AIはNFLの試合をどう読むか
AIは各チームの実際の統計——攻守の成績、ホーム優位、試合間の休養——から出発し、それを勝率に変換します。次にブックメーカーのオッズと突き合わせ、その数値がオッズの含意確率を上回ればバリューがあり、そこで予想を公開します。
どの市場を扱うか
- 勝敗（マネーライン）、最も直接的な市場。
- ハンディキャップ（スプレッド）、想定される点差にバリューがあるとき。
- トータル（得点のオーバー/アンダー）、攻守の傾向が明確な試合で。
バリューがあるときだけ公開
これはAIがサッカーや野球で用いる論理と同じです。すべての試合は予想せず、オッズが実際のリスクを上回って配当する試合だけを予想します。信頼度はその優位の大きさに依存します。
すべて検証可能
各予想はキックオフ前に公開され、参照オッズ付きで、公式結果により自動精算されます。的中も外れも公開履歴に残り、削除されません。
よくある質問
なぜ野球はサッカーより予測しやすいのですか。
プレーが一球ごとに独立した試行として区切られること、そして1シーズンの試合数が多くサンプルが厚いことの2点です。統計的な扱いやすさが根本的に違います。
FIPとは何ですか。
守備非依存投球能力のことで、奪三振、四球、被本塁打という投手が単独でコントロールできる要素だけで算出する指標です。守備陣の質に左右される防御率より、投手の実力を正確に表します。
防御率が良い投手を信用してはいけないのですか。
防御率が良くてもFIPが悪い投手は、守備や運に助けられている可能性が高く、成績が落ちてくる傾向があります。市場は防御率に反応しやすいため、ここにずれが生まれます。
球場factorはどれくらい影響しますか。
大きく影響します。外野が狭い球場や標高の高い球場では得点が増え、外野の広い球場や湿度の高い環境では減ります。同じ打線でも球場が変われば期待得点が変わります。
どのマーケットを狙うべきですか。
合計得点（オーバー／アンダー）とランラインです。勝敗は2択で市場が正確になりやすく、バリューが残りにくくなります。
ブルペンの状態はどう評価しますか。
直近3日の登板数と投球数を見ます。先発がエースでも中継ぎが枯れていれば終盤は不安定になります。市場は先発の名前に反応しやすいので、この非対称性がバリューになります。
NPB（日本プロ野球）も分析対象ですか。
データが揃っていれば同じ枠組みで扱えます。ただしNPBは引き分けが存在するため、勝敗市場の構造がMLBとは異なる点に注意が必要です。
野球の予想は何試合で評価すべきですか。
最低でも100試合以上です。エース同士の対戦が乱打戦になることは普通に起きるため、1試合や1週間の結果でモデルを評価してはいけません。