フィールドスポーツでは，選手の競技力向上やチームの戦術分析のために，撮影した試合映像から取得した選手の位置情報や移動軌跡を可視化する研究が行われている．これらの研究では，一般的に背景差分法や深層学習による物体検出手法が用いられるが，前述の手法では日照環境の変動や背景に含まれる物体の影響を受け，正確な選手領域の検出ができない課題がある．そこで，本研究では，GANを利用した画像生成モデルの一種であるpix2pixを用いて，選手と審判以外の背景を除去するシステムを提案する．そして，実証実験では，サッカーの試合映像を対象とし，選手領域の検出精度を評価することで，提案手法の有用性を検証する．