科学で迫る勝敗の法則(電気学会・SICE若手セミナー講演 2024年12月) / The principle of victory discovered by science (Lecture for young academists in IEEJ-SICE))

Slide 1

Slide 1 text

科学で迫る勝敗の法則小中英嗣(こなか・えいじ) 名城大学情報工学部情報工学科准教授 2024/12 2024/12 若手セミナー 1

Slide 2

Slide 2 text

自己紹介 氏名：小中英嗣（こなか・えいじ） 専門分野：システム制御，スポーツデータ分析 共通点：データと数学を使って問題の解決・評価・設計などを行う スポーツデータ分析の一般書籍 「科学で迫る勝敗の法則」(技術評論社) 2024/12 2024/12 若手セミナー 2

Slide 3

Slide 3 text

スポーツの楽しみ方スポーツを「する」スポーツを「みる」 2024/12 2024/12 若手セミナー 3 [PhotoAC] [著者撮影]

Slide 4

Slide 4 text

スポーツの「何をみる」？ スポーツの「何をみる」？ チーム 選手 スタジアム 飲食 技術 戦術・戦略 2024/12 2024/12 若手セミナー 4

Slide 5

Slide 5 text

スポーツの「何をみる」？ スポーツの「何をみる」？ チーム 選手 スタジアム 飲食 技術 戦術・戦略 データ 「データを見る」「データで見る」 2024/12 2024/12 若手セミナー 5

Slide 6

Slide 6 text

スポーツとデータ スポーツとデータの関係 スポーツとデータは関連深い？相性が良い？ スポーツとデータは相性が良い そもそもスポーツとは「運動を数値にして評価する活動」 距離，時間，成功回数… 得点＝「ボールがある領域を通過した回数」 ルールが明確である 2024/12 2024/12 若手セミナー 6 [PhotoAC]

Slide 7

Slide 7 text

今日の概要講演内容 スポーツとデータ 野球での成功：マネーボールとデータ革命 サッカーでの挑戦：データ分析のフロンティア バスケットボール：ルールが生み出す行動 研究事例紹介この講演での「データ」の内容 スコアブック，位置や速度の計測データ (生理学/医学/解剖学的な知見→ 私の専門外) 2024/12 2024/12 若手セミナー 7

Slide 8

Slide 8 text

今日の概要 スポーツとデータ 野球での成功：マネーボールとデータ革命 サッカーでの挑戦：データ分析のフロンティア 3ポイントシュートの革命：スポーツとルール 研究事例紹介 2024/12 2024/12 若手セミナー 8

Slide 9

Slide 9 text

ビル・ジェームズとセイバーメトリクス ビル・ジェームズ 野球の統計データ取得 データに基づく分析 1970年代に「セイバーメトリクス」の確立に寄与 (SABRMetrics, SABR=Society for American Baseball Research) 提唱当初はあまり注目されず． 2024/12 2024/12 若手セミナー 9 Colette Morton and Dan Holden - DSCF0551, CC 表示-継承 2.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=16358673による

Slide 10

Slide 10 text

「セイバーメトリクス」とは何か？ 野球における評価を統計に基づき行う 「勝利にいかに貢献できたのか？」を客観的に評価する 「伝統的」な指標の一部は勝利数との関係が弱い or 選手個人の能力を表さない！ 打点，盗塁，得点圏打率，勝利数，防御率，… 「野球で勝つためには？」 ホームランをたくさん打つ！→△ 打者3人がアウトになるまでにいかに多くの塁を獲得できるか？→◎ 2024/12 2024/12 若手セミナー 10

Slide 11

Slide 11 text

Slide 12

Slide 12 text

「マネー・ボール」  2011年公開 実話に基づく メジャーリーグの弱小球団の物語 オークランド・アスレチックス GM:ビリー・ビーン 1997年就任 2024/12 2024/12 若手セミナー 12 (amazon.co.jp)

Slide 13

Slide 13 text

「マネー・ボール」 スカウト：勘と経験→勝利に貢献する統計データに基づく 重要な指標：出塁率，奪三振率，与四球率, OPS 「お買い得」な選手を集める 2024/12 2024/12 若手セミナー 13 Leaders Event from London, United Kingdom - Billy Beane - General Manager Oakland A'sUploaded by Muboshgu, CC 表示 2.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=20513220による本人 (スコアブックの粒度で) 野球の本質に迫る適切な個人評価指標

Slide 14

Slide 14 text

セイバーメトリクスの効果と限界 野球の勝利に貢献する要素の正しい理解 過去のスコアブックの活用 ⇒スコアブックの粒度のデータでは限界がある 自分自身やバット・ボールがどのように動いているのかわからない 具体的なトレーニング/技術向上には寄与しない 計測：特殊な装置 体にマーカーを付けて撮影 2024/12 2024/12 若手セミナー 14 選手やボールの位置や速度を球場でも計測できたらなぁ… モーションキャプチャ | Sports Performance Research Center (nifs-k.ac.jp)

Slide 15

Slide 15 text

セイバーメトリクスの効果と限界 野球の勝利に貢献する要素の正しい理解 過去のスコアブックの活用 ⇒スコアブックの粒度のデータでは限界がある 自分自身やバット・ボールがどのように動いているのかわからない 具体的なトレーニング/技術向上には寄与しない 計測：特殊な装置 体にマーカーを付けて撮影 2024/12 2024/12 若手セミナー 15 選手やボールの位置や速度を球場でも計測できたらなぁ… https://www.irasutoya.com/2015/02/blog-post_42.html

Slide 16

Slide 16 text

statcast：スコアブックから物理計測へ statcast: リアルタイム計測＆データ蓄積システム Amazonが技術提供 2015年 MLB全面導入 軌道(時刻x位置)の計測 スコアブック→物理量 2024/12 2024/12 若手セミナー 16 Introducing Statcast 2020: Hawk-Eye and Google Cloud | by Ben Jedlovec | MLB Technology Blog (mlblogs.com)

Slide 17

Slide 17 text

物理計測が明らかにする野球の真理 2024/12 2024/12 若手セミナー 17 How MLB Pitch Tracking Works: Behind Baseball’s Complex System - Sports Illustrated Statcast Exit Velocity & Launch Angle Breakdown | baseballsavant.com (mlb.com)

Slide 18

Slide 18 text

物理計測が明らかにする野球の真理バレル・ゾーン(フライボール革命) ピッチトンネル 2024/12 2024/12 若手セミナー 18 Barrel | Glossary | MLB.com Bill's Blackboard: Tunneling | 12/13/2019 | Seattle Mariners (mlb.com)

Slide 19

Slide 19 text

物理計測が明らかにする野球の真理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) 2024/12 2024/12 若手セミナー 19

Slide 20

Slide 20 text

データに基づく野球の現在「勝利数」に換算される評価の客観化 WAR (Wins above replacement) リーグの標準的控え選手と交代したときに何勝増やすことができるか MLB Wins Above Replacement - WAR - Major League Baseball – ESPN 勝利に貢献できる最適なプレイの発見→それを実現できる身体的素質が限定されつつある反射的・画一的となる懸念 イチロー選手の引退会見 【ノーカット】イチロー現役引退都内で記者会見 (youtube.com) “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。” 「誰」が頭を使わない/使っているのか？ 2024/12 2024/12 若手セミナー 20

Slide 21

Slide 21 text

まとめ(1) 野球におけるデータ活用 スコアブックデータの活用 セイバーメトリクス マネーボール 物理計測システムの発達 トレーニング・戦略へ反映 バレル，ピッチトンネル，守備シフト，フレーミング… 最適解への収束への懸念 「考える」余地は残っているのか？ 2024/12 2024/12 若手セミナー 21 1970~ • スコアブックからの知識発見 • セイバーメトリクス 1995~ • セイバーメトリクスの“発見” • マネー・ボール 2010~ • 物理計測(statcast) • 時空間系列データを活用

Slide 22

Slide 22 text

今日の概要 スポーツとデータ 野球での成功：マネーボールとデータ革命 サッカーでの挑戦：データ分析のフロンティア 3ポイントシュートの革命：スポーツとルール 研究事例紹介 2024/12 2024/12 若手セミナー 22

Slide 23

Slide 23 text

サッカーとデータ：計測技術との戦い サッカー：データ測定を妨げる競技特性 ピッチの大きさ 入り乱れる22名の選手 明確に区切られないプレー  攻撃/守備=ボール保持/非保持 2024/12 2024/12 若手セミナー 23 Q:サッカー場の大きさは？

Slide 24

Slide 24 text

サッカーとデータ：計測技術との戦い サッカー：データ測定を妨げる競技特性 広いピッチ：105 x 68[m]  バレーボール：18 x 9 [m]  補：映像・データ分析が早くから発達．業界標準の分析ソフトあり．  テニス(ダブルス)：23.77 x 10.97 [m]  バスケットボール：28 x 15 [m] 高い位置(=スタンド)に測定機器が必要 入り乱れる22名の選手 明確に区切られないプレー  攻撃/守備=ボール保持/非保持 物理計測以前に，野球のスコアブックに相当するデータすら不十分 2024/12 2024/12 若手セミナー 24 soccer basketball tennis volleyball

Slide 25

Slide 25 text

古典的成果：サッカーの得点と，馬に蹴られた兵士の数 「サッカーの得点は，まれに起こる出来事の回数である」 確率の分布として考える 「ポアソン分布」 「馬に蹴られて死んでしまった兵士の数」の研究 𝑃𝑃 𝑋𝑋 = 𝑥𝑥 = 𝑒𝑒−𝜆𝜆 𝜆𝜆𝑥𝑥 𝑥𝑥! 右図：2020年J1リーグ 平均得点：1.41 2024/12 2024/12 若手セミナー 25

Slide 26

Slide 26 text

勝敗シミュレータ しくみ チームの平均得失点を入力 ポアソン分布に従い得失点の確率を計算する 勝ち・引き分け・負けの確率を計算 例：平均得失点1.5-1.0の場合 2024/12 2024/12 若手セミナー 26

Slide 27

Slide 27 text

勝敗シミュレータ しくみ チームの平均得失点を入力 ポアソン分布に従い得失点の確率を計算する 勝ち・引き分け・負けの確率を計算 勝利確率：1-0, 2-0, 2-1, 3-0, 3-1, 3-2, …のすべての確率を計算して足す 得失点は独立と仮定 2024/12 2024/12 若手セミナー 27

Slide 28

Slide 28 text

勝敗シミュレータ しくみ チームの平均得失点を入力 ポアソン分布に従い得失点の確率を計算する 勝ち・引き分け・負けの確率を計算 勝利確率：1-0, 2-0, 2-1, 3-0, 3-1, 3-2, …のすべての確率を計算して足す 得失点は独立と仮定 2024/12 2024/12 若手セミナー 28

Slide 29

Slide 29 text

勝敗シミュレータ しくみ チームの平均得失点を入力 ポアソン分布に従い得失点の確率を計算する 勝ち・引き分け・負けの確率を計算 勝利確率：1-0, 2-0, 2-1, 3-0, 3-1, 3-2, …のすべての確率を計算して足す 得失点は独立と仮定 2024/12 2024/12 若手セミナー 29 シミュレータのリンクです (スマホでも遊べます)

Slide 30

Slide 30 text

限られたデータからの予測レーティング 例：各国代表チームの実力評価 得失点などの公式記録 選手の市場価値・所属クラブなど 1分ごとに勝利確率を計算 FiveThirtyEight, 2018 World Cup Predictions 538 (?) 2024/12 2024/12 若手セミナー 30

Slide 31

Slide 31 text

限られたデータからの予測レーティング 例：各国代表チームの実力評価 得失点などの公式記録 選手の市場価値・所属クラブなど 1分ごとに勝利確率を計算 FiveThirtyEight, 2022 World Cup Predictions 538: アメリカ大統領選挙の選挙人の総数 選挙結果の統計予測で有名なサイト スポーツデータも扱っていた  Founder: Nate Silver 2024/12 2024/12 若手セミナー 31

Slide 32

Slide 32 text

計測技術の後押し野球サッカー 2024/12 2024/12 若手セミナー 32 1970~ • スコアブックからの知識発見 • セイバーメトリクス 1995~ • セイバーメトリクスの“発見” • マネー・ボール 2010~ • 物理計測(statcast) • 時空間系列データを活用 1970~ • 古典的・限定的な成果 • ポアソン分布 1995~ • 限られたスタッツ • コンピュータと統計学 2010~ • 物理計測 • 時空間系列データを活用

Slide 33

Slide 33 text

計測技術の発達/サッカー市場の拡大トラッキングデータ OptaPro data collection Opta(スポーツデータを扱う企業)のデータ取得の様子(2018年) Tracking - How the Bundesliga Stats are Collected Bundesligaでのデータ取得システム紹介． The Future of Football - New Technology in the Bundesliga 画像認識での姿勢取得，など市場拡大 「ファイナンシャル・フェアプレー(FFP)」 4つのキーワードで読み解くFFPの仕組み 「PE ファンド」や「ヘッジファンド」が参入！サッカークラブ買収の新たなトレンド (私自身財務は素人でよくわかっていませんが) 安定した投資先となるための規制が有効に→投資の活性化・市場拡大 2024/12 2024/12 若手セミナー 33

Slide 34

Slide 34 text

計測技術とデータ蓄積の果実：ゴール期待値「ゴール期待値」 Bundesliga Match Facts powered by AWS: xGoals シュートの「位置」「状況」ごとの成功確率を大量のシュートデータから生成 Premier League: 'Expected goals' tells us whether a player really should have scored 2024/12 2024/12 若手セミナー 34 公開データを活用 インタラクティブ版簡易版ゴール期待値 (simplified expected goals, sxG) A public data set of spatio-temporal match events in soccer competitions

Slide 35

Slide 35 text

サッカーにおけるデータ分析の最前線ボロノイ図とフォーメーション評価 Geometry of football (Voronoi) ボロノイ図：点(選手)からの距離が等しくなる境界線を描いた図 2024/12 2024/12 若手セミナー 35 VAEP(VALUING ACTIONS BY ESTIMATING PROBABILITIES) すべてのプレイ(パス，ドリブル，…)がどれだけ得点確率を上げたかを統計的に算出

Slide 36

Slide 36 text

AI(人工知能)に触発されるスポーツ分析ゲームAIに触発されるデータ分析 VAEP←囲碁AI 「強化学習」 勝敗から逆算して手前の盤面の評価値を算出 2024/12 2024/12 若手セミナー 36

Slide 37

Slide 37 text

AI(人工知能)に触発されるスポーツ分析ゲームAIに触発されるデータ分析 VAEP←囲碁AI 「強化学習」 得点から逆算して手前の状況の評価値を算出 ちょっとした未来予測 コンピュータ内のサッカーシミュレータで多量の試合を行う→最適戦略を導出 2024/12 2024/12 若手セミナー 37

Slide 38

Slide 38 text

AI(人工知能)に触発されるスポーツ分析ゲームAIに触発されるデータ分析 VAEP←囲碁AI 「強化学習」 得点から逆算して手前の状況の評価値を算出 ちょっとした未来予測 コンピュータ内のサッカーシミュレータで多量の試合を行う→最適戦略を導出 Google Research Football with Manchester City F.C. 物理学者を採用するサッカークラブ 新指標の開発から分析作業の自動化まで。ドイツ代表復権のカギを握る“AI研究” リバプールはデータで「プレーの質」を問う。南野らを評価する新指標「EPV」 物理学者など，動的システム理論，統計学，コンピュータプログラミングを理解する人材の登用 サッカー版「セイバーメトリクス」の時代 2024/12 2024/12 若手セミナー 38

Slide 39

Slide 39 text

AI(人工知能)に触発されるスポーツ分析ウィリアム・スピアマン(リバプールFC) “PITCH CONTROL” ボロノイ図は純粋に幾何的(位置のみ) 選手の速度・向き，ボールの速度を考慮 ピッチ上の位置をどちらの選手が支配 (control)しているかを計算 (類似のアイデア自体は30年以上前から研究されていた) 2024/12 2024/12 若手セミナー 39 Training Ground Guru | William Spearman: How Liverpool create pitch control models

Slide 40

Slide 40 text

もしあのプレイを選択していたら… 反事実的推論 実際に選択「されなかった」プレイを評価したい研究プロジェクトのクラウドファンディング 「ゲーム理論とAIでサッカー分析の革新に挑戦！」 2024/12 2024/12 若手セミナー 40 もし…？

Slide 41

Slide 41 text

近年のサッカーの傾向 「再現性」への挑戦 ポジショナル・プレイ 効率の良い選択 シュート位置の変化(左図) サッカーは画一的になっていくのか？ 参考：野球 2024/12 2024/12 若手セミナー 41

Slide 42

Slide 42 text

まとめ(2) サッカーにおけるデータ活用 長い「古典的」成果の世界 データ取得の難しさ 物理計測システムの発達 ゴール期待値，幾何学的評価(ボロノイ図)， VAEP, Pitch Control AIとの接近 サッカーは「ハック」されるのか？ (ちょっと休憩…) 2024/12 2024/12 若手セミナー 42 [Generated by ChatGPT4o mini/DALL-E]

Slide 43

Slide 43 text

今日の概要 スポーツとデータ 野球での成功：マネーボールとデータ革命 サッカーでの挑戦：データ分析のフロンティア 3ポイントシュートの革命：スポーツとルール 2024/12 2024/12 若手セミナー 43

Slide 44

Slide 44 text

NBAの金字塔：100得点！ NBA(北米プロバスケットボールリーグ)の1試合最多得点 ウィルト・チェンバレン 1962年3月2日 2ポイントゴール 36/63 フリースロー 28/32 2024/12 2024/12 若手セミナー 44 File:Wilt Chamberlain 100 Point Game 1962.jpg - Wikimedia Commons

Slide 45

Slide 45 text

NBA最多得点記録 2024/12 2024/12 若手セミナー 45 得点順位フリースロー 2ポイント 3ポイントチェンバレン 100 1 28 36 ブライアント 81 2 18 21 7 ジョーダン 69 16 21 21 2 Q:この欄の意味するところは？

Slide 46

Slide 46 text

NBA最多得点記録 2024/12 2024/12 若手セミナー 46 得点順位フリースロー 2ポイント 3ポイントチェンバレン 100 1 28 36 ブライアント 81 2 18 21 7 ジョーダン 69 16 21 21 2 Q:この欄の意味するところは？ A:3ポイントのルールが無かった疑惑の判定で旧ソ連がアメリカを下す (olympics.com) ミュンヘン五輪(1972)

Slide 47

Slide 47 text

NBA最多得点記録 2024/12 2024/12 若手セミナー 47 得点順位フリースロー 2ポイント 3ポイントチェンバレン 100 1 28 36 ブライアント 81 2 18 21 7 ジョーダン 69 16 21 21 2 Q:この欄の意味するところは？ A:3ポイントのルールが無かった This Day in History: Chris Ford made the first 3-point basket in NBA History (Oct 12, 1979) | NBA.com

Slide 48

Slide 48 text

3ポイントシュートの革命(1979~) NBAの3ポイント 1979年～ 本数・得点ともに増加傾向 2024/12 2024/12 若手セミナー 48 戦略が本質的に変化

Slide 49

Slide 49 text

シュート位置の変化 1997-98 2018-19 2024/12 2024/12 若手セミナー 49

Slide 50

Slide 50 text

シュート位置の変化 1997-98 2018-19 2024/12 2024/12 若手セミナー 50 20年で… ・2ポイント⤵ ・3ポイント⤴

Slide 51

Slide 51 text

シュート位置の変化：得点の期待値 (期待値)=(得点)×(成功率) ゴール下と3ポイントの期待値が近い ⇒どちらかからシュートを打つ2 択ゲームに変化 2024/12 2024/12 若手セミナー 51

Slide 52

Slide 52 text

ホーバス・ジャパン (男子日本代表) Tom Hovaase 2017-2021 女子代表監督 2021 東京五輪銀メダル🥈🥈 2021- 男子代表監督 2023 パリ五輪出場権獲得 2024/12 2024/12 若手セミナー 52 3ポイントシュートの割合

Slide 53

Slide 53 text

ホーバス・ジャパン (男子日本代表) Tom Hovaase 2017-2021 女子代表監督 2021 東京五輪銀メダル🥈🥈 2021- 男子代表監督 2023 パリ五輪出場権獲得 2024/12 2024/12 若手セミナー 53 3ポイントシュートの割合 3ポイントを多用する現代的な戦略＆選手起用

Slide 54

Slide 54 text

4ポイントシュート?? PBA(フィリピンのプロバスケリーグ)で導入 初の4ポイント https://x.com/OneSportsPHL/status/18251449 01559857547 3ポイントもNBAではないリーグで採用 →NBAや国際ルールに導入 「スポーツ」＝「面白くあそぼうよ！」 Sportの語源は「気晴らし・楽しみ」 2024/12 2024/12 若手セミナー 54

Slide 55

Slide 55 text

4ポイントシュート?? Bリーグのシュートデータと重ねてみる 2024/12 2024/12 若手セミナー 55

Slide 56

Slide 56 text

4ポイントシュート?? Bリーグのシュートデータと重ねてみる 全シュートの3％が4ポイント相当の位置 2024/12 2024/12 若手セミナー 56 3%

Slide 57

Slide 57 text

4ポイントシュート?? Bリーグのシュートデータと重ねてみる 全シュートの3％が4ポイント相当の位置 得点期待値 現行ルール 4ポイントがあったら 2024/12 2024/12 若手セミナー 57 3%

Slide 58

Slide 58 text

4ポイントシュート?? Bリーグのシュートデータと重ねてみる 全シュートの3％が4ポイント相当の位置 得点期待値 現行ルール 4ポイントがあったら 2024/12 2024/12 若手セミナー 58

Slide 59

Slide 59 text

4ポイントシュート?? Bリーグのシュートデータと重ねてみる 全シュートの3％が4ポイント相当の位置 得点期待値 現行ルール 4ポイントがあったら 2024/12 2024/12 若手セミナー 59 FIBAやNBAで採用されるでしょうか？？

Slide 60

Slide 60 text

まとめ(3) 3ポイントシュート バスケットボールを大きく変えた 得点効率の良い戦略の発見と実行 4ポイントシュート？ 魅力的になるなら広く採用されるかも？ Spots=“楽しみ・気晴らし”が語源 スポーツのルール みんな楽しめるように．でも危ないことや，もめごとはいやだね． 2024/12 2024/12 若手セミナー 60 [Generated by ChatGPT4o mini/DALL-E]

Slide 61

Slide 61 text

宣伝：書籍のその他の内容 ルール変更で何が変わった？ ラグビーとトライ 複数競技のまとめ方 混成競技，フィギュアスケート団体 「良い」ランキングとは？ ランキング設計の簡潔な原則と数学 テストとWeb検索とスポーツ予測は同じ？ FIFAワールドカップ予測 WINNERを5万円買ってみた！ 2024/12 2024/12 若手セミナー 61

Slide 62

Slide 62 text

小中研究室の研究成果研究方針 学生が興味ある競技 着眼点>理論の難しさ・複雑さ ここを助言するのが教員の役割 統計的な評価 プレイをしない・チームを持っていない 「制度そのもの」への批評精神対象競技(順不同) 野球サッカーバスケットボールバレーボールビーチバレーラグビーバドミントンテニスソフトテニス日本拳法弓道 eスポーツハンドボール卓球 2024/12 2024/12 若手セミナー 62

Slide 63

Slide 63 text

大会形式への批判 Jリーグ J1リーグ・2ステージ制(2015, 16) 導入目的：ポストシーズン導入 問題点：年間勝ち点上位とステージ優勝の並立 年間最多勝ち点→ノータイトル ステージ優勝→公式タイトル泉，小中[2016] J1リーグの実力分布を数理モデル化 勝ち点分布をシミュレーション 2ステージ制は「ステージ優勝チームが敗者復活の権利を持つ制度」と結論． 2024/12 2024/12 若手セミナー 63 泉武志, 小中英嗣. J1 リーグ2 ステージ+ ポストシーズン制度の統計的分析. 日本オペレーションズ・リサーチ学会論文誌, Vol. 59, pp. 21–37, 2016.

Slide 64

Slide 64 text

公式ランキングへの批判小中(2017) バレーボールの公式ランキングの予測性能の低さを指摘 特定国有利の構造 それが原因で敗退行為を引き起こした可能性があったことも指摘 オリンピック最終予選の設計がまずかったバレーボールの公式ランキング 2020年改正 ポイント交換方式 最終予選などもランキングを活用した明確かつ矛盾の少ない形式に 2024/12 2024/12 若手セミナー 64 小中英嗣. バレーボール各国代表チームのレーティング手法の提案および結果予測・大会形式評価への応用. 統計数理, Vol. 65, No. 2, pp. 251–269, 2017.

Slide 65

Slide 65 text

2024/12 2024/12 若手セミナー 65 世界ランキングは算出方法によっては当てにならない(実力を反映していない)  特にバレーボールは「特定の国」が「特定の世界大会」に「開催国として優先的に出場」している⇒露骨に下駄がはかされている ◦ 2016年当時ヨーロッパは実力が近いチーム間でもランキングポイント差が大きい下位国は実力差があるのにランキングポイントが同じ

Slide 66

Slide 66 text

FIVBランキングの改善 (2023年9月時点) ランキング上位が実力通り 2024/12 2024/12 若手セミナー 66 新旧

Slide 67

Slide 67 text

オリンピック球技予測 バスケットボール，ハンドボール，ホッケー，バレーボール，水球の全試合を予測 予測勝率を算出する 得失点，開催地のみを利用する 簡潔な統計的手法で予測 公式ランキングと比較 リオ，東京，パリ3大会 2024/12 2024/12 若手セミナー 67 E. Konaka. IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems, Vol. E102-D, No. 6, pp. 1145–1153, June 2019. など

Slide 68

Slide 68 text

オリンピック球技予測 バスケットボール，ハンドボール，ホッケー，バレーボール，水球の全試合を予測 予測勝率を算出する 得失点，開催地のみを利用する 簡潔な統計的手法で予測 公式ランキングと比較 リオ，東京，パリ3大会 2024/12 2024/12 若手セミナー 68 E. Konaka. IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems, Vol. E102-D, No. 6, pp. 1145–1153, June 2019. 公式ランキングの予測精度が改善

Slide 69

Slide 69 text

良いランキングの(ほぼ)定番ランキングの「良さ」？ 試合結果を適切に予測できる 実力の近さ・遠さを定量化している 大会の順位やその積み上げ法は△ 参加基準の影響が大きくなってしまう 例：バレーボール，日本定番ランキング方式 イロ・レーティング(Elo rating) チェス(1970年代) オンラインゲームのマッチング 試合ごとに予測と更新 レーティング差⇔予測勝率 予測勝率と結果の差→レーティング値を更新 ラグビー，サッカー，バレーボール，… サッカー男子：2018年 バレーバール：2020年 2024/12 2024/12 若手セミナー 69

Slide 70

Slide 70 text

横綱とは何か？横綱昇進条件 横綱≠ランキング1位 空位・複数人がある 昇進条件が実力を正しく測定できていないことを指摘 例：稀勢の里関 2024/12 2024/12 若手セミナー 70 小中英嗣. 大相撲における力士の実力の定量的評価指標の提案. 電子情報通信学会論文誌A, Vol.J103-A, No. 2, pp. 55–65, 2020.

Slide 71

Slide 71 text

横綱とは何か？横綱昇進条件 横綱≠ランキング1位 空位・複数人がある 昇進条件が実力を正しく測定できていないことを指摘 例：稀勢の里関 2024/12 2024/12 若手セミナー 71 大関・稀勢の里関は2年にわたって横綱と同等の実力を保っていた小中英嗣. 大相撲における力士の実力の定量的評価指標の提案. 電子情報通信学会論文誌A, Vol.J103-A, No. 2, pp. 55–65, 2020.

Slide 72

Slide 72 text

番付は意外と性能が良い 場所単位． おおむね公式番付よりも提案手法(過去1年間の結果を定量化)の方が予測精度が良い． とはいえ，公式番付にもある種の合理性がある． Eloレーティングと類似 2024/12 2024/12 若手セミナー 72 小中英嗣. 大相撲における力士の実力の定量的評価指標の提案. 電子情報通信学会論文誌A, Vol.J103-A, No. 2, pp. 55–65, 2020.

Slide 73

Slide 73 text

Bリーグは魅力的(になった)か? 2024/12 2024/12 若手セミナー 73 様々なリーグの実力格差を定量的に評価 得失点比に基づく 実力が近い→接戦が多い→魅力の一つ Bリーグ開幕前後 NBL, bj→B1, B2 小中英嗣. 統計的レーティング手法に基づくB リーグの制度設計に関する考察. バスケットボール研究, No. 3, pp. 53–66, 2017.

Slide 74

Slide 74 text

Bリーグは魅力的(になった)か? 2024/12 2024/12 若手セミナー 74 様々なリーグの実力格差を定量的に評価 得失点比に基づく 実力が近い→接戦が多い→魅力の一つ Bリーグ開幕前後 NBL, bj→B1, B2 小中英嗣. 統計的レーティング手法に基づくB リーグの制度設計に関する考察. バスケットボール研究, No. 3, pp. 53–66, 2017. B1リーグの実力格差 NBAの実力格差

Slide 75

Slide 75 text

Bリーグは魅力的(になった)か? 2024/12 2024/12 若手セミナー 75 様々なリーグの実力格差を定量的に評価 得失点比に基づく 実力が近い→接戦が多い→魅力の一つ Bリーグ開幕前後 NBL, bj→B1, B2 小中英嗣. 統計的レーティング手法に基づくB リーグの制度設計に関する考察. バスケットボール研究, No. 3, pp. 53–66, 2017. B1リーグの実力格差 Bリーグ以前の実力格差

Slide 76

Slide 76 text

Bリーグは魅力的(になった)か? 2024/12 2024/12 若手セミナー 76 様々なリーグの実力格差を定量的に評価 得失点比に基づく 実力が近い→接戦が多い→魅力の一つ Bリーグ開幕前後 NBL, bj→B1, B2 小中英嗣. 統計的レーティング手法に基づくB リーグの制度設計に関する考察. バスケットボール研究, No. 3, pp. 53–66, 2017. B1リーグの実力格差 Bリーグ以前の実力格差 Bリーグへのリーグ再編により実力格差を縮小 (適切なカテゴリ分配)

Slide 77

Slide 77 text

バスケットボール：攻守それぞれの貢献を定量化 選手交代と得点経過のデータ有 守備時の貢献も定量化 「1秒コートに立っていた時の予測勝率の変化」を計算 大学院生の研究成果 2024/12 2024/12 若手セミナー 77 杉江，小中．バスケットボールの個人攻守貢献度の開発(2023)

Slide 78

Slide 78 text

テニス：サービス位置・ランキングと得点確率の関係 「テニスのサービスはどこに着地させると得点を取りやすいのか？」 選手の強さ＝世界ランキングポイントを考慮 卒業研究(!) 2024/12 2024/12 若手セミナー 78 Shimizu, Konaka. Scoring probability model based on service landing location and ranking points in men’s professional tennis matches (2024)

Slide 79

Slide 79 text

野球：ホームランの出やすさをきちんと分離する(パークファクター) 打者の能力，投手の能力，球場の影響を分けたい 本当にホームランが出やすい・出にくい球場がわかる 卒業研究2年分 2024/12 2024/12 若手セミナー 79 佐治，小中．対比較法を用いたパークファクター推定方法 (2023)

Slide 80

Slide 80 text

Web/SNSでの活動いろんなスポーツを予測して発信 konakalab @X (a.k.a Twitter) konakalab @Note 特に力を入れているJリーグ予測 2024/12 2024/12 若手セミナー 80

Slide 81

Slide 81 text

とにかく思いついたことを形にしてみる Jリーグの「中心」は誰？その他いろいろ 2024/12 2024/12 若手セミナー 81 「監督解任ブースト」ってあるの？無いの？ 大学院の授業でスポーツ予測コンテスト 無観客試合とホームアドバンテージ

Slide 82

Slide 82 text

ありがとうございました！ 2024/12 2024/12 若手セミナー 82