サッカーにAIを活用して、より賢くゴールを決める

世界中のサッカーファンは、このスポーツが美しいゲームであることに賛同するでしょう。そして、特に人工知能（AI）をはじめとする近年の技術の進歩により、これまで以上に魅力的でエキサイティングになっています。その好例が、中国で最近開催されたロボットサッカー大会です。AI搭載ロボットが動きを認識し、プレーに反応し、フィールド上の判断をすべて自律的に行いました。

実際、AIはスポーツにおいてますます重要な役割を果たしています。主要なサッカーリーグ全体で、チームのトレーニング、試合、戦略立案の方法を変えつつあります。

コーチやアナリストは、パスの精度やプレッシングの強度から、選手のポジショニングやチーム全体のフォーメーションまで、試合中の何千ものプレーを簡単に分析できるようになりました。これは、時間がかかっていた手作業での動画レビューからの大きな進歩です。AIを使えば、チームはパターンを検出し、戦術を調整し、パフォーマンスを大幅に効率よく向上させるための、迅速でデータに基づいたインサイトを得られます。

この進歩を大きく後押ししているのが、機械による視覚情報の解釈を可能にするAIの一分野であるコンピュータービジョンです。Ultralytics YOLO11やUltralytics YOLO26（2026年1月リリース）などのコンピュータービジョンモデルを使えば、試合映像を分析し、すべての選手を追跡し、ボールを追い、重要なイベントをリアルタイムで検出できます。

図1. Ultralytics YOLO11を使ってサッカー選手とボールを検出する例。(出典)

プレミアリーグ、MLS、FIFAワールドカップなどの人気サッカー大会では、パフォーマンス追跡や戦術分析にビジョンAIなどのテクノロジーがすでに利用されています。この記事では、サッカーにおけるAIと、AIがもたらす変化について解説します。

サッカーにおけるAIの影響を理解する#

AI技術とデータ分析は、サッカーの試合やトレーニングのさまざまな場面に取り入れられています。たとえば、多くのサッカークラブがAIを使って戦術を研究し、トレーニングを計画し、試合中のパフォーマンスを分析しています。

各試合は、カメラ、センサー、GPSトラッカーから選手のデータを大量に収集する機会です。このデータを処理してパターンを見つけることで、コーチはトレーニングや試合でより良い判断を下せるようになります。

では、これらは実際にどのように機能するのでしょうか。サッカーにおけるAIの中核をなすのは機械学習とディープラーニングであり、コンピューターは膨大なデータからパターンを学習できます。AIモデルは、試合映像、選手の動き、パフォーマンス統計、過去の試合の多数の実例を含む大規模なデータセットで学習します。

モデルは学習を進める中で、さまざまなアクションを認識し、それらがフィールド上の展開にどう影響するかを理解します。学習が完了すると、AIモデルは新しい試合映像や選手データを迅速に分析し、通常なら結論を得るのに数時間から数日かかるようなインサイトを提供できます。

サッカーにおけるAIのその他の主な活用例をご紹介します。

• 負傷予測と負荷管理: 選手の動きや身体的負荷を追跡することで、深刻な状態になるずっと前に、疲労や負傷の可能性を示す初期兆候をチームが把握できます。
• ハイライトの自動生成とファンエンゲージメント: AIを活用して試合のハイライトを自動生成し、パーソナライズされた最新情報を提供することで、ファン体験全体を向上させ、より魅力的なものにできます。
• スカウティングと選手獲得: 何千もの映像クリップやパフォーマンス指標を数秒で確認できるため、従来のスカウティングでは見過ごされる可能性のある隠れた才能をクラブが発掘できます。

サッカーにおけるビジョンAIを詳しく見る#

サッカーにおけるAIは、さまざまな技術を包含するため、幅広い用途があります。スポーツでの活用方法をより深く理解するために、重要な領域のひとつであるコンピュータービジョンに焦点を当ててみましょう。

ビジョンAIは、選手の検出、ボールの追跡、重要な場面の発生時点での特定を通じて、試合映像をリアルタイムで分析できるようにします。コンピュータービジョンは、人間のように世界を見て理解しようとする技術ですが、疲れたり注意が散漫になったりすることはありません。

一般的なプロサッカーの試合を考えてみましょう。通常、スタジアム内に設置された高品質カメラを使って複数の角度から録画され、すべてのパス、スプリント、戦術の変化が捉えられます。

この未加工の映像には膨大な情報が含まれていますが、手作業で確認するには時間がかかり、試合中に分析するのはほぼ不可能です。コンピュータービジョンは各フレームを処理し、映像を明確で実行可能なインサイトに変換して、チームがすぐに活用できるようにします。

舞台裏：サッカーにおけるビジョンAIの仕組み#

ここで、ビジョンAIを活用したソリューションがサッカーで実際にどのように機能するのか、詳しく見てみましょう。

YOLO11などのコンピュータービジョンモデルは、物体検出、インスタンスセグメンテーション、画像分類など、さまざまなビジョンタスクをサポートします。これらの各タスクは、フィールド上で起きていることの理解に特定の役割を果たします。

たとえば、物体検出では、動画の各フレームで選手、審判、ボールの位置を特定できます。これにより、選手の位置の検出、ライン間の距離の測定、ボールの動きの追跡が可能になります。

図2. YOLOを使ったサッカーフィールド上の選手検出。(出典)

インスタンスセグメンテーションでは、選手や物体をバウンディングボックスで示すだけでなく、正確な形状を輪郭として描き出します。この詳細な情報により、Vision AIソリューションは混雑したエリアで選手を見分け、身体の向きを把握し、タックルやゴール前の混戦など動きの速い場面で重なり合う動作を分離できます。

同様に、画像分類では、単一フレームに何が映っているかを特定し、あらかじめ定義されたカテゴリに分類します。サッカーの場合、ボールがあるか、審判がカードを示しているか、選手が特定の見分けやすい動作をしているかなど、視覚的要素のラベル付けに活用できます。

こうしたコンピュータービジョンタスクを組み合わせることで、ビジョンAIは試合映像をリアルタイムで分析し、意味のあるインサイトへと変換できます。選手を検出し、選手の動きを追跡し、動作を理解するとともに、重要なイベントの発生を検知できます。

サッカーにおけるAIの活用例#

AIとコンピュータービジョンの仕組みを見てきたところで、AI搭載テクノロジーが競技の質を高め、チームに競争上の優位性をもたらしている実世界の活用例を見ていきましょう。

AIを活用したサッカーの試合ルールの適用#

サッカーには、ファウル、ハンド、フリーキック、ペナルティなど、選手や審判が把握しておくべき多くのルールがあります。最も重要で、議論の的になることも多いルールの一つがオフサイドです。

味方の選手がボールを蹴った瞬間に、選手の頭、胴体、または足の一部でも、ボールと後方から2人目の相手選手の両方より相手ゴールラインに近い位置にあれば、オフサイドポジションとなります。選手の動きは速く、守備ラインも絶えず変化するため、審判がすべてのオフサイド判定を正確に行うのは困難です。

こうした場面で、AIとコンピュータービジョンシステムが役立ちます。これらのテクノロジーは、審判がより正確かつ一貫してオフサイドを判定できるよう支援します。

最近の研究からは、実環境での活用例を垣間見ることができます。専用カメラを何十台も使うのではなく、ある研究では1台の放送用カメラを使ってオフサイドを検出しました。

このシステムは、フィールドラインを検出して消失点（フィールド上の線が交わって見える点）を計算し、ピッチをマッピングします。次に、コンピュータービジョンタスクの一つである姿勢推定を使い、肩、膝、足など、オフサイドポジションの判定に関わる選手の身体の部位を特定します。

姿勢推定では、各選手の主要な関節を特定し、フレーム内の正確な位置を示します。この情報を使って、モデルはリアルタイムで仮想のオフサイドラインを描画できます。

図3. AIとコンピュータービジョンを活用した試合分析。(出典)

けがの予防と負荷管理のためのAI#

けがのリスクを避け、シーズンを通して良好なコンディションを維持することは、サッカー選手が直面する大きな課題の一つです。疲労、過負荷、繰り返しの負担は、問題を早期に発見できなければ深刻なけがにつながる可能性があります。

現在、ビジョンAIシステムは、試合やトレーニングの映像を有意義な健康・パフォーマンスデータに変換することで、コーチや医療チームを支援し始めています。たとえば、研究者は放送映像とディープラーニングを使って、選手がボールをヘディングしたタイミングを検出するDeepImpactというシステムを開発しました。

つまり、このシステムは映像を分析し、選手の頭の動きとボールに触れる瞬間を特定することで、試合中のすべてのヘディングを検出できます。ヘディングを探すために試合全体の映像を手作業で確認すると何時間もかかり、装着型の衝撃センサーは高価で、精度も十分でないことが多いため、これは重要です。

DeepImpactはこのプロセスを自動化し、高い感度でほとんどのヘディングイベントを特定します。これにより研究者は、選手がボールをヘディングする頻度を測定し、頭部への衝撃曝露に関する大規模なデータセットを構築できます。これらのデータセットは、ヘディングの反復が脳の健康に及ぼす長期的な影響の可能性を研究するうえで不可欠です。

図4. コンピュータービジョンを使ったヘディングイベントの検出。(出典)

コンピュータービジョンを使って映像を実用的なデータに変換#

これを実現するため、DeepImpactは複数のコンピュータービジョン処理を組み合わせ、バックグラウンドで連携させています。

• ボールの検出: システムはUltralytics YOLOv5を使って、動画の各フレームからボールを検出します。
• 動きの追跡: カルマンフィルターがフレームごとにボールを追跡します。ボールが一部隠れていたり、一時的に視界から外れたりしても追跡できます。
• 適切な領域への注目: 各フレームを推定されたボール位置の周囲で切り抜くことで、モデルが背景ではなく関連するプレーに集中できるようにします。
• 動きの理解: ディープラーニングネットワークが視覚的な詳細と時間経過に伴う動きの両方を分析し、プレーで何が起きているかを理解します。
• ヘディングの特定: 最後に、選手の頭がボールに接触した瞬間をシステムが検出し、ヘディングイベントとして分類します。

サッカー分析におけるAIの長所と短所#

サッカー分析でVision AIアルゴリズムを使うメリットをいくつか紹介します。

• リアルタイムの知見: コーチは試合後の分析レポートを待たずに、試合中にデータを確認できます。これにより、戦術的な判断を迅速に行い、選手とのコミュニケーションを改善できます。
• 客観的な分析: AIモデルは個人の判断ではなくデータに基づいてイベントを評価するため、チームは一貫性のある測定可能な情報に基づいて判断できます。
• 一貫性と拡張性: AIシステムは一度学習すれば、毎回同じ方法で試合やトレーニングセッションを分析できます。大量の映像に対して人間の分析担当者が同じ水準を維持するのは困難な場合があります。

Vision AIには多くの利点がある一方で、いくつかの課題もあります。サッカーでコンピュータービジョンとAIを使う際の制約を紹介します。

• データバイアス: AIモデルは過去の映像から学習するため、学習データに偏りや不均衡があると、予測や分類に影響する可能性があります。倫理的な配慮が重要です。
• 解釈性の限界: ディープラーニングモデルの中には「ブラックボックス」として機能するものがあり、モデルが特定の結論に至った理由をコーチが理解するのは困難です。
• データ品質への依存: カメラアングルの悪さ、低解像度、視界の遮りなどにより、コンピュータービジョンモデルの精度が低下し、得られる知見の信頼性が損なわれる可能性があります。

重要なポイント#

Vision AIは、サッカーチームが分析、トレーニング、パフォーマンスを行う方法を変えています。コーチや分析担当者は、チームのパフォーマンス、戦術構造、試合の展開をリアルタイムで明確に把握できます。視覚データを測定可能な知見に変換することで、Vision AIはピッチ内外での意思決定を支援します。

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