金融工学による選手価値評価

金融工学のリアルオプション理論を応用し、選手の契約価値を定量的に評価する数理モデルを開発しています。選手のパフォーマンス変動、契約期間、移籍市場、契約解除条項などを考慮することで、移籍や契約更新、放出判断といったクラブの意思決定を支援します。研究成果は国際学術論文誌に掲載されました。

チケット販売価格の最適化

需要予測と強化学習を組み合わせ、試合ごとの需要や販売状況に応じてチケット価格を動的に決定する手法、ダイナミックプライシングを研究しています。戦略的な購買行動や販売残数を考慮することで、クラブ収益の最大化とファンの購買機会の最適化を目指しています。

データに基づく戦術分析

プロセスマイニングや機械学習を活用し、パスワークや攻撃パターンを分析しています。SHAP値などの説明可能AIを用いて、選手やプレーが得点機会にどの程度貢献したかを可視化し、戦術立案や選手育成への活用を進めています。

社会への貢献

本プロジェクトでは、大学の数理モデル・AI技術と、セレッソ大阪およびヤンマーホールディングスが持つスポーツ現場の知見を融合し、スポーツにおけるデータ駆動型意思決定の実現を目指しています。選手評価、チケット価格設計、戦術分析をはじめとする研究成果を社会へ実装し、スポーツクラブの持続的な価値向上とスポーツ産業の発展に貢献します。

担当教員

後藤 允
部門長／創域情報学部 准教授

活動の様子