[3I5-OS-27b] AIを活用した都市と自然環境の空間・系列データのモデリング

[3I5-OS-27b-02] シミュレーションデータを用いたサッカー基盤モデルの構築に向けて

染谷 大河²、〇スコット アトム¹、藤井 慶輔¹、秋山 英久³、中島 智晴⁴、谷中 瞳² (1. 名古屋大学、2. 東京大学、3. 岡山理科大学、4. 大阪公立大学)

キーワード：シミューレーションデータ、サッカー、基盤モデル

「もしシュートではなくパスを選択していたらどうなっていただろうか？」
サッカーにおける反実仮想シミュレーションは、このような仮想的な状況を生成する手法であるが、選手間の複雑な相互作用が多く実現が難しい。一方で、実際には起きなかった試合状況を考慮しつつ、選手やチームの意思決定を定量的に評価することは、各クラブにとって重要な意味をもつ。近年、自然言語処理などの多くの分野では、大規模基盤モデルの有用性が報告されており、あらゆる下流タスクに応用されている。サッカードメインにおいても、このような基盤モデルが構築できれば、容易に反実仮想シミュレーションが可能になると考えられるが、大量の実データの確保が難しく、未だ実現に至っていない。そこで本研究では、大規模に取得可能なRobocup2Dの選手軌道シミュレーションデータを用いて、サッカー基盤モデルの構築を試みる。また、基盤モデルから派生した埋め込み表現の下流タスクにおける有効性も検証する。これにより、従来手法より長い文脈を考慮したプレーの定量評価が可能になるだけでなく、埋め込み表現を用いた類似プレーシーンの検索や分類など、多くの応用が期待される。