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セーリング分析のデータと難しさ

 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/

7a212c230c8f635915c493968b4b7831?s=128

Kosuke Fujita

May 12, 2019
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Transcript

  1. セーリング分析の データと難しさ Sports Analyst Meetup #2 藤田 洸介

  2. 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. 3 セーリングとは?

  4. 4 こんなイメージ 画像:https://www.asahi.com/olympics/2020/game/canoe/

  5. 5 嘘つきました

  6. 6 カヌー 画像:https://www.asahi.com/olympics/2020/game/canoe/

  7. 7 書いてある

  8. 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/
  9. 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

  10. 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
  11. 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
  12. 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
  13. 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
  14. 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. 15 セーリング分析の難しさ① データ収集が難しい

  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 16
  17. 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
  18. 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!
  19. 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
  20. 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. 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. 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

  23. 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
  24. 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. 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. 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. 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. 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. 29 END