バスケットボールの試合が終わった。
スコアブックを見る。
得点、リバウンド、アシスト、ファウル。
自分の数字はほとんど残っていない。
得点0。
リバウンド1。
アシスト0。
それを見た選手が、
「今日は何もできなかった」
と思ったとする。
しかし、本当にそうなのだろうか。
今回はAIに試合を分析させるという設定で、「数字に残らない貢献」について考えてみたい。
スコアブックを見ると結果がはっきりする
スポーツでは数字が便利だ。
20得点した。
10リバウンド取った。
5アシストした。
こうした数字を見るだけでも、その選手がどんな活躍をしたのかある程度分かる。
逆に数字がほとんど残っていないと、
「活躍できなかった」
と感じやすい。
特に試合に出る時間が短い選手ほどそうだ。
10分出場して得点0。
シュートもほとんど打っていない。
スコアブックだけ見れば、目立った活躍はしていないように見える。
そこでAIに、
「この選手はチームの役に立っていませんでしたか？」
と聞いてみる。
AIはおそらく、スコアブックだけでは判断できないと答えるはずだ。
数字に残らないプレーはかなり多い
例えばディフェンス。
相手チームのエースにボールを持たせないように守った。
結果として相手はシュートを一本も打てなかった。
しかし、スコアブックには、
「エースにボールを持たせなかった回数」
という項目は普通ない。
スクリーンもそうだ。
味方のために良いスクリーンをかけた。
その結果、味方がフリーになってシュートを決めた。
得点した選手には数字が残る。
アシストした選手にも数字が残るかもしれない。
しかし、その攻撃のきっかけを作ったスクリーンには何も記録されないことがある。
それでも、そのプレーがなければ得点は生まれなかったかもしれない。
「0得点＝何もしていない」ではない
分かりやすいのが得点だ。
バスケットボールでは得点した選手が目立つ。
20点、30点取れば活躍したことが分かりやすい。
一方、0得点だと何もできなかったように感じる。
でも、0得点の選手が相手エースを抑えていたらどうだろう。
普段20点取る相手を10点に抑えた。
本人は0得点。
単純にスコアブックだけ比較すれば、
0点と10点。
相手のほうが活躍しているようにも見える。
しかし、その選手がいなければ相手は20点取っていた可能性もある。
この差はスコアブックだけでは分かりにくい。
AIなら試合映像まで見る
もし高度なAIが試合映像をすべて分析できるなら、評価方法はかなり変わるかもしれない。
ボールを持っていない時間。
ディフェンスの位置。
スクリーン。
ヘルプ。
声掛け。
走ったコース。
味方のために空けたスペース。
相手を動かした回数。
こうした細かな行動まで記録できる。
すると、
得点0。
リバウンド1。
アシスト0。
という選手についても、
「数字は少ないが、守備で相手の攻撃を何度も遅らせている」
と評価できるかもしれない。
人間が見落としていた仕事をAIが拾うわけだ。
逆のケースもありそう
面白いのは逆だ。
数字が良ければ必ず良い試合だったのか。
例えば20得点した選手がいたとする。
一見すると大活躍だ。
しかし30本シュートを打って20点だったらどうだろう。
守備では何度も抜かれていた。
味方がフリーなのにパスを出さなかった。
ターンオーバーも多かった。
それなら「20得点」という数字だけでは評価できない。
数字は嘘をついているわけではない。
20点取ったこと自体は事実だ。
ただし、
一つの数字だけでは試合全体を説明できない。
ここが重要なのだと思う。
控え選手ほど数字だけで落ち込みやすい
出場時間が短い選手は数字を残しにくい。
3分だけ出場した。
シュートを一度も打たなかった。
リバウンドも取れなかった。
数字だけならほぼゼロだ。
でも、その3分間にチームがリードを守ったなら役割を果たしている可能性がある。
相手の勢いを止めた。
ミスをしなかった。
ボールを安全に運んだ。
主力選手を3分休ませた。
これもチームへの貢献だ。
スター選手と同じ数字を残すことだけが、控え選手の役割ではない。
スコアブックは「成績表」ではなく「記録」
スコアブックを見ると、自分の評価表のように感じるかもしれない。
得点が多い。
今日は良かった。
得点が少ない。
今日はダメだった。
でも、本来スコアブックは試合で起きたことの一部を記録したものだ。
人間そのものに点数をつけているわけではない。
これは仕事にも少し似ている。
売上。
件数。
作業時間。
成果物。
数字にできるものは評価しやすい。
しかし、誰かを助けた。
トラブルを事前に防いだ。
雰囲気を悪くしなかった。
他の人が働きやすいよう準備した。
こうした仕事は数字になりにくい。
数字に出ないから価値がない、とは限らない。
ただし数字から逃げてもいけない
ここで注意したい。
「数字に出ない貢献もある」
という考え方は便利だ。
便利だからこそ、自分を正当化するためにも使えてしまう。
シュートが入らない。
リバウンドも取れない。
守備でも抜かれる。
それなのに、
「自分は数字に出ないところで貢献している」
と言い続ける。
それでは成長しない。
AIが分析するなら、数字に出ない良いプレーだけでなく悪いプレーも見るはずだ。
ローテーションが遅れた。
スクリーンを避けられなかった。
走るべき場面で走らなかった。
味方のスペースを消した。
こうしたものも映像には残る。
つまりAI分析は、
「数字が悪くても大丈夫」
と慰めるためのものではない。
数字だけでは見えない事実まで確認するためのもの
と考えたほうがいい。
自分の役割を先に決める
では、試合後にどう評価すればいいのか。
一つの方法は、試合前に自分の役割を決めておくことだ。
今日は相手エースを守る。
リバウンドへ必ず参加する。
ターンオーバーを減らす。
速攻では誰よりも先に戻る。
味方へ声をかける。
こうしておけば、試合後に得点だけを見る必要がなくなる。
自分の役割をどれくらい達成できたのか。
そこを確認できる。
得点2でも役割を達成した試合。
得点15でも役割を果たせなかった試合。
そんな評価があってもいい。
AIが作る新しいスコアブック
将来、AIがスコアブックそのものを変えるかもしれない。
得点。
リバウンド。
アシスト。
これまでの数字に加えて、
良いスクリーン。
適切なヘルプ。
スペースを作った動き。
相手の攻撃を遅らせた守備。
味方を助けたポジショニング。
そうした行動まで自動で記録する。
すると、これまで数字が残らなかった選手にも別の評価が見えてくる。
「0得点だった」
で終わらず、
「0得点だったけれど、チームに必要な仕事を7回していた」
という見方ができる。
これは選手の自己評価にも影響すると思う。
「役に立っていない」と決めるのは早い
試合後にスコアブックを見て数字が少ない。
落ち込むことはあるだろう。
もっと得点したかった。
もっとリバウンドを取りたかった。
その気持ちは成長にもつながる。
しかし、
数字が少ない。
だから自分は役に立っていない。
そこまで一気に結論を出す必要はない。
数字を見る。
映像を見る。
自分の役割を見る。
味方への影響を見る。
そして次に改善することを一つ決める。
そのほうが、自分を正確に評価できるのではないだろうか。
スコアブックに書かれている数字は重要だ。
でも、
スコアブックに書かれていないプレーも、試合の一部である。
AIがスポーツ分析に入ってくる時代ほど、この「見えなかった貢献」が見えるようになるのかもしれない。
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