「青山敏弘が12.9km走った」は有用なデータか? だから何、と言われないためのデータ活用術。#sanfrecce #jleague

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NEC Corporation of America

photo:NEC Corporation of America

■競技に必要なデータ活用のための「通訳」たち

一方で、正しい理解に基づいて「競技に使えるデータ」を精査できるレベル活用しているチーム、競技は、データという新たな武器を手に入れたことで目に見えるパフォーマンスアップや、データ導入前よりも良い結果を残しています。

この差は、白井さんの指摘にもあったように「サッカー(その競技)に必要なデータ」であるかどうかに尽きます。

私が長年取材させていただいている、全日本女子バレーボールチームにデータバレーを持ち込んだ先駆者、現役の全日本女子チーフアナリスト・渡辺啓太氏は、データ活用は「収集、分析、伝達」の3つのプロセスからなっていて、スポーツにおけるデータ活用は「伝達」そして「勝利(もしくはパフォーマンスアップ)」という結果に結びつかねば無意味だと言っています。見かけ上どんなに説得力のあるデータでも、選手を“動かす”伝え方をしなければ勝利に貢献することはできません。渡辺さんや白井さんは収集によって得られた生の数字データや分析にかけられた指針、有用と思われるデータを、それぞれの競技の言葉に置き換える通訳でもあるのです。

彼らのような「現場発」のアナリストたちが描く未来の源流のひとつとなっているのが、MLBに巻き起こった『マネー・ボール』旋風でしょう。立役者となったビリー・ビーンの著書『マネー・ボール(原題:Moneyball: The Art of Winning An Unfair Game 「マネー・ボール:不公平なゲームに勝利する技術」)』は、世界的ベストセラーになり、ブラッド・ピット主演で映画化もされました。リーグ最低クラスの予算規模のチーム、オークランド・アスレチックスのGMだったビリー・ビーンは「セイバーメトリクス」という独自の“野球指標”を新たに作り、それにしたがってチーム編成、強化を進めます。すると、チームの勝率はぐんぐん上昇し、従来の打者の指標だった打率や出塁率、投手の勝率や防御率といった指標とはまったく別の、勝利に直結するデータ指標が生み出されたのです。

セイバーメトリクスについての詳しい説明はここでは省きますが、これらの指標の登場で、「良い選手」の基準が変わり、統計学による得点期待値の高い選手、投手の被得点能力などが適性に評価されるようになりました。

こうした考え方は「合理主義の国」アメリカで育まれ、受け入れられ、アメリカンフットボールやバスケットボール、アイスホッケーを経てあらゆるスポーツに広がっていきました。ドイツ代表がデータ活用に目覚めるきっかけのひとつは、アメリカ在住のユルゲン・クリンスマン元ドイツ代表監督がマネー・ボールに関心を持ったことだと言われています。実際に、マネー・ボールの理念をサッカーにも取り入れたいと思い立ったクリンスマンがビリー・ビーンに会いに行ったという話もあります。

バレーボールの世界でもアナリストがデータを活用するようになって、アタッカーの評価指標が、単純に得点だけを見るアタックの「決定率」から、アタックのアウト、もしくはミスを「失点」と捉える「効果率」に変わりました。サイドアウトがなくなり、ミスが失点に直結するバレーボールでは、効果率が高い選手の方が評価されるべきだというのは、理に適った考え方で、失点を防ぎ、得点をする選手が勝利に必要なことは言うまでもありません。

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