自動生成された評価ルールを用いた
リアルタイム筋力トレーニング指導システム

概要

健康意識の高まりに伴い自宅でのトレーニングが普及しているが，専門家の指導がない環境では，不適切なフォームによる怪我のリスクや運動効果の低下が課題となっている．本研究では，ユーザが提供した手本動画を学習する筋力トレーニングのためのリアルタイムフィードバックシステムを提案する．動画から抽出した「最適な1回」のデータを基準とし，LLMによる評価ルールの生成と，動的時間伸縮法（DTW）による同期を組み合わせることでリアルタイムにフィードバックするシステムを実現した．これにより，従来のルールベース方式では困難であった「種目の多様性」と「リアルタイム性」に対応した，パーソナルトレーニング体験を提供する．