学生スポーツへのAI導入が熾烈な競争を生み出している

学校の部活チームやユースクラブチームで、AIによる動画解析や予測分析機能の導入が進んでいるといいます。プロフェッショナル化していく学生スポーツの現場は、今、どういう状況にあるのでしょうか。 アシュリー・ブラウンさんは、娘がバレーボールチームに所属しており、自身もバレーボールのコーチ。大学スカウトの目にとまるようなプレイを見逃さないよう、スマホのスクリーンを凝視するのが日常で、試合全体の流れと各プレイヤーの成績に常に意識を向けていなければなりませんでした。

12歳から18歳のスポーツ選手向けAIサービス

が、今年にはいってそれが一変。理由は、チームがAIサービスを導入したから。「Balltime」という、バレーボール専用のAIサービスは12歳から18歳のスポーツ選手向け。コートの後にスマホかタブレットを1台設置しておけば、試合を録画し、サービス上のプラットフォームにデータをアップロードしてくれます。サービスには、体・物認識アルゴリズムによる各選手のトラッキングが含まれており、コート上でのボールの動きをカタログ化かつデータ化までしてくれます。 選手たちが試合を終え、帰宅し、シャワーを浴びてスッキリするころには、選手それぞれの今日のプレイの統計的レポートとSNS投稿用のハイライト素材ができあがっている状態です。コーチ陣は、プロチームや大学のスポーツ強豪校にしかなかったような多様なデータにもアクセスすることができます。Balltimeは、ボールとの接触の高さ、エラー率、ボール軌道、サーブのスピード、選手のローテーションでのスコア率などを自動で数値化します。 成長を続けるスポーツテクノロジー業界は、コンピュータアルゴリズムやウェアラブルのバイオメトリックセンサー、予測解析サービスなどを、学生スポーツチームにもアピールしています。動画や画像のデータ解析はこの中でも比較的新しい取り組みで、学生スポーツ業界、チームや家族の生活が変わるほどの影響力があります。 試合動画の編集に何時間もかける必要なく、試合後に自分たちのプレーを見ることができるのは、まだ若い10代の選手にとっては大きなプラス。いいプレイと悪いプレイを言葉で言われるより、見るほうがわかりやすいからです。コーチや大学スカウトにとっては、BalltimeやDarkhorse AI（サッカー専用AI）などのサービスのデータは、より数字に基づいたメンバーや出場時間を決める助けとなります。 今まで選手やその保護者に言いづらかった話も、今シーズンは（Balltimeに）助けられています。その子のことが好きとか嫌いとかではなく、コンピュータのシステム、ソフトウェアのシステムのデータで決めているんですと言えるようになりました。 と語るブラウンさん。 AI解析サービスによるデータやハイライトサービスが、選手の成長にプラスとなる一方で、コーチ陣の中には、大学スカウトやSNSで注目を浴びたいがため、選手たちの不適切な競争が激化するのではと危惧する声もあがっています。 自分をアピールするため、この手のツールの需要は急激に高まっています。その一方で、注目されない選手の孤独も生まれています。AIとデータ共有の台頭で、今までにないほど自分と他者を簡単に比較できるようになってしまったのです。 そう語るのは元大学バレーチームのコーチで、現在はアイオワ州のアドレナリン・バレーチームでディレクターをつとめるBen Bahr氏。このチームもやはりBalltimeを利用しているといいます。