AIを活用した投球動作解析

AI-based pitching motion analysis

要旨：光学式三次元動作解析は高い精度で測定できる一方で，環境依存性や軟部組織アーチファクト，運用負荷が臨床普及の観点では課題であった。近年は人工知能（AI）を用いたマーカーレス動作解析が台頭し，スタジアム常設型から臨床でも利用できる簡便型まで様々な動作解析AIが開発されている。主要な投球動作指標でおおむね妥当な精度を示す一方で，一部には誤差が認められる。精度は撮影条件やアルゴリズムの定義に左右されるため，関節座標系の定義や処理手順，撮影方法の標準化が不可欠である。異なる方法間の数値を安易に互換せず，同一システム同一条件での経時比較や最小重要差の検証を重視することで，AIを用いた解析は臨床での投球動作の定量評価とフィードバックの実装実現を可能にすると考える。