スポーツ分析

スポーツ分析とは、関連する過去の統計を集めたものであり、選手、コーチ、その他のスタッフに情報を提供し、スポーツイベント中およびイベント前の意思決定を支援することで、チームや個人に競争上の優位性をもたらすことができます。「スポーツ分析」という用語は、2011 年の映画「マネーボール」の公開後、主流のスポーツ文化で普及しました。この映画では、オークランド アスレチックスの ゼネラルマネージャーである ビリー ビーン(ブラッド ピットが演じています) が、野球分析を大いに活用して、最小限の予算で競争力のあるチームを構築し、セイバーメトリクスの確立された手法を発展させています。

スポーツ分析には、オンフィールド分析とオフフィールド分析という 2 つの重要な側面があります。オンフィールド分析は、チームや選手のオンフィールドパフォーマンスの向上を扱います。これには、「レッドソックスのどの選手がチームの攻撃に最も貢献したか」や「NBAで最高のウィングプレーヤーは誰か」などの質問が含まれます。オフフィールド分析は、スポーツのビジネス面を扱います。オフフィールド分析は、チケットや商品の売上を増やしたり、ファンのエンゲージメントを向上させたりするのに役立つデータを通じて、スポーツ組織や体の表面パターンと洞察を支援することに重点を置いています。オフフィールド分析は基本的に、権利保有者がより高い成長と収益性の向上につながる決定を下すのを支援するためにデータを使用します。^[1]

過去数年にわたって技術が進歩したため、データ収集はより詳細になり、比較的簡単に実行できるようになりました。データ収集の進歩により、スポーツ分析も成長し、高度な統計と機械学習の開発につながっています。^[2]また、試合前にチームが試合シミュレーションを実施したり、ファン獲得やマーケティング戦略を改善したり、スポンサーシップが各チームやファンに与える影響を理解したりすることを可能にするスポーツ固有の技術も開発されています。^[3]

スポーツ分析がプロスポーツに与えたもう一つの大きな影響は、スポーツ賭博に関連しています。徹底的なスポーツ分析により、スポーツ賭博は新たなレベルに達しました。ファンタジースポーツリーグであろうと、夜間の賭けであろうと、賭け手は意思決定に役立つ情報をこれまで以上に多く利用できるようになりました。ファンの賭けのニーズに応じて最新情報を提供するために、多くの企業やウェブページが開発されました。^[3]

野球はスポーツ分析を取り入れた最初のスポーツの一つで、 1964年にアーンショー・クックが『パーセンテージ・ベースボール』を出版しました。これはスポーツ分析を引用して全国的なメディアの注目を集めた最初の出版物でした。 ^[4] 1981年、ビル・ジェームズは、野球の主要なスポーツ分析組織の1つであるSABR（アメリカ野球研究協会）^[5]を全国的に有名にするのに貢献しました。これは、スポーツ・イラストレイテッド誌がダニエル・オクレント著『 He Does It By The Numbers』（1981年）でジェームズを取り上げたときでした。 ^[6]

1984年、ニューヨーク・メッツの監督デイビー・ジョンソンは、スポーツ組織でスポーツ分析の使用を提唱した最初の人物として知られるようになった。ボルチモア・オリオールズに在籍していた頃、ジョンソンはチームの最適な先発メンバーを決定するためにFORTRAN野球コンピュータシミュレーションを使用するよう組織を説得しようとしていた 。メッツの監督として、ジョンソンはチームの対戦相手の能力と傾向をよりよく理解するために、高度な統計モデルを実行するdBASE IIアプリケーションの作成をチームの従業員に命じた。 ^{[7] 20世紀の終わりまでに、スポーツ分析は多くの}メジャーリーグベースボールクラブの経営陣、特にオークランド・アスレチックス、ボストン・レッドソックス、クリーブランド・インディアンスの経営陣に大きく受け入れられるようになった。

同時に、野球ファンとスポーツメディアは、試合を理解し報道する方法としてスポーツ分析を採用し始めていました。1996年、Baseball Prospectus ^[8]は、ビル・ジェームズの研究を基に、セイバーメトリクスの研究と関連する研究結果を紹介し、 EqA、ダベンポート翻訳（DT）、VORPなどの高度な指標を公開するためにBaseball ProspectusのWebサイトを立ち上げました。Baseball Prospectusは、ニューヨークタイムズのベストセラー本を出版し、毎週ラジオ番組やポッドキャストを主催する統計学者とライターのチームを雇用する、マルチチャンネルのスポーツメディア組織に成長しました。

MLBは長年にわたりスポーツ分析のベンチマークを設定してきたが、その最も聡明な人材の中にはメジャーやマイナーリーグの野球の熱戦を一度も経験したことのない人もいる。シカゴ・カブスのセオ・エプスタインはプロ野球の試合に出場したことのない人材の一人だが、その代わりにエプスタインはイェール大学で受けた教育と試合の数字を頼りに多くの決定を下している。^[9]エプスタインは野球史上最も有名な2つの連勝記録（2004年のボストン・レッドソックスのグレート・バンビーノの呪い、そして最近では2016年のワールドシリーズでシカゴ・カブスの108年間続いたワールドシリーズ優勝なしの記録を終わらせた）に終止符を打ったことで知られる。エプスタインはメジャーリーグでの長年のプレイ経験に頼らない、成長を続けるコミュニティの一員である。このコミュニティは野球に何十年も存在する詳細な統計の収集のおかげで成長することができている。 MLB では分析が比較的一般的になっているため、ゲームの分析に不可欠な統計が幅広く存在します。たとえば、

• 打率は野球で最もよく議論される統計の1つです。選手の打率は、その選手のヒット数を打席数で。この統計は、選手の傾向と、どの球種で三振を奪うことが多いかを示し、打席で苦手とする球種を特定するのに役立ちます。 ^[10]
• 出塁率は、ヒット、四球、死球のいずれかで選手が塁に到達した回数の割合です。これは重要な攻撃統計で、ヒット以外の要素も考慮し、さらに重要なことに、打者が本塁でアウトになるのをどれだけ頻繁に回避できるかを示します。これは打率よりも詳細な攻撃統計で、四球と死球を考慮に入れており、どちらも選手が打席でどのように対処するかを示す指標です。セイバーメトリクスは、選手のアプローチを変えて出塁率を上げ、生産性を高め、最終的には選手としての全体的な価値を高めるのに役立ちます。 ^[11]
• 長打率は、ヒットで獲得した塁の数を決定する計算です。この統計値を決定するには、獲得した塁の数を打席数で割ります。これは打者のパワーを測るのに適した指標です。長打率が高いほど、長打（二塁打、三塁打、本塁打）を打つ可能性が高くなります。強打者にとって、分析は打席での意思決定を改善するのに役立ちます。打者は、対戦する投手の傾向を研究し、打席に立つ前に慣れることができます。 ^[12]
• WHIPは、投球回あたりの四球数と許したヒット数の合計で、投手がヒットと四球の両方で何人の走者を許したかを示すため、投手の成功を測る強力な方法と見なされる傾向があります。これは、投手の効率を見る方法でもあります。これで、投手は対戦する次の打線を研究し、打者が打席のどこに立つか、どのような球を追いかける傾向があるか、フィールドのどの部分を打つのを好むかなど、打者の傾向に焦点を当てることができます。 ^{[13] [14]}
• シフトとは、フィールドの片側またはもう一方の側をカバーするために、標準の位置から守備を再配置することです。シフトの使用は、打者が野手間の特定の隙間にベースヒットを定期的に打つ結果として始まりました。分析を使用することで、マネージャーとプレーヤーは打者の傾向を認識し、シフトを実行できます。

ヒューストン・ロケッツのダリル・モリーは、選手評価の重要な要素として高度な指標を導入した最初のNBAゼネラルマネージャーでした。 ^[15]モリーの雇用後、NBAは高度な指標に基づく選手評価の実践を迅速に採用しました。2012年、ジョン・ホリンジャーはESPNを離れ、メンフィス・グリズリーズのバスケットボール運営担当副社長に就任しました。

プロバスケットボールのフロントオフィス以外にも、 Basketball Referenceなどの主要なスポーツ メディアの Web サイトでは、プロや大学のバスケットボール組織、スポーツ メディアのメンバー、ファン向けに高度な指標を収集、統合、配信することに力を入れています。

フランク・マグワイア監督率いるノースカロライナ大学は、競争上の優位性を得るために高度なポゼッション指標を活用した最初のバスケットボール組織として知られています。それ以来、バスケットボールのスポーツ分析愛好家は、各選手と各チームのコート上での効率を測定する加重統計を作成してきました。バスケットボール特有の高度な指標のほとんどは、使用量に関係なく、選手のチームへの貢献度が増分的に測定されるように、1分あたりの測定を特徴としています。

2003年、スポーツ分析を専門とするウェブサイトFootball Outsidersは、フットボール初の包括的かつ高度な指標であるDVOA（防御調整値超過平均）^{[16]を開発しました。これは、}ダウン、距離、フィールド上の場所、現在のスコア差、クォーター、対戦相手の強さなど、さまざまな変数に基づいて、各プレイでの選手の成功をリーグ平均と比較するものです。Football Outsidersの研究は、それ以来、スポーツメディアの権威ある分析メンバーによって広く引用されています。数年後、Pro Football Focusは包括的な統計データベースを立ち上げ、すぐに洗練された選手評価システムを導入しました。^[17] Advanced Football Analytics（元々はAdvanced NFL Stats）には、NFL選手のEPA（期待追加ポイント）とWPA（勝利確率追加）があります。

グラントランドの主任フットボールライターであるビル・バーンウェルは、個々の選手の将来のパフォーマンスを予測することに焦点を当てた最初の指標であるスピードスコアを作成し、プロフットボールプロスペクタスの記事でこれを参照しました。ランニングバックの成功に関するデータを分析した後、バーンウェルはNFLレベルで最も成功しているランニングバックはスピードと重量の両方を兼ね備えていることを発見しました。そのため、スピードスコアは、より大きく、多くの場合より強いランニングバックにプレミアムを割り当てることで、40ヤード走のタイムに重み付けしています。 ^[18]

NFL におけるスポーツ分析の利用の原動力の 1 つは、ファンタジー フットボールの成長です。ファンタジー スポーツ ライターの CD Carter と、XN Sports、NumberFire、および長編ファンタジー フットボール分析サイト Rotoviz.com の仲間は、ファンタジー フットボール スポーツ ライターの非公式なサブカルチャーを確立しました。彼らは自分たちを「degens」と呼んでいます。degen 運動は、過去のフットボールのパフォーマンスをよりよく説明し、将来の選手の成果を予測しようとする数多くのアメリカン フットボール効率指標の作成に関与しています。身長調整スピード スコア^[19]、カレッジ ドミネーター レーティング^[20] 、ターゲット プレミアム^[21] 、キャッチ ラディウス^[22] 、ネット期待ポイント (NEP) ^[23] 、およびプロダクション プレミアム^[24]は、最近、degen ライターと数学者によって作成され、普及されました。これらのライターの成果を基に、PlayerProfiler.com などのサイトは、確立されたさまざまな高度な指標を、一般のスポーツ ファンが受け入れやすいように設計された単一の選手スナップショットにまとめています。^[24]

NHLは創設以来統計を取っているが、分析に基づく意思決定を採用したのは比較的最近のことだ。トロント・メープルリーフスは、2014年にアシスタントゼネラルマネージャーのカイル・デュバスを雇い、NHLで初めて分析のバックグラウンドを持つ経営陣を雇ったチームとなった。デュバスはMLBのテオ・エプスタインと同様にプロの試合に出場したことがなく、現在および過去に毎晩選手が出した数字を頼りに意思決定を行っている。^[25]

• コルシ統計はNHL全体で広く採用されている高度な統計であり、チーム、ファン、メディアは同様にコルシ統計をシュート試行の差を追跡するために頼りにしています。^[26]コルシは、チームの攻撃と防御の両方のプレーとチームがパックを保持している時間の長さについての洞察を提供できるため、ホッケーの試合で最も有益な単一の統計として認識されています。^[27]

PGAツアーはシーズンを通して膨大な量のデータを収集します。これらの統計は、プレーヤーがトーナメントで打つ各ショットを追跡し、ボールがどのくらいの距離を飛んだか、各ショットが正確にどこから打たれ、どこで終わったかという情報を収集します。これらのデータは、練習セッション中やトーナメントの準備中にプレーヤーとコーチによって何年も使用されており、トーナメントでティーアップする前にプレーヤーが改善する必要のある領域を浮き彫りにしています。

• Shotlink のデータ収集は、ゴルフのゲームでデータ収集する方法に革命をもたらしました。2003 年にフルタイムで導入された Shotlink は、戦略的に配置された多数のコース上のレーザー距離計とカメラを使用して、PGA ツアーで打たれたすべてのショットから正確なデータを収集します。^[28]これらのデータにより、プレーヤーはゲームの改善が必要な領域を確認でき、より広い意味では、プレーヤーは過去のコース統計を確認して、関連するトーナメントの準備を行うことができます。提供される年間統計に加えて、プレーヤーとファンは最新の統計に簡単にアクセスできるため、これらのデータは非常に高速です。Shotlink はゴルフコース設計の世界にも影響を与えました。設計者はプロゴルファーの最新の統計に常にアクセスできるため、設計者は世界最高のプレーヤーに挑戦できるコースを作成できます。^[28]

サッカーでは、選手やボールの位置データなどの追跡データを使用して、チームが選手のコンディションに関する情報を取得します。^{[29]このデータは、}人工知能を使用して得点を予測するための攻撃パフォーマンスの評価にも使用されています。^[30]他のアプローチには、ドリブルとパスが含まれます。^[31]名古屋大学では、ディフェンダー重視のボールリカバリーと攻撃を受けることを指標として使用する可能性を調査する研究も行われており、日本のJ1リーグのデータと組み合わせてチームの戦略を予測するのに成功しています。^[32]

多くの統計学者は、スポーツ分析の普及は、現在のオークランド・アスレチックスのゼネラルマネージャーであるビリー・ビーンによるものだと考えています。ビーンは、最小限の予算で、スポーツ分析の一形態であるセイバーメトリクスを頼りに選手を評価し、人事決定を下しました。

ランナーを出塁させることの重要性を理解していたビーンは、出塁率の高いチームの方が得点を挙げやすいという論理のもと、出塁率の高い選手の獲得に注力した。また、見落とされがちな先発投手を獲得することでわずかな予算で成功を収めることもできた。大物投手に必要な金額のほんの一部で獲得できたことも多かった。ビーンのアスレチックスが成功し始めると、他のメジャーリーグのチームも注目した。同様のアプローチを採用した2番目のチームはボストン・レッドソックスで、2003年にセオ・エプスタインを暫定ゼネラルマネージャーに任命した。エプスタインは、現在でもMLB史上最年少のゼネラルマネージャーであり、当時としては非常に異例なことに、プロの選手として働いた経験がないままゼネラルマネージャーに就任した。ビリー・ビーンと同様のアプローチを用いて、エプスタインはボストン・レッドソックスのチームを作り、2004年には同チームとして86年ぶりのワールドシリーズ優勝を果たし、いわゆる「バンビーノの呪い」を破った。多くの専門家は、エプスタインの成功の一部は、データに基づく意思決定を利用して投資業界で大きな成功を収めたボストン・レッドソックスのオーナー、ジョン・W・ヘンリーのおかげだと考えている。オーナーとして、ヘンリーは、データに基づく意思決定とセイバーメトリクスの使用に関してはエプスタインにかなりの裁量を与えた。なぜなら、スポーツとビジネスの両方で成功を収める上で、そのようなツールが与える影響を知っていたからだ。ボストンでの成功後、エプスタインはシカゴに移り、2016年にシカゴ・カブスを108年ぶりのワールドシリーズ優勝に導いた。最近では、NBAのヒューストン・ロケッツなどのチームが、フロントオフィスとコート上の決定を左右する分析に重点を置いている。ロケッツのゼネラルマネージャー、ダリル・モリーは、3ポイントシュートを重視することを決定し、その主張を裏付けるために分析を使用した。^[33]その結果、ロケッツは3ポイントシュートを多く打つようになり、新進気鋭のビッグマン、クリント・カペラをトレードした。^[34]

野球における分析に基づく戦略と意思決定の成功は、他のプロスポーツリーグの幹部からも注目されました。今日では、ほぼすべてのプロ組織には、分析を専門とする部門が設けられていなくても、少なくとも1人の分析専門家がスタッフとして在籍しています。^[35]

アストロズは意思決定の際に分析に大きく依存している。チームには意思決定科学ディレクター、医療リスクマネージャー、数学モデル作成者などの役職を持つ従業員がいる。^[36]選手の取引や契約にのみ分析を使用するのが一般的な他のプロチームとは異なり、アストロズはフィールドでのプレー方法の決定に分析を使用し始めており、「昨シーズン、MLBの他のどのチームよりも守備シフトを適用しました。」^[36]このアプローチを使用して、ヒューストンアストロズは2017年に球団史上初のワールドシリーズ優勝を果たした。^[37]

SportVUを早期に導入したチームの 1 つであるサンアントニオ スパーズは、何年もの間、分析を使用して対戦相手に対して競争上の優位性を獲得してきました。チーム全体として、スパーズは 3 ポイント シュートの重要性に焦点を絞り、その結果、3 ポイント シュートの試みで常にリーグのトップにランクされています。チームは「3」の重要性を理解しており、コートの攻撃側を超えて、コートの守備側で 3 ポイント シュートを執拗に防御しています。^[36]

2009年、シカゴ・ブラックホークスは外部の会社に分析評価を依頼した。^[36]その後、ブラックホークスはNHLで比類のない成功を収め、6シーズンで3回のスタンレーカップを獲得した。この成功により、ブラックホークスの経営陣は多くの難しい決断を迫られた。なぜなら、カップ戦が続くたびに中心となる選手グループしか引き留めることができない一方で、他の主要選手はNHLの給与上限の範囲内ではブラックホークスが到底かなわないオファーを受けるからである。しかし、この分析ベースのシステムを使用することで、チームは他のチームからは過小評価されているがブラックホークスのプレースタイルに合う選手を見つけることで、これらのギャップを継続的に埋めることができた。このように編成されたチームは期待外れに見えることも多いが、期待以上のパフォーマンスを発揮する。この戦略は、競争力のあるチームを編成するために財政的自由が限られているチームが採用できる可能性がある。^[38]このプロセスはブラックホークスによって改良されており、分析ベースの意思決定に関連する長期的な例を示している。^[39]

スポーツ分析は競技場に大きな影響を与えてきましたが、スポーツ分析はスポーツ賭博の成長にも貢献しており、世界の賭博産業の約13％を占めています。^[40]スポーツ賭博は7,000億～1,000億ドルの価値があるとされ、熱心なスポーツファンから娯楽目的のギャンブラーに至るまで、あらゆる種類のグループに非常に人気があり、結果に何も左右されないプロのスポーツイベントを見つけるのは難しいでしょう。多くのギャンブラーがスポーツ賭博に惹かれるのは、意思決定の際に利用できる情報と分析が豊富だからです。ギャンブラーの1人であるボブ・ストールは、何年もの間分析の先端を走っており、大学フットボールでラインに逆らって56％（575対453）の確率で賭けに成功しています。これは、勝率が52.4％を超えると利益が出ると考えられるため、かなりの割合です。ファンが自由に利用できる統計情報の数々を活用して、ストールはホームとアウェイの記録、ディビジョンチームと非ディビジョンチームとの対戦成績、ラッシュあたりのラッシュヤードなど、さまざまな統計情報を組み合わせて、半分以上の確率で利益をもたらす賢明な選択を行っている。^[41]

学術研究の結果は、Twitterにはフットボールの試合結果を予測するのに役立つ十分な情報が含まれているという証拠を示しています。^[42]

スポーツ賭博の人気が高まるにつれ、数多くのスポーツ賭博サービスが開発されました。「スポーツ賭博サービスは、ウィリアムヒル、ラドブロークス、bet365、bwin、パディパワー、ベットフェア、ユニベットなどの企業によって、自社のウェブサイトや多くの場合は賭博店を通じて提供されています。2012年、ウィリアムヒルは約20億ドルの収益を上げ、同社に賭けられた総額は約300億ドルでした。」^[40]

野球の初期の時代では、打者は投手の投球傾向や回転数を把握していませんでした。今日の野球では、人工知能(AI) と分析機能の使用により、試合前に打者の回転数や投球順序の情報が表示されます。

その一方で、投手にとってもメリットがあります。今日の野球では、AI と分析によって、特定の打者の弱点となる球種がわかるため、投手が有利になります。また、打者がストライク ゾーンのどの部分に苦戦しているかがわかるため、投手はストライク ゾーンのその部分にボールを投げて有利に立つことができます。

バスケットボールの初期の時代では、シュートの大半はバスケットの近くから打たれていました。現在、NBAや他のリーグではスリーポイントラインが導入され、選手は2点ではなく3点を狙ってより遠くからシュートできるようになりました。そのため、選手は多面的になり、守備が難しくなっています。AIと分析を使用すると、ディフェンダーは、3点シュートの精度に基づいて特定の選手を守る方法を知ることができます。3点シュートがうまくいかない場合は、ディフェンダーは後退してシュートを許すことができます。

AI と分析はコーチングにも大きな影響を与えています。試合終盤のシナリオ、タイムアウトの使用、ディフェンス戦略、選手への影響などがその例です。NBA の一部のチームには、データと分析を主な業務とし、試合中の調整を行うヘッドコーチを支援するコーチがいます。

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