NMSTPPモデルによるサッカー分析の進化

サッカー、別名フットボールは、世界中で最も人気のあるスポーツの一つだよ。試合は何百万の視聴者を魅了して、ファン、選手、コーチからもすごい関心を集めてる。テクノロジーの進化で、フットボールの試合に関する詳細なデータが利用できるようになった。このデータを使って分析者や研究者は、チームのパフォーマンスを測る新しい方法や試合のダイナミクスを理解する手助けをしてる。

フットボールに関する分析の多くは、選手がボールを持ってるときのアクションに焦点を当ててる。平均して、各選手は試合中に約3分ボールを持つから、この時間をどう使ってるかを評価することが大事だよ。ボールを持ってるときのアクションを理解することで、チームの全体的なパフォーマンスを評価できるんだ。

#より良い分析の必要性

歴史的に、多くの研究は試合中の過去の出来事が未来のアクションや結果にどう影響するかに集中してきたけど、使われてる手法は長いイベントデータのシーケンスに対してうまく機能しないことが多い。既存のモデルは、これらのイベントの空間的および時間的な要因を考慮するのが難しいことがある。

例えば、選手は相手のゴールの近くにいるときにシュートを試みる可能性が高いけど、遠くからだとその確率は下がる。もしチームが相手のゴールエリアに到達するのに時間がかかりすぎると、相手チームが反応する時間を与えることになって、得点のチャンスを逃すかもしれない。この例は、時間、場所、アクションの種類などのさまざまな要因を分析にうまく取り入れるモデルの必要性を示してる。

#新しいアプローチ：NMSTPPモデル

この問題を解決するために、Transformer-Based Neural Marked Spatio Temporal Point Process (NMSTPP)という新しいモデルが開発された。このモデルは、フットボールのイベントデータをより包括的に分析するように設計されてる。機械学習の側面と点過程の原理を組み合わせて、試合のダイナミクスをより明確に理解できるようにしてる。

NMSTPPモデルは、イベント間の時間、位置、取られたアクションの種類を見てる。これが、チームがボールを持ってる間の効果的な使い方を評価するために重要なんだ。モデルには、Holistic Possession Utilization Score (HPUS)というユニークなパフォーマンス指標が含まれてて、試合中にチームがボールをどれだけ効果的に活用してるかを測るんだ。

#データの定義

NMSTPPモデルを作るためには、フットボールのイベントデータをより良い分析ができるように再定義する必要がある。各イベントは、アクション間の時間（どれくらいの間隔で行動したか）、空間情報（ピッチ上のどこでアクションが行われたか）、アクションの種類（パス、シュートなど）に基づいてカテゴライズされるポイントとして扱われる。

これらのイベントはピッチ上の異なるゾーンにグループ化できる。これで分析が簡潔になり、コーチや選手がどこでアクションが起こるかをより効果的に理解できるようになる。データはさらに処理され、ゾーン間の距離やゴールに対する角度などの他の関連する特徴が含まれるよ。

#モデルの構造

NMSTPPモデルは数段階の構造になってる。過去のイベントからの歴史的データを使って、未来のアクションを予測するんだ。入力データには、アクション間の時間、アクションの種類、ゾーンなどのさまざまな特徴が含まれる。

1. 入力特徴: モデルは、アクション間の時間、ピッチ上の位置、取られたアクションの種類、その他の連続的な特徴を処理することから始まる。

2. 歴史のエンコード: 過去のイベントの歴史データは固定サイズのベクターにエンコードされる。このステップは、長いシーケンスの情報を管理しやすい形式に要約するのに重要なんだ。

3. 次のイベントの予測: モデルの核心的な目的は、次のアクションがいつ、どこで、どの種類のアクションが行われるかを推測することだよ。

4. 出力生成: 最後に、モデルはアクション間の時間、ゾーン、アクションの予測を生成する。この予測が実際の結果とどれくらい一致したかに基づいてコスト関数を計算するんだ。

#Holistic Possession Utilization Score (HPUS)

サッカーのボール支配の分析をより徹底するために、HPUSが導入された。この指標は、チームがボールをどれだけ効果的に使って得点機会を作り出せるかを評価することを目的としてる。

HPUSは、各アクションの効果と時間に基づいて異なるアクションにスコアを割り当てることで計算される。このスコアは、得点の可能性とボールを持ってる間に取られたアクションの効率を反映してる。シーケンスの最新のアクションに焦点を当てることで、HPUSは攻撃のフィニッシュを強調するんだ。

HPUSの指標は、チームが重要なイベント（例えば得点）がないときでもパフォーマンスを示すことができるから、有益なんだ。これによってボール支配の使用方法に関する深い洞察を得ることができる。

#データセットと前処理

NMSTPPモデルのトレーニングに使われるデータセットは、さまざまなリーグのサッカーの試合イベントから構成されてる。このデータセットは、選手が取るアクションの種類、アクションが行われる場所、時間など、各試合の重要な詳細をキャッチしてる。

データセットを使う前に、いくつかの前処理ステップが必要だよ。これは、分析を歪める可能性のある特殊なイベント（例：オウンゴール）を除外してデータをクリーンにすることを含む。データセットはトレーニング、バリデーション、テストセットに分割されて、モデルが新しいデータにうまく一般化できるようにするんだ。

#モデルの評価

NMSTPPモデルの効果を示すために、従来のベースラインモデルと比較された。この比較では、イベントの予測精度や全体的なトレーニング効率を含むさまざまなパフォーマンス指標が調査された。

分析の中で、NMSTPPモデルはベースラインモデルよりも良いパフォーマンスを示した。特に予測や全体的なロスの指標で違いが見られたよ。特筆すべきは、修正されたモデルはトレーニング中は速かったけど、NMSTPPは予測の精度が良かったんだ。

#モデルの応用

NMSTPPモデルの詳細な分析を提供する能力は、個々の試合を超えて広がる。HPUS指標を使うことで、チームはシーズン全体のパフォーマンスを評価できるんだ。さまざまなチームのHPUSスコアを調べた研究では、最終順位、平均得点、および期待得点（xG）との間に重要な相関関係が見つかった。

HPUSでうまくいくチームは、ボール支配の統計が強いことが多く、得点機会を作り出してそれを決める能力を示してる。この指標は、コーチや選手が戦略を洗練させて全体的なパフォーマンスを向上させるための指針になるよ。

#結論

NMSTPPモデルとHPUS指標の導入は、フットボール分析の大きな進歩を示してる。試合データの時間的、空間的、アクション指向の側面をうまく統合することで、チームがパフォーマンスを最適化するのに役立つ貴重な洞察を提供できるんだ。

テクノロジーが進化し続ける中で、フットボール分析はさらに新しい展開を迎えるだろう。ここで紹介した方法は、他のスポーツにも適応されて、チームがデータを活用してパフォーマンスを向上させる理解を深めるのに役立つと思う。

全体的に、NMSTPPモデルは高度な分析技術と伝統的なスポーツ分析を組み合わせる可能性を示してて、フットボールの理解と評価の方法においてワクワクするような展開の道を開いてるんだ。