これまでに、ボクシング、アーチェリー、射撃、テコンドーの4つのナショナルチームが、国内テクノロジー企業との協力とフランス企業のトレーニングソフトウェアの活用を通じてAIを導入しています。4チームによるテストの後、実際の成果を評価し、 スポーツ業界は2026年に多くの主要スポーツにおいてAIとテクノロジー、そして集中的なトレーニングを組み合わせ、最適な効率性を実現する予定です。
実際、ベトナムのスポーツ界は、経営陣がこのトレンドを認識しているにもかかわらず、AIの活用がかなり遅れています。昨年、当時のベトナムスポーツ局長ダン・ハ・ヴィエット氏は、トレーニングとマネジメントの早期段階にAIを導入する計画を立てました。ベトナムのスポーツ界は、選手のトレーニング量に関連する各指標を分析するためのデータバンクを構築することが不可欠です。しかし、その理想と現実の距離は非常に遠いです。AIや関連技術の応用には、特にトレーニング段階において、大規模なデータソース（ビッグデータ）を高精度かつリアルタイムで継続的に「ロード」する必要があります。
残念ながら、ベトナムの現在の施設はこれらの要件を満たすことができず、あるいは満たせたとしてもごく少数の人しか利用できないため、技術を同期させたトレーニングプロセスを構築することが困難です。バレーボール、陸上競技、水泳、体操など、詳細なパラメータ測定が求められるスポーツでさえ、選手のパラメータを測定するためのセンサーや専用ビデオレコーダーを備えたプール、ランニングトラック、体育館は存在しません。客観的なデータ取得の難しさが、入力データの品質向上に課題をもたらしています。
スポーツ業界には、コーチ、医師、データ専門家、技術エンジニアなど、高度な資格を持つ人材のチームが必要です。AIは正確な分析と賢明な提案を提供できますが、その情報をどのように活用するかを決定するのはこれらの専門家です。AIをトレーニングに効果的に活用するには、栄養、スポーツ医学、国際大会など、あらゆる段階を高度化する必要があります。スポーツ業界が自ら変革する動機を高めているのは、テクノロジーの需要です。AIをトレーニングに活用することで、感情的な経験に頼るのではなく、ベトナムのスポーツは、真剣な投資、ロードマップ、そして業界リーダーからテクノロジーパートナーへの長期的なコミットメントに基づいた、 科学的で透明性の高いモデルの構築へと進むことができます。
そのためには、スポーツ関係者が積極的に連携し、協力し、より強固で実質的な社会化プロセスを推進し、投資資源を多様化することが求められます。国家予算だけですべてを担うことは不可能であり、各競技を統括する部署や組織が主な役割を担うことになります。長期的には、AIの活用は、コーチや選手にとってトレーニングの効率性向上と、数値やデータによる成果評価へのプレッシャーとなります。これは、信頼性の高い数値を通じた投資誘致の強力な根拠にもなります。
出典: https://www.sggp.org.vn/ai-thuc-day-nang-chat-van-dong-vien-post804414.html
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