とは何か True Shooting % Calculator?
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True Shooting Percentage (TS%) は、バスケットボール選手が得点できる 3 つの方法 (2 ポイント フィールド ゴール、3 ポイント フィールド ゴール、フリースロー) をすべて考慮したシュート効率の指標です。研究者のディーン・オリバー氏が2004年の画期的な著書「紙の上のバスケットボール」で導入したTS%は、従来のフィールドゴール成功率の明らかな欠陥を解決した。古い指標ではすべてのショットが平等に扱われ、3ポイントシュートの方が試技ごとに50％多くの得点を生み出すにもかかわらず、コーナースリーしか打たない選手は近距離の2点シュートだけで得点する選手よりも悪く見えた。 TS% の優雅さはそのシンプルさの中にあります。TS% は、プレーヤーがシュート機会ごとに獲得するポイント数を表します。ここで、シュートチャンスは、フィールド ゴールの試投回数とフリースローの試投回数の 0.44 倍として定義されます (0.44 という係数は、多くのフリースローの回数がペアで行われるか、バスケットを作った後に行われるという事実を説明しています)。結果はパーセンテージに似たスケールで表示されます。60% の TS% は、プレーヤーが 100 回の実際の射撃試行ごとに 60 ポイントを獲得することを意味します。 現代のスリーポイント時代では、TS% はおそらく最も重要な単一数字のシューティング指標になっています。ステフィン・カリーの2015-16シーズンのTS%.670は、これまでの記録を打ち破り、エリートの3ポイントシュートと高確率のミッドレンジシュートやフリースローシュートの組み合わせが、ほぼ不公平な得点効率を生み出すことを証明した。 2023-24シーズンのNBAリーグの平均TS%は.582前後で推移している。エリート射手は常に .600 を超えていますが、歴史的に素晴らしいシーズンの基準は通常 .640 を超えています。 GM オフィス、コーチング スタッフ、選手育成部門は、TS% を使用して、どの選手が本当にチームの攻撃を助けているのか、あるいは攻撃に悪影響を及ぼしているのかを特定します。 1 試合あたり平均 25 得点、TS% .520 のプレーヤーは、実際には攻撃面での大きな負担となっています。彼のチームはボール配分が改善されれば、より多くの得点を獲得する可能性があります。逆に、平均わずか 14 得点、TS% .640 のプレイヤーは、そのフロアで最も効率的なスコアラーの 1 人です。現代のフロントオフィスでは、契約の評価、ラインナップの決定、ショット作成の優先順位がすべてこの単一の指標に基づいて決定されます。
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公式
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TS% = PTS / (2 × (FGA + 0.44 × FTA))
ここで: PTS = 合計得点。 FGA = フィールドゴールアテンプト; FTA = フリースロー試技。 0.44 = フリースロー調整係数 (1 回のフリースロー、テクニカル フリースロー、および完全な 2 ショットのトリップではなく 1 つまたは 2 つのフリースローのみが与えられる状況を考慮します)。
実例 — ケビン・デュラント、2013-14 シーズン MVP: PTS = 2593、FGA = 1688、FTA = 805。TS% = 2593 / (2 × (1688 + 0.44 × 805)) = 2593 / (2 × (1688 + 354.2)) = 2593 / (2 × 2042.2) = 2593 / 4084.4 = 0.635 (63.5%)。これにより、デュラントはそのシーズンのNBA史上最も効率的な大量得点者の一人となった。変数の説明
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| 記号 | 名前 | 単位 | 説明 |
|---|---|---|---|
| PTS | 得点 | points | すべての2ポイントシュート、3ポイントシュート、フリースローを含む、プレーヤーが獲得した合計ポイント |
| FGA | フィールドゴールの試み | attempts | フリースローを除く、2ポイントシュートと3ポイントシュートの合計試技数 |
| FTA | フリースローの試行回数 | attempts | フリースロー試行の合計数。使用されたフリースローのポゼッションを推定するには、0.44 を掛けます。 |
| 0.44 | フリースローのポゼッションウェイト | — | フリースローのすべてのペアがポゼッションを終了するわけではないことを反映した経験的に導出された定数 (アンドワン、テクニカルファウル、スリーショットファウルはすべて異なります) |
方法 True Shooting % Calculator
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- 1プレーヤーの季節またはゲームレベルの統計 (合計得点、合計フィールド ゴール試投数、合計フリースロー試投数) を収集します。
- 2フリースローの試行回数に 0.44 を掛けて、それらを「真のシューティング ポゼッション」に変換します。この調整により、ダブルカウントとワントリップが防止され、ポゼッションを使用せずにポイントを生成するテクニカル フリースローが考慮されます。
- 3その調整されたフリースローの数値を合計フィールドゴール試投数に加算すると、合計の「真のシュート試投数」の分母が得られます。
- 4分母に 2 を掛けて、フィールド ゴールのパーセンテージと同様のパーセンテージ スケールにメトリクスを配置します (FG% が成功/試行され、TS% は同等に感じられるはずであるため)。
- 5合計ポイントをスケーリングされた分母で割ります。結果として得られる小数に 100 を掛けたものが、真の射撃パーセンテージとなります。
- 6結果をリーグ平均 (現代の NBA では通常 .570 ～ .585) と比較し、ベンチマークを配置して、同等のチームと比較した効率を評価します。
解いた例
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2015-16シーズンのカリーのTS%.670は、主力得点者の史上最高記録の一つであり、これは当時記録だった402回の試投での3ポイント成功率.454という驚異的な数字と、エリートフリースローシュート成功率.908によってもたらされたものだ。
ミッドレンジ、ドライブ、フリースローラインなどあらゆるゾーンから効率的に得点するレブロンの能力は、エリート領域でTS%を達成し、彼の26.8PPGが量主導ではなく真に効率的であることを裏付けた。
リーグ平均に近い TS% は、適切な効率を反映しています。この選手は、使用するポゼッションでチームのポゼッションあたりのポイントを損なうことも、大幅に押し上げることもありません。
高ボリュームで 52% を下回る TS% は、チームのオフェンスにとって正味マイナスです。このプレーヤーは基本的に、実際のシュート試行ごとに 1 ポイント未満しか得点できず、リーグの平均的なボールの動きに対してマイナスの値が生じます。
実際の応用
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契約交渉では、エージェントが TS% を使用して、1 試合あたりの平均得点は多いが効率が低いチームメイトと比較してスコアラーの価値を実証します。これは、正確なトゥルー シュート パーセンテージの計算が情報に基づいた意思決定、戦略計画、およびパフォーマンスの最適化を直接サポートする、専門的および分析的なコンテキストにおけるトゥルー シュート パーセンテージの重要な応用分野を表します。
コンバインでのドラフトスカウティングレポートでは、大学シーズンのTS%が選手の最初の3シーズンにおけるNBAオフェンス効率の最も強力な予測因子の1つであり、正確なトゥルーシュートパーセンテージの計算が情報に基づいた意思決定、戦略計画、パフォーマンスの最適化を直接サポートする専門的および分析的な文脈におけるトゥルーシュートパーセンテージの重要な応用分野を表しています。
オフェンスシステム設計の決定 - コーチはラインナップの TS% データを使用して、どの 5 人制ユニットが最も効率的な得点を生み出すかを判断し、それに応じてローテーションを調整します。これは、正確なトゥルーシュート率の計算が、情報に基づいた意思決定、戦略計画、およびパフォーマンスの最適化を直接サポートする、専門的および分析的なコンテキストにおけるトゥルーシュート率の重要な応用分野を表します。
ゲーム内のコーチング調整では、プレーヤーのショット選択が 0.550 TS% を下回る場合にハーフタイム分析スタッフがフラグを立て、一次作成の責任から外すことを推奨します。これは、正確なトゥルー シュート パーセンテージの計算が、情報に基づいた意思決定、戦略的計画、およびパフォーマンスの最適化を直接サポートする、専門的および分析的なコンテキストにおけるトゥルー シュート パーセンテージの重要な応用分野を表します。
特殊なケース
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エリートレートでファウルを引いたプレーヤー (ジェームズ・ハーデン、ピーク・シャック) は TS% を記録できます
エリートレートでファウルを引く選手 (ジェームズ ハーデン、ピーク シャック) は、高いコンバージョン率で非常に多くのフリースロー ポイントを生成するため、平凡なフィールド ゴール成功率であっても .620 を超える TS% を記録できます。トゥルー シュート パーセンテージでは、このシナリオでは、トゥルー シュート パーセンテージの結果を解釈する際に追加の注意が必要です。標準的な計算式では、この特殊なケースに存在するすべての要因が完全には説明されていない可能性があるため、補足的な分析や専門家への相談が必要になる場合があります。専門的なベスト プラクティスには、仮定を文書化し、感度分析を実行し、実際のシュート率の計算が標準外の領域に陥った場合に代替方法と結果を相互参照することが含まれます。
主にダンク、プットバック、ショートロールで得点するセンター (クリントのような)
主にダンク、プットバック、ショートロールで得点するセンター (クリント・カペラやディアンドレ・ジョーダンなど) は .650 を超える TS% を記録する可能性があります。ただし、これらの数値は、音量が小さく、主な得点者が直面する守備の集中力が低い場合に達成するのが容易です。トゥルー シュート パーセンテージでは、このシナリオでは、トゥルー シュート パーセンテージの結果を解釈する際に追加の注意が必要です。標準的な計算式では、この特殊なケースに存在するすべての要因が完全には説明されていない可能性があるため、補足的な分析や専門家への相談が必要になる場合があります。専門的なベスト プラクティスには、仮定を文書化し、感度分析を実行し、実際のシュート率の計算が標準外の領域に陥った場合に代替方法と結果を相互参照することが含まれます。
True Shooting Percentage の入力値が極端に大きいか小さいと、押し上げられる可能性があります。
True Shooting Percentage の入力値が極端に大きいか小さい場合、True Shooting Percentage の計算が通常の動作範囲を超える可能性があります。数学的には有効ですが、極端な入力による結果は現実的な真のシュート率シナリオを反映していない可能性があるため、慎重に解釈する必要があります。プロの実際のシュート率の設定では、極端な値は測定エラー、異常な状態、または追加の分析に値する特殊なケースを示すことがよくあります。単一の極端な場合の計算に依存するのではなく、感度分析を使用して、妥当な入力範囲全体で結果がどのように変化するかを理解します。
TS% ベンチマーク — NBA プレーヤーのコンテキスト
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| TS%範囲 | 分類 | 選手例（シーズン） | コンテクスト |
|---|---|---|---|
| .650+ | オールタイムエリート | S. カリー 2015-16 (.670) | 歴史的に稀な効率 |
| .620–.649 | エリート | K. デュラント 2013-14 (.635) | MVP級の得点シーズン |
| .600–.619 | とても良い | N. ヨキッチ 2021-22 (.604) | オールスターレベルの効率 |
| .575–.599 | 平均以上 | レブロン・ジェームズのキャリア平均 | 確かなスターター品質 |
| .550–.574 | リーグ平均 | 典型的なNBAスターター | 中立的な攻撃的影響 |
| .500–.549 | 平均以下 | 大ボリュームの中距離シューティングゲーム | 軽度のマイナス効率 |
| .500未満 | 貧しい | ボールを支配する ISO スコアラー | 攻撃面での負担が大きい |
よくある質問
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NBA における実際のシュート成功率はどれくらいですか?
NBA リーグの平均 TS% は約 .580 です。 TS% が .600 を超えると良好、.620 を超えるとエリートとみなされ、.640 を超えるとリーグ史上最も効率的な得点シーズンの 1 つとなります。大量得点者の.520未満は、攻撃効率に重大な問題があることを示しています。これは、精度が意思決定に直接影響を与える実際のシュート率の計算において特に重要です。複数の業界の専門家が、正確な実際の射撃率の計算に依存して、仮説を検証し、プロセスを最適化し、適用される規格への準拠を確保しています。基礎となる方法論を理解することは、ユーザーが結果を正しく解釈し、追加の分析が必要な場合を特定するのに役立ちます。
TS% と有効フィールドゴール率の違いは何ですか?
有効フィールド ゴール率 (eFG%) は、3 ポインターに 2 ポインターの 1.5 倍の重みを与えるように未加工のフィールド ゴール率を調整しますが、フリースローは完全に除外されます。 True Shooting Percentage にはフリースローの効率が組み込まれており、全体的なスコア値を評価するためのより包括的なものになります。これは、精度が意思決定に直接影響を与える実際のシュート率の計算において特に重要です。複数の業界の専門家が、正確な実際の射撃率の計算に依存して、仮説を検証し、プロセスを最適化し、適用される規格への準拠を確保しています。基礎となる方法論を理解することは、ユーザーが結果を正しく解釈し、追加の分析が必要な場合を特定するのに役立ちます。
フリースローの倍率が 0.5 ではなく 0.44 なのはなぜですか?
すべてのフリースローで 2 つのショットが生成されるわけではありません。また、1 つのチャンスでフリースローが 1 つだけ生成されるのに対して、テクニカル ファウルでは、争われない試技が 1 つ生成されます。係数 0.44 は、シュート状況の全分布にわたってフリースローの試行をポゼッションに相当するものに正確に変換する経験的に導出された平均です。これは、精度が意思決定に直接影響を与える実際のシュート率の計算において特に重要です。複数の業界の専門家が、正確な実際の射撃率の計算に依存して、仮説を検証し、プロセスを最適化し、適用される規格への準拠を確保しています。基礎となる方法論を理解することは、ユーザーが結果を正しく解釈し、追加の分析が必要な場合を特定するのに役立ちます。
キャリアで最も高いシュート成功率を誇るのは誰ですか?
ディアンドレ・ジョーダンや他のダンカー/ロブのスペシャリストが生のTS%をリードすることがよくありますが、大量の主得点者の中ではステフィン・カリーが現役選手のトップに立っています。歴史的には、全盛期のシャキール・オニール (.640 秒) やアーティス・ギルモアのような選手がエリートの成績を残しました。これは、精度が意思決定に直接影響を与える実際のシュート率の計算において特に重要です。複数の業界の専門家が、正確な実際の射撃率の計算に依存して、仮説を検証し、プロセスを最適化し、適用される規格への準拠を確保しています。基礎となる方法論を理解することは、ユーザーが結果を正しく解釈し、追加の分析が必要な場合を特定するのに役立ちます。
本当のシュート成功率は100％を超えることができるでしょうか？
いいえ — TS% はバスケットボールの得点計算によって制限されます。すべてのスリーポイントシュートとすべてのフリースローを成功させるプレーヤーの理論上の最大値は約 150% に近づきますが、実際には、出場時間は限られているものの非常に効率的にプレーしたプレーヤーの場合、予選通過者の 1 シーズンの最高得点は約 70 ～ 72% です。これは、精度が意思決定に直接影響を与える実際のシュート率の計算において特に重要です。複数の業界の専門家が、正確な実際の射撃率の計算に依存して、仮説を検証し、プロセスを最適化し、適用される規格への準拠を確保しています。基礎となる方法論を理解することは、ユーザーが結果を正しく解釈し、追加の分析が必要な場合を特定するのに役立ちます。
TS% はショットの難易度を考慮しますか?
TS% はショットの選択に完全に依存せず、プロセスではなく結果を評価します。争われたミッドレンジで 2 つとオープンコーナーで 3 つが難易度に応じて同等にカウントされます。結果だけが重要です。ショットの品質については、アナリストは予想される追加点や追跡データからのショットの品質スコアなどの追加の指標を使用します。これは、精度が意思決定に直接影響を与える実際のシュート率の計算において特に重要です。複数の業界の専門家が、正確な実際の射撃率の計算に依存して、仮説を検証し、プロセスを最適化し、適用される規格への準拠を確保しています。基礎となる方法論を理解することは、ユーザーが結果を正しく解釈し、追加の分析が必要な場合を特定するのに役立ちます。
ペースは実際のシュート率にどのように影響しますか?
ペースはカウント統計ではなくレート統計 (射撃試行ごとのポイント) であるため、TS% には直接影響しません。ただし、ペースを上げているチームはより多くのトランジションの機会を生み出すことが多く、TS% の高いショットになる傾向があるため、速いチームはショットの選択を通じて間接的にシューターの TS% を高める可能性があります。
避けるべきよくある間違い
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- !TS% とショットメイクの才能を混同する - オープンなルックスを生成するシステムのプレーヤー (カリーのオフボール スクリーナーなど) は、個人のスキルよりもスキームに負う高い TS% を記録できます。
- !TS% を引用するときにボリュームを無視する - 200 回の試行で .650 TS% を記録したプレーヤー (バックアップ) は、大規模に効率的に成果を上げている 1400 回の試行で .610 TS% を記録したプレーヤーよりも影響力が小さくなります。
- !オンボールディフェンスで重要なプレーをする選手を評価するために TS% のみを使用する場合、相手の最高の選手を守ることで攻撃効率を犠牲にする選手は、TS% が低くても合理的であり、悪いわけではありません。
プロのヒント
フリーエージェントをスカウトしたり、契約延長を評価したりする場合は、TS% と使用率を組み合わせて全体像を把握します。 28% の使用率で .620 TS% を記録したプレーヤー (大音量で独自のショットを作成) は、12% の使用率で .635 TS% を記録したプレーヤー (キャッチ アンド シュートのスペシャリスト) よりも劇的に価値があります。この組み合わせにより、効率が自己生成されるのか、スキームに依存するのかがわかります。
ご存知でしたか？
2015-16シーズンのゴールデンステート・ウォリアーズは、トップ3得点者（カリー.670、トンプソン.599、プレーオフ途中出場のデュラント）全員が同じファイナルでTS%を記録し、得点率.590を超えたNBA史上初のチームとなった。これは分析アナリストがこれまでに集めた中で最も優れたオフェンスチームと呼んだ総合的な効率である。
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