★【大会・ゲーム戦略】対戦チームのデータ活用

大会前に、過去の試合・練習試合の記録から自チーム・対戦の可能性があるチームのデータをまとめ、活用し対策を練ります。
トーナメントなので初戦以外の対戦相手は決まっていませんが、可能性があれば記録が残っている高校はデータをまとめます。

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高校野球の場合対戦相手のデータを十分に事前収集するのは難しく、またデータ収集に掛ける時間も限られているため、
　●　どういうデータを収集するか？
　●　収集したデータをどのように生かすのか？
は事前に方法を決めておき、それに沿って事前準備を進めます。

🥎　データの活用方法

◉　対戦チームの成績データの収集・分析

対戦チームの選手の成績（打撃・投球…）の記録から各選手の強みや弱みを特定、試合でどのように戦っていくか？対策を組みます。

◉　対戦チームの映像分析

対戦チームの試合を撮影し、各選手の能力やチームの戦術を確認し対策を組みます。記録で確認する以上に視覚的に把握できるメリットがあります。

◉　自チームの戦略・戦術の立案

対戦チームの成績データ・映像分析等から、自チームの戦略・戦術を立案しチーム内で事前共有しておきます。

≪戦略・戦術立案例≫
　戦略　…　ロースコアの守りあいに持ち込み、接戦で勝利
　戦術　…　投手は低め中心の投球、内野ゴロを多くする

🥎　データ活用の注意点

◉　データは正確に収集する

データの正確性はもっとも重要な要素になります。誤ったデータから誤った結論を導かないよう注意が必要です。

◉　分析方法を間違えると逆効果

データを”いかに扱うか？”が重要で、分析方法を間違うと逆に悪い結果を出すことも考えられるので注意が必要です。

◉　データはあくまで参考

いくらデータを集めても100％ということはないです。データに基づく意思決定は重要ですが、あくまで決定の補助手段として利用します。
≪100％でない例　⇒　相手投手はストレートの確率が高い≫
ストレートの確率が高い　と言っても100％ストレートが来るとは限りません。もし、その確率が80％だとしたら残り20％変化球が来る可能性があります。そのことを頭において打席に入る必要があります。
＜このデータの有効な利用方法＞
2ストライクを取られるとどんな球種でも対応しなくてはいけませんが、そこまでであれば球種を絞って待つ形が取れます。特に初球やファーストストライクを取られるまでは打者に選択の余地があるので、データを活かして
　　　　　　「ストレートに絞って思いっきり振りにいく」
という作戦が取れます。もし変化球が来て空振りだとしても、まだ次の球があります。

◉　少ないデータ量は100％信頼しない

特に高校野球の場合、相手チームのデータを十分に集めることはなかなか難しく「練習試合1試合のみ」というケースもあります。
データはないよりはあったほうが良いのですが、例えば相手投手が
　　　　　　　　”たまたまその時体調が悪かった…”
というような本来の力が発揮できていないような事情があると、その結果は参考にできるデータとはなりにくいです。
この他にも、体調は良かったが
　　　”その試合は変化球の調子が良くて、変化球を多投していた”
という可能性もあります。この情報から「変化球投手なので、変化球待ち」という作戦を取ると、打ちあぐねる可能性が高いです。

データにある程度の信頼を持って対策を練る場合は、少なくとも3~5試合分が必要になります。そこを頭においてデータ活用を考えます。

◉　（可能なら）データは継続的に収集する

対戦チームのデータはなかなか収集が難しいですが、可能であれば単発でなく継続的にデータ収集が出来ると、データ精度が上がり変化も読み取れるようになります。

🥎　信頼できるデータは”自チームのデータ”

自チームのデータは、紅白戦・練習試合・公式試合と十分な量の試合数データを集めることができます。この整理をしておくことは、選手起用等に非常に有効です。
データのまとめ方としては
＜投手＞　　　　　　　　球種別の投球割合
　　　　　　　　　　　　球種別のストライク率
　　　　　　　　　　　　打たれている球種
＜打者＞　　　　　　　　コース別の打率
　　　　　　　　　　　　球種別の打率
というような感じです。

試合に向けて整理というよりは、普段からまとめておき練習内容にも活かしていくと尚良いです。
また、選手同士や選手と監督のコミュニケーションツールとして利用できると　選手の強化トレーニングプログラム作り　や　フィジカルデータからケガ予防のためのプログラムを作る　というような形で生かすことができます。

◉　自チームデータ活用時の注意点

●　選手のデータに個人情報を含むことがある場合は、
　　　　　　　　適切な管理方法でデータ管理を行なうようにします。
●　データ収集・活用は単発で終わらないよう、持続的に行ないます。
　　 　　　　　　データの変化が把握できるため。
　　　　　　　　　　データが古くならないようにするため。　です。

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