AWS がサポートする
NFL のスケジュール
NFL にはシーズンごとに 4 億を超えるスケジュールオプションがあるため、リーグは AWS を活用してスケジュール作成プロセスを強化しています。
AWS がサポートする
NFL プレイヤーの健康と安全
AWS の ML テクノロジーにより、NFL はゲームをより深く理解し、プレイヤーの安全性を向上させ、怪我を予測して防止します。
NFL が AWS を選択する理由
「私たちの成功の重要な要素の 1 つに、優れたパートナーを持つことがあります。AWS はそれを地で行っています。私たちは優れたスキルを持つ賢い人たちと提携するのが好きで、AWS とのパートナーシップにはそれがあります」
NFL コミッショナー、Roger Goodell 氏
「私たちの成功の重要な要素の 1 つに、優れたパートナーを持つことがあります。AWS はそれを地で行っています。私たちは優れたスキルを持つ賢い人たちと提携するのが好きで、AWS とのパートナーシップにはそれがあります」
NFL コミッショナー、Roger Goodell 氏
今日クラウドで行われている機械学習 (ML) の大部分は AWS で行われています。そのため、NFL が高度な分析と ML を通じてデータの力を活用する上で、AWS が最良の選択肢です。NFL は、AWS ML の機能を使用して、新しい統計情報を作成し、プレイヤーの健康と安全性を向上させ、ファン、プレイヤー、チームのエクスペリエンスをすべてリアルタイムで高めています。
機械学習
これは、NFL が機械学習とデータ分析サービスを利用して、Next Gen Stats プラットフォームによってもたらされる精度、速度、インサイトを高める Stat That の方法です。
高速アクセス
NFL は、ビジネスインテリジェンスツールの Amazon QuickSight を使用してより深い洞察を得る一方、ファン、放送局、編集者がデータに取り組むための門戸を開いています。
速度
Amazon SageMaker ではこれらの予測モデルを構築、トレーニング、実行でき、結果を得るまでの時間が最大 12 時間から 30 分に短縮するのに役立ちました。
ファンとのエンゲージメント
プレイがあれば、NFLは Stat That ができます。リーグは AWS でいくつもの新しい統計を作成しましたが、それぞれが異なるデータポイントを利用しています。以下はその一例です。詳細については、nextgenstats.nfl.com にアクセスしてください。
予想ラッシングヤード
NFL は AWS と提携して、2 回目の年次スポーツ分析コンテストである 2020 ビッグデータボウルのためにこの新しい統計を作成しました。 予想ラッシングヤードは、ブロッカーとディフェンダーの相対的な位置、速度、方向に基づいて、ボールキャリアが特定のキャリーで獲得すると予想されるラッシングヤードの数値を示すように設計されています。
キャッチ後の予想ヤード
この新しい予測モデルは、Amazon SageMaker を使用して、レシーバーのオープン度、移動速度、スペース内のディフェンダー/ブロッカーの数などの追跡データを使って、さまざまな要因に基づいてキャッチ後の予想ヤードを出力します。
ルート分類
この次世代の統計は、ファンがパスゲームを新しい方法でコンテキスト化するのに役立ち、プレイヤーが取るルートのタイプ (ゴー、ポストやアウト) を示し、チームのプレー方法の集計スコアを割り当てます。これにより、ファンはリーグ全体の傾向を学んで攻撃戦略の理解を深めることができます。
仕組み
データをキャプチャ
データは、RFID タグをプレイヤーのショルダーパッドと試合用ボールに配置することでキャプチャされます。超広帯域受信機は、プレイヤーとボールの動きをインチ (2.54 cm) まで追跡します。Amazon EC2、S3、および EMR は、収集されたデータのキャプチャおよびストレージプロセスで活用されています。
分析
次に、このリアルタイムデータを従来のボックススコア/実況データと組み合わせて、これまでにキャプチャされたことのない数百のメトリクスを計算します。これらのメトリクスは、Amazon SageMaker で構築された機械学習モデルを介して実行され、予測や統計などを出力します。
Stat That
最後に、NFL は AWS Lambda、Amazon ElastiCache、Quicksight、RDS、Route S3、API ゲートウェイ、DynamoDB を活用して、洞察、予測、統計をブロードキャスト分析、スカウト、コーチングツールに組み込みます。
Next Gen Stats とも呼ばれる NFL プレイヤーの追跡は、すべてのプレイヤー、フィールドの隅々で繰り広げられるすべてのプレーのリアルタイムの位置データ、速度、および加速度をキャプチャします。スタジアム全体のセンサーは、プレイヤーの肩パッドに配置されたタグを追跡し、インチ単位で個々の動きをグラフ化します。データは、プレイヤーの機器とボール自体の RFID タグを使用してキャプチャされます。次に、リアルタイムデータが NFL スタジアムに設置されたレシーバーに送信され、NFL にすべてのプレイヤーのすべてのプレーに関するデータが提供されます。
機械学習を
データへ適用する
NFL は、AWS の幅広いクラウドベースの機械学習機能を活用することで、試合日の Stat That の方法を次のレベルに引き上げています。これにより、ファン、ブロードキャスター、コーチ、チームがより深いインサイトからメリットを得られます。
従来のボックススコア統計からのトレーニングデータ、およびスタジアムから収集されたデータは、数秒以内に数百のプロセスを経て、Amazon Sagemaker に出力されます。そこから、NGS チームが構築した機械学習モデルがデータを取り込み、モデルを継続的にトレーニングおよび改良します。ゲーム中は機械学習モデルをリアルタイムで使用または推測し、フォーメーション、ルート、イベントなどの出力を生成します。
「AWS を選択したのは、高度なクラウドサービス、強力な機械学習機能、および私たちが求める規模での運用経験を考え合わせたためです。AWS で NextGen Stats を強化することで、[シーズンを] さらにインパクトのある意味のあるコンテンツで開始し、これまで以上にアメフトの試合についてより深い洞察を得ることができます」
NFL のエマージングプロダクトおよびテクノロジー担当バイスプレジデント、Matt Swensson 氏
「AWS を選択したのは、高度なクラウドサービス、強力な機械学習機能、および私たちが求める規模での運用経験を考え合わせたためです。AWS で NextGen Stats を強化することで、[シーズンを] さらにインパクトのある意味のあるコンテンツで開始し、これまで以上にアメフトの試合についてより深い洞察を得ることができます」
NFL のエマージングプロダクトおよびテクノロジー担当バイスプレジデント、Matt Swensson 氏
NFL の機械学習
の導入
プレイブックにご興味はおありですか? NFL の CIO である Michelle R. McKenna 氏の紹介とともに、NFL の機械学習の旅の詳細をご覧ください。また、Matt Swensson 氏から、Next Gen Stats チームが AWS Machine Learning Solutions Lab と協力して、Amazon SageMaker のモデルで機械学習を構築、トレーニング、デプロイした方法を直接学びましょう。
Next Gen Stats を強化する製品
