수면과 퍼포먼스의 과학적 관계
수면이 운동 퍼포먼스에 미치는 영향은 최근 의과학 연구로 분명해졌다. 수면 시간이 6시간을 밑도는 상태가 이어지면 반응 속도, 판단력, 지구력, 회복력 모두가 저하된다고 보고됐다. 야구는 순발적인 반응과 판단이 연속되는 스포츠로, 수면 부족은 타자의 선구안, 투수의 제구, 주자의 판단, 수비의 스텝워크 모두에 영향을 준다. 프로 운동선수에게 수면은 단순한 휴식이 아니라 트레이닝과 어깨를 나란히 하는 중요한 퍼포먼스 요소다. MLB에서는 이미 많은 구단이 선수의 수면 관리를 조직적으로 하고 있고, NPB도 이 흐름을 따라가는 형태로 도입이 진행되고 있다. 야간 경기 후 심야 귀가, 장거리 원정, 시차가 있는 국제 경기 등 NPB 선수의 수면을 방해하는 요인은 많고, 그 관리는 경쟁 우위에 직결된다.
웨어러블 단말이 측정하는 항목
선수가 착용하는 웨어러블 단말에서는 수면에 관한 여러 지표를 측정할 수 있다. 총 수면 시간, 입면까지의 시간, 깊은 수면(논렘 수면)의 비율, 렘수면의 비율, 야간 각성 횟수, 심박수의 변동, 호흡수 등이 대표적인 측정 항목이다. 최근의 웨어러블은 가속도 센서, 심박 센서, 피부 온도 센서, 혈중 산소 센서 등을 통합해 의료 기기에 가까운 정밀도로 수면의 질을 분석할 수 있게 됐다. 이 데이터는 선수의 스마트폰을 거쳐 구단의 클라우드 시스템에 집약되며, 트레이너나 의료 스태프가 개별로 확인할 수 있다. 데이터를 토대로 내일 경기에서의 기용 판단, 휴식일 설정, 트레이닝 부하 조정 등이 이루어진다.
NPB 각 구단의 도입 상황
NPB에서의 웨어러블 도입은 구단마다 온도 차가 있다. 소프트뱅크나 요미우리 등 데이터 분석 부문이 확립된 구단은 일찍부터 도입을 진행해 선수의 수면 데이터를 일상적으로 활용하고 있다. 파이터스나 이글스도 적극적으로 받아들이고 있다. 한편 전통적 구단에서는 선수의 프라이버시 우려나 데이터에 너무 의존하는 것에 대한 저항감으로 도입이 늦은 구단도 있다. 도입할 경우에도 선수 전원을 대상으로 할지, 희망자만 할지, 젊은 선수만 할지 등 운영 방침은 다양하다. 일본인 선수는 구미 선수에 비해 웨어러블 단말에 대한 저항감이 비교적 적다고도 하며, 젊은 세대를 중심으로 활용이 확산되고 있다.
데이터 활용의 실례 - 기용 판단과 휴식 설계
수면 데이터의 활용 예로서, 경기 전날의 수면 시간과 질을 확인하고 그 결과를 그날의 기용 판단에 반영하는 케이스가 있다. 극단적으로 수면이 적었던 선수는 선발에서 빼고 대타 요원으로 돌리는 판단이 가능해진다. 장기적으로는 시즌 중 수면 데이터의 누적을 보고 휴식일 설정이나 등판 간격 조정을 한다. 투수의 경우 등판 전날의 수면 질이 다음 날의 구속이나 제구에 영향을 미친다는 점이 데이터로 나타난다. 수면이 양호한 상태에서 등판한 경기와 수면 부족으로 등판한 경기의 방어율을 비교하면 명확한 차이가 나오는 경우가 있다. 이 데이터는 선수 개인의 컨디션 관리뿐 아니라 코칭 전략의 근거로도 활용된다. 데이터에 기반한 휴식 설계는 특히 중간 계투 투수의 부담 경감과 부상 예방에 큰 효과를 발휘하고 있다.
프라이버시와 데이터 관리의 과제
선수의 수면 데이터는 매우 사적인 정보이며, 그 취급에는 신중함이 요구된다. 데이터가 구단 내에서 어디까지 공유될지, 은퇴 후 어떻게 보관될지, 제3자에게 공개가 있는지 등 명확한 운영 규칙이 필요해진다. 일본에서는 선수회와 구단 사이에서 웨어러블 데이터의 취급에 관한 협의가 진행되고 있다. 데이터를 활용하고 싶은 구단 측과 프라이버시를 지키고 싶은 선수 측의 이해는 때때로 대립한다. 해외에서는 선수의 동의 없이 데이터가 모이거나, 선수의 불이익이 되는 용도(연봉 협상에서의 이용 등)에 사용되는 우려가 논의되고 있다. NPB에서도 데이터 활용의 진화와 병행해 선수의 권리를 지키는 제도 설계가 필요해진다. 데이터의 익명화, 보관 기간의 명시, 활용 범위의 합의 형성 등 신중한 운영이 요구된다.
향후 발전 - AI 분석과 개별 최적화 트레이닝
웨어러블 데이터의 활용은 앞으로 더욱 발전한다. AI에 의한 분석이 진행됨으로써 개개 선수의 특성에 맞는 개별 최적화 트레이닝 메뉴가 생성 가능해진다. 수면 데이터뿐 아니라 트레이닝 부하, 영양 섭취, 스트레스 지표 등 여러 데이터를 통합적으로 분석함으로써 선수의 컨디션을 다각적으로 파악할 수 있다. 장기적인 데이터 축적에 의해 노화 곡선의 이해나 부상 예조 검출도 가능해질 것이다. 또한 선수 간 데이터 비교에서 뛰어난 선수의 생활 패턴을 젊은 선수의 육성에 활용하는 전개도 있을 수 있다. 한편 데이터에 대한 의존이 선수의 자기 판단 능력을 손상시키는 우려나 데이터 편중이 코칭의 직관을 경시하는 문화를 낳는 위험도 있다. 기술과 인간의 판단의 균형을 잡으면서 데이터 활용을 진화시켜 나가는 것이 NPB의 미래에서 중요한 과제가 된다.