シンプルなeスポーツ予想モデルの作り方

本気でeスポーツに賭ける者は、遅かれ早かれ同じ結論にたどり着く。当てずっぽうは計画ではない、ということだ。シンプルな予想モデルがあれば、チーム、マップ、調子について知っていることを、行動に移せる数字へと変換する再現可能な手順が手に入る。データサイエンスの学位も高価なソフトも必要ない。必要なのは明確なプロセスと表計算ソフト、そして勘よりも自分の推定値を信じる規律だ。本ガイドでは、午後の数時間で組み上げられ、1シーズンかけて磨いていける軽量なフレームワークを紹介する。

予想モデルが実際にやっていること

モデルとは、構造化された意見にすぎない。重要だと信じる入力、たとえば直近の結果、マッププール、ロースター変更などを取り込み、ある結果が起こる推定確率という出力を生み出す。この確率こそが核心だ。自分の見立てではあのチームの勝率は60%だと言えるようになれば、その数字をブックメーカーの価格と比べ、賭ける意味があるかどうかを判断できる。

目的は毎回当てることではない。個々の試合を確実に予測できるモデルなど存在しないし、波乱こそがeスポーツを見る価値の一部でもある。目的は、提示された価格よりほんの少しだけ正確であること、それを数百回のベットで積み上がる程度の頻度で実現することだ。

まずは一つの明確な問いから

野心は初期のモデルを殺す。すべてを予測しようとするのではなく、明確に定義された市場を一つ選ぶ。よく追いかけているリーグの勝者予想（マッチウィナー）が理想的だ。チームもパッチの状況も各カードの重みもすでに理解しているため、自分の数字を現実と照らして検算できる。

焦点を絞ることは、データ収集を現実的な量に保つことにもつながる。1リーグ・1シーズンを対象とするモデルなら、実際に維持できる。すべてのタイトルを一度にカバーしようとするモデルは、たいてい自重で崩れる。

意味のあるデータを集める

巧妙な数式より良質な入力が勝る。結果を本当に動かす少数の要素に集中する。

• 直近の試合結果。古い試合より新しい試合の比重が大きくなるよう重み付けする
• マップやドラフトでの成績。多くのタイトルは特定のマップや構成の型で勝負が決まるため
• ロースターの安定性。スタンドインや直近の移籍はすべてを変えてしまうため
• 大型大会前後の休養、移動、日程の過密度

変数を何十個も足したくなる衝動は抑える。入力を増やすたびにノイズが乗り、モデルは信頼しづらくなる。根拠を説明できる3つか4つの要素から始め、役に立つという証拠が出てから初めて拡張する。

入力を確率に変換する

最も単純な手法はレーティングシステムだ。各チームに強さを表す数値を与え、試合ごとに勝敗と相手の強さに応じてその数値を更新する。上位チームを倒したときのほうが、下位チームを倒したときよりレーティングが大きく上がるべきだ。

二つのレーティングから勝率を求めるには、その差を単純な数式に通せばよい。差が大きければ一方的なオッズに、小さければコイントスに近い値になるような式だ。Elo系のシステムはまさにこれを行う。文献も豊富で、実装は無料ででき、結果に驚いたときの検証も容易だ。

自分の数字をオッズと比べる

確率が出たら、ブックメーカーのオッズを暗示確率に変換し、同じ土俵で比較する。デシマルオッズ2.00は、マージンを取り除く前の段階で50%を意味する。すべての結果の暗示確率を合計すると必ず100%を超えることを忘れてはならない。そのオーバーラウンドこそが、ブックメーカーが経費をまかなう仕組みだからだ。

賭ける価値が出るのは、自分の推定確率が価格の暗示確率より明確に高いときだけだ。その差が自分の考えるエッジになる。自分の数字と市場の数字が一致しているなら何もすることはなく、見送りはまったく正しい判断である。

規律ある賭け金配分

エッジを見つけるのは仕事の半分にすぎない。残り半分はバンクロールを守ることだ。毎回の賭け金を総資金の同じ小さな割合にするフラットベッティングは、最も頑健な出発点であり、最も破綻しにくい。上級者はケリー基準の分数版を使うこともあるが、学んでいる間は保守的な固定割合のほうが分散を生き延びやすい。

賭け金を増やして損失を追いかけてはならないし、他の用途に取り分けた金を賭けてもならない。モデルはより良い判断を下すための道具であって、利益の約束ではない。上限を設け、休みを取り、連敗はパニックの理由ではなく情報として扱う。

信じる前に検証する

実際の金を賭ける前に、すでに終わった試合にモデルを走らせ、何を示唆したかを記録する。このバックテストによって、自分の確率が大きなサンプルで実際の結果と整合しているかが見えてくる。次に、数週間は賭けずにライブの予測をログに残し、一つひとつの予測を結果と照合していく。

それなりの試合数にわたってモデルが持ちこたえたときに初めて、少額の賭け金を検討する。記録はすべて取り続けること。本物のエッジがあるのか、ただの幸運の連続なのかを教えてくれるのは、その記録だけだからだ。

ゆっくり改善を重ねる

モデルは生き物のプロジェクトとして扱う。大会ごとに見直し、系統的な誤りを探し、効果を測れるよう一度に一つずつ調整する。進歩は劇的な作り替えではなく、辛抱強い反復から生まれる。

何よりも、自分に正直であり続けること。贔屓のチームに都合よく甘い数字を出すモデルは、モデルがないより悪い。