データ収集が第一歩に過ぎなかった理由
10年前、構造化データを持つことはクラブに大きな競争上の優位性をもたらしました。パス、ショット、フィジカルアウトプットを追跡することで、コーチやアナリストは、観察だけでは把握するのが難しいレベルの詳細情報を得ることができました。今日、このレベルのデータ収集はプロサッカー界では標準となっており、アカデミーや発展途上のクラブでもますます一般的になっています。
今、より大きなチャンスは、データが収集された後に何が起こるかです。多くのクラブは何年にもわたるイベントデータ、身体情報、試合の映像を蓄積してきましたが、その大量の情報を明確なサッカーの洞察に変えるには、依然として多大な手作業が必要です。アナリストは試合中に起こったことを詳しく把握しているかもしれませんが、コーチはその情報をパターン、コンテキスト、実行可能な洞察に変換して、次の試合の準備に役立てる必要があります。
情報から理解へのこの翻訳は、現代の分析ワークフローの中心的な部分になりつつあります。クラブがデータ収集を拡大し続けるにつれて、その価値は フットボール分析プラットフォームは、それらの情報源をいかに効果的に結びつけ、スタッフがそれらをパフォーマンス、採用、戦術分析にわたる意思決定を支援するサッカーデータインテリジェンスに変えることができるかにますます依存しています。
ほとんどのクラブがまだ運営しているスタック
一般的なクラブ分析の設定では、複数の個別のシステムが連携して動作することがあります。ビデオのタグ付けは1つのツールで行われ、パフォーマンスデータはスプレッドシートまたはデータベースに保存され、クリップは別のプラットフォームやグループで共有されます。アナリストは試合の前にすべてを手動で接続してレポートを作成します。
この断片化されたワークフローのコストがソフトウェアの請求書に記載されることはめったにありませんが、分析チームの運営方法に大きな影響を与える可能性があります。
情報の接続に費やした時間
アナリストは、情報が明らかにするものに集中する代わりに、さまざまなシステム間でデータ、ビデオ、レポートを相互参照するのに何時間も費やすことができます。
意思決定が遅い
分析がいくつかの手動手順に依存している場合、コーチや選手にインサイトが届くまでに数日かかることがあり、行動に移す時間が短縮されます。
一貫性のない分析
ツールやワークフローが異なれば、イベントのタグ付け、分類、解釈の方法がチームやスタッフによって異なる場合があります。
補償範囲が限られています
分析チームがサポートできる試合、選手、または年齢層の数は、多くの場合、アナリストの空き時間とそれに伴う手作業の量によって異なります。
これらの制限は、クラブがより多くのデータを収集し、ファーストチーム、募集、アカデミープログラムにわたって分析を拡大するにつれて、ますます重要になります。スタックが断片化されていると、特に競合他社やチームが手作業を増やすたびに、その増加を管理するのが難しくなります。
サッカーデータインテリジェンスの実際の様子
サッカーのデータインテリジェンスは、データ、ビデオ、コンテキストが密接に関連していて、意思決定者が何が起こったのか、なぜそれが重要なのかを理解するのに役立つときに発揮されます。インテリジェントシステムは、プレーヤーのファイナルサードタッチを個別の統計として提示する代わりに、プレーヤーがそれらのポジションをどのように使用したか、どのようなパターンがスペースやチャンスの創出に貢献したか、アウトプットがロールの要件とどのように比較されるかを示すことで、それらのアクションをコンテキストに当てはめることができます。
このアプローチを中心に設計されたサッカー分析プラットフォームは、通常、いくつかの機能を組み合わせています。
自動データ処理
マッチビデオは構造化データやタグ付きデータに変換できるため、アナリストの手作業を減らすことができます。
イベントに関するコンテキスト
個々のアクションを戦術情報や位置情報とともに表示できるため、単なるイベント数よりも統計の方が意味があります。
意思決定に役立つ洞察
分析は、戦術的な調整を検討するコーチから、潜在的な採用ターゲットを評価するテクニカルディレクターまで、さまざまなユーザーのニーズに応じて提示できます。
接続されたワークフロー
ビデオ、データ、分析を同じ環境に置くことができるため、スタッフは異なるシステム間を繰り返し移動しなくても一貫した情報源を得ることができます。
StepOutはこのアプローチに従い、マッチビデオを自動データ処理と分析に接続します。試合はプラットフォームにアップロードできます。約24時間以内に400以上の構造化データポイントが生成され、90％以上の精度で報告されるため、分析を開始する前にクラブスタッフがすべてのイベントに手動でタグを付ける必要がなくなります。
未加工のイベントから戦術的なコンテキストまで
サッカーデータの真の価値は、個々のイベントを試合の文脈の中で理解できたときに明らかになります。たとえば、パスが完了したことは、ボールが目的のチームメイトに届いたことを示しますが、戦術的な意義は、パスが行われた場所、相手がどのように設定され、どのような順序で形成されたか、同じパターンが繰り返し現れたかどうかを理解することにあります。そのコンテキストにより、コーチはどの行動がチームのパフォーマンスに貢献しているかをより明確に把握できます。
ここで、ネットワーク分析やベクターマップなどのツールが、現代のサッカー分析プラットフォームに別のレイヤーを追加できます。ネットワーク分析は、試合中のパス関係とプレーヤーのつながりをマッピングし、チームの攻撃構造に影響する組み合わせやエリアを特定するのに役立ちます。ベクターマップは、プレーヤーとボールの位置をマッピングすることで動きと方向の情報を追加します。これにより、アナリストは、ヒートマップやイベントカウントだけでは捉えにくいパターンを特定できます。
同じコンテキストレイヤーは、採用やチーム計画に役立ちます。契約候補を評価するテクニカルディレクターは、選手のパス関係、動きのパターン、ポジショニングがチームの既存の構造にどのように適合するかをより深く理解することができます。
ビデオをインスタントアンサーに変える
ほとんどのクラブは、スタッフが現実的に確認できないほど多くの試合映像にアクセスしています。多くの場合、課題は、コーチ、アナリスト、または採用チームの前で質問に答える特定の瞬間を見つけることです。検索可能であらかじめタグ付けされたビデオライブラリは、試合の映像を構造化されたイベントやプレーヤーのアクションと結び付けることで、そのプロセスをはるかに効率的にすることができます。
StepOutのスポットライト機能を使用すると、スタッフは試合全体を手動で調べなくても、特定のプレーヤー、アクション、またはパターンに関連するクリップを見つけることができます。これにより、特に意思決定を迅速に行う必要がある場合に、日常のサッカーワークフローにおけるビデオの使用方法が変わります。
試合の準備
コーチは、戦術的な調整を準備しながら、特定の対戦パターンの例を見つけ、それらを見直すことができます。
スカウトレポート
アナリストは、特定の戦術的な質問を中心に動画プレイリストを作成し、時系列のハイライト集よりも詳細な内容をレポートに提供できます。
募集
テクニカルディレクターは、何時間もかけて手動でクリップを選択しなくても、複数の試合にわたって潜在的なターゲットからの関連するアクションを確認できます。
ビデオが構造化されたデータに接続されて検索可能になると、スタッフが必要なときにアクセスできるサッカー情報の実用的な情報源になり、手作業で膨大な労力を必要とするアーカイブではなくなります。
連続ループとしての選手育成
サッカーのデータインテリジェンスは、ファーストチームの分析やリクルートをサポートするのと同じくらい効果的に選手育成をサポートします。シーズンを通してパフォーマンスデータ、ビデオ、進捗追跡が利用できる場合、開発は、不定期のレポートに記録されたものではなく、選手とコーチが一緒に確認できる継続的なプロセスになります。
StepOutのプレイヤーインパクトスコアとプレイヤーアプリは、マッチインテリジェンスをプレイヤーに直接提供し、プレイヤーは自分の統計、ハイライト、時間の経過に伴う進行状況にアクセスできるようにします。これにより、試合のパフォーマンスと開発目標をより一貫して結び付けることができると同時に、プレーヤーは自分のパフォーマンスがどのように変化しているかをより明確に把握できます。
このアプローチは、選手がさまざまなチームやコーチング環境で上達する可能性があるアカデミーやパスウェイプログラムにとって特に有益です。共有システムにより、コーチと選手は一貫したパフォーマンス記録にアクセスできるため、時間の経過に伴う成長を追跡し、注意が必要な分野を特定しやすくなります。
プログレッシブオーナーとTDがアップグレードする前に尋ねるべきこと
よりインテリジェントな分析スタックに移行するには、テクノロジーがクラブの既存のワークフローにどのように適合するかを慎重に検討する必要があります。新しいサッカー分析プラットフォームに予算を投入する前に、オーナー、テクニカルディレクター、サッカー運営チームは次のような質問を検討する必要があります。
プラットフォームはビデオ、データ、レポートをまとめますか、それともスタッフは異なるシステム間で情報を移動する必要がありますか？
プラットフォームはどのくらいのタグ付けとイベント検出に対応できますか？また、アナリストはデータを準備するのにどれくらいの時間が必要ですか？
クラブの要件が高まっても、同じシステムでファーストチーム、リクルート部門、アカデミー、ユースチームをサポートできますか？
コーチ、スカウト、テクニカルディレクター、選手は関連する洞察に直接アクセスできますか、それとも情報はアナリストチームに残りますか？
試合の映像をアップロードしてから、使用可能なデータ、ビデオ、インサイトを分析できるようになるまでどのくらいかかりますか？
これらの質問は、プラットフォームがクラブの作業環境にどの程度適合しているか、また必要な規模で日常の意思決定をサポートできるかどうかを明らかにします。
- ワークフローはどの程度つながっていますか？
- どのくらいの作業が自動化されていますか？
- クラブ全体に拡大できますか？
- 出力には誰がアクセスできますか？
- 情報はどれくらい早く入手できますか？
Frequently Asked Questions
なぜもっと多くのデータを収集するだけでは十分ではないのですか？
生データは、誰かがそれを文脈の中で解釈して初めて役に立ちます。試合ごとに何千ものデータポイントを収集するが、接続されていないツール間での手動相互参照に頼っているクラブは、システムにどれだけのデータがあるかに関係なく、インサイトが届くのが遅すぎて次の試合に影響を与えることができません。
データインテリジェンスは、リソースが豊富なエリートクラブにのみ関係しますか？
いいえ。カメラにとらわれないAI主導のプラットフォームにより、放送品質のフィードだけでなく、電話やサイドラインカメラの映像を使ってデータインテリジェンスにアクセスできるようになりました。アカデミーや草の根クラブが、以前は専用の分析部門が必要だった分析を実行できるようになったのは、そのアクセシビリティのおかげです。
分析スタックをアップグレードする際、クラブが最初に優先すべきことは何ですか？
ビデオとデータを1つのシステムに接続すると、アナリストのほとんどの時間を費やす手動の調整作業がなくなるため、最も早く実用的な成果が得られる傾向があります。基本的なつながりができれば、戦術的なコンテキストとプレイヤー向けのツールの価値が高まります。
現代のプラットフォームでは、マッチ映像をどれくらいの速さで使えるインサイトに変えるべきでしょうか？
基本的な収集よりも本物のインテリジェンスを重視して構築されたプラットフォームにとって、映像をアップロードしてから約24時間以内のターンアラウンドは妥当な基準です。
