【NBA】選手の活躍を予測する指標DPM(Daily Plus-Minus)ランキングと残り日程の過酷さを表す指標SOSと自身の老いた姿をノリノリで公開するNBAスターとNBAチームと。

NBAの指標・データの中に“predictive metric”等と呼ばれる類のものがあります。便宜上、本記事内では「予測指標」と呼ぶ事にしましょう。

通常スタッツ・指標というのは「過去の統計」だったり「選手やチームの能力を数値化したもの」ですが、「予測指標」はそれらデータと膨大な量の過去サンプルデータを基に「○○は次の試合・次のシーズンでこれくらいの成績を残すだろう」といった未来を数値化して表す指標です。

世界的にスポーツギャンブルやファンタジースポーツ(実際の結果と連動したスポーツシミュレーションゲーム)が流行し「予測指標」の需要も高まったのか、近年よく見かけます。

その内の一つ、DPM(Daily Plus-Minus)を見てみましょう。

DPMは“Daily”「毎日の」とある通り、１日単位・１試合単位で選手の活躍を予測する指標で、新しいデータを加えながら毎日更新されています。DARKO (Daily Adjusted and Regressed Kalman Optimized )と呼ばれる予測システムモデルを用いて算出されています。

2023/10/30時点でのDPM TOP12ランキング。

もう少し詳しく言うと、DPMは次の試合結果への影響度を予測・一つの数字で表したもので、Box DPMは次の試合のボックススコア(個人スタッツ)を予測・一つの数字で表したものです。

2023/10/30時点でのBox DPM TOP12ランキング。

留意点として、「予測指標は選手を評価する判断材料には向いていない」というのがあります。

DPMで言うと、DPMは休息日の日数/都市間の移動距離/ホームコートアドバンテージ/年齢なども考慮されていますので、必ずしも前の試合やそのシーズン中大活躍した選手のDPMが高いとは限りません。

ですので、MVPやAll-NBA投票の予測や大活躍している選手を探したい時に参考にすべき指標ではないです。DPMに限らず、基本的に「予測指標が悪いから○○は活躍していない」(もしくはその逆)みたいな事は言えません。「全く無関係」とまでは言いませんが、活躍している選手を探すのなら他に適したスタッツや指標があります。

わかりやすい例で言うと、レブロン・ジェームズやステフィン・カリーのような大ベテランは大活躍しても「予測指標」ではどうしても低くなる傾向にあります。“衰え”が考慮されますので。

DARKOについての詳細な説明へのリンク

逆に言えば、それでもレブロンやステフやKDがDPMのランキング上位にいるのは、それだけ彼らが「異例の存在」だという事です。Box DPMの上位にいるリラードやハーデンもそうですね。

まぁ彼らはこんな↓になってもきっと活躍してます。

少し脱線しておまけ。各チーム公式SNSアカウントやTNTのアカウントから。

閑話休題

私はスポーツギャンブルもファンタジースポーツも嗜みませんが、「予測指標」や「オッズ」はそこそこ楽しんでおります。

贔屓のチーム・選手が低く予想されてると「今に見とけよこの野郎」と更に応援に力が入ったり、意外なチームが高く予想されていると好奇心が湧いたりします。

BBall Indexによる「各総合指標の合計値に基づいた勝ち星数予測」

「予測指標」とは違いますが、残り日程の過酷さを表したSOS(Strength Of Schedule)もシーズン終盤はよく話題になりますね。

TankathonのSOSランキング。2023/10/30時点。高いほど過酷。

今回はこの辺で。ではまた。

【NBA】ディフェンダーにベッタリつかれながらシュートを決めてしまう選手ランキングとチャッカーランキング。クオリティショットとタフショットメイカーの相関グラフ。

フリースローは非常に効率的なシュートです。単純な計算で説明しますと、FT%が80%あれば２本連続で決める確率は64%にもなります。昨季2023リーグ平均FT%は78.2%でした。いわばフリースローラインに立つ事で大抵の選手がステフィン・カリー、ニコラ・ヨキッチと同クラスのシュート効率を手にします。しかもフリースローは相手に速攻・トランジッションオフェンスのチャンスも(ほぼ)与えません。

ついでに2024開幕第1週のeFG%とFGAグラフ。

得点期待値が高くフリースローも得やすいリム近辺でのシュート、もしくはそこでの攻防は今も昔も非常に重要視されています。

ただし、シュート効率や得点期待値と言うのは流動的で相手によっても多分に変わります。チーム全体で効率的なオフェンスをするために大事なのは「効率が良いとされるプレイを繰り返す事」ではなく、あくまで「効率が良くなるプレイを適切に選ぶ事」です。

重点的にインサイドを固めてる相手にゴール下で遮二無二勝負しても良い結果は得づらいでしょう。ゴール下のスペースのための3P、警戒の薄いミッドレンジが効果的に働くシーンは幾度となく目にします。スペース・ギャップを作るため、中心選手による強引な攻めが有効な事も多々あります。

特にレベルの高いNBA、さらにディフェンス強度が上がり隙が少なくなり対策も取られるプレイオフにおいては「効率が悪いとされるシュート≒タフショット」を決める事も必要となってきます。厳しいマーク越しにシュートを打たねばならないケースは増えます。

昨季2023レギュラーシーズン、Very Tight(ディフェンスとの距離が61cm未満)でのeFG%ランキング。試投数100以上選手対象。

昨季2023レギュラーシーズン、Tight(ディフェンスとの距離が61～122cm)での3P%ランキング。試投数100以上選手対象。追記：Very Tightでの３Pは最多の選手(デイミアン・リラード)でも18本とサンプルサイズが小さいのでTightのモノを掲載。

“タフショット”の定義は“ディフェンダーとの距離”だけによって決まるものでなく曖昧なので、どうしても数字で表す事は難しいですが、タフショットメイカー”である事は“プレイオフパフォーマー”である事と相関関係があると私は感じております。

ところがどっこい困った事に、タフショットは決めるのが難しいからタフショットなわけで、いくら“タフショットメイカー”でもソレ一辺倒で良いはずもなく、タフショットとクオリティショット(得点期待値が高いとされるシュート)のバランスは非常に難しい。“タフショットメイカー”であるが故にChuckerチャッカ―(むやみやたらにシュートを打っちゃう選手)になってしまい、ひどいシュート効率を記録する事もしばしばです。

The Sportster.comによる歴代チャッカ―TOP15ランキング

15.ラトレル・スプリーウェル

14.ブランドン・ジェニングス

13.ロン・マーサー

12.ニック・ヤング

11.ステフォン・マーブリー

10.スティーブ・フランシス

9.ケンバ・ウォーカー

8.レイ・ウィリアムズ

7.ラッセル・ウェストブルック

6.ジャマール・マッシュバーン

5.ジョーダン・クロフォード

4.ジョン・ウォール

3.アレン・アイバーソン

2.ジェリー・スタックハウス

1.アントワン・ウォーカー

上記ランキングは2015年のモノですが、「彼らは実は悪い選手だった」という事ではなく、「どんな名選手でもスコアラーである以上はチャッカ―となり得る、見なされる事がある」という風に私は解釈しております。別の米メディアではこんなチャッカーランキングもありました↓。

コービー・ブライアント、トレイシー・マグレイディ、2015年時点ではステフィン・カリーですら「チャッカ―」として取り上げられる事がありました。リンク

昨季2023中ではジョーダン・プール、ディロン・ブルックス、ケリー・ウーブレ、キャム・トーマスらの名前がよく上がっていました。リンク(他にも「Chucker NBA」で検索すればいくらでも見つかりますので気になる方はどうぞ)

2020、2021プレイオフで目覚ましい効率を記録し、2023レギュラーシーズン中に高効率に71得点をあげたドノバン・ミッチェルですら、最近のプレイオフ1st Round敗退後には「チャッカ―」の声が囁かれました。

選手によって得意な位置・シュートも違い、過度に「非効率なシュートは打つな」と言えば選手の自信・積極性は失われ、それはシュートタッチにも反映されます。

現状、真に「効率の良いオフェンス」「効率の良いショット」を定義する事は不可能のように感じます。何と言いますか、普通に考えれば「ゴール下」になるんですけど、その「ゴール下」を多く生み、オフェンス全体での効率の良さを実現するためのバランスとは一体どういったモノなのか。言語化・数値化が非常に困難です。答えは一つじゃないでしょうし。

うーん、これ以上記事を書いていても少しも面白い推論・考察が出てきそうにないので、諦めてテキトーにデータ画像をば。

BBall Indexの昨季2023各Shot Making(シュート難易度も考慮したシュートを決める能力を表す指標)とShot Quality(得点期待値の高いシュートを打てているかを表す指標)のグラフ。以下全て1000分上出場選手対象。各指標の詳しい説明はこちらリンク先へ

ステフやヨキッチは“卓越したオフボールムーブメント”でもってクオリティショット(得点期待値の高いショット)も多く打つのでShot making系の指標は他のメインオプションと比べると低くなりがちなんですけども、“卓越したオフボールムーブメント”って豊富な運動量・スタミナ・BBIQなど決して簡単ではないですから、やっぱり「クオリティショットって結局何？」ってなっちゃいます。

もうどうにでもなーれ

今回はこの辺で。ではまた。

【NBA】選手の安定感ってどうやって調べれば良いの？標準偏差とGame Logと偉大過ぎるレジェンドと。【NBAスタッツ・指標解説その２】

以下は2005～2023各シードの平均勝ち星数です。引用元：r/nba

本来“平均”から何かしらの意味を読み取るには多くの留意点があります。

その留意点の内の一つに「平均はバラツキを表してはいない」という事があります。

具体例を挙げますと、「10試合全てで20得点した選手」と「10試合中5試合で40得点して残り5試合で0得点だった選手」を同じ「平均20得点の選手」に見せてしまうんです。特に気にする必要はなく、楽しむだけなら忘れて良い留意点です。

ただ、例によってヒマ人な私は考えるわけです。スタッツのバラツキを表す便利な指標はないものか？安定感を表す指標はないものか？・・・・・

・・・・・

“Standard Deviation”「標準偏差」です。

「標準偏差」。英語では“Standard Deviation”、短縮して“SD”とも表記されます。平均値からの散らばり具合(ばらつき)を表す指標です。↓画像の「±○○」の部分が標準偏差です。

「数値が少ないほど“ばらつき”が少ない、安定している」という事です。もう少し詳しく言うと「68.3%の確率でその値内に収まる」という事です。

↓の画像に照らし合わせて説明しますと

「イーストの第１シードは68.3%の確率で55.7勝～64.3勝」って事です。(「55.7勝って何だよ」ってツッコミは置いておくとして)

もう一つ。

2021シーズンの途中に有志の方が作ってくれた「トップスコアラーたちのPPG標準偏差表」。

平均値が高いほど標準偏差の値も大きくなる傾向にありますが、ケビン・デュラントは30.4PPGでありながら標準偏差が±5.9と他と比べ非常に小さい。それだけKDのスコアリングは「安定していた」という事です。(効率は考慮されていないのであくまで「得点量」のみの話ですが)

こういった感じで標準偏差があると、「どの選手・チームが安定したボリュームで3Pを決めているか」とか各スタッツのボリューム増減傾向から「どの選手・チームを相手にしたときに“外れ値”が大きくなったのか、安定or不安定になったのか」「何故そうなったのか」etc.という具合に派生していって考察・妄想が捗るわけです。

なんだけれども、現状「標準偏差」を載せているデータサイトはありませぬ。各スタッツの「標準偏差」を知りたければ自分で計算するか、ネット上にある計算機に一つ一つサンプルデータを入力せにゃなりません。超メンドイ。

各種NBAスタッツの標準偏差を併記してくれるデータサイトを誰か作っておくれやす。

という願望の記事でした。

今回はこの辺で。ではまた。

おまけとお知らせ。

完璧ではないですけど、手っ取り早く選手の安定感を調べる一つの方法。

BBRで選手のGame Logページを開くと、各スタッツ量の分布が見られます。

例：2023レギュラーシーズンのジェイソン・テイタム

ただ、これらはあくまでスタッツ量の分布で、確率や他のプレイを表しているわけでないので、これでパフォーマンス全体の安定感はわかりゃしません。

上記画像たちは言わば「量の安定感」を表していますが、「確率の安定感」を知りたい場合は同じくGame logページを開いて各種%を低い順にソートすると良いです。

2023レギュラーシーズンのニコラ・ヨキッチ

2023レギュラーシーズンのステフィン・カリー

BBRのGame logページは面白いデータがよく見つかるのでオススメです。古い試合の懐かしい場面が思い出されたりもします。見る事の叶わなかった古のレジェンドに思いを馳せる事もできます。

1969プレイオフのジェリー・ウェストのGame log

3Pラインすらないインサイド主流の時代でジャンパー決めまくる選手とか、絶対カッコ良かったでしょうね。まさに“The Logo”です。

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以下当ブログに関するお知らせ。

NBA2024シーズン中は記事をアップする時間帯が不安定になると思います。最近は正午近くにアップしてましたけど開幕以降は大体夕方から夜遅くの間が多くなる予定です。

1日1記事アップの周期は今までと変わらず。余程の事がない限りは。

【NBA】最も人気なスタッツ・指標と言えば？歴代キャリアPPGランキング、歴代TS％ランキング他各種シュート効率について。【NBAスタッツ・指標解説その１】

当ブログでは日々様々なスタッツ・指標を紹介しています。どのスタッツ・指標にも計算式があり、長所・短所・留意点とも言うべき特徴が存在していますが、スタッツ・指標の捉え方はケースバイケースであり、人によって解釈に違いも出て、そこが面白い部分でもあります。

しかし、記事内で引用するスタッツ・指標全てに計算式やその留意点・特徴を併記するとなると記事が非常に読み辛くなるため省略する事も多いです。

本記事では、普段当ブログで引用する事の多いスタッツ・指標の特徴や留意点を興味深いランキング・データも交えながら説明していこうと思います。

PPG/FG%/3P%/FT%

PPG/FG%/3P%/FT%、これらは特にポピュラーなスタッツです。

歴代キャリアPPGランキング。通算400試合もしくは通算10000得点以上選手対象(リーグ公式の規定数です)。

PPGは総得点を出場試合数で割った数字で「1試合あたりでの得点数」を表しており、FG%/3P%/FT%は成功数を試投数で割った数字で「シュートを成功させた確率」を表しています。

PPGとFG%/3P%/FT%を併記して「選手のスコアリング能力」が評価される事は多く、それが間違いとも言えませんが、気をつけたいのは“それぞれの試投数・試投割合”です。

毎試合15本FGを放っての30PPGと毎試合30本FGを放っての30PPGでは意味が違ってきます。

毎試合10本3Pを放っての3P40%と毎試合1本だけ3Pを放っての3P40%でも意味は違います。

２Pよりも成功率の低い傾向にある3Pを多く放つ選手はFG%も自ずと低くなる傾向にあるので、選手のFG効率を調べたり複数選手を比較する際は同時に３P%と3PA(3P試投数)も調べると、誤解は少なくなります。

3PAの多さでFG%を下げている代表的な例はステフィン・カリー、デイミアン・リラード、クレイ・トンプソンといったところでしょうか。

2023レギュラーシーズンの平均3PAランキング。58試合以上出場選手対象。

で、シュートには2Pと3Pの他にフリースロー(FT)もあります。FG%もしくは3P%が高くなくともFTを多く高確率に放つ事でシュート効率を上げている選手もいます。高いFG%もしくは3P%と共にFTで更に効率的になっている選手もいます。

3Pが少なくともFTの多さで効率を補っている、もしくは更に高めている代表例はヤニス・アデトクンボ、ジョエル・エンビード、SGA、ジミー・バトラー。
3PとFT両方で効率を高めている例はデイミアン・リラード、ルカ・ドンチッチ、一昔前のジェームズ・ハーデンといった感じです、

2023レギュラーシーズンの平均FTAランキング。58試合以上出場選手対象。

はい。「シュート効率を調べるのにFG%/3P%/FT%に“それぞれの試投数・試投割合”とかメンドイ」、そんな方のためになるのが以下↓

eFG%/TS%

eFG%はeffective Field Goal%の略。文字通り「FGの効率」を表しています。

計算式は

((FGM + (0.5 * 3PM)) / FGA

となります。3PM(3P成功数)に0.5をかけてFGMに足すことで3PMに１.5倍の値を持たせています。こうする事で一々3P%と3PAを調べずともFG効率は調べられるようになります。便利。

2023レギュラーシーズンのeFG%ランキング。

で、eFG%にFTの考慮も加えたのがTS%(True Shooting%)

計算式は

Points/ [2*(Field Goals Attempted+0.44*Free Throws Attempted)]

となります。

「TS%は2P/3P/フリースロー全てを考慮したシュート効率を表している」とだけ覚えていれば、それで充分だと思います。逐一スタッツを調べ回るのが苦行に感じる方にとって、TS%の手軽さは大きな助けとなるはずです。

ただ、TS%は奥深い指標でして、詳しく掘り下げようと思うと非常に長くなります。以前記事にしましたので以下の関連記事を参照して頂くと有難いんですけども

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本記事を読んで下さってる方のために少しだけ。

TS%というのは統計学的に言うと「推定値」です。TS%の計算式は実測値とほぼ差の出ない非常に優れた計算式ですが、

Points/ [2*(Field Goals Attempted+0.44*Free Throws Attempted)]

赤字部分の0.44って係数は「ある程度長いスパン・相応のサンプルサイズ」を前提とした係数なので、本来は1試合・短いスパンでのシュート効率を計るのには向いていません。

「２PのFGA５本全て決めて10得点」と「2PのFGA全てでファウルをもらってFTA10本全て決めて10得点」。両方5回シュートを試みて10得点したのは同じですがTS%では前者が100％、後者が113.64%と後者の効率の方が良いように見えてしまいます。なんでこんな事になるかというと、0.44という係数が3PAで得たフリースローやand1の事も考慮した係数だからです。(※)

※：以下補足、余計にややこしくなると思うので気にせずとも忘れても良いです。

より正確に言うと、0.44って係数は全FT中ポゼッションが終わるFTの割合を表しています。なのでポゼッション数を推定する計算式にも用いられています。

Basic Possession Formula＝0.96*[(Field Goal Attempts)+(Turnovers)+0.44*(Free Throw Attempts)-(Offensive Rebounds)]

ポゼッション数を求める計算式はもう一つありまして

More Specific Possession Formula=0.5*((Field Goal Attempts + 0.4*Free Throw Attempts – 1.07*(Offensive Rebounds/(Offensive Rebounds + Opponent Defensive Rebounds))*(Field Goal Attempts – FG) + Turnovers) + (Opponent Field Goal Attempts + 0.4*(Opponent Free Throw Attempts) – 1.07*(Opponent Offensive Rebounds)/(Opponent Offensive Rebounds + Defensive Rebounds))*(Opponent Field Goal Attempts – Opponent FG) + Opponent Turnovers))

データサイトによってポゼッション数や各種Rtgに若干の差があったりするのは採用している計算式や測定方法が違うためです。NBA.comやPBPstatsのポゼッション数は実測値(実際に数えている)だそうです。どの測定方法も間違いではなく、ファンにとっては誤差レベルなので気にしなくて良いと思います。近年はCleaning The Glassの各種Rtgがガベージタイムのポゼッション・スタッツを省いていて人気ですね。

兎に角この0.44を用いる事で、2Pだけでなく3Pやand1、テクニカルファウルのフリースローも考慮されるようになっています。ただし、最近はTS%考案当初よりも3PAでファウルをもらう事が増えてきたため0.44の係数が疑問視される事もあります。というか2012年の時点でも疑問視されてました。リンク

あー、ややこしい。

閑話休題

1シーズン・長いスパンでは、大体は全FT中３Pで得たFTやand1で得たFTの割合が0.44の係数に即したものになりますが、短いスパンだと誤差がデカくなっちゃう事が多くなるんです。噛み砕いて言うと、「2PのFGAで得たFTを過大評価する」んです。

2PのFGAで得た２本のFTばかりで多く得点を重ねた選手のTS%は実際のシュート効率よりも高くなっちゃうって事です。

ただ、FG%/3P％/FT%だけを並べて見るよりはTS%の方が手っ取り早いし、誤解も少ないと思います。上記留意点もよっっぽど極端に2PのFTばかりじゃなければ微々たる誤差ですし、短いスパンでも考慮して見れば良いだけです。

「TS%は2P/3P/フリースロー全てを考慮したシュート効率を表している超便利な指標。でも短いスパンで見る時・使う時は気をつけて」

まとめるとこんな感じですかね。少しのつもりが長くなっちゃいました。ごめんなさい。

2023レギュラーシーズンのTS%ランキング。

とりあえず以上。

上記スタッツ・指標たち共通の留意点には

PPG/FG%/3P%/FT%/eFG%/TS%は「1試合あたりでの得点量」「各シュートを成功させた確率」「シュート効率」を表してはいるけれど、それは必ずしも「シュートの上手さ」を表しているわけではない

ってのがあります。

ミッドレンジ・3P・セルフクリエイトが苦手でリム近辺(アリウープ含む)でしかシュート打たない選手、ワイドオープンでキャッチ＆シュート3Pを多く打つ選手の各種%は高くなる傾向にあります。勿論それはそれで“ゴール下での優秀さの証”だったり“ロールマン・リムフィニッシャー・ロブキャッチャーとしての優秀さの証”だったり“スポットアップ・ステーショナリーシューターとしての優秀さの証”だったりしますので素晴らしい事には違いないです。いや、超素晴らしいです。

歴代シングルシーズンTS%ランキング。以下全て2023/10/16時点

歴代キャリアTS%ランキング

現役キャリアTS%ランキング

歴代キャリアeFG%%ランキング

ルディ・ゴベア、ミッチェル・ロビンソン、ディアンドレ・ジョーダンのTS%やeFG%は勿論素晴らしいですけど、ただその数値だけを根拠にして

「ルディ・ゴベアやミッチェル・ロビンソンやディアンドレ・ジョーダンはステフィン・カリー、ケビン・デュラント、ニコラ・ヨキッチらよりもシュートが上手い」

とは言えないでしょう。

どの位置から、どういったプレイタイプで、どの程度の頻度で打っているのかも考慮しないと「シュートの上手さ」は推し量れません。

2022レギュラーシーズン、ルディ・ゴベアのトゥルーシューティングチャート(FTを得た位置含めたショットチャート)とプレイタイプ毎のPPP(Point Per Possession、1ポゼッションあたりでの得点)

2020レギュラーシーズン、ミッチェル・ロビンソンのトゥルーシューティングチャートとプレイタイプ毎のPPP

2016レギュラーシーズン、ステフィン・カリーのトゥルーシューティングチャートとプレイタイプ毎のPPP

2017レギュラーシーズン、ケビン・デュラントのトゥルーシューティングチャートとプレイタイプ毎のPPP

2023レギュラーシーズン、ニコラ・ヨキッチのトゥルーシューティングチャートとプレイタイプ毎のPPP

他にもUSG%、セルフクリエイト率、ショットセレクション、ショットクオリティ、被アシスト率etc.「シュートの上手さ」の評価材料は多岐に渡ります。

何より上記スタッツ・指標・ショットチャートは全てレギュラーシーズンのもので、より対策をとられディフェンスがタフになり疲労も蓄積するプレイオフでの成績は含まれておりません。

レギュラーシーズンとプレイオフで大きな差が出る選手も存在します。良い意味でも悪い意味でも。

さらにプレイオフでのスタッツはサンプルサイズの違いや対戦相手の違いがレギュラーシーズン以上に出やすいので尚更比較が難しくなります。

・・・・・・

・・・・・はい。キリがないですね。

それだけ「シュートの上手さ」を推し量る材料というのは豊富で、その手の事を調べるのが好きな人間からすると宝の山なわけです。見たい選手、見たいチーム、見たい試合も増える一方となります。あらゆる評価にアイテストは欠かせませんからね。

あらゆるスタッツ/指標はコンテキストが大事で、多角的に用いることが求められます。

いつもの標語で締めたところで

今回はこの辺で。ではまた。

余談。

ホントはUSG%とかオン/オフスタッツとかラインナップスタッツとか総合指標とかについても書こうと思ったんですけど、また話が脱線&余計に長くなる悪癖が出まして書ききれなくなっちゃいました。

この際【NBAスタッツ・指標解説シリーズ】としてシリーズ化して、少しづつ紹介していけたらと考えております。正直「解説」と言うと僭越に過ぎる気がしますが、皆様と一緒に勉強していく心持ちで記事を書いていこうと思います。

今後ともヨロシクお願いいたします。

レブロンと八村もヨロシク言ってます(言ってません)

【NBA】10種類以上のディフェンス指標から評価するNBA2024の名ディフェンダーたち。各選手各分野の得意不得意と好奇心を刺激する違和感と色々。

いつぞやの記事で「ディフェンス評価は『○○は良いディフェンダー』とか『平均的なリムプロテクター』とか『悪いペリメーター・POAディフェンダー』とかで評価が曖昧になりがち。長所短所を細かく解説してくれる記事は比較的少ないです」と書きました。

本記事ではBBall Indexからいくつか細かなディフェンス指標を引っ張り出して紹介。

以下全て2023レギュラーシーズン、1000分以上出場選手対象。各指標について詳しく知りたい方はこちらリンク先へどうぞ

Pickpocket Rating(75ポゼッションあたりでのオンボール相手のスティール)とBall Screen Navigation(ボールスクリーンに対する対処力)の散布図

Passing Lane defense(75ポゼッションあたりでのインターセプトとデフレクション数)とOff-Ball Chaser Defense(オフボールで動き回る選手についていく能力)

とりあえず大正義アレックス・カルーソ先生。

上記4つの指標は主にペリメーター・POA(オフェンスの起点)ディフェンダーが目立つ指標ですけど、マルチポジションなビッグマンのラリー・ナンスJrもパッシングレーンディフェンスとピックポケットで素晴らしい数字を残しております。

ペリメーター・POAディフェンスとなると「抜かれない事」「アウトサイドシュートを打たせない事(ブロック・ショットコンテストとは別に)」も大事になってきますけど、それらを直接数字として表す事は現状できないんですよね。抜かせずシュートの試みすらさせない見事なロックダウンディフェンスをスタッツ上でカウントすることが出来ないってのは勿体ない、というか何というか。

次。

Screener Mobile Defense(P&Rなどでスクリーナーのディフェンスを務め、そこからハンドラーにヘッジやトラップを仕掛けるカバレッジの上手さ)とScreener Rim Defense(ドロップなどリムを守るカバレッジの上手さ)

全てのカバレッジで高評価な選手ってのは意外にもいませんね。

バランスが良いとなるとジョエル・エンビードとルディ・ゴベアになります。

カバレッジの選択はコーチの指示や相手次第な部分も大きいでしょうから、そういった部分含め「いつ何時にどのカバレッジを採用しているか」には今後も要注目です。

次。

Rim dFG% vs Expected%(リム近辺において予測されるFG%と比べ、どの程度相手FG%を抑えているか)とRim Deterrnce%(相手のリムへのアタック頻度にどの程度影響を与えているか)

ヤニス・アデトクンボの相手リムFG%を低くさせる能力は印象通りですけど、リムへのアタック頻度抑止力では然程なのが意外です。そのストライドの長さでもって見えないところからヘルプに飛んでくるもんだから、相手は「今ならイケるやろ」って思っちゃうんですかね。

右下にいるデボンテ・グラハムが気になりますけど、引用元のBBall Indexは「ビッグ、ウィング以外のこの指標は気にせんでええ」言ってますので私も見て見ぬ振りします。(恐らくノイズも出やすいんだと思います)

次。

Rim Points Saves/75(75ポゼッションあたりでのリム近辺で防いだ得点数)とRim Protection(総合的なリムプロテクト評価)

リムプロテクトって言うとどうしてもビッグマンへ注目が集まりますけど、ペリメーター・POAで貧弱なディフェンスをすればリムへとスムーズに侵入される事が増えるわけですから、個人的にはリムプロテクトの功罪を一人のビッグマンに帰結させるのはあまり好きじゃないです。

まぁリムプロテクトへの影響力が強いのは間違いなくビッグマンですけど、「今のレイアップをビッグマンのせいにするのは酷だ」ってシーンもよく見ます故。

次。

Defensive Rebounding Talent(ポジショニングやトラッキングデータ等も用いたディフェンシブリバウンド評価)とLoose Ball Rec Rate(ルースボールの回収率)

ディフェンシブリバウンドやルーズボールのリカバリーって相手のシュート機会を増減する大事なプレイだと思うんですけど、何故かディフェンス評価の話題ではあまり聞かないですね。

ハイライトプレイとして扱われる事はほぼないので、そこら辺も影響してるんでしょうか。ディフェンシブリバウンド・ルーズボールにフォーカスした記事や動画作ってもウケはよくなさそうですし。

これはカッコいいですけど↓。

次。

Post Defense(ポストでの1on1ディフェンス)とPerimeter Isolation defense(ペリメーターでのアイソレーションディフェンス)

ビッグマン同士によるポストでの1on1の攻防は少なくなった印象ですけど、その少ない例の中にはニコラ・ヨキッチだったりジョエル・エンビードだったりと超強力なオフェンスオプションがいて、優勝を目指すとなると無視も出来ないので各チーム困ってそうです。

来季2024ヨキッチへの各チームの守り方とか非常に楽しみです。フォワードを当ててビッグマン/センターにはローミング(リム付近でウロウロ)させる守り方は来季も見られるんでしょうかね？

Perimeter Isolation defenseではウルブズのジェイデン・マクダニエルズが随一の高評価。昨季は「壁パンチして骨折」という残念過ぎる形でシーズン終了になりましたけど、ジェイデン・マクダニエルズ含め来季ウルブズって何気に飛躍の材料揃ってますよね。アンソニー・エドワーズへの期待は勿論、昨季はあまり共演できなかったゴベアとKATらのゲル化など“伸びしろ”を感じます。

最後。

LEBRON(BBall Index考案の影響指標)とD-LEBRON(ディフェンス面だけにフォーカスした影響指標)

上記全ての指標含め、あくまでBBall Indexの指標上での評価ですがビッグマン達の姿が非常に目立ちます。ビッグマンがディフェンスで大きな影響力を示すのは今も昔も変わりませんが、一時の「ビッグマン冬の時代」を通り過ぎてオフェンスでもスキルフルなビッグマンが本当に増えましたね。

チェット・ホルムグレン、ビクター・ウェンバンヤマと期待大なニューカマーもいます。

アルペラン・シェングンもいます。

以上。

各々違和感だったり「この評価はおかしい」って点はあるかと思います。

かくいう私もヤニスのリムプロテクト関連、D-LEBRONがそこまで高くない事には疑問、と言うより好奇心を刺激されております。

チームメイトに各ディフェンス指標で高評価なブルック・ロペスやドリュー・ホリデーがいる事でヤニスの影響が数値上では低く示されちゃうって感じですかね。ドリュー・ホリデー加入前の2020シーズン以前はヤニスのD-LEBRONは高かったですし・・・うーん、なんででしょう。

2014～2023のD-LEBRONランキング。

なにはともあれ

今季2024バックスにはドリュー・ホリデーがいません。ヤニス&ブルック・ロペスのディフェンスに更に大注目するとしましょう。

ロビンもね。

今回はこの辺で。ではまた。

おまけ。

毎年の事なんですけど、チームディフェンスが良いチームやDefRtgが良いチームってのは必ずしもディフェンス指標の良い選手が沢山いるチームってんじゃあないんですよね。昨季のキャバリアーズはその典型です。エバン・モブリーは指標上でも高評価ですけど、他はそこまで特出した選手はいないです。

2023レギュラーシーズンDefRtgランキング。 Cleaning The Glass準拠。

やっぱディフェンスはトータルワーク・共同作業って事ですかね。プレイオフではまた変わってきますし、連携・コミュニケーション・対応力も問われるでしょうし、やっぱりまだまだ数値化の難しい部分が沢山です。

2023プレイオフDefRtgランキング。