type: misc

label: url

en: Data and Artificial Intelligence utilization required for sports analytics

ja: スポーツアナリティクスにおけるデータとAI活用

en: Tokyo 2020 Olympic Games has been postponed until 2021. Most of the 33 sports still planned for the Olympic Games in 2021 will use data. The sports data gathered using various method is analyzed by experts. The experts also called sports data analysts have been developed various systems and methods using the sports data and Artificial Intelligence to improve competition results. In this paper, data collections in some sports are explained, and the trends in research on the use of data analysis models in these fields, in particular, some studies using machine learning and our research are introduced. Additionally, future issues in this field are summarized.

en: The Journal of Information and Systems in Education

ja: 教育システム情報学会誌


en: 打者を抑えるために必要な投手の特徴量についての研究

ja: 打者を抑えるために必要な投手の特徴量についての研究

en: Research on Sports Data Analysis : Theory, Methodology, and Applications

ja: スポーツデータ解析における理論と事例に関する研究集会

misc_type: others


en: ベイズ推定を用いた得点力の評価手法

ja: ベイズ推定を用いた得点力の評価手法

ja: スポーツデータ解析における理論と事例に関する研究集会


en: 相関係数を用いたNPBにおける球速についての分析

ja: 相関係数を用いたNPBにおける球速についての分析

ja: スポーツデータ解析における理論と事例に関する研究集会


en: 回帰分析を用いたサッカー J1 リーグにおける攻撃力と守備力の分析

ja: 回帰分析を用いたサッカー J1 リーグにおける攻撃力と守備力の分析

ja: スポーツデータ解析における理論と事例に関する研究集会


en: ロジスティック回帰分析を用いた野球選手の打撃能力評価

ja: ロジスティック回帰分析を用いた野球選手の打撃能力評価

ja: スポーツデータ解析における理論と事例に関する研究集会


en: 徳島県の人口移動調査のためのトピック分析

ja: 徳島県の人口移動調査のためのトピック分析

en: 徳島県 EBPM推進事業 研究報告書

ja: 徳島県 EBPM推進事業 研究報告書


en: 走力と安打確率の関係性 - ロジスティック回帰分析を用いた安打確率の予測

ja: 走力と安打確率の関係性 - ロジスティック回帰分析を用いた安打確率の予測

ja: スポーツデータ解析における理論と事例に関する研究集会


en: ロジスティック回帰分析を用いた得点チャンスの分析

ja: ロジスティック回帰分析を用いた得点チャンスの分析

ja: スポーツデータ解析における理論と事例に関する研究集会


en: 野球における運とはなにか - ロジスティック回帰分析を用いた安打確率の予測

ja: 野球における運とはなにか - ロジスティック回帰分析を用いた安打確率の予測

en: 運の要素を排除して選手をより正しく評価するためには，各打球の安 打確率を求め，選手の理論値としての予測打率を算出し，実際の打率と比較することで，運の影響を控除し，各選 手の適正な評価を与えることが可能となると考える．

ja: スポーツデータ解析における理論と事例に関する研究集会


en: 得点できる攻撃パターンは? - ディープラーニングを用いた得点予測

ja: 得点できる攻撃パターンは? - ディープラーニングを用いた得点予測

en: Deep Learning を用 いて,どのようなパスコース(軌跡)がゴールしたかを 分析し,その特徴を明らかにすることを目的とする.

ja: スポーツデータ解析における理論と事例に関する研究集会