スポーツアナリティクス

かつて、プロスポーツチームが「データとアナリティクスは競技において技術的な優位をもたらす可能性がある」と考えていた時代がありました。現在ではアナリティクスは勝つための当たり前の前提となり、最先端のスポーツチームはもう次のレベルに進んでいます。今や指先 1 つで、数百万ものデータのタッチポイントから予測モデルを構築できるのです。スポーツにおけるデータの潜在能力を解き放つ高精度の予測をすばやく行うには、自動機械学習と人工知能(AI)が鍵となります。

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DataRobot はすでに、いくつかの世界トップクラスのチームに対し、自動機械学習を活用して競技で優位に立つための支援を行っています。競技場の中でも外でも、ライバルに差をつけられないようにする必要があります。

スポーツアナリティクスでの DataRobot について詳しくご紹介

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自動機械学習: 競技で勝つための強みを提供

プロスポーツは、競技場の中でも外でも競争の厳しい業界です。ごくわずかな競争上の優位が大きく影響することがあり、優勝と予選落ちほどの差につながることさえあります。今日のスポーツフランチャイズチームが最高の条件で戦うには、AI を活用して競技のあらゆる側面を自動化し、スピードアップする必要があります。これにより以下を実現できます。

選手のパフォーマンスを最大限に強化

ピッチャーがこれからチェンジアップを投げるのか、スライダーを投げるのか、あるいはポイントガードが左に動いたときに 3 ポイントシュートを打つのか、リング下に向かうのかがわかるとしたらどうでしょうか。これこそが自動機械学習と予測モデリングの力です。どの選手にも傾向があり、それを履歴データポイントとして収集、解析して未来の予測に役立てることができます。対戦相手が何をするかを知ることは、選手のパフォーマンスを最大限に高める最善の方法であり、これが勝敗を分けることもあります。

怪我の予測と防止

ここぞという時にスター選手が怪我をすることほど優勝の望みをくじくものはありません。各チームは、最適なトレーニング方法と怪我防止方法を編み出すことにかつてないほど力を注いでいます。ウェアラブルテクノロジによって様々なパフォーマンスデータが得られるようになり、睡眠と栄養の研究が以前より重視されるようになった今、次のステップとしてチームは自動機械学習を活用して選手の心身の健康を守ろうとしています。選手 1 人 1 人の限界を予測し、それに達することがないようにするのです。

有望選手の成長予測

プロスポーツのスカウト部門の目標は、ほとんどの場合、若い選手がどのくらい効率よくレベルアップするか、または選手がキャリア全体を通じてどの程度伸びるかを予測することです。どのスポーツでも、選手のドラフトは、数十年分の履歴データを簡単に入手できるにもかかわらず、非常にはずれが多いことが知られています。こうしたデータの奥深くに宝が隠れています。つまり、これまで注目されてこなかったが、レベルアップの可能性を持つ選手です。自動機械学習の力を借りれば、スカウト部門がそのようなダイヤの原石を見つけやすくなります。

貴重なデータの統合

スポーツの歴史の中で、今ほどパフォーマンスデータが収集された時期はありません。しかし、アナリストは、パフォーマンスにあまり影響のない大量のメトリクスの中から、最も重要なシグナルを見つけ出さなければなりません。DataRobot の自動機械学習プラットフォームでは、パフォーマンスに影響するすべての要素が統合され、実際に重要な意味を持つメトリクスが示されます。

潜在的利益の増加

自動機械学習には、競技場でのパフォーマンスだけでなく、競技場の外での成果、特にチケットの売り上げにも影響を及ぼす力があります。シーズンチケットの更新率、来場者数や、特定のイベントチケットの価格弾力性を予測できれば、スポーツチームのフロントオフィスは潜在的利益を最大限に伸ばすことができ、その利益を競技でのパフォーマンス向上のために再投資できます。

運用効率の向上

スポーツチームと巨大スタジアムが提携することはよくありますが、こうした総合競技場でのイベント運営は困難を極めがちです。自動機械学習を利用すれば、イベントがどのように展開する可能性があるかを予測して運営効率を大幅に高めることができ、会場でのスタッフ配置や物品調達に関して適切な決断を下すことができます。

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