スポーツDX事例｜AI動作監視で、ルール違反の見逃しと分析負荷を軽減

スポーツ団体B社では、競技中のルール違反や危険動作を人の目で監視しており、見逃しや判定のばらつきが発生していた。選手の動作分析は録画を後から手作業で確認する必要があり、多大な工数がかかっていた。

指導・判定が担当者の経験に依存し、客観的な根拠を示しづらいという課題もあった。人員を増やすことなく監視・分析の体制を維持しながら、担当者の負荷を減らすことが求められていた。

VINは、AI（人工知能）カメラが競技・練習を常時監視し、ルール違反・攻撃パターン・危険動作をリアルタイムで検知してアラートを発報する仕組みを実装した。あわせて選手の動作を客観データとして自動で蓄積し、パフォーマンス分析や指導に活用できる構成とした。担当者の役割は「常時監視する」ことから「アラートを受けて判定・指導する」ことへと切り替わった。

誤検知が発生することを前提とした確認フローを設計し、最終的な判定・指導は人が担う前提で運用設計を整えた。

ルール違反・危険動作の見逃しリスクが低減し、判定のタイミングが早まった。録画の後追い確認に頼っていた動作分析が自動化され、分析工数が削減された。

AIが収集した客観的なデータをもとにパフォーマンス分析が行えるようになり、指導の根拠と判断の精度が向上した。経験や勘に頼っていた評価に定量的な補助線を加えることができた。

本事例は、人の目に依存したルール違反監視・動作分析という高負荷な体制に対して、AIによる常時検知とデータ化を組み合わせることで担当者の役割を監視から判定・指導へと転換した取り組みである。

本事例の核は、最終的な判定・指導を人が担う設計を維持しつつ、監視・検知・データ蓄積を自動化することで、担当者が本来の判断業務に集中できる体制を構築した点にある。こうした「現場の判断基準やルールを言語化し、それを支えるシステムとして実装・運用定着させる」進め方は業種を問わない。当社はその一連を一体で支援しており、今後も、属人化や監視負荷の集中を課題とする企業に対し、業種を問わず現場の実態に根ざした支援を提供していく。