Baseline — 計算の根拠を示すNBA分析

⚠ NBAの統計分析のみ — 賭けやギャンブルに関する助言は行いません。 以下の数値はすべて、明示的な不確実性レンジを伴うモデル化された確率であり、予想でも推奨でもありません。本ツールは行動ラベルを付与せず、結果を断定することもありません。

できること

Baselineは、公開されているNBAの統計だけを使って、ある対戦を再現可能な統計分析に変えます。試合を指定すれば、モデル化されたスコア、ホームマージン、スプレッド、トータル、勝率、中央60%レンジが返ります。選手を指定すれば、予想出場時間に加えて、モデル化された得点・リバウンド・アシスト・スリーポイント・PRAが返ります。

違いは、その数字の裏側にあります。どの分析にもモデルバージョン、データのカットオフ、参照シーズンが付き、シーズンにまだ試合がない場合はフォールバックしたことを明示するフラグが付きます。表を書くのは決定論的なレンダラーであり、言語モデルが文章を即興するのではありません。同じカットオフでの同じリクエストは、同じ答えを返します。

使う場面

• 特定の対戦の試合前の見立て。 「10月23日のレイカーズ対76ers、モデルはどう見ている？」雰囲気ではなく、公開統計に基づくスコア、マージン、勝率が欲しいとき。
• 新しいロスターの新しいシーズン。 ロスターは毎夏入れ替わります。Baselineは昨年のチームを黙って使い回すのではなく、現在のロスターと各選手自身のNBA履歴から240分のローテーションを組み直します。
• 出場時間の根拠がある選手の数字。 出場時間が推定値を動かし、記載された同僚の状態がその時間を再配分します。だから「なぜこの数字なのか」に実際の答えがあります。
• 数字を説明する必要があるとき。 数字の出どころを説明しなければならないアナリスト、記者、ファンタジープレイヤーには、カットオフ、参照シーズン、ローテーション、完全なJSONが渡ります。

仕組み

1. ローテーションを組む。 将来の試合について、CLIは両チームの公開された対象シーズンのロスターと、各選手の前シーズンのNBA履歴を取得し、10人・240分、1人あたり上限38分のローテーションを推定します。
2. プライアを縮小する。 選手のオンコートのオフェンシブレーティング、ディフェンシブレーティング、ペースを、0.60 × min(1, prior_player_minutes / 1200)で前シーズンのリーグ平均へ縮小し、推定ローテーション時間で重み付けします。
3. ロスターとチームを混ぜる。 ロスタープロファイルは前のチームプロファイルとclamp(0.90 − 0.45 × retained_prior_rotation_minutes_share, 0.45, 0.90)で混合します。前シーズンのローテーションが多く失われるほど、モデルは新しいロスターを信頼します。ターンオーバーは信頼度のラベルだけでなく、数字そのものを変えます。
4. 実際の試合を取り込む。 両チームが試合をこなすと、観測されたプロファイルがgames / (games + 12)でブレンドされます。1試合のサンプルでは数字はほとんど動きません。
5. 得点に変換する。 各オフェンスをリーグ平均を基準に相手ディフェンスと突き合わせ、モデル化されたペースで得点に変換し、ホームコートと既知の休息で調整します。
6. 不確実性を定量化する。 残差の正規分布から勝率と、指定した任意のしきい値確率を出します。ロスターの入れ替わりやNBA履歴のない選手は、隠すのではなくレンジを広げます。

何が違うのか

• 実際に誰が出るかをモデル化する。 多くの手早い分析は前シーズンのチームレーティングを使い回します。Baselineは公開ロスターと各選手の履歴から現行ロスターのローテーションを組み、公式の故障報告で誰かが欠場と記載されれば、その240分を再配分します。
• 数字は再現できる。 CLIがレポートを描画し、実行ごとにモデルバージョン、カットオフ、参照シーズン、フォールバックのフラグを刻みます。もう一度実行すれば同じ値に行き着くか、JSONを開いてたどれます。記憶から答えるチャットモデルには、どちらもできません。
• 出典を明示し、値をラベル付けする。 チームと選手の統計はESPNの公開統計から、故障状況は許可リスト上のドメインにあるタイムスタンプ付きのNBA公式故障報告PDFから取得します。その出典が公開していないもの — 個人のレーティングや使用率 — はここで明示した式により計算し、公開値ではなく計算値としてラベルを付けます。必要なロスターや出典が得られない場合、実行は失敗し、そう告げます。別の出典に黙って差し替えたり、推測したりはしません。

例

入力: game --home PHI --away BOS --season 2026-27 --as-of 2026-11-10(任意: --margin-threshold 4.5 または --total-threshold 224.5)

出力: 対戦の見出しと3つのMarkdown表 — スコア、ホームマージンとその中央60%レンジ、トータル、勝率、出場可否、参照シーズン、信頼度を載せたモデル/コンテキスト表。モデル化された強み、弱み、主な加入と退団、100ポゼッションあたりのオフェンス/ディフェンス/ネットの人的効果を載せた両チームのロスター表。新加入選手の出場時間と役割の手がかり、出場可否による出場時間とボックススコアの変化を載せた両チームの人的影響表。

そのコマンドの出力例は、フィラデルフィア113.2、ボストン115.3、ホームマージン−2.0、勝率0.4426 — ボストンのわずかな優位で、無理に断定した予想ではなくモデルが示したとおりの結果です。

入力形式

• 2チームと日付を指定する自然言語のリクエスト
• シーズンの指定(2025-26、2026-27)と明示的な対象日--as-of
• 選手名(チームの指定は任意)
• 任意のスタット指定: pts、reb、ast、fg3m、pra、all
• 自分で指定する任意のしきい値 — マージン、トータル、または選手の1スタット
• NBA公式故障報告PDFへの任意の直接URL(official.nba.comまたはak-static.cms.nba.com上である必要があります)
• 任意の手動シナリオ調整(ポイント)
• 中国語または英語でレンダリングされたMarkdown表、または--format json / --outputによる完全なJSON

カバレッジとデータの深さ

出典: ESPNの公開統計、および許可リスト上のドメインにあるタイムスタンプ付きのNBA公式故障報告PDF。

• チームプロファイル — オフェンシブレーティング、ディフェンシブレーティング、ネットレーティング、ペース、試合数
• 直近の調子 — シーズン中のブレンドに使う、クラブの直近N試合
• 休息の状況 — クラブ自身の試合ログと日付
• 選手の試合履歴 — 1試合あたりの出場時間、得点、リバウンド、アシスト、スリーポイント、日付
• 選手の役割・使用率プライア — シーズン出場時間、レーティング、使用率。個人レーティングと使用率は公開値ではなくここで計算します
• 36分あたりのボックスレート — 得点、リバウンド、アシスト、スリーポイント
• 日程 — 試合ID、日付、ホーム/アウェイの割り当て
• ロスター — 対象シーズンのロスター。過去シーズンはそのシーズン自身の統計から再構成します
• 出場可否 — タイムスタンプ付きのNBA公式故障報告PDF

やらないこと

• 数字をどう使うかは教えません。 しきい値はあなたが指定するもので、ツールはそれを上回るモデル確率だけを返し、行動ラベルは付けません。
• スターティングファイブや出場時間制限を確定しません。 公式報告はラインナップを証明しないため、公式に確認された出典を提供しない限り、この項目は利用不可のままです。
• 学習済みのアンサンブルではありません。 ハイパーパラメータのフィッティング、対戦相手別の選手ディフェンス、移動・標高・審判の特徴量、プレーバイプレーのポゼッションはありません。
• まだ較正されていません。 モデル自身の検証ステータスは、重みと不確実性項がウォークフォワードで学習されていないと述べています。サンプルが小さいときや出場可否が不明なときは、信頼度を低いものとして扱ってください。
• 過去のロスターのポジションや背番号は出しません。 過去の試合では、ロスターはそのシーズン自身の統計から再構成されます — 出場時間を記録した全員です。したがって誰が出たかについては正確で、ポジションと背番号は推測せず利用不可だと明言します。