山口大学教務システム - 3241010360-情報科学特別講義Ⅰ

開講年度	開講学部等
2025	大学院創成科学研究科（博士前期）
開講学期	曜日時限	授業形態	AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
後期集中	集中		7.5
時間割番号	科目名[英文名]			使用言語	単位数
3241010360	情報科学特別講義Ⅰ(機械学習を用いたスポーツデータ解析)			日本語	1
担当教員（責任）[ローマ字表記]					メディア授業
藤井慶輔					ー
担当教員[ローマ字表記]
藤井慶輔, 栗原　俊之
特定科目区分		対象学生		対象年次	1～2
ディプロマ・ポリシーに関わる項目			カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)

授業の目的と概要

近年の計測技術と機械学習技術の発展により、集団スポーツのような実世界の時空間的に動くエージェントが複雑に相互作用するような対象においても、自動データ取得、選手の行動評価、シミュレーションなどが期待されている。本集中講義では、実際の試合の映像からのコンピュータビジョンを用いた自動データ取得、機械学習の予測に基づく選手の行動評価、強化学習によるエージェントモデリングによる最適行動の提案を行う技術などを概説する。特に、スポーツにおけるモデルからシミュレーションしてデータを生成する「順問題」と観測データから選手のモデルを推定する「逆問題」という2つのアプローチを組み合わせることの重要性と、現在の技術でどこまでが可能で、今後どのような課題が重要になるかを理解することを目指す。

授業の到達目標

スポーツにおける計測技術と機械学習技術を学び、データ駆動型のスポーツ分析に関する正確な知識を持つ。試合映像からの自動データ取得、機械学習による選手行動評価、強化学習を用いたエージェントモデリングについて講義や演習を通して学ぶ。さらに順問題・逆問題の概念を用いたシミュレーションとモデル推定の概念についても学び、機械学習ベースの実時空間マルチエージェント順逆解析の理解を深める。

授業計画

【全体】

スポーツデータ解析の基礎を学んだ後、コンピュータビジョンを用いた試合映像のデータ取得および機械学習を用いた予測・評価手法を講義と演習を通じて習得する。さらに、強化学習による行動評価・提案の概要について学び、機械学習ベースの実時空間マルチエージェント順逆解析の理解を深める。

	項目	内容	授業時間外学習	備考

第1回	機械学習ベースの集団スポーツのデータ解析とは	スポーツにおけるデータ解析の基本概念を学び、特に機械学習を用いた集団スポーツ分析手法の全体像を理解する。	授業内で指示した内容について、復習を行うこと（学修時間の目安は４時間とする）。

第2回

スポーツデータ解析のためのコンピュータビジョン

試合映像を用いたデータ取得のためのコンピュータビジョン技術の基礎や応用例を理解する。