【2026年5月最新】野球AI活用事例15選｜AI審判・選手分析・怪我予防・ファン体験の最前線
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この記事の内容
「AI審判って本当に実用化されてるの？」「AIで怪我が予防できるって、どういう仕組み？」——野球ファンなら、最近こんなニュースを目にする機会が増えているはずです。
2026年現在、野球界でのAI活用は「実験段階」から「実装段階」へと明確にフェーズが変わっています。MLBでは2026年シーズンからAI審判（ABS）が全試合に本格導入され、NPBでもトラッキングデータの活用が加速。さらに、スマートフォン1台で球速や変化量を計測できるアプリが登場し、アマチュア野球にまでAIの恩恵が届く時代になりました。
この記事では、野球界で実際に使われているAI活用事例15選を「AI審判」「選手分析」「怪我予防」「試合戦略」「ファン体験」の5カテゴリに分けて徹底解説します。プロ野球の最新事例から、あなたの草野球チームでも使えるAIツールまで、2026年時点の最前線を網羅します。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、次の5つが明確になります。
01 MARKET OVERVIEW 野球×AI市場の現状 ── なぜ今、野球にAIなのか 「ベースボール・アナリティクス」から「ベースボール・AI」へ
野球とデータ分析の歴史は長く、2003年の映画「マネーボール」で広く知られるようになったセイバーメトリクス（統計学的な野球分析）がその原点です。しかし、2020年代後半に入り、従来の統計分析では不可能だった領域にAIが踏み込み始めています。
📚 用語解説
セイバーメトリクス（Sabermetrics）：野球における統計学的分析手法の総称。打率や防御率といった従来の指標に加え、OPS（出塁率+長打率）、WAR（代替選手比較勝利貢献）などの高度な指標で選手の価値を数値化する。映画「マネーボール」でオークランド・アスレチックスが採用したことで一般に広まりました。
1-1. 「データ分析」と「AI」の違い
セイバーメトリクスに代表される従来のデータ分析は、人間がルールを設計し、過去データに適用するアプローチです。「打率.300以上の打者を優先的に獲得する」といった、人間が定義した基準に基づいて判断します。
対して、AIによる分析はデータそのものからパターンを自動発見します。「この投手がこの球種を投げるとき、直前の3球の配球パターンがXだった場合に打率が有意に下がる」——人間では見つけられない複雑な相関関係を、AIが大量データから検出するのです。
| 比較軸 | 従来のデータ分析 | AI分析 |
|---|---|---|
| アプローチ | 人間がルールを設計 | データからパターンを自動発見 |
| 処理データ量 | 数百〜数千件 | 数百万〜数億件 |
| リアルタイム性 | 試合後に分析 | 試合中にリアルタイム分析 |
| 予測能力 | 過去の傾向を延長 | 複雑なパターンから将来を予測 |
| コスト | 分析者の人件費 | 初期投資 + 運用コスト |
1-2. 野球AIの5つのカテゴリ
現在、野球界でAIが活用されている領域は大きく以下の5つに分類されます。この後の章で、各カテゴリの具体的な事例を詳しく解説していきます。
ストライク/
ボール判定
パフォーマンス
可視化
コンディション
管理
配球・作戦
最適化
予測・エンタメ
向上
AI鬼管理山崎
02 AI UMPIRE 【AI審判】判定精度を変える3つの事例 ストライクゾーン判定の「人間 vs AI」論争に決着はつくか
野球AIの中で最も注目を集めているのがAI審判（ABS: Automated Ball-Strike System）です。ストライクとボールの判定をAIが行うこのシステムは、長年の「誤審問題」に対する解決策として、プロリーグでの導入が進んでいます。
📚 用語解説
ABS（Automated Ball-Strike System）：ボールとストライクの判定を自動化するシステム。高精度カメラやトラッキング技術を使ってボールの軌道をリアルタイムに追跡し、ストライクゾーンの通過・非通過をミリメートル単位で判定します。「ロボット審判」とも呼ばれますが、実際にはカメラ+AIソフトウェアで構成されます。
事例1：韓国プロ野球（KBO）のAI審判 ── 判読率99.9%の衝撃
韓国プロ野球（KBO）は、世界に先駆けて2024年シーズンからAI審判を全面導入しました。「ABS」と呼ばれるこのシステムは、球場に設置された複数の高精度カメラがボールの3D軌道をリアルタイムに追跡し、ストライクゾーンの通過を判読率99.9%の精度で判定します。
導入の結果、試合時間が平均19分短縮されたという報告があります。球審とのストライク・ボール判定に対する抗議がほぼなくなったことが主因で、選手・監督・ファンからの評価も概ね良好です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| リーグ | 韓国プロ野球（KBO） |
| 導入時期 | 2024年シーズンから全面導入 |
| 技術 | 高精度カメラ + 3Dトラッキング |
| 判読率 | 99.9% |
| 効果 | 試合時間平均19分短縮、抗議の大幅減少 |
| 課題 | ハーフスイング判定は対象外、投手の投球スタイルへの影響 |
事例2：MLB ABS チャレンジシステム ── 「完全AI」ではなく「人間+AI」
MLBでは2026年シーズンからABSチャレンジシステムを全試合に導入しました。KBOの「完全AI判定」とは異なり、MLBは「人間の球審が判定し、不服がある場合にAIに異議申立てできる」というハイブリッド方式を採用しています。
各チームが1試合につき一定回数の「チャレンジ」を行使でき、AI判定が球審の判定を覆すか確認する仕組みです。これは、テニスの「ホークアイ・チャレンジ」に近い運用で、「AIが人間を置き換える」のではなく「AIが人間をサポートする」という設計思想が反映されています。
完全AI判定にすると「球審」という職業がなくなるだけでなく、審判と選手のやり取りという野球文化の一部が失われるという懸念がありました。MLBは「AIの精度」と「野球の伝統」のバランスを取る形で、チャレンジ方式を選択したと言われています。
事例3：NPBのトラッキングシステム ── Hawk-Eye × ソニー
日本のNPBでは、Hawk-Eye（ホークアイ）とソニーのCMS/DMPを組み合わせたトラッキングシステムが導入されています。各球場に設置された12台以上の高精度カメラが、ボールの軌道・選手の動き・打球の飛距離などを毎秒数千フレームで記録します。
現時点ではAI審判としての運用ではなく、データ分析・放送演出・チーム戦略への活用がメインです。ただし、KBO・MLBでのAI審判導入の成功を受け、NPBでも将来的なAI審判導入の検討が進んでいると報じられています。
📚 用語解説
Hawk-Eye（ホークアイ）：英国のHawk-Eye Innovations社が開発したボール追跡技術。元はテニスのライン判定用に開発され、現在はクリケット、サッカー、野球など多くのスポーツで採用されています。複数カメラの映像から三角測量でボールの3D位置を高精度に算出します。
代表菅澤
03 PLAYER ANALYTICS 【選手分析】パフォーマンスを可視化する4つの事例 球速・回転数・打球速度 ── 数字が選手の価値を変える
選手のパフォーマンス分析は、野球AIの中で最も歴史が長く、最も実用化が進んでいる領域です。プロチームの専用システムから、スマートフォン1台で使えるアプリまで、幅広い事例を紹介します。
事例4：福岡ソフトバンクホークス × ライブリッツ ── 自前AI分析基盤
福岡ソフトバンクホークスは、AI企業ライブリッツと提携し、独自のAI分析基盤を構築しています。投手の球種ごとの回転数・変化量・リリースポイントを試合中にリアルタイム分析し、対戦打者との相性スコアを算出。ベンチのタブレット端末に即座に表示されます。
さらに、過去数年分の打者データを学習したAIが「この打者に対してこの球種をこのコースに投げた場合の打率予測」をリアルタイムで提示。投手交代やバッテリーの配球戦略に直接反映されています。
事例5：SmartScout ── スマホ1台で球速・変化量を計測
SmartScoutは、スマートフォンのカメラを使って投球の球速・回転数・変化量を計測できるアプリです。月額約1,500円という低価格で、従来は数百万円の専用機材が必要だった分析が、アマチュアの個人投手でも利用可能になりました。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| アプリ名 | SmartScout |
| 料金 | 月額約1,500円 |
| 必要機材 | スマートフォンのみ |
| 計測項目 | 球速・回転数・変化量・リリースポイント |
| 対象 | アマチュア〜プロ |
| 特徴 | AI画像解析でスマホカメラから高精度に算出 |
事例6：ForceSense ── 無料で使えるフォーム分析AI
ForceSenseは、投球・打撃のフォームをAIがリアルタイムで分析する無料アプリです。動画を撮影するだけで、体の各関節の角度・スイング軌道・体重移動をAIが自動検出し、改善ポイントをレポートとして出力します。
コーチや指導者がいない環境でも、AIが「プロのフォームとの差分」を数値で可視化してくれるため、自主練習の質を大幅に向上できます。特に少年野球や高校野球のチームで導入が広がっています。
事例7：ProPlayAI ── 2D動画を3Dモデルに変換
ProPlayAIは、通常のスマートフォンで撮影した2D動画をAIが3Dモデルに変換し、関節角度・体の傾き・重心移動を精密に解析するサービスです。月額99ドルとやや高価ですが、モーションキャプチャスーツなしで3D分析ができる点が革新的です。
MLBの複数チームがスカウティングに活用しており、「ドラフト候補の投球フォームをスマホ動画から3D解析し、怪我のリスクと成長ポテンシャルを評価する」という使い方がされています。
📚 用語解説
モーションキャプチャ：体の動きを3Dデータとして記録する技術。従来は体に多数のセンサーを取り付ける必要があり、1セッションの計測に数十万円かかることもありました。AIの画像認識技術により、センサーなしでカメラ映像だけからモーションデータを取得できるようになりつつあります。
AI鬼管理山崎
04 INJURY PREVENTION 【怪我予防】選手寿命を延ばす3つの事例 「怪我してから治す」から「怪我する前に防ぐ」へ
野球AIの中で、今後最も社会的インパクトが大きいと言われているのが怪我予防の領域です。投手の肘・肩の故障は選手生命に直結する問題であり、AIによる早期検出と予防が選手の健康を守る手段として注目されています。
事例8：野球肘早期発見AI ── 超音波画像の自動診断
筑波大学と医療AIベンチャーが共同開発した野球肘早期発見AIは、肘の超音波画像をAIが自動診断し、医師が見落としやすい微細な異常を高精度で検出するシステムです。
従来、野球肘（離断性骨軟骨炎など）の早期発見には経験豊富な整形外科医の読影が必要でしたが、このAIは研修医レベルの診断精度を、専門医と同等レベルまで引き上げる効果が確認されています。特に、全国の少年野球チームで実施される「野球肘検診」でのスクリーニングに威力を発揮します。
📚 用語解説
離断性骨軟骨炎（OCD）：成長期の選手に多く見られる肘の障害。繰り返しの投球負荷で肘の関節面の骨・軟骨が剥がれる疾患。初期は痛みが出にくく、発見が遅れると手術が必要になることも。早期発見・早期対処が選手生命を守る鍵です。
事例9：Deep Nine 姿勢推定AI ── フォームの微細変化で怪我を予兆検知
Deep Nineが開発した姿勢推定AIは、投手のフォームをカメラで継続的に撮影し、フォームの微細な変化から怪我の予兆を検知するシステムです。
人間の目では分からないレベルの「腕の角度が0.5度変わった」「リリースポイントが2cm下がった」といった変化を、AIが自動的に検出します。これらの変化が蓄積すると故障リスクが高まることが統計的に明らかになっており、「まだ痛みが出ていない段階で」練習量の調整や休養を指示できます。
事例10：ウェアラブルセンサー × AI ── 疲労度のリアルタイム監視
最新のウェアラブルデバイスは、選手の心拍数・睡眠の質・筋疲労度・ストレスホルモンなどを24時間計測し、AIがデータを統合して「今日の練習強度をこのレベルまで下げるべき」というレコメンデーションを出します。
MLBの複数チームでは、選手がスマートリング型のウェアラブルを常時着用し、そのデータをチームの医療AIシステムに連携しています。「この選手は今週の累積負荷が閾値を超えているため、明日の先発を回避すべき」といった判断が、データに基づいて行われるようになっています。
AIによる怪我予防は万能ではありません。現時点では「統計的な相関に基づくリスク評価」であり、「必ず怪我する」という確定的な診断ではありません。最終的な判断は必ず専門の医師やトレーナーが行う必要があり、AIはあくまで補助ツールとして位置づけるべきです。
代表菅澤
05 STRATEGY & FAN EXPERIENCE 【試合戦略・ファン体験】観る楽しさを変える5つの事例 配球AI・勝敗予測・AIコンテンツが野球を新しくする
このセクションでは、試合中の戦略をAIが支援する事例と、ファンの観戦体験をAIが向上させる事例を紹介します。
事例11：AIキャッチャー ── 400万球データベースの配球提案
AIキャッチャーは、過去400万球以上の投球データを学習したAIが、打者ごとに最適な配球パターンを提案するシステムです。「この打者は初球のインコース速球に弱い」「2ストライク後のスライダーの空振り率が高い」といった分析を、リアルタイムでベンチに提供します。
人間のコーチやキャッチャーは経験と勘で配球を組み立てますが、AIは全打席のデータを記憶し、状況ごとの最適解を統計的に算出します。ただし、最終的な配球はキャッチャーと投手が決定するため、AIはあくまで「提案者」の立場です。
事例12：AI作戦成功確率 ── 盗塁・バント・代打の判断支援
試合中の作戦（盗塁、バント、代打、申告敬遠など）について、AIがリアルタイムで成功確率を算出するシステムが複数のMLBチームで運用されています。
例えば、「7回裏、1点差、ランナー1塁、現在の走者の盗塁成功率は72%、相手捕手の盗塁阻止率は28%、投手のクイックモーションの平均時間は1.3秒。盗塁の成功確率は78%」——このような計算を瞬時に行い、監督の判断材料を提供します。
📚 用語解説
xBA（期待打率）：Statcastが算出するAI指標の一つ。打球の速度と角度から「この打球がヒットになる確率」を過去データベースで計算し、運の要素を排除した打者の真の打撃力を評価します。「打率は低いが打球は強い」選手をxBAで正当に評価できます。
事例13：SPAIA AI勝敗予想 ── ファン向け試合結果予測
SPAIA（スパイア）のAI勝敗予想は、NPBの全試合についてAIが勝敗確率を予測し、ファンに公開するサービスです。先発投手の成績、チームの直近5試合の調子、対戦成績、球場の特性など、複数の変数をAIが総合的に分析します。
的中率は約60〜65%と報告されており、人間の予想よりやや高い精度を出しています。ファンにとっては「自分の予想とAIの予想を比べる」という新しい観戦スタイルが生まれており、エンターテインメントとしてのAI活用の好例です。
事例14：AI BASEBALL ── AIが生成する試合ハイライト
AI BASEBALLは、試合映像からAIが自動的にハイライトシーンを抽出・編集するサービスです。ホームラン、好プレー、三振、ピンチの場面などをAIが「盛り上がり度」をスコアリングし、重要度の高い順に自動編集します。
従来は映像ディレクターが手作業で編集していたハイライト動画が、AIによって試合終了後数分で自動生成されるようになりました。SNS向けの短尺動画の量産にも適しており、球団のマーケティング効率を大幅に向上させています。
事例15：AIチャットボット × 球団 ── パーソナライズされたファンサービス
複数のMLB球団が、AIチャットボットを使ったファンサービスを展開しています。チケットの購入案内、座席のおすすめ、試合日程の確認、選手の成績照会などを、AIが24時間対応します。
さらに進んだ事例では、ファンの過去の観戦履歴や購入履歴をAIが学習し、「あなたの好きな選手が次にホームで先発する試合はこの日です」といったパーソナライズされた情報を提供。チケット販売の転換率（CVR）が20%以上向上した球団もあります。
📚 用語解説
CVR（コンバージョン率）：Webサイトやアプリでの「目標達成率」。野球球団の場合は「サイト訪問者のうちチケットを購入した人の割合」を指します。AIチャットボットにより、ファンの質問にリアルタイムで回答することで、購入を迷っている人の背中を押す効果があります。
AI鬼管理山崎
06 BENEFITS & CHALLENGES 野球AI導入の4つのメリットと3つの課題 導入効果とリスクを冷静に整理する
ここまで15の事例を紹介してきましたが、野球AIは万能ではありません。メリットと課題の両面を整理します。
4つのメリット
3つの課題
| 課題 | 詳細 | 対策の方向性 |
|---|---|---|
| コスト | 球場のカメラ設備・AIシステムの初期投資は数千万〜数億円。アマチュアチームには導入障壁が高い | SmartScoutのようなスマホアプリの普及でコストは急速に低下中 |
| データプライバシー | 選手の身体データ・パフォーマンスデータの取り扱いルールが未整備。特にウェアラブル計測は個人情報に該当 | リーグレベルでのデータガバナンス規約の策定が進行中 |
| 「人間味」の喪失 | AI審判の完全導入は「審判と選手のやり取り」という野球文化の一部を変える。ファンの一部には抵抗感 | MLBのチャレンジ方式のように、人間とAIのハイブリッド運用が落としどころ |
代表菅澤
07 FUTURE PREDICTION 【独自分析】野球AIの「次の10年」を予測する 生成AI・大規模言語モデルが野球にもたらす変化
ここからは、弊社が複数のスポーツテック企業の動向を分析した上での独自の将来予測です。野球AIは今後10年でどのように進化するのかを考察します。
7-1. 予測1：AI監督の登場（2028〜2030年）
現在のAIは「データを提示して人間が判断する」段階ですが、今後は「AIが作戦を直接提案し、監督が承認するだけ」の運用にシフトする可能性があります。既にマイナーリーグの一部では、AIが打順・起用・継投を自動生成する実験が始まっています。
ただし、「監督」という役職がなくなることは当面ないでしょう。選手のメンタル管理やチームのモチベーション維持は、AIが最も苦手とする領域であり、「戦略はAI、モチベーションは人間」という分業が主流になると予測します。
7-2. 予測2：個人向けAIコーチの普及（2026〜2028年）
SmartScoutやForceSenseの延長線上で、個人の投球・打撃フォームを継続的に学習し、パーソナライズされた改善プランを自動生成するAIコーチが登場するでしょう。月額数千円で、プロレベルのコーチングがスマホ1台で受けられる時代が来ます。
7-3. 予測3：生成AIによる試合シミュレーション（2028年〜）
大規模言語モデル（LLM）と物理シミュレーションを組み合わせた「仮想試合シミュレーター」が登場する可能性があります。「もしこの投手がこの打者と対戦したら」「もしこの選手がトレードで移籍したら」というシナリオを、AIが過去データに基づいてシミュレーションし、結果を予測するシステムです。
📚 用語解説
LLM（大規模言語モデル）：ChatGPTやClaudeの基盤技術。大量のテキストデータを学習し、文脈に応じた自然な言語生成を行うAIモデル。野球分野では、試合レポートの自動生成、ファンとのチャット対話、データ分析結果の自然言語での説明などに応用が広がっています。
AI審判導入
トラッキング
普及
個人AIコーチ
AI分析の
民主化
AI監督補佐
仮想試合
シミュレーション
完全統合
AI×人間の
新時代
AI鬼管理山崎
08 GENAI CASE STUDY 【独自データ】AI活用は野球だけではない ── GENAIの業務自動化実績 「AIでデータを分析し、判断を高速化する」── 野球も経営も本質は同じ
ここまで野球界のAI活用事例を見てきましたが、AI活用の本質的な構造は、業界を問わず共通しています。「データを集め、AIに分析させ、意思決定を高速化・精度向上させる」——このサイクルは、野球のスコアラーが打者データを分析するのも、経営者が売上データを分析するのも、根本は同じです。
弊社（株式会社GENAI）では、Claude Code（Claude Max 20x: 月額$200・約30,000円）を使って、この「データ→分析→判断」のサイクルを全社の業務に組み込んでいます。
8-1. 弊社の業務領域別AI活用
| 業務領域 | 野球でいうと | 導入前 | 導入後 |
|---|---|---|---|
| 営業 | 対戦打者の分析→配球提案 | 週20時間 | 週2時間 |
| 広告運用 | 試合後の成績分析→戦術改善 | 週10時間 | 週1時間 |
| ブログ記事 | ハイライト自動編集 | 1本8時間 | 1本1時間 |
| 経理 | スコアブックの自動集計 | 月40時間 | 月5時間 |
| 秘書業務 | AIチャットボットによる問い合わせ対応 | 日2時間 | 日15分 |
月間の合計削減時間は約160時間。月30,000円のAI投資で、人件費換算25〜30万円分の業務が自動化されている計算です。投資回収率は約8〜10倍です。
野球のAI審判が「99.9%の精度で判定する」のと同じように、Claude Codeも「経理の仕訳を90%以上の精度で自動分類する」「営業提案書を80%以上の完成度で下書きする」ことが可能です。精度100%を目指すのではなく、「人間のレビュー付きで十分な精度を出す」のが、野球AIも業務AIも共通のアプローチです。
代表菅澤
09 CONCLUSION まとめ ── 野球AIが教えてくれる「AI活用の本質」 「データ→分析→判断の高速化」は、どの業界でも成果を出す
この記事では、野球界でのAI活用事例15選を5つのカテゴリに分けて解説しました。最後にポイントを振り返ります。
野球AIから学べる最も重要な教訓は、「AIに全てを任せるのではなく、人間とAIの得意分野を活かした分業を設計する」ということです。KBOの完全AI審判とMLBのチャレンジ方式、どちらも正解です。大切なのは、自分の組織・業務に合ったAI活用のスタイルを見つけることです。
「自社でもAI活用を始めたい」「野球AIのように、データドリブンな業務改善に取り組みたい」という方は、ぜひ弊社のAI鬼管理にご相談ください。Claude Codeを使った業務自動化の設計から伴走まで、一緒に取り組みます。
AI鬼管理山崎
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AI鬼管理では、業務分析からAI導入設計、Claude Codeの運用定着まで一気通貫で伴走します。
代表菅澤
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よくある質問
Q. 野球のAI審判は日本のプロ野球（NPB）にも導入されますか？
A. 2026年時点では正式導入の発表はありませんが、Hawk-Eyeトラッキングシステムは既に全球場に導入済みで、技術的な準備は整っています。KBOとMLBの運用実績を踏まえ、数年内に何らかの形での導入が予想されます。
Q. アマチュアの草野球チームでも使えるAIツールはありますか？
A. あります。ForceSense（無料）はスマートフォン1台でフォーム分析ができ、SmartScout（月約1,500円）では球速・回転数・変化量が計測できます。特にForceSenseは環境構築不要で、インストールしたその日から使えます。
Q. AI審判は誤審をゼロにできますか？
A. KBOのAI審判の判読率は99.9%であり、ほぼゼロに近い精度です。ただし、ハーフスイング判定やビーンボール判定など、AIが対応できない判定もあります。また、「ストライクゾーンの定義自体」は人間が決めるものであり、その基準の是非はAIでは判断できません。
Q. 野球肘のAI早期発見は、一般の整形外科でも受けられますか？
A. 現時点では研究段階・特定施設での実証段階であり、一般の整形外科では受けられません。ただし、少年野球チームを対象とした地域の野球肘検診で、AIスクリーニングが試験的に導入されている地域があります。
Q. AI審判の導入で審判の仕事はなくなりますか？
A. 完全にはなくなりません。MLBがチャレンジ方式を採用したように、「人間の審判がベースにいて、AIが補助する」モデルが主流になると予想されます。また、ストライク・ボール以外の判定（タッチプレー、フェア・ファウルなど）は引き続き人間の審判が担当します。
Q. 野球AIの技術は他のスポーツにも応用されていますか？
A. はい。Hawk-Eyeはテニス・サッカー・クリケットで既に運用されています。モーションキャプチャAI（ProPlayAI等）はゴルフ・テニスにも展開中です。怪我予防のウェアラブル×AIは、サッカー・バスケットボール・陸上競技で先行事例があります。
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- Claude Code 実装ノウハウを 経営者・法人クライアント に直接指導。生成AIを「便利ツール」ではなく 「業務を任せる存在」 として運用する手法を体系化
- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
