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ツールドフランスで導入された「AI」マシンラーニングとは何か

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マシンラーニングが導入された?

2017年度のツールドフランスから人工知能である「マシンラーニング」が導入された。

マシンラーニングとは何なのでしょうか。

そしてどうのような役割を持っているのでしょうか。

ロードバイク初心者ながら調べてみました。

マシンラーニングとは

ある程度の数のサンプルデータ集合を入力して解析を行い、そのデータから有用な規則、ルール、知識表現、判断基準などを抽出し、アルゴリズムを発展させる。なお、データ集合を解析するので、統計学との関連が深い。

機械学習 – Wikipedia

要は、コンピュータが、自らデータにあるパターンや規則などを学習し、知りたいデータの結果を予測する技術ということ。

マシンラーニングを導入する目的

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1.観戦者にとって

レースで収集したデータを用いれば観戦者に詳しい情報を提供できる。

例えば、選手のプロフィールから、その選手が強さを発揮するにはどんな環境や状況が必要なのか知る事ができる。

そして、レースの洞察ができるので、どの様な流れになるか捉える事ができ視覚的に楽しめる。

2.選手にとって

走行を分析できる為、成長のアプローチが見込める。

洞察できる主な情報

  • 各選手の実際のスピードや位置
  • 選手間の距離
  • レース内でのグループ構成

どうやってデータを収集するのか

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選手のサドルの下にGPS応答器を装着する。

応答器から収集されたデータは、コースの傾斜や天気概況などと組み合わせる。

今年は30億個のデータポイントがある為、データの精度と信頼性を高めている。

※全大会は1億2800万個

考察

先進テクノロジーを導入することで、観覧者からすると求めるモノを提供してくれるし、観ることが楽しくなる。

そうなることで、ツールドフランスがもっと人気になっていくのだろうと感じた。

スポーツとテクノロジーの融合は、視聴者にとって魅力ある可能性を秘めていると思った。

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