ポアソン・フットボール予測計算機：xGに基づくスコアと試合確率
スポーツベッティング向けポアソン分布計算機
ブックメーカーがオッズをどう付けるか知りたい方へ。その手法の一つがポアソン分布です。用いるには試合の期待得点（xG）を把握する必要があり、本サービスはその専用ツールです。
本モデルはポアソン分布に基づき、一定時間内の出来事の確率を扱います。英語版ウィキで詳述。
ホームとアウェイの期待得点を入力すると、一般的なオッズ形式のラインに加え、同じ数値を確率としても表せます。
本ツールはサッカー向けに調整した改良版ポアソンを用い、引き分けや人気側の出現率をやや上げる実装です。
このポアソン計算機の仕組み
本計算機は、次の入力を使います。
- ホームチームの期待得点（xG）
- アウェイチームの期待得点（xG）
これに基づき、次を計算します。
- 各スコアライン（正解スコア）の確率
- ホーム勝ち・引き分け・アウェイ勝ちの確率
- オーバー/アンダー等の得点市場の確率
- 双方得点（BTTS）の確率
確率はすべて、統計学で広く用いるポアソン分布の確率質量関数から導出しています。
ポアソン計算機の使い方
- ホームの期待得点（xG）を入力します
- アウェイの期待得点（xG）を入力します
- 「計算」または入力後に結果を確認（自動更新）
- スコア確率と各種マーケットの分布を確認します
アナリスト、ブッター、データを重視する予想家におすすめのツールです。
xGベースの予測にポアソン分布が有効な理由
過去の実得点ではなくxGを使うことで、運の良さ悪さだけでなく、チャンスの質に即した推定ができます。
例えば次の点です。
- 決定力の揺れによるランダム性の影響を抑える
- 根拠のあるパフォーマンスと予測を揃える
- 統計的確率から理論上の公平オッズを得る
- モデルとブック比較でバリュー候補を探る
このため、AI系フットボール予測でもポアソン系モデルがよく採用されます。
ポアソン・モデルの限界
汎用性は高い一方、次の点に留意してください。
- 得点事象の独立性を仮定する
- レッドカードや展開変化は直接は織り込まない
- 極端に低い／高いxGの試合では精度が落ちることがある
より良い用途には、チーム力補正、ホームアドバンテージ、直近の調子など他要素との併用を推奨します。
それでもポアソン分布は、スポーツ分析や統計モデルでフットボールの得点確率を推定する際に幅広く使われています。
よくある質問
期待得点 (xG) から得点型・市場向けの確率を出し、試合の読み取りに使えます。
得点モデルでは有効ですが、xG や文脈を併用すると再現性が上がります。
理論的な公平性を見たうえで、各社のオッズ比較・バリュー感の参考に。
直前の力関係/調子/相手含めた賽前xGが想定。
はい。ホーム/アウェイxG から得点同時分布（正解スコア表）を作り、各スコアの確率を読めます。同じ枠から 1X2 やBTTS も一貫して表示します。
「両方が少なくとも1得点」する確率です。xG-ポアソンは正解表と同じ枠でBTTS Yes/Noを出し、xG/スコア/BTTSを整合させます。
