© LayerX Inc. 生成AIを活用した野球データ分析 メジャーリーグ編 AI・LLM事業部 プロダクト部 開発グループ 中川 伸一 NAKAGAWA, Shinichi DAY05 topic AI for fun Speaker 

© LayerX Inc. © LayerX Inc. 2 LayerXの⼈として ● AI‧LLM事業部 プロダクト部 開発G SRE ● SREとして以下ミッションを推進 ○ SRE（サイト信頼性エンジニアリング）の戦略&実装 ○ Ai Workforceのお客様導⼊の推進 ● よく使う物: Azure, Terraform, Cursor 中川 伸⼀（NAKAGAWA, Shinichi） 野球の⼈として ● アマチュア野球エンジニア（元‧プロ野球エンジニア） ○ 2018-2019, スポーツテックのベンチャーでCTO ○ MLB/プロ野球のデータ解析‧分析‧アナリティクスのプロダクト開発 ● よく使う物: Google Cloud, Python, Terraform, Claude ⾃⼰紹介 @shinyorke 

© LayerX Inc. ⽬次 Agenda ● やりたいこと ● やったこと（デモ） ● アーキテクチャ ● 結び 

© LayerX Inc. © LayerX Inc. 4 やりたいこと ● 「今年の⼤⾕翔平の成績は」「最近2試合の投球内容は」みたいな質問を返すAIが欲しい ● AsIs（いままでどうしていたか） ○ MLBの公開データ「Baseball Savant」の3年分データがBigQueryにある ○ 今までは専⽤のWeb アプリを作ったり、⼿元のnotebookでどうにかしていた ● ToBe（⽣成AIで何できる？的な仮説とPoC） ○ Webアプリやnotebookの代わりのAgentを作ればいけそう？ ○ BigQueryをつなぐMCP Serverを⼿元に⽴てて適当なツールで操れば良さそう ⽣成AIに基本的な野球データ分析をしてもらう⚾ デモをご覧ください📼 

© LayerX Inc. © LayerX Inc. 5 やったこと（デモ） BigQueryのデータを検索してからちゃんと答えているのがお分かりだろうか？ Claudeに聞いてみました - ⼤⾕翔平の投⼿としての成績は？ ※デモは⽇本時間6/30に収録 

© LayerX Inc. © LayerX Inc. 6 やったこと（デモ） ちゃんとグラフも描いてくれました、すごい。 Claudeに聞いてみました - ⼤⾕翔平が6⽉どれだけ打ったか？ ※デモは⽇本時間6/30に収録 

© LayerX Inc. © LayerX Inc. 7 アーキテクチャ ● Claude DesktopからMCP Serverを通じてメジャーリーグのデータを取得‧集計‧描画 ● MCP Toolbox for DatabasesでMCP Serverを⽴てた&利⽤ルールをCursorで作る⽣成AIの総⼒戦 ● なおGoogle Cloud側のシステムは趣味で作ったもの（2022年から個⼈開発で開発‧運⽤） Claude DesktopとMCP Toolbox for Databasesに全振りなBet AI ⽣成AI部分は半⽇で実現⚾ 

© LayerX Inc. © LayerX Inc. 8 やれるとわかったこと ● 既存の⽣成AIツールの組み合わせでイケる ● MCP経由でデータ検索のお陰で、正確な データで表現される ● 分析はもちろん、解説も楽になる！？ これからやること&課題 ● ちゃんとしたAgentとして実装したい ● グラフ描画など、ビジュアライゼーション に課題あり（出来ないケースあった） ● 既存の解説と棲み分けしないと(ry 野球データ分析と解説のあり⽅を⽣成AIで変える（かも） 結び 次回作もこうご期待⚾ 

© LayerX Inc. Thank you for your time. お昼時にお時間いただきありがとうございました & Bet AIしていきましょう！