アスリートの姿勢をAIで推定、スノボ空中技のメカニズムを分析 Google Cloudが冬季五輪米国代表に提供

ITmedia AI+ / 4/13/2026

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Key Points

  • Google CloudがDeepMindと共同開発したAI姿勢推定システムを、ミラノ・コルティナ2026冬季五輪の米国代表チームに提供し、フリースキー/スノーボードの3D解析を実現した。
  • 単一の2D映像から63関節の3Dモデルを生成し、装備で手足が隠れる状況でも学習済みの事前情報と身体全体の軌跡推定で骨格データを安定化させる。
  • 推論基盤にTPUを採用しコールドスタート遅延を回避、Vertex AIで動的に計算資源を割り当てて複数選手動画を並列処理することで実運用の性能を高めた。
  • 機密データ保護として、推論エンジンへのアクセスを仮想プライベートクラウドのプライベートエンドポイント経由に限定した。
  • 応用として、動作フォーム改善の対話型リハビリコーチや、工場作業の姿勢変化検知によるロボット支援などへの転用を見込んでいる。

 米Google Cloudは4月11日(現地時間)、フリースキーやスノーボード選手の複雑な空中技を3次元で解析するAIシステムをGoogle DeepMindと共同で開発し、ミラノ・コルティナ2026冬季オリンピックの米国代表チームに提供したと発表した。リハビリの現場や工場で人間の姿勢を検知するシステムへの応用を見込む。

 フリースキーやスノーボード競技において、映像では空中技で「何が起きたか」は確認できても、「なぜその技がうまくいったか」を説明することは困難だった。技が成功するまでの選手の関節の角度や回転速度、体のかがめ方などを解析する必要があるためだ。

 同システムの中核となるのは、AI姿勢推定モデルだ。単一の2次元動画から、63の関節位置をプロットした3次元モデルを生成する。選手はかさばる装備を身に着けた状態で高速回転したり体をかがめたりするため、手足が動画に映らないこともある。同システムでは、各フレームを個別処理するのではなく、学習済みの事前情報と身体全体の軌跡データを使って隠れた関節位置を推測する仕組みを採用し、高速回転中でも安定した骨格データの維持を実現したという。

 インフラ面では、GoogleのAI向け半導体「TPU」(Tensor Processing Unit)を推論エンジンの基盤に採用した。競技期間中はTPUを起動した状態で待機させ、コールドスタートによる遅延を排除した。また、Google CloudのAIプラットフォーム「Vertex AI」を使い、需要に応じて計算資源を動的に割り当て、複数選手の動画を並列処理した。 米国代表チームの機密データを保護するため、推論エンジンへのアクセスを仮想プライベートクラウドのプライベートエンドポイント経由に限定した。

AI姿勢推定システムの構成図(出典:公式ブログ)

 Google Cloudは、極寒の屋外環境で高速走行と遮蔽が絶え間なく発生するウィンタースポーツ映像という、難しい条件下で姿勢推定を実現した同システムは汎用性が高いとうたう。今後想定される応用分野として、動作フォームを分析して改善を支援する対話型AIリハビリコーチや、工場労働者の姿勢変化を検知して作動するロボット支援システムなどを挙げた。

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