知能と情報
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原著論文
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
山本 雄平田中 成典中村 健二田中 ちひろ姜 文渊林 勲
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2020 年 32 巻 1 号 p. 590-603

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抄録

我が国では,東京オ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,そして新たなサービスの提案など,ICTの効果的な利活用方法が検討されている.筆者らは,これまでアメリカンフットボールに着目し,高性能なGNSSセンサと加速度センサを内蔵した計測端末を用いて,複数選手を可視化するシステムを開発してきた.このシステムを用いることで,指導者のみならず選手に対しても個々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.そこで,本研究では,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に深層学習を適用し,プレーの成功または失敗の推定の可能性を検討する.

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© 2020 日本知能情報ファジィ学会
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