サッカーで勝つには数学を！　データサイエンスを活用するカギ

データサイエンスを災害時の対策立案に

2011年の東日本大震災の後、首都圏では計画停電が行われました。気温と電力使用量、工場の稼働日や時間帯と電力使用量の関連などを調べることで、先々の使用量を予測して工場稼働日変更の依頼をしたり、生活に大きな支障がないように停電の計画を立てたりと、震災による電力不足の対策が取られました。また、新型コロナウィルスのパンデミック中には、感染者数の増減予測から感染防止対策が講じられました。
このように施策を適切に立案し実施することができたのは、データから将来が予測できるデータサイエンス技術のたまものです。

サッカーにデータサイエンスを応用すると

インターネットや計測機器の発達で、あらゆる分野で、これまで測れなかったものが測れるようになったこともデータサイエンスの重要性を高めています。
例えば、サッカー選手にGPS機器をつけることで、25分の1秒という単位で試合中のすべての動きを記録できます。そのデータを分析することで、選手の走る速度や疲れ具合までわかり、勝つための戦略作りや練習に役立てられます。従来、監督の経験と勘で決められていたことも、データサイエンスで論理的に説明できるようになり、説得力や精度が上がりました。

統計学や数学の役割

データ分析には統計学や数学が使われます。サッカーの例なら、選手の移動距離を時間で割って速度がわかります。新型コロナの感染者数予測では「微分方程式」が使われました。「幾何」や「行列」が用いられる場合もあります。
また、分析の前にはデータの特徴をつかんで前処理を行います。例えばサッカーでは、1試合の選手の走行距離に注目するとき、ゴールキーパーのデータをチームの「走行距離の平均」に入れることは意味がないので取り除いた方が良い。こうしたデータの特徴は、統計手法の一つ、「ヒストグラム」を作ることで把握することができます。
このように、統計学や数学の知見の有無が、さまざまな角度でデータ分析、データサイエンスを活用するカギとなるのです。

参考資料

リアルタイムな地域への感染症関連情報の提供サイト

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先生情報 / 大学情報

東海大学理学部数学科教授山本義郎先生

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応用数学、統計数学、統計科学

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メッセージ

データサイエンスや統計に親しむために、トレーニングとして自分の興味のあることを、データを通して見ることを意識してみましょう。例えば、自分の好きなサッカー選手にまつわるいろいろな記録を追いかけてみたり、ダイエットで体重や摂取カロリーを記録したりして、そのデータを眺めて気づくことはないかを考えてみるのです。将来、自分が好きな分野でデータサイエンスを使うには、ある程度の数学が必要になってきます。興味のあることをしっかり理解するためなら、数学に取り組むのも楽しく感じられると思います。

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