サッカーファンの皆さんこんにちは。UEFA欧州サッカー選手権は、1ヶ月間にわたる国際的なサッカーの祭典です。Sisenseでは、この大会が単なるサッカーの祭典ではなく、アナリティクスのインサイトがひしめき合っていることに特に注目しています。
世界中のほとんどのものがそうであるように、サッカーはかつてないほどデータ駆動型になっています。そのため、本大会に参加する24チームが優勝を目指すとき、各チームの戦術、フォーメーション、トレーニングが山のようなデータによって形成されることは間違いありません。
現代のゲームでは、データ分析は、サッカーチームとそのプレイ方法に革命をもたらした勝利の方程式に不可欠な要素です。
もちろん、Sisenseでは、アナリティクスを採用し、複数のデータソースから得られる実用的な情報を適用することで、あらゆる種類の企業がどのように変革できるかを示す顕著な例として捉えています。
90年代半ばまでは、コーチがプレーを分析するには、紙とペン、そしてビデオ（VCRとDVD）しかありませんでした。国際サッカー連盟（FIFA）がアシスト数をカウントするようになったのは1994年のことです。1990年代には、マンチェスター・ユナイテッドが分析を導入し、イングランドやヨーロッパのサッカー界で圧倒的な強さを誇るようになりました。ライバルチームがこれに続き、2010年には主要な国際リーグのトップチームでデータ分析が広く使われるようになったのも当然のことです。
他のビジネスと同様に、サッカー界でも、トレーニングや試合からデータを生成・収集する技術が急速に進歩しています。また、ビジネスの世界と同様に、コーチも意思決定の際には分析結果を参考にしています。
サッカーチームは、プレーを次のレベルに引き上げるために、無数のソースから集められた膨大なデータを活用しています。例えば、インターネットに接続されたInternet of Thingsのセンサーやその他のデバイスは、GPSを使って選手やボールの動きをリアルタイムに追跡します。光学式トラッキングでは、ピッチ上の選手の位置を、ボール、相手、チームメイトとの関係で、1秒間に25回、正確に把握することができます。
トレーニングでは、ウェアラブルデバイスが選手の作業量、動き、疲労度を測定し、フィットネスやポジショニングを管理して、プレー中のパフォーマンスを最適化します。これらのデバイスに搭載されたセンサーは、携帯電話の送信機やクラブのWi-Fiネットワークに接続して、データフィードをモニターします。
これらのデバイスが収集したデータは、個人に合わせたトレーニングプランの設計に使用されます。また、コーチは各選手のパフォーマンスを試合中にリアルタイムで確認し、戦略的な交代を行うことができます。ウェアラブルデバイスは、データやインサイトをコーチに直接提供し、データに関する専門知識がなくても、コーチが意思決定を行い、チームのパフォーマンスを向上させることができます。
さらに、クラウド上の最新のデータストレージを利用すれば、これらのデバイスから膨大な量のデータポイントを収集してマッシュアップすることができます。ビッグデータ分析と人工知能は、多くのソースからのデータを同時に処理・分析して、パフォーマンスを測定し、さらには予測することを可能にします。これらの開発により、データ分析にまったく新しい次元が加わりました。
同じような傾向がビジネスでも起きています。テクノロジーの発達により、一流企業はかつてないほど多くの方法でデータを生成できるようになりました。トップ企業が導入したアナリティクスの恩恵を受け始めると、それに続く企業が増えていきました。アナリティクスは、ピッチの内外を問わず、勝利の方程式であることが証明されたのです。
コーチにとって最も価値のある情報は、リアルタイムに起こっていることを示しているので、チームの形や行動を変えて勝利の可能性を高めることができます。この種の洞察は、主にプレイログ、ビデオ、GPSトラッキング、および空間的に関連するデータから収集されます。
ヒートマップデータを視覚化すると、ボールを保持し、高いインテンシティを維持しているチームが、ゴールを決めて試合に勝つ可能性が高いことがわかります。
これを説明するために、国際サッカーで最も衝撃的なスコアの一つを見てみましょう。
2014年7月8日、ブラジルはW杯準決勝でドイツに7-1で敗れ、史上最悪の敗北を喫しました。ドイツの規律の高いポゼッションベースのプレッシングサッカーに追い込まれた、国を挙げての屈辱でした。
ヒートマップを見ると、ドイツはピッチに群がり、ウィングの重要なエリアやブラジルのゴール前で激しい動きとポゼッションを見せました。ドイツの激しいプレッシングにより、ブラジルは時間とポゼッションを奪われました。この分析は、ポゼッションが勝利のための必須条件であることを示しています。
他の視点では、チームがユニットとしてどのように機能しているかだけでなく、個人がどのように効果的にプレーしているかを、1つのプレーの流れ、ハーフタイム、フルゲーム、さらにはシーズン全体など、あらゆる時間枠で監督に示します。それでは、2019/2020年のブンデスリーガとチャンピオンズリーグで優勝したFCバイエルン・ミュンヘンでのロバート・レヴァンドフスキのプレーをヒートマップで見てみましょう。
Heat Map: Robert Lewandowski, Bayern Munich, 2019/2020 season
このマップは、レヴァンドフスキがアタッキングハーフをどのように歩き回るかを示しており、成功率の高い得点エリアに入れるようになっています。レヴァンドフスキのゴールの大半はペナルティエリア内（ほとんどが中央エリア）からのものですが、そのスペースへの着き方は様々で、それは彼のポジションの柔軟性によるものです。
これは直感でプレーを決めるのではなく、アナリティクスです。
チームのデータはネットワークとしても分析できます。ノードは選手を表し、ノード間の線はチームメイト間のパスなどのインタラクションを表します。コーチは、さまざまなタイプの相互作用を識別し、さまざまなタイプのイベントを符号化することができます。このデータをもとに、コーチはこれまで使われていた作戦の有効性を確認し、変更し、テストすることができます。サッカーにおけるパスネットワークの研究では、2018年に行われたバルセロナ対レアル・マドリードの試合の分析がこの点を示しています。
また、最近の別の分析では欧州のトップ5リーグ（ブンデスリーガ、リーガ・エスパニョーラ、リーグ1、プレミアリーグ、セリエA）の有力チームが、特にブンデスリーガ、プレミアリーグ、セリエAにおいて、1試合あたりより多くのパスを使って成功を収めていることが確認されています。
パスが増えると、次のグラフのように、直接、「ロングボール」のプレーが減ります。
ここでは、すべての大リーグで、ゴールに向かって完了するパスの長さが近年減少していることがわかります。
このように、データを分析することで、勝つためのサッカーのやり方を特定することができます。また、チーム分析でも同じ手法を用いて、どのチームがどのようにして勝つのかを特定することができます。
しかし、データ分析の威力はそれだけではありません。企業の経営者やコーチが予測分析を利用できるようになったのです。サッカーで言えば、チームのフォーメーションを変更した場合に何が起こるかをデータ分析で予測するということです。コーチは、次の対戦相手に関するデータに基づいて、トレーニングや戦略、個人の役割を調整することができます。ビジネスマネージャーも同様に、データを利用して、顧客、人員、在庫などに応じたアプローチをとることができます。
予測力のある指標として、期待ゴール数（xG）があります。これは、攻撃時の選手のシュートの質と、そのシュートがゴールにつながる確率を測定するものです。xGは、ゴールからの距離や角度などを考慮したアルゴリズムを使用しています。これにより、コーチは選手の最適なポジショニングやプレーのパターンを予測し、得点の機会を最適化することができます。この場合、データ分析によって状況に応じて最も効果的な戦略を見極めることができます。
このように、データを活用することで、将来の成功のために適切なチームメンバーを採用したり、他のメンバーを急成長させたりすることができます。
また、選手の強みや弱みなどのデータも豊富にあり、個人のKPIをより深く理解するのにも大いに役立ちます。これらのデータを活用するために必要なのは、膨大な量のデータを、複数のライブソースやキャッシュソースから処理し、それらを視覚化することで、迅速かつ理解しやすく、実用的なインサイトを提供することができるアナリティクスプラットフォームです。
Sisenseプレーヤーパフォーマンスダッシュボードの例
EAスポーツのゲーム「FIFA」シリーズの選手データを、コーチが移籍市場で狙うべき選手の判断材料にすることも珍しくないほど、データへの関心は高まっています。
また、データに基づいてクラブに選手獲得のアドバイスをする企業も登場しています。知名度の低いリーグで、あまり知られていない才能を見出すことで、クラブは移籍にかかる費用を節約することができます。これは、大リーグ以外にどんな才能が存在するかを示すものです（「マネーボール」をサッカーに置き換えてみてください）。
例えば、セルビア王者のFCレッドスター・ベオグラードは、この種のサービスを利用して、キプロスで活躍するオランダ人MFロレンツォ・エベシリオを発見しました。
ロンドンのアナリストがエベシリオのデータを調査し、レッドスターにふさわしい選手として推薦した。クラブは彼にチャンスを与え、思いがけず欧州チャンピオンズリーグのグループステージを突破したチームで重要な役割を果たした。ビジネスと同様に、サッカー界のリクルートの未来も、アナリティクスを活用することで恩恵を受けることができることを証明しています。
サッカーにおけるデータ分析の利用は爆発的に増加しており、より多くのクラブが勝つためのチームを作るための洞察をデータに求めるようになっています。サッカーチームがチームマネジメント、トレーニング、パフォーマンス分析、リクルートにアナリティクスを導入することは、成功を収めるために不可欠な要素となっています。サッカーでもビジネスでも、アナリティクスはチームに競争力を与えます。
間もなく開催されるサッカーの祭典、欧州選手権では、スポーツによる盛り上がりだけでなく、大量の新しいデータも提供されます。予選リーグから得られる情報から判断すると、その洞察力と可能性は魅力的で無限大です。ベルギーとデンマークが予選での優位性を維持し、トップ2に入るのか？ベルギーとデンマークが予選での優位性を維持し、トップ2に入るのか、イングランドが試合ごとの平均得点の高さを維持し、これらの強敵を打ち負かすのか。スペイン、ドイツ、ポルトガルのxG値の高さが勝敗を左右するのか、それともトルコのディフェンスの弱さが勝敗を分けるのか。
データ分析は私たちの推測を助けてくれますが、物語を語るのは選手たちです。私たちはそれを見守っています。あなたはどうしますか？
※本記事は、「Euro Soccer Special: What Football Teaches Us About Analytics」を翻訳・加筆修正したものです。