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ゲーム理論とAIでサッカー分析の革新に挑戦!

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染谷大河(東京大学)/川口康平(香港科技大学)/藤井慶輔(名古屋大学)
Pledged: 2,624,503 JPY
Target Amount: 2,000,000 JPY
NEXT GOAL: 4,000,000 JPY
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Profile

染谷大河(東京大学)/川口康平(香港科技大学)/藤井慶輔(名古屋大学)

染谷 大河
私は、学部時代から自然言語処理分野での研究を進めてきました。一方、小学校からサッカーをプレーし、中学・高校年代ではJリーグ柏レイソルの下部組織でプレーするなど、サッカーに対する思い入れとドメイン知識があります。そのような背景から、最近はAIをスポーツにうまく活用していくことに、強く興味を持っています。特に、人の動きを、計算機上で定量的に分析・評価することにより、スポーツ分析の形、さらにはスポーツの形そのものをアップデートしたいと考えています。今回の研究を通して、日本のサッカー全体の競技力向上のみならず、新たな観戦体験の提供も実現し、より多くの人がサッカーを楽しめるようにしたいと思っています。

川口 康平 
私は消費者や企業の戦略的な行動を統計的に分析している経済学の研究者です。この分野で用いられている「動学ゲームの推定」というゲーム理論と逆強化学習を応用した統計手法がサッカーなどのゴール志向のチームスポーツの戦術的な解析にも活用できるのではないかとかねてより考えていました。そのような折、染谷さん、藤井さんという同分野の専門家と知遇を得てそのアイディアを実現できる機会に恵まれました。この学際的なチームの知見を合わせてスポーツ科学にもサッカークラブにもファンの皆様にも貢献できるような研究結果を出していきたいです。なおEPLのトッテナムファンですが普段敵対しているチームのファンの皆様のご協力も大歓迎です。

藤井 慶輔
私は、機械学習を活用したスポーツ分析に関する研究者です。子どものころからスポーツに魅了され、巧みなプレーの裏に隠された、言語化しにくい戦術や技術の定量的な理解を行う方法を探究してきました。博士号を取得後、機械学習に出会い、様々なスポーツに広く適用でき、新たな知識を発見できる可能性に気づきました。データやテクノロジーの力により、主観的にしか評価ができなかった選手のプレーを、定量的に評価することを目指しています。私たちの研究は、単なる数値の提供に留まらず、専門的な知識がなくとも、多くの人にスポーツの楽しみ方や理解を深めることに貢献し、選手やチームの成長を支援できると信じています。

あなたが研究を通して成し遂げたいことはなんですか?

私たちはこの研究を通して、スポーツ界における選手やチームのパフォーマンス分析のための新しい方法論を確立し、それによってスポーツの理解と評価の仕方を変革したいと考えています。

現代のスポーツ界では、映像技術の進歩にも関わらず、選手のパフォーマンス分析は大量の人力作業に依存しており、多くは主観的な判断に基づいて行われています。私たちが目指すのは、ゲーム理論と機械学習を融合させた新たな分析手法を開発し、これまで記録されなかった選手のプレーを定量的に評価することです。

このアプローチにより、選手やチームの戦術的な動きが、より科学的かつ客観的に評価されるようになります。これは、プロのアナリストだけでなく、一般のスポーツファンやアマチュア選手にとっても、どういうプレーが良いか、などの直感的な理解をもたらし、スポーツの楽しみ方を深めることに寄与します。さらに、専門的な知識がなくともアクセス可能な分析ツールを提供することで、スポーツの理解を広げ、選手やチームの成長を支援することが期待されます。

どのようなアプローチで実現しようとしていますか?

スポーツ分析の新時代を切り拓くための私たちのアプローチは、ゲーム理論と機械学習の融合に基づいています。私たちは、チームスポーツにおける選手のプレーを定量的に評価する方法を開発し、これによってスポーツの理解と評価方法を変革しようとしています。

そこでまずは、選手の位置データやイベントデータなどの詳細なスポーツデータを集めます。データ収集後、ゲーム理論を用いてサッカーにおける戦術的な意思決定をモデル化します。そして、選手の意思決定の要因を学習するための新しい逆強化学習の手法を提案します。このフレームワークで学習したモデルは、今回利用する位置データやイベントデータ以外のデータを組み込める拡張性をもつほか、さまざまな応用やユースケースを生み出すための土台となります。

また本手法の有用性を実証するために、大学サッカー部と協力して、得られた結果とこれまでいわれていた経験則に、どのような関係があるかを確かめます。さらに、サッカーメディアと協力して、結果だけではなくデータに基づいたプロセスを評価する戦術解説を試みます。このように、世界中のサッカーファンや関係者に新しい視点を提供したいと考えています。

今回のプロジェクトで行う研究テーマはなんですか?

私たちの研究テーマは、ゲーム理論と機械学習を用いて、選手のプレーの価値や意思決定を定量的に評価することです。近年、チームスポーツの試合を強化学習や逆強化学習を用いて評価する試みがありましたが、選手間の戦略的相互作用を十分に考慮していなかったり、戦略間の理論的な関係が不確かであるという課題がありました。

これらの問題に対応するため、私たちは動学ゲーム推定の手法を用いて、マルコフ完全均衡という仮定を置くことで、ゲームの構造と各選手の戦略、そして選手間の戦略的相互作用を逆強化学習モデルに取り込みます。選手の位置データやイベントデータなどの詳細なスポーツデータを収集してこのアプローチを適用し、選手のプレー精度から意思決定の質まで定量的に分析します。 

Why we need your support

今回のacademistへの挑戦を通じて本研究をより多くの方々に知ってもらい、支援と関心をいただきたいと思っています。スポーツ愛好家や科学・テクノロジーに情熱を持つ多様な方々と直接つながり、開発するアルゴリズムが期待に合うものかどうかを検証できると嬉しいです。

本研究は、染谷大河(東京大学・修士学生)、川口康平(香港科技大学・助理教授)、藤井 慶輔(名古屋大学・准教授)で取り組みます。皆さまからの支援金は、データ取得のための資金など、本手法の開発や成果発表のために使用させていただきます。研究成果は、レポートや論文としてまとめ、支援者の皆さまに共有させていただきます。

多くのスポーツファンや、コーチ・アナリスト・解説者の方々、あるいはデータサイエンスや分析に興味がある方々に利活用していただきたいと願っていますので、どうかご支援のほどよろしくお願い申し上げます。

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名古屋大学へのご寄附については、税制上の優遇措置が受けられます。
なお、寄附金領収書はアカデミスト株式会社を通じて寄附金が名古屋大学に入金された日付で発行いたします。
※名古屋大学への入金は募集終了の翌月末(2024年4月末)になりますので、ご注意ください。

<個人の皆様>
■ 所得税(所得控除)
寄附金額が年間2,000円を超える分について、所得控除を受けることができます。

寄附金額 - 2,000円 = 所得控除額
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■ 住民税
本学を「寄附金税額控除対象法人等」として指定している都道府県・市区町村にお住まいの寄附者様の皆様は、所得控除に加えて、翌年の個人住民税が軽減されます。控除対象の地方自治体については、愛知県内の条例指定状況(外部リンク PDF)よりご確認ください。

( 寄附金額 - 2,000円) × 4~10 % = 住民税控除額
(控除対象となる寄附金の上限額は、当該年分の総所得金額の30%です)

  ※上記の計算式の4~10%について
 ・都道府県が指定した寄附金は4%
 ・市区町村が指定した寄附金は6%
 (都道府県と市区町村双方が指定した寄附金の場合は10%)

<法人様>
 寄附金の全額を損金算入することができます。

Recommender's comment

小井土 正亮
筑波大学・准教授、筑波大学蹴球部・監督

本プロジェクトは、これまでのサッカーをする、みる、ささえる環境に革新的な変化を及ぼす可能性があります。現在、高度なゲーム/プレー分析をするには専門家が時間と労力をかけて行わざるを得ません。しかし、本研究により新たな分析システムが構築されれば、幅広いユーザーが気軽にゲーム分析をすることができ、大いに指導に役立てることができるともに、観戦時においても、よりゲームを楽しむことができるようになると思います。

山本 裕二
新潟医療福祉大学・教授

サッカーなどの集団スポーツでは、多くの選手の思惑が入り乱れ、とても複雑な形相を呈します。にもかかわらず、あたかも口裏を合わせたかのように、見事にパスがつながり得点していくシーンがあります。この暗黙の共通戦略の実態はこれまで解明されてきませんでした。このプロジェクトは、そこに果敢に切り込もうとしているもので、今後のサッカー界に大きな風を巻き起こしてくれるでしょう。

伊神 満
イェール大学 経済学部 准教授/ブリティッシュコロンビア大学 サウダー経営大学院 客員准教授

野心的なプロジェクトだ。数年前に囲碁・将棋を席捲したグーグルのAIでさえ、2人対戦ゲームに強いだけだった。今回チーム川口が挑戦するのは、なんと11対11の団体競技の完全解明である。評価値の登場によってプロ棋士の戦略や観戦体験が進化したように、サッカーAIはプロスポーツ界に激震を走らせるだろう。ゲーム理論と構造推定(逆強化学習)という経済学の分析手法は、このプロジェクトの為にあったのかもしれない。

山口 遼
エリース東京FC監督

私は、フットボールの現場で指導に携わりながら、かねてよりフットボールの構造的な理論体系を構築できないかと活動してきました。抽象的な理論体系を発展させていくための定量的なフィードバックデータの蓄積や解析などが困難な中で、本プロジェクトの掲げる機械学習や深層学習というアプローチは非常に興味深く、新たな知見を与えてくれる可能性を持つ魅力的なプロジェクトです。さらにメンバーを見ても、それを実現できるチームが揃っていると思っています。実際の分析システムがどのように現場で活用されるかについては、是非自身も協働できればと考えております。

Project timeline

Date Plans
2024年5月 データ取得
2024年11月 論文投稿
2025年5月 学会で発表・レポート公開

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You may provide additional support in addition to the amount of your return. No sales tax will be charged on the additional support.
1,000 JPY
Featured : お礼のメッセージ

メールでお礼のメッセージをお送りします。

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お礼のメッセージ June, 2024
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Featured : 研究報告レポートにお名前掲載

academist Journalに寄稿する研究報告レポートにお名前を掲載します。

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研究報告レポートにお名前掲載 November, 2024
お礼のメッセージ June, 2024
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10,000 JPY
Featured : オンラインサイエンスカフェ

本プロジェクトに関するオンラインサイエンスカフェにご招待します。
優先的に日程調整を行い、日程が決定したら一般募集を行う形で開催します。

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オンラインサイエンスカフェ January, 2025
お礼のメッセージ June, 2024
研究報告レポートにお名前掲載 November, 2024
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30,000 JPY
Featured : 論文謝辞にお名前掲載

今回の研究が論文化した際に、謝辞を掲載いたします。

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論文謝辞にお名前掲載 November, 2024
お礼のメッセージ June, 2024
研究報告レポートにお名前掲載 November, 2024
オンラインサイエンスカフェ January, 2025
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14 supporters are supporting with this reward. (No quantity limit)

50,000 JPY
Featured : 研究室HP(名古屋大学)にお名前掲載

名古屋大学の研究室のHPにお名前を掲載します。

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研究室HP(名古屋大学)にお名前掲載 June, 2024
お礼のメッセージ June, 2024
研究報告レポートにお名前掲載 November, 2024
オンラインサイエンスカフェ January, 2025
論文謝辞にお名前掲載 November, 2024
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100,000 JPY
Featured : 個別ディスカッション

本研究について個別にディスカッションする機会を設けます。具体的な内容や人選(染谷・川口・藤井のいずれか)や日程は個別にご相談いたします。

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個別ディスカッション December, 2024
お礼のメッセージ June, 2024
研究報告レポートにお名前掲載 November, 2024
オンラインサイエンスカフェ January, 2025
論文謝辞にお名前掲載 November, 2024
研究室HP(名古屋大学)にお名前掲載 June, 2024
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200,000 JPY
Featured : ラ・リーガの1チームの分析レポート(チームを指定できる)

スペインのプロサッカーリーグであるラ・リーガの1チームの分析レポートを作成して共有しますが、その1チームを指定できます。

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ラ・リーガの1チームの分析レポート(チームを指定できる) February, 2025
お礼のメッセージ June, 2024
研究報告レポートにお名前掲載 November, 2024
オンラインサイエンスカフェ January, 2025
論文謝辞にお名前掲載 November, 2024
研究室HP(名古屋大学)にお名前掲載 June, 2024
個別ディスカッション December, 2024
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Supporters will be charged the funding amount only if the project reaches the funding goal (JPY 2,000,000) before 17:00 on March 14, 2024 (JST: GMT+9).
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