豆蔵と三遠ネオフェニックス、AIを活用したバスケットボール選手の怪我リスク低減に向けた共同研究を開始

2026-07-31 02:32

豆蔵と三遠ネオフェニックスは、ウェアラブルセンサー等のデータを用いた「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」の共同研究を2026年7月より開始しました。

共同研究の背景と目的

トップスポーツの現場において、選手の部位別怪我リスクを事前に察知しコンディションを最適化することは、チームのパフォーマンス最大化に不可欠です。しかし従来の経験則や統計モデルでは、バスケットボール特有の激しいプレーや疲労蓄積といった複雑なデータ特性を精緻に予測することに限界がありました。本共同研究では、豆蔵のAI・機械学習技術を活用し、三遠ネオフェニックスの選手を対象とした部位別の怪我リスク推定およびレポートの自動出力システムの構築を目指します。

検証内容

現場のトレーナーやコーチが客観的データに基づいて選手の起用判断を行えるよう、以下の2点を中心に技術検証を実施します。
1. データ統計・指標化とレポート作成機能のシステム化に向けた検証：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、現場スタッフが直感的に解釈可能な指標やグラフを生成します。怪我前後のデータ変化を分析し、レポート作成プロセスをシステム化することで、即座に意思決定へ活用できる環境の実現可能性を探ります。
2. 機械学習による部位別リスクの精緻な推定：走行距離や身体負荷などの高次元な時系列データから、怪我の予兆となる特徴量を抽出します。これを過去のデータと掛け合わせ、膝や足首などの部位別リスクを算出する予測モデルを検証します。また、最新データをもとにモデルが自動で学習・更新されるMLOpsの構築も進めます。