富士通は7月5日、「Fujitsu Uvance」のオファリング「AI Technologies and Solutions」の骨格認識AIを活用してフィギュアスケート選手の動きの3次元デジタル化に成功し、フィギュアスケート競技のナショナルトレーニングセンター競技別強化拠点である関空アイスアリーナに導入されたことを発表した。

実運用の開始に向け、7月3日から5日にかけて同施設で開催されるフィギュアスケート選手のトレーニング合宿において、スケートリンクにおけるジャンプのモーションデータ収集や解析などを行い、既に実施している地上での計測データとの比較を実施した。

取り組みの背景

従来のスポーツトレーニングにおけるモーションキャプチャー技術の活用は、機材の設置や選手の体へマーカー装着などが必要であり、試技が困難とされていた。さらに、フィギュアスケートでは選手のジャンプやスピンなど高速で複雑な動作を正確に分析する必要があるため、映像をもとに解析する一般的なマーカーレスのモーションキャプチャー技術では姿勢のブレや誤認識に課題があった。解析可能な演技数には制限があり、短時間での分析結果の出力も困難だったという。

富士通の骨格認識AIは、2016年より体操競技の採点で培ってきた人の動きの3次元デジタル化精度があり、数秒での分析結果の出力が可能。解析する演技数の制限なく早期にトレーニングの改善に生かせるようになった点を、日本スケート連盟は評価しているとのことだ。

骨格認識AIの特長

富士通ではデータとAIによる意思決定の高度化に取り組んでおり、「AI Technologies and Solutions」は国際機関が公認する競技用AI採点サポート実績を有する。体操採点支援システムで培った骨格認識AIをベースに、人の動きの検出と計測を支援する。

Motion-constraint Correctorと呼ばれる独自の補正アルゴリズムにより、フィギュアスケートの高速かつ複雑で特徴的な動作において、ディープラーニングによる画像解析で課題だった姿勢認識のジッタ（推定誤差）を低減する。

また、AIが学習する際に必要な大量のトレーニングデータをZero-Annotation 3Dデータ生成技術により人工的に生成し、学習期間を1000分の1に短縮。従来は数カ月間が必要だった手動作業を、数時間で生成可能としている。