| 研究課題/領域番号 |
19K22807
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分59:スポーツ科学、体育、健康科学およびその関連分野
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
七五三木 聡 大阪大学, 全学教育推進機構, 教授 (20271033)
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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2021年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 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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| 研究開始時の研究の概要 |
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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| 研究成果の概要 |
本研究は、卓球スキルの向上・改善を一つの研究モデルとして選び、人に一切依存せず、“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”を現実空間課題および仮想空間（virtual reality, VR）課題として開発した。多球練習における球種や、選手の特徴や弱点（苦手なコースやショットパターン）をLightGBMを使って効果的に抽出し、これを基に配球パターンを調節することで個別最適化されたトレーニングを実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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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