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スポーツ・オリンピックAI時代のスポーツアナリティクス
- 著者：
- 藤井慶輔 著
- 内容紹介
- 目次
- 追加情報
これから学びたい人、現場で活用したい人、本格的に観戦したい人、チーム力を向上したい人へ――AIを駆使したスポーツ分析を体系的に学べるテキスト。映像からのデータ抽出、データ分析から戦術生成までを一貫して扱う手法を学び、解析ソフトOpenSTARLabを用いて実践することによって、初学者でも理論と実践をバランスよく身につけられる一冊。
はじめに
第1章 AIを用いたスポーツアナリティクスとは
1.1 AIを用いたスポーツアナリティクスで何を目指すか／1.2 スポーツアナリティクスの目的／1.3 本書で扱うデータ／1.4 スポーツアナリティクスで使われるモデルの種類／1.5 AIを用いたスポーツアナリティクス研究へのアクセス／1.6 AIで変わるスポーツアナリティクス研究／1.7 データ分析における課題と本書の構成
第2章 映像からデータを作る
2.1 映像から何を取り出すか／2.2 コンピュータビジョンの主な要素技術／2.3 コンピュータビジョン技術の応用例／2.4 今後の方向性とスポーツアナリティクスへの接続
第3章 予測分析とプレー評価
3.1 どんな目的で、何を予測し、どう評価するか／3.2 予測・評価に使うデータセット／3.3 試合やプレーの結果の分析／3.4 予測分析とプレー評価の具体例／3.5 反実仮想の考え方／3.6 今後の課題と発展の方向性
第4章 エージェントモデルによるプレー評価
4.1 エージェントモデルを使うとスポーツアナリティクスで何ができるか／4.2 スポーツアナリティクスのためのエージェントモデルの基本概念／4.3 データを用いた選手やチームの評価／4.4 シミュレーションを用いた戦術の生成／4.5 今後の方向性とまとめ
第5章 OpenSTARLabによるAI分析の実践
5.1 OpenSTARLabの導入と本章の構成／5.2 映像からのトラッキングデータの作り方／5.3 Preprocessing Packageを用いた前処理／5.4 Event Modeling Packageを用いたイベント予測／5.5 コンペティションの例を用いた軌道予測／5.6 RLearn Packageを用いたデータからの強化学習／5.7 まとめと今後の展望
第6章 将来の展望
6.1 導入：将来に向けて何を整備すべきか／6.2 実世界データとデジタルモデルの統合／6.3 実運用に向けた主要課題と原則／6.4 エコシステムのつくり方／6.5 誰もが使えるスポーツAIへ
参考文献
索引
藤井慶輔
2014年京都大学大学院人間・環境学研究科にて博士号を取得後、名古屋大学総合保健体育科学センターの日本学術振興会特別研究員PD、理化学研究所革新知能統合研究センターの研究員などを経て、2020年から2024年まで科学技術振興機構さきがけ研究者、2025年文部科学大臣表彰若手科学者賞を受賞。2026年より、サイバーエージェント Sports AI Tech Lab Fonuding Lead。機械学習とスポーツアナリティクスの融合などに関する研究、また様々な団体と産学連携を行っている。著書に『Machine Learning in Sports』（2025年、単著）などがある。