日本ＩＢＭは、日本スポーツ振興センター（ＪＳＣ）と共同で、卓球の試合映像からプレーシーンを自動検出する人工知能（ＡＩ）の開発を通して、選手の強化につなげることに成功した。通常、卓球試合の映像を分析する際は、ラリーのプレーシーンのみを抽出したり、得点または失点のシーンのみを抽出したりするといった準備を専門のスポーツアナリストが行う。この作業をＡＩで自動化することで、より多くの試合の分析ができ、戦略策定を最適化できる。（編集委員・斉藤実）

卓球は限られたスペースの中で迅速に動き、かつ、同じような動きでも異なるプレーをするなど、ごくわずかな動きを見分けるのが難しく、長時間にわたる試合映像から該当する部分を抽出するための作業負荷が課題となっていた。また、十数年前からデータベースに収集し始めた試合映像は、すでに約４万試合に達し、試合映像を効率良く、効果的に分析する方法の確立が求められていた。

今回は試合映像をラリー中のシーンか否かなどを判断するＡＩモデルを作り、あらかじめ学習することで、ラリー単位のプレーシーンを切りだすアルゴリズムを開発した。同時に試合中の得点情報の自動検出アルゴリズムも開発した。これにより、プレーシーン検出の自動化を実現。卓球の試合分析や勝つための戦略策定に役立てるためにＪＳＣが開発したアプリケーション（応用ソフト）に今回のアルゴリズムを実装した。

その効果として、スポーツアナリストは映像分析に関する作業時間を削減でき、高度な分析に注力したり、より多くの試合映像を分析できたりするなど、試合の戦略策定の強化につなげた。競技現場で利用するアプリも開発したことで、選手のプレー内容に関する統計数値を合わせて、必要な場面を映像で振り返ることも可能となった。

今回の研究は、ＩＢＭの東京基礎研究所の研究員やシステム技術者らが担当し、ＩＢＭの高性能サーバーと、ＡＩ「ワトソン機械学習」などを用いて行った。