Squad ROI とは — Football Manager 流意思決定支援を J クラブ強化部に
Squad ROI (Return on Investment) は、J クラブ強化部 (Sporting Director) が選手の Buy / Hold / Sell をデータ根拠で判定するための意思決定支援機能だ。Football Manager のシミュレーション領域でのみ可能だった「強化部視点での選手投資判断」を、Footnote は実 J リーグ運用に持ち込んだ。本記事では Squad ROI の 4 構成要素 (Fair Market Value、Expected Premium Value、ROI スコア、Action 候補)、月次判定フロー、roi_decisions の長期蓄積による組織学習効果を解説する。owner / admin 専用機能で、コーチや選手本人には閲覧されない設計。
Squad ROI とは — 強化部の Buy / Hold / Sell 判定支援
プロクラブの強化部は毎年数億円の選手投資を判断する。Footnote の Squad ROI は、選手 1 人ごとに「投資 vs 市場価値」を 0-100 で示し、SELL / HOLD / EXTEND の自動ラベル付け + 強化部の最終判断記録までを 1 画面で完結する。
強化部が抱えるジレンマ
J1 クラブの強化部スタッフは毎シーズン数十名の選手契約を判断する。 (1) 契約延長すべきか? (2) 売却すべきか? (3) レンタル放出するか? (4) ユース昇格するか?。これらは 1 人あたり数百万〜数億円の経営判断だが、現場の多くは「コーチの所感」「年俸交渉履歴」「直近 5 試合の印象」といった主観に依存している。
Football Manager の Sporting Director 機能
ゲーム「Football Manager」シリーズには Sporting Director というキャラクター職があり、選手の市場価値・期待プレミアム・契約状況を統合した一覧から強化判断ができる。これはシミュレーション内では非常に強力で、プロ現場でも「同等の機能が欲しい」と言われ続けてきた。Footnote の Squad ROI はこれを実 J リーグ運用に持ち込む試みである。
4 構成要素
- Fair Market Value (FMV): 統計モデル + 比較市場アプローチで算出される推定市場価値
- Expected Premium Value (EPV): 残契約期間 + 期待出場時間 + スカウト関心度から算出される将来期待プレミアム
- ROI スコア: (FMV + EPV) - 累計投資 + 残契約コミット → 0-100 スケール
- Action 候補: ルールベースで SELL / HOLD / EXTEND / LOAN_OUT / RELEASE 等を自動提示
Fair Market Value 算出 — 統計モデル + 比較市場
FMV は 2 つのアプローチを重み付き平均する。統計モデル (ポジション基準値 × 年齢曲線 × PVS 倍率) と比較市場 (transfer_records から類似取引中央値)。データ蓄積前は統計 100%、蓄積後は 60/40 混合へ自動切替。
統計モデルアプローチ (statistical-model.ts)
FMV_base = positionBaseValue × ageCurveByPosition × pvsMultiplier × minutesPlayedFactor × clubScarcityFactor。各係数は Wave M3 で固定値だが、G9 のクラブ別キャリブレーションにより、roi_decisions の outcome 蓄積後はクラブ固有の補正係数 (correction_factor) が乗算される。
比較市場アプローチ (comparative-market.ts)
transfer_records テーブルから「同ポジション ± 2 歳 ± PVS 10pt の verified 取引」の中央値を算出。直近 5 年に限定、上位 50 件を考慮。サンプル数 3 件以上で「信頼性あり」とみなし、ROI 計算に組み入れる。
重み付き統合
Wave M3 デフォルト: 統計 100% (比較市場サンプル不足のため)。Wave M7 で transfer_records が verified 3 件以上蓄積すると、自動的に統計 60% + 比較市場 40% の混合に切替。これにより、自クラブ固有の取引パターンが算出値に反映される。
FMV は「精度 100% の市場予測」ではなく「強化判断の参考材料」。1 億円と推定された選手が実際 6,000 万円で売られることもある。重要なのは個別精度より「同条件選手の相対比較」。
Expected Premium Value — 将来期待値の算出
EPV は FMV に scout_view_multiplier (他クラブ関心度)、growth_multiplier (PVS 推移)、custom_override (強化部手動調整) を乗算した「6-12 ヶ月後の予想プレミアム」。
scout_view_multiplier
scout_view_unique_90d VIEW で過去 90 日のユニーク閲覧数を取得。閲覧数 5+ で multiplier=1.2、10+ で 1.5、20+ で 2.0。他クラブの関心が高い選手は契約延長交渉時の交渉力が上がるため、将来プレミアムが付くという経験則。
growth_multiplier
PVS の 6 ヶ月推移傾き (player_pvs_history から算出)。上昇傾向: 1.0-1.3、横ばい: 1.0、下降: 0.7-0.9。成長中の選手は将来価値が上がる、停滞中は維持、下降中はディスカウントという論理。
custom_override
強化部スタッフが「アルゴリズムでは捉えきれない情報」を反映する手動調整。例: 「移籍意思表明あり → 早期売却推奨」、「キャプテン就任予定 → 戦力価値プレミアム +20%」。判定理由は roi_decisions.rationale に記録する。
ROI スコア (0-100) — 投資効率の単一指標
ROI スコアは (FMV + EPV) と (累計投資 + 残契約コミット) の比率を 0-100 にスケーリング。50 がブレークイーブン、70+ が「投資回収済 + 利益見込」、30 未満が「損切り検討」。
算出式
raw_ratio = (FMV + EPV) / (cumulativeSalaryYen + cumulativeInvestmentYen + futureSalaryCommitmentYen)。raw_ratio < 0.5 → 0, raw_ratio > 2.0 → 100 でクリップ、線形変換で 0-100 スケール。例: raw_ratio 1.0 → ROI 50, raw_ratio 1.5 → ROI 75, raw_ratio 0.7 → ROI 35。
スコア区分の意味
- ROI 80-100: 高効率投資。EXTEND (延長交渉) 第一候補、他クラブからの大型オファーがあれば SELL も検討
- ROI 60-80: 健全な投資。HOLD で継続育成、契約年数残れば加点を狙う
- ROI 40-60: 中立。状況依存、年齢・成長軌道・チーム編成で個別判断
- ROI 20-40: 損失リスクあり。LOAN_OUT (出場機会創出) または契約満了待ち
- ROI 0-20: 緊急判断必要。SELL (損切り) または RELEASE_AMICABLE
ROI スコアは「経営指標」であって「選手の人間的価値」ではない。Footnote は強化判定時に必ず「選手のキャリア展望」「家族状況」「メンタル状態」の人的考慮を併用するよう設計している。
Action 候補 — ルールベースの自動提示
ROI スコア + 年齢 + 残契約期間 + PVS 推移 + scout_view 数を組み合わせ、SELL / EXTEND / LOAN_OUT / HOLD / RELEASE 等の候補を上位 3 件自動表示。
判定ロジック (action-candidates.ts)
rule-based 判定。例: ROI < 30 + 年齢 > 28 + 契約残 < 1 年 → SELL 第一候補 (損切り)。ROI > 70 + 年齢 < 24 + 契約残 < 1 年 → EXTEND 第一候補 (キャプテン候補維持)。ROI 40-60 + 出場時間 < 30% → LOAN_OUT 第一候補 (出場機会創出)。複数の候補と理由を score 付きで返す。
ユース選手の特別ルール
U-18 以下の選手には PROMOTE_TO_YOUTH (ユース昇格)、RELEASE_TO_SCHOOL (進学推奨)、CONTINUE_DEVELOPMENT (育成継続) の 3 候補のみ提示。SELL や LOAN_OUT のような商業判断は表示しない (倫理ガード)。
強化部判定との関係
Action 候補はあくまで「ルールベース提案」であり、強化部の最終判定が優先される。判定理由が候補と異なる場合 (例: 候補は SELL だが強化部は EXTEND) は、roi_decisions.rationale に「アルゴリズム提案を上書きした理由」を記録することで、6 ヶ月後の outcome 検証で「人間の判断 vs アルゴリズム」の精度比較が可能になる。
roi_decisions の長期蓄積 — 組織学習効果
強化部の判定は roi_decisions テーブルに永続記録される。6-12 ヶ月後に outcome_value_yen で結果検証することで、クラブの判断パターンが学習され、G9 校正により自クラブ専用モデルへ進化する。
判定記録の構造
1 件の roi_decision には player_id、club_id、decided_by_user_id (誰が)、decided_at (いつ)、decision (何を)、target_window (いつまでの判断か)、rationale (理由) が記録される。後日 outcome_text と outcome_value_yen が追記され、判定の正誤検証ができる。
「組織として残る判断履歴」の価値
強化部スタッフが交代しても、過去の判定理由が残ることで「なぜあの選手を売却したのか」「なぜユース昇格を見送ったのか」を新スタッフが追跡可能。これは Football Manager の Sporting Director 機能を超える、現実クラブ運営の文脈での重要価値。
G9 キャリブレーションへの接続
outcome_value_yen が記録された判定は、月次バッチ (/api/batch/recalibrate-roi-models) で集計され、club_roi_calibration テーブルの correction_factor を EMA で更新する。3 サンプル以上で校正係数が適用され、自クラブの判断パターンに合った FMV 推定値へ進化する。詳細は別記事 `pvs-improvement-actions` 参照。
参考文献
- [1] Frick B. (2007). “The football players' labor market: Empirical evidence from the major European leagues” Scottish Journal of Political Economy.
- [2] Bryson A., Frick B., Simmons R. (2013). “The returns to scarce talent: footedness and player remuneration in European soccer” Journal of Sports Economics.
- [3] Müller O., Simons A., Weinmann M. (2017). “Beyond crowd judgments: Data-driven estimation of market value in association football” European Journal of Operational Research.
- [4] Coates D., Frick B., Jewell T. (2016). “Superstar salaries and soccer success: The impact of designated players in Major League Soccer” Journal of Sports Economics.
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最終更新: 2026-05-18 ・ Footnote編集部