シアトル・シーホークスの分析への深掘りは、Amazon Web Servicesが構築した「データレイク」から始まります。
カート・シュロッサー著
昨今、スポーツデータ分析を活用して、チームの試合構成や選手のパフォーマンスを測る上で最も効果的な指標を深く掘り下げることが流行しています。シアトル・シーホークスの場合、その取り組みはAmazon Web Servicesで構築された「データレイク」から始まります。
データ レイクとは、「組織があらゆる規模の構造化データと非構造化データすべてを保存、管理、検出、共有できるようにする集中型リポジトリ」であると、Amazon の最高技術責任者であり、従来の分析の細部をはるかに超えてフットボール ファンを夢中にさせる新しいブログ記事の著者である Werner Vogels 氏は述べています。
アマゾンは昨年、シーホークスとの契約を結び、同チームの公式クラウドサービスプロバイダーとなり、NFLとのパートナーシップを拡大した。
生来のフットボールファンであるフォーゲルス氏は、主にテクノロジーがスポーツの発展に影響を与えていること、そしてシーホークスが機械学習、モノのインターネット、サーバーレスアーキテクチャなどの新しいテクノロジーを導入して、選手の安全からフィールドでのパフォーマンスまでを改善する最前線に立っていることから、アメリカンフットボールへの情熱が高まっています。
すべてはデータから始まり、その影響はチームに関係するいくつかの重要な領域にわたって感じられる、と Vogel 氏は書いている。
- 人材評価と獲得：シーホークスは、選手の出身校の規模、ポジション、大学チームのプレースタイルにおける役割といったデータを収集し、従来のスカウティングに加えてAWSアナリティクスを活用しています。シーホークスのプレースタイルや現在の選手などのデータに加え、MLモデルを用いて選手がチームに適しているかどうかを評価します。このモデリングは、NFLドラフトやフリーエージェント市場で活用されます。
- 選手の健康と回復時間：各選手はまず健康状態に関する基礎評価を受け、チームは選手の運動レベル、練習回数の傾向、爆発的な動き、トレーニング頻度など、選手に関する継続的な情報を収集します。これらのデータを追跡することで、シーホークスは選手の能力向上を最大化し、軟部組織の損傷を軽減し、練習から試合までの負荷をより適切に把握することができます。AWS上のデータレイクを活用することで、これらの情報に一元的にアクセスしやすくなります。
- ゲームプランニング：ビデオ分析は、選手の才能を分析したり、対戦相手に備えるための準備作業の鍵となります。シーホークスはAmazon Machine Learning Solutions Labと協力し、フィールド上の選手とプレーの種類を自動的に識別するカスタムMLモデルを構築しました。シーホークスのデータサイエンティストは、選手のキャリアからプレーを読み込み、最も成功したプレーを把握することができます。これにより、選手を特定の戦術に組み込み、これまでよりも迅速に成果を最大化できるようになります。
こうしたテクノロジーとデータが実際にどれほど勝利に繋がるのかは議論の余地がある。どこかで聞いた話だが、その差は準備にあることは分かっている。しかし、シーホークスが人材を結集して勝利を収めることができなければ、より優れたデータ分析を望むファンはほとんどいないだろう。
しかし、ヴォーゲルス氏に言わせれば、チームがNFC西地区首位タイにいる理由を探すのに遠くまで行く必要はない。シーホークスは「毎試合に向けて綿密な準備を重ねており、その一部はこのデータレイクから直接得られている」のだ。
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