近年、スポーツ界においてもデータを活用した分析が盛んに行われています。もはやトップレベルアスリートたちにとっては自分自身のフィジカルデータ等を分析してトレーニングや実践に活かすことは当たり前の時代になってきました。

野球界においてもチームや個人成績だけでなく、各選手の様々なデータを分析し本人の成長や成績向上に役立てています。その動きはプロ野球だけでなく社会人や大学、さらには一部の高校野球においても活用が始まっていると伺っています。

一方で、高校野球においても一部の高校でしか実践できていない事柄が、少年野球の現場で実践等なされているはずがありません。

そのため、私が少年野球のコーチを初めて思っている事柄の一つとして、

「定量的な数値を集めて子供たちの成長を客観的に見れる機会が圧倒的に少ない」

ということです。

データを集めないために、定量的に子供たちがどのくらい成長したかわからず、今後の育成の指標が持てないという問題が生じていると考えています。

この問題の原因としては、以下のようなものが挙げられます。

• データを蓄積させる習慣がない(練習の中で定期的に測定をする機会を設けていない)
• PC作業ができる人がおらず、収集した測定結果を管理できない
• 何の情報を測定し収集するべきかわからない
• 知識があってもデータ化させるのが面倒(紙のスコアブックからExcel等のITツールへ転記が面倒等)

そういった背景から、私のここ最近の目標として、

せっかくIT屋が少年野球のコーチをしているのだから、子供たちの成長を継続的にデータで表したいと思うようになってきました。

具体的には以下のようなステップを考えています。

1. 小学校でも行うような体力測定等の、難しい知識なく収集可能な野球に関わる測定データを収集する
   (野球に関わる測定データ＝遠投距離、バッティング飛距離、ダイヤモンド一周を走った時間など)
   
   
2. スコアブックから読み取れるデータの収集
   (勝敗数、打率、防御率、盗塁成功率など)
   
   
3. IoTセンサ等がないと計測できないデータの収集
   (スイングスピードやスイング角度、球速や回転数など)
   
   
4. 1～3で収集したデータを基に子供達の成長の傾向や特徴を捉え、さらなる成長を促す指標を見つける

1・2は私的に技術的なハードルが無いため、すぐにでも始められますが、チームの皆さんの賛同を頂く必要があるため、まずはそこから始めたいと思っています。

3・4については、ITとデータ分析の知識がないと行えない事から、将来的に実践することを目指し今から勉強を始めていく予定です。

実は今年の目標として設定した、プログラミング言語：Pythonの勉強は、仕事における自己研鑽の意味もありますが、こちらの行動を実践する事を狙っている面もあります。

という訳で、今後ブログ記事としてもこの手の記事の投稿も増えるかもしれませんが、ご容赦頂ければ幸いです。

ブログをお読みいただいている方や、Twitterのフォロワーの皆様の意見もお聞きしながら進めたいということもあり、忌憚なき御意見やアドバイスも頂けると幸いです。

今回書かせて頂いた内容の実践は、私の中でもかなりチャレンジングな行動だと思っています。どこまでできるかも正直わかりません。

ですが、やらずして変化の無い状態を続けるよりかは、やってみて失敗した方が糧になるとも思いますし、少しずつでも行動を起こしていきたいと思います。

少しでも子供たちの成長に繋がるよう、私も努力していきます！