サッカーはデータが10割

イアン・グラハム / 木崎伸也 / 樋口武志

サッカー界の常識を変えた「データ理論」の全貌が明かされる！
これは、サッカー版の『マネーボール』だ！

ケンブリッジ大物理学博士号を持つデータ分析家は
くすぶっていた名門チームをどう補強して立て直したのか―。

◎移籍市場では、どう選手が数値で評価され、どう補強されている？
◎メッシとロナウドは、どっちがすごい選手？
◎日本版向けに特別加筆！代表選手の遠藤航、南野拓実について論評！

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: スポーツ・アウトドア / スポーツ
• 出版社: 飛鳥新社
• ページ数: 416ページ
• 電子版発売日: 2025年03月25日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 2MB

[ブクログ · ★★★★★]

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。

[ブクログ · ★★★★☆]

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。

[ブクログ · ★★★★☆]

タイトルはインパクト重視だけど、現在、世界最高峰のリーグといっても過言ではないプレミアリーグの舞台裏にアクセスできる本の価値は高い。

複雑系の典型であるサッカーにおいて、データがどこまで有用なものであるかは興味深い。

自分にとって重要な論点を雑にまとめると、、

●目的を持ったデータは強力に機能する
⇨ポゼッションバリュー期待値（ゴール確率への貢献度）、ゴール期待値（重み付けシュート）、メッシのピッチコントロール、

●データによる論理同等に感情配慮が価値を持つ
⇨ユルゲンの直感との一致、エキサイティングな未来への想像、重要だが測りにくい要素の存在、監督は①戦術策定②組織設計③感情コントロールが仕事、

●人間の思い込みをデータで補う
⇨多面的に見た意思決定の材料の１つがデータ、人間は楽観的でありすぎることが多い、ホームアドバンテージの審判の影響、

●傾向を見つけ、理由に迫る探究心が本質
⇨運の切り分け、メッシとロナウドの息の長さ、家畜化の難しさ、ホームアドバンテージの理由（無観客試合の影響）、

●ズレを整えるのが価値の発生源
⇨選手の効率的な獲得、サラーの出場機会、ユルゲンの選手器用センス、攻守サイクルの哲学、

本を読んでない人には「？」かもしれないが、自分の記憶メモとしては充分なまとめ。

そして、これは「プレミアリーグで優勝する方法」とサブタイトルに入っているが、その本質を転用できるなら、地域のサッカーチームでも、会社経営でも存分に活かせると思う。データとどう付き合うか？データをどう活かすかの話なので。

日本代表の試合後のインタビューで、森保さんが、いつも、やたらと「サポーターの皆さまの応援のおかげです！本当にありがとうございます！」と感謝し過ぎなくらい強調してるように思っていたが、この本にもあるように、ホームアドバンテージの威力を理解してるからなんだろうなと想像した。

自分でもすぐに実践できそうなことは、何の勝負でも、攻める姿にこそ、アドバンテージがあるというマインドで挑むことや、ゲーゲンプレス的に、状況の転換点こそチャンスと捉えて注力することや、安く見積もられている人のパフォーマンスを高めることや、ポゼッションバリュー的な概念で、実績と確率から、客観的な判断が可能な状態をできる限り増やしていきたいなぁと。


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以下、気になったポイントの箇条書きメモ

◎「ゴール確率への貢献」を測れるようにした
⇨A地点のゴール確率1%、B地点のゴール確率10%、AからBへパスを通したら9%を選手に与え、失敗したらマイナスする。

◎リバプールは「今は評価されていないが、実は実力を秘めている選手」を次々に発掘していった

・2019年のCL優勝の先発11人のうち9人がグラハムの分析モデルの助けによって獲得された選手だった

・プレミアリーグの1試合あたりの平均得点は2.7ゴールほど。シュート数はゴール数の10倍もあるため、シュートを分析するのは理にかなっている。

◎ゴール期待値（重み付けしたシュート）
⇨30ヤード（27.4m）なら、ゴール確率1%、ペナルティ内なら10%、ゴールエリア内なら50%、PKは75%

・スキルと運の要素を分け、シグナルからノイズを取り除くことで適切な評価をする

◎ポゼッションバリュー期待値
⇨パスの価値を推定。ボールを得てから奪われるまで。ピッチ上のいかなる行動も、得点の可能性をどれほど高めるか。

・選手1名につき70種類ほどのプレー要素に分解していたが、消化しきれないうえ、多くの要素が互いに相関していた。例えば、クロスを頻繁に上げる選手はサイドに開いてプレーする傾向にある。
⇨9つの主成分にまで簡略化した。

・複数のポジションがこなせる選手は大きな資産。

◎決定的に重要だったのは、ユルゲンの直感が私たちの分析結果と一致していたことだ

・CLに出場でき、高給を得られるユナイテッドではなく、マネはユルゲンのもとでプレーできるリバプールを選択した

◎リバプールでエキサイティングなアタッキングフットボールができるだろうと選手たちを惹きつけるユルゲンのおかげだった

◎サラーの失敗はピッチに立つことに失敗したという意味であり、チェルシーで出場時間を得るための争いを考えると失敗の烙印を押すことなどできなかった

・ほとんどのチームでは確かなデータよりも主観的な意見のほうが尊重されており、私たちが優位であり続ける

・試合数が少ないと選手評価には運の要素が含まれてしまう

◎試合を変えられるような選手が弱点を持っていた場合、ユルゲンは他の選手たちでそれをカバーしようとする。

・ユルゲンはセービングだけでなく、足を使えるゴールキーパーを求めており、アリソンがタップターゲットになった

・2015年以降のリバプールでは、「データがノーと言ってるなら、その選手とは契約しない」というのが基本原則となっていた

・エディがスカウティングレポートを読まず、獲得を検討している選手について人と話すことさえ避けようとしているのは、自分の目でプレーを見るまで、バイアスを持たないようにするため

◎データがイェスと言い、スカウティングがイェスと言い、ビデオ分析がイェスと言い、財務分析がイェスと言い、監督がイェスと言ったとき、エディはその選手が成功すると確信を持って契約をする

◎プロジェクトの費用、所要時間、成功の可能性を見積もる際、人は楽観的でありすぎることが多い

・ペップ（シティ）は、一か八かのシュートを打ってポゼッションを明け渡すことに満足せず、質の高い得点機会を作るためにボールを動かし続ける

・シュート距離が短くなってきているのは強豪チームだけではない

・ポゼッションバリューモデルは、マルコフ連鎖の仮定に基づいて作られている。要は、過去の影響を受けずに独立していると仮定する。

・使用率⇨選手がボールを失うか、シュートを打つか、得点するかでポゼッションを終わらせた割合

・私たちが好むストライカーのタイプはトリプルスレット（三重脅威）と呼ばれるもの。シュート、ドリブル、パスの選択肢がある選手で、シュートだけが得意な選手よりもポゼッションの使用率が少ない。

◎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。足が速いほどより多くのピッチを支配できる。相手より先に動いているだけで十分な場合もある。DFが離れていったポジションにメッシは立つ。そこには、パスを受けられる広いスペースができている。減速は加速と同じくらい重要。

・移籍金収入は特別利益として計上

・ポジションは攻撃ほど高給だが、ターゲットマンはそうとは限らない。キッカーも高給。

◎私たちアナリストは測りやすいものを測り、測りにくいものを無視しがちだ。しかし、簡単に測れないものを「重要でないもの」と勘違いしてしまったら、質の悪い意思決定を下すことになる

◎全ての重要なものが測定できるわけではなく、測定できるもののすべてが重要なわけでもない

◎測りにくい要素として、チームの雰囲気作り、選手をモチベートする力、新しい才能をクラブに引き寄せる力

◎監督の役割は戦術面よりもマネジメント面のほうが遥かに大きい。監督がやることは、①戦術 ②選手選考 ③チームの感情コントロール

・ファーガソン（ユナイテッド）は競争環境を、ヴェンゲル（アーセナル）は優れた選手に自由を与えた

◎メッシとロナウドが驚異的な数字を残せたのは、継続して試合に出続けたことが大きい

◎スタイルを貫くメッシ、変え続けるロナウド

・ドリブルの本当の価値は終わる瞬間にある。ドリブルが成功した後のパスは通常より広いスペースに届けられる。そのスペースをカバーするはずのディフェンダーが、ドリブルを仕掛けた選手にプレッシャーをかけているから。

◎私たちがデータ分析の優位性を存分に発揮できるようになったのはユルゲンが監督に就任してから。移籍成功率は41%から58%へ

・家畜化の候補は148種いたが、家畜化されたのは14種だけ。多方面において、適応性を備えている必要がある。
安価なエサ、成長速度、集団で暮らせる、繁殖できる、安全に飼育できる、パニックを起こさない。

・シマウマは人間を攻撃するから向かない。

◎それぞれの特徴を見ると上手くいく確率は高くても、１つでも欠けたら家畜化は失敗する。それぞれ70%でも、成功確率は12%にすぎない

◎ホームチームはアウェイチームと比べて、ゴール確率が30%増す

◎ホームアドバンテージの要因は攻撃回数の多さにある。スキルではない。他のスポーツも同じ。

・攻撃志向性⇨1パスあたりのシュート数。ホーム全体はアウェイ全体より17%高い

◎ホームアドバンテージは、審判に影響を受けている。ホームはアウェイより、PKを70%多く与えられる。ホームチームが価値の高い場所からシュートを打つことが多かった理由の一部は、PKや直接フリーキックの多さに起因する。

◎2002年のネヴィル氏の論文で、審判に「議論の余地のある場面」を見せ、試合の映像を見ながら観客を音声を流したものと、音を消した状態で見せたものに、15%の差分があった。（実際の試合ならば影響はもっと大きいはず）

・コロナ禍の無観客試合から、パンデミック前よりも
ホームの勝利が少なくなっていることに気づいた

・ヨーロッパ全体で、無観客試合では、ホームアドバンテージはほぼ完全に消えていた

◎従来ホームチームは攻撃志向性が17%ほど高くなっていたが、無観客期間には5%に落ち込み、観客が戻ってくると、17%に盛り返した

◎重要なのは、アウェイゲームで攻撃を仕掛けること。審判を別にすれば、ホームアドバンテージは主に攻撃回数が多いことに起因している。

・ポゼッションバリューモデルでは、「コーナーキックのゴール確率は2%」であり、整った状態の相手守備に対して、中盤でボールを保持している際の得点期待値よりも高い。

・統計的推論は、理論や根本原因についての深い考察に裏づけられているときに、より効果を発揮する

・２つの項目ではなく、３つの項目を最適化しようとすると、候補リストの人数が倍以上に増えた。この傾向は、追加すればするほど悪化していく。これほどの数になると、もはや「候補」とは言えない。

◎成功を目指すチームは適切な選手を効率的に見つけたいなら、重要な指標をいくつかに絞り込む必要がある。パス、ドリブル、シュート、ボール奪取、スペースディフェンスといったカテゴリーから見たポゼッションバリューモデルの「ゴール確率増減」と「セーブ率」だけで十分だ。

・「世界中のどんな優れたプレーメーカーも、優れたゲーゲンプレスが生み出す効果には及ばない」とユルゲンは語っている

◎フットボールの哲学は攻撃と守備のサイクルによって定義することができる。チームは4つのフェーズを循環する。ボール保持、ボールロストの守備への移行、ボールを保持していない守備、ボール奪取の攻撃への移行。

・クロップによって普及したゲーゲンプレスは相手の攻への移行を破壊することを目的としている

・ゲーゲンプレスは高度なチームワークを必要とする。こちらからボールを奪った相手に簡単なパスが出せる選択肢が１つでもあった場合、効果的に機能しない。

・ゲーゲンプレスへの対抗戦術としては、ポゼッションを放棄し、スペースに向けてパーセンテージボール（攻撃の有利性が上がる可能性を重視してパス）を蹴り込む方法がある

・グァルディオラはポゼッションフェーズの達人であり、相手の守備を引き出し、高い価値のある得点機会が生まれるのを待つ

・グラハムは22-23シーズンをもってリバプールを離れたが、24-25シーズンにプレミアリーグで首位を独走しているチームの主力のほとんどはグラハム在籍中に獲得された選手

・近年、ビッグクラブたちもこぞって理系人材をかき集め始めている

[ブクログ · ★★★★★]

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

[ブクログ · ★★★★☆]

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。