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2020.06.01

野球もデータドリブンの時代に ー野球特化の姿勢推定AI「Deep Nine」がリリース 【プロ球団で試験導入】

最終更新日:

人の行動や感情を検知・解析するヒューマンセンシング技術を軸に 画像認識技術を開発・提供する株式会社ACESは、野球選手の能力強化や特徴分析、能力強化、 怪我の予防をサポートする新たな姿勢推定AIアプリケーション「Deep Nine」をリリースしたと発表しました。

「Deep Nine」は 株式会社電通、株式会社GAORA、株式会社共同通信デジタルの共同で提供されます。 あわせて国内プロ野球球団への試験導入が決定しています。

近年、 スポーツ領域におけるデータの利活用が進んでいます。 プロ野球においても、 詳細な投球データ(球速だけでなく、 回転数や変化量)、 打球速度や角度、 守備のトラッキングデータなどを蓄積し、 解析することで戦術の向上が図られてきました。一方で、 スポーツにおける本質的な情報である身体動作を定量的に獲得する技術は発展途上であり、 選手の特徴分析や怪我の原因特定および予防はまだまだ困難な状況です。

そこで野球選手の身体情報を十分に活用すべく、 ヒューマンセンシングの技術を応用し、 身体の位置・角度・速度情報を数値定量化するAIアプリケーション「Deep Nine」の開発に至ったといいます。

「Deep Nine」は、 動画像から身体情報を定量化し分析できる姿勢推定AIアプリケーションです。 最先端のディープラーニング技術を応用することで、 被験者の身体にセンサーを装着することなく、 カメラで撮影した映像から身体情報を取得することに成功しました。「Deep Nine」を用いることで、 野球選手の特徴分析や能力強化・育成、 怪我の予防など、 幅広い活用が可能になります。

また「Deep Nine」は、得られたデータの検索による絞り込みと振り返り、 データ出力などの機能を搭載しています。

「Deep Nine」のユースケース
  1. 選手ごとの特徴の把握:
    投球におけるフォームや球種ごとの特徴などを分析し活用可能
  2. 選手の能力強化:
    選手ごとに、 身体動作とパフォーマンスとの相関を分析することで、 パフォーマンスの良い時と悪い時の身体動作の違いを明らかにし、 分析結果を練習やコーチングに活用可能
  3. 怪我の予防:
    怪我をした前後での身体動作の違いを分析し、 データを蓄積していくことで、 投げすぎによる違和感や故障の予防、 また突発的な怪我や手術からの復帰のサポートが可能

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