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Wyscout API が K.V. メヘレンに高度なデータスカウトソリューションを提供する

Hudl Japan

ベルギープロリーグのトップチームに比べて予算が少ないクラブにとっては、他のチームがまだ気付いていない、才能ある選手を発掘する確かなスカウトシステムを持つことが重要です。

私たちは、K.V. メヘレンのデータスカウト、ネイサン・デ・リダーに、どのように移籍のターゲットを見つけ、データをコンテキスト化しているか、どの技術を使ってプロのスカウトの役割を最適化しているかを尋ねました。


データスカウトとしてのデ・リダーの大事な役割は、データを利用して移籍のターゲットを特定することです。

「私たちは、最新のデータメソッドを使用してスカウトプロセスを促進し、特定するプロセスをスムーズにすることを目指しています」と、彼は述べました。

「エージェントに頼るという従来のスカウト方法も残っていますが、どの業界でもサッカー界のトレンドとともに動く必要があると思います。私たちはまさに今それに取り組んでいて、もっと革新的な方法でリーグの一歩先を行こうとしています。」

スカウトのためにデータを使おうという意図がその 1 つですが、実際に計画を立て、データスカウトへのクラブ固有のアプローチを決めることが次のステップになります。

「データスカウトで求めるのは、クラブ固有のニーズ、選手に求める特定の考え方に適した選手を特定することです」と、デ・リダーは述べます。
「一生懸命取り組んで汗をかけ、が私たちのクラブの考え方です。そのため、クラブのために戦う意思のない選手を見つけても、その選手が私たちの試合に向いているとは思いません。

潜在的なターゲットのデータを分析して、特定の KPI でプレイヤーのスコアが高いことを確認し、その選手が私たちのやり方に溶け込めるかを見極めます。」

K.V. メヘレンはWyscout APIを使用して、より自動化された、統合的なワークフローでスカウトパフォーマンスを最適化します。

Wyscout API はどのように機能するのでしょうか。

Wyscout の強力なプラットフォームデータベースと統計は、アプリや外部ウェブサイトに統合されます。

Wyscout は標準 API フォーマットでデータフィードを送信するので、どんなデジタルプラットフォームとも互換性があります。

このため、クラブは独自のデータベースを作ることができ、ニーズに合った出力形式を選択して、従来は利用できなかった分析を行うことができます。

つまり、クラブはデータインテリジェンスを利用して、パフォーマンスの理解をさらに深めることができます。

Wyscout API は、さまざまなレベルのニーズやワークフローに適したさまざまなパックで提供されています。

Wyscout API を導入する前、メヘレンは効果的ではあるものの、限定的なスカウト機能を運用していました。

「あらかじめデータを抽出できましたが、最大 500 人の選手まで、1 つのリーグに限定されていました」と、デ・リダーは説明してくれました。

「また手作業の多いプロセスで、中には最終的に古くなってしまうデータもありましたが、今は API のおかげで常に最新のデータを保っています。

私たちは Hudl Pro Servicesで R スクリプトをセットアップしました。そこでは、スクリプトからデータベースにデータパイプラインを作り、最新のデータを格納し、毎週約 15 から 50 のリーグの最新情報を取得できます。

最大 500 人のデータから 1 週間約 5000 人のデータに増えたので、かなり違います。

毎週メヘレンのスカウトレーダーにひっかかる何千人もの選手から、内部の基準とクラブが求める KPI を満たす選手を絞り込む方法が必要になります。これが、API システムが提供するもう 1 つのソリューションです。

「毎週何千人もの選手の情報を取得しますが、すべての選手が私たちにとって重要であるわけではありません。そこで、私たちは気になる選手を特定し、短いリストや長いリストに彼らをまとめます。しかし、膨大な選手の膨大なデータがあるので、自由にデータにアプローチできます。API がなかったら、プラットフォームが提供してくれるものに頼ることになりますが、raw データがあれば、さまざまな方法でもっと詳しくアプローチできます。」

データの利用はストーリーテリングのようなものです。私がある KPI のある数字が何を意味するかを知っていても、上層部が私同様に知っているとは限りません。

ネイサン・デ・リダー - K.V. メヘレン データスカウト

「API があれば、ターゲットを評価するパラメーターとして、幅広い KPI を利用できます。API により、希望する具体的なやり方に自由にアプローチできます。」

内部の測定基準や KPI に合わせて、膨大な raw データを分類することができますが、そうした KPI はクラブ内の各ペルソナにとってどんな意味があるでしょうか。ここで、データのコンテキスト化が重要になります。

「データの利用はストーリーテリングのようなものです。私がある KPI のある数字が何を意味するかを知っていても、上層部が私同様に知っているとは限りません」と、デ・リダーは述べます。

「30,000 列に数字だけが重なり合った Excel シートを受け取ったら、解釈するのがとても大変です。そのため私たちは Tableau ダッシュボードを使用して、その数字についてよく知らない人にも解釈しやすいようにします。その時、データで物語を語ることが主な目的になります。この視覚化により、他の人も私が言おうとしていることや、なぜその選手が気になるのかを理解することができます。」

Tableau でのデータ視覚化の例

データとサッカーの未来が今後どうなるかを尋ねると、メヘレンのデータスカウトは革新の可能性を示唆しました。

「今後、多くの人がデータの意味、データの使い方、解釈のしかた、データの活用方法を理解するようになるでしょう」と、デ・リダーは述べました。

「人は革新するものです。新しいものが市場に登場したら、人は必ず関心を持ちます。でも最初、サッカー界にデータが導入された時、古い世代の多くの人が距離を置き、データを信じていませんでした。

さらに、多くの人がデータは動画に取ってかわると考えました。決してそうではなく、私は今後もそうなるとは思っていません。スカウトには常に動画が必要でありつづけるでしょう。」

Wyscout についての詳細はこちらをご覧ください。

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