| 研究課題/領域番号 |
19K11529
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分59020:スポーツ科学関連
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| 研究機関 | 東京理科大学 |
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研究代表者 |
市村 志朗 東京理科大学, 教養教育研究院野田キャンパス教養部, 教授 (30408702)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2019年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 機械学習 / 画像分類 / ハンドボール / 攻撃行動 / ゲーム分析 / 球技スポーツ / データモデル / 量的データモデル作成 / 質的分析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
試合や練習時に光学的なトラッキングシステムやGPSおよびウェアラブルセンサーなどにより得られる選手やボールの移動量や加速度変化などの大量の量的データに我々が先行研究 (平成26・27年度挑戦的萌芽研究課題(課題番号26560358))にて開発した質的なパフォー マンスを評価するための行動モデルを組み合わせることで、球技スポーツでのそれぞれの攻撃行動の量的データの特徴を明らかにする(2019年度、2020年度)。そして、これら明らかになったそれぞれの行動と量的データの関連性を明らかにすることで、攻撃戦術行動を探索するための量的データモデルを作成する(2021年度)。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、球技スポーツにおけて、試合や練習時に得ることの出来る選手の位置情報や移動量や移動軌跡から「どのように」、「どのような」といった質的行動を、可能な限り人の依存せずに計算機を用いて評価する手法のためのデータモデルを開発することを目的とした。ハンドボールの試合のセット攻撃シーンでの攻撃者たちの行動パターンがイラスト作成アプリケーションを用いて描写され、22の攻撃行動パターンに分類した画像データセット（2344枚）を作成した。本データセットを用いて、機械学習による画像分類を行った。
その結果、本研究での24種類の攻撃行動パターンの分類モデルにおいては、89.3%の精度を達成した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究課題では、一部精度に球技スポーツの質的な行動を理解するための補助として、ハンドボールの選手の移動軌跡から「どのように」、「どのような」といった質的行動を行っているかを機械学習の画像分類手法にて分類することを可能とした。その結果は、質的ゲーム分析の最大の問題点であった分析者による結果のばらつきを少なくすることが可能とする。また、このような手法の発展は、熟達したコーチや選手のみが有している複数選手の動きで構成された戦術行動がどのような狙いを持っているのかを把握することのできる能力を未熟達なコーチや選手に拡張させることが可能となる。
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