(57)【要約】  コンピュータ実装方法は、コンピュータ機器により、ある競技種目のゲームプレイ中のセンサ・データをモニタリングすることと、コンピュータ機器により、センサ・データのモニタリングに基づいて、対象と関連付けられた予測因子を決定することと、コンピュータ機器により、予測因子および対象の履歴有効性を識別するトレーニング・データに基づいて、対象の実時間有効領域を決定することと、コンピュータ機器により、実時間有効領域を出力して、対象の周りに実時間有効領域を表示することと、を含む。
2021531057.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ機器により、ある競技種目のゲームプレイ中のセンサ・データをモニタリングすることと、
前記コンピュータ機器により、前記センサ・データを前記モニタリングすることに基づいて、対象と関連付けられた予測因子を決定することと、
前記コンピュータ機器により、前記予測因子および前記対象の履歴有効性を識別するトレーニング・データに基づいて、前記対象の実時間有効領域を決定することと、
前記コンピュータ機器により、前記実時間有効領域を出力して、前記対象の周りに前記実時間有効領域を表示することと、
を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項２】
前記センサ・データの連続モニタリングに基づいて、前記対象の前記実時間有効領域を更新することと、
前記実時間有効領域の更新を継続的に出力して、前記実時間有効領域の前記更新を継続的に表示することと、
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記トレーニング・データが、プレイの有効性を識別するトレーニング・レコードおよび前記プレイの前記有効性と関連付けられた特定組の予測因子を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記予測因子が、
前記対象の身体の位置または向きと、
コート上の前記対象の位置と、
前記対象の運動量と、
前記対象の速度と、
前記対象の軌跡と、
前記対象の加速度と、
ボールの軌跡と、
前記対象のバイオメトリクス・データと、
から成る群から選択される少なくとも１つを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記実時間有効領域が、有効体積または有効面積である、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
前記対象が、前記競技種目の競技者であり、前記競技種目が、テニスである、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記実時間有効領域が、円筒の体積であり、前記円筒の前記体積の半径が、第１の回帰方程式に基づいて決定され、前記円筒の高さが、第２の回帰方程式に基づく、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
前記第１の回帰方程式が、ｒｉ＝Ａ１ｘｉ１＋Ａ２ｘｉ２＋・・・＋Ａｐｘｉｐ＋εｒであり、前記第２の回帰方程式が、ｈｉ＝β１ｘｉ１＋β２ｘｉ２＋・・・＋βｐｘｉｐ＋εｈであり、ここでｘｉが一組の予測因子、Ａおよびβが重み付け係数、εｒおよびεｈが設定可能な定数である、請求項７に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
前記対象が、主対象であり、前記方法が、副対象と関連付けられた予測因子に基づいて、前記副対象の有効領域を最小化する前記主対象の動作を決定することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
サービス・プロバイダが前記コンピュータ機器の創出、保守、展開、およびサポートのうちの少なくとも１つを行う、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
前記モニタリング、前記予測因子の前記決定、前記実時間有効領域の前記決定、および前記実時間有効領域の前記出力が、定額制、広告制、または料金制、あるいはその組合せでサービス・プロバイダにより提供される、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
前記コンピュータ機器が、クラウド環境におけるサービスとして提供されたソフトウェアを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
前記モニタリング、前記予測因子の前記決定、前記実時間有効領域の前記決定、および前記実時間有効領域の前記出力を実行するように動作可能なコンピュータ・インフラを提供することを含む、システムを展開することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１４】
機械学習システムのトレーニングにより対象の実時間有効体積を決定して表示するコンピュータ・プログラム製品であり、コンピュータ機器による実行によって、
ある競技種目のゲームプレイ中のセンサ・データをモニタリングすることと、
対象によるプレイの有効性を決定することと、
前記センサ・データの前記モニタリングに基づいて、対象と関連付けられた予測因子データセットを決定することと、
前記プレイの前記有効性を前記予測因子データセットと関連付けるトレーニング・データ・レコードを生成して格納することと、
前記センサ・データの前記モニタリングに基づいて、実時間予測因子データセットを決定することと、
前記実時間予測因子データセットおよび前記トレーニング・データ・レコードの前記生成に基づいて、前記対象の前記実時間有効体積を決定することと、
前記実時間有効体積を出力して、前記対象の周りに前記実時間有効体積を表示することと、
を前記コンピュータ機器に行わせ得るプログラム命令が具現化されたコンピュータ可読記憶媒体を備えた、コンピュータ・プログラム製品。
【請求項１５】
前記実時間有効体積が、円筒の体積であり、前記円筒の前記体積の半径が、第１の回帰方程式に基づいて決定され、前記円筒の高さが、第２の回帰方程式に基づく、請求項１４に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１６】
前記第１の回帰方程式が、ｒｉ＝Ａ１ｘｉ１＋Ａ２ｘｉ２＋・・・＋Ａｐｘｉｐ＋εｒであり、前記第２の回帰方程式が、ｈｉ＝β１ｘｉ１＋β２ｘｉ２＋・・・＋βｐｘｉｐ＋εｈであり、ここでｘｉが一組の予測因子、Ａおよびβが重み付け係数、εｒおよびεｈが設定可能な定数である、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１７】
前記重み付け係数が、前記トレーニング・データ・レコードに含まれる前記半径の値を用いた前記重み付け係数の逆解決に基づいて決定される、請求項１６に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１８】
前記予測因子データセットが、
前記対象の身体の位置または向きと、
コート上の前記対象の位置と、
前記対象の運動量と、
前記対象の速度と、
前記対象の軌跡と、
前記対象の加速度と、
ボールの軌跡と、
前記対象のバイオメトリクス・データと、
から成る群から選択される少なくとも１つを含む、請求項１４に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１９】
プロセッサ、コンピュータ可読メモリ、およびコンピュータ機器と関連付けられたコンピュータ可読記憶媒体と、
ある競技種目のゲームプレイ中のセンサ・データをモニタリングするプログラム命令と、
前記センサ・データの前記モニタリングおよび主対象と関連付けられた第１の一組の予測因子に基づいて、前記主対象の有効体積を決定するプログラム命令と、
前記センサ・データの前記モニタリングおよび副対象と関連付けられた第２の一組の予測因子に基づいて、前記副対象の有効体積を決定するプログラム命令と、
前記副対象の前記有効体積を最小化する前記副対象と関連付けられた第３の一組の予測因子を決定するプログラム命令と、
前記第３の一組の予測因子を導入するとともに前記副対象の前記有効体積を最小化する前記主対象の１つまたは複数の推奨動作を決定するプログラム命令と、
前記主対象の前記有効体積、前記副対象の前記有効体積、および前記推奨動作を表示するプログラム命令と、
を備え、
前記プログラム命令が、前記コンピュータ可読記憶媒体に格納され、前記コンピュータ可読メモリを介して前記プロセッサにより実行される、システム。
【請求項２０】
自然言語生成を用いて、前記主対象の前記有効体積、前記副対象の前記有効体積、または前記推奨動作を表す説明を決定して表示するプログラム命令をさらに備えた、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記主対象が、前記競技種目の競技者であり、前記副対象が、対戦相手の競技者であり、前記競技種目が、テニスである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２２】
コンピュータ機器により、ある競技種目の対象の複数のトレーニング・データ・レコードを生成することであり、前記トレーニング・データ・レコードがそれぞれ、前記対象によるプレイの有効性尺度と、各有効性尺度と関連付けられた履歴予測因子データセットとを識別する、前記生成することと、
前記コンピュータ機器により、前記競技種目のセンサ・データを実時間でモニタリングすることと、
前記コンピュータ機器により、前記センサ・データの前記モニタリングに基づいて、前記対象の実時間予測因子データセットを決定することと、
前記コンピュータ機器により、前記実時間予測因子データセットおよび前記複数のトレーニング・データ・レコードの前記生成に基づいて、前記対象の実時間有効体積を決定することと、
前記コンピュータ機器により、前記実時間有効体積を出力して、前記対象の周りに前記実時間有効体積を表示することと、
を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項２３】
前記実時間有効体積が、円筒の体積であり、前記円筒の前記体積の半径が、第１の回帰方程式に基づいて決定され、前記円筒の高さが、第２の回帰方程式に基づく、請求項２２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２４】
前記実時間予測因子データセットが、
前記対象の身体の位置または向きと、
コート上の前記対象の位置と、
前記対象の運動量と、
前記対象の速度と、
前記対象の軌跡と、
前記対象の加速度と、
ボールの軌跡と、
前記対象のバイオメトリクス・データと、
から成る群から選択される少なくとも１つを含む、請求項２２に記載のコンピュータ実装方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般的に、領域の動的決定に関する。
【背景技術】
【０００２】
いくつかの運動競技（たとえば、テニス）のゲームプレイ中、あるプレイヤは、コートの境界内かつ対戦相手がボールを返す機会が最小となる場所にボールを打つことにより、対戦相手から得点を挙げようとする。言い換えると、あるプレイヤは、対戦相手がボールを返す際の有効性を最小化するようにボールを打とうとする。各プレイヤの周りには、それぞれが最も機敏になるエリアが存在する。このエリアは、競技者／プレイヤがフィールドまたはコート上の状況に適応するため、絶えず変化している。
【発明の概要】
【０００３】
本発明の一態様において、コンピュータ実装方法は、コンピュータ機器により、ある競技種目のゲームプレイ中のセンサ・データをモニタリングすることと、コンピュータ機器により、センサ・データのモニタリングに基づいて、対象と関連付けられた予測因子を決定することと、コンピュータ機器により、予測因子および対象の履歴有効性を識別するトレーニング・データに基づいて、対象の実時間有効領域を決定することと、コンピュータ機器により、実時間有効領域を出力して、対象の周りに実時間有効領域を表示することと、を含む。本発明のさらなる一態様において、この方法は、センサ・データの連続モニタリングに基づいて、対象の実時間有効領域を更新することと、実時間有効領域の更新を継続的に出力して、実時間有効領域の更新を継続的に表示することと、を含む。本発明のさらなる一態様において、トレーニング・データは、プレイの有効性を識別するトレーニング・レコードおよびプレイの有効性と関連付けられた特定組の予測因子を含む。本発明の態様では、実時間有効領域の決定および提示によって、観戦者の体験を向上させるとともに、競技者のゲームプレイおよびテクニックの評価を改善するのが利点である。
【０００４】
本発明の一態様においては、機械学習システムのトレーニングにより対象の実時間有効体積を決定して表示するコンピュータ・プログラム製品が存在する。このコンピュータ・プログラム製品は、コンピュータ機器による実行によって、ある競技種目のゲームプレイ中のセンサ・データをモニタリングすることと、対象によるプレイの有効性を決定することと、センサ・データのモニタリングに基づいて、対象と関連付けられた予測因子データセットを決定することと、プレイの有効性を予測因子データセットと関連付けるトレーニング・データ・レコードを生成して格納することと、センサ・データのモニタリングに基づいて、実時間予測因子データセットを決定することと、実時間予測因子データセットおよびトレーニング・データ・レコードの生成に基づいて、対象の実時間有効体積を決定することと、実時間有効体積を出力して、対象の周りに実時間有効体積を表示することと、をコンピュータ機器に行わせ得るプログラム命令が具現化されたコンピュータ可読記憶媒体を備える。本発明のさらなる一態様において、実時間有効体積は、円筒の体積であり、円筒の体積の半径は、第１の回帰方程式に基づいて決定され、円筒の高さは、第２の回帰方程式に基づく。本発明の態様では、個別化された有効体積の決定に用いられる機械学習システムのトレーニングによって、観戦者の体験を向上させるとともに、競技者のゲームプレイおよびテクニックの評価を改善するのが利点である。
【０００５】
本発明の一態様において、システムは、プロセッサ、コンピュータ可読メモリ、およびコンピュータ機器と関連付けられたコンピュータ可読記憶媒体と、ある競技種目のゲームプレイ中のセンサ・データをモニタリングするプログラム命令と、センサ・データのモニタリングおよび主対象と関連付けられた第１の一組の予測因子に基づいて、主対象の有効体積を決定するプログラム命令と、センサ・データのモニタリングおよび副対象と関連付けられた第２の一組の予測因子に基づいて、副対象の有効体積を決定するプログラム命令と、副対象の有効体積を最小化する副対象と関連付けられた第３の一組の予測因子を決定するプログラム命令と、第３の一組の予測因子を導入するとともに副対象の有効体積を最小化する主対象の１つまたは複数の推奨動作を決定するプログラム命令と、主対象の有効体積、副対象の有効体積、および推奨動作を表示するプログラム命令と、を備える。プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体に格納され、コンピュータ可読メモリを介してプロセッサにより実行される。本発明のさらなる一態様において、このシステムは、自然言語生成を用いて、主対象の有効体積、副対象の有効体積、または推奨動作を表す説明を決定して表示するプログラム命令をさらに備える。本発明のさらなる一態様においては、主対象が競技種目の競技者であり、副対象が対戦相手の競技者であり、競技種目がテニスである。本発明の態様では、対応する自動生成解説と併せた実時間有効領域の決定および提示によって、観戦者の体験を向上させるとともに、競技者のゲームプレイおよびテクニックの評価を改善するのが利点である。
【０００６】
本発明の一態様において、コンピュータ実装方法は、コンピュータ機器により、ある競技種目の対象の複数のトレーニング・データ・レコードを生成することであり、トレーニング・データ・レコードがそれぞれ、対象者によるプレイの有効性尺度と、各有効性尺度と関連付けられた履歴予測因子データセットとを識別する、当該生成することと、コンピュータ機器により、競技種目のセンサ・データを実時間でモニタリングすることと、コンピュータ機器により、センサ・データのモニタリングに基づいて、対象の実時間予測因子データセットを決定することと、コンピュータ機器により、実時間予測因子データセットおよび複数のトレーニング・データ・レコードの生成に基づいて、対象の実時間有効体積を決定することと、コンピュータ機器により、実時間有効体積を出力して、対象の周りに実時間有効体積を表示することと、を含む。本発明のさらなる一態様において、実時間有効体積は、円筒の体積であり、円筒の体積の半径は、第１の回帰方程式に基づいて決定され、円筒の高さは、第２の回帰方程式に基づく。本発明の態様では、実時間有効領域の決定および提示に用いられるトレーニング・レコードの保守によって、観戦者の体験を向上させるとともに、競技者のゲームプレイおよびテクニックの評価を改善するのが利点である。
【０００７】
本発明は、その例示的な実施形態の非限定的な例として記載の複数の図面を参照することにより、以下の詳細な説明において記述する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の態様に係る、コンピュータ・インフラを示した図である。
【図２】本発明の態様に係る、例示的な一実施態様の概要を示した図である。
【図３】本発明の態様に係る、例示的な環境を示した図である。
【図４】本発明の態様に係る、有効体積方程式の未知の変数の重み付け係数および値の決定に用いられるトレーニング・データ・レコードを生成する例示的なフローチャートである。
【図５】本発明の態様に係る、一実施態様を示した図である。
【図６】本発明の態様に係る、トレーニング・データ、実時間予測因子、または重み付け係数、あるいはその組合せに基づいて特定時点における実時間有効体積を決定する例示的なフローチャートである。
【図７】本発明の態様に係る、対戦相手の有効体積を最小化する動作を決定する例示的なフローチャートである。
【図８】本発明の態様に係る、種々予測因子の変化率分析を示した例示的なグラフである。
【図９】本発明の態様に係る、種々予測因子の変化率分析を示した例示的なグラフである。
【図１０】本発明の態様に係る、種々予測因子の変化率分析を示した例示的なグラフである。
【図１１】本発明の態様に係る、実時間有効体積を決定する例示的なフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明は、一般的にはゲームプレイ中の競技者の有効領域の動的決定に関し、より詳細には、予測因子に基づくゲームプレイ中の競技者の有効領域の動的決定に関する。本発明の態様では、運動競技（たとえば、テニス）のゲームプレイ中の対象（たとえば、競技者）の有効領域を動的に決定する。本発明の態様では、ゲームプレイ中に有効領域（本明細書においては、「有効面積」または「有効体積」とも称する）を実時間で表示する。本明細書に記載の通り、本発明の一態様において、有効領域は、対象（たとえば、競技者）が「有効」と考えられる（たとえば、対戦相手から得点を挙げる可能性または対戦相手が競技者に対して得点を挙げないように防御する可能性が高い有効な「プレイ」を行う）競技者の周りの面積または体積を表す。テニスのゲームを説明の一例として、「プレイ」は、競技者が対戦相手から得点を挙げようとして対戦相手にボールを打ち返す必要がある事象と考えられる。
【００１０】
実施形態において、有効体積は、競技者の周りに特定の半径を有する円筒（または、その他の任意多様な形状）の体積である。本明細書に記載の通り、本発明の一実施形態によれば、有効体積は、多様な予測因子、状況データ、順次データ、競技者と関連付けられたバイオメトリクス・データ、または競技者による先行プレイの有効性、あるいはその組合せに基づいて決定される。テニスのゲームを説明の一例として、プレイの「有効性」は、プレイが競技者による得点につながるか、対戦相手による競技者からの得点の防御に成功するかに関していてもよい。本明細書に記載の通り、有効体積は、競技者の身体の位置／向き、所与の時間における競技者の運動量および走行方向、プレイ中の競技者の初期速度および終端速度、競技者の最大加速度および平均加速度、競技者の方向／軌跡および方向／軌跡変化の角度、ボールの軌跡、競技者のフォアハンド・スイング位置またはバックハンド・スイング位置、競技者の疲労度、コート上の競技者の位置等、先行プレイおよび予測因子の有効性に基づいて決定される。本明細書に記載の通り、予測因子は、競技環境（たとえば、コート、フィールドの周り等）における分布または競技者による着用、あるいはその両方がなされた一組のセンサ機器（カメラ、運動センサ、物体センサ等を含む）を用いて集められる。
【００１１】
本明細書に記載の通り、予測因子は、特定の形状の体積方程式（たとえば、円筒の場合のＶ＝πｒ２ｈ）の未知の変数の決定に用いられる。円筒の場合、予測因子は、半径および高さの値を決定して有効体積を導出するのに用いられる。本明細書に記載の通り、履歴データまたはトレーニング・データ・レコード、あるいはその両方が予測因子の決定に用いられ、これらの予測因子はさらに、体積方程式の未知の変数を決定して有効体積を決定するのに用いられるようになっていてもよい。トレーニング・データは、定期的な更新によって、有効体積をより正確に決定するようになっていてもよい。すなわち、機械学習およびコグニティブ・コンピューティング技術の使用による機械学習システムのトレーニングにより、対象と関連付けられた予測因子に基づいて、任意所与の時間における対象の有効体積を正確に決定する。
【００１２】
実施形態において、トレーニング・データには、予測因子をプレイの有効性と関連付けるデータ・レコードを含む。このため、本発明の態様では、１つまたは複数のセンサ機器から予測因子に関する情報を取得することにより、履歴トレーニング・データからプレイの有効性を導出するとともに、有効体積を決定する。本発明の一実施形態に係る例示的な使用事例において、有効体積は、実時間での視聴によって観戦者の視聴体験を向上可能であるとともに、後で再生して競技者およびコーチがテクニックを評価、調整、および改善可能であるように使用可能である。
【００１３】
本明細書に記載の通り、競技者の有効体積は、一組の予測因子を用いて決定される。同様に、本発明の態様では、対戦相手の有効体積を最小化する（たとえば、方向転換してプレイする場合の対戦相手の「方向転換ステップ」の有効性を最小化する）予測因子がゲームプレイ中に導入される状況を生成するために競技者が取り得る動作を決定する。本明細書に記載の通り、「方向転換ステップ」は、プレイヤが移動する方向を変更する動きまたは一連の動きを表し得る。移動としては、歩幅の縮小または拡大（たとえば、小また対大また）、横方向移動（たとえば、すり足）、突進（たとえば、ドロップ・ショットに手を伸ばす場合）、後退（たとえば、プレイヤがボレーのためにネットにいて、対戦相手がプレイヤの頭越しにボールを「ロブ」した状況）も可能である。言い換えると、本発明の態様では、対戦相手の有効体積を最小化するとともに対戦相手の得点の機会または競技者によるプレイに対する防御の機会を最小化するために競技者が取り得る動作を決定する。すなわち、本発明の態様では、特定組の予測因子を所与として、対戦相手の有効体積が最低であるものと判定する。したがって、本発明の態様では、ゲームプレイ中の特定時点に予測因子が導入されて対戦相手の有効体積が最小となるように競技者が講じ得る推奨動作／ショット選択肢を提供する。
【００１４】
説明の一例として、本発明の態様では、テニスの試合の所与の時点において、対戦相手のバックハンド・スイング位置等、コートの特定位置に競技者がボールを打ち込もうとすべきであるものと判定する。これらの動作によって、対戦相手の有効体積を最小化する予測因子が発生するためである。すなわち、本発明の態様では、推奨動作によって、対戦相手が「弱い」位置になるとの判定、対戦相手がプレイに困難な軌跡となる必要があるとの判定、対戦相手が難しい「方向転換ステップ」を取る必要があるとの判定、対戦相手が弱い方のスイング（たとえば、バックハンド・スイング）を使用する必要があるとの判定、対戦相手がプレイのために比較的長い距離を移動する必要があるとの判定、対戦相手がプレイのために特定の運動量および方向を有する必要があるとの判定等を行う。
【００１５】
実施形態において、有効体積は、任意多様な形状（たとえば、立方体、円筒、角柱等）にて生成される。競技者、選好、および目標が異なれば、使用される形状も異なる。実施形態において、本発明の態様では、複数の異なる形状の有効体積を決定し、有効体積として表示する形状をユーザが選択するようにしてもよい。
【００１６】
実施形態において、本発明の態様では、有効体積の使用により、ボール軌跡等の予測因子に基づいて、ゲームプレイ中に競技者が存在すると予測される可能性が高い場所を予測する。たとえば、本発明の態様では、競技者が有効体積内に存在するものと予測する。この追加または代替として、有効体積は、成功の機会が最大となるように競技者が存在すべき場所を表し、同様に、対戦相手の成功の機会が最小となるように競技者が取り得る動作を表す。
【００１７】
本明細書に記載の通り、例示的な使用事例において、本発明の態様では、有効体積の決定または対戦相手の有効体積を最小化するために競技者が取り得る動作の決定、あるいはその両方に基づいて、説明を生成する。たとえば、本発明の態様では、自然言語生成（ＮＬＧ）技術を用いて、有効体積および対応する予測因子に基づく状況を表す説明を生成する（たとえば、自動化実況分析を生成する）。説明の一例として、本発明の態様では、説明「プレイヤＡは、５回のラリー後にフォアハンドでボールを打ち返すのに優れていた」を生成する。
【００１８】
本発明の態様は、テニスのゲームに関する有効体積の決定の観点で説明しているが、これらに限定されない。たとえば、本発明の態様は、野球、バスケットボール、ボクシング／キックボクシング、ゴルフ、フリスビー、凧揚げ、ビリヤード、卓球、ポロ、サッカー、フットボール等、他のスポーツまたは娯楽的活動に適用されるようになっていてもよい。さらに、本発明の態様は、あるプレイヤが別のプレイヤに対してプレイに最適な位置となる状況を決定する分析を実行できるように、テニスのシングルスまたはダブルスのいずれかに適用されるようになっていてもよい。また、本発明の態様は、任意の有効領域（たとえば、２次元分析対３次元分析の場合の有効体積ではなく有効面積）の決定に用いられる。このため、有効体積を決定するための類似プロセスの使用によって、有効面積を決定することができる。
【００１９】
本発明の態様では、体積方程式の未知の変数の決定によって体積測定結果を決定することにより、競技者の有効体積の決定に関する技術的課題に対する技術的解決手段を提供する。本明細書に記載の通り、体積方程式の未知の変数の決定には、回帰技術が用いられる。さらに、そして今度は有効体積の決定に用いられる競技者の予測因子の正確な決定に関する技術的課題の解決には、機械学習およびコグニティブ・コンピューティング技術を含む技術的解決手段が用いられる。実施形態において、本発明の態様では、ユーザ・インターフェースの生成または既存のユーザ・インターフェースの修正によって、競技者の移動および有効範囲／有効体積を表示して示す。本発明の態様では、有効性、予測される動き、および関連するシミュレーションをユーザ・インターフェースに表示する予測システムを実装することによって、ユーザ・インターフェース技術を改善する。
【００２０】
本発明の態様では、特定の一実施態様を提供することにより特定の課題を解決する。すなわち、機械学習およびコグニティブ・コンピューティングを使用して、競技者の有効体積の決定および競技者の対戦相手の有効体積の最小化に関する課題を解決する。プロ・スポーツ世界の環境においては、本発明の態様の特定の解決手段を用いることにより、実世界の特定の課題が解決される。さらに、本発明の態様では、データを処理して本明細書に記載の特定の課題に対する特定の解決手段を提供する様態を改善する。
【００２１】
本発明は、考え得る任意の技術的詳細統合レベルのシステム、方法、またはコンピュータ・プログラム製品、あるいはその組合せであってもよい。コンピュータ・プログラム製品は、本発明の態様をプロセッサに実行させるコンピュータ可読プログラム命令を有する（１つまたは複数の）コンピュータ可読記憶媒体を具備していてもよい。
【００２２】
コンピュータ可読記憶媒体としては、命令実行機器が使用する命令を保持および格納可能な有形の機器が可能である。コンピュータ可読記憶媒体は、たとえば電子記憶装置、磁気記憶装置、光学記憶装置、電磁記憶装置、半導体記憶装置、またはこれらの任意好適な組合せであってもよいが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の非網羅的な一覧には、携帯型フロッピー（Ｒ）・ディスク、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、リードオンリー・メモリ（ＲＯＭ）、消去・プログラム可能リードオンリー・メモリ（ＥＰＲＯＭもしくはフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、携帯型コンパクト・ディスク・リードオンリー・メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリ・スティック、フロッピー（Ｒ）・ディスク、パンチカードもしくは命令が記録された溝中の隆起構造等の機械的符号化デバイス、ならびにこれらの任意好適な組合せを含む。本明細書において使用するとき、コンピュータ可読記憶媒体は、電波等の自由伝搬電磁波、導波路等の送信媒体を通じて伝搬する電磁波（たとえば、光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、またはワイヤを通じて送信される電気信号等、本質的に一時的な信号としては解釈されないものとする。
【００２３】
本明細書に記載のコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体から各コンピュータ／処理機器にダウンロードすることも可能であるし、ネットワーク、たとえばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、または無線ネットワーク、あるいはその組合せを介して外部コンピュータまたは外部記憶装置にダウンロードすることも可能である。ネットワークには、送信銅ケーブル、送信光ファイバ、無線送信、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、またはエッジ・サーバ、あるいはその組合せを含み得る。各コンピュータ／処理機器のネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、当該コンピュータ可読プログラム命令を転送して、各コンピュータ／処理機器内のコンピュータ可読記憶媒体に格納する。
【００２４】
本発明の動作を実行するコンピュータ可読プログラム命令としては、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路の設定データ、あるいはＳｍａｌｌｔａｌｋ（Ｒ）、またはＣ＋＋等のオブジェクト指向プログラミング言語ならびに「Ｃ」プログラミング言語もしくは類似のプログラミング言語等の手続き型プログラミング言語を含む１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組合せで記述されたソース・コードまたはオブジェクト・コードのいずれかが可能である。コンピュータ可読プログラム命令は、独立型ソフトウェア・パッケージとして全部または一部をユーザのコンピュータ上で実行することも可能であるし、一部をユーザのコンピュータ上、一部をリモート・コンピュータ上で実行することも可能であるし、全部をリモート・コンピュータまたはサーバ上で実行することも可能である。後者のシナリオでは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）またはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）等、任意の種類のネットワークを通じてリモート・コンピュータをユーザのコンピュータに接続することも可能であるし、（たとえば、インターネット・サービス・プロバイダを用いることによりインターネットを通じて）外部コンピュータに接続することも可能である。いくつかの実施形態においては、本発明の態様を実行するため、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用して電子回路をカスタマイズすることにより、たとえばプログラマブル論理回路、フィールドプログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路がコンピュータ可読プログラム命令を実行可能である。
【００２５】
本明細書においては、本発明の実施形態に係る方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図またはブロック図あるいはその両方を参照して、本発明の態様を説明している。フローチャート図またはブロック図あるいはその両方の各ブロックならびにフローチャート図またはブロック図あるいはその両方のブロックの組合せは、コンピュータ可読プログラム命令により実装可能であることが了解されるであろう。
【００２６】
これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ等のプログラム可能データ処理装置のプロセッサを介した実行によって、フローチャート図またはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックに規定の機能／動作を実装する手段を生成するように、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに提供されてマシンを構成可能である。また、これらのコンピュータ可読プログラム命令は、命令が格納されたコンピュータ可読記憶媒体が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックに規定の機能／動作の態様を実装する命令を含む製造品を含むように、コンピュータ、プログラム可能データ処理装置、または他の機器、あるいはその組合せに対して特定の様態で機能するように指示し得る当該コンピュータ可読記憶媒体に格納可能である。
【００２７】
また、コンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ、他のプログラム可能装置、または他の機器上での実行によって、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックに規定の機能／動作を実装するように、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、または他の機器へのロードによって、一連の動作ステップをコンピュータ、他のプログラム可能装置、または他の機器上で実行させることにより、コンピュータ実装プロセスを構成可能である。
【００２８】
図中のフローチャートおよびブロック図は、本発明の種々実施形態に係るシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の考え得る実施態様のアーキテクチャ、機能、および動作を示している。この点、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、（１つまたは複数の）特定の論理機能を実装する１つまたは複数の実行可能命令を含む命令のモジュール、セグメント、または一部を表し得る。いくつかの代替実施態様において、ブロックに記載の機能は、図面に記載の順序から外れて発生し得る。たとえば、連続して示す２つのブロックは実際のところ、関与する機能に応じて、実質的に同時に実行することも可能であるし、場合により逆の順序で実行することも可能である。また、ブロック図またはフローチャート図あるいはその両方の各ブロックならびにブロック図またはフローチャート図あるいはその両方のブロックの組合せは、特定の機能または動作を実行する専用ハードウェアベースのシステムにより実装することも可能であるし、専用ハードウェアおよびコンピュータ命令の組合せを実行することも可能である。
【００２９】
ここで図１を参照して、これは、コンピュータ・インフラの一例の模式図である。コンピュータ・インフラ１０は、好適なコンピュータ・ノードの一例に過ぎず、本明細書に記載の本発明の実施形態の使用または機能の範囲に関する如何なる制限をも提案する意図はない。それにも関わらず、コンピュータ・インフラ１０は、実装または上述の機能のいずれかの実行、あるいはその両方が可能である。
【００３０】
コンピュータ・インフラ１０には、他の多くの汎用または専用コンピュータ・システム環境または構成と作用するコンピュータ・システム／サーバ１２が存在する。コンピュータ・システム／サーバ１２との併用に適し得る周知のコンピュータ・システム、環境、または構成、あるいはその組合せの例としては、パーソナル・コンピュータ・システム、サーバ・コンピュータ・システム、シン・クライアント、シック・クライアント、手持ち式もしくはラップトップ・デバイス、マルチプロセッサ・システム、マイクロプロセッサベースのシステム、セット・トップ・ボックス、プログラム可能な家電製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ・システム、メインフレーム・コンピュータ・システム、ならびに上記システムもしくはデバイスのいずれかを含む分散クラウド・コンピューティング環境等が挙げられるが、これらに限定されない。
【００３１】
コンピュータ・システム／サーバ１２は、プログラム・モジュール等、コンピュータ・システムにより実行されるコンピュータ・システム実行可能命令の一般的背景にて記述されていてもよい。一般的に、プログラム・モジュールとしては、特定のタスクの実行または特定の抽象データ型の実装を行うルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、ロジック、データ構造等が挙げられ得る。コンピュータ・システム／サーバ１２は、通信ネットワークを通じてつながったリモート処理機器によりタスクが実行される分散クラウド・コンピューティング環境において実現されるようになっていてもよい。分散クラウド・コンピューティング環境においては、メモリ記憶装置を含むローカルおよびリモートの両コンピュータ・システム記憶媒体にプログラム・モジュールが配置されていてもよい。
【００３２】
図１に示すように、コンピュータ・インフラ１０におけるコンピュータ・システム／サーバ１２は、汎用コンピュータ機器の形態で示している。コンピュータ・システム／サーバ１２の構成要素としては、１つまたは複数のプロセッサまたは処理ユニット１６、システム・メモリ２８、およびシステム・メモリ２８を含む種々システム構成要素をプロセッサ１６に結合するバス１８が挙げられるが、これらに限定されない。
【００３３】
バス１８は、任意の複数種類のバス構造のうちの１つまたは複数を表し、多様なバス・アーキテクチャのいずれかを用いたメモリ・バスもしくはメモリ・コントローラ、周辺機器用バス、アクセラレイテッド・グラフィックス・ポート、ならびにプロセッサもしくはローカル・バスが挙げられる。非限定的な例として、このようなアーキテクチャとしては、業界標準アーキテクチャ（ＩＳＡ）バス、マイクロ・チャネル・アーキテクチャ（ＭＣＡ）バス、拡張ＩＳＡ（ＥＩＳＡ）バス、ビデオ・エレクトロニクス規格協会（ＶＥＳＡ）ローカル・バス、および周辺機器相互接続（ＰＣＩ）バスが挙げられる。
【００３４】
コンピュータ・システム／サーバ１２は通常、多様なコンピュータ・システム可読媒体を含む。このような媒体は、コンピュータ・システム／サーバ１２によりアクセス可能な任意の利用可能な媒体であってもよく、揮発性および不揮発性媒体、リムーバブルおよび非リムーバブル媒体の両者を含む。
【００３５】
システム・メモリ２８は、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）３０またはキャッシュ・メモリ３２、あるいはその両方等、揮発性メモリの形態のコンピュータ・システム可読媒体を含み得る。コンピュータ・システム／サーバ１２は、他のリムーバブル／非リムーバブル、揮発性／不揮発性コンピュータ・システム記憶媒体をさらに含んでいてもよい。非リムーバブル不揮発性磁気媒体（図示しないが、通常は「ハード・ドライブ」と称する）に対する読み書き用として、ストレージ・システム３４を設けることも可能であるが、例に過ぎない。図示はしていないものの、リムーバブル不揮発性磁気ディスク（たとえば、「フロッピー（Ｒ）・ディスク」）に対する読み書き用の磁気ディスク・ドライブならびにＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、もしくは他の光学媒体等のリムーバブル不揮発性光ディスクに対する読み書き用の光ディスク・ドライブを設けることも可能である。このような場合は、１つまたは複数のデータ媒体インターフェースによって、それぞれをバス１８に接続可能である。以下に別途図示および説明する通り、メモリ２８は、本発明の実施形態の機能を実行するように構成された一組（たとえば、少なくとも一組）のプログラム・モジュールを有する少なくとも１つのプログラム製品を含んでいてもよい。
【００３６】
非限定的な例として、一組（少なくとも一組）のプログラム・モジュール４２を有するプログラム／ユーティリティ４０の他、オペレーティング・システム、１つまたは複数のアプリケーション・プログラム、他のプログラム・モジュール、およびプログラム・データがメモリ２８に格納されていてもよい。オペレーティング・システム、１つもしく複数のアプリケーション・プログラム、他のプログラム・モジュール、およびプログラム・データ、またはこれらの何らかの組合せはそれぞれ、ネットワーキング環境の一実施態様を含んでいてもよい。プログラム・モジュール４２は一般的に、本明細書に記載のような本発明の実施形態の機能または方法、あるいはその両方を実行する。
【００３７】
また、コンピュータ・システム／サーバ１２は、キーボード、ポインティング・デバイス、ディスプレイ２４等の１つもしくは複数の外部デバイス１４、ユーザによる当該コンピュータ・システム／サーバ１２との相互作用を可能にする１つもしくは複数のデバイス、または当該コンピュータ・システム／サーバ１２による１つもしくは複数の他のコンピュータ機器との通信を可能にする任意のデバイス（たとえば、ネットワーク・カード、モデム等）、あるいはその組合せと通信するようになっていてもよい。このような通信は、入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース２２を介して発生し得る。さらに、コンピュータ・システム／サーバ１２は、ネットワーク・アダプタ２０を介して、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、一般的なワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、またはパブリック・ネットワーク（たとえば、インターネット）、あるいはその組合せ等の１つまたは複数のネットワークと通信可能である。図示のように、ネットワーク・アダプタ２０は、バス１８を介して、コンピュータ・システム／サーバ１２の他の構成要素と通信する。図示はしていないものの、コンピュータ・システム／サーバ１２と併せて、他のハードウェアまたはソフトウェア構成要素、あるいはその両方を使用することも可能であることが了解されるものとする。その例としては、マイクロコード、デバイス・ドライバ、冗長処理ユニット、外部ディスク・ドライブ・アレイ、ＲＡＩＤシステム、テープ・ドライブ、およびデータ記録ストレージ・システム等が挙げられるが、これらに限定されない。
【００３８】
図２は、本発明の態様に係る、例示的な一実施態様の概要を示している。図２に示すように、ある競技種目（たとえば、テニス）のプレイ中、所与の時間において競技者ごとに有効体積が決定される。たとえば、ゲームプレイが進行するにつれ、競技者が動き回ると、競技者の軌跡、ボールの軌跡、競技者の運動量、競技者の加速度、競技者の速度等に基づいて、予測因子が変化し続ける。図２に見られるように、有効体積は、ゲームプレイの進行につれ変化する予測因子に基づいて動的に変化する。図２の例においては、ある時点において、競技者がある有効体積（たとえば、有効体積２０１）を有しており、別の時点において（たとえば、競技者の移動後）、同じ競技者が異なる有効体積（たとえば、有効体積２０２）を有する。同様に、ある時点において、対戦相手がある有効体積（たとえば、有効体積２０３）を有しており、別の時点において（たとえば、対戦相手の移動後）、同じ対戦相手が異なる有効体積（たとえば、有効体積２０４）を有する。
【００３９】
実施形態において、有効体積は、競技種目の生放送に含まれる。本発明の一態様に係る例示的な使用事例として、有効体積は、図２に示すのと同様に、競技者のビデオ生放送に重畳されている。この追加または代替として、例示的な一実施形態においては、競技者の他、有効体積を実時間でグラフィック表示するアプリケーションをユーザ機器が動作させる。このように、ゲームプレイが競技者の有効性に及ぼす影響に関するより優れた洞察を観戦者に与えることによって、観戦者の体験が向上する。さらに、実施形態においては、ゲームプレイのビデオが有効体積とともに格納され、後で再生されることにより、競技者およびコーチがテクニックを評価、調整、および改善可能である。さらに、有効体積と関連付けられた予測因子の格納によって、競技者およびコーチは、競技者の有効体積を最大化した予測因子および対戦相手の有効体積を最小化した予測因子に関する評価を行い、洞察を得ることができる。例示的な一実施態様において、図２に示す例は、競技者、対戦相手、およびそれぞれの有効体積を実時間で示すユーザ・インターフェースのスクリーンショットであってもよい。これら図２に示す画像／シミュレーションは、ユーザ・インターフェースでの表示中に提示され、さらに操作可能である。
【００４０】
図３は、本発明の態様に係る、例示的な環境を示している。図３に示すように、環境３００は、ユーザ機器２１０、センサ機器２１５、競技者有効体積決定システム２２０、およびネットワーク２３０を含む。実施形態において、環境３００の１つまたは複数の構成要素は、図２のクラウド・コンピューティング環境の１つまたは複数の構成要素に対応する。実施形態において、環境３００の１つまたは複数の構成要素は、図１のコンピュータ・システム／サーバ１２の構成要素を含む。
【００４１】
ユーザ機器２１０は、ネットワーク２３０等のネットワークを介して通信可能なコンピュータ機器を含む。たとえば、ユーザ機器２１０は、移動体通信機器（たとえば、スマート・フォンまたは個人用デジタル補助装置（ＰＤＡ））、携帯型コンピュータ機器（たとえば、ラップトップまたはタブレット・コンピュータ）、デスクトップ・コンピュータ、または別の種類のコンピュータ機器、あるいはその組合せに対応していてもよい。いくつかの実施形態において、ユーザ機器２１０は、競技者およびそれぞれの有効体積の描写の表示に用いられるアプリケーションをホスティングする。この追加または代替として、ユーザ機器２１０は、有効体積が競技者の生ビデオに重畳された競技種目の生放送または録画放送の視聴に用いられる。この追加または代替として、ユーザ機器２１０は、特定の時点において有効体積の基準となる予測因子を識別する情報を受信する（たとえば、これにより競技者またはコーチ、あるいはその両方は、異なる予測因子および状況が有効体積に影響を及ぼす様子を評価することができる）。
【００４２】
センサ機器２１５は、予測因子と関連するセンサ・データの収集に用いられる１つまたは複数の電子センサ（たとえば、カメラ、運動センサ、物体センサ、音声センサ等）を含む。実施形態において、センサ機器２１５は、コート、もしくはフィールド等の上または周りに分布している。実施形態において、センサ機器２１５は、競技者の軌跡、ボールの軌跡、競技者の速度、競技者の加速度、競技者の動き、向き／位置等の変化等、ゲームプレイ中の予測因子または他のデータ、あるいはその両方の決定に用いられる。実施形態において、センサ機器２１５は、競技者が着用し、センサ機器２１５がバイオメトリクス・データまたは本明細書に記載するような１つもしくは複数の予測因子、あるいはその両方を集めるウェアラブル・デバイスを含む。実施形態において、センサ機器２１５は、ボールおよび各競技者／対戦相手の位置のＸ、Ｙ、Ｚ座標または速度単位ベクトルあるいはその両方、ボールおよび各競技者／対戦相手の速度等のデータを集める。実施形態において、センサ機器２１５は、５０回／秒等の任意好適なレートでデータを集める。センサ機器２１５により収集されたデータは、クラウドベースのデータベースに格納されていてもよく、また、何百万ものデータ点、潜在的には何十億ものデータ点を含んでいてもよい。実施形態においては、データ・レコードの格納によって、予測因子をプレイの有効性尺度と関連付ける。
【００４３】
競技者有効体積決定システム２２０は、ゲームプレイ中の競技者の有効体積を動的に決定する１つまたは複数のコンピュータ機器（たとえば、図１のコンピュータ・システム／サーバ１２等）を具備する。本明細書に記載の通り、競技者有効体積決定システム２２０は、（たとえば、プレイ有効性決定モジュール２２２を用いて）競技者による種々プレイの有効性尺度を確立するトレーニング・データを追跡するとともに、（たとえば、予測因子決定モジュール２２１を用いて）有効性と関連付けられた予測因子を追跡する。本明細書でさらに詳しく説明する通り、競技者有効体積決定システム２２０は、（たとえば、トレーニング・データ・リポジトリ２２３により格納された）トレーニング・データから、体積方程式の未知の変数の決定に組み込まれる重み付け係数を決定する。競技者有効体積決定システム２２０は、センサ機器２１５により収集されたセンサ・データをモニタリングし、（たとえば、予測因子に関する）センサ・データをプレイの有効性尺度と関連付ける情報を格納する。競技者有効体積決定システム２２０は、実時間センサ・データを使用することにより、（たとえば、予測因子決定モジュール２２１を用いて）実時間予測因子を決定するとともに、（たとえば、有効体積決定モジュール２２４を用いて）競技者の実時間有効体積を決定する。競技者有効体積決定システム２２０は、機械学習／トレーニングおよびコグニティブ・コンピューティング技術を使用することにより、対象と関連付けられた予測因子に基づいて、任意所与の時間における対象の有効体積を正確に決定する。
【００４４】
ネットワーク２３０は、ネットワーク・ノードと、１つもしくは複数の有線ネットワークまたは無線ネットワークあるいはその両方とを含む。たとえば、ネットワーク２３０としては、セルラー・ネットワーク（たとえば、第２世代（２Ｇ）ネットワーク、第３世代（３Ｇ）ネットワーク、第４世代（４Ｇ）ネットワーク、第５世代（５Ｇ）ネットワーク、ロングターム・エボリューション（ＬＴＥ）ネットワーク、ＧＳＭ（Global System for Mobile）ネットワーク、符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ）ネットワーク、またはエボリューションデータ最適化（ＥＶＤＯ）ネットワーク等）、公衆陸上移動体ネットワーク（ＰＬＭＮ）、または別のネットワーク、あるいはその組合せが挙げられ得る。この追加または代替として、ネットワーク２３０としては、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、メトロポリタン・ネットワーク（ＭＡＮ）、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）、アドホック・ネットワーク、管理インターネット・プロトコル（ＩＰ）・ネットワーク、仮想プライベート・ネットワーク（ＶＰＮ）、イントラネット、インターネット、光ファイバベースのネットワーク、または上記もしくは他の種類のネットワークの組合せ、あるいはその組合せが挙げられ得る。
【００４５】
環境３００における機器またはネットワークあるいはその両方の数は、図３に示すものに限定されない。実際のところ、環境３００には、図３に示すよりも多くの機器またはネットワークあるいはその両方を含んでいてもよいし、少ない機器またはネットワークあるいはその両方を含んでいてもよいし、異なる機器またはネットワークあるいはその両方を含んでいてもよいし、異なる配置の機器またはネットワークあるいはその両方を含んでいてもよい。また、いくつかの実施態様においては、環境３００の機器のうちの１つまたは複数が、環境３００の機器のうちの別の１つまたは複数が実行するものとして記載の１つまたは複数の機能を実行するようにしてもよい。環境３００の機器は、有線接続、無線接続、または有線接続と無線接続との組合せを介して、相互接続していてもよい。
【００４６】
図４は、有効体積方程式の未知の変数の重み付け係数および値の決定に用いられるトレーニング・データ・レコードを生成するプロセスの例示的なフローチャートである。実施形態において、図４の各ステップは、たとえば図３の環境において実行され、図３に示す要素の参照番号を用いて表される。上述の通り、このフローチャートは、本発明の種々実施形態に係るシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の考え得る実施態様のアーキテクチャ、機能、および動作を示している。本明細書に記載の通り、図４のプロセスは、プレイの有効性、プレイの有効体積、およびプレイの予測因子を表すトレーニング・データの決定に用いられる。十分なトレーニング・データが生成されると、一組の実時間予測因子に基づいて、トレーニング・データにより所与の時間の実時間有効体積が導出される。
【００４７】
図４に示すように、説明の一例として、プロセス４００は、ゲームプレイ中のセンサ・データをモニタリングすること（ステップ４１０）を含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、ある競技（たとえば、テニス）のゲームプレイ中に、センサ機器２１５からのセンサ・データをモニタリングする。実施形態において、競技者有効体積決定システム２２０は、競技者の軌跡、ボールの軌跡、競技者の速度、競技者の加速度、競技者の動き、向き／位置等の変化等、予測因子に関するセンサ・データをモニタリングする。
【００４８】
また、プロセス４００は、プレイの有効性を決定すること（ステップ４２０）を含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、競技者によるプレイの有効性の尺度を決定する。テニスのゲームを説明の一例として、「プレイ」は、競技者が対戦相手から得点を挙げようとして対戦相手にボールを打ち返す必要がある事象と考え得る。テニスにおいて、プレイの有効性は、プレイ後（たとえば、ボールが打ち返された場合）のボールの速度、プレイの結果（たとえば、プレイが得点に結び付いたか、対戦相手による得点の防御に結び付いたか等）、またはその後のプレイの結果、あるいはその組合せに基づいて測定されるようになっていてもよい。実施形態において、プレイの有効性は、プレイが有効となるレベルを表す数値として決定される。たとえば、得点を挙げたプレイは直ちに、比較的高いスコアとなる一方、得点を失ったプレイは直ちに、比較的低いスコアとなる。
【００４９】
プロセス４００は、プレイを完了するために競技者が移動した距離を決定すること（ステップ４３０）をさらに含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、モニタリングしたセンサ・データを用いて、プレイを完了するために競技者が移動した距離を決定する。本明細書でさらに詳しく説明する通り、例示的な一実施態様において、この距離は、有効体積の半径の値を表し、実時間有効体積の決定に用いられる重み付け係数の決定に用いられるトレーニング・データ・レコードの一部である。事実上、プレイを完了するために競技者が移動した距離は、半径ひいては体積を表す（例示的な一実施態様において、高さの値は、競技者の身長およびリーチに基づく固定値である）。プレイが有効と考えられる場合（たとえば、ステップ４２０において）は、ステップ４３０において決定される体積が有効体積である。
【００５０】
また、プロセス４００は、予測因子データセットを決定すること（ステップ４４０）を含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、所与の時点におけるプレイ中の予測因子を識別する予測因子データセットを決定する。予測因子データセットには、センサ・データのモニタリング中にセンサ機器２１５により収集された情報を含む。たとえば、予測因子データセットは、コート上の競技者の位置、競技者の軌跡、競技者の運動量、ボールの軌跡、競技者の速度、競技者の加速度、競技者の動き、向き／位置の変化、または他のゲームプレイ関連の動作、あるいはその組合せを表す。この追加または代替として、予測因子データセットは、競技者のバイオメトリクス・データを識別する。
【００５１】
プロセス４００は、完了したプレイのトレーニング・データ・レコードを格納すること（ステップ４５０）をさらに含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、予測データセットをプレイの有効性尺度および競技者が移動した距離（たとえば、円筒の体積方程式の半径または角柱の体積方程式の長さ／幅に対応）と関連付けるトレーニング・データ・レコードを格納する。すなわち、トレーニング・データ・レコードは、プレイの有効性レベル、プレイのために移動した距離、およびプレイと関連付けられた予測データを識別する。このため、トレーニング・データ・レコードは、一組の予測データを所与として、プレイの有効体積を識別する。異なる組の予測データについてより多くのトレーニング・データを集め、より多くのトレーニング・データ・レコードを生成するとともに、類似する組の予測因子の有効性スコアを平均化するため、プロセス・ステップ４１０〜４５０が繰り返される。例示的な一実施態様において、予測因子は、任意好適なデータ正規化技術を用いて、値集合へと正規化される。
【００５２】
本明細書でさらに詳しく説明する通り、トレーニング・データ・レコードは、履歴予測因子およびそれら履歴予測因子と関連付けられた履歴有効体積との実時間予測因子の比較に基づいて実時間有効体積を決定するのに用いられる。本明細書に記載の通り、実時間有効体積の決定に際しては、重み付け係数も考慮される。
【００５３】
また、プロセス４００は、十分なトレーニング・データを集めた後に重み付け係数を決定すること（ステップ４６０）を含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、有効体積方程式の未知の変数の値の決定に用いられる重み付け係数を決定する。円筒を一例として、有効体積方程式は、Ｖ＝πｒ２ｈである。円筒の有効体積方程式の半径および高さに対しては、２つの回帰方程式が用いられる。
ｒｉ＝Ａ１ｘｉ１＋Ａ２ｘｉ２＋・・・＋Ａｐｘｉｐ＋εｒ  （１）
ｈｉ＝β１ｘｉ１＋β２ｘｉ２＋・・・＋βｐｘｉｐ＋εｈ  （２）
方程式（１）および（２）において、ｘｉは一組の予測因子であり、Ａおよびβは重み付け係数（たとえば、加重係数）であり、εｒおよびεｈは必要に応じて半径および高さを調整する設定可能な定数である（たとえば、εは、競技者のトレーニングのため、高低調整によって、大小いずれかの半径および高さを示すことができる）。重み付け係数は、回帰直線の勾配であって、概ね予測因子に基づく。方程式１においては、（たとえば、ステップ４３０により）各トレーニング・データ・レコードのｒが既知であり、（たとえば、ステップ４４０により）予測因子ｘｉも既知であるため、競技者有効体積決定システム２２０は、トレーニング・データ・レコードに含まれるｒおよびｘｉの既知の値を用いたβの逆解決（back-solve）によって、方程式（１）におけるβの各値を導出する。さらに、（たとえば、競技者の身長に基づく）ｈの所定の値、（たとえば、ステップ４４０による）予測因子ｘｉを用いて、競技者有効体積決定システム２２０は、方程式（２）におけるβの各値を導出する。本明細書で後述する通り、半径および高さの値の決定ひいては有効体積の決定には、２つの回帰方程式が用いられる。
【００５４】
プロセス４００は、実時間有効体積を決定する重み付け係数を格納すること（ステップ４７０）をさらに含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、ステップ４６０において決定された重み付け係数を格納する。本明細書に記載の通り、競技者有効体積決定システム２２０は、一組の予測因子を所与として、後で重み付け係数を使用することにより半径を決定する。
【００５５】
図５は、本発明の態様に係る、例示的な一実施態様を示している。図５に示すように、プレイの最初の競技者の開始位置、プレイする競技者の終端位置、およびプレイのために移動した距離（たとえば、体積方程式の半径）の決定のため、センサ機器２１５が用いられる。競技者有効体積決定システム２２０は、（たとえば、プロセス・ステップ４３０と同様に）センサ機器２１５から半径情報を決定し、（たとえば、プロセス・ステップ４２０と同様に）プレイの有効性を決定し、（たとえば、プロセス・ステップ４４０と同様に）予測因子を決定し、（たとえば、プロセス・ステップ４５０と同様に）トレーニング・データ・レコードを格納する。
【００５６】
図６は、トレーニング・データ、実時間予測因子、または重み付け係数、あるいはその組合せに基づいて特定時点における実時間有効体積を決定するプロセスの例示的なフローチャートである。例示的な一実施態様において、図６の各ステップは、たとえば図３の環境において実行され、図３に示す要素の参照番号を用いて表される。上述の通り、このフローチャートは、本発明の種々実施形態に係るシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の考え得る実施態様のアーキテクチャ、機能、および動作を示している。本明細書に記載の通り、プロセス６００においては、プロセス６００の個々のプロセス・ステップに記載の通り、プロセス４００からのデータまたはトレーニング・レコード、あるいはその両方が用いられる。
【００５７】
図６に示すように、プロセス６００は、ゲームプレイ中のセンサ・データをモニタリングすること（ステップ６１０）を含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、プロセス・ステップ４１０に関して上述したのと同様に、センサ機器２１５からのセンサ・データをモニタリングする。
【００５８】
また、プロセス６００は、実時間予測因子データセットを識別すること（ステップ６２０）を含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、ステップ６１０によりモニタリングしたセンサ・データから予測因子データセットを実時間で識別する。本明細書に記載の通り、予測因子は、コート上の対象（たとえば、競技者）の位置、競技者の軌跡、競技者の運動量、ボールの軌跡、競技者の速度、競技者の加速度、競技者の動き、向き／位置の変化、または他のゲームプレイ関連の動作、あるいはその組合せを含む。
【００５９】
プロセス６００は、実時間予測因子、過去に決定された重み付け係数、およびトレーニング・データ・レコードに基づいて、実時間有効体積を決定すること（ステップ６３０）をさらに含む。一例において、競技者有効体積決定システム２２０は、体積方程式の未知の変数の決定によって、対象（たとえば、競技者）の実時間有効体積を決定する。円筒を一例として、競技者有効体積決定システム２２０は、２つの回帰方程式（１）および（２）を用いることにより、半径および高さひいては対象（たとえば、競技者）の有効体積を決定する。一例として、競技者有効体積決定システム２２０は、方程式（１）および（２）（ここでｘｉは、ステップ６２０において決定された各組の予測因子であり、βは、過去に（たとえば、図４のプロセス４００のステップ４６０において）決定された重み付け係数である）ならびに（たとえば、図４のプロセス４００のステップ４５０において生成・格納され、図５において生成・格納されたような）トレーニング・データ・レコードを用いて、円筒の体積方程式の半径および高さを決定する。実施形態において、競技者有効体積決定システム２２０は、任意数の形状（たとえば、角柱、台形柱、五角柱、八角柱等）を用いて実時間有効体積を決定する。例示的な一実施態様において、実時間有効体積は、複数の形状の体積の一致部分または共通部分である。実施形態において、トレーニング・データ・レコードは、過去に決定された重み付け係数と組み合わされ、履歴予測因子およびそれら履歴予測因子と関連付けられた履歴有効体積との実時間予測因子の比較に基づいて実時間有効体積を決定するのに用いられる。
【００６０】
プロセス６００は、有効体積および表示のための関連情報を出力すること（ステップ６４０）を含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、表示用の有効体積を出力する。本明細書に記載の通り、例示的な一実施態様において、有効体積は、（たとえば、図２に示すのと同様に）競技者に重畳される生放送の一部として表示される。この追加または代替として、例示的な一実施態様においては、競技者の他、有効体積を実時間でグラフィック表示するアプリケーションをユーザ機器２１０が動作させる。
【００６１】
また、実施形態において、競技者有効体積決定システム２２０は、有効体積と関連付けられた関連情報を出力する。たとえば、自然言語生成技術の実装により、有効体積および対応する予測因子に基づく状況を表す説明を生成する。説明の一例として、本発明の例示的な一態様では、説明「プレイヤＡは、５回のラリー後にフォアハンドでボールを打ち返すのに優れていた」を生成する。
【００６２】
図６にさらに示すように、プロセス６００は、プロセス・ステップ４２０に戻り、連続するゲームプレイに基づいて、より多くのトレーニング・データ・レコードを生成する。このように、トレーニング・データは、有効体積の計算および精度を向上させるように更新・改良し続けられる。例示的な一実施態様においては、競技者がコートを動き回ってプレイする際、ゲームプレイの進行中に実時間有効体積が動的に決定・表示されるように、プロセス６００が継続的に繰り返される。このように、ゲームプレイが競技者の有効性に及ぼす影響に関するより優れた洞察を観戦者に与えることによって、観戦者の体験が向上する。さらに、例示的な一実施態様においては、ゲームプレイのビデオが有効体積とともに格納され、後で再生されることにより、競技者およびコーチがテクニックを評価、調整、および改善可能である。
【００６３】
図７は、対戦相手の有効体積を最小化する動作を決定するプロセスの例示的なフローチャートである。例示的な一実施態様において、図７の各ステップは、たとえば図３の環境において実行され、図３に示す要素の参照番号を用いて表される。上述の通り、このフローチャートは、本発明の種々実施形態に係るシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の考え得る実施態様のアーキテクチャ、機能、および動作を示している。
【００６４】
図７に示すように、プロセス７００は、ゲームプレイ中のセンサ・データをモニタリングすること（ステップ７１０）を含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、プロセス・ステップ４１０に関して上述したのと同様に、センサ機器２１５からのセンサ・データをモニタリングする。
【００６５】
プロセス７００は、主対象または競技者によるプレイに先立って副対象（たとえば、対戦相手）の有効体積を最小化する予測因子を識別すること（ステップ７２０）を含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、対戦相手と関連付けられた取得済みのトレーニング・データに基づいて、過去に対戦相手の有効体積が最小であった一組の予測因子を識別する。より具体的に、競技者有効体積決定システム２２０は、対戦相手の有効体積を最小化する対戦相手の軌跡、運動量、位置、向き等、対戦相手の予測因子を識別する。
【００６６】
プロセス７００は、対戦相手の有効体積を最小化する予測因子を導入する動作を識別する情報を出力すること（ステップ７３０）をさらに含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、主対象（たとえば、競技者）が対戦相手の有効体積を最小化するために取り得る考え得る動作を識別する情報を出力する。すなわち、競技者有効体積決定システム２２０は、競技者が取り得る考え得る一組の動作を識別するとともに、対戦相手の予測因子および当該予測因子と関連付けられた有効性に基づいて、対戦相手の有効体積が小さくなる状況を導入するために競技者が取るべき（１つまたは複数の）動作を識別する。
【００６７】
一例として、競技者有効体積決定システム２２０は、ゲームプレイ中の特定時点に（ステップ７２０において決定された）予測因子が導入されて対戦相手の有効体積が最小となるように競技者が講じ得る推奨動作／ショット選択肢を提供する。説明の一例として、競技者有効体積決定システム２２０は、テニスの試合の所与の時点において、対戦相手のバックハンド・スイング位置等、コートの特定位置に競技者がボールを打ち込もうとすべきであるものと判定する。これらの動作によって、対戦相手の有効体積を最小化する予測因子が発生するためである。すなわち、推奨動作によって、対戦相手が「弱い」位置になるとの判定、対戦相手がプレイに困難な軌跡となる必要があるとの判定、対戦相手が弱い方のスイング（たとえば、バックハンド・スイング）を使用する必要があるとの判定、対戦相手がプレイのために比較的長い距離を移動する必要があるとの判定、対戦相手がプレイのために特定の運動量および方向を有する必要があるとの判定等を行う。
【００６８】
例示的な一実施形態において、競技者有効体積決定システム２２０は、競技者またはコーチ、あるいはその両方がゲームプレイの再生中に後で推奨内容を精査できるように、推奨動作の格納または提示、あるいはその両方を行う。すなわち、例示的な一実施形態において、競技者有効体積決定システム２２０は、後で精査するため録画可能なゲームプレイの生放送の一部としてのキャプションとして推奨内容を組み込む。この追加または代替として、競技者有効体積決定システム２２０は、後で精査および読み出しを行うためのデータ構造等の様態にて推奨動作を格納する。この追加または代替として、競技者有効体積決定システム２２０は、ゲームプレイ中の対応する時間インデックスにおいて推奨動作を精査できるように、あるアプリケーションにおいて推奨動作をグラフィック表示する。
【００６９】
図８〜図１０は、本発明の態様に係る、種々予測因子の変化率分析を示した例示的なグラフである。本明細書に記載の通り、例示的な一実施態様においては、予測因子の変化率が予想され、有効体積を決定する回帰モデルの一部としてこれらの予想変化率が用いられる。この追加または代替として、例示的な一実施態様においては、サポート・ベクター・マシンへの入力として予想変化率が使用され、有効体積を決定する形状が選択される。図２のコンテンツを表示するユーザ・インターフェース等のユーザ・インターフェースに、予想変化率と関連するデータが表示されるようになっていてもよい。
【００７０】
例示的な一実施形態において、競技者有効体積決定システム２２０は、予測因子と関連付けられたデータを追跡し、このデータの変化率をグラフの形態でユーザ・インターフェース（たとえば、ユーザ・インターフェース８００）に提示する。図８に示す例において、競技者有効体積決定システム２２０は、２人の競技者またはプレイヤのゲーム別の方向転換速度を提示する（ここでたとえば、ｘ軸がゲーム数であり、ｙ軸が方向転換速度の尺度である）。図８に示すグラフから、方向転換速度の変化率が予想される。
【００７１】
図９を参照して、例示的な一実施態様においては、２人の異なる競技者のプレイヤの予測因子データの比較が（たとえば、ユーザ・インターフェース９００に）表示される。この比較は、２人の異なるプレイヤのゲーム別の変化率を示している。例示的な一実施態様において、プレイヤ間の比較または相違には、各プレイヤの有効体積を織り込んでいる（たとえば、対戦相手との相違が大きいほど、対戦相手の有効体積が小さくなる）。
【００７２】
図１０を参照して、例示的な一実施態様においては、複数のゲームにわたる特定の競技者のある予測因子について相違が（たとえば、ユーザ・インターフェース１０００に）提示される。図１０に示すグラフから、この予測因子についての競技者の変化率を予想可能であって、本明細書に記載の通り、有効体積の決定に使用可能である。
【００７３】
図１１は、実時間有効体積を決定する例示的なフローチャートである。例示的な一実施態様において、図１１の各ステップは、たとえば図３の環境において実行され、図３に示す要素の参照番号を用いて表される。上述の通り、このフローチャートは、本発明の種々実施形態に係るシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の考え得る実施態様のアーキテクチャ、機能、および動作を示している。
【００７４】
図１１に示すように、プロセス１１００は、センサ・データを実時間で収集すること（ステップ１１０５）を含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、（たとえば、図４のステップ４１０に関して上述したのと同様に）センサ機器２１５からのセンサ・データを収集する。
【００７５】
また、プロセス１１００は、変化率を予想すること（ステップ１１１０）を含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、ある期間にわたって収集された（たとえば、ステップ１１０５において収集された）センサ・データに基づいて、予測因子の変化率を予想する。予測因子の変化率を予想する例については、図８〜図１０に関して上述した通りである。
【００７６】
プロセス１１００は、Ｒｕｎｇｅ−Ｋｕｔｔａを変化率に適用すること（ステップ１１１５）をさらに含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、ステップ１１１０において決定された変化率に対してＲｕｎｇｅ−Ｋｕｔｔａを適用する。実施形態においては、古典的ＲＫ４  Ｒｕｎｇｅ−Ｋｕｔｔａ法が適用されるようになっていてもよく、たとえば、以下の通りである。
【００７７】
【数１】
2021531057.tif 000003
（ｎ＝０、１、２、３、．．．）であり、以下を使用する。
【００７８】
【数２】
2021531057.tif 000004
【００７９】
上記Ｒｕｎｇｅ−Ｋｕｔｔａ法において、ｙｎ＋１は時間ｔにおけるｙ（ｔｎ＋１）のＲＫ４近似であり、次の値（ｙｎ＋１）は、現在値（ｙｎ）に４つのインクリメントの加重平均を追加することで決定され、ここで各インクリメントは、インターバルｈのサイズと微分方程式の右辺の関数ｆにより規定される推定勾配との積である。ｋ１は、インターバルの最初の勾配に基づくインクリメントであり、ｙを使用する（オイラー法）。ｋ２は、インターバルの中間の勾配に基づくインクリメントであり、ｙおよびｋ１を使用する。ｋ３も、中間の勾配に基づくインクリメントであるが、これはｙおよびｋ２を使用する。ｋ４は、インターバルの最後の勾配に基づくインクリメントであり、ｙおよびｋ３を使用する。
【００８０】
また、プロセス１１００は、サポート・ベクター・マシンおよびＲｕｎｇｅ−Ｋｕｔｔａの結果を用いて形状を選択すること（ステップ１１２０）を含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、（ステップ１１１５からの）Ｒｕｎｇｅ−Ｋｕｔｔａ分析の結果をサポート・ベクター・マシン（ＳＶＭ）に入力することにより形状（たとえば、円筒、角柱等）を選択する。例示的な一実施形態において、競技者有効体積決定システム２２０は、任意好適なＳＶＭ技術を使用することにより、形状の選択の一部として分類および回帰分析に用いられるデータを分析する。
【００８１】
プロセス１１００は、履歴および予想データを用いて選択形状の回帰モデルを適用すること（ステップ１１２５）をさらに含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、（たとえば、ステップ１１０５およびステップ１１１０からの）履歴および予想データを用いて選択形状の回帰モデルを適用する。円筒を一例として、競技者有効体積決定システム２２０は、方程式（１）および（２）と関連付けられた回帰モデル等を適用するようにしてもよい。
【００８２】
また、プロセス１１００は、位置データおよび層別変化率を選択すること（ステップ１１３０）を含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、（たとえば、コートまたはフィールド上の競技者の現在位置に基づく）位置データおよび（たとえば、ステップ１１１０からの変化率データに基づく）層別変化率を選択する。ステップ１１３０から、競技者有効体積決定システム２２０は、体積回帰方程式（たとえば、円筒を一例とする方程式（１）および（２））の未知の変数を決定する。
【００８３】
プロセス１１００は、有効体積を決定すること（ステップ１１３５）をさらに含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、（ステップ１１２５および１１３０から導出された）未知の変数を選択形状の回帰方程式に入力することにより有効体積を決定する。
【００８４】
また、プロセス１１００は、各空間エリアについて、有効体積の決定を繰り返すこと（ステップ１１４０）を含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、競技者がコートまたはフィールドを動き回る際にステップ１１３０および１１３５を繰り返して、種々時点における競技者の有効体積を決定する。
【００８５】
プロセス１１００は、キャプションを生成すること（ステップ１１４５）をさらに含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、競技者の有効体積に基づいて説明またはキャプションを生成する（たとえば、自然言語生成（ＮＬＧ）技術を使用して、有効体積および対応する予測因子に基づく状況を表す説明を生成する）。
【００８６】
また、プロセス１１００は、対戦相手の有効体積を最小化する動作を出力すること（ステップ１１５０）を含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、図７のプロセス・ステップ７３０に関して上述したのと同様に、対戦相手の有効体積を最小化する動作を出力する。
【００８７】
プロセス１１００は、対戦相手の有効体積を出力すること（ステップ１１５５）をさらに含む。たとえば、競技者有効体積決定システム２２０は、ステップ１１０５〜１１３５に記載したものと同様のプロセス・ステップに基づいて、ただし競技者の対戦相手に関して、対戦相手の有効体積を決定して出力する。
【００８８】
本明細書に記載の通り、本発明の態様では、ある運動競技（たとえば、テニス）のゲームプレイ中に競技者の有効領域を動的に決定し、この有効領域（たとえば、有効体積）をゲームプレイ中に実時間で表示する。本明細書に記載の通り、有効領域は、競技者が「有効」と考えられる（たとえば、対戦相手から得点を挙げる可能性または対戦相手が競技者に対して得点を挙げないように防御する可能性が高い有効な「プレイ」を行う）競技者の周りの面積または体積を表す。有効体積は、所与の時間に競技者／対戦相手が存在すると考えられるコート上の場所を予測するのに用いられるとともに、観戦者の体験および指導方法の改善のため、実時間分析またはゲーム後分析、あるいはその両方に用いられる。
【００８９】
実施形態においては、本明細書に記載のプロセスの実行をサービス・プロバイダが提供することも可能である。この場合、サービス・プロバイダは、１つまたは複数の顧客に対して、本発明のプロセス・ステップを実行するコンピュータ・インフラの創出、保守、展開、サポート等を行うことができる。これらの顧客は、たとえば技術を使用する如何なる企業であってもよい。この代償として、サービス・プロバイダは、定額制もしくは料金制、あるいはその両方で顧客から支払いを受けること、または、１つもしくは複数の第三者への広告コンテンツの販売による支払いを受けること、あるいはその両方が可能である。
【００９０】
さらに別の実施形態において、本発明は、ネットワークを介したコンピュータ実装方法を提供する。この場合は、コンピュータ・システム／サーバ１２（図１）等のコンピュータ・インフラを設けるとともに、本発明のプロセスを実行する１つまたは複数のシステムを取得（たとえば、創出、購入、使用、修正等）して、コンピュータ・インフラに展開することも可能である。このため、システムの展開には、（１）コンピュータ可読媒体から（図１に示すような）コンピュータ・システム／サーバ１２等のコンピュータ機器へのプログラム・コードのインストール、（２）１つもしくは複数のコンピュータ機器のコンピュータ・インフラへの追加、ならびに（３）コンピュータ・インフラの１つまたは複数の既存システムの組込みまたは改良、あるいはその両方によって、当該コンピュータ・インフラが本発明のプロセスを実行できるようにすること、のうちの１つまたは複数を含み得る。
【００９１】
以上、例示を目的として本発明の種々実施形態の説明を提示したが、これらは、何ら網羅的であることも、開示の実施形態への限定であることも意図したものではない。当業者には、上記実施形態の範囲および思想から逸脱することなく、多くの改良および変形が明らかとなるであろう。本明細書に使用の専門用語は、実施形態の原理、実際の適用、もしくは市場に見られる技術の技術的改良の最良の説明のため、または、本明細書に開示の実施形態の当業他者による理解を可能にするために選定している。
【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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【国際調査報告】
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