(57)【要約】【課題】ある時点における選手の位置から、当該時点以降の試合状況を推定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推定処理装置は、記憶部と、推定部と、を備える。記憶部は、スポーツの試合状況に関する推定データを出力する推定モデルを記憶する。推定部は、スポーツの第１時点における、試合場の各区画での選手の存在に関する第１情報を、前記推定モデルへ入力することにより、前記第１時点以降の前記スポーツの試合状況に関する推定データを得る。【選択図】図１
2019179459.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
スポーツの試合状況に関する推定データを出力する推定モデルを記憶する記憶部と、
スポーツの第１時点における、試合場の各区画での選手の存在に関する第１情報を、前記推定モデルへ入力することにより、前記第１時点以降の前記スポーツの試合状況に関する推定データを得る推定部と、
を備える推定処理装置。
【請求項２】
前記第１情報は、複数の選手の位置情報を前記試合場の各区画を用いて表した多次元のビットマップを含み、
前記推定モデルは、畳み込みニューラルネットワークである
請求項１に記載の推定処理装置。
【請求項３】
前記多次元のビットマップは、試合に出場しているチームごとに別れている
請求項２に記載の推定処理装置。
【請求項４】
前記推定部は、前記第１情報と、前記第１時点よりも前の第２時点における前記試合場の各区画での選手の存在に関する第２情報と、を用いて、前記推定データを得る
請求項１ないし３のいずれか一項に記載の推定処理装置。
【請求項５】
前記推定モデルは、試合場の各区画での選手の存在に関する入力情報と、前記入力情報に対応する時点以降における所定のイベントの発生に関する数値で表された教師信号と、に基づく教師あり学習により生成されたものであり、
前記推定データは、前記第１時点以降の前記所定のイベントの発生に対応する数値である
請求項１ないし４のいずれか一項に記載の推定処理装置。
【請求項６】
前記推定モデルは、試合場の各区画での選手の存在に関する入力情報と、前記入力情報に対応する時点よりも後の時点における選手の位置を示す教師信号と、に基づく教師あり学習により生成されたものであり、
前記推定データは、前記第１時点よりも後の時点における選手の位置を示すデータである
請求項１ないし４のいずれか一項に記載の推定処理装置。
【請求項７】
前記推定モデルは、試合場の各区画での選手の存在に関する入力情報と、前記入力情報に対応する時点以降における選手以外の所定のオブジェクトの位置を示す教師信号と、に基づく教師あり学習により生成されたものであり、
前記推定データは、前記第１時点以降の前記オブジェクトの位置を示すデータである
請求項１ないし４のいずれか一項に記載の推定処理装置。
【請求項８】
前記第１時点における選手の位置が示されたデータから、前記第１情報を生成する生成部
をさらに備える請求項１ないし７のいずれか一項に記載の推定処理装置。
【請求項９】
前記推定データに基づき、前記第１情報が示す選手の位置関係を評価する評価部
さらに備える
請求項１ないし８のいずれか一項に記載の推定処理装置。
【請求項１０】
前記記憶部が複数の前記推定モデルを記憶し、
前記複数の推定モデルは、試合に関する属性ごとに分類されて記憶されており、
前記推定部が、指定された属性に対応する推定モデルを抽出し、抽出された推定モデルを用いて前記推定データを得る
請求項１ないし９のいずれか一項に記載の推定処理装置。
【請求項１１】
スポーツの第１時点における、試合場の各区画での選手の存在に関する第１情報と、前記第１時点の前記スポーツの試合状況に関する教師信号と、に基づく学習を行うことにより、前記第１時点以降の前記スポーツの試合状況に関する推定データを出力する推定モデルを生成する推定モデル生成部と、
を備える
推定モデル生成装置。
【請求項１２】
前記第１時点における教師信号は、
前記第１時点以降における所定のイベントの発生に関する数値と、
前記第１時点よりも後の時点における選手の位置を示す情報と、
前記第１時点以降における選手以外の所定のオブジェクトの位置と、
のいずれかである
請求項１１に記載の推定モデル生成装置。
【請求項１３】
ニューラルネットワークに基づく学習済みの推定モデルであって、
スポーツの第１時点における、試合場の各区画での選手の存在に関する第１情報が前記推定モデルの入力層に入力されると、前記推定モデルの各中間層において学習済みのパラメータに基づく演算を行い、前記推定モデルの出力層から、前記第１時点以降の前記スポーツの試合状況に関する推定データを出力するように、コンピュータを機能させる
推定モデル。
【請求項１４】
スポーツの試合状況に関する推定データを出力する推定モデルを取得するステップと、
スポーツの第１時点における、試合場の各区画での選手の存在に関する第１情報を、前記推定モデルへ入力することにより、前記第１時点以降の前記スポーツの試合状況に関する推定データを得るステップと、
推定方法。
【請求項１５】
スポーツの試合状況に関する推定データを出力する推定モデルを取得するステップと、
スポーツの第１時点における、試合場の各区画での選手の存在に関する第１情報を、前記推定モデルへ入力することにより、前記第１時点以降の前記スポーツの試合状況に関する推定データを得るステップと、
コンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定処理装置、推定モデル生成装置、推定モデル、推定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、その選手とボールホルダーとの位置関係により、ボールホルダーのプレーが変化する。ゆえに、試合状況およびチームを分析する際には、各選手の位置およびその変動（つまり選手の動き）に基づき分析が行われるべきである。しかし、分析手法、評価基準などが確立されておらず、試合中の各時点における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、特定のプレーヤーまたは特定のプレー場面などにフォーカスして分析が行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【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
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ある時点における選手の位置から、当該時点以降の試合状況を推定する装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一実施形態である推定処理装置は、記憶部と、推定部と、を備える。記憶部は、スポーツの試合状況に関する推定データを出力する推定モデルを記憶する。推定部は、スポーツの第１時点における、試合場の各区画での選手の存在に関する第１情報を、前記推定モデルへ入力することにより、前記第１時点以降の前記スポーツの試合状況に関する推定データを得る。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の一実施形態に係る推定システムの一例を示すブロック図。
【図２】ビットマップを説明する図。
【図３】推定データの取得について説明する図。
【図４】推定の結果の一例について示す図。
【図５】推定の結果の他の一例について示す図
【図６】本発明の一実施形態に係る推定システムの処理の概略フローチャート。
【図７】本発明の一実施形態に係る推定モデル生成装置の処理の概略フローチャート。
【図８】本発明の一実施形態に係る推定処理装置の処理の概略フローチャート。
【図９】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】
【０００８】
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。
【０００９】
（本発明の一実施形態）
図１は、本発明の一実施形態に係る推定システムの一例を示すブロック図である。図１に示された推定システム１は、位置データ提供装置１１と、イベントデータ提供装置１２と、属性データ提供装置１３と、推定モデル生成装置１４と、推定用データ提供装置１５と、推定処理装置１６と、を備える。推定モデル生成装置１４は、訓練用ビットマップ生成部１４１と、教師信号決定部１４２と、訓練データ提供部（記憶部）１４３と、推定モデル生成部（学習部）１４４と、を備える。推定処理装置１６は、推定モデル記憶部１６１と、推定用ビットマップ生成部１６２と、推定部１６３と、推定結果処理部（評価部）１６４と、を備える。
【００１０】
本発明の一実施形態に係る推定システム１は、スポーツを対象に、試合中のある時点における選手の位置に基づき、当該時点以降（当該時点または当該時点よりも後）の試合状況に関する推定を行うシステムである。当該推定結果により、当該時点における選手の位置の優劣を判断することができ、試合およびチームの分析に活用することができる。
【００１１】
当該推定には、推定モデルが用いられる。推定モデルの生成も推定システム１により行われる。具体的には、試合中のある時点における各選手の位置に関するデータと、当該時点における教師信号と、に基づく教師あり学習により、推定モデルは生成される。教師信号は、当該時点以降の試合状況に関するものとしておく。こうして、学習完了後に、当該推定モデルに対し、試合中のある時点における選手の各位置に関するデータが入力されることにより、当該時点以降の試合状況に関する推定データが得られる。推定の詳細は、各装置および各構成要素とともに後述する。
【００１２】
推定モデルにより推定される試合状況は、各チームの選手の位置でもよいし、ボールなどの選手以外の移動するオブジェクトの位置でもよい。あるいは、所定のイベントが発生することが推定されてもよい。また、所定のイベントが発生する確率が推定データとして示されてもよい。選手の各位置に関するデータからイベント発生確率のような数値を得ることができれば、位置関係などを定量化することができる。イベントは、特に限定されるものではなく、例えばスポーツがサッカーである場合、ゴール、シュート、所定エリアへの選手の進入、ファウルなどが考えられる。また、いくつかのイベントをセットにし、当該セットのいずれかが発生する確率としてもよい。また、試合に出場しているいずれかのチームを基準に、これらのイベントをさらに分類してもよい。例えば、ゴールは、基準としたチームの得点または失点に分けてもよい。
【００１３】
なお、本説明では、スポーツとして主にサッカーを例に説明を行うが、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。
【００１４】
また、選手は人ではなく、ロボットなどの機械でもよい。
【００１５】
なお、上記では、推定モデルの生成と、推定モデルを用いた推定と、に必要と思われる主な装置および構成要素を記載しているが、その他の装置および構成要素が含まれていてもよい。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り、各装置の入力および出力に対応する構成要素（つまり、入力部および出力部）は、省略されている。また、装置および構成要素による処理が省略される場合には、当該装置および構成要素も省略されてよい。
【００１６】
例えば、図１の例では、推定モデルの生成と、推定モデルを用いた推定とが、異なる装置で実施されることを想定し、推定モデルの生成を行う推定モデル生成装置１４と、推定モデルを用いて推定を行う推定処理装置１６が示されている。しかし、推定モデル生成装置１４および推定処理装置１６が、同一の装置であってもよい。
【００１７】
各装置について説明する。
【００１８】
位置データ提供装置１１は、試合中のある時点における各選手の位置を示す位置データを推定モデル生成装置１４に提供する。当該位置データは、推定モデルの生成に用いられる。なお、位置データは、航法衛星による測位などにより予め生成されているものとする。
【００１９】
なお、スポーツでは、試合が一時停止された状態であるアウトオブプレーと、試合が続行されている状態であるインプレーと、がある。アウトオブプレー中では、選手が水を飲むために試合場外に出るといった、試合に関係ない動きをする。そのため、アウトオブプレー中の位置は、推定モデルの生成には不要である。ゆえに、位置データ提供装置１１から提供される位置データには、アウトオブプレー中の位置データが予め取り除かれているか、アウトオブプレー中の位置データを取り除くために、アウトオブプレーと判別可能なフラグを予め位置データに付与しておくことが好ましい。
【００２０】
なお、ボールなどの選手以外の移動するオブジェクトの位置を推定する場合は、当該オブジェクトの位置データが位置データ提供装置１１から提供されてもよい。なお、以降、単にオブジェクトと記載されていた場合は、選手以外の移動するオブジェクトを意味する。
【００２１】
イベントデータ提供装置１２は、イベントデータを推定モデル生成装置１４に送信する。イベントデータには、推定に対応する所定のイベントが発生した時点が示されている。なお、教師信号の決定にイベントデータを用いない場合は、推定モデル生成装置１４はイベントデータを受信しなくともよい。
【００２２】
属性データ提供装置１３は、試合に関する属性を示す属性データを推定モデル生成装置１４に提供する。属性データは、当該属性が一致するチームだけを学習して、所定の属性に特化した推定モデルを生成するために用いられる。なお、属性に特化した推定モデルを生成しない場合は、推定モデル生成装置１４は属性データを受信しなくともよい。
【００２３】
属性は、特に限られるものではない。例えば、名称、拠点、所属リーグといった、試合に出場しているチーム固有のものでもよい。あるいは、天候、ピッチコンディション（芝、土など）、チームのフォーメーション（選手配置の分類）、試合場がホームか否か、試合出場選手の身長といった試合ごとに変動するものでもよい。例えば、出場選手全員の年収が所定値以上であることを示す識別子を属性データに含めておく。そして、当該識別子を有するチームだけのデータを用いて学習を行うことにより、年収が所定値以上であるチームにおける、年収が所定範囲内である選手の平均的な動きに特化した推定モデルを生成することも考えられる。この推定モデルを用いることにより、選手の年収および動きの間に関連性があるかどうかを調べることもできる。
【００２４】
推定モデル生成装置１４は、受信した各データに基づき、教師あり学習を行い、推定モデルを生成する。
【００２５】
訓練用ビットマップ生成部１４１は、推定モデルの学習に用いられる、試合場の各区画での選手の存在に関する情報を生成する。具体的には、位置データ提供装置１１からの位置データに基づき、ビットマップを生成する。ビットマップは、試合中のある時点における選手位置を、試合場の各区画を用いて表したデータである。
【００２６】
図２は、ビットマップを説明する図である。図２の例では、平面にて示された試合場を格子状に区切ることにより、区画を決定している。以降、当該区画をセルと記載する。また、図２のビットマップは、２次元のビットマップである。セルの大きさは、処理負荷、推定精度などを考慮して、予め定められていることを想定するが、推定モデル生成装置１４に入力された指定値に応じて、訓練用ビットマップ生成部１４１が変更してもよい。また、対象とするスポーツが指定されて、当該指定に基づきセルの大きさが変更されてもよい。また、図２に示すように、試合場は、選手が移動可能な範囲よりも外側の部分を含んでもよい。例えば、スポーツでは、一般的に、境界線により囲まれた範囲内で試合が行われるが、試合場は、当該境界線を端とせずに、当該範囲を内包してよい。つまり、ビットマップも当該範囲を内包してよい。
【００２７】
各セルは、当該セルに選手が存在するか否かについての情報を有する。例えば、初期状態のビットマップでは、各セルが有する、選手の存在に関する情報は０（存在しない）とする。そして、訓練用ビットマップ生成部１４１が、１番目の選手の位置データから、１番目の選手が存在するセルが有する、選手の存在に関する情報を１（存在する）に更新する。この作業を最後の選手まで繰り返すことにより、各セルが選手の存在についての情報を有することができる。なお、各セルは選手を識別する情報は有していないため、ビットマップにおいて、選手個人は識別されないとする。
【００２８】
図２では、セルが有する選手の情報に基づき、同一チームの選手が存在するセルを黒く表示している。このように、ビットマップにより、各選手の位置を示すことができる。なお、図２では、説明の便宜上、ビットマップを画像として表示したが、実装上は、位置データ提供装置１１ではメモリ効率を向上させるためにセルの位置を示す情報（例えば行番号と列番号）と、セルが有する情報と、を組み合わせたデータで保持しておいてもよい。
【００２９】
なお、複数の選手の位置、つまり位置関係を示すビットマップを、特に、位置関係のビットマップ（第１ビットマップ）と記載する。これは、後述する、個人のビットマップおよびオブジェクトのビットマップと区別するためである。また、位置関係のビットマップは、推定モデルの訓練データとして用いられる。推定モデルの訓練データとして用いられるビットマップを、訓練用ビットマップと記載する。
【００３０】
ビットマップは、試合に出場している全選手を示すように生成されてもよいが、チームごとに生成されたほうが好ましい。チームごとのビットマップでは、チームがボール有しているか否かにより異なる特徴が表れるが、全選手を同一のビットマップで示すと、選手の所属チームを認識させていないために、その特徴が失われてしまう。ゆえに、ビットマップをチームごとに分けたほうが、推定の精度が高まる。なお、３チーム以上が同時に試合を行うようなスポーツであっても、そのチーム数だけビットマップを生成すればよい。
【００３１】
なお、選手個人による影響を考慮した推定モデルを生成したい場合は、訓練用ビットマップ生成部１４１は、位置関係のビットマップとは別に、個人の位置を示すビットマップ（個人のビットマップ）を生成する。なお、個人のビットマップに示される選手は一人でもよい。個人のビットマップも、訓練用ビットマップに含めてよい。
【００３２】
訓練用ビットマップ生成部１４１は、オブジェクトの位置を示すビットマップ（オブジェクトのビットマップ）を生成してもよい。オブジェクトのビットマップは、オブジェクトの位置を示す位置データから生成してもよい。あるいは、イベントデータあるいは推定モデルにより、オブジェクトの位置が推定された上で、生成されてもよい。なお、オブジェクトのビットマップに示されるオブジェクトは一つでもよい。オブジェクトのビットマップは、訓練用ビットマップに含めてもよいし、教師信号として用いられてもよい。また、オブジェクトのビットマップは、ボールが空中に存在する場合を考慮して、２次元ではなく、３次元で表されてもよい。
【００３３】
なお、上記の説明では、選手・オブジェクト位置情報を表すデータ構造を、各セルに０か１の値を持つビットマップとして説明したが、これを拡張して、各セルが０からNまでのいずれかの整数を持つようにしてもよい。この場合、各セルの値が、選手・オブジェクトの属性情報等を表すことになる。例えば、選手が存在しないセルが有する情報を０とし、チームＡの選手だけが存在するセルが有する情報を１とし、チームＢの選手だけが存在するセルが有する情報を２とし、両方の選手が存在するセルが有する情報を３としてもよい。さらに、セル内にボールが存在する場合は、セルが有する情報に４を加算し、０から７の８通りの情報にて各チームの選手とオブジェクトの存在を表現してもよい。また、オブジェクトが空中に存在する場合もあるため、オブジェクトが存在する高さを区別可能なように値を変えてもよい。例えば、高さを、「地面付近」、「浮いた状態」、「上空」といった複数の範囲に区切り、オブジェクトが存在する範囲に該当する値をセルが保有するようにしてもよい。
【００３４】
また、ビットマップをチームなどに応じて分けた場合でも、各セルが有する情報量を増やして、各セルに存在する選手の、身長、年齢、年収、短距離走の公表タイムといった数値で表すことが可能な特徴を示してもよい。例えば、セルに選手が存在する場合は全て１とするのではなく、セルに身長１６０ｃｍ台の選手が存在する場合は１とし、身長１７０ｃｍ台の選手が存在する場合は２とし、身長１８０ｃｍ台の選手が存在する場合は３とし、身長１９０ｃｍ以上の選手が存在する場合は４としてもよい。なお、選手の背番号など、選手の特徴を示さない数値は、セルが有する情報に含めない。
【００３５】
教師信号決定部１４２は、生成する推定モデルの出力の種類に応じて、各時点における教師信号を決定する。
【００３６】
推定モデルの出力が、推定モデルへの入力データに対応する時点以降における所定イベントの発生を示すものとする場合は、教師信号決定部１４２は、イベントデータを用いて、教師信号を決定する。教師信号決定部１４２は、イベントデータに基づき、当該時点から所定時間が経過するまでに所定のイベントが発生したかを判定する。そして、判定結果に応じた値を教師信号とする。判定結果に応じた値は、論理値でもよいし、スカラ値でもよい。
【００３７】
例えば、時刻ｔ（ｔは時刻を表す変数）にゴールが生まれた場合に、時刻ｔから３０秒間遡った期間に含まれる各時点における教師信号は、「真」を意味する数値（例えば１）と決定してもよい。あるいは、ある時点にける教師信号は、当該時点から時刻ｔまでの時間長に基づくスカラ値としてもよい。
【００３８】
なお、選手の位置により推定可能なイベントは、イベントデータではなく、位置データからイベントの発生を認識してもよい。つまり、教師信号決定部１４２は、位置データを用いて、教師信号を決定してもよい。例えば、サッカーでは、ゴールが決まった後は、キックオフから試合が再開される。キックオフの際は、選手は許された範囲内にしか存在できず、また少なくとも１人が、センターサークル中央に置かれたボールを蹴るために、センターサークル中央付近に存在する。このように、キックオフ時の選手の位置は特徴的であるため、選手の位置からキックオフを認識可能である。ゆえに、試合途中であれば、ゴールも認識可能である。ゆえに、イベントの発生に関する推定モデルを生成する場合であっても、イベントデータ提供装置１２が必須であるわけではない。
【００３９】
推定モデルの出力が、推定モデルへの入力データに対応する時点よりも後の時点における選手の位置を示すものとする場合は、教師信号決定部１４２は、推定モデルへの入力データに対応する時点よりも後の時点に係る選手の位置を示すデータを教師信号として決定する。単に、位置を出力させる場合は、ビットマップを教師信号として用いてもよいが、選手の動きを出力させる場合は、後述のポジションマップを用いる。「後の時点」は、推定モデルへの入力データに対応する時点から一定時間経過後としてもよい。あるいは、位置関係に関する所定の条件を予め定めておき、教師信号決定部１４２が推定モデルへの入力データに対応する時点よりも後における位置データ、ビットマップ、またはポジションマップから当該条件を満たす最初の時点を調査して、当該最初の時点を「後の時点」としてもよい。
【００４０】
推定モデルの出力が、推定モデルへの入力データに対応する時点以降における、オブジェクトの位置を示すものとする場合は、教師信号決定部１４２は、オブジェクトの位置データ、オブジェクトのビットマップなどを用いて、教師信号を決定する。
【００４１】
訓練データ提供部（記憶部）１４３は、訓練用ビットマップと、教師信号と、を時間情報とともに記憶する。そして、訓練データ提供部１４３は、推定モデルの訓練データとして、ある時点におけるポジションマップと、当該時点における教師信号と、を推定モデル生成部１４４に提供する。訓練データとして用いられるポジションマップを、訓練用ポジションマップと記載する。
【００４２】
ポジションマップは、ビットマップを推定モデルに入力する際の単位であり、ある時点におけるポジションマップは、ある時点における位置関係のビットマップを少なくとも一つ含む。例えば、時刻ｔにおける出場全選手を示したビットマップだけを含んでいてもよい。時刻ｔにおけるチームＡのビットマップと、時刻ｔにおけるチームＢのビットマップと、を含んでいてもよい。あるいは、時刻ｔにおけるビットマップと、時刻ｔから遡った所定期間内の各時点におけるビットマップと、を含んでいてもよい。
【００４３】
ポジションマップは、複数の時点におけるビットマップを含んでいたほうが好ましい。その場合、ポジションマップが選手の動き（オブジェクトのビットマップならオブジェクトの動き）に係る情報も有するからである。第１時点におけるビットマップと、第１時点よりも前の第２時点におけるビットマップと、が含まれる場合は、ポジションマップは、ビットマップに示された選手またはオブジェクトの速度情報を有する。第２時点よりも前の第３時点におけるビットマップがさらに含まれる場合は、ポジションマップは、ビットマップに示された選手またはオブジェクトの加速度の情報も有する。これにより、推定モデルの出力結果も当該情報を有することができ、選手の動きおよびその加速度を分析、評価することができる。
【００４４】
なお、第２時点は、第１時点よりも前であればよく、第１時点よりも１つ前の計測タイミングとは限らない。第３時点も同様である。
【００４５】
また、前述の通り、位置関係のビットマップは、チームごとに別れていたほうが好ましい。つまり、ポジションマップに含まれる位置関係のビットマップは、試合に出場している各チームごとに別れているほうが好ましい。
【００４６】
なお、ポジションマップが含むビットマップの数をチャネルと記載する。三つの時点における２チームのビットマップを含めたポジションマップのチャネルは６となる。なお、ボールのビットマップをさらに含めるとすると、ポジションマップのチャネルは９になる。
【００４７】
なお、訓練データ提供部１４３は、属性データ提供装置１３から属性データを受信した場合、属性を訓練用ビットマップと対応付けて記憶し、当該属性も推定モデルの訓練データとして提供してもよい。
【００４８】
推定モデル生成部（学習部）１４４は、各時点における訓練用のポジションマップおよび教師信号に基づく学習を繰り返すことにより、推定モデルを生成する。推定モデルのネットワークとしては、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）などが用いられることが想定される。ポジションマップがニューラルネットワークの入力層に入力され、各中間層における演算を経て、出力層から結果が出力される。推定モデル生成部１４４は、出力結果が教師信号に近づくように、各中間層における演算の重み付け係数（パラメータ）を更新する。そして、当該更新が繰り返されて、推定モデルが生成される。
【００４９】
なお、提供された全てのポジションマップを用いるのではなく、所定の条件を満たすポジションマップだけを用いることにより、所定の条件に特化した推定モデルを生成することも考えられる。例えば、所定のチームのポジションマップだけを用いて学習を行うことにより、所定のチームのための推定モデルを生成することもできる。
【００５０】
また、訓練データ提供部１４３から属性が提供された場合は、当該属性が一致するポジションマップだけを学習して、所定の属性に特化した推定モデルを生成してもよい。あるいは、属性もポジションマップとともに推定モデルに入力されてもよい。
【００５１】
推定モデルから得られる推定データは、教師信号に関するものとなる。つまり、ある時点以降における所定のイベントの発生に係る数値、ある時点よりも後の時点におけるポジションマップ、ある時点以降におけるオブジェクトの位置などが得られる。ポジションマップが得られた場合は、複数の時点における選手の位置を同時に推定したことになる。このように、生成された推定モデルを用いれば、試合状況に関する推定を行うことができる。
【００５２】
推定用データ提供装置１５は、推定処理装置１６に、推定用のデータを提供する装置である。推定用のデータには、少なくとも、複数の時点における各選手の位置を示す位置データが含まれる。さらに、属性データが含まれていてもよい。
【００５３】
推定処理装置１６は、推定モデル生成装置１４により生成された推定モデル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、推定用データ提供装置１５からの位置データから、試合状況に関する推定を行う。
【００５４】
推定モデル記憶部１６１は、学習済みの推定モデルを属性ごとに分類して記憶する。これにより、推定部１６３が、属性に応じた推定モデルを抽出することができる。
【００５５】
推定用ビットマップ生成部１６２は、推定モデルの入力に用いられる、試合場の各区画での選手の存在に関する情報を生成する。具体的には、推定用データ提供装置１５からの位置データに基づき、学習済みの推定モデルの入力データとして用いられるビットマップを生成する。学習済みの推定モデルの入力データとして用いられるビットマップを、推定用ビットマップと記載する。推定用ビットマップの生成は、訓練用ビットマップ生成部１４１と同様に行われればよい。
【００５６】
推定部１６３は、推定モデル記憶部１６１から推定モデルを取得する。推定用データ提供装置１５から属性を取得した場合は、複数の推定モデルのうちから、当該属性に応じた推定モデルを抽出する。
【００５７】
そして、推定部１６３は、抽出した推定モデルを用いて、推定データを得る。図３は、推定データの取得について説明する図である。図の左側に示すように、推定部１６３は、推定用ビットマップ生成部１６２からの推定用ビットマップをポジションマップとしてまとめた上で、入力データとして推定モデルへ入力する。図３では、三つの時点における各チームのビットマップがポジションマップに含まれている。このビットマップは、縦と横の２次元の情報を有するため、ポジションマップは、縦、横、および時間の３次元の情報を有する。なお、学習済みの推定モデルの入力データとして用いられるポジションマップを、推定用ポジションマップと記載する。ニューラルネットワークである推定モデルの入力層に推定用ポジションマップが入力されると、図の中央に示すように、推定モデルの各中間層において、学習済みのパラメータに基づく演算が行われる。そして図の右側に示すように、推定モデルの出力層から結果として推定データが出力される。推定モデルから得られた推定データは、前述の通り、教師信号に関するものとなり、入力データに対応する時点以降におけるスポーツの試合状況に関するものとなる。
【００５８】
図４は、推定の結果の一例について示す図である。図４には、推定モデルによる推定結果を表す推定グラフ２１と、Ｇｒｏｕｎｄ  Ｔｒｕｔｈを表すグラフ２２が示されている。図４に係る推定モデルは、プレーブレークが発生するまでの時間を推定するモデルである。プレーブレークは、ゴール、スローインなど、アウトオブプレーになるイベントを意味する。ゆえに、プレーブレークが発生するまでの時間は、アウトオブプレーになる複数のイベントのいずれかが発生するまでの時間である。
【００５９】
この推定モデルに用いられた訓練用ポジションマップは、ある時点における各チームのビットマップと、当該時点よりも２００ミリ秒［ｍｓ］前における各チームのビットマップと、当該時点よりも４００ミリ秒［ｍｓ］前における各チームのビットマップと、を含む。つまり、６チャネルを有するポジションマップを、推定モデルの訓練データとして用いた。また、ポジションマップに含まれるビットマップにおけるセルは約１ｍ四方の大きさとし、セルは選手の存在の有無だけの情報（０または１）を有するものとした。教師信号は、ポジションマップに対応する時点から、次のプレーブレークが発生する時点までの時間長の自然対数とした。これは、プレーブレークが発生する時点に近づくにつれて、推定値の精度が上がることは明らかであるため、プレーブレークが発生する時点に近いほど誤差が大きくなるようにしたためである。
【００６０】
図４に示されるように、推定グラフ２１が、Ｇｒｏｕｎｄ  Ｔｒｕｔｈのグラフ２２と同様に、ゴールが生まれた時点に近づくにつれて減少するように推移している。このように、ポジションマップを訓練データとして学習させた推定モデルを用いて、試合状況について推定が可能である。
【００６１】
なお、推定部１６３は、複数の推定モデルを用いて、複数の推定結果を生成してもよい。例えば、今後の位置を予測する推定モデルを用いて、時刻ｔのポジションマップから、時刻ｔ+Δ（Δは時間長を表す変数）のポジションマップを算出する。そして、ゴール確率の推定モデルを用いて、時刻ｔのポジションマップおよび時刻ｔ+Δのポジションマップから、それぞれのゴール確率を算出してもよい。これにより、今後のゴール確率が増加するのか減少するのかを認識することができる。
【００６２】
推定結果処理部（評価部）１６４は、推定部からの推定データを出力用に加工する。なお、推定データをそのまま外部の装置に出力する場合は、推定結果処理部（評価部）１６４は省略されてもよい。
【００６３】
例えば、時刻ｔにおける位置関係からゴール確率が推定された場合は、当該ゴール確率から、時刻ｔにおける位置関係の評価を決定し、当該評価を推定結果としてもよい。評価規則は適宜に定めてよい。評価は、点数であらわされてもよいし、Ｇｏｏｄ、Ｂａｄなどの分類で表されてもよい。
【００６４】
また、推定データとして、ポジションマップが算出された場合は、推定結果処理部１６４が、当該データから、図２に示したようなビットマップに係る画像を生成してもよい。また、推定される位置を確率で示す場合には、ヒートマップのような画像を生成してもよい。
【００６５】
図５は、推定の結果の他の一例について示す図である。この推定モデルは、入力されたポジションマップと同じ時点において、ボールがいずれのセルに存在するかを推定するモデルであり、各セルにボールが存在する確率を出力する。訓練用のビットマップなどの設定は、図４の推定モデルに用いたものと同じである。教師信号は、ボールの位置データである。
【００６６】
図５では、推定モデルにより出力された各セルの確率がヒートマップで示されている。確率が黒白の濃淡で示されており、白いほど確率が高いことを示す。また、黒縁の白丸がボールの実際の位置を示す。なお、白縁の黒丸および黒四角は各チームの選手を示す。実際のボール位置の周辺において、セルが白色となっていることから、この推定モデルが、ボール位置を推定できていることが分かる。
【００６７】
推定処理装置１６の推定結果に係るデータは、推定用データ提供装置１５にフィードバックされる。なお、推定用データ提供装置１５ではない出力先装置が指定されて、指定された出力先装置に送信されてもよい。
【００６８】
また、推定結果を確認したユーザは、推定用データ提供装置１５を介して、ある選手の位置を変更した位置データを推定処理装置１６に送信することも考えられる。例えば、時刻ｔにおける選手の位置関係では失点する確率が高いという推定結果が得られた場合に、失点する確率を減らすために、時刻ｔにおけるディフェンダーの位置を変更することが考えられる。このような場合でも、再度、変更させた場合の位置データが推定用データ提供装置１５から提供されて、新たな推定データが算出される。この場合において、推定結果処理部１６４は、変更前および変更後の推定データを比較することにより、位置の変更の優劣を判定してもよい。
【００６９】
次に、本実施形態の処理の流れについて説明する。図６は、本発明の一実施形態に係る推定システム１の処理の概略フローチャートである。本フローチャートでは、イベントデータおよび属性データを用いる場合を記載する。
【００７０】
位置データ提供装置１１が試合中の各選手の位置を測定し、測定結果を位置データとして推定モデル生成装置１４に送信する（Ｓ１０１）。また、イベントデータ提供装置１２は、イベントデータを推定モデル生成装置１４に送信する（Ｓ１０２）。また、属性データ提供装置１３は、属性データを推定モデル生成装置１４に送信する（Ｓ１０３）。こうして推定モデル生成装置１４は、各データ提供装置から受信した各データに基づき、推定モデルを生成する（Ｓ１０４）。
【００７１】
生成された推定モデルは、推定処理装置１６に送られる。その後、位置データおよび属性データを含む推定用データが、推定用データ提供装置１５から送られ、推定処理装置１６が当該推定用データを受信する（Ｓ１０６）。推定処理装置１６が、属性に応じた推定モデルを用いて位置データに基づく推定処理を実行する（Ｓ１０６）。そして、推定処理装置１６が出力先に推定処理の結果を送信し（Ｓ１０７）、出力先にて、推定の依頼者が推定処理の結果を得ることができる。
【００７２】
次に、推定モデル生成の処理の流れについて説明する。図７は、本発明の一実施形態に係る推定モデル生成装置１４の処理の概略フローチャートである。
【００７３】
訓練用ビットマップ生成部１４１が、各時点における位置データから、各時点における訓練用ビットマップをそれぞれ生成する（Ｓ２０１）。一方、教師信号決定部１４２は、位置データまたはイベントデータから各時点における教師信号を決定する（Ｓ２０２）。訓練用ビットマップおよび教師信号は、訓練データ提供部１４３に送られ、訓練データ提供部１４３が記憶する（Ｓ２０３）。
【００７４】
訓練データ提供部１４３は、ある時点におけるビットマップと、当該ビットマップに付随させる他のビットマップと、をまとめて、当該時点におけるポジションマップとした上で、当該時点における教師信号とともに、訓練データとして、推定モデル生成部１４４に提供する（Ｓ２０４）。推定モデル生成部１４４は、推定モデルを用いて、ポジションマップに基づき、推定モデルの目的変数の推定値を算出する（Ｓ２０５）。そして、推定値および教師信号に基づき、推定モデルのパラメータを更新する（Ｓ２０６）。
【００７５】
学習の終了条件を満たしていない場合（Ｓ２０７のＮＯ）は、再び、訓練データ提供部１４３から訓練データが提供されて、推定モデルの学習が繰り返される。こうして、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（Ｓ２０７のＹＥＳ）、フローが終了する。学習の終了条件は、損失関数、学習回数、残りの訓練データの有無などに基づき、適宜に定めてよい。
【００７６】
次に、推定処理装置１６の処理の流れについて説明する。図８は、本発明の一実施形態に係る推定処理装置１６の処理の概略フローチャートである。
【００７７】
推定用ビットマップ生成部１６２が、推定用データ内の各時点の位置データから各時点のビットマップを生成する（Ｓ３０１）。一方、推定部１６３は、推定モデル記憶部１６１に記憶されている複数の推定モデルから、推定用データ内の属性に対応する推定モデルを選択する（Ｓ３０２）。
【００７８】
推定部１６３は、対象とするビットマップをまとめて推定用ポジションマップとした上で、選択された推定モデルを用いて、推定用ポジションマップに基づき、推定データを生成する（Ｓ３０３）。また、推定データをそのまま出力しない場合は、推定結果処理部は、推定データを出力用に加工する（Ｓ３０４）。
【００７９】
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。例えば、属性データを用いない場合は、推定部１６３は単に推定モデル記憶部１６１に記憶されている推定モデルを用いればよい。例えば、訓練用ビットマップの生成と、教師信号の決定と、は並行に処理されてもよい。
【００８０】
以上のように、本実施形態によれば、試合中のある時点における各選手の位置を示すポジションマップを訓練データとして用いて、ディープラーニングなどの機械学習を行うことにより、試合を推定するためのモデルが生成される。当該モデルにより、各選手の位置から試合を推定することが可能となり、試合およびチームの分析に活用することができる。
【００８１】
また、属性に応じた推定モデルを生成することもでき、属性に応じた推定モデルを用いて推定を行うことにより、推定の精度が向上する。
【００８２】
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、プロセッサ（処理回路）が、推定モデル生成装置１４、推定処理装置１６などの各処理を実行できるように構成される。
【００８３】
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。
【００８４】
図９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。推定モデル生成装置１４および推定処理装置１６は、プロセッサ３１と、主記憶装置３２と、補助記憶装置３３と、ネットワークインタフェース３４と、デバイスインタフェース３５と、を備え、これらがバス３６を介して接続されたコンピュータ装置３として実現できる。
【００８５】
なお、図９のコンピュータ装置３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９では、１台のコンピュータ装置３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。
【００８６】
プロセッサ３１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３１は、コンピュータ装置３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３１は、コンピュータ装置３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３を構成する各構成要素を制御する。プロセッサ３１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。推定モデル生成装置１４および推定処理装置１６内のビットマップ生成部（１４１および１６２）、教師信号決定部１４２、推定モデル生成部１４４、推定部１６３などは、プロセッサ３１により実現される。プロセッサ３１は、推定モデルを読み込むと、主記憶装置３２または補助記憶装置３３に記憶されたポジションマップから推定データを出力するように機能する。
【００８７】
主記憶装置３２は、プロセッサ３１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３２に記憶された情報がプロセッサ３１により直接読み出される。補助記憶装置３３は、主記憶装置３２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。推定モデル生成装置１４および推定処理装置１６内の各記憶部（１４３、１６１）は、主記憶装置３２または補助記憶装置３３により実現されてもよい。
【００８８】
ネットワークインタフェース３４は、無線または有線により、通信ネットワーク４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３４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３４より、通信ネットワーク４を介して、コンピュータ装置３と外部装置５Ａとを接続することができる。
【００８９】
デバイスインタフェース３５は、外部装置５Ｂ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３と外部装置５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。
【００９０】
なお、外部装置５（５Ａおよび５Ｂ）は、推定モデル生成装置１４および推定処理装置１６以外の各装置でもよいし、外部記憶媒体でもよいし、ストレージ装置でもよい。
【００９１】
なお、外部装置５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３に与える。入力装置からの信号はプロセッサ３１に出力される。
【００９２】
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形は、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】
【００９３】
１：推定システム、１１：位置データ提供装置、１２：イベントデータ提供装置、１３：属性データ提供装置、１４：推定モデル生成装置、１４１：訓練用ビットマップ生成部、１４２：教師信号決定部、１４３：訓練データ提供部（記憶部）、１４４：推定モデル生成部（学習部）、１５:推定用データ提供装置、１６：推定処理装置、１６１：推定モデル記憶部、１６２：推定用ビットマップ生成部、１６３：推定部、１６４：推定結果処理部、２１：推定グラフ、２２：Ｇｒｏｕｎｄ  Ｔｒｕｔｈのグラフ、３：コンピュータ装置、３１：プロセッサ、３２：主記憶装置、３３：補助記憶装置、３４：ネットワークインタフェース、３５：デバイスインタフェース、３６：バス、４：通信ネットワーク、５（５Ａ、５Ｂ）：外部装置
【図１】
2019179459.tif 000003
【図２】
2019179459.tif 000004
【図３】
2019179459.tif 000005
【図４】
2019179459.tif 000006
【図５】
2019179459.tif 000007
【図６】
2019179459.tif 000008
【図７】
2019179459.tif 000009
【図８】
2019179459.tif 000010
【図９】
2019179459.tif 000011