認知、認識を超え、AIで一流選手の感覚を可視化（後編）
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注目のコメント
バレーボール経験者ですが，テレビを見ていて，トスがどこに上がるのかをかなり予想できるタイプだと思っています．以前妻に「なんで分かるの？」と聞かれたので言語化してみようとしたところ「1周前のこのローテではセッターが速攻を上げてブロックに捕まって，そのあとサーブミスでローテが回ってセンタープレーヤーが後衛に回っちゃたので…云々…．この点差がある今ならミスっても惜しくなくて…云々…，レフトのアタッカーは一つ前のローテでストレートに打ってミスしてるから…云々…，セッターとしては気持ちよく自信をつけさせるために…云々…」のように，ものすごく長くなってしまいました．確かに，1対1で決まるものではなくて，このネットワークみたいな構造で理解しなければならないかもなぁというのが納得です．（野球のキャッチャーの配球に近いと思います）
各チームがAIを導入し，その予測精度がどんどん向上してきたときに，お互いに手を読みあって，裏の裏の裏の裏の…みたいなジャンケンの読み合い合戦みたいなことが起こらないかなぁとちょっと思っています．結局高度になればなるほど，確率が等しく分散していってしまい，予測できないことと同じ，みたいな話にならないかなぁと．フェンシングの例でも書かれてますが、データの取得が可能ならばリアルタイムでなければ手作業で出来るんですよ。
多くの競技の問題は、トップリーグや日本代表クラス以外、手作業で出来るのにやろうとしない・思わないことでは？
ただバレーボールの凄いところはリアルタイムにかなり近づいているところ。
リアルタイムに近づけられた大きな要因は、前編でも書きましたが、データ取得・入力がかなり速く可能になったことです。
競技によって、課題が「アナリティクスをする必要性の啓蒙」、「データ取得・入力の高速化」、「AIの精度の向上」とそれぞれ違う、と言えると思います。
(追記)
あとこの記事で言っている「AI」は「AIを利用したシステムダイナミクス」のことでしょうか？
なんか本質がAIというよりはシステムダイナミクスな気がしたのですが。AIによるゲームにおける駆け引き等の分析は非常に面白いところではありますが、相手の手を読みきったから勝てるとは限らないのがスポーツの面白いところ（結局最後は技術やフィジカルの勝負にならざるを得ない）。AIによるデータ分析は、それをどうやって選手の感覚的なものと共存・融合させてゆくかが最も大事で難しいところだと思います。一方で、AIやテクノロジーがスポーツ産業14兆円化計画に貢献し得るのは、そうしたパフォーマンスの向上よりも、ビジネス化の方が余地が大きいと思います。VRによるより臨場感のある体験の提供・共有、データを使ったより深いスポーツ観戦の提供、トレーニング方法等含めたアマチュアスポーツの進化・健康増進への貢献、等々スポーツというものが持っているコンテンツのポテンシャルを最大限マネタイズしてゆく方法にフォーカスするのが正解と思います。MLBでAAAのチームがマネタイズに成功しているように、また高校野球やアメリカのカレッジフットボールもそうですが競技のレベルがコンテンツとしての人気に必ずしも一致しないというのも頭に入れておくべきポイントです。
