2019年MITスローン・スポーツ・アナリティクス・カンファレンスのほぼすべてのアイデアや製品は、同僚同士の「もしも...」の会話にさかのぼることができる。
NBAでは2009年から、プロサッカーでは1999年から選手のトラッキングに携わってきたSTATSは、"社内のカメラではなく、放送のビデオフィードを通して選手をトラッキングできたらどうだろう？"という疑問に対する答えを見つけた。
放送ビデオを通じてスポーツのトラッキングデータを取得する初の特許取得済みAI技術であるAutoStatsを通じて、STATSは過去・現在を問わずあらゆる試合のトラッキングデータを取得する可能性を解き放った。
The Ringer』のジェイソン・コンセプシオンが自身の番組『NBA Desktop』で明らかにしたように、「世代が違う選手を比較するのは不可能だ」という議論はもはや時代遅れかもしれない。
STATSの人工知能AI担当副社長であるパトリック・ルーシー博士は、「Unlocking Potential：次世代トラッキング・データ "パネルに参加し、トラッキング・データの未来におけるAutoStatsのパワーとその意味について語りました。
「STATSでは1999年からトラッキングデータを収集している。トラッキングデータは新しいものではありません。20年前のものです。しかし、各会場にコンピューターvision 設置しなければならないため、トラッキングデータには限界がある。そのため、規模が限られてしまうのです」とルーチーは冒頭の挨拶で述べた。「ビデオさえあれば、追跡データを得ることができる。そして、本当に詳細な追跡データを集めることができる。
「このテクノロジーを使えば、実際にデジタル化し、照会し、分析することができる。
STATS社のコンピューター・vision 部門責任者であるスジョイ・ガングリー氏は、「トラッキング・データを超えて：AutoStatsに光を当て、OpenPose（カーネギーメロン大学からライセンスを受けて製造された製品）を使用して放送ビデオから直接選手を追跡することで、追跡データの利用可能性を拡大し、人間のポーズ推定を提供することでデータの質を深める方法について説明しました。
「元MLB投手で、MITスローンスクールのフェローであり、Unlocking Potentialパネルのメンバーであるクリス・カプアーノは、「（トラッキングデータは）使わないにはあまりに貴重だ：元MLB投手で、MITスローンスクールのフェローであり、Unlocking Potential: The Next Generation of Tracking Dataパネルのメンバーでもあるクリス・カプアーノは、ディスカッションの中でこう述べた。
パネルディスカッションでは、最新の動向、データの所有権、倫理、ファン体験への潜在的な影響など、選手トラッキングに関する多くのトピックが話し合われた。パネルディスカッションの全文はこちら。
2月25日、STATSとオーランド・マジックは、マジックがAutoStatsのデータを大学選手の分析に役立て、NBAドラフトでの評価と決断を向上させるための独占契約を発表した。
https://www.stats.com/auto-stats/、AutoStatsの詳細をご覧ください。
