豆蔵とジュビロは、Jリーグに所属する「ジュビロ磐田」のアカデミー(U-18)におけるコーチングノウハウの活用と、コーチング能力の向上を目的として、生成AIを活用した新たなコーチングサポート手法の実証実験を開始しました。
豆蔵とジュビロ「生成AIを活用した新たなコーチング」
豆蔵とジュビロは、Jリーグに所属する「ジュビロ磐田」のアカデミー(U-18)におけるコーチングノウハウの活用と、コーチング能力の向上を目的として、生成AIを活用した新たなコーチングサポート手法の実証実験を開始。
■背景・目的
生成AIは驚異的なスピードで生活やビジネスの中で活用が検討されてきました。
これまでAIの利用が想定されていなかった場面でも、より手軽で効率的かつ効果的なアプローチが可能になってきています。
スポーツにおけるチーム強化においても、AIの活用はますます重要性を増しています。
本プロジェクトでは、データ解析やプロダクト開発における豆蔵の豊富な経験・知見と、ジュビロが持つコーチング技術を基に、新たなコーチング手法を生み出し、アカデミーチームに所属する選手の強化育成を目的としています。
■実証実験概要
本プロジェクトでは、ジュビロ磐田のアカデミーチームが持つトレーニングメニューやコーチングノウハウなどを入力データとして、生成AIの技術を利用して、コーチへの最適なトレーニングメニューの提案やコーチングに関する質問のフィードバックを行うことを予定しています。
これにより、コーチングノウハウの蓄積やコーチング能力の向上に寄与するかを検証します。
■アマゾン ウェブ サービス(AWS)を採用した理由
本実証実験ではAWSの生成AIサービス「Amazon Bedrock」を採用しています。
検索拡張生成(RAG)の開発サポートツールなどがあり、容易にカスタマイズ開発が可能で、ジュビロがAWSのストレージサービス「Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)」を活用して蓄積・保有しているデータとの連携がしやすいことから、本プロジェクトで採用しています。
Amazon Bedrockを用いて検索拡張生成(RAG)などの手法を使い、独自データに基づいたコーチングサポート手法の検証を行います。
※RAGはAI技術を活用し、検索クエリを分析して関連情報を収集し、詳しくて精度の高い結果を生成する方法です。
