RACING DATA
2023-03-05 3歳未勝利(阪神2R)
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 |
|---|---|---|---|---|
| 2023-03-05 | 9.7 | 8.2 / 9.2 | 3.3 / 4.1 | 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着はアスクダイアムーン。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 | 4 | アスクダイアムーン | 牡3 | 浜中俊 | 武幸四郎 | 488kg (0) | 73.9 | — | 2.8 |
| 2 | 14 | フスカル | 牡3 | 岩田望来 | 池添学 | 482kg (-6) | 73.9 | — | 1.7 |
| 3 | 15 | ウェイオブサクセス | 牝3 | 永島まなみ | 野中賢二 | 438kg (-2) | 74.3 | — | 7 |
| 4 | 5 | ペイシャモノノフ | 牡3 | 国分優作 | 畑端省吾 | 470kg (-4) | 74.3 | — | 20.1 |
| 5 | 7 | タイコウフェイス | 牝3 | 川端海翼 | 石橋守 | 430kg (+12) | 74.6 | — | 29.8 |
| 6 | 2 | レンダリング | 牡3 | 酒井学 | 西園正都 | 496kg (+4) | 74.8 | — | 83.4 |
| 7 | 3 | パーペチュアル | 牡3 | 国分恭介 | 宮本博 | 494kg (+4) | 74.8 | — | 59.6 |
| 8 | 11 | ノリノリ | 牡3 | 角田大河 | 石橋守 | 500kg (+14) | 75 | — | 55 |
| 9 | 1 | クリスプオブウォー | 牡3 | 和田竜二 | 寺島良 | 480kg (-4) | 75.3 | — | 67.9 |
| 10 | 10 | インセプション | 牡3 | 小崎綾也 | 西村真幸 | 468kg (-2) | 75.3 | — | 365.3 |
| 11 | 16 | カシノジャッカル | 牡3 | 河原田菜々 | 北出成人 | 416kg (+30) | 75.3 | — | 202.8 |
| 12 | 8 | エレガントメイデン | 牝3 | 今村聖奈 | 高橋義忠 | 448kg (-10) | 75.6 | — | 36.9 |
| 13 | 6 | ジャズピアニスト | 牝3 | 鷲頭虎太 | 坂口智康 | 464kg (+6) | 75.7 | — | 435.9 |
| 14 | 12 | スマートミラージュ | 牝3 | 松若風馬 | 音無秀孝 | 430kg (-6) | 76.3 | — | 511.1 |
| 15 | 13 | オミコシ | 牝3 | 幸英明 | 杉山佳明 | 458kg (-10) | 76.4 | — | 111.2 |
| 競走中止 | 9 | グレイシャスオーラ | 牝3 | 古川奈穂 | 吉田直弘 | 440kg (+8) | — | — | 277.9 |
ラップタイム
区間タイム(秒):12.8 / 11.1 / 12.0 / 12.2 / 12.3 / 13.5
前半3F:未収録秒 / レース上がり3F:38.0秒
単勝・複勝払戻(100円あたり)
| 券種 | 馬番 | 払戻(円) |
|---|---|---|
| 単勝 | 4 | 280 |
| 複勝 | 4 | 130 |
| 複勝 | 14 | 110 |
| 複勝 | 15 | 150 |
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 | 4(7,13,14)(6,15)5(1,2,11)(3,10)16,8,12 | 4,14(7,15)(6,13)5,1-(2,11)3,16,10,8-12 |
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