ウオータールー大学の大学院生リアム・サラス氏が開発したAIシステムにより、ホッケー試合の動画分析が大きく進化した。同大学の研究チームは、高価な機器を必要としない低コストな方法で、試合中のパックの位置を高精度に追跡する2つのAI技術を実現した。この研究は、コンピュータビジョンとシステム設計の強みを活かし、スポーツアナリティクス分野の進展を牽引している。 まず、パックの位置を推定する「PLUCC（Puck Localization Using Contextual Cues）」は、選手が試合中にパックを注視するという行動パターンを活用。選手の体の向きや視線の方向からパックの位置を推測する仕組みで、従来技術に比べて位置特定の正確性を12％向上させ、誤差も25％以上削減した。この技術は、プロチームだけでなく、アマチュアチームや予算が限られた組織にとっても、高価な追跡システム（例：Hawk-Eye）に代わる実用的な選択肢となる。 もう一つのシステム「SportMamba」は、複数の動きが激しい選手をリアルタイムで追跡するためのフレームワーク。迅速な動き、カメラの視界遮蔽、カメラのズームや移動といった課題に対応し、サッカー、バスケットボール、ホッケーの映像で検証。従来手法より最大18％の精度と効率の向上を達成。特に、ボード際やゴール前での混戦局面で、誰がパックを deflect したか、誰が得点を決めたかを正確に特定できる点が特徴だ。 研究を主導するデイビッド・クルーシ教授は、「この精度の向上は、監督の戦術判断や放送の臨場感を飛躍的に高める」と述べる。ジョン・ゼレク教授も、「スクラムやゴール前での追跡は従来極めて難しかったが、SportMambaはその壁を突破した」と強調した。 これらの研究成果は、2025年IEEE/CVFコンピュータビジョン・パターン認識ワークショップで発表され、arXivに掲載されている。AIによるスポーツ分析の未来は、高コスト化を避けつつ、より正確で実用的な技術の普及へと向かっている。