Footlab AIはサッカーの試合予測をどのように計算しているのですか？

モデルは1試合について具体的に何を出力しますか？

3つの結果（ホーム勝ち、引き分け、アウェイ勝ち）それぞれの確率、最も可能性の高いスコア、そして同じスコア行列から計算するいくつかの派生項目の確率です。

• 1X2の確率。仕組み上、合計は必ず100%になります。
• 最も可能性の高い正確なスコア。1チーム8点までに区切った行列から読み取ります。
• 合計得点が2.5点を超える確率と、両チームが得点する確率。
• 前半に得点が生まれる確率。前半に入ったゴールの割合の実測値44%をもとに較正しています。

1X2の確率に市場のオッズを反映しているのはなぜですか？

それが最も正確だとわかったからです。オッズのある全大会の19,583試合（2026年10月5日測定）では、モデル単体が正しい結果を選んだ割合は50.5%、ブックメーカーの本命は52.8%でした。両者を組み合わせると市場と互角（52.7%。本命と同じ予想になるのは98.5%）で、較正の質はモデル単体よりはっきり優れています（ブライアスコア0.583対0.602）。つまりFootlab AIはブックメーカーに勝つのではなく、ブックメーカーにそろえているのです。仮に賭けた場合の回収率も含めた比較の全体は、精度のページで公開しています。

• 1X2のオッズはブックメーカーのもので、当社のデータ提供元が集計しています。1回目は試合のおよそ前日、2回目はキックオフの90分前から10分前のあいだに取得し（予測には最新の取得値を使います）、平均したうえで「べき乗法」と呼ばれる方法でブックメーカーのマージンを取り除きます。この方法は、ブックメーカーがマージンを上乗せしているアウトサイダー側から主にマージンを取り除くため、大本命が過小評価されなくなりました（19,583試合で、以前の方法では85%とされた本命が実際には92%勝っていましたが、この方法では87%とされた本命の勝率が88%です）。
• 表示する確率に占めるオッズの比重は、モデルの確信度に応じて85～95%で、モデルが迷うときは95%です。ブックメーカーの本命をそのまま採用させるルールはありません。モデルとブックメーカーの意見が分かれる場合（試合の18%）は、この組み合わせだけで決まり、モデルが十分に自信を持っているときはモデルが選んだ勝者が残ります。
• その後、期待得点、正確なスコア、得点と前半の確率を、この1X2確率にぴったり合うように補正します。16,630試合で測定した結果、正確なスコアと前半の予測が改善し、悪化した項目はありませんでした。
• オッズが公開されていない場合（先の試合や対象外の大会）は、モデル単体の予測になります。オッズそのものは一切表示しません。

チームの実力はどのように測っていますか？

チームの実力は直近40試合で推定し、180日ごとに試合の重みが半分になるように重みづけしたうえで、対戦相手の質と所属する大会の平均値で補正しています。

• 得点と失点は、期待得点と80%の割合で混ぜ合わせます。期待得点には、データ提供元が公式xGを出している場合はそれを使い、ない場合は枠内シュートから推定します（27万試合で測定した、枠内シュート1本あたり0.3192点）。
• 最近の試合が少ないチームは、3試合だけから極端な実力を出すのではなく、所属する大会の平均に引き寄せます（5試合分の正則化）。

一度も対戦しない2チームをどう比べるのですか？

国内リーグはそれぞれほぼ閉じたプールで、内部の試合どうしで差し引きがゼロになります。補正しなければ、ルーマニア最強のクラブとウクライナ最強のクラブが同じEloになってしまいます。そこでFootlab AIは、クラブのEloにプールのアンカーを加えています。アンカーは、プールをまたぐ試合だけで更新されます。

• クラブの世界レーティングは、クラブのEloに所属リーグのアンカーを足したものです。
• リーグのアンカーが動くのは欧州カップ戦と国際試合のときだけで、係数は24です。これはプロジェクトで測定した単独の改善として最大のものでした。
• 女子クラブとユースチームには専用のプールがあり、その結果が男子の国内リーグのアンカーを動かすことはありません。
• レーティングの更新では、ホームの有利さを60 Eloポイントとしています。

先発メンバーは考慮されていますか？

はい。2026年8月9日から、Footlab AIは試合ごとに予想スタメンをウェブで確認し、発表された先発11人、その経験、選手個人の評価点に応じて予測を補正しています。

• 報道で確認された先発メンバーは、最近のローテーションから推測したメンバーより優先されます。
• 先発11人の経験と選手の試合評価点は、所属リーグの尺度にそろえてから比較します。評価点7.2の意味は、どこでも同じではありません。
• 確定した欠場（けが、出場停止）は、該当チームに見込まれる攻撃力を下げます。

異なるリーグどうしの試合を別に扱うのはなぜですか？

国内での調子は、ほとんど持ち越されないからです。バックテストで測ると、リーグをまたぐ試合では国内での調子の重みは10%しか残りません。プロジェクトで最も高くついた教訓であり、そのままモデルに組み込んでいます。

• プールをまたぐ試合では、国内での最近の調子を通常の重みの10%に減衰させます。
• その代わり、世界Eloの差の重みはリーグ戦のほぼ3倍になります。プールごとのアンカーによって、この差が本当に比較できるものになったからです。
• この区分での精度は、予測記録のcross_pool列を使って、別枠で継続的に測定しています。

モデルのデータはどのくらいの頻度で更新されますか？

スコアは試合中に1分ごとに追い、順位表は1時間ごとに計算し直し、けが情報とEloレーティングは毎日同期し直しています。

• 予測はキックオフまで計算し直されます。記録され評価されるのは、最後に提供したバージョンです。
• 実際の結果と予測の照合は、早くてもキックオフの3時間後です。
• 延期・中止になった試合を外れとして数えることはありません。14日たった時点で、結果なしとして締めます。

モデルのパラメーターは？

以下の9つは、予測に最も大きく影響するパラメーターです。それぞれバックテストで値を変えながら探って決め、その後、モデルが一度も見ていない後の期間のサンプルで確認しました。