[バレーボールデータ分析]VNL2023 男子日本vsイラン戦

Python

  男子大会が始まりましたね。このブログでは男子の試合もカバーしようと思っています。

  私の場合、男子バレーに注目するのはずいぶん久しぶりです。長く低迷してきた日本男子バレーも少し上向いてきたことが理由の一つ目です。それからバレー観戦には「データ分析しながら」というこだわりがあり、データ分析にはそれなりに手間がかかるのですが、データ収集からデータ可視化までのプロセスを現在、プログラムで自動化しているので手間の面でもカバーが可能だから、と言うのが2つ目の理由です。

チーム別パフォーマンス分析

  さっそく、チーム別のパフォーマンス比較をしてみましょう。まずは攻撃面です。

  下のチャートに見る通り、日本チームがアタック効果率で圧倒していますね。アタック効果率の高さが総得点数の差にもはっきり表れています。

  次に守備力です。ディグ効果率の高さのせいで「レセプション+ディグ成功数」で日本が圧倒しています。その分アタック打数も増えるわけで、アタック効果率の高さと相まって得点力で相手を圧倒しています。但し、レセプション効果率では決していい状況ではなく、懸念材料あるいは課題として認識されます。

  次にブロックとサーブ面です。これについては両チームの比較以前に興味深く、サーブ効果率・ブロック効果率ともに両チームがマイナスになっています。

  サーブ効果率がマイナスなのは何となく理解できますね。甘っちょろいサーブを打っていては、とんでもないパワーでアタックを撃ち込まれてしまいます。なので、サーブもアグレッシブにいかないとお話にならない、と言うことでしょう。

  ブロック効果率もマイナス、と言う点ですが、これはどう解釈していいのか正直分かりません。じっくり試合を見ていれば分かるのでしょうが。。

  ちなみにブロック効果率は、

  ブロック効果率
  = (ブロック得点 - ブロックエラー)/ ブロック数

ですが、ここで言う「ブロックエラー」にはブロックアウト失点は含まれず、ブロック時のネットタッチやセンターラインオバーなどが対象になるようです。各「効果率」等の用語については、また別の記事でまとめたいと思っています。

選手別パフォーマンス分析(日本チーム)

  次に日本チーム各選手別のパフォーマンスを見ていきます。まずは得点力です。

  石川キャプテンの存在感がずば抜けてますね。打数の多さ(=セッターの信頼)もさることながら、その信頼に応えるアタック効果率の高さ。素晴らしい!の一言です。

  次に守備面です。

  20番リベロの山本選手と12番高橋選手がレセプションの要のようですね。ディグも各選手とも安定しているようです。

選手別パフォーマンス分析(イランチーム)

  次にイランチーム各選手の得点力パフォーマンスです。

  日本の石川キャプテンのような頼もしい存在が不在のようですね。チームとしての守備力の弱さもあり、アタッカーの打数も全体に少なく、チームとしての得点力の弱さに繋がっています。

  次に守備力です。

  49番・20番・10番・14番のアタッカー陣が軒並み「ディグ効果率=100%」をマークしている一方、守備の要である8番のリベロの選手がややディグ効果率が低めです。もしかすると8番のリベロの選手の守備範囲が広すぎるのかもしれませんね。この辺はチームとして再考する必要がありそうです。

  以上です。久々に見た男子バレーですが、この調子で行ってくれると楽しめそうです。

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