[2C6-OS-7c] 移動系列のデータマイニングと機械学習 (3)

[2C6-OS-7c-04] サッカーにおける守備側チームの評価を考慮した模倣学習による軌道生成

〇寺西 真聖¹、藤井 慶輔¹、武田 一哉¹ (1. 名古屋大学)

キーワード：機械学習、模倣学習、スポーツ

サッカーは22人の選手とボールの相互関係を考慮する必要がある複雑な競技である。近年では選手位置データが計測されているが、その活用は個人の動きにとどまり、チーム戦術の意思決定には主に映像が用いられている。これまでのチームの軌道生成の研究の多くが最終的に予測と実測の誤差だけで評価しており、戦術的な価値（例えば良い守備ができているか）を考慮していない。そこで本研究では、比較的個体差が少ないチーム守備に着目し、守備チームがゴールを守れているか（守備指標）を明示的に特徴ベクトルに与え、守備チームの評価を考慮したマルチエージェント模倣学習を提案する。その結果、提案手法は既存手法（Le et al. 2017）と予測性能自体は同等であったが、守備評価の点で改善された予測軌道を生成することが示された。このことから、集団スポーツにおいて戦術的に意味のある軌道を生成するためには、戦術的な評価を考慮して学習を行うことが効果的であることが示された。