近年、スポーツ領域では選手位置や動作の詳細なデータが蓄積されつつあり、その多次元性と膨大さゆえに効率的な分析手法が求められている。特にバスケットボールのシュートは成功失敗の他にも多くの要因が付随し、単純な集計やシュートマップだけでは比較が難しく、既存の比較分析手法には依然として課題が残る。
本研究では、データをテンソル形式へ変換しテンソル統合比較分析法により低次元表現を抽出することで、異なる状況間でのシュートパフォーマンスの差異の要因を可視化する。さらに、ユーザーが時間帯や位置を対話的に選択可能な探索インターフェースを構築し、認知負荷を軽減するとともに新たな知見の獲得を支援する。