バスケットボールにおけるAIが、選手追跡、分析、AIを活用した審判によってゲームをどのように変革しているかをご覧ください。NBAがその先頭を走っています。
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技術の進歩のおかげで、ファンのエンゲージメントと選手の分析は、スポーツ業界の重要な一部となっています。スポーツイベントはデータによってますます推進されており、AIはこの変化において大きな役割を果たしています。
以前に、フィールドで何が起こっているかをコンピュータが見て理解するのに役立つコンピュータビジョンなどのテクノロジーが、フォーミュラワンやオリンピックなどの分野に大きな影響を与えているのを見てきました。同様に、ナショナル・バスケットボール・アソシエーション（NBA）は最近、AIを新しい革新的な方法で使用していることで話題になっています。
しかし、NBAはしばらく前にAIに関する議論に加わりました。1949年にリーグが始まって以来、ファンとつながり、ゲームを改善するために新しいテクノロジーをいち早く採用してきました。
今日、次のようなコンピュータビジョンモデルが登場している。 Ultralytics YOLO11のようなコンピュータビジョンモデルは、リアルタイムのオブジェクト検出とトラッキングを可能にすることで、バスケットボールのパフォーマンス分析をさらに一歩進めています。ビジョンAIは、その場でゲームを分析し、何が起こっているかをよりよく理解することを容易にします。
この記事では、AIとコンピュータビジョンがバスケットボールをどのように作り変えつつあるかを詳しく見ていきます。これらのテクノロジーは、チームがリアルタイムで選手をtrack し、パフォーマンスデータをより正確に分析し、よりスマートなコーチング決定を下し、ファンにより良い体験を提供するためにどのように役立っているのかについて説明する。
AIがバスケットボールの試合を改善するためにどのように使用されているかを詳しく見る前に、スポーツにおけるAIが長年にわたってどのように進化してきたかを見てみましょう。
スポーツ分析は初期の頃、基本的な統計と手作業による記録に大きく依存していました。1997年、ProzoneのようなAIベースのプレイヤートラッキングシステムが登場し、選手の動きのデータを取得し始めたことで、状況は変わり始めました。
2009年までに、NBAはSportVUのAIを活用したボールとプレイヤートラッキングによって、大きな進歩を遂げました。これは、チームが選手のパフォーマンスやゲーム戦略を見る目を変える、詳細でデータ豊富な分析を可能にする新たなマイルストーンとなりました。
ここ数年で、予測分析のための機械学習から、リアルタイム分析のためのコンピュータビジョン、トレーニングを支援するロボティクスまで、スポーツでさまざまなAI技術が使用されるようになりました。
これらの技術が進化し続けるにつれて、AI主導の分析はスポーツイベントや練習の両方で一般的になりつつあり、チームが競争力を高め、ファンが愛するゲームへのより深い洞察を得るのに役立っています。
今シーズン、AIがNBAにもたらした最もエキサイティングな方法の1つは、ロボットの活用です。ゴールデンステート・ウォリアーズは、練習セッション中にアシストするAI搭載ロボットの最先端システムであるPhysical AIイニシアチブで先頭を走っています。
これらのロボットは、リバウンドやパスのドリルから、防御プレーのシミュレーションまで、あらゆる面で支援し、選手はパフォーマンスに関する即座にフィードバックを得ることができます。
チームが公開したクリップの中で、ゴールデンステート・ウォリアーズのポイントガードであるステフィン・カリーは、最初は奇妙に感じたものの、ロボットはすぐにトレーニングルーチンに不可欠な一部になったとコメントしています。
NBAがAIを使用しているその他の魅力的な方法をいくつかご紹介します。
2025年のNBAオールスターテクノロジーサミットは、主にAIのイノベーションに関するものでした。実際、最近のポッドキャストで、フィラデルフィア・76ersのバスケットボール運営担当社長であるダリル・モレーは、AI、特に大規模言語モデル（LLM）が意思決定プロセスに不可欠な部分になっていると説明しました。
モレーは、「私たちはあらゆる決定において、モデルを投票として絶対に使用します」と述べ、AIがドラフト指名からゲーム戦略まで、あらゆるものの評価に役割を果たしていることを強調しました。これらのモデルは、リアルタイムデータ、過去のパフォーマンス、その他の洞察を組み合わせて、傾向と結果を予測し、チームが将来の計画を立てる方法に新たな精度をもたらします。
モレーは、このプロセスにおけるLLMの役割について次のように説明しました。「LLMは予測においてかなりうまく機能することがわかりました。彼らはまだ人間のスーパー予測者には勝てませんが... 彼らはスカウトなどよりもシグナルを追加します。そのため、私たちは彼らをほぼ1人のスカウトのように扱います。」
時間の経過とともに、これらのモデルが改善されるにつれて、NBAの将来を形作る上でさらに大きな役割を果たす可能性があります。
では、バスケットボールにおけるリアルタイムのプレイヤートラッキングのようなVision AIアプリケーションはどのように機能するのでしょうか？一歩引いて、技術的な詳細を見ていきましょう。
YOLO11 ようなモデルは、オブジェクト検出、インスタンス分割、オブジェクト追跡など、さまざまなコンピュータビジョンタスクをサポートする。これらの機能により、YOLO11 バスケットボールの試合の各ビデオフレームをリアルタイムで処理することができます。
例えば、ボールがフープを通過するタイミングや、スラムダンクが発生するtrack したい場合、YOLO11 統合されたコンピュータビジョンシステムは、ボールがプレーヤーの手から離れ、空中を移動し、バックボードやバスケットに接触して得点するのをdetect し、track ことができる。
もう一つの良い例は、YOLO11 ポーズ推定機能を使うことです。ポーズ推定では、映像の各フレームにおいて、肘、膝、腰など、選手の体の主要なポイントを特定し、トラッキングします。これにより、選手の動きの詳細なマップを作成し、コート上の位置だけでなく、重要な瞬間に選手がどのように動くかを示すことができます。こうして得られた知見は、パフォーマンスの分析、トレーニングテクニックの微調整、さらにはケガのリスク軽減に役立てることができる。
選手のトラッキングやボールの動きの分析にとどまらず、YOLO11 AIを活用したレフェリー支援にも利用でき、ファウルやアウトオブバウンズプレーなどの違反をリアルタイムでdetect のに役立つ。
Vision AIは、ビデオ映像をフレームごとに分析することで、審判にさらなる洞察を提供し、人的ミスを減らすことができます。また、インスタントリプレイシステムに統合して、レビューが必要な瞬間を自動的に特定し、プロセスをより迅速かつ信頼性の高いものにすることも可能です。
例えば、選手がバウンズの外に出た場合、YOLO11 コートラインに対する選手の足の位置をdetect し、即座に審判に警告することができる。また、選手間の過度な身体的接触をtrack し、ファウルの特定に役立てることもできる。
同様に、ボールが動いている状況では、YOLO11 その軌道を分析し、シュート前にボールがスリーポイントラインを完全に越えたかどうか、あるいはゴールテンディング違反があったかどうかを判断することができる。このような検知を自動化することで、AIによる審判支援は審判の精度を向上させ、論争の的となる判定を減らし、選手とチームにとってより公平な試合を実現することができる。
バスケットボールにおけるAIの利用は、選手のパフォーマンスからファンのエンゲージメントまで、あらゆるものを変革しており、ゲームを分析し、よりスマートな意思決定を行うための新しい方法を切り開いています。ここでは、AIがバスケットボールチームや組織に提供する利点のいくつかをご紹介します。
明確な利点がある一方で、AIソリューションの実装には、それ自体に課題が伴う可能性があります。留意すべき制限事項と重要な考慮事項を以下に示します。
AIはエキサイティングな方法でバスケットボールを再定義している。YOLO11 リアルタイムの選手追跡から、コーチがより賢い判断を下すための予測モデルまで、これらのテクノロジーはチームにゲームを分析し、パフォーマンスを向上させる新しいツールを提供している。
NBAはすでに、試合スケジュールの最適化や自動ハイライトリールの作成から、コーチング戦略の改良やファンのエンゲージメントの強化まで、あらゆることにAIを利用しています。AIが進化し続けるにつれて、さらに正確な分析、より優れた怪我の予防、および選手のパフォーマンスに関するより深い洞察が期待できます。
詳細については、GitHubリポジトリにアクセスし、コミュニティにご参加ください。ソリューションページで、AIを活用した自動運転車や農業におけるコンピュータビジョンなどの分野におけるイノベーションをご覧ください。ライセンスオプションをご確認いただき、Vision AIプロジェクトを実現してください。
