AIのスポーツ分野での活用事例13選！メリットやデメリットも解説

この記事では、AIがスポーツ分野で注目されている理由や、AIを取り入れるメリット・デメリットを紹介します。

スポーツ分野におけるAIの活用事例も合わせてお伝えします。

AIの活用事例を知りたい方や、AI事業への参入を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。

 AIがスポーツ分野で注目されている理由

近年、AI（人工知能）はスポーツ分野において大きな注目を集めており、すでにさまざまな用途で取り入れられています。

パフォーマンス向上への貢献

その理由の一つに、AI特有の高度な分析能力があります。

AIは、人間では困難な膨大なデータの分析を瞬時に行えるのが特徴です。

高度な分析能力を活かし、戦略立案や選手のパフォーマンス向上に大きく貢献することから、スポーツ分野での導入が進んでいます。

ファンの満足度の向上が見込める

さらに、AIを活用してリアルタイムのプレイを瞬時に解析し、パフォーマンスを数値化することで、新たな観戦体験を視聴者に提供します。

ファンの満足度向上につなげやすい親和性の高さも、AIがスポーツ分野で注目されている理由のひとつです。

スポーツ分野にAIを取り入れるメリット

スポーツ分野へのAIの参入は、スポーツ業界の発展に大きく貢献します。

AIの導入を検討している方は、スポーツ分野にAIを取り入れるメリットを把握すれば、導入イメージがより明確になります。

リアルタイムデータによる新しい観戦体験の実現

AIをスポーツ分野に活用すれば、リアルタイムの試合やパフォーマンスのデータを瞬時に解析して中継画面に反映させることで、新しい観戦体験の提供が可能です。

野球でたとえると、選手の投げた球の回転数や曲がり幅、打球の速度や角度をリアルタイムで数値化して視聴者に届けられます。

選手のパフォーマンスを客観的なデータで提供することで、視聴者はよりプレイの迫力や選手の能力の高さを感じられます。

緻密な戦略立案に貢献できる

AIの高度な分析能力は、緻密な戦略立案に役立ちます。

AIは、過去の試合データや選手のパフォーマンスデータなどの大量の情報を分析し、その結果をもとに戦略を立案してくれます。

監督やコーチなどの人間が戦略を立てていた部分をAIがサポートしてくれるため、これまでになかった新しい観点から戦略の組み立てが可能です。

より自チームの強みを生かした緻密な戦略立てを行いたい方におすすめです。

選手のコンディションを数値化できる

AIを活用すれば、選手個々の心拍数や体温、筋肉の動きといった選手の身体状況が数値化され、ケガや体調不良の予測が可能です。

客観的な数値で選手のコンディションを確認できるため、人間の目では把握できないケガの前兆などに気づけます。

加えて、AIの予測結果からトレーニングの強度や休憩のタイミングを適切に判断し、選手の健康状態を維持することで、最大限のパフォーマンスが引き出せます。

選手のコンディション管理に課題を感じている方や、トレーナーの人手不足に悩んでいるチームにおすすめです。

公平なジャッジが可能

スポーツ分野の課題のひとつとして、審判や採点者による正確なジャッジがあります。

ジャッジには審判や採点者の主観が入ってしまうのに加え、近年ますます選手のパフォーマンスが高度になっているため、一定の基準で正しく判断することが困難です。また、人間が目視で判断するため、誤審も珍しくありません。

AIであれば、人間が持つ主観的な判断を排除して、公平なジャッジが可能です。

たとえば、サッカーでは、AIの画像・映像処理能力を活用したVAR（ビデオアシスタントレフリー）がすでに導入されており、審判の誤審を防ぎ正確なジャッジに寄与しています。

スポーツ分野にAIを取り入れるデメリット

AIは、スポーツ分野にさまざまなメリットをもたらす一方で、導入・運用するうえで2つのデメリットがあります。

AIの導入を検討している方は、デメリットを把握し適切な対応を取ることで、AIの有効活用につなげてください。

良質かつ大量のデータが必要

AIは、データをインプットすることで学習しモデルを生成するアルゴリズムであるため、AIを活用して正確な分析・出力を行うには、大量のデータが必要です。

また、AIに与えるデータは、良質なデータでなければいけません。誤ったデータを与えてしまうと、AIはそのデータが正確なデータだと判断し、誤った分析や出力を実行してしまいます。

とはいえ、大量の良質なデータの収集は、プライバシーや管理の問題から困難です。

加えて、スポーツ分野においては、その専門性の高さから、さまざまな状況を網羅するための多様なデータが必要です。

AIを導入する段階でこれらの労力とコストがかかる点がデメリットといえます。

AIを使いこなす人材・環境の整備が必要

良質かつ大量のデータが揃えられても、AIを使いこなせる人材と環境がなければ適切な運用はできません。

AIを運用するには、プログラミングの知識はもちろん、機械学習や数学力の知識を持ち合わせた人材が必要です。

自社で教育するには難易度が高いため、新卒や中途での採用がおすすめです。

また、AIを一から開発する場合、ハードウェアの設備投資やソフトウェアの開発といった環境が必要で、組織にとっては大きな投資になります。

このように、AIはスポーツ分野においてさまざまなメリットをもたらしますが、その利用には適切な設備投資と計画が重要です。

スポーツのパフォーマンスを向上させるAIの活用事例

AIの分析・予測能力を活用すれば、選手のパフォーマンス向上につなげられます。すでにAIを取り入れている企業・組織は多く、事例も豊富です。

AIの導入を検討している方は、事例を把握することで、実用化のイメージをより具体的になります。

トレーニングメニューの開発

選手に装着されたAIの小型端末から個々の選手の体調や動きを解析することで、選手のコンディション状況に応じた適切なトレーニングメニューを開発できます。

過去のデータをインプットさせれば、これまで以上のパフォーマンスを発揮するために必要なトレーニングメニューを導き出してくれるため、選手の能力向上につながります。

また、食事トレーニングにおいても、毎日の食事をAIに学習させれば、足りない栄養素を算出しバランスの取れた食事メニューを提案してくれるため、食事面からパフォーマンス向上につなげたい方にもおすすめです。

コーチング

AIは、トレーニングメニューの開発だけでなく、コーチングスタッフとしても選手のパフォーマンス向上に役立ちます。

選手の身長・体重といった個人データや試合結果、対戦相手の特徴などの情報を与えることで、選手の弱点を抽出し、克服するために必要な具体的なアドバイスを提供してくれます。

また、最新のスポーツ科学を学習させれば、人間のコーチに引けを取らない知識を元に、その人に合ったコーチングが可能です。

とはいえ、AIを活用したコーチングは、専門分野であるスポーツ業界においてまだまだ発展途上であるため、人間のコーチと併用してお互いに補完し合うことで効果的なコーチングを実現するのが現実的です。

フォームの確認

AIの映像解析技術を活用すれば、選手のフォームの適切な評価が可能です。

AIにお手本となる選手の動きや、良い結果が出ていた時のフォームを学習させれば、現状の選手のフォームと比較して改善箇所を指摘してくれます。

また、体に負担のかかるフォームをしていたら、指摘されることで潜在的な怪我のリスクを回避できるため、選手寿命を高めるためにも効果的です。

さらに、AIを搭載したカメラで選手の動きやフォーメーションを分析すれば、本来必要なレベルとの差を客観的に把握できます。

記録された映像を自動で端末に転送されるように設定しておけば、すぐに自分の動きを確認でき、練習用の教材としも利用できるためおすすめです。

コンディションの確認

AIを活用すれば、トレーナーの目では把握できないような細かな不調や異変を検知できるため、疲労の蓄積やケガの予防に役立てられます。

睡眠時間や起床時間、心拍数を継続的に計測することで、運動面だけでなく、メンタル面でのサポートも可能です。

すでにアプリ化されている事例もあり、専用端末がなくてもだれでも簡単にコンディションを整えられます。

戦況のリアルタイム分析

従来は、録画映像を元に次の試合に向けてパフォーマンスを客観的に評価し、戦術を練り直すのが一般的でしたが、AIを活用すれば、リアルタイムで戦況を分析し、試合中の選手のプレイを修正したり、パフォーマンスを高めるための指示が可能です。

実際に米大リーグ（MLB）では、リアルタイムでAIが分析した情報を見られるように、ベンチへの端末の持ち込みが許可された事例もありました。

しかし、サイン盗みなどに悪用する可能性があることから、一時廃止になったケースもあります。

日本では海外ほど浸透していないため、ルールの整備含め、これからの導入に期待です。

採点システムの開発

AIを用いた採点システムであれば、体操やスケートといった客観的な採点が難しい競技でも、公平かつ精確な採点が可能です。

実際に3DセンサーとAIの画像・映像検知能力を組み合わせた採点システムが開発されており、手足の位置から骨格の動き、角度まで360度の視点で瞬時に評価し、採点するプログラムが組まれています。

スポーツ観戦者の満足度を高めるAIの活用事例

AIは、選手のパフォーマンスだけでなく、観戦者の満足度を高めるためにも活用されています。

自社のスポーツ事業にAIを導入してファンの定着を図りたい方は、ぜひ参考にしてください。

試合情報のリアルタイム表示

AIは、リアルタイムの試合状況や選手のパフォーマンスに対して独自の分析結果を視聴者に提供することで、新しい観戦体験をもたらします。

たとえば、サッカーの試合では、選手の走行距離やシュートの数、成功率などのデータを瞬時に分析して提供したり、スケートの場合は、選手のジャンプした高さや回転数など、目視では確認できないようなデータをリアルタイムで表示することで、視聴者は選手の能力の高さをより具体的に把握できます。

このように、AIを活用すれば、これまでになかった豊かな試合体験の提供が可能です。

AI搭載ドローンによる中継

AI搭載ドローンは、視聴者へのこれまでにない視覚体験の提供を実現します。

たとえば、サッカーやマラソンなどの競技において、一般的なカメラでは撮影できない、選手の動きを俯瞰する映像を中継することで、より臨場感のある視覚体験の提供が可能です。また、コロナ化に開催された無観客試合の中継で使用されたことから注目が高まったAI搭載ドローンですが、近年は操縦者が不要な自立型ドローンが登場したことで、さらに注目度が上がっています。

操縦が必要なドローンと比べて撮影コストを抑えられるため、さらなるスポーツ分野での活用が期待されています。

AIによる解説

AIに過去の試合のデータや解説者の言葉使いを学習させることで、データを元にした人間の解説者よりも正確な予測と解説を実現します。

実際にプロ野球の試合では、10年以上の打者のデータを学習したAIが、投球ごとにヒットの確率やそのイニングの得点確率を算出したり、投手の配給パターンを解析して次に投げるボールを予測するなど、リアルタイムでの解析を行いました。

このようなデータを元にしたAIによる解説は、視聴者の新たな観戦の楽しみ方として、注目されています。

ハイライト動画の自動作成

試合で盛り上がった箇所やターニングポイントのハイライトをAIが自動的に選択し、動画を作成してくれるサービスも展開されています。

日本社会人のアメリカンフットボールリーグでは、AIによってリアルタイムで作成されたハイライト動画を、すぐに観客のスマホで再生できるサービスの実証実験を行いました。

これまでは現地で観戦していると、見逃したプレイを見たくても、家に帰って録画を確認するか、公開された動画を見るしかありませんでしたが、このサービスを利用することですぐに見たいシーンのリプレイ再生が可能です。

現地観戦のデメリットのひとつであったリプレイ再生の課題をクリアした画期的なAI活用事例と言えます。

試合展開の予測

近年は、AIを活用してサッカーなどの試合の展開を予測し、視聴者に提供する新しい取り組みがメディアを中心にみられています。

AIは、スターティングメンバ―のこれまでの成績や当日の天候などの情報から試合展開を予想します。

ひいきにしているチームの勝敗予想は、観戦者にとって醍醐味のひとつでもあるため、新しい楽しみ方として注目されています。

スポーツのマーケティングにおけるAIの活用事例

スポーツのマーケティングにおいても、AIは活用されています。

マーケティング施策へのAIの活用を検討している方は、参考にしてみてください。

チケット価格の決定

AIを活用すれば、過去のチケット販売状況や対戦相手などのデータを元に、試合ごとの需要に応じた適切な価格設定が可能です。

実際にプロバスケットボールやプロ野球の一部のチームでは、この「ダイナミックプライシング」を導入し、マーケティングに活用されました。

需要に沿った価格でチケットを販売できるため、売上を最大化させられるだけでなく、観客の満足度向上にもつながります。

Jリーグでは、試合によって現在でもダイナミックプライシングが採用されており、ほかの競技での採用にも注目です。

会場の混雑予測

AIは、過去の来場者のデータやチケットの販売状況、天候などから会場の混雑状況の予測が可能です。

事前に会場の混雑状況を予測できれば、運営側は予測に合わせた行動計画を立てられ、結果的に観客満足度の向上が期待できます。

また、運営人数の過不足を防止できるので、コスト削減にもつながります。

AIは、効率的な会場運営を実施したい方にもおすすめです。

スポーツ分野におけるAI活用の課題

AIをスポーツ分野に導入するうえで課題となるのが、データの質と量です。

AIの性能は、そのアルゴリズム上、データの質と量に大きく依存するため、AIを活用する際には、適切な情報を大量に収集しなければいけません。

AIの技術がより高度になれば、少ないデータでも利用者が求める正確なデータを抽出できるようになるため、さらなる発展に期待です。

また、スポーツ分野へのAIの参入はまだ発展途上であり、ルールの整備が行き届いていません。特にAIを用いた採点においては、AIの公平性を保証する必要があります。

AIのような新技術は、受け入れる側からすると新たな挑戦になるため、これまでなじみのなかった分野の場合は、普及が遅れがちです。

AIがよりスポーツ分野へ参入するためには、利用者側が適切な教育を受けてAIのメリット・デメリットを理解し、受け入れることが重要です。

まとめ

この記事では、スポーツ分野におけるAIの活用事例やそのメリット・デメリットを解説しました。

AIを活用することで、選手のパフォーマンスを向上させられるだけでなく、顧客満足度の向上や効果的なマーケティングにもつながります。

一方で、AIを導入するには、業界全体において課題がみられるのも事実です。

AIの導入を検討している方は、メリットとデメリットを把握し、自社や業界にどのような効果をもたらしてくれるのか見極めたうえでの導入がおすすめです。