難しい話もあって長い記事です。元フィギュアスケート選手による大学での研究は、まっちーだけではなかったんですね。フィギュアスケートの採点にAIが導入できるか、その研究過程にある大学院生の話です。難しい部分は飛ばして引用していますので、興味のある方は本文全文をご覧になってくださいませ。『廣澤さんの研究のモチベーションは、「あいまいな採点基準をAIで正したい」というよりは、「AIを使って選手の競技力向上に貢献できないか」という部分にあるようです。競技経験者らしく、選手の立場に立ったアプローチですね。Meetup」が報知新聞社で開催されました。野球やサッカーなどメジャーな競技以外に、F1や登山、自転車など「そもそもどういうスポーツで、どうやって分析するの?」と考えさせられるものも多く、いろいろな示唆を得られました。ちなみに筆者も、ゴルフをお題に発表させていただきました。社会人大学院生の廣澤聖士さんです。日本スポーツ振興センターにも所属しており、トップアスリートたちの映像分析サポートもしています。学部時代は自身もフィギュアスケート選手として氷上を滑っていた廣澤さん。「フィギュアスケートの採点方法が難しすぎる」ことに問題意識があり、中でも勝敗を分ける「ジャンプの回転不足」に注目したといいます。私たちのような素人も、テレビでフィギュアスケートの試合を見ているときに「何でこの選手の点数がこんなに低いの?」と疑問に思うことがしばしばあります。(1)一見しただけでは分からないような細かな違いが勝敗を分ける、(2)選手自身も自分がどのように評価されるのか分からなければ練習に生かせない――こうした課題を解決しようと、廣澤さんは画像認識技術を使ってフィギュアスケートにおける「ジャンプの回転不足」をAIで判定しようと試みています。〜中略〜フィギュアスケートの勝敗を分ける「回転不足」そもそもフィギュアスケートにおいて、1つのジャンプの得点は「基礎点」(あらかじめそのジャンプに定められている得点)と、「出来栄え点」(GOE。+5~-5の11段階評価。+5なら基礎点に+50%)で構成されます。試合は、このジャンプなどの技術要素の得点合計である技術点と構成点(いわゆる芸術点)、そして違反行為に対する減点の総計で争われるのです。「選手として、回転不足を含めた細かいミスの克服に課題を感じていました。ミスのメカニズムを競技力向上の観点から研究できないかと考えていたのが分析のきっかけです」(廣澤さん)廣澤さんの研究のモチベーションは、「あいまいな採点基準をAIで正したい」というよりは、「AIを使って選手の競技力向上に貢献できないか」という部分にあるようです。選手は練習を通じて「いまの練習では技術点は何点だったか」「いまのジャンプは回転不足か否か」が分からず、コーチでも正確な判断は困難だといわれています。野球のストライク判定に審判が必要なように、フィギュアスケートの採点も審判が欠かせませんが、練習に本番の審判が来るわけではありません。選手は試合に近い形でのフィードバックが受けられず、練習の仕方はコーチに頼らざるを得ないのが実態のようです。サッカーやラグビーのように「相手の陣地にボールを入れたら得点が入る」という分かりやすさはなく、一見しただけでは分からない細かな違い(ジャンプの回転不足、誤ったエッジでの踏切など)が結果を左右するというのに、試合本番しか採点が分からないというのは、なかなかつらい話です。「小さいころから競技をしていると、インストラクターについていけば良いという発想が出てくるので、中にはルールにあまり詳しくない選手もいます。指導する側も都度行われるルール改正の全てをキャッチアップできていません。いった現状を見て、問題意識が醸成されました」(廣澤さん)〜中略〜機械による採点に“納得感”はあるのかちなみに、元フィギュアスケーターである廣澤さん自身は、人間のジャッジに対して「この判定はおかしい」と感じたことはあるのでしょうか。疑問をぶつけると「フィギュアスケートでは、ジャッジが評価したものが“正解”になります。回転不足やスピンのレベルなど技術的難易度を評価するジャッジ、技の出来栄えや曲の解釈を判定するジャッジで役割が違うんです。技術の評価をするジャッジは3人いて、その中の多数決で決まります。全員の意見が一致することもあれば、分かれることもあるそうなのです。そこで意見が分かれていたら何が誤審なのかは分からないですよね」(廣澤さん)体操のように、AIで採点をサポートするような可能性はないのでしょうか。廣澤さんは「全てを機械に採点させるのは難しいかもしれないですが、部分的には機械の方が得意なところがあるはずです」と強調します。廣澤さんは、現役選手にも機械による判定について尋ねたそうです。「技術的要素が強いジャンプの判定についてはAIを導入すべきという選手もいます。音楽との調和など芸術面を評価する演技構成点は人間がジャッジする方が適しているんじゃないかという意見をもらいました。僕自身もそう思います」(廣澤さん)構成点を評価する場合、教師あり学習だったら何を正解と定義するかが難しく、教師なし学習でも分類されたところで評価の甲乙が付けがたいという課題が残ります。廣澤さんは「後から滑る人の方が点数が上がりやすいとか、同じジャンプでもジャッジによって同じ点数になるわけでもないとか、そういう小さな矛盾も含めてフィギュアスケートなので、簡単に割り切れるものではないと思います」と説明します。客観的な採点や選手の競技力向上などに期待が集まるAI判定ですが、AIで曖昧性をどこまで担保できるか、今後の動向に注目したいと思います。真嶋夏歩さんの著書『浅田真央は何と戦ってきたのか』でも小塚さんがAI導入にについて基本的に同様の事を語っていました。AI判定が体操でできるのに、何故フィギュアスケートではできないのか。真嶋さんの著書ではジャンプの起点が明確にされていない、といったことが理由としてあげられていましたが、ここでは回転不足判定のデータ収集の難しさについて書かれています。回転不足を判定するにあたって、データを「回転不足なし(0)・軽度回転不足(1)・重度回転不足(2)」の3種に分ける三値分類という問題設定に落とし込みました。廣澤さんいわく「課題意識を研究テーマとして実現可能なレベルに落とし込むのが難しかった」そうです。データセットは、2018年~19年のグランプリシリーズの放映映像を中心に、単独ジャンプ部分のみを切り出し、日本スケート連盟のサイトにある競技結果を参考に正解ラベルを付与しました。総データ数は599件で、これを訓練データ(80%)とテストデータ(20%)に分けて機械学習モデルを作成しています。データ1つ1つに正解ラベルを付ける作業は時間がかかりますが、「ジャンプの判定は専門性がすごく高い作業なので、他の人にやってもらうのは難しかった」といいます。結局、廣澤さん1人でコツコツ作成していきました。加えて回転不足を判定するのですから、データセットには「回転不足だったときのデータ」が必要になります。モデルの質を担保するためにはトップレベルの選手や審判のデータを使用する必要があります。「国際大会の中でも一番レベルの高いシニア部門のデータを使ったのですが、技術的に優れた選手が集まっているので回転不足のデータは少なかったです」(廣澤さん)『選手の成長を願わない指導者などいないのですから「このデータが選手育成にどれくらい重要か」を説明できる監督やコーチの育成が欠かせません。選手からも「テクノロジーを活用してより良い練習はできないだろうか?」という提案があって良いのかもしれません。平成が終わり、間もなく令和の時代がやってきます。「平成って、人間の目で採点してたんだよ。そんな正確性に欠ける方法で技術のジャッジしてるとか、選手がかわいそうだよね」と言われる日はやってくるのでしょうか。』このコラムをライターの松本氏はこのように結んでいます。道は遠くとも、この研究が完成するまで、フィギュアスケートの人気が続くと良いのですが。真嶋さんの著書を読まずに叩いてきた方々は一体何をそんなに恐れているのか不思議です。雑誌掲載のコーチのインタビューなども、よくぞここまで、と思うほど網羅されています。いった記事に興味のある方と真嶋さんの著書の購読層は本来なら重なってもおかしくないと思うのですけど。みんな何でもかんでもとりあえず読まないんでしょうか?不思議です。entryいかにもスポーツっぽいフィギュアプロフィールAuthor:mikaidou見たもの、読んだもの、全部入りの記憶箱。記憶箱の中身は雑多です。フィギュアスケートでも、本でも映画のブログでもないんですが、色々書いててごめんなさい。気にしないでください。(01/15)成人おめでとう。me見たもの、読んだもの、全部入りの記憶箱。記憶箱の中身は雑多です。フィギュアスケートでも、本でも映画のブログでもないんですが、色々書いててごめんなさい。気にしないでください。