スポーツ業界のデータ分析｜スポーツアナリティクスが活発になった背景と活用方法
データサイエンスとコンピュータサイエンスの発展に伴い、近年スポーツアナリティクスが活発になっています。本記事ではスポーツアナリティクスが活発になった背景と、スポーツ業界におけるデータ分析の具体的な活用事例を共有したいと思います。また、弊社が実施したスポーツ業界の具体的な分析事例も併せてご紹介します。
執筆者のご紹介
加藤洋介
所属：株式会社メンバーズ メンバーズデータアドベンチャーカンパニー アナリスト事業部
常駐による顧客企業のデータ分析支援を行いWebサービスやアプリのユーザー・PVの向上のための意思決定に貢献。現在は大手小売企業に常駐し大規模なデータ基盤のデータマネジメント業務に従事。
経歴：中古自動車のオークション運営会社、健康保険組合の運営支援会社を経て2021年8月にメンバーズ入社。
顧客企業にデータ分析者として常駐し要因分析・効果検証による効果的なコンテンツ制作の意思決定の支援を実施。ただ分析するのではなく、課題や分析の目的を整理して、意思決定を支援するデータ分析をしてきました。
保有資格：データ分析実務スキル検定、OSS-DB Silver、マーケティング・ビジネス実務検定（B級）
過去保有していた資格：日本スポーツ協会公認アスレティックトレーナー、JATI-ATI
目次
01. | スポーツにおけるデータ分析（スポーツアナリティクス）とは
02. | スポーツアナリティクスが活発になった背景
データ収集技術の向上
コンピュータ処理の向上
MLBにおける成功事例の登場
サービス提供企業の増加
03. | 競技シーンにおけるデータ分析
競技シーンにおけるデータ分析の概要
競技シーンにおけるデータ分析で得られるメリット
04. | 興行運営におけるデータ分析
興行運営におけるデータ分析の概要
興行運営におけるデータ分析で得られるメリット
05. | 弊社取り組み事例
ファン向けの販促やマーケティング施策におけるデータ可視化の非効率性を改善
ファン会員分析業務の属人化を解消
パーソナライズされたファンアプローチを可能とする環境を整備
06. | データ分析を取り入れているスポーツの事例
野球
バスケットボール
01. | スポーツにおけるデータ分析（スポーツアナリティクス）とは
スポーツチームの運営や競技に関するデータを収集・蓄積して加工・検証などを行い、課題解決や意思決定に活用するための分析をスポーツアナリティクスといいます。
例えばスポーツチームの運営シーンでは観客動員数、スタジアムの混雑状況を予測してスムーズな運営の意思決定に用いることがあります。また競技シーンでは、選手のパフォーマンスの向上や戦術を決めるための分析、また怪我のリスク減少を目的とした分析などがあります。
02. | スポーツアナリティクスが活発になった背景
近年、スポーツアナリティクスが活発に行われるようになった背景としては、データ収集技術の向上、コンピュータ処理の向上、成功事例の登場、スポーツアナリティクスに関連するサービスを提供する企業の登場が考えられます。
02-1.データ収集技術の向上
ボールや選手のトラッキングデータの収集技術が向上してきました。例えば野球ではトラックマンやラプソードなどを使ってボールの回転数や回転方向、投手のリリースの位置など、ボールの細かい情報を収集する技術が向上してきました。また、選手の動作解析はこれまでVICONなど全身にマーカーを付けてマーカーの座標を測定するモーションキャプチャ技術を用いた動作解析システムによって行われていました。しかし、マーカーを用いた動作解析システムは非常に高価で測定場所が限られます。また、マーカーを張り付ける手間や測定中にマーカーがハズレてしまうこともあるため手間がかかります。近年はその課題も解消され、深層学習の技術の進歩によりマーカーをつけることなく（マーカーレスで）動画データから骨格推定を行うことが可能となりました。深層学習を用いた動作解析にはOpenPoseや PoseNetなどを用いて特徴点を抽出する方法があります。これらの技術は、画像の中の人物の骨格を検出し、高い精度で各部位のベクトルから姿勢データを得ることができるため、特別な機材を用いずに選手の姿勢や動きを認識することが可能となります。
02-2.コンピュータ処理の向上
近年のコンピュータの処理能力・処理速度の向上により、大量のデータをリアルタイムで処理できるようになりました。例えば選手の細かい位置情報などのトラッキングデータを取得するには、大量に早く処理できるコンピュータが必要です。サッカーやバスケットボールなどは選手のトラッキングデータが重要になる場面がありますが、これらを早く処理できるようになり、試合後すぐに何が問題だったのか、次の試合に向けてどうすればよいかといった、戦略面の迅速な評価、改善策の考案ができるようになっています。
02-3.MLBにおける成功事例の登場
成功事例が業界内で共有されたこともスポーツアナリティクスが活発になった重要な要因です。象徴的な例として、「マネーボール」という映画が挙げられます。マネーボールは、2011年に公開されたアメリカの映画で、実際の出来事に基づいて制作されており、MLBの球団の一つであるアスレチックスのGM（ゼネラルマネージャー）ビリー・ビーンの実話を描いています。ビリー・ビーンは選手の評価を数値データに基づいて行う「セイバーメトリクス」を導入します。彼らは、選手のパフォーマンスを定量的に分析し、見落とされがちな才能を持つ選手を見つけ出すことで、チームを強化しようとします。この映画が流行したことによりセイバーメトリクスを含めたデータ分析を意思決定に活用することの有用性が知れ渡るようになり、データ分析を使うことがMLB各球団の間でも定着するきっかけになりました。現在、MLBは1球ごとのデータをStatcastと呼ばれるシステムに集約しており、MLB全30球団がStatcast の全データを API を通じてデータベースに取り込み、各球団が BigQuery 環境で分析できるようになっています。
02-4.サービス提供企業の増加
データ収集技術を含めたスポーツアナリティクスに関連するサービスを提供する企業の登場も、スポーツアナリティクスが活発になった要因の1つです。2010年代まではモーションキャプチャや床反力などを用いて身体の動きの測定や力の推定などは大学などの研究施設くらいしかありませんでした。しかし、近年は、株式会社ネクストベースや株式会社Knowhereなど民間企業においてもモーションキャプチャや床反力系を用いた動作解析システムを含めた計測・コンサルティングサービスが登場してきました。これにより、動作解析のサービスが一般的に普及し始めました。また、動作解析だけでなくトラッキングデータも活用し、投球に関するデータを即時フィードバックできるサービスを提供しているなど、自身のパフォーマンスに関するデータを取得することがより身近になりました。さらに株式会社ユーフォリアが提供するONE TAP SPORTSなど、スポーツ選手のコンディショニングやトレーニングに必要な情報を一括して記録・管理できるサービスが登場し、データを用いて選手の状態を分析をすることができるようになりました。これによりケガの履歴や、練習・試合の運動負荷データの蓄積やモニタリングが可能となり、ケガの傾向の振り返りと適切なトレーニング計画でケガによる離脱を予防できるようになりました。加えて選手のトレーニング負荷やコンディションをもとに、試合に向けた緻密な調整ができるようになりました。
03. | 競技シーンにおけるデータ分析
スポーツ業界のデータ分析は大きく二つに分かれます。
03-1.競技シーンにおけるデータ分析の概要
競技を対象にした分析は、主に選手のパフォーマンス向上を目的にした分析です。選手のパフォーマンス分析では、ウェアラブルデバイスを選手につけることで生理的データ、GPSトラッキングによる選手の移動距離・位置・速度、加速度センサーによる加速度を測定します。また、動作解析システムが整備されている場合や、機械学習エンジニアがいる場合にはマーカーレスに動作解析を行うことも可能で、試合の戦略立案にもデータ分析が用いられます。相手チームや自分のチームの強み弱みをデータ分析により把握することができ、より効果的な戦略を立案しチームのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。
03-2.競技シーンにおけるデータ分析で得られるメリット
- 選手のパフォーマンス改善
選手のパフォーマンス分析では、ウェアラブルデバイスを選手につけることで生理的データ、GPSトラッキングによる選手の移動距離・位置・速度、加速度センサーによる加速度を測定し選手のパフォーマンスを分析することができます。また、動作解析システムが整備されている場合や、機械学習エンジニアがいる場合には、マーカーレスでの動作解析も可能です。これにより、調子の良い時と悪い時のバッティングフォームを比較し、調子が悪い時と良い時と比較してどのような違いがあるのかを明らかにすることができます。
また、バイオメカニストと協力することで、より良いパフォーマンスを発揮するためのバッティングフォームを考案することができます。
- 試合の戦略立案
データ分析を活用することで、どのような戦略が効果的なのかを明らかにすることができます。例えば、野球では数年前までは送りバントが得点獲得の手段として重視されていましたが、近年のデータ分析によって必ずしも効果的ではないとされるようになりました。しかし、さらに詳細な分析を行うことで、特定の状況下では送りバントが効果的な戦略となると判明する可能性があります。
また、選手の適切な起用法についても、データ分析を用いることで最適な戦略を立案することが可能です。過去の試合データを分析することで選手ごとの得意・不得意な場面や状況を明らかにし、より適切な起用法を導き出すことができます。
ただし、試合の戦略を立案する際には、データのみに頼ることは避けるべきです。スポーツの結果にはさまざまな要因が複雑に絡み合っており、試合の流れや状況をすべてデータで表すことは困難です。そのため、データ分析と併せて、経験や直感も重要な要素として活用することが望ましいと考えます。
04. | 興行運営におけるデータ分析
04-1.興行運営におけるデータ分析の概要
スポーツの興行運営において、データ分析は不可欠な要素です。スポーツビジネスではファンマーケティングが重要な柱の一つとなりますが、データ分析を活用することで、ファンクラブに入会するファンの特徴を明確にし、より効果的なマーケティング戦略を立案することが可能になります。
また、チーム運営においてはスポンサーの獲得も極めて重要です。データ分析を行うことでより適切な企業とのマッチングが可能になり、双方にとってメリットのあるスポンサー契約を締結することができます。
04-2.興行運営におけるデータ分析で得られるメリット
- ファンマーケティング
スポーツビジネスでは、ファンとの強固な関係を築くためのファンマーケティングが不可欠です。一般的なマーケティングではより多くの人にリーチすることを目指しますが、ファンマーケティングでは、ファンクラブ限定イベントなどを通じて熱心なファンのエンゲージメントを高めることが目的となります。
例えば、Bリーグではレギュラーシーズン中に会員限定で試合後の選手サイン会や練習見学会を実施しています。また、NPBではシーズン終了後にファン感謝デーを開催するなど、ファンとの接点を強化する施策が展開されています。
このようなファンマーケティングには、データ分析が欠かせません。代表的な分析手法としてCRM（顧客関係管理）分析があります。CRM分析により、LTV（顧客生涯価値）を明らかにし、リピート購入を促進する施策やプログラムを設計できます。また、顧客の属性や行動に基づいてセグメント分けを行い、それぞれのグループに適したマーケティング施策を展開することも可能です。
さらに、SNSの投稿内容を分析するテキストアナリティクスも有効です。ファンの投稿をすべて手作業で確認するのは現実的ではありませんが、テキストアナリティクスを活用することで、ファンのチームに対する反応や改善点を把握することができます。
- スポンサーの獲得
スポーツチームの運営において、スポンサーの獲得は重要な収益源の一つです。特に、チケット収入や放映権料が限られている場合、スポンサーからの支援が財政の安定に寄与します。
企業にとってのメリットとしては、試合やイベントを通じて自社ブランドの露出を高められる点が挙げられます。例えば、スポンサー契約を締結することで、チームのユニフォームに企業ロゴを掲載したり、契約発表をSNSでリリースすることで、新たな層にブランドを認知してもらう機会を得ることができます。
スポンサー獲得においても、データ分析は重要な役割を果たします。データを活用することで、スポンサー企業に対して具体的な価値を示し、効果的なターゲットマーケティング戦略を構築できます。
例えば、ファンのデモグラフィックデータ（年齢、性別、家族構成、職業など）、試合観戦履歴、イベント参加履歴、チケットやグッズの購入履歴を分析することで、チームのファン層と相性の良い企業を特定することが可能です。これにより、双方にとって最適なスポンサー契約を締結することができます。
05. | 弊社取り組み事例
05-1. ファン向けの販促やマーケティング施策におけるデータ可視化の非効率性を改善
スポーツ団体のファンに向けた販促や来場マーケティング施策を行っているお客様において、データ可視化の非効率性やスピードが課題となっていました。そこで、分析業務の高速化を実現する運用基盤のPoC導入と効果検証をご支援しました。
既存のBIツールには、Tableau Desktopに関連する2つの主要な課題がありました。
- ローカルデータの読み込み、DBテーブルの結合、複雑な計算フィールド/フィルターの使用による処理遅延。
- 1台のPCに依存する運用が業務の品質に影響を及ぼす。
社内環境がMS-Officeであるため、安価なクラウド分析環境を活用し、複数の社員が同時に業務を遂行できる環境を求めていました。そこで、Power BIの導入を検討しましたが、経験者が不在のため移行作業が進まないという問題がありました。
この課題に対し、弊社からエンジニアが常駐し、移行業務を支援しました。具体的には、以下の取り組みを行いました。
・テーブル設計の見直し
・計算メジャーの最適化
・データマートとPower BI間の可視化データ復元と処理の最適化
結果として、処理速度が向上し、PoCの段階でPower BI導入による業務効率化を証明することができました。
05-2. ファン会員分析業務の属人化を解消
同じお客様において、分析業務の属人化により業務品質が安定せず、可視化までのプロセスやノウハウが共有されていないという課題がありました。そこで、分析業務の平準化を実現するユースケース作成と運用整備をご支援しました。
主な課題は以下の3点でした。
- 既存BIツールの特性による作業の属人化。
- セキュリティリスクとファイル更新の手間。
- 分析担当者及び後任者の業務習熟と引き継ぎの難しさ。
この課題に対し、弊社エンジニアが常駐し、以下の施策を実施しました。
・ファン会員分析のダッシュボード整備
・更新データ環境の整備
・業務仕様書の作成とお客様担当者への業務トランスファー
その結果、ダッシュボードの運用が民主化され、業務工数の削減を実現しました。また、接続先をクラウドに変更することで、最新のデータファイルが追加されれば更新ボタンを押すだけでPower BIのデータを最新化できるようになり、誰もが容易にダッシュボードを操作できる環境を整備しました。
05-3. パーソナライズされたファンアプローチを可能とする環境を整備
最後に、スポーツ団体の企業様を支援した事例をご紹介します。ファン育成と顧客体験の最大化を目的としたCDP（カスタマー・データ・プラットフォーム）を軸にしたファンマーケティング基盤の構築を支援しました。
このプロジェクトでは、広告効果とリテンション施策の最大化を目指し、基幹DBとMAツールを新たな環境へ移行しました。また、データ活用の加速を目的とし、データライフサイクルの仕組み化を推進しました。
お客様が抱えていた主な課題は以下の3点でした。
- データ基盤構築を進める中での人材不足
- IT・マーケティング知識の不足
- データ活用のサイクルが回っていない
そこで、弊社は顧客のビジネスサイドとベンダー間のハブ人材として、以下のプロジェクトを同時に推進しました。
・基幹DB移行
・DWH（データウェアハウス）構築
・可視化環境の整備
その結果、顧客体験の最大化を見据えたシステムアーキテクチャを実装し、短期間でパーソナライズされたファンアプローチを実現する環境を整備しました。加えて、データライフサイクルの仕組み化を実現し、持続的なデータ活用基盤を構築することができました。
06. | データ分析を取り入れているスポーツの事例
データ分析は多くのスポーツにとって欠かせない要素となっており、その活用範囲は今後も拡大していくことが予想されます。ここでは、特にデータ活用が進んでいる野球とバスケットボールを紹介します。
06-1. 野球
MLBでは、Statcastと呼ばれるシステムを用いて試合データを収集しており、MLBのすべての球団にデータが提供されています。Statcastの導入により、「フライボール革命」と呼ばれる戦術が流行しました。これは、詳細なデータの取得により選手ごとに極端な守備シフトを敷くようになり、内野の頭を超えるような強い打球を狙うことで、ヒットや長打の確率を高めるという考え方に基づいています。これはデータ分析の進展によって生まれた戦略の一例です。
Statcastのデータは「Savant」というサイトで公開されており、APIを通じてデータを取得することも可能です。そのため、Pythonなどのプログラミング言語を活用することで、誰でもMLBのデータを取得し、独自の分析を行うことができます。
日本のプロ野球（NPB）でもデータ分析を導入している球団が増えています。例えば、埼玉西武ライオンズ、福岡ソフトバンクホークス、横浜DeNAベイスターズでは、データ分析を専門に行う組織が設置され、選手のパフォーマンス向上や試合の戦略立案に活用されています。また、他の球団でも、マーケティング施策にデータ分析を活用する事例が増えてきています。
06-2. バスケットボール
Bリーグにおいても、データ活用が進んでいます。SCS推進チームが、メディカルスタッフによる外傷・障害の発生状況のデータを収集・分析し、選手のケガ予防に役立てています。
また、Bリーグではトライアル段階として「ホークアイ」システムを導入し、トラッキングデータを取得する取り組みが行われています。このデータは、ファンの観戦体験向上や、選手のケガ防止に活用される予定です。
Bリーグに所属する各チームでも、データ活用の事例が増えています。例えば、名古屋ダイヤモンドドルフィンズでは、グッズの購入履歴データを分析し、ファンの好みや推しの選手を予測した上で、個別におすすめのグッズをメルマガで提案しています。
さらに、データ分析の結果から、春日井市や一宮市に住むファンのLTV（顧客生涯価値）が高いことや、小学生の子どもを持つ母親の中でも30代のリピート転換率は低いがLTVは高い傾向にあることを明らかにするなど、データ分析を用いたマーケティング施策が実施されています。
データ分析の進展により、野球やバスケットボールだけでなく、さまざまなスポーツでの活用が進んでいます。今後のデータ分析技術の発展により、スポーツの戦術やファンマーケティングがどのように変化していくのか、引き続き注目されます。
| まとめ
本記事では、データサイエンスとコンピュータサイエンスの進展がもたらしたスポーツアナリティクスの活発化の背景と、スポーツアナリティクスが選手のパフォーマンス分析や試合戦略の立案、ファンマーケティング、スポンサー獲得といった多様な側面でどのように役立っているかを具体的に示しました。そして最後に、弊社による実際のスポーツ業界の分析事例を通じて、データアナリティクスが現場でどのように応用され、実践的な成果を上げているのかを紹介しました。
スポーツ業界におけるデータ分析の活用は、競技力の向上やビジネスの成長に貢献することが可能であり、今後もその重要性は一層高まると考えられます。データ分析を通じて得られる洞察は、選手やチーム、ファン、スポンサーにとって新たな価値を生み出す可能性を秘めています。もし、スポーツアナリティクスについてお困りごとがございましたら、弊社メンバーズデータアドベンチャーカンパニーへご相談いただけますと幸いです。弊社の150名ものデータのプロフェッショナルが、高いビジネス貢献思考をもって貴社のデータ活用を支援いたします。
\ データ活用についてのご相談はメンバーズデータアドベンチャーまで /
\ 相談する前に資料を見たいという方はこちら /
▶こちらも要チェック
なぜ多くの企業がデータ分析に失敗するのか？成功の鍵とその対策