[3b1401-21] 測定評価／ポスター発表

[08測-ポ-50] 大学女子サッカー選手の身体的パフォーマンスの予測GPSデータと機械学習によるデータ分析

*Kei miyajima¹, Nobuyoshi hirotsu², Yoshihiko Ishihara³, Yuki Masui², Masafumi Yoshimura² (1. Juntendo University, 2. Juntendo University , 3. Tokyo Denki University)

近年、GPSを搭載した測定器を使用することで試合やトレーニング中の身体的負荷を客観的な数値で把握することが可能となっている。国内の研究では大学女子サッカー選手を対象に、練習時と試合時の身体的負荷の関連性を分析し、適切な負荷管理が試合のパフォーマンス維持に関連することが示されている。しかし、練習時のデータを元に試合のパフォーマンスを予測する研究は国内では少なく、国外では機械学習を用いた試合中のパフォーマンス低下の予測研究が行われ、選手交代の意思決定支援に寄与している。そこで、試合前からパフォーマンスを予測し、選手起用の決定やコンディション評価に活用することが望ましいと考えた。特に女子サッカーに関する研究は男子サッカーと比べて少ないため、女子サッカー選手に焦点を当てたパフォーマンス予測の研究は重要となる。本研究の目的は、大学女子サッカー選手の練習のパフォーマンスデータから試合のパフォーマンスを予測することであり、研究対象は関東女子大学サッカーリーグ2部に所属する順天堂大学女子蹴球部の40名である。活用するデータの種類として、トレーニング時間、総移動距離、低速度ラン、スプリント距離、スプリント回数、HIE、最高速度などの身体的負荷データに加えて、身長、体重、筋肉量、体成分分析、肥満指標、部位別筋肉量などの人体成分データなどがある。これらのデータを元に、線形回帰やランダムフォレスト回帰、決定木回帰など複数の機械学習モデルを構築する。それらのモデルの予測性能の比較及び試合時のパフォーマンスに影響を及ぼすパラメータの検証を行い、試合前の段階からパフォーマンスを予測することで選手起用への活用や高精度なコンディション評価を可能にする。現在、データ分析を進めているので、その結果について報告する。