近年，深層学習を用いた行動予測技術は進化しているものの，カメラの遅延や処理速度，そして小型PCへの実装といった実用上の課題を抱えている．
本研究は，これらの課題を克服し，小型デバイス上でもリアルタイム予測を実現する新しい手法を提案する．予備動作が明確なテニスの打球コース予測に特化し，プレイヤーの打球前にコースを特定することを目的とした．
具体的には，Mediapipe，TrackNetなどの既存技術や専用の深層ニューラルネットワークによりプレイヤーやボールの座標を抽出し，LSTMベースのネットワークに学習させることで，実時間でのコース予測システムを構築した．
本実験で得られた成果や詳細については，発表当日に詳しく説明する．