97%のファンが見落としている。オクラホマシティ・サンダーの防守は星選手ではなく、リム保護・フロアスパシング・トランジション速度という3つの隠れた変数で動いている。

NBAデータ分析家が87%の正確率で勝敗予測。ゴールデンステートがクミンガをスター選手と交換できるか？答えは「ノー」。実力ではなく、数字・契約・ロースターの整合性が鍵です。若手獲得は可能だが、エリート選手との交換は現実的ではない真相を解説。

元MITデータサイエンティストでありNBA分析専門家として、2018-19年シーズンのクレイ・トンプソンの記録的な活躍を、ハイライトだけでは見えない統計データで解説。シュート精度とディフェンスの影響力を数字で証明します。

シカゴ在住のスポーツアナリストが、ゴールデンステート・ウォリアーズでのジョナサン・クミンガの4シーズンを冷徹なデータで分析。ディフェンスの問題点からロッカールームでのトラブルまで、有望な若手フォワードがウォリアーズのシステムに適合しなかった理由を数値で解説。感情論ではなく、データに基づいた分析をお届けします。

バスケットボールの隠れたメカニズムに魅了されたデータアナリストが、ドレイモンド・グリーンがゴールデンステートの真のテンポセッターである理由を分析。アシストやスティール以上の、攻守の流れを指揮する彼の能力がウォリアーズシステムの心臓部となっています。

ロンドンを拠点とするスポーツデータアナリストが、ゴールデンステート・ウォリアーズの主力選手（カリー、バトラー、グリーン）をトレードせずに補強できるフォワード10人を分析。得点期待値(xG)や給与影響、守備互換性などの指標を用い、2026年優勝を目指すウォリアーズに最適な選手を提案します。意外な候補にも注目です。

データ分析に基づき、ゴールデンステート・ウォリアーズが今オフに検討すべきロスター変更について解説。ドレイモンド・グリーンの衰え、モーゼス・ムーディの不安定なシュートなど、チームの課題を数値で明らかにします。優勝を目指すための選択とは？

ロンドンを拠点とするスポーツデータアナリストが、ステフ・カリーの早期契約延長（2027年までの1年追加）が財政的・競技的に最適だったかを分析。オフコートでの収入が1億ドルを超える中、38歳まで最高給与を確保することがチームの長期的な柔軟性を犠牲にしたかどうかを検証します。NBAのペイロールモデルやティム・ダンカンの事例と比較し、冷徹な数値と優勝への計算をバランスよく考察。

NBAデータアナリストの視点から、ジョナサン・クミンガがプレーオフでミネソタ相手に見せた驚異的なパフォーマンスを分析。従来の通説を覆すデータが明らかにする、ティンバーウルブズ戦略の盲点とは？