研究課題
本研究では、競泳競技力の向上を支援するため、ディープラーニングをベースとした競泳コーチングシステムを構築した。本システムでは、ユーザは単一の防水型慣性センサ（加速度・角速度を取得するデバイス）を腰部に装着する。その後、競泳を遂行することで、個別動作単位のパフォーマンスをフィードバックする。具体的には、一つ一つのストローク、ターンに所要した時間を出力する（1回目のストロークは1.2秒、2回目のストロークは1.1秒、ターンは2.3秒要した、など）。これによりユーザは、個別動作単位のパフォーマンスを知ることができるので、自分自身の何回目のストロークが良くなかったのかなど、競泳終了後、即座に把握することができる。本システムには、3つの人工知能が導入されている。1つ目は、泳法を自動判定する人工知能である。これは決定木を弱学習器としたアンサンブル学習の一つであるランダムフォレスト法により実現されている。これによりユーザは、泳法を指定する必要がなくなる。2つ目は、ターンの開始地点と終了地点を検出する人工知能である。これもまた、ランダムフォレスト法により実装されている。これにより、ターンに要した時間を取得することができる。3つ目は、一回一回のストロークの開始および終了タイミングを自動検出する人工知能である。これにより、一回一回の個別のストロークに何秒要したのか把握できる。競泳経験のある大学生にシステムの評価を行なった結果、良好な結果が得られた。
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