Written by バレーボールの試合で「今日のエース、アタック決定率50%です！」と言われたら、「おお、すごい！」って思いますよね。
でも、ちょっと待ってください。 「Aパスからの超カンタンなノーマークのスパイク」を50%決める選手と、「レシーブが乱れて、相手の3枚ブロックが完成している激ムズの二段トス」を50%決める選手。
これ、同じ「決定率50%」で評価していいんでしょうか？ そこで登場するのが、新指標「xValue（エックス・バリュー＝期待得点価値）」です。
1. 「むずかしさ」を点数にする「xValue」
xValueは、「その状況、普通ならどれくらいの確率で決まる？（どれくらいでミスになる？）」という【状況の難易度】を計算に入れた新しい指標です。この「どれくらい」というのはそのリーグの平均から引用します。女子の高校レベルと男子国際レベルでは当然、この「どれくらい」が変わってきます。
バレーボールをやっていれば、こんな場面に心当たりがありませんか？
- 激ムズなセットを打ち切って決めた！： 「うおおお！あそこからよく決めた！」と特大のプラス評価。
- 激ムズなセットを打って、ブロックされた： 「まあ、あの状況なら仕方ないよね」とちょっとだけのマイナス評価。
- カンタンな状況をミスした： 「ええっ、そこは絶対決めてよ…」と特大のマイナス評価。
このように、ただの決定率ではなく「チームのピンチをどれだけ救ってくれたか」「絶対にミスしてはいけない場面で、確実に点を取れたか」が数字になってハッキリ現れるのが、xValueのすごいところなんです。
2. チャド・ゴードン氏が語る「効果率」の本当の意味
ここで、このxValueの考え方を裏付ける、面白いデータ分析のお話を一つ紹介します。
海外の最先端バレーボール・アナリティクスを発信する、チャド・ゴードン氏のブログ『VolleyDork』。その中の「Efficiency vs. Expected Value（効果率 vs 期待値）」という記事では、私たちが普段よく見ている「効果率」について、こんな衝撃的な解説がされています。
“効果率は、そのまま「そのラリーを取れる確率（勝率）」に変換できる。”
Chad Gordon (VolleyDork「Efficiency vs. Expected Value」より）
計算式はとってもカンタンです。 【（効果率 ＋ 1）÷ 2 ＝ ラリー勝率】
これに当てはめると、効果率の本当の意味が見えてきます。
- 効果率 100% (1.0) ＝ (1 + 1) ÷ 2 ＝ 100% ラリーに勝つ！
- 効果率 -100% (-1.0) ＝ (-1 + 1) ÷ 2 ＝ 0% ラリーに負ける…
ここまでは当たり前ですよね。でも、一番面白いのは次です。
- 効果率 0% (0.0) ＝ (0 + 1) ÷ 2 ＝ 50% ラリーに勝つ（五分五分！）
「効果率ゼロ」と聞くと「チームに貢献してないじゃん…」と思ってしまいがちです。でも本当は、「相手に点を取られる確率と、自分たちが点を取る確率を、ピッタリ50%の五分五分に保っているニュートラルな状態」なんです(厳密には違いますが)。
3. 「効果率ゼロ」の地味なプレーが、実は神プレー！？
これが分かると、xValueがなぜ凄いのかがもっとよく分かります。
たとえば、相手の3枚ブロックが綺麗に揃った、めちゃくちゃ苦しい二段トス。 普通に打てばシャットアウトされてしまう、「このラリーを取れる確率は30%しかない」という大ピンチだとします。
ここで無理に強打してドシャットを食らう（効果率 -100%）と、チームの勝率は30%から一気に0%に落ちてしまいます。
でも、ここで賢いアタッカーが「ブロックの指先を狙ってフワッと当て、味方にリバウンドを拾わせた（ラリー継続）」とします。 スパイクは決まっていないので、このプレー単体の効果率は「0%」です。
しかし、先ほどのチャド・ゴードン氏の理論を思い出してください。効果率0%ということは、「勝率30%しかなかった大ピンチを、勝率50%（五分五分）の状況にまで回復させた」ということになります！
数字上は「効果率ゼロ」の地味なプレーですが、実はチームの勝率を20%も引き上げた、エース級の大仕事なのです。 xValueは、この「見えないファインプレー（勝率を上げたプレー）」を絶対に見逃さず、しっかりとプラス評価してくれます。
4．xValueの弱点
ここまでxValueの凄さをお伝えしてきましたが、もちろんxValueが完璧な指標だ、というつもりはありません。いくつかのデメリットがあります。
1．基準を作る大量のデータが必要
まずxValueは、「この難しいトスなら、平均して〇%くらい決まるはずだ」という「基準（期待値）」を使って計算します。 この正しい基準を作るためには、膨大なプレーデータが必要です。もし、「1試合分（数セット分）だけのデータ」をこのツールに入れた場合どうなるでしょうか？ 「たまたまその試合は相手のブロックが良くて、全員アタックが決まらなかった」という偏った結果がそのまま「基準」になってしまい、正しいxValue（貢献度）が計算できなくなってしまいます。データが少なすぎると、基準となる数字がブレてしまいます。
2. 入力者の「主観」に依存してしまう
xValueのベースライン（期待値）は「Aパス（#）からのクイック」といった条件で計算されますが、そもそも「そのパスが本当にAパスだったのか？」を判断するのは、キーボードを叩いているアナリストです。 「今のパスはセッターが少し動いたからBパス（+）だ」「いや、あれはAパス（#）だ」という入力者の基準のブレが、そのままxValueの計算の狂いに直結します。
3. 「見えない文脈（コンテキスト）」が抜け落ちる
現在のxValueは、「パスの質」「攻撃の種類」「フェーズ（SOかトランジションか）」で難易度を測っています。しかし、実際のコート上にはデータに記録されない重要な要素が山ほどあります。
- 相手ブロッカーの枚数や高さ： 同じ「Cパスからのハイセット」でも、相手のブロックが170cmの選手1枚の時と、200cmの選手3枚が完璧に揃っている時では、本当の難易度は全く違いますが、データ上は「同じ期待値」として処理されてしまいます。
- プレッシャー（点差やセットの状況）： 1セット目の序盤（0-0）で打つスパイクと、フルセットのジュース（24-24）で打つスパイクを、数学的に同じ価値として扱ってしまいます。
4. 「セッターの能力」との切り離しができない
バレーボールの最大の特性である「すべてのプレーが繋がっている」ことが、個人評価の足かせになります。 例えば、レシーブが完璧なAパス（#）で返ったのに、セッターがトスをミスしてアタッカーの打点が極端に下がったとします。これをアタッカーがミスした場合、xValue上では「Aパスからの簡単な攻撃をミスした」として、アタッカーに特大のマイナス評価（大減点）がついてしまいます。トスが悪かったという「セッターの責任」を、アタッカーが被ってしまうリスクがあります。
5. 「継続したその後」までは評価できない
先ほど「難しいボールは継続させて効果率0（勝率50%）にすれば高評価」と解説しました。 しかし、リバウンドを取った後、相手チームの強力なカウンター攻撃で結局失点してしまった場合、その責任はどこにあるのでしょうか？ xValueはあくまで「その1回のボールタッチの価値」を評価するものであり、「そのラリーが最終的にどう終わったか」という未来の連鎖までは完全に評価しきれません。
もちろん、今の技術でも様々な要因を入れ込むことで、もっと正確なxValueを作ることも可能ですが、サンプルの数やデータを集める労力を考えると、今くらいの要因くらいが良いバランスなのかなと思います。将来的にトラッキングデータを活用できるようになれば、もっと詳細な、例えばコート後方8mからのスパイクは期待値○○といった計算もできるようになると思います。
4. CourtEndダッシュボードでの見方
CourtEndのダッシュボード「アタック」タブには、この考え方をベースにした2つの指標が用意されています。
- 👑 Total_xValue（トータル・エックス・バリュー） 試合を通して、むずかしさも考慮して「チームに何点分の貯金（プラス）を作ったか」の合計です。打数が多く、難しいボールを何度も打ち切ってチームを勝たせた「絶対的エース」が上位にきます。
- xValue/100（エックス・バリュー・パー・100） 「もしこの選手に100本トスを集めたら、何点稼いでくれる？」という「1発あたりの質（効率）」を表します。打数が少なくても、上がってきたボールを確実に得点につなげるミドルブロッカーや、控えの「一撃必殺の仕事人」を見つけるのにピッタリです。
決定率が高くても、大事な場面でのミスが多ければチームは負けます。 xValueは「得点（+1）」と「失点（-1）」の両方を、そのシチュエーションの期待値と掛け合わせて計算するため、「その選手がコートにいることで、最終的にチームに何点の貯金をもたらしたか」という、試合の勝敗に最も直結するリアルな貢献度を表すことができます。
xValueは「完璧な指標」ではありませんが、これまでのバレーボール界が抱えていた「数字（決定率）と、現場の感覚（あの選手は苦しい時に決めてくれる等）のズレ」をピタリと埋めてくれる、最強の翻訳機になりえます。