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スポーツ分析

Effective Field Goal % (eFG%) Calculator

とは何か Effective Field Goal % (eFG%) Calculator?

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有効フィールド ゴール率 (eFG%) は、シンプルだが強力なシュート効率調整で、3 ポイント フィールド ゴールに 2 ポイント フィールド ゴールよりも 50% 多くの評価を与え、より高いポイント値を反映します。従来のフィールドゴールの割合では、成功したすべてのショットが平等に扱われます。3ポイントシュートとコーナーツーは、チームに50%多くの得点をもたらしたとしても、ボックススコアでは両方とも「フィールドゴール成功」と見なされます。これにより、異なるショットプロファイルを持つシューターを比較する際に大きな歪みが生じます。 スリーポイント ラインが登場する前の時代 (1979 年以前)、フィールド ゴールの成功率はシュートの指標として完全に適切でした。しかし、3ポイントシュートが戦略的な武器となり、2010年代にゴールデンステート・ウォリアーズなどのチームによって現在の優位性が確立されると、フィールドゴールの成功率は体系的に誤解を招くものになった。スリーポインターで .420 を撃つプレーヤーは、実際には 2 ポインターで .600 を撃つプレーヤーよりも 1 ショット当たりの価値が高くなります。これは、試行ごとに .420 × 3 = 1.26 ポイントであるのに対し、試行ごとに .600 × 2 = 1.20 ポイントとなるためです。しかし、従来のフィールドゴール成功率では、.420 は .600 よりも大幅に悪くなります。 eFG% は、3 ポインターの重みを 2 ポインターの値の 1.5 倍にすることでこれを補正します。この式では、FG% と同じスケールのパーセンテージが得られますが、ショットの選択に関係なく直接比較できます。 NBA リーグの平均 eFG% は、2010 年の約 .470 から 2024 年の約 .545 まで上昇しました。これは、各フィールド ゴールの試みが平均してより価値のある 3 ポイント シュートへの劇的な変化を反映しています。 eFG% は、コーチがショットの選択を評価するために、フロントオフィスが異なるプロファイルのシューターを比較するために、アナリストがプレーヤーの 3 ポイントヘビーのスタイルが本当に効率的かどうかを評価するために使用されます。ステフィン・カリーのベストシーズンでは eFG% が .650 を超えています。つまり、彼のショットの選択と効率性が組み合わさって、余分なポゼッションを消費することなく、レイアップの 1 ドルと比較して 1 ドルあたり 65 セントの価値があることを意味します。 この指標の主な制限は、フリースローを完全に除外することです。そのため、完全な得点効率の把握が必要な場合には、トゥルー シュート パーセンテージ (TS%) が推奨されます。 eFG% は、さまざまなスタイル間でフィールド ゴール シュートの効率を比較するのに特に最適です。

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公式

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f(x)eFG% = (FG + 0.5 × 3P) / FGA ここで: FG = 成功したフィールド ゴールの合計 (3 ゴールを含む)。 3P = 3 ポイント フィールド ゴールが成功しました。 FGA = 合計フィールドゴール試投数。 0.5 = スリーポイントシュートの追加のハーフクレジット (生成される追加ポイントを反映)。 実例 — ステフィン・カリー 2015-16: FG = 805、3P = 402、FGA = 1598。eFG% = (805 + 0.5 × 402) / 1598 = (805 + 201) / 1598 = 1006 / 1598 = 0.630 (63.0%)。従来の FG% = 805/1598 = 0.504 と比較してください。 eFG% と FG% の間の 13 ポイントの差は、カリーの 3 ポイントシュートが FG% で獲得したものをどれだけ上回る価値があるかを示しています。

変数の説明

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記号名前単位説明
FGフィールドゴール達成makesフィールド ゴールの合計成功数 (2 ポイント バスケットと 3 ポイント バスケットの両方を含む)
3Pスリーポイントが完成しましたmakes3ポイントフィールドゴール成功。ツーポインターよりも 50% 高い価値があるため、eFG% で 0.5 のボーナス ウェイトが与えられます。
FGAフィールドゴールの試みattemptsフィールドゴール試行回数の合計。 eFG% 計算の分母
eFG%有効なフィールドゴールの割合%シュート率が調整され、3ポイントシュートが追加得点額に比例して重み付けされ、プレイヤー間で公平に比較​​できるようになりました。

方法 Effective Field Goal % (eFG%) Calculator

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  1. 1希望の期間におけるプレーヤーのフィールド ゴール成功数、スリーポイント成功数、フィールド ゴール試投数の合計を収集します。
  2. 2作成された 3 ポインターに 0.5 を掛けます。これにより、作成された 3 ポインターごとに 0.5 ポイントの追加クレジットが追加され、2 ポインターと比較した追加ポイント値が反映されます。
  3. 3その 3 点ボーナスを合計フィールド ゴールに加算して、「有効な」フィールド ゴール数を算出します。
  4. 4有効フィールド ゴール数を合計フィールド ゴール試行数で割って、eFG% の小数を算出します。
  5. 5パーセンテージで表す場合は 100 を掛けます。数式ベースの計算では小数のままにしておきます。
  6. 6リーグ平均の eFG% (現代の NBA では約 0.545) およびポジション/役割のベンチマークと比較します。通常、キャッチ アンド シュートのスペシャリストが eFG% でリードしますが、使用率の高いプライマリ クリエイターは低いスコアを示します。

解いた例

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例 1ステフィン・カリー — スリーポイント革命のリーダー 2015-16
入力:805, 402, 1598
結果:eFG%: 63.0%

カリーの 63% という eFG% は、彼の歴史的な 3 ポイントシュートの量と成功率がどのように組み合わさって、各シュート試行がダンクとほぼ同じ価値をもたらしたかを反映しており、これは NBA 史上最も効率と量の組み合わせとしては珍しいことです。

例 2クレイ・トンプソン — エリート キャッチ アンド シュート 2018-19
入力:553, 268, 1092
結果:eFG%: 62.9%

トンプソンのエリート eFG% は、ウォリアーズ史上最も効率的な大量キャッチアンドシュートスコアラーとしての彼のアイデンティティを反映しており、歴史的にウォリアーズのオフェンスをガードするのが困難なレベルでフロアの間隔をとっていました。

例 3リーグ平均スターター 2023-24
入力:480, 140, 960
結果:eFG%: 57.3%

現代リーグの平均 eFG% に達しているプレーヤーは、許容範囲内のシュート効率を生み出しています。シュート試行はわずかに利益をもたらしますが、エリートオフェンスプレーヤーを区別するようなシュートアドバンテージを生み出すことはできません。

例 4中距離のヘビースコアラー — 分析前のスタイル
入力:520, 45, 1100
結果:eFG%: 49.3%

ロング 2 ポイント ショットに大きく依存しているプレーヤーの eFG% は 0.500 未満です。これは、各ショット試行で得られる得点が平均 1 ポイント未満であることを意味します。これが、現代の分析コーチングがミッドレンジの強力な攻撃システムを強く推奨しない理由です。

実際の応用

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🏗️

プライマリケアの医師と内科医は、定期的な臨床評価中に有効領域目標割合を使用して患者をスクリーニングし、長期的なモニタリングのベースラインを確立し、さらなる診断評価や治療介入のために専門医への紹介が必要な個人を特定します。

🔬

病院の臨床薬剤師は、特に腎機能や体重などの患者固有の要因が安全な投与量の範囲に重大な影響を与えるワルファリン、アミノグリコシド、化学療法剤などの治療指数が狭い薬剤の場合、有効領域目標割合を適用して薬剤投与量の計算を検証します。

📊

ドラフトアナリストは大学のeFG%をシューティング指標として使用し、特にスリーポイント成功率と重み付けして、NBAレベルでスペーシングプレーヤーとしてすぐに貢献できる見込み客を特定します。

🏥

スポーツ メディアのアナリストは、チームの eFG% 比較を、シュートの苦戦や優位性を診断するための主要なゲーム内指標として使用し、チームのショットの質 (シュート率だけでなく) が得点差の原因となっている時期を特定します。

特殊なケース

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小児と成人の基準範囲

実際には、標準的な仮定が当てはまらない可能性があるため、この特殊なケースについては慎重に検討する必要があります。有効フィールド目標の PCT 計算でこのシナリオに遭遇した場合、実務者は境界条件を検証し、ゼロ除算のリスクをチェックし、これらの極端な条件下でモデルの仮定が有効であり続けるかどうかを検討する必要があります。

妊娠とホルモンの変化

実際には、標準的な仮定が当てはまらない可能性があるため、この特殊なケースについては慎重に検討する必要があります。有効フィールド目標の PCT 計算でこのシナリオに遭遇した場合、実務者は境界条件を検証し、ゼロ除算のリスクをチェックし、これらの極端な条件下でモデルの仮定が有効であり続けるかどうかを検討する必要があります。

極端な体組成

実際には、標準的な仮定が当てはまらない可能性があるため、この特殊なケースについては慎重に検討する必要があります。有効フィールド目標の PCT 計算でこのシナリオに遭遇した場合、実務者は境界条件を検証し、ゼロ除算のリスクをチェックし、これらの極端な条件下でモデルの仮定が有効であり続けるかどうかを検討する必要があります。

eFG% シーズンベンチマーク — NBA コンテキスト

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eFG% 範囲カテゴリプレイヤーの例注意事項
.650+オールタイムエリートS. カリー 2015-16 (.630)エリート射手向けに予約された豊富な品揃え
.600–.649エリートK. トンプソンのキャリア平均オールNBAの攻撃効率の領域
.575–.599とても良い平均的なオールスターリーグ平均を大きく上回っている
.545–.574平均以上良いスターターポジティブな攻撃的貢献者
.520–.544平均一般的なバックアップリーグ平均ゾーン
.480–.519平均以下スポットアップ闘争マイルドなオフェンスドラッグ
.480未満貧しい中域重ISOショット当たりのネットネガティブ効率

よくある質問

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Q

NBA における有効フィールドゴール成功率はどれくらいですか?

A

有効フィールド目標割合 (Effective Field Goal Pct) は、ユーザーが健康および医療分野の主要な指標を計算および分析できるように設計された特殊な計算ツールです。通常、測定値、レート、数量などの実世界のデータから抽出される特定の数値入力を受け取り、検証済みの数式を適用して実用的な結果を生成します。このツールは、手動による計算エラーを排除し、さまざまなシナリオを検討する際に即座にフィードバックを提供し、専門家にとっての意思決定支援ツールとして、また基礎となる原理を研究する学生にとっては学習補助として機能するため、価値があります。

Q

eFG% と実際のシュート率の違いは何ですか?

A

有効フィールド目標割合 (Effective Field Goal Pct) は、ユーザーが健康および医療分野の主要な指標を計算および分析できるように設計された特殊な計算ツールです。通常、測定値、レート、数量などの実世界のデータから抽出される特定の数値入力を受け取り、検証済みの数式を適用して実用的な結果を生成します。このツールは、手動による計算エラーを排除し、さまざまなシナリオを検討する際に即座にフィードバックを提供し、専門家にとっての意思決定支援ツールとして、また基礎となる原理を研究する学生にとっては学習補助として機能するため、価値があります。

Q

なぜNBAはフィールドゴール成功率を重視するのをやめたのでしょうか?

A

2010 年代にスリーポイント ボリュームが爆発的に増加したため、従来の FG% は誤解を招くものになりました。スリーショットのみで .440 を放つチームの eFG% は .660 です。従来の FG% ではほぼ不可能です。一方、ツーポイントシュートのみで .600 を放つチームの eFG% はわずか .600 です。 2 つの指標は、これらの極端な場合に反対のランキングを示します。

Q

FG% が低いプレーヤーが eFG% を高くすることはできますか?

A

有効フィールド目標割合のコンテキストでは、これはユーザーの特定の入力、仮定、目標によって異なります。基礎となる式は入力と出力の間の決定的な関係を提供しますが、実際のアプリケーションでは、健康と医療行為のより広範なコンテキスト内で結果を解釈する必要があります。専門家は通常、計算機の出力を業界のベンチマーク、履歴データ、規制要件と相互参照します。最も信頼性の高い結果を得るには、入力が検証済みデータから取得されていることを確認し、数式でどのような仮定が行われるかを理解し、予想される結果の範囲をまとめるために複数のシナリオを実行することを検討してください。

Q

NBA史上、フルシーズンでeFG%が最も高いのは誰でしょうか?

A

有効フィールド目標割合のコンテキストでは、これはユーザーの特定の入力、仮定、目標によって異なります。基礎となる式は入力と出力の間の決定的な関係を提供しますが、実際のアプリケーションでは、健康と医療行為のより広範なコンテキスト内で結果を解釈する必要があります。専門家は通常、計算機の出力を業界のベンチマーク、履歴データ、規制要件と相互参照します。最も信頼性の高い結果を得るには、入力が検証済みデータから取得されていることを確認し、数式でどのような仮定が行われるかを理解し、予想される結果の範囲をまとめるために複数のシナリオを実行することを検討してください。

Q

eFG% はスリーシュートを打たないプレーヤーにペナルティを与えますか?

A

正確には違います。eFG% は、同じ試行回数のポイントのショット タイプ間で中立です。 2 点シュートで .667 (試行ごとに 1.33 ポイント) を記録したプレーヤーと、3 点シュートで .444 (試行ごとに 1.33 点) を記録したプレーヤーの eFG% は同じになります。メトリック報酬の価値は、ショットがどこから来たかに関係なく同等です。

Q

eFG% はチームの攻撃力評価とどのように関係していますか?

A

有効フィールド目標割合のコンテキストでは、これはユーザーの特定の入力、仮定、目標によって異なります。基礎となる式は入力と出力の間の決定的な関係を提供しますが、実際のアプリケーションでは、健康と医療行為のより広範なコンテキスト内で結果を解釈する必要があります。専門家は通常、計算機の出力を業界のベンチマーク、履歴データ、規制要件と相互参照します。最も信頼性の高い結果を得るには、入力が検証済みデータから取得されていることを確認し、数式でどのような仮定が行われるかを理解し、予想される結果の範囲をまとめるために複数のシナリオを実行することを検討してください。

避けるべきよくある間違い

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  • !ファウル量が多い選手の唯一のシュート指標として eFG% を使用する — ジェームズ・ハーデンとピークのシャキール・オニールは、シーズンによっては eFG% が平均を下回ったこともありましたが、フリースローを含めるとリーグで最も効率的な得点者でした。
  • !チームの eFG% を純粋に人材の質の指標として扱うと、ショットの選択 (システムが許可および奨励するショット) がチームの eFG% に多大な影響を及ぼします。つまり、優れたシューティング システムは平均的なシューターから高い eFG% を生み出すことができ、その逆も同様です。
  • !スリーポイントシュートの量の劇的な変化を認識せずに各時代の eFG% を比較すると、チームが平均 16 回のスリーポイントシュートを成功させた 2005 年の .560 eFG% と、チームが平均 35 本以上のスリーポイントシュートを成功させた 2024 年の .560 eFG% とは異なる成績でした。
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プロのヒント

トレードまたはフリーエージェントの獲得に関連して選手のシュート効率を評価する場合は、eFG% と TS% の両方を計算して比較します。 eFG% が TS% よりも大幅に低い場合、プレーヤーは効率を高めるためにフリースローの量に大きく依存しており、多くの場合、新しいシステムではフリースローのレートが最初に低下します。すでに eFG% が高いプレイヤーは、役割が変わっても効率を維持します。

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ご存知でしたか?

NBA 全体の平均 eFG% は、2013 年の .490 から 2024 年の .545 まで増加しました。これは、ほぼすべてが 3 ポイント革命によってもたらされたもので、わずか 11 年間で 5.5 パーセントポイントも増加しました。これは、2024 年の NBA の平均ショット試投数が、2013 年の同じ試投数より約 6% 多く得点を生み出すことを意味します。これは主に、チームがミッドレンジ 2 ショットからコーナー 3 ショットに移行したためです。

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Reviewed October 2026
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