人の主観が介在する採点が選手を迷わせる？
桐蔭横浜大学の廣澤聖士氏は、フィギュアスケートの領域でデータサイエンスの応用を模索する研究者である。中でも主要なテーマとして取り組んでいるのが、技術点の判定で「人の主観」をどう位置付けるかということだ。技術点の構成要素の１つである「出来栄え点」を分析する実証研究を通じて、採点の定量化、標準化の可能性を探っている。今回は、その実証の内容を基に、ITとアーティスティックスポーツの関係性について考える。
様々なスポーツがある中で、フィギュアスケートにおけるデータ活用の可能性を感じた理由、きっかけを教えてください。
廣澤 私も競技経験がありますが、始めたのは大学時代で、ほかの人より遅めでした。そのため身体で覚えるというよりは頭でまず理解することで、技術を習得しようとする傾向が強くありました。特に私は、競技を始めてすぐに大けがをしてしまい、試合に出場できない時期がありました。それもあって、理論やデータを重視する姿勢が余計に強かったのだと思います。
また、部活動という枠組みの中では先輩やコーチ、監督など多くの方から指導を受けますが、人によって教え方や表現方法が異なりました。ある人が「良い」とする技術が、別の人には「物足りない」と評価されることもよくありました。選手自身が良いジャンプができていると思っても、どう採点されるかは大会に出てみないと分からない。自身のパフォーマンスを客観的に把握できる方法はないものかと考えるようになり、ITを活用したパフォーマンスの測定、分析といった領域に取り組むようになっていきました。
廣澤先生が現在取り組んでいる「出来栄え点の定量化」も、そのような考えの延長線上にあるものなのでしょうか。
廣澤 そうですね。現在のフィギュアスケートの採点システムでは、あらかじめ決められた「技の難度」のほか、実際に行われた技の「出来栄え」に応じても加減点がなされます。ベースはゼロで、良かったら加点していく方式ですが、ここの評価基準があいまいで主観が入りやすいものになっているのではないかと感じています。
評価基準があいまいとはどういうことでしょうか。
廣澤 例えば、ジャンプの評価基準の1つに「高さ及び距離が非常によい」があります。英語では「Very Good」であり、高さや距離（幅）が大きいこととは明確に書かれていません。競技規則を読む側に解釈の余地が与えられているのではないかととらえています。
