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NFL が Stat That のために AWS を選んだ理由

「私たちの成功の重要な要素の 1 つに、優れたパートナーを持つことがあります。AWS はそれを地で行っています。私たちは優れたスキルを持つ賢い人たちと提携するのが好きで、AWS とのパートナーシップにはそれがあります」 

NFL コミッショナーRoger Goodell 氏

「私たちの成功の重要な要素の 1 つに、優れたパートナーを持つことがあります。AWS はそれを地で行っています。私たちは優れたスキルを持つ賢い人たちと提携するのが好きで、AWS とのパートナーシップにはそれがあります」 

NFL コミッショナーRoger Goodell 氏

今日クラウドで行われている機械学習 (ML) の大部分は AWS 上で行われています。NFL が高度な分析を通じてデータの力を活用する上で、AWS が最良の選択肢である理由はここにあります。NFL は、AWS 機械学習の機能を使用して Stat That を行っています。すなわち、新しい統計情報を作成し、選手の健康と安全を向上させるとともに、ファン、選手、チームのエクスペリエンスを高めており、このすべてがリアルタイムで実行されています。

機械学習

これは、NFL が Stat That を可能にしている方法であり、機械学習とデータ分析サービスを利用して、Next Gen Stats プラットフォームによってもたらされる精度、速度、インサイトを強化しています。

高速アクセス

NFL は、ビジネスインテリジェンスツールの Amazon QuickSight を使用してより深い洞察を得る一方、ファン、放送局、編集者がデータに取り組むための門戸を開いています。

速度

Amazon SageMaker ではこれらの予測モデルを構築、トレーニング、実行でき、結果を得るまでの時間を最大 12 時間から 30 分に短縮するのに役立ちました。

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ファンを惹き付けるための STAT THAT

プレーがあれば、NFL では Stat That が可能です。リーグは AWS でいくつもの Machine Learning の統計を作成しましたが、それぞれが異なるデータポイントを利用しています。以下はその一例です。詳細については、nextgenstats.nfl.com にアクセスしてください。

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完成確率

この予測モデルは、Amazon SageMaker を使用して、パスの距離、最も近いディフェンダーからのレシーバーの距離、フィールドでのレシーバーの位置、QB へのプレッシャーの量などに基づいて、任意のパスが完了する確率を計算します。

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予想ラッシングヤード

このメトリクスは、Amazon SageMaker を使用して、ブロッカーとディフェンダーの相対的な位置、速度、方向に基づいて、ボールキャリアが特定のキャリーで獲得すると予想されるラッシングヤードの数値を予測します。

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機械学習をデータに適用する

NFL は、AWS の幅広いクラウドベースの機械学習機能を活用することで、試合日の Stat That の方法を次のレベルに引き上げています。これにより、ファン、ブロードキャスター、コーチ、チームがより深いインサイトからメリットを得られます。

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従来のボックススコア統計からのトレーニングデータ、およびスタジアムから収集されたデータは、数秒以内に数百のプロセスを経て、Amazon Sagemaker に出力されます。そこから、NGS チームが構築した機械学習モデルがデータを取り込み、モデルを継続的にトレーニングおよび改良します。ゲーム中は機械学習モデルをリアルタイムで使用または推測し、フォーメーション、ルート、イベントなどの出力を生成します。

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「AWS を選択したのは、高度なクラウドサービス、強力な機械学習機能、および私たちが求める規模での運用経験を考え合わせたためです。AWS で NextGen Stats を強化することで、[シーズンを] さらにインパクトのある意味のあるコンテンツで開始し、これまで以上にアメフトの試合についてより深い洞察を得ることができます」

NFL のエマージングプロダクトおよびテクノロジー担当バイスプレジデントMatt Swensson 氏

「AWS を選択したのは、高度なクラウドサービス、強力な機械学習機能、および私たちが求める規模での運用経験を考え合わせたためです。AWS で NextGen Stats を強化することで、[シーズンを] さらにインパクトのある意味のあるコンテンツで開始し、これまで以上にアメフトの試合についてより深い洞察を得ることができます」

NFL のエマージングプロダクトおよびテクノロジー担当バイスプレジデントMatt Swensson 氏

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Going Long on Machine Learning with the NFL

プレイブックにご興味はおありですか? NFL の CIO である Michelle R. McKenna 氏の紹介とともに、NFL の機械学習の旅の詳細をご覧ください。また、Matt Swensson 氏から、Next Gen Stats チームが AWS Machine Learning Solutions Lab と協力して、Amazon SageMaker のモデルで機械学習を構築、トレーニング、デプロイした方法を直接学びましょう。

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他の企業が AWS の力でビジネスをどのように変革しているかをご覧ください。