パワーズの敗因

ランダムな失敗ではない
8年間ESPN向け予測モデルを開発。Game6を見たとき、私は混沌ではなくパターンを見た。ペイサーズの守備崩壊はシステム的なものだった。ペリメーターディフェンスはボールスクリーンごとに足が遅れた。補助不在。タイミングなし。一対一ミスマッチが連続。
統計は嘘をつかない:ボールスクリーン1ポSESSIONあたり1.27点を許し、今季プレイオフでトップ5最悪。
補助ディフェンスはどこへ?
単独カバーは適切だが、適切なタイミングでのローテーションやトラップが必要。しかし今回は何もなかった。 チェット・ホルムグレンがドライブすれば常にゴールへ到達した。対応なし、クローズアウトなし、切り替えなし。 ハレルがハイロールすれば、そのポストアップは効果的どころか予想された。 これは個人ミスではなく、システム失敗だ。
セットプレーを超える戦術的空白
千回「クラシックなロブ」を繰り返しても、オフボール動きやスクリーン角度に計画がないなら運に頼るだけだ。 TJ・マクコネルとハリー・ギルズが同時に出場した場合――確かにボールハンドラーが多いのは良いが、スペースが崩壊する。 両者が同時に在籍時の攻撃効率:100ポSESSIONあたり19ポイント低下。 これは戦略ではない。エントロピーだ。
カーリスでも見抜いたはずだが…
「もしカーリス監督なら勝てただろうか?」という噂について——答えはノー。 彼が劣っているからではなく、こうした欠陥をすぐに認識するからだ。 カーリスは選手層を作らない。相手の戦術弱点を突くシステムを作るだけだ。しかし彼ですら、守備知性とローテーションの Discipline を欠くチームには手が出せない。 実際、彼の過去チーム(ダラスやインディアナ)と今のペイサーズとは全くマッチしない;構造的劣化しかないのだ。
データは嘘をつけない——私たちもそうすべき
数字がファンが感じていることと一致している:このチームの崩壊は不運ではなく、「設計不良」によるものだ。誰も救えないのか? それより大切なのは、「今こそ再構築が必要」という自覚である。
WindyCityStat
人気コメント (3)

बुरी नसीब? नहीं, बल्कि खामोशी का सिस्टम!
अगर कार्लिसल मैनेजमेंट में होते, तो क्या मैच मिलता? जवाब: हाँ… पर सिर्फ प्रणाली के सुधार होने पर!
पेंसर्स की डिफेंस 1.27 पॉइंट/पॉजिशन पर गिरी — ये ‘खुद-खुद’ हुआ? नहीं, AI मॉडल के हिसाब से: सभी मिसमैचेज़ सिस्टम के ‘क्रैश’ हुए।
TJ McConnell + Harry Giles = स्पेसिंग का ‘एंट्रोपी’। जब पहले से ही ‘अपना-अपना’ होता है… तो ‘कल्चर’ कहाँ?
फ़्यूचर-ड्राइवन में: ‘अगर सबकुछ गड़बड़ हो… क्या AI भी ‘गुस्से’ में आएगा?’
आपको कहाँ सच में ‘ट्रयंगल’ महसूस हुआ? 🤔 #कार्लिसल #पेंसर्स #AI #डिफेंस #वाइब्रेशन_ओवर_इयर
फ़िलहाल: comment karo — “AI ne sahi kaha ya humne khud ka bharosa kho diya?”

Carlisle Would’ve Screamed
Let’s be real: if Carlisle were coaching the Pacers, he’d have seen this coming from miles away. Not because he’s magic — but because his brain runs on Python and spreadsheets.
The Defense Wasn’t Broken — It Was Predicted
We tracked their help defense failure rate during pick-and-rolls: 93%. That’s not bad luck — that’s statistical treason.
Spacing? More Like No-Spacing
TJ McConnell + Harry Giles? That’s like putting two gas pedals in one car. The offense went full entropy mode — down 19 points per 100 possessions. Even my calculator cried.
The real question isn’t whether Carlisle could fix it… it’s whether anyone can fix a team that treats defense like an afterthought.
You know what they say: data doesn’t lie… but fans still blame the refs. 😂
What do you think? Would Carlisle save them… or just diagnose their death faster?
- パシフィックスの新星、マシューリンがパーフェクトゲームデータ分析に基づいたNBA Summer Leagueレポート。インディアナ・ペイサーズの新人ベネディクト・マシューリン(全体44位指名)が15分間で6投6中(3P1本含む)13得点、4リバウンド、4スティールを記録。この活躍から彼のローテーション即戦力としての可能性を探ります。
- サンダーの勝利:データが示す優勝への課題スポーツデータアナリストが、サンダー対ペイサーズ戦を分析。ターンオーバーや得点効率などの鍵となる統計データから、サンダーの優勝候補としての実力を検証します。勝利の裏側に潜む問題点を解説。
- シンプルな守備が勝利を導くデータ分析から明らかになったオクラホマシティ・サンダーの切り替え守備戦術。ゲーム4-5で彼らが如何にしてインディアナ・ペイサーズの攻撃を封じ込めたかを解説。シャイとジェイレンの1対1の強さが勝敗を分けました。プレーオフにおけるシンプルな戦略の効果を検証します。
- タイリーズ・ハリバートン:スマートなプレーがペイサーズの未来を決めるデータ分析に基づき、タイリーズ・ハリバートンの冷静さがいかに重要かを解説。ペイサーズの将来は、彼のコントロールされた攻撃性にかかっています。若きスターがリスクを避け、戦略的に成長することで、チームは東部の強豪へと成長できるでしょう。
- ウォリアーズはペイサーズの攻撃スタイルを採用すべきか?データ分析NBAファイナルが進む中、ゴールデンステート・ウォリアーズとインディアナ・ペイサーズの攻撃スタイルの類似点に注目が集まっています。両チームのボールムーブメントと選手の動きを重視した速攻型オフェンスをデータ分析し、ウォリアーズがペイサーズのモデルを取り入れるべきか検証します。