エリート・プロフットボール全体のパフォーマンス分析プロセスが成熟するにつれ、一流クラブで働くアナリストは、戦術的に関連する洞察や傾向を複数のデータセットから特定しようと努めている。
そのようなデータセットのひとつが、リーグ内の全クラブが利用できる国内トラッキングデータであり、フィールド上の全22選手のポジショニングと動きをキャプチャしている。20年以上にわたって取得されてきたこのデータにより、アナリストはパフォーマンスと戦術の両面から、設定されたKPIに対する各選手の行動を確認することができる。これまでは生データでしか入手できなかったため、長期的なトレンドの把握には限界があった。
しかし、ここ数ヶ月の間に、トラッキング・データから派生した相当数のメトリクスが、トラッキングとイベントのデータセットを統合して利用できるようになった。 ProVision.これにより、パフォーマンス分析の新たな道が開かれ、対戦相手の選手の長所や短所について、客観的な洞察を瞬時に得ることができるようになった。
合計で40種類以上のトラッキングに関するフィルターが、イベントデータと一緒に利用できる：
- 選手位置データ：平均飛距離測定とオフボール・ランが特徴。
- パフォーマンス測定基準：広範な選手の距離とスプリントデータを含む。
- パスデータ：パスの速度、パスによってバイパスされた選手の合計、詳細なクロスデータなど。
この情報を使って、日次または週次ベースでレポートを作成し、イベント・アウトプットに別のレイヤーのコンテクストを提供することが可能になった。
ここでは、統合されたデータセットを使って実施できるようになった分析の例を5つ紹介する。
1 - クロスからの良い決断と悪い決断
複合データセットの主な利点のひとつは、すべてのボールイベントに対して、ピッチ上のすべてのプレーヤーの位置を把握できることである。これは、特にワイドなポジションにいる選手のクロスのパフォーマンスを分析するのに有効である。
ProVision トラッキングフィルターの1つで、クロスが送られたときに相手のペナルティエリア内に何人のプレーヤーがいるかを判断することができる。これによりアナリストは、ボックス内に味方がほとんどいないときに定期的にクロスを供給する選手を特定することができ、攻撃エリアでの悪い意思決定を浮き彫りにすることができる。
逆に、同じ原理で、ボールがワイドエリアにあるときに、相手ボックス内に詰めようとするチームを強調することもできる。これは、試合レベル、シーズンレベル、プレー・バイ・プレーのレベルで分析することができ、ピッチの両サイドからのオープンプレーのクロスからのチームの傾向について、大会平均と比較した平均的な数字で洞察することができる。
そのため、クロスの数とその結果を特定するだけでなく、これらの結果の背景にある主な理由を明らかにするのに役立つ追加的な背景を手に入れることができた。
2 - 中央DFによるプログレッシブ・パッシング
ディフェンダーのパス傾向を分析する際、ディフェンスからボールを運び出し、ピッチをうまく前進させることに効果的なプレーヤーを正確に把握することは、ボールなしでのチームのアプローチに影響を与える。
パスの方向、始点／終点の位置、結果などのイベントデータからフィルタリングすることで、ディフェンダーがポゼッションしているときにどれだけ快適にプレーしているかを知ることができる。しかし、トラッキングを追加することで、この分析をさらに進めることができる。
このデータを使って、アナリストはパスによって迂回された相手プレーヤーの数や、パスごとに迂回されたプレーヤーの平均数などのフィルターを適用することができる。また、クラブ独自の定義に合うように、グラウンドパスやパスが出されたエリア（例：ディフェンシブサード）だけを絞り込むなど、他のフィルターを適用することもできる。
アナリストは、複数の試合や特定のタイプの相手との対戦で、これらのインサイトを使って、得点力の高い相手プレーヤーを特定し、この指標のパフォーマンスを他のパス出力と比較することができる。これは、相手プレーヤーをスルーするパスが効果的なセントラルディフェンダーを特定するのに役立ち、また、ポゼッションバリュー（PV）を使って、どのプレーヤーが進歩的なパスによってチームが得点する確率を高めるかを立証することもできる。また、ポゼッションが効果的でないディフェンダーや、プレスを受けるのが苦手なディフェンダーを特定するのにも役立ちます。
3 - プレッシャー下でのパスパフォーマンス
トラッキングデータの主な利点は、分析者がフィールド上のすべてのプレーヤーが、ポゼッションしているプレーヤーにどの程度近づいているかを判断できることだ。つまり、各選手のパスパフォーマンスを分析することができ、相手選手が近くにいるときにどのようなパフォーマンスをするかを考慮することができる。
ProVision 、アナリストがパス情報にトラッキングフィルターを追加することができ、ボールから2メートル以内に何人の相手プレーヤーがいるかによって数字がどのように変動するかを見ることができる。少なくとも2人のディフェンスプレーヤーが近くにいる場合、パスをしようとするときにより大きなプレッシャーを受ける可能性が高い。この数字は、チーム内のプレーヤーの対照的なパフォーマンスや、より大きなプレッシャーを受けたときにボールを手放す可能性が高いプレーヤーを比較するために使用できる。
4 - ワークレートを効果的なプレスにつなげる
イベントデータのみを使用する場合、PPDA指標（ディフェンスアクションあたりのパス数）は、ターンオーバーの多さと組み合わせて使用することで、チームが相手にプレッシャーをかけているかどうかを特定するのに有効な指標となる。複数の試合を通じて、PPDAの合計が低い場合は、チームがボールを素早く奪い返そうと努力していることを示し、一方、合計が高い場合は、チームが低いブロックに座り、相手にボールを持たせる可能性が高いことを示唆している。
フィジカルトラッキングデータを追加すると、イベントデータから得られる洞察と、フィールド上での各選手の動きの激しさとの相関関係を確立することができます。これは、統合されたデータセットの中で利用可能な2つの指標を使用することで可能です。1秒間にカバーしたメートル数で測定される選手のピークスピードと、各選手が高速でカバーした合計メートル数です。
アグレッシブなプレッシング・アプローチを採用するチームにおいて、どのプレーヤーが最も多くのグラウンドをカバーするかというコンテクストを提供するだけでなく、これらのアウトプットをProVisonのさまざまなフィルターに適用することで、プレスの上からプレーするチームなど、さまざまなタイプの相手に対して、プレーヤーのワークレートやチームのポゼッション外のアプローチが、シーズン平均と比べてどのように変化するかを確認することができる。
5 - アタッキングコーナーでの人材起用
この数字は、チームがコーナーキックやフリーキックからのチャンスを最大限に生かし、うまく守ることの重要性を強調している。
コーナーからの得点：2020-21シーズン
| リーグ | 目標 |
|---|---|
| プレミアリーグ | 58 |
| リーグ1 | 58 |
| セリアA | 52 |
| ブンデスリーガ | 43 |
| リーガ・エスパニョーラ | 36 |
Expected Goalsのような高度な指標は、どのチームがコーナーから質の高いチャンスを作り、また与えているかについての洞察を提供することができるが、プレーヤーの位置データが利用可能になることで、チームがこのような状況でどのようにセットアップするかを立証するための別の次元が加わる。
トラッキングフィルターを使用することで、アナリストはシーズン中、チームがペナルティエリア内、または6ヤードボックス内に特定の人数の選手を配置してセットアップするシナリオの数を特定することができます。例えば、あるクラブがキックを蹴る際に、守備側のチームが6ヤードエリア内に立っている2人の攻撃側選手に対処しなければならないケースを特定することができる。
これは、チームがセットプレーを守る際の弱点となりうる部分を、複数の試合を通じて特定するのに役立つ。
これらは、トラッキングデータとイベントデータからのアウトプットを組み合わせた国内データセットが、繰り返される試合中のシナリオにおいて、どの選手が優れているか、あるいはどの選手が弱点となりうるかを特定するのに役立つかを示す5つの例に過ぎない。
ProVision すべてのトラッキングフィルターは、アナリスト独自のレポートやカスタマイズされた統計に追加することもでき、さまざまな文脈での分析の可能性が広がります。
ProVision どのように長期的なパフォーマンス傾向をより深く洞察し、クラブの試合前後のプロセスをサポートするかについては、試合分析ページをご覧いただくか、国内リーグのトラッキングデータがプラットフォームに統合されているかどうかについては、お問い合わせください。
