このプロジェクトで私が目指している未来は、日本のプロ野球（NPB）球団が、私のプログラミング技術により得るデータと分析を活用し、世界一になることです。NPBがグローバルに認知されれば、世界レベルでファン層と数の拡大に繋がり、球団収入増や優秀な選手の確保、優勝への勝率アップを導き、ひいては地域経済の活性にも繋がる事が期待できると考えます。資金力がなく弱小球団であった米国のオークランドアスレチックスが、データサイエンスの導入で世界一を叶えた実例もあり、アメリカの大リーグでは全30球団がデータ分析係を配置し、データを使って試合に臨む事が主流です。
　日本でもチームのスコアラーの勘に頼るのではなく、データサイエンスによって試合に勝つ可能性を高める事に貢献したいと強く考えました。

　本プロジェクトでは、2年間かけ、チームが勝利する為の条件をデータサイエンスを用いて実証しましたが、そもそもデータが与えられている訳ではなく、データを探し、入手する事から取り組みました。次に、データを分析できる形に加工する作業も必要で、その過程を経てデータ分析を行いました。
　具体的に行った事は、主にチームが勝利する為の条件の調査、データ収集、データ分析の3つです。まず、チームが勝つ条件を定性面からも探る目的で、プロ野球の取材経験が豊富なスポーツ新聞を発行している企業に優勝の要因をインタビューしました。同インタビューを通して得た知見に基づく定性的な勝因を、データ分析を可能とする定量的な数値や指標に置き換えるのは大変な作業でした。最後に、収集したデータを用い、決定木分析と呼ばれる手法を使ってチームが勝利する（Aクラスになる）為に必要な条件を分析しました。

　本研究を通し、実務でデータを使う社会人の方と協力した事で、データサイエンスは汎用性が広く、社会貢献の重要な手段である事が分かりました。また、データ分析を進める上で幾度となく困難に直面しましたが、助言を得て、乗り越える粘り強さが身につき、自分のプログラミングのスキルも日々進化していった事を嬉しく思います。
　NPBにおけるデータ使用の現状を把握する為の資料が殆どなく、日本野球機構の膨大なオープンデータを使い、データ分析をする事の大変さも実感しました。日本のスポーツ界においてデータサイエンスが野球以外の種目でも徐々に導入されているものの、世界における浸透に比べ遅れを取っている事も学び、日本の課題が分かりました。