立正大学熊谷キャンパスデータサイエンス学部データサイエンス学科

立正大学データサイエンスセンター

★ スポーツデータサイエンスプロジェクト

◆ プロジェクト期間
2021.04~2024.03

◆ プロジェクトリーダー
　永田聡典

◆ プロジェクトの概要

（１）スポーツサイエンスを活用したアスリート支援プロジエクト
・プロ野球BCリーグチーム「埼玉武蔵ヒートベアーズ」との盗塁パフォーマンス向上プロジェクト
地域連携事業の一環として、データ活用した走行分析とスプリントトレーニングを併せて実践することによって選手の盗塁パフォーマンスの向上を目指しています。

・陸上中長距離トップアスリートクラブ「TwoLaps」とのスポーツ科学サポートプロジェクト
ランニングパフォーマンスに関わる身体機能の分析及びレジスタンストレーニングを中心とした科学的サポートによって、選手のパフォーマンス向上を支援しています。

（２）サッカーにおける選手の運動を予測するモデルに関する研究
サッカーなどの集団球技において、選手の数秒後の到達位置を予測する運動モデルに着目しています。トラッキングデータやウェアラブルデバイスを用いた実験を基に、妥当な運動モデルを提案することを目標としています。

◆ プロジェクトで何を明らかにするのか（研究手法・分析手法など）

（１）スポーツサイエンスを活用したアスリート支援プロジェクト
【プロ野球ＢＣリーグチーム「埼玉武蔵ヒートベアーズ」との盗塁パフォーマンス向上プロジェクト】
地域連携事業の一環として、走塁に関する走行分析とスプリントトレーニング、ストレングストレーニングを併せて行うことによって選手の盗塁パフォーマンスの向上を目指します。

【陸上中長距離トップアスリートクラブ「TwoLaps」とのスポーツ科学サポートプロジェクト】
ランニングパフォーマンスに関わる身体機能の分析及びストレングストレーニングを中心としたスポーツ科学サポートによって、選手のパフォーマンス向上を支援します。

（２）サッカーにおける選手の運動を予測するモデルに関する研究
選手の全力疾走を記述する運動モデルとして、駆動力、内部抵抗、空気抵抗、方向転換、選手間相互作用を取り入れた運動方程式を提案し、その妥当性をトラッキングデータや実験により検証します。また、運動方程式の解の性質の検討、パラメーター推定や数値計算の手法開発にも取り組みます。

◆ プロジェクトの成果は何に応用できるのか

（１）スポーツサイエンスを活用したアスリート支援プロジェクト

本プロジェクトにおけるトップアスリートのデータを計測し科学的なトレーニング戦略を構築していくプロセスからは、データを活用する人材に求められるスキルが学習、修得できると考えられます。よって、課題解決のためのデータ活用方法や、データを基に他者と協働して意思決定していくための技能を学ぶ体験学習コンテンツへの応用が考えられます。

（２）サッカーにおける選手の運動を予測するモデルに関する研究
サッカーにおいてスペースの価値を定量化するには、選手の各位置への到達時間を正確に計算できる運動モデルが必要となります。本プロジェクトによって妥当な運動モデルが明らかになれば、到達時間を基にしたスペース評価手法を実際の試合分析に応用できる可能性があります。具体的には、選手のポジショニングや動き出しの定量化、あるいはスペースの価値をリアルタイムに可視化するシステムの開発などにつながると期待できます。

◆ プロジェクトメンバー

家富　洋　研究員
茂塚　拓真　研究員
松尾　忠道　研究員
宮崎　善幸　研究員
渡辺　美智子　研究員
井川　貴祐　共同研究員
角　淳之介　共同研究員

立正大学データサイエンス学部には4つの応用分野（ビジネス・社会・観光・スポーツ（スポーツパフォーマンスにおけるデータサイエンスの活用）＋環境・気象分野があります。
立正大学は地理学の分野において非常に研究力の高い大学として、研究者の間では認識されています。充実したスタッフから、気候学を体系的にたくさんの授業で学ぶことが出来る数少ない私立大学です。気象学の鈴木パーカー明日香先生は丁寧な教育をすることで知られています。

特にこれからの時代には、気象情報を活用したビジネス（農業、観光、製造、販売、その他）の収益の拡大が期待されています。　そこで今、注目を浴びている職業が、【気象データアナリスト、気象データサイエンティスト】です。

◆ 気象データアナリストとは

気象データアナリストとは、気象データの知識とデータ分析の知識を持ち、気象データとビジネスのデータを分析することによって、企業が抱える問題の解決や新しいビジネスの提案をする人材です。

気象庁では、以下のように定義しています。

気象データアナリストとは、企業におけるビジネス創出や課題解決が出来るよう、気象データの知識とデータ分析の知識を兼ね備え、気象データとビジネスデータを分析できる人材です。
気象庁『「気象データアナリスト育成講座」の認定制度について』より引用

気象データアナリストは、一般的なデータサイエンスの知識に加えて、気象データ特有の専門知識についても理解している必要があります。
例えば、スーパーやコンビニにおいて「商品の売り上げデータ×気象データ」を分析することで天候や気温による売れ行きを予測することが挙げられます。アイスは〇°Ｃ以上になると売れるという過去のデータを用いて、販売促進に役立てるのです。

このように気象と人の購買行動は密接な関係にあります。データから各業界と気象の関係性を分析することによって、ビジネスに新しい価値を見出す事が気象データアナリストの役割です。

幸い、立正大学では地球環境科学部環境システム学科とデータサイエンス学部で、環境学・気候学・気象学を学ぶことが出来ます。

★【みんな輝く気象学会】より
「気象学が学べる大学・大学院」によると、

◆ 立正大学

・地球環境科学部 環境システム学科 気象・水文コース 環境気象学分野と環境情報学分野（環境データサイエンスを活用）
・データサイエンス学部 データサイエンス学科 気象データサイエンス研究室
・大学院［M,D］地球環境科学研究科 環境システム学専攻 気圏環境学分野

と記載されています。

あなたも立正大学データサイエンス学部で学んで、【気象データアナリスト・気象データサイエンティスト】へのキャリア形成の第一歩を踏み出してみませんか。