ピエゾ素子を用いた筋力トレーニング支援システムのための基礎検討
雨坂 宇宙1

渡邉 拓貴2,3

杉本 雅則2

志築 文太郎1

概要：筋力トレーニング（以降，筋トレ）は一人でできる運動であり，多くの嗜好者がいる．筋トレ時にユーザを支援する機能としてこれまでトレーニングの自動記録，ジェスチャ認識による周辺機器の操作，フィードバックによる適切なトレーニングの支援などが実現されているが，これらの機能を同一の素子で実現する手法として，我々はピエゾ素子を用いた筋トレ支援システムを提案する．ピエゾ素子を用いることで音響センシングとユーザへの音声・振動提示を同時に実現できる．音響センシングは，物体や身体にマイクとスピーカを配置し，音波を測定信号として伝播させ，その応答を解析することにより状態を推定するアクティブ音響センシングと，何らかのアクションで発生する音を解析することにより，そのアクションを推定するパッシブ音響センシングに分かれる．提案システムでは，前者を用いて人体の筋肉の動きを認識し，トレーニング記録を行う．一方，後者を用いて衣服をつまむ・なぞる等の動作時に生じる衣擦れ音を認識し，これをタッチジェスチャとして利用する．また，信号を可聴域や低周波に設定すること
により音声・振動としてユーザへの情報提示も可能となる．本論文では上記のうち，詳しく調査が行われていなかった，アクティブ音響センシングによるトレーニング記録に着目し，基礎調査として前腕部に装着したピエゾ素子を用いてダンベル運動時の種目認識，回数推定，負荷重量推定を行った．実験の結果，10 種のダンベル運動において種目認識と試行回数推定の精度がそれぞれ 61.1%，92.5%であり，負荷重量推定の誤差が ±0.75 kg であることを確認した．

Basic Study for Weight Training Support System
Based on Piezoelectric Device
Takashi Amesaka1

Hiroki Watanabe2,3

1. 序論

Masanori Sugimoto2

Buntarou Shizuki1

イスなど [3], [4] の研究が行われてきた．また，トレーニ
ングのモチベーション維持のために，音楽や映像を鑑賞し

筋力トレーニング（以降，筋トレ）は一人でできる運動ながら筋トレを行うユーザも多い．したがって，トレーニであり，自宅でもできるため嗜好者が多い．トレーニング

ング記録を行うデバイスを用いて，ユーザが利用しているの成果を得るためには継続・管理することが重要であるた周辺機器を操作可能なジェスチャ認識システムが構築でき

め，日々のトレーニングを記録するユーザも多い．しかれば，ユーザの快適なトレーニングを支援できると考えらし，トレーニングの手動記録は煩雑であり，モチベーショれる．これらのトレーニング記録/ジェスチャ入力機能にン低下や記録を忘れてしまうなどのデメリットがあり，ト加えて，筋トレ時にはユーザが効率よくトレーニングを行

レーニング内容を自動で記録できるデバイスが求められてうためにトレーニングの休憩や区切り，終了タイミングないる．この実現のためにカメラ/スマートスピーカー型デどを提示するアシスタント機能も求められている．また，バイスなど [1], [2] の設置型デバイスと，慣性センサや筋電Radhakrishnan ら [5] の調査によるとフィードバックにはセンサを搭載したスマートウォッチ/リストバンド型デバ

音声・振動が好まれることが分かっている．

1
2
3

筑波大学/University of Tsukuba
北海道大学/Hokkaido University
科学技術振興機構さきがけ/JST PRESTO

以上で述べたトレーニング記録や，ジェスチャによる周辺機器の操作，トレーニングの音声・振動フィードバック2.1 筋トレ記録に関する研究
音声・振動フィードバック

筋トレ記録に関する研究は主に，種目認識・試行回数推定・器具の負荷重量推定を，単体または複数同時に実現する手法が提案されてきた．Morris ら [3] は前腕に装着した

トレーニング記録

慣性センサを用いて 13 種の筋トレ種目を 96.0%の精度で認識することに成功している．Bian ら [8] は手首に装着した筋電センサを用いて 7 種の筋トレ種目を 63.8%で認識する

タッチジェスチャ認識ことに成功している．また，91.6%の精度で試行回数の推定にも成功している．Khurana ら [1] は固定カメラを用いた複数人の運動種目認識と試行回数測定を行うシステムを

図 1

提案システム概要

提案した．実験の結果，5 種の運動を 93.6%の精度で認識し，18 種の運動から得られた合計 528 回の試行データを誤を同一の素子で実現する手法として，我々はピエゾ素子を差 ±1.7 回の精度で推定することに成功している．Fu ら [9]用いた筋トレ支援システムを提案する．ピエゾ素子を用いはスマートフォンを用いて超音波のドップラー効果を測定

ることで音響センシングとユーザへの音声・振動提示を同し，スマートフォン上部で行う 3 種の運動を 92.0%の精度時に実現できる．音響センシングは，物体や身体にマイクで認識することに成功している．Xie ら [2] はスマートスとスピーカを配置し，超音波を測定信号として伝播させ，ピーカ型デバイスを用いて複数のマイクで超音波信号の反その応答を解析することにより状態を推定するアクティ

射を測定し，デバイス周辺で行う 10 種の運動を 96.0%の精

ブ音響センシングと，何らかのアクションで発生する自然度で認識することに成功している．Ding ら [10] は RFID

発生音を解析することにより，そのアクションを推定するタグを搭載したダンベルを用いて 10 種のダンベル運動を

パッシブ音響センシングに分かれる．提案システムでは，90.0%の精度で認識することに成功している．Lim ら [4] はアクティブ音響センシングを用いて人体の筋肉の動きを認腕に装着した筋電センサを用いて把持しているダンベルの識し，トレーニング記録を行う．一方，パッシブ音響セン

重量を推定し，推定誤差（0.68 kg）が一般的なダンベル重シングを用いて衣服をつまむ・なぞる等の動作時に生じる量の間隔（2.6 kg）内に収まっていることを示した．

衣擦れ音を認識し，これをタッチジェスチャとして利用す

上述した既存研究で用いるデバイスはカメラ/RFID/マる．また，信号を可聴域や低周波に設定することにより音

イク・スピーカを用いた設置型デバイスと慣性センサ/筋

声・振動としてユーザへの情報提示も可能となる（図 1）．

電センサを用いた装着型デバイスに分かれる．前者はユー

これらのトレーニング記録，タッチジェスチャ認識，音ザへの装着負担は軽減されるが，プライバシーの問題やオ

声・振動フィードバックのうち，タッチジェスチャ認識はクルージョンによる精度低下，認識できる範囲が固定され

著者らのこれまでの研究 [6] より実現可能であることを確ている．一方，後者はユーザにデバイスを装着する必要は認している．また，音声・振動フィードバックは実際にスあるが，設置型デバイスの上記の問題は解消される．本手

マートウォッチ [7] などで実用化されているため，実現は法では身体へ超音波信号を伝播させ，その応答を解析し筋容易であると考えられる．一方で，アクティブ音響センシ

肉の動きを認識するアクティブ音響センシングを用いて慣ングを用いた筋トレ記録に関する詳しい調査は行われてい性センサ・筋電センサと同様の運動認識を行う．

なかった．
今回我々は，アクティブ音響センシングを用いた筋トレ

2.2 人体へアクティブ音響センシングを適用した研究

記録システム開発における基礎調査として，前腕部に装着

Watanabe ら [11] は腕と足に一対のピエゾ素子を装着し，したピエゾ素子を用いたダンベル運動時の種目認識，試行

スピーカ・マイクとして利用することで人体内部を伝播す

回数推定，負荷重量推定実験を行った．実験の結果，10 種

る音の変化の取得し，21 種類の身体状態を認識することにのダンベル運動において種目認識と試行回数推定の精度

成功している．Mujibiya ら [12] は皮膚を伝播する超音波がそれぞれ 61.1%，92.5%であり，負荷重量推定の誤差がを用いて体接触やハンドジェスチャの認識を行った. また，±0.75 kg であることを確認した．

Takemura ら [13] は骨伝導マイクを用いて指のタップ位置

2. 関連研究

検出と肘の角度推定を行っている．Iravantchi[14] らは複数の超音波素子による音響干渉を用いて身体の動きを認識

本研究ではアクティブ音響センシングを用いた筋トレ記

し，ジェスチャを推定するシステムを提案した．また，ダ録システムを開発し，性能評価を行う．本章ではこれまで

ンベルを把持した時の重量推定を補足的に調査している．

の筋トレ記録に関する研究とアクティブ音響センシングを人体に適用する研究について説明する．

上述した既存研究は人体内部を伝播する音波を利用して装着部位周辺の状態や動きを認識し，ライフログやジェス

3.2 筋トレ記録システム

衣擦れ音
音声

筋トレ記録システムの流れを図 3 にまとめた．システム

スピーカ

マイク

はユーザにピエゾ素子を体表面に一対装着し，一つをス
ピーカ，もう一方をマイクとして利用する．周波数が一定

筋肉 衣服
測定信号

振動
図 2

提案システム認識原理

間隔で遷移するチャープ信号を測定信号としてスピーカ側から繰り返し再生し，人体内部へと伝播させる．その伝播した音をマイク側から録音する．得られる音響信号は筋ト
レ中の筋肉の収縮や伸展に伴う筋密度の変化によって変化する．この音響変化パターンをそれぞれの筋トレ種目にて測定信号の再生スイープ信号

取得し，特徴量抽出・学習を行うことにより現在の筋トレ
種目を認識する分類モデルを作成する．同様に，音響信号の変化パターンをそれぞれのダンベル重量にて取得し，特相関による繰り返し動作の発見

徴量抽出・学習を行い把持しているダンベルの重量を推定
出力振動信号

する回帰モデルを作成する．また，波形の自己相関を計算することで音響信号の繰り返し部分を抽出し，試行回数の運動部分

試行回数測定+1+1

推定を試みる．本研究では，周波数が超音波帯域で遷移す
特徴量抽出

るチャープ信号を用いることで，ユーザへの聴覚への影響と，可聴域に多く分布する騒音などの外部ノイズの影響を

+1

減らす．

3.2.1 運動部分の抽出
最初に，システムは得られる音響信号よりユーザが運動

運動開始

種目分類/重量推定を行っているかどうかを判定する必要がある．図 4 に音響信号の相関を用いた運動部分抽出の流れを示す．筋トレは

図 3

筋トレ記録システムの流れ

数回以上同じ動作を繰り返すため，得られる音響信号に対して，特定の音響信号との相関を計算することで繰り返し

チャ入力として利用する手法である．一方で，筋トレに着部分が抽出できると考えられる．本システムでは，最初に目し，種目認識・試行回数推定・器具の負荷重量推定を試

事前に録音していたユーザの静止状態の音響信号と，得らみる研究は行われておらず，補足的に Iravantchi ら [14] がれる音響信号との相互相関と極値を計算する．この相互相行っているのみに留まっている．本研究では，Watanabe

関の値に一定以上の繰り返しが続いた場合，運動状態であら [11] と同様にピエゾ素子をスピーカ・マイクとして利用ると判定し，繰り返し部分の最初の極大値に該当する音響

し，前腕部に超音波の測定信号を伝播させ，その応答を解信号を新たな基準として，改めて得られる音響信号との自析することにより，ユーザのダンベル運動時の種目認識・

己相関を計算する．得られる自己相関の推移の繰り返し部

試行回数推定・器具の負荷重量推定に関する実験を行う．

分を運動部分として抽出し，種目認識・試行回数推定・器

3. ピエゾ素子を用いた筋トレ支援システム

具の負荷重量推定を行う．

3.2.2 種目認識

本章では 3.1 節で提案システムの認識原理を述べる．そ

取得した音響信号を用いて運動種目をクラスとする分類の後，3.2 節以降にて，本研究で詳しい調査を進める筋ト

モデルを作成する．事前処理として特徴量抽出を行う．本レ記録システムの詳細を述べる．

研究では 3.2.1 節で計算した自己相関値の極大値部分とその後に続く極小値部分の音響信号を抽出し，それぞれの音

3.1 システム構成

響信号のフーリエ変換の差分（DiﬀFFT）を周波数データ

本システムの認識原理を図 2 に示す．本システムは筋トから得られる特徴量として用いる．また，自己相関の推移

レ記録，タッチジェスチャ認識，音声・振動フィードバッ

からも種目ごとの特徴が表れるため，極大値から極小値へ

クをピエゾ素子で実現する．システムは一対のピエゾ素子

遷移するまでに要した時間（Time）と，極大値と極小値ので構成され，一つをスピーカ，もう一方をマイクとして利

変化量（Var）を特徴量として用いる (図 5)．これらの特徴

用する．スピーカはアクティブ音響センシングのための測量を極大/極小値の繰り返しごとに抽出する．学習モデル

定信号と，フィードバックのための音声・振動の再生に用には予備実験にて最も精度の高かった勾配ブースティング

いる．マイクは人体を伝播した測定信号と，タッチジェス

決定木（GBDT: Gradient Boosting Decision Tree）を用

チャ時に発生する衣擦れ音の録音に用いる．

いる．

② 運動部分の抽出① 運動開始の検出

Speaker
Thrive
OMR20F10-BP-310

運動開始時の信号

静止時の信号

DA/AD

運動時の音響信号

運動時の音響信号

静止時信号との相互相関

運動開始時信号との
自己相関

PC
ASUS
ROG Flow X13

Audio Interface
RolandOCTA-CAPTURE

図 6

Microphone
Murata7BB-20-6L0

デバイス構成ba
運動部分
運動開始の検出

図 4

運動部分の抽出の流れ

自己相関
磁石
衣服
グルー
正電極
圧電体
負電極
両面テープ

Var

相関値

c

Time
音響信号

時間

図 7

実験デバイスと装着方法．a: 実験デバイス，b: 装着時，

音量

c: 実験デバイスの構造詳細

装に分かれる．以下でそれぞれの実装の詳細を述べる．
時間

DiffFFT

4.1 ハードウェア

振幅値

再生・録音デバイスの構成を図 6 にまとめた．人体内部へと測定信号を伝播させるためにピエゾ素子を用いる．ピ
周波数
図 5

利用する特徴量

3.2.3 試行回数推定

エゾ素子とは圧電効果を利用することで振動を電圧に変換して検知，また，逆圧電効果を利用することで電圧を振動に変換できる素子である．実験で用いたデバイスとその構造詳細を図 7 に示す．人体内部とピエゾ素子間の信号

取得した音響信号を用いて運動の試行回数を推定する．

送受信を効率よく行うためには，人体と音響インピーダ

本研究では 3.2.1 節で計算した自己相関値の極大値と極小ンスの差が小さいゲルなどを挟んでピエゾ素子を装着す

値が連続して対になっている組み合わせを 1 試行として，る必要がある．今回は装着時の利便性などを考慮して，皮運動状態中の音響信号より試行回数を測定する．

膚への貼り直しが可能な医療用両面テープ（innovect 社製

3.2.4 重量推定

SH 2477P-S）を素子振動面に貼り付けた．ピエゾ素子には取得した音響信号を用いて把持している器具の重量をマイクに Murata 社製 7BB-20-6L0，スピーカに Thrive 社

推定する回帰モデルを作成する．本研究では 3.2.2 節と同製 OMR20F10-BP-310 を利用した．音響信号入出力時のじ特徴量を用いる．学習モデルには予備実験にて最も精DA/AD 変換にオーディオインタフェース（Roland 社製

度の高かったサポートベクタ回帰（SVR: Support Vector

OCTA-CAPTURE）を介し，ラップトップパソコン（ASUS

Regression）を用いる．

社製 ROG Flow X13）へとデータの送受信を行った．再4. 実装
提案システムは人体へと音響信号を伝播させ，その伝播

生，録音ともにサンプリングレートは 96 kHz で行う．

4.2 ソフトウェア

音を取得するためのハードウェア実装と筋トレの種目認本研究で使用するチャープ信号は 18 kHz から 48 kHz の識・試行回数推定・器具の負荷重量推定のソフトウェア実

アップスイープ信号（8,192 サンプル/約 0.085 秒）を用い

表 1 実験参加者ごとの種目認識・試行回数推定・重量推定の結果
参加者
種目認識 [%]
試行回数推定 [%]重量推定 [kg]

P1

59.8

88.1

±0.77

P2

76.6

91.0

±0.79

P3

56.5

99.9

±0.74

P4

56.1

88.0

±0.74

P5

55.6

95.5

±0.73

平均

61.1

92.5

±0.75

てもらったことを確認し，測定信号の再生と録音を開始す
る．測定開始後，10 回運動を繰り返してもらい，終了後は開始態勢に戻ってもらい，録音を停止する．これを 1.0 kg,

1.5 kg, 2.0 kg, 3.0 kg の 4 種の重量で測定する．これを 10
図 8

実験環境と測定の様子

種すべてのダンベル運動で測定したものを 1 ラウンドとして，ラウンドごとにデバイスの脱着を行い，合計 3 ラウン

る．相関の計算には，各音響信号のフーリエ変換を用いる．

ド行ってもらう．したがって，実験参加者 1 名あたりに取利用するチャープ信号の周期を考慮して窓関数のサイズは得するデータ数は合計で 1,200 個（10 試行 ×4 重量 ×10 種

32,768 サンプルとし，ハミング窓を用いた．ナイキスト定

目 ×3 ラウンド）となる．種目の測定順はランダムに行う．

理より有効なサンプル数は半分の 16,384 サンプルとなる．
また，18 kHz より低い周波数帯域は利用しないので，利用する帯域幅は 30 kHz となる．したがって，利用するフー5.2 実験結果

リエ変換のサンプル数は 10, 240 = 16, 384 × 30 ÷ 48 サン

評価実験で取得したデータを使用して認識精度を確かめ

プルとなる．更に，10 サンプルごとの移動平均を計算するた．本研究の種目認識と重量推定では各実験参加者ごとのことで，1,024 サンプルまでサイズ圧縮を行った．

測定データを用いて，各実験参加者ごとに分類/回帰モデル

特徴量抽出における DiﬀFFT の抽出時にも上記と同様のを作成して，その性能を確かめる．機械学習は Leave-One-

サイズ圧縮を行った．したがって，特徴量の次元数は Time

Round-Out-CrossValidation で行った．訓練データはさらと Var の 2 次元を加えて合計で 1,026 次元となる．

に 5 分割の交差検証を行い F 値に基づくハイパーパラメー

5. 評価実験
本章では実験環境や実験手順などを説明し，その後，種目認識・試行回数推定・器具の負荷重量推定の実験結果を述べる．

タを求めた．

5.3 種目認識性能
種目認識ではダンベル重量の差異は考慮せず，同一種目の音響信号データは同一のラベルとして認識を行う．また，筋トレは同じ動作が繰り返されるため，本研究では 10

5.1 実験概要

試行分の音響データごとに 1 度の種目予測を行う．具体的

実験は 21-27 歳の 5 名のボランティア（男：4 名，女：１には，得られた 1 つの運動部分の音響データに対して各試名）に参加してもらった．データ測定は室内で行い，周囲

行ごとにクラス分類を行い，各ラベルへの予測値を取得すに人がいない静かな環境で行った．まず，実験参加者にデる．この予測値を試行ごとに加算していき，各ラベルごとバイスを装着してもらう．タッチジェスチャ認識に関するの予測値の合算値を導く．この合算値にて最も大きい値を

著者らの既存研究 [6] が前腕内側にデバイスを装着し，評保持するラベルを予測ラベルとして認識精度を評価する．

価実験を行ったため，本研究も前腕内側をデバイス装着位

各実験参加者ごとの認識精度を表 1 にまとめた．全体平均置とする（図 7b）．ピエゾ素子同士の間隔は 5 cm とし，肘は 61.1%で，最も精度が高い実験参加者の F 値は 76.6%，

側にマイク，手首側にスピーカを装着してもらう．また，低い実験参加者の F 値は 55.6%であった．各種目ごとの認

タッチジェスチャ認識では衣服を着る必要があるためス

識精度を混同行列にまとめた（図 10）．最も認識精度の高リーブ型のスポーツウェアを着てもらい，デバイスと磁石

い種目は「B: ダンベルワックス」で F 値は 80.0%，低い種

で衣服を固定した．実験時の様子を図 8 に示す．

目は「H: チェストフライ」で F 値は 41.8%であった．

本研究は提案システムの有効性を調査する基礎的な研究であるため，測定するダンベル運動は Ding ら [10] の研究

5.4 試行回数推定性能を参考に，デバイス装着部位周辺の様々な運動を選定した

各実験参加者ごとの試行回数推定精度を表 1 にまとめ

（図 9）．測定手順は，実験参加者に運動の開始態勢になった．推定精度はシステムによって推定された回数を推定

A: コンセントレーション
カール

F: ラテラルレイズ

C: リストカール

D: フレンチプレス

E: ダンベルカール

H: チェストフライ

I: フロントレイズ

J: プロネーション

B: ダンベルワックス

G: ダンベルベンチプレス
図 9

測定するダンベル運動

5.5 器具の負荷重量推定性能

正解ラベル

J F値 [%]

器具の負荷重量推定も種目認識と同様に，10 試行分の

A

55.0

音響データに対して把持しているダンベル重量を推定す

B

80.0

る．各種目ごとに音響データを分け，重量を目的変数とし，

C

42.0

D

3.2.4 節で述べた回帰モデルを作成する．得られた回帰モ

67.3

E

48.4

F

58.4

G

74.4

H

41.8

I

72.0

者の誤差は ±0.79 kg であった．各種目ごとの重量推定の60.3

平均誤差を表 2 にまとめた．最も誤差の小さい種目は「G:

予測ラベル

A

B C

D E

F

G

H

I

J

デルを用いて，各試行ごとに重量予測値を取得し，加算平均していく．各実験参加者ごとの重量推定の平均誤差を表

1 にまとめた．誤差の全体平均は ±0.75 kg で，最も誤差の小さい実験参加者の誤差は ±0.73 kg で，大きい実験参加

ダンベルベンチプレス」で誤差は ±0.71 kg，大きい種目は
図 10

種目認識の混同行列「D: フレンチプレス」で誤差は ±0.79 kg であった．

表 2 種目ごとの試行回数推定・重量推定の結果
種目
試行回数推定 [%]重量推定 [kg]6. 考察と今後の課題
6.1 種目認識性能

コンセントレーションカール

88.8

±0.74

ダンベルワックス

89.0

±0.78

図 10 から確認すると，コンセントレーションカールと

リストカール

84.7

±0.75

ダンベルカール同士の混同が多いことがわかった．この要

フレンチプレス

95.2

±0.79

99.9

±0.78

因は，これらの種目がダンベルを上げる方向が異なるのみ

ダンベルカール
ラテラルレイズ

91.0

±0.75

ダンベルベンチプレス

95.2

±0.71

チェストフライ

102.3

±0.75

高い種目（B, D, G, I）と低い種目（C, F, H, J）に分かれ

フロントレイズ

83.5

±0.78

ていたが，精度の高い種目のうち，B, D, G は肘の曲げ伸

プロネーション

95.5

±0.72

ばしが 90 度以上行われる運動であった．一方，精度の低い

で，その他の動作が同じであり，得られる音響特性が似ていたためであると考えられる．その他の種目は認識精度の種目（C, F, H, J）は肘の曲げ伸ばしが 20 度以下の種目で数，実験で取得したデータ数を取得データ数として，(推あった．これはデバイスの装着部分が前腕の内側であり，定数)÷(取得データ数)×100[%] の百分率で示す．精度の全肘の曲げ伸ばしに対する筋肉の動きを鋭敏に測定できたた

体平均は 92.5%で，最も精度の高い実験参加者の精度はめであると考えられる．しかし，フロントレイズはまった

99.9%，低い実験参加者の精度は 88.0%であった．各種目

く肘の曲げ伸ばしがない運動であるにも関わらず認識精度

ごとの試行回数推定の精度を表 2 にまとめた．最も精度のは高かった．これは今回の種目のなかでフロントレイズが高い種目は「E: ダンベルカール」で精度は 99.9%，低い種

唯一，肩のみを動かす運動であり，その他の運動と得られ目は「I: フロントレイズ」で精度は 83.5%であった．

12.4

推定値 [kg]

相関値

0.8

0.6
0

5

10

2.0

15

1.6

1
1.2
0

0.8

図 12

1.5

2.0

真値 [kg]3.0

各ダンベル重量ごとの重量推定値

0.6
0

図 11

5

10

時間 [s]

15

相関値の推移（上：ダンベルカール，下：フロントレイズ）る特徴量が大きく異なったためであると考えている．今後
は認識精度と種目の関係性を筋肉動作などの解剖学的な観点から解明することにより認識精度を向上させる必要がある．

6.2 試行回数推定性能
図 11 は，試行回数推定精度が最も高かったダンベルカー
ルと，最も低かったフロントレイズの相関値の推移を示したものである．ダンベルカールは相関値の範囲が 0.6 から

1.0 の範囲まで変動している．一方，フロントレイズは相関値の変動が小さい．したがって，極値の導出が機能しなかった部分が多く存在し，試行回数の推定数が真値より少なくなってしまったと考えられる．今後は，種目認識と組み合わせることで種目ごとに試行回数の測定値を補正するなどの工夫で推定精度を向上させる必要がある．

6.3 器具の負荷重量推定性能
図 12 は全種目の重量ごとの推定結果をプロットした散布図であるが，推定値が広く分布しており，重量推定が機能していないことがわかった．実用を考慮した場合も，推定精度に 0.75 kg の誤差がある場合，1.5 kg のダンベルを

よって変動が大きい筋肉は異なるため，デバイス装着位置によっても認識性能は変化すると考えられる．本研究では前腕の内側にデバイスを装着したが，上腕などの他の部位に装着した場合の提案システムの認識性能も調査し，最適なデバイス位置の検討を進める必要がある．
本研究では種目認識・試行回数推定・重量推定を行ったが，筋トレでは適切なフォームでのトレーニングも重要な要素である．今後の発展として，提案システムがフォームチェックに利用可能であるかなどの検討も進める予定である．

7. まとめ本研究では，ピエゾ素子を用いた筋トレ支援システムを提案し，詳しく調査の行われていなかった筋トレ記録に関する基礎調査として，前腕内側に装着したピエゾ素子型デバイスを用いて 10 種のダンベル運動の種目認識・試行回
数推定・ダンベル重量推定を行った．評価実験の結果，種目認識と試行回数推定の精度がそれぞれ 61.1%，92.5%であり，重量推定の誤差が ±0.75 kg であることを確認した．
謝辞

2021 年度研究助成 (C) を一部受けたものである．
参考文献
[1]

利用した時に 1.0 kg や 2.0 kg の重量に推定される可能性は高く，現在の精度での正しい重量推定は困難であると考えられる．今後は回帰モデルや特徴量の改良を進めることにより推定精度を向上させる必要がある[2]

6.4 システムの改善
本研究の結果では，特に種目認識と重量推定の精度は十分とはいえず今後の改良が必要である．これらの認識・推定には機械学習手法を用いているが今後はより多くのデータを収集し，深層学習などの新しい学習モデルなどを適用し，精度向上を目指す必要がある．また，筋トレの種目に

本研究は公益財団法人立石科学技術振興財団の[3]

Khurana, R., Ahuja, K., Yu, Z., Mankoﬀ, J., Harrison, C. and Goel, M.: GymCam: Detecting, Recognizing and Tracking Simultaneous Exercises in Unconstrained Scenes, Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, Vol. 2, No. 4 (online), available from⟨https://doi.org/10.1145/3287063⟩ (2018).
Xie, Y., Li, F., Wu, Y. and Wang, Y.: HearFit: Fitness Monitoring on Smart Speakers via Active Acoustic
Sensing, Proceedings of the IEEE INFOCOM 2021 IEEE Conference on Computer Communications, INFOCOM ’21, IEEE, pp. 1–10 (online), available from⟨https://ieeexplore.ieee.org/document/9488811⟩ (2021).
Morris, D., Saponas, T. S., Guillory, A. and Kelner,
I.: RecoFit: Using a Wearable Sensor to Find, Recognize, and Count Repetitive Exercises, Proceedings of the
SIGCHI Conference on Human Factors in Computing

[4]

[5]

[6]

[7]
[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

Systems, CHI ’14, ACM, pp. 3225–3234 (online), available from ⟨https://doi.org/10.1145/2556288.2557116⟩(2014).
Lim, C. G., Tsai, C. Y. and Chen, M. Y.: MuscleSense: Exploring Weight Sensing Using Wearable Surface Electromyography (SEMG), Proceedingsof the Fourteenth International Conference on Tangible, Embedded, and Embodied Interaction, TEI’20, ACM, pp. 255–263 (online), available from⟨https://doi.org/10.1145/3374920.3374943⟩ (2020).
Radhakrishnan, M., Misra, A., Balan, R. K. and
Lee, Y.: Gym Usage Behavior & Desired Digital
Interventions: An Empirical Study, Proceedings ofthe 14th EAI International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare, PervasiveHealth ’20, ACM, pp. 97–107 (online), available from⟨https://doi.org/10.1145/3421937.3422023⟩ (2020).
Amesaka, T., Watanabe, H., Sugimoto, M. and Shizuki,
B.: Gesture Recognition Method Using Acoustic Sensing
on Usual Garment, Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies,
Vol. 6, No. 3 (2022, to appear).
swimmo: SwimmoInc., https://www.swimmo.jp/media/(2022).
Bian, S., Rey, V. F., Hevesi, P. and Lukowicz,
P.: Passive Capacitive based Approach for Full Body
Gym Workout Recognition and Counting, Proceedings of the 2019 IEEE International Conference
on Pervasive Computing and Communications, PerCom ’19, IEEE, pp. 1–10 (online), available from⟨https://ieeexplore.ieee.org/document/8767393⟩ (2019).
Fu, B., Kirchbuchner, F., Kuijper, A., Braun, A.
and Vaithyalingam Gangatharan, D.: Fitness Activity Recognition on Smartphones Using Doppler Measurements, Informatics, Vol. 5 (online), available from⟨https://www.mdpi.com/2227-9709/5/2/24⟩ (2018).
Ding, H., Shangguan, L., Yang, Z., Han, J., Zhou,
Z., Yang, P., Xi, W. and Zhao, J.: FEMO: A
Platform for Free-Weight Exercise Monitoring with
RFIDs, Proceedings of the 13th ACM Conferenceon Embedded Networked Sensor Systems, SenSys’15, ACM, pp. 141–154 (online), available from⟨https://doi.org/10.1145/2809695.2809708⟩ (2015).
Watanabe, H., Terada, T. and Tsukamoto, M.: Gesture Recognition Method Utilizing Ultrasonic Active
Acoustic Sensing, Journal of Information Processing, Vol. 25, pp. 331–340 (online), available from⟨https://doi.org/10.2197/ipsjjip.25.331⟩ (2017).
Mujibiya, A., Cao, X., Tan, D. S., Morris, D., Patel,
S. N. and Rekimoto, J.: The Sound of Touch: On-bodyTouch and Gesture Sensing Based on Transdermal Ultrasound Propagation, Proceedings of the 2013 ACM
International Conference on Interactive Tabletops andSurfaces, ITS ’13, pp. 189–198 (2013).
Takemura, K., Ito, A., Takamatsu, J. and Ogasawara, T.:
Active Bone-conducted Sound Sensing for Wearable Interfaces, Proceedings of the 24th
Annual ACM Symposium Adjunct on User Interface Software and Technology, UIST ’11 Adjunct, ACM, pp. 53–54 (online), available from⟨http://doi.acm.org/10.1145/2046396.2046419⟩ (2011).
Iravantchi, Y., Zhang, Y., Bernitsas, E., Goel, M. andHarrison, C.: Interferi: Gesture Sensing Using OnBody Acoustic Interferometry, Proceedings of the 2019
CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’19, ACM, pp. 1–13 (online), available from⟨https://doi.org/10.1145/3290605.3300506⟩ (2019).