[2J4-GS-2] 機械学習: 深層強化学習

[2J4-GS-2-05] 深層強化学習を用いたアメリカンフットボールコーチング戦略の研究

〇高柳 里紗¹、 Malla Dinesh^1,2、酒井 剛¹、曽我部 東馬^1,2 (1. 電気通信大学、2. (株) グリッド)

キーワード：深層強化学習、アメフト、コーチング

近年、情報処理技術や画像処理技術の発展により、スポーツ界においてもデータの活用やAI技術の導入が盛んに行われている。本研究ではアメリカンフットボールにおける新たなコーチングの提案を目的としている。アメリカのプロリーグであるNFLのトラッキングデータを用い、選手の位置情報から一人一人の守備範囲を可視化し、深層強化学習を用いて戦術予測と戦略最適化を同時に行うことを目的とする。本研究で用いた方法を利用することで新たなコーチングと選手間の盛んなコミュニケーションのツールとして活用可能であることが示唆される。