AI + データサイエンス: スポーツ業界を変える6つの方法

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テクノロジーの発展に伴い、人工知能とデータサイエンスはスポーツの分野でますます重要な役割を果たしています。世の中には定量化できないものはほとんどなく、定量化できるものはすべてデータ分析と人工知能の組み合わせによって正確に予測することができます。スポーツの分野を例に挙げると、そこには定量化できる要素が多くあり、人工知能が力を発揮するのにちょうど良いのです。明確にしておく必要があるもう 1 つの点は、スポーツにおける人工知能の応用が、競技場でのアスリートのパフォーマンスの向上だけに限定されるわけではないということです。結局のところ、現代のスポーツの範囲は非常に広く、決してアスリートに限定されるものではありません。

以下では、AI とデータ サイエンスがスポーツ界にどのような影響を与えているかについて、具体的に 6 つの方法を説明します。

野球、フットボール、その他のスポーツを問わず、スポーツチームは、選手の体調や成長の可能性が良好かどうかを測定するために、個々の選手のパフォーマンスデータを使用することが増えています。しかし、次のスポーツ界のスーパースターを選ぶ過程では、公開されている統計（走るスピード、シュートの精度、パスのレベルなど）に頼るだけでは十分ではありません。より複雑な多要素指標を考慮する必要があります。

この点では、人間の自然な限界により、これらの指標を正確に記録および評価することができません。ビッグデータや人工知能がスポーツ分野に参入するにつれ、こうした成功指標の管理、記録、測定がより便利で信頼できるものになりました。コンピューター ビジョン、機械学習、その他の AI は、アルゴリズムを使用して選手の統計、試合のビデオ、さまざまなセンサーから収集された情報を分析し、コーチやスカウトが見逃していた可能性のある貴重な才能を発見します。

具体的には、AI は過去のデータ (さまざまなスポーツ競技からの十分に文書化された情報) を使用して、チームが新しいアスリートの将来の可能性を正確に予測するのに役立ちます。こうしたアルゴリズムは人間よりもはるかに速くデータを調べ、これまで想像もできなかった選手の個人情報をチームに提供することができる。さらに、このような AI アルゴリズムは選手の市場価値を推定することもできるため、チームが新しい人材を採用する際に正確なオファーを出すのに役立ちます。

人工知能は、量的かつ測定可能な変数（走る速度、シュート精度、タイミング指標など）と質的要因（集中力、戦略的ビジョン、チームワーク能力など）の間の相関関係を確立する専門知識を急速に蓄積しています。このプロセスでは、AI テクノロジーがチームの構築とプレイヤー間の良好な補完性の確保に役立ちます。この目標を達成するためには、まず運動方法やトレーニング計画を検討し、それが効果的かどうか、さらにアスリートのトレーニング効果を高めるにはどうすればよいかを評価する必要があります。

現在、ほぼすべてのアスリートが AI 搭載のウェアラブル デバイスを使用しています。このようなデバイスは、機械学習プラットフォームを使用してアスリートの動きの微妙な変化を捉えて分析し、毎日のトレーニングや運動が良い変化をもたらしたかどうか、また具体的な効果は何かということをシステムが理解するのに役立ちます。さらに、分析システムはこれらのデータを使用して、栄養、フィットネス方法、よりパーソナライズされたトレーニング プランに関する情報を選手に提供し、選手がフィールドでのパフォーマンスをさらに向上できるように支援することもできます。

たとえば、PrecisonWEAR は、怪我を最小限に抑え、競技場でのアスリートのパフォーマンスを向上させることができる高度なウェアラブル デバイスの開発を目指しています。 PrecisionWEAR は、歩幅の不均衡、速度、パワー、その他の動作関連の変数を測定し、現在のトレーニング生にトレーニング内容に対する身体の反応を知らせます。アスリートがトレーニングの影響と身体の反応に基づいて迅速な調整決定を下すのに役立ちます。これを基に、アスリートは運動と休息のサイクルをより科学的かつ正確に設定し、不適切なトレーニングや過度なトレーニングによって身体が傷つかないようにすることができます。

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コーチにとって、AI テクノロジーはさまざまな競技スポーツにおける戦術の計画にも役立ちます。試合の合間に、AI ソリューションはさまざまな洞察を提供し続け、コーチが策定する特定の戦術に大きな影響を与えます。

ウェアラブルセンサーと高速カメラを組み合わせることで、AIプラットフォームはテニス、ホッケー、クリケットなど多くのスポーツにおけるさまざまな物体の速度、回転、位置を正確に測定できるようになり、もちろんフィールド上の選手の動きやそれがゲームの進行に与える影響も正確に把握できるようになりました。このデータがあれば、コーチは次の試合に向けてより良い準備ができます。さらに重要なのは、AI技術はさまざまな対策の成功の可能性も予測できるということです。たとえば、一部のサッカーのコーチは、正しい技術的および戦術的アイデアを迅速に把握するために AI を使用しています。

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フォーミュラワン (F1) レースを例に挙げてみましょう。F1 レースは現在、世界で最も視聴されているスポーツの 1 つであり、データ駆動型の最も人気のあるイベントでもあります。現在、ほとんどのF1カーには200～400個のセンサーが搭載されています。データサイエンスの発展により、データ収集プロセスは大幅に簡素化され、AI技術がこのデータの解釈を担っています。 AIの助けを借りて、チームはデータを視覚的に収集し、ピットストップの時間を計算することができます。現在、Amazon Web Services (AWS) は複数の F1 チームにクラウド コンピューティング プラットフォームを提供しており、チームはこのプラットフォームに過去 60 年間のレース データを保存して、現在のレースで最適な戦術を分析して見つけることができます。

AI と IoT 技術を搭載したスマート セキュリティ カメラは、スポーツ会場やアリーナの安全性と運営の向上に役立ちます。大規模スポーツイベントの運営には、危険行為や暴力行為から来場者を保護すること、来場者に十分な駐車場を提供すること、レストランや衛生施設の収容人数を増やすことという 3 つの主要な課題があります。オペレーターの制御下で、これらの要素が視聴者の実際の体験を直接決定します。スポーツ分野における技術ソリューションの継続的な普及とアップグレードにより、セキュリティオペレーター、開発者、インテグレーターはすべて大きな恩恵を受けていることがわかりました。

まず第一に、観客がスタジアムやスポーツ施設の周辺で適切な駐車スペースを見つけるのは難しいことがよくあります。そして試合終了後には観客が一気に押し寄せ、退場経路が極度に混雑することになります。このようなシナリオでは、スマートパーキングのコンセプトが重要な役割を果たします。

空港などの公共交通機関と同様に、スポーツスタジアムに設置された IoT セキュリティ カメラも、イベント中の訪問者の流れを監視および制御するのに役立ちます。ほとんどのスタジアムにはすでにカメラ システムが設置されており、ビデオ データを分析し、他の IoT デバイスとのリアルタイム通信を実現するには、関連する機能に接続するだけで済みます。

現在、多くのスタートアップ企業や企業がカメラ用のスマート アプリケーションを開発しており、これらのデバイスがレジやトイレの列の長さや待ち時間を検出し、それに応じて訪問者を誘導できるようにしています。もちろん、スマート セキュリティ カメラは必ずしも固定する必要はありません。カメラをドローンと組み合わせて、より柔軟な監視範囲を実現することもできます。

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2018年のワールドカップは良い例で、世界中の何十億ものファンがスクリーンの前に集まり、さまざまな試合を観戦しました。 FOX Sports は試合をリアルタイムで放送するだけでなく、ファンが数秒以内に独自のカスタマイズされたハイライトクリップを作成して共有できるようにする AI ベースのプラットフォームである FIFA ワールドカップ ハイライト マシン プロジェクトをすぐに立ち上げました。

このインタラクティブなプラットフォームにより、ファンはFIFAの過去および現在の試合のアーカイブを年、チーム、選手、試合の進行状況（ペナルティやゴールなど）別に閲覧およびフィルタリングすることができます。また、全米オープンやウィンブルドンなどの他の象徴的なイベントでも、ファンは年々、より高いレベルの「体験」を得られるよう、同様の新しいツールを手に入れています。

舞台裏で稼働するインテリジェント テクノロジーは、データをリアルタイムで「処理」し、イベント参加者を正確に識別するために「学習」し、観客の反応や感情を「聞き」、さらには人々のジェスチャーを理解することさえ可能であり、これらすべてを組み合わせることで、パーソナライズされたコンテンツが自然に生まれます。

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スポーツにおけるテクノロジーの最も初期の用途の 1 つは、審判がより正確な判定を下せるように支援することでした。ローンテニスを例にとると、業界では長い間、審判がテニスボールが境界内に落ちたか境界外に落ちたかを確認するために調整可能なカメラを使用してきました。クリケットにはホークアイ技術があり、サッカーには仮想アシスタント審判（VAR）技術があります。

この種の技術の導入により、スポーツイベントはより公平かつ標準化され、審判の判定もより客観的なものになります。特にクリケットの試合では、判定が粗雑なために選手の間で深刻な不満が生じることがよくありますが、テクノロジー、特にAIテクノロジーの出現により、クリケットの公平性は大幅に向上しました。

時間が経つにつれて、AI システムも急速に学習し、データを使用して位置、攻撃、選手の姿勢や位置を正確に特定するコツを習得します。機械学習が進歩するにつれて、競技会における審判の意見はより正確で一貫したものになると信じています。

スポーツに予測可能性と確実性を導入しようとどれだけ努力しても、人間中心の競争の性質上、予測不可能性と驚きの要素が強く存在し続けることは避けられません。こうした変数こそが、スポーツを世界中の無数の観客にとって魅力的なものにしているのです。人々がスポーツに魅了され続ける限り、企業はこの市場を開拓し続けるだろう。スポーツ産業が利益を維持できる限り、スポーツテクノロジーへの投資と統合は今後も進み続けるでしょう。