Multi-Sigma®を利用した技術レベル別のテニスラケット最適設計

株式会社エイゾスのAI解析プラットフォームMulti-Sigma^®を用いて、テニスプレーヤーの技術レベル（上級者・中級者・初級者）に応じた最適な性能を実現するテニスラケットの設計解を導き出した事例をご紹介します。

１．テニスラケットの弾性と重さの予測　

Multi-Sigma^®のAI予測機能では、入力データ（説明変数）と出力データ（目的変数）を用いてAIモデルを学習させ、両者の関係性を捉えたモデルを構築することが可能です。今回は、191件の実測値データを学習することにより、ラケットの設計値（長さ、面積、重心位置、厚み）から弾性と重さを予測するモデルを作成しました。

2.　弾性と重さに強い影響を示す要因の分析　

Multi-Sigma^®の要因分析機能では、テニスラケットの弾性と重さに対して正（及び負）に寄与する要因を特定することができます。弾性には、厚みと長さが、重さには厚みと面積が大きく寄与していることがわかります。

3.　技術レベル別テニスラケットの設計値最適化　

Multi-Sigma^®の最適化機能では、理想的なテニスラケットの弾性・重さをターゲットにして、長さ・面積・重心位置・厚みを適切に設計することが可能です。