情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

CoreMoni-α：効果的な体幹トレーニングのためのリアルタイムフィードバックシステム
佐藤 圭翼 †1
青山学院大学

ロペズ ギヨーム †2
青山学院大学

1. はじめにることである．一人で行うトレーニングは自分の姿勢を客2019 年末に流行し始めた新型コロナウイルスの影響は３

観的に俯瞰し，正しい姿勢で行うことは難しく，監視の目が年たった今でも爪痕を残している [1]．スポーツ庁は「感染ないことから継続性に欠けると考えられる．このような課症対策による活動制限・運動不足の長期化による影響」と題を解決するため，リアルタイムフィードバック機能を搭して「体力の低下」「腰痛・肩こり」「生活習慣病の発症・悪載した，体幹トレーニング支援システム「CoreMoni-α」を化」を事例に挙げている [2]．また，明治安田生命保険相互提案し，その有効性を検証する．

会社が 2021 年に 5640 人の男女を対象に実施した健康に関するアンケート調査 [3] の結果，３人に２人が covid-19 の影響でストレスを感じていると回答し，４人に１人の体重が増加していることが分かった．さらに，コロナ禍による

2. 関連研究2.1. カメラ画像を用いたトレーニング支援手法

健康意識の変化についてのアンケートの結果，40% 以上の綿谷らはカメラの画像を用いた体幹トレーニングの姿勢人々が「健康意識が高まった」と回答した．以上のことか支援手法を提案した [10]．彼らは画像から姿勢推定を行い，ら，COVID-19 の流行を機に人々は健康に意識を持ち始めトレーニングの目標姿勢と現在の姿勢の３次元モデルを生たと推測できる．

成し，重畳表示した．さらに，目標姿勢と現在の姿勢の違い

健康な身体を維持するためには，ランニングや筋力トレーを把握しやすくするために，身体の各部位 10 箇所にマーカニングといった日常的な運動が有効であると考えられていを表示し，誤差に応じて４段階に色変化させた．これらのる [4]．フィットネスクラブの動向報告 [5] によると，2022

情報を２視点でユーザへ視覚的フィードバックをすること

年４月の利用者数合計は 1700 万人を超えており，多くので，姿勢補正の支援を行った．

人々が定期的に運動をしていることが分かる．

有効性評価の結果，姿勢の把握しやすさを向上させるうえ

自宅で過ごす時間が増えたことから，屋内で一人で簡単で有効な手法であると考えられた．しかし，視覚的フィーに始められる体幹トレーニングに注目が集まっている [6]．

ドバックの更新速度が遅く，目標姿勢に対して現在の姿勢

体幹トレーニングはスポーツ動作に求められる能力 [7] 向がどのくらい異なっているかを認識するのは困難であった．

上だけでなく，日常生活においても重要な役割を果たしてまた，トレーニング中に視線を変えて画面を見なければないる．体幹とは身体の四股と頭部を除いた部分で，身体重らないという問題点もあった．

量の約 48 ％を占めており，体幹に含まれる筋肉群は体幹筋と総称されている [8]。体幹は運動における四股間の運動連

2.2. 深度センサを用いたトレーニング支援手法

結やバランスに関して重要な役割を果たしている．そのた村田らは安価な装置を開発することを目的とし，深度カめ，動作の要であり，筋力が低下すれば起き上がることが困メラを有する Kinect を利用し，運動を支援するシステムを難になるなど，体幹強度は身体の健康にとても重要である．

構築した [11]．彼らは Kinect を用いて前屈，身体の傾き，体幹トレーニングはスポーツ選手を筆頭に一般の人々にも身体のねじれ具合を計測する３種類のアプリケーションを浸透し始め，注目されている [9]．

開発した．

本研究の目的は，体幹トレーニングを支援するシステム

結果として，数度の誤差範囲で計測することができ，身体を構築し，トレーニングを通して人々の健康維持に貢献すのゆがみを比較的安価で，高度なノウハウを必要としない装置を開発することができた．しかし，性能と利用勝手をCoreMoni-α
Real-Time Feedback System for Eﬃcient Core Training†1†2向上させていく必要がある．

Keisuke Sato, Aoyama Gakuin University
Guillaume Lopez, Aoyama Gakuin University1

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2.3. ウェアラブルデバイスを用いた種目認識手法
高田らは，体幹トレーニング支援に向けたウェアラブルデバイスによる種目認識手法を提案した [12]．
彼らは，身体にウェアラブルデバイスを装着し，ウェアラブルデバイス内に搭載された慣性センサを用いてトレーニング中の姿勢情報を取得し，得られる加速度やジャイロデータをもとに，機械学習によって体幹トレーニング種目を自動認識できるようにした．
結果として，機械学習手法として Random Forest を用い

図1

ウェアラブル IMU Movesense（[15] より引用）

Figure 1

Wearable IMU Movesense (Quoted from [15])た場合で，F 値：99.7% と高精度に認識することに成功した．さらに，片方の手首およびベルト位置にデバイスを装また，CoreMoni αでは体幹トレーニング中の「姿勢」を着するだけでも F 値：94.1% の精度で認識できることを確支援対象とし，より効果的な支援につながるよう搭載する認した．認識精度の向上，トレーニング中か否かのセグメ機能に留意した．メインメニューを作成し，そこからトレーンテーション化の検討などが今後の課題としてあげられる．

ニング種目を選べるようにした．デザインや使いやすさにも工夫を施し，従来型システム「CoreMoni」との差別化を

2.4. 音楽によるフィードバックを用いたトレーニング支援手法図った．姿勢判定においては，より精度の高い判定ができるアルゴリズムを実装し，フィードバックにおいては，骨神野らは，森田らの研究 [13] に基づきシステムのフィー

格画像による姿勢の画像切り替えによるものとその画像とドバック方法を改善した．彼らは体幹トレーニングにおけ連動して「HIGH」「GOOD」「LOW」の３種類のテキストる効果的な姿勢促進システム「CoreMoni」を提案した [14]．

をリアルタイムに表示するという２種類のフィードバック「CoreMoni」は森田らが開発したシステムに改良を加えたを用意した．トレーニングを行う画面においては，トレーものになっている．森田らのフィードバックが画像の切りニング種目ごとにトレーニング方法と本システムの使い方，替えのみであったのに対し，神野らは音楽の周波数の変化アドバイス等を明記した．

によってフィードバックを与えている．

図 2 に CoreMoni-αの構成図を示す．ユーザは腰に加速実験の結果，画像のみによるフィードバックに比べて音度センサを装着する．ユーザはスマートフォンの画面に表楽と画像を組み合わせたフィードバック方法は有効である

示された自分の現在の姿勢を俯瞰して見ることで，姿勢をことがわかった．しかしながら，音楽がトレーニングの妨正すことができるだろう（図 3）．

げになっていることや姿勢の判定結果に違和感を感じる部分がある．

3. CoreMoni-αの概要
3.1. CoreMoni-αの構成
今回私は，効果的な体幹トレーニングのリアルタイムフィードバックシステム「CoreMoni-α」を提案する．Core-

Moni-αは体幹トレーニングを自主的に行うための指導者としての役割を担い，ユーザの体幹トレーニングを支援するものである．本システムは 500 円玉くらいの大きさのウェ

図2

Figure 2

CoreMoni-αの構成

Conﬁguration of CoreMoni-α

アラブルデバイス（図 1）とスマートフォンを使用している．ウェアラブルデバイスには「movesense（SUUNTO 社製）[15]」というデバイスを用いている．ユーザごとのキャリブレーションとして，movesense から１秒間に 13 個の加速度データを取得し，その一つ一つをあらかじめ定義した閾値と比較し，姿勢の良し悪しを判断している．ウェアラ
ブルデバイスとスマートフォンは Bluetooth 通信で接続している．

3.2. 装着位置と閾値の検討
加速度センサの装着位置に関してだが，森田らの実験 [16]を参考にし，腰に選定した．
閾値に関してだが，「Azure Kinnect DK（Microsoft 社製）[17]」を用いて，インストラクター指導の下，腰の位置が高い時・良い時・低い時の姿勢を保ち，その時の骨格画

2

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）ている．そのため，キャリブレーションを行うことで 65 個のサンプリングデータを取得することが可能である．初期値の選定においては外れ値が存在することを考慮して，中央値を用いている．すなわち，昇順に並べ変えたデータの33 個目の値を用いている．その加速度を角度に変換し，初期値に設定している．

median in calibration = (65 sampled data sorted ÷ 2) + 1(4)
第２段階目は「トレーニング中の角度の取得」である．Y
軸方向の加速度と Z 軸方向の加速度の値のアークタンジェントを求め，求まったラジアンを度に変換し，角度を算出している．0.077 秒に１回の更新が行われるため，トレーニング中の角度をほぼリアルタイムに算出することが可能である．

angle = arctan(Y axis acc value ÷ Z axis acc value) (5)
図3

Figure 3

第３段階目は「ずれの算出」である．姿勢判定を行う際はCoreMoni-αの使い方

式 5 と式 4 の差を求めることで実現可能である．トレーニ

How to use CoreMoni-α

ング中の角度がキャリブレーション時の角度に対して 13.5°以上 20°以下の範囲（相対的な角度）に収まるとき，正像と床と腰のなす角をもとに閾値を決定した．調査の結果，しい姿勢と判定する．しかし，キャリブレーションは床に13.5°以上 20°以下を良い姿勢と定義した．

対して垂直方向に直立して行うことを前提としているため，本システムでは，床に対して垂直方向に直立した状態でπ/2 ラジアンを考慮しなければならない．

キャリブレーションを行うことを前提としている．そのた以上のようなアルゴリズムを用いて，体幹トレーニングめ，キャリブレーション時の角度を a°，トレーニング中の中の姿勢の良し悪しを判定している．

角度を b°としたとき，閾値は次のようになる．
＜ HIGH ＞◦

4. 有効性検証とユーザビリティ評価の実験
◦

◦

◦

◦

◦

◦

b − a < 13.5 − 90 i.e. b − a < −76.5(1)「CoreMoni-α」の有効性検証とユーザビリティ評価を行うために実験を行った．被験者は 20 代の男女 20 名で構成

＜ GOOD ＞◦◦

されており，システム無し・従来型システム有り・新型シス◦◦

◦

◦◦◦

◦

◦

13.5 −90 ≦ b −a ≦ 20 −90 i.e. −76.5 ≦ b −a ≦ −70(2)

テム有りの３種類の実験を行った．トレーニング時間はそ＜ LOW ＞ている．分析手法としては，正しい姿勢を保持できた割合と20◦ − 90◦ < b◦ − a◦ i.e. − 70◦ < b◦ − a◦(3)

3.3. 姿勢判定手法
姿勢判定手法は３段階に分かれており，第１段階目は「キャリブレーション」である．キャリブレーションを行う

れぞれ 30 秒で，トレーニングの合間には十分な休憩をとっ

System Usability Scale Facts (SUS)，フィードバックに関するアンケート，従来型と新型の比較に関するアンケートの計４つである．

5. 実験結果と考察ことにより，各ユーザに応じた初期値を生成することが可実験の結果，システムの有無による正しい姿勢を保持で能であるため，ユーザに依存する可能性を低減させることきた時間の割合に関して 18 名の数値が向上した．従来型シができるだろう．絶対的な基準を設けず相対的な基準を設

ステムとの比較実験においては 14 名の数値が向上した．まけることは，ユーザを限定することなく，汎用性の観点からた，従来型と新型システムの SUS スコアを比較すると，18有効となるだろう．加速度センサのサンプリング数を 13Hz名の数値が向上した．スコアごとの SUS の比較結果を表 1に設定しているため，１秒間に 13 個のデータが取得可能でに示す．さらに，フィードバックに関するアンケートの結ある．また，キャリブレーションの実行時間を５秒に設定し果，新型システムに対しては肯定的な意見が多く見られた．

3

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

表1

スコア別に見た SUS の評価結果

Table 1SUS values aggregated by score

Score

Grade

Adjective Rating

Conventional System

New system

>80.3

A

Excellent

0868-80.3

BGood

1568C

Okay

0051-68

DPoor66<51E

Awful

131

最後に，システムを総合して従来型と新型システムのどちらが有効であるか問いた結果，被験者の 95% が新型システムと回答した．

on 06/28/2022).
[6] 谷本道哉体幹トレーニングの流行の背景と効果に関する考察，
理学療法-臨床・研究・教育， Vol. 27, No. 1, pp. 3–9 (2020).
[7] 鈴木雄貴，桜井伸二体幹トレーニングが体幹の安定性とジャンプパフォーマンスに与える影響の検討，中京大学体育研

6. おわりに本研究の結果から，有効性の検証，従来型システムに対する優位性を確認することができた．姿勢判定精度の向上に関しては，アルゴリズムの改善や正しい姿勢の再定義，閾値の再検討が要因となった．アプリケーションにおける UXの改良においては，シンプルなデザインやトレーニング方法の明記，ボタンを押した際のユーザに対するアクションが要因であると考えられる．また，フィードバック方法の改善においては，３次元骨格画像の画像切り替えとテキストによるフィードバックが要因であると考えられる．
今後の展望として，ユーザのトレーニングの妨げにならない範囲でのフィードバック方法の追加，ウェアラブルデ
バイス装着位置の明示化，トレーニングの長期的な支援につなげるコンテンツの実装があげられる．

究所紀要= Bulletin of Research Institute of Health andSport Sciences, Chukyo University， No. 32, pp. 31–36(2018).
[8] 藤本鎮也，吉田一也，佐藤慎一郎，秋山純和体幹と理学療法，理学療法-臨床・研究・教育， Vol. 20, No. 1, pp. 7–14
(2013).
[9] 高田将志，中村優吾，藤本まなと， 荒川豊，安本慶一ほか
体幹トレーニング支援に向けたウェアラブルデバイスによる種目認識手法の提案，研究報告ヒューマンコンピュータイン
タラクション (HCI)， Vol. 2018, No. 20, pp. 1–8 (2018).
[10] 綿谷惇史カメラ画像を用いた体幹トレーニングの姿勢支援手法の提案 (2019).
[11] 村田嘉利，永澤修平，鈴木彰真ほか KINECT を用いた体幹のリハビリテーション支援システム，マルチメディア, 分散
協調とモバイルシンポジウム 2014 論文集， Vol. 2014, pp.
553–559 (2014).
[12] 高田将志，中村優吾，藤本まなと， 荒川豊，安本慶一ほか

謝辞 本研究は JSPS 科研費 JP22K11998 の助成を受けた

体幹トレーニング支援に向けたウェアラブルデバイスによるものです．

種目認識手法の提案，研究報告ヒューマンコンピュータイン

参考文献[1] : 新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の対応について｜
内閣官房新型コロナウイルス等感染症対策推進室，https://corona.go.jp/dashboard/. (Accessed on 06/28/2022).
[2] : 新型コロナウイルス感染対策 スポーツ・運動の留意点と、運動事例について：スポーツ庁，https://www.mext.go.jp/sports/b_menu/sports/mcatetop05/jsa_00010.html.
(Accessed on 06/28/2022).
[3] : 20210906 01.pdf, https://www.meijiyasuda.co.jp/profile/news/release/2021/pdf/20210906_01.pdf.
(Accessed on 06/28/2022).
[4] :CP BL user,
https://www.mhlw.go.jp/bunya/kenkou/dl/kenkounippon21_02.pdf.
(Accessed on06/28/2022).
[5] : hv58 02j.pdf, https://www.meti.go.jp/statistics/
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タラクション (HCI)， Vol. 2018, No. 20, pp. 1–8 (2018).
[13] 森田大喜， 元川錦，横窪安奈，ロペズギヨーム加速度セン
サを用いた体幹トレーニング支援システム，マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム 2021 論文集， Vol. 2021,
No. 1, pp. 1326–1331 (2021).
[14] : ウェアラブル環境情報システム研究室 — 青山学院大学
理工学部 情報テクノロジー学科，http://www.wil.it.
aoyama.ac.jp/thesis.html. (Accessed on 07/20/2022).
[15] :
Wearable sensor ― Movesense，https://www.
movesense.com/. (Accessed on 09/29/2022).
[16] 森田大喜， 元川錦，横窪安奈，ロペズギヨーム加速度セン
サを用いた体幹トレーニング支援システム，マルチメディア,
分散協調とモバイルシンポジウム 2021 論文集， Vol. 2021,
No. 1, pp. 1326–1331 (2021).
[17] : Azure Kinect DK – AI モ デ ル の 開 発 — Microsoft Azure，https://azure.microsoft.com/ja-jp/
products/kinect-dk/. (Accessed on 10/01/2022).

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