スポーツAIの民主化と発展：アカデミアの立場から

2025/09/30
Sports Tech Meetup Vol. 1
〜スポーツの未来を創る、AIとデータの最前線〜
にて発表

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1. スポーツAIの民主化と発展： アカデミアの立場から 藤井 慶輔 名古屋大学 大学院情報学研究科 2025/09/30 Sports Tech Meetup Vol. 1 〜スポーツの未来を創る、AIとデータの最前線〜 資料はHP
3. 目指したいAIスポーツ解析の世界 現状：人手で分析して公開できない。技術的にも難しいため、今のAIの活用が難しい あるべき姿： AIで分析を民主化 （初心者の理解、 専門家の能力向上） 課題①画像処理によるデータ自動収集 課題②予測モデルに基づく 行動評価 課題③強化学習による全選手・ 全局面の評価・提案 3
4. ①コンピュータビジョンでデータを自動取得 4 フィギュアスケート3D姿勢の公開 [Tanaka+24, MMSports] サッカーのシュート時の単眼3D姿勢推定と分析 データセットも公開 [Yeung+24, CVSports] フルピッチ映像の選手とボール追跡データセットと アルゴリズムの公開[Scott+24, CVSports] 4
5. どこにポジショニン グすればよいか一 目でわかる [Teranishi+22,MLSA] の技術を利用 ドリブルを考慮して バスケに応用 [Kono+24,MLSA] 従来）（主観で）ここにパスを出せば良かったのに…（どこに出したらどれくらい良かった？） 提案）このパスよりも、ここに出した方が得点チャンスが ** %増加する！ ※筑波大学蹴球部と共同研究 ②予測モデルに基づく行動評価（空間の価値を計算し選択肢を提示） 5
6. ③強化学習による全選手・全行動の価値を推定・評価 [Nakahara+23, IEEE Access; MLSA’24] 従来） 解説者：（主観、結果論で）この選手がこう動いたから、良いプレーですね。 提案） この瞬間のパスの判断は**の価値があったから良いプレーでしたね。 全選手の全行動の 価値を推定・評価 (SoccerNet GSRの 映像から） ゲームの行動の 選択肢を模倣 6
7. どうしたらAIの恩恵を受けられる未来を実現できるか？ 今後の課題（アカデミアの立場から） • 今は資金のある大会やリーグのみデータや技術が利用できるので、 多くの人が利用できるようにすることが必要 • 多くの人にとっては、映像はあるがデータやその先の分析ができない • トップ層も、情報が秘匿されすぎて技術交流が少なく発展しない • 科学・技術の民主化と発展のためには、秘匿すべき情報は守りつつ、 オープンサイエンスを実現することが必要 7 • 将来的には将棋のように人間より 強く、良い戦術を提案したり、正確 に評価ができるようになりそう • ただし現状は実現が難しい構造に なっている 7
8. どこで最新の研究を確認・発表できるか？ 1. スポーツ科学系のジャーナル論文 2. 情報系のジャーナル論文 3. 上記1,2の両方の話題を含むジャーナル論文 4. スポーツアナリティクス系の国際会議論文 5. 情報系の国際会議論文 6. 情報系の国際会議ワークショップ論文 ※ 非常に数が多いので検索が必須 • 査読が重要：全部定期的にチェックするのは不可能なので、目的を持ってGoogle Scholarなどでまず調べる • 2,3,5,6ならarXivに投稿される場合も多いので、arXivで探してみるのもあり（ただし査読前なので注意） • 最新の動向を探してみるなら、国際会議の方が情報が早いので、4,6は大体会議ごとにチェック（3つ紹介） ※ スポーツアナリティクスはここが多い？ ※ あまり知られていないので後で紹介 ※ MIT SSACが代表例（後で紹介） 8 スポーツアナリティクス/機械学習の論文はどこで読めるか？｜note スポーツアナリティクス/機械学習の論文をどこで発表するか？｜note
9. 1. MIT SSAC (Sloan Sports Analytics Conference) • 日本でも取り上げられることの多い有名な学会（2025年で19回目） • インパクト重視・やや商業的 • これまで、メジャースポーツ・トップチームの分析重視 9
10. 2. MLSA (Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics) 機械学習（ML）とデータマイニング（DM）の主要な国際会議（ECML-PKDD）で開催される、 Sports AnalyticsのML-DM workshop （2025年で12回目） 本会議同様、フルペーパーでしっかり査読がある 2025はポルト（ポルトガル） 10 https://dtai.cs.kuleuven.be/events/MLSA25/
11. 3. CVSports (International Workshop on Computer Vision in Sports) コンピュータビジョンのトップ国際会議（CVPR）で開催される、スポーツのワークショップ （2025年で11回目、2025はNashville） • 今後のスポーツアナリティクスとコンピュータビジョンは融合していく • CVPRが画像処理のトップ会議なので、こちらも競争的でレベルが高い 11 https://vap.aau.dk/cvsports/ Best paper award受賞者とOrganizer SoccerNet competitionが複数あり 参加者数が非常に多い
12. 論文やコードは公開されているが、なかなか広まらない... →OpenSTARLab：時空間エージェントデータの解析プラットフォーム データの多様化、解析の高度化により高まる参入障壁を下げる（商用可： Apache 2.0 License） データの扱いが部門ごとになり内外でノウハウが共有されず、統合してチーム固有の課題の分析が難しい 様々な会社のデータの異なるフォーマットを簡単に統一できる！ チーム、リーグ、企業、大学など包括的な連携を実現するためのプラットフォーム [Yeung+25, C&IS] 12
13. まとめ • 今できなくても、AIで可能になることは数多くある • 様々な立場が絡む構造的課題も、解決する必要がある • AIの恩恵を誰もが受けられる未来を、一緒に創りましょう！ • コンペやワークショップ、輪読会を定期的に開催しています （11月5 or 12日に名大＋オンラインで行います！Xで告知します） お気軽にご連絡ください mail: fujii@i.nagoya-u.ac.jp X(twitter): @keisuke_fj スポーツAIの未来を 書いた書籍（無料） もご覧ください！ 13 資料はHPに：