2024年オリンピックにおけるAIの進歩に注目

各国のトップアスリートが競い合うオリンピックは、史上最も視聴されているスポーツイベントの一つです。このような大規模なイベントがどのように運営されているのか疑問に思ったことがある方もいるかもしれません。その責任を担っているのが国際オリンピック委員会（IOC）です。IOCは、スイスのローザンヌに拠点を置く非政府のスポーツ組織です。各国オリンピック委員会（NOC）の統括機関でもあります。現在、IOCが正式に承認しているNOCは206あります。

つい最近、IOCは7月26日に開幕する2024年パリオリンピックの開催に向けて、人工知能（AI）戦略を発表しました。AIアジェンダの発表時に、AIは将来有望なアスリートの特定、トレーニング方法のパーソナライズ、審判の改善による、これまで以上に公平な競技の実現に役立つ可能性があると説明しました。この記事では、これまでのオリンピックでAI技術がどのように活用されてきたのか、そして2024年パリオリンピックで何が期待されるのかを詳しく見ていきます。さっそく始めましょう。

AIを活用した2020年東京夏季オリンピックの競技分析#

2020年東京オリンピックにおけるAIの活用は、オリンピック競技の運営方法を大きく変えました。35のオリンピック競技の公式タイムキーパーを務めるOmegaは、ビーチバレーボールで選手の動きを追跡するため、コンピュータビジョン機能を備えたカメラを導入しました。これらのカメラは、スマッシュ、スパイク、ブロック、パスなど、さまざまな動作を識別できました。選手の衣服に組み込まれたジャイロセンサーからの追加データと組み合わせることで、選手とボールをリアルタイムかつ正確に追跡できました。解説者や視聴者は、試合の動きを新たな視点から確認できました。

東京大会では、IntelとAlibabaが共同開発した3D Athlete Tracking（3DAT）も初めて導入されました。専用のトラックサイドカメラで撮影した映像を使用し、Alibabaのクラウド上でディープラーニングアルゴリズムによりデータを処理して、詳細な分析を提供しました。分析結果には、競技中の各選手の最高速度などが含まれます。この情報は視聴者を楽しませるだけでなく、アスリートやコーチが技術や戦略を改善するための貴重なデータにもなります。

図1. オリンピックにおける3D Athlete Tracking。

2020年東京大会におけるその他のAI活用例#

競技そのものに関連する活用例に加えて、2020年東京オリンピックでは、Toyotaが設計したAI搭載の自動運転車両、e-Paletteが導入されました。これらの車両は、オリンピック選手村内でアスリートを輸送しました。大型ドアと電動スロープを備え、車いすを利用する選手を含むオリンピックおよびパラリンピックのアスリートに対応しました。安全な自律走行を実現するため、高度なセンサーとカメラが使用されました。

図2。E-Palette自動運転車両が選手村でアスリートの移動を支援しました。

競技では、さまざまな作業にAI搭載ロボットも使用されました。ロボットは観客への食べ物や飲み物の配達を支援し、やりやボールなどの用具を回収することでフィールド競技もサポートしました。これらのロボットにより、運用効率が向上し、大会の安全性とアクセシビリティも高まりました。パンデミックによる規制で観客数が限られていたため、特に有用でした。

図3. Toyotaのフィールドサポートロボット。

こうした活用により、2020年東京オリンピックはスポーツにおけるAI統合の新たな基準を打ち立てました。そして、2024年パリオリンピックでさらに革新的な活用が進む道を切り開きました。

2024年パリオリンピックにおけるAI：期待されること#

IOCはAI技術を最大限に活用するためのアジェンダを策定しており、その取り組みを次の段階へ進めようとしています。2024年パリオリンピックでAIがどのように活用されるのか、詳しく見ていきましょう。

若い才能の発掘と指導におけるAI#

例えば、セネガルのNOCはIntelと協力し、何百万もの指標やデータポイントをAIで分析して、国際的に通用する能力を持つ選手を特定しています。

図4. AIを活用したセネガルの若い才能の評価。

AIによる分析結果に基づき、若いアスリートとその保護者は、どの競技が自分に最適か、どのトレーニングプログラムを選ぶべきかといった点について、早い段階からアドバイスを受けられます。現在このようなプログラムが存在することで、将来のオリンピックははるかに競争が激しく、観戦もより楽しめるものになるでしょう。

AIとアスリートのパフォーマンスの関係#

ロボットのようなAI駆動型ソリューションを活用することで、プロのオリンピックアスリートのトレーニングの質を大幅に向上できます。AIロボティクスは、新しいアスリートやコーチが強みと弱みを把握し、パフォーマンスを最適化して勝利の可能性を高めることを支援し、トレーニングを再定義できます。AIモデルは、成功を収めたプロアスリートから収集したデータを学習でき、それらのモデルをロボットに搭載して他のアスリートのトレーニングに活用できます。例えば、Alibabaは、中国の卓球プロ選手である徐 xinのあらゆる動きを模倣できるAIトレーニングロボットを開発しました。

図5. 卓球でAI徐 xinと対戦する徐 xin。

アスリートのトレーニングでAIを活用するメリットには、次のようなものがあります。

• パーソナライズされたトレーニングプログラム：AIは、特定の改善領域を対象とした、高度にパーソナライズされたトレーニングプログラムの作成を支援できます。
• けがの予防：トレーニングセッションを監視することで、AIはけがにつながる可能性のある動きを特定し、けがを防ぐための技術調整を支援できます。
• データに基づくパフォーマンス向上：AIは、さまざまなアスリートから長期にわたって大量のデータを収集・分析し、特定の競技で成功につながるパターンや戦略を特定できます。
• 一貫性と可用性：AIを搭載したロボットは24時間365日利用でき、人間のコーチにある身体的な制約を受けずに、一貫したトレーニングセッションを提供できます。

中継を変革する：2024年オリンピック放送におけるAI#

2024年パリオリンピックは、トップアスリートのパフォーマンスと最先端の放送技術を融合し、スポーツ中継を再定義しようとしています。オリンピック放送機構（OBS）、Alibaba、Intelの協力により、360度リプレイ、AIが生成する競技解説、リアルタイムのアスリートトラッキングなどの先進技術が導入されます。

重要な革新の一つはIntel Xeonプロセッサの採用です。大会で8Kエンドツーエンドライブストリーミングが披露されるのは初めてです。これらのプロセッサは8Kライブ信号を効率的に処理でき、Ultra HD 4Kの4倍の解像度を持つ、非常に鮮明で低遅延なストリーミングを視聴者に提供します。

さらに、OBSとIntelは、視聴者がコンテンツにアクセスする方法も変革しています。AIを使用することで、放送映像を国、アスリート、競技別に自動で整理して紹介できるようになります。コンテンツはソーシャルメディアや従来のテレビで視聴できます。また、さまざまな競技からハイライト映像を迅速に作成できるため、ファンが競技の瞬間を見逃すこともありません。

オリンピックのAIセキュリティ：ソーシャルメディアの保護#

スポーツとソーシャルメディアの交差は避けられません。機会をもたらす一方で、特にオンラインハラスメントという課題も伴います。日常的にソーシャルメディアを利用するアスリートは、深刻なメンタルヘルス上の問題やパフォーマンスへの影響につながるサイバーブリ―を受けることがよくあります。

これに対処するため、IOCはオンライン上の虐待をリアルタイムで監視・軽減するAIツールを導入しました。これらのツールは高度な自然言語処理機能を使用し、アスリートや大会関係者に向けられた有害なコンテンツを特定して対処します。

このアプローチの有効性は、Olympic Esports Weekのパイロットプログラムで実証されました。AIシステムは17,000件を超える公開投稿を精査し、48人の投稿者が122人の選手と2人のIOC関係者を標的にした、虐待の可能性がある199件のメッセージを特定しました。専門家チームは、そのうち49件が虐待に該当すると確認し、必要な措置を講じるためソーシャルメディアプラットフォームと連携しました。このパイロットプログラムから、オンライン上の虐待の規模に関する貴重な知見が得られ、継続的な監視と介入の戦略策定にも役立ちました。

図6. オンライン上の安全はAIアジェンダの主要テーマでした。

IOCは、アスリートが安全な場所やメンタルヘルスの専門家を利用できるようにすることで、2024年パリオリンピックに向けた保護対策をさらに強化しています。

パリオリンピックでAI駆動型分析に基づいて競技を審判する#

オリンピック競技の審判を支援するためにAIソフトウェアを使用すると、判定の公平性を高め、飛込や体操などの競技大会の運営を極めて効率化できます。例えば飛込競技では、AIカメラがダイバーをリアルタイムで撮影できます。審判はほぼ瞬時に、飛び込みの高さ、空中での回転数、回転中のダイバーの脚と胴体の距離まで、詳細な情報を得られます。

図7. AIを活用した飛込競技の分析。

このAIソリューションの主な目的は、審判に飛び込みの質をより明確に理解してもらい、より公平な採点を可能にすることです。AIモデルは、回転、速度、角度などの詳細を判定するのに役立ちます。これらのモデルは飛び込みを一連の動作に分解し、10分の1秒未満で分析できます。分析結果はリアルタイムでファンと共有でき、得点が入った理由や失われた理由に関する混乱の解消にも役立ちます。

オリンピックにおけるAIの革新は人間に取って代わるのでしょうか？#

人間の審判がAIに完全に取って代わられる可能性は低いでしょう。AIは審判を支援するツールになることを目指しています。体操はその理由を示す好例です。体操は主観的な競技であり、「芸術性」や「表現力」といった曖昧な概念も得点に影響します。AIはバイアスの軽減や、競技をより客観的に評価することに役立ちますが、AIが完全には解釈できない、より主観的な要素を評価するために、審判は依然として必要です。

体操のような競技に込められた感情表現や芸術的な趣向を理解するには、人間の審判が必要です。現在のAIには、演技の背景にある文脈やストーリーを理解することはできません。芸術性が重視される競技の評価には、人間による判断が不可欠です。

2024年パリオリンピックにおけるAI：カウントダウンの始まり#

7月26日に開幕する2024年パリオリンピックを世界が待ち望むなか、AI技術の統合により、地球上で最も象徴的なスポーツイベントの一つを私たちが見る方法が変わることが期待されています。放送品質からアスリートのトレーニングまで、オリンピックのあらゆる側面にAI駆動型の革新が及ぶことで、パリオリンピックは世界規模でスポーツとテクノロジーの融合における新たな基準を打ち立てるでしょう。

GitHubリポジトリを確認し、コミュニティに参加して、AIについてさらに詳しく学びましょう。製造や農業などの産業におけるAIの活用例を見るには、当社のソリューションページをご確認ください。