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アメリカンフットボールのパスプレーの戦術分析に関する研究

田中 ちひろ 関西大学 DOI:info:doi/10.32286/00024696

2021.06.22

概要

我が国では,東京オリンピック・パラリンピックに向けて,スポーツに関わる政策が積極的に推し進められている.その施策の一つである「スポーツ×ICT」では,スポーツ分野における計測機器の開発やデータ計測と可視化手法の高度化,そして新サービスの提案など,最新ICT(Information and Communication Technology)の効果的な利活用が進められている.しかし,スポーツ分野にICTを適用する試みは黎明期であり,教育現場や地域クラブの指導者のみならず,プロチームに在籍する高度な専門知識を保有したスタッフにおいても,自在に操ることは難しい.

そこで,一つ目の研究(アメリカンフットボールの可視化システムの開発および選手のプレー分析に関する研究)では,「スポーツ×ICT」に関わる既存研究を調査し,現状把握と効果的な活用方法を模索するとともに,高性能なGNSS(Global Navigation Satellite System)センサと加速度センサを内蔵した計測端末を用いて,アメリカンフットボールの複数選手のプレーデータの可視化システムを開発する.そして,統計的な分析と組み合わせてプレー分析を行い,カレッジフットボールの監督・コーチなどの指導者に新たな気づきを提供できるかの観点に基づき,実用の可能性を検証する.

その結果,このシステムを用いることで,指導者のみならず選手個人のプレーの振り返りの機会において有益な情報を提供できることを確認した.しかし,状況に応じたプレーの選択や,その成功率の提示といった戦術の分析までには至っていなかった.

そのため,二つ目の研究(深層学習を用いたアメリカンフットボールにおけるパスプレーのマッチアップ分析に関する研究)では,QB(Quarter Back),WR(Wide Receiver),DB(Defensive Backs)の軌跡画像を深層学習に適用して,パスプレーに関するオフェンスとディフェンスのマッチアップ分析を行い,プレーの成功または失敗の推定の可能性を検討する.これにより,監督・コーチなどの指導者に対して戦術に関する新たな気づきを提供できるかを確認する.

その結果,プレーが完結した時点の軌跡画像のみを用いているため,プレー中の成功率の予測や,その予測値に基づくタイムリーな動作の選択と修正をサイドラインから指示できるようなプレー中の気づき情報の獲得には至らなかった.

そこで,三つ目の研究(アメリカンフットボールのパスプレーの移動履歴を考慮したマッチアップ分析に関する研究)では,軌跡の経時変化を加味したトラッキング情報を用いることで,プレー中の成功率を予測することを試みる.実験では,クイックパス,ショートパスやロングパスなどの軌跡を対象に分析を行い,その有用性を実証した.

最後に,四つ目の研究(アメリカンフットボールのパスプレーのスケルトン分析に関する研究)では,汎用性を高めることに主眼を置く.通常,マッチアップ時のパスプレーの種類も多く,それがパススケルトンとなるとマッチアッププレーの組み合わせとなり膨大な種類のプレーが存在することになる.そのため,プレーごとの解析方法から脱却する必要があった.

実験では,プレーが決まる少し前の時点に着目した方法について検証する.そして,パスパターンに依存しない方法の有効性を検証した上で,アメリカンフットボール以外の他のフィールドスポーツにおいても応用できるかを検討する.最終的に,「スポーツ×ICT」の高度化と実用性について検証する.

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