スライド 1

Of Pass
5.0
4.0
Punting
3.0
2.0
Of Rush
Chi
efs
1.0
0.0
ScoKick
An
gel
s
DefPass
DefRush
データの見方の落とし穴？
～「スポーツにおけるゲーム分析」について～
秋田県立西仙北高等学校
藤田秀明
今回の発表の目的
統計との出会い
アメフトとの
出会い
統計に親しみ
様々な場面で利用
今回の発表の目的
これまでの活用
①「ワープロ＆表計算検定」の指導法の改善
②生徒指導における傾向分析
③野球における傾向分析
④アメフトにおける傾向分析（ゲームプラン作成）
非常に効果的であった！
今回の発表の目的
統計をどこまで信用するか？
テーマ：アメフトにおける統計の見方
①使う人の意図はどこに？
②複数の項目の意味をどう解釈すればいいのか？
③「平均」が意味するものは？
④「記憶の名選手」と「記録の名選手」の違い
何を求めて統計を利用しようとするのか？
アメフトってどんなスポーツ？
先祖はラグビーだけど．．．．．
①ラグビーよりシステム化が進んでいる＝偶然の排除
②前パスが許されている＝展開がダイナミック
③ブロックが許され、ゲインの為にブロックする＝犠牲的精神の発揮
20
30
40
50
40
30
20
20
30
40
50
40
30
20
10
10
10
10
アメフトってどんなスポーツ？
攻撃と守備とに分かれる
①4回の攻撃で10ヤードゲインすれば攻撃権の更新（FD）
②攻撃権の更新が出来なければ攻守交代
③ファンブルやインターセプトでも攻守交代が発生する
知的で華麗でパワフルなスポーツ
ムービーを見
る
アメフトってどんなスポーツ？
プレイは一つずつ図で示される
攻撃
守備
統計の「何」を求めたいのか
理解を惑わす統計
記録は記憶を代弁しない
平均は鵜呑みにできない
記録と記憶のギャップを追及したい！
ギャップは何故生じるのか？
平均は罪作り？
平均値が高い＝試合で活躍した
なぜだろう？
とは言えない！
平均値って何？
総獲得ヤード
÷
プレイした回数
必ずしもロングゲインを狙ったプレイばかりではない！
攻撃権の維持が重要
活躍の基準は何？
要はゲインし得点すること
①ゲインが大きい＝ロングゲインの多さ
②TDが多い＝得点の多さ
③ロスが少ない＝前に着実に進んでいる
④ミスが少ない＝ファンブルが少ない（→攻撃権の維持）
⑤FDが多い＝攻撃権の維持
ティームに勝利をもたらしてくれる
データから読み取る
A
C
G
H
S
D
E
M
R
T
Att.
Team
219
235
183
203
165
199
168
161
115
197
Yds
964
1,297
754
868
733
934
765
567
321
705
Ave.
4.4
5.5
4.1
4.3
4.4
4.7
4.6
3.5
2.8
3.6
Long
18
34
15
15
14
34
40
14
16
51
TD
6
13
3
7
2
6
5
0
3
3
FD
40
72
36
43
35
46
37
23
18
28
%FD
18.3
30.6
19.7
21.2
21.2
23.1
22.0
14.3
15.7
14.2
+四分位
7.5
8.0
6.0
6.5
7.0
7.0
6.0
6.5
5.0
6.0
中央値
4.0
4.0
4.0
3.0
4.0
4.0
4.0
3.0
2.0
3.0
-四分位
1.0
1.0
2.0
2.0
1.0
2.0
2.0
1.0
0.0
1.0
+10FD%
77.5
65.3
47.2
60.5
57.1
56.5
54.1
60.9
33.3
67.9
Loss%
14.2
6.0
10.4
8.4
7.3
8.0
9.5
13.7
19.1
15.7
勝率
0.375
0.625
0.625
0.625
0.250
0.625
0.500
0.125
0.750
0.500
A
C
G
H
S
D
E
M
R
Team
回数
10y以上
7y以上
5y以上
3y以上
1y以上
0y
-1y
-3y以上
-5y以上
-5y未満
割合
31
37
28
41
40
11
14
14
3
回数
14.2
16.9
12.8
18.7
18.3
5.0
6.4
6.4
1.4
219
Grph
割合
47
36
30
35
50
23
8
6
235
Skip
20.0
15.3
12.8
14.9
21.3
9.8
3.4
2.6
回数
割合
17
25
32
44
36
10
13
5
1
183
9.3
13.7
17.5
24.0
19.7
5.5
7.1
2.7
0.5
回数
割合
26
25
32
43
51
9
12
4
1
203
12.8
12.3
15.8
21.2
25.1
4.4
5.9
2.0
0.5
回数
割合
20
23
26
42
34
8
6
6
165
12.1
13.9
15.8
25.5
20.6
4.8
3.6
3.6
回数
割合
26
29
36
43
36
13
7
7
1
1
199
13.1
14.6
18.1
21.6
18.1
6.5
3.5
3.5
0.5
0.5
回数
割合
20
18
30
45
30
9
5
10
11.9
10.7
17.9
26.8
17.9
5.4
3.0
6.0
1
0.6
168
回数
割合
14
27
18
39
36
5
8
6
3
5
161
8.7
16.8
11.2
24.2
22.4
3.1
5.0
3.7
1.9
3.1
回数
（表１）
T
割合
6
12
16
20
29
10
8
10
4
115
5.2
10.4
13.9
17.4
25.2
8.7
7.0
8.7
3.5
回数
19
15
36
37
42
17
11
13
7
割合
9.6
7.6
18.3
18.8
21.3
8.6
5.6
6.6
3.6
197
（表２）
1
6
11
16
21
26
31
36
41
46
51
56
61
66
71
76
81
86
91
96
101
106
111
116
121
126
131
136
141
146
151
156
161
166
171
176
181
186
191
196
201
206
211
216
221
226
231
グラフにして見てみると
60
A
-10
-20
戻る
C
G
H
S
D
E
M
R
T
50
40
30
20
10
0
まとめ
疑問は正しかったか？
①平均値だけ見れば“活躍した”と判断されるプレイヤーは存在する
②平均値だけでは分布の様子は掴めない
③分布といった視点で見ることで、より現実の姿が見えてくる。
④平均値は中央値とは異なる概念である。
一つのデータだけからの判断は危険！
まとめ
新たな疑問
「なぜCティームは１TD当たりの距離が少なくて済んだんだろう？」
可能性
①プレイデザインそのものの効率
②そのプレイを使うタイミング
③プレイヤーの能力はどうか
おしまい
ありがとうございました！
Fin

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