スポーツにおけるAI–人工知能はスポーツ産業をどのように再定義していますか？ 実際の例

テクノロジーが豊富な未来に向かっている私たちは、スポーツの世界が飛躍的に進化しているのを目にしています。 統計データは常にスポーツ業界で中心的な役割を果たしてきましたが、1つのテクノロジーによって、視聴者の関与と戦略ゲームのレベルが大幅に向上しました。 私たちはスポーツにおける人工知能について話している。

過去20年間で、人工知能は私たちがスポーツを消費し分析する方法を完全に変革してきました。 AIは、アスリート、放送局、広告主、そしてついにリアルタイムの統計で視聴者にとって世界をよりスマートにします。 スポーツの予測や意思決定の改善におけるAIの役割は言うまでもなく、他の利点の中でもとりわけ、現代のテクノロジーのトップアプリケーションの1つです。

多くの専門家がAIについて語っていないにもかかわらず、スポーツにおけるAIの応用は一般的な光景になっています。 ただし、企業や企業に統合された場合、AIの可能性を制限することはありません。 このテクノロジーがもたらすプラスの影響と精度を考えると、スポーツにおけるAIが将来非常に繁栄することは間違いありません。

そういえば、議論の余地のないことについて話し合いましょう。 この記事では、AIがスポーツ業界にもたらしている変革、スポーツにおける計算知能の使用と応用、およびスポーツビジネスにおけるAIテクノロジーの将来について説明します。 だから座ってください。 エキサイティングな乗り物になるでしょう。

これがあなたの前にあるコンテンツへのロードマップです：

1. スポーツとゲームにおける統計的AIの事実
2. スポーツのための人工知能フレームワークの導入
3. スポーツビジネスにおけるAIのアプリケーション/ユースケース
4. スポーツAI業界の未来
5. AppinventivはAI開発サービスでビジネスをどのように支援できますか？

さぁ、始めよう：

スポーツとゲームにおけるAI統計

1. 最近の研究によると、世界の人工知能スポーツ市場は2021年に18億ドルの価値がありました。それは、2030年までに199億ドルに達すると予測されています。
2. これにより、2022年から2030年までの予測期間中の年平均成長率（CAGR）の合計は30.4％になります。
3. 市場の成長に影響を与える要因のいくつかは次のとおりです。

• プレーヤーの監視と追跡に対する需要の増加
• リアルタイムのデータ分析に対する需要の高まり
• 予測とスポーツ予測のためのAIに対する需要の高まり
• ファンやスポーツ愛好家と交流するためのバーチャルアシスタントやチャットボットの需要。

別の調査によると、HomeCourt、ESPN、AI SmartCoachなどのモバイルアプリケーションを使用してプレーヤーのスキルを評価し、改善するための優れた媒体を提供しています。

上記のデータは、AIがスポーツ業界にどのように影響を与えてデータと情報が豊富になるかを証明しています。 人気のあるスポーツだけでなく、特定のスポーツ企業は、ビジネスを推進するためにAIと機械学習に完全に依存しています。 あなたがその1人である場合は、そのユースケースにジャンプする前に、AIの所在を知りたいと思うかもしれません。 スポーツ用AIをざっと見てみましょう。

スポーツのための人工知能フレームワークの導入

人工知能は、私たちが「スマート」テクノロジーと呼ぶさまざまなものを網羅する総称です。 AIの概念全体に慣れていない場合は、ビジネスガイドの人工知能を確認してください。

AIは情報を収集し、手動によるサポートなしでそれに応答します。 このテクノロジーは、大量のデータを取得して分析し、より良い体験と学習を実現できます。 最も複雑なレベルでは、ドローンと自動運転車について話しています。 しかし、私たちの日常のスポーツ生活では、画面モニター、モバイルアプリのAIベースのチャットボットなどに要約されます。

スポーツにおけるAIと統計モデリングの採用は、プロスポーツ分析の最近の発展とともにより顕著になっています。 これはおそらく、機械学習アルゴリズムとコンピューター処理能力の組み合わせにより、スポーツ観客が新しい戦略やアプリケーションに飢えているためです。

スポーツにおけるAIの主な目的は、フィールドの内外での競争をより激しくすることです。 AIと機械学習が、スポーツの世界に確固たる足跡を残している特定の分野があります。 AIが最もよく使用するものを見てみましょう。

• 人材の特定と獲得–これには、生体力学、プレーヤーのパフォーマンス測定、プレーヤーの採用などが含まれます。
• ファンとビジネスの管理–これには、イベントへの参加、センサーとウェアラブルデザイン、チケット価格の最適化（可変および動的）、仮想および拡張現実スポーツウォッチ、プレーヤーの経済的価値の測定などの需要のモデリングが含まれます。
• ゲーム分析–これには、審判の支援、試合のイベント、試合の結果、ボール/プレーヤーの追跡、スポーツベッティングなどが含まれます。
• トレーニングとコーチング–これには、戦術計画、プレーヤーの怪我のモデリング、チーム編成の評価などが含まれます。

AIの分野、特に機械学習は、上記のすべてのスポーツの課題に有益であることが証明されています。 それらについて詳しく話すために、ここにスポーツ産業における人工知能のさまざまなアプリケーションとユースケースがあります。

スポーツビジネスにおけるAIのアプリケーションとユースケース

スポーツビジネスは、すべてのAI戦略を採用し、データ主導の目標を実行することで意思決定を改善する準備が整った段階にあります。 実際のところ、2015年から2018年にかけて、NBAは25,000以上のゲームをレビューし、2,000以上の失敗または誤ったアクションを発見しました。 これは、各接近戦の決勝戦で1.49％の間違った決定に相当します。

この決定要因は、AIに依存するテクノロジーによって救済されました。このテクノロジーでは、当局者はすべての接近戦を確率と視覚データで見ることができます。 それだけでなく、AIベースのテクノロジーは、他の1000のシナリオでスポーツ業界に役立ちます。

以下は、実際の使用例とともに、スポーツにおける重要なAIアプリケーションのいくつかです。

1.プレーヤーのパフォーマンス

予測分析のおかげで、スポーツのAIはパフォーマンスと健康を高めるために使用されます。 ウェアラブル技術の助けを借りて、アスリートは緊張と涙のレベルに関する情報を収集し、深刻な怪我をさらに回避することができます。 これは、チームが強力な戦術と戦略を形成し、その強さを最大化するのにも役立ちます。

AIのおかげで、プレーヤーのパフォーマンスの分析はさらに洗練されています。 コーチでさえ、ビジュアルとデータを使用して洞察を得て、プレーヤーの長所と短所に取り組み、ゲーム戦略を変更することができます。

サッカーからテニスまで、これはすべてのスポーツに当てはまります。 強力なAIテクノロジーであるコンピュータービジョンは、ビデオシーケンスを使用した人間のモーションセンシングとトラッキングに使用されます。 これにより、次の3つの結果が得られます。

• モーショントラッキングと検出
• カラートラッキングと
• 色とテンプレートの組み合わせの追跡

スポーツにおけるAIの一般的な実際の使用例の1つは、人間のポーズ推定を使用して、水フィルターの下でのスイマーのパフォーマンスを決定することです。 この方法は、スイマーの体に手動で注釈を付けることにより、従来の定量的評価方法を引き継ぎます。

2.パーソナライズされたトレーニングとダイエットプラン

AIはスポーツで勝つための軌道に乗っています。 これは、AIがパーソナルトレーニングを次のレベルに引き上げた方法によって結論付けられます。 AIダイエットプランでは、機械学習を使用して、ニーズとスケジュールに基づいて、プレーヤーごとに異なる食事プランをカスタマイズします。 そして、それはほんの始まりに過ぎません。

市場に溢れている注目のAIベースのフィットネスアプリを忘れないでください。 これらのツールとテクニックにより、人間のポーズをリアルタイムで検出するアルゴリズムをトレーニングできるようになりました。

人気のある例の1つは、女性のフィットネスアプリの開発です。このアプリでは、キーポイントスケルトンモデルを使用して、オンラインヨガやピラティスの人間の関節を識別します。

3.スカウティングと採用

スポーツチームは、トリックのスカウトとリクルートボックスに人工知能を追加することで、競争をより厳格で激しいものにしています。 プレーヤーの動きから体の向きまで、フィールドで行われるすべてのことは、正しい決定を下すために追跡されます。

さらに、機械学習アルゴリズムを使用してデータを集約し、さまざまなゲームカテゴリでプレーヤーのスキルと全体的な可能性を評価します。

このようにして採用の選択肢が改善されるだけでなく、各国は不可能を達成するための強力で健全なチームを獲得します。

4.発券

多くの場合、観客は大きなスポーツイベントでの試合に間に合うようにスタジアムに入るのに苦労します。 AIが攻撃された今まで、群衆の問題を解決することはできませんでした。

最近、コロンバスクルーは、AIベースの顔認識技術を採用して、ファンがチケットを確認せずにスタジアムに入ることができるようにしました。 これにより、ボトルネックが防止され、スタジアムの玄関がより効率的になりました。

これとは別に、予測分析と認知分析を使用して、タイミングスケジュールとともにスタジアムに出席する可能性が高いものを予測します。 これは、当局が多くの努力なしに需要に追いつくのに役立ちます。 さらに、商品と食べ物の手配は時間通りです。

5.スポーツの予測

当局が何年にもわたって結果を予測し、お金を稼ぐためにデータの山を王女にしようとしてきたことは隠されていません。 ただし、試合の前半またはエースとスコアの数を調べることは、確率の経験を使用している場合は疑似予測です。

スポーツのAIも正確な結果を予測することはできませんが、人間の予測よりもアルゴリズムにはるかに近づくことができます。

スポーツカテゴリの40％以上が、以下の要因に基づいてAIを使用して試合結果を予測できるようになりました。

• チームの編成
• 得点されたゴールの数
• ゴールスコアリングの機会のためのキーパス
• チームの編成
• チームメイト間のパス数など。

AI分析ツールは、上記のデータを使用して、可能な限り最も近い一致予測スコアを分析できます。

6.自動スポーツジャーナリズム

スポーツジャーナリズムは、すべてのハイライトをカバーする必要がある大企業です。 これらの詳細と更新は、特にトーナメントやマイナーリーグのデータと統計に関しては、厳密に聞かれます。 AIはスポーツジャーナリズムを簡素化し、少し簡単にしました。

たとえば、AI主導のプラットフォームでは、自然言語を使用してデータをナラティブにハードスコアリングできます。 プラットフォームは、コンピュータービジョンとインテリジェントに同期し、ジャーナルスコアヒアリングを実行する自動化された洞察に基づいています。

これは、AIスポーツの魅力的な見方であり、技術者がフィールドに立っていなくても、地元の試合でもカバーできます。

7.広告

これは、スポーツにおけるAIの短く過小評価されている利点です。 人工知能を使用して、機会を特定し、人口統計に基づいてより関連性の高い広告を表示できます。 この方法のブランドは、AIによって識別されたゲームのトップハイライトに基づいてより良い広告を取得します。

ケーキの上の桜は、試合中のプレーヤーの行動と観客の感情を監視する、スポーツにおけるAIと機械学習の自動学習アルゴリズムです。

スポーツの人工知能が、可能な限り最も効率的な方法でゲームを見たり遊んだりするという概念をどのように再定義したかは魅力的ではありませんか？ スポーツビジネスにおけるAIの将来についてお伺いすると、明るく輝いています。 AIはどこにでもあり、ドローンや大型スポーツモニターから戻ることはないので、AIスポーツ業界に投資したほうがよいでしょう。

スポーツ産業におけるAIの未来：何を期待するか

AIはすでに競争力を大幅に向上させています。 効果的なセンサーとアルゴリズムを備えたAIは、ゲームストラテジスト、スポーツ会社、広告主、フランチャイズオーナー、観客のすべてを手にしています。 このように幅広い実装により、企業は健康およびスポーツフィットネスアプリケーションの開発、 AI開発サービス、および同様の技術的なスポーツの機会に投資する可能性があります。

したがって、スポーツパーティーのAIに遅すぎないようにしてください。

AppinventivはAI開発サービスでどのように役立ちますか？

Appinventivは、ビジネスが問題を解決し、タスクを自動化し、顧客により良いサービスを提供するのに役立つインテリジェントなソリューションを設計するAIおよびML開発会社です。 データのキャプチャと処理、マルチプラットフォーム統合、機械学習ソリューション、分析などの幅広いサービスを備えたインテリジェントなAI主導のソリューションでビジネスチャンスを解き放ちます。 AI / MLの専門家に相談して、最高の産業用AIソリューションを入手してください。