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TAKU’s BRAIN vol.2『スタッツから見るチームの強さ-2.EFG% と EFF』

みなさんこんにちは。
今回で2回目となる「TAKU’s BRAIN」ですが、試行錯誤しながら書いた前回のコラムはどうでしたか?
 
「いや、もう数字はお腹いっぱい。話題変えてよ。」という人もいるでしょうし、
「あんな当たり前のことじゃなくて、もっとマニアックなこと知りたいよ。」という人もいたかと思います。
 色々な人がいると思うので、今回何について書こうか迷いましたが、結局前回に引き続きスタッツの話をすることにしました。
 
もし前回のコラムでもうお腹いっぱいになっちゃった人は、今回まではお付き合いください。
次回は違う話題について書きますので!!

さて、それでは今回1つ目に紹介するスタッツ。
それは『EFG%』です。

EFG%とは

これは正式には Effective Field Goal Percentage と言い「3Pシュートの効果を加味したシュート率」と捉えてもらえれば分かりやすいですね。
 
「effective」は聞きなれないかもしれませんが、直訳すると「事実上の」とか「実際の」と言う意味で、要は2Pシュートの比率が多いプレーヤーと3Pシュートの比率が多いプレーヤーを同じ指標で比べる為のスタッツです。
 
どういうことかと言うと、プレーヤーのFG%を単純に比較した場合、リングの近くでプレーする選手とリングから遠いところでプレーする選手とでは、当然リングに近いプレーヤーの方がシュートの確率は高くなりやすいですよね。
(FG%と言うのは、2Pシュートと3Pシュートの両方を合わせた確率になっています)
 
evan-kumeうちのチームのエヴァン選手(208cm)と粂川選手(165cm)を想像してもらうと分かりやすいと思います。
リングの近くで主にプレーしているエヴァン選手の方がFG%が高いのが通常です。

evan-kume
 
当たり前ですよね。だってプレーするエリアもゴールに近いし、そもそも身長大きくてリングにも近いもん。
 逆に3Pシュートは距離が遠いので、ゴール下と比べると確率はかなり低くなります。その代わり得点が通常のシュートの1.5倍あるので、その分は確率にも上乗せしてあげようよ、と言うのがこの指標なんです。

 

FG%とEFG%の差

具体的に数字を挙げて比較してみると分かりやすいと思います。
 
・エヴァン 10得点「2Pシュート 5/10」 → FG% 50%
・粂川  10得点「2Pシュート 2/4  3Pシュート 2/6 合計4/10」 → FG% 40%
 
得点が同じでも、シュートの確率を見るとFG%はエヴァン選手の方が確率が高いですね。
でも確率が高いからって、単純にエヴァン選手の方が良い仕事をしたと言い切れるでしょうか?(エヴァンごめんね。)
 
FGには2Pシュートと3Pシュートがあり、前述の通りその得点差は1.5倍もあります。
EFG%で2人のシュート確率を見てみると・・・結果は下記のようになります。
 
・エヴァン EFG% 50%
・粂川 EFG% 50%
 
ほら。
 単純なシュート率(FG%)はエヴァン選手の方が高いですが、EFG%にすると2人の数字は同じになりましたね。
ということはチームに対しての働きはFG%で見るとエヴァンの方が上ですが、EFG%で見ると同等と言えます。
 
FG%は2Pシュートと3Pシュートを合わせたものなので、全員を比較すると3Pを多く打つ選手はどうしても確率が低くなりがちですが、こう言った指標を使うことで全選手を等しく%で見ることができ、平等に評価することができます。

FG成功数 FG試投数 3P成功数 3P試投数 FG% EFG%
粂川岳勤 27 71 13 30 38.0% 47.2%
佐藤正成 76 177 16 49 42.9% 47.5%
高山師門 64 134 0 2 47.8% 47.8%
エヴァン・マットソン 127 241 3 12 52.7% 53.3%

 5c969b6183a57be6775bfdc270c67978
 (第10節終了時点)

EFG%の算出方法

ちなみに計算式は
 
EFG% = (FGM + 0.5 × 3PM) / FGA
となります。
前回の記事を読んで頂いていれば、上の計算式は読めるとは思いますが、読んでいない人、忘れちゃった人のために文字で計算式を書くと以下のようになります。
 
EFG% = (入ったフィールドゴール数 + 0.5 × 入った3P数) ÷ フィールドゴール試投数
 
もし自分のチームでスタッツをつけている人がいれば、試しにEFG%を出してみるとシュート確率の割には思ったよりも貢献度が高いプレーヤーを発見できるかもしれないですね。

EFF

1つ目の説明が少し長くなってしまいましたが、皆さんついてきてますか?
 文系の人、大丈夫ですか?
 
続いて2つ目に紹介するのは『EFF(efficiency)』と言うスタッツです。

EFFとは?

これはNBLのBOXスコアにも表示されてるので見たことがあるかもしれませんが、簡単に言うと
「ゲームに対しての総合評価」
となり、ポジティブ数値からネガティブ数値を単純に引き算して算出します。

【ポジティブ数値】

・得点
・リバウンド
・アシスト
・スティール
・ブロック
・被ファール数(もらったファールの数)

【ネガティブ数値】

・シュート失敗数
・フリースロー失敗数
・ターンオーバー数
・被ブロック数(ブロックされた数)
・個人ファール数

EFFによる評価方法

ゲームに対してどれだけポジティブな数値を残せたか、チームに対してどれだけ貢献したのか、と言うことを見る数値なので当然EFFは高ければ高いほど良いですが、チームの中で一人だけ数値が突出している場合は、そのプレーヤーに対してチームの個人依存度が高いとも言えます。
 
そこらへんのバランスはチームのカラーやシステムによっても変わってくるでしょうし、何が良いかと判断するのはとても難しいですが、昨年NBAでファイナルを戦ったサンアントニオ スパーズとマイアミ ヒートのレギュラーシーズンのEFFを見てみると、以下のようになっています。

サンアントニオ スパーズ マイアミ ヒート
spurs3
※ESPN参照
heat3
※ESPN参照

これを見ると、スパーズは全員が二桁で、平均は16.7。バランスがいい!
さすがの一言につきますが、注目はマイアミ ヒートの数字じゃないですかね。
 
BIG3と言われた「レブロン・ウェイド・ボッシュ」の3人のチームのように思われがちですが、EFFで見ると12人中10人が二桁をマークしており、チームの平均は15.6。しっかりとチーム全員が仕事をしていることが伺えます。
ヒートはもう少し数字にばらつきがあると思ってたんですが、自分も調べてみて意外でしたね。
ちなみに、2013-2014シーズン勝ち星が一番少なかったミルウォーキー バックスのチーム平均EFFは14.4でした。
 
国内を見てみると、昨年NBLで優勝した東芝神奈川のEFFはこんな感じになってます。
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※画像はNBL公式サイトより引用

そして余談ですがこのEFF。リーグによってポジティブ数値、ネガティブ数値の定義が少し違います。
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日本のNBLとヨーロッパのEURO LEAGUEは同じ定義ですが、NBAはポジティブ数値に被ファール数が、ネガティブ数値に被ブロック数とファール数がそれぞれ入っていません。
NBLと比べるとポジティブ数値で一つ、ネガティブ数値で二つ少なくなっているので、若干NBAの方が良いスコアが出るかもしれません。とは言えそこまで大きな差にはならないので、NBAのお気に入りのチームや選手のEFFと日本の選手とを比較してみても面白いかと思います。
  
それでは少し長くなりましたが、今回はこんな感じで終わりにしたいと思います。
また次回の更新を楽しみにしていてください!!
2015年も引き続きよろしくお願いします。


プロバスケットボールチーム「アースフレンズ東京Z」様から許可を得て転載をしています。
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