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新日鉄住金ソリューションズ、Jリーグ年間入場者数の予測モデルを開発〜機械学習を活用

MarkeZine2月16日(木)22時16分
 新日鉄住金ソリューションズはJリーグ向けに、機械学習を活用し、2016年J1のシーズン年間入場者数の実績に対して、年間入場者数の予測との誤差が約0.5%という精度の高い予測モデルを開発した。

 新日鉄住金ソリューションズ(以下、NSSOL)は、公益社団法人 日本プロサッカーリーグ(以下 Jリーグ)向けに、過去の入場者数などの各種データをもとにAIの一種である機械学習を活用することによって、年間入場者数の誤差が少ない予測モデルを開発した。

 Jリーグでは、2014年よりNSSOLが開発した組合せ最適化ソリューションを適用した「試合日程自動作成システム(通称Jリーグ・マッチスケジューラー)」にてシーズン試合日程作成業務を行っている。その中で、より良い試合日程を選択するための定量的な指標が求められており、同時に入場者数の増減に影響を与える要因を把握したいとJリーグでは考えていた。

 NSSOLではこの背景から2014年よりJリーグとともに入場者数の予測モデルの開発を進めてきた。そして今回、2016年J1のシーズン年間入場者数の実績に対して、年間入場者数の予測との誤差が、約0.5%という精度の高い予測モデルを開発することができた。

 予測のための変数としては、スタジアム別平均入場者数、キックオフ時刻、日付、節フラグを採用。分析手法としては、重回帰分析をもとに機械学習による予測モデルを構築している。

 Jリーグは今回の成果をふまえ、2018年シーズンを目途に、試合日程自動作成システムと今回の予測モデルを活用し、更に入場者数の増加につながる試合日程の実現に目指す。

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データ提供元:アニメキャラクター事典「キャラペディア