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HOME   »   スポーツ共通  »  [AIとスポーツ・その5] ビッグデータの収集-「定点性と連続性」
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 AIがその威力を発揮するためには、「ビッグデータ」が揃っていることが重要です。

 過去の様々なデータとの比較・分析により、未来・将来を予測するのです。

[定点性・連続性]

 ビッグテータに「定点性」「連続性」が備わっていると、そのデータの活用がとても容易になり、かつAIの判断の正確性が向上することになります。

 例えば、気象予報であれば、過去の気象情報が相当正確に、かつ大量に保管されていますので、その活用により、AIの予報は極めて正確なものとなります。

 ある地点の気温・湿度・雨量・風速・風向き等々のデータは、気象庁や世界中の各機関の継続的な努力により、相当な量と質で蓄積されていますから、現在の気象予報の精度は極めて高いものなのでしょう。

 現在の気象予報・天気予報は、AIが行っていると思いますし、このジャンルはAIが最も得意とするものでしょう。
 AIは必要な情報、膨大な情報を瞬時に集め、分析し、プログラムにより結果を出します。
 その間、数分あるいは数秒かもしれません。

 気象予報士の皆さんは、その個性的なキャラクターにより、このAIが予測した結果を視聴者の皆さんに分かり易く伝えるのが仕事と言うことになりそうです。
 この「伝える作業」についても、AIが直接行う時代も直ぐにやってきそうです。

 人型ロボットとの併用になるのか、漫画等の画面を利用するのかはともかくとして、AIが「言葉を使う」ことに精通しつつあることは、皆さんご承知の通りです。

 さて、スポーツにおけるAIの活用となれば、この「定点性」「連続性」の確保は、気象情報程に容易なことではないでしょう。

 各競技によって程度は様々でしょうが、30年間あるいは40年間以上に渡って、同レベルのデータが保存されている競技は少ないと思います。

 まずは「フィジカル関連情報」ですが、身長・体重を始めとするプレーヤーの基本情報、それに付随する筋力や俊敏性等の情報、そして「プレーの様子」が揃えば、相当に有効なビッグデータとなりそうです。

 この情報を、統計学的に誤差が少なくなるであろう量を確保することが、容易なことでは無いことはお分かり頂けると思います。

 例えば、高校野球の甲子園大会は、相当以前からの映像情報は残っていると思いますので、これに個々のプレーヤーの基本情報を組合せることが出来れば、「高校生時期の日本トップクラスの野球選手」に関するデータとして有効なものとなるでしょう。

 一方で他の競技では、甲子園大会程の映像データ、全国大会の映像データが残っているとは思われませんので、ビックデータとしては不十分と言うことになるのかもしれません。
 高校サッカーや高校ラグビーなら、かなり近いレベルのデータがあるかもしれませんが。

 アメリカの各プロスポーツ、MLBやNFL、NBAといった団体のスポーツなら高いレベルのビッグデータが存在しそうです。
 アメリカは「データ分析」が大好きな国ですし、ベーシックなところで「合理的に考える習慣」も一般化しているように感じられます。

 いずれにしても、AIをスポーツで活用するとすれば、いかにして大量の高品質なビッグデータを収集・蓄積するかがポイントとなるのでしょう。

(その6へ)
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