| 研究課題/領域番号 |
21K11528
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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59030:体育および身体教育学関連
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| 研究機関 | 順天堂大学 |
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研究代表者 |
河村 剛光 順天堂大学, スポーツ健康科学部, 准教授 (70365568)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 測定 / データ / 指導現場 / 体力 / コンディション / トレーニング / 研究との一体化 / 競技 / モニタリング / データリテラシー / 教育 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、指導者や選手が必要としているデータを効率よく大量に収集蓄積するために、医学分野の臨床と研究のような、指導現場と研究の一体化を加速させる。研究のための研究になることなく、データモニタリングの一般化やデータサイエンス教育としての体育スポーツの魅力や価値を高めるために、具体的に収集蓄積が可能なデータ群を検証していく。自身の身体データを利活用できることは、体育スポーツに関係する基礎的な素養でもある。指導現場における多様で貴重な「データ」は日常的に生み出され失われているため、これらを活用し、近未来におけるデータやAIと体育スポーツのダブルメジャーに備えたい。
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| 研究実績の概要 |
2023年度は、野球選手を対象に、日頃の練習やトレーニングに対する振り返り情報とともに、一定のデータ収集を重ねて実施した。各種データが増えて蓄積される際には、その時やその間に何があり、どう過ごしていたかの情報が重要となる。初めての試みであり、様々な検証等を行う必要はあるが、今後の展開のための基礎資料としての分析等を検討していく。データを収集する際の形式（項目）自体としては、昨年度から大きな更新は行っておらず、現時点では、基本の型はひとまず整ったと考えている。一方で、どのようにデータを収集するかという点では、定型の最善策があるとは言い難く、引き続き模索する必要がある。
データの重要度に関わる調査結果を中心に、学会発表では野球についての報告を行った。コンディション・トレーニングに関わるデータとしては、疲労感、練習時間、睡眠関連、測定データでは、体脂肪、体重、スクワットジャンプ、塁間走などの重要性を選手は感じていた。一方で、重要と考えていないデータ項目も認められ、データの入力が簡便にできたとしても、入力率の向上には直結しないと考えられた。また、テニスを対象とした研究調査部分では、各種記録の収集方法やその種類について幅広く検証を試みたが、安定的に長期に渡って実践することなどの難しさが認められた。
本研究を推進する中で、間違いなく、データや測定はスポーツ指導の現場に定着していると言え、その利活用法および収集法を検証していくことは喫緊の課題である。例えば、戦術等の分析を担当するアナリストは、スポーツに定着しつつあるが、そこに各種の幅広い情報も分析対象に加え、データを取り扱う担当者を増やすなど、人的・時間的な資源を投入していく必要があると考えられた。また、各データをデジタル情報として集めるには、まだ機器や仕組み、手間の観点から課題も多く、今後もその方法を継続して検証する必要がある。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
広範囲の競技種目やデータというところまでの発展はできていないが、これまでの競技やチームをベースとしながら、研究を推進して学会発表を行った。野球における多数の対象者に実施したアンケート調査の結果を検証して発表することができ、意見交換やご指摘等をいただいた。小規模ながら、テニスでの各種取り組みを検証することもできた。特に、即時のデジタル化や分析は、まだできない・難しいとしても、非常に多くのデータが指導現場には存在することが明らかとなり、それらを活かしていくための今後の方策の検討が必要である。最終年度では、データを集めることに新しい意味や価値を見い出すために、一定の分析と発表等を行いたい。
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| 今後の研究の推進方策 |
2024年度では、データを集めるためには、という視点でも引き続き一定の検討や議論も行う予定であるが、主には、分析対象とできるデータの変化やそれらの関連性等について、具体的な研究成果を発信する準備を行う。最も一般的で指導現場が重要と考えている身体組成データを軸に、データやそれを取り続ける重要性を明確にしていく。また、これまで以上に研究対象競技やデータの種類を広げるべく努力も行う。
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