科学で迫る勝敗の法則 ――スポーツデータ分析の最前線

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第1章　野球とセイバーメトリクス
――スポーツデータ分析のパイオニア
1.1　「頭を使わなくてもできる野球になりつつあるような」
1.2　見慣れた数値は選手を評価できているか？――打率，打点，勝利投手
1.3　セイバーメトリクスと「マネー・ボール」――統計学がプロスポーツを変えた
1.4　スコアブックから物理計測へ――Statcast
1.5　物理計測以降の野球
1.6　野球は「解明」されたのだろうか？
第2章　サッカーのデータ分析
――スポーツデータ分析のフロンティア
2.1　データ分析に立ちはだかるサッカーの特徴
2.2　サッカーの得点と，馬に蹴られてしまった兵士
2.3　サッカーにも物理計測の波が――トラッキングデータ
2.4　計測データ蓄積の成果――ゴール期待値
2.5　AI（人工知能）とサッカー分析の近未来
第3章　3ポイントシュートの革命
――ルールが誘導する動作
3.1　（身体活動としての）楽しみ・気晴らし
3.2　劇的な変化を生むルール変更――3ポイントシュート
3.3　困難な挑戦を後押しするルール変更――ラグビー
3.4　勝ちの価値――勝点制度
3.5　選手にも運営にも観客にもやさしく――ラリーポイントとサイドアウト
3.6　バランス調整の旅は続く
3.7　判定にテクノロジーを
第4章　「順序をつける」巧みな方法
――さまざまなレーティング・ランキング手法
4.1　均衡した日程・不均衡な日程
4.2　日本が9位!?　初期FIFA ランキングの欠陥
4.3　特定国の優遇――バレーボール（旧）世界ランキング
4.4　トーナメント形式で順位をつけるには？
4.5　公式ランキング認定，最大の番狂わせ！――ラグビー世界ランキング
4.6　物理学者アルパド・イロとチェス――イロ・レーティング
4.7　スポーツのランキング事情
4.8　横綱は「強さランキング1位」なのか？――ランキングシステムとして見る大相撲番付
4.9　レーティングを計算してみよう
4.10　Web検索はランキングである
4.11　試験＝受験者 vs. 問題
第5章　予測モデルの腕試し
――実際のスポーツ大会を予測してみよう！
5.1　「538」は何の数字？
5.2　バレーボール観戦で気づいたこと
5.3　球技統一の予測手法――オリンピック予測プロジェクト
5.4　サッカーの予測に挑戦する――ロシアワールドカップ編
5.5　ラグビーワールドカップ in Japan
5.6　サッカーの予測に挑戦する――EURO2020編
5.7　サッカーの予測に挑戦する――ワールドカップカタール大会編
5.8　自腹でWINNER（サッカーくじ）に挑戦してみた

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スポーツデータサイエンス、スポーツアナリティクスに関心があるならまず入門にちょうど良いのでは
野球が一番進んでいますが他のスポーツにも広く言及されてます