自分の研究の影響力（のなさ）
- Shinya
- 2022年4月4日
- 読了時間: 2分
3/26 にスポーツアナリティクスジャパン2022を、オンラインで聴講しました。刺激的なイベントで、とても楽しい時間でした。
スポーツ分野における、科学の貢献やデータ利用といった時に、チームの戦略ドメインを守備範囲とするケースや、個々の体力やスキルアップを狙うケースがあります。なんとなくですが、チーム戦略を狙うケースが、現在の "スポーツアナリティクス" 感としては大きいのではないでしょうか。
個人を狙うケースのうち、体力や筋力に関しては、もはやデータ利用という言葉が聞かれなくなるほどに、科学的なエビデンスやデータの利用が普及しているように思えます。一方で、スキルアップとなると、競技やポジションごと、動作課題ごと、更には個人ごとに、あまりにもばらばらな上に、情報の次元が膨大だったりしてデータの測定や解析も困難で、なかなか、難しいものがあります。
ざっくり言うと、筋トレの教科書には、0.8RM × 10 rep × 3 set × 3/week みたいな、科学的エビデンスに基づいた具体的な指針がある一方で、自転車の練習はどうすればいいの？という疑問への答えは、どうしても、小学校に入る前後に頑張って練習してね！くらいの解像度になってしまいます。
そんな中で野球の個人パフォーマンスにコミットして、成果を上げているという点で、 DriveLine は凄くて、羨望と尊敬の目で見ているのですが、創設者の Kyle Boddy 氏の話を聞けたのは、とても貴重な機会でした。
Boddy氏への質問の中で、投手のコントロールはどのように測っているのか？
というものがあったのですが、彼は、diameter of the error to the target と言っていて…
私は、error to the target is ellipsoidal, NOT circular!! と広島から叫んだのです。。
興味がある方は、日本語記事だと、こちらをご覧ください。
・野球における投球誤差分布 （進矢、日本神経回路学会誌、2017）
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