著者紹介

内容

目次

■第1章　野球とセイバーメトリクス――スポーツデータ分析のパイオニア 1.1 「 頭を使わなくてもできる野球になりつつあるような」 1.2 見慣れた数値は選手を評価できているか？――打率，打点，勝利投手 1.3 セイバーメトリクスと「マネー・ボール」――統計学がプロスポーツを変えた 1.4 スコアブックから物理計測へ――Statcast 1.5 物理計測以降の野球 1.6 野球は「解明」されたのだろうか？ ■第2章　サッカーのデータ分析――スポーツデータ分析のフロンティア 2.1 データ分析に立ちはだかるサッカーの特徴 2.2 サッカーの得点と，馬に蹴られてしまった兵士 2.3 サッカーにも物理計測の波が――トラッキングデータ 2.4 計測データ蓄積の成果――ゴール期待値 2.5 AI（人工知能）とサッカー分析の近未来 ■第3章　3ポイントシュートの革命――ルールが誘導する動作 3.1 （身体活動としての）楽しみ・気晴らし 3.2 劇的な変化を生むルール変更――3ポイントシュート 3.3 困難な挑戦を後押しするルール変更――ラグビー 3.4 勝ちの価値――勝点制度 3.5 選手にも運営にも観客にもやさしく――ラリーポイントとサイドアウト 3.6 バランス調整の旅は続く 3.7 判定にテクノロジーを ■第4章　「順序をつける」巧みな方法――さまざまなレーティング・ランキング手法 4.1 均衡した日程・不均衡な日程 4.2 日本が9位!?　初期FIFA ランキングの欠陥 4.3 特定国の優遇――バレーボール（旧）世界ランキング 4.4 トーナメント形式で順位をつけるには？ 4.5 公式ランキング認定，最大の番狂わせ！――ラグビー世界ランキング 4.6 物理学者アルパド・イロとチェス――イロ・レーティング 4.7 スポーツのランキング事情 4.8 横綱は「強さランキング1位」なのか？――ランキングシステムとして見る大相撲番付 4.9 レーティングを計算してみよう 4.10 Web検索はランキングである 4.11 試験＝受験者 vs. 問題 ■第5章　予測モデルの腕試し――実際のスポーツ大会を予測してみよう！ 5.1 「538」は何の数字？ 5.2 バレーボール観戦で気づいたこと 5.3 球技統一の予測手法――オリンピック予測プロジェクト 5.4 サッカーの予測に挑戦する――ロシアワールドカップ編 5.5 ラグビーワールドカップ in Japan 5.6 サッカーの予測に挑戦する――EURO2020編 5.7 サッカーの予測に挑戦する――ワールドカップカタール大会編 5.8 自腹でWINNER（サッカーくじ）に挑戦してみた