払戻(円) |
|---|---|---|
| 単勝 | 12 | 640 |
| 複勝 | 12 | 230 |
| 複勝 | 1 | 780 |
| 複勝 | 9 | 410 |
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 | 1,2(6,11)3,7-4(5,9)-8(10,12)13,15(14,16) | 1,2(6,11)-(4,3)7(8,9)5(10,12)-14,13(16,15) |
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