2026年、スポーツ界はデータサイエンスによって劇的な変革を遂げている。バスケットボール日本代表では、ホーバス監督の解任を契機に、データ共有とトラッキング分析を重視する新体制が始動した。サッカー日本代表では、Football LABが提供するチャンスビルディングやゴール期待値(xG)といった独自指標が、プレイスタイル分析の標準となっている。
さらに博報堂とDAZNが開発したAI感情可視化スコアは、試合映像・音声・スタッツデータをもとに、観戦体験のドラマ性を数値化する試みを実現した。かつては監督の経験と直感に頼っていた選手選考が、いまや膨大なデータに基づく科学的なプロセスへと進化している。
本記事では、バスケットボールとサッカーの日本代表を題材に、データサイエンスがどのように選手選考・戦術構築・観戦体験を変革しているのかを、最新の事例とデータをもとに徹底分析する。
トレみバスケットボール日本代表のデータ革命:ホーバス監督解任と新体制
データ分析を重視する日本代表の新体制:トラッキングデータとヒートマップの活用
バスケットボール日本代表は、2026年2月にトム・ホーバス監督の解任という大きな転換点を迎えた。オリンピック後も継続したホーバス体制は、八村塁選手からの苦言、アジアカップでの惨敗、ワールドカップ出場への高いハードルと危機に追い込まれていた。韓国との予選を前にして急転直下の解任となり、協会トップには島田氏が就任し、新たに強化委員長として長崎GMの伊藤氏が就任した。この人事は、単なる監督交代ではなく、日本バスケットボール界のデータ活用体制を根本から見直す契機となった。
伊藤強化委員長は就任後、ホーキンソンと渡邊への過度なプレータイム配分について「理想的ではない」「データあるし、コーチ陣と共有するよ」「トレーニングから活用していこうぜ」「信頼できるラインナップを増やそう」と発信した。この発言は、従来の協会とホーバス監督の間でデータ共有がされていなかったことを示しており、ホーバス監督が好き勝手やっていた可能性を示唆している。実際、ホーバス体制下では、Bリーグで活躍している選手が呼ばれず、監督好みの若手ばかりが招集され、全く活躍していなくても関係なく起用されるという選手選考の偏りが指摘されていた。
トレみホーバス監督に関する最大の問題は、監督個人の権力が強すぎたことである。これまでの協会がそういう体制だったこともあり、ヘッドコーチの思うようにやり過ぎていた。八村問題に関しても、ホーバス監督は「来たいならくればいいが、別にいなくてもいいさ」「全員とコミュニケーションをとっていた」と発信したが、八村サイドは「聞かれていない」と反論し、コミュニケーション不全が明らかになった。これらについて最大の問題は、ヘッドコーチではなく協会が発言すべき内容だったことである。ホーバス監督を批判する声もあれば擁護する声もあったが、共通するのは「協会は何やっているの」という疑問であった。
新体制では、データ活用の推進が最優先課題となっている。伊藤強化委員長は「データあるし、コーチ陣と共有するよ」と明言しており、トラッキングデータ、プレータイム配分、シュート成功率、ディフェンス効率といった客観的指標を、選手選考と戦術構築の基盤とする方針を示した。FIBAランキング上位20位の約8割が監督兼任体制を採用しているという事実も、データに基づく意思決定の重要性を裏付けている。米国、スペイン、オーストラリア、ドイツといった強豪国は、クラブチームでのデータ蓄積を代表チームに直接活用できる体制を構築しており、日本もこの方向に舵を切ったと言える。
女子日本代表では、2026年2月に合宿招集メンバー19名が発表され、町田瑠唯、髙田真希、渡嘉敷来夢、田中こころ、林咲希らが順当に選出された。女子代表は男子代表よりもデータ活用が進んでおり、昨年7月のFIBA女子アジアカップ2025での実績データが選考の基盤となっている。新体制の日本代表は、ホーバス監督時代の「監督の好み」による選考から、「データに基づく科学的選考」へと転換し、信頼できるラインナップを増やすことを目指している。
サッカー日本代表のプレイスタイル分析:Football LABのデータ手法
サッカー日本代表のデータ分析:チャンスビルディングとゴール期待値の可視化
サッカー日本代表のプレイスタイル分析において、Football LABが提供するデータ手法は標準的なツールとなっている。Football LABは「データによってサッカーはもっと輝く」をコンセプトに、チャンスビルディング、ゴール期待値(xG)、トラッキングデータといった独自指標を開発し、新しいサッカーの観戦方法を提供している。これらの指標は、単なる得点数や勝敗だけでは見えない、選手のプレーの質やチームの戦術的特徴を数値化することを可能にしている。
チャンスビルディングは、Football LABが開発した選手のプレーを評価する独自指標である。従来のアシスト数やパス成功率といった単純な指標では、ゴールに直接関与しないプレーの価値が評価されにくかった。チャンスビルディングは、ゴールに至るまでのプレーの連鎖を評価し、直接アシストをしなくても、チャンスを作り出すパスやドリブルを定量化する。これにより、中盤の選手やサイドバックの貢献度が可視化され、より公正な選手評価が可能になった。
トレみゴール期待値(xG: Expected Goals)は、シュートがゴールになる確率をデータ化した指標である。シュートの位置、角度、ディフェンダーの配置、ゴールキーパーの位置といった要素を総合的に分析し、そのシュートが得点になる確率を0から1の間で数値化する。例えば、ペナルティエリア中央からのシュートはxGが0.3(30%の確率で得点)、ゴール正面5メートルからのシュートはxGが0.8(80%の確率で得点)といった形で評価される。この指標により、シュート数は多くても質の低いシュートばかりのチームと、少ないシュート数でも高品質なシュートを放つチームを区別することができる。
トラッキングデータは、選手の動きを詳細に追跡する技術である。Football LABは、J1第17節終了時点の選手のトラッキングスタッツを公開しており、走行距離、スプリント回数、ポジショニング、クロスの傾向変化といった詳細なデータを提供している。2026年現在、トラッキングデータは攻撃分析、守備分析、セットプレー分析の全領域で活用されており、選手の疲労度管理や戦術的ポジショニングの最適化にも貢献している。特にクロスの傾向変化とトラッキングデータ活用に関する分析は、サイドからの攻撃パターンを最適化するための重要な情報源となっている。
2026年ワールドカップに向けて、日本代表は最初に予選を突破した国として注目されている。基本フォーメーションは4-2-3-1であり、Ajax所属のDF板倉滉がディフェンスを統率している。欧州でのプレー経験を持つ選手が増加したことで、戦力は大幅に向上しており、Football LABのデータ分析はこれらの選手のプレイスタイルを詳細に記録している。データに基づくプレイスタイル分析は、監督が戦術を構築する際の重要な基盤となっており、対戦相手の弱点を突く戦術や、自チームの強みを最大化する戦術の立案に活用されている。
AIが変えるスポーツ観戦体験:感情可視化とトラッキングデータ
AI感情可視化がもたらす新しい観戦体験:ドラマ性を数値化する技術
2026年、AIがスポーツ観戦体験を根本から変革している。博報堂とDAZNが開発したAI感情可視化スコアは、試合映像、音声、スタッツデータをもとに、スポーツ観戦時の感情を可視化する画期的な技術である。この技術は、単純な勝敗や得点シーンだけでなく、試合展開のドラマ性、ゴールまでの距離、一対一の局面といった細かなプレーを評価し、ファンの感情体験を定量化することを可能にしている。2025年鹿島アントラーズで最も感情スコアが高かった試合を特定するなど、実際のデータ分析にも活用されている。
AI感情可視化スコアの仕組みは、複数のデータソースを統合することで実現している。試合映像からは、ゴールシーン、ニアミス、ファウル、選手の表情といった視覚情報を抽出する。音声データからは、観客の歓声、実況の声のトーン、選手の叫び声といった聴覚情報を分析する。スタッツデータからは、シュート数、パス成功率、ボール支配率、ゴール期待値といった定量情報を取得する。これらのデータをAIが総合的に分析し、各瞬間の「感情スコア」を算出する。例えば、ロスタイムに逆転ゴールが決まった瞬間は感情スコアが最大値に達し、一方的な試合展開では感情スコアが低く推移する。
トレみこの技術は、スポーツコンテンツの価値評価にも応用されている。従来、試合のハイライト映像は、ゴールシーンや決定的なプレーを中心に編集されていたが、AI感情可視化スコアを活用することで、ファンが最も感動した瞬間を客観的に特定できるようになった。これにより、より魅力的なハイライト映像の制作や、試合のダイジェスト配信の最適化が可能になっている。また、選手のパフォーマンス評価にも活用されており、ゴールやアシストといった直接的な貢献だけでなく、ファンを興奮させるプレーの価値も評価されるようになった。
トラッキングデータの進化も、観戦体験を変革している。Football LABが提供するトラッキングデータは、選手の走行距離、スプリント回数、ポジショニングを詳細に記録しており、J1第17節終了時点の選手のトラッキングスタッツが公開されている。このデータは、単に選手のパフォーマンスを評価するだけでなく、ファンがより深くサッカーを理解するためのツールとしても機能している。例えば、ある選手が試合中に15キロメートル走行し、そのうち2キロメートルがスプリントだったというデータは、その選手の運動量と献身性を可視化する。
さらに、クロスの傾向変化とトラッキングデータ活用に関する分析は、戦術的な洞察を提供している。従来、クロスの成功率は単純に「クロス数÷ゴール数」で評価されていたが、トラッキングデータを活用することで、クロスを上げた位置、ボールの軌道、ゴール前の選手の配置といった詳細な情報が分析できるようになった。これにより、どのような状況でクロスを上げるべきか、どのような選手配置が最も効果的かといった戦術的判断が、データに基づいて行えるようになった。AIとトラッキングデータの融合は、スポーツ観戦を単なるエンターテインメントから、科学的分析を楽しむ知的体験へと進化させている。
データドリブンな代表選考の実践:バスケとサッカーの比較
データドリブンなスポーツ分析:バスケットボールとサッカーの統合的アプローチ
データドリブンな代表選考は、バスケットボールとサッカーで異なるアプローチを取りながらも、共通の原則に基づいている。バスケットボール日本代表の新体制では、伊藤強化委員長が「データあるし、コーチ陣と共有するよ」と明言し、トラッキングデータとプレータイム配分の最適化を推進している。一方、サッカー日本代表では、Football LABが提供するチャンスビルディングやゴール期待値といった独自指標が、選手評価の標準となっている。両者に共通するのは、監督の経験と直感だけに頼るのではなく、客観的なデータを意思決定の基盤とする姿勢である。
バスケットボールにおけるデータ活用の焦点は、プレータイム配分とポジショニングの最適化にある。ホーバス監督時代には、ホーキンソンと渡邊への過度なプレータイム配分が問題視されていたが、新体制ではデータに基づいて「信頼できるラインナップを増やす」方針が示された。具体的には、Bリーグでの実績データ、シュート成功率、ディフェンス効率、リバウンド数、アシスト数といった指標を総合的に評価し、選手選考を行う。また、FIBAランキング上位20位の約8割が監督兼任体制を採用しているという事実は、クラブチームでのデータ蓄積を代表チームに直接活用できる体制の重要性を示している。
トレみサッカーにおけるデータ活用の焦点は、プレイスタイル分析と戦術構築にある。Football LABのチャンスビルディングは、ゴールに至るまでのプレーの連鎖を評価し、直接アシストをしなくても、チャンスを作り出すパスやドリブルを定量化する。ゴール期待値(xG)は、シュートの質を評価し、少ないシュート数でも高品質なシュートを放つチームを高く評価する。トラッキングデータは、選手の走行距離、スプリント回数、ポジショニングを詳細に記録し、疲労度管理や戦術的ポジショニングの最適化に貢献している。2026年ワールドカップに向けて、日本代表は4-2-3-1フォーメーションを基本としており、これらのデータ指標が戦術構築の基盤となっている。
データドリブンな代表選考の実践において、重要なのはデータの透明性と共有である。ホーバス監督時代の問題は、協会とコーチ陣の間でデータ共有がされていなかったことであり、監督個人の判断に過度に依存していたことである。新体制では、伊藤強化委員長が「データあるし、コーチ陣と共有するよ」「トレーニングから活用していこうぜ」と明言しており、データを組織全体で共有し、集団的な意思決定を行う体制を構築している。サッカーでも、Football LABのデータは公開されており、ファンやメディアも同じデータを見ることができる。この透明性が、選手選考の公正性を担保し、ファンの信頼を獲得する基盤となっている。
さらに、AIの進化により、データ分析の精度と速度が飛躍的に向上している。博報堂とDAZNが開発したAI感情可視化スコアは、試合映像・音声・スタッツデータをリアルタイムで分析し、ファンの感情体験を定量化する。この技術は、選手のパフォーマンス評価にも応用されており、ゴールやアシストといった直接的な貢献だけでなく、ファンを興奮させるプレーの価値も評価されるようになった。バスケットボールとサッカーの両方で、AIとデータサイエンスの融合が、代表選考と戦術構築を科学的なプロセスへと進化させている。
まとめ:データサイエンスが切り拓く日本代表の未来
データドリブンな代表選考の未来:AIとホログラフィック技術の融合
データサイエンスは、日本代表の選手選考、戦術構築、観戦体験を根本から変革している。バスケットボール日本代表では、ホーバス監督の解任を契機に、データ共有とトラッキング分析を重視する新体制が始動した。伊藤強化委員長が「データあるし、コーチ陣と共有するよ」と明言したことは、従来の監督個人の判断に依存する体制から、データに基づく集団的意思決定への転換を象徴している。サッカー日本代表では、Football LABが提供するチャンスビルディングやゴール期待値といった独自指標が、プレイスタイル分析の標準となっており、2026年ワールドカップに向けた戦術構築の基盤となっている。
AIの進化は、データ分析の精度と応用範囲を飛躍的に拡大している。博報堂とDAZNが開発したAI感情可視化スコアは、試合映像・音声・スタッツデータをリアルタイムで分析し、ファンの感情体験を定量化する。この技術は、単なる観戦体験の向上だけでなく、選手のパフォーマンス評価にも応用されており、ゴールやアシストといった直接的な貢献だけでなく、ファンを興奮させるプレーの価値も評価されるようになった。トラッキングデータの進化により、選手の走行距離、スプリント回数、ポジショニングが詳細に記録され、疲労度管理や戦術的ポジショニングの最適化に貢献している。
トレみデータドリブンな代表選考の実践において、重要なのはデータの透明性と共有である。ホーバス監督時代の問題は、協会とコーチ陣の間でデータ共有がされていなかったことであり、監督個人の判断に過度に依存していたことである。新体制では、データを組織全体で共有し、集団的な意思決定を行う体制を構築している。Football LABのデータは公開されており、ファンやメディアも同じデータを見ることができる。この透明性が、選手選考の公正性を担保し、ファンの信頼を獲得する基盤となっている。
2026年、データサイエンスは日本代表の未来を切り拓く鍵となっている。バスケットボールでは、FIBAランキング上位20位の約8割が監督兼任体制を採用しており、クラブチームでのデータ蓄積を代表チームに直接活用できる体制の重要性が示されている。サッカーでは、欧州でのプレー経験を持つ選手が増加し、Football LABのデータ分析がこれらの選手のプレイスタイルを詳細に記録している。AIとトラッキングデータの融合は、スポーツ観戦を単なるエンターテインメントから、科学的分析を楽しむ知的体験へと進化させている。データサイエンスが切り拓く日本代表の未来は、監督の経験と直感に、客観的なデータという強力な武器を加えた、新しい時代の幕開けを告げている。