(Image by OSTILL is Franck Camhi/Shutterstock)

　現代のスポーツトレーニングでは、映像を用いて選手の運動を理解することが主流です。その際、運動を捉えるセンサーのデータなどを用い、数式化した運動モデルを作って動作のコツを解明する研究が行われてきました。しかし、数式化しても統計的?経験的な要素を排除することはできず、標準化は難しいままでした。また、従来の研究は個人の運動能力に焦点を当てた手法が中心で、特に格闘技など対戦相手からの力を受けるスポーツでは、運動のモデル化もできていませんでした。

　本研究では、柔道の映像を元にしたビッグデータを活用し、投技を成功させる直前に選手はどのような体勢をとっているとよいのかを明らかにする手法XSM（Extraction for Successful Movement）を開発することに成功しました。

　XSMでは、投げる側と投げられる側の直前の体勢について、投技の成功要因となるなり得る要因（頭の高さや袖のつかみ方、足の位置など）をできるだけ多く選択します。また、成功と認められる動作を分類し、定義します。本研究では、柔道の世界選手権とワールドマスターズ大会で投技が成功した７８１件の映像シーンから、これらを組み合わせたビッグデータを構築しました。それらのデータにχ²（カイ二乗）検定と呼ばれる統計手法を適用し、成功直前の体勢と成功動作（例えば背負投など）との相関を求めることで、その投技が成功する直前の体勢を構成する要因が何であるかを明らかにすることができました。

　本研究成果を生かすことで、目的とする動作が成功する直前の体勢を集めたビッグデータから、その運動のコツを引き出す新たなトレーニング理論を導くことが可能となります。さらに、対戦相手が技に入る前の癖を発見でき、試合での戦略を練ることにも利用できる新しい手法だと言えます。

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プレスリリース

研究代表者

狗万app足彩,狗万滚球システム情報系/体育系　ヒューマン?ハイ?パフォーマンス先端研究（ARIHHP）センター
山際 伸一　准教授

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