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「仮説を立てろ」はウソ! データ分析のプロはこう見る 西内啓×久永啓

近年、スポーツの世界でもデータの利活用が大きく進んだ。一方で、データを上手く生かしきれない現場もまだまだ多い。日本のサッカー界における現状はどのようなものか、データスタジアム株式会社アナリスト・久永啓氏が、ベストセラー『統計学が最強の学問である』の著者である西内啓氏に話を訊いた。(文:仲本兼進)

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コメント(5)

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    森本美行

    fangate(株) 代表取締役/一般社団法人日本スポーツマンシップ協会理事 2018/01/28 11:38

    すごく気になったのはタイトルの「仮説を立てろ」はウソ!と言う部分。これ見ると仮説はいけないと思うけど西内さんが「データから仮説を発見し、探索してください」ということです。と仰っているように データから「おやっ?」「これってこういうことかなあ?」という思考プロセスは大事だと思うしデータを元に仮説を立てる考え方があっても良いと思う。個人的には仮説ではなく先入観をもってしまうことが一番いけないことだと思う。
    例えば、分析のプロに現場に勝つ要素を聞いた件があるが現場からは「シュート本数や支配率が大事な気がする」って返ってくる。その仮説をもとに、「支配率が1ポイント上がると、勝率は何パーセント変わりますね」という結果を出したり。でもそれって、現場はもうわかっていることですよね? と書かれているが支配率1ポイント上がって勝率何%あがってサッカー界の常識なのかなと思う。そこは全員知っているはずだという前提が既に違っている気がした。自分は分析者が、統計的手法に長けていれば現場を知らないケースでもありだと思う。西内さんの例として、サッカーなら「シュート本数が1本増えると、全体の得点が0.3点上がります」といった分析結果は数学的に正しくても誰も喜ばない。分析者もちゃんとしたサッカーの見方を頭に入れておかないと、良い分析は絶対に出てきません。と仰っているが自分が監督ならその分析は大いに役立つ。サッカーで0.3得点はありえない。しかし、「うちのチームはシュート3本打てば1点入る。」と置き換え、戦術やトレーニング、選手とのコミュニケーションに役立てられると思う。その数字を見た側の使い方や、それを伝える分析者側のコミュニケーション能力が問題でサッカーの見方ではないと思う。もちろん知っていればそれに越したことは無いが。
    イケメンだから成功したというキャッチ―な見出しも頂けない。本質はビリー・ビーンという期待されながらも成功できなかった元選手が、GMに就き、勝つためにまだそれほど脚光を浴びていなかったセイバーメトリクスを取り入れ成功させたことだ。イケメンだから聞いたのではなく彼の客観的指標の導入を良しとする信念、それを伝える情熱、それを最終的に受けれた球団という構図で考えておかないとデータ似れる役割はまず外観か?となる。もちろん冗談だとは思うが。歴史的背景から色々語るのは良いが、統計学発展の背景はともかくデータの重要性は国を超えて共通認識になっている。大きな産業基盤となっている欧州リーグ、プレミアリーグ等で指導者を務める有資格者を今もブルーカラー出身者のような前提や指導カリキュラムの劇的な向上に触れないで、むしろ通常の組織にありがちなコミュニケーション上の問題を一色単にしているところの方が問題な気がする。何か色々書いてしまったが西内さんはとても影響力ある方なので応援しています、

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  • 14
    能田 達規

    マンガ家 2018/01/27 23:07

    技術革新によりサッカーの試合からも莫大なデータが取れるようになりました。しかし現場にとってはデータを生の形で渡されても活用は難しいと思います。そこで今話題の人工知能(AI)の導入の余地があるかと愚考します。
    将棋の世界でAI棋士が強くなったように、サッカーもパターン化してAIが導き出した動きを選手がトレース出来るようになると戦術的強化に繋がるかもしれません。が、野球と違ってサッカーはボールを足で扱うという不確実性の高い競技なので、最終的には選手個々のスキル、判断力にゆだねられる部分が大きいかなと思います。いずれにせよこれからサッカーの現場でどう莫大なデータが活用されようになるのか観客として楽しみです。

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  • 4
    中野崇

    株式会社JARTA international 代表取締役/スポーツトレーナー 2018/01/29 15:43

    データがたくさん取れるようになってきたからこそ、その解釈の重要性がよくわかる記事です。
    同じデータを獲得しても、データの読み方次第で仮説や手段は大きく変わり、そこに差が生まれる。
    ここがマネジメント・コーチ側の手腕の問われる部分ですね。
    いずれにせよデータを取得した際には解釈する側の主観や先入観が入ることは十分に理解しておく必要があります。

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