名古屋大学・藤井慶輔准教授が語る、データ分析の最前線と「人とAIが協働する意思決定」―AI時代に求められる「人間の役割」とは
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デフィデ株式会社（東京都港区赤坂2-4-6、代表取締役：山本 哲也）は、AI・データ活用の未来を各分野の第一線で活躍する研究者・専門家に聞くインタビューシリーズ「AI Future Talks」第17回において、名古屋大学大学院情報学研究科 准教授・藤井慶輔氏へのインタビュー記事全3回を公開しました。藤井氏は、機械学習とスポーツアナリティクスの融合を専門とし、スポーツにおける「戦術の巧みさ」やプレイの価値をデータから可視化する研究に取り組んでいます。今回のインタビューでは、2026年5月に刊行された著書『AI時代のスポーツアナリティクス』（東京大学出版会）の執筆背景から、AIを活用したスポーツデータ分析の可能性、さらに「反実仮想」による意思決定支援、人間とAIの協働、企業における技能伝承や暗黙知の可視化まで、幅広いテーマについてお話を伺いました。
■「AIは答えを出すもの」から「人間の意思決定を支援するもの」へ
AIの進化によって、膨大なデータの収集・分析や、将来予測、シミュレーションが可能になりつつあります。
藤井氏の研究では、実際に起きたプレイだけを見るのではなく、
「もし別の動きをしていたら、結果はどう変わっていたのか」
という「反実仮想」の考え方を用いることで、通常のデータ分析だけでは見えにくいプレイの価値や戦術改善の可能性を探っています。
こうしたアプローチはスポーツに限られません。
企業経営においても、「別の意思決定をしていたらどうなっていたか」「別の選択肢を取った場合、どのような結果が想定されるか」といったシミュレーションは重要です。
インタビューでは、こうした考え方が経営や社会課題の解決にも応用できる可能性についても語られています。
■スポーツデータ分析の知見は「企業の技能伝承」にも応用できる
今回のインタビューで特に注目したいのが、スポーツアナリティクスと企業の「技能伝承」との接点です。
スポーツにおける選手の動作を映像やデータから分析する技術は、製造現場などで熟練者が行う作業の分析にも応用できる可能性があります。
これまで「経験」「勘」「コツ」として捉えられてきた暗黙知を、映像やセンサーなどからデータとして捉え、可視化・分析する。
これは、製造業における技能伝承や属人化の解消、人材育成など、企業が抱える課題にもつながる重要なテーマです。
藤井氏は、動いている映像を取得できれば、スポーツで培われた分析アプローチを技術伝承などにも応用できる可能性があると指摘しています。
■AIの価値は「データ量」ではなく、データから意味を引き出すこと
AI活用が進む一方で、「大量のデータをAIに入れれば、正しい答えが出てくる」という考え方には注意が必要です。
藤井氏は、AI活用において重要なのは、単にデータを集めることではなく、そこから現場にとって意味のある知見を導き出し、意思決定につなげることだと指摘します。
さらに、AIの出力をそのまま正解として受け入れるのではなく、データの確実性やAIの限界を理解し、現場の知見と照らし合わせながら判断することの重要性についても語っています。
AIが高度化するほど、むしろ「人間は何を判断するのか」という問いが重要になる。
今回のインタビューは、AI時代における人間の役割について考える機会を提供します。
■「AIを恐れるのでも、過信するのでもなく、協働する」
藤井氏が示すAIとの向き合い方は、スポーツにもビジネスにも共通しています。
AIは、人間には見えなかった価値を可視化し、膨大な選択肢を比較し、新たな意思決定の可能性を示してくれる。
一方で、最終的な意味づけや判断、そして結果に対する責任を担うのは人間です。
AIに判断を丸投げするのではなく、AIの特性と限界を理解したうえで、人間の知見と組み合わせて活用する。
インタビューを通じて藤井氏は、AIを「人間の能力を置き換える存在」ではなく、「人間の能力を高めるパートナー」として捉える重要性を示しています。
■インタビュー概要
前編
スポーツ科学から機械学習へ――AI時代のスポーツアナリティクスが拓く可能性
スポーツ科学から機械学習へと研究領域を広げてきた藤井氏が、研究の原点や著書『AI時代のスポーツアナリティクス』の執筆背景、スポーツ界におけるデータ活用の課題について解説します。
また、スポーツデータサイエンティストの可能性や、AIを活用するうえで「できること・できないこと」を理解する重要性についても語っています。
中編
スポーツのデジタルモデリングから、企業の技能伝承へ
AI活用の最大の課題ともいえる「データから意味のある知見を導き出し、現場へ届ける人材」の重要性に迫ります。
さらに、スポーツにおける映像・動作データの分析が、製造現場などの技能伝承や暗黙知の可視化に応用できる可能性についても掘り下げています。
後編
「もし別の選択をしていたら？」――反実仮想が変えるAI時代の意思決定
AIを活用して「もし別のプレイをしていたら」という反実仮想を行い、プレイや戦術の価値を分析する研究を紹介。
さらに、その考え方が経営や社会課題の解決にも応用できる可能性や、AIの説明可能性、信頼性、そして最終的な意思決定における人間の役割について語っています。
藤井慶輔氏の公開記事はこちらから
https://www.defide-ix.com/ai/ai-future-talks/keisuke-fujii-sports-business-data-analysis-1
■藤井慶輔氏 プロフィール
名古屋大学大学院情報学研究科 准教授。
2014年、京都大学大学院人間・環境学研究科にて博士号を取得。その後、名古屋大学総合保健体育科学センターの日本学術振興会特別研究員（PD）、理化学研究所革新知能統合研究センター研究員などを経て、2021年より現職。
2020年から2024年まで国立研究開発法人科学技術振興機構さきがけ研究者を務め、2026年より株式会社サイバーエージェント Sports AI Tech Lab, Founding Lead（クロスアポイントメント）。
機械学習とスポーツアナリティクスの融合などに関する研究に取り組む。著書に『AI時代のスポーツアナリティクス』（東京大学出版会）など。
■「AI Future Talks」について
「AI Future Talks」は、AI・データサイエンス・ロボティクス・人間とAIの関係など、テクノロジーが社会やビジネスにもたらす変化について、各分野の第一線で活躍する研究者・専門家に話を聞く、デフィデ株式会社のインタビューシリーズです。
AIを単なる「便利な技術」として捉えるのではなく、AIによって社会やビジネスのあり方がどのように変わるのか、そしてAI時代に人間には何が求められるのかを、多様な専門領域から考えていきます。
■デフィデ株式会社について
会社名： デフィデ株式会社
所在地： 東京都港区赤坂2-4-6-6F
代表者： 山本 哲也
事業内容：戦略AIコンサルティング／生成AI基盤構築支援／社内業務クラウド（SmartOps）／RAG型AIチャットボット・特許取得（chai+）／HR Tech（JOB Scope・生成AIワークバリュー・スコア分析・HRキャピタルダッシュボード）
Webサイト： https://www.defide-ix.com/
主なサービス一覧：
SmartOps（業務改革AIプラットフォーム）：https://smartops.jp/
chai+（RAG型AIチャットボット・特許取得）：https://lp.chatbothub.ai/
chai+ Full Duplex AIボイスボット（特許取得）：https://lp.chatbothub.ai/voicebot
JOB Scope（タレントマネジメント）： https://jobscope.ai/
生成AIワークバリュー・スコア分析（特許取得）：https://jobscope.ai/ai-survey/
HRキャピタルダッシュボード（JOBScope ISO30414）： https://jobscope.ai/hrcapital/
AI Future Talks：https://www.defide-ix.com/ai/ai-future-talks
JOB Scopeマガジン： https://marketing.jobscope.ai/media/
提供元：valuepressプレスリリース詳細へ
■「AIは答えを出すもの」から「人間の意思決定を支援するもの」へ
AIの進化によって、膨大なデータの収集・分析や、将来予測、シミュレーションが可能になりつつあります。
藤井氏の研究では、実際に起きたプレイだけを見るのではなく、
「もし別の動きをしていたら、結果はどう変わっていたのか」
という「反実仮想」の考え方を用いることで、通常のデータ分析だけでは見えにくいプレイの価値や戦術改善の可能性を探っています。
こうしたアプローチはスポーツに限られません。
企業経営においても、「別の意思決定をしていたらどうなっていたか」「別の選択肢を取った場合、どのような結果が想定されるか」といったシミュレーションは重要です。
インタビューでは、こうした考え方が経営や社会課題の解決にも応用できる可能性についても語られています。
■スポーツデータ分析の知見は「企業の技能伝承」にも応用できる
今回のインタビューで特に注目したいのが、スポーツアナリティクスと企業の「技能伝承」との接点です。
スポーツにおける選手の動作を映像やデータから分析する技術は、製造現場などで熟練者が行う作業の分析にも応用できる可能性があります。
これまで「経験」「勘」「コツ」として捉えられてきた暗黙知を、映像やセンサーなどからデータとして捉え、可視化・分析する。
これは、製造業における技能伝承や属人化の解消、人材育成など、企業が抱える課題にもつながる重要なテーマです。
藤井氏は、動いている映像を取得できれば、スポーツで培われた分析アプローチを技術伝承などにも応用できる可能性があると指摘しています。
■AIの価値は「データ量」ではなく、データから意味を引き出すこと
AI活用が進む一方で、「大量のデータをAIに入れれば、正しい答えが出てくる」という考え方には注意が必要です。
藤井氏は、AI活用において重要なのは、単にデータを集めることではなく、そこから現場にとって意味のある知見を導き出し、意思決定につなげることだと指摘します。
さらに、AIの出力をそのまま正解として受け入れるのではなく、データの確実性やAIの限界を理解し、現場の知見と照らし合わせながら判断することの重要性についても語っています。
AIが高度化するほど、むしろ「人間は何を判断するのか」という問いが重要になる。
今回のインタビューは、AI時代における人間の役割について考える機会を提供します。
■「AIを恐れるのでも、過信するのでもなく、協働する」
藤井氏が示すAIとの向き合い方は、スポーツにもビジネスにも共通しています。
AIは、人間には見えなかった価値を可視化し、膨大な選択肢を比較し、新たな意思決定の可能性を示してくれる。
一方で、最終的な意味づけや判断、そして結果に対する責任を担うのは人間です。
AIに判断を丸投げするのではなく、AIの特性と限界を理解したうえで、人間の知見と組み合わせて活用する。
インタビューを通じて藤井氏は、AIを「人間の能力を置き換える存在」ではなく、「人間の能力を高めるパートナー」として捉える重要性を示しています。
■インタビュー概要
前編
スポーツ科学から機械学習へ――AI時代のスポーツアナリティクスが拓く可能性
スポーツ科学から機械学習へと研究領域を広げてきた藤井氏が、研究の原点や著書『AI時代のスポーツアナリティクス』の執筆背景、スポーツ界におけるデータ活用の課題について解説します。
また、スポーツデータサイエンティストの可能性や、AIを活用するうえで「できること・できないこと」を理解する重要性についても語っています。
中編
スポーツのデジタルモデリングから、企業の技能伝承へ
AI活用の最大の課題ともいえる「データから意味のある知見を導き出し、現場へ届ける人材」の重要性に迫ります。
さらに、スポーツにおける映像・動作データの分析が、製造現場などの技能伝承や暗黙知の可視化に応用できる可能性についても掘り下げています。
後編
「もし別の選択をしていたら？」――反実仮想が変えるAI時代の意思決定
AIを活用して「もし別のプレイをしていたら」という反実仮想を行い、プレイや戦術の価値を分析する研究を紹介。
さらに、その考え方が経営や社会課題の解決にも応用できる可能性や、AIの説明可能性、信頼性、そして最終的な意思決定における人間の役割について語っています。
藤井慶輔氏の公開記事はこちらから
https://www.defide-ix.com/ai/ai-future-talks/keisuke-fujii-sports-business-data-analysis-1
■藤井慶輔氏 プロフィール
名古屋大学大学院情報学研究科 准教授。
2014年、京都大学大学院人間・環境学研究科にて博士号を取得。その後、名古屋大学総合保健体育科学センターの日本学術振興会特別研究員（PD）、理化学研究所革新知能統合研究センター研究員などを経て、2021年より現職。
2020年から2024年まで国立研究開発法人科学技術振興機構さきがけ研究者を務め、2026年より株式会社サイバーエージェント Sports AI Tech Lab, Founding Lead（クロスアポイントメント）。
機械学習とスポーツアナリティクスの融合などに関する研究に取り組む。著書に『AI時代のスポーツアナリティクス』（東京大学出版会）など。
■「AI Future Talks」について
「AI Future Talks」は、AI・データサイエンス・ロボティクス・人間とAIの関係など、テクノロジーが社会やビジネスにもたらす変化について、各分野の第一線で活躍する研究者・専門家に話を聞く、デフィデ株式会社のインタビューシリーズです。
AIを単なる「便利な技術」として捉えるのではなく、AIによって社会やビジネスのあり方がどのように変わるのか、そしてAI時代に人間には何が求められるのかを、多様な専門領域から考えていきます。
■デフィデ株式会社について
会社名： デフィデ株式会社
所在地： 東京都港区赤坂2-4-6-6F
代表者： 山本 哲也
事業内容：戦略AIコンサルティング／生成AI基盤構築支援／社内業務クラウド（SmartOps）／RAG型AIチャットボット・特許取得（chai+）／HR Tech（JOB Scope・生成AIワークバリュー・スコア分析・HRキャピタルダッシュボード）
Webサイト： https://www.defide-ix.com/
主なサービス一覧：
SmartOps（業務改革AIプラットフォーム）：https://smartops.jp/
chai+（RAG型AIチャットボット・特許取得）：https://lp.chatbothub.ai/
chai+ Full Duplex AIボイスボット（特許取得）：https://lp.chatbothub.ai/voicebot
JOB Scope（タレントマネジメント）： https://jobscope.ai/
生成AIワークバリュー・スコア分析（特許取得）：https://jobscope.ai/ai-survey/
HRキャピタルダッシュボード（JOBScope ISO30414）： https://jobscope.ai/hrcapital/
AI Future Talks：https://www.defide-ix.com/ai/ai-future-talks
JOB Scopeマガジン： https://marketing.jobscope.ai/media/
提供元：valuepressプレスリリース詳細へ