競技中の選手のパフォーマンスデータを取得するデバイスはすでに開発・販売されており、スポーツ用品メーカーがスポンサーとなるプロ選手を含むデータが社内データとして蓄積されていた。企業側はこのデータを活用したBtoC向けのWebサービスの立ち上げを企画していた。このBtoCサービス機能実装のためのプログラムとして、Web上で重い動作とならず付加価値の高いサービスを実現するためのデータの取り扱いやアルゴリズムの検討が必要となっていた。

・デバイスによって得られたプロ選手のパフォーマンスデータと競技データを整理
・クラスタ分析によるプレーの特徴の抽出とプロ選手のグループ化を実施

クラスタ分析結果が歪むことを回避する目的で、全選手のうち一定以上の試合参加時間のある選手に絞って解析を実施。プレースタイルは各クラスタのプロファイルを利用して設定する。

・プレースタイルの獲得のためのアンケートを設計する
・アンケートによって得られる回答結果と各クラスタのプロファイルとのマッチングを行うための
　解析アルゴリズムを開発する

類似度の判定は1人の回答データにつき、全てのクラスタプロファイルとの類似度判定を行うため、複雑な統計計算では計算負荷が大きくなり、Webサービスレベルが低下する恐れがあるため、簡略化したアルゴリズムを開発した。

Webサービスとして提供されるBtoCサービスの企画のヒアリング

解析方法と合わせてサービスイメージの提案

実際に集計に利用するプロ選手の競技データの状況等の確認を行い、解析方法の再検討などを実施

競技データの基礎集計とともに、サービスを実現するための解析アルゴリズムの開発や調整などを実施

得られた結果をもとに提供サービスの内容の確認を繰り返し行い、より利用者の満足感、納得感のサービスとなるように、アルゴリズムの調整を繰り返す

解析結果の整理
Web機能実装のための解析アルゴリズムについて、説明のための資料化を行って報告を実施