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野球とAIの可能性について(2019年5月2日) | 野球のこととかを書きたい。
多分、数年以内に始まる。 野球はひとつひとつの動作がはっきりしており、AIが、と言うよりも統計的に処理しやすいスポーツだと思う。 例えば、「投手が投げる動作をする」→「ボールが軌跡を描く」→「打者がスイングする」→「打球が飛ぶ」→「野手が追いかける」と、ひとつひとつのイベントを分離して考えることができるので、それぞれのイベントを評価しやすい。例えば、MLBでは何年も前から「このフライの捕球確率は●●%」と測る技術が発達している。 これがサッカーだったら、常に動的であることと人数の多さ(と人同士の相互作用)もあり、なかなかこういった解析をすることは難しいだろう。 以下にて具体的に、私が思う「AIによる野球の発展」を述べる。 1.フォーム解析 投手にしろ、野手にしろ、野球というのは同じ動作を何百何千と繰り返すスポーツだ。すると、当然フォームに関するデータは溜まっていく一方だ。 あとは、各フォームで放たれた投球や打球の「良し悪し」をデータとして入れてあげさえすれば、あとは機械的に(統計的に)「良いフォームと悪いフォーム」をAIが評価してくれる。ただし、人によって体つきや関節や筋肉の性質が異なるから、自分と他人を比べても意味がない。あくまで、自分自身のフォームの変化を考えるのだ。 投手でいえば、投球に対する打者の結果や投球のデータそのもの(球速、回転数、回転軸、捕手の構えからのズレなど)を使えば、「良いフォーム」を追求できるだろう。打者でいえば、単に打席の結果から「良いフォーム」がなにかはすぐに分かるだろう。 理屈的には、上記で書いたことは当たり前のことだらけである。あと問題になるのは、いかに「フォーム」をモデル化するか、ということだ。これは人間が考えることであり、誰かが考えてくれればいい。 一つの方法は、定点カメラをいくつも設置して、映像の切り口からフォームをデータ化する手法だ。しかし、ユニフォーム(身につけているもの)が違ったりすると、あまり良い結果を出してくれないかもしれない。ただこの方法では、別にAIでなくても、人の目で見てもフォームの違いが分かりやすいというメリットがある。今すぐにでも球場にフォーム解析用の定点カメラを設置し、フォームをデータベース化すべきだ。(相手選手のフォームのデータも取れるというメリットや、クセを解析しやすいというメリットが有る。)