スポーツにおけるデータサイエンスの力の活用

スポーツ市場におけるデータサイエンスと分析は、20.65%の割合で29億3,000万ドルに増加すると予想されています。 KPMGが実施した調査によると、スポーツ専門家の 97% が、データ サイエンスや分析を含むテクノロジーが今後数年間でスポーツ業界に大きな影響を与えると考えています。

データサイエンスをスポーツビジネスに組み込んだことで、組織は以前は考えられなかったパターンや洞察を見つけることができるようになりました。データ サイエンスの手法は現在、大量のデータを評価して効果的な計画や戦略を開発するために使用されています。たとえば、プレーヤーのパフォーマンス、天候、スポーツ統計に影響を与えるその他の要因は、予測モデリングを使用して予測できます。スポーツ団体は、データサイエンスを活用することで市場での地位を向上させるために、より賢明な判断を下しています。

したがって、スポーツ分野における資格のあるデータサイエンス専門家のニーズが飛躍的に高まっていることが理解されています。したがって、今がデータ サイエンスのスキルアップに最適な時期です。

スポーツにおけるデータサイエンスはなぜ、どのように役立つのでしょうか?

データ サイエンスは主にスポーツ業界で洞察を評価するために使用されます。この事実については、以下でさらに詳しく説明します。

情報に基づいた意思決定

スポーツにおけるデータサイエンスは、重要な戦術的決定を下すのに役立ちます。例えば、元チェルシー・フットボール・クラブ監督のトーマス・トゥヘル氏は、試合のかなり終盤にケパ・アリサバラガを交代させた（2021年のUEFAチャンピオンズリーグ決勝、チェルシー対マンチェスター・シティ）。ケパがペナルティをセーブするのが最も得意であることを統計から知っていたため、そうしたのだ。

予想通りPK戦ではチェルシーが勝利し、ケパは2本のPKを阻止することに成功した。このような素晴らしい例は他にもたくさんありますが、特に NBA ではそうです。

要するに、ピッチ内外のデータに裏付けられた判断はより強力かつ正確になる傾向があるということです。

収益の増加

チケットの販売も、スポーツ チームが収益を上げるためにデータ サイエンスを広範囲に使用する分野です。チケット価格を効果的に決定することは、販売において重要な側面です。スポーツ組織は、データを分析して主要な財務指標をより深く理解することで、クライアントと組織にとって最適な価値を確立できます。

別の例としては、座席の位置、飲食のオプション、追加のクラブセクションのオプションなどの要素間で観客が行うトレードオフを理解するためにデータが分析される場合があります。

スポーツにおけるデータサイエンスは、オンラインスポーツ用品の売上増加にも役立ちます。収益を最大化するために、スポーツ チームはデータ収集、クリーニング、修正などの方法を使用して製品データを分析します。

より良いトレーニング

すべての成功した試合は、熱心なコーチングと厳しい練習の結果です。しかし、現代のテクノロジーでは労働よりも頭脳に重点が置かれているため、トレーニングは改善されています。データサイエンスと人工知能は重要な技術であるため、コーチングとトレーニングを強化するためにスポーツ業界で応用されています。スポーツ業界とアスリートのパフォーマンス関連のトレーニングは大きな変化を遂げています。

また、選手のパフォーマンス、長所、欠点、進歩などを分析することで、コーチングも改善されます。

信頼できるチーム分析

チームの計算はデータサイエンスによって支援されています。ゲーム戦略、実行、チームにとってのみ有益なこと、チームが採用すべき理論、その他の要素はすべて、チーム分析を使用して予測できます。選手だけでなく、すべてのチームのパフォーマンスを調べることができます。

このシステムを使用すると、チームの試合の結果を予測できます。さらに、このテクノロジーにより、チームの全体的なパフォーマンスと各プレーヤーのゲームへの貢献を簡単に評価できるようになりました。チーム分析が正しければ、試合に勝つ可能性が高くなります。

演奏パフォーマンスの向上

実際にフィールドでプレーしているときに各選手のパフォーマンスや活動を評価するのは困難な作業ですが、データ サイエンスを使用することで、コーチ/トレーナーは選手の細部にまで焦点を当てることができます。

チームに関係なく、このテクニックを使用するとプレーヤーのパフォーマンスが向上します。走力やシュート速度など、プレーヤーの長所と短所を判断するために使用されます。次に、この知識を使用して、コーチはこれらの特定の領域を強化することに集中する練習計画を立てることができます。

プレーヤーの成長も時間の経過とともに追跡されます。コーチは、複数の試合またはシーズンを通じてパフォーマンスの測定値を追跡することで、プレーヤーのパフォーマンスが上昇しているか下降しているかを判断できます。その後、それに応じてトレーニング プログラムを変更できます。

出典: Deloitte Insights

怪我の予防

データサイエンスは、アスリートの動作パターンを調査し、潜在的な問題や不均衡を特定することで、怪我の予防にも役立ちます。たとえば、データ サイエンスはランナーの歩き方を検査して、怪我の原因となる可能性のある逸脱を見つけることができます。そうすれば、コーチやトレーナーはこれらの問題に対処し、怪我の可能性を減らすトレーニング計画を立てることができます。

さらに、アスリートの回復を促進するために適用することもできます。データサイエンスは、アスリートの睡眠パターン、心拍数の変動、ストレスレベルなどのデータを調べることで、アスリートにとって最も効果的な回復手順についての洞察を提供します。たとえば、アスリートの睡眠の質が悪いことがデータによって明らかになった場合、コーチは休息と回復をより優先するようにアスリートのトレーニング計画を変更する可能性があります。

ライブスポーツ体験

多くの人は、スポーツ イベントをライブまたは直接観戦することに喜びを感じています。革新的なテクノロジーにより、スポーツの生中継がより簡単に視聴できるようになりました。ただし、データ サイエンスと人工知能はその一歩先を行っており、多くの利点をもたらします。

データ駆動型テクノロジーは、会場データ、戦術データ、環境データなど、ライブ スポーツ イベントからさまざまなデータを収集するのに役立ちます。会場データには、スタジアムの収容人数、チケット販売、グッズ販売に関するデータポイント、選手の位置、パスパターン、セットピース戦略に関する戦術データ、選手のパフォーマンスに影響を与える可能性のある温度、湿度、風速、その他の気象条件に関する環境データが含まれます。 。

スポーツビジネスが重要な洞察を得るために使用するデータポイントは他にもたくさんあります。

データサイエンス活用の実例

リバプール FC (サッカー/フットボール) : リバプール FC は、機械学習アルゴリズムを使用して選手の動きのパターンを特定し、各選手に合わせてパーソナライズされたトレーニング プログラムを開発するために使用するサッカー クラブです。これにより、プレーヤーのパフォーマンスが最適化され、怪我のリスクが軽減されます。さらに、リバプール FC はデータ分析を使用して、潜在的な移籍ターゲットを特定し、対戦相手のパフォーマンスを分析します。彼らはゴールラインテクノロジーも使用しています。

2019-2020 プレミアリーグのキャンペーン中に、彼らは最も効果的な攻撃パターンを特定しました。データを活用して、フィールド上の選手のポジショニングも最適化しました。これにより、より多くのゴールを決め、より多くの試合に勝利し、最終的には30年ぶりのプレミアリーグタイトルを獲得しました。

ゴールデンステート ウォリアーズ: 彼らがデータ サイエンスをどのように活用したかの注目すべき例の 1 つは、2015 ～ 2016 年の NBA チャンピオンシップ シーズン中にあり、そこで彼らは NBA 史上のレギュラー シーズン最多勝利記録 (73 勝 9 敗) を樹立しました。

そのシーズン中、 チームはデータ サイエンスを使用して選手のパフォーマンスを分析し、ゲーム戦略を最適化しました。彼らは機械学習アルゴリズムを使用して選手の動き、ショット、その他のパフォーマンス指標に関するデータを分析し、さまざまな対戦相手や状況に応じて最も効果的なラインナップと戦略を特定しました。

さらに、チームはデータ分析を使用して選手の休息と回復を最適化しました。彼らはウェアラブル テクノロジーを使用してプレーヤーの疲労レベルを追跡し、各プレーヤーのプレー時間を最適化し、過度の運動を回避するのに役立ちました。

Mercedes-AMG Petronas Formula One : このチームは、F1 レースにおけるデータ サイエンスの使用でよく知られています。彼らはデータを使用して車とトラックのパフォーマンスのあらゆる側面を分析し、レース中の全体的なパフォーマンスを向上させることを目標としています。

2020年のオーストリアGP中、チームはドライバーの1人、ルイス・ハミルトンが他のドライバーとの衝突を引き起こしたとしてタイムペナルティを受け、ハミルトンはピットストップ中に5秒のペナルティを課せられ、難しい決断を迫られた。そのため、競合他社と比較して彼は著しく不利な立場に置かれました。

この不利な点を克服するために、チームはデータ分析を使用して、ハミルトンをピットストップに連れてくる最適な時間を決定しました。彼らは、ハミルトンのラップタイム、タイヤの摩耗、燃料消費量のデータ、およびライバルのパフォーマンスのデータを分析して、ピットストップする最適なタイミングを決定しました。

スポーツ分析の仕事とキャリア

スポーツ業界でデータサイエンスが台頭すればするほど、雇用の機会が増えます。スポーツが好きでデータに詳しい人にとって、これは非常に素晴らしい機会です。これらの意欲的な専門家は、スポーツとデータ サイエンスの交差点でキャリアを築くことができます。たとえば、データ分析マネージャーやフットボールリサーチアナリストなどの役職には、データサイエンスに対する深い理解が必要です。データ サイエンスを深く学ぶには、業界で精査された包括的なカリキュラムを備えた専門的なデータ サイエンス コースに参加してください。