スポーツ分析ミートアップ、Sports Analyst Meetup #1に参加してきました。

何気なくTwitterを見てたら回ってきて、予定もなかったので参加応募してみました。connpassのイベントやミートアップに参加するのは初めてだったので良い経験となりました。

内容は主にスポーツ×データ分析についてで、サッカーから野球、F1や登山に至るまで様々なスポーツが取り上げられていました。私は趣味でオリエンテーリングをやっているので、オリエンテーリングのラップ解析にも活かせる技術がないかと考えながら聴いていました。

以下特に印象に残った発表をメモがてら取り上げさせていただきます。

F1のラップ解析

F1については詳しくありませんが、すべてのコースは3つの区画（セクタ）に分かれていて、それぞれのラップが取られているようです。それぞれのセクタには特徴があって、コーナーが続いたり長い直線であったりするようです。

因子分析という手法を用いて車・ドライバーの得手不得手を分析していました。この結果、コーナリングに強い車や加速力のある車など、各車の特徴が解析されていてとても面白かったです。オリエンテーリングもラップタイムが主データとなっているため、因子分析を適用してみると面白い結果が得られると思いました。

あと、トップ３の車は除外して解析するというのが面白かったです。トップ３が速すぎて、含めてしまうと「速い車は速い」という結果が得られるようです。

サッカー

選手の動きをトラッキングして、空間の占有率や移動量を測定しているなんて知りませんでした。トラッキングにはGPSや画像認識が用いられているようです。最適なパスコースの決定や最適な選手の配置を決定できるらしい。

似たようなことをしているので、サッカーにおけるGPSトラッキングはとても興味深いので調べてみようと思いました。

登山の「つらさ」を定量的に分析することを目標としていました。コースタイムや獲得標高、高度などの要因から、高尾山を1としてつらさを表現していました。どうやら富士山は高尾山の22倍しんどいらしいです。

データ解析の数理的なアプローチだけではなく、よりスポーツ視点に重点を置いた発表もありました。データアナリストは選手にデータを提示するだけではなく、選手との信頼関係を築くことが大切であり、時には泥臭いこともしなければならないなど。

また、データ分析が発展するにつれ、スポーツ選手は正しいとされるデータを再現するエージェントとなってしまうかもしれない。スポーツの立ち位置を考えなければならない、といった先進的な視点からの意見もありとても勉強になりました。

スポーツ好き、データ好きの方々の発表はとても興味深く、勉強になりました。またの機会があれば是非参加したいと思いました。いずれは発表者側にもなりたいです。