AI for Baby Touch

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2022年度の交付課題の研究実績は以下の4点である。(1) 2021年度に実施した身体動作の計測システムを用いた身体動作の器用さを定量化する指標の探索的検討(2) 身体動作熟達者と非熟達者の差異の検討　(3) (1), (2)に関する先行研究との比較検討2021年度は、身体動作の基盤となりうる６種類の基本形：Body Organization (BO)のうち、３種類を利用して身体動作の計測環境構築を実施した。この計測環境と解析アルゴリズムで、身体動作の器用さを定量化する方法の開発を2022年度は取り組んだ。具体的には、20名の実験参加者を対象に、指定した５種類のテンポ音(40, 60, 80, 100, 120BPM)に対して３つのタイミングでリズミックな身体動作を発揮するように依頼し、その様子をデジタルカメラを使って動画撮影した。この３つのタイミングとして、テンポ音に対して完全同期（オンタイム）した動作、少し早い動作（早取り）、少し遅い動作（遅取り）を指定した。リズムを取る身体動作には、右手で肘の内側と外側の空間上の任意の2点を折り返す身体動作を指示した。20名の実験参加者の内、10名はダンス熟達者であった。実験データを解析した結果、オンタイムの身体動作では熟達者・非熟達者の統計的有意差は認められなかったが、遅取りの身体動作では非熟達者においてテンポ音が早くなるにつれて標準偏差が大きくなる（身体動作が不安定になりばらつく）ことがわかった。この傾向は身体動作の熟達者では認められなかった。この熟達者・非熟達者の違いは早取りの身体動作においてさらに顕著であった。この結果から、少なくとも成人において身体動作の器用さを定量化するためには、異なるテンポ音に対して、完全同期するように身体動作させるのではなく、テンポ音に対して遅取りもしくは早取り動作をさせることが効果的であることを明らかにした。