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先週の日曜日、リヴァプールはFAカップ準々決勝でマンチェスター・ユナイテッドと対戦した。3対0の同点で迎えた延長戦の終了間際、リヴァプールはコーナーキックという決定的なチャンスを得た。ゴールを決めれば勝利は間違いないが、ボールを奪われるのはリスクが大きい。

リヴァプールはどうすればよかったのか?攻撃か、安全策か?もし攻撃するとしたら、どうするのがベストなのか?どのようなボールを供給し、選手はどこで攻撃を待つべきなのか?

このようなセットプレーの判断は、サッカーだけでなく他の多くの競技スポーツでも不可欠であり、伝統的にはコーチが長年の経験と分析に基づいて下すものである。しかし、リバプールは最近、意外な情報源に助言を求めている。Google傘下のイギリスの人工知能(AI)研究所「DeepMind」の研究者たちだ。

本日『Nature Communications』に掲載された論文で、DeepMindの研究者たちは、コーナーキックを成功させるルーチンの開発を支援する「TacticAI」と呼ばれるサッカー戦術のためのAIシステムについて説明している。論文によれば、リバプールの専門家たちは、90%のケースで既存の戦術よりもTacticAIのアドバイスを支持したという。

TacticAIにできること

コーナーキックでは、プレーが中断され、攻撃チームがボールを蹴り返す前に、各チームはフィールド上のプレーヤーを整理するチャンスを得る。通常は、(うまくいけば)ゴールを決めるための特定の事前準備された計画が念頭に置かれている。TacticAIが提供するのは、このような事前の計画やルーティンに関するアドバイスである。

このパッケージには3つのコンポーネントがある。1つは、与えられたシナリオでどの選手がボールを受ける可能性が最も高いかを予測するもの、もう1つは、ゴールシュートが打たれるかどうかを予測するもの、そして3つ目は、ゴールシュートのチャンスを増やしたり減らしたりするために選手の位置を調整する方法を推奨するものである。

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TacticAIはコーナーキックのセットアップを選手の位置と関係性の「グラフ」として表現し、それを使って予測を行う。 (Credit: Wang et al. / Nature Communications)

プレミアリーグの試合のコーナーキック7,176本のデータセットで訓練されたTacticAIは、「幾何学的ディープラーニング」と呼ばれる手法を用いて、主要な戦略パターンを特定した。

研究者たちによれば、このアプローチはサッカーだけでなく、試合の中断によってチームが意図的に選手を無対戦の場所に移動させ、次のプレーの流れを計画することができるあらゆるスポーツに応用できるという。サッカーでは、将来的にはスローインのルーチンや、フリーキックのような他のセットプレーを取り入れることもできるだろう。

膨大なデータ

サッカーにおけるAIは目新しいものではない。例えば、アマチュアやセミプロのサッカーでも、AIを搭載した自動追跡カメラシステムは一般的になりつつある。前回の2022年と2023年の男女ワールドカップでは、高度なボールトラッキング技術と連携したAIが、前例のないレベルの精度でオフサイド判定を半自動化した。

プロサッカークラブでは、主にスカウト、リクルート、選手モニタリングの分野で、あらゆるレベルでAIを使った分析部門がある。他の研究では、ゴール前の選手のシュートを予測したり画面外の選手が何をしているかを映像から推測したりすることも試みられている。

戦術的判断にAIを導入することは、コーチにより客観的で分析的なアプローチを提供することを約束する。アルゴリズムは膨大な量のデータを処理し、肉眼ではわからないようなパターンを特定することができるため、チームは自分たちのパフォーマンスだけでなく、対戦相手のパフォーマンスについても貴重な洞察を得ることができる。

便利なツール

AIは便利なツールかもしれないが、それだけでマッチプレーを決定することはできない。アルゴリズムが、インスイングのコーナーに対する最適なポジション設定や、相手の守備戦術を攻略する最善の方法を提案するかもしれない。

AIにできないのは、その場その場で決断を下すことだ。例えば、相手の集中力の欠如を突くためにコーナーを素早く取るかどうかを決めるようなことだ。

時には、あらかじめ用意された手の込んだセットプレーではなく、グラウンドの状況に素早く反応することが最善の策となることもある。

また、状況によっては選手に創造的な自由を与えることもできる。チームがAIを使って最適なコーナー戦略を提案すれば、相手は間違いなくAIに促された独自の守備セットアップで対抗するだろう。

したがって、TacticAIの背後にある技術は非常に興味深いものではあるが、それがオープンプレーで役立つように進化できるかどうかはまだわからない。AIは、ある状況下で最適な戦術的選手交代を認識できる段階まで到達できるだろうか?

DeepMindの研究者たちは、このような高度な意思決定を今後の研究課題として視野に入れているが、果たしてコーチがそれを信頼するような段階に到達するのだろうか?

業界関係者と話していて感じるのは、多くの人がAIは意思決定のインプットとしてのみ使われるべきで、それ自体に意思決定をさせるべきではないと考えていることだ。ゲームに何が必要かを感じ取り、フォーメーションを変更し、ポジションから誰かをプレーさせる無形の能力は、最高のコーチの経験と直感に代わるものはない。

賢明な戦術、しかし戦略についてはどうだろう?

リヴァプールのJürgen Klopp監督がAIのアドバイスを考慮したかどうかはわからないが、攻撃的なコーナーキックをプレーする決断を下したのは、おそらく土壇場での勝利を期待してのことだろう。

アウトスイングのコーナーキックは、ゴールを決める確率が最も高い戦術だったかもしれないが、事態は急速に悪化した。マンチェスター・ユナイテッドがボールを奪い、反撃の狼煙を上げてピッチにボールを運び、勝ち越しゴールを決め、土壇場でリヴァプールをトーナメントから敗退させた。

そのため、AIがセットプレーの最適な展開やセットアップを提案しても、コーチは安全策をとって反撃のリスクを避ける方が賢明だと判断するかもしれない。もしTacticAIがコーチングアシスタントとしてキャリアを積んでいけば、コーナーにボールをキープしてPKを狙う方が良い場合もあることを学ぶに違いない。


本記事は、Mark Scanlan氏によって執筆され、The Conversationに掲載された記事「Can AI improve football teams’ success from corner kicks? Liverpool and others are betting it can」について、Creative Commonsのライセンスおよび執筆者の翻訳許諾の下、翻訳・転載しています。

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