高校野球中継が変わる！AI自動追尾カメラとライブ配信の裏側

夏の風物詩、高校野球。これまでは甲子園や地方大会の決勝戦くらいしかテレビで見られなかった記憶があります。でも最近、地方大会の1回戦からネットで手軽に見られるようになっていて驚きました。「え、こんな初期の試合まで中継してるの？」と。

気になって調べてみると、その裏にはどうやら「AIカメラ」の急速な普及があるみたいなんです。プロのカメラマンがいないのに、まるで人が撮っているような映像が流れてくる。一体どういう仕組みなのか、素人ながらに面白そうだったのでまとめてみました。

なぜ「全試合配信」が可能になったのか？

昔は、地方大会の初期ラウンドを全て中継するなんて夢のまた夢でした。カメラマン、スイッチャー、機材車などを手配すると莫大な費用と人が必要になるからです。物理的に不可能だったんですね。

それが今、劇的に変わってきています。例えば、朝日新聞社などが運営する「バーチャル高校野球」では、2023年の夏になんと全49地方大会の全試合（約3,400試合）のライブ配信を実現したそうです。3,400試合って、とんでもない数ですよね。

この爆発的な配信数増加を支えているのが、AI（人工知能）を搭載した自動追尾カメラシステムです。特に地方大会の初期など、予算が限られる試合で大活躍しているようです。

最大の理由はやっぱりコスト。従来の有人中継に比べて、AIカメラシステムは10分の1〜数十分の1のコストで導入・運用できると言われています。この圧倒的な安さが、「見たくても見られなかった試合」を僕らの手元に届けてくれる原動力になっているんですね。

AIカメラはどうやって撮影している？驚きの仕組み

首を振らない「パノラマ撮影＆切り出し」

「AI自動追尾カメラ」と聞いて、僕は最初、監視カメラみたいにウィーンと首を振ってボールを追いかけるロボットを想像していました。でも、実際はもっと賢い方法を使っているみたいです。

日本の高校野球でも広く採用されているイスラエル発の「Pixellot（ピクセロット）」という製品を例に見てみると、物理的にカメラが動くわけではありません。4つほどのレンズが搭載されていて、グラウンド全体を常に超広角（パノラマ）で撮影しているんです。その解像度は6K〜8Kと超高精細。

そして、その広い映像の中から、AIが「今ここが重要だ」と判断した部分を、フルHD画質で自動的に「切り出す（ズームやパンをする）」仕組みになっています。元が超高画質だから、ズームしても映像が荒くなりにくいんですね。なるほど、賢い。

野球のルールを理解しているAI

さらにすごいのが、AIが単に動くものを追っているだけではない点です。ディープラーニングによって、野球の試合運びそのものを学習しているらしいですね。

「ピッチャーが投げたら、次はバッターを映す」「打球が飛んだら、ボールの方向とランナーの動きを同時に見る」といった具合に、状況に応じた適切なカメラワークを自動で行います。まるで、野球を知り尽くしたベテランカメラマンが中にいるかのような動きをするわけです。

もちろん、急なイレギュラーバウンドや複雑な守備シフトの時に、たまにカメラが追いつかなかったりボールを見失ったりする「クセ」もあるみたいです。でも、それを差し引いても十分実用レベルに達しているからこそ、これだけ普及しているんでしょうね。

普及の背景にある「見たい」と「撮れない」の解消

高校野球というコンテンツは、地方大会の1回戦から非常に高い需要があります。保護者、学校関係者、OB、地元ファンなど、「自分の身近なチームの試合を見たい」という人は山ほどいます。

しかし、先ほど触れたように、プロの撮影クルーを全試合に派遣するのはコストと人材不足で不可能でした。この「見たいという強い需要」と「物理的に撮れない供給」のギャップを、AI技術が見事に埋めた形です。

また、コロナ禍で無観客試合や入場制限が続いたことで、現地に行けなくてもオンラインで応援する「リモート観戦」の文化が定着したことも、普及の強い追い風になったようです。

最近では、NTTスポルティクトが提供する「Stadium Tube」のように、AIカメラシステムを球場に常設するケースも増えてきています。ライブ配信のためのインフラが、どんどん整ってきているのを感じます。

この先どうなる？将来展望

このAIカメラ技術、今後は単に「試合を中継する」以上の価値を生み出していきそうです。

まず、撮影された映像はチームの強化にも利用されています。自分たちのフォームや試合運びを客観的な映像で振り返ることができるため、教育現場やコーチングでの導入メリットが非常に大きいんですね。スポーツのDX（デジタルトランスフォーメーション）が加速しそうです。

視聴者目線で言うと、今後は映像だけでなく「音」や「データ」も進化していくでしょう。例えば、AIが試合状況を認識して自動で実況・解説を付けたり、リアルタイムで球速や打球速度などのスタッツ（データ）を画面に表示したり。そんなリッチなコンテンツが当たり前になる未来も、そう遠くない気がします。

他分野への応用アイデア

この「広角で全体を撮って、AIが良いところを切り出す」という技術、スポーツ以外にも絶対応用できますよね。mogucaのカテゴリに合わせて、僕なりに使えそうなシーンを考えてみました。

【ライブ配信×Web制作】小規模イベントの高品質な自動配信

例えば、地域の音楽ライブや企業の小規模なセミナー・講演会。これまでは予算がなくて、定点カメラ1台でただ全体を映すだけの退屈な配信になりがちでした。

ここにAIカメラを導入すれば、登壇者が動いたら自動で追尾したり、発言している人をズームしたりといった、テレビ番組のようなカメラワークが自動で実現できます。Web制作会社が、イベントページの制作とセットで「高品質な自動配信ソリューション」として提案したら、結構需要があるんじゃないでしょうか。

【AI活用×ガジェット】個人の練習記録用スマートカメラ

今は球場に設置するような業務用がメインですが、もっと小型化して個人向けのガジェットになったら面白そうです。

例えば、テニスやバスケの個人練習。コートの端にポンと置いておくだけで、AIが自分の動きを認識して、常に自分中心の映像を録画してくれる。「自分専用のAIカメラマン」ですね。後でスマホでフォームチェックも簡単にできるし、練習の質が上がりそうです。「Veo」のような製品がすでにサッカーなどで人気ですが、もっと個人が気軽に買えるレベルまで降りてきてほしいなと思います。

まとめ

高校野球の「全試合配信」という夢のような状況の裏には、AIカメラの進化と劇的なコストダウンがあったことが分かりました。

AIのカメラワークはまだ完璧ではないかもしれません。でも、「これまで見られなかった試合が見られるようになる」という価値は計り知れません。技術が文化を支えている良い例だと感じました。

僕もこれからは、スマホで高校野球を見るとき、画面の向こうで文句も言わずに頑張っているAIカメラの存在をちょっとだけ意識してみようと思います。技術の進化がスポーツの楽しみ方を広げてくれるのは、やっぱりワクワクしますね。