【フィギュアスケート】富士通、高精度な骨格認識AIを活用してフィギュアスケート選手のトレーニング強化に貢献

2025年07月07日 テクノロジー／デジタル Written by 管理者

富士通株式会社は、「Fujitsu Uvance」のオファリング「AI Technologies and Solutions」の骨格認識AIを活用した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、公益財団法人日本スケート連盟により、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で本技術が導入された。なお、実運用開始に向け、2025年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で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、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する。

これまで、スポーツの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には、機材の設置や選手の体へマーカーを装着しての試技が困難だった。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の高速で複雑な動作を正確に分析する必要があるため、映像を基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。また、解析可能な演技数に制限がある上、短時間での分析結果の出力が困難だった。

富士通の骨格認識AIは、2016年から体操競技の採点で培ってきた人の動きの3次元デジタル化の精度の高さ、分析における数秒での結果出力が可能なため、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が高く評価し、今回の採用に至った。

Fujitsu Uvance「AI Technologies and Solutions」の骨格認識AIの特長
・同社はデータとAIによる意思決定の高度化に取り組んでおり、本オファリングは、世界初で唯一の国際機関が公認する競技用AI採点サポート実績を有し、体操採点支援システムで培った高精度な骨格認識AIをベースに、人の動きの計測・検出を支援
・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）を大幅に低減
・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。従来の数か月の手動作業を、数時間で生成させることが可能

今後について
今後、同社は日本スケート連盟と本技術の活用機会をさらに広げていくとともに、他のスポーツへの適用領域を拡大させる。また、社会課題を起点とした事業モデル「Fujitsu Uvance」の下、スポーツ業界だけでなく、製造業での作業負荷解析、ヘルスケア分野での予兆検知など幅広い分野で骨格認識AIを活用したDecision Intelligenceを実現し、人々のウェルビーイングを前進させるとしている。

＜各関係者のコメント＞
国際体操連盟会長 国際オリンピック委員会委員、渡辺守成氏
国際オリンピック委員会は2024年にオリンピックAIアジェンダを発表し、採点の公平性や競技力向上にAIをはじめとする先端テクノロジーを活用することを推奨しています。このたび、これまで不可能とされていた氷上での動作解析を基にしたトレーニングが実現されたことを大変喜ばしく思います。本取り組みを通じて、競技力の向上やスケート界の発展につながることを期待しています。

公益財団法人日本スケート連盟理事 フィギュア強化部強化部長、竹内洋輔氏
日本スケート連盟では、これまで選手のジャンプのパフォーマンス分析を行ってきましたが、マーカーベースの三次元解析機器では、選手の試技が行えない、また解析に多大な時間を有し、選手へのフィードバックが非常に遅くなるなど課題を抱えていました。富士通の骨格認識AIの精度の高さと高速な結果出力は、これらの問題を解決し、選手の競技力向上に迅速に寄与してもらえるものとして期待をしています。日本スケート連盟は今後、本技術の活用機会をさらに広げ、大会中の動作解析などへの広がりも検討します。日本スケート連盟は引き続き最先端技術を活用し、競技力向上とファンエンゲージメント向上に取り組んでいきます。

●このニュースの詳細はこちら。（富士通株式会社 HPより）
https://global.fujitsu/ja-jp/pr/news/2025/07/05-01