(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の攻撃機会における各々の選手の位置情報を表す位置履歴に基づいて、前記複数の攻撃機会における各々の選手の位置情報を量子化する位置情報量子化部と、
前記位置情報量子化部により量子化された前記位置情報を用いて、前記複数の攻撃機会の各々における、前記量子化された前記位置情報間を選手が移動した回数を表す回数ベクトルを生成し、生成した前記回数ベクトルと、前記複数の攻撃機会における前記各々の選手のアクションを表すプレイ履歴とから、前記複数の攻撃機会の各々について、選手の移動及びアクションに関する特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成部と、
前記特徴ベクトル生成部により生成された前記複数の攻撃機会の各々について前記特徴ベクトルに基づいて、前記複数の攻撃機会を、複数の攻撃パターンに分類する攻撃パターン分類部と、
を備えた攻撃パターン抽出装置。
【請求項２】
前記位置情報量子化部は、前記各々の選手の位置情報を、ミーンシフトクラスタリング法を用いて求められる、各々の位置の選手の密度を表す密度関数が極大値となる位置に、対応させることにより、前記位置情報を量子化する
請求項１記載の攻撃パターン抽出装置。
【請求項３】
前記特徴ベクトル生成部は、前記回数ベクトルと、前記プレイ履歴から生成される、各々のアクションの回数を表すベクトルとを連結した連結ベクトルを、前記複数の攻撃機会の各々について生成し、前記複数の攻撃機会の各々についての連結ベクトルに対して、低次元空間に射影する特徴変換手法を用いて特徴変換を行い、前記複数の攻撃機会の各々についての前記特徴ベクトルを生成する
請求項１又は２記載の攻撃パターン抽出装置。
【請求項４】
前記攻撃パターン分類部は、クラスタリング法を用いて、前記複数の攻撃機会を、複数の攻撃パターンに分類する
請求項１〜３の何れか１項記載の攻撃パターン抽出装置。
【請求項５】
請求項１〜４の何れか１項記載の攻撃パターン抽出装置と、
出力対象とする攻撃パターンの攻撃パターン番号の入力を受け付ける受付部と、
前記攻撃パターン抽出装置によって、前記受付部により受け付けられた前記攻撃パターン番号が示す攻撃パターンに分類された、前記攻撃機会における前記プレイ履歴、又は前記攻撃機会における前記量子化された前記位置情報に基づいて、前記アクションの傾向を表す行列、及び前記各々の選手の前記量子化された前記位置情報間の移動の傾向の行列の少なくとも一方を生成する攻撃パターン生成部と、
を備えた攻撃パターン表示装置。
【請求項６】
位置情報量子化部、特徴ベクトル生成部、及び攻撃パターン分類部を備えた攻撃パターン抽出装置の攻撃パターン抽出方法であって、
前記位置情報量子化部が、複数の攻撃機会における各々の選手の位置情報を表す位置履歴に基づいて、前記複数の攻撃機会における各々の選手の位置情報を量子化するステップと、
前記特徴ベクトル生成部が、前記位置情報量子化部により量子化された前記位置情報を用いて、前記複数の攻撃機会の各々における、前記量子化された前記位置情報間を選手が移動した回数を表す回数ベクトルを生成し、生成した前記回数ベクトルと、前記複数の攻撃機会における前記各々の選手のアクションを表すプレイ履歴とから、前記複数の攻撃機会の各々について、選手の移動及びアクションに関する特徴ベクトルを生成するステップと、
前記攻撃パターン分類部が、前記特徴ベクトル生成部により生成された前記複数の攻撃機会の各々について前記特徴ベクトルに基づいて、前記複数の攻撃機会を、複数の攻撃パターンに分類するステップと、
を行う攻撃パターン抽出方法。
【請求項７】
請求項１〜４の何れか１項記載の攻撃パターン抽出装置、受付部、及び攻撃パターン生成部を備えた攻撃パターン表示装置の攻撃パターン表示方法であって、
前記受付部が、出力対象とする攻撃パターンの攻撃パターン番号の入力を受け付けるステップと、
前記攻撃パターン生成部が、前記攻撃パターン抽出装置によって、前記受付部により受け付けられた前記攻撃パターン番号が示す攻撃パターンに分類された、前記攻撃機会における前記プレイ履歴、又は前記攻撃機会における前記量子化された前記位置情報に基づいて、前記アクションの傾向を表す行列、及び前記各々の選手の前記量子化された前記位置情報間の移動の傾向を表す行列の少なくとも一方を生成するステップと、
を行う攻撃パターン表示方法。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１〜４の何れか１項記載の攻撃パターン抽出装置の各部、又は請求項５記載の攻撃パターン表示装置の各部として機能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、団体スポーツ競技における選手の位置情報及びプレイ履歴に基づいて攻撃パターンを分析する攻撃パターン抽出装置、攻撃パターン表示装置、攻撃パターン抽出方法、攻撃パターン表示方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、サッカー、バスケットボール等の団体スポーツ競技において、選手の位置情報と、選手のパス、シュート、ドリブル等のアクションのプレイ履歴を用いて、トピックモデル等の機械学習手法に基づき、チームの攻撃パターンを分析する手法が用いられている（非特許文献１及び非特許文献２参照）。これらの手法では、ボールを保持した選手のプレイ履歴を入力データとして、“どこで”、“どの選手が”、“どのようなプレイを”しやすいかに基づいて、攻撃パターンを複数のグループに分類し、頻出する攻撃パターンをチーム毎に自動的に複数個抽出することができる。
【０００３】
抽出される戦略の例として、“選手Ａから選手Ｂへのパスは左サイドへ通りやすく、選手Ｂはドリブルが多く、選手Ｂのシュートは中央からが多い”、というようなものが考えられる。特に、非特許文献２では、ある戦略に従って選手がプレイしているとしたとき、選手間のパスの通りやすさを表す確率、および、ボールの受け手がコート上のどこに出現しやすいかを表す確率をモデル化する。観測されたプレイ履歴に基づいてこれらの確率を推定し、各攻撃の類似性を分析することにより、戦略を自動的に抽出することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】P. Lucey, D. Oliver, P. Carr, J. Roth, I. Matthews, “Assessing Team Strategy using Spatiotemporal Data,” In Proceedings of the 19th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Pages. 1366-1374, 2013.
【非特許文献２】Q. Wang, H. Zhu, W. Hu, Z. Shen, and Y. Yao, “Discerning Tactical Patterns for Professional Soccer Teams: An Enhanced Topic Model with Applications,” In Proceedings of the 21th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Pages. 2197-2206, 2015.
【非特許文献３】Y. Cheng, Mean shift, mode seeking, and clustering, In IEEE trans. Pattern Anal. and Machine Intell., 17(8), pp. 790-799, 1995.
【非特許文献４】Kevin P. Murphy, Machine Learning: A Probabilistic Perspective, The MIT Press, pp. 387-391, 2012.
【非特許文献５】Kevin P. Murphy, Machine Learning: A Probabilistic Perspective, The MIT Press, pp. 352.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した従来技術では、サッカー、バスケットボール等を対象として、ボールを保持する選手の位置情報と選手間のパスの履歴情報とに基づいて、各攻撃の類似性を分析し、複数の攻撃パターンを自動的に抽出することを実現している。
【０００６】
しかし、攻撃パターンは、ボールを保持している選手のみに依存するとは限らず、ボールを保持していない選手の動きにも依存することが考えられる。例えば、サッカーにおいて、“ボールを保持していない選手がディフェンダーを引き付ける動きをし、それによってシュートを行うスペースが生まれる”というようなことが考えられる。
【０００７】
上述した従来技術では、上記の例のように、ボール保持者以外の選手の動きが重要となるような攻撃パターンを抽出することができないという問題が存在した。これは、従来技術では、ボール保持者の位置情報のみを時間に対して独立に扱っており、ボールを保持していない選手の位置情報を扱えないことが技術的な問題となっているためである。
【０００８】
また、上述した従来技術では、選手の位置情報を量子化する際に、コートを、事前に設定した個数のメッシュに分割し、選手がどのメッシュに存在するかに基づいて位置情報を量子化する方法を用いていた。しかし、この方法では、メッシュの分割数を、対象とするスポーツに応じて適切に決定しなければならないという問題が存在した。さらに従来技術では、位置情報を量子化する際に、コートを均等に分割する方法がとられている。しかし、対象とするスポーツに応じて、選手が集まりやすい位置に偏りが存在する。例えば、バスケットボールを対象とした場合には、ゴールに対して４５度の傾斜を持った位置に選手が集まりやすい。このように、従来技術では、スポーツの種類毎の特性が考慮されず、柔軟でかつ自動的な量子化を行うことができないという問題が存在した。
【０００９】
本発明は、以上のような事情に鑑みてなされたものであり、スポーツの試合に出場する全ての選手の動きが考慮された、より正確な攻撃パターンを抽出することができる攻撃パターン抽出装置、攻撃パターン表示装置、攻撃パターン抽出方法、攻撃パターン表示方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明の攻撃パターン抽出装置は、複数の攻撃機会における各々の選手の位置情報を表す位置履歴に基づいて、前記複数の攻撃機会における各々の選手の位置情報を量子化する位置情報量子化部と、前記位置情報量子化部により量子化された前記位置情報を用いて、前記複数の攻撃機会の各々における、前記量子化された前記位置情報間を選手が移動した回数を表す回数ベクトルを生成し、生成した前記回数ベクトルと、前記複数の攻撃機会における前記各々の選手のアクションを表すプレイ履歴とから、前記複数の攻撃機会の各々について、選手の移動及びアクションに関する特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成部と、前記特徴ベクトル生成部により生成された前記複数の攻撃機会の各々について前記特徴ベクトルに基づいて、前記複数の攻撃機会を、複数の攻撃パターンに分類する攻撃パターン分類部と、を備える。
【００１１】
なお、前記位置情報量子化部は、前記各々の選手の位置情報を、ミーンシフトクラスタリング法を用いて求められる、各々の位置の選手の密度を表す密度関数が極大値となる位置に、対応させることにより、前記位置情報を量子化するようにしても良い。
【００１２】
また、前記特徴ベクトル生成部は、前記回数ベクトルと、前記プレイ履歴から生成される、各々のアクションの回数を表すベクトルとを連結した連結ベクトルを、前記複数の攻撃機会の各々について生成し、前記複数の攻撃機会の各々についての連結ベクトルに対して、低次元空間に射影する特徴変換手法を用いて特徴変換を行い、前記複数の攻撃機会の各々についての前記特徴ベクトルを生成するようにしても良い。
【００１３】
また、前記攻撃パターン分類部は、クラスタリング法を用いて、前記複数の攻撃機会を、複数の攻撃パターンに分類するようにしても良い。
【００１４】
上記目的を達成するために、本発明の攻撃パターン表示装置は、攻撃パターン抽出装置と、出力対象とする攻撃パターンの攻撃パターン番号の入力を受け付ける受付部と、前記攻撃パターン抽出装置によって、前記受付部により受け付けられた前記攻撃パターン番号が示す攻撃パターンに分類された、前記攻撃機会における前記プレイ履歴、又は前記攻撃機会における前記量子化された前記位置情報に基づいて、前記アクションの傾向を表すヒートマップ、及び前記各々の選手の前記量子化された前記位置情報間の移動の傾向の少なくとも一方を生成する攻撃パターン生成部と、を備える。
【００１５】
上記目的を達成するために、本発明の攻撃パターン抽出方法は、位置情報量子化部、特徴ベクトル生成部、及び攻撃パターン分類部を備えた攻撃パターン抽出装置の攻撃パターン抽出方法であって、前記位置情報量子化部が、複数の攻撃機会における各々の選手の位置情報を表す位置履歴に基づいて、前記複数の攻撃機会における各々の選手の位置情報を量子化するステップと、前記特徴ベクトル生成部が、前記位置情報量子化部により量子化された前記位置情報を用いて、前記複数の攻撃機会の各々における、前記量子化された前記位置情報間を選手が移動した回数を表す回数ベクトルを生成し、生成した前記回数ベクトルと、前記複数の攻撃機会における前記各々の選手のアクションを表すプレイ履歴とから、前記複数の攻撃機会の各々について、選手の移動及びアクションに関する特徴ベクトルを生成するステップと、前記攻撃パターン分類部が、前記特徴ベクトル生成部により生成された前記複数の攻撃機会の各々について前記特徴ベクトルに基づいて、前記複数の攻撃機会を、複数の攻撃パターンに分類するステップと、を行う。
【００１６】
上記目的を達成するために、本発明の攻撃パターン抽出方法は、攻撃パターン抽出装置、受付部、及び攻撃パターン生成部を備えた攻撃パターン表示装置の攻撃パターン表示方法であって、前記受付部が、出力対象とする攻撃パターンの攻撃パターン番号の入力を受け付けるステップと、前記攻撃パターン生成部が、前記攻撃パターン抽出装置によって、前記受付部により受け付けられた前記攻撃パターン番号が示す攻撃パターンに分類された、前記攻撃機会における前記プレイ履歴、又は前記攻撃機会における前記量子化された前記位置情報に基づいて、前記アクションの傾向を表すヒートマップ、及び前記各々の選手の前記量子化された前記位置情報間の移動の傾向の少なくとも一方を生成するステップと、を行う。
【００１７】
上記目的を達成するために、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記攻撃パターン抽出装置の各部又は上記攻撃パターン表示装置の各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、スポーツの試合に出場する全ての選手の動きが考慮された、より正確な攻撃パターンを抽出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】実施形態に係る攻撃パターン抽出装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る選手位置履歴格納部に格納されるデータの構成の一例を示す模式図である。
【図３】実施形態に係るプレイ履歴格納部に格納されるデータの構成の一例を示す模式図である。
【図４】実施形態に係る攻撃パターン抽出装置においてミーンシフトクラスタリング法により抽出された代表点の一例を示す模式図である。
【図５】実施形態に係る攻撃パターン抽出装置により実行される抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】実施形態に係る攻撃パターン抽出装置により実行される第１計算処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】実施形態に係る攻撃パターン抽出装置により実行される第２計算処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】実施形態に係る出力部から出力される出力画面の一例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明に係る攻撃パターン抽出装置の実施形態について図面を用いて説明する。
【００２１】
なお、本実施形態に係る攻撃パターン抽出装置は、様々なチームスポーツ、特に球技（サッカー、バスケットボール等）を対象として攻撃パターンを抽出するものであり、スポーツの種類に応じて柔軟に適用できる。また、本実施形態に係る攻撃パターン抽出装置は、シュート、パス等の観測可能なアクションの種類に対しても柔軟に適用できる。例えば、バスケットボールを対象にした場合には、シュート、パス、ドリブル、リバウンド、スクリーン等のアクションに関するプレイ履歴が用いられる。
【００２２】
本実施形態では、バスケットボールを対象とすると共に、全ての選手の位置情報に加えて、パス、ドリブル及びシュートのアクションに関するプレイ履歴が与えられた条件の下で、チームの攻撃パターンを抽出する場合について説明する。
【００２３】
図１に示すように、本実施形態に係る攻撃パターン抽出装置１０は、選手位置履歴格納部１２、プレイ履歴格納部１４、操作部１６、受付部１８、攻撃パターン抽出部２０、攻撃パターン生成部３０、及び、出力部３２を備えている。
【００２４】
選手位置履歴格納部１２は、データベースを具備するデータベースサーバ等であり、攻撃パターン抽出部２０によって分析対象とされる各々の選手の位置履歴を示す位置履歴情報を格納している。
【００２５】
ここで、各々の選手の位置履歴情報は、攻撃機会毎にセグメンテーションされているものとする。攻撃機会をｉ、選手をｕ、時刻をｔ、位置を（ｘ，ｙ）で表すと、各々の選手の位置情報を（ｉ,ｕｉｊ，ｔｉｊ，ｘｉｊ，ｙｉｊ）と表すことができる。すなわち、ｉ番目の攻撃機会における位置情報を時系列で並べた際の位置情報のインデックスをｊとした場合、位置情報（ｉ,ｕｉｊ，ｔｉｊ，ｘｉｊ，ｙｉｊ）は、ｉ番目の攻撃機会において、選手ｕｉｊが、時刻ｔｉｊに、位置（ｘｉｊ，ｙｉｊ）に存在したことを表す。
【００２６】
すなわち、一例として図２に示すように、各々の選手の位置履歴情報は、攻撃機会番号、イベント番号、選手、及び、位置が各々対応付けられた情報である。図２に示す例では、攻撃機会番号「１」、イベント番号「１」、選手「Ｕ１」、及び、位置「（１２．０，５４．５）」が対応付けられており、攻撃機会番号「１」、イベント番号「１」、選手「Ｕ２」、及び、位置「（５．０，６０．４）」が対応付けられている。この場合には、「１」番目の攻撃機会の「１」番目のイベントで、「Ｕ１」の選手が（１２．０，５４．５）の位置にいると共に、「Ｕ２」の選手が（５．０，６０．４）の位置にいることが表される。
【００２７】
また、図２に示す例では、攻撃機会番号「１」、イベント番号「２」、選手「Ｕ１」、位置「（１０．０，９０．５）」が対応付けられている。この場合には、「１」番目の攻撃機会の「１」番目のイベントで（１２．０，５４．５）の位置にいた「Ｕ１」の選手が、「２」番目のイベントでは（１０．０，９０．５）の位置に移動したことが表される。
【００２８】
選手位置履歴格納部１２は、攻撃パターン抽出部２０からの要求に従って、選手毎の位置履歴情報を読み出し、読み出した位置履歴情報を攻撃パターン抽出部２０に対して出力する。また、選手位置履歴格納部１２は、攻撃パターン生成部３０からの要求に従って、受付部１８により受け付けられた攻撃パターン番号により示される攻撃パターンに対応する攻撃機会ｉの、選手毎の位置履歴情報を読み出し、読み出した位置履歴情報を攻撃パターン生成部３０に対して出力する。
【００２９】
プレイ履歴格納部１４は、データベースを具備するデータベースサーバ等であり、攻撃パターン抽出部２０によって分析対象とされる各々の選手のプレイ履歴を示すプレイ履歴情報を格納している。
【００３０】
攻撃機会をｉ、選手をｕ、アクションをａ、時刻をｔで表すと、プレイ履歴を（ｉ，ａｉｊ，ｕｉｊ，ｕｉｊ＋１，ｔｉｊ）と表すことができる。ｉ番目の攻撃機会におけるプレイ履歴を時系列で並べた際のプレイ履歴のインデックスをｊとした場合、（ｉ，ａｉｊ，ｕｉｊ，ｕｉｊ＋１，ｔｉｊ）は、ｉ番目の攻撃機会において、時刻ｔｉｊに、選手ｕｉｊが、アクションａｉｊを行ったことを表す。ただし、アクションａｉｊがパスの場合には、選手ｕｉｊ＋１はパスの受け手を表し、アクションａｉｊがパス以外の場合には、ｕｉｊ＋１は空の要素を表す。
【００３１】
一例として図３に示すように、プレイ履歴情報は、攻撃機会番号、イベント番号、選手、選手（パス受け手）、及び、アクションが各々対応付けられた情報である。図３に示す例では、攻撃機会番号「１」、イベント番号「１」、選手「Ｕ１」、選手（パス受け手）「Ｕ２」、及び、アクション「パス」が対応付けられていると共に、攻撃機会番号「１」、イベント番号「２」、選手「Ｕ２」、選手（パス受け手）「−−」、及び、アクション「ドリブル」が対応付けられている。この場合には、「１」番目の攻撃機会の「１」番目のイベントで、「Ｕ１」の選手が「Ｕ２」の選手にパスをすると共に、「１」番目の攻撃機会の「２」番目のイベントで、「Ｕ２」の選手がドリブルをしたことが表される。
【００３２】
プレイ履歴格納部１４は、攻撃パターン抽出部２０からの要求に従って、プレイ履歴情報を読み出し、読み出したプレイ履歴情報を攻撃パターン抽出部２０に出力する。また、プレイ履歴格納部１４は、攻撃パターン生成部３０からの要求に従って、受付部１８により受け付けられた攻撃パターン番号により示される攻撃パターンに対応する攻撃機会ｉの、プレイ履歴情報を読み出し、読み出したプレイ履歴情報を攻撃パターン生成部３０に出力する。
【００３３】
操作部１６は、メニュー画面等を表示させるディスプレイ等の表示手段と、キーボード、マウス、タッチパネル等の入力手段と、が接続され、選手位置履歴格納部１２、及び、プレイ履歴格納部１４に格納されたデータに対するユーザからの上記入力手段を用いた各種操作を受け付ける。各種操作とは、情報の登録、格納された情報の修正、削除を行う操作等である。操作部１６は、上記表示手段の表示制御ソフトウェア、及び、上記入力手段のデバイスドライバで実現される。
【００３４】
受付部１８は、メニュー画面等を表示させるディスプレイ等の表示手段と、キーボード、マウス、タッチパネル等の入力手段と、が接続され、ユーザが可視化させたい攻撃パターン、すなわち出力対象とする攻撃パターンを示す攻撃パターン番号と、分析の対象とする選手ｕに関する情報と、の入力を受け付ける。選手ｕに関する情報は、選手位置履歴格納部１２、及びプレイ履歴格納部１４に格納されている選手
【数１】
0006553545.tif 000002
を一意に識別するための選手ｕのＩＤ等の情報と、選手位置履歴格納部１２に格納されている位置履歴情報と同じ形式の位置履歴情報と、プレイ履歴格納部１４に格納されているプレイ履歴情報と同じ形式のプレイ履歴情報である。
【００３５】
攻撃パターン抽出部２０は、位置情報量子化部２２、特徴ベクトル生成部２４、攻撃パターン分類部２６、及び、攻撃パターン番号格納部２８を備えている。
【００３６】
位置情報量子化部２２は、選手位置履歴格納部１２に格納されている各々の選手ｕの位置履歴情報を取得する。また、位置情報量子化部２２は、取得した位置履歴情報に基づき、選手ｕが存在しやすい位置である代表点を特定し、複数の攻撃機会ｉにおける各々の選手ｕの位置をいずれかの代表点に対応させることで、複数の攻撃機会ｉにおける各々の選手ｕの位置情報を量子化する。さらに、位置情報量子化部２２は、位置履歴情報における各々の位置情報に対して、当該位置情報を量子化した位置情報（例えば、後述する代表点を示す情報）を対応付けて、選手位置履歴格納部１２に格納させる。
【００３７】
ここで、代表点を特定することは、最頻値を探索する手法である最頻値探索問題を解くことに等しい。すなわち、取得した位置情報に基づき、各々の時刻における選手ｕの各々の位置をコート上に点としてプロットしたとする。この場合に、プロットした点の集まりがどのように分布しているかを表す関数を、密度関数と呼ぶ。密度関数は、空間上の任意の位置（ｘ，ｙ）における点（選手）の密度を表す関数であり、値が高い位置の周辺にはたくさんの点が集まり、値が低い位置の周辺には点があまり存在しないことが表される。
【００３８】
また、最頻値探索問題において、最頻値は密度関数の極大値として定義され、極大値に対応する点は、空間上で点の密度が局所的に高い位置を表す。さらに、選手ｕの各々の時刻における位置を、抽出されたＬ種類の代表点のいずれかに対応させることによって、位置情報（ｘ，ｙ）を量子化する。例えば、最頻値探索問題において、極大値に対応する各々の点を、何れかの代表点に対応させる方法として、選手ｕの位置から、密度関数が極大値となる位置を推定するミーンシフトクラスタリング法を用いることが考えられる。ミーンシフトクラスタリング法を用いることの利点は、代表点の数Ｌを設定する必要がなく、点の集合のデータから自動的に決定することが可能なことである。
【００３９】
ミーンシフトクラスタリング法を用いることによって、空間を分割する個数を事前に決定しておく必要がなく、かつ、各々の選手ｕの位置の分布の仕方に応じて柔軟でかつ自動的に量子化を行うことができる。
【００４０】
なお、ミーンシフトクラスタリング法については、上記非特許文献３に詳細に示されている。また、複数の攻撃機会ｉにおける各々の選手の位置情報を量子化する方法は、ミーンシフトクラスタリング法に限らず、ｋ−ｍｅａｎｓ法等の既存のクラスタリング法を用いても良い。
【００４１】
図４に、ミーンシフトクラスタリング法により、実際のバスケットボールの試合における選手の位置履歴情報を用いて、代表点を特定した結果を示した。図４において、コート３４における正面視右側に選手ｕの自陣のゴール３４ａが設けられていて、正面視左側に選手ｕの敵陣のゴール３４ｂが設けられている。また、図４中の黒塗りされた点３６は、各々の時刻における選手の位置を表し、図４中の斜線でハッチングされた点３８は、特定された代表点を表す。図４によると、バスケットボールにおいては、選手ｕが攻撃する際に、敵陣のゴール３４ｂに対して４５度の傾斜を持った位置が、選手が存在しやすい位置であることが分かる。
【００４２】
特徴ベクトル生成部２４は、プレイ履歴格納部１４に格納されている選手ｕのプレイ履歴情報を取得する。また、特徴ベクトル生成部２４は、位置情報量子化部２２において量子化された位置情報を用いて、複数の攻撃機会ｉの各々における、量子化された位置情報間を選手ｕが移動した回数を表す回数ベクトルを生成し、生成した回数ベクトルと、複数の攻撃機会ｉにおける各々の選手ｕのアクションを表すプレイ履歴とから、複数の攻撃機会ｉの各々について、選手ｕの移動及びアクションに関する特徴ベクトルを生成する。
【００４３】
具体的には、まず、ｉ番目の攻撃機会における選手の位置情報を、Ｌ種類の代表点を用いて量子化する。これを用いて、各々の選手がどこからどこへ移動したか、すなわち各々の選手ｕの量子化された位置情報間の移動の傾向を表す行列を
【数２】
0006553545.tif 000003
とする。
【００４４】
行列Ｘ（ｉ）の各々の要素ｘ（ｉ）ｌｌ’は、ｉ番目の攻撃機会において、代表点ｌから代表点ｌ’への移動回数がｘ（ｉ）ｌｌ’回であったことを表す。また、行列Ｘ（ｉ）をＫ２個の要素を持つベクトルに直したものを
【数３】
0006553545.tif 000004
とし、Ｌ２次元の回数ベクトルとする。
【００４５】
次に、プレイ履歴（パス、ドリブル）を用いてベクトルを生成する方法について説明する。ｉ番目の攻撃機会に対して、各々の選手間でパスが通った回数、及び各々の選手がドリブルを行った回数、すなわち各々の選手ｕのアクションの傾向を表す行列を
【数４】
0006553545.tif 000005
とする。ここで、出場選手の人数をＱとした。行列Ｍ（ｉ）の各要素ｍ（ｉ）ｑｑ’は、ｑ＝ｑ’の場合は、ｉ番目の攻撃機会において選手ｑがドリブルを行った回数を表す。また、ｑ≠ｑ’の場合は、ｉ番目の攻撃機会において選手ｑから選手ｑ’へのパスが通った回数を表す。さらに、行列Ｍ（ｉ）をＱ２個の要素を持つベクトルに直したものを
【数５】
0006553545.tif 000006
とし、Ｑ２次元ベクトルとする。
【００４６】
さらに、ｉ番目の攻撃機会の回数ベクトルｘ＾（ｉ）とベクトルｍ＾（ｉ）とを連結して１つの連結ベクトルとしてｄ＾（ｉ）＝（ｘ＾（ｉ）,ｍ＾（ｉ））と表す。ここで、「＾」が付された記号はベクトルであり、以下、ベクトルには「＾」を付して表す。また、連結ベクトルｄ＾（ｉ）は、（Ｌ２＋Ｑ２）次元のベクトルとなる。全ての攻撃機会ｉに対して連結ベクトルｄ＾（ｉ）を生成し、
【数６】
0006553545.tif 000007
と表す。ここで、Ｉは攻撃機会の総数である。
【００４７】
量子化のサイズが大きい場合、又は選手ｕの人数が多い場合には、連結ベクトルｄ＾（ｉ）が高次元となることが想定される。そこで、高次元空間のデータを低次元空間に射影する特徴変換手法を用いることが有効である。例えば、特徴変換手法として主成分分析を用いることが考えられる。主成分分析は、高次元空間のデータを低次元空間に射影したときの情報量損失を最小にするという条件の下で、射影する空間の変数（特徴）を決定する。これは、データがもつ分散が最大となる方向に主成分を設定することによって実現できる。ただし、特徴変換手法はこれに限らず、因子分析などに基づく特徴変換手法を用いても良い。連結ベクトルｄ＾（ｉ）を特徴変換したベクトルを特徴ベクトルｆ＾（ｉ）とし、Ｉ回の攻撃機会をまとめて
【数７】
0006553545.tif 000008
とする。
【００４８】
このように、特徴変換手法を用いることによって、選手ｕがどの位置においてプレイしやすいかだけではなく、全ての選手ｕの移動情報に基づく各々の選手ｕの動き方を考慮した攻撃パターンの分析が可能となる。
【００４９】
なお、特徴変換手法については、上記非特許文献４に詳細に示されている。
【００５０】
また、特徴変換手法を用いない場合で、分析対象とするデータが高次元になった場合には、上記非特許文献５に示されるように、クラスタリング精度の悪化が発生するが、特徴変換手法を用いることで、このクラスタリング精度の悪化を回避することができる。
【００５１】
攻撃パターン分類部２６は、特徴ベクトル生成部２４によって生成された特徴ベクトルＦ＾（ｉ）を取得する。また、攻撃パターン分類部２６は、取得した特徴ベクトルＦ＾（ｉ）の類似度に基づいて、複数（ここでは、Ｉ回）の攻撃機会を、複数（ここでは、Ｋ種類）の攻撃パターンに分類する。なお、攻撃パターンの種類数Ｋは、事前に設定されている必要がある。
【００５２】
Ｉ回の攻撃機会をＫ種類の攻撃パターンに分類する方法としては、例えば、ｋ−ｍｅａｎｓ法等の機械学習に基づくクラスタリング手法を用いることが考えられる。ｋ−ｍｅａｎｓ法では、特徴空間上の特徴ベクトルに対して、Ｋ個のクラスタ中心を導入し、各々の特徴ベクトルをＫ個のクラスタの何れかに割り当てる処理と、各々のクラスタに割り当てられた特徴ベクトルの重心を計算する処理と、を反復することによって、Ｋ個のクラスタ中心を決定する。この際、最終的に同じクラスタに割り当てられた攻撃パターンは、似たような攻撃パターンであることが推定される。Ｉ回の攻撃機会をＫ種類の攻撃パターンに分類する方法はｋ−ｍｅａｎｓ法に限らず、混合ガウス分布を用いたクラスタリング法等の既存のクラスタリング法を適用しても良い。攻撃パターン分類部２６は、ｉ番目の攻撃機会に対して割り当てられたクラスタ番号ｋ＾（ｉ）を出力し、攻撃パターン番号格納部２８に格納させる。
【００５３】
なお、ｋ−ｍｅａｎｓ法については、上記非特許文献５に詳細に示されている。
【００５４】
また、特徴ベクトルを入力として用いることで、既存の機械学習に基づくクラスタリング手法を適用することができる。これによって、特徴ベクトルの類似度に基づいて攻撃パターンを抽出することができる。
【００５５】
攻撃パターン番号格納部２８は、データベースを具備するデータベースサーバ等であり、攻撃パターン分類部２６によって分類された、各々の攻撃機会ｉに対して割り当てられた攻撃パターン番号に対応するクラスタ番号ｋ＾（ｉ）が格納される。
【００５６】
攻撃パターン生成部３０は、受付部１８によって受け付けられた攻撃パターン番号ｋに分類された攻撃機会ｉを、攻撃パターン番号格納部２８から取得する。また、攻撃パターン生成部３０は、取得した攻撃機会ｉにおけるプレイ履歴情報、及び取得した攻撃機会ｉにおける量子化された位置情報に基づき、各々の選手ｕのアクションの傾向を表す行列、及び各々の選手ｕの量子化された位置情報間の移動の傾向を表す行列を生成する。
【００５７】
すなわち、攻撃パターン生成部３０は、受付部１８によって受け付けられた攻撃パターン番号ｋに対応した、各々の選手間でパスが通った回数、及び各々の選手がドリブルを行った回数を表す行列（パスの通りやすさ、及びドリブルのしやすさを表す行列）
【数８】
0006553545.tif 000009
及び、各々の選手がどこからどこへ移動したかを表す行列（代表点間の移動のしやすさを表す行列）
【数９】
0006553545.tif 000010
を生成して出力する。
【００５８】
なお、各々の選手ｕのアクションの傾向を表す行列を求める第１計算処理、及び、各々の選手ｕの量子化された位置情報間の移動の傾向を表す行列を求める第２計算処理については、図６及び図７に示すフローチャートを用いて後述する。
【００５９】
出力部３２は、攻撃パターン生成部３０によって出力された行列Ｍ＾に基づき、受付部１８によって受け付けられた攻撃パターン番号ｋにおける、各々の選手間のアクションの傾向を示すヒートマップを出力する。また、出力部３２は、攻撃パターン生成部３０によって出力された行列Ｘ＾に基づき、各選手がどのような移動軌跡を描きやすいかを表す平面図を生成し、各々の選手の移動軌跡パターンとして出力する。
この際、選手ｕの移動軌跡を視認し易くするため、行列Ｘ＾の選手ｕに関する行列Ｘ＾ｕの各々の要素を出力するか否かの閾値を設定し、行列Ｘ＾ｕの要素がその閾値を上回る部分だけを出力しても良い。
【００６０】
ここで、出力とは、ディスプレイ等の表示手段による表示、プリンタ等の画像形成装置による印字、スピーカ等による音声出力、外部装置への送信等を含む概念である。ただし、出力部３２は、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ等の出力デバイスを含んでいても含んでいなくても良い。すなわち、出力部３２は、出力デバイスのドライブソフト、又は出力デバイスのドライバソフト及び出力デバイスにより実現される。
【００６１】
なお、本実施形態に係る攻撃パターン抽出装置１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、各種プログラムを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）を備えたコンピュータ装置で構成される。また、攻撃パターン抽出装置１０を構成するコンピュータは、ハードディスクドライブ、不揮発性メモリ等の記憶部を備えていても良い。本実施形態では、ＣＰＵがＲＯＭ、ハードディスク等の記憶部に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、上記のハードウェア資源とプログラムとが協働し、上述した機能が実現される。
【００６２】
ここで、上述したように、本実施形態に係る攻撃パターン抽出装置１０は、位置履歴情報及びプレイ履歴情報に基づいて、攻撃パターンを抽出する抽出処理を行う。本実施形態に係る攻撃パターン抽出装置１０が攻撃パターンを抽出する抽出処理を行う際の処理の流れを、図５に示すフローチャートを用いて説明する。
【００６３】
本実施形態では、抽出処理のプログラムは、操作部１６を用いて予め定めた操作されたタイミングで開始される。
【００６４】
ステップＳ１０１では、位置情報量子化部２２が、選手位置履歴格納部１２から位置履歴情報を取得すると共に、プレイ履歴格納部１４からプレイ履歴情報を取得する。
【００６５】
ステップＳ１０３では、位置情報量子化部２２が、位置履歴情報に基づき、各々の選手の位置情報を量子化する。
【００６６】
ステップＳ１０５では、特徴ベクトル生成部２４が、複数の攻撃機会ｉの各々について、ステップＳ１０３で量子化された各々の選手の位置情報に基づき、各々の選手が移動した回数を表す回数ベクトル（ｘ＾（ｉ））を生成する。
【００６７】
ステップＳ１０７では、特徴ベクトル生成部２４が、複数の攻撃機会ｉの各々について、プレイ履歴情報に基づき、各々の選手のアクションの回数を表すベクトル（ｍ＾（ｉ））を生成する。
【００６８】
ステップＳ１０９では、特徴ベクトル生成部２４が、複数の攻撃機会ｉの各々について、ステップＳ１０７で生成した各々の選手が移動した回数を表す回数ベクトルと、ステップＳ１０９で生成した各々の選手のアクションの回数を表すベクトルとを連結させた連結ベクトル（ｄ＾（ｉ））を生成する。
【００６９】
ステップＳ１１１では、特徴ベクトル生成部２４が、複数の攻撃機会ｉの各々について、ステップＳ１０９で生成した連結ベクトルから、特徴ベクトル（ｆ＾（ｉ））を生成する。
【００７０】
ステップＳ１１３では、攻撃パターン分類部２６が、複数の攻撃機会ｉの各々について生成された特徴ベクトル（ｆ＾（ｉ））に基づいて、複数の攻撃機会ｉを、Ｋ種類の攻撃パターンに分類する。
【００７１】
ステップＳ１１５では、攻撃パターン分類部２６が、分類結果として、攻撃機会ｉに割り当てられたクラスタ番号（ｋ＾（ｉ））を、攻撃パターン番号格納部２８に格納させる。
【００７２】
このように、本実施形態に係る攻撃パターン抽出装置１０は、位置情報量子化部２２により、複数の攻撃機会ｉにおける各々の選手の位置情報を表す位置履歴に基づいて、複数の攻撃機会における各々の選手の位置情報を量子化する。また、攻撃パターン抽出装置１０は、特徴ベクトル生成部２４により、量子化された位置情報を用いて、複数の攻撃機会の各々における、量子化された位置情報間を選手が移動した回数を表す回数ベクトルを生成し、生成した回数ベクトルと、複数の攻撃機会ｉにおける各々の選手のアクションを表すプレイ履歴とから、複数の攻撃機会ｉの各々について、選手の移動及びアクションに関する特徴ベクトルを生成する。そして、攻撃パターン抽出装置１０は、攻撃パターン分類部２６により、生成された複数の攻撃機会ｉの各々について、特徴ベクトルに基づいて、複数の攻撃機会ｉを、複数の攻撃パターンに分類する。
【００７３】
また、攻撃パターン抽出装置１０は、ｉ番目の攻撃機会に対して、各々の選手のアクションの傾向を表す行列Ｍ（ｉ）を求める第１計算処理を行う。本実施形態に係る攻撃パターン抽出装置１０が第１計算処理を行う際の処理の流れを、図６に示すフローチャートを用いて説明する。
【００７４】
本実施形態では、第１計算処理のプログラムは、操作部１６を用いて予め定めた操作されたタイミングで開始される。
【００７５】
ステップＳ２０１では、攻撃パターン生成部３０が、ユーザが可視化させたい攻撃パターンの攻撃パターン番号ｋ、すなわち受付部１８により受け付けられた出力対象とする攻撃パターンの攻撃パターン番号ｋを取得する。
【００７６】
ステップＳ２０３では、攻撃パターン生成部３０が、一時変数である攻撃機会ｉを「０」に初期化する。また、攻撃パターン生成部３０が、行列Ｍ＾の各要素ｍ＾ｑｑ’の各々を「０」に初期化する。
【００７７】
ステップＳ２０５では、攻撃パターン生成部３０が、攻撃機会ｉが攻撃機会ｉの総数Ｉ以下であるか否かを判定する。ステップＳ２０５で攻撃機会ｉが攻撃機会ｉの総数Ｉ以下であると判定した場合（Ｓ２０５，Ｙ）はステップＳ２０７に移行する。また、ステップＳ２０５で攻撃機会ｉが攻撃機会ｉの総数Ｉより大きいと判定した場合（Ｓ２０５，Ｎ）は本第１計算処理のプログラムの実行を終了する。
【００７８】
ステップＳ２０７では、攻撃パターン生成部３０が、ｉ番目の攻撃機会ｉに対して割り当てられたクラスタ番号ｋ＾（ｉ）が攻撃パターン番号ｋであるか否かを判定する。ステップＳ２０７でクラスタ番号ｋ＾（ｉ）が攻撃パターン番号ｋであると判定した場合（Ｓ２０７，Ｙ）はステップＳ２１１に移行する。また、ステップＳ２０７でクラスタ番号ｋ＾（ｉ）が攻撃パターン番号ｋでないと判定した場合（Ｓ２０７，Ｎ）はステップＳ２０９に移行する。
【００７９】
ステップＳ２０９では、攻撃パターン生成部３０が、一時変数である攻撃機会ｉに「１」を加算して、上記ステップＳ２０５に移行する。
【００８０】
ステップＳ２１１では、攻撃パターン生成部３０が、一時変数である、ｉ番目の攻撃機会における位置情報を時系列で並べた際の位置情報のインデックスｊを「０」に初期化する。
【００８１】
ステップＳ２１３では、攻撃パターン生成部３０が、ｉ番目の攻撃機会における位置情報を時系列で並べた際の位置情報のインデックスｊが、インデックスｊの総数Ｊｉから「１」を減算した「Ｊｉ−１」以下であるか否かを判定する。ステップＳ２１３でインデックスｊが、インデックスｊの総数Ｊｉから「１」を減算した「Ｊｉ−１」以下であると判定した場合（Ｓ２１３，Ｙ）はステップＳ２１５に移行する。また、ステップＳ２１３でインデックスｊが、インデックスｊの総数Ｊｉから「１」を減算した「Ｊｉ−１」より大きいと判定した場合（Ｓ２１３，Ｎ）は上記ステップＳ２０９に移行する。
【００８２】
ステップＳ２１５では、攻撃パターン生成部３０が、行列Ｍ＾の要素ｍ＾ｑｑ’に「１」を加算する。
【００８３】
ステップＳ２１７では、攻撃パターン生成部３０が、一時変数である、ｉ番目の攻撃機会における位置情報を時系列で並べた際の位置情報のインデックスｊに「１」を加算し、上記ステップＳ２１３に移行する。
【００８４】
また、上述したように、本実施形態に係る攻撃パターン抽出装置１０は、ｉ番目の攻撃機会に対して、各々の選手ｕの量子化された位置情報間の移動の傾向を表す行列Ｘ（ｉ）を求める第２計算処理を行う。本実施形態に係る攻撃パターン抽出装置１０が第２計算処理を行う際の処理の流れを、図７に示すフローチャートを用いて説明する。
【００８５】
本実施形態では、第２計算処理のプログラムは、操作部１６を用いて予め定めた操作されたタイミングで開始される。
【００８６】
ステップＳ３０１では、攻撃パターン生成部３０が、ユーザが可視化させたい攻撃パターンの攻撃パターン番号ｋ、すなわち受付部１８により受け付けられた出力対象とする攻撃パターンの攻撃パターン番号ｋを取得する。
【００８７】
ステップＳ３０３では、攻撃パターン生成部３０が、一時変数である攻撃機会ｉを「０」に初期化する。また、攻撃パターン生成部３０が、行列Ｘ＾ｕの各要素ｘ＾ｕｌｌ’を「０」に初期化する。
【００８８】
ステップＳ３０５では、攻撃パターン生成部３０が、攻撃機会ｉが攻撃機会ｉの総数Ｉ以下であるか否かを判定する。ステップＳ３０５で攻撃機会ｉが攻撃機会ｉの総数Ｉ以下であると判定した場合（Ｓ３０５，Ｙ）はステップＳ３０７に移行する。また、ステップＳ３０５で攻撃機会ｉが攻撃機会ｉの総数Ｉより大きいと判定した場合（Ｓ３０５，Ｎ）は本第２計算処理のプログラムの実行を終了する。
【００８９】
ステップＳ３０７では、攻撃パターン生成部３０が、ｉ番目の攻撃機会ｉに対して割り当てられたクラスタ番号ｋ＾（ｉ）が攻撃パターン番号ｋであるか否かを判定する。ステップＳ３０７でクラスタ番号ｋ＾（ｉ）が攻撃パターン番号ｋであると判定した場合（Ｓ３０７，Ｙ）はステップＳ３１１に移行する。また、ステップＳ３０７でクラスタ番号ｋ＾（ｉ）が攻撃パターン番号ｋでないと判定した場合（Ｓ３０７，Ｎ）はステップＳ３０９に移行する。
【００９０】
ステップＳ３０９では、攻撃パターン生成部３０が、一時変数である攻撃機会ｉに「１」を加算して、上記ステップＳ３０５に移行する。
【００９１】
ステップＳ３１１では、攻撃パターン生成部３０が、全ての選手ｕの中から１人の選手ｕを選択する。
【００９２】
ステップＳ３１３では、攻撃パターン生成部３０が、一時変数である、ｉ番目の攻撃機会における位置情報を時系列で並べた際の位置情報のインデックスｊを「０」に初期化する。
【００９３】
ステップＳ３１５では、攻撃パターン生成部３０が、ｉ番目の攻撃機会における位置情報を時系列で並べた際の位置情報のインデックスｊが、インデックスｊの総数Ｊｉから「１」を減算した「Ｊｉ−１」以下であるか否かを判定する。ステップＳ３１５でインデックスｊが、インデックスｊの総数Ｊｉから「１」を減算した「Ｊｉ−１」以下であると判定した場合（Ｓ３１５，Ｙ）はステップＳ３１７に移行する。また、ステップＳ３１５でインデックスｊが、インデックスｊの総数Ｊｉから「１」を減算した「Ｊｉ−１」より大きいと判定した場合（Ｓ３１５，Ｎ）は上記ステップＳ３２１に移行する。
【００９４】
ステップＳ３１７では、攻撃パターン生成部３０が、行列Ｘ＾ｕの各々の要素ｘ＾ｕｌｉｊｌｉｊ＋１に「１」を加算する。
【００９５】
ステップＳ３１９では、攻撃パターン生成部３０が、一時変数である、ｉ番目の攻撃機会における位置情報を時系列で並べた際の位置情報のインデックスｊに「１」を加算し、上記ステップＳ３１５に移行する。
【００９６】
ステップＳ３２１では、攻撃パターン生成部３０が、全ての選手Ｕの中に未処理の選手ｕ、すなわちステップＳ３１１乃至Ｓ３１９の処理を行っていない選手ｕが存在するか否かを判定する。ステップＳ３２１で未処理の選手ｕが存在すると判定した場合（Ｓ３２１，Ｙ）は上記ステップＳ３１１に移行する。また、ステップＳ３２１で未処理の選手ｕが存在しないと判定した場合（Ｓ３２１，Ｎ）は上記ステップＳ３０５に移行する。
【００９７】
このように、本実施形態に係る攻撃パターン抽出装置１０は、受付部１８により、出力対象とする攻撃パターンの攻撃パターン番号の入力を受け付ける。また、攻撃パターン抽出装置１０は、受け付けられた攻撃パターン番号が示す攻撃パターンに、攻撃パターン抽出部２０によって分類された攻撃機会ｉにおけるプレイ履歴、又は攻撃機会ｉにおける量子化された位置情報に基づいて、各々の選手のアクションの傾向を表す行列、及び各々の選手の量子化された位置情報間の移動の傾向の行列を生成する。
【００９８】
すなわち、本実施形態では、選手位置履歴格納部１２に格納されている情報と、プレイ履歴格納部１４に格納されている情報と、を入力データとして、複数（ここでは、Ｋ種類）の攻撃パターンが抽出されることにより、複数の攻撃機会ｉが、抽出したＫ種類の攻撃パターンのうちの何れかの攻撃パターンに割り当てられる。これにより、ユーザが可視化したい攻撃パターン番号ｋの入力を受付部１８を介して受け付け、受け付けられた攻撃パターン番号ｋに応じて、選手間のパス、及び各々の選手のドリブルの傾向を表すヒートマップと、各々の選手の移動軌跡パターンとを出力として得ることができる。
【００９９】
図８に、攻撃パターンとして「攻撃パターン１」が受け付けられた場合の出力部３２による出力画面４０を示した。図８に示す例では、正面視上側の表示欄４２に、受け付けられた攻撃パターン（ここでは、「１」）が示されている。また、正面視左下のグラフ４４に、選手間のパスの傾向、及び各々の選手のドリブルの傾向が示されている。なお、このグラフにおいて、縦軸及び横軸はそれぞれ選手（ここでは、ｑ１、ｑ２等）を表している。また、このグラフにおいて、縦軸の選手と横軸の選手とが異なる場合には、パスを表していて、縦軸の選手と横軸の選手が同じ場合には、ドリブルを表している。また、正面視右下の平面図４６に、各々の選手（ここでは、「プレイヤーＡ」、「プレイヤーＢ」等）の移動の傾向（ここでは、攻撃パターン１における各々のプレイヤーの代表的な移動系列）を表している。
【０１００】
これらのヒートマップ及び移動軌跡パターンを用いて、分析対象のチームがどのような攻撃パターンを得意としているかを分析することが可能である。例えば、分析対象のチームについて、どのようなパスやドリブルを経て、ゴール近くまでボールを運び、さらに、どのような場所でシュートがされやすいかを可視化することができる。
【０１０１】
また、本実施形態では、可視化される攻撃パターンに、ボールを保持しない選手の動きも含まれている。これにより、ボールを保持しない選手がおとりになって、守備をする選手をひきつけ、スペースが空いたところにボールが集まり、シュートがされやすい、というような、従来、評価が難しかったボール保持者以外の活躍も可視化することが可能となる。
【０１０２】
なお、本実施形態は、上述したようなバスケットボールに特化したものではなく、一般的なスポーツを対象としたものである。例えば、バスケットボールと形式が類似しているチームスポーツ（サッカー、ラグビー等）はもちろん、個人対戦及びダブルスで行われるバドミントン、テニス等の競技にも適用可能である。
【０１０３】
また、本実施形態では、選手位置履歴格納部１２、プレイ履歴格納部１４、及び攻撃パターン番号格納部２８は、データベースを具備するデータベースサーバ等であるが、これらに限らず、攻撃パターン抽出装置１０に予め備えられた汎用的な記憶装置（メモリやハードディスク装置）であっても良く、各種データが記憶されると共に、復元可能な記憶手段であれば構わない。
【０１０４】
また、本実施形態では、図１に示す機能の構成要素の動作をプログラムとして構築し、攻撃パターン抽出装置１０として利用されるコンピュータにインストールして実行させるが、これに限らず、ネットワークを介して流通させても良い。
【０１０５】
また、構築されたプログラムをハードディスクやフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールしたり、配布したりしても良い。
【符号の説明】
【０１０６】
１０  攻撃パターン抽出装置
１２  選手位置履歴格納部
１４  プレイ履歴格納部
１６  操作部
１８  受付部
２０  攻撃パターン抽出部
２２  位置情報量子化部
２４  特徴ベクトル生成部
２６  攻撃パターン分類部
２８  攻撃パターン番号格納部
３０  攻撃パターン生成部
３２  出力部
【図１】
0006553545.tif 000011
【図２】
0006553545.tif 000012
【図３】
0006553545.tif 000013
【図４】
0006553545.tif 000014
【図５】
0006553545.tif 000015
【図６】
0006553545.tif 000016
【図７】
0006553545.tif 000017
【図８】
0006553545.tif 000018