科学で迫る勝敗の法則－スポーツデータ分析の最前線 (刈谷市連携講座．2026年7月) / The principle of victory discovered by science. at Kariya City, 2027.07

刈谷市総合文化センターで2026年7月18日に開催された刈谷市と名城大学の連携講座で発表したスライドです．

Transcript

1. 科学で迫る 勝敗の法則 小中英嗣(名城大学) ＠刈谷市 2026/7/18
2. 本講演のスライドを公開しています ＠刈谷市 2026/7/18
3. 自己紹介 ▪ 小中英嗣（こなか・えいじ） ▪ 名城大学准教授 ▪ 専門分野：システム制御→スポー ツアナリティクス ▪ 著書「科学で迫る勝敗の法則」 ＠刈谷市 2026/7/18
4. 本講演のねらい 情報工学 スポーツ データ サイエンス 体育科学 ＠刈谷市 2026/7/18
5. スポーツ，好きですか？ ＠刈谷市 2026/7/18
6. スポーツ観戦体験による自己紹介 ▪ https://note.com/konakalab/n/n3d 405ce55c19 ▪ 「スポーツなら大体何でもそれな りに観れる」派 – 球技の方が見てておもろいか も． – 楽しみ方がよくわからないこ ともおもしろい． – オリンピックは一通り眺める ＠刈谷市 2026/7/18
7. エンターテインメントとして 拡大するスポーツ ▪ プロ野球，Jリーグ，Bリーグ – 総観客数：年間4000万人規 模 ▪ いずれも最新シーズン＝観客数最 大 ▪ さらに拡大の見込み – 新スタジアム・アリーナ建設 ＠刈谷市 2026/7/18
8. エンターテインメントとして 拡大するスポーツ ▪ プロ野球，Jリーグ，Bリーグ – 総観客数：年間4000万人規 模 ▪ いずれも最新シーズン＝観客数最 大 ▪ さらに拡大の見込み – 新スタジアム・アリーナ建設 – IGアリーナ(名古屋) – TEAM MIKAWAみんなのアリー ナ(三河安城) https://ig-arena.jp/news/376/ ＠刈谷市 2026/7/18
9. スポーツを支える情報技術 スポーツ ディスプレイ/照明/クリエイティブ エンタメ 配信/ファンエンゲージメント 予測/計測/選手評価←本講演の主内容 ＠刈谷市 2026/7/18
10. 発表の構成 ▪ スポーツを支える情報技術 – ディスプレイ/照明/クリエイ ティブ (軽く) – 配信/ファンエンゲージメン ト (軽く) – 予測/計測/選手評価 (しっ かり) ＠刈谷市 2026/7/18 ▪ スポーツの計測と選手評価 – 計算機の発展との同期 – スタッツとメトリクス – 野球での成功 – マインドスポーツでの発展 – フロンティアとしてのサッ カー
11. ディスプレイ/照明/クリエイティブ スタジアム/アリーナ 新築 都市 名商 競技 長崎 PEACE STADIUM ピースウイン グ広島 サッカー， バスケ 名古屋 IGアリーナ (2025開業) バスケ，相 撲 沖縄 沖縄アリーナ バスケ 千葉(船橋) ららアリーナ バスケ 広島 最先端の表示システム サッカー https://okinawa-arena.jp/arena_guide/staging ＠刈谷市 2026/7/18
12. ディスプレイ/照明/クリエイティブ スタジアム/アリーナ 新築 都市 名商 競技 長崎 PEACE STADIUM ピースウイン グ広島 サッカー， バスケ 名古屋 IGアリーナ (2025開業) バスケ，相 撲 沖縄 沖縄アリーナ バスケ 千葉(船橋) ららアリーナ バスケ 広島 サッカー ＠刈谷市 2026/7/18 観客動員が好調なバスケ
13. ディスプレイ/照明/クリエイティブ スタジアム/アリーナ 新築 都市 名商 競技 長崎 PEACE STADIUM ピースウイン グ広島 サッカー， バスケ 名古屋 IGアリーナ (2025開業) バスケ，相 撲 沖縄 沖縄アリーナ バスケ 千葉(船橋) ららアリーナ バスケ 広島 観客動員が好調なバスケ サッカー ＠刈谷市 2026/7/18 稼働率：30試合/年 容易に転換可能
14. 配信/ファンエンゲージメント 配信コンテンツとしての スポーツ リーグ 配信 価格帯 Jリーグ DAZN(複数競技) 4000円/月 Bリーグ バスケットボー ルLIVE(単独) 550円/月 プロ野球 DAZN(複数競技) 4000円/月 スポーツ＝買って観る 有力な配信コンテンツ ＠刈谷市 2026/7/18 配信の強化と競技力 競技力向上 競技環境 改善 収入増加 人気拡大 配信加入者 増加
15. 配信/ファンエンゲージメント J League ID ：顧客データ取得と管理 JリーグID数[万] 500 400 300 200 100 0 2019 2024 JリーグID数[万] https://www.footballista.jp/special/109966 ＠刈谷市 2026/7/18
16. 配信/ファンエンゲージメント ＠刈谷市 2026/7/18 https://www.footballista.jp/special/109966
17. 配信/ファンエンゲージメント ▪ 個人ごとの訪問履歴の把握 ▪ 訪問回数ごとの施策 – 「初めて来てもらう」「もう 一度来てもらう」は違う – 特定選手の「推し」文化への 対応も データに基づく 新規顧客獲得・顧客維持 ＠刈谷市 2026/7/18
18. スポーツを支える情報技術 スポーツ/ ディスプレイ/照明/クリエイティブ エンタメ 配信/ファンエンゲージメント 予測/計測/選手評価←本講演の主内容 ＠刈谷市 2026/7/18
19. 唐突ですが質問です． ▪ 問. 皆さんが日常的に使って いるコンピュータ(スマート フォンなども含む)． ▪ 10年間で性能はどれくらい 上がったでしょうか？ ＠刈谷市 2026/7/18 ▪ (雑な)「性能」の測り方 – 処理にかかる時間 – 装置の大きさ・重さ – 装置の価格 ▪ 例 – 大きさ・重さ，値段，処理時 間すべてが半分 – この時の性能＝2 × 2 × 2 = 𝟖倍
20. iPhoneの性能 ▪ 問. 皆さんが日常的に 使っているコン ピュータ(スマート フォンなども含む)． ▪ 10年間で性能はどれ くらい上がったで しょうか？ ▪ (iPhone単独で)6倍く らい ＠刈谷市 2026/7/18
21. ムーアの法則 ▪ 「半導体の集積率は18か月 で2倍になる」(Moore, 1965) – Intelの共同創業者 ▪ 集積率→性能・価格 ▪ 計測機器も性能向上 – センサそのものの微細 化 – データ処理の高速化 ▪ 答：210/1.5 = およそ 𝟏𝟎𝟎倍 ＠刈谷市 2026/7/18
22. データ：半導体素子の密度 (面積当たりの部品の数) ＠刈谷市 2026/7/18
23. 100倍 100倍 100倍 ＠刈谷市 2026/7/18
24. ムーアの法則：計算機環境の爆発的進展 •Apple I (1976) 1970～ •個人が電子計算機を購入できる時代 •Windows95 (1995) 1995～ •GUI, インターネット個人接続 •スマートフォン 2010～ •計算資源を持ち歩く時代 ＠刈谷市 2026/7/18
25. ムーアの法則とコンピュータゲームAI • Apple I (1976) 1970～ • 個人が電子計算機を購入できる時代 • Windows95 (1995) 1995～ • GUI, インターネット個人接続 • スマートフォン 2010～ • 計算資源を持ち歩く時代 ＠刈谷市 2026/7/18 • チェス，チェッカーの初期研究 1970～ • 「人工無脳」 • ルールベース，エキスパートシステム 1995～ • Deep Blue (~1997) • 強化学習+ディープラーニング 2010～ • AlphaGo(~2017)
26. マインドスポーツの攻略 Deep Blue 対 カスパロフ (1996) 「世紀の頭脳対決 カスパロフ対ディープブルー」 NHK1997 ＠刈谷市 2026/7/18 AlphaGo 対 柯潔 (2017) https://image.itmedia.co.jp/l/im/news/articles/1705/25/l_ki_alphago 01.jpg
27. (余った)計算資源のスポーツへの流入 情報工学 スポーツ データ サイエンス 体育科学 ＠刈谷市 2026/7/18
28. 情報・計測技術の発展とスポーツ 野球 サッカー • スコアブックからの知識発見 1970~ • セイバーメトリクス • セイバーメトリクスの“発見” 1995~ • マネー・ボール • 物理計測(statcast) 2010~ • 時空間系列データを活用 ＠刈谷市 2026/7/18 • 古典的・限定的な成果 1970~ • ポアソン分布 • 限られたスタッツ 1995~ • コンピュータと統計学 • 物理計測 2010~ • 時空間系列データを活用
29. セイバーメトリクス ：初期のスポーツ統計学 ▪ ビル・ジェームズ “Baseball Abstract” (1980s) 1970~ ▪ 個人が勝利・得点に貢献したかどうか の指標の開発 ▪ スコアブックの活用 – 記録を残しやすい競技特性 – RC (Runs Created) ▪ 野球の競技特性の数理的理解 – バントすべきか？ × – アウトとならない ◎ – OPS (On-base plus slugging) ▪ 個人の評価をチームから分離 – 投手の「勝利数」 × – 打者の「打点」 × ＠刈谷市 2026/7/18 ▪ ▪ 出塁，進塁 出塁，長打 – DIPS (Defense Independent Pitching Statistics) ▪ 奪三振，被本塁打，与四死球 データに基づく競技特性理解の パイオニア
30. 「マネー・ボール」 1995~ ▪ ドキュメンタリー原作の映画(2011) ▪ セイバーメトリクスを活用したチーム編成の 成功 – 2000年～2005年ごろ – 「割安」選手の発掘 ▪ 実は勝利に貢献する指標をプロが理解してい なかった – 容易にコピーされアドバンテージは消失 ▪ セイバーメトリクスは「標準装備」に スポーツにおける統計学の 大きな成功体験 ＠刈谷市 2026/7/18
31. サッカー版「マネー・ボール」は あったのか？ ▪ 結論：(たぶん)野球ほどのインパ クトはまだ達成していない ▪ サッカー：データ計測 難 – 野球のスコアブックに相当す るデータが無い ▪ 長く：チームの得失点能力による 勝敗予測 2010~ ▪ 挑戦：選手勝利貢献度ランキング (McHale, 2012) – イベントデータ(事象と回数 のみのデータ) – クリスティアーノ・ロナウド， ファーディナンド，キャラ ガー…ではなく – 1位：シュウォーツァー(フラ ム，GK) ▪ チームと個人の分離が非常に難し い ＠刈谷市 2026/7/18
32. サッカー版「マネー・ボール」は あったのか？ ▪ 結論：(たぶん)野球ほどのインパ クトはまだ達成していない ▪ ブライトン – オーナー：トニー・ブルーム は元ポーカープレイヤー – 統計データによるタレント発 掘→三笘薫選手 – 意図的に同質性を排除するし くみ サッカーでも「マネー・ボール」は 起きつつある ＠刈谷市 2026/7/18 2020~
33. 計測技術のスポーツへの進出 2010~ ▪ ドップラーレーダ，高速度カメラ， 画像処理，… – Hawk-eye, statcast (右図) ▪ 物体の軌道(時間付きの位置・速 度)の計測 ▪ 情報の粒度：スコアブックから格 段に細かく ▪ 「状態」を詳細に記録可能 Introducing Statcast 2020: Hawk-Eye and Google Cloud | by Ben Jedlovec | MLB Technology Blog (mlblogs.com) ＠刈谷市 2026/7/18
34. statcastでわかること 2010~ How MLB Pitch Tracking Works: Behind Baseball’s Complex System Sports Illustrated 2026/7/8 出前講義@木曽川高校 Statcast Exit Velocity & Launch Angle Breakdown | baseballsavant.com (mlb.com) 34
35. 物理計測が明らかにする野球の真理 2010~ バレル・ゾーン(フライ ボール革命) Barrel | Glossary | MLB.com 2026/7/8 ピッチトンネル Bill's Blackboard: Tunneling | 12/13/2019 | Seattle Mariners (mlb.com) 出前講義@木曽川高校 35
36. 物理計測が明らかにする野球の真理 2010~ 守備シフト フレーミング ⚫ ボールの通過位置とストライクと 判定された割合を算出 ⚫ リーグ平均よりもストライク が多い→良いキャッチャー ⚫ Statcast Catcher Framing Leaderboard | baseballsavant.com (mlb.com) 2026/7/8 出前講義@木曽川高校 36
37. 原理の解明≠面白さ ▪ スポーツの「原理がわかること」 と「面白くなること」は一致しな い – むしろ単調になりうる ▪ 守備シフト→ヒットの減少→ラン ナーがいない→つまらない！ ▪ 守備シフト：禁止(2023~) ▪ フレーミング：判定の自動化 (Automatic Ball-Strike System, 2026~) ＠刈谷市 2026/7/18 2010~ ▪ 面白さのためにルールを変えよ う！ – さまざまなスポーツの生き残 り戦略
38. 野球に魅力を取り戻せ！ ルール変更 2023年のルール変更 2010~ 背景：野球の地位低下 ⚫ スピーディーな試合展開を意図 ⚫ 投手・打者ともに時間制限 ⚫ 守備位置の制限 ⚫ ベースを一回り大きく ⚫ 牽制球の制限 https://x.com/JoePompliano/status/1637859100649218056 2026/7/8 出前講義@木曽川高校 38
39. 半導体の微細化とセンサの高性能化 2010~ 事例：サッカーボール ▪ IMU：小さなバネで加速度と姿勢 を検出するセンサ – Inertial Measurement Unit：慣 性計測装置 ▪ ボールの中央に設置 – 無線充電 ▪ 小さい・軽いセンサ – 衝撃が加わっても壊れにくい ＠刈谷市 2026/7/18 ▪ https://x.com/mems6934/status/ 1598646138844119040
40. 事例:ワールドカップ2026でのオフサイド判定 ＠刈谷市 2026/7/18 https://x.com/fifamedia/status/2072879095776764304
41. 事例:ワールドカップ2026でのオフサイド判定 加速度センサが接触を検知 ＠刈谷市 2026/7/18 https://x.com/fifamedia/status/2072879095776764304
42. 強化学習 ：将棋ができたらサッカーは？ 2010~ ▪ 強化学習 – 状態が行動により遷移 – 報酬：状態に依存 – 状態ごとの報酬を推定(学習) ▪ 強化学習ベースの将棋AI – 盤面が手により遷移 – 勝敗：盤面に依存 – 盤面ごとの優勢度合いを推定 (学習) – 手の価値を定量的に評価 ＠刈谷市 2026/7/18 https://times.abema.tv/articles/-/10119534?page=1
43. 強化学習 ：将棋ができたらサッカーは？ ▪ 強化学習 – 状態が行動により遷移 – 報酬：状態に依存 – 状態ごとの報酬を推定(学習) ▪ 強化学習ベースのサッカーAI – 状態が選手のプレーにより遷移 – 得点：状態(のうちボールの位置)に 依存 – 状態ごとの優勢度合いを推定(学習) – プレーの価値を定量的に評価 ＠刈谷市 2026/7/18 2010~ VAEP (Valuing Actions by Estimating Probabilities)
44. 強化学習 ：将棋ができたらサッカーは？ ▪ 強化学習 – 状態が行動により遷移 – 報酬：状態に依存 – 状態ごとの報酬を推定(学習) ▪ 強化学習ベースのサッカーAI – 状態が選手のプレーにより遷移 – 得点：状態(のうちボールの位置)に 依存 – 状態ごとの優勢度合いを推定(学習) – プレーの価値を定量的に評価 ＠刈谷市 2026/7/18 2010~ VAEP (Valuing Actions by Estimating Probabilities) AI技術を計算機内の世界から 物理世界へ応用
45. 「評価値」とスポーツエンタメ ▪ 将棋：評価値(前述) – 初心者への訴求 ▪ データ・評価値 – チーム・選手理解の素材 ▪ WAR (Wins above replacements) – 野球：選手が何勝増やした か？ ▪ ゴール期待値 – サッカー．シュートの成功率 インタラクティブ版 簡易版ゴール期待値 ＠刈谷市 2026/7/18 2010~
46. 「評価値」とスポーツエンタメ 2010~ ▪ 将棋：評価値(前述) – 初心者への訴求 ▪ データ・評価値 – チーム・選手理解の素材 ▪ WAR (Wins above replacements) – 野球：選手が何勝増やした か？ ▪ ゴール期待値 – サッカー．シュートの成功率 https://www.jleague.jp/match/j1/2025/022204/live/#livetxt ＠刈谷市 2026/7/18
47. 「評価値」とスポーツエンタメ 2010~ ▪ 将棋：評価値(前述) – 初心者への訴求 ▪ データ・評価値 – チーム・選手理解の素材 ▪ WAR (Wins above replacements) – 野球：選手が何勝増やした か？ ▪ ゴール期待値 – サッカー．シュートの成功率 「何が起きたか」をわかりやすくする 指標の開発 https://www.jleague.jp/match/j1/2025/022204/live/#livetxt ＠刈谷市 2026/7/18
48. [著者研究事例紹介] 複数スポーツの統一評価モデル ▪ 得点を競うボールゲーム – バスケ，ハンド，ホッケー， バレー，水球 – 得点頻度だけが違う ▪ 過去の得点(と開催地)のみを利用 する統一予測モデル – オリンピック予測 ▪ 公式世界ランキング・専門家より も予測性能が良い ＠刈谷市 2026/7/18 ▪ 東京五輪の予測 – https://sites.google.com/ccalu mni.meijo-u.ac.jp/predictiontokyo2020-jp/ – 予測精度：258/354 (公式ラ ンキング250/354) – メダルを色まで：9個 – バスケ女子・日本の銀メダル を的中
49. [著者研究事例紹介] 複数スポーツの統一評価モデル ▪ 東京五輪の予測 – https://sites.google.com/ccalu mni.meijo-u.ac.jp/predictiontokyo2020-jp/ – 予測精度：258/354 (公式ラ ンキング250/354) – メダルを色まで：9個 – バスケ女子・日本の銀メダル を的中 ＠刈谷市 2026/7/18 ▪ 女子バスケ – 実力は6番目 – ＋ホームアドバンテージ – アメリカとグループ同組 ▪ ベスト8で対戦しない！
50. [著者研究事例紹介] バスケットボールの個人評価(1/4) ▪ インパクトメトリクス：選手の貢献を示す単一量 ▪ 提案新インパクトメトリクス：「その選手がコート上にいる1秒あたりの予測勝率 変化量の平均値」 ▪ ラインナップ(コート上の5人)ごとの対比較法 1 2 3 4 5 1 2 3 6 5 対 対 ⋮ ＠刈谷市 2026/7/18 11 12 13 14 15 11 17 13 14 15 →(予測勝率の変化量) →(予測勝率の変化量)
51. [著者研究事例紹介] バスケットボールの個人評価(2/4) Play-by-playの活用 ▪ ✓コート上全選手を考慮した評価 ▪ プレイを攻守に分離 – ✓攻守それぞれの貢献の定量 化 ▪ 「出ていない」時間帯がわか る – ✓On-Offメトリクスへの拡張 ＠刈谷市 2026/7/18 提案メトリクスでわかる こと ▪ ✓守備の貢献の定量化 – Boxscoreに現れにくい – 攻守どちらが得意か ▪ ✓交代でチーム力が向上/低下す るか ▪ (Webで可視化したもの)
52. [著者研究事例紹介] バスケットボールの個人評価(3/4) 提案メトリクスでわかる こと 開発中 ▪ 各選手の貢献を「勝利数」で定量 化 ▪ WAR (Wins Above Replacements) – 代替可能な選手と交代したと きに上積みできる勝利数 ▪ こちらもWebで可視化 ＠刈谷市 2026/7/18 ▪ (さっきと同じですが) ▪ ✓守備の貢献の定量化 – Boxscoreに現れにくい – 攻守どちらが得意か ▪ ✓交代でチーム力が向上/低下す るか
53. [著者研究事例紹介] バスケットボールの個人評価(4/4) ▪ 例：シーホース三河25-26 – 中心選手：ガードナー， レイマン – PGは長野＞久保田．守 備貢献に違いあり ＠刈谷市 2026/7/18
54. データに基づくスポーツの現状 2020~ データ計測の発展 スポーツの「ハック」 ▪ スマートフォンの普及 ▪ 最適なプレイの発見 ▪ センサの低価格化 ▪ MLB：「ホームランか三振か」 – 「フライボール革命」(2017) – 出塁率⤵ ▪ プロ→アマチュア，ユース ▪ 画像処理の性能上昇 – 姿勢推定 ＠刈谷市 2026/7/18 ▪ 勝利を追求した結果，選手・観客 がつまらなく感じることも
55. アルゴリズムはスポーツを 魅力的にするのか？ ▪ イチロー選手の引退会見 2020~ ▪ “2001年にアメリカに来てから、 19年の野球は全く違う野球になり ました。頭を使わなくてもできる 野球になりつつあるような。” ▪ サッカー – 再現可能なプレーの追求 – ゴール期待値の高いシュート の増加 – ペナルティエリア内シュート 割合 46%(2010)→63%(2022) ▪ 「誰」が頭を使わない/使ってい るのか？ ▪ 魅力を取り戻す(したい)ルール改 正 ▪ 【ノーカット】イチロー現役引退 都内で記者会見 (youtube.com) データとアルゴリズムはスポーツを面白くもつまらなくもする！ ＠刈谷市 2026/7/18
56. まとめ：情報技術と スポーツエンターテインメント ▪ エンターテインメントコンテンツ として拡大するスポーツ ▪ 計測技術向上がもたらす競技特性 の理解 ▪ 魅力的な競技環境(スタジアム， アリーナ) ▪ 選手評価指標の開発 – 初心者への訴求 ▪ 有料配信による利益確保 ▪ 過度な最適化による魅力低下の可 能性 – 行動選択の画一化 – ルール変更で魅力を取り戻す ＠刈谷市 2026/7/18
57. 参考資料 ▪ 日経クロストレンド：Jリーグの「デジマ 施策」はなぜ成功？ ID数が5年で2.8倍に 急拡大 ▪ https://assets.ourworldindata.org/uploads/2 020/11/Transistor-Count-over-time.png ▪ Apple Computer Company, Palo Alto, CA. Apple 1 Advertisement Oct 1976.jpg, パブ リック・ドメイン, https://commons.wikimedia.org/w/index.ph p?curid=80814234による ▪ Microsoft, flag logo designed by Jonathan D. Cowles and Jeff Boettcher - Logopedia, パブ リック・ドメイン, https://commons.wikimedia.org/w/index.ph p?curid=116019249による ＠刈谷市 2026/7/18 ▪ https://support.apple.com/jajp/docs/iphone/132927 ▪ jamesboyes https://www.flickr.com/photos/37972999@ N07/52252956140/, CC 表示 2.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.ph p?curid=121404383による