[2E1-GS-10] AI応用：スポーツ

[2E1-GS-10-03] 状態空間モデルに基づくバスケットボール選手の貢献度と相性の時間的変化の推定

〇山田 和宏¹、藤井 慶輔^1,2 (1. 名古屋大学、2. 理化学研究所)

キーワード：状態空間モデル、スポーツ、ベイズモデリング

プロスポーツにおいて、選手の貢献度や相性を正しく評価することは重要な問題である。それらを定量的に評価する指標は、チームの意思決定者にとって有益な情報となり得る。既存の評価指標は、選手の成長などに起因する貢献度や相性の時間的変化を考慮していなかった。そこで、本研究は選手貢献度・相性の時間的変化を考慮した定量評価指標を提案することを目的とする。まず、Bリーグ2022-23シーズン・2023-24シーズンのPlay-by-Playデータを使用して、時刻毎の計画行列を作成した。次に、計画行列から状態空間モデルのパラメータをベイズ推定し、推定パラメータに基づき選手・デュオ・ラインナップ・チームの提案指標Gaussian Random Walk Plus-Minus (GRWPM) の評価値を算出した。その結果、提案指標は既存指標と強い正の相関がみられ、その妥当性が一定程度示唆された。また、その性質について考察し、既存指標だけでは捉えられない情報を提供することを確認した。提案指標は、選手のスカウティングや年俸・契約年数の決定、ロスター・ラインナップ構成の検討などに役立てられることが期待される。