スポーツでのAI活用事例9選完全解説！企業が事業参画する際の注意点は？導入事例やメリット・デメリットを解説

日本政府はスポーツ産業を重要と位置付け、2016年の報告では2012年時点で5.5兆円だった市場規模を2025年には15.2兆円に拡大する目標を掲げました。

人々とスポーツの関係性も変化し、スポーツとテクノロジーを掛け合わせた「スポーツテック」とも呼ばれる事業分野が注目されています。AI（人工知能）の活用がますますスポーツ分野にも広がり、多くのスポーツシーンでAIが活用しています。

本記事では、AIをスポーツに活用する具体的な方法を「選手・戦術強化」「観戦体験」「マーケティング・運営」の3領域に整理し、国内外の導入事例と合わせて解説します。あわせて、AI Marketに実際に寄せられたスポーツ映像・施設運営に関するAI活用相談の内容も掲載しています。自社サービスや新規事業へのAI活用を検討している方、社内の意思決定に向けて技術の全体像を把握したい方に向けた内容です。

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AIをスポーツ分野で活用する方法は？

AIをスポーツに取り入れるメリットを以下に紹介します。

• 動的シーンやリアルタイムデータで新しい観戦体験を提供
• 戦略立案、戦術の高度化に貢献できる
• 会場の混雑状況の予測
• プレイヤーのコンディション・メンタル・トレーニングのサポート
• 審判、採点支援で公平なジャッジが可能

それぞれのメリットについて説明します。

動的シーンやリアルタイムデータで新しい観戦体験を提供

試合の見せ方の部分にAIを活用することで、新たな観戦体験の提供につなげられます。例えば、選手や試合状況のデータをリアルタイムで反映させることが可能です。

これまでは感覚的に捉えていたプレイの迫力や運動能力を、客観的なデータと視覚的にわかりやすい映像と融合させて表現できます。

また、動きが激しくスポーツ中継が難しいものや、従来撮影できなかった場所にAIが活用できます。AIを活用した自動追尾が可能なドローンを導入すれば、選手の細かい動きも全体的に見られるでしょう。

よく知られているスポーツでも新しい見方が生まれるかもしれませんし、今までさほど大衆的な人気を得られなかった競技にスポットライトが当たるかもしれません。

関連記事：「テレビ・ラジオ業界のAI活用方法は？活用事例・導入事例徹底解説！」

戦略立案、戦術の高度化に貢献できる

経験や勘に依存しないデータに基づいた戦略策定が可能です。

これまでは監督やコーチなどが戦略をたてることが一般的でした。対戦相手のデータから、AIの活用でデータドリブンな戦略の策定が可能です。

全く新しい観点から競技を見直すきっかけになりますし、戦術の高度化も期待できるでしょう。

データドリブン経営が必要とされる背景と事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

会場の混雑状況の予測

AIは過去に蓄積された大量のデータから、競技会場の当日混雑状況を分析して予測できるようになるでしょう。会場の混雑状況の予測ができれば、観戦者は事前にそれに合わせた行動の予定を立てられます。

より多くの人がストレスを感じることなくスポーツを楽しめるでしょう。会場運営者にとっても警備員の数の増減や、適切な配置で対応できます。

AIによる未来予測の仕組み、種類についてこちらの記事で詳しく解説しています。

プレイヤーのコンディション・メンタル・トレーニングのサポート

選手個々の身体データや医療データから、ケガやメンタルの不調を予測できるようになるでしょう。予測できれば未然に防ぐことが可能です。

従来は選手自身、もしくは監督やコーチなどが主観的に判断するしかありませんでした。しかし、AIの力を借りて、コンディションの調整や、メンタルのサポートをおこなえるようになるでしょう。

客観的な視点からコンディションの把握が可能です。

審判、採点支援で公平なジャッジが可能

多くの競技で、審判や競技の採点は人間が目視で判断するため、採点者の主観による部分が大きく誤審の源となっています。選手の体力や体格の向上によって、高難度や高速の技やプレイを瞬時に正しく判断することはますます難しくなっています。

AIの目を使えば、審判の判定基準や、演技の採点基準を明確化し公平なジャッジが可能となるでしょう。

人の感覚に依拠した定性的な部分が多かった判定でしたが、AIとの融合で定量的なデータとなります。観客や視聴者にとってもわかりやすくなるので、スポーツをより楽しめる効果も期待できます。

オリンピックやサッカーのワールドカップ、テニスの四大大会など世界的なビッグイベントで既に活用されています。

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実際にAI Marketにいただいたスポーツ映像・施設運営のAI活用相談事例

AI Marketには、スポーツ映像・施設運営の高度化を目的としたAI活用相談を多くの企業からいただいております。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。

1. スポーツ動画の自動タグ付けとシーン検索基盤の構築（動画横断再生・リアルタイム対応）
2. バスケットボール練習映像を活用した動作解析と指導支援AIの導入
3. スポーツ施設向けAIカメラの導入とランニングコスト最適化
4. ゲレンデ・チームスポーツ向けAIカメラによる映像解析と戦術データ活用

※実際のお客様からのご相談内容のため、企業特定に繋がる情報は伏せています。

① スポーツ動画の自動タグ付けとシーン検索基盤の構築（動画横断再生・リアルタイム対応）

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：非公開

動画アクション認識とシーンセグメンテーションによるリアルタイム自動タグ付け｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、現在は手動でタグ付けを行ったうえでシーン単位の検索・再生を実現しています。卓球・テニス・バスケットボールなどポイント数の多い競技での手動タグ付けの人件費が課題とのことでした。

それで、AIによってプレーの開始・終了区間を自動検出し、タグを自動登録するスキームの構築を検討しています。

技術要件としては、スポーツ映像における姿勢推定・動画セグメンテーションを活用し、競技ごとのポイントシーンや待ち時間区間を自動判別することが中心となります。

また、アーカイブ活用にとどまらず、放送中のライブ映像に対してもリアルタイムまたは準リアルタイムでタグ付けが完了することが条件となっており、低遅延での推論処理が求められます。初期フェーズでは1ポイント目・2ポイント目のイン・アウト区間の自動検出から着手し、動画横断での検索・再生機能と組み合わせたシステム設計が前提となっています。

動画データは既に保有しており、早期着手を希望しておられました。

② バスケットボール練習映像を活用した動作解析と指導支援AIの導入

ご相談企業様属性

• エリア：中国・四国
• 従業員数：501〜1,000人

姿勢推定・骨格検出技術を活用した動作解析｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様はバスケットボールの練習現場において、指導者のスキル不足・指導時間の制約を背景にAI動画解析による指導支援システムの導入を検討しています。対象は学校部活・クラブチーム・社会人チームで、企画段階からのPoC検討を希望しています。

技術要件は大きく1対1のプレー解析とチームプレー解析の2系統に分かれます。

1対1のプレー解析では、以下のようなオフェンス・ディフェンス双方の身体各部位の動作を姿勢推定・骨格検出技術によって定量的に抽出し、教科書的な正しい動作との乖離を自動検出することが求められます。

• 足の位置
• 体の向き
• 手の動き
• ボールハンドリング

チームプレー解析では、エンドから俯瞰したハーフコート映像を用いて、ディフェンス隊形の検知や攻守の戦術パターンの評価を行うことが想定されており、事前にチームの決め事（戦術ルール）を登録してそれに対する課題を抽出できる構成が望ましいとされています。

処理はリアルタイムが理想ですが、解析時間がかかる場合は事後アップロード方式も許容しています。撮影データは現状未取得であり、今後撮影環境を整備する前提でのPoC設計が必要とのことでした。

③ スポーツ施設向けAIカメラの導入とランニングコスト最適化

ご相談企業様属性

• エリア：中国・四国
• 従業員数：101〜500人

オブジェクト追跡と自動パン制御を組み合わせたAIカメラシステム｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様はサッカーグラウンドを保有する施設向けにAIカメラの導入を検討しています。月額課金型のランニングコストが課題となっており、イニシャルコストは補助金活用も含めて許容する一方で、導入後のランニングコストを極力抑えられる構成・ベンダーを探していました。

技術要件としては、ボール周辺の映像を複数台カメラで切り取って拡大し、視聴に耐えうる映像コンテンツとして出力できる動画内のオブジェクト追跡・自動パン制御機能が中心です。大人用2面・子供用1面の計3面以上をミニマム構成として想定しており、複数グラウンドへのスケール展開が前提となります。

また、選手間距離の計測や運動量分析といったスポーツアナリティクスへの応用も検討されており、映像の歪み補正を含めた計測精度の確保が求められます。

④ ゲレンデ・チームスポーツ向けAIカメラによる映像解析と戦術データ活用

ご相談企業様属性

• エリア：中部
• 従業員数：501〜1,000人

人物追跡・ボール検出とポゼッション分析を組み合わせたスポーツ映像解析｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様はゲレンデを撮影してタイムスタンプと画像認識（人物認識・自動ズーム）を組み合わせた映像サービスを提供しており、今後はチームスポーツへの応用展開を検討しています。

まず室内競技（バスケットボールを想定）への対応では、コート全体・相手ゴール付近2箇所の計3箇所程度への複数台カメラ設置を前提に、ボール保有率・選手位置・攻撃割合といったポゼッション分析・選手追跡機能の実装が中心となります。

人物の個人特定は行わず全自動での追跡処理が条件であり、小型で高性能なカメラ機材が求められます。また競技特性や顧客ニーズに応じてどの分析を行うかを柔軟に選択できる拡張性が重視されており、スポーツチームとの連携実績を持つベンダーとのPoC設計が想定されるとのことでした。

AI Marketでは、上記のように、スポーツ・映像分野をはじめ様々な業種・業態の企業からAI活用相談を受け付けています。

生成AIツールを用いてAI企業の選定をAIに相談するケースも増えています。しかし実際のAI導入では、機密情報の取り扱い、実装可能性の判断、ベンダー選定など、人が介在しないと判断が難しい要素が多く存在すると考えています。

だからこそAI Marketでは、実際の人間である専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、ヒアリングから企業選定までを支援し、実現性の高いAI導入をサポートしています。スポーツ映像のAI活用をご検討中の際は、まずはお気軽にご相談ください。

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プレイヤーの能力・戦術を向上させるAI活用事例4選

AIをスポーツに活用した事例を紹介します。

• AIで食をトレーニング（オンキヨースポーツ）
• 自分の泳ぎを確認できるスマートスイミングシステム（コナミスポーツ）
• バレーボールでリアルタイム分析による戦況把握（ブレインパッド）
• AI・画像解析でカーリングを強化（北海道北見市）

プレイヤー・選手の能力・スキルを向上させるためのトレーニングやサポートのためにAIを活用した事例です。

それぞれの事例について説明します

AIで食をトレーニング（オンキヨースポーツ／至学館大学）

AIを搭載した食事トレーニングアプリとして開発されたのが、オンキヨースポーツ株式会社が手掛ける「food coach」です。スポーツ栄養士の食事指導が受けられ、アスリートレベルに応じた食事メニューを提案してくれます。レスリングの世界的プレイヤーを数多く輩出した至学館大学との開発です。

食べたものを一覧から選び、栄養価の計算が簡単にできます。食トレ結果や将来的な予測から、3段階のレベルに合わせた的確なアドバイスを定期的に通知してくれます。栄養素の過不足をグラフや点数でわかりやすく表示します。食事・サプリに加え、身体状況、競技種目、ポジションなどのデータをAIが総合的に判断可能です。

自分の泳ぎを確認できるスマートスイミングシステム（コナミスポーツ／ソニー）

コナミスポーツ株式会社が活用するAIシステム「スマートスイミング」は、レッスン中の生徒が泳いだ直後に自分の映像を確認できます。
独自開発のAIアルゴリズムにより対象人物を自動追従して、複数のカメラから最適なアングルを組み合わせた動画を生徒ごとにAIが自動編集します。

コナミスポーツでは、ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社が展開しているスマートスイミングレッスンシステムを活用しています。コナミスポーツクラブのインストラクターによる指導技術との相乗効果で、楽しく学び続けることをサポートできます。

動画はレッスンに活用したり、進級テストの映像は保護者も見たりするのも可能で、対象レーン以外にはモザイクがかかりプライバシーにも配慮しているということです。

AIによる動画解析について詳しく知りたい方はこちらの記事もご参考ください。

バレーボールでリアルタイム分析による戦況把握（ブレインパッド）

株式会社ブレインパッドでは、AIの機械学習を活用してバレーボールの試合でのリアルタイム分析環境を構築しました。スポーツの戦況を示すデータから、戦況の予測を可能とします。

選手・監督に大きなプレッシャーとストレスがかかる試合中であってもデータドリブンな傾向をつかめるので、監督やコーチの知見と組み合わせることにより総合的な判断が可能です。人間では扱いきれない情報量を処理できることで戦術の高度化が期待できます。

AIによる画像解析でカーリングを強化（北海道北見市）

カーリングが盛んな北海道北見市では、人気のカーリングでスポーツテックが活用されています。画像解析を活用した姿勢推定で、選手の姿勢や動きを分析してフォームの研究を重ねています。北見市では、オリンピックに出場しメダルを獲得したロコ・ソラーレが本拠地を置いています。

北見市が建設した先端拠点の「アルゴグラフィックス北見カーリングホール」で、北見工業大学などが10種類の競技力向上のためのシステムを導入して、ショット成功率や試合展開などを客観的なデータで示せるようになったということです。

北見工業大学では、AIで作戦を考える「デジタルカーリング」の開発に取り組み、AI同士で対戦させ学習データを蓄積し、最善手となる選択肢を増やす手法で作戦を立てられます。また

試合観戦に新体験を提供するAI活用事例3選

スポーツを見る人のためのAI活用事例です。

• 試合情報をリアルタイム表示する新しい観戦体験（Xリーグ）
• AIカメラを活用したスポーツ映像ソリューション（NTT／SPLYZA）
• AIによる公平な審判を実現（Hawk-Eye）

それぞれの事例について説明します

試合情報をリアルタイム表示する新しい観戦体験（Xリーグ）

日本社会人のアメリカンフットボールトップリーグであるX1 SUPER（Xリーグ）で、AI技術を活用した動画クリップサービスの「CLIP-LIVE」で実証実験しました。試合時間に沿ったプレイ単位で自動クリップでき、簡単にリプレイ再生を行えます。AIによってリアルタイムで処理できるのが特長で、プレイ終了から数秒後には、観客は自分のスマホで再度見たいシーンをリプレイ再生可能です。気に入った映像をSNSに投稿することもできます。

スタジアムやテレビでのスポーツ観戦に新しい観戦体験による価値の向上で観客や視聴者により楽しんでもらえるような取り組みの事例でしょう。

AIカメラを活用したスポーツ映像ソリューション（NTT／SPLYZA）

株式会社NTTSportictが提供するスポーツ中継ソリューションの「STADIUM TUBE」は、無人撮影カメラでAIによる自動撮影や編集などの機能を備えています。アマチュアスポーツ向けの映像分析ツールを手掛ける株式会社SPLYZAの「SPLYZA Teams」と協業を開始し、アマチュアスポーツ現場の映像活用の包括的サポートを手掛けています。スマートフォンやタブレットなどのデバイスを使用し、選手のコンディションやチーム内の状況を把握できるアマチュアスポーツ向けの映像分析ツールです。

独自アルゴリズムのAIカメラ「Pixellot」は撮影・収録・編集・ライブ配信までを自動で実行可能です。AIカメラで撮影した映像を送信して、コーチングやデータ分析に役立てたいアマチュアスポーツの現場ニーズに対応して開発されました。プロのカメラマンの腕がなくても、試合を簡単に映像化できるのがメリットです。高品質の映像データを基にコーチングやデータ分析をすることが可能となりました。

AIによる公平な審判を実現（Hawk-Eye）

Hawk-Eye Innovations Ltd.はソニーグループの企業で、ボールトラッキング技術を活用したテニスのイン・アウトや、サッカーのゴールなど判定オペレーションサービスを手掛けています。

また、ビデオリプレイ技術による審判判定補助サービスも提供し、現在では、世界中で20種類のスポーツ競技に、サービスや放送映像のビジュアル効果を追加するサービスを展開しています。

スポーツマーケティングに関わるAI活用事例2選

スポーツの試合を運営する側がAIを活用している事例です。

• ダイナミックプライシングによるチケット価格決定
• AIを活用した会場周辺の混雑予測

それぞれの事例について説明します。

ダイナミックプライシングによるチケット価格決定（ダイナミックプラス）

需給に応じて入場料が変わるのが「ダイナミックプライシング（価格変動性）」です。AIによってリアルタイムの需要予測をして、価格を柔軟に変更していきます。
AIによる需要予測の使える範囲、活用の注意点についてはこちらの記事で分かりやすく解説しています。

スポーツ観戦のチケットで導入が広がっており、サッカーのJリーグ、プロ野球、バスケットボールBリーグなどでダイナミックプラス株式会社が開発するダイナミックプライシングサービス導入が進んでいます。

需要に合わせて価格を変動させることで、収益と動員数の最大化を目指せるでしょう。不当な高額転売への抑止力となることも期待されています。

ダイナミックプライシングとは何か、メリット、デメリットをこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

AIを活用した会場周辺の混雑予測（NTT／unerry）

過去のデータから未来を予測できるAIは、人流を分析して混雑や渋滞対策にも活用されています。株式会社NTTデータと株式会社unerryは、人流情報を推計する技術を共同で開発しており、東京オリンピック・パラリンピックの「明日の混雑予報ポータル」に活用されました。
人流解析の基本的な仕組み、導入の注意点についてはこちらの記事で分かりやすく解説しています。

明日の混雑予報ポータルは、イベント当日と前後1日の混雑予報と実績を地図上に表示し、イベントの混雑回避を目的に運用されました。NTTドコモが提供する人口統計情報とunerryが提供する位置情報データをもとに、混雑を予測します。

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スポーツ分野でのAI導入デメリット・注意点

スポーツ分野にAIを取り入れる点で注意しておかなければならない点、デメリットを解説します。

• 学習データの質が低いと高精度の分析や予測ができない
• データの活用法や目的を明確にしないと意味がなくなる
• 思考のプロセスがわかりにくくブラックボックス化してしまう

それぞれの事例について説明します。

学習データの質が低いと高精度の分析や予測ができない

AIが高精度で分析や予測をするためには大量の学習データが必要です。さらに重要なことはそのデータの質です。スポーツ分野に限らずAIのデータは、質と量ともに充実していなくてはなりません。もともと競技人口が少ない競技種目であれば、フォームや戦術の参考にできる高品質の映像データの入手がネックになるかもしれません。

AIは多くのデータを学習してパターンモデルを生成します。データが使えないものばかりであると、高精度の分析や予測はできません。

どのようなデータが重要で活用できるか、不足するデータをどのように入手できるかは、専門家に相談するのが確実です。

AI Marketでは、データ収集・アノテーション領域を含む1,000件以上の相談対応実績をもとに、競技種目や用途に合ったデータ整備が可能な企業を審査済みの候補から紹介しています。要件が固まっていない段階からでも、コンサルタントが課題を整理したうえで対応企業を1〜3営業日を目安にご紹介します。

データ収集に特化した専門ベンダーの選び方、おすすめ会社についてこちらの記事で特集しています。

データの活用法や目的を明確にしないと意味がなくなる

大量のデータを必要とするAIですが、何のために取得するのか、どのように活用するのかをあらかじめ明確にしておかなければなりません。たくさんのデータを取得できたけれど、一体何のために取得したのかわからないと、プレイヤー側からも協力を得にくくなってしまうかもしれません。

導入の初期段階で、取得したデータをどのように活用するのかという目的を明確にしておきましょう。

思考のプロセスがわかりにくくブラックボックス化してしまう

AIの思考プロセスはわかりにくいため、導き出された結果がブラックボックス化する危険性がある点は注意しなくてはなりません。人間の理解力を超えた推奨結果が導き出されることもあります。

人間の直観に反するような結論を、現場の監督やコーチ、プレイヤーがどの程度受け入れるべきかという問題が生じるでしょう。AIの判断は中立であるかという議論がされており、説明可能なAIモデルを取り入れる動きも広まっています。

スポーツ分野でのAI活用についてよくある質問まとめ

まとめ：スポーツ分野のAI導入はどこから始めるべきか

スポーツ分野におけるAIの活用領域は、映像の自動タグ付けや選手の動作解析から、観客向けのリアルタイムデータ表示、チケットのダイナミックプライシング、会場の混雑予測まで幅広く広がっています。

いずれの事例にも共通するのは、「何を解決したいのか」という目的の明確化と、それに見合った質・量のデータが揃っているかという2点が導入の成否を左右するという点です。

技術的な実現可能性よりも、この2点の整理に時間をかけることが、投資対効果の高いAI導入につながります。

自社のスポーツ事業や映像サービスへのAI活用を検討している場合、技術選定やベンダー探しに入る前に、要件の整理と実現範囲の見極めが必要です。どの技術が自社の課題に対応できるか、どのベンダーが実績を持つかを短期間で把握したい場合はAI活用の専門コンサルタントへの相談が近道です。

AI Marketでは、スポーツ・映像領域を含む累計1,000件以上の相談実績をもとに、要件整理から適切な開発企業の紹介までを無料で支援しています。まずは現状の課題や構想をお聞かせください。