概要
「データを見て楽しむ」，こんなスポーツの楽しみ方はいかがでしょう！ 近年，親密さを深めつつあるスポーツとデータ。本書は野球，サッカー，バスケ，ラグビー，バレーなどの具体的な事例を挙げ，その背後にある勝敗の法則に，科学でじっくりと迫ります。スポーツにおけるデータ分析の詳しい方法から，データを取るための最新技術までをやさしく解説し，最後の章では実際に予測モデルを運用した結果も掲載しています。この本であなたもぜひ，データ分析という新しい趣味の扉を開いてみてください。
こんな方におすすめ
- データサイエンスの身近な活用例に興味がある一般社会人・学生や，スポーツをデータに基づいて分析・鑑賞したい方
目次
第1章 野球とセイバーメトリクス
――スポーツデータ分析のパイオニア
- 1.1 「頭を使わなくてもできる野球になりつつあるような」
- 1.2 見慣れた数値は選手を評価できているか？――打率，打点，勝利投手
- 1.3 セイバーメトリクスと「マネー・ボール」――統計学がプロスポーツを変えた
- 1.4 スコアブックから物理計測へ――Statcast
- 1.5 物理計測以降の野球
- 1.6 野球は「解明」されたのだろうか？
第2章 サッカーのデータ分析
――スポーツデータ分析のフロンティア
- 2.1 データ分析に立ちはだかるサッカーの特徴
- 2.2 サッカーの得点と，馬に蹴られてしまった兵士
- 2.3 サッカーにも物理計測の波が――トラッキングデータ
- 2.4 計測データ蓄積の成果――ゴール期待値
- 2.5 AI（人工知能）とサッカー分析の近未来
第3章 3ポイントシュートの革命
――ルールが誘導する動作
- 3.1 （身体活動としての）楽しみ・気晴らし
- 3.2 劇的な変化を生むルール変更――3ポイントシュート
- 3.3 困難な挑戦を後押しするルール変更――ラグビー
- 3.4 勝ちの価値――勝点制度
- 3.5 選手にも運営にも観客にもやさしく――ラリーポイントとサイドアウト
- 3.6 バランス調整の旅は続く
- 3.7 判定にテクノロジーを
第4章 「順序をつける」巧みな方法
――さまざまなレーティング・ランキング手法
- 4.1 均衡した日程・不均衡な日程
- 4.2 日本が9位!? 初期FIFA ランキングの欠陥
- 4.3 特定国の優遇――バレーボール（旧）世界ランキング
- 4.4 トーナメント形式で順位をつけるには？
- 4.5 公式ランキング認定，最大の番狂わせ！――ラグビー世界ランキング
- 4.6 物理学者アルパド・イロとチェス――イロ・レーティング
- 4.7 スポーツのランキング事情
- 4.8 横綱は「強さランキング1位」なのか？――ランキングシステムとして見る大相撲番付
- 4.9 レーティングを計算してみよう
- 4.10 Web検索はランキングである
- 4.11 試験＝受験者 vs. 問題
第5章 予測モデルの腕試し
――実際のスポーツ大会を予測してみよう！
- 5.1 「538」は何の数字？
- 5.2 バレーボール観戦で気づいたこと
- 5.3 球技統一の予測手法――オリンピック予測プロジェクト
- 5.4 サッカーの予測に挑戦する――ロシアワールドカップ編
- 5.5 ラグビーワールドカップ in Japan
- 5.6 サッカーの予測に挑戦する――EURO2020編
- 5.7 サッカーの予測に挑戦する――ワールドカップカタール大会編
- 5.8 自腹でWINNER（サッカーくじ）に挑戦してみた
