ジョ　ヒロタカ   徐 広孝    所属   健康スポーツ科学部 健康スポーツ科学科    職種   准教授
言語種別	日本語
発行・発表の年月	2022/01
形態種別	学術雑誌
査読	査読あり
標題	Construction of Offensive Play Measurement Items and Shot Prediction Model Applying Machine Learning in Japan Professional Football League （日本プロサッカーリーグにおける機械学習を適用した攻撃プレー測定項目とシュート予測モデルの構築）
執筆形態	共著
掲載誌名	『Football Science』
巻・号・頁	vol.19,1-21頁
担当範囲	データ分析、モデル構築、論文執筆
著者・共著者	Hirotaka Jo, Hiroki Matsuoka, Kozue Ando, Takahiko Nishijima
概要	近年、スポーツアナリティクスの需要が高まっている。分析対象のデータは主にトラッキングデータとボールタッチデータに大別されるが、前者は使用できる競技場が限られるため、後者を用いた解析を体系化することに意義がある。また、近年は機械学習を用いた解析も増えてきており、研究の蓄積が必要である。このような背景から、本研究は、サッカーの攻撃プレーにおけるシュートの有無を機械学習を適用して予測するための測定項目とモデルを構築することを目的とした。デルファイ法を用いて、先行研究の旧測定項目群から6項目を削除し、11項目を新規に作成し、45項目を新測定項目群とした。この新測定項目群に対して、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング決定木を適用し、複数のショット予測モデルを構築した。その結果、勾配ブースティング決定木の 23 項目を用いたモデルが最も優れていることが明らかとなった。さらに、旧測定項目群と新測定項目群を比較した結果、新測定項目群の方が予測精度が高いことがわかった。以上より、サッカーの攻撃的プレーに関する 45 の測定項目を構築し、それらを用いたシュート予測モデルを機械学習の応用により構築することができた。