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体の動きをデータ化してコンピューターに取り込む「モーションキャプチャー」技術に人工知能（ＡＩ）を取り入れ、リアルタイムで筋肉や骨格の動きを画像化する技術を、東京大の研究チームが開発した。屋内外を問わず、大人数でも計測が可能で、必要なカメラを減らせるなど従来と比べコストが１０分の１以下になる見込みという。
モーションキャプチャーは人間の動作の解析や三次元コンピューターグラフィックス（ＣＧ）用のデータの取得に不可欠な技術。従来は体の動きをとらえるために関節などに４０個ほどのマーカー（標識）を取り付け、十数台のカメラを使い室内でマーカーの動きを撮影する必要があり、データ処理にも時間がかかった。
チームは、ＡＩに運動時の人の関節の位置を学習させた上で、マーカーをつけずに動く人を数台のカメラで撮影し、骨格や筋肉の動きを三次元で表示することに成功した。
今後、運動に関するデータを蓄積することで、スポーツ時のけがの発見や予防のほか、高齢者の日常生活における運動機能の変化を測定することなどに応用できるという。
チームの中村仁彦・東大教授（ロボット工学）は「スポーツ選手の動きのデータをすぐに得られるので、体操競技の自動採点システムに応用したり、サッカーの試合に出場している選手全員の動きやチームの連携をデータ化したりできる」と話した。【斎藤有香】
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