2024/03/01 更新

写真a

フジイ　ケイスケ
藤井　慶輔
FUJII Keisuke
所属
大学院情報学研究科 知能システム学専攻 基盤知能情報学 准教授
大学院担当
大学院情報学研究科
学部担当
情報学部 コンピュータ科学科
工学部 電気電子情報工学科
職名
准教授
連絡先
メールアドレス
ホームページ
https://sites.google.com/view/keisuke198619jp/
外部リンク

学位 3

  1. 博士（人間・環境学） （ 2014年3月   京都大学 ） 

  2. 修士（人間・環境学） （ 2011年3月   京都大学 ） 

  3. 学士（総合人間学） （ 2009年3月   京都大学 ） 

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研究キーワード 3

  1. 集団運動

  2. 機械学習

  3. スポーツ科学

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研究分野 2

  1. 情報通信 / 知能情報学

  2. ライフサイエンス / スポーツ科学

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現在の研究課題とSDGs 1

  1. 集団移動の専門家が利用可能な説明・意思決定のための基盤技術

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経歴 9

  1. 名古屋大学   大学院情報学研究科   准教授

    2021年5月 - 現在

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    国名：日本国

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  2. 国立研究開発法人科学技術振興機構   さきがけ「信頼されるAIの基盤技術」   研究員

    2020年12月 - 現在

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  3. 理化学研究所   革新知能統合研究センター   客員研究員

    2019年5月 - 現在

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  4. 名古屋大学   大学院 情報学研究科   助教

    2019年4月 - 2021年4月

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    国名：日本国

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  5. 理化学研究所   革新知能統合研究センター   研究員

    2017年2月 - 2019年4月

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    国名：日本国

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  6. 日本学術振興会   特別研究員（PD）

    2014年4月 - 2017年1月

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    国名：日本国

  7. 名古屋大学   総合保健体育科学センター

    2014年4月 - 2017年1月

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    国名：日本国

  8. 京都大学大学院   人間・環境学研究科   博士課程

    2011年4月 - 2014年3月

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    国名：日本国

  9. 日本学術振興会   特別研究員（DC1）

    2011年4月 - 2014年3月

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    国名：日本国

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学歴 2

  1. 京都大学   人間・環境学研究科

    2009年4月 - 2014年3月

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    国名： 日本国

  2. 京都大学   総合人間学部

    2005年4月 - 2009年3月

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    国名： 日本国

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所属学協会 5

  1. 日本バスケットボール学会

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  2. 日本バイオメカニクス学会

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  3. 計測自動制御学会

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  4. 日本体育学会

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  5. 人工知能学会

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委員歴 17

  1. Neural Information Processing Systems (NeurIPS)   Program Committee  

    2022年12月   

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    団体区分：学協会

  2. British Machine Vision Conference (BMVC)   Program Committee  

    2022年11月   

  3. International Conference on Learning Representations (ICLR)   Program Committee  

    2022年4月   

  4. Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS)   Program Committee  

    2021年12月   

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    団体区分：学協会

  5. International Joint Conferences on Artificial Intelligence (IJCAI)   Program Committee  

    2021年8月   

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    団体区分：学協会

  6. International Conference on Learning Representations (ICLR) 2021   Program Committee  

    2021年5月   

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    団体区分：学協会

  7. 第34-35回人工知能学会全国大会   表彰委員  

    2020年6月 - 2021年6月   

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    団体区分：学協会

  8. 第34-35回人工知能学会全国大会   表彰委員  

    2020年6月 - 2021年6月   

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    団体区分：学協会

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  9. Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS)   Program Committee  

    2019年12月 - 2020年12月   

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    団体区分：学協会

  10. Australasian AI conference 2019   Program Committee  

    2019年12月   

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    団体区分：学協会

  11. 第17-18回情報学ワークショップ（WinF 2019-20）   プログラム委員  

    2019年11月 - 2020年11月   

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    団体区分：学協会

  12. 第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2019)   プログラム委員  

    2019年11月   

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    団体区分：学協会

  13. 日本バスケットボール学会   編集委員  

    2019年4月 - 2021年3月   

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    団体区分：学協会

  14. 日本バスケットボール学会   編集委員  

    2019年4月 - 2021年3月   

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    団体区分：学協会

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  15. AAAI Conference on Artificial Intelligence 2019, 2020   Program Committee  

    2019年2月 - 2020年2月   

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    団体区分：学協会

  16. 第2-3回彗ひろば（バイオメカニクス研究会2020-2021）   大会組織委員会委員  

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    団体区分：学協会

  17. 第2-3回彗ひろば（バイオメカニクス研究会2020-2021）   大会組織委員会委員  

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    団体区分：学協会

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受賞 35

  1. 令和4年度赤崎賞

    2023年3月   名古屋大学   科学的知識と機械学習の融合による 実世界集団行動の原理理解

    藤井 慶輔

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    受賞国：日本国

  2. Best Poster Award

    2022年11月   ACM SIGSPATIAL 2022   , Estimating counterfactual treatment outcomes over time in complex multi-vehicle simulation

    Keisuke Fujii, Koh Takeuchi, Atsushi Kuribayashi, Naoya Takeishi, Yoshinobu Kawahara, Kazuya Takeda

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    受賞区分：国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国：アメリカ合衆国

  3. Best Poster Award

    2022年11月   ACM SIGSPATIAL 2022   , Estimating counterfactual treatment outcomes over time in complex multi-vehicle simulation

    Keisuke Fujii, Koh Takeuchi, Atsushi Kuribayashi, Naoya Takeishi, Yoshinobu Kawahara, Kazuya Takeda

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    受賞区分：国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国：アメリカ合衆国

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  4. サッカー部門 優秀賞

    2024年1月   2023年度スポーツデータサイエンスコンペティション  

    染谷大河, 川口康平, 藤井慶輔

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  5. サッカー部門 優秀賞

    2024年1月   2023年度スポーツデータサイエンスコンペティション  

    太田阿留, 藤井慶輔, 日置尋久

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  6. 計測自動制御学会システム・情報部門SSI最優秀発表賞

    2023年11月   計測自動制御学会  

    源田祥子, 手嶋優風, 小原大知, 青木耀大, 藤井慶輔, 飛龍志津子

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  7. 2023年度(第37回)人工知能学会全国大会優秀賞

    2023年5月   人工知能学会  

    筒井和詩, 田中良弥, 武田一哉, 藤井慶輔

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  8. Best Paper Award

    2023年5月   The First IEEE International Conference on Mobility: Operations, Services, and Technologies (MOST'23)  

    Robin Karlsson, Alexander Carballo, Keisuke Fujii, Kento Ohtani, Kazuya Takeda

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  9. サッカー部門 入賞

    2023年1月   第12回日本統計学会スポーツ統計分科会スポーツデータ解析コンペティション  

    梅基陸平, 中原啓, 筒井和詩, 藤井慶輔

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    受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞 

  10. IEEE GCCE 2022 Excellent Student Paper Award, Gold Prize

    2022年11月   IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2022)   Detection in Race Walking From a Smartphone Camera via Fine-Tuning Pose Estimation

    Tomohiro Suzuki, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii

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    受賞区分：国際学会・会議・シンポジウム等の賞 

  11. 学生部門 発表賞

    2022年6月   第4回彗ひろば（バイオメカニクス研究会）   スマートフォンカメラ動画を用いた競歩の反則判定

    鈴木智大, 武田一哉, 藤井慶輔

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    受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞 

  12. 優秀発表賞ファイナリスト

    2022年3月   第24回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2021)   生物集団の軌跡から相互作用の規則を学習するための拡張行動モデル

    藤井慶輔, 武石直也, 筒井和詩, 藤岡慧明, 西海望, 田中良弥, 福代三華, 井出薫, 河野裕美, 依田憲, 高橋晋, 飛龍志津子, 河原吉伸

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    受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国：日本国

  13. サッカー部門 優秀賞

    2022年1月   第11回日本統計学会スポーツ統計分科会スポーツデータ解析コンペティション  

    寺西真聖, 筒井和詩, 武田一哉, 藤井慶輔

  14. 野球部門 入賞

    2022年1月   第11回日本統計学会スポーツ統計分科会スポーツデータ解析コンペティション  

    中原啓, 藤井慶輔

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    受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞 

  15. Spoana賞

    2021年8月   ARCS IDEATHON (Sports Analyst Meetup #11 and NTT Communications rugby football club)  

    Rory Bunker, 藤井慶輔

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    受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞 

  16. 学生部門 発表賞

    2021年6月   第3回彗ひろば（バイオメカニクス研究会）  

    吉川達也・藤井慶輔・武田一哉

  17. サッカー部門 優秀賞

    2021年1月   第10回日本統計学会スポーツ統計分科会スポーツデータ解析コンペティション   サッカーにおけるボール奪取・被有効攻撃予測に基づくチームの守備評価

    戸田康介・寺西真聖・久代恵介・藤井慶輔

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    受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国：日本国

  18. サッカー部門 優秀賞

    2021年1月   第10回日本統計学会スポーツ統計分科会スポーツデータ解析コンペティション   サッカーにおけるボール奪取・被有効攻撃予測に基づくチームの守備評価

    戸田康介, 寺西真聖, 久代恵介, 藤井慶輔

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    受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国：日本国

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  19. 口頭発表賞

    2020年12月   日本バスケットボール学会 第7回大会  

    藤井 慶輔, 武石 直也, 河原 吉伸, 武田 一哉

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  20. 大会発表賞

    2020年12月   日本認知科学会第37回大会   なぞり課題を用いた運動協調における役割の検討

    市川淳・藤井慶輔

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    受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国：日本国

  21. 2020年度日本神経回路学会論文賞

    2020年12月   日本神経回路学会   Dynamic mode decomposition in vector-valued reproducing kernel Hilbert spaces for extracting dynamical structure among observables

    藤井 慶輔, 河原 吉伸

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  22. 大会発表賞

    2020年12月   日本認知科学会第37回大会   なぞり課題を用いた運動協調における役割の検討

    市川淳, 藤井慶輔

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    受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国：日本国

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  23. Excellent Student Paper Award (On-demand), Bronze Prize

    2020年11月   IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2020)   Trajectory prediction with imitation learning reflecting defensive evaluation in team sports

    Masakiyo Teranishi, Keisuke Fujii, Kazuya Takeda

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    受賞区分：国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国：日本国

  24. Excellent Student Paper Award (On-demand), Bronze Prize

    2020年11月   IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2020)   Trajectory prediction with imitation learning reflecting defensive evaluation in team sports

    Masakiyo Teranishi, Keisuke Fujii, Kazuya Takeda

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    受賞区分：国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国：日本国

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  25. オープン部門 発表賞

    2020年6月   第2回彗ひろば（バイオメカニクス研究会）  

    藤井 慶輔

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  26. 学生部門 発表賞

    2020年6月   第2回彗ひろば（バイオメカニクス研究会）   サッカーにおける守備評価を考慮したデータ駆動的集団運動モデリング

    寺西真聖, 藤井慶輔, 武田一哉

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    受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国：日本国

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  27. 学生部門 発表賞

    2020年6月   第2回彗ひろば（バイオメカニクス研究会）   サッカーにおける守備評価を考慮したデータ駆動的集団運動モデリング

    寺西真聖, 藤井慶輔, 武田一哉

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    受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国：日本国

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  28. 口頭発表賞

    2019年12月   日本バスケットボール学会 第6回大会  

    藤井 慶輔

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  29. 口頭発表賞 受賞

    2019年12月   日本バスケットボール学会   機械学習を用いたチーム戦術プレーの自動分類

    藤井 慶輔

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    受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国：日本国

  30. オープン部門 発表賞

    2019年6月   第1回彗ひろば（バイオメカニクス研究会）   Data-driven spectral analysis for social biomechanics

    藤井 慶輔, 武石直也, 稲葉優希, 木伏紅緒, 神崎素樹, 河原吉伸

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  31. 桜舞賞（研究奨励賞）

    2019年3月   理化学研究所  

    藤井 慶輔

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  32. べストプレゼンテーション賞

    2018年11月   第21回情報論的学習理論ワークショップ   観測量間の動的構造を抽出するベクトル値再生核ヒルベルト空間における動的モード分解

    藤井 慶輔・河原 吉伸

  33. 若手研究優秀賞

    2015年8月   第66回日本体育学会   球技における味方を助ける行動―空間マルチスケール性に着目して

    藤井 慶輔・小山 孟志・陸川 章・山田 洋・山本 裕二

  34. 若手研究奨励賞

    2011年3月   第140回京都体育学会大会   球技における防御者が意思決定に用いる情報とは何か―倒立振子モデルによるアプローチ―

    藤井 慶輔・進矢正宏・山下大地・小田伸午

  35. 最優秀賞

    第21回情報学ワークショップ（WiNF 2023）  

    丁寧, 武田一哉, Wenhui Jin, Yingjiu Bei, 藤井慶輔

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論文 70

  1. Estimating counterfactual treatment outcomes over time in complex multi-vehicle simulation 査読有り

        2022年11月

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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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  2. Learning interaction rules from multi-animal trajectories via augmented behavioral model 査読有り

    Keisuke Fujii, Naoya Takeishi, Kazushi Tsutsui, Emyo Fujioka, Nozomi Nishiumi, Ryoya Tanaka, Mika Fukushiro, Kaoru Ide, Hiroyoshi Kohno, Ken Yoda, Susumu Takahashi, Shizuko Hiryu, Yoshinobu Kawahara

    Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS'21)   34 巻   2021年12月

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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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  3. Data-Driven Analysis for Understanding Team Sports Behaviors

    Keisuke Fujii

    Journal of Robotics and Mechatronics   33 巻 ( 3 ) 頁： 505 - 514   2021年6月

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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

  4. Physically-interpretable classification of biological network dynamics for complex collective motions 査読有り 国際誌

    Fujii Keisuke, Takeishi Naoya, Hojo Motokazu, Inaba Yuki, Kawahara Yoshinobu

    SCIENTIFIC REPORTS   10 巻 ( 1 ) 頁： 3005 - 3005   2020年2月

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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/s41598-020-58064-w

    Web of Science

    Scopus

    PubMed

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  5. Data-driven spectral analysis for coordinative structures in periodic human locomotion 査読有り 国際誌

    Fujii Keisuke, Takeishi Naoya, Kibushi Benio, Kouzaki Motoki, Kawahara Yoshinobu

    SCIENTIFIC REPORTS   9 巻 ( 1 ) 頁： 16755 - 16755   2019年11月

    　詳細を見る

    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

    Scopus

    PubMed

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  6. Dynamic mode decomposition in vector-valued reproducing kernel Hilbert spaces for extracting dynamical structure among observables 査読有り 国際誌

    Keisuke Fujii, Yoshinobu Kawahara

    Neural Networks   117 巻   頁： 94 - 103   2019年9月

    　詳細を見る

    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

    PubMed

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  7. Decentralized policy learning with partial observation and mechanical constraints for multiperson modeling 査読有り

    Keisuke Fujii, Naoya Takeishi, Yoshinobu Kawahara, Kazuya Takeda

    Neural Networks   171 巻   頁： 40 - 52   2024年3月

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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：Elsevier BV  

    DOI： 10.1016/j.neunet.2023.11.068

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  8. Automatic detection of faults in race walking from a smartphone camera: a comparison of an Olympic medalist and university athletes 査読有り

    Tomohiro Suzuki, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii

    International Journal of Computer Science in Sport     2024年3月

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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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  9. Adaptive action supervision in reinforcement learning from real-world multi-agent demonstrations 査読有り

    Keisuke Fujii, Kazushi Tsutsui, Atom Sco, Hiroshi Nakahara, Naoya Takeishi, Yoshinobu Kawahara

    International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART 2024)   2 巻   頁： 27 - 39   2024年2月

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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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  10. Estimating counterfactual treatment outcomes over time in complex multi-agent scenarios 査読有り

    Keisuke Fujii, Koh Takeuchi, Atsushi Kuribayashi, Naoya Takeishi, Yoshinobu Kawahara, Kazuya Takeda

    IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems     2024年2月

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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（学術雑誌）  

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  11. Extracting proficiency differences and individual characteristics in golfers' swing using single-video markerless motion analysis 査読有り

    Kota Yamamoto, Yumiko Hasegawa, Tomohiro Suzuki, Hiroo Suzuki, Hiroko Tanabe, Keisuke Fujii

    Frontiers in Sports and Active Living   5 巻   2023年11月

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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：Frontiers Media SA  

    In this study, we analyzed golfers' swing movement to extract differences in proficiency and individual characteristics using two-dimensional video data from a single camera. We conducted an experiment with 27 golfers who had a wide range of skill levels, using a 7-iron; we acquired video data with a camera on the sagittal plane. For data extraction, we used pose estimation (using HRNet) and object detection (using DeepLabCut) methods to extract human-joint and club-head data. We examined the relationship between proficiency and individual characteristics vis-à-vis forward tilt angle and club trajectory. The results showed that the stability and reproducibility of the forward tilt angle are characteristics of proficiency. Highly skilled golfers showed low variability and high reproducibility between trials in forward tilt angle. However, we found that club trajectory may not be a characteristic of proficiency but rather an individual characteristic. Club trajectory was divided roughly into clockwise rotation and counterclockwise rotation. Thus, the analysis based on video data from a single markerless camera enabled the extraction of the differences in proficiency and individual characteristics of golf swing. This suggests the usefulness of our system for simply evaluating golf swings and applying it to motor learning and coaching situations.

    DOI： 10.3389/fspor.2023.1272038

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  12. Can golfers choose low-risk routes in steep putting based on visual feedback of ball trajectory? 査読有り 国際誌

    Yumiko Hasegawa, Ayako Okada, Keisuke Fujii

    Frontiers in Sports and Active Living   5 巻   頁： 1131390 - 1131390   2023年8月

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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：Frontiers Media SA  

    This study aims to clarify why the aiming method in golf putting in risky situations differs based on skill level. This study set up a difficult challenge (steep slopes and fast ball rolling greens), which required even professional golfers to change their aim. A total of 12 tour professionals and 12 intermediate amateurs were asked to perform a steep-slope task with no visual feedback of outcomes (no FB) followed by a task with visual feedback (with FB). The aim of the task was for the ball to enter the hole in one shot. Additionally, the participants were told that if the ball did not enter the hole, it was to at least stop as close to it as possible. The participant's aim (as an angle) and the kinematics of the putter head and ball were measured. The results indicated that professionals' highest ball trajectory points were significantly higher than that of amateurs, especially with FB. Additionally, professionals had higher ball-launch angles (the direction of the ball when the line connecting the ball and the center of the hole is 0 degrees) and lower peak putter head velocities than amateurs. Furthermore, the aim angle, indicating the golfer's decision-making, was higher for professionals under both conditions. However, even with FB, the amateurs' aim angles were lower and the difference between trials was smaller than that of professionals. Therefore, this study confirmed that the professionals made more drastic changes to their aim to find low-risk routes than the amateurs and that the amateurs’ ability to adjust their aim was lower than that of professionals. The results suggest that the reason for the amateurs' inability to find low-risk routes lies in their decision-making. The professionals found better routes; however, there were individual differences in their routes.

    DOI： 10.3389/fspor.2023.1131390

    PubMed

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  13. Estimation of control area in badminton doubles with pose information from top and back view drone videos 査読有り

    Ning Ding, Kazuya Takeda, Wenhui Jin, Yingjiu Bei, Keisuke Fujii

    Multimedia Tools and Applications     2023年8月

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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

  14. Synergizing Deep Reinforcement Learning and Biological Pursuit Behavioral Rule for Robust and Interpretable Navigation 査読有り

    Kazushi Tsutsui, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii

    1st Workshop on the Synergy of Scientific and Machine Learning Modeling (SynS and ML) co-located with the International Conference on Machine Learning (ICML'23)     2023年8月

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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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  15. Pitching strategy evaluation via stratified analysis using propensity score 査読有り

    Hiroshi Nakahara, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii

    Journal of Quantitative Analysis in Sports   19 巻 ( 2 ) 頁： 91 - 102   2023年5月

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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

  16. Prediction of Bat Flight Path During Obstacle Avoidance by Imitation Learning 査読有り

    Shoko Genda, Yu Teshima, Taku Kawamura, Daichi Ohara, Keisuke Fujii, Shizuko Hiryu

    2nd International Workshop on Behavior analysis and Recognition for knowledge Discovery (BiRD 2023) in conjunction with the IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom 2023)     2023年3月

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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）  

  17. Biomechanical strategies to maximize gait attractiveness among women 査読有り

    Hiroko Tanabe, Keisuke Fujii, Naotsugu Kaneko, Hikaru Yokoyama, Kimitaka Nakazawa

    Frontiers in Sports Active Living   5 巻 ( 1091470 )   2023年2月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  18. Estimating the Effect of Team Hitting Strategies Using Counterfactual Virtual Simulation in Baseball, 査読有り

    Hiroshi Nakahara, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii,

    International Journal of Computer Science in Sport   22 巻 ( 1 ) 頁： 1 - 12   2023年1月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  19. Score prediction using multiple object tracking for analyzing movements in 2-vs-2 Handball. 査読有り

    Ren Kobayashi, Rikuhei Umemoto, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii 0001

    GCCE     頁： 946 - 947   2023年

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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

  20. Automatic Edge Error Judgment in Figure Skating Using 3D Pose Estimation from Inertial Sensors. 査読有り

    Ryota Tanaka, Tomohiro Suzuki, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii 0001

    GCCE     頁： 1099 - 1100   2023年

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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/GCCE59613.2023.10315532

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

  21. Automatic Edge Error Judgment in Figure Skating Using 3D Pose Estimation from a Monocular Camera and IMUs. 査読有り

    Ryota Tanaka, Tomohiro Suzuki, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii 0001

    MMSports@MM     頁： 41 - 48   2023年

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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： 10.1145/3606038.3616171

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

  22. Action Valuation of On- and Off-Ball Soccer Players Based on Multi-Agent Deep Reinforcement Learning. 査読有り

    Hiroshi Nakahara, Kazushi Tsutsui, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii 0001

    IEEE Access   11 巻   頁： 131237 - 131244   2023年

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    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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  23. Predictive World Models from Real-World Partial Observations. 査読有り

    Robin Karlsson, Alexander Carballo, Keisuke Fujii 0001, Kento Ohtani, Kazuya Takeda

    MOST     頁： 152 - 166   2023年

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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

  24. Multi-Agent Deep-Learning Based Comparative Analysis of Team Sport Trajectories. 査読有り

    Zhang Ziyi, Rory P. Bunker, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii 0001

    IEEE Access   11 巻   頁： 43305 - 43315   2023年

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    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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  25. Learning to Predict Navigational Patterns from Partial Observations 査読有り

    Robin Karlsson, Alexander Carballo, Francisco Lepe-Salazar, Keisuke Fujii, Kento Ohtani, Kazuya Takeda

    IEEE Robotics and Automation Letters     2023年

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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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  26. A framework of interpretable match results prediction in football with FIFA ratings and team formation. 査読有り 国際誌

    Calvin C K Yeung, Rory Bunker, Keisuke Fujii

    PloS one   18 巻 ( 4 ) 頁： e0284318   2023年

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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）  

    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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  27. A sense of distance and movement characteristics of golfers tested without visual feedback of outcomes: Is a putt that feels subjectively good also physically good? 査読有り

      4 巻 ( 987493 )   2022年10月

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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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  28. Automatic Fault Detection in Race Walking From a Smartphone Camera via Fine-Tuning Pose Estimation 査読有り

        2022年10月

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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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  29. 集団運動における機械学習を用いたデータ科学 査読有り

    藤井 慶輔

    人工知能学会研究会資料 人工知能基本問題研究会   121 巻 ( 0 ) 頁： 18 - 18   2022年9月

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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

  30. Optimization of aircraft flight paths considering the conflicting parameters of economy and safety 査読有り

    Tetsuya Nagashima, Ming Ding, Keisuke Fujii, Kazuya Takeda

    33rd Congress of the International Council of the Aeronautical Sciences     2022年9月

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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）  

  31. Evaluation of creating scoring opportunities for teammates in soccer via trajectory prediction 査読有り

    Masakiyo Teranishi, Kazushi Tsutsui, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii

        2022年9月

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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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  32. Emergence of Collaborative Hunting via Multi-Agent Deep Reinforcement Learning, International Workshop on Human Behavior Understanding 査読有り

    International Workshop on Human Behavior Understanding (HBU'22) in conjunction with 26th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'22)     2022年8月

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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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  33. SoccerTrack: A Dataset and Tracking Algorithm for Soccer with Fish-eye and Drone Videos. 査読有り

    Atom Scott, Ikuma Uchida, Masaki Onishi, Yoshinari Kameda, Kazuhiro Fukui, Keisuke Fujii 0001

    CVPR Workshops     頁： 3568 - 3578   2022年6月

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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

  34. Deep Reinforcement Learning in a Racket Sport for Player Evaluation With Technical and Tactical Contexts. 査読有り

    Ning Ding, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii

    IEEE Access   10 巻   頁： 54764 - 54772   2022年5月

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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： 10.1109/ACCESS.2022.3175314

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  35. Discriminant Dynamic Mode Decomposition for Labeled Spatiotemporal Data Collections. 査読有り

    Naoya Takeishi, Keisuke Fujii, Koh Takeuchi, Yoshinobu Kawahara

    SIAM J. Appl. Dyn. Syst.   21 巻 ( 2 ) 頁： 1030 - 1058   2022年5月

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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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  36. How does AI play football? An analysis of RL and real-world football strategies 査読有り

    Atom Scott, Keisuke Fujii, Masaki Onishi

    International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART 2022)   1 巻   頁： 42 - 52   2022年2月

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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）  

  37. Evaluation of soccer team defense based on prediction models of ball recovery and being attacked: A pilot study 査読有り

    Kosuke Toda, Masakiyo Teranishi, Keisuke Kushiro & Keisuke Fujii

    PLoS One   17 巻 ( 1 ) 頁： e0263051   2022年1月

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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）  

  38. Player evaluation in a racket sport via deep reinforcement learning with technical and tactical contexts 査読有り

    DING Ning, TAKEDA Kazuya, FUJII Keisuke

    Proceedings of the Annual Conference of JSAI   JSAI2022 巻 ( 0 ) 頁： 1S1IS304 - 1S1IS304   2022年

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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：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

  39. 野生コウモリの出巣時における移動パターン計測及びグレンジャー因果を用いた群行動メカニズムに関する基礎的検討 査読有り

    牛尾 和嵯, 藤岡 慧明, 藤井 慶輔, 波部 斉, 川嶋 宏彰, 飛龍 志津子

    人工知能学会全国大会論文集   JSAI2022 巻 ( 0 ) 頁： 3G4OS15b02 - 3G4OS15b02   2022年

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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>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

  40. 軌道予測に基づいた味方の得点機会を創出するサッカー選手の評価 査読有り

    寺西 真聖, 筒井 和詩, 武田 一哉, 藤井 慶輔

    人工知能学会全国大会論文集   JSAI2022 巻 ( 0 ) 頁： 3G4OS15b05 - 3G4OS15b05   2022年

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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>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

  41. 反実仮想シミュレーションを用いた野球におけるチーム打撃戦略の効果検証 査読有り

    中原 啓, 武田 一哉, 藤井 慶輔

    人工知能学会全国大会論文集   JSAI2022 巻 ( 0 ) 頁： 3G4OS15b04 - 3G4OS15b04   2022年

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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>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

  42. マルチエージェント深層強化学習を用いた協調的狩りにみられる行動方略の多様性 査読有り

    筒井 和詩, 武田 一哉, 藤井 慶輔

    人工知能学会全国大会論文集   JSAI2022 巻 ( 0 ) 頁： 3G4OS15b03 - 3G4OS15b03   2022年

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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>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

  43. Analysis of group behavior based on sharing heterogeneous roles in a triad using a coordinated drawing task 査読有り

        2022年

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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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  44. Cooperative play classification in team sports via semi-supervised learning, International Journal of Computer Science in Sport 査読有り

        2022年

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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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  45. Frechet and Hausdorff Kernels for Trajectory Data Analysis 査読有り

    Koh Takeuchi, Masaaki Imaizumi, Shunsuke Kanda, Keisuke Fujii, Masakazu Ishihata, Takuya Maekawa, Ken Yoda, Yasuo Tabei

    29th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems (ACM SIGSPATIAL 2021)     2021年11月

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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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  46. Skill Differences in a Discrete Motor Task Emerging From the Environmental Perception Phase 査読有り

    Yumiko Hasegawa, Ayako Okada, Keisuke Fujii

    Frontiers in Psychology   12 巻   2021年10月

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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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  47. Supervised sequential pattern mining of event sequences in sport to identify important patterns of play: An application to rugby union 査読有り

    Rory Bunker, Keisuke Fujii, Hiroyuki Hanada, Ichiro Takeuchi

    PLOS ONE   16 巻 ( 9 ) 頁： e0256329 - e0256329   2021年9月

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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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  48. Flexible prediction of opponent motion with internal representation in interception behavior 査読有り

    Kazushi Tsutsui, Keisuke Fujii, Kazutoshi Kudo, Kazuya Takeda

    Biological Cybernetics     2021年8月

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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

  49. Understanding Others' Roles Based on Perspective Taking in Coordinated Group Behavior 査読有り

    Jun Ichikawa, Keisuke Fujii

    Proceedings of the Annual Meeting of the Cognitive Science Society   43 巻   頁： 1285 - 1291   2021年8月

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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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  50. Extraction of swing motion contributing to prediction of shuttle drop position in badminton 査読有り

    Tatsuya Yoshikawa, Kazushi Tsutsui, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii

    30th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-21) workshop on AI for Sports Analytics (AISA)     2021年8月

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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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  51. なぞり課題を用いた運動協調における役割の検討 査読有り

    市川 淳, 藤井 慶輔

    認知科学   28 巻 ( 1 ) 頁： 170 - 173   2021年3月

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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

  52. Quantitative analysis of spontaneous sociality in children's group behavior during nursery activity 査読有り 国際誌

    Ichikawa Jun, Fujii Keisuke, Nagai Takayuki, Omori Takashi, Oka Natsuki

    PLOS ONE   16 巻 ( 2 ) 頁： e0246041   2021年2月

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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：PLoS ONE  

    DOI： 10.1371/journal.pone.0246041

    Web of Science

    Scopus

    PubMed

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  53. Trajectory prediction with imitation learning reflecting defensive evaluation in team sports 査読有り

    Teranishi M.

    2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2020     頁： 124 - 125   2020年12月

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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

  54. Cognition and interpersonal coordination of patients with schizophrenia who have sports habits 査読有り 国際誌

    Fujii Keisuke, Yoshihara Yujiro, Matsumoto Yukiko, Tose Keima, Takeuchi Hideaki, Isobe Masanori, Mizuta Hiroto, Maniwa Daisuke, Okamura Takehiko, Murai Toshiya, Kawahara Yoshinobu, Takahashi Hidehiko

    PLOS ONE   15 巻 ( 11 ) 頁： e0241863   2020年11月

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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：PLoS ONE  

    DOI： 10.1371/journal.pone.0241863

    Web of Science

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  55. Succinct Trit-array Trie for Scalable Trajectory Similarity Search 査読有り

    Kanda S.

    GIS: Proceedings of the ACM International Symposium on Advances in Geographic Information Systems     頁： 518 - 529   2020年11月

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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

    Scopus

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

  56. 協調に関する議論に向けたアプローチの提案：集団運動からみる他者の行動予測と適応 査読有り

    市川 淳, 藤井 慶輔

    認知科学   27 巻 ( 3 ) 頁： 377 - 385   2020年9月

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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  

    <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

  57. COGNITION AND SOCIAL BEHAVIORS IN SPORTS FOR PATIENTS WITH SCHIZOPHRENIA ENGAGED IN SPORTS HABITS 査読有り

    Yoshihara Yujiro, Fujii Keisuke, Murai Toshiya, Takahashi Hidehiko

    SCHIZOPHRENIA BULLETIN   46 巻   頁： S128 - S128   2020年4月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    Web of Science

  58. Practice Motions Performed During Preperformance Preparation Drive the Actual Motion of Golf Putting 査読有り

    Hasegawa Yumiko, Miura Akito, Fujii Keisuke

    FRONTIERS IN PSYCHOLOGY   11 巻   頁： Article 513   2020年3月

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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：Frontiers in Psychology  

    DOI： 10.3389/fpsyg.2020.00513

    Web of Science

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  59. Practice Motions Performed During Preperformance Preparation Drive the Actual Motion of Golf Putting 査読有り

    Yumiko Hasegawa, Akito Miura, Keisuke Fujii

    Frontier in Psychology   11 巻 ( 513 ) 頁： https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.00513   2020年3月

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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

  60. Dynamic mode decomposition via dictionary learning for foreground modeling in videos 査読有り

    Israr Ul Haq, Keisuke Fujii, Yoshinobu Kawahara

    15th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISAPP'20)   5 巻 ( - ) 頁： 476-483   2020年3月

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    記述言語：英語  

    DOI： 10.5220/0009144604760483

  61. Physically-interpretable classification of network dynamics for complex collective motions 査読有り

    Keisuke Fujii, Naoya Takeishi, Motokazu Hojo, Yuki Inaba, Yoshinobu Kawahara

    Scientific Reports   10 巻 ( 3005 ) 頁： https://doi.org/10.1038/s41598-020-58064-w   2020年2月

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    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

  62. 協調に関する議論に向けたアプローチの提案－集団運動からみる他者の行動予測と適応－ 査読有り

    市川 淳, 藤井 慶輔

    認知科学   27 巻 ( 3 ) 頁： xx - xx   2020年

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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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  63. 高速かつ省メモリな軌跡類似検索のための簡潔トライ索引 査読有り

    神田 峻介, 竹内 孝, 藤井 慶輔, 田部井 靖生

    人工知能学会全国大会論文集   2020 巻 ( 0 ) 頁： 2C4OS7a01 - 2C4OS7a01   2020年

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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

  64. 「現場と研究の橋渡し」（ 2 ）にあたって

    藤井 慶輔, 永田 直也

    バスケットボール研究   6 巻 ( 0 ) 頁： 1 - 2   2020年

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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.6.0_1

    CiNii Research

  65. Motor control of practice and actual strokes by professional and amateur golfers differ but feature a distance-dependent control strategy 査読有り 国際誌

    Yumiko Hasegawa, Keisuke Fujii, Akito Miura, Keiko Yokoyama, Yuji Yamamoto

    European Journal of Sport Science   19 巻 ( 9 ) 頁： 1204 - 1213   2019年10月

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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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  66. The kinetic mechanisms of vertical pointing movements. 査読有り 国際誌

    Yamamoto S, Fujii K, Zippo K, Kushiro K, Araki M

    Heliyon   5 巻 ( 7 ) 頁： e02012   2019年7月

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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

    PubMed

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  67. Analysis of factors predicting who obtains a ball in basketball rebounding situations 査読有り

    Motokazu Hojo, Keisuke Fujii, Yoshinobu Kawahara

    International Journal of Performance Analysis in Sport   19 巻 ( 2 ) 頁： 192 - 205   2019年2月

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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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  68. Supervised Dynamic Mode Decomposition via Multitask Learning 査読有り

    Keisuke Fujii, Yoshinobu Kawahara

    Pattern Recognition Letters   122 巻 ( 1 ) 頁： 7 - 13   2019年2月

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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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  69. 指導者から見た「研究と現場の橋渡し」

    陸川 章, 小山 孟志, 青木 美帆, 藤井 慶輔

    バスケットボール研究   5 巻 ( 0 ) 頁： 17 - 25   2019年

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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

  70. 「現場と研究の橋渡し」にあたって

    藤井 慶輔, 永田 直也

    バスケットボール研究   5 巻 ( 0 ) 頁： 1 - 2   2019年

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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_1

    CiNii Research

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書籍等出版物 17

  1. 実世界集団移動における機械学習を用いたデータ解析 自動車技術

    藤井 慶輔（ 担当： 分担執筆 ,  範囲: 78(1) 134-136）

    自動車技術会  2024年1月 

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    記述言語：日本語

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  2. 統計 特集 スポーツデータサイエンス

    藤井 慶輔（ 担当： 分担執筆 ,  範囲: スポーツデータサイエンスの最近の研究分析の動向 ―機械学習を用いた集団スポーツのデータ解析を例に―）

    日本統計協会  2023年11月 

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    記述言語：日本語

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  3. 集団スポーツに関する機械学習を用いたデータ解析手法, 体育の科学

    藤井慶輔（ 担当： 分担執筆）

    杏林書院  2021年6月 

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    総ページ数：5   担当ページ：71(6) 403-407   記述言語：日本語

  4. 実世界集団運動のデータ駆動科学, Society 5.0を支える未来のリーダー FACE the future, 計測と制御

    藤井慶輔（ 担当： 分担執筆 ,  範囲: 60(1), 2-3）

    計測自動制御学会  2021年1月 

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    記述言語：日本語

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  5. 集団スポーツに関するデータ駆動的解析手法, 特集＝実用応用技術のシステム開発と応用, ケミカルエンジニヤリング

    藤井慶輔（ 担当： 分担執筆 ,  範囲: 65(9), 561-566）

    化学工業社  2020年9月 

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    記述言語：日本語

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  6. これからの集団運動科学の展望

    藤井 慶輔（ 担当： 単著）

    杏林書院  2020年5月 

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    記述言語：日本語

  7. これからの集団運動科学の展望, 連載 集団運動を科学する― 6, 体育の科学

    藤井慶輔（ 担当： 分担執筆 ,  範囲: 70(5), 349-353）

    杏林書院  2020年5月 

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    記述言語：日本語

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  8. １対１の攻防における競合スキルの評価, 連載 集団運動を科学する― 5, 体育の科学

    筒井和詩, 藤井慶輔（ 担当： 分担執筆 ,  範囲: 70(4)）

    杏林書院  2020年4月 

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    記述言語：日本語

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  9. １対１の攻防における競合スキルの評価

    筒井 和詩, 藤井 慶輔（ 担当： 共著）

    杏林書院  2020年4月 

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    記述言語：日本語

  10. どこまで集団運動を解明できるのか

    藤井 慶輔（ 担当： 単著）

    杏林書院  2019年12月 

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    記述言語：日本語

  11. どこまで集団運動を解明できるのか, 連載 集団運動を科学する― 1, 体育の科学

    藤井 慶輔（ 担当： 分担執筆 ,  範囲: 69(12) 907-911）

    杏林書院  2019年12月 

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    記述言語：日本語

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  12. 特集 トレーニングを運動学習として捉える対人競技における学習された動きの評価

    藤井 慶輔, 山下大地（ 担当： 共著 ,  範囲: 対人競技における学習された動きの評価）

    日本トレーニング科学会  2019年2月 

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    担当ページ：23-29   記述言語：日本語

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  13. バスケットボールが科学で強くなる! 小谷 究, 柏倉 秀徳 (監修)

    藤井慶輔（ 担当： 分担執筆 ,  範囲: 3章 ディフェンスの科学）

    日東書院  2019年 

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    記述言語：日本語

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  14. バスケットボール学入門

    藤井 慶輔（ 担当： 共著 ,  範囲: 13章 方法学）

    流通経済大学出版会  2017年11月 

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    総ページ数：16   記述言語：日本語

  15. バスケットボール用語事典

    藤井 慶輔（ 担当： 共著）

    廣済堂出版  2017年6月 

  16. ヒト集団の競合・協働を研究する際の注意点－集団スポーツを例として－

    藤井 慶輔（ 担当： 共著）

    体育の科学（杏林書院）  2016年10月 

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    記述言語：日本語

  17. なぜ陸上のトラックは左回りなの？／なぜ速く走るときは腕を振るの？

    藤井 慶輔（ 担当： 共著）

    ヒトの動き百話（市村出版）  2011年 

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    総ページ数：4   記述言語：日本語

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MISC 12

  1. Motor control of practice and actual strokes by professional and amateur golfers differ but feature a distance-dependent control strategy 査読有り

    Hasegawa Y, Fujii K, Miura A, Yokoyama K, Yamamoto Y  

    European journal of sport science19 巻 ( 9 ) 頁： 1204-1213   2019年10月

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    記述言語：英語  

    DOI： 10.1080/17461391.2019.1595159

    PubMed

  2. Analysis of factors predicting who obtains a ball in basketball rebounding situations 査読有り

    Motokazu Hojo, Keisuke Fujii, Yoshinobu Kawahara  

    International Journal of Performance Analysis in Sport19 巻 ( 2 ) 頁： 192-205   2019年2月

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    記述言語：英語  

  3. Supervised Dynamic Mode Decomposition via Multitask Learning 査読有り

    Keisuke Fujii, Yoshinobu Kawahara  

    Pattern Recognition Letters122 巻 ( 1 ) 頁： 7-13   2019年2月

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    記述言語：英語  

  4. 横-トレーニング-06 機械学習による集団スポーツの選手の動きの分類・予測手法を利活用する方法の提案

    藤井 慶輔, 方城 素和, 元安 陽一, 稲葉 優希  

    日本体育学会大会予稿集70 巻 ( 0 ) 頁： 77_3 - 77_3   2019年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 日本体育学会  

    <p> 近年では全選手とボールの位置を計測するシステムがプロスポーツにおいて導入され、移動距離などのフィットネス指標や、特定のプレーの空間分布などの情報を得られるようになった。しかし、依然として戦術面に関しては、シュートなどある時点での空間分布の分析もしくはビデオベースの人の目視による分析が主であり、複数の選手の動きを考慮したプレーに関する自動分類・予測手法についてはほとんど利用されていない。そこで我々は、機械学習技術を用いてバスケットボールの集団攻撃プレーを自動分類する手法や、リバウンドと呼ばれるシュート後にボールを獲得する選手や得点を予測する手法を開発した。これらの方法によって、これまで経験のあるスタッフが時間を掛けて分類・評価してきた作業を自動で行うことにより、作業の負担を軽減することが期待できる。また、そのプレーに貢献する重要な選手の動きを、プレーの経験を必要とせずに根拠をもって定量的に説明することが期待できる。発表当日では、より具体的にこれらの自動分類・予測手法を練習などで利活用する方法を提案する。</p>

    DOI： 10.20693/jspehss.70.77_3

    CiNii Research

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  5. Motor control of practice and actual strokes by professional and amateur golfers differ but feature a distance-dependent control strategy 査読有り

    Yumiko Hasegawa, Keisuke Fujii, Akito Miura, Keiko Yokoyama, Yuji Yamamoto  

    European Journal of Sport ScienceAccepted 巻   頁： .   2019年

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    記述言語：英語  

  6. 対人競技における学習された動きの評価 (特集 トレーニングを運動学習として捉える)

    藤井 慶輔, 山下 大地  

    Journal of training science for exercise and sport = トレーニング科学31 巻 ( 1 ) 頁： 23 - 29   2019年

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    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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  7. Automatically recognizing strategic cooperative behaviors in various situations of a team sport 査読有り

    Motokazu Hojo, Keisuke Fujii, Yuki Inaba, Yoichi Motoyasu,Yoshinobu Kawahara  

    PLoS One13 巻 ( 12 ) 頁： e0209247   2018年12月

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    記述言語：英語  

  8. Metric on nonlinear dynamical systems with Koopman operators 査読有り

    Isao Ishikawa, Keisuke Fujii, Masahiro Ikeda, Yuka Hashimoto, Yoshinobu Kawahara  

    Advances in Neural Information Processing Systems 31 (NeurIPS'18)31 巻   頁： 2858-2868   2018年12月

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    記述言語：英語  

  9. Prediction and classification in equation-free collective motion dynamics 査読有り

    Keisuke Fujii, Takeshi Kawasaki, Yuki Inaba, Yoshinobu Kawahara  

    PLoS Computational Biology14 巻 ( 11 ) 頁： e1006545   2018年11月

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    記述言語：英語  

  10. Quantitative analysis and visualization of children's group behavior from the perspective of development of spontaneity and sociality 査読有り

    Jun Ichikawa, Keisuke Fujii, Takayuki Nagai, Takashi Omori, Natsuki Oka  

    24th Conference of Collaboration Researchers International Working Group (CRIWG'18)   頁： 169-176   2018年9月

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    記述言語：英語  

  11. Social forces for team coordination in ball possession game 査読有り

    Keiko Yokoyama, Hiroyuki Shima, Keisuke Fujii, Noriyuki Tabuchi, Yuji Yamamoto  

    Physical Review E97 巻 ( 022410 ) 頁： .   2018年2月

    　詳細を見る

    記述言語：英語  

  12. 競技レベルの高い相手との試合中におけるバスケットボール選手の運動出力と心拍応答 査読有り

    藤井 慶輔, 小山 孟志  

    スポーツパフォーマンス研究9 巻   頁： 542-556   2018年1月

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    記述言語：日本語  

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講演・口頭発表等 90

  1. Evaluation of Team Defense Positioning by Computing Counterfactuals using StatsBomb 360 data,

    Rikuhei Umemoto, Keisuke Fujii

    StatsBomb Conference  2023年10月 

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    開催年月日： 2023年10月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  2. Defensive team analysis in the 2022 World Cup based on the event prediction

    Rikuhei Umemoto, Kazushi Tsutsui, Keisuke Fujii

    MathSport International  2023年7月 

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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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  3. Visual analysis of control area in badminton doubles using drone video dataset

    Ding Ning, Kazuya Takeda, Yingjiu Bei, Keisuke Fujii

    MathSport International  2023年7月 

    　詳細を見る

    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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  4. Prediction of shot type and hit location based on pose information using badminton match videos

    Tatsuya Yoshikawa, Ding Ning, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii

    MathSport International  2023年7月 

    　詳細を見る

    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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  5. Learning Interaction Rules from Multi-Animal Trajectories 招待有り 国際会議

    Keisuke Fujii

    2nd International Workshop on Behavior analysis and Recognition for knowledge Discovery (BiRD 2023) in conjunction with the IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom 2023)  2023年3月13日 

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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  

  6. 集団スポーツの戦術的な動きを機械学習の予測に基づき評価する 招待有り

    藤井 慶輔

    Meet up Chubu×A-idea（社会課題・地域活性化）  2023年3月9日  愛知県、中部経済産業局、中部経済連合会

    　詳細を見る

    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  

  7. 最新のスポーツアナリティクス研究論文はどこで読めるか？ 招待有り

    藤井 慶輔

    Sports Analytics Research Platform (SARP)キックオフイベント  2023年1月26日  一般社団法人日本スポーツアナリスト協会

    　詳細を見る

    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  

  8. サッカーにおけるイベント予測に基づく一般化されたチームの守備評価

    梅基陸平, 中原啓, 筒井和詩, 藤井慶輔

    第12回日本統計学会スポーツ統計分科会スポーツデータ解析コンペティション  2023年1月 

    　詳細を見る

    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）  

  9. Learning Interaction Rules from Small Amount of Multi-Agent Trajectories 招待有り 国際会議

    Keisuke Fujii

    The 4th TMI International Seminar (Nagoya University & Université Libre de Bruxelles Joint Event)  2022年12月1日 

    　詳細を見る

    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）  

  10. 複雑な運動系列データを扱うための情報処理技術 招待有り

    藤井 慶輔

    第22回名古屋大学-NTT技術交流会  2022年11月10日 

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    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）  

  11. スポーツ戦術をAIのデータ解析で評価する 招待有り

    藤井 慶輔

    あいちサイエンスフェスティバル2022  2022年11月8日 

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    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  

  12. Learning multi-agent rules from real-world trajectory data 招待有り 国際会議

    Keisuke Fujii

    3rd Joint ERCIM - JST Workshop  2022年10月20日 

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    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  

  13. 集団運動における機械学習を用いたデータ科学 招待有り

    藤井 慶輔

    第121回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)  2022年9月28日 

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    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）  

  14. 集団スポーツの動きに関するデータ分析の導入と概要/手法と今後の展望 招待有り

    藤井 慶輔

    大阪体育大学スポーツ科学研究科 スポーツ科学セミナー  2022年9月26日 

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    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  

  15. 集団スポーツに関する機械学習を用いたデータ解析手法 招待有り

    藤井 慶輔

    第77回　日本体力医学学会シンポジウム「データから行動パフォーマンスを読み解くとは？：フィールドとアカデミックを繋ぐ行動アナリティクスの世界」  2022年9月23日 

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    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）  

  16. 生体集団運動における軌道予測モデルを用いた評価 招待有り

    藤井 慶輔

    第21回認知的コミュニケーションワークショップ  2022年9月12日 

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    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）  

  17. 機械学習を用いた集団動態におけるデータ解析 招待有り

    藤井 慶輔

    2022年度数理生物学会年会 企画シンポジウム「集団動態の数理モデルと情報解析」  2022年9月5日  数理生物学会

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    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）  

  18. スポーツ戦術をAIのデータ解析で評価する －AIで可能になる新しいスポーツ分析の世界－ 招待有り

    藤井 慶輔

    名古屋大学情報学部・情報学研究科オンライン公開セミナー「「楽しい！」をめぐる情報学」  2022年9月3日  名古屋大学情報学部・情報学研究科

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    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  

  19. Evaluating a third base coach's decision making via game theory and machine learning

    Hiroshi Nakahara, Kazuya Takeda and Keisuke Fujii

    MathSport International  2022年7月 

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    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）  

  20. Automatic screen-play classification in basketball via semi-supervised learning,

    Ziyi Zhang, Kazuya Takeda and Keisuke Fujii

    MathSport International  2022年7月 

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    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）  

  21. Automatic screen-play classification in basketball via semi-supervised learning,

    Ziyi Zhang, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii

    MathSport International  2022年7月 

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    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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  22. 野生コウモリの出巣時における移動パターン計測及びグレンジャー因果を用いた群行動メカニズムに関する基礎的検討

    牛尾 和嵯, 藤岡 慧明, 藤井 慶輔, 波部 斉, 川嶋 宏彰, 飛龍 志津子

    2022年度人工知能学会全国大会（第36回）   2022年6月16日 

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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）  

  23. 軌道予測に基づいた味方の得点機会を創出するサッカー選手の評価

    寺西真聖, 筒井 和詩, 武田 一哉, 藤井 慶輔

    2022年度人工知能学会全国大会（第36回）  2022年6月16日 

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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）  

  24. 反実仮想シミュレーションを用いた野球におけるチーム打撃戦略の効果検証

    中原啓, 筒井 和詩, 武田 一哉, 藤井 慶輔

    2022年度人工知能学会全国大会（第36回）   2022年6月16日 

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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）  

  25. マルチエージェント深層強化学習を用いた協調的狩りにみられる行動方略の多様性 招待有り

    筒井 和詩, 武田 一哉, 藤井 慶輔

    2022年6月16日 

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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）  

  26. スマートフォンカメラ動画を用いた競歩の反則判定

    鈴木智大, 武田一哉, 藤井慶輔

    第4回彗ひろば（バイオメカニクス研究会）  2022年6月 

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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）  

  27. Ding Ning, Kazuya Takeda and Keisuke Fujii

    Player evaluation in a racket sport via deep reinforcement learning with technical and tactical contexts

    The 36th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence (JSAI 2022)  2022年6月 

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    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）  

  28. Team sports analytics using AI 招待有り 国際会議

    Keisuke Fujii

    Sport Event Taiwan Workshop 2022 Course  2022年5月4日 

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    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  

  29. 機械学習を⽤いた3塁ベースコーチの判断評価

    中原 啓、武田 一哉、藤井 慶輔

    日本野球科学研究会  2021年11月27日 

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    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  

  30. 生物集団の軌跡から相互作用の規則を学習するための拡張行動モデル

    藤井慶輔, 武石直也, 筒井和詩, 藤岡慧明, 西海望, 田中良弥, 福代三華, 井出薫, 河野裕美, 依田憲, 高橋晋, 飛龍志津子, 河原吉伸

    第24回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2021)  2021年11月12日 

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    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）  

  31. 生体集団運動における学習ベースのモデルを用いた理解 招待有り

    藤井 慶輔

    第20回認知的コミュニケーションワークショップ  2021年9月28日 

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    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）  

  32. Supervised sequential pattern mining for identifying important patterns of play in rugby 国際会議

    Rory Bunker, Keisuke Fujii, Hiroyuki Hanada & Ichiro Takeuchi

    MathSport International  2021年6月25日 

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    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）  

  33. Evaluation of soccer team defense based on ball recovery and being attacked 国際会議

    Kosuke Toda, Masakiyo Teranishi, Keisuke Kushiro & Keisuke Fujii

    MathSport International  2021年6月24日 

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    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）  

  34. バドミントンにおけるシャトル落下位置予測に寄与するスイング動作の抽出

    吉川達也 、藤井慶輔、武田一哉

    第2回彗ひろば（バイオメカニクス研究会）  2021年6月19日 

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    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）  

  35. 予測に基づく集団行動系列の評価：サッカーのチーム守備への適用

    戸田 康介, 寺西 真聖, 久代 恵介, 藤井 慶輔

    2021年度人工知能学会全国大会（第35回）  2021年6月9日 

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    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）  

  36. 集団スポーツにおける機械学習を用いたデータ駆動科学 招待有り

    藤井 慶輔

    第18回認知的コミュニケーションワークショップ  2019年9月16日 

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    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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  37. 機械学習による集団スポーツの選手の動きの分類・予測手法を利活用する方法の提案

    藤井慶輔, 方城素和, 元安陽一, 稲葉優希

    日本体育学会第70回大会  2019年9月10日 

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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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  38. Dynamic mode decomposition and its applications (II) 招待有り 国際会議

    Keisuke Fujii

    2019 Distinguished Lecture and International Interdisciplinary Workshop  2019年8月6日 

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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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  39. Dynamic mode decomposition and its applications (I) 招待有り 国際会議

    Keisuke Fujii

    2019 Distinguished Lecture and International Interdisciplinary Workshop  2019年8月5日 

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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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  40. Data-driven spectral analysis for social biomechanics

    藤井慶輔, 武石直也, 稲葉優希, 木伏紅緒, 神崎素樹, 河原吉伸

    第1回彗ひろば（バイオメカニクス研究会）  2019年6月15日 

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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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  41. 観測量間の動的構造を抽出するベクトル値再生核ヒルベルト空間における動的モード分解 国際会議

    藤井 慶輔、河原 吉伸

    第21回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2018） 

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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  

  42. 集団スポーツを例としたヒト集団の競合や協働に関する研究 招待有り 国際会議

    藤井 慶輔

    運動制御学セミナー 

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    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  

  43. 集団スポーツの動きの情報処理とそのモデル化 招待有り 国際会議

    藤井 慶輔

    映像情報メディア学会 冬季大会 2017 

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    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  

  44. Human creative interaction of group sports: Information-based modeling 招待有り

    Keisuke Fujii

    The fourth international workshop on Skill Science 

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    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  

  45. 集団スポーツを例とした現象の主体と観測者から見た認知過程 招待有り 国際会議

    藤井 慶輔

    日本認知科学会第34回大会 

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    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  

  46. 集団スポーツの位置情報データを用いた機械学習による複数人協力プレーの識別 国際会議

    藤井 慶輔、河原吉伸、稲葉優希、元安陽一、山本裕二

    第３１回人工知能学会全国大会 

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    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  

  47. 集団スポーツにおける自己と他者 招待有り 国際会議

    藤井 慶輔

    第11回内部観測研究会 

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    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  

  48. An attack-and-defend competition as a redundant cognitive-motor system

    Keisuke Fujii, Yuki Yoshihara, Yuji Yamamoto

    Society for Neuroscience 

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    開催年月日： 2016年11月

    記述言語：英語  

    国名：アメリカ合衆国  

  49. 身体・個・群れとしての集団スポーツ 招待有り 国際会議

    藤井 慶輔

    群れシンポジウム（早稲田大学） 

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    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  

  50. 集団スポーツにおける部分と全体から見たインタラクションに関する問題 招待有り 国際会議

    藤井 慶輔

    第15回認知的コミュニケーションワークショップ 

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    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  

  51. 大規模トラッキング・センサデータを利活用する手法の展望 招待有り 国際会議

    藤井 慶輔

    第67回日本体育学会大会ランチョンセミナー 

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    開催年月日： 2016年8月

    記述言語：日本語  

    国名：日本国  

  52. トラッキング・センサデータを用いたバスケットボールにおけるチームプレー・対人スキルに関する研究報告とその展望 招待有り 国際会議

    藤井 慶輔

    第2回日本バスケットボール学会サマーレクチャー 

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    開催年月日： 2016年8月

    記述言語：日本語  

    国名：日本国  

  53. 集団球技の巧みさとチームワークを通して身体的・社会的知能を理解する 招待有り 国際会議

    藤井 慶輔

    第1回脳情報学セミナー（静岡大学） 

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    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  

  54. 集団スポーツの動きに関する仕組みと振舞い、あるいは部分と全体 招待有り 国際会議

    藤井 慶輔

    第24回NS研究会（立命館大学） 

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    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  

  55. Globally competitive and locally coordinative dynamics and behavior in group sports 招待有り

    Keisuke Fujii

    International Symposium Integrated Understanding for Emergent Property of Cooperation and Competition Dynamics 

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    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  

  56. Helping behavior toward a teammate: real-time group problem-solving at multiple spatial scales during a ballgame

    Keisuke Fujii, Takeshi Koyama, Akira Rikukawa, Hiroshi Yamada, Yuji Yamamoto

    The First International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics 

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    開催年月日： 2015年10月

    記述言語：英語  

    国名：日本国  

  57. 実践的学習方法とその効果―スポーツ場面での全体－部分練習効果 招待有り 国際会議

    藤井 慶輔

    第79回日本心理学会チュートリアルワークショップ 

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    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  

  58. Interpersonal competition dynamics in a ballgame: Modeling of a 1-on-1 game and two opposing cognitive systems 国際会議

    Keisuke Fujii, Yuji Yamamoto

    International Society of Posture and Gait Research 

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    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  

  59. The role of the kinetic preparatory state in defending against a dribbler in a basketball 1-on-1 subphase

    Keisuke Fujii, Shinsuke Yoshioka, Tadao Isaka, Motoki Kouzaki

    The Asian-South Pacific Association of Sport Psychology (ASPASP) 

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    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  

  60. 選手らしい動きと部分的な観測に基づく選手軌道予測モデル

    藤井 慶輔, 武石 直也, 河原 吉伸, 武田 一哉

    日本バスケットボール学会第 7 回学会大会  2020年12月19日 

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    会議種別：口頭発表（一般）  

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  61. 部分観測過程におけるデータ駆動的エージェントモデリング 招待有り

    藤井 慶輔

    日本認知科学会第37回大会 OS2 認知的インタラクションフレームワークの構築  2020年9月16日 

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  62. Data-driven Analysis for Multi-agent Trajectories in Team Sports

    Keisuke Fujii

    17th AIP Open Seminar, Talks by Structured Learning Team in RIKEN Advanced Intelligence Project  2021年3月17日 

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  63. Automatic classification of offensive and defensive tactical plays in team sports

    Keisuke Fujii

    The 2020 Yokohama Sport Conference  2020年9月9日 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  64. サッカーにおけるボール奪取・被有効攻撃予測に基づくチームの守備評価

    戸田康介, 寺西真聖, 久代恵介, 藤井慶輔

    第10回日本統計学会スポーツ統計分科会スポーツデータ解析コンペティション  2020年12月27日 

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    会議種別：口頭発表（一般）  

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  65. 集団運動におけるデータ駆動科学（企画セッション：データ駆動科学と機械学習） 招待有り

    藤井 慶輔

    第22回情報論的学習理論ワークショップ  2019年11月22日 

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    会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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  66. 集団スポーツの戦術に関するデータ解析手法 招待有り

    藤井 慶輔

    第6回愛媛大学DS研究セミナー  2021年3月18日 

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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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  67. 集団スポーツにおけるデータ駆動的モデルを用いた理解 招待有り

    藤井 慶輔

    第19回認知的コミュニケーションワークショップ  2020年11月3日 

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    会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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  68. Extraction of swing motion contributing to prediction of shuttle drop position in badminton 国際会議

    Tatsuya Yoshikawa, Kazushi Tsutsui, Kazuya Takeda and Keisuke Fujii

    AI for Sports Analytics (AISA) Workshop IJCAI 2021  2021年8月17日 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

  69. Multi-agent deep-learning based comparative analysis in basketball

    ZHANG Ziyi, BUNKER Rory, TAKEDA Kazuya, FUJII Keisuke

    Proceedings of the Annual Conference of JSAI  2023年  The Japanese Society for Artificial Intelligence

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    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

  70. Force-based modeling of heterogeneous roles in coordinated behavior of a triad

    ICHIKAWA Jun, FUJII Keisuke

    Proceedings of the Annual Conference of JSAI  2023年  The Japanese Society for Artificial Intelligence

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    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

  71. 集団スポーツの動きを機械学習で評価する 招待有り

    藤井 慶輔

    神戸大学シンポジウム：運動・スポーツスキルの先端研究  2024年1月20日 

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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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  72. 集団スポーツにおける機械学習を用いたデータ科学 招待有り

    藤井 慶輔

    人工知能学会 知識ベースシステム研究会  2023年8月25日 

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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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  73. 言語モデリングによる行動選択・状態推移確率の推定に基づく選手定量評価指標

    染谷大河, 川口康平, 藤井慶輔

    2023年度スポーツデータサイエンスコンペティション サッカー部門  2024年1月 

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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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  74. 複数スポーツの多物体追跡データセットの構築と競技間における汎用性の検証

    スコットアトム, 内田 郁真, 丁寧, 梅基陸平, バンカーローリー, 小林蓮, 小山孟志, 大西正輝, 亀田 能成, 藤井 慶輔

    2023年度人工知能学会全国大会（第37回）  2023年6月 

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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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  75. 生体集団運動における科学的知識と機械学習の融合による理解 招待有り

    藤井 慶輔

    液体・ガラスへのデータ駆動アプローチ - グラフニューラルネットワークとその周辺 -  2023年11月29日 

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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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  76. 生体集団運動における機械学習を用いたインタラクションの計測と理解 招待有り

    藤井 慶輔

    ヒューマンコミュニケーション基礎研究会（HCS 2024）  2024年3月3日 

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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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  77. 深層強化学習に基づく連続状態空間におけるサッカーの複数選手の行動評価

    中原啓, 筒井 和詩, 武田 一哉, 藤井 慶輔

    2023年度人工知能学会全国大会（第37回）  2023年6月 

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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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  78. 深層学習による高速かつラベルフリーなサッカーシーン検索

    内田 郁真, スコットアトム, 大西正輝, 藤井 慶輔, 亀田 能成

    2023年度人工知能学会全国大会（第37回）  2023年6月 

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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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  79. 慣性センサとスマートフォンカメラを用いたフィギュアスケートにおけるエッジエラー判定

    田中諒汰, 鈴木智大, 武田一哉, 藤井慶輔

    第5回彗ひろば（バイオメカニクス研究会）, 学生部門  2023年6月 

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    記述言語：日本語  

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  80. 上方および後方視点のドローンビデオからの姿勢情報を用いたバドミントンダブルスのコントロール領域の推定

    丁寧, 武田一哉, Wenhui Jin, Yingjiu Bei, 藤井慶輔

    第21回情報学ワークショップ（WiNF 2023）  2023年12月 

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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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  81. ゼブラフィッシュにおける群れ行動と小脳プルキンエ細胞の関係

    大湯 翼, 齋藤 魁登, 宮成 和浩, 佐藤 大我, 藤井 慶輔, 津田 佐知子

    第46回日本神経科学大会  2023年8月 

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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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  82. サッカー中継映像を用いた姿勢推定に基づく反則予測

    方迦楽, Calvin Yeung, 藤井慶輔

    第21回情報学ワークショップ（WiNF 2023）  2023年12月 

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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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  83. サッカーのイベント予測確率に基づく一般化された守備評価を用いた分析

    梅基陸平, 筒井 和詩, 藤井 慶輔

    2023年度人工知能学会全国大会（第37回）  2023年6月 

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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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  84. イベント時空間予測と数理モデルに基づくサッカーの包括的スペース評価指標

    太田阿留, 藤井慶輔, 日置尋久

    2023年度スポーツデータサイエンスコンペティション サッカー部門  2024年1月 

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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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  85. Wasserstein距離を用いたバスケットボール選手のシューティングスタイルのクラスタリングに基づくラインナップ分析

    山田和宏, 藤井慶輔

    SICE中部若手研究発表会2023  2023年11月 

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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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  86. Team sports analytics using machine learning 招待有り

    Keisuke Fujii

    AI symposium at 29th Congress of International Society of Biomechanics (ISB)  2023年8月1日 

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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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  87. Machine learning-based analysis with multi-agent trajectories

    Keisuke Fujii

    International Symposium of Hierarchical Bio-Navigation 2024\  2024年3月11日 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  88. Machine learning-based analysis using multi-agent trajectories

    Keisuke Fujii

    CASCB talk at Konstanz University  2023年9月11日 

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  89. Exploration of Learning;Process in Cooperative Hunting with Deep Reinforcement Learning

    筒井 和詩, 田中良弥, 武田 一哉, 藤井 慶輔

    2023年度人工知能学会全国大会（第37回）  2023年6月 

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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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  90. , 模倣学習を用いた障害物環境下における2種類のエコーロケーションコウモリの経路予測

    源田祥子, 手嶋優風, 小原大知, 青木耀大, 藤井慶輔, 飛龍志津子

    計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2023  2023年11月 

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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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共同研究・競争的資金等の研究課題 3

  1. バスケットボールの実際のゲーム中における動きの激しさの評価

    2016年4月 - 2017年3月

    スポーツチャレンジ研究助成 

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    資金種別：競争的資金

  2. 球技のゲーム中に選手にかかる運動・生理的負荷の包括的理解

    2016年3月 - 2017年4月

    スポーツ学等研究助成 

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    資金種別：競争的資金

  3. 相手がいる状況においてバスケットボール選手が素早く動き出すメカニズムの解明

    2014年4月 - 2015年3月

    スポーツチャレンジ研究助成 

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    資金種別：競争的資金

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科研費 12

  1. 階層ナビゲーションのための数理・学習ベース解析手法と介入方策決定技術

    研究課題/研究課題番号：21H05300  2021年9月 - 2026年3月

    科学研究費助成事業  学術変革領域研究(A)

    藤井 慶輔

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    担当区分：研究代表者 

    配分額：95940000円 （ 直接経費：73800000円 、 間接経費：22140000円 ）

  2. サイバー・フィジカル空間を融合した階層的生物ナビゲーション

    研究課題/研究課題番号：21H05293  2021年9月 - 2026年3月

    科学研究費助成事業  学術変革領域研究(A)

    橋本 浩一, 依田 憲, 飛龍 志津子, 高橋 晋, 西森 拓, 前川 卓也, 藤井 慶輔, 牧野 泰才, 川嶋 宏彰

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    担当区分：研究分担者 

    本領域では、移動を中心とした個体レベルの活動をナビゲーション、その上位にあたる集団活動をインタラクション、階層性をもつ両者をまとめて階層ナビゲーションと呼ぶ。階層ナビゲーションはヒトを含む生物の行動の本質であり、生物社会と人間社会を支える基本的なしくみである。本領域では、ヒトを含む生物の行動が関わる諸問題を解く方法論と技術を根底から変え、階層的生物ナビ学と名付けた新しい学問分野を創設する。

  3. 根拠と因果に基づく実世界インタラクションの予測・制御に関する領域横断的研究

    研究課題/研究課題番号：21H04892  2021年4月 - 2024年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(A)  基盤研究(A)

    武田 一哉, 藤井 慶輔, 戸田 智基, 竹内 栄二朗, 石黒 祥生, カルバヨ アレックサンダー, 丁 明, 宮島 千代美, 大谷 健登, 筒井 和詩, 藤井 慶輔, 戸田 智基, 竹内 栄二朗, 石黒 祥生, カルバヨ アレックサンダー, 丁 明, 宮島 千代美, 大谷 健登, 筒井 和詩

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    担当区分：研究分担者 

    自動運転のように、実世界で人間と環境が相互作用する実世界インタラクションを予測・制御する方法論が求められている。深層学習の活用に期待が集まっているが、根拠に基づくモデル化の困難さ、場合を尽くしたデータ収集の困難さなどから、未だ機械学習で実環境の人間行動を再現することは容易ではない。研究は応用領域毎に進められ多様な知見が蓄積されているが、この問題構造は共通している。本研究の目的は、原理や因果を陽にモデルに組み入れる方法で、運転・スポーツ・音声に関する実世界インタラクションが予測・制御可能なことを横断的・実証的に確認し、実世界インタラクションの複数領域における共通構造を明らかにすることである。

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  4. 集団バイオメカニクスのためのデータ駆動的モデルに基づく利用しやすい情報提供技術

    研究課題/研究課題番号：20H04075  2020年4月 - 2023年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(B)  基盤研究(B)

    藤井 慶輔, 石黒 祥生, 石黒 祥生

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    担当区分：研究代表者 

    配分額：16900000円 （ 直接経費：13000000円 、 間接経費：3900000円 ）

    計測技術の発展を背景に、実際の集団スポーツの位置計測が可能になり、そのバイオメカニクス的解析手法の重要性が高まっている。しかし集団スポーツにおいては、行動の選択肢が膨大な組合せになることにより、運動方程式のような将来の運動を予測できるモデルを作ることが難しく、またその理解可能な形式への変換や現場応用も進んでいない。
    そこで本研究は、集団スポーツの位置データを用いて、①軌道生成や②理解可能なクラスタリング等の分析を行うデータ駆動的モデリングを行い、チーム戦術の機能や原理を理解・発見する研究を行う。また③現場の監督・実践・観察者が理解・利用しやすい基盤的技術を開発する。
    本研究の目的は、集団スポーツの位置データを用いて、軌道生成や理解可能な分類・クラスタリング等の分析を行うデータ駆動的モデリングを行い、チーム戦術の機能や原理を理解・発見する研究を行うことである。当該年度は、サッカーの戦術評価を反映した模倣学習による軌道予測に関する研究を行った。この研究の目的としては、予測誤差だけでなく戦術的評価も考慮した集団運動のシミュレーションを行うことにあり、戦術的評価を定義して模倣学習モデルに入力し、予測も戦術的に評価を行った。その結果、サッカーの守備指標を用いて学習することで、守備指標を先行手法より改善した。その他にも、スポーツの戦術評価を反映した模倣学習による軌道予測に関する研究を行った。この研究は、国際会議IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2020)に採択された。また、複数人の移動軌跡の方策をモデリングするための部分観測と機械的制約による機械学習手法を開発した。この研究は現在機械学習の国際会議に投稿中である。さらに、集団スポーツのデータ解析に関するサーベイ論文を執筆し、 Journal of Robotics and Mechatronicsに採択された。
    当該年度に行う予定であった軌道予測の研究の一部が国際会議に採択されたため。もう一方も手法としては実装できており、国際会議に投稿中であるため。
    今後は、移動経路の相互作用の階層的な特性を可視化し分類・予測することで、個体の動き、局所的な相互作用、大域的な集団運動との関連について統合的に検討する。例えば、構成要素（個人の移動系列）を組合せて局所的な相互作用（単語）を作る。次に例えば自然言語処理で用いられる手法を用いて、各局所相互作用（単語）をベクトル表現に次元削減する手法を提案する予定である。このことによって、移動経路及びその組合せで表現できる局所相互作用が、どのような定量的性質を持つかを集団移動データから発見することが期待される。

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  5. 目的志向的な相互作用を含む集団移動系列・経路の解析手法の開発

    研究課題/研究課題番号：19H04941  2019年4月 - 2021年3月

    科学研究費助成事業  新学術領域研究(研究領域提案型)

    藤井 慶輔

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    担当区分：研究代表者 

    配分額：3770000円 （ 直接経費：2900000円 、 間接経費：870000円 ）

    複雑な動きをみせる生物などの群れでは、目的志向的な味方や外敵などの移動体との協力・逃避などの相互作用が起きている。一般に集団移動運動に関するデータ駆動的な解析手法においては、方法論的に明示的なモデルを仮定することが難しいため、未だ相互作用の性質を明らかにする決定的な方法論が確立されていない。そこで本研究では工学的な目標として、集団移動系列・経路データから相互作用を可視化して分類や予測を行う手法を開発し、その科学的な応用として、目的志向的な生物集団移動の機能や原理などを発見・理解することを目的とした研究を行う。
    本研究では工学的な目標として、集団移動系列・経路データから相互作用を可視化して分類や予測を行う手法を開発し、その科学的な応用として、目的志向的な生物集団移動の機能や原理などを発見・理解することを目的とする。当該年度は、複数人の移動軌跡の方策をモデリングするための部分観測と機械的制約による機械学習手法を開発した。この研究の目的は、生物学的制約を考慮した長期予測・操作可能な集団運動のシミュレーションを行うことにあり、部分観測過程と力学的制約を導入した分散型模倣学習モデルを提案した。その結果、バスケットボールやサッカーのような集団スポーツにて、正確な長期予測と観測を操作した反事実的予測が可能であることを示した。この研究は現在機械学習の国際会議に投稿中である。その他にも、スポーツ習慣のある統合失調症患者の認知機能と、3対1の対人協調の関係について明らかにした。この研究成果は、PLoS One誌に採択された[1]。その他にも、スポーツの戦術評価を反映した模倣学習による軌道予測に関する研究を行った。この研究は、国際会議IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2020)に採択された。
    令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
    令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

  6. 支配法則が非自明なヒト集団運動における社会的行動の可視化技術

    研究課題/研究課題番号：18K18116  2018年4月 - 2021年3月

    科学研究費助成事業  若手研究

    藤井 慶輔

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    担当区分：研究代表者 

    配分額：4290000円 （ 直接経費：3300000円 、 間接経費：990000円 ）

    本研究では、身体運動を伴う社会的行動をデータ駆動的なモデル化によって可視化する技術を開発し、実践的にヒトが利活用できるための基礎を作ることを目的とした研究を行った。本研究の結果、（1）背後の数学的な構造を抽出（2）学習した表現などを可視化（3）構成要素をモデル化して運動を生成することなどによって、一般に解釈が難しい非線形な構造を持つ機械学習モデルを用いたとしても、集団運動の理解に役立つ手法を開発した。
    本研究成果の学術的意義としては、様々な支配原理・法則が明確でない諸現象の中でも、より自由度の高い人間の集団運動を対象とするため、（1）背後の数学的な構造を抽出（2）学習した表現などを可視化（3）構成要素をモデル化して運動を生成する観点は、例えば人間以外の生物集団や、人工物の集団移動などにも応用可能である。社会的意義としては、本研究の研究対象である集団スポーツ解析はもちろん、子どもの集団遊びや、イベント時の移動軌跡などの上記の観点からの解析において役立つことが期待される。

  7. チームワークの良さを支える神経基盤の解明

    研究課題/研究課題番号：20H04087  2020年4月 - 2023年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(B)  基盤研究(B)

    水口 暢章, 藤井 慶輔, 福谷 充輝, 藤井 慶輔, 福谷 充輝

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    担当区分：研究分担者 

    サッカーやバスケットボールなどのチームスポーツにおいて味方選手と協調して攻撃・守備をする能力、すなわちチーム戦術を遂行する能力は個人のスキルや身体能力と同様に勝敗を分ける重要な要素である。本研究では、チーム戦術遂行能力に関連する神経基盤を明らかにすることを目的としている。そのために、試合中の選手の動きを分析と磁気共鳴画像法を用いた脳画像解析を行う。本研究は、個人の神経学的特徴に合わせたチーム戦術トレーニング法の提案につながるなど応用研究としてもさらなる発展が期待できる。

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  8. 目的志向的な相互作用を含む集団移動系列・経路の解析手法の開発

    2019年4月 - 2021年3月

    日本学術振興会科学研究費  新学術領域研究（研究領域提案型） 

    藤井 慶輔

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    担当区分：研究代表者  資金種別：競争的資金

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  9. 支配法則が非自明なヒト集団運動における社会的行動の可視化技術

    2018年4月 - 2020年3月

    日本学術振興会科学研究費  若手研究 

    藤井 慶輔

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    担当区分：研究代表者  資金種別：競争的資金

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  10. 対人競技の巧みさの評価方法の開発：制御理論と力学系理論を相補的に用いて

    2016年4月 - 2019年3月

    日本学術振興会科学研究費  挑戦的萌芽研究  挑戦的萌芽研究

    藤井 慶輔

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    担当区分：研究代表者  資金種別：競争的資金

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  11. 球技を通して時空間マルチスケールな分岐現象を解明する

    2014年4月 - 2017年1月

    科学研究費補助金 

  12. 3次元倒立振子モデルを用いた方向転換走動作における予測・運動制御メカニズムの解明

    2011年4月 - 2014年3月

    科学研究費補助金 

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産業財産権 1

  1. 情報処理装置、情報処理方法、および、コンピュータプログラム

    藤井慶輔・寺西真聖・筒井和詩・武田一哉

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    出願人：名古屋大学

    出願番号：特願2021-116076 

    公開日：2021年7月

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担当経験のある科目 (本学) 13

  1. 音声行動信号処理 2

    2022

  2. 知能システム学演習h

    2022

  3. 知能システム学演習g

    2022

  4. 知能システム学演習f

    2022

  5. 知能システム学演習e

    2022

  6. 知能システム学演習d

    2022

  7. 知能システム学演習c

    2022

  8. 知能システム学演習b

    2022

  9. 知能システム学演習a

    2022

  10. データ処理ツール演習2

    2021

  11. 音声行動信号処理 2

    2021

  12. 数理科学基礎演習1,2

    2020

  13. 音声行動信号処理 2

    2020

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社会貢献活動 3

  1. 【名古屋大学】データサイエンスで集団スポーツの解析に挑む

    役割：取材協力

    株式会社ミニマル  データサイエンス百景  2023年9月

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    種別：インターネット

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  2. （名古屋大学）次世代リーダーのインタビュー

    役割：出演

    FM AICHI  中電シーティーアイ Welcome Generation  2023年8月

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    種別：テレビ・ラジオ番組

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  3. サッカー戦術分析で起業へ 名大准教授、自動運転も応用

    役割：取材協力

    日本経済新聞社  日本経済新聞、日経MJ  2023年5月

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    種別：新聞・雑誌

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メディア報道 2

  1. ＜Meet STEAM＞部活動の指導者不足の問題を解決へ 集団スポーツの「戦術」を科学的に評価する研究 新聞・雑誌

    株式会社中日新聞社  中日新聞  https://www.chunichi.co.jp/article/656729?rct=manabu  2023年3月

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    執筆者：本人以外 

  2. 名大・理研・JSTなど、生物集団の移動軌跡から相互作用の規則を理論とデータから推定できる機械学習技術を開発 新聞・雑誌

    株式会社日本経済新聞社  日本経済新聞  https://www.nikkei.com/article/DGXLRSP623051_W1A201C2000000/  2021年12月

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    執筆者：本人 

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