独紙ビルトによると、ブンデスリーガの新シーズン開幕を控え、クラブ幹部が選手評価や移籍決定を支援するために、人工知能の活用がますます増えているという。金曜日にはドイツのトップリーグが再開される。開幕戦はアリアンツ・アレーナでバイエルン・ミュンヘン対シュトゥットガルトが行われる。カメラとセンサーのサポートにより、シュート、タックル成功、パス精度など、大量のデータが収集される。ミュンヘンを拠点とする企業Gamecode.AIもまた、大量の生データと位置データを収集している。

同社の共同創設者兼マネージングディレクターは42歳のトビアス・ハウプト氏だ。元ゴールキーパーでありサッカーマネージャーでもある彼は、長年DFBアカデミーを担当し、元ドイツ代表監督で現バルセロナ監督のハンジ・フリック氏と密接に協力してきた。さらに、ワールドカップ優勝者バスティアン・シュヴァインシュタイガーの兄、44歳のトビアス・シュヴァインシュタイガーも同社のフットボール・オペレーション部長を務めている。

同社はオフボールの動きの分析に特化しており、スター選手がどのように試合を読み、それに応じて意思決定をするかを測定する。簡潔に言えば、Gamecode.AIは選手の試合における知的判断能力を評価するのだ。

さらに、同社は以前からクラウドベースのGamecodeツールをサブスクリプションモデルで提供している。初期のユーザーの一人は、元ドルトムント監督のエディン・テルジッチ氏で、彼は2026年夏からスペインのアスレティック・ビルバオのヘッドコーチを務める予定だ。

ビルトの取材によると、テルジッチ氏の他にも、ブンデスリーガ、プレミアリーグ、MLS、スイス・スーパーリーグの複数のトップクラブの幹部、コーチ、スカウトもこのシステムを利用しているという。また、同社はAIチャットボットも立ち上げており、スポーツディレクターやスカウトが選手探索を支援する計画だ。

ミュンヘンでのデモンストレーション中に、ビルト記者はAIに「コンラッド・ライマー選手の特性に最も近く、バイエルン・ミュンヘンのプレースタイルに適した右サイドバックのトップ5ランキングを教えてください」と尋ねた。

その質問に答えるため、AIは各クラブの哲学、戦術、財政状況に合わせて個別に開発された指標システムにアクセスし、10億以上のデータポイントを使用する。財政的実現可能性の分析のため、AIはデータウェブサイトtransfermarkt.de（ビルトと同様にアクセル・シュプリンガー・グループに属する）の市場価値と財務データを使用する。

その答えは、「バイエルン・ミュンヘンは4-2-3-1フォーメーションを採用し、伝統的なフルバックを使用している（…）。したがって、右サイドバックは守備時にポジショニングがしっかりしており、攻撃時には前方へのドリブル、1対1のデュエル、カットバック、ハーフスペースからのクロスができる能力が必要である。これらはライマー選手の特性である。補強モデル：ブンデスリーガ＋プレミアリーグ。現実的な移籍予算：最大約7200万ユーロ」というものだった。

AIが提示した具体的な候補選手には、右サイドバックのミヒャエル・カヨーデ（22歳、ブレントフォード）、ペドロ・ポロ（22歳、トッテナム）、ドド（27歳、フィオレンティーナ）、ヌネス（27歳、マンチェスター・シティ）、アンドレ・ラティウ（28歳、ラージョ・バジェカーノ）が含まれる。

カヨーデを例にとると、AIは「現実的」で「非常に適している」と評価していた。そして、「彼のボール奪取能力は世界レベルであり、1対1の能力も最高レベルである（…）。彼のプレッシング能力はこのリストの中で最も強い」と付け加えた。さらに、「市場価値がわずかに減少（4000万ユーロ→3500万ユーロ）」と記した。これは、AIがこのリストの中でカヨーデがライマーの最も適切な後継者であると考えていることを意味する。

この質問に答える際、AIはバイエルン・ミュンヘンが独自に開発した指標システムを使用していないことに注意する必要がある。このデータは当然ながら公開されていないからだ。

アルゴリズムは本当に優れた選手を見つけられるのだろうか、それとも最終的にはサッカーのプロフェッショナルにとって別の参考情報を提供するに過ぎないのだろうか？確かなことは、この数十億ユーロ規模の移籍市場において、ますます多くのクラブが人工知能を利用しているということだ。これがより良い意思決定に役立つかどうかは、最終的にはピッチ上でのパフォーマンスにかかっている。

AI翻訳。

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