近年のAI技術の飛躍的な発展に伴い、様々な分野でAI（Artificial Intelligence：人工知能）が人間の活動をサポートしてくれるようになっています。今回の記事では、特にAIとの親和性が高いスポーツ分野における活用事例をご紹介していきます。
目次
AI とは、Artificial Intelligenceの略で、日本語では人工知能と訳出されます。近年の情報技術の飛躍的な進展により出現した莫大な量の情報を適切に処理するために必須の技術となっています。また AI は性質上、何らかの形で学習データが適切に数値化される必要があるという点が特筆すべき点として挙げられます。
今回の記事の対象としているスポーツ分野は、特に AI のさらなる活躍が期待されている分野です。なぜならスポーツには厳格なルールがあり、求められる成果も全て数値化されているためです。
AI のモデルでは、目的変数と説明変数という二つの変数が設定されます。目的変数とは「求めたい結果」のことで、それを最適化するために説明変数（原因となる数字）を調整していくというのが AI モデルの実態です。この概念をサッカーを例に考えてみましょう。今回はサッカーにおける「ゴール」を目的変数（結果）として考えます。
この場合、説明変数（原因）としてはどのようなものが考えられるでしょうか。攻め手から考えればシュートを打つ瞬間の相手ゴールまでの距離や角度、守り手から考えればゴールキーパーの位置やディフェンダーの位置などが考えられるでしょう。
このようにたくさんの変数に基づいて、AI が自律的に学習を重ねていくことで、最適なゴール獲得のための条件付けを導出し、時には人間の発想からは生まれにくいような方法を掲示してくれるのが AI の面白さとなっています。
AI の特徴を簡単に振り返ったところで、ここからは本題の実際の活用事例を紹介していきます。観戦面、練習面、マネジメント面に分けて AI の活用事例をご紹介していきます。
まずはスポーツの醍醐味である観戦面でいかに AI が活躍してくれているのかをご紹介します。
AI ELEVEN はリアルタイム戦況予測 AI です。過去の莫大な量の試合データを学習データとすることで、リアルタイム映像から戦況を把握し勝敗を予測することで、視聴者のリアルタイムの観戦体験に深みを持たせることを可能としています。
参考: AI事例 ：AI Eleven
Fastmotion V3 は、野球のプレー映像を AI が分析し、各試合の名シーンにおける選手の凄さが最大限に伝わるよう、数値やアニメーションを試合動画に組み込んでくれるサービスとなっています。これまでは単なる試合シーンそのままの映像をみることが多かったため、素人に伝わりづらかった魅力を AI が引き出してくれる画期的なサービスとなっています。
次に、実際にスポーツを行う人に役立つ、日々の練習を進化させるAIサービスのついてご紹介します。
GOLFAI は、スマートフォンで撮影したスイング動画を AI がその場で診断してくれるサービスです。ポジションごとの姿勢やクラブヘッドの軌道を可視化することにより、スイングの基準線を動画内に自動記入し、ユーザーが改善すべき点を明らかにしてくれます。
参考: GOLFAIとは？
Run-DIAS は、AI によるランニング動作解析サービスです。多数のランニングデータを学習データとして蓄積していることで、ユーザーのランニングフォームの特徴を可視化し、理想のランニングフォームへと導きます。トレッドミルでのランニングフォームの解析にも対応しており、使い勝手の良さが魅力的です。
次はアスリートをマネジメントする立場にある保護者や監督などをサポートする AI 、スポーツ大会等運営側のサポートを行う AI をご紹介をします。
food coach は、アスリートの栄養管理を行うことができる AI 搭載の食トレアプリです。約10万件の食事品目がデータとして蓄積されており、アスリートのレベルに合わせた食事のレコメンドが可能です。アスリートの競技特性に合わせた最適な食事メニューを作成可能で、完全に個別化した栄養管理を行うことができます。
女子バスケチームのレッドウェーブは、コートに設置された複数のカメラで撮影された映像を AI で分析することにより、試合中のフォーメーションやシュートを認識し、選手一人一人の動きをデータとして学習することに成功しています。これにより各選手のパフォーマンスを客観的データに基づいて把握することが可能となり、監督の戦術策定に役立っています。
ダイナミックプライシングは、価格変動性のチケット販売技術で、需要に合わせたチケット販売を実現しています。AI によってチケットの販売状況や対戦相手、天候状況など、様々な要素から最適なチケット価格を算出し、スタジアムの盛り上がりを最適化します。
本記事では、観戦面や練習面、マネジメント面で活躍している AI の実際の活用事例を紹介してきました。今後センシング技術の発達などにより、AI に与えることのできるデータが多様化していくことにより、さらなる速度で AI がスポーツを進化させていってくれると思われます。
この記事を読んだ皆様も、自分の興味のあるスポーツに AI によるサポートを導入して、スポーツ体験をアップグレードさせてみてはいかがでしょうか。
公開日：2021/11/09 更新日：2021/11/09
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