フットボールを長く見てきた人なら誰でも、目視による判断が依然として重要であることを知っているでしょう...

本音を言うと、xGは、さまざまな要因に基づいて、シュートがゴールになる確率を測定します。シュートの位置、使用された体の部位、アシストの種類、ゴールへの角度、1対1だったかどうか、守備のプレッシャー、さらにはシュートに至るまでのプレーのフェーズ（オープンプレー、セットプレー、速攻など）まで、あらゆる要素が考慮されます。これは0から1までの小数で、0.1は得点する確率が10%、0.8は80%であることを意味します。つまり、6ヤードからの簡単なシュートは、おそらく0.7か0.8のxGになります。30ヤードからの投機的なシュートは、おそらく0.02でしょう。

数字の裏側

どのように計算されるのでしょうか？それは、ナプキンに書き留められるような単純な公式ではありません。Opta、StatsBomb、FBref（主にStatsBombのxGデータを使用）のようなデータプロバイダーはすべて、何十万、何百万もの過去のシュートに基づいてトレーニングされた機械学習アルゴリズムで構築された独自のモデルを持っています。彼らの履歴データベースの各シュートには、私が言及したすべての要因がタグ付けされており、モデルは、同様のシュートが歴史的にどれくらいの頻度でゴールになったかを予測することを学習します。

例えば、Optaのモデルを見てみましょう。これは、さまざまなトップリーグからの30万以上のシュートをトレーニングデータとして使用していると報告されています。StatsBombのモデルは、シュートの瞬間のピッチ上のすべての選手の正確な位置や、シュートの速度など、より多くのイベントデータを追跡するため、より詳細であるとよく考えられています。この追加の詳細により、異なるプロバイダー間で同じシュートのxG値にわずかな違いが生じる可能性があります。例えば、ディフェンダーがゴールの視界を直接遮っているシュートは、Optaが守備の位置をそれほど重視しない場合、OptaのモデルよりもStatsBombのモデルの方がxGが低くなる可能性があります。

さて、2025-26シーズンのラ・リーガについて話しましょう。レアル・マドリードは、予想通り好調です。15試合を終えて、彼らは実際の順位表で38ポイントを獲得し、35ゴールを決め、12失点しています。しかし、彼らの基礎となる数字も同様に印象的です。彼らの総xGは32.5で、彼らの予想失点数（xGA）はリーグ最高の10.8です。これは、彼らがxGを2.5ゴールわずかに*上回っている*ことを意味しますが、決定的に、xGAを1.2ゴール*下回っている*ことを意味します。彼らがxGAよりも多く失点しているという事実は、彼らが直面しているシュートのいくつかに少し不運があるか、彼らのキーパーが他のチームのキーパーがするようなセーブをしていないことを示唆しています。

バルセロナを考えてみましょう。彼らはリーグ3位で31ポイント、28ゴールを決め、15失点しています。今シーズンこれまでの彼らのxGは29.1で、xGAは16.5です。これは、彼らがxGをわずかに*下回っている*（予想よりも1.1ゴール少ない）が、xGAを*上回っている*（予想よりも1.5ゴール少ない）ことを示しています。これは、前線での決定力不足を示唆するかもしれませんが、同時に、強力なゴールキーピングやタイムリーな守備ブロックが彼らを救っている可能性もあります。

ラ・リーガ第15節終了時点でのトップ3の概要です。

| チーム | 実際のゴール数 | xG | 実際の失点数 | xGA | 得失点差 | xG差 |

| :------------- | :----------- | :----- | :-------------- | :----- | :-------------- | :------------ |

| レアル・マドリード | 35 | 32.5 | 12 | 10.8 | +23 | +21.7 |

| ジローナ | 31 | 28.9 | 18 | 17.2 | +13 | +11.7 |

| バルセロナ | 28 | 29.1 | 15 | 16.5 | +13 | +12.6 |

レアル・マドリードの+21.7のxG差は、ジローナの+11.7よりも9ゴールも優れており、実際のポイント差がまだ大きくないにもかかわらず、彼らが非常に支配的だと感じる理由を説明しています。一方、ジローナは、xGが示唆するよりも2.1ゴール多く得点しており、わずかに期待以上の成績を収めています。これは、Artem Dovbykのような選手の質の高いフィニッシュの証であり、彼はすでにxG 8.9から11ゴールを挙げています。

基本的なシュートを超えて

さらに層が深くなります。ノンペナルティ期待ゴール（NPxG）もあります。ペナルティは基本的に0.76 xGのシュートが保証されています（Optaのモデルによるもので、多少異なります）。これらを含めると、多くのPKを獲得した場合、チームのxGが歪む可能性があります。そこでNPxGはそれらを除外し、オープンプレーでの攻撃の脅威をより明確に示します。例えば、レアル・マドリードのxGが32.5で、4つのPK（3.04 xG）があった場合、彼らのNPxGは29.46になります。これは、PKの運に左右されずにチームを比較するのに役立ちます。

次に、枠内期待ゴール（xGOT）があります。これは、シュートが打たれた*後*の質、特に枠内だった場合に評価することで、xGをさらに一歩進めます。シュートがゴールのどの位置に着弾したかを調べます。高いxG位置からのシュートがキーパーの胸に真っ直ぐ飛んだ場合、わずかに低いxG位置からトップコーナーに突き刺さったシュートよりもxGOTが低くなる可能性があります。これは、良いシュートと良いシュート*配置*を区別するのに役立ちます。例えば、レアル・マドリードのVinicius Jr.は、7.5 xGから8ゴールを挙げているかもしれませんが、彼のxGOTは9.2になる可能性があり、彼が常にセーブが難しいエリアにシュートを配置していることを示しています。

重要なのは、xGは特定の試合結果を予測するものではないということです。それは、より大きなサンプルサイズでパフォーマンスを評価するものです。どの試合でも、チームは幸運にも不運にもなり得ます。第12節のアトレティコ・マドリードとビジャレアルのクレイジーな4-3のスリラーを覚えていますか？アトレティコが勝利しましたが、彼らのxGは2.1に対し、ビジャレアルは3.5でした。これは、アトレティコが運に恵まれ、ビジャレアルがより良いチャンスを決められなかった典型的なケースです。シーズンを通して、これらの異常値は均等になりがちで、xGテーブルは実際のリーグテーブルと驚くほど似ていますが、いくつかの決定的な違いがあります。それは、期待以上の成績を収めているチーム（xGよりも多く得点し、xGAよりも少なく失点している）と、期待以下の成績を収めているチーム（その逆）を浮き彫りにします。

私の大胆な意見は？xGやxGOTを深く掘り下げずに、シュートオンターゲットや決定率のような従来の統計だけに頼っているクラブは、実行可能な洞察をテーブルに残しているということです。もはやアナリストだけのものではありません。チームの結果が持続可能かどうかを理解するための重要なツールです。

2025-26ラ・リーガの大胆な予測：バルセロナの実際のポイント差にもかかわらず、彼らの優れたNPxGは、ジローナとの差を縮め、トップ2に快適に食い込むでしょう。これは主に、Robert Lewandowskiが決定力を取り戻し、現在逃している高確率のチャンスを決めるようになるためです。