こんにちはフィジカルラボ銀座です。
今回は、最近目にすることが増えてきた、そして当施設でも導入を進めている「AIによる動作解析」の精度について、最新の論文を紹介します。
現在、AI技術の進化は私たちの想像以上のスピードで進んでいるように感じます。
最近では、スポーツや医療の現場で行われる動作解析の分野にも、大きな変化が起きています。
特に、身体を立体的にとらえられることで精密な身体分析ができる三次元の動作解析において、これまでは反射マーカーを用いて何方向からものカメラ映像を組み合わせて解析する高度な手法が主でしたが、1つのカメラ映像だけで関節角度や重心移動など動作を詳細に解析できる、マーカーレスで手軽なAI動作解析システムが登場しています。
最新技術とはいえ、手軽なだけにその精度が本当に信頼できるかは気になるところですよね。
そこで、AIを用いたマーカーレス動作解析の精度を検証した論文をご紹介します。
Ohmura et al., 2025
Assessing the validity and reliability of a markerless motion capture system for sagittal-plane gait range of motion
〇研究方法
対象者：20人の健常な成人男性（年齢 20.5±0.76歳、身長 172.0±4.4cm、体重 61.9±6.4kg）
解析手法：スマートフォン1台で使用可能なAI動作解析（SPLYZA Motion）
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従来の三次元動作解析システム（Ultium Motion）
測定動作：10m歩行動作
解析対象：矢状面（横から見た動き）上の下肢関節角度
・股関節（屈曲－伸展）
・膝関節（屈曲－伸展）
・足関節（背屈－底屈）
〇研究結果
【妥当性（Validity：相関）の検討】＊値の傾向が一致しているか
SPLYZA Motion と Ultium Motion の間には、全関節で有意な正の相関が認められた。
・足関節：0.913（p<0.01）
・膝関節：0.833（p<0.01）
・足関節：0.721（p<0.01）
【信頼性（Reliability：ICC）の検討】＊同じ測定をしたときに、安定して同じ値が出るか
股・膝関節は非常に高い再現性、足関節も臨床使用可能な水準の信頼性を示した
・足関節：ICC = 0.914（0.906－0.920）
・膝関節：ICC = 0.934（0.929－0.940）
・足関節：ICC = 0.723（0.701－0.743）
〇この結果からわかること
AI動作解析は、歩行中の矢状面における（＝歩行動作を横から見たときの）股関節・膝関節・足関節角度を、高度な三次元動作解析と同等の精度・信頼性で測定可能であるという事が示されました。
また、足関節で小さな誤差は認められるものの、その大きさは臨床的に許容範囲内であることも示唆されています。
これにより、AIによる動作解析は低コストでかつ簡便な動作解析手法として有用であるという事が言えると思います。
これからは、医療やスポーツだけでなく、私たちの身近な場面でも役立つ技術になっていく事が期待されますね。
©Physicl lab Co.,Ltd. 2025
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