ビックデータに基づく怪我(非接触負傷)の要因分析

スポーツ分野におけるビックデータの活用高速化・高度化

経営環境の変化が予測不可能な厳しさを持つ中、過去の経験・実績に基づいた意思決定は確実性の根拠を失いつつあります。成長し続ける強い経営の実践には、企業内外から発せられるさまざまなシグナルや兆候を的確に読み取り、迅速な戦略および施策の立案と行動へ反映する「ビジネス・インテリジェンス経営」をより一層強化していくことが必要です。

データ分析の問題はHyperCubeで解決

実務としてのデータ分析は必ずしも万能ではなく、従来型(統計解析・機械学習など)では、時間・技術的制約から十分にデータを活用することが出来ませんでした。HyperCubeは、革新的なアルゴリズムを採用することにより、従来のデータ分析の限界を突破しビジネス課題に直結する知見を漏れなく効率的に発見することができます。

多数のルールを一括で解析するAIツール HyperCube

HyperCubeは、分析者の経験に左右されない客観的なデータ分析が実施でき、全分析項目の中から統計に裏打ちされた項目の組合せや、短期間での改善施策等の提言が可能になります。

【事例】怪我(非接触負傷)の要因分析

プロスポーツにおいて、選手の怪我は戦力ダウンとともに、経済的損失でもあり、その予防は重要な課題です。 サッカー・フランス 1 部リーグに所属する AS サンテティエンヌにて、アビームコンサルティングの保有する データ分析システム「HyperCube」を利用した怪我の要因分析事例をご紹介します。

【サンプルと調査方法】

  • トレーニング及び試合の全 36,472 セッションにおける負傷
  • 767 件より非接触負傷 518 件をサンプルとして抽出
  • 256の説明変数がみられ、HyperCube を利用し説明変数と負傷に関する因果関係を分析

【結果】

  • トレーニングまたは試合1セッションにおける平均非接触負傷率は 1.44%
  • 負傷を引き起こす説明変数は外因性及び内因性あわせ7つが判明

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