RACING DATA
2023-11-25 第10回ラジオNIKKEI杯京都2歳ステークス(GIII)(京都11R)
一般競走 · 芝 2,000m · 14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 |
|---|---|---|---|---|
| 2023-11-25 | 9.9 | 10.3 / 9.8 | 3.5 / 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着はシンエンペラー。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 | 5 | シンエンペラー | 牡2 | J.モレイラ | 矢作芳人 | 480kg (+6) | 119.8 | — | 3.7 |
| 2 | 10 | プレリュードシチー | 牡2 | 幸英明 | 高橋義忠 | 464kg (+4) | 119.9 | — | 36.6 |
| 3 | 13 | サトノシュトラーセ | 牡2 | 川田将雅 | 友道康夫 | 512kg (+2) | 119.9 | — | 6.8 |
| 4 | 4 | ダノンデサイル | 牡2 | 横山典弘 | 安田翔伍 | 502kg (-6) | 119.9 | — | 43 |
| 5 | 3 | キープカルム | 牡2 | 鮫島克駿 | 中竹和也 | 486kg (-4) | 119.9 | — | 14.8 |
| 6 | 12 | ディスペランツァ | 牡2 | M.デムーロ | 吉岡辰弥 | 522kg (-2) | 120 | — | 29.7 |
| 7 | 1 | オールナット | 牡2 | 北村友一 | 高野友和 | 516kg (-2) | 120.4 | — | 10.2 |
| 8 | 11 | コスモキュランダ | 牡2 | 角田大河 | 加藤士津八 | 502kg (+8) | 120.4 | — | 194.3 |
| 9 | 9 | ホウオウプロサンゲ | 牡2 | 坂井瑠星 | 矢作芳人 | 480kg (-4) | 120.5 | — | 7.8 |
| 10 | 14 | カズゴルティス | 牡2 | 和田竜二 | 杉山晴紀 | 508kg (-4) | 120.7 | — | 105.4 |
| 11 | 7 | ギャンブルルーム | 牡2 | 団野大成 | 大久保龍志 | 496kg (0) | 120.7 | — | 5.4 |
| 12 | 6 | パワーホール | 牡2 | 横山和生 | 昆貢 | 478kg (+4) | 121 | — | 9.2 |
| 13 | 2 | ルカランフィースト | 牡2 | 松山弘平 | 鹿戸雄一 | 464kg (+2) | 121.3 | — | 13.6 |
| 14 | 8 | コスモエスメラルダ | 牝2 | 柴田大知 | 畠山吉宏 | 508kg (+2) | 121.7 | — | 101.7 |
ラップタイム
区間タイム(秒):12.5 / 11.1 / 11.4 / 11.8 / 12.3 / 12.8 / 12.0 / 11.9 / 11.9 / 12.1
前半3F:未収録秒 / レース上がり3F:35.9秒
単勝・複勝払戻(100円あたり)
| 券種 | 馬番 | 払戻(円) |
|---|---|---|
| 単勝 | 5 | 370 |
| 複勝 | 5 | 170 |
| 複勝 | 10 | 590 |
| 複勝 | 13 | 210 |
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 |
|---|---|---|---|
| 14-(1,9)13,6(7,10)(2,8)3(5,4)11-12 | 14-1-9,13,6(7,10)8,2(3,4)(5,11)-12 | 14(1,13)(9,7,8)(10,11)(6,5,4)3,12,2 | 14(1,13)(9,7,10)(6,5,8)(3,4,11)12-2 |
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