人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第27回)
SIG-AM-27-05

跳躍動作の周波数特性に着目した
スポーツ損傷潜在リスクの推定
Estimating the Potential Risk of Sports Injuries
Based on the Frequency Characteristics of Jumping Motion
松下 光範 a,∗鈴木 雄登 b,†尾崎 優 a,‡

堀 寛史 cMitsunori Matsushita

Yuto Suzuki

Suguru Ozaki

Hirofumi Horia. 関西大学総合情報学部
Faculty of Informatics, Kansai University

b. 関西大学大学院総合情報学研究科
Graduate School of Informatics, Kansai Universityc. びわこリハビリテーション専門職大学理学療法学科
Faculty of Physiotherapy, Biwako Professional University of Rehabilitation
Abstract: 本稿では，スポーツ障害の予防支援を目的として，ユーザが抱える怪我のリスク（スポーツ損傷潜在リスク）の推定を試みた．従来，スポーツ損傷潜在リスクは理学療法士などの専門家が三次元動作解析装置や床反力計といった機器を用いて推定するため，継続してリスク管理を行うコストが高い．こうした観点から，本研究ではスマートフォンのセンサを用いて簡易的にスポーツ損傷潜在リスクを評定することを試みる．提案手法では，跳躍動作の周波数特性に着目し，対象者の跳躍動作データにフーリエ変換を用いて周波数成分に分解する．分解することで得た周波数スペクトルを特異値分解を用いて次元削減を行うことで特徴量を抽出し，それを k 近傍法を用いて分類する．本稿では，と提案手法によるスポーツ損傷潜在リスクの推定結果とスポーツの現場で継続的に使用してもらうために試作したスマホアプリケーションについて報告する．

つに分類される [7]．スポーツ外傷は 1 回の強い外力によって生じる，明らかな受傷起点がある怪我である．例

1 はじめにえば，他人との接触やジャンプの着地失敗による足首の2020 年に蔓延した COVID-19 の影響により，人々の捻挫や靭帯損傷などが該当する．スポーツ障害は，何度運動やスポーツに関する環境に様々な変化が現れた．例も繰り返し強い力が加わることや身体能力の限界を超え

えば，屋内スポーツジムで発生したクラスター感染によた運動を行うことで，徐々に肩や肘，膝，足首などに痛るスポーツ施設等の利用制限や，長期間の休校措置によみを感じはじめ，その症状が慢性的に続く状態をいう．

る体育授業や部活動への参加機会の減少が，人々の身体スポーツ外傷は多くの場合，大きな痛みを伴うため，発活動量の低下を招いている．運動実施の減少が 1 ヶ月

症後すぐに治療へと移行しやすい．一方，スポーツ障害

続くと体力の回復には 3 ヶ月程度かかると言われておは気付かないうちに症状が進行・悪化することが多く，

り*1，それに起因するスポーツ損傷の増加が懸念されて治療が長期化しがちで明確な原因が判明しない場合も多いる．

い．そのため，スポーツ障害を起こさないためには早期スポーツ損傷は，スポーツ外傷とスポーツ障害の二発見や予防が重要であり，理学療法士など専門家による継続的な評価や検査を受けることが望ましい [6]．

∗ 連絡先：関西大学総合情報学部

しかし，これらの評価や検査で使用する機器は価格が〒569-1095 大阪府高槻市霊仙寺町 2-1-1

E-mail: mat@res.kutc.kansai-u.ac.jp† 現在, 株式会社内田洋行‡ 現在, パナソニックシステムソリューションズジャパン株式会*1 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20200827/
k10012587111000.html（2021/11/7 確認）

社

ー25ー

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SIG-AM-27-05

高額なうえ特定の場所に設置する必要があるため，ス「どのくらいの活動強度で運動しているか」は怪我のしポーツの現場に導入するには制約が大きく，継続的かつやすさに影響するため，これらの方法や得られた知見を容易に評価や検査を受けられる状況にはない [12]．そこ参考にしながらシステム設計を行う．

で本研究では，スポーツ損傷の予防・早期発見のために，Wilkerson らは，NCAA フットボールチームの選手
45 名を対象にスポーツ外傷のリスク推定を行った [2]．
この研究では 45 名の選手を対象に、プレシーズン練習開

ユーザ自身が日常で簡便に利用できるスポーツ損傷潜在リスク評価ツールの実現を目指す．

始１ヶ月前に，以前の筋骨格損傷の持続的影響の自己評
価を 10 項目からなるスポーツ・フィットネス・インデッ2 先行研究クス（SFI）を用いて調査するとともに，スマートフォン

本章ではスマートフォンを活用した身体への負担推定を用いて片足スクワットテスト（UFS）の加速度データや傷病予測に関する研究について挙げる．

を取得した．これらのデータと試合参加の記録（GP）か

まず，正しい姿勢で運動することがスポーツ損傷のリ

ら、「SFI スコアが低い (Lo SFI)」，「USF 値が高い（Hi

スク低減に寄与するという観点から，スマートフォンのセンサを活用した姿勢推定について述べる．樫原らは，UFS）」，「試合出場回数が多い（HiGP）」を傷害リスク因子とする傷害予測モデルを作成した．Wilkerson らのスマートフォンを用いた歩行動作改善ツール [5] を開発

研究の目的は我々の研究と合致しており大いに参考になし，スマートフォンに内臓された加速度センサのみでも，るものの，レベルの高いアスリートを対象にしているた

良い姿勢を意識した歩行と無意識な歩行では加速度の波

め，本研究が想定するユーザには難しい測定項目（e.g.,形に差異があることを明らかにした．また，王らは，ス片足スクワットテスト）が含まれており，多くの人が日マートフォンを用いて，腕立て伏せやスクワットなど，常的に利用するには十分ではない．

機器を用いずに自重による負荷を利用したトレーニングの支援システムを開発した [4]．このシステムでは，ス

3 デザイン指針

マートフォンのカメラを用いてユーザのトレーニング時の画像を撮影し，OpenPose*1 を利用して姿勢データ

本研究で目指すスポーツ損傷潜在リスク推定システムを取得する．このシステムでは取得した姿勢データからは，専門家の判断を代替するのではなく，スクリーニンユーザの姿勢が正しいかを確認し，音声フィードバックグ手段としての活用を想定している．スクリーニング

により姿勢の修正をユーザに促す．

は，検査や測定を実施する前におおまかに正常か否かを次に，スポーツ損傷のリスク低減の観点から，活動強判別し，詳細な検査・測定を実施すべきか否かを判断す

度の推定に関する研究について述べる．隅田らは，スるものである [3]．スポーツ現場では医師による画像所マートフォンのセンサを用いて活動時の負担度を推定

見の確認および診察が難しいため，初期評価時のスクし，ユーザにとって負担が最小となる歩行ルートを推薦

リーニングによる損傷程度の把握が重要になる [13]．そするナビゲーションシステムを提案した [9]．このシスのため，本研究で目指すシステムは，ユーザ自身が簡易テムでは個々の負担度変化を推定するために，機械学習かつ継続的に利用できるようにすることで，自身の身体を用いて加速度や歩行速度などの歩行データから心拍数状況を理解し，予防的に専門家への受診ができるよう支を予測する負担度モデルを作成している．Pernek らは，援することを企図する．

スポーツ活動強度の推定手法を提案した [1]．提案手法

こうした目的から，(1) 特別な機器を必要としないこ

では，スマートフォンを用いて取得した加速度や心拍のと，(2) 日常的に容易にできる運動動作を対象にするこ

データに対し，高周波数を除去して特徴抽出を行い、そと，(3) 高い運動能力を持つアスリートではなく中学やの特徴量を用いて多層パーセプロトン，線形回帰，回帰高校の部活動に参加する生徒などを対象ユーザとするこ木，サポートベクトル回帰の 4 種類の機械学習アルゴと，をシステムのデザイン指針と定めた．こうした観点

リズムを用いてスポーツ活動強度を推定した．これらのから，本研究では運動動作を用いた計測のうち，広い場研究では，活動時にユーザにかかる負担の推定を試みて所を必要とせずに気軽に実施でき，下肢の損傷潜在リスいる．

クを評価するのに有効である跳躍動作を計測対象とす

これらの研究はスポーツ損傷リスクの推定を企図した

る．跳躍動作を分析することで，下肢の筋力の強さだけものではないが，「正しい姿勢で運動ができているか」でなく，体幹のバランスなどがわかる [11]．跳躍動作は歩行動作などに比べて運動量が大きいため下肢筋力や体幹などの傾向が現れるという特徴から，理学療法分野*1 https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/
openpose（2021/11/7 確認）ー

26ー人工知能学会 インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会(第27回)
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や医学の分野で検査の際に活用されている．本稿では，下の 3 点を注意事項として指示した．

跳躍動作の測定手法の一つであるリバウンドジャンプ

1. できるだけ高く跳ぶこと．
2. 床の反発を利用して間隔をあけずに跳ぶこと．
3. 初期位置からできるだけ移動しないこと．

（Rebound Jump, 以下 RJ と記す）を用いる．RJ は，踏切時間を短くし鉛直方向へできるだけ高く跳躍することで短い時間でのパワー発揮能力を評価する，スポーツパフォーマンス測定手法の一つである [10]．提案システ

この跳躍により，加速度，角速度，クォータニオンにムでは，スマートフォンで獲得可能なセンサ情報に基づついて各 3 軸，計 9 種類の時系列データを取得した．一

いてユーザの RJ の特徴を抽出し，身体状態を推定する．

般に腕の振込み動作は跳躍動作を正当に評価するために制約を課すことが多いが，本研究で実装を目指すシステ
ムは日常的にユーザが自分自身で測定することを想定し4 データセットているため，煩雑な動作条件を排除するという観点から我々はこれまでに，下肢の筋力を継続的に計測するこ腕の振込みについての指示は行わなかった．とを目的として，スマートフォンに内蔵のモーションセ収集されたデータに対して本稿第 4 著者がスポーツ損ンサを用いた跳躍動作の計測システムを実装し、跳躍傷潜在リスクの評価を行った．評価に用いたのは動作の鉛直方向の移動を分析するために加速度センサ• 質問紙の回答• 立ち上がりテストの結果• 跳躍時の正面・側面からの OpenPose ボーン付きの値を，姿勢の傾きを分析するためにジャイロセンサから得られるクォータニオンの値を各々取得することで，跳躍動作の特徴取得が可能であることを確認してい動画

る [8]．本研究では，このシステムを用いて実験参加者• 身体ラインの角度• OpenPose ボーン付き静止画の RJ データを収集し，そのデータに対して潜在リスク評価値を付与して教師データとして用いる．
データの収集は，安全性担保の観点から，日常的に運の５つである．これらのデータを用いて，スポーツ損傷動を行っている 20 代の男子大学生 44 名を対象に行っ潜在リスクの原因特定に用いられる安定性，再現性，強た．実験では，まず倫理事項を口頭及び書面で説明した

度，knee-in （以降，KI と記す），trunk-out（以降，TO後同意書を記入してもらい，その後に (1) 質問紙調査，(2) 下肢筋力評価， (3) RJ の順に実施した．質問紙調査と記す）の 5 つの指標，ならびに総合評価についての推では，身長，年齢，体重，利き足，怪我と運動の経歴につ安定性は，身体・重心のバランスが保てているか，強度いて尋ねた．次に，下肢筋力評価として，村永が考案しは，対象者が行っている跳躍動作が強いか，KI は，着た立ち上がり評価 [16] を行ってもらった．立ち上がり

地時に膝が内側に曲がっている状態か，TO は，着地時

評価は，40cm，30cm，20cm，10cm の高さの台を用いに体感が外側に傾いている状態かを指す指標である．まて，腰掛け座位から反動を使わずに両脚，片脚のそれぞた，総合評価は動作から読み取れる怪我のリスクを表す

れで立ち上がることができるかを測るテストである．こ指標であり，スポーツ損傷潜在リスクと同義である．本の下肢筋力評価は，実験の安全性を担保するために実施研究では，再現性，安定性，強度，総合評価についてはした．本研究では，この結果を評価指標の一つとして扱ニング基準としても利用する．そのため，20cm 以下の0（できていない）〜5（とても良い）の 6 段階で評価することとした．また，KI，TO については，傾向が見られる場合は 1，見られない場合は 0 の 2 段階で評価する

台座からの左右両方の片脚立ち上がりを遂行できた実験こととした．左右それぞれの動作における評価の分布を協力者のみ次の手順に進んでもらうこととした．今回の表 1 および表 2 に示す．

定を行う．再現性は，同じ動作の再現ができているか，うとともに，実験協力者の安全性担保のためのスクリー実験では，44 名の実験参加者のうち 40 名が 20cm 以下の片足立ち上がりを両足とも遂行できた．

5 提案手法つぎに，これら 40 名の実験参加者に，両足での RJ，および片足での RJ を課した．このとき，跳躍時のデー連続跳躍動作の周波数特性に着目してスポーツ損傷

タを取得するためにスマートフォンをベルトで腰に装着潜在リスク推定精度を測定するために，本稿ではフーさせた．その跳躍の様子は VTR でも撮影した．跳躍時

リエ変換を用いる．フーリエ変換では，任意の周期関数

は靴を脱ぎ，安全のために EVA 樹脂製マットないしタf (t) は特定の周波数を有する波の重ね合せにより表現される [14]．一次領域における関数 f (t) が周波数領域イルカーペット上で跳躍してもらった．跳躍時には，以ー27ー人工知能学会 インタラクティブ
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表 1: 右足 RJ の評価分布
評価値

再現性

安定性

強度KITO

総合評価012345004191430061418201714153319N/A
N/A
N/A
N/A

2713N/A
N/A
N/A
N/A

00714154

表 2: 左足 RJ の評価分布
評価値

再現性

安定性

強度

0123450051617200720
10301716115KI
1921N/A
N/A
N/A
N/A

TO
30
10N/A
N/A
N/A
N/A

総合評価

00619114

図 1: 跳躍動作の鉛直方向の加速度て現れる．着地時の極小値を取得することにより，跳躍動作の回数ごとに分割した．動作の開始と動作の終了の影響を排除するために 2〜4 回目の跳躍動作を抽出した．
同様の分割作業を，鉛直方向の加速度 Y を基準に，他で角振動数 ω を変数とする関数 F (ω) で表現されたとの 8 種類のモーションデータに対しても行った．

き．F (ω) を f (t) のフーリエ変換といい，次の式で表される．

∫ ∞F (ω) =6.2 フーリエ変換を用いた周波数分解
f (t)e−iωt dt(1)

データ整形を行ったモーションデータに対し，フーリ−∞エ変換を用いて周波数スペクトルに変換した．図 2 にス

この式のように，取得したモーションデータ f (t) がいくつかの周波数成分に分解される．それによって求められポーツ損傷潜在リスクが高い実験参加者の周波数スペク

た F (ω) がスペクトルであり，絶対値がその周波数成分トルを示す．
スポーツ損傷潜在リスクが高い跳躍動作ではピーク値の振幅に対応している．F (ω) のスペクトルを並べたもが分散していることが確認できる．のが周波数スペクトルである．スポーツ損傷潜在リスクが低い人ほど跳躍動作に安定性があり，周波数成分が分次に，スポーツ損傷潜在リスクが低い実験参加者の周散しにくいという仮説のもと，本研究では，特徴値とし波数スペクトルを図 3 に示す．スポーツ損傷潜在リスクてフーリエ変換後の周波数スペクトルを用いて，スポーが高い実験参加者の波形と比べると，スポーツ損傷潜在ツ損傷潜在リスクの推定を行った．

リスクが低い評価ではピーク値の違いを確認することができる．スポーツ損傷潜在リスクが低い跳躍動作は周波数成分が分散していないが，スポーツ損傷潜在リスクが6 スポーツ損傷潜在リスク推定手法

高い跳躍動作は周波数成分が分散していることが観察できる．

本稿では，(1) モーションデータの整形，(2) 周波数成分への分解，(3) 特異値分解による次元削減，(4) k 近傍

スポーツ損傷潜在リスクが低い跳躍動作は動作回数ご法による分類，という流れでスポーツ損傷潜在リスクのとに同じような動作を再現できているために周波数成分推定モデルを作成する．以下で各々の処理の詳細についが分散していないのに対して，スポーツ損傷潜在リスクて述べる．

が高い跳躍動作は動作回数ごとにズレが生じており，結果として周波数成分が分散したのではないかと考える．

6.1 モーションデータの整形

6.3 特異値分解を用いた次元削減

まず，フーリエ変換を行うために，モーションデータの整形を行った．ある実験協力者の鉛直方向の加速度をフーリエ変換後の周波数スペクトルの次元削減のため

図 1 に示す．跳躍動作は自由落下により重心の移動がに特異値分解を用いる．特異値分解は動作識別への適用

規則的に生じる動作であるため，跳躍と着地が傾向とし事例があり，本研究に利用可能であると判断して採用ー

28ー

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図 2: スポーツ損傷潜在リスクが高い跳躍動作

図 3: スポーツ損傷潜在リスクが低い跳躍動作

した [15]．式 (2) に示すように，特異値分解では時系列これらの結果から第一特異値を抽出し，それらを特徴値データから行列 D を構成し，それを特異値，左特異ベとした．

クトル ，右特異値ベクトルに分解する．

D = U ΣV T

6.4 k 近傍法

(2)

特異値分解により得られた 9 種類の特徴値を説明変数

U = (u1 , u1 , . . . , um ) は m × m のユニタリ行列で，V = (v1 , v1 , . . . , vn ) は n × n のユニタリ行列である．
また，Σ は m × n で，対角要素以外は 0，対角要素は非負となる行列である．Σ の対角要素は特異値を示し，
ui (1 ≤ i ≤ m) が左特異ベクトル，vj (1 ≤ j ≤ n) がに，理学療法士による評価データを目的変数に男子大学生 40 名のデータを学習・テストデータとして k 近傍法を用いて，スポーツ損傷潜在リスクの推定を行った．k近傍法は与えられた学習データをベクトル空間上に配置し，リスクの推定対象となるデータ（未知データ）から右特異ベクトルである．左特異ベクトルが時系列データ

距離が近い順番に任意の k 個を取得し，その k 個の多数の特徴を抽出したものであり，特異値行列 Σ が対応す

決により，その未知データが属するクラスを推定する．

る左特異ベクトルの影響の大きさ（重み）を示している

本稿では，leave-one-out 交差検証を用いて推定精度をことから，特異値の高い左特異ベクトルは対象の時系列比較した．

データの特徴を良く表現するベクトルとして扱うことができる．

6.5 結果提案手法では，周波数スペクトルから m × n の行列D を作成する必要がある．本稿では m ＝ 9 とし，9 種類のモーションデータを用いて，9 個の行列を作成した．

ーk 近傍法は，k の値により推定精度が大きく変動するため，本稿では，k=3, 5, 7, 9 としてスポーツ損傷潜29ー

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表 3: 提案手法の左足 RJ

k=3
k=5
k=7
k=9

再現性

安定性

強度

0.225
0.275
0.275
0.375

0.300
0.325
0.425
0.450

0.450
0.425
0.450
0.425

TO
0.525
0.525
0.425
0.575

KI0.7250.775
0.7250.750

総合評価

全項目平均

0.475
0.475
0.550
0.550

0.450
0.467
0.475
0.521

総合評価

全項目平均

0.350
0.325
0.250
0.325

0.454
0.483
0.479
0.525

表 4: 提案手法の右足 RJ

k=3
k=5
k=7
k=9

再現性

安定性

強度

0.350
0.425
0.400
0.375

0.350
0.400
0.425
0.500

0.300
0.375
0.425
0.450

TO
0.725
0.725
0.775
0.775

KI
0.650
0.650
0.600
0.725

在リスクの推定を行った．提案手法の推定精度を表 3，
表 4 に示す．精度自体はまだ改善の余地はあるものの，いずれの指標についてもチャンスレベルを上回る結果となっており，提案手法の有用性は一定程度示せたものと考えている．
全項目平均を見ると，いずれの足の RJ でも k = 9 が最も高い精度を示した．今回は実験参加者が 40 名であるため，今後継続的に実験参加者を増やすことで精度向上が図れるか検証する必要がある．また，今回の実験結果では，右足 RJ の総合評価の精度が左足 RJ に比べて図 4: スマホアプリケーションの処理手順低い結果になっている．その一因として利き足が影響している可能性が考えられる．今回，事前の質問紙調査で利き足の確認を行わなかったが，今後の調査では実験参の注意事項をまとめた動画が再生され，確認することが加者の利き足についても収集する必要がある．

できる．

7 アプリケーション

ポーツ損傷潜在リスクを確認することができる．計測画

計測画面では，ユーザ自身に RJ を行ってもらい，ス面では，動作説明と同様の動画を再確認するためのボタ
本稿で示した提案手法に基づき，スマートフォンを用ンと，計測を行うための画面へと遷移するためのボタン

いたアプリケーションとして，スポーツ損傷潜在リスクがあり，計測を行うための画面へ遷移すると，「靴を脱推定システムを実装した．スマートフォンをプラットぎましたか？」と「iPhone をベルトに挿入してくださフォームとした理由は，可搬性が高く、広く普及していい」というメッセージが順に示され，ユーザに計測を行るためである．このシステムの処理手順を図 4 に示す．

うために必要な行動を促す．計測を開始すると，「右足本システムは，フロントエンドに Swift（ver.5.0）を，の RJ を 5 回行ってください」という音声が再生されてバックエンドに Python（ver.2.7.16）を利用し，iPhoneユーザに計測を行う対象動作を説明する．動作を開始す対応の iOS アプリケーションとして実装した．図 5 にる時には，ユーザ自身に計測のスタートボタンを押してアプリケーション画面を示す．

もらい RJ を 5 回行ってもらい，動作の終了後に計測のメニュー画面 (a) では計測，動作説明，記録，設定の 4ストップボタンを押してもらうことでモーションデー種類の項目があり，ボタンを押すことでそれぞれのペータをサーバに記録する．これらの計測手順を右足 RJ をジへと遷移する．

行った後に，左足 RJ を行ってもらい，スポーツ損傷潜動作説明の画面では，計測手順の説明と RJ を行う際ー

在リスク推定に必要な動作が終了する．これらの収集し30ー人工知能学会 インタラクティブ
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SIG-AM-27-05(a) メニュー(b) 損傷潜在リスクの要因(c) 左足のレーダーチャート(d) 両足のレーダーチャート

図 5: スマホアプリケーションのスナップショット

たモーションデータから，提案手法で示したスポーツ損に設置する必要があるといった制約があり，日常で継続傷潜在リスクの推定を用いることで，バックエンドで計して検査をすることが容易ではない．本研究では，個人算機による自動評価を行い，ユーザのスマートフォンへが所有するスマートフォンを活用することで，その問題提示する．の解決を試みた．提案手法では，跳躍動作の周波数特性

スポーツ損傷潜在リスクの推定結果を，スポーツ損傷に着目したスポーツ損傷潜在リスクを簡便に評価する

潜在リスクの判断の要因 (b) とそれを可視化したレーことを企図し，ユーザの跳躍動作の時系列データ（加速ダーチャート (c)，(d) の 3 つの画面によって提示す度，角速度，クォータニオンの 3 軸 XYZ における 9 種

る．計測結果画面へ遷移した時点では，右足のレーダー類の時系列データ）から各々の周波数スペクトルを導出チャートが出力される．右足・左足それぞれのボタンをし，特異値分解を用いて第一特異値の抽出を行った．さ押すことで左右別々に推定結果を確認することができ，らに，抽出した第一特異値を特徴値として，k 近傍法に両足のボタンを押すことで左右のレーダーチャートを比より損傷潜在リスクの推定を行った．leave-one-out 法

較して確認することができる．レーダーチャートは，再を用いた評価により，一定程度の有用性が示せたと考え

現性・安定性・強度・総合評価は 5 段階，TO・KI は 2ている．

段階で表示される．

今後，下記の項目の実施により精度の向上を目指す．

記録画面ではデータを取得した時間ごとにフォルダが1. データセットを増やし，評価ごとの偏りをなくす．
今回推定に用いたデータ数は 40 人分で，運動経験のある 20 代男性に限定した上で立ち上がり評分割され，フォルダを選択することで，特定の日時に取得した左右のデータを選択することができる．左右のどちらか一方を選択することで，取得した過去のスポーツ価によるスクリーニングも行ったことから，評価損傷潜在リスク推定結果を確認することができる．推定ごとの偏りが大きい．また，実験時のデータのみ結果の出力方法は，モーションデータの取得後のスポーでの判断となり，長期的な推移や質問紙調査の内ツ損傷潜在リスク推定結果の出力画面 (b)〜(d) と同様容の反映も行えていない．これらを評価値に反映の形で出力される．

することで，精度の改善が期待される．今後，作成したアプリケーションを活用して，より多くの8 おわりにデータの収集を試みる．

2. 複数の理学療法士の評定結果を統合する．
現状では第 4 著者の評価のみを用いてスポーツ損

本稿では，スポーツ損傷の予防支援を目的に，スマートフォンを用いた簡易計測による損傷潜在リスクの評価

傷潜在リスクの推定を行っている．しかし，今後手法の提案を行った．スポーツ損傷のリスクを評価する

データセットを増加させるにあたり，複数の理学ために理学療法士が用いる機器は，高額かつ特定の場所ー31ー人工知能学会 インタラクティブ
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療法士の評価を学習データとして扱えることが望美, 中江徳彦: スポーツ傷害に対する理学療法の取ましい．今後は，スポーツ理学療法の経験を持つり組み, 理学療法学, Vol. 32, No. 4, pp. 269–274

理学療法士の評価を組み合わせる手法についても(2005).
[8] 鈴木雄登, 松下光範, 堀寛史: 継続的な評価の支援検討していく．

3. 各推定項目での説明変数の組み合わせを動的に変を目的としたスマートフォンによる跳躍動作の簡更する．

易センシング, 情報科学技術フォーラム講演論文集,

現在は，左右の RJ を独立して評価を推定しており，左右の差の影響を考慮できていない．また，Vol. 18, No. 4, pp. 457–460 (2019).
[9] 隅田麻由, 今津眞也, 水本旭洋, 安本慶一: 健康指TO や KI のように，周期的特徴を持たない要素向歩行ナビゲーションのためのスマートフォンにについて，現状の手法を適用することが妥当であ

よる身体的負担度の推定, 情報処理学会研究報告,るかは検証の必要が残る．今後は，左右のスポー

Vol. 2012-MBL-62, No. 27, pp. 1–8 (2012).
[10] 図子あまね, 苅山靖, 図子浩二: リバウンドジャン

ツ損傷潜在リスクや要因の差を複合的に推定できる手法を検討する．

プテストを用いた跳躍選手の専門的な下肢筋力・パワーに関する評価, 体力科学, Vol. 66, No. 1, pp.

79–86 (2017).
[11] 中俣修, 新田收, 占川順光: 健常人における両脚跳躍動作の跳躍高を決定する因子の分析—体幹・下肢の姿勢と運動に着目して—, 理学療法学, Vol. 41,
No. 5, pp. 290–300 (2014).
[12] 新島有信, 水野理, 田中智博: ズボンのポケットに謝辞
本研究の実施に当たり，データ分析手法に関してご示唆を頂いた関西大学総合情報学部林勲教授に感謝する．
なお，本研究の一部は 2021 年度関西大学研修員費によって行われた．

収納したスマートフォンによる歩容解析方法に関する検討, 情報処理学会研究報告, Vol. 2014-UBI-43,

参考文献

No. 13, pp. 1–8 (2014).
[13] 濱田太郎, 中尾英俊, 稲葉考洋, 高橋孝輔, 来田晃幸,
松本和大: 高校部活動の支援: 硬式野球部 (1), ア
スリートケア—理学療法士によるスポーツ選手への健康支援— (越智隆弘 (編)), 三輪書店, chapter
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