HOME   »   スポーツ共通  »  [AIとスポーツ・その7] ビッグデータの収集-「アナログデータ」の活用
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 21世紀に入ってからの「デジタル」データであれば、情報の加工もできますし、利用の利便性が高いのですが、20世紀の「アナログ」データとなると、利用の難易度は格段に増してしまいます。

 一方で、各競技の「歴史的プレーヤー」「伝説的プレーヤー」のプレーや情報となれば、アナログデータで保管されていることが多いと思います。

 例えば、サッカーにおけるヨハン・クライフ選手のプレーの映像を分析したい、世界のサッカーを変えたプレーヤーのプレー細部を調査・分析しようというニーズは大きいでしょう。

 ところが、クライフ選手の映像は、おそらく大半がアナログデータです。
 これをデジタルデータと同じように使用できるようにする技術、比較的簡単に利用できる技術が存在すれば、とても有効ということになります。

 アナログ映像はデジタル映像に比べて「汚い」とか、「はっきりしない」というのは、データ量が圧倒的に少ないので、止むを得ないものですが、一方で、サッカー競技の未来の為に「クライフのデータ」が必要となれば、クライフ選手がトラッププレーの時に「どこを観ているか」とか「どの筋肉を多く使っているか」といった情報が欲しいのは、自然なことです。

 アナログ映像から「どの筋肉が使われているか」を判定して行くのは、相当の難事でしょうし、そもそもその種の情報までは入っていない可能性もありそうですが、いずれにしても、その可否も含めて調査をしなければならない。調査に向けては「デジタル化」が効果的だと思います。

 「デジタル化」に向けては、その作業が比較的簡単で、低価格でできることが大切でしょう。大掛かりな装置と大きな費用が必要となるのでは、世界中での利用促進はなかなか進まないことでしょうから。

 いずれにしても、AIをスポーツに活用するためには、「アナログデータ」の一層の活用を進める必要がありそうです。

(その8へ)
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