サッカーの試合の臨場感や興奮を直接的に伝える主要な手段として，アナウンサーなどによる試合中の実況がある．一方で，サッカーの試合実況は専門人材やコスト面での制約が大きく，下位リーグやアマチュア，育成年代といったあらゆるカテゴリーにおいて実施することは容易ではない.そこで，本研究では，サッカーにおける多様なカテゴリの試合に実況を付与することを目指し，試合映像や選手・ボールの位置情報等の情報から自動的に実況を生成する下流タスクを新たに提案する．Jリーグの試合映像に対して実況を付与したサッカー実況生成モデル構築のための大規模なデータセットLiveFootballCommentary(LFC)を作成した上で，選手・ボールの位置情報データを入力として，大規模言語モデル（LLM）を用いて実況を生成するベースラインモデルを構築し，評価を行なった．

スポーツ観戦の臨場感や興奮を直接的に伝える上で，試合中の実況は非常に重要な手段である．実況者（アナウンサーや解説者）が試合の状況や選手の動きをリアルタイムで伝えることで，視聴者が目の前のプレーを正確に把握できるだけでなく，さらなる没入感や高揚感が得られる．しかし，このような実況を提供するには，専門的な人材や制作体制が必要となり，コスト面での負担が大きい．そのため，下位リーグやアマチュア，育成年代などのカテゴリーの試合で実況を付与することは容易ではない．そこで本稿では，特にサッカーの試合に対する実況の自動生成に取り組む．試合映像の解析は容易ではないため，昨今のGPSジャケットなどの機器の普及を鑑みて，選手のトラッキングデータから実況を生成する．実況は，試合の進行と合わせて読んだり聞いたりするのに適した発話でなければならない．したがって，視聴者に没入感を与える自然な実況を自動で生成するためには，試合の流れやシーンのうち最も着目すべき部分を正確に把握する必要がある．本研究ではまず，サッカーにおける自動実況生成タスクの確立に向けて，Jリーグ2021年シーズンの40試合に対して実況を付した，サッカー実況生成モデル開発のための大規模なデータセットLiveFootballCommentary(LFC)を構築する．また，対象となる試合に対応するトラッキングデータ（各選手とボールの位置座標の時系列データ）を入力として実況を生成するLLMベースのモデルを構築し，評価を行なった．