日本IBMは6月25日、日本スポーツ振興センター（JSC：JAPAN SPORT COUNCIL）と共同で、日本卓球協会（JTTA：Japan Table Tennis Association）の協力のもと、人工知能（AI）を活用して卓球の試合映像からプレーシーンを自動検出するアルゴリズムを開発した。同研究は、IBMの東京基礎研究所のリサーチャーや、IBM Systems製品に特化したサービス開発を支援するIBM Systems Lab Servicesのエンジニアが行った。
今回開発した自動検出アルゴリズムにより、プレーシーンの検出を自動化し、JSCが開発したゲーム戦略の策定に効果的なアプリケーションに実装されたことで、卓球選手のサポート体制の強化につながったという。
この自動検出アルゴリズムは、映像がラリー中のシーンかラリー以外のシーンかを判断するAIモデルを活用する。このモデルであらかじめ学習し、試合映像を同モデルで処理することでラリー単位のプレーシーンを切り出すことができる。
また、同時に試合中の得点情報の自動検出アルゴリズムも開発し、スポーツアナリストは、映像分析に関する作業時間を削減でき、より高度な分析に注力したり、より多くの試合映像を分析できたりするなど、ゲーム戦略の策定を強化できるようになる。さらに実際に、競技現場で利用するアプリケーションも開発されたことにより、基本的なゲームスタッツ（統計情報）とともに必要な場面を映像で振り返ることも可能だ。
アルゴリズムを開発するサーバーとして、「IBM Power System S822LC for High Performance Computing」と「IBM Power System AC922」を使用した。両サーバー上に「IBM Watson Machine Learning Community Edition」（旧名：IBM PowerAI）によるディープラーニング基盤を構築し、アルゴリズム（AIモデル）の開発が行われた。最適化されたディープラーニング基盤を使用することで、モデル学習時間の短縮・学習の効率化を行い、短期間でのモデル開発が可能になった。
