競馬の結果における最も支配的な要因の一つは「レース前半のペースタイム」である。前半のペースタイム変動は、各脚質の物理的なスタミナ消費量に直結し、勝率に極端な偏りをもたらす。

ハイペース環境下では逃げ馬の勝率が5.2%まで低下し、スローペース環境下では22.3%へと急上昇する客観的事実に基づき、事前に出走馬の質からペースを算出し、展開に合致した脚質を狙打つことが、投資の期待値を飛躍的に高める。

ペースの定義と脚質成績の完全な反転構造

後方待機の馬群と先行する馬の物理的なスタミナ消費量の差は、そのまま結果に直結する。ペースごとの脚質別勝率のデータは以下の通りだ。

前半のペースが急流（芝1600mにおいて最初の800mが46秒未満など）になると、前を走る逃げ馬は無酸素運動の限界を超え、ゴール手前で完全に失速・崩壊する。展開はスタミナを温存していた差し・追込馬の絶対的有利となり、勝率データを大きく逆転させる。

前半のペースが緩む（芝1600mにおいて48秒超など）と、逃げ・先行馬がスタミナを十分に残したまま最後の直線へと向かう。このため、後方からどれだけ速い上がり（ラストスパート）を使っても物理的に前駆車に届かない現象（前残り）が多発する。

逃げ馬の「頭数」による展開の定量予測

実際のレース当日のペース予測は、出馬表における過去の脚質データ、すなわち「逃げ馬」の絶対数に依存する。

加えて、逃げ馬が「外枠」に配置された場合、内側の優位なポジションを取るために道中のペースを上げて無理に競り掛ける必要が生じるため、前半のタイムが極端に速くなる（ハイペース化の）確率はさらに上昇する。

展開バイアスを利用した具体的な投資対応策は以下の3点である。

逃げ馬3頭以上のレース（ハイペース想定）の徹底評価 勝率14.5%の差し馬、12.8%の追込馬を中心に馬券を構築する。この際、逃げ馬がどれほど高いAI偏差値やAI勝率を持っていても、スタミナ切れによる沈没リスク（勝率5.2%への回帰）を考慮し、評価を大幅に落とすかバッサリと切り捨てる。
逃げ馬0〜1頭のレース（スローペース想定）の前残り狙い 勝率22.3%の逃げ馬と15.8%の先行馬による前残りのみを前提とした陣形を組む。後方からの脚質は勝率が一桁台に落ち込むため、圧倒的1番人気と目される差し馬であっても、連下のヒモ評価に留めるか軽視する。
前走ペースの「展開不利」による不当な着順下落の救済 「前走が超スローペースで、差し脚を余して届かず負けた馬」が今回ハイペースになりそうな場合、物理的な展開の恩恵をフルに受ける大穴候補として単勝・複勝から狙い撃つ。逆も同様である（見せかけの凡走によるオッズの歪みの抽出）。

ペースごとの勝率データを絶対の軸とし、出走馬の頭数構成から事前予測を立てることが馬券の合理的な取捨選択に直結する。