サッカーの試合では、ベンチ選手の起用法が勝敗に直結することがよくある。最近のデータ分析技術の進化で、選手のパフォーマンスを細かく量化し、試合中にどの選手を投入すれば良いのか、より科学的な判断が可能になった。たとえば、あるストライカーが平均して1試合に1.5ゴールを決めるといったデータがあれば、試合の後半戦で点数が必要な状況では、その選手を起用するのが合理的になる。
具体的に言うと、サッカーデータによると、ある選手が過去20試合で80分以降に8回もゴールを決めていると判明した場合、その選手は「スーパーサブ」と称されることが多く、試合終盤での起用が効果的と言える。このデータは単なる数字ではなく、試合戦略に直接影響を与える要素となる。
戦術的な観点から見ると、選手の起用はその選手自体の「能力値」だけでなく、試合の状況や対戦相手の戦術にも依存する。例えば、ある試合で相手が守備を固めている場合、ドリブル突破に優れた選手が必要となるだろう。この際、選手の1試合あたりの平均ドリブル成功数や、パス成功率が重要となる。ある選手が33.3%の確率でドリブル突破に成功し、その試合で守備力の高い相手選手が出場している場合、その選手の起用が効率的かどうかは、そのデータをもとに判断されることが多い。
さらに、サッカー界では「戦術的交代」と呼ばれるものがある。この概念は単に疲れた選手を休ませることではなく、相手の戦術を分析した上で、それに対抗するための策を講じる交代だ。たとえば、試合後半に相手のフォーメーションが4-4-2から3-5-2に変化した場合、それに対して守備ラインを増やすのか、中盤の厚みを増やすのかは、選手の役割と能力に応じた起用が求められ、その判断はデータ分析から導かれる。
最近のニュースにもあるように、ビッグデータを活用した「試合シミュレーション」はますます一般的になってきている。これは選手の疲労度、怪我のリスク、相手選手の特徴などをアルゴリズムで計算し、最適な選手起用とフォーメーションを導き出すものだ。こうした分析では、「選手の移動距離」や「スプリント数」などがデータ化されており、選手のコンディション把握が確実になる。
例えば、英プレミアリーグの某クラブは、試合の後半での得点率が20%上昇したことが報告されている。これはデータ分析による効果的な交代策が大きく貢献しているとされ、具体的には交代出場した選手たちの出場時間あたりの得点率（Expected Goals per 90 minutes）が、先発選手よりも高かった。また、選手の「回復力」という側面も考慮されることが多く、これに基づいて選手の交代タイミングを最適化する試みも行われている。つまり、GPSデータから得られた選手のリアルタイムの疲労度合いを判断材料にしているというわけだ。
こうしたデータ革命は、選手の能力を最大限に引き出すためのものであり、最終的にはチームの勝利に寄与することになる。これまでの経験や勘に頼る部分を、数値化されたデータによって補完することで、より戦略的で合理的な選択が可能になるというわけだ。サッカーは感性と科学の融合であり、この新しいアプローチが未来のサッカー観戦を豊かにするだろう。選手がフィールドに立つたび、どのようなデータが裏で支えているのか多くのファンが興味を持って注目している。