両チーム得点（両チーム得点）解説 — 仕組みと予測方法
BTTSはサッカーベッティングの中でも最もシンプルで人気の高いマーケットの一つです。しかし正確に予測するには、攻撃力・守備の弱点・そして数字の背後にある統計モデルを理解する必要があります。知っておくべきことをすべて解説します。
BTTSとは？
両チーム得点（両チーム得点）とは、試合中に両チームがそれぞれ少なくとも1ゴールを決めるかどうかを予測するベッティングマーケットです。勝者、最終スコア、ゴールが入った時間帯は関係ありません。重要なのは、各チームが少なくとも1度ネットを揺らすかどうかだけです。
マーケットには2つの選択肢があります：
- 両チーム得点 Yes — 両チームが少なくとも1ゴールを決める（例：1-1、2-1、3-2）
- 両チーム得点 No — 少なくとも一方のチームが無得点に終わる（例：1-0、0-0、3-0）
オウンゴールはカウントされます。延長戦とPK戦はカウントされません。通常時間（90分＋アディショナルタイム）のみが対象です。
BTTSオッズの仕組み
BTTSはYes/Noの二択マーケットであるため、オッズの構造はOver/Underマーケットに似ています。一般的なオッズの範囲は以下の通りです：
| 選択肢 | 一般的なオッズ範囲 | 示唆される確率 |
|---|---|---|
| 両チーム得点 Yes（攻撃的なチーム） | 1.50 – 1.70 | 59% – 67% |
| 両チーム得点 Yes（平均的な試合） | 1.70 – 1.90 | 53% – 59% |
| 両チーム得点 Yes（守備的なチーム） | 2.00 – 2.40 | 42% – 50% |
| 両チーム得点 No（守備的な試合） | 1.50 – 1.70 | 59% – 67% |
| 両チーム得点 No（オープンな試合） | 2.00 – 2.30 | 43% – 50% |
BTTSマーケットのブックメーカーマージンは通常5〜8%で、YesとNoの示唆される確率の合計はおよそ105〜108%になります。
BTTSに影響する主な要因
攻撃力
1試合あたりの期待ゴール数（xG）が高いチームは、相手に関わらず得点する可能性が高くなります。シーズン全体の平均ではなく、直近10〜15試合の1試合あたり得点数を確認しましょう。最近のフォームの方が序盤のデータより重要です。
守備の弱さ
失点が多いチームは、相手にとってBTTS Yesの可能性を高めます。重要な指標は1試合あたりの失点数、特にアウェイでの守備記録です。アウェイでは守備成績が悪化する傾向があります。
リーグのパターン
構造的にオープンなリーグとそうでないリーグがあります。例えばブンデスリーガはセリエAよりも一貫してBTTS率が高くなっています。これは偶然ではなく、戦術的な文化、プレッシングの強度、リーグ全体のプレースタイルを反映しています。
ホーム・アウェイ別の成績
チームはホームとアウェイで得点プロフィールが大きく異なることがあります。あるチームがホームで1試合平均2.1ゴールを決めても、アウェイでは0.8ゴールしか決めないこともあります。全体平均だけでなく、必ず会場別の統計を確認しましょう。
ExPrysmの特徴量エンジニアリングは、Pi-ratingsとローリングフォームウィンドウを使用して、ホームとアウェイそれぞれの攻撃・守備レーティングを個別に算出します。これらの会場別特徴量が予測モデルに直接入力されます。
ExPrysmのBTTS予測方法
ExPrysmはBTTSを分類問題として直接予測するのではなく、Poisson回帰を使って各チームの期待ゴール数を独立してモデル化し、そこからBTTS確率を数学的に導出します。
ステップ1：期待ゴール数の推定
ゴール回帰モデル（home_goals.cbmとaway_goals.cbm）は、各チームの期待ゴール数λ_homeとλ_awayを予測します。これらのCatBoostモデルは、Pi-ratings、ELOレーティング、フォーム指数、直接対決記録を含む150以上の特徴量を使用します。
ステップ2：各チームの得点確率の計算
Poisson分布を使用して、各チームが少なくとも1ゴールを決める確率を計算します：
P(チームが1点以上取る) = 1 − P(チームが0点) = 1 − e^(−λ)
λ_home = 1.6の場合、P(ホームが1点以上) = 1 − e^(−1.6) = 1 − 0.202 = 79.8%
λ_away = 1.1の場合、P(アウェイが1点以上) = 1 − e^(−1.1) = 1 − 0.333 = 66.7%
ステップ3：BTTSへの統合
独立性を仮定した上で（低得点結果についてはDixon-Coles補正を適用）：
P(両チーム得点 Yes) = P(ホーム ≥ 1) × P(アウェイ ≥ 1)
P(両チーム得点 Yes) = 0.798 × 0.667 = 53.2%
Dixon-Coles補正は、0-0、1-0、0-1、1-1のスコアラインが純粋なPoissonモデルの予測とわずかに異なる頻度で発生するという経験的観察に基づいて調整を行います。この補正はゼロゴール結果の確率に直接影響するため、BTTSにとって特に重要です。
リーグ別BTTS統計
両チーム得点 Yes率はヨーロッパの主要リーグ間で大きく異なります。以下の平均値は複数の直近シーズンに基づいています：
| リーグ | 両チーム得点 Yes率 | 平均ゴール数/試合 | 特徴 |
|---|---|---|---|
| 🇩🇪 ブンデスリーガ | 約55% | 3.1 | ハイプレス、オープンプレー |
| 🇳🇱 エールディヴィジ | 約56% | 3.2 | 攻撃的な哲学 |
| 🏴 プレミアリーグ | 約52% | 2.8 | フィジカル、エンドツーエンド |
| 🇫🇷 リーグ1 | 約48% | 2.6 | 混在、PSGの支配 |
| 🇪🇸 ラ・リーガ | 約45% | 2.5 | ポゼッション重視、戦術的 |
| 🇮🇹 セリエA | 約46% | 2.6 | 守備的に組織化 |
| 🇵🇹 プリメイラ・リーガ | 約50% | 2.7 | 競争的な中位争い |
| 🇹🇷 スュペル・リグ | 約49% | 2.7 | 予測困難、不安定 |
ExPrysmは世界300以上のリーグをカバーしています。リーグ固有のパターンは、各リーグの得点傾向に適応するモデルのトレーニングデータとPi-ratingsシステムによって捉えられています。
BTTSでよくある間違い
1. 守備フォームを無視する
多くのベッターはBTTSを評価する際に攻撃統計だけに注目します。しかしチームの守備記録も同様に重要です。一方のチームが直近8試合中5試合でクリーンシートを保っている場合、相手の攻撃力に関わらずBTTS Yesの可能性は大幅に下がります。
2. 両チーム得点 Yesの高オッズを追いかける
両チーム得点 Yesが2.20以上のオッズになっている場合、通常はそれなりの理由があります。一方または両方のチームの得点記録が低いのです。高オッズはバリューを意味しません。バリューが存在するのは、真の確率がオッズから示唆される確率を上回る場合だけです。
3. サンプルサイズが小さすぎる
直近3〜4試合だけを見ると誤解を招く可能性があります。あるチームが連続して守備の弱い相手と対戦し、一時的にBTTS率が膨らんでいることもあります。ExPrysmはこの落とし穴を避けるため、10〜15試合のローリングウィンドウとシーズン全体のPi-ratingsを組み合わせて使用します。
4. 試合のコンテキストを無視する
カップ決勝、残留争い、消化試合では、BTTSのプロフィールが大きく異なります。残留争いをしているチームはバスを停めて0-0を狙うかもしれませんが、何も賭けるものがない中位のチームはオープンな試合をするかもしれません。コンテキストは重要です。
5. BTTSを他のマーケットと独立したものとして扱う
両チーム得点 YesはOver 2.5 Goalsと相関していますが、同じではありません。2-0の結果はOver 2.5ですがBTTS Noです。1-1の結果はBTTS YesですがUnder 2.5です。これらの重複を理解することで、より賢い組み合わせベットを構築できます。
まとめ
BTTSは表面上はシンプルなマーケットですが、うまく予測するには両チームの攻撃力と守備の堅さの相互作用を理解する必要があります。Poissonベースのアプローチ——各チームのゴール期待値を独立してモデル化し、それらを組み合わせる——は、BTTS確率を推定するための原則に基づいた数学的に根拠のある方法を提供します。
ExPrysmは、Over/Underやアジアンハンディキャップマーケットを支えるのと同じゴール回帰パイプラインから導出された、カバーするすべての試合のBTTS予測を公開しています。ダッシュボードで今日の予測を確認してください。
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