Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
バドミントンでの試合の組み立て方を定量化したい
Search
yhiss
June 30, 2019
Research
88
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
バドミントンでの試合の組み立て方を定量化したい
2019年6月30日にSports Analyst Meetup #3でLTした内容です。
yhiss
June 30, 2019
More Decks by yhiss
See All by yhiss
バドミントンで試合展開から結果を予測してみる
yhiss
0
2.2k
Other Decks in Research
See All in Research
第64回CV・PRML勉強会 論文紹介:Linguistic Priors for Visual Decoupling: Towards Symmetric Vision-Brain Alignment
sokikatayama
0
210
[最先端NLP勉強会2026] Checklists Are Better Than Reward Models For Aligning Language Models
nzw0301
1
310
超効率化への挑戦:1bit LLMの現状と展望
yumaichikawa
0
730
高性能計算機クラスタを用いた大規模点群処理による森林の単木抽出と構造解析
kentaitakura
1
130
某助成金プロジェクト採択に向けて企業研究所のアウトリーチ専任者がやったこと
afroscript
0
190
【中間報告】国会議員の立法・政策実務を支える環境を巡る現状と課題
polipoli
0
630
データサイエンティストの就労意識~2015 → 2026 一般(個人)会員アンケートより
datascientistsociety
PRO
0
880
Spatial Active Noise Control Based onSound Field Interpolation Incorporating Physical Constraints
skoyamalab
0
190
研究室単位での自律的 IPv6接続性確立に向けたAS共同運用モデルの提案と実証
reokashiwa
PRO
0
220
Ghost in the 7‑Zip: The Shadow of Residential Proxies Creeping into Your Life
nttcom
0
2.1k
[ACL 2026 Demo] Fast-MIA: Efficient and Scalable Membership Inference for LLMs
upura
0
130
Anthropic が提案する LLM の内部状態を自然言語で説明可能にした Natural Language Autoencoders / Natural Language Autoencoders Produce Unsupervised Explanations of LLM Activations
shunk031
0
270
Featured
See All Featured
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.6k
Why Your Marketing Sucks and What You Can Do About It - Sophie Logan
marketingsoph
0
410
Digital Ethics as a Driver of Design Innovation
axbom
PRO
1
430
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
142
7.7k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
247
13k
Building Adaptive Systems
keathley
44
3.2k
Ecommerce SEO: The Keys for Success Now & Beyond - #SERPConf2024
aleyda
1
2.2k
The Mindset for Success: Future Career Progression
greggifford
PRO
0
510
The Language of Interfaces
destraynor
162
27k
Collaborative Software Design: How to facilitate domain modelling decisions
baasie
1
320
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
270
14k
Between Models and Reality
mayunak
4
460
Transcript
バドミントンでの試合の 組み立て方を定量化したい Sports Analyst Meetup #3 2019/06/30
自己紹介 yhiss(@yhiss_) 事業会社でデータ分析 スポーツ歴 バドミントン(9年ぐらい) 野球(6年ぐらい)
本分析の目的 バドミントン(ダブルス)での試合の組み立て、展開の仕方を世 界トップレベルの試合から理解したい 自分がプレイする際に感覚で理解していた部分を定量化したい ※機械学習等の高度な分析はしていません(基礎集計メイン)
どんなスポーツ? 概要:1対1または2対2でシャトル(水鳥の羽)を打ち合う競技 ルール:1ラリー中打てるのは1回。地面に落ちたら点数がカウント。 サーブ:得点を取った方がサーブ権をもつ。上から打ったらだめ! 公式戦:2ゲーム先取の3ゲーム(21点先取)
バドミントン(ダブルス)の攻守 サーブレシーブ後は誰が打っても よく、常にポジションが変わる その中でも攻守のフォーメーショ ンがある オフェンス:前後 ディフェンス:左右
バドミントン(ダブルス)の攻守 サーブレシーブ後は誰が打っても よく、常にポジションが変わる その中でも攻守のフォーメーショ ンがある オフェンス:前後 ディフェンス:左右
分析するにあたって(定性的・経験的仮定) バドミントンでは、 スマッシュ等の強い ショットが中心。 しかし、一般に1発 であまり決まらない →攻めの状態を作リ 続ける必要がある そのためにどのよう に試合を作っていく
かを試合データから 分析・考察する
データ化した試合 2019年5月に開催されたスディルマンカップ(国別対抗戦) インドネシア対日本の男子ダブルス 世界ランク1位と2位の対戦(21-14,21-18) ※1試合分だけ試合を見ながら自力でデータ化
分析結果(サーブ関連1) 得点に直結したショット(全69点) サーブでの点数が極端に少ない(2点) ミスによる点数が一番多い(31点) →1発で決まらないため、攻めの状態 をより多く作る必要がある
分析結果(サーブ関連2) サーブへのリターン(全67回) クリア(上げる)ショットが少ない(4回) 攻める系統のショットが大部分(57回) →サーブを打つと守りの態勢になる ので、攻めに転換する必要がある
分析結果(ラリー関連) 攻守が入れ替わるショットを集計 (92回) ドライブ(低く強いショット)が多い (42回) クリア等の上げるタイプは少ない →押し込んだり、動かすショットが よく使われる →試合の場面を見てみる
まとめと今後分析したいこと まとめ バドミントン(ダブルス)で勝つ試合を組み立てるためには、攻め の状態を多く作らなければならない。 そのためには、サーブ後の状態からドライブ等で攻守を入れ替え る技術が必要となる 今後分析したいこと コースの打ち分け等、より詳細な所を見ていきたい
データが無い&作るコストが高い問題をなんとかする必要がある