フィラデルフィア・ユニオン：生成AIによるメジャーリーグサッカー（MLS）の選手編成計画の効率化
メジャーリーグサッカー（MLS）で競争力を維持するためには、戦略的な選手編成計画と効果的な移籍市場の活用により、強力なチームを構築し維持することが求められます。 これを達成するために、MLSのチームは 選手構成のルールと規定 に依存しています。しかし、これらのルールはしばしば詳細で法的な内容が含まれており、意思決定プロセスを遅らせることがあります。この課題を認識したフィラデルフィア・ユニオンは、 2020年のMLSサポーターズ・シールドの受賞者 、Databricks Data Intelligence Platformを活用して意思決定を効率化しました。高度なデータとAIの能力を活用して、フロントオフィスが選手構 成、給与予算ガイドライン、その他の複雑な規定に関する問い合わせを支援するGenAIチャットボットを導入し、効率性と運用の明確性を向上させました。 Databricksを活用することで、我々は選手編成のアプローチを変革し、複雑で時間のかかるプロセスを効率的なデータ駆動型の運用に変えています。 — Addi
NHLチーム向けマネージドSportlogiqからDatabricksへのデータ取り込みパイプライン：ゲームを変えるアライアンス
概要 競争の激しいプロホッケーの世界では、NHLチームは常にパフォーマンスの最適化を追求しています。 高度なアナリティクスは、この追求においてますます重要になっています。 サードパーティのデータベンダーは、大量の生データやビデオ映像を処理するために、コンピュータビジョンや機械学習などの最先端技術を採用しています。 その目的は、各試合から詳細な洞察を引き出すことです。 こうした細部を総合的に分析することが、勝敗を分けることも少なくありません。 この分野で注目すべきベンダーのひとつが、モントリオールに本社を置くSportlogiq社です。 特許を取得したコンピュータービジョンと機械学習技術を活用し、通常は人間の観察範囲を超えるようなデータを取得・分析します。 Sportlogiqは、スポーツチームやリーグ、メディア、パフォーマンス向上企業など、NHLのさまざまな事業体に包括的な分析サービスとトラッキングデータを提供しています。 しかし、NHLチームがSQL分析を実施し、プレッシャー下での選手の意思決定能力など、特殊な