プロスポーツに関して言えば、今後10年間でAIを活用することが必要となり、この利点を持たないチームはAIに不利に働くことになるでしょう。AIには、人間の目には通常は見えない、つまり人間には意味をなさないパターンを見つける能力があります。

この機能は、焦点ではないが、手元の主題に関連する問題を特定するのに役立つことがよくあります。 AI マシンは予測的であり、入力するデータが多いほど、超人レベルと呼べる知能レベルに近づいているため、より良い結果が得られます。

ラグビーにおけるAIの優位性

スポーツの話に戻ると、AI システムにゲームのルールを説明する必要はありません。これらのモデルは、ただ見ているだけですべてのルールを自ら学習し、何年にもわたる試合の映像を入力すれば、人間よりも優れたスポーツの理解が得られます。

ラグビーの試合映像を大量に AI システムに取り込めば、前述のように隠れたパターンを見つけることができ、どの選手の弱点や脆弱性も特定できるようになります。

選手がこれまでのキャリアでプレーしたすべての試合をシステムに取り込めば、システムはその選手が試合で行ったすべてのディフェンス、特定の状況に対処するためにどのように反応したか、そして使用したテクニックを学習します。この情報は短時間で生成されるため、より優れた戦略と計画に活用できます。

最も潜在能力の高い選手を特定して、より良いプランを提案したり、どんな選手の組み合わせに対しても勝つためのプランを考え出すこともできます。その可能性は計り知れません。あるチームが試合の大半で負ける組み合わせがあると仮定すると、AI は他のチームに対して勝つための方程式を考え出し、勝つ方法を指導します。

対戦相手と次のワールドカップを評価する

出典: Theroar.

対戦相手を評価する際に、システムに相手チームの試合データを複数入力すると、システムは相手の戦略の弱点を指摘し、相手の技術や戦術を特定し、相手のプレー中の次の動きを極めて正確に予測します。

一方、テクノロジーがすべてのチームに導入されるにつれて、チームは頻繁に新しい戦略を見つける必要があり、アナリストの仕事は容易になりますが、進化するトレンドについていけないコーチは排除されるでしょう。

この技術は、選手のボディランゲージや動きの微細な変化を検知するのにも役立ち、選手が健康か、あるいは何か問題があるかを提案するかもしれない。十分なデータがあれば、AIは選手に怪我が起こる可能性があるかどうかも予測できるだろう。

近い将来、AIはどのチームにとっても必需品となるでしょう。AIを備えたチームは、AIを備えていないチームよりも優れたパフォーマンスを発揮するからです。チームが今AIを手に入れることができれば、2027年のワールドカップで優勝する可能性が高まり、2031年のワールドカップではAI技術がさらに活用されるでしょう。

AI は、スキル、パワー、選手のコンディション、身体的特徴などにおいて不均衡なチームのために、ラグビーの試合にすべて勝って勝つことはできません。AI だけでは試合に勝つことはできないため、人間の判断とスキルが常にグラウンドでの試合に勝利します。これがスポーツの本質であり、今後も変わることはありません。

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