バスケの試合で勝ちたい方必見！！データ分析のすすめ

2024年8月19日 21:24

　こんにちは！サラリーマン弁理士のnabです。今回は、「データ分析のすすめ」についてお話させていただきます。近年データ分析の重要性が高まっているように思われ、データ分析を職業とする方も増えつつあります。なかでもスポーツ分析は今後、成長市場であることが予想されています。

　自分は、ビジネスで特許分析を行う傍ら、ミニバスの育成に関わっており、最近プライベートでミニバスのデータ分析を始めました。データ分析を行い、練習方法について改善提案したところ、連戦連敗だったチームは初勝利から、その後３連勝と目に見えて成果がで始め自分も驚いています😲

　データ分析する際のポイントを、自分の経験や参考図書から挙げていきたいと思います。

１．分析の目的

　分析を行う目的は「思い込み（バイアス）を取り除くこと」だと思っています。試合に勝つためには、敗戦原因のボトルネックをつきとめ、そこの対策を重点的に行うことが大事になってきます。

　ボトルネックを探すうえで、皮肉にも障害となるのが知識や経験からくる「思い込み（バイアス）」です。

　試合に負けてしまう理由に「ドリブルが出来ていない」「シュートミスが多い」「ディフェンスが悪い」などが挙がってきたとします。しかし、それは一体何が根拠なのでしょうか？　

　経験や自身の勘に頼ってしまうのは危険です。自身の考えには必ずバイアス（思い込み）が含まれています。まずはデータ分析を行って、そのバイアスを取り除きましょう。

　分析は基本データから行います。シュート確率、リバウンド数、ミスの回数など、試合の勝敗に直結すると思われる基本データを取ります。奇をてらって、自分が理解していない特性値を取り上げることは避けましょう。

　また、比較対象を設定することも重要です。例えば、自チームのシュート確率が３０％というデータが出たとしても、その値が高いのか？低いのかは比較対象がないとわかりません。

　比較対象を定めることによって、相手と比較して高いのか？前の試合と比較して高いのか？前半・後半と比較して高いのか？が分析によって明らかになります。

　取り上げた特性値のなかで、異常値を探します。例えば、他チームに比べて『パスミス』の数が顕著に多いことに気づいた場合、その特性値を深堀して分析を深めます。

　『パスミス』はどこで多く起こっているのか？フロントコートなのか、バックコートなのか、スローインの際なのか？また、第１Qで多く起こっているのか？第２Qで起こっているのか？はたまた特定の選手がパスミスしているのか？をデータ分析で確認します。

　そして、例えば『スローイン（ボールだし）の際』にパスミスが多く起こっているのであれば、スローインのパス出しと、パスの受け方を重点的に練習します。もちろん、パスを受けた後のドリブルやパスの動作についてもスムーズにできるよう練習します。

　スローインのパス出し練習を重点的に行った後に試合を行った結果が以下のデータです。パスミスの数は２０→９へと激減。特にパス出しの際のミスは０になりました。結果シュートチャンスが増えて、失点が減り、勝利することができました。

　今回紹介させていただいた事例は、自身がゲーム分析した事例の一部を紹介させていただいています。この分析では、スローイン（パス出し）時のミスが多いという結果がでましたが、データ分析をする前は、「ドリブル」に問題があると思っていました。

　自分は、ポイントガード出身であり、ドリブルに苦労した過去の経験から、選手のドリブルのミスに過剰に反応していたわけです。このようにデータ分析が自身の経験などから発生するバイアスを取り除いてくれることがあります。

　今回の基本特性値からデータ分析を深堀していくスキームは、スポーツゲームの分析に限られないと考えます。皆様のデータ分析シーンの御役に立てれば幸いです。