NPB球団もAIアプリを試験導入　身体動作を数字化で野球新時代突入へ

ACES、電通、GAORA、共同通信デジタルが「Deep Nine」のサービス提供を発表

　野球のパフォーマンス向上へ、新たな動きが生まれる。画像認識アルゴリズムを開発・提供するAIスタートアップ企業の株式会社ACESが、電通、GAORA、共同通信デジタルと姿勢推定AIアプリケーション「Deep Nine」のサービス提供を開始することを発表した。チーム名は明かされていないが、NPB球団への試験導入が決定したことも報告した。

　このアプリケーションは最先端の技術を利用し、カメラで撮影した動画像から身体情報を分析。これまでの動作解析ではモーションキャプチャーを使用しての分析が主だったが、この「Deep Nine」はその必要がない。動画や試合の映像も使用して、選手の姿勢などの身体的な動きの分析が可能になる。

　例えば、投手であれば、リリースの位置や軸の傾き、打者であれば、スイングした時の腕の位置などが数値化され、1球前のフォームの違いなども明確に分かるという。データとして蓄積できる強みもある。これによって、実現可能になることは多岐に渡る。

〇選手の能力強化

　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することができ、分析結果を練習やコーチングに活用できる。例えば、季節によって成績の波があった場合、その時期別の投球または打撃フォームを見比べ、それが数値化されることで、改善点が具体化できる。

〇怪我の予防

　怪我をした前後での身体動作の違いを分析し、疲労の蓄積などによって生じる微細な体の動きの変化を捉えることができる。投手で言えば、投げすぎによってある部位に過度に負荷がかかって生じる違和感や、故障の予防に繋がる。選手自身がパフォーマンスが落ちていると感じた時に、身体データを見ることで、それまでの動きの違いを知り、練習量を調整する、などといった予防方法にもつながる。

〇リハビリへの展開

　例えば、負傷で長期離脱し、戻ってきた場合、どうしても故障箇所の筋力の衰えなどから、怪我をする前と後では、動きに違いが生じる。それを感覚ではなく、データとして分析することで再発予防やリハビリ過程の強化プランに役立てることができる。また、その部分を意識して動画で身体動作を見ると、今まで見てきても分からなかったことが、分かることも出てくるという。

　〇選手の特徴の把握で育成強化

　チームの主軸を担う選手たちがどのような育成過程を踏んでいたか、データとして蓄積されていけば、若手や新入団選手の身体動作のモデルケースにもなる。今まで“10年に1人の逸材”と言われるようなレベル選手を、このデータによって育成できる時代の到来が期待できるという。

　NPB球団への試験導入が決まっており、今後は実際に試合におけるデータの蓄積を図っていく。今までは選手やコーチの感覚に委ねられていた部分へ、AI技術が選手のパフォーマンス向上の手助けをするという位置づけになる。これが広く実用されるようになると、野球界にも新たな時代が到来するか。アマチュア球界への展開も可能となれば、野球界全体のレベルアップにつながっていくかもしれない。

（Full-Count編集部）