【感想・ネタバレ】サッカーはデータが10割のレビュー

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！

[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。