レイティングを用いた対人競技における競技力評価法の開発

石井孝法（了徳寺大学）　
鈴木雄太（大阪市立大学）

この研究は，科学研究費助成事業で実施されたものです（研究課題/領域番号18K17862）．covid-19の影響を受けて，スポーツ活動も制限されたため，コーチング現場での調査が遅れてしまいました．現在，論文執筆中ではありますが，研究の一部を活用して，世界選手権大会を分析し，それを広く一般の方々にも公表したいと思います．本研究は公的資金で実施しておりますが，研究の成果は著者自らの見解等に基づくものであり，所属研究機関，資金配分機関及び国の見解等を反映するものではありません．

【ランキングとレイティングについて】
　私たちの身の回りには，「ランキング」が溢れています．私たちが通っていた学校にもランキングがあり，買い物するときもランキングを使っています．例えば，高校や大学では，偏差値や人気度でランキングがつけられています．楽天やAmazonで買い物をするときは，新着ランキング，人気度ランキング，売れ筋ランキングがあります．少し意識を傾けると，様々なところにランキングがみられます．みなさんが気づいていないかもしれませんが，google検索エンジンやNetflexにもランキングの科学が盛り込まれています．そして，私たちはそれを利用して，商品を選んだり，映画を観たりするわけです．つまり，ランキングという情報を活用して，選択という意思決定をすることになります．
　さて，スポーツではどうでしょうか．もちろんスポーツにもランキングはつきものです．パフォーマンス型スポーツでは，勝敗を争うため，必ずランキングされます．このランキングでチームや選手が評価されます．これだけでなく，スポーツ賭博でも様々な視点でランキングされています．私の口から「スポーツ賭博」と聞くと違和感があるかもしれませんが，国際的にみればスポーツベッティング，スポーツギャンブルの市場は非常に大きく，文化として普及していると言ってもいいと思います．私は日本柔道ナショナルチームのサポートでゲームパフォーマンス分析を実施していますが，ランキングやレイティングに興味を持った理由は，スポーツ賭博の中で実施されているチーム分析や選手分析のレベルが非常に高かったからです．対人競技では，競技力を数値化することがとても難しいです．しかしながら，数値化することで，課題を抽出したり，対策を練ったりすることが可能だと考えました．これは，「数値の力」を直接的に活用するというよりも「人がランキングを異常に意識している」ということを利用することで，選択・意思決定にアプローチができると考えたからです．「数値ではそうなのね」だけで終わらせずに，行動につながる力があります．
　で，少し話を戻しますが，ランキングは競技ごとに基準が設けられています．国内では，プロ野球やJリーグのランキング制度がわかりやすいかもしれません．全チームが総試合数を合わせて試合を行い，勝率，勝利数，直接対決勝利数などを基準にランキングします．国際的なランキング制度になると，出場選手や出場チームの年間試合数が異なるため，複雑になるケースが多いです．柔道のランキング制度はテニスを参考に作られていると思いますが，スポーツ先進国有利な制度であることは否定できないでしょう．競技ごとに様々なレイティング手法が用いられていますが，ランキング問題にぶつかることはしょうがないと思います．

スポーツ賭博向けの情報サイトでは，様々なレイティング手法が用いられており，非常に興味深いです．その中でも，柔道を分析するのに適しているものを探して，分析をしてみました．手法の詳細はここでは伏せますが，レイティングを用いて2021世界選手権大会の優勝確率を算出してみましたので，一部紹介したいと思います．
＊ここまで，さんざん「ランキング」と「レイティング」を用いましたが，区別して利用していますので，その説明を記載しておきます．

【2021世界柔道選手権大会60kg級の優勝確率およびベスト４確率をレイティングを用いて算出してみた】

　国際柔道連盟はjudobase.ijf.orgという大会情報データベースのサイトを運営しています．ここに公開されている情報を収集し，選手をレーティングします．全日本柔道連盟の予算を利用して活動（情報収集）したものではありませんし，あくまでも公開情報のみを利用していることを重ねて記載しておきます．

データベースから抽出できた217157試合から選手レイティングを行いました．以下がその結果です．
1700p越えをハイライトしてます．1700~1800を黄色，1800~2000をオレンジ，2000~を赤．

過去217157試合からレイティング差の上位勝利確率をみると以下の通りとなります．レイティング100点差で上位選手の勝率が70％，300点差で90％になります．620点差以上では過去に番狂わせはありませんでした．

ドローが終わり，コンテストシートが出ていますので，それを用いて，レイティング差における勝利確率から対戦をシミュレーションして，優勝確率を算出しました．何度も同じ大会が行われたという条件（詳細は伏せますがたくさんの数）で計算してます．
＊小さい山は，レイティングが小さい方を削除してます．ですので，ベスト32の状態からスタート．

世界ランキングトップ10全員が出場する場合は，一人の選手が50％を超えることはほとんどありませんが，今回は永山選手がダントツのNO.1で優勝確率63.7％でした．次いで，RUSのABULADZE Yago選手で13％．ベスト４確率をみると，どの選手が上がってくる可能性が高いかを予測することもできます．この確率は，ドロー表の変化で数値も変化します．

ということで，簡単ではありますが，レイティングを用いて優勝およびベスト４確率を算出してみました．これにより，勝ち上がり予測をすることが可能になり，事前の対策にも優先順位をつけることができると思います．先にレイティングを用いて課題を抽出すると言いましたが，今回は紹介することができていません．近いうちに論文でみなさんにみていただけるようにしたいと思います．

【大会を終えて】

　＊上記，表内のランキングはIJFの世界ランキングではなく，出場選手のレイティングシートをソートしたランキングシートの順位です．
今大会60kg級の出場者のレイティングを再確認してみます．平均値が1570，中央値が1568でした．また，出場者の中の上位25％（四分位数）が，1683でした．上記結果をみると，4名ともレイティングが上位25％に含まれる選手です．このことから，60kg級全体をみた場合は，波乱の試合とはいえず，実力上位者が勝ったことになります．番狂わせとしては，永山選手がHUSEYNOV選手に負けたところです．両者のレイティング差が400弱であったので，永山選手の勝率は94％でした（17回に1回は負ける可能性がある）．HUSEYNOV選手の優勝確率とベスト4確率が低いので，「なぜ」と思うかもしれませんが，ドロー表の影響を受けて，永山選手と同じ山にいなければベスト４確率は25％近くになったと思います．ですので，ドロー表の影響は大きいです．古賀選手も1815.9と出場者の中で実力（レイティング）レベルは3位でした．KOKOLAYEV選手とのレイティング者は255ですので，勝率は85％でした（6~7回に1回は負ける可能性がある）．
　ここで，一般的な大会前の予想はどうだったでしょうか．みなさんの予想を聞いてみたいです．今回の結果は3回に1回は起こりえる可能性があり，レイティング上位25％の選手がメダルを獲得しています．レイティングを用いた予想の精度が良かったのか悪かったのかは皆さんにお任せしたいと思います．選手を支援する目線でいうと出場選手全員の対策をするのか，上位25％に絞り対策をするのか，どうするでしょうか．「限られた時間で対策を練り，選手がそれを実行できるようにすること」を考えると，どこまで絞り込むのかも戦略になります．
　ということで，今回の研究はいかがでしたでしょうか．「みなさんの考える」にアプローチできていれば幸いです．