チームワークの良さを支える神経基盤の解明

• Project/Area Number: 20H04087
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 59020:Sports sciences-related
• Research Institution: Ritsumeikan University
• Principal Investigator: 水口 暢章 立命館大学, 総合科学技術研究機構, 助教 (80635425)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 藤井 慶輔 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (70747401) ; 福谷 充輝 立命館大学, スポーツ健康科学部, 講師 (80722644)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥17,940,000 (Direct Cost: ¥13,800,000、Indirect Cost: ¥4,140,000); Fiscal Year 2022: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2021: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2020: ¥9,750,000 (Direct Cost: ¥7,500,000、Indirect Cost: ¥2,250,000)
• Keywords: 脳画像解析 / 運動スキル / 集団運動 / パフォーマンス

Outline of Research at the Start

サッカーやバスケットボールなどのチームスポーツにおいて味方選手と協調して攻撃・守備をする能力、すなわちチーム戦術を遂行する能力は個人のスキルや身体能力と同様に勝敗を分ける重要な要素である。本研究では、チーム戦術遂行能力に関連する神経基盤を明らかにすることを目的としている。そのために、試合中の選手の動きを分析と磁気共鳴画像法を用いた脳画像解析を行う。本研究は、個人の神経学的特徴に合わせたチーム戦術トレーニング法の提案につながるなど応用研究としてもさらなる発展が期待できる。

Outline of Annual Research Achievements

チームスポーツにおいて味方選手と協調して攻撃・守備をする能力、すなわちチーム戦術を遂行する能力は個人のスキルや身体能力と同様に勝敗を分ける重要な要素であると考えられる。本研究の当初の目的は、チーム戦術遂行能力もしくはそれらを反映すると考えられるポジショニング能力を評価し、その能力と関連する神経基盤を明らかにすることであった。しかし、新型コロナ感染症の影響が長引き、実験として集団スポーツを実施できる見通しが立たなかったため計画変更を余儀なくされた。そこで、当初の予定にあった個人のスキルレベルおよび体力要素を評価するための実験とチームスポーツ場面を模したシミュレーションゲームをそれぞれ実施することとした。個人のスキルレベルおよび体力要素を評価する実験については、これまでに球技経験者を含む様々な運動経験を有する50名が参加した。この実験では、様々な動作をRGBビデオカメラにて撮影し、握力や背筋力などの複数の体力要素も計測した。さらに、磁気共鳴画像装置にて脳画像を取得した。撮影した動作に関しては、機械学習を用いたマーカレス動作解析手法を用いて解析を進めており、個人のスキルレベルを評価する予定である。その後、個人のスキルレベル・体力データと取得した脳画像（MRI）データとの関係性を調べていく。また、新しい推進方策として、チームスポーツ場面を模したシミュレーションゲームを作成し、各状況に応じた意思決定プロセスを解析する計画を立案・実施した。シミュレーションゲーム実験では球技経験がある方、球技経験が無い方を対象にこれまで30名が参加し、実験が継続中である。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

本研究の対象であるチーム戦術遂行能力もしくはそれらを反映すると考えられるポジショニング能力は、個人スキル（パスやトラップの精度など）および体力要素（走力など）とも関連すると考えられるため、ポジショニング能力だけでなく個人スキルや体力要素を網羅的に計測・評価する必要があった。当初予定していた集団スポーツは新型コロナ感染症の影響で実施困難であったため、個人スキルおよび体力要素を簡易に評価する方法を検討した。つまり、個人スキルおよび体力の測定は、体育館で実施する試合と合わせて行う計画であったため、動作解析室において3次元動作解析装置（赤外線カメラ）を用いて行うことは困難である。そこで、個人スキル（動作）をRGBビデオカメラにて撮影し、機械学習を用いたマーカレス動作解析手法を用いて解析することで、各身体部位の座標を求められるようになった。したがって、身体部位の座標の時系列データを解析することで各種運動スキルを評価できる。さらに、このシステムにより、再帰性反射マーカを使用しなくても動作解析が行えるようになったため、個人スキル解析だけでなく、試合中の動作も解析が可能になった。また、新しい推進方策として、チームスポーツ場面を模したシミュレーションゲームを作成し、各状況に応じた意思決定プロセスを解析する計画を検討してきた。これまでに球技のある方、無い方を対象に合計30名からデータを取得して、現在はデータを解析中である。以上のことから、順調に進展していると判断した。

Strategy for Future Research Activity

個人のスキルレベルおよび体力データ、脳画像の解析については引き続き解析を進めていく。具体的には、個人のスキルレベルの高さや運動経験と関連する脳の特徴を探索する。チームスポーツ場面を模したシミュレーションゲーム実験では、様々なシチュエーションにおいて、どのような判断をしていたかを解析することで、チーム戦術遂行能力もしくはそれらを反映すると考えられるポジショニング能力を評価する。具体的には、様々なシチュエーション時の行動（判断）、つまり、どこにどのタイミングでパスを出していたかを解析する。スポーツ経験の有無による違いやチームスポーツの競技歴と関連する指標を探索する。