ルール性の高い「スポーツ」は AI との相性は最高
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 で進化するスポーツ体験
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。
観戦体験と AI
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。
練習と AI
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。
マネジメントと AI
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。
AI とスポーツの未来
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。
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