AIに基づいてMUがこの夏に「決定」する必要がある選手はこれだ

データに基づいてコンピューターは、ミッドフィールダーのアンジェロ・スティラーが、知的なプレースタイルでチームの深みと長期的な貢献を高めるユナイテッドにとって理想的な選手であると結論付けている。

サッカーにおいて、選手のチームへの適性をシミュレートするために人工知能 (AI) を使用することは、もはや珍しい話題ではない。

これは、SentientSportsの共同創設者兼CEOであるライアン・ビール博士の見解です。最近、テレグラフ紙は彼に、データモデルを用いて来シーズンのプレミアリーグ全20クラブの夢の契約を予測するよう依頼しました。

詳細な分析

ヨーロッパのトップ5リーグを調べて、誰が最もゴールを決め、誰が最も優れたスタッツを持っているかを調べ、移籍戦略として彼らを狙うのは簡単です。しかし、私たちはシミュレーションモデルに時間を費やし、選手がチームやリーグ、新しいチームメイト、言語などに移籍したときに何が変化するかを調べます。

これらすべてを1つのモデルに集約することで、意思決定者に優れた洞察を提供することができます」とビール博士は述べています。

SentientSports の AI は、データ モデルに基づいて、この夏の「夢の」契約と考えられる名前を提示して驚かせました。

マテウス・クニャとブライアン・ムベウモの登場はない。この2人は昨シーズンのプレミアリーグで合計35ゴールを決めたが、AIはアンジェロ・スティラーが今シーズンのMUにとって最も重要な選手だと考えている。

具体的には、このミッドフィールダーの評価モデルは、コビー・マイヌーやマヌエル・ウガルテとともにミッドフィールドの層を厚くするとともに、カゼミーロのような年配の選手の長期的な代わりを提供するための賢明な追加です。

AIは、アンジェロ・スティラーの加入はマンチェスター・ユナイテッドの中盤強化に妥当だと評価している。写真： Goal。

実際、この24歳の選手は、ポジションとプレースタイルの両面で、レアルでトニ・クロースの後任として理想的な選手だと考えられている。

シュティラーはバイエルン・ミュンヘンのトレーニングセンターで育ち、現在シュトゥットガルトの中盤の要として活躍している。今シーズン、クラブの成績は芳しくないものの、シュティラー自身は強い印象を残している。パス、ターンオーバー、アシストにおいてチームをリードしている。

注目すべきは、クロース自身がスティラーをレアル・マドリードに紹介したことだ。スティラーは伝説の先輩のレベルには遠く及ばないものの、知性、落ち着き、正確なロングパス、鋭い戦術眼など、似たようなプレースタイルを持っている。

もう一つ、多くの驚きをもたらした選手はシャルル・デ・ケテラエレだ。アタランタに所属する彼は、優れた連携能力とアーセナルの攻撃的ミッドフィールドへの適性を備え、ミケル・アルテタ監督に大きな価値をもたらすと期待されている。

プレミアリーグの新たな潮流

データの活用自体は目新しいものではありません。しかし、 スポーツ界におけるデータの活用は広範かつきめ細やかに進化しており、イングランドではますます多くのチームがこの技術の恩恵を受けています。

最も顕著なのはおそらくリバプールでしょう。モハメド・サラー、サディオ・マネ、ロベルト・フィルミーノといった選手たちは、いずれもクロップ監督率いるチームがリバプールに就任して以来、データサイエンスの成果と言えるでしょう。

このプロジェクトの中心的な「頭脳」は、リバプールの分析チームの責任者であるイアン・グラハム氏で、彼は世界中の10万人以上の選手の成長を追跡するための独自のデータベースを構築しました。

そこから彼はリバプールに将来有望な選手を紹介し、その選手をどのように育成し、活用するかについてクラブを指導した。」

リバプールに続くのはブライトンだ。ブライトンの会長トニー・ブルームがポーカーで優位に立つために開発した極秘のデータ分析技術によって、優秀な選手たちがクラブに集まっている。

ユルゲン・クロップ監督の下、リバプールはサッカーへのテクノロジー導入に最も積極的に取り組んでいるチームの一つだ。写真： GOAL

大手クラブの匿名の情報筋は、ブライトンが特定の分野で移籍市場をリードしており、その優位性はブライトンの会長トニー・ブルーム氏が所有するスターリザード社のデータ分析技術によるものだと、ザ・アスレティックに認めた。

スターリザードは、スポーツを理解するためのより高度なデータ、分析、テクノロジーを駆使し、ブックメーカーに勝つことを目指して2006年に設立されました。現在、スターリザードは約200名のスタッフを擁しています。

ブライトンのスカウト陣には選手リストが送られ、スカウトチームは年齢や出場時間などの要素に基づいて、要件を満たした選手を監視し、レポートを作成します。

これらのレポートには信号システムが使用されます。緑は非常に適していること、黄色は選手が基準にほぼ適合していること、赤はさらなる監視が必要であることを意味します。

ブライトンは通常、育成対象の選手をファーストチームに迎え入れるために、少なくとも1～2回の移籍期間を事前に計画している。

ビール博士によると、わずか10年後には、サッカーだけでなく、あらゆる分野でAIが利用されるようになるとのこと。

「将来的には、ハイブリッドな役割になるでしょう。『まさにフットボール』的なデータ担当者と、データドリブンなスカウトが融合していくでしょう。両者は別々の存在にはならないと思います。膨大な量のデータが収集され、分析方法も多岐にわたるため、両方のスキルを身につける必要があります。どちらのスキルも非常に重要であり、最終的には誰がAIを最もうまく活用するかが重要になります」とビール氏はコメントしました。

出典: https://znews.vn/day-la-cau-thu-mu-can-chot-ngay-trong-he-nay-dua-tren-ai-post1571341.html