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Kinexonケーススタディー/ St. Johnsバスケ部

更新日:2023年8月3日


セント・ジョンズ大学バスケットボールチームのKINEXON活用例

〜パフォーマンスをマネジメントするためのKINEXONを用いたデータトラッキング〜





(2021/11/4 9:33修正 定量的と表記するところが、定正的と誤記が多々ありましたので、修正しております。失礼いたしました。) 2017年シーズンよりKinexonの利用を開始したセント・ジョンズ大学の男女バスケ部、その両チームは2018年シーズン前に本デバイスを活用して以下をその利用する目標として設定。


1. 試合に向けて最適な準備ができるよう、練習強度をモニタリング

2. 練習と試合データを測定し、シーズン通しての適切なトレーニングプロトコルを確立できるようにすること

3. プレイヤー疲労度を効果的に観測することで、傷害予防プログラムの改善・向上すること

4. パフォーマンスを数値化し透明度を上げることで、より明確な怪我からの復帰プロトコルを作成すること

5. (定量的な評価が難しい) 選手の頑張り度を本デバイスデータを基に定量的に測定し、コーチに選手の頑張り度を定量的に示せるようになること




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ストレングス&コンディショニングコーチの声

Mike Compton(男子チーム)

私が主にパフォーマンス評価として使っているメトリクスは、Sprints、Jumps、Mechanical Load、Distance Coveredです。これらのメトリクスは、選手の頑張り度の定量的な指標になりますし、ヘッドコーチとのコミュニケーションも円滑にしてくれます。私達のヘッドコーチは、特に総走行距離(Distance Covered)に焦点を当てています。マリン監督は、練習中の総走行距離が試合中のそれと近づいているかを気にしており、この値をゲーム中の強度に近かづけるように練習をデザインしています。






Al Caronia (女子チーム)


私は、Distance、High Metabolic Distance、Acceleration、Deceleration、Accumulated Acceleration Loadに着目しています。また、これらの指標のHigh以上の強度に特に注意してモニタリングしています。これらの数値を見ることで、練習時における選手の頑張り度を定量的に測るようにし、それらを試合時のデータと比較するようにしている。

これらの練習データと試合データを比較して、女子部では長期的なチームづくりに役立てようとしています。ガードの選手と、インサイドの選手が同一の動きをしても強度は行っています。ポストでのプレー、速攻時、スター選手を守る時のそれでどれほどの負荷がかかっているのか、オフェンスとディフェンスではどちらの方が負荷が高いのかなど、これまで定量的に測定できなかった負荷を今後はKINEXONを活用してデータ化し、長期的にみて適切な練習プログラムを組み立てていく予定だ。




なお、女子チームのヘッドコーチであるJoe Tartamellaも、選手の総走行距離にフォーカスしており、練習終了後には「誰が最も走ったか」などの報告を私は行っている。Joe自身も、ゲーム強度との比較の際には、総走行距離が良きバロメーターであると考えている。これらのコーチ陣の意見や考えを下に、次のセッション前までにレポートにて報告を行なっている。

また、KINEXONで得られたデータを実践に向けた準備や長期的成長を促す目的で使っている。シーズン全体のデータは、翌シーズンのトレーニングプログラムを、エビデンスを基盤として作成する事が可能になる。



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