生成AIを活用した野球データ分析 - メジャーリーグ編 / Baseball Analytics for Gen AI

LayerX ランチタイムLT「AI for fun」登壇資料

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1. © 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
2. © 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
3. © 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
4. © 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📼
5. © 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
6. © 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
7. © 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⚾
8. © 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⚾
9. © 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！