動機
卓球は1対１で試合を行い相手の戦型によって戦い方を大きく変える必要があるスポーツであるため、選手個人の実力を測ることが難しく、野球にあるような打率や、ホームラン数などといった選手個人の特徴や実力を測るような指標が存在しない。また、強さを表すものとして世界ランキングがあるが、出場した大会での成績によって点数をPW0値の利用公式配分されるため、陸上の１００ｍの速さのランキングを決めるタイムのような絶対的なものではない。
⇒卓球における選手の特徴や強さを表す指標を作りたい！世界ランキングをより確かなものにしたい！

分析Ⅱ サーブ・レシーブが試合展開に与える影響
目的 ・サーブ・レシーブが試合展開にどのような影響を与えているかを調べる
・世界ランキングの高い選手の特徴を見つける

仮説〇点の取り方でうまれる試合の流れやサービスやレシーブなどのプレーによってつくられる試合展開が選手によって異なっているため、試合の中のプレーの種類と数が指標になる〇強い選手は対応力あり、どんなタイプの対戦相手であろうとも、自分の得意な試合展開に持っていき勝利する

特性要因図

仮説➀ サーブ権を持ったときのプレーにおいてポイントが入りやすいで使わなかったサーブを使い、ポイントに繋げている

この二つの関係に注目！

石川選手はサーブをしたときにポイントしている割合が高い※サーブを打ち、ポイントをとったラリーを黄色に着色

・試合展開をそれまでと変えると流れが変わるため、様々なプレーを適度に切り替えられる選手が試合に勝てると考えられる
・自身がサービス権を持った時にポイントを取り、流れを掴んでいる選手が試合に勝つことができる

し点数を決めて、勝利に関係していないかを分析する

表４ レシーブデータの集計※２

分析手法 データを標準化し階層的クラスタリングを用いて似ている試合をグループ化する(１試合ごとに平均セット数、平均打球回数、また、2選手が行ったサーブ・レシーブの種類、サーブ・レシーブのバウンド位置、レシーブを行った時のラケット面の種類をそれぞれ合計したものを標準化したデータを使用）

仮説 ・選手によって試合展開に特徴があり、特徴が強い選手の影響を受けて試合がグループ化される・グループ化されたとき、試合相手にかかわらず同じグループに属した選手は自分のプレーができていて強い
図２ レシーブタイプとレシーブコースの各種類の割合
3.8666 667 3.68 18182

3 .5 3 .957264 96

4.0 76037 3 .745482 8 3.548 6655 8.1 108768 7.7980 877 3.45 80461 3 .54133 02 4 .391623 13

26.666 667 13.2 72727 1 9.45454 5 25.58 8235

8.625

1 0.2 41.6 36364 3 7.6666 67 2 4.61538 46

サーブBack

5.1333 333 4.63 63636 1 6.27272 7 7.470 5882

4.125

1 4.8

3 9.2 48.7 72727 3 5.09090 9 41.05 8824

15.5 8 .66666 67

9.49572 65

54.87544 19.6 36364 1 8.3333 33 3 6.54700 85

１バウンドF

5.7333 333 9.90 90909 6 .909090 9 11.64 7059

301 5.1 3.59 09091 9 .91666 67 9 .974358 97

１バウンドB

65.066 667 56.6 36364 6 3.81818 2 62.23 5294

37.375

5 3.6 72.6 81818

54. 25 6 0.40170 94

２バウンドF

1.2666 667 1.36 36364 1 .454545 5 2.764 7059

4.7 5

1.9 2.59 09091

2 2 .136752 14

２バウンドFM3.1333 333 2.81 81818 2 0.54545 5 3.941 1765

２バウンドBM
２バウンドB
２バウンドFS

6.8

9 6 .272727 3 7.411 7647

18.666 667 10.1 81818 6 .545454 5 7.529 4118
1 0.8 8.95 45455 1 6.63636 4 9.823 5294

3.7 5810.375

5.9 1.77 27273

2. 25 4 .760683 76

6.8 3.40 90909

4. 75 6 .487179 49

1 2.4

1 3.2 10.8 18182

15.466 667 20.0 45455 1 8.81818 2 27.29 4118

18.875

1 6.3 28.0 90909

31 .5 2 2.68376 07

5 7.18 18182 9 .181818 2 8.823 5294

10.375

7.8 11.4 54545

9. 75 8 .666666 67

3.2 5

6.1 6.59 09091 2 .66666 67 5 .623931 62

22 2 7.36363 6 42.52 9412

33.6252 1.9 35.1 81818 3 6.3333 33 3 0.14529 91

47 42.0 90909 4 0.90909 1 15.76 4706

33.6254 5.2 38.4 54545 2 5.5833 33 3 6.09401 71

4.8 6.22 72727 1 4.63636 4 9.529 4118

4.5

2.3

RVタイプPush

24.066 667 15.6 36364 1 0.72727 3 23.11 7647

34

4 2.9 17.1 36364

RVタイプChiquita

5.6666 667 7.77 27273

10.8

10.9 1.13 63636 0 .58333 33 1 .188034 19

RVラケットB

RVタイプミユータ

7.8 5.22 72727 7 .909090 9 4.411 76472 1.4

1 7 6.588 2353

1 2.31 81818 1 .454545 5 0.470 5882

RVタイプFlick

4.9333 333 6.27 27273 5 .545454 562.125

RVタイプドライブ

23.866 667 21.7 72727 1 7.36363 6 22.52 9412

8.625

RVタイプ空振り

17 1 7.5833 33 1 0.05128 21
17 2 1.35042 74

12 5 .08333 33 7 .658119 66

1.9 7.63 63636 9 .33333 33 5 .905982 91
7.8 17.7 72727

11 1 7.78632 48

0.2 0.31 81818

0. 25 0 .324786 32

0.3333 333 0.45 45455 0 .272727 3 0.352 9412

0.2 5RVタイプ不明

0 0.09 09091 0 .363636 4 0.117 6471

0RVコースF7 6.86 36364 6 .909090 9 8.529 4118

8.5RVコースFM

4 5.81 81818 5 .545454 5 7.647 0588

11.875

RVコースBM

15.533 333 17.2 72727 1 5.90909 1 18.35 2941

16.625

1 5.8 13.4 09091 1 1.3333 33 1 5.57264 96

RVコースB

27.333 333 16.4 54545 1 5.36363 6 15.52 9412

171 3.9 20.9 54545 1 1.8333 33 1 7.80341 88

RVコースFS

01 2.9 7.77 27273 6 .58333 33
1 1.3 4.27 27273

7.89743 59

5. 25 6 .358974 36

11.3 3.31 81818 2 .91666 67 1 .974358 97

RVコースFMS

2.1333 333 3.86 36364 7 .181818 2 4.764 7059

3.625

4.6 7.22 72727 1 1.3333 33 5 .529914 53

1.8666 667 2.09 09091 4 .636363 6 3.294 1176

3.625

RVコースBS

0.0666 667 0.22 72727 0 .818181 8 0.117 6471

0.7 5

2.9 0.81 81818 0 .41666 67 0 .641025 64

RVコースネット

3.4666 667 1.86 36364 2 .454545 551.125

1.5

0.6 0.68 18182 0 .727272 7 0.117 6471

0.2 5

0.1 0.81 81818

4.2666 667 4.31 81818 3 .727272 7 3.823 5294

2.7 5

1.4 4.63 63636 2 .16666 67 3 .666666 67

RVコースネットイン

メンバー数152211178

3 5.22 72727 3 .58333 33

10

グループごとにそれぞれの項目の平均値をとり、全体の平均と比較

考察② ・レシーブタイプやレシーブコースの違いは直接ポイントには影響しない

全体の平均値より2倍以上の値に黄色、２分の１以下の値に青色をつけている※ポイントの波：試合の中でポイントを取ったり取られたりする流れのことを表している

3.40170 94

表の右端には項目ごとにグラフにしたものを列の一番右端に入れている

3 2 .66666 67 2 .794871 79

22

1 0 .572649 57

12

1 17

グループごとの解釈
グループ４森田彩音浜本由惟

グループ５
小塩遥菜

→ レシーブから強さを判断するのは難しい

分析Ⅲ ポイントの波から試合の流れを表す指標を見つける
目的

世界ランキングが高い選手はどのような流れで得点をとるのか

グループ１

グループ２

グループ３

グループに多い選手

森薗美咲
出澤杏佳
木原美悠

木原美悠
ドゥ・ホイカン(香港)ヤン・ハウン(韓国)フォンティエンウェイ(シンガポール)

グループ６

グループ７

ハン イン(ドイツ)

チョン ジヒ(韓国)

プレーの特徴サーブ・レシーブ が 台の 前 のほう であ るBに集中している。
これは、 自身のバック面での変化を活か してチャンスメイクするものと考えられる。

オーソドック ス サーブの2バウ バック ハンドを 打球回数が最も 打球回数が多 ラ リ ー 回 数 が RVコースFMSがなスタイルであ ン ド の 位 置 が 補助的に用い 多く、サーブの1 く、RVタイプ は 比較的少なく、 多いなど打点をると考えられる。 FMに集中して ているプレース バ ウ ン ド の 位 置 Push が 多 い 。 台 の ネ ッ ト 付 早くしコース取りい る 。 自 身 が タ イ ル の た め はFが多くBが少 グループ5に似 近に落とすプ が厳 しい最も得ない。また、2バ点しやすいが難台の中央付近 自信があるFで ウンドめは、RVコ て い る が グ ル レー が 多 い と しいプレーをしてで相手を広角 の プ レ ー が 多 ースFMが多い。 ープ5に比べて 思 わ れ る 。 こ いる傾向があるに 振 る 為 と 考 い 傾 向が あ る。 サーブは他の種 プレーに偏りが こ か ら 、 攻 撃 と考えられる。
えられる。また、類のサーブに比 小 さ い と 思 わ 力が高いとい Flick はコースがべ（Side）が多い。 れ る 。 RV コ ー
甘 く、 球 速 が遅RVtype に はう 傾向 がみ ら
他の グループ と スのBSが多い。
いとチャ ンスボ
Chiquita が 多 くれる。
比べRVタイプはールになりまたミPushが少ない。
Chiquita が 少 ない。

グループ８
石川佳純
サウェータブット・
スターシニー (タイ)スも多くなる 打
法 の 為 打て る ・
打てないの見極めが重要.。

〇各プレーや打球回数など分析に使用したデータをグラフ化しTリーグの間中様にプレーについて教えていただきながら解釈を行った

分析手法

石川佳純が勝利したゲームのポイントのデータを使用。ポイントを取った時を1とし、Excelを使用してグラフを作成

仮説 世界ランキングが高い選手ほど波が少ない
結果
図３のようなグラフを作成
1ゲーム終了時の波の数(図4
物理の「振動数」 参照)を着目した選手の合計を参考
ポイントで割り、その選手のポイントの取り方を表す値を作成
図３ １試合での石川佳純のポイントの取り方→ 選手によって試合展開に特徴があり、試合全体の展開を作る選手がいる
この分析から試合展開は8つのタイプがあると考えられる

波の数え方

考察
ポイントの波の数が少ないほど相手に差をつけて勝つ力がある
強さを表す指標
ポイント(point)と波(wave)の頭文字をとってPW0値と名付けた
1ゲームでの波の数（回）＝PW0値
この値を利用することで試合の接戦具合を調着目した選手が1ゲームで獲得したポイントの合計（点）(ただし、分母＝0の時はPW0値＝0とする)
べることができる
PW0値の検証

8

作成した値とゲーム終了時の得点差の相関⇒ 強い相関がみられた(相関係数－0.7966)

642

PW0値が小さいほど相手に点数をとらせず安定して勝利している

00

・卓球は相手の影響を受けるスポーツであるのにもかかわらず、似ているグループに分類された試合に出場にした2選手のうち1選手は同じであることがある
・選手によって特徴が表れるプレーはそれぞれで、試合の展開は複数のプレーの組み合わせによって決まる・グループ５，６には打球回数の多い試合が固まっており、打球回数の影響は大きいと考えられる

1往復を1回とする

図４0.2

0.4

0.6

0.8

表６ 選手ごとの世界ランキング

抽出する選手の選び方
世界ランキングに入っていて、かつ3試合以上の試合データがある選手（表のデータの精度を上げるため）

・表を赤線の位置で上位と下位に分けると、双方のランキングで上位のメンバーと下位のメンバーはそれぞれ２名しか変わっておらず、比較的世界ランキングに近いランキングとなった・相関係数は-0.5687 となった(図５)が、世界ランキングが3桁の選手を除くと-0.2403 となった(図６)考察

0 0 .076923 08

RVコースBMS

RVコースオーバーミス

1.1333 333 1.40 90909 2 .909090 9 1.294 1176

0.1

表５ 選手ごとのポイン
ト率のランキング

結果

２つのグラフを構成する要素とその割合はほとんど変わらない

6. 75 1 0.42735 04

RVタイプStop

RVラケットF

ポイントに繋がりやすいレシーブのタイプやコースは今回の結果からは判断できない

8 3 .08333 33 9 .606837 61

7.5

２バウンドFMS
２バウンドBMS
２バウンドBS考察 表２

3.8 4.36 36364

サーブSideサーブ(Side)

図1 クラスター分析の結果

4.0785 733

3.875

得点差（点）

打球回数

4 4.294 1176

選手の強さを表す指標

選手の特徴を表す指標

３． サーブ権があるときにポイントを挙げられるか（分析Ⅱ）
１．打球回数（分析Ⅰ）
２．サーブやレシーブの種類（分析Ⅰ,Ⅱ） ４． PW値（分析Ⅲ）

相関係数から考えると、あまり関係がないともとれるが、表では大まかな分類は出来ている→大まかな分類の指標としては使えるが、より細かい分類となると他の要素(セット数など)の検証が必要

80%

80%

60%

60%

ポイント率

グループ1 グループ2 グループ3 グループ4 グループ5 グループ6 グループ７ グループ８ 全体の平均値 グラフセット数

現時点の分析から考えた指標

ポイント率

表１ グループ特徴分析表
項目

総括

検証方法
・各選手のサーブ権を持っているときのポイント獲得率※３（以下ポイント率）をもとにランキングを作り、世界ランキングと照らし合わせる
・世界ランキングとポイント率の相関関係を考える

目的 似ている試合をグループ化して、試合展開の種類を見つける

ここで分ける小指標３の検証分析Ⅰ 試合展開の種類を見つける

結果

PW

右に行くほど圧勝している・選手によってプレースタイルに特徴があり、自分の試合展開を作る選手がいる
・自分の試合展開を作ることができたからと言って、試合に勝てるというわけではない・サーブを試合展開に応じて変えることがあり、それを利用して試合の展開を変えることがある
・世界ランクの高い選手は低い選手に比べ、試合で使うサーブの種類が多い→サーブは選手の強さに関係する

仮説➁ 世界ランクの高い選手ほど、サーブの種類が豊富
結果②

大1．PW>0であり絶対値が小さいとき波の割合が小さいので、スムーズに勝利しているといえる。逆にPWが大きいときは、波が多いので接戦になっている
2．PW<0であり絶対値が小さいとき接戦にならずに敗北しているので、完敗していると考えられる。逆に大きいときは敗北はしているが、接戦である

PW値は選手の強さを表す指標になり得る！

分析手法② シングルスの試合から対象選手※１の抽出、得点を取った時を１とし得点の累積折れ線グラフを作成
対戦相手の影響を考慮しつつ、着目した選手の特徴を見つけることにした

1.着目選手が勝利した場合
PW0値×１

1. PW値>0 のとき2.着目した選手が負けた場合
2. PW値<0 のとき
PW0値×(-1)
大PW
小PW0値×α＝PW値
右に行くほど完敗している（α＝1、-1）

分析手法① ラリーごとにサーブ権とポイントによって分類し、傾向を調べる（対象選手※１が出場した試合のラリーごとのプレーデータを使用）
結果① 森選手
考察①
石川選手
森選手は終盤に今ま
表３ サーブ権とポイント

他のスポーツに比べ対戦相手の影響を受けて自分のプレーが変化しやすい

PW0値の利用について

卓球選手の強さを表す指標の作成

40%
20%

40%
20%0%0%0200

4000600

図６

世界ランキングとポイン
ト率の相関関係(16人)

20406080

世界ランキング（位）

世界ランキング（位）図７

世界ランキングとポイン
ト率の相関関係(13人)

今後の展望・着目する選手数を増やし、上記の指標がすべての選手において成り立つのかどうかを確かめる
・試行回数を増やし、分析の精度をあげる
・指標の検証を重ね精度を上げたうえで、指標を具体的な数値として表す
・PW値の検証を行う

参考文献・データセット・分析フリーソフト
参考文献［1］卓球メディアRallys(ラリーズ)［2］卓球レポート＿卓球情報サイト[３]卓球女子世界ランキング(2020年12月1日時点)-卓球ナビ

データセット[４]2019年度 Tリーグ試合データ：日本ペイントホールディングス株式会社様より分析フリーソフト[５]Microsoft Excel：https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-365/excel[６] Google Colaboratory：https://colab.research.google.com/notebooks

PW 0値（回/点）

図５

１ゲームでの得点差とPW0値の相関関係

注釈※１：対象選手は世界ランキングを50位と100位で上位、中位、下位に分け、それぞれのグループで試合データの多い石川佳純選手(9位)、森さくら選手(65位)、森田彩音選手（571位）を抽出した※２：レシーブタイプ/コース割合・・・（各レシーブタイプ/コースの本数）÷（着目した選手のレシーブの合計本数）
レシーブタイプ/コース得点割合・・・（ポイント獲得時の各レシーブタイプ/コースの本数）÷（着目した選手の総得点）※３：（サーブ権を持っているときのポイント数）÷（サーブ権を持った回数）

謝辞
このような機会をくださり、中高生 スポーツデータ解析コンペティションにおけるデータを提供してくださった情報・シス
テム研究機構統計数理研究所 医療健康センターの皆様、日本ペイントホールディングス株式会社の皆様、並びに研究に必要なプログラミングについてアドバイスをしてくださった徳島文理大学理工学部山本由和教授、指導やアドバイスをしてくださったTリーグ間中敬様、本校の先生方にお礼申し上げます