選手のパフォーマンス分析からケガ予防まで。データで変わるスポーツの世界

「スポーツが好き！でも、スポーツを支えるどんな仕事があるか分からない……」そんな高校生に知ってほしいのが、「データサイエンス」という新しい分野です。スポーツの世界では今、選手の動きや体調、試合結果など、パフォーマンス向上やケガの予防などのためにさまざまなデータが活用されています。
つまり、スポーツに関わる仕事は「選手」や「指導者」だけではありません。
「スポーツが好き」×「データに興味がある」
そんな人にも、スポーツに関わる新しい活躍の道が広がっています。

そもそも「データサイエンス」って何？

データサイエンスとは簡単にいうと、さまざまなデータを集めて分析し、そこから新しい発見や予測、課題解決につなげる学問です。

例えばスポーツなら、
・得点やパスの回数、シュート成功率などの試合の記録
・走行距離や走る速さ、選手の位置などの移動に関する情報
・関節の角度や身体を動かすタイミングなど、動作やフォームに関する情報
・拍数や体温など、運動に伴う身体の反応
・練習メニューやトレーニング量などのトレーニング計画に関する情報
など、さまざまな情報をデータとして扱います。

こうしたデータは例えば、
「どのような状況で、シュートの成功率が高いか」
「後半にパフォーマンスが落ちやすい選手には、どのような特徴があるか」
「どのような動作やトレーニングの負荷が、けがの発生と関係しているのか」
といった問いを調べるのに役立ちます。

スポーツに関する「自分の気になること」に合わせて必要なデータを選び、分析し、その結果が何を意味するのかを考えていく。
データから得られた結果を、競技の知識や現場の経験と結びつけ、パフォーマンス向上や課題の解決に活かす。
これが、データサイエンス×スポーツの面白さです。

データサイエンス×スポーツで、何ができる？

①試合や練習を振り返り、トレーニングに活かす

例えばバスケットボールでは、得点だけでなく、
・シュートを打った位置や成功率
・リバウンドやアシストの回数
・攻撃や守備のときの選手の位置や動き
などを調べることで、選手やチームのプレーをさまざまな角度から振り返ることができます。

例えば、「どのような場面でシュートが決まっているか」「うまく攻撃できたとき、味方同士がどのように連携していたか」を、記録や映像から確認します。選手の役割、相手の守備状況なども踏まえて考えることで、選手の得意なプレーや、チームとして改善したい点を検討できます。

分析した結果を選手や指導者と共有し、「得意なプレーをさらに伸ばすにはどうするか」「次の練習では何に取り組むか」を考えます。そして、練習や次の試合での変化を確かめ、取り組みを見直していきます。

自分たちのプレーをデータで振り返り、よりよい練習につなげる。 これも、スポーツにおけるデータサイエンスの活用例です。

② ケガの予防にデータを活用する

選手が練習や試合に継続して取り組むためには、身体にかかる負荷や回復の状態を把握することも大切です。そこで、
・練習時間や走行距離などのトレーニング量
・心拍数や本人が感じる運動のきつさなど、運動強度を捉える情報
・睡眠や疲労感など、身体の状態に関する情報
などを継続的に記録・分析し、日々の変化を調べます。

例えば、
「最近、練習量が急に増えていないか」
「普段より疲労感が強くなっていないか」
「練習量の変化に伴って、身体の状態はどう変わっているか」
といった点を確認します。また、過去の練習負荷とけがの記録を分析し、けがのリスクを予測する研究も行われています。

分析した結果は、選手や指導者、トレーナーや医療スタッフなどが共有します。本人の状態や専門的な評価と合わせて、練習量・強度や休養の取り方を検討し、けがの予防に向けた取り組みに活かします。

選手がよりよい状態で競技を続けられるように、データを使って支える。 これも、データサイエンスがスポーツに関わる大切な役割です。
経験や勘ではなく、データから「どうすればより良い状態になるのか」を考える。これはデータサイエンスの大きな魅力です。

「スポーツが好き」なら、きっとデータサイエンスも面白い！

ここまで読んで、「データサイエンスって数学が得意な人向けじゃない？」と思った人もいるかもしれません。もちろん、統計や数学、プログラミングなどは、データを活用するための大切な知識や技術です。しかし、「データを分析すること」自体がゴールではありません。

大切なのは、
解決したい課題を明確にし、
データから得られた結果を、
その解決に活かすことです。

例えば、
「もっと速く走りたい」
「試合でのミスを減らしたい」
と考えたとき、
「具体的に、どこを改善すればもっと速く走れるのか」
「それを調べるために、どのようなデータを集めればよいか」
「分析した結果から、どのような練習や工夫が考えられるか」
と、まず「解決したいこと」から考えていきます。

さらに、考えた方法を実際に試しその後どう変わったのかをデータで確かめます。うまくいかなければ、また方法を見直してみる。こうした繰り返しによって、よりよい解決策を探していきます。

スポーツに関する疑問や「もっとよくしたい」という思いをきっかけに、必要な知識や技術を学び、解決策を考える。こうした学びも、データサイエンスの魅力です。

将来はどんな仕事につながる？

スポーツの専門知識とデータを活用する力を養うことで、選手やチームを支える仕事から、研究や開発、施設や企業での業務など、さまざまな仕事を目指すことができます。

例えば、
・スポーツアナリスト・データサイエンティスト
選手の動きや試合のデータを分析し、選手やチームのパフォーマンス向上をサポート
・スポーツ用品メーカー
スポーツ用具の性能をデータで評価し、より使いやすい製品の開発や改良をサポート
・スポーツイベント・施設の運営
利用者のデータや声をもとに、より楽しんでもらえるイベントやサービスを企画
・企業のデータ活用・業務改善
企業が持つさまざまなデータを分析し、仕事の効率化や新しいサービスづくりをサポート

これらの仕事では、データを扱う技術や知識に加えて、競技の特徴や身体の仕組み、利用する人のニーズなど、それぞれの課題に関する専門的な知識が求められます。スポーツを学び、そこにデータを組み合わせて「どうすれば課題を解決できるか」を考える。その経験は、スポーツに関わる仕事だけでなく、企業の企画やマーケティング、サービスの改善など、さまざまな分野で活かせる力につながります。

大学選びでは「データサイエンス＋専門性」に注目！

データサイエンスの力は、スポーツだけでなく医療や福祉など様々な分野で役立ちます。だからこそ大学を選ぶときは、データサイエンスだけを見るのではなく、「自分が将来やりたいこと」と「その分野の専門知識」を一緒に学べるかにも注目してみましょう。

・データサイエンスの基礎を学べる？
統計やプログラミングなど、データを活用するための基本的な知識や技術を学べるか
・興味のある分野を専門的に学べる？
スポーツ、医療、福祉、エネルギー、システムなど、自分が興味を持っている分野の知識を深められるか
・データを使って実際の課題に取り組める？
専門分野の知識とデータサイエンスを組み合わせて、実際の課題を考えたり、解決策を提案したりする機会があるか

例えば、スポーツに興味があるなら、データサイエンスの知識だけでなく、身体のしくみやスポーツについて学び、実際のスポーツデータを使って課題を解決する経験ができるか確認してみましょう。

「データサイエンスを学ぶ」＋「自分の興味のある分野を深く学ぶ」。

この2つを組み合わせることで、「データを扱える人」から、「専門分野の課題をデータで解決できる人」へと成長できます。大学を選ぶときは、パンフレットだけでなく、授業・ゼミ・実習などで「何を学び、どんな経験ができるのか」までチェックしてみてください。

まとめ｜「スポーツが好き」から、データを活かす学びへ！

・試合や練習を振り返る
・動作やフォームの特徴を調べる
・コンディションの変化を捉える

スポーツには、データを使って「もっとよくする」ことができる場面がたくさんあります。大切なのは、データから得られた結果を、スポーツの知識や現場での経験と組み合わせ、課題の解決に活かすこと。 選手や指導者と一緒に「どうすればもっとよくなる？」を考え、実践し、その変化を確かめていくことも、この学びの面白さです。

「データをもとに、プレーをもっとよくする方法を考えたい」
「選手やチームを、データの力で支えることに興味がある」
「スポーツとデータ、AIやデータサイエンスのつながりを学んでみたい」

そんな関心は、「データサイエンス×スポーツ」を学び始めるきっかけになります。
大学でスポーツへの理解を深めながら、データを活用して課題を解決する力を身につける。好きなスポーツへの関わり方を広げる学びの選択肢として、「データサイエンス×スポーツ」に注目してみてはいかがでしょうか。

 

スポーツ×データを学ぶ！＜新潟医療福祉大学 健康データサイエンス学科はこちら＞

１６学科で職業・資格を体験できる！オープンキャンパスはこちら

 

▼合わせてチェック！
→スポーツを仕事にするには？～進学ルートをわかりやすく解説！～
→スポーツに関わる仕事がしたい！「SPORTS WORK」特集