コーチングのための多種スポーツ匠AI基盤による協調的フィードバック技術の開発

• Project/Area Number: 24K20554
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 59020:Sports sciences-related
• Research Institution: Muroran Institute of Technology
• Principal Investigator: 鈴木 元樹 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 助教 (00909757)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2027: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: スポーツ動作解析 / モーション解析 / 深層学習

Outline of Research at the Start

本研究課題では、多種スポーツのコーチングを可能とするAI技術構築を目指す。応募者が進めてきた種々のスポーツデータ解析の研究を融合させ、新たな汎用的スポーツAI基盤を構築する。種々のスポーツで共通する競技者の熟練度合いを表現した学習データを生成する手法の構築により、知識転用が可能な効率的AI学習を実現する。さらに、各種のスポーツ動作において正しい姿勢や動きのタイミングなどの解析結果を、様々なデバイスを用いて視覚・触覚による協調的なフィードバックすることで次世代のコーチング技術を実現する。構築した理論が有効・汎用性を有することを示すとともに、開発したシステムをスポーツ現場で評価検証する。