メジャーリーグのスカウト陣は、これまで統計データと経験に基づいて、プロ入りの可能性を秘めた高校生や大学生の選手を発掘してきた。しかし現在、リーグはスカウトの信頼性を高める可能性のある新たな技術の実験を進めている。

このシステムは、2台のiPhoneカメラを使って動きを捉え、人工知能が選手の将来の可能性から怪我のリスクまであらゆることを分析します…

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ウォールストリートジャーナルが報じた。

野球チームがアマチュアドラフトを前にできる最も重要なことは、成長中の若手選手の将来の成功を予測することです。10年前、データとテクノロジーの爆発的な増加が野球界にもたらされて以来、スカウティングは劇的に変化しました。そして今、メジャーリーグは、さらにハイテクなツール、人工知能による選手のポテンシャル分析を導入しようとしています。

リーグはバイオメカニクス企業Uplift Labsと提携し、iPhoneカメラ2台だけで有望選手の特定の動作パターンを記録できると発表しました。このシステムは、先週アリゾナで開催されたMLBドラフトコンバインへの参加に同意した有望選手の評価に使用されました。 

選手分析の物理学

選手分析は、すでに「運動幾何学」とも呼ばれる運動学と呼ばれる物理学の一分野から着想を得ていました。これは、位置、速度、加速度など、直接測定できるデータと幾何学を組み合わせることで、直接観察できないデータを解明するものです。

スポーツ分析では、投手のボールの回転速度や打者のボールコンタクトのタイミングといったデータを測定できます。これらを基に、運動学的シーケンシングは、選手が下半身、骨盤、胸郭から肘、肩へとどのようにエネルギーを伝達しているかを解明することを目的としています。

運動学的シーケンスでは通常、プレイヤーの体に一連のモーション センサーを取り付ける必要がありますが、これには明らかな欠点があります。

• 動きセンサーキットは高価なので、すべてのプレイヤーにとって実用的ではない
• センサー装備自体がプレイヤーの動きに影響を与える可能性がある
• スポーツラボ環境でのみ使用可能であり、実際の試合では使用できません。

iPhoneのカメラとAI

動作データを生成するためにボディセンサーではなくカメラを使用することで、実際のゲームプレイ中に、通常のゲームウェアを着用した状態で分析を行うことができます。これにより、よりリアルな画像が得られます。

バイオメカニクスを追跡する理想的なシステムは、Upliftのようなマーカーレスのカメラベース技術です。これは、実験室ではなく試合中の選手をトレーニングに活用できます。屋内マウンドで選手がネットに投げ込む動きは、メジャーリーグの試合でアドレナリンが溢れ出し、生身の打者と対峙した際に選手がどのように動くかを判断する上で、完璧なデータセットとは言えません。

怪我の可能性も検知可能

スポーツ選手にとって、怪我は常に付きまとうリスクであり、1 試合だけの出場停止から、選手生命を終わらせるような永久的な出場停止まで、さまざまな事態を引き起こします。

一部の怪我は予測したり予防したりできないが、アップリフトは、AI は将来の怪我の可能性を高める技術上の欠陥を見つけることができると述べている。

たとえば、腕が過度に広がると、肘に過負荷がかかる可能性があり、残念ながらトミー・ジョン手術が必要になる可能性があります。

選手にとって良いニュースと悪いニュース

野球関係者は、過去の成績が将来の可能性を反映していない選手にとっては、こうした分析は朗報となる可能性があると述べている。

選手エージェントの中には、動きのデータは、高校や大学の成績ではすぐには分からないようなより深いスキルセットを示し、ドラフトの後半で指名される可能性が高い選手にとって役立つと考えている人もいる。

しかし、それは他の人にとっては悪いニュースかもしれません。

選手がすでにドラフト上位で指名されると予想されている場合、チームはMRIデータや動作データを使用して、選手の運動能力プロフィールの潜在的な危険信号を見つけることができる。これは、選手がプロ野球に入る際に、より少ないボーナスを交渉するために使用できる可能性がある。 

いずれにせよ、メジャーリーグのスカウト陣は統計や直感よりもこの種のテクノロジーに大きく依存するようになる可能性が高いだろう。

写真: ジョシュア・ピーコック/Unsplash

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