「サッカーもテニスもバスケも、プレーの裏には“データの魔法”が隠れている！」
学術研究だけでなく、スポーツ界でもデータ分析の活用は加速中です。野球界での事例に続き、今回はサッカー、テニス、バスケットボールにおけるデータ分析の活用法を見ていきましょう。
サッカーにおけるデータ分析
日本のサッカー界では、小学生の大会からJリーグ、国際試合まで、選手リストや得失点、シュート数などの公式データが記録されています。特にJリーグでは、ボールに触れた選手だけでなく、ピッチ上の全選手の動きも記録したトラッキングデータが公開され、評価指標やデータサイエンス分野と連携して活用されています。
代表的な指標のひとつが「ゴール期待値（Expected Goals、xG）」です。これはシュートの質を数値化したもので、シュートまでの距離や角度、ボールに触れた部位、直前のプレーや相手選手の位置などが考慮されます。Jリーグでは「Football LAB」が、各シュートがどのくらいゴールに結びつく可能性があるかを可視化しています。
テニスにおけるデータ分析
テニスでは2006年から審判補助システムHawk-eyeが導入され、コート周囲のハイスピードカメラでボールの軌道を解析しています。このシステムにより、線審の人数を最小限に抑えられ、新型コロナウイルスの感染対策にも役立ちました。
さらにツアーレベルの大会では、サービス速度など試合データとポイント取得率の関連性が分析されています。ウィンブルドンではIBMの生成AIプラットフォーム「IBM® watsonx™」を用いたファンサービス「Catch Me Up」も提供され、選手のランキングや試合結果、パフォーマンスなどのデータを解析して勝敗予測や情報収集をサポートしています。
バスケットボールにおけるデータ分析
バスケットボールでは、選手のパフォーマンスを評価するための指標としてPERが活用されます。ポイント、シュート成功数、アシストなどのポジティブ評価と、フリースロー失投数やターンオーバーなどのネガティブ評価を組み合わせて算出します。
さらに、出場時間が限られる選手も考慮し、40分間フル出場時の得点効率を示すPTS40pという指標で適正評価が可能です。
アメリカ男子プロリーグでは、STATS社の位置追跡システムSportVUが導入され、6台のカメラでコート上の選手とボールの位置を毎秒25フレームで計測。これにより戦略分析や選手評価に活用されています。
スポーツアナリティクスの発展に期待
選手のプレー情報や得点データを数値化・分析したり、高性能カメラとAIで動きを解析したりと、スポーツにおけるデータ分析は多岐にわたります。これらのデータは、選手のパフォーマンス向上や試合戦略、年俸・スカウト評価にも活用され、科学技術分野のデータ分析の発展とともに、スポーツアナリティクスのさらなる発展も期待されています。
参考文献
サッカーデータの可視化の現在～国内外の取り組み事例から～ — 計算機統計学36(1) p33-44
FootballLAB — Ｊリーグのデータから作るゴール期待値
一流選手のテニスゲームのプレー分析のための達成度評価項目の開発 – 教育医学66(3) p162-177
ソニー株式会社｜広報note — ウィンブルドンでも活躍！ホークアイが提供する、テニスのイン・アウト判定
IBM プレスリリース — IBM、生成AIを活用してウィンブルドンのパーソナライズされたファンエンゲージメントを促進
メトリクス法を用いたバスケットボール選手分析について ―選手マネジメントの一考察― 日本経大論集44 (1) p307-313
バスケットボールにおける選手・ボール位置情報の3次元可視化ツール The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan 47(4）
