スポーツは世界を超えた文化的取り組みです。特にチームスポーツでは、各選手のスキルはもちろんのこと、チームでの作戦戦略が重要な鍵を握ります。効果的な戦略によって、格下のチームが上位チームを突破するという、劇的なドラマが繰り広げられることもあります。このように、多くのスポーツはさまざまな戦略や行動計画を使用して行われますが、今回取り上げたのは、スポーツで用いられる戦略プレイブックを自動的に作成するための方法に関する発明です（US20210354017、The Ready List）。

多くのスポーツは、さまざまな戦略や行動計画に基づいて組み立てられています。そのようなスポーツの行動計画は「プレイ」と呼ばれます。例えば、アメリカンフットボールでは、プレイはフットボールのスナップまたはキックオフのいずれかで開始されます。また、ホッケーでは、特定の選手がパックを受け取ったときにプレイが始まります。

プレイは、プレイの開始時にフィールド上のチームのすべての選手に指示を与えます。指示は、形の図面によって紙に示されます。例えば、アメリカンフットボールでは、各選手の開始位置は、楕円形や正方形などの特定の形状として描画されます。プレイ中の各選手の役割は、矢印、線、またはその他の形で示すことができます。プレイのイラストは、スポーツ、チーム、コーチ、選手などに応じてカスタマイズされ、単一のスポーツ内でも、単一のプレイを視覚化する方法は無数にあります。プレイを視覚化する無数の方法を追跡することは、スポーツで成功するための重要です。スポーツで成功することは、プロチームの重要な要求です。このように、チームのすべてのメンバー間でプレイの知識を迅速に広めることは、組織としてのチームの経済的成功に大きく関係しています。

チームのすべての選手がプレイでの自分の役割を学ぶことが重要であるにもかかわらず、プレイがどのように図解されるかに関して、ほとんど明確な基準がありません。各チームには多くのコーチがいて、各コーチはプレイを説明する独自の方法を持っています。各コーチは、特定のプレイ・特定の指示を説明するために、異なる図解使用する場合があります。

図解されたプレイのグループは、プレイブックとして定義されます。多くのプレイブックは、他のチームがアクセスできないように厳重に保護されています。多くの場合、コーチは、プレイブックが別のチームによって盗まれるリスクを回避するために、プレイブックをデジタル化することを躊躇します。一方で、プレイブックはチームのメンバー間で自由に共有できる必要があります。また、ソフトウェアベースの学習方法を使用すると、選手がプレイを学習するのにかかる時間を大幅に短縮できます。これらの理由から、必要なのは、短時間で多数の演劇を迅速に解釈、デジタル化、および標準化する方法です。

この発明は、畳み込みニューラルネットワークCNNなどの人工知能システムを用いて、プレイブックを自動作成する発明です。

CNNによってスポーツのプレイの画像を分析し、特徴を検出することを学習し、プレイの特徴を自動的に識別し、識別された特徴に基づいてプレイを分類します。例えば、訓練されたニューラルネットワークを使用して、スポーツ、サイド（攻撃／防御）、選手ルート、プレイ名、コーチノートなどのプレイの特徴を自動的に識別します。プレイの特徴を自動的に検出することができ、そのような特徴によって自動的にタグ付けまたは分類されます。これにより、共通の機能を備えたプレイのデータベースに自動的にデータが入力されます。各ページに１つまたは複数のプレイを備えた複数のページを含むプレイブックを入力として使用することができ、単一の画像ファイル内の画像を識別します。

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スポーツにおいては、様々な状況に応じて、選手が最適なフォーメンションによって行動することで最良の結果を生み出すことができます。そこにはある一定のパターンや型があり、スポーツ戦略ではプレイと呼ばれます。個人属性が強いノウハウやスキルを、人工知能を用いて自動化する動きがありますが、スポーツのプレイにおいてもそのノウハウを学習するために活用できます。さまざまな人間の行動のパターンや型に目を付けて、それを自動化する動きは、これからも増えてくるのではないでしょうか。

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