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受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞 

受賞区分：国際学会・会議・シンポジウム等の賞 

受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞 

受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国：日本国

受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞 

受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞 

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担当区分：筆頭著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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担当区分：筆頭著者,　最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：富士技術出版株式会社  

<p>Understanding the principles of real-world biological multi-agent behaviors is a current challenge in various scientific and engineering fields. The rules regarding the real-world biological multi-agent behaviors such as those in team sports are often largely unknown due to their inherently higher-order interactions, cognition, and body dynamics. Estimation of the rules from data, i.e., via data-driven approaches such as machine learning, provides an effective way to analyze such behaviors. Although most data-driven models have non-linear structures and high predictive performances, it is sometimes hard to interpret them. This survey focuses on data-driven analysis for quantitative understanding of behaviors in invasion team sports such as basketball and football, and introduces two main approaches for understanding such multi-agent behaviors: (1) extracting easily interpretable features or rules from data and (2) generating and controlling behaviors in visually-understandable ways. The first approach involves the visualization of learned representations and the extraction of mathematical structures behind the behaviors. The second approach can be used to test hypotheses by simulating and controlling future and counterfactual behaviors. Lastly, the potential practical applications of extracted rules, features, and generated behaviors are discussed. These approaches can contribute to a better understanding of multi-agent behaviors in the real world.</p>

DOI： 10.20965/jrm.2021.p0505

CiNii Research

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Scientific Reports  

DOI： 10.1038/s41598-020-58064-w

Web of Science

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Scientific Reports  

DOI： 10.1038/s41598-019-53187-1

Web of Science

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Neural Networks  

DOI： 10.1016/j.neunet.2019.04.020

Web of Science

Scopus

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担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1007/s10489-024-05996-9

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Walter de Gruyter GmbH  

Abstract

Studies to understand the shooting preferences of basketball players relied exclusively on data on shot location, which did not lead to concrete understandings because they contained no information on how they moved to that location. Therefore, this study tried to cluster the players’ shooting tendencies using the tracking data of the players’ movements during the game. To do this, we first created hand-crafted shot features that included information on the pre-shot movement. Using those features, the dissimilarity of shooting tendencies between players was computed by considering the shot set of each player as a probability distribution and calculating the Wasserstein distance between them. The clustering based on their dissimilarity resulted in more clusters than in previous studies and allowed for specific shooting styles to be defined. Clustering using Gower distance as a dissimilarity measure for shot features, including a categorical feature, extracted clusters of shots that are useful for understanding players’ more detailed shooting tendencies. These results prove that it is not only the shot location but also how the player moved before the shot that is important to capture the player’s shooting preferences.

DOI： 10.2478/ijcss-2025-0003

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.11517/jjsai.40.1_1002

CiNii Research

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Public Library of Science (PLoS)  

When playing on an sloped golf course, the ball often misses the hole to the front-lower side, which is also referred to as the “amateur side.” This can be attributed to the difficulty in perceiving the green slope and choosing the appropriate launch direction and ball speed, especially for amateurs. The study had three main objectives. The first was to examine whether a front-down bias toward the hole could be experimentally observed in golfers’ putting. Second, to measure golfers’ aims and movements to determine why golfers, especially amateurs, putt poorly on steep slopes. Third, to investigate using a miniature platform how golfers recognized the steepness of the slopes and the relationship between their aim and their slope recognition. Twelve professionals and twelve intermediate amateurs were asked to perform in the 1- and 3-degree conditions (left-to-right line) at a distance of 3 m from the hole. Participants wore shutter goggles to inhibit visual feedback of outcomes. The aim, address, ball launch direction (analyzed as angles), and kinematics of the putter head and ball were measured. The results of this study experimentally confirmed the amateur side and indicated that the aim, address, and launch directions of the amateurs were smaller than those of the professionals. As for reproducing the slope task, we found that the amateurs underestimated the steepness on both conditions when compared to professionals. Additionally, golfers’ aim and slope recognition were weakly correlated. These suggest that amateurs, compared to professionals, were unable to choose the optimal speed of the putter head and the launch direction of the ball in relation to the slope. Furthermore, amateurs’ recognition was worse than that of professionals, which may affect their aim.

DOI： 10.1371/journal.pone.0314820

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担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1007/s11042-024-18881-x

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その他リンク： https://link.springer.com/article/10.1007/s11042-024-18881-x/fulltext.html

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.5220/0013066300003828

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icsports/icsports2024.html#KurodaU0K24

担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1007/s11042-024-20360-2

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Pedestrian action prediction is crucial for many applications such as autonomous driving. However, state-of-the-art methods lack the explainability needed for trustworthy predictions. In this paper, a novel framework called MulCPred is proposed that explains its predictions based on multi-modal concepts represented by training samples. Previous concept-based methods have limitations, including the following: (1) they cannot be directly applied to multi-modal cases; (2) they lack the locality needed to attend to details in the inputs; (3) they are susceptible to mode collapse. These limitations are tackled accordingly through the following approaches: (1) a linear aggregator to integrate the activation results of the concepts into predictions, which associates concepts of different modalities and provides ante hoc explanations of the relevance between the concepts and the predictions; (2) a channel-wise recalibration module that attends to local spatiotemporal regions, which enables the concepts with locality; (3) a feature regularization loss that encourages the concepts to learn diverse patterns. MulCPred is evaluated on multiple datasets and tasks. Both qualitative and quantitative results demonstrate that MulCPred is promising in improving the explainability of pedestrian action prediction without obvious performance degradation. Moreover, by removing unrecognizable concepts, MulCPred shows improved cross-dataset prediction performance, suggesting its potential for further generalization.

DOI： 10.3390/s24206742

PubMed

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1007/s40747-024-01466-4

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1007/s10994-024-06608-w

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：ACM  

DOI： 10.1145/3689061.3689077

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/mmsports/mmsports2024.html#TanakaS024

担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1515/jqas-2023-0039

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その他リンク： https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/jqas-2023-0039/pdf

担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

arXiv

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その他リンク： http://arxiv.org/pdf/2406.08749v2

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1007/s00354-024-00277-y

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その他リンク： https://link.springer.com/article/10.1007/s00354-024-00277-y/fulltext.html

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.3390/s24144735

PubMed

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：富士技術出版株式会社  

DOI： 10.20965/jrm.2024.p0603

CiNii Research

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担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1007/978-3-031-61932-8_18

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/hci/hci2024-56.html#IchikawaF24

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

DOI： 10.1109/CVPRW63382.2024.00340

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/cvpr/cvprw2024.html#ScottUDUBKKOK022

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

DOI： 10.1109/CVPRW63382.2024.00336

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/cvpr/cvprw2024.html#SuzukiTT022

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

DOI： 10.1109/CVPRW63382.2024.00327

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/cvpr/cvprw2024.html#YeungI022

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1101/2022.10.10.511517

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1007/s11042-023-16362-1

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その他リンク： https://link.springer.com/article/10.1007/s11042-023-16362-1/fulltext.html

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1109/ACCESS.2024.3400589

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.2478/ijcss-2024-0002

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

<p>アルティメットは各7人からなる2チームがディスクをパスで運び、エンドゾーン内でディスクをキャッチすることで入る得点を競う。ディスクを保持しているプレイヤーは移動できないという他のスポーツにはない性質を持っているため、パスをもらうスペースを作ることがより重要である。サッカーやバスケは十分なデータがあり、スペースに関する研究も多いが、アルティメットはでどちらも不足している。そこで本研究では、実践的で多くのチームが練習に採用している3対3に注目し、オフェンスにおけるスペースを評価することを目的とする。本研究で使用するデータはドローンカメラを用いた撮影で取得し、画角補正や座標変換を行うことで位置データを得た。使用するモデルは、ピッチ上の点にあるボールをコントロールできる確率を示すサッカーのpitch controlをもとにしたものである。このモデルを、ディスクを保持したまま移動できないなどのアルティメットのルールに適応させた。このpitch controlの値にエリアや距離を考慮した重みを掛け合わせることでスペース評価値を算出し、パスの直前のスペース評価値と得点の関連を分析する。</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_3xin221

CiNii Research

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

<p>サッカーのデータ分析の多くは、選手とボールのトラッキングデータやイベントデータが必要であり、現状資金力のあるプロリーグが企業を介して人手で多くのデータを集めている状況である。先行研究では、機械学習モデルを用いてプロの放送映像から特定のイベント検出を行っていたが、アマチュアの映像は様々な撮影条件の存在から適用することが難しい。本研究はアマチュアのフルピッチ映像から特定のイベント検出を行い、その検出結果に基づいた前線の守備評価の妥当性の検討を目的とする。本研究では2種類の手法で映像からイベント検出を行った。1つ目は、映像のフレームを入力とし、予測ラベルを出力とする深層学習ベースのe2e-spotを用いる手法である。2つ目は、ボールのトラッキングデータから速度を算出し、速度の変化からパスの開始と終わりを検出するルールベースの手法である。プロの映像から学習してアマチュアのフルピッチ映像でファインチューニングを行ったe2e-spotでは、ルールベースの手法より正確にイベント検出を行えた。今後は、推定されたイベントを用いて、どれだけ正確にその後のサッカーの前線の守備評価を行えるかを検証する。</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_3xin247

CiNii Research

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

<p>「もしシュートではなくパスを選択していたらどうなっていただろうか？」 サッカーにおける反実仮想シミュレーションは、このような仮想的な状況を生成する手法であるが、選手間の複雑な相互作用が多く実現が難しい。一方で、実際には起きなかった試合状況を考慮しつつ、選手やチームの意思決定を定量的に評価することは、各クラブにとって重要な意味をもつ。近年、自然言語処理などの多くの分野では、大規模基盤モデルの有用性が報告されており、あらゆる下流タスクに応用されている。サッカードメインにおいても、このような基盤モデルが構築できれば、容易に反実仮想シミュレーションが可能になると考えられるが、大量の実データの確保が難しく、未だ実現に至っていない。そこで本研究では、大規模に取得可能なRobocup2Dの選手軌道シミュレーションデータを用いて、サッカー基盤モデルの構築を試みる。また、基盤モデルから派生した埋め込み表現の下流タスクにおける有効性も検証する。これにより、従来手法より長い文脈を考慮したプレーの定量評価が可能になるだけでなく、埋め込み表現を用いた類似プレーシーンの検索や分類など、多くの応用が期待される。</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_3i5os27b02

CiNii Research

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

<p>バスケットボールの試合では、5対5で勝負を争う。特にオフェンスにおいては、異なるプレイスタイルを持つ選手達が相互に連携し、効率良く得点を重ねることが重要である。先行研究では、スタッツと呼ばれる各選手の統計量に基づきクラスタリングした結果を用いて選手の相性が検討されたが、具体性に欠けていた。本研究は、オフェンスのみに焦点を当て、選手の組合せが得点効率に与える影響をより具体的に検討することを目的とする。本研究では、オフェンスにおける選手のプレイスタイルを捉えるために、異なる2つの手法を用いる。1つは、トラッキングデータから作成したシュート時とその直前の位置や移動距離などのシュートの特徴量を使用して、各選手のシュートの集合を確率分布と見なし分布間距離であるWasserstein距離に基づいて選手のシュートの傾向を類型化する、新たに提案する手法である。もう1つは、既存手法に改良を加えた、オフェンスにおける役割を類型化する手法である。以上２つの類型に基づくラインナップの情報から得点効率を表すスタッツを予測する機械学習モデルを作成してそれを解釈することにより、選手の相性に関する新たな知見を得た。</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_1d4gs1004

CiNii Research

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

<p>実世界の生物学的マルチエージェントを強化学習でモデル化する場合、ソースとなる実世界のデータとターゲットとなる強化学習環境の間にドメインギャップがあるため、ターゲットダイナミクスを未知のソースダイナミクスに適応させることが必要である。そこで本研究では、実世界のdemonstrationから、マルチエージェント強化学習におけるドメイン適応のための方法として、ソースの行動をターゲットの行動に適応させた情報を教師として用いる強化学習手法を提案する。2対1の追跡-逃避や、サッカーの2対2および4対8などの限定的な状況において、ベースラインと比べてデータを模倣し、かつ報酬を獲得できるエージェントを学習したことを示した。</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_1e5gs504

CiNii Research

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

<p>応用的なスポーツ分析が広く行われているが、サッカーなどのゴール型スポーツにおいては、複数エージェントが絡む連続的なデータを扱う必要があり、その包括的な分析は難しい。実際、既存の評価指標の多くはボールの座標やその周辺の統計情報を入力とした静的でシンプルなものであり、前後の試合文脈を考慮した包括的な評価指標は発展途上である。 一方で、近年大規模言語モデル（LLM）が注目されており、自然言語処理分野のみならず、強化学習やマルチエージェント軌道予測などでの有用性も報告されている。しかし、サッカーデータへの応用例は未だ限定的である。 そこで本研究では、言語モデルを用いてピッチ上に存在する選手の観測する状態と選択した行動をトークン化した系列を予測することを通して、選手の行動選択と状態遷移の確率をモデリングする。また、モデルの出力を用いて強化学習の枠組みに基づき各選手やチームの状態行動価値（Q値）を算出し、定量的に評価する枠組みを初めて提案する。</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_2f4gs505

CiNii Research

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

<p>計測技術の発展により、様々な分野でマルチエージェント時空間データの分析が行われている。しかし、実際に発生したことへの分析に限られることや、データの情報不足が原因で、データ解析結果の今後の意思決定への活用や、データの不確実性の解決策に課題がある。この問題の対処に、反実仮想と情報補完の概念が重要な役割を果たす。しかし、マルチエージェント時空間データに対して、反実仮想を応用した例や、情報補完手法を適用した例は少ない。本論文では、このようなデータに対して、反実仮想を考慮して行動を評価する手法と、不足した情報を補完する手法を提案する。特に、より多くのエージェントの情報を含むオープンなサッカーのデータに関してこれを行う。前者は、人が理解しやすい数理モデルの反実仮想を行うことでチームの守備評価と改善案の提示を行う。後者は、エージェント間の相互作用に関する特徴量を考慮しつつ、オープンなサッカーデータで不足する速度情報の補完が可能な深層学習モデルを提案する。本研究により、より多くの人が分析を行えるようになり、選手や監督の意思決定のサポートができることが期待される。</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_3i5os27b03

CiNii Research

担当区分：最終著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

<p>理論モデルを機械学習モデルに統合することは、効率的で頑健なモデルを構築するための大きな可能性を秘めている。本研究では、生物学分野でしばしば用いられる追跡行動モデルと深層強化学習を階層的に統合したハイブリッドアーキテクチャを提案する。この統合により、エージェントのモード切り替えとルールベースの行動選択をシームレスに行うことが可能となり、捕食者と被食者の相互作用的な環境において、捕食者エージェントが効率的なナビゲーションを実現できることが明らかになった。本アーキテクチャは既存のハイブリッドモデルやグレーボックスモデルとの統合も可能であるため、これらと組み合わせることによってさらに効率的なナビゲーションの実現が期待できる。</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_3i5os27b04

CiNii Research

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/SMC54092.2024.10831469

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/smc/smc2024.html#WangHFTMMS24

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.3389/fspor.2023.1272038

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担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.3389/fspor.2023.1131390

PubMed

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担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1515/jqas-2021-0060

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その他リンク： https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/jqas-2021-0060/pdf

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

While forecasting football match results has long been a popular topic, a practical model for football participants, such as coaches and players, has not been considered in great detail. In this study, we propose a generalized and interpretable machine learning model framework that only requires coaches' decisions and player quality features for forecasting. By further allowing the model to embed historical match statistics, features that consist of significant information, during the training process the model was practical and achieved both high performance and interpretability. Using five years of data (over 1,700 matches) from the English Premier League, our results show that our model was able to achieve high performance with an F1-score of 0.47, compared to the baseline betting odds prediction, which had an F1-score of 0.39. Moreover, our framework allows football teams to adapt for tactical decision-making, strength and weakness identification, formation and player selection, and transfer target validation. The framework in this study would have proven the feasibility of building a practical match result forecast framework and may serve to inspire future studies.

DOI： 10.1371/journal.pone.0284318

PubMed

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Human beings cooperatively navigate rule-constrained environments by adhering to mutually known navigational patterns, which may be represented as directional pathways or road lanes. Inferring these navigational patterns from incompletely observed environments is required for intelligent mobile robots operating in unmapped locations. However, algorithmically defining these navigational patterns is nontrivial. This paper presents the first self-supervised learning (SSL) method for learning to infer navigational patterns in real-world environments from partial observations only. We explain how geometric data augmentation, predictive world modeling, and an information-theoretic regularizer enable our model to predict an unbiased local directional soft lane probability (DSLP) field in the limit of infinite data. We demonstrate how to infer global navigational patterns by fitting a maximum likelihood graph to the DSLP field. Experiments show that our SSL model outperforms two SOTA supervised lane graph prediction models on the nuScenes dataset. We propose our SSL method as a scalable and interpretable continual learning paradigm for navigation by perception.

DOI： 10.1109/LRA.2023.3291924

Scopus

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/MOST57249.2023.00024

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/most/most2023.html#KarlssonC0OT23

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1109/ACCESS.2023.3269287

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/GCCE59613.2023.10315410

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/gcce/gcce2023.html#KobayashiUTF23

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/GCCE59613.2023.10315532

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/gcce/gcce2023.html#TanakaSTF23

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1145/3606038.3616171

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/mmsports/mmsports2023.html#TanakaST023

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1109/ACCESS.2023.3336425

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担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.11517/jsaifpai.121.0_18

CiNii Research

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/CVPRW56347.2022.00401

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/cvpr/cvpr2022w.html#ScottUOKF022

担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1109/ACCESS.2022.3175314

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1137/21m1399907

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

<p>協調的な狩りは自然界に広くみられる協力の形であるが、その捕食の組織化のレベルには種によって違いがあることが知られている。 しかし、このような多様性を包括的に捉える試みは少なく、協力的な捕食の形態がどのように進化し、維持されてきたかは十分に理解されていない。 本研究では、深層強化学習に基づくマルチエージェント・シミュレーションを用いてこの問題に取り組んだ。 ここでは、これまでの自然観察から捕食形態との関連が示唆されている要因を変化させた際の行動方略の変化を調べ、捕食者よりも獲物のほうが移動能力が高く単独での捕捉が困難であり、かつ獲物を捕まえた際に食料（報酬）を共有する、という二つの要因が組み合わさった条件において個体間で役割分担のみられる最高レベルの組織化が現れることがわかった。この結果は、これまで高度な認知能力が必要かもしれないと考えられてきた洗練された捕食形態が比較的単純な認知および学習の仕組みから進化しうることを示唆するとともに、捕食の形態とその生物の置かれた環境との密接な結びつきを強調している。</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2022.0_3g4os15b03

CiNii Research

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：The Japanese Society for Artificial Intelligence  

<p>Evaluating the performance of players in dynamic competition plays a vital role in effective sports coaching. However, the evaluation of players in racket sports has been still difficult in a quantitative manner, because it is derived from the integration of complex tactical and technical (i.e., whole-body movement) performances. In this paper, we propose a new evaluation method for racket sports based on deep reinforcement learning, which can analyze the player's motion in more detail than the results (i.e., scores). Our method uses historical data including players' tactical and technical performance information to learn the next score probability as Q function, which is used to value players’ actions. We verified our approach by comparing various models and present the effectiveness of our method through use cases that analyze the performance of the top badminton players in world-class events.</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2022.0_1s1is304

CiNii Research

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

<p>近年、測定技術の向上に伴い、野球の応用的なデータ分析が広く行われるようになった。グラウンド上のあらゆるプレーが定量的に評価され、個人やチームの戦略に大きな影響を及ぼしている。個人の打撃貢献を表す指標としてwOBAという指標がよく知られているが、wOBAは走者状況や点差などの試合状況を考慮しない。しかしながら、実際の試合において試合状況を考慮して複数の打撃戦略を使い分けることは一般的であり、その効果は未知である。これは、打者の戦略を第三者が取得できず、効果の推定が困難であるためだと考えられる。そこで本研究では、反実仮想シミュレーションによる効果推定方法を新たに提案する。これを実現するため、打撃戦略の変更にあたって妥当な打撃能力変換を行う深層学習モデルを提案する。本手法によって、実際の試合データでは難しかった、様々な戦略の効果推定が可能となる。検証の結果、打撃戦略のスイッチングコストを無視できる場合、戦略の使い分けが得点を増加させることが明らかになった。また、スイッチングコストを考慮する場合、得点が増加するための条件は限定的であることが明らかになった。</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2022.0_3g4os15b04

CiNii Research

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

<p>コウモリは自身が発した超音波の反響を処理することで周囲環境を認識する反響定位を行う．また多くの種のコウモリが集団で生息し，ねぐらからいくつもの個体が連なって出巣する集団飛行も観察されるが，夜間での計測の難しさなどからコウモリの群行動メカニズムに関する研究はほとんど行われていない．そこで本研究は，高感度ビデオカメラを用いて出巣するユビナガコウモリの飛行軌跡を3次元的に計測し，出巣の行動パターンを調べた．またコウモリは，他個体との衝突を回避しながらも，効率的な集団での出巣を可能にしていると考えられる．そこで，グレンジャー因果関係を集団移動軌跡において計算可能な手法を適用することで（Fujii et al., NeurlPS’21），出巣時のコウモリの群行動を分析した．その結果，前方を飛行する個体は，他個体から「分離」または「接近」するように飛行していることが分かった．これはすなわち，音声を用いて環境把握するコウモリは，視覚的には捉えることのできない後方個体からの影響も受けていることを示唆しており，視覚動物を中心とする集団行動のモデル動物とは違う，コウモリ独自の群行動メカニズムの存在が考えられる．</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2022.0_3g4os15b02

CiNii Research

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

<p>サッカーは22人の選手とボールが複雑に相互作用する競技である。サッカーの攻撃選手の定量的評価については、ボール保持状態に関する研究が多く、数は少ないがボール非保持状態に関する研究も行われている（例えば[1] Spearman et al. 2018)。しかし、ボールを保持せず、受け取らない攻撃選手の評価が難しく、典型的な（あるいは予測された）動きと比べて、どのように動いたことが得点機会の創出に寄与するかを明らかにすることが難しい。本研究では、軌道予測により生成された基準となる動きを実際の動きと比較して、オフボールの得点機会を創出する選手を評価する。提案手法では、まず正確に選手間の関係性をモデル化し長期軌道予測が可能な、グラフ変分再帰型ニューラルネットワークを用いて軌道予測を行う。次に、ボール非保持状態を評価する既存手法[1]の実データの値と軌道予測の値の差に基づき、基準となる予測された動きと比べて、どのように動いたことが得点機会の創出に寄与したかを評価する。検証では、Jリーグの全18チームとの得点との関連やある1試合の例を用いて、提案手法の評価が直観に合うことを示す。</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2022.0_3g4os15b05

CiNii Research

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.3389/fpsyg.2021.697914

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1371/journal.pone.0256329

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1007/s00422-021-00891-9

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その他リンク： https://link.springer.com/article/10.1007/s00422-021-00891-9/fulltext.html

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：日本認知科学会  

DOI： 10.11225/cs.2020.069

CiNii Research

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：PLoS ONE  

DOI： 10.1371/journal.pone.0246041

Web of Science

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2020  

DOI： 10.1109/GCCE50665.2020.9291841

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/gcce/gcce2020.html#TeranishiFT20

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：PLoS ONE  

DOI： 10.1371/journal.pone.0241863

Web of Science

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：GIS: Proceedings of the ACM International Symposium on Advances in Geographic Information Systems  

DOI： 10.1145/3397536.3422210

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/gis/gis2020.html#KandaTFT20

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：日本認知科学会  

<p>In this paper, we propose a research approach that is used in cognitive science to investigate more complex coordination mechanisms between three or more people. That is, we propose an approach that uses position data to quantitatively analyze group behavior and to link these characteristics with the cognition of anticipating others' behaviors. It is important for coordination to anticipate others' behaviors and to adapt one's own body movement to others based on anticipation. We highlight previous studies on problem solving and learning in cognitive science which have investigated interaction processes from verbal protocols during task implementation and indicated the importance of understanding others' perspectives. Additionally, recent cognitive models of estimating others' intentions and anticipating others' behaviors during interactions using non-verbal information such as eye movement, posture, and gesture, have been investigated. Considering these previous studies, we focus on group behavior and propose to apply the new approach mentioned above to discuss a mechanism of more complex coordination. We also refer to some studies of biological group behaviors in biology, artificial life, and sports science, and demonstrate a potential issue that such papers did not focus on the cognition related to coordinative group behaviors. This paper illustrates an example of discussing interactions with others, to which the new approach is applied. Our previous study here analyzed children's group behavior during nursery activities using position data and linked these characteristics with the cognitive development of anticipating others' behaviors based on spontaneous sociality. However, it is difficult to investigate some details of group behavior due to the limitation of field measurement, for example, the accuracy of a child's anticipation and whether a child moved based upon anticipation. In future work, it is important to analyze controlled group behavior and to indicate accuracy of individuals' anticipation from movement data to solve these problems.</p>

DOI： 10.11225/cs.2020.026

CiNii Research

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Web of Science

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Frontiers in Psychology  

DOI： 10.3389/fpsyg.2020.00513

Web of Science

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.00513

記述言語：英語  

DOI： 10.5220/0009144604760483

担当区分：筆頭著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： https://doi.org/10.1038/s41598-020-58064-w

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

<p>本稿では、大規模な軌跡データに対する効率的な類似検索手法を提案する。本手法はLocality Sensitive HashingとTrie木を活用し高速な類似検索を実現する。高いメモリ効率を実現するために、冗長なTrie木の節点を削減する手法を提案する。さらに、三進数配列を用いたTrie木の簡潔表現であるSuccinct Trit-Array Trieを提案する。大規模な実データを用いた実験において、既存手法と比べて提案手法は検索速度とメモリ効率に関して高い性能を示した。</p>

DOI： 10.11517/pjsai.JSAI2020.0_2C4OS7a01

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：日本バスケットボール学会  

DOI： 10.34396/jsbs.6.0_1

CiNii Research

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：SciTePress  

Accurate extraction of foregrounds in videos is one of the challenging problems in computer vision. In this study, we propose dynamic mode decomposition via dictionary learning (dl-DMD), which is applied to extract moving objects by separating the sequence of video frames into foreground and background information with a dictionary learned using block patches on the video frames. Dynamic mode decomposition (DMD) decomposes spatiotemporal data into spatial modes, each of whose temporal behavior is characterized by a single frequency and growth/decay rate and is applicable to split a video into foregrounds and the background when applying it to a video. And, in dl-DMD, DMD is applied on coefficient matrices estimated over a learned dictionary, which enables accurate estimation of dynamical information in videos. Due to this scheme, dl-DMD can analyze the dynamics of respective regions in a video based on estimated amplitudes and temporal evolution over patches. The results on synthetic data exhibit that dl-DMD outperforms the standard DMD and compressed DMD (cDMD) based methods. Also, the results of an empirical performance evaluation in the case of foreground extraction from videos using publicly available dataset demonstrates the effectiveness of the proposed dl-DMD algorithm and achieves a performance that is comparable to that of the state-of-the-art techniques in foreground extraction tasks.

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Informa UK Limited  

DOI： 10.1080/17461391.2019.1595159

Web of Science

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1016/j.heliyon.2019.e02012

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：日本バスケットボール学会  

DOI： 10.34396/jsbs.5.0_17

CiNii Research

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：日本バスケットボール学会  

DOI： 10.34396/jsbs.5.0_1

CiNii Research

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担当ページ：23-29   記述言語：日本語

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総ページ数：16   記述言語：日本語

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総ページ数：4   記述言語：日本語

記述言語：英語  

記述言語：日本語   出版者・発行元：トレーニング科学研究会  

CiNii Books

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記述言語：英語  

記述言語：英語  

記述言語：英語  

記述言語：英語  

記述言語：英語  

記述言語：日本語  

開催年月日： 2023年7月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2023年7月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2023年3月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

国名：アメリカ合衆国  

開催年月日： 2023年3月

記述言語：日本語   会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

開催年月日： 2023年1月

記述言語：日本語   会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

開催年月日： 2023年1月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催年月日： 2022年12月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

開催年月日： 2022年11月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

開催年月日： 2022年11月

記述言語：日本語   会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

開催年月日： 2022年10月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

国名：フランス共和国  

開催年月日： 2022年9月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

開催年月日： 2022年9月

記述言語：日本語   会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

開催年月日： 2022年9月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

開催年月日： 2022年9月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

開催年月日： 2022年9月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

開催年月日： 2022年9月

記述言語：日本語   会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

開催年月日： 2022年7月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催年月日： 2022年7月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催年月日： 2022年7月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2022年6月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催年月日： 2022年6月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催年月日： 2022年6月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催年月日： 2022年6月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催年月日： 2022年6月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催年月日： 2022年6月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催年月日： 2022年5月

記述言語：英語   会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

国名：中華人民共和国  

開催年月日： 2021年11月

記述言語：日本語   会議種別：ポスター発表  

開催年月日： 2021年11月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催年月日： 2021年9月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（指名）  

開催年月日： 2021年6月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催年月日： 2021年6月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催年月日： 2021年6月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催年月日： 2021年6月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催年月日： 2019年9月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

国名：日本国  

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開催年月日： 2019年9月

記述言語：日本語   会議種別：ポスター発表  

国名：日本国  

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開催年月日： 2019年8月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

国名：大韓民国  

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開催年月日： 2019年8月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

国名：大韓民国  

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開催年月日： 2019年6月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

国名：日本国  

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開催年月日： 2018年11月

記述言語：日本語   会議種別：ポスター発表  

国名：日本国  

開催年月日： 2018年3月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

開催地：大阪大学   国名：日本国  

開催年月日： 2017年12月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

国名：日本国  

開催年月日： 2017年11月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

国名：日本国  

開催年月日： 2017年9月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

国名：日本国  

開催年月日： 2017年5月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

国名：日本国  

開催年月日： 2017年2月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

国名：日本国  

開催年月日： 2016年11月

記述言語：英語  

国名：アメリカ合衆国  

開催年月日： 2016年10月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

国名：日本国  

開催年月日： 2016年9月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

国名：日本国  

開催年月日： 2016年8月

記述言語：日本語  

国名：日本国  

開催年月日： 2016年8月

記述言語：日本語  

国名：日本国  

開催年月日： 2016年5月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

国名：日本国  

開催年月日： 2016年3月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

開催地：立命館大学   国名：日本国  

開催年月日： 2016年3月

記述言語：英語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（指名）  

国名：日本国  

開催年月日： 2015年10月

記述言語：英語  

国名：日本国  

開催年月日： 2015年9月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（指名）  

国名：日本国  

開催年月日： 2015年6月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

国名：スペイン  

開催年月日： 2014年8月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

国名：アメリカ合衆国  

会議種別：口頭発表（一般）  

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記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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会議種別：口頭発表（一般）  

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会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

<p>Analysis of multi-agent trajectories is one of the fundamental issues for understanding real-world biological movements. For trajectory analysis, combining with labels (e.g. scored or not in ballgames) can obtain insights rather than only from trajectories. However, the previous deep-learning based method used only single agent trajectory in animals and cannot be directly applied to multi-agent ballgame trajectories. In this paper, we propose a comparative analysis method to analyze multi-agent trajectories in basketball. We adopt a neural network approach using multi-agent motion characteristics (e.g., distances between agents and objects) as the input and based on an attention mechanism to automatically detect segments in trajectories that are characteristic of one group. It enables us to understand the difference between groups by highlighting segmented trajectories and which variables correlate with the labels. We verified our approach by comparing various baselines and demonstrated the effectiveness of our method through use cases that analyze the attacking plays in the NBA league data.</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2023.0_3u1is304

CiNii Research

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

<p>Humans often interact with others to achieve a group goal. Many studies on cognitive science, neuroscience, and sports science have investigated the coordination mechanisms and suggested the importance of role-sharing and adjustment using others' motor information. However, the adjustment process in the nonverbal behavior of a triad is not fully understood due to complex and dynamic interactions. We previously introduced a coordinated drawing task and conducted the behavioral experiment. The triads operated reels to change thread tensions, shared three heterogeneous roles (pulling, relaxing, and adjusting), and moved a pen connected to the three threads to draw an equilateral triangle. The results indicated that the adjusting role was related to high task performance, who helped resiliently without disturbing the pen's smooth movement while avoiding great pen deviation. To supplement these findings, this study formulated the three roles using equations of motion. The multi-agent simulation results showed that the adjusting role might use the degree of pen deviation reflected by others' motor information, such as the operating procedures and forces, and change the tension to draw at least three sides. The contribution of this study is to enhance the fundamental understanding of resilient adjustment required in team sports and haul seines.</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2023.0_2u5is503

CiNii Research

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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記述言語：日本語  

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記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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記述言語：日本語   会議種別：ポスター発表  

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記述言語：英語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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