フットボールのあらゆるトピックの中で、ハイプレスはアナリストの関心とそれを定量化する能力との間に最も大きな乖離がある。
高い守備プレッシャーは以前から測定されており、パスの難易度や ピッチのさまざまな部分との 相対的な関係で見た、相手のパス完了率に関わる測定基準も含まれている。既存のプレッシングの指標で最も注目すべきものの1つが、コリン・トレイナーのPPDA指標である。詳しくはこちらで説明しているが、要するに計算方法はこうだ:ピッチの5分の3が相手の守備範囲における、守備行動1回あたりの相手パス許可数。
これらの指標はすべて、プレッシャーや相手のポゼッションを乱すことを評価するのに有効な方法であることは間違いない。しかし、これらはやや一面的である。プレッシングは、イベント指標で突き止めるのは難しい。プレッシングは、その場のアクションから1、2ライン離れたプレーヤーの連携が必要であり、チームの一体感のある動きに依存する。また、相手にプレッシャーをかける方法は1つではなく、チームによってその目的は異なります(ボールを保持しているプレーヤーへの嫌がらせや、パスの選択肢を制限することに重点を置くことが2つの例です)。
そこで私は、ディフェンスのプレッシャーの高さを数値化するのに最適な単一の指標やモデルを決めようとするのではなく、より総合的なアプローチを提唱している。チームのプレッシャーについて複数の数値を見ることで、ある指標が別の指標の盲点を照らし出すことができる。
プレッシングを多角的に見る必要性を説明するために、PPDAを考えてみよう。2015-2016年、「トップ5」の欧州リーグとエールディビジで最も低いPPDA(最も高いプレッシャーに相当)を記録したチームは以下の通り:
順位 | チーム | リーグ | ピーピーディーエー |
1 | バルセロナ | リーガ・エスパニョーラ | 7.5 |
2 | パリ・サンジェルマン | リーグ1 | 7.55 |
3 | リヨン | リーグ1 | 7.75 |
4 | バイエル・レバークーゼン | ブンデスリーガ | 7.82 |
5 | フィオレンティーナ | セリエA | 8 |
6 | セルタ・デ・ビーゴ | リーガ・エスパニョーラ | 8.13 |
7 | トッテナム・ホットスパー | プレミアリーグ | 8.2 |
8 | FCバイエルン・ミュンヘン | ブンデスリーガ | 8.49 |
9 | ラージョ・バジェカーノ | リーガ・エスパニョーラ | 8.54 |
10 | ラツィオ | セリエA | 8.82 |
上記のチームの中には、理にかなったチームもある。マウリシオ・ポチェッティーノはトッテナムで高圧的なシステムを採用していることで有名だし、ペップ・グアルディオラがバイエルン・ミュンヘン(とバルセロナ)に与えた影響は際立っている。しかし、他のチームには躊躇させられるかもしれない。パリ・サンジェルマンはアグレッシブな守備をするチームとして知られているわけではない。
PSGのようなチームがPPDAのリーダーボードに名を連ねる理由のひとつは、相手陣内深くでボールを保持することで徹底的にテリトリーを支配しているため、たとえプレッシング守備のスタイルでなくても、守備のアクションが自然とピッチの高い位置で行われるからかもしれない。
PPDAとフィールド・ティルト(チーム最終3分の1パス数/チームと相手最終3分の1パス数)の関係をグラフにすると、テリトリー支配力とPPDAの関係が、PPDAの意図された測定をわずかに混乱させることがわかる。PPDAの点で高い評価を得ているチームの中には、ピッチの高い位置で守備的な行動をとっているチームもあるようだ。
(この記事を通してチャートに表示されているラベルは、外れ値を識別するために使用するのが最善である。)
PPDAや合格率が役に立たないとか、悪い指標だと言っているわけではない。
これを踏まえて、私はプレッシングのさまざまな結果と狙いのいくつかを捉えられると感じた追加指標を考えてみた。以下の定義はすべて、PPDAと同じ領域(当該守備チームから見てピッチの最前列3/5)で行われた行為に言及している。
PPDA:上記で定義
相手パス成功率:相手のパスが完了した全体の割合。
オンボールアクションの幅:ピッチの中央から、チームのディフェンス以外のタッチの距離。
ダイレクトネス:直進性:パス全体の長さに対する、X座標(エンドラインからエンドラインまで)における相手のパス距離の割合。パスがどの程度アップフィールドに進んでいるかを測る。
PPDAのように、プレッシングに影響を与えるとは考えられないような特徴と相関するものもあるが、異なる視点を提供し、ピッチの高い位置でのチームのディフェンス方法をより深く掘り下げることを可能にしてくれる。また、PPDAやパス成功率とは特に相関関係がなく、これらの指標ではこれまで捉えられていなかった新しい何かを測定していることになる。ロングボールやランチに分類される相手パスの割合も調べたが、これらの数字はパス完成度と密接に相関しており、より広いスケールで見るとあまり興味深いものではない。
先ほどのグラフのフィールドチルトを対戦相手の行動幅に置き換えると、守備のプレッシャーに関連する2つの尺度が、このプレースタイルの異なる側面や方法を測定できることがわかる。
特に、ワイドという付加的な次元で見た場合に注目すべきチームがいくつかある。トッテナムは幅もPPDAも極端で、相手をワイドに押し込むだけでなく、守備的なアクションも多い。しかし、バイヤー・レバークーゼンもハイプレスで知られるチームだが、結果的にチームをワイドに押し込むことはないようだ。レバークーゼンのこの指標は、より中央に配置されるブンデスリーガの中でも同様で、国内の競合チームではこの指標で中位に近い。
プレミアリーグでは、レスター・シティとボーンマスが興味深いプロフィールを見せている。どちらもPPDAでは両極端であるが、相手をワイドにさせたという点ではサンプル全体でトップ10に入っている。パリ・サンジェルマンとリヨンは、PPDAでトップ10に入る2つのリーグ1代表だが、相手のアクションの幅という点では対照的な両極端を表している。
その他の新しい指標も合わせて見てみると、興味深いパターンがある。以下は、幅とダイレクトネスをグラフ化し、相手のパス成功率と比較したものである。ボーンマスの守備システムは、これらの軸で見ると非常に興味深い。PPDAでもパス成功率でも際立ってはいないが、ボーンマスはサンプル全体でバイエルン・ミュンヘンに次いで2番目にダイレクトパスを許していない。相手の行動に幅を持たせていることと合わせて、これは、攻撃機会につながるターンオーバーを作ろうとするのではなく、有利なポジションへのボール進行を組織的に拒否することを目標とする、保守的ではあるが規律正しいプレッシャーのイメージを描いている。
プレッシャーの新たな特徴に関する記述的尺度を追加するだけでなく、PPDAとパス完遂率という元の指標を別の方法で見ることで、効率性に関する示唆を明らかにすることができる。
以下にPPDAと相手パス成功率の関係を示す。この2つの間には、サンプルチーム全体でかなり強い正の相関関係があるようだ。
この図の線は、2つの指標の関係のベストフィットの推定値を表しています。** この関係からチームがどのように逸脱しているかを見ることで、PPDAに基づくこのモデルから予想される値に対する相手のパス成功率をチームごとに見ることができます。実際に許可されたパス成功率と推定値の差は、ディフェンスアクションの数に対して、相手のポゼッションを妨害するチームの効率性を浮き彫りにしています。推定関係からの乖離は、対戦相手のアクション幅を加えたY軸に沿って以下に表示される。
ここでは、PSGの守備的な行動が相手のパス完成を制限することにほとんどつながっていないという点で、PSGがいかに極端な異常者であるかがよくわかる。ブンデスリーガのFCインゴルシュタットはPSGとは正反対で、相手にとってパスが非常に難しくなっている。
このグラフから、幅の広さは二通りに見ることができる。ある意味では、相手をワイドに押し込めば、危険な位置へのパスが制限される。一方、攻撃機会を生み出すための戦術として高い守備的プレッシャーをかけるチームは、ボールを奪い返したときにゴールに近いピッチ中央寄りでボールを回す方が得策かもしれない。例えば、バイヤー・レバークーゼンは、トッテナムと同様に守備の不成功を梃子にしているが、相手をより中央に押し込んでいるため、ターンオーバーをより有利な位置で行うことができる。FCシャルケやレアル・マドリードのようなチームは、期待に反して完成度が高いだけでなく、相手に中央でのプレーを許している。
このブログで紹介したこれらの追加指標は、必ずしもPPDAやパス完成度やその派生指標よりも高いディフェンスプレッシャーを測定するのに優れているわけではありませんが、しかし、このプレーの局面におけるユニークで異なる側面を測定し、既存の指標に重要な文脈を加えています。このように1つのコンセプトをさまざまな角度から見ることができるということは、チーム全体の連携が必要で、ボールのないところの動きに依存するような、イベントベースの指標を使って何かを数値化しようとしているシナリオでは、非常に貴重なことです。
*この指標は、水平からのパス角度のサイン関数に等しいため、後方へのパスは負の値を持ち、まっすぐ前方へのパスは値1、まっすぐ後方へのパスは値-1となる。
**グラフ上の線は、実際にはすべての大会の平均的な関係を表している。これは、残差プロットの値を生成するために使用したモデルである。