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オリンピックの自国開催は
選手をどれだけパワーアップ
させるか？
Sports Analyst Meetup #3
2019-06-30
新谷 健 (Masaru Shintani)
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profile
• フォルシア株式会社
• 経営企画エンジニア
• 新規事業ダイナミックプライシング
• Product Owner
• 京都大学大学院博士課程学生
• 競泳20年
• 平泳ぎ
• 京都大学体育会水泳部
• 京都府歴代新記録樹立（2014年）
• 会社の福利厚生で週５ジム
おしごと スポーツ歴
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はじめに
• TOKYO 2020
• 盛り上がってますか
• チケットは当たりましたか
• 僕は競泳42万円分全部外れました
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オリンピックとは
• スポーツ的には
• ４年に一度のスポーツの祭典
• スポーツ選手の憧れ
• 夏季/冬季大会がある
• ビジネス的には
• 主に先進国で行われる
• これを機に捉えた経済発展を狙う
• 先進国に仲間入りする時に開催されたりもする
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オリンピックの自国開催は選手が覚醒しがち
• 中国 • 日本
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問い
オリンピックの自国開催は
選手をどれだけパワーアップさせるのか？
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データ準備
1位 → 9点
2位 → 7点
3位 → 6点
4位 → 5点
：
8位 → 1点
得点計算 正規化
総得点数(メダル総数)の変化を考慮
→ 国の実力 ＝ 「得点シェア率」
開催年
総
得
点
数
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カルマンフィルタで国の実力を学習・推定
例：アメリカ
青：予想スコア
緑：実際のスコア（得点シェア率）
橙：推定値の誤差分散
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カルマンフィルタで各国の実力を学習・推定
オーストラリア
中国 ギリシャ
ロシア
イギリス
アメリカ
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カルマンフィルタで各国の実力を学習・推定
オーストラリア
中国 ギリシャ
ロシア
イギリス
アメリカ
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カルマンフィルタで各国の実力を学習・推定
オーストラリア
中国 ギリシャ
ロシア
イギリス
アメリカ
パワーアップ度 （予想と結果の乖離度）を調べる
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予想と結果の乖離度
赤：norm.cdf(x=緑, loc=青, scale=観測誤差分散)の値
赤 = 0.5 : 予想 = 結果
赤 > 0.5 : 予想 > 結果
赤 < 0.5 : 予想 < 結果
オーストラリア
中国 ギリシャ
ロシア
イギリス
アメリカ
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で、日本は？
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で、日本は？
パワーアップ特性は結構ありそう
1964年
2004年
アテネ
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で、日本は？
パワーアップ特性は結構ありそう
1964年
？？
2020年
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で、日本は？
パワーアップ特性は結構ありそう
1964年 2020年
0.7辺りまで
レベル上がる
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おまけ
TOKYO 2020五輪
日本選手団の結果を勝手に大予想
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TOKYO 2020五輪 日本選手団の大胆予想
下記を考慮
• 2016年までのデータ
• 種目数の変化（306→339）
• 自国開催効果によりパーセント点関数で0.7に相当する力が出る
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TOKYO 2020五輪 日本選手団の大胆予想
下記を考慮
• 2016年までのデータ
• 種目数の変化（306→339）
• 自国開催効果によりパーセント点関数で0.7に相当する力が出る
• 得点シェア率： 6.0537%
• 得点スコア： 7072 * (339/306) * 0.06054 = 474.3
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TOKYO 2020五輪 日本選手団の大胆予想
1964年 2020年
←ここらへん！
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得点スコア474になるメダル数内訳
18
22 25
12
20 35
24 24
18
参考
予想1
予想2
予想3
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No content