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システム数理と応用分野の未来を切り拓くロードマップ・エンターテインメント(スポーツ)への応用 ...

konakalab
March 25, 2025

システム数理と応用分野の未来を切り拓くロードマップ・エンターテインメント(スポーツ)への応用 / Applied mathematics for sports entertainment

電子情報通信学会総合大会2025(https://www.ieice.org/jpn_r/activities/taikai/general/2025/ ) で発表したスライドです.

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March 25, 2025
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Transcript

  1. エンターテインメントとして 拡大するスポーツ ▪ プロ野球,Jリーグ,Bリーグ – 総観客数:年間4000万人規 模 ▪ いずれも最新シーズン=観客数最 大

    ▪ さらに拡大の見込み – 新スタジアム・アリーナ建設 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 4
  2. エンターテインメントとして 拡大するスポーツ ▪ プロ野球,Jリーグ,Bリーグ – 総観客数:年間4000万人規 模 ▪ いずれも最新シーズン=観客数最 大

    ▪ さらに拡大の見込み – 新スタジアム・アリーナ建設 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 5 https://ig-arena.jp/news/376/
  3. 発表の構成 ▪ スポーツを支える情報技術 – ディスプレイ/照明/クリエイ ティブ (軽く) – 配信/ファンエンゲージメン ト

    (軽く) – 予測/計測/選手評価 (しっ かり) ▪ スポーツの計測と選手評価 – 計算機の発展との同期 – スタッツとメトリクス – 野球での成功 – マインドスポーツでの発展 – フロンティアとしてのサッ カー 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 7
  4. ディスプレイ/照明/クリエイティブ スタジアム/アリーナ 新築 都市 名商 競技 長崎 PEACE STADIUM サッカー,

    バスケ 広島 ピースウイン グ広島 サッカー 名古屋 IGアリーナ (2025開業) バスケ,相 撲 沖縄 沖縄アリーナ バスケ 千葉(船橋) ららアリーナ バスケ 最先端の表示システム 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 8 https://okinawa-arena.jp/arena_guide/staging
  5. ディスプレイ/照明/クリエイティブ スタジアム/アリーナ 新築 都市 名商 競技 長崎 PEACE STADIUM サッカー,

    バスケ 広島 ピースウイン グ広島 サッカー 名古屋 IGアリーナ (2025開業) バスケ,相 撲 沖縄 沖縄アリーナ バスケ 千葉(船橋) ららアリーナ バスケ 観客動員が好調なバスケ 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 9
  6. ディスプレイ/照明/クリエイティブ スタジアム/アリーナ 新築 都市 名商 競技 長崎 PEACE STADIUM サッカー,

    バスケ 広島 ピースウイン グ広島 サッカー 名古屋 IGアリーナ (2025開業) バスケ,相 撲 沖縄 沖縄アリーナ バスケ 千葉(船橋) ららアリーナ バスケ 観客動員が好調なバスケ 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 10 稼働率:30試合/年 容易に転換可能
  7. 配信/ファンエンゲージメント 配信コンテンツとしての スポーツ リーグ 配信 価格帯 Jリーグ DAZN(複数競技) 4000円/月 Bリーグ

    バスケットボー ルLIVE(単独) 550円/月 プロ野球 DAZN(複数競技) 4000円/月 配信の強化と競技力 競技力向上 人気拡大 配信加入者 増加 収入増加 競技環境 改善 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 11 スポーツ=買って観る 有力な配信コンテンツ
  8. 配信/ファンエンゲージメント J League ID :顧客データ取得と管理 0 100 200 300 400

    500 2019 2024 JリーグID数[万] JリーグID数[万] 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 12 https://www.footballista.jp/special/109966
  9. ムーアの法則 ▪ 「半導体の集積率は18か月 で2倍になる」(Moore, 1965) ▪ 集積率→性能・価格 ▪ 計測機器も性能向上 –

    センサそのものの微細 化 – データ処理の高速化 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 15
  10. ムーアの法則:計算機環境の爆発的進展 1970~ •Apple I (1976) •個人が電子計算機を購入できる時代 1995~ •Windows95 (1995) •GUI,

    インターネット個人接続 2010~ •スマートフォン •計算資源を持ち歩く時代 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 16
  11. ムーアの法則とコンピュータゲームAI 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 17 1970~ •Apple I (1976) •個人が電子計算機を購入できる時代 1995~ •Windows95

    (1995) •GUI, インターネット個人接続 2010~ •スマートフォン •計算資源を持ち歩く時代 1970~ •チェス,チェッカーの初期研究 •「人工無脳」 1995~ •ルールベース,エキスパートシステム •Deep Blue (~1997) 2010~ •強化学習+ディープラーニング •AlphaGo(~2017)
  12. 情報・計測技術の発展とスポーツ 野球 1970~ •スコアブックからの知識発見 •セイバーメトリクス 1995~ •セイバーメトリクスの“発見” •マネー・ボール 2010~ •物理計測(statcast)

    •時空間系列データを活用 サッカー 1970~ •古典的・限定的な成果 •ポアソン分布 1995~ •限られたスタッツ •コンピュータと統計学 2010~ •物理計測 •時空間系列データを活用 18
  13. セイバーメトリクス :初期のスポーツ統計学 ▪ ビル・ジェームズ “Baseball Abstract” (1980s) ▪ スコアブックの活用 –

    記録を残しやすい競技特性 ▪ 野球の競技特性の数理的理解 – バントすべきか? × – アウトとならない ◎ ▪ 個人の評価をチームから分離 – 投手の「勝利数」 × – 打者の「打点」 × ▪ 個人が勝利・得点に貢献したかどうか の指標の開発 – RC (Runs Created) ▪ 出塁,進塁 – OPS (On-base plus slugging) ▪ 出塁,長打 – DIPS (Defense Independent Pitching Statistics) ▪ 奪三振,被本塁打,与四死球 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 19 1970~ データに基づく競技特性理解の パイオニア
  14. 「マネー・ボール」 ▪ ドキュメンタリー原作の映画(2011) ▪ セイバーメトリクスを活用したチーム編成の 成功 – 2000年~2005年ごろ – 「割安」選手の発掘

    ▪ 実は勝利に貢献する指標をプロが理解してい なかった – 容易にコピーされアドバンテージは消失 ▪ セイバーメトリクスは「標準装備」に 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 20 1995~ スポーツにおける統計学の 大きな成功体験
  15. サッカー版「マネー・ボール」は あったのか? ▪ 結論:(たぶん)野球ほどのインパ クトはまだ達成していない ▪ サッカー:データ計測 難 – 野球のスコアブックに相当す

    るデータが無い ▪ 長く:チームの得失点能力による 勝敗予測 ▪ 挑戦:選手勝利貢献度ランキング (McHale, 2012) – イベントデータ(事象と回数 のみのデータ) – クリスティアーノ・ロナウド, ファーディナンド,キャラ ガー…ではなく – 1位:シュウォーツァー(フラ ム,GK) ▪ チームと個人の分離が非常に難し い 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 21 2010~
  16. サッカー版「マネー・ボール」は あったのか? ▪ 結論:(たぶん)野球ほどのインパ クトはまだ達成していない ▪ ブライトン – オーナー:トニー・ブルーム は元ポーカープレイヤー

    – 統計データによるタレント発 掘→三笘薫選手 – 意図的に同質性を排除するし くみ 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 22 2020~ サッカーでも「マネー・ボール」は 起きつつある
  17. 計測技術のスポーツへの進出 ▪ ドップラーレーダ,高速度カメラ, 画像処理,… – Hawk-eye, statcast (右図) ▪ 物体の軌道(時間付きの位置・速

    度)の計測 ▪ 情報の粒度:スコアブックから格 段に細かく ▪ 「状態」を詳細に記録可能 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 23 2010~ Introducing Statcast 2020: Hawk-Eye and Google Cloud | by Ben Jedlovec | MLB Technology Blog (mlblogs.com)
  18. 強化学習 :将棋ができたらサッカーは? ▪ 強化学習 – 状態が行動により遷移 – 報酬:状態に依存 – 状態ごとの報酬を推定(学習)

    ▪ 強化学習ベースの将棋AI – 盤面が手により遷移 – 勝敗:盤面に依存 – 盤面ごとの優勢度合いを推定 (学習) – 手の価値を定量的に評価 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 24 2010~ https://times.abema.tv/articles/-/10119534?page=1
  19. 強化学習 :将棋ができたらサッカーは? ▪ 強化学習 – 状態が行動により遷移 – 報酬:状態に依存 – 状態ごとの報酬を推定(学習)

    ▪ 強化学習ベースのサッカーAI – 状態が選手のプレーにより遷移 – 得点:状態(のうちボールの位置)に 依存 – 状態ごとの優勢度合いを推定(学習) – プレーの価値を定量的に評価 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 25 2010~ VAEP (Valuing Actions by Estimating Probabilities)
  20. 強化学習 :将棋ができたらサッカーは? ▪ 強化学習 – 状態が行動により遷移 – 報酬:状態に依存 – 状態ごとの報酬を推定(学習)

    ▪ 強化学習ベースのサッカーAI – 状態が選手のプレーにより遷移 – 得点:状態(のうちボールの位置)に 依存 – 状態ごとの優勢度合いを推定(学習) – プレーの価値を定量的に評価 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 26 2010~ VAEP (Valuing Actions by Estimating Probabilities) AI技術を計算機内の世界から 物理世界へ応用
  21. 「評価値」とスポーツエンタメ ▪ 将棋:評価値(前述) – 初心者への訴求 ▪ データ・評価値 – チーム・選手理解の素材 ▪

    WAR (Wins above replacements) – 野球:選手が何勝増やした か? ▪ ゴール期待値 – サッカー.シュートの成功率 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 27 2010~ インタラクティブ版 簡易版ゴール期待値
  22. 「評価値」とスポーツエンタメ ▪ 将棋:評価値(前述) – 初心者への訴求 ▪ データ・評価値 – チーム・選手理解の素材 ▪

    WAR (Wins above replacements) – 野球:選手が何勝増やした か? ▪ ゴール期待値 – サッカー.シュートの成功率 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 28 2010~ https://www.jleague.jp/match/j1/2025/022204/live/#livetxt
  23. 「評価値」とスポーツエンタメ ▪ 将棋:評価値(前述) – 初心者への訴求 ▪ データ・評価値 – チーム・選手理解の素材 ▪

    WAR (Wins above replacements) – 野球:選手が何勝増やした か? ▪ ゴール期待値 – サッカー.シュートの成功率 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 29 2010~ https://www.jleague.jp/match/j1/2025/022204/live/#livetxt 「何が起きたか」をわかりやすくする 指標の開発
  24. データに基づくスポーツの現状 データ計測の発展 ▪ スマートフォンの普及 ▪ センサの低価格化 ▪ プロ→アマチュア,ユース ▪ 画像処理の性能上昇

    – 姿勢推定 スポーツの「ハック」 ▪ 最適なプレイの発見 ▪ MLB:「ホームランか三振か」 – 「フライボール革命」(2017) – 出塁率 ▪ 勝利を追求した結果,選手・観客 がつまらなく感じることも 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 30 2020~
  25. アルゴリズムはスポーツを 魅力的にするのか? ▪ イチロー選手の引退会見 ▪ 【ノーカット】イチロー現役引退 都内で記者会見 (youtube.com) ▪ “2001年にアメリカに来てから、

    19年の野球は全く違う野球になり ました。頭を使わなくてもできる 野球になりつつあるような。” ▪ 「誰」が頭を使わない/使ってい るのか? ▪ サッカー – 再現可能なプレーの追求 – ゴール期待値の高いシュート の増加 – ペナルティエリア内シュート 割合 46%(2010)→63%(2022) ▪ 魅力を取り戻す(したい)ルール改 正 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 31 2020~ データとアルゴリズムはスポーツを面白くもつまらなくもする!
  26. まとめ:情報技術と スポーツエンターテインメント ▪ エンターテインメントコンテンツ として拡大するスポーツ ▪ 魅力的な競技環境(スタジアム, アリーナ) ▪ 有料配信による利益確保

    ▪ 計測技術向上がもたらす競技特性 の理解 ▪ 選手評価指標の開発 – 初心者への訴求 ▪ 過度な最適化による魅力低下の可 能性 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 32
  27. 参考資料 ▪ 日経クロストレンド:Jリーグの「デジマ 施策」はなぜ成功? ID数が5年で2.8倍に 急拡大 ▪ https://assets.ourworldindata.org/uploads/2 020/11/Transistor-Count-over-time.png ▪

    Apple Computer Company, Palo Alto, CA. - Apple 1 Advertisement Oct 1976.jpg, パブ リック・ドメイン, https://commons.wikimedia.org/w/index.ph p?curid=80814234による ▪ Microsoft, flag logo designed by Jonathan D. Cowles and Jeff Boettcher - Logopedia, パブ リック・ドメイン, https://commons.wikimedia.org/w/index.ph p?curid=116019249による ▪ https://support.apple.com/ja- jp/docs/iphone/132927 ▪ jamesboyes - https://www.flickr.com/photos/37972999@ N07/52252956140/, CC 表示 2.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.ph p?curid=121404383による 電子情報通信学会総合2025@東京都市大学 33