もっと早く知りたかったこと
予測モデルを使い始めたとき、今思えば明らかな間違いを犯しました：高確率の予測を保証のように扱っていたのです。75%の予測は「これは起こる」と感じました。そして起こらなかったとき、モデル全体を疑問視しました。
75%の予測は25%の確率で外れるものだと内在化するのに時間がかかりました。それは欠陥ではありません——それが文字通り75%の意味です。これを理解したことで、すべての確率予測に対する考え方が変わりました。
確率と確実性の違い
私を助けた思考の転換はこうです：
古い考え方：「モデルはAチーム65%と言っているから、Aチームが勝つだろう。」
より良い考え方：「これとまったく同じ状況を100回見たら、Aチームは約65回勝つだろう。」
どちらのフレーミングも完全に間違いではありませんが、2番目は他の35の結果が理論上の脚注ではなく、現実の可能性であることを思い出させてくれます。すべての試合は確率分布からの1回の抽出であり、あらかじめ決まった結果ではありません。
誰もが陥る認知の罠
何年も予測に携わってきて、賢い人々（自分を含め）が同じ罠に繰り返し陥るのを見てきました：
結果バイアス：今回「正しかった」かどうかだけで予測を判断すること。60%の予測が起こらなくても、必ずしも間違いではありません——完璧にキャリブレーションされている可能性があります。品質を評価するには多くの予測が必要です。
ホットハンドの誤謬：最近の正しい予測がモデルが「好調」であることを意味すると考えること。予測には勢いがありません。それぞれが独立しています。
物語の誘惑：事後にすべての結果を説明する物語を見つけること。「もちろん負けた——ストライカーが疲れていた。」これらの事後的な物語は満足感がありますが、予測自体の評価には役立ちません。
精度への過信：62.3%を61.8%と意味のある違いがあるかのように扱うこと。その違いはノイズです。頭の中で5%単位に丸めれば、より明確に考えられます。
予測を実際にうまく使う方法
私にとって効果的だったアプローチ：
すべてを長期的に追跡する。単一の予測はほとんど何も教えてくれません。100の予測は、モデルがキャリブレーションされているかどうか——60%のイベントが実際に約60%の確率で起こるかどうか——を教えてくれます。
エッジに注目する。最も興味深い予測は、モデルがコンセンサスと強く異なるもの、または確率が異常に高いか低いものです。これらが注目すべきケースです。
事前確率を更新する。結果に常に驚かされるなら、なぜかを問いかけてください。特定の要因を過大評価しているかもしれませんし、モデルがあなたが見逃しているものを捉えているかもしれません。
分散を受け入れる。完璧にキャリブレーションされたモデルでも、「間違った」予測が連続することがあります。70%の予測が3回連続で外れることはそれほど珍しくありません（約2.7%の確率）。分散は確率の一部であり、モデル失敗の証拠ではありません。
なぜこれがサッカーを超えて重要なのか
確率について明確に考えることは、スポーツ分析スキルだけでなく、人生のスキルです。天気予報、医療診断、ビジネス予測——すべて同じ種類の確率的推論を伴います。1つの領域で上達すれば、すべてに役立ちます。
目標はすべての予測で正しいことではありません。目標は良くキャリブレーションされていること：時間の経過とともに信頼度レベルが実際の結果と一致することです。「70%の自信」と言って70%の確率で正しい予測者は、30%の確率で間違っていても、完璧に仕事をしています。
現在のフレームワーク
多くの試行錯誤を経て、今の予測へのアプローチはこうです：
- 1最も可能性の高い結果だけでなく、確率を見る
- 2「ありそうにない」ことは起こることを覚えておく——だからこそ「不可能」ではなく「ありそうにない」と呼ばれる
- 3個別のケースではなく、サンプル全体でパフォーマンスを評価する
- 4結果がわかった後にのみ現れる説明には懐疑的になる
- 5不確実性を失敗ではなく情報として受け入れる
確率思考には練習が必要です。しかし一度理解すれば、予測の見方は二度と同じではなくなります。
*OddsFlowは教育および情報提供を目的としたAI駆動のスポーツ分析を提供しています。*