本研究は、バスケットボール試合映像から抽出されるトラッキング結果をテンソルとしてモデル化し、戦略改善やラインナップ（選手構成）分析を支援する視覚分析手法を提案する。本手法では、選手・位置・時間・プレー種別などを軸とするテンソルに対し、テンソルデータ向け次元削減と比較分析により、単一試合内での時間帯や選手構成ごとの戦術パターンとその発生要因を俯瞰的に可視化する。ユーザは興味のある特徴構造から対応する映像クリップや統計指標を対話的に参照し、大規模言語モデルにより特徴パターンやその発生要因を自然言語で要約することで、コーチやアナリストが戦略立案やパフォーマンス改善の知見を効率的に獲得できる環境を実現する。