20 後方伸身宙返りの段階的学習をサポートする練習支援システム
髙橋 洸汰(静岡大学),岡部 誠(静岡大学)
https://www.wiss.org/WISS2025Proceedings/data/paper/20.pdf
https://www.wiss.org/WISS2025/assets/representatives/20.jpg
概要
器械体操の床種目における後方伸身宙返りを対象に,段階的学習支援と言語フィードバックを統合した練習支援システムを提案する.提案システムは,スマートフォンやタブレットで撮影した演技動画を姿勢推定し,得られた姿勢情報を採点規則に基づく減点リスクとしてアニメーション形式で可視化し,角度変化を演技評価に直結して理解できる機能を提供する.さらに,初級者から上級者までの演技を解析し,演技間の類似度マップを作成し表示する.学習者はマップの中から次の目標となる演技を選択し練習の参考とすることで段階的な学習を行うことができる.加えて大規模言語モデル(LLM)を活用し,目標の演技と自身の現在の演技の違いを解析させ,自然言語での改善指導を行う.初級者・中級者のスキルレベルからなる体操経験者を対象に評価実験を実施し,改善点の明確化や学習意欲向上に効果が確認された.
参加者メモ・コメント
このステージ、宙返りのデモできそう(🙅)narumi.icon
デモ展示はないんですかね?ソノヤマタカスケ.icon
デモあるんだ!!!ソノヤマタカスケ.icon
かっこいい(かっこいい)石井泰斗.icon+𥱋瀨洋平.icon+Yuma Suzuki.icon
超かっこいいソノヤマタカスケ.icon
見てて気持ちいいqurihara.icon
一生できる気がしない....
これできるようになっちゃうんですか・・・!?chuka.icon
アラフィフでも!?𥱋瀨洋平.icon
初級者って出てきた人が初級者のレベルじゃない……Yuma Suzuki.icon
初級者も十分かっこいい!ソノヤマタカスケ.icon
バク宙の演技を含まなくても、上級者の人と同じ時間対空するジャンプができなそうなのですごい narumi.icon
これが基礎とかすごいayumiohnishi.icon
「ちょっとだけうまい」が「学修の中継点として適切」っていうの,ちょっとだけ気になる.くらもといたる.icon
なんか局所最適解に落ちて余計大変とか(いわゆる「変な癖がつく」みたいな)ないのかな…?
同じことを思いました angel.icon+石井行.icon
格闘ゲームだと、「少し上手いひとのプレイ」を見て学んだほうが身につきやすいとはよく言われます。あまり実力差がありすぎるとどこがポイントなのかが認識しにくいので。ただしこれは「解説」がなく、ただ見る場合の話です。qurihara.icon
マリオカートとか自分より少し速い人のゴーストと走るというのがシステム化されてるんですよね。俺よりちょっとだけ強いやつに会いに行く、的な𥱋瀨洋平.icon
eスポーツだと自分の強さが数値化できるので「ちょっと上手い人」を機械的に決められて、かつ非常に多くの「ちょっと上手い人」の事例を参考にできるので、特定の人の局所最適解を多様性で回避しやすい構造になってそう。qurihara.icon
機械体操の点数がどのようにつけられているのか気になってきました。
言ってることはわかるけどできないんだよな〜ってことがよくあります(ジャンルはダンスだけど)angel.icon
どういう練習すればできるようになるのか、というのがセットであるといいですよね𥱋瀨洋平.icon
ダンスのターンやジャンプなどの技にも応用できるとうれしいな〜とダンスの民として思いましたangel.icon
ダンスとかはなりたいイメージによって正解(?)が異なるので、どこを目指すのか、どうアプローチすれば近づけるのかが難しそうだと思ったりました🤔 chuka.icon
ブレイクのパワームーブはかなり体操だからパワームーブだけでも同じように支援できないかな narumi.icon
過程を見れるの素敵、モチベーション上がると思う
コーチいらず便利と思いつつ、コーチの仕事が奪われているなと思ってしまった!𥱋瀨洋平.icon
拙研究室はバレーボールのサーブ練習支援の研究で同じように散布図の類似度マップを使いましたが、いろんな選手でマップを比較するとめっちゃ面白いのでぜひたくさんの選手で結果を出してみてほしいですitot.icon  
姿勢推定したうえで入力したらまた別の結果が得られそう
リアルタイムにAIから声でアドバイスもらえたりすると面白いかもですね石川 和哉(Kazuya Ishikawa).icon
今の動きはお手本と比べて足の角度が何度違います〜””みたいな
ちなみにうちの研究室ではgolfを対象として差分の大きいところを検出する手法を提案してます.koike.icon
https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3582700.3582710
ここまでの皆様の関連研究を見ていると,もしかしてわりと「近い人」を目標にするのはそんなに悪くないやり方ってこと,というきがしてきた…くらもといたる.icon
質疑
上達過程のマップ、順序は見れるのでしょうか?(ちょうどスライドで矢印で示してくれたように)yumu.icon
ご質問ありがとうございます。演技データを入力した日付を見ることができるようになっています。
✅️身体のないAIのフィードバックはどの程度妥当なのでしょうか。スポーツとかだと、より重要なのは骨格の動きというよりは、身体運動イメージのフィードバックだと思うので。
フィードバックコメントの評価はまだできていない
良いアドバイスもあれば、改善が必要なアドバイスもある
✅️2次元の類似度マップはどのように作っていますか?koike.icon
論文中に記述されてましたね.すみません.koike.icon
計算に関して、座標と関節角度をDTWで計算してて、距離行列を
XとYは意味はある?
ない
長期的な実験ができていないので、効果は未評価
✅️ 体格差は考慮されてる?
体格も考慮して姿勢情報を出している
同じことを無理にやらせようとしてないか?
似た体格の人を参考にできる
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