F1チームの戦略をAI（人工知能）が担う時代が到来するのか？ ChatGPT の発売以来のバイラルな成功により、人工知能に関する関心が高まっている。
多くの産業が、今後数年間にAI技術の進歩がもたらす影響について、その活用方法と人間の代わりになる可能性の両面から評価するようになっている。F1チームでは、マシンのセットアップ、開発の方向性、リソースの配置など、さまざまな活動においてすでにAIを活用している。
レース戦略の立案にもAIが活用されており、ロボットがピットウォールを完全に支配することができるかどうかについての議論も始まっている。
F1で勝つためには戦略がいかに重要か、そしてピットウォールがそれを誤るといかに高いペナルティが課されるかを改めて証明した2022年シーズンを経て、AIモデルが成功するための魅力は明らかだ。
結局のところ、AIはプレッシャーに負けることはない。理論的には、人間が処理しきれないほどの膨大なデータを評価して正しい答えを導き出すはずだし、翌日のマスコミの論評を気にすることもないだろう。
しかし、実際には簡単そうに見えても、現実の世界で実現するのはずっと難しい。
マクラーレンは、自社の戦略とソフトウェアを改善するための最近の開発を通じて、そのチャンスと課題をよく理解するようになった。
興味深いことに、ウォーキングに本拠を置くマクラーレンは、Esports チームのために技術パートナーの Splunk と共に取り組んできた仕事で、新しい戦略のアイデアや AI の活用の可能性について、もう少し実験を始めることができるようになった。
2020 年初頭、マクラーレンと提携して以来、Splunk はレース運営のさまざまな側面で、機械が生成するデータを検索、監視、分析できるソフトウェアを提供し、チームを支援してきた。
特に、グランプリのリズムを理解し、勝つために最適なピットコールを行うために不可欠な、有名なレーストレースのようなライブツールを提供している。
昨年、McLaren Shadow Esports チームが F1 Esports Series の優勝を目指し、その活動を強化した際、Splunk は F1 戦略ツールのバージョンを適用し、支援した。
そして、タイヤデグラデーションの分析やアンダーカット/オーバーカットの予測など、F1レース中にチームがピットウォールで取得する種類のデータやソフトウェアにすぐにアクセスできることが、その野心に不可欠であることが証明された。
ルーカス・ブレイクレイクはチャンピオンシップで初優勝を果たしたが、彼の成功に Splunk の戦略ソフトウェアが重要であったことを恥じることなく語っている。
「Splunkのおかげで、より深いレベルまで到達することができました」とルーカス・ブレイクレイクは語る。
「Splunk は、私たちに新たな視点と層を与えてくれました。必要であれば、弓の矢を1本追加するようなものです」
マクラーレンの視点からは、その価値は明らかであった。マクラーレン・レーシングのコマーシャル・テクノロジー部門の責任者であるエド・グリーンは「ゲームチェンジャーでした」と説明する。
「チャンピオンシップに至るまでの勝利数には、かなり貢献したと思います」。
Splunk システムが Esports チームの中核となったことで、通常のグランプリの週末という環境では不可能な、新しいことを試みる実験の道が開かれた。
Splunk の GVP ＆ Chief Strategy Advisor である ジェームス・ホッジ は「Esports では、迅速な開発という点で、より多くのことができます」と語る。
「リスクの対象も大きく異なります。実際の F1 で何かを触るということは、ほとんどミッションクリティカルなシステムに触れるということです。F1マシンがマクラーレンのガレージにテレメトリーを送り返さなければ、エンジンをかけることができないのです」
「Esportsでは、テレメトリーが届かなくても、ルーカスがドライブできることが分かっているので、それほど影響はありません」
「さらに、複雑さも軽減されます。世界中の20数カ所にあるIT機器を移動させる必要はないのです」
「したがって、ラピッドプロトタイピングを試すことができます。新しいダッシュボード分析に適応するために、大きなチームが仕事のやり方を変える必要があるからです」
エド・グリーンは「Splunk のおかげで、超一流の専門家集団を必要とすることなく、非常に高速なイテレーションが可能になりました」と続ける。
「Splunk の開発スピードは、F1 チームにフィードバックされていると思います」
「F1 チームは、私たちが行っていることを少し見て、『なるほど、これはかなり速いな』と感じているようです」
Esportsの世界では、車の性能パラメータが現実の世界と似ているため、必然的に、AIが戦略決定においてどのような役割を果たすことができるのか、実験することができるようになった。
エド・グリーンは、適切な種類のAIが人間の脳を凌駕できる例として、グーグルの子会社であるディープマインドが開発した囲碁のコンピュータプログラム「AlphaGo」を挙げている。
「囲碁で起こったことは興味深いことです。このようなことをどこまでスポーツに応用できるだろうか？」
「それは本当のインスピレーションを与える可能性があり、個人的なレベルでは、いつかAI主導の戦略を見たいと思っています」
今のところ、Splunkは、この技術が最終的な判断を下すというよりも、意思決定プロセスの手助けをする段階に過ぎないと考えている。
「私たちが行っているのは、パフォーマンスに基づいて誰かがピットインする確率を調べることです」とジェームス・ホッジは付け加えた。
「ラップタイムが落ちてきたら、おそらくこのタイミングでピットインすることになるでしょう」
「そして、それが私たちがいるところです。『レースを走らせ、そこからすべてを予測する』というところまではいってません。しかし、意思決定ツリーの作成には、間違いなく役立っています」
エド・グリーンも、AI にショーを進行させることは、現時点では現実的ではないことに同意する。
「私たちは今日そこにいるか？ いいえ。ピットに入るタイミングをAIに判断させることがあると思いますか？ まあ、レーストレース上にピットウィンドウを示す黄色の点線があるように、停止する時期がわかることはあります」
「しかし、パラメーターが多すぎます。20人のドライバーがいて、さまざまなバリエーションがあり、それぞれのドライビングスタイルがあり、時には期待通りに動いてくれないこともあります」
「ドライバーはとても優秀ですが、ラインを変えてくるし、競争的な要素もある。だから、本当に本当に理解するためには、収集できるすべてのパラメーターについて、もっと理解しなければならないと思います」
「そして、もしAIが『あなたはレースに勝っていますが、残り4周でタイヤを交換します』と言ってきたら、あなたはそれを信じて従いますか？ それは誰にもわかりません。でも、まだそこまでは行っていないと思います」。
ここで重要な要素がもう 1 つある。エンターテインメントとして、F1は全面的な技術的演習ではなくスポーツであり続ける必要があるということだ。
そのため、F1ドライバーは「単独で補助なし」で車を運転する必要があり、ドライバーを支援するための自動システムの使用は一貫して取り締まりされてきた。
F1のチームワークの魅力のひとつは、人間が時々間違えることであり、それが物事を予測不可能にするのに役立つため、ピットウォールの決定にもそのような制限を実装する必要があるかもしれない。
ジェームス・ホッジはホッジは「私はレースゲームをしています。あまり上手くはないですが、楽しいですよ」と語る。
「AIが相手だと、満足感が得られないんです。コンピュータに勝ったというだけで、ドラマがないんです」
「それよりも、19人の初対面の人たちとレースをする方がｍ人間的な要素があるのではるかに楽しい。スポーツのようなものです」
「だから、完全なAI化は無理だと思います。F1でランド（・ノリス）やオスカー（・ピアストリ）がいまだにボタンを押す必要がある理由の1つはそれです」
「スポーツ要素と、実際にドラマ、演劇、またはヒーローと悪役を実際に登場させるスキルが必要です」
ChatGPT はどう考えているのか？ F1 レース戦略計画のコードを記述できるのか？
「残念ながら、F1のレース戦略のコードを書くことは、気象条件、トラックの状態、タイヤの選択、車のパフォーマンス、競争などのさまざまな要因が関係するため、複雑な作業になるでしょう」
F1チームの戦略をAIが担う時代は到来するのか？ 現時点での回答はノーのようだ。
