パリ五輪で誤審が騒動に。「AI審判」の導入を進めるには？スポーツAI研究者の藤井慶輔に聞く
「サッカーやバスケットボールなどの接触ファールの反則判定は技術的に難しい」
藤井：技術的に難しい反則判定も存在します。例えば、サッカーやバスケットボールの接触ファールのような例です。 あるタイプのファールは触れたかどうかで自動判定が技術的に可能な場合もありますが、接触される側が当たりに行ったり、大げさに動くなどしてファールに見せる選手のテクニックも発達しているので、姿勢情報だけでは厳密には難しい場合があります。 柔道のようなつねに接触している競技も難しいと思います。接触したかどうかを必要条件として補助的に反則判定を行なうことは可能だと思いますが、厳密に反則を自動判定することはまだまだ難しいように感じます。 研究レベルでは、サッカーの反則判定は流行しているトピックにもなっていて、最近では大規模言語モデルの利用により、反則と判断した説明を行なうAIも提案されています。人間の審判の学習や、補助的に使うという観点では、ファール判定AIはそのうち利用されはじめるかもしれません。
AI審判と人間の違い。公平性や透明性は向上する？
─AI審判の精度はどの程度高いと考えられますか？ 人間の審判と比較してどのような利点があるのでしょうか？ 藤井：対象や、学習のためのデータをどのくらい利用するかにもよるのですが、運用されているAI審判の正確さは、上記のように多段階の検討を経ている以上、人間と同等かそれ以上になると予想しています。そうでないと導入するメリットもありません。 人間の審判は経験が豊富な方が行ないますが、人間の目は機械に比べると時空間解像度が粗いので、着目できる観点には限界があります。ですので、例えばボールがラインを超えていたかどうかや、どの選手のどの身体の一部分がオフサイドラインを超えていたかどうかなどの問題については、機械のほうが得意だといえます。 また、経験が豊富な人間の審判は人数が限られており、時間や場所の制約もありますが、AI審判の場合は導入コストなど上記の問題さえクリアすれば時間や場所は選ばないので、活用できるシーンは増えていくように思います。 ─AI審判の導入により、公平性や透明性はどのように向上すると考えられますか？ 藤井：各スポーツにおいて、ルールブックにより公平性や透明性は一定のレベルで確保されていると思いますが、実際は人間の審判が判定する場合には先ほど説明したような制約があるので、場面によっては機械のほうが正確な場合があります。 さらに、人間は経験に基づいて審判を行なうため、どうしても経験に基づくバイアスや個人差が生じる可能性があり、これらはしばしば無意識のため、あとから説明することが難しいことがあります。 AI審判であれば、すべての判定過程をデジタルで記録することが可能なため、あとからの検証も可能であり、公平性や透明性は人間と比較すると高いといえます。 ただし、AI審判も完全に公平に行なうことは難しく、例えば設計者や学習データのバイアスが混入する可能性があります。透明性に関しても、設計者やアルゴリズム、学習データなどの情報が公開されていなければ、外部からの検証が難しくなります。 一方、すべてを公開するとAIの性質を逆手に取った不正な使用を行なう可能性も高まり、あるいは単に営利企業として進んで公開はしない場合もあるでしょうから、これらの問題はスポーツ審判に限らず一般のAIに関連する重要な課題になっています。 ─AI審判の判断に対して、選手や観客が不満を持った場合の対処方法はどのようになっていますか？ 藤井：現状のAI審判は、評価の部分に関してそこまで知的な処理を行わず、むしろ単純にボールや選手の動きを可視化して説明することが多いです。 例えば、バレーボールやテニスのライン判定で、ラインと判定されたボールの位置を可視化したり、サッカーのオフサイドの微妙なケースにおいて、ビデオレビューを行ない、推定された姿勢データ（3Dメッシュ）を用いて判断が正しいかどうかを確認することなどで納得感を高めていると思います。 また、最終判断を人間に委ねている現状では、AI審判の判断自体に不満が出ることは少ないように思います。それを活用した人間の審判や、それを採用した機関に不満を持つことがあるかもしれませんが、それはAI審判がない場合においても同様のことのように思います。
