RACING DATA
2025-06-01 3歳未勝利（京都2R）
一般競走 · ダート 1,900m · 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 |
|---|---|---|---|---|
| 2025-06-01 | 11.3 | 8.2 / 6.1 | 3.2 / 3 | クッション 2025-06-01T07:00:00+09:00 含水率 2025-06-01T06:00:00+09:00 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着はマテンロウシルビア。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 | 14 | マテンロウシルビア | 牝3 | 太宰啓介 | 四位洋文 | 428kg (-10) | 121.5 | — | 18.4 |
| 2 | 11 | サルファー | 牡3 | 国分恭介 | 西園翔太 | 546kg (+6) | 121.7 | — | 3.7 |
| 3 | 3 | サルタール | せん3 | 鮫島克駿 | 小崎憲 | 516kg (-2) | 121.7 | — | 2.5 |
| 4 | 12 | オリジナルファイン | 牝3 | 吉村誠之助 | 清水久詞 | 502kg (0) | 121.9 | — | 8.9 |
| 5 | 13 | ルシャリオ | 牡3 | 田山旺佑 | 新谷功一 | 490kg (—) | 122 | — | 30.2 |
| 6 | 2 | ハックルベリー | 牡3 | 田口貫太 | 加藤公太 | 494kg (-6) | 122 | — | 68.8 |
| 7 | 7 | ピエナアイル | 牡3 | 河原田菜々 | 渡辺薫彦 | 504kg (-4) | 122 | — | 11.1 |
| 8 | 10 | ペプチドモガミ | せん3 | 森田誠也 | 武英智 | 460kg (+4) | 122.5 | — | 26.2 |
| 9 | 9 | カンタカナリート | 牡3 | 加藤祥太 | 小椋研介 | 452kg (-4) | 122.5 | — | 45.6 |
| 10 | 4 | ジョーエルピーゾ | 牡3 | 柴田裕一郎 | 松下武士 | 500kg (+8) | 122.9 | — | 137.7 |
| 11 | 1 | エールヴィリース | 牡3 | 菱田裕二 | 橋口慎介 | 484kg (-2) | 123.1 | — | 129.4 |
| 12 | 6 | クロシオカレント | 牡3 | 岩田康誠 | 東田明士 | 444kg (+2) | 123.5 | — | 34.1 |
| 13 | 5 | ホウショウビフウ | 牝3 | 鷲頭虎太 | 井上智史 | 412kg (+2) | 123.7 | — | 195.1 |
| 14 | 8 | ナムラエン | 牝3 | 団野大成 | 長谷川浩大 | 498kg (-4) | 124.1 | — | 5.3 |
ラップタイム
区間タイム（秒）：7.2 / 11.2 / 11.4 / 13.3 / 13.3 / 13.1 / 13.2 / 13.2 / 13.1 / 12.5
前半3F：未収録秒 ／ レース上がり3F：38.8秒
単勝・複勝払戻（100円あたり）
| 券種 | 馬番 | 払戻（円） |
|---|---|---|
| 単勝 | 14 | 1840 |
| 複勝 | 14 | 290 |
| 複勝 | 11 | 140 |
| 複勝 | 3 | 130 |
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 |
|---|---|---|---|
| (3,8)(11,12)2,7-(1,4)13,9-10(5,14)=6 | 3,8(2,11)(7,12)(1,4)(9,13)-(5,10)-14-6 | (3,8)11(2,12,13)(1,7,10)(9,14)5,4-6 | (3,8)(2,11)(7,12,13)1(9,14,10)(5,4)-6 |
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