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基本情報

函館ダート・右1000M

第01回函館 11日目

7 R

ダート・右1000M

小雨稍重

1勝クラスサ３上 / 定量

12 頭

13:15発走

本賞金) 770.0 - 310.0 - 190.0 - 120.0 - 77.0 (万

古馬重賞日程

コース・ラップ

平均ペース

黒線は上から最高・平均・最低ラップ

直線 260 M

レース当日の降水強度(mm/h)

勝タイム:

58.7

前半5F:

58.7

後半3F:

35.6

ペース：平均

-23 (32-55)

結果着順・払戻

過去5走表示

着順	馬名	着差	騎手	斤量	TI ME	3 F	通過順	人	単勝	父母	厩舎	体重	増減	馬番	枠番
01	5 スズカサウスソング (地)		泉谷楓真	56.0	58.7	35.6	-------1--1	1	2.5	ｻｳｽｳﾞｨｸﾞﾗｽ / ﾌｧｲﾄｿﾝｸﾞ	美) 伊藤圭三	510	+2	7	6
02	3 スンヌンタイ	１3/4	横山武史	52.0	59.0	35.8	-------2--2	2	6.0	ｽﾄﾛﾝｸﾞﾘﾀｰﾝ / ﾊﾝﾄﾞｽﾀｰ	美) 岩戸孝樹	498	+2	11	8
03	3 プラソン	1/2	藤岡佑介	52.0	59.1	35.8	-------3--3	4	7.0	ｲｽﾗﾎﾞﾆｰﾀ / ｶｼｼ	栗) 寺島良	442	+4	12	8
04	3 アカザ	１	勝浦正樹	52.0	59.3	35.8	-------4--4	8	18.6	ﾐｯｷｰｱｲﾙ / ﾏｲﾈﾊｯﾋﾟｰ	美) 伊坂重信	434	+2	2	2
05	4 サウンドブライアン	１1/2	池添謙一	57.0	59.5	35.7	-------7--6	3	6.4	ｸﾘｰﾝｴｺﾛｼﾞｰ / ﾌﾞﾗｲｱﾝｵｰｸｽ	栗) 加藤公太	488	+6	4	4
06	5 トランペットシェル (地)	１1/4	西塚洸二	54.0	59.7	36.2	-------4--5	7	14.1	ﾉｳﾞｪﾘｽﾄ / ｲﾁｵｸﾉﾎｼ	美) 戸田博文	490	-4	8	6
07	4 カツノサンキュウ	２1/2	横山琉人	54.0	1.00.1	36.3	-------7--6	11	130.8	ﾍﾆｰﾋｭｰｽﾞ / ﾓｰｶﾞﾝｽﾞﾏﾝﾎﾞ	美) 萱野浩二	480	0	6	5
08	4 サノノヒーロー	１1/4	丹内祐次	57.0	1.00.3	36.2	-------9--8	5	7.4	ｽｸﾘｰﾝﾋｰﾛｰ / ﾎｳﾖｳﾀｰｹﾞｯﾄ	美) 尾形和幸	474	+2	5	5
09	4 インゴットバード	２1/2	鷲頭虎太	54.0	1.00.7	36.7	-------9-10	9	36.0	ﾃﾞｨｽｸﾘｰﾄｷｬｯﾄ / ﾚｯﾄﾞﾙｼｱﾝ	栗) 牧田和弥	492	-8	1	1
10	3 キョウエイゾロ	クビ	小林凌大	49.0	1.00.7	36.3	------12-10	10	52.1	ﾏｽｸｿﾞﾛ / ﾚｲｽﾞｱｾｲﾙ	美) 伊坂重信	462	-2	9	7
11	3 スピンオフ	１3/4	武豊	52.0	1.01.0	37.5	-------4--8	6	11.5	ｻﾄﾉｱﾗｼﾞﾝ / ｵﾘｼﾞﾅﾙｽﾋﾟﾝ２	栗) 小崎憲	458	-2	3	3
12	4 シンシアハート	２	秋山稔樹	54.0	1.01.3	37.0	------11-12	12	248.1	ｽｳｪﾌﾟﾄｵｰｳﾞｧｰﾎﾞｰﾄﾞ / ｸﾘｱｿｳﾙ	美) 蛯名利弘	428	+6	10	7

～払い戻し～

単勝	7番 (1人)	2.5	枠連	6-8 (1人)	3.4	複勝	7番(1人) 11番(3人) 12番(4人)	1.2 1.7 2.0	ワイド	7-11(2人) 7-12(3人) 11-12(9人)	3.9 4.4 7.0
3連複	7-11-12 (3人)	17.6	馬連	7-11 (2人)	8.4
3連単	7-11-12 (3人)	64.6	馬単	7-11 (2人)	13.5

～予想収支プラスメンバー～

名前				1着	2着	3着	種別	全予想	回収率	収支	グラフ
ホームエンジョイナー				◎	○	☆	連ワ3複	全予想	246%	8200
Pixel				✖	◎	○	単複連ワ3複3単	全予想	170%	5480

皆さんの予想結果 (2)

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出走表の見方

レース詳細画面の出走表に表示される各項目の意味は以下のとおりです。
（開催レース一覧 → レース番号クリック → 出走表が表示されます）

表示項目

騎手の太字・・・乗り替わり
騎手の赤字・・・騎手変更
斤量の色・・・前走との増減
・・・馬の性別表示
（出走結果画面）騎手名横の・・・ジョッキーカメラ動画へのリンク
馬主はクラブのみ、生産者はノーザンファーム・社台ファームのみ掲載

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関連：予想シミュレーション機能の使い方

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