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【参加報告】「Sports Analyst Meetup #7」に参加した

概要

spoana.connpass.com

  • Sports Analyst Meetup #7
    • スポーツアナリストを目指す人のための勉強会
    • (目指してはないけど分析の仕方とかが面白そうで参加してしまった……対象じゃなさそうで申し訳ない)
  • 環境
    • Zoom(質問はチャット)

運営より

  • 事前アンケート結果①(よく使う分析言語やツールは?)
    • Pythonぶっちぎりだけど次がエクセル(めずらしい)
    • エクエル小技とか前処理LTとかもやれたらいいな by 運営
  • 事前アンケート結果②(好きなスポーツは?)
    • 野球・サッカーはめっちゃ強い
    • 去年に比べてラグビーの順位が上がった
    • 柔道や剣道などのマイナー競技こそLTウェルカムだそう
    • 過去にはeスポーツと言い張ってマジック・ザ・ギャザリングのLTをした猛者がいたらしい

発表

【Yohei_CHIBAさん】東京オリンピックに向けたフェンシング アナリストの仕事 〜タグ付けから逃げられなくて〜

競技:フェンシング

  • 発表資料
    • なし
  • 千葉洋平さん
  • 肩書
    • 一般社団法人日本スポーツアナリスト協会理事
    • 公益社団法人フェンシング協会の協会強化本部アナリスト
  • お仕事
    • 情報戦力面で選手を支える
  • 具体的には
    • パフォーマンス分析作業をフレームワーク
    • 局面/課題/行動/動作に分けて分析
      • 局面/課題/行動がアナリストのお仕事部分
      • 動作は情報化が難しく、選手の知見や経験に頼るしかない
  • 仕事の大部分
    • タグ付け
      • 「だれが/いつ/どこで/なにをして/どうなったのか」をつける
      • sportscodeというソフトを使用
        • 1フレームごとにつける
    • 本来はそもそもの分析や選手とのコミュニケーション、コーチとの打ち合わせをしたい
      • だがしかしタグ付けが多すぎ
        • タグ付けに専門知識がいる
          • 国際審判レベル
        • タグ付け要員を育てるのも時間がかかる
    • このタグ付け作業をいかに効率化するか未来のために今から考えている
  • アウトプットについて
    • 選手たちへの伝え方が重要
      • ビジュアライズにこだわっている
        • 特に若い選手にはビジュアライズが効果を持つ
      • 全てオンラインでやる
  • facebookの友達申請待ってる
  • 【質問】
    • フェンシングにおけるKPIは?オリンピックの前後で変化はありますか?
      • 得点率/失点率を気にしている
      • 一時期、試合時間が短縮されて短時間での勝負だったが、最近はまた時間が延長しており、人気によってそういうものは左右されるかもしれない

【Keisuke Fujiiさん】攻撃・守備戦術の自動分類

競技:バスケットボール

  • 発表資料
    • 後日
  • 藤井慶輔さん
  • 現場での戦術的分析はビデオなどの目視が主
    • 位置計測と統合する技術が開発されたら分析屋やコーチ人の負担軽減になる
      • -->位置データから攻撃守備戦術を自動分類する
  • 3パターン試してみた
    • そのまえにバスケのスクリーンプレーについて
      • シュートを打つ選手を邪魔されないように相手を邪魔する
      • バスケはスクリーンプレーの集合
    • その1:特徴を作成、ML(※MachineLearning)なしでの分類
      • スクリーンに対するチームディフェンスとルールベースで分類
        • 評価は柔軟な戦術性
      • 【結果】解釈性はあるが例外がおおすぎ
    • その2:特徴を作成、MLで自動分類
      • SVM
      • 【結果】特徴は解釈しやすいが一般性がない
    • その3:特徴をMLで学習して抽出し、分類
      • 守備戦術・攻撃戦術で分類
      • AUCで評価
      • 【結果】一般性があり使いやすいが、抽出情報の解釈が難しいときがある
  • 身長とか体重的なデータはまだ考慮していない
    • バスケというスポーツの性質上意味が大きそうなのでいつか組み込みたいとのこと

【nowism1229さん】どうしてバントは減らないのか 〜時間割引の視点から〜

競技:野球

  • 発表資料
  • 東京大学大学院で認知科学の研究中
  • 何故バントが減らないのか?
  • 発表者的には「1打で特典が入るからでは?」と思っている
    • 今日はココを説明する
    • 具体的には=時間割引(:将来的な報酬を割り引いて評価する)の効果が働いているのでは?
  • 分析
    • 送りバントにより、得点まで1打席ほど早い
    • バントの期待値より、時間割引による得点の方を有線しているのでは
  • 追加分析
    • 得点までの時間が短くなるほど期待得点が減る
    • 期待得点的には大損しているものの打席が近いことが良いと思われているのでは
  • 【質問】
    • プロ野球より高校選手権のような1発勝負のほうがこういったバイアスを取りやすくなるのでは?
      • 主観だが、おそらくそうだと思う

【Fanalystさん】アナリストはどのように進化していくのか?

競技:サッカーとか

  • 発表資料
    • 後日
  • 経歴
    • サッカーアナリスト9年
    • 元指導者14年
  • ミッション
    • 日本代表のW杯優勝
  • アナリストの進化要件
    • ビジネス力/データサイエンス/データエンジニアリング
      • Domain知識
      • Origin(原点)
      • Relationship
      • Analysis
      • English
      • Monetize
      • Output
      • Newcomer
        • アナリスト職の多様化も大事

感想

  • LT参加者がとても楽しそうに発表してくれるので聞いていてとても楽しい
  • スポーツの分析はDeNAとかバレーボールとかしか見たことがなかったので想像できなくてすべてが新鮮だった
  • Englishは何回か勉強しようとしたけど使い所がないと勉強する気が起きない……