$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
セーリング分析のデータと難しさ
Search
Kosuke Fujita
May 12, 2019
Technology
0
1.2k
セーリング分析のデータと難しさ
#Sports Analyst Meetup #2で発表したLT資料です。
https://spoana.connpass.com/event/126625/
Kosuke Fujita
May 12, 2019
Tweet
Share
More Decks by Kosuke Fujita
See All by Kosuke Fujita
私とYouTubeの幸せなキョリ感
fuji_tako33
0
120
素人が将棋AI勉強してみた
fuji_tako33
0
570
M-1グランプリ直前!漫才の可視化に挑戦してみた
fuji_tako33
0
160
面白いダジャレを言うと、リアルに布団がふっ飛ぶ装置を作った
fuji_tako33
0
1.7k
姿勢データを用いたダーツ命中予測.pdf
fuji_tako33
0
950
digdagで機械学習モデルの自動更新がしたい!
fuji_tako33
1
830
ツッコミを入れてくれるAIスピーカー「Ahoca」を作った話
fuji_tako33
0
180
データで振り返る セーリング競技江ノ島インカレ2015
fuji_tako33
0
67
Other Decks in Technology
See All in Technology
ActiveJobUpdates
igaiga
1
310
AWS re:Invent 2025~初参加の成果と学び~
kubomasataka
0
180
Bedrock AgentCore Evaluationsで学ぶLLM as a judge入門
shichijoyuhi
2
190
AWS運用を効率化する!AWS Organizationsを軸にした一元管理の実践/nikkei-tech-talk-202512
nikkei_engineer_recruiting
0
170
"人"が頑張るAI駆動開発
yokomachi
1
110
[2025-12-12]あの日僕が見た胡蝶の夢 〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜
tosite
0
160
Identity Management for Agentic AI 解説
fujie
0
440
Oracle Database@Google Cloud:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
1
760
AI with TiDD
shiraji
1
260
【U/Day Tokyo 2025】Cygames流 最新スマートフォンゲームの技術設計 〜『Shadowverse: Worlds Beyond』におけるアーキテクチャ再設計の挑戦~
cygames
PRO
2
1.4k
ハッカソンから社内プロダクトへ AIエージェント「ko☆shi」開発で学んだ4つの重要要素
sonoda_mj
6
1.5k
意外と知らない状態遷移テストの世界
nihonbuson
PRO
1
220
Featured
See All Featured
Everyday Curiosity
cassininazir
0
110
<Decoding/> the Language of Devs - We Love SEO 2024
nikkihalliwell
0
99
Evolving SEO for Evolving Search Engines
ryanjones
0
73
Navigating Team Friction
lara
191
16k
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
6.7k
We Analyzed 250 Million AI Search Results: Here's What I Found
joshbly
0
250
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
34k
How to Build an AI Search Optimization Roadmap - Criteria and Steps to Take #SEOIRL
aleyda
1
1.8k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1k
Primal Persuasion: How to Engage the Brain for Learning That Lasts
tmiket
0
190
Building Applications with DynamoDB
mza
96
6.8k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
286
14k
Transcript
セーリング分析の データと難しさ Sports Analyst Meetup #2 藤田 洸介
自己紹介 ▸ 名前 藤田洸介 ▸ 職業 データサイエンティスト ▸ スポーツ歴 ▹ 小〜中 ▹
剣道(初段)、サッカー、バレーボール ▹ 高校 ▹ ヨット(セーリング)部 ▹ 大学〜今 ▹ 出身高校のヨット部コーチ(7年目) ▹ ダーツ(3ヶ月目) 2
3 セーリングとは?
4 こんなイメージ 画像:https://www.asahi.com/olympics/2020/game/canoe/
5 嘘つきました
6 カヌー 画像:https://www.asahi.com/olympics/2020/game/canoe/
7 書いてある
セーリング(ヨット) ▸ 動力は風のみ ▸ 競技は海で開催 ▸ 競技用は1〜2人乗り ▸ 決められたコースを回って 順位を競う
▸ 日本選手の世界ランク ▹ 女子:1位 ▹ 男子:4位 http://bulkhead.jp/
話すこと ▸ セーリング分析におけるデータと難しさ ▸ データ収集+可視化Webアプリ作ってる話 (ちょっとだけ) 9
セーリング分析におけるデータ ▸ 船のデータ ▹ 航路、船の傾き ▹ セールの形 ▸ 気象データ ▹
風向・風速・波 ▸ その他データ ▹ 練習メニュー ▹ 人 10
セーリング分析におけるデータ 11 どうやって集める? ▸ 船のデータ ▹ 航路、船の傾き ▹ セールの形 ▸
気象データ ▹ 風向・風速・波 ▸ その他データ ▹ 練習メニュー ▹ 人
セーリング分析におけるデータ ▸ 船のデータ ▹ 航路、船の傾き ▹ セールの形 ▸ 気象データ ▹
風向・風速・波 ▸ その他データ ▹ 練習メニュー ▹ 人 12 これがないと始まらない センサーが必要
セーリング分析におけるデータ ▸ 船のデータ ▹ 航路、船の傾き ▹ セールの形 ▸ 気象データ ▹
風向・風速・波 ▸ その他データ ▹ 練習メニュー ▹ 人 13 1時間単位なら 気象庁から取得可能だが 風は1秒単位で変化している
セーリング分析におけるデータ ▸ 船のデータ ▹ 航路、船の傾き ▹ セールの形 ▸ 気象データ ▹
風向・風速・波 ▸ その他データ ▹ 練習メニュー ▹ 人 14 手入力で集められるが、 当然セーリング向けデータ収集 ツールなど無い
15 セーリング分析の難しさ① データ収集が難しい
データ収集が難しい理由 ▸ センサーが防水であることが必須 ▹ 航路、スピード、傾きを取るためには 防水のGPSトラッカー、ジャイロセンサーが 必要 ▸ 場所が固定できない ▹
海の上を縦横無尽に走りながら練習するの で、定点観測は不可能 16
データ収集が難しい理由 ▸ センサーが防水であることが必須 ▹ 航路、スピード、傾きを取るためには 防水のGPSトラッカー、ジャイロセンサーが 必要 ▸ 場所が固定できない ▹
海の上を縦横無尽に走りながら練習する ので、定点観測は不可能 17 防水のGPSトラッカー、ジャイロセンサーが 必要
データ収集が難しい理由 ▸ センサーが防水であることが必須 ▹ 航路、スピード、傾きを取るためには 防水のGPSトラッカー、ジャイロセンサーが 必要 ▸ 場所が固定できない ▹
海の上を縦横無尽に走りながら練習する ので、定点観測は不可能 18 防水のGPSトラッカー、ジャイロセンサーが 必要 スマホでいいじゃん!
スマホはセンサーとして非常に優秀 ▸ 各種センサーがついてる ▹ GPS、ジャイロ、加速度、カメラ・・・ ▸ データを集めるアプリもある ▸ バッテリー長持ち ▸
インターネット通信 ▸ カバーをつければ防水に ▸ だれでも持ってる 19 何かしらデータを集めたいときは、 まずスマホを使えないか考えてみると良いかも
船にスマホを積んで航路とスピードを 可視化してみた 20 スピードが遅い スピードが速い
21 スピードが遅い スピードが速い ➔ 風が弱い ➔ 風が強い 船にスマホを積んで航路とスピードを 可視化してみた
22 セーリング分析の難しさ② 同じ自然条件で比較ができない
同じ自然条件で比較ができない ▸ 課題 ▹ たとえば、船のスピードが落ちた要因が、風 の変化によるものか、船の操作によるもの か問題の切り分けが難しい ▸ どう対処する? ▹
今後の課題。データを集めながら解決策を 探す ▹ 条件が揃わない前提でどうデータを活用で きるか考えることが重要かも 23
まとめ ▸ セーリング分析のデータ ▹ 船 ⇒ スマホを使うことで可能に ▹ 気象 ⇒
大きな粒度は気象庁。細かいのは無理。 ▹ その他 ⇒手動で記録 ▸ セーリング分析の難しさ ▹ データ収集が難しい ▹ スマホはとても良いツール! ▹ 細かい気象データはかなり難しい ▹ 同じ自然条件で比較ができない ▹ 条件が揃わない前提での活用を考える 24
25 こんな難しさもあるセーリング分析ですが 分析の力でヨット部を強くするために データ収集+可視化Webアプリ作ってます
26 データ入力 練習の振り返り ランキング 選手 A 選手 B 選手 C
選手 A 選手 B 選手 C スマホだけで完結出来るデータ活用ツール
27 開発メンバー Kosuke Fujita エンジニア/アナリスト Takafumi Suzuki エンジニア/アナリスト Mondo Saito
デザイナー ヨット部コーチ 某社ヨット部 某大学ヨット部出身
28 ツールはこれから導入フェーズに入ります 実績が溜まったら 日本初のデータ活用高校ヨット部の事例として またここで発表させてください!
29 END