特許 7246649 戦術分析装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-03-17

(45)【発行日】2023-03-28

(54)【発明の名称】戦術分析装置

(51)【国際特許分類】

   A63B 69/00 20060101AFI20230320BHJP

【ＦＩ】

A63B69/00 Z

【請求項の数】 20

(21)【出願番号】P 2021194603

(22)【出願日】2021-11-30

(62)【分割の表示】P 2018023983の分割

【原出願日】2018-02-14

(65)【公開番号】P2022019842

(43)【公開日】2022-01-27

【審査請求日】2021-11-30

(73)【特許権者】

【識別番号】500063228

【氏名又は名称】田中 成典

(73)【特許権者】

【識別番号】502235692

【氏名又は名称】中村 健二

(73)【特許権者】

【識別番号】519113745

【氏名又は名称】Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｔｙｌｅ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100092956

【弁理士】

【氏名又は名称】古谷 栄男

(74)【代理人】

【識別番号】100101018

【弁理士】

【氏名又は名称】松下 正

(72)【発明者】

【氏名】田中 成典

(72)【発明者】

【氏名】中村 健二

(72)【発明者】

【氏名】山本 雄平

(72)【発明者】

【氏名】姜 文渊

(72)【発明者】

【氏名】窪田 諭

(72)【発明者】

【氏名】今井 龍一

(72)【発明者】

【氏名】神谷 大介

(72)【発明者】

【氏名】塚田 義典

(72)【発明者】

【氏名】井上 晴可

(72)【発明者】

【氏名】中島 伸介

(72)【発明者】

【氏名】上田 真由美

(72)【発明者】

【氏名】蔭山 雅洋

(72)【発明者】

【氏名】伊藤 俊秀

(72)【発明者】

【氏名】辻 光宏

(72)【発明者】

【氏名】新井 彩

(72)【発明者】

【氏名】五藤 佳奈

(72)【発明者】

【氏名】田中 ちひろ

(72)【発明者】

【氏名】入江 恭広

(72)【発明者】

【氏名】林 将寛

(72)【発明者】

【氏名】政木 英一

(72)【発明者】

【氏名】山田 貴之

(72)【発明者】

【氏名】大月 庄治

(72)【発明者】

【氏名】平野 順俊

(72)【発明者】

【氏名】藤原 利弘

(72)【発明者】

【氏名】仲条 仁

(72)【発明者】

【氏名】藤井 琢哉

(72)【発明者】

【氏名】三浦 泰夫

(72)【発明者】

【氏名】尾碕 哲郎

(72)【発明者】

【氏名】長岡 正美

(72)【発明者】

【氏名】坂元 昭人

(72)【発明者】

【氏名】春日 隆行

(72)【発明者】

【氏名】長谷川 恭男

(72)【発明者】

【氏名】鳴尾 丈司

(72)【発明者】

【氏名】平尾 公孝

(72)【発明者】

【氏名】西村 修

【審査官】竹村 真一郎

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１７－１５９０８２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－２０８５１６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－０００４８１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００６－１２２６４６（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１７／０１２０１３２（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２００８－２７９１４８（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１７／０１５１４８４（ＵＳ，Ａ１）

【文献】高橋 翔 Sho TAKAHASHI，アクティブネットを用いたサッカー映像におけるパス可能領域の推定 Active Net-Based Non-interception Region Estimation in Soccer Videos，電子情報通信学会論文誌 （Ｊ９２－Ｄ） 第４号 THE IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS (JAPANESE EDITION)，日本，社団法人電子情報通信学会 THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS，2009年04月14日，第J92-D巻，501-510

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６３Ｂ ６９／００－６９／４０、７１／０６

Ｇ０９Ｆ １７／４０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

競技対象物を用いて行う競技において、競技対象物を放出する第１プレイヤの位置と、放出された競技対象物をキャッチまたは放出しようとする第２プレイヤの位置とを少なくとも含む各プレイヤの位置を取得する基礎情報取得手段と、
基礎情報取得手段によって取得した各プレイヤの位置に基づいて、前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出が成功するかどうかまたは成功確率を推定する推定手段と、
前記推定手段による推定結果を出力する出力手段と、
を備えた戦術分析装置であって、
前記推定手段において推定に用いる前記各プレイヤの位置は、所定の時間における各プレイヤの時系列位置であり、前記第１プレイヤが前記競技対象物を放出しようとする時点近傍における各プレイヤの位置を少なくとも含み、
前記推定手段は、前記第１プレイヤが前記競技対象物を放出しようとする前の第１時点から前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出の成否が確定した第２時点までの間の各プレイヤの位置を、第１時点を起点として第２時点に向かう段階的に長くなる複数の検討区間を設定し、各検討区間について成功確率を算出することを特徴とする戦術分析装置。

【請求項2】

競技対象物を用いて行う競技において、競技対象物を放出する第１プレイヤの位置と、放出された競技対象物をキャッチまたは放出しようとする第２プレイヤの位置とを少なくとも含む各プレイヤの位置を取得する基礎情報取得手段と、
基礎情報取得手段によって取得した各プレイヤの位置に基づいて、前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出が成功するかどうかまたは成功確率を推定する推定手段と、
前記推定手段による推定結果を出力する出力手段と、
を備えた戦術分析装置であって、
前記推定手段において推定に用いる前記各プレイヤの位置は、所定の時間における各プレイヤの時系列位置であり、前記第１プレイヤが前記競技対象物を放出しようとする時点近傍における各プレイヤの位置を少なくとも含み、
前記推定手段は、前記第１プレイヤが前記競技対象物を放出しようとする前の第１時点から前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出の成否が確定した第２時点までの間の各プレイヤの位置を、第２時点を起点として第１時点に向かう段階的に長くなる複数の検討区間を設定し、各検討区間について成功確率を算出することを特徴とする戦術分析装置。

【請求項3】

戦術分析装置をコンピュータによって実現するための戦術分析プログラムであって、コンピュータを、
競技対象物を用いて行う競技において、競技対象物を放出する第１プレイヤの位置と、放出された競技対象物をキャッチまたは放出しようとする第２プレイヤの位置とを少なくとも含む各プレイヤの位置を取得する基礎情報取得手段と、
基礎情報取得手段によって取得した各プレイヤの位置に基づいて、前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出が成功するかどうかまたは成功確率を推定する推定手段と、
前記推定手段による推定結果を出力する出力手段として機能させるための戦術分析プログラムにおいて、
前記推定手段において推定に用いる前記各プレイヤの位置は、所定の時間における各プレイヤの時系列位置であり、前記第１プレイヤが前記競技対象物を放出しようとする時点近傍における各プレイヤの位置を少なくとも含み、
前記推定手段は、前記第１プレイヤが前記競技対象物を放出しようとする前の第１時点から前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出の成否が確定した第２時点までの間の各プレイヤの位置を、第１時点を起点として第２時点に向かう段階的に長くなる複数の検討区間を設定し、各検討区間について成功確率を算出することを特徴とする戦術分析プログラム。

【請求項4】

戦術分析装置をコンピュータによって実現するための戦術分析プログラムであって、コンピュータを、
競技対象物を用いて行う競技において、競技対象物を放出する第１プレイヤの位置と、放出された競技対象物をキャッチまたは放出しようとする第２プレイヤの位置とを少なくとも含む各プレイヤの位置を取得する基礎情報取得手段と、
基礎情報取得手段によって取得した各プレイヤの位置に基づいて、前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出が成功するかどうかまたは成功確率を推定する推定手段と、
前記推定手段による推定結果を出力する出力手段として機能させるための戦術分析プログラムにおいて、
前記推定手段において推定に用いる前記各プレイヤの位置は、所定の時間における各プレイヤの時系列位置であり、前記第１プレイヤが前記競技対象物を放出しようとする時点近傍における各プレイヤの位置を少なくとも含み、
前記推定手段は、前記第１プレイヤが前記競技対象物を放出しようとする前の第１時点から前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出の成否が確定した第２時点までの間の各プレイヤの位置を、第２時点を起点として第１時点に向かう段階的に長くなる複数の検討区間を設定し、各検討区間について成功確率を算出することを特徴とする戦術分析プログラム。

【請求項5】

請求項３または４の戦術分析プログラムにおいて、
前記所定の時間における各プレイヤの時系列位置は、移動軌跡画像として前記推定手段に与えられることを特徴とするプログラム。

【請求項6】

請求項３～５のいずれかの戦術分析プログラムにおいて、
前記競技対象物を用いて行う競技は、プレイが一時中断した後、開始されることのある競技であることを特徴とする戦術分析プログラム。

【請求項7】

請求項６の戦術分析プログラムにおいて、
前記各プレイヤの位置は、プレイの開始時点を少なくとも含むことを特徴とする戦術分析プログラム。

【請求項8】

請求項３～７のいずれかの戦術分析プログラムにおいて、
前記各プレイヤの位置は、前記第１プレイヤが前記競技対象物を放出しようとする時点近傍における位置を少なくとも含む、各プレイヤの時間的連続位置であることを特徴とする戦術分析プログラム。

【請求項9】

請求項３～８のいずれかの戦術分析プログラムにおいて、
前記基礎情報取得手段は、第１プレイヤと第２プレイヤの組み合わせによる成功確率を取得し、
前記推定手段は、前記成功確率も含めて推定を行うことを特徴とする戦術分析プログラム。

【請求項10】

請求項３～９のいずれかの戦術分析プログラムにおいて、
前記基礎情報取得手段は、各プレイヤが味方チームであるか敵チームであるかの敵味方情報、各プレイヤの役割を示す役割情報またはプレーの種類名を少なくとも取得し、
前記推定手段は、前記敵味方情報、役割情報またはプレーの種類名も含めて推定を行うことを特徴とする戦術分析プログラム。

【請求項11】

請求項３～１０のいずれかの戦術分析プログラムにおいて、
前記基礎情報取得手段は、前記各プレイヤの位置に基づいて、プレイヤ間の距離または各プレイヤの速度を少なくとも算出し、
前記推定手段は、前記プレイヤ間の距離または各プレイヤの速度も含めて推定を行うことを特徴とする戦術分析プログラム。

【請求項12】

請求項３～１１のいずれかの戦術分析プログラムにおいて、
前記推定手段は、実際にプレイを行っている各プレイヤの位置情報とプレイの成功の有無に基づいて学習した深層学習手段を備えることを特徴とする戦術分析プログラム。

【請求項13】

請求項３～１２のいずれかの戦術分析プログラムにおいて、
前記基礎情報取得手段は、実際にプレイした各プレイヤの位置情報を取得することを特徴とする戦術分析プログラム。

【請求項14】

競技対象物を用いて行う競技において、競技対象物を放出する第１プレイヤの時系列位置と、放出された競技対象物をキャッチまたは放出しようとする第２プレイヤの時系列位置とを少なくとも含む各プレイヤの時系列位置を記録した記録部から各プレイヤの位置を取得する基礎情報取得手段と、
前記各プレイヤの時系列位置に基づいて、第１プレイヤからみた動画を生成して表示部に表示する動画表示手段と、
前記動画を見たユーザが前記第１プレイヤの放出タイミングを入力する放出タイミング入力手段と、
基礎情報取得手段によって取得した各プレイヤの時系列位置および入力された放出タイミングに基づいて、前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出が成功するかどうかまたは成功確率を推定する推定手段と、
前記推定手段による推定結果を出力する出力手段と、
を備えた戦術分析装置。

【請求項15】

戦術分析装置をコンピュータによって実現するための戦術分析プログラムであって、コンピュータを、
競技対象物を用いて行う競技において、競技対象物を放出する第１プレイヤの時系列位置と、放出された競技対象物をキャッチまたは放出しようとする第２プレイヤの時系列位置とを少なくとも含む各プレイヤの時系列位置を記録した記録部から各プレイヤの位置を取得する基礎情報取得手段と、
前記各プレイヤの時系列位置に基づいて、第１プレイヤからみた動画を生成して表示部に表示する立体画像表示手段と、
前記動画を見たユーザが前記第１プレイヤの放出タイミングを入力する放出タイミング入力手段と、
基礎情報取得手段によって取得した各プレイヤの時系列位置および入力された放出タイミングに基づいて、前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出が成功するかどうかまたは成功確率を推定する推定手段と、
前記推定手段による推定結果を出力する出力手段として機能させるための戦術分析プログラム。

【請求項16】

競技対象物を用いて行う競技において、競技対象物を放出する第１プレイヤの位置と、放出された競技対象物をキャッチまたは放出しようとする第２プレイヤの位置とを少なくとも含む各プレイヤの位置を取得する基礎情報取得手段と、
前記第２プレイヤが前記放出された競技対象物をキャッチまたは放出する位置として想定する目的位置を取得する目的位置取得手段と、
基礎情報取得手段によって取得した各プレイヤの位置および目的位置取得手段によって取得した目的位置に基づいて、前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出が成功するかどうかまたは成功確率を推定する推定手段と、
前記推定手段による推定結果を出力する出力手段と、
を備えた戦術分析装置であって、
前記推定手段は、前記第１プレイヤが前記競技対象物を放出しようとする前の第１時点から前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出の成否が確定した第２時点までの間の各プレイヤの位置を、第１時点を起点として第２時点に向かう段階的に長くなる複数の検討区間を設定し、各検討区間について成功確率を算出することを特徴とする戦術分析装置。

【請求項17】

競技対象物を用いて行う競技において、競技対象物を放出する第１プレイヤの位置と、放出された競技対象物をキャッチまたは放出しようとする第２プレイヤの位置とを少なくとも含む各プレイヤの位置を取得する基礎情報取得手段と、
前記第２プレイヤが前記放出された競技対象物をキャッチまたは放出する位置として想定する目的位置を取得する目的位置取得手段と、
基礎情報取得手段によって取得した各プレイヤの位置および目的位置取得手段によって取得した目的位置に基づいて、前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出が成功するかどうかまたは成功確率を推定する推定手段と、
前記推定手段による推定結果を出力する出力手段と、
を備えた戦術分析装置であって、
前記推定手段は、前記第１プレイヤが前記競技対象物を放出しようとする前の第１時点から前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出の成否が確定した第２時点までの間の各プレイヤの位置を、第２時点を起点として第１時点に向かう段階的に長くなる複数の検討区間を設定し、各検討区間について成功確率を算出することを特徴とする戦術分析装置。

【請求項18】

戦術分析装置をコンピュータによって実現するための戦術分析プログラムであって、コンピュータを、
競技対象物を用いて行う競技において、競技対象物を放出する第１プレイヤの位置と、放出された競技対象物をキャッチまたは放出しようとする第２プレイヤの位置とを少なくとも含む各プレイヤの位置を取得する基礎情報取得手段と、
前記第２プレイヤが前記放出された競技対象物をキャッチまたは放出する位置として想定する目的位置を取得する目的位置取得手段と、
基礎情報取得手段によって取得した各プレイヤの位置および目的位置取得手段によって取得した目的位置に基づいて、前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出が成功するかどうかまたは成功確率を推定する推定手段と、
前記推定手段による推定結果を出力する出力手段として機能させるための戦術分析プログラムであって、
前記推定手段は、前記第１プレイヤが前記競技対象物を放出しようとする前の第１時点から前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出の成否が確定した第２時点までの間の各プレイヤの位置を、第１時点を起点として第２時点に向かう段階的に長くなる複数の検討区間を設定し、各検討区間について成功確率を算出することを特徴とする戦術分析プログラム。

【請求項19】

戦術分析装置をコンピュータによって実現するための戦術分析プログラムであって、コンピュータを、
競技対象物を用いて行う競技において、競技対象物を放出する第１プレイヤの位置と、放出された競技対象物をキャッチまたは放出しようとする第２プレイヤの位置とを少なくとも含む各プレイヤの位置を取得する基礎情報取得手段と、
前記第２プレイヤが前記放出された競技対象物をキャッチまたは放出する位置として想定する目的位置を取得する目的位置取得手段と、
基礎情報取得手段によって取得した各プレイヤの位置および目的位置取得手段によって取得した目的位置に基づいて、前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出が成功するかどうかまたは成功確率を推定する推定手段と、
前記推定手段による推定結果を出力する出力手段として機能させるための戦術分析プログラムであって、
前記推定手段は、前記第１プレイヤが前記競技対象物を放出しようとする前の第１時点から前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出の成否が確定した第２時点までの間の各プレイヤの位置を、第２時点を起点として第１時点に向かう段階的に長くなる複数の検討区間を設定し、各検討区間について成功確率を算出することを特徴とする戦術分析プログラム。

【請求項20】

請求項１８または１９の戦術分析プログラムにおいて、
前記目的位置取得手段は算出された複数の目的位置を取得し、
前記推定手段は、当該複数の目的位置のそれぞれについて成功確率を算出し、
前記出力手段は、前記複数の目的位置の成功確率に基づいて生成された成功確率ヒートマップを出力することを特徴とする戦術分析プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

この発明は、アメリカンフットボールなどの競技における戦術を分析するための装置に関するものである。

【背景技術】

【0002】

チーム競技におけるプレイヤのパフォーマンスを分析する装置として、特許文献１に示すようなものが提案されている。この装置は、プレイヤを撮像した画像に基づいて当該プレイヤがボールを保持しているかどうかを判断し、プレイヤのパフォーマンスを分析するものである。

【0003】

これにより、試合中、練習中のプレイヤのパフォーマンスを客観的に得ることができ、各プレイヤの能力向上につなげることができる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１７－２１３３６６

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、特許文献１のような装置では、各プレイヤ個々のパフォーマンスを分析することができるものの、各プレイヤがどのように連携すれば競技を有利に進行できるか等の戦術を分析することはできなかった。

【0006】

この発明は、上記のような問題点に鑑みて、競技における戦術を分析することのできる装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

この発明のいくつかの独立して適用可能な特徴を以下に示す。

【0008】

(1)(2)この発明に係る戦術分析装置は、競技対象物を用いて行う競技において、競技対象物を放出する第１プレイヤの位置と、放出された競技対象物をキャッチまたは放出しようとする第２プレイヤの位置とを少なくとも含む各プレイヤの位置を取得する基礎情報取得手段と、基礎情報取得手段によって取得した各プレイヤの位置に基づいて、前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出が成功するかどうかまたは成功確率を推定する推定手段と、前記推定結果を出力する出力手段とを備えた戦術分析装置であって、前記各プレイヤの位置は、前記第１プレイヤが前記競技対象物を放出しようとする時点近傍における各プレイヤの位置を少なくとも含むことを特徴としている。

【0009】

したがって、第１プレイヤが前記競技対象物を放出しようとする時点近傍の状況に基づいて成否を判断することができる。

【0010】

(3)この発明に係る戦術分析装置は、競技対象物を用いて行う競技が、プレイが一時中断した後、開始されることのある競技であることを特徴としている。

【0011】

したがって、アメリカンフットボールにおけるパスの成否を推定することができる。

【0012】

(4)この発明に係る戦術分析装置は、各プレイヤの位置が、プレイの開始時点を少なくとも含むことを特徴としている。

【0013】

したがって、プレイの開始時点の状況に基づいて成否を推定することができる。

【0014】

(5)この発明に係る戦術分析装置は、各プレイヤの位置が、前記第１プレイヤが前記競技対象物を放出しようとする時点近傍における位置を少なくとも含む、各プレイヤの時間的連続位置であることを特徴としている。

【0015】

したがって、各プレイヤの時間的連続位置に基づいてより正確に推定を行うことができる。

【0016】

(6)この発明に係る戦術分析装置は、基礎情報取得手段が、第１プレイヤと第２プレイヤの組み合わせによる成功確率を取得し、推定手段が、前記成功確率も含めて推定を行うことを特徴としている。

【0017】

したがって、第１プレイヤと第２プレイヤとの相性も考慮して推定を行うことができる。

【0018】

(7)この発明に係る戦術分析装置は、基礎情報取得手段が、各プレイヤが味方チームであるか敵チームであるかの敵味方情報、各プレイヤの役割を示す役割情報またはプレーの種類名を少なくとも取得し、推定手段が、前記敵味方情報、役割情報またはプレーの種類名も含めて推定を行うことを特徴としている。

【0019】

したがって、味方か否かまたはプレー名を考慮して推定を行うことができる。

【0020】

(8)この発明に係る戦術分析装置は、基礎情報取得手段が、前記各プレイヤの位置に基づいて、プレイヤ間の距離または各プレイヤの速度を少なくとも算出し、推定手段が、前記プレイヤ間の距離または各プレイヤの速度も含めて推定を行うことを特徴としている。

【0021】

したがって、より正確な推定を行うことができる。

【0022】

(9)この発明に係る戦術分析装置は、推定手段が、実際にプレイを行っている各プレイヤの位置情報とプレイの成功の有無に基づいて学習した深層学習手段を備えることを特徴としている。

【0023】

したがって、より正確な推定を行うことができる。

【0024】

(10)この発明に係る戦術分析装置は、基礎情報取得手段が、実際にプレイした各プレイヤの位置情報を取得することを特徴としている。

【0025】

したがって、実際のプレイを参照して戦術の分析を行うことができる。

【0026】

(11)この発明に係る戦術分析装置は、推定手段が、前記第１プレイヤが前記競技対象物を放出しようとする前の第１時点から前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出の成否が確定した第２時点までの間の各プレイヤの位置を、第１時点を起点として第２時点に向かう段階的に長くなる複数の検討区間を設定し、各検討区間について成功確率を算出することを特徴としている。

【0027】

したがって、各時点における成功確率を得ることができる。

【0028】

(12)この発明に係る戦術分析装置は、推定手段が、前記第１プレイヤが前記競技対象物を放出しようとする前の第１時点から前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出の成否が確定した第２時点までの間の各プレイヤの位置を、第２時点を起点として第１時点に向かう段階的に長くなる複数の検討区間を設定し、各検討区間について成功確率を算出することを特徴としている。

【0029】

したがって、パスの成否が確定した時点から遡って各時点における成功確率を得ることができる。これにより、どのタイミングの動きが成否に影響したのかを分析できる。

【0030】

(13)この発明に係る戦術分析装置は、基礎情報取得手段が、実際にプレイした各プレイヤの位置情報に基づいて、ユーザの入力によって修正された位置情報を取得し、推定手段が、前記修正された位置情報に基づいて、成功確率をシミュレーションすることを特徴としている。

【0031】

したがって、実際のプレイに基づいて、プレイヤ位置の変更が成功確率に与える影響をシミュレーションすることができる。

【0032】

(14)この発明に係る戦術分析装置は、推定手段が、競技対象物の放出時点も含めて推定を行うことを特徴としている。

【0033】

したがって、より正確に推定を行うことができる。

【0034】

(15)この発明に係る戦術分析装置は、基礎情報取得手段が、実際にプレイした競技対象物の放出時点に基づいて、ユーザの入力によって修正された放出時点を取得し、推定手段が、前記修正された放出時点も含めて、成功確率をシミュレーションすることを特徴としている。

【0035】

したがって、実際のプレイに基づいて、放出時点の変更が成功確率に与える影響をシミュレーションすることができる。

【0036】

(16)この発明に係る戦術分析装置は、推定手段が、競技対象物を放出する目的位置ごとに成功確率または成否を推定することを特徴としている。

【0037】

したがって、いずれの場所に競技対象物を放出すればよいか否かをシミュレーションすることができる。

【0038】

(17)(18)この発明に係る戦術分析装置は、競技対象物を用いて行う競技において、競技対象物を放出する第１プレイヤの位置と、放出された競技対象物をキャッチまたは放出しようとする第２プレイヤの位置とを少なくとも含む各プレイヤの位置を記録した記録部から各プレイヤの位置を取得する基礎情報取得手段と、前記各プレイヤの位置に基づいて、所定のプレイヤからみた立体画像を生成して表示部に表示する立体画像表示手段と、前記立体画像を見たユーザが前記第１プレイヤの放出タイミングを入力する放出タイミング入力手段と、基礎情報取得手段によって取得した各プレイヤの位置および入力された放出タイミングに基づいて、前記第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出が成功するかどうかまたは成功確率を推定する推定手段と前記推定結果を出力する出力手段とを備えている。

【0039】

したがって、プレイヤ視点での画像に基づいてシミュレーションを行うことができる。

【0040】

「基礎情報取得手段」は、実施形態においては、ステップＳ１、Ｓ３やＳ１１、Ｓ１２がこれに対応する。

【0041】

「推定手段」は、実施形態においては、ステップＳ４やＳ１４がこれに対応する。

【0042】

「出力手段」は、実施形態においては、ステップＳ６やＳ１６がこれに対応する。

【0043】

「プログラム」とは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソース形式のプログラム、圧縮処理がされたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む概念である。

【図面の簡単な説明】

【0044】

【図1】この発明に一実施形態による戦術分析装置の機能ブロック図である。

【図2】戦術分析装置のハードウエア構成である。

【図3】戦術分析プログラムのフローチャートである。

【図4】プレイヤの位置データの例である。

【図5】推定に用いる時間間隔を模式的に示す図である。

【図6】推定値の例である。

【図7】推定結果の表示例である。

【図8】ユーザによる修正入力の例である。

【図9】ユーザによる修正入力の例である。

【図10】第２の実施形態による戦術分析装置の機能ブロック図である。

【図11】戦術分析プログラムのフローチャートである。

【図12】推定結果の表示例である。

【発明を実施するための形態】

【0045】

１．第１の実施形態
1.1全体構成
図１にこの発明の一実施形態による戦術分析装置の機能ブロック図を示す。基礎情報取得手段２は、競技を行うプレイヤの位置を取得する。プレイヤの位置は、記録されたものを取得しても良いし、リアルタイムに検出した位置を取得しても良い。この実施形態では、ボールなどの競技対象物を投げたり打ったり（放出）するプレイヤを第１プレイヤとし、第１プレイヤからの競技対象物をキャッチまたは打ったりしようとするプレイヤを第２プレイヤとしている。この当該第１プレイヤが競技対象物を放出しようとする時点近傍における各プレイヤの位置を少なくとも取得するようにしている。

【0046】

推定手段４は、基礎情報取得手段２によって取得された各プレイヤの位置に基づいて、第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出が成功するかどうかまたは成功確率を算出する。なお、この実施形態では、推定手段４は、実際に行われたプレイにおける各プレイヤの位置と上記キャッチまたは放出が成功したか否かの情報に基づいて深層学習した結果に基づいて、推定を行うようにしている。出力手段６は、算出された結果を出力部に表示する。

【0047】

1.2ハードウエア構成
図２に、戦術分析装置のハードウエア構成を示す。ＣＰＵ１０には、メモリ１２、ディスプレイ１４、通信回路１６、ハードディスク１８、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２０、アダプタ２２、キーボード／マウス２４が接続されている。

【0048】

通信回路１６はインターネットに接続するための回路である。ハードディスク１８には、オペレーティングシステム２６、戦術分析プログラム２８が記録されている。戦術分析プログラム２８は、オペレーティングシステム２６と協働してその機能を発揮するものである。これらプログラムは、ＤＶＤ－ＲＯＭ３０に記録されていたものを、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２０を介して、ハードディスク１８にインストールしたものである。

【0049】

アダプタ２２は、ＵＳＢメモリ３２を受け入れてその内容を取り込むためのものである。この実施形態では、アメリカンフットボールのプレイ中の各プレイヤの位置情報がＵＳＢメモリ３２に記録されて、取り込まれる。

【0050】

なお、プレイ中の各プレイヤの位置は、この実施形態では、各プレイヤに装着したＧＰＳ受信機からの位置計測情報をＵＳＢメモリ３２に記録している。撮像画像に基づいて各プレイヤの位置情報を抽出するなど、その他の方法によって、各プレイヤの位置情報を取得しても良い。また、ＧＰＳ受信機からの各プレイヤの位置情報を無線通信などによってリアルタイムに、戦術分析装置に取り込むようにしても良い。

【0051】

1.3戦術分析処理
図３に、戦術分析プログラム２８のフローチャートを示す。ＣＰＵ１０は、アダプタ２２を介して、ＵＳＢメモリ３２に記録された各選手の位置データを取得し、ハードディスク１８に記録する（ステップＳ１）。

【0052】

位置データの例を、図４に示す。図においては、選手ＩＤ＝０１のプレイヤのデータのみを示しているが、他のプレイヤについても同様である。また、各プレイヤにはＩＤが付与されており、ＩＤに対応づけてチーム名、ポジション（ＱＢ、ＷＲ、ＤＢなど）などを記述したテーブルが記録されている（図示せず）。図４において、位置データは、競技フィールドの四隅のうちの一点を原点とする座標にて示されている。

【0053】

次に、ＣＰＵ１０は、プレイ開始（プレイ中断後にプレイが再開された時点）を起点として所定時間経過後（たとえば５秒後）までの各プレイヤの位置データを取得する（ステップＳ３）。ＣＰＵ１０は、取得した各プレイヤの位置データに基づいて、クオータバック（ＱＢ）からワイドレシーバ（ＷＲ）へのパスが成功するかどうかの確率を算出する。

【0054】

ＣＰＵ１０は、この成功確率の算出のために、予め、実際の多数のプレー時に取得した各プレイヤの時系列での位置（プレイ開始からの位置変化）、パスの成否情報を教師データとして、多層のニューラルネットワークによる深層学習を行っている。

【0055】

この実施形態では、プレイ開始からパスの成否が確定するまでの間の時間経過に応じて、学習を行うようにしている。また、各プレイヤの位置情報のみに基づいてパスの成否を推定しているので、ＱＢがパスを投げる前の時点（たとえばプレイ開始から５秒後）におけるパスの成功確率も算出することができる。

【0056】

なお、この実施形態では、少なくともパスを出すＱＢと受けるＷＲ（複数の可能性あり）の位置データを用いて学習を行って推定するようにしている。

【0057】

上記のようにして最初の所定時間範囲での推定を終了すると、次に、所定時間範囲を長くして推定を行う。すなわち、図５に示すように、プレイ開始からの時間を段階的に長くし、期間Ｄ１、Ｄ２・・・Ｄｎについて推定を行うことを繰り返す。これにより、図６に示すように、プレイ開始からの経過時間に応じたプレイヤの位置に基づいたパス成功率が算出される。

【0058】

なお、この実施形態では、複数のＷＲがいる場合、それぞれのＷＲに対するパスの成功確率を算出するようにしている。図６においては、ＷＲ１とＷＲ２についての成功確率が示されている。

【0059】

ＣＰＵ１０は、上記の推定を、プレイ開始からパスの成否が確定するまでの期間Ｄｎまで行うと（ステップＳ２、Ｓ５）、図６の算出結果を、ディスプレイ１４に表示する（ステップＳ６）。図７に、表示例を示す。

【0060】

ＣＰＵ１０は、まず、図７Ａに示すようにプレイ開始時点の各プレイヤの位置を表示する。白丸が一方のチームのプレイヤ、黒丸が他方のチームのプレイヤである。次に、ＣＰＵ１０は、図７Ｂに示すように、５秒後、１０秒後、１５秒後のプレイヤの位置をその移動軌跡とともに順次表示する。さらに、図６の算出結果に基づいて、当該時間におけるパス成功率を表示する。

【0061】

したがって、ユーザは、各プレイヤの動きを確かめながら、その時点におけるパス成功率を順次見ることができる。したがって、プレイ開始からの各プレイヤの動きに応じて、どの段階までがパス成功になり得る動きであったかを判定することができる。

【0062】

1.4その他
(1)上記実施形態では、複数時点の各プレイヤの位置に基づいてパス成功率を推定している。しかし、特定時点の各プレイヤの位置に基づいてパス成功率を推定するようにしてもよい。

【0063】

(2)上記実施形態では、パス成功率を推定するようにしている。しかし、パスの成否を推定するようにしてもよい。

【0064】

(3)上記実施形態では、パスを投げた時点をパス成否のための基礎情報として用いていない。しかしこれも基礎情報として含めて判断するようにしてもよい。

【0065】

(4)上記実施形態では、各プレイヤの位置を基礎情報として用いて推定を行うようにしている。しかし、ＱＢとＷＲが誰と誰であるかの組み合わせも含めて推定を行うようにしてもよい。

【0066】

また、各プレイヤが味方チームであるか敵チームであるかの敵味方情報、プレイヤの役割を示す役割情報（ＱＢ、ＷＲなど）や、プレーの種類名を基礎情報として用いて推定を行うようにしてもよい。

【0067】

さらに、前記各プレイヤの位置に基づいて、プレイヤ間の距離または各プレイヤの速度を少なくとも算出し、これらも含めて基礎情報として推定を行うようにしてもよい。

【0068】

(5)上記実施形態では、プレー開始から所定時間経過後までの期間の各プレイヤの位置に基づいてパス成功率を推定している。しかし、パスの成否が確定した時点を起点として、所定時間前までの期間の各プレイヤの位置に基づいてパス成功率を推定するようにしてもよい。これにより、たとえば、パスが成功した場合、どの時点でパス成功の確率が高くなったかを知ることができる。

【0069】

(6)上記実施形態では、実際に行われたプレイにおけるプレイヤ位置に基づいて、各時点におけるパス成功率を表示するようにしている。しかし、実際に行われたプレイにおけるプレイヤ位置をユーザが修正し、修正したい位置に基づいてパス成功率を算出して表示するようにしてもよい。

【0070】

たとえば、図７の結果を連続的表示している画面において、図８に示すように、一時停止ボタン５０をクリックすると画面を停止するようにする。ユーザが、マウス２４を用いて、この時点におけるＷＲの位置を５２から５４に移動させる（ドラッグにより移動する）。これを受けて、ＣＰＵ１０は、修正された位置に基づいてパス成功率を再計算し、画面に表示する。

【0071】

このようにすれば、今後の戦術の立案や各プレイヤの改善すべき能力や行動動作などを的確に把握することができる。

【0072】

(7)上記実施形態では、実際に行われたプレイにおけるプレイヤ位置に基づいて、各時点におけるパス成功率を表示するようにしている。しかし、ＱＢがパスを行った時点も基礎情報として用いてパスの成功率を推定してもよい。

【0073】

この場合、さらに、実際にパスが出された時点ではなく、ユーザが修正した時点にパスが出されたものとして成功率を推定するようにしてもよい。たとえば、図９に示すような結果表示画面が示されたとする。この例では、ＱＢが位置６０においてパスを出して、パスが成功したものとする。ここで、ユーザがマウス２４を操作し、パス放出の時点を位置６２に変更する(位置６２をクリックすることにより変更がなされる）。ＣＰＵ１０は、これを受けて、位置６２においてＱＢがパスを投じた場合のパス成功率を算出して表示する。このようにして、パスを出す適切なタイミングを知ることができる。

【0074】

さらに、図９のような俯瞰図では実際のプレーにおけるパスを出すタイミングを間隔としてとらえることは難しい。そこで、ＱＢから見た立体画像（ＱＢからＷＲとＤＢの双方が視野に入る方向の画像）を、ＷＲ、ＤＢなどのプレイヤの位置に基づいて合成して生成し、これを動画として時間順に表示するようにしてもよい。ユーザは、再生された動画（ＱＢ視点の動画）をみながら、パスを出すべきタイミングにてパスボタン（図示せず）をクリックする。ＣＰＵ１０は、このタイミングにてパスを出したものとしてパス成功率を算出する。これにより、より実戦に近い形で練習を行うことができる。

【0075】

(8)上記実施形態では、アメリカンフットボールについて説明したが、チームによる競技であるサッカー、バレーボール、ラグビー、アイスホッケー、バトミントン、テニスなどに同様に適用することができる。また、チーム競技ではない、１対１で行う競技であるバトミントン、テニスなどにも同様に適用できる。この場合、第１のプレイヤに対して、第２のプレイヤは対戦相手のプレイヤとなる。

【0076】

また、上記実施形態では、ボールを競技対象物としているが、競技の種類により、パックやシャトルなどを競技対象物とすることができる。また、競技対象物を直接キャッチしたり放出したりする場合だけでなく、ラケットなどで間接的にキャッチしたり放出したり場合も同様に適用できる。

【0077】

(9)上記実施形態では、アメリカンフットボールのプレイ開始からの各プレイヤのポジションに基づいて推定を行っている。しかし、サッカーのコーナーキックやフリーキックなど、一時中断後にプレイが開始される競技全般に適用することができる。

【0078】

また、一時中断のない、サッカーやテニスなどにも適用することができる。

【0079】

(10)上記実施形態では、スタンドアローンのＰＣによって戦術分析装置を構成している。しかし、インターネットなどに接続されたサーバ装置によって戦術分析装置を構成してもよい。この場合、端末装置から各プレイヤの位置データをサーバ装置に送信し、サーバ装置からの推定結果を端末装置にて表示するようにすればよい。

【0080】

(11)上記実施形態ではプレイヤの位置情報に基づいて推定を行っているが、プレイヤの移動した軌跡画像に基づいて推定を行うようにしてもよい。また、各位置を結ぶベクトルデータに基づいて推定を行うようにしてもよい。

【0081】

(12)上記実施形態では、競技に参加しているプレイヤのうちの一部のプレイヤの位置データに基づいて推定を行っている。しかし、全てのプレイヤの位置データに基づいて推定を行うようにしてもよい。

【0082】

(13)上記実施形態および変形例は、その本質に反しない限り、他の実施形態にも適用することができる。

【0083】

２．第２の実施形態
2.1全体構成
図１０にこの発明の第２の実施形態による戦術分析装置の機能ブロック図を示す。基礎情報取得手段２は、競技を行うプレイヤの位置を取得する。プレイヤの位置は、記録されたものを取得しても良いし、リアルタイムに検出した位置を取得しても良い。この実施形態では、ボールなどの競技対象物を投げたり打ったり（放出）するプレイヤを第１プレイヤとし、第１プレイヤからの競技対象物をキャッチまたは打ったりしようとするプレイヤを第２プレイヤとしている。この当該第１プレイヤが競技対象物を放出する時点における各プレイヤの位置を取得するようにしている。

【0084】

推定手段４は、基礎情報取得手段２によって取得された各プレイヤの位置に基づいて、第１プレイヤが競技対象物を放出しようとする目的位置について、第２プレイヤの意図するキャッチまたは放出が成功するかどうかまたは成功確率を算出する。なお、この実施形態では、推定手段４は、実際に行われたプレイにおける各プレイヤの位置および放出する目的位置と上記キャッチまたは放出が成功したか否かの情報に基づいて深層学習した結果に基づいて、推定を行うようにしている。なお、この実施形態では、競技対象物を放出しようとする目的位置を複数設定し、それぞれの位置について成功確率を表示するようにしている。

【0085】

出力手段６は、算出された結果を出力部に表示する。

【0086】

2.2ハードウエア構成
ハードウエア構成は、第１の実施形態において示した図２のものと同様である。

【0087】

2.3戦術分析処理
図１１に、戦術分析プログラム２８のフローチャートを示す。ＣＰＵ１０は、アダプタ２２を介して、ＵＳＢメモリ３２に記録された各選手の位置データを取得し、ハードディスク１８に記録する（ステップＳ１１）。

【0088】

位置データの例を、図４に示す。図においては、選手ＩＤ＝０１のプレイヤのデータのみを示しているが、他のプレイヤについても同様である。また、各プレイヤにはＩＤが付与されており、ＩＤに対応づけてチーム名、ポジション（ＱＢ、ＷＲ、ＤＢなど）などを記述したテーブルが記録されている（図示せず）。図４において、位置データは、競技フィールドの四隅のうちの一点を原点とする座標にて示されている。なお、ＱＢの位置を原点とするなど、他の座標を用いてもよい。

【0089】

また、位置データには、ＱＢがパスを出したときの時刻情報も含まれている。なお、この実施形態においては、パスを出したときの時刻情報は、操作者が手作業により入力してＵＳＢメモリ２３に記録するようにしている。ボールにＧＰＳ受信機を内蔵し、その位置変化によりパスを出したときの時刻を自動的に記録するようにしてもよい。

【0090】

次に、ＣＰＵ１０は、パスを出したときの各プレイヤの位置データを取得する（ステップＳ１２）。次に、ＣＰＵ１０は、パスを出す目的位置（ＱＢがボールをＷＲに受け取らせようとする位置）を決定する。

【0091】

ＣＰＵ１０は、取得した各プレイヤの位置データおよびパスの目的位置に基づいて、クオータバック（ＱＢ）からワイドレシーバ（ＷＲ）へのパスが成功するかどうかの確率を算出する。

【0092】

ＣＰＵ１０は、この成功確率の算出のために、予め、実際の多数のプレー時に取得した、パスを出したときの各プレイヤの位置とパスの目的位置、パスの成否情報を教師データとして、多層のニューラルネットワークによる深層学習を行っている。

【0093】

なお、この実施形態では、少なくともパスを出すＱＢと受けるＷＲ（複数の可能性あり）の位置データを用いて学習を行って推定するようにしている。

【0094】

上記のようにして最初に決定したパスの目的位置についての推定を終了すると、次に、所定位置ずれた位置を目的位置として推定を行う。ＣＰＵ１０は、この推定を、所定の範囲内についてくまなく行う（ステップＳ１３、Ｓ１５）。

【0095】

ＣＰＵ１０は、各目的位置について推定したパス成功率をディスプレイ１４に表示する（ステップＳ１６）。表示例を図１２に示す。この例では、パスを出すときの各プレイヤの位置と、算出した各目的位置の成功確率をヒートマップにして示している。色の最も濃いエリアが成功確率７０％以上、中間の濃さのエリアが成功確率４０％～６９％、最も薄いエリアが成功確率１％～３９％を示している。それ以外の白いエリアは成功確率が０％であることを示している。

【0096】

これにより、ＱＢはどの位置にパスを出せばよいかを検討することができる。なお、各エリアの確率と広さに基づいて、各ＷＲに向けたパスの成功確率を算出して表示するようにしてもよい。

【0097】

2.4その他
(1)上記実施形態では、パスを出した時の各プレイヤの位置に基づいて、目的位置の成功確率を算出するようにしている。しかし、第１の実施形態のように、パスを出す前の各プレイヤの位置も考慮して成功確率を算出するようにしてもよい。

【0098】

(2)上記実施形態では、実際のプレイにおいてパスが出された時点を用いている。しかし、その前あるいは後にパスを出すものとして成功率を推定するようにしてもよい。

【0099】

(3)上記実施形態および変形例は、その本質に反しない限り、他の実施形態にも適用することができる。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】