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このたび株式会社フェニックスは、株式会社豆蔵（本社：東京都新宿区、代表取締役社長：中原 徹也、以下「豆蔵」）と共同で、豆蔵のAI技術を活用し、バスケットボール選手の怪我リスク低減に向けた負荷モニタリングをテーマとした共同研究を開始しましたので、お知らせいたします。

【株式会社豆蔵×三遠ネオフェニックス】選手の怪我リスク低減に向けた負荷モニタリングをテーマにした共同研究

背景

バスケットボールをはじめとするトップスポーツにおいて、選手の部位別怪我リスクを事前に察知し、コンディションを最適化することは、チームのパフォーマンスを最大化するために極めて重要です。
しかし、現状の経験則や単純な集計、従来の統計モデルを用いたアプローチでは、激しいプレーや連戦による疲労蓄積といった、バスケットボール特有の複雑なデータ特性から精緻な予測を行うことが困難であり、限界を迎えていました。
また、現場のトレーナーやコーチが迅速に起用判断を行うためには、日々のリスクをタイムリーにレポート化し共有する必要があります。
このような課題を解決するため、豆蔵の高度なAI・機械学習技術を活用し、三遠ネオフェニックスの選手を対象とした部位別の怪我リスクの推定、およびレポートを毎日自動出力するシステムの構築を目指した、AI分析等の技術検証を開始しました。

共同研究の概要

本共同研究では、単なる予測精度の向上にとどまらず、三遠ネオフェニックスの日常的なチーム運用フローに深く取り込める実用性を追求いたします。
現場のトレーナーやコーチが怪我のリスクが高い選手に対して「試合や練習への参加可否」を客観的データに基づいて判断できるよう、以下の取り組みを実施いたします。

1.1. データ統計・指標化とレポート作成機能のシステム化に向けた検証

三遠ネオフェニックスの選手が装着するウェアラブルセンサー等から得られるトラッキングデータや過去の怪我データを集計し、現場のトレーナーやコーチが直感的に解釈できる指標、グラフ、比較表を作成します。
怪我の前後に見られるデータの変化も分析し、それらの結果を基にした検索、説明、レポート作成、論点整理のプロセスのシステム化を目指します。
これによりトレーナーやコーチが、選手の試合・練習可否の意思決定の材料として即座に活用できる環境を整えます。

2.機械学習から部位別のリスクの精緻な推定

三遠ネオフェニックスの選手が装着するウェアラブルセンサーから得られる高次元かつ複雑な時系列データ（走行距離、加速・減速、身体負荷など）から、怪我の予兆となる特徴量を高度なアルゴリズムを用いて抽出します。
これらを、過去の怪我データと掛け合わせ、部位別（膝、足首など）の怪我リスクを算出する高精度な予測モデルを構築します。さらに、1.に記したシステムに組み込むことで、日々蓄積される最新データをもとにモデルが自動で学習・更新される仕組み（MLOps）を確立します。
常に最新のチーム状態に最適化された、精緻なリスク推定を自動で提供します。

今後の展望

本共同研究により、三遠ネオフェニックスにおける「データ集計・AIリスク推定・レポート自動生成」の運用基盤を確立させ、チームの怪我軽減と勝率向上を目指します。
フェニックスは、今後もテクノロジーの力でスポーツ現場の新たな価値を提供するとともに、常に進化を続けるプロフェッショナルなスポーツクラブとして、スポーツ界および地域社会全体の持続可能な発展を支えてまいります。

株式会社豆蔵 会社情報