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2023 年度 実施状況報告書

運動指導における言語表現の体系化とAIインストラクターの開発

研究課題

研究課題/領域番号 21K11445
研究機関奈良先端科学技術大学院大学

研究代表者

為井 智也  奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 客員准教授 (40548434)

研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2025-03-31
キーワードマルチラベル分類 / シナジー / 言語インストラクション / モーションキャプチャ / 筋電位
研究実績の概要

本研究は,運動指導における多様なインストラクション表現の意味関係を体系化することを目指している.指導者が学習者のフォームのどこ(どのような身体部間の連動)を見てインストラクションを行っているか,を明らかにする必要があると考えている.そのためには,効率的に運動データを集め,学習者に共通/非共通のシナジー(身体の各部位の協調)を抽出し比較する必要がある.
今後リモートによる運動指導システムの需要が高まることを予想し,前年度に引き続いて,複数の安価なwebカメラで撮影した動画から,3次元モーションを再構築しデータを蓄積する課題に取り組んだ.前年度に開発したシステムを改良し,協力を引き受けてくれたランニングショップにおいて,トレッドミル上でのランニングフォームの計測・収集を試みた.結果として,安定的に運用することができ,レベルの違うランナー複数人のデータを収集することができた.また,収集されたモーションデータからモーションシナジーの抽出を行い,ランナー間での比較を行った.
また,シナジーと運動学習の関係を捉えるためには,シナジーの発現や発達についての知見を得ることが必要と考え,新生児の歩行発達の筋活動データの解析も行った.生後4~18週の乳児1名を対象に計測した筋活動から, 筋シナジーを非負行列因子分解(NMF)を用いて抽出した.その結果,原始反射の一つである原始歩行の消失前後で変化するシナジーと,構成する筋肉は維持されるが活性化の開始タイミングが変化するシナジーがあることが示唆された.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

4: 遅れている

理由

代表者の異動が2年続いたため,研究環境を整えるのに時間が掛かってしまった.

今後の研究の推進方策

モーションからインストラクションを推定する問題においては,シナジー(身体の各部位の協調)抽出とスパースモデリングを組み合わせて使用し,指導者が学習者のフォームのどこ(どのような身体部間の連動)を見てインストラクションを行っているかを明らかにする.モーションキャプチャで計測した学習者のモーションを入力すれば言語インストラクションを出力するAIエージェントの試作,妥当性の検討を行う.
また,新生児の歩行発達の筋活動データの解析も深化させ,シナジーの発現や発達についての更なる発見を目指す.シナジーと運動学習の関係を深く捉えることで,インストラクションを推定のアルゴリズムのブラッシュアップに役立てていく.

次年度使用額が生じた理由

代表者の異動により研究環境を整えるのに時間が掛かってしまったことや,コロナ禍により引被験者実験が行いづらかったため,人件費・謝金の支出額が少なかった.また,情報収集や打合せミーティングをリモート化したことにより,旅費も予定より減少した.

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公開日: 2024-12-25  

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