RACING DATA
2023-02-26 4歳以上2勝クラス(阪神12R)
一般競走 · ダート 1,200m · 16頭 · 天候 曇 · 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 |
|---|---|---|---|---|
| 2023-02-26 | 9.5 | 9.2 / 11.3 | 10.8 / 10.6 | 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着はクレア。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 | クレア | 牝4 | 横山典弘 | 飯田祐史 | 512kg (-4) | 71.6 | — | 10.9 |
| 2 | 7 | ゼットノヴァ | 牡4 | 和田竜二 | 吉田直弘 | 442kg (+2) | 71.7 | — | 5.3 |
| 3 | 13 | メルシー | 牝4 | 今村聖奈 | 今野貞一 | 418kg (+2) | 72.3 | — | 14.1 |
| 4 | 16 | スマートラプター | 牡4 | 幸英明 | 西園正都 | 524kg (+2) | 72.3 | — | 1.7 |
| 5 | 10 | ペプチドサンライズ | 牡5 | 酒井学 | 木原一良 | 448kg (-2) | 72.7 | — | 31.8 |
| 6 | 4 | メイショウフンケイ | 牡5 | 池添謙一 | 池添兼雄 | 518kg (-2) | 72.7 | — | 5.7 |
| 7 | 11 | メイショウミツヤス | 牡5 | 浜中俊 | 南井克巳 | 518kg (-4) | 72.8 | — | 21.8 |
| 8 | 15 | ヨーデル | 牡4 | 岩田望来 | 森秀行 | 518kg (0) | 72.9 | — | 67.1 |
| 9 | 3 | コズミックランナー | 牡6 | 荻野極 | 長谷川浩大 | 452kg (-2) | 73 | — | 340.7 |
| 10 | 14 | オステリア | 牡4 | 角田大河 | 宮本博 | 498kg (-8) | 73 | — | 35.4 |
| 11 | 6 | ジョウショーリード | 牝6 | 高倉稜 | 服部利之 | 484kg (0) | 73.3 | — | 319.7 |
| 12 | 9 | メイショウフォイル | 牡6 | 国分恭介 | 南井克巳 | 524kg (+18) | 73.4 | — | 205.2 |
| 13 | 2 | ゴッドクインビー | 牝4 | 岩田康誠 | 角田晃一 | 442kg (0) | 73.4 | — | 62.5 |
| 14 | 5 | サウンドブライアン | 牡5 | 鮫島克駿 | 村山明 | 486kg (+4) | 73.6 | — | 138.4 |
| 15 | 8 | コウイチ | 牡6 | 川須栄彦 | 庄野靖志 | 498kg (-8) | 73.8 | — | 101.2 |
| 16 | 1 | ドラゴンズバック | 牡6 | 松田大作 | 伊藤伸一 | 468kg (-14) | 74.1 | — | 471.5 |
ラップタイム
区間タイム(秒):12.3 / 11.1 / 11.6 / 11.8 / 12.1 / 12.7
前半3F:未収録秒 / レース上がり3F:36.6秒
単勝・複勝払戻(100円あたり)
| 券種 | 馬番 | 払戻(円) |
|---|---|---|
| 単勝 | 12 | 1090 |
| 複勝 | 12 | 290 |
| 複勝 | 7 | 200 |
| 複勝 | 13 | 330 |
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 | 11,12,16,3(8,10,13)7(2,4)(1,14)6,15,5,9 | 11-(12,16)(3,13)10,7,8(2,4)1,14(6,9)15,5 |
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