【こんな方に、ぜひ読んでいただきたい】
① AIやデータサイエンスの基礎知識を持ち、スポーツ科学との融合分野に挑戦したいと考える学生や若手研究者
② スポーツアナリティクスの思考プロセスやシミュレーション手法を自社の課題解決に応用したい企業経営者・ビジネスパーソン
③「他社がやるから」という盲信を捨て、AIの出力の不確実性や限界を見極めたい意思決定者
【前編のエッセンス】
藤井慶輔氏は、人の運動をデータ解析するスポーツ科学分野から出発し、AI・機械学習の発展を機に研究領域を広げてきた。現在は、映像やビッグデータを活用し、スポーツにおける戦術やプレイの価値を数値化する研究に取り組んでいる。背景には、指導現場で経験や主観に頼りがちな分析を、より客観的・定量的なものへ変えたいという問題意識がある。著書『AI時代のスポーツアナリティクス』では、スポーツ研究者とAI研究者の橋渡しを目指し、AIによるデータ取得・分析・予測・提案の可能性を紹介。将来的には、AIを現場で自然に活用できる環境づくりを目指している。
【前編のキーメッセージ】
キーメッセージ①
スポーツ指導を経験や勘だけに頼るのではなく、AIとデータによって客観的・科学的に支える時代が到来している。
キーメッセージ②
スポーツ分野とAI分野の接点を広げ、双方の研究者や実務者が協働できる環境づくりが重要になる。
キーメッセージ③
AIは万能ではない。できること・できないことを理解した上で活用することが、現場導入への第一歩となる。