Optaフォーラム2026:研究発表
5カ国から選ばれた実務家たちが、メディアによるストーリーテリング、パフォーマンス分析、選手獲得といった課題に取り組むための革新的なアプローチについて、発表や展示を行います。

2026年オプタ・フォーラム研究コンペティションの第2段階の提出締切を経て、4つのプロジェクトがステージでの発表に選出され、さらに3つのプロジェクトがポスター発表に推薦されました。
提出された各提案は、革新性、手法、関連性、実用性の4つの主要な基準に基づいて審査されました。そして今回、特に優れた7つのプロジェクトが、ロンドンの大英博物館にて、業界関係者らを招いた会場で発表されることになりました。
今年のオプタ・フォーラムにおける新たな取り組みとして、データを巧みに活用してメディアのストーリーテリングを向上させる方法に焦点を当てた、専用の「メディア・ストーリーテリング」部門が新設されます。
2026年オプタ・フォーラムにおける研究発表およびポスター発表の全ラインナップは、順不同で以下の通りです:
ステージ発表
メディア・ストーリーテリング部門:ハッサン・ラフィーク、ディラン・ダメリオ、エヴァン・ペゴシュ - インタラクティブなビジュアルの力:Opta Visionを用いた選手のパスパフォーマンスの比較
ハッサン、ディラン、エヴァンは、Opta Visionのデータに基づいて「Passing Intelligence」と「Passflow」という2つのインタラクティブなデータ可視化ツールを開発しました。これらは、リーグ内の各選手のパスパフォーマンスを比較する特集記事を補完し、魅力的なインタラクティブ体験を提供することを目的としています。これらの可視化ツールは、彼らが開発した「機会費用(Opportunity Cost)」、「期待値(Expected Value)」、「リスクインテリジェンス(Risk Intelligence)」など、いくつかの新しい指標を活用しています。
ハッサン氏は、シラキュース大学フォーク・カレッジ・オブ・スポーツのスポーツアナリティクス学科の助教であり、ディランとエヴァンは現在、同大学でスポーツアナリティクスと経済学を専攻している。ディランとエヴァンは現在、シラキュース大学男子サッカー部およびオールドハム・アスレティックA.F.C.で、データアナリストのインターンとして働いている。
パフォーマンスカテゴリー、分析:ハイメ・オリオル - バックからのプレス突破:ハイプレス下におけるオフボールの動きとパス選択の質との関連性
ハイメのプロジェクトでは、現在別々に研究されている2つの分析層――プレッシャー下でのパス選択肢を生み出すためのオフボールランの質、および利用可能な選択肢に対するパサーの判断の質――を結びつけるフレームワークが開発された。このフレームワークの目的は、動きの設計と意思決定の評価の両面において、コーチングスタッフ、選手スカウト、および対戦相手分析に向けた実践的な知見を提供することにある。
ハイメは現在、マドリードのフランシスコ・デ・ビトリア大学でビジネスアナリティクスとコンピュータサイエンスのダブル学位を取得中です。彼はブログ「Football Decoded」の創設者であり、現在はMinsaitでデータサイエンスのインターンとして働いています。
パフォーマンス部門、採用:ユリード・エラヒ - エクスプロイテーション・プロファイリングの実行 - パスを受けた選手がオフボールの動きにどう反応するかを測定
ユリード氏は、チームメイトのオフボールランに対する反応に基づき、パスを出す選手が最も価値の高い選択肢を選ぶか、それとも無難なパスに落ち着くかを測定する評価フレームワークを開発した。オフボールランのデータとパスイベント、および予想脅威値を関連付けることで、彼の研究はディフェンスのプレッシャー下における意思決定の質を捉えている。その結果、各選手のパス判断の質を浮き彫りにするプロファイルが作成される。
ユリードはData Science Dojoに勤務しており、FCディナモ・トビリシでのインターン経験を持つ。
パフォーマンス部門、要旨:ビリー・マレー - エリート・ローブロック・ディスラプターの特定:ローブロック・ディシジョン・バリュー(LBDV)を用いたリクルートメント・フレームワーク
ビリーのプロジェクトでは、新たな指標である「ロー・ブロック・ディシジョン・バリュー(LBDV)」を用いて、低い位置のディフェンスブロックを突破するために必要な度胸と実行力を常に発揮している選手を特定している。
このフレームワークは、プレッシャー下での意思決定やプレーの展開を定量化することで、その選択が測定可能な競争優位性につながる選手を浮き彫りにします。採用を念頭に設計されたこの指標により、クラブは密集した守備陣形を崩す能力を持つ選手を的確に選別することが可能になります。
ビリーは現在、スポーツ・データ・キャンパスでデータ分析の修士号(MSc)を取得中であり、トッテナム・ホットスパーのアカデミーでビデオスカウトとしてサッカー界で活躍している。以前はミルウォールFCでトップチームのスカウトを務めていた。
ポスター発表者
ロイ・ギル - イベントデータを超えて:Opta Visionを用いた構造的なプレースタイルモデルの構築
ロイ氏のポスター発表では、彼が開発した確率論的戦術アイデンティティ・フレームワークが紹介される。このフレームワークは、フェーズを意識した指標を用いることで、従来のイベントベースやトラッキングベースのアプローチよりも正確にチームのプレースタイルをモデル化するものである。
「プレーの局面」や「攻撃・守備スタイルの指標」といった体系化された戦術的データを活用することで、彼の研究は間接的なスタイルの指標に頼るのではなく、測定可能なチームレベルのアイデンティティ・プロファイルを構築している。ロイは現在、カーディフ・メトロポリタン大学にて、サッカー科学における応用データ学の博士課程に在籍している。
エドゥアルド・マルケス - プレッシャー下、文脈を離れて:Opta Visionを用いた採用リスク評価のためのグラスボックス・ディシジョン・プロファイル
エドゥアルドは、フィールドプレーヤー、特にミッドフィールダーが、利用可能なパス選択肢の中からどのように選択を行うか、プレッシャー下でもその判断がいかに堅固であるか、そして彼らの意思決定パターンがチームの戦術的アイデンティティとどの程度合致しているかを評価する、実戦投入可能な解釈可能な分析フレームワークを開発した。
このアプローチでは、行動の瞬間に利用可能な選択肢と照らし合わせて意思決定を評価することで、真の意思決定の質と、状況によって過大評価されがちな実行結果を区別します。このフレームワークは、スカウト部門向けに、段階的な候補者リスト、移籍リスクのフラグ、動画で検証可能な意思決定の経緯を記載した1ページの選手プロフィールなど、実務的な成果物を生成します。
エドゥアルドは、機械学習の博士号を持つ独立系AI・データサイエンスコンサルタントです。以前は、大規模なデータおよび機械学習チームの構築において指導的役割を担っており、現在はスポーツ・データ・キャンパスにて「サッカーのスカウティングに応用するビッグデータ」の修士課程を修了しようとしています。
レミ・アウォサニャ - プレスへの抵抗の定量化:Opta Visionデータを用いた高強度プレスに対する戦術的解決策の特定と評価のための多次元フレームワーク
レミは、プレッシングへの抵抗力を測定するための標準化されたフレームワークを開発した。これには、ハイプレスの状況を特定するための「プレッシング・エンベロープ」の定義、戦術的な「バイパス・メカニズム」の分類、およびその有効性の評価が含まれる。この研究成果は、コーチング、選手獲得、試合戦略に応用可能であり、チームがハイプレスの局面を攻略したり、防御したりするのに役立つ。
レミは非営利団体でデータアナリストとして働いており、以前はサンダーランドのデータ・分析部門で12ヶ月間のインターンシップを経験した。
Stats Performは、提案書を提出してくださった皆様に感謝申し上げるとともに、2026年オプタ・フォーラムにてプレゼンテーションや展示を行う7名の参加者の皆様を心よりお祝い申し上げます。








