[2N4-GS-10x] AI応用：金融・社会システム分析

13:45 〜 14:00

[2N4-GS-10x-02] Areal Poisson階層モデルを用いたショットチャートのチーム傾向比較

〇山田 和宏¹、藤井 慶輔^1,2 (1. 名古屋大学、2. 理化学研究所)

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キーワード：

スポーツ、統計モデリング、空間統計、Integrated Nested Laplace Approximation、バスケットボール

シュート位置の情報は、ゴール型スポーツにおいてオフェンスのスタイルをよく表す。バスケットボールのショットチャート分析では、空間情報の記述的可視化や選手の類型化が行われることが多いが、ショットタイプ固有の傾向を公平に比較するための統一的な枠組みを提供する研究はほとんどない。このギャップを埋めるため、我々はAreal Poisson階層モデルを提案する。これは、ポアソン尤度とポゼッションベースのオフセットを用いて、事前定義されたコートエリア、シーズン、ショットタイプを横断したチームレベルのフィールドゴール試投頻度をモデル化する。具体的には、チーム、エリア、チーム×エリア、チーム×サイドのランダム効果と、チーム×エリアに対するショットタイプ固有のランダム傾きを組み合わせる。また、INLAによる近似ベイズ推定で、B.LEAGUEの2シーズン分の30万本以上のショットを効率的に分析可能とした。提案モデルは単純なベースラインモデルより優れたout-of-sample予測性能を達成し、解釈可能な相対頻度パーセンタイルマップとコートの左右の偏りの要約を提供した。