NHL

NHL on AWS

AWS は National Hockey League と提携し、NHL の公式クラウドインフラストラクチャプロバイダーとなります。

NHL 試合中の勢いを測定する新しい指標「アイスティルト」

AWS と NHL は、これまで計り知れないと考えられていたホッケーにおけるこの微妙な側面を定量化しています。Ice Tilt を使うと、ゲームプレイ中の任意の時点で、どのチームが優位に立っているか、またどのマージンで優位に立っているかを正確かつリアルタイムで把握できます。これは、プレーヤーの位置とパックを継続的に追跡し、毎秒 1,300 を超える 13 データポイントを収集して送信することによって行われます。

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NHL が AWS を選択する理由

ホッケーは数秒単位からミリ秒単位になりました。しかし、膨大な量のデータから洞察を引き出すことは依然として困難です。NHL が、AWS を使用して、以前は不可能だった方法でプレーヤーとそのパフォーマンスを差別化する新しい高度なインサイトを開発した方法について話を聞いてください。 

NHL が氷上でも氷上でも氷上でもイノベーションを起こすために AWS をどのように活用しているか 🏒

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世界最高峰のホッケーリーグは、AWS の広範性と深さを活用して、ファン、チーム、およびメディアパートナーのためにホッケーの詳細情報をより適切に捉えています。AWS を使用することで、NHL は、クラウドベースの動画コンテンツ配信システムを管理して、試合の完全なビューを提供し、シームレスな試合内の視聴体験を提供します。 AWS と NHL は協力して、ファン、チーム、選手、および放送局の興奮をより高めるとともに、より多くの情報を提供するための新しい方法を模索していきます。

データの可能性を解き放つ

10 年超にわたる NHL の過去の Hockey Information and Tracking System (HITS) データを使用して、リーグは、AWS Lambda、Amazon SageMaker などの革新的な AWS テクノロジーの使用を通じて高度な統計を生成するために、このデータの力の利用します。

ファンを魅了し、喜びをもたらす

AWS の最先端テクノロジーが次世代の高度な分析の提供をサポートするため、ファンは選手、チーム、およびリーグについてより深く理解することができます。新しいリアルタイムのホッケー統計は、試合前、試合中、および試合後のファン体験を変革し、ファンが氷上でのアクションをより良く解釈して評価するのをサポートします。

放送サービスを強化する

AWS と NHL の新しい 4K カメラによって処理された動画のフィードは、あらゆる角度から氷上を捉えます。これにより、より魅力的なストーリーテリングのために、試合全体で何が起こっているかをより詳しく知ることができます。NHL は、中央リポジトリを AWS で構築しており、これはアーカイブされた動画映像の取得に役立ち、NHL コンテンツへの即座のアクセスを提供します。これにより、新しいゲーム内分析、予測、および動画ハイライトが提供され、モバイル、オンライン、およびブロードキャスト体験が強化されます。

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スポーツのための生成 AI

生成 AI は、効率性を高め、ファンのエンゲージメントを強化することで、スポーツ業界の革新を支えています。AWS が最先端のテクノロジーを活用して、リーグ、チーム、メディアとエンターテインメントをどのようにサポートしているのかをご覧ください。

生成 AI を使用してレベルアップ

AWS を利用した NHL EDGE IQ が、画期的なテクノロジーでどのように大きな成功を収めているのかをご覧ください。リアルタイム分析から選手のパフォーマンス分析まで、データ主導の洞察により、AWS がリーグや選手の試合強化にどのように役立っているかをご覧ください。

AWS がフェイスオフの勝者を予測する方法を見る

ML Solutions Lab チームが NHL と共にフェイスオフ確率をどのように構築したかについて詳細を見る

NHL Edge IQ の一部である対決確率: テレビ放映中の試合中に対決勝者をリアルタイムで予測

主な障害

対決イベントを ML 問題としてモデル化し、予測に必要なパラメータを収集し、モデルを呼び出し、結果を放送局に提出する

NHL Edge IQ の一部である対決確率: テレビ放映中の試合中に対決勝者をリアルタイムで予測

ML モデルの構築

AWS の科学者たちは、NHL の専門知識に絶えず耳を傾け、仮説を検証することで、対決イベントに関連する 100 以上の機能を設計しました。

NHL Edge IQ の一部である対決確率: テレビ放映中の試合中に対決勝者をリアルタイムで予測

フェイスオフの決定

AWS の AI チームと機械学習チームが NHL でどのように対決確率を構築したかを詳しく見てみましょう。

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機会分析に影響を与える主な要因

各得点機会に最終的に寄与する要因は複数ありますが、機会分析モデルでは、次の 3 つの要因が商談の質に最も一貫して寄与することが示されています。

オポチュニティ分析では、ゴールキーパーの深さ、距離、身長の 7 つの要因を調べてレーティングを決定します。

ゴールキーパーポジショニング

オポチュニティ分析では、ゴールキーパーの深さ、距離、身長の 7 つの要因を調べてレーティングを決定します。

オポチュニティ分析では、パックの方向変化、パックスピード範囲、平均パックスピード、角度の違いなど、5 つの異なる要因を調べて評価を決定します。

パックムーブメント

オポチュニティ分析では、パックの方向変化、パックスピード範囲、平均パックスピード、角度の違いなど、5 つの異なる要因を調べて評価を決定します。

オポチュニティ分析では、シュートオリジンとゴールポストの間のプレーヤーのポジショニング、視界の障害物やディフェンシブパックのポジショニングを調べて、レーティングに反映させます。

トラフィック

オポチュニティ分析では、シュートオリジンとゴールポストの間のプレーヤーのポジショニング、視界の障害物やディフェンシブパックのポジショニングを調べて、レーティングに反映させます。

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ファンとのエンゲージメント

ホッケーは氷上での動きの速いアクションを前提としており、NHL は AWS の比類のない一連のクラウドコンピューティングテクノロジーを活用して高度な統計のセットを生成しています。NHL は高度な統計のセットを生成しています。NHL は、10 年を超える期間にわたって蓄積された過去のデータを利用し、リアルタイムの試合におけるアクションを使用して、豊富な過去情報から詳細な分析を提供できるようになりました。

  • SHOT ANALYTICS

  • SHOT ANALYTICS

    すべての試合で撮影された各ショットには、氷上のどこからショットが撮影されたか、チームが Even-Strength、Short-Handed、または Power Play でプレイしているのか、ゲームスコア、試合時間など、さまざまな要素が含まれます。 

  • SAVE ANALYTICS

  • SAVE ANALYTICS

    ゴーリーによるすべてのセーブには、ショットが発生した場所、チームの強みに関するさまざまなコンディション、試合時間、試合条件などに基づいたゴーリーのセーブ率が含まれるようになりました。

「AWS は NHL にとって完璧なパートナーです。同社は、当社が過去の豊富なコンテンツを集約し、リアルタイムの高度な分析を提供するのをサポートしてくれます。これにより、当社はファン体験を変革し続けることができます。これらの統計情報の配信により、ファン、選手、コーチ、および放送局が新しい方法で観戦し、試合中に行われた戦略的な意思決定をより深く理解する機会が開かれます」

- エグゼクティブバイスプレジデント、NHL ビジネス開発およびイノベーション部門、Dave Lehanski 氏

「AWS は NHL にとって完璧なパートナーです。同社は、当社が過去の豊富なコンテンツを集約し、リアルタイムの高度な分析を提供するのをサポートしてくれます。これにより、当社はファン体験を変革し続けることができます。これらの統計情報の配信により、ファン、選手、コーチ、および放送局が新しい方法で観戦し、試合中に行われた戦略的な意思決定をより深く理解する機会が開かれます」

- エグゼクティブバイスプレジデント、NHL ビジネス開発およびイノベーション部門、Dave Lehanski 氏

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