深層学習はハイパフォーマンスな運動をもたらす身体部位を明らかにするか？

• 研究課題/領域番号: 24K22330
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分62:応用情報学およびその関連分野
• 研究機関: 筑波大学
• 研究代表者: 山際 伸一 筑波大学, システム情報系, 准教授 (10574725)
• 研究期間 (年度): 2024-06-28 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円); 2026年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円); 2025年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円); 2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 深層学習 / スポーツデータサイエンス

研究開始時の研究の概要

スポーツトレーニングや怪我からのリハビリ等の運動習得の場面では、的確な運動の「コツ」を学習者へ伝達する効率性がパフォーマンスを引き出すための手段となる。コツを導くキーとなる身体部位の動きを判断するのは属人的な知識・経験則による方法が現在でも主であり、学習者のパフォーマンスの向上度合いの考慮も必要である。運動の学習過程を人工知能がガイドできれば、誰もが自らの能力に応じ、トップアスリートや傷害からの早期復帰を目指せるパーソナルトレーナーを持つことが可能になる。本研究は運動のキーとなる身体部位を特定する深層学習のモデルの解明に挑戦する。