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» 2013年05月29日 10時00分 UPDATE

Computer Weekly:アナリティクスでスポーツの勝者を予測できるか?

スポーツの結果を予測することは可能なのか? IBMが英国で取り組んでいるプロジェクトは、データを収集し、公式を導いて、チームが試合に勝つ確率を上げるための目標を抽出するシステムの開発だ。

[Simon Creasey,ITmedia]

 スポーツの最大の魅力の1つは、全く(結果の)予測がつかないことだ。資金が限られ、技術的にそこそこの選手から成るチームが、国内で最も資金力がありベストプレーヤーぞろいのチームを下すことすら不思議ではない。実際、最近ではサッカーのキャピタル・ワン・カップ(訳注1)においてフットボールリーグ2(4部)のブラッドフォードシティがイングランドプレミアリーグの強豪アーセナルとアストン・ビラを下して決勝に駒を進めたかと思えば、シックス・ネイションズ(訳注2)では、イタリアがフランスとアイルランドを破っている。

訳注1:キャピタル・ワン・カップ(Capital One Cup)。イングランドのサッカーのリーグカップ。

訳注2:ヨーロッパの強豪6カ国が参加する国際ラグビー大会。

 100%の的中率で試合の結果を予測することは極めて難しいが、不可能だろうか? それが、IBMがイングランドのラグビーフットボール協会(RFU)と協力して開発した新しい予測分析ソフトウェア「TryTracker」で、答えを出そうとしている疑問だ。

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公式を導き出す

 この数カ月間、IBMの予測的データ分析チームは、試合結果の予測を可能にする公式を導き出すため、データの収集に努めてきた。

 TryTrackerは、テニスのグランドスラム大会で実績を挙げているIBMの「SlamTracker」テクノロジーを基盤としている。SlamTrackerは、リアルタイムで試合の情報をまとめ、重要なターニングポイントをピックアップし、各選手が試合に勝つ確率を上げるためにクリアする必要がある目標(ターゲット)を3つ提示する。

 テニスのような個人競技であれば、キーとなる出来事を検証するのは比較的簡単だ。だが、ラグビーのようなチーム戦では複雑に要素が絡み合う。そこで、このプロジェクトが始まって最初にIBMがしたことは、スポーツ関連データを提供する企業、英Optaから膨大な過去のデータを集めることだった。

 「まず、そのデータのマイニングを行い、説明的データ分析と予測的データ分析に関して利用できる、有用な何かがあることを確かめた」と、IBM(英国)でビッグデータ関連プロジェクトを率いるマティン・ジューズダーニ氏は説明する。

 このために、イングランドのラグビーチームの通常の戦績と試合内容を分析し、そこからさらに、特定の対戦チームに対するイングランドチームのパフォーマンスを分析することになった。この分析結果を基に、IBMは2013年2月に開催された「シックス・ネイションズ」第1週目のイングランド対スコットランド戦の「試合のキーポイント」をまとめることができた。

 ジューズダーニ氏によると、「試合のキーポイントは、各チームが試合に勝つ確率を最大限に高めるためにクリアする必要があると統計的に証明されたものだ」という。この試合のイングランドのキーポイントは、ターンオーバーを15回以上、ラインブレイクを6回以上奪い、ゴールキックを74%以上成功させること。一方、スコットランドのキーポイントは、タックルを95%以上成功させ、自チームのラインアウトを85%以上獲得し、7回以上ゴールを狙うことだった。一試合のうちイングランドは2つのキーポイントをクリアしたが、スコットランドはいずれのキーポイントも達成できず、結果は38対18でイングランドに軍配が上がった。

 ジューズダーニ氏はこのアナリティクスの精度に満足しているものの、次のような希望も明かしている。「数千人のファンには、キーポイントが当たっていたかどうかをチェックするのではなく、キーポイントを参考にしながら試合を楽しむ体験をしてほしい」

 サポーターの楽しみと(試合に対する)理解を深めるという目的は、試合の進展に合わせて試合の勢い(Momentum)をビジュアルに表示するグラフなど、その他のアナリティクス機能をTryTrackerに組み込んだ理由でもある。

 RFUのデジタル関連の統括者ニック・ショー氏は、「このグラフは、ラインブレイク、ノックオン、タックルの失敗など、試合の重要な場面を示す」と説明する。「それらの場面をグラフ上にプロットし、編集によるコメントも追加して、試合中や試合の終了後に、ユーザーがこのグラフを参照して、各場面がどれほど重要だったかを確認できる」

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