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X-WR-CALDESC:生成AIによる多変量解析の実装：主成分分析に
 よるMLB選手の打撃特性分析【産総研AITeC「Generative AI Stu
 dy Group第54回」】 
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SUMMARY:生成AIによる多変量解析の実装：主成分分析によ
 るMLB選手の打撃特性分析【産総研AITeC「Generative AI Study 
 Group第54回」】 
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/98570
 8?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nこんな方に
 おすすめ\n・生成AIを活用したデータ分析に興味がある
 方\n・スポーツデータやアスリートのパフォーマンス
 分析に関心がある方\n・統計解析や機械学習の応用に
 興味のある学生・研究者\n・データサイエンスを身近
 なテーマで学びたい高校生・大学生\n\nこんにちは。GAS
 G（Generative AI Study Group）主宰の杉山です。\nhttps://www.gas
 g.server-on.net/\nhttps://www.ai-tech-c.jp/generative-ai-study-group-gasg
 /\n第54回となります。\n\n今回は、多摩大学の新井崇弘
 先生 https://researchmap.jp/araitakahiro をお招きし、「生成AI
 による多変量解析の実装」と題して、トップアスリー
 ト・MLB選手の打撃オープンデータを題材に、統計的手
 法と生成AIの融合によるデータ解析の実践についてご
 講演いただきます。\n\nメジャーリーグが公開している
 Baseball Savantの打撃データには、打球速度や打球角度、
 飛距離など、選手のパフォーマンスに関する多くの指
 標が格納されています。\n\nこれらのデータをもとに、
 多数の指標の中から特に重要な特徴を抽出し、データ
 の全体像を明らかにする「主成分分析（PCA）」を用い
 て、打撃特性の本質的な構造を探ります。\n\nさらに、
 単なる指標の可視化にとどまらず、時間的変化を含め
 たデータの時間的推移と特徴の両面からグループ分け
 するTwo-wayクラスタリング分析手法による解析も行いま
 す。\n\nこれらの解析により、選手の打撃スタイルの傾
 向や変化をより立体的に捉えることが可能になり、本
 解析実行に生成AIによるコード生成や自動化支援を活
 用します。\n\n具体的には、以下のトピックなどを予定
 しています。\n分析データの配布と説明：Baseball Savant
 のオープンデータを用いた分析対象の紹介\n主成分分
 析（PCA）の概要と実践：多数の指標の中から本質的な
 パターンを抽出し、視覚的に理解しやすく整理する手
 法\nTwo-wayクラスタリングの考え方：時系列を含めた多
 変量解析の発展的アプローチ\n生成AIによるコード実装
 ：実際の解析コードの生成や補助にAIをどのように活
 用するか\nデータセット配布：当日は、分析に用いるML
 B選手のデータセットを配布いたします\n\nスポーツを
 題材に、生成AIと統計解析を融合させた実践的な内容
 となっております。参加者の皆様には実際のデータを
 お持ち帰りいただき、後日ご自身でも分析を試してい
 ただけます。AI、データ分析、スポーツ、どれか一つ
 でも興味がある方にはぴったりの内容です!\n\n研究者
 、学生、一般の方、どなたでもご参加いただけますの
 で、ぜひお気軽にご参加ください。\n\n日時 : 2025年9月1
 6日(火) 19:00-\n形式 : オンライン開催（Zoom）\n参加費 : 
 無料\n\n皆様のご参加を心よりお待ちしております!
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