不確実性とベッティング:NBAドラフトから学べる事

予測不可能なことを予測する:LaMeloとZion

NBAドラフトから学べる事

不確実性とベッティング:NBAドラフトから学べる事

NBAドラフトでは、ドラフト候補たちがバスケットボール選手として成功する確率を各フランチャイズが予測します。エキスパートは、どれほど効率的に予測を行っているのでしょう? エキスパートが苦手とする状況はあるのでしょうか? ベッターが結果を予測する上で、より多くの情報を持つこれらのエキスパートから何を学ぶことができるでしょうか? 詳しくは続きをお読みください。

2020年10月16日、バスケットボールの世界最高峰に立つ30チームのジェネラルマネージャーが一堂に会し、ベットを行います。

ベットの対象となるのはバスケットボール選手の将来であり、ここでは通常のスポーツベッティングのように1x2のオッズやハンディキャップは用いられません。しかし実際には、スポーツベッティングとNBAドラフトの間にプロセス上の大きな違いはありません。

結局のところ、スポーツベッティングと同様に、NBAドラフトにおける選手選択の決め手となるのは確率です。数百万ドルを左右する決断をする中で、この確率を正しく見極められるかどうかが、Jonny Flynnを選ぶか、Steph Curryを選ぶかの分かれ道になる可能性があります。

おそらくこれこそがNBAドラフトをこれほど面白くしている要素なのですが、ベッターはこのイベントから何を学ぶことができるでしょうか?

大きな賭け金と専門家の知見

各NBAフランチャイズは、若いドラフト候補選手たちの能力とポテンシャルを評価する専任のアナリストチームを編成しています。アナリストたちは、数百万ドルの行方を左右する決断を比較的短期間で行います。

このプロセスを効率的に進めるため、アナリストは一般的なバスケットボールファンをはるかに上回る豊富な情報と専門知識を有しています。この文章、どこかで目にしたような気がしますか?

フランチャイズとブックメーカーの立場は、ある意味似ています。一般的なバスケットボールファンが、ドラフト候補の将来性をプロのアナリストチームよりも正確に予測することができるでしょうか? スプレッドシート1つでキャリアを踏み出した駆け出しのバスケットボールエキスパートなら、多少勝ち目はあるでしょうか?

答えはほぼ間違いなく「ノー」です。ベッティング市場でベッターが勝つのが難しいのと同様に、どんなに熱心なバスケットボールファンでもプロに勝つのは至難の業です。

各チームのエキスパートはどれほど優れているのでしょう?

データによると、選手のドラフト順位と選手としての価値(勝利への貢献度で計算)の間には、ある程度の相関関係があります。

ソース

この相関関係は、ドラフトの歴史が浅く、サンプル数が少ないことなどが原因で必ずしも安定していません(たとえば、Marc Gasol 1人だけで48指名全体の価値が大きく上がっています)。しかし全体的には、各チームが選手たちを正しくランク付けしているケースが圧倒的に多く見られます。

とはいえ、この相関関係の精度は、ベッティング市場の効率性と比べるとはるかに見劣りします。サンプルサイズの小ささが大きな要因であり、今後ドラフトが繰り返されていけば相関関係もより明確になっていくと予想されますが、選手の選択プロセスがベッティングオッズと同等の水準まで効率化されることは考えにくいです。それはなぜでしょう?

ドラフトはなぜこれほどまでに難しいのでしょうか?

NBAのフランチャイズはドラフトプロセスに多額の資金を投じており、スカウトやアナリストにはチームが最も必要とする選手を選ぶ任務が課されています。それでもドラフトを難しくしている要因は何なのでしょう?

数値化できない多数の不確定要素

NBAのドラフトには膨大な不確定要素が影響し、その多くは定量化が困難です。選手はメンタル面の強さを持っているでしょうか? 怪我をしやすい体形ではないでしょうか? 新しい都市やライフスタイルへの適応能力を持っているでしょうか? これらはすべて、バスケットボール選手としての能力以前にチェックされる要素です。

評価対象の不確定要素が増え、それらが抽象的になるほど、確率を正確に算出することは難しくなります。

長い期間

Superforecasting」という本に記されているように、先のことほど確率を正確に予測するのが難しくなります。NBAチームにドラフトされた選手が入団時に結ぶ契約の期間は2年から3年で、その先も長くリーグで活躍する選手はその一部にすぎません。

選手がシーズンを重ねる中でどのように成長するのかを予測するのは、各試合でどちらかのチームが勝つ確率を計算するよりも難しいことです。これは、不確定要素が多いだけでなく、期間が長いのでデータを数値化することが難しくなるためです。

インセンティブとバイアス

Houston Rocketsの前オーナーであるLeslie Alexanderは、Daryl Moreyがジェネラルマネージャーに任命されるまで、フランチャイズとしての意思決定が「あまり良くなかった」と認めています。Alexanderは、Rocketsがあらゆるデータやテクノロジーを有していたものの、それらを先進的に活用していなかったと述べています。

Moreyも、自身がチームに加わった当時のドラフトプロセスのバイアスについて語っており、客観的なデータではなく対面のインタビューや直感に頼りすぎていたと述べています。

NBAフランチャイズの関係者は、自分の職を守るために現状維持の方向に走りがちです。一般的に、変化は敬遠されます。

これは、プロセスの改善に適応できないベッターやブックメーカーが大きな金銭的損失を被るベッティングの世界とは非常に対照的です。これが、2つの世界の効率性に大きな差がある要因かもしれません。

予測不可能なことを予測する:LaMeloとZion

今年のドラフト上位指名候補者の中に、NBAアナリストの腕の見せ所となりそうな1人の選手がいます。

LaMelo Ballがドラフトまでに歩んできた道のりは、これまでの選手たちと大きく異なります。LaMeloはパス能力に非常に優れ、ゲームを高いレベルでコントロールできるポテンシャルを秘めていますが、一部からディフェンス面の弱さとシュートフォームの問題を指摘されています。

LaMeloに関するデータは他のドラフト候補選手と比べて非常に少ないため、アナリストにとって彼がNBA選手として成功する確率を判定することはとても困難です。上位3位以内で指名される可能性があるこの選手を「非常に危険な賭け」と評するスカウトも入れば、今年のドラフト候補の中で伸びしろは断トツであると評価するスカウトもいます。

このように、LaMeloに対する評価はチームによってバラバラです。これは、昨年のドラフトで1位指名を受けたZion Williamsonとは対照的です。

ドラフトまで王道のキャリアを歩んでいたZionには、過去のドラフト指名選手と比較し、リーグでのキャリアを予測するために使用できる指標がありました。

バスケットボールベット

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最新オッズ

大学1年のシーズンで500ポイント、50スティール、50ブロック以上を記録したのはZionのほかにKevin DurantとAnthony Davisしかおらず、この2人は合わせて17回もオールスターに選出されています。

大学時代にこの2人と同列の成績を残したことで、Zionのキャリアに対する予測の上下幅が大きく狭まりました。多くのアナリストは、Zionが少なくともオールスターのリザーブ、うまくいけばオールスターのスターターになれるという意見で一致していました。

一方、LaMeloに対する予測はロールプレイヤー止まりから本物のMVP候補までさまざまであり、フランチャイズがZionのように確実にスターになれそうな選手に惹かれるのは当然のことです。

LaMeloはシュートフォームに問題があり、大学での成績がなく、目立ちたがりの父親がいますが、オーストラリアのNBLというリーグの弱小チームで好成績を残し、トップレベルのバスケットボールIQを持つと言われています。この選手のキャリアを予測するのは、大学時代からスーパースターであったZionと比べてはるかに難しいことです。

ブックメーカーとNBAアナリスト

Zionのキャリアに対する予測幅は小さく、リーグで成功する確率を算出するのは容易です。

多くのNBAフランチャイズがZionを欲しがったのは、ブックメーカーがZionのように確率範囲の狭いベットを好むのと同じ理由によるものです。Premier Leagueの試合では、実際の確率を把握できるためマージンと利益を容易に設定できます。

一方、LaMeloのように結果が非常に読みにくいベットは、そう単純にはいきません。おそらくこのことが、本命-大穴バイアスが存在する一因となっています。

市場や選択の予測可能性が低い場合、ブックメーカーはマージンを大きくすることで計算ミスによるリスクをある程度低減できます。しかしLaMelo Ballに関して、NBAフランチャイズはこの手を使えません。

ベッターはここから何を学べるでしょうか?

ブックメーカーがドラフト前にNBA選手のキャリアにオッズを付けるとしたら、どのような選手を好むでしょう?

おそらくブックメーカーはZion Williamsonのような確実性の高い選手を好む一方で、それに対抗するベッターたちはより予測が難しい選手を好むかもしれません。

不確定要素の幅が広く、実際の結果に対するその影響が大きいほど、見落とされたエッジを見つけられる可能性が高まるため、ベッターに有利になります。

不確定要素が増えるほど、ベッティング市場とブックメーカーが確率を見誤る可能性が高まるのです。

しかし、このような市場において、ブックメーカーにはマージンを上げるという対抗策があります。

NBAドラフトから学べる事

ベットでは、新しい情報を考慮し、その情報をどのように活用すればエキスパートよりも正確に確率を導き出せるのかを考えるのが効果的です。自分だけが知っている情報がありますか?

NBAドラフトから学ぶことがあるとしたら、それはエキスパートでも遠い未来のことは予測するのが難しいということです。そう考えると、アウトライトベットなどの長期的なベットを検討するのも手かもしれません。

また、エキスパートは数値化しにくい不確定要素が多いと苦戦する傾向があります。メンタル面や熱意、またはチームワークの強さについて、市場を上回るエッジを持っていますか? おそらくその可能性は低いはずですが、このことは頭に入れておきましょう。

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