自作ウェアラブルGNSSデバイス「inaco」

はじめに

こんにちは。東大ア式蹴球部4年テクニカルスタッフの稲田と申します。
テクニカルユニットは、「分析」によって東大ア式の勝利のサポートをすることを目的としており、現在18名のスタッフが所属しています。主な活動内容として、対戦相手や自チームの試合や練習を定性的・定量的に評価し、監督と戦術の決定を行なったり、選手へフィードバックを行なったりしています。サッカーを定性的に分析する力を土台とし、最近では、定量的な分析にも力を入れています。いわゆるデータ分析です。弊部3年データ分析長の木下(https://twitter.com/keigo_ashiki?s=21)が、弊部で行っているデータ分析に関する記事を執筆しているので、東大ア式蹴球部のデータ分析を詳しく知りたい方や興味のある方は以下のリンクからぜひご覧ください。
https://todai-soccer.com/2021/04/16/dataanalysis/

自作のウェアラブルGNSSデバイス

この記事では私が制作した「inaco」を紹介させていただきます。
inacoはGNSS(GPS)と加速度センサを搭載した、走行距離や平均ポジション等を計測するウェアラブルデバイスです。WiFiを使用できるため、Liveでデータを取得できます。私は工学部の機械工学科に所属しています。昨年、創造設計演習というゼロからものを創る授業があり、その中でIoT(Internet of Things)演習というものを選択しました。そこで作成したのがこのinacoです。プロトタイプですが、以下の画像がそのデバイスです。授業が終わった今も開発を続けています。

以下、デバイスの詳細について述べますが、2分ほどの動画にもまとめてありますので、よろしければこちらもご覧ください。

inaco

デバイス制作の経緯

現在、東大ア式蹴球部ではGPSウェアラブルデバイスとしてcatapult社のEVOを使用しています。

このEVOから得られる座標データを用い、テクニカルユニットでは、フィジカルユニットと共同して、フィジカル向上・怪我防止を目的とし練習の負荷調節を支援したり、戦術的データとして利用したりしています。

しかし、この機種は少し古くLiveでデータが取れないという点があり、特に試合中の走行利距離等の測定を行うことはできませんでした。また、昨年はフィジカルが比較的大きな要因となり勝てなかったと考えられる試合もあり、テクニカルスタッフとしてフィジカルのデータをより容易に、より早く取得できればいいなという思いがありました。

そこで、昨年11月ごろ、自分のつくりたいものをつくるという機械工学科の創造設計演習という授業があり、Liveでデータの取れるGNSS(GPS)デバイスをつくることにしました。Liveであることで、データをデバイスからPCに移すという作業が必要なくなり、さらに、データの鮮度が最善のものとなります。

デバイスの詳細

inacoは、主に、GNSSモジュール(GPS・GLONASS・みちびき等の信号を受信)、9軸センサ(3方向の加速度/3方向のジャイロ/3方向の磁力センサ)、Raspberry pi Zero WH で構成されます。これをバッテリーとともに筐体に入れればハードウェアは完成です。

ソフトウェアの構造は以下の通りです。各センサで測定したものを、Raspberry piというマイクロコンピュータで処理しWiFiでデータをCloudに飛ばします。そして、Cloud上において、自ら作った演算方法でデータが処理, 解析されます。そして、そのデータがスマホやPCといった端末に届けられます。

今後の展望

このウェアラブル機器inacoは、まだ実用化にいたっていません。今後数ヶ月の間に完成させようと考えています。

inacoの製作において、実際にこれを利用するコーチ陣や選手に対するユーザインターフェイスの重要さを、私は常に考えています。出力されたデータが見にくかったり理解しにくかったりすれば、有効に活用されて初めて価値を持つはずのデータが、コーチ陣や選手に伝わらないため、価値のないものとなってしまいます。座標に加え、加速度・心拍などたくさんの種類のデータが取得でき、様々な処理によりたくさんの種類のデータが算出されること、そのものに意味はありません。それでは「栄養のあるかもしれない食材」が転がっていくだけです。
先に紹介した木下の記事にも載っていますが、データ分析を料理に例えた話があります。データは食材で、我々テクニカルユニットが料理人、コーチ陣や選手がお客様です。料理人は食材を加工して、「魅力ある料理に仕上げる」必要があります。そのポイントは、
1.栄養(内容)があること、
2.美味い(魅力ある分析内容である)こと、
3.盛り付けが美しい(一見してわかりやすいプレゼンとなっている)こと、そして
4.食材には賞味期限がある(アウトプットをタイムリーに出す)こと

テクニカルユニットのデータ分析班は、特にここ半年ほどで様々なデータを算出できるようになりました。しかし、監督・選手に「データを伝える」ことについてはまだまだ未熟な点があります。これも上記と同じく、コーチ陣・選手に意味のあるものとしてデータが伝わらないのであれば、「分析」としてのデータに価値はありません。

データを伝えることの難しさは、特にサッカーにおけるデータが基本的に解釈の余地を十分に孕んでいる点にあると私は考えています。機械は現代の理解におけるサッカーよりも単純です。一般的な機械では要求されるべき数値が多少の誤差は含めど予め決まっており、その数値=データに属する解釈の余地はそれほど大きくありません。しかし、サッカーは機械と様子を異にします。例えば、ゴールの期待値だと簡単に考えてしまうxG(Expected Goals)でも、xGの指標としてのそのものの目的やそのモデルにおいて、定性的なサッカーの見知からの解釈が必要とされます。クロスやパス数といったrawデータにおいても、データそのものの解釈は必要ないですが、そのデータを用いて伝えるべき事項の検討において解釈が必要とされます。このデータの解釈というものが、我々テクニカルスタッフの役目の一つです。データに「栄養」を与え、「美味しい」料理に仕上げていきます。

ある意味で、データに関わるテクニカルスタッフはデータとコーチ陣を繋ぐインターフェイスと言えるでしょう。まだまだ未熟ではありますが、私やデータ分析班の今までの経験を十分に生かしたユーザインターフェイスを、inacoに実装できたらよいなと考えています。

終わりに

(学問, 大学)×(サッカー, 東大ア式蹴球部)

私は入部当初、東大ア式蹴球部属する運動会に入ることは機会損失を意味するのだと伝えられました。部活をすることは、大学生としてすべき学業やその他の経験を殺すことになるということだと、私は解釈しました。しかし、現在では、機械工学をサッカーに生かしたり、逆にサッカーを機械工学に役立てたりすることができています。これは、大学で部活としてサッカー部に入らなければ得られない機会だったと思います。

当然ですが、欧州のトップチームなどと比較し、テクニカルユニットが分析ソフトやハードにかけるお金は桁違いに少ないです。また、プロのアナリストと比較すると大学での学業がある我々は、サッカーにかける時間もそれほどたくさんは取れません。しかし、時間が無い金すら無い、無い無い尽くしと云う訳でもありません。我々には様々な研究を行う大学がすぐ身近にあり、また、プロではなく学生であるからこそでもありますが今の東大ア式蹴球部のテクニカルユニットにはスタッフが18名も所属しています。

最近は東大のブランドが様々な方面でついている気がしますが、本領は学問です。18名もいれば彼らが学ぶ分野は多岐にわたります。総合大学として理系文系の分野を跨いだ学問をサッカーに生かさない手はないでしょう。本気でサッカーに取り組む東大ア式蹴球部は、また、テクニカルユニットは、(言い過ぎかもしれませんが)世界的に見てもここにユニークな点を持っていると思います。inacoは大学×サッカーのほんの一部に過ぎませんが、今後もテクニカルユニットや、その他の数々のユニット(グラウンド業務, コミュニティ, フィジカル,  プロモーション, リクルート, 主務, 人事, 会計, 国際的活動, 広報, 強化, 試合運営, 部内環境, 都学連等々)が、自らの学んだことを生かすことは、創部100年を超えた東大ア式蹴球部の発展に資することとなるでしょう。

もちろんサッカーを大学の学問と結びつけることに必然性はありません。私の第一の目標はリーグ戦で勝つことであり、選手の成長の手助けをすることであり、短期的に見れば特に大学の学問を結び付けなくても問題ないと考えられます。ただし、中長期的に考えたとき、思考力と情熱の融合・実践をテーマに、サッカー界および社会の様々なシーンで重要な役割を担う人材を輩出する組織を目指す東大ア式蹴球部は、自らのユニークな部分を生かすことで本物の東大ア式ブランドを確立できるのではないかと思います。

 

先週から、パノラマ映像を取得できる環境づくりも始めました。パノラマ撮影をしている大学を最近見かけますが、そういったカメラは1台10万円くらいするものです。もちろんカメラを買ってしまうというのも良い手ではあると思いますが、分析にかける経費を抑え、また、分析の拡張性を保持するために、私は、中長期的なスパンで画像分析をものにしていこうと考えています。

将来、サッカーの定量分析がどうなるかはわかりません。現在では、5Gという大容量通信が可能となる環境は整備されつつあり、コンピュータの性能も日進月歩で向上しています。大きな規模の分析がリアルタイムでできるようになるのも時間の問題だと思います。例えば、数年後には、PKにおいて、キッカーの足や体の動きを瞬時に画像分析しどこに蹴るかを機械的に予測し、ボールが蹴られる前にGKに伝えるといったような、高密度な計算を一瞬にして行ってしまうということが可能になるかもしれません。(それでもなおGK自身の直接的な認知・判断の方が優れているかもしれませんが)

定年なので私はあと半年でこの部を離れますが、大きな変化/進歩にも対応できるテクニカルユニットが今後も続くといいなと思っています。

 

 

 

今回授業でプロトタイプまで制作したinacoは、IoT演習において優秀賞をいただきました。私の所属する機械科のオンライン展示~Techno Factory 2021~にて、inacoやその他機械系の学生のつくったものが展示されています。ものづくりに興味のある方はぜひ覗いてみてください!

Techno Factory 2021:https://ut-mech.com

Techno Factory 2021 公式Twitter:https://twitter.com/utmech_TF

 

 

現在、テクニカルユニットは、新入生を募集しています。1年生でなくともデータ分析に即戦力となる学部生も大歓迎です。興味のある方はぜひTwitterやメールでご連絡ください!

 

東大ア式蹴球部テクニカルユニットは、「分析」を広く、深くするため、今後も日々活動してまいります。

末筆ながら、平素よりご支援いただいている多くの皆様に感謝申し上げます。

以上、最後までご高覧いただき感謝申し上げます。

 

東京大学運動会ア式蹴球部 テクニカルスタッフ

東京大学工学部機械工学科

4年 稲田創

2021年5月16日

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