スポーツへの人工知能とビッグデータの導入は、市場を混乱させたり、破壊したりするのでしょうか?

英国ラフバラー大学とチェルシー・フットボール・クラブの研究者らが共同で、最近のシーズンの選手のデータを収集・分析し、選手をモデル化して科学的にトレーニングするAIコーチング・スカウティング・システムを開発した。研究者たちは、今後2年以内にAIがコーチの仕事の一部を置き換える可能性があると予測している。

トレーニング場や競技場からデータを取得し、選手の特徴に基づいて試合前の戦術を策定し、試合後には技術や戦術のスキルをレビューする... AIはスポーツ業界に付加価値をもたらす能力を常に証明していますが、多くの人はまだ、AIが短期的に人間のコーチに取って代わることができるとは信じていません。

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スポーツの魅力は、常に変化する試合の進行と、すべての参加者が同じ公正で公平な競争環境とルールの中にいることにあります。トレーニングをより科学的にすることが AI に対する第一の要求になると、新たな矛盾が生じます。スポーツの精神は変わったのでしょうか?

見逃されがちな才能を発見する

より優秀な人材を発掘し、アスリートをより科学的にトレーニングし、試合に勝つチャンスを増やすために、データに含まれる「秘密」から傾向やパターンを発見しようと、過去のデータの収集、整理、分析に多大な労力を費やすスポーツチームが増えています。

ラフバラー大学の研究者らが開発したAIシステムには重要な魅力がある。コーチや選手が試合後に自分の行動を振り返り、徐々に意思決定能力を向上させることを期待しているのだ。

マイクロソフト・インターネット・エンジニアリング・アカデミー（アジア）の副社長、李迪氏は科技日報に次のように語った。「強化学習に基づき、繰り返し訓練することでシステムが正しい行動をとるようになるまで、人工知能の意思決定システムのほとんどは神秘的なものではなく、膨大なデータの収集が前提条件となっている。」

これにより、AIは囲碁などのボードゲームでますます熟練するようになった。今年5月、AlphaGoは中国・烏鎮の囲碁サミットで世界囲碁チャンピオンの柯潔を3対0で破り、60戦以上の無敗記録を維持した。

ラフバラー大学は、AI模倣学習技術を使用してモデルを作成し、大量の履歴データを分析し、人間のコーチの戦術を模倣することで、選手の潜在的な意思決定戦略を理解することを目指しています。

しかし、選手やコーチをモデル化するのは非常に困難です。人間の意思決定行動のすべてをコンピューター プログラムに書き込むことはできません。人間が戦略を立てるときには、必然的に個人的な主観的な考えや偏見が入ります。

計算モデルをより実用的で人間の意思決定に近づけるためには、その基礎となる過去のデータが現実世界をできるだけ正確に反映している必要があります。選手の動き方などの技術的な詳細だけでなく、選手の疲労度や試合の精神状態も捉える必要があります。これはラフバラー大学による選手とボールの動きの関係のモデルにも含まれています。

次世代のスターアスリートを見つけるのは昔から科学であり、人工知能は、そうでなければ気付かれないかもしれない才能を発掘できることを示してきました。ラフバラー大学は選手の能力を測定するシステムを開発し、今後2年間でその機能を完成させる計画だ。

IBMのグローバルスポンサーシップおよび顧客サービス担当副社長ノア・ザンケ氏は、「人工知能技術にとって、スポーツ業界は多くのチャンスがある肥沃な分野です。ビジネス運営であれ、個々の選手のデータ分析であれ、人工知能は応用に適しています」と語った。

スポーツ業界で最も価値のあるデータ分析方法

人工知能技術は、既存のゲームから最善の戦術を抽出し、人間の戦略を分析・活用し、アスリートのトレーニングやスポーツイベントにおける特定の欠陥を回避することで、スポーツ業界に新たな道を切り開いています。

マイクロソフトのCEO、サティア・ナデラ氏は「スポーツほどデータと電子技術によって徹底的に破壊された業界はおそらく他にはないだろう」と語った。

オーストラリアの新興企業 Catapult Sports は 2006 年以来、アスリートのジャンプ力、打撃力、睡眠の質を監視および記録しており、このデータを使用して選手の交代の必要性、アスリートの負傷の回避方法、トレーニングの編成方法を決定することを目指しています。

NBAのITアプリケーション担当上級副社長ケン・ディジェナロ氏は、NBAが人間では定量化できない試合のデータをマイニングし、機械学習を通じてデータモデリングを実行できる完全なデータコンピューティングシステムを確立したことを明らかにした。

マイクロソフトが発表したスポーツパフォーマンスプラットフォームは、アスリートのトレーニングや競技パフォーマンスを分析するデータ管理システムで、スポーツチームやアスリートにスポーツベースの分析データやソリューションを提供することができます。現在、シアトル・レイン女子サッカーチーム、レアル・ソシエダ、ベンフィカ、オーストラリアクリケットチームがこのシステムを使い始めています。

昨年、仮想現実 (VR) と拡張現実 (AR) がテクノロジー業界の流行語となったことから、Intel は強力なコンピューティング テクノロジーと VR 固有のソリューションを使用して、鮮明でリアルな VR 体験と 360 度リプレイ ビデオをスポーツ アリーナに提供しています。

さらに重要なのは、サッカー選手のトレーニングシステムの構築はビッグデータの分析と処理と切り離せないものであり、インテルなどのテクノロジー企業の努力はすでにスポーツイベントに最も中核的な変化をもたらしているということです。

コーチは長い間、試合のビデオクリップを繰り返し再生して、選手のミスを見つけたり、対戦相手の戦術を研究したりしてきました。360度ビデオとVR技術が試合に導入されると、より多くの詳細を記録して発見することができ、非常に大規模で豊富なデータベースが形成されます。分類分析とマッチング検索にAIの助けを借りて、選手のトレーニングと試合戦略の策定に、より科学的な手段を提供できます。

2010年のワールドカップでは、タコの「ポール」が試合結果を「予測」したことで、タコ界のネット有名人となった。今年のワールドカップでは、AI技術が広く活用され、AIがポールに代わって試合結果を予測した。予測は正確ではないかもしれないが、人工知能時代の最初のワールドカップは、AIがスポーツ産業に関するデータ分析の最も信頼できるパートナーになったことを人々に示しました。

公正な競争という本来の原則が問われた

スポーツ業界へのAIの急速な参入は、人間がテクノロジーを通じてスポーツの限界をさらに打ち破ることができることを意味しますが、同時に多くの人々を混乱させることにもなります。

ブラッド・ピット主演のスポーツ映画「マネーボール」は、実際の事件を基に、アメリカの野球チーム「オークランド・アスレチックス」が弱小チームから反撃する物語を描いている。人工知能が重要な役割を果たす。

ゴールデンステート・ウォリアーズがNBAチャンピオンに輝くまでの道のりは、有名スター選手ステフィン・カリーの発掘と、選手たちの日々のトレーニングや現場での戦術調整におけるビッグデータと人工知能の活用と密接に関係している。ハイテクへの巨額の投資により、ウォリアーズは業界から「NBAのGoogle」と呼ばれている。

この2つのチームが巻き起こした論争の焦点は、人工知能を使って人間のスポーツ競技に提案をしたり、さらには試合結果に重要な影響を与えたりすべきかどうかだ。試合がある程度人工知能の競争になると、スポーツの精神は失われてしまうのだろうか？

「フィールドで起こるすべてのこと、プレーごとにテラバイト単位のデータが収集されます。それが本当に面白いところです」と、MLBスカウト兼野球データアナリストのアリ・カプラン氏は語る。「思いもよらなかった洞察が得られ、場合によっては試合の流れを変える可能性もあります」

多くの業界では、人工知能が登場すると人間が追いつくのが難しくなると予想されており、スポーツは「機械が人間に取って代わるのが最も難しい」分野の一つとされている。一部のスポーツリーグやチームは、コーチが叫ぶすべての指示や選手のすべての動きが追跡可能な痕跡になるように、AIなどの新しいテクノロジーを大胆に適用して変更を試みています。

人工知能が人間を観察し、デバッグし、トレーニングし、その能力を向上させ続ける中、誰もが将来を楽しみにしているわけではない。

テクノロジー企業や団体は、スポーツ競技へのAIの応用に熱心に取り組んでいる。人工知能がスポーツに及ぼす影響は、短期的には破壊的とは言えないが、技術をどのように活用するか、どのようにバランスを取るか、先進技術を活用できる条件が整っていない国やチームが不公平に直面するのではないか、といった疑問が提起されている。

ゲームのルールは挑戦され、テクノロジー規制は依然として白紙の状態です。進化するAIと従来の公正な競争の原則を科学的にどのように調整すればよいのでしょうか。

おそらくそれは、人々がスポーツイベントから何を得たいのかによって決まるのでしょう。