富士通と国際体操連盟のAI画像解析、世界大会で全10種目の採点支援へ

選手の技量と器具の進化によって技は複雑さと速さを増し、それを見極める審判には高いスキルが求められるようになっていました。目視での判定は負荷が大きく、同時に、採点の公平性や透明性をどう担保するかという問題も抱えていました。

編集部の見立てでは、ここでの困りごとの核心は審判の技量不足ではなく、判定の根拠が人の目の中にしか存在しない状態そのものにあったのではないでしょうか。人間の知覚が追いつく限界を超えた速度で技が繰り出されれば、どれほど熟練した審判でも判断の確からしさを外から検証する手立てがありません。負荷の高さと公平性への疑念は別々の問題に見えて、根拠が形に残らないという一点から派生した同じ現象だったと考えられます。だからこそ求められたのは、判定を代行する仕組みではなく、判定の根拠を数値として取り出す仕組みだったのでしょう。

動きを「ある瞬間のポーズ」ではなく、立体の情報に時間の流れを重ねた一連の動作として捉える設計が、この取り組みの土台になっています。体操の技は静止した形だけで成立するものではなく、どの姿勢からどう移行したかまで含めて評価されます。判定したい対象の性質に合わせて計測の枠組みそのものを組み替えた点が、技術選定より前段の重要な判断だったと言えます。

認識のぶれを独自の補正アルゴリズムで抑え込んだ発想も見逃せません。ディープラーニングによる画像解析では姿勢の推定結果が揺らぎやすく、その揺らぎは審判支援という用途では致命的になります。学習モデルの精度向上だけに頼らず、出力される数値を安定させる仕組みを別途組み込んだことが、関節の角度や手足の位置を数値として提示できる水準を支えたと考えられます。

学習データを自前で作り出す方針も、実運用を成立させた要因として大きいはずです。AIと3Dの技術でフォトリアルな画像を自動生成し、会場の明るさや器具の色といった条件を振った大量のデータを用意しています。世界各地の会場を渡り歩く競技において、環境が変わるたびに精度が落ちる状態では使い物になりません。撮影条件のばらつきを事前に想定して織り込む考え方が、限られた実写データの制約を回避したのでしょう。

2023年秋の世界体操競技選手権大会で、男女全10種目へのJSSの適用が始まりました。同一の基準にもとづく判定支援が働くことになり、種目ごと・審判ごとの解釈の幅が縮まる方向へ進んでいます。今後は加盟国で選手の能力や技の習熟度を測るトレーニングプログラムの一部として使われるほか、蓄積されたデータをもとにした専門的な解説や映像が視聴者へ届けられる予定です。判定のために作った数値が、指導と観戦の材料へ広がっていく点は注目に値します。