先週末の3月3日と4日、Stats Perform 第17回MIT Sloan Sports Analytics Conferenceに参加した。このイベントには世界中から2,500人を超えるデータに関心のあるスポーツ好きの参加者が集まり、アナリティクスの進歩について熟考した。熱中している分野でキャリアをスタートさせたいと願っている熱心な大学生から、テクノロジー、放送、プロスポーツ界の大物までが、アナリティクスの試みの成功を分かち合った。
ボストン・ローガン国際空港からの眺め
1日目
スローン・スポーツ・アナリティクス・カンファレンスのプレゼンテーションの中心はストーリーテリングだった。Stats Perform ブースでは、我々のライブ中継リサーチアシスタントであるPressBox Liveが話題になっていた。
米国プロダクトマーケッターのアンディ・ブラウンと戦略アカウントディレクターのステファニー・ブラウンは、PressBox LiveのAI、自然言語生成、豊富なデータがどのようにストーリーを伝えるために使われたかを紹介した。例えば、フランス代表のキリアン・ムバッペがワールドカップの決勝戦で2度得点を決めた5人目の選手になったことや、デューク・マイヨー・ボウルのメリーランド州とNC州立大学の対戦で、タウリア・タゴヴァイロアがフィールドの左サイドに投げて圧倒的な強さを見せたStories 紹介された。
このような洞察は、Opta データ、データ専門家、自然言語生成の組み合わせによって生み出される。
上のようなパスグリッドは、試合中に自動的に生成される。
我々のチーフ・サイエンティストであるパトリック・ルーシー博士は、イベントの中で2つのプレゼンテーションを行った。まず、スポーツの言語について、そしてChatGPTのような流行のツールはスポーツのストーリーテリングにはまだ適していないことを話しました。ルシー博士によれば、ChatGPTは事実がストーリーの邪魔になることを許さない。スポーツ報道には正しいデータが不可欠であり、ChatGPTがそこに到達するまでにはまだ時間がかかるだろう。
「ChatGPTはスポーツに使えますか？まだです。スポーツは独自の言語です。
2日目
Stats Perform社のデータサイエンティスト、マット・スコットがブースに登場し、AutoSTATSについて語った。AutoSTATSは、NBAチームがより多くの情報に基づいたドラフト決定を行うのを助けるために、放送映像からデータを提供するためにコンピュータvision 利用するツールです。マットとアンディはまた、OptaVisionについても話しました。 Opta Dataの新しい追加機能で、選手がどこにいて何をしているかというデータフィードを同期させ、ピッチ上で何が起こっているのか（どれくらいのプレッシャーがかかっているのか、ボールを保持しているチームがどのようにボールを動かしているのか、様々な状況でどのような形やフォーメーションをとっているのか）をよりよく評価するものです。
一方、パトリックはメイン会場のシェーン・バティエ・ルームで行われた「Mind, Body, Machine」パネルに登壇した。スポーツ人工知能分野の専門家たちとともに、パトリックはAI 機械学習がスポーツの発展に果たす役割、そしてそれらがもたらす潜在的な脅威についてグループと討論した。
AI できることはたくさんあるが、それはデータに基づいており、データ収集には倫理的な問題がある。例えば、選手がよく眠れたかどうかとか、フィールドでのパフォーマンスに影響するような配偶者との口論があったかどうかとか、我々が決して得られないデータだ。私たちがそのデータを得ることはないかもしれないが、チームは得るかもしれない。AI アスリートのパフォーマンスに新たな可能性をもたらすかもしれない。"
最後に、国際女性デーである3月8日にこれを掲載するにあたり、ショー、テクノロジー、そしてスポーツを可能にしてくれた偉大な女性たちに感謝の意を表したいと思います。Stats Perform Women in Sports Technology（WiST）財団の誇り高きパートナーであり、同財団もショーに参加した。WiSTは非営利団体で、スポーツ業界における女性の割合を変える手助けをすることを目的としている。WiSTのような組織と共に、Stats Perform スポーツテクノロジーをより多様で、あらゆるファンを受け入れる場所にすることができる。
今年のスローン・カンファレンスでの主な学びや収穫など、ルシー博士による総括を今週末にお届けするので、またチェックしてほしい。
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