情報処理学会 インタラクション2026

健康意識の高まりに伴い自宅でのトレーニングが普及しているが，専門家の指導がない環境では，不適切なフォームによる怪我のリスクや運動効果の低下が課題となっている．本研究では，ユーザーが提供した手本動画を学習する筋力トレーニングのためのリアルタイムフィードバックシステムを提案する．動画から抽出した「最適な1回」 のデータを基準とし，LLMによる評価ルールの生成と，動的時間伸縮法（DTW）による同期を組み合わせることでリアルタイムにフィードバックするシステムを実現した．これにより，従来のルールベース方式では困難であった「種目の多様性」と「ユーザー個別の身体特性」に対応した，具体的なパーソナルトレーニング体験を提供する．