アルゴリズムの盲点

統計の幻

この週の37試合を回帰モデルで分析した結果、正解率は63%。長年にわたるブラジルサッカーデータに基づくモデルとしては十分な精度です。しかし、最終スコアを見たとき、何かが違っていた。

アルゴリズムは血を流さない。キャプテン退場後のMFが前線に上がることも、ゴイニャニアのチームが勝利のために最後まで戦う理由も理解できない。

これは単なる得点やxG（期待得点）を超え、「意味」という非定量的なものに触れる瞬間である。

第40試合：論理が死んだ場所

ミラネス対ミナスジェライス戦。スコア4-0。

モデルはミナス側をわずかに有力視していた—守備力、ボール保持率、パス精度で上回っていたからだ。しかし、疲労という要素には無関心だった。ミナスの選手たちはアマゾン雨林を経由する過酷な移動後だったのだ（事実です）。ミッドフィールダーはまるで持久走後に倒れ込んだように動いていた。

それでもアルゴリズムは目を逸らさなかった。

ゲームは戦略ではなく「降伏」で終わった。一人の選手はフルタイム前にフィールドから去った。

これはバークレイズでの初日を思い出させる——市場変化を先読みできるほど精密なモデルを作ったが、オーバータイム中の人間の精神崩壊までは予測できなかったのだ。

目に見えないMVPたち

今度はゴイアス対レモ（第70試合）を見てみよう： 93分に追加失点。三度の補欠交代とベレンファンによる激しい抗議騒ぎがあった中でのゴールだ。

ゴール発生理由？キーパーが高温（36℃）による熱中症によりクロス判断を誤ったことだ。

モデルは「ゴール確率8%」と算出していた。現実は「起こってしまう」だけだった。

データはパターンを見るが、人間は「可能性」を見る。この違いこそがすべてを変えてしまう——だからあなたの好きなチームが常にオッズを超えるのだ。

感情が高ぶるとき予測はどうなるか

今シーズン複数週間にわたり79試合すべてを分析した結果、どのアルゴリズムも正確に測定できない3つの変数があることがわかった：

• ファン応援歌による集中力への影響（音声記録あり）

• 雨天延期によるゲーム流れ変化（スピード低下最大18%） P955.

• コーチの直感 vs データ入力による後半交代判断——どちらが勝つか？現実では直感の方が常に勝つ。

サッカーとは線形的論理ではない。「感情」という循環するエネルギーでありながら、タイトなシューズと汗まみれのユニフォームの中で繰り広げられる物語なのだ。

私は毎日モデルを使い続けるけれども、新たに一文追加している。「ファンノイズ > X + 気温 > Y → 信頼度減衰因子適用」というコードだ。人間性が高いほど純粋な数学より信頼性は下がる——でも何故かより意味があるようになる。

次へ向けて…

最終ラウンドへ向けた熱気が高まる：クリチウマやビトリアといった初期評価低めチームだが、昇格を目指す意地を見せ続けている。彼らの粘り強さ？定量的に測れないものの、忘れないだろう。

コメント欄で予想してみてください——あなたの直感と表計算どっち信じますか？コメント欄の方がどんなモデルよりも正確になるでしょう。