ゲームを理解するAI

すでに収集しているデータのほぼすべてが対象です：ウェアラブルからのGPSおよびトラッキングデータ、ブロードキャストやトレーニングセッションの映像、医療システムからのバイオメトリックデータ、試合統計プロバイダーからのイベントデータ、アプリやウェブサイトからのファンインタラクションデータなど。課題がデータの入手可能性にあることはほとんどなく、断片化されたソースを実行可能なものへと統合することが本質的な課題です。

ライブスポーツはサブ秒の応答時間を必要とします——ボールがプレー中にバッチ処理を待つ余裕はありません。私たちは最初からリアルタイムを前提に設計します：オンサイト処理のためのエッジコンピューティング、ストリーミングデータパイプライン、推論速度に最適化された学習済みモデル、接続が不安定な場合のグレースフルデグレデーション。

はい。スポーツテクノロジーのエコシステムは断片化しています——Catapult、STATSports、Hawk-Eye、Optaなど数十のソリューションが存在します。私たちは複数のベンダーからのデータを統一フォーマットに正規化するインテグレーションレイヤーを構築します。既存のシステムへの投資が、新しい機能へのインプットとなり、置き換えるべき障壁にはなりません。

スケールと信頼性への期待値が異なります。社内ツールは数百名のユーザーが利用し、多少の問題には許容度があります。ファン向けプロダクトは、試合日、移籍ウィンドウ、トーナメント決勝などのピーク時に数百万人が利用し、ダウンタイムへの許容度はゼロです。私たちは初日からこのようなスパイクを想定して設計します。

私たちは代替ではなく、補完します。貴チームのアナリストとスポーツサイエンティストは、私たちが持っていないドメイン専門知識を持っています。私たちの役割は、彼らの能力を増幅させるツールを構築することです——データ収集の自動化、調査すべきパターンの可視化、スプレッドシートの集計作業から解放して解釈と意思決定に集中させること。