ビッグデータが話題になっていますが、どうにも日本人にはあまり得意そうじゃない世界。
例えば野球。ＭＬＢの統計データは豊富でネットでもかなり手に入りますが。日本では昔ながらの指数しか手に入らない。スポーツ解説で語れることも少ないですね。
データの収集に関しても、画像データやコンピュータを駆使してさまざまなデータを収集するアメリカと、スコアラー中心の日本。
サッカーも似たようなもので、ワールドカップの統計データだと移動速度とか出されているのに、日本の試合ではまずない。
アメリカ人は昔から統計データが好きなのですが・・・経営に行かされるようになったのは、今から３０年前、マネーボールで有名なアスレチックスが最初。他球団が有効性を認識したのは９０年代後半。
そして現代。ＭＬＢでは、データの分析と利用が進んで、勝ち星や防御率だけでは投手を語ることことなんてない。選手の評価基準がまるで変ってしまった。
ビッグデータ時代になり変わったのが守備の評価。
日本ではエラーが少ない選手＝守備が上手いとなっているけど、これには根本的な問題がありました。守備範囲が広い選手や難しい球に対して挑戦する選手は、エラーが多くなり、負の評価を得てしまうんです。現在ＭＬＢでも悪戦苦闘中ですが、コンピュータを活用し、フィールドを細かくゾーンに分けて、選手の守備範囲の広さを測定するなどの方法が進んでいます。
ビックデータ（センサーとコンピュータ）を駆使して、従来評価が困難だったものの評価が可能になったわけです。
ビジネススクール的に言いますと、新たな属性のデータを収集することによる新たなＫＰＩの出現でしょうか。
ＰＳ
ビッグデータを別にして「いいね」ボタンとか、評価システムの変化は重要な動向だと思うけど・・・これに関する考察はいつか・・・
