アイスホッケーにおける自動シフト検出：アイスホッケーのワークロードを比較するためのより明確な方法
Catapult Sportsのシニア・カスタマーサクセス・スペシャリスト（パフォーマンス＆ヘルス）であるパトリック・ラブ氏
主なポイント：
- 「自動シフト検出」機能により、スタッフは業務負荷を把握するための明確な時間枠を得ることができます。
- アクティブなシフトを自動的に特定することで、手動でのタグ付けの負担を軽減し、練習と試合の要求を比較するためのより一貫性のある基準を確立します。
- コーチ、ビデオスタッフ、パフォーマンススタッフにとって、これは選手たちがどのようなプレーをしたか、そのプレーがどれほど過酷だったか、そしてその背景について、全員が共有できる基準となるものです。
アイスホッケーのコーチたちは経験からこのことをよく知っている。紙面上では似たような練習でも、実際の感覚はまったく異なることがある。ある練習では、長いライン練習やコーチによる休憩が組み込まれているかもしれない。別の練習では、回復時間をほとんど取らずに、短くて激しい練習を繰り返し行うかもしれない。もし両方を一つの数字で要約してしまうと、その重要な違いが見えなくなってしまう。
「Player Load PL）」は、選手がどれだけの作業量を積み上げたかをスタッフに示す指標です。ただし、その作業量がどのように積み上げられたか、あるいは活動中のセグメントがどれほど過酷だったかまでは示しません。この区別が重要なのは、アイスホッケーにおいて「1分あたりのPL（PL/min）」が、必ずしも常に同じ意味を持ってきたわけではないからです。
Nightingaleら（2026）は、アイスホッケーにおける外部負荷指標の選定に関する枠組みの中で、この点を指摘している。彼らは、これまでに発表されたホッケーに関する研究では、PL/minの分母として「試合の総時間」と「アイスタイム」の両方が用いられてきたと述べている。 ダグラスら（2022）やニールドら（2021）など、試合総時間を用いた研究では2.1～2.3 PL/minという結果が得られたのに対し、ビルケダルら（2022）やペレスら（2022）など、アイスタイムを用いた研究では6.3 PL/min前後の値が得られた。
異なるWindows、異なるワークロード
ここで、練習と試合の比較が難しくなります。試合では、ビデオ分析担当者は通常、選手の出場時間全体にタグを付けます。一方、練習では、セッションが撮影されていても、1人の選手のすべてのプレーにタグを付けることはめったになく、ましてや全選手のプレーにタグを付けることなどほとんどありません。試合の出場時間にタグを付けるだけでもかなりの作業量ですが、練習のプレーにタグを付けることはほぼ不可能です。
しかし、練習と試合の要求度を比較しようとするなら、選手ごとに異なる時間枠は重要な意味を持ちます。それらがなければ、分母に一貫性がなくなります。ある選手が同程度のプレー時間を積み重ねたとしても、その密度がどの程度になるかは、セッション全体、ドリル、シフト全体、あるいはアクティブな瞬間のみのいずれを基準に計算するかによって異なります。
セッションレベルのクロックからアクティブシフトクロックに切り替えることで、ベンチでの待機時間やホイッスルの合間のスケート移動が除外されます。これらの動きの一部がカウントされていたため、総PLは減少しました。PL/minは通常、測定対象の負荷よりも分母の方が早く減少するため、上昇します。同じドリル、同じ選手、同じデータファイルであっても、スタッフが使用するクロックによって、ボリュームや密度の数値が大きく異なる結果となる可能性があります。 だからこそ、ウィンドウの選択が重要であり、4つのうちアクティブシフト・ウィンドウが最も正確なのです。これは、選手が実際にプレーしていた瞬間のみをカウントします。ボリュームの数値は、選手がこなした作業量を反映し、密度の数値は、その作業が行われている間の強度を反映します。これこそが、練習と試合を比較できる時間ウィンドウなのです。
残念ながら、また振り出しに戻ってしまいました。実際に、営業担当者に手動でタグを付けるという問題を、どうすれば解決できるのでしょうか？
自動シフト検出：より一貫性のある時間枠
Catapultの「アイスホッケー・オートシフト検出 」機能は 、ウェアラブルデバイスから直接アクティブなシフトを特定することで、この課題に対処しています 。チームは、選手ごとのアクティブシフトの時間帯を自動的に把握できます。これにより、スタッフは各選手がセッションに積極的に参加していた時間を一貫した視点で把握できるようになります。また、この機能は予想外の結果ももたらしました。
2026年の未公開のCatapult Sportsの分析によると、あるAHLの練習は、セッションレベルで見ると試合の約58％のボリュームに相当するものでした。これをアクティブシフト数から計算すると、その割合は51％近くまで低下しました。 セッションレベルで見ると、この練習は試合よりも密度が高く、試合のPL/分（プレー時間あたり）の約130％に達していた。しかし、両者をアクティブシフトの観点から比較すると、この練習の密度は試合のアクティブシフト密度の約73％にまで低下した。
アクティブシフトのデータからは、セッション全体の要約では見過ごされがちなギャップが明らかになることがあります。多くの実務家は、トレーニングでは試合の総量に匹敵する強度を出すことが難しいと認識しています。セッションは試合に比べて時間が短く、より体系化され、管理も行き届いているため、練習の方が試合よりも密度が高いと多くの人が想定してきました。
これらの調査結果は、その前提に疑問を投げかけている。アスリートが実際に活動している期間に限定して見ると、練習量は量・密度の両面で不十分である可能性がある。
これは、期間別トレーニング計画、ドリルの設計、そして競技復帰の判断において重要な要素となります。チームは、練習によって選手が実戦と同様のシフトの「量」と「密度」にさらされたかどうかを把握する必要があります。また、その「量」がどのように積み上げられたのかを理解することも求められます。長時間にわたる安定したトレーニングブロックは、試合のリズムを反映した高密度の反復練習とは異なります。
「メトリクス」と「その瞬間」をつなぐ：動画とウェアラブルの連携
データ量が増えたからといって、必ずしも状況が明確になるわけではありません。有用なレポートとは、指標を問いと整合させ、冗長性を減らし、チームがより良い意思決定を行えるよう支援するものであるべきです（Nightingale et al., 2026）。
「オートシフト検出」機能は、選択した指標に適切な文脈を与えることで、このアプローチをサポートします。アクティブなシフトがCatapultの「Focus」にインポートされると、チームは指標から、その指標が生み出された瞬間へと直接移動することができます。コーチにとって、試合後にシフトを振り返ることは珍しいことではありません。しかし、選手ごとの練習でのプレーを詳細に確認することは、これまで現実的ではありませんでした。練習でのプレーを含むアクティブなシフトが自動的に特定できるようになったことで、コーチは、映像担当スタッフにすべてのプレーを手作業でタグ付けしてもらうことなく、選手ごとの練習内容を分析できるようになりました。
これにより、スタッフ全員のワークフローが変わります。ビデオコーチは、関連する選手のプレーシーンをより迅速に見つけられるようになります。パフォーマンス担当スタッフは、ワークロードの急増がなぜ起きたのかを説明できるようになります。コーチ陣は、戦術的な観点から高強度のプレーを分析できるようになります。全員が同じ情報源、つまり同じ指標、同じ時間枠、同じ映像を、すべて一か所で共有して作業を行うことができます。
実践的なポイント
「自動シフト検出」機能により、スタッフは業務負荷を把握するための明確な時間枠を得ることができます。
アクティブなシフトを自動的に特定することで、手動でのタグ付けの負担を軽減し、練習と試合の要求を比較するためのより一貫性のある基準を確立します。
コーチ、ビデオスタッフ、パフォーマンススタッフにとって、これは選手たちがどのようなプレーをしたか、そのプレーがどれほど過酷だったか、そしてその背景について、全員が共有できる基準となるものです。
参考文献
- Byrkjedal, P. T., Luteberget, L. S., Bjørnsen, T., Ivarsson, A., & Spencer, M. (2022). シミュレーションゲーム形式のアイスホッケー試合（スクリメージ）は、公式試合と比較して、外部負荷パラメータにおいてより高い強度を引き出す。 『Frontiers in Sports and Active Living』, 4, 822127.https://doi.org/10.3389/fspor.2022.822127
- Catapult Sports. (2026). エリートアイスホッケーにおけるアクティブシフトと期間単位のワークロードの比較 [未発表の内部分析]。
- Douglas, A. S., Rotondi, M. A., Baker, J., Jamnik, V. K., & Macpherson, A. K. (2022). サブエリートおよびエリート女子アイスホッケー選手における氷上での外部負荷測定値の比較。 『Journal of Strength and Conditioning Research』, 36(7), 1978–1983.https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000003771
- Neeld, K. L., Peterson, B. J., Dietz, C. C., Cappaert, T. A., & Alvar, B. A. (2021). 大学男子アイスホッケーにおける先行するトレーニング負荷がチームパフォーマンスに与える影響。『Journal of Strength and Conditioning Research』, 35(8), 2272–2278.https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000004076
- Nightingale, S., Hughes, J., De Ste Croix, M., & Pfeifer, C. (2026). アイスホッケーにおける外部負荷指標の選定に関するフレームワークガイド。『International Journal of Strength and Conditioning』.https://doi.org/10.47206/ijsc.v6i1.526
- Perez, J., Brocherie, F., Couturier, A., & Guilhem, G. (2022). トップレベルの女子アイスホッケーにおいて、国際試合は安定した機械的負荷をもたらす。『Biology of Sport』, 39(4), 857–864.https://doi.org/10.5114/biolsport.2022.109455
Q&A
「1シフト全体」とは、選手が氷上に足を踏み入れた瞬間からベンチに戻るまでの全時間を指します。この時間枠には、ホイッスルによる中断、フェイスオフの準備、テレビ中継のためのタイムアウトなどの「デッドタイム」が含まれることがよくあります。
「アクティブシフト」では、計算対象を、選手が積極的にプレーに参加し、動いている特定の瞬間に厳密に限定します。こうしたデッドタイムを除外することで、アクティブシフトは真の身体的出力をより明確に把握することを可能にします。ボリューム数値は実際に行われた作業量を反映し、密度数値（Player Load など）は、その作業がリアルタイムでどれほど激しいものであったかを正確に示します。
結局のところ、使用する分母（時間軸）次第です。従来のホッケー研究では、PL/minの算出に「試合の総時間」と「氷上時間」という、まったく異なる2つの時間枠が用いられてきました。
試合の総時間を分母として用いる場合、ベンチで過ごした時間もすべて含まれるため分母が大きくなり、その結果、密度スコアは低くなります（通常、2.1～2.3 PL/min程度）。 一方、選手の実際のアイスタイムに切り替えると、分母が大幅に縮小し、密度の数値は6.3 PL/min近くまで跳ね上がります。この差異はデータの誤りではなく、測定にどの時間枠を選択するかによって生じるものです。
これまで、練習データと試合データを比較することは極めて困難でした。というのも、練習中に全選手を対象に手作業でシフトタグ付けを行うことはほぼ不可能だからです。
Catapultの「Auto Shift Detection」は、ウェアラブルデバイスから直接アクティブシフトの時間帯を自動的に特定することで、この課題を解決します。これにより、トレーニングに関する一般的な通念に疑問が投げかけられています。 例えば、社内データによると、セッション全体の平均値で見ると練習の密度が試合の130％に見える場合でも、正確な「アクティブシフト」の観点から両者を比較すると、実際には試合の密度のわずか73％にまで低下することが明らかになりました。この自動化された知見により、コーチは実際の試合のシフトにおける高密度のリズムとボリュームを真に再現したドリルを設計できるようになります。