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Catapult Visionでラグビー分析にコンテキストをもたらす

2019年10月9日

の主な利点の1つ Catapult Vision プラットフォームは、ビデオとウェアラブルデータを統合する機能であり、パフォーマンス分析にコンテキストの複数の新しいレイヤーをもたらします。

この記事では、Visionがラグビーの分析をどのように改善し、さまざまなシナリオでチームとプレーヤーのパフォーマンスの評価にさらに詳細なレベルをもたらすことができるかを見ていきます。

最高速度

この最初の例では、キックチェイス中のプレーヤーの速度を評価して、最大努力のベンチマークとの比較ポイントを与えることができます。

コーチは、プレーヤーがトレーニングセッションで記録する最高速度に到達するか、少なくともそれに近づく必要がある場合に、イベントとしてチェイスをキックすることをよく見ます。ボールを素早く追いかけることで、相手がボールをどうするかを決める時間が少なくなり、悪い決断に突入した場合、重要なフィールドポジションを生み出すのに役立ちます。

レーシング11

ウェアラブルデータとビデオ映像を組み合わせることで、この特定の追跡中のリヨンプレーヤーの速度を定量化できます。次に、注釈に示されている数値を最大速度ベンチマークと比較して、追跡中の努力レベルを示すことができます。

この情報をプレーヤーとコーチにフィードバックして、将来のディスカッションとトレーニングプランを通知し、ビデオ分析をコーチングプロセスの中心に持ち込み、追加のコンテキストを適用して生の物理データを向上させることができます。    

連絡先インスタンス

ビデオ分析は、ラグビーの接触インスタンスに寄与する要因に光を当てることもできます。この例では、リヨンとの同じ試合でフィンラッセルが経験した最も重い接触を強調しています。

レーシング22

ご覧のとおり、このイベントはポジショニングエラーが原因で発生し、ラッセルはディフェンスラインの奥深くからスタートしました。重要なのは、この深さがボールキャリアにスピードを上げる時間を与えることです。攻撃者のスピードは、ラッセルがタックルを行うための正しい位置に着く時間がないことを意味し、彼は間違った側でタックルすることを余儀なくされ、頭に大きな打撃を与えます。

レーシング33

Visionを使用しなければ、ラッセルがこのような激しい接触に苦しんだ理由を正確に理解することはできなかったでしょう。イベントの特定のコンテキストを強調することで、その背後にある理由と、プレーヤーが将来のゲームで同様の状況を回避するのに役立つ可能性のある特定のコーチングポイントに関するフィードバックを特定できます。

このように物理データをビデオ映像と統合することで、各イベントの特定のコンテキストをよりよく理解し、アスリートとコーチの間でパフォーマンスに関するより良い議論を開くことができます。

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