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데이터 분석9분 읽기

키패스로 본 2024 J1 찬스메이커: 사비오, 그리고 2위에 오른 수비수

글 · 데이터 분석 | 최봉진 (Far Post Analytics 운영자)

90분당 키패스 상위권에 미드필더와 공격수 사이로 수비수 한 명이 끼어 있습니다. 창조성 지표로 J1의 찬스메이커 지형을 읽어봅니다.

데이터: API-Football · 2024 J1리그 시즌

핵심 요약

  • 이 표본에서 마테우스 사비오(우라와)가 90분당 2.65회로 1위를 차지했습니다. 감바 오사카의 하츠세 료가 2.37회로 2위였습니다 — 그리고 그는 수비수로 등록돼 있습니다.
  • 포지션 라벨은 대부분의 스카우팅 화면에서 어떤 지표를 보기도 전에 먼저 적용하는 필터링 단계입니다. 먼저 적용하면, 창조성 지표가 애초에 찾아내야 할 선수들을 걸러내 버립니다.
  • 우사미 다카시는 90분당 키패스 2.33회에 슈팅 2.23회를 더해 — 대략 90분당 4.6회의 슈팅 관여 — 를 기록하면서도 결정률은 리그 평균 수준인 18.2%였습니다. 그의 가치는 마무리가 아니라 관여량에 있습니다.
  • 이 데이터셋은 세트피스로 인한 키패스와 오픈플레이 키패스를 구분하지 않습니다. 키패스 비율이 높은 풀백이라면, 이 구분이 먼저 풀어야 할 각주가 아니라 최우선 과제입니다.

득점은 눈에 잘 띄지만, 그 골을 만든 마지막 패스는 자주 잊힙니다. 키패스(슈팅으로 직결된 패스)는 어시스트보다 표본이 크고 동료의 결정력에 덜 좌우되기 때문에, 창조성을 읽는 기본 지표로 유용합니다. 2024시즌 J1에서 세부 스탯이 수집된 선수들의 90분당 키패스(KP/90)를 정리했습니다.

2024 J1 90분당 키패스 상위 (세부 스탯 수집 선수, 900분 이상 · 출처: API-Football)
선수클럽포지션KP/90
마테우스 사비오우라와MF2.65
하츠세 료G오사카DF2.37
우사미 다카시G오사카FW2.33
야마미 히로토도쿄 베르디FW2.21
히가시 슌스케히로시마MF2.02
나고 신타로후쿠오카MF2.02

어시스트 대신 키패스를 쓰는 이유

어시스트는 동료가 골을 넣어야 성립합니다. 그래서 어시스트는 패서와 결정력을 동시에 반영하는 합작품이 되고, 단일 시즌에서는 결정력을 가진 쪽이 편차의 상당 부분을 좌우합니다. 결정률 33%짜리 스트라이커 뒤에서 뛰는 창조형 선수는, 결정률 18%짜리 스트라이커 뒤에서 뛰는 완전히 동일한 실력의 선수보다 어시스트를 더 빠르게 쌓게 되며, 어시스트 칼럼을 아무리 신중하게 읽어도 둘을 구분해낼 수 없습니다.

키패스 — 슈팅으로 직결되는 패스 — 는 측정을 한 사건 앞에서 멈춥니다. 패서가 슈팅 기회를 만들어냈다는 사실만 기록할 뿐, 그다음에 일어난 일은 배제합니다. 만들어진 찬스의 대부분이 골로 이어지지 않기 때문에 표본 크기도 몇 배 더 큽니다.

둘 중 어느 성질도 키패스를 그 자체로 좋은 지표로 만들어 주지는 않습니다. 다만 더 나은 출발점으로 만들어 줄 뿐이며, 이는 더 좁은 의미의 주장입니다.

1위는 예상대로, 2위는 예상 밖

1위 마테우스 사비오(우라와, 90분당 2.65회)는 놀랍지 않습니다. 평균 평점 7.39로 이 표본에서 리그 3위 안에 드는, 전형적인 온볼 크리에이터입니다. 흥미로운 것은 2위입니다. 감바 오사카의 하츠세 료는 포지션이 수비수인데도 90분당 2.37회의 키패스를 기록했고, 어시스트도 7개로 리그 공동 상위권이었습니다.

풀백이 찬스메이킹의 축이 되는 흐름은 유럽 상위 리그에서 이미 일반화됐지만, J1에서도 같은 그림이 데이터로 확인된다는 점이 중요합니다. 수비수 카테고리에 묶여 있는 선수 중에 사실상 플레이메이커가 숨어 있을 수 있다는 뜻이고, 포지션 라벨만으로 필터링하는 스카우팅이 놓치는 지점이기도 합니다.

관여량: 창조와 슈팅을 함께 읽기

이 표에 오른 선수 중 한 명은 저희의 2024 J1 슈팅 데이터에도 등장합니다 — 두 축을 동시에 읽을 수 있는 경우입니다.

우사미 다카시는 2,669분 동안 66회 슈팅(90분당 2.23회)을 기록했고, 여기에 90분당 키패스 2.33회를 더했습니다. 합치면 대략 90분당 4.6회의 슈팅 관여입니다 — 본인이 직접 쏘거나 만들어주거나. 그는 33세의 나이에 이 표본 전체에서 가장 높은 평균 평점(7.58)도 기록했습니다.

마무리와 나란히 놓고 보면 그림은 일관됩니다. 우사미의 슈팅 결정률은 18.2%로, 30회 이상 슈팅한 J1 선수 36명의 평균 18.4%와 사실상 동일합니다. 어떤 기준으로도 그는 효율적인 마무리 자원이 아닙니다. 이 데이터가 보여주는 그의 정체는, 소속팀 슈팅 패스의 유난히 큰 몫이 그를 거쳐 나온다는 것입니다 — 이는 다른 종류의 자산이고, 다르게 평가되며, 새 구단이 그에게 어떤 전술적 역할을 주느냐에 더 크게 좌우됩니다.

이적 관점에서는 성적 자체보다 나이가 더 큰 제약입니다. 관여량은 최상급이지만 결정률은 평균인 33세는 짧은 시계의 영입 대상이며, 이 수치를 참고하는 구단이라면 비율 자체보다 이 시간 지평을 기준으로 값을 매겨야 합니다.

히로시마의 분업, 감바의 집중

팀 단위로 보면 두 가지 패턴이 보입니다. 산프레체 히로시마는 히가시 슌스케(어시스트 8개, KP/90 2.02)와 가토 무츠키(어시스트 7개)가 창조 부담을 나눠 지는 분업형입니다. 반면 감바 오사카는 하츠세(2.37)와 우사미(2.33)라는 두 개의 공급원이 표의 2·3위에 나란히 올라 있는 집중형입니다. 우사미는 33세의 나이에 평균 평점 7.58로 이 표본 전체 1위이기도 합니다.

주의할 점도 있습니다. 키패스는 "슈팅으로 이어진 패스"일 뿐, 그 슈팅의 질(기대득점)을 구분하지 않습니다. 박스 바깥 낮은 확률의 슈팅을 유도하는 패스와 결정적 스루패스가 같은 1회로 집계됩니다. 우리 데이터에는 아직 xA(기대 어시스트)가 없으므로, 키패스 수치는 창조성의 "총량" 신호로 읽고 질적 판단은 영상과 현장 관찰로 보완하는 것이 올바른 사용법입니다.

키패스가 기록하지 않는 것

이 지표는 만들어진 슈팅 수를 셀 뿐, 그 슈팅 자체에 대해서는 아무것도 말해주지 않습니다.

30야드 밖에서 시도하는 가능성 낮은 슈팅을 유도한 패스와 스트라이커를 골키퍼와 단독으로 마주하게 만드는 패스가 동일하게 1회로 집계됩니다. 이 데이터셋에는 없는 기대 어시스트 데이터가 있어야만 구분되는 문제인데, 키패스 칼럼은 선수가 만들어낸 슈팅의 "위험도"가 아니라 "물량"을 측정합니다. 90분당 2.02회로 같은 두 선수가 완전히 다른 역할을 수행하고 있을 수 있습니다.

더 중요한 누락은 세트피스입니다. 코너킥과 공격 프리킥은 슈팅으로 이어지면 키패스로 기록되며, 이 데이터셋은 이를 오픈플레이와 구분하지 않습니다. 세트피스 전담 키커는 오픈플레이 창조력과는 별 상관없는 속도로 키패스를 쌓아갑니다.

이는 바로 이 글의 주인공에게 가장 중요하게 적용됩니다. 풀백은 흔히 세트피스 키커를 겸합니다. 하츠세의 2.37 중 오픈플레이에서 나온 비중이 얼마인지는 이 데이터로 알 수 없으며, 저희는 이를 추정하지 않습니다. 그 구분이 확보되기 전까지 그의 수치는 확정된 창조성 프로필이 아니라 영상을 확인해봐야 할 이유로 읽어야 합니다. 같은 주의는 표의 모든 이름에 적용되지만, 포지션 라벨상 세트피스 임무를 맡을 가능성이 가장 큰 선수에게 가장 강하게 적용됩니다.

실무 적용 순서

1. 필터링보다 랭킹을 먼저 하십시오. 창조성 지표는 최소 한 번은 모든 필드플레이어 포지션을 통틀어 돌려봐야 합니다. 포지션을 먼저 거는 스크리닝이 바로 풀백과 측면 수비수가 사라지는 지점입니다.

2. 어시스트가 아니라 키패스를 진입 지표로 쓰십시오. 표본이 더 크고, 마무리하는 선수의 기여가 배제됩니다.

3. 비율을 믿기 전에 세트피스 비중부터 확인하십시오. 키패스 표 상위권에 있는 수비수나 측면 자원이라면, 이것이 마지막이 아니라 첫 번째로 풀어야 할 질문입니다.

4. 같은 선수의 창조와 슈팅을 함께 읽으십시오. 관여량(키패스+슈팅의 90분당 합)은 팀 공격 산출의 얼마나 많은 부분이 그를 거쳐 가는지를 보여줍니다.

5. 공급이 집중돼 있는지 확인하십시오. 팀의 유일한 출구로서 만들어진 비율은, 경쟁 속에서 만들어진 동일한 비율보다 이적 후 재현될 확률이 낮습니다.

한계와 유의점

  • 이 데이터셋은 세트피스 키패스와 오픈플레이 키패스를 구분하지 않습니다. 세트피스 키커일 가능성이 높은 선수의 수치는 그 축에서 검증되지 않았습니다.
  • 기대 어시스트나 찬스 질 데이터는 포함돼 있지 않습니다. 키패스는 창조된 위험도가 아니라 창조된 슈팅의 물량을 측정합니다.
  • 이 표본은 900분 이상 뛴, 저희 세부 스탯 수집 대상 선수로 한정됩니다 — 2024 J1리그 전체가 아닙니다. 이 수집 대상 밖의 선수는 순위가 낮은 것이 아니라 아예 빠져 있는 것입니다.
  • 이 그룹 중 출전 분수와 슈팅 총계를 모두 확보한 선수는 우사미뿐이어서, 관여량 계산을 나머지 다섯 명으로 확장할 수 없었습니다.
  • 포지션 라벨은 데이터 제공사가 기록한 대로이며, 한 시즌 동안 실제로 수행한 역할을 반영하지 않을 수 있습니다.
  • 2024 단일 시즌 기준입니다. 다중 시즌 안정성 검증은 적용하지 않았습니다.

자주 묻는 질문

창조성을 측정할 때 어시스트 대신 키패스를 쓰는 이유는?

어시스트는 동료의 득점 성공에 좌우되므로, 단일 시즌에서는 패서만큼이나 마무리하는 선수를 측정하는 셈이 됩니다. 키패스는 찬스가 만들어지는 시점에서 측정을 멈추기 때문에 이 의존성이 사라지고, 만들어진 찬스 대부분이 득점으로 이어지지 않는 만큼 표본도 훨씬 커집니다. 실제로 일어난 일을 가장 잘 기록하는 것은 여전히 어시스트지만, 이 선수가 다른 곳에서는 어떻게 할지를 묻는 출발점으로는 키패스가 더 낫습니다.

키패스 비율이 높은 수비수는 실제로 플레이메이커라는 뜻인가요?

세트피스 비중을 확인하기 전까지는 "물어볼 가치가 있는 질문"이라는 뜻일 뿐, 그 이상은 아닙니다. 팀의 코너킥을 전담하는 풀백은 오픈플레이 창조력과는 큰 상관없이 높은 키패스 비율을 기록합니다. 이 발견의 가치는, 포지션으로 걸러진 스크리닝이라면 애초에 지표를 적용해보지도 못하고 탈락시켰을 선수를 짚어냈다는 데 있습니다 — 이후 확인 결과가 세트피스 효과로 밝혀지더라도 그 자체로 실질적인 성과입니다.

J1 키패스 수치를 유럽 리그 수치와 비교할 수 있나요?

직접 비교는 어렵습니다. 키패스 물량은 팀의 점유율·전진 정도, 원거리 슈팅 빈도, 그리고 데이터 제공사가 그 이벤트를 어떻게 정의하는지에 민감하며, 이는 리그마다 데이터 공급사마다 다릅니다. 저희는 이 지표에 리그 수준 보정을 적용하지 않으며, 이 지표를 리그 간 비교하려면 명시적인 환산과 그에 따른 불확실성 표기가 반드시 함께 필요하다고 봅니다.

출처와 공시

  • 데이터: API-Football — 2024 J1리그 시즌. 키패스, 어시스트, 슈팅, 출전 분수, 평균 평점 수치는 Far Post Analytics 데이터베이스 수집 기준입니다. 표본은 900분 이상 뛴, 저희 세부 스탯 수집 대상 선수로 한정됩니다.
  • 계산: KP/90 및 슈팅/90 = (누적치 ÷ 출전 분수) × 90, Far Post Analytics 계산. 결정률 수치는 저희 2024 J1 슈팅 결정률 분석을 참조했습니다. 방법론 페이지를 참고하십시오.
  • 데이터 한계: 원자료에서는 세트피스 키패스와 오픈플레이 키패스를 구분하지 않습니다. 기대 어시스트 데이터는 확보되어 있지 않습니다.
  • 데이터 기준: 2024 J1 시즌. 나이는 데이터 수집 시점 기준입니다. 이후 시즌으로 업데이트되지 않습니다.
  • 고지: Far Post Analytics는 독립 분석 매체입니다. 선수를 대리하지 않고, 이적을 중개하지 않으며, 어떤 구단이나 에이전시로부터도 대가를 받지 않습니다. 저희 편집 정책 페이지를 참고하십시오.

출처 최종 확인 2026년 8월 1일

본문 수치는 API-Football이 제공한 2024시즌 데이터를 기반으로 하며, 나이는 데이터 수집 시점 기준입니다. 90분당 지표는 자체 계산 값으로, 출전 시간이 짧은 선수일수록 오차가 커질 수 있습니다. 모든 수치는 스카우팅의 출발점이며 직접 검증을 대체하지 않습니다.

✍️ 최봉진

Far Post Analytics 운영자. J리그·아시아 축구 스카우팅 데이터를 분석합니다. 유럽이 보지 않는 곳에서 다음 이적시장의 주인공을 찾는 것이 목표입니다.

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