サッカーxT指標入門：誤解されがちなスループットの基礎と使い方

xT（スループット）とは何か：背景と基本概念

なぜxTが生まれたのか：ポゼッション価値化の歴史

サッカー分析は、長らく「シュートの質」を測るxG（期待得点）を中心に発展してきました。ところが、シュートに至るまでの多くの意思決定—前進の角度、レーン選択、ボールの持ち出し—は評価が難しく、データでは「単なるパス」「ただの運び」と扱われがちでした。xTは、この“シュート前”のプレーにも価値を付与し、ポゼッション（保持）の中で生まれる脅威の増減を追跡するために生まれた考え方です。背景には、位置によって得点確率が大きく異なること、そしてボールがより危険なゾーンへ移動するほど、将来的な得点期待が上がるという実感的な原理があります。

xGとの違いと補完関係：シュート前の価値を測る指標

xGは「そのシュートがどれくらい入るか」を確率で表します。一方xTは、シュートが起きる“前段階”で「位置とボール移動が、将来の得点期待をどれだけ押し上げたか」を測るもの。両者は競合ではなく補完関係にあります。簡単に言えば、xTは「攻撃の準備・前進の質」を、xGは「フィニッシュの質」を示します。あるチームが決定機をなかなか作れないとき、xTでビルドアップや中盤の前進に課題があるのか、xGでフィニッシュ精度に課題があるのか、といった切り分けが可能です。

用語整理：スループット／スレット／ゾーン価値の意味

日本語でxTを紹介する際に「スループット」という言い方がされることがあります。ここでは以下のように整理します。

• スループット：プレーの連なりの中で価値（得点期待）が“通過・増幅”されるイメージ。概念的な比喩。
• スレット（Threat）／脅威：ゴールにつながる可能性の総称。xTは「期待される脅威」。
• ゾーン価値：ピッチを区切った各マス（グリッド）が持つ「そこにボールがあると、将来どれくらい得点しやすいか」の基礎値。

実務では「xT＝ゾーン価値の差分を合計したもの」という理解で十分です。言葉の違いに迷ったら、脅威（Threat）という本来の意味に立ち戻りましょう。

xTが示す“期待得点への貢献”の範囲と限界

xTは、主にボール保持側の「位置」と「移動（パス/ドリブル）」から得られる価値の増減を推定します。守備の圧力や動的なマーク状況、個人の技術差など、コンテキストを完全に反映できるわけではありません。モデルによって、クロスやセットプレーの扱い、守備圧の取り込みなどが異なるため、数値の絶対比較には注意が必要です。xTは「意思決定の方向性」を示す羅針盤であり、唯一の答えではないことを押さえておきましょう。

xTの計算を直感でつかむ：ピッチ価値とボール移動の考え方

ピッチ分割（グリッド）とゾーン価値の設定

ピッチを縦×横のグリッドに分け、それぞれのマスに「将来の得点期待」を示すゾーン価値を与えます。一般的には横長（ゴール方向）ほど細かくするため、例として縦12×横16などがよく使われます。ゴールに近い中央やハーフスペースのマスほど価値が高く、自陣のサイドは低くなります。ゾーン価値は、過去の大量データから「そのマスにボールがあると、次にどのマスへどれくらい移動し、最終的にどれくらいゴールが生まれるか」を統計的に推定して作られます。

パスとドリブル（キャリー）で価値はどう増減するか

各アクションで「到着マスの価値 − 出発マスの価値」を取ります。これがその一手で“追加”されたxTです。前進パスや鋭いキャリーはプラスが大きく、後方への逃げや横パスは小さい、もしくはゼロに近いことが多い。ただし後述の通り、安全な横パスが“無価値”とは限りません。次の前進を可能にする「準備の一手」として、累積では意味のある貢献になり得ます。

直接得点に至らない“前進”の価値をどう数えるか

xTの肝は「得点直前でなくても価値がある」という考えです。第2ラインを越えるワンタッチ、相手SBの背後に入れるチップ、ハーフスペースでの半身受けなど、将来のゴールを近づける積み重ねを可視化します。パスがカットされたとしても、到達しかけたエリアの価値が高ければ、その意図自体はプラスの傾向として表れます（もちろんリスクも同時に伴います）。

ボールロストと逆xT（リスク）という視点

ボールを失った場所は、相手にとっての出発点になります。簡易的には、失ったマスを左右反転して相手攻撃のゾーン価値とみなし、「逆xT（相手に与えた潜在的脅威）」として記録します。厳密には守備ブロックの整い具合や人数差で大きく変わりますが、まずは「どこで失うと危ないか」を地図化するだけでも有用です。

データ要件と入手法：始めるための最低限

イベントデータとトラッキングデータの違い

イベントデータは「いつ・どこで・何のアクションが起き、成功/失敗したか」を記録したもの。xTの実装はイベントデータだけでも可能です。トラッキングデータは全選手・ボールの座標が高頻度で記録され、守備圧やライン間の距離など高度な文脈を扱えますが、入手ハードルが高めです。まずはイベントベースから始め、必要に応じて発展させるのが現実的です。

無料・オープンデータの選択肢と学習用サンプル

• StatsBomb Open Data（イベントデータ）
• Metrica Sportsのオープントラッキング（トラッキングの学習用）
• Friends-of-Tracking（講義動画、教材）
• Pythonライブラリ：socceraction、mplsoccer など

研究・学習目的で利用条件が付くことがあるため、各提供元のライセンスを必ず確認してください。

有料プラットフォームの概要と比較ポイント

商用のイベント/トラッキング提供は複数存在します。比較の際は「座標の精度・頻度」「プレッシャーやボディシェイプ等のラベル付与」「APIの使い勝手」「費用」「サポート体制」あたりをチェックすると良いでしょう。xTを運用の中心に置くなら、受け手位置やドリブル経路の精度が肝になります。

手元の試合映像から記録する最低限の項目

• アクション種類（パス/キャリー/クロス/シュート/ロスト/ファウル）
• 開始座標と終了座標（ピッチを0〜100などで正規化）
• 結果（成功/失敗/カット/タッチラインアウトなど）
• 受け手（任意）、圧力の有無（任意）、セットプレー種別（任意）

最初はピッチを縦横10分割くらいの粗めのグリッドでOK。運用できる範囲で始めるのが継続のコツです。

モデル設計のバリエーション：決めるべき4つの選択

グリッドの解像度：粗すぎず細かすぎずの基準

細かいほど表現力は増しますが、データ不足で推定が不安定になります。目安は12×16前後。ユースやアマチュアなら8×12でも十分に示唆が得られます。フィニッシュ付近だけ細かくする「非均等グリッド」も実務的です。

遷移確率の推定法：頻度ベースから回帰モデルまで

• 頻度ベース：各マスからどのマスへどれだけ移動したかの相対頻度で推定。実装が簡単。
• 回帰/分類モデル：座標や角度、距離、圧力を特徴量に、次状態やシュート発生を学習。精度は上がるが複雑。
• 反復法：現在のゾーン価値から将来価値へ割引遷移し、収束させるアプローチ（マルコフ連鎖的）。

まずは頻度ベース→収束法の組み合わせがおすすめです。

セットプレー・クロス・スルーパスの扱いの違い

セットプレーは専用にモデル化（コーナーのショート/ロングで別扱いなど）すると精度が向上します。クロスは「横方向の長距離・密集地帯へ入れる特殊なパス」として誤差が大きくなりがち。スルーパスは受け手の体の向きやオフサイドラインの影響が大きいので、最低限「縦方向距離」「間受け（ライン間）」「進入レーン（外/内）」などの区別を加えると納得感が増します。

守備圧・ボディシェイプなどコンテキストの取り込み

トラッキングがあれば、ボール保持者への距離、受け手周辺の密度、受け手の体の向き（前向き/背向き）を特徴量に。イベントベースでも「プレス下のパス」「背中で受けた後のターン成功」といったタグ付けを足すと、実感に近いxTになります。

よくある誤解と落とし穴

誤解1：xTは個人の攻撃力の絶対評価だ

xTは「どの位置で、どの選択をしたか」の影響を強く受けます。同じ実力でも、役割やチーム戦術、相手強度で数値は変わります。個の能力の絶対値ではなく、「役割の中でどんな価値を増幅できているか」を見る指標です。

誤解2：ロングボールは常に過小評価される

ロングは成功率が低く、平均では価値が揺れやすい一方、受け手が前向きで収まる設計があるチームでは大きな正のxTを生むこともあります。モデル側で「成功/失敗の確率」「セカンド回収」を適切に反映できれば、過小評価にはなりません。

誤解3：安全な横パスは“無意味”

単発ではxT増分が小さくても、相手のスライドを誘発し、次の縦差しやハーフスペース侵入の成功率を上げる「準備の一手」になり得ます。シーケンス（連続アクション）全体でのネットxTで評価しましょう。

誤解4：守備の貢献はxTでは測れない

純粋なxTは攻撃寄りですが、奪取位置の押し上げ（高い回収）や、相手の逆xTを抑える効果（ロスト誘発位置を低リスクに固定）を合わせて見ると、守備の“攻撃化”を評価できます。守備専用の指標（PPDAなど）と重ねるのが実務的です。

誤解5：リーグや年代が違っても数値はそのまま比較できる

ピッチサイズ、プレースピード、守備の強度でゾーン価値は変わります。自分の環境に合ったモデルを作る、もしくは基準化（相対値化）して比較するのが必須です。

実務での使い方：チーム・個人・育成の3レイヤー

チーム戦術の評価：どのレーンで価値が生まれているか

左右レーン/中央/ハーフスペース別にネットxT（前進xT−ロストxT）を集計します。たとえば「右ハーフスペースで+、左サイドで−」なら、サイドチェンジの質や逆サイドのサポート設計を見直す指標になります。相手別に見ると、対策の効き具合も把握できます。

個人の意思決定支援：キャリーvsパスの傾向診断

選手ごとに「キャリーによるxT」「パスによるxT」「失った逆xT」を比較し、どの選択が価値を増やしているかを見ます。ハーフスペースでの前向き受けが得意なら、背中で受ける回数を増やす、受けた後はできるだけ縦方向に最初のタッチを置く、といった具体策に落とし込めます。

育成での落とし込み：ゾーン価値を学ぶゲーム形式

練習内で「このゾーンへ入ったら2点」「ここで奪ったら3点」などルール化し、ゾーン価値の感覚を身体化します。数値の説明だけでなく、点数ルールで“脅威の地図”を体験させるのが効果的です。

ワイド攻略と中央突破の配分設計

チームの長所によって、ワイドのクロス型か中央の崩し型か、ネットxTを見ながら配分を調整します。例えば「ワイドからの初期xTは高いが、クロス後に失う逆xTが大きい」なら、ペナルティエリア角での折返しパターンを強化するなど、セカンドアクションを手当てします。

トレーニングメニューへの落とし込み例

ゾーン価値を意識したポゼッション（制限ルール案）

• エリア分割4色ゲーム：色ごとに得点倍率を設定（中央ハーフスペース高倍率）。
• 制限：横パスのみ可→3本後は必ず縦パス、成功で追加点。
• 狙い：準備の横→前進の縦、の「量とタイミング」を体感。

ファイナルサードの“次の一手”KPIドリル

• 条件：PA角の受け→1.縦突破 2.内向きカットイン 3.リターン の3択を連続反復。
• KPI：各選択から生まれたxT増分、シュート到達率、ロスト逆xT。
• 狙い：選択肢ごとの期待値を体で覚える。

キャリーと縦パスのスイッチ判断ドリル

• 設定：第2ラインの間にターゲットマン。保持者は2タッチ以内で「運ぶor通す」を判断。
• 評価：成功時のxT、失敗時の逆xT、選択のバランス。
• 狙い：敵の前向き圧力下での最適解を探る。

ショートコーナーと再加速のxT検証ゲーム

• 条件：CKは必ずショートで再開→2本目のクロス/スルーパスまでを1セットで評価。
• 評価：セットプレーのxT累積、リスタート直後の逆xT。
• 狙い：短い再開で角度を変える意義を可視化。

試合後すぐ使える簡易計測・可視化の手順

スプレッドシートでのxT簡易集計フロー

1. ピッチを縦8×横12のグリッドに番号付け（行×列）。
2. 各マスに初期ゾーン価値を設定（ゴールに近い中央ほど高く）。公開グリッドを参照しても良いが、環境に合わせて調整すると良い。
3. 試合の全パス/キャリーに対し「到着−出発」を計算し、プラスのみ合計＝前進xT。
4. ロスト地点を反転（左右入れ替え）し、そのマスの価値を合計＝ロストxT（簡易）。
5. ネットxT＝前進xT−ロストxT。

5分で出せる3指標：前進xT、ロストxT、ネットxT

最速のふり返りはこの3つで十分です。いずれもチーム合計だけでなく、ポジション別、選手別、ハーフ別に出すと次の改善につながります。

ポジション別ヒートグリッドの作り方（数値のみ）

各ポジションごとに「どのマスからどのくらいプラスxTを生んだか」をピボット集計。色は使わず数値だけでも十分に示唆があります。特定の選手が価値を生みやすい“足場”が見えてきます。

無料ツール活用のコツと注意点

• 表計算：データ整形に慣れるとスピードが出ます（関数はSUMIF、INDEX/MATCHが基本）。
• 可視化：棒グラフで十分。伝えたいのは「どこで生まれ、どこで失ったか」。
• 注意：公開グリッドをそのまま使うと環境不一致が起きます。可能なら自分の試合データで微調整しましょう。

ケーススタディ：役割別に見るxTの読み方

サイドバック：内外レーンの使い分けでxTを最大化

外→内のパス角度で相手のボランチを動かし、ハーフスペースへ配球できるとxTが伸びやすい。オーバーラップより、内側に絞って第三の受け手になる形が効く相手もいます。チームのネットxTと照らして、役割を微調整します。

ボランチ：第2ライン突破の価値とリスク管理

縦差し1本で大きくxTが跳ねる一方、カットされると逆xTも大きいポジション。足元へ付けるか、空間へ差すか、相手のCB/DMの距離で判断ルールを共有しましょう。横→縦の二手で見ると安全性と期待値のバランスが取りやすいです。

ウイング：ワイド固定かハーフスペース侵入か

ワイド固定で幅を出すと、初期xTは上がらないが中央のスペース創出に貢献。ハーフスペース侵入は自己xTが上がるが、逆サイドの孤立リスクも。同サイドのSB/インサイドハーフとの三人目連鎖で、累積xTを伸ばす設計がカギです。

センターフォワード：ポストと落としの二次価値

背負って落とす一手は単体のxTでは小さく見えがち。二手先（落とし→スルー）まで含めたシーケンス評価で真価が見えます。受ける高さ、体の向き、落とす角度が固定されると読み合いに負けるため、可変を作るとxTが安定して伸びます。

xTと他指標の併用戦略

xGChain／xGBuildUpとの違いと併用の意義

xGChainはシュートに至った全関与へxGを配分、xGBuildUpはシュート直前のプレーを除く関与へ配分。xTはシュートの有無に関わらず前進の価値を評価できるため、併用すると「チャンスが出ない試合」の原因特定がスムーズです。

EPV・OBV・VAEPなど類似指標との比較観点

EPV（Expected Possession Value）、OBV/VAEP（On-Ball/Valuing Actions by Estimating Probabilities）は、プレーの価値を包括的に推定する枠組みで、守備や被弾確率まで含める設計もあります。xTはよりシンプルで実装が容易。現場の用途に合わせて選択/併用しましょう。

PPDAやプレス指標と統合して見る攻守バランス

前進xTが高いのにネットxTが伸びない場合、ロスト逆xTが原因か、守備で押し返されている可能性。PPDA（守備のプレッシング強度）と重ねて、奪いどころと失いどころの地図を一枚で管理すると意思決定が早くなります。

“量×質”のフレームで解釈ミスを防ぐ

xTは「一手の質」を示しやすい指標。試行回数（量）と掛け合わせて解釈することで、単発のハイライトに引っ張られず、安定的な形を評価できます。

信頼性を高めるための統計的配慮

サンプルサイズと安定性：何試合で見えてくるか

1試合ではブレます。チームで5〜10試合、個人で300〜500アクション程度から傾向が安定し始めます。役割が大きく変わる期間は別集計にしましょう。

対戦レベル補正とホームアドバンテージの影響

強い相手には前進が難しく、xTは抑えられがち。対戦相手の平均失点やpossession%で基準化する、ホーム/アウェイ別に見るなど、コンテキストの分離が有効です。

年代差・身体成熟のバイアスをどう捉えるか

ユース年代は切替の速度差が数値に直結します。同じモデルでプロと比較せず、年代別モデルか、相対指標（チーム平均比）で評価しましょう。

閾値設定と外れ値処理の実務

超ロングのクリアやパニック時の蹴り出しは、意図のない値跳ねを生みます。距離や角度で閾値を設ける、スローインやゴールキックは別扱いにする、外れ値は中央値基準でクリップする、などの工夫で安定します。

FAQ：現場からよくある質問に回答

練習での数値目標はどう立てる？

まずは「前進xT−ロストxT＝プラス」をチーム目標に。ポジション別には、ハーフスペース起点の前進xTを〇〇以上、最終3分の1での逆xTを〇〇以下といったゾーン指定が実効的です。

ポジション別の平均的なxT目安はある？

環境次第で大きく変わります。同リーグ・同年代・同システムでの自チーム平均を基準に、±を評価するのが誤解が少ない方法です。

高校サッカーとプロで同じモデルは使える？

基礎の考え方は共通ですが、ゾーン価値は別物と考えるのが安全です。まずは同環境のデータ数試合分から簡易的にゾーン価値を学習させるのを推奨します。

リスクを取る選手の評価は不利にならない？

逆xTだけで判断せず、ネットxTで評価する、シーケンス単位で“二手先”まで見る、役割期待（ミス許容度）を明示する、の3点で不利は解消できます。

まとめと次の一歩

今日から始めるチェックリスト

• グリッドを決める（まずは8×12）
• 簡易ゾーン価値を用意（自環境で後日微調整）
• パス/キャリーの開始・終了座標を記録
• 前進xT・ロストxT・ネットxTを集計
• レーン別・選手別に振り返り→翌週の練習へ反映

発展学習のためのリソース案内

• Expected Threatの解説記事・講義（英語の教材が中心）
• StatsBomb Open Data（イベントデータの学習に）
• Metrica Sportsの公開トラッキング（守備圧の取り込み研究に）
• Friends-of-Tracking（動画講義、実装例）
• Python：socceraction、mplsoccer（描画/実装支援）

現場に根づくまでの運用ルール作り

• 「数値は羅針盤、決定権は現場」の原則を共有
• 週次のKPIは3つに絞る（前進xT/ロストxT/ネットxT）
• 役割ごとの期待幅を事前に定義（SBは内外の配分、ボランチは縦差し頻度など）
• モデル更新の頻度と変更履歴を記録（比較可能性を担保）

xTは、ピッチ上の直感を「言語化し、共有し、磨く」ための道具です。難しい理屈に寄りすぎず、明日のトレーニングと週末の試合で試し、また直す。この反復こそが、あなたのチームの“スループット”を最大化します。