スポーツにおけるAI市場：ソリューション別（パフォーマンス分析、選手モニタリング、放送管理）、技術別（ジェネレーティブAI、その他AI）、エンドユーザー別（スポーツ協会、スポーツチーム） - 2030年までの世界予測

AI in Sports Market by Solutions (Performance Analytics, Player Monitoring, Broadcast Management), Technology (Generative AI and Other AI), and End User (Sports Associations, Sports Teams) - Global Forecast to 2030

スポーツにおけるAI市場は、2024年には10億3,000万米ドル、2030年には26億1,000万米ドルになると推定され、2024年から2030年までの年平均成長率（CAGR）は16.7％となった。機械学習（ML）や他のモデルの助けを借... もっと見る

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MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2024年11月28日	US$4,950 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	285	431	英語

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サマリー

スポーツにおけるAI市場は、2024年には10億3,000万米ドル、2030年には26億1,000万米ドルになると推定され、2024年から2030年までの年平均成長率（CAGR）は16.7％となった。機械学習（ML）や他のモデルの助けを借りて、スポーツAIの進歩は、組織がリアルタイムで膨大な量のデータを処理することを可能にしている。このテクノロジーは、選手のパターンの分析、ビデオやモーションセンサーからのスポーツ動作の研究、さらにはパフォーマンス向上や怪我管理のための選手の健康状態の予測に役立ちます。また、距離や地理的な制約から解放され、コントロールされた環境でトレーニングや戦略を練り、自分の足で考えることを可能にするVRシステムを統合することで、アスリートはAIを通じてVR体験を向上させることができる。こうしたイノベーションは、スポーツ協会、スポーツチーム、メディア・放送機関などのエンドユーザーにとって特に価値が高く、パフォーマンスの最適化、ファンとのエンゲージメントの強化、コンテンツ配信の改善に役立つ。
ファンの場合、AIは、パーソナライズされたオファー、効率的なチケットシステム、あらゆる地理的位置からのイベントへの参加といった形で、体験の向上を可能にする。eスポーツの場合、AIはプレーヤーのランクを適切に管理し、コンテンツを改善し、ビデオゲーム内のキャラクターの行動をシミュレートすることで、プレー体験を向上させる。このような技術的向上は、プロスポーツのダイナミクスを変化させ、観客の行動も変化させ、観客の相互作用と没入感を高めている。
"チームスポーツ別では、バスケットボールスポーツが予測期間中に最大の市場規模を持つ見込みである。"AIは、パフォーマンス評価、ファンとのエンゲージメント、戦略管理を強化することで、バスケットボールをますます変革しつつあり、このスポーツが先進技術の採用でリードする位置づけとなっている。NBAのようなリーグはすでに、ポジションの監視、作業負荷の管理、トレーニング練習の改善に、選手追跡システムなどのAI駆動型ツールを活用している。これらのツールは、選手の動きや身体的な要求をより正確に把握することを可能にし、チーム全体のパフォーマンスを向上させる。コーチもまた、AIベースのウェアラブルデバイスやカメラからリアルタイムの分析を受け、試合中に積極的な戦略を実行できる。
NBAとマイクロソフトのパートナーシップは、一部の試合をAIが生成したハイライト映像でストリーミング配信するもので、AIがファンのエンゲージメントとコンテンツ配信をどのように向上させているかを示す代表的な例である。これらのAIツールは、強化されたハイライト、選手の統計、試合の洞察など、リアルタイムでパーソナライズされた体験をファンに提供し、スポーツとのより深い交流を生み出します。
バスケットボールの世界的な人気、特に米国、中国、ヨーロッパなどの地域では、AIモデルを継続的に改善するために不可欠な膨大な量のデータが生成されます。バスケットボールの世界的な広がりは、その高いデータ出力と相まって、スポーツにおけるAIの開発と応用を加速させ、より洗練された効果的なソリューションを可能にします。その結果、バスケットボールはスポーツ界におけるAI統合の最前線に立ち、この技術進化のリーダーとなっている。
"エンドユーザーセグメント別では、スポーツメディア＆放送が予測期間中に最も高い成長を遂げるだろう。"スポーツにおけるAIの領域では、メディア・放送分野が今後数年間で大きな成長を遂げると予想されている。この成長の原動力となるのは、特に自宅で観戦するファンの体験を簡素化し、向上させるAIの能力である。例えば、AIはほぼリアルタイムでコンテンツのカスタマイズを可能にし、イベント中に関連データを素早く取得し、進行中の試合のハイライトリールを簡潔に生成することができる。IBMやAWSのような企業は、視聴者を魅了し、試合中の興奮を持続させる魅力的なハイライト・クリップを作成するために、すでにAIを使用している。この技術は、視聴体験を向上させるだけでなく、ファンのエンゲージメントとリテンションを高める。
AIはまた、仮想現実（VR）と拡張現実（AR）技術の統合を可能にし、物理的なスペースの制限を超えた空間的なインタラクションを促進し、イベント中にリアルタイムのデータ可視化を提供することで、ファンのエンゲージメントを高める。さらに、オリンピック期間中、AI技術によって複数の言語で解説を提供できるため、観客のリーチを最大化できる。さらに、AIターゲット広告はテレビ局の売上を押し上げる。さらに、ストリーミング・サービスへの支出が増加傾向にあるため、このセグメントの成長をさらに押し上げるだろう。
「アジア太平洋地域は予測期間中に最も高い成長を目撃する。
中国、日本、インドなどの国々におけるデジタル変革の結果、APACの規模がスポーツAI市場にとって最大になると推定される。これは、選手のモニタリング、ファンとのエンゲージメント、パフォーマンス向上、ゲーム戦略の考案、その他のスポーツ関連活動の促進においてAIを採用する傾向が高まっているためである。また、スポーツ団体による先進的なスマートスタジアムやAIアナリティクスへの投資も、この地域の市場成長の要因となっている。例えば、Epic Gamesは、観客とのリアルタイムのインタラクションを可能にするAIを搭載したソリューションを提供したが、これは2020年東京衛星オリンピックの課題を考えると重要な成果である。さらに、この地域ではクリケット、サッカー、esportsなどのスポーツの人気が高まっているため、選手追跡システム、負傷予測技術、データ駆動型戦略ツールなどの人工知能（AI）アプリケーションの利用が必要とされている。
さらに、APACの若年層はインターネットへの平均アクセス率が高く、市場でのウェアラブルの使用率が高いことも、AIスポーツ活動への確信を高めている。また、中国ではeスポーツやゲーム人口が増加しており、AIとスポーツの融合が受け入れられやすい環境が整っている。これらの要因から、同地域は予測期間中に最も高い成長を遂げると予想される。

主な内訳

本調査には、ソリューションベンダーからティア1企業まで、様々な業界専門家による洞察が含まれている。プライマリーの内訳は以下の通りである：

- 企業タイプ別ティア1：62%、ティア2：23%、ティア3：15
- 役職別Cレベル50％、Dレベル30％、その他20
- 地域別北米38％、欧州15％、アジア太平洋35％、中東・アフリカ7％、中南米5
スポーツAI市場のプレーヤーとしては、シスコ（米国）、IBM（米国）、インテル（米国）、マイクロソフト（米国）、AWS（米国）、SAP SE（ドイツ）、エリクソン（スウェーデン）、オラクル（米国）、スタッツ・パフォーム（米国）、テック・マヒンドラ（インド）、Sportradar AG（スイス）、HCLテクノロジーズ（インド）、エクストリーム・ネットワークス（米国）などが挙げられる、Salesforce（米国）、SAS Institute（米国）、Catapult Group（オーストラリア）、Genius Sports（英国）、Kitman Labs（アイルランド）、PlaySight（イスラエル）、Quantiphi（米国）、SciSports（オランダ）、Spiideo（スウェーデン）、Sportlogiq（カナダ）、ChyronHego Corporation（米国）、TruMedia Networks（米国）。これらのプレーヤーは、スポーツAI市場の足跡を拡大するために、パートナーシップ、契約、提携、新製品の発売、機能強化、買収など、さまざまな成長戦略を採用している。

調査対象範囲
この調査レポートは、さまざまなセグメントにわたるスポーツAI市場規模を調査しています。提供、技術、スポーツ、エンドユーザー、地域など、さまざまなセグメントにわたる市場規模と成長の可能性を推定することを目的としています。オファリングにはソリューションとサービスが含まれる。ソリューションは、パフォーマンス分析、選手モニタリング、ゲーム戦略とコーチングソリューション、ファンエンゲージメントとエクスペリエンス向上、放送管理、その他のソリューションに分類される。もう1つのセグメンテーションはテクノロジーで、ジェネレーティブAIとその他のAIタイプが含まれる。スポーツタイプには、個人スポーツ、チームスポーツ、eスポーツが含まれる。エンドユーザーセグメンテーションには、スポーツ協会、スポーツチーム、スポーツメディア＆放送、その他のエンドユーザーが含まれる。スポーツAI市場の地域分析は、北米、欧州、アジア太平洋、中東＆アフリカ、ラテンアメリカをカバーしています。この調査には、主要市場プレイヤーの詳細な競合分析、会社概要、製品および事業提供、最近の開発、市場戦略に関連する主な見解が含まれています。
レポート購入の主なメリット
本レポートは、世界のスポーツAI市場の収益数とサブセグメントに関する最も近似した情報を提供し、市場リーダーや新規参入者に役立ちます。また、利害関係者が競争状況を理解し、より多くの洞察を得ることで、事業の位置づけを高め、適切な市場参入戦略を計画するのに役立ちます。さらに、本レポートは、市場の脈動を理解し、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、および機会に関する情報を提供するために、利害関係者に洞察を提供します。
本レポートでは、以下のポイントに関する洞察を提供しています：

1.スポーツにおけるAI市場の成長に影響を与える主要促進要因（AIとMLの進歩、データ利用可能性の増加、パーソナライズされたファン体験に対する需要の高まり、アスリートのパフォーマンスと怪我予防の強化、eスポーツへの投資）、機会（トレーニングとスカウティングにおけるAIの拡大、仮想現実と拡張現実の成長、AI主導の健康とフィットネスソリューション、スマートスタジアム向けAI）、課題（熟練した専門家の不足、倫理と公平性の問題、規制とコンプライアンスの障壁）の分析。

2.製品開発/イノベーション：スポーツAI市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスの発表に関する詳細な洞察。
3.市場開発：有利な市場に関する包括的な情報 - 当レポートでは、様々な地域のスポーツAI市場を分析しています。
4.市場の多様化：スポーツAI市場における新製品＆サービス、未開拓地域、最新動向、投資に関する情報を網羅。
5.競合評価：シスコ（米国）、IBM（米国）、インテル（米国）、マイクロソフト（米国）、AWS（米国）、SAP SE（ドイツ）、エリクソン（スウェーデン）、オラクル（米国）、Stats Perform（米国）、Tech Mahindra（インド）、Sportradar AG（スイス）、HCL Technologies（インド）、エクストリーム・ネットワークス（米国）、セールスフォース（米国）、SASインスティテュート（米国）、カタパルト・グループ（オーストラリア）、ジーニアス・スポーツ（英国）、キットマン・ラボ（アイルランド）、プレイサイト（イスラエル）、クアンティファイ（米国）、サイスポーツ（オランダ）、スピデオ（スウェーデン）、スポルトロジック（カナダ）、シロンヘゴ・コーポレーション（米国）、トゥルーメディア・ネットワークス（米国）。

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1 はじめに 30
1.1 調査目的
1.2 市場の定義 30
1.3 調査範囲 31
1.3.1 市場セグメンテーション 31
1.3.2 対象と除外 32
1.4 考慮した年数 32
1.5 考慮した通貨 33
1.6 利害関係者 34
2 調査方法 35
2.1 調査データ 35
2.1.1 二次データ 36
2.1.2 一次データ 36
2.1.2.1 専門家への一次インタビュー 36
2.1.2.2 一次プロファイルの内訳 37
2.1.2.3 業界専門家による主な洞察 37
2.2 市場規模の推定 38
2.2.1 トップダウンアプローチ 38
2.2.2 ボトムアップアプローチ 39
2.2.3 スポーツにおけるai市場の推定：需要サイド分析 40
2.3 データの三角測量 41
2.4 リスク評価 43
2.5 リサーチの前提 43
2.6 限界 43
3 エグゼクティブサマリー 44
4 プレミアムインサイト 47
4.1 スポーツAI市場におけるプレーヤーの魅力的な機会 47
4.2 スポーツAI市場：サービス別（2024年） 47
4.3 スポーツAI市場：サービス別 48
4.4 スポーツAI市場：プロフェッショナルサービス別 48
4.5 スポーツAI市場：ソリューション別 48
4.6 スポーツAI市場：タイプ別 49
4.7 スポーツAI市場：スポーツタイプ別 49
4.8 スポーツAI市場：エンドユーザー別 49
4.9 北米：スポーツAI市場：提供サービス別、タイプ別 50
5 市場概要と業界動向 51
5.1 はじめに 51
5.2 市場ダイナミクス
5.2.1 ドライバ 52
5.2.1.1 競争優位性を促進する選手パフォーマンス分析の強化 52
5.2.1.2 収入増につながるファンエンゲージメントの向上 52
5.2.1.3 選手の安全性向上につながる高度な傷害予測ツール 53
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 高い導入コストが普及を制限している 53
5.2.2.2 AIソリューションへの信頼を妨げるデータプライバシーへの懸念 53
5.2.2.3 AIの専門知識が限られているため、小規模なスポーツ組織には障壁がある 53
5.2.3 チャンス
5.2.3.1 AI主導のパーソナライゼーションが、ファン体験における新たな収益源を開
ファン体験 53
5.2.3.2 AIアプリケーションのイノベーションを促進するeスポーツの成長 54
5.2.3.3 ウェアラブル技術の統合によるリアルタイムの
パフォーマンスに関する洞察 54
5.2.4 課題 54
5.2.4.1 既存のスポーツインフラにAIを統合する際の複雑さ 54
5.2.4.2 スポーツアナリティクスの公平性に影響を与えるアルゴリズムバイアスの可能性 54
5.2.4.3 AI導入に不確実性をもたらす規制の枠組みの進化
AI の展開に不確実性をもたらす
5.3 スポーツAIソリューションとサービスの進化の歴史 55
5.4 スポーツAI市場：エコシステム分析／市場マップ 56
5.5 ケーススタディ分析 57
5.5.1 高度なウェアラブル技術ソリューションでアスリートのパフォーマンス追跡を強化する
高度なウェアラブル技術ソリューション 57
5.5.2 オーランド・マジックはSASを活用し、データ主導のファンエンゲージメントとビジネスインサイトを実現した 58
5.5.3 ボーダフォンはリアルタイムAIインサイトでエンゲージメントを向上させた。
エンゲージメントを強化した。
5.6 サプライチェーン分析 59
5.7 プランニングとデザイン 59
5.8 規制の状況 60
5.8.1 規制機関、政府機関、その他の組織 60
5.8.1.1 FIFA（国際サッカー連盟） 60
5.8.1.2 国際オリンピック委員会（IOC） 60
5.8.1.3 欧州連合（EU） 60
5.8.2 主要な規制 62
5.8.2.1 北米 62
5.8.2.1.1 米国とカナダ 62

5.8.2.2 欧州 62
5.8.2.2.1 英国、フランス、ドイツ 62
5.8.2.3 アジア太平洋 63
5.8.2.3.1 オーストラリア 63
5.8.2.3.2 中国 63
5.8.2.4 中東・アフリカ 63
5.8.2.4.1 アラブ首長国連邦 63
5.8.2.5 中南米 63
5.8.2.5.1 ブラジル 63
5.9 価格分析 63
5.9.1 ソリューションの価格設定（主要プレーヤー別、2023年） 63
5.9.2 指標価格分析（スポーツタイプ別）、2023年 64
5.10 技術分析 65
5.10.1 主要テクノロジー 65
5.10.1.1 機械学習とディープラーニング 65
5.10.1.2 コンピュータビジョン 65
5.10.1.3 自然言語処理（NLP） 65
5.10.1.4 予測分析 65
5.10.1.5 ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA） 65
5.10.2 補足技術 65
5.10.2.1 拡張現実（AR）／仮想現実（VR） 66
5.10.2.2 センサー統合技術 66
5.10.2.3 ビッグデータ分析 66
5.10.2.4 クラウド・コンピューティング 66
5.10.2.5 サイバーセキュリティ 66
5.10.3 隣接技術 66
5.10.3.1 ブロックチェーン 66
5.10.3.2 5Gコネクティビティ 66
5.10.3.3 エッジコンピューティング 67
5.10.3.4 デジタル・ツイン 67
5.11 特許分析 67
5.12 ポーターの5つの力分析 71
5.12.1 新規参入の脅威 72
5.12.2 代替品の脅威 72
5.12.3 供給者の交渉力 73
5.12.4 買い手の交渉力 73
5.12.5 競争上のライバルの激しさ
5.13 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 73
5.14 主要ステークホルダーと購買基準 74
5.14.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 74
5.14.2 購買基準 75
5.15 主要な会議とイベント 75
5.16 スポーツ市場におけるAIの技術ロードマップ 76
5.16.1 短期ロードマップ（2023～2025年） 76
5.16.2 中期ロードマップ（2026～2028年） 76
5.16.3 長期ロードマップ（2029～2030年） 76
5.17 スポーツ市場におけるAIのベストプラクティス 76
5.17.1 パフォーマンス分析と傷害予防 76
5.17.2 AIを活用したファンエンゲージメント 77
5.17.3 リアルタイムのゲーム分析と戦略の最適化 77
5.17.4 コンテンツの自動作成 77
5.17.5 タレントのスカウティングとリクルート 77
5.18 現在のビジネスモデルと新たなビジネスモデル 77
5.18.1 サブスクリプション型アナリティクス・プラットフォーム 77
5.18.2 データ・アズ・ア・サービス（DaaS） 78
5.18.3 スポンサーシップと広告の最適化（AI主導型） 78
5.19 スポーツ市場におけるAI：ツール、フレームワーク、テクニック 78
5.20 HSコード分析：電子集積回路；その部品（8542） 79
5.20.1 電子集積回路の輸出シナリオ；
部品（8542） 79
5.20.2 電子集積回路の輸入シナリオ；
部品（8542） 80
5.21 投資と資金調達のシナリオ 81
5.22 スポーツ市場におけるジェネレーティブAIのインパクト 81
5.22.1 主要なユースケースと市場の可能性 81
5.22.1.1 主要なユースケース 82
5.22.2 ベストプラクティス 83
5.22.2.1 スポーツアナリティクス業界 83
5.22.2.2 ファンエンゲージメント産業 83
5.22.2.3 怪我の予防とリハビリテーション業界 83
5.22.3 ジェネレーティブAIの導入事例 84
5.22.3.1 グローバル・スポーツ・ストリーミング・サービスがAI生成コンテンツで視聴者エンゲージメントを強化 84
AI生成コンテンツ 84
5.22.3.2 サッカーチームがAIを活用して選手のパフォーマンスと怪我予防を最適化した
予防の最適化 84
5.22.3.3 スポーツアパレルブランド、AI生成のカスタムデザインで商品売上を増加 84
AIが生成したカスタムデザイン 84
5.22.4 クライアントの準備と影響評価 85
5.22.4.1 クライアントA：大手サッカークラブ 85
5.22.4.2 クライアントBグローバル・スポーツ・ストリーミング・プラットフォーム 85
5.22.4.3 クライアントC：プロバスケットボールチーム 85
6 スポーツにおけるAI市場（サービス別） 86
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング市場促進要因 88
6.2 ソリューション
6.2.1 パフォーマンス分析 90
6.2.1.1 AIベースのパフォーマンス分析が選手とチームのパフォーマンスを評価し、ゲームプレイを向上させ、怪我を防ぐ 90
6.2.2 選手モニタリング 91
6.2.2.1 AIを活用した選手モニタリングは、健康、フィットネス、パフォーマンス指標を追跡し、チームの仕事量管理と怪我防止を支援する 91
6.2.3 ゲーム戦略とコーチング・ソリューション 92
6.2.3.1 AIツールがゲーム戦略とコーチング方法を最適化し、競技中の意思決定とパフォーマンスを向上 92
6.3 ファンのエンゲージメントと体験の向上 93
6.3.1 AIソリューションは、リアルタイムの統計情報、パーソナライズされたインタラクション、没入型機能を提供することで、ファン体験を向上させる 93
6.3.2 放送管理 94
6.3.2.1 AIを活用した放送ソリューションは、コンテンツ配信を最適化し、視聴者体験を向上させ、放送プロセスを合理化する 94
6.3.3 その他のソリューション 95
6.4 サービス 96
6.4.1 プロフェッショナル・サービス 97
6.4.2 トレーニング＆コンサルティング 98
6.4.2.1 コンサルティング・サービスは、スポーツ組織のニーズに合わせた AI 戦略の立案と実施を支援する。
コンサルティング・サービスは、スポーツ組織のニーズに合わせた AI 戦略の立案と実施を支援し、AI ソリューションの最適な導入と利用を保証する 98
6.4.3 システムインテグレーション＆インプリメンテーション 99
6.4.3.1 システムインテグレーションサービスは、既存のスポーツ事業の中にAIソリューションをシームレスに導入し、スムーズな導入と機能性を確保する 99
6.4.4 サポート＆メンテナンス 100
6.4.4.1 サポート・保守サービスは、AIシステムが長期にわたって適切に機能するよう、更新、トラブルシューティング、継続的な監視を行う 100
6.4.5 マネージド・サービス 101
6.4.5.1 アウトソーシングされた管理サービスがAIシステムの日々の運用と最適化を行うことで、スポーツ組織は中核業務に集中することができる 101
7 スポーツAI市場（タイプ別） 103
7.1 はじめに 104
7.1.1 タイプ市場促進要因 104
7.2 ジェネレーティブAI 105
7.3 その他のAI 106
7.3.1 機械学習 107
7.3.1.1 機械学習は、システムがデータから学習し、予測を行うことを可能にし、選手のパフォーマンス、怪我の予防、ファンのインサイトを最適化する 107

7.3.2 自然言語処理 107
7.3.2.1 自然言語処理により、機械が人間の言葉を理解し対話することが可能になり、ファンとのエンゲージメントが向上し、解説やコンテンツ分析が自動化される 107
7.3.3 コンピュータビジョン 108
7.3.3.1 コンピュータビジョンは視覚データを解釈し、試合映像や選手の動きの正確な分析を可能にする。
を可能にし、コーチングや審判を改善する 108
7.3.4 予測分析 108
7.3.4.1 予測分析では、過去のデータとアルゴリズムを用いて将来の傾向を予測し、戦略を最適化し、試合結果を予測する、
選手のパフォーマンス分析 108
8 スポーツにおけるAI市場（スポーツタイプ別） 109
8.1 はじめに
8.1.1 スポーツタイプ別市場促進要因
8.2 個別スポーツ 111
8.2.1 ボクシング 113
8.2.1.1 高度なアナリティクスとモーショントラッキングにより、ボクサーはテクニックを向上させ、相手の傾向を把握できる 113
8.2.2 テニス 114
8.2.2.1 AIを搭載したツールは、試合パフォーマンスの分析と対戦相手の戦略予測においてプレーヤーを支援する。
し、対戦相手の戦略を予測する 114
8.2.3 レーシング 115
8.2.3.1 AIシステムが競技レースの車両性能とドライバー戦略を最適化する 115
最適化する。
8.2.4 陸上競技 116
8.2.4.1 生体計測モニタリングとパフォーマンス分析が、アスリートの身体出力ピーク達成を支援 116
8.2.5 その他 116
8.3 チームスポーツ 117
8.3.1 クリケット 119
8.3.1.1 AI が選手とチームのデータを分析し、バッティングやボーリング戦略を改善する 119
戦略を向上させる。
8.3.2 サッカー 120
8.3.2.1 リアルタイム分析と戦術的洞察がチームマネジメントとゲームプレイに革命を起こす 120
8.3.3 アメリカンフットボール／ラグビー 121
8.3.3.1 AIが戦略立案、選手の安全性監視、フィールドパフォーマンスの向上を支援 121
を支援する 121
8.3.4 バスケットボール 122
8.3.4.1 高度なアナリティクスがシュート、ディフェンス、選手のローテーションを最適化し、結果を向上させる 122
ローテーションを最適化し、結果を向上させる 122
8.3.5 野球 123
8.3.5.1 バッティングラインアップからフィールドポジショニングまで、AI主導のツールが戦略を洗練させる 123

8.3.6 ホッケー 124
8.3.6.1 ビデオ分析とウェアラブル・トラッキングが戦術的判断と選手の健康をサポートする。
と選手の健康をサポートする 124
8.3.7 その他 125
8.4 Eスポーツ 126
9 スポーツにおけるAI市場（エンドユーザー別） 127
9.1 はじめに 128
9.1.1 エンドユーザー：市場促進要因 128
9.1.2 スポーツ協会 129
9.1.2.1 AIはフェアプレー、ロジスティクス管理、ファンエンゲージメントにおいてスポーツ協会を強化し、ガバナンスとグローバルなイベント実施を強化する 129
9.1.3 スポーツチーム 130
9.1.3.1 スポーツチームはAIをパフォーマンス分析、傷害予防、選手リクルートに統合し、競争優位性を確保 130
9.1.4 スポーツメディア・放送 131
9.1.4.1 コンテンツ制作の自動化、ファンとのエンゲージメントの強化、オーダーメイド体験の提供により、AIがスポーツ放送に革命をもたらす 131
9.1.5 その他のエンドユーザー 132
10 スポーツAI市場（地域別） 134
10.1 はじめに 135
10.2 北米 136
10.2.1 北米：マクロ経済見通し 136
10.2.2 米国 142
10.2.2.1 米国では、プロリーグとファン・エンゲージメントにおけるAIの広範な統合が目撃されている。
とファンエンゲージメント 142
10.2.3 カナダ 147
10.2.3.1 カナダはAI技術を活用したアスリート育成と草の根育成を重視 147
10.3 欧州 152
10.3.1 欧州：マクロ経済見通し 152
10.3.2 英国 159
10.3.2.1 英国はエリートスポーツ放送と審判へのAI活用に優れる 159
10.3.3 ドイツ 164
10.3.3.1 ドイツではウェアラブル技術とファン中心の
AIアプリケーションに注力 164
10.3.4 フランス 164
10.3.4.1 フランスは没入型ファン体験とスポーツイベント管理にAIを統合 164
10.3.5 イタリア 165
10.3.5.1 イタリア、コーチングシステムの強化とハイライトの自動化のためにAIに投資 165

10.3.6 スペイン 165
10.3.6.1 スペインは人材育成とリアルタイムの試合アプリケーションでAIを重視 165
マッチアプリケーションを重視 165
10.3.7 北欧諸国 165
10.3.7.1 北欧諸国はウィンタースポーツと持続可能なスタジアム技術のためのAIでリードしている。
スタジアム技術でリードしている。
10.3.8 その他の欧州 166
10.4 アジア太平洋地域 166
10.4.1 アジア太平洋地域：マクロ経済見通し 166
10.4.2 中国 173
10.4.2.1 中国はAIを活用して選手のパフォーマンスを向上させ、スポーツのファンエンゲージメントを高める
スポーツへのファン・エンゲージメントを高めるためにAIを活用している 173
10.4.3 日本 178
10.4.3.1 日本は選手の健康管理とスポーツにおけるファン体験の向上にAIを活用している 178
スポーツにおけるファン体験の向上 178
10.4.4 インド 178
10.178 4.4.1 インドはスポーツ分析と選手育成にAIを活用して革命を起こそうとしている 178
10.4.5 オーストラリア・ニュージーランド 179
10.179 4.5.1 オーストラリアとニュージーランドはAIを統合し
最適化に取り組んでいる。
10.4.6 韓国 179
10.4.6.1 韓国はリアルタイムのスポーツ分析とeスポーツの進歩のためにAIを導入している 179
eスポーツの進歩 179
10.4.7 東南アジア 179
10.179 4.7.1 東南アジアではスポーツパフォーマンスとファンエンゲージメントの向上のため
とファンエンゲージメントの向上を目指している。
10.4.8 その他のアジア太平洋地域 180
10.5 中東・アフリカ 180
10.5.1 中東・アフリカ：マクロ経済見通し 180
10.5.2 UAE 187
10.5.2.1 UAEはスマートスタジアム構想とファンエンゲージメントプラットフォームの強化でスポーツにおけるAI統合を加速 187
10.5.3 KSA 187
10.5.3.1 サウジアラビアはビジョン2030、メガイベントの開催、スポーツテクノロジーに注力しAI導入を推進 187
10.5.4 クウェート 192
10.5.4.1 クウェートは草の根スポーツ、人材育成、地元スポーツプログラムにおけるAIを重視 192
10.5.5 バーレーン 192
10.5.5.1 バーレーンは高度なイベント管理、青少年スポーツ育成、没入型ファン体験にAIを活用 192
10.5.6 南アフリカ 192
10.5.6.1 南アフリカはアスリートのパフォーマンス向上、傷害予防、スポーツ分析にAIを活用 192

10.5.7 その他の中東・アフリカ地域 192
10.6 ラテンアメリカ 193
10.6.1 ラテンアメリカ：マクロ経済見通し 193
10.6.2 ブラジル 199
10.6.2.1 ブラジルはスポーツ界におけるAI導入の最前線にあり、AI技術が選手トレーニング、戦術分析、怪我予防に革命をもたらしている 199
10.6.3 メキシコ 204
10.6.3.1 メキシコでは、AIはサッカーだけでなく、ルチャ・リブレのような他のスポーツにも変化をもたらしている 204
10.6.4 アルゼンチン 204
10.6.4.1 アルゼンチンでは、AI技術がスポーツトレーニングの洗練、選手のパフォーマンス分析、ファン体験の向上に活用されている 204
10.6.5 その他のラテンアメリカ地域 205
11 競争環境 206
11.1 はじめに 206
11.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利（2021～2024年） 206
11.3 収益分析（2019～2023年） 208
11.4 市場シェア分析、2023年 208
11.4.1 市場ランキング分析 212
11.5 企業評価マトリックス：主要プレーヤー、2023年 212
11.5.1 スター企業 212
11.5.2 新興リーダー 212
11.5.3 浸透型プレーヤー 212
11.5.4 参加企業 212
11.5.5 企業フットプリント：主要プレーヤー、2023年 214
11.6 企業評価マトリクス：新興企業／SM（2023年） 220
11.6.1 進歩的企業 220
11.6.2 反応する企業 220
11.6.3 ダイナミックな企業 220
11.6.4 スタートアップ企業 220
11.6.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM（2021～2024年） 222
11.6.5.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 222
11.6.5.2 主要新興企業／中小企業の競争ベンチマーク 223
11.7 競争シナリオと動向 224
11.7.1 製品発表と機能強化 224
11.7.2 取引 225
11.8 ブランド／製品比較分析 226
11.9 主要スポーツメーカーの企業評価と財務指標 227
市場プロバイダー 227

12 企業プロファイル 228
12.1 主要プレーヤー 228
12.1.1 マイクロソフト 228
12.1.1.1 事業概要 228
12.1.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 229
12.1.1.3 最近の動向 230
12.1.1.3.1 製品の発売 230
12.1.1.3.2 取引 230
12.1.1.4 MnMの見解 230
12.1.1.4.1 勝利への権利 230
12.1.1.4.2 戦略的選択 230
12.1.1.4.3 弱点と競争上の脅威 230
12.1.2 IBM 231
12.1.2.1 事業概要 231
12.1.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 232
12.1.2.3 最近の動向 233
12.1.2.3.1 製品の発売 233
12.1.2.3.2 取引 233
12.1.2.4 MnMビュー 234
12.1.2.4.1 勝利への権利 234
12.1.2.4.2 戦略的選択 234
12.1.2.4.3 弱点と競争上の脅威 234
12.1.3 オラクル 235
12.1.3.1 事業概要 235
12.1.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 236
12.1.3.3 最近の動向 237
12.1.3.3.1 製品の発売 237
12.1.3.3.2 取引 237
12.1.3.4 MnMビュー 237
12.1.3.4.1 勝利への権利 237
12.1.3.4.2 戦略的選択 237
12.1.3.4.3 弱点と競争上の脅威 237
12.1.4 AWS 238
12.1.4.1 事業概要 238
12.1.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 239
12.1.4.3 最近の動向 240
12.1.4.3.1 製品上市 240
12.1.4.3.2 取引 240
12.1.4.4 MnMの見解 241
12.1.4.4.1 勝利への権利 241
12.1.4.4.2 戦略的選択 241
12.1.4.4.3 弱点と競争上の脅威 241
12.1.5 SAP SE 242
12.1.5.1 事業概要 242
12.1.5.2 提供する製品／ソリューション／サービス 243
12.1.5.3 最近の動向 244
12.1.5.3.1 取引 244
12.1.5.4 MnMビュー 245
12.1.5.4.1 勝利への権利 245
12.1.5.4.2 戦略的選択 245
12.1.5.4.3 弱点と競争上の脅威 245
12.1.6 スタッツ・パフォーム 246
12.1.6.1 事業概要 246
12.1.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 246
12.1.6.3 最近の動向 247
12.1.6.3.1 製品の発売 247
12.1.6.3.2 取引 247
12.1.7 スポルトラーダーAG 248
12.1.7.1 事業概要 248
12.1.7.2 提供する製品／ソリューション／サービス 248
12.1.7.3 最近の動向 249
12.1.7.3.1 製品の発売 249
12.1.7.3.2 取引 249
12.1.8 サス・インスティテュート 250
12.1.8.1 事業概要 250
12.1.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 250
12.1.8.3 最近の動向 251
12.1.8.3.1 取引 251
12.1.9 インテル 252
12.1.9.1 事業概要 252
12.1.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 253
12.1.9.3 最近の動向 254
12.1.9.3.1 製品発表 254
12.1.9.3.2 取引 254
12.1.10 エクセルサービス・ホールディングス 255
12.1.11 HUDL 256
12.1.12 グローバルステップ 257
12.1.13 HCLテクノロジーズ 258
12.1.14 ゼブラテクノロジーズ 259
12.1.15 セールスフォース 260
12.2 新興企業／中小企業 261
12.2.1 カタパルト 261
12.2.2 キットマン・ラボ 262
12.2.3 スポルトロジック 263
12.2.4 シロンヘゴ・コーポレーション 264
12.2.5 天才スポーツ 265
12.2.6 プレイサイト 266
12.2.7 クアンティファイ 267
12.2.8 サイスポーツ 268
12.2.9 トゥルメディア・ネットワークス 269
12.2.10 スピデオ 270
13 隣接／関連市場 271
13.1 はじめに 271
13.1.1 関連市場 271
13.2 スポーツテクノロジー市場 - 2027年の世界予測 271
13.2.1 市場の定義 271
13.3 スポーツアナリティクス市場 - 2026年の世界予測 274
13.3.1 市場の定義 274
14 付録 278
14.1 ディスカッションガイド 278
14.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル 281
14.3 カスタマイズオプション 283
14.4 関連レポート 283
14.5 著者の詳細 284

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Table of Contents

Summary

The AI in Sports market was estimated to be USD 1.03 billion in 2024 to USD 2.61 billion by 2030 at a compound annual growth rate (CAGR) of 16.7% from 2024 to 2030. With the help of Machine Learning (ML) and other models, advancements in sports AI are enabling organizations to process vast volumes of data in real-time. This technology helps analyze player patterns, study sports motions from videos and motion sensors, and even predict an athlete's health status for performance improvement and injury management. Athletes can also enhance their VR experience through AI, as it integrates VR systems that allow them to train, strategize, and think on their feet in a controlled environment, free from the limitations of distance or geography. These innovations are particularly valuable to end users like sports associations, sports teams, and media & broadcasting organizations, helping them optimize performance, enhance fan engagement, and improve content delivery.
In the case of fans, AI allows for enhanced experience in the form of personalized offerings, efficient ticketing systems, and attendance to events from any geographical location. In e-Sports AI enhances the experience of playing by managing player ranks well, improving the content, and simulating actions of characters in the video game. These technological improvements are changing the dynamics of professional sports as well as the behavior of the audiences, enhancing their interaction and immersion.
“By Team Sports, Basketball sport is expected to have the largest market size during the forecast period.” AI is increasingly transforming basketball by enhancing performance assessment, fan engagement, and strategy management, positioning the sport to lead in adopting advanced technologies. Leagues like the NBA are already utilizing AI-driven tools such as player tracking systems to monitor positions, manage workloads, and improve training exercises. These tools enable more accurate insights into player movements and physical demands, enhancing overall team performance. Coaches also benefit from AI-based wearable devices and cameras that provide real-time analysis, allowing them to implement proactive strategies during games.
The partnership between the NBA and Microsoft, which streams select games with AI-generated highlights, is a prime example of how AI is improving fan engagement and content delivery. These AI tools offer fans real-time, personalized experiences, such as enhanced highlights, player stats, and game insights, creating deeper interaction with the sport.
The worldwide popularity of basketball, particularly in regions like the US, China, and Europe, generates vast amounts of data, which is vital for continuously improving AI models. The global reach of basketball, combined with its high data output, accelerates the development and application of AI in the sport, allowing for more refined and effective solutions. As a result, basketball stands at the forefront of AI integration among sports, making it a leader in this technological evolution.
“By End User segment, the Sports Media & Broadcasting will witness the highest growth during the forecast period.” Within the realm of AI in sports, the media and broadcasting segment is expected to experience significant growth in the coming years. This growth is driven by AI’s ability to simplify and enhance the fan experience, particularly for those watching from home. For example, AI can enable near real-time content customization, quickly retrieve relevant data during events, and generate concise highlight reels of ongoing matches. Companies like IBM and AWS are already using AI to produce engaging highlight clips that captivate viewers and maintain excitement throughout the game. This technology not only improves the viewing experience but also increases fan engagement and retention.
AI also enables the integration of Virtual Reality (VR) and Augmented Reality (AR) technologies, facilitating spatial interactions that transcend physical space limitations and offer real-time data visualization during events, thereby enhancing fan engagement. Moreover, the ability to provide commentary in several languages through AI technology during the Olympic Games allows the audience reach to be maximized. Furthermore, AI targeted advertising boosts sales for television stations. Additionally, due to high spending trend on the streaming services on rise will further boost the growth of the this segment.
“Asia Pacific to witness highest growth during the forecast period.”
As a result of the digital transformation in countries such as China, Japan, and India, it is estimated that the size of the APAC will be the largest for the AI in Sports market. This is due to the rising trend in employing AI in player monitoring, fan engagement, performance enhancement, devising game strategies, and in the facilitation of other sport-related activities. The advanced smart stadiums and AI analytics investment by the sporting organizations is also responsible for the growth of the market in this region. For example, Epic Games provided AI-powered solutions that enabled real-time interaction with the audience, a significant achievement given the challenges posed by the Tokyo 2020 Satellite Olympics. Additionally, the growing popularity of sports like cricket, soccer, esports, and others in the region requires the use of Artificial Intelligence (AI) applications, such as player tracking systems, injury prediction technology, and data-driven strategy tools.
Furthermore, the young demographics in APAC, with high average access to the internet and high usage of wearables in the market, also increases the conviction for AI sporting activities. The growing population of e-Sports and gaming in China also presents a conducive environment for the acceptance of Integrating AI with sports. Owing to these factors, the region is expected to witness the highest growth during the forecast period.

Breakdown of primaries

The study contains insights from various industry experts, from solution vendors to Tier 1 companies. The break-up of the primaries is as follows:

• By Company Type: Tier 1 – 62%, Tier 2 – 23%, and Tier 3 – 15%
• By Designation: C-level –50%, D-level – 30%, and Others – 20%
• By Region: North America – 38%, Europe – 15%, Asia Pacific – 35%, Middle East & Africa – 7%, and Latin America- 5%.
The players in the AI in Sports market include Cisco (US), IBM (US), Intel (US), Microsoft (US), AWS (US), SAP SE (Germany), Ericsson (Sweden), Oracle (US), Stats Perform (US), Tech Mahindra (India), Sportradar AG (Switzerland), HCL Technologies (India), Extreme Networks (US), Salesforce (US), SAS Institute (US), Catapult Group (Australia), Genius Sports (UK), Kitman Labs (Ireland), PlaySight (Israel), Quantiphi (US), SciSports (Netherlands), Spiideo (Sweden), Sportlogiq (Canada), ChyronHego Corporation (US), TruMedia Networks (US). These players have adopted various growth strategies, such as partnerships, agreements and collaborations, new product launches, enhancements, and acquisitions to expand their AI in Sports market footprint.

Research Coverage
The market study covers the AI in Sports market size across different segments. It aims to estimate the market size and the growth potential across different segments, including offering, technology, sports , end user, and region. The offering includes solutions and services. Solutions are segregated into Performance Analytics, Player Monitoring, Game Strategy and Coaching Solutions, Fan Engagement and Experience Enhancement, Broadcast Management, and Other Solutions. The other segmentation is the technology, which includes Generative AI and Other AI types. The sports type segmentation includes Individual Sports, Team Sports, and e-Sports. The end user segmentation includes Sports Associations, Sports Teams, Sports Media & Broadcasting, and other end users. The regional analysis of the AI in Sports market covers North America, Europe, Asia Pacific, the Middle East & Africa, and Latin America. The study includes an in-depth competitive analysis of the leading market players, their company profiles, key observations related to product and business offerings, recent developments, and market strategies.
Key Benefits of Buying the Report
The report will help market leaders and new entrants with information on the closest approximations of the global AI in Sports market’s revenue numbers and subsegments. It will also help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to better position their businesses and plan suitable go-to-market strategies. Moreover, the report will provide insights for stakeholders to understand the market’s pulse and provide them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:

1. Analysis of key drivers (Advancements in AI and ML, Increasing Data Availability, Rising Demand for Personalized Fan Experiences, Enhanced Athlete Performance and Injury Prevention, Investment in eSports), opportunities (Expansion of AI in Training and Scouting, Growth in Virtual and Augmented Reality, AI-Driven Health and Fitness Solutions, AI for Smart Stadiums), and challenges (Lack of Skilled Professionals, Ethical and Fairness Issues, Regulatory and Compliance Barriers) influencing the growth of the AI in Sports market.

2. Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the AI in Sports market.
3. Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analyses the AI in Sports market across various regions.
4. Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in the AI in Sports market.
5. Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies and service offerings of leading players Cisco (US), IBM (US), Intel (US), Microsoft (US), AWS (US), SAP SE (Germany), Ericsson (Sweden), Oracle (US), Stats Perform (US), Tech Mahindra (India), Sportradar AG (Switzerland), HCL Technologies (India), Extreme Networks (US), Salesforce (US), SAS Institute (US), Catapult Group (Australia), Genius Sports (UK), Kitman Labs (Ireland), PlaySight (Israel), Quantiphi (US), SciSports (Netherlands), Spiideo (Sweden), Sportlogiq (Canada), ChyronHego Corporation (US), TruMedia Networks (US).

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1 INTRODUCTION 30
1.1 STUDY OBJECTIVES 30
1.2 MARKET DEFINITION 30
1.3 STUDY SCOPE 31
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 31
1.3.2 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 32
1.4 YEARS CONSIDERED 32
1.5 CURRENCY CONSIDERED 33
1.6 STAKEHOLDERS 34
2 RESEARCH METHODOLOGY 35
2.1 RESEARCH DATA 35
2.1.1 SECONDARY DATA 36
2.1.2 PRIMARY DATA 36
2.1.2.1 Primary interviews with experts 36
2.1.2.2 Breakdown of primary profiles 37
2.1.2.3 Key insights from industry experts 37
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 38
2.2.1 TOP-DOWN APPROACH 38
2.2.2 BOTTOM-UP APPROACH 39
2.2.3 AI IN SPORTS MARKET ESTIMATION: DEMAND-SIDE ANALYSIS 40
2.3 DATA TRIANGULATION 41
2.4 RISK ASSESSMENT 43
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 43
2.6 LIMITATIONS 43
3 EXECUTIVE SUMMARY 44
4 PREMIUM INSIGHTS 47
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN AI IN SPORTS MARKET 47
4.2 AI IN SPORTS MARKET, BY OFFERING, 2024 47
4.3 AI IN SPORTS MARKET, BY SERVICE 48
4.4 AI IN SPORTS MARKET, BY PROFESSIONAL SERVICE 48
4.5 AI IN SPORTS MARKET, BY SOLUTION 48
4.6 AI IN SPORTS MARKET, BY TYPE 49
4.7 AI IN SPORTS MARKET, BY SPORTS TYPE 49
4.8 AI IN SPORTS MARKET, BY END USER 49
4.9 NORTH AMERICA: AI IN SPORTS MARKET, BY OFFERING AND TYPE 50
5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 51
5.1 INTRODUCTION 51
5.2 MARKET DYNAMICS 51
5.2.1 DRIVERS 52
5.2.1.1 Enhanced player performance analytics driving competitive advantage 52
5.2.1.2 Improved fan engagement resulting in increased revenue generation 52
5.2.1.3 Advanced injury prediction tools leading to better athlete safety 53
5.2.2 RESTRAINTS 53
5.2.2.1 High implementation costs limiting widespread adoption 53
5.2.2.2 Data privacy concerns hindering trust in AI solutions 53
5.2.2.3 Limited AI expertise creating barriers for smaller sports organizations 53
5.2.3 OPPORTUNITIES 53
5.2.3.1 AI-driven personalization unlocking new revenue streams in
fan experiences 53
5.2.3.2 Growth in e-sports fostering innovation in AI applications 54
5.2.3.3 Integration of wearable technology enhancing real-time
performance insights 54
5.2.4 CHALLENGES 54
5.2.4.1 Complexity in integrating AI with existing sports infrastructure 54
5.2.4.2 Potential algorithmic bias impacting fairness in sports analytics 54
5.2.4.3 Evolving regulatory frameworks creating uncertainty for
AI deployment 54
5.3 BRIEF HISTORY OF EVOLUTION OF AI IN SPORTS SOLUTIONS AND SERVICES 55
5.4 AI IN SPORTS MARKET: ECOSYSTEM ANALYSIS/MARKET MAP 56
5.5 CASE STUDY ANALYSIS 57
5.5.1 CATAPULT ENHANCED ATHLETE PERFORMANCE TRACKING WITH
ADVANCED WEARABLE TECH SOLUTIONS 57
5.5.2 ORLANDO MAGIC LEVERAGED SAS FOR DATA-DRIVEN FAN ENGAGEMENT AND BUSINESS INSIGHTS 58
5.5.3 VODAFONE BOOSTED ENGAGEMENT WITH REAL-TIME AI INSIGHTS
FROM STATS PERFORM’S TECHNOLOGY 58
5.6 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 59
5.7 PLANNING AND DESIGNING 59
5.8 REGULATORY LANDSCAPE 60
5.8.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 60
5.8.1.1 FIFA (Fédération Internationale de Football Association) 60
5.8.1.2 International Olympic Committee (IOC) 60
5.8.1.3 European Union (EU) 60
5.8.2 KEY REGULATIONS 62
5.8.2.1 North America 62
5.8.2.1.1 US and Canada 62

5.8.2.2 Europe 62
5.8.2.2.1 UK, France, and Germany 62
5.8.2.3 Asia Pacific 63
5.8.2.3.1 Australia 63
5.8.2.3.2 China 63
5.8.2.4 Middle East & Africa 63
5.8.2.4.1 UAE 63
5.8.2.5 Latin America 63
5.8.2.5.1 Brazil 63
5.9 PRICING ANALYSIS 63
5.9.1 PRICING OF SOLUTIONS, BY KEY PLAYER, 2023 63
5.9.2 INDICATIVE PRICING ANALYSIS, BY SPORTS TYPE, 2023 64
5.10 TECHNOLOGY ANALYSIS 65
5.10.1 KEY TECHNOLOGIES 65
5.10.1.1 Machine Learning & Deep Learning 65
5.10.1.2 Computer Vision 65
5.10.1.3 Natural Language Processing (NLP) 65
5.10.1.4 Predictive Analytics 65
5.10.1.5 Robotic Process Automation (RPA) 65
5.10.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 65
5.10.2.1 Augmented Reality (AR)/Virtual Reality (VR) 66
5.10.2.2 Sensor Integration Technology 66
5.10.2.3 Big Data Analytics 66
5.10.2.4 Cloud Computing 66
5.10.2.5 Cybersecurity 66
5.10.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 66
5.10.3.1 Blockchain 66
5.10.3.2 5G Connectivity 66
5.10.3.3 Edge Computing 67
5.10.3.4 Digital Twins 67
5.11 PATENT ANALYSIS 67
5.12 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 71
5.12.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 72
5.12.2 THREAT OF SUBSTITUTES 72
5.12.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 73
5.12.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 73
5.12.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 73
5.13 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMERS’ BUSINESSES 73
5.14 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 74
5.14.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 74
5.14.2 BUYING CRITERIA 75
5.15 KEY CONFERENCES AND EVENTS 75
5.16 TECHNOLOGY ROADMAP FOR AI IN SPORTS MARKET 76
5.16.1 SHORT-TERM ROADMAP (2023–2025) 76
5.16.2 MID-TERM ROADMAP (2026–2028) 76
5.16.3 LONG-TERM ROADMAP (2029–2030) 76
5.17 BEST PRACTICES IN AI IN SPORTS MARKET 76
5.17.1 PERFORMANCE ANALYSIS AND INJURY PREVENTION 76
5.17.2 AI-POWERED FAN ENGAGEMENT 77
5.17.3 REAL-TIME GAME ANALYTICS AND STRATEGY OPTIMIZATION 77
5.17.4 AUTOMATED CONTENT CREATION 77
5.17.5 TALENT SCOUTING AND RECRUITMENT 77
5.18 CURRENT AND EMERGING BUSINESS MODELS 77
5.18.1 SUBSCRIPTION-BASED ANALYTICS PLATFORMS 77
5.18.2 DATA-AS-A-SERVICE (DAAS) 78
5.18.3 SPONSORSHIP AND ADVERTISING OPTIMIZATION (AI-DRIVEN) 78
5.19 AI IN SPORTS MARKET: TOOLS, FRAMEWORKS, AND TECHNIQUES 78
5.20 HS CODE ANALYSIS: ELECTRONIC INTEGRATED CIRCUITS; PARTS THEREOF (8542) 79
5.20.1 EXPORT SCENARIO OF ELECTRONIC INTEGRATED CIRCUITS;
PARTS THEREOF (8542) 79
5.20.2 IMPORT SCENARIO OF ELECTRONIC INTEGRATED CIRCUITS;
PARTS THEREOF (8542) 80
5.21 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 81
5.22 IMPACT OF GENERATIVE AI ON AI IN SPORTS MARKET 81
5.22.1 TOP USE CASES AND MARKET POTENTIAL 81
5.22.1.1 Key use cases 82
5.22.2 BEST PRACTICES 83
5.22.2.1 Sports Analytics Industry 83
5.22.2.2 Fan Engagement Industry 83
5.22.2.3 Injury Prevention & Rehabilitation Industry 83
5.22.3 CASE STUDIES OF GENERATIVE AI IMPLEMENTATION 84
5.22.3.1 Global Sports Streaming Service Enhanced Viewer Engagement
with AI-generated Content 84
5.22.3.2 Football Team Optimized Player Performance and Injury
Prevention Using AI-driven Data Insights 84
5.22.3.3 Sports Apparel Brand Increased Merchandise Sales by Creating
AI-generated Custom Designs 84
5.22.4 CLIENT READINESS AND IMPACT ASSESSMENT 85
5.22.4.1 Client A: Major Football Club 85
5.22.4.2 Client B: Global Sports Streaming Platform 85
5.22.4.3 Client C: Professional Basketball Team 85
6 AI IN SPORTS MARKET, BY OFFERING 86
6.1 INTRODUCTION 87
6.1.1 OFFERING: MARKET DRIVERS 88
6.2 SOLUTIONS 88
6.2.1 PERFORMANCE ANALYTICS 90
6.2.1.1 AI-based performance analytics assess player and team performance to improve gameplay and prevent injuries 90
6.2.2 PLAYER MONITORING 91
6.2.2.1 AI-powered player monitoring tracks health, fitness, and performance metrics, helping teams manage workload and prevent injuries 91
6.2.3 GAME STRATEGY & COACHING SOLUTIONS 92
6.2.3.1 AI tools optimize game strategies and coaching methods to enhance decision-making and performance during competitions 92
6.3 FAN ENGAGEMENT & EXPERIENCE ENHANCEMENT 93
6.3.1 AI SOLUTIONS ENHANCE FAN EXPERIENCES BY PROVIDING REAL-TIME STATS, PERSONALIZED INTERACTIONS, AND IMMERSIVE FEATURES 93
6.3.2 BROADCAST MANAGEMENT 94
6.3.2.1 AI-driven broadcast solutions optimize content delivery, improve viewer experience, and streamline broadcasting processes 94
6.3.3 OTHER SOLUTIONS 95
6.4 SERVICES 96
6.4.1 PROFESSIONAL SERVICES 97
6.4.2 TRAINING & CONSULTING 98
6.4.2.1 Consulting services help sports organizations plan and implement
AI strategies tailored to their needs, ensuring optimal adoption and use of AI solutions 98
6.4.3 SYSTEM INTEGRATION & IMPLEMENTATION 99
6.4.3.1 System integration services deploy AI solutions seamlessly within existing sports operations, ensuring smooth adoption and functionality 99
6.4.4 SUPPORT & MAINTENANCE 100
6.4.4.1 Support and maintenance services ensure AI systems function properly over time, providing updates, troubleshooting, and ongoing monitoring 100
6.4.5 MANAGED SERVICES 101
6.4.5.1 Outsourced management services handle the day-to-day running and optimization of AI systems, enabling sports organizations to focus on core operations 101
7 AI IN SPORTS MARKET, BY TYPE 103
7.1 INTRODUCTION 104
7.1.1 TYPE: MARKET DRIVERS 104
7.2 GENERATIVE AI 105
7.3 OTHER AI 106
7.3.1 MACHINE LEARNING 107
7.3.1.1 Machine learning enables systems to learn from data and make predictions, optimizing player performance, injury prevention, and fan insights 107

7.3.2 NATURAL LANGUAGE PROCESSING 107
7.3.2.1 NLP allows machines to understand and interact with human language, improving fan engagement and automating commentary and content analysis 107
7.3.3 COMPUTER VISION 108
7.3.3.1 Computer vision interprets visual data, enabling accurate analysis
of game footage and player movements, improving coaching and officiating 108
7.3.4 PREDICTIVE ANALYTICS 108
7.3.4.1 Predictive analytics uses historical data and algorithms to forecast future trends, optimizing strategies, predicting game outcomes,
and analyzing player performance 108
8 AI IN SPORTS MARKET, BY SPORTS TYPE 109
8.1 INTRODUCTION 110
8.1.1 SPORTS TYPE: MARKET DRIVERS 110
8.2 INDIVIDUAL SPORTS 111
8.2.1 BOXING 113
8.2.1.1 Advanced analytics and motion tracking enable boxers to improve techniques and track opponent tendencies 113
8.2.2 TENNIS 114
8.2.2.1 AI-powered tools assist players in analyzing match performance
and predicting opponent strategies 114
8.2.3 RACING 115
8.2.3.1 AI systems optimize vehicle performance and driver strategies
for competitive racing 115
8.2.4 ATHLETICS 116
8.2.4.1 Biometric monitoring and performance analytics aid athletes in achieving peak physical output 116
8.2.5 OTHERS 116
8.3 TEAM SPORTS 117
8.3.1 CRICKET 119
8.3.1.1 AI assists in analyzing player and team data to improve batting
and bowling strategies 119
8.3.2 SOCCER 120
8.3.2.1 Real-time analytics and tactical insights revolutionize team management and gameplay 120
8.3.3 AMERICAN FOOTBALL/RUGBY 121
8.3.3.1 AI helps strategize, monitor player safety, and enhance
on-field performance 121
8.3.4 BASKETBALL 122
8.3.4.1 Advanced analytics optimize shooting, defense, and player
rotations for improved results 122
8.3.5 BASEBALL 123
8.3.5.1 AI-driven tools refine strategy, from batting lineups to field positioning 123

8.3.6 HOCKEY 124
8.3.6.1 Video analysis and wearable tracking support tactical decisions
and player well-being 124
8.3.7 OTHERS 125
8.4 E-SPORTS 126
9 AI IN SPORTS MARKET, BY END USER 127
9.1 INTRODUCTION 128
9.1.1 END USER: MARKET DRIVERS 128
9.1.2 SPORTS ASSOCIATIONS 129
9.1.2.1 AI empowers sports associations in fair play, logistical management, and fan engagement, enhancing governance and global event execution 129
9.1.3 SPORTS TEAMS 130
9.1.3.1 Sports teams integrate AI for performance analytics, injury prevention, and player recruitment, ensuring competitive advantage 130
9.1.4 SPORTS MEDIA & BROADCASTING 131
9.1.4.1 AI revolutionizes sports broadcasting by automating content creation, enhancing fan engagement, and delivering tailored experiences 131
9.1.5 OTHER END USERS 132
10 AI IN SPORTS MARKET, BY REGION 134
10.1 INTRODUCTION 135
10.2 NORTH AMERICA 136
10.2.1 NORTH AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 136
10.2.2 US 142
10.2.2.1 US witnesses widespread AI integration in professional leagues
and fan engagement 142
10.2.3 CANADA 147
10.2.3.1 Canada emphasizes athlete training and grassroots development with AI technologies 147
10.3 EUROPE 152
10.3.1 EUROPE: MACROECONOMIC OUTLOOK 152
10.3.2 UK 159
10.3.2.1 UK excels in leveraging AI for elite sports broadcasting and officiating 159
10.3.3 GERMANY 164
10.3.3.1 Germany focuses on wearable technology and fan-centric
AI applications 164
10.3.4 FRANCE 164
10.3.4.1 France integrates AI in immersive fan experiences and sports event management 164
10.3.5 ITALY 165
10.3.5.1 Italy invests in AI for enhanced coaching systems and automated highlights 165

10.3.6 SPAIN 165
10.3.6.1 Spain emphasizes on AI in talent development and real-time
match applications 165
10.3.7 NORDIC COUNTRIES 165
10.3.7.1 Nordic countries lead in AI for winter sports and sustainable
stadium technologies 165
10.3.8 REST OF EUROPE 166
10.4 ASIA PACIFIC 166
10.4.1 ASIA PACIFIC: MACROECONOMIC OUTLOOK 166
10.4.2 CHINA 173
10.4.2.1 China is leveraging AI to boost player performance and enhance
fan engagement in sports 173
10.4.3 JAPAN 178
10.4.3.1 Japan is applying AI for player health management and improving
fan experiences in sports 178
10.4.4 INDIA 178
10.4.4.1 India is using AI to revolutionize sports analytics and player development 178
10.4.5 AUSTRALIA & NEW ZEALAND 179
10.4.5.1 Australia & New Zealand are integrating AI to optimize
performance and fan interactions in sports 179
10.4.6 SOUTH KOREA 179
10.4.6.1 South Korea is adopting AI for real-time sports analytics and
e-sports advancements 179
10.4.7 SOUTHEAST ASIA 179
10.4.7.1 Southeast Asia is embracing AI to improve sports performance
and fan engagement 179
10.4.8 REST OF ASIA PACIFIC 180
10.5 MIDDLE EAST & AFRICA 180
10.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 180
10.5.2 UAE 187
10.5.2.1 UAE accelerates AI integration in sports with smart stadium initiatives and enhanced fan engagement platforms 187
10.5.3 KSA 187
10.5.3.1 Saudi Arabia’s focus on Vision 2030, hosting mega-events, and sports technology to drive AI adoption 187
10.5.4 KUWAIT 192
10.5.4.1 Kuwait emphasizes AI in grassroots sports, talent development, and local sports programs 192
10.5.5 BAHRAIN 192
10.5.5.1 Bahrain leverages AI for advanced event management, youth sports development, and immersive fan experiences 192
10.5.6 SOUTH AFRICA 192
10.5.6.1 South Africa leverages AI for athlete performance enhancement, injury prevention, and sports analytics 192

10.5.7 REST OF MIDDLE EAST & AFRICA 192
10.6 LATIN AMERICA 193
10.6.1 LATIN AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 193
10.6.2 BRAZIL 199
10.6.2.1 Brazil is at forefront of AI adoption in sports, with AI technologies revolutionizing player training, tactical analysis, and injury prevention 199
10.6.3 MEXICO 204
10.6.3.1 In Mexico, AI is not just reshaping football but also transforming other sports such as Lucha Libre 204
10.6.4 ARGENTINA 204
10.6.4.1 In Argentina, AI technologies are being used to refine sports training, analyze player performance, and enhance fan experience 204
10.6.5 REST OF LATIN AMERICA 205
11 COMPETITIVE LANDSCAPE 206
11.1 INTRODUCTION 206
11.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN, 2021–2024 206
11.3 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 208
11.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 208
11.4.1 MARKET RANKING ANALYSIS 212
11.5 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 212
11.5.1 STARS 212
11.5.2 EMERGING LEADERS 212
11.5.3 PERVASIVE PLAYERS 212
11.5.4 PARTICIPANTS 212
11.5.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 214
11.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 220
11.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 220
11.6.2 RESPONSIVE COMPANIES 220
11.6.3 DYNAMIC COMPANIES 220
11.6.4 STARTING BLOCKS 220
11.6.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES,2021-2024 222
11.6.5.1 Detailed list of key startups/SMEs 222
11.6.5.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 223
11.7 COMPETITIVE SCENARIO AND TRENDS 224
11.7.1 PRODUCT LAUNCHES AND ENHANCEMENTS 224
11.7.2 DEALS 225
11.8 BRAND/PRODUCT COMPARISON ANALYSIS 226
11.9 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS OF KEY AI IN SPORTS
MARKET PROVIDERS 227

12 COMPANY PROFILES 228
12.1 KEY PLAYERS 228
12.1.1 MICROSOFT 228
12.1.1.1 Business overview 228
12.1.1.2 Products/Solutions/Services offered 229
12.1.1.3 Recent developments 230
12.1.1.3.1 Product launches 230
12.1.1.3.2 Deals 230
12.1.1.4 MnM view 230
12.1.1.4.1 Right to win 230
12.1.1.4.2 Strategic choices 230
12.1.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 230
12.1.2 IBM 231
12.1.2.1 Business overview 231
12.1.2.2 Products/Solutions/Services offered 232
12.1.2.3 Recent developments 233
12.1.2.3.1 Product launches 233
12.1.2.3.2 Deals 233
12.1.2.4 MnM view 234
12.1.2.4.1 Right to win 234
12.1.2.4.2 Strategic choices 234
12.1.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 234
12.1.3 ORACLE 235
12.1.3.1 Business overview 235
12.1.3.2 Products/Solutions/Services offered 236
12.1.3.3 Recent developments 237
12.1.3.3.1 Product launches 237
12.1.3.3.2 Deals 237
12.1.3.4 MnM view 237
12.1.3.4.1 Right to win 237
12.1.3.4.2 Strategic choices 237
12.1.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 237
12.1.4 AWS 238
12.1.4.1 Business overview 238
12.1.4.2 Products/Solutions/Services offered 239
12.1.4.3 Recent developments 240
12.1.4.3.1 Product launches 240
12.1.4.3.2 Deals 240
12.1.4.4 MnM view 241
12.1.4.4.1 Right to win 241
12.1.4.4.2 Strategic choices 241
12.1.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 241
12.1.5 SAP SE 242
12.1.5.1 Business overview 242
12.1.5.2 Products/Solutions/Services offered 243
12.1.5.3 Recent developments 244
12.1.5.3.1 Deals 244
12.1.5.4 MnM view 245
12.1.5.4.1 Right to win 245
12.1.5.4.2 Strategic choices 245
12.1.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 245
12.1.6 STATS PERFORM 246
12.1.6.1 Business overview 246
12.1.6.2 Products/Solutions/Services offered 246
12.1.6.3 Recent developments 247
12.1.6.3.1 Product launches 247
12.1.6.3.2 Deals 247
12.1.7 SPORTRADAR AG 248
12.1.7.1 Business overview 248
12.1.7.2 Products/Solutions/Services offered 248
12.1.7.3 Recent developments 249
12.1.7.3.1 Product launches 249
12.1.7.3.2 Deals 249
12.1.8 SAS INSTITUTE 250
12.1.8.1 Business overview 250
12.1.8.2 Products/Solutions/Services offered 250
12.1.8.3 Recent developments 251
12.1.8.3.1 Deals 251
12.1.9 INTEL 252
12.1.9.1 Business overview 252
12.1.9.2 Products/Solutions/Services offered 253
12.1.9.3 Recent developments 254
12.1.9.3.1 Product launches 254
12.1.9.3.2 Deals 254
12.1.10 EXLSERVICE HOLDINGS 255
12.1.11 HUDL 256
12.1.12 GLOBALSTEP 257
12.1.13 HCL TECHNOLOGIES 258
12.1.14 ZEBRA TECHNOLOGIES 259
12.1.15 SALESFORCE 260
12.2 STARTUPS/SMES 261
12.2.1 CATAPULT 261
12.2.2 KITMAN LABS 262
12.2.3 SPORTLOGIQ 263
12.2.4 CHYRONHEGO CORPORATION 264
12.2.5 GENIUS SPORTS 265
12.2.6 PLAYSIGHT 266
12.2.7 QUANTIPHI 267
12.2.8 SCISPORTS 268
12.2.9 TRUMEDIA NETWORKS 269
12.2.10 SPIIDEO 270
13 ADJACENT/RELATED MARKETS 271
13.1 INTRODUCTION 271
13.1.1 RELATED MARKETS 271
13.2 SPORTS TECHNOLOGY MARKET - GLOBAL FORECAST 2027 271
13.2.1 MARKET DEFINITION 271
13.3 SPORTS ANALYTICS MARKET – GLOBAL FORECAST 2026 274
13.3.1 MARKET DEFINITION 274
14 APPENDIX 278
14.1 DISCUSSION GUIDE 278
14.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 281
14.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 283
14.4 RELATED REPORTS 283
14.5 AUTHOR DETAILS 284

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