ブラッド・ピット主演の映画「マネーボール」のように、ビッグデータを活用して選手を獲得することが、世界中で素晴らしい成果を出しているため、ますます注目されています。ケビン・デ・ブライネやメンフィス・デパイといったスター選手たちは、情報を活用することで自分たちの未来を決定し、クラブ側もますます意思決定に技術を導入しています。
ビッグデータとは何か、そしてどういう目的があるのか？
ビッグデータとは、従来の方法で処理することが非常に困難または不可能なほどの量と複雑さの情報であり、そのために技術やツールを使用してそのデータから洞察を得ることが必要です。ビッグデータから導き出される結論は、サッカー業界を含む多くの産業にとって、重要な意義を持ちます。サッカーの試合では何千万ものデータが生成されますが、ここで生じる問題は、「どのようにしてこれらのデータを処理し、どのようにしてそれらを活用することができるのか？」ということです。
移籍政策からゲーム分析まで、ビッグデータの使用方法は創造性やツールによって無限に存在します。データは常に存在していたのですが、違いは私たちがどのように扱うかにあります。情報を活用して選手を選ぶことも可能で、怪我を予防することも、相手チームを分析することも、ゲームの側面を改善することもできます。
ビッグデータに関するチームの革新があるたびに、その結果は肯定的であり、いくつかの場合は本当に歴史的なものでした。
クラブはどのようにしてビッグデータを活用して選手を獲得しているのか？セビージャの事例
サッカー界においては、スカウトという言葉がよく知られています。このスカウトは、チームを補強する最適なタレントを探すために、映像を何時間も見たり、スタジアムを訪れたりする人々のチームが担当しています。こうした活動は、近年大きく変化しており、ビッグデータの重要性が増してきています。
スペインにおいて最も象徴的な事例は、モンチ氏が率いるセビージャFCです。「安く買って高く売る」という前提のもと、ビッグデータツールを最大限活用して「誰も見ていない」選手を発掘することを目的としています。最初のステップは、AI、機械学習、ビッグデータの部門を作成することでした。次に、数万人の選手がセビージャの可能な署名候補となるデータベースを実装することでした。その結果は？セビージャは2005年までに歴史上4つのタイトルを獲得しましたが、過去15年間には10個ものタイトルを獲得することに成功しています。
「データは常に存在していたのです。違いは今ははるかに多くのデータがあるため、それをビッグデータと呼んでいることです。ビッグデータは万能薬でも賢者の石でもありません。それは素晴らしい支援です。データは存在していますが、煙と信号を分ける技術が必要です」と、セビージャFCのスポーティングディレクターであるモンチ氏は語っています。
多くのチームが同様の契約方針を取り入れ、今日では選手のメトリクスとパフォーマンスに完全な明確さを持っていないチームはないと言えます。
では、選手はどのようにビッグデータを利用しているのでしょうか？
1つの例として、ケビン・デ・ブライネ選手が、ビッグデータの助けを借りてエージェントなしで契約交渉を行ったことが明らかになりました。彼のエージェントであるパトリック・デ・コスター氏は、2020年に詐欺とマネーロンダリングの容疑で逮捕されたため、ベルギーの選手は交渉業務をテクノロジーに任せ、データが交渉することを許しました。
このおかげで、デ・ブライネ選手は年収2,000万ポンド（33億円)に近い額を得て、ペップ・グアルディオラ率いるチームで最高額の選手となり、プレミアリーグでもクリスティアーノ・ロナウド選手に次ぐトップ3にランクインしました。
2017年、バン・ハール監督率いるマンチェスター・ユナイテッドで2シーズンを過ごした後、メンフィス・デパイは期待されていたプレーを発揮できず、チーム移籍を決意しました。
自分に適したチームを選ぶために、デパイはビッグデータに特化した企業SciSportsの創業者、ギールス・ブラウワーに連絡を取りました。マンチェスターに住んでいた彼は、自由なプレースタイルで重要な存在になれるチームでプレーしたいと話し、またヨーロッパの5大リーグのうちの1つに所属するチームであることも希望していました。
デパイの希望を考慮した上で、彼のPSVとマンチェスター・ユナイテッドでのパフォーマンスを分析しました。その結果、イングランドでは選手がより多くの守備行動をすることが求められ、またバン・ハール監督のプレースタイルが彼の能力を十分に引き出すことができなかったということがわかりました。
次に、選手のパフォーマンス分析を含むすべての情報をコンピューターに入力しました。その際には、ポジションにスター選手がいないこと、トランジションやパスのスピード、チームの一貫性、プレースタイル、将来の予測など、重要なメトリクスが考慮されました。デパイは、プレーを楽しみながら自分のベストパフォーマンスを発揮できるチームに移籍したいと明言しており、お金よりもそのようなチームに加入することが重要でした。
「最終的に、彼のプレースタイルに合った5つのクラブのレポートを作成しました。リヨンもその中の1つでした。もちろん、エージェントやクラブが合意に達するかどうかは彼ら次第であり、私たちの仕事はここで終わります」とSciSportsの創業者ギールス・ブラウワーは語っています。
結果として、リヨンでは、PSGとのリーグ1のチャンピオンシップで戦い、2020年のチャンピオンズリーグの準決勝進出を達成し、準々決勝でガーディオラ率いるマンチェスター・シティを破った歴史的な偉業を達成しました。それだけでなく、彼の素晴らしいパフォーマンスがFCバルセロナに引き抜かれるきっかけとなり、彼はオランダ代表でも再びキープレイヤーとなり、次のカタールワールドカップでも間違いなくスターターとして活躍するでしょう。
サッカーにおけるビッグデータの他の使い方
移籍だけでなく、ビッグデータは他の多くの面でも使用されています。クラブが最も一般的に使用する方法の1つは、ライバルの分析ですが、最も重要なのは、試合中の自分たちのパフォーマンスの分析です。例えば、ドイツが2014年のワールドカップで優勝した際、プレイヤーたち自身によると、SAPというツールのおかげで、平均ボールポゼッションを3.4秒からほぼ1秒に下げることができ、セミファイナルでのブラジル戦での歴史的な7-1の勝利に反映されました。
ビッグデータはまた、GPS技術を用いてサッカーを革命化しました。選手ごとのメトリクスを取得してパフォーマンスを改善するため、トレーニングセッションを計画するためにデータを分析することは、どのチームも取り残されたくないことです。GPS技術を使用することで、ほとんど不可能に思われる多くの側面の分析が可能になります。さらに、怪我の予防にも、プレーヤーの負荷を比較して、プレイヤーが怪我のリスクにあるか、または競技に復帰できるかどうかを知ることができます。
既に述べた技術とは異なり、低コストのオプションがあるGPS技術は、多くのサッカーチームが関連データにアクセスできるようになりました。GPS OLIVERは、プレーヤーのパフォーマンスのすべての詳細情報を提供するWebポータルとモバイルアプリを通じて、追跡することができます。価格は非常に手頃なため、通常はアクセスできない多くのチームが、プロやアマチュアのサッカーだけでなく、女子サッカーやフットサル、ユースサッカーでもビッグデータの利点を活用しています。
「OLIVERは、選手のパフォーマンスをモニタリングするだけでなく、クラブ全体の知識を生成するプラットフォームです」と、FC SKAブラジルの会長であり、2002年のワールドカップでブラジル代表として優勝したジョゼ・エドミウソン氏はコメントしています。
この記事で触れられていない多くの側面があるにもかかわらず、ビッグデータは確かにサッカーを変えるためにやって来たものであり、魔法を変えるためではありません。プロフェッショナリズムは技術と密接に関連しており、間違いなく、適応しない者は深刻な不利益を被ることになり、革新的な者こそが最大の利益を最大化することができるようになるでしょう。セビージャ、ケビン・デ・ブライネ、デパイ、またはドイツ代表のように。
「全てのチームは、ライバルに対して競争上の優位性を得るために革新的な方法を探し求めている」と、SAPのブランドアンバサダーであり、ドイツのビッグデータをサポートした企業であるBierhoff氏は述べています。
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