AIは野球コーチングを変えない — 私たちに正直になることを強いる
De discussie over kunstmatige intelligentie in honkbal voelt steeds vaker als een strijd tussen hoop en angst, tussen belofte en wantrouwen, terwijl coaches, spelers en ouders zich afvragen hoe deze technologie het spel kan veranderen. Het is een spannende tijd voor de honkbal- en softbalsport, vol mogelijkheden om de prestaties te verbeteren en de ervaring op het veld te verrijken. Maar wat zijn de risico's? Zullen we de menselijke touch verliezen die zo essentieel is voor ons geliefde spel? Nu de technologie zich snel ontwikkelt, is het belangrijk voor ons om samen te werken en de voordelen van AI te omarmen zonder ons te laten overweldigen door zorgen. Laten we onze kennis delen, nieuwe technieken verkennen, en vooral, blijven genieten van het spel dat we zo liefhebben!
Reinier Sierag
意見記事
野球における人工知能についての議論は、希望と恐れ、約束と不信の戦いのように感じられることが多くなっていますが、実際はもっとプロザイックです。AIはフィールドに入らず、コーチボックスに立たず、試合中に決定を下すことはありませんが、観察し、測定し、記憶することで、人間には不可能な一貫性を持っています。そして、まさにそれがコーチにとって興味深くもあり、気まずくもある理由です。
USA Baseballの最近の記事をよく読むと、技術的な高揚感ではなく、冷静な警告がガイドとして纏まっています。人工知能はコーチングの代替ではなく、私たちの行動を厳しく明らかにする拡大鏡です。それがどれだけ一貫して行われているか、また私たちの仮定が現実とどのように乖離しているかを示します。
それは未来的な話ではなく、コーチングの核心に深く関わる実用的な認識です。特に成長が決して直線的には進まないスポーツにおいて、文脈がすべてを決定づけるのです。
野球コーチは何十年もデータを活用してきましたが、そのデータは主にコーチ自身の頭の中にありました：スイングに関する記憶、タイミングの感覚、姿勢や行動に関する観察、そして何百回もの練習や試合を通じて築かれた直感です。
AIは、その内容にほとんど影響を与えませんが、正確性を求めることは確かです。AIは忘れず、選択的に見ることもなく、感情やその瞬間の印象で色付けすることもありません。コーチがやむを得ず一般化するところで、アルゴリズムは繰り返し、比較し、積み重ね続けます。目で見るだけでは簡単に捉えられないパターンが見えてくるまでです。
それは、不快な真実につながります。AIは選手だけでなく、コーチも映し出すのです。
それは、指導が一貫している場所とそうでない場所、ドリルが実際に効果をもたらしている場所と、単に気持ちが良いだけの場所、進歩がある場所と、「フェーズ」と混同される停滞がある場所を可視化します。その意味で、AIは仕事を簡単にする道具ではなく、仕事を公正にする鏡です。これは、コーチに自分の前提を問い直す勇気を求めます。
特にジュニアコーチングでは、その緊張感が感じられます。なぜなら、データはすぐに比較や選定、評価のための道具と見なされるからです。しかし、本当の価値はその逆にあります。それは、他者から切り離された、個々の成長を時間をかけて可視化すること、瞬間的なデータや感情の浮き沈みから解放された成長を示すことです。
AIは、後退が普通であること、成長が段階的に進むこと、疲労や成長、役割の変化がパフォーマンスに影響を与えることを示すことができます。それは、選手や親、スタッフとの会話においてリラックスをもたらすためであり、結論を出すためではありません。
そこにこそ、テクノロジーの有意義な利用と悪用の違いがあります。
生のデータは文脈がないと危険であり、USA Baseballの著者たちはこれについて非常に明確です。数字は、それが生まれた状況に埋め込まれることで初めて意味を持ちます。トレーニングでも試合でも、選手が回復中だったり、別のポジションでプレーしていたり、身体的成長やメンタルのプレッシャーがあったり — それは単なる細かいことではなく、コーチングそのものです。AIはパターンを指摘できますが、物語を解釈できるのはコーチだけです。
その哲学に基づき、CoachBallは権威として判断を下すのではなく、コーチング能力の延長として構築されています。
データ、ビデオ、トレンドを集約して振り返り、比較し、反省できるようにします。しかし、選手を毎週見て、話し合い、指導しているコーチよりもアルゴリズムが選手に何が必要かをよりよく理解しているという幻想を抱くことはありません。テクノロジーは管理や反復的な作業を引き受けるので、コーチは職業の人間的な部分に時間と注意を向けることができます。
AIコーチングが「冷たい」または「無機質」になるという恐れは、本質を捉えていません。
逆に言えば、観察がより一貫して客観的になることで、共感やニュアンス、そして個別対応の余地が生まれるのです。ディスカッションは意見から成長へ、比較から理解へ、反応から指導へとシフトしています。AIが強制するのではなく、実際に起こっていることを明らかにするからです。
これが最も重要な結論かもしれません：AIは野球を新しいものを追加するのではなく、ノイズや仮定、選択的な記憶を取り除くことで変えているのです。
コーチの職人技が残る。それは今まで以上に明確に浮き彫りになっています。誰がその鏡を使う準備ができているか、時間、洞察、そして心の平安を得ることができます。技術を脅威として見続けたい人はそうするでしょう。しかし、AIが強力だからではなく、むしろあまりにも正直だからです。出典
USA Baseball Develops – 野球における人工知能のためのコーチのガイド
https://usabdevelops.com/page/5015/blog/24761/a-coachs-guide-to-artificial-intelligence-in-baseball
関連記事
Reinier Sierag
平均的な野球ピッチング速度 年齢別
Reinier Sierag
天候を味方に：コーチが知っておくべき賢いプレイ術
Reinier Sierag