より多くのデータがあることの問題
テクノロジーを追加することには明らかな魅力があります。優れたカメラはより多くの映像を提供し、追跡システムはより多くの位置情報を生成し、分析プラットフォームはより多くの指標を提供し、スカウトデータベースは採用部門がより多くのプレーヤーにアクセスできるようにします。
しかし、プロクラブの場合、情報が分断されたシステムに分散していると、それ自体が問題を引き起こす可能性があります。
コーチは、なぜチームがハイプレスに対して前進するのに苦労しているのかを理解したいと思うかもしれません。答えとしては、センターバックのポジショニング、ミッドフィールダー同士の距離、ゴールキーパーの関与、フォワードの動き、相手のプレストリガーなどが考えられます。1つの指標を見ても、シーケンス全体が説明されることはめったにありません。
ここから、クラブのテクノロジースタックのさまざまな部分が互いに補完し合うようになります。データは繰り返されるパターンを特定でき、ビデオはその背後にあるシーケンスを見せることができます。戦術分析は、関係する選手やスペースがチームの構造とどのように関係しているかを説明するのに役立ちます。その後、コーチングスタッフは、その問題に戦術的な調整が必要なのか、トレーニング介入が必要なのか、それとも選手プロフィールの変更が必要なのかを判断できます。
重要な点は、それぞれのシステムが同じサッカーの質問に異なる影響を及ぼしているということです。
テクノロジーはクラブのフットボールモデルに従うべきです
テクノロジー自体が、クラブが望むサッカーの分析とプレーの仕方をサポートするはずです。ポゼッションベースのチームは、進行状況、フィールドポジション、パスネットワーク、そしてプレーヤーが数値的に優位に立つ方法に関心があるかもしれません。移行重視のチームは、ボールの回収、攻撃スペース、守備組織、フェーズ間の移動速度に重点を置くことがあります。
重要なのは、そのツールがクラブが自社のサッカーモデルにとって重要な行動を測定、理解、改善するのに役立つかどうかということです。
ビデオとデータが互いに補完し合う方法
ビデオは、アクションを取り巻く状況を捉えるため、フットボールクラブが利用できる最も重要な情報源の1つです。
たとえば、パスの90％を完了したミッドフィールダーが、リクルートチームに単独で伝えることはほとんどありません。それらのパスには、プレッシャーを通り抜けて危険なエリアに入るプログレッシブボールが含まれる場合もあれば、主にディフェンダー間の安全な循環である場合もあります。数字は出発点として役立ちますが、実際に何が起こっているのかを理解するには映像が必要です。
最新のサッカービデオ分析ソフトウェアにより、このプロセスがかなり効率的になります。試合を最初から最後まで見直す必要がある90分間の記録として扱う代わりに、アナリストはタグ付けされたイベント、特定のプレーヤー、プレーのフェーズ、繰り返し発生する状況を扱うことができます。AIがこれらのイベントの特定と整理に役立つようになり、アナリストは質問から関連する映像にすばやく移動できるようになります。
あるチームがビルドアップの第1フェーズで異常に頻繁にボールを失っていることがデータで示されていると想像してみてください。アナリストはその情報を使用して、試合が行われている試合やゾーンを特定し、ビデオに戻って周囲の状況を調べることができます。ゴールキーパーは追加のパスオプションとして使われていましたか？センターバックの位置が離れすぎていましたか？ミッドフィールダーはラインの合間に空いていましたか？野党は意図的にマスコミを一方に向けていたのですか？
データはパターンを識別し、ビデオはそれを説明するのに役立ちます。
接続が重要な理由
同じ原則が選手の採用にも当てはまります。プレーヤーはプログレッシブパスで上位にランクされるかもしれませんが、スカウトはそれらのパスがどのように生成されるかを理解する必要があります。フォワードは予想ゴール数の数字が印象的かもしれませんが、ビデオでは彼が得ているチャンスの種類とそれを生み出す動きを明らかにすることができます。
これが、データとビデオが競合する方法よりも補完的な情報源として最適である理由です。1つは一貫性と規模を提供し、もう1つはコンテキストを提供します。
戦術分析が適している場所
サッカーは人間関係のゲームです。つまり、個人の統計ではストーリーの一部しか伝わりません。選手の行動は、周囲のチームメイト、相手、チームの構造、求められる役割に影響されます。
サッカーの戦術分析ソフトウェアは、クラブがそれらの関係をより体系的に調べるのに役立ちます。
戦術分析は、ビルドアップや進行からプレス、守備組織、移行まで、ゲームのほぼすべての段階をカバーできます。アナリストは、チームがどこでスペースを作っているのか、どこでコントロールを失っているのか、そして個々の動きが周囲の構造にどのように影響するのかを理解するのに役立ちます。
強力な攻撃番号を出すフルバックを考えてみましょう。リクルートチームは魅力的な統計プロファイルを見るかもしれませんが、コーチングスタッフはそれらの数字が選手の役割にどのように当てはまるかを知りたいと思うでしょう。ウィンガーが中に動いている間、彼は幅を教えてくれますか？彼はビルドアップ中に中盤に転向しますか？彼は重複して走りますか？所有物を失うとどうなりますか？チームがフォワードに献身的な選手がいるのに、彼は十分な速さで回復できますか？
これらの質問は統計に意味があり、同じことがクラブ自身のパフォーマンスを分析する場合にも当てはまります。チームが特定のエリアからのチャンスを失っている場合、戦術分析は、問題が個々のポジショニング、ライン間の距離、プレスのタイミング、またはより広い構造上の問題にあるのかを確認するのに役立ちます。
このソフトウェアは、コーチングスタッフに代わって戦術的な決定を下しません。それは彼らにそれを作るためのより良い証拠を与えます。
から パフォーマンス分析 採用へ
スカウトと業績分析は伝統的に別個の機能として機能してきましたが、その区別を維持することがますます難しくなっています。
リクルートメントは、クラブが選手を探す前に何が必要かを正確に理解しているときに最も効果的です。その理解は、多くの場合、パフォーマンスと戦術分析から得られます。
あるクラブが、ピッチの中央までボールを伸ばす能力を高めたいと考えているとしましょう。採用部門は、プレッシャーの下での受信、プログレッシブパス、ボールキャリー、ポジショニング、ボールを失った後の守備への貢献など、重要な資質に基づいてプロファイルを定義できます。
フットボールスカウトソフトウェアは、これらの基準に従って市場を絞り込むのに役立ちます。しかし、統計候補リストはプロセスの始まりに過ぎません。
次の段階は、これらの数字が実際のサッカーの行動にどのように反映されるかを理解することです。
スカウトは関連するビデオを見直し、戦術アナリストは選手の行動がクラブのプレーモデルで要求されているものと似ているかどうかを評価します。その後、採用担当者は、選手の年齢、競技レベル、契約状況、その他の要因を検討して、より広範な決定に影響します。
これにより、選手の空き状況やヘッドライン統計だけでスカウトするのではなく、チームの実際のサッカー要件に基づいてスカウトを行うという、より一貫した採用プロセスが生まれます。
採用はより具体的になります
リクルートが幅広いパフォーマンス指標を超えて、選手の実際の行動が特定の役割の要求に合っているかどうかを尋ね始めると、その違いは意味のあるものになります。
単に尋ねるのではなく:
どのミッドフィールダーが好調ですか？
クラブは次の質問をするかもしれません：
私たちが必要とする特定のアクションを一貫して生み出していて、私たちのような戦術環境の中でそれをしているミッドフィールダーは誰ですか？
このシフトは適切な選手を見つけるのに役立ち、クラブは選手の強みがプレーしたいサッカーに関連しているかどうかをより正確に把握できます。
また、従来のスカウト方法では見逃されがちな選手、特に全体の数字がすぐには目立たないが、個人の行動、傾向、意思決定がその役割の要求と密接に一致している選手の視野に入れることもできます。選手が価値ある存在になるためにすべての指標で最高にランクされる必要はありません。重要なのは、彼らがもたらす資質の特定の組み合わせが、クラブが解決しようとしている問題と一致するかどうかです。
1つのクラブ、さまざまな質問
コネクテッド・テクノロジー・スタックの最も価値のある側面の1つは、同じ情報がクラブ全体でさまざまな意思決定に役立つということです。
アナリストは、チームがフルバックの後ろのスペースにあまりにも多くのエントリーを許可していることに気付くかもしれません。コーチはそれをチームの守備構造やプレッシャーのかかる組織の問題と解釈するかもしれません。採用部門は、別のタイプのフルバックまたはウィンガーとの契約について議論の余地があるかもしれません。スポーツディレクターは、問題が戦術的なものなのか、人事上の問題なのか、それとも長期的なチーム編成の問題の一部なのかを検討するかもしれません。
基礎となる情報は同じですが、部門ごとに使い方が異なります。クラブが統合されたからといって、すべての部署が同じレポートや指標を使用する必要があるわけではないので、これは重要です。採用にはコーチングとは異なる要件があり、スポーツディレクターは試合レビューを準備するアナリストとは異なるレベルの詳細を必要とします。
共有する必要があるのは、根底にあるサッカーの背景です。
各部門が同じ観察から関連するデータ、映像、分析に移ることができれば、会話はより生産的になります。スカウトは、選手の統計がなぜ重要なのかを説明できます。アナリストは、業績トレンドの背景にあるクリップを見せることができます。コーチはその証拠をチームの戦術的要件に結び付けることができます。
サッカーテクノロジーが細分化されるとき
代替策は、個別ではうまく機能するが、一緒には機能しないシステムの集まりです。アナリストはあるプラットフォームをビデオに使用し、人材紹介は別のデータベースから行い、業績データは別のプロバイダーに保管するかもしれません。その後、レポートをエクスポートし、再フォーマットして、部門間で共有する必要があります。
時間が経つにつれて、これらのプロセスは摩擦を引き起こします。アナリストは、アクセスしやすいはずの情報を見つけて整理するのに時間を費やします。スカウトは、評価に必要なビデオコンテキストがなくても、強力な統計情報を持っている可能性があります。コーチは、パフォーマンス指標から関連する試合シーケンスに直接移動できなくても、レポートを受け取ることがあります。
一貫性の問題もあります。異なる部門が異なるデータセットや定義に基づいて作業している場合、2人が同じ選手やチームについて異なる結論に達する可能性があります。
クラブオーナーやスポーツの意思決定者にとって、テクノロジー戦略はソフトウェアの決定と同じくらい運営上の問題になります。問題は、どのプラットフォームが最も多くの機能を備えているかということだけではありません。テクノロジーによって、フットボール部門の連携が深まり、効率的になり、情報に基づいて行動できるようになるかどうかが重要になります。
モダンクラブのテクノロジースタックには何を含めるべきですか？
正確な組み合わせは、クラブの規模、プレーモデル、予算、人員配置によって異なります。大規模なプロクラブには、小規模なクラブが少数の統合プラットフォームを通じて処理する分野専用のシステムがある場合があります。
しかし、基本的な要件は似ている傾向があります。
ビデオ分析
クラブには、試合やトレーニングの映像をキャプチャ、整理、検索、確認するための信頼できる方法と、関連するクリップを選手、イベント、戦術状況につなげる機能が必要です。
スカウトとリクルート
採用チームには、適切な選手を見極め、プロフィールを比較し、統計的スクリーニングとビデオおよびコンテキスト評価を組み合わせるのに役立つツールが必要です。
戦術分析
コーチやアナリストは、チームの構造、選手のポジショニング、パス関係、プレス、トランジション、その他クラブのプレーモデルに関連する行動を調べる必要があります。
アナリティクス
パフォーマンスデータは、クラブが傾向を測定し、選手とチームを比較し、調査すべき分野を特定し、戦術目標が達成されているかどうかを評価するのに役立つはずです。
インテグレーション
おそらく最も重要なのは、これらの異なる分野が連携できることです。クラブ間での情報の移動が手作業のままであれば、優れたビデオ、スカウト、分析システムがあってもほとんどメリットはありません。
したがって、有用なテクノロジースタックは、その機能リスト以上のもので判断されるべきです。クラブは、それが既存のワークフローにどれだけ簡単に適合するか、どれだけの反復作業を取り除くことができるか、コーチやスカウトが必要な情報にアクセスできるかどうか、そしてクラブの成長に合わせてシステムを拡張できるかどうかを検討する必要があります。
現代の分析ワークフローにおけるAIの役割
人工知能は、サッカーによって生成される大量の情報をクラブが扱う方法をますます変えています。
AIの最も実用的な用途は、多くの場合、実際の分析の前に行われる作業にあります。イベントの特定、映像のタグ付け、クリップの整理、大量のビデオからの情報の抽出は、アナリストの時間をかなり消費します。そのプロセスの一部を自動化することで、アナリストは資料の準備よりもサッカーの通訳に多くの時間を費やすことができます。
AIは、手動では達成が難しいような規模でパターンを識別し、情報を整理することができますが、サッカーの決定にはやはりコンテキストが必要です。モデルは一連のパス、プレスアクション、ポジションの動きを識別できますが、アナリストはそれらのアクションがチームのプレーモデルにとってなぜ重要なのかを判断する必要があります。
したがって、サッカーテクノロジーのありそうな方向性は、人間対自動化ではありません。これは、自動化がより多くの反復作業を処理し、専門家が通訳、コミュニケーション、意思決定に集中するワークフローです。
StepOutがモダンクラブのワークフローにどのように適合するか
StepOutがビデオ分析とサッカーデータを結びつけることを中心にプラットフォームを構築した理由の1つは、断片化された情報によって生じる課題です。
StepOutはAIを使ってアップロードされた試合の映像を分析し、タグ付けされたアクション、選手データ、チームレベルの洞察など、構造化されたサッカー情報を自動的に生成します。これにより、クラブは、プロセスのすべての段階を手動でタグ付けする必要なく、未加工の映像から使用可能な分析に移行できます。
StepOutの分析は、個人やチームのパフォーマンスにまで及びます。ネットワーク分析などの機能は、クラブがパス関係を調べるのに役立ちます。ベクターマップやアクティビティマップは、ピッチ全体でのプレーヤーのポジショニング、動き、アクションをさまざまな方法で把握できます。Spotlightを使用すると、ユーザーは試合中の重要な場面にすばやく移動して、データを基盤となる動画と結び付けることができます。
これは、スカウトと業績分析の関係に特に関係があります。プレイヤープロフィールは、統計的な出力を、それを生み出したアクションと一緒に調べることができると、より有用になります。StepOutのスカウトと選手分析機能は、パス、ディフェンス、ドリブル、ポジショニング、ヒートマップ、予想ゴール数などの情報をビデオでまとめ、クラブがアウトプットとプレー行動の両方を評価する別の方法を提供します。
クラブにとって、幅広い価値は、これらのさまざまな形式の情報をより緊密に結び付けることにあります。アナリストはパフォーマンスを調査でき、スカウトはデータとビデオの両方で選手を評価でき、コーチは同じ試合情報を使って戦術的な行動を理解できます。
StepOutは、クラブがすでに使用しているかもしれないすべてのスペシャリスト制度を置き換えるための議論ではありません。もっと重要な問題は、テクノロジーによって、クラブが収集する情報と、フットボールスタッフが下す必要のある決定との距離をどのように縮めることができるかということです。
現代のクラブのテクノロジースタックは、究極的にはそれを中心に設計すべきものです。目的は、より多くのソフトウェア、ダッシュボード、またはより多くのメトリックを蓄積することではありません。これは、サッカーの意思決定を行う人々に、より明確で、より速く、よりつながりのある試合観を提供することです。
プロクラブが分析、採用、パフォーマンステクノロジーへの投資を続けるにつれて、そのつながりはますます重要になるでしょう。自社のテクノロジーを最大限に活用するクラブが、必ずしも最も多くの情報を収集しているクラブとは限りません。彼らは、情報を選手、対戦相手、そして自分のプレー方法についての首尾一貫した理解に変えることができるでしょう。
Frequently Asked Questions
現代のサッカークラブはどのようなテクノロジーを使用していますか？
プロクラブは、ビデオ分析、スカウト、戦術分析、パフォーマンスデータ、募集、選手育成、トレーニング、医療管理などの分野でテクノロジーを使用しています。
現代のサッカーでビデオ分析が重要なのはなぜですか？
ビデオはパフォーマンスデータに関するコンテキストを提供し、コーチ、アナリスト、スカウトが特定の行動や戦術パターンがどのように発展するかを理解するのに役立ちます。
AIはサッカー分析をどのように変えていますか？
AIはビデオのタグ付け、イベントの検出、データ収集を自動化できるため、アナリストは情報の解釈やサッカーの意思決定のサポートにより多くの時間を費やすことができます。
サッカーテクノロジーはエリートクラブにのみ役立ちますか？
いいえ。アカデミー、セミプロフェッショナルクラブ、発展途上の組織では、分析や選手育成に、アクセスしやすいビデオ、データ、AIツールの使用が増えています。
