小 特 集 の 発 行 に あ たって

登内敏夫

編集チームリーダ

Toshio Tonouchi

ICT で強くなる・健康になる
1960〜70 年代は「スポ根（スポーツ根性モノ）」の時代でした．努力と根性により勝利をつかむ，というストーリは，高度経済成長の中，努力すればより良い生活が得られるという社会状況と合致し，多くの人気作品が登場しました．
今から考えれば，主人公はかなり無茶な練習を過度に行っていました．例えば，下腿を鍛えるため「うさぎ跳び」（膝を曲げた姿勢で，ジャンプしながら，前に進む）が頻繁に行われていました．しかし，膝関節に負担が掛かり故障の原因になるため，うさぎ跳びは行われなくなりました．また，運動中に水分補給してはいけない，と言われた時代もありました．今考えれば，熱中症の危険性を高めていた誤った指導です．
今や科学的な根拠のない練習は行われなくなりました．更に，科学を積極的に取り入れなくては，勝てな
い時代になりました．例えば，低酸素・低気圧の下で心肺持久性を高める高地トレーニングは有名です．また，運動している情景を思い描くと，脳内の運動野が活性化するそうです．この効果を利用したイメージトレー
ニングもよく聞く言葉となりました．このように人間の生理学に基づく効果的なトレーニング方法が考案・実践されています．
一方，チームスポーツとしては，チーム戦術が重要になります．印象に残っているのは，2014 年 6 月ブ
ラジルで行われたサッカーワールドカップ日本代表のコートジボワール戦です．日本は左サイドから攻撃することが多いチームでした．コートジボワールは，左サイドの選手が前線へ上がった裏を狙い，連続得点し，2–1 で勝利しました．日本の攻撃パターンを研究し，弱点を突いた結果だと言われています．
本小特集では，スポーツの技能向上を支援する ICT 技術を御紹介します．これらの技術は，アスリートのスキルを向上させることに使用されたり，チーム戦術の分析に使われたり，アスリートの最高のパフォーマ
ンスを引き出す道具を提供します．例えば，映像技術やセンサ技術の進化により，アスリートのパフォーマ
ンスを詳細に分析することができるようになりました．それにより，アスリートの長所や問題点の把握が容易になり，競技能力を向上させることが可能になりました．チームスポーツでは，メンバーの動きを撮影し，データ化することが可能になりました．これにより，チーム戦術の強化・修正や相手チームの弱点分析が容易になりました．また，ヨット競技では，コンピュータシミュレーションにより速い船艇を構築することが可能になりました．
このような技術は，トップアスリートだけではなく，一般の人々の健康促進にも使われています．それらも紹介します．
2020 年に東京オリンピックが開催されます．きっと，科学の力にサポートされたアスリートの活躍を見ることができるでしょう．今後，このような技術がどう発展していくのか楽しみです．
小特集編集チーム

登内敏夫，岡部寿男，笹部昌弘，眞田幸俊，谷重紀，平松勝彦ⓒ電子情報通信学会 2016解説

スポーツ映像を中心とした
東京 2020 に向けての取組み


宮地

1

はじめに

力

Chikara Miyaji

東京大学特任研究員

Wikipedia には，「XML をベースとしたメタデータ記
述によるマルチメディアデータの高速な内容検索を目的

トレーニングを修正するためには，映像から自分の体としている」とある．しかし，MPEG-7 は，そのようの動きがどうなっているのかを知ることが大事である．

なメディアコンテンツの定義の枠組みを規定するが，内そのようなスポーツのトレーニングのために，映像のテ容を規定しているわけではない．

クノロジーは貢献することができる．そのとき，スポー

この分野で一番進んでいるのはオリンピック関係のツとしてどのようなニーズがあるかを知って，そこにテ

データ定義である．ODF（Olympic Data Feed）は，オクノロジーを応用することが効果的である．
また，
トレー

リンピックに関わる様々なデータを定義したものである．

ニングに役立つような映像は，一般の人が見るスポーツ

メディアは，このデータを利用してニュース記事や Web

映像としても興味深いものが出来上がる．東京オリン

ページを作成する．また，オリンピックでの記録情報等

ピックに向けて，トレーニングに役立つ映像テクノロ

は ORIS（Olympic Result Information Service）とい

ジーを開発し，
それをメディアとしても活用することが，う形で定義されていて，これもメディア，Web 等に利用

将来のスポーツの活性化にも有効だと考える．

されている．

2

オリンピックでこれらの情報が XML で共通化されてスポーツ映像の検索

きているのには理由がある．オリンピックは，以前はIBM が情報システムを一手に引き受けてサービスをし日々のトレーニングを記録しておく，大会の映像を見ていた．しかし，ソルトレークからは IBM はオリンピッ

る，友人の映像を見る，様々なスポーツ映像のソースがクの情報システムからは手を引き，その後，マルチベンあり，その数は膨大である．一つの映像ファイルであっダ方式になり，また，オリンピックごとにその構成も異ても，映像の再生が数時間に及ぶときもある．そこで，なっていた．そこで，共通の言語，通信規約が不可欠と映像や，映像のあるシーンを検索して探し出すという作なった．それが，ODF や ORIS の XML 定義利用の始業が必要になる．

まりである．また 2000 年以降はオリンピックの IT 化が加速的に進んだときでもあった．

2.1 スポーツ映像検索のためのメタデータ定義

ORIS の定義は，スポーツのリザルト定義であり，競映像から直接検索するということは，研究的には行わ技大会の検索に利用できそうである．しかし，現在のとれているかもしれないが，スポーツ映像の内容を規定す

ころ，スポーツの技の出来栄えなどのトレーニングの内るものは，ルール，状況等で異なり，また，人によって容に関した情報のフォーマットは，存在しないというのもそれぞれ違う．スポーツで実用化するには，まだまだが現状である．

時間が掛かるだろう．そこで，映像にメタデータを付けて，そのメタデータから映像やシーンを検索するという方法が，当面の課題である．

6

2.2 SMART システムでのメタデータ検索
国立スポーツ科学センター（JISS：Japan Institute

では，スポーツの内容を規定するメタデータには，どof Sports Science）では，選手，コーチ，スタッフののようなものがあるだろうか．映像やマルチメディアの映像利用を助けるために，SMART システム（1）〜（8）といコ ン テ ン ツ 定 義 に は，MPEG-7 が あ る． 例 え ば，う映像データベースシステムを開発して運用している．

通信ソサイエティマガジン No.37 夏号 2016

ⓒ電子情報通信学会 2016

小特集

ICT で強くなる・健康になる
で，様々なニーズに合わせることができる．筆者らは，初めに全てのイベントを定義するのではなく，競技団体に「映像をどのように検索したいのですか？」と尋ね，その答えに合わせて，「それであれば，こういうイベントデータを振っておく必要があります」ということで，データ付けを始めた．イベントデータは，後から追加することも可能なので，より詳細な検索が必要になったときに，それを付ければよいとした．

図1

SMART システムは，JISS で 2007

SMART システムの利用の 1 スナップ

年から実運用され，現在，38 万件の映像ファイルを持ち，4,000 人のユーザがいるシステムになっている．一つの映像に平均 10 個のイベントデー
タが付く．図 2 は，SMART システムの蓄積映像の推移
である．2013 年にログシステムが変更になり，そこの部分で推移が若干不連続になっているが，映像は指数的に増加していることが分かる．
2.3 これからのメタデータ検索
IoT の普及によって，映像と同時にセンサデータが取図2

SMART システムの蓄積映像の推移得できるようになってきた．センサデータを検索のためのデータとすれば，自動的にデータが生成され様々

ここでも，メタデータベースの検索システムを構築し，な検索ができる可能性がある．例えば，ある動きに似それを使って利用者は映像を検索している（図 1）．

た動きの検索というようなことが可能になる．また，映それぞれの競技団体は，それぞれの強化方針で，映像像もセンサデータの一つとして，画像解析から自動的の蓄積，利用を行っている．例えば，同じスケート競技にデータを作り出せれば，同様な利用が可能である．例

であっても，フィギュアスケートは映像をジュニアタレ

えば，サッカー等の選手の二次元位置データ取得等は，ントの発掘の資料に利用し，スピードスケートでは，地既に自動化され始めている．これから，東京オリンピッ

方の高校レベルへの最新技術の普及という点に重点が置

クに向けて，このような，自動的に取得されたデータが，かれている．そのため，検索の枠組みも，ある一つの利

メタデータ検索の可能性を大きく広げていくことは間用のためだけでなく，一般的な検索の仕組みの提供が必違いないだろう．

要になる．
のイベントデータという形式でメタデータを付けること3とした．このイベントデータは，一つの映像に対して複検索によって見付けた映像を手元で再生して初めてそこで，検索のためのデータ構造として，映像に複数数あり，以下のデータを持つ．
映像のイベント＝ { 開始時刻，終了時刻，名前，値 }スポーツ映像の再生

動きのイメージが得られる．しかし，通常の映像の再生とスポーツのトレーニングのための再生では，やり方も目的も全く異なっている．

SMART システムでは，検索クエリー式を定義し，そのクエリー式から，映像と時間幅を SQL 文で検索する
ロジックを構築した

3.1 ストリーミングによる配信
映像のソースは，4K ／ 8K という超高解像度に向かっ映像イベントデータは，ある映像で，何時から何時にている．
スポーツトレーニング的に解像度を考えるとき，名前／値のペアで規定される内容のイベントが発生し「部分と全体が必要」という視点が必要である．スポー

た，という定義である．名前も値も自由に定義できるのツ運動を見て速度のイメージを得るには，カメラをパン
解説

スポーツ映像を中心とした東京 2020 に向けての取組み

7

解

説

Technology Reviews and Reports

せずに固定した状態で見る必要がある．これが全体的見

大抵の場合可能であるが，インターネット映像では，で方である．しかし，手の使い方などは細部を見ないと分きない場合が多い．例えば，現在，インターネットでのからない．これが部分的見方である．そこで細部を見る

映像共有といえば YouTube が最もよく使われているが，ため，ある部分を拡大するということになる．部分拡大

YouTube の映像では，こま送りもこま戻しもできない．

しても解像度が悪くならないためには，全体を高解像度

ABS のストリーミング映像も同様である．

で撮影しておく必要がある．そういう意味で，フルハイ
ビジョン，4K ／ 8K は意味がある．

SMART システムでは，上記問題点に関して，こま送
り／こま戻しの機能をストリーミング映像で実現するの

しかし，高解像度であれば，映像のファイルサイズもではなく，同じ映像の 1 こま 1 こまの静止画像がサー大きくなり，パソコン等でローカルに持つことは難しく

バ上にあり，クライアントソフトは，その静止画像をダなる．そこで，インターネット経由で閲覧することにな

ウンロードする，ということで，こま送り／こま戻しをる．これは，映像をほかのコーチや友人と共有する場合

実現するという方法を採った．それを，図 3 に示す．

にも必要であり，また大会映像閲覧でもインターネット

この静止画像ダウンロードという方法を採れば，こま戻経由になる．

しもダウンロードする映像の時刻を設定するだけで実現

JISS の SMART シ ス テ ム で は， 映 像 は， 全 て ABS

できる．また，サムネイルも，必要な静止画像をダウン（Adaptive Bitrate Streaming）で配信されインターネッ

ロードして，それをブラウズするという方法が採れるのト経由で閲覧する．ABS は，光回線に接続された PC から，で，フレキシブルなサムネイル方法を実現できた．また，スマートフォンまでビットレートを環境に応じて変更しそれによって，高速に必要なシーンにアクセスするといながら配信できる，現代向きの方式である．特に ABS は，うことが可能になった．

シーク（映像再生時刻の移動）が高速であるという点がこのこま送りやサムネイルの機能は，スクリーン

スポーツ的には重要である．スポーツ映像の閲覧では，ショットではイメージしにくいが，図 4 は，それらのある所を何度も見たり，繰り返し見たりということをす

機能を備えた，Smart-Player である．

る．そのときに，
シークが高速な方式は有利だからである．
3.2 スポーツ映像を詳細に見るには

3.3 スローモーション再生とマルチ視点
こま送り等の詳細な見方とともに，スローモーション

スポーツトレーニングで映像を見るとは，動きの確認

再生，マルチ視点による切換等も，スポーツ的視聴にはであり，自分のイメージのチェックである．その場合，必要である．例えば，コーチが選手の運動を見る際に，単に再生するのではなく，チェックしたい箇所をゆっく

いろいろ方向を変えて観察しているときがある．これなり見る必要がある．そのため，まずは，チェックしたい

どは，マルチな視点の必要性を示すものといえるであろ箇所に素早く到達できる必要がある．そして，その箇所

う．スローモーションは，カメラで 120 fps（frames

をこま送り／こま戻しして確認するということをする．

per second）や 240 fps で撮影した映像を，30 fps でつまりスポーツ映像を詳細に見るとは，以下のことを意

再生する方法である．
そういう意味では，
スローモーショ味している．

ンもマルチも，ある映像に切り換えるということをやっ・サムネイルにより素早く見たい所に到達可能ているだけにすぎない．しかし，スマートフォンでは，・こま送り／こま戻しが可能
こま送り機能は，ローカルな映像ファイルであれば，

図38

 トリーミングと静止画像ダウンロードのミックス
スによるこま送り／こま戻しの実現

通信ソサイエティマガジン No.37 夏号 2016

図4

 トリーミング映像にこま送り／こま戻しのあるス
Smart-Player

小特集

図5

シリアライズ法

ICT で強くなる・健康になる

図6

練習でのカメラの使われ方

リソースが限られているので，複数の映像を切り換える

うなものが必要になるであろうか．先に再生で述べたよということも簡単ではない．

うに，スポーツの動きは速いので，120 fps や 240 fps

そ こ で，Smart-Player で は， シ リ ア ラ イ ズ 法（ 特でのハイビジョンでの撮影が望まれる．動きの細部も高許 ）という方式で，マルチ視点の再生，スローモーショ

解像度で拡大して見るというニーズもあるので，HD 若

ン再生を統一的に扱うようにした．
シリアライズ法とは，

しくは 4K 等の解像度が必要である．

（9）

複数の映像を，一つの映像につなげてしまい，その一つ

どの運動を見たいかは，運動をやってみないと分からの映像のある場所にシークすることで，ほかの映像にスないところがある．そういう意味で，カメラに 10〜

イッチしたように見せる方法である．特に，ABS 方式

15 s 程度のプリトリガ機能があることが望ましい．までは，メタファイルに映像のフラグメント情報があるのとめると，練習のカメラとして，以下のようなものが必で，実際に複数の映像をつなげるのではなく，メタファ要とされている．

イルをつなげるだけで，シリアライズが実現できる．図

・HD 以上の解像度を持つもの

5 は，シリアライズ法を示したものである．

・10〜15 s 程度のプリトリガ機能がある
・120〜240 fps でのスローモーション撮影機能

3.4 ユーザの興味に応じた再生
熟練したコーチは「選手が主体的に映像から何か情報を引き出そうとして，初めて映像は役に立つ」と言っている．単に受け身で眺めるだけではだめなのである．そプリトリガ機能を実現するためには，カメラ自体にかなりのメモリ容量も必要になる．このようなカメラで撮影した後，・即座にそれを見たい

こで，映像再生のための諸機能も，ユーザのアクションにというニーズがある．練習の中で，体に運動のイメージ

よって，初めて機能するというようなユーザインタフェーの残っている 10 s 以内で運動の映像を再生できると，イスになっていることがコンセプトとして重要である．

メージと実際の動きとの比較ができて，運動の修正のヒまとめると，スポーツ再生では．

ントになる．即時性はスポーツでのカメラの重要な要件

・サムネイルにより高速に見たい所にアクセスである．例えば，図 6 のように，高飛びの練習で，跳んだ・こま送り／こま進め

直後にその映像を確認するというような使い方である．

・スローモーション
・マルチ切換・これらの機能がユーザ主導で利用できる
以上のようなこま送り機能，シリアライズ法によるス

しかし，ここでの即時性とは，即座に映像を再生することが重要なのではなく，3.2 で述べたように，・映像の見たい場所に即座にたどり着くこと・見たい場所を詳しく確認したい

ローやマルチ視点の切換機能を有して，初めて詳細に動ということをしたいのである．これは，即座に映像再生

きを見るというスポーツ的な視聴が可能になる．

ができるように高速で映像をエンコードしなければなら4ないということではなく，サムネイルの構成と，映像のトレーニングでのカメラ練習のとき，自分やチームの動きの確認にカメラの映像を見ることは欠かせない．そこでのカメラは，どのよ

こま送りができればいいということである．そこで，・HD 解像度，120 fps，プリトリガ機能付き
・カメラは，映像サーバでもあるというカメラを設計した．このように，カメラ自体が解説

スポーツ映像を中心とした東京 2020 に向けての取組み

9

解

説

Technology Reviews and Reports

サーバでもあるとすれば，サムネイル等をプレーヤに提を利用すればよく，そうなれば，カメラの映像とサーバ

供することは簡単である．同時に，大きい映像ファイル

上の映像との比較等も，そのプレーヤで実現できるのをアップロードや転送をする必要がないので，即時性がで，今の映像と先週の映像の比較等も簡単である．

得られる．また，映像を見るツールは，Smart-Player

このように考えたとき，・120 fps の CMOS カメラセンサ
・USB3 で高速にセンサの映像を PC に転送・PC メモリに保存しプリトリガ機能を実現
・即座に静止画像サーバとしてサムネイルを送る
・こま送りを実現する
・PC のハードディスクにその日の映像を保存
・必要に応じてエンコードして遠隔地とも映像共有という機能を実現するカメラを作ることは，難しいこと
で は な い． 筆 者 ら の グ ル ー プ は，PointGray 社 の
Hopper3 と い う USB3 で PC と 接 続 で き る カ メ ラ モ
ジュールを利用して，スポーツ用カメラを試作する段階まできている（図 7）．

図7

筆者らの実現した練習用カメラ

5

東京 2020 に向けての新しい道具作りスポーツトレーニングでの映像利用で不可欠のカメラとプレーヤのニーズと，それに対しての筆者の解決案を紹介してきた．
カメラ，プレーヤ以外にも，練習で必要なものを作り，それを利用していくことは重要である．そして，この練習に使われた新しい道具が，実はメディア用の映像ソースとしても，効果的であるという点がある．
5.1 TWINSCAM の場合
NHK が開発した TWINSCAM（10） は，そのようなス
図8

TWINSCAM の原理

ポーツ的にも役立ち，また TV 視聴者にとっても興味深
い映像になった一つの例である．TWINSCAM
は，図 8 に示すように，水中と水上に置いた 2台のカメラを合成して，一つの映像を作り出す装置である．二つの合成は，簡単ではなく，シンクロナイズドスイミングの場合，選手はプー
ルを前後左右に泳ぐので，それをどの位置でも合成して一つの映像にするには，二つのカメラの交点が常に選手のところに来るように，角度を調整する必要がある．
この TWINSCAM によって撮影された映像に対して，例えばシンクロナイズドスイミングのコーチは，リフトのときの動きの方向を観察しやすい点，水泳のコーチは，手と足のタイミングが分かりやすい点，泳ぎのスリームラインがよく分かる点を，メリットとして挙げていた．

図9
10

TWINSCAM の映像が SMART システムに

通信ソサイエティマガジン No.37 夏号 2016

この装置の映像は，NHK がシンクロナイズド

小特集

ICT で強くなる・健康になる

スイミングの JapanOpen 大会の放送で利用するだけで■ 文献

なく，JISS のスタッフが SMART 映像データベースに（1） C. Miyaji,“Content based movie database,”The
12th IASI World Congress Proceedings, pp.292–
297, Beijing, June 2005.
（2） C. Miyaji, K. Ito, and J. Shimizu,“Creating the
SMART system―A database for sports movement,”in The Engineering of Sport 6, E. F. Moritz, ed.,pp.179–184, Springer, Munchen, 2006.
（3） C. Miyaji, K. Itoh, and J. Shimizu,“A suitablesearching method for sports movie database,”Proc. 6th Int. Assoc. Comput. Sci. in Sports,
pp.274–281, Calgary, June 2007.
（4） C. Miyaji,“Experiences using SMART-system,”
Proc. IACSS 7th Int. Symp., pp.130–137,
Camberra, Sept. 2009.
（5） C. Miyaji,“SMART-system: past and future,”
Procedia Eng., vol.2–2, pp.3109–3114, Vienna,
July 2010.
（6） C. Miyaji,“A new browsing method for sports
video on the internet,”Proc. 8th Int. Symp.
Comput. Sci. in Sport（IACSS2011），pp.54–57,
Shanghaig, Sept. 2011.
（7） C. Miyaji,“インターネットでのスポーツ映像再生の可能性，”シンポジウム：スポーツ・アンド・ヒュー
マン・ダイナミクス 2014，講演論文集，Oct. 2014.
（8） C. Miyaji,“Frame by frame playback on theInternet video,”Proc. 10th Int. Symp. Comput.
Sci. in Sport（IACSS2015），pp.51–58, Springer,
Loughborough, Sept. 2015.
（9） 特 許 番 号 2013–046276， 動 画 伝 送 サ ー バ，
2014.6.6 特許公開．
（10）中西紀雄，仲野 良，沢田 智，武藤一利，柳澤 斉，“TWINS CAM「水面合成カメラシステム」の開発（第2 部門放送現業）”映像情報メディア学会年次大会，
講演予稿集，pp.2-3-1–2-3-2, Oct. 2010.

入れて，会場で日本の選手コーチだけでなく，海外の選手・コーチにも，映像を公開していた（図 9）．
その後，NHK は OBS（Olympic Broadcast Service）に TWINSCAM のロンドンオリンピックでの利用を提案
し，世界中の人も TWINSCAM の映像を見て楽しむことができるようになった．
5.2 より新しい見方の開発
TWINSCAM だけでなく，新しい見方の開発は，まだまだ多くの可能性がある．例えば，卓球ボールの回転を即座に詳しく見せてくれるような TV 中継は，卓球競技の面白さや難しさを，より分かりやすく伝えてくれる映像であり，また，それを練習で使えば，サーブの練習のためにも役立つものになる．
映像だけでなく，様々なセンサの情報も，上記のような視点で，練習に役立ち，また，一般のスポーツへの理解も深まる，という見方で開発していくことが重要であると考える．

6

まとめ

映像のデータベース，映像のプレーヤ，そしてカメラ，
そのようなシステムが一体となって，スポーツに対して効果的な練習のツールが出来上がる．カメラセンサ，高解像度のカメラは日本の独壇場にある．それをスポーツというコンテンツにいかに生かして，システム化していくかということが，これからの重要な観点になる．それには，スポーツでのニーズを把握すること，そこからテクノロジー的な解決を図り，実際の現場で利用していく
こと，これが重要であると考える．また，そのようなコンセプトで作られるスポーツのための道具は，2020 年の東京オリンピックだけでなく，それを契機としてのス
ポーツの発展そのものに大きく寄与できる可能性がある．

宮地

力

東京教大・体育卒，筑波大大学院体育研究科了．専門はスポーツ工学，ス
ポーツ情報工学．Smart システムの開発者．IACSS 理事，IASI 理事，NPO
法人 Smart コンソーシアム顧問．元
国立スポーツ科学センタースポーツ
科学部研究員，現東大大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻石川研
究室特任研究員．

解説

スポーツ映像を中心とした東京 2020 に向けての取組み

11

解

説

ICT 技術を使った健康増進


大隅慶明

1

取組みの背景と市場動向

1.1 「平均寿命」と「健康寿命」

Yoshiaki Ohsumi

パナソニック株式会社

査対象とする 2013 年「健康寿命」調査でも，日本は男性が 71.11 歳，女性が 75.56 歳で男女共に 2010 年厚生労働省調査に続き世界一であった（1）．2013 年は日本

一般的に人間の平均寿命は二つのデータで表現する

人の平均寿命が男性が 80.21 歳，女性は 86.61 歳で，「平ことができる．一つは毎年，厚生労働省から発表される

均寿命」と「健康寿命」の差は，男性 9.10 年，女性

「平均寿命」で，これは人間の出生から死亡までの期間

11.05 年となり，いずれも 2010 年時点よりその差が縮を表す．2015 年度の同省の調査結果では，2014 年のまっている（図 2）．

日本人の「平均寿命」は男性 80.50 歳，女性 86.83 歳「平均寿命」と「健康寿命」の差が大きいほど，日常生活

で共に過去最高を更新，女性は 3 年連続世界一，男性に制限のある「不健康な期間」が長いことになる．2010

は前年の 4 位から 3 位となり，世界有数の長寿国であ

年から 13 年の間に，男性 0.69 歳，女性が 1.94 歳と男ることを改めて示した形となった（図 1）．

女共に「不健康な期間」が減少する傾向が見られた．

もう一つは「健康寿命」である．
「健康寿命」とは介

平成 26 年版厚生労働白書（2）（以下，厚労白書）によ護が必要だったり，病気などによって日常生活が制限さると，今後は「健康寿命」を延伸させ，「平均寿命」とれずに，健康に自立して過ごせる期間を示す年齢である．

の差を縮めてゆく取組みにおいて，ICT を利用した新た「健康寿命」は単に寿命を延ばすのではなく健康に長生なサービス開発が重要になると方向付けている．

きすることを重視する考え方に基づき，世界保健機関（WHO）が 2000 年に提唱した考え方である．

1.2 健康意識の変化

2015 年 8 月に，米ワシントン大などの研究チームが，次にビジネスセグメントを特定する目的で，厚労白書

英医学誌「ランセット」で発表した世界 188 か国を調の「健康のために出費してもよいと考える額」と「実際に出費した額」の調査結果を分析した（図 3）．
いずれも 1 か月当り「1,000 円以上 5,000 円未満」という回答が最も多く，それぞれ 45.1％と 32.4％であっ図1
12

日本人の平均寿命の推移

通信ソサイエティマガジン No.37 夏号 2016

図2

健康寿命と平均寿命 2013 年度版ⓒ電子情報通信学会 2016

小特集

ICT で強くなる・健康になる

りパーソナライズされたクオリティの高い運動メ
ニューの提供が会員からは要求されている．
ICT 技術の発展で，自分自身の健康状態を，使いやすい「ウェアラブル型端末」で，簡単に測定できる環境が整い，“健康状態を管理するための仕組み”という点では業界全体が飛躍的に進歩しつつある状況であると考えられる．

3

ICT 技術を使ったヘルスケアシステムの紹介

このような市場環境の中，当社は 2013 年に一
図3

健康のために支出してもよい額と実際の支出額（参考：平成 26 年版厚生労働白書）

般の顧客に向けた「B2C サービス」の開始と同時に，そのサービスを主にフィットネスクラブを対象とする「B2B サービス」へ展開する企画へた．その一方，「1 万円以上」と回答した人は両回答との取組みを開始した．

も 9.8％となっており，健康意識の高さと，健康維持・管理のために，実際にお金を使うという行動が，ほぼ一致している傾向が見て取れた．

2

3.1 B2C 向けサービスについて（a）サービスとシステムの概要

B2C 向けサービスにおいて，アディダス ジャパン株

市場の状況と抱える課題

2.1 国内のスポーツクラブ状況

式会社とパナソニックは「誰でも気軽に本格トレーニン
グを体験できるスマートフォンアプリ」
を提供している．
本アプリケーションは，アディダスのトレーナー監修

次に，健康維持のために利用する，支出の対象となるによる本格的トレーニングプログラムである．
「体組成

スポーツクラブ（ジムやフィットネススクラブ）の運営

バランス計」や「活動量計」などのヘルスケア機器で計状況について当社にて調査を実施した．

測した身体データをスマートフォン用アプリで管理し，国内のスポーツクラブは 2006 年以降増加傾向にあり，
2015 年度は 5,000 件に迫る勢いである．クラブ利用者

個人別にカスタマイズして提供するヘルスケアサービス
である．図 4 にサービスの概要を示す．

の構成比を見ると，支出金額の多さも含め，60 歳以上のパーソナルトレーニングのプログラム内容として，シニア層が年々増加し，クラブ経営を支える中心的な存（1）ジム & ラン，（2）パフォーマンス・トレーニング，

在になっている．今後のフィットネスクラブのターゲッ（3）ダンス，（4）ヨガの 4 メニューを提供．気軽に楽ト層としては，40 代から 50 代の利用者が伸び悩む中，比較的，ほかの世代より ICT 機器のサービスやデータ管理の扱いに慣れた 30 歳以下の利用者に，いかにクラブ
での実際の運動と ICT を利用した情報活用を結び付けて活用してもらうかが大きなポイントとなる．
2.2 フィットネスクラブの課題
フィットネスクラブの最大の課題は，経営の安定化を図るための「会員の維持」である．クラブにもよるが，1年以内の退会が新規入会員の 50％を超える場合もある．
退会比率を減少させ，安定した会員数を維持し，更に，特徴的でクオリティの高いサービスを提供し，会員単価を向上させることがクラブの継続的な経営に直結する．
2 点目の課題は「顧客ニーズの多様化への対応」である．今までの生活の積み重ねの上にある，一人一人の健
康状態やその日の身体の調子というものに適応した，よ

図4

会員向けパーソナルトレーニング
解説

ICT 技術を使った健康増進

13

解

説

Technology Reviews and Reports

しみたい初心者から本格的なトレーニングを体験したい送り」等が可能で，映画の VOD（Video On Demand）

上級者まで，どんなレベルの利用者でも気軽に自宅や外を楽しむように容易に操作が可能である．現在サービス

出先で，時間と場所の制約を受けずに，本格的トレーニ中のシステムは「会員管理システム」と連携し，ヘルスングを体験できる「映像情報配信システム」を利用したケア関連機器で収集されたデータは個人ごとのトレーニ

ヘルスケアサービスである．

ング実施履歴とともに管理され，顧客に個人ごとに提供

日 々 の 体 重 や 体 脂 肪 率，BMI（Body Mass Index）

されるシステムとなっている．図 5 にサービス利用のなどの変化は「体組成バランス計」で，トレーニングやための手続きを示す．

運動に関する活動消費カロリーや歩行距離などは「活動（b）今後のサービスの展開量計」で個人別にデータを収集する．スマートフォンでここまでは，アディダス ジャパン株式会社とパナソは「Panasonic Smart App」を起動し，体組成バラン

ニックが提供した「誰でも気軽に本格トレーニングを体ス計，活動量計にタッチし測定データを NFC（Near

験できるスマートフォンアプリ」の説明をした．当サー

Field Communication：近距離通信）経由でスマート

ビスの登録会員は 14 万人を超え，現在も増加中である．

フォンからクラウドサーバに記録，クラウド上のサービ2015 年 5 月に東京の表参道で行ったトレーニングイ

スプログラムと連携することで，自分が行ったトレーニ

ベント（http://panasonic.jp/health/ata/event2015/）にン グ 履 歴 と と も に 表 示 を し た り， 体 重 や 体 脂 肪 率，

も多くの参加者に来場頂き，一流アスリートへの指導実

BMI，内臓脂肪率，日々の基礎代謝／消費カロリーなど

績を数多く持つトレーナーより「実際に走らなくても，をグラフ化して参照することも可能となる．更に，アプ

走れる脚を作る」などのプログラムを伝授頂いた．イベ

リを通じトータルで実施すべきトレーニングや健康管理

ント参加後の参加者アンケートの結果を見ると，実に情報もサポートする．

97％を超える参加者が「これからもトレーニングを続け

トレーニングプログラムの映像は「スマートフォン」

ようと思った」と回答し，健康の維持・管理を支えるヘや「アクトビラ対応テレビ」で外出先や家庭で，いつでルスケアサービスや機器への関心が，継続的に高い意識もどこでも視聴が可能で，実際にこれらの映像を見ながレベルで持続していることが確認できる．

ら運動をすることができる．映像プログラム（コンテンツ）は初心者用の簡単な運動から，中級者から上級者まで十分なトレーニング効果が得られるハードでクオリティの高い内容となっている．
映像の操作は，
自由に「再生」「一時停止」「巻戻し」「早

3.2 B2B サービスへの展開について（a）B2B サービスへの取組み

このようにサービス利用者の一人一人がネットワークにつながる端末を自在に駆使し，健康を意識した取組みを 積 極 的 に 進 め て いる 環 境 の 中（ 図 6，
フェーズ 1）大手フィットネスクラブには，より効率的で効果的な健康維持・管理を実現する差別化サービスが求められていた．
ここでは「映像情報配信システム」のノ
ウハウを応用した，B2B（フィットネスクラブ）向けの「オンラインフィットネス」

図5

サービス利用のための手続き

サービスの検討とトライアルについて紹介する（図 6，フェーズ 2）．
（b）B2B 向けサービス機能とシステム概要
サービスを実現するシステムは三つのコ
ア機能「コミュニケーション」
「映像情報
配信」
「データ活用」による「統合フィットネス支援サービス基盤」で構成される．
コミュニケーション機能は，会員自身のウ
エルネス機器とスマートフォンから収集される健康状態データとフィットネスクラブで実施した運動履歴内容などに基づき，
パーソナル（専属）トレーナーより，日々図6
14

サービスの展開計画

通信ソサイエティマガジン No.37 夏号 2016の運動プログラム映像やアドバイスなどが

小特集

ICT で強くなる・健康になる提供されるというサイクルである（図 7）．
このように，本サービスの技術的な特徴の一つは，会
員属性と日々，健康管理機器（体組成計や活動量計）で収集される会員の健康情報，当日までのクラブでの運動履歴情報を入力データとして管理し，最適な運動を「ルールベース」に基づき分析し映像プログラムとしてレコメンドすることである．
特徴の二つ目は，レンコメンドされた最適な健康管理
メ ニ ュ ー は 全 て 個 人 別 に カ ス タ マ イ ズ さ れ MPEGDASH（Moving Picture Experts Group-Dynamic
Adaptive Streaming over HTTP）によりネットワーク
環境に適合した最適レートの映像で配信されることであ図7

オンラインヘルスケアサービスイメージ

る．図 8 に機能ブロックを示す．
個人別に識別された「在宅フィットネス
プログラム映像」は，国内のスマートフォ
ンや市販テレビ，約 5,000 万台を対象とした「映像情報配信基盤」を持つ，アクトビラの映像配信基盤を経由して提供される．
サービスプラットホームの構成については，
今後のシステム拡張性を担保するために，共通基盤とアプリ層を分離する柔軟な構成管理により，フィットネスクラブの今後の業
態拡張を意識した構成とした（図 9）．
（c）ルールベースに基づく個人別ヘルスケ
アシステム
ここで，技術的な特徴である「ルールベースに基づく個人別ヘルスケアシステム」について解説を加える．
サービスを受ける会員端末で入力される
ウ ェ ル ネ ス デ ー タ は 既 存 の「Panasonic

図8

システム機能ブロック図

Smart App」または他社端末とのデータ交
換 I/F を 担 保 す る 共 通 API（Application
Programming Interface）にて収集する．
集まったトレーニング履歴やヘルスケア（体組成計・活動量計）データは毎回，「顧
客属性の分析基盤システム」にて，初期登録された個人別属性データや，その日に実施された個人別運動履歴情報とマージされる．これに映像属性（運動を実施したときの「運動効果」「強度」「難易度」「強化部位」「ジャンル」）が関連付けられ，ルールベー
スでスコアリングされる．スコアリングルー
ルでは，個人属性情報と映像属性情報の関連付けを定義しており，複数のルールで構成されている．
この結果に，パーソナルトレーナーが会

図9

サービス基盤構成

員のその日のトレーニング（運動）実績や，
解説

ICT 技術を使った健康増進

15

解

説

Technology Reviews and Reports
体調等を考慮，自身の持つ独自の「健康管理ノウハウ」を加味しデータを処理し，トレー
ニング映像のメタデータによるランキングを確認する．その上で，最適にパーソナライズ
された「特別な運動メニュー」と「健康アドバ イ ス 」等 を 映 像 ス ト リ ー ミ ン グ と し て
MPEG-DASH を適応し，会員ごとに提供するという仕組みである（図 10）．
今回は，個人属性に基づくスコアリング
ルールベースの計算アルゴリズムや新たなルールベース追加の詳細説明は割愛する．現
在も利用者の多様なニーズに対応した，効果的なヘルスケアサービスとなるように被験者に対してシステム検証を継続中である．
図 10

顧客属性分析基盤の仕組み（d）DASH による個人別映像情報配信
MPEG-DASH の特徴は，スマートフォン，
タブレット，市販テレビ，PC 等のマルチス
クリーンに対し，動画像が途切れないように帯域環境に応じてビットレートを自動的に切り換え，最適な高品質ビデオストリームを提供することである（図 11，12）．
ま た，MPD（Media Presentation Description）ファイル＊ 1 による個人別情報配信の情報（Video 音声・字幕等）の差し替え技術は，コンテンツ制作・配信事業者にとって，作業の効率化と利便性向上に貢献すると期待されてい る．2014 年 10 月 の W3C（World Wide
Web Consortium）HTML5（HyperText
Markup Language）仕様の勧告とタイミン
グを合わせ，様々な映像配信事業者が DASH

図 11

DASH 映像配信の仕組みを採用，広告配信への展開を期待できる技術とし，今後個人別ウェルネス映像配信との連携も視野に更なる可能性の検討を進める予定
である．

4

今後の課題

（a）フィットネスクラブ業界における今後の展開
B2C 向 け の ICT を 利 用 し た ヘ ル ス ケ ア
サービスは，健康を意識するコンシューマ市
場の拡大傾向と同期し，今後も緩やかに拡張をしていく見通しである．現在サービスを利用頂いている健康意識の高い顧客は，新たに
＊1

図 12
16

DASH を使った映像配信の表示

通信ソサイエティマガジン No.37 夏号 2016

MPDファイルはMPEG-DASHで使用される，映像に関する属性情報（メタデータ）を提供するためのファイル．

小特集

ICT で強くなる・健康になる開発されるヘルスケア機器にとどまらず，ネットワーク

ある．今後は，多方面でのトライアルによる技術革新とを介した更なるプレミアサービスを期待しており，機器効果検証に期待したい．

メーカは「もの」と「こと」を組み合わせ，トレンドを見ながらタイムリーにサービスを出し続けることが重要
である．

5

最後に

また，B2B フィットネスクラブ向けの「オンラインサ

今回は，「ICT を使ったヘルスケアサービス」の観点で，ポートサービス」は，今回の取組みから潜在ニーズが存

B2C（一般利用者），B2B（フィットネスクラブ）市場

在することが明確となった．
課題は，サービスの提供側（ト

向けの「映像配信を中心にしたオンラインサポートサー

レーナー），受益側（会員）に端末機器やサービスを使ビス」を解説した．B2B 向け市場に向けてはルールベー

いこなして頂ける技術的工夫を更に進めることである．

スを適応したヘルスケアサービストライアルを紹介した

特に，時間の取れないトレーナーが多くのパーソナル会

が，今後は，「機械学習」との併用で，会員に提供され員を抱えながら，日々，クオリティの高いメニューを作り，る運動（ヘルスケア）メニューと入力されるデータの因

利用者に提案することに関しては，音声利用を含めた，

果関係を，より明確にしたサービス提供について検討し入力インタフェースの飛躍的な進化が期待される．

てゆくことが必要であると考えている．

（b）市場の展開の可能性について

ルールベースと機械学習を組み合わせて，的確な分析

本取組みで，特に技術的に工夫を要したのは，パーソ結果を導くためには，膨大な経験値と因果関係を解き明

ナルデータと個人の運動履歴に基づくルールベースを構かすための，基準が必要となる．提供するサービスごと

築し，その結果にトレーナーの所見を加え，トライアルに必要なデータの収集と分析ノウハウを蓄積するために会員に提供した点である．フィットネスクラブでは運動

も，各分野で永年，継続して知見を蓄積し続ける取組み

メニューの提供にとどまらず，
今後の高齢化社会に備え，を続けることが最重要であると考える．

認知症の予防効果が期待される「シナプソロジー」メ
ニューへの展開が期待されている．
「シナプソロジー」とは「二つのことを同時に行う」「左右で違う動きをする」
といった動きで脳に適度な刺激を与え，認知機能の低下■ 文献（1） 平成 26 年版厚生労働白書．
（2） 日本経済新聞，2015 年 8 月 28 日 Web 刊，社会面．

を防いだり，運動機能向上にもつながると言われている
プログラムである．
他業界への展開としては「サービス付き高齢者住宅」「リハビリセンタ」「高齢者支援施設」への展開等が有望であると考えられる．
「リハビリ病院」「一般病院」もサービス対象ではあるが，ヘルスケアや機能回復の領域にとどまらず，
医療デー
タとの連携や医業分野での規制等への対応が課題となるであろう．技術的課題としては，より複雑となる個人属
性と医療／運動／機能回復と様々な分野のデータ連携に基づいた新たなスコアリングルールベースの計算アルゴ
リズムの開発，セキュリティ対策などが必須となる点で

大隅慶明
1986 松下電器産業株式会社（現：パナソニック株式会社）入社．2003 まで主にシステムソリューション部門で公共・流通分野の開発マネージャを担当，2011 まで AVC 社でディジタ
ルテレビにおけるスマートテレビ用
HTML ブラウザの技術規格開発を担
当．2012 から本社 R&D 部門でクラウド基盤を適応した IoT システムの企
画・開発リーダとして活動．現部門は 2015 年度から担当．本
稿は本社 R&D 部門時代に企画したクラウド基盤を適応したサー
ビストライアルを解説したものである．パナソニック株式会社 全社 CTO 室 技術渉外部 標準化推進課．

解説

ICT 技術を使った健康増進

17

解

説

レーシングヨットにおけるセールデザインシステムの開発


鹿取正信

1

まえがき

Masanobu Katori （株）ノースセール・ジャパン

在でも非常に大事な要素であるところに変わりはない
が，少しでも論理的なアプローチを行うことで効率良くレーシングヨットの技術開発は，150 年以上の歴史開発を行うことを目的とし，システムが開発されてきた．

を持つ世界最高峰のヨットレースであるアメリカズカッ

弊社の主力商品の一つであり，全世界のトップセーラー

プを中心に発展してきた．また，日本においても 1992のシェアが 80％近い 470 級と呼ばれるオリンピックク

年の 28 回大会から 2000 年の 30 回大会まで参加した

ラス（図 1）のヨットのセール開発をメインターゲット

ニッポン・チャレンジの挑戦の過程で，大学や研究所なとして開発は進められた．しかし，470 級は 5 m 程度

どが中心となって発展してきた．筆者も 1995 年からの全長で電源等の制約もあるため，当初（2003 年）は2013 年のサンフランシスコでの大会まで国内外のチー

リアルタイムのフィードバックはなく，データを記録しムに参画しており，現在は 2017 年のカップに向けてスてセーリングの後に解析を行うスタイルでスタートしウェーデンの Artemis Racing チームに所属している．

た．現在はテクノロジーの発展もあり，Wi-Fi を用いた

本稿で紹介するレーシングヨットのセール開発シス

通信を介してリアルタイムでコーチボート（母船）にテムは，ノースセール・ジャパンが独自にコンセプト作

フィードバックすることによって，海上での開発効率をりから始め，アメリカズカップの経験などを基にディン大幅に改善できるようになってきている．本稿では開発

ギーと呼ばれる小さなヨットに適するように開発／改善

システムの概要を説明するとともに，実際のヨットのされてきたシステムである．セールを含むレーシング

セール開発に本システムがどのように利用されているか

ヨットのハードウェア開発では，風や潮などの自然現象も含めて御紹介することにする．

を相手にすることから，セールへの力の加わり方によって変形するなど非常に物理現象として捉えにくいため，大半を人間の感覚に頼ってきた．人間の目や感覚は，現

2システムの概要

ハードウェアのシステムとしては，大きくコーチボー
ト（母船）とレーシングヨット（レース艇）の二つに分
かれ，データの種類は，性能系のデータとセールの形状
データの二つに分かれる（図 2）．レース艇の性能は，動力を持たないヨットの場合，その時々の風向・風速によって異なってくるため，性能判定時の風向風速情報は不可欠になる．本来ならばレース艇のそれぞれで刻一刻と変わる風の情報を収集する方が望ましいが，その一方で，レース艇がレースで使われる状態に近い状態でデータを収集し，性能判定をすることが必要になってくるた
め，レース艇に必要以上の計器を積むことをなるべく避けたい．
そこで，本システムではレース艇の風の情報の代わり
図1
18

オリンピッククラス 470 級のセーリング

通信ソサイエティマガジン No.37 夏号 2016に，レース艇のすぐ近くを併走する母船で風情報を測定ⓒ電子情報通信学会 2016

小特集

ICT で強くなる・健康になるによる位置情報，進路，速度が記録されると同時に，Wi-Fi のネットワークを通じて母船にリ
アルタイムでデータがフィードバックされる．
母船では，上記のセンサに加えて PC を用いてレース艇の情報（通常 2〜4 艇程度），
相対風速，
母船の速度，進路，船首方向等の情報を収集し，独自に開発したソフトウェアによってデータ処理することで，その地点での風向風速，艇の性能情報が表示される仕組みになっている．
上述した性能系のデータ収集システムのほかに，セールの形状データを収集している．それぞれのレース艇のマストトップに据え付けられたカメラで性能判定時のセールの形状が記録される（図 3）．また，同時に母船が後ろからレース艇を追従し，セールの形状も同時に記録する．
以前は，Web カメラを用いて母船に Wi-Fi を
図2

通じてフィードバックしていたこともあった

MobilePerformanceAnalyzingSystem の概要

が，現在はカメラのハンドリングや防水性等の関係から，通常の防水ディジタルカメラを用いている．
これらのセールの形状情報はリアルタイムでは処理されないが，セールの形状情報として後述するセールの開発段階で用いられる．

3

セールの開発本システムは，ハードウェアの開発，特にセールの開発段階での使用を前提に開発が進められてきた．本章では，セールの開発過程でどのように本システムが使われているかを簡単に説明する．
図3

レース艇に取り付ける機器

3.1 デザインスパイラル
セールの開発では，デザインから製作，セールの形状の評価，セールの性能評価を経て，改善・改良点をフィードバックすることによってデザインが改善されるという，デザインスパイラルを繰り返す（図 4）．このフィー
ドバックをある程度コンピュータ上で行う方法（3.4 を参照のこと）も採られるが，最終的には海上でのテストを通してセールの性能評価に重きを置くことが多い．また，レース競技者はテストの評価に加えて，実際のレー

図4セールスのデザインスパイラル

ス時での良し悪し（良くも悪くも，レースの成績に左右される）によって評価することも多い．

する方法が採られている．母船には，気象観測に使われセールを含めたヨットのハードウェアの海上評価は，ている超音波式風向風速計が用いられるが，母船自体も一定の条件下で行うテストに比べて不確定な外的要素

動くため母船の動きを記録するために，GPS と正確な（風の不均一性，波などの要因など）と，内的要素（セー

船首方位を測定する GPS を用いたヘディングセンサをラーの力量など）が影響するため，非常に評価が難しい．

搭載している．一方レース艇では，
小さなポケット PC（最それゆえ，感覚にのっとったフィードバックに頼りがち

新のシステムでは，スマートフォン）を搭載し，GPSになり，定性的な評価はできても定量的な評価がしにく解説

レーシングヨットにおけるセールデザインシステムの開発

19

解

説

Technology Reviews and Reports

いため，最終的に次のデザインに落とし込むのが非常に優劣を表す情報がグラフ，航跡，数値といったもので表難しくなる．デザインスパイラルを確実に回していくた示される（図 5）．海上でのリアルタイムでの表示に加めには，論理的に開発を進め，数値的な裏付けが非常にえて，セーリングテスト終了後に各艇の GPS 機器に記重要な意味を持つことになる．

録されたログデータや母船の風のデータをまとめること
で，一つのテストだけでなく各風域での性能を統計的に3.2 性能解析

評価する．この作業によって，使用したセールの特性，

セールというハードウェアを評価する上で，セール自体の形状とそのときの性能という，二つの異なったもの

例えば 6〜10 ノットの風で非常に良い性能を示すといったように具体的に評価していくことになる．

を同時に把握することが必要になる．レース競技者にとって一番大事な，速いのか，遅いのか，といった性能

3.3 セール形状解析

評価を正確に行うことが，セールの形状とともに，セー

レース艇に搭載されているセールは，飛行機の翼のよ

ルのデザインの良し悪しを決める上で重要になってくる．

うな剛体翼ではなく表面に掛かる圧力によって変形する

性能評価の典型的な方法として，2 艇のレース艇を柔翼であり，セールを支えるマストの形やセールをコン使った“2 ボートテスト”という手法が頻繁に使われる．

トロールするシート（ロープ）によって大きく形が変わ

一つのレース艇のスピードを基準として，もう一つのる．デザインされた形状と実際に使われるフライング

レース艇のセール（ハードウェア）を変えることで，相シェープが異なるために，前述した性能評価時のセール

対的な差を評価する方法である．これだけ聞くと非常の形状を記録しておくことが必須となる．いろいろなコに単純なテストのように思われるが，車のスピードのンディションでのセールの使われ方（フライングシェー

テストとは違い，いろいろなコンディション（風，波，プ）を押さえることで，初めて基となるデザインシェー

その他）によってそれぞれのセールの良さと悪さが出

プの良し悪しが判断できることになるからである．それてくるため，理想的には全てのコンディションをカバー

ぞれのセールのフライングシェープを定量化するためする広範囲なテストを実行する必要がある．また，ヨッに，本システムではマストトップに専用の治具を使ってトの性能の評価は，スピードだけではなく，風上若し

カメラを固定し，写真として形状を記録している．

く は 風 下 に ど れ だ け 進 む か（ 通 常 VMG（Velocity

セールの形状は，現時点ではリアルタイムで解析はMade Good）と呼ばれる）によって行われるために，されず，テスト終了後に性能解析結果とともに解析さ艇速や艇の進行方向だけではなく，風の正確な情報がれる．セールの形状は，
風速，
風向といった風のコンディ

不可欠になってくる．

ションに加えて，波の有無などの海況によっても異な本システムでは，艇速や艇の進行方向の情報はレースるため，広範囲に現象を捉える必要がある．具体的には，艇に積まれた GPS で収集し，風情報については母船でセールの各断面にストライプ（図 6 の例では赤い線）

収集する．母船では，2 艇（場合よっては 3〜4 艇）のが描かれており，この線をたどることによって断面でのセール形状が再現される．各断面の位置は既知であり，ストライプの長さも既知であるため，これらから 3D の形状を逆算して導出し，後述するコン
ピュータシミュレーションに用いられる．1 枚の写真から一つの形状情報が求められるが，実際のデータは数秒の違いであっても，風の当たり方，艇速，波の当たり方などによって大きく異なることがある．そこ
で，通常の解析では形状情報は
1 枚の写真からではなく，同条
件の幾つか写真を用いて比較
される．

図5
20

通信ソサイエティマガジン No.37 夏号 2016

2 艇の性能解析例

典型的な比較例を図 7 に示

小特集

図6

ICT で強くなる・健康になる

マストトップカメラの映像を使ったセール形状解析例

図7

セール形状比較例

す．この例ではセール上に描かれた 5 本のストライプ上支えているマストが大きく曲がり，結果的にセールの形の形状を比較している．赤のセールが青のセールに比べ状が浅く出ている，といったことが起こる．こういうメカて深い形状になっているのが分かる．セールデザインでニズムを理解した上で，セールの解析・デザインのプロ

複雑なところは，ここで比べたフライングシェープ（実際セスを踏んでいくことになる．

のレースで使われているときの形状）がデザインシェー
プと異なるため，この例の赤のセールのデザインシェー

3.4 コ
 ンピュータシミュレーション

プが必ずしも，青のセールに比べて深いとは限らないと海上でのテストは，風や波といった不確定要素が多いころである．何らかの原因で青のセールの方のセールのため，現象として詳細を捉えるのが難しい．この点を補コントロールロープの張力が大きく，これによりセールをうために，CFD（Computational Fluid Dynamics）と解説

レーシングヨットにおけるセールデザインシステムの開発

21

解

説

Technology Reviews and Reports

4

あとがき

セールの開発を効率良く進める上で，デザインスパイ
ラルを限られた時間で数多く回すことが重要になってくるが，これを実現する上で，海上でのテストの効率化が不可欠になる．いろいろなコンディションで性能評価を行うのが理想的であるが，自然を相手にしているため，
なかなか必要とされるコンディションが整わないこと
や，あっても非常に短時間で終わってしまうことも多々ある．こういう制約の中で，最大限のアウトプットを出
図8コンピュータシミュレーション例

す上で，本システムのリアルタイムのフィードバック部
分（性能評価部分）は有効である．現在のシステムでは，呼ばれる，コンピュータシミュレーションが用いられるセール形状の解析／判定については後解析に頼っている（図 8）．この方法では，セールの周りの空気の流れやセーため，リアルタイムでのフィードバックは母船からコールの表面に働く圧力等が計算される．セールの特性としチなどの経験者の“目”に頼る部分が大きい．この点にて，圧力によってセール自体が変形するために，その変ついても，画像認識技術などを用いてリアルタイムで解形 の 度 合 い を 計 算 す る 必 要 が あ る．FEM（Finite

析するシステムを導入する余地がある．

Element Method）と呼ばれる手法を用いて，ある圧力

また，システムのハードウェアについては，何年にもが与えられたときセールに使われている素材の物性値やわたり幾つかのバージョンアップを経て，簡素化し洗練

拘束条件を基に変形量を計算する．
今度は，変形したセー

されてきているが，システムの使用には，ある程度の経ルの形状に働く圧力を計算し，また，その圧力を基にし験値を積むことが前提になっている．今後の展開としてた 変 形 量 を 計 算 す る， と い っ た こ と を 繰 り 返 すは，
ソフトウェアとハードウェアの更なる簡素化により，Iteration 計算を行うことによって，最終的なフライン

機械操作にそれほど強くない一般のコーチ／指導者が簡グシェープを計算で求めて詳細の現象を解析することも単に使えるようなユーザフレンドリーなシステムにしてある．

いくことが必要であると思われる．

この計算を行うに当たって，詳細を検討するためには実際のセーリングのコンディションを忠実に再現する必要がある．それぞれのコントロールロープの張力，マストの硬さ，マストを支えリギンと呼ばれるワイヤの張力，
長さなどを正確に入れ計算を行うため，非常に準備に時間が掛かるとともに，コンディションに応じた計算をする必要があるが，実際の海の上では得ることが難しい情報としてセールの表面の応力状態，圧力分布などを可視化することができるため，海上とは異なったアプローチ
で現象を解明することが可能になる．

22

通信ソサイエティマガジン No.37 夏号 2016

鹿取正信
1992 東大大学院工学系研究科船舶海洋工学専攻修士了，1995 のアメリカ
ズカップチャレンジを皮切りに，現在まで，海外のチームを含む 6 回のチャ
レンジに参画（日本（1995, 2000），
OneWorld（2003），Emirates TeamNew Zealand（ 2007）， Artemis
Racing（2013，2017）．主に，レー
ス艇のセールを含むパフォーマンス
解析を担当している．現在，（株）ノースセール・ジャパン取締役．

解

説

小特集

ICT で強くなる・健康になる

情報科学でスポーツパフォーマンス
向上を支援する





木村聡貴
持田岳美
井尻哲也
柏野牧夫

1

Toshitaka Kimura 日本電信電話株式会社 NTT コミュニケーション科学基礎研究所
Takemi Mochida

日本電信電話株式会社 NTT コミュニケーション科学基礎研究所

Tetsuya Ijiri

日本電信電話株式会社 NTT コミュニケーション科学基礎研究所

Makio Kashino

日本電信電話株式会社 NTT コミュニケーション科学基礎研究所

案されているとは言い難い．

はじめに

本稿では，スポーツパフォーマンスの「技」や「心」

2020 年の東京オリンピック・パラリンピックを控え，スポーツに対する国民的な関心が高まっている昨今，情報科学を利用してスポーツを強化する試みも盛んになっの向上に情報科学が貢献できる可能性について，筆者らの取組みを紹介しつつ議論したい．

有名になったセイバーメトリクス（SABRmetrics）と呼2

ばれるデータ分析手法は，プロ野球選手の成績や能力，「技」や「心」の問題は，運動生理学やスポーツ医学といてきている．例えば，数年前の映画「マネーボール」で

スポーツ脳科学

試合結果などのデータを統計的に分析することで，チー

うよりは，むしろ認知神経科学すなわち脳科学の対象でムの経営や戦略に役立てられている（1）．また，バレーボー

ある．なぜなら，巧みな動作や状況把握，緊張・リラック

ルではベンチにコンピュータを持ち込むことが許されてスなどの機能は脳がつかさどっているからである．脳は膨おり，監督がリアルタイムで分析されたスパイク・サーブ

大な神経情報を処理する器官であるから，「技」や「心」ののコースなどのデータをタブレット端末で確認しながら指問題は，脳情報処理の問題と言い換えることもできよう．

示を出している様子はおなじみの光景であろう．
更に，
サッ

しかしながら，「技」や「心」に関する脳情報処理のカーやラグビーなどでは，加速度センサが付いた GPS 端

仕組みについては，これまで知見も少なく未解明な点も末を用いて練習中や試合中の選手の動き（走行速度や距多い．また，それゆえ，どこにポイントを置けば効果的

離，
姿勢など）
の把握に活用している．
これらのように，デー

なパフォーマンス向上につながるのか客観的な根拠が乏タや ICT を戦略・戦術分析やチーム強化に利活用する動

しく，経験論的あるいは試行錯誤的なトレーニングに陥きが様々な競技で急速に広まりつつある ．

ることも少なくないように思われる．このような観点か（2）

一方で，試合に勝つためには，戦略・戦術だけでなく，選手個々のパフォーマンスを向上させることも重要である．そのためには，いわゆる「心・技・体」を総合的に高める必要がある（図 1）．このうち，「体」すなわち筋
力や心肺機能，障害予防といったフィジカルな要素については，運動生理学やスポーツ医学の知見に基づいて様々なトレーニング方法が提唱され，実際に活用されている（3）．しかし，頑健な「体」が備わっているだけでは，高いパフォーマンスには必ずしも結び付かない．特に環境がめまぐるしく変化する球技などの種目では，状況を的確に把握し，何をすべきかを瞬時に意思決定し，プレッ
シャーに打ち勝ちつつ，身体を巧みに操作することが求められる．すなわち「技」や「心」の要素の強化もまた不可欠であろう．しかしながら，こうした要素の本質的な理解は十分ではなく，また体系的なトレーニングが提ⓒ電子情報通信学会 2016

図1

スポーツパフォーマンスの要素と「スポーツ脳科学」

による上達支援解説

情報科学でスポーツパフォーマンス向上を支援する

23

解

説

Technology Reviews and Reports

ら，筆者らは，脳科学や ICT の知見・ノウハウを包括いる．ブルペンエース＊ 2 という言葉に象徴されるよう的に活用する「スポーツ脳科学」プロジェクトを立ち上に，プレッシャーで力んでしまい，本番で実力を発揮でげ，スポーツパフォーマンスを向上させるための「技」

きなくなることは，
経験的によく知られることであろう．

や「心」のエッセンスを解読し，それに基づいた効果的

その一方で，心理的に研ぎ澄まされた「フロー」あるい

な支援技術を開発し，最終的に脳機能の改善を促すこと

は「ゾーン」状態というものも逸話的に語られることがを目指している（図 1）．一言で言えば，「スポーツで勝ある．一般に，覚醒度とパフォーマンスの間には逆 Uてるように脳を鍛える」ことにある．

字の関係，すなわち高過ぎず低過ぎず適度な覚醒度でパフォーマンスが最大になると考えられている（6）．実際に

2.1 実環境でのセンシング

最適な「心」の状態を解読できれば，パフォーマンスの

この目的を達成するためには，幾つかのステップを解最大化に結び付けることができるはずである．

決する必要がある．まず一つ目は，スポーツ実践中の生

従来，スポーツに関する計測は，仮説に基づき実験室

体情報や行動を多角的に観測し，パフォーマンスとの関などで一定の条件を設けて行われることが一般的であっ係を捉えることである．そのための計測は，心電位や筋電た．しかしながら，ウェアラブルセンサ等で実環境に近

位 ，呼吸，眼球運動，動作，床反力など多岐にわたる．

い条件で計測ができ，大量のデータが蓄積されれば，デー

これらの生体情報は，一見末梢の情報を観測しているよ

タマイニング ＊ 3 などのいわゆるビッグデータ解析にうに見えるが，脳の活動を通して表出されるものであるか

よって，仮説に縛られない未知の特徴の抽出やパフォー

ら，ある程度脳の機能を推定することができる ．ここでマンスの予測につながることも期待される．

＊1

（4）

重要なのは，こうした各種情報を，できる限り実環境で選手のパフォーマンスに干渉することなく計測することで2.3 人間の特性に応じたフィードバック

ある．なぜなら，例えば対戦相手がいたり，心理的プレッ

三つ目のステップは，解読されたエッセンスを選手にシャーが掛かっていたり，リアルな状況ならではの特徴やフィードバックしパフォーマンス向上を促すこと，すな

課題を浮き彫りにすることが重要と思われるからである．

わち脳の情報処理を調整することである．ここで重要な

従来は技術的な課題が多く，実環境での計測は簡単ではことは，人間の知覚特性を十分に踏まえ，直感的に分かなかったが，近年の多種多様な無線センサ・ウェアラブ

りやすく情報を提示し，おのずと「体」や「心」が適切

ルセンサ技術の進展がこの問題を解決しつつある ．筆な状態に向かうように誘導するということである．例え者らもウェアラブル電極を用いて生体情報を取得する取ば，私たちは 50 Hz の蛍光灯の明滅は余り知覚できな組みを進めており，詳しくは 3. で紹介する．

いが，50 Hz（20 ms 間隔）で鳴っている音は容易に判（2）別できる．これは，聴覚の時間分解能が視覚に比べて高2.2 「技」や「心」のエッセンスの解読いことに起因している（7）．その一方で，空間分解能は視

二つ目のステップは，実環境で観測された様々な情報

覚の方が高い．こうした点を踏まえると，運動のテンポ・から，パフォーマンス向上につながる特徴を抽出するこ

リズムといった時間構造の把握には聴覚を，フォームとである．巧みな運動の「コツ」はどこにあるのか，一（型）のような空間構造の把握には視覚を用いることが流選手はどのように自分や環境を知覚・認識しているの妥当であると推察され，フィードバックしたい情報に応か，あるいは適切なメンタル状態とは何なのか等々，こじて，適切な感覚モダリティを選択することは重要なポうした点が徐々に明らかになり勝つためのエッセンスがイントであろう．
筆者らは，この視点に沿った聴覚フィー解読できれば，効果的な運動学習やトレーニングに結び

ドバック方法の開発を進めており，4. で紹介する．

付けられるものと期待される．
例えば，上手な投げ動作やスイング動作では，身体各部が体幹から末端にかけて順番に加速することが知られ（5）ている（運動連鎖と呼ばれる）．ただし，実行するのウェアラブル電極を用いた生体情報センシング

は簡単ではない．この点について，例えば熟練者と未熟

近年，心電位や筋電位など体表の生体信号を選手や運練者の筋活動パターンを比較することで，使われる筋の動に余り干渉することなく安定して取得できる，ウェア

組合せや力の入れ具合などに特徴を見いだせる可能性がラブル型の生体電極が注目されている．例えば，銀メッある（図 4，5 を参照のこと）．同様に，選手の心理状
態がパフォーマンスに影響を及ぼすこともよく知られて
＊1

24

3

心臓や筋が収縮するときに発する電位．体表面に貼付した電極を通して計測できる．

通信ソサイエティマガジン No.37 夏号 2016＊2

ブルペン（投球練習場）では好投するのに，本番の試合ではそれが発揮されない投手を表す語．

＊3

大量のデータからパターンやルールなどの知識を取り出す解析技術．

小特集

ICT で強くなる・健康になるキされた合成繊維の生体電極がある（8）．しかし，金属

時の心拍数変動の例である．試合時の心拍数は回帰モデ

メッキ特有の堅さのために，皮膚との接触が不安定で雑ルより明らかに上方に逸脱しており，心理的要因によっ音が大きい，
かぶれが生じやすく長時間の装着は難しい，て試合時の心拍数が増大したことを示唆している．こうなどの課題が指摘されている．NTT では，この点を克した評価を継続的に続け，更にパフォーマンスとの関係

服する新しい生体電極の素材として，導電性や親水性に性を調べることで，最適な緊張度の評価に結び付いてい優れた高分子 PEDOT-PSS・シルク複合繊維素材を開発

くことが期待される．

した．更に，
超極細ナノファイバテキスタイル（東レ社）

筆者らは，hitoe 電極を用いて筋電位を計測する取組と組み合わせて，生体信号の高密度な検出と耐久性を実みも進めている．筋電位信号は非常に微弱な交流波であ現した．この導電性ファブリック（商標名：hitoe）は，るため（図 4（a））
，心電位のパルス（図 2）から心拍

スポーツ動作中の心拍の長時間モニタリングを可能とす

タイミングを検出する以上に，高精度に信号を取得する

るインナーウェアとして実用化されている （図 2）．

ことが求められるが，装着圧の調節，ウェアと配線の一

また，心拍を無線送信するトランスミッタには加速度セ体化，信号処理アルゴリズムの工夫などにより，一定のンサが内蔵されており，心拍と加速度の同時記録が可能

計測が実現できている（11）．図 4（a）は，hitoe 電極をになっている．

取り付けたストレッチ素材のサポータを両前腕と両下腿（9）

心拍数は，運動の影響を反映するだけでなく，自律神に装着し，ゴルフのドライバショットを行った際の計 8

経活動に基づいた心理状態（心理的緊張度）も反映する．

筋の筋電位波形例である．筋によって活動の大きさに大そこで筆者らは，この hitoe 電極インナーを利用し，試小はあるものの，おおよそスイング動作に見合った筋活

合中の心理的緊張度を推定することを試みた．方法

動が観測できた．ただし，左足首屈筋のように，着圧やについて簡単に述べると，まず練習時に計測された心拍配線の固定が不十分であると，雑音が混入する場合もと加速度データを用いて，加速度から求めた運動強度とあった．図 4（b）は，プロ選手とアマチュアの筋活動

心拍数の線形回帰モデル（すなわち，運動強度で説明さの大きさ（筋電位信号の強度）を色で示した（青から赤れる心拍数の推定値）を求めておく．これに，試合で観に行くほど活動が大きい）6 筋分のヒートマップの例で測されたデータを当てはめ，モデルからの逸脱の程度をある．プロ選手はインパクト時に活動が集中しているの評価する．図 3 は，この手法で評価した試合時と練習に対し，アマチュアは前後で余分な活動が多い．また，（10）

プロでは両足首の伸筋に活動が見られる一方で，アマ
チュアでは左足首の活動のみが顕著な様子も見て取れ
る．このように，筋活動を計測すると，見た目からは分
かりづらい筋の使い方（力の入れ具合）や筋の組合せを評価することができる．

4

運動の可聴化自分の運動状態（姿勢や動きなど）を適切に認識する
図2

 itoe 電極とインナーウェア，及び記録された筋電h位波形の例

ことは，運動を習得・改善する上で重要である．しかし，それは容易ではなく，往々にして自身の認識（主観）と実際に行っていること（客観）との間にかい離が生じる．
それゆえ，この点を補うために，運動状態を様々な感覚
モダリティでフィードバックする手法が提案されている（12）．視覚フィードバック（スナップショットやビデオを見ること）は最もポピュラーな手法であるが，フィードバックの目的によっては必ずしも適当ではない．一つは，運動中に視覚はほかの目的（目標を見るなど）で使われるため，リアルタイムなフィードバックには活用できない．更に，多くのスポーツ動作では，複数の身体部
位を素早く協調させることが鍵であるが，既述したよう

図3 運
 動強度–心拍数の関係．黒線は練習データから求めた線形回帰モデルに，視覚の特性上，運動の時間構造を捉えるには限界がある．
解説

情報科学でスポーツパフォーマンス向上を支援する

25

解

説

Technology Reviews and Reports

（a）

（b）

（a）

（c）

（b）

（d）

図5

投球時の体幹加速度の可聴化ムである．図 5 は，ある初心者の投球時の体幹の運動連鎖を可聴化した例である．無線加速度センサ（Trigno,
Delsys）を 体 幹 背 面 の 3 箇 所（ 図 5（b）の P1，P2，
P3）に装着し，リアルタイムで 2 種類の加速度成分（体幹の回転：A1 ＝ P2 － P1，体幹の前傾：A2 ＝ P3 －P1）を算出した．そして，
音 S は以下のように合成した．
S（t）＝ A1（t）S1（t）＋ A2（t）S2（t）
こ こ で，S1，S2 は 中 心 周 波 数 が そ れ ぞ れ 100 Hz と
500 Hz の帯域フィルタをかけたピンク雑音である．図図4

hitoe 電極で計測したゴルフショット時の筋活動である．この例では，二つの不明瞭な周波数成分が示さ

これらの問題を回避する一つの方法は，聴覚フィード

れているが，被験者が体幹の回転から前傾へ連動した動

バックを用いることである．聴覚は，時間分解能が高い

きをすれば，熟練者のように二つの成分が分離して聞こだけでなく，運動との干渉が少ないメリットもある．実える（図 5（d））．この可聴化と標準的な可視化（自分際に人間では，発話運動時の調音器官（唇や舌など）のの投球映像の遅延提示）を初心者の投球練習に適応し比素早く複雑な時間構造を把握する際に，聴覚フィード

較したところ，どちらのフィードバックも体幹の連動性

バックが重要な役割を果たしていることが知られてい向上に一定の効果を示したが，興味深いことに，可聴化る．そこで筆者らは，このスキームを全身の運動に拡張の方が適応後の試行間のばらつきが小さかった．このこ

させ，各部位の協調パターンを聴覚フィードバック（可とから，運動パターンのリアルタイム可聴化は，標準的聴化）するシステムを開発した．本稿では，加速度信号

な視覚フィードバックに比べて，動作の再現性を高めると筋電位信号をそれぞれ用いた二つの事例を紹介する．

ことが示唆された（13）．

一つ目の例は，先述した運動連鎖を可聴化するシステ
265（c）の下段は生成された合成音のスペクトログラム

通信ソサイエティマガジン No.37 夏号 2016

もう一つの例は，筋活動の強調パターンを可聴化する

小特集

ICT で強くなる・健康になるツ科学研究と補完的な連携をしつつ，より有効なトレー（a）

ニング法や支援技術を確立していくことが期待される．
■ 文献

（b）

図6

投球時の筋活動パターンの可聴化ものである．先の例は運動の「結果」をフィードバック
したが，
ここでは，
結果を生み出す「力の入れ方」
をフィー
ドバックすることを企図した．本システムでは，筋ごとに異なる周波数が割り当てられ，それぞれの振幅は筋電位の大きさに比例して変調される（図 6（a））
．図 6（b）の左図は，投球時の筋活動パターンのヒートマップの例
である（赤いほど筋活動が大きい）．熟練した投手（元プロ野球投手）を見ると，青矢印のように，脚から体幹，腕にかけて順番に筋が活動し，明瞭な連鎖構造が見られるが，アマチュアは無駄な筋活動が多く連鎖が不明瞭であった（図 6（b）左）．そのため，熟練者の音はリズミカルであったが，アマチュアの音は歯切れの悪い音となった（図 6（b）右）．こうした可聴化は，いわば「楽器」タイプの聴覚フィードバックであり，選手は筋活動パターンをメロディや音色として捉えることができる．

5

おわりに

本稿では，ICT や脳科学のノウハウを活用して，パフォーマンス向上に貢献できる可能性について紹介した．鍵になるのは，データからいかに本質的な情報を読（1） データスタジアム株式会社，野球×統計は最強のバッ
テリーである―セイバーメトリクスとトラッキングの世界，中央公論新社，2015.
（2） 相馬りか，“スポーツにおける情報活用―オリンピッ
クから健康づくりまで―，”科学技術動向研究，1–2
月号，pp.23–26, 2015．
（3） 森谷敏夫，根本 勇（編），スポーツ生理学，朝倉書店，
1995．
（4） 柏野牧夫，米家 惇，Hsin-I Liao, 古川茂人，“身体から潜在的な心を解読するマインドリーディング技術，”NTT 技 術 ジ ャ ー ナ ル，vol.26, no.9, pp.32–
36, Sept. 2014．
（5） R.J. Cheetham, G.A. Rose, R.N. Hinrichs, R.J.
Neal, R.E. Mottram, P.D. Hurrin, and P.F. Vint,“Comparison of kinematic sequence parameters
between amateur and professional golfers,”
Science and Golf V: Proc. the World Scientific
Congress of Golf, pp.30–36, Phoenix, 2008．
（6） R.M. Yerkes and J.D. Dodson,“The relation ofstrength of stimulus to rapidity of habitformation,”J. Comp. Neurol. Psychol., vol.18,
no.5, pp.459–482, Nov. 1908．
（7） L . S h a m s , Y. K a m i t a n i , a n d S . S h i m o j o ,“Illusions. What you see is what you hear,”
Nature, vol.408, p.788, Dec. 2000.
（8） A. Myers, L. Du, H. Huang, and Y. Zhu,“Novel
wearable EMG sensors based on nanowire
technology,”Engineering in Medicine andBiology Society, 36th Annual Int. Conf. IEEE,
pp.1674–1677, Chicago, Aug. 2014．
（9） 塚田信吾，佐藤康博，中島 寛，竹田恵司，佐藤雅伸，“ウェアラブル電極素材 ‘hitoe’ の開発と実用化について，”維製品消費科学会誌，vol.56, no.8, pp.660–
664, Aug. 2015．
（10）井尻哲也，木村聡貴，塚田信吾，中島 寛，河西奈保子，住友弘二，柏野牧夫，“ウェアラブル生体電極を利用して運動中の選手のコンディションを推定す
る，”スポーツ工学・ヒューマンダイナミクス 2015
講演論文集，B-1, Oct. 2014．
（11）木村聡貴，井尻哲也，塚田信吾，中島 寛，河西奈保子，住友弘二，柏野牧夫，“ウェアラブル生体電極を用いてスポーツ中の筋活動を定量化する，”スポー
ツ工学・ヒューマンダイナミクス 2015 講演論文集，
B-4, Oct. 2014．
（12）R. Sigrist, G. Rauter, R. Riener, and P. Wolf,“Augmented visual, auditory, haptic, andmultimodal feedback in motor learning : areview,”Psychonomic Bulletin & Review, vol.20,
no.1, pp.21–53, Feb. 2013．
（13）T. Kimura, T. Mochida, T. Ijiri, and M. Kashino,“Realtime sonification of motor coordination to
support motor skill learning in sports,”2nd Int.
Congress on Sport Sciences Research andTechnology Support（icSports2014），no.106,
Rome, Oct. 2014．

み解き，その知見をいかに直感的かつ効果的に選手に還元できるか，にあろう．
従来から取り組まれているスポー
解説

情報科学でスポーツパフォーマンス向上を支援する

27

解

28

説

Technology Reviews and Reports

木村聡貴 （正員）井尻哲也

2003 東大大学院総合文化研究科博士課程了．博士（学術）．現在，日本電信 電 話 株 式 会 社 NTT コミュニ ケ ーション科学基礎研究所人間情報研究部，主任研究員．人間の感覚運動メカ
ニズムの研究，特に近年はスポーツス
キルの脳情報処理に関する研究に従事．北米神経科学学会等の会員．

2014 東大大学院総合文化研究科博士課程了．博士（学術）．現在，日本電信 電 話 株 式 会 社 NTT コミュニ ケ ーション科学基礎研究所，リサーチアソ
シエイト．スポーツにおける視覚運動制御，近年は情動と感覚運動情報処
理に関する研究に従事．日本神経回路
学会，北米神経科学学会，ヨーロッパ
スポーツ科学学会，日本体力医学会，
日本体育学会，日本バイオメカニクス学会各会員．

持田岳美 （正員）柏野牧夫

1994 早大大学院理工学研究科修士課
程了．同年，日本電信電話株式会社入社．NTT 基 礎 研 究 所 を 経 て，現 在，NTT コミュニケーション科学基礎研
究所研究主任．博士（システム情報科学）．音声情報処理研究に従事．日本
神経科学学会，北米神経科学学会，日本音響学会，米国音響学会各会員．

1989 東大大学院人文科学研究科修士課程了．博士（心理学）．現在，日本電信電話株式会社 NTT コミュニケー
ション科学基礎研究所，上席特別研究員・人間情報研究部長．東工大工学院情報通信系特任教授．聴覚を中心とした感覚・運動・情動のメカニズムに関する研究に従事．

通信ソサイエティマガジン No.37 夏号 2016

解

説

小特集

ICT で強くなる・健康になる

サッカーにおける
データ分析とチーム強化


加藤健太

1

はじめに

Kenta Kato

データスタジアム株式会社ている．公式記録では両チームのメンバーリストに加えて，「シュート数」「ゴールキック数」「コーナーキッスポーツにおけるデータの位置付けは，テクノロジー

ク数」「フリーキック数」「オフサイド数」「ペナルティー

の発展とともに大きく変化しながら，その重要度を増しキック数」といったプレーの回数が前後半別に記録さてきている．本稿ではサッカーを対象に，データ分析のれている．

重要性とデータ取得技術，データ分析技術について事例
を通して説明する．

これに対して，弊社では 2000 年代前半から，公式記
録よりも細かいレベルでサッカーのプレーデータを取得している．特に J リーグにおいては，2008 年から（株）

2

サッカーで取得されているデータ

サッカーにおいては，試合結果の記録といった面から，図 1 に示したような公式記録が継続的に取得されJ リーグメディアプロモーションとの間で J リーグ主催
試合における公認データを提供する「オフィシャルデー
タサプライヤー」契約を締結し，J リーグ公認データ「StatsStadium」サービスを提供している．
この公認データでは，「パス」「ドリブル」「クロス」「タックル」「クリア」「空中戦」「セーブ」といったあら
ゆるボールタッチプレーを対象に，その数や成功 or 失敗を記録しており，記録対象の項目としては約 300 に

図1

2002 年の公式記録（日本代表 vs ジャマイカ代表）（出典：公益財団法人日本サッカー協会公式サイト）ⓒ電子情報通信学会 2016

図2

公認データの項目例

解説

サッカーにおけるデータ分析とチーム強化

29

解

説

Technology Reviews and Reports

も上る（図 2）．

ドと正確性が求められる．そのため，弊社では入力基準

このように細かく記録されたデータから，「パスの本の平準化と徹底に取り組むだけではなく，独自にサッ数」「パスの成功率」「シュートの決定率」「空中戦の勝カーのプレーデータ入力ソフトウェアを開発し，そこで率」「ボールの支配率」といったデータが集計され，テ入力されたデータの精度を何重にもチェックして配信しレビ放送やインターネット上のサイトをはじめとする各ている（図 4）．

種媒体へと配信されている．

ただ，熟練のスタッフが上記のソフトウェアを用いてまた，2015 年シーズンからは，「J リーグ全体の競技

も 1 試合当りの入力に約 11〜12 時間掛かってしまって力の向上（クラブの戦力分析・強化・育成，審判の技術いるのが現状であるため，より速く，より正確にデータなどの向上）」「試合中継，ニュース番組，Web コンテを取得できるように，入力ソフトウェアの改良を継続的ンツ等でのファン・サポータ向けサービスの拡充や新たに行っている．

なコンテンツ作りへの活用」を目的とし，J リーグ及び（株）J リーグメディアプロモーションと共同で，J リー
グへのトラッキングシステムの導入を行っている．
明治安田生命 J 1 リーグ戦全 306 試合を対象にトラッキングを実施してデータを記録しており，これによって今まで公認データとして取得していたボールタッチプ
レーだけではなく，ボールに触っていない選手やボールに触っていない時間帯の動きもデータとして取得できるようになった．
具体的には，「各選手の走行距離」
「加速度」
「移動エ
リア」
「選手間の距離」「時間別走行距離」「状況別走行距離」「ボールの動き」「審判の動き」「平均ポジション」などのデータを取得することができ，試合終了後にその一部が J リーグ公式 Web サイトで公開されている
（図 3）
．

3

データ取得技術の進化

サッカーにおけるデータ取得では，「競技知識を持った人間が試合を見て判断したものを記録する」という手法が原点であり，現在でもそれは基本的には変わらな

図3

い．その大きな理由としては，スポーツの中で公開されているトラッキングデータ（出典：J リーグ公式サイト（www.jleague.jp））

起こった事象には曖昧さがあり，「それがどんな意図を持ってなされたプレーだったのか」「そのプレーが成功したのか失敗だったのか」といったことは，人の目を介した方が（少なくとも現時点では）正確に判定できる場合が多いということが挙げられる．
したがって，弊社で取得している公認デー
タについても，専任のスタッフが映像を見ながら一つ一つのプレーを判断して入力している．
その数は 1 試合当り約 2,000 プレーほどで，J
リーグの試合だけでも 1 シーズン合計で 200
万プレー以上になる．
毎週末に試合が開催されるリーグ戦において，このデータを安定的かつ有効に利用できるタイミングで提供するためには，入力のスピー30

通信ソサイエティマガジン No.37 夏号 2016

図4

サッカーのプレーデータ入力ソフトウェア

小特集
一方，トラッキングデータの取得に関しては，プレー

ICT で強くなる・健康になる

わせて追尾を行っている（図 5）．

データの取得とは大きく異なる技術と機材が使われていもっとも，画像認識技術による自動認識にも限界がある．トラッキングシステムでは，専用のカメラとコン

り，全てのデータを自動で取得できるわけではない．例

ピュータを試合が行われるスタジアムに運び込んで，現えば選手同士が交差して接触した際や，フリーキックや地でリアルタイムにボール・選手・審判の動きを自動追コーナーキックといったセットプレーで極めて狭い範囲

尾してデータを取得している．

内に多くの選手が密集した際は，自動追尾を続けること

自動追尾に関しては，まず，各スタジアムの高い位置が難しくなってしまう．そのため，選手の追尾を補助すに二つのカメラユニット（各ユニットには 3 台のカメるためのソフトウェアが用意されており，試合中は常にラが搭載されている）を設置し，ピッチ全体を押さえら

2 名のオペレータがそのソフトウェアを使用して追尾のれる視野を確保して，キャリブレーションを行う．

サポートを行い，トラッキングデータの精度向上に努め

そして左右のカメラユニットが撮影している映像をリアている．よって，現時点ではトラッキングシステムによ

ルタイムに合成し，合成映像から画像認識技術によってるデータの取得は，全自動ではなく，半自動といった方

ピッチ上の全選手を自動認識することで，その動きに合が適切であろう．

＊1

4

データ分析技術の進化と影響

チームスポーツにおけるデータ分析の根源的なテー
マは「試合に勝つための情報を得ること」であり，その主体はチームである．
弊社では，以前から主に J リーグクラブ向けに，前述の公認データを閲覧・分析できるソフトウェア「Football
Analyzer」を提供している．本ソフトウェアには，前述した公式記録と公認データを取り込んで，それらをローデータ＊ 2 ではなくグラフィカルに表現する機能が備わっている．
例えば，「A 選手がパスを何本出して，そのうち何本が味方につながったか」「A 選手のシュートの本数と枠内に飛んだ確率」「A 選手と B 選手の間で何本のパス交換がされたか」といった基本的な数字から，「A 選手が図5

敵陣で出したパスを方向別に分類した際に最もトラッキングシステム運用イメージ

多いのはどちらの方向か」「右コーナーキックから 3 プレー以内にゴールにつながったシーンは幾つあるか」「ディフェンシブサード＊ 3 でボールを奪ってから 15 秒以内にシュートまで到達したプレーの軌跡」といった複雑なシチュ
エーションまで，手軽な GUI 操作で抽出することが可能である（図 6）．
また，スポーツチームの現場において，選手やスタッフ間で情報を共有し共通認識を得るた
めには，数字の情報だけではなく映像を活用することが必要不可欠である．そのため「FootballAnalyzer」でも，前述のように抽出したシーンの映像を連続して再生したり，それらのシー

図 6 「FootballAnalyzer」画面の一部．

丸は選手の位置を，線はボールの動きを示す．
＊1

カメラの捉えている基準点（ピッチの四隅や白線の交わる箇所）と実際の位置を合わせる作業．

ンの映像をファイルとして出力する機能も備え＊2記録された状態のままの生のデータ．

＊3

サッカーのフィールドをゴールラインに平行に 3 分割した際に，最も自ゴールに近いエリア．
解説

サッカーにおけるデータ分析とチーム強化

31

解

説

Technology Reviews and Reports

図7

クラブ内の役割とデータ活用イメージ．赤枠内がデータの活用範囲．

ている．これは，プレーデータを入力した際にそのプができなかったが，今では「クロスによるラストパ

レーに関する情報のタグ付けを行うとともに，そのプス＊ 4 がリーグ内で最多だったにもかかわらず，ヘディ

レーが発生した時間の情報も併せて記録することで，後ングによるゴールが少なかったため，敵陣での空中戦勝からタグ検索に連動した映像再生が容易にできるように率が高い選手を補強のターゲットにする」というよう設計されているためである．

に，より多くの具体的な情報から判断を行うことが可能

このように，公認データの取得からそれを分析し活になっている．

用するためのソフトウェアの提供までを一貫でサポー

このように，これまでは主に監督や分析スタッフが活トすることで，これまで各クラブ内で手集計で行って用していたデータを，ゼネラルマネージャ（GM）や編いた作業や映像編集作業に掛かっていた時間を大幅に成スタッフ，スカウトなども積極的に利用するシーンが削減することが可能になった．その結果，選手への増えてきている．データを活用する層が広がってきていフィードバックのタイミングが速くなっただけでなく，ることも，現場の分析力の向上に寄与しているのではな

省力化されたことで生まれたリソースを使って今までいだろうか（図 7）．

以上に深い分析に取り組むことも可能になった．

私見ではあるが，今後は各々のチームが「取得された
膨大なデータの中からチームにとって有用なものをピッ

5

現場におけるデータ分析力の向上

クアップする」のではなく，「そのチームが強くなるために必要なデータを取得して活用する」時代になっていくと考えている．そのためには，「どのように攻撃を組

サッカーの現場では，監督や分析を担当するスタッフ

み立てて得点するか」「どのように守備をして失点を防が，自分のチームの強化にとって有用なもの，あるいはぎつつ相手からボールを奪うか」という，チームごとに相手チームへの対策として有用なものをピックアップし異なるフィロソフィーの部分からスタートして，データて活用するというスタイルが主流である．そのため，担の取得→活用→フィードバック→改善というプロセスを当者の思想や着眼点が分析の内容と結果に大きく影響す

繰り返していくことが必要であり，その過程で現場の分ることになる．ほとんどのクラブの担当者は，いわゆる析力は更に向上していくことだろう．

統計学的なバックグラウンドを持っていないが，ことが増えアクセシビリティも向上した現在，その分析力は6

日々向上してきている．

トラッキングデータが取得できるようになったこと

サッカーを見る目に関してはプロであり，データの種類

今後のデータ領域の拡大と課題

また，「次の試合相手に勝つためにどうするか」といで，サッカーのデータは「目で追えるもの」から「目でうミクロの視点でのデータ活用がある一方で，「チームは追い切れないもの」までその範囲を拡大している．

として中長期的に強くなるためにどうするか」というマ

トラッキングデータの中でも，特に走行距離とスプリ

クロの視点でのデータ活用もある．例えば来シーズンのチーム編成や選手の獲得といったことを考える際に，以前は実際のプレーや映像で見た印象でしか判断すること
32

通信ソサイエティマガジン No.37 夏号 2016

＊4

シュートにつながったパス．

小特集

図8

ICT で強くなる・健康になる

走行距離とスプリント回数の比較（出典：J リーグ公式サイト（www.jleague.jp））

ント＊ 5 回数の比較ができるようになったことは，チーム関係者だけではなく，サポータやサッカーファンの間でも大きな反響を生んでいる．こうしたデータを比較することによって，今まで印象でしか分からなかった，選手のフィジカル面でのパフォーマンスや，チームのスタ

図9

トラッキングとプレーの融合イメージ（出典：FootballLAB）

イルを客観的に評価・分析するための素地ができたと言取得したバイタルデータを分析してけがの予兆を検知しえる（図 8）．

て，大きな故障やその治療のためにチームを離脱することはいえ，走行距離やスプリント回数はフィジカル及びプレースタイルの一つの指標となり得るが，それだけでオフザボール＊6の動きのクオリティや，ましてやサッカー選手としての優劣が決まるものではない．
トラッキングデータ単体でもまだまだ多様な切り口とを予防することができれば，これもチーム強化のために極めて大きな貢献となる．
今はまだ具体的な例はないものの，将来的には選手のメンタル面の動きまで含めたデータの取得が行われるのではないだろうか．プレー，フィジカル，バイタル，メのプレーデータをンタルといったあらゆる面からデータが取得され，選手掛け合わせることで，チームや選手のパフォーマンスをとチームがピッチ上でベストパフォーマンスを発揮でき

より深く分析することができるだろう．また，そういっる環境を整えるために活用される時代は，そう遠い先のた深い分析から生まれる考察が，今後サッカーのチーム

ことではないように感じられる．

が考えられ，そこにオンザボール＊7

戦術や選手のプレーに影響を与えるということも大いに期待されている（図 9）．

その一方で，トラッキングデータ以降の「目では追い切れないもの」「目では追えないもの」については，こまた，今後は「目では追えないもの」までデータ活用

れまでプレーのデータを中心に扱ってきたスタッフにの範囲が広がっていくことが考えられる．具体的には，

とってはデータの量的にも質的にも有効に利用すること

体の方向転換や重心の移動などのトラッキングシステム

が極めて難しい，という問題がある．新たに取得できる

では検知し切れないフィジカルデータや，心拍数や体温ようになったデータについて，何をどう見れば有効活用などの目には見えないバイタルデータである．

できるのかという知見と，実際にそれを行うためのスキ既に一部の先進的なチームでは，練習や試合でバイタ

ルが不足しているためだ．ここに，「より広く，より多ルデータを取得するためのセンサを内蔵したウェアラブ

く」の時代から「より深く，より効果的に」の時代へのル端末を装着してプレーを行っている．無論，こうした移行に伴うひずみが発生している．

データはサッカーのプレーに直接ひも付くものではない

もっとも，それらの知見やスキルについては，元々ものの，選手の体に掛かる負荷を適切にコントロールすサッカー界で必要とされていた専門性ではないため，仕ることでトレーニングの効果を最適化したり，継続的に方のない面が多い．そういう意味では，近年のスポーツのデータ，及びそのデータ分析は，もはや現場関係者だ＊5

時速 24 km 以上で 1 秒以上走り続けた動き．

＊6

ボールに触っていないとき．

＊7

ボールに触っている，保持しているとき．

けのものではなくなってきているのだろう．今後は，統計学やデータマイニングに精通した人材をはじめとして，システムや Web に精通した IT 系の人材，医療関
解説

サッカーにおけるデータ分析とチーム強化

33

解

説

Technology Reviews and Reports
り，その選手たちのプレーであることは変わらないが，時代とともに技術も戦術も洗練されていく中で，勝敗を分けるのはより深く細かい部分になってきている．
そこで差を付けるためには，試合が始まる前のデータの取得，分析，活用でどれだけ優位を築くことができる
かが大きなファクタである．現在のテクノロジーの発展

図 10

J リーグトラッキングデータコンテスト告知（出典：J リーグ公式サイト（www.jleague.jp））

係者やカウンセラといったメディカル系，メンタル系ののスピードを考えると，サッカー以外の分野の専門家と積極的かつ効果的に連携していくことのできるチーム
が，強化の面で他をリードしていくことになるのではな
いだろうか．

人材，あるいはデータを分かりやすく伝えるためのデザ

逆の視点から考えれば，これまでサッカーの世界と直イン系の人材など幅広い人材が必要となり，交流が進ん

接的な関わりがなかった個人や企業が，その専門性を生でいくことだろう．

かしてチームの強化に携わるチャンスが大きくひらけて

実際に，J リーグと慶應義塾大学総合政策学部・環境きた時代であるとも言える．これからどんなコラボレー

情報学部が協力して開催された「第 1 回 J リーグト

ションが実現しどんな化学反応が起こっていくのか，興ラッキングデータコンテスト」でも，幅広い人材から味のある読者は是非この時代の波に飛び込んで，当事者の応募とアイデアがあり，大きな盛り上がりとともに，となってほしい．

業界の垣根を越えた交流が促進する可能性が感じられた（図 10）．

7

おわりに

これまで述べてきたように，時代とともにテクノロジーが進化して取得できるデータの領域が拡大し，それに伴ってデータを扱う層も活用の範囲も年々拡大の一途をたどっている．
実際に勝敗を分けるのはピッチに立つ選手たちであ34

通信ソサイエティマガジン No.37 夏号 2016加藤健太
1981 生まれ．東大卒業後，システムインテグレーターにて官公庁向けシステムの開発に従事．その後，IT ベン
チャー企業にてモバイルサービスの開発に携わる．2014 から現職．現在
は，チーム向けの分析データやソフト
ウェアの作成やデータの管理，抽出などを担当している．