| 研究課題/領域番号 |
22K12314
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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62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
松浦 健二 徳島大学, 情報センター, 教授 (10363136)
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| 研究分担者 |
上田 哲史 徳島大学, 情報センター, 教授 (00243733)
竹内 寛典 徳島大学, 情報センター, 助教 (80961854)
和田 智仁 鹿屋体育大学, スポーツ人文・応用社会科学系, 教授 (70325819)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | チームスポーツ / 戦術モデル / スキル学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、チームスポーツの中でも特に、時間制限があり、コートまたはフィールドを敵・味方で共有し、単一のボールを奪い合いながらゴールによって得点を競うサッカーやバスケットボールを対象に、その戦術学習を支援するための情報システムに関する設計・実装・評価を行う。具体的には、二次元平面と三次元立体空間が連動するシミュレータにおいて、個人ごとの視点での戦術理解とそのチーム共有が図れるようにするための、モデル化やシナリオ開発を行い、数理モデルや統計的な解析手法を導入した環境設計・開発を行う。
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的には、チームスポーツの戦術理解だけでなく、チームを構成する個人毎のスキル開発が含まれる。特にWebVR等を活用した認知スキルとしての空間認知変換機構や視線計測を通じた対人認知スキルに関しては、論文化を行った。また、要素技術として、移動オブジェクトトラッキング技術開発や、複合現実技術に関する応用研究も計画通り実施し、学会発表等を行った。さらに、データ科学としてはゲームの場に対するチームの圧力を定式化すべく検討を行っている。本研究プロジェクトは三年間の計画であり、2022年度は初年度として目的に沿った個別課題の具体化と環境の設計・開発が主な計画であった。ここでは研究実績として、2022年度内に対外発表を行ったものを中心にその実績報告を行う。
(1)チーム戦術学習支援を高度化するために、まず単眼カメラ映像を用いた実映像からのマルチプレイヤートラッキング技術の開発を行った。本研究では、コートに対して斜め上に座した一般的な観戦者からの視座で取得したゲーム映像から、コート内のプレイヤー座標を雑音除去や補正処理を経て比較的正確に二次元座標変換する技術を開発・適用した。また、その環境を応用して、プレイヤーの戦術的な展開予測への寄与可能性を検討し、初期段階の成果を国内外の学会に発表した。
(2)チームを構成する個人には、運動スキルと認知スキルがあるが、特に1対1の場面での視点認知スキルや一人称視点での複数対象（主・注視対象と、副・注意対象）に対する認知スキルに関する研究を実施し、論文化や対外発表を行った。とりわけ、複合現実環境のチームスポーツ応用は、まだ事例が少なく、本研究で実現した複数対象への視線と身体的所作を組み合わせた研究には今後の発展が見込まれる。
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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
研究計画段階では、本プロジェクト内での副課題として個別に三つ設け、初年度は主に課題の具体化と環境設計やデータの初期分析を計画していた。また、研究プロジェクト全体でのキックオフミーティングを年度始に実施し、以後は研究者間の議論の必要性に応じて、進捗・成果発表に関するプロジェクトミーティングを実施する計画であった。実際、初回のミーティング後は、不定期ではあるが、対外発表前や実験前に綿密な打ち合わせを行った。また、補助期間全体を通じて、論文誌や国際会議等での学術成果発表を予定し、ウェブ広報やシステム公開、一般市民展開等の成果の社会還元を検討する予定であった。
このような計画に対し、初年度は、学術的な対外発表として、国際会議・論文化に加え、研究会発表を2件実施した。また、学会発表に関しては、計画時に予定していた旅費を用いて国内での全国大会に参加し、情報収集を行った。さらに、初年度の成果広報は、研究室のウェブを通じて公開している。初年度の研究が二年目以降、引いては学術の社会還元に寄与できると考えている。
以上のことから、計画通りの進捗であると認識している。一方、三つの副課題に対して、データ科学・数理モデル（チーム戦術）に関しては、その検討内容を反映した対外発表は実施しているものの、基礎検討部分の進捗としては、まだ一部対外的な発表等に至っていない。なお、その内容に関しては、実際に地域でのチームスポーツのヘッドコーチとの対話・インタビュー等を通じた協力関係が築けたため、実践的な社会還元の可能性も高まっている。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の方針として、三つの副課題を継続して取り組む。また、研究プロジェクト初年度に実施した副課題に基づく環境やデータ分析状況に対し、その内容の深化と実践性を高めるための改善・工夫を図る。さらに、二年目にかけては、プロジェクト内の副課題間の関係整理・連携も図る。
特に、要素技術としては、マルチプレイヤートラッキングの性能をさらに高め、かつ戦術抽出技術の正確性や頑健性を高める研究に取り組む必要がある。例えば、単眼カメラに対して、カメラの台数を増やして処理を行うなどが考えられる。また、その学習支援への組込みには、戦術面のシステム内部表現や、その学習面でのモデル化が求められる。
ただし、チーム戦術の理解のためには、チーム戦術の評価指標を定める必要があるが、評価指標が共通化可能であるということは、戦術的価値が相対的に低くなる可能性が一般に懸念される。したがって、ベースとなる共通概念は学習対象とし、競争的な面が必要となる局面では、個別の戦術設計をとることも考慮する。
これらの方針を研究組織内で議論し、分掌の個々の副課題に取り組む。さらに、対外発表の活動を活性化し、学会参加や論文化を積極的に推進するとともに、初年度に引き続きウェブ広報や社会連携の強化に努める。そのため、地域のチームスポーツ団体とも連携し、具体的なデータ収集や意見交換を行い、研究内容に対するスポーツ専門化からの助言を得る予定である。
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