AIを活用したスポーツインテリジェンスの進化：パトリック・ルーシー博士がNVIDIA GTC 2026で講演

チーフサイエンティストのパトリック・ルーシー博士が、サンノゼで開催されるNVIDIA GTC 2026のステージに登壇します。

基礎モデルを活用してスポーツインテリジェンスとインサイトを拡大する

3月16日（月） | 午後3:00～3:40（太平洋夏時間）

パトリックに加え、最高収益責任者（CRO）のスティーブ・ゼラー、AIアプリケーション＆ソリューション担当副社長のナイアル・ヘンドリー、およびCore GenAIチームリーダーのイサベル・ゴンサレス＝リコも登壇します。イベント期間中、このチームは常駐し、応用AI戦略、企業パートナーシップ、次世代スポーツインテリジェンスソリューションについてご説明いたします。

スポーツは、動き、空間、意思決定がリアルタイムで交錯する、複雑で多主体が関わる環境である。

従来のスポーツデータ分析の手法は、断片的なデータや、インフラに依存した追跡システムに依存してきました。Stats Performは、放送映像にドメイン特化型の基盤モデルを直接適用することで、業界がインテリジェントかつスケーラブルなスポーツインサイトへと移行できるよう支援しています。

この技術は、コンピュータビジョンとマルチモーダルAIを組み合わせることで、試合の展開をより詳細に表現し、生成型トラッキング、戦術モデリング、予測分析を支援します。

7.2ペタバイトのスポーツデータを用いて学習され、575件以上のAI関連特許に支えられたこれらのモデルは、スポーツ特有の表現に特化して設計されています。

NVIDIA GTCでのセッションの様子

彼のプレゼンテーションでは、 基礎モデルを活用してスポーツインテリジェンスとインサイトを拡大するパトリックは、ドメイン特化型のマルチモーダル基盤モデルが、次世代のスポーツ分析をいかに可能にしているかを紹介する。

この40分間のセッションは、3月16日午後3時（太平洋夏時間）に開催され、理論よりも実践的なイノベーションに焦点を当て、放送映像をどのように構造化された知見へと変換し、パフォーマンス分析、コンテンツ制作、ファンエンゲージメントを支援できるかを探求します。

主なテーマは以下の通りです：

• 試合のプレーを連続的な時空間シーケンスとしてモデル化すること
• 生成AI技術を用いた追跡データの強化
• インサイト発見のためのサッカー特化型セマンティック・エンベディングの開発
• 製品および分析ワークフローに直接統合されるAIシステムの設計

本セッションでは、基盤モデルの研究がいかにして理論の域を超え、実際のスポーツ分野への応用へと進んでいるかを解説します。これにより、競技に対する理解が深まるだけでなく、組織が世界規模で知見の創出を拡大できるようになります。

NVIDIA GTCの スポーツAIプログラムの一環としての一環として、ルーシー博士はF1、NASCAR、ラ・リーガのリーダーたちを含む顔ぶれに加わります。