大学スポーツでは，チームの競技力向上のために，試合映像をプレーの種類ごとに分類し確認しているが，多大な労力が必要である．そのため，既存研究では，サッカーを対象として，自動でチームを分類し，各チームの選手の位置関係からプレーの種類を抽出することを目指している．しかし，選手の誤検出や位置のずれ，そしてチーム分類の誤判定によりプレー推定精度が低下する課題がある．そこで，本研究では，高精度に選手認識が可能なYOLOv4を用いて選手を検出し位置を取得する．そしてチーム分類の誤判定を軽減するため，ユニフォームの色情報からチームを分類する．これらより，プレーの種類を正確に抽出する手法を提案する．