男子プロテニスのサービス着地点およびランキングポイントに基づく予測得点確率モデルの構築 / Construction of scoring probability model based on service landing location and ranking points in men’s professional tennis matches

by konakalab

Slide 1

Slide 1 text

男子プロテニスのサービス着地点およびランキングポイントに基づく予測得点確率モデルの構築清水郁也，〇小中英嗣 (名城大学) 電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸

Slide 2

Slide 2 text

研究背景 テニスにおける「サービス」 相手の影響を受けずに打てる 「キープ」「ブレイク」：サービス有利を前提とした用語電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸 https://www.photo-ac.com/ 疑問：「どこにサービスを着地させると有利なのか？」

Slide 3

Slide 3 text

テニス：サービスのルール ベースラインの外から 左右から交互に 「サービスエリア」に直接1回着地させる デュースサイド(緑) アドバンテージサイド(青) 1回打ち直しできる 1st/2ndサーブ電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸 ([ITF RULES OF TENNIS 2022]に著者加筆)

Slide 4

Slide 4 text

(これ以降の図の範囲) サービスエリア(赤枠内)のみ図示 左：デュースサイド 右：アドバンテージサイド電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸 ([ITF RULES OF TENNIS 2022]に著者加筆)

Slide 5

Slide 5 text

研究背景：サービスの数理モデル化 サービスの有利・不利の境界線を機械学習で算出して可視化[アキノヒ，2020] サービスエースの判定．K近傍法[Whiteside et al, 2017] サービスやストロークの位置(大まかな分類) と得点の関係．女子プロテニス．[Born et al, 2021] 電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸サイドライン際が有利

Slide 6

Slide 6 text

研究背景：サービスの数理モデル化 サービスの有利・不利の境界線を機械学習で算出して可視化[アキノヒ，2020] サービスエースの判定．K近傍法[Whiteside et al, 2017] サービスやストロークの位置(大まかな分類) と得点の関係．女子プロテニス．[Born et al, 2021] 本研究の目的 予測得点確率の出力 1st/2nd ，サービスサイドごとのモデル構築 サービス着地点の情報を活用 Hawk-Eyeシステム 選手の実力差を考慮 公式ランキングポイント電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸

Slide 7

Slide 7 text

発表構成 研究背景✓ 本研究の目的✓ プロテニス(ATP)について Hawk-Eyeシステムと公式Webサイト ランキングポイント制度 サービス得点確率モデルの構築 構築手法 結果 Web実装電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸

Slide 8

Slide 8 text

ATPとHawk-Eyeシステム ATP Association of Tennis Professionals (男子プロテニス協会) プロテニスの公式戦の統括団体 データ取得システム(Hawk-Eye)の設置・管理およびデータ公開 ランキングポイント制度の設計・管理 Hawk-Eye 複数のカメラでボールの三次元位置を計測 審判の判定支援(「チャレンジシステム」など) ATP Tourの多くの大会で採用済み電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸

Slide 9

Slide 9 text

Hawk-Eyeシステム電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸 https://www.sony.com/ja/SonyInfo/technology/stories/Hawk-Eye/ Y.Baodong, “Hawkeye technology using tennis match,” (2014)

Slide 10

Slide 10 text

公式Webサイトでのデータ公開電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸 https://www.atptour.com/en/stats/second-screen/archive/2019/339/MS003

Slide 11

Slide 11 text

公式Webサイトでのデータ公開電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸 https://www.atptour.com/en/stats/second-screen/archive/2019/339/MS003 サービス着地位置と得点の関係は (一部)公開済み

Slide 12

Slide 12 text

ATP Ranking 男子プロテニスの公式ランキング 過去52週間の大会成績に基づき算出 1勝→獲得ポイントが5/3倍～2倍 上位選手は出場義務を課せられる電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸 https://www.atptour.com/en/rankings/singles?ra nkRange=0-100&rankDate=2022-05-23

Slide 13

Slide 13 text

実力指標としてのATP Ranking ランキングポイント比(横軸)と勝率 (縦軸) 作図：小中英嗣 勝率=ランキング比の対数を変数とするロジスティック回帰電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸実力差＝ランキングポイント比の対数

Slide 14

Slide 14 text

発表構成 研究背景✓ 本研究の目的✓ プロテニス(ATP)について✓ Hawk-Eyeシステムと公式Webサイト✓ ランキングポイント制度✓ サービス得点確率モデルの構築 構築手法 結果 Web実装電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸

Slide 15

Slide 15 text

サービス得点モデル構築：データ取得データ ATP Tour，2019年，30大会，897試合， 111473本 データ構成 位置 得点 サーバー，レシーバー名 ランキングポイント 分布(右図) 電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸変数意味 𝑠, 𝑟 サーバー，レシーバーの添字 𝑥, 𝑦 サービス着地位置 𝑃𝑠 , 𝑃𝑟 ランキングポイント 𝑡 得点 (1：サーバー，0：レシーバー)

Slide 16

Slide 16 text

サービス得点モデル構築：データデータの特徴電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸 サイドライン/センターライン際に集中 サイドごとに分布が微妙に異なる 利き手の偏り．右：左＝167：21 手前（ネットの近く）には物理的にボールが着地しない

Slide 17

Slide 17 text

サービス得点モデル構築：データデータの特徴電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸 サイドライン/センターライン際に集中✓ サイドごとに分布が微妙に異なる 利き手の偏り．右：左＝167：21 手前（ネットの近く）には物理的にボールが着地しない

Slide 18

Slide 18 text

サービス得点モデル構築：データデータの特徴電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸 サイドライン/センターライン際に集中✓ サイドごとに分布が微妙に異なる✓ 利き手の偏り．右：左＝167：21 手前（ネットの近く）には物理的にボールが着地しない

Slide 19

Slide 19 text

サービス得点モデル構築：データデータの特徴電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸 サイドライン/センターライン際に集中✓ サイドごとに分布が微妙に異なる✓ 利き手の偏り．右：左＝167：21 手前（ネットの近く）には物理的にボールが着地しない✓

Slide 20

Slide 20 text

サービス得点モデル構築：ステップワイズ回帰 前処理 各サービス→(𝑥, 𝑦, 𝑃𝑠 , 𝑃𝑟 , 𝑡) 𝐿𝑠,𝑟 ≡ log 𝑃𝑠 𝑃𝑟 予測子変数：(𝑥, 𝑦, 𝐿𝑠,𝑟 ) 応答変数：𝑡 ∈ {0,1} ダミーデータ追加  意図：ネット付近のモデル精度向上 ステップワイズ回帰 予測子項：4次まで リンク関数：ロジット関数 MATLABのstepwiseglmを利用 1st/2nd サービス，Ad/Deuceサイド．４つのモデルを構築電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸 𝑡~ 1 1 + exp(−𝑋) 𝑋: 予測子の４次までの多項式

Slide 21

Slide 21 text

発表構成 研究背景✓ 本研究の目的✓ プロテニス(ATP)について✓ Hawk-Eyeシステムと公式Webサイト✓ ランキングポイント制度✓ サービス得点確率モデルの構築✓ 構築手法✓ 結果 Web実装電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸

Slide 22

Slide 22 text

1st サービス/実力差なし電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸 非対称 左右ライン際が有利 外→内に向かって有効な範囲 サービスライン際は不利

Slide 23

Slide 23 text

Slide 24

Slide 24 text

Slide 25

Slide 25 text

Slide 26

Slide 26 text

2nd サービス/実力差なし電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸 ほぼ対称 全体的に不利←サービス速度低下 サービスライン際は不利

Slide 27

Slide 27 text

1st /Deuceサイド/実力差あり 例：ランキングポイント比=5 やや「甘い」位置での得点率の差→実力差電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸

Slide 28

Slide 28 text

1st /Deuceサイド/実力差あり 例：ランキングポイント比=5 やや「甘い」位置での得点率の差→実力差電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸

Slide 29

Slide 29 text

デモ：Web実装 https://www-ie.meijo- u.ac.jp/~konaka/tennisServiceProb.html 電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸

Slide 30

Slide 30 text

まとめ サービスの予測得点モデルの構築 予測得点確率の出力 1st/2nd ，サービスサイドごとのモデル構築 サービス着地点の情報を活用 Hawk-Eyeシステム 選手の実力差を考慮 公式ランキングポイント電子情報通信学会MSS研究会(2022年6月)＠八戸