とにかく英語に疎い筆者ですが、海外のNBA記事やスタッツサイト徘徊して情報収集することがよくあります。
そんな中で何度か"Adjusted Offensive Rating"や"Defensive Rating+"という用語を目にしました。
気になって調べようと思い「NBA Adjusted Rating」「NBA Rating+ とは」など検索しても、出てくるのはレーティングの記事や詳しい解説の載っていないスタッツサイトばかり。
ということで今回は、そんなAdjusted Rating（Rating+）についてざっくり紹介していこうと思います。
「用語で解るNBA」とは
このブログは知識０からNBAが解るということをテーマにしています。
「用語で解るNBA」では単に用語の意味を知るだけでなく、その用語を通じてNBAを理解していくことが目的です。
その中でもテーマや図解を交えることで納得してNBAを理解できるようになっています。
押さえておきたいポイント
"Adjusted Rating"を理解するために押さえておきたいポイントはざっくりとこんな感じです。
- そもそもレーティングって？
- Adjusted Ratingはなぜ必要？
- なにを調整しているの？
- 実際のチームで使うには？
ではこれらの疑問をしっかりと解決できるように、"Adjusted Rating"について説明していきます。
レーティング
今回の本題であるAdjusted Ratingを紹介する前にまずは「レーティングという考え方」と「オフェンス・ディフェンスレーティング」についてざっくりと確認しておきます。
詳しくは別の記事で解説していますので合わせてご覧ください。
レーティングという考え方
"rating"は「効率」や「生産性」という意味で用いられています。
なのでオフェンスレーティングであれば「オフェンスの効率を表す指標」となるわけです。
まずはこの「レーティング」＝「効率（クオリティ）を表す指標」というテーマをしっかり押さえておきましょう。
レーティング
＝ 効率（クオリティ）を示す指標
オフェンスやディフェンスの効率を評価するためには、チームの平均得点・平均失点だけでなく「チームごとに異なる攻撃回数」をフラットに考える必要があります。
NBAではこの攻撃回数を目安である「100ポゼッション（攻撃権）あたり」に換算して、チームや選手の効率を導き出しているんです。
オフェンスレーティングとディフェンスレーティング
オフェンスレーティング（Offensive Ratung）とは「チームが100ポゼッションあたりに獲得する得点」を意味します。
オフェンスレーティング（ORtg）
＝ チームが100ポゼッションあたりに獲得する得点
言うまでもありませんが、当然オフェンスレーティングが高くなるほどそのチームは効率の良いオフェンスが出来ているということになります。
一方のディフェンスレーティング（Defensive Rating）とは「チームが100ポゼッションあたりに相手チームに許す失点」を意味します。
ディフェンスレーティング（DRtg）
＝ チームが100ポゼッションあたりに相手チームに許す失点
ディフェンスレーティングでは相手チームに許す失点を元にしているのがポイント。
「ディフェンスを100ポゼンションした場合に相手チームに何点取られてしまうのか」で効率を算出しているんです。
なのでディフェンスレーティングが低いほどそのチームは効率の良いディフェンスが出来ているということになります。
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- レーティングとは効率を表す指標
- 平均得点だけでなく攻撃回数の差も考慮する
- 攻撃回数を100ポゼッションに統一
- ORtg＝100ポゼッションで獲得する得点
- DRtg＝100ポゼッションで相手に許す失点
Adjusted Rating
それではここから本題である"Adjusted Rating"について紹介していきたいと思います。
「レーティングは時代を超えるか」「時代の差を排除する」「実際のチームで確認」というポイントに注目して見ていきましょう。
レーティングは時代を超えるか
前項で確認した通りレーティングとは、単なる「平均得点・平均失点」から「ペースの差」を排除することによってオフェンス・ディフェンスの効率が比較できるというものでした。
オフェンスレーティングというスタッツを使えば、下表のように2019-20シーズンで効率の良いオフェンスチームはどこなのかが一目瞭然です。
ではこのレーティングを使って異なる時代のチーム同士を比較することも可能なのでしょうか？
例として「オフェンスレーティング110」という数字を異なるシーズンで記録した2つのチームをイメージしてみましょう。
・チームA
リーグ全体のディフェンスが緩く得点の取りやすいシーズンにオフェンスレーティング110
・チームB
リーグ全体のディフェンスが強固で得点が取りにくいシーズンにオフェンスレーティング110
かなり極端なイメージですが、少なくともチームAとチームBが記録したオフェンスレーティング110という数字が全く同じものであるとは考えにくいですね。
戦術の変化やプレースタイルのトレンド、ルール変更によってリーグの様相は一変します。
ということは時代が異なるチーム同士のオフェンス・ディフェンスを比較する際、そういった「時代の差」についても考慮する必要がありそうです。
時代の差を排除する
時代が異なるチーム同士のオフェンス・ディフェンスを比較するために、レーティングから「時代の差」を排除したい。
ここでようやく登場するのがAdjusted Rating（Rating+）というスタッツです。
直訳すると「調整したレーティング」という意味ですが、一体何をどのように調整しているのでしょうか。
まずはこのスタッツの計算式から見ていきましょう。*1
何やら複雑な計算式に見えますが、ざっくり言うとこれは「チームのレーティング」が「そのシーズンの平均」と比べてどれだけ優れているのか劣っているのかを数値化しているんです。
なので「チームのレーティング」が「そのシーズンの平均」と全く同じ場合には数値が100になります。
つまりこのAdjusted Ratingが高いほど、そのチームは優れたオフェンス・ディフェンスをしていたということが分かるんですね。
まだいまいちピンとこないと思いますので、実際に異なる時代の２チームで確認してみましょう。
実際のチームで確認
ここでは2003-04シーズンのサクラメントキングスと2019-20シーズンのフェニックスサンズを例に挙げて比較してみましょう。
まずこの２チームのオフェンスレーティングを比べてみると、110.3と109.9でほぼ同じ数値になっています。
オフェンスレーティングだけで比較した場合、この２チームは同等のオフェンス力を持ったチームという結論になりそうです。
しかしそれはあくまで15年前と現在のNBAを同じ土俵で比較した場合です。
このオフェンスレーティングにそれぞれのシーズン平均を合わせて見るとどうなるでしょうか。
何やら先ほどの結論とは随分違うものが見えてきましたね。
2003-04キングスはシーズンの平均と比べても突出したオフェンスレーティングであるのに対し、2019-20サンズはシーズン平均以下。
これがまさに「時代の差」です。
こういった「時代の差」を排除する為に、先ほどの計算式でレーティングを調整します。
すると異なるシーズンの２チームを同じ土俵で比較・評価することが可能になりました。
その結果「2003-04キングスの方が、2019-20サンズよりも優れたオフェンスをしていた」という結論に至ります。
ちなみに2003-04キングスは30チーム中3位、2019-20サンズは30チーム中21位の勝率です。*2
このようにレーティングをシーズンの平均に応じて調整し「時代の差」を排除することによって、異なるシーズンのチーム同士を評価することが可能になる。
それがAdjusted Ratingというスタッツのテーマなんです。
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- レーティングで異なる時代は比較出来ない
- 「時代の差」を考慮する必要がある
- レーティングをシーズン平均に応じて調整する
まとめ
今回は"Adjusted Rating"についてざっくりと解説しました。
こういった考え方があることを知っておくだけでも、スタッツを見る際に何か発見があるかもしれません。
NBAを楽しむ為にこの記事が少しでも役立てば幸いです。
それではここで改めて今回解説した内容をおさらいしておきましょう。
- レーティングとは効率を表す指標
- 平均得点だけでなく攻撃回数の差も考慮する
- 攻撃回数を100ポゼッションに統一
- ORtg＝100ポゼッションで獲得する得点
- DRtg＝100ポゼッションで相手に許す失点
- レーティングで異なる時代は比較出来ない
- 「時代の差」を考慮する必要がある
- レーティングをシーズン平均に応じて調整する
最後に
Adjusted Ratingを元に歴代最強のオフェンスチーム、歴代最強のディフェンスチームをランキングで紹介しています。
こちらも合わせてご覧ください。
「用語で解るNBA」というカテゴリーでは他にもNBAの解説を投稿していますので是非覗いてみてください。
→「用語で解るNBA」カテゴリーの記事一覧
（参考）
https://nbamath.com/adjusted-team-ratings/
https://bleacherreport.com/articles/2185102-ranking-the-nbas-20-best-offenses-of-all-time
