練習時のビックデータを活用した試合のパフォーマンス予測：評価指標の開発を軸として

本研究では、サッカー選手を対象として、練習時にウェアラブルデバイスを用いて測定した時系列ビックデータを基に、選手の状態やパフォーマンスを評価する指標を開発する。選手の練習時と試合時に関するデータセットを揃え、評価指標として定量化することで、練習時の状態を基とした試合時のパフォーマンス予測を行う。練習時の状態が試合時のパフォーマンス予測にどの程度活用できるのか検証し、評価指標の適用可能性と有用性を示す。2022年度の実績としては、順天堂大学女子蹴球部所属の選手に、最新の慣性センサを内蔵したCatapult社製のウェアラブルデバイスを、年間を通して練習時と試合時に装着してもらい、練習と試合の１サイクル（約１週間）を一つの単位として、速度変化をはじめとする各種データを測定した。年間を通した測定により、研究のためのデータセットが蓄積できたのみならず、測定データを専用ビデオ分析ソフトを用い映像と同期させて効率よく分析するための環境を整えた。選手の速度や移動距離だけでなく、加速度の生データに基づく新たな評価指標の探索を進めつつある。

本研究では、サッカー選手を対象として、練習時にウェアラブルデバイスを用いて測定した時系列ビックデータを基に、選手の状態やパフォーマンスを評価する指標を開発する。選手の練習時と試合時に関するデータセットを揃え、評価指標として定量化することで、練習時の状態を基とした試合時のパフォーマンス予測を行う。練習時の状態が試合時のパフォーマンス予測にどの程度活用できるのか検証し、評価指標の適用可能性と有用性を示す。2022年度の実績としては、順天堂大学女子蹴球部所属の選手に、最新の慣性センサを内蔵したCatapult社製のウェアラブルデバイスを、年間を通して練習時と試合時に装着してもらい、練習と試合の１サイクル（約１週間）を一つの単位として、速度変化をはじめとする各種データを測定した。年間を通した測定により、研究のためのデータセットが蓄積できたのみならず、測定データを専用ビデオ分析ソフトを用い映像と同期させて効率よく分析するための環境を整えた。選手の速度や移動距離だけでなく、加速度の生データに基づく新たな評価指標の探索を進めつつある。