日本代表もMLBも。プロスポーツの”生成AI”活用がいま面白い件

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2026年6月21日。私はこの日のことを、たぶんしばらく忘れないと思うんですよ。

日本時間の朝、サッカー日本代表がワールドカップのグループステージ第2戦でチュニジアを4-0で下しました。鎌田大地が4分に先制して、上田綺世が31分と83分の2得点、間に伊東純也のゴールも決まって、勝ち点を4に伸ばして決勝トーナメント進出にぐっと近づいた。

そして同じ日、海の向こうでは大谷翔平が第16号ホームランを放っています。第2子の誕生を発表した直後の試合での一発でした。「祝砲」ってこういうことを言うんだな、と。

スポーツが、最高に盛り上がる一日だったわけです。

でね、ここからが今日の本題なんですけど。

この日本代表の試合も、大谷のホームランも、その「裏側」では生成AIが当たり前のように働いていた んですよ。これ、意外と知られてないんじゃないかなと思います。

「いやいや、スポーツは人間がやるものでしょ。AIとか関係ないでしょ」と思うじゃないですか。私も最初はそう思っていました。でも調べてみたら、想像していた以上に、生成AIがプロスポーツの現場に入り込んでいて、正直ちょっと驚いたんです。

そして調べ終わったあとに残ったのは、こういう実感でした。

「これ、スポーツの話じゃないな。地方の中小企業こそ、今すぐ向き合わないといけない話だ」と。

なぜそう思ったのか。順番に話していきますね。

まず大事な話：「VAR」は生成AIじゃないんですよ

本題に入る前に、ひとつだけ整理させてください。これを混同したまま読み進めると、話がぐちゃぐちゃになるので。

「スポーツ × AI」と聞いて、多くの人がまず思い浮かべるのって、こういうやつだと思うんです。

• サッカーのVAR（ビデオ判定）やオフサイド判定
• 野球の球速・回転数を測る「スタットキャスト（Statcast）」
• テニスのライン判定でおなじみのホークアイ

これらは確かにすごい技術です。でもね、これらは「生成AI」ではない んですよ。

VARやホークアイの正体は、カメラの映像から物体の位置を追いかける「コンピュータビジョン」という技術です。スタットキャストもセンサーとカメラで物理データを測るトラッキング技術。どれも「測る・見分ける・判定する」のが仕事です。

一方で、いま世間を騒がせている「生成AI」は、ChatGPTやGemini（ジェミニ）、Claude（クロード）みたいに、文章や画像、動画、音声を「新しく作り出す」AI のことです。役割がぜんぜん違う。

なぜこの区別にこだわるかというと、これを混ぜて語ると「AIってもう完成してるんでしょ」みたいな雑な理解になってしまうから。実際のプロスポーツの現場では、この「測る系のAI（従来型）」と「作る系のAI（生成AI）」が、役割分担しながら共存しているんです。

ここを押さえたうえで、生成AIが実際に何をしているのか見ていきましょう。

日本代表は「今まさに」生成AIの当事者です

まず一番ホットな話から。

今回のワールドカップ2026に出場している48の代表チーム。実はこの全チームに、FIFA（国際サッカー連盟）がレノボと組んで開発した「Football AI Pro」という生成AIアシスタントが提供されているんです。そう、日本代表もこれを使える48チームのうちの一つ なんですよ。

これ、FIFAの「フットボール言語モデル」という、サッカーに特化した大規模言語モデルがベースになっています。膨大な試合データや戦術情報を、自然な言葉で聞いて引き出せる「サッカー専用のChatGPT」みたいなイメージですね。

ただ、ここで誤解してほしくないことがあって。一部のメディアでは「AIが審判を支援する」みたいに報じられたんですけど、FIFAは公式に「試合の前後の分析に使うもので、試合中（ライブ）の判定には使わない」と明言しています 。原文でも “can be used before and after matches for match analysis, but not during live play” とハッキリ書かれている。

つまり、生成AIの役割は「勝負そのものを裁く」ことじゃない。「準備と振り返りを手伝う」ことなんです。試合中の判断は、あくまで人間の審判が下す。

この「ライブは人間、前後はAI」という線引き、すごく示唆的だなと思っていて。あとでまた出てきます。

で、これを自社に置き換えると? あなたの会社の「Football AI Pro」って、何になるでしょうか。たとえば自社の業界知識や商品情報を学ばせたAIに「この顧客への提案、過去の似た事例ある?」と聞ける状態。試合（商談）そのものは人間がやるけど、その準備をAIが支える。もう、そういう時代なんですよね。

日本のJクラブも、もう動き出している

「いや、それは世界トップの代表チームの話でしょ」と思いますよね。わかります。でも、日本のJリーグのクラブも、もう生成AIを使い始めているんです。

私が「おっ」と思ったのが、ジュビロ磐田と清水エスパルスの事例です。

両クラブとも、KDDIと組んで、生成AIが「試合観戦の前後の観光プラン」を自動で提案する サービスの実証を始めています。磐田は2025年4月に発表して5月から、清水は2025年8月25日に実証を開始しました。

仕組みはこうです。試合日程と、スタジアムへの到着・出発の時刻、それから好みの観光スタイルを入力すると、生成AIがそのサポーター専用の周辺観光プランを作ってくれる。しかも「海の幸が食べたい」「宿泊費は安く抑えたい」みたいな要望をチャットで追加すると、プランがその場で組み替わる。

これ、何が嬉しいかというと、遠くから来るサポーターのハードルを下げて、スタジアム周辺の街にお金を落としてもらう動線を作れるんですよ。サッカークラブが「街の回遊」を生成AIでデザインしている。面白くないですか。

それから、コンテンツの世界。Jリーグは「WSCスポーツ」というイスラエル発のAI企業の技術を使って、1試合の映像から数十本ものハイライト動画を自動生成 しています。Jリーグの担当者は「毎節30試合ものシーンを即時に届けるには、AIの活用が不可欠」と語っています。リーグが「量」をAIで supply して、各クラブは「質（オリジナルコンテンツ）」に集中する、という分業ができている。

配信側のDAZN（ダゾーン）も動いています。WSCと組んだ「モーメント・ブースター」という、決定的瞬間をその場でSNSに共有できる機能で、ソーシャルでのエンゲージメントが約1.4倍になった とDAZN側が発表しています（このあたりの数字はサービス提供側の発表値なので、そのつもりで聞いてくださいね）。さらにDAZNは、AIアバターによる実況・解説の研究も進めていて、年間1万試合に質の高い解説をつけられる未来を描いている。

ただ、ここでもDAZNの担当者はこう言っているんです。「試合中の実況・解説にAIを導入することは考えていない。試合前後での活用を考えている」と。

……気づきました? また「ライブは人間、前後はAI」なんですよ。FIFAと、まったく同じ哲学。

で、これを自社に置き換えると? WSCが「1試合から数十本の動画」を作るように、あなたの会社も「1つのネタから複数の発信」を生成AIで量産できます。1本のブログを書いたら、SNS用の短文、チラシのコピー、メルマガの導入文に展開する。人手が足りない現場ほど、この「量産」は効きます。

海外クラブの「スカウティング」がエグいことになっている

選手を見つける「スカウティング」の現場も、生成AIで激変しています。

一番わかりやすいのが、スペインのセビージャFCの事例。彼らはIBMの「watsonx（ワトソンエックス）」とMeta社の大規模言語モデル「Llama（ラマ）3.1」を組み合わせた「Scout Advisor」というツールを2024年1月から導入しています。

何がすごいって、セビージャには30万件を超える選手のスカウト報告書 が溜まっていたんですよ。でも、これだけの量があると、人間がひとつの候補リストを分析するだけで200〜300時間もかかっていた。膨大すぎて、宝の山が宝の持ち腐れになっていたわけです。

そこに生成AIを入れた。スカウトが「スペースを作るのが上手いウインガーを探して」みたいに普通の言葉で聞くと、AIが30万件の報告書を読み解いて、わずか2分で候補選手の要約リストを返してくれる ようになった。これまで何百時間もかけて読み込んでいた山のような報告書の”要約”が、たった2分で手に入るわけです。

これ、私が今日一番「うわ」と思った事例なんですよね。理由はあとで言います。

似た動きはあちこちにあって、イングランドのウェストハム・ユナイテッドは2025年11月にAWSと組んで、プレミアリーグ初の「機械学習＋生成AI」を使ったスカウティングプラットフォームの構築を発表しました。

ちょっと毛色が違うけど面白いのが、グーグルのDeepMindとリヴァプールFCが作った「TacticAI（タクティックエーアイ）」。これはコーナーキックの戦術を分析するAIで、過去7,176本ものコーナーキックを学習して、「誰がボールに触れそうか」を78.2%の精度で予測できる。リヴァプールの戦術専門家が評価したところ、AIの提案の90%が「実際の試合より好ましい」と判断されたそうです。

ただし、このTacticAIは厳密には「純粋な生成AI」ではなく、予測する部分（従来型AI）と、新しい戦術パターンを生成する部分を組み合わせた「ハイブリッド」 です。ここは正確にお伝えしておきます。ちなみにブラジルの強豪パルメイラスが2026年6月、このTacticAIを世界で初めてライブの試合分析に実戦投入しています。

で、これを自社に置き換えると? セビージャの30万件のスカウト報告書って、あなたの会社の「過去の見積書」「提案書」「議事録」「顧客対応の履歴」と同じなんですよ。溜まっているのに使いこなせていない情報の山。そこに生成AIを通すと、「あの時の似た案件どうだった?」が数秒で引ける”自社版Scout Advisor”になる。これ、規模は関係ない。100件でも1000件でも、構造は完全に同じです。

大谷の16号も、生成AIが”実況”していた

冒頭の大谷の話に戻りましょう。

メジャーリーグ（MLB）は、グーグルクラウドと組んで「Scout Insights」という機能を提供しています。これは2025年シーズンの開幕から登場して、2026年も続いているもの。Geminiの「2.5 Flash」と「Gemma」というモデルを使って、スタットキャストの複雑なデータとMLBの長い歴史を、その場で「物語」に変換 してくれるんです。

MLBの公式アプリの「Gameday」で、1球ごとに「この場面、実はこういう意味があるんですよ」という、本来なら解説者しか言えないような深い文脈を生成AIが届けてくれる。これは全試合が対象なので、当然、大谷の打席にもこの生成AI実況がついている わけです。あの16号の場面も、データ上の文脈をGeminiが解析していた。

さらにMLBは2025年7月のオールスターゲームで、もう一歩踏み込んだことをやっています。Gemini 2.5 Proを使って、本塁打がどこに着弾するかを予測して、観客にこんな個別メッセージを出した。「大谷の打撃履歴から、あなたの座る153セクションに本塁打が届く確率が通常より高まっています」みたいなやつ（このオールスターの取り組みは、さっきのScout Insightsとは別の事例です。MLBは複数の使い方を試している）。

放送の世界でも、2025年のワールドシリーズではFOXが「Fox Foresight」という、Geminiを使って過去の名場面との比較を瞬時に出すシステムを使っていました。

野球って、データのスポーツって言われるじゃないですか。そのデータを「人間がワクワクする物語」に翻訳する。これこそ生成AIの得意技なんですよね。

で、これを自社に置き換えると? あなたの会社にも「数字」はありますよね。売上、在庫、顧客の購買履歴。でも、その数字を見て「で、何が言えるの?」を毎回考えるのは大変です。生成AIは、その数字を「お客さんに刺さる一言」や「現場が動ける提案」に翻訳してくれる。データを”物語”にする。中小企業でも、今日からできます。

「作る」と「届ける」をAIが肩代わりする時代

コンテンツを作って届ける部分も、生成AIがガンガン入っています。

イングランドのプレミアリーグは、2025年7月にマイクロソフトと5年間の戦略提携を発表しました。「Premier League Companion」というAIアシスタントで、30シーズン分の統計、30万本の記事、9000本の動画を横断 して、ファンの質問に答えてくれる。対象は世界18億人のファンです。スケールがバグってますよね。

同じプレミアリーグは、アドビとも組んでいます。アドビの画像生成AI「Firefly（ファイアフライ）」を使って、ファンが自分のファンタジーサッカーのチーム用にオリジナルのエンブレムやユニフォームを作れるようにした。しかもFireflyは「権利処理されたデータだけで学習している」ので、商用でも安心して使える設計になっている。ここ、地味だけど重要なポイントです。

個人的に一番ぐっときたのが、2024年のパリ五輪でNBCがやった事例。アメリカの伝説的スポーツ実況者、アル・マイケルズさんの声を生成AIでクローンして、視聴者一人ひとりの「お気に入りの競技・選手」に合わせたダイジェスト番組を作りました。その数、最大700万通りのパターン にのぼったと報じられています。一人ひとり違う番組を、AIマイケルズが名前を呼びかけながら実況する。鳥肌じゃないですか。

で、これを自社に置き換えると? プレミアリーグの「18億人に個別対応」は無理でも、「100人のお客さんに、それぞれ少しずつ違うメール」なら、生成AIで今すぐできます。アドビのFireflyでファンがエンブレムを作るように、デザインの専門家がいない会社でも、販促バナーやチラシをAIで作れる。「作る」と「届ける」のコストが、ぐっと下がっているんです。

念のため：これは「生成AIじゃないAI」です

ここまで生成AIの話をしてきましたが、公平を期すために、「すごいけど生成AIではないAI」も整理しておきますね。混同しないために大事なので。

• 怪我の予測：「Zone7」というAIが有名で、スペインのヘタフェでは負傷者を65〜66%、リヴァプールでは選手の離脱日数を30%減らしたと報告されています。日本のいわきFCや東京ヴェルディも「Kitman Labs」というデータ統合基盤を導入。でもこれらは 過去データからパターンを読む「予測型AI」で、生成AIではありません 。
• チケットの価格変動（ダイナミックプライシング）：名古屋グランパスが2025年11月にJリーグ初の「座席1つ単位」での価格変動を導入、川崎フロンターレも2026年から本格導入。これも需要予測の機械学習で、生成AIではない。
• 半自動オフサイド（SAOT）：プレミアリーグが2024-25シーズンから導入して、VARの判定確認時間を平均30秒短縮。これもコンピュータビジョン。

つまり、プロスポーツの現場では「予測・判定する従来型AI」と「文章や映像を生み出す生成AI」が、それぞれの得意分野で働いている。どっちが上とかじゃなくて、役割が違う 。ここを分けて理解できると、自分の会社で「どこにどっちを使うか」がクリアに見えてきます。

本質はこれ。「予測AI」が出した答えを「生成AI」が人に届ける

ここまでの事例を全部ならべてみて、私はひとつの「型」が見えてきたんですよ。

それは、プロスポーツのAI活用は「二階建て」になっている ということです。

一階：予測・分析する従来型AI（選手の動きを追う、怪我リスクを読む、データを測る）

二階：それを人間に届ける生成AI（自然な言葉にする、個別メッセージにする、物語にする）

セビージャの例がまさにそうです。一階で30万件のデータを整理して、二階の生成AIが「2分の要約」にして人間に渡す。MLBもそう。一階のスタットキャストが測ったデータを、二階のGeminiが「物語」に変えてファンに届ける。

そして、この二階建てを支えている土台が、「整理された自社データ」 なんです。

セビージャが2分で要約を出せたのは、30万件の報告書が「使える形」でデータベースに整理されていたから。MLBがGeminiの力を引き出せているのは、全球場のデータをすぐ結合できる環境を作っていたから。

逆に言うと、データが散らかっていたら、どんなに高性能な生成AIを入れても意味がない 。ここ、めちゃくちゃ大事です。

で、ここからが本題です。これ、中小企業の話なんですよ

長々とスポーツの話をしてきましたが、私が本当に伝えたかったのはここからです。

考えてみてください。サッカーや野球って、「人間の肉体」と「勝負」という、一番アナログな世界 じゃないですか。汗をかいて、走って、ぶつかって、勝ち負けが決まる。AIなんて一番遠そうな領域です。

その、一番アナログなプロスポーツですら、生成AIが当たり前のように入り込んでいる。試合の準備に、ファンとの接点に、コンテンツの量産に。

これが意味することって、ひとつだと思うんです。

「うちの業界には関係ない」「うちの規模には早い」という”聖域”は、もう存在しない 。

地方の、従業員が数人から数十人の中小企業。「AIなんて大企業の話でしょ」「うちみたいな会社には関係ないよ」――私、徳島でいろんな経営者の方とお話ししますが、本当によく聞くんです。その気持ち、すごくわかります。

でも、です。

さっきのセビージャの「30万件の報告書を2分で要約」を思い出してください。あれ、あなたの会社にもあるんですよ。形を変えて。

• 過去の見積書、提案書
• 顧客とのメールのやりとり、対応履歴
• 会議の議事録、現場のメモ
• 職人さんやベテランの頭の中にある「暗黙知」

これ全部、セビージャでいう「スカウト報告書」 なんです。溜まっているのに、使いこなせていない宝の山。そこに生成AIを通すだけで、「あの時の似た案件、どう対応したっけ?」が数秒で引ける。新人さんがベテランの判断を真似できる。これ、規模が小さくても、いや、人手が足りない中小企業ほど効く んですよ。

そして、忘れちゃいけないのが、FIFAとDAZNが揃って言っていた「ライブは人間、前後はAI」という哲学です。

これ、中小企業のAI活用の答えそのものだと思っていて。

• 大事な経営判断、お客さんとの真剣勝負（ライブ）→ これは人間がやる
• その準備、下調べ、文章の下書き、要約、翻訳（前後）→ これはAIに任せる

社長の仕事をAIに奪わせるんじゃない。社長が「考えること」に集中できるように、雑務をAIに渡すんです。

完璧を待たないでください。今日、ここから始められます

「でも、うちにはペタバイトのデータも、専門のIT部署もないし……」

そう思いますよね。でも、もう一回言わせてください。本質（溜まったデータ × 生成AI × 人間の判断）は、MLBもセビージャも、あなたの会社も、まったく同じ なんです。

違うのは規模じゃない。「始めるかどうか」だけ です。

人手不足、技術の属人化、後継者がいない――地方の中小企業が抱えるこういう悩みって、実は生成AIが一番得意とする領域なんですよ。少ない人数で、もっとできることを増やす。一人の頭の中の知識を、チーム全体で使える形にする。

だから、完璧な準備を待たなくていいです。明日からでもなく、今日から。

たとえば、こんな小さな一歩から。

1. 今日の会議の議事録を、生成AIに「3行で要約して」と頼んでみる
2. お客さんへの返信メールの「たたき台」をAIに作らせて、自分で仕上げる
3. チラシやSNS投稿の文案を、AIに5パターン出させて選ぶ

これだけでも、「あ、こういうことか」という感覚がつかめます。その感覚こそが、一番の財産なんです。

プロスポーツの世界が教えてくれたのは、「AIが人間に取って代わる」未来じゃありませんでした。「AIが下準備をして、人間が一番大事なところで力を発揮する」未来です。

日本代表がチュニジアに4-0で勝った日。大谷が16号を放った日。その同じ日に、生成AIは静かに、でも確実に、私たちの仕事の現場にも入り込んでいます。

その波に、地方の中小企業も乗らない手はない。というか、乗らないと、本当に置いていかれます。でも逆に言えば、今ならまだ、十分に間に合う 。むしろ、小回りの利く中小企業のほうが有利なくらいです。

一緒に、最初の一歩を踏み出してみませんか。

私たちカンマンは、徳島の中小企業のみなさんと、こういう「で、うちは何から始める?」を一緒に考えるのが仕事です。スポーツの話で終わらせず、ぜひ自分の会社のことに引き寄せて考えてみてください。

きっと、思っているより面白い世界が待っていますよ。