AIを活用した卓球の試合分析方法を研究
ラリーシーンの自動検出アルゴリズムを開発し、選手のサポート体制の強化を支援

2020年6月25日

日本アイ・ビー・エム株式会社(以下、日本IBM)は、独立行政法人日本スポーツ振興センター(JSC: JAPAN SPORT COUNCIL、理事長:大東和美)と共同で、公益財団法人日本卓球協会(JTTA: Japan Table Tennis Association、会長:藤重貞慶)の協力のもと、AIを活用して試合映像からプレーシーンを自動検出するアルゴリズムを開発するための研究を行いました。この自動検出アルゴリズムにより、プレーシーン検出の自動化を実現し、JSCが開発したゲーム戦略の策定に効果的なアプリケーションに実装されたことで、卓球選手のサポート体制の強化に繋がりました。

卓球試合の映像分析を行う際には、試合映像からラリーが行われている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スポーツ・アナリストが行います。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大きく、試合映像を数多く分析することが難しくなっていました。また、10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4万試合に達していました。そのため、AIの技術を活用し、試合映像を効率良くかつ効果的に分析するための方法の確立が求められていました。

今回の研究では、映像がサービスからラリー終了までのラリー中のシーンか、それ以外のラリー外のシーンかを判断するAIモデルをあらかじめ学習し、試合映像をこのAIモデルで処理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ました。また、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されました。これによりスポーツ・アナリストは、映像分析に関する作業時間を削減でき、より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、ゲーム戦略の策定を強化できるようになります。さらに実際に、競技現場で利用するアプリケーションも開発されたことにより、基本的なゲームスタッツとともに必要な場面を映像で振り返ることも可能です。

当研究は、IBMの東京基礎研究所のリサーチャーや、IBM Systems製品に特化した先進的なサービスの開発を支援するIBM Systems Lab Servicesのエンジニアが行いました。

また、アルゴリズムを開発するサーバーとして、IBM Power System S822LC for High Performance ComputingおよびIBM Power System AC922 *1を使用しました。両サーバー上にIBM Watson Machine Learning Community Edition(旧名:IBM PowerAI) *2によるディープ・ラーニング・プラットフォームを構築し、アルゴリズム (AIモデル)の開発が行われました。最適化されたディープ・ラーニング・プラットフォームを使用することで、モデル学習時間の短縮・学習の効率化を行い、短期間でのモデル開発を可能としました。

*1 IBM Power System S822LC for High Performance ComputingおよびIBM Power System AC922は、IBM POWER8 / POWER9プロセッサーとNVIDIA P100 / V100 GPUアクセラレーターを搭載し、プロセッサーとGPU間およびGPU同士のNVIDIA NVLink接続により、ディープ・ラーニングやアナリティクスのアプリケーションにおけるシステム・パフォーマンスを大幅に向上させることができます。

*2 IBM Watson Machine Learning Community Edition(以下 Watson ML CE)は、人気の高いオープン・ソースのディープ・ラーニング・フレームワークや、強力かつスケーラブルな機械学習ライブラリーSnapMLなどが含まれており、エンドツーエンドのディープ・ラーニング・プラットフォームとしての最適化が施されたのち、1つのエンタープライズ・ソフトウェア・ディストリビューションとして提供されます。利用者は、ディープ・ラーニング ・プラットフォームの導入/構築/更新などの運用管理の煩わしさから解放され、AIモデルの開発に注力できます。また、Watson ML CE はクラスター環境でも稼働し、より高速かつ大規模な開発にも対応できるように設計されています。

以上

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