Catapult Vision でラグビー分析にコンテキストをもたらす

その主な利点の 1 つは、 カタパルトビジョン プラットフォームは、ビデオとウェアラブル データを統合し、パフォーマンス分析に複数の新しいコンテキスト レイヤーをもたらす機能です。

この記事では、Vision がラグビーの分析をどのように改善し、幅広いシナリオにわたってチームと選手のパフォーマンスの評価にさらなる詳細レベルをもたらすことができるかを見ていきます。

トップスピード

この最初の例では、キック チェイス中のプレーヤーのスピードを評価して、最大努力ベンチマークとの比較点を与えることができます。

コーチは、選手がトレーニングセッションで記録した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ときのイベントとしてキックチェイスを検討することがよくあります。ボールを素早く追いかけることは、相手がボールをどう扱うか決定する時間を短縮し、急いで間違った決定をした場合、重要なフィールドポジションを生み出すのに役立つ可能性があります。

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の選手のスピードを定量化できます。注釈に示されている数値を最大速度のベンチマークと比較して、追跡中の努力レベルの指標を得ることができます。

この情報は選手やコーチにフィードバックされ、今後のディスカッションやトレーニング計画に役立てることができ、ビデオ分析をコーチングプロセスの中心に据え、追加のコンテキストを適用することで生の身体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、ラグビーにおける接触事例に寄与する要因を明らかにすることもできます。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激しい接触に焦点を当てました。

レーシング22

ご覧のとおり、このイベントはラッセルがディフェンスラインの深い位置からスタートしすぎた、ポジショニングのミスが原因でした。重要なのは、この深さがボールキャリアーにスピードを上げる時間を与えることです。攻撃者のスピードのせいで、ラッセルにはタックルをする正しい位置に立つ時間がなく、間違った側からタックルを強いられ、結果的に頭部に大きな打撃を与えてしまう。

レーシング 33

ビジョンの使用がなければ、なぜラッセルがこれほどの激しい接触に見舞われたのかを正確に理解することはできなかったでしょう。イベントの特定の状況を強調することで、その背後にある理由を特定し、プレーヤーが将来の試合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指導ポイントに関するフィードバックを得ることができます。

このように物理データとビデオ映像を統合することで、各イベントの特定の状況をより深く理解し、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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