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J-GLOBAL ID：201802251737568731   整理番号：18A0358415

サッカーの攻撃におけるプレーの最適化アルゴリズムの開発

著者 (7件)： 徐広孝 (筑波大学附属駒場中・高) ,  徐広孝 (筑波大 大学院人間総合科学研究科) ,  大澤啓亮 (日本スポーツ振興セ) ,  見汐翔太 (筑波大 大学院人間総合科学研究科) ,  安藤梢 (新渡戸文化学園) ,  鈴木宏哉 (順天堂大 スポーツ健康科学) ,  西嶋尚彦 (筑波大 体育系)
資料名： 統計数理  (Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics)
巻： 65  号： 2  ページ： 309-321  発行年： 2017年12月 
JST資料番号： F0407A  ISSN： 0912-6112  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,スポーツパフォーマンスデータの分析が盛んに行われているが,ビッグデータを用いた研究は少ない。本研究の目的は,サッカーのビッグデータを用いて,攻撃においてシュートまでたどり着くためのプレーを最適化するアルゴリズムを考案することであった。データスタジアム株式会社から提供された2013年のJ1全306試合の攻撃データを,先行研究の測定項目に従って達成データセットに変換した。測定項目間のオッズ比から連動確率行列を作成し,次の手順による最適化アルゴリズムを作成した。(1)攻撃プレーから達成項目を保存する。(2)シュートに対する連動確率に基づいて達成項目を降順でソートする。(3)未達成項目を達成項目間に挿入した場合の確率を計算する。(4)その確率が達成項目間の確率よりも高い場合は未達成項目を挿入する。(5)二重ループで挿入を行う。このアルゴリズムで最適化を適用し,ハーフタイムなどの短期的な場面や,数カ月単位の長期的な場面で活用する方法が提案された。(著者抄録)

シソーラス用語： *サッカー ,  攻撃行動 ,  *アルゴリズム ,  *データ解析 ,  データ蓄積 ,  *確率行列 ,  測定データ ,  データ変換 ,  ソーティング ,  確率 ,  計算 ,  能力
準シソーラス用語： Jリーグ ,  攻撃プレー ,  *最適化アルゴリズム ,  ビッグデータ ,  確率計算 ,  スポーツパフォーマンス

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

引用文献 (23件)：

• Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R. A. and Stone, C. J. (1984). Classification and Regression Trees, Chapman & Hall, London.
• Deniau, G. (1977). Tennistaktik, Quickmedia, Gunzenhausen.
• Erdmann, W. S. (1991). Quantification of games preliminary kinematic investigations in soccer, Science and Football II (eds. T. Reilly, J. Clarys and A. Stibbe), 174-179, E & FNSPON, London.
• FIFA (2016). FIFA Men's World Ranking, http://www.fifa.com/fifa-world-ranking/.
• Frank, I. M. and Miller, G. (1986). Eye witness testimony in sport, Journal of Sports Behavior, 9, 38-45.

タイトルに関連する用語 (4件)： サッカー ,  攻撃 ,  最適化アルゴリズム ,  開発