Volleyが250以上のコートでUltralytics YOLOを用いたAIトレーナーを稼働

リアルタイムのラケットスポーツトレーニングには、一連の動的な要素が含まれます。ライブコートでは、プレイヤーは素早く動き、ボールは高速で飛び交い、同じ機器が異なるスポーツやコートタイプで機能しなければならないことも頻繁にあります。

従来のボールマシンは、これらを認識することなく、タイマーに従って単純にボールを送り出すだけです。プレイヤーがどこに立っているか、どのように動いているか、さらにはどのコートにいるのかすら把握していないため、タイトで応答性が高く、プレイヤーに合わせたコーチングを提供することは困難です。

Volleyは、AI搭載のトレーナーでこれらの課題を解決します。このプログラム可能なオンコートマシンは、computer visionを使用してリアルタイムでコートを認識・理解します。例えば、Ultralytics YOLOモデルはプレイヤーの姿勢推定、ボール検出、コート分類に使用されており、プレイヤーの移動や打球に合わせてトレーナーが応答的に対話することを可能にしています。

Link to this sectionAIでラケットスポーツの未来を構築する#

ペンシルベニア州ランカスターに拠点を置くVolleyは、ラケットスポーツ向けのAI駆動型評価・トレーニングシステムを構築しています。同社は「もしラケットスポーツにゴルフのような魅力的でデータ駆動型のトレーニングおよびレーティングシステムがあったらどうなるか？」という単純な疑問から始まりました。ゴルフがシミュレーター、リアルタイムフィードバック、客観的な進捗トラッキングを提供している一方で、ラケットスポーツには同等のものや客観的なレーティング、データ駆動型の発展経路が存在しませんでした。

そのギャップを埋めるため、Volleyは世界初となるAI対応のラケットスポーツ評価・レーティングシステムを構築しました。現在、Volleyは米国内の各クラブで使用されており、これまでプレイヤーやクラブが手にできなかった客観的なデータを提供しています。すべてのユニットは国内で設計、構築、テスト、出荷されています。

Fig 1. VolleyのAI搭載トレーナー

Volleyトレーナーは、ピックルボール、パデル、プラットフォームテニス、テニスに対応しています。コンパクトで持ち運び可能なため、同じマシンをどのコートにも運ぶことができ、プレイヤーやプロは一日を通して複数のプラットフォーム間を移動させることができます。

Link to this sectionリアルタイムなオンコートインテリジェンスの欠如#

インタラクティブなトレーニングを提供するには精度と速度の両方が必要ですが、実際のコート環境ではそれが困難です。プレイヤーはカメラから様々な距離に現れ、ボールは高速で動き、スポーツごとにサイズも異なります。また、同じトレーナーがテニスコートで使用された直後にプラットフォームテニスコートで使用されることもあります。

トレーナーの前に人がいるとわかるだけでは不十分です。システムは、プレイヤーがコート上のどこにいるかを正確に知る必要があり、それには手と、極めて重要な足の位置を正確に特定することが不可欠です。遠距離ではこれが特に難しく、トラッキングが不正確になると、実際のプレイのような感覚を与える応答性が損なわれてしまいます。

考慮すべきもう一つの要因は安全性です。同じマシンがスポーツ間を移動するため、テニスの設定のまま誤って放置されたトレーナーが、プラットフォームテニスコートにいるプレイヤーに向かって時速80マイルのボールを発射する可能性があります。これはゲームの通常速度をはるかに超えており、プレイヤーが不意を突かれるには十分な速さです。システムは、そのような不一致を防ぐために環境を十分に理解する必要があります。

これらすべてに加えて、処理はライブで行わなければなりません。Volleyはクラウドへ映像を送るのではなく、オンボードカメラを備えたNVIDIA Jetsonシステム上で動画をキャプチャ・処理します。そのため、プレイヤーがトレーナーと対話する間、コンパクトな組み込みハードウェア上で検出をリアルタイムに実行する必要があります。

Link to this sectionUltralytics YOLOモデルを活用したリアルタイムコーチング#

Volleyのシステムの中核には、Ultralytics YOLOモデルを基盤としたビジョンAIパイプラインがあります。これは、オブジェクト検出、姿勢推定、画像分類といった主要なcomputer vision tasksをサポートしています。

Volleyがコーチング体験全体を通じてそれらを活用する3つの方法は以下の通りです。

• プレイヤーとその位置の検出： プレイヤーの場所と動きの把握は、YOLOの姿勢推定機能によって実現されています。これは、コート上のプレイヤーがスポーツ特有の姿勢をとるという特定の状況に合わせて、Volleyがカスタムトレーニングしたものです。正確な手足の位置が重要であるため、システムは2段階のアプローチをとります。まずオブジェクト検出を使用して各プレイヤーを慎重にクロッピングし、次にそのクロップ領域に対して姿勢推定を実行します。これは、数百人の群衆ではなく、一度に数人のプレイヤーしかコートにいない場合に非常に効果的です。
• ボールの検出： プレイ中のボール位置の特定は、YOLOのオブジェクト検出サポートによって可能になります。Volleyは、サポートされている各スポーツで使用されるあらゆる種類のスポーツボール（それぞれ異なるサイズや特性を持つ）を認識できるようにトレーニングしました。
• コートの特定： トレーナーがどのコートにあるかを認識することは、YOLOの画像分類機能によって実現されています。そのため、たとえテニス用に設定されたトレーナーがプラットフォームテニスコートに運ばれたとしても、システムはコートタイプを特定してそれに応じて調整を行います。これにより、安全性と利便性の両方が向上します。

この検出、姿勢推定、分類の組み合わせにより、トレーナーはプレイヤーがプレイする際に応答するために必要なリアルタイムの認識力を得ています。現在、VolleyはこのパイプラインをUltralytics YOLO11で本番稼働させています。

Fig 2. AI駆動型トレーナーの動作例

Link to this sectionなぜUltralytics YOLOモデルを選ぶのか？#

Ultralytics YOLOモデルは、Volleyに高速で動くコート上でのリアルタイムコーチングに必要な速度と精度を提供します。同時に、各トレーナーに搭載されたコンパクトな組み込みハードウェア上でも快適に動作します。この効率性はクラウドにも引き継がれており、Volleyは同一のモデルとパイプラインをクラウド上で実行できるため、一方の環境で行った改善は他方にも適用されます。

このパフォーマンスは、さらなる成長の余地も生み出しました。ハードウェアの利用効率を高めることで、Volleyはリソースに余裕を生み出し、それをカメラのアップグレードに充てることができました。これにより、基盤となるパイプラインを変更することなく、プレイヤーはより優れた体験をコートで得られるようになりました。

同様に重要なのは、Volleyがこれらのモデルをいかに簡単にトレーニング・改良できるかという点です。画像を手作業でアノテーションする代わりに、Volleyはコートでのセッションを記録し、必要な状況を網羅した大規模なクリップライブラリを構築しています。

その後、トレーナー上でリアルタイムに実行するには負荷が高すぎる、より低速で高性能な姿勢推定モデルを通じてその映像を処理し、データに自動ラベル付けを行います。その知識が、より高速で機敏なYOLOモデルに転送されるため、オンコートモデルはより高度なモデルから学習しつつ、ライブで動作し続けることが可能になります。

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Ultralytics YOLOモデルを基盤とすることのインパクトは、Volleyがどれほど広範囲に応答性の高いコーチングを提供できるかに表れています。システムは全体で約250台のトレーナーとカメラに展開されています。各ユニットは、オンボードハードウェア上でライブ映像のキャプチャと処理を行っています。

1台のトレーナーでテニス、パデル、プラットフォームテニス、ピックルボールに対応しています。同じマシンを一日中コート間で移動させることができ、YOLOの画像分類機能により、どこに置かれても正しく動作し続けます。

Fig 3. VolleyはUltralytics YOLOを使用してラケットスポーツ全般でリアルタイムのプレイヤーおよびボールトラッキングを実現しています。

このリアルタイムな認識力が、プレイヤーが実際に目にするものを支えています。20分間のセッションで、VolleyのAIはプレイヤーのストローク、動き、ショット選択を評価します。そして、客観的な「Volley Skill Rating」とゲームのショットごとの分析結果を提示します。

同じパイプラインが、プレイヤーのトレーニング方法も変えています。トレーナーはプレイヤーがコート上のどこに立っているかに基づいてボールを供給するため、フットワークや「Serve + 1」のようなパターン練習を完全にハンズフリーで行うことができます。

Link to this section次世代のラケットスポーツをエンジニアリングする#

Volleyが拡大する中で、同社はラケットスポーツのトレーニングを、ゴルフを変革したシステムと同じくらい測定可能でデータ駆動型のものにすることに注力しています。リアルタイムのコンピュータビジョンと客観的なスキル評価を組み合わせることで、単にコートを運営する段階から、積極的にプレイヤーを育成する段階へとクラブが移行できるよう支援しています。

Ultralytics YOLOモデルがこの取り組みを推進し続けています。Volleyは現在、本番パイプラインをUltralytics YOLO11で稼働させており、すでにより応答性が高くデータ豊富なコーチングを多くのプレイヤーやクラブに届けるため、次世代のリアルタイムビジョンモデルであるUltralytics YOLO26の検討を開始しています。

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