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プロ野球選手の身体情報をAI技術で分析 怪我の防止を促進

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画像から得られる情報に特化しているように見えなくもないですが、骨格や筋力や関節可動域など他のパラメータも考慮しなくて大丈夫でしょうか?

例えば、我々のグループでは高齢者の左右の足の筋力のアンバランスを映像から計測する試みをしていますが、これが難しい。アンバランスがあるとそれが歩き方に現れると思ってしまいますが、人間は上手にそのアンバランスを吸収してしまうのです。

Simon Schlegl, 汪雪婷, 山崎俊彦, Mingchuan Zhou, Alois Knoll, 佐藤佳州, 樋山貴洋, 吉中康子, 木村みさか, “モーションキャプチャデータによる高齢者の脚筋力とバランス推定,” メディアエクスペリエンス・バーチャル環境基礎研究会 (MVE), 信学技報, vol. 119, no. 457, MVE2019-66, pp. 151-156, 2020.
ここまでは予想可能なテクノロジー。
この先なんんですよね、問題は。
弊社が問題提起している指導者問題。
どっちが育成出来るかなんてやってみたいですけどね。
プロスポーツ選手への活用ももちろんですが、
アマチュア選手、学生選手などへの活用も需要ありですね。

昭和のスパルタ指導や根性論に終止符、でしょうか。
あくまで統計からの予測なので決して万能ではないという心配もあり、個人の経験則に頼る現場を大きく改善できるのではと期待もしています。
今後は目の前の選手の怪我を防ぐだけではなく、永く活躍できる(永くスポーツ楽しめる)ような育成指導。
若くして燃え尽きることを全否定はしませんが、やはりスポーツの普及や拡大を考えれば怪我のリスクは下げるべきです。
実証ではなくサービス提供という点に興味があります。どれくらいの精度、どれくらい使えるものなのか。これをリアルタイムでやるとしたら5Gが必要になるくらいのデータ量なんでしょうかね。