[2E1-GS-10] AI応用：スポーツ

[2E1-GS-10-05] 深層強化学習とゲームツリーに基づくバドミントンのショット予測

〇美濃岡 知樹¹、折原 良平¹、田原 康之¹、大須賀 昭彦¹、清 雄一¹ (1. 電気通信大学)

キーワード：エンタテインメント応用、スポーツ分析、深層強化学習、ゲームツリー、バドミントン

近年バドミントンの世界では，ゲーム理論や機械学習を用いたスポーツ分析が注目を集めている．従来の研究では，戦術の分析のためにバドミントンのラリーから構築されたゲームツリーによるショットの予測が行われてきた．しかし，従来の利得値の計算は単純化されており，選手の戦術的判断などが十分に反映されていなかった．そこで本研究では，各ショットの試合への貢献度を深層強化学習により算出し，その値を利得値としてゲームツリーを再構築する手法を提案する．戦術的観点を取り入れたゲームツリーは，従来の手法より高い精度でのショットの予測が可能となった．本研究は，戦術の決定や選手の指導などに活用されることが期待できる．