スポーツの世界は今、デジタルトランスフォーメーション（DX）の波に乗り、大きな変革期を迎えています。特に「プロセスマイニング」という手法が注目されており、トレーニング、試合運営、選手のパフォーマンス分析といった多岐にわたる領域で、データを基盤とした革新的なアプローチが展開されています。本記事では、スポーツ分野におけるプロセスマイニングの活用が、どのように戦略強化や効率的な運営を実現しているのか、具体的な事例と共に解説します。試合中のボールの動き、選手の行動パターン、そしてトレーニングの最適化に至るまで、データ分析がスポーツの常識をどのように覆しているのかを深掘りしていきます。
プロセスマイニングとは何か？
プロセスマイニングは、システムやデータベースから抽出されるログデータを基に、業務やプロセスの可視化・分析を行う手法です。本来、ビジネス領域での業務効率化やボトルネックの解消に用いられてきたこの技術が、近年スポーツ分野でも応用されるようになりました。スポーツチームの試合データ、選手のGPSトラッキング、トレーニング記録など、膨大なデータを体系的に分析し、隠れたプロセスやパターンを見つけ出すことで、戦略や運営を最適化することが可能になります。例えば、サッカーでは選手のパスの軌跡やボールの動き、バスケットボールでは選手のシュート成功率やディフェンス動作がデータ化されます。これらのデータをプロセスマイニング技術で分析することで、チーム戦略の強化や選手個々の改善点が可視化されるのです。
トレーニングの最適化と選手パフォーマンスの向上
プロセスマイニングを用いることで、選手のトレーニングプロセスが可視化され、データに基づく科学的な改善が可能になります。具体的には、選手一人ひとりの動作パターン、疲労の蓄積度、筋肉の稼働状況などが分析対象となります。これにより、最適なトレーニングプランの策定や、無駄な動作の排除、さらには怪我の予防までが実現可能です。例えば、あるサッカークラブでは、GPSトラッキング技術を活用し、選手の走行距離やスプリント回数をデータとして取得しています。これをプロセスマイニングで分析することで、走り方や動きの質を向上させ、試合中のスタミナ管理や戦略的な走り込みが実現されています。また、バスケットボールチームでは、シュート動作を高速度カメラで記録し、フォームの無駄や改善点をデータから明確にすることで、シュート成功率の向上に繋げています。
試合運営の効率化と戦略強化
試合運営は複雑なプロセスが絡み合い、多くの要素が影響し合っています。これをプロセスマイニングで可視化・分析することで、試合中の戦略や意思決定の質が大きく向上します。例えば、サッカーの試合におけるボールポゼッションの分析は、攻撃力の強化に不可欠です。ボールがどの選手からどの選手へと渡り、最終的にゴールに繋がるのか、あるいは逆にどのようなパターンでボールを失うのかを可視化することで、戦略の修正が可能になります。オランダ代表チーム「オランイェ」の事例では、パス回数やポゼッションの流れを細かく解析し、攻撃のDNAとも呼ばれる一貫性のあるプレースタイルを見出しました。また、選手交代やセットプレーのタイミングなどもプロセスマイニングで最適化できます。過去のデータから最も得点が生まれやすいタイミングや、選手交代後のパフォーマンス向上率を分析することで、コーチ陣の意思決定をデータでサポートし、勝利の確率を高めます。さらに、試合運営全体の効率化も重要です。観客の入退場動線やスタジアムの混雑状況、試合運営スタッフの動きまでをデータで分析し、運営プロセスを最適化することで観客満足度の向上にも繋がります。これにより、現場全体のオペレーションがスムーズになり、スポーツビジネスとしての収益最大化にも寄与します。
チーム戦略と選手個別戦術の最適化
チーム全体の戦略と個々の選手の戦術を同時に最適化することは、勝利を追求するスポーツにおいて極めて重要です。プロセスマイニングを活用することで、集団としての動きと個々の選手のパフォーマンスがデータとして解析され、具体的な戦術に反映されます。例えば、フォワードの選手がゴール前でどのように動けば得点機会が生まれやすいのか、守備の選手がどのタイミングでプレスをかければ相手の攻撃を阻止できるのか、といった動きをデータから分析します。こうした戦術は、過去の試合データや練習時のシミュレーションデータを活用して構築されます。 一方で、選手個々の特性を理解し、その強みを最大限に活かす戦略もプロセスマイニングの強みです。例えば、バスケットボール選手の3ポイントシュートの成功率が特定の時間帯や特定のポジションで高いと分かれば、そのタイミングでのシュートチャンスを増やす戦略が立てられます。逆に弱点を分析し、トレーニングを通じて克服することで選手の総合力が向上します。
プロセスマイニング導入のポイントと課題
スポーツ分野でプロセスマイニングを導入するには、まずデータの収集と統合が欠かせません。選手の動きやトレーニング、試合中のパフォーマンスは複数のデバイスやシステムからデータとして取得されますが、これらを一元管理し分析可能な形に整える必要があります。導入段階では、現場の理解と協力も重要です。データを活用した戦略を現場の選手やコーチが理解し、受け入れる文化を醸成することが不可欠です。実際にプロセスマイニングの導入に成功しているチームでは、データアナリストとコーチが緊密に連携し、分析結果を即座に戦術やトレーニングに反映しています。一方で、データの活用にはプライバシーやセキュリティの問題も伴います。選手の身体データや試合の戦略情報は非常に機密性が高く、これを適切に保護する仕組みが求められます。また、データ依存が過度になりすぎないよう、選手やコーチの直感や経験を併せて活用するバランスも重要です。
まとめ
スポーツDXの最前線において、プロセスマイニングはチーム戦略、選手分析、試合運営といったあらゆる面で革新をもたらしています。データを基盤にした科学的なアプローチが、戦術の最適化や選手の成長を促進し、スポーツビジネス全体の価値を高めています。今後、さらに高度な分析手法やテクノロジーが加わることで、スポーツの未来は一層データ駆動型へと進化し続けるでしょう。
参考文献
- Process Mining of Football Event Data: A Novel Approach for Tactical Insights Into the Game
- Process mining to investigate the relationship between clinical antecedents and injury risk, severity and return to play in professional sports
- The Process Mining DNA of Oranje
- Process Mining Meets Football! How Does a Football Team Possess The Ball On The Pitch?
- Process Mining Analysis — Workouts