この記事のポイント
この記事ではスポーツ界におけるAIの革新的な使用例18点を紹介しています。- AI技術は選手のフォーム分析、パフォーマンス向上、戦術戦略の最適化などに活用されています。
監修者プロフィール
坂本 将磨
Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
AIの活用はビジネス分野に留まりません。スポーツ界においても革命をもたらし、選手の能力向上、戦術分析、リアルタイムでの試合分析など、多様な方法で活用されています。
こうした技術の進化は、スポーツの未来に大きな影響を与え、業界全体に革新をもたらすことが期待されています。
本記事では、AIがスポーツにおいてどのように役立っているのか、具体的な事例を通じて18の革新的な活用例を紹介しています。
最新の技術から定番の活用まで幅広く把握し、AIがスポーツの世界にもたらす具体的な変化と今後の可能性を探ります。
選手、指導者だけでなく、ファンの観戦体験を豊かにし、スポーツビジネスにも新たな価値を提供するAIの活躍に、ぜひご注目ください。
目次
3.【アメフト】選手のパフォーマンス向上とチーム戦略の最適化
9.【アイスホッケー】NHLのAIシュート難易度分析（オポチュニティ分析）
11.【eスポーツ】eスポーツ中継におけるリアルタイム勝率統計でファン体験を向上
13.【ボクシング】AIカメラで審判の目誤りを排除、日本発の最新技術が国際舞台へ
14.【テニス】ウィンブルドン選手権におけるAI技術活用①：ファンエンゲージメント向上
15.【テニス】ウィンブルドン選手権におけるAI技術活用②：ハイライト動画自動生成
スポーツ界におけるAIの活用事例
1.【野球】ロサンゼルス・ドジャースの打撃フォーム分析
ドジャースの画像
ドジャースでは、AIを使って選手の打撃フォームを分析し、打率向上を実現しています。
具体的には、以下の分析を行いました。
- バットスイング軌道の分析
- 体重移動のパターン分析
- グリップの位置分析
これらの分析結果に基づいて、選手は個々に最適なトレーニングを行うことができます。
大谷翔平選手も、スイングの軌道などを最新機器で詳細に分析しており、データに基づいてスイングを微調整したそうです。
参照：
2.【ゴルフ】シミュレーションゴルフでのAIフォーム分析
Swing Golf AIの画像
神奈川県横浜市のSwing AI GolfではAIを活用したシミュレーションゴルフを提供しています。
高性能弾道測定器がデータを取得し、AIが会員様のスイングを毎回自動的に分析するとともにプロのスイングと比較します。
これにより改善すべき課題が明確になり、個人に合わせた効率的なスキルアップが可能になります。
3.【アメフト】選手のパフォーマンス向上とチーム戦略の最適化
シアトル・シーホークスは、NFLで最も成功しているチームの一つです。
その成功の鍵の一つは、データ分析を活用した選手のパフォーマンス向上とチーム戦略の最適化にあります。
具体的には機械学習を用いて以下のような取り組みを行なっています。
- 選手の潜在能力や怪我のリスクなどをより正確に評価
- 対戦相手の戦術をより深く分析し、効果的な対策を立てる
これにより、データ分析を強化し、選手のパフォーマンス向上とチーム戦略の最適化を実現しています。
参照:
- AWS Sports Seattle Seahawks
- Under the hood: How the Seattle Seahawks apply data-driven insights across the franchise using AWS
4.【陸上】AIでアスリートの3D姿勢推定を実現
3D姿勢推定の様子
インテルとアマゾンは、AIを活用して2D動画から3D姿勢推定を行うシステムを共同開発しました。
このシステムは、通常のスマートフォンで撮影された2D動画からアスリートの3D姿勢を推定することができ、コーチがアスリートのパフォーマンスをより詳細に分析することを可能にします。
深層学習モデルを使用しているため、選手にセンサーを装着することなく、以下のようなことが可能になっています。
- アスリートの動きを完全に把握し、パフォーマンスをより詳細に分析する
- 速度などのバイオメカニクス指標を測定し、より効果的なトレーニング計画を立てる
この事例は、AIがスポーツのパフォーマンス分析をどのように改善できるかを示しています。
AIは、コーチに従来よりも多くのデータと洞察を提供することができ、より良いトレーニングプログラムの開発とアスリートのパフォーマンス向上に役立ちます。
参照：Estimating 3D pose for athlete tracking using 2D videos and Amazon SageMaker Studio
5.【陸上】大阪国際女子マラソンで選手の走行動作をAI解析
パリ五輪代表最終レースの様子
関西大学総合情報学部田中研究室のマラソン解析チームは、関西テレビとの協力のもと、2024年1月28日に開催された大阪国際女子マラソンにおいて、有力選手の走行動作を人工知能(AI)で分析しました。
マラソン選手にとって重要な要素である速度、ピッチ、ストライドをリアルタイムで表示しており、マラソン中継で実際に使用されたのは初めてです。
映像だけで選手の動きを解析する技術が発達すれば、多くのスポーツで監督・コーチがデータに基づいたアドバイスを送れるようになる見込みです、
特に、GPSの電波が届きにくい屋内競技での利用を中心に、さらに多くのサービスが実現すると考えられます。
関西大学；大阪国際女子マラソンで前田穂南選手の走行動作をAIで解析、関西テレビで放映
6.【水泳】スイミング教室でのAI利用
スマートスイミングレッスンの画像
SONYの「スマートスイミングレッスン」は、プールに設置されたカメラで撮影された映像をレッスン中に活用したり、クラウドを通じて生徒一人一人に動画を配信できるサービスです。
プールサイドや水中に設置されたカメラで撮影された映像を、その場でタブレットで確認でき、自分の泳ぎを客観的に見ることで、フォームやタイミングの改善点に気づくことができます。
また、進級テスト時の映像は、AIが自動編集して、テストの結果や改善点をわかりやすく提示します。
そのため、テストの内容を理解しやすくなり、次回のテストに向けて効率的に練習することができます。
参照：
7.【F1】データ駆動型戦略の策定
フェラーリF1チームが最先端技術を駆使して、ライバルに差をつける取り組みを進めています。
AIを活用して他チームの車載映像を分析。ステアリングの動きや車体の挙動から、ライバルの戦略を読み解こうとしています。
また、AIを使った仮想センサーの開発により、高価な物理センサーを使わずに、車体の軽量化とコスト削減を同時に実現しています。
AWSのクラウド基盤により、膨大なデータを柔軟かつ効率的に処理できる環境を整えており、2024年以降も、フェラーリはAWSとの提携を通じて先端技術の活用を続ける予定です。
F1界のテクノロジー競争は、今後さらに激しさを増すでしょう。
参照：
8.【F1】データ分析でファンエンゲージメントを向上
F1インサイトの様子
F1 (フォーミュラワン) はデータが全てを左右するスポーツです。1台のマシンに300以上のセンサーが搭載されており、1秒間に110万以上のデータポイントが生成されます。
コンマ数秒の差が勝敗を分けるF1ですが、20台のマシンがグリッドに並ぶF1では、どうしても見逃してしまうシーンが出てきます。
その中で、「F1インサイト」という機能が注目を集めています。
【F1インサイトの概要】
- バトル予想：追い抜きが起こる可能性を予測
- ピットストップ戦略：最適なタイヤ交換のタイミングを予測
- エネルギー使用分析：ドライバーのエネルギー管理戦略を可視化
F1はより魅力的で分かりやすいスポーツになりつつあり、テクノロジーの進化とともに、今後もF1の観戦体験は進化を続けそうです。
参照：
9.【アイスホッケー】NHLのAIシュート難易度分析（オポチュニティ分析）
NHL（ナショナルホッケーリーグ）に、新指標「オポチュニティ分析」が導入されました。
これは、過去のデータとリアルタイムデータを高度なAIで分析し、シュートの難易度を科学的に算出するシステムです。
シュート直前のリアルタイムデータまで活用することで、シュートの位置、ゴールキーパーの移動距離、パックの速度、シューターの角度変化など、様々な要素を緻密に分析し、シュートが成功する確率を「高」「中」「低」の3段階でわかりやすくランク付けします。
これにより、ファンは試合をより深く理解し、選手やチームの戦略を読み解く楽しみがさらに増します。
チームにとっても、データに基づいた戦術立案が可能になり、より効果的な采配を期待できます。
今後は他のスポーツでも、AIとテクノロジーを融合した新技術が続々と登場することが予想されます。スポーツ観戦がますます熱くなること間違いなしです。
参照：
- How epic was that shot? Opportunity Analysis brings data to the debate
- NHL Edge IQ Opportunity Analysis
10.【フィギュアスケート】自動追尾カメラシステム
株式会社MIXIは、アスリートの競技力向上をサポートする革新的な自動追尾カメラシステムを開発しました。
このシステムは、位置情報測位とAI画像解析技術を組み合わせることで、選手を自動で追尾し、真上からの俯瞰映像を撮影します。
フィギュアスケート選手のトレーニングに導入され、選手のパフォーマンス分析に貢献しています。
選手は自身の滑走や演技を客観的に確認できるだけでなく、映像に表示される位置情報や移動軌跡、スピードの情報から、より詳細な分析を行うことが可能になりました。
参照：
11.【eスポーツ】eスポーツ中継におけるリアルタイム勝率統計でファン体験を向上
League of Legendsの画像
Riot Gamesは、2023年のeスポーツの世界選手権大会の放送で、ファン体験向上を目的としたリアルタイム「勝率統計」を提供しました。
この機能は、過去の類似した状況におけるチームの戦績を分析し、試合展開をリアルタイムで予測するものです。
2023年 League of Legends World Championship内の勝率統計の実際の様子はこちらからご覧になれます。
12.【体操】競技採点AIの利用
国際体操連盟（FIG）と富士通は、共同開発してきた体操競技の採点支援システム「JSS」を大幅に進化させ、2023年ベルギーで開催された世界体操競技選手権大会にて、全10種目に適用しました。
従来のセンサー方式からカメラ映像による画像分析へと進化したJSSは、AI技術の強化により、体操選手のパフォーマンスをより精緻に捉え、正確な採点を支援します。
JSSの主な機能と特長
- AIによる自動技判定: 選手の動作を数値データとして解析し、AIが技を自動判定
- 関節角度の表示: 審判が正確な体の動きを見たい場面において、関節の角度などの詳細な情報を表示
- 高速で複雑な動きにも対応: カメラ映像による画像分析により、従来のセンサー方式よりも高速で複雑な動きにも対応
JSSは、体操競技の採点精度向上だけでなく、選手の動きを分析し、指導やトレーニングに役立てることもできます。
参照：
- 国際体操連盟、富士通のJudging Support Systemを全10種目で利用開始 デジタルな採点基準の全面適用により採点の公平性を実現し、体操競技のさらなる発展に貢献- ニュースウォッチby日刊工業新聞：体操の世界大会、競技採点ＡＩを10種目に適用した成果
13.【ボクシング】AIカメラで審判の目誤りを排除、日本発の最新技術が国際舞台へ
ユニゾンシステムズの画像
ボクシングでは、2023年の12月の国際ボクシング協会（IBA）理事会で、アマチュアの日本ボクシング連盟とユニゾンシステムズ（福岡市）が共同開発した新型採点システムの採用が決まりました。
新しいシステムでは、リングの4つの辺に配置された4台のカメラがAI技術を駆使して選手を自動で追尾し、ズームします。
これにより、最も見やすい映像が選ばれ、5人の審判のモニターに表示されます。
このシステムによって採点の精度が大幅に向上することが期待されています。2024年秋以降の大会でこの新システムが導入される予定で、日本からのルール変更提案が国際協会に採用されるのは初めてのことです。
参照:
- 日刊スポーツ 日本ボクシング連盟提案の次世代判定システムを国際的に採用へ ドバイで発表される
- 『朝日新聞DIGITAL』に当社のボクシング判定システムの記事が掲載されました
- 朝日新聞DIGITAL：ボクシングの判定、AIカメラで見える化 審判「言い訳ができない」
14.【テニス】ウィンブルドン選手権におけるAI技術活用①：ファンエンゲージメント向上
ウィンブルドン選手権のアプリ
米IBMとオールイングランド・ローンテニス・クラブは、2023年ウィンブルドン選手権において、AI技術を活用した「IBM AI Draw Analysis」を導入し、ファンエンゲージメントの向上を実現しました。
IBM AI Draw Analysisの概要
- シングルス選手の決勝戦進出の可能性を分析
- 選手の対戦成績やドロー状況などを基に、AIが有利度を算出
- ファンは、選手の戦略や試合展開を予想し、議論を楽しむことができる
これにより、ファン同士の議論やエンゲージメントが活性化し、ウィンブルドン選手権のデジタル体験がより充実したものになりました。
今回の取り組みは、ウィンブルドン選手権とIBMの30年以上にわたるパートナーシップに基づいており、今後も、AI技術を活用した新たなファンエンゲージメント施策が期待されます。
参照：
- IBM、ウィンブルドン選手権でのデジタル体験向けに、生成AIによる解説とAIによるドロー分析を導入：IBM AI Draw Analysisがテニス界初となる統計を作成し、選手の決勝進出に向けた道のりの可能性に対する深い洞察を提供
- Wimbledon 2024 on the App Store
15.【テニス】ウィンブルドン選手権におけるAI技術活用②：ハイライト動画自動生成
ウィンブルドン選手権のAI解説動画
ウィンブルドン選手権は、2023年から「生成AI」を活用したハイライト動画自動生成サービスを導入しています。このサービスは、2時間半の試合から3分程度のハイライト動画を、AIが自動で編集・解説付きで作成します。
このサービスは、米IBMの生成AI技術を活用しています。
AIは、事前に学習した選手のプロフィールや戦歴などの情報をもとに、試合の重要なシーンを自動で抽出し、解説を生成します。
IBMは将来的には人間の解説者がいない試合でもAIによる解説を提供できるように、技術の向上を目指しています。
参照：NHK国際ニュースナビ：テニスのウィンブルドン選手権にAI解説者登場 その実力は
16.【サッカー】リアルタイム分析を強化でファン体験向上と戦術分析のサポート
<Br>ドイツ最高峰のサッカーリーグであるブンデスリーガはAWSのAI、機械学習、分析、コンピューティング、データベース、ストレージサービスを活用し、試合のリアルタイム統計データを提供しています。
中でも注目されているのが”Bundesliga Match Facts”での高度なリアルタイム統計データと戦術分析の提供サービスです。
Bundesliga Match Factsの概要
キーパー効率：ゴールキーパーの技術に関する洞察をファンに提供
ボール奪取時間：ボール支配率とボール奪還までの速さをリアルタイムで追跡
これにより、試合の戦略や勝敗予測の分析を深めたり、ファンやパートナー向けに各チャネルでパーソナライズされたコンテンツを配信することが可能になっています。
参照：
17.【サッカー】体験型デジタルPKシミュレーター
エアデジタル株式会社は体験型デジタルPKシミュレーター「レジェンドサッカー サンフレッチェ広島モデル」を提供しています。
こちらのサービスは、AI(人工知能)が組み込まれており、ゴールキーパーの実力と比例するAI難易度設定・蹴り込み威力判定・ソロプレイが可能です。
また、実況と声援サウンドで緊張感あるテンポを提供しているため、本物のペナルティキックを屋内で練習することができます。
参照：
18.【相撲】AIで力士同士の対戦をCGで再現
NHKがAI技術を活用して、力士同士の夢の対決をCGで再現する企画を立ち上げました。
この企画では、過去力士たちの膨大なデータ（相手との身長比・体重比・立ち合い速度・取組時間、決まり手等）をAIに学習させ、現実にはあり得ない力士同士の取り組みをCGで再現します。
AIは、過去の試合データに基づいて、それぞれの力士の試合の組み立て方や得意技を分析し、再現した力士同士の相性を比較することで、勝率を計算します。
さらに、NHKが長年培ってきた相撲映像のノウハウを活かし、まるで本物の力士同士の対戦を見ているような臨場感あふれるCGで再現します。
💭もしも白鵬と千代の富士が対戦していたら？
💭曙と朝青龍、どちらが勝つ？」
💭貴乃花と稀勢の里、夢の横綱対決！
上記のようなファンにとって夢のような対決が、AIとCG技術によって実現します。
参照：
19.【琉球古武道】メタバースを活用したオンライン学習
琉球古武道大会の様子
琉球大学、琉成會、okicomの3者は、AIを活用した革新的な取り組みで、琉球古武道のオンライン学習とメタバース体験を実現しようとしています。
こちらのサービスではAIを用いて師範の技を「動き」「パワー」「スピード」「姿勢」「技の正確性」などの評価基準としてデータ化しています。
練習生は自分の動画をAIで解析し、師範の技と比較分析することで、上達度を確認できます。
本取り組みは、琉球古武道の伝統を守りながら、AIを活用することで、場所や時間にとらわれず、効率的に琉球古武道が学べる環境を実現しています。
参照：
AIがスポーツに与える影響と将来展望
AIがスポーツにもたらす影響と可能性
AIは、スポーツ業界に様々な革新をもたらし、選手、指導者、ファン、そしてスポーツビジネス全体に大きな影響を与えつつあります。
以下では、AIがスポーツに与える具体的な影響と未来の可能性について詳しく見ていきます。
1.選手のパフォーマンス向上
トレーニングの最適化
選手の過去のデータやパフォーマンス動画を分析し、個々の選手に最適なトレーニングメニューを提案することが可能です。
効率的にトレーニングとパフォーマンスの向上が見込まれます。
フォーム分析と改善
選手のフォームを分析し、改善点を見つけ出すことで、選手は自分のフォームをより効率的なものへと改善し、怪我のリスクを減らすことができます。
メンタルサポート
AIを用いて選手のメンタル状態を分析し、ストレスや不安を軽減するためのサポートを提供することができます。
2.戦術分析と戦略策定
試合データの分析
過去の試合データや選手データなどを分析し、チームや選手の強みや弱みを把握することができます。 監督やコーチはより効果的な戦術を策定することができます。
相手チームの分析
相手チームの過去の試合データや選手データなどを分析し、相手チームの戦術を予測することができます。
シミュレーションによる戦術評価
AIは、様々な戦術をシミュレーションし、それぞれの戦術の効果を評価することができます。
3.試合中のリアルタイム分析
選手の動きとパフォーマンスの分析
試合中の選手の動きやパフォーマンスをリアルタイムで分析し、監督やコーチに情報を提供することができます。
審判支援
AIは、ボールの軌道を追跡したり、反則行為の検知など、審判の判定を支援することができます。
AIを用いた公平な判定が期待されています。
ファンへの情報提供
試合中のデータを分析し、ファンにリアルタイムで情報を提供することができます。ファンはより深く試合を楽しむことができるでしょう。
4.ファンエンゲージメントの向上
パーソナライズされたコンテンツ
AIは、ファンの興味や関心に合わせたパーソナライズされたコンテンツを提供することができます。 例えば、選手やチームに関するニュースや情報、過去の試合のハイライト等です。
ファンとのコミュニケーション
AIを用いてファンの意見や要望を収集することができます。
新たなファン層の獲得
AIは、新たなファン層を獲得するためのマーケティング活動を行うことができます。 例えば、SNSや広告などを活用が挙げられます。
5.スポーツビジネスの変革
新たな収益源の創出
AIを新たな収益源の創出に役立てることができます。
例えば、AIを活用したスポーツデータ分析サービスや、AIを活用したスポーツトレーニングサービスなどです。
コスト削減
AIを利用し、様々な業務を自動化することで、コスト削減に役立てることができます。（選手のスカウトや、チケット販売、スタジアム運営など）
意思決定の迅速化
AIは、データを分析することで、より迅速な意思決定を可能にします。 （選手の契約交渉や、チームの編成など）
まとめ
この記事では、AIがもたらすスポーツ界の変革を深く掘り下げ、18の革新的な活用事例を詳しく解説しました。
これらの事例を通して、AIがスポーツにもたらす可能性について理解が深まりましたね🎊
AIは、スポーツ業界のあらゆる領域に大きな影響を与え、スポーツのあり方そのものを変えていく可能性を秘めています。今後、AI技術はさらに進化していくことが予想されますので、スポーツ界におけるAIの活用はますます加速していくことでしょう。
