本研究の目的は、集団スポーツの位置データを用いて、軌道生成や理解可能な予測・分類等の分析を行うデータ駆動的モデリングを行い、チーム戦術の機能や原理を理解・発見する研究を行うことである。当該年度は、主に4つの研究を行った。(1)バドミントンのシャトル位置予測に寄与するスイング動作の抽出に関する研究を行い、人工知能の主要会議IJCAI-21のワークショップであるAI for Sports Analytics (AISA)に採択された。(2)サッカーにおけるボール奪取・被有効攻撃予測に基づくチームの守備評価に関する研究を行い、国際学術雑誌PloS Oneに採択された。(3)バドミントン選手の姿勢情報などを入力とした深層強化学習を用いたプレー評価の研究を行い、現在国際学術雑誌に投稿中である。(4)サッカーの選手軌道予測に基づいたオフボールの得点機会を創出する選手の評価の研究を行い、現在国際会議に投稿中である。