MLBにみるデータ活用によるビジネス変革のあり方【第77回】

より多くのデータを収集する仕組みも自ら開発

　データの重要性を認識したMLBは、データ駆動をさらに強化するため、さまざまなデータを収集できる仕組みを作り発展させてきた。2015年にMLBの全球場に設置した「Statcast」システムが、その1つ。MLB自身がシステム開発会社の米MLBアドバンスドメディアを使って開発・導入した。

　Statcastは、12台のカメラを利用して、投球の軌跡やホームランの飛距離といったボールの動きと、選手の動きを追跡できる。これにより投球種の確率や選手の足の速さ、キャッチャーの捕球などの分析が可能になった。Statcastは2023年に大幅にアップグレードされた。カメラも、ソニー子会社が提供する「ホークアイ」に対応した高解像度・高フレームレートの機種が使用されている。

　新システムでは、ボールや選手の動きを1秒間に30回追跡できる。加えて、身体の複数のポイントを検出することで、以前は不可能だったリアルタイムでの選手のポーズとモーションの収集・分析を実現した。試合中に最大7テラバイトのデータを生成し、投球・打撃・守備・走塁・守備など野手に関する、ありとあらゆるデータポイントや指標を捕捉する。

　収集したデータは現在、GCP（Google Cloud Platform）クラウドに送られ、そこからMLBの各チームや専用のWebサイト経由で放映権を持つテレビ局やアナウンサーに提供される。データは戦略策定や判断に使われるほか、テレビ画面上でボールの軌跡や打球の飛距離といった情報をファンに提供できるようになった。

　データ分析は、打撃の方法や守備の評価指標も変えた。例えば「フライボール革命（fly ball revolution）」では、収集したバットスピードやアタック角度、コンタクトポイントなどのデータを分析し、本塁打になる確率が高くなる打球速度や打球角度を導き出した。

　ほかにも、外野へ打球が飛んだときにアウトにできる難易度を示す「キャッチプロバビリティ（捕球確率）」を算出し、実際に捕球できたかどうかと比較して算出する「OAA（Out Above Average）」という指標が生まれている。

選手の健康管理やファンサービスにもデータを活用

　MLBはデータ活用によって野球そのものを変えてきた。テクノロジーを使って新しいデータを収集しシステムの標準化を図ることで、収集機器を統合しデータの標準を決め、その活用を進めた。データやAI技術によって何が変わってきたのかを改めて見てみたい（図1）。

図1：MLBにおいてデータ活用が起こした変化