AWS の AI が盗塁の可能性に対する新しいインサイトをファンに提供した方法をご紹介します

深層学習向けの基盤

MLB は、2015 年から AWS を利用して試合日の統計データを収集および分類し、ファン体験を向上させています。この取り組みでは、盗塁の試みに関する投手、捕手、走者のデータなどが使用されています。 

AI を使用した盗塁

MLB と Amazon ML Solutions Lab は、深層ニューラルネットワークをトレーニングして盗塁成功率の予測を可能にしました。この取り組みには、走者のスプリント速度、捕手の送球時間、投手の球速と利き手、走者がベースから取っているリードの距離、ゲームの状況といった大量のデータが使用されています。

Amazon SageMaker によるスケーリング

モデルは Amazon SageMaker を使用して迅速にデプロイされました。1 秒未満の応答時間という要件が満たされ、試合中のグラフィックにリアルタイムに予測が統合されます。実行に使用される ML インスタンスは複数のアベイラビリティーゾーンで自動的にスケールします。

Statcast AI の詳細について

David Ortiz 氏は引退してもなお元気

Red Sox の伝説的選手、Big Papi が今なお競争力を保ち続けている方法をご紹介します。

ゲスト: David Ortiz 氏 (通称「Big Papi」)、殿堂入り選手 Joe Torre 氏、NESN スポーツキャスター Dave O’Brien 氏。

MLBAM による re:Invent 基調講演

Major League Baseball Advanced Media (MLBAM) の元 EVP 兼 CTO である Joe Inzerillo 氏が、OTT (Over-the-Top) ビデオストリーミングサービスである BAMTech を稼働させるために、AWS を選んだ理由について説明します。

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143 年にわたって手動のプロセスで統計を追跡してきた MLB は、記録管理、統計、スコア記録、試合メモ、球種の分類に関する時間がかかる作業の解消を検討していました。

今すぐ AWS で構築を開始する

処理能力、データベースストレージ、コンテンツ配信など、どのような機能をお求めの場合でも、AWS では高い柔軟性、スケーラビリティ、信頼性を備え、洗練されたアプリケーションを構築するためのサービスが提供されています。

ゲームの進化

MLB (Major League Baseball) は、MLB.com と MLB Network でゲームごとの選手パフォーマンス分析に使用している追跡技術である Statcast の AI に、AWS 機械学習サービスを利用しています。さらに、Amazon ML Solutions Lab は MLB と協力して、各市場や地域向けによりパーソナライズされたコンテンツで視聴体験を強化し続けています。

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AWS は全国の不規則な試合スケジュールから生じるデータストリームを処理できます
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試合のない日やオフシーズン中、MLB はスケールダウンできます
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放送と MLB アプリにデータを使用できます
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シーズンあたり 17 ペタバイトを超えるデータを取り込み、分析し、保存できます
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プレイや選手を分析するための新しい方法を、ファン、放送局、球団に提供します
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機械学習を利用したスマートな統計

MLB は AWS に着目しました。当社の幅広いクラウドベースの機械学習サービスを使用すれば、効率的かつ高精度なデータ管理および分析を実現できるためです。MLB は AWS による Statcast AI を構築し、開発者やデータサイエンティストがこうしたタスクを自動化して、機械学習モデルを大規模、迅速かつ簡単に構築、トレーニング、デプロイできるようにしました。

MLB と Amazon ML Solutions LabAmazon SageMaker を使用して、投手、打者、捕手、状況を評価して次の球種と投球位置を予測することで、投球予測の正確性をテストしています。MLB には、Amazon SageMaker と自然言語処理サービス Amazon Comprehend を活用して言語モデルを構築するプランもあります。このモデルは、Vin Scully 氏などの象徴的なアナウンサーの口調で生の試合のスクリプトを作成し、アナウンサーが試合をどう表現するか、そのエッセンスをキャプチャします。プレスリリースの全文はこちらでお読みください。

 

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