パープルのパス、なぜ失敗した？

アルゴリズムが壊れた瞬間

6時17分、2杯目のエスプレッソを飲んでいたとき、アラートが鳴った。「Game5 3Q 残り10秒。3ポイントリード。カリーにダブルチーム。クリアなパスなし。ボールは深くコーナーにいるパープルへ」フィットビットが振動——心拍数89bpm。運動によるものではない。信じられないからだ。

私はミリ秒単位で最適なシュート選択を予測するモデルを作っている。だがここでは、42%の三点率を持つ選手が開いているのに……迷った。

数学は嘘をつかない

オフィスで使うように、冷たく正確に計算しよう。

• パープルのこの場所からの有効シュート成功率（eFG%）：58%（シーズン87試合）
• 圧力下でのコンテンド三ポイント平均：31%
• パスした場合の次の10秒以内に得点する確率：47%（ターンオーバーP=0.15 + 防守再セットP=0.28）

つまり、彼がシュートすべき確率は高い。 しかし彼はパスした。 恐れでもなく、自己中心でもない。それは「システム的不一致」だった。監督は防御を信頼し、統計データより物語を優先した——典型的なナラティブによるデータ無視。

「信頼」は高ストレス局面で過剰評価されている

スポーツ分析では、「直感に従え」と言わない。「P < 0.05に従え」と言うのだ。 パープルがボールを受けた瞬間、すべての変数は一つの行動を示していた：

• 彼にはスペースがあった
• 年間を通じてその場所で多くのシュートをしてきた
• 前2ポゼッションで攻撃が止まっていた——テンポなし
• 最も重要なのは、彼はただ「シューター」ではなく、「最も効率的な選択肢」だったことだ

だが本能的に発射せず？彼はグリーンを見た——半秒余分に判断し——時間切れで3インチ外れた。 できなかったわけではなく、「自分に任せられるはずがない」と信じていなかっただけだ。

皮肉なことに、試合後インタビューではファンたちが「責任を感じなかった」と責めた。だがデータによれば責任とは英雄行為ではなく、「統計的合理性」にある。

しかし誰も尋ねなかった。「私たちのベイズ事前分布には心理的負荷をモデル化しているのか？」

そこから話は複雑になる。

## 人間バイアスが機械論理を超えるとき

かつて「チャンピオンシップエントロピー」というモデルを作成したことがある。プレイオフ中のチーム判断疲労度を追跡するためだ。

実験結果からチームは約6分間の交互攻防後、理性を失うことが判明した——疲労ではなく認知負荷上昇によるものだった。

最後のプレーでは、システム自体が失敗しなかった。アルゴリズムには更衣室文化や社会的承認サイクルという要素が反映されていなかっただけなのだ。

パープルがパスしたのは技術不足ではない。

他人の自信の方が自分の統計よりも重要だと感じていたからだ——これは旧来型階層構造によって生じる現象であり、「分散低減より物語重視」である。

## プレイヤー第一主義ツールならどうなる？

私はフィットビットを使いながら歩数だけでなく、クラッチ時の心拍変動も記録している。

もしリアルタイムダッシュボードがあれば：
- プレイヤー別シュート確率マップ
- 疲労に基づく動的役割割り当て
- 過去プレッシャー下でのパフォーマンスフィードバック
――これらがあれば、今日の人間監督より良い結果が出ると断言できるだろう。

これは空想ではない――NBLプレイオフ’23でのマイナーリーグシミュレーションではp値0.037以下で成功している* 問題は何よりも「プレイヤーへの信頼」ではない。「古くなった階層構造への信頼」なのだ。