原著：ラグビー

国内エリートラグビーユニオンにおける相手陣 22m 区域ゲームパフォーマンスに着目した
リーグ戦上位チームの特徴
Characterization of Top-ranked Teams in Japanese Domestic Elite Rugby
Union's League Competition Focusing on Game Performance in the Opposition's 22
古川 拓生＊，川邉 大督＊＊
Takuo Furukawa* and Daisuke Kawabe**
筑波大学体育系
筑波大学大学院人間総合科学研究科*
Faculty of Health and Sports Sciences, University of Tsukuba
1-1-1 Tennodai, Tsukuba, Ibaraki 305-8574 Japanfurukawa.takuo.ke@u.tsukuba.ac.jp**
Graduate School of Comprehensive Human Sciences, University of Tsukuba***[Received September 5, 2021; Accepted April 11, 2022]

Abstract

The purpose of this study is to identify the characteristics of the top-ranked teams in thedomestic elite rugby union's league competition, by focusing on game performance in the
opposition's 22 in their matches. An analysis was performed on 55 matches of the Japan
Rugby Top League 2021 season, with six analysis items; scoring profile, form of attack/startof play, playing time, result of play, playing activity and try scoring. The results illustratethat the top-ranked team group played in the opposition's 22 more frequently and scoredmany tries from a form of attack which enters in the opposition's 22 by running with theball, in particular, with a shorter playing time before scoring a try. In addition, a higher
percentage of ball possession is identified in every type of set play. Other findings of theanalysis indicate that tries were scored from various starting situations of play and thetendency to show high performance not only in winning territory by actively using kicks but
also winning possession by regaining kicks.
Keywords: notational analysis, rugby union, performance indicators, the opposition's 22, league
competition
記述分析，ラグビー，パフォーマンス指標，相手陣 22m 区域，リーグ戦方式[Football Science Vol.19, 38-48, 2022]

1. 緒言

ニングの個別化と効率化は必要不可欠なものとなっており，その効果を検証する方法として，勝利に貢献するパ

1995 年のオープン化以降，ラグビーのゲーム様相は大フォーマンス指標（PI）の分析が行われている．

き く 変 容 し て い る． ラ グ ビ ー ワ ー ル ド カ ッ プ（RWC）

これまで勝敗者間のパフォーマンス比較や勝利に貢献す1995 年大会から 2019 年大会までの 24 年間で，ラインア

る PI に関する報告は多くみられるが，上述したようなゲー

ウトは 0.7 倍，
スクラムは 0.5 倍と頻度が減少した一方，ボーム様相の変化だけでなく，競技レベル，大会様式，男女のルインプレー時間は 1.3 倍，パス回数 1.5 倍，キック回数 0.6

別によっても得られる結果は様々である．例えば，Ortega

倍， ラ ッ ク・ モ ー ル 回 数 は 2.6 倍 に な っ て お り（Worldet al.（2009）による 2003 年から 2006 年の Six Nations のRugby，2003, 2019），パスやコンタクトを交え、一つ一つ58 試合を対象とした研究では，勝者はスクラムとラインのプレーが継続されるスタイルになっていることが推察さ

アウトのボールを失う頻度が少なく，ラインブレイク，ポれる．これらに適応するための戦術や技術の進歩，トレー

ゼッションキック，タックル成功及びターンオーバーの頻38

Football Science Vol.19, 38-48, 2022
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相⼿陣 22m 区域のゲームパフォーマンス
度が多いことを報告している．しかし，これらがどの試合に対する PG と DG による得点割合は約 15% であり，対でも勝利に貢献する PI になるとは限らない．Hughes et

戦相手よりも少ないトライ数で勝利する割合は 10% 前後

al．（2017）は男子 RWC2015 年大会と女子 RWC2014 年大となっている（World Rugby，2019）．このことからも，会の勝敗者間を比較した結果，男子の勝者は相手陣 22 －相手陣 22m 区域に侵入し，トライをとることは勝つため

50m でより多くキックを行うテリトリーベースの攻撃方に非常に重要であることが理解できる．

法が勝利に最も効果的な戦略とすることに対し，女子は同相手陣 22m 区域に着目した先行研究としては，中本らエリアでよりポゼッションを重視した攻撃方法を採用して（2014）が国内社会人ラグビーを対象に相手陣 22m 内プいたと報告している．また，
Bunker and Spencer（2020）は，

レーが勝敗に与える影響を分析しており，勝者が相手ミス

RWC2019 大会において，グループステージで有効であっや反則によるセットプレーの生起割合とトライになる割合

た PI が，ノックアウトステージでは認められなかったこが高いこと，敗者がターンオーバーや反則により攻撃権をとから，両ステージ間でプレー戦略を適応させることの重失う割合が高いことを報告している．ただし，分析項目が要性を報告している．

セットプレーに限定されていることや標本数が 16 試合（２

通常，ラグビーの主要な競技大会では，最初に一つまたシーズン各８試合）と少ないこと，さらに対戦チームや最は複数グループによるチーム総当たりのリーグ戦方式を行

終得点差等の情報の記載がなく，勝敗のみで比較を行った

い，次にトーナメント戦方式に移行する．先行研究が示すものとなっている．Forbes（2018）はイングランドのトッ

ように，リーグ戦とトーナメント戦では勝つためのプレー

プ 12 クラブチームの 54 試合を対象とした勝敗者間比較に戦略が異なる可能性も考えられるが，どちらも対戦チーム

おいて，勝者は相手陣 22m 区域侵入頻度は多いが，トラ間のゲームパフォーマンスから導かれた結果であり，チー

イやペナルティ等の結果に差が認められなかったと報告し

ム力の評価にどちらが優れているかを断定することは難している．しかし，22m 区域侵入プレーの内訳は示されて

い．ただ，試合数や対戦相手等の条件の違いが最小限とな

いない．この他にも，ゲーム分析の一部として相手陣るリーグ戦方式は，特定の大会に出場した全チームを対象

22m 区域のプレー頻度やプレーの成否を報告したものがとした比較を目的とする場合，より適した対戦方式と考えみられるが，プレー起点や侵入方法，プレー結果や時間等，られる．

同エリアでの詳細なゲームパフォーマンスに着目した研究

また，前述したように，世界トップレベルを対象としたは管見の限り見当たらない．

ゲーム分析においても，標本や比較対象によって，勝利にそこで，本研究では，国内トップレベルのリーグ戦方式

貢献する PI が異なっていることが散見される．中川（2011）の試合を対象に，相手陣 22m 区域のゲームパフォーマン

は“ラグビーにおけるゲームパフォーマンス評価は，多面

スに焦点をあて，リーグ戦順位による上・中・下位群の比的で非常に複雑な構造をもっていることから簡単なことで較から，上位チームの特徴を明らかにすることを目的としはない”と述べており，ラグビーのゲーム構造の複雑さかた．

ら，勝利に貢献する唯一絶対的なパフォーマンス指標は容易に見出せないことが理解できる．そのため，ゲーム全体

2. 研究方法から重要と思われる要素を抽出し，複雑なゲーム構造を簡素化にした上で，要素別により詳細な分析を行うことで，

2.1. 分析対象

勝利に貢献する PI を解明する手掛かりになると思われる．
特にゴール型の競技では自陣から相手陣，さらにゴールへ

2021 年２月から４月に行われたジャパンラグビートッと前進し得点することから，プレーを行うエリアの持つ意

プリーグに所属する 16 チームがリーグ戦方式で対戦した味は大きい．坂井（2019）は競技規則に規定されたライン

全 55 試合（１試合は中止）を対象とした．リーグ戦は 16

によって作り出される競技空間について，“球技にとってチームを２つのグループに分け，８チームが総当たりし，ラインは単なる線ではなく，空間に競争目的や競争課題を各グループ内での順位を決定した．

生み出し，戦術的意味を与える力を持つ線以上のものである”と，球技におけるプレーエリアの特異性を述べている．

2.2. 分析項目及びデータ処理

この点において，ラグビー競技ではトライをとるために通過が必要となる「相手陣 22m 区域」は重要な意味を持つ

これまでも勝敗者間の PI を比較した研究が散見されるエリアと考えられる．ラグビーでは競技区域内のどこからことから，先行研究で用いられた，プレー起点やプレーア

でもペナルティゴール（PG）やドロップゴール（DG）にクティビティの頻度や成否（Vaz et al., 2011; Bishop andよる得点は可能であるが，直近の RWC において，全得点

Barnes, 2013），得点プロフィールや相手陣 22m 区域でのFootball Science Vol.19, 38-48, 2022
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39

古川ほか
攻撃次数（Ortega et al., 2009），22m 区域エリア侵入頻度

プレー起点におけるプレー開始からプレー終了，または相（Jones et al., 2004），エリア別のボール保有時間やエリア

手陣 22m 区域外へプレーが移行した時点までのボールイ

別のキックプレーの様相（Hughes et al., 2017）の内容を

ンプレー時間（BIT）と定義し，自チームボールと相手チー検討した．これより，本研究では 22m 区域ゲームパフォー

ムボールのそれぞれで記録した．「相手陣 22m 区域外へプ

マンスの評価を「得点プロフィール」，「攻撃方法・プレーレーが移行」とは，相手陣 22m 区域外でラック・モール

起点」，「プレー時間」，「プレー結果」，「プレーアクティビが形成される，またはラック・モール形成までにポゼッショ

ティ」，「トライ様相」の６項目に分類し , それぞれに PI

ンを失うか，プレーが終了することとした．プレー時間は，を設定し，記録と評価を行った .

１試合全体，自チームボールと相手チームボール時の合計
BIT と，自チームボール時のみ攻撃方法別に１プレーあ

2.2.1. 得点プロフィールたりの平均 BIT を算出した．

トライ数，コンバージョン成功数，相手陣 22m 区域での PG 数と PG 成功数を記録した .

2.2.4. プレー結果
セットプレーの結果は，キックオフ及びリスタートキッ

2.2.2. 攻撃方法・プレー起点

クの相手陣 22m 区域に蹴り込んだ頻度と再獲得した頻度

自チーム及び相手チームボール共通で，セット攻撃，侵からそれぞれの割合を算出した．スクラムとラインアウト

入攻撃，ターンオーバー攻撃の３つの攻撃方法とキックには発生頻度と得失の結果から，獲得率とターンオーバー率

関連したプレー起点１つを設定した．

を算出した．また，相手陣 22m 区域の発生頻度総数（自チー（１） セット攻撃

ムボール＋相手チームボール）に対するボール獲得数（獲相手陣 22m 区域内のスクラム，ラインアウト，タップ

得数＋ターンオーバー数）の割合を「支配率」として，スキックからの攻撃とした．

クラムとラインアウト，さらに両者の合計で算出した．一（２） 侵入攻撃

般プレーの結果は，次プレー再開時のポゼッションとテリ

相手陣 22m 区域外からラン，キック，コンタクトによトリーの状況から５つに分類して記録した．５つの内訳は，り侵入した攻撃で，それぞれ以下のように定義した．
「ラン」①トライ，②自チームボールでの相手陣 22m 区域再開，

はボールを持って 22m ラインを走り抜けた場合，「キック」③相手チームボールでの相手陣 22m 区域再開，④ポゼッ

は相手陣 22m 区域内に蹴り込んだボールを再獲得した場

ションに関係なく相手陣 22m 区域外での再開，⑤その他

合，「コンタクト」は 22m 区域侵入後２歩以内に相手と接（ゲーム終了等）とした．①では，22m 区域侵入頻度に対触，またはモールを組んで相手陣 22m 区域に侵入した場するトライ数の割合を「トライ効率」とし，攻撃方法とそ合とした．特にランとコンタクトは共にボールを持って相の内訳別に算出した．相手陣 22m 区域外から区域内に蹴手陣 22m 区域に侵入するプレーであるが，侵入時の勢いり込んだキックについては，テリトリーとポゼッションのを区別するために設定した．

得失で分類を行った．例えば，次のプレー再開が相手陣（３） ターンオーバー攻撃22m 区域であった場合は「テリトリー獲得」，プレー再開

相手陣 22m 区域内のスクラム，ラインアウト，ラック・の攻撃権がキックを蹴った側と反対の場合は「ポゼッショ

モールで相手ボールを奪ってからの攻撃とした．なお，ス

ン喪失」とした．特に，相手陣 22m 区域でのプレー再開

クラムとラインアウトからのターンオーバー攻撃の頻度がを意図して，競技区域外に蹴られたキックを「22m 侵入キッ

少ないことから，発生頻度以外は全て合算して分析を行ク」として記録した．

なった．
（４） 22m キック

2.2.5. プレーアクティビティ

キックオフ及び 50m リスタートキックを含め，相手陣

22m 区域におけるパス，キック，キック再獲得，ラック，

22m 区域内に蹴り込んだボールを再獲得できなかった場

モール，反則，被反則の頻度を記録した．直近の RWC ２合や相手に触れることなくタッチの外にでた場合を「22m大会において，トライの約 60% が３次攻撃までに発生しキック」とし，相手チームボール時のみの項目として設定ていることと，１回の攻撃が２パス以内で終わる割合が全した．なお，ペナルティやフリーキックから直接タッチに

体 の 80% を 占 め て い る こ と が 報 告 さ れ て い る（World

蹴り出すプレーは分析に含めないこととした．

Rugby，2015; 2019）．これらの結果から，攻撃次数と攻撃パス回数で高い発生割合を占めるプレーの内訳を確認する

2.2.3. プレー時間
相手陣 22m 区域でのプレー時間は，上記の攻撃方法・
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ため，ラック・モールの頻度から攻撃次数が１次，２次，３次，４次以上で終了した割合と，１回の攻撃でプレーさFootball Science Vol.19, 38-48, 2022
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相⼿陣 22m 区域のゲームパフォーマンス
れたパス頻度から０パス，１パス，２パス，３パス以上と得られた結果をリーグ戦の最終順位をもとに設定した上位なった割合を算出した．さらに，キック１回あたりの攻撃群（n ＝４），中位群（n ＝８），下位群（n ＝４）ごとに次数とパス回数の比率，キック頻度に対するキック再獲得

まとめ，勝敗に関係なく群間で比較し，リーグ戦順位に関数の割合から「キック再獲得率」を算出した．

連する PI を検証した．

2.2.6. トライ様相

2.5. データの信頼性

トライに至ったプレーの詳細をみるため，上記の分析項
目を用いて，次の４つの分析を行った．①攻撃方法別頻度対象とした試合から無作為に選んだ２試合を用いて，最の内訳，②攻撃方法別のトライ効率，③トライに至るまで初の分析から２週間経過した後に再度分析を行い，観察者の BIT からみた「トライ所要時間」，④ラインアウトモー

内信頼性を評価した．また，ラグビー科学研究歴２年の共ルの形成率とラインアウトモールからのトライ率について

著者にも無作為に選んだ２試合の分析を依頼し，観察者間行った．④は直近の RWC ２大会のゲーム分析報告（World

信頼性の評価を行った．信頼性の指標として，BIT は級

Rugby，2015; 2019）から，トライ起点の約 50% がモール

内相関係数，それ以外の項目はカッパ係数を用いた．検証を含むラインアウトプレーとなっていることから設定しの結果，観察者内信頼性の級内相関係数は 0.98，カッパ係

た．

数は 0.94 － 1.00，観察者間信頼性の級内相関係数は 0.96，
カッパ係数は 0.93 － 1.00 の範囲で，共に非常に良いレベ2.3. 分析手順
試合の分析はラグビー競技の科学研究に 30 年以上従事ルの一致が見られた．

2.6. 統計処理する筆者一名が行い，パフォーマンス指標のコーディングとデータ抽出により分析を行なった．分析には，スポーツ

得られたデータについて Kolmogorov-Smirnov の検定を

分 析 ソ フ ト ウ ェ ア Sportscode Elite（ バ ー ジ ョ ン 11.3,

行ったところ，幾つかの変数に正規性が認められなかった

Sportstec 社）と表計算ソフト Microsoft Excel（バージョことから，統計解析にはノンパラメトリック検定を用いた．

ン 2019, Microsoft 社）を使用した．

群間の頻度と時間の比較は対応のない Kruskal-Wallis の K検定を行い，有意差が認められた場合は Bonferroni の多2.4. 結果の処理方法

重比較法を用いて残差分析を行った．群間の比率の比較はFisher の正確確率検定を行い，有意差が認められた場合

先ず，本研究ではチーム間の比較を行う上で，試合数やは Tukey の WSD 法による多重分析を行った．頻度デー

対戦相手等の条件の違いを最小限にするため，リーグ戦に

タは平均値で，比率データは対象とする全ての合計に対すよる対戦方式を対象とした．次にレベル別の群分けはリーる比率を求めて記載した．検定は SPSS（Version26）を用グ戦順位を用いて行った．2003 年から始まったジャパン

い，有意水準は５% 未満（両側検定）とした．

ラグビートップリーグのリーグ戦が１リーグ総当たり制で行われた９シーズンでは，シーズン最終順位とリーグ戦の3. 結果

上位４チームは全て同じであった．
また，
２リーグ制となった３シーズンでは，リーグ戦上位２チーム以外がシーズン
最終順位の上位４チームとなったケースは２回のみで，決3.1. 得点プロフィール，攻撃方法・プレー起点，
プレー時間

勝への進出は一度も見られなかった．このことから，本研究で対象とした各リーグ戦上位２チームの計４チームを大Table 1 は大会全体と各群の得点プロフィール，攻撃方会の上位群とすることが妥当であると考えた．これを基に法・プレー起点，プレー時間の結果を示したものである．

下位群を各予選リーグの下位２チーム，それ以外を中位群

トライ数とコンバージョン数において，上・中位群は下と定義し，分析を行った．

位群よりも有意に多く，相手陣 22m 区域からのペナルティ

分析対象とした 55 試合それぞれの合計得点と得失点差

ゴール成功率では，上位群が下位群より有意に高い結果がを算出し，リーグ戦の２グループ間の比較をマンホイット

認められた．攻撃方法・プレー起点頻度では，上位群が全ニーの U 検定で確認したところ，両グループ間に有意な体と自チームボールでの頻度が高く，特にランとキックに差が認められなかったことから，以降は２グループの得失よる侵入攻撃で高いことが確認された．１試合合計の BIT

点状況に差はないものとし，まとめて比較・分析を行った．

に有意な差は認められなかったが，１プレーあたりの比較

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古川ほか
では，侵入攻撃で上・中位群が下位群よりも有意に短い結合を分析した先行研究（Jones et al., 2004）では，侵入方果が認められた．

法の内訳は示されていないが勝敗者共に相手陣 22m 区域に約 24 回侵入していたことから，本研究の 23.1 回は世界

3.2. 相手陣 22m 区域におけるプレー結果とプレー
アクティビティ
Table 2 は大会全体と各群のプレー結果とプレーアク

トップレベルの相手陣 22m 区域侵入様相に類似している
ことが示唆された．

4.1. 上位群の特徴について

ティビティの結果を示したものである．
先ず，キックオフ及び 50m リスタートキックで相手陣分析結果から上位群の特徴をみると，相手陣 22m 区域

22m 区域へ蹴り込む割合は，上位群（65.8%）が中位群でのプレー頻度（25.4 回）とトライ数（7.0 回）が有意に（49.6%）と下位群（53.1%）より有意に高いが，再獲得率多いことが確認された．先ず，プレーに関する特徴としてについて差は認められなかった．次に，プレー結果のトラは，侵入攻撃のラン（4.5 回）とキック（1.1 回）が有意に

イ効率は上位群（45.5%）が有意に高く，内訳から侵入攻高く，中盤エリアから一気に攻め込む攻撃に優れているこ撃（27.0%）の影響を受けていることが確認された．また，とが伺える．プレー頻度が多い一方で，相手陣 22m 区域

相 手 陣 22m 区 域 内 の 自 チ ー ム ボ ー ル で 再 開 す る 割 合

での BIT に差は認められなかった．原因として，総攻撃（17.9%）が中位群（24.1%）と下位群（25.7%）より，相手次数に有意な差は認められないが，１次攻撃で終了する割

陣 22m 区域外に戻される割合（26.8%）が下位群（37.9%）合（23.5%）が中・下位群よりも高いことと，頻度が多いよりも有意に低い結果となることが確認された．さらに，侵入攻撃の一回あたりの平均 BIT（11.5 秒）が短いことが総攻撃次数に有意な差は認められないが，１次攻撃で終了考えられる．つまり，上位群は相手陣 22m 区域において「高する割合は，上位群（56.9%）が下位群（45.9%）よりも有頻度・短時間」でのプレーが特徴となっている．

意に高い結果が認められた．パスとキックの結果に群間の差は認められなかった．

次に，トライに関する特徴としては，プレー頻度の多さ
以外に，トライ効率（45.5%）が中・下位群よりも有意に高く，特に侵入攻撃（27.0%）は中位群（15.6%）と比較し3.3. トライ様相ても，約２倍近い差となっている．攻撃方法別にみたトラ
イ効率でも，上位群は侵入攻撃のラン（62.7%）が，特にTable 3 は大会全体と各群のトライ様相の結果を示したものである．

高い値を示しており，主要な得点源となっていることがわ
かる．また，トライ所要時間に群間の差は認められなかっ

トライ頻度では，上位群がラインアウト（1.6 回），侵入

たが，攻撃方法間によっては２－４倍の差があることから，

攻撃のラン（2.8 回）とキック（0.4 回）において下位群よ

本研究の分析とは別に，全トライを対象とした攻撃方法別

りも有意に高く，トライ効率では，ラン（62.7%）と侵入トライ所要時間の比較を，対応のない Kruskal-Wallis の K

攻撃のコンタクト（26.7%）で中位群または下位群よりも検定とその後の Bonferroni の多重比較法を用いて行なっ有意に高い結果が認められた．トライ所要時間とラインア

た．その結果，侵入攻撃のラン（7.6 秒）とキック（4.8 秒）

ウトモールに関する結果に，群間での差は認められなかっ及びターンオーバー攻撃（11.6 秒）は，セット攻撃のスクた．

ラム（21.6 秒）とラインアウト（25.1 秒）及び侵入攻撃の4. 考察

コンタクト（22.1 秒）よりも有意に短いことが確認された．
トライに至る時間が短いということは，防御側が対応できていない攻撃となっていることが考えられる．同じ侵入攻対象とした 55 試合の得点プロフィールにおいて，全撃であってもコンタクトによる攻撃では，一度 22m ライ

3,404 得点のうち PG による得点は 282 点（8.3%）であり，

ン付近でラックまたはモールが形成されるため，例えラッRWC2019 大会の 16% と比較しても，トライによる得点率

クからの僅かな球出し時間であっても，防御側に対処するが高い傾向にあった．また，相手陣 22m 区域外からの PG

ための時間が生じる．短い時間でも防御側にディフェンス

得点が 162 点（54 本；4.9%）であったことから，相手陣整備のための時間を与えることで，容易に前進できなくな

22m 区域侵入後のトライまたは PG による得点率が約 95%

ることが，トライ所要時間が大幅に増大することからも推となり，対象としたジャパンラグビートップリーグでは，察される．ただし，下位群は侵入攻撃のランでもトライ効

得点のために相手陣 22m 区域に侵入することが極めて重率は 37.3% と低いことや，プレー結果が相手陣 22m 区域要であったことが伺える．また，欧州プロリーグの 20 試外となる割合が 37.9% と高い値を示していることから，相42Football Science Vol.19, 38-48, 2022
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相⼿陣 22m 区域のゲームパフォーマンス
手陣 22m 区域侵入後のプレー内容にも違いがあることがの成功率は，上位群が 89.5% に対して，中位群 86.2%，下考えられる．この他，トライ様相の結果において群間の差

位群 80.0% であり，相手チームボールのターンオーバー率は見られないが，ターンオーバー攻撃以外は頻度とトライ

は，上位群 17.2%，中位群 14.7%，下位群 9.9% であった．

効率において上位群は，中・下位群よりも高い傾向がみら

統計上の差は認められないとしても，セットプレーの争奪

れ，複数のプレー起点からトライを獲得できていることがにおいて，これらの差は決して小さいものではない．本研

示唆された．

究では，相手陣 22m 区域で発生した自チームボールと相セットプレーについて，Jones et al.（2004）や Ortega

手チームボールを合わせたボール獲得の状況を「支配率」

et al.（2009）は勝敗者間の比較において，勝者はスクラとして算出した．その結果，ラインアウトは上位群（57.3%）

ムとラインアウトでボールを失う頻度が少ないことを報告

が中位群（49.0%）と下位群（44.0%）よりも有意に高い結している．
先行研究と分析エリアや比較の設定は異なるが，果を示した．スクラムは群間に差は認められないが，上位

本研究のスクラムとラインアウトの頻度と獲得率につい群のみ 55% を超え，中・下位群は 50% に達していない結て，群間で差が認められなかった．ただし，ラインアウト果であった．直近の RWC ２大会では，ラインアウトを起

Table 1 Result of Scoring and Ball In-Play Time, Starting Play in the Opposition's 22
All
Variable
Tries
Conversion SuccessTop (T) Middle (M) Bottom (B)(n＝110)(n＝28)(n＝55)(n＝27) Result

Mean

Mean

Mean

Mean

4.4

7.0

4.0

2.6

**T > M,B, *M > B

3.2

5.3

2.9

1.7

**T > M,B, *M > B

Conversion Success (%)

73.6

75.4

73.5

69.1

ns

0.4

0.4

0.4

0.3

ns

PG Success (%)

90.9

100.0

95.7

70.0

*T > B

23.1

25.4

22.6

21.8

*T > M,B- Own Ball Play

12.6

15.4

12.1

10.5

**T > M,B

- Own Set Attack

6.3

7.0

6.1

5.7

ns
ns

- Scrum

1.8

1.9

1.8

1.5

- Lineout

4.1

4.8

3.9

3.8

ns

- Tap Kick

0.4

0.3

0.4

0.4

ns

- Own Entry Attack

5.7

7.8

5.4

4.3

**T > M,B

- Run

3.0

4.5

2.8

1.9

**T > B, *T > M > B- Contact

2.0

2.1

1.9

2.0

ns

- Kick

0.7

1.1

0.7

0.4

**T > B, *T > M- Own Turnover Attack

0.6

0.6

0.6

0.5

ns

- Scrum Steal

0.0

0.1

0.0

0.0

ns

- Lineout Steal

0.1

0.1

0.0

0.1

ns

- Ruck & Maul Turnover

0.5

0.4

0.6

0.4

ns

- Opposition Ball Play

10.5

9.9

10.4

11.3

ns

- Opposition Set Attack

2.4

3.0

2.2

2.3

ns

- Opposition Entry Attack

4.2

3.3

4.3

4.8

ns

- Opposition Turnover Attack

1.8

2.0

1.7

2.0

ns

- 22m Kick

2.0

1.7

2.1

2.2

ns

324.2

317.4

334.7

309.9

ns

230.9

234.7

235.0

218.7

ns

Own Set Attack BIT per Play (sec)

22.0

20.6

22.6

22.7

ns

Own Entry Attack per Play (sec)

14.6

11.5

15.2

18.6

**B > T, *B > M

Own Turnover Attack per Play (sec)

13.6

9.7

15.0

14.7

ns

93.3

82.7

99.7

91.2

ns

- Own BIT per Game (sec)- Opposition BIT per Game (sec)Note: Data abobe shows mean value. n = Number of Games. BIT = Ball In-Play Time.
* = Signiﬁcant diﬀerence at a level of <0.05, ** = <0.01.

Football Science Vol.19, 38-48, 2022
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43

相⼿陣 22m 区域のゲームパフォーマンス

Table 2 Results for play activities and outcomes in the Opposition’s 22
All
VariableTop (T) Middle (M) Bottom (B)(n＝110)(n＝28)(n＝55)(n＝27) Result

Mean

Mean

Mean

Mean

5.9

4.1

6.1

7.3 **B > T, *B > M > T

53.5

65.8

49.6

53.1 **T > M, *T > B

2.9

3.3

1.9

4.5 nsOwn Scrum Success (%)

92.9

95.5

91.3

94.6 ns

Opposition Scrum Turnover (%)

7.1

5.6

9.4

4.8 nsOwn Lineout Success (%)

86.0

89.5

86.2

80.0 ns

Opposition Lineout Turnover (%)

14.0

17.2

14.7

9.9 ns

Scrum Domination (%)

50.0

56.3

49.2

45.2 ns

Linrout Domination (%)

50.0

57.3

49.0

44.0 *T > B

Scrum & Lineout Domination (%)

50.0

57.0

49.1

44.4 *T > B

Try (%)

34.8

45.5

32.3

24.6 **T > M, B, *M > B- Try Eﬃciency in Own Set Attack (%)

14.5

16.6

14.2

12.1 ns- Try Eﬃciency in Own Entry Attack (%)

17.8

27.0

15.6

9.3 **T > M, B, *M > B- Try Eﬃciency in Own Turnover Attack (%)

2.5

1.9

2.5

3.2 ns

22.5

17.9

24.1

25.7 *B, M > T

10.8

9.6

11.1

11.8 ns

31.8

26.8

32.4

37.9 **B > T

0.1

0.2

0.0

0.0 ns

67.6

64.7

67.0

71.1 ns

17.0

18.0

18.0

14.1 ns

14.4

16.5

14.3

12.8 ns

Number of 50m Restarts

Outcomes of Own Ball Plays

Others (%)
Outcomes of Opposition Ball Plays

Others (%)

1.0

0.7

0.7

2.0 ns

3.4

4.2

3.0

3.3 nsTerritory (+) + Possession (+) (%)

15.7

12.9

18.7

13.6 ns- Tries (%)

7.3

9.5

8.4

2.3 nsTerritory (+) + Possession (-) (%)

37.6

40.5

38.0

33.0 ns- 22m Entry Kick (%)

15.9

18.1

15.1

14.8 ns

Territory (-) + Possession (-) (%)

46.8

46.6

43.4

53.4 ns

Number of Kicks into the Opposition s 22

Number of Phase Attacks in the Opposition s 22

32.8

34.9

32.9

30.4 ns

End in 1st Phase Attack (%)

52.0

56.9

51.9

45.9 **T > B

End in 2nd Phase Attack (%)

19.7

17.7

20.2

21.3 ns

End in 3rd Phase Attack (%)

10.6

9.9

8.6

16.3 **B > M

End in 4th or more Phase Attack (%)

17.6

15.5

19.3

16.5 ns

Number of Passes in the Opposition s 22

30.1

35.7

29.1

26.2 ns

0 Pass Movements (%)

37.3

34.4

36.3

40.9 ns

1 Pass Movements (%)

15.5

15.4

14.3

17.6 ns

2 Pass Movements (%)

12.8

13.3

14.1

10.3 ns

3 or more Pass Movements (%)

34.4

36.9

35.3

31.1 ns

Number of Kicks in the Opposition s 22

0.98

1.32

0.87

0.85 ns

Number of Phasess per Kick

33.4

26.4

37.8

35.7 ns

Number of Passes per Kick

30.6

27.0

33.4

30.7 ns

Kick Retained (%)

38.0

45.9

35.4

30.4 ns

1.4

1.4

1.4

1.6 ns1.6

1.3 nsNumber of Penalties and Free Kicks Aworded

1.4
1.3
Number of Penalties and Free Kicks Conceded
Note: Data abobe shows mean value. n = Number of Games. (+) = Success, (-) = Failure,* = Signiﬁcant diﬀerence at a level of <0.05, ** = <0.01.

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44

相⼿陣 22m 区域のゲームパフォーマンス

Table 3 Results on Origin Play, Try Efficiency, Time, Number of Phase Attacks, and Use of Lineout Mauls for Tries
Variable
Number of Origin Play of TriesAll

Top (T)

Middle (M)Bottom (B)(n＝110)(n＝28)(n＝55)(n＝27)

Mean

Mean

Mean

Mean

Result

4.4

6.5

4.1

2.6

Scrum

0.5

0.6

0.5

0.3

ns

Lineout

1.2

1.6

1.2

0.8

*T, M > B

Tap Kick

0.1

0.1

0.1

0.1

ns

Run

1.7

2.8

1.5

0.7

**T, M > B

Contact

0.3

0.6

0.2

0.3

ns

Kick

0.2

0.4

0.3

0.1

*T > B

Turnover

0.3

0.3

0.3

0.4

ns

Scrum

26.8

33.3

27.0

17.5

ns

Lineout

29.5

34.1

30.9

20.6

ns

Tap Kick

37.5

50.0

35.0

33.3

ns

Run

54.8

62.7

54.2

37.3

**T > B

Contact

16.1

26.7

11.8

12.7

*T > M

Kick

36.6

40.6

37.5

20.0

ns

Turnover

52.3

52.9

44.1

71.4

ns

Scrum

21.6

15.5

27.8

13.4

ns

Lineout

25.1

25.0

24.2

28.2

ns

Tap Kick

24.8

8.6

22.8

44.4

ns

Try Efficiency by each Attack (%)

Time for Tries (sec)

Run

7.6

6.8

8.5

7.3

ns

Contact

22.1

23.2

20.5

22.6

ns

Kick

4.8

5.3

4.6

3.9

ns

Turnover

11.6

8.4

10.7

16.7

ns

59.0

58.5

60.4

56.9

ns

Lineout Maul Form (%)

Tries from Lineout Maul Form (%)
37.7
46.8
36.6
27.6
ns
Note: Data abobe shows mean value. The infrequent starting point plays (Scrum Steal; 1, Lineout Steal;2) were included Turnover. * = Signiﬁcant diﬀerence at a level of <0.05, ** = <0.01.

点としたトライが増加し，ラインアウトとスクラムを起点

4.2. キックの活用についてとしたトライは全トライの 65% 前後を占めており，勝利に貢献する重要なプレー起点となっている．リーグ戦順位

ゴール型競技では，相手陣かつ自チームボールでプレーからみた本研究においても，上位群はゴールラインを目前する時間を増やし，自陣かつ相手チームボールでのプレーとした相手陣 22m 区域で，相手チームボールを含めたス

時間を回避することが重要であるが，キック以外でボール

クラムとラインアウト全般の争奪において，優位にボールを前方に運べないラグビーにおいて，その達成は決して容を支配し，より多くの攻撃起点を得ていることが明らかと易ではない．実際には，ポゼッションよりもキックを用いなった．

て相手陣でのプレーを優先するテリトリーベースか，テリ

以上より，上位群は相手陣 22m 区域でのプレー頻度とトリーよりも自チームボールでのプレーを優先するポゼッ

トライ数が多く，特に防御側が対応し難い，ランによる侵

ションベースかを選択することが一般的と考えられる．

入攻撃の多さと，そこから短時間かつ高い割合でトライを

以下では，相手陣 22m 区域内外でのキックプレーに焦獲得している特徴がみられた．また，攻撃だけでなく，セッ

点をあて，上位群の特徴について考察する．基本的にキットプレー全般でのボール支配率の高さも特徴として確認さクの頻度そのものが少ないため，統計上の有意性を示すこれた．

とに限界はあるが，以下に本研究で扱ったキックに関連する５項目について，上位群の結果と合わせて記す．相手陣
22m 区域外からのキックでは，①再獲得が必要な侵入攻Football Science Vol.19, 38-48, 2022
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45

相⼿陣 22m 区域のゲームパフォーマンス
撃でのキック頻度（1.1 回）や，②リスタートキックで相プレー時間の長短のみでプレーのテンポや停滞状況を説

手陣 22m 区域に蹴り込む割合（65.8%）も有意に高く，③明することは出来ないが，攻撃開始から時間が経過するに22m 侵入キックの割合（18.1%）も多い傾向にある．相手従い，攻撃のスピードやテンポを維持することは難しく，

陣 22m 区域内のキックでは，④キック１回あたりの攻撃

防御側にスペースを埋められ，有効なパス・ラン攻撃が行次数（26.4 次数）とパス回数（27.0 パス）が少なく，選択えなくなることが予想される．このことが，キック使用時率が高い傾向にあり，⑤自チームキックの再獲得率（45.9%）の BIT が長くなっている理由として考えられる．実際に，についても高い傾向がみられた．②と③はテリトリーベー④からも上位群は相手陣 22m 区域で，よりキックを活用

スの志向，①と⑤は再獲得の状況，④からは積極的なキッしている傾向がみられた．さらに，キックした際の再獲得

ク活用の意図が垣間見られる．

率も高く，数は少なくとも，キック関連のプレーにおいて，Hughes et al.（2017）による 2015RWC ノックアウトス
テージの勝敗者間を比較した研究では，勝者は相手陣 22

テリトリーとポゼッションの両方で有効なプレーの選択と実行が行えていることが示唆された．

－ 50m の攻撃でより多くの割合でキックしており，テリ

最後に，上位群は相手陣 22m 区域内からの PG は全てトリーベースを重視した戦い方であったことを報告してい成功しており，コンバージョンについても 75% の成功率る．ただし，テリトリーベースを意図したキックは，単にと な っ て い た． 本 研 究 で 対 象 と し た 55 試 合 中 ９ 試 合

ロングキックを蹴るということではなく，自陣から脱出さ（16.4%）はトライが同数か少ないが，キックによって勝敗せないために，再獲得もしくはコンテストキックとするこが決していた．接戦では１つのゴールキックが勝敗に影響とが必要となる．本研究において，相手陣 22m 区域に蹴する重要なプレーとなることから，ゴールキックの成功率

り 込 ん だ 際 に， 相 手 に 接 触 す る こ と な く 脱 出 さ れ たの高さも上位群の特徴となっていることが考えられた．

「Territory（―）＋ Possession（―）
」の割合が，上・中位群は45% 前後であったことに対し，下位群は 53.4% と高い傾5. 結論

向がみられた．このことから，群間にテリトリー獲得のためのキックプレーの質に差があることが推測された．

本研究は，国内トップレベルのリーグ戦方式の試合を対

また，RWC2019 大会における全エリアでのキック１回

象に，相手陣 22m 区域のゲームパフォーマンスに焦点をあ た り の パ ス 回 数 は 6.0 回 で あ っ た が（World Rugby,

あて，リーグ戦順位による上・中・下位群の比較から，上2019），相手陣 22m 区域に限定した本研究の結果は約 30

位チームの特徴を明らかにすることを目的とした．目的を回であった．同様に攻撃次数では約 33 次攻撃に一回のキッ達成するために，2021 年のジャパンラグビートップリークが行われていることから，このエリアで，確実なパス・グに出場した 16 チームが，リーグ戦方式で対戦した全 55

ランを中心とした攻撃を優先的に選択していることがわか試合を対象とし，「得点プロフィール」，「攻撃方法・プレー

る．しかし，パス・ラン一辺倒の攻撃になると防御側に的起点」，「プレー時間」，「プレー結果」，「プレーアクティビを絞られ，前進することが難しくなることも予想される．

ティ」，「トライ様相」の６項目で分析を行なった．分析の特にこのエリアの攻防では選手が密集し，空いたスペース

結果，以下のことが明らかとなった．

が小さくなるため，キックの使用には高いスキルと判断力

先ず，本研究で設定した相手陣 22m 区域におけるパが求められる．本研究の分析とは別に，相手陣 22m 区域

フォーマンス指標の幾つかは，リーグ戦順位による上位群

内でのキックについて，キック使用時と未使用時の平均の特徴を示すものとして有効であることが確認できた．具

BIT を Fisher の正確確率検定を用いて比較したところ，体的には，上位群は相手陣 22m 区域でのプレー頻度とト

使用時（24.8 秒）が未使用時（17.7 秒）よりも有意に長く

ライ数が多く，特にランによる侵入攻撃の多さと，そこかなることが確認された．

ら短時間かつ高い割合でトライを獲得している特徴がみらTable 4 Result of BIT for kicking and no-kicking attacks in the Opposition’s 22
BIT per Play

Kicking

No-Kicking

(sec)

Mean

Mean

Result

All

24.8

17.7

**

- Top

21.9

14.5

*

- Middle

24.2

18.1

*

- Bottom

29.0

19.2

*

Note: Data abobe shows mean value. BIT = Ball In-Play Time.

Football Science Vol.19, 38-48, 2022
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46

相⼿陣 22m 区域のゲームパフォーマンス
れた．また，セットプレー全般でのボール支配率の高さも10.1080/24748668.2017.1366759.

特徴として確認された．この他，群間での有意差は認めら

Jones, N., Mellalieu, S., and James, N. (2004). Teamれなかったが，複数のプレー起点からトライが獲得できてperformance indicators as a function of winning andいること，キックを積極的に活用したテリトリー獲得だけ

losing in rugby union. Int. J. Perform. Anal. Sport, 4:

でなく，キックの再獲得を含むポゼッション獲得のパ

61-71.

フォーマンスも高い傾向にあることが散見された．

中川昭（2011）．ラグビーにおける記述的ゲームパフォー
マンス分析を用いた研究．筑波大学体育科学系紀要，

6. 今後の発展

34：1-16．
中本光彦，早坂一成，高田正義（2014）．ラグビーフットボー

本研究では相手陣 22m 区域での，特に攻撃を中心としルの試合において相手陣 22m 内でのプレーが勝敗にたリーグ戦上位チームの特徴について検証を行ったが，勝与える影響．スポーツパフォーマンス研究，6：62-

つチームは防御についても高いパフォーマンスを発揮する

69．

ことが予想されるため，自陣 22m 区域のゲームパフォー

Ortega, E., Villarejo, D., and Palao, J. M. (2009). Differences

マンスについても研究を行う必要がある．また，今回の結in game statistics between winning and losing rugby

果で相手陣 22m 区域侵入方法の違いも興味深い結果でteams in the six nations tournament. J. Sports Sci.

あったことから，侵入パターンと中盤の攻防の関係についMed., 8: 523-527.

ても検証する必要性を感じた．特に 2021 年９月に国内で坂井和明（2019）．スペースが持つ意味（空間構造）．日本

もキックに関する大きなルール改正が行われたことから，

コーチング学会編 球技のコーチング学（p.43），東京，

今後ゲーム様相に大きな変化が生じる可能性が考えられ

大修館書店．

る．改正前後の比較から，勝利に貢献する PI や戦術，スVaz, L., Van Rooyen, M., and Sampaio, J. (2011). Rugby

キルの研究も重要な研究となると考えられる．さらに，本

game-related statistics that discriminate between

研究の群間比較では勝敗者間の得点差が大きい試合も含ま

winning and losing teams in IRB and super twelve

れていることから，得失点差を限定することで，より有益

close games. J. Sports Sci. Med., 9: 51-55.

な知見が得られることが期待される．加えて，リーグ戦方World Rugby (2003). Rugby World Cup 2003 Statistical

式とトーナメント戦方式の違いによる PI の検証も戦術研

Report. World Rugby Game Analysis. https://

究の観点からも興味深いテーマであり，今後も研究を発展

playerwelfare.worldrugby.org/?documentid=156.

させていきたい．

(accessed 2011-09-20).

文献

World Rugby (2015). Rugby World Cup 2015 Statistical
Report. World Rugby Game Analysis. https://
playerwelfare.worldrugby.org/?documentid=156.

Bishop, L., and Barnes, A. (2013). Performance indicators(accessed 2015-12-17).

that discriminate winning and losing in the knockout

World Rugby (2019). Rugby World Cup 2019 Statisticalstages of the 2011 Rugby World Cup. Int. J. Perform.

Report. World Rugby Game Analysis. https://

Anal. Sport, 13: 149-159.

playerwelfare.worldrugby.org/?documentid=156.

Bunker, R., and Spencer, K. (2020). Performance indicators(accessed 2020-05-08).

contributing to success at the group and play-off
stages of the 2019 Rugby World Cup. https://arxiv.
org/abs/2012.02099. (accessed 2021-08-28).
Forbes, R. (2018). Patterns of play in the oppositions 22m
that define success in elite rugby union. Masters
thesis, University of Chichester. http://eprints.chi.
ac.uk/id/eprint/5465/. (accessed 2020-08-28).
Hughes, A., Barnes, A., Churchill, M. S., and Stone, A. J.
(2017). Performance indicators that discriminate
winning and losing in elite men's and women's Rugby
Union. Int. J. Perform. Anal. Sport, 17(4): 534-544, doi:
Football Science Vol.19, 38-48, 2022
https://www.jssf.net/home.html

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相⼿陣 22m 区域のゲームパフォーマンス

Name:

Takuo Furukawa
Affiliation:
Faculty of Health and Sport Sciences,
University of Tsukuba

Address:
1-1-1 Tennodai, Tsukuba, Ibaraki 305-8574 Japan
Brief Biographical History:
1999- Lecturer, National Institute of Fitness and Sports in
Kanoya2013- Associate Professor, Faculty of Health and Sport
Sciences, University of Tsukuba
Main Works:• Furukawa, T., Matsuhashi, R., Shimasaki, T., and Nakagawa,A. (2020). Study on the score aspect of sevens rugby footballgame in men and women. The Japan Journal of Coaching
Studies, 33: 161-173.
• Furukawa, T., Murakami, T., Shimasaki, T., and Nakagawa,A. (2020). Characteristics of game aspect due to differencesin the number of competitors in rugby football: Focusing on
10-a-side rugby. Football Science, 17: 16-28.
Membership in Learned Societies:• J apan Society of Physical Education, Health and Sport
Sciences• The Japan Society of Coaching Studies• Japanese Society of Science and Football

Football Science Vol.19, 38-48, 2022
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