はじめに　〜提供するサービス内容〜

　バスケットボールの試合をスマホやホームビデオで撮影した動画を使って、SHOT CHARTをAIで自動で作ることが私の目標です。　最終的なプロダクトは、ホームビデオや携帯で撮影した皆さんのチームの試合動画を、私が作成するWebサイトにアップロードすると、SHOT CHARTが自動的に完成し、チームのストラテジーや練習方針を決定するための素材が簡単に構築できるようにするというサービスです。

　ゆくゆくはBox Score、Box Plus Minus、EFF、PERといった指標を自動算出できるものを目標としています。今回のクラウドファンディングでは、まず初歩としてSHOT CHARTS の自動化を目指します。

※画像は著作権フリー画像を使用しています。

　上の画像はイメージですが、一連の試合動画をアップロードして、下の画像のような解析結果を算出することができるサービスを構築予定です。例えば、下図は2021年11月25日に行われたPHI vs GSWのSHOT CHARTを個人およびチームに注目して自作させていただいた結果となります。左図に注目すると、Player（#31）はこの試合において、3pt成功率が彼のシーズン平均3pt成功率を大きく下回ってしまっています。この結果が最終結果に大きく影響したことが一目でわかります。

　チームとしては、次の試合再び彼に3ptを託すのかを判断します。個人としては、彼が同じマッチアップからいつもどおりの3pt成功率を得るために何をすべきかを理解する一助になります。このようにSHOT CHARTを構築することで、試合の勝因や敗因を明確にし、次のゲームに備えることができるのです。

ご挨拶　〜自己紹介〜

　こんにちは。某企業でAIプロジェクトに携わっている、42才のNBAファンのおっさんです。家には妻と、12歳の長女、8歳の長男、そして4歳の次男がおり、まだまだ子育てに四苦八苦しながら、細々とサラリーマンを続けています。私自身はプレー経験はありませんが、長女と長男は地元のバスケットボールチームに所属しており、バスケットボールをプレーするのを楽しく眺めています。

親としての悩み
　しかしながら私に似てしまったのでしょうか？子どもたちは運動神経が悪いのか、はたまた身長の問題か、試合にあまり出場することができていません。

　どうすればうまくなれるのか、どうすれば試合に出れるのかを悩む子どもたち。チーム内の人数も多いので、コーチも個々人への指導は難しく、私も素人なのでどういうプレーヤーとなればいいのか指導してあげることができません。子どもたちもコーチの口の指導だけでは、どこで何をすべきかがハッキリわかってない様な様子でした。

プロはどういう練習をしているのか？

　NBAや日本の大学レベルでは、SHOT CHARTやBox Scoreを試合分析に作成しており、自分の強みや弱みを認識しているということを知りました。彼らはその情報を基に、チームおよび個人の弱み、強みを解析して、個人やチーム練習に落とし込むのだそうです。

　そういったプロセスを子ども達にも経験させれば、彼らもチームの弱点を補うようなプレーヤーになれるのではないか？そう思いたち、試合のビデオからSHOT CHARTを作成してみました。

　子どもたちも興味を持って見てくれており、試合の動画を見たりするよりも自分のプレーの課題を理解してくれているようです。特に今の子供たちは、口での説明よりもビジュアルで見せることで理解させることが大事なのかもしれません。

SHOT CHARTの価値とは？

　子どもたちのチームの試合でSHOT CHARTを作成した事例をご紹介します。ある試合でのSHOT CHARTと得点期待値の表を下に示します。表内の得点期待値とは、１本のシュートに何点の価値があるかということを示しています。

　この表から、2pt Shotのペイント部（リング付近の四角形内部）およびF.TにおけるShotには高い得点期待値があり、ミドル（2ptエリア内かつペイント部外部）にはほとんど価値がないことがわかります。つまり、このチームにとってミドル約８本分のShotの価値＝ペイント１本分のShotの価値なのです。

　長期目線ではミドルのShotを練習することも考えられますが、短期的にはチーム戦略としてミドルでShotを打つのはやめて、いかにペイントで打つかを考えることをチーム戦略とすべきという結果が出ています。F.Tの結果も良好であることから、多少強引でもペイントを目指し、ファールをもらうような行動をとる方が正当化されます。
　また、3ptの得点期待値はやや低くなっており、重点的に練習すべき項目です。これを踏まえて試合のビデオを再度見直してみると、3pt Shot が入っているシーンではフリーで打てており、入っていないシーンでは、ディフェンスが張り付いているシーンが目立ちます。チーム練習としてはShot練習とともに、いかにフリーになることができるのか？という点に注力した練習をすることが好ましいことがわかります。
　今回の結果をもとに私の家庭では、 ペイントタッチのためのドライブ練習をしてみることを子どもたちに提案してみたところ、その目的を理解してくれたようで、喜んで練習してくれるようになりました。余談ですが、一か月後の試合では子どもの得点が２倍になり、コーチにも褒められてご満悦の様子でした。私としても、素人の親ながら子どもの成長に貢献できたと実感でき、非常にうれしい瞬間でした。

AI開発決意に至るまで
　しかしながらこのSHOT CHARTを作成する作業は、効果的だとわかっていても、ものすごく時間を要す大変な作業です。大学までプレーしていた親御さんたちに聞いてみると、日本の学生はそういったものに触れる機会がなく、高校インターハイレベルのチームでもそこまでしているチームは少ないということでした。しかしながら大学、プロレベルでは常識とされており、このようなデータに触れられれば大きくチーム力を伸ばしうる素材とすることも可能だそうです。

　本来であればSHOT CHARTを使い強いチームとの違いなどを判定して、合理的なチーム戦略、練習の方針を立てることができればよいのですが、それを考察するための素材作りの労力は途方もないものとなります。

　指導者の方々もわたし同様、兼業で指導にあたっておられると推察します。指導の根拠となる客観的なデータを作りたくても、労力を考えて断念しておられる方々も多いのではないでしょうか？

　また、お子様への指導に悩む親御さんも多くいらっしゃるのではないでしょうか？私の子どものみならず、発育の遅い子どもや、体格の大きくない子どももいらっしゃるのではないかと思います。そういった子どもたちがチーム内でどういうプレーすることがその子にとってベストなのかをどうすれば教えてあげることができるのか？わたしと同じ悩みを抱えておられる方も多くいらっしゃると思います。

こうした思いから、この作業を普段仕事で開発しているAIシステムで、簡略化できないか…？と思ったのが開発を決意したきっかけです。

クラウドファンディングに至るまで

　現在、この思い付きを具現化するために、生活の合間を縫って開発を始めています。

　毎日の仕事、帰宅後の家事・育児の手伝い、子どもたちが寝てからのチャート作業。そして、チャート作業が終わったら、AIに学習させるための答えを作る作業、動画解析システムの開発…。AI教育用データ作成は時間を要し、生活の合間に行うだけでは完成までの時間が長くなってしまい、工数的にも厳しいです。

　そこで、AIに答えを教えるデータの作成作業（ラベリング）だけでも、人手を増やし、サービスの実現化に向けて着実に進めたいと思いました。そこで（後述しますが）、AI教育用のデータを一緒に作ってくださる方を募集することと、その方々への謝礼金としての資金を集めるため、さらにWebシステムの維持費のために、クラウドファンディングを選択しました。
　みなさんの力をお借りして、どなたでも簡単にSHOT CHARTを作れる仕組みを作り、NBAレベルの解析技術を練習メニュー作成や、どのような指導すればよいかということに困っているコーチの方々や親御さんのお役に立てればと思います。みなさん、どうか力を貸してください！

AIの育て方（ラベリングとは？）

　余談ですが、AIの開発には一般的に教師データと呼ばれるAIに計算して欲しい処理結果を保存したデータを大量に作成する必要があります。このように作成したデータをAIに読み込ませ、AIに学習させることでAIに精度が上昇していきます。当然ながら教師データは多ければ多いほど良く、質の良いものであるほうが良いことが知られています。今回の取り組みでは「画像内のどこにボールがあるのか？」、「シュートは入ったのか？」などに関して正解を作成する必要があります。こうしたデータを大量に構築することで、良質なＡＩを構築できるようになるのです。

ここまでの取り組みに関するご報告

　ここまですでにAI開発に少し取り組んできており、人を抽出する技術をおおむね完成させています。その一例をご紹介します。少し見づらいですが人に緑のマスクをかけています。

　まだまだ開発を開始したばかりで精度は低いですが、今後教師データを増加させていくことで高い精度を得られるようになると考えています。

※画像は著作権フリー画像を使用しています。

今後の課題と作成したいラベリングデータについて

今後は以下のAI技術を構築して、Webサイトを構築してサービスをリリースする予定です。
技術課題１：ボール、リングを追跡・抽出する技術
技術課題２：誰がどこでシュートを打ったのか？
技術課題３：シュートは成功したのか？

そのためには、教師データ(AIに答えを教えるデータ)の作成が必要となります。このデータ作成に関してご協力いただきたく思います。プロジェクトが目標額に到達した暁には、「AIに答えを教えるデータ の作成にご協力いただける人」、「試合データを提供してくださる方」を募集することを考えております。

想定サービスと利用料金

　冒頭述べさせて頂きましたが、私が作成するのはホームビデオや携帯で撮影した皆さんのチームの試合動画を、以降作成するWebサイトにアップロードすると、SHOT CHARTが自動的に完成するというサービスです。 

　アップロードからSHOT CHARTの完成まで、処理には試合時間と同等の時間を要すことを想定しています。初期段階ではAIの誤りを手動で訂正する必要がある可能性がありますが、それでも大幅に時間を短縮させられるはずです。

　チーム用サービスでは、チーム全員のCHARTを構築でき、個人用では選んだ一人のプレーヤーの結果を見ることが可能とすることを考えています。

表：想定しているサービス

支援くださる方々へ提供するサービス

　以上の情報を踏まえ、このプロジェクトを応援してくださる皆様には以下のサービス提供を実施させていただきます。

表　提供させていただきますサービスとご支援額

開発計画

　基礎的な技術開発に１年かける予定にしております。このクラウドファンディングが終了する3月までに教師データを作成するシステムの開発を実施。以降は4-6月でボール位置を特定する人工知能を開発、7-9月でShot位置を特定する技術の開発、10-12月で誰がShotを打ったのかと特定する技術の開発を行う予定です。開発のプロセスは「Twitter：＠baskeai_project」などで報告を行っていく予定です。

　さらに翌年１月から3月にかけてはバスケの試合動画をアップして、SHOT CHARTを構築するためのWeb Serviceの作成を予定しております。その後はシステムをアップデートしていきながら、みなさまの要望に対応していくことを予定しております。

　この際にこのサービスが皆様にとって、需要があるものに仕上がっているようであれば、冒頭述べた、Box Plus Minus、EFF、PERといった指標を自動算出できるものを目標とする予定です。 

表　開発計画

費用使用予定:　250万円

　いただいた費用は以下の内訳で使用を考えております。使用項目は教師データ作成にご協力いただける方々への謝礼金。およびシステムの運営費です。

　AI教育用データは１万の画像あたり5円程度（仮）を計画しており、20で構築を予定しており、年間50万円を見積もっており、３年間の運営費を賄うことを計画しています。

　自分のために構築している部分もありますので、目標額をラベリングに使用する費用総額に設定させていただきます。アプリ開発時の使用予算を150万円と設定しておりますが、この分の費用が集まらなくても自費で開発させていただく所存です。

表　使用費用の詳細

メディア掲載

みなさまにプロジェクトの進捗を追っていただけるように、各種SNSも運営をスタートしました。Twitterでは、AIの開発状況をシェアできればと思っております。さらにSHOT CHARTSの使い方や解析方法に関するディスカッションをさせて頂いたり、「このような機能が欲しい！」といったご意見などをいただければ幸いです。私も皆様と一緒に勉強していければ幸いです。

Twitter　　：＠baskeai_project

Instagram　：baskeai.project

Youtube　　：https://www.youtube.com/channel/UCTf-buK5iat5TtcQiuiSxrg

ラベリングサイト：現在作成中

是非ご覧下さい。

Q&A　

想定されるQ&Aについて記載させていただきます。

Q.　どのようなアングルで動画を撮影すれば良いですか？

A.　コートの長辺側から撮影をお願いします。基本的には、ボールを追う形でゆっくりカメラを動かしていただけると、解析の精度が上がります。1階/2階は問いません。ゴール下や、コートの角から撮影された動画は、解析ができません。試合中興奮されるかとは思いますが、なるべく激しい振動を避けていただけるとありがたいです。

Q.　どうやって動画を提供すればよいですか？

A.　CAMPFIREのbaskeai.projectまで連絡いただけますと幸いです。

Q.　ラベリングに協力したいのですが、どうすれば良いですか？

A.　ラベリングサービスを作成中です。そちらでアカウント作成頂き、ラベリング作業を進めていただけますと幸いです。

その他ご質問等は、CAMPFIREのbaskeai.projectまでご連絡いただけますと幸いです。何卒よろしくお願い申し上げます。

＜募集方式について＞

本プロジェクトはAll-in方式で実施します。目標金額に満たない場合も、計画を実行し、リターンをお届けします。