AI技術でテニス動作の分析を革新、選手の技能向上に期待

AI技術によるテニス動作の革新的分析法

近年、人工知能（AI）技術が急速に進化し、様々な分野で活用され始めています。その中で、スポーツパフォーマンスの分析にもAIが取り入れられつつあります。筑波大学の研究グループは、テニスに特化したAIによるパフォーマンス分析法を開発し、選手の動作の相違点と類似性を高精度で判定する手法を確立しました。

研究の背景

スポーツにおける動作分析、特にパフォーマンス分析は、選手やコーチが技能向上のために不可欠なツールです。従来の方法では、目視による評価が主流でしたが、この場合、判定は主観や経験に大きく左右されることが多いです。この課題を解決するために、AIの物体認識技術を導入することが決定されました。

AI技術の応用

この研究で開発された分析法は、動画データを基にして行動の奥行きや骨格を推定することができる新しい技術に基づいています。AI技術を活用することで、二人のテニス選手のサービス動作の動画を比較し、動作の類似性と相違を判定しました。

分析対象には、テニス経験のある2名を選び、各4条件のサービス動作（デュースとアドバンテージからのファースト・セカンドサービス）を繰り返し撮影しました。これらのデータを基にAIが分析を行い、70%以上の精度で動作の類似性を抽出し、動作の異なる骨格部位が評価されました。

研究成果

AIによる解析の結果、選手間での動作の類似性は70%以上の精度で確認されました。さらに、AIの評価結果は日本スポーツ協会公認コーチによる評価とも高い一致率を示しました。このことは、選手や指導者がどの点に注目すべきかを明確にするための有効な情報源となり、選手の技能向上に寄与すると期待されています。

今後の活用展望

今後、開発された分析法は、さらなる精度向上を目指し、様々な条件でテストされる予定です。この技術が確立されることで、テニスだけでなく、他のスポーツや体育授業での情報技術の活用にも貢献することが期待されています。

筑波大学のこの研究は、株式会社電通総研との共同研究によって進められ、選手育成に新たな道を開くものです。