| 研究課題/領域番号 |
20K11408
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分59020:スポーツ科学関連
|
|---|
| 研究機関 | 福岡工業大学 |
|---|
研究代表者 |
徳安 達士 福岡工業大学, 情報工学部, 教授 (50435492)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
|
|---|
| キーワード | ペダリング運動 / 機械学習 / 筋シナジー / 技術評価 / 人工知能 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
これまで本研究は，ペダリング運動中の筋活動データを用いて，選手の身体的特徴に最適な運動姿勢について検討を重ねてきた．現在までに，ペダリング運動に動員される主要な下肢筋群の活動データから，中枢神経系より各筋群へ発せられる運動指令である筋シナジーの抽出に成功している．本取組では，抽出された筋シナジーから，ペダリング技術を定量評価する人工知能ソフトウェアの開発を目的とする．
|
| 研究成果の概要 |
本研究では，競技自転車におけるペダリング技術について理解を深めるため，筋シナジーの特徴量を２次元的に可視化し，機械学習を用いることで初心者群と熟練者群の比較を行った．提案手法では，両群を分ける技術はペダリング運動における引き上げ動作にあることを示した．しかしながら，初心者群と熟練者群にあっても，ペダリング運動に動員される筋活動の特徴量には個人差があり，ペダリング技術を数値的に評価するには至らなかった．また，ペダリング技術の理解においては，実験室内でのデータ測定や表面筋電位を用いたアプローチには限界があり，動的な走向条件において身体運動を連続的かつ多次元的に評価していく必要がある．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
SDGsや物価上昇により，我が国の自転車利用者数は今後も増え続け，競技者も増えてくることが予想される．昨今，我が国の自転車ロードレースはプロチームによるリーグ戦が開催され，Youtubeなどで配信されるようになり，一時期よりも盛り上がりを見せているが，肝心の競技力については底上げがなされているとは言い難い．本研究の成果を通して，自転車競技力の向上にはペダリング運動における引き足動作への意識が重要であり，それをスムーズに行うためには自身の骨格や筋力など身体的特徴に応じた自転車のセッティングが必要であることがわかった．
|
