「あの試合が終わるころには、ラファの心はスクランブルエッグになっていた」。
クレイグ・オシャネシーは、2015年にオールイングランド・クラブでドイツの予選勝者がウィンブルドンで2度優勝したラファエル・ナダルをセンセーショナルに破ったとき、ダスティン・ブラウンのコーチングチームの一員だった。
数字、パターン、データを通して、オーストラリアのパイオニアは約5年前、ナダルを2回戦で敗退させるゲームプランを練った。
ダスティン・ブラウン（ドイツ
「試合後、私はあれを組織化されたカオスと表現した。「ダスティンの場合、純粋なカオスになることが多い。ダスティンの場合、純粋なカオスになることが多い。それで勝つこともあれば、負けることもある。彼のカオスを整理することで、彼を知らない人が見たら、大混乱が起きていると思うだろう。一方、私は試合を見ていて、『彼は私たちが話したパターンを完璧に実行している』と思った。
「ラファがやりたかったことを奪うこと。ポイントの早い段階で彼を攻めること、フォアハンドのワイドを攻めること、サーブの方向がわかっているだけにリターンを狙うこと、ドロップショットで彼を引き込むこと。彼の心を混乱させ、はっきりしないようにすることなんだ」。
指導と分析の世界的リーダーとして知られるオシャネシーは、このスポーツに変革をもたらし続けてきた。彼は2017年にノバク・ジョコビッチとチーフ・ストラテジストとしてチームを組み、セルビア人が3年間で4つのグランドスラムを達成し、トップに返り咲くのを助けた。
現在、2019年全米オープン準決勝のマッテオ・ベレッティーニ、ヤン・レナード・ストルフ、アレクセイ・ポピリン、そしてテニス・カナダと協力し、オシャネシー氏は選手たちのために数字を計算している。
「毎試合、選手には試合前のレポートが送られる。特にサーブのパターンやラリーの長さについて、たくさんの数字や表、グラフ、それからビデオを入れるんだ。「できる限りさまざまな方法で、勝つための戦略をサポートし続けるんだ」。
テニスにおけるアナリティクスの最前線、データはどこまで進化するのか？
「まだまだ先の話だ。まだ表面しか見ていない。「私たちが目にする数字やデータはたくさんあるが、それが何を意味するのか正確にはまだわかっていない。今後5年間は信じられないほど重要で、今よりもずっと多くのことがわかるだろう。私たちはまだ旅の始まりに立ったばかりなのです」。
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データとパターンについて、オシャネシー監督は「例えば、リターンをするとき、すべてをカバーすることはできない。すべてをカバーしようとする選手は、基本的に何もカバーできずに終わる。ポイントスコアで見ると、30-30にいる選手は本当にポイントが必要だ。40-15なら、必ずしもポイントは必要ない。
「そのため、選手はそのポイントが必要なときに特定の場所に引き寄せられる傾向があり、そこに座って待っていると、突然、そのポイントの優位性が完全に逆転してしまう。リターナーがバランスを崩すのではなく、サーバーがバランスを崩すのだ。オフェンスではなくディフェンスになってしまうのだ。
「私のコーチング・キャリアの初期には、当然ながら対戦相手に重点を置いていた。だから、自分が驚異的なテニスをすることではなく、相手に悪いプレーをさせることが重要なのだと理解できればできるほどいいんだ。そのメンタリティがプレッシャーを取り除き、コートの向こう側にプレッシャーを与えるんだ」。
そして人工知能である。Stats Perform 、AI 活用してスポーツデータの真の力を活用し、業界で最も豊かな洞察を生み出しているが、テニスでは比較的未開拓である。
AI 非常に大きなデータを解析し、その意味を理解することができる。AI 使った予測能力は、パーセンテージや状況に役立つ。私はすでにAI 取り入れる最良の方法を検討しており、最終的には基本的に選手がより多くの試合に勝てるようになることを目指している。
