B3-3

バスケットボールにおけるボール保持プレイヤの行動選択支援環境
Action selection support for basketball player holding a ball
箭野 柊*1, 松浦 健二*1, 谷岡 広樹*1, 和田 智仁*2, 後藤田 中*3,Shu YANO*1, Kenji MATSUURA*1, Hiroki TANIOKA*1, Tomohito WADA*2, Naka GOTODA *3*1 徳島大学*1 Tokushima University*2 鹿屋体育大学*2 National Institute of Fitness and Sports in Kanoya*3 香川大学*3 Kagawa University
Email: ma2@tokushima-u.ac.jp
あらまし：バスケットボールにおいて，各プレイヤはシュートに向けてその場の状況を判断し，行動を選択する．本研究では，ボール保持プレイヤに着目し，その行動選択の学習支援を行う．手法として，パス，ドリブル，シュートに焦点をあて，ボール保持プレイヤが置かれている状況下での行動選択肢を試合デー
タから自動抽出する．さらに，その選択行動をシュートを目標として指標化する．自動抽出と指標の視覚化をするシステムの設計，構築を行う．
キーワード：バスケットボール，可視化

1.

はじめに

2.

バスケットボールにおいて，勝敗にはいかにシュートを多く決めるかが重要となる．シュートを打つ
際，ゴールからの距離や，敵プレイヤの有無によって成功率は変わってくる．シュートの成功率が低いと感じたならば，その時の状況に応じてシュートの成功率が高くなるように，パスやドリブルなどの行動を選択することが重要である．また，状況に応じた行動選択のためには，典型的な行動パターンの習得が必要となる．そのため本研究では，ボール保持プレイヤに焦点を当て，その行動選択の支援環境を設計する．
箭野らはバスケットボールのオフェンス戦術の支援に関する研究を行っている(1)(2)．この研究では，試合データの中からカットスルー，スペース，ハンドオフと呼ばれる戦術が使用されているシーンを抽出している．また，試合データをもとにシミュレーションの描画を行うが，その際に戦術を使用しているプレイヤの色を変化させることによって，シーンの中で見るべき場所を分かりやすくしている．学習者
はこのシステムを用いて戦術が使用されているシーンを繰り返し見ることにより学習を行う．箭野らの研究で支援の対象となっているオフェンス戦術では，主にボールを持っていないプレイヤが対象となっている．
本研究ではボールを持っているプレイヤを対象とし，その行動選択の支援を行う．そのためにボール保持プレイヤの行動の選択肢とその行動がどれだけシュートにつながるのかを学習者に対して提示するシステムの構築を行う．

学習支援要件プレイヤは試合の中で，何かの行動を起こす際に試合状況の判断を行う．中川はプレイヤが状況を判断し，行動を起こすまでの情報処理は，「外的ゲーム
状況に対する選択的注意」，「ゲーム状況の認知」，「ゲーム状況の予測」，「プレーの決定」の 4 つの段階経て行われているとしている (3)．本研究では前半の 2段階に焦点を当てる．
「外的ゲーム状況に対する選択的注意」は，周囲の状況から見る場所を選択する段階である．試合の中で状況は常に変化を続けている．そのため時間をかけてすべてに目を向けることは難しい．したがってプレイヤは，価値のある情報源を選んで注意を向ける必要がある．
「ゲーム状況の認知」は，前段階で選択した情報源から得られる情報を基に現在のゲーム状況を認識する段階である．例として，プレイヤの位置関係やプレイヤとゴールまでの距離などが挙げられる．
これら二つの機能を強化することによって，学習者は的確に状況の認識ができるようになる．状況が認識できているならば，その状況に合わせた典型的なパターンから行動を選択することによって，シュートに近づくことができる．
本研究では，バスケットボールのボール保持者の行動の選択肢として，シュート，ドリブル，パスに着目する．そのために試合データの中から行動の選択肢を抽出する．さらに，それらの行動の選択肢に対して，個々の行動選択を比較した優先割合をおすすめ度として計算する．これらの行動の選択肢とおすすめ度を視覚化することによって支援を行うシス
テムの構築を行う．システムでは，試合データを基― 121 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4に俯瞰視点でのシミュレーションを描画するが，その際にボール保持者の行動の選択肢とおすすめ度を同時に描画する．

3.

システム開発試合データとして 2016 年の NBA の試合データを用いる．この試合データにはプレイヤとボールの xy座標が格納されている．

使用して，試合データに格納されているプレイヤとボールの位置に円を描画する．これをフレームごとの更新によって動画表現している．ボール保持者の行動の選択肢は，図 1 のドロネー図からボール保持者を含む線のみを残すことで提示する．またそれぞれのおすすめ度は，選択肢に対して線上に提示する，この時ゴールまでの線には上がシュート，下がドリブルのおすすめ度を示している．

3.1 行動選択肢の抽出
行動選択肢の抽出に当たり，図 1 のようにドロネー図を用いて各攻撃側のプレイヤとボールの位置関係を確認する．この時，ボール保持者から伸びている線を行動の選択肢として利用する．ボール保持プ
レイヤとゴール間を直接結ぶ線でシュート，ドリブルを表し，ボール保持プレイヤと味方プレイヤ間の線はパスを表す．
図 2 システム画面

5.

図 1 ドロネー図の描画
3.2 おすすめ度の計算
次に各行動のおすすめ度を試合データから得られる位置関係をもとに計算する．
シュートは現在の位置から直接シュートするものを考え，ゴールからの距離と敵との距離を基に計算する．また，敵プレイヤの位置が近すぎる場合，選択肢からは除外する．
シュートはゴールから遠い位置で打ったとしても入る確率が下がってしまう．そのため敵の邪魔が入らないように気を付けながらもゴールへ近づく必要がある．一方，ドリブルは現在の位置からゴールへ近づく動きとし，その計算にはゴールからの距離と敵との距離を使用する．シュートとドリブルの選択肢は，これら二つの指標により，片方のおすすめ度が上がると他方のそれが下がることになる．
パスは，ボール保持者と直接線でつながれた味方プレイヤへボールを投げる動きとする．その計算には，ボール保持プレイヤの位置に対して，パス相手の味方と敵プレイヤの距離を用いて計算する．
各行動のおすすめ度は，全体を 100％とする割合に変換して，学習者に提示される．

4.

システム概要図 2 はシステムの画面である．本システムでは，K. Linou 氏の公開レポジトリのソースを改変してシミュレーションを構築した．Python の matplotlib をまとめ

本研究では，バスケットボールのボール保持者に着目し，その行動選択の典型的なパターンを習得するための支援環境を設計した．本システムでは，ボール保持者の行動と，その行動がどれだけシュートに近づくのかを計算したものを，おすすめ度として提示する．これにより，ある状況によってどのような行動の選択肢があるか，どの行動を選ぶのが良いのかを学習することができる．
今後の予定として，それぞれの行動のおすすめ度を計算する関数の作成がある．また，箭野らの研究であるオフェンス戦術の支援システムとの統合を行い，チーム全体のオフェンスへの支援を行うシステムを構築することが課題として挙げられる．

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP18H03344 の助成を受けたものです。
参考文献(1) 箭野柊, 松浦健二, 谷岡広樹, カルンガルギディンシ
スティフィン, 幸田尚也, 和田智仁, 後藤田中: 対戦
スポーツにおけるオフェンス基本戦術のシーン抽出とその応用, 教育システム情報学会第 44 回全国大会
講演論文集, pp.213-214, 2019.
(2) 箭野柊, 松浦健二, 谷岡広樹, カルンガルギディンシ
スティフィン, 幸田尚也, 和田智仁, 後藤田中: 集団
対戦型フィールドスポーツの戦術適用判断の支援環
境－バスケットボールのオフェンス基本戦術－，情報処理学会論文誌, Vol. 61, No. 3, pp. 657-666, 2020.
(3) 中川昭, ボールゲームにおける状況判断研究のための基本概念の検討, 体育学研究, Vol. 28, No. 4, pp.
287-297, 1984.
(4) 新井優太，家富洋，清水千弘: サッカーにおける集団プレイの検出とその指標化に向けて，人工知能,Vol.34, No. 4, pp. 511-516, 2019

― 122 ―