コンサルの引き出し|和田創ブログ

だれの目の前にも可能性の地平は広がる。それを切り拓けるかどうかは自分次第である。「面白くないジョークの会」初代会長が解き明かす経営と人生の奥義とは?

AI&ロボット

巨人ドラフト1位、またしても故障持ち

眼力なく3年連続で大失態
読売ジャイアンツはAIスカウトに入れ替れ

⇒2018年1月3日「巨人にAI監督・コーチ・スカウト誕生か」はこちら。

プロ野球の名門球団・読売巨人軍(ジャイアンツ)が凋落の一途を辿っています。

2007年のクライマックスシリーズ(CS)創設以来、12球団唯一となる10年連続出場が今シーズンで途切れています。
原辰徳監督の2015年シーズン、高橋由伸監督の2016年・2017年シーズンと3年連続で優勝を逃しました。

巨人は現役にこだわっていた高橋由伸を辞めさせて原辰徳監督の後釜に据えています。
が、高橋由伸監督は3年契約であり、2018年シーズンに優勝を逃すと実質お払い箱になります。
(「勉強して戻ってこい」みたいな体のいい演出は施されるでしょう。)

採用と育成による強化が最重要課題

巨人は選手の「採用」と「育成」によるチーム力の強化が最重要課題となります。
このうち採用の柱となるのが「ドラフト」と、FA(フリーエージェント)を含めた「スカウト」です。

先にスカウトについて述べれば、FAでは使い物にならない選手に大枚をはたいてはファームで眠らせてきました。
戦力にならないという以前に、不祥事まで引き起こして球団のイメージを悪くし、選手のモチベーションを下げています。
(いわゆる「あっぱれ」です。)

このところはいくらかましになりましたが、つい最近まで「下手な鉄砲も数撃てば当たる」大作戦で海外から多くの選手を入れてファームで腐らせてきました。
日本で戦力になるかどうかを見抜けませんので、実際に呼んでくるという間違いのないやり方です。

かつては無駄金を惜しいとも思わなかったはずですが、読売に限らず新聞の発行部数がどんどん落ちており、いまは巨人にそんな余裕はありません。
時代が変わり、採用に存分に金を使えるのはITなどの先端分野の親会社を持つ球団に限られます。

ドラフトでは2位以下を1位指名

肝心のドラフトについて述べれば、スカウトに眼力がなく故障持ちを入れてきました。
選手の力量を評価するという以前の問題です。
つまり、ドラフト2位か3位で獲れる選手を1位で指名しています。
巨人のくじ運のなさも関わりますので気の毒にも思います。

ドラフト会議の時点で体のどこかに不具合があるからといって、絶対に成功しないとは限りません。
しかし、その見極めをつけられるなら、貴重な1位でわざわざ指名することもありません。

1位鍬原拓也が自主トレ初日に離脱

巨人は新人合同自主トレが川崎市内のジャイアンツ球場で始まりました。
ファンの期待の高まる初日、ドラフト1位の鍬原拓也が上半身のコンディション不良により、一部別メニューで調整を終えました。
ネットスローや短距離でのキャッチボールに留めたことから、肩か肘に異常を感じている模様です。
今後のキャンプは2軍どころか3軍、それもリハビリ組に回ります。

鍬原拓也は昨年夏に右肘を痛め、ドラフト後に一度もボールを投げていないそうです。
即戦力候補として指名した1位の選手がこうした状態では現場を預かる監督、選手のやりくりをするコーチとしてはお手上げです。

1位吉川尚がシーズンを棒に振る

前年ドラフト1位の吉川尚がやはり出遅れました。
上半身のコンディション不良によりシーズンを棒に振りました。
選手を追いつづけたスカウトは何をやっていたのやら。

中日ドラゴンズは前年ドラフト2位の京田陽太が 141試合に出場しています。
セ・リーグの新人選手としては1958年の長嶋茂雄に次ぐ歴代2位の 149安打を放ち、新人王に選ばれました。
吉川尚はおそらく2位で獲れたのでした。

スカウトが故障と承知したうえでリスクを取ったと胸を張る畠畠世周はおそらく3位で獲れました。

1位桜井俊貴が初登板で戦線離脱

前々年ドラフト1位の桜井俊貴が開幕直後の初登板の試合途中で右肘に異常を感じ、戦線を離脱しています。
したがって、巨人は3年連続で故障持ちを1位指名したことになります。

こんなドラフトを続けていてはチーム力の立て直しが進むはずがありません。
選手の採用と育成がしっかりした広島などの他球団はほくそ笑んでいることでしょう。

巨人のドラフトを攪乱するのは簡単であり、「上司指名で行くぞ」というポーズを見せるだけです。

直感頼み、調査を疎かにしたツケ

独自のチームをつくり、ファンを増やすうえで根幹となるのは「ドラフト」です。
ファン離れが起こる球団はかならず衰退していきます。

ここで大失態を繰り返すのはスカウトにまるで眼力がないからです。
直感や主観に頼り、調査を疎かにしたツケが回っているのです。
周辺への粘り強い聞き込み(取材)をろくにやっていないとしか思えません。

スカウトが結果を出すには刑事並みの執念が不可欠になるということが分かっていません。

「上から目線」で選手や監督を見る習慣が抜け切っていないのでしょう。
プロ野球界における地位はとっくに低下しました。

狙い定めた選手をデータ解析せよ

私は業績立て直し専門のコンサルタントですが、近年の巨人には凋落する名門企業に共通する事象が相次いでいます。
また、私は読売新聞社が主催する「読売経営セミナー」で数回、講演を行っています。
「読売中興の祖」「プロ野球」の父とされた正力松太郎は富山県出身であり、同郷の亡父は愛読紙の読売新聞に掲載された私の顔写真入りのセミナー告知の記事を大切に切り抜いていました。
私はとてもお世話になったわけで、いまの低迷が残念でなりません。

巨人は狙い定めた選手を客観的なデータで丸裸にすることを重視すべきです。
スカウトが当てにならない状態ならば、AI(人工知能)など先端技術による解析を利用するほかにありません。
こうした取り組みにおいても巨人はソフトバンクホークスや楽天イーグルスなどに大きな後れを取りました。
(私自身は差が広がっていくと考えています。)

⇒2018年1月3日「巨人にAI監督・コーチ・スカウト誕生か」はこちら。

若い世代は日常生活でAIなどに親しんでいます。
そして、AIがプロ野球のエンタテイメント性まで拡大しようとしています。

巨人を「球界の盟主」と思う人はますます減っていきます。

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AIによる景気予測が実用レベルへ

   
既存の統計より早く安く
エコノミストの読みより確かに

不況の到来がピンと来ない

私はおもに社長を対象とした「個別経営相談」に応じています。
そのなかで感じるのは、景気の先行きに対する関心の高さです。
おそらく社員も気にしながら働き、国民も気にしながら暮らしています。
(景気が悪いと現政権に不満が高まるというのも世界各国でおおよそ共通して見られる現象です。)

私が社長からしばしば聞かされるのは「2020年東京五輪」以降の不安や心配です。
しかし、2016年や2017年から景気悪化を前提にして対策を講じている企業はきわめて少数です。
いまのことで精一杯ということもありますが、不況の到来がピンと来ないというのが最大の理由のようです。
防災対策や減災対策もそうですが、いつ発生するか分からない地震に対して準備を済ませている企業は決して多くありません。

実感に近い形で景気を展望できるようになると経営の助けになり、危機管理を行いやすくなります。

BDとDLが景気予測を支える

さて、この景気を「AI(人工知能)」を用いて読み解こうとする動きが加速しています。
これは人間の生成情報や膨大な事実情報などの「ビッグデータ(BD)」の解析が前提となります。
生成情報とは、例えば「ソーシャル・ネットワーキング・サービス(SNS)」における情報です。
ツイッターでのつぶやきは一個人の感情や感慨、あるいは暇つぶしにすぎません。
フェイスブックで発せられる情報、ブログに綴られる情報も同じようなものです。
しかし、それが全世界となると、ツイートだけでも1日数億に達します。
まして、例えば衛星や街角の映像情報、さまざまな消費情報などの事実情報はいったいどのくらいの量に達するのか想像もつきません。

AIは人間が見落とす膨大なデータ、人手で収集しきれない膨大なデータを解析できることが最大の強みとなります。
しかも、そのような景気の予想を「ディープラーニング(DL)」により実態と照らし合わせながらノウハウを蓄積していきます。
いわゆる「自己学習」です。

経産省が3つの経済指標を公開

これに着目した経済産業省は野村証券などに開発を委託した3つの新しい経済指標(景気指標)を2017年7月から同省のウェブサイトで試験的に公開しています。
10月末まで意見を募集し、改善を施して2018年1月に再公表します。
現行の統計は情報収集から公表まで時間がかかりますが、AIとビッグデータを用いることで期間を大幅に縮められます。
調査対象のサンプル数もアンケートの比でありません。

1 SNS×AI 鉱工業生産予測指数
「SNS×AI 鉱工業生産予測指数」は、AIが相関性の高い数十のキーワードを含むつぶやきを自動的に抽出します。
そのうえで為替や株価の変動なども加味して指数化します。
笑い話みたいですが、予測値と実測値の相違を調べたところ、AIはエコノミストなどよりも信頼を置けるようです。
しかも、従来の速報値よりも1か月ほど早く出せるというから驚きです。

2 SNS×AI 景況感指数
「SNS×AI 景況感指数」は、AIがツイートやブログから仕事などに関する書き込みを自動的に抽出して指数化します。

3 POS 家電量販店動向指標
「POS 家電量販店動向指標」は、調査会社のGfKジャパンが開発しました。
家電量販店の「POS(販売時点情報管理)データ」から販売動向を日次で指数化します。

消費トレンドと画像解析
ほかに、「電子商取引(EC)」の決済に用いられるクレジットカードに関するデータにより、すそ野の広い個人消費のトレンドをつかめます。

さらに、「人工衛星」が撮影した画像を分析することで景気の変動をつかめます。
例えば、原油の備蓄量の増減につれて貯蔵タンクの屋根の位置が上下します。
大型ショッピングセンターの駐車場の埋まり具合で売上高が上下します。

政治や金融政策などの要人の表情にも経済・金融政策などの変更の決意が滲み出ます。
自分の顔や仕草まで分析されるわけです。
たまりません。

もう一つ、リクルートキャリアは自社の支援サービスを利用して転職する年間3〜4万人の賃金の変化を景気の先行きを占う指標として提示します。

AI景気予測の限界と精度向上

AIはビッグデータの解析により現時点の趨勢を明らかにすることが中心になります。
景況感の変化や動向を延長して景気を予想するレベルに留まります。
長期どころか中期を見通すのも困難です。

しかし、経済産業省はこれまでに述べた企業が保有するデータ、ネットに流布するデータなどを活用し、既存の公的統計を補完していく方針に変わりありません。
AI景気予測には限界がありますが、ディープラーニングの機能などにより改良を積み重ねることで「精度」が徐々に高まります。
実用レベルに達するのは時間の問題です。

すでに存在する情報を使って費用を抑えながら、より早く公表できる統計の時代が到来しようとしています。
こうした経済指標には日銀の黒田東彦総裁も注視しているようです。

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巨人にAI監督・コーチ・スカウト誕生か

名門球団・読売巨人軍の凋落
AI活用で2018年にV奪還へ

プロ野球セ・リーグの読売巨人軍(ジャイアンツ)は2007年のクライマックスシリーズ(CS)創設以来、12球団唯一となる10年連続出場が今シーズンで途切れています。
言い換えれば、Bクラスは2006年以来となります。
シーズン前半に球団ワーストの13連敗を喫し、後半に巻き返しましたが及びませんでした。

巨人は、人気はもとより強さもかげっており、3年連続、高橋監督は就任から2年連続で優勝を逃しました。
もっと深刻なのは生え抜きの若手がほとんど活躍できないことであり、とくに打者が一軍に定着できません。
平たく言えば、新人選手の採用(ドラフト)と育成のどちらか、もしくはどちらもうまく機能していないのです。
名門球団は凋落の一途を辿っています・・・。

過渡期の巨人は大改革が急務

巨人は過渡期を迎えており、すべての面において大胆かつ早急な変革が求められています。
これに沿った取り組みのインフラに相当するのが今シーズン以降の「IT(情報技術)活用」の本格化です。
「AI(人工知能)」の進化が可能にしたのです。

実は、1990年代に野村克也が「ID野球」を持ち込んで顕著な成果を上げました。
そうしたデータ重視の野球をこれからはAIをコアとしたITが担っていきます。

4年ぶりのV奪還は親会社・読売新聞からの至上命令であり、年明けに専門部署として「データ分析室」を立ち上げます。
が、先端技術の導入についても巨人は遅れを取っています。

ソフトバンクホークスが先行

ソフトバンクホークスはITの活用に熱心であり、選手が能力を強化・発揮できる環境づくりを進めてきました。
これに限らず、この球団の運営には戦略性が感じられます。

選手が感覚的なイメージでとらえていたものをデータという客観的な共通言語でつかみやすくなります。

ソフトバンクは昨シーズンに本拠地や2軍施設に弾道測定器「トラックマン」を導入しました。
投球の回転軸や変化量、打球の飛距離などを計測できます。

さらに、ヤフオクドームに多くのカメラを設置し、試合後1時間ほどでさまざまな角度から撮影した打撃や走塁、投球や守備のプレイの映像を確認できるようにしました。
むろん、こうした解析結果(データ)は監督やコーチ、スタッフにフィードバックします。
これが今シーズンの日本一に結びつきました。

もっと早かったのが楽天イーグルスです。
2012年に「チーム戦略室」を新設し、2014年に日本で初めてトラックマンを導入して今シーズンの快進撃につなげました。

ソフトバンクも楽天も親会社がIT企業です。

選手発掘・育成・査定にも有益

遠からず選手の能力の分析や見極め、それによる発掘や育成、さらに査定にも使われます。
当たり外れの多いドラフトやスカウトの確実性が増します。

また、無理なフォームを矯正し、けがを未然に防ぐようになります。
それ以前に、選手の身体や運動のデータを見ながら、各人の許容量を考慮した練習を課せられるようになります。
新人が張り切りすぎたりベテランが頑張りすぎたりして故障してしまう悲劇も減らせます。

先端技術の活用はチーム力の向上に優れた効用をもたらします。
個人や組織に点在しているナレッジ(ノウハウ)を瞬時に共有できることも見逃せません。

巨人監督・コーチは入れ替え?

AIは発展途上ですが、性能がどんどんよくなっており、実力を侮れません。
「ビッグデータ」を分析して予測するとともに「ディープラーニング」により結果を検証して自ら精度を向上させていきます。
(ここでいう「予測」には、正解(解決策)や結論の推察を含みます。)
いわゆる自己学習を行えるわけです。

AIが監督に代わり投手や打者を交代させたりサインを出したりします。
AIがコーチに代わり投手や打者にアドバイスを送ります。
当日のスタメンを決めるかもしれません。
配球やバントまで見破るかもしれません。

近い将来、巨人の監督・コーチは総入れ替えになるかもしれません。
それは冗談として、AIの解析結果を踏まえて試合運びや作戦を決めることはありえます。

審判も人型ロボットに置き換えられます。
AIが判定し、コールするわけです。
それが味気ないなら、人間審判とロボット審判が役割を分担するようになります。

エンタテイメントの新しい風

AIの活用は球団や選手などの当事者に留まらず、ファンに広がります。
観戦する楽しみ、すなわちエンタテイメント性を高めます。
プロ野球というスポーツの魅力向上にかならず寄与します。

ピッチャーが投げたボールの軌道、バッターが打ったボールの角度などのデータを公開します。
実況中継や各球団のWebサイトは一段とエキサイティングになります。

スポーツのなかでも野球はとくにデータが重要となる競技です。
名将・野村克也が提唱した「ID野球」のIDは「Important Data(重要なデータ)」を略した造語です。
今日を予見しています。

エンタテイメントの新しい風が吹きつつあります。
2020年代へ向け、プロ野球が劇的に変わろうとしています。

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桐蔭学園ラグビー部はAI&ドローン活用へ

高校ラグビー界で不動の地位を!
桐蔭学園は頭脳戦で勝利を収める

第97回全国高校ラグビー大会が東大阪市花園ラグビー場で開催されています。

私が応援する神奈川の桐蔭学園高校は1月1日の3回戦で広島の尾道高校を40− 7で破っています。
が、試合開始早々にトライを奪われたことが気になります。
スクラムサイドのすきをあっさりと突かれました。
決勝を含む残り3試合が心配になります。

12月30日の初戦、2回戦で長野の飯田高校を120−0で破っています。
私は桐蔭学園高校のある横浜市で暮らしていますが、半世紀以上前(1964年〜1966年)に長野県伊那市(南に飯田市)で過ごしたこともあり、対戦相手がちょっぴり気の毒になってしまいました。

Aシードですので当然かもしれませんが、優勝候補にふさわしい戦い振りを見せています。

準々決勝で京都成章と激突

1月1日に3回戦が終わりベストエイトがそろったところで再抽選が行われ、準々決勝の組み合わせが決まりました。

第1試合はどちらもAシードの桐蔭学園高校京都成章高校がぶつかります。
全国高校選抜ラグビーでは桐蔭学園高校が決勝で勝っています。

第2試合は2連覇を狙うAシードの東福岡高校と初の8強入りを果たしたBシードの石川の日本航空高校石川が戦います。

第3試合はノーシードの兵庫の報徳学園とBシードの東海大仰星高校がぶつかります。

第4試合はどちらもBシードの東京の國學院久我山高校大阪桐蔭高校が当たります。

桐蔭学園高校と京都成章高校にとり厳しい組み合わせです。

⇒2017年12月30日「桐蔭学園高校ラグビー部は怒涛の攻め」はこちら。

⇒2017年11月24日「全国高校ラグビーは桐蔭学園が優勝候補」はこちら。



育成環境が群を抜く東福岡高校!

ところで、高校ラグビーは「西高東低」に変わっています。
大阪などの関西(近畿)勢に加え、福岡が強くなりました。

なかでも東福岡高校は日本代表選手が多く、実力が突出しています。
選手の育成環境が際立って充実しているようです。
私は詳しくありませんが、練習施設などが素晴らしいのでしょうか。
(指導者が優れているというのは強豪校に共通です。)
ここを倒さないかぎり、桐蔭学園高校も全国高校ラグビーで頂点に立つことができません。

桐蔭学園ラグビー部の練習場は桐蔭学園の広大な敷地のなかにあります。
ややオーバーに表現すると全体はリゾート施設、それが言いすぎなら大学のキャンパスといった印象を受けます。
しかし、練習場そのものは決して広いわけでなく、ここを中学と分けて使っているのでないでしょうか(推察)。
横浜市青葉区という地価の高いエリアでもあり、グラウンドを簡単に拡張できません。
また、難関大学に合格者を大勢送り込む進学校ですので、練習時間に相当な制約が設けられているようです。
こうした部分でとくに地方の強豪校を上回るのは大変でしょう。

桐蔭学園高校は先端技術で先へ!

私は、桐蔭学園高校に東を代表するラグビー部でありつづけてほしいと願っています。
都会の洗練された高校らしく「頭脳戦」でライバルの先を行くのが得策です。
(余談ですが、男女共学に変わるようです。)
具体的に述べれば、AIとITなどの先端技術の活用による選手の育成です。

例えば、ドローンで俯瞰することで練習方法の改善につなげやすくなるとともに試合の戦略や戦術を決めやすくなります。
また、練習場に設置したカメラで多方面から選手の動きやプレイを撮影することで解析結果を監督やコーチなどにフィードバックしやすくなります。
さらに、選手自身もタブレットなどの端末で確認しやすくなります。

効率的かつ効果的に、選手の能力の強化はもとより連携の緊密化を図れます。

近い将来、ライバルチームの攻撃や防御のパターンの抽出、弱点の把握など、戦い振りの解析も可能になるはずです。
相手の出方が読めるため、作戦を立てやすくなります。

AI活用はチームカラーにマッチ

桐蔭学園高校ラグビー部は選手の特徴によりシーズンごとにいくらか違いを持たせるとしても、FWとBKが一体となった連続攻撃を得意とし、総力戦で勝つチームです。
松島幸太朗のようなスター選手はいらないという意味でありません。)
基本方針として、図抜けた選手に頼らない試合運びを大切にしています。

高校ラグビー界で不動の地位を築くため、積極的にAIの活用を検討すべき時期に差しかかっています。
運動量と機動力を重んじるチームカラーにも合っています。

◆書き加え(1月1日)

藤原秀行監督のもと部員百名弱

いま調べたら、桐蔭学園高校は創設が1964年、創部が同年です。
これは私が中学校1年生(長野県伊那市)、東京五輪開催の年です。
現在の監督は藤原秀行、部員は94人です。
多いほどいいというわけでないでしょうが、百人に満たないのは意外でした。

私が気がかりなのは、3年生が35人、2年生が34人、そして1年生が25人ということです。
1年生が少なすぎるように思います。

◆書き加え(1月1日)

京都成章は流経大柏に大苦戦!

京都の京都成章高校と千葉の流経大柏高校は 5− 0と大接戦でした。
前半中盤の1トライでの決着とは驚きました。
Aシードの京都成章高校に対し、流経大柏高校はノーシードなので大健闘といえます。
(1回戦で鳥取の倉吉東高校を107−0で倒していました。)
東に勝ってほしかった。

◆書き加え(1月3日)

準々決勝で京都成章を破る

たったいま桐蔭学園高校が京都成章高校を36−14で破りました。
前半は先行されながらも追いつき、後半で一方的に攻めました。
総合力というかバランスで勝つので、強さを感じさせない強さです。

Aシード同士の対決ですから選手はむろん必至なはずですが、私には余裕を持って戦っているように見えました。
手に汗を握りませんでした。

ただし、最初にディフェンスの甘さを突かれています。
これを快勝と呼んではいけないでしょう。
気持ちを引き締めて戦ってください。

◆書き加え(1月3日)

準決勝の組み合わせ

1月3日に準々決勝が終わったところで再抽選が行われ、1月5日の準決勝の組み合わせが決まっています。
ちなみに、4強(ベストフォー)の顔ぶれは4大会前と同じだそうです。

第1試合はAシードの東福岡高校とBシードの東海大仰星高校が当たります。

第2試合はBシードの大阪桐蔭高校と桐蔭学園高校がぶつかります。
念を押せば、両校につながりはなく、いわゆる「兄弟校対決」でありません。
桐蔭学園高校は2013年と2015年に決勝で敗れていますので、同じ大阪勢と戦うのなら東海大仰星高校とやりたかったでしょう。

◆書き加え(1月3日)

Aシード4校、Bシード9校へ

組み合わせ表を改めて見て思ったのは、Aシード3校を4校に増やし、Bシード10校を9校に減らすのがいいということです。
ならば、準決勝を迎える前に再抽選を1度行えば済みます。

今大会のようにAシード3校のうちの2校が準々決勝で戦い、1校が消えるというのは納得できません。
全国高校ラグビー大会の盛り上がりを考えても損だと思います。

トーナメント全体を重んじた結果かもしれませんが、「Aシード4校、Bシード9校へ」に変えてとくに問題はないのでは・・・。
それがどうしても不都合というのなら出場校の総数を48か56にし、シード校の数と割合を見直せばいい。

⇒2017年12月30日「桐蔭学園高校ラグビー部は怒涛の攻め」はこちら。

⇒2017年11月24日「全国高校ラグビーは桐蔭学園が優勝候補」はこちら。

◆書き加え(1月5日)

準決勝の桐蔭対決で敗れる

1月5日の準決勝までにAシード3校がすべて消えました。

第1試合、Aシードの東福岡高校はBシードの東海大仰星高校に14−21で敗れました。
有力選手の揃った東福岡高校は優勝候補の筆頭に挙げられ、2連覇を狙っていました。
私は1月1日の3回戦で秋田の秋田工業高校と引き分けた東海大仰星高校が東福岡高校を倒して決勝に進むとは思っていませんでした。
(最多出場の秋田工業高校は強かったということでしょうか。)
東海大仰星高校は昨年の決勝で東福岡高校に敗れた雪辱を果たしました。

私は決勝が東海大仰星高校との対決になることを疑いませんでした。
ラグビーまして高校ラグビーに「因縁対決」「リベンジ」という言葉を使ってはいけないのかもしれません。
が、桐蔭学園高校は2013年と2015年に決勝で敗れていますので、東海大仰星高校に借りを返せるチャンスだと喜びました。

第2試合、Bシードの大阪桐蔭高校がAシードの桐蔭学園高校を12− 7で破りました。
これまで桐蔭学園高校は大阪桐蔭高校に勝っています。
(4大会前の準決勝では43− 0で退けています。)
決勝に進出したことがなくベストフォー1回、ベストエイト1回の大阪桐蔭高校に桐蔭学園高校が敗れるとは・・・。

圧倒的な得点差で勝ってきた強豪校は防御が弱点になることがあります。
(ぎりぎりの守りを味わっていない攻めっ放しのチームはもろい。)
私は桐蔭学園高校の3回戦と準々決勝での点の取られ方がよくないと感じていました。
ディフェンスの大切さが改めて分かりました。
(勝ち進んできた相手との準決勝や決勝ですきを見せたり、ミスが出たりすると致命的です。)

それにしても大阪勢は強いし、凄く粘る。
地元同士の決勝対決は啓光学園高校(現常翔啓光学園高校)が15−12で大工大高校(現常翔学園高校)を破って以来19大会ぶり、2度目のようです。
(ややこしいですね。)
東福岡高校を倒した東海大仰星高校と桐蔭学園高校を倒した大阪桐蔭高校はどちらが強いのでしょうか。
過去の実績では優勝4度、準優勝2度の東海大仰星高校が断然勝ります。

私は地元の桐蔭学園高校を応援しており、準々決勝までの戦いぶりから今大会はいただいたなと思っていました。
選手はむろん頑張りましたが、とても悔しい。

◆書き加え(1月7日)

東海大仰星高校と大阪桐蔭高校

私は準決勝の試合を見て、どちらも強いシーズンの明治大学と早稲田大学の戦いを思い出しました。
FWの圧力による縦の攻めを重んじる明治ラグビーとBKの展開による横の攻めを重んじる早稲田ラグビーは対照的であり、その攻防は見応えがありました。

私は5年中退なので母校と呼べませんが、明治を応援していました。
しかし、明治の執拗な攻撃をゴールラインぎりぎりで耐え、ピンチをしのぐ早稲田の鉄壁の防御に感動しました。
敵ながらあっぱれと思いました。

ディフェンスはラグビーの魅力であり醍醐味です。
決勝へ勝ち進んだ東海大仰星高校と大阪桐蔭高校は東福岡高校と桐蔭学園高校の猛攻を上回る気迫を示しました。
素晴らしい試合でした。

やっているほうは死にそうになりますが、見ているほうはロースコアの接戦が面白い。
決勝はどのような戦いになるのでしょう。

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和田創

和田創研代表
日本ロボコム代表
ロボットビジネス勉強会&交流会主宰
シニア起業家
和田 創(わだ・そう)

数字立て直し(伸長)一筋の経営コンサルタント。
教育と指導の年間実績は約百回。対象は社長から役員、管理者、社員まで、テーマは経営から管理、採用、事業、商品、企画まで広範。著書や教材は多数。
2017年、66歳以降はAIやロボット関連の起業に挑むとともに、おもに内需・地場企業から先端分野・成長分野の事業・商品開発を請け負う。クライアントとともに77歳までに百社の設立を目指す(内、自ら11社)。

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面白くないジョークの会会長 

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