カーネギーメロン大学がスポーツ分析に革命を起こす:競争力を高めるためのデータ主導型洞察の先駆者

アンドリュー・コルセリ

(画像:Pixabay経由のStockSnap)

今日のスポーツ アナリストは、これまで以上に多くの、そしてより優れたデータにアクセスできるようになりました。カーネギー メロン大学の専門家は、統計とデータ サイエンスを使用してそのデータを洞察に変え、プロフェッショナル チームが競争力を獲得できるよう支援しています。

「NFL の次世代データ チップは、10 分の 1 秒ごとに、すべての選手がフィールド上のどこに位置しているか、つまり移動方向、移動速度などの情報を提供します」と CMU 統計・データ サイエンス学部助教授でカーネギー メロン スポーツ分析センター所長のロン ユルコ氏は述べています。

フィールド上の選手の追跡は NFL を超えて行われます。

ロン・ユルコ（画像：CMU）

「MLBはメジャーリーグベースボールのあらゆるスイングについての情報を持っています」とNFLの学術パートナーでもあるユルコ氏は言う。 「野球やバスケットボールでは、『ポーズ骨格データ』と呼ばれるものがあり、肘、肩、膝蓋骨が 3 次元空間のどこにあるのかが 1 秒ごとにわかります。」

もちろん、チームオーナー、マネージャー、コーチからアナリスト、ベッター、ファンに至るまで、誰もが答えたいと思っている質問は、そのすべてのデータをどうするかということです。独占的な技術概要を読んでください。 データをどう扱うべきかを正確に知っているユルコとのインタビューを、長さと明瞭さのために編集しました。

技術概要 :このデータを収集するためにどのようなテクノロジーを使用していますか?それがどのように機能するのか、簡単に説明していただけますか?

ユルコ :カーネギーメロン大学では個人的にデータを収集しません。そのデータは NFL からのものです。

NFLではフィールド上のすべての選手の肩パッドにチップが埋め込まれている。彼らはフィールド上の自分の位置を10分の1秒ごとに認識します。彼らの移動速度。それらが移動し変化している方向。プレー中に彼らがどのように加速していくのか。そして、研究者として、NFL との協力や NFL が提供するデータのリリースを通じてそのデータにアクセスし、それに取り組むことになります。これからどのような新しい洞察が得られるでしょうか?そして、私たちの学生はこれらのプロジェクトに取り組み、NFL の毎年恒例のビッグデータ ボウル コンテストに参加し、それが就職の機会につながります。

そして大学レベルでは、大学フットボール選手のような肩パッドのチップはありませんが、驚くべき量のビデオがあります。そして、コンピューター ビジョン AI テクノロジーを使用すると、そのビデオを NFL のチップから得られる非常によく似たタイプのデータに変換できます。 NFL チームが現在取り組んでいるのは、大学フットボール全体にわたる同じ種類の豊富な追跡データです。彼らはそれを利用して、誰がドラフトすべき選手かを把握しています。

技術概要 :彼らが使用しているチップについていくつか話していただけますか?

ユルコ :NFL では、これらは RFID チップ、つまり NFL スタジアム内で受信される赤外線信号です。 NFL が実際に提供する非常に豊富なデータは、ローカル測位システムです。さらに、NFL はメジャー リーグ ベースボールや NBA に加わり、スタジアムの周囲に完全なカメラ システムを設置しています。そして、この1年間のNFLは、昔ながらのチェーンを扱うのではなく、このカメラシステム（ホークアイだったと思います）を使用して、ファーストダウンをマークするボールの位置を把握し、ボールがファーストダウンラインを越えたかどうかを確認しました。今では、サッカーボールの拾い方のおかげで、それが自動化できるようになりました。

同じテクノロジーにより、NFL は現在、アスリートの手、肘、膝が文字通りどこにあるのか、フィールド上のフットボール選手の完全な骨格表現を数分の 1 秒で表示できるようになりました。そのテクノロジーは現在存在し、NFLで使用されています。これはメジャー リーグ ベースボール チームや NBA チームによって長年使用されてきましたが、現在では他のスポーツでも使用されているようです。

技術概要 :どのリーグが最も先進的な技術を持っていると思いますか?

ユルコ ：現時点では、メジャーリーグベースボールだと思います。これはおそらく、テクノロジーと統計の使用において最も進歩したものです。「マネーボール」は、オークランド A のデータ使用に関する 2000 年代初頭の有名な物語です。

したがって、メジャー リーグ ベースボールのチームは、選手の評価方法を理解するためにテクノロジーを統合し、統計モデリングや機械学習を使用する方法についての考え方を最も早く採用したのは間違いありません。それはチームだけでなく、選手自身にも見られます。

選手たちはこれらのピッチング ラボに行きます。彼らは高速カメラを使用して、野球のグリップを変更すると何が起こるかを理解しています。それによって力、飛行経路、動きがどのように変化するか。新しいピッチをデザインする。そして、彼らは文字通り、より優れたプレーヤーになるために、このテクノロジーとデータのすべてを自分たち自身で使用しています。つまり、野球は他のスポーツに比べて優れています。

NFL では、2017 年にチップからのデータ追跡が開始されたとき、それが軍拡競争に少しつながりました。現在、NFL チームは、これらすべての情報をどのように扱うかを実際に理解するために、データ サイエンティストや機械学習エンジニアを雇用し始めています。

技術概要 :私が読んだ記事の中で、「NFL の次世代データ チップは、文字通り 10 分の 1 秒ごとに、すべてのプレーヤーの位置、速度、方向に関する情報を提供します。問題は、そのすべてのデータをどうするかです。」という言葉が引用されています。さて、私の質問は次のとおりです。答えは何ですか?そのすべてのデータをどうしますか?次のステップは何ですか?ここからどこへ行きますか？

ユルコ ：それは良い質問ですね。私たちが研究者として取り組んできたこと、そして NFL チームによって使用されていることがわかっていることは、私たちが観察している動きをどのように特徴付け、価値の高いタイプの動き、価値の高いポジショニングとは何かを理解する方法です。たとえば、ルートを走っているときにどのディフェンダーがレシーバーに対して最適なカバレッジをしているかなどです。これらは、従来のボックス スコアでは以前はアクセスできなかったタイプの統計です。レシーバーをカバーするディフェンダーがいて、そのディフェンダーがクォーターバックが決して投げようとしないような素晴らしいディフェンダーだった場合、インターセプトも決してタックルもされず、統計情報も決して得られないでしょう。

トランスクリプト

00:00:02 サッカーをディナー、スカウト、コーチングのようなものだと考えるなら、それはステーキです。スポーツ分析に最適なのはマッシュポテトです。それはグレービーソースです。それはおいしい食事を素晴らしいものにすることができるものです。彼らは過去 40 年間、コンバインで偵察を続けています。どこまでジャンプできますか？あなたの身長はどれくらいですか? 私たちが理解できる新しいことは何ですか?この人物はいつドラフトされると予想されますか?分析はゲームのほぼすべての側面を支えています。 CMSAC はカーネギーメロン スポーツ分析センターです。

00:00:28 ここは、カーネギー メロン大学での研究、教育、さまざまなイベントの拠点です。私たちの学生は、プロスポーツチームやリーグが求めている人材の標準に忠実になっています。私たちは今、肩パッドに埋め込まれたチップのおかげで、サッカー場ですべての選手がどの位置にあるかをほんの一瞬で把握できるようになりました。したがって、私たちは文字通り、彼らがどのくらいの速度で動いているか、彼らが動いている方向、彼らの肩の向きが何であるかを10分の1秒ごとに知っています。したがって、私たちがグループとして焦点を当ててきたのは、統計的方法論を構築することです。

00:01:02 実用的な洞察につながる機械学習手法、AI ツール。このデータセットを前提として、チームの競争力を生み出すための有用な洞察を特定できるように、分析に十分な創造性を発揮できるでしょうか?プレーの中で、彼らがフィールド上のどこに着くのか、何ヤード獲得するのかを文字通り予測することができます。彼らがタッチダウンを達成する確率はどれくらいですか。右。それには非常に洗練された方法論が必要です。スポーツは多くの人にとって非常に大きな意味を持っています。データはスポーツとつながるもう 1 つの方法を提供します。

00:01:35 非構造化データを取得して、そこに飛び込み、ストーリーを伝えることができるのは、非常にやりがいのあることです。 CMU の学生たちが自分たちの情熱をキャリアに変え、プロ フットボールの未来を形作るのを見ることができるのは素晴らしいことです。サッカーをディナー、スカウト、コーチングのようなものだと考えるなら、それはステーキです。スポーツ分析に最適なのはマッシュポテトです。それはグレービーソースです。それはおいしい食事を素晴らしいものにすることができるものです。彼らは過去 40 年間、コンバインで偵察を続けています。どこまでジャンプできますか？

01:00:19 あなたの身長はどれくらいですか? 私たちが理解できる新しいことは何ですか?この人物はいつドラフトされると予想されますか?分析はゲームのほぼすべての側面を支えています。 CMSAC はカーネギーメロン スポーツ分析センターであり、カーネギー メロン大学での研究、教育、さまざまなイベントの中心地です。私たちの学生は、プロスポーツチームやリーグが求めている人材の標準に忠実になっています。すべてのプレイヤーが一瞬のうちにアクセスできるようになりました。

01:00:51、肩パッドに入ったチップのせいでサッカー場で。したがって、私たちは文字通り、彼らがどのくらいの速度で動いているか、彼らが動いている方向、彼らの肩の向きが何であるかを10分の1秒ごとに知っています。したがって、私たちがグループとして焦点を当ててきたのは、実用的な洞察につながる統計的手法、機械学習手法、AI ツールを構築することです。このデータセットを前提として、チームの競争力を生み出すための有用な洞察を特定できるように、分析に十分な創造性を発揮できるでしょうか?プレーの中で、彼らがフィールド上のどこに着くのか、何ヤード獲得するのかを文字通り予測することができます。

01:01:25 彼らがタッチダウンする確率はどれくらいですか。右。それには非常に洗練された方法論が必要です。スポーツは多くの人にとって非常に大きな意味を持っています。データはスポーツとつながるもう 1 つの方法を提供します。非構造化データを取得して、そこに飛び込み、ストーリーを伝えることができるのは、非常にやりがいのあることです。 CMU の学生たちが自分たちの情熱をキャリアに変え、それがプロ フットボールの未来を形作るのに役立つのを見るのは素晴らしいことです。