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HOME   »   スポーツ共通  »  [AIとスポーツ・その3] トレーニング
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 トレーニングにおいても、AI活用の可能性は大きいと思います。

 今回は陸上競技・短距離を例に取りましょう。

 まずランナーAさんの基本情報を調査します。
 身長・体重、手足の長さといった基本情報から、体各部署の筋力測定、筋肉が動く速度・可動域といった情報を取ることになるのでしょう。

 一方、ビッグデータの中から、Aさんが目指すべきレベルのアスリートの情報を取得し、比較を行い、Aさんの競技能力向上に向けた強化策が導き出されそうです。
 
 個々のアスリート毎の強化策が策定できるとすれば、とても有効です。

 こうした例で見れば、ビッグデータの中にどれくらいの情報が存在するかがポイントになります。
 おそらく、世界最高水準、オリンピック出場選手レベルの情報は、現在でも相当量存在すると思われますが、これが高校生レベル、中学生レベル、それも全国大会レベル、地方大会レベルと区分すると、必ずしも必要・十分な情報は存在しないのかもしれません。

 とはいえ、短距離走という種目に必要なこと、例えば「余計な筋肉は付けてはならない」とか、「体幹の役割」といった、ベーシックな情報は有るでしょうから、少なくとも「間違ったトレーニング」を回避する役には立ちそうです。

 「一定量の個々のランナーの情報」を入力すれば、自動的に「現在必要なトレーニングメニュー」が示されるといった機能は、AIコーチにとってはそれ程難しいことではなさそうに考えられます。

 例えばスタートダッシュに限定して観れば、現状のAさんの体躯を考慮して望ましいスタートのイメージを出力します。
 1・2・3歩目の着地位置や、足を地面に付く角度等が示されますから、その動きを可能にするトレーニング、必要な筋力と敏捷性を具備するためや、足の角度を矯正するための、トレーニングメニューが、AIコーチにより示されることになるのでしょう。

 そして、一定期間(3ヵ月とか6ヵ月)の後、再度検証を行い、当該メニューの効果を測り、必要に応じて見直すことになるのでしょう。
 効果が上がっていれば、より記録を伸ばせるメニューに、効果が上がっていなければ、その原因を推定した後、別のルートで記録向上に挑む、といった形です。
 いずれにしても、AIコーチの指示は「明確な情報をベースに出されて」いますから、次工程の作成も根拠のあるものになると思われます。

 こうした、AIコーチによるトレーニングメニューの構築の、もうひとつのメリットは、そのスピードでしょう。
 AIコーチは「あっという間に」数多くのプレーヤーのメニューを作ってくれます。

 20名~30名のプレーヤーが居る、各学校の陸上競技部の全ての部員に対してメニューを用意するのも、難しいことではなさそうです。

 もちろん、AIコーチのメニューにより全てのプレーヤーの記録が向上するかどうかは、そこは分からないところなのでしょう。
 個々のプレーヤーの各種情報と、ビッグデータから得られる参考情報の精度と、「利用方法のロジック」の完成度によることは間違いありません。
 AIコーチの利用を進めながら、検討に加える要素を取捨選択する等、不断の見直しが重要なことは言うまでもありません。

 今回はトレーニングについて、AI活用の可能性を観てきました。
 そして今回も、良いコーチを創りだしていくことは、人間コーチでもAIコーチでも同じ方法論が適用できるように感じます。

 人間コーチとAIコーチのどちらが優れているかは、今回も分かりませんでしたが、少なくとも「トレーニングメニュー作成スピード」についてはAIコーチの方が勝っていると思います。

 あと5年もすれば、世界中の若手アスリートの為のトレーニングメニューが、AIコーチによって齎される時代が来るのかもしれません。

 (その4へ)
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