人工知能はもはやサッカーだけのものではなく、私たちの生活のあらゆる場面に浸透しています。簡単に言えば、インターネットの検索エンジンで靴を検索すると、少なくとも3日間はソーシャルメディアに靴の広告が表示されます。AIはユーザーの嗜好に基づいて、生活を快適にするソリューションを生み出します。今では天気予報にもAIが使われています。無人航空機の最も重要な敵検知方法は、このような技術で自らを守り、強化します。
月20日、若きComparisonatorチームが4周年を迎えました。48ヶ月に及ぶ綿密な作業と驚異的なソフトウェアエンジニアリングにより、チームは機械学習と人工知能の組み合わせによってエラー率を最小限に抑え、サッカーの移籍に革命をもたらしました。
Comparisonatorの独創性によって構築されたComparisonatorプラットフォームのAIオペレーティングシステムを使用することで、世界中のどのリーグの選手も他のリーグに仮想移籍することができるようになりました。このプラットフォームは、対象リーグのどのチームが選手に最も適しているかをわずか1秒でリストアップすることができます。さらに、選手をどのチームへ事実上移籍させる場合でも、対象チームの選手との比較を瞬時に行い、ワンクリックでレポートを提示します。Comparisonator のソフトウェア・エンジニアが完全に自社開発したこのプラットフォームは、世界的なサッカー移籍の新時代の到来を告げるものです。
Comparisonatorの生みの親でありCEOのタルカン・バトギュンは、長年国際サッカーに携わる教師として活躍してきました。ハリチ大学体育スポーツ学部で「パフォーマンス分析」の講師を務め、様々な連盟やコンフェデレーションで講義を行い、バトギュンは業界でスカウトやアナリストを育成しました。ブルサスポルでのスカウティング・ディレクター時代には、クリストフ・ダウムと彼のチームとともに「クロコダイルの目スカウティング・ラボラトリー」を創設し、ロンドンで「スカウティング・コンセプト・オブ・ザ・イヤー」賞を受賞。この取り組みにより、フェルナンダオ、セドリック・バカンブ、エネス・ウナル、メフメット・ゼキ・チェリク、オザン・トゥファン、オカン・コチュク、メルト・ハカン・ヤンダシュといった選手たちがトルコや世界のサッカー界に登場。
この革命とComparisonatorの物語について尋ねました。とタルカン・バトギュン：
「ブルサスポル時代には、クリストフ・ダウムと彼のアシスタントであるルディ・フェルケンピンクと一緒に、選手とチームの比較ソフトComparisonatorの最初のバージョンを開発しました。彼らは私の個人的な成長に大きく貢献してくれました。当時、ブルサスポルのファンも参加していたスカウティング研究所で、テクニカル・チームの要請に応じて、工業エンジニアのセルダル・クルセイとスカウトのデニズ・エズレムとともに選手選考プログラムを作りました。その後数年間は、このシステムをさらに発展させるにはどうしたらいいかと思案していました。運命的に、まだボアジチ大学の準備学年にいたフルカン・ヤウズとウムット・バラン・ゾルルに出会うまでは。この2人の若い頭脳との最初の出会いは2017年にさかのぼります。私たちは2020年7月20日に株式会社Comparisonatorを一緒に設立することを決めました。私の母アイセル・バトギュン、オークン・アレヴ、タルク・ベルク・ギュルセル、オルフン・プーラリザデ、ディデム・ディルメン、トゥゲイとウーザン・アルスラン、Dr.Eren Ünlü、Dehan Ögetbilは、当初から人工知能と機械学習技術を組み合わせ、レンジャーズやFC東京を含む100以上のサッカーチーム、Stellar、World in Motion、Proelevenのような有名な選手代理会社、Fox、Marca、Tutto Mercatoのような国際的な大手メディアと取引するグローバル企業に成長しました。
AI革命を語るとき、私たちは今、まったく新しい世界に生きていることを考えなければなりません。私たちの専門はサッカーであり、私たちのチームは自らの力で大きな経験を生み出すことに成功し、私たちがリードする技術を驚異的なスピードで開発していると言えるでしょう。もちろん、これはチームワークの賜物です。特にこの4年間で、チームのすべてのエキスパートがAIのエキスパートになりました。
お金が重要なグローバルな状況では、送金の正確さが不可欠です。しかし、AIと呼ばれるものを作るのは簡単なことではありません。最初からシステムを計画し、人間としてコースを予測して方向性を定める必要があります。その方向性の中で最も重要だったのは、間違った振り込みによって失われる数百万ドルをどう防ぐかを考えることでした。そのため、私たちは初年度に機械学習を使って371のパラメーターで全世界の送金を分析することから始めました。何年もかけて、すべてのリーグ、チーム、選手、監督のレベルが決定されました。その後、将来の移籍を予測するためにAIモデルを適用しました。317の世界リーグから毎週情報を受け取り、すべての選手がレベル分けされ、その行動に基づいて試合ごとに比較されることを想像してみてください。毎週新しいレベルが生まれ、シーズンごとに新しい選手が登場します。新しい監督によってゲームプランも変わります。それに応じてレベルの重みも変わります。人間にはできません。機械でさえ、基本的にはプログラムされたコンピューターです。しかし今、脳は人間が指示し、コントロールできるメカニズムになっています。脳は思考し、ユーザーに推奨を与えることができます。近い将来、ユーザーと会話することさえできるようになるでしょう。
Comparisonatorのソフトウェア開発者として、私たちはこのように新しい世界に舵を切ることで、革命を起こしたのかもしれません。例えば、バルシュ・アルペル・ユルマズのイングランド・プレミアリーグへの移籍が話題になっています。私たちはAIがサポートする “バーチャル移籍 “を使って、バルシュをプレミアリーグにバーチャル移籍させました。このシステムは現在、バルシュがプレーできるすべてのチームとそのウイングを表示しています。もしバルシュがどこかのチームに移籍すると仮定した場合、そのチームに所属するウイングと即座に比較し、レポートを表示することができます。
添付の例にあるように、バルシュ・アルペル・ユルマズが活躍できるチームのリストは以下の通りです：
- ウェストハム
- マンチェスター・ユナイテッド
- エバートン
- クリスタルパレス
- フルハム
バルシュ・アルペル・ユルマズをリヴァプールに仮想移籍させると、モハメド・サラーと激しい競争を強いられることがわかります。サラーのAI適性スコアは385.05で、バルシュ・アルペルのスコアは281.9。リヴァプールのゲームプランは通常4-3-3、ガラタサライの典型的なゲームプランは4-2-3-1。これは選手のAI確率に影響する要素であり、考慮すべき重要なシステム値です。”
ComparisonatorのYouTubeアカウントhttps://youtu.be/CRFpRxBf3Fc?feature=shared。
