運動指導における言語表現の体系化とAIインストラクターの開発

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本研究は，運動指導における多様なインストラクション表現の意味関係を体系化することを目指している．指導者が学習者のフォームのどこ（どのような身体部間の連動）を見てインストラクションを行っているか，を明らかにする必要があると考えている．そのためには，効率的に運動データを集め，学習者に共通／非共通のシナジー（身体の各部位の協調）を抽出し比較する必要がある．今後リモートによる運動指導システムの需要が高まることを予想し，前年度に引き続いて，複数の安価なwebカメラで撮影した動画から，3次元モーションを再構築しデータを蓄積する課題に取り組んだ．前年度に開発したシステムを改良し，協力を引き受けてくれたランニングショップにおいて，トレッドミル上でのランニングフォームの計測・収集を試みた．結果として，安定的に運用することができ，レベルの違うランナー複数人のデータを収集することができた．また，収集されたモーションデータからモーションシナジーの抽出を行い，ランナー間での比較を行った．また，シナジーと運動学習の関係を捉えるためには，シナジーの発現や発達についての知見を得ることが必要と考え，新生児の歩行発達の筋活動データの解析も行った．生後4～18週の乳児1名を対象に計測した筋活動から, 筋シナジーを非負行列因子分解（NMF）を用いて抽出した．その結果，原始反射の一つである原始歩行の消失前後で変化するシナジーと，構成する筋肉は維持されるが活性化の開始タイミングが変化するシナジーがあることが示唆された．