「DeNAはAIを活用しているのに、なぜ同じ打者に何度も打たれるのか。」

そんな意見をSNSで見かけることがあります。

AIという言葉には、「最適な答えを導き出してくれる万能な技術」というイメージを持つ人も少なくありません。

しかし、実際にAIを活用している立場からすると、その考え方には少し誤解があるように感じます。

今回は、野球と私自身の記事執筆を例に、AIにできることと、できないことについて考えてみます。

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現在、多くのプロ野球球団がAIやデータ分析を活用しています。

打者がどのコースを得意としているのか、どの球種に弱いのか、どのカウントで積極的に振ってくるのか。こうした膨大なデータを整理・分析することは、AIが得意とする分野です。

しかし、ここで勘違いしてはいけないのは、AIが示しているのは「答え」ではなく「判断材料」だということです。

「この打者にはこの攻め方が有効かもしれない」という可能性を示してくれるのであって、勝利を保証してくれるわけではありません。

例えばAIが、

「この打者は球速150km以上のインコース高めのストレートが苦手」

と分析したとします。

しかし、その指定された球速とコントロールの球を投手が投げれなければ、その情報は活かせません。

つまりAIの分析に対して、投手の力量が追いついていないことになります。

さらに、野球は相手も同じように研究しています。

弱点とされるコースは克服しようと練習しますし、投手も毎回思い通りのボールを投げられるわけではありません。

体調や疲労、風向き、試合展開、プレッシャーなど、試合には数多くの不確定要素があります。

つまり、分析と実行はまったく別の能力です。

AIは分析できますが、ボールを投げることはできません。

最後に勝敗を左右するのは、選手自身の技術なのです。