はじめに

テクノロジーの発展は、スポーツ界に大きな変革をもたらしています。特にデータ活用の高度化により、選手の競技力向上だけでなく、SDGsの達成にも大きく貢献しています。

具体的には、「SDG 3 【健康と福祉】」、「SDG 4 【質の高い教育】」、「SDG 9 【産業と技術革新】」との関連が緊密といえます。

未来のスポーツにおいて抽象的な目標だけではなく、社会全体により良い未来を実現するために、データは必要不可欠な要素となっていることに注目していきましょう。

ビッグデータによる選手育成

技術的実装

選手育成においては、充実したデータの収集システムの構築が主要です。ウェアラブルセンサーやGPS、バイタルデータのモニタリングを駆使し、競技に関わるあらゆるデータを活用します。これにより、以下のような実践ができるようになりました。

• 走行距離とスピードの収集
• 心拍数や疲労度といったバイタルデータのモニタリング
• 動作分析と戦術データの統合

AIによる性能向上と性能分析

AIアナリティクスの採用により、選手の疲労状態を数値化し、危険な動作を予測することができます。これは、パフォーマンスの向上やプレーの質の分析を可能とします。

• 疲労度の数値化によるコンディション管理
• 動作の異常検知によるけが予防
• 中長期のパフォーマンス向上プログラム

データを用いたアプローチの具体例

プロバスケットボール（Bリーグ）に所属するアルバルク東京では、AIカメラとモーションキャプチャ技術を活用し、選手の動作解析をリアルタイムで行っています。

シュートフォームやディフェンス時の姿勢を数値化し、データに基づくフィードバックを即座に提供することで、個々の技術向上を図っています。

また、選手一人ひとりの疲労度やパフォーマンスの変化をAIが分析し、効率的な練習スケジュールの作成に活用しています。

サッカーJリーグの川崎フロンターレも、GPSとバイタルモニタリングシステムを導入し、試合やトレーニング中の選手の走行距離や心拍数、スプリント回数を正確に把握しています。

選手の体力消耗度を数値化し、試合中の戦術変更や選手交代の最適なタイミングを導き出すことに成功しています。

NBA（全米プロバスケットボール協会）では、試合中の選手の動きを高精度で追跡できるSecond Spectrumのシステムによるデータ分析技術が導入されています。

このシステムは、コート上の選手の位置や動き、ボールのトラッキングデータを収集し、AIを活用してシュート成功率やディフェンスのパターンを解析します。

コーチやアナリストは試合中にリアルタイムで戦術を調整し、選手のパフォーマンス向上を図ることが可能です。

さらに、ファンに対しても解析データを提供することで、試合内容への理解を深め、観戦体験の向上にも貢献しています。

データ活用が切り拓く未来のスポーツ

以上のように実用化されてきたデータ活用は成果を出してきました。今後、さらにデータ活用の高度化により、様々なアプローチが期待されています。

• パーソナライズされたトレーニング：個々の身体特性やコンディションに応じた最適なトレーニングメニューの提供。
• AIコーチの普及：AIがリアルタイムでパフォーマンスを分析し、瞬時にアドバイスを行うシステム。
• 持続可能なスポーツ運営：エネルギー効率や環境負荷を考慮したスタジアム運営やイベントの実施。

スポーツデータとテクノロジーの進化は、単に競技力を向上させるだけでなく、SDGsの達成に向けた社会的インパクトを生み出し、持続可能な未来の構築に貢献しているといえるでしょう。