| すみません、徳翁導誉さんの長文を読ませていただき、いろいろこちらもお返事したいのですが
いかんせん時間が取れないのでＡＩ関連はまた今度で。
前回の書き込みの後から、羽生竜王が豊島八段、稲葉八段を破って名人戦挑戦を決めましたね！
通算タイトル１００期、名人１０期を今回の名人戦で決めるかと思うと胸熱です。
そして藤井六段も元竜王の糸谷八段を破って１６連勝。
去年の２９連勝が決してフロックではないことを証明していますね。
藤井六段の連勝記録が藤井四段の連勝記録を超えることができるかどうかというギャグみたいな世界です。
竜王戦予選もあと２つ勝てば本線出場なので、いよいよ今秋には羽生竜王（羽生名人竜王？）ｖｓ藤井七段の戦いが見れるかも？
「サッカーマティクス 数学が解明する強豪チーム 勝利の方程式（光文社）」、ご紹介ありがとうございます。
kindleにさっそく入れたので今度時間のあるときに読んでみたいと思います。
あと、ハリルホジッチは私もＷ杯本番に向けて着々と布石を打っていると思っています。
ジーコやザッケローニのように本番前にピークがきてしまって
敵に研究されて本番ではやられるってのが敗退のお決まりのパターンなので、
その轍を踏んでいないだけでも期待できそうです。マスコミによるバッシングも馬耳東風ですし。
「ビッグデータ・ベースボール」について。
なかなかうまく言葉にできていないのですが、この本で書かれている戦術の進化は、
まさに製造業のIoT革命と同じだと思うんですよね。
IoT革命でも今まで計測することができなかったデータを大量に集めることができ、
しかもそれを分析する技術がAI等によって進化し、
今まで職人的な勘と言われていたものが数字で示すことができるようになった。
私も仕事でそのあたりにどっぷりからんでいるので、ああメジャーリーグでも
同じようなことをやっているんだなあと共感を持った次第です。
極端な守備位置シフトの件についても、やはりリーグ戦全体で数多くの事例を平均すると、
やはり数字の言う通りに従うのがベストな戦略のような気がします。
MLBの流儀とか、日本の勝利至上主義とか、毎回の試合でのそういうのを全部ひっくるめて平均化したのが
分析結果としての数値だと思いますし。
そういう意味では、１００試合を超える長丁場ではビッグデータは有効だが、
プレーオフの短期決戦では数字よりは個々の選手のその場の判断を尊重した方が勝率は上がるかもしれません。
ビッグデータを駆使するチームが、最後のプレーオフでは勝てないのっても、「平均」はその場の波の変動に勝てないのが原因のような気がします。 |
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