2021年から2022年のNFLシーズンに向けて、NFLとAWSは提携して、Next Gen Stats（NGS）ツールに新しい統計値をいくつか追加している。リーグは、AWSを利用したNext Gen Stats Decision Guideを使って、フォースダウンとツーポイント・コンバージョンの分析を追跡する。
NFLは、AWSの幅広いクラウドベースの機械学習機能を活用することで、試合当日のStat Thatをより高いレベルとなる。ファン、放送局、コーチ、チームはより深い分析によってメリットを得られるようになる。
従来のボックススコア統計からのトレーニングデータとスタジアムから収集されたデータを基に、数秒以内に数百のプロセスが実行され、出力はAmazon Sagemakerに送られる。そこから、NGSチームによって構築された機械学習モデルがデータを取り込み、モデルを継続的にトレーニングおよび改良する。機械学習モデルは、ゲーム中にリアルタイムで使用されるか推論され、フォーメーション、ルート、イベントなどの出力を生成する。
Next Gen Statsは、パス完了確率を線形回帰問題としてフレーム化する柔軟な機械学習アルゴリズムを使用する。コンテキスト入力から、アルゴリズムは、プレイがパスの完了につながるかどうかの確率を計算する。
NFLは、ビジネスインテリジェンスツールのAmazon QuickSightを使って、より深い分析をすると共に、ファン、放送局、編集チームがデータを扱うチャンスを得ることができるようになる。
統計値の一部は、ブロードキャスト中にリアルタイムグラフィックスに適切に変換される。アナウンサーに価値のある議論のポイントを提供する。統計値によって、ファンエンゲージメント、ゲームプレゼンテーションの理解が促される。またプレイルールや試合の中止基準を調整することの潜在的な影響をモデル化する役に立つ。プレーヤーのパフォーマンスと安全性を向上させることもできる。
複雑なNFLシナリオでは、シンプルに処理する変数が多すぎるため、ビジネスロジック固有のルールベースのシステムによる解明が始まるかもしれない。機械学習は、変数が多すぎて単純な決定木に依存できない場合に、完了確率などの複雑な統計をリアルタイムで計算する役に立つ。
すべてのパスが同じように作成されるわけではない。しかし、機械学習を使うと、NFLは従来のボックススコア統計を強化し、プレイごとにイベントをコンテキスト化できる。チームは、通常は直観と経験から引き出される意思決定を強化するために、分析を補完的なツールとして使用している。
リーグはAWSでいくつかの新しい統計値を作成したが、それぞれが異なるデータポイントに依存している。スポーツ業界でのAIテクノロジーの使用は、リアルタイム分析、自動化、予測、動的情報へのシフトを促進している。