AOSデータ社、データコマースDataMart.jpにスポーツオープンデータを公開

～Data to AI®仕事術でスポーツ分野の生産性向上～

企業データとAIの利活用カンパニー、AOSデータ株式会社 (本社:東京都港区、代表取締役社長 吉田 宣也 以下 AOS データ社)は、スポーツ分野の市場分析、健康管理、教育効果の評価、地域経済への影響評価などを可能とし、スポーツ関連の企業や組織、行政がデータに基づいた意思決定を行い、より効果的なプログラムと政策を実施に貢献をする重要なスポーツオープンデータを、AI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」( https://datamart.jp/ )で公開したことをお知らせします。

■スポーツデータの高まり
現代社会において、スポーツデータの活用が注目されている理由は多岐にわたります。技術の進化とデータの重要性が高まる中、スポーツ業界でもデータを駆使することで、選手の能力向上、ファンのエンゲージメント強化、経済的な価値の創出など、さまざまな利点が得られています。以下に、スポーツデータがなぜこれほどまでに重要視されているのか、その背景について述べます。

これらの要素が組み合わさることで、スポーツデータの重要性は今後も高まることが予想され、多様な利害関係者に対して価値を提供し続けるでしょう。

■スポーツデータとは
スポーツデータの利用と分析は、現代のスポーツ業界において極めて重要な役割を果たしています。技術の進化とデータの普及により、スポーツ組織は選手のパフォーマンス向上、ファンエンゲージメントの拡大、新たなビジネスチャンスの創出といった様々な目的でデータを活用しています。ここでは、スポーツにおけるデータ利用の幅広い側面に焦点を当て、それぞれのデータがどのように活用されているかを掘り下げて説明します。

１、技術データ
・使用されるテクノロジーとソフトウェア
・データ分析とパフォーマンス追跡システム
・試合分析のためのビデオ技術
・選手追跡とバイオメトリクス
・ウェアラブル技術の利用状況
２、法的データ
・スポーツに関する法律や規制
・契約詳細、選手との合意事項
・知的財産権の情報
・労働条件、選手の権利と責任
・訴訟履歴と法的な対応
３、社会的影響データ
・スポーツが地域社会に与える影響
・社会貢献活動とプロジェクト
・スポーツを通じた教育プログラム
・環境への配慮と持続可能性取り組み
・公共とのエンゲージメント活動
４、教育および文化データ
・スポーツ関連の教育プログラム、参加者数
・文化イベントとスポーツの統合
・学校や地域におけるスポーツ施設の利用状況
・スポーツ教育における公的支援の詳細
・スポーツと教育のクロスオーバーイニシアティブ
５、政策関連データ
・スポーツ関連政策の成果と評価
・地方自治体や国のスポーツ促進策
・スポーツを通じた健康増進政策の効果
・国際スポーツイベントの誘致とその経済効果
・スポーツ関連の法規制とその改正履歴
６、研究および開発データ
・スポーツ科学の研究成果
・スポーツ技術開発のトレンド
・パフォーマンス向上のための新技術
・スポーツ用品の研究開発と市場動向
・運動生理学および生体力学の最新研究
７、市場調査データ
・スポーツ関連商品の消費者動向
・ファンの購買行動とブランドロイヤルティ
・スポーツイベントの観客数とチケット販売動向
・スポーツ観戦のメディア消費パターン
・スポーツアパレルと機器の市場規模
８、環境影響データ
・スポーツイベントの環境への影響評価
・持続可能なスポーツ施設の設計と運用
・エコフレンドリーなスポーツ用品の開発状況
・スポーツ活動による地域社会への環境貢献
・環境保護を意識したスポーツイベントの推進
９、デジタルメディアデータ
・オンラインでのスポーツコンテンツの消費
・ソーシャルメディアでのスポーツブランドの影響力
・デジタルプラットフォームによる試合配信の視聴者数
・モバイルデバイスを使用したスポーツアプリの利用統計
・eスポーツとバーチャルスポーツの参加者と視聴者動向
10、人的資源データ
・スポーツ組織の雇用統計
・選手、コーチ、サポートスタッフの職務満足度
・スポーツマネジメントおよびマーケティングの職業訓練
・労働市場におけるスポーツ関連職の需給状況
・多様性と包摂性の推進に関するデータ
11、規制とコンプライアンスデータ
・スポーツにおける法規制の遵守状況
・ドーピング検査の結果とその対策
・スポーツライセンスと資格の管理状況
・国際的なスポーツガバナンスの基準とその適用
・競技の公正性を保つための規則と監督
12、テクノロジーイノベーションデータ
・スポーツテクノロジーの研究開発動向
・AIとビッグデータを活用した選手分析ツール
・ウェアラブル技術とバイオメトリクスの進展
・VR/ARを利用したトレーニングシステムの導入
・スポーツ観戦のための新しいデジタル体験の開発

これらの追加データ項目は、スポーツデータの深い理解と戦略的活用に不可欠であり、多方面からの利益をもたらす可能性があります。スポーツ業界全体の持続可能な発展とイノベーションを促進するために、データを活用することが推奨されます。

■スポーツデータの特性
スポーツ分野におけるオープンデータの利用は、分析、ファン参加、戦略的意思決定を強化するために急速に広がっています。データは、多くの利点を提供すると同時に、スポーツの世界に新しい可能性をもたらします。次に、スポーツ分野で公開されているオープンデータの特性について、その多様性、リアルタイム性、詳細性、アクセス性、標準化という点から説明します。

１、多様性
選手の統計、試合結果、チーム情報、リーグの成績など、非常に多岐にわたる情報を含んでいます。研究者、ファン、コーチ、メディアが様々な観点からデータを解析・活用することが可能です。
２、リアルタイム性
多くのスポーツデータは試合が進行するにつれてリアルタイムで更新されます。ファンやメディアは試合の現状を即座に把握でき、試合の進行に応じた分析が行えます。
３、詳細性
現代のスポーツデータは、選手の一挙手一投足を詳細に記録する技術の進歩により、非常に高い詳細度を持っています。深い分析が可能となり、選手のパフォーマンス向上や戦略の練り直しが行えます。
４、アクセス性
オープンデータイニシアティブのおかげで、公開されているスポーツデータは誰でもアクセス可能となっています。研究者や開発者だけでなく、一般のファンもデータを利用して自分なりの分析やアプリケーションの開発が可能です。
５、標準化
スポーツデータの形式やプロトコルは徐々に標準化されつつあります。異なるソースからのデータを統合しやすくなり、複数のデータソースを用いた包括的な分析がしやすくなっています。

これらの特性により、スポーツ分野のオープンデータは非常に有用であり、スポーツ科学の進歩、ファンのエンゲージメント向上、新たなビジネス機会の創出など、多方面にわたる利点を提供しています。

■ユーザーはスポーツデータの品質をどのように評価できるか？
スポーツデータの信頼性と有効性を評価することは、データを実際に活用する前に重要なステップです。品質の高いデータを保証することで、研究者やアナリストはより正確な分析を行い、より良い意思決定をサポートできます。スポーツのオープンデータに関しても、その品質を正しく評価することが不可欠です。次に、スポーツ分野のデータ品質を評価するための具体的な手順を解説します。

スポーツ分野のオープンデータの品質を評価する方法は、観光データセットの評価方法と同様に、いくつかの手順に分けて行うことができます。以下に、そのプロセスを説明します。

１、データセットのサンプリング
スポーツデータセットの品質を評価するためには、まずデータセットからサンプルを抽出し、そのデータがスポーツ業界や研究対象の母集団を適切に代表しているかを確認します。サンプリングしたデータを詳細に分析し、データの正確性と完全性をチェックすることが重要です。
２、データ収集方法の確認
データがどのように収集されたかを理解することは、その信頼性を評価する上で不可欠です。データ収集に用いられた調査の質問、サンプリング手法、データ収集のタイミング、使用された技術やツールなど、データ生成プロセスの全体像を確認します。データのバイアスの可能性や収集方法の適切性を評価できます。
３、データの属性の評価
最終的に、データセットの各属性を評価し、それが研究課題やビジネス目標に対して有用で関連性があるかを確認します。例えば、選手のパフォーマンスデータであれば、測定されたパラメーター（例：得点、アシスト、使用時間）、データのタイムスタンプ、関連するイベント情報が意味をなしているかを検討します。これにより、データが分析や意思決定に有効であるかを判断できます。

これらのステップを踏むことで、スポーツ分野のオープンデータの品質を体系的に評価し、そのデータが特定の要件や目的に適合しているかを判断することが可能になります。

■AI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」とData to AI仕事術
スポーツ分野におけるオープンデータの活用は多岐にわたり、その効果も計り知れません。政府統計の総合窓口などの公的データを活用することで、精度の高い情報に基づいた意思決定が可能となり、経済的な影響評価や市場分析、健康促進プログラムの効果検証など、具体的な成果を生み出すことができます。以下では、スポーツ分野でのオープンデータ利用の具体的な例を挙げ、それぞれのデータとその活用方法について述べます。

１、人口統計に基づくマーケティング戦略
使用データ: 年齢別、性別、地域別人口統計、スポーツ参加率、健康データ
効果: ターゲット市場の特定、カスタマイズされたプロモーションの展開、マーケティング効率の向上
２、公的健康データに基づくプログラム開発
使用データ: 国民健康・栄養調査データ、運動習慣、慢性疾患率
効果: 健康意識の高いプログラムの提案、参加者の健康改善、医療費削減
３、地域スポーツ施設の最適化
使用データ: 地域別スポーツ施設の数、利用状況、地域経済データ
効果: 施設の適切な配置、利用率の向上、地域社会への貢献
４、教育プログラムへのフィードバックの統合
使用データ: 教育データ、学校でのスポーツプログラムの成果、学生の体力テスト結果
効果: 教育カリキュラムの改善、生徒の体力向上、学業成績との相関分析
５、地方政府のスポーツ振興政策評価
使用データ: 地方自治体のスポーツ振興予算、参加率、スポーツイベントの経済影響
効果: 政策の効果評価、資金配分の最適化、地方創生への貢献
６、オリンピック効果の分析
使用データ: オリンピック開催年の経済データ、観光統計、就業率
効果: 大規模イベントの経済的利益の評価、将来のイベント計画への洞察
７、スポーツによる観光促進の分析
使用データ: 観光統計、スポーツイベントに関連する観光客数、消費行動
効果: スポーツ観光の促進、地域経済への貢献、マーケティング戦略の改善
８、選手の移籍市場分析
使用データ: 人口動態、選手のキャリア統計、契約情報、移籍履歴、市場価値評価
効果: 選手の適正価値の算出、適切なタイミングでの移籍交渉、投資リターンの最大化
９、青少年スポーツプログラムの影響評価
使用データ: 学校体育参加データ、健康診断結果、地域別スポーツ施設利用率、プログラム参加率、教育成果
効果: プログラムの有効性評価、資源の効率的配分、青少年の健康と社会的スキルの向上
10、競技スポーツの経済効果の分析
使用データ: 地域経済データ、スポーツイベント収益、観光収入、雇用統計、メディア契約
効果: スポーツが地域経済に与える影響の明確化、戦略的イベント計画、投資効果の最大化
11、スポーツ施設の最適配置
使用データ: 人口統計データ、地域別レクリエーション施設の分布、交通アクセスデータ、施設利用率、市民の健康状態
効果: 施設の需要予測、アクセス向上、公共の利益の最大化
12、プロスポーツチームの地域社会への影響
使用データ: 地域経済指標、チームの経済貢献度、社会活動レポート、ファンベース統計、メディアの影響力
効果: チームの社会的価値の評価、地域コミュニティとの連携強化、ブランド価値の向上
13、スポーツツーリズムの推進
使用データ: 旅行者統計、イベント日程、宿泊施設の予約状況、地域の観光収入、観光客の満足度調査
効果: 観光客の流入増加、地域経済への直接的貢献、国内外からの認知度向上
14、スポーツ科学研究の推進
使用データ: 健康データ、スポーツ参加率、運動による健康改善効果の研究データ、トレーニング方法、選手のパフォーマンスデータ
効果: トレーニング方法の科学的根拠の提供、選手健康の維持とパフォーマンス向上、スポーツ医学の進展

これらの事例は、公的デこれらの事例は、公的データを活用してスポーツ分野でのさまざまな戦略的決定をサポートする方法を示しています。データを使用することで、より詳細な市場分析、健康管理、教育効果の評価、地域経済への影響評価などが可能になります。これにより、スポーツ組織はデータに基づいた意思決定を行い、より効果的なプログラムと政策を実施することができます。公的データの活用は、透明性と責任を持って行われることが重要であり、正確なデータ分析に基づく戦略的アプローチが求められます。

■データの共有・活用から、資産として売買されるDXの推進へ
AOSデータは、『Data to AI® 』というキャッチフレーズを掲げ、AI・DX時代のAI&データドリブン経営のためのデータワンストップサービスを展開しています。具体的には、紙などのアナログ情報をデジタル化するプラットフォーム「aipapyrus.com」、企業内のデータを安全に共有・集積するプラットフォーム「aosidx.jp」、損失したデータを復旧するデータリカバリーセンター「data119.jp」、データを活用するためのAIデータ加工センター(データアノテーションサービス) 「aidata.jp」など、データのライフサイクル全体を一気通貫で管理するための各種ソリューションを、ワンストップで運営および提供しています。

「DataMart.jp」は、データ化、データ共有と保存、データ活用のデータライフサイクルの次に位置付けられる、企業間のデータ売買マーケットプレイスであり、企業データが資産として売買されるDXを推進いたします。

■AI学習用データコマース「DataMart.jp」を支える各賞受賞実績の技術
「DataMart.jp」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を15年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューション「AOS IDX」を支えるソリューションとして開発されました。

■AI学習用データコマース「DataMart.jp」概要 ( https://datamart.jp/ )
・目的

ビッグデータ、オープンデータ、マイデータを蓄積しAI学習用データの加工を支援。AI学習用データの収集の効率を上げAIシステムの構築に専念できるよう、各企業のAIシステム開発の生産性向上をサポートします。
・対象データ

位置データ、財務データ、eコマースデータ、会社データ、企業統計データ、技術データ、シンセテイックデータなどオープンデータ（法人のビッグデータ、個人のマイデータを購入、販売、取引が可能）
・DataMart.jpのメリット
(1)データ販売者自社で蓄積したデータをマネタイズし、更新データ提供などを通して継続的なロイヤリティの獲得
(2)データ利用者必要なデータを手間をかけずに入手でき、購入後すぐ活用できるよう加工された高付加価値データを自社のAIに効果的な学習用データとして提供できる
・DataMart.jpの特徴
マッチング表示登録情報や希望条件にマッチするデータセット を優先して表示
メッセージ機能データセット提供者と直接コンタクトし、データに関する質問などスピーディに情報交換可能
いいね機能興味のあるデータセットに「いいね！」をしておくと、該当データセットの最新の状況を常に確認できる
・DataMart.jpの利用料金
販売者様からの手数料10％　
購入者様からの手数料データ販売額の０％　＊オープンデータの場合無償

■スポーツデータプロバイダーの募集
スポーツ業界はデジタル革命の最前線にあり、特にデータの活用が競技の分析、ファンエンゲージメントの強化、そして運営効率の向上に不可欠です。パンデミックにより、リモート視聴やデジタルインタラクションの需要が急増し、スポーツデータの重要性が一層明らかになりました。このような背景のもと、私たちはスポーツデータのプラットフォームを拡充し、業界に革新をもたらすための新たなデータコマースを構築しています。その一環として、私たちは高品質なスポーツデータを提供していただけるデータプロバイダーを広く募集しております。スポーツ業界の進化に貢献し、共に成長するパートナーを募集いたします。

【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社　代表者：吉田 宣也
設 立：2015年4月　所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）　
URL： https://www.aosdata.co.jp/

AOSデータ株式会社は、クラウドバックアップのAOSBOXを初めとしたソフトウェアの導入からパソコンやスマートフォンの廃棄まで、ライフサイクルに合わせた様々な製品を提供し、2020年8月に「リーガルデータ事業」をグループ会社から事業承継しました。これにより、下記のラインナップで「データ管理」の製品とサービスをご提供しております。

・データトラブル予防対策の「クラウドバックアップ」
・データメンテナンスの「データ復元」「データ抹消」「データ移行」
・データトラブル事後対策の「データ復旧サービス」
・データをトラブルから守る「データセキュリティ」
・証拠データの復元調査や証拠データ作成を行う「リーガルデータサービス」

さらに2021年4月よりAOSグループのAI・DX事業部門を「データアセット マネジメント」ソリューションと融合し、産業DXのキーになるデータの利活用、特にAIのためのデータ利活用を最大にするデータプラットフォームの会社へと進化して参ります。