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世界トップクラスの
人工知能データサービスプロバイダー

データリソース、技術力と豊富なデータ処理経験に基づき、2019年創業以来、
全世界1,000社以上の人工知能企業や研究機関にハイクオリティなデータサービスを提供。

社会の財産となるように

「人脈も金も経験も無い。でも信念がある。」と上司から金言を頂き、創業したのは12年も前になります。なんとか今までやってこれたのは、応援してくださったり、私たちのことを信頼して下さったりする方々のおかげです。地味ながらにコツコツと毎日を積み重ねて、これからの会社の礎を築いてこれたのだと思います。

家族より長い時間を過ごす会社の仲間たちと試行錯誤を繰り返し、時にはその仲間とすれ違い、また懸命に届けたサービスでお客様に喜んで頂いたり、叱咤激励を頂きながら、仕事とは何なのか?会社とはどうあるべきか?を模索してきた時間でした。

私個人としては、先代の方々が築きあげてくれた経済的や環境的な安泰を、これから生まれてくる子供達の代にも引き継いでいくべく社会の仕組みを作っていきたいと考えます。また経営者として、私たちが作っていくサービスが社会の財産となるように、必要とされる人やサービスを創造していきたいです。

弊社はスポーツが事業領域。2025年の東京五輪で日本のスポーツが世界から注目される今、大きなチャレンジを試みます。時代の流れに逆らうのはやめ、大きな情報革命の波に飛び込みます。スポーツ×テクノロジーが生み出す産業で、世界中の方に愛されるサービスを作っていきます。

Philosophy
経営理念

新しい
スポーツ文化を
創造する。

Action Guitelines 行動指針

 Have Fun 楽しんでいるか?

 Have Passion 燃えているか?

 Output Pride 自信あるんやろな?

 Follow the rules ルールは守っとこか?

 Be Star みんな輝こう!

 

スポーツ産業にイノベーションを!

弊社は創業から、自社プロダクトでお客様を喜ばせることを追求してきました。時代の変化とともに、その手段は多様化しており困難に感じることもありますが、「Technology」「Strategy」「Creative」の3つの力を基盤にして今後も新しいプロダクトを生み出します。

 

スポーツチーム専用アルバム

大学部活動シェアNo.1 最高品質の部活アルバムです。本サービスを開始したのは2008年になります。当初学校の卒業アルバムは存在しましたが、部活動の卒業アルバムはありませんでした。部活の仲間と共有した特別な時間や大切な経験を1冊の物語のあるアルバムとして仕上げた商品です。専属のディレクターがアルバム作りをサポートし、デザイナーが心を込めて作成している最高品質の部活アルバムです。

 

スポーツ専用フォトブックアルバム

お客様ご自身で、簡単にスポーツアルバムを作成できるサービスです。「自分たちで全て作りたい!」「予算はできるだけ抑えつつもおしゃれな記念アルバムを作りたい!」というお客様のお声を形にした商品です。専用ソフトをダウンロードして、豊富なテンプレートや素材の中からお好みに合わせて作成できます。専用ソフトは無償で提供しておりますので、安心してスポーツの思い出作りを始められます。小学校〜高校生の部活動やスポーツチームに人気です。

 

保育園

お子さまの笑顔がいつまでもキラキラ輝くようにキッズルームの思いをそのまま、ぎゅっと詰め込んで… 前よりもっとアットホームに、前よりもっと柔軟に、前よりもっと寄り添って、 前よりもっと身近に、前よりもっともっともっと…駅徒歩5分徒歩12分の大原町で、リスタート

 

卒団アルバム・卒部アルバムならスポーツ専用フォトブック。卒団記念品や卒部記念品としてスポーツの思い出をアルバムに残せます。少年野球・少年サッカー・高校野球など競技、年代を問わず卒団・卒部記念品として好評販売中です。

Keywords: 卒団式, スライドショー 音楽, 卒団アルバ

STORY

2008年頃、学校の卒業アルバムはあるのに部活動の卒業アルバムは存在しませんでした。そこで、学生生活の中で一番濃く過ごした部活動の記録を形にする為にスタートしました。

 

 

CONCEPT

作ってくれた人の未来を支えるアルバム作り

私達は写真を並べただけの薄っぺらいアルバムを納品したくはありません。 手に取るとその時の仲間の暖かさが伝わってくる。 耳を当てると共に困難を乗り越えた仲間の力強い声が聞こえてくる。 スポーツチームの写真や試合結果や想いを一つの物語にした作品を心を込めて制作します。

 

大学部活動のアルバム実績No.1

過去10年間で日本全国500チーム以上、累計50,000人を超えるアスリートにアルバムをお届けしてまいりました。大学部活動はもちろん高校野球の甲子園出場チームなどにもご利用いただいております。

高級感漂う製本技術

一生思い出として残るものだから品質も最高のものを使用したい。そのように考え印刷はフルフラット上製本で作成しています。 フルフラット上製本は外は強度が高く、内側は見開きに優れています。

 

プロのデザイナーが作成

アルバムのデザインはプロのデザイナーが1チームごとに手作りで作成いたしますので安心してお任せ頂けます。

 

 

全チーム専属スタッフがサポート

作成する際は進行管理から納品まで弊社専属のスタッフが全力でサポートさせて頂きます。

仕様

サイズ:(199 × 278 mm)

表紙加工:マットPP貼り

印刷:上製本タイプ

付属品:外箱

¥10,000〜

REVIEW

 

関西大学野球部様

三年連続ありがとうございました。
spobumはチームの伝統です。今後一生よろしくお願いします。デザイン力や構成力から出来上がる部員一同本当に満足しております。

 

立命館大学サッカー部様

チームメイトや親からのメッセージ、試合結果や写真を見ていると、部活動に注ぎ込んだ情熱やチームメイトとの思い出が思い返され涙が溢れました。一生の宝物です。本当に作って良かったです。

STEPS
制作の流れ

1

お問い合わせ、お申し込み

まずはお問い合わせフォームよりご連絡ください。サンプルアルバムの貸出も行っております。

2

ページ構成の決定

契約成立後、ページ構成を弊社スタッフと共に確定させます。

3

写真と文章のご準備

アルバムに使用する写真や文章をご準備いただきます。

4

アルバム制作

弊社にて順序アルバム制作の開始をいたします。

5

仕上がりデータのご確認・ご修正

制作データをご確認いただき、修正を行います。

6

完成・ご納品

最終確認後、印刷・製本に取り掛かります。構成完了後、約1ヶ月でご納品となります。

STEPS
制作の流れ

1

お問い合わせ、お申し込み

まずはお問い合わせフォームよりご連絡ください。サンプルアルバムの貸出も行っております。

2

ページ構成の決定

契約成立後、ページ構成を弊社スタッフと共に確定させます。

3

写真と文章のご準備

アルバムに使用する写真や文章をご準備いただきます。

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お問い合わせ

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チーム名

 

お名前

卒団アルバム・卒部アルバム・スポーツフォトブック

 

 

 

スポーツに特化

スポーツに特化した卒団・卒部アルバムの専門業者として10年以上の実績がございます。スポーツならではのデザインやサポートを実現いたします。

誰でも簡単に

卒団・卒部アルバムを作成される30代〜50代の保護者様向けに簡単に格好よく残して頂けるように設計されています。またPCだけでなく、スマホやタブレットからでも編集が可能です。

選べる製本仕様

高級感のあるハードカバーを使用した上製本と、お買い求めやすいソフトカバー並製本の2種類をご用意しております。用途に合わせてご利用ください。

スポーツに特化

スポーツに特化した卒団・卒部アルバムの専門業者として10年以上の実績がございます。スポーツならではのデザインやサポートを実現いたします。

誰でも簡単に

卒団・卒部アルバムを作成される30代〜50代の保護者様向けに簡単に格好よく残して頂けるように設計されています。またPCだけでなく、スマホやタブレットからでも編集が可能です。

選べる製本仕様

高級感のあるハードカバーを使用した上製本と、お買い求めやすいソフトカバー並製本の2種類をご用意しております。用途に合わせてご利用ください。

今すぐ作る >

作品一覧

お客様が実際にデザインソフトを利用して作られた卒団・卒部アルバムの作品ををご紹介いたします。見本やお手本としてご覧ください。

日出少年野球クラブ様

 

我孫子隼サッカークラブ様

 

石和ミニバスケットボール部様

 

札幌栄リトルシニア様

 

作品一覧 >

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株式会社スターフォームは2007年より卒団・卒部アルバムに特化したサービスを開始しました。 累計で5,000チーム100,000人近くのスポーツ選手に卒団・卒部アルバムをお届けしております。今後もIT技術を活用して少年団や部活動の記録を残すお手伝いをサポートしていく所存です。

発送カレンダー

本日発注分の

出荷予定

21日 23:50 までのご注文で

2020年

08月28日(金)出荷!!

※こちらは到着日ではありません。ご注意ください。
※天災などにより、到着が遅れる場合がございます。予めご了承ください。

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·VISION

  • AIを中心としたスポーツデータ・テクノロジーを進化させ、
    世界中から愛されるスポーツエンターテイメントを創造する。

  • これが私たち、ビジョンです。
    このビジョンから生まれたのがJリーグの戦況予測に特化したAIシミュレーション
    サッカーの試合中に生まれるあらゆるデータを駆使することによって、
    もっとサッカーが理解でき、もっとJリーグの選手が好きになる、そして最高の週末が待ち遠しく通じて実現したい私たちの想いです。
    これからも「カオスかつフラクタル」と言われる最も難易度が高いサッカーの再現に挑戦しながら、
    AIサッカーシミュレーター運営、
    AIとデータを活用したクラブチーム支援に挑戦していきます。

  • CONTACT

·AI×スポーツ】オリンピック間近、2021年に向けて。スポーツへのAI最新導入事例

スポーツビジネスとAI|AIコーチと技術の見える化

  • 8月 20, 2019

 

 

スポーツ業界を学ぶ

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現在、スポーツビジネスに大きな影響を与えているAI。その有用性から、東京オリンピックでも色々なポイントで使用されることが決定しています。また、将来的には、選手やチーム、試合の未来を予測し、より的確なアドバイスが送れるようになることも予想されているのです。そこで今回は、そんなスポーツビジネスにおけるAIの活躍を紹介します。これを読むだけでAIとスポーツビジネスの関連が少しでも分かれば幸いです。

目次 

スポーツ業界がAI導入する理由は?

 

現在、スポーツ業界のみならず、さまざまな業界がAIを取り入れています。そして、スポーツ業界では、色々なところでAIを取り入れる動きが活発化しているのです。

なぜ、スポーツ業界がこぞってAIを導入しているのか。そこには2つの理由が存在しています。その2つの理由とは、マーケティングと選手の強化です。

AIは名コーチになる可能性がある!?

AIによる選手強化は、色々な競技、チームが取り入れています。また、選手専用のアプリを作成し、過去の対戦データや画像を保存することで、いつでもどこでも研究できるシステムを導入しているところもあるほどです。

また、陸上の世界では、細かいコーチングのみならずどの競技、スポーツに向いているかを身体的特徴から導き出し、個々の能力に適合した競技ができるようにしようという動きもあります。

どの競技を子供にやらせるかは親が決定権を握っている場合が多い、というのが現状です。しかし、子供の特徴にピッタリはまったスポーツが小さいうちから分かれば、やるべきスポーツを判断でき、才能を伸ばすことができるでしょう。

野球界では、ポジションは勘と経験で決めているが…

現在の球界では、ポジション、打順、投手起用はコーチや監督が人間の目線で行っている場合が多いです。

しかし、AIによるコーチングができるようになれば、その試合によって適した打順やポジショニングが可能になり、成功体験を収めることでより選手の実力や自信を引き出すことができます。

また、実際の教育的場面でも、コーチが手取り足取り教えるのではなく、AIコーチのデータを使用し、自分で考えてやってみるという練習方法が可能になるのです。

AI野球って何?試合終了までに決着がつく!?

昔、野村克也氏が行ったことでその名が世間に広がった「ID野球」

しかし現在では、ID野球よりもコンピュータを駆使し、試合を支配するAI野球というのがプロ野球の世界に広がっているのです。

一足先にAI野球を取り入れたソフトバンクホークス

パ・リーグの強豪「福岡ソフトバンクホークス」は、どの球団よりも先にAI野球を導入しました。先述した、選手専用のアプリの開発も、ホークスの実践例です。

投手のアプリでは、自分が投げた投球データが即時に分かるようになっています。回転数まで判明するので、投手とコーチは色んな対策を練ることが可能なのです。さらに、タブレットによって相手打者を徹底研究し、バッテリーの攻め方の参考にできるので、試合を有利に運べます。

この戦略を可能にしているのが、ヤフードームに設置された15台のカメラです。常に試合を記録し、データ化することで、緻密な分析ができているのです。

野球に「投了」が認められる日が来るかもしれない

AIは、さまざまな不確定要素から、最適解を導いてくれます。そのため、AIが発展し続け、精度の高いAIが開発されれば、評価値によって試合の有利不利が判断できるようになるかもしれません。そうなると、試合の途中降参もあり得るかもしれませんね。

現にホークスでは、作戦を立ててくれるAIを開発中だとか。

野球はいろんな選手がチームにいて、起用、道具、きっかけなどによってプレーが結果に影響します。

なので、試合を分析するためにはビッグデータとよばれる膨大な量の情報が必要なのです。

こうした情報を正確に分析できるシステムが開発されれば、あとはデータだけ更新し続けることで、レベルの高い分析が可能になり、そのサイクルでどんどんと進化し続けていきます。

AIの精度が高まり、評価値まで登場してくれば、それらを基準に試合を運び、どうしても逆転不可能になったら降参できるようになるかもしれません。

2020年の東京オリンピックでも活躍する可能性のあるスポーツビジネスにおけるAI

ここまでは、現場の選手に関するAIの活躍を見てきました。ここからは、2020年の東京オリンピックにまつわる事柄を中心に、スポーツビジネスに関するAIのエピソードを見ていきましょう。

東京オリンピックではAIが活躍するとすでにいわれている

2020年に開催される東京オリンピック。かねてから、AIの活躍の場がたくさんあるといわれています。

最初にAIが活躍する場として、観光案内が話題になりました。しかし、競技の採点や渋雑緩和にも大いに役立つことが予想されているのです。

AIによる採点システム

競技でもっとも問題が起こるのが、採点競技です。現在ではVTRによる判定が行われるようになっていますが、審判の好みやカメラの角度によって採点に差が出ているのも事実です。

そこで、AI判定を導入することになりました。今回、導入されるのが、富士通が開発した「3D センシング」によって採点するAIです。3Dによって正確に動きを把握して、技を判断。人間の目で行うアナログ判定よりも正確、かつ迅速に採点が可能なのです。

選手にとっても、こういったAI採点はメリットが大きく、採点基準が明確化していれば、採点基準へ向けたトレーニングができるので、より効率的に技術を磨けます。

さらに、観客にとっても得点理由が明確化することで、競技がよりわかりやすくなり、今よりもっと楽しめるようになると予想されています。

混雑の緩和

東京オリンピックで問題になっているのが、混雑です。東京では、さまざまなイベントの際に混雑しているので、オリンピックとなれば混雑が激しくなることは安易に予想できます。

そこで登場するのが混雑緩和型AIです。このAIは、膨大なデータから30分後の混雑状況を予測し、発信します。

こうすることで、自然と渋滞の少ない方へ車を誘導できるようになります。その結果、混雑が緩和されるというわけです。

現在、必要になるデータを取得しています。果たしてAIは東京オリンピックの渋滞をどの程度緩和することができるのでしょうか。注目しましょう。

選手を守る!ケガをする前兆も予測できるAIの能力!

AIによるコーチングは、選手の強化や試合の戦略だけにとどまりません。選手のケガを前もって予測し、選手を守ることにも使えそうなのです。

実現のためには膨大なデータが必要

AIによるケガ予測。確かに可能ですが、現状難しいといわざるを得ません。選手のその日の状態はもちろんのこと、これまでの履歴や、メンタル状態など様々なデータの収集が必要なためです。

また、これらの判断はデータが多ければ精度が高い判定がなされますが、逆にデータが少ない新人や若手アスリートに関しては使用が難しいのです。

将来的につかえれば選手生命をさらに長くできる

怪我の前兆を予測できるAI機能がもし実現すれば、選手生命をもっと延ばせるようになるでしょう。

また、どのタイミングで辞めることが適切かという判断が可能になることで、選手の大きな励みになると予想されます。

引退するタイミングが判明すれば、その後のキャリアプランを考えておくこともできるからです。

いずれにしても、的確な練習と、ケガ防止、そして引退年齢をAIによって知ることで、選手生命はこれからどんどん長くなっていくことでしょう。

まとめ

スポーツという業界では、特に競技面においてAIの使用はまだまだ広がってはいません。

しかし、その中でも、AIを活用し選手を強化、成績を残しているチームもあるのです。

また、スポーツビジネスに目を向ければ、さまざまなポイントでデジタル技術が使われています。

そして、こうした動きは今後活発化していくことが予測されます。

スポーツ界におけるAIの発展に注目することは、これからのスポーツ界を知る上で欠かせないことなのは間違いないのです。

これからのスポーツビジネス×AIの活躍に注目し、期待していきたいと思います。

参考記事一覧

AIはコーチングが得意?!為末大氏がみるAIとスポーツの可能性(IBM)

スポーツ分野でも使われるAI(人工知能)はどのような変化をもたらすのか(NISSEN Digital HUB)

東京オリンピックではAIが活躍する!【活用事例紹介!】(NISSEN Digital HUB)

·勝利の鍵はAI? スポーツとデータ分析の相性が良い理由 (1/4)

  • いまや毎日のようにAI(人工知能)の話題が飛び交っている。しかし、どれほどの人がAIについて正しく理解し、他人に説明できるほどの知識を持っているだろうか。本連載では「AIとは何か」といった根本的な問いから最新のAI活用事例まで、主にビジネスパーソン向けに“いまさら聞けないAIに関する話”を解説していく。

·スポーツとデータ分析の親和性

  •  先日、ノムさんこと野村克也氏が亡くなった。テレビ各局で追悼番組が放送されていたが、その中でも盛んに取り上げられていたのが、彼の「ID野球」という考え方だ。IDは「Important Data」を意味する造語で、要はデータを重視してさまざまな戦略を考えることを指す。客観的な事実に基づいて指導や試合を行うスタイルは具体的な成果を生み、ノムさんは監督として平成時代の最多勝記録(1053勝)を持つなど、多くの実績を残している。

  •  同様にデータ重視で野球チームを運営した人物として、現在米MLBオークランド・アスレチックスの上級副社長を務めるビリー・ビーン氏がいる。ブラッド・ピット氏の主演で映画化された、マイケル・ルイス氏のベストセラー本「マネー・ボール」でビーン氏の存在を知った方も多いだろう。

  •  彼は野球に関するさまざまなデータを統計学的に分析し、チームの経営や戦略に役立てる手法「セイバーメトリクス」を参考に、弱小球団だったアスレチックスを立て直すことに成功した。

  •  彼らのように「データに基づいて考える」という姿勢は、現在では野球以外のさまざまなスポーツにも浸透しているが、その理由の一つは、スポーツはデータと親和性が高いという点にある。

  •  「データを分析することでさまざまなことが分かる」のは決して間違いではないが、現実の世界ではうまく機能しないことが多い。原因と結果に関わる変数が無数に存在するため、その関係性を正しく把握するどころか、変数を計測することすら満足にできないことが普通だからだ。

  •  しかしスポーツの場合、状況をある程度は単純化できる。「試合に勝利する」あるいは「シーズン優勝を勝ち取る」などのように目標がシンプルで、その目標が達成されたかどうか、なぜ達成できたか、できなかったかも比較的分かりやすいからだ。行動する空間が限定されているため、データ収集も容易だ。こうした理由から、他の分野と比べるとデータ分析がしやすく、それに基づいて結果を出すことに成功するケースも多い。

  •  これはAIにとっても理想的な環境だ。既に整っているデータ分析環境にAIを組み込むことで、分析結果の精度向上やこれまで実現されていなかった分析・予測を実現できるからだ。そのため多くの企業や関係者が、AIによる「マネー・ボール」の進化に取り組んでいる。

·AIが選手のパフォーマンスや相性の良い組み合わせを分析

よくわかる人工知能の基礎知識:勝利の鍵はAI? スポーツとデータ分析の相性が良い理由 (2/4)

 面白い例をいくつか紹介しておこう。まずは電通とAIベンチャーのデータアーティスト、サッカー関連のビッグデータを収集・分析する韓国のTeam Twelveが開発し、2019年12月に発表したシステム「AI11」(AI Eleven)だ。

 これはAIがサッカーの試合映像を分析し、勝敗をリアルタイムに予測するというもの。過去の試合データを教師データとして使い、ディープラーニングで分析することで、ボールや選手の動きから勝敗を予測するモデルを構築したという。19年12月10~18日に韓国で開催されたサッカーの国際試合「EAFF E-1サッカー選手権2019大会」で試験的に実装され、韓国や中国などアジア各国のテレビ中継で展開されたそうだ。

 電通は、AI11について「サッカーの新たな観戦体験と楽しみ方を提供」するものと説明している。何が勝敗の決め手になったかまでを分析する方向は目指していないようだが、適切なデータがあればそうしたAIの開発も可能になるだろう。

 一方、英サウサンプトン大学の研究者は、スポーツにおいてチームワークが勝敗を左右する重要な要素であるとして、AIで分析することに取り組んでいる。

 この研究で使用しているのは、英国のサッカー・プレミアリーグの過去の試合データだ。機械学習を活用して、特定の2人の選手の相性がどれだけ良いかを把握しようと試みている。チーム全体としてチームワークを最適化するために、選手をどう組み合わせるべきかを把握できるようなモデル構築にも取り組んでいるという。

 20年2月の米国人工知能学会(AAAI)で発表された内容によれば、分析の結果、マンチェスター・シティFCのキーパーソンの一人がアイメリク・ラポルテ選手だと判明したそうだ。実際に、彼が負傷したことが最近のチームの不調につながっていると研究者らは説明している。

 その指摘の正確性については筆者には判断できないが、彼らはこのAIを使うことで、監督に対してチーム構成を改善する提案を行えると主張している。救急医療の現場など、高度なチームワークが求められる現場においても、AIを活用できる可能性があるそうだ。

AIがゴルフのプレイを解析、コース攻略をアドバイス

 こうした恩恵を受けられるのは、プロの選手やチームだけではない。

 例えば、AIを活用してゴルファーのプレイを支援する「Arccos Caddie」(Arccos社が開発)というサービスがある。ゴルフクラブのグリップエンドに14個のセンサーを装着してプレイすると、スマートフォンアプリで自分のショットの飛距離などの情報を確認できるというものだ。スマホのGPSやマイクなどからも各種データを収集しており、ラウンド中のユーザーの様子を把握。それを解析することで、ラウンドの詳しい記録を自動で付けてくれるだけでなく、コース攻略のアドバイスまでしてくれるという仕組みだ。

Arccos Caddieの主な機能

 他にもより簡易なものとして、個人に向けてジョギングやフィットネスなどの活動を記録・アドバイスしてくれるガジェットやアプリが登場しており、今後もサービスの高度化や範囲の拡大が期待できるだろう。

計測や採点も自動化

·勝利の鍵はAI? スポーツとデータ分析の相性が良い理由 (3/4)

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·計測や採点も自動化 AI審判員にかかる期待

  •  競技を行う上では、審判の存在は欠かせない。本来ミスジャッジはあってはいけないことだが、プレイ中に起きる全ての事象を正確に把握し、判定するのはそう簡単なことではない。

  •  AIが、そんな審判の目の代わりになる。AIによって高度なデータ解析が行えるようになったことで、映像などの各種データに写っているのは誰か、何をしているのか、正確に何がどこにあるのか等を自動的に把握できるようになった。そのため計測という領域においても、AI活用が進んでいる。

  •  前回の記事で紹介した、富士通によるAIの体操競技採点システムもその一つだ。これはレーザーセンサーで体操選手の動きを3次元で把握し、得られたデータをAIで解析して、演技内容を数値化するというもの。あとは人間のジャッジが、その数値を参考にして最終的に評価すればいい。

  •  体操競技は技の高度化などからルールも複雑化しており、公式の採点規則資料は200ページ以上に達している。機械ならばその知識も頭に入れた上で、正しい数字をはじき出してくれる。

  •  AIが競技全体についてより多くのデータを収集し分析することで、採点の精度も高まっていく。プロの審判員を支援する“AI審判員”が増えていけば、1人の審判が判定するよりも公平性は増していくのではないだろうか。

  •  採点に関連し、計測におけるAI活用についても触れたい。上記の富士通の例もそうだが、最近では大掛かりな機材がなくても一定レベルのデータを収集することが可能になっている。

  •  例えば、米サンノゼと香港に拠点を置くスタートアップのNEX Teamが提供する「HomeCourt」というiOSアプリは、スマートフォン1つで、バスケットボールの練習の様子をデータ化してくれる。

  •  アプリを起動したスマホかタブレットをコート全体を撮影できる位置に置くと、映像内のフリースローラインやプレイヤー、ボールなどをAIが自動的に認識。例えばシュート練習する場合なら、シュートを打った場所やその角度、成功したか失敗したか、一定時間に何回成功したかなどをデータ化してくれる。記録した内容を統計データとして活用したり、コーチやチームメイトと共有したりもできる。

  •  同社によれば、既に世界170カ国以上で2500万回以上のシュートを記録しているという。手軽にデータを記録できるのは、多くのバスケットボールプレイヤーにとって魅力的なのだろう。

·チャットbotの会話を分析してスタジアムを改善

  •  スポーツはビジネスとも密接に結びついている。球団経営や情報発信、マーケティングなどでもAI活用は始まっている。

  •  米MLBとの提携も行っているスタートアップ企業のSatisfi Labsは、スポーツ観戦に訪れるファン向けのチャットbotを開発している。彼らは提携企業から試合内容やスタジアムに関するデータを提供してもらい、それをチャットbotにインプットしている。そのチャットbotが専用アプリなどを通してファンからの質問に答える。

  •  「トイレの場所はどこ?」といった一般的な質問だけでなく、「私のシートはどこ?」のようなユーザーごとの個別の質問にも対応できる。ユーザーの位置情報や、スタジアム内の混雑状況も加味し、「トイレはどこ?」という質問に対して、最寄りの空いているトイレに誘導することも可能だ。細やかな対応によって観戦客の満足度を向上させる狙いだ。

  •  さらに興味深いのは、チャットbotの会話内容を分析し、それを顧客企業と共有してスタジアムの改善などに役立てようとしている点だ。トイレの場所を尋ねる質問が多ければ、案内表示を分かりやすくしたり、トイレの数を増やしたりするといった具合だ。

  •  チャットbotはチケット販売に関する質問にも対応可能なため、今後はチケット購入から競技場へのアクセス、競技場内での行動に至るまでの観戦客の行動を把握できるようになるかもしれない。

勝利の鍵はAI? スポーツとデータ分析の相性が良い理由 (4/4)

2020年03月06日 07時00分 公開

「AI記者」が試合結果を届けるスタジアムで試合を見られないファン向けの情報発信としては、試合結果などのデータを基に記事を自動生成する「AI記者」が登場している。

 米オハイオ州マンスフィールドに拠点を置くRichland Sourceは、マンスフィールド市周辺のコミュニティーに関するニュースをネット上で配信している。同社は、マンスフィールド市に拠点を置くスタートアップ企業Abundatの協力を得て、「リードAI」というソフトウェアを開発した。

 このAIは、さまざまなスポーツイベントの情報を共有するサイト「スコアストリーム」から高校スポーツに関するデータを取得し、記事を自動生成できる。18年に行われた実証実験では、6カ月間で1万8000本以上もの記事を書き上げたという。

 これも以前の記事で紹介したが、イスラエル発のスタートアップPixellotが提供するAIカメラは、映像コンテンツを自動生成する。複数のレンズを搭載したカメラはAIで制御されており、競技場に設置しておくだけで、撮影したデータのクラウドへの転送、クローズアップすべきプレイの自動認識、シーンの切替、映像の加工・編集を行う。必要があれば試合の経過時間や両チームのスコアなど関連情報も付与してくれる。ダイジェスト映像の生成や、CMの挿入、完成した映像の配信も可能だ。

 上記の映像は、米ジョージア州にあるロズウェル高校という学校の事例を紹介したもの。グラウンドとジムの2カ所にカメラを設置し、さまざまな種類の競技のストリーミング放送に役立てていると紹介している。最初の1カ月だけで75試合のストリーミングを行ったとしているが、学校のスタッフが行ったのはスケジュールの設定だけ。撮影と配信は、AIカメラおよびPixellotが提供するクラウドサービスで実現している。

 文字であれ映像であれ、こうしたコンテンツの自動生成はスポーツの発展の大きな後押しになるだろう。これまで記者が取材することがなかったローカルスポーツなどの情報も発信でき、スポーツの情報に多様性が生まれる可能性があるからだ。

スポーツの発展と技術の関係

 19年のNHK・大河ドラマ「いだてん」では、スポーツが「単なるお遊びではない、取り組む意義のある行為」として確立され、国家やビジネスを動かす存在にまで成長していく様子が描かれた。

 前半の主人公だった金栗四三選手は、日本マラソン界の第一人者で、1912年の第5回オリンピック・ストックホルム大会に日本人初のオリンピアンの1人としてマラソンに参加した。金栗選手は「なぜそんなことをするのか」という周囲の無理解に苦しみながらも、スポーツの素晴らしさを世に広めていく。ほんの100年前まで、スポーツに対する認識がその程度だったことに、視聴者は驚かされたのではないだろうか(私もその一人だが)。

 ドラマでは、最初は小さな動きだったスポーツの取り組みが、次第に賛同者を増やし、大きく発展していく様が描かれた。スポーツは技術と共に発展し、今はその輪の中にAIが加わろうとしている。その力を得て、スポーツはさらに面白く、私たちの生活を豊かにしてくれる存在になっていくだろう。

著者プロフィール:小林啓倫(こばやし あきひと)

経営コンサルタント。1973年東京都生まれ、獨協大学外国語学部卒、筑波大学大学院地域研究研究科修士課程修了。システムエンジニアとしてキャリアを積んだ後、米Babson CollegeにてMBAを取得。その後外資系コンサルティングファーム、国内ベンチャー企業などで活動。著書に『FinTechが変える! 金融×テクノロジーが生み出す新たなビジネス』(朝日新聞出版)、『IoTビジネスモデル革命』(朝日新聞出版)、訳書に『テトリス・エフェクト 世界を惑わせたゲーム』(ダン・アッカーマン著、白揚社)、『シンギュラリティ大学が教える 飛躍する方法』(サリム・イスマイル著、日経BP社)など多数。

AI と機械学習を活用し大勝利を
かつて、プロスポーツ組織は「データとアナリティクスは競技において情報面での優位をもたらす可能性がある」と考えていた時代がありました。現在では、アナリティクスは勝つために必要な条件となっています。こうした組織では、データをただ利用するだけでなく、競争相手よりもはやく新しいアイデアに対して意思決定を下し、行動に移し、スタッフが適切なタイミングで然るべき対応を取れるようにする必要があります。

機械学習の自動化がいかにスポーツシーンを変えているかをご確認ください

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AI とスポーツ

スポーツ組織には未加工のデータが大量にあり、ますます多くのデータをいつでも利用できるようになっています。この情報を使用して、チケット販売の促進から選手の怪我防止まで、組織のあらゆる側面にわたって価値を引き出せるようになりました。DataRobot なら、AI と機械学習を導入して競技場の内外でインサイトを引き出し、意思決定を強化できるようになります。

選手のパフォーマンス

  • 将来のパフォーマンスを予測して、ドラフトで獲得する選手の決定をサポート

  • 現在の価値とリスクを把握したうえで契約する選手を決定

  • トレードオプションを評価

  • ターゲットへの正確なオファー

  • 選手とコーチにフィードバックを提供して選手の育成を強化

  • 怪我の予測と防止

チケット販売

  • 解約する可能性が高いシーズンチケット購入者とその理由の予測

  • 潜在的なシーズンチケット購入者の特定

  • チケットの最適な価格

  • チケット販売/入場者数の予測

  • スイートシート販売の最適化

試合での戦略

  • チームのスターティングメンバーの最適化

  • ディフェンスのポジショニングなど、最適な試合戦略の決定

  • 対戦相手を攻略する方法の理解

  • 現状に基づいた戦略の実行と改善

 

機械学習の自動化: 競技で勝つための強みを提供

スポーツ組織は、AI および機械学習アプリケーションにより、データを活用して運営のあらゆる分野を改善できます。予測分析を使用すれば、選手の獲得やパフォーマンスからチケット販売に至るまで、スポーツ組織のあらゆる活動領域で効果をもたらすターゲットを絞った意思決定と戦略的な変革を行えます。

  • 選手の予測

出場選手登録をより適切に行うためには、選手の実力を把握し、将来のパフォーマンスを予測できることが鍵になります。機械学習を利用することで、チームは選手との契約時や現在の出場選手登録に関連する意思決定を行う時に、的確な判断を下せます。

  • 選手の評価

  • 選手の育成

  • 試合戦略の最適化

  • シーズンチケットの解約

  • 価格設定

  • スイートシート販売の最適化

  • 企業のスポンサーシップ

DataRobot でできること:

  • スポーツ運営

誰よりもすばやく、データから最も有益な情報を見つけようと奮闘していませんか。最適なモデルを選別し、デプロイサービスを使用すれば、そのモデルをプロセスに迅速に組み込めます。分析チームは、次の優位性を見つけることに集中し、それをいち早く活用できます。

  • チケット販売

  • マーケティング

  • 会場運営者

 

AI技術の活用実態と将来展望-画像認識、会話AIなどの動向-

AIへの注目度は高いが、AI(人工知能)という表現はかなり曖昧に扱われており、実態が掴みづらい。そこで、企業で活用見込みが高いAI技術という観点で市場を整理した。商用化され、用途や有効性が明確になっている技術として、画像認識AI、会話・対話AIを取り上げ、それぞれ市場規模の予測やユースケースの分析を行った。その他、機械学習、RPA(参考市場)なども紹介する。また、AI活用の基本となるデータ活用について、保有するデータ量の推移、データ活用への取り組み状況などについてのユーザアンケート調査結果を掲載した。

企業向け研修サービス
Tableauトレーニングコースとは

データ活用が企業の競争力につながっています。「データ利活用実態調査」によれば74.7%の経営層がデータ活用の重要性を理解しています。

しかし、現場で働く社員の41.5%が「部門やチーム間でデータ共有ができていない」と回答した他、「業務の遂行や意思決定にデータを活用できている社員はわずか13.9%しかいない」と回答しています。

現状、企業が扱うデータは膨大で部署や部門に散在しています。さらに、外部に出せない機密情報もあります。
だからこそ、企業内にデータ分析ができる人材が必要なのです。

「データサイエンティストを募集しても、良い人が集まらない…」そんな声をよく耳にしますが
はじめから高度なBIツールを使いこなせる人はいません。

keywalkerが提供するTableauトレーニングコースは、企業のデータドリブン経営に特化した人材を育成するサービスです。

Tableauトレーニングコースのお問合せ 

こんなお悩みありませんか?

  • 可視化するまで時間がかかりすぎる

  • Excelしか扱ったことがなく
    何の値が出てくるかわからない

  • サポートに当たり外れがある

  • 使うにつれ、できそうでできないことが増える

  • 研修のスキルが実感できない

  • 研修場所の確保にコストがかかる

「実運用力」を育てます

Tableauは「意思決定のスピードや質」を高めるツールです。

単なる「使い方の習得」にとどまらない、

「ビッグデータ × 分析・可視化 × 技術力」による「実運用力」を伸ばせます。

 

 

 

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  • 2020年06月05日

·IEEE ICME Workshop of Artificial Intelligence in Sports (AI-Sports) 2020に論文が採択されました。

  • 2020年7月6日~10日にイギリス ロンドンで開催 IEEE International Conference on Multimedia and Expo Workshop of Artificial Intelligence in Sports (AI-Sports) に当研究室から以下の1件の論文が採択されました。

  • (1)
    Kaito Hirasawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
    ‘Mvgan Maximizing Time-lag Aware Canonical Correlation for Baseball Highlight Generation’

AIは欧州のサッカーチームを勝利に導くか? データ解析でパフォーマンスを最大化する試みが本格化

欧州のサッカーチームが人工知能(AI)の活用を本格化させている。プレー中の映像を機械学習で解析することで、監督やコーチの的確な判断を支援したり、個々の選手に最適化されたアドヴァイスをするような仕組みの構築を目指す。こうした技術を下支えするのが、数千時間もの映像データのバックアップを請け負ってきたデータバックアップサーヴィス大手のアクロニスだ。

NATURE

2020.06.29 MON 11:00

TEXT BY GIAN VOLPICELLI
TRANSLATION BY MITSUKO SAEKI

WIRED(UK)

データバックアップサーヴィス大手のアクロニスは、欧州各地の名門サッカークラブの信頼を次々に勝ち取り、データの管理を任されてきた。そして同社はそれらの情報を活用することで、顧客であるクラブの勝率アップに貢献しようとしている。

ロシア生まれのシンガポール人で蝶ネクタイ好きで知られるシリアルアントレプレナーのセルゲイ・ベロウソフが設立したアクロニスは、さまざまなデータのストレージやバックアップ、サイバー攻撃対策といったサーヴィスを、世界150カ国以上の企業に提供している。同社はこの数年で「アーセナル」「マンチェスター・シティ」「リヴァプール」「インテル・ミラノ」といった強豪クラブと契約を結び、試合の模様を記録した数千時間に及ぶ映像データのバックアップ業務を請け負ってきた。

これらの作業を開始してすぐ、アクロニスの担当者たちはあることに気づいた。保存しているデータを正しく分析すれば、チームのパフォーマンス向上に活用できるはずだと考えたのだ。

「わたしたちのところには膨大な映像データが集まってきます。それらを分析すればいいと考えたのです」と、アクロニスのシニア・ヴァイスプレジデントのヤン=ヤープ・イェーガーは言う。「どのチームからも聞かれました。『おたくのデータセンターにうちのデータが蓄積されていると思うが、それを使って何かできないだろうか?』とね」

膨大なデータから一定のパターンを“発掘”

野球や自転車競技、オートレースなどのスポーツでは、こうしたデータ主導型の手法はかなり前から当たり前だった。それをサッカー界が取り入れたのは、比較的最近のことだ。

いまではさまざまなデータを統計学的に分析する「マネーボール理論」と呼ばれる考え方が主なサッカークラブに浸透し、高い技術力をもつデータ処理会社が少数ながら頭角を表している。それでもイェーガーに言わせれば、まだ改善の余地は大いにあるという。

「トップクラスのサッカークラブのほとんどが、複数のデータサイエンティストを擁する専門のデータ分析チームをもっています。ところが、その技術はいまだに驚くほど未熟で、本当に優れた分析力を備えたクラブはごくわずかなのです」と、イェーガーは言う。

アクロニスが各クラブに提案したのは、機械学習を応用し、チームがもつ映像データに基づいてアルゴリズムを構築することだった。つまり、人工知能(AI)技術を利用することで、映像をはじめとする膨大なデータのなかから一定のパターンを見つけ出すことを提案したのだ。これが実現すれば、監督やコーチは的確な判断をよりスピーディーに下せるようになる。

選手ごとに最適化したアドヴァイスも可能に

こうしたテクノロジーを生かせる場面は多いはずだ。アクロニスCEOのベロウソフによると、AI技術を使えば試合のたびに細かく戦略を調整したり、一人ひとりの選手に合わせた練習メニューを開発したりといったことが可能になるという。

「トレーニング中の映像を集めて自動分析し、個々の選手に最も適したアドヴァイスを提供することもできるでしょう。例えば、右足あるいは左足を重点的にトレーニングする、持久力を鍛える、パスの精度向上に集中して取り組むなど、選手ごとに必要な助言ができるようになります」と、ベロウソフは言う。

こうした判断は当然ながら、普通はコーチなどのチーム関係者が下すことが多い。だが、ベロウソフは言う。「優秀なコーチもいれば、そうでないコーチもいます。強豪チームであっても、そこそこのチームであっても、能力の劣るコーチばかりを置いておく余裕のあるチームなどありません」

このほかにも、有望な新人をどこよりも早くスカウトしたり、負傷した選手のリハビリ計画を立てたりすることにも使えそうだ。AI活用の可能性は広がるばかりだとイェーガーは強調する。「構想中のアイデアの数は225にもなります。ひとつひとつ精査して実効性を確認し、それを各チームと共有しています」と、彼は言う。

試合運営や広告表示にも活用

だが、各地のサッカークラブがAI技術を取り入れ始めた影響を最も強く感じているのは、ピッチ上の選手たちではなく、スタンドにいる観客のほうかもしれない。いたるところに監視カメラが設置されるようになったことも、そのひとつだ。ロシアで2018年に開催されたワールドカップでは、どのスタジアムにも各1,200台もの監視カメラがびっしりと並んだのである。

一方で、興行面に配慮した工夫も顕著になった。「会場にいるファンの動きを分析し、顔の表情や眼の動きを観察することで、試合に熱中しているかどうかがわかります」と、ベロウソフは言う。「それによってスポンサー各社に積極的に時間を割り振れるようになるのです。ハーフタイムやゴールの瞬間だけでなく、観客の目がピッチに釘づけになっているときに広告を表示すればいいのですから」

イェーガーは、具体的にどのクラブがアクロニスのどのツールを使っているかについては言及していない。「どのクラブも自分たちの動きが外部に漏れないよう、細心の注意を払っています」と、彼は言う。「いまリサーチしていることのなかに、対戦相手に勝つための武器になるものがあるかもしれないと考えているからです」

だが、英プレミアリーグのなかで少なくともひとつ、アクロニスと組んである実験的プロジェクトに取り組んでいるクラブが存在することは確かだ。プロジェクトの目的は、内部データ、チケットの売上高、気象情報を総合して、今後の試合の観客動員数を予想できるシステムを開発することにある。また20年6月中旬には、イタリア・セリエAの「ASローマ」が、アクロニスのAI技術を活用して「試合と事業運営の最適化」を目指すと発表した。

いまはまだスタート地点についたばかりだが、サッカーという素晴らしいスポーツの世界でAIはさらに存在感を増していくだろうとイェーガーは考えている。「わたしたちはスポーツチームのためのAI技術と機械学習に特化した専門チームを編成しています。サッカーだけでなく、自動車レースやアメリカンフットボールの世界にも進出しています。顧客には野球チームもいますし、クリケットチームとの商談も進行中です」

スポーツが無観客試合になると、選手や審判の心理にここまで影響する

 

 

CULTURE

サッカーの「VAR制度」による映像判定には、試合のスローダウンと“公平になりすぎる“という問題がある

2019.09.30 MON 09:00

 

サッカーW杯で賛否両論! 「VAR」によるヴィデオ判定導入の舞台裏

2018.06.28 THU 11:00

スポーツスタートアップ企業 、スポーツエンターテイメントアプリ「Player!」において、株式会社NTTSportictと協業し、AIカメラを用い撮影した試合動画を100試合無料で配信致します。プロ野球が無観客での試合再開を決め、多くのスポーツイベントが開催に向け動き出しています。学生スポーツも同様で、無観客での開催が予想されます。

そこで、Player!とNTTSportict社は、「AIカメラ×メディア×ファンコミュニティ」という互いが持つ独自の機能を掛け合わせ、新たな価値を創出し、革新的な撮影体験・映像視聴体験を提供していきます。加えて、配信を希望するチーム関係者・大会主催者の募集も行って参ります。

  • 協業の目的と背景

【22個掲載】機械学習に使えるスポーツ関連のデータセットまとめ

2020年08月19日

 

公開されているスポーツデータの不足は、近代的かつ再現可能な研究やスポーツのデータ分析の妨げにもなってしまいます。貴社のスポーツデータ解析にもお役に立てるよう、今回は機械学習に使える公開データセットをスポーツごとにまとめました。

 

⚽️ サッカーのスポーツデータ

サッカーデータベース: サッカーに関する無料のパブリックドメインデータセットおよびスキーマ。どのプログラム言語でも利用可能。

FIFA 19 登録選手に関する完全なデータセット: FIFA(国際サッカー連盟)19データベースの最新版に登録されている全選手の詳細な属性情報をSoFIFAから収集したデータセット。

FIFA 18 登録選手に関する、より完全なデータセット: FIFA 18 登録選手に関する完全なデータセットの拡張版。このバージョンにはいくつか追加フィールドが含まれていて、データクリーニングがはるかにしっかり行われている。

ワールドカップデータセット:過去のワールドカップに関する全ての情報および全試合データが含まれる。

1872年から2018年までのサッカーの国際試合の結果: 1972年の最初の公式試合から2018年までのサッカーの試合結果40,000回分が含まれる。FIFAワールドカップから定期的な親善試合まで様々な結果データが収録されている。

 

🐎 競馬のスポーツデータ

netkeiba.com: 国内最大級の競馬情報サイト netkeiba.com からは、競走馬、騎手、調教師、などのスポーツデータを見ることができます。

JRA公式データ: JRA公式サイトには、有馬記念はもちろん、過去のレース成績のデータが掲載されています。

JRAの有馬記念データ

 

🏀 バスケットボールのスポーツデータ

NBAショットログ: 2014年〜2015年シーズン中のショットに関するデータ。ショットを打った選手の名前、フロアのどこでショットを打ったのか、最も近い場所にいたディフェンダーの名前およびショットを打った人との距離、ショットクロックの時間など。

NBA週間最優秀選手賞データ: 1984年〜1985年のシーズンから2018年〜2019年のシーズンでNBA(ナショナル・バスケットボール・アソシエーション)の週間最優秀選手賞に選出された選手の名前をバスケットボールrealgmサイトから集めたデータ。

ファンタジーバスケットボールに関する日々のデータセット:ドラフトキングズ社が運営するNBAファンタジーバスケットボールコンテストのデータを2017年末に20日分収集して作成したデータセット。

NCAAバスケットボール: NCAA(全米大学体育協会)バスケットボールチームやその試合に関するデータセット。2009年以降の実況放送およびボックススコアと1996年以降の最終スコアを網羅。

 

🏈 アメリカン・フットボールのスポーツデータ

NFLsavant.com: シンプルなインターフェイスでNFLの統計データを提供するためのウェブサイト。全てのデータは、NFLの公開実況データから収集。

2009年から2018年までの詳細なNFL実況データ: 2009年〜2018年までのレギュラーシーズンの試合に関する情報を集めたデータセット。選手名、試合状況、結果の他に、予想得点や勝率などの高度な指標も含まれる。

 

🚴‍♂️ 自動車レースのスポーツデータ

Ergast フォーミュラ1 データセット: 過去の自動車レースに関するデータ記録を非営利目的で提供する試験的なウェブサービス。

フォーミュラ1 レースデータ: 1950年〜2017年のシーズンまでのデータを含むデータセット。コンストラクター(マシン製造者)、ドライバー、 ラップタイム、ピットストップなどを記載した表から構成される。

 

🏓 その他スポーツデータ

FiveThirtyEight: データ駆動型の記事が掲載されているニュースおよびスポーツサイト。Githubでデータが公開されている。

スポーツ1M: ラベル付けして487種類のスポーツに分類した平均5.5分間の長さのスポーツ動画が100万件収録されている。

オリンピック歴史120年: 1896年のアテネオリンピックから2016年のリオオリンピックまで過去の全てのオリンピック大会に関するデータを Sports Referenceから収集したデータセット。

日常活動およびスポーツ活動のデータセット: 8人の被験者に5分間、好きなように19種類の日常活動およびスポーツ活動を行なってもらって収集したモーションセンサーデータ。

ラーマンの野球データベース: 1871年〜2018年までのメジャーリーグベースボールに関する完全な統計データ。打撃成績や投手成績、順位、チーム成績、監督成績、ポストシーズンデータなど。

NHL試合データ: 過去6年間のNHL(ナショナル・ホッケー・リーグ)の試合やチーム、選手およびXY座標などの試合データ。

テニス四大大会データセット: 2013年テニス四大大会の結果を含むデータセット。データ分析、分類、回帰、クラスタリングなどに使えます。テニスのデータ分析はData Tenisもご活用ください。

 

以前のデータセットの記事を見逃した方は、こちらをご覧ください。

 

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