はじめに
GLB事業部Lakehouse部のメイです。
現地でのData + AI SUMMIT2023（DAIS）に参加しているメンバーの報告をもとに、「How the Texas Rangers Revolutionized Baseball Analytics with a Modern Data Lakehouse」を共有します。
このセッションでは、テキサス・レンジャーズのR&DアシスタントディレクターであるAlexander BoothさんとデータエンジニアのOliver Dykstraさんが、テキサス・レンジャーズのデータ戦略について紹介しています。ベースボールファンやデータ分析に興味がある方、スポーツチームの経営者にとって、非常に興味深い内容となっています。
テキサス・レンジャーズのデータ戦略の背景
負け続きからの再建と1位獲得への道のり
テキサス・レンジャーズのデータ戦略について、過去の負け続きからの再建と現在の1位獲得に至るまでの経緯を紹介します。かつては低迷が続いていたチームが、データ分析を活用することでどのように変わったのか、その過程を追っていきましょう。
ベースボールの統計情報の歴史
ベースボールの統計情報は、150年以上前から始まりました。その歴史の中で、1970年代から1980年代にかけて、Bill James、John Ford、Pete Palmerらの統計学者によって新しい指標が導入されました。これらの指標は、従来のベースボールの評価方法を大きく変えることになります。
- Bill James：セイバーメトリクス（Sabermetrics）という分野を創設し、新しい指標を提案
- John Ford：チームの勝敗を予測するための指標を開発
- Pete Palmer：選手の成績を評価するための指標を提案
これらの指標は、従来のベースボールの評価方法を大きく変えることになります。
テキサス・レンジャーズのデータ戦略とデータレイクハウス
データレイクハウスの導入
テキサス・レンジャーズは、データ分析を活用するために、最新のデータレイクハウスを導入しました。データレイクハウスとは、大量のデータを効率的に管理・分析するためのシステムで、データウェアハウスとデータレイクの機能を組み合わせたものです。
データレイクハウスの特徴： 1. 大量のデータを効率的に管理・分析できる 2. データウェアハウスとデータレイクの機能を組み合わせたシステム 3. 柔軟なデータ分析が可能
データ分析によるチームの強化
データレイクハウスを活用することで、テキサス・レンジャーズは、選手の成績やチームの戦術をより詳細に分析することができるようになりました。これにより、選手の強みや弱みを明確に把握し、チーム全体の戦術を最適化することができるようになりました。
データ分析によるチームの強化の例： 1. 選手の成績分析：選手の強みや弱みを明確に把握 2. チーム戦術の最適化：データに基づいた戦術の立案 3. 対戦相手の分析：相手チームの特徴や弱点を把握し、戦術を練る
これらのデータ分析によるチームの強化が、テキサス・レンジャーズの1位獲得につながりました。
まとめ
テキサス・レンジャーズは、データ戦略を活用することで、チームの再建と1位獲得に成功しました。データレイクハウスを導入し、選手の成績やチーム戦術を詳細に分析することで、チーム全体の強化につながりました。今後も、データ分析を活用したベースボールの展開が期待されます。
おわりに
現地でのDAISに参加しているメンバーからの報告をもとに、セッションの内容を解説しました。 DAIS期間中では、セッションに関する記事を以下の特設サイトに順次上げていきますので、見ていただけると幸いです。
引き続きどうぞよろしくお願いします！
