マリオカート風の「ゴーストカー」を自動車レース中継用に作る方法

ある程度の年齢層であれば、若い頃の週末の午後を任天堂の代表作『マリオカート』で過ごしたことがあるかもしれません。友達同士でスティックを回し、ドライバー1人ずつでタイムトライアルを競い合ったことを覚えているかもしれません。

このゲームモードの特徴の一つは、特定のトライアルで現在トップに立っているドライバーを表す半透明の「ゴーストカー」の存在です。他のドライバーはゴーストカーを追いかけたり、理想を言えば追い越してタイムを縮めたりすることができます。同様の機能は、グランツーリスモシリーズからForza、F-ZEROに至るまで、長年にわたり様々なレーシングビデオゲームに導入されてきました。

そして今、このマリオカートの機能が実際の自動車レースのテレビ中継に登場し始めています。ビデオゲームに面白さを加えたのと同じように、一台の車が単独でコースを走る様子を観戦することに、真の興奮をもたらしています。しかし、これはファンだけのものではありません。この技術は、自動車レースというスポーツそのものの仕組みにも影響を与えています。

トラックスター

自動車レースの放送局は長年、予選を面白くすることに苦労してきました。予選では、一度に1台の車がコース上に出て、レース本番でのスタート順を決めるために、タイムを競います。

「正直言って、予選は退屈です」と、業界ではSMTとして知られるスポーツメディア・テクノロジーの創設者兼CEO、ジェラルド・J・ホール氏は語る。「テレビ中継で言えば、カメラがマシンを撮影していて、フレームの中央にマシンが映っていて、アナウンサーがもう1人のアナウンサーに『すごく速く走っているみたいですね』と声をかけているだけです。

「比較できるものはあまりないですね…その車と関連した何かがわかるまでは、勝っているのか、負けているのか、予選ラップで差をつけているのかは分かりません。」

ホール氏と彼のチームはこの問題を解決しました。自動車レースの視聴者は、予選ラップ中にトップを走るマシンの位置を視覚的に確認できるようになり、現在のドライバーがトップのタイムを上回っているのか、それとも遅れているのかを瞬時に判断できるようになりました。しかし、ゴーストカーがこれらの放送に登場するまでには長い道のりがありました。

ホール氏とSMTは30年にわたり、自動車レースの放送と表示に携わってきました。1990年代半ば、ESPNモータースポーツと提携していた同社は、レース全編放送において、画面左上に5台の車を表示する小さなリーダーボードの先駆的な導入に貢献しました。当初は、記者席にスポッターが双眼鏡を片手に座り、ノートパソコンに猛烈な勢いで最新情報を入力していました。

それ以来、チームの手法はより合理化され、ハイテク化が進みました。シンプルな画像オーバーレイツールにより、2000年代を通してレース中継で様々なリーダーボードを表示できるようになりました。これらのツールは、野球やフットボールのスコアバグと同様に、カーレースの代名詞となり、時とともに進化を遂げました。

2010年代半ばまでに、衛星ベースのGPSは、高速レースカーを高い精度で追跡できるほど進歩しました。ホールとSMTは、車速やタイムスプリットグラフといった些細な追加機能を除けば、まだ比較的地味だったNASCARの予選走行の放送に、より彩りを添える方法を模索し始めました。

NASCARは初期の取り組みにおいて、いくつかの有利な点を提供しました。まず、すべてのトラックの寸法が類似、あるいは同一です。傾斜のある楕円形で、急カーブはありません。トラックの近くにはGPS信号を妨害する可能性のある高層ビルや構造物はあまりありません。また、NASCARの車両はかなり重量があるため、GPSセンサーを追加してもバランスや速度の問題は発生しませんでした。しかし、そのような状況下でも、これほど高速で移動する物体を追跡するのは容易なことではありません。

SMTは、各車両に設置する「ベクター」（または「ベクターボックス」）と呼ばれる独自の追跡装置を開発しました。現在のベクターボックスは、初代から複数回にわたり改良が加えられており、3つの追跡形式を組み合わせています。

一つ目はGPSですが、これはGoogleマップアプリが使用しているGPSとは異なります。ベクターボックスは、アメリカの全地球測位システム（GPS）だけでなく、ロシアのGLONASS、ヨーロッパのGalileo、中国のBeiDuo衛星からの信号も受信します。ホール氏によると、この組み合わせにより、ベクターボックスは標準的なGPS設定の2～3倍の衛星に同時接続できるとのことです。

慣性計測装置（IMU）によるトラッキングは、正確な速度や関連する移動データの測定にも使用されます。ホール氏によると、強化されたGPSシステムと組み合わせることで、SMTはリアルタイムの運動指標にアクセスし、位置（水平および垂直）と車両速度の両方でセンチメートルレベルの精度を実現し、いつでも車両がトラック上のどこにいるかを正確に測定できます。

車のエンジン制御ユニットから送られるスロットル、ブレーキ、ステアリング、ギアシフトなどのリアルタイムの運転データも、ベクターボックスに送られます。ベクターはバッテリー駆動も可能なため、車自体の電力を消費することはありません。

SMT は、ベクター ボックスのこのすべての詳細を使用して、あらゆるスポーツにおけるライブ「デジタル ツイン」コンセプトの最初の反復であるとホール氏が考えるものを作成しました。つまり、車とトラックの完全な 3D 再現です。

「これはカメラで撮影したスポーツイベントです。そして、コンピューターで作成した3Dモデル、デジタルツインがあります。現実世界の物体から得られるライブデータに基づいて、すべてが動き回っています」とホール氏は語る。「これにより、いわゆる時間シフトが可能になり、まさにゴーストカーの真髄と言えるでしょう。」

SMTが総称して「Broadcast Analytics Suite」と呼ぶこれらのツールを搭載した最初のNASCAR放送は、2018年にNBCで放送されました。それ以来、Foxでも毎シーズン同じスイートが使用されています。ゴーストカーは予選のライブコンパニオンとして大きく取り上げられ、放送局はライブ3Dの世界に切り替え、実際の車両と対戦するゴーストカーの両方の正確なデジタルレンダリングを表示することができます。

レースは始まった

F1の放送チームも10年以上にわたり、予選用のゴーストカーを作成するための様々な方法を模索してきました。当初の試みは、ゴルフスイングの分析に使用されていたツールを改造することでした。しかし、F1組織がGPSベースの方法に移行すると、ロジスティクス上の課題が生じました。NASCARのきれいなオーバルコースとは異なり、F1のコースは場所によって大きく異なります。さらに、コースは都市部に設置されることが多く、高層ビルが点在し、無線通信が密集しているため、GPS信号に干渉する可能性があります。

「GPSは場所によっては有効ですが、モナコ、バクー、シンガポールなどに行くと、インフラや建物のせいでGPSがかなりドリフトしてしまいます」とF1の放送メディアおよびデジタル担当ディレクターのディーン・ロック氏は語る。

F1マシンはNASCARマシンよりもはるかに軽量であるため、より軽量なセンサーが求められます。その結果、放送チームはゴーストカーや関連するオーバーレイ機能のフルラップを収録するのに苦労しました。

これらの制限を回避するため、F1は過去シーズンのGPSデータと各トラックのライダースキャンに基づいて、複数の予測モデルを社内で構築しました。そして、それらのモデルを社内アプリケーションに統合し、過去の同じ予選トライアルの同期ビデオフィードを重ね合わせ、2つのデータ入力を並べて比較しました。まず、予選のGPSデータが明らかにずれている部分をビデオ映像に基づいて手動で特定することで、チームはモデルをトレーニングし、異常を検出して修正することができました。

F1独自のゴーストカー機能が、2025年シーズンに向けて全放送局で導入されました。この機能は、車内ドライバービューと車上空の「ヘリコプター」ビューの両方を備えており、特に予選ラップでドライバーがゴーストカーより前にいる場合に役立ちます。このような状況では、車内ビューではゴーストカーが見えないためです。

しかし、一つ難点があります。F1はまだゴーストカーを生放送で公開することができません。チームのプロセスでは、半透明のゴーストカーを正確に配置するための最終的な手作業による微調整がまだ必要なため、ロック氏によると、予選走行後にゴーストカーのオーバーレイを放送パートナーに渡すのに約90分かかります。チームは予選後の分析を迅速化するため、30分で処理することを目標としています。それでも、ロック氏によると、ゴーストカーの放送はF1のソーシャルチャンネルで非常に人気があるそうです。

一方、インディカーに参戦するF1のシングルカー勢は、今シーズン、NASCARの本拠地であるFoxがNBCからインディカー・シリーズの放送局を引き継ぎ、SMTのベクターボックス技術を導入したことで、さらに限界に挑戦しています。5月初旬のインディ500予選から、Foxの車載ドライバーカメラに重ねて表示されるゴーストカーアニメーションが、フルライブで使用されています。これは、SMTがこれまでNASCARで使用してきたゴーストカーのように、別のデジタルビュー（フルスクリーンまたは小さなボックス形式）に切り替わる3Dレンダリングではなく、放送中の実際のドライバーカメラに、センチメートル単位の精度でゴーストカーがオーバーレイされたものです。

判断の繰り返し

ゴーストカーはまだ比較的初期段階にあり、特に真のライブ放送においてはなおさらです。ホール氏は、放送局がゴーストカーに慣れてくるにつれて、この基盤技術の用途は急速に拡大し、予選だけでなく全レースにも拡大していくと考えています。

「タイヤの摩耗を比較したいのかもしれませんね」とホールは推測する。「今走っているこのマシンと、5周前に別のタイヤで走っていたこのマシンをお見せしましょう。」

ホール氏はまた、予選に複数のゴーストカーを用意するというアイデアも提案している。1台はポールシッター用だが、バブルポジションやその他の重要な位置用に他の車を用意するといった具合だ。

テレビ画面でゴーストカーが飛び交う光景は、この極めて詳細な車両データがどのように活用されるかの始まりに過ぎないことは容易に想像できます。NASCARを例に挙げましょう。SMTはベクターボックスを開発してから1年も経たないうちに、複数のチームから関心を集めました。チームはボックスのデータをレース後の分析や競合他社との比較といった戦術的な目的に活用したいと考え、SMTはチームアナリティクスアプリケーションを開発しました。

需要が非常に高かったため、2018年にNASCARはこのデータを全チームに公開し、フルアクセスを実現しました。チームは、自チームのドライバーだけでなく、フィールド全体の車両の位置からギアやスロットルのデータまで、あらゆる情報を閲覧できます。Team Analyticsには、過去のレースのゴーストカーを複数オーバーレイ表示する機能があり、クルーは走行ラインやコーナーリング速度を比較することができます。

「今では、どのピットストップでも、このアプリケーションが中心になっています」とホール氏は語る。「チームやクルーチーフは、自分のマシンが他のマシンと比べてどうなっているのかを知りたいのです。そして、トラック上のポジショニングだけでなく、ギアやスロットルなどの情報も得られるので、様々なドライバーが互いのパフォーマンスを比較できるのです」

これらの機能がインディカーやF1チームに導入されるのは時間の問題でしょう。

ロック氏は、これらのチームは「他のチームより優位に立つために、あらゆる手段を講じるだろう」と語るが、F1チームがすでに車両に関する豊富な内部データを収集していることも指摘する。

友達同士で自慢するために使われるファンキーなマリオカートの機能が、世界最高額の自動車レースにこれほどの影響を与えるとは誰が想像したでしょうか?