バスケットボールにおけるシューティングスタイルと攻撃ロールに基づくオフェンスラインナップのクラスタリング分析

Concepts de base

バスケットボールのオフェンスにおける選手のプレースタイルと相性を定量的に分析する。

Résumé

この研究は、バスケットボールにおいて、選手間のプレースタイルの相性が得点効率に与える影響を特定することを目的としています。研究では、トラッキングデータを使用してシューティングスタイルのクラスタリングとアドバンスト統計情報を用いたオフェンシブロールのクラスタリングを行いました。さらに、これらのクラスタリング結果から派生したラインナップ情報を機械学習モデルで解釈し、得点効率を予測しました。
Introduction

バスケットボールにおける得点効率は重要であり、異なるプレースタイルを持つ選手同士が効果的に連携する必要がある。
過去の研究では、バスケットボールのラインナップは分析されてきたが、そのプレースタイルの相性は定量的に評価されていなかった。
本研究では、オフェンスだけに焦点を当てて、選手間のプレースタイルの相性が得点効率に与える影響をより具体的に分析することを目的としている。
Methods

シューティングスタイルクラスタリング：各選手のショット傾向からウォッサーシュタイン距離を用いてクラスタリングし、13種類の異なるクラスターが抽出された。
オフェンシブロールクラスタリング：Synergy Sportsから提供されたプレーステータストデータとアドバンスト統計情報を使用してソフトクラステリングが行われた。
ラインナップ分析：各選手やコンビネーションごとに説明変数が作成され、OFFRTG（得点効率）が予測された。
Results

シューティングスタイルクラスター内で最も高いOFFRTG値を持つトップ10および最も低いOFFRTG値を持つ下位10のラインナップが示された。
予測精度はKalman & Bosch（2020）メソッドよりも低かったが、新しい洞察力や理解可能性は提供された。
GSWやSASなど強豪チームから抽出された特定チームでは予測精度が低かった。

Stats

「ウォーターシャイン距離」は選手間のショット傾向から計算されました。
「TS%」（True Shooting percentage）は各クラスター内で最も高い5人の選手とそのFGA（Field Goal Attempts）値から算出されました。

Citations

"In a basketball game, scoring efficiency is crucial to winning because possessions are repeated over and over again."
"The main contributions of this work are as follows: (i) We proposed a method that clusters players’ shooting styles based on the Wasserstein distance..."

Idées clés tirées de

Offensive Lineup Analysis in Basketball with Clustering Players Based on Shooting Style and Offensive Role

by Kazuhiro Yam... à arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13821.pdf

Questions plus approfondies

どうして強豪チームから抽出された特定チームでは予測精度が低かったですか？

強豪チームから抽出された特定チームで予測精度が低かった理由はいくつか考えられます。まず、強豪チームは一般的にバランスの取れたプレイヤー構成や高い戦術性を持っており、その独自のプレースタイルや連携関係が他のチームと異なる可能性があります。このような特徴は、通常のクラスタリング手法では適切に捉えられず、予測モデルに反映されにくいことが挙げられます。
さらに、強豪チームは個々の選手が高いパフォーマンスを発揮する傾向があるため、その組み合わせであっても予測困難な要素や変動要因が多く含まれている可能性も考えられます。また、強豪チームは相手陣営から重点的なマークを受けることもあり、それに対応したプレースタイルや戦術変化を必要とすることも影響しています。
以上の理由から、強豪チームから抽出された特定チームでは予測精度が低下した可能性があると言えます。

この研究結果は他競技や他業界へ応用可能ですか？

この研究結果は他競技や他業界でも応用可能性があります。例えばサッカーや野球などのスポーツ分野では選手間の相性分析や効率的なメンバー配置を行う際に本研究で使用されたクラスタリングアプローチや回帰モデルを活用することで戦術立案や試合展開改善に役立つ情報を得ることができます。
また、ビジネス領域でも従業員間の協力関係分析や効果的なグループ形成に活用することで生産性向上や効率化施策の検証・実装に役立ちます。顧客セグメンテーションや市場調査分析でも同様に利用し市場ニーズへの最適化方針策定等幅広い領域で有益な知見提供します。

得点効率以外で選手間相性分析はどんな他領域で有益ですか？

得点効率以外でも選手間相性分析はさまざまな領域で有益です。

チームビルディング: 従業員間コラボレーション能力向上
クリエイティブ制作: アート作品制作時のアシスト役割確認
医療現場: 医師・看護師・医療補助者間連携改善
教育現場: 生徒同士また教職員内部コラボレーション推進
これら以外でも任意範囲内人材配置計画, 新規事業企画, 社会学調査等幅広く利活用可否確保します。