サッカーにおけるAIと機械学習

イベントデータは行動を記録し、トラッキングデータは位置を、通常は1秒間に約25回記録します。

出典：公表された研究（Nature Communications 2024、DeepMindとリバプール）；データ提供会社と大会に関する発表；アナリティクスの文献 · 想起

これにより、アナリストは、スタジアムにカメラを設置しなくても、リーグを追跡できます。

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カメラはボールを追うため、ボールから遠い選手はしばしば画面の外にいます。

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ホークアイは、ゴールラインやVARのシステムの前に、クリケットとテニスで始まりました。

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各フレームで検出された位置は、時間の経過に沿ってつなぎ合わされ、軌跡になります。

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キャリブレーションにより、各カメラのピクセルがピッチ上の実際の座標に対応づけられます。

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その文脈が、スペースやプレッシャーのモデルの土台になります。

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データがクラブや放送局に渡る前に、エラーは取り除かれます。

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ボールのセンサーによって、審判員は接触の瞬間を特定できます。

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ホークアイ自体はイングランドで設立されました。

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この研究は2024年3月にNature Communicationsに掲載されました。

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起こりそうな結果を変えるために、選手をどう動かすべきかを提案することもできました。

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専門家は、どれがどれかを知らされないまま、モデルの提案と実際に起きたことを比較しました。

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セットプレーは開始位置が決まっているため、モデルは同じ条件どうしを比較できます。

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グラフネットワークは、選手どうしの関係が重要になる問題に向いています。

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統計学、コンピュータビジョン、ゲーム理論を組み合わせることを提案しました。

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過去のデータで学習したモデルの例にもれず、目新しい事態にはもっとも弱くなります。

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研究者たちは、専門家による確認という方法でモデルを検証しました。

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モデルは最初の配置を読み取り、その後に起きることを予測します。

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最初にボールを受ける選手を予測することは、モデルの主な課題の一つでした。

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各シュートの特徴は、ゴールになったかならなかったかという結果と結び付けられます。

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シュートの特徴を0から1の間の確率に変換します。勾配ブースティングも一般的な選択肢の一つです。

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昨シーズンに完璧に当てはまるモデルでも、来シーズンの予測は不得意なことがあります。

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テストセットを取っておくのが、過学習を防ぐ標準的な方法です。

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キャリブレーションは、確率が実際に起きることと合っているかを確かめます。

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まれな結果は、パターンが信頼できるようになるまでに大量のデータを必要とします。

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体の部位、アシストの種類、守備側のプレッシャーも、よく使われる特徴です。

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モデルが信頼される前の最後の段階が、未知のデータでの検証です。

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ヘディングは得点しにくく、ペナルティーキックの値はふつう0.76〜0.79ほどです。

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シュートの約10本に1本しか入らないため、モデルは主に外れたシュートから学習します。

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センサーは、ビルドアップの中でボールがロイス・オペンダの手に触れたことを検知しました。

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VARのレビュー中に、手に触れたことがボールのデータに表れました。

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接触データは、オフサイドやハンドの判定の裏付けになります。

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100分の数秒の差で、攻撃側の選手がオンサイドからオフサイドに変わることがあります。

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ハンドが競技規則上の反則になるかどうかは、今も主審が判断します。

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アル・リフラは2022年ワールドカップの、ユニフォリアはEURO 2020の、ブラズーカは2014年ワールドカップの公式球です。

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クリケットのシステムは音からエッジを検知し、ボールはセンサーで接触を検知します。

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判定を下すのは、あくまで主審です。

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2014年ワールドカップ、2022年ワールドカップ、EURO 2024。

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上の2つの事例は、どちらもドイツでの大会で起きたものです。

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スカウトは、多くのリーグの選手を同じ指標で比較できます。

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モデルは、選手の前後の位置から、欠けている位置を推定します。

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位置データの元になる映像のフレームレートに合わせています。

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手足の位置は、オフサイドの判定や、選手がパスのためにどう体勢をとるかを知るうえで重要です。

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リーグによっては、使われているシステムのせいだけで、選手が速く見えることがあります。

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位置と速度を、各チームが支配しているスペースの地図に変換します。

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良いポジショニングは、記録に残るアクションなしに攻撃を止めることができます。

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段階が進むごとに、それぞれの場面についての情報が増えます。

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データで候補を絞り込みますが、スカウトは今も選手を実際に見ます。

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コンピュータビジョンの進歩により、放送映像によるトラッキングが実用的になりました。

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スタイルや質の違いがあるため、他のリーグの数字は読み取りにくくなります。

出典：データ提供会社、リーグ、統括団体の発表；懲戒の決定；アナリティクスとデータ保護に関する文献 · 応用

めったに攻めないチームの創造的なミッドフィールダーは、数字の上ではチャンスをほとんど生み出しません。

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将来の情報を使って検証したモデルは、実際より優れて見えます。

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スタッフは、根拠が見えるモデルであれば、信頼もしやすく、疑問も投げかけやすくなります。

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データで候補を絞り込み、数字では捉えきれないことは人が判断します。

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プロフィールでは、24歳未満でボールを持ち運べる左利きのセンターバックが求められることがあります。

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数試合の好プレーだけで、選手が実際よりはるかに優れて見えてしまうことがあります。

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最終的な決定は、クラブの補強担当スタッフに委ねられます。

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イベントデータは、どの種類のトラッキングデータよりもはるかに多くのリーグで収集されています。

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2016年にパリで設立されました。

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異常なパターンがあると警告が出され、調査担当者が確認します。

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ヨーロッパのサッカーの試合にかけられるベッティング市場を監視しています。

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調査担当者は、告発の前にほかの証拠を探します。

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個別の出来事への賭けがあるため、この種の八百長が可能になります。

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こうした理由から、監視はこれらの市場に集中しています。

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2024年1月に競技に復帰しました。

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ファジョーリも同じ調査で出場停止処分を受けましたが、期間はより短いものでした。

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ほとんどの警告は、確認の段階で終わります。

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2017年、2023年、2024年。

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本部はザンクト・ガレンにあります。

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選手たちは、企業が同意なしに自分たちのパフォーマンスデータで利益を得ていると主張しました。

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クラブやデータ企業は、通常の統計よりも厳格に保護しなければなりません。

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リーグは、データの権利をメディア、クラブ、ベッティング企業に販売しています。

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労働組合も、健康データを誰が見られるのかについて明確なルールを求めています。

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ライブベッティングでは、速さと公式のデータであることが何より重要です。

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公式データのフィードを一本化すると、不正監視にも役立ちます。

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透明性は、欧州のデータ法の基本原則の一つです。

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各段階で、誰がデータを使えるかが契約で定められています。

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公開されている試合の統計はもっとも機微性が低く、健康データはもっとも高くなります。

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GDPRにより、選手を含む人々は、自分に関して保有されているデータをより自分で管理できるようになりました。

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観客の歓声や実況の音量は、ゴールやチャンスの場面を見つける手がかりになります。

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最高速度や走行距離は、今では画面に表示されるのが当たり前になっています。

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事実関係や文脈を確認するために、編集者は今も必要です。

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モデルは、ゴールやカード、時間の経過に応じて可能性を更新します。

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クラブは、偽のコンテンツを素早く確認して通報するケースが増えています。

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世界中にファンを持つクラブは、ニュースやSNSにそれを活用しています。

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こうしたアプリが表示する統計には、トラッキングデータとイベントデータが使われています。

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一連の流れ全体が、試合終了の笛から数分以内に完了することもあります。

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最後の2つは、ビデオレビューと現代的なデータモデルとともに登場しました。

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指標には、ラインブレイクや、ライン間でのボール受けが含まれていました。

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多くのクラブは、データをスカウトの代わりにではなく、スカウトと併用しています。

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過去のサッカーに合わせて調整したモデルは、戦術の変化とともにずれていくことがあります。

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公表されている研究では、個々の選手について信頼できる予測は示されていません。

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資源の格差は、縮まるよりも広がる可能性があります。

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成功例は、データを使って失敗したクラブよりも目に付きやすいものです。

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データによる優位は、ライバルが同じデータを持たないあいだしか続きません。

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単純なルールに勝てない高度なモデルは、信頼するに値しません。

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4つの段階をすべて通過した主張は、より信頼に値します。

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半自動オフサイドテクノロジーでも、最終的な判定は審判員に委ねられます。

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自動化バイアスとは、機械の出力が誤っていても信頼してしまうことです。

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