[2Win5] ポスターセッション2

[2Win5-84] 野球の試合展開を踏まえたハーフイニング予測モデルの構築

宇佐美 翔大¹、〇中野 暁登¹、岩田 侑己¹、大西 隆之介¹、椎久 翔太¹、市川 淳¹ (1.静岡大学)

キーワード：野球、時系列予測、LSTM、機械学習、スキル

本研究では、野球の打席結果を時系列データとして定量化し、それを基にハーフイニング単位で打席結果を予測するモデルを提案する。具体的には、独自に分類した過去の打席結果を入力し、次のハーフイニングにおける打席結果の発生回数をLSTM(Long Short Term Memory)で予測した。結果、重み付きMSE(Mean Squared Error)により、頻繁な事象と稀な事象の両方を予測できる傾向が示された。また、より高い精度で予測するためには 新たな損失関数及び評価指標をモデルに組み込む必要性も示唆された。本研究は、スポーツにおける定量的なデータを時系列として捉え、正確に予測するための第一歩となる知見を提供した。