| Project/Area Number |
19K22807
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 59:Sports sciences, physical education, health sciences, and related fields
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
荻野 正樹 関西大学, 総合情報学部, 教授 (00397639)
青山 千紗 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (80823939)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | AI / LightGBM / 連続視覚運動課題 / VR / 機械学習モデル / 視覚運動 / 運動技能 / 身体知 |
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| Outline of Research at the Start |
卓球スキルを研究モデルとして選び、“主観的な認識・評価装置である人（指導者）”に一切依存せず、“アスリート毎にスキル計測と計測結果の分析、分析結果に基づく弱点やくせの検出、それらを修正するための練習・訓練メニューの提供と効果の検証”までの全プロセスをAIが行う“テーラーメイド型指導者フリー・運動スキル計測・改善システム”を開発し、その効果を検証する。
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| Outline of Final Research Achievements |
This research aimed to improve table tennis skills with a "tailor-made, coach-free, athletic skill measurement and improvement system" as a real-space task and a virtual-space (VR) task, in which AI performs all processes from "measurement of skills for each athlete, analysis of the measurement results, detection of weaknesses and habits based on the analysis results, provision of practice and training menus to correct them, and verification of the effectiveness" without relying on humans at all.
The type of ball in multi-ball practice, and the characteristics and weaknesses of the player (poor courses and shot patterns) were effectively extracted using LightGBM, and individually optimized training was realized by adjusting the ball distribution pattern based on this.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
卓球の多球練習におけるAI解析の研究成果は、スポーツにおけるトレーニング革命をもたらすきっかけと成り得る。AIとスポーツの融合により、選手のパフォーマンスデータを高度に解析し、新たなトレーニング理論や方法論の開発が促進されるとともに、他のスポーツ分野への応用展開が期待される。社会的意義は大きく、個別の弱点を特定することで効率的なトレーニングの提供が可能となり、選手の競技力向上に寄与するとともに、スポーツ分野全体において、客観的データに基づく科学的なトレーニング方法が普及することで、一般のアスリートからスポーツ愛好者まで様々なレベルでの技術向上が容易となり、スポーツの普及に繋がる。
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