2024年11月15日(金)から17日(日)の3日間にわたり 慶応義塾大学湘南藤沢キャンパスにて開催された、スポーツ工学・ヒューマンダイナミクス部門講演会2024に株式会社エイゾスは出展いたしました。
紅葉がとても綺麗な慶応義塾大学湘南藤沢キャンパスのΩ（オメガ）館において、企業展示が開催されていた11月16日及び17日に弊社ブースには20名を超える専門家の方々が立ち寄られ、弊社のAI解析プラットフォームMulti-Sigmaやコンサルティングサービスに対して異なる専門分野の観点から熱心なご質問と貴重なご意見を頂きました。スポーツデータを分析されている多くの研究者の皆様からは、選手ごとに試合中のトラッキングデータを集計しているが、現時点では十分な分析が行えていないため、ニューラルネットワークなどの機械学習技術を用いた分析について話を聞きたい、とご要望がございました。私たちからは、Multi-Sigmaが搭載しているニューラルネットワークのハイパーパラメータチューニングを自動化する特許技術（オートチューニング機能）をご利用いただければ、高精度のモデル構築ができることをご紹介いたしました。また、ケーススタディとして、公表されているデータを用いてアスリートの怪我発生確率の予測や怪我予防の具体的な対策といったデータ解析の結果をご説明いたしました。これらデータ解析は、すべてMulti-Sigma上で、予測機能や要因分析機能、最適化機能を利用して容易に実行可能です。
また、スポーツ用品を設計されている研究者の方々からは、多くの変数を変えながらさまざまな要件で性能評価を行いたいが、試作機の作成もシミュレーションも時間的制約や人的コストの限界があり、まだ望ましい水準には到達していない、というお話がありました。私たちからは、そのような事例を解析したケースステディである、テニスラケットの最適設計の事例をご紹介いたしました。本ケーススータディは、Multi-Sigmaの最適化機能を用いて、テニスラケットの最適設計値の推計を行っているものです。この事例で用いているアプローチをそのままご研究にご利用いただけるのではないかと、好意的に評価していただいています。
本展示会でご紹介した、Multi-Sigmaを用いた「プレーヤーの技術レベルに応じた最適なテニスラケットの設計」や「連鎖解析によるアスリートの怪我の予測」のケーススタディは具体的なイメージを掴みやすいと好評を頂いています。本展示会で配布いたしましたリーフレット以外のものも含め、各種リーフレットにつきましてはこちらのページからダウンロードいただけます。今回のスポーツ工学・ヒューマンダイナミクス部門講演会2024では、担当者が説明対応中であったために弊社製品のご紹介ができなかった方々にも、弊社リーフレットを多数お持ち帰りいただけました。直接のご説明が叶わなかった方々におかれましては、弊社製品やコンサルティングサービスについてご不明点などございましたら、下記お問い合わせ先からご質問いただけますようお願いいたします。