なぜ生のオッズは100%にならないのか
これはオッズデータを扱い始めた頃の「ハッ」とした瞬間の一つでした。すべての結果を暗示確率に変換し、足し合わせると...104%。次は106%。時には110%。
その余分なパーセンテージはマージン（またはオーバーラウンド、vig、juice）と呼ばれます。これを理解することは、本格的なスポーツデータ分析を行う人にとって不可欠です。
マージンの背後にある数学
理論上の「公正な」市場では、暗示確率の合計はちょうど100%になります：
| 結果 | 公正オッズ | 暗示確率 |
| ホーム勝利 | 2.50 | 40% |
| ドロー | 3.33 | 30% |
| アウェイ勝利 | 3.33 | 30% |
| 合計 | 100% |
| 結果 | 実際のオッズ | 暗示確率 |
| ホーム勝利 | 2.38 | 42.0% |
| ドロー | 3.17 | 31.5% |
| アウェイ勝利 | 3.17 | 31.5% |
| 合計 | 105% |
MLモデルにとって重要な理由
予測モデルを構築する際、オッズを特徴量として使用するには2つの選択肢があります：
1. 生の暗示確率を使用
シンプルですが、市場やソースによって異なるマージンからのノイズを含みます。
2. マージンを除去するために正規化
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真の確率 = 生の暗示確率 / すべての確率の合計
OddsFlowでは、オッズをキャリブレーションターゲットとして使用する際は通常正規化しますが、市場の動きを追跡する際は生の値を保持します（マージンの変化自体が情報を持つため）。
特徴量としてのマージンの使用
私たちが発見したこと：時間の経過に伴うマージンの変化は予測的である可能性があります。マージンが縮小（100%に近づく）するとき、それは通常市場の確信度が増していることを示します。マージンが拡大するとき、情報の非対称性がある可能性があります。
*OddsFlowは教育・情報目的でAI駆動のスポーツ分析を提供しています。*