アシュリー・ブラウンさんは、娘のクラブバレーボールの試合を携帯電話の画面越しに観戦していました。携帯電話を離して、大学のスカウトマンの目に留まるセットやキルの映像を見逃すのが怖かったからです。ミシガン州カレドニアにある娘の高校バレーボールチームのコーチであるブラウンさんは、試合観戦と選手一人ひとりの成績を手作業で集計することに常に気を取られていました。
しかし今年、彼女の娘の遠征クラブチームは、12歳から18歳までの選手全員を対象に「ボールタイム」という人工知能サービスを購入した。コートのエンドラインの後ろに設置された1台のスマートフォンまたはタブレットで試合を録画し、同社のプラットフォームにアップロードする。このプラットフォームは、身体および物体認識アルゴリズムを使用して各選手を追跡し、コート上でのボールとの接触や動きをすべて記録してデータ化する。
選手が試合から帰宅し、シャワーを浴びる頃には、このサービスによってパーソナライズされた統計レポートやソーシャルメディアに投稿できるハイライト動画が準備されます。また、これまでプロや一流大学バレーボールチームでしか利用できなかった豊富なデータをコーチ陣にも提供します。Balltimeは、選手のボールへのコンタクトの高さ、キル率とエラー率、ボールの軌道、サーブ速度、そしてどの選手のローテーションが最も得点に繋がっているかなどを自動的に測定します。
同社は、コンピューター ビジョン アルゴリズム、ウェアラブル生体認証センサー、予測分析サービスを青少年クラブや高校の運動部に販売する、成長を続けるスポーツ テクノロジー業界の一員です。ビデオとデータ分析の新しい世界を開拓し、良くも悪くも若いアスリートとその家族のスポーツ体験を変えています。
チームは、何時間もかけて自らビデオを編集する必要がなく、包括的なビデオ証拠を集め、若い選手たちに指示するのではなく、何が正解で何が不正解だったのかを示すことができる。コーチや大学のスカウト担当者は、Balltimeや、サッカーで同様の選手追跡サービスを提供するDarkhorse AIなどのプラットフォームによって、選手のローテーションや出場時間について、よりデータに基づいた意思決定が可能になっていると述べている。
「今シーズン、選手や保護者の方々と難しい話し合いをする際に、このツールはすでに役立っています」とブラウン氏は語った。「（彼らには）『あなたのお子さんが嫌いだからじゃない。これはコンピューターシステムとソフトウェアが、これらのパラメータに基づいて評価しているんだ』と伝えられるんです」
AI分析サービスは選手の学習や向上に役立つ貴重なツールである一方、AI分析サービスが生み出すデータやハイライトパッケージが、スカウトやソーシャルメディアからの注目を狙う若いアスリートたちの間で不健全な競争を激化させてしまうのではないかと懸念するコーチもいる。
「今、こうしたツールを使って自己PRをしようとする人が殺到しています。注目を集められないと、孤独感に苛まれることもあります」と、元大学コーチでデータアナリストのベン・バー氏は語る。彼は現在、アイオワ州でボールタイムを使用しているアドレナリン・バレーボールのコーチングディレクターを務めている。「AIの台頭とデータ共有によって、最も大きな変化は、他人の行動と自分の行動を比較することがはるかに容易になったことです」
若手スポーツ界に巨額の資金
高度なデータ分析への取り組みは、子どもスポーツの収益化の進展を背景にしています。スポーツテクノロジー投資家が頻繁に引用するレポートによると、ユーススポーツ市場の世界規模は2022年には375億ドルでしたが、2030年には694億ドルにまで成長し、世界で最も人気の高いプロリーグに匹敵する規模になると予測されています。
プライベートエクイティ会社は数億ドルを投じて青少年スポーツ施設を購入しており、10代の若者たちは今や、大学の選手名簿への登録だけでなく、2021年の最高裁判所の判決により大学アスリートへの民間スポンサーシップの扉が開かれたことにより、名前、イメージ、肖像権（NIL）契約から得られる人生を変えるようなお金のためにも競争している。
「ユーススポーツのプロ化は確実に下降傾向にあります」と、ボールタイムのCEO、ダン・バノン氏はギズモードに語った。彼と最高技術責任者のトム・ラズ氏は、当初は大人を念頭に置いてプラットフォームを構築していたが、すぐに成長の可能性が最も高いのは遠征クラブチームと高校だと気づいた。バノン氏によると、過去1年間でジュニア・バーシティチームや中学校のプログラムからの登録が増えているという。同社のデータによると、中には月に7時間もボールタイムの映像をレビューしている選手もいるという。
選手1人あたり月額25ドルのボールタイムのリクルートパッケージは、誰にでも合うものではありません。しかし、アスペン研究所のプロジェクト・プレイによる保護者調査によると、平均的な世帯は子供1人の主なスポーツに年間883ドルを費やしており、この追加費用は多くの家庭のスポーツ予算の範囲内です。
子供たちにあらゆる利点を与えたい家族からの圧力に応えて、一部のエリートクラブは、選手のデータを組み合わせて収集し、分析するためのさらなる方法を模索しています。
カリフォルニア州ダンビルに拠点を置くムスタング・サッカー・リーグはデータ分析部門の構築を進めており、一部の選手は技術サブスクリプションに年間250ドルの追加出費が見込まれると、同クラブのエグゼクティブ・ディレクター、フレッド・ウィルソン氏は述べた。
マスタングは最近、12歳から18歳のチーム向けにDarkhorse AIを導入し、10歳ほどの選手を対象とした高度な分析についても検討を始めています。Balltimeと同様に、Darkhorseは物体認識アルゴリズムを用いて試合中の選手を追跡し、様々な統計情報を自動的にカタログ化し、ハイライト動画を制作しています。一部のマスタングチームは、これらの情報をBeyond Pulseウェアラブルセンサーで取得した心拍数や走行速度などの生体データと連携させています。
「10歳の子供たちにどれだけのことを教えることになるかは分からないが、14歳や15歳になったときにこうしたことに注意を払うような習慣を身につけさせようとしている。選手たちが自然に理解できるようにしたい」とウィルソンは語った。
このクラブには、プロとして活躍する元選手が数名、さらにトップクラスの大学に進学する選手が数十名いる。「このAI技術のおかげで、私たちはそれを次のレベルへと引き上げることができるのです」とウィルソン氏は語る。「私は年間200件もの（スポーツテクノロジーベンダーからの）電話を受け、掘り出し物を見つけています」。彼らのほとんどは「手っ取り早く儲けようとしている」とウィルソン氏は付け加えたが、中には真の価値を提供してくれる人もいる。
ミシガン州立大学青少年スポーツ研究所所長のカリン・ファイファー氏は、ウェアラブル生体認証センサーやデータ分析が以前から一般的になっている大学レベルでも、どのデータがアスリートやコーチにとって実際に役立つのかをプログラムが解明するのにまだ苦労していると述べた。
「大学レベルのコーチは、こうしたテクノロジー関連の話題に常に接しています。もし既にそうなっているなら、高校にも波及していくでしょう」と彼女は言った。「そこから多くの情報を得ることができますが、問題は、何が本当に重要なのか、何が実際にパフォーマンスに結びつくのか、何が将来の成功に結びつくのかということです。」
指標達成への「異常なプレッシャー」
コーチや企業幹部らはギズモードに対し、青少年スポーツ界におけるAI分析ブームの最大の原動力は、こうしたツールがアスリートの大学進学を手助けし、選手名簿に載ることで数万ドルの奨学金、最高レベルでは数十万ドルのスポンサー契約につながる可能性があるという見通しだと語った。
SwimIntelのような製品は、コーチングではなく、純粋にリクルーティングに焦点を当てています。このプラットフォームは、最年少15歳の水泳選手の競技データを収集し、それを用いて新人選手のランキング付けを行い、様々な大学水泳プログラムでの活躍を予測するモデルをトレーニングします。月額40ドルで、水泳選手は60ページ以上の分析レポートを受け取ることができ、大学によってタイムがどのように向上または悪化するかを予測できます。SwimIntelと契約している学校は、同じユース水泳クラブに所属する他の選手が大学でどのような成績を収めたかに基づいて、同様の予測を受け取ることができます。
「大学のコーチ陣にはAIを使ってマネーボールをやらせています」と、SwimIntelの創設者ジェイミー・ベイリー氏は語る。「学生アスリートたちにはAIを使って最適な選手を見つけてもらうのです。そして最終的に目指しているのは、中退率を下げることです。大学水泳選手の6人に1人は、2年生で戻ってきません。」
元大学バレーボールコーチ兼データアナリストのバー氏は、ベイラー大学やサザンメソジスト大学などの大学で働いていた頃、バレーボール部のスタッフは時には1日に600通ものメールを志願者から受け取ることもあったと語った。ハイライト動画の最初の30秒でリクルーターの目に留まらなかった選手は、採用を見送られることが多かったという。
ボールタイムのおかげで、これまで以上に多くの選手がより多くのビデオ映像にアクセスできるようになり、その測定アルゴリズムによって大学プログラムのハイライト映像の評価方法も変化しました。「映像を見る必要すらありません」とバー氏は言います。リクルーターはボールタイムのビデオ分析を見るだけで、「ライバルよりも高い位置でボールに触れているか？ 10フィート以上ボールに触れているか？ 私たちはすでにこれらの基準を達成しなければならないという途方もないプレッシャーにさらされており、これらのツールは確かにそのプレッシャーを助長している」とバー氏は言います。
同時に、ギズモードの取材に応じたコーチ陣の何人かは、AIビデオツールによって、大手ユースチームに所属していない選手でもスキルを向上し、スカウトマンの目に留まるようになるなど、競争がプラスの方向にも進むだろうと楽観視していた。
「ビデオや統計データは、真の教育ツールになります」とミシガン州立大学のファイファー氏は述べた。「すべては、アスリートがそれらをどのように受け止め、適切なサポートが確実に受けられるかにかかっています。こうしたことは放置すべきではなく、親やコーチの指導のもとで行われるべきです。しかし、親やコーチが熱心になりすぎることもあります」
