AI・コンピュータビジョン分野における世界最高峰の国際会議「CVPR 2025」の競技会「SoccerNet GSR Challenge」にて世界4位入賞

株式会社Playbox
〜MIXIとの協業による研究開発。サッカーの試合映像から「状態認識」を高精度に自動推定〜


〜MIXIとの協業による研究開発。サッカーの試合映像から「状態認識」を高精度に自動推定〜

株式会社Playbox（本社：東京都千代田区、代表取締役 CEO：スコット アトム、以下Playbox）は、株式会社MIXI（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長 上級執行役員 CEO：木村 弘毅、以下MIXI）と共同で、AI・コンピュータビジョン分野における世界最高峰の国際会議「CVPR 2025」におけるコンペティション「SoccerNet Challenge（Game State Reconstruction）」（※1）（以下SoccerNet GSR Challenge）に出場し、世界4位という成績を収めました。

本チャレンジは、サッカーの試合映像から選手やボールの位置・動き・試合状況を再構成する高度なAIタスクであり、スポーツ映像の分析精度と応用可能性を競うものです。当社はMIXIとの協業を通じ、映像解析アルゴリズムの共同研究・開発を推進し、実運用可能なスポーツ解析技術の構築に取り組んでまいりました。

CVPR（※2）は、AI・コンピュータビジョン分野における世界最高峰の国際会議であり、画像認識技術に関するトップ研究者が集う最大規模の学会です。このCVPRに併設される競技会として、サッカーの試合映像を用いて「状態認識（Game State Reconstruction）」の自動化に向けたAI技術を競う「SoccerNet GSR Challenge」が、2021年以降毎年開催されています。

当社は2024年12月よりMIXIのAIモデリンググループと協業し、スポーツ映像のAI解析のほか、トラッキングやイベント検出などのデータを活用した分析基盤の構築に向けた研究開発に取り組んできました。本年度の「SoccerNet GSR Challenge」には両社で共同出場し、世界中から76チーム（※3）が参加する中、世界4位の評価を獲得しました。

■研究開発の概要

サッカーの試合映像から、各人物の役割（フィールドプレイヤー、ゴールキーパー、審判など）や位置情報などを把握する状態認識（GSR）は、2Dビューで試合状況を再構築するタスクであり、戦術分析やプレー評価において非常に重要な技術です。GSRを実現するためには、フィールドや人物検出、選手の識別（所属チーム・背番号）、選手のトラッキング、位置関係の推定など、複数のAI技術の組み合わせが必要であり、実用化に向けてはそれぞれの技術改善が求められています。

今回の取り組みでは、より高精度なディープラーニングモデルや幾何学的推論（カメラキャリブレーション）、さらにはサッカーのルールや選手役割に基づくドメイン知識（例：ゴールキーパーは主にゴールエリア付近に位置する／審判は選手と類似する色のユニフォームを着ている場合もある など）を活用したヒューリスティック最適化を統合することで、既存手法を大きく上回る精度の向上に成功しました。