【ワールドカップの熱狂から考える、平均では見えない“チームの構造”】

ワールドカップ盛り上がってますね。観ていると、改めてサッカーは「戦略のスポーツ」だと感じます。

リードした状態での終盤。
監督は守備的な選手を投入します。

実況では「守備を固めにきました」と言われます。
観ている側も、感覚的には分かります。

しかし、実際にはこういうことが起きます。

守備固めをしたはずなのに、急に押し込まれる。
攻撃的な選手を入れたはずなのに、チャンスが増えない。
中盤が間延びして、前線と最終ラインが分断される。
一人の名選手が止められた瞬間に、チーム全体が機能しなくなる。

これは単に「守備力が上がった」「攻撃力が上がった」という平均値だけでは説明できません。

ここで重要になるのが、チームの“水準”と“構造”を分けて考えることです。

水準とは、攻撃力や守備力がどれだけ高いかです。
これは平均値や合計値である程度見ることができます。

一方、構造とは、その力がチーム内でどのように分布しているかです。

同じ平均守備力でも、チームの中身はまったく違います。

全員が均等に守備へ貢献しているチーム。
一人の名センターバックに大きく依存しているチーム。
守備ブロックと攻撃ブロックに割れ、中盤が空洞化しているチーム。

平均値だけを見れば、どれも同じ「守備力」に見えるかもしれません。

しかし、現実の試合ではまったく違う意味を持ちます。

·  均衡型（正規）：全員が中庸に守備貢献。1人欠けても崩れない。頑健。

·  集中型（偏り）：一人の名CBが全部背負い、残りは薄い。平均は同じでも、その一人を消されれば即崩壊。単一障害点。

·  分極型（２峰性）：守備ブロックと攻撃ブロックに割れ、中盤が空洞。守れるが攻守の遷移が壊れている。つまり、同じ平均でも、勝ち方も崩れ方も違うのです。

これが、私がDSAで見ようとしている世界です。

DSAは、単に「強いか弱いか」を見るものではありません。
平均値の裏側にある、分布の偏り、集中、分断、構造的な脆さを捉えるための考え方です。

サッカーで言えば、選手交代は単なるポジション変更ではありません。

その交代によって、チーム全体の構造がどう変わったのか。
守備は本当に頑健になったのか。
それとも、前線の保持力を失い、かえって押し込まれる構造を作ったのか。
攻撃力は上がったのか。
それとも、中盤の接続が壊れ、攻撃機会そのものが減ったのか。

ここを見なければ、采配の本当の意味は分かりません。

これはビジネスにも通じます。

企業も同じです。

平均的な営業力が高く見えても、実は一部のエースに依存しているかもしれません。
開発力が高く見えても、特定の人材に知識が集中しているかもしれません。
組織全体は強そうに見えても、部門間が分断され、攻守の切り替えができない状態かもしれません。

平均値は、分かりやすい。しかし、平均値は構造を隠します。ワールドカップの試合を観ていると、そのことがよく分かります。

「なぜ守備固めをしたのに失点したのか」
「なぜ攻撃的交代をしたのに攻められなかったのか」
「なぜ強いはずのチームが、ある瞬間から崩れたのか」

そこには、平均では見えない構造があります。DSAが目指しているのは、その構造を可視化することです。

同じ平均、違う構造。
同じ戦力、違う崩れ方。
同じチーム力、違う勝ち方。

サッカーは、それを最も直感的に教えてくれる教材かもしれません。ワールドカップで盛り上がる今だからこそ、改めて思います。本当に見るべきなのは、スコアだけではありません。平均値だけでもありません。その裏側にある、チームの構造です。

サッカーはさらに進んでいる

近年のサッカーでは、

• xG（Expected Goals）
• xA（Expected Assists）
• VAEP
• xT（Expected Threat）
• トラッキングデータ
• 選手位置データ
• パスネットワーク
• プレス分析
• スペース分析

などが利用されています。特にxGは有名で、「そのシュートが何％で得点になるか」

を推定します。今では欧州トップクラブも代表チームも、トラッキングデータとAIを活用する時代です。

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ではDSAは何が違うのか

ここが重要です。現在のスポーツ分析の多くは、「価値評価」です。

例えば、

• この選手はどれだけ貢献したか
• このパスはどれだけ危険だったか
• このシュートはどれだけ入りやすかったか

を評価しています。

つまり、イベントの価値評価が中心です。

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DSAが見ようとしているのは、「構造」です。

例えば、

• チームの守備力がどのように分布しているか
• 攻撃が一人に依存しているか
• 中盤が空洞化しているか
• 特定選手が単一障害点になっているか

という問いです。

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xGとDSAの違い

例えば、AチームもBチームも平均xG = 1.8だったとします。現在の分析では、両チームとも同程度のチャンスを作ったと評価されます。

しかしDSA的には、

Aチーム

0.2
0.2
0.2
0.2
1.0

なら「エース依存」です。

一方、

Bチーム

0.36
0.36
0.36
0.36
0.36

なら「分散型」です。

平均は同じです。

しかし、

• 対策のされやすさ
• 怪我耐性
• 再現性
• 崩れ方

は全く違います。

ここがDSAです。

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既存研究にも近いものはある

正直に言うと、DSAだけが唯一無二というわけではありません。

サッカーでは既に、

• ネットワーク分析
• フォーメーション分析
• チームコンパクトネス
• スペース支配分析
• トラッキングデータ解析

などがあります。

これらもチーム構造を見ようとしています。

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しかし、これらは

パス
↓
ネットワーク

や

位置
↓
空間

を見ることが多い。

DSAは

能力
↓
分布構造
↓
脆弱性
↓
頑健性

を見る。

ここに違いがあります。

スポーツアナリティクスの世界から見ると、DSAは「新しい統計量」ではありません。

xGのような指標でもありません。むしろ、構造を読むための視点です。

だから私は、DSAの競争相手は

• xG
• WAR
• VAEP

ではなく、むしろ

• ネットワーク科学
• 複雑系
• レジリエンス工学
• システム科学

に近いと思います。

スポーツ分析そのものではなく、

「同じ平均でも構造が違う」という考え方を、医療、企業、AI for Science、スポーツに横断的に適用できることだと思います。