クォーターバックの総合評価

トータル・クォーターバック・レーティング（略称：トータルQBR、または単にQBR）は、ESPNが2011年にアメリカンフットボールの試合におけるクォーターバックのパフォーマンスを評価するために作成した独自の統計指標です。ESPNは、QBRを従来のパサー・レーティング統計よりも有意義な代替指標として作成し、 「パス、ラッシュ、ターンオーバー、ペナルティなど、クォーターバックの勝利への貢献度をすべて考慮に入れた」と主張しています。QBRはプレーレベルに基づいて構築されるため、各プレーにおけるチームの成功または失敗のレベルを考慮して適切な文脈を提供し、クォーターバックとチームメイトに功績を配分することで、クォーターバックの効率性をより明確に測定します。」[ 1 ]しかし、ESPNはQBRを計算するための完全な計算式と手順を公開したことがなく、[ 2 ]ファンや解説者からその結果に疑問を呈する批判を受けています。[ 3 ]

歴史と発展

トータルQBRは、ESPN統計情報グループのジェフ・ベネット、ディーン・オリバー、アロック・パタニ、アルバート・ラルカダ、メンロ大学教授ベン・アラマーを含むチームによって開発されました。チームはESPNアナリストのトレント・ディルファー、ジョン・グルーデン、ロン・ジャウォースキーからも意見を得ました。トータルQBRは、2008年から2010年にかけて行われたNFLの6万試合の分析に基づいて開発され、2011年8月5日に発表されました。[ 4 ]この計算式は2012年と2013年に改訂されました。[ 5 ] [ 6 ]

特徴

QBRを構築するには6つのステップがあります。[ 7 ]

  • 各QBの「アクションプレイ」（QBに起因するパス、ラッシュ、サック、スクランブル、またはペナルティ）は、追加される期待ポイント（EPA）で測定されます。
  • 各プレーの難易度に合わせて調整します。EPA は、パスの種類と深さ、QB がプレッシャーを受けたかどうかに基づいて調整されます。
  • パスが成功した場合、パスの種類と深さに基づいて、キャッチ後の典型的なヤード数のみが加算される（パス評価はすべてのヤードを考慮する）。
  • ガーベッジタイム、つまり試合終了間際の得点が手に負えない時間帯には割引が適用されます。
  • 対戦相手の調整: 防御が強固であれば、より多くの評価が与えられ、逆もまた同様です。
  • QBR は、調整された EPA をプレイごとに平均し、0 から 100 のスケールに変換します (平均は 50)。

計算の概要

生の QBR は次のように計算されます。

、

ここで、g () は0から100までのスケールを持つ関数であり、50は平均値です。トータルQBRは、対戦相手の強さを考慮して調整された生のQBRです。

EPAは、ダウン、距離、スナップ時のヤードラインに基づいて計算され、それぞれの組み合わせに独自のポイント値があります。ポイント値は、特定のダウン、距離、フィールドポジションを前提として、オフェンス側が期待できる平均的なネットポイントアドバンテージです。例えば、相手チームの1ヤードラインでのファーストダウン＆ゴールチャンスは、オフェンス側に大きく有利となり、プラスのポイント値となります。一方、自陣3ヤードラインでのサードダウン＆9は、相手チームに大きく有利となるため、大きなマイナスポイントとなります。

各プレーの結果の価値は、スナップごとの期待得点の変化によって測定されます。これは期待得点増加と呼ばれます。各プレーで増加（または減少）した期待得点は、各選手の役割とプレーの種類に基づいて、フィールド上で貢献した選手間で分配されます。ディープパスはQBへの貢献度が高く、スクリーンパスはQBへの貢献度が低く、レシーバーへの貢献度が高くなります。

「トラッシュタイム」に発生したプレーは最大30%も評価が下されます。トラッシュタイムは、各プレーのレバレッジに基づいて評価されます。レバレッジは、主にスコア、時間、フィールドポジションによって決まります。結果を変える可能性のある重要なプレーはレバレッジが高く、試合がほぼ決着した後に発生したプレーはレバレッジが低くなります。QBRはレバレッジの低いプレーを評価対象から外しますが、「クラッチ」プレーの評価は高くしません。

各プレーの期待得点は、難易度、クレジットの配分、トラッシュタイムを考慮して調整された後、プレーごとに平均化されます。この平均は、対戦相手の強さを考慮してさらに調整されます。1プレーあたりの調整EPAが低くなる傾向にある、より強力なディフェンスに対してはパフォーマンスが上方調整され、より弱いディフェンスに対してはパフォーマンスが下方調整されます。調整の度合いは、対戦相手の強さに正比例します。

最後に、得られた調整済みEPA（1プレイあたり）は、0から100のスケールに変換され、50が平均となります。この結果はパーセンタイルと考えることができます。例えば、QBRが80の場合、そのQBのパフォーマンスは、2006年以降のQBの試合パフォーマンスの80%よりも優れていることを意味します。また、試合QBRが80の場合、そのQBのパフォーマンスを考慮すると、そのチームは平均80%の確率でその試合に勝つと予想されることを意味します。[ 8 ]

NFLのパサーレーティングとの比較

ESPNによると、QBRは、NFL（ナショナル・フットボール・リーグ）のクォーターバックのパフォーマンスを測る公式指標であるパサーレーティングよりも、より包括的で有意義な代替指標です。NFLのパサーレーティングの計算はQBRよりもはるかに単純で、クォーターバックが関与する個々のプレーの分析ではなく、パス統計のみに基づいています。そのため、QBRはクォーターバックのパフォーマンスをより包括的に評価する指標であると考える人もいます。[ 1 ]

QBRの計算には、パスレーティングには含まれない、投球距離、サック、ファンブル、ランデザイン、スクランブルといった重要な統計データが考慮されています。また、QBRは「EPA」という動的な統計値を用いて状況に応じた調整を行います。EPAは、1プレイあたりの「期待得点」を表すものです。[ 1 ]

合計QBRの例

トータル QBR は、各プレイを取り上げ、各プレイの期待される追加得点 (EPA) を測定します。プレイ状況はそれぞれ異なるため、EPA の値はそれぞれ異なります。チームは、自陣 20 ヤードラインで 1st ダウン残り 10 ヤードのときに、ネットポイント 0.9 のアドバンテージを期待できます。次のプレイでは、チームがボールを 8 ヤードパスして自陣 28 ヤードラインに到達し、2nd ダウン 2 ヤードになったとします。この場合、オフェンス側はネットポイント 1.4 のアドバンテージを期待できます。EPA は、プレイの開始時と終了時の期待得点の差です。この場合は、1.4 - 0.9 = 0.5 EPA です。ある意味では、このプレイに基づいて、オフェンス側は潜在的なスコアに 0.5 ポイントを追加したことになります。同様に、チームがプレイでヤードを失った場合、その状況での EPA はマイナスになります。

Total QBRはEPAを算出し、プレーの難易度に応じて調整します。クォーターバックがプレッシャーを受け、サックを回避して10ヤードパスを投げた場合、Total QBRは、パスに十分な時間がある10ヤードパスよりも、クォーターバックに高い報酬を与えます。さらに、ターゲットの深さの重要性も考慮します。つまり、レシーバーが30ヤード多く走った10ヤードパスよりも、40ヤードパスの方がクォーターバックにとって大きな報酬となります。

トラッシュタイムの短縮。時間切れ間際の40ヤードパス（タッチダウンやフィールドゴールを決めずに）と、得点に十分な時間がある状態での40ヤードパスは大きく異なります。

トータル QBR は、対戦相手の防御 FPI などの要素に基づいて、対戦相手のチームの防御の難易度を考慮に入れます。

QBRの合計の詳細を概念化することは、グリーンベイ・パッカーズとワシントン・レッドスキンズの間で行われた2015年のNFCワイルドカードゲームを通して説明することができます。[ 9 ]パッカーズのアーロン・ロジャースは、36回のパスのうち21回を成功させ、210ヤード、2回のタッチダウン、0回のインターセプトを記録し、パサーレーティングは93.5でした。レッドスキンズのカーク・カズンズは、 46回のパスのうち29回を成功させ、329ヤード、1回のタッチダウン、0回のインターセプトを記録し、パサーレーティングは91.7でした。これらの統計を見ると、カズンズとロジャースは同様の成功を収め、接戦だった可能性が高いと結論付けることができます。しかし、パッカーズが35対18で勝利し、その理由の多くは、パスの数字だけでなく、ロジャースの全体的なプレーによるものと考えられます。

従来のパサー統計では、これらのクォーターバックがもたらした影響の残りは考慮されていません。カズンズはワシントンのオフェンスに対して、6サック、3ファンブル（うち1ファンブル）、そしてスナップ前のペナルティを2回記録しました。一方、ロジャースはサックを1回のみ、ファンブルはゼロ、そしてドライブを持続させるために多くのディフェンスペナルティを獲得しました。ロジャースは5回の得点ドライブを演出し、QBR合計82.4を記録しました。一方、カズンズのエラーによりQBR合計はわずか58.9となり、ワシントンの敗戦の大きな要因となりました。

受付

Total QBRは複雑な独自統計であり、どのような値がどの程度使用されているのかという疑問が生じています。取得されたデータは、フットボールのスカウトのような目視による採点システムではなく、ビデオ分析者による追跡システムから取得されています。

NFLのパサーレーティングとは異なり、ESPNはQBRを計算するための正確な具体的な計算式や手順をまだ公表していない。[ 2 ]独自の複雑な方法論は、約1万行のコードに及ぶ。[ 10 ]サンディエゴのXXスポーツラジオとのインタビューで、サンディエゴ・チャージャーズのクォーターバック、フィリップ・リバースは、2010年シーズンの指標で総合9位となったこの評価に困惑しているようで、「まだ理解できない。今はもっと複雑になっていると思う」と語った。[ 11 ] [ 12 ]

Deadspinが公開した論説では、QBRのクラッチインデックス要素は「野球のレバレッジ指標を奇妙に適用したバージョンのように見え、それは明らかに、「Who's Now」ネットワークが数字をいじり始めたときに得られる無分別なブランド化のようなものです」と述べています。[ 13 ]

Profootballtalk.comのマイケル・デイビッド・スミスはQBRの主な欠点について次のように説明した。[ 3 ]

Total QBR の長所にも短所にもなり得る側面の 1 つは、パスがどれだけ遠くまで飛んだか、クォーターバックがパスを投げたときにプレッシャーを受けていたかどうかなど、平均的なファンがアクセスできないデータを考慮している点です。つまり、ファンは Total QBR がどこから算出されたのかを自分で正確に確認することはできません。ファンは、ボールの移動距離が正しく計測され、クォーターバックがプレー中にどれだけのプレッシャーを感じていたかが正しく評価されていると信じるしかありません。ESPN がこの統計に力を入れ、Worldwide Leader の NFL 放送で明確かつ簡潔に説明できれば、ファンはすぐにこの統計に慣れ、クォーターバックについて話すときに定番の手段になるでしょう。一方、この統計が複雑すぎると思われたり、現在のパサー レーティングからそれほど改善されていないように思われたりすると、このすべてがむしろ無意味な作業のように感じられるでしょう。

QBRへのさらなる批判は、QBRの公式が多少変更される前に、ピッツバーグ・スティーラーズのクォーターバック、チャーリー・バッチが2010年9月26日のタンパベイ・バッカニアーズ戦で99.9というQBR史上最高の個人スコアを記録したことで引き起こされた。バッチはこの試合で186ヤードのパスを投げ、3回のタッチダウンと2回のインターセプトを記録した。また、5回のランで26ヤードを獲得した。バッチのQBR上昇に貢献した統計は、サックもファンブルもせず、パス成功率70.6%を記録し、そのうち1回は時間を止めるために地面にスパイクを刺したことであった。[ 14 ]

一方、Advanced NFL Statsの著名なフットボール作家で研究者のブライアン・バークは、QBR は従来のパサーレーティングより優れているという意見を述べています。[ 15 ] 彼の意見では、QBR の主な利点は、従来の評価よりもクォーターバックのプレーにおけるより多くのイベントを考慮していることと、 NFL の公式パサーレーティングを悩ませている二重カウントを避けられることです。しかし、彼はこの統計の独占的性質を嘆き、正確な計算の詳細が秘密にされている限り、広く使用されることはないだろうと予測しました (つまり、CBS、Fox、NBCなどの競合メディアが ESPN 独自のものを積極的に宣伝したいと思う可能性は低いということです)。

2011年の第5週の試合で、トータルQBRシステムがデンバー・ブロンコスのティム・ティーボウにグリーンベイ・パッカーズのアーロン・ロジャースよりも高い評価を与えたことで、さらなる論争が巻き起こった。ロジャースはアトランタ・ファルコンズに勝利した試合でパス39回中26回を成功させて396ヤードと2タッチダウンを記録したのに対し、ティーボウはサンディエゴ・チャージャーズに敗れた試合でパス10回中4回を成功させて79ヤードと1タッチダウン、ラン6回で38ヤードと1タッチダウンを記録した。Profootballtalk.com のマイク・フロリオは「ESPNのトータルQBR統計は今後も無視する」と書いた。[ 16 ]ロジャース自身も驚いた。「[QBRの統計]を見て、くすくす笑ってしまったよ。僕はフル出場したけど、[ティーボウは]ハーフ出場した。彼は4本のパスを成功させたが、僕は26本成功させた。QBのランも考慮されていると思う…その重み付けはあまり意味をなさないね。」[ 17 ] ESPNの統計情報グループは、ティーボウの評価が高いのは、彼が部分的なカムバックを果たしたこと、サックを受けなかったこと、ラッシュヤードとラッシュタッチダウンがプラスだったことなどが理由だと説明した。[ 18 ] [ 19 ]しかし、Yahoo! Sportsのダグ・ファラーは、QBRシステムには評価を受ける前に選手が満たさなければならない最低限のパフォーマンス頻度の基準がないため、ロジャースはフル出場したことで実質的に不利になり、ティーボウは後半にベンチから出てカムバックを図ったことで有利になると書いている。[ 20 ] もっと最近の例として、2017年9月24日に行われた試合では、カンザスシティ・チーフスのアレックス・スミスは不可解なQBR7.8を記録した。これは、同じロサンゼルス・チャージャーズのフィリップ・リバースの同様に悪いQBR16.1の半分である。スミスはパス成功率（16/21 vs. 20/40）が高く、パス成功率も優れており（7.8ヤード vs. 5.9）、TD/インターセプト比もはるかに優れていた（2-0 vs. 0-3）、試合も24-10で楽勝した。比較すると、RTGはスミスが128.1、リバースが37.2で、はるかに優れた成功の指標であった。

NFL QBR記録

トム・ブレイディの写真
ペイトン・マニングの写真
アーロン・ロジャースの写真
ブロック・パーディの写真

シングルシーズンQBRリーダー

ランク 季節 プレーヤー クォーターバック チーム
1. 2007トム・ブレイディ88.2 ニューイングランド・ペイトリオッツ
2. 2006ペイトン・マニング87.5 インディアナポリス・コルツ
3. 2011アーロン・ロジャース85.5 グリーンベイ・パッカーズ
4. 2020アーロン・ロジャース84.4 グリーンベイ・パッカーズ
5. 2011ドリュー・ブリーズ84.3 ニューオーリンズ・セインツ
6. 2009ドリュー・ブリーズ84.2 ニューオーリンズ・セインツ
7. 2016マット・ライアン83.3 アトランタ・ファルコンズ
8. 2016トム・ブレイディ83.0 ニューイングランド・ペイトリオッツ
9. 2009ペイトン・マニング82.8 インディアナポリス・コルツ
10. 2007デビッド・ギャラード82.5 ジャクソンビル・ジャガーズ

シーズンごとのQBRリーダー

以下はNFLのQBR統計におけるシーズンごとのリーダーのリストです：[ 21 ]

季節 プレーヤー クォーターバック チーム
2006ペイトン・マニング87.5 インディアナポリス・コルツ
2007トム・ブレイディ88.2 ニューイングランド・ペイトリオッツ
2008ペイトン・マニング（2）78.0 インディアナポリス・コルツ
2009ドリュー・ブリーズ84.2 ニューオーリンズ・セインツ
2010トム・ブレイディ（2）81.3 ニューイングランド・ペイトリオッツ
2011アーロン・ロジャース85.5 グリーンベイ・パッカーズ
2012ペイトン・マニング（3）81.3 デンバー・ブロンコス
2013ペイトン・マニング（4）82.2 デンバー・ブロンコス
2014トニー・ロモ81.5 ダラス・カウボーイズ
2015カーソン・パーマー78.6 アリゾナ・カーディナルス
2016マット・ライアン83.3 アトランタ・ファルコンズ
2017カーソン・ウェンツ74.4 フィラデルフィア・イーグルス
2018パトリック・マホームズ81.8 カンザスシティ・チーフス
2019ラマー・ジャクソン81.8 ボルチモア・レイブンズ
2020アーロン・ロジャース（2）84.4 グリーンベイ・パッカーズ
2021アーロン・ロジャース（3）74.1 グリーンベイ・パッカーズ
2022パトリック・マホームズ（2）77.6 カンザスシティ・チーフス
2023ブロック・パーディ72.8 サンフランシスコ・フォーティナイナーズ
2024ジョシュ・アレン77.3 （同点）バッファロー・ビルズ
ラマー・ジャクソン（2）ボルチモア・レイブンズ
2025ドレイク・メイ77.2 ニューイングランド・ペイトリオッツ

参考文献

  1. ^ a b c「トータルQBRの計算方法とは？クォーターバックの評価について解説します」 2016年9月8日。
  2. ^ a bボブ・エクストロム（2011年8月10日）「ESPNのダブルシークレットQBR、依然として謎に包まれている」。スポーツ・セントラル。2011年8月22日閲覧。ESPNはまさにそれを秘密にしてきた。分析できない手法を批判する人はいない。
  3. ^ a b Smith, Michael David (2011年8月1日). 「ESPNはクォーターバックの格付け向上に取り組んでいる」 . Profootballtalk.com . 2011年8月22日閲覧。
  4. ^ Nwulu, Mac (2011年8月2日). 「ESPNがトータル・クォーターバック・レーティングを導入」 . ESPN MediaZone . 2017年3月20日閲覧。
  5. ^ 「NFL - Total QBRがマイナーチェンジ」 Espn.go.com 2012年9月4日. 2017年3月20日閲覧。
  6. ^ 「NFL - 2013年QBRアップデート合計」 Espn.go.com 2013年9月5日. 2017年3月20日閲覧。
  7. ^ 「QBの効率性はどのように評価されるのか？ - ESPNビデオ」 ESPN.com 2017年11月13日閲覧。
  8. ^ 「オリバー：クォーターバック総合評価ガイド」 ESPN.com 2017年11月13日閲覧。
  9. ^ 「トータルQBRの計算方法とは？クォーターバックの評価を解説」 ESPN.com 2017年11月13日閲覧。
  10. ^ Sando, Mike (2011年8月1日). 「NFLのベストクォーターバックを見分ける方法」 ESPN . 2011年8月22日閲覧。
  11. ^ Farrar, Doug (2011年8月17日). 「フィリップ・リバース、ESPNの新クォーターバックランキングに反論」 Yahoo! Sports . 2011年8月22日閲覧。
  12. ^ 「フィリップ・リバースはトータルQBRに同意も理解もしていない」 Deadspin、2011年8月17日。 2011年8月22日閲覧。
  13. ^ 「Total QB Rating: E​​verything Great About ESPN Multiplied By Everything Insufferable」 Deadspin、2011年8月10日。 2011年8月22日閲覧。
  14. ^ 「チャーリー・バッチの186ヤード、2インターセプトの試合はESPN史上最高のQBR」。2015年11月19日。
  15. ^ Burke, Brian (2011年8月12日). 「ESPNの新しいQB統計」 . Advanced NFL Stats . 2011年8月22日閲覧。
  16. ^ Florio, Mike (2011年10月10日). 「ESPNのQBR統計でティーボウがロジャースより上位に」 . Profootballtalk.com . 2011年10月15日閲覧。
  17. ^ 「アーロン・ロジャース、ティム・ティーボウのQBRが高かったと知って笑う」ラリー・ブラウン・スポーツ、2011年10月10日。 2011年10月15日閲覧。
  18. ^ 「ティーボウの多様なスキルがトータルQBRを向上」 ESPN、2011年10月11日。 2011年10月15日閲覧。
  19. ^ 「なぜQBRはロジャースよりもティーボウを選んだのか」 ESPN、2011年10月11日。 2011年10月15日閲覧。
  20. ^ Farrar, Doug (2011年10月14日). 「ESPNのトータルQBR統計は、アーロン・ロジャースにとっても私にとっても意味がある」 . Yahoo! Sports . 2011年10月15日閲覧。
  21. ^ 「NFL QBR 年間リーダー」 .プロフットボール・リファレンス. Sports-Reference . 2018年2月14日閲覧。
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