Expected Goals

1. サッカーのデータ革命：懐疑から主流への受け入れ

「サッカーは1950年代からデータに興味を示していたが、広範な支持を得るようになったのは1990年代後半、ビル・ジェームズとその信奉者たちが野球の思考に影響を与え始める数年前のことだった。」

初期の抵抗: 野球とは異なり、サッカーは長い間、流動的でダイナミックすぎて数値化できないと考えられていた。伝統主義者たちは、情熱やハートといった無形の要素が数値よりも重要だと信じていた。しかし、いくつかの要因がサッカーにおけるデータの受け入れを徐々に促進した：

• スポーツのプロフェッショナリズムとグローバル化の進展
• 競争優位を求める財政的インセンティブの増加
• スポーツ科学と学術的アプローチの影響
• データ収集と分析を可能にする技術の進歩
• 分析志向のファン層の増加

受け入れのマイルストーン:

• 1990年代後半にProZoneとOptaがデータ収集サービスを導入
• 2003年に「マネーボール」が出版され、スポーツにおけるデータの可能性を強調
• 2017年に「Match of the Day」でExpected Goals (xG)が登場
• リバプールFCのようなトップクラブがデータを中核業務に統合

2. パイオニアたち：サッカーにおける分析の道を切り開いた初期採用者

「ボルトンは、イングランドサッカーがヨーロッパ大陸から輸入されたよりエキゾチックな美学に魅了されていた時期に、ロングボールチームとして不当に非難された。」

サム・アラダイスとボルトン: 伝統的なロングボールマネージャーとしての評判にもかかわらず、アラダイスはイングランドサッカーでデータ分析を最初に取り入れた一人だった。彼のアプローチには以下が含まれていた：

• アナリストやスポーツ科学者の雇用
• ProZoneデータを用いた戦術的決定の支援
• セットプレーとデータに基づく選手のリクルートに焦点を当てる
• 統計分析に基づく「ファンタスティック・フォー」原則の開発

他の初期採用者:

• アーセナルのアーセン・ベンゲル、データの可能性を早期に認識
• トッテナムとリバプールのダミアン・コモリ、データ駆動のリクルートを推進
• トッテナムと協力して高度な分析を提供するDecision Technology

これらのパイオニアたちは懐疑と嘲笑に直面しながらも、サッカーにおけるデータの広範な受け入れの基盤を築いた。

3. Expected Goals (xG)の台頭：ゲームを変える指標

「Expected Goalsはすぐに世界を変えたわけではない。2017年に初めて画面に登場したとき、それは特に最先端というわけでもなかった。」

xGの開発: Expected Goalsは、ショットの質を定量化する初期の試みから進化し、チームや選手のパフォーマンスを評価する広く受け入れられた指標となった。その開発の主要な段階には以下が含まれる：

• 1950年代のチャールズ・リープの初期の研究
• 1990年代のマーク・ディクソンとスチュアート・コールズによる学術研究
• 2012年にOptaのサム・グリーンが公開したxGモデル
• プロクラブやメディアによる採用

xGの影響:

• チームや選手のパフォーマンスをより詳細に理解する手助け
• 移籍市場で過小評価されている選手の特定
• 戦術的決定や選手のポジショニングに影響
• サッカーに関するファンやメディアの議論の変化

xGの広範な採用は、伝統的なスカウティングと高度な分析の間のギャップを埋める、サッカーの分析と理解における重要な変化を示している。

4. 伝統的なサッカー文化におけるデータ駆動アプローチの実装の課題

「サッカーはその伝統をしっかりと守っている。ゲームの精神的な守護者と見なされる人々は、明るいアイデアや新しい方法を持ち込む侵入者を歓迎しなかった。」

文化的抵抗: サッカーにデータ分析を統合することは、いくつかの障害に直面した：

• 伝統的なコーチやスカウトからの懐疑
• 既存のスタッフの職務喪失への恐れ
• 非技術的な関係者に複雑なアイデアを伝える難しさ
• サッカーのプレースタイルに関する長年の信念の変化への抵抗

実装の課題に関するケーススタディ:

• コヴェントリー・シティのクリス・アンダーソン、データの洞察と日常業務のバランスに苦労
• アーセナルのStatDNA買収、内部抵抗のために完全に活用されず
• リバプールFCの初期の試み、マネージャーやファンからの懐疑に直面

成功する実装にはしばしば以下が必要だった：

• トップマネジメントやオーナーシップからの支持
• 忍耐と長期的なビジョン
• アナリストとサッカースタッフ間の効果的なコミュニケーション
• 既存のプロセスにデータの洞察を徐々に統合

5. サッカー分析の進展におけるギャンブル企業の役割

「両者は、アルゴリズムによって決定された確率を使用して、市場がチームや選手を過大評価または過小評価している領域を特定し、そのアドバイスを高額のクライアントに提供し、賭けを行うことで利益を得ている。」

ギャンブルの影響: StarlizardやSmartOddsのようなプロのギャンブル企業は、サッカー分析の進展に重要な役割を果たした：

• 試合結果や選手のパフォーマンスを予測する高度なモデルを開発
• データ収集と分析に多額の投資
• Expected Goalsに似た指標をサッカーで広く使用される前に作成

クラブへの知識の移転:

• トニー・ブルーム（Starlizard）、ブライトン＆ホーヴ・アルビオンで分析原則を適用
• マシュー・ベンハム（SmartOdds）、ブレントフォードとFCミッティランでデータ駆動のアプローチを実装

これらのギャンブルに根ざしたアプローチは、より大きな資金力を持つチームと競争するために、小規模なクラブが過小評価されている選手や戦術的な利点を特定するのに役立った。

6. リバプールFC：データ統合の成功事例

「過去10年間、リバプールは他の同規模のクラブが試みたり、敢行したり、成功したりしなかったことを成し遂げ、データと分析をクラブのあらゆる面に組み込んだ。」

リバプールのアプローチ: フェンウェイ・スポーツ・グループの所有下で、リバプールFCはクラブ運営のあらゆる側面にデータ分析を統合するモデルとなった：

• リクルートメント：データを用いて移籍ターゲットを特定し評価
• 戦術：オンフィールドの戦略や選手のポジショニングに情報を提供
• 選手育成：トレーニングと回復プログラムを個別に調整
• ビジネス運営：チケット価格の最適化やファンエンゲージメントの向上

リバプールのデータ革命の重要人物:

• マイケル・エドワーズ：データ駆動のアプローチを推進したテクニカルディレクター
• イアン・グラハム：高度な分析モデルを開発したリサーチ部門の責任者
• ユルゲン・クロップ：データの洞察を意思決定に取り入れることに前向きなマネージャー

データ統合の成果:

• モハメド・サラーやヴィルジル・ファン・ダイクなどの成功した選手獲得
• プレミアリーグとチャンピオンズリーグの勝利
• パフォーマンスと収益性のバランスを取った持続可能な財務モデル

リバプールの成功は、強力なリーダーシップと伝統的なサッカーの専門知識と組み合わせることで、トップクラブにデータ分析を効果的に統合できることを示している。

7. サッカーの未来：データと人間の専門知識のバランス

「データの厳しい現実に反映されていないが、影響を受ける可能性のあるゲームの無形の部分には価値がある。」

進化する風景: データ分析がサッカーでますます普及する中、スポーツの未来は次のような要素を含む可能性が高い：

• より高度なデータ収集と分析技術
• ゲームのあらゆるレベルでの分析の統合の増加
• 新しいエッジや非効率性を見つけることへの強調の増加

バランスの取り方: 最も成功するクラブやマネージャーは、以下を効果的に組み合わせることができる人々である：

• データ駆動の洞察
• 伝統的なサッカーの知識と経験
• 心理学やチームダイナミクスなどの人間的要素
• ゲームに対する直感や「感覚」

将来の発展の可能性のある分野:

• Expected Goalsを超えた高度な指標
• 試合中の意思決定を支援するリアルタイム分析
• 個々の選手データに基づく個別のトレーニングと回復プログラム
• 戦術やリクルートメントにおけるAIと機械学習の応用

サッカーの未来はデータだけで決まるわけではなく、分析の洞察をスポーツの人間的要素の文脈で最もよく解釈し適用できる人々によって決まるだろう。

Last updated: August 15, 2024