AIを活用した人材採用がスペインのサッカー・チームのスコアアップに貢献した事例
フットボール（アメリカではサッカー）のファンでなければ、「ポストを打ち込む」や「18番外で直接フリーキックをする」といったフレーズは、異質なものに思えるかもしれません。しかし、フットボールのスカウトにとっては、それは仕事の日常的な語彙であり、チームにとっての選手の価値を評価するのに役立つ重要な言語を表しています。そして今、それはScout Advisorが話したり理解したりする言語にもなっています。Scout Advisorは自然言語処理（NLP）を活用した革新的なツールであり、特にスペインのサッカークラブであるセビージャFC向けにIBM watsonxプラットフォーム上に構築された革新的なツールでもあります。
スカウトはどのような日でも、練習を観察したり、若い選手の家族と話したり、試合についてメモを取ったり、フォローアップする書類を大量に記録したりするなど、いくつかの責任を負っています。実際、事務処理は想像以上に重要な仕事の部分です。
セビージャFCのスポーツ・ディレクターであるVictor Orta氏は、2023年のワールド・フットボール・サミットの際の会議で次のように説明しました。「私たちはデータだけで選手と契約することは決してありませんが、データに頼らずに契約することもありません。最終的には、優れたプレーヤーは常に優れたデータを持っていますが、そこには常に人間の目、つまりすべてを評価して決定を下す必要があるのです」
IBMとセビージャFCの高得点パートナーシップについて、詳細はこちら。
2021年当時、スペインのアンダルシアに本拠を置くトップレベルのチームであるセビージャFCは、雪崩のような事務処理に悩まされていました。主要な機能として20～25人のスカウティングを行うエリート・スカウティング・チームにより、1人の選手は最大40件のスカウト・レポートを蓄積でき、200～300時間のレビューが必要になります。全体として、セビージャFCは潜在的な選手に関する合計20万件を超えるレポートを整理する任務を負っていましたが、これは膨大な時間のかかる作業です。
専門家の観察とデータの価値を組み合わせることが、クラブにとって依然として重要な鍵でした。スカウト・レポートは、スコア試行、正確なパス率、アシストなどの試合時間の最小データの定量データと、選手の態度やチーム哲学との整合性などの定性データを調べます。当時、セビージャFCは数秒で定量的な選手データに効率的にアクセスし、使用することができましたが、データベースから定性的情報を抽出するプロセスは、比較するとはるかに遅いものでした。
セビージャFCの場合、ビッグデータを使用して選手をリクルートすることで、コア・ビジネスを変える可能性がありました。スカウトが直感とバイアスだけで選手を選ぶのではなく、統計を活用することで、数百万ドルの投資（つまり、選手）についてより良いビジネス上の意思決定を自信を持って下すことができるようになりました。こうしたプレーヤーをいつ、どこで、どのように使用するかは言うまでもありません。しかし、そのデータを活用するのは簡単な作業ではありませんでした。
セビージャFCは、データを目標のスコアリングと同じくらい重視しています。2021年、クラブは経営陣がより良いビジネス上の意思決定を行えるように専用のデータ部門を設立しました。現在では、ヨーロッパ・フットボールで最大のデータ部門に成長しており、ニュース報道や内部チケット・ソリューションを通じて選手の動きを追跡するための独自のAIツールを開発しています。
しかし、スカウティング担当者が収集する膨大なデータに関しては、信頼できるパートナーが必要だという課題があることを、同局は認識していました。まず、同大学はセビリア大学のデータサイエンティストに相談し、すべてのデータを整理するモデルを開発しました。しかしすぐに、クラブはより高度なテクノロジーが必要になることに気づきました。IBMの担当者からのコールドコールは幸運な出来事でした。
「IBMのClient EngineeringマネージャーArturo Guerrero氏から、私たちとデータ・プロジェクトについてもっと知るための連絡を受けました」と、セビージャFCの最高データ責任者であるElias Zamora氏は語っています。「協力する方法があることはすぐにわかりました。セビージャFCには、プロフットボール最大級のスカウティング・データベースがあり、生成AIテクノロジーのフレームワークですぐに使用できます。IBMはクラウドを活用した商用生成AIおよび科学データ・プラットフォームであるwatsonxをリリースしたばかりでした。したがって、AIを使用してスカウティング・レポートから最大の価値を引き出すというパートナーシップは正しい取り組みでした」
セビージャFCはIBM Client Engineeringチームと連絡を取り、課題について話し合い、計画を練りました。
セビージャFCが課題と目標を明確に説明でき、IBMが適切な質問をしたため、テクノロジーはすぐに採用されました。このパートナーシップにより、IBM watsonx.ai基盤モデルと生成AIを使用して自然言語でプロンプトを処理し、大規模な選手データベースを迅速かつ簡単に選別するための最良のソリューションです。検索にセマンティック言語を使用すると、より豊富な成果が得られます。例えば、「才能あるウィンガー」の検索は、「才能のあるウィンガーは、ドリブルでディフェンダーに対抗してスペースを生み出し、相手の防御を突破することができます」と変換されます。
Scout Advisorと呼ばれるこのソリューションは、検索基準に一致する選手の厳選リストを、優れた設計の使いやすいインターフェースで表示します。そのテクノロジーは、スカウトの目に見えない印象から特定のデータ資産まで、セビージャFCのデータベースの可能性全体を解き放つのに役立っています。
Scout Advisorのパイロットプログラムは2024年1月に運用を開始し、現在200,000件の既存のレポートを使ってトレーニングしています。クラブの計画では、2024年夏の人材募集シーズン中にこのツールを使用し、9月に成果を見る予定です。今のところ、レビューは肯定的です。
「Scout Advisorには、選手のリクルート方法に革命を起こす機能があります」とZamora氏は言います。「これにより、スカウティング・レポートに埋め込まれ、自然言語で表現されたサッカー専門家の意見に基づいて選手を識別できるようになります。つまり、このテクノロジーを使用して、スカウティング部門の価値と知識を最大限に引き出すということです」
そして、節約した時間で、スカウトは新入社員とつながり、試合を観戦し、データに裏付けられた意思決定など、人間の作業に集中できるようになりました。
Scout Advisor社のNLPテクノロジーの高い機能について考察すると、同じテクノロジーを他のスポーツの募集や他の機能にどのように適用できるかを考察するのは自然なことです。しかし、一つ確かなことがあります。それは、誰が、いつ、なぜサッカー選手としてプレーするかについて、より適切な決断が可能になり、セビージャFCの選手獲得方法が大きく変わったことです。
Zamora氏は「これは私がフットボールで見た中で最も革新的なテクノロジーです」と語っています。
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