ヒルノマゼラン

登録抹消
性齢
せん
生年月日
2013年3月19日
毛色
黒鹿毛
調教師(所属)
昆 貢(栗東)
馬主
株式会社 ヒルノ
生産者
上村 清志
産地
新ひだか町

※性別の色分け [ :牡馬:牝馬 ]

サンデーサイレンス
サトルチェンジ
ブライアンズタイム
フラッシュストーム
Halo
Wishing Well
Law Society
Santa Luciana
Roberto
Kelley’s Day
Storm Cat
Barbicue Sauce
本賞金 付加賞金 収得賞金
9032万円 89.9万円 平地:1350万円 障害:400万円
連対時の馬体重 連対時の斤量
494kg 〜 510kg 53.0kg 〜 60.0kg

総合成績

種別 1着 2着 3着 4着~ 出走 勝率 連対率
GI - - - - - - -
GII 0 0 0 1 1 .000 .000
GIII 0 0 0 1 1 .000 .000
その他重賞 - - - - - - -
重賞合計 0 0 0 2 2 .000 .000
リステッド - - - - - - -
その他特別 2 3 1 18 24 .083 .208
平場 2 1 0 0 3 .667 1.000
合計 4 4 1 20 29 .138 .276

※「総合成績」はJRAのレースのみとなります。

出走レース

日付 レース 着順 馬番 騎手

(斤量)

人気

(オッズ)

馬体重 タイム

通過順位

上3F

2020/04/12 大ハC

阪神 芝1200m 16頭

4 4 古川 吉洋

(55.0)

6

(9.6)

508(+6) 1:10.3

(+0.4)

05-06

35.4

2020/03/01 豊明S

中京 芝1200m 18頭

4 7 古川 吉洋

(57.0)

2

(6.7)

502(-4) 1:08.4

(+0.2)

08-08

33.6

2020/02/09 山城S

京都 芝1200m 16頭

4 5 四位 洋文

(57.0)

3

(6.9)

506(+6) 1:09.7

(+0.1)

12-12

33.9

2020/01/25 石清水

京都 芝1400m 16頭

5 16 古川 吉洋

(54.0)

12

(37.1)

500(+2) 1:23.0

(+0.5)

07-06

36.1

2020/01/13 乙訓特

京都 芝1200m 15頭

1 3 古川 吉洋

(57.0)

8

(26.2)

498(+4) 1:10.2

(-0.1)

06-06

34.9

2019/07/13 STV

函館 芝1200m 13頭

7 2 古川 吉洋

(57.0)

9

(22.7)

494(-28) 1:09.6

(+0.3)

03-03

35.3

2019/02/02 オープン

中京 障3330m 14頭

9 14 西谷 誠

(60.0)

4

(10.4)

522(+16) 3:41.2

(+3.7)

01-01-01-01

13.3

2018/11/17 秋陽J

東京 障3110m 11頭

9 7 西谷 誠

(59.0)

3

(6.6)

506(+2) 3:28.6

(+3.7)

03-03-04-03

13.4

2018/10/20 未勝利

新潟 障2850m 14頭

1 1 西谷 誠

(60.0)

5

(8.7)

504(+2) 3:04.9

(-0.5)

01-01-01-01

13.0

2018/07/14 STV

函館 芝1200m 13頭

10 2 古川 吉洋

(57.0)

7

(23.6)

502(-2) 1:09.7

(+0.7)

05-05

35.6

2018/06/16 HTB

函館 芝1200m 16頭

14 11 古川 吉洋

(57.0)

9

(40.3)

504(-4) 1:08.6

(+0.7)

06-06

35.2

2018/01/14 知立特

中京 芝1400m 18頭

8 13 古川 吉洋

(57.0)

2

(5.2)

508(-2) 1:21.9

(+0.5)

05-07

35.5

2018/01/06 4歳上

京都 芝1200m 16頭

2 3 古川 吉洋

(57.0)

4

(7.3)

510(+2) 1:09.3

(+0.3)

04-04

35.0

2017/12/16 中京日

中京 芝1200m 18頭

5 11 古川 吉洋

(57.0)

9

(20.4)

508(+6) 1:08.6

(+0.2)

03-03

34.3

2017/11/11 三鷹特

東京 芝1400m 15頭

10 14 横山 典弘

(57.0)

7

(30.8)

502(+6) 1:22.0

(+1.6)

08-11

34.9

2017/10/28 国立特

東京 芝1400m 14頭

10 3 横山 典弘

(57.0)

2

(5.4)

496(-12) 1:23.2

(+0.8)

13-13

33.8

2017/08/12 STV

札幌 芝1500m 14頭

4 5 古川 吉洋

(57.0)

3

(6.0)

508(-2) 1:30.4

(+0.2)

02-04-02

36.2

2017/07/30 道新ス

札幌 芝1500m 11頭

3 1 古川 吉洋

(57.0)

4

(5.9)

510(0) 1:29.9

(+0.2)

03-03-03

34.6

2017/05/27 朱雀S

京都 芝1400m 16頭

10 13 古川 吉洋

(57.0)

10

(27.3)

510(+2) 1:21.9

(+0.4)

02-02

34.4

2017/05/06 4歳上

東京 芝1400m 11頭

1 8 横山 典弘

(57.0)

1

(2.5)

508(-2) 1:21.5

(-0.0)

02-02

34.1

2017/03/26 鈴鹿特

中京 ダ1400m 16頭

7 2 古川 吉洋

(57.0)

3

(5.6)

510(+2) 1:25.6

(+1.0)

03-03

39.2

2017/03/12 賢島特

中京 芝1600m 10頭

2 8 古川 吉洋

(57.0)

1

(3.5)

508(0) 1:33.5

(+0.1)

02-02-02

34.2

2016/11/12 三年坂

京都 芝1600m 14頭

4 5 古川 吉洋

(56.0)

5

(11.3)

508(+4) 1:33.8

(+0.3)

07-07

34.9

2016/11/05 近江特

京都 芝1800m 14頭

11 6 古川 吉洋

(54.0)

1

(4.0)

504(+8) 1:47.2

(+0.6)

05-05

34.0

2016/10/09 清滝特

京都 芝1800m 13頭

2 13 古川 吉洋

(53.0)

3

(7.0)

496(+4) 1:47.1

(+0.2)

03-02

35.3

2016/09/25 神戸新 GII

阪神 芝2400m 15頭

15 1 古川 吉洋

(56.0)

15

(333.3)

492(-4) 2:28.6

(+2.9)

03-03-03-05

37.2

2016/08/14 HTB

札幌 芝2000m 13頭

11 12 古川 吉洋

(54.0)

4

(12.2)

496(0) 2:03.2

(+0.8)

02-02-02-02

35.2

2016/05/07 プリン

東京 芝2000m 17頭

8 11 古川 吉洋

(56.0)

6

(10.3)

496(0) 1:59.9

(+0.7)

10-10-10

34.7

2016/02/27 アーリ GIII

阪神 芝1600m 15頭

6 11 古川 吉洋

(56.0)

3

(6.2)

496(+2) 1:34.2

(+0.1)

04-03

34.8

2016/02/14 こぶし

京都 芝1600m 10頭

1 3 古川 吉洋

(56.0)

1

(3.6)

494(-10) 1:38.6

(-0.1)

05-03

37.0

2016/01/16 白梅賞

京都 芝1600m 12頭

2 11 古川 吉洋

(56.0)

3

(5.2)

504(+8) 1:33.7

(+0.0)

04-04

34.3

2015/12/06 新馬

中京 芝1400m 14頭

1 1 古川 吉洋

(55.0)

1

(2.6)

496 1:23.9

(-0.3)

01-01

34.7

※着順の色分け [ :1着 :2着 :3着 ]

※「平地競走成績」と「障害競走成績」はJRAのレースのみとなります。

※「出走レース」はJRA、地方、海外で出走したレースの成績となります。

※減量表示は[ :1kg減:2kg減:3kg減:4kg減(※女性騎手のみ):2kg減(※5年以上、又は101勝以上の女性騎手のみ)] です。

※「上3F」表記のデータについて 1993年4月以前では一部のレースが上4F、障害レースに関しては平均Fで計測されたデータです。

※JRA主催以外のレースでは一部データがない場合があります。

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