最近AIに自分の試合映像を見せている。
試合映像を食わせて、選手を自動で色分けさせたり
コートのマップに落とし込んだりして遊んでます。笑
AIとエンジニアじゃない自分1人で、
半日あればセットアップして動かせたので少し共有してみようと思いました！
この記事は技術の話多めなので、
チャレンジしてみたい方は途中まででも！興味のある方はぜひ最後まで読んでください！
ご紹介の前にひとつ告知させてください！
現役のバスケ選手ではありますが、スポーツ特化のライブ配信プラットフォームFantrance(ファントランス)を運営しております！
アスリートが試合後に自身のパフォーマンスについて語ってくれるので、ここでしか聞けない話が満載です！
ぜひチェックしてみてください！
さて、今回の記事は以前からあった技術をAIを使って、エンジニアじゃなくても動くものが作れた！
という内容です。
今回使ったのは、Roboflowという米国AI企業が公開している画像認識AIの
開発プラットフォーム内にある
バスケットボール解析ツールです。
上記の動画も見ていただけたかと思いますが、ENEOSサンフラワーズの試合を、この解析ツールに突っ込んで、
AIが赤いユニフォームの選手
黄色（グリーン）のユニフォームの選手は、全員「ENEOSサンフラワーズ」だ！と勝手にラベル付けし、
選手1人1人をずっと追いかけ続けてくれました。
私が事前に「赤はどこ」「黄色はENEOS」と教える必要がなく、
その試合のユニフォームの色を
AIが勝手に学習してくれます。
ロスターを入れるのが手間だったので、0〜99までにしたら、審判さんも判定されてしまったが後で修正できるので一旦そのままに。
現状まだここまでだけど、ボールもシュートの可否も検知できるので、
今後は誰が何メートル走ったか？
コートのどこにいる時間が長いか？
シュートをどこで打ったか？
など、そういった数字が全部データとして取り出せるようになるのが目標です。
選手の動きを、マップにも落とし込んで見ました！
さらにはこの取り組みを、先日起業家が集まるAI勉強会で、私は唯一のアスリートとして参加して発表させていただきました。
精度としても、やれる事もまだまだだけど、、
とりあえず何が言いたいかというと、
めっっっちゃ面白い。笑
セキュリティ気をつけないとー
とかいろいろ言われているのは重々承知しています。
でも、最近のAIめっっっっちゃ楽しい。
私はたぶん、自分の中にある「こういうの作りたい」が多すぎるのであの手この手で試すんですが、
AIのアウトプットの質もどんどん
高くなっているのをみると、
次々に思いつく“面白そう”を
形にしたくなる自分にとって、
AIは最高の遊び道具です。
ちなみにこんなことをしていると、
うちのエンジニアが最近私をヒヤヒヤしながら見てます。笑
AIをゴリゴリぶん回して、
あらゆるプロジェクトを作っては
延々と語ってくるから、
『エブリンさんが仕事の本番環境に
何か影響するような事を知らない間にしでかすんじゃないか』
と思われてるらしい笑
PCは完全にわけてるよ、と何度説明しても警戒は解けてないです笑
【アスリートのAIとの付き合い方】
私はエンジニアじゃないし、たぶん本物の開発者から見たらめっちゃ拙いことをやってると思います。『ブラウザで
ポチポチやってるだけじゃん』
『そんな技術は昔からあるよ』ってのも、知っています。
ただ少し前の私にとってここまで実装するにはなかなかハードルが高いし、
時間も必要だった。
それでも最先端のAIをちゃんとキャッチアップして、
常日頃から触っていて思うのは、
『多少わからなくても、技術に触る事』に価値があるということです。
AIと普段から何ができるか会話していると、だんだんと自分の競技映像が、
ただの記録じゃなくて
「データ」に見えてくる。
このスタッツとこのプレーってこんな
相関関係あるんじゃないか！
と発想することが、仮にすでに確立されていたデータ分析方法だったとしても、新しい切り口で自分の競技を見れるようになります。
そして、誰よりも身体のデータを持っているのもアスリートの特権。
感覚知だった部分がより明確に自分のことを知るきっかけにつながる可能性もある。
『アスリートこそAIを触った方が良いのでは？』
今回は、心の底からそう思ったのでここで提案です！
『AI時代のアスリートに必要な5つの姿勢』 を示したいと思います。
・まずはAIを使って何か実験しようと思える事
・動かなかった時に、どのように解決していくか？
を考える事
・新しい技術と自分の好きな領域がどのように
繋がるか妄想する事
・全くかけ離れた好きな領域をどれだけ増やせるか？
・全く知らない領域の知識、人脈に飛び込めるか？
この上記5箇条はアスリートが唯一無二であるためにも、
今の時代を生きるためにも、とても大事だと思っています！
「エブリンが、まさかここまでAIやってると思わなかった」
最近、本当によく言われます。
たぶん、これからもっと言われると思う。
アスリート×起業家×AI実装
全部自分で手を動かしてやってる人、
日本にどれくらいいるんだろう。
もしいなければ、「テックアスリート」って名乗らせてください。笑
技術の興味ある方は下記の部分でもう少し詳しく解説。
興味ない人は飛ばしてOKです。
（※エンジニアではない私が書ける範囲ですが。）
そして！こんな感じでほぼ毎日AIを触っているので、いろいろと話してみたいなーと！
同じくテクノロジー等に興味あるアスリートスポーツ関係の方いらっしゃいますか？
逆にこんな事テック×スポーツでできない？などなど何かあればぜひご相談ください！🙋🏽♂️
そして、こういった映像などのAI解析をやっているエンジニアの方、
動作解析系詳しい方！
もしよろしければお話聞かせてください。
以上、テックアスリート 馬瓜エブリンのAI格闘レポートでした！
ーー興味ある方は下記もどうぞ！ーー
私が毎日触っているAIツール(一部)
・ Claude Code(テキストの企画書や相談役)
・ Codex(コード生成)
・ ChatGPT(サッと聞く相談用)
・ OpenClaw（最近作ったAIエージェント。名前はShaq）
今回使ったのは、Roboflowという米国AI企業が公開している画像認識AIの開発プラットフォーム内にある
バスケットボール解析ツールです。
その他に
・ RF-DETR(選手を高精度で検出するAI)
・ MetaのSAM2(選手1人1人を試合終了まで追跡するAI)
・ Google社のSigLIP(ユニフォーム色から自動で
チーム分けするAI)
これらを Google Colab Pro+で、NVIDIA L4 GPUを使って
動かしました。
ただ、正直全然すんなりいかず。
公開されているAIノートブックって、
ボタン押せばそのまま動くと思うじゃないですか…
半年ぐらい経つと大概は壊れてると教わりました。笑
私がつまずいたのは、
・Pillow(画像処理ライブラリ)のバージョン競合で無限ループ
→ 画像処理系のツール同士の相性が悪く、
エラーがループして動かなかった
・SAM2のビルドエラー
→ AIモデルを動かすための初期セットアップが
うまく通らなかった
・背番号認識モデルのAPI変更でエラー
→ 外部ツールの仕様変更で、今までのコードが急に
動かなくなった
1番ムカついたのが、
・Colab内にエラーを説明したり、コードを修正してくれるAIアシスタント(Gemini)が、まあまあ間違ってる笑笑
CodexやClaude Codeにスクリーンショットを渡すと、
『こいつ間違った事言ってるので、相談する前に私に相談してください』
って言ってて、
こういう職場ありそうって笑いながら
修正してました。笑
ただ私自身のやることはそこまで難しい事じゃなく、
ひたすらセルの実行とエラーが出たら
AIに聞くの繰り返し。
最終的には、動画から背番号の検出、
モーメントを切り出し、色つけた動画が生成されるといった具合で、たぶんエンジニアさんなら30分あればできます。
なので、エンジニアではないアスリートや私のAIで何かを実現するコツは、
ひたすら聞く。
恥ずかしいとかないからAIに。
しかも続けると、その分
勉強にもなるので無駄だと思わず
わかるまで聞くのみです！
こんな感じでほぼ毎日AIを触っているので、テクノロジーに興味あるアスリートやスポーツ関係の方いらっしゃいましたらぜひお話ししましょう！
逆にこんな事できない？などなど
ご相談があれば言ってください！🙋🏽♂️
Back Dooor株式会社は近い将来に、
日本国内のみならず海外への進出を目指しいきたいと思っています。
素晴らしい選手が世界中に存在し、
そこには最高のファンがいます。
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以上、テックアスリート 馬瓜エブリンのAI格闘レポートでした！
