スポーツ データ サイエンス
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データ は 行動 を 結果に つなげる 素材 ・・・
データ を 人間 が 解釈 した 結果のこと を 情報 と 言う。
行動 （プロセス） は コントロールできる
結果 （リザルト） を コントロールすることは できない
データ は 結果 （リザルト） を コントロールする。
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M トレーナー
平成１８年 ３月 アナリスト 育成 セミナー 受講 終了
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彼を 知り 己を 知れば 百戦 殆うからず
彼を 知らずして 己を 知れば 一勝一敗
彼を 知らず 己を 知らざれば 戦うごとに 必ず 殆う し ・・・
選手 コーチ らは いかに 効率的 に トレーニング して
いかに 戦略的 に 戦術的 に 試合に 臨むのか ・・・
長時間 繰り返 し 練習された 選手 ほど
プレー 技術は 機械的 に 反復練習 させることで
習慣化 される。
習慣化 と いうのは、継続力 が 必要です。
その行動 を 確率 数字化 で 利用 して ・・・
組織 的 な プレー 駆け引き が 勝敗を分ける 競技では
データ 調査 なく して 勝利は ない。
データ 分析の 出来栄えが 勝敗を 左右する ・・・
対戦相手 も データ を もっている。
進化 しないと 負けてしまう。
データ サイエンス の 進化が 勝利のカギ を 握る ・・・
専門的 に なりますが、例 と しては ・・・
調査期間 が あり 短期の試合では
蓄積 した データ を もとに 図式化 数値化 する。
パソコンの ソフトの 情報処理の 進化 と 普及で
より 正確に 立体的に 効率良く 選手にも 理解 しやすく ・・・
データ バ レー ４ クリック ＆ スカウ ト
バレーボール では ・・・
レセプション ポジション （ サーブ レシーブ ・サーブ カット ・ キャッチ ）
リベロ の ディグ （ レシーブ 範囲 ） 返球 確立
セッター の 得点経過 と 配球パターン
スパイカー の コース 打数 決定ポイント
サーブ の 特徴 コース
ブロッカー シフ ト 高さ
対戦相手 との ローテーション の 相性 など
だれからサーブを 始めるかが 重要に なってくる。
相手が どこを 狙おうとしているのか
相手に どういう 特徴があり、誰が 崩れやすいのか
この選手は どのくらいの 確率 で レシーブを 返して くるのか
自分のチーム 自分のプレー の 成功率 を
何が 効果的で どのような特徴 が あるのか
知っているか 知らないかは とても 重要です。
試合前の この情報戦 が
試合の 何割かを 決めるのは 事実です。
何事に つけ、データ は 多いほど
正確な 情報が 得られるように なります。
行動 を 計測 して 数値化 するのも
数値 を入れた 表現を 用いることで
その情報の 精度が高まり
結果に つながる 行動が とれるように なります。
人間 は 習慣 に よって 行動 します。
９０％ は 習慣 だからです。
行動力 と いうよりも パターン化 習慣力 ・・・
習慣化 というのは、継続力が 必要です。
モチベーションが下がる こと が おこると ・・・
継続すること を やめて しまう
習慣化 を やめて しまう
一番 大きな原因 は つまずき 失敗 です。
まあいいや と 流せるか どうかが ポイント です。
失敗 を 認めない 反省 しない ポジティブに 考える
と いうのが 習慣化 には 大切 です。
