記事ポイント
- 豆蔵と三遠ネオフェニックスが怪我リスク低減の共同研究を開始
- ウェアラブルセンサーのデータを部位別リスク推定に活用
- トレーナーが試合・練習の参加可否を判断する材料になる
豆蔵は、B.LEAGUE所属の「三遠ネオフェニックス」を運営するフェニックスと、選手の怪我リスク低減に向けた共同研究を2026年7月より開始しました。
テーマは「バスケットボール選手の怪我リスク低減に向けた負荷モニタリング」です。
豆蔵のAI・機械学習技術を活用し、部位別の怪我リスクを推定してレポートを毎日自動出力するシステムの構築を目指す技術検証となります。
豆蔵「バスケットボール選手の怪我リスク低減に向けた負荷モニタリング」
激しいプレーや連戦による疲労蓄積は、従来の経験則や統計モデルでは精緻な予測が難しい課題でした。
現場のトレーナーやコーチが迅速な起用判断を行うには、日々のリスクをタイムリーに共有する仕組みが必要とされていました。
データ統計・指標化とレポート作成機能のシステム化
三遠ネオフェニックスが導入しているウェアラブルセンサーのトラッキングデータや過去の怪我データを集計し、トレーナーやコーチが直感的に解釈できる指標、グラフ、比較表を作成します。
怪我の前後に見られるデータの変化も分析し、検索、説明、レポート作成、論点整理のプロセスをシステム化するための検証を行います。
これにより、現場のスタッフが試合・練習可否の意思決定材料として即座に活用できる環境の実現可能性を探ります。
機械学習による部位別リスクの精緻な推定
ウェアラブルセンサーから得られる走行距離、加速・減速、身体負荷などの時系列データから、怪我の予兆となる特徴量を高度なアルゴリズムで抽出します。
これらを過去の怪我データと掛け合わせ、膝や足首など部位別の怪我リスクを算出する予測モデルの検証を進めます。
日々蓄積される最新データをもとにモデルが自動で学習・更新される仕組み(MLOps)の構築に向けた技術的な検証も進めます。
現場のトレーナーやコーチは、客観的データに基づいて選手の試合・練習への参加可否を判断できるようになります。
三遠ネオフェニックスの日常的なチーム運用フローに組み込める実用性を追求する取り組みです。
豆蔵「バスケットボール選手の怪我リスク低減に向けた負荷モニタリング」の紹介でした。
よくある質問
共同研究はいつから始まりましたか？
豆蔵と三遠ネオフェニックスを運営するフェニックスは、2026年7月より共同研究を開始しました。
どのようなデータを分析に使いますか？
三遠ネオフェニックスが導入しているウェアラブルセンサーから得られる走行距離、加速・減速、身体負荷などの時系列データと、過去の怪我データを組み合わせて分析します。
この研究は誰の判断に役立ちますか？
現場のトレーナーやコーチが、怪我のリスクが高い選手について試合や練習への参加可否を客観的データに基づいて判断する材料になります。
