xGOT（枠内ゴール期待値）とは

xGOT（枠内ゴール期待値：Expected Goals on Target）は、枠内に飛んだシュートが得点になる確率を、ゴールマウス内のどこに飛んだかまで含めて0〜1の数値で表した指標である。

xGが「シュートが放たれるまでの状況」を評価するのに対し、xGOTは「シュートが放たれた後、枠内のどこに飛んだか」まで含めて評価する。この一歩の違いが、xGには見えていなかった領域を浮かび上がらせる。

同じxGのシュートでも、ゴール隅を突くシュートとGK正面に転がるシュートでは、実際に得点に至る確率はまるで違う。ペナルティスポット至近からの決定機であっても、コースが甘ければGKが弾き出す確率はぐっと上がる。xGはこの「シュート自体の質」の差を見ていない。xGOTはその差を数値化する。

ゴール枠内に飛んだシュートの位置とxGOTの値の関係を示す概念図。ゴール隅に飛んだシュートは高xGOT、中央寄りに飛んだシュートは低xGOTになる
xGOTはシュートがゴールマウス内のどこに飛んだかを評価する

なお、xGOTはPSxG（シュート後ゴール期待値：Post-Shot Expected Goals）と呼ばれることもある。データプロバイダーによって呼び方が違うだけで、指しているものは同じである。本記事ではxGOTで統一する。

Jリーグ公式サイトのスタッツページ（J STATS）には、2026年時点でxGOTは公開されていない。

仕組みと読み方

xGOTの計算基盤は、xGと同じく過去の大量のシュートデータを機械学習で分析するモデルである。ただし、対象は枠内シュートに限定される。枠外に飛んだ時点で得点確率は0になるため、モデル構築の対象にならない。

モデルが考慮する主な要素は、xGが見る状況変数（距離・角度・部位・直前のプレーなど）に加えて、次の要素である。

  • ゴールマウス内の到達位置 — シュートがゴール枠内のどの高さ・どの横位置に飛んだか
  • シュートの軌道や威力 — モデルによっては、速度や軌道の曲がりも変数に含まれる
  • GKの位置 — 近年のモデルでは、シュートの瞬間のGKの立ち位置も変数に組み込まれることが増えている

一方で、シュートが打たれた後のGKの反応（飛びつく速さ、弾く技術、キャッチングなど）はxGOTには含まれない。モデルが数値化するのは、あくまで「打たれた瞬間までに決まっている条件から、そのシュートがどれだけ危険だったか」である。この性質こそが、被xGOTと実失点の差分をGK評価に使える根拠になっている。

xGOTの読み取り方は、大きく2通りに分かれる。どちらの読み取り方も、xGと並べて見ることで初めて意味が立ち上がる。

選手のシュート精度を見る

xGOTがxGを上回っていれば、与えられたチャンスの質以上に、シュートそのものの質で得点確率を押し上げていると読める。ゴール隅を突くシュート、GKの届かない軌道に飛ばすシュートを重ねている選手は、ここに差分が現れやすい。

この差分は、Shooting Goals Added（SGA）として切り出されることもある。一方、xGOTがxGを下回っている場合は、枠内には飛ばせてもコースが甘く、GKに止められやすいシュートが多いと読める。

GKのセービング能力を見る

GKの側から見ると、被xGOTは「そのGKが受けた枠内シュートの質の総量」を示す。被xGOTと実失点の差分は、GKがセービング技術によって、期待される失点からどれだけゴールを減らしたかを示す。これはゴール阻止数（Goals Prevented）として別指標化されている。

この値が正であれば、平均的なGKなら失点していたであろうシュートを止めていると読める。負であれば、平均的なGKならば止めていたシュートで失点が重なっていると読める。

GKを評価するとき、クリーンシート数やセーブ率は、目の前のGKの能力と、その前のDFラインの堅さを切り分けられない。被xGOTの枠組みは、チームの守備力（被シュートそのものの質を下げる能力）とGK個人のセービング能力を分離して評価できる点に、実用的な価値がある。

なお、PKはxGと同様に一律の期待値が与えられるのが通常で、SGAやゴール阻止数の計算では別扱いとされることが多い。オウンゴールはxGもxGOTも計上対象外である。

限界と注意点

xGOTを使うとき、読み違えやすいパターンがいくつかある。以下の点は、値を読む前に踏まえておきたい。

枠外シュートは評価対象外

xGOTは「枠内に飛んだシュートがどれだけ危険な位置に飛んだか」を測る指標である。そもそも枠を外したシュートは、評価の対象にならない。

このため、「枠に入れられない選手」と「枠に入れてもコースが甘くなる選手」は、xGOTだけでは区別できない。選手のシュート精度を多面的に評価したい場合は、枠内率（枠内シュート ÷ シュート総数）と合わせて読む必要がある。

モデルの精度がシュート軌道の計測精度に依存する

シュートがゴールマウス内のどこに飛んだかを正確に測るには、高精度な映像処理やトラッキングが必要になる。さらにシュートの威力や軌道の曲がり、GKの位置情報を変数に含めるか否かは、モデルによって異なる。同じシュートでも、プロバイダーによってxGOTの値は変わる。

計測基盤の整わないリーグでは、モデルの運用自体が難しい場面がある。xGOTがあまり見かけないリーグがあるのは、指標の価値が低いからではなく、算出の土台となるデータが揃っていないからという場合が多い。

サンプルサイズの制約はxGと同程度かそれ以上

xGOTは枠内シュートのみを対象とするため、分母になるシュート数はxGよりさらに少ない。1試合単位のxGOT、あるいは短期間のSGA・ゴール阻止数の振れ幅は大きい。

特にGKのゴール阻止数は、シーズン単位でも大きく動くことが知られている。単年の数字だけでGKの能力を評価するのは難しく、複数シーズンを通して傾向を見るのが前提になる。

「決定力」と完全には同義ではない

実得点とxGの差分であるG-xGは、しばしば「決定力」と呼ばれる。一方、SGA（xGOT − xG。PSxG − xG とも表記される）はこれよりも「シュートの質による上乗せ」に近い概念であり、G-xGよりは「純粋な技術の上乗せ」を切り出せる。

ただし、SGAも運の上振れを完全には取り除けない。GKの出来・ポストの跳ね返り・DFのブロックといった要素は、SGAの値にも混ざり込む。SGAの数字だけで選手のシュート精度を結論づけるのは、G-xGと同じ罠にはまりうる。

関連する指標

xGOTを起点として、関連・派生指標がいくつか存在する。

参考