論文の概要: Can Semantic Methods Enhance Team Sports Tactics? A Methodology for Football with Broader Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00421v1
• Date: Thu, 01 Jan 2026 18:23:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-05 15:04:33.436692
• Title: Can Semantic Methods Enhance Team Sports Tactics? A Methodology for Football with Broader Applications
• Title（参考訳）: チームスポーツ戦術にセマンティックな手法は適用できるか?
• Abstract要約: 本稿では,チームスポーツにおける意味空間推論を戦術的意思決定にまで拡張する方法について考察する。 Pythonベースのプロトタイプは、これらのメソッドが解釈可能な動的適応戦略レコメンデーションを生成する方法を示している。 このアプローチは、チームベースのドメインにおける総合的な意思決定とパフォーマンス最適化のための一般化可能なフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores how semantic-space reasoning, traditionally used in computational linguistics, can be extended to tactical decision-making in team sports. Building on the analogy between texts and teams -- where players act as words and collective play conveys meaning -- the proposed methodology models tactical configurations as compositional semantic structures. Each player is represented as a multidimensional vector integrating technical, physical, and psychological attributes; team profiles are aggregated through contextual weighting into a higher-level semantic representation. Within this shared vector space, tactical templates such as high press, counterattack, or possession build-up are encoded analogously to linguistic concepts. Their alignment with team profiles is evaluated using vector-distance metrics, enabling the computation of tactical ``fit'' and opponent-exploitation potential. A Python-based prototype demonstrates how these methods can generate interpretable, dynamically adaptive strategy recommendations, accompanied by fine-grained diagnostic insights at the attribute level. Beyond football, the approach offers a generalizable framework for collective decision-making and performance optimization in team-based domains -- ranging from basketball and hockey to cooperative robotics and human-AI coordination systems. The paper concludes by outlining future directions toward real-world data integration, predictive simulation, and hybrid human-machine tactical intelligence.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,伝統的に計算言語学で用いられてきた意味空間推論を,チームスポーツにおける戦術的意思決定にまで拡張する方法について考察する。 テキストとチーム間の類似性 - プレイヤーが言葉として行動し、集合的なプレーが意味を伝える - に基づいて、提案された方法論は、構成的意味構造として戦術的構成をモデル化する。 各プレイヤーは、技術的、物理的、心理的属性を統合する多次元ベクトルとして表現される。 この共有ベクトル空間内では、高いプレス、反撃、所有などの戦術的テンプレートが言語概念と類似して符号化される。 それらのチームプロファイルとのアライメントは、ベクトル距離のメトリクスを使用して評価され、戦術的な ``fit'' と反対探索ポテンシャルの計算を可能にする。 Pythonベースのプロトタイプでは,これらのメソッドが解釈可能な動的適応型戦略レコメンデーションを生成する方法がデモされている。 サッカー以外にも、バスケットボールやホッケー、協力型ロボティクス、人間とAIの調整システムなど、チームベースのドメインにおける集合的な意思決定とパフォーマンス最適化のための、一般化可能なフレームワークを提供する。 本稿では,実世界のデータ統合,予測シミュレーション,ハイブリッドヒューマンマシン戦術知能への今後の方向性を概説する。

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