2019/9/20 第74回日本体力医学会大会
シンポジウム15 AI×疫学～体力科学分野への人工知能（AI）活用の実例とさらなる可能性～

AIを活用した子どもの動作発達評価の可能性
香村 恵介（静岡産業大学経営学部）
安藤 英俊（山梨大学工学部）
安藤 大輔（山梨大学教育学部）
大岡 忠生（山梨大学医学部）
山北 満哉（北里大学一般教育部）
宮崎 彰吾（静岡産業大学経営学部）
山田 悟史（静岡産業大学経営学部）

COIの開示
発表者名：香村恵介
本研究に関して、開示すべきCOIの関係にある企業等はございません。

AIの活用事例①
iSiD 「DigSports」 https://www.isid.co.jp/solution/digsports.html

子どもの運動能力をAIで分析、向いているスポーツを提案

AIの活用事例②
株式会社フォーアシスト 「Pose-Cap」

マーカーレスで骨格を自動検出する

本日の内容 AIとは何か？何ができるか？

 子どもの動作発達評価×AI

 導入における課題と可能性

AI（Artificial Intelligence）とは何か？
松尾豊（2015）「人工知能は人間を超えるか」. KADOKAWA

明確な定義はなく、研究者によって異なるが・・・

 人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術。

AI、機械学習、ディープラーニングの位置づけ
Udemy 「はじめてのAI」 https://www.udemy.com/course/google-jp-ai/

AI
機械学習

ニューラルネットワーク

入力

重み入力

重み閾値

出力

ディープラーニング（深層学習）

AI、機械学習、ディープラーニングの位置づけ
松尾豊（2016, システム/制御/情報）ディープラーニングと人口知能の難問

昔の人工知能機械学習

人間が記述要素間の関係の記述
注目すべき要素（特徴量）の発見

知的処理

人間が発見
現実世界の神羅万象

ディープラーニング

コンピュータが学習
要素間の関係の記述
注目すべき要素（特徴量）の発見

知的処理

人間が発見
現実世界の神羅万象

コンピュータが学習
要素間の関係の記述
注目すべき要素（特徴量）の発見

知的処理

コンピュータが発見
現実世界の神羅万象

ディープラーニングによる画像認識
Udemy 「はじめてのAI」 https://www.udemy.com/course/google-jp-ai/

統計学と機械学習の違い（明確な定義はないが…）
統計学と機械学習. https://www.youtube.com/watch?v=8Mpy0Kknmrk

統計学

機械学習

原因ベース

結果ベース

説明変数（x）：家の広さ、 築年数、 駅からの距離
目的変数（y）：家賃予測に用いることもあるが、最も関心があるのは、どの要因（x）が目的変数（y）に強く影響を与えているか。

最も関心があるのは、目的変数（y）の予測精度。なぜそうなったのかという中身がよく分からない場合もある。

機械学習の手法（教師あり、教師なし）
写真：free-photo.net

教師あり学習入力と出力がペアになった大量のデータ

学習データ
教師データ

…
犬

犬

犬

ネコ

ネコ

…

入力・出力データの関係から、未知のデータを予測
教師なし学習
学習データ

大量の入力データのみ…

類似データのグルーピングやデータを特徴づける情報を抽出機械学習の流れ

学習データの 準備

機械学習の「モデル」の学習モデルの利用

お手本となる数百～数十万のデータを、人間が集め て準備

学習データに含まれるパターンを機械学習によって抽出学習済みモデルを分類や予測に利用もっと学びたい方は・・・「はじめてのAI」 Googleが無料で提供している動画（1h）https://www.udemy.com/course/google-jp-ai/「大学生のためのデータサイエンス（Ⅱ）」滋賀大学データサイエンス学部が提供。2019年10月18日で閉講。
https://lms.gacco.org/courses/course-v1:gacco+pt025+2019_06/about

本日の内容 AIとは何か？何ができるか？
⁃ 大量の教師あり（または教師なし）データを元に、機械学習によって分類や予測、グルーピングなどを行うモデルをつくることができる。

 子どもの動作発達評価×AI

 導入における課題と可能性

本日の内容 AIとは何か？何ができるか？
⁃ 大量の教師あり（または教師なし）データを元に、機械学習によって分類や予測、グルーピングなどを行うモデルをつくることができる。

 子どもの動作発達評価×AI

 導入における課題と可能性幼少期の体力低下
スポーツ庁（2017）体力・運動能力の年次推移の傾向（青少年）を基に作図

50m走（7歳）
(秒)

11.2

男子
女子

1110.8
10.6

10.4
10.2
10

約0.4秒
1985 1988 1991 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 (年)幼児期の運動動作の未発達中村ほか（2011，発育発達研究）を基に発表者が作図

動作得点
未熟 １

投動作パターン

(点)

5

1985

4

2007

3
2

2

1

3.6

2.9

1.8

1.8

1.5

1.1

0

34

年少

年中

年長

(点)

51985

4

2007

32

成熟

5

1

1.9

1.2

2.3

2.9
1.3

1.50
年少

年中

年長

文部科学省（2012）幼児期運動指針ガイドブック

幼児期の基本的な動きの発達を捉える指標
文部科学省（2012, 幼児期運動指針ガイドブック) ,中村ほか（2011，発育発達研究）

動作得点

1. 走る

未熟 １

2. 跳ぶ

2

3. 投げる
4. 捕る

3

5. つく4

6. 転がる
7. 平均台上を歩く

成熟

5

動作パターン腕

1. 両腕のスウィング動作がない
2. 前方で腕をかくような/左右のバランス×3. 両肘の十分な屈曲 and 大きなスウィング

接地時の足
4. 足の裏全体で5. かかとから
6. 足の裏の外側から地面の蹴り方
7. 膝が屈曲したまま and 垂直方向にキック
8. 水平方向にキックされるが十分な膝の伸展ない
9. 膝が十分に伸展し、水平方向にキック

脚の蹴り上げ10. ほとんど蹴り上げなし
11. 小さな足の蹴り上げ
12. 続く大腿の引き上げにつながる十分な蹴り上げ

脚の引き上げ13. ほとんど大腿の引き上げなし
14. わずかな大腿の引き上げ
15. ほぼ地面と水平の大腿の引き上げ

動作
得点

判断基準

①, 4 , 7,
１ (10 or 11),
13②, (4 or 5),2 (7 or 8), 11,(13 or 14)
3

2, (5 or 6),8, ⑫, 14

４ ③, (5 or 6),8, 12, 14

53, 6, ⑨, 12,15〇：Key category

この子どもの動作発達段階は？（5歳女児）

「誰でも」、「簡単に」、「すぐに」発達段階を確認できる

走動作は5点満点中2点です。5歳としてはやや未発達です。腕を前後に大きく振って走れると良いですね。

研究の目的

子どもの基本的動作（走る、跳ぶ、投げる）の映像をAIで解析して、その発達段階を「簡単に」、「誰でも」、「即時に」評価できるシステムを開発すること。

• 全国規模の評価基準値の作成• 保育・教育現場での活用• スマートフォンに実装し、保護者が子どもの発達を手軽に確認するためのツール

研究方法
学習データの 準備

機械学習の「モデル」の学習

①
子
どもの動
作
映像の収集

③学
習
モデルの構
築

②
骨格
情報の取
得

④
モデルの妥
当性の
検
証

モデルの利用

⑤
現場での有
用
性の検
討

①子どもの動作映像の収集
 目標サンプル
3-8歳（3.0歳～8.9歳）の子ども約1000人
年少200人

年中200人年長200人小1200人小2200人 動作撮影済み（現在）500人（幼児340人、小学1, 2年生160人）
 教師データの作成• 研究者3名の動作評価をゴールドスタンダード。
• 評価者6名がレクチャーを受け、評価が一致するまでトレーニング。
• 2名ずつに分かれてそれぞれで評価。2名の評価が異なった場合は、再度協議して評価を決定。

①子どもの動作映像の収集
 撮影方法（走動作）スタート

25mまたは50m走

ゴール• 走路の中央に設置。
• 2サイクルが映るように。

②骨格情報の取得（OpenPose）
入力画像から特徴点を検出し、その特徴点同士の関係の推定を行う技術

特徴点の座標角度などを計算し、動作評価を出力するモデルを作成するための入力データとする

OpenPoseの適用

課題① 背景に複数人が映り込み、誤検出

データの加工データの加工後にOpenPoseを適用

画像認識をするにはさらに過酷な現場のデータ

背景に映り込まないように撮る。しかし、現場の制約が増す。
分析段階で対象者を認識できる工夫が必要。
→体の構成比率や大きさから、画面手前の子どもだけ検出可能？？

課題② 誤った座標検出
腕が存在していない箇所に骨格を検出

左足の検出が右足に対して行われている→座標の信頼度から、怪しい検出点の排除が可能？？
→OpenPose以外の方法も検討？？

OpenPoseを使用しない深層学習の利用
学習 教師
データ データ
４２

ディープラーニング

・・・

・・・

→どうしてその評価になったか、過程はブラックボックス

画像のどこに注目して分類したか？ Grad-CAM
Ramprasaath et al. (2017) https://arxiv.org/abs/1610.02391

課題③ そもそも既存の基準は正しい？？

接地時の足
4. 足の裏全体で5. かかとから6. 足の裏の外側から動作の発達段階を評価するために、必要？？

→中長期的には、クラスタリング（教師なし学習）などの手法を用いて、評価基準自体を再考していく必要。

まとめ

 人間が（何らかの特徴から）判断（分類、予測）できることは、AIで置き換えることが可能。
AIを活用した事例を知り、「こうなったらいいな」という未来をつくるために、AIは活用できないか考える。

謝辞 ｜ 研究助成