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