OUR PRODUCT
従来は人の目では難しかったオフ・ザ・ボールの分析や、膨大な時間を要する試合映像分析の省力化を可能にする、サッカーに特化した戦術/分析支援アナリティクスツール。β版では、独自開発の類似度判定アルゴリズムを用いた”自動ラベリング/シーン抽出”機能や、”チームスタイル分類”機能、姿勢推定アルゴリズムを用いたパスコース判定機能をご活用いただけます。
サッカーは途切れなく攻守が入れ替わるためプレー解析が難しく、試合映像の分析作業には膨大な時間を要するのが現状です。我々は、プレーの類似度を判定するアルゴリズムを独自開発し、オフ・ザ・ボールの局面を含むシーンのラベリング自動化を可能にしました。
従来もオン・ザ・ボールの状況を示すスタッツデータや選手の走行データ等によって各チームの特徴を分析することは可能でしたが、オフ・ザ・ボールの動きを捉えられるようになったことで、オフ・ザ・ボールの時間を含む90分を通じたチームの特徴を可視化することが可能になりました。
膨大なサッカー映像を学習させることで、サッカーに特化した姿勢推定アルゴリズムを独自開発。それに基づくパスコース判定を行うことを可能にしました。製品版ではこの機能を拡張し、パス成功に寄与した選手を評価する等、新しい選手評価のモデルを用意してまいります。
ABOUT US
Sports Technology Labは、株式会社博報堂DYホールディングスと株式会社博報堂DYメディアパートナーズが2018年11月に共同で設立。博報堂DYグループのデータスタジアム株式会社が有する膨大なスポーツデータに対して、2017年12月に博報堂DYホールディングスと資本業務提携した株式会社Preferred Networksのディープラーニング技術を適用することで、革新的なスポーツアナリティクスソリューションを開発し、国内のみならず海外マーケットも見据えたスポーツ領域での新規ビジネス展開を目指しています。
PARTNERS
データスタジアムは、2001年の設立以来、Jリーグ・プロ野球・ラグビートップリーグなどのデータを取得・蓄積・分析し、スポーツ団体やチーム・クラブ・選手に対して強化や戦術向上のためのソリューションを提供しています。また、ファンやメディアに対しても様々なデータやデータを活用したエンターテインメントコンテンツを提供し、スポーツの新しい楽しみ方を提案しています。
深層学習技術のビジネス活用を目的に、2014年3月に創業。デバイスが生み出す膨大なデータを、ネットワークのエッジで分散協調的に処理する「エッジヘビーコンピューティング」を提唱し、交通システム、製造業、バイオ・ヘルスケアの3つの重点事業領域を中心に、様々な分野でイノベーションの実現を目指しています。 オープンソースの深層学習フレームワークChainer(チェイナー)の開発・提供をはじめ、トヨタ自動車株式会社、ファナック株式会社、国立がん研究センターなどの世界をリードする組織と協業し、先進的な取り組みを推進しています。
https://www.preferred-networks.jp/ja/