ナショナル・フットボール・リーグ（NFL）は世界中に1億8000万人のファンを擁しています。そのうち約1700万人が毎シーズンスタジアムへ足を運びます。つまり、NFLファンの90%以上がテレビ、オンライン、モバイルで試合を視聴していることになります。だからこそ、2017年の視聴率上位50番組のうち37番組がNFLの試合だったのです。
フットボールの魅力の多くは、クォーターバックのロングパス、ディフェンスラインマンの強靭な体格、ワイドレシーバーの電光石火の反射神経といった要素だけではありません。コーチ陣のチェスのような駆け引き、そして最も賢い選手たちの準備、本能、そして素早い意思決定が、フットボールの魅力なのです。
しかし、こうした運動能力の偉業は見ていて素晴らしく、認識しやすい一方で、試合の勝敗を左右する戦略や知恵を正確に特定することは、はるかに難しい場合が多い。
そこで、NFL の Next Gen Stats (Amazon Web Services との大規模なパートナーシップ) は、クラウド コンピューティング、ビッグ データ分析、機械学習を組み合わせて、ゲームの理解方法を変えようとしています。
NFLの新興製品・技術担当副社長マット・スウェンソン氏は、TechRepublicに対し、「われわれは、より先進的で、試合のストーリーをより良く伝える指標の作成に着手した」と語った。
参照: ビッグデータポリシー(Tech Pro Research) |職務内容: 最高データ責任者(Tech Pro Research) |職務内容: データサイエンティスト(Tech Pro Research)
NFLは1920年から統計を記録しています。しかし、公開されている統計データのほとんどは、過去数十年間、かなり標準的なものでした。トレーディングカードや試合プログラムで見られるような、パスヤード、ラッシングヤード、キャッチ数、タックル数、クォーターバックサック数、インターセプト数といったものでした。
しかし2015年、NFLは選手の速度、フィールドの位置、動きのパターンを追跡するため、ゼブラテクノロジーズ製のRFIDタグをNFL全選手の肩パッドに取り付け始めました。現在では、審判、ファーストダウンマーカー、エンドゾーンのパイロンにもセンサーが取り付けられています。
これらすべてのデータを最大限に活用し、それを NFL とその顧客にとっての価値に変換する方法が大きな課題でした。
NFL が選手のテレメトリデータをすべて保有していることを Amazon が知ると、AWS チームは、AWS がメジャーリーグベースボールアドバンストメディアで行った有名な取り組みと同様に、分析によってさらなる価値を生み出せると提案しました。
「NFLと協力し、そのデータに機械学習を適用できるよう支援し始めました」と、AWSのマーケティング担当副社長アリエル・ケルマン氏はTechRepublicに語った。「NFLは、ボールがスナップされた時間、フォーメーション、フィールドにどんなタイプの選手が何人いたか、プレーの結果などを記録しています。その多くはパターン認識です。…重要なのは、手作業による検出とタグ付けが必要なものがたくさんあるので、それを自動化したいと考えているということです。」
そこで AWS と NFL はパートナーシップを結び、NFL は Amazon クラウド、その高度な分析ツール、新しい SageMaker 機械学習製品を使用できるようになりました。また、Amazon は公式スポンサーとして Next Gen Stats に AWS のロゴを掲載し、ビッグデータ ツールの機能をアピールするさまざまなプロモーションの機会を獲得できるようになりました。
この契約は2017年のフットボールシーズンが始まる前の約6か月前に始まり、日曜日の第52回スーパーボウルで最高潮に達する。しかしAWSとNFLの両関係者は、来年データを使って何ができるのかということにさらに興奮していた。
ゲームを変える主な 3 つの方法は次のとおりです。
1. NFLチームに対するNext Gen Statsの影響
NFLのCIO、ミシェル・マッケナ＝ドイル氏は、昨年11月に開催されたAmazon re:Inventカンファレンスでのプレゼンテーションで、NFLの1週間の試合で3TBものデータが生成されていると述べました。リーグは現在、試合後に各チームに膨大なデータをエクスポートし、チーム全体のパフォーマンスと選手の評価に役立てています。リーグは、チームがデータを評価するための基本的なツールと、いくつかの基本的なインサイトを提供しています。一部のチームでは、独自のデータサイエンティストやアナリティクスパートナーを擁し、データをさらに活用しています。
各チームは、トレーニング、フィットネス、そして試合準備に役立てるためにデータを活用しています。しかし、ゲーム戦略の立案やプレーの立案にデータを活用する上で、大きな懸念事項が一つあります。
「現在、各クラブは自陣の攻撃しか見ることができず、それが今後の決断の分かれ目です」とNFLのスウェンソン氏は述べた。「最終的には、各クラブが攻撃と守備の両方の攻撃を利用できるようにし、より興味深い分析を行えるようにしたいと考えています。」
つまり、チームは対戦相手の詳細なデータや機械学習が捉えるパターンを把握できていないということです。これはNFLにとって今後のオフシーズンにおける大きな課題であり、NFL競技委員会で検討されるべき課題です。
2. Next Gen StatsがNFL放送に与える影響
Next Gen Statsが最も顕著な効果を発揮しているのは、CBS Sports（TechRepublicとCBS SportsはどちらもCBS傘下）によるNFL試合のテレビ放送です。AWSは、Next Gen Statsのデータ可視化をCBSの放送に導入し、CBSのアナリストに試合で最も重要なプレーを解説するためのデータポイントを提供しました。AWSはNFLの他の放送パートナーとも協力し、来シーズンに同様の機能を提供する予定です。
アナリストがアクセスできるようになった Next Gen Stats には、たとえば次のようなものがあります。
- 全プレイヤーのリアルタイム位置データ
- プレイヤーの速度と加速
- 各選手の試合全体での総走行距離
- レシーバーがディフェンダーからどれだけ離れているか
- クォーターバックに対するディフェンスのプレッシャー率
- クォーターバックが狭いウィンドウに投げる割合
今シーズンCBSの新解説者となった元ダラス・カウボーイズのクォーターバック、トニー・ロモなどのアナウンサーは、このデータを活用し、フィールド上でのプレーの一部が成功し、他のプレーが失敗する理由を視聴者に内部から伝えるのに役立てている。
「CBSスポーツの制作スタッフと協力して、ファン体験を真に向上させるべく、このシステムを進化させようとしています。まだ初期段階です。野球から学んだのは、このデータの提示方法です」とアマゾンのケルマン氏は語った。
「来シーズン、次のレベルに進むことを楽しみにしています。」
3. Next Gen StatsがNFLファンに与える影響
NFLはファンのために、新たな洞察やデータポイントを閲覧できるポータルサイトとしてnextgenstats.nfl.comを開設しました。トレーディングカードの裏面では見たことのないような、様々な新しい統計情報が掲載されています。例えば、
- 平均投球時間（クォーターバック）
- 平均完了エアヤード（クォーターバック）
- 攻撃性パーセンテージ（クォーターバック）
- 効率性（ランニングバック）
- ボックス内のディフェンダー8人以上（ランニングバック）
- 平均時間（ランニングバック）
- 平均クッション（レシーバー）
- 平均分離（受信機）
- 平均ターゲットエアヤード（レシーバー）
このサイトには、クォーターバック、ランニングバック、レシーバーのチャートも掲載されており、直近の試合のパターンを確認できます。さらにNFLは、前週の試合からNext Gen Statsの分析に基づいた具体的な洞察をまとめたフォトエッセイや、データに基づいて選手、チーム、試合間の相違点と類似点を説明する動画を公開しています。
「フットボールには、熱狂的なファンを本当に魅了する非常に複雑な部分があります」とスウェンソンは語った。「試合を観戦していると、試合の判断やその理由、あるいは選手の並び方といった複雑な要素にさえ気づかないことがよくあります。Next Gen Statsがファンの皆さんに学びを提供し、フットボールへの理解を深めるお手伝いをし続けてくれることを願っています。」
参照: ビッグデータをビジネスインサイトに変える(ZDNet 特別レポート) |レポートを PDF でダウンロード(TechRepublic)
これはファンタジーフットボールの熱狂的なファンにとって素晴らしい情報源となることは間違いありませんが、熱狂的なファンにとっては、チームやお気に入りの選手のパフォーマンスをより深く理解したいという強い思いを抱くきっかけにもなり、NFLへの顧客ロイヤルティ向上にもつながります。ファンにとって朗報なのは、このプログラムがまだ始まったばかりだということです。
「現在サイトに掲載されている情報は、追跡データと位置情報に基づいて作成したスプリットデータに基づいているだけで、パターン認識はあまり行っていません」とスウェンソン氏は述べた。「機械学習を使った多くの機能はまだ公開できていません。来シーズンにはリリースする予定です。」
もちろん、今シーズンはあと1試合大きな試合が残っています。日曜日に行われるニューイングランド・ペイトリオッツ対フィラデルフィア・イーグルスのスーパーボウルLIIを観戦するファンのために、Next Gen Statsの動画を2本ご紹介します。この動画では、試合のキーとなるであろう対戦を分析しています。
- トム・ブレイディがマスターした次世代統計（NFL）
- フィラデルフィアのディフェンスがマスターした次世代統計（NFL）
他の企業が学べること
「機械学習に関してお客様とよく交わす会話は、それが最優先事項の一つであるというものです」とケルマン氏は述べた。「しかし、多くの企業では、やりたいことと社員のスキルの間に大きなギャップがあります。膨大なデータがある以上、機械学習で何をすべきか、どのような問題に機械学習を向けるべきか、どのような予測を立てるべきか、といった単純な話です。他社の取り組み事例をお客様に多く提供できれば、それだけ良い結果が得られます。」
