テクニカルディレクターがサッカーの分析とスカウトのプラットフォームに求めるべきことは何ですか？

目次

1。現代のサッカーでサッカー分析が重要な理由

2。正しいサッカー分析プラットフォームを選ぶことが重要な理由

3。サッカー部のワークフローから始めましょう

4. サッカー分析プラットフォームで注目すべき10のこと

5。StepOutが評価のどこに当てはまるか

6。ベンダーデモ中に尋ねるべき質問

7。サッカーの分析とスカウトプラットフォームに関するよくある質問

現代のサッカーにおいてサッカー分析がなぜそれほど重要なのですか？

サッカーには常に判断力、経験、本能が伴います。変わったのは、それらの決定を裏付けるために利用できる情報の量です。クラブは現在、試合、選手、大会にわたる何千ものアクションを分析しています。コーチは戦術パターンを研究したり、リクルートチームは潜在的なターゲットをベンチマークしたり、パフォーマンススタッフは選手の成長を経時的に追跡したりできます。

現代のサッカー部門にとって、分析はいくつかの分野に貢献できます。

戦術分析：ポゼッション、プレス、守備組織、チャンス創出のパターンを特定します。

プレーヤーのパフォーマンス：ビデオと一緒に客観的なパフォーマンスデータを使用して、個々の行動や傾向を評価します。

スカウトとリクルート：契約候補者を既存の選手や役割固有の要件と比較してください。

プレーヤーの育成：時間の経過とともに進捗状況を追跡し、改善すべき分野を特定します。

相手の分析：今後の対戦相手がどのようにチャンスを作り、守備し、さまざまな状況に対応するかを理解してください。

意思決定：選手やチームを評価する際には、コーチ、スカウト、テクニカルディレクターに共通のエビデンスベースを提供してください。

本当の利点は、マッチ映像、戦術コンテキスト、コーチやスカウトの知識にデータを接続できることです。

だからこそ、現代のサッカー分析ソフトウェアは基本的な統計を超えています。最も便利なサッカー分析プラットフォームは、ビデオ、パフォーマンスデータ、スカウト、選手育成をつなぎ合わせたワークフローにまとめ、クラブが起こったことからなぜ起こったのか、そして最終的には次に何をすべきかを考えるのに役立ちます。

適切なプラットフォームを選ぶことが重要な理由

サッカーのテクノロジーを採用するかどうかは、分析部門よりもはるかに大きな影響を与えます。

同じシステムが以下をサポートする可能性があります：

試合と対戦相手の分析

プレイヤーのパフォーマンス分析

採用とスカウト

プレーヤーのベンチマーキング

アカデミー開発

コーチングのフィードバック

技術的な意思決定

強力なサッカー分析プラットフォームがあれば、コーチ、アナリスト、スカウト、スポーツスタッフが同じ基礎情報にアクセスできます。設定を断片化すると、エクスポート、スプレッドシート、重複データ、繰り返し分析に関する作業が多くなります。

したがって、最良のシステムは、情報から行動へのよりスムーズな道筋を作りながら、フットボール部門の既存の仕組みに適合する必要があります。

サッカー部のワークフローから始めましょう

サッカー分析ソフトウェアを比較するときによくある間違いは、機能リストから始まることです。

どのプラットフォームでも、ダッシュボード、ビデオ分析、プレイヤープロフィール、統計を表示できます。もっと役に立つ質問は、これらの機能が実際のサッカー環境でどのように連携するかということです。

まず、現在のワークフローをマッピングします。

質問:

試合の映像はどのように分析になりますか？

誰が映像をアップロードしますか？誰がタグを付けますか？コーチングスタッフが重要な瞬間を確認できるようになるまでどのくらいかかりますか？

反対意見分析はどのように準備されていますか？

アナリストは未加工の映像からトレンド、戦術パターン、マッチデーレポートにどのように移行しますか？

採用部門は業績データをどのように使用しますか？

スカウトは、同じ指標とビデオエビデンスを使用して、外部の選手をクラブの既存のチームと比較できますか？

選手育成情報はどこにありますか？

コーチは選手の進行状況を経時的に追跡し、パフォーマンスデータをビデオやフィードバックと結びつけることができますか？

いくつのツールが関係していますか？

マッチから必要なインサイトを得るために必要なログイン、エクスポート、スプレッドシート、手動の手順を数えてください。

これらのギャップにより、一般的な機能の比較よりもはるかに有用な評価フレームワークが得られます。

サッカー分析プラットフォームで注目すべき10のこと

ビデオ、分析、スカウトにわたる接続データ

プラットフォームにはたくさんの機能があっても、断片化されたワークフローを作り出すことがあります。まず、システムが製品のさまざまな分野でプレーヤーのアイデンティティ、試合データ、指標をどのように処理するかを見てみましょう。

アナリストはビデオクリップから基礎となるパフォーマンスデータに移動できますか？

スカウトは選手比較から関連する試合の映像に移れますか？

スタッフは一貫した定義とデータセットを使用して、競技会全体で選手を比較できますか？

真につながったサッカー分析プラットフォームでは、同じワークフロー内でこれらのアクションを実行できるはずです。これは、プラットフォームが複数の部門をサポートしている場合に特に重要です。コーチ、アナリスト、スカウトは、同じ選手と試合情報を使って作業できるはずです。

動画アップロードからインサイトまでのスピード

フットボールのビデオ分析には、従来、かなりの量の手作業が必要でした。アナリストは、映像が戦術レビュー、業績分析、または採用に役立つようになるまで、イベントのタグ付けに何時間も費やすことがあります。

現代のサッカービデオ分析ソフトウェアは、AIとコンピュータービジョンによってこのプロセスの多くを自動化できます。試合の映像は、構造化されたイベントや、パス、タックル、ショット、位置データなどの検索可能な情報に変換できます。

評価中は、実践的な質問をしてください。

1。動画がアップロードされてから初めてレポートが使えるようになるまで、どれくらいかかりますか？

2。どのような映像品質が必要ですか？

3。どのカメラアングルがサポートされていますか？

4。既存の放送や戦術映像を使用できますか？

5。アカデミーの試合のシングルカメラ映像はどうなりますか？

6。アナリストの手動入力はまだどれくらい必要ですか？

重要な指標は、インサイトを得るまでの時間です。トレーニングセッション、採用に関する議論、または試合の準備に影響を与えるほど迅速に配信されるレポートは、数日後に届く情報よりもはるかに価値があります。

採用を中心に構築されたスカウティングワークフロー

フットボールのスカウトプラットフォームは、スカウトが採用に関する質問に答えるのに役立つはずです。プレイヤーのプロフィールと統計は出発点として役立ちますが、採用決定には通常、より深い比較が必要です。

優れたスカウトワークフローがあれば、スタッフは次のことができるはずです。

1。移籍ターゲットを現在のチームとベンチマークします

2。リーグや大会で選手を比較します

3。ポジションや戦術の条件で選手をフィルタリングします

4。統計データとビデオエビデンスを組み合わせて

コーチやスポーツスタッフがわかりやすい候補リストを作成してください

統計は、スカウトがその背後にある行動をすぐに確認できると、はるかに有用になります。その後、プレーヤーのプログレッシブパスナンバー、プレスアクティビティ、またはファイナルサードの関与を実際の映像と一緒に評価できます。この組み合わせにより、データと従来のスカウトがより緊密になります。

戦術分析と位置分析

イベントカウントは役に立つ情報を提供しますが、ストーリーの一部しか伝えません。本格的なサッカー分析プラットフォームは、スタッフがチーム構造の中でどのように行動が起こるかを理解するのに役立つはずです。

クラブの要件にもよりますが、これには以下が含まれます：

1。パッシングネットワーク

2。位置ヒートマップ

3。チームシェイプ

4。プレイヤーポジショニング

5。差し迫った行動

6。プレイヤーとのやり取り

7。領土管理

8。ボールとプレーヤーの動き

サッカーの分析は究極的には文脈に関するものなので、この区別は重要です。あるプレーヤーがプログレッシブパスを10回完了したことを知っていると便利です。それらのパスがどこで起こったか、それが進行にどのように影響したか、そしてそれらがチームの攻撃構造にどのように適合するかを見ると、はるかに豊かな全体像が得られます。

プレイヤーに届くツール

分析は、それに基づいて行動する必要のある人々に届くとき、より価値のあるものになります。コーチにとっては、試合後に選手とクリップを共有することかもしれません。アカデミーの場合、数か月にわたって開発状況を追跡する必要があるかもしれません。個々のプレーヤーにとっては、現在のパフォーマンスをロールベンチマークと比較して理解することを意味するかもしれません。

次のような機能を探してください：

1。個別の業績報告書

2。プレーヤーのベンチマーキング

3。属性スコア

4。コーチのフィードバック

5。特定のアクションにリンクされたビデオクリップ

6。プレイヤー向けダッシュボードまたはモバイルアクセス

これにより、パフォーマンス分析をアナリストの作業領域を超えて、プレーヤーの育成プロセスに移すことができます。

データの正確性と信頼

自動化は、スタッフがアウトプットを信頼している場合にのみ機能します。自動イベント検出の検証方法、精度の測定方法、および映像の不一致をシステムがどのように処理するかを尋ねてください。

イベントデータのエラーを定期的に発見するコーチは、当然、自分の観察結果に大きく依存するようになります。基礎となるデータセットに疑問を持つスカウトは、すべての比較を検証するために余分な時間を費やします。したがって、データ品質には、利用可能な機能の数と同じ注意が必要です。