| 研究課題/領域番号 |
22KJ1547
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| 補助金の研究課題番号 |
22J01727 (2022)
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 基金 (2023)
補助金 (2022) |
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| 応募区分 | 国内 |
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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 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
山本 耕太 名古屋大学, 情報学研究科, 特別研究員(PD)
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| 研究期間 (年度) |
2023-03-08 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 運動学習 / ゴルフスイング / 機械学習 / 姿勢推定 / 物体検出 / 熟達差 / 個人差 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、動きの個性が多様化する複雑な運動学習過程に潜む規則性を解明することを目的とする。この研究はゴルフのアイアンおよびドライバーショット課題を対象とする。
より多くのデータを取得するべく、ビデオカメラの動画をベースとし、機械学習手法の姿勢推定や物体検出により簡易的なデータ取得を行う。その上で、動きの個性の多様化過程を解析し、学習の地形図の作成を行う。
第二に、運動規範の個人差に着目し、個人間で動きが分化する要因を検討を行う。実データに基づいた運動規範の推定を行った上で、これらのデータをもとに運動規範と身体情報に基づいた動きの学習予測シミュレーションモデルの作成を目的とした研究を行う。
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| 研究実績の概要 |
本研究は、動きの個性が多様化する複雑な運動学習過程に潜む規則性を解明することを目的として行われている。この研究はゴルフのショット課題を対象とし、大きく二つの局面によって構成される。第一に、機械学習を用いたビデオカメラの動画ベースの簡易的なデータ取得に基づいて、動きの個性の多様化過程を解析し、学習者の動きが多様化する過程のダイナミクスの記述を行った。既に実験を終了し、得られたビデオデータをもとに、機械学習手法による姿勢推定およびクラブデータの物体検出による位置座標取得を行った。加えて、得られたデータをもとにゴルフスイングの熟達差、個人差について解析を進め、学習過程における動きの多様化について一定の結果を得た。この結果をまとめて学会発表を行い、また論文として報告し、国際誌の論文として掲載された。
第二に、前回の実験で行った単一クラブのショットの分析に加えて、ゴルファーの「巧みさ」がいかにして獲得されるかについて、複数クラブや異なる環境下でのショットのパフォーマンスに関する実験を行い、データの解析を行った。現在、得られた成果をまとめ、学会発表および論文投稿の準備を進めている。
これまでの実績をまとめると、現在、第一局面において実験が終了し、データのまとめや解析を行った上で、学会発表、および論文投稿を行い、論文は国際誌に掲載されるに至った。また、次の局面として、ゴルフの上手さ、巧みさの創発、学習のダイナミクスの検討のため、ゴルフに必要な道具や環境・文脈への適応という観点から実験を行い、データ解析およびまとめの段階を迎えている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
第一段階の実験およびデータ解析、得られたデータのまとめが完了し、得られた成果の学会発表および、学術論文として国際誌に投稿した。投稿した論文は査読過程を経て無事掲載へと至った。
また、次段階として、ゴルフの「上手さ」や「巧みさ」の定量化および、その学習・発達過程の検討のために、新たな実験を行うに至った。特に、単一のクラブに限らず、複数クラブでの多様な環境下でのパフォーマンスについて、幅広い熟達度の参加者のデータを取得することができた。現在、これらのデータの解析中である。これらのことからも、多様性に富んだ学習過程を理解するための研究遂行として、順調な進度といえる。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の方針として、現在データ解析中の第２局面のデータに関して、解析を進めるとともに、得られたデータを学会発表および論文掲載としての成果発表への形と繋げる。特に、スポーツ科学における成果発表に限らず、人や人の運動を対象とした情報学の研究として学会や論文を通じて発表することにより、研究の新たな展開を生むことを目指す。
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