データドリブンサッカーにおけるデータアナリスト

現代サッカーにおいて、ピッチ上の選手やベンチの監督だけでなく、「情報戦略官」とも呼べる新たなキープレイヤーが勝敗を左右する重要な存在として台頭している。

それがサッカーデータアナリストである。

彼らの使命は、膨大なデータを収集・分析し、チームの勝利に貢献するための客観的な判断材料を提供することにある。

この役割は、約70年の歴史を持つ欧州で生まれ、近年日本でも急速にその重要性が認識されている。

現在、ヨーロッパの名門のほとんどのクラブが専門のアナリストを擁する状況は、その価値を明確に物語っている。

しかし、データアナリストの導入は、単に新しい役職を追加する以上の意味を持つ。

それは、長年「経験と勘」を重視してきたサッカー文化そのものへの介入である。

プロのアナリスト杉崎健氏が、当初は現場で軽んじられ、まず監督の主観を肯定し、信頼関係を築くことから始めなければならなかったという経験は象徴的である。

したがって、アナリストの真の挑戦は、データの中に答えを見つけることだけでなく、その答えをチームに受け入れさせ、実行に移させることにある。

彼らは単なる技術者ではなく、クラブの意思決定プロセスを主観からデータインフォームドへと導く、文化的な変革の触媒なのである。

本レポートでは、サッカーデータアナリストの役割、求められるスキル、キャリアパス、そして将来性について、国内外の事例を交えながら網羅的に解説する。

第1章アナリストの役割の解剖：中核機能と戦略的インパクト

1.1 アナリストの任務：多岐にわたるミッション

サッカーデータアナリストの職務は、単なる試合レポートの作成に留まらず、クラブのフットボール運営におけるあらゆる側面に深く関与する。

その活動範囲は広く、チームの競争力を根底から支える多岐にわたるミッションを担う。

主な業務は以下の通りである。

戦術・パフォーマンス分析：中核となる業務は、試合やトレーニングのデータを分析し、チーム全体の戦術改善や選手個々のパフォーマンス向上に繋げることである。自チームの強みを最大化するだけでなく、対戦相手の弱点や特徴を洗い出し、戦術的な優位性を確保するための提案を行う。

怪我の予防と管理：GPSトラッカーなどから得られる選手の走行距離や運動強度といったデータを分析し、過度な負荷による怪我を予測・予防する。これは選手のコンディションを最適に保ち、シーズンを通して安定した戦力を維持するために不可欠な役割である。

リクルートメント（スカウティング）：従来のスカウトが持つ主観的な評価に加え、統計データを活用して有望な選手を発掘・評価する。データに基づいた客観的な視点は、移籍市場での的確な意思決定を支援する。

データ管理とプレゼンテーション：膨大な映像や数値データを収集し、データベースで管理する。そして、その中から有益な情報を抽出し、映像編集や分かりやすいレポート、プレゼンテーション資料を作成して、チームに共有する。

外部コミュニケーション：試合や選手のデータをメディアやファン向けに提供し、観戦体験の向上に貢献することもある。データを通じてサッカーの魅力を伝えることで、ファンエンゲージメントを高める役割も担う。

1.2 データから意思決定支援へ：分析のバリューチェーン

アナリストの仕事は、単にデータを集めるだけでは完結しない。

生のデータが戦略的な資産へと昇華するまでには、「収集→分析→統合→伝達→実行」という一連の価値連鎖（バリューチェーン）が存在する。

アナリストはまず、試合映像、トラッキングデータ、イベントデータなど多種多様な情報を収集する。次に、それらを分析し、チームの課題や相手の特徴といった意味のある情報を抽出する。

そして、その分析結果を監督やコーチと共有し、最適な戦略やトレーニングプランの立案を支援する。

このプロセスの重要性が最も顕著に現れるのが、試合のハーフタイムである。

Jリーグでは、移動や選手のクールダウンを考慮すると、戦術修正のために与えられる実質的な時間はわずか5分程度しかない。

この極度のプレッシャーの中で、アナリストは前半の状況から得られた最も重要な情報をコンパクトにまとめ、監督や選手に的確に伝えなければならない。

この数分間の情報提供が、後半の試合展開を大きく左右する可能性がある。

この事例は、アナリストの仕事が、いかに効率的でインパクトのある価値連鎖を構築できるかにかかっていることを示している。

1.3 アナリストという名の翻訳家：コミュニケーションの重要性

アナリストにとって、技術的なスキルは職務への入場券に過ぎない。

そのインパクトを決定づけるのは、コミュニケーション能力である。

複雑なデータ分析の結果を、監督や選手といった専門家ではない受け手にも理解できる、シンプルで説得力のある物語に「翻訳」する能力こそが、最も重要なソフトスキルと言える。

研究によれば、アナリストには高いコミュニケーション能力とプレゼンテーション能力が不可欠であると繰り返し指摘されている。

分析結果をグラフや表を用いて視覚的に分かりやすく表現するスキルも求められる。

しかし、より重要なのは、単にデータを提示するのではなく、監督のサッカー哲学やチームが目指す方向性を深く理解し、そのニーズに合わせて情報を提供することである。

この関係性の構築は、非常に繊細なプロセスを辿る。

日本代表アナリストの片桐氏は、情報は相手が必要としているタイミングで提供しなければ意味がなく、最終的には「人と人との仕事」であると語る。

プロアナリストの杉崎氏も、まず相手の主観を肯定し、経験に基づく見解に敬意を払った上で、データが示す客観的な事実との「ギャップ」を提示することで、相手の防御的な姿勢を解き、知的な好奇心を刺激するというアプローチを取っていた。

ガンバ大阪の梨本健斗アナリストもまた、自身が持つ膨大なデータの中から「相手が必要としているデータは何か」を常に考えていると述べている。

これらのアプローチに共通するのは、データを武器に相手を論破するのではなく、対話を通じて信頼関係を築き、データが彼らの専門性を脅かすものではなく、むしろそれを補強し、より高いレベルへと導くためのツールであることを示す姿勢である。

この戦略的で共感に基づいたコミュニケーションこそが、データを単なる数字から、チームを勝利に導く採用された戦略へと変える鍵なのである。

第2章現代アナリストのツールキット：必須スキル、テクノロジー、データソース

2.1 技術的基盤：譲れないハードスキル

現代のサッカーアナリストは、戦術眼だけでなく、高度な技術的習熟度を求められる。

そのスキルセットは、基礎的な統計学から始まり、高度なプログラミングやデータサイエンスの領域にまで及ぶ。

データ分析と統計学：統計学、データマイニング、機械学習の基礎知識は、アナリストの思考の根幹をなす。データを論理的に整理し、問題点や改善点を抽出する能力は必須である。
プログラミングとITスキル：特に膨大なデータを扱う上で、PythonやRといったプログラミング言語、そしてデータベースを操作するためのSQLの知識は、もはや標準装備となりつつある。これらのスキルは、データ処理の自動化や独自の分析モデル構築を可能にする。
BIと可視化ツール：TableauやPower BIのようなビジネスインテリジェンス（BI）ツールを使いこなし、分析結果を直感的で分かりやすいダッシュボードやレポートにまとめる能力は、監督や選手との円滑なコミュニケーションに不可欠である。

これらのスキルが実際の現場でどのように活用されるかを、以下の表にまとめる。

スキル・ツール	サッカーアナリティクスにおける活用例	求められる習熟度
映像分析ソフト (Hudl Sportscode, Nacsport)	試合映像のタグ付け、プレーの切り出し、戦術的なパターンの分析、選手へのフィードバック用動画作成	上級
Python (Pandas, Matplotlib, scikit-learn)	データの前処理・加工、StatsBomb等のJSONデータの解析、独自のスタッツ可視化、パス成功確率（ $xPass$ )やゴール期待値（ $xG$ )などの予測モデル構築	中級～上級
R	統計解析、データ可視化、Pythonと同様に予測モデルの構築。学術研究の分野でも広く利用される	中級
SQL	データベースからのデータ抽出、大量の試合データや選手データの管理・操作	中級
BIツール (Tableau, Power BI)	各種データの統合、インタラクティブなダッシュボードの作成、監督や経営陣への定型レポート提出	中級
プレゼンテーションソフト (PowerPoint, Keynote)	分析結果をストーリーとして構成し、チームミーティングで発表。アニメーション等を活用し、分かりやすさを追求	上級
Excel	基本的なデータ集計、簡易的なグラフ作成、アドホックな分析。迅速な対応が求められる場面で活用	基礎

2.2 商売道具：プラットフォーム、プロバイダー、データタイプ

現代のサッカー分析は、専門的なソフトウェアと高品質なデータを提供する企業のエコシステムに支えられている。

映像・戦術分析ソフトウェア：現場で最も頻繁に利用されるのが、映像分析ツールである。英国の求人では「Hudl Sportscode」の使用経験が必須条件となることが多く、そのほかにも映像に書き込みができる「Chyronhego Coach Paint」や「Nacsport」などが広く使われている。
データプロバイダー：データそのものを提供する企業としては、「Hudl Wyscout」、「StatsBomb」、「Opta」が三大勢力として知られている。
- Hudl Wyscout：世界最大級の映像ライブラリを誇るスカウティングプラットフォーム。現在はHudlのエコシステムに完全に統合され、スカウティング情報とSportscodeなどのパフォーマンス分析ツールがシームレスに連携する。
- StatsBomb：データの質と詳細さで高い評価を得ている。1試合あたり3,400以上のイベントデータを収集し、特に他社に先駆けて「プレッシャー」イベントの収集を始めたことで知られる。同社が提供する無料のオープンデータは、アナリスト志望者にとって極めて重要な学習リソースとなっている。

深掘り：StatsBomb 360革命

StatsBomb 360は、従来のイベントデータを根底から覆すパラダイムシフトをもたらした。

これは、これまで高価なトラッキングシステムでしか得られなかった戦術的・空間的なコンテキストを、イベントデータに付与するものである。

具体的には、パスやシュートといった各イベントが発生した瞬間の、カメラに映っているすべての味方選手と相手選手の位置情報を記録する。

この追加情報により、「ラインを破るパス」の特定、スペースでボールを受けた回数の定量化、プレッシャー下でのパス選択の評価など、50以上の新たな指標の創出が可能になった。

これにより、単にプレーが成功したか否かだけでなく、

なぜ成功／失敗したのかという、より本質的な問いに答えるためのコンテキストが得られるようになったのである。このリッチなデータは、パス成功確率（ $xPass$ )のような予測モデルの精度を劇的に向上させる。

この技術革新は、アナリスト志望者にとって二つの相反する影響をもたらしている。

一つは、StatsBombなどが提供する高品質なオープンデータの存在により、誰でもプロレベルのデータにアクセスし、ポートフォリオを構築できるようになった「参入の民主化」である。

一方で、360データのような複雑な情報を最大限に活用するためには、PythonやRといった高度なプログラミングスキルが不可欠となり、「卓越性への技術的ハードル」はむしろ高まっている。

つまり、アナリストになるための入り口は広がったが、トップレベルで活躍し続けるためには、絶え間ない技術的スキルの向上が求められる時代になったと言える。

2.3 フットボールの思考：ドメイン知識が決定的な要因となる理由

技術的なスキルはあくまで道具であり、その道具を正しく使うためのレンズとなるのが、サッカーという競技への深い理解である。

戦術、ルール、選手の動き、試合の文脈といったドメイン知識（専門知識）なくして、データは単なる数字の羅列に過ぎない。

アナリストは、データが示す事象の背景にある「なぜ」を理解できなければならない。

英国の求人でUEFAのコーチングライセンスが求められることがあるのは、アナリストがピッチ上の現実を理解していることを保証するためである。

杉崎氏や梨本氏といった優れたプロフェッショナルは、卓越したデータスキルと同時に、深いフットボールIQを兼ね備えている。

データとサッカー、この二つの言語を流暢に操ることこそが、真に価値あるアナリストの条件なのである。

第3章キャリアパスの構築：志望者からプロフェッショナルへ

3.1 教育と経験の道筋：自身のコースを描く

サッカーデータアナリストへの道は一つではない。多様なバックグラウンドを持つ人材が活躍しており、主に以下のルートを通じてキャリアを築いている。

大学での専門教育：スポーツ科学、データサイエンス、経営学といった関連分野の学位を取得することが一般的な出発点となる。近年では、亜細亜大学のデータサイエンス学科のように、スポーツマネジメントとデータ分析を融合させたカリキュラムを提供する大学も登場している。特に筑波大学は、Jリーグや日本代表チームにアナリストを輩出していることで知られ、質の高い教育環境が整っている。
専門学校での実践的学習：JAPANサッカーカレッジのような専門学校では、分析ソフトの操作や映像編集技術など、より実践的で即戦力となるスキル習得に特化したコースが提供されている。
経験こそが王道：どのような学歴であれ、最終的に価値を持つのは現場での実践経験である。インターンシップやアルバイトを通じて、プロの環境に身を置くことは何物にも代えがたい学びとなる。データスタジアム社でデータ入力のアルバイトからキャリアをスタートさせ、地道な作業を通じて戦術眼を養い、トップアナリストにまで登り詰めた杉崎健氏の経歴は、実践経験の重要性を雄弁に物語っている。

3.2 最前線からの洞察：Jリーグのプロが語る教訓

理論書だけでは学べない、現場の厳しさとリアリティが存在する。

Jリーグで活躍するプロフェッショナルの経験からは、アナリストの仕事の本質が浮かび上がってくる。

データ入力という名の修行：杉崎氏のキャリアの原点は、1試合に2000プレー以上にもなる膨大なデータを手作業で入力するという、忍耐を要する作業にあった。しかし、この地道な繰り返しが、選手の癖やチームの戦術パターンを身体に染み込ませ、彼独自の「戦術眼」を形成する土台となった。
選択というアート：ガンバ大阪の梨本アナリストと筑波大学の小井土監督の対談では、アナリストに求められる「センス」について語られている。それは、持っている情報をすべて見せるのではなく、監督や選手が今まさに必要としている情報を、最適なタイミングと形式で選び抜いて提供する能力である。
ハーフタイムという名の戦場：日本代表チームにおける片桐アナリストの仕事は、リアルタイム分析の極限状況を示している。わずか数分間で、戦況を覆しうる重要なインサイトを抽出し、簡潔に伝えなければならない。このプレッシャー下での的確な判断力が、トップレベルのアナリストの証である。
ビジネスとしての視点：クラブの予算は限られており、特に選手人件費が優先されるため、データ分析に大きな投資ができるクラブは多くない。そのため、アナリストは自身の活動の価値を経営陣に示し、予算を獲得するための営業的な手腕も求められることがある。まずは小規模なサービスから始めて信頼と実績を積み重ね、徐々に契約を拡大していくといった戦略的なアプローチが必要になる。

3.3 ポートフォリオの構築：自身の価値を証明する

競争の激しいこの分野において、自身の能力を証明するための最も強力な武器がポートフォリオである。

独自の分析レポートや映像資料をまとめることで、就職活動において他者との差別化を図ることができる。

かつてはプロのデータへのアクセスが大きな障壁だったが、現在は状況が一変した。

StatsBombが膨大な量の試合データを無料で公開しており、意欲さえあれば誰でもプロレベルの分析に着手できる環境が整っている。

これらのオープンデータを活用し、PythonやRを用いて独自の分析プロジェクトを実行する。

そして、その成果物（分析コード、可視化グラフ、考察レポートなど）を自身のブログやGitHub、X（旧Twitter）などのプラットフォームで公開することで、スキルと情熱を具体的にアピールすることが可能である。

第4章グローバルアリーナ：市場力学、報酬、そして未来展望

4.1 国際的な雇用市場：比較分析

サッカーアナリストの役割や採用プロセスは、国やリーグによって大きく異なる。

グローバルなキャリアを目指すのであれば、各市場の特性を理解することが不可欠である。

イギリス：求人情報では、Hudl Sportscodeといった特定のソフトウェアの使用経験が明記されることが多い。また、UEFAのコーチングライセンスが要件に含まれることもあり、分析スキルとコーチングスキルが融合した役割が求められる傾向にある。
ドイツ：より直接的なアプローチが功を奏する場合がある。ある日本人アナリストは、イギリスでは失敗したものの、ドイツでは公開練習に足を運び、スタッフに直接話しかけることでトライアルの機会を得て、最終的に契約に至った。これは、採用文化の違いを示唆している。
スペイン：言語の壁が大きな障壁となる。アナリストの職は存在するものの、スペイン語の流暢さが極めて重要視される。パフォーマンスアナリストの給与は、年間25,000ユーロから60,000ユーロの範囲である。

これらの事例が示すのは、就職活動の最適戦略が、対象とするリーグの文化的・構造的な文脈に強く依存するということである。

ドイツではファンとの交流の場を利用した非公式で直接的なアプローチが、驚くほど効果的であった。

スペインでは、言語能力と個人的なコネクション構築が重視される。

アナリスト志望者にとって、これは重要な示唆を与える。

つまり、志望するチームを研究するのと同じくらい、そのリーグの「採用文化」をリサーチすることが、キャリアを切り拓く上で決定的な要因となりうるのである。

4.2 役割の未来：専門分化と自動化

サッカーアナリストの役割は静的なものではなく、AIや機械学習の進化とともに、より高度な専門分化の時代へと向かっている。

360データのような複雑なデータセットや、OBV（オンボールバリュー）のような高度な評価モデルを使いこなすためには、より深い技術的専門性が求められる。

この流れの中で、アナリストという職業は、大きく二つの異なる、

しかし相互補完的なキャリアトラックへと分岐しつつある。

一つは、**「ビデオアナリスト」**とも呼べる役割である。

彼らはチームに帯同し、トレーニンググラウンドや試合のベンチで活動する。

Hudl Sportscodeなどの映像ツールを駆使し、戦術的な翻訳能力と卓越したコミュニケーション能力を武器に、監督や選手と密接に連携する。

彼らの価値は、データを現場の意思決定に直接結びつける「統合力」にある。

もう一つは、**「データサイエンティスト」**と呼べる役割である。

彼らは、PythonやR、SQLを自在に操り、StatsBomb 360のような複雑なデータを解析して、新たな予測モデルや評価指標を開発する。

彼らの職場は、クラブの本社やデータプロバイダー、メディア企業のオフィスであり、その価値は分析手法の「革新」にある。

この二つの役割は、求められるスキルセット、労働環境、そしておそらくは報酬体系も異なる。

アナリスト志望者は、自身の興味と適性がどちらの道にあるのかを見極める必要がある。

ピッチのそばで戦術を語りたいのか、それともJupyter Notebook上で新たな知見を探求したいのか。

その選択が、今後の学習の優先順位とキャリアの方向性を決定づけることになるだろう。

結論：サッカーアナリティクスにおけるキャリアへのロードマップ

サッカーデータアナリストは、現代サッカーにおいて不可欠な戦略的パートナーとなった。

彼らはデータを駆使してチームのパフォーマンスを最大化し、勝利に直接貢献する。

しかし、その成功は技術力だけでなく、古い文化の中で信頼を勝ち取り、データを効果的に伝達するコミュニケーション能力に大きく依存する。

この専門職を目指す者にとって、その道はかつてないほど開かれていると同時に、要求されるスキルの水準も高まっている。以下に、アナリストとしてのキャリアを築くための実践的なロードマップを示す。

基礎知識の構築：まず、サッカーの戦術理論を深く学ぶ。戦術ブログや解説動画などを通じて、現代サッカーの言語を習得する。
技術スキルの習得：オンラインコースやチュートリアルを活用し、Python（特にPandas, Matplotlib）、SQL、そしてTableauのようなBIツールの学習を優先する。
データに触れる：StatsBombが提供する無料のオープンデータリポジトリから実際の試合データをダウンロードし、自分の手でデータを分析する経験を積む。
ポートフォリオの作成：既存の優れた分析を再現することから始め、徐々に独自の視点での分析プロジェクトを発展させる。分析結果を可視化し、ブログやSNSで積極的に発信する。
ネットワークと学習：SNSで国内外のアナリストをフォローし、コミュニティに参加する。オンラインセミナーに参加し、業界の最新動向を常に追う。
実践経験の獲得：インターンシップ、ボランティア、アルバイトなど、どのような形であれ、プロの現場に足を踏み入れる機会を積極的に探す。地道な作業が将来の礎となる。
専門分野の選択：経験を積む中で、自身の適性を見極める。現場でのコミュニケーションと戦術応用を得意とする「ビデオアナリスト」か、モデリングと技術開発を得意とする「データアナリスト」か、目指すべき方向性を定め、関連スキルをさらに深めていく。

このロードマップは、情熱と知的好奇心、そして継続的な努力を要求する。

しかし、その先には、愛するスポーツの最前線で、データという新たな武器を手にチームの成功に貢献するという、他に類を見ないやりがいのあるキャリアが待っている。

第1章 アナリストの役割の解剖：中核機能と戦略的インパクト