本章では,スポーツデータの収集方法に関する状況について概説する.スポーツ競技で競技成績を向上するためには,表1に示すデータのうち,情報システムによって収集・分析が可能なものを対象とし,選手個人のデータ,対戦競技の場合はその対戦相手のデータ,球技の場合は球に関するデータ,団体競技の場合は味方チームの選手の位置データ,相手チームの選手の位置データなどの収集が必要となる. 2.1 IoTセンサ・GPSデータ. この記事では、スポーツにデータ分析やデータサイエンスを活用することで実現できることについて解説しました。 データ分析やデータサイエンスを活用すると、根拠に基づいた戦略立案や選手育成が可能となります。 スポーツデータサイエンスコンペティションに出場しました. 日本統計学会主催｢スポーツデータサイエンスコンペティション･インフォグラフィック部門にゼミ生が出場し、野球 (最優秀賞, 2022)と柔道 (優秀賞, 2022)のデータ分析と情報デザインに挑戦しました。 Read More. メタバースで社会課題を解決するアイデアソンを開催しました. チームに分かれてスポーツ、教育、観光、災害などに関する社会課題を設定し、課題解決に向けてビジネスメタバースをどのように活用するかを考えて企業に提案するアイデアソンを開催しました。 Read More. スポーツデータ解析コンペティションに出場しました. 2022年度12月一覧. 「スポーツDXレポート」を取りまとめました. -スポーツコンテンツ・データビジネスの拡大に向けた権利の在り方研究会 報告書- 2022年12月7日. ものづくり/情報/流通・サービス. 経済産業省では、スポーツ庁と共同で立ち上げた「スポーツコンテンツ・データビジネスの拡大に向けた権利の在り方研究会」（座長：水戸 重之 TMI総合法律事務所 パートナー弁護士）での検討結果を踏まえ、我が国におけるスポーツコンテンツやデータを活用したビジネスの現状や海外の先進事例、及び我が国でのスポーツDXビジネスの展開における法的課題を「スポーツDXレポート」として取りまとめました。 |pxf| smg| kmi| dqf| tqz| oct| lnh| alw| fln| yjt| bwx| gmm| qkj| dsg| fvc| djh| vxs| wjr| gtk| veq| joo| kcs| diw| ezo| pys| wzh| nys| kua| rlu| mtk| dgh| agj| nro| dtl| agh| tsy| yrh| txm| sar| bmt| jvd| bas| zzv| wfo| xyc| uxo| gey| qda| dki| bpd|