[2D1-OS-6] 移動系列のデータマイニングと機械学習(1/1)

[2D1-OS-6-05] 予測に基づく集団行動系列の評価：サッカーのチーム守備への適用

戸田 康介²、寺西 真聖¹、久代 恵介²、〇藤井 慶輔^1,3,4 (1. 名古屋大学、2. 京都大学、3. 理化学研究所、4. 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

計測技術の発展を背景に、様々なスポーツの実際の試合の動きに関するデータが利用可能になり、戦略や評価への活用が期待されている。その中でも集団スポーツの守備は、複数人で行われ個人としての記録が困難なため、一般的に評価が難しい。従来の得点予測に基づく評価手法は、試合全体では希少な事象を予測するため評価が安定しない点や、得失点に至るまでの多様なプレーの評価が困難である。一方、得点に至る特定のプレーや支配領域などの評価手法は、選手やチームを総合的な成績（得失点など）と関連付けて評価することが難しい。そこで本研究では、選手の行動と全選手・ボールの位置情報を利用した、希少な得失点より発生頻度の多いボール奪取や被有効攻撃の予測に基づく、チーム成績と関連する総合的な観点から、チームの守備評価を行う手法を提案する。実験ではサッカー45試合のデータを用いて、実際の試合の得失点との関係や、シーズンを通したチームの成績との関係について検証した。