ユーザーローカル、セゾン情報システムズのHULFT陸上部のトレーニング効率化に向け、姿勢推定AIを提供

 株式会社ユーザーローカル(東京都港区、代表取締役社長:伊藤将雄、以下ユーザーローカル)は、株式会社セゾン情報システムズ(東京都港区、代表取締役社長:内田和弘、以下セゾン情報システムズ)のHULFT陸上部に所属する選手のトレーニングの効率化を支援するために、姿勢推定AIを提供したことを発表します。

ユーザーローカル 姿勢推定AI
 https://humanpose-ai.userlocal.jp/ 

 セゾン情報システムズのHULFT陸上部には、現在3名の400m走アスリートが所属しています。2018年からITサポート部とテクノベーションセンター先端技術部が、この3名のアスリートに対してデータ解析による支援をしています。しかし、映像から選手のピッチ(選手が走る際の1歩にかかる時間)やストライド(1歩の幅、歩幅)を計測するに当たり、目視や手動での解析には時間と手間がかかるなどの課題がありました。

 そこで、セゾン情報システムズでは2020年から、データ解析の効率化と品質の向上に向けて、ユーザーローカルの「姿勢推定AI」を取り入れた解析を実施しています。

 この結果、現在すでに下記のトレーニングでの検証に成功しています。

・ランニング動画からのピッチ・ストライド計測(写真1、2)
・ジャンプ動画からの関節曲がり角度の時系列計測(写真3、4)
・脚上げトレーニング動画からの関節曲がり角度の時系列計測
・ダンベル挙げトレーニング動画からの挙上速度・仕事率の時系列計測

 セゾン情報システムズでは、今後も姿勢推定AIを活用してさらなるデータ解析の効率化とトレーニングの質向上を目指していくとしています。

写真1・2
腰の座標の時間変化からピッチ(着地の時間間隔)、ストライド(着地の距離間隔)が求まる。アスリートはこの組み合わせを調整することでベストなレースパターンにたどり着く。眼視による測定では区間ごとの平均値しか得られなかったのが、骨格検出動画解析で一歩ごとの測定値を走行直後に知ることができるようになり、レースパターン調整の効率が飛躍的に高まった。




写真3・4

アスリートは地面を蹴った力の反作用で加速していく。骨格検出により関節の曲がり角度が時系列で得られるようになり、過去の経験則に照らし合わせて、地面の反力を効率よく加速に使えているかをすぐに知ることができるようになった。
腰の座標の時間変化を追うことで、走りの力学とこのトレーニングとの関連性を科学的に考察できるようになった。従来の眼視による姿勢の評価と比べ、数値で評価できることによる客観性の増大がトレーニングの効率を大きく高めた。


■株式会社ユーザーローカルについて
株式会社ユーザーローカルは2019年に東証一部に上場(証券コード:3984)した技術ベンチャー企業です。「ビックデータ×人工知能で世界を進化させる」というビジョンのもと、数多くの企業や官公庁の業務効率化やマーケティングの支援を行っています。
・社名  株式会社ユーザーローカル
・所在地 東京都港区芝5-20-6
・代表者 代表取締役社長 伊藤将雄

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