イングランド・プレミアリーグは、嫌われていたVARオフサイドテクノロジーを廃止し、iPhoneを導入する

今年のイングランド・プレミアリーグのサッカーの試合を観ていると、オフサイドの判定に腹を立てる可能性がかなり高いでしょう。しかし、過去のシーズンとは異なり、怒りの理由は、判定そのもの、あるいは判定が明らかにひどかったからではありません。なぜなら、プレミアリーグの新しいオフサイド検知システムは、フィールド上の選手の位置を特定し、これまで以上に正確にオフサイドを判定できるようになったからです。しかも、そのシステムはすべてiPhoneで動いています。

リーグが2024-25シーズン後半にこの新しい半自動オフサイド技術を導入することは、大幅な遅延や人的プロセスエラーから、既存技術の限界による試合中の判定の精度に関する懸念まで、以前のビデオアシスタントレフェリー（VAR）システムの長年の問題に不満を抱いていた選手やファンにとって、待望の慰めとなるだけではない。

NBAバスケットボールにおける長年の光学追跡とデータに基づく取り組みで知られるGenius Sportsとその子会社Second Spectrumは、社内で「Dragon」と呼ばれるこのスマートフォンベースのシステムを発表する予定だ。

このシステムは数十台のiPhoneを活用し、カメラを用いて複数の角度から高フレームレートの動画を撮影します。Dragonのカスタム機械学習ソフトウェアにより、スマートフォンは効率的に通信し、連携して複数のカメラで収集されたすべての映像データを処理できるとされています。

さらに、サッカーゲームでの利用に加えて、他の多くのスポーツにおける新しいモーションキャプチャーや人工知能モデルの推進力としても機能する可能性があります。WIREDは、Dragonの開発とプレミアリーグ（EPL）への導入間近の状況を独占的に取材しました。

一括合計

スポーツにおける初期のモーションキャプチャシステムのほとんどはそれほど複雑ではなく、計算能力もほとんど必要としませんでした。ある試合で選手が何マイル走ったか、最高速度や平均速度はどれくらいだったか、あるいは特定の基本動作をどのくらいの頻度で行ったかなど、知りたいことはたくさんあります。1台から6台程度のカメラと専用のソフトウェアがあれば、こうした単純な疑問に、現実的なニーズを満たすのに十分な精度で答えることができます。

しかし、クエリが複雑になると、技術的な負担も大きくなります。「スポーツでは、あらゆる種類の奇妙な状況が発生します」と、Geniusのスポーツおよびテクノロジーパートナーシップ担当エグゼクティブバイスプレジデント、マイク・ダウリア氏は言います。彼は長年Second Spectrumで勤務し、現在はより広範なGenius Sports傘下となっています。「選手が密集したり、重なり合ったりするのです。」

これが業界で言うところの「オクルージョン」を引き起こします。12台ほどのカメラがあっても、プレー全体を映すのに適切な角度が常に確保できるとは限りません。これまで、機械学習システムは、撮影されていない要素がどこにありそうかという推測に基づいて、こうしたギャップを埋めてきました。多くのユースケースでは、こうした推測で十分です。しかし、試合の審判がフィールド上で判定を下すためにテクノロジーに頼っているような、推測だけでは不十分な状況になると、より高いパフォーマンス基準を適用する必要があります。

1883年に導入されたサッカーのオフサイドルールは、選手が相手ゴール付近に潜むのを防ぐために制定されましたが、その顕著な例であり、しばしば議論の的となっています。選手がオフサイドであると正確に判定するには、ボールがプレーされた正確な瞬間に加え、攻撃側の選手がその瞬間に相手チームの最終ディフェンダーの後ろに位置していたかどうかを知る必要があります。2022年のFIFAワールドカップや今夏のドイツで開催された欧州選手権で使用されたもののような、従来の半自動オフサイドシステムは、10台から15台のカメラとボール内部のセンサーを用いて、各選手の数十箇所の身体部位を追跡していました。しかし、これらのシステムはオクルージョンの影響を受けやすく、こうしたつかの間の瞬間を正確に捉えることができませんでした。

Geniusによると、Dragonはプレミアリーグの各スタジアムで、当初少なくとも28台のiPhoneカメラを使用する予定だ（同社によると、年間を通して特定のスタジアムではさらに多くのカメラが使用される可能性がある）。このシステムは、iPhone 14以降のモデルに内蔵されたカメラを使用する。iPhoneは冷却ファンを備えた特注の防水ケースに収納され、電源に接続されている。開発チームは、最大4台のiPhoneをまとめて固定できるマウントを設計した。

iPhoneをピッチ上に設置すると、複数の角度から連続的に動画を撮影します。Geniusによると、一部の施設ではカメラマウントを移動させて撮影範囲を変更できますが、実際の試合中は通常は固定されており、適切な撮影範囲を確保し、試合中の再調整の必要性を回避しています。この豊富な映像情報により、Dragonは各選手の7,000～10,000ポイントを常時追跡できるようです。

「選手の30、40、50のデータポイントから、いや、実際には体の輪郭まで追跡するんです」とダウリア氏は言う。筋肉量、骨格の違い、さらには歩き方といった、オフサイドの判定を極めて正確に行う上で重要な要素が記録・分析され、実際の出来事を仮想的に再現することになる。

Dragon は、超高フレーム レートでビデオをキャプチャする iPhone の機能を活用し、ボールの正確なキック ポイントを不明瞭にする可能性のある厄介な遮蔽の例を軽減します。

ダウリア氏は簡単な例を挙げる。サッカーボールが蹴られる放送映像を少し見てみよう。ただし、クリップをスローダウンして、アクションがフレームごとに進む様子を観察する。「多くの場合、キックポイントを見逃してしまうでしょう」とダウリア氏は言う。「キックポイントはビデオの2つのフレームの間にあります。…あるフレームではボールがまだ足に乗っておらず、次のフレームではボールは既に足から離れ、反対方向に飛んでいるのです。」

今日の放送映像のほとんどは、毎秒50または60フレームで撮影されています。Dragonは最大毎秒200フレームを撮影できるため、フレーム間のギャップを75%削減できる可能性があります。（初期のEPLシステムは、遅延、精度、コストのバランスを取るため、100fpsに制限されます。）このシステムは、オフサイドの可能性など、差し迫った重要なイベントを自動検出し、特定のカメラのフレームレートを一時的に引き上げ、必要に応じて下げることでコンピューティング能力を節約します。

この自動化を促進するのが、Dragonのもう一つの重要な機能です。バックエンドで実行される機械知能システムで、内部的には「オブジェクト・セマンティック・メッシュ」と呼ばれています。Geniusが長年培ってきたバスケットボールの光学データ変換技術を活用し、この機械学習プログラムは数シーズンにわたり、サッカーの一般的なイベントや状況に基づいてトレーニングされています。動きを捉えるだけでなく、リアルタイムで文脈化し、場合によってはそこから学習することさえあります。

「AIコミュニティでは、このような意味理解はそれほど目新しいアプローチではありません」とダウリア氏は言う。「単なる画像や表現ではなく、実際に推論したり、問いかけたりできるものなのです。」

とはいえ、ロボットによる完全な支配を心配する必要はありません。プレミアリーグとGeniusはどちらも具体的な内容を明らかにしていませんが（時期など、Dragonのシーズン開始前にまだ決定していない部分もあります）、このシステムに精通した情報筋によると、オフサイド判定はすべて、これらのAIツールの支援を受けて人間が最終判断を下すとのことです。

スマートスマートフォンを待つ

スマートフォンがいかに安価で高性能であるかを考えると、スポーツ界の人々がこれを十分に理解するのになぜこれほど長い時間がかかったのか疑問に思わざるを得ません。

今日のiPhoneは、20年前の世界最高峰のスーパーコンピューターに匹敵するほどの性能を備えています。他の現代の光学追跡システムでは、高価な光ファイバーケーブルとサーバーを使って高性能カメラと収集データを管理するコンピューターを接続する必要がありますが、今日の1,000ドルのスマートフォンは、これらのタスクをほぼ単独で処理できます。

プレミアリーグは、おそらく倹約の必要性を感じていないだろう。世界で最も人気のあるスポーツの中で最も収益性の高いリーグだからだ。しかし、Geniusによると、他の主要サッカーリーグもDragonに興味を示しており、将来的にはコスト削減が優先事項となる可能性があるという。Dragonはスケールアップもスケールダウンも可能なため、あらゆる予算やニーズに対応できる。D'Auria氏によると、チームは1つの会場でカメラ10台から100台までのシステムをテストしたという。

「私たちが始めたのは、解決したい問題に応じて、必要なカメラの数を調整することです」とダウリア氏は語る。もし解決したい問題が選手のオフサイドを検知するシステムであれば、数十台のiPhoneを適切な位置に設置すれば十分だろう。

「将来、より困難な問題が発生した場合でも、既存の設置基盤や会場の技術的背景に基づいて、10台、20台、30台、40台といった異なるカメラを追加するだけで比較的容易に対応できます」と彼は言います。「場合によっては、フィールドの特定のエリアにカメラを集中させたり、特定の目的のためにカメラを配置したりする必要があるかもしれません。」

こうしたスケーラビリティは、スポーツにおける「デジタルツイン」という概念にも繋がります。選手がフィールド上を移動する際のビデオストリームと位置情報をキャプチャすることで、その選手を仮想的に再現することができます。動き、容姿、手振りなど、すべてがデジタルでリアルタイムにレンダリングされます。これは、これまでハリウッド映画やビデオゲーム制作で使用されているような高価なカメラとコンピューターシステムでしか実現できなかったことです。

スポーツでデジタルツインが作成できれば、その用途は審判だけにとどまりません。放送局は、リアルタイムの統計情報を表示するデジタルオーバーレイや、VRヘッドセット内で試合を観戦できるバーチャルリアリティ（VR）にデジタルツインを活用できるようになります。

サッカーはこの技術の活用分野としてはほんの始まりに過ぎません。ほぼあらゆるスポーツがデジタルツインの構築から価値を引き出すことができ、Geniusは近いうちにバスケットボールとアメリカンフットボールにも進出したいと考えています。

しかし、サッカーのデジタルツインは魅力的に聞こえるものの、ドラゴンは本当にオフサイド判定の問題を解決できるのだろうか？ 結局のところ、従来のVARシステムには度重なる問題があり、サッカー界の主要関係者やファンの間でモーションキャプチャー技術への信頼は揺らいでいる。

Genius社は、数年にわたりプレミアリーグ（EPL）と他の複数の会場で、複数のフォーマットでDragonのテストを行ってきたと述べています。同社は社内に複数のアナリストを雇用しており、追跡データをビデオフォーマットに投影し、放送映像とフレームごとに比較して不一致を検出しています。これにより、チームは理論上はエラーがなくなるまでモデルを継続的に再トレーニングすることができます。Genius社のアナリストは、これを基礎テストレベル、つまり他のテストを重ねていくための基準と考えています。

Dragonの入力は、VARや検出システムと並行して比較され、基本的な精度が検証されています。また、手作業による検証も行われています。エンジニアは、様々なスポーツ関係者（コーチ、選手、経営陣）と長時間を費やし、複雑なプレーをシミュレーションし、システムの出力が妥当であることを確認しました。Dragonの導入を検討しているすべてのクライアントには、システムを精査し、出力を検証する社内チームも設置されています。

「FIFAのような団体と共同で、徹底的なテストを実施してきました」とダウリア氏は語る。「DragonシステムはFIFAの認定を受けています。選手にVicon（モーションキャプチャー）システムを装着させてテストを行い、私たちが選手を追跡します。そして、FIFAはデータセットを比較してエラーを探します。この手法は5、6回実施しました。」

注目すべきは、GeniusとEPLの担当者はともにWIREDに対し、具体的なテスト情報や結果の提供を拒否した点だ。iPhoneシステムをVARと並べて評価したにもかかわらず、生成されるデータの量と質に桁違いがあるため、従来のモーションキャプチャーシステムとの比較は難しいと述べている。興味深いことに、EPLとGeniusの両社は、自社のスマートフォン技術がVARと比べてどれほど精度が高いかについて、一切の言及を拒否した。

もちろん、真の評価はファンと選手によってなされるでしょう。彼らはドラゴンの実際の動作を実際に見て初めて、それが本当に効果があると信じるでしょう。ここ数年のVARの不条理は、光学式トラッキングに関して多くの人にとって当然ながら不快な印象を残しています。

しかし、今シーズン、英国で初めて半自動オフサイド判定が導入された時、これは単なる旧来のシステムの違いではないことを思い出してください。これは次世代のモーションキャプチャーであり、スポーツ界やAIコミュニティの関係者が注視するシステムです。ファンは、モーションキャプチャーベースのシステムで今後問題が起きることを、ほとんど、あるいは全く許容しないでしょう。Geniusとプレミアリーグは、この課題に対処できると確信しています。どうなるか見てみましょう。さあ、試合が始まります。