AIがスポーツの審判をするデメリットとは？【問題点を解説】

2023年2月26日2023年12月10日

「最近スポーツの判定でAIが使用されているのを見かける」、「AIに公平なジャッジができるの？」

近年テニスやサッカーなど、審判の判断をAIでサポートするスポーツが増えています。

より正確なジャッジを行うことが目的ですが、実は思わぬデメリットも存在します。

本記事では、今後も普及が進むであろう審判のAI化について詳しく解説します。

参考：スポーツにおけるO脚のデメリットとは？【改善策を解説】

スポーツの審判のAI化とは？

スポーツの審判のAI化とは何なのか解説します。

審判のAI化の仕組み

スポーツにおけるAI活用とは、カメラやセンサーなどのセンシング技術によって、選手の動きやボールの位置などをリアルタイムに判定することを指します。

そしてその情報を元にルールに従って試合の進行を管理したり、反則の判断を行います。

例えばテニスではボールがライン上に乗ったか、乗っていなかったかを判定するために使用されています。

具体的には、高速カメラやセンサーを用いたAIが導入されており、ボールの軌道をリアルタイムで検知し、正確な判定を行っています。

サッカーでも同様にゴールラインテクノロジーが導入されており、ボールがゴールラインを越えたかどうかを判定するために、AIが使われています。

AIは人間の審判員と比べて正確性が高く、反則を見逃したり、ルールの解釈の揺れが生じたりすることがないため、公正な判定を実現することができるのです。

AIの導入が進んでいる理由

近年スポーツの審判のサポートとしてAIの導入が進んでいる理由として以下が挙げられます。

審判員の不足：
AIが一部の判定を担うことで、審判員一人当たりの負担を減らすことができます。
公平性へのニーズの高まり：
重要な場面での誤審が問題になるケースが増え、AIによるより正確な判定へのニーズが高まっています。

以上のように、AIによる審判は、審判員の負担を減らし、公正性を高め、主観的な判断の偏りを排除することができるため、多くの競技で導入が進んでいます。

スポーツの審判のAI化のデメリット

スポーツのAI化には以下のようなデメリットがあります。

審判のレベルの低下
競技の面白みが減る
判定に偏りが生じる可能性

審判のレベルの低下

スポーツ審判のAI化が進むと、審判の判断力が失われていく可能性があります。

AIはプログラムに基づいて判断を行うため、あらかじめ予測できる範囲内でしか判断を行えないという特徴があります。

したがって、ルールに定められていない予期せぬ事象が生じた際には、審判員の判断が求められます。

しかし、今後AIによる判断が中心になると審判員のレベルは徐々に低下し、適切な判断が行えなくなる可能性があります。

競技の面白みが減る

スポーツ審判をAI化すると、競技の面白さが減少する恐れがあります。

競技の中では、選手たちの熱い戦いがあり、審判はその場その場で試合の流れを踏まえたジャッジをします。

時にはちょっとした誤審が競技全体の盛り上がりにつながることもあります。

AIによるジャッジが主流になることで、そのような盛り上がりが減少する可能性があります。

判定に偏りが生じる可能性

AIはプログラミングされたアルゴリズムに従って判断を行います。

そのため、AIによる審判では少なからずプログラマーの主観や価値観が反映される場合があります。

例えば、ある国や地域において、特定のルールや判断基準が重視される場合には、その傾向がプログラミングに反映される可能性があります。

また、AIによる判定は過去のデータや統計に基づいて行われます。

したがって、過去データに多くの誤審が含まれていた場合、AIによる審判でも誤審を行ってしまう可能性が高まります。。

スポーツ審判のAI化のデメリットをどう解決する

AIと人間の審判を組み合わせる

AI導入のデメリットを解消する方法として、AIと人間の審判を組み合わせることが挙げられます。

AIの利点と人間の利点を合わせることで、より公正で客観的な判定を行うことができます。

それぞれの役割分担は以下です。

AI：カメラ・センサーデータに基づく客観的な判定
人間：人間の感性や経験に基づく総合的な判定

例えば、サッカーで行われているVAR（ビデオ・アシスタント・レフェリー）では、審判員が画面を確認し、AIが判定した内容を踏まえた最終判断を行っています。

AIのアルゴリズムの改善

AIによる審判のデメリットの1つである判定の偏りを解消するには、AIのアルゴリズムの改善が求められます。

アルゴリズムを改善するには、データ量を増やす必要があります。

より多くのデータに対して機械学習を行うことでAIは進化し、正確な判定を行えるようになります。

またスポーツの特性に合わせた発展も必要です。

例えばテニスでのサーブの判定では、250km/hという高速で動くボールを正確に捉える必要があるため、カメラやセンサ技術の発展も求められます。

AIによる判定の透明性の向上

スポーツ審判のAI化に伴うデメリットの1つとして、AIによる判定が人間にとっては理解しづらいという点があります。

この問題を解決するためには、AIによる判定の透明性を高める必要があります。

具体的には、AIによる判定の根拠を示すことが大切です。

どのような要素を重視して判定を下したのか、どのようなデータやロジックを用いたのか、明確に説明することが求められます。

また、その根拠を誰でも理解できるような形で提示することも重要です。

透明性が高まることで観客がAIによる判定を受け入れられるようになります。

スポーツにおけるAI導入に関するよくある質問

AI導入に関するよくある質問にお答えします。

AIが導入されている競技にはどのようなものがある？

スポーツの審判においてAIの導入が進んでいる競技としては、以下が挙げられます。

スポーツ	AI技術の名称	AIの役割
サッカー	VAR	ゴールラインやオフサイドなどの重要な場面でビデオ映像を確認し、主審にアドバイス
テニス	Hawk-Eye	ボールがコート内か外かを高精度に測定し、選手や観客に表示
クリケット	DRS	バウンドやキャッチなどの判断が難しい場面でビデオ映像や音声解析などを用いて判定を支援
ラグビー	TMO	トライやファウルなどの判断が難しい場面でビデオ映像を確認し、主審にアドバイス
アメリカンフットボール	Replay Review	タッチダウンやインターセプトなどの重要な場面でビデオ映像を確認し、主審にアドバイス
野球	Umpire Information System	ストライクゾーンやボールの軌道を測定し、審判や観客に表示