| 研究課題/領域番号 |
21K11334
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分59020:スポーツ科学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
榎本 靖士 筑波大学, 体育系, 准教授 (90379058)
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| 研究分担者 |
鈴木 雄太 大阪公立大学, 都市健康・スポーツ研究センター, 准教授 (90747825)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | ランニングフォーム / 評価方法 / モニタリング / ランニング障害 / 人工知能 / 慣性センサー / 左右差 / コーチングツール / スティフネス / 地面反力 / 身体重心 / 腕振り / 腰の回旋 / ランニング / 足圧センサー / ストライド / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、慣性センサーとAIを用いてランニングパフォーマンスの評価方法を開発することである。慣性センサーデータからランニングフォームの評価指標を推定するため、インソール型足圧計測データをAIに機械学習させ、ランニングフォーム評価指標の推定精度を検証し、測定方法を含めた方法論を確立する。そして、初心者ランナーを被験者とし、3ヶ月にわたって2週間に1度ランニングフォームと心拍数などの生理的指標も計測することで、ランニングフォームの変化と体力および技術の変化との関係を検討し、さらにアンケート調査により質的なデータも収集することで総合的にランニングパフォーマンスを評価する方法を開発する。
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| 研究成果の概要 |
ランナーの腰部に取り付けた慣性センサーと人工知能アルゴリズムを用いてランニングフォームの評価パラメータを推定することができた。また障害と関連し得る左右差指標を算出し、長時間のランニングにおいてモニタリングする方法論も確立した。運動学的指標として肩と腰の回転に着目し、これらの回旋運動の変化によってランニングを改善できることが示された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
慣性センサーとAIを用いたランニングの研究は国際的な研究のトレンドでもあり、すでに国際的に研究成果を発信しており学術的意義は高い。またランニングの実践を改善するためのモニタリング指標を開発し方法論を確立しつつあることは実践に役立つことを示しており、社会実装できるところまで進展している。国際的、学際的、実践的な研究と言え、スポーツ科学の新たな学術的価値を創造したとも言える。
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