サッカーはデータが10割 の商品レビュー
4.5 サッカー版のマネーゲーム。リバプールでいかにデータ主導のサッカーのパフォーマンス改善がなされてきたかを辿った本。
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サッカーファンでデータ分析が好きな人には最高の本。サッカー版の「マネーボール」。著者はケンブリッジ大学で物理学博士号を取得。ポスドクからサッカーデータ分析に進出しつつあったコンサルに転身（トッテナム・ホットスパーのサポート）、その後リバプールでデータ分析からリサーチ部門の責任者に。「マネーボール」と違いリバプールは弱小チームではないが優勝からは遠のいており、そこからデータ分析を用いて過小評価されている選手を移籍で獲得しチーム強化を図っていく。 著者の本書での目的は３つ。 １．フットボールにおける「データ分析の物語」を伝えること～著者自身の経験からデータ分析の進化とリバプールの成功を語ること ２．「フットボールを見る目」を変えること～データ分析における最重要コンセプトをいくつか説明しながら、それがプレミアリーグにどのような影響を与えてきたかをケーススタディを使って示すこと ３．フットボールにまつわる様々な問いに統計的思考を用いて答えること～リオネル・メッシはクリスチアーノ・ロナウドより優れた選手であるのか、ホームアドバンテージの大きさなど 主なモデル・概念 ・ゴール期待値（Expected Goals）～各シュートがゴールとなる確率を数値化したもの ・ポゼッション・バリュー～ボールを保持しているときにそこからボールを失わずにゴールを決める確率 ・シュート後ゴール確率（Posy-Strike Expected Goals）～その軌道のシュートがゴールになる確率 ・ピッチ・コントロール～ピッチ上の任意の場所に誰よりも早く到達した人がその場所を支配する、という概念 これらを精緻に計測し、改良し、うんと能力を分けることにより、選手の能力、チームの実力を計測していく。 概念自体は１９９０年代から論文に発表されていたものが、データ処理能力の進化によって可能となり、理論も進化していった。 日本代表やJリーグのチームでこのデータ分析がどのぐらい活用されているのか、非常に気になるところ。 【原題】 How to Win the Premier League 【目次】 監修者序文 パート１ プレミアリーグで優勝する方法 第１章 最強チームへの道のり 第２章 私がデータ分析のプロになるまで 第３章 まだ来ぬ赤い夜明け――リバプールでの幕開けと苦闘 第４章 ヘビーメタル・フットボール――クロップ登場 第５章 大いなる成功――チーム史上初のプレミア制覇 パート２ 誰も知らなかったサッカーの本当の仕組み 第６章 ギャンブルとデータ革命 第７章 「ゴール期待値」について正しく考察する 第８章 サッカーは「ポゼッション」で決まるのか 第９章 選手をどこまでも追いかけ、丸裸にせよ 第10章 「投資」のルール ――移籍金と年棒の裏にある真実 パート３ サッカーの「究極の疑問」を科学的に解く 第11章 「いい監督」「駄目な監督」はどう見分けるのか 第12章 史上最高の選手はクリスティアーノ・ロナウドかメッシか 第13章 シマウマは家畜化できない――なぜ移籍は失敗するのか 第14章 ホームとはゴール確率が30パーセント増す場所である 第15章 データは使い方を間違えると仇になる 第16章 統計データと原油――サッカーの未来はどうなる？ おわりに データ革命ブームにひと言 特別寄稿 日本語版に寄せて
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友人のウェビナーでこの本に寄稿している木崎さんの話を聞いて興味をもったのと、データサイエンスの勉強を始めたのでこれは読まねばと。 内容はプレミアリーグのリバプールがいかにしてデータを活用してプレミア優勝につなげたか？を実際にデータアナリストとして活躍した著者が書いたもので、非常に勉強になりました。詳細はもちろん記載されていませんが、「ゴール期待値」の考え方など、いわゆる確率・統計を用いた数理モデルについて書かれていて勉強になりました。サッカーはロースコアゲームの極みですし、連続的で偶然性（それをアイデアともいうのかも）にも支配されているスポーツもないだろうと思っていましたが、それも数理モデル化できるとは。。。やはり現代のデータ活用レベルはもはや人間の経験よりも上なのかもしれません。ただ、個人的には、「結果的にそうだった」という観点かな？と思っていて、「データをよくするためにプレーする」という感覚は持つ必要はないと感じました。
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一般論ではなく、リバプールの中にいた人の視点だったのでとても興味深かったです。一方、メッシとロナウドの比較などライト層に響くネタもあるなど、一日で読み切ることができました。
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データ分析を意思決定の中心に据え、最強チームへの道を歩む 期待ゴール(xG)：シュートの質を客観的に評価する指標 CLバルセロナ戦：データ分析が劇的な勝利に貢献した事例 データが見出した価値：マネ、サラー、ファン・ダイク、アリソン獲得の裏側 サッカーへの情熱が物理学・統計学へ、そ...
データ分析を意思決定の中心に据え、最強チームへの道を歩む 期待ゴール(xG)：シュートの質を客観的に評価する指標 CLバルセロナ戦：データ分析が劇的な勝利に貢献した事例 データが見出した価値：マネ、サラー、ファン・ダイク、アリソン獲得の裏側 サッカーへの情熱が物理学・統計学へ、そしてデータ分析のプロへ 野球の「マネーボール」に影響を受け、サッカーでのデータ活用を確信 ギャンブル業界で培われた精緻なデータ分析技術 ポアソン分布を用いて試合でのゴール数を予測する ブックメーカーのオッズはデータ分析に基づいた評価を反映 ゴール期待値(xG)を正しく理解し、活用する xGモデルは進化し、より多くの要素を取り込んでいる セットプレイの価値を評価する専用xGモデル xGの限界：選手の意図や試合の流れは完全には捉えきれない ポゼッション率だけでは試合の勝敗は決まらない 単なるボール保持ではなく「危険な」ポゼッションが重要 ポゼッションバリュー：そのボール保持が得点に繋がる確率 トラッキングデータがサッカー分析に革命をもたらした ボールを持っていない時の動き「オフ・ザ・ボール」の重要性 ピッチ・コントロール：ピッチ上のどのエリアを支配しているかを示す概念 AIが人間の目では気づきにくい複雑な戦術パターンを発見する サッカークラブにとって選手は最も重要な「投資」対象 データ分析を用いて選手の真の価値を評価し、適正価格を見積もる 投資対効果(ROI)を最大化する効率的な選手獲得戦略 データが市場価値より過小評価されている「コスパの良い」選手を発掘 史上最高(GOAT)論争：ロナウドかメッシか、データで比較評価 データ分析が明らかにする両選手のプレースタイルの違い 移籍の成功確率は約50%？「50パーセントルール」の衝撃 なぜ移籍は失敗するのか？データから探る複合的な要因 データ分析の限界：人間の心理や環境への適応は測れない 「シマウマを家畜化する」：未知の才能を発掘し適応させることの難しさ マージナルゲイン：小さな改善の積み重ねが大きな成果を生む ホームアドバンテージは統計的に明確に存在する ホームチームはゴール確率が有意に向上する サポーターの声援がホームアドバンテージの重要な要因 ホームアドバンテージは近年、全体的に減少傾向 データは使い方を間違えると、むしろ仇になる 「データは10割」ではない：人間の感情やケミストリーも重要 単に数字を「数える」だけでなく、意味を「理解する」ことが肝要 データ分析が明らかにしたセットプレイの重要性 サッカーの未来：データ分析と人間的な要素の融合
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