AIを使った歩行分析と聞くと、
「本当に正確なの？」
「動画の撮り方で変な数値にならない？」
と不安に思われる方も多いと思います。
実際、ただ骨格を検出して数値を出すだけでは、
体格や撮影距離、カメラのブレなどの影響を強く受けてしまい、
現場では使いにくい“おかしな数値”になりがちです。
そこで当サービスでは、できるだけ実際の身体状態に近い結果になるよう、いくつもの工夫を重ねています。
今回はその一部をご紹介します。
① 身長や撮影距離の影響を受けにくい「体格補正」
動画解析では、
- 背の高い人
- 背の低い人
- カメラに近い人
- 遠い人
で、そのまま計算すると数値が変わってしまいます。
そこで当サービスでは、
👉 脚の長さや肩幅など「その人自身の身体サイズ」を基準にした割合表示
を採用しています。
これにより、
- 撮影距離の違い
- スマホ機種の違い
- 被験者の体格差
といった影響を大きく減らしています。
単なる「cm」ではなく、その人に対してどれくらい揺れているかを見る仕組みです。
② 歩行中でも特に重要な「立脚期」だけを使って評価
歩行中には、
- 足を地面について体重を支えている瞬間（立脚期）
- 足を振り出している瞬間（遊脚期）
があります。
実は、身体の安定性を見るうえで重要なのは
体重が乗っている立脚期です。
そこで当サービスでは、
👉 左足で支えている時
👉 右足で支えている時
を自動で判定し、それぞれ別々に解析しています。
これにより、
- 左右差
- 支持側ごとの不安定さ
がはっきり見えるようになります。
「なんとなくフラついている」ではなく、
どちらの足で支えた時に問題が出やすいかまで分かります。
③ 一瞬のブレや検出ミスを自動で除外
AIは非常に優秀ですが、
- 一瞬体が隠れた
- 手が画面外に出た
- 服の影響を受けた
などで、まれに誤検出が起こります。
そこで、
- 骨格が正しく取れていないフレーム
- 極端に外れた値
は自動で除外しています。
つまり、
👉 明らかにおかしい瞬間は計算に使わない
という仕組みです。
これによって平均値が引っ張られることを防いでいます。
④ 「揺れ」は平均からのブレとして計算
身体の揺れを見る際、単純な最大値だけを見ると、
たまたま大きく動いた1フレーム
に影響されてしまいます。
そこで当サービスでは、
👉 平均姿勢からどれくらいブレ続けているか
を「揺れ」として計算しています。
これは臨床や研究でもよく使われる方法で、
普段どれくらい不安定かを表す指標になります。
瞬間的な動きではなく、
歩行全体の安定性を見るための工夫です。
⑤ 正面と側面を分けて解析
歩行は、
- 左右のバランス（正面）
- 前傾姿勢や膝の曲がり（側面）
で見るポイントが異なります。
当サービスでは、
正面動画 → 左右バランス・膝の内反など
側面動画 → 体幹の前傾・膝屈曲・接地傾向
というように、映像方向ごとに専用ロジックを使っています。
同じ計算を流用せず、それぞれに最適化しています。
まとめ
AI歩行分析は「自動だから簡単」ではありません。
実際には、
- 体格補正
- 立脚期抽出
- 外れ値除外
- 揺れの定義
- 正面と側面の分離
など、かなり細かい調整を行わないと
現場で使える数値になりません。
当サービスでは、現場での実用性を重視し、
「変な数値が出ないこと」を最優先に設計しています。
これからも実際の使用データをもとに、
さらに精度改善を続けていきます。
