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HOME   »   スポーツ共通  »  [AIとスポーツ・その2] 試合のマネジメント
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 AIが試合のマネジメントをすることが出来るようになるか、という問いの答えは、「出来るようになる」ということでしょう。
 分かり易く言えば「AIに試合の監督が務まる」ということになります。
 ひょっとすると、現時点でも可能かもしれません。

 サッカー競技を例にとります。

 試合に臨むにあたっては「相手チームの分析」が最初の仕事になります。
 相手チームの予想されるメンバー個々の分析、相手チームの得意とする戦術の分析等を行うことになります。
 これは、ビッグデータを駆使するAIにとっては得意な仕事でしょう。

 続いて、自分のチームのチーム力分析を行うことになります。
 自チームのメンバー個々の分析、自チームの得意とする戦術の分析等を行うのでしょう。

 孫子曰く「敵を知り、己を知れば、百戦危うからず」ですから、この2つの仕事は、最初に行わなければならないものです。

 当然ながら、両方の分析は細部に至ります。
 個々のプレーヤーについては、ポジション、得意なプレーはもちろんとして、1試合平均の運動量、7km走れるのか8km走れるのか、10km以上走れるのか、とか1回の移動距離、30mなのか50mなのか、とか、移動速度とか、検討・分析すべき項目は極めて多岐に及びますが、これはAIにとっては容易な仕事でしょう。

 続いて、「この試合に臨む戦略・戦術の策定」になります。
 これが最も難しいポイントのひとつでしょう。「考え方」が重要になるからです。

 過去の対戦成績、試合内容の分析はもちろんとして、現状の相手チームの戦力・戦術、相手チームの個々のプレーヤーの能力等々を分析した上で、自チームの戦略・戦術を構築していくことになります。自チームのメンバー選定も、この段階で行うことになるのでしょう。
「決定力」といった要素がここでは重要なファクターになります。
 戦術によって「出来るスペースの位置」とか「フリーになるプレーヤー」を把握しながらの検討が進むのでしょう。

 「オールコートプレスで前から仕掛ける」「堅守・速攻でFW2名以外は皆引く」等々の戦略が練られ、フォーメーションも決まっていきます。4-4-2、3-5-2等々。
 もちろん、自チームのプレーヤーの個性・特質・能力と相手チームのプレーヤーのそれとを比較して、どのフォーメーション、どの戦術が良いかを選定して行くことが必要なのは、言うまでもないことです。
 また、リーグ戦やトーナメント戦によっても、検討結果は異なってくるのでしょう。

 加えて、試合中に怪我人が出た時のサポート体制や、相手チームがこちらが予想した戦術とは異なる戦術を取ってきた時の対応策、前半負けていた時の体制、前半勝っていた時の体制、前半同点だった時の体制等々の検討・構築を行わなければなりません。

 こうしたことがAIに出来るかどうかですが、十分に出来そうな感じがします。

 さて、試合が始まりました。

 試合展開を観ながら(入力しながら、かもしれませんが、今なら「観ながら」も可能な気がします)、局面・局面で的確な指示を出さなければならないのは、マネジメントの責任者として当然のことです。

 これも、AIで十分に対応可能な感じです。
 個々のプレーヤーの試合時間ごとのパフォーマンス低下度合いの情報も、自チーム・相手チーム分が把握されているでしょうから、選手交替の予測時間帯も決められていることでしょうし、反則や故障による交替も対応可能です。
 試合をずっと観ているAIですから、プレーヤー個々の動き・運動量を計測して「いつもより疲労度合が大きい」といった判断も出来そうです。

 AIにサッカーチームの監督が務まるかどうか、粗々、ざっと見てきました。

 本記事の検討は、現在人間がやっている監督の仕事をAIに置き換える形で見てきたのですが、ひょっとすると「全く異なるアプローチ」が存在するのかもしれません。
 その「全く異なるアプローチ」については、筆者などでは想像もつきませんので、ご容赦ください。

 さて、ざっと見てきた感じでは、「AIにも十分に監督が務まりそうだ」という結論に成りました。
 試合をマネジメントするための「諸々の膨大な情報」の取扱という面からは、AIの方が優位でしょう。

 一方で、「戦機・試合の流れを観る、感じる感覚」といった面では、これは人間の方が優れているのでしょう。

 トータルで、人間監督とAI監督のどちらが優れているのかは分かりませんけれども、AI監督もありだな、という感じがします。

 (その3へ)
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