プロテニスプレーヤーの特徴に関する統計的解析
2011SE298 山本純平
指導教員：松田眞一
表 1 ウィンブルドン選手権解析結果

はじめに

1

私は小学生の頃からテニスをしているが，現在はテレビ

AcesDf
1st.in
1st.won2nd.wonF.srv
adv.1stadv.2ndN.won
B.won
R.won
winnerU.errors

やインターネットなどで試合を見たりすることの方が多い．最近では，錦織圭などの日本人選手も世界ランク上位にランクインし健闘している．そこで，大会で活躍している選手は，他の選手と比べ何が違うのかを ATP や国際大会の試合結果，試合内容を用いて解析を行う．

データについて2

データについては，ATP(Association of Tennis Profes-

第 1 主成分

第 2 主成分

第 3 主成分

0.405
0.069
−0.090
0.375
0.125
0.344
0.350
0.227
0.217
0.303
0.233
0.420
−0.0730.0640.283−0.272−0.123−0.255
0.243
0.316
0.433
−0.424−0.271−0.226−0.0790.324−0.095−0.485−0.518−0.0490.376−0.194−0.1020.166−0.187
0.154
0.250
0.059
0.380

sionals) に登録されている選手の ATP Matchfacts On All
Surfaces[1] を利用する．また，国際テニス連盟が定める四大大会 (グランドスラム) である，全豪オープン [4]，全仏
オープン [2]，ウィンブルドン選手権 [5]，全米オープン [3]ントロール軸」の試合内容のデータを利用する．

第 2 主成分は 1st サーブ，2nd サーブの平均速度と 1st

試合内容のデータについてサーブの最高速，ダブルフォルト，ミスショットがプラス

2.1

試合内容のデータとして，選手ごとに試合でのセット数ゲーム数が異なるので正確な解析結果を得るため，１ゲームあたりのエース (Aces)，ダブルフォルト (Df)，ウィナー (winner)，ミスショット (U.errors)，加えて１試合あたりのファーストサーブ成功率 (1st.in)，ファーストサー
ブ成功時の得点率 (1st.won)，セカンドサーブ成功時の得点率 (2nd.won)，最も速かったサーブ (F.srv)，ファース
トサーブの平均速度 (adv.1st)，セカンドサーブの平均速度 (adv.2nd)，ネットプレーの成功率 (N.won)，ブレイク
チャンスの成功率 (B.won)，レシーブ時の得点率 (R.won)
を使用する．

解析方法

3

本研究では，主成分分析とクラスター分析を用いた．

第 2 主成分 寄与率 0.191 「サービス時のスピード・コに向いていることから，サーブに関しての軸であることが分かる．また，1st サーブ，2nd サーブ成功時の得点率，1st サーブの成功率がマイナスに向いているので，サーブの中でも特にコントロールとスピードに関する軸といえる．エースの変数がどちらにも働いていないのは，サービスエースを取るためにコントロールとスピードのどちらともが必要とされているためだと考えられる．加えてネットプレー時の得点率がマイナスに大きく向いているのは，コントロールが良くサーブがコースに決まった際相手のリターンがチャンスボールになりサービス＆ボレーで得点出来る可能性が高いためであると考えられる．
第 3 主成分 寄与率 0.139 「サーブ時のプレイスタイル軸」
第 3 主成分はダブルフォルト，1st サーブ成功率，1st サー
ブの最高速，ネットプレー時の成功率がマイナスに向いて解析結果

4いる．一方，プラスには 2nd サーブ成功時の得点率，ミス紙面の都合で 2 大会のみ結果を示す．

ショット，レシーブ時の得点率が大きく向いていることか

ウィンブルドン，全豪オープン，全米オープン，全仏オーら，第 3 主成分はサービス後，積極的にアプローチを仕掛

プンの四大会のいづれも第 4 回戦 (上位 16 名) のデータを使用し，解析を行った．大会の第 4 回戦 (上位 16 名) の試
合結果のデータを使用した理由は，対戦相手同士の実力差があまり無いと判断したためである．

ける選手かそうでない選手に分けられる．

4.2

2014 年度全仏オープン解析結果

今大会に関しても第 3 主成分までで累積寄与率が約70% となったため、ここまで用いることにする．
第 1 主成分 寄与率 0.316 「総合軸」
第 3 主成分までで累積寄与率が約 70% となったため、 U.erorrs のみマイナスで，他の変数はプラス方向を向いて

4.1

2014 年度ウィンブルドン選手権解析結果

ここまで用いることにする．
第 1 主成分 寄与率 0.315 「総合軸」

いることから，総合力を表していると考えられる．
第 2 主成分 寄与率 0.287 「サーブ軸」

第 1 主成分については，ほぼすべての説明変数がプラスにace,F.srv,A.1st,A.2nd が大きく働いていることから，得点向いているため，総合力を表していると判断できる．

源がサーブであり特にスピードサーブによるエースに頼っる．しかし，レシーブに関する変数は非常に低い群である．

表 2 全仏オープン解析結果
Aces
Df
1st.in
1st.won2nd.wonF.srvadv.1st
adv.2nd
N.won
B.won
R.won
winnerU.errors

第 1 主成分

第 2 主成分

第 3 主成分

0.094
0.003
0.281
0.463
0.388
−0.019
0.133
0.195
0.359
0.187
0.320
0.288
−0.3780.447
0.117−0.1090.027−0.108
0.470
0.455
0.419
−0.145−0.108−0.2740.220
0.051−0.084−0.466−0.4600.018−0.0100.059
0.170−0.123
0.146
0.479
0.332
0.102
0.381

平均世界ランク 19 位，J.isner
第二群：サーブ得意型
サーブに関する変数が優秀であり，レシーブに関しても平均的な数値を保てている．
平均世界ランク 8.8 位，M.cilic 他四名
第三群：サーブ＆レシーブ得意型
サーブに関する変数が優秀であり，第二群よりもレシーブに関する変数が優秀な群である．
平均世界ランク 10 位，M.raonic 他三名
第四群：総合的優秀型
サーブに関しては平均的であるが全体的に優秀である選手の群．ているか否かの軸であると考えられる．

平均世界ランク 2 位，N.diokovic 他二名

第 3 主成分 寄与率 0.138 「レシーブ時のプレースタイ

第五群：バランス型

ル軸」

全ての変数に関して平均的なプレーヤーが集まってる群．

B.won,D.faults,U.erorr,R.won がプラス，1st.in がマイナ

平均世界ランク 13 位，K.Nishikori

スに向いているため，レシーブ時に積極的に攻めていくか，ストローク戦に持ち込み相手のミスを待つかに別ける事が6出来る．また，1st.in がマイナスなのは自身のサーブ時に他六名

考察
主成分分析では，第一主成分に関しては総合力による軸安定して得点出来るため，有利に試合を展開する事が出来， であることが分かった．また，第二主成分以降に関しては下手に攻めに転じなくともよいからだと考えられる．

クラスター分析

5サーフェスの影響を受ける大会もあることが判明した．
クラスター分析に関しては，5 つの群にそれぞれの特徴を捉え，優秀な選手群の特徴を見つける事が出来た．また，

ATP に登録されている選手の ATP Matchfacts On AllSurfaces を利用し，クラスター分析を行った．分析方法は日本人テニスプレーヤーの錦織圭に関して，彼のプレース標準化ユークリッド距離，ウォード法を利用した．

る事がわかった．そして，彼より上位の NovakDjokovic，タイルのはサーブよりもストローク，レシーブを得意とすRogerFederer，RafaelNadal らトップ選手と比べ劣っているサーブを強化することでより一層の活躍が考えられる．
Cluster Dendrogram
200

7150

この研究で，各グランドスラムのサーフェスの特徴や選手個人の能力に関して解析することが出来た．今回の研を扱ったが，可能であれば我々アマチュアのデータを集
J.isner
M.cilic
E.gulbis
T.berdych
S.wawrinka
G.dimitorv
M.raonic
J−W.tsonga
F.lopez
K.anderson
R.federer
N.djokovic
R.nadalF.fognini
R.B.augt
K.Nishikori
T.robredo
G.monfils
A.murrayD.ferrer50
0Height100

究では，世界で活躍するトッププレーヤーのデータのみ

d^2
hclust (*, "ward")

図 1 クラスター分析結果

5.1

おわりに群の説明

図 1 の左から 5 群に分けた．
第一群：サーブのみ特化型
サーブに関する変数が非常に優秀で他の選手を圧倒していめ解析することで，プロとアマチュアの差を見つけたいと思った．

参考文献[1] ATP Tour Inc.：『ATP WORLD TOUR』
http://www.atpworldtour.com/,2014/9[2] ATP Tour Inc：『ROLAND GARROS PARIS』
http://www.rolandgarros.com/,2014/9[3] ATP Tour Inc：『US OPEN』
http://2014.usopen.org/index.html,2014,9[4] ATP Tour Inc：『australian open』
http://www.ausopen.com/,2014/7[5] ATP Tour Inc：『THE CHAMPIONSHIPS WIMBLEDON』
http://www.wimbledon.org/,2014/5