はじめに
フォーメーションは、クラシックな4-4-2であれ、ポゼッションを支配する4-2-3-1であれ、あるいは人気の高い3バックのバリエーションであれ、サッカーファンなら誰もが理解している概念であり、よく話題になる。しかし、それは本当にチームのラインアップの全貌を語っているのだろうか？ペップ・グアルディオラの4-3-3とユルゲン・クロップの4-3-3は同じなのだろうか？
スカイスポーツの解説者、ジェイミー・キャラガーは、スカイスポーツの『マンデーナイトフットボール』で、ポゼッション中とポゼッション外のフォーメーションと、その違いを認識するための手作業の必要性について語った。
問題は、フォーメーション分析がいまだに主観的で時間のかかる作業であり、キャラガーのような専門家はこれを解明するために朝からビデオを見返さなければならないことだ。つまり、今までは...。
Vision独自のシェイプ分析では、トラッキングデータと最新の機械学習技術を駆使して、ポゼッション中とポゼッション外の両方で、チームのシェイプが実際にどのようなものなのか、より細かなディテールにまで踏み込み、先発フォーメーションや平均ポジションといった、より伝統的な尺度の弱点を補強することができる。月曜の朝、ジェイミーの手間を省くことができるのだ。
形状分析とは？
チームスポーツのトラッキングデータは、選手が常にピッチを動き回るため、本質的に順序がありません。Opta Vision Shape Analysisモデルは、試合中の任意の瞬間に、選手が互いに対してどのような位置にいるかを考慮することで、この動きの背後にある戦略を明らかにします。チームがポゼッションしているときとポゼッションしていないときを区別することで、攻撃と守備の形を区別することができます。
これらの関係をサッカーで使われる既知の形と一致させるために、私たちは2,000試合以上のトラッキングデータから階層的クラスタリングを使い、チームがポゼッションしているときの17の明確な形と、チームがポゼッションしていないときの13の明確な形を特定しました。このデータファーストのアプローチを使うことで、従来のフォーメーションラベルに偏ることなく、チームが最もよく使う形を特定することができる。
試合中のチームの形（および形の変化）を検出するために、私たちは3つのステップを踏む：
- チームがポゼッションしているときと、ポゼッションしていないときとで、プレーの間隔を分ける。
- これらの区間内で、教師なし機械学習技術を用いて、ポゼッション中とポゼッション外のチームの形をそれぞれ特定する。
- 我々のテンプレート（ポゼッション中17、ポゼッション外13）から最も可能性の高い形状を、区間内で認識される形状に割り当てる。
ポゼッションの明確なインターバルは、プレーの中断（交代、ゴール、レッドカードなど）やターンオーバーによって自然に区切られる。各インターバルは、十分なデータを得るために、ボールを保持している最小限のインプレー時間を含んでいなければならない。
アプリケーションチェルシー対ウルブス
伝統的なチーム構成の測定方法と、2021年1月に行われたトーマス・トゥヘルのプレミアリーグ初采配となったウォルバーハンプトン・ワンダラーズ戦でのシェイプ・アナリシスの結果を見てみよう。
スターティングメンバー図
最も一般的なチームのフォーメーションは、試合後のレポートやキックオフ1時間前のメンバー発表（熱心なファンタジープレミアリーグユーザーならよくご存じだろう）で見られる先発フォーメーションやラインアップグラフィックだ。これらのフォーメーションは、試合を観戦しているアナリストが手作業で割り当てるか、予想しなければならない。意外なことに、監督がこのような戦術的洞察を発表することはほとんどないし、発表する必要もないからだ。
では、トーマス・トゥヘルは就任初戦でどのような布陣を敷いたのか。フランク・ランパードが好んで使っていた4バックから「コンテ時代」のスタイルの3バックにシフトし、3-4-3のフォーメーションでスタートし、ウイングバックにベン・チルウェルとカラム・ハドソン＝オドイを起用して多くの人を驚かせた：
ここ数年のペップ・グアルディオラ監督率いるチームを観た人なら、こうしたフォーメーションが実際にはもっと流動的なものであることを知っているはずだ。このようなフォーメーションは、試合中にチームの真の形のニュアンスを引き出すのに苦労し、伝統的な選手のポジションの割り当てによって偏ってしまうこともある。カラム・ハドソン＝オドイは、ベン・チルウェルと同じウイングバックの役割を果たすのだろうか？
平均ポジション
そこで便利なのが、平均ポジションのグラフィックだ。データによって自動化されたこのグラフィックは、放送局で一般的に使用されており、フォーメーションの中で選手がどのようなポジションにいたかをさらに詳しく知ることができる。ウルブズ戦でのチェルシーの平均ポジションを見ると、ハドソン＝オドイははるかに前進的なウイングバックで、オリビエ・ジルーの両脇の2人のフォワードは非常に狭い位置でプレーしていたことがわかる。
多くの人が予想するのとは逆に、平均的なポジションのグラフィックは、通常、選手の物理的な位置ではなく、選手のタッチの平均的な位置に基づいています（「タッチ」が何であるかについては、別の機会に説明します）。もちろん、トラッキングデータが利用可能であれば、選手の位置をより正確に描写するために、これらの平均ポジショングラフィックに使用することもできますが、どちらの方法にもやはり限界があります：
- ポゼッション中とポゼッション外のポジションをどのように正確に区別するのか？
- 試合中に選手のポジションが変わった場合（例えば、ウイングがサイドチェンジした場合）はどうなりますか？
- 試合中にフォーメーションを変えた場合はどうなりますか？
- 試合終盤に登場する交代要員の位置を正確に表示するにはどうすればいいのか？
トラッキングデータに基づくアプローチを使えば、ポゼッションの内外という問題は軽減されるが、それでもウルブズの平均的なポジションに注目すると、上記の問題のいくつかが明らかになるのがわかるだろう：
フォーメーションはほぼ予想通り（3-4-1-2）に見えるが、3人のフォワードの平均的なポジションは、特にポゼッションしていないとき、すべて同じ場所にあるように見える。私たちは、これが試合中のウルブズの真の姿を正確に表しているはずがないことを知っている。
形状分析
チェルシー対ウルブズのシェイプ分析出力を使用すると、ポゼッション中とポゼッション外の両方で、各チームが試合中に最も頻繁に使用したシェイプを明確に特定することができます：
チェルシーの場合、チームがポゼッションしている間、ウイングバックはかなり前方に押し出され、ワイドフォワードはかなり狭いままであることがわかる。
これらは、平均的なポジションを用いた場合と同様の洞察であるが、各選手の位置を特定された形状の中に割り当てることで、ウルブズの3人のフォワードの位置をより正確に理解することもできるようになった。
シェイプ分析により、ウォルバーハンプトンの3人のフォワードは試合中に交代していたため、平均ポジションが誤解を招くものであったことがわかる。当たり前のことのように思えるかもしれないが、これを定量化することができる。ダニエル・ポデンスは、このシェイプのフォワードの中で最も中央のポジションを56％の時間占めたが、ペドロ・ネトとアダマ・トラオレも試合中そこにいた（それぞれ16％と13％）。シェイプ・アナリシスのフレームワークには交代要員も組み込まれており、ウィリアン・ジョゼ（72分に途中出場）は全体の11％をこの中央のポジションでプレーしていた。
下のスクリーンショットを見れば、ウルブズのフォワード陣が5分後には予想されたポジションにいたのに、15分後には入れ替わっているのがよくわかる。これはこの試合中によくあったことだ。
異なる時間間隔にモデルを適用することで、チームで最もよく使われるシェイプを検出することに加え、試合中にチームがいつシェイプを変えたかを検出することもできる。これは現在、アナリストが試合中に手動で記録した場合にのみ可能ですが、分析において認識すべき重要な戦術的変化です。
概要
このデータ主導のアプローチにより、シェイプ・アナリシスは、業界のアナリストの時間を大幅に節約し、ファンを魅了するストーリーテリング能力を向上させる、拡張可能なアプリケーションを数多く持っている：
- エリック・テン・ハグが指揮を執る最初の10試合で、マンチェスター・ユナイテッドの形はどうなるのだろうか？
- アントニオ・コンテはどのようにトッテナムのシェイプを調整し、エティハドでの勝利を導いたのか？
- アーセナルのブカヨ・サカは試合中、どれくらいの頻度でポジションを交代するのか？
- ペップ・グアルディオラ率いるマンチェスター・シティは、ポゼッション中とポゼッション外でどの形を使うのか？
- リヴァプールで最も効果的なゴールの形は？
2022-23シーズンから新たに導入されるOpta Vision シェイプ・アナリシスは、1試合におけるチームのシェイプ（およびシェイプの変化）を自動的に特定し、複数の試合に適用して実用的なインサイトを提供します。フォーメーションは最初の構成要素ですが、シェイプはより説明的なストーリーを組み立てます。
