[4F2-GS-10] AI応用：行動ログの活用Ⅱ

[4F2-GS-10-02] スポーツ選手間の相性を考慮したスカウティングフレームワークの提案

〇田代 陽久¹、西口 真央¹、島野 拓也²、森川 健太²、長野 遼太²、鳥海 不二夫¹ (1. 東京大学、2. SportMeme株式会社)

キーワード：スポーツアナリティクス、Factorization Machines

様々な組織において有望な人材を発掘し獲得することは常に重要な経営課題の1つである．プロスポーツにおいてそのような活動は特にスカウティングと呼ばれるが，この活動は長い間属人的な勘と経験に委ねられてきた．スカウティングをより合理的に行うにはまず候補選手の能力の定量評価が重要となる．
従来の選手能力評価手法はあくまで個人レベルでの推定に重点を置いていたが，一方で他選手との相性を考えた能力評価を行うアプローチが考えられる．そこで本研究では，推薦システム等に用いられるFactorization Machinesの要素間相互作用の抽出に優れる点に着目し，選手間の相性を考慮した能力推定とその応用によるスカウティングフレームワークを提案する．
プロバスケットボールリーグを例に実験を行った結果，提案手法は既存手法より現実に即した能力推定が可能であり，また選手のスカウティングに用いる上で有効な性質を持ちうることを確認した．
本手法に基づくシステムの普及によって，スカウティングの効率化、選手市場の流動性の向上、チームと選手のミスマッチの減少など、競争レベルの向上とプロスポーツ業界の活性化が期待される．