1つ目の画像はstuffロジックと変化量推定ロジックを組み合わせた投球パラメータ最適化のための自作ツール 引用先のドライブラインの動画では2つ目の画像のようなものを紹介しており、同じようなことしていたんですね ドライブライン同様、私もSSW予測精度UPのためにデータ収集を続けていきます

Earlier this year, @connerpelletier, @SamEhrlich, and I set out to better understand pitch movement using Driveline's Trajekt machine. We ended up answering an open question in ball flight physics along the way. 🧵:

引用先の通りボール軌道の見え方は打者の利き手によって大きく変わってきます。動画は今永昇太投手のボール軌道を再現して各視点で比較したものです。右打者視点の軌道を見るとFFとFSが途中までほぼ同じ軌道に見えますが、左打者視点では離れて見えます。

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CPBL has launched their own advanced stats website! It's currently in beta, with more data set to roll out in near future. 🔥🥳 🖥️ stats.cpbl.com.tw/ 🔸 TrackMan Data 🔸 Percentile Rankings 🔸 Individual Player Profiles 🔸 Hitting Metrics 🔸 Pitching Metrics 🔸 Zone Charts

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✒️最新記事公開🖋️ 『「計測することが目的ではない」林卓史氏が説いた“活用”と“指導”のつなぎ方』 #林卓史 氏が語る、 データを“勇気”に変える指導とは。 #全日本野球協会 主催「野球指導者講習会」 データ活用とコーチング本質に迫る。 ぜひ、ご一読ください⚾ homebase.baseballjapan.org/a… #Homebase

過去のインターンブログ紹介 ⚾️キャッチャーの「送球の上手さ」をAIで数値化⚾️ 送球能力に焦点を当て、2つの要素から上手さをスコア化。 従来指標では見えなかった選手の実力が浮かび上がるレポートです👇 engineering.dena.com/blog/20… 今年度サマーインターンも大募集中🔥

SSW dashboard for an active MLB pitcher who trains at Driveline. Here's a session of pitches with seam latitude analysis. The tooling/models are still in alpha; will be in production come college summer. @LanceBroz @PitcherList and @enosarris may appreciate this peek.

✒️最新記事公開🖋️ 『トラッキングデータ時代の劇的な変化』 現役プロ野球スカウトに聞く アマチュア選手評価の現在地（第1回） データは選手評価と育成をどう変えたのか。 #日本ハム 大渕隆GM補佐兼スカウト部長へインタビュー。 ぜひ、ご一読ください⚾ homebase.baseballjapan.org/a… #Homebase

Improving our already great seam model using autoresearch. No additional annotation just gains. This was annotated with @roboflow and retrained on @modal servers. github.com/drivelineresearch…

◤DeNA × AI Day 2026 Proof. 全ての登壇のアーカイブ動画と資料を公開しました🎉◢ 南場智子によるクロージングを含む、当日の全ての登壇計14セッションの動画と資料を公開しました。📖　DeNAやデライトベンチャーズの投資先企業によるLT会などを実施した、YELLOWステージの登壇の様子も一部公開しています✨ ■公開ページ（AI Day公式サイト） dena.ai/ai-day-2026/ ※各登壇枠から動画・資料をご確認頂けます。 ■動画の一覧はこちら👇 youtube.com/playlist?list=PL… ■登壇資料の一覧はこちら👇 docswell.com/user/DeNA_Tech ■アーカイブ動画/資料公開セッション一覧 1. オープニング（IT本部 本部長 金子俊一） 2. クロージング（代表取締役会長 南場智子） 3. 【AI×開発】没入型体験施設「ワンダリア横浜」のアプリ開発 4. 【AI×HR】AIオールインを支える　人材採用と育成 5. 【AI×Engineering】Devinと実現した変革とソリューション展開 6. 【AI×品質管理】新しいQAモデルによる　生産性倍増への挑戦 7. 【AI×ゲーム】LLMを"あたりまえ"に!　開発環境のエコシステム 8. 【AI×組織】シードVCから見た　AI時代に少数でも勝てるチームの条件 9. 【AI×業務改革】AI WorkspaceプロジェクトのAgent活用最前線 10. 【AI社長×リーダーズAI】トップが語る組織知のAI化の実践と未来 11. 【AI×野球】横浜DeNAベイスターズのチーム強化最前線 12. 【AI×需要予測】横浜DeNAベイスターズが目指す世界一の購買体験 13. 【AI×HR】AIと挑む目標と評価での人材開発サイクル 14. 【AI×開発】DeNAが挑むAIネイティブプロダクト開発

今投げてるホークスと育成契約した台湾の投手って彼だったんですね

@SamEhrlich @connerpelletier and @hedgertronic from Driveline has published their experiment on how seam orientation change the non-Magnus break on @sabr with Trajekt and Rapsodo and I found very interesting and want to share some of my thought: 1/n

I decided to write up some notes about spinning baseball physics motivated by some conversations at SABR this weekend. Specifically, why the seams reorient under the (seemingly) static spin axis github.com/viviennep/spinnin…

来週24日の15時から、ステアラボ人工知能セミナーにて「最近のスポーツAIの発展と民主化について」講演します！ オンラインで無料ですので、ご興味のある方はぜひお願いします。 stair.connpass.com/event/381…