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W杯で楽しむデータ分析の妙味

2014年6月26日(木)

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 本稿は、6/20(金)の日本対ギリシャ戦が終わった直後にまとめ、第3試合の対コロンビア戦が終わった時点で、この前文のみ書き直しています。下記本文をお読みになった上で、
日本 対 コロンビア
を眺めてみてください。

 いったんは冷静に敗戦を受け止めたサポーターも、「なぜ、こんなに日本が攻撃的サッカーで優勢に試合を進めていたのに大敗したのだ!?」と驚くような数字とグラフが目に飛び込んでまいります。この乖離を徹底分析することで、今後の勝利につながる活路が見えてくるのではないでしょうか。

 以下、ビッグデータ時代のW杯ならではのデータ分析を楽しめるウェブサイトなど、いくつかの興味深く新しい試みを眺めてみたいと思います。ビッグデータが単なる話題から、日常生活にビジネスに浸透しつつある様子を感じとれるのではないでしょうか。

勝敗要因分析もビッグデータ時代の流儀で

 前回2010年のW杯時点では存在しなかったメディア、サービスに、ハフィントンポスト日本版(2013年5月~)があります。2014年2月にブラジル版を出し、現地取材で詳細な生データを取ることが可能になったせいか、試合中のデータを集計した結果を淡々と掲載しています。それらのページのタイトルは実にシンプル。対戦した2国名を並べているだけです。

コートジボワール 対 日本

日本 対 ギリシャ

 一番上に、支配率、シュート、クロス、コーナーキック、ファウルの数が対比され、大きい数字が太字になっています。対コートジボワール戦は支配率58%、シュート21、クロス23、コーナーキック8。ファウルのみ日本が1つ多い13。対ギリシャ戦では、日本が支配率なんと81%、シュート18、クロス25、コーナーキック5 (ギリシャ7)、ファウル23と苦闘ぶりが要約されています。続く「試合経過」には、パス成功本数、シュート失敗、得点、カード(イエロー、レッド)、選手交代が時系列上にプロットされています。

 驚いたのは「プレイヤーポジション」(下の図)。試合中の各選手の「平均位置」がサッカー場の上にプロットされ、その各2選手間を結ぶ線分の太さで、パス成功本数を図解しています。日本の初戦では、日本がコートジボワールに押されていたことが一目瞭然です。

 コートジボワールがフォワードの選手を中心に相手側コートに踏み込んでいるのに対し、日本選手はコート中央付近でせき止められています。

 日本を示すグラフは、ザックジャパンが目指した攻撃型サッカーではなく、伝統的な侍ジャパンの、守備を固めて少ないチャンスを狙うサッカーではないか、と見えます。すべての生データを処理したこの図が、試合の勝敗要因を如実に表しているとさえ言えましょう。

 ちなみに、対ギリシャ戦のプレイヤーポジションはこうなっています。

 81%もの時間、ボールを支配していた日本が押している様子(平均位置が敵陣の選手が8人。ギリシャは4人)が分かります。

コメント1

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「W杯で楽しむデータ分析の妙味」の著者

野村 直之

野村 直之(のむら・なおゆき)

メタデータ株式会社社長

NEC、MIT人工知能研究所、ジャストシステム等を経てメタデータを創業。ビッグデータ分析、ソーシャル活用、機微情報の匿名化ソリューションなどを提供中

※このプロフィールは、著者が日経ビジネスオンラインに記事を最後に執筆した時点のものです。

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