機械学習を用いた投技能評価システムの開発

• Project/Area Number: 19K24289
• Research Category: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: 0909:Sports sciences, physical education, health sciences, and related fields
• Research Institution: Tohoku Gakuin University
• Principal Investigator: 吉田 雄大 東北学院大学, 教養学部, 講師 (20754683)
• Project Period (FY): 2019-08-30 – 2021-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2019)
• Budget Amount: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000); Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2019: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 運動技能評価 / 投動作 / 機械学習 / 動作分析 / AI / 慣性センサ

Outline of Research at the Start

体育・スポーツの現場では運動技能の評価が行われている．運動技能評価は専門的な知識や熟練した経験を要するケースがあり，十分な知識や経験を持つ人材が確保できない場合は運動技能評価が難しい．この課題の解決に機械学習が利用できると考えられ，専門家なしでも客観的かつ信頼性の高い評価が実現できる可能性がある．本研究では，基礎運動能力の中でも技能的要素が比較的大きいと考えられる投動作を題材として，機械学習を用いて投技能を評価できる手法を開発することを目的とする．投動作中の慣性センサデータや画像データを，動作の評価を伴った教師データとして学習させ判別機を作成し判別精度の検証を行う．

Outline of Annual Research Achievements

体育・スポーツの現場では，教育現場あるいは競技スポーツ現場を問わず動きを評価する，すなわち運動技能を評価することが行われている．しかし，運動技能評価には専門的な知識や熟練した経験が必要であり，教育現場や指導現場では十分な知識や経験を持つ人材が確保できない場合が散見される．このような問題は，運動技能評価ツールにより解決できる可能性がある．運動技能評価ツールを作成するには運動技能を評価するアルゴリズムが必要であるが，機械学習が適用できると考えられる．機械学習で運動技能を評価するには，適切な評価がなされたデータ（質の高い教師データ）が不可欠である．運動技能の評価は専門的知識や熟練した経験が必要であり，専門家によって作成された質の高い教師データを用いて適切な判別機を開発するプロセスは，さまざまな運動技能に応用できる可能性がある．本研究で対象とする運動技能は，実現可能性も考慮に入れ，基礎運動能力の中でも技能的要素が比較的大きく，評価の指針が多く報告されている投動作とする．したがって本研究では，機械学習を用いて投動作を評価できる手法を開発することを目的とする．
初年度は，教師データを作成するための評価基準作りならびに実験設定の検討を行った．実験に関する機材の選定や実験場所，実験の設定の検討は順調に遂行した．一方，評価基準作りにやや時間を要してしまったことから，データの取得の開始が遅れてしまった．さらに新型コロナウィルス感染拡大の影響で大学が閉鎖され，年度末以降は実験ができなくなってしまっている．現在は，主に機械学習のアルゴリズムに関する調査を進めている．

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

実験に関する機材の選定や実験場所，実験の設定の検討は順調に遂行した．一方，評価基準作りにやや時間を要してしまったことから，データの取得の開始が遅れてしまった．さらに新型コロナウィルス感染拡大の影響で大学が閉鎖され，年度末以降は実験ができなくなってしまっている．新型コロナウィルス感染拡大の影響による大学の閉鎖が解除される見通しが立った時点で，実験の再計画をする予定である．

Strategy for Future Research Activity

大学の閉鎖が解除され次第，データが収集できるように再計画する．データ収集にあたり感染対策が必要な場合も考慮し再計画を行う．平行して，評価基準の再検討や機械学習アルゴリズムの調査など，データ収集以外の内容は適宜進める予定である．