[2E1-GS-10] AI応用：スポーツ

[2E1-GS-10-02] 集団スポーツにおけるイベント時の選手位置データに対する速度補完タスクおよび手法

〇梅基 陸平¹、藤井 慶輔^1,2 (1. 名古屋大学、2. 理化学研究所)

キーワード：情報補完、スポーツ、機械学習

近年、サッカーにおいてイベントベースの選手位置データを含む新しい集団スポーツデータが一般公開され、スカウトやリクルートメントに関する分析手法の発展が期待されている。しかし、このデータは全時間の選手位置情報が含まれていないため、イベントごとの選手速度を計算できず、スペース評価手法への適用が難しいという課題がある。本研究では、イベントベースの選手位置データのみを用いて選手速度を補完する手法を提案する。さらに、補完された速度を基に、既存のスペース評価手法が適用可能であるかを検証する。サッカーにおけるデータを用いた実験では、グラフ構造と時系列情報を考慮したニューラルネットワーク手法が、ルールベースの手法と比較して速度補完の誤差が小さく、スペース評価の結果が完全なトラッキングデータにより近いことが確認された。