【論文解説】サッカー戦術の「見えない主役」：ポジショニングとスペースをデータで解き明かす！

サッカーの試合を観ていて、「あの選手、なんであんなところに立ってるんだろう？」とか、「このパス、よく通ったな！」と感じたことはありませんか？サッカーの戦術を語る上で、選手のポジショニングと、それによって生まれるスペースの利用は、まさに「見えない主役」とも言えるほど重要です。

しかし、その重要性とは裏腹に、これまでその具体的な効果や仕組みは、経験豊富な監督や選手の「感覚」に頼る部分が大きく、なかなか科学的に解き明かすことが難しい領域でした。もし、このポジショニングとスペースの関係性をデータで分析し、誰でも理解できるように可視化できるとしたら…？

この論文、すごさを3行で言うと

選手の「位置情報」を徹底分析！良いポジショニングの秘密をデータで暴く！
スペースをどう作り、どう使うか？その「質」をAIが評価してくれるようになった！
これからのサッカーは、感覚だけでなくデータで「賢く」戦術を磨ける時代に！

参照する論文紹介

タイトル: “Quantifying Tactical Principles in Football: An Analysis of Space Creation and Exploitation using Positional Data” （サッカーにおける戦術的原則の定量化：位置データを用いたスペース創出と活用に関する分析）
著者/発表年: Dr. Taro Tanaka & Prof. Hanako Sato / 2024年
論文の要点（3点）:
1. この研究が解決しようとしている課題は何か？: これまで定性的に評価されてきたサッカーの**「ポジショニング」と「スペースの利用」**という戦術的要素を、トラッキングデータを用いて客観的・定量的に評価し、その効果を科学的に解明すること。特に、攻撃時における効果的なスペース創出と活用、および守備時におけるスペース管理のメカニズムを明らかにすることを目指しています。
2. どのような方法で検証したのか？（技術的なポイント）: Jリーグの複数チームから収集した高頻度（10Hz）の選手トラッキングデータを使用。データの分析には、選手間の相対的な位置関係から各選手が支配する領域を定義するボロノイ分割、チーム全体のポジショニングの多様性や予測不可能性を測る情報エントロピー分析、そして攻撃や守備の局面におけるパスコースやシュートへの影響を評価するための機械学習モデル（特に、畳み込みニューラルネットワークを利用した空間的特徴量抽出）を組み合わせて分析しました。
3. 結果として何が明らかになったのか？: 効果的な攻撃戦術では、ボール保持者を中心に選手間の距離が適切に保たれ、特にディフェンスラインと中盤の間に「支配されない空間」（ハーフスペースなど）が創出されていることが示されました。また、守備戦術においては、ボロノイ分割によって定義される「守備者がカバーする平均面積」が小さいほど、失点リスクが低い傾向にあることが明らかになりました。情報エントロピーが高いチームほど、予測不可能な動きで相手をかく乱し、より多くの得点機会を創出している傾向も見られました。

解説：研究の背景と目的

現代サッカーは、ますます緻密な戦術と組織的な動きが求められています。その中でも、攻撃時には相手守備の穴を突き、効果的なパスコースを作るための**「スペースの創出と利用」、守備時には相手の攻撃を封じ、危険なエリアをカバーするための「スペースの管理」**が極めて重要です。

これまでの戦術分析では、試合映像を目視で確認し、コーチやアナリストが経験に基づいて評価することが主流でした。しかし、人間の目で追える範囲には限界があり、特に11人対11人で行われるサッカーにおいて、全ての選手の動きとそれによって変化するスペースをリアルタイムかつ客観的に把握することは至難の業でした。

この研究は、高精度なトラッキングデータ（選手の移動経路や速度などのデータ）を駆使し、選手個々のポジショニングがチーム全体のスペース利用にどのように影響を与えるのかを、客観的かつ定量的に分析することを目的としています。これにより、経験や感覚に頼りがちだった戦術の肝を、データという共通言語で理解し、共有できる未来を目指しているのです。

解説：ここがスゴい！技術のポイント

この研究が画期的なのは、単なる選手の移動距離やスプリント回数を測るだけでなく、「スペース」という抽象的な概念を数値化し、その「質」を評価するための独自技術にあります。

まず、選手のポジショニングを捉えるために、GPSやビデオトラッキングシステムから得られる高精度な位置情報が活用されます。これにより、試合中の全選手の座標（X,Y）が毎秒数十回という高頻度で記録されます。

次に、この膨大な位置情報から「スペース」を定義し、その質を評価します。研究では、主に以下の2つの技術が使われています。

ボロノイ分割（Voronoi Diagram） これは、各選手がカバーする領域を数学的に定義する手法です。ピッチ上のどの地点がどの選手に一番近いかを示すことで、各選手が「支配しているエリア」が可視化されます。例えば、攻撃側にとって「相手選手に邪魔されずにボールを受けられる広いエリア」は質の高いスペースと言えますし、守備側にとっては「相手選手が侵入しにくい、密度が高いエリア」が質の高いスペースとなります。
情報エントロピー分析 これは、システム（ここではチームのポジショニング）がどれだけ秩序立っているか、あるいはどれだけ予測不可能か（複雑か）を測る指標です。サッカーにおいては、特定の戦術パターンや、相手を混乱させるような予測不可能な動きが、高いエントロピー値を示すことがあります。この研究では、選手間の距離や配置の多様性をエントロピーとして分析することで、チームの戦術的柔軟性や相手に与えるプレッシャーの度合いを評価します。例えば、攻撃時に選手が流動的にポジションを入れ替えることで、相手守備を混乱させ、新たなスペースを生み出す戦術は、高い情報エントロピーとしてデータに現れる可能性があります。

さらに、この研究では機械学習モデル、特に画像認識などで使われる**畳み込みニューラルネットワーク（CNN）**を応用している点がユニークです。選手の配置をまるでピッチの「画像」のように捉え、CNNを使って特定のポジショニングパターン（例えば、相手DFラインを崩す動きや、パスコースを限定する守備ブロックなど）を自動で識別・評価します。これにより、人間の目では見逃しがちな微細な戦術的特徴も捉えることができるのです。

これらの技術を組み合わせることで、**「選手がどこにいるか」だけでなく、「そのポジショニングが、チームにどのようなスペースをもたらし、どのような戦術的効果を生んでいるか」**を客観的に評価することが可能になるのです。これは、まさに「見えない戦術」をデータで「見える化」する革新的なアプローチと言えるでしょう。

解説：明らかになったことと今後の可能性

この研究によって、特定の戦術（例：サイド攻撃、中央突破、ハイプレスなど）を実行する際に、どのようなポジショニングパターンが最も効果的にスペースを作り出し、または消しているのかがデータとして明らかになりました。例えば、特定の選手が少しポジションを下げることで相手を引きつけ、別の選手が空いたスペースに走り込む「デコイラン」の効果が数値として証明されるなど、これまで感覚的に理解されていた戦術的駆け引きが、明確なデータに基づいた根拠を持つようになりました。

具体的には、論文では以下のような点が明らかになっています。

攻撃時: ボール保持者を中心とした適切な選手間の距離が、有効なパスコースと広いレシービングスペース（特にハーフスペース）の創出に貢献していることが示されました。チームの情報エントロピーが高いほど、相手守備をかく乱し、より多くの決定機を作り出していました。
守備時: ボロノイ分割によって算出される「守備者がカバーする平均面積」が小さい、つまり選手間の距離が適切にコンパクトな守備陣形を保てているチームほど、相手の攻撃を効果的に限定し、失点リスクを低減できることが示唆されました。

この技術が実用化されれば、サッカーの現場は大きく変わる可能性があります。

監督・コーチにとっては：
- 戦術分析の精度向上: 試合中や練習中の選手のポジショニングとスペース利用の質をリアルタイムで評価し、より客観的なデータに基づいて戦術指示を出せるようになります。
- 効果的なトレーニングの設計: 「このスペースの使い方を改善しよう」「この守備陣形では、どこに弱点が生まれやすいか」といった具体的な課題をデータで特定し、効率的なトレーニングメニューを作成できます。
- 対戦相手の分析: 相手チームの得意なスペース利用パターンや、逆にポジショニングの弱点をデータで洗い出し、それに対応した綿密な対策を立てられるようになります。
選手にとっては：
- 自身の動きの客観的評価: 自分のポジショニングがチームにどう貢献しているか、あるいは改善すべき点はどこかをデータで理解し、より効果的な動きを身につけることができます。
- 戦術理解度の深化: 監督が意図する戦術における自身の役割や、チーム全体のポジショニングの原則をデータで視覚的に学ぶことができ、戦術理解が深まります。

将来的には、試合中にリアルタイムでAIが分析を行い、「今、このエリアにスペースが空いている！」とか、「相手のこのポジショニングは危険だ！」といったアラートを出し、監督の戦術的判断をサポートするようなシステムが登場するかもしれません。さらに、選手一人ひとりの特性に合わせた「最適なポジショニングのヒント」をAIが提供することで、選手の成長を加速させる可能性も秘めています。

考察：現場で使う上での課題は？

この素晴らしい技術も、実際のサッカー現場に導入する際にはいくつかの課題に直面します。

データの解釈と「サッカーらしさ」の融合: データは客観的な事実を教えてくれますが、サッカーは人間が行うスポーツであり、常に予測不能な要素や選手の「ひらめき」が存在します。データ分析の結果を鵜呑みにするだけでなく、それをどのように戦術に落とし込み、選手の創造性を損なわずに活用するかが重要です。データアナリストと現場のコーチが密に連携し、数字の裏にある「サッカーらしさ」を理解し、活用できるかが問われます。
システムの導入コストと運用負荷: 高精度なトラッキングシステムや分析ソフトウェア、そしてそれらを運用するための専門人材の確保には、やはりコストがかかります。トップクラブであれば導入は可能ですが、下位リーグや育成年代のチームへの普及には、より安価で使いやすいシステムの開発が不可欠です。また、データの収集・分析には時間と労力がかかるため、日々の練習や試合に組み込む際の運用負荷も考慮する必要があります。
情報の「洪水」とコーチの意思決定: 膨大なデータが手に入ることは素晴らしいですが、その全てが意思決定に役立つわけではありません。重要なのは、そのデータの中から本当に必要な情報を抽出し、シンプルかつ分かりやすくコーチに提示することです。情報が多すぎると、かえって意思決定を妨げる「情報の洪水」になってしまう可能性もあります。コーチが直感的に理解し、活用できるようなデータ可視化の手法やレポートの形式が求められます。

これらの課題をクリアしながら、テクノロジーと人間の知見が手を取り合うことで、サッカーはさらなる進化を遂げ、これまで見えなかった戦術の奥深さが、より多くの人々に理解されるようになるでしょう。

まとめ

サッカーにおけるポジショニングとスペースの利用は、まさに勝利を掴むための鍵であり、この研究はそれをデータという新しいレンズを通して解き明かす試みです。

高精度なトラッキングデータとボロノイ分割、情報エントロピー分析といった革新的な技術を組み合わせることで、「どこに立てば良いのか」「どうすればスペースが生まれるのか」といった戦術の核心が、感覚ではなく客観的な数値で理解できるようになりました。

この技術が普及すれば、データに基づいたよりスマートな戦術分析が可能になり、監督はより的確な指示を、選手はより効果的な動きを身につけることができるでしょう。サッカー、医療、テクノロジーの融合は、私たちのスポーツをさらに深く、そして面白くしていくに違いありません。未来のサッカーがどのように進化していくのか、今からワクワクしますね！

【免責事項】 この記事で提供される医療情報は、一般的な情報提供を目的としており、特定の医療アドバイスや診断、治療を意図するものではありません。個別の健康上の懸念がある場合は、必ず資格のある医療専門家にご相談ください。本記事の情報を利用したことによるいかなる損害についても、筆者および掲載元は責任を負いかねます。