(57)【要約】【課題】スポーツにおける各選手のある時点の位置に少なくとも基づき、当該時点における局面の特徴を示すデータを生成する装置を提供する。【解決手段】本発明の一実施形態であるデータ生成装置は、局面データ生成部を備える。局面データ生成部は、位置関係データと特徴データとを、ニューラルネットワークに基づくデータ生成モデルに入力し、局面データを生成する。位置関係データは、スポーツにおける各選手の位置関係を示す。特徴データは、前記各選手の特徴を示す。局面データは、前記スポーツの局面の特徴を示す。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
スポーツにおける各選手の位置関係を示す位置関係データと、前記各選手の特徴データと、をニューラルネットワークに基づくデータ生成モデルに入力し、前記スポーツの局面の特徴を示す局面データを生成する局面データ生成部
を備えるデータ生成装置。
【請求項２】
前記各選手の位置データを取得し、前記位置関係データを生成する位置関係データ生成部
を更に備える請求項１に記載のデータ生成装置。
【請求項３】
前記特徴データが前記各選出の所属先に関する情報を含む
請求項１又は２に記載のデータ生成装置。
【請求項４】
前記局面データが、前記特徴データよりも低次元である
請求項１ないし３のいずれか一項に記載のデータ生成装置。
【請求項５】
前記位置関係データが示す前記各選手の位置関係が、前記各選手間の距離に基づく値により表されている
請求項１ないし４のいずれか一項に記載のデータ生成装置。
【請求項６】
前記データ生成モデルが、グラフ畳み込みニューラルネットワークに基づく
請求項１ないし５のいずれか一項に記載のデータ生成装置。
【請求項７】
前記データ生成モデルは、入力されたグラフのノードに関する第１データを、前記グラフのエッジに関する第２データを用いて、前記グラフの特徴を示す第３データに変換するように学習されたものであり、
前記局面データ生成部が、前記特徴データを前記第１データとして、前記位置関係データを前記第２データとして、用いる
請求項４に記載のデータ生成装置。
【請求項８】
ニューラルネットワークに基づくデータ復元モデルを用いて、前記局面データに基づき、前記位置関係データを復元する復元部
さらに備え、
前記データ生成モデルに入力された位置関係データと、復元された位置関係データと、に基づき、前記局面データ生成部は前記データ生成モデルのパラメータを更新し、前記復元部は前記データ復元モデルのパラメータを更新する
請求項１ないし７のいずれか一項に記載のデータ生成装置。
【請求項９】
ニューラルネットワークに基づくデータ復元モデルを用いて、前記局面データに基づき、前記位置関係データを復元する復元部と、
ニューラルネットワークに基づく識別モデルを用いて、前記データ生成モデルに入力された位置関係データと、復元された位置関係データと、の識別を行う識別部と、
さらに備え、
前記識別の結果が正解の場合に、前記局面データ生成部が前記データ生成モデルのパラメータを更新し、前記復元部が前記データ復元モデルのパラメータを更新し、
前記識別の結果が不正解の場合に、前記識別部が前記識別モデルのパラメータを更新する
請求項１ないし７のいずれか一項に記載のデータ生成装置。
【請求項１０】
請求項１から９のいずれか一項に記載のデータ生成装置により生成された局面データを処理するデータ処理装置であって、
複数の局面データをクラスタリングするクラスタリング部と、
指定された局面データの近傍にクラスタリングされた局面データを類似局面データと認定する認定部と、
前記類似局面データに関連するデータを抽出するデータ抽出部と、
を備えるデータ処理装置。
【請求項１１】
前記データ抽出部により抽出されるデータには、前記類似局面データに対応する試合の、前記類似局面データに対応する時点または前記時点の近傍の時点におけるデータが含まれる
請求項１０に記載のデータ処理装置。
【請求項１２】
スポーツにおける各選手の位置関係を示す位置関係データと、前記各選手の所属先を少なくとも示す特徴データと、に基づき、前記スポーツの局面の特徴を示す局面データを生成するように、コンピュータを機能させるデータ生成モデルであって、
入力されたグラフのノードに関する特徴を示す第１データを、前記グラフのエッジに関する第２データを用いて、前記グラフの特徴を示す第３データに変換するように学習されたグラフ畳み込みネットワークに基づき生成され、
前記特徴データを前記第１データとして、前記位置関係データを前記第２データとして用いる
データ生成モデル。
【請求項１３】
スポーツの局面の特徴を示す局面データを生成するデータ生成方法であって、
前記スポーツにおける各選手の位置関係を示す位置関係データと、前記各選出の特徴データと、をニューラルネットワークに基づくデータ生成モデルに入力することにより、前記局面データを生成するステップ
を備えるデータ生成方法。
【請求項１４】
スポーツの局面の特徴を示す局面データを生成するための処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記スポーツにおける各選手の位置関係を示す位置関係データと、前記各選出の特徴データと、をニューラルネットワークに基づくデータ生成モデルに入力することにより、前記局面データを生成するステップ
を備えるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ生成装置、データ処理装置、データ生成モデル、データ生成方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
情報処理技術の発達に伴い、スポーツの試合中の選手の位置および動きを捉えることが可能となってきている。例えば、航法衛星による測位、または複数のカメラからの画像を解析することにより、選手の移動軌跡、走行距離などが算出されている。これらの情報は、選手の特徴、能力などの分析などに利用されている。
【０００３】
一方、サッカー、ラクビーといった、各選手が自由に移動するスポーツにおいては、各選手の位置自体が試合状況に影響を与える。例えば、直接にはボールに関わっていない選手（味方、敵に関わらず）であっても、その選手と、ボールを保持している選手（ボールホルダー）との距離などにより、ボールホルダーのプレーが変化する。ゆえに、各選手の位置は、試合の局面と密接に関連していると言える。
【０００４】
しかし現状では、選手の位置に関する分析手法、評価基準などが確立されていない。ゆえに、各選手の位置を詳細に捉えることができるにも関わらず、各選手の位置に基づいて局面の特徴を捉えることができず、分析、評価などを行うことが困難な局面が多々ある。例えば、現状では、特定のイベント（例えばシュート）などにフォーカスして局面の重要性を判断しているが、中盤でのボール回しといった局面の重要性を理解することは困難である。ゆえに、本来は重要であるはずの局面が見逃される恐れがある。したがって、選手の位置に基づいて局面の特徴を捉えるための技術が必要とされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１５−７０５０３号公報
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１７／０１６５５７０号明細書
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ｋ．Ｔ．Ｓｃｈｕｔｔ、外５名、"ＳｃｈＮｅｔ：Ａ  ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ−ｆｉｌｔｅｒ  ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｆｏｒ  ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｑｕａｎｔｕｍ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ"、２０１７年１２月１９日、ａｒＸｉｖ：１７０６．０８５６６，ｖ５，［ｓｔａｔ．ＭＬ］
【非特許文献２】Ｍａｔｈｉｌｄｅ Ｃａｒｏｎ、外３名、"Ｄｅｅｐ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ Ｆｏｒ Ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｏｆ Ｖｉｓｕａｌ Ｆｅａｔｕｒｅｓ"、２０１８年７月１５日、ａｒＸｉｖ：１８０７．０５５２０，ｖ１，［ｃｓ．ＣＶ］
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
スポーツにおける各選手のある時点の位置に基づき、スポーツの局面の特徴を示すデータを生成する装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一実施形態であるデータ生成装置は、局面データ生成部を備える。局面データ生成部は、位置関係データと特徴データとを、ニューラルネットワークに基づくデータ生成モデルに入力し、局面データを生成する。位置関係データは、スポーツにおける各選手の位置関係を示す。特徴データは、前記各選手の特徴を示す。局面データは、前記スポーツの局面の特徴を示す。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態に係る局面データ生成システムを示すブロック図。
【図２】位置関係データを説明する図。
【図３】データ生成モデルの一例を示す図。
【図４】インタラクションブロックの内部の一例を示す図。
【図５】ノードｊとの距離Ｄijがｄ１の場合のｃｆｃｏｎｖブロックの処理を説明する図。
【図６】距離Ｄijがｄ２の場合でのｃｆｃｏｎｖブロックの処理を説明する図。
【図７】局面データ生成装置の変形例を示す図。
【図８】局面データ処理装置の構成要素の一例を示す図。
【図９】類似局面データの認定を説明する図。
【図１０】本発明の一実施形態に係るデータ生成システムの全体処理の概略フローチャート。
【図１１】本発明の一実施形態に係る局面データ生成装置の学習処理の概略フローチャート。
【図１２】本発明の一実施形態に係る局面データ生成装置の敵対的学習処理の概略フローチャート。
【図１３】本発明の一実施形態に係る局面データ処理装置の全体処理の概略フローチャート。
【図１４】本発明の一実施形態におけるハードウェア構成の一例を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。
【００１１】
（本発明の一実施形態）
図１は、本発明の一実施形態に係る局面データ生成システムを示すブロック図である。図１の局面データ生成システムには、位置データ提供装置１と、特徴データ提供装置２と、局面データ生成装置（学習装置）３と、局面データ処理装置４と、が含まれている。図１に示された局面データ生成装置３は、位置関係データ生成部３１と、エンコーダ（局面データ生成部）３２と、デコーダ３３と、を備える。
【００１２】
本発明の一実施形態に係る局面データ生成システムは、スポーツにおける各選手のある時点の位置に少なくとも基づき、当該時点における局面の特徴を認識する。具体的には、各選手の位置から、各選手の位置関係を示す位置関係データを生成し、当該位置関係データに基づき、局面の特徴を示す局面データを生成する。
【００１３】
認識された局面の特徴、つまり生成された局面データは、その局面に対する分析など、様々な処理に用いることができる。例えば、局面の特徴に基づき、局面をクラスタリングする、類似の特徴を有する局面を抽出する、その局面の重要性を判定する、といったことが可能になる。ゆえに、局面データを用いた処理の内容は、要求される仕様に応じて変えてよい。
【００１４】
各装置について説明する。なお、図１の例では、局面データの生成と、局面データを用いた処理とが、異なる装置で実施されることを想定し、局面データ生成装置３と、局面データ処理装置４と、が別々に示されている。しかし、局面データ生成装置３と、局面データ処理装置４と、が同一の装置であってもよい。また、装置および構成要素が細分化されていてもよいし、一つにまとめられていてもよい。また、各装置は、通信ネットワークを介したデータの送受が可能であるとする。また、各装置の入力および出力を司る構成要素（つまり、入力部および出力部）と、処理に必要なデータを記憶する記憶部は、省略されている。
【００１５】
なお、以降、スポーツとして主にサッカーを例にあげて説明を行うが、対象のスポーツがサッカーに限定されるものではない。対象としたスポーツが異なれば用いられる言葉も異なるため、本説明において用いられる用語は、対象とするスポーツに応じて読み替えられるべきである。例えば、サッカーにおけるボールは、アイスホッケーにおいてはパックに該当する。また、選手も人間に限定されず、ロボットなどの機械でもよい。
【００１６】
位置データ提供装置１は、ある時点における各ノードの位置を示すデータを局面データ生成装置３に提供する。当該データを位置データと記載する。ノードとは、ネットワーク理論において、ネットワークを構成する個々の要素を意味し、ここでは、プレー中の選手がノードとなる。また、グラウンド上に存在する選手以外の物体、グラウンドに記されたマークなどもノードに含めてよい。スポーツがサッカーの場合、例えば、選手、ゴール、コーナー、センタースポット、ボールなどが、ノードとして、位置データに含まれていてもよい。何をノードとして用いるかは、予め定められており、位置データ提供装置１は、ノードの位置データだけを提供してもよい。あるいは、局面データ生成装置３が、位置データ提供装置１からの位置データから、ノードの位置データを抽出してもよい。
【００１７】
なお、試合中において不動の物体がノードとして含まれていてもよい。例えば、各選手だけがノードの場合、後述する位置関係データには、選手同士の相対的な位置関係のみが含まれることになり、グラウンドとの位置関係が把握できなくなる。例えば、選手が密集している場合、ノードが選手だけであると、密集箇所がゴール前なのか、中盤なのかが判別できなくなる。しかし、ゴールをノードに含めることにより、密集箇所がゴール前なのか、中盤なのかを判別することができるようになる。また、左右のサイドのいずれで密集しているかも判別できるように、左サイドおよび右サイドにあるコーナーを、少なくとも一つずつノードとして含めることが考えられる。
【００１８】
なお、ボールをノードに含めることにより、生成される局面データが局面の特徴をよりよく示すことが期待される。しかし、ボールは高速で移動するがゆえに、その位置を高精度に取得することが比較的難しい。つまり、ボールの位置データは、正確でないことも想定される。ゆえに、ボールの位置データが正確でないとして、ボールをノードに含めないとしてもよい。
【００１９】
なお、位置データとして、座標が示されていることを想定する。座標の測定方法については、航法衛星による測位などがある。
【００２０】
特徴データ提供装置２は、ノードの特徴を示す特徴データを局面データ生成装置３に提供する。特徴データには、ノードの所属先を少なくとも示すデータが含まれる。例えば、チームＡとチームＢの試合であり、選手およびゴールをノードとして用いる場合を想定する。このとき、特徴データには、チームＡの選手であるか、チームＢの選手であるか、第１のゴールであるか、第２のゴールであるか、をそれぞれ示す４ビットのデータを含むようにすることが考えられる。例えば、チームＡの選手である場合は「１０００」というビット列にする、第１のゴールである場合は「００１０」というビット列にする、といったことが考えられる。
【００２１】
ノードの所属先以外にも、様々な情報が特徴データに含まれることが考えられる。例えば、身長、体重、利き足（左右の足のいずれを主に利用するか）といった選手の身体的特徴が含まれてもよい。また、短距離走の公表タイム、今シーズンの得点数といった選手の能力を示す特徴が含まれていてもよい。また、パスを出すことが多い、シュートを打つことが多い、ヘディングを避ける傾向にあるといった選手のプースタイルを示す特徴が含まれていてもよい。また、攻める方向、警告の有無、退場の有無、現試合の得点数、現試合のアシスト数、現試合の移動距離、選手の疲労度、負傷の有無など、現在の試合に関する情報が含まれていてもよい。その他、登録ポジション、年俸、直近の試合からの日数などいった情報も含まれていてもよい。なお、これらの情報は、数値で表されてよいし、カテゴリＡ、カテゴリＢ、カテゴリＣといった分類項目に対応する論理値で表されてもよい。
【００２２】
ノードの位置関係が同じであっても、ノードの特徴が異なれば、局面は異なると考えられる。例えば、サッカーにおいて、ゴール前に存在する選手が長身であるかどうかにより、局面の重要性はかなり異なる。したがって、上記のような情報を特徴データに追加することにより、局面データは局面の特徴をより示すことができる。また、退場により選手数が少ない局面も容易に認識することができる。
【００２３】
また、特徴データは、ノード自体の特徴に限らず、ノードに関連する情報を含んでいてもよい。例えば、チームの所属リーグ、チームのフォーメーション（選手配置の分類）といった、選手が所属するチームの特徴が含まれていてもよい。また、天候（温度、湿度、風向、風力なども含む）、ピッチコンディション（芝、土など）、試合場がホームか否か、試合場の名称といった試合環境に関する情報も含んでいてもよい。
【００２４】
また、選手のプレーを高度に認識することができる場合には、より詳細な情報を特徴データに含めることが考えられる。例えば、移動位置の推移により、選手の移動状況（走ってる、歩いている、止まってるなど）、移動方向などを判定し、特徴データに含めることが考えられる。また、選手の向き、姿勢などを認識できるのであれば、それらを特徴データに含めることにより、局面データが示す局面がより本質的になると考えられる。
【００２５】
このように、各ノードの様々な情報を特徴データに含ませることができる。すなわち、特徴データは高次元なデータとすることできる。
【００２６】
局面データ生成装置（学習装置）３は、特徴データと、位置データと、に基づき、局面データを生成する。局面データ生成装置３は、他の装置で学習されたデータ生成モデルを用いてもよいが、ここでは、局面データ生成装置３がデータ生成モデルの学習も行う場合を説明する。
【００２７】
局面データ生成装置３の位置関係データ生成部３１は、位置データに基づき、ノードの位置関係を示す位置関係データを生成する。位置関係データは、例えば、ノード間の距離に基づく値により、表されていることが考えられる。
【００２８】
図２は、位置関係データを説明する図である。図２の右側には、グラウンド上に位置する選手およびゴールが、ノードとして示されている。なお、ここでは説明の便宜上、各チームの選手は２人としている。ノード同士を結ぶ線分はエッジと称される。すなわち、ノードとエッジから構成されるグラフが示されている。図２の左側には、当該グラフに対応する位置関係データが示されている。ここでは、位置関係データが組み合わせ表として表されている。当該組み合わせ表を、距離行列と記載する。
【００２９】
位置関係データ生成部３１は、位置データに基づき、位置関係データの値、つまり、距離行列の値を算出する。距離行列の値は、ノード間の距離に基づく値が考えられる。位置データの位置座標から算出されノード間の距離をそのまま用いてもよいし、当該距離をある基準値に基づく相対的な値としてもよい（ノーマライズ化してもよい）。図２の距離行列の値は、ノード間の距離を、グラウンドの最大距離である対角線の距離で除算した値としている。つまり、対角線の距離を基準値とみなしたときの、相対的なノード間の距離が示されている。ここでは対角線を基準としたが、基準は適宜に定めてよい。基準の値は予め位置関係データ生成部３１に与えられていてもよいし、位置関係データ生成部３１が位置データに基づき算出してもよい。
【００３０】
距離行列の値として、距離の逆数を用いることも考えられる。距離の逆数を用いると、近い選手に対する数値は大きく、遠い選手に対する数値は小さくなる。つまり、距離の逆数は、遠い選手からよりも近い選手からのほうが大きく影響を受けると思われるスポーツの実態を表すものと言える。あるいは、「非常に近い」、「近い」、「遠い」、「非常に遠い」などといった分類項目を予め定めておき、距離行列の値を分類項目に対応する論理値にするといったことも考えられる。
【００３１】
距離行列の他に位置関係を把握する方法として、平面にて示された試合場を格子状に区切ることにより定められた各区画において選手が存在するか否かを示すデータを用いる方法が考えられる。しかし、この方法を用いて局面データを作成するためには、多数の区画に対する畳み込み処理を繰り返す必要がある。そのため、当該方法よりも、距離行列を用いた方法のほうが、処理の負荷などが少なく、効率良く局面データを生成することができる。
【００３２】
なお、ここでは、１つの距離行列によって位置関係を示したが、複数の距離行列によって位置関係を示してもよい。例えば、チームＡの距離行列と、チームＢの距離行列と、を生成してもよい。このように、位置関係データ生成部３１は、特徴データに基づきノードを分類し、ノードの分類ごとに距離行列を生成してもよい。
【００３３】
エンコーダ（局面データ生成部）３２は、ニューラルネットワークに基づくデータ生成モデルを用いて、特徴データと、位置関係データと、に基づき、局面データを生成する。具体的には、エンコーダ３２が、特徴データと、位置関係データと、をデータ生成モデルの入力層に入力することにより、データ生成モデルの各中間層における演算を経て、データ生成モデルの出力層から局面データが出力される。
【００３４】
データ生成モデルは、例えば、グラフ畳み込みネットワーク（ＧＣＮ）であることが考えられる。グラフ畳み込みネットワークは、グラフを畳み込むためのニューラルネットワークである。この場合、エンコーダ３２は、特徴データをグラフのノードに関するデータとして、位置関係データをグラフのエッジに関するデータとして用いて、グラフ畳み込みネットワークに基づくデータ生成モデルに入力する。すなわち、特徴データおよび位置関係データにより示される情報をノードとエッジから構成されるグラフとみなし、エンコーダ３２は、グラフ畳み込みネットワークを用いて、ノードおよびエッジの情報を、グラフの特徴を示す情報に変換する。この畳み込みにより、局面データは、局面の特徴を潜在的に示すデータとなる。ゆえに、局面データを潜在表現とも称する。
【００３５】
グラフ畳み込みネットワークとしては、Ｎｅｕｒａｌ  ＦｉｎｇｅｒＰｒｉｎｔ、Ｇａｔｅｄ−Ｇｒａｐｈニューラルネットワーク、ＳｃｈＮｅｔなどが利用されることが想定される。ここでは、グラフ畳み込みネットワークとしてＳｃｈＮｅｔを用いる例を説明する。
【００３６】
ＳＣｈＮｅｔは、ノード同士の位置関係に応じた重み付けを行うフィルタを利用する手法である。ＳｃｈＮｅｔは、ｃｆｃｏｎｖブロック、特徴量変換ブロック、エンベディングブロック、インタラクションブロック、集約ブロックなどといった構成要素から構成される。
【００３７】
図３は、データ生成モデルの一例を示す図である。図３には、ＳｃｈＮｅｔに基づくデータ生成モデル５が示されている。各ノードの特徴量に該当する特徴データと、各エッジの特徴量に該当する位置関係データと、がＳｃｈＮｅｔに基づくデータ生成モデル５に入力されると、エンベディングブロック５１、インタラクションブロック５２、および集約ブロック５３を含む中間層を経て、グラフの特徴量に該当する局面データが出力されるということが示されている。
【００３８】
エンベディングブロック５１は、入力されたノード特徴量の次元を削減する処理を意味する。例えば、１０から１００次元程度になるように削減することが想定される。いずれの特徴量を削減するかは、学習により最適化される。
【００３９】
インタラクションブロック５２は、特徴量変換ブロック５２１と、ｃｆｃｏｎｖ（連続フィルタ畳み込み）ブロック５２２と、を内包しており、入力されたノード特徴量およびエッジ特徴量に基づき、新たなノード特徴量を生成する処理を意味する。
【００４０】
図４は、インタラクションブロック５２の内部の一例を示す図である。まず、特徴量変換ブロック５２１により、各ノード特徴量が変換される。当該変換は、ｃｆｃｏｎｖブロック５２２が処理を行うための事前処理である。ｃｆｃｏｎｖブロック５２２は、後述のように、マスクを用いて特徴量の置き換えを行うが、例えば、用いるマスクに応じて、特徴量を表す空間の基底の位置などを調整するといったことが行われる。次に、変換されたノード特徴量と、エッジ特徴量と、がｃｆｃｏｎｖブロック５２２に入力されて、ｃｆｃｏｎｖブロック５２２によるノード特徴量が出力される。ｃｆｃｏｎｖブロック５２２によるノード特徴量は、特徴量変換ブロック５２１により、事後処理として、再び調整される。そして、変換後のｃｆｃｏｎｖブロック５２２によるノード特徴量と、インタラクションブロック５２に入力された時点のノード特徴量とが、足し合わされる。このようにして、新たなノード特徴量が生成される。
【００４１】
ｃｆｃｏｎｖブロック５２２の処理について説明する。図５および６は、ｃｆｃｏｎｖブロックの処理について説明する図である。図５および６には、第ｉ（iは正の整数）番目のノードiと、第ｊ（ｊはiではない正の整数）番目のノードｊとが示されている。図５は、ノードｊとの距離Ｄijがｄ１の場合のｃｆｃｏｎｖブロック５２２の処理を説明する図である。図６は、距離Ｄijがｄ２の場合でのｃｆｃｏｎｖブロック５２２の処理を説明する図である。なお、図５および６では、ノードｉの特徴量を更新する場合を説明する。
【００４２】
ｃｆｃｏｎｖブロック５２２は、エッジ特徴量に応じたマスク（フィルタリング信号）を有する。ここでは、説明の便宜上、エッジ特徴量は距離行列の値であり、距離行列の値は単に距離であると想定し、距離に応じたマスクとしている。図５のマスクと、図６のマスクとでは、マスクのピークの位置が異なっていることが見てとれる。このマスクと、ノードｊの特徴量と、の要素積をとる。そして、当該要素積と、ノードｉの特徴量と、を足し合わせる。こうして、ノードiおよびjの特徴量が新たに生成される。図５では、マスクによりノードｊの特徴量が取り除かれないため、ノードiおよびjの特徴量は、ノードiの特徴量と、ノードｊの特徴量と、が含まれたものとなっている。図６では、マスクによりノードｊの特徴量が取り除かれてしまうため、ノードiおよびjの特徴量は、ノードiの特徴量だけが含まれたものとなっている。
【００４３】
ｃｆｃｏｎｖブロック５２２は、上記のようにして、ノードiと、ノードi以外のノードと、から成る各ペアの特徴量を算出し、最終的にそれらの論理和をノードiの特徴量に置き換える。すなわち、ノードiの特徴量をｆiとし、ノードiおよびjの特徴量をｆijとし、全ノード数をｎ（ｎはｉおよびj以上の整数）とすると、特徴量ｆiの置き換えは、次式のように表される。
【数１】
2020136825.tif 000003
このようにして、ｃｆｃｏｎｖブロック５２２は、各ノードの特徴量を更新する。更新された特徴量は、他のノードからの影響を含むと言える。
【００４４】
位置関係に応じたマスクは、学習により、発火すべき特徴を取得できるようになる。つまり、学習により、重要な位置関係を把握できるようになる。
【００４５】
図３に示すように、ＳｃｈＮｅｔに基づくデータ生成モデル５は、複数のインタラクションブロック５２を有する。複数のインタラクションブロック５２を介することにより、各ノードの特徴量は、他のノードから直接得られる影響だけでなく、他のノードを介して間接的に得られる影響も含むようになる。こうして、ＳｃｈＮｅｔに基づくデータ生成モデル５に入力された特徴量が、ノード単体の特徴を示すものから、他のノードとの関係性に関する特徴を含むものに順次変換されていくことになる。
【００４６】
集約ブロック５３では、各ノードの特徴量を集約する。これにより、ノード全体としての特徴量、つまり、グラフとしての特徴量となる。集約方法は、各ノードの特徴量を単純に足し合わせる方法でもよい。あるいは、単層パーセプトロンといったニューラルネットワークを用いて、各ノードの特徴量を集約してもよい。当該ニューラルネットワークの学習を進めることにより、集約された特徴量を、グラフの本質的な特徴をより示すものにすることができる。
【００４７】
このように、ＳｃｈＮｅｔなどのグラフ畳み込みニューラルネットワークに基づくデータ生成モデルが用いられることにより、生成された局面データは、特徴データよりも低次元ではあるが、局面の本質的な特徴を潜在的に示すデータとなる。
【００４８】
なお、Ｋ．Ｔ．Ｓｃｈｕｔｔ、外５名、"ＳｃｈＮｅｔ：Ａ  ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ−ｆｉｌｔｅｒ  ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｆｏｒ  ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｑｕａｎｔｕｍ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ"、２０１７年１２月１９日、ａｒＸｉｖ：１７０６．０８５６６，ｖ５，［ｓｔａｔ．ＭＬ］は、本明細書においてその全てが参照によって組み込まれる。
【００４９】
なお、上記では、特徴データおよび位置関係データにより示される情報をグラフとみなしたため、グラフ畳み込みネットワークを用いた。しかし、特徴データおよび位置関係データから局面データを生成するニューラルネットワークは、グラフ畳み込みネットワーク、または畳み込みネットワークに限られるものではない。
【００５０】
なお、一定期間内の位置関係データおよび特徴データが入力されて、一定期間における局面データが出力されるようにデータ生成モデルを学習してもよい。すなわち、第１の時点ｔ１から第Ｎ（Ｎは２以上の整数）の時点ｔＮまでの期間Ｔにおける位置関係データの集合ＤＭＴ（ＤＭＴ＝｛ＤＭｔ１、ＤＭｔ２、ＤＭｔ３、・・・、ＤＭｔＮ｝）と、期間Ｔにおける特徴データの集合ＦＴ（ＦＴ＝｛Ｆｔ１、Ｆｔ２、Ｆｔ３、・・・、ＦｔＮ｝）と、がデータ生成モデルに入力された場合に、データ生成モデルが、期間Ｔにおける局面データＺＴを出力するように学習が行われてもよい。入力される位置関係データおよび特徴データの両方ともが一定期間に渡るデータであってもよいし、いずれか一方のみが一定期間に渡るデータであってもよい。
【００５１】
あるいは、データ生成モデルにより生成された各時点の局面データを一つにまとめることにより、一定期間における局面データを生成してもよい。なお、まとめる方法は、特に限られるものではない。単に、局面データを順に並べるだけでもよいし、各局面データの共通部分を省略してもよい。局面データをまとめるためのニューラルネットワークを用いてもよい。
【００５２】
デコーダ３３は、ニューラルネットワークを用いて、局面データを位置関係データに変換する。言い換えると、デコーダ３３は、局面データを元の位置関係データに復元する。当該ニューラルネットワークを、データ復元モデルと記載する。
【００５３】
復元された位置関係データと元の位置関係データとに基づき、エンコーダ３２はデータ生成モデルのパラメータを更新し、デコーダ３３はデータ復元モデルのパラメータを更新する。これにより、ニューラルネットワークの各中間層における重み付け係数などのパラメータが最適化される。例えば、誤差逆伝播法を用いる場合は、復元された位置関係データと元の位置関係データとの誤差が少なくなるように、最適化する。この方法によれば、人が正解データか否かを判定した上で教師信号として与えて学習させるといった教師あり学習よりも、恣意性のない局面データを生成することが可能になる。
【００５４】
このようにして、データ生成モデルおよびデータ復元モデルに対する学習が進行することにより、局面データは、局面の本質的な特徴を示すものとなる。
【００５５】
また、敵対的学習を行ってもよい。敵対的学習により、デコーダ３３による復元が高精度となり、それに応じて、局面データが局面の本質的な特徴を高精度に捉えるようになる。
【００５６】
図７は、局面データ生成装置３の変形例を示す図である。敵対的学習を行うために、図１の例に対し、識別部３４が追加されている。識別部３４には、１回の処理につき、位置関係データ作成部およびデコーダ３３のいずれか一方から位置関係データが与えられる。つまり、エンコーディングされる前の位置関係データと、エンコーディングを経て復元された位置関係データと、のいずれか一方がランダムに与えられる。識別部３４は、与えられた位置関係データが、エンコーディングされる前のものなのか、エンコーディングを経て復元されたものなのか、を識別する。識別には、識別のためのニューラルネットワークである識別モデルが用いられる。エンコーダ３２、デコーダ３３、および識別部３４は、当該識別結果に基づき、それぞれのモデルに対する学習を行う。すなわち、識別結果が不正解であった場合では、次回は識別できるように、識別部３４が、識別モデルのパラメータを更新する。識別結果が正解であった場合は、次回は識別されないように、エンコーダ３２およびデコーダ３３が、それぞれのモデルを学習させる。
【００５７】
このようにして、局面データ生成装置３は、データ生成モデルなどの学習を進めることにより、局面の本質的な特徴を示す局面データを生成できるようになる。ゆえに、局面データ生成装置３は学習装置とも言える。
【００５８】
局面データ処理装置４は、局面データ生成装置３により生成された局面データを用いて、処理を行う装置である。局面データを活用するための様々な処理が、局面データ処理装置４により実行されることが想定される。例えば、局面データに基づき、局面データが示す局面に類似する局面を検出する。そして検出された局面、または当該局面の前後の局面に基づいて処理を行うことが考えられる。局面データが示す局面に類似する局面を、類似局面と記載し、類似局面の局面データを類似局面データと、記載する。
【００５９】
図８は、局面データ処理装置４の構成要素の一例を示す図である。図８の例では、局面データ処理装置４が、アーカイブデータ記憶部４１と、クラスタリング部４２と、類似局面認定部４３と、データ抽出部４４と、抽出データ処理部４５と、を備える。
【００６０】
アーカイブデータ記憶部４１は、アーカイブデータを記憶するための記憶部である。アーカイブデータは、これまでに蓄積された、想定のスポーツに関するデータである。アーカイブデータは、例えば、過去の試合の画像が想定される。なお、本説明において、画像には、静止画および動画が含まれるものとする。また、局面データ生成装置３がこれまでに生成した局面データもアーカイブデータに含まれる。また、位置関係データ、特徴データ、位置データ、その他のデータが、アーカイブデータに含まれていてもよい。類似局面に対応するアーカイブデータを抽出することが、局面データに対する処理の一つである。また、類似局面に対応するアーカイブデータに基づき、試合を分析することも局面データに対する処理の一つである。
【００６１】
クラスタリング部４２は、指定された局面データと、アーカイブされている局面データと、をクラスタリングする。具体的には、局面データを用いた教師なし学習を行う事により、局面データをクラスタリングするニューラルネットワークを生成し、当該ニューラルネットワークを用いてクラスタリングを行う。当該ニューラルネットワークを、以降、クラスタリングモデルと記載する。クラスタリングの手法としては、ｋ−ｍｅａｎｓ法などの公知手法を用いてよい。例えば、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて、局面データの特徴を繰り返しクラスタリングし、そのクラスタリングを次の学習の教師信号とすることにより、ネットワークの重みを更新するＤｅｅｐ  Ｃｌｕｓｔｅｒというクラスタリング手法がある。このＤｅｅｐ  Ｃｌｕｓｔｅｒを、ニューラルネットワークの教師なし学習に適用してもよい。
【００６２】
なお、特徴データなどでクラスタリングをすることも考えられるが、特徴データよりも局面データのほうが低次元であるため、特徴データによるクラスタリングよりも、局面データによるクラスタリングのほうが、処理の負荷および精度の点で優れている。
【００６３】
類似局面認定部４３は、クラスタリング部４２によるクラスタリング結果に基づき、指定された局面データに対応する類似局面を決定する。具体的には、指定された局面データの近傍にクラスタリングされた局面データを類似局面データと認定する。
【００６４】
図９は、類似局面データの認定を説明する図である。図９の中央には、クラスタリング部４２によるクラスタリング結果（クラスタリングマップ）が示されている。類似局面認定部４３は、クラスタリングマップにおける指定された局面データ（ｑｕｅｒｙ）の位置から、所定距離内に存在する局面データを、類似局面データ（ｓｉｍｉｌａｒ）と、つまり近傍であると、判定する。所定距離を超えた位置に存在する局面を非類似局面データ（ｎｏｔ  ｓｉｍｉｌａｒ）と判定する。当該所定距離の値は、適宜に定めてよい。このようにして、類似局面データが認定される。
【００６５】
データ抽出部４４は、類似局面データに関連するデータをアーカイブデータから抽出する。例えば、類似局面データに対応する試合の、類似局面データに対応する時点におけるデータ（例えば、画像など）を抽出する。これにより、過去の試合における、分析したい局面に類似する局面の画像を抽出することができるため、分析を行いやすくなる。また、類似局面データに対応する試合の映像を、類似局面データの時点から開始するといったことも可能になる。なお、局面データには、時点（例えば試合開始から３０分後）を示すデータが、予め対応づけられているとする。
【００６６】
また、データ抽出部４４は、類似局面データに対応する時点の近傍の時点におけるデータを抽出してもよい。例えば、類似局面データに関する時点が試合開始から３０分後であったとする。その場合、データ抽出部４４は、試合開始から３０分後の前後３０秒の期間に含まれる時点の画像データを抽出してもよい。このように、指定された局面の前後の局面も抽出することにより、分析などの処理が行いやすくなる。
【００６７】
このように、類似局面を認識し、類似局面に関するデータを抽出することによって、スポーツの監督などが過去の類似の状況を確認する、スポーツ映像の編集者が類似局面を集めた映像を作成する、といったことを支援することができる。
【００６８】
抽出データ処理部４５は、抽出されたデータに対して処理を行う。例えば、抽出データ処理部４５が、今後の試合状況について予測することが考えられる。例えば、抽出データ処理部４５が、類似局面の後に起きたイベントを確認し、統計を取る。そして、抽出データ処理部４５が、統計結果に基づき、指定された局面に対し、重要性、今後のイベントの発生の可能性について判定を行う。
【００６９】
例えば、抽出データ処理部４５は、類似局面に係る時点から３０秒以内にゴールが生まれた否かを、検出されたデータから確認する。そして、３０秒以内にゴールが生まれた類似局面が所定値よりも多い場合は、指定された局面もゴールが生まれやすいとして、重要な局面であると判定する。あるいは、３０秒以内にゴールが生まれた類似局面の割合に基づき、ゴールが生まれる確率を出力するといったことも可能になる。
【００７０】
また、ゴール、シュートなどの特定イベントが類似局面から一定時間内に起きたかどうかを検出することにより、どちらが有利に試合を進めているかを判定するといったことも考えられる。また、類似局面において行われたプレーと、その後に特定イベントが発生したかの統計を取ることにより、パス、ドリブル、サイドチェンジといった複数のプレー候補のうち、いずれを選択したほうが特定イベントに結びつくかを判定することが考えられる。
【００７１】
このように、指定された局面における局面データに基づいて、類似する局面データを検出することにより、結果として類似局面を認識することができる。そして、複数の類似局面、および、それらの前後の局面を検証することにより、指定された局面の特徴、重要性、今後の予測といったことが可能になる。このようにして、データドリブンにより試合を分析することが可能となる。
【００７２】
なお、教師なし学習が行われたニューラルネットワークを用いて、類似局面データの認定を行うと、人間では思いもしない分析結果を得ることができるという効果がある。教師あり学習では、人間から与えられた正解データを用いるために、結果的に、人間の判断の傾向に似てしまう。一方、教師なし学習では、人間では類似と思わない局面も類似と判定されることがある。そのため、人間では思いもしない分析結果を得ることもあり得る。
【００７３】
次に、本実施形態の処理の流れについて説明する。図１０は、本発明の一実施形態に係るデータ生成システムの全体処理の概略フローチャートである。本フローでは、データ生成モデルなどの学習は完了済みであると想定する。
【００７４】
位置データ提供装置１が、試合の各時点の各選手の位置座標などを、各時点の位置データとして、局面データ生成装置３に送信する（Ｓ１０１）。局面データ生成装置３の位置関係データ生成部３１は、各時点の位置データに基づき、各時点の位置関係データを生成する（Ｓ１０２）。一方、特徴データ提供装置２は、各時点の特徴データを局面データ生成装置３に送信する（Ｓ１０３）。なお、特徴データの内容が試合中に変化しない場合は、全時点の特徴データとして、一つの特徴データを送信すればよい。
【００７５】
局面データ生成装置３のエンコーダ３２は、データ生成モデルを用いて、各時点における位置関係データおよび特徴データに基づき、各時点の局面データを生成する（Ｓ１０４）。局面データ生成装置３は、生成した局面データを局面データ処理装置４に送信する（Ｓ１０５）。そして、局面データ処理装置４が局面データを用いて処理を実行する（Ｓ１０６）。こうして、各時点のデータに基づいて、スポーツの局面を捉えることが可能になる。
【００７６】
次に、モデル生成の学習処理の流れについて説明する。図１１は、本発明の一実施形態に係る局面データ生成装置３の学習処理の概略フローチャートである。本フローの開始前に、局面データ生成装置３が位置データおよび特徴データを受信しているとする。なお、本フローは、上記のデータ生成システムの全体処理と並行して行われてもよいし、学習フェイズとして全体処理とは独立して行われてもよい。
【００７７】
位置関係データ生成部３１は、位置関係データを生成する（Ｓ２０１）。エンコーダ３２がデータ生成モデルを用いて、位置関係データおよび特徴データに基づき局面データを生成する（Ｓ２０２）。デコーダ３３が、データ復元モデルを用いて、局面データから位置関係データを復元する（Ｓ２０３）。エンコーダ３２およびデコーダ３３が、復元された位置関係データと元の位置関係データとの誤差に基づき、それぞれのモデルのパラメータを更新する（Ｓ２０４）。言い換えると、エンコーダ３２はデータ生成モデルのパラメータを更新し、デコーダ３３はデータ復元モデルのパラメータを更新する。
【００７８】
学習の終了条件を満たしていない場合（Ｓ２０５のＮＯ）は、別の位置関係データおよび特徴データに基づき学習が行われる。こうして学習が繰り返されて、推定モデルのパラメータが改善されていき、学習の終了条件を満たしたときに（Ｓ２０５のＹＥＳ）、フローが終了する。学習の終了条件は、損失関数の値、学習回数、残りの位置関係データなどの有無などに基づき、適宜に定めてよい。こうして、学習済みデータ生成モデルと、学習済みデータ復元モデルが生成される。
【００７９】
次に、モデル生成として、敵対的学習を行う場合の処理の流れについて説明する。図１２は、本発明の一実施形態に係る局面データ生成装置３の敵対的学習処理の概略フローチャートである。敵対的学習が行われる場合は、上記の学習処理のフローの代わりに、本フローが用いられる。
【００８０】
Ｓ３０１からＳ３０３までの処理は、学習処理のＳ２０１からＳ２０３と同じであり、位置関係データ生成部３１による位置関係データ（エンコーディング前の位置関係データ）と、デコーダ３３による位置関係データ（復元された位置関係データ）と、が生成される。そして、位置関係データ生成部３１およびデコーダ３３の一方が、位置関係データを識別に送信する（Ｓ３０４）。いずれが送信するかはランダムに決めてよい。
【００８１】
識別部３４は、受信した位置関係データが、エンコーディング前の位置関係データなのか、復元された位置関係データなのか、を判定する（Ｓ３０５）。識別部３４の判定結果が正解の場合（Ｓ３０６のＹＥＳ）は、エンコーダ３２およびデコーダ３３が、それぞれのモデルのパラメータを更新する（Ｓ３０７）。識別部３４の判定結果が不正解の場合（Ｓ３０６のＮＯ）は、識別部３４が識別モデルのパラメータを更新する（Ｓ３０８）。
【００８２】
敵対的学習の終了条件を満たしていない場合（Ｓ３０９のＮＯ）は、別の位置関係データおよび特徴データに基づき学習が行われる。こうして敵対的学習が繰り返されて、データ生成モデル、データ復元モデル、識別モデルのパラメータが改善されていき、敵対的学習の終了条件を満たしたときに（Ｓ２０５のＹＥＳ）、フローが終了する。敵対的学習の終了条件は、学習条件と同じでよい。
【００８３】
次に、局面データを活用するための処理の流れについて説明する。図１３は、本発明の一実施形態に係る局面データ処理装置４の全体処理の概略フローチャートである。本フローの開始前に、局面データ処理装置４が局面データを受信しているとする。
【００８４】
クラスタリング部４２が、指定された局面データを、アーカイブされている局面データとともに、クラスタリングする（Ｓ４０１）。類似局面認定部４３が、クラスタリング結果に基づき、指定された局面データの近傍に存在する局面データを類似局面と認定する（Ｓ４０２）。データ抽出部４４が類似局面(つまり検出された類似局面データ)に関連するデータを抽出する（Ｓ４０３）。抽出データ処理部４５が、抽出されたデータに基づき、統計、判定などといった指定された処理を実行する（Ｓ４０４）。このようにして、類似局面を利用した処理が可能になる。
【００８５】
なお、本説明におけるフローチャートは一例であり、上記の例に限られるものではない。実施形態の求められる仕様、変更などに応じて、手順の並び替え、追加、および省略が行われてもよい。
【００８６】
以上のように、本実施形態によれば、選手の位置および特徴に関するデータに基づき、局面データを生成する。その際、選手をノードと、位置関係をエッジと、みなし、グラフ畳み込みネットワークを用いる。これにより生成された局面データは、次元数が低いにも関わらず、局面の本質的な特徴を潜在的に示すデータとなる。このようにして、選手の位置に基づき、局面の特徴を捉えることができる。
【００８７】
また、類似局面の検出といった様々な処理を、このような局面データを用いて行うことにより、その処理の負荷の軽減、精度の向上を図ることができる。また、得点などのイベントに基づかず、データドリブンにより試合を分析することが可能なため、イベントの検出などの手間を減らすことができる。また、教師あり学習を用いない場合、局面の分析結果が、これまでのものとは違った結果となり、新たな戦術を生み出すといった貢献につながることが期待される。
【００８８】
なお、上記の実施形態の少なくとも一部は、プロセッサ、メモリなどを実装しているＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ：集積回路）などの専用の電子回路（すなわちハードウェア）により実現されてもよい。また、上記の実施形態の少なくとも一部は、ソフトウェア（プログラム）を実行することにより、実現されてもよい。例えば、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用い、コンピュータ装置に搭載された中央処理装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、画像処理装置（ＧＰＵ：Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などのプロセッサ（処理回路）にプログラムを実行させることにより、上記の実施形態の処理を実現することが可能である。言い換えると、当該プログラムの実行により、一つ又は複数のプロセッサ（処理回路）が、局面データ生成装置３、局面データ処理装置４などの各処理を実行できるように構成される。
【００８９】
例えば、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶された専用のソフトウェアをコンピュータが読み出すことにより、コンピュータを上記の実施形態の装置とすることができる。記憶媒体の種類は特に限定されるものではない。また、通信ネットワークを介してダウンロードされた専用のソフトウェアをコンピュータがインストールすることにより、コンピュータを上記の実施形態の装置とすることができる。こうして、ソフトウェアによる情報処理が、ハードウェア資源を用いて、具体的に実装される。
【００９０】
図１４は、本発明の一実施形態におけるハードウェア構成の一例を示すブロック図である。局面データ生成装置３および局面データ処理装置４は、プロセッサ６１と、主記憶装置６２と、補助記憶装置６３と、ネットワークインタフェース６４と、デバイスインタフェース６５と、を備え、これらがバス６６を介して接続されたコンピュータ装置６として実現できる。
【００９１】
なお、図１４のコンピュータ装置６は、各構成要素を一つ備えているが、同じ構成要素を複数備えていてもよい。また、図１４では、１台のコンピュータ装置６が示されているが、ソフトウェアが複数のコンピュータ装置にインストールされて、当該複数のコンピュータ装置それぞれがソフトウェアの異なる一部の処理を実行してもよい。
【００９２】
プロセッサ６１は、コンピュータの制御装置および演算装置を含む電子回路（処理回路）である。プロセッサ６１は、コンピュータ装置６の内部構成の各装置などから入力されたデータやプログラムに基づいて演算処理を行い、演算結果や制御信号を各装置などに出力する。具体的には、プロセッサ６１は、コンピュータ装置６のＯＳ（オペレーティングシステム）や、アプリケーションなどを実行することにより、コンピュータ装置６を構成する各構成要素を制御する。プロセッサ６１は、上記の処理を行うことができれば特に限られるものではない。位置関係データ生成部３１、エンコーダ３２、デコーダ３３、識別部３４、クラスタリング部４２、類似局面認定部４３、データ抽出部４４、抽出データ処理部４５といった、局面データ生成装置３および局面データ処理装置４の各処理を行う構成要素は、プロセッサ６１により実現される。例えば、プロセッサ６１は、主記憶装置６２または補助記憶装置６３に記憶されたデータ生成モデルなどのニューラルネットワークをソフトウェアの一部であるプログラムモジュールとして使用し、位置データなどの入力データをニューラルネットワークに入力して、出力データを得る。
【００９３】
主記憶装置６２は、プロセッサ６１が実行する命令および各種データなどを記憶する記憶装置であり、主記憶装置６２に記憶された情報がプロセッサ６１により直接読み出される。補助記憶装置６３は、主記憶装置６２以外の記憶装置である。なお、これらの記憶装置は、電子情報を格納可能な任意の電子部品を意味するものとし、メモリでもストレージでもよい。また、メモリには、揮発性メモリと、不揮発性メモリがあるが、いずれでもよい。局面データ生成装置３および局面データ処理装置４内の図示されていない記憶部と、アーカイブデータ記憶部４１と、は、主記憶装置６２または補助記憶装置６３により実現されてもよい。
【００９４】
ネットワークインタフェース６４は、無線または有線により、通信ネットワーク７に接続するためのインタフェースである。ネットワークインタフェース６４は、既存の通信規格に適合したものを用いればよい。ネットワークインタフェース６４より、通信ネットワーク７を介して、コンピュータ装置６と外部装置８Ａとを接続することができる。
【００９５】
デバイスインタフェース６５は、外部装置８Ｂと直接接続するＵＳＢなどのインタフェースである。つまり、コンピュータ装置６と外部装置８との接続は、ネットワークを介してでもよいし、直接でもよい。
【００９６】
なお、外部装置８（８Ａおよび８Ｂ）は、局面データ生成装置３および局面データ処理装置４以外の装置でもよいし、外部記憶媒体でもよいし、ストレージ装置でもよい。
【００９７】
なお、外部装置８は入力装置でもよい。入力装置は、キーボード、マウス、タッチパネルなどのデバイスを備え、これらのデバイスにより入力された情報をコンピュータ装置６に与える。入力装置からの信号はプロセッサ６１に出力される。
【００９８】
上記に、本発明の一実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変換は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００９９】
１：位置データ提供装置、２：特徴データ提供装置、３：局面データ生成装置（学習装置）、３１：位置関係データ生成部、３２：エンコーダ（局面データ生成部）、３３：デコーダ、３４：識別部、４：局面データ処理装置、４１：アーカイブデータ記憶部、４２：クラスタリング部、４３：類似局面認定部、４４：データ抽出部、４５：抽出データ処理部、５：ＳｃｈＮｅｔに基づくデータ生成モデル、５１：エンベディングブロック、５２：インタラクションブロック、５２１：特徴量変換ブロック、５２２：ｃｆｃｏｎｖ（連続フィルタ畳み込み）ブロック５２２、５３：集約ブロック、６：コンピュータ装置、６１：プロセッサ、６２：主記憶装置、６３：補助記憶装置、６４：ネットワークインタフェース、６５：デバイスインタフェース、６６：バス、７：通信ネットワーク、８（８Ａ、８Ｂ）：外部装置
【図１】
2020136825.tif 000004
【図２】
2020136825.tif 000005
【図３】
2020136825.tif 000006
【図４】
2020136825.tif 000007
【図５】
2020136825.tif 000008
【図６】
2020136825.tif 000009
【図７】
2020136825.tif 000010
【図８】
2020136825.tif 000011
【図９】
2020136825.tif 000012
【図１０】
2020136825.tif 000013
【図１１】
2020136825.tif 000014
【図１２】
2020136825.tif 000015
【図１３】
2020136825.tif 000016
【図１４】
2020136825.tif 000017