自己紹介
森川健太と申します。X (旧Twitter) では、らんそうるい (@rnsr0371) という名前で活動しています。石川県出身・千葉県在住の32歳です。2022年1月初め ~ 2024年12月末まで、フリーランスのデータアナリストとして、プロスポーツチーム様やスポーツテックの企業様向けに、バスケットボールなどのデータ分析のご支援をさせていただいておりました。現在はフリーランスとしての活動を休止しております。
バスケットボールのデータの中でも、ボックススコアやプレイ・バイ・プレイ (テキスト速報) の分析が得意です。こうしたテーブルデータのハンドリングやデータ分析は、バスケ以外のスポーツや、ビジネスにも応用可能だと考えております。
私の学術的バックグラウンドは、首都大学東京大学院 (現・東京都立大学大学院) で学んだ実験社会心理学です。大学院修了後、バスケットボールのデータ分析を通じて、統計学・機械学習とプログラミングを学び、フリーランスのデータアナリストになりました。現在は、計量経済学を中心に学習を続けております。
これまでに何をしてきたか？
実務家として
フリーランスのデータアナリストとして、バスケットボール選手一人一人が勝利に与える影響 (貢献度) の定量化や、データに基づいたバスケットボール選手のプレイスタイルの分類をご支援させていただいておりました。こうした取り組みの一部は、NHK『クローズアップ現代 シリーズ パリ五輪最前線① メダルを懸けた”AI革命” 激変するスポーツとその未来：”チームへの貢献度” 見えない能力をAIが算出』に取り上げていただいております。
研究者として
海外バスケットボール選手の獲得業務を、データ分析に基づいて規格化し、より効率的に遂行するためのフレームワークを提案しました。このフレームワークを提案した学術論文が人工知能学会誌に掲載されております。
- 森川健太・島野拓也 (2022). Bリーグ向け米大学バスケットボール選手推薦システムの提案. 人工知能学会論文誌, 37(6). DOI:https://doi.org/10.1527/tjsai.37-6_A-M41.
また、バスケットボール選手の貢献度を定量化手法について、日本バスケットボール学会10周年記念特集号に総説を掲載させていただきました。
- 森川健太 (2024). プロバスケットボール選手の貢献度の定量的評価とロスター編成への応用. 日本バスケットボール学会10周年記念特集号. pp.115-122.
ブロガーとして
当webサイト (RNSR Lab.) 以外に、NoteとQiitaでもスポーツデータ分析に関するブログを執筆しています。それぞれ、出来が良い記事へのリンクを示します。
- RNSR Lab. (当webサイト)
スキルセット
Python
実務経験3年です。データ分析の以下の工程において、次のモジュールを使っています。
- データの収集：requests, BeautifulSoup
- データの操作・計算：pandas, numpy, scipy
- データの可視化：matplotlib, seaborn
- 統計的解析：scikit-learn, statsmodels
SQL
実務経験3年です。WITH句を用いた、可読性の高いコードの作成を心がけています。集約関数・ウインドウ関数を用いて、データの前処理や簡単な集計（クロス集計表の作成、相関係数の算出）を行っています。
R言語
学業とバスケットボールの独自研究を通じて、10年程度の経験があります。