2017 Fiscal Year Annual Research Report
Exploring Possibility of Skill Scoring using Motion Sensory BigData
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15K12639
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
山際 伸一 筑波大学, システム情報系, 准教授 (10574725)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
河原 吉伸 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (00514796)
和田 耕一 筑波大学, システム情報系, 教授 (30175145)
山本 裕二 名古屋大学, 総合保健体育科学センター, 教授 (30191456)
門田 浩二 大阪大学, 医学系研究科, 助教 (50557220) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | スキルグルーピング / 動きビッグデータ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は、動き解析を行うための技術（スキルグルーピング）を実用化に移せるようにサーバの開発を中心に課題を進めた。本サーバは、IoTでの応用を見据え、スマホやタブレットといったモバイルデバイスに向けたインタフェースに対応するWebアプリケーションとして実装し、インターネットがあれば利用できる基盤技術として実装した。このサーバを利用することで、動き解析のアプリケーションを容易に開発できる基盤を整えることができた。
また、Embeded Technologyといった大規模展示会への技術の展示を行った。動きの解析技術は学術的に考慮すべき、身体の多様性に対する科学の切り込み、という点で興味深いテーマであることは本課題のチームが感じていたところであり、さらに、動きのモデル化をせずに、データからモデルを推測するという新たな方法であると実感している。このような、正確に数式化できない多様性のある動きへの応用として、展示会などを通し、社会へのアウトリーチ活動を行うと、多くの企業が同様な問題意識があることがわかり、昨今のAIブームでのディープラーニングでの解法を考えていたが、本課題でのスキルグルーピングの手法により解決できることに理解を示してくれたことが多いことがわかった。そのときに実践として試行を許してくれたいくつかの企業からの動きビッグデータを元に、スキルグルーピング手法の有効性を検証する作業を行った。動きの特徴を十分に表現し、さらに、スキルレベルのグループ化もできることがわかり、社会実装への端緒となることを実感できた。
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