観客動員数世界一を誇るサッカーリーグであり、200 か国以上で放送されているドイツのブンデスリーガは、世界で最も人気あるスポーツのトップ団体に位置付けられています。ファンの関心を高めるために、ブンデスリーガは 10,000 試合以上のライブデータストリームと履歴データを活用し、リアルタイムの予測とさらなるインサイトを求めて Amazon SageMaker で ML モデルを構築、トレーニングしています。これらのモデルはインサイトとグラフィックスの形でデプロイされ、得点が入りそうなタイミングをファンを表示したり、得点の潜在的なチャンスを特定したり、ピッチ上でチームがどのように配置され試合がコントロールされるかを明らかにしたりできます。また、ブンデスリーガは AWS と連携し、現在地、好きな選手、チーム、お気に入りの試合に基づいてカスタマイズされたコンテンツと検索結果をファンに提供しています。さらに Amazon Rekognition を使用して世界最大のデジタルサッカーメディアアーカイブの分析も行っており、150,000 時間以上の動画の中から過去の試合映像の検索も簡単に行うことができます。

FORMULA 1 は、FIA が認可した中でも最も速く先進的な自動車で行う、最高クラスの自動車レースです。各レースにおいては、それぞれのマシンが搭載する 120 のセンサーが、毎秒 1,500 を超えるデータポイントを生み出しながら、3 GB のデータを生成しています。F1 では、ファンに統計的情報や予測を提供するための機械学習モデルを、65 年間にわたり蓄積されたデータでトレーニングするために、Amazon SageMaker を使っています。また、チームやドライバーが毎秒行っている意思決定についての洞察を、Amazon Kinesis を通じリアルタイムでストリーミングさせています。加えて F1 では、計算流体力学 (CFD) の処理を Amazon HPC で実行することで、2021 シーズンに向けた新しいプロトタイプボディーを、人工的な環境下で迅速に設計しています。

NASCAR は、米国内で最大のストックカーレース組織であり、70 年分の画像を含む 18 ペタバイト分のビデオアーカイブを AWS に移行しました。同時に、Amazon Rekognition を使って、各ビデオフレームに、ドライバー、マシン、レース、ラップ数、タイムなどのメタデータで自動タグを付けたり、Amazon Transcribe により、会話に含まれるすべての単語にキャプションとタイムスタンプを付けています。これにより NASCAR では、ビデオアーカイブの手動によるタグ付けや検索が必要とする数千時間を節約しながら、ファンに対しては、その歴史上でも最もアイコニックな瞬間を提供しています。さらに NASCAR では、メタデータとビデオ分析を強化する目的で、SageMaker による深層学習モデルのトレーニングも行っています。 

機械学習テクノロジーを使い AWS 上で構築した Next Gen Stats (NGS) プログラムを通じ、NFL では、先進的な統計データにより、ゲームのスケールやスピード感、そして複雑さを演出しています。RFID タグを使った超広帯域のレシーバーが、選手とボールの動きをインチ単位で追跡し、Amazon EC2、S3、および EMR を活用して、各ゲームごとに 3TB 分のデータをキャプチャおよび保存しています。リアルタイムのデータは従来型のボックススコアデータと組み合わされ、数百のメトリクスや予測結果および洞察の計算に使われ、オンライン、画面上、スタジアムの現場、さらに第 2 スクリーンでの体験を通じファンたちに提供されています。さらに、チームや分析業者、放送局、そして解説者には API としても提供しています。 

2006 年に英国で Pro Football Focus として設立され、現在では元 NFL 選手の Cris Collinsworth が筆頭株主となっている PFFでは、最先端の数学と分析モデルを使い、プロと学生両方で 500 を超えるフットボールチームのゲームを分析しています。PFF では、スケーリング管理のために Amazon S3 と AWS ElastiCache を使う機械学習ソリューションの実装を開始した後、2019 年の 7 月には、そのテクノロジーとクラウドスタック全体を AWS に移行しています。今後 PFF では、AWS が提供するコンピューティング、ストレージ、データベース、サーバーレス、分析、機械学習のサービスを利用し、運用の効率化や素早いベースでのイノベーションを実現していきます。また、より深い情報の獲得のためにゲームの統計データを使用していきます。AWS では PFF を支援して、チーム、ファン、そしてメディアにとってのフットボール体験を変革するような、これまで見たこともないメトリクスの発見を促していきます。

NFL においても、最もテクノロジーに積極的で、データを活用しているチームの 1 つとして知られるシアトルシーホークスでは、そのインフラストラクチャの大部分を AWS に移行中です。コンピューティング、ストレージ、データベース、分析、ML サービスなどの活用で、同チームの選手とライバルのデータを深く分析しながら、運用効率を改善しイノベーションのスピードをアップしています。Amazon S3 のデータレイクが、同チームが保持する 40 年を超える統計情報と、NFL データ、選手のトラッキング、GPS 上の動き、選手の健康と生活に関するデータ、そしてスカウト情報までを統合します。それにより、深い可視性と重要な洞察を獲得し、コーチたちのマッチアップとリアルタイムでの配置換えを助け、ドライブとタッチダウンでの成功率を高めます。

イリノイ大学アーバナシャンペーン校 (UIUC) は、Amazon Machine Learning (ML) Solutions Lab と協働して、UIUC のフットボールコーチが試合の準備をさらに効率的に行い、勝率を高めるのをサポートしました。チームは、カレッジフットボールにおける UIUC の深い専門知識と AWS の機械学習によるコーチングを組み合わせて、どのようなフットボールの試合でも結果を予測できるような最先端の機械学習モデルを作成しました。さらに、UIUC のコーチは、機械学習モデルが推奨する主な特徴に基づいて視覚化された、ゲームプランニングシートを自動生成によって入手できるようになっています。これにより、試合の準備にあたるコーチの時間は削減され、コーチとしてのパフォーマンスを向上させ、戦略を練るためのヒントを得ることができています。

Second Spectrum は、全米バスケットボール協会 (NBA) や英国プレミアリーグなどのスポーツリーグの光学追跡および分析を行う公式プロバイダーです。Second Spectrum は AWS を利用することで、スポーツリーグとそのメディアパートナーが分析、可視化、簡単に検索できるビデオクリップの提供を行うのを支援し、ファンエクスペリエンスを向上させ、チームには試合に勝つための深いインサイトを提供しています。Second Spectrum は、AWS Elemental を使用してストリーミングサービスのレイテンシーを最小限に抑えながらファンに高品質の視聴体験を提供します。また、メディア向けに最適化されたストレージサービスである AWS Elemental MediaStore を使用し、テレビプロデューサーやスポーツコメンテーターがスポーツイベントの重要な瞬間にすばやくアクセスできるようにしています。

水泳は、オーストラリアがオリンピックで最も成功したスポーツであり、同国内では毎年 450 万人が参加している、もっとも一般的なアクティビティの 1 つとなっています。水泳への参加は、オーストラリアを象徴する文化の基礎を成す要素ですが、これも政府の支出に頼っており、国際的な競争には激しいものがあります。このチームでは、AWS と協力しあいながら、機械学習モデルを使ってリレーのフォーメーションを最適化し、主要な競技会でメダルを勝ち取るチャンスを最大化してきました。AWS は、オーストラリアにおいて次世代の水泳選手を生み出す仕事に、レクリエーションとトップレベルの両方で関与し、支援と開発を行えたことを光栄に思っています。AWS ではこのパートナーシップによる Swimming Australia への支援を通じ、このスポーツのプロファイリングとメディアカバレッジのレベルを向上し、国民の参加比率を高めると同時に、オーストラリア代表水泳チームのパフォーマンスを改善する成果につなげられればと願っています。

コンピュータービジョンが進歩することにより、毎年 200,000 を超えるイベントのデータをカバーするギャンブルおよびメディア業界向けのスポーツおよびインテリジェンスのグローバルプロバイダーである Sportradar は、自動化を通じて、顧客により深いスポーツデータを提供し、データ収集のコストを削減することができるようになります。Sportradar は、内部開発と外部パートナーシップの両方を通じてコンピュータービジョンの研究に投資し、手始めに、テニス、サッカー、およびスヌーカーに焦点を当てたコンピュータービジョンデータ収集機能を構築しています。Sportradar は、Amazon ML Solutions Lab と連携して、サッカーの試合のイベントを自動的に検出するために最先端の深層学習モデルを適用する方法を模索しており、プレーヤーとボールのローカリゼーションを超えて、ゲームの進行状況の観点からプレーの意図を理解しようとしています。Sportradar は、このテクノロジーが実用できるようになった段階で本番環境に導入できるように、Amazon SageMaker、EKS、MSK、FSx、および Amazon の幅広い GPU および CPU コンピューティングインスタンスなどの AWS のサービスをコンピュータービジョン処理パイプラインに活用しています。このインフラストラクチャにより、Sportradar の研究者は、コンピュータービジョンモデルを大規模にテストおよび検証し、最小限の労力でラボから本番環境にモデルを導入できるようになる一方で、ライブスポーツにおけるギャンブルのユースケースに必要な低レイテンシー、信頼性、およびスケーラビリティを実現できます。

INEOS TEAM UK では、アメリカズカップボートの数千の設計シミュレーションのためにオンプレミス環境では 1 か月以上かけていたのが、AWS を使用することで 1 週間で処理できるようになりました。チームは、Amazon EC2 スポットインスタンスで実行されている HPC 環境を使用して、競技用のボートの設計をサポートしています。設計時のあらゆるシミュレーションに数百の計算コアを必要とする必要な船体のために、チームは、Elastic Fabric Adapter (EFA) ネットワークインターフェイスを備えた最新の Amazon EC2 C5n Nitro-powered インスタンスに加えて、Amazon EC2 C5 インスタンスを使用しました。毎週実行される数千のシミュレーションで高速ディスクパフォーマンスを実現するために、チームは Amazon FSx for Lustre を使用して、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に基づく高速かつスケーラブルで安全な高性能ファイルシステムを使用しました。

Pulselive は、プレミアリーグやクリケットワールドカップなど、いくつかの最大規模のスポーツリーグやイベントのデジタルパートナーです。ソニー系列の同社は、新しくインパクトのある方法でエンゲージメントを高めて、ファンエクスペリエンスの向上をサポートしています。Pulselive では、Amazon Personalize を使用して、顧客が高度にパーソナライズされたオンラインスポーツメディアコンテンツのレコメンデーションを作成する支援をしています。Amazon プロトタイピングチームと協力して、Pulselive で新しいレコメンデーションエンジンが作成され、その結果、動画消費が 20% 増加しました。AWS を活用することで、Pulselive は A/B テストを迅速に実施して、中断を最小限に抑えつつシンプルな概念実証を作成することができました。そうした実験を、技術的および経済的な参入障壁を低く保ちながら行えました。

NHL は、AWS のサービスの幅と深さを活用することで、クラウドで動画処理とコンテンツ配信を自動化し、ファン、チーム、メディアパートナーのために試合におけるプレイの詳細をより良く捉えるべく、AWS クラウドインフラストラクチャで実行される Puck and Player Tracking (PPT) System を活用できます。NHL は、Amazon Machine Learning Solutions Lab と協力して、AWS の機械学習サービスの豊富なポートフォリオを試合の動画と NHL の公式データに適用し、ファンをより深く試合に惹き付ける高度な試合分析とメトリクスを開発して共有します。NHL は、AWS Elemental Media Services を使用して、NHL の審判員、コーチ、選手、およびファンに試合の全体像を提供するクラウドベースの HD および 4K 動画コンテンツ配信システムを開発および管理する予定です。AWS によるこのシステムは、一連の新しいカメラアングルからの試合の映像をエンコード、処理、保存、および送信し、従来の放送カメラには収まらないプレイやシーンを継続的に捉えて動画をフィードします。Amazon Kinesis などの AWS 分析サービスと Amazon SageMaker などの機械学習サービスを活用することで、NHL は放送パートナーへのフィードをリアルタイムで監査することができます。

AWS は、PGA TOUR の公式クラウドプロバイダー、人工知能クラウドプロバイダー、深層学習クラウドプロバイダー、および機械学習クラウドプロバイダーです。AWS と TOUR は協力して、ゴルフコンテンツの作成、配信、および体験の方法を変革し、TOUR がメディア運用を合理化するのを支援しながら、ファンがより身近にコース上でのプレイを感じることができるようにします。TOUR は、AWS の機械学習、ストレージ、コンピューティング、分析、データベース、およびメディアサービスを使用して、各ゴルフトーナメントの動画映像を迅速に処理および配信し、AWS を活用して、このコンテンツをエキサイティングな新しいデジタルエクスペリエンスに迅速に変換し、TOUR コンペティション全体にわたって、より完全性の高いパーソナライズされた体験をファンに提供します。TOUR は、1928 年の Los Angeles Open にまで遡る動画、音声、画像など、ほぼ 100 年間にわたるメディアコンテンツを AWS に移行し、Amazon S3 上に構築されたデータレイクに将来のトーナメントのライブ映像をストリーミングします。その後、TOUR は Amazon Rekognition を使用して、プレイヤーの名前やスポンサーのロゴなどの特定のメタデータでコンテンツに自動的にタグを付けます。TOUR はまた、AWS メディアサービスを利用して、テレビ放映用の動画コンテンツとオンライン視聴者向けのオーバーザトップ (OTT) ストリーミングの配信を高速化します。

Intel の Olympic Technology Group は、ポータブルなクラウドベースのエリートアスリートコーチングソリューションを実現する、アスリートパフォーマンスのリアルタイムデジタルモデルを作成するための機械学習ソリューションの開発に着手しました。Intel は、Amazon Machine Learning Solutions Lab (MLSL) と提携して、MLSL のコンピュータビジョンの専門知識を活用し、Intel の既存の 3D 骨格追跡機能を強化しました。MLSL は、Amazon SageMaker で 3D の複数人の姿勢推定パイプラインを開発しました。これにより、単一のカメラから 3D 骨格追跡が可能となります。「MLSL チームは、私たちの要件に耳を傾け、お客様のニーズを満たすソリューションを提案してくれました。それらは素晴らしい仕事でした」と Olympic Technology Group のスポーツパフォーマンス部門のディレクターである Jonathan Lee 氏は述べています。チームは私たちの期待を上回り、携帯電話で録画した 2D 動画を使用してわずか 2 週間で 3D 姿勢推定パイプラインを開発しました。Amazon SageMaker で機械学習ワークロードを標準化することにより、私たちのモデルで 97% という驚くべき平均精度を達成することができました」 

Pac-12 Conference は、学者、運動競技、および学生アスリートに提供されるケアの卓越性を積極的に支持することにより、次世代のリーダーの育成に取り組んでいます。Conference とその 12 の加盟大学が所有するメディア企業である Pac-12 Networks は、エンコードから広告挿入、送信から配信まで、AWS Media Services、AWS クラウドストレージ、および AWS Direct Connect を使用して、動画とメディアのインフラストラクチャを AWS に移行しました。Pac-12 エンジニアは、AWS Lambda と Amazon EC2 を使用して新しいサービスを迅速かつコスト効率よくスピンアップし、クラウドベースの本稼働からデータ分析に至るまでの機能を有効にします。これにより、Pac-12 と大学スポーツのファンがどこにいても、素晴らしい体験を提供するという究極の目的をサポートしています。

Kayo Sports は、オーストラリアのスポーツファン向けのマルチスポーツストリーミングサービスおよびコンテンツアグリゲーターであり、AWS で自社の IT インフラストラクチャの大部分を実行して、100 万人を超えるサブスクライバーにパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを大規模に提供しています (2021 年 5 月現在)。Kayo は、分析、機械学習、メディアサービス、ネットワークおよびコンテンツ配信などの AWS 製品とサービスを使用して、数十万のデータポイントを分析し、インタラクティブな統計とより深いインサイトを提供して、視聴体験を強化します。これには、ユーザーが 1 つの画面で最大 4 つのスポーツを視聴できる SplitView や、ユーザーがお気に入りの試合の最高の部分にスキップすることを可能にする Kayo Key Moments が含まれます。Kayo は、Amazon Redshift、Amazon Glue、Amazon Athena などのサービスを利用して、情報を分析して顧客の統一ビューを作成し、コンテンツライブラリを調整して、視聴者の好みに基づいてスポーツイベントのパーソナライズされたメニューを提供します。 

Stats Perform は、スポーツテクノロジーのマーケットリーダーであり、最も信頼できるスポーツデータと、AI と機械学習の適用における最新機能を提供して、チーム、スポーツブック、より魅力的な放送、およびメディアやファン体験のために、より正確な予測を提供します。同社は最も詳細なスポーツデータを収集して、スポーツ全体で新しい体験を生み出しています。Stats Perform は、最も豊富なスポーツデータベースを活用して、機械学習とコンピュータビジョンを通じてスポーツの競争とエンターテインメントを強化し、高度な予測と分析を作成します。これらは、差別化されたストーリーテリングを利用するデジタルメディアや放送メディア、イノベーションを促進する信頼性の高い高速データを利用するテクノロジー企業、試合中のベットおよびインテグリティサービスを利用するスポーツブック、または初となる AI 分析ソフトウェアを利用するチームなどのために役立ちます。Amazon と AWS を利用することで、Prime のプレミアリーグの番組向けの放送では初となるライブ勝率、世界中のリーグのための、スポーツデータの音声テクノロジーへの Alexa による徹底的な実装、AWS for the Six Nations Championship でのラグビーデータの使用の促進などが可能となります。詳細については、StatsPerform.com にアクセスしてください。 

Ferrari は、AWS 欧州 (ミラノ) リージョンを含む AWS の実績のあるグローバルインフラストラクチャと、サービスの幅と深さを使用して、自社の車の設計とテストを合理化し、顧客に可能な限り最もエキサイティングな運転体験を提供します。さらに、新しいパートナーとして、Scuderia Ferrari は AWS を活用して、同社のモバイルアプリを介してデジタルファンエンゲージメントプラットフォームをリリースし、他には見られないパーソナライズされたコンテンツで世界中の何億人ものファンを惹き付けます。Ferrari は、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) を活用し、効率的なハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) のために特化したインスタンスタイプにアクセスするとともに、AWS Graviton2 ベースのインスタンスを使用します。これにより、前世代の x86 ベースのインスタンスと比較して 7 倍優れたパフォーマンスが一貫して提供されます。Ferrari は、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) を使用してデータレイクを構築し、AWS Lake Formation を使用して数百ペタバイトのデータを迅速かつ安全に収集、カタログ化、およびクリーンアップします。また、AWS を活用して、現在および将来の顧客が車を簡単に組み立て、購入、および維持できるようにします。Ferrari は、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) と Amazon DynamoDB (AWS のフルマネージド key-value データベース) を使用して、Ferrari Car Configurator などの改善されたデジタルエクスペリエンスを迅速に作成、デプロイ、およびスケールすることができます。