NBAにおいてデータ分析の重要性は高まっており，記録されたデータの解析も行われている．しかし，先行研究では勝敗予測を行うことが目的のシミュレーションであり，選手同士のマッチアップの影響を考慮することはできない．本研究ではスカウティングに有効なデータ活用を目的とし，ボール保持者とそのマークマンを設定し，各選手のスタッツを組み合わせてモデリングをしたモンテカルロシミュレーションを構築した．このシミュレーションでは選手の出場時間やマークマンの設定などを変更して実行することができる．実際に2022-23シーズンのレギュラーシーズンのデータを用いたシミュレーション結果と2023プレイオフの実際のスタッツを比較した．