Opta データは、2023-24年の欧州国内シーズン開幕直前に開始されたSkyの「Future of Football」シリーズで大きく取り上げられた。このシリーズでは、Stats Performブラッドフォード・グリフィスとイェンス・メルバングが、イベントデータとトラッキングデータをスケールアップして融合させることで、世界中の様々なリーグで選手をスカウティングする際に、採用アナリストにどのようにデータ収集のイノベーションをもたらすかを概説している。
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人材発掘にAI 活用
企業はAI 力を活用し、世界中のサッカー選手の意思決定やパフォーマンスに関する洞察を提供できるデータを作成し始めている。
これによってクラブは、メジャーリーグで定着するまで発掘されないかもしれない才能を発掘するために、広く網を広げることができる。2021年にエクアドルのインデペンディエンテ・デル・バジェから500万ポンドでブライトンに移籍したモイセス・カイセドを考えてみよう。
モイセス・カイセドは今夏、ブライトンから非公開移籍金でチェルシーに移籍した。
長い間、イベントデータ（ボールの上で起こること）は、ストーリーのほんの一部しか教えてくれなかった。もちろん、その周辺ではもっと多くのことが起こっている。そこで、トラッキング・データ（ボールの外で起こるすべてのこと）の出番となる。 Stats Performのような企業は、この2つを組み合わせることで、サッカー選手をより総合的に理解することができる。
イベント・データから "What "を得て、トラッキング・データから "Why "を見ることができる。 Stats PerformとSky Sportsは語る。
「トラッキングデータが私たちに与えてくれる重要なことは、ピッチ上のすべての選手の位置情報と動きを常に把握することができ、それがコンテキストを与えてくれるということです。イベントデータがあれば、ある選手がボールを持っていて、ピッチのこの位置からこの選手にパスを出したということがわかる。何がその決断を促したのかはわからない。
AI 進歩により、ディープラーニングを使用してコンピュータを訓練し、ある選手が特定の条件下でどのように反応するかを特定することで、その選手が別のリーグでどのような成績を収めるか、あるいは特定のチームのシステムにどのように適合するかを予測することが可能になりつつある。
のシニアプロダクトマネージャーであるJens Melvang氏は次のように述べている。 Stats Performはこう付け加える：「私たちはクラブに、このスタイルでプレーしたい、このタイプの選手を探したい、このような役割の選手を探したい、といった入力で選手を検索できるツールを提供しています。
データ分析がより高度になるにつれ、選手の成績だけでなく、その内面にまで光が当たり始めている。
「選手がさまざまなシナリオにどう対応するか、その認知と意思決定のプロセスが見えてきます」とグリフィスは言う。
"あそこにボールを置けば、直接自分のところにボールが行かなくても、自分の選手が先にそこに着くだろう "ということを、選手は察知しているのだろうか？その判断の速さは？選手たちをかわしてボールを走らせることを厭わないのか、それとも脅威を感じたらすぐにオフロードしようとするのか？
「私たちが収集しているデータの中には、選手がピッチ上でどのような振る舞いをするのか、洞察するのに役立つものが含まれている。
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データマイニングのスター
ビデオゲーム『Football Manager』は、何世代ものサッカーデータファンを育ててきた。長年にわたり、クラブはますます進化するデータベースにアクセスし、まったく同じことを実現してきた。
ブライトンは、成功を築くためにデータを活用しているクラブのひとつに過ぎない：ワールドカップ優勝者で、6月に5500万ポンドの移籍金でリヴァプールに移籍したアレクシス・マック・アリスターは、昨年の冬に『スカイ・スポーツ』にこう語っている：「ブライトンは、数字や統計の扱いに長けているからね。シーガルズは彼の退団と同時に4800万ポンドの利益を計上した--2019年にアルゼンチン・ジュニオルスから700万ポンドでこのMFを獲得したのだ。
しかし、これはほんの一例に過ぎない。データ分析は、チームのパフォーマンス、フィットネス、戦術、リクルートなど、スポーツ全体に不可欠なプロセスになりつつある。デロイトは、収益源を最大化する上で、データがますます重要な役割を果たすようになると予測している。
Opta データブランドで知られるStats Perform、データドリブンのリクルートソフトを提供する企業のひとつで、イベントやトラッキングデータをビデオと融合させ、クラブが世界中の選手のプロフィールを検索できるようにしている。
ブラッドフォード・グリフィスは スカイスポーツにこう語った：「データによるリクルートには2つの基本的なことがあると思う。規模が大きければ、非常に広範な市場に目を向けることができるし、一貫性が絶対的な鍵になる。コンペティションが違えば、チームの形や試合のテンポなど、ゲームの様相も大きく異なります。そして、リーグを互いにランク付けし、それをAI モデリングに組み込んで選手をベンチマークすることができる。
「そして、注目している選手のプロフィールを作成し、それに合致する世界中のすべての選手を（読み込む）ことができる。特に、あなたが監視していない小規模リーグの選手の多くは知らないかもしれません。サッカーのピラミッドを進むにつれて、チームが本当に興味を持つのは、価値と手頃な価格、そして高いポテンシャルを持つ選手を若いうちに獲得すること、そういったことだ。ですから、これらのツールは本当に強力です。グローバルなサッカーデータベースを駆使して、興味のありそうな選手を絞り込むことができます。
何を期待するか未来の予測データ？
戦術や選手起用が進化する中で、止まっているものはない。例えば、ボールを操るGKの需要や、有利なポジションに特定の利き足を持つ選手を配置することは、いずれもパスの選択肢やゴールへのシュートコースを有利にすることを意味する。
予測データが前面に出てきている。Optaソフトウェアは、ポゼッション中とポゼッション外でのチーム形状を提示するが、プレーの局面において選手がどこに位置すべきかを、実際の位置と重ね合わせて明らかにすることもできる。また、さまざまな選手がどのように組み合わされ、効率に影響を与えるかを数値化することもできる。
このデータはすでに、どの時点でどの味方にパスを出す可能性が高いか、またそれぞれのオプションから攻撃の脅威になりうるかを予測することができる。これらの新しいデータポイントにより、アナリストは、選手が何をしたかだけでなく、何をできたか 、何を すべきだったかを 測定することで、選手の意思決定を定量化することができる。 また、試合を通じて選手がさまざまな役割を担う時間の割合を明らかにすることもできる。
このレベルの分析が即座に、しかも大規模に利用できるようになれば、試合中や試合前後の分析に予測データが大きな役割を果たすのは時間の問題だろう。その結果、選手たちはこれらの予測モデルに対してどのような結果を残したかで評価されることになる。
一方、経営陣は、選手の組み合わせがチーム全体のケミストリーにどのような影響を与えるかを、広く、また特定の対戦相手に対して研究するようになるだろう。
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