スポーツ庁では，我が国の国際競技力の向上に関する重点政策において，日本代表選手の活躍を科学な側面から支援することを目指している．そこで，筆者らは，GNSSセンサによるフィールドスポーツの可視化システムを開発してきた．特に，アメリカンフットボールに着目し，QB，WR，DBのマッチアップを対象にした軌跡画像を用いて，深層学習によるパス成否の判定を目指してきた．ただし，プレーが完結したトラッキング情報のみを用いているため，プレー中の成功率の予測や，その予測値に基づくタイムリーな動作の選択と修正をサイドラインから指示できるようなプレー中の気づき情報の獲得には至っていなかった．そこで，本研究では，軌跡の経時変化を加味したトラッキング情報を用いることで，プレー中の成功率を予測することを試みる．実験では，クイックパス，ショートパスやロングパスなどの軌跡を対象に分析を行い，その有用性を実証した．
