【中編のエッセンス】
藤井慶輔氏は、AIを活用したスポーツアナリティクスの最大の課題として、データを扱い現場にとって価値ある情報へ変換できる人材不足を挙げる。目指すのは単なる3D再現ではなく、膨大なデータから人間が理解し意思決定できる形へ変換する「スポーツデジタルモデル」の実現である。また、スポーツ分野で培った映像・動作データ解析の考え方は、製造現場の技能伝承や属人化解消にも応用可能だと指摘する。一方でAIは万能ではなく、最終的な判断には人間の役割が不可欠。重要なのは指標を盲信することではなく、データの確実性を理解し、現場の知見と照合しながら活用する姿勢である。
【中編のキーメッセージ】
キーメッセージ①
AI活用の鍵は技術そのものではなく、データから意味ある知見を導き出し現場へ届ける人材の存在にある。
キーメッセージ②
スポーツの動作解析で培われたデータ活用の考え方は、企業の技能伝承や暗黙知の可視化にも応用できる。
キーメッセージ③
AIの出力を鵜呑みにせず、不確実性を理解し違和感を持って判断する人間の力が今後さらに重要になる。