RACING DATA
2023-06-17 3歳未勝利(阪神6R)
一般競走 · ダート 1,400m · 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 |
|---|---|---|---|---|
| 2023-06-17 | 9.8 | 8.8 / 8 | 6.3 / 5.5 | 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着はケイアイアニラ。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 | 16 | ケイアイアニラ | 牡3 | 坂井瑠星 | 吉岡辰弥 | 520kg (0) | 85.3 | — | 4.1 |
| 2 | 1 | ランドティターン | 牡3 | 団野大成 | 安達昭夫 | 488kg (-2) | 85.6 | — | 5.8 |
| 3 | 10 | ハッピーアズラリー | 牝3 | 岩田望来 | 安田翔伍 | 428kg (-8) | 85.7 | — | 12.5 |
| 4 | 8 | イストロス | せん3 | 幸英明 | 音無秀孝 | 496kg (-2) | 86 | — | 7.4 |
| 5 | 15 | イセベイ | 牡3 | 西村淳也 | 岡田稲男 | 464kg (—) | 86.5 | — | 23 |
| 6 | 5 | ジラルデ | 牡3 | 角田大河 | 飯田祐史 | 456kg (-6) | 86.6 | — | 7.9 |
| 7 | 13 | ドウフォルス | 牡3 | 藤岡康太 | 友道康夫 | 488kg (-6) | 86.6 | — | 3.7 |
| 8 | 9 | メイショウミチロク | 牡3 | 田口貫太 | 荒川義之 | 484kg (-9) | 87.4 | — | 110.7 |
| 9 | 14 | ライヴリー | 牝3 | 松山弘平 | 茶木太樹 | 472kg (+2) | 87.6 | — | 8 |
| 10 | 12 | テングクラブ | 牡3 | 河原田菜々 | 角田晃一 | 482kg (-18) | 87.7 | — | 80.5 |
| 11 | 4 | ヒズハイネス | 牡3 | 小崎綾也 | 斉藤崇史 | 438kg (-12) | 87.9 | — | 173.7 |
| 12 | 3 | ハイクライテリア | せん3 | 国分優作 | 田中克典 | 464kg (-4) | 88 | — | 141.1 |
| 13 | 7 | メイショウコムスビ | 牡3 | 泉谷楓真 | 本田優 | 458kg (-10) | 88.2 | — | 128.4 |
| 14 | 2 | ルジマトフ | せん3 | 国分恭介 | 牧田和弥 | 418kg (-10) | 88.3 | — | 360.1 |
| 15 | 6 | クリノチャンプ | 牡3 | 秋山稔樹 | 高橋義忠 | 502kg (—) | 89 | — | 146.4 |
| 16 | 11 | センスオブピース | 牝3 | 永島まなみ | 安田翔伍 | 434kg (+6) | 89.3 | — | 61.5 |
ラップタイム
区間タイム(秒):12.3 / 10.9 / 12.1 / 12.6 / 12.2 / 12.1 / 13.1
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 | 16 | 410 |
| 複勝 | 16 | 210 |
| 複勝 | 1 | 190 |
| 複勝 | 10 | 350 |
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 | (13,16)14(8,3,10)(7,1,11)5(15,9)12(6,4)=2 | (13,16)(14,10)(8,3)1(5,11)(7,15)9,4(6,12)=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