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スポーツAI案件

スポーツAI案件・官公庁向けインフラ構築 ・大手企業の車載システム開発 某ゲーム用デザイン ・eスポーツ事業のインフラ構築 他。

AI・VR・ビッグデータの世界、東芝、日立、パナソニック、日本電気(NEC)などスポーツAI案件

富士フイルム先端技術、スポーツにも AIで戦況分析・AR使い新競技 VARについてAIの活用 東京2020●交通円滑化/プロジェクトマネジメントTOKYO AIから渋滞をなくせ輸送インフォメーション/PM、デスク構築AIによる「チケット価格変動制SBホークス データから効率良い守備・走塁をAI分析案件先端技術、スポーツにも AIで戦況分析・AR使い新競技 VARについてAIの活用 東京2020●交通円滑化/プロジェクトマネジメントTOKYO AIから渋滞をなくせ輸送インフォメーション/PM、デスク構築AIによる「チケット価格変動制SBホークス データから効率良い守備・走塁をAI分析案件

NECスポーツ観戦とITの関係は、競技場での生観戦と、テレビなどを通じた観戦AI案件

NTTデータがVRヘッドマウントディスプレイを使ったトレーニングシステムAI案件

ビッグデータやAIが活躍する米国プロスポーツビジネスNBAで進む「勝利」以外の活用方法:会場スケジューリング案件NTTドコモは、対話型AIサービスのプラットフォーム

横浜DeNAベイスターズ躍進の要因は徹底したデータ活用だったAI案件

機械学習による予測モデルや高度な映像解析等のAI技術を活用したデータドリブンの施策の重要性が高まりつつあります。試合映像データの解析では、ピッチングフォーム、バッティングフォーム、守備、走塁など様々な解析対象があります。ITサービスを駆使した「スマートスタジアム」です。たとえばドイツのマンハイムにあるスポーツアリーナのアリーナでは、高密度なWi-Fiアンテナの設置やファンと選手の距離を縮めるようなファンアプリの作成など、生観戦の質を高めるIT投資が行われています。

パナソニック案件 パナソニックがスタジアム設備ソリューションの一環として観客が観戦を楽しめるようにITを活用しています。具体的にはデジタルサイネージやマルチアングルカメラ映像のリアルタイム配信などで、競技場から離れた位置にいたり、または劇的なシーンを見逃したりしても問題なく楽しめるようなソリューションを提供しています。

大阪】次世代のAIスポーツメディア開発!スポーツの勝敗予想データ集計を一緒に行える機械学習エンジニア富士通株式会社AI案件、富士通、スポーツにIoT・AIを積極活用、横浜市・慶應大とAI案件プロジェクト開始 、IoT・ビッグデータAIを活用し、産業利活用や新ビジネス創出を推進する、横浜市が2017年に立ち上げた取り組み「I・TOP横浜」のスポーツ分野における実践となる「スポーツデータみらいデザインラボ」では、横浜市の学生や市民のスポーツ体験によって生み出されるスポーツデータについて、スポーツに関わる横浜市の企業・団体とのセミナーや対話を通じて利活用に向けた具体的なアイデアを創出し、継続的に実証する選手、後援者、ビジター、ファン、そして顧客に対する理解を深めれば、フィールド、スクリーン、そして世界の舞台で勝利することができます。SAP のソフトウェアを活用してオペレーションの合理化と顧客データおよび分析の「見える化」を促進することで、プレイヤーとチームパフォーマンス改善、会場のよりシンプルな運営、収益の最大化などを実現。スマートフォン用アプリ、ゲーム開発 大手企業のWebサイト開発 ・AI、VRシステム開発 AI野球AIがプロ野球選手の顔を自動判別。1試合3,000枚の写真を数分で処理~MicrosoftのAIが富士フイルムのIMAGE WORKSに実装、先端技術、スポーツにも AIで戦況分析・AR使い新競技 、VARについてAIの活用がどのように可能性があるか考えてみます。

VARとは、試合の重要な判定に対し別室でビデオによる監視を行っている副審が判定を「補助」するというシステムです。基本は誤審を防ぐためにテクノロジーを活用しようというシステムです。具体的な方法は、微妙な判定があった場合レフェリーが両手で四角いモニターを表すジェスチャーをして試合を一旦中断します。主審と副審が無線を通して連絡を取り必要があれば主審もビデオを確かめて誤審がなかったか、判定が妥当だったかという判断をします。この一連の流れは「レビュー」と呼ばれています。世界初のサッカー戦況予測AI(人工知能)を搭載した、AIサッカーシミュレーションです。独自に開発したAIを用い、サッカーの試合を再現することに挑戦。シミュレーションを元にJリーグなどの試合結果を予測します。チームと各選手の対戦予定のカードをAIが実際に100回対戦させ流れ、闘率、得点数など、試合結果を予測。勝敗はもちろん、カウンターアタック。サイドアタック、バイタルエリアへの進入, 可変システムによるビルドアップなど、各試合で得点が決まりやすい戦況をAけでなく対戦カードの相性、天候、ホーム&アウェイ、最近の各選手のパフォーマンスなどtoto予測に必要なダッシュボード機能を搭載。勝敗予測だけでなく、ジャイアント・キリングが起こる確率などAIが波乱指数も予測します。今後も様々なサッカーのビッグデータを活用してtoto予測に必要なダッシュボードを研究&開発していきます。一台のカメラで撮影したラグビー試合映像を対象に、画像処理と深層学習を用いて選手やボールの位置を取得しながら、ラグビーの戦術分析に必要な主要プレーの自動分類を行うシステムを東芝と共同で開発。深層学習を用いて映像中の選手やボールを検出、追跡しながら、カメラ視野とグラウンドの対応付けを行い、フィールド上の選手、ボール座標を取得します。そして、それらの位置関係や動きを特徴として、パス、スクラム、キックなどのプレーの自動分類を行っています。これにより、試合終了後、チームのアナリストは自動分類された統計情報を用い、より高度な戦術分析に専念することができます。判定支援システムについては、客観的な観測・データ分析に基づいて判定、採点を行う”ロボット審判”の実現、ということになると思いますが、現状ではあくまで、判定を“支援”する立場に留まっています。技術的には既に自動化可能な競技もあると思いますが、完全に機械に判定を任せるという点については、判定する側も、見る側も、まだ何となく受け入れられないといったところかと思います。戦術分析についても同様で、先のラグビーの事例でも現状は、統計データをアナリストに素早く提供するところまでで、その後の詳細な戦術分析と具体的な戦略立案については、専門家であるアナリストの仕事です。多数の試合のデータが蓄積されてくれば、新たな戦術の提案までを行うAIの実現も技術的には可能でしょう。より賢いAI技術を持ったチームが常に勝利を収める、そんな時が来るかも知れません。個人的には、AIによって提供される様々な分析データを駆使して、人間がより創造性の高い知的活動を行う、といった協調的な関係が理想的と思っています。ラグビーの早慶戦は毎年、大接戦となり、大変盛り上がっています。毎年、観戦に行っていますが、時代が変わり、人が変わっても、慶應、早稲田のラグビーの伝統的なプレースタイルは継承され続けているのを感じます。データはデータとして有効に活用しながら、最終的にプレーする選手達の気持ちを高ぶらせる、AIとは無縁の何かが作用していることは間違いありません。ともかく、オリンピックやW杯などのビッグイベントを通して、技術革新が起こることも少なくありません。東京オリンピックでどのような新しい技術が活用されるのかいつもとちょっと違う目線でスポーツ観戦AIが高める競技スポーツの未来。進化する選手、監督、審判の技術ICT×スポーツの基盤は運動状態のデータ化/見える化AI活用の有無にかかわらず、スポーツ分野におけるICT活用の基盤が「選手の動作やチームプレー全体のデータ化/見える化」であることに変わりはない。このデータ化が浸透したことによって、多彩なデータを大量に蓄積できるようになり、これらを多面的に分析することでプレーの精度を高めたり、戦術強化を図ったりといった活動が本格化した。

ICTで選手のスキルアップ支援まず、身近なところとしては、選手のスキルアップ支援がある。選手の動きをセンサーや画像処理で見える化すれば、運動動作を正確かつ直感的に把握できるようになるため、修正点を見つけやすくなる。

 代表例は、ゴルフのスイング動作を対象とするフォームのチェック。ゴルフスイングの様子をカメラで撮影することでも、悪い癖などを客観的に捉えることができるが、センサーをつけたり、撮影画像を画像処理して表示したりすることで、より正確に身体の動きを分析できるようになり、上級者やコーチに修正すべきポイントを指摘してもらいやすくなる。

 また、指摘された部分を修正する練習を繰り返した後に、再び自らのフォームをチェックするときも見える化が役立つ。

フォームだけでなく、競技そのものの全体像をデータ化/見える化することで、試合に勝つスキルを身につけようという試みも始まっている。例えば日本ウインドサーフィン協会は2017年夏、富士通、ラピスセミコンダクタと共同で、ウインドサーフィン選手のセーリングスキル向上を目的としたIoT実証実験を実施した。

 この実証実験では、ラピスセミコンダクタが開発したGPS情報とセンサー情報を同時に記録できる装置をウインドサーフィンのセールに取り付け、収集したデータを富士通のクラウドサービスで解析して、セールの動きを3Dモデルやグラフで見える化を実現している。

 セール操作をデータとして把握できるため、選手は上位選手のセール操作と自分のセール操作の違いを3Dモデルや数値で確認して、自らのセーリングの改善点を検証できるというわけだ。

対戦相手の戦術分析

 対戦型のプロスポーツでは、対戦相手の戦術を分析するための基礎データとして活用されている。テニス、バレーボール、サッカーといった対戦型スポーツでは、自分のスキルを高めることと同じくらい、相手の戦術を見極めて、それに対応して自らの戦術を組み立てることが相手に勝つための重要な要素となります。

 試合前に対戦する相手選手の試合データを分析し、その選手の特徴を封じ込めるようなプレーや戦術を用意するのは、アマチュアスポーツでもごく普通に行われている。

 先進的な試みとしては、対戦中のプレーデータをリアルタイムに収集し、コーチが収集データから試合状況を分析して、より効果的な戦術を見つけ出して試合中の選手に伝えるという取り組みがある。

 例えば女子プロテニスの競技団体であるWTA(女子テニス協会)は、コーチが試合中のゲームやセットの間にコート内に入って選手に指示できる「オンコートコーチング」と呼ばれる制度を導入している。

 コーチは端末を用いて試合中のデータを示しながら「なぜ劣勢におかれているのか」を選手に説明し、戦術の修正を指示できる。

 対戦する双方の選手が臨機応変に戦術修正することで拮抗した試合が増え、ゲームそのものが面白くなったと言われている。

選手のコンディション管理

 チーム対戦型のプロスポーツ分野では、選手のコンディション管理に役立てる活動が広がっている。チーム対戦型のプロスポーツは、高額年棒の選手の活躍がチーム成績に大きな影響を与えるため、選手を怪我から守り、怪我によるリタイアの期間を短くすることは至上命題と言える。

 例えば、英プレミアリーグのプロサッカーチームであるレスター・シティFCは、選手の試合中の負荷のかかり方を正確に把握するためにGPSや加速度計などの各種センサーを組み込んだGPSデバイスウエアを選手に着用させている。

 これを着用して試合をすると、総走行距離、トップスピードで走行した距離、加速、減速などの運動データを選手ごとに収集することができるので、これらのデータを怪我の発生状況と照らし合わせることで、負荷状況や運動の種類と怪我の相関を選手ごとに細かく見つけることができる。

 この分析によって、それぞれの選手が怪我をしやすい状態がわかるので、選手ごとに細かく体調を管理して、疲労が溜まっている選手を休ませることで怪我の発生頻度を小さくできるようになる。

 実際レスター・シティFCは、英プレミアリーグを制した2015-2016年シーズンにおいて、プレミアリーグの全チームの中で最も怪我の数が少なかった。

人間の判断をAIが肩代わり自動機械学習: 競技で勝つための強みを提供プロスポーツは、競技場の中でも外でも競争の厳しい業界です。ごくわずかな競争上の優位が大きく影響することがあり、優勝と予選落ちほどの差につながることさえあります。今日のスポーツフランチャイズチームが最高の条件で戦うには、AI を活用して競技のあらゆる側面を自動化し、スピードアップする必要があります。これにより以下を実現できます。選手のパフォーマンスを最大限に強化ピッチャーがこれからチェンジアップを投げるのか、スライダーを投げるのか、あるいはポイントガードが左に動いたときに 3 ポイントシュートを打つのか、リング下に向かうのかがわかるとしたらどうでしょうか。これこそが自動機械学習と予測モデリングの力です。どの選手にも傾向があり、それを履歴データポイントとして収集、解析して未来の予測に役立てることができます。対戦相手が何をするかを知ることは、選手のパフォーマンスを最大限に高める最善の方法であり、これが勝敗を分けることもあります。怪我の予測と防止有望選手の成長予測貴重なデータの統合潜在的利益の増加運用効率の向上自動機械学習: 競技で勝つための強みを提供プロスポーツは、競技場の中でも外でも競争の厳しい業界です。ごくわずかな競争上の優位が大きく影響することあり、優勝と予選落ちほどの差につながることさえあります。今日のスポーツフランチャイズチームが最高の条件で戦うには、AI を活用して競技のあらゆる側面を自動化し、スピードアップする必要があります。これにより以下を実現できます選手のパフォーマンスを最大限に強化ピッチャーがこれからチェンジアップを投げるのか、スライダーを投げるのか、あるいはポイントガードが左に動いたときに 3 ポイントシュートを打つのか、リング下に向かうのかがわかるとしたらどうでしょうか。これこそが自動機械学習と予測モデリングの力です。どの選手にも傾向があり、それを履歴データポイントとして収集、解析して未来の予測に役立てることができます。対戦相手が何をするかを知ることは、選手のパフォーマンスを最大限に高める最善の方法であり、これが勝敗を分けることもあります。怪我の予測と防止有望選手の成長予測貴重なデータの統合潜在的利益の増加運用効率の向上東京オリンピック・パラリンピック競技大会ラグビーワールドカップや東京五輪など大きなスポーツイベントが続く日本では、スポーツへのテクノロジー導入、とくにAIの活用への期待が高まっている。選手のトレーニングやチーム戦術にとどまらない、スポーツ×AIの可能性を分析する。VAR、ビデオ判定)AIを中心としたスポーツデータ・テクノロジーを進化させ、世界中から愛されるスポーツエンターテイメントを創造する。

東京2020●交通円滑化/プロジェクトマネジメントTOKYO AIから渋滞をなくせ!選手たちを、安全、円滑に送迎するために複雑な交通網のスマート活用の実現で、来訪者に東京2020を楽しんでいただく。

たとえば、重量挙げの舞台となる東京国際フォーラムは 電車なら有楽町、東京など6駅から徒歩圏内だ。
今いる場所から会場までの最適なルートを選ぶのは 東京に住む人でも迷うだろう。 ましてや海外からの来訪者なら…。 便利に移動できる経路探索アプリや 各会場の案内を充実することで 来訪者に快適に活動してもらうことが我々のミッション。 「トウキョウでの移動は便利で快適だった」

輸送インフォメーション/PM、デスク構築市況、天候、個人の嗜好などに関するビッグデータを活用し、人工知能(AI)が適正価格を算出。観客動員数の増加を目指すものだが、チケットの不正高額転売への対策に有効とするような意見がある一方で、人気カードの価格が必要以上に高くなってしまったり、前売り券が当日券よりも高くなる可能性があるなど、課題も多い。横浜FM、全席種でAIによる「チケット価格変動制」実施発表

NTTドコモは、対話型AIサービスのプラットフォームである「自然対話プラットフォーム」において、変化する試合状況に合わせた対話が可能な機能を開発した。 同機能には2つの技術が含まれる。ひとつは、リアルタイムに変化する試合状況を一括管理し、対話に反映する技術。得点状況、選手ごとのシュート数、クリア数といった、試合の進行に関する情報をリアルタイムで取得し、ユーザーとの対話に活用することができる。

Python、Tensorflow(ソフトウェアライブラリ)、C++

Node.js(非同期型イベント駆動JavaScript 環境)

wxPython(GUI作成ツール)、YOLO(リアルタイムオブジェクト認識)

Darknet(ニューラルネット環境)、Keras(ニューラルネットワークライブラリ)

OpenCV(画像処理ライブラリ)、Docker(仮想化)、R

pytorch(深層学習フレームワーク)、Jupyter(データ分析ツール)

ROS(Robot Operationg System)

Anaconda(データサイエンス向けパッケージ)

MobileNet(モバイルアプリケーション向けのニューラルネットワーク)

Gazebo(シミュレーター)、mapviz(2D データの可視化)

GAN(敵対的生成ネットワーク)、htk (音声向けHMM学習ツール)

Julius(音声認識エンジン)、sequitur g2p(書記素音素変換)

Picogw(ホームゲートウェイアプリ)

echonet-lite(スマートハウスを実現する通信プロトコル)

MoekadenRoom(仮想スマートハウス)

GitHub(開発プラットフォーム)、ONNX(オープンフォーマット)

アノテーション、CNTK(MicrosoftのDeep
Learningライブラリ)

Raspberry Pi、Orange Pi Zero Plus、GPU(演算装置)

Arduino(AVRマイコン)、FPGA(半導体IC )

Movidius(DeepLearning用開発ツール)

NECスポーツ観戦とITの関係は、競技場での生観戦と、テレビなどを通じた観戦

NTTデータがVRヘッドマウントディスプレイを使ったトレーニングシステム

ビッグデータやAIが活躍する米国プロスポーツビジネスNBAで進む「勝利」以外の活用方法:会場スケジューリング

横浜DeNAベイスターズ躍進の要因は徹底したデータ活用だった機械学習による予測モデルや高度な映像解析等のAI技術を活用したデータドリブンの施策の重要性が高まりつつあります。

試合映像データの解析では、ピッチングフォーム、バッティングフォーム、守備、走塁など様々な解析対象があります。

ITサービスを駆使した「スマートスタジアム」です。たとえばドイツのマンハイムにあるスポーツアリーナのアリーナでは、高密度なWi-Fiアンテナの設置やファンと選手の距離を縮めるようなファンアプリの作成など、生観戦の質を高めるIT投資が行われています。

日本でも、パナソニックがスタジアム設備ソリューションの一環として観客が観戦を楽しめるようにITを活用しています。具体的にはデジタルサイネージやマルチアングルカメラ映像のリアルタイム配信などで、競技場から離れた位置にいたり、または劇的なシーンを見逃したりしても問題なく楽しめるようなソリューションを提供しています。

大阪次世代のAIスポーツメディア開発!スポーツの勝敗予想データ集計を一緒に行える機械学習エンジニア 富士通株式会社、富士通、スポーツにIoT・AIを積極活用、横浜市・慶應大とプロジェクト開始

、IoT・ビッグデータAIを活用し、産業利活用や新ビジネス創出を推進する、横浜市が2017年に立ち上げた取り組み「I・TOP横浜」のスポーツ分野における実践となる「スポーツデータみらいデザインラボ」では、横浜市の学生や市民のスポーツ体験によって生み出されるスポーツデータについて、スポーツに関わる横浜市の企業・団体とのセミナーや対話を通じて利活用に向けた具体的なアイデアを創出し、継続的に実証する。

これにより、スポーツデータを効果的に活用し、怪我の予防や、トレーニング手法の構築、スポーツ観戦機会の向上、企業・団体のコラボレーションによる新たな事業創出などを目指すとしている。

近年、様々なセンサーの高機能化・小型化により、トップアスリートだけでなくスポーツでのコンディショニングやパフォーマンスに関するスポーツデータを誰でも収集できるようになりつつある。

しかし、それらのスポーツデータを目的に応じて適切に収集するスキルや知識は限定的で、容易かつセキュアーに保存・分析する環境もまだ整っていない状況だ。

「スポーツデータみらいデザインラボ」では、これらの環境整備や、スポーツデータ活用の未来構想を考える場の提供を通じて、2021年3月まで横浜市におけるスポーツによる産業活性化や新ビジネス創出を図っていくとしている。

スポーツデータ活用のイメージは以下の通りだ。

チームスポーツでの活用例:AIを使った映像解析や測位データ連携により、チームスポーツの動きを簡易的に確認できる環境を提供し、戦略に関するチーム間コミュニケーションを活性化する。個人での活用例:練習や試合、日常の軽い運動などのデータを継続的に取得・蓄積することで、チームや選手の状態および変化を把握し、個々に合わせたトレーニング手法の構築や、スポーツ実施者自らがデータから気づきを得られるようにする

SBホークス データから効率良い守備・走塁をAI分析

行政から小売に至るまで、今やあらゆる分野に大きな影響を与えているIT技術。そしてそれはスポーツの世界でも同様になりつつあります。AIやVR、ビッグデータ、そしてWi-FiなどといったITインフラは、今や選手のパフォーマンスの向上からファンの観戦にいたるまで、スポーツの世界に深く関わり始めています。

ンロボット、AIに活路 世界に後れを取った日本女子バレーが「IT強者」になれた理由プレーを録画し、AIによる分析が当たり前のようになってくると、それ自体がスポーツに新たな魅力をつくることにもなるでしょう。古部様は「AIで編集されたプレー動画を振り返りながら、インスタ映えする映像に加工してSNSで共有もできる、そんな楽しみ方が定着すれば、もともとフットサルやサッカーが好きという人以外でも一度ボールを蹴ってみたいと思うのでは」と語ります。「今回の取組みをきっかけに、日本中のコートでプレー動画を振り返れるようになるといいですね。指導者がチーム力向上に活用したり、孫の試合を見に来られない祖父母と共有したり、利用者のニーズに応えることで、競技人口の増加やレベルアップ、サッカー文化の定着にもつながり、日本のサッカーは“世界で最先端”といえるようになるかもしれません。そんな可能性を秘めたテクノロジーだと感じていますさらに「“AIで分析”と聞くと、複雑で難しいイメージがありましたが、ドコモが誰でも簡単に使える技術にしてくれました。今後の展開にも期待できます」日本のサッカーをAIで変えた、と胸を張れるまで、トップガンプロジェクトの取組みはこれからも続きます。AIとVR AIの自動画像認識機能に期待しているという。トラッキング技術を用いて選手のプレーを自動入力できれば、アナリストはもっと分析に時間を割けるようになる。

 同種のシステムとして、サッカーやラグビーでは実際にトラッキングシステムが活用されている。だがバレーボールやバスケットボールなど「高さの情報が重要な競技での応用はまだまだ」。AIに向けられる期待は大きい。

VRに期待するのは、イメージトレーニングでの活躍だ。普段練習では体感できない高さやスピードは、試合という限られた本番の機会で経験するしかない。VRや自由視点映像の活用によって、コートにいる選手の目線で相手チームの動きを見られれば、相手選手の動きやサーブの回転をどこでもイメージできるようになる。

 例えばプロ野球では、16年にNTTデータがVRヘッドマウントディスプレイを使ったトレーニングシステムを開発。投手が投げるボールを打者視点で仮想体験できるもので、東北楽天ゴールデンイーグルスが17年から本格利用している。

ビッグデータやAIが活躍する米国プロスポーツビジネスNBAで進む「勝利」以外の活用方法:会場スケジューリングモニタ観戦はVRで現実のような体験が目テレビやPC、スマホを使ったスポーツ観戦で期待されているのがVR技術です。VRを活用することで
360度のパノラマ映像がの前に広がり、あたかも自分がスポーツに参加しているかのような臨場感でスポーツを観戦できます。既に2016年のリオデジャネイロオリンピックでは、アメリカ三大ネットワークの一つであるNBCが、サムソンの協力を得てVR映像のストリーミング配信を行っています

米国には4大プロスポーツと呼ばれるMLB、NFL(アメリカンフットボール)、NHL(アイスホッケー)そしてNBA(バスケットボール)があります。NBAでも上述の「マネーボール」の例のとおり、相手に勝つために様々なデータをビッグデータとして分析し、戦術に落とし込む事を実施していますが、さらにNBAでは興業を運営する組織として、各チームの試合会場のスケジューリングにビッグデータを活用しています。

NBAでは、30チームが6か月間のシーズンで勝敗を競いますが、総ゲーム数は1,230ゲームにもなるそうです。その上、試合に使用する各チームの会場はこのNBAのゲームだけではなく、他のスポーツ競技、コンサートやイベントなど色々な用途で使用されます。それぞれ予定は毎年異なるなかで、試合会場を確保するのは実に大変な作業です。また当然のように気象状況は日々刻刻と変化し、それに合わせ交通手段も変わりますので、NBA側はタイムリーな情報アップデートと変更手配が必要になります。、もはやとても人のチカラだけでは会場のスケジューリングが難しくなってきている、というのが現状で。

さらにビッグデータを活用した綿密な試合会場のスケジューリングは、対戦するチーム同士が公平な環境で試合を行う上でも重要になります。試合のマッチメーク、スケジューリング、試合会場の決定や手配などにおいて、フェアな条件下でチームが最大限なパフォーマンスを、観客喜ばせ、結果的に長期に渡り興行収益を上げることに繋がります。

全米は広大で、チームの移動距離も長くなり、またハワイなど隔地を除いても時差は東・西海岸で最大3時間あることから、移動による疲労や気候の違い等で試合する両チームの条件を同じくすることは今までも特に難しかったことでしょう。しかし、データの力を通じてスポーツビジネスに新たな「公平性」がもたらされるようになっています。巨大なマネーが動くプロスポーツ、何より観客が最も楽しめるように、選手に最高のパフォーマンスを発揮してもらうべく、データ解析もとにしたスケジューリングがNBAで進んでいます。

活用の場を広げるビッグデータとAI

横浜DeNAベイスターズ躍進の要因は徹底したデータ活用だった
試合結果の詳細データ、トラックマン(高性能弾道測定器)などのセンサーデータ、試合映像データなど、データの種類と量が急激に増大していく中、データ分析は年々複雑化しています。今までの仮設検証に基づくデータ分析から、機械学習による予測モデルや高度な映像解析等のAI技術を活用したデータドリブンの施策の重要性が高まりつつあります。

試合映像データの解析では、ピッチングフォーム、バッティングフォーム、守備、走塁など様々な解析対象があります。近年、姿勢推定技術の活用が注目されていますが、そのままでは実用に耐える精度を得ることはできません。コンピュータビジョンのAI研究開発エンジニアが、個別の映像解析要件に対応した映像解析の研究開発に取り組んでいます。また、解析された映像データやトラックマンデータ等の膨大な入力データと、選手の成績、調子、疲労(怪我の可能性)との関係性をデータサイエンティストが分析して機械学習モデルを構築しています。限られた試合結果のなかで大量の変数に対応した予測モデルを構築した上で、妥当性を検証・説明することは非常に難易度の高い課題になります。

これらのAI活用を進めていく上で一番大事なことは、現場の課題を解決するアウトプットを生み出すことです。横浜DeNAベイスターズでは、チーム強化に役立つデータ分析を推進するアナリストの専門部隊がいて、日々分析業務を回しています。DeNAのAIシステム部では、横浜DeNAベイスターズのアナリストと共に、データ分析課題の設計から、実際の分析、そして報告・検証までを密連携で進めて、何度も繰り返しPDCAサイクルを回すことで、実用的なアウトプットにつなげています。

DeNAでは、横浜DeNAベイスターズ以外にも、横浜DeNAランニングクラブ、川崎ブレイブサンダース等多くのスポーツ事業を展開しています。また、将来はeスポーツ事業への取り組みも前向きに検討しています。AIシステムでは、強いスポーツチームを下支えするためのAI技術を開発し、実運用ノウハウを蓄勢・展開していくことで、DeNAのスポーツ事業全体を大きく活性化できればと考えています。

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