SPORTS × AI Data Science
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びわこ成蹊スポーツ大学×AI・データサイエンス

スポーツ
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AI・データサイエンスとは

“AI・データサイエンス” というフレーズを最近よく耳にしませんか?
近い将来訪れるSociety5.0と呼ばれる社会では、
AI・データサイエンスの利用・活用に関する知識が必須となってきます。

“AI・データサイエンス”などと言われても・・・ハテナ??
いいえ、決して臆するものではありません。
みなさんが日々過ごしているさまざまなシーンで使われているテクノロジーになっています。

そして今、大学の学びにおいて、AI・データサイエンスに関する
基礎的な能力の向上を図る機会の拡大が求められています。

このような社会的ニーズに対応すべく、また、みなさんが大好きなスポーツ分野でのバリューを
見出すために、びわこ成蹊スポーツ大学では、2021年度からSociety5.0時代をみすえた
新たな教育プログラム「SPORTS×AI・データサイエンス」をスタートさせました。

そして、文部科学省2022年度「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)」の認定を受けました。
(認定の有効期限:2027年3月31日)

「MDASH

数理・データサイエンス・AIの知識を様々な専門分野へ応用・活用できる
高度な技術者を目指す教育プログラム。

  • Approved Program for Mathematics, Data science and AI Smart Higher Education

[教員インタビュー]

データ分析で
スポーツは変わる

Hiroshi Yamada

学長補佐/教授/
大阪成蹊大学 スポーツイノベーション研究所 研究員/
サッカーU17 日本女子代表フィジカルコーチ

主な担当科目
・ゲーム分析法 ・サッカー
ペナリティエリア上空からの写真
 今日においては、センシング技術や解析技術の向上によって取得可能なデータは飛躍的に増えています。取得したデータは、意味が分からなければただの数字や文字の羅列。これを意味のある「情報」に変えていくことが求められます。
  私は幸運にもJリーグや世代代表などトップチームのフィジカルコーチを経験し、並行してデータ分析を学ぶという経歴を歩んできました。スポーツの現場と科学的研究の現場、両方を経験してきたので、例えば、このシチュエーションのデータを取れば「パスのうまさが分かる」という感覚を持っています。それは仮説を立てて検証する力であり、スポーツにおけるデータサイエンスの活用に欠かせない素養と言えます。
 データ分析ができる人はいます。スポーツの現場で活躍する人もいます。でもその両方を組み合わせられる人は実は少ない。これからのスポーツ界で成果を求めるなら、データサイエンスとスポーツ。2つの経験が必須となってくるでしょう。
 選手やチームを強くしていくということの他にも、データはスポーツ界を変える力を秘めています。それはメディアの進化です。既にサッカーであればボールを保持していたデータ(位置と時間)をヒートマップで可視化していたり、野球ではピッチャーが投げたボールの回転数や軌道、バッターの打球角度などがリアルタイムで表示されたり、観戦の楽しみ方は広がっています。データは何も数字だけじゃありません。文字もデータです。例えばテレビ観戦をしていて、ある選手の情報を「知りたい」と呟いたらAIが選手の情報を表示してくれる、なんてことも考えられますよね。そういうサービスが生まれる期待も、スポーツ×データサイエンスにはあります。
 本学に入学された学生には、データをどう分析していけばスポーツに役立てられるのかを考えてほしいと思っています。あらゆるスポーツに含まれるデータに触れてください。そして学んでください。本学は全学生にデータサイエンスを学べる環境を準備していきます。なぜならそれは、スポーツを冠する大学の役目だと確信しているからです。
ペナリティエリア上空からの写真

スポーツの未来はデータ分析にあり

びわこ成蹊スポーツは
「データサイエンス」を
全学生の学びへ

今、スポーツ界では、“AI・データサイエンス”の研究・実装がスタートしています。
これまで感覚的に捉えられていたプレーが数値や映像で可視化され、
選手のパフォーマンス向上や戦術に活かされるようになりました。
「SPORTS×AI・データサイエンス」の可能性は無限の広がりをみせています。

スポーツ現場のはなし

 たとえばサッカーで「パスがうまい」というのは、すごく感覚的なもの。これを数値化しようという試みが、いわゆるデータ分析です。まず、各選手にさまざまなシチュエーションにおけるパス機会を提示し、「通せる確率」を出してもらいます。そこで集まったデータから、選手のスキルやパスの難易度を読みときます。この数値化された「パスのうまさ」は、戦略を立てるのに活用できたり、個々の練習メニューへの反映も可能に。
 つまり、データ分析は、選手やチームを強くする可能性を秘めています。これはサッカーに限らず、どのスポーツにもいえること。
さあ、データサイエンスでスポーツの未来を変えよう。

データサイエンティストによる講義
「スポーツ×データサイエンス」

 全学生必修の初年次科目「成蹊スポーツ基礎演習」の講義の中で、“日本を代表する凄腕データサイエンティスト19人(週刊ダイヤモンド)”に選出された古屋俊和講師が、「スポーツ×データサイエンス」についてレクチャー。社会におけるAI・データ活用の最新動向やスポーツ界での事例紹介、またAIを用いたトレーニングメニュー分析のワークショップを実施しています。
 “凄腕データサイエンティスト”の講義は、社会との接点を見つけたり、より発展的なレベルへの意識づけになっています。データサイエンティストという新たな職業についても、広がる期待。
なんだかワクワクしてきませんか。

アスリート・データ・バンク構想

 本学と同じ学校法人大阪成蹊学園が運営する大阪成蹊大学 データサイエンス学部(仮称・設置認可申請中)と連携し、教育・研究体制の整備をすることで、スポーツ学の学びをより深化させます。データ収集では、本学の学生に留まらず、国体チームなどの地域チームや協定プロチームなど、学外団体との連携をはかっていきます。また、スピードや加速度を計測したり、無線筋電図で筋生理系の測定をしたり、モーションキャプチャーカメラで身体動作の計測をしたり、機材を投入することで解析に役立てます。データ収集からのデータ解析、そしてフィードバック、また新たな仮説をもとにデータ収集を。
 そのようなサイクルを確立させる “アスリート・データ・バンク”は、世に貢献するリソースとなることをめざします。

  • 2023年4月開設予定。設置計画は予定であり内容に変更が生じる場合があります。

びわこ成蹊スポーツ大学×AI・データサイエンス

カリキュラム紹介卒業までの4年間の学び

  • 1

    導入

    社会におけるデータ・AI利活用

    数理・データサイエンス・AIは、現在進行中の社会変化に貢献していること、またそれが生活に密接に結びついていることなどに触れ、データサイエンスの世界に親しみます。

  • 2

    基礎

    データリテラシー

    実データ・実課題を用いた演習など、社会での実例を題材として「データを読む」「説明する」「扱う」といった数理・データサイエンス・AIの基本的な活用法を学びます。

  • 3

    心得

    データ・AI利活用における留意事項

    数理・データサイエンス・AIは万能ではなく、その活用に当たってはデータ倫理や情報セキュリティなど、さまざまな留意事項があることを学びます。