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【今日のLifepicture】バイオリズムモデルの開発【#011】

統計学における新指標の開発

『野球は筋書きのないドラマだ』と誰かが言った。
スポーツゲームをみていると、事実は小説よりも奇なりといったケースが往々にして目につく。
大谷翔平の球速を誰が考えたのか。
ましてやフォークで151km/hを放れる人間などいるだろうか。
ただそれは、思考に蓋をしすぎてきたのではないだろうか。

僕の考えは違う。
どこかで誰かが念じた思いがある。
わずかでもワンアクションごとに希望はある。

思考の蓋さえ外してしまえば、考えられないことなど、ない。
または思考を組み上げる知識やデータ、ノウハウ、可能性といった観点は、
十二分に行動の中で浮き彫りとなる。

筋書きをつくる。
そのために想定可能な統計フレームを、様々な詳細データを含めて組み上げて、
構築することは可能だし、弊社の一つの取組みでもある。
やるかやらないか、やれないかではなく、
作り上げるのが使命の一つ。

バイオリズムモデルと呼ばれるもの。

とはいえ、呼んでいるのは僕であり、
僕が作り上げたい名前自体が【バイオリズム】を主に据えていることが根幹となっている。

主にわかりやすいのがサッカー。
【相性】【H/A】【得点】【失点】【シーズン】【直近】【戦力値】【チーム状況】
このあたりから数値化した上での解析を行うだけでも、80%推定まではたどり着ける。
もちろん、【戦力】や【状況】といった項目のために知識は必須。

例えば、10月16日に行われたJ2【愛媛-札幌】戦
全国的にみても札幌優勢の票が集まっていたが、結果はドロー。
しかし、僕自身も【ドロー】と予測し、正解していた。

愛媛の失点予測は0.96
札幌の失点予測は0.75

圧倒的な守備陣形を敷く中、得点をするためにはギャップをつかねばならない。
愛媛はボランチとCB間のギャップ、
札幌は油断したスキのCB菊地直哉の対応力に苦言を呈せられる部分はあった。
それでも、愛媛は勝利をメインとしておらず、札幌もこのアウェー戦で勝ち点を失わないことを主眼に据えていた。
ならば、0-0・1-1のドロー予想に妥当性は高いと考えられる。

これらの値を算出するために、独自の理論に基づいた数式を生み出して算出している。

ver1.0.0を構築してから1年が経っているものの、まだまだアップデートはしていきたい。
可能である限り、公式の手入れは行っていくが、
何ができるって、勝敗判定とスコア判定にはある程度の実績を持った上で伝えることも可能である。

まずは、広められるように実績を作り上げること、
まずはそこからである。

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