機械学習の自動化: 競技で勝つための強みを提供

• 選手の予測

  出場選手登録をより適切に行うためには、選手の実力を把握し、将来のパフォーマンスを予測できることが鍵になります。機械学習を利用することで、チームは選手との契約時や現在の出場選手登録に関連する意思決定を行う時に、的確な判断を下せます。

• 選手の評価

  チームは、コストとリスクを最小限に抑えて最も優れた選手を獲得しようと努力しています。選手の金銭的な価値をリスクとともに正確に評価できれば、コストを大幅に削減できるだけでなく、人件費の柔軟性を高めて持続可能な成功を実現できます。こうした適正な評価は、年俸調停、契約交渉、トレード、フリーエージェントでの契約、適切な金額での海外選手の獲得における指針になります。

• 選手の育成

  選手の価値を評価できるようになると、チームはその情報を使用して各選手のトレーニング戦略を作成できます。これにより、選手の将来的な価値が最大限に高まります。さらに、AI から得たインサイトを利用して、試合や練習での選手のパフォーマンスに対するフィードバックをすぐに提供すれば、何が好調で何を強化しなければならないかを選手が把握できます。

• 試合戦略の最適化

  自分のチームの選手と対戦相手の強み、弱点、傾向を正確に予測できれば、試合状況ごとに適切な戦略を打ち出せます。最高のパフォーマンスを発揮するための意思決定を行い、その後に生じると考えられる状況についてのインサイトを得ることで、勝率を最大化できます。

• シーズンチケットの解約

  既存のシーズンチケット購入者を維持するほうが、新規購入者を獲得するよりもコストが少なくて済みます。スポーツ組織は、チケット購入者の行動に基づき、機械学習を自動化して、どのシーズンチケット購入者が更新する可能性が低いかを早期に予測してその主な理由を把握し、購入者を保持するための戦略を作成できるようになります。

• 価格設定

  過去の販売や価格の変動、さらに他のスポーツ組織の価格情報を DataRobot のエンタープライズ AI プラットフォームで活用して、すべてのシートに対する単一の試合価格を判断します。各試合が近づいてきたら、入場者数または収益のいずれかを最大化するように各シートの価格を決定できます。

• スイートシート販売の最適化

  機械学習を自動化することでスイートシートの販売を最適化できます。これにより、スイートシートを購入する可能性が最も高い個人および組織を特定できるようになります。スイートシートを購入した既存の顧客については、更新しないリスクのある組織を特定して、あらかじめ対策をとることで顧客を維持できます。

• 企業のスポンサーシップ

  スポーツ組織は DataRobot を利用して、スポンサーシップを購入する可能性が最も高い企業を見極め、そのスポンサーシップの価値を判断するとともに、更新しないリスクのある企業を洗い出すことができます。