# サッカーにおけるAIと機械学習 · サッカー, レベル10：プロフェッショナル

サッカー · レベル10：プロフェッショナル · Insporta Book (https://book.insporta.app/ja/football/level-10/ai-machine-learning-in-football/)

サッカーにおけるAIと機械学習: 事実100件, テスト10件.

サッカーでAIと機械学習がどう使われているかを扱います。カメラやテレビ映像からのトラッキング、TacticAI、xGの背後にあるモデル、コネクテッドボール、スカウティング、インテグリティ、データの権利、メディア、そして異論のある主張です。

## テスト 1: カメラによるトラッキング

- 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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- ホークアイ自体はイングランドで設立されました。 (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)

## テスト 2: TacticAIとコーナーキック

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

## テスト 3: xGの背後にある機械学習

- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)

## テスト 4: EURO 2024のコネクテッドボール

- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 判定を下すのは、あくまで主審です。 (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)
- 2014年ワールドカップ、2022年ワールドカップ、EURO 2024。 (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)
- 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。 (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)

## テスト 5: スタジアムのカメラからテレビ映像へ

- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)

## テスト 6: スカウティングとリクルートにおけるAI

- 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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 2016年にパリで設立されました。 (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)

## テスト 7: インテグリティ、賭け、データ

- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 調査担当者は、告発の前にほかの証拠を探します。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 2024年1月に競技に復帰しました。 (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)
- 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。 (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)
- ほとんどの警告は、確認の段階で終わります。 (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)
- 2017年、2023年、2024年。 (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)
- 本部はザンクト・ガレンにあります。 (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)

## テスト 8: 選手とそのデータ

- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 透明性は、欧州のデータ法の基本原則の一つです。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)

## テスト 9: メディアと放送におけるAI

- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)

## テスト 10: サッカーのAIをめぐる異論のある主張

- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 資源の格差は、縮まるよりも広がる可能性があります。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)
- 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。 (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)

出典: IFAB、FIFA、UEFAの規程と報告書／クラブと協会の声明／刊行された指導書／査読付き研究／同時代の報道

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