高飛込競技にAI判定は導入されないのか？86歳現役レジェンドが語るその理由

体操競技へのAI映像判定技術の導入が注目されている一方で、これが飛込競技に応用されていない背景には、いくつかの技術的および競技的な障壁があります。

以下にその主なものを解説します。

1. 速動性と判定タイミングの問題　飛込競技は、選手が飛び込む瞬間から水に入るまでの時間が非常に短く、その動作の速度は体操競技の演技に比べて格段に高いです。

   この高速な動作を正確に捉えるには、非常に高速で、かつ高解像度の映像記録が必要となります。

   これには、特殊な高速カメラや高度な解析技術が不可欠ですが、コストや設置の難しさが障壁となっています。

2. 3D空間での複雑な動きの解析　飛込競技では、選手は3次元空間で複雑な回転やひねりを加えながら動きます。

   このような動きを正確に分析するためには、複数角度からの映像データが必要ですが、これを統合し、リアルタイムで精度高く解析する技術はまだ十分に確立していません。

3. 水しぶきによる視覚的干渉　飛込競技のポイントの一つに、水しぶきがいかに少ないかがありますが、この水しぶきがAIによる判定を難しくしています。

   水しぶきは映像上での視覚的ノイズとなり、選手の姿勢や入水の瞬間の詳細を視覚的に解析する上での障壁となりえます。

4. 定量的評価と芸術的評価の融合の課題　体操競技と同様に、飛込競技も技の難易度と実行の質、美しさが評価されます。

   AIが技の難易度を判定することは理論上可能ですが、演技の「美」を客観的に評価することは、現存するAI技術では難しいとされています。

   競技の本質を捉えるためには、技術的な精度だけでなく、視覚芸術としての側面も考慮する必要があります。

これらの障壁は、技術的な進歩によって次第に克服可能になる可能性がありますが、現時点では、飛込競技へのAI映像判定技術の導入を複雑にしている要因となっています。

AI映像判定技術は、体操競技において性能の高い結果を残してきましたが、飛込競技への適用はまだ限定的です。

飛込競技におけるAIの導入が遅れている主要な理由は、まず第一に、飛込競技の動作が非常に短時間で行われること、そして選手と水面との相互作用が複雑であるため、高度な精度を要する判定が必要とされるためです。

さらに、3D空間での選手の動きを正確に捉え、評価するためには、高度な画像処理技術とデータ分析が必要となるため、技術的なハードルも高いです。

これらの障壁を克服するため、現在進行中の研究や開発では、最新のコンピュータビジョン技術と機械学習モデルが重要な役割を担っています。

例えば、高速で高解像度のカメラを使用して選手の動きを撮影し、これらの映像データを元に深層学習アルゴリズムを訓練することで、飛込み動作の各フェーズを正確に識別し、技術的な点数を割り出すことを目指しています。

また、3Dモーションキャプチャ技術を用いて、選手の動きを三次元で再現し分析する方法も研究されています。

これにより、空中での姿勢や回転速度、入水の角度など、従来の映像分析では捉えにくかった細かな動作の詳細まで評価することが可能になります。

さらに、AI判定システムによる評価結果と、人間の審判員による評価を組み合わせるハイブリッド型の評価方法の開発も進んでいます。

これは、AI技術の限界を理解し、その精度を更に向上させると同時に、競技の公平性を保ち、受け入れられやすくするためのアプローチです。

これらの進行中の研究や開発は、飛込競技におけるAI映像判定技術の導入を加速させる可能性を秘めており、競技の進化と公平性のさらなる向上に寄与することが期待されています。