みなさん、こんにちは。
前回はホークアイがプロ野球に取り入れられていることについて見ていきました。
今回はAIによる動作分析について見ていきます。
それでは、今回もよろしくお願いします。
今回のサムネ画像は、AIとは関係ないですが、鉄道ファンから「あい」されていそうな快速マリンライナーと、キハ40系の車両にしてみました（笑）
AIの活用はもはや常識
プロ野球では前回見たホークアイに加え、AIによる動作分析も行われています。
ホークアイがあるため、昔のモーションキャプチャーのように対象者にマーカーをつけないと解析できない時代ではなくなりました。
https://www.motioncapture.jp/optitrack/applications/app02
ちなみに、診断士に役立つことで言うなら、熟練工の手の動きなどの暗黙知の分析も可能になります。運営管理でも動作分析の論点が出てきましたよね。
また、AIによる予測は試合前だけではありません。試合中に状況に応じて柔軟に修正をすることも可能です。２次試験への事例Ⅲ的に言うなら「監督・コーチ・選手へのリアルタイム情報提供」です。
ちなみにこれは阪神タイガースの例を挙げましたが、他の球団でも程度の差こそあれ、ホークアイとAIによる予測の技術を活用しています。
そして、IT技術力の高い球団だと、ホークアイによって蓄積されたデータをもとに、AIを使えば試合中でも選手のサインパターンや癖をリアルタイムで予測することができます。
チャットGPTによる解説
ここからはチャットGPTによって詳しく整理していきます。
AIによる分析が可能な範囲（AIモデルによるパターン予測の範囲）
以下のことが予測できるそうです。
• 投球パターンの予測
• 過去データ（球種・コース・カウント別傾向など）を学習したAIモデルで、次の球種やコースを予測
• 打者の反応・スイング傾向の予測
• 球速や軌道、カウント状況などからスイングタイミングや打球方向を推測
• 間接的なサイン傾向の推測
• 捕手のサインそのものは直接見えなくても、投球パターンから「どの球種を出す可能性が高いか」を統計的に予測
予測ばかりですよね。しかも試合中にリアルタイムで行うこともできるので、例えば試合の前半に集めたデータをAIによって解析することで、後半に集中的に相手を攻略することも可能になります。今後はどんどんそのスピードが速くなり、下手をすると打者一巡したあたり（３回や４回の時点）で対応することができるようになるでしょう。
ちなみに、後半から出てくるような中継ぎ投手や抑え投手だとしても、蓄積されたデータから球種やコースを予測することはできます。
AIの仕組み（試合中リアルタイム用）
このような手順で行われています。
1. 入力データ
• ホークアイなどからの投球・打者・守備のリアルタイムデータ
2. モデル
• 機械学習（例えばLSTMやTransformer）で時系列のパターンを学習
3. 出力
• 「次にどの球種が出やすいか」「打者がどの方向に打ちやすいか」
4. 戦略支援
• コーチングスタッフにリアルタイムで情報提供
• 守備位置や配球戦略を即座に調整可能
そして、機械学習モデルや統計解析を使えば、次に投げる球種やコースの確率を推定できます。もちろん、だからと言って確実に正解できるわけではないし、良い投手からだといくら球種やコースがわかっても打てる確率は低くなります。しかし、普通の投手ならば打てる確率は上がります。
そして、すでにプロ野球では「データチーム」が打者ごとの打撃傾向や投手ごとの配球傾向、サインの傾向を分析して戦術に活用しています。
もちろんそれは試合中のリアルタイム予測も含みます。高速の通信・分析環境があれば、試合中でもある程度の予測は可能です。もちろん予測精度は100%ではありませんので、「次の1球を完全に当てる」ということはなかなか難しいですが、それでも50〜70％の精度でわかればかなり楽に打てるようになります。
プロ野球選手は、普段は２割５分くらいの打者でも、球種とコースがわかれば５割くらいの確率で打てると聞いたことがあります
今回はAIによる予測について見ていきました。
今回もありがとうございました。