オリンピック選手が機械学習とデータ分析を活用して最高のパフォーマンスレベルに到達する方法
テイラー・ソパー著
アイルランドは史上初めて、フィールドホッケーチームが夏季オリンピックに出場します。選手たちが最高レベルのパフォーマンスを発揮できるよう、アイルランドに拠点を置くスタートアップ企業の支援を受けています。このスタートアップ企業は、怪我のリスクが高い選手を特定するための生体測定技術を開発しています。
ダブリンに本社を置き、シリコンバレーにオフィスを構えるキットマン・ラボは、今月の夏季オリンピックに出場するアイルランド代表フィールドホッケーチームと南アフリカ代表ラグビーチームの両チームと協力している。
同社の「アスリート最適化システム」は、運動負荷情報を表示するウェアラブルトラッカーをはじめ、複数のシステムから収集されたアスリートのデータを分析します。睡眠、水分補給、食事、気分、ストレス、筋肉痛の自覚といったデータも提供します。コーチはこれらの分析結果を参考に、アスリートが行うべきトレーニング量に関する意思決定を支援します。
以下は Kitman Labs が生成した分析の例です。
Kitman Labsは機械学習を活用し、コーチが各選手のフィットネスレベルや総合的な能力といった変数に基づいて、選手ごとの個別データを把握できるように支援しています。これは単なるデータ追跡の域をはるかに超えるレベルだと、2012年にKitman Labsを設立した元アイルランドのラグビートレーナー、スティーブン・スミス氏は説明します。
「真に実用的なデータを得るための鍵は、分析の個別性です」と彼はGeekWireに語った。「すべてのアスリートが同じではないため、機械学習はシステムの重要な要素です。この技術は各アスリートについて学習し、アスリートに見られる重要かつリスクの高い変化を警告します。」
キットマン・ラボは、シアトル・サウンダーズからマイアミ・ドルフィンズまで、様々なチームと提携しています。しかしスミス氏は、オリンピックの特殊性、つまり短期間で個人とチームに高い強度と高いストレスがかかるという性質上、定期的なモニタリングと分析の必要性が浮き彫りになると指摘しました。
さらにスミス氏は、2012年夏季オリンピックでの負傷の25％が過度の使用に関連していたことを示すデータを引用した。
「これらは最も避けられる怪我の一部です」と彼は述べた。「ストレス、疲労、脱水症状はすべて、オーバーユースによる怪我の大きな要因であり、アスリートにとって通常の変動の範囲外にあるこれらの変化（キットマンがサポートできるのはまさにこの点です）を早期に特定することが重要です。」
スミス氏は、オリンピックは長距離移動、長時間の歩行、夜更かし、不慣れな環境、会場の劣悪な環境などから生じる大きなストレスも特異なものだと付け加えた。
「こうしたストレスは、オリンピックでの選手のパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があります」と彼は述べた。「チームがリオに到着した後も、選手の健康状態と状態を継続的にモニタリングすることで、コーチは選手たちが正しい軌道を維持し、最高の瞬間に向けて準備を整えることができるのです。」
アスリートやチームがこの種のテクノロジーや分析を活用するのは常識のように思えるかもしれませんが、すべての選手やコーチがこのイノベーションがパフォーマンスの向上に役立つことに同意しているわけではありません。
「アスリートが特に役立つと考えるようなテクノロジーを考案した人はいないと思います」と、ロサンゼルス・クリッパーズのオーナーで元マイクロソフトCEOのスティーブ・バルマー氏は、先日開催されたGeekWire Sports Tech Summitで述べた。「テクノロジーの活用法がないわけではありません。誤解しないでください。一方で、『アスリートが信じている、やらなければならないこととは何なのか？』と問われれば、大した答えは見つからないでしょう。」
スミス氏は、データ、テクノロジー、そしてスポーツ科学について学び始めたばかりのチームや選手にとって、「テクノロジーの真の目的は謎めいているように感じられる」と述べた。しかし、選手やコーチがそのメリットを理解すれば、こうした乖離は解消されると期待している。
「私たちの目標は、選手のキャリアを長くし、選手の価値と社会の関心を維持することです」と彼は述べた。「私たちが提携しているチームの選手たちはそのメリットを実感しています。そして、より多くのチームがそのメリットを経験するにつれて、この技術の神秘性と科学の活用が当たり前のものになるでしょう。そして、その時点で彼らはおそらく、自分自身に関するより多くのデータを、より頻繁に求めるようになるでしょう。」
