圧力の測定方法

サッカーに関するあらゆるトピックの中でも、ハイプレスについては、アナリストたちの関心の高さと、それを定量的に評価する能力との間に、最も大きな乖離が見られる。

これまでにも、パスの難易度やピッチ上の位置などに応じて、相手のパス成功率を指標としたものなど、高い守備的プレッシャーを測定する試みがなされてきた。既存のプレッシング指標の中でも特に注目すべきものの一つが、コリン・トレイナーによるPPDA指標である。コリンはここでその詳細を解説しているが、簡単に言えば、その計算式は「相手の守備エリア（ピッチの3/5）において、守備アクション1回あたりに許した相手のパス数」となる。

これらの指標は、プレッシャーの強さや相手のボール保持を阻害する効果を評価する上で、確かに有用な手段です。しかし、それらはやや一面的な側面があります。プレッシングという戦術は、単なるイベント指標だけでは正確に捉えにくいものです。プレッシングには、直近のプレーから1～2列離れた位置にいる選手たちの連携が不可欠であり、チーム全体が一体となって動くことが求められます。 また、相手にプレッシャーをかける方法は一つではなく、チームによってその目的も異なる（ボール保持者へのプレッシャーやパスコースの制限に重点を置くなど、その例は二つ挙げられる）。

そこで、高い守備的プレッシャーを定量化するのに最適な指標やモデルを一つに絞り込もうとするのではなく、私はより包括的なアプローチを提唱したい。チームのプレッシャーを測る指標を一つだけでなく複数検討することで、ある指標の盲点を別の指標が補完し合うことができるのだ。

プレッシングを多角的に捉える必要性を示す例として、PPDAを挙げてみよう。2015-2016シーズン、欧州の「トップ5」リーグおよびエールディヴィジにおいて、PPDAが最も低かった（つまりプレッシングの強度が最も高かった）チームは以下の通りである：

上記のチームの中には、納得のいくものもある。マウリシオ・ポチェッティーノはトッテナムでハイプレス戦術を採用したことで知られ、ペップ・グアルディオラがバイエルン・ミュンヘン（およびバルセロナ）に与えた影響も際立っている。しかし、他のチームについては少し首をかしげたくなるかもしれない。パリ・サンジェルマンは、攻撃的な守備のチームとして特に知られているわけではないからだ。

PSGのようなチームがPPDAのランキングに名を連ねている理由の一つとして、相手陣深くでボールを保持することでフィールドを徹底的に支配しているため、たとえプレッシングを主体とした守備スタイルを採用していなくても、自然とピッチの上方で守備を行うことになる点が挙げられるだろう。

PPDAをフィールドの傾斜（自チームの最終3分の1エリアでのパス数／自チームと相手チームの最終3分の1エリアでのパス数）に対してグラフ化すると、テリトリアル・ドミナンスとPPDAの関係が、PPDAの本来の測定意図をわずかに歪めていることがわかる。PPDAの数値が高いチームの中には、単に試合の大部分がそのエリアで行われているという理由だけで、ピッチの上流にあるより高い位置で守備行動を取っている可能性があるようだ。

（本記事の図表に表示されているラベルは、外れ値を特定するために活用するのが最適ですが、表示されているデータポイントの大部分は、より大きな傾向を示すものです）

決して、PPDAやパス成功率が役に立たない、あるいは悪い指標だと言っているわけではありません。ただ、プレスを別の視点から捉えた指標をいくつか導入することで、より明確な全体像を把握できるということです。

こうした点を踏まえ、プレスによる様々な結果や目的の一部を捉えられるような、追加の指標をいくつか考案してみました。以下の定義はすべて、PPDA（対象となる守備チームから見て、ピッチの最も攻撃側にある5分の3のエリア）と同じエリアで行われるプレーを指しています。

PPDA：上記で定義済み

相手のパス成功率：相手のパスが成功した割合。

ボール保持時の展開幅：ピッチ中央から、守備側以外の選手がボールに触れるまでの距離。

直線性：パス総距離に占める、相手陣地におけるX座標方向（エンドライン間）のパス距離の割合。パスがフィールド上流へと進んでいる度合いを測定する。*

PPDAと同様に、これらの指標の一部は、通常はプレッシングに影響を与えるとは考えられないような特性と相関関係にあるものの、新たな視点を提供し、チームがピッチの上方でどのように守備を行っているかをより深く掘り下げることを可能にしてくれます。また、これらはPPDAやパス成功率とは特に相関関係がないため、従来の指標では捉えられていなかった新たな要素を測定していることになります。 また、相手のパスの中でロングボールやロングパスと分類されるものの割合についても調査しましたが、これらの数値はパス成功率と十分に相関していたため、より広い視点で見るとそれほど興味深いものではありませんでした。

前のグラフの「フィールド・ティルト」を「相手のアクション幅」に置き換えると、守備的プレッシャーに関連するこれら2つの指標が、このプレースタイルの異なる側面や手法をどのように測定しているかがわかります。

特に、幅という要素を加味して見ると、注目すべきチームがいくつか挙げられます。 トッテナムは幅とPPDAの両面で極端な傾向を示しており、相手をサイドに追いやりつつ、多くの守備的アクションを展開している。しかし、同じくハイプレスで知られるバイエル・レバークーゼンは、その結果として相手をサイドに追いやっていないようだ。この指標において、レバークーゼンはより中央寄りの戦術を採るブンデスリーガの中でも、国内のライバルチームの中では中位に位置しており、この傾向は同リーグ内でも顕著である。

プレミアリーグにおいて、レスター・シティとボーンマスは興味深い特徴を示している。PPDAの数値ではどちらのチームも極端な傾向は見られないが、相手チームをサイドに追い込むという点では、両チームとも全サンプル中トップ10に入っている。PPDAのトップ10にはリーグ・アンのパリ・サンジェルマンとリヨンが名を連ねているが、相手チームの動きの幅という点では、両チームは正反対の傾向を示している。

その他の新しい指標を組み合わせて見ると、興味深い傾向が浮かび上がってきます。以下では、幅と直線性を互いに比較し、相手のパス成功率と対比させてグラフ化しています。 これらの軸でボーンマスの守備システムを見ると、非常に興味深いことがわかります。PPDA（パス1本あたりの守備成功数）や許したパス成功率のいずれにおいても際立った成績を残したわけではありませんが、ボーンマスはサンプル全体の中で、バイエルン・ミュンヘンに次いで2番目に少ない「ダイレクトパス」を許しています。これに加え、相手のプレーに強いる「幅」を考慮すると、攻撃の好機につながるターンオーバーを狙うというよりは、有利なポジションへのボールの進行を体系的に阻止することを目的とした、規律ある（とはいえ保守的な）プレッシャーを展開していることがうかがえます。

圧力に関する新たな特性の記述的指標を追加することに加え、PPDAやパス成功率といった従来の指標を別の視点から分析することで、効率性に関する示唆が得られる。

以下に、PPDAと対戦相手のパス成功率の関係を示します。対象となったチーム全体を見渡すと、この2つの指標の間にはかなり強い正の相関関係があるようです。

このグラフの線は、2つの指標間の関係性を最もよく表す推定値を示しています。** 各チームがこの関係からどの程度乖離しているかを分析することで、PPDAに基づくこのモデルから予測される値と比較した、チームごとの相手チームのパス成功率を測定することができます。実際の許容パス成功率と推定値との差は、守備行動の回数に対する、相手チームの攻撃を阻害するチームの効率性を浮き彫りにします。 推定された関係からの乖離は、y軸に沿って以下に表示されており、対戦相手のアクション幅も併せて示されています。

ここからは、PSGの守備的な動きが、相手のパス成功率の抑制にほとんどつながっていないという点で、いかに極端な例外であるかがはっきりと見て取れる。一方、ブンデスリーガのFCインゴルシュタットはPSGとは正反対で、相手チームにパスを繋ぐことを極めて困難にさせている。

このグラフを見ると、幅には二面性があることがわかります。ある意味では、相手をサイドに追い込むことで、危険な位置へのパスを制限することができます。一方で、自チームの攻撃機会を創出するための戦術として高い位置でのプレスを仕掛けるチームにとっては、ピッチの中央付近でボールを奪う方が有利かもしれません。そうすれば、ボールを奪い返した際にゴールに近い位置にいることになるからです。 例えばバイエル・レバークーゼンは、トッテナムと同様に守備の努力をパス失敗に結びつけていますが、相手をより中央に押し込んでいるため、生み出すターンオーバーはより有利な位置で行われています。このシナリオの対極にあるのが、FCシャルケやレアル・マドリードのようなチームです。彼らは期待値に比べて高いパス成功率を許しているだけでなく、その一方で相手に中央でのプレーを許してしまっています。

このブログで紹介したこれらの追加指標は、高い守備的プレッシャーを測定する上で、PPDAやパス成功率およびその派生指標よりも必ずしも優れているわけではありません。しかし、これらはプレーのこの側面における独自かつ異なる要素を測定しており、既存の指標に重要な文脈を加えています。チーム全体の連携を伴い、オフボールの動きに依存する要素を、イベントベースの指標を用いて定量化しようとする場合、このように単一の概念を異なる角度から捉えられることは、極めて貴重な価値を持つことになります。

*この値は、水平面からの通過角度の正弦関数に等しいため、後方への通過は負の値となり、真直ぐ前への通過は1、真直ぐ後方への通過は-1となります。

**グラフ上の直線は、実際にはすべての大会における平均的な相関関係を表していますが、私が構築したモデルでは、大会ごとにわずかに異なる直線を推定しました。これは、残差プロットの値を生成するために使用されたモデルです。