いまやトラッキングデータの活用は、多くのスポーツにおいてなくてはならないものになってきている。例えば米MLBでは、「STATCAST(スタットキャスト)」というトラッキングシステムを活用して非常に多くのデータを取得・分析している。これによって選手のパフォーマンスや戦術の構築に役立てることはもちろん、エンターテインメント的な面白さを提供することにも一役買っている。
スタットキャストは今、野球だけではなく、他のスポーツでも導入が進められようとしている。「スポーツアナリティクスジャパン2017(以下、SAJ2017)」(主催:一般社団法人日本スポーツアナリスト協会、2017年12月2日)ではスタットキャストを開発したジョー・インゼリーロ氏(BAMTECH Media社・CTO)が登壇。スタットキャストがこれからどのようにスポーツの在り方を変えていくのか、その構想を語った。
野球に「革命」を起こすスタットキャスト
スタットキャストは、レーダーパネルというミサイルの追尾用に開発されたレーダーと光学カメラを用いて様々なデータを計測し、瞬時に数値化できるトラッキングシステムである。このシステムを活用することでボールの初速や角度、予測飛距離といった一次的な情報はもちろんのこと、データとデータを組み合わせることで、打者の体感速度や、野手がボールを捕球するまでに必要な移動距離、捕球できる確率といった、より複雑な二次情報も割り出すことができる。
スタットキャストを用いて様々な情報を取得・分析することで、これまでの常識が覆った事例も出てきた。例えば野球ではボールを地面に叩きつけるようにバットを振る「ダウンスイング」が良いスイングとされていたが、打球の速度や角度、飛距離といったデータとヒットやホームランの関係性を見たところ、かつては悪いとされていた「アッパースイング」の方がヒットやホームランにつながりやすいことが分かったという。
このように、野球に革命をもたらしたスタットキャストが試験導入されたのは2014年のことである。その翌年にはMLB所属チームの全球場に導入され、あっという間に野球界になくてはならないシステムとなった。この流れは今後、他のスポーツにも波及していくことになるだろう。
赤外線カメラとAIで選手のダメージを可視化
スタットキャストのように「データを可視化する」ことは、パフォーマンスやエンターテインメント性の向上だけではなく、スポーツにおける判定の正当性を証明するためにも有効である。その例としてインゼリーロ氏が紹介したのが、ボクシングにおける「選手のダメージを可視化する」取り組みだ。
その実験は、2012年のマニー・パッキャオ選手とティモシー・ブラッドリー選手によるWBOウェルター級タイトルマッチで行われた。パッキャオ選手が優勢に試合を進めながらも判定が割れ、結果的にはブラッドリー選手が僅差で判定勝利。試合後に大いに物議が醸された試合である。
この試合の判定の正当性を検証するためにインゼリーロ氏が用いたのは、赤外線カメラと人工知能(AI)だ。パンチを浴びると皮膚下で内出血が起こり、選手の体表温は下がる。赤外線カメラとAIによって選手の体表温を計測することで、内出血が起こっている部分を可視化するというのである。
「試合後、パッキャオ選手は“自分はダメージを受けていない”と話をしていました。実際に赤外線カメラで撮影した映像を見てみると、パッキャオ選手は1ラウンド目と12ラウンド目で体表温がほぼ均一であることがわかります。一方のブラッドリー選手は、12ラウンド目には胸部から腹部にかけて体表温が下がっている(色が黄色くなっている部分が、温度が低下している箇所)ことが分かります」(インゼリーロ氏)