情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

スポーツにおけるコンディショニング分析・管理への AI 応用の可能性
田中走 1，荒平高章 1
概要： 近年，スポーツにおけるデータの活用が注目されている．選手の個々の能力を高めるためや,チームにとっての最適な戦術を考えるためにデータが活用されている．スポーツデータサイエンスは選手の能力を最大化するだけではなく,コーチングや育成,けがの防止・治療などにも役に立っている．これらの背景にあるのは，取得できるデータの量が莫大に増えることにある．そこで，本研究では自分自身が被検者となり，陸上競技大会に関する自身のデータを取得し，コンディショニングに関して AI を用いて最適化することが可能かどうかについて検討を行った．
キーワード：Athletics, AI, Conditioning, k-nearest neighbor method, Scatter plot.

1. はじめに自身が高校生の時に，陸上の練習をしていて，ふと思っ

Table 1. An example of a data table.

たことがある．当時は指導者が部員を指導してくれているが，大学生になり，1 人で練習する際に選手の管理は自分自身でできるのだろうかと考えた．しかし，近年は人工知能技術が発展の一途を辿っており，様々な分野で応用されている．その中で，特にスポーツに人工知能技術を応用しようとする研究が活発化している[1, 2]．山本らは，スポーツとデータサイエンスとの関わり方は，数理的分析と可視2.2化による 2 つの方法があると述べている[2]．前者は，スポ各大会の評価の詳細について.大会当日の評価を 10 項目ーツに関する事象を数値データにした上で分析を行うこと(体調,疲労,ケガ,心理状態,睡眠,練習頻度,練習強化,足の動である．後者は，画像や映像などを利用し，様々なデータき,生活,環境)用意した．1 項目 0～3 点合計 30 点満点での評を収集することや，指導者等の指導用ツールとして利用さ価を行った．この評価の目的は各大会におけるコンディシれるものである．

ョニングの良し悪しを決める際の判断基準を客観的にみる本研究では，自分自身が被検者となり，陸上競技大会に大会時の評価ためである．表 2 に大会当日の評価の一例を示す．

関する自身のデータを取得し，コンディショニングに関して AI を用いて最適化することが可能かどうかについて検Table 2. An example of an evaluation table.

討を行った．

2. 準備

3. 結果と考察

2.1 材料と方法

3.1 大会データについて

自身の陸上競技の大会の 1 週間前から当日まで 7 日間のデータを取得した．取得したデータは，最高心拍数，最低2022 年 1 月時点で取得した合計 7 大会分のデータに基づき外的環境と内的環境に分けて考察する．

心拍数，体温，体重，最高気温，最低気温，天気である．表

外的環境としては大会当日に雨天時や冷えているような1 に取得したデータの一例を示す．これらのデータについ環境が大きく影響することが分かった．内的環境としてはて散布図を用いてパラメータ間の相関関係等の検証や k 近当日の体調や体温が影響するのではないかと考えられる．

傍法を用いた最適なコンディショニングの検討を行った．

体重に関しても筋肉量，体脂肪率等が関与して来るので，その結果を利用して，2022 年 3 月から始まるシーズン明け

これらのデータを取得することでさらに詳細な検証が可能の大会に利用し，大会当日の結果等を考慮することで今後となるのではと考えられる．の陸上競技大会におけるコンディショニングについて考察した．

以上，7 大会分のデータから考察した結果をもとに，データ項目を追加した．追加した項目は，睡眠時間，練習時間，総練習距離とした（表 3）．

1 九州情報大学
Kyushu Institute of Information Sciencesⓒ2023 Information Processing Society of Japan1

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

Table 3. An example of additional data.
しかし，k 近傍法による分析を利用してはいるものの，データセットが 3 項目と少なく，本研究では内的要因として体温を設定しているが，前述した通り，心拍数・血圧・体脂肪率など陸上競技のコンディション指標は多く存在する図 1 に 15 大会分における当日の外気温と体温，およため，それらの指標をデータセットに組み込むといった改び当日のコンディションが良い・悪いによる散布図を図

良をすることで，さらに詳細なコンディショニングの教示

1，2 にそれぞれ示す．当日のコンディションが悪い場合が可能となることが示唆される．ただし，出力として目安は外れ値に相当するプロットが確認された．一方コンディとする数値項目が多く出てしまうとコンディショニングにションが良い場合の外気温と体温については正の相関を示

対するハードルが上がってしまうため，本研究では最適なす傾向が見られた．したがって，コンディションが良いと体温が分かったように，できるだけ少ない項目に対してコいう判断は，外気温と体温によって予測できる可能性があンディショニングができるようなスマートかつ精度のよいることが示唆された．したがって，外気温と体温によってシステムへと発展させることが望ましい．

コンディションを予測するプログラムの作成を試みた．

また，本研究において評価のために取得したデータは被験者 1 名によるものであった．実際は性別・年齢・体格・競技種目といった個人によって異なるデータが多く存在し，最終的にはシステムの一般化を想定しているため，被験者数を確保し，検証を重ねていく必要がある．

4. まとめ本研究では，スポーツとデータサイエンスの融合を目指し，陸上競技におけるコンディショニングの最適化を AI で行うことが可能かどうかに関して基礎的検討を行った．被Fig.1 Scatter plot (Condition 〇)験者のコンディションが良い場合，外気温と体温には正の相関が認められた．したがって，コンディションが良い状態で大会へ臨むために，外気温と体温がデータとして有用であることが示唆された．しかし，本結果は，被験者 1 名に対する結果であるため，一般性の獲得には至っていない．
今後は，その他の外的要因や内的要因で有用なデータがないかを検討するとともに，被験者数を増やし，コンディショニングの最適条件についてさらに探索する．それらの結果を予測システムに反映させ，一般化したコンディショニング予測システムへ発展させる．

Fig.2 Scatter plot (Condition ×)

参考文献
3.2 k 近傍法による来シーズンの大会に向けたコンディシ[1] 清水千弘, and 清田陽司. "エディトリアル: 特集 「スポーョニングの予測ツ競技と AI」." 人工知能 34.4 (2019): 492-496.

来シーズン夏の大会を想定した最適な気温と体温のコン[2] 山本義郎, and 今田一希. "データサイエンス分野からのスディショニングを k 近傍法で調査した．データセットは体ポーツへの関わり." バイオメカニズム学会誌 45.2 (2021): 65-

温，外気温，各大会の評価の 3 項目とし，それらのデータ

70.．

セットを基に想定される夏大会時の外気温，自身の体温を[2] 加藤健太. "スポーツデータの概要と AI 活用の可能性." 人

入力とし，予想される大会結果を出力とした．その結果，

工知能 34.4 (2019): 539-544.

例えば外気温が 30℃の場合，大会で結果を残すための自身[3] 簗瀬武史，竹島明道，栗山壮一，大橋功(2017)，『続・このイの適正体温は 36.6℃であることが分かった（図 3）．

ンプラントなに?他医院で治療されたインプラントへの対応ガイド』，医歯薬出版株式会社．

Fig 3. Result of k-nearest neighbor method.

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan2