(57)【要約】【課題】時間的に幅のある期間における得点の可能性を示す指標を算出する。【解決手段】プロセッサ（１０）は、過去試合のプレーデータから算出された得点の予測モデルと、対象試合のプレーデータをメモリ（１１）から読み出し、前記対象試合における第１の期間のプレーデータと前記予測モデルに基づいて、前記対象試合における第２の期間における予測指標を算出する。【選択図】図１
2018033939.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
スポーツの対象試合における所定時間内に、所定の事象が生じる可能性を示す指標を算出する方法であって、
前記方法は、プロセッサおよびメモリを備えるコンピュータにより実行され、前記コンピュータに、
前記対象試合よりも過去に実施された過去の試合において、当該過去の試合のプレーヤーの何れかがある時刻に行ったプレーに関する情報を含む過去プレーデータに基づいて算出された、前記プレーに基づいて前記事象が生じる可能性を特定するための予測モデルを前記メモリから読み出すステップと、
前記対象試合のプレーヤーの何れかが、前記対象試合におけるある時刻に行った前記プレーに関する情報を含む対象プレーデータを前記メモリから読み出すステップと、
前記対象試合中の第１の期間内において異なる時刻に生じた前記対象プレーデータと前記予測モデルに基づいて、前記対象試合中の前記第１の期間の後の第２の期間内に前記事象が生じる可能性を示す前記指標を算出するステップと、を実行させる方法。
【請求項２】
前記予測モデルは、
前記過去の試合の前記過去プレーデータ、および、当該過去の試合において前記事象が生じた時刻の情報を含む結果データに基づいて作成され、
前記過去の試合中の、前記第１の期間に相当する時間幅を有する第３の期間内において異なる時刻に生じた前記過去プレーデータと、前記結果データに基づく、前記過去の試合中の前記第３の期間の後の、前記第２の期間に相当する時間幅を有する第４の期間内に前記事象が生じた頻度と、の間の相関関係を整合させる整合パラメータを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の期間に生じた前記対象プレーデータのプレー類型を識別するための識別情報に基づいて、前記第１の期間に生じた前記対象プレーデータのうち、所定の前記プレー類型として識別された前記対象プレーデータが占める割合を算出するステップをさらに含み、
前記予測モデルの前記整合パラメータと、各前記プレー類型に識別された前記対象プレーデータが占める割合に基づいて、前記プレー類型毎に、前記第２の期間内に前記事象が生じる可能性を示す予測値を算出し、前記プレー類型毎の前記予測値に基づいて前記指標を算出する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記過去プレーデータは、前記プレーのプレー類型を識別するための識別情報をさらに含み、
前記予測モデルは、
前記第３の期間に生じた前記過去プレーデータのうち、所定の前記プレー類型として識別された前記過去プレーデータが占める割合と、前記第４の期間内に前記事象が生じた頻度と、の間の相関関係を整合させる整合パラメータを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記第１の期間に生じた全ての前記対象プレーデータについて、前記識別情報毎に計数し、
前記識別情報毎に計数した数を、前記過去の試合において、前記第１の期間に相当する時間幅を有する第３の期間に実行された、当該識別情報に対応するプレーの平均的な実行回数に応じて補正し、
補正された前記識別情報毎に計数した数に基づいて、前記第１の期間に生じた前記対象プレーデータのうち、所定の前記プレー類型として識別された前記対象プレーデータが占める割合を算出する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記指標、または、前記指標に応じた所定のメッセージを、プロセッサおよびメモリを備え、前記コンピュータと通信可能に接続された端末装置へ送信するステップをさらに含み、
前記端末装置に、前記指標または前記メッセージを、前記端末装置のユーザが知覚可能な態様で出力させるステップ、を実行させる請求項１から５の何れか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記コンピュータは、前記端末装置に、前記端末装置のユーザが知覚可能な態様で前記メッセージを出力させ、
前記メッセージは、前記対象試合の観戦の仕方を提案するメッセージである、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記コンピュータは、前記端末装置に、前記端末装置のユーザが知覚可能な態様で前記メッセージを出力させ、
前記メッセージは、前記対象試合の選手交代および戦術変更の少なくとも何れかに関するメッセージである、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記指標を算出するステップを、前記第１の期間をずらしながら、前記対象試合の全期間にわたって行う請求項１から８の何れか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記プレーヤーのうち所定の対象プレーヤーに関連付けられた前記対象プレーデータに基づき、前記対象プレーデータから算出された前記指標における前記対象プレーヤーの持分を算出し、
前記持分に基づいて前記対象プレーヤーの評価値を算出する、請求項１から９の何れか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記持分は、前記対象プレーヤーの味方チームの前記指標を高めた前記プレーと、相手チームの前記指標を低下させた前記プレーに基づいて算出される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記プレーヤーについて算出された前記評価値と、当該プレーヤーの報酬データを前記メモリから読み出すステップと、
前記評価値と前記報酬データとに基づいて、前記プレーヤーの報酬の適正度を評価する適正度指標を算出するステップと、をさらに含む請求項１０または１１に記載の方法。
【請求項１３】
請求項１から１２の何れか１項に記載の方法を前記コンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１４】
請求項１３に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、チームスポーツの試合におけるチームの優勢度を示す指標を算出する方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
チームスポーツの試合におけるチームの優勢度を判定する技術が知られている。特許文献１には、スポーツの映像におけるボール保持者が取り得る行動と、その結果をモデル化して、ボール保持者が属するチームの優勢度を判定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２０４４２０号公報（２００６年８月１０日公開）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示される優勢度は、プレーヤーがボールを保持した瞬間の優勢度を示すものであるため、指標としての用途が限定される。
【０００５】
本開示は、多様な用途に適用し得る指標を算出し得る方法等を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記の課題を解決するために、本開示に係る方法は、スポーツの対象試合における所定時間内に、所定の事象が生じる可能性を示す指標を算出する方法であって、前記方法は、プロセッサおよびメモリを備えるコンピュータにより実行され、前記コンピュータに、前記対象試合よりも過去に実施された過去の試合において、当該過去の試合のプレーヤーの何れかがある時刻に行ったプレーに関する情報を含む過去プレーデータに基づいて算出された、前記プレーに基づいて前記事象が生じる可能性を特定するための予測モデルを前記メモリから読み出すステップと、前記対象試合のプレーヤーの何れかが、前記対象試合におけるある時刻に行った前記プレーに関する情報を含む対象プレーデータを前記メモリから読み出すステップと、前記対象試合中の第１の期間内において異なる時刻に生じた前記対象プレーデータと前記予測モデルに基づいて、前記対象試合中の前記第１の期間の後の第２の期間内に前記事象が生じる可能性を示す前記指標を算出するステップと、を実行させる。
【発明の効果】
【０００７】
本開示によれば、多様な用途に適用し得る指標を算出し得る方法等を提供し得る。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本開示の一実施形態に係る分析システムを構成する分析装置、プレーデータサーバ、および端末装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図２】分析装置のソフトウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図３】サッカーのある試合におけるプレーデータセットの例を示す図である。
【図４】プレー類型の設定例を示す図である。
【図５】予測指標の算出方法の一例を示す図である。
【図６】試合中の各基準時刻におけるプレー類型シェアを円グラフで示した図である    。
【図７】分析システムが行う主要な処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】図７に示したステップＳ２の処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】図７に示したステップＳ４の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】プレー類型シェアの補正例を示す図である。
【図１１】対戦チーム毎の予測指標の時間推移を表すグラフの例を示す図である。
【図１２】対象試合に関する予測指標を表示しているスマートフォンの表示画面例を示す図である。
【図１３】対象試合に関する予測指標を表示しているスマートフォンの表示画面例を示す図である。
【図１４】対象試合に関する予測指標を表示しているスマートフォンの表示画面例を示す図である。
【図１５】対象試合が終了した後のスマートフォンの表示画面例を示す図である。
【図１６】終了した対象試合についての予測指標の時間変動を示す折れ線グラフを、この予測指標の上昇・下降に寄与した主なプレー類型の内訳と共に示したグラフの一例である。
【図１７】分析システムがプレーヤーについての評価値を算出する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１８】報酬の適正度を評価する指標である数式を、評価値を横軸とし、年俸額を縦軸とした座標に描画した例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
〔実施形態１〕
本開示の実施形態に係る、指標を算出する方法、評価値を算出する方法、および、プログラムの具体例を、図１〜図１６を参照しつつ説明する。本開示はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が本開示に含まれることが意図される。以下の説明では、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を繰り返さない。
【００１０】
〔分析システム５について〕
本実施形態に係る分析システム５は、複数のプレーヤーが複数のチームに分かれて競技するスポーツの試合において、所定時間内に、少なくとも一方のチームにおいて所定の事象の発生を予測し得る指標を算出する。より具体的には、分析システム５は、試合中の基準時刻の直前の所定時間（第１の期間）内における異なる時刻に生じた複数のプレーデータから、基準時刻の直後の所定時間（第２の期間）内に所定の事象が生じる可能性を示す予測指標を算出する。
【００１１】
基準時刻とは、予測指標を算出する時点を指す。例えば、分析システム５が進行中の試合に関する予測指標をリアルタイムに算出する場合、基準時刻は現在である。所定の事象とは、例えば、（１）いずれかのチームが得点する、（２）プレーヤーの交代、（３）審判から警告を受ける、（４）プレーヤーのポジション変更、（５）プレーヤーの負傷退場などである。
【００１２】
上記予測指標は、複数のプレーヤーが複数のチームに分かれて競技する任意のスポーツの試合に適用することができる。例えば、野球、ラグビー、アメリカンフットボール、バスケットボール、水球、アイスホッケー等である。以下では、サッカーの試合において「チームが得点する」という事象が発生する期待値を予測指標として算出する分析システム５の構成を例示する。
【００１３】
〔分析システムの構成〕
分析システム５を構成する分析装置１、プレーデータサーバ２、および端末装置３につ
いて、図１に基づいて説明する。分析装置１が予測モデルを決定し、決定した予測モデルを用いて予測指標を算出し、端末装置３はその予測指標を分析装置１から受信する。
【００１４】
分析システム５は、予測モデルの決定と予測指標の算出とを行う分析装置１、試合において各プレーヤーによって行われた各プレーに関する情報を示すプレーデータを分析装置１に提供するプレーデータサーバ２、分析装置１が算出した予測指標を出力する複数の端末装置３を含む。分析装置１とプレーデータサーバ２は、例えばワークステーションやパーソナルコンピュータ等の汎用コンピュータであってもよい。端末装置３は、分析装置１と通信可能である。端末装置３は、予測指標を出力可能な装置であればよく、例えば、スマートフォン、フィーチャーフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、ウェアラブル端末、およびタブレット型コンピュータ等の携帯端末であってもよい。予測指標の出力態様としては、これに限定されるものではないが、表示部に表示する態様、音声により出力する態様、振動等により触覚に訴えるように出力する態様、などが挙げられる。すなわち、ユーザが知覚可能な態様であれば任意の態様が利用可能である。
【００１５】
分析装置１とプレーデータサーバ２と端末装置３は、ネットワークＮを介して接続されている。ネットワークＮは、インターネット、図示しない無線基地局によって構築される各種移動通信システム（例えば、所謂３Ｇ、４Ｇ移動通信システム、ＬＴＥ（Long Term Evolution））、所定のアクセスポイントからインターネットに接続可能な無線ネットワ
ーク（例えば、ＷｉＦｉ（登録商標））を含んでいてもよい。
【００１６】
分析装置１は、プロセッサ１０と、メモリ１１と、ストレージ１２と、通信ＩＦ（インターフェース）１３と、入出力ＩＦ１４とを備える。これらの構成要素は、通信バスにより互いに電気的に接続されている。同様に、プレーデータサーバ２はプロセッサ２０と、メモリ２１と、ストレージ２２と、通信ＩＦ２３と、入出力ＩＦ２４とを備える。また、端末装置３はプロセッサ３０と、メモリ３１と、ストレージ３２と、通信ＩＦ３３と、入出力ＩＦ３４とを備える。これらの構成要素も通信バスにより互いに電気的に接続されている。
【００１７】
プロセッサ１０、２０、３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro
processing unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等を含んで構成される。プロセッサ１０は、分析装置１全体の動作を制御する。プロセッサ２０は、プレーデータサーバ２全体の動作を制御する。プロセッサ３０は、端末装置３全体の動作を制御する。メモリ１１、２１、３１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性記憶装置で構成され得る主記憶装置を含んで構成される。ストレージ（記録媒体）１２、２２、３２は、フラッシュメモリやＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの不揮発
性記憶装置で構成され得る補助記憶装置を含んで構成される。メモリ１１には、プロセッサ１０がストレージ１２からロードした各種プログラムおよびデータが一時的に記憶される。メモリ２１には、プロセッサ２０がストレージ２２からロードした各種プログラムおよびデータが一時的に記憶される。メモリ３１には、プロセッサ３０がストレージ３２からロードした各種プログラムおよびデータが一時的に記憶される。これにより、メモリ１１は、プロセッサ１０に対して作業領域を提供する。メモリ２１は、プロセッサ２０に対して作業領域を提供する。メモリ３１は、プロセッサ３０に対して作業領域を提供する。
【００１８】
プレーデータサーバ２のストレージ２２には、プレーデータサーバ２を動作させるプログラムが格納される。プロセッサ２０は、このプログラムをメモリ２１にロードして展開し、実行する。これにより、プロセッサ２０は、試合中に行われた各プレーに関するプレーデータを含むプレーデータセットを試合毎に生成し、ストレージ２２に格納する。同様に、プロセッサ２０は、試合毎の結果データをストレージ２２に格納してもよい。なお、結果データには、これに限定されるものではないが、（１）チームの勝敗、（２）得点し
たプレーヤーと得点した時刻、（３）プレーヤーの交代とその時刻、（４）イエローカードおよびレッドカードなどの審判によるジャッジとそのジャッジがなされた時刻、および（５）プレーヤーの負傷退場とその時刻、等の情報が含まれていてもよい。
【００１９】
分析装置１のストレージ１２には、分析装置１を動作させるプログラムが格納される。プロセッサ１０は、プログラムをメモリ１１にロードして展開し、実行する。これにより、プレーデータサーバ２からプレーデータが取得され、ストレージ１２に格納される。プロセッサ１０は、予測モデルを決定し、プレーデータを用いて予測指標を算出する。
【００２０】
ストレージ１２に格納されたプログラムは、任意の記録媒体（「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路など）に記録することができる。そして、このような記録媒体から、当該プログラムをコンピュータに読み取らせることにより、該コンピュータを分析装置１として機能させることができる。プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介してコンピュータに供給されてもよい。本開示は、プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。端末装置３のプログラム、およびプレーデータサーバ２のプログラムも同様である。
【００２１】
端末装置３のストレージ３２には、端末装置３を動作させるプログラムが格納される。プロセッサ３０は、ストレージ３２に格納されたプログラムをメモリ３１にロードして展開し、実行する。これにより、分析装置１が算出した予測指標が端末装置３の入出力ＩＦ３４から出力される。プログラムは、端末装置３にインストールされたアプリケーションソフトウェアであってもよい。
【００２２】
通信ＩＦ１３、２３は、分析装置１とプレーデータサーバ２との間で各種データを送受信するための通信制御機能を備える。通信ＩＦ１３、３３は、分析装置１と端末装置３との間で各種データを送受信するための通信制御機能を備える。通信方式は特に限定されず、例えば、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、有線ＬＡＮ、携帯電話回線網とインターネットを介した通信、近距離無線通信等であってもよい。
【００２３】
入出力ＩＦ１４、２４は、マウス、キーボード等の情報入力機器である入力部、および、液晶ディスプレイ等の出力部を備えており、コンピュータの情報をモニタリングするために用いられる。入出力ＩＦ３４は、端末装置３がデータを出力したり、ユーザの入力操作を受け付けたりするためのインターフェースであり、例えばタッチスクリーンのような表示入力装置やスピーカーのような音声出力装置を含んでいてもよい。入出力ＩＦ３４は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）等を介した各種データ入出力機能を有していてもよい。
【００２４】
〔分析装置の機能的な構成〕
分析装置１の機能的な構成を図２に基づいて説明する。分析装置１は、分析装置１の各部を統括して制御する制御部１００、分析装置１が使用する各種データを記憶する記憶部１２０、および分析装置１が他の装置と通信するための通信部１３０を備えている。制御部１００は、取得部１０１、寄与度算出部１０２、シェア算出部１０３、指標算出部１０４、出力部１０５、および評価部１０６、として機能する。記憶部１２０には、プレーＤＢ（Database）１２１、結果ＤＢ１２２、寄与度ＤＢ１２３、指標ＤＢ１２４、報酬ＤＢ１２５、が記憶されている。分析装置１は、上述の入出力ＩＦ１４に対応する機能ブロックとして、ユーザの入力操作を受け付ける入力部、画像を表示する表示部、音声を出力する音声出力部等を備えていてもよい。記憶部１２０には、プロセッサ１０により実行される、分析装置１のプログラム等も記憶されている。
【００２５】
制御部１００、記憶部１２０、および通信部１３０の機能は、プロセッサ１０、メモリ１１、ストレージ１２、通信ＩＦ１３、および入出力ＩＦ１４等の協働により実現可能である。すなわち、プロセッサ１０が、ストレージ１２に格納されているプログラムをメモリ１１に展開して実行することにより、制御部１００に含まれる各部の機能が実現される。
【００２６】
取得部１０１は、過去の試合の結果データと、その過去の試合のプレーヤーの何れかが、その過去の試合におけるある時刻に行ったプレーに関する情報を含む過去試合プレーデータセットと、をプレーデータサーバ２から取得する。取得部１０１は、取得した過去試合プレーデータセットを、記憶部１２０にプレーＤＢとして記憶させる。取得部１０１は、各過去の試合に関する結果データを、記憶部１２０に結果ＤＢ１２２として記憶させる。取得部１０１は、通信部１３０を介してプレーデータをプレーデータサーバ２から取得する構成に限定されない。例えば、取得部１０１は、例えば、プレーＤＢに予め記憶されているプレーデータセットを読み出す構成であってもよい。
【００２７】
取得部１０１は、予測指標を算出する対象となる試合（以下、対象試合と称する）においてプレーヤーによって行われた個々のプレーに関するプレーデータをプレーデータサーバ２から取得する。
【００２８】
寄与度算出部１０２は、対象試合よりも過去に実施された過去の試合において、その試合のプレーヤーの何れかがある時刻に行ったプレーに関する情報を含む過去プレーデータに基づいて、予測モデルを作成する。
【００２９】
予測モデルは、過去試合プレーデータセットに含まれる過去試合プレーデータ、および、その過去の試合において事象が生じた時刻の情報を含む結果データに基づいて作成される。予測モデルは、過去の試合中の、第１の期間に相当する時間幅を有する第３の期間内における異なる時刻に生じた過去試合プレーデータと、結果データに基づく、過去の試合中の第３の期間の後の、第２の期間に相当する時間幅を有する第４の期間内に所定の事象が生じた頻度と、の間の相関関係を整合させる整合パラメータを含んでいる。整合パラメータの一例としては、後述の得点寄与度が挙げられる。得点寄与度とは、過去の試合において、あるプレー類型が生じた場合の得点への寄与度を示すパラメータである。算出された得点寄与度は、記憶部１２０に寄与度ＤＢ１２３として格納される。ここで、第３の期間および第４の期間はそれぞれ、対象試合における第１の期間および第２の期間に相当する時間幅を有していてもよい。
【００３０】
指標算出部１０４は、所定の予測モデルを適用することによって、対象試合における予測指標を算出する。指標算出部１０４が基準時刻毎に算出した予測指標は記憶部１２０に指標ＤＢ１２４として格納される。
【００３１】
指標ＤＢ１２４には、各対象試合における基準時間毎の各チームの予測指標が含まれている。指標ＤＢ１２４に、その予測指標に関連するプレーとそのプレーを行ったプレーヤーを示す情報も含まれていてもよい。
【００３２】
出力部１０５は、指標算出部１０４から予測指標を取得し、通信部１３０に予測指標を出力する。出力部１０５は、通信部１３０を介して予測指標を所定の装置に送信し、所定の装置に予測指標を出力させる。なお、図１には、所定の装置の一例として端末装置３を記載しているが、所定の装置は予測指標を所定の態様により出力することのできる装置であればよく、その種類や数は特に限定されない。
【００３３】
評価部１０６は、プレーヤーが過去の試合において行ったプレーに対する評価値を、プ
レーヤー毎に算出する。評価値とは、各プレーヤーが過去の試合中に行ったプレーが、互いのチームについて算出された予測指標に対する寄与の程度を示す値である。評価部１０６は、試合に参加したすべてのプレーヤーに対する評価値を算出してもよいし、ある特定のプレーヤーに対する評価値のみを算出してもよい。
【００３４】
報酬ＤＢ１２５は、各プレーヤーの報酬情報（年俸額など）を示すデータベースである。報酬ＤＢ１２５は、評価値に対する報酬の適正度を評価する適制度指標の算出に使用される。
【００３５】
〔プレーデータセットのデータ構造の例〕
次に、プレーデータセットのデータ構造について図３を用いて説明する。図３には、サッカーのある試合におけるプレーデータセットの一例が示されており、試合開始から１２分目頃から１５分目頃の時間帯のプレーデータセットが示されている。この試合はチームＡとチームＢとの対戦であるものとする。以下の説明においては、着目するプレーヤーが所属するチームＡを味方チーム、チームＢを相手チームと呼称することがある。プレーデータセットは複数のプレーデータを含む。各プレーデータは、各プレーが行われた時間（例えば、試合開始からの経過時間）、当該プレーを実行したプレーヤーの名前（または、プレーヤーの背番号で代替してもよい）、当該プレーヤーが所属するチーム、各プレーのプレー名（識別情報）を示す情報を含む。
【００３６】
試合開始から１２分過ぎにおいて、チームＡが自陣からパスを繋いで中盤まで攻め込んだが、プレーヤーＰ８がパスミスを犯し、チームＢにボールを奪われている。中盤でボールを奪ったチームＢはプレーヤーＱ７がパスミスを犯し、チームＡが中盤でボールを奪い返している。その後、チームＡはパスを繋ぎ、１５分直前にプレーヤーＰ８がシュートを放っている。このように、プレーデータセットには、当該試合に出場したプレーヤーによって行われたプレーについてのプレーデータが時系列順に含まれている。
【００３７】
図３に示すように、プレーデータにおける各プレーは、対応するプレーの名称（以下、プレー名と称する）に対応付けて分類されている。プレーの分類については、スポーツ等の競技の種類に応じた分類態様を用いることが望ましく、プレーデータにおけるプレー分類をどのように設定するかは特に限定されない。
【００３８】
本実施形態においては、同じ名称のプレーであっても、そのプレーが行われたフィールド上での位置が異なる場合には、異なる分類として規定してもよい。例えば、シュートには、相手チームのゴールに近い位置（ペナルティエリア（ＰＡ）内）で行われたシュートと、相手チームのゴールから遠い位置（ペナルティエリア外）で行われたシュートがある。「パス成功」および「パスミス」などについても、フィールド上のどこで行われたプレーであるのかが区別され得る。
【００３９】
図４は、プレー類型の設定例を示す図である。図４に示すように、対象試合中において所定の事象が生じることへの寄与の度合いに基づいて、いくつかのプレーを同じ分類としてさらにまとめて取り扱っても良い。すなわち、プレーが行われたフィールド上での位置が異なる場合であっても、同じ意味合いを有するプレーについては、同じプレー類型として分類してもよい。例えば、シュート（ＰＡ内）およびシュート（ＰＡ外）はいずれも「シュート」という１つのプレー類型として扱ってもよい。
【００４０】
〔リアルタイム分析〕
以下では、現在行われている対象試合に関する予測指標を、リアルタイムに提示する場合について説明する。
【００４１】
（予測モデルの作成から、予測指標の算出までの処理の流れ）
図７は、分析システム５が行う主要な処理の流れを示すフローチャートである。分析システム５は、過去の試合のプレーデータセットに含まれるプレーデータおよび結果データに基づいて予測モデルを作成し、この予測モデルを対象試合に適用して、対象試合についての予測指標を算出する。
【００４２】
ステップＳ１において、取得部１０１は、過去の試合の結果データと、過去試合プレーデータセットと、をプレーデータサーバ２から取得する。過去試合プレーデータセットは、その過去の試合のプレーヤーの何れかが、その過去の試合におけるある時刻に行ったプレーに関する情報を含む。過去試合プレーデータセットおよび結果データがそれぞれ、プレーＤＢ１２１および結果ＤＢ１２２に予め格納されていてもよい。この場合、取得部１０１は、プレーＤＢ１２１から過去試合プレーデータを、結果ＤＢ１２２から過去の試合の結果データを読み出す。
【００４３】
ステップＳ１において、寄与度算出部１０２は、プレーＤＢ１２１から過去試合プレーデータセットを読み出し、過去試合プレーデータセットに含まれるプレーデータの各々をプレー類型毎に分類してもよい。また、寄与度算出部１０２が読み出す過去試合プレーデータセットは１また複数の試合に関するデータセットであってもよい。
【００４４】
ステップＳ２において、寄与度算出部１０２は、過去プレーデータセットに基づいて、予測モデルを作成する。
【００４５】
対象試合が開始すると、プレーデータサーバ２は、対象試合のプレーデータ（以下、対象プレーデータと称する）を収集し、蓄積する。ステップＳ３において、取得部１０１は、プレーデータサーバ２から対象プレーデータを取得し、ストレージ１２に記憶させ、必要に応じてストレージ１２からメモリ１１へ転送する。
【００４６】
ステップＳ４において、指標算出部１０４は、作成した予測モデルに基づいて、予測指標を算出する。指標算出部１０４は、対象試合のプレーヤーの何れかが、対象試合におけるある時刻に行ったプレーに関する情報を含む対象プレーデータを取得する。そして、指標算出部１０４は、対象試合中の第１の期間内において異なる時刻に生じた対象プレーデータと予測モデルに基づいて、対象試合中の第１の期間の後の第２の期間内に所定の事象が生じる可能性を示す予測指標を算出する。なお、第２の期間は第１の期間の直後であることが好ましいが、第１の期間と第２の期間の間にある程度の時間間隔があっても予測は可能である。
【００４７】
（予測モデルを作成する処理の流れの詳細）
図８は、図７に示したステップＳ２の処理の一例を示すフローチャートである。ここでは、寄与度算出部１０２は、過去試合プレーデータセットに含まれる各プレーデータをプレー類型に分類した上で、プレー類型毎の得点寄与度（整合パラメータの一例）を算出する。なお、寄与度算出部１０２は、算出された得点寄与度を寄与度ＤＢ１２３として記憶部１２０に記憶させる。
【００４８】
図７のステップＳ１の後、ステップＳ２１において、寄与度算出部１０２は、過去試合プレーデータセットに含まれるプレーデータの各々をプレー類型に分類する。
【００４９】
ステップＳ２２において、寄与度算出部１０２は、過去の試合の基準時刻の直前の第３の期間内における異なる時間に生じた過去プレーデータと、第３の期間の後に続く第４の期間内に所定の事象が生じた頻度を示す結果データと、の間の相関関係を整合させる整合パラメータを含む予測モデルを作成する。
【００５０】
具体的には、寄与度算出部１０２は、結果ＤＢ１２２から当該過去試合プレーデータセットに対応する試合の結果データを読み出して得点が入った時刻を抽出する。寄与度算出部１０２は、プレー類型毎に、そのプレー類型が行われた後の一定期間に得点が入った回数と、得点が入らなかった回数とを計数する。寄与度算出部１０２は、あるプレー類型が生じた場合の得点への寄与度（以下、得点寄与度と称する）をプレー類型毎に算出する。具体的には、寄与度算出部１０２は、プレー類型毎に、過去の試合において、任意の第４の期間内に得点が入った場合の、第３の期間内に生じたプレー類型の発生回数ｘと、任意の第４の期間に内に得点が入らなかった場合の、第３の期間内に生じたプレー類型の発生回数ｙとを計数する。
【００５１】
ステップＳ２３において、寄与度算出部１０２は、ｘ／（ｘ＋ｙ）によって、予測モデルの整合パラメータとしての、プレー類型毎の得点寄与度を算出する。算出された得点寄与度は、記憶部１２０に寄与度ＤＢ１２３として格納される。
【００５２】
指標算出部１０４がより適切な予測指標を算出するためには、多くの試合に関する過去試合プレーデータに基づいて算出された得点寄与度を用いることが望ましい。寄与度算出部１０２は、結果ＤＢ１２２から当該過去試合プレーデータセットに対応する試合の結果データを読み出して得点が入った時刻を抽出する。寄与度算出部１０２は、プレー類型毎に、そのプレー類型が行われた後の一定期間に得点が入った回数と、得点が入らなかった回数とを計数する。寄与度算出部１０２は、プレー類型毎に得点寄与度を算出する。寄与度算出部１０２が算出した得点寄与度は、記憶部１２０に寄与度ＤＢ１２３として格納される。
【００５３】
（予測指標を算出する処理の流れの詳細）
図９は、対象試合中に予測指標を算出する処理の流れを示している。
【００５４】
図７のステップＳ３の後、ステップＳ４１において、指標算出部１０４は、予測指標の算出に用いる予測モデルの整合パラメータを取得し、メモリ１１に記憶させる。指標算出部１０４は、記憶部１２０に格納されている寄与度ＤＢ１２３から各プレー類型の得点寄与度を読み出してメモリ１１に記憶させる。
【００５５】
ステップＳ４２において、シェア算出部１０３は、ステップＳ４１で記憶させたプレーデータをメモリ１１から読み出し、基準時刻の直前の第１期間内に行われたプレーのプレーデータに基づいて、全プレーデータに占める各プレー類型の占有率（以下、プレー類型シェアと称する）を算出する。具体的には、シェア算出部１０３は、予測指標の算出対象とする第１の期間における、各プレー類型に該当するプレーの回数をプレーデータから読み出し、各プレー類型のプレー類型シェアを算出する。
【００５６】
ステップ４３において、指標算出部１０４は、対象試合の第１の期間におけるプレー類型毎のプレー類型シェアと、プレー類型毎の得点寄与度とを用いて予測指標を算出する。指標算出部１０４による予測指標の算出方法の具体例を図５に示す。図５に示すように、指標算出部１０４は、プレー類型のそれぞれについて、そのプレー類型シェアと、指標ＤＢ１２４から読み出した該プレー類型の得点への寄与度とを積算し、積算した値を合算することによって予測指標を算出する。指標算出部１０４は、算出した予測指標をメモリ１１に記憶させる。
【００５７】
ステップＳ４４において、出力部１０５は、メモリ１１に記憶された予測指標を出力する。具体的には、出力部１０５は、予測指標を端末装置３に送信し、端末装置３は送信された予測指標を取得し、取得した予測指標を、所定の態様で出力する。例えば、端末装置
３の表示部（入出力ＩＦ３４）において予測指標を表示させる場合、各チームの予測指標をユーザにリアルタイムに認識させることができる。具体的には、例えば予測指標の遷移を示すグラフが表示される。
【００５８】
ステップＳ４５において、取得部１０１は、対象試合が終了したか否かを判定する。ステップＳ４５においてＹＥＳの場合、指標を算出する処理は終了する。ステップＳ４５においてＮＯの場合、指標を算出する処理はステップＳ４２に戻り、ステップＳ４２〜Ｓ４４の処理を繰り返す。
【００５９】
（予測モデル）
予測モデルは、例えば線形回帰、ポアソン回帰、ロジスティック回帰等に基づく線形の統計モデルであってもよいし、例えばニューラルネットワーク等の非線形の統計モデルであってもよい。
【００６０】
寄与度算出部１０２は、線形モデルを適用する場合、学習用データと整合するように得点寄与度を算出する。学習用データは、過去の試合の第１の期間におけるプレー類型シェアとその後の第２の期間における平均得点が用いられ得る。例えば、前述のように対象試合中の３分間のプレー類型シェアからその後の３分間についての予測指標を指標算出部１０４が算出する場合には、寄与度算出部１０２は、過去の試合における３分間のプレー類型シェアと、その期間の直後の３分間の平均得点と整合する得点寄与度を用いる。
【００６１】
得点寄与度の算出に用いる過去の試合は、任意に選択されてもよいが、好ましくは、対象試合と、対戦するチーム、先発する中心プレーヤー、審判、試合会場、および天候が似通った試合であることが望ましい。特に、得点が入ることへのプレー類型毎の寄与の度合いが類似している過去の試合を選択するために、対象試合と、対戦するチームが一致する試合、および、対象試合と、同じリーグに所属するチーム同士の試合、などの条件を満たす過去の試合を選択してもよい。
【００６２】
（プレー類型シェアの算出）
シェア算出部１０３は、基準時刻の直前の第１の期間において各プレー類型に分類されたプレーデータのプレー類型シェアを算出する。例えば、シェア算出部１０３が、図３に示された対象試合の開始後１２分から１５分までの３分間を、第１の期間とした場合、味方チームのプレーヤーによって行われたプレー類型について「シュート」１回、「自陣パス回し」２回、「敵陣侵入（パス）」２回、「中盤パス回し」１回、「中盤パスミス」１回と算出する。そして、シェア算出部１０３は、「シュート」、「自陣パス回し」、「敵陣侵入（パス）」、「中盤パス回し」、および「中盤パスミス」のプレー類型シェアを、「シュート」１／７、「自陣パス回し」２／７、「敵陣侵入（パス）」２／７、「中盤パス回し」１／７、「中盤パスミス」１／７と算出する。
【００６３】
図６は、対象試合中の各基準時刻の第１の期間におけるチームＡのプレー類型シェアを円グラフで示した図である。シェア算出部１０３は、対象試合の開始から所定の基準時刻が到来する都度、直前の第１の期間に行われたプレーデータに基づいて各プレー類型のプレー類型シェアを以下のように算出する。
【００６４】
（基準時刻におけるあるプレー類型のプレー類型シェア）＝（基準時刻の直前の第１の期間におけるあるプレー類型の出現回数）／（基準時刻の直前の第１の期間における全プレーデータ数）
シェア算出部１０３は、試合開始から３分経過した時点から、試合が終了する９０分まで、１分毎に各チームの攻防パターンシェアを算出する。具体的には、試合開始から３分経過した時点を基準時刻とするプレー類型シェアは、試合開始から０分〜３分の間の時刻
に関連付けられたプレーデータセットに基づいて算出される。試合開始から４分経過した時点を基準時刻とするプレー類型シェアは、試合開始から１分〜４分経過した時点までの３分間の時刻に関連付けられたプレーデータセットに基づいて算出される。シェア算出部１０３は、対象試合の終了後にこの対象試合の基準時刻毎の各チームの優勢度を分析する場合には、基準時刻毎に直前の第１の期間に行われたプレーデータに基づいてプレー類型シェアを算出してもよい。
【００６５】
（予測指標の算出に適用する予測モデル）
指標算出部１０４は、プレー類型シェアと、寄与度ＤＢ１２３に記録された各プレー類型の得点への寄与度と、に基づいて予測指標を算出する。このように算出される予測指標は、対象試合の基準時刻までの所定の時間的な長さを有する第１の期間のプレー類型シェアから、基準時刻以後の所定の時間的長さを有する第２の期間における得点が入る可能性を示す期待値である。
【００６６】
例えば、対象試合の試合開始から３分後における各プレー類型（１）、（２）、（３）、および（５）のプレー類型シェアはそれぞれ１０％、５０％、１０％、３０％である。そして、各プレー類型（１）、（２）、（３）、および（５）の得点寄与度がそれぞれ０．２、０．０２、０．０１、０．００５である場合、指標算出部１０４は、予測指標を、０．１×０．２＋０．５×０．０２＋０．１×０．０１＋０．３×０．００５＝０．０３２５と算出する。この例では、指標算出部１０４は、予測モデルとして線形モデルを適用している。
【００６７】
指標算出部１０４は、前述の非線形モデルを適用して予測指標を算出してもよい。この場合、学習用のデータと整合するように予測式を設定し、この予測式を用いて予測指標を算出する。学習用のデータは、過去の試合の第１の期間におけるプレー類型シェアとその後の第２の期間における平均得点などであってもよい。非線形モデルを適用した場合、線形モデルを適用した場合に比べて予測精度が高い。
【００６８】
チーム毎に戦術や得点パターンは異なるため、学習用のデータはそのチームの過去の試合のデータが用いられることが好ましい。例えば、固く守り、カウンターによって得点することを得意としたチームの場合、シュート数は少なくても、ミスなく守備ができている状況であれば、その試合において劣勢であるとは言えない。このように、チームの特性および戦術に応じた予測指標を算出し得る。
【００６９】
以上説明したような方法により、指標算出部１０４が算出した予測指標には、予測指標の算出対象のチームのプレーヤーによるプレーのみならず、相手チームのプレーヤーによるプレーからの影響も考慮してもよい。
【００７０】
（プレー類型シェアの補正）
図１０は、対象試合の開始後５分間におけるプレー類型シェアの補正例を示している。プレー類型シェアを用いて予測指標を算出した場合、指標算出部１０４は、実際の試合における優勢・劣勢の状況とは大きく乖離した予測指標を算出する可能性がある。それゆえ、プレー類型シェアを補正した上で予測指標を算出することにより、発生回数が少ないプレーのプレー類型シェアが大きく変動することに起因する、予測指標と対象試合の実態との乖離を抑制し得る。
【００７１】
図１０の状態（Ａ）および（Ｂ）は、対象試合の開始後５分間におけるプレー類型シェアの例を示している。図１０の状態（Ｂ）は、試合開始から１分間毎に、行われたプレーの回数をプレー類型毎に計数した結果を示している。すなわち、「１分」の欄に、試合開始から１分間に行われたプレーの回数をプレー類型ごとに計数した結果を示し、「２分」
の欄に、試合開始１分後から試合開始２分後までの１分間に行われたプレーの回数をプレー類型ごとに計数した結果を示している。「３分」〜「５分」の欄も同様である。
【００７２】
状態（Ａ）は、状態（Ｂ）に示す計数結果に基づいて、各プレー類型のシェアを、帯グラフを用いて示したものである。例えば、図１０の状態（Ｂ）の「１分」および「２分」の欄を参照すれば、試合開始直後の１分間に行われた１０回のプレーのうち、味方チームパスが５本、相手チームパスが５本である。その直後の１分間に行われた１８回のプレーのうち、味方チームパスは１５本に増加し、相手チームパスは３本に減少している。すなわち、味方チームパスのシェアは、試合開始直後からの１分間において５０％（＝５／１０）であったが、その直後の１分間において８３％（＝１５／１８）に大きく増加している。この時間帯における味方チームパスのシェアの変化Ｒ１は、状態（Ａ）の帯グラフの「１分」および「２分」に表れている。
【００７３】
図１０の状態（Ｂ）の「３分」〜「５分」のデータを参照すれば、試合開始から２分間が経過した後の味方チームパスと相手チームパスの数は、「３分」において１８本と１４本、「４分」において２０本と１７本、「５分」において１９本と１５本である。このことから、この時間帯において、味方チームパスと相手チームパスとのプレー類型シェアは互いに拮抗していることが分かる。また、図１０の状態（Ａ）の「３分」〜「５分」を参照すれば、味方チームパスのシェアはいずれの時間帯も４０〜６０％の範囲にあり、大きな変動は見られない。
【００７４】
それゆえ、「１分」から「２分」における味方チームパスのシェアの大きな変化Ｒ１は、「１分」から「２分」までの期間に味方チームが優勢になったから生じたのではなく、単なるアーティファクトである可能性が高い。このアーティファクトは、試合開始直後からの１分間における味方チームおよび相手チームのパスの本数が極端に少なかったことに起因している。このようなアーティファクトの発生を抑制するためにプレー類型シェアを補正することが好ましい。
【００７５】
図１０の状態（Ｃ）および（Ｄ）は、対象試合の開始後５分間におけるプレー類型シェアの補正例を示している。図１０の状態（Ｄ）は、各時間帯に行われたプレーの回数をプレー類型毎に計数し、その値に所定の補正値を加算して補正した値を示している。図１０の状態（Ｄ）に示す例では、状態（Ｂ）に示す各時間帯における味方チームパスの計数結果に等しく補正値２０が加算されている。同様に、各時間帯における味方チームシュートの計数結果には補正値０．５が加算され、相手チームパスの計数結果には補正値１８が加算され、相手チームシュートには補正値０．３が加算されている。ここで、所定の補正値は、味方チームと相手チームとの過去の試合において実行された各プレー類型の平均的な回数に応じた値である。各補正値は予め算出して記憶部１２０に格納しておき、プレー類型シェアの算出の際にメモリ１１に読み出せばよい。
【００７６】
状態（Ｃ）は、状態（Ｄ）に示す補正結果に基づいて、各プレー類型のシェアを、帯グラフを用いて示したものである。状態（Ｃ）を参照すると、味方チームパスのシェアは、試試合開始直後からの１分間において５１％であり、その直後の１分間において６２％となる。この時間帯における味方チームパスのシェアの変化Ｒ２は、状態（Ａ）に示す変化Ｒ１よりも小さい。このように、過去の試合において実行された各プレーの回数に基づく補正値を、対象試合において実行された各プレーの回数に加算することにより、プレー類型シェアを適切に補正することができる。また、このような補正を施したプレー類型シェアの値を、指標算出部１０４が用いることにより、実際の対象試合における優勢・劣勢の状況により適合した予測指標を算出することができる。
【００７７】
（対象試合の経過と予測指標との関係）
図１１は、出力部１０５が端末装置３に表示させる予測指標の表示例を示す図である。この例では、チームＡとチームＢとが対戦する対象試合において、試合開始Ｔ１から試合終了Ｔ３までの間、所定時間（例えば１分）毎に基準時刻が設定され、各基準時刻において算出された予測指標の値をグラフとして表示している。チームＡの予測指標を実線の折れ線ＬＡで示し、チームＢの予測指標は破線の折れ線ＬＢで示している。対象試合中の基準時刻において予測指標が算出される毎に、算出された予測指標の値がグラフに追加されてゆき、試合終了時には、図示のように、試合開始から終了までの予測指標の遷移がグラフで示されることになる。なお、同図において予測指標＝０．０４付近の破線３０５は、この対象試合における全チームの予測指標の平均値である。例えば多くのチームが１つのリーグに所属してリーグ戦が行われる場合には、当該リーグにおける全チームの平均値を表示させることにより、ユーザは当該チームの得点期待値を相対的に把握することができる。
【００７８】
図１１に示す対象試合の試合開始Ｔ１から前半終了Ｔ２までは、チームＡの予測指標を示す折れ線ＬＡもチームＢの予測指標を示す折れ線ＬＢも、破線３０５より低い値のまま推移している。このことから、この対象試合の前半は硬直した試合展開であり、両チームとも得点の可能性は低い。実際、対象試合において最初のゴールＧ１は試合後半である５５分頃に生じている。よって、端末装置３を所持して対象試合を観戦しているユーザであれば、得点シーンを見逃すことを心配することなく、試合から目を離すことができる。
【００７９】
図１１において、試合開始から５０分から６０分頃にかけて折れ線ＬＡが大きく上昇している。これは、チームＡがこの時間帯において攻勢をかけたため、予測指標が大きく上昇していることを表している。しかし、先制のゴールＧ１を入れたのはチームＢである。
【００８０】
試合開始から５０分から６０分頃にかけて、折れ線ＬＡより低いものの、折れ線ＬＢも上昇している。すなわち、チームＡに攻め込まれている状況ではあっても、この時間帯におけるチームＢの予測指標は上昇していることが分かる。このように味方チームの予測指標が、相手チームの予測指標よりも高い状況であっても、味方チームではなく相手チームに得点が入る可能性もある。しかし、予測指標の上昇は、少なくとも対象試合に動きがあり、どちらかのチームが得点することを予感させるような変動を示している。
【００８１】
折れ線ＬＡは、６５分から７０分にかけて急に低下した後、７０分以降は上昇に転じる。予測指標が上昇に転じた時間帯に含まれる７７分頃にチームＡは同点のゴールＧ２を入れる。すなわち、チームＡによる同点のゴールＧ２は、予測指標が上昇し始めて得点の期待感が高まってきたタイミングで生じている。
【００８２】
折れ線ＬＢは、６５分から７０分にかけて破線３０５より高い状態を維持している。この時間帯に含まれる７８分ごろにチームＢは勝ち越しのゴールＧ３を入れる。このように、ゴールＧ１〜Ｇ３はいずれもチームの予測指標が平均よりも高かったり、上昇傾向にあったりする時のゴールである。それゆえ、予測指標を表示する端末装置３を所持して対象試合を観戦しているユーザであれば、予測指標が平均より高いか、あるいは上昇傾向である時間帯に得点が動く可能性が高いことを認識することができる。よって、ゴールＧ１〜Ｇ３のシーンをユーザが見逃す可能性は低い。
【００８３】
８０分以降は、折れ線ＬＢが下降し、一方折れ線ＬＡは上昇する。このことは、予測指標が各チームの優勢・劣勢を如実に表している。実際、この時間帯に予測指標が大きく上昇し、予測指標が高い状態を維持したチームＡが、同点のゴールＧ４および決勝のゴールＧ５を入れ、２得点を上げて、勝利した。一方、予測指標が大きく下降したチームＢは、得点を奪うことができないまま対象試合が終了している。
【００８４】
このように、予測指標は、対象試合における各チームの得点の可能性を反映しており、予測指標が高い状況では、低い状況と比べて得点が入るという事象が発生する可能性が高い。逆に、予測指標が低い状況では、得点が入るという事象が発生する可能性が低い。よって、予測指標をユーザに提示することにより、ユーザは、集中して試合を観戦すべき時間帯か、試合から目を離してもよい時間帯かを判断することができる。例えば、得点シーンを見逃したくないユーザは、提示された予測指標が高いか低いかを確認して、予測指標が低い場合には観戦を中断することができる。
【００８５】
また、図示の試合では、８４分頃にチームＢのあるプレーヤーが退場になった。ここで、「プレーヤーの退場」がプレー類型に含まれていてもよいし、含まれていなくてもよい。このプレーヤーが退場した後、折れ線ＬＢは急に下降に転じ、破線３０５よりかなり低くなっている。このチームＢの予測指標の時間推移をみれば、このプレーヤーの退場は、チームＢが第２の期間に得点を入れることへの期待の度合いが低下する大きな要因となったことを示している。このように、予測指標は、第２の期間に得点を入れることへの期待の度合いであるとともに、チームの優勢／劣勢の変化に影響したイベントを特定することにも利用できる。
【００８６】
（予測指標の表示例）
続いて、端末装置３が備える表示部において対象試合についての予測指標をリアルタイムにユーザに提示する様子について図１２〜図１４に基づいて説明する。
【００８７】
端末装置３の表示画面に予測指標を表示する場合、端末装置３が、分析装置１によって生成された表示画面データを受信して表示部に表示する構成であってもよい。あるいは、分析装置１が表示画面データを生成するのではなく、端末装置３が表示画面データを生成してもよい。この場合、分析装置１から表示画面の生成に必要なデータを受信し、受信したデータを用いて表示画面を生成すればよい。
【００８８】
（対象試合に関する予測指標をリアルタイム表示）
図１２の状態（Ａ）は、端末装置３における、対象試合の予測指標をリアルタイムに表示する表示画面例を示している。図１２の状態（Ａ）に示す表示画面例には、複数の表示領域を含んでいる。そして複数の表示領域のそれぞれにおいて、対象試合に関する所定の情報およびデータが表示される。例えば、表示画面には、基本情報３０１が表示される領域、解析データ３０６が表示される領域、補足データ３０３が表示される領域、および、グラフ３０４が表示される領域などが含まれている。基本情報３０１は、対象試合の試合開始からの経過時間を表示する。解析データ３０６は、選択されたチームの予測指標に基づいて解析された各種データおよび現在のスコアを表示する。補足データ３０３は、解析データ３０６に表示されているデータを補足するデータを表示する。グラフ３０４は、対象試合の試合開始から現在までの予測指標の時間推移を表すグラフを表示する。
【００８９】
解析データ３０６に表示される各種データは、例えば、その時点のチームの予測指標と、チームの平均予測指標との比を示す比予測指標であってもよい。比予測指標は、その時点のチームの予測指標と、前年の１年間に行われた過去の試合における予測指標の平均値との比であってもよい。比予測指標は、対象試合において対戦しているチームが、過去の試合でのチーム状態に比べて現在は、どのような状態にあるかを示す指標である。
【００９０】
なお、指標算出部１０４が、比予測指標を算出する構成であってもよい。または、制御部１００が、指標算出部１０４とは異なる指標解析部（図示せず）を備える構成であってもよい。そして、記憶部１２０には、対象試合中に指標算出部１０４によって算出された予測指標が指標ＤＢ１２４として格納されている。指標解析部は、指標ＤＢ１２４から読み出した過去の予測指標から平均予測指標を算出し、指標算出部１０４から現在の予測指
標を取得する。指標解析部は、比予測指標を、（比予測指標）＝（現在行っている対象試合におけるチームＡの予測指標）／（チームＡの平均予測指標）×１００により算出する。
【００９１】
例えば、図１２の状態（Ａ）に示す解析データ３０６として表示されている「＋１５％」は、直前に算出したチームＡの比予測指標に対する現在のチームＡの比予測指標が現在１５％増加した状態であることを表している。さらに、図示の解析データ３０６には、「＋１５％」に加えて、矢印および「１００％」が表示されている。これらは、チームＡの比予測指標が「＋１５％」された結果、現在「１００％」になっていることを表している。
【００９２】
図１２の状態（Ａ）に示す補足データ３０３は、解析データ３０６に表示されている比予測指標の増減に最も寄与の大きかったプレーのプレー名「３０ｍライン侵入成功」を含む。
【００９３】
グラフ３０４の近傍には、対象試合における相手チーム名が表示されている。このチーム名が表示されている領域のいずれかに対するユーザ操作を受け付けた場合、端末装置３のプロセッサ３０は、選択されたチームに関する各情報を示す画像を表示させる。チームＡが選択された場合には、グラフ３０４にはチームＡの予測指標を示す折れ線ＬＡが表示され、チームＢが選択された場合には、グラフ３０４にはチームＢの予測指標を示す折れ線ＬＢのグラフが表示される。
【００９４】
グラフ３０４には、選択されたチームであるチームＡについて、対象試合の試合開始から現在までの予測指標の時間推移を示すグラフが表示されている。
【００９５】
また、図１２の状態（Ｂ）のように、対象試合において対戦している両チームの予測指標を含む情報が同時に表示されるように構成されていてもよい。例えば、端末装置３は、図１２の状態（Ａ）の表示において、ユーザによってチームＡとチームＢとの両方が選択された場合、図１２の状態（Ｂ）に示すような表示へ切り替えを行う。この例では、グラフ３０４において、チームＡの予測指標を示す折れ線ＬＡおよびチームＢの予測指標を示す折れ線ＬＢが表示されている。また、解析データ３０６において、現在、すなわち試合時間６３：３７における各チームの比予測指標が棒グラフを用いて表示されている。
【００９６】
グラフ３０４に示されるグラフをユーザに提示することにより、対象試合中に得点が入る可能性の推移を、リアルタイムにユーザに知らせることができる。また、解析データ３０６に示される棒グラフをユーザに提示することにより、現在の各チームの比予測指標を比較した結果を確認することができる。
【００９７】
（対象試合に関連するメッセージの表示）
分析装置１は、対象試合の予測指標に基づいて試合の戦況を分析し、分析結果に応じてメッセージの出力を制御してもよい。
【００９８】
図１３は、対象試合を観戦中のユーザに対して、対象試合の観戦の仕方を提案するメッセージの表示例である。試合の観戦の仕方を提案するメッセージは、例えば、最新の第２の期間（すなわち、予測指標の算出対象とした期間）に、試合から目を離してもよいことを示すメッセージであってもよい。状態（Ａ）は、メッセージ３０８「トイレに行ってはどうですか？」を表示している表示画面例を示している。また、状態（Ｂ）は、メッセージ３０８「いまなら売店に行ってもよさそうです。」を表示している。
【００９９】
観戦を中断してもよいことを伝えるメッセージ３０８を出力させるか否かを判定する条
件は、少なくとも何れかのチームの予測指標が予め定めた閾値未満であることとすればよい。この閾値は任意に設定されてもよく、例えば、予測指標の平均値に設定されてもよい。ただし、予測指標の低下が一時的である場合を考慮して、予測指標が閾値未満の状況が所定時間以上継続していることを条件とすることが好ましい。プロセッサ１０は、対象試合中にユーザに提示するメッセージの出力を制御してもよい。この場合、分析装置１のプロセッサ１０は、図９のステップＳ４３において予測指標を算出した後、算出した予測指標に基づき、当該メッセージを端末装置３に出力させるか否かを判定する。
【０１００】
観戦を中断してもよいことを伝えるメッセージ３０８を出力させるか否かを判定する条件を、一方のチーム（例えば、味方チーム）の予測指標が閾値未満であることとしてもよい。味方チームを予め記憶部１２０に記憶させておけば、プロセッサ１０は、味方チームの予測指標に基づいて判定を行うことができる。ただし、味方チームの予測指標が低く、相手チームの予測指標が高い状況では、味方チームが劣勢になっており、観戦を中断することがかえって適切ではない可能性がある。そこで、図１１の試合開始Ｔ１から前半終了Ｔ２までのように、折れ線ＬＡおよび折れ線ＬＢが共に破線３０５より低い状態が続いている時間帯であることを条件とすればよい。このような時間帯においては、対象試合が膠着状態となっている。それゆえ、この時間帯においては、味方チームが特定したり、失点したりする可能性が低いと考えられるため、ユーザは観戦を中断しても問題ない。
【０１０１】
なお、対象試合の膠着状態は、例えば両チームの予測指標の差が予め定めた閾値未満であることによって検出することも可能である。ただし、予測指標の差が小さい場合であっても、両チームとも予測指標が高ければ、図１１の５５分頃のように、ゴールが入る可能性が高まった、見ごたえのある時間帯である可能性がある。
【０１０２】
図１４は、対象試合において対戦しているチームの戦術などを決定するユーザに対して、対象試合の戦況に基づいた選手交代、戦術変更などを提案するメッセージの表示例である。
【０１０３】
例えば、分析装置１は、対象試合を行っているチームの優勢・劣勢の状況に応じて、選手交代のタイミングであることを示唆するメッセージや戦術変更に関するメッセージを端末装置３に出力させてもよい。図１４の状態（Ａ）には、対象試合の７３分頃に、チームＡについて選手交代のタイミングであることを示唆するメッセージ３０８「プレーヤー交代？」を表示している表示画面例を示している。
【０１０４】
この場合、分析装置１のプロセッサ１０は、図９のステップＳ４３において予測指標を算出した後、該算出した予測指標に基づき、第２の期間内に、メッセージ３０８を出力するか否かを判定する。
【０１０５】
この判定の条件は、メッセージ３０８の内容に応じて予め定めておけばよい。例えば、チームＡが得点を入れる可能性を高めるための選手交代を薦めるメッセージ３０８については、チームＡの予測指標が予め定めた閾値を下回ったときに表示すればよい。この閾値は任意に設定されてもよく、例えば、予測指標の平均値に設定されてもよい。ただし、図１１の７５分付近の折れ線ＬＡのように、チームＡの予測指標の低下が短期間で止まり、すぐに上昇に転じた場合には、選手交代の必要性は低いと考えられる。そこで、予測指標が閾値を下回った状態が所定時間（例えば１０分間）以上継続した場合にメッセージ３０８を表示することが好ましい。また、例えば、対象試合におけるチームＡの予測指標において、チームＡが得意なプレー類型の予測指標上昇に占める割合が、所定の閾値未満である状態が所定時間以上継続した場合にメッセージ３０８を表示してもよい。ここで、得意なプレー類型とは、過去の試合分析結果から得点への寄与度が大きいことが分かっているプレー類型を指す。また、予測指標または得意なプレー類型の予測指標上昇に占める割合
が、減少傾向にあることを当該条件としてもよい。
【０１０６】
選手交代を薦めるメッセージ３０８は、選手交代を行うことが好ましいタイミングであることをユーザに示すものであればよく、テキストメッセージであってもよいし、音声メッセージであってもよい。記憶部１２０に格納されているメッセージのデータをプロセッサ１０が読み出して、端末装置３に送信してもよい。あるいは、プロセッサ１０はメッセージのデータ（音声や画像）は送信せずに、その出力命令を端末装置３に送信し、端末装置３がメッセージのデータを生成または取得して出力するようにしてもよい。以下説明する通知についても同様である。
【０１０７】
また、図１４の状態（Ｂ）に示すように、交代の候補となるプレーヤーについても併せて通知してもよく、この場合、プロセッサ１０は、その試合で記録された予測指標を指標ＤＢ１２４から読み出し、その試合における予測指標の上昇への寄与が小さいプレーヤーを特定し、交代の候補としてもよい。
【０１０８】
また、守備の強化のための選手交代を薦めるメッセージ３０８の場合、当該条件は、相手チームの予測指標や相手チームの得意なプレー類型の予測指標に対する割合が閾値を超えていることとすればよい。ただし、予測指標の上昇が一時的であれば、選手交代の必要性は低いと考えられるため、相手チームの予測指標や、相手チームの得意なプレー類型の予測指標に対する割合が予め定めた閾値を超えた状態が所定時間（例えば、１０分間）以上継続したことを当該条件とすることが好ましい。また、相手チームの予測指標や相手チームの得意なプレー類型の予測指標に対する割合が上昇傾向にあることを当該条件としてもよい。
【０１０９】
守備の強化のための選手交代を薦めるメッセージを出力させる場合、守備的なポジションのプレーヤーのうち、相手チームの予測指標の低下への貢献が少ないプレーヤーを交代の候補として端末装置３に出力させてもよい。図１４の（Ｂ）には、交代を薦めるプレーヤーのプレーヤー名「プレーヤー名Ｘ」と、このプレーヤーの代わりに試合に出場する候補のプレーヤーのプレーヤー名「プレーヤー名Ｙ」とを含むメッセージ３０８が表示されている例を示している。このようなプレーヤーは、プロセッサ１０が、その試合で記録された予測指標を解析することで特定可能である。また、交代で出場させるプレーヤーに関する付加情報についても通知してもよい。例えば、相手チームにおいて予測指標への寄与の大きいプレーを妨害するスキルを有するプレーヤーの出場を薦める情報を端末装置３に出力させてもよい。また例えば、相手チームの予測指標においてパスの寄与が大きい場合、パスカットが得意なプレーヤーや、プッシュの強いディフェンダーの出場を薦める情報を端末装置３に通知し、出力させてもよい。なお、各プレーヤーの得意プレーを予め記憶部１２０等に登録しておけば、候補となるプレーヤーをプロセッサ１０により自動で選択してユーザに薦めることもできる。
【０１１０】
戦術変更を薦めるメッセージも、選手交代を薦めるメッセージと同様であり、味方チームの予測指標を上昇させることが好ましいタイミングや、相手チームの予測指標を下降させることが好ましいタイミングで出力させる。また、このような状況となっていない場合に、戦術を維持することを薦めるメッセージを出力させてもよい。例えば、味方チームの予測指標が予め定めた閾値以上である状況や、味方チームの得意なプレー類型の予測指標に対する割合が予め定めた閾値以上である状況が所定時間以上維持されている場合には、戦術を維持することを薦めるメッセージを出力させてもよい。同様に、相手チームの予測指標が予め定めた閾値以下である状況や、相手チームの得意なプレー類型の予測指標に対する割合が予め定めた閾値以下である状況が所定時間以上維持されている場合には、戦術を維持することを薦めるメッセージを出力させてもよい。
【０１１１】
また、戦術変更を薦めるメッセージは、戦術をどのように変更すべきかを示す情報を含んでいてもよい。例えば、戦術変更を薦めるメッセージを、相手チームの予測指標上昇に占める割合が大きいプレーを妨害する戦術を薦める内容のメッセージとしてもよい。例えば、相手チームのパスの予測指標の割合が高まってきたらパスカット重視の戦術、相手チームのプレーヤーに対するアタリ（フィジカルの接触）を強くするディフェンスを行う戦術の採用を薦めるメッセージを出力させてもよい。
【０１１２】
〔対象試合の終了後の分析〕
以下では、終了した対象試合に関する予測指標を解析した結果を提示する場合について説明する。
【０１１３】
（対象試合の終了後に予測指標を表示）
図１５は、スマートフォンである端末装置３において、対象試合が終了した後に、予測指標を表示する表示画面例を示している。
【０１１４】
端末装置３のプロセッサ３０は、図１５に示すように、補足データ３０３において、その基準時刻における各チームの予測指標と、その基準時刻に算出された予測指標に対する寄与の大きい上位複数のプレーのプレー名を表示する。指定された時点における予測指標の値や、それに対する寄与の大きいプレーを示すデータは、分析装置１に格納されている。そこで、端末装置３のプロセッサ３０は、指定された時点を示す情報（例えば試合時間）を分析装置１に通知する。分析装置１からの通知を受けた端末装置３は、指定された時点に行われたプレーに関するデータを画面に表示させる。予測指標に対する寄与の大きいプレー類型の出力の制御は、分析装置１のプロセッサ１０によって行われる。具体的には、プロセッサ１０は、各プレー類型を、そのプレー類型に対応する予測指標の大きさで順位付けし、該順位付けに従ってプレー類型を示す情報の出力を制御する。
【０１１５】
図１５において、対象試合のチームＡの予測指標を示す折れ線ＬＡ、およびチームＢの予測指標を示す折れ線ＬＢがグラフ３０４として表示されている。また、グラフ３０４に加えて、補足データ３０３および解析データ３０６が、グラフ３０４の下方に表示されている。
【０１１６】
解析データ３０６は、比予測指標を囲む環状の図形として表示されており、その中心に比予測指標の値が示されている。例えば、解析データ３０６の環の一周が比予測指標の１００％に対応しており、比予測指標が、５０％であれば半周、１５０％であれば一周半の環の図形として表示されている。解析データ３０６の隣には、補足データ３０３が配されている。チームＡについては、比予測指標は１２５％である。また、この補足データ３０３には、チームＡについて、この比予測指標に最も寄与が大きかったプレー類型「シュート」、次に寄与が大きかったプレー類型「センタリング」、その次に寄与が大きかったプレー類型「敵陣侵入」が表示されている。
【０１１７】
チームＢについては、比予測指標は１０５％であり、補足データ３０３には、この比予測指標に最も寄与が大きかったプレー類型「シュート」、次に寄与が大きかったプレー類型「中盤パス回し」、その次に寄与が大きかったプレー類型「中盤パスミス」が表示されている。
【０１１８】
なお、グラフ３０４に表示されたグラフの所望の位置をユーザがタッチ操作することによって、カーソル３０９を表示させる構成であってもよい。この場合、解析データ３０６および補足データ３０３には、ユーザによって選択されたカーソル３０９の位置に対応する時点に関する情報が表示される。
【０１１９】
図１５に示すように、グラフ３０４、解析データ３０６、および補足データ３０３を一覧できるように表示することにより、対象試合の各時間帯において、各チームがどのようなプレーをして、その結果、各チームの得点の期待値がどの程度高まったかを一目でユーザに認識させることができる。
【０１２０】
（算出された予測指標に対する各プレー類型の寄与）
算出された予測指標に対する各プレー類型の寄与の割合を端末装置３に表示させる場合、算出した予測指標の上昇や下降に寄与した度合いを解析すればよい。
【０１２１】
図１６は、終了した対象試合についての予測指標の時間変動を示す折れ線グラフを、この予測指標の上昇・下降に寄与した主なプレー類型の内訳と共に示したグラフの一例を示している。このようなグラフをユーザに提示すれば、予測指標の上昇においてどのようなプレー類型が大きく寄与しているかをユーザに一目で認識させることができる。なお、プレー類型の内訳は、プレー類型毎に例えば色分けで表示することが好ましい。
【０１２２】
図１６に示す例では、図示した時間帯において予測指標が大きく２度上昇している。最初の上昇Ｋ１は試合開始から１０分頃であり、２度目の上昇Ｋ２は試合開始から３４分頃である。上昇Ｋ１において、プレー類型「味方チーム中盤パス回し」の寄与が一番大きい。このことから、味方チームの良いパス回しが奏功して得点する可能性が高まったことが分かる。また、３４分過ぎの縦線は、ゴールＧ６を示している。このゴールＧ６は、上昇Ｋ２に対応する時間帯に含まれている。上昇Ｋ２ではプレー類型「味方チーム敵陣侵入」および「味方チームシュート」の寄与が大きい。これにより、敵陣への浸入と、良いシュートによって得点する可能性が高まり、ゴールＧ６が生まれたということが分かる。このように、終了した対象試合において、このチームはこれらのプレー類型からチャンスを作って得点したことが伺える。
【０１２３】
各プレー類型の寄与の割合は、予測指標を算出する過程において算出されるプレー類型毎の予測指標から算出できる。具体的には、上述のように、指標算出部１０４は、各プレー類型のシェアとそのプレー類型の得点寄与度を積算した値（プレー類型毎の予測指標）を加算して、予測指標を算出する。そして、指標算出部１０４は、当該プレー類型毎の予測指標を、全プレー類型の予測指標の和で割って、各プレー類型の寄与の割合を算出する。
【０１２４】
〔変形例〕
上述の分析装置１は、プレー類型への分類は省略してもよい。この場合、寄与度算出部１０２は、過去に行われた試合のプレーのプレー名毎の得点寄与度を算出すればよい。また、シェア算出部１０３は、対象プレーデータに示される各プレーのシェアを算出し、指標算出部１０４はこのシェアから予測指標を算出する。なお、この場合には、過去の試合における各プレーのプレー名毎のシェアと得点との相関関係に応じた、各プレーの得点寄与度を予め求めて寄与度ＤＢ１２３に格納しておく。得点寄与度とプレーのシェアとに基づいて予測指標を算出する処理は前述した通りである。
【０１２５】
非線形モデルを用いる場合には、第１の期間における各プレーのシェアとその後の第２の期間における平均得点との相関関係を示す予測モデルから予測指標を算出すればよい。シェアの算出も省略して、各プレーの回数から予測指標を算出することも可能である。この場合、学習用のデータとして、第１の期間における各プレーの回数とその後の第２の期間における平均得点とを用いる。この学習用のデータと整合するように予測モデルを作成し、この予測モデルを用いて予測指標を算出する。予測モデルはそのパラメータを得点寄与度と同様に記憶部１２０に格納しておき、予測指標の算出の際にメモリ１１に読み出せばよい。
【０１２６】
〔実施形態２〕
本開示の他の実施形態について、図１７および図１８を参照しつつ以下に説明する。
【０１２７】
〔処理の流れ（評価値算出）〕
図１７は、分析システム５がプレーヤーについての評価値を算出する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【０１２８】
まず、ステップＳ５１において、評価部１０６は、記憶部１２０の指標ＤＢ１２４から、評価の対象とする対象試合の予測指標を取得する。なお、指標ＤＢ１２４には、各予測指標に、当該予測指標の算出に用いた対象プレーデータに含まれるプレーを行ったプレーヤーを示す情報が関連付けて記憶させている。プレーヤーを示す情報としては、プレーヤー名、プレーヤーの背番号など情報が例として挙げられる。また、対象試合の予測指標が対象試合中に算出させていない場合、指標算出部１０４が、ステップＳ５１において、予測指標を算出してもよい。
【０１２９】
ステップＳ５２において、評価部１０６は、評価対象のプレーヤー（以下、対象プレーヤーと称する）毎に対象試合の評価値を算出する。評価値は、対象試合に算出された予測指標のうち、評価対象のプレーヤーが行ったプレーに基づく予測指標の値である。すなわち、評価値は、対象プレーヤーが行ったプレーが味方チームの得点の期待値に与えた影響の度合いを示す。評価部１０６は、算出した予測指標の各値における対象プレーヤーの持分を、対象試合の開始から終了までについて合計して、対象プレーヤーの対象試合についての評価値を算出する。対象プレーヤーの持分は、対象試合において対象プレーヤーが行ったプレーが予測指標の上昇にどの程度貢献したかを示す。ここで、対象プレーヤーの評価値は、味方チームの予測指標増加に寄与したプレー、および、相手チームの予測指標下降に寄与したプレーに基づいて算出してもよい。
【０１３０】
ステップＳ５３において、評価部１０６は、ステップＳ５２において算出した各対象試合の評価値の和を、対象試合の総数で除算して、一試合平均の評価値を算出する。評価部１０６は、算出した評価値を対応するプレーヤーと関連付けてメモリ１１に記憶させる。
【０１３１】
ステップＳ５４において、出力部１０５は、メモリ１１に記憶された評価値を読み出し、該評価値に関連付けられたプレーヤーの評価値として端末装置３に出力する。端末装置３は、評価値を受信して、プレーヤーの評価として表示する。
【０１３２】
〔報酬の適正度評価〕
評価部１０６は、プレーヤーの評価を、報酬の適正度として出力してもよい。評価部１０６は、各プレーヤーの評価値と、報酬ＤＢ１２５から当該各プレーヤーの年俸等の報酬情報を読み出してメモリ１１に記憶させておく。
【０１３３】
評価部１０６は、各プレーヤーの評価値と報酬情報に基づいて、適正な年俸額を示す数式を算出する。例えば、評価部１０６は、適正な年俸額と評価値との比例関係を仮定した評価モデルを適用してもよい。
【０１３４】
図１８は、評価値と、年俸額の関係を示すグラフである。図１８には、各プレーヤーの評価値と年俸額と、適正な報酬額を示すグラフＬが示されている。
【０１３５】
グラフＬより上側にプロットされたプレーヤーＰ１およびＰ４は、評価値に比して年俸額が高い、割高なプレーヤーであると言える。グラフＬより下側にプロットされたプレーヤーＰ３およびＰ５は、評価値に比して年俸額が低い、割安なプレーヤーであると言える
。グラフＬ上にプロットされたプレーヤーＰ２は、評価値に比して適正な年俸額のプレーヤーであるといえる。プレーヤーのプロットとグラフＬとの縦軸方向における距離は、そのプレーヤーの報酬の割高度、または割安度を示している。
【０１３６】
このような画像は評価部１０６が生成して端末装置３に送信してもよいし、評価部１０６は画像の生成に必要な情報を端末装置３に送信し、端末装置３が画像を生成してもよい。
【０１３７】
〔システム構成の変形例〕
これまでに説明した実施形態では、分析装置１、プレーデータサーバ２、および端末装置３を含む分析システム５を例示したが、本開示に係る分析システム５はこのような構成例に限られない。例えば、プレーデータサーバ２の機能を分析装置１に持たせてもよく、この場合にはシステムの構成要素からプレーデータサーバ２を省略することができる。また、プレー類型シェアを算出する処理や、画像を生成する処理や、プレーヤーの評価値を算出する処理を、分析装置１とは別のサーバに実行させてもよい。
【０１３８】
本開示は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本開示の技術的範囲に含まれる。
【０１３９】
〔付記事項〕
本開示の内容を列記すると以下の通りである。
【０１４０】
（項目１）スポーツの対象試合における所定時間内に、所定の事象が生じる可能性を示す指標を算出する方法であって、前記方法は、プロセッサおよびメモリを備えるコンピュータにより実行され、前記コンピュータに、前記対象試合よりも過去に実施された過去の試合において、当該過去の試合のプレーヤーの何れかがある時刻に行ったプレーに関する情報を含む過去プレーデータに基づいて算出された、前記プレーに基づいて前記事象が生じる可能性を特定するための予測モデルを前記メモリから読み出すステップと、前記対象試合のプレーヤーの何れかが、前記対象試合におけるある時刻に行った前記プレーに関する情報を含む対象プレーデータを前記メモリから読み出すステップと、前記対象試合中の第１の期間内において異なる時刻に生じた前記対象プレーデータと前記予測モデルに基づいて、前記対象試合中の前記第１の期間の後の第２の期間内に前記事象が生じる可能性を示す前記指標を算出するステップと、を実行させる方法。前記の構成によれば、対象試合中の第１の期間内における異なる時刻に生じた対象プレーデータに基づいて、第１の期間の後の第２の期間において所定の事象が生じる可能性を示す指標を算出することができる。
【０１４１】
（項目２）前記予測モデルは、前記過去の試合の前記過去プレーデータ、および、当該過去の試合において前記事象が生じた時刻の情報を含む結果データに基づいて作成され、前記過去の試合中の、前記第１の期間に相当する時間幅を有する第３の期間内において異なる時刻に生じた前記過去プレーデータと、前記結果データに基づく、前記過去の試合中の前記第３の期間の後の、前記第２の期間に相当する時間幅を有する第４の期間内に前記事象が生じた頻度と、の間の相関関係を整合させる整合パラメータを含む、項目１に記載の方法。本願の発明者らの検討の結果、第１の期間のプレー内容とその後の第２の期間に所定の事象が生じる可能性には相関関係があることが分かっているので、前記の構成によれば、信頼するに足る指標を算出することができる。
【０１４２】
（項目３）前記第１の期間に生じた前記対象プレーデータのプレー類型を識別するための識別情報に基づいて、前記第１の期間に生じた前記対象プレーデータのうち、所定の前
記プレー類型として識別された前記対象プレーデータが占める割合を算出するステップをさらに含み、前記予測モデルの前記整合パラメータと、各前記プレー類型に識別された前記対象プレーデータが占める割合に基づいて、前記プレー類型毎に、前記第２の期間内に前記事象が生じる可能性を示す予測値を算出し、前記プレー類型毎の前記予測値に基づいて前記指標を算出する、項目２に記載の方法。本願の発明者らの検討の結果、プレーを複数のプレー類型に分類した場合、第１の期間に生じた対象プレーデータのうち、１つのプレー類型に識別された対象プレーデータが占める割合（シェア）と、その後の第２の期間に所定の事象が生じる可能性とには相関関係があることが分かっている。よって、前記の構成によれば、信頼するに足る指標を算出することができる。
【０１４３】
（項目４）前記過去プレーデータは、前記プレーのプレー類型を識別するための識別情報をさらに含み、前記予測モデルは、前記第３の期間に生じた前記過去プレーデータのうち、所定の前記プレー類型として識別された前記過去プレーデータが占める割合と、前記第４の期間内に前記事象が生じた頻度と、の間の相関関係を整合させる整合パラメータを含む、項目３に記載の方法。前記の構成によれば、前記のような整合パラメータを含む予測モデルを使うことにより、信頼するに足る指標を算出することができる。
【０１４４】
（項目５）前記第１の期間に生じた全ての前記対象プレーデータについて、前記識別情報毎に計数し、前記識別情報毎に計数した数を、前記過去の試合において、前記第１の期間に相当する時間幅を有する第３の期間に実行された、当該識別情報に対応するプレーの平均的な実行回数に応じて補正し、補正された前記識別情報毎に計数した数に基づいて、前記第１の期間に生じた前記対象プレーデータのうち、所定の前記プレー類型としてされた前記対象プレーデータが占める割合を算出する、項目４に記載の方法。前記の構成によれば、第１の期間において、一部のプレーの回数が他のプレーの回数に対して突出した状態となった場合にも、算出される指標は、前記一部のプレーの回数の影響が過剰に反映されたものとはならず、実際の試合の状況に応じた適切なものとなる。
【０１４５】
（項目６）前記指標、または、前記指標に応じた所定のメッセージを、プロセッサおよびメモリを備え、前記コンピュータと通信可能に接続された端末装置へ送信するステップをさらに含み、前記端末装置に、前記指標または前記メッセージを、前記端末装置のユーザが知覚可能な態様で出力させるステップ、を実行させる項目１から５の何れかに記載の方法。前記の構成によれば、分析装置において算出された前記指標に基づいて、端末装置において、前記指標または前記メッセージを表示、音声、振動等のようなユーザが知覚可能な形態で出力することができる。
【０１４６】
（項目７）前記コンピュータは、前記端末装置に、前記端末装置のユーザが知覚可能な態様で前記メッセージを出力させ、前記メッセージは、前記対象試合の観戦の仕方を提案するメッセージである、項目６に記載の方法。前記の構成によれば、前記指標は、第２の期間内に所定の事象が生じる可能性を示すものであるから、この可能性に応じた適切な観戦の仕方をメッセージによりユーザに提案することが可能になる。例えば、第２の期間に得点の可能性が低い場合に、対象試合から目を離してよいことを示すメッセージを出力させてもよい。これにより、ユーザは、この期間に試合観戦を一時中断して、トイレや買い物等の用事を済ませることも可能になる。また、例えば、第２の期間に得点の可能性が高い場合には、目を離さない方がよいことを示すメッセージを出力させて、ユーザが得点シーンを見逃さないようにサポートすることもできる。
【０１４７】
（項目８）前記コンピュータは、前記端末装置に、前記端末装置のユーザが知覚可能な態様で前記メッセージを出力させ、前記メッセージは、前記対象試合の選手交代および戦術変更の少なくとも何れかに関するメッセージである、項目６に記載の方法。前記の構成によれば、前記指標は、第２の期間内に所定の事象が生じる可能性を示すものであるから
、この可能性に応じた適切な観戦の仕方をメッセージによりユーザに提案することが可能になる。例えば、得点の可能性が低下しているチームについて、選手交代や戦術変更を薦めるメッセージを出力させてもよい。また、得点の可能性が上昇しているチームについて、選手交代や戦術変更を行わないことを薦めるメッセージを出力させてもよい。
【０１４８】
（項目９）前記指標を算出するステップを、前記第１の期間をずらしながら、前記対象試合の全期間にわたって行う項目１から８の何れかに記載の方法。前記の構成によれば、１試合全体について前記指標を算出できる。
【０１４９】
（項目１０）前記プレーヤーのうち所定の対象プレーヤーに関連付けられた前記対象プレーデータに基づき、前記対象プレーデータから算出された前記指標における前記対象プレーヤーの持分を算出し、前記持分に基づいて前記対象プレーヤーの評価値を算出する、項目１から９の何れかに記載の方法。前記の構成によれば、前記指標を用いてプレーヤーの評価値を算出する。この方法は、コンピュータにより実行されるので、人の主観が入る余地がなく、公正な評価が可能である。
【０１５０】
（項目１１）前記持分は、前記対象プレーヤーの味方チームの前記指標を高めた前記プレーと、相手チームの前記指標を低下させた前記プレーに基づいて算出される、項目１０に記載の方法。前記の構成によれば、チームの指標を高めたプレーと、相手チームの指標を低下させたプレーの両方を考慮した評価値が算出される。これにより、例えば、味方チームの得点の可能性を高めたプレー、および、相手チームの得点の可能性を低下させたプレーを肯定的に評価できる。よって、前記評価値によれば、貢献が目立たない地味なプレーを行っているプレーヤーを公正に評価して、発掘することが可能になる。
【０１５１】
（項目１２）前記プレーヤーについて算出された前記評価値と、当該プレーヤーの報酬データを前記メモリから読み出すステップと、前記評価値と前記報酬データとに基づいて、前記プレーヤーの報酬の適正度を評価する適正度指標を算出するステップと、をさらに含む項目１０または１１に記載の方法。前記の構成によれば、算出した適正度指標を用いて、プレーヤーの報酬が適正であるかを客観的に判断できる。
【０１５２】
（項目１３）項目１から１２の何れかに記載の方法を前記コンピュータに実行させるプログラム。
【０１５３】
（項目１４）項目１３に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【符号の説明】
【０１５４】
１  分析装置（コンピュータ）、１０  プロセッサ、１１  メモリ、２  プレーデータサーバ、３  端末装置、５  分析システム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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