キットマン・ラボの人工知能 (AI) プラットフォームが予測する NFL ドラフトのスリーパー 5 人 – スポーツ技術者

Kitman Labs の AI および ML モデルが 2024 年の NFL ドラフト指名選手 5 名をプロジェクト

Kitman Labs は、独自の人工知能 (AI) および機械学習 (ML) モデルに基づいた史上初のスリーパー予測を提供することにより、今後 3 日間、5 ラウンドにわたってミシガン州デトロイトで開催される次の 2024 年の NFL ドラフトで 5 人のスリーパーを予測しました。 グローバル エンタープライズ SaaS プラットフォームは、唯一の単一集中型パフォーマンス インテリジェンス オペレーティング システムを提供します。 カリフォルニア州メンローパークに拠点を置くシリコンバレーのスポーツテクノロジー企業は、潜在的なブレイク候補として検討する元NCAAカレッジフットボール選手5名を明らかにした。 この分析では、2010 年の NCAA と NFL データセットに基づいた Kitman Labs の AI モデルを使用して、NFL で成功すると思われる選手を特定しました。 Kitman Labs のスタッフは、今年も NFL Combine の現場で多くの時間を費やし、提供されたすべてのデータセットを調べ、独自の AI を使用してプロジェクトの結果を支援しました。 Sports Techie コミュニティ ブログは、NFL ドラフトが厳密な科学ではないことを理解していますが、AI を使用して指名の検討をサポートすることは賢明なビジネスです。 詳しくはこちら キットマン研究所 CEO とのスポーツ技術者の Q&A を通じて、 スティーブン・スミス。

以下に、NFL での成功に大きな可能性があるとキットマン AI が考えている 5 つのスリーパーピックを紹介します。

ボー・ニックス – オレゴン – QB

NFLドラフト予想：5位QB指名

キットマン AI 予測: NFL で成功する可能性は 73% – 第 1 QB

2巡目指名権で入ってくるように見えるボー・ニックスは、今年のNFLドラフトで最も成功する可能性が高いクォーターバックとしてランクされている。 彼の大学の統計を見れば、なぜモデルがそのような信念を持っているかが簡単にわかります。 NFL での成功が大幅に増加するためには、大学最終シーズンで 34 回のタッチダウンパスが必要です。ニックスはさらに 11 回タッチダウンを達成しています。 また、ヤードの基準を 700 ヤード近く上回っており、完走率は要求を 6% 以上上回っています。 彼のラッシュの統計は際立ったものではありませんが、昨シーズン獲得したヤード数は運動能力を示すのに十分な量であり、キャリーごとのヤードは成功率を高めるためにモデルが必要とする閾値を大幅に上回っています。

ジョー・ミルトン III – テネシー – QB

NFLドラフト予想：10位QB指名

キットマン AI 予測: NFL で成功する確率は 31% – 第 3 QB

NFL の QB として成功するために私たちのモデルが何を重視しているかを調査すると明らかになるのは、クォーターバックは絶対的なエリート腕の才能を持っているか、派手なプレーをするための爆発的な突進能力を持っていなければならないと考えていることです。 AI モデルは、ミルトンが将来有望なエリート選手の中にランクされていないことを強調し、それに応じて彼を罰する一方で、彼の突進能力を見抜き、リーグで数年間生き残る大きなチャンスを彼に与えます。 コーチやGMは、将来の可能性を見て、運動の見通しを立てることができると感じるかもしれませんが、この現象はAIが再びアプローチする可能性があります。

ケンダル・ミルトン – ジョージア – RB

NFL ドラフト予想: 17 番目に指名された RB

キットマン AI 予測: NFL で成功する確率は 12% – 4 番目の RB

Kitman Labs の AI モデルは、大学時代にエンドゾーンに入る能力が、ヤード、効率、スピードよりもはるかに将来の NFL の成功の最大の指標であることを示しています。 大学最後のシーズンに14回のラッシュタッチダウンを記録したケンダル・ミルトンは、NFLでの成功に必要なタッチダウン数の基準を3回上回った。 私たちのモデルは驚くべきことに身体的身長にも報いており、背の高いランニングバックほど成功する可能性が高くなります。 おそらくこれは、背の高い選手の方が効果的に質量を運ぶ能力が高いため、あるいは NFL のパスゲームに参加する能力によるものでしょう。 理由が何であれ、身長6フィート1インチを超えるミルトンはドラフトの中でも背の高いバックの1人であり、モデルはそれに応じて報いる。 ケンダル・ミルトンにはいくつかの欠点がある – レシーブ能力の欠如と、ラッシュヤードで必要な基準に達しないことが彼にペナルティを与えるモデルであるが、ボード上にポイントを置く彼の能力により、彼がNFLのランニングバックとして成功する可能性はほぼ2倍であると見なされている彼のポジションの平均的な見込み客よりも。

マリク・ワシントン – バージニア – WR

NFL ドラフト予想: 21 番目に指名された WR

キットマン AI 予測: NFL で成功する確率は 42% – 3 番目の WR

積み重ねられた2024年のWRドラフトクラス（私たちのモデルの評価では、これは過去10年半で断然最高のクラスである）では、トップ層の才能のある選手が後のドラフトラウンドに行くことは驚くべきことではありません。 しかし、私たちの AI モデルは驚くべきことに、マリク ワシントンが今年のクラスでトップの有望株の 1 人であると予測しています。 大学のレシーブヤードは将来のNFLの成功と寿命の主な指標であり、最終シーズンに1426ヤードを獲得したワシントンは、モデルがNFLの成功確率の大幅な向上に必要と考えるヤードよりも約40％多いヤードを持っている。 彼の40回のタイム4.47秒も、NFLで十分通用する速さだと考えられている。 これは私たちのモデルが特定した閾値にぴったりですが、彼のレシーブヤードやその他の統計と組み合わせると、彼の成功の可能性が大幅に高まります。 興味深いナゲット。 ワシントンはコンバインでの20ヤードシャトルには参加しなかったが、AIは他の統計から彼がこれで優れていただろうと推測した。

タージ・ワシントン – USC – WR

NFL ドラフト予想: 29 番目に指名された WR

キットマン AI 予測: NFL で成功する可能性は 22% – 15 番目の WR

タージ ワシントンは、AI モデルにとって興味深いケースです。 20ヤードシャトル、3コーンドリル、コンバインでの40ヤードダッシュに参加したことがないため、この選手については不明な点が多い。 しかし、彼のレシーブヤードと、幅跳びと垂直跳びの両方での好調ぶりを考慮すると、特に 20 ヤードのシャトルでは彼が好成績を収めていたであろうとモデルは推測しています。 AIがアクセスできなかったデータセットであるプロデーでこれらのテストを完了したところ、彼は40ヤードと20ヤードのドリルでは平均をわずかに下回る可能性があるが、3コーンドリルではエリートであることがわかります。 この情報がモデルにどのような影響を与えたのかは不明です。 ただし、全体として、3 つのコーン ドリルは、成功を予測する上で 3 番目に重要な特徴としてランク付けされているため、正確な推論は間違っていましたが、モデルは、他の利用可能な統計から、エリートの運動行動の可能性を正しく特定したようです。 ワシントンはまだ我々のレシーバーリストでは15位にすぎないが、3日目指名されると予想されており、成功確率が平均的なWRの2倍であることを考えると、それでもドラフトで大きな価値を示す可能性がある。

キットマン研究所

Kitman Labs は、世界をリードするスポーツ サイエンスおよびパフォーマンス インテリジェンス企業です。 Kitman Labs は、業務効率と価値を強化し推進します。 このスポーツテクノロジー企業はシリコンバレーに本社を置き、ダブリンとマンチェスターにオフィスを構えています。

エリート スポーツ分野の 2,000 以上の最大かつ最も革新的なリーグ、チーム、規制機関が、同社のテクノロジーを採用、導入、統合しています。 これには、 全国女子サッカーリーグ (NWSL)、 メジャーリーグサッカー (MLS)、 プレミアリーグ そして ナショナル・フットボール・リーグ (NFL)。 Kitman Labs は最近、以下との契約を発表しました。 エンジェルシティFC、 ゴッサムFC そしてその ヒューストン ダッシュ。

スポーツ技術者NFLドラフトの第1ラウンドは今夜4月25日午後8時（EST）に始まります。

私が調べた模擬ドラフトの大半では、ニックスは1巡目でクォーターバックを抱えたデンバー・ブロンコスに行く予定だった。

数か月前、Lyftに向かう途中で、母のボーイフレンドであるミルトンを迎えに行きました。 彼は翌日試合に出場し、複数のタッチダウンを記録した。 彼には勝負がある。

一つ確かなことは、マーチ・マッドネスのブラケットのように、100パーセント完璧な模擬NFLドラフトは存在しないということだ。 NFLドラフトではAIですら正確に予測できないクレイジーな出来事が起こる。

とはいえ、Kitman Labs の AI 生成モデルで 2024 年のスリーパー ピックを示しましょう。

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