GOAT Rank · 5087
史上最高の アスリート 選手
このランキングは検証済みの競技歴とGOAT Rankの公開モデルを使用します。掲載選手は全員データ基準を満たしています。
Quick answer
GOAT Rankの現行モデルでは、Lionel Messiがこのリストの1位、GOATスコアは97.0です。
How the GOAT Score is calculated →#選手GOATスコア
- 競技
- バレーボール
- 競技歴
- 1993–2012
- 国
- 🇺🇸 United States
- ピーク
- 86.0
- 支配力
- 76.0
- 統計
- 80.0
- タイトル・栄誉
- 82.0
- キャリアの長さ
- 94.0
- 競技
- アメリカンフットボール
- 競技歴
- 2000–2012
- 国
- 🇺🇸 United States
- ピーク
- 86.0
- 支配力
- 76.0
- 統計
- 84.0
- タイトル・栄誉
- 76.0
- キャリアの長さ
- 78.0
- 競技
- eスポーツ
- 競技歴
- 2014–現役
- 国
- 🇺🇦 Ukraine
- ピーク
- 99.0
- 支配力
- 94.0
- 統計
- 97.0
- タイトル・栄誉
- 86.0
- キャリアの長さ
- 84.0
| # | 選手 | 競技 | 国 | 競技歴 | GOATスコア |
|---|---|---|---|---|---|
| 3201 | Jim Bunning | 野球 | 🇺🇸 United States | 1955–1971 | 70.2 |
| 3202 | Grzegorz Fijałek | バレーボール | 🇵🇱 Poland | 2007–現役 | 70.2 |
| 3203 | Michał Bryl | バレーボール | 🇵🇱 Poland | 2014–現役 | 70.2 |
| 3204 | Erik Karlsson | アイスホッケー | 🇸🇪 Sweden | 2009–現役 | 70.1 |
| 3205 | Laila Ali | ボクシング | 🇺🇸 United States | 1999–2007 | 70.1 |
| 3206 | Nikola Grbić | バレーボール | 🇷🇸 Serbia | 1991–2013 | 70.1 |
| 3207 | Willoughby Hamilton | テニス | 🇮🇪 Ireland | 1887–1896 | 70.1 |
| 3208 | Jim Covert | アメリカンフットボール | 🇺🇸 United States | 1983–1990 | 70.1 |
| 3209 | DK Metcalf | アメリカンフットボール | 🇺🇸 United States | 2019–現役 | 70.1 |
| 3210 | Matt Anderson | バレーボール | 🇺🇸 United States | 2008–現役 | 70.1 |
| 3211 | Lloy Ball | バレーボール | 🇺🇸 United States | 1994–2011 | 70.1 |
| 3212 | Robertlandy Simón | バレーボール | 🇨🇺 Cuba | 2005–現役 | 70.1 |
| 3213 | Danielle Scott-Arruda | バレーボール | 🇺🇸 United States | 1993–2012 | 70.1 |
| 3214 | Sven Davidson | テニス | 🇸🇪 Sweden | 1949–1962 | 70.1 |
| 3215 | Willie Anderson | ゴルフ | 🏴 Scotland | 1897–1910 | 70.1 |
| 3216 | Théo Faure | バレーボール | 🇫🇷 France | 2016–現役 | 70.1 |
| 3217 | Ding Ning | 卓球 | 🇨🇳 China | 2005–2021 | 70.0 |
| 3218 | Pavel Bure | アイスホッケー | 🇷🇺 Russia | 1987–2003 | 70.0 |
| 3219 | Brian Urlacher | アメリカンフットボール | 🇺🇸 United States | 2000–2012 | 70.0 |
| 3220 | Eduardo Romero | ゴルフ | 🇦🇷 Argentina | 1982–2015 | 70.0 |
| 3221 | Ernie Parker | テニス | 🇦🇺 Australia | 1908–1916 | 70.0 |
| 3222 | Julius Boros | ゴルフ | 🇺🇸 United States | 1949–1975 | 70.0 |
| 3223 | Lotta Schelin | サッカー | 🇸🇪 Sweden | 2004–2018 | 69.9 |
| 3224 | Byron Nelson | ゴルフ | 🇺🇸 United States | 1932–1946 | 69.9 |
| 3225 | Carol Mann | ゴルフ | 🇺🇸 United States | 1961–1981 | 69.9 |
| 3226 | Tandara Caixeta | バレーボール | 🇧🇷 Brazil | 2007–現役 | 69.9 |
| 3227 | Johnny Goodman | ゴルフ | 🇺🇸 United States | 1927–1950 | 69.9 |
| 3228 | Fabio Vullo | バレーボール | 🇮🇹 Italy | 1986–2000 | 69.9 |
| 3229 | Monte Irvin | 野球 | 🇺🇸 United States | 1938–1956 | 69.9 |
| 3230 | Ray Dandridge | 野球 | 🇺🇸 United States | 1933–1949 | 69.9 |
| 3231 | Cary Middlecoff | ゴルフ | 🇺🇸 United States | 1947–1961 | 69.9 |
| 3232 | Oleksandr "s1mple" Kostyliev | eスポーツ | 🇺🇦 Ukraine | 2014–現役 | 69.8 |
| 3233 | Jackie Stewart | F1 | 🇬🇧 United Kingdom | 1965–1973 | 69.8 |
| 3234 | Fernando Alonso | F1 | 🇪🇸 Spain | 2001–現役 | 69.8 |
| 3235 | Li Na | テニス | 🇨🇳 China | 1999–2014 | 69.8 |
| 3236 | Anna Borgqvist | アイスホッケー | 🇸🇪 Sweden | 2006–2019 | 69.8 |
| 3237 | Darren Clarke | ゴルフ | 🇬🇧 United Kingdom | 1990–現役 | 69.8 |
| 3238 | Henry Slocum | テニス | 🇺🇸 United States | 1886–1892 | 69.8 |
| 3239 | Cindy Curley | アイスホッケー | 🇺🇸 United States | 1986–1992 | 69.8 |
| 3240 | Erika Araki | バレーボール | 🇯🇵 Japan | 2002–2021 | 69.8 |
| 3241 | Ángel Cabrera | ゴルフ | 🇦🇷 Argentina | 1989–現役 | 69.8 |
| 3242 | Jan Stephenson | ゴルフ | 🇦🇺 Australia | 1973–2003 | 69.8 |
| 3243 | Marián Gáborík | アイスホッケー | 🇸🇰 Slovakia | 2000–2018 | 69.8 |
| 3244 | Slobodan Kovač | バレーボール | 🇷🇸 Serbia | 1988–2005 | 69.8 |
| 3245 | Reid Priddy | バレーボール | 🇺🇸 United States | 2001–2019 | 69.8 |
| 3246 | Eda Erdem | バレーボール | 🇹🇷 Turkey | 2004–現役 | 69.8 |
| 3247 | Miriam Sylla | バレーボール | 🇮🇹 Italy | 2011–現役 | 69.8 |
| 3248 | Tom Kite | ゴルフ | 🇺🇸 United States | 1972–2010 | 69.8 |
| 3249 | Gene Littler | ゴルフ | 🇺🇸 United States | 1954–1990 | 69.8 |
| 3250 | Steamer Maxwell | アイスホッケー | 🇨🇦 Canada | 1909–1917 | 69.8 |
上位選手を比較
Lionel Messi vs Cristiano Ronaldo完全な方法論を読む
競技別リストは競技内GOATスコアを、複数競技リストは公式の競争深度補正を使用します。このページ独自の再計算はありません。
完全な方法論を読むよくある質問
ランキングの計算方法は?
支配力、ピーク、継続性、栄誉、統計の5つの検証済み要素を一貫して加重します。
誰が対象ですか?
十分な競技歴、指標、栄誉、独立情報源を持つ検証済み選手のみ対象です。