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みなさん、こんにちは。あっちゃんです。
今回は、10月の科学系ポッドキャストの日に合わせまして、企画の連動会となっております。
簡単に、科学系ポッドキャストの日についてご紹介いたしますと、
毎月、科学系ポッドキャスターの方々が、共通テーマについて、それぞれのポッドキャスト番組の視点で解釈をされて、
お話しされるというものになっておりまして、今回、ホストされているのは、サイエンスラバーさんになります。
サイエンスラバーさんでは、毎回、異なる研究者の方をゲストとしてお招きされていて、
研究や、その研究にかける思い、そういったものを語っていただいているというような番組になっております。
最前線を走る研究様々にありますが、それらを進めている研究者の方々の
思いや熱量、そういったものを感じ取っていただけるものになっております。
ぜひ、お聞きになってみてください。
今回の10月の共通テーマですが、ズバリスポーツになります。
この背景3000年の人類へでは、スポーツとデータサイエンスから、
手のひらマネーボール時代と題しまして、お話ししていこうというふうに思っております。
このお話をしようと思ったきっかけなんですけども、先日たまたまネットで見かけたページがありまして、
日本のプロ野球球団がデータサイエンティストを募集しているというような、
募集要項のページを公開されていたんですね。
具体的には野球のセーブライオンズであったり、DNAベイスターズなんですけども、
こういった球団がデータサイエンティストを募集しているって、なんか面白そうじゃないですか。
まずはどんな募集要項が気になったので、ページを覗いてみることにしました。
ちなみにデータサイエンティスト、データサイエンスというような言葉を、
最近よく耳にする方も増えたかなというふうに思うんですけども、
このデータサイエンスというのは何なのかと言いますと、
数学や統計といった科学的な知識、それからプログラミングなどのITエンジニアリングのスキル、
そういったものを組み合わせてデータの解析というところを行っていくような学問になっています。
最近だとまさにAI、人工知能なども該当するような分野になっていて、
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そういったデータサイエンスを球団がやるということで、
どんなことをやろうとしているのかというところを募集要項のページから見てみることにしました。
ざっくりと募集要項のページを表約してみますと、
データを活用した試合戦術の提案、そして選手の状態管理、スカウティングのレポート分析や支援、
戦力予想のモデルの構築、選手のスキル評価というところの指標の策定などが書かれていました。
これらをこれまでの成績であったり、取得をしてきたデータに基づいて予測、分析、活用してみようということになっていました。
なぜこのようなことが野球でも求められるようになってきたかというと、
自分が調べた限りだと、おそらく1990年頃からこういった取り組みは始まっているようでした。
こういった取り組みが始まる以前のスポーツというところでは、
実際に試合に出るプレーヤーの指導とか戦略の立案というのは、
監督であったりコーチがこれまで実践してきた経験であったり、知識、感のようなものに基づいて進めてきたんですけども、
当時はまだまだ測定をする技術も未熟だったので、
どうしてもチームの成績不審であったり、選手の故障ですよね。
そういったものにムラがあったというようなものだというふうに思っております。
加えて2000年代に入っても、科学的な知見に基づかない、いわゆる根性論みたいなものは続いていまして、
本来もっと上達したり発揮できたはずの実力を出すこともなく、
負けてしまったり引退してしまうということがあったり、ミスプレイとかを続けていると、
そういった選手に対しての、いわゆる暴力みたいなことであったり、
大罰というところを誘発するというようなことも起こっていました。
そういった監督やコーチに蓄積されている見えない成長戦略というところを、
きちんとデータを取ってそれに基づいてやっていきましょうというところであったり、
科学的な知見に基づいて効果的な野球の練習、試合を進めることで、
強くて人気のある素敵な球団にしていきましょうというのが、おそらく野球におけるデータサイエンスかなというふうに思っています。
10年ぐらい前にはなりますが、今回のタイトルにもあるマネーボールというような、
データを活用した戦略をする野球に関する映画が公開されていて、当時大ヒットしたりもしていました。
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こういった中でなぜ最近データサイエンスが盛り上がってきたかというと、
いくつかその理由が挙げられるかなというふうに思っています。
一つはやはりセンシング技術の向上ですよね。
分析をするにはそもそもデータを正確に取ることができるようになる必要があるんですけれども、
こういったものがセンシングの機器の向上によって実現できるようになってきたというのが一つの理由です。
二つ目はそのデータがきちんと蓄積され続けていること、そしてそのデータを活用したことで実際に効果が生まれてきたというところになります。
やはりそのデータを取るというのも大事なんですけれども、きちんと整備をしてその重要性を広めていくというところも
うまくいったから理由の一つになっているのかなというふうに思っています。
そして三つ目になりますが、データ分析技術の向上というところだと思っています。
皆さんも多分実感していると思うんですけれども、2010年代ぐらい以降というところで急速にデータの分析技術であったり
AIによる技術の革新というところが現代に至るまで進んできています。
それらを活用した分析や判定の精度というのが高まったということもありまして、
実際に現場への投入が進んでいるというような形になってきています。
この他にも理由がいくつか挙げられるかなというふうに思いますが、こうしてみてみると
球団がデータサイエンティストを募集するわけが何となく分かってきたかなというふうに思っています。
では実際、募集要項に書かれているものをより詳細に考えてみると、どういった内容を分析するんでしょうかね。
僕がちょっと今思いついたものとしては、例えばピッチャーとかバッターのフォームの解析、
あとはピッチャーごとに体を壊さない最適な投球数を推定をするというところだったり、
それに基づいて複数のピッチャーがどういった形でローテーションを組むか、
どの試合に出るかというのを決定するというところ、
あとは選手ごとにどのような強化メニューが必要かというところを提示したり、
急速の感覚を最適化するという話、
あとは来場者が増えた時にどういった要因があったかというところを分析する、
加えてシーズン中の球団の成績から最終順位がどのように伸びていくかというところを予測する、
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そういったものが具体的には分析の方法として挙げられてるんじゃないかなというふうに思っています。
こういったものを球団内で蓄積されているデータに基づいて、
データサイエンスという形で分析を進めていくという営みが、
おそらく今各球団で行われているものだと思っています。
おー、データサイエンスええやん、いいぞもっとやれというふうに思う方も多いかなというふうに思いますが、
野球のデータサイエンスができるのは実はプロ野球球団だけではないんですよね。
僕みたいな野球をやったこともなければ、そんなに見に行ったこともない人間ですら、
そういった分析や戦略をデータから導き出すことが可能になりつつあります。
どうしてかというと、それはこの野球のデータの一部っていうのは一般に公開されていたり入賞することができるからなんですね。
どのようなデータが具体的にあるかというと、プロ野球だったりメジャーリーグですね、
そういったもののデータの一部が整理をされていて、少しプログラミングができる、そういったことであったり、
なんならチャットGPTとかにデータを投げつけて分析してっていうふうにやっちゃうだけで、分析ができるようになってきちゃったりしています。
公開されているデータでいうと、メジャーリーグのデータっていうのは、
パイベースボールっていうようなプログラミングのライブラリを使えば、入賞して分析が可能ですし、
日本のプロ野球のデータも25年以上の記録とか成績データを日本野球機構が公開していて、
こちらちょっと月額料金とかかかっちゃうんですけども、利用することもできます。
このデータセットたちが公開されていることで、誰でも手のひらでマネーボールができるようになってきているというふうに思うと、
監督や球団との距離がぐっと近づいたようにも思えてきます。
もちろん使い方によっては、選手とかそういったプロ野球のチームの分析をして、
オレオレ戦略を立てるというのができるんですけども、
身近なところでも活用が進んでいくかもしれません。
それは、中学校や高校、大学野球です。
手のひらでデータ分析ができるようになるということは、
競合校ではない学校でも、競合校と同じかそれ以上の育成や戦略の知識を得られるようになるかもしれないということになります。
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競合校ではなく、小さな野球チームだからこそ、おそらく効果は絶大でして、
メンバーの変えが効かないからこそ、
故障を減らしたり、重点を絞った練習メニュー、そして試合の対策というところに
活かせる可能性があるかなというふうに思います。
加えて、最近ですと、もう中学生、高校生、そういった子どもたちですら、
データサイエンティストを目指して、それぞれが競技のプログラミングであったり、
学校の授業で取り組んでいたりもするわけですから、
もっとデータ野球が若年層から浸透していくっていうところがあるかもしれません。
こういった形で、野球のデータサイエンスがぐっと近づいてきたことが、
分かっていただけたかなというふうに思います。
せっかくですので、実際のデータを見つつ、この番組の特徴でもある、
データの先に見える未来を妄想してみたいと思っています。
先ほど紹介したデータの項目、少し見てみました。
ピッチャーの項目だけでも、結構いろいろありました。
試合が開催された日、リリースしたボールの速度、
そして位置、バッターやピッチャーの名前、
試合のシーズンやそのゲームがどういった内容だったか、
これは多分いろいろあるじゃないですか、
エキシビションとか通常の試合とか、そういったものだと思います。
あとはその試合がどのチームのホームで行われて、
どのチームがアウェイだったか、投球結果の判定、
そしてその投球をした段階でのボールやストライクの数、
足の動き、ストライクゾーン、
その時の野手のプレイヤーの名前、試合のスコア、
今挙げたものは代表的なんですけども、
この他にもめちゃくちゃ細かくデータが整備されていました。
実際見てみるとすごいですね。
ここまできちんとデータが取れるようになってきているということは、
おそらく莫大な価値を今のメジャーリーグでは
生んでいるんじゃないかなというふうに思っています。
ではここから先、野球のルールや選手の世代交代が進んでいく中で、
どういった項目が未来で追加されていくんでしょうか。
まず一つ思い当たるのは、
一つ前の投球からの時間間隔でしょうかね。
これも結構最近の話だと思いますけど、
メジャーリーグとかでは、ボールを投げてから次のボールを投げるまでの
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時間間隔に制限があるみたいなルールが導入されましたよね。
おそらくそれにまつわる数値は入ってくるんじゃないかなというふうに思っています。
その他だと、やはり新しい試合形式の導入というところがあるかなと思っています。
というのもやはり人間の身体が向上してますよね。
どんどん世代を追うごとに、リッチャーの最速球数とかそういったものも上がってきてますし、
最近だと太谷選手が人間離れした二投両をしてたりとか、そういったものもありますし、
ロボットであったり、義足義手というところの技術革新もこれから進むと思います。
そういった人間である制限というところを超えた超人野球みたいなものも、
もしかしたら出てくるかもしれませんね。
例えば、人間対人間が操るロボット球団との試合なんていうのも、
もしかしたらデータとして残されていくかもしれません。
そういった新しいデータの項目の追加であったり、
データサイエンスの先にある未来の野球はどうなっているんでしょうか。
一つは、より白熱した試合が見られるようになるということですよね。
それぞれの球団がデータを使って、より高度な戦略に基づいて試合を進めていくわけですので、
より白熱した野球が見られるようになると思います。
加えて、おそらく選手の個性も減るので、選手寿命が延びると思うんですよね。
そうなると、選手の中のスター選手というのが、より増えていくんじゃないかなというふうに思っています。
加えて、純粋な勝利のための試合だけじゃなくて、
そういったスター選手を交えた娯楽のための試合っていうのも出てくるかもしれません。
また寿命そのものもありますが、
これまではその肉体の年齢っていうところに制限がある中で戦ってきたわけですが、
そういった選手たちが第二のステージということで、
新しい試合形式や超人野球っていうところのグループに移籍をするっていう展開も、
もしかしたら漫画っぽいですが起こったりするのかなというふうにも思ったりしています。
加えてもう一つ、やはりデータがきちんとセンシングされていくということは、
本物の試合とゲームの中での試合の境界ってものが曖昧になってくるかなというふうに思っているので、
デジタル空間上での野球がもっと面白くなるっていうのはあるんじゃないでしょうか。
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現在でもいろんな野球の試合を模した戦略ゲームっていうのがありますけども、
ドリームマッチだけではなくてもっと長いスケール、100年前とか200年前とか、
そういった長いスケールで当時のルールと人物たちで当時の野球をデジタル空間上でやらせてみたり、
そしてその当時の超人的なプレイヤーが現在のルールで野球をするなんてことも、
選手解析がより詳細に済めば楽しむこともできるかもしれませんね。
そして最後もう一つなんですけど、ここまでの話を言っておいてなんですけども、
逆に今のまま野球が続くんじゃないかっていうものですね。
これは面白くないようで面白いんですけど、分かりやすい例で言うと将棋やチェスですよね。
AIが人間を上回ってしまったんですけども、それでも今人間の勝負が続いていて、
魅力的な試合ってものが展開されていますよね。
未来の人類でも予期せぬドラマっていうのが見たいので、
人間が野球を続けているっていうのも並行して続いているんじゃないかなというふうにも思っています。
ここまで3つほど例を挙げてみましたが、
西暦3000年ではどれが当たっているか、それとも外れているかっていうところになるんですけども、
けまりがサッカーという形で続いていたように、
野球という形、もしくはネオ野球っていうふうに言うか分かりませんけども、
野球という連綿と続いてきたこのスポーツが続いているといいなというふうに思っています。
ということで、以上西暦2023年、中月の現代人でした。
エンディングです。
今回は10月の科学系ポッドキャストの日ということで、
手のひらマネーボール時代と題しまして、野球データの今と未来を妄想してみました。
いかがだったでしょうか。
ここまで長くお話しさせていただいたんですけど、
自分は野球経験とか野球観戦の経験はあまりない方なので、
まずは球場に足を運んでみたいなと改めて思いました。
これもデータを公開してくださってたからこそ導かれた思いかなというふうに思っています。
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ということで今回はここまでです。
現代人の皆さんも未来人の皆さんもまた次回お会いしましょう。
じゃあね。
