Sports Analyst Meetup #7に参加しました
「Sports Analyst Meetup #7」に参加したので(オンライン)、まとめました。
間違っている箇所がある場合、指摘いただけると助かります。
どんなイベント?
スポーツアナリストおよびスポーツデータ分析に興味のある方に向けたイベントです。
本イベントはスポーツのジャンルを問わずスポーツアナリスト(を目指す人)にとって有益な.情報共有の場になることを目的としています。
今回は4名LTから構成されていました。
LT
東京オリンピックに向けたフェンシング アナリストの仕事 〜タグ付けから逃げられなくて〜
フェンシング アナリストの仕事について
- 分析作業のフレームワーク
- 設計
- 収集
- 分析
- 伝達
- 検証
- フェンシングの分析レイヤー
- 局面
- 課題
- 行動
- 動作
- 徹底的に全てのシーンにタグづけを行っている
- ビジュアライズに気を遣っている
- タグ付けは素材を作る作業だが、これに非常に多くの時間を必要としている。
- 技の複雑さ等から難易度が高い
- 分析作業のフレームワーク
感想
- フェンシングという動きの速いスポーツのタグ付けの大変さが伝わってきました。
- また分析について非常に体系化されている印象を受けました。
攻撃・守備戦術の自動分類
バスケットボールで位置データから攻撃・守備戦術を自動分類する。
感想
- 機械学習の分類対象が興味深かったです。
どうしてバントは減らないのか 〜時間割引の視点から〜
野球においてバントが減らない理由について(特にプロ野球)
感想
- 時間割引を打席と関連付けていた点が面白かったです。
- 本筋からはそれますが、1死3塁・1死23塁よりも2死2塁の方が所要平均打席が短いのが興味深かったです。2死なのが原因?
アナリストはどのように進化していくのか?
サッカーにおけるアナリストについて
感想
- 要件の中でも特にMonetizeを考えた分析・アナリティクスをきちんと考えていくのは重要だと思いました。
- リテラシー大事
最後に
- 今回も様々な話が聞けて非常に面白かったです。
- 主催の皆様ありがとうございました。