1986年のマラドーナ以来、メッシ時代のアルゼンチンほど一人の選手に依存する国はなかった。 ## しかも、アルゼンチンのサイドバックは弱く、守備も平均的で、特に体力が落ちて首を絞められなくなった場合、個人の守備能力は非常に限られています。
アルゼンチンが勝ちたいのであれば、メッシに頼ることはできず、エンツォ、ラウタロ、アルバレスといった若い世代が立ち上がって主導権を握る必要がある。
ステーション B のこの人気ビデオは、大多数のファンの声を表現しています。「メッシ、私に二度目の青春はない」
#今年のフランス代表はスーパースターがひしめき、豪華な顔ぶれとなった。ムバッペのスピードはすべてのチームを悩ませている。
ジルー、ムバッペ、コナテを擁するフランスチームはほとんどのポジションでかなりのアドバンテージを持っており、これらのスター選手は全員が全盛期にあります。
今回のワールドカップにおけるフランス代表の過去の試合を振り返ると、ほとんどの時間、守備的な姿勢をとっていたことがわかります。ボールを保持している相手側。
ところが、今回のワールドカップの準々決勝では、最終的にボール支配率の最も低いチームが勝利しました。
メッシは対戦相手から最も注目されている選手ですが、今大会では多くの攻撃指標で最下位に位置しています。位置。
# フランスチームは守備力は抜群だが、今大会は全試合失点。
チームがワールドカップでどこまで進出できるかを決定するのは、そのチームの欠点であることは誰もが知っています。
現時点では、フランス人には本当の核が欠けているかもしれません（前回のワールドカップではフランスチームが優勝することができました。フランスチームの中心はグリーズマンとポグバでしたが、今回は、 Mba Pei はこのコアに値しない可能性があります)。
アルゼンチンもフランスも守備を重視するチームなので、どちらもより慎重な攻撃戦略をとることが予想されます。
これまでのフランスの対アルゼンチン戦成績はあまり良くありませんでしたが、ワールドカップでは12試合中3勝しかなく、2敗しかしていませんでした。しかし、前回のワールドカップでの 4-3 の壮大な勝利により、デシャン監督のチームはタイトルへの道を歩み始めました。
実際、フランスチームはワールドカップ決勝トーナメントで7連勝しており、ブラジルの記録にはあと2試合及ばないものの、1962年と1938年のブラジルに次ぐ最高記録となる可能性が高い。イタリアに次いでタイトル防衛に成功した3チーム目。
パリ内戦: メッシ vs. ムバッペ
この試合では、メッシはまだアルゼンチンの成功の鍵。
今シーズンのチャンピオンズ リーグのトップ 5 リーグの中で、メッシほど脅威となる選手はいません。ペナルティのない状況では、平均すると、90 分あたり 1.2 ゴールが予想されます。
彼は今大会で5ゴール3アシストを記録しており、その中には前回のクロアチア戦でアルバレスへの美しいアシストも含まれている。
これまでのところ、35歳のベテランはワールドカップのキャリアで記録破りの19ゴールを決めている。
今回のワールドカップで、メッシはアルゼンチンの先制シュート43本に関与しており、これはデ・パウル(26本)を除く他の選手の2倍以上である。同じように貢献したのはムバッペだけだ。
決勝では、メッシがもう一つゴールを決める可能性が高く、そうすれば彼はワールドカップの全ラウンドでゴールを決めた初の人物になるだろう。ゴールを決めた。
AIの予測によると、メッシはヘルナンデスが空けたギャップを利用し、アルバレスと連携してヴァランとコナテ・マンの守備を突破することになるだろう。
パリ・サンジェルマンでのメッシのチームメイトとして、フランスのムバッペの強さを過小評価することはできません。
なんといっても、彼はすでにワールドカップで一度優勝しているのですから。
ムバッペは前回の決勝クロアチア戦でもゴールを決めているので、今回もゴールを決めれば23歳で世界最高の選手となる。複数の決勝戦で得点する選手。
一方、ムバッペとグリーズマンには、決勝2大会で得点を決めた5人目の選手となるチャンスがあり、2人目（1958年以降）と1962年のワワ）が2試合連続得点を達成した。 。
スポーツ分析は AI 時代に突入
過去 10 年間、追跡データのおかげでスポーツにおける人工知能が登場してきました。この革命は 3 つの主要な領域に焦点を当てています:
- コンピュータ ビジョンまたはウェアラブル デバイスを使用したより詳細なデータの収集
- より詳細なタイプ分析のための追跡データの活用
- Makeより詳細な予測により、より良い予測結果が得られます
たとえば、今回のワールドカップでは、プレッシャーに直面したときの選手のパフォーマンスを AI を使用して分析できます。また、試合を通じてボールに最も近い 3 人の対戦相手プレーヤーにプレッシャー レベルを動的に割り当て、ボールを保持しているプレーヤーの全体的なプレッシャー レベルを決定します。
メッシを例に挙げると、彼はボールを持っている間、259 回高いプレッシャーを受けました - 他の選手よりも 45 回多く、90 分間に平均 40.9 回、より多くの時間を費やしましたこの試合で少なくとも 300 分間プレーしたどの選手よりも優れています。
Stats Perform の AI 予測モデルは、世界で最も豊富なスポーツ データベースに基づいており、数十年にわたるデータ ポイントだけでなく、数千のデータ ポイントの評価にも使用できます。歴史的なシーズンと試合の記録。モデルはさまざまなデータ入力を使用して調整および変換します。
ホーム フィールド アドバンテージ、レギュラー シーズン、またはポストシーズン 試合は一日のうち何時に行われますか?
チームの長所と短所、過去の対戦成績、最近の対戦パフォーマンス
プレーヤーの長所と短所、過去および最近の対戦パフォーマンス
現在のスコア、残り時間、通常タイムまたは延長戦
データ収集
データ収集の主な目的は、試合後にデータをデジタル的に再現することであるため、何が起こったのか (つまり、最終結果はどうなったか)、それがどのように起こったのか (つまり、結果として生じた出来事の原因を説明する) を知る必要があります。 ）およびそれがどのように達成されたか（つまり、イベントがどの程度うまくいったか）。
高レベルのボックススコア統計を使用すると、各チームのシュート数、ボール支配率の分布など、90 分間のサッカーの試合の概要を把握できます。チームにはコーナーが増え、ファウルが増えたなど。
イベント データは、ボックス スコアよりも詳細な、ゲーム中の重要な瞬間に関する追加の背景情報を提供します。
同様に、ゲームの空間データ (つまり、プレーヤーの空間的位置) は、特定のゴールがどのように得点されたかなど、ゲーム内のいくつかの重要なイベントの視覚的な再構築を提供できます。 。ビデオを見るのと同じではありませんが、数秒で再構築できる現実世界の試合のデジタル化されたビューです。
# トラッキング データは、現在スポーツで収集されている最も詳細なデータです。
AI は、多数のビデオ録画を視聴することで、試合中の各選手とサッカーに関するデータを取得し、それによって選手の位置を仮想スタジアムにマッピングできます。これを行うには、担当の CV モデルは次の 3 つのステップを実行する必要があります。
ビデオ内のピクセルを、視覚化するためにプレーヤーとボールの動きの軌跡を表すポイントに変換します。 - 一定期間内の点の移動軌跡は、移動中の意味論的イベント (射撃など) にマッピングできます。
- 特定されたイベントから、プレーヤーが特定のイベントでどの程度優れたパフォーマンスを発揮したかを説明するための期待指標 (つまり、期待されるゴール) を導き出すことができます。
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#データ分析
ただし、今のデータを直接ゲーム分析に使用することはできません。
一方で、チームの戦略とフォーメーションはこれらのデータ ポイントに隠されていますが、他方では、コート上の選手の位置は常に変化しているため、追跡データはノイズだらけです。
そこで、チームは追跡データをより適切に視覚化して解釈する方法、「平均フォーメーション」を開発しました。
これから、攻撃時または防御時にチームの構造がどのように進化するか、またはさまざまな状況、状況、フォーメーションでどのように比較されるかを分析することができます。
# 試合中、AI は、ピッチ マップ上にドットとして表されるライブ試合と並べて、平均的な試合アクションを表示することもできます。
簡単に言うと、ホーム チームは青、訪問チームは赤、「サード チーム」は白で表示され、他のチームが通常どのように対応するかを示しています。状況。
さらに、コーチが試したい戦術を入力し、対応する実行結果をAIにシミュレーションさせることもできます。
最後に書きます
神々の黄昏において、私たちは皆、古い時代の残存者です。
30 時間以上後には、アルゼンチンとフランスの間の頂上決戦が始まります。
カタールワールドカップが終わればメッシはもういない、と言う人もいるが、今度はサッカー最後の王の白鳥の歌となるだろう。彼はワールドカップで優勝するでしょうか？
フランスチームは再びタイトルを守ることができるだろうか？
さあ、フランスとアラブ戦争の雰囲気が整いました。様子を見ましょう!
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