サッカーにおける期待ゴール（xG）：その意味と重要性

Expected Goals (xG)は、サッカーでゴールチャンスの質を評価するために使われる統計的な指標です。シュートの距離、角度、シュートにつながるアシストの種類など、さまざまな要素を分析することで、シュートがゴールにつながる可能性を計算します。例えば、xGが0.2のシュートは、ゴールにつながる確率が20％であることを示します。この指標は、従来の統計を超えた、チームや選手のパフォーマンスに対する深い洞察を提供し、攻撃的なプレーや意思決定の有効性を評価するのに役立ちます。

Comparisonator フットボールデータ分析プラットフォームは、高度な統計指標を使用して選手、チーム、リーグを比較するために設計されたAI主導のフットボール分析プラットフォームです。データ主導の洞察力、AIを駆使したアルゴリズム、GPTモデルを活用して詳細なパフォーマンス評価を提供し、クラブ、スカウト、アナリスト、代理人が情報に基づいた意思決定を行えるよう支援します。

Comparisonator の選手リクルートとスカウティング・プラットフォームが従来のデータ・プラットフォームと異なるのは、異なるリーグ間のデータを正規化する能力です。これは、イングランド・プレミアリーグでのゴールが下位リーグでのゴールよりも加重されることを意味し、コンペティション間での選手のパフォーマンスの公平で正確な比較を保証します。AIで強化された評価システムにより、Comparisonatorリクルート・プラットフォームは、客観的でデータに裏打ちされた洞察を求めるサッカー関係者にとって強力なツールとなります。

サッカーにおける期待ゴール（xG）の理解

期待ゴール数（xG）は、サッカーにおいてゴールチャンスの質を測定するために使用される重要な統計指標です。ゴールやアシストといった従来の統計とは異なり、xGはチームや選手の攻撃効率をより深く分析する視点を提供します。シュートの距離、角度、アシストの種類、守備のプレッシャーなど、複数の重要な要素を考慮して、シュートがゴールにつながる確率を計算します。

各ショットには、得点の可能性を示すxG値が0から1の間で割り当てられています。例えば、ゴールキーパーが正面にいない至近距離からのタップインは、xG値が0.9（90％）となり、ゴールになる可能性が高いことを意味します。逆に、30ヤードのロングレンジからのシュートは、xGが0.05（5％）となり、ゴールになる確率は非常に低くなります。同様に、PKは統計的に高い確率でゴールになるため、xG値は通常0.78（78%）となります。Comparisonatorスカウティング・プラットフォームは、xGを含む300以上のパラメータで選手をランク付けし、比較します。

xGの計算方法

シュートのxGを決定するために、アナリストは、フィニッシュ成功のパターンを識別するために、過去の何千ものゴール試行からのデータを使用します。xGの計算で考慮される主な要素

サッカー分析においてxGが重要な理由

Expected Goalsは、アナリスト、コーチ、ファンがゴール数以外の選手のパフォーマンスを評価するための指標です。例えば、xGが5で10ゴールを決めたストライカーは、予想以上にチャンスをモノにしていることを意味し、オーバーパフォーマンスと言えるかもしれません。一方、10ゴールでxGが12のストライカーは、質の高いチャンスを何度も逃していることを意味し、パフォーマンスが低いかもしれません。

Comparisonatorのリクルーティング・プラットフォームは、271のリーグでプレーする選手を比較し、チームへの適性をフィルタリングして理解します。

Comparisonatorフットボール・データ・プラットフォームによると、UAEアラビアン・ガルフ・リーグのアル・アインに所属するコジョ・フォ・ド・ラバ（’92）が90分あたりの期待ゴール（xG）ランキングで首位に立ち、今シーズン271リーグで1試合あたり1.25xGという驚異的な数字を記録しました。また、ドイツ・ブンデスリーガ2部のカイザースラウテルンのラグナー・アチェ（’98）は、90分あたり0.97のxGを記録。

チームから見たxG

チームの観点からは、xGはマネージャーが攻撃効率と戦術的有効性を評価するのに役立ちます。xGが高くてもゴールが少ないチームはフィニッシュに苦労している可能性があり、xGが低くてもゴールが多いチームはラッキーなフィニッシュや特別なフィニッシュの恩恵を受けている可能性があります。xGの傾向を分析することで、コーチは戦術、選手選択、攻撃戦略を調整し、ゴールコンバージョン率を向上させることができます。Comparisonator サッカー分析プラットフォームは、意思決定者が選手のパフォーマンスを示すのに役立ちます。

期待ゴール数（xG）は、攻撃パフォーマンス、フィニッシュ能力、意思決定に関する洞察を提供する、現代のサッカー分析における強力なツールです。チームやプレーヤーが質の高いチャンスを作り出し、コンバージョンしているかどうかを明確に把握することができ、サッカーの評価において不可欠な指標となっています。

欧州トップ5リーグにおけるサッカー選手の期待ゴール数（xG）トップ

Comparisonator player recruitment and scouting platformの分析によると、セリエAのユベントスに所属するドゥシャン・ヴラホヴィッチ（’00）は0.65 xGを記録し、90分あたり0.64 xGを記録するプレミアリーグのチェルシーに所属するニコラス・ジャクソン（’01）を僅差で上回っています。トップ10の最後を飾るのは、ブンデスリーガ、シュトゥットガルトのエルメディン・デミロビッチ（’98）で、1試合あたり0.62xG。これらの選手は常に質の高い得点チャンスを作り出し、ヨーロッパで最も競争の激しいリーグでの攻撃的ポジショニングとフィニッシュ能力を反映しています。

期待されるゴール(xG)の例による説明

Expected Goals (xG)は、サッカーでゴールチャンスの質を評価するために使われる統計的な指標です。シュートの距離、角度、アシストの種類、1対1のチャンスかボックスの外からの難しいトライか、など様々な要素を分析することで、シュートがゴールにつながる可能性を計算します。

各ショットには、得点の確率を示すxG値が0から1の間で割り当てられます。例えば

• ゴールの空いている至近距離でのタップインは、xGが0.9（90％）となり、ゴールにつながる可能性が高いことを意味します。
• ペナルティーキックは通常0.78（78％）。
• 30ヤードからのロングレンジショットの xGは0.05（5％）で、これは確率が低いことを意味します。
• コーナーキックからのヘディングは、ポジショニングと守備のプレッシャーによっては、xGが0.15（15％）になることもあります。

この指標は、チームやプレーヤーのパフォーマンスについて、従来の統計を超えた深い洞察を提供し、プレーヤーが質の高いシュートを打っているのか、それとも難しくてパーセンテージの低いチャンスを狙っているだけなのかを評価するのに役立ちます。例えば、10ゴールでxGが5しかないストライカーは、オーバーパフォーマンスで難しいシュートを決めているかもしれませんし、10ゴールでxGが12の別のストライカーは、明確なチャンスを逃してアンダーパフォーマンスかもしれません。

xGを理解することで、コーチ、アナリスト、ファンは選手のフィニッシュ能力、オフェンスの意思決定、ゴール前での全体的な効率をよりよく判断することができます。

比較人工知能が期待ゴール（xG）を活用する方法とは？

Comparisonator フットボール・データ・プラットフォームは、サッカー分析のエキスパートとして機能するよう設計されたAI搭載の専門ツールです。人工知能ポイント・システムを大幅に強化し、リーグの難易度と選手のパフォーマンス・アルゴリズムを統合し、異なるリーグ間で最も正確な選手評価を提供します。現在、世界271のリーグをカバーするこのプラットフォームは、公平な比較を保証するために、難易度と質の重み付けを割り当てます。例えば、イングランド・プレミアリーグでのゴールはチャンピオンシップでのゴールよりも重みがあり、チャンピオンシップでの40ゴールがプレミアリーグでの20ゴールに相当することはありません。

AI主導のサッカー選手販売およびマーケティング・プラットフォームとして、Comparisonatorは選手レベルのより正確な評価を提供します。このシステムは、300のメトリクスの包括的なデータセットから、ポジションごとに80～90の主要パラメータに優先順位をつけ、ポジション別の重み付けを実装することで、選手のパフォーマンス・アルゴリズムをさらに改良しました。さらに、このプラットフォームは、センターフォワード（CF）のゴールとセンターバック（CB）のゴールの価値を区別し、選手の貢献度を文脈に合わせて正確に評価します。

南米リーグにおける期待ゴール数（xG）上位のサッカー選手たち

南米リーグにおけるゴール期待値（xG）ランキングのトップは、南米大陸で最も安定したゴールを量産している選手たち。ペルーのプリメーラ・ディビシオンに所属するスポルティング・クリスタルのマルティン・カウテルッチョ（’87）が90分あたり0.80xGでランキングのトップに立ち、エクアドルのリーガ・プロに所属するLDUキトのアレックス・アルセ（’95）が1試合あたり0.75xGを記録。チリのプリメーラ・ディビシオンのオヒギンズのレアンドロ・ベネガス（’88）が0.73xGで僅差で続き、アルゼンチンのリーガ・プロフェシオナルのリバープレートのミゲル・ボルハ（’93）が90分あたり0.69xGを記録。

サッカーで期待されるゴール（xG）を理解する方法

Expected Goals (xG)は、単にゴール数を数えるのではなく、ゴールチャンスの質を評価するのに役立つ統計的指標です。これは、何千もの同様の試行から得られた過去のデータに基づいて、シュートがゴールにつながる可能性を測定します。xGを理解することは、ファン、アナリスト、コーチが選手のパフォーマンス、チーム戦術、フィニッシュ効率を評価するのに役立ちます。xGの内訳は以下の通りです：

1.xGは何を測定するのですか？

xGは、試合中のすべてのシュートに0から1の間の確率スコアを割り当てます。この値は、そのシュートがゴールに変換される可能性を表しています。

• xGが0.1（10％）ということは、そのショットの得点確率が10％であることを意味します。
• xGが0.75（75％）は、シュートがゴールになる確率が75％であることを意味します。
• 完璧なチャンス（オープンゴールのタップインなど）は、xGが1.0（100％）に近い可能性があります。

2.xGに影響を与える要因

xGはランダムではなく、ゴール確率に影響するいくつかの重要な要素に基づいています：

• ショットの位置：シュートがゴールに近いほどxGが高くなります。
  • 例ペナルティエリアからのシュート（xG = 0.76）は、ボックスの外からのシュート（xG = 0.05）よりも得点の可能性が高い。
• ショットの角度：角度が広ければ広いほど、得点は難しくなります。
  • 例ゴール中央からのシュート（xG = 0.6）は、コーナーフラッグ付近の角度のないシュート（xG = 0.02）よりもはるかにチャンスがあります。
• ショットの種類：ヘディング、ボレー、ファーストショットはシンプルなフィニッシュよりもxGが低い。
  • 例コーナーキックからのヘディングシュート（xG = 0.15）は、低いパスでゴールを横切りタップイン（xG = 0.85）するよりも得点しにくい。
• 守備のプレッシャー: ディフェンダーのプレッシャーを受けたり、GKの位置が高いときに放たれるシュートは、xGが低くなります。
• アシストとビルドアッププレー：正確なスルーパスに続くシュートは、ランダムな長距離シュートよりもxGが高い。

3.xGがサッカー分析に役立つ方法

• 選手の評価xGが5で10ゴールのストライカーはオーバーパフォーマンス、xGが10で5ゴールのストライカーはアンダーパフォーマンスで好機を逃しています。
• チームの評価xGが低くてもゴールが多いチームはラッキーフィニッシュに頼りすぎているかもしれませんし、xGが高くてもゴールが少ないチームはフィニッシュに苦労しているかもしれません。
• パフォーマンスの比較：xGは、最終的なスコアだけでなく、チャンスの質に注目することで、チームや選手間の公平な比較を可能にします。

4.試合におけるxGの例

あるチームが1試合で10本のシュートを打つとします：

• 長距離ショット4発（各xG=0.05）→合計xG=0.20
• ペナルティボックスでのシュート3本（各xG=0.4）→合計xG=1.20
• 2回の1対1のチャンス（各xG=0.7）→合計xG=1.40
• 1 ペナルティ（xG = 0.78） → 0.78 合計 xG

合計xG＝3.58→これは、シュートの質からチームが3～4ゴール前後を期待されていたことを意味します。

5.xGが重要な理由