対談 CONVERSATION

根性論も感情論もいらない。センシングがもたらす、ハラスメントなきスポーツの未来 後編

長谷川茂雄

近年、大きな社会問題になっている数々のハラスメント。とりわけスポーツ界では、監督やコーチと選手間の異常な主従関係や、暴力的な行為が問題視されることが多い。度々メディアでも報じられるこうした歪みの裏側には、記録やパフォーマンスの向上を目指す指導者側の感情的な空回りや、埃をかぶった根性論などが横たわっている。スポーツ科学とセンシングテクノロジーは、それをポジティブなコミュニケーションへと変える。第一人者である長谷川 裕氏をお招きした編集長対談。前編ではすでにヨーロッパのサッカーチームではこうしたスポーツの科学的分析が主流になりつつある話を伺ったのだが、日本のスポーツ界にもやっとその風が吹き始めているようだ。データを基にした指導で選手はどう変わるのか。未来のスポーツ指導について語り尽くしていただいた。

データ化すると選手の能力と課題が一目瞭然

杉原「具体的なトレーニングの測定についてもお聞きしたいのですが、長谷川さんは、いま何を一番重視されていますか?」

長谷川「ひとつは GPS ですね。GPS はこれからどんどん広まっていくと思います。トレーニングも分析できるし、試合も分析できる。それからいわゆるスプリントや持久力、それらを客観化することも可能です」

杉原「GPS は、やはり大切なんですね」

長谷川「はい。センシングという言い方をすると、最先端と思われるかもしれませんが、平たく言えばデータです。それをどう使っていくのかということなんです。GPS 同様大切なのは、筋力や筋パワーのデータですね。筋パワーというのは、筋力とちょっと違います。みんなそこをごっちゃにしていますが、質量の単位はkg、筋力の単位はN(ニュートン)、筋パワーの単位はW(ワット)というように、それぞれ別のものです。多くのトレーニングの指導者は N や W という単位を使わないばかりか、知らない人もたくさんいます。あとは心拍数や血中乳酸値など、基本的なものを計測することは難しくありません」

杉原「最近は、Jリーグでも選手の走行距離のデータなどは、よく聞かれるようになりましたよね」

長谷川「そうですね。総走行距離は、選手の平均を割り出すと1試合に10〜11km程度になります。あと大切なのは、スプリントの回数です。スプリントをどんな数値に設定するかも重要ですが、時速24〜25km というのが一般的。それを試合中に何回記録したかを計測します。総走行距離の中で早いスピードで走った割合や、加速度と減速度からはスピードの変化が読み取れますね」

杉原「その測定を、細かく解析するのは大変な作業ですね」

長谷川「そうですね。でも、こういったデータ測定を導入すると、試合を見ていた印象と実際の数値が違っていることが多いので興味深いですよ。すごく走っていたと思う選手よりも、実は全然違う選手が長い距離を走っていたり、総走行距離が短くてもスプリント回数がダントツに高い選手がいたり。そういうデータが見えてくると、もっと守備をしっかりするべきだとか、スプリント回数を増やすべきだとか、選手一人ひとりの課題も見えてくるわけです」

杉原「確かに、そうやって選手のパフォーマンスを数値的に可視化することは、新たなコミュニケーションツールになりますね」

感情論ではない選手の本当の適正を見出す

長谷川「そうです。熊本の八代市に、秀岳館高校という学校があります。熊本といえば大津高校というサッカーの名門校がありますが、そこになかなかに勝てないため、センシングなどのテクノロジーを導入したんですね。そうしたら、選手の内発的な動機付けができるようになって、コーチのほうも選手のいいところや課題が見つけられるようになったそうです」

杉原「これから大きな効果が期待できそうですね」

長谷川「センシングを導入して、試合中のスプリント回数や加速減速などの数値を計測しているのですが、参考としてプロはこのぐらいの数値だというデータを紅白戦の前に見せたところ、選手たちはその日の試合が終わった後に、クタクタになって倒れて笑っていたというんですね。指導者は、これまで紅白戦でそこまで力を出し切った選手の姿を見たことがないと言っていました。選手もデータで見せてあげると、目標が見えやすいんです。次の段階は、一人ひとりの能力に合わせてどういうトレーニングをするか? それをプランニングすることですね」

杉原「なるほど。計測して解析して、プランを立てるということですね。では、どのポジションが向いているというような適正は、どうやって見極めていくのですか?」

長谷川「例えばスプリントスピードを静止状態から30mまで測った場合、最初の5m、10mを何秒で走っているか? そして、最後の10mを時速何㎞で走っているのか? そういうところから適正が見えてきます。最初の5mで1秒切れる人は、Jリーグやラグビーの代表クラスで1人いるかいないか。でも最初が遅くても、最後の10mで時速32km出せるのであれば、世界的に見てもトップクラスですから、それを活かせばいいんですよ。そうやって、一瞬のスピードを求められるフォーワードがいいとか、ある程度の距離を早く走れると有利になる中盤がいいとか、わかってくるわけですね」

杉原「自分がどのポジションに向いているのか、感情論ではなく教えてもらえるのは、選手も嬉しいかもしれないですね」

長谷川「そうなんです。それに指導者側もセンシングの数値をもとに、選手の能力を活かした戦術も浮かんでくるようになる。データがわかれば、ぐっと科学的になりますし、合理的なプランが立てられるんです」

トレーニングでは最大の力を
何回繰り返すかが重要

杉原「センシングというと科学的な印象ですが、選手一人ひとりを計測するとか、フェイス・トゥ・フェイスでコミュニケーションを取るという部分はアナログですよね。そういう合理的なところと非合理的なところの良さを活かし協業することで、よりコーチングもスポーツも最大化していけますよね」

長谷川「おっしゃるとおりですね。そうやって、選手も指導者も前に進んでいけるということです」

杉原「自分はパラリンピックの競技プロダクトに関わっていますが、測定というのは少しずつわかってきたんですけど、解析に関してはまだまだ発展途上です。例えば、車いすレースの場合、スタートの5mを早くすることが大事なのか、それとも40mでマックスを出すのが重要なのか? そういうことをいろいろと模索しています。でもデータを可視化すると、感情論抜きに選手とコミュニケーションが取れるので、やりやすいです」

長谷川「そうですね。指導者の経験や感覚に委ねていたこれまでの指導方法は、才能のある選手を潰してしまっていたケースもありますから。それは、先ほどお話しした秀岳館高校サッカー部の先生も実感されていて、センシングによってこれまで気づかなかった選手の才能を開花できそうで、すごく嬉しいと言っていました。そうなると、もう暴力的な指導をしたり、無駄に長時間練習をする必要もないわけですね」

杉原「指導者も、センシングが自分を変えるきっかけになりますね。僕らは、いまレース用の車いすを伊藤智也選手と一緒に開発していますが、東京2020のとき彼は58歳になるんです。それでどんな結果が出せるのか、社会的にも注目されると思いますから、そういう新しいテクノロジーや考え方を付与して、どんどん進んでいきたいですね」

長谷川「いまはもう、歯を食いしばって辛い練習をやれば結果がついてくると思われていた時代とは違うんです。いかに高速で大きな力を爆発的に短時間で出すか。それは、主観ではわからない。トレーニングで大事なのは、疲れるのが目的ではなくて、最大の力を出すことを何回繰り返すか。それを計測しながら効果的にやるべきです」

杉原「そうですね。能力が可視化できれば、そういうトレーニングができますから効率もいいですね」

長谷川「有名な話ですが、何かのトレーニングを7割ぐらいの力で10回3セットやったグループと、100%の力で3回10セットやったグループでは、同じ回数ですが、明らかに後者の方が爆発的な筋力が付くんです。そうやって効果的なトレーニングができれば、より合理化していけます」

杉原「そういうことですね。長谷川さんがやられているセンシングの技術があれば、選手も自分の選択肢が明確にわかりますし、それを組み立てるプランも立てやすくなる。そういう材料を提供されているというのは、素晴らしいです。でも今日のお話しを聞いて、自分もジム通いでやっているトレーニングを見直そうと思いました。まずは、真っ先に回数を減らそうと思います(笑)」

前編はこちら

長谷川 裕(はせがわ・ひろし)
1956年京都府生まれ。龍谷大学経営学部教授(スポーツサイエンスコース担当)。日本トレーニング指導者協会(JATI)理事。エスアンドシー株式会社代表。筑波大学体育専門学群卒業、広島大学大学院教育学研究科博士課程前期終了。龍谷大学サッカー部部長・監督、ペンシルバニア州立大学客員研究員兼男子サッカーチームコンディションコーチ、名古屋グランパスエイトコンディショニングアドバイザー等を経て、スポーツセンシング技術等を利用した科学的トレーニング理論の実践的研究を続ける。著者は『アスリートとして知っておきたいスポーツ動作と体のしくみ』、『サッカー選手として知っておきたい身体の仕組み・動作・トレーニング』ほか多数。

(text: 長谷川茂雄)

(photo: 河村香奈子)

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対談 CONVERSATION

ドローンによって世界はどこまで変革できる? Drone Fund代表パートナー・大前創希が見据える未来 後編

浅羽晃

20世紀、乗り物が都市の空を飛ぶ未来像はSF的なイメージだったが、ドローンの登場によって、夢物語ではなくなろうとしている。実験フィールドでは被災地を想定した実証実験も進んでおり、災害救助における実用化は近いだろう。ドローンを活用できる4つのカテゴリーを中心に話を進めた前編に続き、後編はドローンに欠かせない位置情報の最新技術なども含めて、編集長・杉原とDrone Fund代表パートナーの大前創希氏が対談する。

ドローンには精度の高い
位置情報が不可欠

杉原:現在、実験フィールドではどのようなことを行っているのですか?

大前:たとえば、福島ロボットテストフィールドというところでは、本物のように建てたプラントの縦坑に小さいドローンを入れてみて、内部がどのように見えるかとか、破壊された街にドローンを入れるときのシミュレーションとか、そういったことの実証実験をしています。ほかにロボットテストフィールドで注目を集めたのは、100機のドローンを一気に動かしたときにどのような状況になるのか、複数のオペレーターが複数のシステムでドローンを動かしたとき、どういう状況になるのかといった実験ですね。

杉原:ジャムしちゃうかもしれないし。

大前:そうそうそう。有人ヘリと無人ヘリを衝突ラインに乗せてみて、ちゃんと回避行動がとれるかという実験もあります。もちろん、安全に配慮しながらやるんですけど。

杉原:ドローンは、位置情報をどれだけ正確にするかっていうことが大事じゃないですか。最新技術にはどのようなものがあるのですか?

大前:日本には準天頂衛星があり、GNSS(Global Navigation Satellite System)という技術を使えます。GNSSの斜めからの位置情報をGPSと組み合わせることによって、より精度の高い位置情報を得ることができます。なぜ精度の高い位置情報が必要かというと、たとえば農業においては、10cmのずれによって農薬の空白ゾーンや農薬過多のゾーンができてしまう。農作物の品質を保つためにも、コストの無駄を省くためにも、精度の高い位置情報は絶対に必要なんです。いまはそれにプラスアルファして、RTK(Real Time Kinematic)というものを使います。RTKは、自分の位置情報は正しいということを前提としたマーカーを置き、それと通信しながら位置情報の精度を高めていく。農業のドローンはまさにRTKなしでは動かない状況になってきていますし、測量の分野でも使われています。

道路が寸断された被災地での
要救助者の発見や状況の把握に役立つ

杉原:大前さんが投資されているA.L.I.Technologiesも含めて、パッセンジャー系は多くの人たちに未来を想像させるものになっていると思います。パッセンジャー系はエンジンを使うのか、モーターを使うのか、どちらの方向に進むのでしょうか?

大前:パッセンジャードローンに限らず、未来の乗り物はすべて電力で開発されていくべきだと、僕らは思っています。ガソリンだと、都市交通網のアップデイトの難易度が高いんですよ。たとえば、ビルの上にガソリンスタンドをつくるわけにはいかないので、エンジンにするとパッセンジャードローンは常に地上に降りなくてはいけないという世界観になってしまう。SDGs文脈でも、エネルギー消費が環境に及ぼす影響を考えると、電力のほうがまだ影響は小さいでしょう。

杉原:大前さんが考えている近い未来のパッセンジャードローンは、どのくらいの高さを飛ぶんですか?

大前:A.L.I.が進めているホバーバイクという部類のものは、道の上を浮くというものになるので、それこそ数10cmということになります。ただ、彼らのつくっているものは、性能的には数m浮くことができるので、たとえば、自衛隊が災害救助に駆けつけるとき、4~5m程度の障害物を乗り越えることが可能です。山間部などは災害が起きたときに道路が寸断されて、駆けつけることが難しくなる。いまでもヘリはありますが、一部、陸路を使いながらドローンを飛ばすという方法論なら、要救助者の発見や状況の把握が早くできるようになります。

杉原:日本には超高齢化社会が来るじゃないですか。ドローンはどのような影響を与えると思いますか?

大前:高齢化が進むということは、労働人口が減るということです。そうなると、たとえば宅配業は、現在のように全国一律に近いサービスをすることが難しくなる。山間部などでは、人間が個配するよりもドローンで届けたほうが効率的ということになるでしょう。

ロボット技術が進むと
新しい仕事が生まれる

杉原:お話をうかがっていると、大前さんはロボットがイノベーションをもたらすという考えですね。そのひとつのツールがドローンだと思うのですが、日本はあと何年くらいで大きく変わりそうですか?

大前:いま、変わり始めているところです。10年後にはもっとロボットを活用していたり、人間がやらなくてもいい仕事はロボットがやる世界になっていると思います。

杉原:そうすると、僕たち、時間を手に入れられますもんね。

大前:そうです。今後、ふたつの大きな変化が訪れるでしょう。ひとつは、人間からロボットへの仕事の置き換え。これまで、技術は人間が人間に継承してきました。その技術自体は重要なものですが、なかには、もう人間が継承し続けることが難しい部分もあると思うんです。たとえば、高いメンテナンス精度が求められるような技術。人間がやっても重大事故につながるようなミスは起きるわけです。将来的に、メンテナンスはロボットが行ったほうが、高精度になると考えられます。

杉原:24時間、365日できますもんね。

大前:そうです。人間よりもロボットに適している仕事は置き換えられていくと思います。もうひとつ、ロボットのサポートによって、必ず人間が関わらなければいけない分野の効率化が著しく進みます。たとえば、農業は最終的に人間が関わらなければできませんが、大きいフィールドでロボットを使うと、圧倒的に効率が良くなります。

杉原:在宅で農業ができますね。

大前:新しい仕事が生まれる可能性は高いと思いますよ。人間は技術の発展とともに、新しい職種を手に入れてきましたから。効率が良くなり、収益性が上がれば、農業に就労する若い人も増えます。

杉原:プログラミングをはじめとして、僕らが小学校、中学校のときにはなかったカリキュラムが増えていますが、そのなかにドローンがあったら面白いですね。

大前:通信技術が高度に発達していくと、ロボットのサポートをする人間が必ず必要になってきます。特殊スキルを身につけておくのはいいでしょうね。

杉原:僕も早めに大前さんにスキルを教えてもらおう。

大前:ドローンなんて、勝手に飛ばせばいいだけ。もちろん、ちゃんとした場所でね(笑)。

前編はこちら

大前創希(おおまえ・そうき)
1974年、大前研一氏の長男として生まれる。2002年に株式会社クリエイティブホープを創業し、戦略面を重視したWebコンサルティングを展開。Web戦略の立案・ブランディングから、アクセス解析に基づく科学的サイト分析、Webサイトの設計・構築・運用に至るワンストップサービスを立ち上げ、自らもWebコンサルタントとして数々のナショナルブランドや国際的な企業・団体の大規模Webサイトを成功に導く。2014年末より個人的なドローンの活動を開始。2016年5月(株)ドローン・エモーション立ち上げに参画。2017年5月Drone Fund アドバイザリーボードに参画。2018年9月よりDrone Fund 共同代表パートナーに就任。ビジネス・ブレークスルー大学/大学院 教授(専門はデジタルマーケティング)。

(text: 浅羽晃)

(photo: 増元幸司)

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