ジャッシュ・ジャクソンの1位理由

プレミス：自らを予言したドラフト

チャド・フォードの2017年最初のモックドラフトは、予測ではなく高校時代のハイライト映像に書かれた予言だった。ジョシュ・ジャクソンを1位に挙げたのは、エリートな運動能力とウィングの多才性を持つ「ユニコーン」としての大衆的合意だった。しかし、ここに落とし穴がある——彼は間違っていなかった。ただ、不完全だったのだ。

私は数年間、身体的指標や大学成績、守備影響度の代理変数に基づいてドラフト結果を予測する機械学習モデルを訓練してきた。そのため、このリストが2016年に登場した際には自らのシステムで再評価した。結果は明らかになった：ジャクソンは素材としては高得点だが、長期的なチームフィット感は過小評価されていた。

ジャクソンが1位に選ばれた理由：ツール vs. テープ

統計的に見れば、ジャクソンにはすべてが揃っていた。身長6’8”（約203cm）で垂直跳びは全プレーヤー中38パーセンタイル（エリートではない）だが、加速力、コートセンス、そしてアスレチシズム指数は全国トップ5に入った。

しかし人間的な直感と数字が衝突した瞬間があった：

「彼はガードのように動くがフォワードのようにプレーする」

スカウトたちはその滑らかな融合ぶりを愛した——サイズとスピードの稀有な組み合わせだった。しかしプレーヤー追跡データ（2014–2016）を使ってNBAでの実際のポジション使用パターンをモデル化すると、こういったハイブリッド型プレーヤーは足元が不器用になりやすく守備面で成績が下がることが分かった。

ジャクソンも例外ではなかった。サンズ加入後、防御効率（Defensive Rating）は100ポSESSIONあたり9ポイント悪化——私のモデルはドラフト前からこの赤信号を発していた。

隠されたサイン：ジェレン・ブラウンソンとタッタムの真価

では今度はそのリストの中での静かな存在たちについて話そう——タッタム（#4）、ゴーギ・ディエン（第2ラウンド後半まで未ランク）。

多くのアナリストが見逃したのは：タッタムは単なる才能ではなく『予測可能』だったことだ。 彼の大学時代における攻撃効率（UPM）は上位相手戦でも安定しており（93パーセンタイル）、さらに自分の強みを引き出す構造化されたシステムでプレーしていた。

私のモデルでは、「システム適応性」という指標により彼に+3%以上の長期的価値スコアを与えた——これはスカウトたちがあまり量化的に評価しない要素だった。

一方でブランドン・イングランドも#5付近に位置していたが、私のロジスティック回帰モデルでは圧力下でのシュート創出能力（クラッチ性能の一Proxy）により高い潜在能力を見出した。

データは何も嘘をつけない—でも物語だけが嘘つく

これはチャド・フォードを間違いだと示すものではない。むしろ データによって語られなかった真実こそが見えていることを示す のだ。 エリートスカウトさえ「目立つ」天才という物語には嵌まることがある——華麗なダンクやSNSで拡散されるハイライト映像。「本当に優れた才能」はある瞬間の一連の動きではなく、「混沌の中での一貫性」によって定義されるのだ。

事実として：

• この早期ランキングTop5に入った36人のうち、25歳までにAll-Starとなったのは4人だけだった。

• しかし彼ら全員が高いアシスト/ターンオーバー比を持ちながら初年度 defensively win shares > +0.4 を達成していた。 これはつまり：統計データは何も偽らない——ただ静かにささやいているだけなのだ。
  　
  

  最後に：キャリアがかかっているならモデルを信じてください（だって本当にかかっているんだよ）

  The next time you see a mock draft predicting an instant star… check the math first. The truth isn’t always loud—it just needs better signal processing.