大学生アスリートは将来プロスポーツのスターになる可能性がありますが、怪我が重要な試合でのパフォーマンスに影響を与えたり、将来有望なキャリアに早期に終止符を打ったりする可能性もあります。ルイビル大学は、IBM® Analyticsソリューションを使用してトレーニングを監視し、怪我を回避し、アスリートが安全を保ち、潜在能力を最大限に発揮できるよう支援しています。
ルイビル大学の女子バスケットボールチームは、ウェアラブルテクノロジーを使用してトレーニング中のアスリートの動きとバイタルサインを追跡しており、怪我を防ぐためにもこのデータを使用する機会があると考えました。
IBMとPMsquareの協力のもと、同大学はSPSS Modelerと Cognos Analyticsを含むソリューションを構築し、ウェアラブルやその他のソースからデータを自動的に取得してモデル化し、コーチやアスリート向けに直感的なダッシュボードで可視化しました。
アメリカでは、大学スポーツはビッグビジネスである。 カレッジフットボールとバスケットボールは、次世代のNFLやNBAスターの練習の場であるだけでなく、それ自体が主要なスポーツイベントです。最近の統計(リンクは ibm.com の外部にあります) によると、2017 年には、少なくとも 1 つの大学スポーツイベントに 3,000 万人以上の人々が参加し、男子バスケットボールのチャンピオンシップゲームは 2,300 万人のテレビ視聴者を集めました。
多くの学生アスリートにとって、大学レベルで成功すれば、プロリーグでのキャリアが手に入るかもしれませんが、怪我によってその夢は一瞬にして奪われる可能性があります。自分のチームが大きな試合をして世界が注目している場合、彼らはベンチではなくフィールドに立ちたいと思うでしょう。また、大学の観点から見ると、スポーツチームの成功は名声と収入の両方の主要な源泉となる可能性があるため、怪我を避けることはすべてのコーチングプログラムの最優先事項です。
ルイビル大学スポーツパフォーマンス部門は、怪我のリスクを最小限に抑え、アスリートの成長を最大限に高め、チームの成功を最大化するために、最高の大学パフォーマンスプログラムを提供することに尽力しています。このプログラムのモットーは、「アスリートを育成し、スポーツと人生のチャンピオンを育成する」であり、アスリートのパフォーマンスに総合的なアプローチをとることで、この部門はまさにそれを行っています。ルイビル大学のスポーツパフォーマンスプログラムは、評価ベースのプログラムとウェアラブルテクノロジーを利用して、大学のハイパフォーマンスの世界のリーダーとなっています。
ルイビル大学のスポーツパフォーマンス部門ディレクター、ティーナ・マレー氏は次のように述べています。従来の筋力とコンディショニングのアプローチの代わりに、私たちはアスリートをより総合的な方法で見ています。彼らがどのように競技し、トレーニングしているかだけでなく、どのように食事や睡眠をとり、精神的、肉体的な健康が彼らのパフォーマンスにどのように影響するのか。」
このアプローチが成功するか失敗するかは、データという 1 つのことにかかっています。各アスリートが試合当日に間に合うようにピークコンディションに到達できるよう支援する方法について、コーチが情報に基づいた決定を下せるようにするには、関連性のある正確なデータをできるだけ多く収集して分析することが重要です。
この目的を達成するために、ルイビルはアスリートのパフォーマンスのあらゆる側面を追跡するためにさまざまなテクノロジーを採用しました。例えば、Catapult社 （リンク先はibm.com外）と Polar社 （リンク先はibm.com外）のウェアラブルデバイスを使って 、トレーニング中や試合日の選手の動きを追跡し、心拍数をモニターしている。 主観的な情報も重要だ。選手たちは毎日、気分、睡眠の質、疲労、ストレスのレベルについてのアンケート調査に答えている。
ただし、データの取得は戦いの半分にすぎません。残りの半分は、そのデータを実用的なインサイトに変える方法を見つけることです。ルイビルの場合、パフォーマンス分析チームは、この分野における課題と機会の両方を認識しました。
ルイビル大学のパフォーマンス・アナリティクス・コーディネーターのポール・ジョーンズ氏のコメント：「ウェアラブルデバイスからデータを取得し、アスリート管理プラットフォームにアップロードするのは複雑な手作業で、1チームあたり1日1時間以上かかっていました。 各チームには毎日、容赦ない練習スケジュールがあるため、コーチングチームや分析チームにはそのような時間はありません。私たちはその手動プロセスを自動化されたデータパイプラインに変える方法を見つける必要がありました。」
さらに彼は次のように付け加えています。「私たちはアスリートの現在の状態をただ見るだけではなく、それ以上のことを行う機会があると考えていました。予測分析を利用して選手の怪我を調べ、事前に予測したいと考えていました。」怪我をモデル化する正確な方法を見つけることができれば、大学にとって、そして潜在的には陸上競技界全体にとって、文字通りの変革となるでしょう。」
ルイビルは、ビジネス分析ソリューションを専門とするIBMゴールドビジネスパートナーであるPMsquare(リンクはibm.comの外部にあります)のデータエンジニアリングおよびデータサイエンスの専門家とチームを組むことにしました。
PMsquareのマネージングパートナーであるダスティンアドキソンは次のように述べています。「ほとんどの業界では、努力の効果を実際に視覚化するのは難しい場合がありますが、このプロジェクトでは、バスケットボールチームがより多くの試合に勝つのを支援するだけではないことがわかりました。私たちはアスリートの健康維持を支援しており、それが人生を変えます。」
ポール・ジョーンズ氏はさらに次のように付け加えています。「PMsquare チームは技術的な専門知識を提供してくれただけでなく、怪我の予防に関する理論を開発し、データを実用的なものにする方法を見つけるのにも役立ちました。特に、エリック・ホガードとエリック・ドリーは、このプロジェクトにもたらした献身と革新的なアイデアで多大な称賛に値します。」
PMsquareチームは、自動化（データ収集プロセスの合理化）、調査（データをモデル化し、負傷を予測する方法を見つける）、視覚化（コーチが結果を理解し、実践に役立てる）という3つの重点分野を中心にプロジェクトを定義する手助けをしました。
最初のステップは、新しいアプローチの概念実証として機能するカージナルスのチームを見つけることでした。ポール・ジョーンズはこう説明する：「バスケットボールはルイビルで最も人気のあるスポーツであり、ジェフ・ウォルツ・コーチと女子バスケットボールのスタッフは、長い大学シーズンを通して選手の健康、ウェルネス、パフォーマンスを管理するのに役立つツールに全力を注いでいます。 私たちはすでにチームとともにテクノロジーを活用してきた豊かな歴史を持っており、女子バスケットボールに勝利をもたらすフレームワークを構築できれば、他のスポーツも追随するであろうということを知っていました。」
PMSquareのErik Hoggardは、Pythonスクリプトをベースにした自動化レイヤーを構築することでデータ収集の課題に取り組みました。このレイヤーは「ルイビルスクレイパー」の愛称で親しまれています。 CatapultとPolarのウェアラブルデバイスからデータを手動で収集し、さまざまなウェブサービスからデータをアップロードしたりダウンロードしたりする長いプロセスを経る代わりに、Scraperはインテリジェントなプロセス自動化ツールとして機能し、人間からのインプットの必要性を最小限に抑える。
次に、PMsquare は怪我の原因を調査するためにデータサイエンティストを導入しました。IBM SPSS® Modelerで予測モデルを構築することで、チームはコーチが長年疑っていたことを確認した。ほとんどの怪我は突発的な不慮の事故ではなく、疲労やストレス、その他の要因が長期的に積み重なった結果なのだ。そしてその結果、怪我は避けることができる。
「私たちのSPSSモデルは、怪我はその日のトレーニング中に起こったことだけではなく、時間の経過とともに蓄積されるストレスと疲労に関係していることを示しました」とポールジョーンズは説明します。「私たちの場合、怪我が起こるまでの27日間が、選手が怪我をするかどうかを最もよく予測できるようでした。これは、個々の練習セッションに焦点を当てるのではなく、アスリートの経験を全体として見るという私たちの哲学を裏付けるものです。」
このプロジェクトでは、怪我がいつ起こるかについていくつかの興味深いインサイトも得られました。木曜日と金曜日が最も発生率が高かったのです。
「さらなる調査が必要ですが、ここでは週ごとのサイクルが働いている可能性があります」とティーナ・マレー氏は言う。「ほとんどの選手は週に1日しか練習のない日がない。 したがって、毎週の終わりまでに彼らは疲労し、怪我のリスクが高まる可能性があります。」
プロジェクトの調査段階は、ルイビル大学のアナリストにとって驚くべきものでした。しかし、チームの練習方法に真の変化をもたらすには、結果を現実のものにし、選手やコーチを説得する方法が必要でした。PMsquare の Eric Dolley は、IBM Cognos® Analyticsを使用して、最も重要なインサイトを一目で強調表示する一連の直感的なダッシュボードを構築しました。
「コーチの時間は非常に貴重なので、私たちが提供する情報は、コーチが 10 秒以内に把握できるものでなければなりません」とポール・ジョーンズは言います。「Cognos Dashboardのは重要なポイントを瞬時に把握できるため、アスリートの疲労度や怪我の可能性を理解するために数値表を解釈する必要はありません。」
ルイビルでは、データをインサイトに変えるプロセスが大幅に簡素化されました。アナリストがデータの収集と統合に1日あたり80分を費やす代わりに、LouisvilleScraperはウェアラブルデバイスからほぼ瞬時に情報をキャプチャします。これはワークロードの約 20% の削減に相当し、パフォーマンス分析チームは新しい分析や選手やコーチとのやり取りに多くの時間を費やすことができます。
さらに重要なのは、予測モデルの結果がすでに練習の組み立て方に影響を与えており、それが怪我の数にプラスの影響を与えているようです。
「IBMソリューションを採用して以来、当社の女子バスケットボールチームはシーズンを通して怪我で失った日数はわずか5日でした。これは、練習と試合の稼働率が95%であることを意味します」とPaulJones氏はコメントしています。「怪我率はシーズン中に実際に改善しました。 ポストシーズンに向けた競争が激化するとき、最も強いチームをコートに立たせたいので、これは大きな利点だ。」
怪我の予測に関しては、SPSSモデルは偽陰性なしで 92% の精度を達成しました。 ルイビルチームがデータ管理の手法を改良し続け、怪我に関するデータをさらに収集するにつれて、この精度レベルがさらに向上することが期待されます。
ポール・ジョーンズは次のように結論付けています。「PMsquare と IBM のおかげで、私たちはコーチがより良い意思決定を下せるよう支援し、選手たちが自分のトレーニング行動がパフォーマンスにどのような影響を与えるかを理解できるようにするためのデータの力に本当に自信を持ちました。調査結果の多くは、私たちがすでに行っていたことを検証するものでしたが、それらをより深いレベルのインサイトに導くことができました。結果はそれ自体を物語っており、キャンパス内の他の多くのチームがバスケットボールチームの先導に続くことに興奮しています。」
ルイビル大学(リンクは ibm.com の外にあります) は、ケンタッキー州最大の大都市圏にある州支援の研究大学です。大学には 3 つのキャンパスがあり、約 7,000 人の教職員と 22,000 人を超える学生がいます。学生アスリートであるルイビルカージナルスは、さまざまな人気スポーツの女子13チームと男子10チームで構成されており、全23チームがアトランティック・コースト・カンファレンスに参加しています。
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記載されている性能データとお客様事例は、例として示す目的でのみ提供されています。実際の結果は特定の構成や稼働条件によって異なります。
引用または説明されているすべての事例は、一部のクライアントがIBM製品を使用し、達成した結果の例として提示されています。実際の環境でのコストや結果の特性は、クライアントごとの構成や条件によって異なります。ご不明な点などございましたら、IBMにお問い合わせください。
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