情報処理学会 インタラクション2026

本研究は，汎用的な映像データとMedia Pipeを用いて野球のスイング動作をリアルタイムに解析し，動作特徴に基づくフィードバックを提示する支援システムの構築を目的とする．スイング中の肘角度や肩角度を定量的に計測し，主成分分析（PCA）および動的時間伸縮法（DTW）により動作特徴と教師データとの類似性を評価した．さらに，これらの解析結果を入力とする長短期記憶（LSTM）モデルを構築し，スイングの良否を自動判定する手法を提案した．本システムは，映像入力から評価およびフィードバック提示までを一貫して実行可能である．被験者5名を対象に，1週間間隔で計測とフィードバックを繰り返す実験を行った結果，多くの被験者において関節角度のばらつきが減少し，スイングの再現性向上が確認された．また，平均角度の変化よりも角度変動幅の低減がスイングスコア向上と強く関連していた．以上より，本システムは，骨格データに基づく客観的評価と自然言語フィードバックを組み合わせることで，選手および指導者の技術向上を支援可能であることが示唆された．今後は，被験者数の拡大や従来手法との比較検証を通じて，実用性の向上を図る．