チャレンジ（ビデオ判定）システムや、リアルタイムでのスタッツ表示、そしてそれら膨大な情報を用いてのコーチング――。今やテニスの世界も、ビッグデータを収集・解析し、多方面で活用する時代だ。
その次世代のテニス界を牽引するのが、多国籍インフォメーション・テクノロジー社として名高い、ＩＢＭ社である。
同社は、グランドスラムでのデータ収集・解析を行なうほか、全米テニス協会（ＵＳＴＡ）とは30年に及ぶパートナーシップを提携しており、米国人選手を多角的に支援している。
８月末から９月上旬にかけてニューヨークで開催された全米オープンでは、人工知能（ＡＩ）が試合のダイジェスト映像を編集する“ＡＩハイライト”など、ＩＢＭが開発したテクノロジーによる種々のサービスが、テレビ視聴者や観客を楽しませてきた。また膨大なデータの解析情報は、選手やコーチたちによって、戦術立案等にも活用されている。
それら、ＩＢＭが手掛けるテクノロジーの中でも最新鋭のものが、人工知能（ＡＩ）も用いて設計された“コーチ・アドバイザー”だ。 ＵＳＴＡとＩＢＭの提携によって生まれた、この“コーチ・アドバイザー”機能の要諦は、「１ポイントを取るために、どれだけの体力を消費し、身体に負荷をかけているか」を計測することにある。その判断材料となるのは、“フィジカル負荷”と“メカニカル運動強度”と定義される二大要素だ。
“フィジカル負荷”は、選手の身長と体重などの体型に、「走行距離」と「前後左右に移動する際の平均スピード」を加味して算出。“メカニカル運動強度”は、主に運動時の加速と減速度合いから、身体に掛かる負荷の累積値を計測するというものだ。
“コーチ・アドバイザー”機能は、試合動画をチェックしながらそれらの数値をリアルタイムで算出し、グラフで可視化していく。そして、このツールを用いることで選手やコーチらは、試合展開及びポイントの獲得と、体力消費等の関連性を知ることが可能に。それらの情報を分析することで、例えば、その選手が必要なのは持久力か瞬発力なのか？ あるいは、効率よくポイントを取るための戦術立案や技術研鑽に活かすことが期待できる。
その次世代のテニス界を牽引するのが、多国籍インフォメーション・テクノロジー社として名高い、ＩＢＭ社である。
同社は、グランドスラムでのデータ収集・解析を行なうほか、全米テニス協会（ＵＳＴＡ）とは30年に及ぶパートナーシップを提携しており、米国人選手を多角的に支援している。
８月末から９月上旬にかけてニューヨークで開催された全米オープンでは、人工知能（ＡＩ）が試合のダイジェスト映像を編集する“ＡＩハイライト”など、ＩＢＭが開発したテクノロジーによる種々のサービスが、テレビ視聴者や観客を楽しませてきた。また膨大なデータの解析情報は、選手やコーチたちによって、戦術立案等にも活用されている。
それら、ＩＢＭが手掛けるテクノロジーの中でも最新鋭のものが、人工知能（ＡＩ）も用いて設計された“コーチ・アドバイザー”だ。 ＵＳＴＡとＩＢＭの提携によって生まれた、この“コーチ・アドバイザー”機能の要諦は、「１ポイントを取るために、どれだけの体力を消費し、身体に負荷をかけているか」を計測することにある。その判断材料となるのは、“フィジカル負荷”と“メカニカル運動強度”と定義される二大要素だ。
“フィジカル負荷”は、選手の身長と体重などの体型に、「走行距離」と「前後左右に移動する際の平均スピード」を加味して算出。“メカニカル運動強度”は、主に運動時の加速と減速度合いから、身体に掛かる負荷の累積値を計測するというものだ。
“コーチ・アドバイザー”機能は、試合動画をチェックしながらそれらの数値をリアルタイムで算出し、グラフで可視化していく。そして、このツールを用いることで選手やコーチらは、試合展開及びポイントの獲得と、体力消費等の関連性を知ることが可能に。それらの情報を分析することで、例えば、その選手が必要なのは持久力か瞬発力なのか？ あるいは、効率よくポイントを取るための戦術立案や技術研鑽に活かすことが期待できる。
