フットボールポアソン計算機

xGベースの試合確率・フェアオッズエンジン

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期待得点（xG）を入力
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サッカー向け強化ポアソン：引き分けと本命側の確率をやや高めに調整。
予測スナップショット
ホーム 勝利
44.63%
フェアオッズ 2.24
引き分け
26.24%
フェアオッズ 3.81
アウェイ 勝利
29.13%
フェアオッズ 3.43
最有力スコア
1 - 1
確率 11.66% フェアオッズ 8.58

試合確率とオッズ（出力）

フェアオッズ比較
マーケット 市場オッズ フェアオッズ ? 確率に基づくモデル算出のフェア価格。 エッジ ? ブックメーカーオッズとモデルのフェアオッズの差。 正のエッジは潜在的なバリューを示す。
ホーム 勝利 2.24 —
引き分け 3.81 —
アウェイ 勝利 3.43 —
バリューチャンスを見つける

モデルのフェアオッズとブックメーカー価格を比較し、正のEVを見つける。

バリューベットを見る →
正解スコアの確率とフェアオッズ
# 正確スコア 確率 オッズ
1 1-1 11.66% 8.58
2 1-0 9.32% 10.73
3 2-1 9.21% 10.86
4 0-1 7.38% 13.56
5 2-0 7.37% 13.58
6 1-2 7.28% 13.73
7 0-0 5.9% 16.95
8 2-2 5.75% 17.38
9 3-1 4.85% 20.62
10 0-2 4.61% 21.69
スコア行列 ホーム得点 ↓ · アウェイ得点 →
0 1 2 3 4 5
0
5.9%
16.95
7.38%
13.56
4.61%
21.69
1.92%
52.06
0.6%
166.58
0.15%
666.22
1
9.32%
10.73
11.66%
8.58
7.28%
13.73
3.04%
32.95
0.95%
105.43
0.24%
421.76
2
7.37%
13.58
9.21%
10.86
5.75%
17.38
2.4%
41.7
0.75%
133.46
0.19%
533.9
3
3.88%
25.78
4.85%
20.62
3.03%
32.99
1.26%
79.19
0.39%
253.42
0.1%
1013.17
4
1.53%
65.26
1.92%
52.21
1.2%
83.53
0.5%
200.48
0.16%
641.44
0.04%
2564.1
5
0.48%
206.53
0.61%
165.21
0.38%
264.34
0.16%
634.52
0.05%
2028.4
0.01%
8130.08
その他のスコア（どちらかが6点以上） 0.75% · フェア: 132.98
チーム別総得点
ホーム
オーバー アンダー
0.5 79.4% 20.6%
1.5 46.86% 53.14%
2.5 21.15% 78.85%
3.5 7.61% 92.39%
4.5 2.26% 97.74%
アウェイ
オーバー アンダー
0.5 71.35% 28.65%
1.5 35.54% 64.46%
2.5 13.15% 86.85%
3.5 3.83% 96.17%
4.5 0.91% 99.09%
試合の総得点
得点 確率 オッズ
0 5.90% 16.95
1 16.70% 5.99
2 23.63% 4.23
3 22.29% 4.49
4 15.77% 6.34
5+ 15.70% 6.37
オーバー 2.5 53.77% アンダー 2.5 46.23%
主要マーケット確率
1X2
ホーム 勝利 44.63%
引き分け 26.24%
アウェイ 勝利 29.13%
オーバー/アンダー 2.5
オーバー 2.5 53.77%
アンダー 2.5 46.23%
双方得点 (BTTS)
はい 56.65%
いいえ 43.35%
アジアハンデ確率 ? 確率はポアソンのスコアモデルから算出。 プッシュは整数のアジアハンデにのみ適用。 ホームハンデ
ライン ホーム側 プッシュ アウェイ側
-2.0 9.35% 10.7 13.58% 7.36 77.07% 1.3
-1.5 22.93% 4.36 — 77.07% 1.3
-1.0 22.93% 4.36 22.11% 4.52 54.96% 1.82
-0.5 45.04% 2.22 — 54.96% 1.82
0 (PK) 45.04% 2.22 24.74% 4.04 30.21% 3.31
+0.5 69.79% 1.43 — 30.21% 3.31
+1.0 69.79% 1.43 17.5% 5.72 12.72% 7.86
+1.5 87.28% 1.15 — 12.72% 7.86
+2.0 87.28% 1.15 8.5% 11.76 4.22% 23.72

モデルの仕組み

ポアソン分布
xG入力
調整
確率出力

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・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
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ポアソン計算機の使い方

  1. ホームの期待得点（xG）を入力します
  2. アウェイの期待得点（xG）を入力します
  3. 「計算」または入力後に結果を確認（自動更新）
  4. 正解スコアの確率／フェアオッズ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。

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。