人工知能学会「社会における AI」研究会 第 49 回研究会
JSAI SIG-SAI Technical Report

釣り上達支援システムの実現に向けたキャスト種類の分類および評価
近藤 亮介1,a)

真弓 大輝1

松田 裕貴1

諏訪 博彦1

安本 慶一1

概要：釣りは人気のレジャースポーツであり，その技術は釣果に大きく影響を与える．しかし，釣りの技
術はユーザの経験に左右され，評価が難しいという課題がある．そこで，釣りの技術を定量的に評価することで，技術のマニュアル化やユーザに合わせたアドバイスが可能になると考えられる．本研究では，釣竿を振って仕掛けを飛ばすキャスト動作に着目し，リールと呼ばれる釣具に装着したセンサから得られるデータを利用して，キャストの分類モデルの構築および評価を行った．被験者 6 名からキャスト動作のデータを収集してデータセットを作成し，LightGBM を用いて分類モデルを構築した．分類モデルの評価のため， Leave-One-Session-Out 交差検証および Leave-One-Person-Out 交差検証を利用した．検証の結果，
Leave-One-Session-Out 交差検証において正解率 98.1% ， F 値 98.1% の精度を，Leave-One-Person-Out
交差検証においては正解率 86.9% ， F 値 87.3% の精度を確認した．また，ユーザが予め自身のキャスト
動作のデータを登録した上で，分類モデルを学習および運用することを想定し， Leave-One-Person-Out
交差検証において検証用となるユーザのデータの一部を学習用データに追加して，分類モデルを一から学習して検証を行った．その結果，最大で正解率 96.1% ， F 値 96.1% の精度を確認した．
キーワード：釣り，センシング，行動認識

1. はじめに

しかし，ICT を用いた釣具によって釣りユーザの釣り体験は多様化してきている一方で，釣りにおける技術向上を支

釣りは古くから親しまれてきたアウトドアレジャーであ援する釣具やシステムは存在していない．釣りの動作の記

り，多くの愛好者がいる．釣りはコロナ禍においても外で録はスマートフォンに手動で入力するなど自動化されてお密集しない状況で行う特徴も合わさり，レジャー白書 2021

らず，釣り技術の向上のためには，釣り人の動作そのものによると 2021 年には約 560 万人を記録しており，ゴルフ・を自動で記録・判別し，その動作内容に関する質を評価す

登山・スキー・スノーボード・キャンプといったアウトド

る必要がある．

アレジャーを抑えて 2 年連続 1 位を記録している [1]．よそこで，本研究では釣りの動作を客観的に評価し，そのり良い釣り体験を釣りユーザに提供するため，釣具も時代

データを活用した効果的なフィードバックを行うシステム

と共に進化してきており，特に近年では， ICT を活用しを開発することを目的とする．具体的には，釣りの動作をた釣具も登場している．例えば，株式会社スマートルアー

数値化しデータ蓄積を容易にする仕組みを構築し，同時にが開発した smartLure Model Zero[2] では，ルアーの中に釣りにおける特定の動作を自動的に分類する手法を提案すセンサが組み込まれており，着水から離水までの間の水中る．これにより，収集されたデータを元に評価を行い，適の温度や明るさ，ルアーの動き，水深をトレースする機能

切なフィードバックを提供することで，釣り技術の効率的を有している．また，株式会社 Baltic Vision が販売するな向上を図る．

Deeper スマートソナー [3] は，釣糸の先端に取り付けて投

本稿では，システムの実現に向け，釣りにおける基本的げられるポータブル魚群探知機であり，スマートフォンなな動作であるキャストに着目し， 3 種類のキャスト（オーどのモバイル端末のアプリと接続することで，ソナーモニ

バーヘッドキャスト・サイドキャスト・ピッチング）を機

ターやマッピングといった機能を活用することができる．

械学習を用いて分類するモデルを構築した．分類モデルについて，複数のシステム利用場面を想定して検証を行った

1a)

奈良先端科学技術大学院大学，
Nara Institute of Science and Technology
kondo.ryosuke.kn7@is.naist.jp

結果について報告する．

1

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タとしてラベリングを行い，機械学習の解析ソフトであ2. 関連研究2.1 釣りセンシング
不破らは，ルアー釣りにおける釣り動作と釣糸張力の解
析を，ひずみゲージとカメラによる画像解析を用いて行っている [4]．釣糸張力は上・中級者が初心者より大きい値を示し，また上級者には約 0.5 秒の卓越周期が顕在していることを確認している．また，動作解析について，上級者は安定した姿勢で手首を細かく動かしていることを確認している．
福田らは，釣果情報共有を目的とした釣竿の振動データに基づく魚種分類手法や釣り人の行動認識について取り組んでいる [5], [6]．文献 [5] では，防波堤 3 カ所で釣り上げた 28 匹の魚の振動データに対して，周波数解析およびバ
ンドパスフィルタとピーク検出による魚種分類を行っている．その結果，ピーク点ごとの間隔に着目した特徴量を主成分分析で可視化することで，9 つの魚種のうち尾数の多
かった 5 つの魚種についてグループ分けができることを示した．文献 [6] では，釣竿に取り付けた IMU を用い，釣り人の 5 種類の行動（投げる，リールを巻く，移動する，
エサをつける，待つ）を認識する機械学習モデルの構築と評価を行っている．その結果， F 値が 0.784 の精度で行動が認識できることを確認している．また，福田らは釣果が無い時における意思決定支援のための釣り CPS(Cyber

Physical System) を提案している [7]．CPS とは，IoT で得られるフィジカル空間の情報とサイバー空間に蓄積された膨大な情報を AI が解析し，その解析結果をフィジカル
空間の人間に様々な形でフィードバックするシステムである．このシステムは，GPS と慣性センサを用いて釣り人の行動をリアルタイムで認識し，時間および場所に応じた釣果に結び付く過去の有用な行動に関する情報を提供する．
難波らは，ルアーキャスティングにおける動力学モデルを構築し，釣竿や釣糸の初期角度がルアーの飛距離に与える影響を解析している．その結果，釣竿の初期角度を大きくとることで飛距離を得やすくなり，また釣竿の初期角度が比較的大きい場合は釣糸の初期角度も大きくとる必要があることを確認している [8]．

2.2 他のスポーツにおけるセンシングデータ解析
Blank らは，卓球の上達支援システムの開発を目的として，卓球ラケットに取り付けた慣性計測装置 (IMU: In-

ertial Measurement Unit) を用いて，アマチュア選手とプ
ロ選手 10 名のストローク動作の検出とその種類の分類を行った [9]．ストローク動作の検出は，Blank らの独自アルゴリズムにより，サンプリング周波数 1000Hz で取得された時系列データから抽出される．それらのデータに対して，基本的な 8 種類のストロークの種類を正解デー

る ECST と WEKA を用いて， Naive Bayes， Random

Forest， Support Vector Machine(SVM) など， 6 つの分類アルゴリズムにより，行動認識モデルの構築を行った．
その結果， Radial Based Funtion Kernel を用いた SVM
モデルにより， Accuracy 96.7 % の精度で，行動を認識できることを報告している．
鳥越らは，剣道競技における IMU を用いた打突動作の検出と認識手法を提案している [10]．剣道経験者 7 人と未経験者 7 人からなる 14 人の被験者を対象に，右手首，腰，竹刀鍔，竹刀先革に取り付けられた IMU 搭載のセンサ

SenStick[11] を用いて，サンプリング周波数 100Hz で加速度および角加速度データを収集した．それらのデータをもとに，まず，加速度の時系列データからの DTW 距離 [12]に基づいて打突動作を検出している．検出対象である打突
動作は，中央面，右面，左面，胴，小手の 5 種類である．
同一被験者の学習データを使用すると，F 値 89.9 %の精度で打突動作が検出できることを確認している．同様に，剣道経験者の学習データを使用することで，95.0 %の精度で打突活動が検出できることを確認している．その後， 5 種類の打突動作および 3 種類の打突動作（面，胴，小手）の認識を行っている．Person-Dependent の場合，右手首のセンサデータのみで 89.5 %の精度を達成している．また，
右手首と竹刀鍔のセンサデータを組み合わせることで 91.8%の精度を達成しており，複数の位置のセンサデータを組み合わせることで分類精度がさらに向上することを明らかにしている．一方で Person-Independent の場合，右手首，竹刀鍔，竹刀先革の 3 つのセンサデータを用いて， 5 種類の打突動作では 54.9 %，3 種類の打突動作では 69.3 %の認識精度を達成している．
また，鳥越らは，剣道競技者が単独でも効果的な練習を可能とする剣道上達支援システムの実現に向けて，ウェ
アラブルセンサによる打突動作の熟練度評価を行っている [13]．剣道競技者の身体と竹刀に IMU センサを装着し，センサデータを解析することで打突のフォーム・速さ・一貫性について評価している．

3. 提案システム
3.1 システム概要および構成
釣りにおいて魚を釣る際，最も基本的な動作は釣竿を振って仕掛けを飛ばすキャストである．キャストの正確さと適切な技術は，釣果に大きく影響を与える．適切なキャスト技術を駆使することで，釣りの対象エリアに餌やル
アーといった仕掛けを精確に投げ込むことが可能となり，
遠くのポイントにもアクセスすることが可能になる．これ
により，魚の存在する場所に効果的に仕掛けを届け，釣果を向上させることが期待され，釣りの楽しさと満足感に繋がる．釣りの初心者はまずキャストの練習から始め，狙っ

2

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釣り・データ収集

キャスト検出1. リールにセンサを装着して釣りをする

加速度

飛距離

2. データを集約する

フィードバックetc.

1. キャストを検出

data
data

ジャイロ

1

2

4

3

2. センサデータを抜き出す
キャスト分類

キャストの種類を分類
Ø オーバーヘッドキャスト
Ø サイドキャスト
Ø ピッチング

1. キャスト熟練度を評価
2. フィードバック

図 1: 提案システムの構成た位置に仕掛けを飛ばせるようになることで，釣りの成果を向上させ，より充実した釣り体験に結びつくことが考えられる．
しかし，釣りの技術はユーザの経験に左右され，評価が難しいという課題が存在する．初心者の場合には，具体的(a) オーバーヘッドキャストにどの技術や要素が不足しているかを把握しにくく，上達に時間がかかることがある．周りに熟練者がいる環境で客観的な指導を受けることが望ましいが，熟練者の指導においても，アドバイスが主観的であったり，初心者のスキルや状況に合わせた指導が不足するといった問題が生じ得(b) サイドキャスト

る．本研究では，センサを装着して IoT 化した釣具を用いた釣り上達支援システムの実現を最終目標とする．このシステムを通じて，ユーザが客観的フィードバックにより釣りの技術を向上させる環境を提供することを目指す．図 1に提案するシステムの構成図を示す．提案システムは，(1)
データ収集部，(2) キャスト検出部，(3) キャスト分類部，(c) ピッチング(4) フィードバック部の 4 部から構成される．
図 2: 釣りにおけるキャストの種類

本稿では，データ収集・キャスト検出・キャスト分類までを行ったため、以下ではこれらの内容について報告する．
ピッチング

3.2 対象とする釣りの動作：キャスト
図 2 に，本研究において分析対象とする 3 種類のキャストの様子を示す．赤線で強調されているのは釣竿である．
オーバーヘッドキャスト
一般的で基本的なキャストの形である．釣竿を頭上にアンダーハンドキャストとも言い，釣竿を体の下に傾けて仕掛けを手で持ち，低い位置から仕掛けを投げる
キャストの形である．低い天井や密集した樹木の下など，制約がある状況で有用である．オーバーヘッド
キャストやサイドキャストと比較して飛距離は短い．

振り上げ，釣糸を振り子のように振り出して仕掛けを投げる．
サイドキャスト
釣竿を横に倒し，横方向に糸を振り出すキャストの形である．狭いスペースや特定の状況で使われ，障害物に近い場所への投げ込みがしやすい特徴がある．

3.3 リールの種類とキャスト検出
釣りにおける重要な釣具としてリールがあり，主要な
リールの種類としてスピニングリールとベイトリールが存在する．図 3 にスピニングリールとベイトリールの例を示す．スピニングリールではベールアームを開くことで，ベ3

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分散を導出し，特徴量として用いる．IMU データの他には，スプールから釣糸が出ている時間をキャスト時間とみスプールなし，そこから得られる飛距離やキャスト時間を特徴量として用いる．

ベールアームハンドル

4. キャスト分類評価実験
4.1 実験目的と概要
本実験では，リールに装着されたセンサから得られる(a) スピニングリール
クラッチ
レバー

データを用いて，釣りの基本動作であるキャストの種類を分類可能かどうかを実験を通じて確認することを目的とする．初心者および熟練者である被験者 6 名を対象に，ベイトリールを装着した釣竿を利用してキャスト動作を行ってもらい，キャストのデータを収集した．計 6 名から収集さ

スプール

ハンドル

れたキャスト動作のデータセットを作成し，機械学習モデ
ルを用いてキャスト分類モデルを作成した．その後，分類(b) ベイトリール

図 3: リールの例

モデルの評価実験として Leave-One-Session-Out 交差検証
および Leave-One-Person-Out 交差検証を行った．

4.2 データ収集
イトリールではクラッチレバーを押すことで，釣竿から釣4.2.1 使用するリール

り糸が出る状態になる．この状態の時に釣竿を振ることでセンサの装着位置としては，釣りのキャスト動作に与え仕掛けを飛ばすことが可能である．このように，釣りにはる影響を最小限にする位置が望ましい．まず，センサを装キャストを行う前に必ず行う行動が存在するため，この行

着する道具として釣竿とリールが考えられるが，釣竿にセ動をセンサを用いて認識することでキャスト開始時の検出ンサを装着するとセンサが釣糸と干渉して仕掛けを適切にが可能になると考えられる．また，キャストによって仕掛

飛ばすことができず，ユーザの釣り体験を損なう可能性がけが飛んでいる間は釣糸が引き出されており，ベイトリーあるため，本研究ではリールに装着することを選択した．

ルではスプールが回転し続けることに相当する．そのた

また，使用するリールの種類について，3.3 節で説明した

め，スプールの回転数を検出することでキャスト距離の算

スピニングリールとベイトリールが考えられる．スピニン

出が可能になると考える．このように，センサを装着したグリールでは，釣糸をロックする役割を持つベールアーム

リールを用いて釣り・キャストを行うことで，センサによがフリー回転する機構となっており，加えて形状が細いたりキャストが検出される．

めセンサを装着しにくい．一方で，ベイトリールにおいてロックの役割を持つのはクラッチレバーであり，クラッチ

3.4 キャスト分類
3.2 節で述べたように，本研究で分析対象とする釣りののオンオフに際してレバーが固定される機構をしている．
ベイトリールの方がスピニングリールに比べて実現可能性

動作はキャストであり，キャストには大きく分けてオーが高いと考えてベイトリールを選択した．

バーヘッドキャスト，サイドキャスト，ピッチングの 3 種

4.2.2 キャストの手順と収集データ類が存在する．キャストの種類ごとに用途および特徴が異図 4 にキャストを行う際の手順と取得するデータの関なるため，キャストを分類した上で評価することが望まし係を示す．ベイトリールを用いてキャストを行う際の手順

い．また，分類が可能になると釣場ごとのキャストデータ

は，1. 釣竿を構える，2. クラッチレバーを押し下げる，3.

を収集することができ，釣場を利用するユーザがどの種類

釣竿を振りかぶる，4. 仕掛けを投げる，これら４つに大きのキャストを用いることで釣果に繋がるかを確認すること

く分けられる．ここで，クラッチレバーを押し下げた瞬間ができるようになる．そのため，センサによって得られたをクラッチ時刻，仕掛けを投げてスプールが回転し始めた

データをキャストの種別ごとに分類することが求められる．

瞬間をキャスト時刻とするとき，クラッチ時刻からキャス

本研究では，機械学習を用いてキャストの分類を行う．機

ト時刻までを precast 区間，キャスト時刻からスプールの械学習に用いる特徴量作成のため，得られる時系列 3 軸加回転が止まる時刻までを cast 区間とする．

速度から合成加速度を導出する．同様に，得られる時系列

取得するデータについて，本実験ではキャストを分類す

3 軸角速度をから合成角速度を導出する．また， 3 軸およるにあたり，キャストのモーションデータとスプールの回

び合成データから統計量として最大値・最小値・平均値・転数データを取得した．モーションデータ取得のために

4

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1.釣竿を構える4. 仕掛けを
投げる

3.釣竿を
振りかぶる

2.クラッチレバーを押し下げる

時間
IMUデータ（加速度・角速度）

スプール回転数

precast区間

cast区間クラッチ時刻キャスト時刻

図 4: キャストを行う際の手順と取得するデータの関係(a) オーバーヘッドキャスト(a) オーバーヘッドキャスト(b) サイドキャスト(b) サイドキャスト(c) ピッチング(c) ピッチング

図 5: 記録される加速度データの例

図 6: 記録される角速度データの例

IMU センサを利用し，右ハンドルであるベイトリールの表 1: 実験参加者のデータ

左側面に装着した．また，クラッチ時刻とキャスト時刻を

実験参加者

年齢

性別

釣り経験年数検出するためにスプールとクラッチレバーにもセンサを装

A

20 代

男

7

着した．収集した IMU データについては， precast 区間のものを利用する．また，スプール回転数は cast 区間でのみ検出される．図 5 および図 6 にリールに装着したセンサによって計測される加速度データと角速度データの一例

B

20 代

女

5

C

50 代

男

13（いかだ釣り）

D

40 代

男

0

E

30 代

男

0

F

20 代

男

0

を示す．
行ってもらい，結果として合計 360 回のキャスト動作のセ

4.2.3 データセット

ンサデータを収集した．

表 1 に示すように， 3 人の釣り経験者と 3 人の釣り初心者あるいは未経験者を含む，計 6 名の被験者からキャスト

4.3 キャスト分類モデルの作成

動作のセンサデータを収集した．ベイトリールを用いた釣収集したキャストのデータセットを用いて， 3 種類のりの初心者もしくは未経験者である C・D・E・F は，経キャスト（オーバーヘッドキャスト，サイドキャスト，ピッ験者 A・B による軽い指導を受けた後にキャスト動作の計チング）の分類モデルを作成し，分類モデルの評価実験を測を行った．被験者には 3 種類のキャスト（オーバーヘッ

行った．分類モデルの作成には全て LightGBM を利用しドキャスト，サイドキャスト，ピッチング）を 20 回ずつている．表 2 に分類モデルに用いる特徴量の一覧およびそ5人工知能学会「社会における AI」研究会 第 49 回研究会
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表 2: 分類モデルに用いる特徴量および組み合わせ

以下の 3 つのシステム利用状況を想定して分類モデルの作組み合わせ

成および評価を行った．

特徴量

詳細

ユーザのキャストデータが未知の場合

distance

飛距離✓

ユーザのキャスト分類には既に存在する汎用分類モデ

pre datalength

precast のデータ長✓ルが用いられることを想定している．つまり，システ

post datalength

cast のデータ長✓ム利用ユーザのキャストデータを分類モデルの学習に

cast time

キャスト時間✓使用することなく，ユーザのキャスト動作を分類可能

accelX max

ここでは，ユーザが予め自身のキャスト動作のデータ

(III)

✓

✓

✓

最小値

✓

✓

✓

平均値

✓

✓

✓

accelX var

分散

✓

✓

✓

accelY max

最大値

✓

✓

✓

最小値

✓

✓

✓

平均値

✓

✓

✓

X 軸加速度accelX mean

ユーザのキャストデータが一部既知の場合

(II)

最大値

accelX min

かどうかを調査する．

(I)を登録した上で，分類モデルを学習および運用するこ

accelY minとを想定している．システムを利用するユーザのキャ

accelY mean

ストデータの一部を分類モデルの学習に使用すること

accelY var

分散

✓

✓

✓

で，分類精度の向上に寄与するかを調査する．

accelZ max

最大値

✓

✓

✓

accelZ min

最小値

✓

✓

✓

分類においてリアルタイム性を考慮した場合

Y 軸加速度Z 軸加速度平均値

ここでは，バックラッシュ防止に向けたブレーキ機能

✓

✓

✓

accelZ var

分散

✓

✓

✓

の自動調整を想定している．ベイトリールを利用する

accelR max

最大値

✓

✓

最小値

✓

✓

平均値

✓

✓

accelZ mean

際，スプールの回転速度と釣糸が出る速度の均衡が崩

accelR min

れると，バックラッシュと呼ばれる糸が絡まる現象が

accelR mean
accelR var

分散

✓

✓

gyroscopeX max

最大値

✓

✓

✓

gyroscopeX min

最小値

✓

✓

✓

平均値

✓

✓

✓

起きる．ベイトリールにはバックラッシュを防ぐために，スプールの回転を制御するブレーキ機構が備わっ

合成加速度

X 軸角速度ているが，調整は手動で行う必要がある．そのため，

gyroscopeX mean

キャストの瞬間に瞬時にキャストの種類を分類するこgyroscopeX var

分散

✓

✓

✓

とが可能になると，キャストの種類に沿った適切なブ

gyroscopeY max

最大値

✓

✓

✓

レーキ設定を自動で制御し，バックラッシュの防止に

gyroscopeY min

最小値

✓

✓

✓

繋がると考えられる．

gyroscopeY mean

平均値

✓

✓

✓

gyroscopeY var

分散

✓

✓

✓

gyroscopeZ max

最大値

✓

✓

✓

gyroscopeZ min

最小値

✓

✓

✓

平均値

✓

✓

✓

gyroscopeZ var

分散

✓

✓

✓

gyroscopeR max

最大値

✓

✓

最小値

✓

✓

平均値

✓

✓

分散

✓

✓

以下の項でそれぞれの想定したシステム利用状況について評価方法および結果を示す．

4.3.1 ユーザのキャストデータが未知の場合
ここでは，オーバーヘッドキャスト，サイドキャスト，
ピッチングの 3 分類タスクを行った．特徴量の組み合わせ

gyroscopeZ mean

gyroscopeR minについては，表 2 における組み合わせ (I) を用いた．キャス

gyroscopeR mean

ト分類モデルの評価においては， Leave-One-Person-Out

gyroscopeR var

Y 軸角速度

Z 軸角速度

合成角速度

交差検証を行い，正解率・再現率・適合率・F 値を算出した．表 3 に評価結果を示す．

表 3: ユーザのキャストデータを学習に使用しない場合の4.3.2 ユーザのキャストデータが一部既知の場合

分類評価結果評価指標（%）

ここでは，「学習用データに加えるキャストの回数」と「分類モデルの学習方法」の組み合わせによって分類精度の変化を調べた．ここで，「学習用データに加えるキャストの回数」を n と置く．例として n = 3 の場合，検証用と

検証方法

LOPO
**

**

正解率

再現率

適合率

F値

86.9

86.9

87.6

87.3

Leave-One-Person-Out

なるユーザのデータからオーバーヘッドキャスト・サイド

Leave-One-Person-Out 交差検証行う際に，ユーザ一

キャスト・ピッチングから各 3 投ずつ，合計 9 投のキャス

人分を除いたデータによって学習された分類モデルを

トデータを取り出して学習用データに加えることを意味すmodel 1 とする．

る．また，学習方法については以下の通りである．
前提

学習方法 1
検証用となるユーザのデータの一部を学習用とし，残りを検証用とする．既に学習済みである model 1 を用

6

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n=3 の場合

all data360

表 4: ユーザのキャストデータの一部を学習に使用した場
合の分類評価結果

train
300

test
60

train
300

train
9

Leave-One-Person-Out
test
51

train
309

test
51

train
309

test
51

model1(a) Leave-One-Session-Out 交差検証の結果
評価指標（%）

model1
学習方法1

検証方法
model1

LOSO

*

正解率

再現率

適合率

F値

98.1

98.1

98.1

98.1

学習方法2

(b) 学習方法 1 の結果
model2

評価指標（%）

学習方法3

図 7: 分類モデルの学習方法の概要

検証方法

LOPO**

いて追加学習および検証を行う．

n

正解率

再現率

適合率

F値

1

87.4

87.4

88.1

87.8

2

87.7

87.7

88.4

88.0

3

87.9

87.9

88.8

88.3

(c) 学習方法 2 の結果

学習方法 2
検証用となるユーザのデータの一部を他のユーザデー
タに加えて学習用データとし，残りを検証用とする．

評価指標（%）
検証方法

既に学習済みである model 1 を用いて追加学習および検証を行う．

LOPO**

学習方法 3

n

正解率

再現率

適合率

F値

1

76.0

76.0

76.4

76.2

2

80.3

80.3

82.6

81.4

3

83.7

83.7

86.5

85.1

学習方法 2 で作成した学習用データと検証用データを(d) 学習方法 3 の結果用いて，新たに分類モデルを構築する．このモデルをmodel 2 とする．
図 7 に n = 3 の場合における分類モデルの学習方法の概要を示す．4.3.1 項と同様に，オーバーヘッドキャスト，
サイドキャスト，ピッチングの 3 分類タスクを行った．
特徴量の組み合わせについては，表 2 における組み合わ評価指標（%）
検証方法

LOPO

*

**

n

正解率

再現率

適合率

F値

1

92.1

92.1

92.9

92.5

2

95.4

95.4

95.6

95.5

3

96.1

96.1

96.2

96.1

Leave-One-Session-Out**

Leave-One-Person-Out

せ (I) を用いた．キャスト分類モデルの評価においては，

Leave-One-Person-Out 交差検証を行い，比較対象としてLeave-One-Session-Out 交差検証も行った．表 4 に評価結果を示す．

4.3.3 分類においてリアルタイム性を考慮した場合

Session-Out 交差検証において正解率 98.1% ，F 値 98.1%，
Leave-One-Person-Out 交差検証において正解率 86.9% ，
F 値 87.3% の精度を記録した．同様に 4.3.2 項より，ユー
ザの 3 種類のキャストを各 3 投ずつ合計 9 投を学習に加え

ここでは，オーバーヘッドキャスト，サイドキャスト，て分類モデルを一から学習することで, Leave-One-Person-

ピッチングの 3 分類タスクを行った．また，飛距離が同等

Out 交差検証において正解率 96.1% ， F 値 96.1% の精であるオーバーヘッドキャストとサイドキャストを 1 つ度を記録した．検証用のユーザデータを学習用に追加しなのクラスとみなし，ピッチングを別のクラスとして 2 分

かった時と比較して約 10 % 精度が向上したことから，シ類タスクを行った．特徴量として，表 2 における組み合

ステムの利用の際にユーザのキャストデータを登録して分

わせ (I)・(II)・(III) の精度を比較した．ここで，組み合わ類モデルを学習することで，より高い精度でキャスト分類

せ (II) は (I) から飛距離といったスプールの回転が停止すを実現できることが示唆された．

るまで得られない特徴量を除いたものである．また， (II

4.3.3 項においてキャスト 3 分類の結果より，飛距離のI) は (II) から更に合成加速度・合成角速度から得られるデータや合成加速度・合成角速度から得られる特徴量を利

基本統計量を除いたものである．キャスト分類モデルの用した場合と比較して，リアルタイム性を考慮して 3 軸加評価においては， Leave-One-Session-Out 交差検証および速度および 3 軸角速度から得られる特徴量のみを利用してLeave-One-Person-Out 交差検証を行った．表 5 に評価結もキャスト 3 分類の精度には大きく影響していないことが果を示す．

わかった．また，キャスト 2 分類の結果より， Leave-One-

Session-Out 交差検証および Leave-One-Person-Out 交差
4.4 結果のまとめと考察
検証の結果， 4.3.2 項および 4.3.1 項より，Leave-One-

検証の両方においてキャスト 3 分類の精度を上回る結果となった．比較的飛距離が出やすいオーバーヘッドキャス

7人工知能学会「社会における AI」研究会 第 49 回研究会
JSAI SIG-SAI Technical Report

表 5: リアルタイム性を考慮したキャスト分類の評価結果(a) キャスト 3 分類の結果

LOSO*

LOPO

**

るユーザデータの一部を学習用データに追加し，分類モ
デルを一から学習して検証を行った結果，最大で正解率

96.1% ，F 値 96.1% の精度を確認した．検証により，高い評価指標（%）
検証方法

た．Leave-One-Person-Out 交差検証において検証用とな

C***

正解率

再現率

適合率

F値

精度でキャストを分類できること，および判別対象のユー

(I)

98.1

98.1

98.1

98.1

ザデータを追加して分類モデルを学習することで，より高

(II)

98.3

98.3

98.3

98.3

い精度でキャストを分類できることが確認できた．

(III)

98.3

98.3

98.3

98.3

(I)

86.9

86.9

87.6

87.3

(II)

85.0

85.0

85.8

85.4

ト分類に留まっていることから，ユーザへのフィードバッ

(III)

86.9

86.9

87.4

87.2

クに向けたキャストの評価について検討していく必要が今後の展望として，今回は提案システムにおいてキャスある．
(b) キャスト 2 分類の結果

参考文献

評価指標（%）
検証方法

C***

正解率

再現率

適合率

F値

(I)

98.9

98.8

98.8

98.8

LOSO*

(II)

98.9

98.8

98.8

98.8

(III)

98.9

98.8

98.8

98.8

LOPO**

*

(I)

91.4

91.0

89.9

90.5

(II)

91.7

90.6

90.6

90.6

(III)

92.5

91.7

91.5

91.6

[1]
[2]

[3]
[4]

Leave-One-Session-Out**

Leave-One-Person-Out***

特徴量の組み合わせ[5]

ト・サイドキャストと，飛距離が出にくいピッチングとの比較のため，飛距離が判別に大きく寄与していると考えら[6]れるが，飛距離のデータを含まない組み合わせである (II)・(III) でも同様の精度が得られている．これは図 6 を見る限り，ピッチングは他の 2 種類のキャストと比較して Z 軸[7]方向の角速度がマイナス方向に突出しておらず，分類に有利に働いたからであると考える．ただし，ラベル別データ
数がキャスト 2 分類では 2:1 と偏りがあるため，過学習が[8]生じている可能性がある．
[9]

5. おわりに
本稿では，釣り上達支援システムを提案し，システムの実現に向けて基本的な動作であるキャストに着目し， 3[10]

種類のキャスト（オーバーヘッドキャスト・サイドキャス
ト・ピッチング）を機械学習を用いて分類するモデルを構築した．分類モデルの構築のため，被験者 6 名からキャス
ト動作のデータ（加速度，角速度，飛距離など）を収集し[11]た．得られたデータから加速度および角速度の基本統計量（最大・最小・平均・分散）を導出し， LightGBM を用いて分類モデルを構築した．分類モデルの評価を行い，[12]

Leave-One-Session-Out 交差検証において正解率 98.1% ，
F 値 98.1% の精度を， Leave-One-Person-Out 交差検証
において正解率 86.9% ，F 値 87.3% の精度を確認した．
加えて，ユーザが予め自身のキャスト動作のデータを登録した上で，分類モデルを学習および運用することを想定し[13]

公益財団法人日本生産性本部： レジャー白書 2021.
株式会社スマートルアー： smartLure Model Zero guides
your ﬁshing tactics work best. https://www.kickstar
ter.com/projects/smartlure/smartlure-model-zero.
株式会社 BalticVision： Deeper 魚群探知機の日本代理店の公式ショップ. https://deepersonar.jp/.
不破茂，山口祐輔，江幡恵吾，藤田伸二： ルアー釣り動
作の解析，日本水産工学会 学術講演会 学術講演論文集
2014 年度 日本水産工学会 学術講演会 講演論文集，日本水産工学会，pp. 123–126 (2014).
福田修之，松井智一，松田裕貴，安本慶一ほか： 釣果情報共有を目的とした釣竿の振動データに基づく魚種判別手法，第 28 回マルチメディア通信と分散処理ワークショッ
プ論文集，pp. 19–26 (2020).
福田修之，Hong, S.，Oh, H.，Choi, H.，松田裕貴，安本慶一： 釣竿に取り付けた慣性センサを用いた釣人の行動
認識，海洋理工学会大会講演論文集集， Vol. 2019, No. 秋季, pp. 60–63 (2019).
福田修之，玉置理沙，松井智一，大井一輝，松田裕貴，安本慶一ほか： リアルタイム行動認識機能を有する釣り CPSの開発，第 28 回マルチメディア通信と分散処理ワーク
ショップ論文集，pp. 172–179 (2020).
難波亮也，山崎大河，泉晋作ほか： 釣りのルアーキャ
スティングにおける飛距離の解析，人間工学， Vol. 58,
No. Supplement, pp. 2E5–02 (2022).
Blank, P., Hoßbach, J., Schuldhaus, D. and Eskoﬁer,
B. M.: Sensor-based stroke detection and stroke typeclassiﬁcation in table tennis, Proceedings of the 2015
ACM International Symposium on Wearable Computers, pp. 93–100 (2015).
Torigoe, Y., Nakamura, Y., Fujimoto, M., Arakawa, Y.
and Yasumoto, K.: Strike Activity Detection and Recognition Using Inertial Measurement Unit towards Kendo
Skill Improvement Support System., Sensors & Materials, Vol. 32 (2020).
Nakamura, Y., Arakawa, Y., Kanehira, T., Fujiwara, M.,
Yasumoto, K. et al.: Senstick: Comprehensive sensing
platform with an ultra tiny all-in-one sensor board foriot research, Journal of Sensors, Vol. 2017 (2017).
Berndt, D. J. and Cliﬀord, J.: Using dynamic time warping to ﬁnd patterns in time series, Proceedings of the 3rdinternational conference on knowledge discovery anddata mining, pp. 359–370 (1994).
鳥越庸平，中村優吾，藤本まなと，荒川豊，安本慶一： 剣道上達支援システムの実現に向けたウェアラブルセンサによる打突動作の熟練度評価，社会システムと情報技術研究ウィーク (2020).

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