測定評価／キーノートレクチャー／運動・スポーツ動作におけるAI活用の現状と展望―骨格推定・動作評価・コーチング支援の可能性―

[08測-KL-1] 運動・スポーツ動作におけるAI活用の現状と展望骨格推定・動作評価・コーチング支援の可能性

*吉田 雄大¹ (1. 東北学院大学)

＜演者略歴＞
筑波大学研究員、日本スポーツ振興センター（JSC）勤務を経て、東北学院大学に着任。筑波大学およびJSCでは、スポーツの研究開発事業に従事した。現在は、テクノロジーのスポーツへの応用を主なテーマとして研究・教育活動を行っている。

近年、人工知能（Artificial Intelligence: AI）および機械学習技術の急速な発展は、スポーツ科学・体育学の研究と実践に新たな可能性をもたらしている。本セッションでは、AIや機械学習の基本的な考え方を整理したうえで、運動・スポーツ動作の分析におけるAI活用の手法について話題提供を行う。
　まず、機械学習、深層学習（ディープラーニング）、生成AIに至る技術的な発展の流れを概説し、スポーツ科学分野における活用の前提となる基礎的概念を整理する。次に、画像や動画から身体の関節点を推定する骨格推定技術に焦点を当て、骨格推定の代表的なモデルの発展と、スポーツ動作解析への応用事例を紹介する。骨格推定技術は、高価な専用機器を用いずに動作の定量的評価を可能とする点で、研究・現場の双方において今後さらなる活用が期待される技術であると考えられる。あわせて、従来の動作解析手法との比較を通じて、AIを用いることの利点と現状の限界についても整理する。また、AIを用いた動作評価の可能性について、発表者自身の研究を交えながら紹介する。大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）に代表される生成AIを活用したコーチングコメントの自動生成についても事例を紹介し、その可能性と課題を検討する。
　最後に、AIコーチング実現に向けた課題、質の高い教師データ構築におけるスポーツ科学者の役割、および情報科学・工学分野との学際的連携の必要性について取り上げ、スポーツ科学・体育学分野の研究者が今後のAI活用を考えるうえでの視点を提供したい。AIはあくまでもツールであり、その有効活用にはスポーツ科学の専門的知見が不可欠であると考えている。本講演が、AI時代における運動・スポーツ動作研究の新たな展開と、現場応用を見据えた研究推進の一助となれば幸いである。