我が国では，大学スポーツ協会（UNIVAS）が創設され，大学スポーツの発展と競技力の向上に力を入れている. その中で，チームの実力向上を図るために，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，各チームの選手の位置関係からセットプレーの種類を抽出することを試みている．しかし，サッカーにおけるプレーの大半はシュート・パス・ドリブルであり，ボールの位置情報を考慮していなかったため，正確性に欠ける．そこで，本研究では，位置情報とチーム情報をLSTMにて学習し，それらを推定する方法を提案する．