AIBR プレミアム
拓海先生、お時間よろしいでしょうか。最近、若手から「トレーニング動画をAIで解析すれば勝てる」と聞きまして、正直何を投資すべきか見当がつかないのです。これ、本当に現場で使える技術なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つで考えますよ。まずは何を測るか、次にどうデータ化するか、最後にそのデータで何を改善するか、です。一つずつ噛み砕いて説明できますよ。
ありがとうございます。まず「何を測るか」についてですが、選手の動きやタイムを取るのは今もやっています。論文ではどんなデータを集めているのですか。
この研究は、カメラを複数使って選手の姿勢、手足の位置、タイミングなどを細かく注釈（アノテーション）しています。注釈の粒度を上げることで、単なる「タイム」では見えない改善点が浮かぶんですよ。具体的には映像から2Dの骨格シーケンス（2D skeleton sequences）を取り出し、タイミングや関節角度を解析しているんです。
うーん、2D骨格シーケンスですね。何となく想像はつきますが、それって要するに「誰がどの順でどう動いたかを数字にする」ということですか？
その通りですよ！正確には「映像から関節点を抽出して時間軸で並べ、動作パターンを数値で表現する」ということです。大事なのは、これを大量に揃えると統計的に有意な改善点や個別選手向けの指導ポイントが出る点です。
投資対効果の点が気になります。カメラを増やして注釈をつけるのは手間もコストもかかるはずです。そのコストに見合う成果が出る保証はありますか。
良い質問です。ここは三点に絞って考えます。第一に初期投資を小さく始め、主要な動作だけを注釈して効果を検証すること。第二に既存のデータと組み合わせて学習させれば注釈作業を減らせること。第三に、得られた指標がコーチングやセットアップ変更で即効的に改善につながるかを現場で検証すること。段階的に進めればリスクは抑えられますよ。
実際の有効性はどのように検証するのですか。論文ではチームで試すとありましたが、企業での導入イメージが湧きにくいのです。
実用検証は二段階です。まずはデータから得られる指標がトレーニング改善と相関するかを定量的に評価します。次に、その指標を使ってコーチングを変え、競技成績が実際に改善するかを追跡します。企業で言えば、KPIを定義してPDCAで回すイメージですね。
なるほど、現場のPDCAと親和性があるわけですね。最後に、現場担当に説明するときの要点を簡潔に教えてください。短く3点でお願いします。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。第一、映像から細かな動きを数値化して指導に使える。第二、初期は小さく始めて効果検証しながら拡大する。第三、得られた指標をKPIにして現場の意思決定を速くする。大丈夫、一緒に計画を作れば必ずできますよ。
分かりました。ではまず小さい実証を回してみます。私の言葉でまとめると、「映像を数値化してコーチングに直結させ、段階的に投資を増やすことで効果を検証する」という理解で合っていますか。ありがとうございました、拓海先生。
