What we do
スポーツAI案件・官公庁向けインフラ構築 ・大手企業の車載システム開発 某ゲーム用デザイン ・eスポーツ事業のインフラ構築 他。
AI・VR・ビッグデータの世界、東芝、日立、パナソニック、日本電気（NEC）などスポーツAI案件
富士フイルム先端技術、スポーツにも AIで戦況分析・AR使い新競技 、VARについてAIの活用 東京2020●交通円滑化／プロジェクトマネジメントTOKYO AIから渋滞をなくせ輸送インフォメーション／PM、デスク構築AIによる「チケット価格変動制SBホークス データから効率良い守備・走塁をAI分析案件
NECスポーツ観戦とITの関係は、競技場での生観戦と、テレビなどを通じた観戦AI案件
NTTデータがVRヘッドマウントディスプレイを使ったトレーニングシステムAI案件
ビッグデータやAIが活躍する米国プロスポーツビジネスNBAで進む「勝利」以外の活用方法：会場スケジューリング案件NTTドコモは、対話型AIサービスのプラットフォーム
横浜DeNAベイスターズ躍進の要因は徹底したデータ活用だったAI案件
機械学習による予測モデルや高度な映像解析等のAI技術を活用したデータドリブンの施策の重要性が高まりつつあります。試合映像データの解析では、ピッチングフォーム、バッティングフォーム、守備、走塁など様々な解析対象があります。ITサービスを駆使した「スマートスタジアム」です。たとえばドイツのマンハイムにあるスポーツアリーナのアリーナでは、高密度なWi-Fiアンテナの設置やファンと選手の距離を縮めるようなファンアプリの作成など、生観戦の質を高めるIT投資が行われています。
パナソニック案件
パナソニックがスタジアム設備ソリューションの一環として観客が観戦を楽しめるようにITを活用しています。具体的にはデジタルサイネージやマルチアングルカメラ映像のリアルタイム配信などで、競技場から離れた位置にいたり、または劇的なシーンを見逃したりしても問題なく楽しめるようなソリューションを提供しています。
大阪】次世代のAIスポーツメディア開発！スポーツの勝敗予想データ集計を一緒に行える機械学習エンジニア富士通株式会社AI案件、富士通、スポーツにIoT・AIを積極活用、横浜市・慶應大とAI案件プロジェクト開始
、IoT・ビッグデータ・AIを活用し、産業利活用や新ビジネス創出を推進する、横浜市が2017年に立ち上げた取り組み「I・TOP横浜」のスポーツ分野における実践となる「スポーツデータみらいデザインラボ」では、横浜市の学生や市民のスポーツ体験によって生み出されるスポーツデータについて、スポーツに関わる横浜市の企業・団体とのセミナーや対話を通じて利活用に向けた具体的なアイデアを創出し、継続的に実証する選手、後援者、ビジター、ファン、そして顧客に対する理解を深めれば、フィールド、スクリーン、そして世界の舞台で勝利することができます。SAP のソフトウェアを活用
Why we do
クルマが、ほかのクルマや道路と通信することによって取得・提供した情報を、自動運転に役立てます。メインイベントは機械学習による走行データ分析、シミュレーションを駆使した戦略立案をもとに燃費効率を競うトヨタユニークなカーレースデータ分析プリウスの走行や燃費に関するビッグデータを事前に各チームへ提供。大会に向けて、機械学習等を活用したデータ分析を行うシミュレーション分析を元に、燃費効率のよいアクセル操作や最適なコースポジション取り、回生ブレーキのタイミングなどをシミュレーションレース事前に立てた戦略をもとに10台が同時走行するレースへ挑戦。いかに燃費効率よく走るか、レース中、走行データをリアルタイムで分析しながら、逐一、戦略を見直し、優勝を目指す安全で自由に移動できる自動運転の実現を最大の目標にしながら、渋滞緩和や交通システム、燃費効率の向上への応用も目指しています。また従来のモビリティの枠のみにとどまらず、人間の生活をサポートするロボットや、更には人工知能や機械学習の知見をを活かし、材料技術の開発・研究に取り組んでいます。そのすべては社会をより豊かにするため。これからもTRIは、さまざまな人たちと手をとりあいながら、未来のモビリティを生み出すための挑戦を続けていきます自動運転技術は近い将来、幅広く活用されると予測されています。個人用の部分自動運転車から完全自動運転長距離トラックまで、さまざまなタイプの車両が道路を共有します。革新的なUI(ユーザーインターフェース)・U/X（ユーザーエクスペリエンス）技術が、車両の種類や自動化レベルを問わず、現実的、直感的インタラクションを可能にしますパテント・リザルトは、1999年から2019年2月7日までに日本の特許庁で公開された「車両の人工知能関連技術」について、特許分析ツール「Biz Cruncher」を用い、参入企業に関する調査結果を特許・技術調査レポートにまとめた。ランキングは、機械学習やニューラルネットワークなどを用いた車両にかかわるさまざまな人工知能技術全般について調査することを目的に、個別特許の注目度を得点化する「パテントスコア」をベースに、特許の質と量から総合的に見た評価を行った。その結果、総合力ランキングでは、1位 トヨタ自動車（トヨタ）、2位 デンソー、3位 本田技研工業（ホンダ）となった。1位トヨタの注目度の高い特許には、「車両の衝突を予防するために適切な動力制御を行う技術」や、「複数種類の運動制御を実行するために複数のアクチュエータを統合的に制御する装置に関する技術」などが挙げられる。2位デンソーは、「車両用の電源が瞬断した場合にでも、簡単な構成で安全に通常の制御状態に復帰可能なシステム」や、「内燃機関の噴射量を制御する装置に関する技術」などが、注目度の高い特許として挙げられる。3位ホンダの注目度の高い特許には、「運転者への注意喚起を有効かつ適切に行うことができる車両の注意喚起装置」や「居眠りや健康状態の急変など、運転者の挙動に応じて車両システムを制御する技術」などが挙げられる。そのほか、4位 日産自動車は「空燃比の制御精度を向上する技術」などが、5位 三菱電機は「自動車に搭載される電子部品の経変変化による特性劣化を診断する技術」などが、注目度の高い特許として挙げられる
Highway Teammate
自動車専用道路における自動運転
トヨタ・リサーチ・インスティテュート・アドバンスト・デベロップメント株式会社（TRI-AD）では、「Highway Teammate」をはじめとする自動運転技術を採用し、直近での安全向上を目指しています。Highway Teammateは、高速道路の入口から出口までの自動運転を可能にし、高速道路本線への合流、安全な車間距離の維持、車線変更、出口への分岐などを行うもので、2020年の実用化を目指しています。
機能
Highway Teammateの設計はTRI-ADの自動運転理念を土台とし、その根幹には、互いに見守り、常に助け合う、気持ちが通った仲間のような人とクルマの関係性があります。
通常、高速道路に進入すると、ドライバーが自動運転モードに切り替えます。Highway Teammateは高精度地図情報との照合により自分の車両の位置を把握し、適したルートや車線を自動選択し、ハンドル、アクセル、ブレーキを安全に操作します。その間、車載センサーが継続的に収集データを送り続け、それに基づいてHighway Teammateが周辺の車両や障害物を認識し、その場の状況に安全に対応します。適切なタイミングでのスムースな切り替え操作によって、ドライバーは十分集中して再び運転を続けることができます。
How we do
スポーツAI案件・官公庁向けインフラ構築 ・大手企業の車載システム開発 某ゲーム用デザイン ・eスポーツ事業のインフラ構築 他。
AI・VR・ビッグデータの世界、東芝、日立、パナソニック、日本電気（NEC）などスポーツAI案件
富士フイルム先端技術、スポーツにも AIで戦況分析・AR使い新競技 、VARについてAIの活用 東京2020●交通円滑化／プロジェクトマネジメントTOKYO AIから渋滞をなくせ輸送インフォメーション／PM、デスク構築AIによる「チケット価格変動制SBホークス データから効率良い守備・走塁をAI分
