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HOME   »   スポーツ共通  »  [AIとスポーツ-その11] AI活用のポイント
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 これまで、10件の記事で「AIとスポーツの関係」について見てきました。

 繰り返しが多かったという反省が有りますが、書いていると新たに感じることもいくつか有りました。

 スポーツに限ったことでは無いと思いますが、AIの活用には主要ポイントが2つあると思います。

① ビッグデータの収集
② プログラムの作成

 の2点です。

 「ビッグデータの収集」には、「質」と「量」の問題が有ります。
 ビッグデータと呼ぶ以上は、相応の「量」が確保されなければなりませんが、その「質」も大切な要素でしょう。

 「質」という概念の中には
① 属性の正確さが担保されていること
② デジタルデータかアナログデータか

 といった要素が入ってきます。

 データにきちんと正確な「ラベル」が付いていると、そのデータから得られる情報の精度も格段に高いものとなります。
 逆に、「属性」がいい加減なデータであれば、得られる情報も「いい加減」なものになるのは、自明の理でしょう。

 当然ながら、「きちんと正確なラベル」が付いているデータを「大量」に収集するのは、それほど容易なことではありません。
 便利なもの、有効なものを創造して行くのは、容易なことでは無いということなのでしょうか。

 スポーツに関するデータで観れば、トップクラスの大会のデータは揃え易い感じがします。
 オリンピックやワールドカップ、MLB、NPB、NFL、NBA、NHLやサッカーの4大リーグ、リーガ・エスパニョーラ、ブンデスリーガ、プレミアリーグ、セリエA、あるいはJリーグ、高校野球なら甲子園大会、といった、各々のスポーツにおけるトップクラスの大会のデータは、連続性やラベル付も十分な形で確保できそうです。

 2017年からMLBで実施されている「スタットキャスト」は、さらに高度なデータを集積できる仕組みですから、トップクラスのプレーヤー・プレーについての分析は、一層広く、深く行われていくことでしょう。

 一方で、各スポーツのミドルクラス、あるいは裾野のプレーヤーのデータは、おそらく十分とは言えないのでしょう。
 MLBやNPBであれば、1A~2Aのデータや二軍のデータ、学生スポーツであれば地区予選レベルのデータの整備、我が国の中学・高校の頃のデータ集積、等々が求められるところです。
 「これから伸びて行くプレーヤー」に対する情報提供、AIの活用に向けては、こうしたレベルのデータが必要だと考えます。

 この点については、「仕組み」を作って行く必要があるのでしょう。

 旗振りをどこがやるのかも含めて、様々なレベルの各大会・試合において「集積するデータの種類」を決め、「データ集積の簡易な仕組み」を提供していく必要があるのでしょう。
 移動式の「簡易な仕組み」を各大会・試合に貸与して、同水準の情報を日本中、世界中で集積して行くことによって、「これから伸びて行くプレーヤー」に対する的確な情報(トレーニングやゲームに対する)を提供して行けるようになるといった体制が欲しいところです。

 大会・試合での情報収集が軌道に乗ったところで、各地・各競技でのトレーニングに関する情報の収集も開始できればと思います。

 これらの情報は、「これから伸びて行くプレーヤー」にとっての、怪我や故障を減らしていくことにも役立つと考えます。

 また、最近某国が某国に関するビッグデータの提供や他国による活用を認めない、遮るといった報道が有りました。

 こうした「国家権力」といった強大なパワーによって、ビッグデータの利用に制限がかかるというのは、今後のAI活用にとっての障害のひとつであることは間違いありません。

 スポーツ界に限らず、AIの活用に向けては「国際的ルール」の制定も必要だということになるのでしょう。

 「ビッグデータ」は、AI活用の最大のポイントのひとつです。
 「ビッグデータ」を利用するスピード、利用に必要な時間、正確な利用、といった諸点において、AIの能力は人間の比ではありません。

 人間には到底できないスピードで、大量のデータを利用できるからこそ、AIは「これまで出来なかったこと」や「全く想像もしなかったこと」を実現できる可能性があるのです。

 さて、このビッグデータを利用する「プログラムの作成」については、次回のテーマにしたいと思います。

 (その12へ)
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