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ボール支配と競り合い行動の期待保有価値によるサッカー選手スキル推定

(EXPECTED POSSESSION VALUE OF CONTROL AND DUEL ACTIONS FOR SOCCER PLAYER’S SKILLS ESTIMATION)

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田中専務

拓海先生、最近部下から「EPVを指標にしよう」と言われまして、何のことか分からず青くなっています。これって投資対効果の判断に使えますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫ですよ、EPVは簡単に言えば「選手がそのプレーで作る得点期待値」ですから、経営でいう投資対効果のように成果を数値化できますよ。

田中専務

なるほど。しかし部下が言っていたのは従来のEPVにいくつか手が入っているモデルの話でした。何が変わったのか端的に教えてください。

AIメンター拓海

要点は三つです。第一にショット直前のイベントに重みを置く減衰効果、第二にボールを失うリスク(ポゼッションリスク)を時間とともに精密に扱う工夫、第三に空中戦と地上の競り合い(デュエル)の個別技量を評価に組み込んだ点です。

田中専務

減衰効果というのは具体的に現場ではどう働くのですか。例えばパスを選んだ選手の評価が変わるんですか。

AIメンター拓海

良い質問ですね。身近に例えると、締め切り直前の一手でプロジェクトが生きる確率が大きく変わるように、ゴールに直結しやすい直前イベントの価値を高めて評価するのです。したがって、同じパスでも次の動きが得点確率に与える影響をより正確に反映できますよ。

田中専務

なるほど。デュエルの個人能力を入れると、強い選手に有利にならないか心配です。これって要するに強い選手を過大評価してしまうリスクはあるのですか?

AIメンター拓海

大丈夫です。研究では二つの扱い方を分けています。対称的な競り合い(どちらが勝つか五分五分の場面)では平均的な結果と比較して過剰な報酬を避け、選手固有の勝率を特徴量として使う場面と分けて評価しています。つまり、実際のアウトカムと“平均的な期待”を比べることで過大評価を防いでいます。

田中専務

現場導入のハードル感も教えてください。多くのデータ処理や時間がかかるのなら現場は嫌がります。

AIメンター拓海

ここも重要な視点です。論文の手法はイベント単位の重み付けや時間の取り扱いが肝ですが、実際は既存のイベントログ(位置情報やパスなど)があれば、段階的に導入できます。最初は単純化したEPVで効果を確認し、次第にデュエル能力や減衰モデルを実装するのが現実的です。

田中専務

要点を3つにまとめると現場で説明しやすいのではないですか、拓海先生。私にそのままあげますか。

AIメンター拓海

もちろんです。一緒に使える要点は三つです。第一にショットに近いプレーの重要度を高める減衰効果、第二に時間とともに増すポゼッションリスクの正確な扱い、第三にデュエル勝率を評価に入れることで選手の貢献を精密化する、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

分かりました。自分で言いますと、要は「直前の動きと競り合いの強さをちゃんと加味して、より実務に近い得点期待値で選手を比較する」ということですね。これなら部下にも説明できます。

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