分析に使用するスタッツまとめ

更新日	Ver	内容
2025-05-17	1.00	公開
2026-01-01	2.00	npxG/Shotを追加 (npPSxG - npxG)/(npxG + 1)を追加 Weak Foot Usageを追加 wPCAを追加 Prog-P Distance/Touch (VAdj)を追加 Passes Completed (M+L)を追加 xAG (PassLive)を追加 Build-Up to Shotを追加 Prog-C Distance/Touchを追加 xG from Take-Onを追加 xAG from Take-Onを追加 Touch-Verticalityを追加 (MisCtrl + DisPos)/10 Receivedを追加 Offsides/100 Receivedを追加 50/50 Ground Duelを削除 Robust Z-Scoreを追加 Bayesian estimateを追加 追加分と重複するスタッツを削除 既存文言を微修正
2026-01-10	2.10	wPCAの式を更新
2026-01-12	2.20	Touch-Verticalityの式を更新

Shooting（シュート）

npxG（Non-Penalty xG）

PKを除いたゴール期待値（xG: Expected Goals）。シュートが放たれる前の状況に基づき、あるシュートがゴールとなる確率を0～1の数値で表す。シュートの位置（距離・角度・配置）、シュートの種類、アシスト（パス）の質、相手選手のポジショニングなど、いくつかの変数に基づいてチャンスの質を測定する。

数値が高い場合の解釈

• シュートが多い

数値が低い場合の解釈

• シュートが少ない

ef-stats.com

npxG/Shot

PKを除いたシュートあたりのnpxG。シュートの平均距離に近似する。

数値が高い場合の解釈

• ゴールとなる確率の高い状況（位置）からシュートを放っている

数値が低い場合の解釈

• ゴールとなる確率の低い状況（位置）からシュートを放っている

G-xG

実際の得点（G: Goals）とゴール期待値（xG）の差。

数値が高い場合の解釈

• Overperformance（≒上振れ）
• 与えられたチャンスの質（xG）以上の成果（G）

数値が低い場合の解釈

• Underperformance（≒下振れ）
• 与えられたチャンスの質（xG）以下の成果（G）

npPSxG（Non-Penalty PSxG）

PKを除いたシュート後ゴール期待値（PSxG: Post-Shot Expected Goals）。シュートが放たれた後の結果に基づき、あるシュートがゴールとなる確率を0～1の数値で表す。シュートのゴール内での位置やシュートの威力と軌道など、いくつかの変数に基づいてシュートの質を測定する。枠内ゴール期待値（xGOT: Expected Goals on Target）と同義。

数値が高い場合の解釈

• 枠内シュートが多い

数値が低い場合の解釈

• 枠内シュートが少ない

note.com

(npPSxG - npxG)/(npxG + 1)

与えられたチャンスの質（npxG）とシュートの質（npPSxG）の差を、チャンスの質（npxG）で除した値。与えられたチャンスを均等化してシュートの質を評価する。値を安定させるため、分母に固定値１を加える。

数値が高い場合の解釈

• 決定力（得点効率）が高い
• 与えられたチャンスの質と比較してシュートの質が高い

数値が低い場合の解釈

• 決定力（得点効率）が低い
• 与えられたチャンスの質と比較してシュートの質が低い

Weak Foot Usage

逆足シュート頻度。右足のシュート数と左足のシュート数を比較し、少ない方の値を全体のシュート数で除したもの。

$$\mathrm{Weak\; Foot\; Usage}=\frac{\mathrm{min(Left\; Foot\; Shots,\; Right\; Foot\; Shots)}}{\mathrm{Total\; Shots}}$$

数値が高い場合の解釈

• 逆足でのシュートが多い

数値が低い場合の解釈

• 逆足でのシュートが少ない

Passing（パス）

wPCA

weighted Pass Completion Average。パスによるポゼッションへの影響力を表す。計算式はチームスタッツ（n>1,000）を用いて重回帰分析により導出。日本語の解説記事を後日公開予定。
計算式は以下のとおり。Sはショートパス*1、Mはミディアムパス*2、Lはロングパス*3、lnは対数変換、Cmpはパス成功、InCmpはパス失敗をそれぞれ表す。

$$\mathrm{Passing\; Value}=\begin{array}{l}\ln \left(\mathrm{SCmp}\right)\times 8.5\\ +\ln \left(\mathrm{MCmp}\right)\times 7.8\\ +\ln \left(\mathrm{LCmp}\right)\times 2.1\\ -\ln \left(\mathrm{InCmp}\right)\times 7.0\end{array}$$

$$\mathrm{Touches\; (VAdj)}=\begin{array}{l}\ln \left(\mathrm{Def3rdTouch}\right)\times 1.0\\ +\ln \left(\mathrm{Mid3rdTouch}\right)\times 1.3\\ +\ln \left(\mathrm{Att3rdTouch}\right)\times 0.7\end{array}$$

$$\mathrm{wPCA}=\frac{\mathrm{Passing\; Value}}{\mathrm{Touches\; (VAdj)}}$$

数値が高い場合の解釈

• パス成功率が高い
• 試行数あたりのパスバリューが高い

数値が低い場合の解釈

• パス成功率が低い
• 試行数あたりのパスバリューが低い

📊 Redefining wPCA: A major refinement using statistical methods

The new wPCA evaluates the impact of passing on possession.

🧵Thread. pic.twitter.com/LFCmxTThwa

— efStats (@ef_Stats) 2025年9月5日

Progressive Passes

プログレッシブパス成功数。相手ゴール方向にボールを前進させるパス。OptaとWyscoutで定義が異なる。

• FBref（Opta）
  直近の６回のパスのうち、最も遠い地点から10ヤード（約9.1m）以上相手ゴールライン方向へボールを移動させたパス。ただし、ピッチの守備側40％からのパスは除く。「ペナルティエリア内へのパスを含む」と記載があるが、マッチログ等を見るとPPA>PrgPの場合もあるため諸説。
• Wyscout
  始点、終点及び距離が以下に該当するパス。

  始点	終点	距離
  自陣	自陣	30m以上
  自陣	敵陣	15m以上
  敵陣	敵陣	10m以上

数値が高い場合の解釈

• 難易度の高いパスが多い
• パスによりボールを前進させる意識が高い

数値が低い場合の解釈

• 難易度の高いパスが少ない
• パスによりボールを前進させる意識が低い

Prog-P Distance/Touch (VAdj)

パスにより相手ゴール方向にボールを前進させた距離（Progressive Passing Distance）を、垂直性を調整した（Verticality-Adjusted）タッチ数で除した値。アタッキングサードよりもディフェンシブサードの方がパスが長くなりやすい傾向を踏まえ、タッチの位置を均等化したうえでパスの前進効率を評価する。日本語の解説記事を後日公開予定。

$$\mathrm{Touch\; (VAdj)}=\begin{array}{l}\mathrm{Def3rdTouch}\times 1.5\\ +\mathrm{Mid3rdTouch}\times 1.0\\ +\mathrm{Att3rdTouch}\times 0.5\end{array}$$

数値が高い場合の解釈

• タッチあたりのパスの前進距離が長い

数値が低い場合の解釈

• タッチあたりのパスの前進距離が短い

Verticality-Adjusted (VAdj) for Progressive Passing Distance adjusts for touches and gives more weight to players operating closer to the opponent's goal, less to those deeper in their own half.

Prog-P Dist / (1.5×Def3rdT + 1.0×Mid3rdT + 0.5×Att3rdT) pic.twitter.com/g7EenIj185

— efStats (@ef_Stats) 2025年9月22日

Passes Completed (M+L)

ミディアムパスの成功数とロングパスの成功数の合計。

数値が高い場合の解釈

• パスレンジが広い

数値が低い場合の解釈

• パスレンジが狭い

Creativity（創造性）

xAG (PassLive)

ライブパス（セットプレイを除いたパス）によるアシストゴール期待値。シュートに繋がったライブパスについて、創出されたxGを計上する。

数値が高い場合の解釈

• シュートに繋がるライブパスが多い
• オープンプレイでのチャンスクリエイト能力が高い

数値が低い場合の解釈

• シュートに繋がるライブパスが少ない
• オープンプレイでのチャンスクリエイト能力が低い

xA

アシスト期待値。パスがアシストになる確率を0～1の数値で表す。パスの種類や終点、パスの長さなど、いくつかの要素を考慮する。アシストになる可能性があればシュートに繋がらなかったパスにもxAが割り当てられる。ただし、Wyscoutの定義ではシュートに繋がったパスのみからxAが算出されるため注意。

数値が高い場合の解釈

• ゴールに繋がる確率の高いパスが多い
• チャンスクリエイト能力が高い

数値が低い場合の解釈

• ゴールに繋がる確率の高いパスが少ない
• チャンスクリエイト能力が低い

theanalyst.com

Build-Up to Shot

シュートの２つ前、キーパスの直前のパス。SCA（Shot-Creating Actions）からキーパスを引いた値と一致する。

数値が高い場合の解釈

• アシストに繋がる確率の高いパスを選択する頻度が高い

数値が低い場合の解釈

• アシストに繋がる確率の高いパスを選択する頻度が低い

Passes into Penalty Area

ペナルティエリア内へのパス成功数。セットプレーのパスは含まない。

数値が高い場合の解釈

• チャンスに繋がる確率の高いパスが多い
• チャンスクリエイト能力が高い

数値が低い場合の解釈

• チャンスに繋がる確率の高いパスが少ない
• チャンスクリエイト能力が低い

Carrying（ボールキャリー）

Successful Take-Ons

保持時の１対１（Take-On）勝利数。

数値が高い場合の解釈

• １対１を仕掛ける頻度が高い

数値が低い場合の解釈

• １対１を仕掛ける頻度が低い

Successful Take-On %

保持時の１対１の勝率。筆者の分析では後述のベイズ推定（Bayesian estimate）により勝率を計算する。

数値が高い場合の解釈

• 保持時の１対１が強い

数値が低い場合の解釈

• 保持時の１対１が弱い

Progressive Carries

プログレッシブキャリー成功数。相手ゴール方向にボールを前進させるドリブル。OptaとWyscoutで定義が異なる。

• FBref（Opta）
  直近の６回のパスのうち、最も遠い地点から10ヤード（約9.1m）以上相手ゴールライン方向へボールを移動させたドリブル、またはペナルティエリア内へのドリブル。ただし、自陣で終了するものを除く。「ペナルティエリア内へのドリブルを含む」と記載があるが、マッチログ等を見るとCPA>PrgCの場合もあるため諸説。
• Wyscout
  始点、終点及び距離が以下に該当するドリブル。Wyscoutの名称は「Progressive Runs」。

  始点	終点	距離
  自陣	自陣	30m以上
  自陣	敵陣	15m以上
  敵陣	敵陣	10m以上

数値が高い場合の解釈

• 難易度の高いドリブルが多い
• ドリブルによりボールを前進させる意識が高い

数値が低い場合の解釈

• 難易度の高いドリブルが少ない
• ドリブルによりボールを前進させる意識が低い

Prog-C Distance/Touch

ドリブルにより相手ゴール方向にボールを前進させた距離（Progressive Carrying Distance）をタッチ数で除した値。距離の単位はヤード。

数値が高い場合の解釈

• 相手ゴール方向への中／長距離のドリブルが多い
• ドリブルによりボールを前進させる意識が高い

数値が低い場合の解釈

• 相手ゴール方向への中／長距離のドリブルが少ない
• ドリブルによりボールを前進させる意識が低い

Carries into Penalty Area

ペナルティエリア内へのドリブル数。

数値が高い場合の解釈

• チャンスに繋がる確率の高いドリブルが多い

数値が低い場合の解釈

• チャンスに繋がる確率の高いドリブルが少ない

xG from Take-On

ドリブル成功後に放ったシュートのxG。

数値が高い場合の解釈

• ドリブル成功後にシュートを撃つことが多い
• シュートを撃つために１対１を仕掛けることが多い

数値が低い場合の解釈

• ドリブル成功後にシュートを撃つことが少ない
• シュートを撃つために１対１を仕掛けることが少ない

xAG from Take-On

ドリブル成功後に出したパスのxAG。

数値が高い場合の解釈

• ドリブル成功後のキーパスが多い

数値が低い場合の解釈

• ドリブル成功後のキーパスが少ない

Possession（ポゼッション）

Errors

ボールロストが相手のシュートに繋がった回数。ピザチャートでは後述するDefendingに分類。

数値が低い場合の解釈

• 失点の可能性が高い場所でのミスが少ない

数値が高い場合の解釈

• 失点の可能性が高い場所でのミスが多い

Touch-Verticality

タッチの垂直距離。ディフェンシブサードのタッチ数とアタッキングサードのタッチ数を大小比較し、小さい方の値の1.5倍と大きい方の値の0.5倍の和を総タッチ数で除したもの。計算にあたり、分母と分子にそれぞれ自然対数による対数変換を行う。座標データを用いている訳ではないので、あくまで近似的な指標として解釈する。

$$\mathrm{minT}=\mathrm{min(Def3rdT,\; Att3rdT)}$$

$$\mathrm{maxT}=\mathrm{max(Def3rdT,\; Att3rdT)}$$

$$\mathrm{Touch-Verticality}=\frac{\mathrm{ln(}\mathrm{minT}\times 1.5+\mathrm{maxT}\times 0.5)}{\mathrm{ln(}\mathrm{Total\; Touches})}$$

数値が高い場合の解釈

• ボールに関与する範囲が広い
• 運動量が多い

数値が低い場合の解釈

• ボールに関与する範囲が狭い
• 運動量が少ない

(MisCtrl + DisPos)/10 Received

パスレシーブ10回あたりのミスコントロール（ルーズボールのポゼッション獲得失敗）数とボールロスト（ポゼッションを失った）数。

数値が低い場合の解釈

• ポゼッションを失う頻度が低い

数値が高い場合の解釈

• ポゼッションを失う頻度が高い

Prog-P Received

プログレッシブパスを受けた回数。

数値が高い場合の解釈

• 縦パスを受ける意識が高い
• オフザボールの意識が高い

数値が低い場合の解釈

• 縦パスを受ける意識が低い
• オフザボールの意識が低い

Fouls Committed

ファウルをした回数。

数値が低い場合の解釈

• クリーンな守備をする

数値が高い場合の解釈

• プレーが粗い

Fouls Drawn

ファウルを受けた回数。

数値が高い場合の解釈

• ボールキープ能力が高い

数値が低い場合の解釈

• ボールキープ能力が低い

Offsides/100 Received

パスレシーブ100回あたりのオフサイドの回数。

数値が低い場合の解釈

• オフサイドを回避する能力が高い
• オフザボールの能力が高い

数値が高い場合の解釈

• オフサイドを回避する能力が低い
• オフザボールの能力が低い

Ball Recoveries

どちらのチームもボールを保持していない状況、またはボールに直接プレーしていない状況で、自チームのポゼッションを確保した回数。

数値が高い場合の解釈

• ルーズボールを回収する意識が高い
• 競り合いの意識が高い

数値が低い場合の解釈

• ルーズボールを回収する意識が低い
• 競り合いの意識が低い

Defending（ディフェンス）

Tackles

タックル数。ボール奪取に至らなかったタックルを含む。

数値が高い場合の解釈

• 相手のボールを奪う意識が高い

数値が低い場合の解釈

• 相手のボールを奪う意識が低い

% of dribblers tackled

非保持時の１対１（Dribblers Tackled）の勝率。筆者の分析では後述のベイズ推定（Bayesian estimate）により勝率を計算する。

数値が高い場合の解釈

• 非保持時の１対１が強い

数値が低い場合の解釈

• 非保持時の１対１が弱い

Blocks

ブロック数。シュートブロックとパスプロックの合計。

数値が高い場合の解釈

• 相手のボールの進行を妨げる意識が高い

数値が低い場合の解釈

• 相手のボールの進行を妨げる意識が低い

Interceptions

インターセプト数。

数値が高い場合の解釈

• 相手のボールを奪う意識が高い

数値が低い場合の解釈

• 相手のボールを奪う意識が低い

Clearances

クリア数。

数値が高い場合の解釈

• ピンチを回避する意識が高い

数値が低い場合の解釈

• ピンチを回避する意識が低い

Defensive Actions

守備アクション数。Tackles、Dribblers Tackled、Blocks、Interceptions、Clearancesの合計。守備スタッツの重要度が低いアタッカーのピザチャートでは、このスタッツのみを表示する。

数値が高い場合の解釈

• 守備の意識が高い

数値が低い場合の解釈

• 守備の意識が低い

Duel（デュエル）

Aerials Won

空中戦の勝利数。

数値が高い場合の解釈

• 空中戦の頻度が高い
• 競り合いの意識が高い

数値が低い場合の解釈

• 空中戦の頻度が低い
• 競り合いの意識が低い

% of Aerials Won

空中戦の勝率。筆者の分析では後述のベイズ推定（Bayesian estimate）により勝率を計算する。

数値が高い場合の解釈

• 空中戦に強い

数値が低い場合の解釈

• 空中戦に弱い

調整

PAdj（Possession-Adjusted）

チームのポゼッション率（ボール支配率）との相関を考慮したスタッツの調整（補正）。「ボールを支配するチームは攻撃の機会が多くなり、ボールを支配されるチームは守備の機会が多くなる」という一般的な傾向をプレイヤーのスタッツに反映するもの。筆者の分析では試合ごとに調整を施し、その合計を集計値として取り扱う（per-game calc）。
詳細は後日記事を公開予定。計算式は以下のとおり。

ポゼッション率と正の相関がある場合

• Team Possession>50→負の補正
• Team Possession<50→正の補正

$$\mathrm{PAdj Stat}=\mathrm{Raw\; Stat}\times (1-\frac{\mathrm{Team\; Possession}-50}{100})$$

ポゼッション率と負の相関がある場合

• Team Possession>50→正の補正
• Team Possession<50→負の補正

$$\mathrm{PAdj Stat}=\mathrm{Raw\; Stat}\times (1+\frac{\mathrm{Team\; Possession}-50}{100})$$

Robust Z-Score

スタッツを複数選手で比較する場合は標準化を行う。サッカーのデータ分析ではパーセンタイルとＺスコアが主流だが、筆者の分析では中央値と四分位数を用いた標準化手法であるロバストＺスコア（Robust Z-Score）を使用する。詳細は以下のリンクを参照。

ef-stats.com

Bayesian estimate

勝率等の割合のスタッツについて、各選手の値が試行回数の増加に伴って長期的には全選手の平均値に近づいていくという前提のもと、分母と分子に事前に設定した固定値を加えて値を安定させる（ベイズ推定（Bayesian estimate））。
例えば、空中戦勝率については、事前確率を全選手の平均値となる50%に設定し、分母に10、分子に5を固定値として加える。この場合、8勝2敗=勝率80%の選手の事後確率は13勝7敗=勝率65%となり、30勝10敗=勝率75%の選手の事後確率は35勝15敗=勝率70%となる。
筆者の分析では、名前に「Bayesian」を含むスタッツが対象となる。詳細は後日記事を公開予定。

Ball Recoveries vs Bayesian Tackle Success % | L365 T5 U-23 FB & WB

Bayesian estimation adjusts success rates using a prior, stabilizing small-sample values.
In this plot’s Bayesian Tackle Success %, each player is given a prior of 4.5 successes and 10 attempts. pic.twitter.com/Az6AZoJwiN

— efStats (@ef_Stats) 2025年11月20日

参照サイト

• Opta Event Definitions - Stats Perform
  www.statsperform.com
  
• Wyscout Glossary
  dataglossary.wyscout.com
  
• FBref.com
  fbref.com
  

*1:15ヤード（約13.7m）未満のパス

*2:15ヤード（約13.7m）以上30ヤード（約27.4m）未満のパス

*3:30ヤード（約27.4m）以上のパス