実際、この重要な決勝戦の最後の 3 ポイントはすべてホークアイの介入によるものだった。 テニスと同じくらい多くのテクノロジーがありました。 フェデラーとナダルの間の名高いライバル関係には、何度も崖っぷちの試合があり、今や全世界がホークアイのチャンピオン宣言を待っていた。 シミュレーション ソフトウェアを搭載した機械が勝者を決定し、人間は待たなければなりません。 その時のテレビ解説者ロバート・ケーニッヒの有名な言葉は、「運命は今や鷹の目の手の中にある」でした。
ホークアイがボールをコールすると、フェデラーは遅れて祝賀会を開いた。 もしジョン・マッケンローがその日フェデラーの対戦相手だったら、彼はマシンに向かって「本気になってはいけない」と叫んだかもしれない。 スポーツファンの法則は別次元で機能しており、ナダルのサポーターが今でもその決定に疑問を抱いているとしても不思議ではない。 しかし肝心なのは、テクノロジーは人間よりも優れた結論に到達すると信頼されており、たとえしぶしぶでも同じことを受け入れる必要があるということだった。
写真: インフォシスのウェブサイト
進化
テニスにおけるテクノロジーの使用は時間の経過とともに進化してきました。 IBMのような企業は、30年以上にわたってウィンブルドンや全米オープンなどの権威あるイベントと関わってきました。 1990年代までに、改良されたラケット技術の登場により、テニスはピート・サンプラスやアンドレ・アガシらを先頭に「パワースポーツ」となった。
ファーストサーブの平均速度が時速160マイルを超えていた時代、線審の仕事は簡単ではありませんでした。 選手と審判の間で日常的に口論が起こることは、テニス連盟が何らかの対応をしなければならないことを意味し、それがこのスポーツへの最初の技術支援の取り組みにつながった。
最近では、2003 年にマイケル・ルイスが出版した『マネーボール: 不公平なゲームに勝つ技術』というタイトルのノンフィクション本と、ハリウッド映画として翻案されたバージョンが、統計データがゲームにおいてどのように重要な役割を果たすことができるかを示しました。スポーツチームの成功（メジャーリーグベースボールの2002年シーズンのオークランド・アスレチックスチーム）。
テニスでは、バンガロールに本社を置くIT大手インフォシスがATPツアーのテクノロジーパートナーとなっている。 長年にわたり、人工知能 (AI) 主導のコーチング ソリューションを利用する 3,000 人の選手やコーチを含む、1 億 5,000 万人を超えるデジタル ファンが Infosys Match Centre と交流してきました。
「Infosys Tennis プラットフォームは、プレーヤーのランキング、ラリーの長さ、群衆の騒音レベル、ボールとプレーヤーの間の距離などの要素を使用して、各ポイントに AI スコアを提供します」と Infosys のグローバル最高マーケティング責任者のスミット・ヴィルマニ氏は The に語った。ヒンドゥー教。 「これはメディアがその日のベストショットをランク付けするのに役立ちます。 プレーヤーとコーチのために、このプラットフォームはテニスの試合を研究し、強みの領域と改善すべき領域を提案します。」
言い換えれば、テニスの試合がライブになると、勝者であろうとエラーであろうと、すべてのショットがデータポイントになります。 ファンが試合を楽しんでいると、バックエンドで並行して分析ゲームが始まります。 これらの何千ものデータ ポイントはデータ サーバーに入力され、統計学者が傾向を分析して「次のポイントで誰が勝つか?」という詳細なレベルと照合するための宝物となります。 プレイヤーはどのような戦略を採用するでしょうか？」
スマートフォンの世界的な普及により、最近のテクノロジーの速度、規模、影響力は大幅に増加しています。 分析をスポーツに統合することで、アスリートのトレーニングと競技の方法、そしてコーチの戦略の立て方も変わりました。
「アスリートとコーチが大きな利益を得ることができる 3 つの重要な側面は、パフォーマンスの最適化、怪我の予防、戦術の調整です」と、バンガロールのインド経営大学院の意思決定科学分野の助教授、ソウディープ・デブ氏は述べています。 「最初の側面では、分析により、スピード、敏捷性、筋力、持久力など、アスリートのパフォーマンス指標に対する詳細な洞察が得られます。
「怪我の予防に関しては、生体力学データをモニタリングし、分析を通じて作業負荷を追跡することが一般的になってきました。 最後に、おそらく最も重要な分析ニーズは、戦略を準備したり、特定の試合に向けて戦術を調整したりすることです」とデブ教授は付け加えた。
移動する砂
選手やコーチによるデータへのアクセスやテクノロジーの導入は、初期の 10 年間ではほとんどありませんでした。 選手の才能は万能であり、究極である。元インドのデビスカップ選手であるハーシュ・マンカドは、ATPツアーの現役時代に使っていた伝統的な手法を思い出した。
「私は 2002 年にプロテニスを始め、2010 年までプレーしていましたが、その時点では分析機能はあまりありませんでした」と彼は言いました。 「試合前も試合後も、あまりデータが得られませんでした。 特定の人物が法廷の後ろにカメラを設置し、録画し始めた。 保護者の中には、カメラスタンドを接続して試合を録画する旅行コーチもいた。 つまり、それはビデオデータを取得する初期段階だったと言えます。」
デブ教授は、テニスがテクノロジーやデータの活用において他のスポーツに遅れをとっているのは、主に 3 つの理由によると感じました。 「それはスポーツの個人主義的な性質に関係している可能性があります」と彼は言う。 「伝統的に、選手のスキル、直感、コート上の意思決定が成功の鍵であると考えられてきました。 これは、統計分析が集団戦略に容易に適用できるサッカーや野球などのチーム スポーツとはまったく対照的です。
「テニスのコーチングも伝統的に、観察、経験、実践的な指導に大きく依存し、コーチと選手の間の個人的な関係に基づいて構築されてきました。 分析を統合するには、コーチング方法論の変更が必要です。
「最後のポイントは、テニスには歴史的に包括的で標準化されたデータ収集が欠けていたということです。 エースやアンフォーストエラーなどの基本的な統計は長年にわたって追跡されてきましたが、データの深さと粒度には限界がありました。
「また、メジャーなチームスポーツに比べてテニスでは予算やリソースの制約が少ないため、分析インフラストラクチャへの投資が制限されている可能性があることも指摘しなければなりません。 チームや組織は、高度な分析テクノロジーの取得や実装よりも、選手育成の他の側面を優先する可能性があります」とデブ教授は付け加えた。
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しかし、テクノロジーがエンタープライズ レベルからパーソナル コンピューティングに移行したのと同様に、テニスでも同様のパターンが観察されています。 エリートテニスプレーヤーは現在、フィットネストレーナー、栄養士、心理学者、アナリスト、医師などの科学専門家の取り巻きとともに旅行しています。 コーチの仕事は、プレーヤーのあらゆるデータを収集し、その情報を次の試合やトーナメントで勝つために必要な特定のアクションに抽出することです。 大規模なデータセットが利用可能になったため、分析プロセスは綿密なものになりました。
あらゆる道具やツールを手に入れることができますが、人間の心はどうなるのでしょうか? 選手たちは怒りを爆発させ、ラケットを折ったり、審判と延々と口論したりする。 これらはプレーヤーのパフォーマンスにどのような影響を与えますか? 感情が自己志向的に動機を導き、パフォーマンスを向上させることがあります。 かつてテレビのコメンテーターは、「アンディ・マレーは、コメンテーターがマイクで話す以上に独り言を言っている」と述べた。
そして時には、これらは対戦相手が注目するための合図となることもあります。 つい最近、世界ランキング1位のノバク・ジョコビッチはCBSニュースの60ミニッツのインタビューで、戦略を立てるために対戦相手の呼吸状態さえ観察していると語った。 確かにそれは数値化できませんね！
「エネルギーレベルが低いとき、プレーヤーはより早くポイントを終了したいと思うことは十分に文書化されています」とマンカド氏は言いました。 「トレーニングセッションでの彼らの振る舞いとは対照的に、エネルギーレベルが低下したり、ラインコールの不良や対戦相手を応援する観客などの外部状況により、トッププレーヤーがポイントを急いで通過するのを見てきました。
「そのような状況をコーチが観察することは、統計やデータ分析を超えたものであるため、アスリートの成長にとって最も重要です」とマンカド氏は付け加えた。
ずっと先に
これらすべてが示唆しているのは、テクノロジーは人間によるより良い意思決定を支援するツールであるということです。 テニスの世界では、アスリート、コーチ、ファン、管理者は、より詳細な結論に達するための手段として、利用可能な多数の製品やサービスを利用しています。
「テニスのエコシステムを考えると、Infosys は AI、クラウド、メタバース、複合現実、その他の新時代のテクノロジーの力を結集した 30 を超えるイノベーションを立ち上げました」と Virmani 氏は述べています。
「MatchBeats、Second Screen、Courtvision 3D は、主審のタブレット、Hawk-Eye が配備した高解像度カメラ、コートに配備されたスピードガンなどのソースからデータを取り込む革新的なソリューションです。 その後、数ミリ秒以内に、ファンにとって理解しやすい視覚的な出力が生成されます」と Virmani 氏は付け加えました。
今日の世界では、テクノロジーのない日は想像できません。 しかし、よく繰り返されるマントラにあるように、「AI は人間に取って代わることはありませんが、AI を備えた人間は AI を持たない人間に取って代わられるでしょう。」
「テクノロジーの進歩、データの可用性の向上、他のスポーツにおける分析の成功事例により、分析がもたらす価値に対する認識が高まっています」とデブ教授は述べています。 「スポーツが進化するにつれて、分析の統合はさらに一般的になるでしょう。」