F-038
ラリー情報を用いたテニスにおけるポイント取得のための重要要素取得

◎牧野光秀・小高知宏・黒岩丈介・諏訪いずみ・白井治彦（福井大）

近年テニスにおいてビッグデータを用いた勝敗予測、戦術解析が行われている。先行研究では機械学習を用いた試合の勝利予測、勝利のための重要特徴量の推定が行われた.先行研究の問題点として得られた重要な要素は戦術的なアドバイスには繋がらないという問題点がある。これは用いた特徴量がポイント間の過程に着目されていないためである。そこで本研究では 各ポイントの過程を表す試合展開データに着目した。テニスシングルス男子プロのラリー情報が記載されたデータセットから試合展開データを作成し、ポイントを予測する学習機を学習させ、戦術的有効特徴量を推定する事が本研究の目的である。