～ 「スポーツにおけるゲーム分析」について ～

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1 ～ 「スポーツにおけるゲーム分析」について ～
データの見方の落とし穴？ ～　「スポーツにおけるゲーム分析」について　～ 秋田県立西仙北高等学校　　藤田秀明

2 今回の発表の目的 統計との出会い アメフトとの 出　会　い 統計に親しみ 様々な場面で利用

3 今回の発表の目的 これまでの活用 非常に効果的であった！ ①「ワープロ＆表計算検定」の指導法の改善 ②生徒指導における傾向分析
③野球における傾向分析 ④アメフトにおける傾向分析（ゲームプラン作成） 非常に効果的であった！

4 今回の発表の目的 テーマ：アメフトにおける統計の見方 スポーツの世界では結果が全てだが．．． 統計をどこまで信用するか？
①使う人の意図はどこに？ ②複数の項目の意味をどう解釈すればいいのか？ スポーツの世界では結果が全てだが．．． ③「平均」が意味するものは？ ④「記憶の名選手」と「記録の名選手」の違い 何を求めて統計を利用しようとするのか？

5 アメフトってどんなスポーツ？ 先祖はラグビーだけど．．．．． ①ラグビーよりシステム化が進んでいる ＝ 偶然の排除
①ラグビーよりシステム化が進んでいる　＝　偶然の排除 ②前パスが許されている　＝　展開がダイナミック ③ブロックが許され、ゲインの為にブロックする　＝　犠牲的精神の発揮 5 0 4 0 3 0 2 0 1 0

6 アメフトってどんなスポーツ？ 攻撃と守備とに分かれる 知的で華麗でパワフルなスポーツ ムービーを見る
①4回の攻撃で10ヤードゲインすれば攻撃権の更新（FD） ②攻撃権の更新が出来なければ攻守交代 ③ファンブルやインターセプトでも攻守交代が発生する 知的で華麗でパワフルなスポーツ ムービーを見る

7 アメフトってどんなスポーツ？ プレイは一つずつ図で示される 攻撃 守備

8 統計の「何」を求めたいのか 理解を惑わす統計 記録は記憶を代弁しない 平均は鵜呑みにできない 記録と記憶のギャップを追及したい！

9 ギャップは何故生じるのか？ 平均は罪作り？ 平均値が高い＝試合で活躍した なぜだろう？ とは言えない！

10 必ずしもロングゲインを狙ったプレイばかりではない！
平均値って何？ 総獲得ヤード ÷ プレイした回数 必ずしもロングゲインを狙ったプレイばかりではない！ 攻撃権の維持が重要

11 活躍の基準は何？ ティームに勝利をもたらしてくれる 要はゲインし得点すること ①ゲインが大きい ＝ ロングゲインの多さ
①ゲインが大きい　＝　ロングゲインの多さ ②TDが多い　＝　得点の多さ ③ロスが少ない　＝　前に着実に進んでいる ④ミスが少ない　＝　ファンブルが少ない（→攻撃権の維持） ⑤FDが多い　＝　攻撃権の維持 ティームに勝利をもたらしてくれる

12 データから読み取る Grph Skip （表１） Team A C G H S D E M R T 回数 割合 10y以上 31 14.2
Att. 219 235 183 203 165 199 168 161 115 197 Yds 964 1,297 754 868 733 934 765 567 321 705 Ave. 4.4 5.5 4.1 4.3 4.7 4.6 3.5 2.8 3.6 Long 18 34 15 14 40 16 51 TD 6 13 3 7 2 5 FD 72 36 43 35 46 37 23 28 %FD 18.3 30.6 19.7 21.2 23.1 22.0 14.3 15.7 14.2 +四分位 7.5 8.0 6.0 6.5 7.0 5.0 中央値 4.0 3.0 2.0 -四分位 1.0 0.0 +10FD% 77.5 65.3 47.2 60.5 57.1 56.5 54.1 60.9 33.3 67.9 Loss% 10.4 8.4 7.3 9.5 13.7 19.1 勝率 0.375 0.625 0.250 0.500 0.125 0.750 （表１） Team A C G H S D E M R T 回数 割合 10y以上 31 14.2 47 20.0 17 9.3 26 12.8 20 12.1 13.1 11.9 14 8.7 6 5.2 19 9.6 7y以上 37 16.9 36 15.3 25 13.7 12.3 23 13.9 29 14.6 18 10.7 27 16.8 12 10.4 15 7.6 5y以上 28 30 32 17.5 15.8 18.1 17.9 11.2 16 18.3 3y以上 41 18.7 35 14.9 44 24.0 43 21.2 42 25.5 21.6 45 26.8 39 24.2 17.4 18.8 1y以上 40 50 21.3 19.7 51 25.1 34 20.6 22.4 25.2 0y 11 5.0 9.8 10 5.5 9 4.4 8 4.8 13 6.5 5.4 5 3.1 8.6 -1y 6.4 3.4 7.1 5.9 3.6 7 3.5 3.0 7.0 5.6 -3y以上 2.6 2.7 4 2.0 6.0 3.7 6.6 -5y以上 3 1.4 1 0.5 1.9 -5y未満 0.6 219 235 　 183 　 203 　 165 　 199 　 168 　 161　 115 　 197 　 （表２） Grph Skip

13 グラフにして見てみると 戻る

14 まとめ 一つのデータだけからの判断は危険！ 疑問は正しかったか？ ①平均値だけ見れば“活躍した”と判断されるプレイヤーは存在する
②平均値だけでは分布の様子は掴めない ③分布といった視点で見ることで、より現実の姿が見えてくる。 ④平均値は中央値とは異なる概念である。 一つのデータだけからの判断は危険！

15 「なぜCティームは１TD当たりの距離が少なくて済んだんだろう？」
まとめ 新たな疑問 「なぜCティームは１TD当たりの距離が少なくて済んだんだろう？」 可能性 ①プレイデザインそのものの効率 ②そのプレイを使うタイミング ③プレイヤーの能力はどうか

16 おしまい ありがとうございました！ Fin