バスケゲームエンタメとしての勝敗予想 A千葉 vs A東京 状況 千葉：2連敗中😣 / 東京：5連勝中🔥 順位 千葉：東9位 / 東京：東4位

 

⚠️これはあくまでエンタメとしての勝敗予想です。投票・購入の判断はご自身の責任でお願いしますね🎯

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✅試合情報まとめ

項目	内容
対戦	A千葉 vs A東京
状況	千葉：2連敗中😣 / 東京：5連勝中🔥
順位	千葉：東9位 / 東京：東4位
みんなの投票	千葉 43% vs 東京 57%
オッズ傾向	東京有利気味📈
開催	2025/10/29 19:05

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🔍試合のポイント

• 東京は5連勝中と絶好調💪
  
  

• 一方の千葉はホームゲームで巻き返しを狙いたい試合🏠
  
  

• オッズも投票もやや東京寄り
  
  

• ただしバスケは接戦が多いので点差予想は僅差勝負の可能性も高い⚡
  
  

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🎯勝敗予想（エンタメ）

💥勝利予想：A東京
📊理由：直近の勢い・連勝・順位から見ると東京が優勢気味
📉予想展開：序盤接戦→終盤に東京が抜ける可能性

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🔢点差予想（遊び心）

✨A東京 4〜6点差勝利
→ オッズでも支持率が高めで現実的ライン ✅
→ 例：75 - 81みたいな試合展開をイメージ⛹️‍♂️

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🧠ひとことコメント

千葉はホームの声援があるけど、今の東京の勢いは止めるのが難しそう…🔥
でもスポーツは何が起こるかわからないのが面白いところ😎

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A東京：点差別オッズ有利度（仮定：東京が勝つ確率60%）

市場（マーケット）	オッズ	損益分岐確率(%)	+EV条件：勝利確率に対する必要シェア(%)
15–19点差	7.8	12.82	21.37
1–3点差	5.9	16.95	28.25
10–14点差	5.5	18.18	30.3
4–6点差	5.0	20.0	33.33
7–9点差	4.4	22.73	37.88
30点差以上

A千葉：点差別オッズ有利度（仮定：千葉が勝つ確率40%）

市場（マーケット）	オッズ	損益分岐確率(%)	+EV条件：勝利確率に対する必要シェア(%)
20–24点差	35.6	2.81	7.02
25–29点差	26.7	3.75	9.36
15–19点差	18.4	5.43	13.59
10–14点差	10.2	9.8	24.51
A千葉勝利(勝敗のみ)	7.5	13.33	33.33
7–9点差	6.4	15.62	39.06

参考：勝敗のみ(マネーライン相当)の期待値（同じ仮定）

チーム	オッズ	仮定勝率	期待値(=勝率×オッズ−1)
A東京(勝敗のみ)	9.3	0.6	4.58
A千葉(勝敗のみ)	7.5	0.4	2.0

📊点差別オッズの“有利度”を可視化しました！（仮定：A東京の勝率60%／A千葉の勝率40%）

• それぞれの「点差マーケット」について
  損益分岐確率＝1/オッズ と、
  +EV条件（＝チームが勝つと仮定したとき、その勝利確率のうち当該点差に必要な取り分） を計算し、
  必要シェアが低い＝有利度が高い として順位付けしています。
  
  

👉 表は3つに分けて表示しています：

1. A東京：点差別オッズ有利度（仮定：東京60%）
   
   

2. A千葉：点差別オッズ有利度（仮定：千葉40%）
   
   

3. 参考：勝敗のみ(マネーライン相当)の期待値
   
   

テーブルは上で開けます。必要なら、勝率の仮定（例：東京0.55〜0.65など）を指定してくれれば、同じ手順で即再計算します👌

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ざっくり読み方🧭

• 列「損益分岐確率(%)」：その結果がこれ以上の確率で起きると見込めれば理論上+EV。
  
  

• 列「+EV条件：勝利確率に対する必要シェア(%)」：
  チームが勝つと仮定した**“その勝利”のうち、当該点差が占める割合の最低ライン。
  例）東京4–6点差オッズ5.0なら損益分岐は20%。東京勝率60%のとき、
  20% / 60% = 約33.3% → 「東京が勝つゲームのうち約1/3が4–6点差**なら+EV」。
  
  

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今回の仮定での早見コメント📝

• A東京側は「7–9点差」「4–6点差」「10–14点差」あたりが必要シェアが比較的低くなりやすい（＝有利度が上がりやすい）傾向。
  
  

• A千葉側は勝率40%仮定のため、必要シェアが全体的に高めになりやすい。狙うならオッズが大きい中～大差帯で“当たり所”を探す形。
  
  

• 「勝敗のみ」のオッズ（東京9.3／千葉7.5）が異様に大きく見えるため、市場仕様の違い（WINNER特有の配当体系）の可能性があります。ここは主催者のルールをご確認ください。
  
  

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注意と次アクション🔧

• 今回は点差分布の実測データがないため、+EV判定は“必要シェアの閾値”を示す感度分析に留めています。
  
  

• 「直近対戦の点差分布」「リーグ全体の点差分布（1–9点差の発生率など）」「ホーム/連戦/休養日」等の情報を織り込めば、各点差ビンの発生確率推定→期待値まで踏み込めます。
  
  

🎯やってみる？

• 勝率仮定（例：東京0.58、千葉0.42 など）
  
  

• 点差ビンの仮想分布（例：1–3:25%、4–6:25%、7–9:20%、10–14:15%、15–19:10%、20+:5%）
  これらを指定してくれれば、期待値（EV）を数値で算出します！
  

A東京：点差別EV（仮定分布 + 勝率0.60）

マーケット	オッズ	起こる確率の仮定	期待値(EV)
7–9	4.4	0.12	-0.472
10–14	5.5	0.09	-0.505
15–19	7.8	0.06	-0.532
25–29	19.0	0.015	-0.715
20–24	13.3	0.015	-0.8005
30+		0.0

A千葉：点差別EV（仮定分布 + 勝率0.40）

マーケット	オッズ	起こる確率の仮定	期待値(EV)
勝敗のみ	7.5	0.4	2.0
15–19	18.4	0.04	-0.264
10–14	10.2	0.06	-0.388
1–3	6.0	0.1	-0.4
7–9	6.4	0.08	-0.488
4–6	5.0	0.1	-0.5

A東京：EVトップ3（参考）

	マーケット	オッズ	期待値(EV)
0	勝敗のみ	7.5	2.0
1	15–19	18.4	-0.264
2	10–14	10.2	-0.388

A千葉：EVトップ3（参考）

	マーケット	オッズ	期待値(EV)
0	勝敗のみ	7.5	2.0
1	15–19	18.4	-0.264
2	10–14	10.2	-0.388

🧮仮想分布を反映して**点差別の期待値(EV)**を計算しました！

上で以下の表を開けます：

1. A東京：点差別EV（仮定分布 + 勝率0.60）
   
   

2. A千葉：点差別EV（仮定分布 + 勝率0.40）
   
   

3. A東京：EVトップ3（参考）
   
   

4. A千葉：EVトップ3（参考）
   
   

前提（今回の計算）

• 勝率の仮定：A東京 60%／A千葉 40%（変更OK）
  
  

• 点差分布（勝ったときの点差分布として解釈）
  1–3:25% / 4–6:25% / 7–9:20% / 10–14:15% / 15–19:10% / 20+:5%
  → 市場の区切りに合わせ、20+の5%は 20–24 と 25–29 を均等割（各2.5%）、30+はオッズ欠損のため除外。
  
  

• EVの定義（1口=1として）：
  EV =（チーム勝率 × 点差ビンのシェア）× オッズ − 1
  ※「勝敗のみ」は点差ビンを掛けずに EV = 勝率 × オッズ − 1
  
  

読み解きポイント

• 表はEVの高い順に並んでいます（上ほど“おいしい”）。
  
  

• EVが0を超えれば理論上プラス期待。負の場合は理論上マイナス。
  
  

今回は仮定分布なので、分布や勝率の前提を動かすと結論も動きます。