※本記事は、AI for Good（ITU主催、50以上の国連パートナーとの共催、スイス政府との共同開催）のセッション「The Edge of Performance: AI, Health, and the Future of Sport」の内容を基に作成されています。動画はhttps://www.youtube.com/watch?v=0Eubm4zX1dY でご覧いただけます。本記事では、セッションの内容を要約・再構成しております。なお、本記事の内容は登壇者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画をご視聴いただくことをお勧めいたします。
登壇者は、インターベンショナル心臓専科医でありUSCケック医学大学院教授（臨床研究者）およびUSC Center for Body Computing（CBC）エグゼクティブディレクターのLeslie Saxon氏、Stats PerformチーフサイエンティストのPatrick Lucey氏、イギリス代表パラカヌー選手のCharlotte Henshaw MBE氏、国際オリンピック委員会（IOC）最高情報技術責任者（CITO）のIlario Corna氏、Kitman Labs創業者兼CEOのStephen Smith氏の5名です。モデレーターはMIT Sports Lab共同創業者兼マネージングディレクターのChristina Chase氏が務めました。
1. パネリスト紹介——各自の専門領域・問題意識・情熱
1-1. ホストおよびスポーツ×AI分野のリーダーたち
Christina Chase： 本日はパフォーマンスの最前線——AIと人体、アスリート、そしてその両者を支えるシステムが交差する地点について議論してまいります。私はMIT Sports Labの共同創業者兼マネージングディレクターを務めており、MITでは機械工学および電気工学・コンピューターサイエンスの講師もしております。オリンピックのガバナンス、タレント発掘、パラスポーツ、パフォーマンス最適化からファンエンゲージメントまで、AIがスポーツの未来をどう作り変えようとしているのかを、今日はこの場にいる方々と深く掘り下げていきたいと思います。
Patrick Lucy： 私はStats Performのチーフサイエンティストです。AIの分野に携わって25年になりますが、そのうちの15年はスポーツにフォーカスしてきました。Stats Performという社名はご存じなくても、Optaというブランドはご存じかもしれません。たとえばGoogleでサッカーの試合結果を検索したとき、その数字は私たちから来ています。Amazon AlexaやApple Siriがスポーツの質問に答えるとき、やはり私たちのデータが使われています。選手のトラッキングデータについても、私たちは長年この領域を牽引してきました。私が特に情熱を注いでいるのは、トラッキングデータを通じてコンピューターにスポーツを「教える」こと、そしてスポーツというコンテクストを活用してAIとデータリテラシーを広く社会に根づかせることです。スポーツはフィードバックが速く、誰もが感情的に関与している——だからこそ、AIを学ぶための最良の媒体だと確信しています。
Leslie Saxon： 私はインターベンショナル心臓専科医で、デジタルヘルスとヒューマンパフォーマンスのセンターを主宰しています。エリートアスリートへの関心は非常に強く、私の専門領域の一つである突然心臓死の問題もその一つです。ただ、私が最も力を入れているのは、アスリートの時間軸全体にわたる身体的「負荷」を計測し、そこからどう価値を引き出すか——つまりデータをいかにインテリジェンスに変えるか、という問いです。私は競争が好きで、正直に言えば2位は1位の敗者だと思っています。でも同時に、エリートパフォーマーたちは「負けた瞬間」に路傍に捨てられてしまうことが多いと感じています。私の使命は、リアルタイムのデータを届けることで、彼らが優位性を保ちながら、自分の身体を長く守れるようにすることです。若く、飛ぶ鳥を落とす勢いのあるアスリートは往々にして自分は無敵だと感じています。しかし最初の怪我が次の怪我を呼ぶ。傷みを経験してから初めてデータに興味を持つようでは、もう手遅れになりかねない。だからこそ、最初の怪我を未然に防ぐことに集中したいのです。
Greg Masangelo： 私はIOC（国際オリンピック委員会）でインサイト・アナリティクス・AIを担当しています。IOCの理念はスポーツを通じてより良い世界を築くことであり、私たちはAIがその戦略を加速させる大きな可能性を秘めていると信じています。ただし、AIには責任が伴います。テクノロジーがスポーツと社会に対するポジティブな影響を損なうことなく、信頼を支え続けなければなりません。そのため、Patrick LucyさんやMITチームを含む専門家パネルとともに議論を重ね、約14か月前に「Olympic AI Agenda」という公開文書を策定・発表しました。これはAIに関する主要原則・優先事項・ビジョンを明示したもので、IOCが果たすべき役割を「Pioneer（新しい機会を切り拓く）」「Catalyst（スポーツ界の各アクターをつなぎ、知識やベストプラクティスを共有する）」「Guardian（責任ある使い方を守り、包摂性と倫理基準を担保する）」という三軸で整理しています。常にアスリートと人類を中心に据えたAI活用を実現していくことが、私たちの責務だと考えています。
1-2. 現役アスリートと現場実務者の視点
Charlotte Henshaw： 私はAIの専門家ではありませんが、アスリートとしてはある程度の自信があります。2006年からパラリンピックアスリートとして活動しており、2008年の北京大会で水泳選手としてデビューしました。その後、パラアスリートによく見られるスポーツ転向を経て、2017年にパラカヌーへ移行し、2つのパラリンピック大会に出場して新競技で金メダルを3つ獲得しました。私が情熱を持って訴えたいのは、パラアスリートが最高レベルの競技を追求できる環境を整えることです。パラスポーツはエリートスポーツであり、そのことが十分に認識されていないと感じています。これまで行われてきた研究の多くは健常者のアスリートを対象としたもので、それをパラスポーツに当てはめようとする傾向があります。しかしパラカヌーの選手は、健常者とは根本的に異なる身体の動かし方でボートを推進しています。脊髄損傷によって体温調節が自律的にできない選手もいます。こうした領域ごとに、私たちのスポーツに特化した研究と技術投資が必要であり、それがパラスポーツをより大きく、より魅力的なものにしていくと信じています。
Steven Smith： 私はKitman Labsの創業者兼CEOです。この会社を立ち上げる前は、キャリアのすべてをプロスポーツの現場で過ごしました。スポーツ医学の学部卒業資格とストレングス＆コンディショニングの認定資格を持ち、アイルランドのプロラグビーチームで長年働きながら、チームが収集するデータの価値をいかに引き出すかに腐心してきました。過去10〜15年の間に、ウェアラブルデバイスや試合中のトラッキング技術から膨大なデータが集まるようになりましたが、現場でそれを活かす能力——あるいは活かせないことへの悔しさ——が、私の出発点でした。修士論文では「複合的なリスク因子を傷害の予測指標として活用する」というテーマに取り組み、そこで開発したパターン認識と分析の手法によって、チームの受傷プロファイルを2年連続で30%以上削減することに成功しました。その結果、チームは初の欧州カップ優勝を果たし、その後さらに3回の欧州タイトルと3回の国内タイトルを獲得しました。この経験をもとに会社を立ち上げ、現在は「インテリジェンスプラットフォーム」と呼ぶシステムを提供しています。世界中のエリートヒューマンパフォーマンス組織が収集している情報の価値を解放し、より優れたタレントを見つけ、育て、最高の状態でパフォーマンスさせ、健康を守る——それが私たちの使命です。現在は世界50以上のリーグと連携しており、NFL・プレミアリーグ・メジャーリーグサッカーなど約20リーグとリーグワイド契約を結んでいます。さらに米空軍・米陸軍とも契約し、スポーツ以外のハイパフォーマンス領域にも技術を展開しています。
2. スポーツにおけるAIの歴史・現在・そしてファンエンゲージメントへの展開
2-1. 25年にわたるAI活用の変遷——コンピュータービジョンから生成AIへ
Christina Chase： Patrick、AIとスポーツの関係はいつ、どのように始まったのでしょうか。また、現在のファンエンゲージメントへの展開についても教えてください。
Patrick Lucy： スポーツにおけるAIの活用は、実は25年以上の歴史を持っています。おそらくAIが最初に成功裏に実用展開された分野の一つがスポーツではないかと思っています。起源は1990年代後半にまで遡ります。NFLの試合中継で表示される「第1ダウンライン（ファーストダウンライン）」、NHLの「パックトラッカー」、そして2000年のシドニーオリンピックで世界記録のペースを可視化した「ワールドレコードライン」——これらはすべてコンピュータービジョンによって実現されたものです。テニスでおなじみのHawkeyeも2001年に開発され、2006年から審判補助として実際の試合に使われ始めました。選手とボールのトラッキングが本格化したのは2010年頃です。そして皆さんが日常的に目にするハイライト映像、試合のインサイト、統計ストーリーの大部分は、すでに15年以上にわたってAIによって生成されてきました。つまり、AIとスポーツの融合はまったく新しい話ではなく、すでに長い実績があります。
その上で、比較的新しい動きとして注目しているのが生成AIの登場です。これは私たちがこれまで蓄積してきたデータを劇的に増幅させる力を持っています。Stats Performでは「Opta Vision」という技術を開発しており、これによって過去に行われたすべてのサッカーの試合をデジタル化することが可能になっています。さらに私たちは独自のマルチモーダル基盤モデルを持っており、これによってデータ生成とインサイト提供を大規模にスケールさせることができます。これまでAIは主にチームや競技団体のために使われてきましたが、次の大きな機会はファンにあると確信しています。
2-2. 汎用AIのスポーツへの限界と独自データ×生成AIによる次の波
Patrick Lucy： 世界中に何十億というスポーツファンがいて、彼らはスポーツという共通言語を持っています。試合のパフォーマンス、チームの戦術スタイル、選手の予測——こうした問いに誰でも自分の言葉で答えを得られる世界が、もうすぐそこまで来ています。ChatGPTのような技術がインターフェースの問題を解決してくれたことで、次のステップは「その技術を独自の専用データとどう組み合わせるか」になっています。Stats Performはいわば「スポーツにおける公式記録の守り手」として、試合データ・選手データ・チームデータを正確に管理しています。生成AIあるいはエージェント型AIと組み合わせることで、そうした公式データに基づいた質問への回答を家庭にいるファン一人ひとりに届けることが、現実的な近未来として見えています。IOCもこの方向を検討していると聞いています。
ただし、ここで強調しておきたいことがあります。一般向けのAIアシスタントやビジュアル言語モデルは、スポーツの文脈では機能しません。これは実際に使ってみればすぐわかることです。それにもかかわらず、人々はAIを「魔法」のように捉えてしまいがちで、これは非常に危険だと思っています。私は自分の仕事の大半を、AIが「できること」よりも「できないこと」を伝えることに費やしています。技術を正しく使うためには、その限界を正確に理解していることが前提です。
2-3. 数十億のファンへのデータ民主化——自然言語QAと大規模展開の構想
Patrick Lucy： 私がスポーツをAI教育の場として捉えているのも、この文脈と深くつながっています。AIは人を判断しません。どんな「馬鹿げた質問」でも受け入れてくれます。そしてスポーツはフィードバックのサイクルが速い。あるプレーが良かったか悪かったか、ある戦術が機能したかどうか、データを通じてすぐに検証できます。強化学習などのシミュレーション技術を使えば、アスリートに一切の身体的リスクを負わせることなく、様々な状況を試すことができます。これは非常に強力なアプローチです。
もう一つ重要なのがベンチマーキングです。ある技術がどの程度の精度で機能するのか、どのような条件では機能しないのかを明確にし、それを広く共有することが不可欠です。テクノロジーに過剰な期待が集まることの弊害は深刻で、「AIが何でも解決してくれる」という誤った認識が広まることで、正しい使い方の議論が遠のいてしまいます。
Christina Chase： 私もまったく同意します。テクノロジーの導入が予期しない形でうまくいかなかった事例は、数多く見てきました。重要なのは、いつ技術に判断を委ね、いつ人間の専門性を優先するかを見極めることです。AIはあくまでツールボックスの中の一つの道具に過ぎない。そのことを忘れないでほしいと思います。そして、人間——コーチ、アスリート、審判——がいかに優れた「センシング能力」を持っているか、技術はむしろその事実をより鮮明に浮かび上がらせるものでもあります。
3. IOCのAI戦略——理念・実証プロジェクト・社会への波及
3-1. Olympic AI Agendaの三つの役割——Pioneer・Catalyst・Guardian
Christina Chase： Greg、IOCはAIをどのように位置づけ、どのような戦略のもとで動いているのでしょうか。特に今後の大会に向けて、どのような機会と課題を見据えているかを教えてください。
Greg Masangelo： IOCのビジョンは「スポーツを通じてより良い世界を築く」ことです。そしてAIには、その戦略を加速させる大きな可能性があると確信しています。しかし同時に、AIには責任が伴います。テクノロジーがスポーツと社会にもたらすポジティブな影響を損なうことなく、信頼を守り続けることが私たちに求められています。そのためにPatrick LucyさんやMITのチームを含む専門家たちと議論を重ね、約14か月前に「Olympic AI Agenda」という公開文書を策定・発表しました。これはIOCがAIに関して持つ主要原則・優先事項・ビジョンを体系的にまとめたものです。
この文書の中核にあるのは、IOCが果たすべき三つの役割です。一つ目は「Pioneer（先駆者）」として、AIが生み出す新しい機会を積極的に切り拓いていくことです。二つ目は「Catalyst（触媒）」として、スポーツ産業に関わるあらゆるアクターを一堂に集め、知識やベストプラクティスを共有し、全体の進化を加速させることです。そして三つ目が「Guardian（守護者）」として、責任あるAIの使い方を担保し、アクセスの公平性、包摂性、倫理基準を守り続けることです。どのような開発においても、常にアスリートと人類を中心に据えること——これが私たちの原則であり、揺るがない前提です。
3-2. タレント発掘パイロット（セネガル）とサイバー虐待監視（パリ五輪）の実例
Greg Masangelo： 実際の取り組みとして、二つのプロジェクトをご紹介したいと思います。どちらも、AIがスポーツに対してポジティブなインパクトをもたらすことができると同時に、オリンピックを超えてより広い社会にも応用できる事例です。
一つ目はタレント発掘です。才能ある子どもが地方に住んでいたり、スポーツ組織にアクセスできない環境にいたりすると、競技の場に見出される可能性は著しく低くなります。この問題に対応するため、昨年セネガルでパイロットプロジェクトを実施しました。目的は二つありました。一つは来年ダカールで開催されるユース五輪に向けた有望な若手の発掘、もう一つは「シンプルなスマートフォンだけで、遠隔地においても先端のAI技術が機能する」ことを実証することです。結果として、わずか1週間で40名のオリンピック候補となりうる才能を発見することができました。現在は、この技術をどのようにして世界中の人々に届けられるかを真剣に検討しています。
二つ目はサイバー虐待への対応です。オリンピックのような大規模な競技大会では、アスリートはSNS上で非常に高い注目を集めます。それはポジティブな盛り上がりをもたらすこともありますが、ハラスメントや誹謗中傷もまた頻繁に発生し、アスリートのメンタルヘルスに深刻な影響を与えます。パリ五輪では、出場アスリート全員のSNSアカウントを自動的にモニタリングし、投稿やコメントをリアルタイムで解析するシステムを導入しました。その結果、1万件の虐待的投稿を特定し、SNS各プラットフォームと連携してアスリートの目に触れる前に削除することができました。アスリートが自分への攻撃的なコンテンツを目にする前に手を打てたことは、非常に大きな意義があったと考えています。
3-3. AIによる格差縮小と五輪を超えたスケールへの志向
Christina Chase： Gregさん、IOCはこれをグローバルなスケールで捉えていると思いますが、将来的に全体の底上げという観点から、どのような絵を描いていますか。
Greg Masangelo： おっしゃるとおり、私たちがプロジェクトを選定する際の基準の一つが、スケーラビリティです。実現可能であること、スポーツと社会に対してポジティブなインパクトがあること、そしてオリンピックの枠を超えて活用できること——この三点を軸にプロジェクトを絞り込んでいます。先ほどのサイバー虐待の監視システムも、SNS上での子どもへのいじめ問題など、一般社会にそのまま応用できます。セネガルのタレント発掘も、世界中の見過ごされている才能にリーチするための普遍的な手法になりえます。
スポーツにおいて特に重要なのは、資源の格差という問題です。一部のスポーツや一部のチームは他よりもはるかに多くのリソースを持っています。AIを導入することで、その格差がさらに拡大するようなことがあってはなりません。私たちは、AIをむしろ格差を縮小するための道具として使うことを強く意識しています。現在、私たちのパイプラインには200から300のプロジェクトが存在しており、AIがスポーツに与えるインパクトはこれからさらに大きくなっていくと確信しています。AIはスポーツの世界に確実に根を下ろし、その影響は今後ますます広がっていくでしょう。しかし、何でも手をつければよいわけではありません。真に意義のある変化を生み出すために、優先度を持って、責任ある選択を続けていくことが重要です。
4. パラスポーツにおけるAIの機会と現場の実態
4-1. SNS上のメンタルリスクとアスリート保護——Charlotteの経験と切実な要望
Christina Chase： Charlotte、IOCのサイバー虐待監視プロジェクトの話を受けて、実際にオリンピック・パラリンピックに出場するアスリートとして、SNSの問題はどのように感じていますか。また、AIがパラアスリートにとってどのような意味を持ちうるか、教えてください。
Charlotte Henshaw： パリ五輪でそのような取り組みが行われていたと聞いて、本当に心強く思いました。オリンピアンやパラリンピアンとして大会に臨む際、私たちは常に矛盾した状況に置かれます。メディアや周囲からは「あなたにとって最大の晴れ舞台だ、SNSでプロフィールを高める絶好のチャンスだ」と言われます。一方で、パフォーマンスを守るためには、メンタルを守るためには、SNS上で何が流れているかを目にしないことが不可欠です。自分に向けられた批判的なコメントや悪意ある投稿が、競技直前のアスリートの精神状態にどれほど深刻な影響を与えるか——それは実際に経験した者でなければ分からない類のものです。アスリートが目にする前に有害なコンテンツを削除するという仕組みは、まさに私たちが切実に必要としているものです。オリンピックで実装されたこの仕組みが、パラリンピックでも同様に展開されることを強く望んでいます。
さらに申し上げると、パラカヌーはまだ非常に若い競技です。2016年のリオ大会でパラリンピック種目としてデビューしたばかりで、パラリンピックの歴史としてはまだ10年も経っていません。それだけ改善の余地が大きく、テクノロジーや科学の力で競技を発展させる可能性は広大です。この競技をより多くの人に知ってもらい、さらに大きな舞台へと成長させていくためにも、AIを含む技術的な進歩を積極的に取り込んでいきたいと思っています。
4-2. パラカヌーにおける研究空白——健常者向け知識の限界と身体特性に即したバイオメカニクス解析の必要性
Charlotte Henshaw： 競技そのものの話をすると、カヌーという種目には健常者のパドリングについて膨大な研究蓄積があります。理想的なパドラーの身体的条件とはどのようなものか、A地点からB地点まで最速で進むためのテクニックの教科書的な体系がすでに存在しています。ところがパラカヌーでは、競技者の多くが下肢切断者または脊髄損傷を持つ選手であり、ボートの動かし方は健常者とは根本的に異なります。健常者向けに積み上げられた知識をそのままパラアスリートに当てはめることには、明らかな無理があります。
私が切に望んでいるのは、たとえば下腿切断の選手がどのようにボートを最も効率的に推進させるかについての具体的なデータと知見を積み上げることです。あるいは、T5（胸椎第5番）より下に運動機能がない選手の場合、身体とボートがどのように相互作用し、それが水との接触にどう影響するか——そのメカニズムを解析することで、より速く進む方法が見えてくるはずです。このような問いに答えるための研究は、現時点ではほとんど行われていません。AIやセンシング技術を活用してこの空白を埋めることができれば、パラカヌーというスポーツの可能性は大きく広がります。技術やアイデアを持つ人たちに、ぜひこの領域に目を向けてほしいと思っています。
4-3. 「芸術と工作」問題——世界最高峰チームでさえ手作りアダプテーションに頼る現実と、投資がもたらす社会的波及
Christina Chase： Charlotte、チームのトレーニングでは実際にどのような状況が起きているのでしょうか。私のゼミ生がTeam USAのパラローイングチームに関わっており、選手たちが日々どれだけ手作業で器具を改造しているかという話を聞いたことがあります。現在の「現場の実態」と、AIや技術投資によってそれがどう変わりうるか、教えていただけますか。
Charlotte Henshaw： チームとコーチとの間で笑い話のようになっていることがあります。私がいつもやっていることといえば、切って貼って——まさに「芸術と工作」です。世界トップレベルのイギリスパラカヌーチームに属していながら、ボートに取りつけるアダプテーション（身体に合わせた補助具）の多くをいまだに内製で作っています。ガレージでフォームを加工してシートのパッドを作るのですが、この素材は非常に早く劣化してしまいます。そして最大の問題は、そのシートのどこに高い圧力がかかっているかを正確に把握する手段がないことです。
高位脊髄損傷の選手がカーボンファイバー製のアダプテーションを使用しているケースがあるのですが、よく調べてみると、そのアダプテーションが選手の肺機能に悪影響を与えていることが判明しました。つまり、速く漕ぐために取りつけたはずの器具が、本来の目的を妨げていたのです。このようなことが、世界最高峰のチームですら起きています。より洗練された技術と世界レベルの知見が結びつけば、こうした問題は解決できるはずです。それがパラアスリートにとって何を意味するか——パフォーマンスの向上はもちろん、それ以上に身体への負担を正しく理解した上で競技に臨めるということです。
Christina Chase： まるでF1カーの開発に似ていますね。最先端技術をエリートアスリートのために惜しみなく投資することで生まれたイノベーションが、やがて広く社会に還元されていく。私が使っている市販車にもF1由来の技術が入っているように、パラアスリートのための技術開発が、障がいを持つすべての人の生活を豊かにする可能性を秘めています。エンジニアたちがこの領域に興奮しているのは、そういう理由でもあります。IOCもエリートアスリートへの投資に強い意欲を持っていますし、その波及効果への期待は大きいと思います。
Charlotte Henshaw： まさにそうです。ロンドン2012年大会では「スーパーヒューマン」というキャッチフレーズが使われました。パラアスリートが持つ可能性を世界に示すこと——それが私たちの競技への投資を後押しし、障がいを持つ若い人たちに「スポーツの中に自分の居場所がある」と思ってもらえるようにすることが、私たちの大きな目標です。投資が増えれば、できることの幅が広がります。そしてその先に、より多くの若者が夢を持てる未来があると信じています。
5. データ爆発・組織変革・統合型インテリジェンスプラットフォーム
5-1. 年間95,000から2,000万データポイントへ——データ量の激増がもたらした実務上の矛盾
Christina Chase： Stevenさん、あらゆるデータソースを統合してホリスティックなアプローチを実現するという観点から、現在の現場ではどのような状況が起きているのでしょうか。
Steven Smith： 私たちが直面している課題は、この10年で劇的に変化しました。Kitman Labsを創業した2014年当時、私たちが収集していたデータは1選手あたり年間約95,000ポイントでした。それが直近の1年間では、1選手あたり年間2,000万ポイントを超えています。約210倍の増加です。これが現場にとって何を意味するかを考えてみてください。95,000ポイントの段階でさえ、本当に重要な情報を見つけ出すことができずに苦労していたのです。それが2,000万ポイントになったとき、何が起きるか——情報の洪水の中で溺れることになります。データが増えれば増えるほど価値が上がるように思われがちですが、それを活用する仕組みと人材が伴わなければ、むしろ現場の混乱を深めるだけです。
この状況を受けて、スポーツ組織の多くがとった対応策は、データサイエンティストを補助的な専門職として組織に招き入れることでした。データサイエンティストがチーム全体のためにデータにアクセスし、分析を担うという構造です。しかしここに根本的な問題があります。
5-2. コーチとデータサイエンティストの断絶——専門知識と分析能力の狭間で失われるインサイト
Steven Smith： データサイエンティストは数学・統計・AIを深く理解しています。しかし彼らは、コーチが持つような「ゲームを理解する目」を持っていません。試合の局面を経験として体に染み込ませたわけではない。何が本当に重要で、どの数字がどの文脈で意味を持つのかを、コーチの視点から捉えることが難しいのです。
一方でコーチや医師、フィジカルスタッフ、栄養士といったスペシャリストたちは、それぞれの領域における真の専門家です。コーチの多くは元プロ選手であり、自身が高いレベルでプレーしてきた経験をそのまま指導・戦略・コミュニケーションに活かすことができます。ところが、その豊かな経験と洞察を、データから得られるインサイトと結びつけることができない。データサイエンティストとうまくコミュニケーションが取れないために、本来なら意思決定を変えられるはずのインサイトが、活用されることなく消えていきます。これが現在のスポーツ組織における最も大きな摩擦の一つです。コーチが「この選手はなぜここで怪我をするのか」「この練習メニューのどの要素が特定のパフォーマンス指標を向上させているのか」という問いを持っていても、データを自分で問い、答えを得る手段を持っていません。
Christina Chase： まさにそこが核心ですね。栄養士が集めたデータ、ストレングス＆コンディショニングのデータ、理学療法士のデータ、練習データ、試合データ、睡眠・水分補給に関するデータ——これらがそれぞれの担当者の手元に分散していて、統合されないままになっているケースが非常に多い。横断的に見れば見えてくるものが、サイロに閉じ込められたまま埋もれてしまっています。
Steven Smith： まさにそのとおりです。AIが果たすべき最も重要な役割の一つは、こうしたスペシャリストたちが自分自身の問いに、自分自身の言葉で答えられるようにすることだと考えています。何百万ものデータポイントの中から、必要な情報を数秒で引き出せる——そのためにはデータサイエンスの学位など不要であるべきです。たとえばタレント発掘においては、「この選手と似たようなプレースタイルで、この年齢層の選手を探してほしい」という問いに即座に答えられるようになること。タレント育成においては、「私たちがいま実施しているカリキュラムのどの要素が、特定のKPIの向上に寄与しているのか、あるいはしていないのか」を振り返ることができること。医療の観点からは、「なぜこのタイプの怪我がここで集中して発生しているのか、なぜこのカテゴリの選手にだけ影響が出ているのか」という問いを、専門家が自ら立て、自ら探れること。これらはデータが十分にあれば答えられるはずの問いです。それを可能にするツールを作ることが、私たちが毎朝仕事に向かう動機です。
5-3. Kitman Labsの統合プラットフォーム構想——サイロ解消から「共有されたインテリジェンス」へ
Steven Smith： こうした課題意識の原点は、私の修士論文にあります。「複合的なリスク因子を傷害予測の指標として活用する」というテーマで、アイルランドのプロラグビーチームで実際にデータを収集・分析し、パターン認識の手法を開発しました。その結果、チームの受傷プロファイルを2年連続で30%以上削減することに成功しました。さらにそのチームは、初めての欧州カップ優勝を飾り、その後さらに3回の欧州タイトルと3回の国内タイトルを獲得しました。データを現場の意思決定に直結させることで、怪我が減り、選手がピッチに立ち続け、チームが勝つ——その連鎖を自分の目で確認した経験が、Kitman Labsを立ち上げる直接のきっかけになりました。
私たちが構築しているのは、「インテリジェンスプラットフォーム」と呼ぶ単一の水平統合型基盤です。これまで各部門がバラバラに持っていたデータを一つに集約し、断片化されたデータの世界を共有されたデータの世界へと変換します。そしてその上で、アナリティクスとAIを活用することで、「共有されたインテリジェンス」へと昇華させます。現在このプラットフォームは世界50以上のリーグと連携しており、NFL、プレミアリーグ、メジャーリーグサッカーなど約20のリーグとはリーグ全体をカバーするワイドな契約を結んでいます。さらにアメリカ空軍・陸軍とも契約し、スポーツ以外のハイパフォーマンス領域にも展開しています。スポーツで培った手法が、より広い高パフォーマンス組織に通じるということの証明でもあります。
6. アスリートの健康・ライフケア・個別化とデータ所有権
6-1. 「シックケア」から「ライフケア」へ——受傷率100%の現実とキャリアを超えた身体の管理
Christina Chase： Leslieさん、膨大なデータが収集できるようになった今、医師として、そして研究者として、アスリートの健康をどのように捉えていますか。データの収集から活用までの流れについても、ぜひ教えてください。
Leslie Saxon： まず前提として、ヒューマンパフォーマンスの専門家と医療従事者では、根本的に異なるシステムの中で働いています。医療とは本来「シックケア（sick care）」、つまり病気になった人を治すシステムです。しかしアスリートに必要なのは、それとはまったく異なる考え方——「ライフケア（life care）」です。問題が起きてから向き合うのではなく、キャリア全体を通じて身体を維持・管理するという発想です。そして競技を引退した後も、この仕組みはアスリートについていかなければなりません。アスリートが移行するライフステージのどこにいても、継続して機能する必要があるのです。
なぜそこまで言い切れるかというと、シンプルな事実があります。このキャリアとこのスポーツにおいて、怪我をしない人間は一人もいません。受傷率は100%です。必ずボロボロになります。問題は「いつ、どのように」という話であって、「するかしないか」ではない。そうであるならば、問うべき問いは「生涯にわたる累積的な身体への負荷をどう把握し、どう管理するか」であるはずです。それは深く個別化されていなければなりません。なぜなら、同じポジション・同じ体重のアスリートであっても、身体の反応はまったく異なるからです。
6-2. 疾患前アスリートの「データ指紋」——個別化の重要性と栄養・脳損傷研究の空白
Leslie Saxon： 私たちのデータが示している重要な知見があります。ACLの断裂や慢性疾患を発症した後のアスリートは、データ上で似た特徴を示すようになります。しかしそれ以前の段階、つまり疾患が表れる前の状態では、同じポジション・同じ体重のエリートアスリートであっても、生体データはまるで「指紋」のように個人固有のプロファイルを持っています。栄養に対する必要量さえも、選手ごとに異なります。だからこそ、個別化なしに「エリートアスリート向けの標準的なアプローチ」を語ることは、本質的に意味をなさないのです。
さらに厳しい現実を言えば、私たちは栄養についてまだほとんど理解できていません。個別化された栄養については、なおさらです。栄養状態とインスリン抵抗性、脳損傷、そしてCTE（慢性外傷性脳症）がどのように相互作用するか——アスリートや軍人・高パフォーマンス職の人々は、キャリアを通じて慢性的な身体への負荷と傷害に晒されます。その長期的なリスクを軽減するために何ができるのか、そしてその知見をリアルタイムで届けるにはどうすればよいのか。これらは現時点でも未解決の問いです。だからこそ、まず大量に計測することが必要です。測らなければ、知識の空白は埋まらない。
私たちがこの領域で研究を進める際に絶対に譲らない原則があります。それは、研究の一切においてアスリート本人を主体として関与させ、彼らに自律性を与えるということです。データを収集しておきながらアスリートを「知らない状態」に置き続ける、父権的なシステムの中に閉じ込めておくことは許されません。早い段階から当事者として巻き込み、彼ら自身が納得して参加するからこそ、初めて本当の価値が生まれます。そのエンゲージメントをどう長期にわたって維持するかが、研究の成否を分けます。
6-3. データ所有権・バイオメトリクスの商業利用・選手の権利——三つの価値軸と利益相反のリスク
Leslie Saxon： アスリートのデータを巡る問題を整理するとき、私は三つの価値軸で考えています。一つ目は「健康とヒューマンパフォーマンス」、つまり身体を守り、パフォーマンスを最大化するためにデータをどう使うか。二つ目は「所有権」です。プロのレベルにおいては、アスリート自身がデータを所有すべきです。ここで忘れてはいけないのは、現在最も大きな関心と投資が集まっているのが、バイオメトリクスデータをスポーツ賭博のベッティングラインの設定に活用するという領域だということです。選手の心拍数や身体状態のデータがリアルタイムで賭けの仕組みに組み込まれ、より魅力的な賭けの構造を作るために利用されようとしています。選手はこの流れの当事者であり、自分のデータが何に使われているかを知り、その利益の一部を享受する権利があります。三つ目は「商業化」です。アスリートたちが日々積み重ねる過酷な努力から生まれるデータには、価値があります。それを持続的なプロダクトとして社会に届けるためには、相応の対価の仕組みが必要です。
Christina Chase： 選手サイドから見ると、「収集したデータが契約交渉で自分に不利に使われるのではないか」という懸念は非常に根強いですね。
Leslie Saxon： そのとおりです。だからこそ、アスリートがデータの「管理者（custodian）」でなければなりません。データはチームではなく、アスリート個人に帰属し、キャリアのどの段階にいても、どのチームに所属していても、そのデータはアスリートについていく。そして健康上の意思決定においても、商業的な文脈においても、選手自身がそのデータに対して主体的な権限を持つべきです。そのためには選手会や法律の専門家がアスリート個人の権利を代表し、リーグと対等に向き合える構造が不可欠です。そこが整って初めて、「アスリートの利益のためのデータ活用」が機能し始めます。プロスポーツの現場では、選手の利益が中心に置かれることは稀です。でも、所有権と商業化の仕組みを正しく設計すれば、それは十分に実現可能だと思っています。
7. テクノロジー導入の壁・信頼構築・人間とAIの役割分担
7-1. 「30：70の法則」——技術は3割、変革マネジメントが7割という現実とAI民主化の必要性
Christina Chase： Gregさん、Leslieさんがおっしゃっていた「テクノロジー導入の難しさ」というテーマに関連して、IOCとして組織や人の変化をどのように捉えていますか。
Greg Masangelo： AIについて議論するとき、多くの人はまずテクノロジーの話をします。しかし現場での経験から言えることは、成否の30%がテクノロジーで、残りの70%が変革マネジメントだということです。自分の仕事にAIを導入し始めれば、プロセスが変わり、やり方が変わり、思考の構造そのものが変わります。アスリートやコーチも同様です。データを日々のルーティンに組み込むためには、行動そのものを変えなければなりません。それは簡単なことではありません。AIをテクノロジーの専門家だけのものにしてはならない——スポーツに関わるすべての人に届けること、つまりAIの民主化が不可欠です。そのためには、アスリートやコーチがデータを扱うための適切なスキルを身につけられる環境を整えること、そして開発するソリューション自体がアスリート中心・価値中心の設計になっていることが前提となります。使う人の立場から設計されていなければ、どれほど優れた技術も現場には根づきません。
Christina Chase： まったく同感です。私がよく冗談半分に言うのですが、テクノロジー導入において最も簡単なのは「購入ボタンを押すこと」です。その後に続くのが、インストール、保守、キャリブレーション、データの抽出、分析、クレンジング、構造化、既存システムとの統合——これらすべてが現場の負担として積み上がっていく。解決策のつもりで導入したはずのものが、むしろ以前よりも大きな穴を掘ってしまうことがあります。スポーツ組織が様々なテクノロジーベンダーのアプローチを受け、「これだけデータが取れます」と言われ続けている現状では、「そのデータを誰がどう使うのか」という問いこそが最初に問われるべきです。
7-2. センサーの限界・不完全データの活用・「まず始めることの価値」
Leslie Saxon： 私たちの現場でよく使う表現があります。「これらのセンサーは何も機能しない。でも機能させる方法を学ぶ」というものです。少し乱暴に聞こえるかもしれませんが、これは真実です。そしてその精度は確実に向上してきています。問題は、現時点で何が本当に必要かを見定めることです。
たとえば心拍変動（HRV）は、疾患リスクや突然死との関連でよく語られますが、それだけではありません。栄養状態との関係、外傷性脳損傷（TBI）のリスク、慢性傷害との連関——これらとHRVがどのように絡み合っているかを正確に把握することは非常に難しい。データを収集したとしても、それを誰かの別の目的のために政治的に利用されたり、アスリートや医師に不利な形で転用されたりするリスクがあります。だからこそ、選手はデバイスを身につけることを拒むし、信頼が生まれない。信頼を構築する一つの方法は、アスリートとトレーナー、あるいはアスリートが信頼できる人物との間だけで完結する「クローズドループ」を維持することかもしれません。試合中・練習中・オフシーズンを通じた全負荷データを正確に把握するためには、まずこの信頼の土台がなければ成立しません。
それでも私が強調したいのは、不完全なデータであっても、始めることの価値は絶大だということです。精度が低いからといってシステムに取り込まないでいれば、何も学べません。不完全なまま使い始め、フィードバックを得て、進化させていく——それなしには前には進めないのです。商業的な文脈では「この技術ならすべてが解決する」という誇大な主張が溢れています。実際に成果を出し、怪我を減らし、勝利をもたらしたケースは確かに存在しますが、それは誠実にデータと向き合い続けた結果です。虚構と現実を見分ける目を持つことが、実践者には求められています。
7-3. ブラックボックス問題・データ武器化への恐怖・透明性と継続的コミュニケーションによる信頼醸成
Christina Chase： Stevenさん、現場でアスリートの信頼を得ることの難しさについて、実際に経験されてきたことを教えていただけますか。
Steven Smith： これはプロの現場で何度も目撃してきたことです。データを収集してブラックボックスの中に隠しておけば、選手は疑います。データを収集したのに使っていなければ、それもまた疑われます。何も悪いことをしていなくても、です。「なぜこんなに色々と聞くんだ、このデバイスをつけさせておいて、何に使っているか教えてくれない」——そういう不信感は、透明性の欠如から生まれます。ですから、テクノロジーやAIを進化させ続けると同時に、必ずそれをオープンな議論の場に持ち込むことが不可欠です。何のために収集しているか、どう使っているか、何がわかったか——これを継続的に伝え、説明し、全員を教育していくことが信頼の基盤です。収集しているのに使っていなければ全員の時間を無駄にしていることになる。そうでないことを行動で示さなければなりません。
よく選手から聞く言葉があります。「そのデータは契約交渉で自分に不利に使われるだろう」というものです。しかし実態はほとんどの場合、そうではありません。チームはデータを選手の健康管理、フィールドへの早期復帰、ゲームでのパフォーマンス向上のために使っています。基本的にはいつも選手の利益のために使われている。それにもかかわらず、チームがその使い方を積極的に外に向けて伝えていないために、誤解が広がります。データを使い、その使い方を伝える——これは義務だと思っています。
Charlotte Henshaw： アスリートとして言えば、チームとの信頼関係は日常の中心にあります。データがどこに行き、何のために使われているかがわかれば、モニタリングは脅威ではなくむしろ助けになります。今は自分でアプリに記録を入力して、正しく入力できているかどうかを自分で確認しなければなりません。その作業を信頼できる仕組みに委ねられるようになれば、アスリートとしての本来の仕事に集中できる。そういう意味で、信頼できるシステムへの移行はとても前向きに受け止めています。
Christina Chase： まさにそこが核心で、モデルの開発において解釈可能性と可視性が不可欠です。なぜその判断が下されたのか、どの入力データがその出力につながっているのかを明確にすること。アスリートであれ、審判であれ、コーチであれ、意思決定のループの中に人間が関与し続けること——これが信頼構築の条件です。そしてその議論は開発の途中から始め、継続していかなければなりません。
Steven Smith： 加えて言えば、選手の怪我はチームにとって純粋に経済的な問題でもあります。インディアナ・ペイサーズがNBAで苦しんでいる状況を見てもわかるように、選手が怪我をして勝てなくなると、グッズの売上が落ち、翌シーズンのチケット価格が下がり、ファンのエンゲージメントが失われ、スポンサーの関心も遠のきます。勝利が成功を呼び、収益を生む。それが失われたとき、経済的な打撃は計り知れません。「選手の健康管理などどうせチームは気にしていない」という声もありますが、現実にはそれが財布に直接響くのです。だからこそ信頼構築は理念の問題であるとともに、ビジネスの問題でもあります。
7-4. 人間こそ「究極のロボット」——AIを引っ込めるべき場面とシミュレーション・教育ツールとしての可能性
Christina Chase： Patrickさん、Stat Performが担保しようとしている信頼と、スポーツというフィールドがAIの実験場としていかに優れているかについて、お考えを聞かせてください。
Patrick Lucy： スポーツはAIにとって理想的な学習・実験の場です。AIは人を判断しません。どれほど初歩的な問いでも受け入れてくれます。そして強化学習のようなシミュレーション技術を使えば、アスリートに一切の身体的リスクを負わせることなく、様々な戦術的状況や身体的条件を試すことができます。これは非常に強力なアプローチです。
ただし、私が仕事の中で最も多くの時間を費やしているのは、AIが「できること」の説明ではなく「できないこと」の説明です。技術への過剰な期待は最大のリスクです。一般的なAIアシスタントや視覚言語モデルはスポーツの文脈では機能しません。試してみればすぐにわかります。それにもかかわらず、人々はAIを魔法のように捉え、「何でもできる」と信じてしまう。その誤解を正すことが、正しい技術活用の第一歩です。技術の能力と限界を明確にベンチマーキングし、広く共有する責任が私たちにはあります。
そして最後に強調したいことがあります。人間こそが究極のセンシングマシンです。コーチ、アスリート、審判——彼らが持つ感知能力と判断力は、現在いかなるテクノロジーもまだ完全には再現できていない。AIやテクノロジーの発展は、むしろ人間がいかに優れているかを改めて浮き彫りにするものでもあります。テクノロジーはあくまで道具です。それを引っ込めて人間に委ねるべき場面を正しく見極めること——それがこれからのスポーツとAIの関係において最も重要な判断の一つになると思っています。
8. 総括——AIはツールであり、答えではない
Christina Chase： 本当はあと2時間でも続けられる議論ですが、時間が来てしまいました。最後に、この議論全体を通じて浮かび上がってきた核心をまとめたいと思います。
今日の対話を通じて一貫していたのは、AIはあくまでツールであり、答えそのものではないという認識です。25年にわたるスポーツとAIの歴史、IOCのグローバルな戦略、パラアスリートの現場、膨大なデータを前にした組織の葛藤、アスリートの身体を生涯にわたって守るライフケアの思想、そして信頼を積み上げることの難しさ——どの話題においても、テクノロジーは問いを解決する魔法ではなく、人間の判断と経験を補完する手段として位置づけられていました。
最も重要なのは、人間をループの中心に置き続けることです。コーチであれ、アスリートであれ、審判であれ、医師であれ、意思決定の主体は常に人間でなければなりません。モデルがなぜその判断を下したのかを説明できること、どのデータが入力されてどのような出力が導かれたのかを可視化できること——ブラックボックスを排し、透明性を担保することが、テクノロジーへの信頼を築く唯一の道です。そして、AIの能力だけでなく限界についても正直に伝え続けること、すべての関係者を継続的に教育していくことが、この分野を前に進める上での共通の責務だと感じています。パネリスト全員の言葉に共鳴していたのは、まさにその一点でした。今日の議論が、スポーツとAIの未来を考える皆さんにとって、何か一つでも持ち帰れるものになっていれば幸いです。