AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『サッカーの試合データを言語モデルみたいに扱う研究』が注目だと聞きまして、正直何を言っているのか分かりません。要するに我々の現場で使える解析手法なんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、これは難しく見えて実は身近な発想なんですよ。今回の研究は、試合の「次に起こる出来事」を予測する方法を、文章を予測する大規模言語モデル、Large Language Models (LLMs) 大規模言語モデルの考え方で扱っているんです。
言語モデルというと、たとえば文章の次の単語を当てるやつを想像しますが、サッカーの何を当てるというのですか？場面の次に来る『イベント』ということですか？
その通りです。ここでの『イベント』とはパス、シュート、ドリブルといった出来事であり、それぞれは複数の属性、たとえばフィールド上の座標、試合時間、チームの状態といった情報で構成されています。研究ではこれらの属性を「トークン」に分解し、文を続けて作るように一つずつ予測していくんです。
なるほど。しかし現場目線だと、データはノイズが多いし、いろんな変数がある。これって要するに『文章を単語に分けて順番に当てる』というやり方を、試合のイベントに当てはめるということ？
まさにその図式化が鍵なんですよ。これをやると利点が三つ出ます。第一に単一モデルで複数の属性を同時に学習できること、第二に実装がシンプルでパイプラインが短くなること、第三にモデルが試合の「文法」を学ぶために、未知の場面にも対応しやすくなることです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
しかし投資対効果が気になります。これを現場に入れると、どんな価値が期待できるのですか。コーチの戦術提案や試合中の意思決定支援とか、そういう話になるのでしょうか？
良い質問です。実務的価値は三つの用途に分かれます。試合前の相手分析で有望な攻撃パターンを洗い出すこと、試合中の確率予測で交代や守備変更を判断する補助になること、長期的には選手育成やスカウティングに役立つデータの生成です。現場導入は段階的で良く、最初はバッチ解析から始めて徐々にリアルタイムに移せるんです。
データはWyscoutという公開データを使っていると聞きましたが、うちの環境で同じ精度を出すのは難しいでしょうか。現場から取れるデータ量が違うと聞くと不安になります。
心配は要りません。大事なのはデータの品質と整形で、Wyscout datasetは研究の共通基盤として整備されていますが、現場ごとに必要なカラムだけを合わせれば同様の枠組みで学習できるんです。初期投資はデータ整備にかかりますが、投資対効果を検証するフェーズを入れて進めれば着実に成果が出せますよ。
分かりました。これって要するに『イベントを小さく分解して一つずつ当てる』という仕組みを使うことで、単一モデルで多様な予測ができるようになるということですか？
その通りですよ。そして重要なのは、これが最初から完璧を目指す必要はないという点です。まずは『一部の属性だけ』を当てに行く試作から始めて、効果が確認できたら範囲を広げる。焦らず段階的に進めれば、投資対効果は必ず改善できます。
分かりました。では最後に私の言葉で整理させてください。今回の論文は『試合の出来事を要素ごとに並べて、一つずつ予測することで単一モデルで次のイベントを高精度に予測する手法を示した』、そして現場導入は段階的にやれば良い、ということですね。私も説明できそうです。
