実施 2026.03 ・ 更新 2026.08.18
AIカメラでハンドボール全6試合を配信、解析データをジュニア全チームへ届ける計画
※イメージ画像です

取り組み概要
やさしく事例解説
プロジェクト解析
実施・導入企業
こんな方へおすすめのAI解説です
- 撮影スタッフを確保できない
- 試合や現場の映像が残らない
- 撮った映像を分析に活かせていない
どのようなAIの取り組み?
AIカメラによる自動撮影と映像解析で、ジュニア世代の全6試合を配信し、解析データを全出場チームへ提供する計画のAI取り組み
業種
スポーツリーグ運営(生活関連サービス・その他)
取り組み領域
試合映像の撮影・ライブ配信/映像解析
使ったAI
スポーツAIカメラ・映像解析(STADIUM TUBE)
主な成果
全6試合のマルチアングル配信と解析データ提供を予定
一般社団法人日本ハンドボールリーグが主催する「2025-2026 リーグHジュニアカップ」で、AI映像技術を使った配信と解析が予定されています。NTTSportictは、2026年3月1日に和光市総合体育館で開かれる本大会の全6試合について、スポーツAIカメラ「STADIUM TUBE S3」によるAI自動撮影編集の映像と、有人カメラのズーム映像をタブレット操作で切り替える「STADIUM TUBE Touch」でマルチアングル配信を行います。配信先はリーグH公式YouTubeです。あわせて全試合の映像をAIで解析する「Breakdown」を実施し、スタッツやプレー分析のデータを全出場チームへ提供する計画になっています。本件は、スポーツDXを推進するジェリービーンズグループとの業務提携第一弾のプロジェクトで、同社は配信協賛として関わります。
出典:powered by 発行元:株式会社NTTSportict
やさしく事例解説
何に困って、AIを入れたのか
ジュニア世代の大会は、トップリーグと違って試合映像そのものが残りにくい領域です。NTTSportictも今後の展望として、これまでなかなか映像化されてこなかったスポーツの現場に映像とデータを届けることを掲げています。
編集部の見立てでは、ここでの困りごとの本質は機材の有無ではなく、撮影に人を張り付ける前提が大会の規模と釣り合わなかった点にあります。カメラマンとスイッチャーを揃えて中継を組もうとすれば1試合あたりの負担は重くなり、ジュニアの大会でそれを毎回成立させるのは簡単ではありません。その結果として、選手が自分のプレーを客観的に見返す機会も、会場に足を運べない家族が試合を見る機会も、限られてきたのではないでしょうか。
どうやって、うまくいったのか
AIによる自動撮影と、人が操作するカメラを切り替えられるようにした構成が、この取り組みの中心にあります。AIカメラ「STADIUM TUBE S3」が試合の流れを追って自動で撮影と編集を行い、ズームなどの寄りの画は有人カメラが担い、その切り替えをタブレット操作でさばく。全自動に振り切らず、見せ場だけ人の判断を残した割り切りが、少ない人数でもテレビ中継に近い見え方を成り立たせる設計だと考えられます。
撮影した映像を配信だけで終わらせず、そのままAI解析(Breakdown)に回している点も見逃せません。同じ素材が、ファンや家族に向けた中継と、チームに渡すスタッツ・プレー分析という二つの出口を持つ構造です。解析結果は出場した全チームへ提供され、試合後の振り返りや育成・強化に使われる前提で組まれています。一番手間のかかる撮影工程を一度で二度使う設計が、費用の説明を付けやすくしているはずです。
トップリーグ「LEAGUE H」で全試合のライブ配信を続けてきた運用を、そのままジュニア大会へ持ち込んだ進め方も現実的でした。さらに本件は業務提携の第一弾として組まれ、映像技術を提供する側と、配信協賛として支える側で役割が分かれています。大会自体もスポーツ振興くじの助成を受けて運営される座組み。単発の話題づくりに終わらせないための足場が、実施体制の側に用意されています。
具体的に、どんな成果が出たのか
改善・向上したこと
この事例で出た成果
公表されているのは開催前の告知であり、視聴数や解析データの利用実績といった実施後の数値は示されていません。現時点で確定しているのは、全6試合をマルチアングルで配信し、AI解析データを全出場チームへ提供するという計画の中身です。あわせて、一般公開は当日のライブ配信のみとし、試合後のアーカイブは関係者限定とする運用も明記されました。見せる範囲と使う範囲を最初に切り分けた設計と読めます。
うちでも使える?
応用が利きやすいのは、同じ会場・同じ画角で繰り返し撮影が発生し、被写体の動く範囲がある程度決まっている現場です。体育館やホール、店舗のフロア、工場のラインのようにカメラの置き場所を固定できるなら、自動撮影とその後の解析はセットで検討する価値があります。
一方、撮影場所が毎回変わる現場や、照明・カメラ位置を確保できない会場では、同じ構成をそのまま持ち込むのは難しくなります。もう一つの落とし穴は受け手側です。解析データを配っても、それを読んで練習や業務に反映する人がいなければ、データは出力されたまま止まります。この事例で提供先が「全出場チーム」と最初から決まっているのは、その意味で示唆的でしょう。
試すなら、次の1回分だけ固定カメラで撮ってみて、その映像から自分たちが本当に知りたい数字を取り出せるかを確かめてみてはどうでしょうか。
この事例は2026年3月時点の情報です。AI分野は変化が速いため、現在は同様の取り組みをより短い期間・少ない負担で実現できる場合があります。
プロジェクト解析
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門:全社共通・汎用業務
活用したデータ:画像・動画・3D
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術:動画AI
AIモデル・ツール
連携ツール
連携したシステム・外部サービス
プロジェクト実施・導入企業
株式会社NTTSportict
スポーツAIカメラによる自動撮影編集とAI映像解析を組み合わせたスポーツ映像ソリューション「STADIUM TUBE」を提供し、スポーツDXを推進する企業。
一般社団法人日本ハンドボールリーグ
掲載企業の方へ:本記事は公開情報をもとに作成しています。内容の修正・削除、または貴社確認のうえでの公式掲載をご希望の場合はこちらからご連絡ください。
