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スポーツAIの民主化と発展:アカデミアの立場から

 スポーツAIの民主化と発展:アカデミアの立場から

2025/09/30
Sports Tech Meetup Vol. 1
〜スポーツの未来を創る、AIとデータの最前線〜
にて発表

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Keisuke Fujii

October 01, 2025
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Transcript

  1. どうしたらAIの恩恵を受けられる未来を実現できるか? 今後の課題(アカデミアの立場から) • 今は資金のある大会やリーグのみデータや技術が利用できるので、 多くの人が利用できるようにすることが必要 • 多くの人にとっては、映像はあるがデータやその先の分析ができない • トップ層も、情報が秘匿されすぎて技術交流が少なく発展しない •

    科学・技術の民主化と発展のためには、秘匿すべき情報は守りつつ、 オープンサイエンスを実現することが必要 7 • 将来的には将棋のように人間より 強く、良い戦術を提案したり、正確 に評価ができるようになりそう • ただし現状は実現が難しい構造に なっている 7
  2. どこで最新の研究を確認・発表できるか? 1. スポーツ科学系のジャーナル論文 2. 情報系のジャーナル論文 3. 上記1,2の両方の話題を含むジャーナル論文 4. スポーツアナリティクス系の国際会議論文 5.

    情報系の国際会議論文 6. 情報系の国際会議ワークショップ論文 ※ 非常に数が多いので検索が必須 • 査読が重要:全部定期的にチェックするのは不可能なので、目的を持ってGoogle Scholarなどでまず調べる • 2,3,5,6ならarXivに投稿される場合も多いので、arXivで探してみるのもあり(ただし査読前なので注意) • 最新の動向を探してみるなら、国際会議の方が情報が早いので、4,6は大体会議ごとにチェック(3つ紹介) ※ スポーツアナリティクスはここが多い? ※ あまり知られていないので後で紹介 ※ MIT SSACが代表例(後で紹介) 8 スポーツアナリティクス/機械学習の論文はどこで読めるか?|note スポーツアナリティクス/機械学習の論文をどこで発表するか?|note
  3. 1. MIT SSAC (Sloan Sports Analytics Conference) • 日本でも取り上げられることの多い有名な学会(2025年で19回目) •

    インパクト重視・やや商業的 • これまで、メジャースポーツ・トップチームの分析重視 9
  4. 2. MLSA (Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics)

    機械学習(ML)とデータマイニング(DM)の主要な国際会議(ECML-PKDD)で開催される、 Sports AnalyticsのML-DM workshop (2025年で12回目) 本会議同様、フルペーパーでしっかり査読がある 2025はポルト(ポルトガル) 10 https://dtai.cs.kuleuven.be/events/MLSA25/
  5. 3. CVSports (International Workshop on Computer Vision in Sports) コンピュータビジョンのトップ国際会議(CVPR)で開催される、スポーツのワークショップ

    (2025年で11回目、2025はNashville) • 今後のスポーツアナリティクスとコンピュータビジョンは融合していく • CVPRが画像処理のトップ会議なので、こちらも競争的でレベルが高い 11 https://vap.aau.dk/cvsports/ Best paper award受賞者とOrganizer SoccerNet competitionが複数あり 参加者数が非常に多い
  6. まとめ • 今できなくても、AIで可能になることは数多くある • 様々な立場が絡む構造的課題も、解決する必要がある • AIの恩恵を誰もが受けられる未来を、一緒に創りましょう! • コンペやワークショップ、輪読会を定期的に開催しています (11月5

    or 12日に名大+オンラインで行います!Xで告知します) お気軽にご連絡ください mail: [email protected] X(twitter): @keisuke_fj スポーツAIの未来を 書いた書籍(無料) もご覧ください! 13 資料はHPに: