ブラウザよりも高速アクセス！競走馬と馬具間の類似点
競走馬と馬具は（ユニオンペディアに）共通で10ものを持っています: 家畜、岡部幸雄、ウマ、競馬、競走馬、白夜書房、障害競走、武豊、池田書店、日本。
家畜
家畜である豚（現代の日本の養豚場） 家畜である鶏（現代の日本のブロイラー養鶏場） 家畜（かちく）とは、人間が利用するために繁殖させ、飼育する動物をさす言葉である。.
岡部幸雄
岡部 幸雄（おかべ ゆきお、1948年10月31日 - ）は、日本の元騎手。日本中央競馬会（JRA）に所属し1967年から2005年にかけて活動した。群馬県新田郡強戸村（現：太田市）出身。 20世紀後半から21世紀初頭にかけて中央競馬のトップジョッキーとして活躍し、競馬ファンから名手の愛称で親しまれた。アメリカの競馬に感化され、「馬優先主義」をはじめとする理念や技術を日本に持ち込んだ。中央競馬において、特定の厩舎や馬主に拘束されないフリーランス騎手の先駆けとなったことでも知られる。1995年1月から2007年7月まで、中央競馬における騎手の最多勝記録（最終的には2943勝）を保持した。 ※文中の「GI競走」は日本のパート1国昇格前のGI競走を、「GI級競走」は日本のパート1国昇格後のGI競走およびJpnI競走を指す（詳細については競馬の競走格付けを参照）。.
ウマ
ウマ（馬）は、ウマ目（奇蹄目）のウマ科に属する動物の総称である。現生は、いずれもウマ科に属するウマ、シマウマ、ロバの仲間、5亜属9種のみである。狭義の「ウマ」は、このうち特に種としてのウマつまり学名で「Equus caballus」) と呼ばれるもののみを指す。 社会性の強い動物で、野生のものも家畜も群れをなす傾向がある。北アメリカ大陸原産とされるが、北米の野生種は、数千年前に絶滅している。欧州南東部にいたターパンが家畜化したという説もある。 古くから中央アジア、中東、北アフリカなどで家畜として飼われ、主に乗用や運搬、農耕などの使役用に用いられるほか、食用にもされ、日本では馬肉を「桜肉（さくらにく）」と称する。軍用もいる。 競走用のサラブレッドは、最高87km/hを出すことができる。 学名は「Equus caballus（エクゥウス・カバッルス）」。「equus」も「caballus」ともにラテン語で「馬」の意。.
競馬
（平地競走） 競馬（けいば、）は、騎手の乗った馬により競われる競走競技、およびそれの着順を予想する賭博である。イギリスを発祥とする近代競馬は多くの国々で開催されており、その多くは勝馬投票券の販売とセットの興業として行われている。.
競走馬
走馬（きょうそうば）は、競走用に改良された馬。競馬の競走に用いられる馬の総称。以下、競走馬に関するさまざまな事柄に関して記述する。 なお、競走馬の血統や配合に関する事柄については、競走馬の血統を参照のこと。.
白夜書房
株式会社白夜書房（びゃくやしょぼう、Byakuya-Shobo CO.,LTD.）は、日本の出版社。旧社名はセルフ出版。.
障害競走
害競走 障害競走（しょうがいきょうそう）は競馬の競走の一種であり、コースに設置された障害物を飛越しながらゴールに到達する早さを競うものである。.
武豊
武 豊 （たけ ゆたか、1969年（昭和44年）3月15日 - ）は、日本中央競馬会 (JRA) の騎手である。 JRA全国リーディングジョッキーを18回獲得(歴代最多)。騎手大賞を9回獲得(歴代最多)。通算GI勝利数は地方、海外含めて100勝以上を記録(歴代最多)。その他にもJRA歴代最多勝記録、および歴代最多騎乗数記録など数々のJRA記録を保持している。.
池田書店
株式会社池田書店（いけだしょてん）は、東京都新宿区に本社を置く日本の出版社。「近藤信緒」のペンネームで知られる池田敏子が創業し、初期のミリオンセラー『性生活の知恵』（謝国権著）で知られる外部リンクの同社公式サイトの記述を参照。。 なお、書籍小売店の「いけだ書店」は株式会社くまざわが運営するチェーンストアであり、当企業とは全く無関係である。また、2014年まで東京都豊島区に本社を置いて活動していた出版社の「池田書店」は全く別の企業であり、資本関係や人的関連性は一切ない。.
日本
日本国（にっぽんこく、にほんこく、ひのもとのくに）、または日本（にっぽん、にほん、ひのもと）は、東アジアに位置する日本列島（北海道・本州・四国・九州の主要四島およびそれに付随する島々）及び、南西諸島・伊豆諸島・小笠原諸島などから成る島国広辞苑第5版。.
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競走馬と馬具の間の比較
馬具が45を有している競走馬は、404の関係を有しています。 彼らは一般的な10で持っているように、ジャカード指数は2.23%です = 10 / (404 + 45)。
参考文献
この記事では、競走馬と馬具との関係を示しています。情報が抽出された各記事にアクセスするには、次のURLをご覧ください:
