2020年11月25日

我慢の3連休は...

 11月15日(日)・16日(月)、Go To トラベルキャンペーンを活用して、箱根登山電車「塔ノ沢」駅周辺の旅館に1泊2日。久しぶりに夫婦で旅を楽しんだ。東京の新型コロナウイルス感染者動向「報告日別による陽性者数の推移」を見ると、11月16日180人。21日、過去最多の539人と急激に増加。キャンペーンで、特に感染急拡大の地域は一時中止の方針を示してた。東京はどうなるのか。新聞によると、24日午後、小池都知事は管首相と会談し、トラベルキャンペーンの対応を協議するそうだ。
 
 一昨日、箱根湯本駅周辺が旅行客で賑わっているニュースを見た。他の観光地も同様のようだだった。

 ぼくらが旅行したのは1週間前で、箱根湯本駅周辺はそこまでは混み合っていなかった。またガラスの森の美術館も強羅公園も、人の流れで渋滞するようなことはなかった。旅館での食事はお部屋でいただき、露天風呂や大正風呂は、僕を含めて2人だけだった。そして2日目の箱根町立郷土資料館では僕たちともう一組の夫婦。早雲寺でも同じ状況だった。行きのロマンスカー1号車ではほぼ満員だったが、帰りは空席があった。

 報道された3連休の混雑の様子と、僕たちの旅の様子とは違った。結果論だが、3連休ではなく1週間前の日・月に予約したのがよかったのか。帰りは塔ノ沢から箱根湯本駅まで歩いた。道路は車が途切れもなく走っていたが、人とはすれ違わなかった。実は、Go To トラベルキャンペーン中だったので、混雑はやむをえないと思っていたが、とてもラッキーだった。よく歩いたが精神的にはのんびりできた。そして最後に、地域共通クーポンをお土産に全て使い切りスッキリした。

 3連休は、我慢というよりも普段に戻った。僕もかみさんも土曜・日曜に関係なく仕事をしている。

 連休の1日目は、午前中に事務仕事。午後からITTFファイナルズ(卓球)を観戦。

 決勝戦はライブで観戦した。男女共中国選手同士の戦いになった。相変わらず同じ顔ぶれだった。しかし、以前のように日本選手が一方的に、追いつけ追いつけのイメージが薄らいだ。そんなふうに感じるのは僕だけだろうか。じゃどんなイメージかというと、お互いの自分自身の能力が、相手の能力を引き出すような関係になった。つまり、勝ったり負けたりする。次は日本選手が中国選手に影響を受け、能力を引き出される番だ。また、ヘボコーチが考えた。今最も能力的に世界的にも全盛期にいるトップの選手たちが、今以上にどうやって能力を進化させるのだろう。もちろん側には、優秀なコーチの強力なサポートもあると思うが、こんなふうに考えてみた。
 つまり、自分自身の能力を引く出してくれるような、強力なライバル関係の選手がいることだ。

 張本選手や伊藤選手はとても悔しそうだったが、そんな選手に成長したのだと思った。そして、とても調子のいいことを考えた。
 だから、今度は中国選手に勝つ順番だ。そのちょうどいいタイミングが、オリンピックの檜舞台であって欲しいと願った。

 また、数日前にブログに社会人のためのデータサイエンス演習の最終課題をクリアしたと書いた。その目的はビジネスではなく趣味で、卓球の試合を分析したいと考えている。だから、基礎的な統計学を学んでいる。

 まだ大雑把だが、二つの仮説を立てると面白くなる。
 それは、パレートの法則が卓球でも適用でき役立ち、その特徴が最も現れるのは、最終ゲームだと仮定する。

 直感でしかないが、もし試合が7ゲームズマッチの場合、4ゲームで試合が終了した場合、間違いなく能力差がデータとして現れる。ところが、7ゲームにまでもつれ込むと、お互いに戦術や能力を知ったその上で、どんな戦術で戦い、どこに相手の弱点を発見し、どんなパターンで得点を獲得したのかの情報が得られる。あくまでも現状では直感でしかない。

 最終ゲームでパレートの法則が存在すれば、面白いことになる。80%の結果(得点獲得)は、20%の原因(攻撃パターン)に影響されている。まずは、最終ゲームでデータを収集しパレート図をつくる。

 もしパレートの法則が適用できれば、2割の「攻撃パターン」が、得点獲得の8割を占めることになり、次回は無駄なく効率的な「攻撃パターン」で勝利を達成する可能性が高くなる。ここまで分析できると、もしライバル関係にある選手との間に、そんな関係を見いだせたら、戦略や戦術になる。

 卓球をシステムで考えると、攻撃パターンはサーブやレシーブで始まり、手順をシステムと捉え、システムは部分(手順)の集合で階層性があり、コミュニケーションとコントロー性がある。そして最も重要な創発性とは、各部分が勝手な方向性やまとまりのない動きが存在した時にはあり得なかったものが生まれる。卓球では何だろうと考えた。僕は、ゾーンではないと思っている。

 また、様々な変数を取りながら、X軸側に原因となる変数(従属変数)を置き、Y軸側に結果となる変数(独立変数)を置き、独立変数が従属変数に与える影響を考える。二つの量的なデータの変数で散布図をつくり相関関係を分析する。
 勝率を高めるためには、どんなどんな原因となる変数があるのだろう。


 一昨日は、スポーツ統計学やデータサイエンス演習や、卓球の動画を見ながら、そんなことを取り留めもなく考えた。

 そして、我慢の3連休に考えたことを思い出しながら、
 一応まとめてみようと思った。

posted by トモ兄 at 01:09| 東京 ☁| Comment(0) | 日記 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
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