[3G4-OS-15b] 移動系列のデータマイニングと機械学習(2/2)

[3G4-OS-15b-05] 軌道予測に基づいた味方の得点機会を創出するサッカー選手の評価

寺西 真聖¹、筒井 和詩¹、武田 一哉¹、〇藤井 慶輔^1,2,3 (1. 名古屋大学、2. 理化学研究所、3. JSTさきがけ)

キーワード：スポーツ、移動系列、マルチエージェント

サッカーは22人の選手とボールが複雑に相互作用する競技である。サッカーの攻撃選手の定量的評価については、ボール保持状態に関する研究が多く、数は少ないがボール非保持状態に関する研究も行われている（例えば[1] Spearman et al. 2018)。しかし、ボールを保持せず、受け取らない攻撃選手の評価が難しく、典型的な（あるいは予測された）動きと比べて、どのように動いたことが得点機会の創出に寄与するかを明らかにすることが難しい。本研究では、軌道予測により生成された基準となる動きを実際の動きと比較して、オフボールの得点機会を創出する選手を評価する。提案手法では、まず正確に選手間の関係性をモデル化し長期軌道予測が可能な、グラフ変分再帰型ニューラルネットワークを用いて軌道予測を行う。次に、ボール非保持状態を評価する既存手法[1]の実データの値と軌道予測の値の差に基づき、基準となる予測された動きと比べて、どのように動いたことが得点機会の創出に寄与したかを評価する。検証では、Jリーグの全18チームとの得点との関連やある1試合の例を用いて、提案手法の評価が直観に合うことを示す。