スポーツデータの考え方を変えた概念
予測モデルを作り始めた頃、オッズは会社が適当に設定した数字だと思っていました。そして暗示確率を学んだとき、すべてが繋がりました。
重要な洞察：すべてのオッズは、実は偽装された確率推定なのです。その推定を抽出し、自分のモデルと比較する方法を学ぶことが、スポーツ分析の基礎です。
変換公式
計算は驚くほどシンプルです：
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暗示確率 = 1 / デシマルオッズ
それだけです。2.00のオッズは50%の確率を意味します。4.00のオッズは25%を意味します。
| デシマルオッズ | 暗示確率 |
| 1.50 | 66.7% |
| 2.00 | 50.0% |
| 2.50 | 40.0% |
| 3.00 | 33.3% |
AIモデルにとって重要な理由
OddsFlowでは、暗示確率は機械学習モデルのコア入力特徴量です。価値がある理由：
1. 市場のコンセンサスシグナル
オッズは数百万人の参加者の集合的な信念を表しています。これは強力な群衆の知恵のシグナルです。
2. キャリブレーションベンチマーク
モデルの確率出力を暗示確率と比較することで、モデルが市場とどこで、どれだけ意見が異なるかがわかります。
3. 特徴量エンジニアリング
予測確率と暗示確率の*差*（「エッジ」や「バリュー」と呼ばれる）は、それ自体が予測特徴量になります。
期待値：コアメトリクス
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期待値 = (モデル確率 × デシマルオッズ) - 1
例：
- モデル：チームAの勝利確率50%
- 市場オッズ：2.50（暗示：40%）
- EV = (0.50 × 2.50) - 1 = +0.25 (+25%)
正の期待値は、モデルが市場では見えていないものを捉えていることを示唆します。
*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。*