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【AI導入事例】バレーボールのリアルタイム分析への機械学習の活用

執筆者

DOORS編集部

公開日
2020.10.30
更新日
2024.02.15

最終更新日：2023.11.28

※本記事は、ブレインパッドが運営する人工知能ブログ「+AI」に掲載されている記事の転載版になります。

スポーツアナリティクスとしてバレーボールのデータ分析を支援。これまでに蓄積された膨大な過去の試合データを機械学習を利用して分析し、新たな試みとして人間でも難しかったセッターの配球をリアルタイムに予測しました。

Solution：解決策

試合から得られるアタック、サーブ、レシーブなどのプレーをデータ化し、トスが上がる方向をリアルタイムに予測するモデルを作成しました。蓄積されていた過去のデータを用いてトスの方向を予測。さらに、データだけでなく監督やコーチが実際にどのように分析しているのかをヒアリングして変数に加味することによって、予測精度を向上しました。試合中の分析では、試合の流れや前回のローテーションでトスが上がった方向など、多くの情報を参照しながらセッターの配球を予測し、戦術の判断に貢献しました。


Subject：課題

野球、サッカーなど、データ分析の結果をスポーツの戦略に活用する動きは世界中のさまざまなスポーツで広がっています。バレーボールにおいても、試合に勝つために積極的に革新的なテクノロジーを取り入れる動きが高まる中で、チームの優位性を確保するためにビジネスで活用されている機械学習をバレーボールの分析に適用することが検討されていました。


Achievement：導入後の成果

バレーボールの試合におけるリアルタイムな分析環境を構築しました。メンバーへの指示出しの際に、コーチの知見に加え、データ観点での客観的な傾向を加味することで総合的な判断を支援。対象となる試合によっては予測精度にばらつきが出るものの、人間では扱い切れない情報量を処理するデータ分析に、さらなる価値が期待されています。


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