人生初のLT登壇をしてきた話 ~Sports Analyst Meetup #1~

2019年2月24日(日)に行われたSports Analyst Meetup#1で人生初LT登壇をしてきました!

今回はなぜ自分がこのミートアップに登壇することを決めたのか、LT登壇に向けてどのような準備をしたのか、また全体を通しての学びを備忘録的に書き記して置こうと思います。

LTで使用した資料は最後にリンクしてあります。

データサイエンティスト・エンジニアのコミュニティに一歩踏み出したかった!

以前”スポーツアナリストとは何者か?目指すべき人が取るべき進路とは?”という記事を公開しました。その中で、僕自身が考えるスポーツアナリスト(主に選手強化目線)の3パターンを紹介しました。

ざっくりとおさらいすると、

  1. コーチング系・・・スポーツ指導現場や競技経験に強み
  2. データサイエンティスト、AIエンジニア系・・・統計・ML・DLを用いたモデリング実装に強み
  3. 研究系・・・バイオメカニクス、生理学などのスポーツ科学分野を想定。スポーツを題材に分析を行うが”研究者”と呼ぶのがふさわしい印象。

の3つです。

最近ではスポーツでもデータ分析を担当するアナリストの存在は知られ始め、スポーツのみを対象にしたものだけでなく、多くのイベントで登壇するようになりました。

しかしながら、過去僕が参加したものでは、スポーツアナリストとして登壇する人のほとんどが上記1に該当するバックグラウンドを持っている人でした。

また、これまでスポーツ界でキャリア歩んできましたが、そこで会う人は1、3に該当する人がほとんどで、なかなか2のバックグラウンドを持つような人と会う機会が無かったのです。

そんな状況であったので、この2に該当する方々の素性をもっと知りたい!そこのコミュニティにもっと入り込みたい!と思っていたのです。

それに加えて、僕の学生の身分は”研究生”。

他の学部生と違い、卒論や修論など明確な期限があるわけでもありません。社会人だから、、、と後回しにすることもできてしまうため、目標となるマイルストーンが欲しかったというのもあります。

そのため、上のツイートを見たときは”まさにこれじゃねえかぁぁぁぁ!!”という気持ちでいっぱいでした笑

自分はまだまだLTなんてするレベルにないのでは、、、という思いもありましたが、記念すべき第1回にLTをしてこそ意味がある!と自分に言い聞かせ今回の登壇に至りました。

発表資料の準備

テーマ自体はサクッと決まりました。

twitterでの告知を見た時は、ちょうど研究の一環でデータセットを作成している段階でした。

そろそろ実装始めません?という研究室の学生の圧力(笑)も出てきたところだったので、発表内容は自身の研究テーマでもあるフィギュアスケートの回転不足判定を画像認識技術を用いて行うものを”やってみた”形式とし、関連論文の再現実装(C3D+SVM)までを行うこととしました。

実装を進めながら、おおよそ自分が最低限発表したいことのイメージをつけたあと、今度は自分のプレゼンを通して参加者に何を持って帰ってもらうかを考えました。

今回は事前に初心者向けのチュートリアルが公開されていたものの、どのような方々が来るのかわかっていませんでした。

ただ、connpassで登壇者の方の経歴を見ると仕事でデータ分析を行っている方々ばかり。結構ガチ目に統計や機械学習の話が出てくることを予想しました。

参加登録者もちらーっとだけ見たところ、スポーツ系の人よりもデータ分析をやってる人が多い印象でした。

そのため、このイベントを来る人を以下のようにイメージしました。

参加者の共通項:スポーツへの興味関心が高い

参加者のデータに関する理解度

  1. 統計や機械学習などの分析には取り組んでおり、何なら業務で使うレベルの人
  2. これからデータ分析を行おうと考えている人、やり始めたくらい

の大きく2パターンが半々くらいとしました。

その上で、それぞれの層の人にどのようなメッセージを込めるかを自分の中で明確にしておきたいと考えていました。

For全員:フィギュアスケートへの理解を促す

まず参加者全体の共通項は、当たり前ですがスポーツが好きということです。

しかし、これに加えてもう一つ確信がありました。

それは”ほぼ全員がフィギュアスケートについて認知はしているものの、積極的な興味関心はないということです。

このため、まずはデータ分析の経験の有無に限らず、フィギュアスケートへの興味関心を引き出すこと、少なくとも競技への理解を少しでも深めてもらうことを最低限の目標にしました。

なので、”やってみた”を発表する前に入念なフィギュアスケート競技に対する導入を行うことを決めました。

そしてこの導入こそがLTの成功の鍵だと感じていました。そうしなければ、その後の分析の小難しい話など誰も聞いてはくれません。

ではどうすれば興味を持ってもらえるのか、、、?

以下の2点を意識しました。

  1. とにかくわかりやすく説明すること。フィギュアの専門用語は避けまくる。そのために視覚からの情報を有効活用すること。
  2. 全員が共通の疑問を抱くような投げかけ”をすること

講演時間10分(実際はオーバーしたけれど、、、)という限られた中で、最終的にこの前置きに半分の時間を割くことを決めたのもここからでした。

そして資料P7の動画を流すことに決めました。

実はu++さん(@upura0)がツイートしていたこのnote記事の中に、登壇するときは動画は使わないで資料は作るという文言があり、初LTの身としては結構悩みました笑。が、入念に再生のチェックを行うことで対応しました笑

僕はLTで狙って笑いを取る余裕なんておそらくないけれど、ここの部分で会場内に

フィギュアの回転不足判定全然わかんねーーー!!

という共通意識をもたせることができれば、絶対LTはうまくいくはずだ!と思っていました。(結果的にこれは大成功だったかなと思います。)

もちろん競技を見ていれば大体皆が思うことなので、最初から勝算はあったのですが、動画として誰のどのジャンプを例にするか、(言い方は悪いですが)きれいに回転不足で着氷しているものを探すのは普通にしていたらすごく難しかったと思います。

この例のヒントを与えてくれたのが、本ブログに匿名の方から頂いたコメントです。

その方から別の文脈で、きれいに着氷したのにも関わらず重度の回転不足と判断されたジャンプを是非解析してほしいとコメントを頂いたのです。

さすがにそのような解析はできないのですが、ここで該当ジャンプを見ていたことで、今回の例で使うジャンプを選ぶのに全く時間を要しませんでした。

この記事を見ているかはわかりませんが、連絡を頂いた方本当にありがとうございました。

同時に細々とでも情報発信を続けていれば、自分への情報も入ってくることを再認識しました。

Forデータ分析のプロの方:画像×スポーツの研究を紹介する

続いて(業務レベルで)データ分析経験のある方向けに何を持って帰ってもらうか。

ここが一番悩みました。ペーペーの自分がプロの人に一体何を還元できるというのか!と。

でもスポーツだけのカンファレンスでなく、データ分析のカンファレンスでもあるのだから、僕の登壇を通してデータ分析に関しても何かを持ち帰ってもらいたい!と思っていました。

ヒントになったのが、今回の登壇に際して実装の部分を違う大学の学生に聞きながら話をしていたときです。

彼は画像系の研究室の院生で今回使用したC3Dの実装経験もある方なのですが、僕が研究でやろうとしていることに近いことを書いている論文については僕のほうが詳しかったのです。(当たり前といえば当たり前なのかもしれないですが笑)

実装を教えてもらう中で、この学生から僕も勉強になりました!と言ってもらえたことで、これでいいのか!という自信を感じたのです。

今回は先立って公開されていた登壇者のテーマを見て、あまり画像系のことをやっている人はいないだろう。

その中でさらに採点競技を予測するような論文について詳しい人もいないだろう。

この辺の研究ってこんなものがあるんですよ。画像とスポーツってのも面白いですよ!ということを伝えることが、この層に対する僕が唯一できることだろうと感じたので、このメッセージをプレゼンの中に含めました。

Forデータ分析をこれから始める人:自分の失敗例を見せる

ここもレベル感が非常に難しいと感じたのですが、決めていたのはキャッチーな失敗例を見せるといったことでした。

今回は取り扱うデータが不均衡データであったため、こちらはすんなりと決めてしまいました。

そして、最後のまとめのスライドを以下のように作りました。

そして当日。ただただ緊張。。。

当日。

勝手に『登壇の順番は申込みの順番かなー?』と思っていました笑

5番目だったのでちょうどいいなーなんて思っていたのです笑

ちゃーんと順番決めがあり、乱数で順番が決まりました。


自分の番を待つ時間が長いのって地獄なんですよね。。。

チュートリアルから始まり、他の登壇者の皆さんがところどころ笑いを取りに行く余裕な姿を目にし、こ、これがLTか。。。なるほど。。。と感心するばかり。

緊張しすぎてしっかり聞いているつもりでも発表内容が全然頭に入ってこない!という状況に何度もなりました。。。

貴重な機会だったのにも関わらずここは無念。。。

皆さんの登壇資料が公開されているので、しっかりチェックしようと思います!

自分の登壇しているときのことはほとんど覚えていません笑

試合より遥かに緊張してるなーこれ。という自覚と、練習のときよりスライドが進むのが遅くて焦り、めちゃくちゃ早口になってたなーくらい。。。あっという間に終わってました。

懇親会では色々な方とお話をすることができ、分析内容についてのフィードバックも頂けました。別途個別で取材したいというお話もあったりと非常に光栄でした!

実は資料中最後に用いた分類の成否の中身については、それほど吟味している余裕がなかったので、転倒との関係性はまだ見れていないというのが正直なところです。

もう少し吟味して動画を選べば良かったなという点は反省です。

他にもご指摘等あればお気軽にご連絡ください!

最終的にまとめると非常に楽しいかつ学びの多いイベントでした!運営の皆さん、参加者の皆さん、ありがとうございました!第二回もぜひ!

イベントでLT登壇を迷っている人は登壇してみるとさらに学びが深まると思いますので、恐れずやってみることを是非おすすめします!

最後に今回登壇の際に用いた資料のリンクをここに載せておきます。

※なお本データセットの公開については研究の進捗に合わせて行う予定です。

For Sports Analyst Meetup#1

画像認識技術を用いてフィギュアスケートの回転不足を機械で判定してみた! Seiji Hirosawa

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