Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
坂本勇人選手はいつ通算3,000安打を達成するか? AIに聞いてみました / Hayato S...
Search
Shinichi Nakagawa
PRO
December 13, 2020
Research
930
1
Share
坂本勇人選手はいつ通算3,000安打を達成するか? AIに聞いてみました / Hayato Sakamoto Performance Prediction Using Feature Engineering with Machine Learning and Python
Sports Analytics Meetup #9 2020/12/13 LT
#Baseball #SABRmetrics #ML #Python
Shinichi Nakagawa
PRO
December 13, 2020
More Decks by Shinichi Nakagawa
See All by Shinichi Nakagawa
野球解説AI Agentを開発してみた - 2026/02/27 LayerX社内LT会資料
shinyorke
PRO
0
440
WBCの解説は生成AIにやらせよう - 生成AIで野球解説者AI Agentを実現する / Baseball Commentator AI Agent for Gemini
shinyorke
PRO
1
420
自らを強いエンジニアにするための3つの習慣 2025/ Fitter happier more productive
shinyorke
PRO
0
290
生成AI時代におけるSREの進化とキャリア戦略 / Building an Embedded SRE team and my career
shinyorke
PRO
0
160
生成AIを活用した野球データ分析 - メジャーリーグ編 / Baseball Analytics for Gen AI
shinyorke
PRO
1
6.2k
ゼロから始めるSREの事業貢献 - 生成AI時代のSRE成長戦略と実践 / Starting SRE from Day One
shinyorke
PRO
3
7.7k
AI・LLM事業部のSREとタスクの自動運転
shinyorke
PRO
0
550
実践Dash - 手を抜きながら本気で作るデータApplicationの基本と応用 / Dash for Python and Baseball
shinyorke
PRO
2
4.4k
Terraform, GitHub Actions, Cloud Buildでデータ基盤をProvisioningする / Data Platform provisioning for Google Cloud and Terraform
shinyorke
PRO
2
3.7k
Other Decks in Research
See All in Research
それ、チームの改善になってますか?ー「チームとは?」から始めた組織の実験ー
hirakawa51
0
1.1k
ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会 第36回: The Stepwise Deception: Simulating the Evolution from True News to Fake News with LLM Agents (EMNLP, 2025)
hkefka385
0
220
LLMアプリケーションの透明性について
fufufukakaka
0
220
業界横断 副業コンプライアンス調査 三者(副業者・本業先・発注者)におけるトラブル認知ギャップの構造分析
fkske
0
1.3k
LINEヤフー データサイエンス Meetup「三井物産コモディティ予測チャレンジ」の舞台裏-AlpacaTechパート
gamella
1
480
「なんとなく」の顧客理解から脱却する ──顧客の解像度を武器にするインサイトマネジメント
tajima_kaho
10
7.5k
SoftMatcha 2: 1兆語規模コーパスの超高速かつ柔らかい検索
e869120_sub
6
3.2k
ペットのかわいい瞬間を撮影する オートシャッターAIアプリへの スマートラベリングの適用
mssmkmr
0
480
多様なデータを許容し学習し続ける模倣学習 / Advanced Imitation Learning for VLA
prinlab
0
180
量子コンピュータの紹介
oqtopus
0
290
AIを叩き台として、 「検証」から「共創」へと進化するリサーチ
mela_dayo
0
250
ブレグマン距離最小化に基づくリース表現量推定:バイアス除去学習の統一理論
masakat0
0
250
Featured
See All Featured
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
50
15k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
141
7.4k
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
52
5.9k
Un-Boring Meetings
codingconduct
0
280
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
66
8.4k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
790
250k
Between Models and Reality
mayunak
3
280
SEO for Brand Visibility & Recognition
aleyda
0
4.5k
How to make the Groovebox
asonas
2
2.2k
brightonSEO & MeasureFest 2025 - Christian Goodrich - Winning strategies for Black Friday CRO & PPC
cargoodrich
3
690
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1.2k
Reality Check: Gamification 10 Years Later
codingconduct
0
2.1k
Transcript
ӫޫͷഎ൪߸6⃣ ࡔຊ༐ਓ3,000ຊ҆ଧه೦LT Shinichi Nakagawa(@shinyorke) Sports Analyst Meetup #9 2020/12/13
ʁʁʁʮ༐ਓ·ͩ2,000ຊ҆ଧΖʯ
ͦͷͱ͓ΓͰ͍͟͝·͢, ࣦྱ͠·ͨ͠
ࡔຊ༐ਓ͍ͭ௨ࢉ3,000ຊ҆ଧΛ ୡ͢Δ͔AIʹฉ͍ͯΈ·ͨ͠ Shinichi Nakagawa(@shinyorke) Sports Analyst Meetup #9 2020/12/13
ຊͷςʔϚ • ࡔຊ༐ਓ͕͍ͭ͝Ζ௨ࢉ3,000ຊ҆ଧΛୡ͢Δ͔༧͢Δ • ਅ໘ͳ, ༧ଌͲ͜·ͰͰ͖Δ͔ࢼͯ͠ΈΔ • ʮӫޫͷഎ൪߸6⃣ࡔຊ༐ਓ3,000ຊ҆ଧͷಓʯ͕ Կޙʹ์ө͞ΕΔ͔Θ͔Δ΄͏͕͍͍ΑͶʢదʣ
Who am I ?ʢ͓લ୭Αʣ • Shinichi Nakagawaʢத ৳Ұʣ • େͷSNSͰʮshinyorkeʢ͠ΜΑʔ͘ʣʯͱ໊͍ͬͯ·͢
• JX Press Corporation Senior Engineer ʢJX௨৴ࣾ γχΞɾΤϯδχΞʣ • Baseball Engineer, Data Scientist ʢੜͷٿΤϯδχΞɾσʔλαΠΤϯςΟετʣ • Ҏલ͓ࣄͰٿΤϯδχΞʮͩͬͨʯਓ
ʲCMʳαʔόʔαΠυΠϯλʔϯืूͯ͠·͢ https://www.wantedly.com/projects/543767 ※ֶੜ͞ΜݶఆͰ͢&ผʹεϙʔπͷࣄͬͯ༁͡Όͳ͍Ͱ͢
26.4ඵͰৼΓฦΔ2020ͷϓϩٿ • ιϑτόϯΫϗʔΫεຊҰʢ4࿈ʣ • όϯςϦϯυʔϜφΰϠ&౦ژυʔϜͷձࣾ(ry • ࡔຊ༐ਓʢڊਓʣ, ӈଧऀͱͯ͠࠷গͰ2,000ຊ҆ଧୡ ͦͷଞʹ͍ͬͺ͍͋Δ͚ͲׂѪʢదʣ
ࡔຊ༐ਓબखͳΒ3,000ຊ҆ଧ༨༟Ͱ • 31ࡀ10ϲ݄Ͱͷୡӈଧऀ࠷ • গͳ͘ͱ͋ͱ4, 5ݱ͢ΔͰ͠ΐ γϣʔτͰݩؾʹΠέͯ·͢͠. • ͡Ό͍͋ͭࠒ3,000ຊ҆ଧΔͷ͞?
͜Εͬͯաڈͷσʔλ͔Β͏·͍۩߹ʹΕ༧ଌՄೳͰ? https://www.nikkansports.com/baseball/news/202011080000831.html
ͱ͍͏Θ͚Ͱ༧ଌϞσϧΛ࡞Γ·ͨ͠. ࠓճPyCon JP 2020ͰͬͨͭΛݩʹͪΐͬͱΞϨϯδͯ͠࡞Γ·ͨ͠. https://shinyorke.hatenablog.com/entry/baseball-and-ml-with-python
ࠓճͷΞϓϩʔνʢΊͬͪΌཁʣ • ϝδϟʔϦʔάͷσʔλΛͬͯ 1.࠷ۙ୳ࡧܥͷΞϧΰϦζϜͰ͍ۙબख୳͠ 2.֬ʢͬΆ͍ʣํ๏Ͱ༧ଌΛ࡞Δ • ↑ͷ݁ՌΛStreamlitͰՄࢹԽ
ͳͥϝδϟʔͷσʔλͳͷ͔ • 3,000ຊ҆ଧୡऀ, ຊϓϩٿҰਓ͔͍͠ͳ͍ʢ͠ʣ ※ʮ୭Ͱ͔͢ʁʯ࣭ͬͯ׃ͧ • ϝδϟʔେਖ਼ٛΠνϩʔ༷ଞ, 3,000ຊ҆ଧୡऀ͕ଟ͍. •
σʔλͷϥΠηϯε&εΫϨΠϐϯάͱ͔େมͰ͠ΐ.
ࡔຊ༐ਓʹ͍ۙϝδϟʔϦʔΨʔ ࢲʢshinyorkeʣ࡞, ʮzobristʯϞσϧͰग़ͨ݁͠Ռʢ΄΅ANNͰ͢ʣ ϝδϟʔϦʔάΛͬͯΔਓ͔ΒΈΔͱೲಘͷ݁ՌͩͱࢥΘΕ ໊͓લνʔϜ ʢ௨ࢉʣ ଧຊྥଧ௨ࢉ҆ଧ ಛͱ͔ 9BOEFS#PHBFSUT
ʢ3FE4PYʣ ଧ੮ӈଧ ௨ࢉ014 ݱ۶ࢦͷ߈ܸܕγϣʔτ %FSFL+FUFS ʢ:BOLFFTʣ ଧ੮ӈଧ આ໌ෆཁͷελʔ खʹݶΔͱ௨ࢉ҆ଧҐ 5SPZ5VMPXJU[LJ ʢ3PDLJFT FUDʜʣ ଧ੮ӈଧ ௨ࢉ014 ߈ܸܕγϣʔτ ͳ͓ຊڌ +JNNZ3PMMJOT ʢ1IJMMJFT FUDʜʣ ଧ੮྆ଧ कඋܕͳγϣʔτ ࣮ಇͷແࣄ೭໊അ
σϞ͠·͢
ࡔຊ༐ਓͷࠓޙ - ҆ଧɾຊྥଧɾଧ ࣅ͍ͯΔϝδϟʔϦʔΨʔXਓͷΛ75%λΠϧͰࢉग़
ࡔຊ༐ਓͷࠓޙ - ଧ ࣅ͍ͯΔϝδϟʔϦʔΨʔXਓͷΛ75%λΠϧͰࢉग़
ࡔຊ༐ਓͷࠓޙΛ·ͱΊΔͱ 2027ʢ38ࡀʣ·Ͱنఆଧ֬อͰ͖ΔͬΆ͍. ※نఆଧ443ଧ੮ʢ2019ͷࢼ߹143×3.1Ͱܭࢉ, ࢛ࣺޒೖʣ ྸ ଧ ҆ଧ ຊྥଧ
ଧ ଧ
ࡔຊ༐ਓબख, ௨ࢉʢ༧ଌʣ ͜ΕͰγϣʔτͩͬͨΒڧ͗͢Ͱʢ͑ʣ ظؒ ଧ ҆ଧ ຊྥଧ ଧ ଧ ·Ͱ
˞ݱ࣮ ˞༧ଌ ௨ࢉʢ༧ଌʣ
ߟ • 39ࡀ͝Ζʹ3,000ຊ҆ଧୡ…ͷϖʔε·͋·͋͋Γͦ͏. ͨͩ͠ྼԽආ͚ΒΕͳ͍. • 36ࡀ͔ΒͷٸܹྼԽकඋҐஔมߋͱ͔ͰઌԆ͠Ͱ͖ͦ͏. ʲࢀߟʳѨ෦৻೭ॿ36ࡀ͔Βัख->ϑΝʔετʹίϯόʔτ •
௨ࢉຊྥଧʢ༧ଌʣ321ຊ…334ຊߦͬͯཉ͍͚͠ͲͲ͏͔
͜ͷ͓͠·͍Ͱ͢…͕ʂʁ • ༧ଌϞσϧ࡞ΓηΠόʔϝτϦΫεແ͠ͰͰ͖ͳ͔ͬͨ • ʮRʹΑΔηΠόʔϝτϦΫεೖʯग़ͨ͠, ͜ͷลΛಛྔΤϯδχΞϦϯάతʹৼΓฦΓ͍ͨ • ͍ͬͯ͏ϩϯάτʔΫ͕Ͱ͖ͨΒ͍͍ͳ⚾
ʢҙ༁ɿࠓճંͬͨϞσϧͷΛ͍ͨ͠ʣ ӡӦͷօ༷, ͝ݕ౼ΑΖ͓͘͠ئ͍͠·͢
ήʔϜηοτ⚾ ͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠. Shinichi Nakagawa(Twitter/Facebook/etc… @shinyorke)