[3b101-23] バイオメカニクス／ポスター発表

[05バ-ポ-21] 骨格検出器を用いたトレーニング指導システムの開発トレーナーと工学者とのコラボレーション

*Ibuki Nakamura¹, Yuki Ohara², Georgios Ioannis Choudalakis³, Hiroshi Fernando Ichiya² (1. Faculty of Engineering, Shizuoka Univ., 2. NIT, Matsue College, 3. One to one Fitness)

2020年2月ごろから全国的に爆発的な感染拡大が確認されたCOVID-19(新型コロナウイルス)は現代人の生活習慣を大きく変えていった．不要不急の外出が制限された結果，在宅勤務を採用する企業が増えるに伴って運動習慣のない人の健康管理に関する問題が生じてきた．厚生労働省は2023年に「健康づくりのための身体活動基準2023」を策定した．特に，身体活動の推奨事項には「息が弾み汗をかく程度以上の運動(3メッツ以上の強度の運動)を週60分以上」と「筋力トレーニングを週2-3日」行うことが記載されており，少しでも多く身体を動かすことが全体の方向性として示されている．　以上の背景から，本研究では筋力トレーニングに注目して，骨格検出器を用いたトレーニング指導システムを開発する．骨格検出器は画像や動画データから人物の骨格検出を行う機械学習器であり，本システムではPosenetと呼ばれる機械学習モデルを用いる．Posenetでは17種類の体の関節位置を推定することが可能である．提案するシステムでは，使用者が筋力トレーニングを実施している動画から関節位置を推定し，トレーニング動作が正しく行えているかを判定・フィードバックを行う．このようなシステムの既存研究は存在しているが，トレーニング動作の成否にトレーナーの知識を反映することができるところに新規性を有している．また，本研究では提案するシステムを例としたトレーナーとエンジニアが協力してシステム開発を行う開発プロセスについても提案する．