明確な優位
Japan · 56.5%
モデル1X2：Japan 56.5%（Poisson + Elo；ホームλ 0.91、アウェイλ 1.79）。
AI試合予測
| 結果 | 確率 |
|---|---|
| Tunisia | 17.6% |
| 引き分け | 25.9% |
| Japan | 56.5% |
Poissonゴールライン確率
| ライン | オーバー | アンダー |
|---|---|---|
| 0.5 | 91.9% | 8.1% |
| 1.5 | 76.6% | 23.4% |
| 2.5 | 50.6% | 49.4% |
| 3.5 | 28.6% | 71.4% |
| 4.5 | 13.7% | 86.3% |
試合の見通し
オーバー2.5
50.6%
均衡
アンダー2.5
49.4%
両者得点
51.3%
均衡
クリーンシートの可能性
48.7%
Poisson合計λ = 2.7（オーバー2.5 50.6% · アンダー2.5 49.4%）。
BTTS はい 51.3% · いいえ 48.7% — 両者得点はほぼ均衡。
最も可能性の高いスコア
| スコア | 確率 |
|---|---|
| 0-1 | 12.0% |
| 1-1 | 11.0% |
| 0-2 | 10.7% |
| 1-2 | 9.8% |
| 0-0 | 6.7% |
Poisson最大セル：0-1 12.0%（正確スコアの分散は大）。
モデル概要
Elo調整λ（0.91 / 1.79）→ 1X2：ホーム 17.6% · 分 25.9% · アウェイ 56.5%。出典：Dixon–Coles Poisson — ブックメーカーオッズではありません。
予測の明瞭さ
明瞭さ:
高
1X2分布の定性的な明瞭さ — 校正済み信頼区間ではありません。
- 首位 56.5%、2位より 30.6 pp 先行。
FAQ
勝率はどう計算されますか？
Eloと大会パラメータからホーム/アウェイの期待得点λを導出し、Dixon–Coles Poissonグリッドで1X2・ゴールライン・スコア確率を算出しています。
このページはベット助言ですか？
いいえ。OddsGPTは参考用のモデル確率のみ表示し、賭け金やベットを推奨しません。
xG / λ の意味は？
λは分散シミュレーション前の期待得点入力で、試後xG統計ではありません。
正確スコア確率が低いのはなぜ？
Poissonでは多くの組み合わせが確率を分かち合うため、最頻スコアも15%未満が普通です。
