※チーム戦術の検証が可能となる。チーム全体の各プレー本数、成功率や比率を算出。チームの強み・弱みを抽出。定点観測することでチーム力の尺度となる。チームデータをサポーターへ向けてメルマガ配信。※現状メルマガ配信を行っている場合は解析データをプラスして配信。各プレー本数、成功率や比率を知ることで、自分のプレーデータを客観的に見ることができる。他の選手を比較することで自分に何が足りないか把握することができる。定点観測することで実力の尺度となる。選手の各種プレー本数、成功率のランキング等のチームデータを知ることができる。メルマガ会員限定の特典が付いてくる。予測データを基にtotoの予測に活かすことができる。好きな選手のプレーデータがわかる。/>チーム・個人が成長していく、勝つためには下記4つからなるカテゴリーのバランスが重要で、その中における「テクニカル」部分をサービス提供。ボール支配率のデータを集計。選手別、エリア別、時間別等に集計を行い分析。クラスター分析がある。/>勝つために、気合いや根性だけではなく、チームの特徴、強み、弱みを数値化することにより、具現化された目標を設定ができる。することによりフィジカル、戦術、メンタルに対して関係性を持ちチーム(個人)力が向上することが最大のメリットと言える。/>・プレーに関わる全ての項目を入力。び重(単)回帰分析を行う。集計は視覚的に捉え易いようにグラフ等を用いまとめる。分析は同様にグラフ、散布図等を用いるのと統計的な指標となる係数等を算出し、未来予測データを算出。/>・集計分析結果をまとめ、チーム(個人)の特徴、強み、弱み、課題・問題点を成果物として提出。多面的な分析結果となる。/>注記)上記作業要約は「チーム」「個人」向けの分析での作業要約となるため、「サポーター向け(メルマガ配信)」「メディア関連」にサービス提供する際は異なる場合がございます。/>サッカーに生じる各プレーを個人別、オフェンス別、ディフェンス別、ゾーン別、エリア別、時間帯別に集計し、多変量解析等を行う。チームデータ算出の内容としては、チームの特徴、戦術と結果の検証ができるようにデータを提供していきます。シュート本数に対してどのプレーが相関があるか分析を行います。これらのデータを基にPDCAサイクルを構築し、チーム力向上をサポートしていきます。選手データ算出の内容としては、選手の特徴、選手が戦術に対して機能しているかの検証ができるデータ提供をしていきます。シュート本数等に対して、どのプレーが相関があるか分析してきます。これらのデータを基にPDCAサイクルを構築して選手の実力向上できるようにサポートしていきます。選手データ算出サービスは、自身の目標設定ができるので、達成感が得られ、モチベーション向上になります。スポーツは同じ時間、人数、ルールの中で競技が行われるが、勝敗や力関係は生じます。これらの疑問を模索する方法として、プレーをデータ分析し、多変量解析等の解釈からチームの特徴、強み、弱みを算出してチームとしての可能性を見出すことが目標です。サッカー引退後は一般企業へ就職し、営業、コンサルティング、マネジメント、システム開発、統計学を学びました。これらの知識と経験とブラジルと日本での練習方法やそれぞれのサッカー文化を融合させて、統計学を用い表現することで、サッカーのさらなる可能性を広げるためシステム開発の取り組みを行いました。システムが先行するではなく、現場で活かせることができるデータ作りを心がけ、チーム・選手が成長できるシステム構築が主旨であります。このシステムを通じて、共に成長でき、喜び、達成感、悔しさを共感できればと思います。一般的にサッカーにはキープレーヤーとなる選手が2~3人存在する。一方ではそのようなキープレーヤーを設定せず11人の出場選手全員でボールを運びゴールに至ろうとする戦術を取っているチームも存在する。各チームの取る戦術はそれぞれあるが、戦術的にも複雑化している現代サッカーにおいては主流となっている戦術とは何か?また最も効果的な戦術はとは何か?過去のJリーグ全チームに所属する各選手のボールタッチ数に着目し、各チームを戦術的に分類した上で、以上の内容を検証していく。/>各チームを「クラスター分析」することで全チームの特徴を明確にし、戦術的に分類する。選手の具体的なプレーデータを抽出し、各選手のプレー回数をボールタッチ数としてカウントする。/>また各選手のボールタッチ数をチームごとにまとめることで各チームの戦術的分類を容易にできるようにする。/>第一クラスターに分類されたカウンタータイプのチームで、代表的なチーム「浦和」「C大阪」「F東京」であり、優秀なFWを擁しているので手数をかけずにシュートに至る戦術を取っている傾向がある。これらのカウンタータイプのチームは全体としてはFWのボールタッチ数が多く、中盤を経由することなく早く前線にボールを運ぼうというチームの特徴が見て取ることができる。あり、カウンタータイプと異なり、中盤で多くパスを回し、ゆっくりと攻撃を仕掛けるチームが多く分類された。ポゼッションタイプのチームはDFやMFにテクニックの優れた選手を配し、ボールキープ率を高めようという戦術を嗜好していることがわかる。/>第三クラスターに分類されたチームはカウンター、ポゼッションどちらも言いがたく、最終的な成績も著しくなかったチームが分類された。これらのチームは、全体としてボールタッチ数が少ないので、90分通して相手に攻められることが多く自分たちでボールキープすることが少なかったので、攻撃に転じる機会も当然限られてしまい、結果的に良い成績は残せなかったことが明らかになった。/>ボールタッチ数だけのデータを基に戦術分析を行った結果、各チーム戦術への結び付きがあるという結果がわかった。/>今回のデータでは得点、失点、シュート数、パス数、センタリング数、個人の動きなどの詳細なプレーデータを組み込んでいないのですが、それらのプレデータを組み込み分析を行えば、より明確な戦術な分類、得点や勝敗への結び付きやキープレーヤーや個人の分析が可能になると言えるでしょう。上記の図からシュート本数よりもスルーパス本数の方が相関が強いと見てとれる。シュート本数とスルーパス本数の相関が強いとなっているので、何れのプレーも重要なプレーと考えることができる。上記の図から得点、シュート本数、スルーパス本数から勝敗を判別することは「判別結果」が100%一致している結果となった。/>チーム目標の設定することができる。/>さらにシュート本数、スルーパス本数と相関あるプレー項目を分析することにより、チーム戦略を立てられる。上記の図からシュート本数とスルーパス本数のt値から帰無仮説が棄却され、この分析は成立すると判断できる。Bの係数から得点予測ができる。得点、シュート本数、スルーパス本数から勝敗を判別できる結果となった。そのことから1試合でのシュート本数とスルーパス本数の数値目標ができ、さらにシュート本数とスルーパス本数に関係しているプレーを分析することによって、チーム戦略ができる。得点に対してのスルーパス本数の係数は0.821あり強い相関がある。スルーパス本数に対してのシュート本数は0.878あり強い相関があるため、シュート本数とスルーパス本数は何れも得点に対して重要なプレーと言える。得点の予測するにはシュート本数とスルーパス本数を予測するには、この結果の係数を代入すると予想得点が算出できる。結果の確率としては74.3%で説明できると言える。recortesCancelarSalvar。