スポーツアナリティクス
スポートアナリティクスがあるなら、もうそろそろE-Sportsアナリティクスの分野も発達してきそう
e-sports、理論的な正解とか正しい上達方法がまだ確立されてない
判断すべき情報が多すぎて、正しい行動が"直感"頼りになっている(マップ情報, 味方・敵の配置, スキルの情報, 銃の種類, 弾の数, 戦いが起こった場所 etc...)
例：プロも「smthがなぜコンペで最強なのか」をきちんと説明できない(smthはaimが強い, 勝負感すごい, 度胸がすごい, 判断力がすごい, 反射神経がすごいみたいに低解像度でしか捉えられてない)
"反射神経", "勝負感", "判断力", "戦略"みたいな抽象的な概念をAIで定量化できるはず
AIMの強さはaim labなどのツールで定量化できるが、そのほかはまだまだ
FPSゲーム, Valorantとか
VALORANTの心構えメモ
sports analytics lab
https://www.sportsanalyticslab.com/
スポーツアナリティクスアドベントカレンダー
https://adventar.org/calendars/7348
バスケ放送映像からAIで追跡データ、ディズニー傘下ESPNが汎用ツールで実現
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/event/18/00100/00003/
AIの力で、サッカーはもっと“予測可能”になる：DeepMindが考える次世代のスポーツのかたち
https://wired.jp/2021/05/24/deepmind-football-liverpool-ai/
10th International Workshop on Computer Vision in Sports (CVsports) at CVPR 2024
https://vap.aau.dk/cvsports/
スポーツアナリティクス/機械学習の論文はどこで読めるか？
https://note.com/keisuke_fj/n/n07ab628f3699
サッカーにおけるAI活用の現状と展望
https://speakerdeck.com/agiats/20241030-chan-zong-yan-semina
2024年度スポーツデータサイエンスコンペティション
https://sports.ywebsys.net/about.html