AI(人工知能)と健康管理

続々と登場するAI(人工知能)の骨格測定、その仕組みを3分で解説

整骨院のイメージ

今AI(人工知能)が様々な業種で導入されています。そしてそんな中、整骨院の骨格測定でも活用されるようになってきました。

しかしAI(人工知能)と骨格測定、なんとなく親和性が高そうに見えて、具体的にどう関係しどう使われているかよくわからないですよね。また、AI(人工知能)が骨格測定に活かされることで私達にはどのようなメリットがあるのか、生活とどう関わっていくかピンとこないのも事実。

そこで今回は、AI(人工知能)と骨格測定がどういった仕組みで動き、従来のものとどう変わっていったのか、そしてこれから骨格測定がどのように活用されていくようになっているか見ていきましょう。

それではまずは、骨格測定とは何かからお伝えしていきます。

骨格測定とは

骨格のイメージ

骨格測定とは何か触れていくために、まず骨格系がどのようなものであるかから押さえていきましょう。

簡単に言うと、身体の他の部位の構造を作る枠組みで、動作をスムーズにさせてくれます。
骨格という言い方なので骨だけなのかなと考えるかもしれませんが、人間の骨格を見ると、骨は206個、歯は32本。さらに詳しく見ていくと、靭帯や軟骨も骨格の構成要素の一部で、それらによって生きていくうえで欠かせない臓器を守ったり、体を動かしていくのに重要な役割を担っています。

しかし人によって骨格は異なっているのでそれを把握していくのが骨格測定です。

ちなみにこの骨格測定は骨のゆがみだけでなく、各人に合った色や服の形を考える際にも活用が広がっています。

これまでの骨格測定の仕組み

骨格のイメージ

そこでまずAI(人工知能)が骨格測定で活用される前まではどのような仕組みを取っていたかをお話しましょう。

これまでは深度センサーを使うのが主流でした。これは人や物の形を立体物として捉えられるもの。そこで得たデータを処理することで、捉えた立体物から人間の形を認識、骨組みを検出をしていました。赤外線などのレーザー光を細かく位置を変えながら対象物に当てているのが特徴です。

しかしそれならではの弱点がありました。

まず一点目に、骨格を測定しようとしても正面からしか取れないこと。これによって左右が逆になったり背面を取ってもそれが正面として認識されてしまうという問題点がありました。そして背面と正面を入れ替えるとせっかく取ったデータに乱れが出てうまくいかないことがあったのです。
そして明るさや色彩の壁。屋外だったり赤外線を吸収する服装をしているとうまく認識できない場合がありました。また、認識は色ではなく深さのみでの認識となるため人とそうでないものの区別が十分にできないことも。これによって物を持ったり体の一部が隠れるような動作に弱かったのです。

AI(人工知能)によって、骨格測定はどのように変わったのか

AIのイメージ

しかしAI(人工知能)によって骨格測定では、深度センサーを使う必要がなくなりつつあります。

象徴的な例として挙げられるのは、株式会社ネクストシステムが開発した高精度AI骨格検出システム「VisionPose(ビジョンポーズ)」。
このVisionPoseでは骨格測定の過程でディープラーニングが用いられています。これによって対象物に対し推論や探索を行い、リアルタイムで解析することが可能です。

ここではWEBカメラを利用して骨格を3Dで検出します。従来の深度センサーであった正面でしか取れなかったという問題点や測定場所、対象物とそうでないものの区別といった問題が解決するだけでなく、測定できる幅が広がったことでさらなる用途の拡大が期待できます。

AI(人工知能)の骨格測定できるツール

ツールのイメージ

このように、VisionPoseはAI(人工知能)で骨格測定をおこなえるようになりました。

このVisionPoseですが、先程も言及したようにWEBカメラを利用して人間の骨格を検出するだけでなく動画や静止画からでも同じことができます。

最初の段階で体の各関節や顔パーツの部位で検出できる場所が多く設定されており、オーダーによって指全てをはじめとする一部に特化した検出も可能。日常生活で普段とるような姿勢に留まらず様々な用途に合わせて活用できるのが強みであり様々な活用がなされています。

また、三菱電機が開発した新技術の「骨紋(こつもん)」。これは人間の骨格の動きと生産現場での作業内容を学習したAI(人工知能)が作業者の動きを分析しより生産性を高めてくれるというものです。

以前は一人で複数の作業を行う生産現場で効率を高める場合どういった作業をしているか一つ一つ見ていく必要がありますよね。これまでは一通りの様子を映像で記録し、再生しながら一つ一つをストップウォッチで計測し集計まで行っていました。これを通して作業時間のばらつきや特定の作業に時間がかかる傾向がないかを見ていたのです。

しかしこの骨紋の大きな強みは、作業にかかわる分析にかかる時間を大幅に減らせます。AI(人工知能)に学習させるのに使う映像は各手順や開始時間、終了時間といった付加情報含め計10回分としましょう。AI(人工知能)は10分程度ですべての映像から骨格だけでなく手順ごとに各部位どう動くか記憶するのです。

従来であればこういった分析には計9週間ほど要するものをわずか6日まで短縮できたのは特筆すべき点でしょう。また、撮影した映像をリアルタイムで解析することができるのでミスを防ぐだけでなく効率の良くない作業工程を発見し改善につなげることもできます。

AI(人工知能)の骨格測定は今後、こんなところで活躍する!

リハビリ施設のイメージ

このように、AI(人工知能)の骨格測定により作業の効率化を図ることができます。また、これだけでなく福祉やエンタメなど幅広く活躍すると期待されています。

事例としてまずは「ウェルウォークWW-2000」をご紹介しましょう。これはトヨタ自動車のリハビリテーション支援ロボットです。このロボットは患者に合わせて訓練の難易度を変えたり、歩いている時のフィードバックをするなどリハビリテーションの支援をしてくれるもの。

新たな機能として歩行分析ガイドやゲームといったものも追加されており、歩行改善のサポートやリハビリテーションへのモチベーション維持に役立てられることが期待されています。

もう一つは「Dance COMMUNE(ダンス コミューン)」。これはエイベックスが発表したダンスのスキルチェックアプリです。エイベックスがこれまで培ったダンスの育成技術を活かし、ダンス技術をスコアで定量的に評価できるようにしました。

ここでは動画の解析技術とデータ分析、アルゴリズム開発などをそういった技術と併せ実現させています。また2019年10月から「エイベックス・アーティストアカデミー」のダンスクラスでも使われ始め、新たなレッスンプログラムを展開しているところ。学校教育や幅広い現場、そして海外での導入も見据えており今後の動向に目が離せません。

 

ストレッチする人のイメージ

今回はAI(人工知能)と骨格測定がどういう仕組みで動いているかについて触れつつ今後どのような形で活躍していくかお話しました。

AI(人工知能)が骨格測定に活かされることで、骨格を立体的に捉えることができるようになりましたよね。 ディープラーニングが用いられており、推論や探索を行うことでリアルタイムで解析することができます。 これによって正面でしかデータを取れなかったという問題や赤外線による場所や色彩の問題を解決。そして測定できる幅が広がることとなり福祉やエンタメなど新たなアプローチが期待されています。

これらから、骨格という視点から日常生活を見直し、新たなアプローチが出てきて私達の生活がよりよくなるといいですよね。

そして、今回ご紹介したような骨格測定ができるサービスを、AIZINE(当サイト)を運営している大阪のAI(人工知能)開発会社「お多福ラボ」でも提供しています。AI(人工知能)で骨格を測定し姿勢をスコア化するソフト「Posen」は、タブレットから1分で姿勢バランスを分析して診断ができます。気になった方は、ぜひこちらのサイトをご覧ください。

Posenのイメージ

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