こんにちはユウです。
本日はネットサーフィンをしていたところ面白い研究をみつけたため紹介していきます。
人工知能学会第二種研究会資料として公開されている
サッカー軌跡データを用いたオフボール選手評価データセットの構築とその評価
のタイトルで日本大学文理学部 吉川大樹氏、尾崎知伸氏によって作成された資料です。
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsaisigtwo/2025/DOCMAS-027/2025_02/_article/-char/ja
実験内容
ゴールやパス、ドリブルの成功率などが注目されがちだが、
1試合（90分）のうち一人の選手がボールを保持する時間は2 ∼ 3分なので
ボールを持っていない時間の選手の判断も選手の評価にいれるべきではないかとの考えから
ボールを持っていない時の選手の判断を
データと評価モデルを考案し、検証を行ったという内容でした。
Jリーグのゴールの数秒前の各選手のポジションの良し悪しを専門家に確認し
機械学習させ
- ボールとボールを持っている選手
- 攻撃選手と攻撃選手（味方）
- 攻撃選手と守備選手（敵）
の距離等により状況を認識させることで
状況に応じた選手の判断能力を測定している。
データの数や評価の精度等には課題があるようであるが、
とても興味深い内容だったので紹介しました。
気づき
この研究はサッカー選手の試合のデータがあるからこそできますが、
僕たち営業もどんなメールを送り、どんなチャットをして、どんな検索をしてなど
全てデータが取れる状況では？と気づきました…
もしかしたらもう点数化されてるのかも！？と思い適切な仕事をしようと思いました。
これはCTAサンプルです。
内容を編集するか削除してください。
