AIエンジニアがバレーボールのデータ分析をした話②

日常生活

～大会当日のデータ集計から分析資料作成まで～

前回の記事では、大会前日にデータ分析の方針を決め、どの指標を記録するかを整理しました。今回は、実際に大会当日からデータ集計を行い、試合後に分析資料を作成するまでの流れを振り返ります。

市民大会レベルでのデータ分析は、限られたリソースと時間の中で行う必要があります。そのため、リアルタイムのデータ収集には多くの課題がありましたが、得られた情報が試合の戦略にどれだけ活かせるのかを検証する貴重な機会となりました。

大会当日：勝利が最優先の試合分析

この大会は年に2回開催され、昇格・降格が決まる重要な大会でした。つまり、単に試合データを取るだけではなく、勝つために必要な情報をいかに素早く収集し、活用するかが鍵となります。

そこで、当日は自チームのデータよりも、対戦相手の傾向を把握することに重点を置くことにしました。

ただし、試合中に手作業でリアルタイムに記録を取るため、すべてのプレーを詳細に分析するのは不可能です。そのため、「どこから攻撃がくるのか」「どこを攻めるべきか」といった大まかな戦略を立てやすい4つの指標に絞って記録しました。

リアルタイムで記録した4指標

  1. サーブ（誰がどこに打つのか）
  2. スパイク（どの選手がどこから攻撃しているか）
  3. ディグ（相手の守備の強さを確認）
  4. チャンスレシーブ（どの程度ミスなくつなげているか）

第一試合：データを取る余裕なし！

試合が始まると、データを取る余裕がないほど記録作業に必死でした。

事前の情報がないため、試合前のアップ時に相手選手の動きを観察し、整列時に急いで背番号をスコア用紙に記入。試合が始まると、ひたすらプレーを記録し続ける時間が続きました。

幸いなことに、第一試合は相手のミスが多く、自チームが優位に試合を進められたため、収集したデータを活用する場面はありませんでした。しかし、この時点で「リアルタイム記録は想像以上に大変だ」という実感を持ちました。

次戦への準備：どのチームのデータを取るべきか？

次の対戦相手は、今行われている試合の勝者。つまり、この試合のデータを取ることで、次戦に備えることができます。

しかし、1人で2チーム分のデータを同時に取るのは不可能なため、「どちらが勝ちそうか」を予測して、片方のチームのデータを収集するという方法を選択しました。

結果として、筆者が記録を取っていたチームがセットを落とし、見立てが外れてしまう事態に。しかし、すぐに切り替え、次のセットではもう一方のチームのデータを記録することで、最低限の情報を集めることができました。

決勝戦：リアルタイムデータ更新で勝利へ

決勝戦では、これまでに取ったデータと、試合中に更新するデータを組み合わせて戦略を考える形になりました。

具体的には、以下のような形で情報を活用しました。

  • 相手チームの攻撃パターンを予測し、ブロックの位置を微調整
  • サーブの狙いどころを変更し、相手の弱点を突く

上手くいったかどうかは不明ですが、結果として勝利し、チームは昇格を決定しました！

試合後：本格的なデータ集計と資料作成

試合が終わっても、筆者の本来の仕事はここからが本番です。

試合中は相手のデータを記録するのに精一杯だったため、自チームの詳細なデータは試合映像を基に集計する必要がありました。

試合後に行った作業

  1. 試合映像を見直し、チームのプレーデータを収集
  2. スコアやプレー内容を整理し、各指標の集計
  3. パワーポイントで分析資料を作成

この作業には3～4日ほどかかり、改めて「リアルタイム分析と試合後の詳細分析の両方が重要である」と実感しました。

反省点と次回に向けた改善策

今回のデータ分析を通じて、いくつかの反省点と改善策が見えてきました。

反省点

  • リアルタイムの記録作業が想像以上に大変で、細かいデータを取る余裕がなかった
  • 対戦相手のデータ収集戦略が曖昧で、どちらのチームの情報を取るか迷う場面があった
  • 試合後のデータ整理に時間がかかりすぎた

次回に向けた改善策

✅ データ記録のテンプレートを改善し、リアルタイム入力をもっと簡単にする
✅ セットごとに両チームのデータを分けて取ることで、対戦相手の予測ミスを防ぐ
✅ 動画分析の作業効率を向上させるため、簡単な編集ツールを活用する

次回へ続く！さらに効率的なデータ分析を目指して

今回の大会で、市民大会レベルでもデータ分析が十分に有効であることが確認できました。とはいえ、まだまだ改善の余地はあります。

次回は、今回の経験をもとに**「より効率的にデータを収集・分析する方法」**について考察し、実践した結果をお伝えします！

データ分析を活用し、チームの勝率をさらに上げることができるのか？次回もお楽しみに！

最後に今回参考した書籍の紹介です。

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