---
# System prepended metadata

title: 'Sports Analyst Meetup #5'

---

# Sports Analyst Meetup #5


## Long Talk

1. batter pitcher 2 vec
株式会社ディー・エヌ・エー
大越拓実さん

    - 野球xデータで試合に勝つ分析
    - マネーボール以前
        - 投手は防御率や勝ち点
        - 打者は打率や打点、ホームラン数
    - マネーボール以降
        - OPS,特に出塁率
        - 試合結果とOPSの得点の相関系性が高い
            - pybaseballで分析している
    - ビックデータベースボール(2016)
        - マネーボールではとれなかったデータ
        - 回転数、打球角度など
        - 仮説検証の制度が高まった
        - 守備位置の微調整が行われるようになった（パイレーツ）
            - バッターごとにどこに玉が飛ぶか導き出した守備位置
            - リアルタイムに傾向をはじき出している
        - ピッチフレーミング
            - コースギリギリのボールをストライクに見せる技術
            - キャッチャーの補給後にストライクゾーンにグローブを入れるｗ
        - こういった技術を駆使し限られた資金でいい選手を集めていた
    - フランボール革命(2017)
        - ゴロよりもフライのお方が長蛇、HRにつながる
    - 打球速度重視(2018)
        - 空振る選手が増えたのでそれに対応する投球
    - 現在
        - ブルペンデー
        - オープナー
            - 最も悪い1回を中継ぎ投手に全力で投げさせる
        - deCervoの選球眼トレーニング
            - 選球眼がある選手を獲得するようになった
        - 日本ではIT会社が親会社の場合大体分析チームをもっている
    - 野球のデータはサンプル数が少ない
        - batter pitcher 2vec
            - 選手を個人で見ない
        - 機械学習モデルを使って似たような選手などで導き出す
        - 投手と打者の分散表現を獲得し傾向がわかる
        - 打者を打撃サイドによってクラスター分けしヒット率をvector化する
        - (エンタメ)試合中継でAmazon sagemakerを用いたリアルタイムな情報表示
            - ピッチャーに似たタイプのVectorをもった対戦成績を表示していた
        - 機械学習によりこれまでできなかった分析・予測ができるようになった
    - 球団のアナリストに分析結果を共有している
        - その後監督やコーチ陣に伝えられるのでどのように採用されるかはチーム次第
        - そのためドメイン知識は必要
            - 分析にも当然

2. 野球界でのシステム導入事例～IT企業としてのサポート～
ライブリッツ株式会社
安田峻さん

    - 野球xIT
    - 昔の野球会
        - 人材の入れ替えが激しい時期
            - コーチが変わると指導も変わり選手が混乱する＆蓄積されない
        - 欲しい情報の即時性が低い
        - 情報が分散していて判断基準があいまい
    - 情報の一元化
        - PDCAサイクルへの意識向上
        - 判断基準となるデータをわかりやすくして提供している
            - 投手や野手の特徴を可視化する
                - 同じ特徴をもっていそうな選手もそれぞれの個性を可視化している
            - 調子をグラフで可視化
    - 現在
        - リアルタイム性が向上し選手自身がスマホでカジュアルにアクセスできる
        - 選手レベルで分析結果に興味をもつ時代
        - 分析するデータや可視化をユーザーが操作して分析してもらうUIの提供
        - 現在、選手は動画をよく見て比較したりしている
    - 今後
        - 新たなデータをとれるようになるためそれに合わせてインターフェースを提供する


## LT

1.	OpenJNY	ゴルフ	未定（https://www.kaggle.com/juyamagu/pga-tour-analysis-by-gam に近い内容の予定）

    - GLMとGAM
        - GLM:一般化線形モデル
            - 直線的な予測
        - GAM:一般化加法モデル
            - 曲線的でより細かい
        - pythonライブラリpyGAMがある
    - 賞金と正の相関が強いもの/弱いものの分析

2.	mabo	バスケ	OpenPoseによる投入予測

    - OpenPose
        - 人体の骨格認識
        - リアルタイムで認識し姿勢から命中率を算出する

3.	rmizuta	テニス	プロテニスにおける疲れの影響の定量化

    - テニスは試合によってかかる時間の振れ幅が大きい
    - さらに試合の間隔が短く影響が大きい
    - ロジスティック回帰を使用し疲れが試合に及ぼす影響を検証
        - 予測値と実際の値のRMSEが最小になるものを披露残存率とした

4.	はんぺん	テニス	テニスのフォーム類似度算出

    - ジョコビッチに似せてるけど言われたことない
    - スイングの際の関節の位置情報と時系列を特徴vectorとして類似度を算出
    - スイングの特徴ベクトルから非類似度の算出
        - 錦織に似てた
        - 握りを錦織と合わせると更に近づいた

5.	matsuken92	複数	確率分布とスポーツ（仮）

    - 分布の関係性や特徴をわかっていると実際の分析の際に

6.	hiro.i2	野球	おちんぎんで見るプロ野球

    - 年俸のヒストグラムとった
    - クラブごとの年俸と相関の高い指標は
    - さぼっている選手や評価されていない選手が明確に

7.	funain	野球	未定

    - 

8.	Tsuyupon	野球	継投

    - 

9.	なういず	野球＆サッカー	声援のチカラ ~応援はチームを勝たせるのか~

    - 柏サポ
    - 現地に行く価値が変わっている？
    - 応援の効果を数値化
        - 現地に応援に行くモチベUP！
    - 同調効果
        - 想定以上に周りに影響されて考え方が変わる
    - 声援がホームアドバンテージに影響している研究結果あり
    - スタジアムの形状もホームアドバンテージに影響する研究結果
        - トラックがあると声援が届きづらい
    - アドバンテージ検証
        - FK、カードともに効果があった
    - サッカー専用、球技専用はアドバンテージが認められ、陸上競技場は見られなかった
    - 野球でもどうように効果が見られた
        - 効果が見られなかった球団は観客動員数が少ないチーム
    - 観客動員が補強になる、勝利に渇望するなら現地に行こう！

10.	Fanalyst	フットボール	未定

    - 広島でアナリストしてた
    - データ分析の壁をどう崩すか
        - とある若手を分析したところ走行距離がリーグ1位だった
            - プレーの欠点はまだある、それを改善したいという意見
        - 次の試合でマッチアップする選手の情報を欲している
            - 細かい数字は言わず「お前のほうが速い！」と伝えた
            - 自信をつける

11.	saeeeeru	サッカー	トラッキングデータを用いたフォーメーションの自動検知

　    - 論文から
　    - 現在のサッカーはカオス
　        - 選手の位置が頻繁に入れ替わる
　        - 可変式フォーメーション
　            - 役割、ポジションが頻繁に変わる
     - フォーメーション定義
         - EM Algorithm
         - EMD
     - データセットとして持っているフォーメーションリストからそれぞれのポジション/役割に人を割り当てていく
     - リヴァプールは量子力学の権威が指揮をとっている
