(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
スポーツにおける一連の動作を表す動画の画像データと、前記動作の結果とを対応付けたデータを複数記憶するデータ記憶部と、
複数の前記データを用いて、所定の動作を表している時点を基準として定められた複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分における動作と当該動作に対応する結果との関係を表すモデルを学習する学習部と、
モデルを用いて予測された結果の予測精度を、時間区分毎に算出する評価部とを備える
ことを特徴とするスポーツ動作解析支援システム。
【請求項２】
時間区分と、時間区分に対応するモデルの予測精度との関係を示すグラフを表示する表示部を備える
請求項１に記載のスポーツ動作解析支援システム。
【請求項３】
評価部は、モデルを用いて予測された結果の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分を特定する
請求項１または請求項２に記載のスポーツ動作解析支援システム。
【請求項４】
表示部は、外部から指定された時間区分に対応するモデルの予測精度を表示するとともに、前記モデルを用いて予測された予測値に基づいて所定数の画像データを特定し、特定した各画像データにおける前記時間区分の動画を表示する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載のスポーツ動作解析支援システム。
【請求項５】
画像データに対応付けられる動作の結果は、成績を示す数値であり、
学習部は、時間区分毎に、時間区分における動作と、成績を示す数値との関係を表すモデルを学習する
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載のスポーツ動作解析支援システム。
【請求項６】
スポーツにおける一連の動作を表す動画の画像データと、前記動作の結果とを対応付けたデータを複数記憶するデータ記憶部と、
複数の前記データを用いて、所定の動作を表している時点を基準として定められた複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分における動作と当該動作に対応する結果との関係を表すモデルを学習する学習部と、
モデルを用いて予測された結果の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分を特定する特定部とを備える
ことを特徴とするスポーツ動作解析支援システム。
【請求項７】
スポーツにおける一連の動作を表す動画の画像データと、前記動作の結果とを対応付けたデータを複数記憶するデータ記憶部を備えるコンピュータが、
複数の前記データを用いて、所定の動作を表している時点を基準として定められた複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分における動作と当該動作に対応する結果との関係を表すモデルを学習し、
モデルを用いて予測された結果の予測精度を、時間区分毎に算出する
ことを特徴とするスポーツ動作解析支援方法。
【請求項８】
スポーツにおける一連の動作を表す動画の画像データと、前記動作の結果とを対応付けたデータを複数記憶するデータ記憶部を備えるコンピュータが、
複数の前記データを用いて、所定の動作を表している時点を基準として定められた複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分における動作と当該動作に対応する結果との関係を表すモデルを学習し、
モデルを用いて予測された結果の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分を特定する
ことを特徴とするスポーツ動作解析支援方法。
【請求項９】
スポーツにおける一連の動作を表す動画の画像データと、前記動作の結果とを対応付けたデータを複数記憶するデータ記憶部を備えるコンピュータに搭載されるスポーツ動作解析支援プログラムであって、
前記コンピュータに、
複数の前記データを用いて、所定の動作を表している時点を基準として定められた複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分における動作と当該動作に対応する結果との関係を表すモデルを学習する学習処理、および、
モデルを用いて予測された結果の予測精度を、時間区分毎に算出する評価処理
を実行させるためのスポーツ動作解析支援プログラム。
【請求項１０】
スポーツにおける一連の動作を表す動画の画像データと、前記動作の結果とを対応付けたデータを複数記憶するデータ記憶部を備えるコンピュータに搭載されるスポーツ動作解析支援プログラムであって、
前記コンピュータに、
複数の前記データを用いて、所定の動作を表している時点を基準として定められた複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分における動作と当該動作に対応する結果との関係を表すモデルを学習する学習処理、および、
モデルを用いて予測された結果の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分を特定する特定処理
を実行させるためのスポーツ動作解析支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、スポーツにおける動作解析を支援するスポーツ動作解析支援システム、スポーツ動作解析支援方法およびスポーツ動作解析支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
スポーツにおける動作の解析に利用可能な技術として、モーションキャプチャが知られている。【０００３】
また、スポーツをしている人を撮像して得られた動画に基づいて、身体の特定の部位（例えば、足首）等の軌跡を表示するアプリケーションソフトウェアが存在する。また、手本となるフォームと、スポーツをしている人のフォームとの差を表示するアプリケーションソフトウェアが存在する。【０００４】
また、特許文献１には、画像のフレーム差分の測定値から、ルールベースモデルを使用して、ゴルフのスウィング段階および主要な位置を特定することが記載されている。さらに特許文献１には、この場合に、隠れマルコフモデル、状態空間モデル、有限状態マシン、回帰法、サポートベクトルマシン、ニューラルネットワークおよびファジー理論等が使用されてもよいことが記載されている。【０００５】
また、特許文献２には、１０試行の動作画像データを収集し、そのうちの５試行を学習用データとして使用し隠れマルコフモデルのパラメータを推定し、残りの５試行をテストデータとして認識実験を行ったことが記載されている。そして、特許文献２には、比較的低周波成分の離散コサイン変換係数が人物動作の画像認識のための特徴量として有効であることが分かったと記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特表２０１４−５２１１３９号公報
【特許文献２】特開平１０−０１３８３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記の種々のアプリケーションソフトウェアによって、スポーツをする人は、自分や他人のフォームを解析することができる。【０００８】
ここで、フォームと、そのフォームを含む動作の結果とが、完全に対応しているとは限らない。例えば、ある人のフォームがよくても、その人のコンディションがよくなかったために、よい成績が出なかったということが生じ得る。また、例えば、ある人のフォームがよくても、雨や風等の外的要因により、よい成績が出なかったということが生じ得る。【０００９】
しかし、統計的には、このようなフォームであればよい成績が出やすいという傾向や、このようなフォームであればボールが特定の方向に飛びやすい等といった傾向は存在する。【００１０】
また、人が動作を行っている時間の中のある時間帯のフォームが、結果に対して大きな影響を与える重要なフォームであると言えると、本願発明の発明者は考えた。【００１１】
なお、結果の例として、スポーツの成績を示す数値が挙げられる。成績を示す数値以外の結果の例として、事象が挙げられる。事象の具体例として、例えば、サッカーのＰＫ（penalty kick）後にボールがどちらの方向に飛んだかという事項のような、スポーツで用いる用具の動きに関する事項等が挙げられる。【００１２】
本発明は、スポーツにおける一連の動作を行う時間のうち、フォームが結果に対して大きな影響を与える時間帯を把握できるようにユーザを支援することができるスポーツ動作解析支援システム、スポーツ動作解析支援方法およびスポーツ動作解析支援プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明によるスポーツ動作解析支援システムは、スポーツにおける一連の動作を表す動画の画像データと、動作の結果とを対応付けたデータを複数記憶するデータ記憶部と、複数のデータを用いて、所定の動作を表している時点を基準として定められた複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分における動作と当該動作に対応する結果との関係を表すモデルを学習する学習部と、モデルを用いて予測された結果の予測精度を、時間区分毎に算出する評価部とを備えることを特徴とする。【００１４】
また、本発明によるスポーツ動作解析支援システムは、スポーツにおける一連の動作を表す動画の画像データと、動作の結果とを対応付けたデータを複数記憶するデータ記憶部と、複数のデータを用いて、所定の動作を表している時点を基準として定められた複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分における動作と当該動作に対応する結果との関係を表すモデルを学習する学習部と、モデルを用いて予測された結果の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分を特定する特定部とを備えることを特徴とする。【００１５】
また、本発明によるスポーツ動作解析支援方法は、スポーツにおける一連の動作を表す動画の画像データと、動作の結果とを対応付けたデータを複数記憶するデータ記憶部を備えるコンピュータが、複数のデータを用いて、所定の動作を表している時点を基準として定められた複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分における動作と当該動作に対応する結果との関係を表すモデルを学習し、モデルを用いて予測された結果の予測精度を、時間区分毎に算出することを特徴とする。【００１６】
また、本発明によるスポーツ動作解析支援方法は、スポーツにおける一連の動作を表す動画の画像データと、動作の結果とを対応付けたデータを複数記憶するデータ記憶部を備えるコンピュータが、複数のデータを用いて、所定の動作を表している時点を基準として定められた複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分における動作と当該動作に対応する結果との関係を表すモデルを学習し、モデルを用いて予測された結果の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分を特定することを特徴とする。【００１７】
また、本発明によるスポーツ動作解析支援プログラムは、スポーツにおける一連の動作を表す動画の画像データと、動作の結果とを対応付けたデータを複数記憶するデータ記憶部を備えるコンピュータに搭載されるスポーツ動作解析支援プログラムであって、コンピュータに、複数のデータを用いて、所定の動作を表している時点を基準として定められた複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分における動作と当該動作に対応する結果との関係を表すモデルを学習する学習処理、および、モデルを用いて予測された結果の予測精度を、時間区分毎に算出する評価処理を実行させることを特徴とする。【００１８】
また、本発明によるスポーツ動作解析支援プログラムは、スポーツにおける一連の動作を表す動画の画像データと、動作の結果とを対応付けたデータを複数記憶するデータ記憶部を備えるコンピュータに搭載されるスポーツ動作解析支援プログラムであって、コンピュータに、複数のデータを用いて、所定の動作を表している時点を基準として定められた複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分における動作と当該動作に対応する結果との関係を表すモデルを学習する学習処理、および、モデルを用いて予測された結果の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分を特定する特定処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、スポーツにおける一連の動作を行う時間のうち、フォームが結果に対して大きな影響を与える時間帯を把握できるようにユーザを支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の第１の実施形態のスポーツ動作解析支援システムの例を示すブロック図である。
【図２】走り幅跳びを行う選手の一連の動作を示す模式図である。
【図３】複数の時間区分の例を示す模式図である。
【図４】各画像データにおける時間区分毎に得られた静止画の集合の識別情報を示す説明図である。
【図５】表示部が表示するグラフの例を示す説明図である。
【図６】本発明の第１の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第２の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。
【図８】ステップＳ１２における時間区分の表示態様の例を示す説明図である。
【図９】第２の実施形態の一つの変形例を示すブロック図である。
【図１０】表示部が表示する画面の例を示す模式図である。
【図１１】データ取得部を備える場合の構成例を示すブロック図である。
【図１２】本発明の各実施形態に係るコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。
【図１３】本発明の概要を示すブロック図である。
【図１４】本発明の概要を示す他のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、スポーツとして、走り幅跳びを例にして説明する。ただし、本発明は、走り幅跳び以外のスポーツにも適用可能である。また、以下の説明では、走り幅跳びの動作の結果が、成績（本例では、跳躍距離）である場合を例にして説明する。この例では、結果は数値で表される。
【００２２】
ただし、前述のように、スポーツにおける動作の結果は、ボールがどちらの方向に飛んだか等のような事象であってもよい。動作の結果が事象である場合を本発明に適用する際には、結果を事象の内容に応じた値（例えば、“０”と“１”の二値等）で表す。動作の結果が事象である場合については、後述する。
【００２３】
実施形態１．
図１は、本発明の第１の実施形態のスポーツ動作解析支援システムの例を示すブロック図である。本発明の第１の実施形態のスポーツ動作解析支援システム１は、データ記憶部２と、時間区分画像抽出部３と、学習部４と、予測部５と、評価部６と、表示部７とを備える。
【００２４】
データ記憶部２は、スポーツにおける一連の動作を表す動画の画像データと、その動作の結果とを対応付けたデータを複数記憶する記憶装置である。本例では、各データにおいて、走り幅跳びを行う人の一連の動作を表す動画の画像データと、その動作の結果として得られた成績（跳躍距離）とが対応付けられている。データ記憶部２は、そのようなデータを複数記憶する。
【００２５】
画像データと成績との対応付けの態様は、特に限定されない。例えば、成績が画像データとは別のデータとして存在し、画像データと成績とが対応付けられていてもよい。また、例えば、画像データの動画に成績が内包される態様（換言すれば、成績が動画上に表される態様）で、画像データと成績とが対応付けられていてもよい。この点は、後述の実施形態でも同様である。
【００２６】
図２は、走り幅跳びを行う人（以下、選手と記す。）の一連の動作を示す模式図である。なお、図２では、図面を簡単にするために、例えば、助走しているときの選手の姿勢として、同一の姿勢を図示しているが、実際の選手は、手足等を動かしながら、一連の動作を行う。この点は、図３に示す模式図に関しても同様である。選手は、助走をして、踏切板１１で跳躍し、その後、着地する。この一連の動作をビデオカメラで撮像することによって、一連の動作を表す動画の画像データを得ることができる。そして、その画像データと、その時の成績とを対応付けたデータが１つのデータとなる。データ記憶部２は、予め、そのようなデータを複数記憶する。
【００２７】
なお、特定の選手を対象にして解析を行う場合には、その特定の選手の練習時や競技時に撮像を行って得られた動画の画像データとその時の成績とを対応付けたデータを、データ記憶部２に複数、記憶させておけばよい。以下、データ記憶部２が、特定の選手に関するデータを複数記憶している場合を例にして説明する。また、この特定の選手は、本発明のスポーツ動作解析支援システム１を利用する選手自身、または、スポーツ動作解析支援システム１を利用するコーチ等によって指導される選手であってもよい。あるいは、上記の特定の選手は、本発明のスポーツ動作解析支援システム１を利用するユーザにとって、競争相手となる選手であってもよい。この点は、後述の他の実施形態においても同様である。
【００２８】
動画は、選手の一連の動作を表しているので、その動画は、その選手の各時点でのフォームも表している。
【００２９】
ここで、本発明における時間区分について説明する。本発明における時間区分は、動画が選手の特定の動作を表している時点を基準として定められた時間の区分である。走り幅跳びの例では、動画が踏切動作を表している時点を基準とし、この基準の時刻を０とする。また、基準（時刻０）よりも前の時刻を負で表し、基準よりも後の時刻を正で表すこととする。時間区分は、動画が踏切動作を表している時点を基準の時刻を０として、開始時刻および終了時刻を定めることによって、定めることができる。また、時間区分は、予め複数定められている。また、時間区分の長さはそれぞれ異なっていてもよく、また、複数の時間区分が、共通の時間帯を含んでいてもよい。
【００３０】
図３は、複数の時間区分の例を示す模式図である。図３に示す例では、複数の時間区分ａ〜ｇを示している。図３に例示する“ａ”〜“ｇ”は、時間区分の識別情報である。図３に示す例では、時間区分ａは、時刻“−２．５”から時刻“−２．０”までの範囲である（図３参照）。また、時間区分ｂは、時刻“−２．５”から時刻“−１．５”までの範囲である（図３参照）。他の時間区分ｃ，ｄ，ｅ，・・・も同様に、開始時刻および終了時刻が定められている。また、図３に示す例では、各時間区分の開始時刻をいずれも“−２．５”としているが、各時間区分の開始時刻“−２．５”は例示である。各時間区分の開始時刻は、“−２．５”より早い時刻であっても、“−２．５”より遅い時刻であってもよい。また、図３に示す例では、各時間区分の開始時刻を共通としているが、各時間区分の開始時刻が共通でなくてもよい。
【００３１】
また、それぞれの時間区分は、他の時間区分と共通の時間帯を含まないように連続して定められていてもよい。例えば、時刻“−２．５”から時刻“−２．０”までを時間区分ａとし、時刻“−２．０”から時刻“−１．５”までを時間区分ｂとし、時刻“−１．５”から時刻“−１．０”までを時間区分ｃとするというように、各時間区分を定めてもよい。
【００３２】
また、終了時刻を共通として、開始時刻が異なるように、各時間区分が定められていてもよい。このとき、基準となる時刻“０”が共通の終了時刻として定められていてもよい。
【００３３】
また、複数の時間区分は、時刻に基づいて順序付けられるように定められることが好ましい。図３に示す例では、各時間区分の開始時刻が共通であり、終了時刻が異なっている。従って、図３に示す時間区分は、終了時刻順に、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇの順に順序付けることができる。以下、時間区分が、時刻に基づいて順序付けられるように定められている場合を例にして説明する。
【００３４】
時間区分画像抽出部３は、データ記憶部２に記憶されている画像データ毎に、予め定められている複数の時間区分のそれぞれに該当する範囲を特定する。そして、時間区分画像抽出部３は、画像データ毎に、それぞれの時間区分に該当する範囲から静止画を抽出し、個々の画像データの個々の時間区分毎に、静止画の集合を生成する。
【００３５】
例えば、１番目の画像データを画像データ＃１とし、任意のｎ番目の画像データを画像データ＃ｎとする。時間区分画像抽出部３は、画像データ＃１において、時間区分に該当する範囲を、時間区分毎に特定する。すなわち、時間区分画像抽出部３は、画像データ＃１において、時間区分ａに該当する範囲、時間区分ｂに該当する範囲等をそれぞれ特定する。そして、時間区分画像抽出部３は、画像データ＃１における時間区分ａに該当する範囲から、静止画を抽出し、画像データ＃１における時間区分ａに対応する静止画の集合を生成する。時間区分画像抽出部３は、動画の画像データから静止画を抽出する場合、所定時間毎に静止画を抽出すればよい。例えば、時間区分画像抽出部３は、画像データ＃１における時間区分ａに対応する静止画を抽出する場合、時間区分ａに該当する範囲から０．１秒毎に静止画を抽出すればよい。ここでは、上述の所定時間の例として０．１秒を例示したが、上述の所定時間は０．１秒に限定されない。
【００３６】
同様に、時間区分画像抽出部３は、画像データ＃１における各時間区分に該当する範囲から、それぞれ静止画を抽出し、時間区分毎に静止画の集合を生成する。
【００３７】
時間区分画像抽出部３は、画像データ＃１以外のそれぞれの画像データに対しても同様の処理を行い、各画像データにおける時間区分毎に、静止画の集合を生成する。
【００３８】
各画像データにおける時間区分毎に得られた静止画の集合は、対応する時間区分における選手の動作およびフォームを表している。
【００３９】
以下、便宜的に、各画像データにおける時間区分毎に得られた静止画の集合を、その集合の識別情報で表すこととする。任意の画像データにおける任意の時間区分に対応する静止画の集合の識別情報は、その画像データの識別情報と、その時間区分の識別情報を並べた符号で表すこととする。図４は、各画像データにおける時間区分毎に得られた静止画の集合の識別情報を示す説明図である。例えば、画像データ＃１における時間区分ａから抽出された静止画の集合を“＃１，ａ”と表す（図４参照）。他の静止画の集合の識別情報も、同様の規則で表される。また、図４では、各画像データに対応する成績も示している。
【００４０】
学習部４は、複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分における動作と、その動作に対応する成績（跳躍距離）との関係を表すモデルを、機械学習によって学習する（換言すれば、生成する）。
【００４１】
このモデルは、より具体的には、時間区分におけるフォーム（時間区分に対応する静止画の集合が表わしているフォーム）と、成績との関係を示すモデルである。また、学習部４は、このモデルとして、フォームを表している静止画の集合を説明変数とし、成績を目的変数とするモデルを学習する。従って、学習によって得られたモデルと、静止画の集合とを用いて、成績の予測値を算出することが可能である。
【００４２】
１つの時間区分に着目した場合、画像データ毎に、その時間区分に対応する静止画の集合が得られていて、また、画像データ毎に、対応する成績がデータ記憶部２に記憶されている。学習部４は、画像データ毎に、着目している時間区分に対応する静止画の集合と成績の組み合わせを定め、画像データ毎に定めた組み合わせを学習用データとして用いて、着目している時間区分に対応するモデルを、機械学習によって学習すればよい。機械学習のアルゴリズムは、上記のように成績の予測値を算出するモデルを学習可能なアルゴリズムであればよい。
【００４３】
以下、図４を参照して説明する。例えば、学習部４が、時間区分ａに対応するモデルを学習するとする。この場合、学習部４は、静止画の集合“＃１，ａ”と成績“５．８ｍ”との組み合わせ、静止画の集合“＃２，ａ”と成績“６．５ｍ”との組み合わせ、静止画の集合“＃３，ａ”と成績“７．１ｍ”との組み合わせ、静止画の集合“＃４，ａ”と成績“６．２ｍ”との組み合わせ等（図４参照）を、画像データ毎に定め、それらの組み合わせを学習用データとして用いて、時間区分ａにおけるフォーム（時間区分ａに対応する静止画の集合）と、成績との関係を示すモデルを学習する。
【００４４】
学習部４が、他の時間区分ｂ，ｃ，ｄ，・・・に関しても同様に、それぞれの時間区分に対応するモデルを学習する。
【００４５】
学習部４の処理によって、時間区分毎にモデルが得られる。
【００４６】
予測部５は、個々の画像データに関して、それぞれの時間区分に対応するモデルを用いて、成績の予測値を算出する。
【００４７】
例えば、予測部５は、画像データ＃１に関して、時間区分ａに対応するモデルを用いて成績の予測値を算出する。この場合、予測部５は、画像データ＃１における時間区分ａに対応する静止画の集合“＃１，ａ”を、時間区分ａに対応するモデルに適用することによって、成績の予測値を算出する。予測部５は、画像データ＃１に関して、他の各時間区分に対応するモデルに基づく成績の予測値もそれぞれ同様に算出する。すなわち、予測部５は、画像データ＃１に関して、それぞれの時間区分に対応するモデル毎に、成績の予測値を算出する。
【００４８】
従って、予測部５は、１つの画像データに関して、時間区分の個数だけ、成績の予測値を算出する。
【００４９】
予測部５は、画像データ＃１以外のそれぞれの画像データに関しても同様に、時間区分の個数だけ、成績の予測値を算出する。
【００５０】
画像データの個数をＮ個とすると、予測部５によって、時間区分ａに対応する予測値がＮ個算出される。同様に、他の各時間区分に対応する予測値も、それぞれＮ個算出される。
【００５１】
評価部６は、時間区分毎に、時間区分に対応する複数の予測値（画像データの個数分の予測値）と、成績の真値とを用いて、予測値の予測精度を算出する。評価部６は、時間区分毎に、モデルの予測精度を評価しているということができる。
【００５２】
成績の真値は、画像データに対応付けられて、データ記憶部２に記憶されている成績の値である。
【００５３】
例えば、評価部６は、時間区分毎に、成績の予測値を成績の真値で除算した値の平均値を算出してもよい。この値は、予測精度を表す値であると言える。例えば、評価部６は、画像データ＃１の時間区分ａに基づいて算出された予測値を、画像データ＃１に対応付けられている成績の値（真値）で除算する。評価部６は、他の各画像データに関しても、時間区分ａに基づいて算出された予測値を、着目している画像データに対応付けられている成績の値（真値）で除算する。評価部６は、画像データ毎に得られた除算結果の平均値を、時間区分ａに対応する予測精度（より具体的には、時間区分ａに対応するモデルの予測精度）として算出する。評価部６は、他のそれぞれの時間区分に関しても同様に、時間区分に対応する予測精度を算出する。
【００５４】
予測精度の算出方法は、上記の例に限定されない。例えば、評価部６は、時間区分毎に、成績の予測値と成績の真値との差の絶対値をその真値で除算した値の平均値を算出してもよい。この値も、予測精度を表す値であると言える。
【００５５】
表示部７は、時間区分と、時間区分に対応する予測精度（より具体的には、時間区分に対応するモデルの予測精度）との関係を表示する。表示部７は、例えば、時間区分と、時間区分に対応するモデルの予測精度とを対応付けて、テキスト情報として表示してもよい。ただし、表示された情報を見る者にとっての分かりやすさの観点から、表示部７は、時間区分と、時間区分に対応するモデルの予測精度との関係をグラフで表示することが特に好ましい。
【００５６】
図５は、表示部７が表示するグラフの例を示す説明図であり、時間区分と、時間区分に対応するモデルの予測精度との関係を示すグラフを例示している。図５に示すグラフの縦軸は、モデルの予測精度を表している。また、グラフの横軸は、時間区分を表している。本例では、各時間区分の開始時刻が共通であり、終了時刻が異なっている。そのため、各時間区分を、終了時刻順に順序付けることができる。本例では、表示部７は、各時間区分を終了時刻順に順序付け、その順番に、横軸に沿って各時間区分の識別情報を表示する（図５参照）。そして、表示部７は、各時間区分に対応する予測精度の変化を示すグラフを、例えば、図５に例示するように表示する。
【００５７】
時間区分画像抽出部３、学習部４、予測部５、評価部６および表示部７は、例えば、ディスプレイ装置（図１において図示略）を有するコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit ）によって実現される。この場合、ＣＰＵは、コンピュータのプログラム記憶装置（図１において図示略）等のプログラム記録媒体からスポーツ動作解析支援プログラムを読み込み、そのスポーツ動作解析支援プログラムに従って、時間区分画像抽出部３、学習部４、予測部５、評価部６および表示部７として動作すればよい。表示部７のうち、表示内容（例えば、グラフ）を定め、その表示内容をディスプレイ装置に表示させる部分が、ＣＰＵによって実現させる。表示部７のうち、実際に表示を行う部分は、ディスプレイ装置によって実現される。また、上記のコンピュータは、パーソナルコンピュータであってもよく、あるいは、スマートフォン等の携帯型のコンピュータであってもよい。これらの点は、後述の他の実施形態においても同様である。
【００５８】
また、スポーツ動作解析支援システム１は、２つ以上の物理的に分離した装置が有線または無線で接続されている構成であってもよい。例えば、スポーツ動作解析支援システム１は、スマートフォン等の携帯型のコンピュータとサーバとが連携したシステムとして実現されてもよい。この点も、後述の他の実施形態において同様である。
【００５９】
次に、処理経過について説明する。図６は、本発明の第１の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。以下に示す各ステップの動作の詳細については、既に説明しているので、ここでは、詳細な説明を省略する。
【００６０】
なお、データ記憶部２には、予め複数のデータが記憶されているものとする。
【００６１】
時間区分画像抽出部３は、データ記憶部２に記憶されている画像データ毎に、予め定められている複数の時間区分のそれぞれに該当する範囲を特定する。そして、時間区分画像抽出部３は、画像データ毎に、それぞれの時間区分に該当する範囲から静止画を抽出し、個々の画像データの個々の時間区分毎に、静止画の集合を生成する（ステップＳ１）。
【００６２】
次に、学習部４は、複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分におけるフォームと成績との関係を表すモデルを、機械学習によって学習する（ステップＳ２）。
【００６３】
次に、予測部５は、個々の画像データに関して、それぞれの時間区分に対応するモデルを用いて、成績の予測値を算出する（ステップＳ３）。
【００６４】
次に、評価部６は、時間区分毎に、時間区分に対応する複数の予測値と、成績の真値とを用いて、時間区分に対応するモデルの予測精度を算出する（ステップＳ４）。
【００６５】
次に、表示部７は、時間区分と、時間区分に対応するモデルの予測精度との関係を表示する（ステップＳ５）。ステップＳ５において、表示部７は、時間区分と、時間区分に対応するモデルの予測精度とを対応付けて、テキスト情報として表示してもよい。ただし、表示部７は、時間区分と、時間区分に対応するモデルの予測精度との関係を、図５に例示するようなグラフで表示することが好ましい。
【００６６】
本実施形態の効果について説明する。本実施形態では、前述のように、１つの時間区分に対応するモデルは、静止画の集合と成績との組み合わせを複数個用いて生成される。従って、このモデルによって成績の予測値を算出した場合、モデルの予測精度がよければ、その予測値は、フォームに応じた成績の傾向を統計的によく表しているということができる。そして、本実施形態によれば、評価部６が、時間区分毎に、時間区分に対応するモデルの予測精度を算出する。そして、表示部７が、時間区分と、時間区分に対応するモデルの予測精度との関係を表示する。従って、スポーツ動作解析支援システム１のユーザ（データ記憶部２に画像データおよび成績が記憶されている選手、あるいは、そのコーチ等）は、時刻に基づいて順序付けられている時間区分毎の予測精度を確認することができ、その予測精度の変化に基づいて、モデルを用いて予測された成績の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を把握することができる。上記のように、モデルの予測精度がよければ、そのモデルを用いて得られた成績の予測値は、フォームに応じた成績の傾向を統計的によく表していると言える。従って、モデルを用いて予測された成績の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を把握できるということは、フォームが結果に対して大きな影響を与える時間帯を把握できるということを意味する。よって、本実施形態によれば、スポーツ（本例では走り幅跳び）における一連の動作を行う時間のうち、フォームが結果に対して大きな影響を与える時間帯をユーザが把握できるように支援することができる。
【００６７】
例えば、図５に例示するグラフが表示されたとする。時間区分ａ，ｂに関しては、対応するモデルの予測精度は微増である。同様に、時間区分ｃ〜ｇに関しても、対応するモデルの予測精度は微増である。一方、時間区分ｃに対応するモデルの予測精度は、時間区分ｂに対応するモデルの予測精度に比べて、向上の度合いが大きい。従って、ユーザは、時間区分ｃと時間区分ｂとの差に該当する時間帯（具体的には、時刻“−１．５”から時刻“−１．０”までの時間帯。図３参照。）が、モデルを用いて予測された成績の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯であると認識することができる。従って、ユーザは、その時間帯が、走り幅跳びの一連の動作を行う時間のうち、フォームが結果に対して大きな影響を与える時間帯であると把握することができる。
【００６８】
そして、そのような時間帯（本例では、時刻“−１．５”から時刻“−１．０”までの時間帯）を把握することができれば、ユーザは、その時間帯のフォームを重点的に確認することによって、選手の成績の向上に寄与することができる。
【００６９】
実施形態２．
第１の実施形態のスポーツ動作解析支援システム１は、例えば、図５に例示するグラフを表示することによって、モデルを用いて予測された成績の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯をユーザが把握できるようにした。本発明の第２の実施形態のスポーツ動作解析支援システムは、モデルを用いて予測された成績の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分を特定し、その時間区分を表示する。
【００７０】
本発明の第２の実施形態のスポーツ動作解析支援システムは、第１の実施形態のスポーツ動作解析支援システム１と同様に、図１に示すブロックで表すことができるので、図１を用いて第２の実施形態を説明する。第１の実施形態と同様の事項については、適宜説明を省略する。
【００７１】
データ記憶部２、時間区分画像抽出部３、学習部４および予測部５は、第１の実施形態のデータ記憶部２、時間区分画像抽出部３、学習部４および予測部５と同様であり、説明を省略する。
【００７２】
第２の実施形態の評価部６は、第１の実施形態の評価部６と同様の動作を行い、さらに、以下に述べる動作も行う。
【００７３】
評価部６は、モデルを用いて予測された成績の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分を特定する。
【００７４】
例えば、評価部６は、時刻に基づいて時間区分を順序付け、順序が隣り合う２つの時間区分に対応するモデルの予測精度の差をそれぞれ算出する。この場合、評価部６は、時間区分ｂに対応するモデルの予測精度から、時間区分ａに対応するモデルの予測精度を減算した値を算出する。評価部６は、時間区分ｂ，ｃの組、時間区分ｃ，ｄの組等、順序が隣り合う時間区分の他の組に関してもそれぞれ、順序が後の時間区分に対応するモデルの予測精度から、順序が先の時間区分に対応するモデルの予測精度を減算した値を算出する。
【００７５】
そして、評価部６は、例えば、予測精度の差が最大となっている時間区分の組において、順序が後の時間区分を、予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分として特定すればよい。例えば、時間区分ｂ，ｃの組における予測精度の差が、予測精度の差の中で最大であるとする。この場合、評価部６は、モデルを用いて予測された成績の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分として、時間区分ｃを特定すればよい。
【００７６】
また、例えば、予測精度の差が所定の閾値以上となっている時間区分の組において、順序が後の時間区分を、予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分として特定してもよい。例えば、時間区分ｂ，ｃの組における予測精度の差が閾値以上であるとする。この場合、評価部６は、モデルを用いて予測された成績の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分として、時間区分ｃを特定すればよい。なお、閾値は予め定めておけばよい。
【００７７】
モデルを用いて予測された成績の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分を特定する方法は、上記の方法に限定されず、他の方法であってもよい。
【００７８】
表示部７は、評価部６によって特定された時間区分を表示する。
【００７９】
図７は、本発明の第２の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。第２の実施形態におけるステップＳ１〜Ｓ４（図７参照）は、第１の実施形態におけるステップＳ１〜Ｓ４（図６参照）と同様であり、説明を省略する。
【００８０】
ステップＳ４の後、評価部６は、モデルを用いて予測された成績の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分を特定する（ステップＳ１１）。この評価部６の動作の例については、既に説明したので、ここでは説明を省略する。
【００８１】
ステップＳ１１の後、表示部７は、ステップＳ１１で特定された時間区分（モデルを用いて予測された成績の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分）を表示する（ステップＳ１２）。
【００８２】
図８は、ステップＳ１２における時間区分の表示態様の例を示す説明図である。ここでは、ステップＳ１１において、時間区分ｃが特定されたものとして説明する。表示部７は、時間区分毎に、時間区分の識別情報を表すアイコン２１を表示する。また、表示部７は、時間区分の開始時刻および終了時刻も表示する。そして、表示部７は、ステップＳ１１で特定された時間区分のアイコン２１（本例では、時間区分ｃのアイコン２１）を、他の各時間区分のアイコン２１とは異なる態様で表示する。図８に示す例では、時間区分ｃのアイコン２１の枠線を、他の各アイコン２１の枠線よりも太く表示する場合を例示している。すなわち、表示部７は、時間区分ｃのアイコン２１の枠線を、他の各アイコン２１の枠線よりも太く表示することによって、時間区分ｃがステップＳ１１で特定された時間区分であることを表している。
【００８３】
図８は、ステップＳ１２における表示態様の一例であり、ステップＳ１２における表示態様は、図８に示す例に限定されない。
【００８４】
本実施形態では、評価部６が、モデルを用いて予測された成績の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分を特定する。そして、表示部７が、その時間区分を表示する。従って、ユーザは、第１の実施形態と同様に、走り幅跳びの一連の動作を行う時間のうち、フォームが結果に対して大きな影響を与える時間帯を把握することができる。例えば、評価部６がステップＳ１１で時間区分ｃを特定し、表示部７が時間分ｃを表示したとする。この場合、ユーザは、時間区分ｃと、その１つ前の時間区分ｂとの差に該当する時間帯（具体的には、時刻“−１．５”から時刻“−１．０”までの時間帯。図３、図８を参照。）が、モデルを用いて予測された成績の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯であると認識することができる。従って、ユーザは、その時間帯が、走り幅跳びの一連の動作を行う時間のうち、フォームが結果に対して大きな影響を与える時間帯であると把握することができる。
【００８５】
次に、第２の実施形態の種々の変形例について説明する。
【００８６】
表示部７は、ステップＳ１２において、第１の実施形態におけるステップＳ５の動作を合わせて行ってもよい。すなわち、表示部７は、ステップＳ１１で特定された時間区分を表示するとともに、時間区分と、時間区分に対応するモデルの予測精度との関係を表示してもよい。例えば、表示部７は、図８に例示する態様で時間区分ｃを表示するとともに、図５に例示するグラフを表示してもよい。
【００８７】
また、スポーツ動作解析支援システムは、外部（例えば、ユーザ）から時間区分を指定された場合、その時間区分に関する情報をさらに表示してもよい。図９は、第２の実施形態の一つの変形例を示すブロック図である。図９に示すスポーツ動作解析支援システム１は、図１に示す各構成要素に加えて、さらに、操作部８を備える。ステップＳ１２までの動作は、第２の実施形態で説明した動作または、前述の変形例における動作と同様である。以下の説明では、表示部７が、ステップＳ１２において、図８に例示する態様で各時間区分のアイコン２１を表示する場合を例にして説明する。
【００８８】
操作部８は、ユーザが時間区分を指定するためのユーザインタフェースであり、例えば、マウス等によって実現される。ユーザは、操作部８を操作して、図８に例示するように表示されたアイコン２１を指定する。表示部７は、その操作に応じて、時間区分の指定を受け付ける。
【００８９】
ここでは、ステップＳ１１で特定された時間区分が指定されたものとして説明する。例えば、図８に示す各アイコン２１のうち、時間区分ｃのアイコン２１に対して、クリック等の操作が行われたものとして説明する。
【００９０】
表示部７は、外部から時間区分ｃの指定を受け付けると、その時間区分ｃに対応するモデルの予測精度を表示する。
【００９１】
さらに、表示部７は、ステップＳ３においてそのモデル（時間区分ｃに対応するモデル）を用いて算出された成績の予測値が最大となっている画像データと、ステップＳ３においてそのモデルを用いて算出された成績の予測値が最小となっている画像データとを特定する。走り幅跳びの例では、成績（跳躍距離）の値が大きいほどより成績がよく、成績の値が小さいほど成績は悪い。スポーツの種類によっては、成績の値が大きいほど成績が悪く、成績の値が小さいほど成績がよいと言える場合もあり得る。いずれの場合であっても、表示部７は、指定された時間区分に対応するモデルを用いて算出された成績の予測値が最大となっている画像データと、そのモデルを用いて算出された成績の予測値が最小となっている画像データとを特定する。このように画像データを特定することによって、表示部７は、成績が最もよいと予測される画像データと、成績が最も悪いと予測される画像データとを特定することになる。なお、ここで、最大とは、指定された時間区分ｃに対応するモデルを用いて算出された予測値の中での最大を意味し、最小とは、指定された時間区分ｃに対応するモデルを用いて算出された予測値の中での最小を意味する。
【００９２】
表示部７は、予測値が最大となっている画像データにおける、指定された時間区分ｃに該当する範囲の動画と、予測値が最小となっている画像データにおける、指定された時間区分ｃに該当する範囲の動画とをそれぞれ表示する。
【００９３】
図１０は、ステップＳ１２の後に時間区分が指定されたときに、表示部７が表示する画面の例を示す模式図である。予測精度表示欄３１は、指定された時間区分に対応するモデルの予測精度を表示する欄である。第１の画像表示欄３２は、予測値が最大となっている画像データにおける、指定された時間区分に該当する範囲の動画を表示する欄である。第２の画像表示欄３２は、予測値が最小となっている画像データにおける、指定された時間区分に該当する範囲の動画を表示する欄である。
【００９４】
表示部７は、時間区分が指定されると、図１０に例示する画面を表示する。
【００９５】
本変形例では、表示部７が、予測値が最大となっている画像データと、予測値が最小となっている画像データとを特定する場合を説明した。表示部７は、指定された時間区分に対応するモデルを用いて算出された成績の予測値が上位１番目から上位所定番目までに該当している各画像データと、そのモデルを用いて算出された成績の予測値が下位１番目から下位所定番目までに該当している各画像データとを特定してもよい。そして、表示部７は、予測値が上位１番目から上位所定番目までに該当している各画像データにおける、指定された時間区分に該当する範囲の動画と、予測値が下位１番目から下位所定番目までに該当している各画像データにおける、指定された時間区分に該当する範囲の動画とを、それぞれ表示してもよい。上位所定番目および下位所定番目を表す値は、予め定められていてもよい。あるいは、上位所定番目および下位所定番目を表す値をユーザがスポーツ動作解析支援システム１に入力するための入力デバイス（ユーザインタフェース）がスポーツ動作解析支援システム１に設けられていてもよい。
【００９６】
本変形例によれば、成績が最もよいと予測される動画であって、フォームが結果に対して大きな影響を与える時間帯の動画を表示することができ、また、成績が最も悪いと予測される動画であって、フォームが結果に対して大きな影響を与える時間帯の動画を表示することができる。従って、それらの画像を解析したり、比較したりすることによって、フォームの改善、フォームの癖の発見等に利用することができる。
【００９７】
なお、表示部７は、ステップＳ１１で特定された時間区分が指定された場合にのみ、上記の表示動作を行ってもよい。また、表示部７は、任意の時間区分が指定された場合に、指定された時間区分に応じて、上記の表示動作を行ってもよい。
【００９８】
上記の第１の実施形態、並びに、第２の実施形態およびその変形例では、動作の結果が成績であり、数値で表される場合を例に説明した。スポーツにおける動作の結果が、事象であってもよい。以下、サッカーにおけるＰＫ（penalty kick）の場面を本発明に適用する場合を例にして説明する。そして、ＰＫの動作の結果が、「ボールが右に飛んだ。」、「ボールが左に飛んだ。」という二種類の事象のいずれかであるものとして説明する。上記の第１の実施形態、並びに、第２の実施形態およびその変形例と同様の事項については、説明を省略する。
【００９９】
「ボールが右に飛んだ。」という事象を“１”で表し、「ボールが左に飛んだ。」という事象を“０”で表すものとする。すなわち、ＰＫの動作の結果（事象）を二値で表すものとする。
【０１００】
データ記憶部２には、ＰＫを行う人（以下、選手と記す。）の一連の動作を表す動画の画像データと、その動作の結果（事象“１”または事象“０”）とを対応付けたデータを、予め複数記憶させておく。この動作の結果は、例えば、名義尺度であるということができる。
【０１０１】
また、本例では、動画が選手のキック動作を表している時点を基準として、複数の時間区分を定めておけばよい。
【０１０２】
本例では、学習部４は、複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分における動作と、事象“１”が生じる確率または事象“０”が生じる確率との関係を表すモデルを学習する。事象“１”が生じる確率または事象“０”が生じる確率は、１つの目的変数で表される。ここでは、この目的変数の取り得る範囲は０〜１であるものとする。目的変数の値が０．５よりも大きければ、その値は、事象“１” （すなわち、「ボールが右に飛ぶ。」という事象）が生じる確率を表わしていて、その値が１に近いほど、事象“１”が生じる確率が高く、その値が０．５に近いほど、事象“１”が生じる確率が低いということを表している。また、目的変数の値が０．５よりも小さければ、その値は、事象“０”（すなわち、「ボールが左に飛ぶ。」という事象）が生じる確率を表わしていて、その値が０に近いほど、事象“０”が生じる確率が高く、その値が０．５に近いほど、事象“０”が生じる確率が低いということを表している。このようなモデルを学習する場合、学習部４は、機械学習のアルゴリズムとして、例えば、ロジスティック回帰分析を用いればよい。
【０１０３】
学習部４は、画像データ毎に、着目している時間区分に対応する静止画の集合と、結果（“１”または“０”）との組み合わせを定め、画像データ毎に定めた組み合わせを学習用データとして用いて、着目している時間区分に対応するモデルを、機械学習（例えば、ロジスティック回帰分析）によって学習すればよい。
【０１０４】
また、学習部４は、時間区分毎に、モデルを学習する。
【０１０５】
予測部５は、個々の画像データに関して、それぞれの時間区分に対応するモデルを用いて、結果の予測値を算出する。予測値は、目的変数の値であり、事象“１”が生じる確率または事象“０”が生じる確率を表している。予測部５によって算出される確率（目的変数の値）は、０〜１の範囲の値をとり得る連続値である。よって、予測部５によって算出される目的変数の値は、例えば、順序尺度であるということができる。
【０１０６】
評価部６が、時間区分毎に、時間区分に対応するモデルの予測精度を算出する場合、評価部６は、以下の処理を行えばよい。なお、結果の真値は“１”または“０”であり、画像データに対応付けられて、データ記憶部２に記憶されている。
【０１０７】
ここでは、時間区分ａに着目して、評価部６が、時間区分ａに対応するモデルの予測精度を算出する場合を例にして説明する。予測部５は、時間区分ａに対応するモデルを用いて、画像データ毎に予測値を算出しているものとする。時間区分ａに関して算出されている予測値の数は、画像データの個数である。評価部６は、個々の予測値を“１”または“０”とみなす。すなわち、評価部６は、１つの予測値が０．５よりも大きければ、その予測値を“１”とみなし、その予測値が０．５よりも小さければ、その予測値を“０”とみなす。そして、評価部６は、“１”または“０”とみなした予測値と、結果の真値とが一致しているか否かを判定し、真値と一致している予測値の個数をカウントする。
【０１０８】
例えば、時間区分ａに対応するモデルを画像データ＃１に適用して算出した予測値が“０．８”であったとする。また、画像データ＃１に対応する結果の真値が“１”であったとする。０．８＞０．５であるので、評価部６は、予測値“０．８”を“１”とみなし、真値“１”と一致すると判定する。この場合において、真値が“０”であったならば、評価部６は、予測値“０．８”を“１”とみなし、真値“０”と一致しないと判定すればよい。
【０１０９】
また、例えば、時間区分ａに対応するモデルを画像データ＃２に適用して算出した予測値が“０．３”であったとする。また、画像データ＃２に対応する結果の真値が“０”であったとする。０．３＜０．５であるので、評価部６は、予測値“０．３”を“０”とみなし、真値“０”と一致すると判定する。この場合において、真値が“１”であったならば、評価部６は、予測値“０．３”を“０”とみなし、真値“１”と一致しないと判定すればよい。
【０１１０】
このように、評価部６は、画像データに対応する予測値毎に、予測値を“１”または“０”とみなし、その値と真値とが一致している予測値の個数をカウントする。そして、評価部６は、そのカウント値を、時間区分ａに関して算出されている予測値の数で除算した値を、時間区分ａに対応するモデルの予測精度とする。このように、上記のカウント値を予測値の数で除算した値は、一致率と称することもできる。
【０１１１】
評価部６は、他の各時間区分に関してもそれぞれ、時間区分に対応するモデルの予測精度を算出する。
【０１１２】
その他の点は、前述の第１の実施形態や第２の実施形態と同様である。よって、動作の結果が事象である場合も、第１の実施形態や第２の実施形態に適用可能である。そして、第１の実施形態や第２の実施形態と同様の効果を得ることができる。すなわち、ユーザは、ＰＫの一連の動作を行う時間のうち、フォームが結果（本例では、ボールの進行方向）に対して大きな影響を与える時間帯を把握することができる。
【０１１３】
特に、本例では、競争相手（対戦チームの選手）に関するデータをデータ記憶部２に記憶させておけば、フォームが結果に対して大きな影響を与える時間帯を把握した上で、その時間帯のフォームを重点的に確認することができる。すると、キーパは、対戦チームの選手の癖等を見つけやすくなり、キーパのＰＫ阻止率に寄与することができる。
【０１１４】
また、第２の実施形態の変形例の１つとして示したように、ステップＳ１２の後、外部から時間区分の指定を受ける場合においても、動作の結果が事象であってもよい。例えば、ステップＳ１２において、表示部７が、図８に例示する態様で各時間区分のアイコン２１を表示し、その後、時間区分ｃが指定されたとする。この場合、表示部７は、その時間区分ｃに対応するモデルの予測精度を表示する。
【０１１５】
さらに、表示部７は、そのモデルを用いて算出された予測値が最大となっている画像データと、そのモデルを用いて算出された予測値が最小となっている画像データとを特定する。本例では、値が大きいほど、キック後にボールが右に飛ぶ確率が高く、値が小さいほど、キック後にボールが左に飛ぶ確率が高い。すなわち、表示部７は、キック後にボールが右に飛ぶ確率が最も高いと予測されるフォームの画像データと、キック後にボールが左に飛ぶ確率が最も高いと予測されるフォームの画像データとを特定していることになる。
【０１１６】
表示部７は、予測値が最大となっている画像データにおける、指定された時間区分ｃに該当する範囲の動画と、予測値が最小となっている画像データにおける、指定された時間区分ｃに該当する範囲の動画とをそれぞれ表示する。
【０１１７】
時間区分が指定された場合に表示部７が表示する画面は、図１０に例示する画面と同様でよい。なお、図１０に示す「成績：良」、「成績：悪」等のテキスト情報はそれぞれ、「ボール進行方向：右」、「ボール進行方向：左」等として表示すればよい。
【０１１８】
この場合には、ボールが最も右に飛びやすいと予測される動画であって、フォームが結果に対して大きな影響を与える時間帯の動画を表示することができ、また、ボールが最も左に飛びやすいと予測される動画であって、フォームが結果に対して大きな影響を与える時間帯の動画を表示することができる。従って、それらの画像を解析したり、比較したりすることによって、フォームの改善、フォームの癖の発見等に利用することができる。
【０１１９】
また、本発明の各実施形態やその変形例において、スポーツ動作解析支援システム１は、データ記憶部２に記憶させるデータを外部から取得するデータ取得部を備えていてもよい。図１１は、データ取得部を備える場合の構成例を示すブロック図である。データ記憶部２、時間区分画像抽出部３、学習部４、予測部５、評価部６および表示部７は、第１の実施形態におけるそれらの要素や、第２の実施形態やその変形例におけるそれらの要素と同様であり、説明を省略する。
【０１２０】
データ取得部９は、スポーツにおける一連の動作を表す動画の画像データと、その動作の結果とを対応付けたデータを複数取得し、データ記憶部２に記憶させる。
【０１２１】
例えば、上記のデータが外部の装置（図示略）に複数記憶されているとする。この場合、データ取得部９は、その装置にアクセスして、その装置からデータを複数取得して、データ記憶部２に記憶させればよい。データ取得部９が複数のデータをデータ記憶部２に記憶させた後の処理は、第１の実施形態で説明した処理、または、第２の実施形態やその変形例で説明した処理と同様である。
【０１２２】
データ取得部９は、例えば、スポーツ動作解析支援プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。
【０１２３】
以上の説明では、走り幅跳びやサッカーにおけるＰＫを例にして説明した。本発明が適用されるスポーツの動作は、これらに限定されない。例えば、ゴルフにおけるスイング動作の画像データと、成績（飛距離）とを対応付けたデータを、複数データ記憶部２に記憶させておいてもよい。この場合、ゴルフクラブでボールを打つ時点を基準の時刻とすればよい。また、例えば、バレーボールのセッターがトスする動作の画像データと、ボールが右に飛んだか、左に飛んだかを示す結果とを対応付けたデータを、複数データ記憶部２に記憶させておいてもよい。この場合、セッターがトスする時点を基準の時刻とすればよい。また、例えば、野球におけるピッチャーの投球動作、ラグビーのフォーメーション、または、アメリカンフットボールのフォーメーション等にも、本発明を適用可能である。このように、本発明は、種々のスポーツの動作に適用可能である。
【０１２４】
図１２は、本発明の各実施形態に係るコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１００１と、主記憶装置１００２と、補助記憶装置１００３と、インタフェース１００４と、ディスプレイ装置１００５と、入力デバイス１００６とを備える。入力デバイス１００６は、図９に示す操作部８に相当する。
【０１２５】
本発明の各実施形態のスポーツ動作解析支援システム１は、コンピュータ１０００に実装される。スポーツ動作解析支援システム１の動作は、プログラム（スポーツ動作解析支援プログラム）の形式で補助記憶装置１００３に記憶されている。ＣＰＵ１００１は、プログラムを補助記憶装置１００３から読み出して主記憶装置１００２に展開し、そのプログラムに従って上記の処理を実行する。
【０１２６】
補助記憶装置１００３は、一時的でない有形の媒体の例である。一時的でない有形の媒体の他の例として、インタフェース１００４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ１０００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ１０００がそのプログラムを主記憶装置１００２に展開し、上記の処理を実行してもよい。
【０１２７】
また、プログラムは、前述の処理の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、プログラムは、補助記憶装置１００３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで前述の処理を実現する差分プログラムであってもよい。
【０１２８】
また、各構成要素の一部または全部は、汎用または専用の回路（circuitry ）、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現されてもよい。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各構成要素の一部または全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
【０１２９】
各構成要素の一部または全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
【０１３０】
次に、本発明の概要について説明する。図１３は、本発明の概要を示すブロック図である。本発明のスポーツ動作解析支援システムは、データ記憶部２と、学習部４と、評価部６とを備える。
【０１３１】
データ記憶部２は、スポーツにおける一連の動作を表す動画の画像データと、動作の結果とを対応付けたデータを複数記憶する。
【０１３２】
学習部４は、複数のデータを用いて、所定の動作を表している時点を基準として定められた複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分における動作と当該動作に対応する結果との関係を表すモデルを学習する。
【０１３３】
評価部６は、モデルを用いて予測された結果の予測精度を、時間区分毎に算出する。
【０１３４】
そのような構成によって、スポーツにおける一連の動作を行う時間のうち、フォームが結果に対して大きな影響を与える時間帯を把握できるようにユーザを支援することができる。
【０１３５】
また、図１４は、本発明の概要を示す他のブロック図である。本発明のスポーツ動作解析支援システムは、データ記憶部２と、学習部４と、特定部１６とを備えていてもよい。
【０１３６】
データ記憶部２および学習部４は、図１３に示すデータ記憶部２および学習部４と同様である。
【０１３７】
特定部１６（例えば、第２の実施形態における評価部６）は、モデルを用いて予測された結果の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分を特定する。
【０１３８】
この場合にも、スポーツにおける一連の動作を行う時間のうち、フォームが結果に対して大きな影響を与える時間帯を把握できるようにユーザを支援することができる。
【０１３９】
上記の各実施形態は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下に限定されるわけではない。
【０１４０】
（付記１）
スポーツにおける一連の動作を表す動画の画像データと、前記動作の結果とを対応付けたデータを複数記憶するデータ記憶部と、
複数の前記データを用いて、所定の動作を表している時点を基準として定められた複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分における動作と当該動作に対応する結果との関係を表すモデルを学習する学習部と、
モデルを用いて予測された結果の予測精度を、時間区分毎に算出する評価部とを備える
ことを特徴とするスポーツ動作解析支援システム。
【０１４１】
（付記２）
時間区分と、時間区分に対応するモデルの予測精度との関係を示すグラフを表示する表示部を備える
付記１に記載のスポーツ動作解析支援システム。
【０１４２】
（付記３）
評価部は、モデルを用いて予測された結果の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分を特定する
付記１または付記２に記載のスポーツ動作解析支援システム。
【０１４３】
（付記４）
表示部は、外部から指定された時間区分に対応するモデルの予測精度を表示するとともに、前記モデルを用いて予測された予測値に基づいて所定数の画像データを特定し、特定した各画像データにおける前記時間区分の動画を表示する
付記１から付記３のうちのいずれかに記載のスポーツ動作解析支援システム。
【０１４４】
（付記５）
画像データに対応付けられる動作の結果は、成績を示す数値であり、
学習部は、時間区分毎に、時間区分における動作と、成績を示す数値との関係を表すモデルを学習する
付記１から付記４のうちのいずれかに記載のスポーツ動作解析支援システム。
【０１４５】
（付記６）
画像データに対応付けられる動作の結果は、事象であり、
学習部は、時間区分毎に、時間区分における動作と、事象が生じる確率との関係を表すモデルを学習する
付記１から付記４のうちのいずれかに記載のスポーツ動作解析支援システム。
【０１４６】
（付記７）
スポーツにおける一連の動作を表す動画の画像データと、前記動作の結果とを対応付けたデータを複数記憶するデータ記憶部と、
複数の前記データを用いて、所定の動作を表している時点を基準として定められた複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分における動作と当該動作に対応する結果との関係を表すモデルを学習する学習部と、
モデルを用いて予測された結果の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分を特定する特定部とを備える
ことを特徴とするスポーツ動作解析支援システム。
【０１４７】
（付記８）
スポーツにおける一連の動作を表す動画の画像データと、前記動作の結果とを対応付けたデータを複数記憶するデータ記憶部を備えるコンピュータが、
複数の前記データを用いて、所定の動作を表している時点を基準として定められた複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分における動作と当該動作に対応する結果との関係を表すモデルを学習し、
モデルを用いて予測された結果の予測精度を、時間区分毎に算出する
ことを特徴とするスポーツ動作解析支援方法。
【０１４８】
（付記９）
スポーツにおける一連の動作を表す動画の画像データと、前記動作の結果とを対応付けたデータを複数記憶するデータ記憶部を備えるコンピュータが、
複数の前記データを用いて、所定の動作を表している時点を基準として定められた複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分における動作と当該動作に対応する結果との関係を表すモデルを学習し、
モデルを用いて予測された結果の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分を特定する
ことを特徴とするスポーツ動作解析支援方法。
【０１４９】
（付記１０）
スポーツにおける一連の動作を表す動画の画像データと、前記動作の結果とを対応付けたデータを複数記憶するデータ記憶部を備えるコンピュータに搭載されるスポーツ動作解析支援プログラムであって、
前記コンピュータに、
複数の前記データを用いて、所定の動作を表している時点を基準として定められた複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分における動作と当該動作に対応する結果との関係を表すモデルを学習する学習処理、および、
モデルを用いて予測された結果の予測精度を、時間区分毎に算出する評価処理
を実行させるためのスポーツ動作解析支援プログラム。
【０１５０】
（付記１１）
スポーツにおける一連の動作を表す動画の画像データと、前記動作の結果とを対応付けたデータを複数記憶するデータ記憶部を備えるコンピュータに搭載されるスポーツ動作解析支援プログラムであって、
前記コンピュータに、
複数の前記データを用いて、所定の動作を表している時点を基準として定められた複数の時間区分のそれぞれに対して、時間区分における動作と当該動作に対応する結果との関係を表すモデルを学習する学習処理、および、
モデルを用いて予測された結果の予測精度の向上の度合いが大きい時間帯を特定可能な時間区分を特定する特定処理
を実行させるためのスポーツ動作解析支援プログラム。
【０１５１】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記の実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【産業上の利用の可能性】
【０１５２】
本発明は、スポーツにおける動作解析を支援するスポーツ動作解析支援システムに好適に適用可能である。
【符号の説明】
【０１５３】
１  スポーツ動作解析支援システム
２  データ記憶部
３  時間区分画像抽出部
４  学習部
５  予測部
６  評価部
７  表示部
８  操作部
９  データ取得部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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