人工知能（AI）の物体認識技術を応用したスポーツのパフォーマンス分析法を開発しました。この方法を2名のテニスのサービス動作に対して用いたところ、一定の精度で、動作の類似性や相違性を判定できることが確認されました。

　スポーツにおける動作の分析（パフォーマンス分析）は、選手や指導者が目視で行うことができますが、このような分析結果は、主観や経験に左右される可能性があります。そこで本研究グループは、人工知能（AI）の物体認識技術の応用を着想しました。近年、動画上の人の動作の奥行まで推定できる技術が開発されています。これにより動作間の類似、相違点を抽出し、コーチングに役立つ情報をフィードバックできる可能性がありますが、これまで、そのような報告は見当たりませんでした。

　本研究では、AIによるパフォーマンス分析法を開発し、テニスのサービス動作を例に、分析の精度を調べました。この分析法は、対象とする動画をAI技術の実行環境に取り込み、類似した局面の抽出と動作が相違している骨格部位の評価を行うものです。

　分析対象の動画として、テニス経験者2名を対象に、サービスの位置や打ち方の組み合わせによる4条件を撮影しました。これらを掛け合わせて、同一選手の動作および異なる選手間の動作の比較を行いました。その結果、70%以上の精度で動作の類似性を抽出できることが分かりました。また、選手間で動作が異なる骨格部位の評価は、日本スポーツ協会公認コーチによる評価とよく合致していました。

　本分析法により、選手や指導者が着目すべき点が明確になり、技能向上につながると期待されます。

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プレスリリース

研究代表者

365体育投注 体育系
三橋 大輔　准教授

株式会社 電通総研
里中 裕輔

大阪教育大学 表現活動教育系
神藤 隆志　特任講師（研究当時：365体育投注 体育系 特任助教）

掲載論文

【題名】

Detection of similarities and differences within the same shot movement using artificial intelligence-based performance analysis: An example of a tennis service.
（人工知能を用いたパフォーマンス分析による同一ショット動作内の類似と相違の検出：テニスのサービスを例として）

【掲載誌】

International Journal of Racket Sports Science

【DOI】

10.1016/j.clim.2024.110337

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