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AWS を利用した BUNDESLIGA MATCH FACTS の開発
Most Pressed Player
Simon Rolfes 氏によるブログ投稿
ブンデスリーガのレジェンドであり、Bayer 04 Leverkusen のスポーツディレクターでもある Simon Rolfes 氏が、新しい Bundesliga Match Fact について詳しく説明します
2005年から2015年の間、シモン・ロルフェスは中央ミッドフィールダーとしてブンデスリーガ288試合に出場し、41ゴールを決め、ドイツ代表として26キャップを獲得しました。現在、Rolfes 氏は Bayer 04 Leverkusen でスポーツディレクターを務めており、プロ選手のロスター、スカウト部門、クラブのユース選手を監督、育成しています。また、Simon は、AWS が提供する最新の Bundesliga Match Facts について、毎週 Bundesliga.com にコラムを書いています。同コラムで彼は、元プレーヤー、キャプテン、テレビアナリストとしての専門知識に基づいて、高度な統計と機械学習がサッカーの世界に与える影響を強調しています。ここでは、Rolfesがブンデスリーガのデータサイエンティスト、Gabriel Anzerとともに、ファンが20/21シーズン中に確認できる、AWSが提供する新しいブンデスリーガマッチファクトの重要性を分析します。その後、AWSプロフェッショナルサービスチームのLuuk Figdorが、これらの高度な統計の背後に使われているAWSテクノロジーについて詳しく説明します。
現代のサッカーはどんどん速くなっており、ディフェンスはプレッシャーを戦術として使うことが増えています。 しかし、コーチや TV アナリストにとって、特にリアルタイムで、データを使用して、いつ、誰にプレスをかけるかの判断をサポートすることは困難です。これまでは、プレイヤーが受けたプレスを数値化することはできませんでした。AWSとブンデスリーガの努力のおかげで、今ではすべてが変化しています。
AWSが提供する最新のブンデスリーガマッチファクトである「Most Pressed Player」は、プレーヤーが受ける守備上のプレッシャーをリアルタイムで定量化します。これにより、コメンテーター、サッカーアナリスト、ファン、チームは、一部のプレーヤーが他のプレーヤーと比べてどのようにプレスを受けるか、そしてこれがゲームに与える影響を比較できます。これで、ボールをポゼッションしているプレーヤーが対戦相手からプレスを受ける頻度を確認できます。この値を、チームメートが直面しているプレスの状況の平均数と比較することができます。 したがって、どのプレーヤーが最も頻繁にプレスを受ける状況から逃れる必要があり、どのプレーヤーがピッチ上でほとんど孤立しているかを知ることができます。Most Pressed Player は、相手プレーヤーの数、ボールを持っているプレーヤーとの距離、および各プレーヤーの動きの方向を測定することで、プレーヤーが対戦相手から大きなプレッシャーを受けている頻度を示します。
新たな「最強プレイヤー」のインサイトは、データ主導の有無に関わらず、試合の分析は、主にチームがボールを保有している場合の戦略に焦点を当てているという点です。ただし、チームがボールをポゼッションしていない場合は、チームのメンバーは互いに大幅に異なる動きをします。Most Pressed Player の背後にあるプレス数値化のフレームワークの導入により、ポゼッションしていない防御的な状況でのアクションの測定を開始できます。これにより、ファンに新しい情報が提供され、守備戦略をよりよく理解できるようになります。
Most PressPlayer は、ボールを所持しているプレーヤーにかかるプレッシャーを、そのプレーヤーの位置、向き、相手の位置などのデータポイントに基づいて数値として推定するアルゴリズムを使用して作成されます。AWS は、AWS Fargate、AWS Lambda、AWS DynamoDB などのクラウドコンピューティングテクノロジーを使用して、試合のあらゆる瞬間にこうした数値を計算します。計算されたプレスの値が特定のしきい値を超えると、ファンは試合中に画面で確認できます。大きなプレスがかかっているプレーヤーのすべてのボールアクションがカウントされます。その後、各プレイヤーは、自分が直面したプレッシャー状況の数を含むプレッシャーカウントを取得します。
このブログでは、AWSチームがブンデスリーガとどのように協力して「最もプレッシャーのかかるプレイヤー」に命を吹き込んだかについて詳しく説明しますが、今回公開されている他の2つのマッチファクト、「攻撃ゾーン」と「平均ポジション:トレンド」についてもお忘れなく。 今後数週間でそれぞれについて詳しく説明しますが、ちょっと覗いてみましょう。ブンデスリーガのメインページでこれらの各ビデオをチェックして、これらの新しい洞察の概要を確認してください。
Bundesliga Match Facts powered by AWS: Most Pressed Player
データサイエンティストであり、ブンデスリーガと協力してこれらのマッチファクトを実現したAWSプロフェッショナルサービスチームのメンバーでもあるLuuk Figdorが、この高度な統計がどのように実現したかを説明します。
-サイモン・ロルフェス
Most Pressed Player の説明
Julian Nagelmann 監督が率いる RB Leipzig は、プレスをかける上手さで知られているチームです。例えば、開催第 4 日の FC Augsburg との試合での Yussuf Poulsen 選手のゴールを考えてみましょう。ゴールに至るまでの過程で、RB Leipzig は FC Augsburg が安全にビルドアッププレーをしている間にますます強いプレスをかけています。このため FC Augsburg はサイドライン方向へ逃れようとし、Raphael Framberger 選手がボールを受け取るとすぐにプレスにさらされます。彼はなんとかボールをチームメイトに渡そうとしますが、さらに悪いポジションとなり、その結果、ターンオーバーが発生しました。RB Leipzig はターンオーバーから素早く攻撃に転じます。2 回のパスと壮大なフィニッシュでゴールを決め、リードを 2-0 に広げました。すべてプレスを強めたことによるものです。
コーチのゲームプランには、どの選手にプレスをかけるか、いつどこでプレスをかけるかなど、勝利を得るための多くの検討事項があります。この新しい Most Pressed Player を使用すれば、どのプレーヤーがターゲットにされ、最も頻繁にプレスを受けているかを正確に確認できます。 上記の試合では、Raphael Framberger 選手に、他のチームメイトより約 7% 多い 30 回のプレスボールがあり、チームで最もプレスを受けたプレーヤーのトップ 3 に入っていたことがわかります。
プレスのメカニズム
ここまででプレスを使用してゲームをより深いレベルで理解する方法を確認したので、さらに一歩進めて、ゲームの計算方法を説明します。テクノロジーにおける最近の進歩により、ポジションに関するデータを高精度で追跡できるようになりました。プレーヤー、審判、ボールの位置を、高い時間分解能 (25 Hz) で試合全体を通して追跡します。これにより、すべてのプレーヤーのポジションを毎秒 25 回評価することができ、各試合で評価されるポジションは約 320 万から 350 万にも及びます。こうしたポジションパッケージを使用すると、任意の時点のピッチにおけるすべてのプレーヤーとボールのマップを作成することができます。
このポジションマップができると、プレスを計算する次のステップは、どのプレーヤーがボールをポゼッションしているかを判断することです。個人ボールポゼッション（IBP）は、Linkらによって最初に提案されたアルゴリズムの適応バージョンを使用して計算されます。大まかに言うと、次のように機能します。あるプレーヤーがボールに最も近いプレーヤーであり、ボールとプレーヤーの間の距離が 2 メートル未満であり、ボールが地面から 2.5 メートル以内であれば、そのプレーヤーがボールをポゼッションしているとします。これらの制約が少なくとも 3 つの連続したフレーム frames (120ms) で満たされている必要があり、このポゼッション内でボールとの接触が発生している必要があります。接触は、ボールの弾道の方向が少なくとも 15 度変化することとして定義されます。IBP アルゴリズムを使用すると、ポジションマップにボールのポゼッションを追加して、どのプレーヤーがどの時点でボールをポゼッションしているかを確認できます。
特定のフレームでどのプレーヤーがボールをポゼッションしているかがわかれば、相手チームのプレーヤーがそのプレーヤーにかけるプレスに基づいてフレームを計算できます。フレーム単位で圧力を計算するために、Andrienkoらの研究と同様のアプローチを採用しました。このアプローチでのプレスは、ボールをポゼッションしているプレーヤーの位置、プレーヤーの直接の対戦相手の位置、およびそのプレーヤーが向いている方向に基づきます。これは、ボールをポゼッションしているプレーヤーの周りのいわゆるプレスゾーンを計算することによって行われます。プレスゾーンとは、ターゲットのプレーヤーがプレスを受ける可能性がある周囲の領域です。このプレスゾーンの境界は、プレーヤーの向きに基づいており、distance_front と distance_back の 2 つのパラメータを持つパラメトリック曲線として指定できます。パラメータ distance_front は、プレスのターゲットが向いている方向にプレスをかけられる最大距離を示します。プレスをかけるプレーヤーは、複数の角度からプレスのターゲットに近づくことができます。プレスのターゲットの方向に対する絶対角度 (Θ) が増加すると、プレスの最大距離は減少し、Θ = ±180 のときに最小になります。例えば、プレスをかけるプレーヤーがプレスのターゲットの背後にいる場合、これは distance_back パラメータに等しくなります。プレスゾーンの距離の限度は、極座標 (Θ, L) で楕円形を近似する式によって決定されます。
図 1: サッカー場上で一連のタイムスタンプで視覚化された X、Y プレーヤーとボールの座標。ボールを持っているプレーヤーは黄色で強調表示されます。
プレイヤーが意図したターゲットを押すことによってかけることができる最大のプレスは 100% です。これは、プレスをかけるプレーヤーが正確にプレスのターゲットの位置にいる場合に可能になります。プレスゾーンが定量化されると、プレスゾーン内の任意のポイントでのプレスを計算できるようになります。それには、さらに 2 つのパラメータが必要です。d はプレスをかけるプレーヤーからプレスのターゲットまでの距離を表し、q はプレスが距離とともに減衰する速度を示す指数です。これらのパラメータを使用して、次の式を確立すると、特定のフレームでプレスのターゲットにかかるプレスを計算できます。
圧力目標
上記の式は、1 つのフレーム (40ms) でプレスのターゲットに 1 人のプレーヤーがかけるプレスを計算する方法になります。ただし、プレーヤーは複数の相手プレーヤーによってプレスをかけられる場合があります。こうした状況では、プレスをかけているすべてのプレーヤーによってかけられるプレスを合計して、特定の時点での合計プレススコアを取得します。したがって、プレスの値は 1 を超える可能性があります。
ボールをポゼッションしているすべてのフレームのプレススコアを合算して、プレスのターゲットがボールをポゼッションしている際にどのようにプレスが発生しているかを把握することで、プレーヤーがこのプレスにどのように対処できるかを調べることができます。これは、開催第 8 日の FC Bayern (FCB) と SV Werder Bremen (SVW) の試合を例として使用して説明できます。
ボールポゼッション
この例では、FCB のウィングである Leroy Sané 選手が中盤で強いプレスを受けながらボールを受けました。彼が自分で窮地から逃れようとしている間、SVW の 2 人のミッドフィールダーがすぐに彼にプレスをかけ、ボールを奪い取ろうとします。しかし、Sané 選手はなんとかプレスから逃れ、SVW のゴールに向かって急速に動きます。ボックスエリアに到着し、ゴールへのシュートの準備をしていると、ディフェンダーに追いつかれます。さらに 2 人目のディフェンダーも来て、Sané 選手がシュートする前に、ボールを取り戻しました。これは、プレスを使って、ゲームをよりよく把握する方法の一例にすぎません。Most Pressed Player の統計は、ブンデスリーガ、各チーム、およびファンに、チームのどのプレーヤーがプレスをかけられているか、そしてこれがパフォーマンスにどのように影響しているかを評価する方法を初めて提供します。
まとめ
プレスのフレームワークにより、ファンは最終的にオフボールアクションを評価し、長い間謎のままだった防御戦略を掘り下げることができます。ファンはどのプレーヤーがボールポゼッション中に最もプレスをかけられているかを知ることができますが、これはほんの始まりに過ぎません。Most Pressed Player は、ゲームの把握レベルを深める、見事な新しい高度な統計です。私たちがまとめたこの新しい統計の出力を、大いに楽しんでいただければ幸いです。