JP2012523900A - アスレチック能力評価システム - Google Patents

Abstract

１つの実施態様において本発明は、正規化を行い及び少なくとも２人のアスリートの総合的アスレチックパフォーマンスをより正確に比較するためのアスレチスム評価方法に向けられている。各アスリートは少なくとも２つの異なるアスレチックパフォーマンステストを完了する。各テストは、定義した種目において効率的に競技するために必要なそれぞれ異なるアスレチックスキルを測るように設計されている。所与のアスリートに関する各テストの結果を、類似するアスリートの集団からのテスト結果の分布を提供するデータベースと比較して正規化し、テスト結果の分布における当該テスト結果のパーセンタイルに基づいたポイント値を各テスト結果に割り当てる。アスリートに関する少なくとも２つの異なるアスレチックパフォーマンステストから導出したポイント値を組み合わせることによって、各アスリートの総合的アスレチスムを表すアスレチスム評価スコアを生成する。

Description

関連出願への相互参照
本願は、２００９年４月１６日に出願された「アスレチック能力評価システム」と題された米国特許出願第６１／１６９，９９３号（代理人整理番号：ＮＩＫＥ．１４６２６９）及び２００９年５月１日に出願された「アスレチック能力システム評価システム」と題された米国特許出願第６１／１７４，８５３号（代理人整理番号：ＮＩＫＥ．１４８８７０）の利益を主張する。

本願は、内容において、２００９年１月２９日に出願された「アスレチック能力評価システム」と題された米国仮特許出願第６１／１４８，２９３号、２００９年２月２日に出願された「アスレチック能力評価システム」と題された米国特許出願第６１／１４９，２５１号（代理人整理番号：ＮＩＫＥ．１４６２６９）、及び２００９年９月１４日に出願された「アスレチック能力評価システム」と題された米国特許出願第１２／５５９，０８２号（代理人整理番号：ＮＩＫＥ．１４６２７５）と関連している。

本発明は、アスレチック能力の評価及び関連する能力測定システムに関するものであり、主にトレーニングやアスリートの評価等のアスレチック活動に関する。

アスレチックスは、社会において非常に重要である。フィールド上で互いに競争することに加え、多くの場合アスリートはフィールドを離れた場においても互いに競争する。例えば、学生アスリートは、チームへの入団、より長いプレイ時間又はより上位のスタート順を巡って互いに競争する。高校卒業を迎える最終学年次の学生は、誰もが切望する大学におけるスポーツ奨学金等を巡って競争関係にある。また、特定のスポーツにおけるアマチュアアスリート達は、特定のスポーツにおける職業的アスリートたる職を求めて互いに競い合う。これらすべての競争における重要なファクターとなるのは、問題となる特定のアスリートのアスレチック能力或いはアスレチスムであり、また、これを他者に示す又は文章に記録する能力である。

スピード、アジリティ（敏しょう性）、反応時間及びパワー等はアスリートのアスレチスムを決定する幾つかの特徴的事項である。したがって、アスリートは、これらの分野におけるアスレチック能力を向上させることに努めるのであり、コーチやリクルータは、特定のスポーツに関して最良のこれら特性の組合せを有するアスリートを選びがちである。

今日までにおいて、アスリートの評価及び比較は、大概において主観的なものであった。特定のチームに採用するための候補者たり得るアスリートを求めて、全国中をスカウトは巡回し、多くの最上位アスリート達は、実地で目視されることなく、単に伝聞を通じて採用されるに至る。このようなアスリートの評価及び採用方法は、通常、一か八かの性質を帯びる。

アスリートのアスレチスムを評価し、比較するための１つの方法としては、アスリートに共通の運動及びドリルの組合せを行わせることがある。より早く及び／又はより正確に運動又はドリルを行えるアスリートの方が、より遅い又はより不正確に当該運動又はドリルを行う者よりも、通常は、優秀であるとみなされる。例えば、所謂「コーン（ｃｏｎｅ）ドリル」は、アスリートをトレーニングするため及び評価するために日常的に用いられる。典型的なコーンドリルにおいては、複数のマーカコーンの間の既定のコースをアスリートが辿るものとして、その過程において、幾つかの急方向転換を行う及び／又は前進走行から後退走行若しくは横走りへの転換を行う。

多くの機関（例えば、高等学校、大学、トレーニングキャンプ並びにアマチュア及びプロフェッショナルチーム等）において用いられている手法ではあるが、このようなトレーニング及びテストのためのドリルは、コーチ又はトレーナの主観的な評価又は人間の操作者によって手動的にトリガされる時間計測機器に依存するものである。したがって、これらの手法は、本質的に人間の感覚及び誤差の影響下にある。この様な、人間の感覚に起因する偏差及び誤差によって、最高のアスリートが発掘されず、又は報われないことにもなり得る。

さらに、これらの運動及びドリルにおいて収集したタイミング等に関する情報を有意義に集計及び評価する努力は、これまで限定的であった。例えば、所与のドリルよって、ある集団中で最速のアスリートを決定することはできるが、これら既知のシステムは、当該アスリートを、同じ日に厳密に同一のドリルに参加していなかったかもしれない世界中からのアスリート達と有意義に比較することを許すものではない。

例えば、バスケットボールにおいては、大学及び高校レベルのアスリートは、ＮＢＡ主催のドラフト前（プリドラフト）キャンプにおけるパフォーマンスに少なくとも基づいて、ナショナルバスケットボールリーグ（ＮＢＡ）において活躍する能力を判断される。このキャンプにおいては、アスリートは、各ＮＢＡフランチャイズ（球団）がプレーヤを選択するドラフト開催日において、情報に基づいた決定を行えるようにするために、各プレーヤの能力を表すように設計された一連のテストを受験する。

このようなテストが各ＮＢＡフランチャイズに所定のプレーヤの特定のテストに関する能力のスナップショットを提供するものであるも、これらのテストのどれも、総合的なアスレチスム評価及び／又は順位付けを提供できるように編纂されたものではない。これらのテストは、比喩的な意味での真空空間において参照する単なる離散的データポイントでしかなく、他のテストとの関係で各テストの結果を検討するものでない。さらに、このようなテストスコアは、これから有望視される大学レベル、高校レベル及びユースアスリート達にとってはさして利益をもたらさない。なぜならば、プリドラフトテストは、容易に拡張することができず、大学レベル、高校レベル及び若いアスリート達に、自己の能力を判定して、将来的な又は現役のＮＢＡプレーヤのそれと比較することを可能にするものではないからである。

本発明の実施態様は、アスリートのパフォーマンスを評価するための方法に関する。１つの実施態様においては、本発明は、少なくとも２人のアスリートの総合的パフォーマンスを正規化してより正確に比較するためのアスレチスム評価方法に向けられている。各アスリートは、少なくとも２つの異なるアスレチックパフォーマンステストを受験する。各テストを、定義した種目において効率的に競技するために必要なそれぞれ異なるアスレチックスキルを測るように設計する。或るアスリートに関する各テストからの結果を、類似するアスリートの集団からのテスト結果の分布を提供するデータベースと比較して正規化し、前記テスト結果の分布における当該テスト結果のパーセンタイルに基づいたポイント値を各テスト結果に割り当てる。前記少なくとも２つの異なるアスレチックパフォーマンステストからの結果から導出したポイント値を組み合わせることによって、各アスリートの総合的アスレチスムを表すアスレチスム評価スコアを生成する。

定義した種目がバスケットボールである場合においては、アスレチックパフォーマンステストは例えば、アスリートのノーステップ垂直ジャンプの高さの測定、アスリートのアプローチジャンプリーチの高さの測定、既定の距離についてのアスリートのスプリントタイム、及び既定のコースについての周回タイムの測定を含むことができる。この方法は、ノーステップ垂直ジャンプの高さ、アプローチジャンプのリーチの高さ、スプリントのタイム及び周回タイムを、アスレチスム評価スコアを合成するための、少なくとも１つの早見表へ照合することをさらに含むことができる。テストしたアスリートの集団の評価スコアが所望の範囲に収まるように、算出したアスレチスム評価スコアに対して、倍率係数を適用することができる。

この概要は、後述の詳細な説明においてさらに説明する概念の幾つかを簡易的に導入するために提供するものである。この概要は、特許請求範囲の主要な特徴又は必須な特徴を特定するものではなく、また特許請求範囲の範疇を画定するのを支援するために用いられるものではない。

本発明を、下記において、添付の図面への言及を伴って詳細に説明する。

図１は、本発明の原理に即した、アスレチスム評価システムのフロー図である。 図２は、図１のアスレチスム評価方法とともに使用するためのデータ収集カードのユーザインターフェースである。 図３は、テストを行う施設及び図１のアスレチスム評価システムにおいて使用するためのテスト用構成の概略図である。 図４は、本発明の原理に即した、ノーステップ垂直ジャンプテストを行っているアスリートの斜視図である。 図５は、本発明の原理に即した、最高タッチ高さを判定するためのテスト装置の斜視図である。 図６は、本発明の原理に即した、最高タッチテストを行っているアスリートを表した図５のテスト装置の斜視図である。 図７は、本発明の原理に即した、レーンアジリティを判定するためのテスト用構成の概略図である。 図８は、本発明の原理に即した、ニーリング（膝接地状態）パワーボールトスを判定するための療養用ボールを用いて両手投げを行っているアスリートの斜視図である。 図９は、本発明の原理に即した、多段ハードルテストを行っているアスリートの斜視図である。 図１０は、本発明の原理に即した、パフォーマンス早見表である。 図１１は、バスケットボールに関するテストイベントにおいて、収集したデータの一例を示す表である。 図１２は、バスケットボールのためのノーステップ垂直ジャンプについての、女性アスリートに関する例示的な早見表である。 図１３は、バスケットボールに関してテストした何人かの女性アスリートのノーステップ垂直ジャンプの実地におけるデータを示す例示的なグラフである。 図１４は、バスケットボールに適用可能な、例示的な女性アスリートの「ｗスコア」を示す表である。 図１５は、バスケットボールに適用可能な、例示的な女性アスリートの「ｗスコア」を示す表である。 図１６は、本発明の実施態様に即した、例示的なアスレチスム評価スコアを合成するための方法を示すフロー図である。 図１７は、本発明の実施態様を実装するのに好適な例示的なコンピューティング環境のブロック図である。 図１８は、本発明の原理に即した、ファーストピッチソフトボールのためのアスレチスム評価を合成するのに使用するための例示的な早見表である。 図１９は、ファーストピッチソフトボールのためのテストイベントにおいて収集したデータの一例を示す表である。 図２０は、ファーストピッチソフトボールに関する、女性アスリートの垂直ジャンプのための例示的な早見表である。 図２１は、ファーストピッチソフトボールに関してテストした何人かの女性アスリートの実地における垂直ジャンプに関するデータを示す例示的なグラフである。 図２２は、ファーストピッチソフトボールに適用可能な、例示的な女性アスリートの「ｗスコア」を示す表である。 図２３は、ファーストピッチソフトボールに適用可能な、例示的な女性アスリートの「ｗスコア」を示す表である。 図２４は、本発明の原理に即した、アジリティを判定するためのテスト用構成の概略図である。 図２５は、本発明の原理に即した、リカバリーアジリティを判定するためのテスト用構成の概略図である。 図２６は、サッカーのための垂直ジャンプについての、女性アスリートに関する例示的な早見表である。

法律上の要件を充足するために、本発明の内容を具体性をもたせてここに詳述する。しかし、当該説明は、本願から生じる特許の範疇を制限する意図を持っているものではない。むしろ、発明者は、特許を請求する内容が他の手法によっても実施することができることも想定しており、本願において説明されているステップとは異なる若しくは類似するステップ又はこれらの組合せを含むことができるのであり、現在の他の技術又は将来の技術を伴わすこともできる。さらに、用いられる方法の異なる部分を称するのに「ステップ」及び／又は「ブロック」との語を用いるが、明示的に順序が指定されている場合を除き、本願開示において個別のステップ間の特定の順序が指定されているものと解釈してはならない。

本発明の実施態様は、アスリートのパフォーマンスを評価する方法に関する。１つの実施態様においては、本発明は、少なくとも２人のアスリートの総合的パフォーマンスを正規化してより正確に比較するためのアスレチスム評価方法に向けられている。各アスリートは、少なくとも２つの異なるアスレチックパフォーマンステストを完了する。各テストは、定義した種目において効率的に競技するために必要なそれぞれ異なるアスレチックスキルを測るように設計されている。或るアスリートに関する各テストからの結果を、類似するアスリートの集団からのテスト結果の分布を提供するデータベースと比較して正規化し、前記テスト結果の分布における当該テスト結果のパーセンタイルに基づいたポイント値を各テスト結果に割り当てる。前記少なくとも２つの異なるアスレチックパフォーマンステストからの結果から導出せられたランキング番号を組み合わせることによって、各アスリートの総合的アスレチスムを表すアスレチスム評価スコアを生成する。

図１を特に参照すると、アスレチスムを評価する方法１０が提供されており、これは、アスリートに関して総合的アスレチスム評価スコアを合成することによって所定のアスリートのアスレチック能力及び／又はパフォーマンスを評価するために設計された、少なくとも２つの異なるアスレチックテストを行うことを含む。

各テストは、定義した種目において効率的に競技するために必要なそれぞれ異なるアスレチックスキルを測るように設計されている。例えば、バスケットボールという種目においては、アスレチスム評価方法１０は、４つの個別のテストを実施することを伴い、これらは、男性アスリートの総合的アスレチスム評価を判定するのに用いることができる。別の構成においては、アスレチスム評価方法１０は、６つの個別のテストを実施することを伴い、これらは女性アスリートの、バスケットボールという種目における、総合的アスレチスム評価を判定するのに用いることができる。例示的なテスト施設及び構成は、図３において概略的に示されている。テストデータを測定及び収集するのに用いるテスト施設及び機材は、西暦２００５年１１月７日に出願された、本願名義人の共有に係る米国特許出願第１１／２６９，１６１号において開示されている種類のものとすることができ、当該開示は、参照によりその全体が取り込まれる。

さらに図１への参照を続けるに、アスリートの総合的アスレチスムを判定するためのテストプロセスを、ステップ１２において初期化し、ステップ１４において受験アスリートが男性か女性であるかを判定する。受験アスリートが男性である場合には、ステップ１６においてアスリートの体重を測定し、図２に図示するようなデータ収集カードにおいて記録することができる。体重の測定の後は、ステップ１８において、アスリートがノーステップ垂直ジャンプを行う。

ノーステップ垂直ジャンプは、一般的にアスリートの下半身ピークパワーの発達具合を表し、コート面上又は他の硬い平面性のある水平な面の上で行う。最大の高さを達成するために、アスリートはスクワットで姿勢を落としてから両足でジャンプすることにより反動付け垂直ジャンプを行い、この際腕の振りも活用する（図４参照）。垂直ジャンプの測定は、物理的な又は電子的なデータ収集カード上にて記録することができる（図２参照）。

アスリートの体重及びノーステップ垂直ジャンプの高さをデータ収集カード上にて記録した後、ステップ２０においてアスリートのピークパワーを計算することができる。計算されたピークパワーを表示し、体重及びノーステップ垂直ジャンプの高さと共に、データ収集カードに記録することができる。

上述したように、ノーステップ垂直ジャンプは、略スタンディングポジションからのアスリートの垂直方向にジャンプする能力を測定するものである。ノーステップ垂直ジャンプ（即ち、概ね動いていない状態のポジションからのジャンプ）の高さを判定するのに加えて、アスレチスム評価方法１０は、アプローチジャンプを測定することも含み、これはアスリートの機能的なジャンプ能力を評定するために、ターゲットに向かっての助走又は歩行をアスリートに許すものである。

図５及び図６において示すように、例えば、テープメジャー等の目盛を、例えば、バックボード等の定置物に固定することができる。バックボードに目盛を固定したらば、床面からのリーチの最高地点を判定するために、アスリートはおよそ半径１５フィートの位置から目盛に向かってアプローチしていくことを許され、片足又は両足でジャンプし、この際片腕を目盛に向かって伸び上げる。アスリートがアプローチを行い、床からジャンプする際には、アプローチジャンプのリーチの高さは、目盛との間のアスリートの手の相対位置を、視覚的に又は電子的センサによって読み取ることができ、ステップ２２において、アスリートの「最高タッチ」として記録することができる。ピークパワーと同じように、最高タッチは図２のデータ収集カードにおいて記録することができる。

アプローチジャンプのリーチ高さを測定した後、アスリートにタイム測定を伴う既定距離に亘るスプリントを行わせることができる。１つの構成においては、アスリートは、およそ７５フィートの距離に亘ってスプリントを行い、この距離は大体においてバスケットボールコートの全長のおよそ４分の３の距離である。ステップ２４において、アスリートがスプリントに要する時間を測定し、これは図２のデータ収集カード上において記録することができる。

図７を参照するに、アスリートのアジリティ―は、既定のコースをアスリートが辿るのに要する時間を計測することによって判定することができる。１つの構成においては、コースは実質においては１６フィートかける１９フィートの長方形であり、この大きさは大体においてバスケットボールコートの所謂「ペイント部」或いは「ボックス部」の領域と同じ大きさである。アスリートがペイント部を横断するのに要する時間を測定することによって、当該アスリートの総合的なアジリティ―についての判定することができる。アスリートを、ボックスの周りを１周又は複数集回るように指示することができる。ステップ２６においてアスリートが周回を行うのに要する時間を測定することができ、データ収集カード上において記録することができる。

上述のピークパワー、最高タッチ、４分の３コートスプリント及びレーンアジリティ―に加えて、男性アスリートに対しては、ステップ２８においてニーリングパワーボールトスを行うことを要求することができ、ステップ３０において多段ハードルテストを行うことを要求することができる。図８は、ニーリングパワーボールトス評価を判定するのに、アスリートが治療用ボールを放り投げる際に用いることのできるテスト機材の例示を提供する。具体的には、アスリートは、ニーリング姿勢から既定の重量の治療用ボールを放り投げる。１つの構成においては、治療用ボールは３キログラムであり、一般的には、ニーリング姿勢から、アスリートによって両手で放り投げられる。治療用ボールの総合飛距離を測定することができ、これをデータ収集カードに記録することができる。

図９に示すように、多段ハードルテストでは、１つのハードル上を反復的に既定の時間（インターバル）だけアスリートにジャンプさせることによって行う。１つの構成においては、２回の２０秒間インターバルにかけての１２インチ高のハードルをアスリートが両脚でジャンプした回数を記録し、これらのインターバルは１回の１０秒間に亘る休憩インターバルによって隔たれることができる。データ収集カード上において、多段ハードル評価として、着地が成功した両足ジャンプの回数を記録することができる。

男性アスリートに対してニーリングパワーボールトス及び多段ハードルテストを要求することができ、これらのデータは有用であり、アスリートの総合的なアスレチック能力を証明するものであることがあるものの、これらのデータを総合的アスレチック評価の決定に用いないこともできる。

或るアスリートに関する各テストからの結果は、類似するアスリートの集団からのテスト結果の分布を提供するデータベースと比較して正規化し、前記テストの結果の分布における当該テスト結果の正規分布中のパーセンタイルに基づいたランキング番号を各テスト結果に割り当てる。例えば、ピークパワー、最高タッチ、４分の３コートスプリント及びレーンアジリティのデータは、ステップ３２において、単一の表で又はピークパワー、最高タッチ、４分の３コートスプリント及びレーンアジリティそれぞれに対応する個別の早見表で参照することができる。早見表は、或るテスト（即ち、ピークパワー、最高タッチ、４分の３コートスプリント及びレーンアジリティ）に関してのスコアに基づいて割り当てられるポイント値を含むことができる。ステップ３４において、割り当てられたポイント値を記録することができる。ステップ３６において、早見表によって割り当てられたポイント値には縮尺率を適用することができ、ステップ３８において総合的アスレチスム評価の合成において用いるために組み合わせることできる。本プロセスを、図１６との関係でさらに説明する。

図１をさらに参照するに、ステップ１４において受験アスリートが女性であると判定した場合においては、ノーステップ垂直ジャンプの高さをステップ４０において記録する。男性アスリートについてと同様に、ノーステップ垂直ジャンプテストは一般的にアスリートの下半身ピークパワーの発達具合を表し、コート面上又は他の硬い平面性のある水平な面の上で行う。最大の高さを達成するために、アスリートはスクワットで姿勢を落としてから両足でジャンプすることにより反動付け垂直ジャンプを行い、この際腕の振りも活用する（図４参照）。

ノーステップ垂直ジャンプの高さに続いて、女性アスリートの最高タッチをステップ４２において測定し、ステップ４４において４分の３コートスプリントを測定する。レーンアジリティをステップ４６において測定し、女性アスリートの総合的アスレチスム評価を判定するために、ノーステップ垂直ジャンプの高さ、最高タッチ及び４分の３コートスプリントとともに用いる。

男性アスリートについてと同様に、ステップ４８において女性アスリートにニーリングパワーボールトステストを行わせ、ステップ５０において多段ハードルテストを行わせる。図８図示のように、男性アスリートと同様にテストが女性アスリートについて行われるも、女性アスリートはより軽い治療用ボールを用いることができる。１つの構成においては、男性アスリートは３キログラムの治療用ボールを用いる一方女性アスリート２キログラムの治療用ボールを用いる。

ステップ４０、４２、４４、４６、４８及び５０において上述のテストが行われた後には、ステップ５２において、ノーステップ垂直ジャンプの高さ、最高タッチ、４分の３コートスプリント、レーンアジリティ、ニーリングパワーボールトス及び多段ハードルのデータを単一の早見表又は個別の早見表にて参照する。

各テストからのデータを参照することによって、ステップ５４において、早見表は各テストにポイント値を割り当てる。ステップ５４において割り当てられたポイントは、後に組み合わせる及び縮小・拡大することができ、これによってステップ５８において総合的アスレチスム評価を、縮小・拡大及び組み合わせたポイントに基づいて、合成することができる。

女性アスリートに関して行うテストの実施は、男性に対してのそれて似ているものの、女性アスリートの体重は記録しない。このため、女性アスリートの総合的アスレチスム評価を判定するのに際してピークパワーは用いることができない。女性アスリートの総合的アスレチスム評価を判定するのに際してピークパワーを用いることができないものの、ノーステップ垂直ジャンプの高さ、ニーリングパワーボールトス及び多段ハードルに関しては参照し、上述のようにして、総合的アスレチスム評価を判定するのに用いる。図１０において例示的な早見表が示されており、これは女性アスリートについて一連のテストの各テストに関してのパフォーマンス評価を提供する。

アスリートの性別に関わらず、１００人〜数千人単位のアスリートの規範的テストデータを測定及び記録することによって早見表を決定することができる。規範的データを、テストによってソートし、パフォーマンスのレンジをマップし並びにアスリートのテスト中に観測された各テスト値についてのパーセンタイルランキング及び閾値を確立することができる。表形式化されたランキングを、スコアリングし、統計学的関数を用いてポイントに変換することができ、これによって各テスト（即ち、ピークパワー、最高タッチ、４分の３コートスプリント及びレーンアジリティ）に関して各々の早見表を構築していくことができる。一旦早見表が構築された後は、総合的アスレチスム評価を判定するために、テストデータについて早見表を参照することができる。

データ収集カードから１人のアスリートのサンプルテストデータを取得し、ランク化、スコアリング及び縮小・拡大することができ、総合的アスレチスム評価を得ることができる。

テストイベント（例えばコンバインやキャンプ等）に関して現場において収集したデータは、例えばハンドヘルドデバイス（図示していない）で入力して、データベースに記録することができ、当該ハンドヘルドデバイス上にて又は当該ハンドヘルドデバイスからリモートで、図２に示すフォーマットで表示することができる。各テストに関して２回のトライアルを許すことができる。ただし、多段ハードル（ｍｕｌｔｉ−ｓｔａｇｅ ｈｕｒｄｌｅ， ＭＳＨ）に関しては、２つのジャンプ段階からなる１つのトライアルとして行う。

図１１は、収集されたデータの例を示す。図１１に関してのテスト単位は、次の通りである：ＮＳＶＪ＝ｎｏ−ｓｔｅｐ ｖｅｒｔｉｃａｌ ｊｕｍｐ（ノーステップ垂直ジャンプ）（単位はインチ）；Ｍａｘ Ｔｏｕｃｈ（最高タッチ）（単位はインチ）；ＭＳＨ＝ｍｕｌｔｉ−ｓｔａｇｅ ｈｕｒｄｌｅ（多段ハードル）（単位はジャンプの回数）；Ｌａｎｅ Ａｇｉｌｉｔｙ（レーンアジリティ）（単位は秒）；ｔｈｒｅｅ−ｑｕａｒｔｅｒ Ｃｏｕｒｔ ｓｐｒｉｎｔ（４分の３コートスプリント）（単位は秒）；ＫｎＰＢ＝ｋｎｅｅｌｉｎｇ Ｐｏｗｅｒ Ｂａｌｌ ｔｏｓｓ（ニーリングパワーボールトス）（単位はフィート）。

各テストからの最良の結果を、テスト結果を各テストに関して提供されるスコアリング（早見）表と照合することによって、小数部を含むイベントポイントに変換する。男性アスリートのバスケットボールに関する評価に関しては、ノーステップ垂直ジャンプはテストであるものの、（体重及びノーステップ垂直ジャンプの高さから導出する）ピークパワーがスコアするイベントである。図１２においては、早見表の例を示すために、（パフォーマンスレンジの上位側の）女性アスリートについてのノーステップ垂直ジャンプに関する早見表が提供されている。それぞれの起こり得るテスト結果は、割り当てられるランク及び小数部を含むイベントポイントに対応付けられている。

図１２の上述の例においては、各テスト結果に割り当てられたランクは、何百人もの十代の女性バスケットボールプレーヤについて、全国の幾つもののイベントにおいて収集した、規範的データから導出することができる。この規範的データをソートし、それぞれの値を経験的累積分布関数（ｅｍｐｉｒｉｃａｌ ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ、ｅＣＤＦ）によってそれぞれのパーセンタイルに変換する。このパーセンタイル或いはランクは、生のテスト測定（規範的データ）に影響を受け、データセットの大きさ及び構成要素たるテスト値に依存する。

上述のアスレチスム評価スコアリングシステムは、生のスコアの正規化及び正規化されたスコアを累積ポイントに変換するという２段階を含む。異なるテストからのデータを比較するための前提条件として正規化が必要である。ステップ１は、後に行う比較が有意義なものとなることを保証するためのものであり、ステップ２はスコアリングシステムの具体的な諸性質（極端に高位なパフォーマンスは漸次的に報われるのか、それとも収穫逓減となるのか）を決定する。ステップ２において展開したマッピングは、標準化したスコアをポイントに変換するため、更新作業は不要であり、種目及び測定範囲に関わらず、すべてのテストに共通的に妥当するのである。正規化及び変換のための関数を賢明に選択することによって、既定の特性に従ってパフォーマンスを評価するための、一貫した評価を提供する。

一連のテストバッテリを構成する異なるテストの結果を比較するためには、共通の範囲に結果を標準化する必要がある。データが正規であれば、周知な標準化としてはｚスコアがあり、これは平均値と測定値との間の標準偏差の（符号付）個数を表す。しかし、データが非正規であると、もはやｚスコアは適切でなくなる。なぜなら、この場合異なる分布に関して一貫した解釈をもたらさないからである。よりロバストな標準化手法としては、経験的累積分布関数（ＥＣＤＦ）たるｕがあり、それは次のように定義する。

上記方程式においては、ｘは標準化すべき生の測定値であり；ｙ_１，ｙ_２，．．．，ｙ_ｎはイベントを較正するのに用いるデータであり、II｛Ａ｝はイベントＡが発生すれば１の値を戻し、その余の場合は０の値を戻すインディケータ関数である。ここで、ｕは関心が持たれる生の測定値たるｘ及びピア達の生の測定値たるｙの双方に依存することに留意されたい。

角括弧内において総和に加算する１／２及び分母において用いる（ｎ＋１）によって、ｕ∈（０，１）との関係が厳密な不等式の意味で保証される。この定義は煩わしいものの、ｕは、すべての較正データ（ｙ_１，ｙ_２，．．．，ｙ_ｎ）及び標準化すべき生のデータたるｘを含む合体されたデータセットを順序付けてカウントすることによって容易に算出することができる。

即ち、
ｕ＝｛［ｘ未満のｙの個数］＋０．５［ｘに等しいｙの個数］＋１｝／｛［ｙの個数］＋１｝
＝｛［ｘ未満の（ｙ及びｘ）の個数］＋０．５［ｘに等しい（ｙ及びｘ）の個数］｝／［（ｙ及びｘ）の個数］
である。

（可能な場合は生のデータを用いるべきであるが、）この定義は、ビニングしたデータにも適用することができることに留意されたい。

ステップ１において算出されたＥＣＤＦは、似ていないテストからの結果を比較するための共通の基準を提供するものの、ＥＣＤＦはパフォーマンスを評価するのには適切ではない。なぜなら、この手法は一貫的に、パーセンタイル「アンカ（ａｎｃｈｏｒ）」（サニティチェック）を用いてポイントを与えて漸次的に報うものではないからである。したがって、算出されたパーセンタイルを（単調な、１対１写像を介して）適切なポイントスケールに変換する必要がある。

このような変換は、逆ワイブル変換によって提供され、次式の通りである。

上記関数は、２つのパラメータ（α及びλ）に依存し、生のスコアに適用した２パラメータべき乗則に性質的に類似なスコアリング曲線をもたらす。パフォーマンスのパーセンタイル及び与えられるポイントの関係を規律する以下の４つのルールをおおよそ充足するようにパラメータたるα及びλを選定する。
１． １０パーセンタイルは、名目的最大値のおよそ１０％を達成するべきである。
２． ５０パーセンタイルは、名目的最大値のおよそ３０％を達成するべきである。
３． ９７．７パーセンタイルは、名目的最大値のおよそ１００％を達成するべきである。
４． ９９．９パーセンタイルは、名目的最大値のおよそ１２５％を達成するべきである。

一般的に、４つの制約条件は同時に２パラメータモデルによって充足することができないため、不一致の或る部分（この場合は、２乗ログエラーの総和）を最小化するようにパラメータを選ぶ。もっとも、選択する具体的な誤差メトリックに対して推定の反応は比較的鈍感である。

生の（ビニングしていない）データが得られる場合に関して方法を説明するに際しては３つのパフォーマンスたる１２，１６及び３０を、９つの観測値たる１６，２０，２５，２７，１９，１８，２６，２７及び１５を含む較正データセットを用いてスコアリングする場合を想定されたい。

ｘ＝１６に関しては、較正データ（１５）内には、ｘ未満の観測値が１つ及びｘに等しい観測値が１つある。したがって、

計算の概要は以下の表に示す。

後方互換性確保のため、ビニングされたデータに基づいてアスリートをスコアしていく必要がある場合もあり得る。４つのパフォーマンスたる４０，１２０，１３５及び１８０を、次のようにビニングされた較正データセットを用いてスコアリングする場合を想定されたい。ここにおいてはビンの表示は区間の下限を表すものであり、例えば、９０と表示されたビンは、区間（９０，１００）に属する測定値を含む。

ｘ＝１３５に関しては、０＋２＋．．．＋１７＋２６＝２１９個の、ｘ未満のものを有するビンに格納される観測値があり、同じビンに格納されるものは１４個ある。したがって、

であり、「ｂｉｎ ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ １３５」とは、１３５を含むビンを意味する。

計算の概要は次の表に示す。

標準化及び変換は、生のデータの場合と全く同じ態様で行う。もっとも、ビンに対する一貫した取扱いを確保するために注意を要す。同じビンに格納されているすべての生の値は、同じ標準化された値を生じさせるのであり、結果として同じスコアとなる。要は、ビニングされたデータに基づくスコアリングは、解像力（正確な値ではなく単なる区間を記録する）及び複雑性（ビン表示の一貫した取扱い）と引き換えにデータ収集及び記録を簡略化するのである。稀有な場合においては、較正データに関しては、概略的な統計（例えば平均及び標準等）のみ与えられている場合がある。正規なデータであると仮定すれば、生のデータはマイクロソフト（登録商標）のエクセル（登録商標）のｎｏｒｍｄｉｓｔ（）関数を用いて標準化することができる。

上述のルールは、データの標準性という仮定に重度に依存している。したがって、データが標準性を有さなければ、当然にして、この手法では苦戦する。仮定する標準性の結果、この手法は生のデータ又はビニングされたデータに基づくＥＣＤＦ法のロバスト性を享受するものではなく、他の代替手段なき場合でない限り回避するべきである。

この手法を示すために、正規に分布している較正用データセットの平均及び標準偏差がそれぞれ９８．４８及び２４．７１であり、ｘ＝１５０をスコアするのが望ましいと仮定する。この場合、ｕ＝ｎｏｒｍｄｉｓｔ（（１５０−９８．４８）／２４．７１）＝０．９８１、となる。

前と同じように、

である。

正規化されたデータを収集して或る態様でソートした後は、上述のように、所与のテストに関してそのｅＣＤＦをスキャッタープロットし、パフォーマンス曲線が現れる。例えば、図１３においては、実地において２８８人の女子に関して観測されたノーステップ垂直ジャンプのデータが示されている。例えば２６．６インチ等の観測されなかった結果に関しては、その値に対してランク（９９．３７パーセンタイル）を補間によって割り当てるのであり、図１３においては割り当てられたランクを必要とする観測されていないポイントが示してある。

各テストに関して、「上限値」及び「下限値」を決定し、これらは各テストに関してのスコアリング範囲を表すものである。上限値以上のテスト値は、どれも同じ数のイベントポイントを得る。同様に、下限値以下のテスト値は、どれも同じ数のイベントポイントを得る。これらの上限・下限は、評価スケールの一体性を維持する。上限値は、特異なテスト結果がアスリートの評価を歪曲して、他のテストにおける平凡なパフォーマンスを覆い隠してしまうことの確率を抑制する。

各ランクを、小数部を含むイベントポイントに、統計学的関数を用いて変換し、これは上述のように逆ワイブル変換との関係で行われる。図１３においては、女子のノーステップ垂直ジャンプに関するスコアリング曲線が示されており、同図にあるように、ポイントはパーセントとして表示されている。例えば、（１８．１インチのジャンプに対して割り当てる）０．５０ポイントは５０％として表示する。これらの小数部を含むイベントポイントは、ｗスコアとしても呼ばれる（ｗはワイブル（Ｗｅｉｂｕｌｌ）の頭文字である）。

逆ワイブル変換は非正規な（歪曲された）分布のテストデータを上述のように処理することができる。この変換は、パフォーマンスレンジの上方において漸次的なスコアリングを可能とする。漸次的なスコアリングは、より並外れた優秀なテスト結果に対して程ポイントを漸次的（即ち、漸次的に多く）に割り当てるものである。この漸次的な性質は図１３において、２６インチより高いジャンプについて示されているものであり、赤色の曲線が漸次的に傾きを増し、個々のデータポイントがより差別化される。漸次的スコアリングは、選りすぐりのパフォーマンスを強調することを可能にし、これによってこの評価手法を、才能を識別するためのツールとしてより有用なものとする。

図１２は、サンプルアスリートたる「アンドレア・ワイト」を特定し、ノーステップ垂直ジャンプに関して彼女は２６．５インチ飛んだことになっている。この値は、１．０７８のｗスコアに対応する。彼女のすべてのテストに関してのｗスコアは各々のテストの早見表を参照することによって知ることができる。これらのｗスコアは、図１４に示されている。

小数部を含むイベントポイントを、各評価用テスト変数に関して合計し、アスリートの合計ｗスコアを得る。（例えば、図１４においては、５．５２０）。この合計を、倍率係数と乗算し、評価を求める。女子バスケットボール評価に関しては、例えば、この倍率係数は１８であり、このため、アンドレア・ワイトの総合アスレチスム評価は９９．３６（＝５．５２０＊１８）となる。

「イベント倍率係数」は、評価されたイベントの個数及び望まれる評価レンジによって各評価項目に関して決定する。評価は、一般的に１０から１１０の範囲に収まるべきである。評価が４つの変数たる、ピークパワー、最高タッチ、レーンアジリティ及び４分の３コートスプリントからなるものであるため、男子の倍率係数は、例えば２５である。

女性アスリートが全６種のテストにおいて「上限値を達成」したとした場合（図１５）、彼女のｗスコアの合計はおよそ１３０となる（１２９．８５）。

アスリートの性別と関係なく、表１は、上述の各テストに関しての例示的なテスト順序の概要を示し、各テストを実施すべき時間を割り当てる。

各テストの種々のスコアを評価することによって、アスリートには総合的なアスレチスム評価が提供され、アスリートは自己の能力及び／又はパフォーマンスを自己の年齢層の他のアスリートのそれと比較することにこれを用いることができる。さらに、アスリートは、このような情報を、自己のスキルセットをNBAプレーヤやWNBAプレーヤのそれと比較することに用い、これによって自己のスキルセットが職業的バスケットボールプレーヤのそれとどのように比較するものかを推知することができる。

図１６を参照するに、本発明の実施態様に即してアスレチスム評価スコアを合成するための例示的な方法１００が示されている。アスレチスム評価スコアは、特定のアスリートについて、バスケットボール等の定義した種目との関連で、合成することができる。このようなアスレチスム評価スコアは、例えば、個々のアスリートのアスレチスムを把握するため及び／又は複数のアスリートを比較することに用いることができる。最初に、ステップ１１０に示されているように、特定の種目に関してのアスレチックパフォーマンスデータをアスリートの集合から収集する。非限定的な例としては、アスレチックパフォーマンスデータはノーステップ垂直ジャンプの高さ、アプローチジャンプリーチの高さ、既定の距離に関するスプリントのタイム、既定のコースについての周回タイム等がある。アスレチックパフォーマンスデータは、数百人規模又は数千人規模のアスリートの集団について記録することができる。このようなアスレチックパフォーマンスデータは、図１７のデータベース２１２等のデータストアに格納することができる。

ステップ１１２において、アスレチックパフォーマンステスト結果等の収集されたアスレチックパフォーマンスデータを、正規化する。このように、定義した種目に関してアスリートが行った各アスレチックテストのアスレチックパフォーマンス結果（例えば、生のテスト結果等）を、正規化する。即ち、共通の尺度に即して、各アスリートの生のテスト結果を標準化することができる。標準化は、異なるアスレチックテストに対応するデータの比較を可能にする。１つの実施態様においては、標準化されたアスレチックパフォーマンスデータとは、経験的累積分布関数（ECDF）のパーセンタイルである。当業者は、正規化されたアスレチックパフォーマンスデータ（即ち、正規化されたアスレチックパフォーマンスデータ）を得るために任意の手法を用いることができることに気付くであろう。

ステップ１１４においては、正規化されたアスレチックパフォーマンスデータは、ランクのセットを合成するのに用いる。ランクのセットは各アスレチックパフォーマンステスト結果について割り当てるスコアリング表に含まれたランクを含む。スコアリング表（例えば、早見表）は、アスレチックパフォーマンステスト結果或いはそれらのあり得る結果のセットを含む。スコアリング表内の各アスレチックパフォーマンステスト結果は、割り当てられたランク及び／又は小数部を含むイベントポイントに対応する。１つの実施態様においては、アスレチックパフォーマンスデータを、ソートし、経験的累積分布関数（ECDF）のパーセンタイルを、各値について算出する。このようにして、経験的累積分布関数のパーセンタイルはスコアリング表に含まれる特定のアスレチックパフォーマンステスト結果に関するランクを表すものである。この関係においては、各アスレチックパフォーマンステスト結果には、テスト結果の正規分布におけるそのテスト結果のパーセンタイルに基づいたランキング番号を、割り当てる。このランク（例えば、パーセンタイル）は、生のテスト測定値に依存するのであり、データセットの大きさ及びそれを構成するテスト値の両方についての関数である。これからわかるように、スコアリング表は、観測されたアスレチックパフォーマンステスト結果及び観測されていないアスレチックパフォーマンステスト結果を含むことができる。観測されていないアスレチックパフォーマンステスト結果に対応するランクは、観測されたアスレチックパフォーマンステストに関するデータから補間によって割り当てることができる。

ステップ１１６においては、各アスレチックパフォーマンステスト結果に関して、小数部を含むイベントポイント値を決定する。特定のアスレチックパフォーマンステスト結果に関しての小数部を含むイベントポイント値を、対応する割り当てられたランクに基づいて決定或いは算出する。即ち、割り当てられたランクのセットは、適切なポイント縮尺に変換さるのである。１つの実施態様においては、例えば逆ワイブル変換等の統計学的関数がこのような変換を提供する。

ステップ１１８においては、１以上のスコアリング表を合成する。先述したように、スコアリング表（例えば、早見表）は、アスレチックパフォーマンステスト結果或いはそれらのあり得る結果のセットを含む。スコアリング表内の各アスレチックパフォーマンステスト結果は、割り当てられたランク及び／又は小数部を含むイベントポイントに対応する。一部の場合においては、複数のテスト及び／又は種目に関連付けられたデータを含む単一のスコアリング表を合成することができる。そのほかにも、複数のスコアリング表を合成することができる。例えば、各種目又は各アスレチックパフォーマンステストに関してそれぞれスコアリング表を合成することができる。１以上のスコアリング表又はその一部分（アスレチックテスト結果、割り当てられたランク、小数部を含むイベントポイント等）は、図１７のデータベース２１２等のデータストアに格納することができる。

ステップ１２０において示されているように、特定のアスリートに関してのアスレチックパフォーマンステストデータを参照（例えば、受信、取得、読み出し、識別等）する。即ち、複数の相異なるアスレチックパフォーマンステストに関してのアスレチックパフォーマンステスト結果を参照する。アスレチックテストのセットは、特定の種目又は運動活動に即して、予め定義することができる。アスレチックパフォーマンステストは、或るアスリートのアスレチック能力及び／又はパフォーマンスを評定するように設計されており、特定の種目又は運動活動に関するアスレチックパフォーマンススキルを測定する。

参照するアスレチックパフォーマンスデータを、テストイベントの実地において測定及び／収集することができる。このようなデータは、ハンドヘルドデバイス（例えば、図１７のリモートコンピュータ２１６）又は他のコンピューティングデバイス（例えば、図１７の制御サーバ２１０）を介して入力することができ、データベース（例えば、図１７のデータベース２１２）に記録する。このようにして、データは、入力を受信するデバイス（例えば、図１７のリモートコンピュータ２１６或いは同図の制御サーバ２１０）のデータストア内において格納することができる。そのほかにも、データは入力を受信するデバイスからリモートであるデータストアに格納することもできる。このような場合においては、入力を受信するデバイスは、リモートなデータストア又はそれと関連付けられているコンピューティングデバイスへ、データを送信する。単なる例示にすぎないが、評価を行う者はアスレチックパフォーマンスデータをハンドヘルドデバイスに入力することができる。ハンドヘルドデバイスにデータを入力した後は、データストア（例えば、図１７のデータベース２１２）においての格納のために、データを制御サーバ（例えば、図１７の制御サーバ２１０）へ送信することができる。収集されたデータは、ハンドヘルドデバイス上又はハンドヘルドデバイスとの関係でリモートに表示することができる。

ステップ１２２において、アスリートの各テスト結果に対応する小数部を含むイベントポイント値を識別する。スコアリング表を用いて、アスリートのアスレチックパフォーマンステスト結果に基づいて、小数部を含むイベントポイント値を検索或いは識別することができる。実施態様においては、各テストからの最良の結果は、各テストについてテスト結果を早見表において参照することによって、小数部を含むイベントポイント値に変換する。方法１００は、一般には、特定のアスレチックパフォーマンステスト結果についての小数部を含むイベントポイント値を検索するために用いる、各テスト結果に対応するランク及び小数部を含むイベントポイント値を有する、スコアリング表を合成することを説明するものであるが、テスト結果について小数部を含むイベントポイント値を同定或いは決定するためには他の手法を用いることもできる。例えば、一部の場合においては、アスリートのテスト結果を受けた後にランク及び／又は小数部を含むイベントポイント値を決定することができる。この観点からして、特定のアスレチックパフォーマンステスト結果についての小数部を含むイベントポイント値を算出するためのアルゴリズムをリアルタイムにおいて実行することができる。単なる例示にすぎないが、特定のアスリートに関するアスレチックパフォーマンステスト結果を、当該アスリートに類似するアスリート達のアスレチックデータのテスト結果の分布と比較することができ、当該テスト結果に関してのパーセンタイルランキングを決定することができる。その後、当該テスト結果に関してのパーセンタイルランキングを、小数部を含むイベントポイント値に変換することができる。

ステップ１２４においては、合計ポイントスコアを生成するために、アスリートについての関連性を有する各テスト結果についての小数部を含むイベントポイント値を、組み合わす或いは集約する。即ち、アスリートの、各テスト結果についての小数部を含むイベントポイント値を、アスリートの合計ポイントスコアを算出するために、総和する。ステップ１２６においては、合計ポイントスコアをイベント倍率係数で乗じ、総合的アスレチスム評価を得る。評価したイベントの個数及び／又は望まれる評価レンジに応じてイベント倍率係数を決定することができる。アスレチックテスト結果、ランク、小数部を含むイベントポイント値、合計ポイント値、総合的アスレチスム評価等の、特定のアスリートに関連付けられたアスレチックデータを、図１７のデータベース２１２等のデータストアに格納することができる。

本発明の実施態様を簡潔に説明したが、以下においては、本発明の実施態様を実装するために適切な例示的動作環境について説明する。

図１７を参照するに、本発明の実施態様を実装することができる例示的なコンピューティングシステム環境たるアスレチックパフォーマンス情報コンピューティングシステム環境が示されており、参照符号２００によって一般的に特定される。当業者は、図示されているアスレチックパフォーマンス情報コンピューティングシステム環境２００は、適切なコンピューティング環境の１例に過ぎず、本発明の活用の範疇又は機能に関してなんらの制限を示唆するものではないことを理解するであろう。また、アスレチックパフォーマンス情報コンピューティングシステム環境２００は、その構成要素の単一のいずれか或いはそれらの組合せを前提条件又は要件とするものと解されてはならないのも同様である。

本発明は、多種の他の汎用又は特殊用途コンピューティングシステム環境又は構成と共に運用可能とすることができる。本発明との協働が適切となり得る周知のコンピューティングシステム、環境及び／又は構成としては、次のものが例示的に含まれる。即ち、パーソナルコンピュータ、ハンドヘルドデバイス、ラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサを基礎とするシステム、セットトップボックス、プログラム可能な消費者家電、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、及び上記のいずれかのシステム若しくはデバイスを含む分散コンピューティング環境等である。

本発明は、コンピュータにより実行されるプログラムモジュール等のコンピュータ実行可能命令の一般的文脈において説明することができる。一般的にプログラムモジュールは、特定のタスクを実行する又は特定の抽象データ構造体を実装するような、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント及びデータ型を非限定的に含む。本発明は、タスクが通信ネットワークを通じて接続されているリモートな処理装置によって実行される分散コンピューティング環境においても運用することができる。分散コンピューティング環境下においては、プログラムモジュールはローカルな及び／又はリモートな、例えばメモリストレージデバイス等のコンピュータストレージ媒体と関連づけて配置することができる。

図１７をさらに参照するに、例示的なアスレチックパフォーマンス情報コンピューティングシステム環境２００は、制御サーバ２１０としての汎用コンピューティングデバイスを含む。制御サーバ２１０の構成要素は、非限定的に、処理装置、内部システムメモリ及びデータベースクラスタ２１２等のシステムの様々な構成要素を制御サーバ２１０とカップリングするための適切なシステムバスを含むことができる。システムバスは、幾つかのバス構造のいずれかであることができ、幾つかのバスアーキテクチャのうちの任意のものを用いたメモリバス若しくはメモリコントローラ、ペリフェラルバス及びローカルバスを含むことができる。非限定的な例示として、このようなアーキテクチャには、Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｓｔａｎｄａｒｄ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ（ＩＳＡ）バス、Ｍｉｃｒｏ Ｃｈａｎｎｅｌ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ（ＭＣＡ）バス、Ｅｎｈａｎｃｅｄ ＩＳＡ（ＥＩＳＡ）バス、Ｖｉｄｅｏ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ（ＶＥＳＡ）ローカルバス及びＰｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ（ＰＣＩ）バス（別称メザニンバス）が含まれる。

制御サーバ２１０は、典型的には、例えばデータベースクラスタ２１２等の多種のコンピュータ可読媒体を内蔵する又はこれへのアクセスを有する。コンピュータ可読媒体は、サーバ２１０からアクセスできるどんな利用可能媒体であることもでき、揮発性及び不揮発性媒体並びにリムーバブル及び非リムーバブル媒体を含む。非限定的な例示として、コンピュータ可読媒体はコンピュータストレージ媒体を含むことができる。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造体、プログラムモジュール、他のデータ等の情報のストレージのための手法若しくは技術によって実装した、揮発性及び不揮発性媒体並びにリムーバブル及び非リムーバブル媒体を非限定的に含むことができる。この関係において、コンピュータストレージ媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ若しくは他のテクノロジによるメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ディジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）若しくは他の光学ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ若しくは他の磁気ストレージデバイス又は所望の情報を格納するのに用いることができ、かつ、制御サーバ２１０によってアクセスすることができる他の一切の媒体を非限定的に含むことができる。非限定的な例示として、通信媒体は、有線ネットワークや直結配線接続等の等の有線媒体及び音響、ＲＦ、赤外や他の無線媒体等の無線媒体を含む。上述のいずれかの組合せもコンピュータ可読媒体の範疇に含まれることができる。

データベースクラスタ２１２を含む、上述において説明され、そして図１７において示されているコンピュータストレージ媒体は、制御サーバ２１０のために、コンピュータ可読命令、データ構造体、プログラムモジュール及び他のデータについてのストレージを提供する。制御サーバ２１０は、一以上のリモートなコンピュータ２１６への論理接続を用いて、コンピュータネットワーク２１４において作動することができる。リモートなコンピュータ２１６は、アスレチックとレーニング又はパフォーマンス環境において多種の場所に配置することができる。リモートなコンピュータ２１６は、ハンドヘルドコンピューティングデバイス、パーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイス、他の良く見かけるネットワークノード等であることができ、制御サーバ２１０との関係で説明された要素の一部又は全部を含むことができる。諸デバイスは、パーソナルディジタルアシスタント等のデバイスであることができる。

例示的なコンピュータネットワーク２１４は、非限定的な意味合いで、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）及び／又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含むことができる。このようなネットワーキング環境は、事務所、企業内ネットワーク、イントラネット及びインターネットにおいてありふれたものである。ＷＡＮネットワーキング環境において運用する場合においては、制御サーバ２１０は、インターネット等のＷＡＮ上にて通信を確立するためのモデムや他の手段を含むことができる。ネットワークド環境においては、プログラムモジュール又はその部分を、制御サーバ２１０、データベースクラスタ２１２又はいずれかのリモートなコンピュータ２１６との関連において格納することができる。例えば、非限定的な意味合いにおいて、多種のアプリケーションプログラムが、一以上のリモートなコンピュータ２１６に関連付けられたメモリ上に常駐することができる。当業者は、示されているネットワーク接続は例示的なものであり、コンピュータ間（例えば、制御サーバ２１０とリモートなコンピュータ２１６との間）で通信リンクを確立する他の手段も用いることができることを理解するであろう。

運用時においては、アスレチックパフォーマンス評価者（例えば、コーチ、リクルータ等）は、キーボード、ポインティングデバイス（俗にマウスと称される）、トラックボール又はタッチパッド等の入力デバイスを通じて、制御サーバ２１０にコマンド及び情報を入力する又は制御サーバ２１０へコマンド及び情報を一以上のリモートなコンピュータ２１６を介して伝達することができる。他の入力デバイスには、非限定的な意味合いで、マイクロフォン、パラボラアンテナ、スキャナ等が含まれる。コマンド及び情報を、直接にアスレチックパフォーマンスデバイスから制御サーバ２１０へと送信することもできる。モニタに加えて、制御サーバ２１０及び／又はリモートなコンピュータ２１６は、スピーカやプリンタ等の他の出力用周辺機器を備えることができる。

制御サーバ２１０及びリモートなコンピュータ２１６の他の内部構成要素の多くは図示されていないが、当業者は、このような構成要素及びその相互接続は周知であることを理解するであろう。したがって、制御サーバ２１０及びリモートなコンピュータ２１６の内部構成についての追加的な詳細はここにてさらに詳述しない。

他の実施態様においては、異なる種目に関してのアスリートのアスレチスムを判定するために異なるテストを実施することができる。例えば、ファーストピッチソフトボールという種目においては、方法は、アスリートを４つの別個のテストを用いて、当該女性の当該種目に関しての総合的アスレチスムを判定するためのテストを実施することを伴うことができる。具体的には、アスレチックテストは、アスリートの垂直ジャンプの高さを測定すること、アジリティシャトルを完了するのに要した合計時間を測定すること、２０ヤードのスプリントに要した時間を測定すること及び回転パワーボールスロー（投擲）の飛距離を測定することを含むことができる。

垂直ジャンプは、上述されたノーステップ垂直ジャンプに類似した直立姿勢からのジャンプである。２０ヤードダッシュは、時間が測定されるスプリントである。

アジリティシャトルでは、５−１０−５アジリティテストである。３つのコーン（ライン或いは他の障害物）を、一直線に、互いに５ヤード離れた距離に配置する。アスリートは、手を片手で触れた状態から、中央のコーンから動作を始める。スタート時においては、アスリートは外側コーンのいずれに向かって対向又は前傾することを許されない。動き始めにおいて、アスリートは、当初コーンに触れていた手の反対側にある外側コーンに向かってスプリントする。アスリートはこの外側コーンに触れ、方向を逆転し、他方の外側コーンに向かってスプリントする。一旦当該コーンを触れたらば、アスリートは再び方向転換し、中央コーンを走り過ぎる。測定時間は、アスリートが中央コーンから手を離したときに開始し、中央コーンを走り過ぎたときに終了する。

回転パワーボールスローは、３キログラムのパワーボールを用いて実施することができる。アスリートは、ソフトボールの打球スタンスに類似した態様でスタートラインに対して直角に立つことによって動作を始める。アスリートは、スタートラインを踏む又は触れることができるが、線を超えることはできない。ボールは両手で抱えられ、アスリートの後方よりの手（手のひらがスタートラインを向いている方の手）がボールの後部を持ち、前よりの手がボールの下を持つ。ボールは、ボールをアスリートの腰部と胸部の間に維持して引かれる。アスリートの腕は、僅かな肘での屈曲を除いて完全に伸びているべきである。１つの動作で、アスリートは自己の身体を回転させてボールを前方に、望ましくは４５°の角度で、振り出す。この運動は、ソフトボールにおけるバットの振りを再現する。アスリートは、腕を伸ばした状態で終了する。アスリートは、フォロースルーを行うことはできるが、アスリートの足は、ボールが放たれるまでは、線を越えて伸びてはならない。ボールが移動した距離が測定される。

アスレチックデータは、バスケットボールに関するテストデータを収集するのと似た態様でキャプチャする。例えば、データは、ハンドヘルドコンピューティングデバイスに入力することができる。各テストに関して２回の挑戦が許され、最良の結果が、後述する評価を算定するのに用いる。

スコアリング表（早見表）にてテスト結果を参照することによって、各テストに関する最良の結果を、小数部を含むイベントポイントに変換する。図１８においては、例示的な早見表が示されており、女性アスリートに関して一連のテストのそれぞれに関してパフォーマンス評価を提供する。バスケットボールに関しての表に類似して（図１０）、この早見表は、１００人〜数千人単位のアスリートの規範的テストデータを測定及び記録し、テストに応じてソートすることによってパフォーマンスのレンジを特定し並びにアスリートについてのテストにおいて観測されたテスト値のそれぞれについてのパーセンタイルランキング及び閾値を確立することによって決定することができる。また、上述したように、表形式化されたランキングに関してはスコアリングを行い、各テスト（垂直ジャンプ、アジリティシャトル、２０ヤードダッシュ及び回転パワーボールスロー）に関しての各スコアリング早見表を構築するために、統計学的関数を用いてポイントに変換することができる。

図１９は収集されたデータの例を提供する。図１９におけるテストの単位は、次の通りである：ＶＪ＝ｖｅｒｔｉｃａｌ ｊｕｍｐ（垂直ジャンプ）（単位はインチ）；Ａｇｉｌｉｔｙ Ｓｈｕｔｔｌｅ（アジリティシャトル）（単位は秒）；２０−ｙａｒｄ Ｄａｓｈ（２０ヤードダッシュ）（単位は秒）；ＲｏＰＢ Ｔｈｒｏｗ（回転パワーボールスロー）（単位はフィート）。まず各テストからの最良の結果を、スコアリング表（早見表）を参照することによって、小数部を含むイベントポイントに変換する。

上述において完全性を伴って、図１２を参照しつつ説明されたように、図２０においては、各テストに割り当てられたランクは、ソートされてｅＣＤＦ関数のパーセンタイルに変換される規範的データから導出されることができる。上記で詳述されたように、規範的データが収集及びソートされた後は、パフォーマンス曲線を得るために、そのｅＣＤＦをスキャタープロットする。例えば１３４３人の女子について実地で観測された垂直ジャンプのデータは、図２１において水色の菱形で記される曲線で示される。観測されていない結果については、その値のランクは、補間によって割り当てられるのであり、図２１の黄色の三角形が割り当てられたランクを必要としている観測されていないポイントを表している。上限値及び下限値は、上述のように設定される。

上述されたように、各ランクを、小数部を含むイベントポイントに、例えば逆ワイブル変換を用いて統計学的関数を用いて変換する。垂直ジャンプに関してのイベントポイントのスコアリング曲線は、図２１においては赤色の丸で表されており、ポイントはパーセンテージとして表示され、例えば女子のファーストピッチソフトボールに関しての１９．１インチの６１パーセンタイルのジャンプについては、０．５０ポイントが５０％として表される。ここでも、小数部を含むイベントポイントがｗスコアとなる。バスケットボールについての曲線と類似した態様で、逆ワイブル変換は、テストデータの非正規な（歪曲された）分布を処理することができ、また２６インチと２７インチの間のｗスコア曲線の傾斜から明らかなように、逆ワイブル変換は選りすぐりのパフォーマンスを強調するために漸次的スコアリングを許容する。

図１９を参照するに、サンプルアスリートたる「マライア・ギアハート」は、ノーステップ垂直ジャンプにおいては２４．６インチ飛んだことになっている。この値は１．０２３のｗスコアに対応する（図２０）。彼女についてのすべてのｗスコアは、それぞれのテストの早見表を参照することによって得られる。これらのｗスコアは図２２において示されている。

スケーリングを達成するために、小数部を含むイベントポイントは、各評価テスト変数について合計されて、図２２にあるように、サンプルアスリートたるマライア・ギアハートに関してのアスリート合計ｗスコアたる３．５２８が得られる。この合計を、イベント倍率係数で乗算し、評価が求められる。女子ファーストピッチに関する評価に関しては、例えば、この倍率係数は、３０であり、したがってマライア・ギアハートの総合的アスレチスム評価は１０５．８４（＝３．５２８×３０）となる。

「イベント倍率」は、評価されたイベントの数と所望される評価レンジに基づいて各評価について判定される。評価は一般に１０から１１０の間となる。女性アスリートが全４テストにおいて「上限値を達成」した場合には（図２３にあるように）、彼女の合計ｗスコアは１５７．４４（＝５．２４８×３０）との評価を示すであろう。１つの実施態様においては、（例えば、１２０等の）上限値を課し、極端な外れ値についての合計スコアを制限することができる。

別の実施態様においては、アスリートのフットボールに関するアスレチスムを判定するのに異なるテストを実施することができる。具体的には、アスレチックパフォーマンステストは、アスリートの垂直ジャンプの高さを測定すること、アジリティシャトルを完了するのに要した時間を測定すること、ニーリングパワーボールトス、４０ヤードのスプリントに要した時間を測定すること及びピークパワー垂直ジャンプを含むことができる。アジリティシャトルは、上述されており、４０ヤードダッシュは上述された２０ヤードダッシュに類似している。ニーリングパワーボールトスは、ニーリング姿勢から３キログラムのパワーボールを胸部から放り投げることによって行う。この運動は、ニーリングしている点と最大の飛距離を得るために用いられるボールの弾道が水平から３０乃至４０度上向きな点を除いて、バスケットボールでの両手によるチェストパスに似ている。パワー垂直ジャンプは、下半身のピークパワーを測り、体重を垂直距離に加味する。実施態様においては、ジャンプの垂直距離を判定するために、コンタクトマットを用いる。パワー垂直テストは、幾つかの手法においては、体重を初回のイベント結果として組み込むことができる。他の実施態様においては、垂直ジャンプのみを用いることができる。体重を組み込むパワー垂直テストの例としては、ピークパワーのイベント結果として、次式を用いることができる：

上記式において、Ｐｅａｋ Ｐｏｗｅｒ（ｗａｔｔｓ）とはピークパワー（単位はワット）であり、Ｖｅｒｔｉｃａｌ Ｊｕｍｐ（ｃｍ）とは垂直ジャンプ（単位はセンチメートル）であり、Ｗｅｉｇｈｔ（ｋｇ）とは体重（単位はキログラム）である。

フットボールに関する実施態様においては、結果は、上述されたシステム及び方法を用いて処理される。

本発明は、特定の実施態様との関連で説明されてきたが、これらは全ての観点において限定的なものではなく、例示的なものとして意図されている。本発明の範疇から逸脱せずして、代替的実施態様は業者にとって明らかになる。

別の実施態様においては、アスリートのサッカー（或いはグローバルフットボール）に関するアスレチスムを判定するために、異なる幾つかのテストを実施することができる。具体的には、アスレチックパフォーマンステストは、アスリートのピークパワー垂直ジャンプを測定すること、１つの方向（例えば、左方向）に向かって開始されたアジリティシャトルを完了するのに要する時間を測定すること、逆の方向（即ち、右方向）に向かって開始されたアロウヘッドアジリティテストを完了するのに要する時間を測定すること、２０メートルの距離におおけるアスリートのスプリントタイムを測定すること、及びヨーヨー様の間欠的リカバリーテスト（Ｙｏ Ｙｏ Ｉｎｔｅｒｍｉｔｔｅｎｔ Ｒｅｃｏｖｅｒｙ Ｔｅｓｔ， ＹＩＲＴ）を含むことができる。ＹＩＲＴを除き、各テストは２回ずつ実施する。

上述のように、パワー垂直ジャンプは、下半身ピークパワーを表し、垂直跳躍距離に体重を組み合わせるように加味する。実施態様においては、ジャンプの高さを判定するために、コンタクトマットが用いられる。パワー垂直テストは、幾つかの態様にて体重を初期イベント結果に加味することができる。他の実施態様においては、垂直ジャンプを単独で用いることができる。体重を加味するパワー垂直テストの一例においては、ピークパワーに関してのイベント結果については次式を用いることができる：

アロウヘッドアジリティテストは、方向を転換する能力、姿勢を制御する能力及びアジリティを測定する。図２４を参照するに、幾つかのコーン２４０Ａ乃至２４０Ｆが、２４０Ａと２４０Ｅ並びに２４０Ｂと２４０Ｃが各々相互に１０メートル離れているようなフォーメーションで並べられている。コーン２４０Ｆは、１つの方向に関してコーン２４０Ｃと２４０Ｅとの中間に設置する。また、コーン２４０Ｄは、コーン２４０Ｃ、２４０Ｆ、２４０Ｅがなす線分と直交する方向において、２４０Fから５メートルの距離に配置する。アスリートは、鎖線２４２によって示された右パターンに関してタイムを測定され、そして少なくとも２分乃至３分間休憩する。次に、アスリートは、実線２４４によって示された左パターンに関してタイムを測定される。２分乃至３分間休憩した後、アスリート前記行程を繰り返す。また、１つの実施態様においては、アロウヘッドドリルに関しての最高結果について、左経路で開始されたそれと右経路で開始されたそれとの和を取ってから処理を行うことができる。

２０メートルダッシュについては、上述した。

ヨーヨー様の間欠的リカバリーテスト（ＹＩＲＴ）は、サッカーの「始動−停止−リカバー−始動」的な側面に関しての測定を行う。図２５を参照するに、アスリートは１組のコーン２５２Ａと２５２Ｂとの間に配置したスターティングライン２５０からスタートし、１組のコーン２５６Ａと２５６Ｂとの間に配置した、スターティングライン２５０から２０メートルの距離に位置する中間ライン２５４への２０メートルスプリントの２個組を、アスリートが失敗するまで、こなしていく。記録済みのＣＤからの第１のビープが第１の２０メートルスプリントを開始し、第２のビープが第１の２０メートルスプリントを終了させ、かつ、第２の２０メートルスプリントを開始し、そして、第３のビープが第２の２０メートルスプリントを終了させ、かつ、１０秒間のリカバリー期間を開始するのであって、この間アスリートはリカバリーゾーン２５８内にてジョギングする。アスリートは、ビープを１つ逃すことができるが、２つ目のビープを逃すことによってテストが終了となる。典型的には、テストは、３分間乃至１０分間続く。

実施態様においては、バスケットボール及びフットボールに関して例示したように、それぞれのシステム及び方法によってイベントの結果を処理する。サッカーに関しての垂直ジャンプドリルについての結果テーブルの例は、図２６において示されている。このテーブルに示されているように、この種目のグローバル性に鑑み、単位はセンチメートルとされている。上述の説明に類似して、評価を算出するために、イベント評価は２５で乗算される。また、スケーリングを維持するために、下限値及び上限値を適用することができる。

上述からして、そして本発明のシステム及び方法から明白に又は内在的に得られる利点とともに、本発明は先述された目的すべてを達成するために好適に適応されているものであることが理解されるであろう。特定の特徴及び特定のサブコンビネーションは実用性を有するものであり、他の特徴及びサブコンビネーションを参照せずに活用され得ることが理解されるであろう。このことは、特許請求範囲の各請求項において考慮される。

Claims (20)

1. コンピューティング環境においてサッカーにおけるアスリートのアスレチスムを評価するための方法を行うためのコンピュータ実行可能命令を含む１以上のコンピュータストレージ媒体であって、
   前記方法は、
   サッカーに関連した少なくとも２つの異なるアスレチックパフォーマンステストにおける前記アスリートのパフォーマンスに関しての少なくとも２つの結果を受信するステップ、
   前記少なくとも２つの結果の各々を、前記アスリートに類似するアスリート達のアスレチックデータのテスト結果の分布と比較して、前記少なくとも２つの結果の各々についてパーセンタイルランキングを決定するステップ、
   前記少なくとも２つの結果についてのパーセンタイルランキングを、各結果についての小数部を含むイベントポイント値に変換するステップ、及び
   前記小数部を含むイベントポイント値を組み合わせて、倍率係数を用いて、サッカーにおける前記アスリートについてのアスレチスム評価スコアを生成するステップ
   を有する方法である、
   １以上のコンピュータストレージ媒体。
2. 前記少なくとも２つの結果についてのパーセンタイルランキングは、漸次的である、請求項１に記載の１以上のコンピュータストレージ媒体。
3. 前記少なくとも２つの結果についてのパーセンタイルランキングを前記小数部を含むイベントポイント値に変換するステップは、逆ワイブル変換の適用を伴う、請求項２に記載の１以上のコンピュータストレージ媒体。
4. 前記アスリートに類似するアスリート達のアスレチックデータのテスト結果の分布は、経験的累積分布関数を用いて決定される、請求項１に記載の１以上のコンピュータストレージ媒体。
5. 前記少なくとも２つの結果についての前記パーセンタイルランキングは、上限値をもって制限される、請求項１に記載の１以上のコンピュータストレージ媒体。
6. 前記少なくとも２つの結果についての前記パーセンタイルランキングは、下限値をもって制限される、請求項１に記載の１以上のコンピュータストレージ媒体。
7. 前記少なくとも２つのアスレチックパフォーマンステストは垂直ジャンプテスト、リカバリーテスト、スプリントタイムテスト及びアジリティタイムテストを含む、請求項１に記載の１以上のコンピュータストレージ媒体。
8. 前記リカバリーテストは、ヨーヨー様の間欠的リカバリーテストである、請求項７に記載の１以上のコンピュータストレージ媒体。
9. 前記スプリントタイムテストは、２０メートルスプリントである、請求項８に記載の１以上のコンピュータストレージ媒体。
10. 前記垂直ジャンプテストは、ピークパワー垂直ジャンプテストである、請求項８に記載の１以上のコンピュータストレージ媒体。
11. 前記アジリティテストは、アロウヘッドアジリティテストである、請求項１０に記載の１以上のコンピュータストレージ媒体。
12. 前記アスリートに類似するアスリート達のアスレチックデータのテスト結果は、前記アスリートと同じ性別のアスリートからのデータを含む、請求項１に記載の１以上のコンピュータストレージ媒体。
13. 前記アスリートに類似するアスリート達のアスレチックデータのテスト結果は、前記アスリートの年齢を含む年齢範囲に属するアスリートからのデータを含む、請求項８に記載の１以上のコンピュータストレージ媒体。
14. サッカーにおけるアスリートのアスレチスムを評価するための方法であって、
    サッカーに関連した少なくとも２つの異なるアスレチックパフォーマンステストにおける前記アスリートのパフォーマンスを測定して各パフォーマンステストに関して結果を定義するステップ、
    各パフォーマンステストについての前記結果を、前記アスリートに類似するアスリート達のアスレチックデータのテスト結果の分布と比較して、前記パフォーマンステストについての各結果についてパーセンタイルランキングを決定するステップ、
    前記各結果についてのパーセンタイルランキングを、各結果についての小数部を含むイベントポイント値に変換するステップ、及び
    前記小数部を含むイベントポイント値を組み合わせて、倍率係数を用いて、サッカーにおける前記アスリートについてのアスレチスム評価スコアを生成するステップ
    を有する方法。
15. 前記パフォーマンステストについての各結果についてのパーセンタイルランキングは、漸次的である、請求項１４に記載の方法。
16. 前記パフォーマンステストについての各結果についてのパーセンタイルランキングは下限値及び上限値をもって制限される、請求項１４に記載の方法。
17. 前記アスリートのパフォーマンスを測定するステップは、
    前記アスリートのノーステップ垂直ジャンプの高さを測定すること、
    前記アスリートのアプローチジャンプリーチの高さを測定すること、
    前記アスリートの既定の距離についてのスプリントタイムを測定すること、及び
    前記アスリートの既定のコースについての周回タイムを測定すること、
    を備える、請求項１４に記載の方法。
18. 前記アスリートのパフォーマンスを測定するステップは、
    前記アスリートの体重を測定すること、及び
    前記体重及び前記ノーステップ垂直ジャンプの高さに基づいてピークパワーを計算すること、
    を備える、請求項１７に記載の方法。
19. 前記アスリートの規定のコースについてのスプリントタイムを測定することは、アローヘッドアジリティドリルにより行われる、請求項１７に記載の方法。
20. 前記リカバリーテストは、ヨーヨー様の間欠的リカバリーテストである、請求項１７に記載の方法。