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Toma Okugawa
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スポーツ情報学

問い

指導者がそばにいなくても、自分のフォームの良し悪しを自分自身で確かめ、直していけるか。

情報技術を用いてスポーツの動作・フォームを定量化し、指導者に頼らずとも独習者・初心者がフォームを確認・改善できる仕組みを研究・開発しています。リアルタイム姿勢推定を中核に、計測から評価・助言までを一貫して扱います。

弓道のフォーム解析 Web アプリ YUMI-TRACK のスクリーンショット
Fig. 弓道のフォーム解析 Web アプリ YUMI-TRACK のスクリーンショット

背景

スポーツのフォーム評価は、長らく指導者の経験的な観察に依存してきました。指導者の数や時間に制約がある競技、地方の小規模な部活動、独習者にとっては、フォームの定量的なフィードバックを継続的に得ることが難しい状況が続いています。

一方、MediaPipe をはじめとする現代の姿勢推定モデルは、CPU だけでもリアルタイムに動作するため、Web ブラウザ上で動作する軽量な評価ツールを構築する余地があります。弓道のフォーム測定に関する先行研究は存在するものの、学生を主な対象とした Web アプリケーションとしての実装には新規性があります。

アプローチ

弓道の評価指標である「会（かい）」のフォームを対象として、肩・肘・手首・弓・矢の幾何的な関係を骨格ランドマークから導出し、定量的なスコアを返す Web アプリケーション YUMI-TRACK を開発しました（Streamlit + Python ベース、Logicool C920s PRO HD Web カメラを使用）。

システム構成（3 画面設計）

学校の部活動での運用を想定し、管理者（指導教員）と学生の双方が使える 3 つの画面を用意しています。

  • 指導者画面: 全体の練習回数と直近 10 件の成績データをリアルタイム表示。測定基準・フィードバック内容の設定、学生向けの伝達事項を一元管理。
  • 測定画面: パソコンと Web カメラを用いてフォームを非接触で測定。学生が氏名を入力して測定を開始すると、評価結果とアドバイスが即座に画面に表示される。
  • 個人画面: 学生自身の成績データを詳細に確認できる。生成 AI が全体成績を踏まえたフォーム改善のアドバイスを提示する。

運用と評価

弓削商船高等専門学校 弓道部に本システムを導入し、テスト運用を実施しました。フォーム改善アドバイスを参考にした利用学生からは、**「的中率が向上した」**との定性的なフィードバックが得られており、フォーム評価およびトレーニング支援において本システムが有効である可能性が示唆されました。

本研究は 令和 7 年度 電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会にて発表し、優秀発表賞を受賞しています（共著: 益崎智成 先生、牧山隆洋 先生）。

今後の展開

  • 単眼カメラからの Z 値（奥行き）推定精度の向上
  • 弓道以外の競技（射撃・アーチェリーなど、静止姿勢を要する競技）への展開
  • 低照度画像強調研究との組み合わせによる、夜間練習場や屋内道場など照度が不安定な環境でも安定して評価できるシステムの構築

Background

Sports-form evaluation has long depended on a coach’s experiential, observational judgment. For disciplines with limited coaches or training time, small regional clubs, and especially for self-learners, it has remained difficult to obtain quantitative feedback on form on an ongoing basis.

Meanwhile, modern pose-estimation models such as MediaPipe run in real time on CPU alone, opening room for a lightweight evaluation tool that runs entirely in the web browser. While prior work on form measurement in kyudo (Japanese archery) does exist, an implementation aimed primarily at students and packaged as a web application is a novel direction.

Approach

Targeting kai (会) — the held-draw posture that is a primary evaluation point in kyudo — I developed YUMI-TRACK, a web application that derives the geometric relationships between shoulders, elbows, wrists, bow, and arrow from skeletal landmarks and returns a quantitative score. The application is built on Streamlit and Python, with a Logicool C920s PRO HD webcam.

System design (three-screen architecture)

Built around use within a school’s extracurricular club, the system provides three screens shared between the instructor and students:

  • Instructor view — displays total practice counts and the 10 most recent results in real time. The instructor can set measurement criteria and feedback content, and centrally manage announcements to students.
  • Measurement view — measures form without physical contact, using a PC and webcam. After a student enters their name and begins measurement, the evaluation result and advice are shown on screen immediately.
  • Personal view — lets the student review their own results in detail. A generative-AI module synthesizes overall results into actionable advice for improving form.

Deployment and evaluation

The system was deployed and trialled in the kyudo club at the National Institute of Technology, Yuge College. Students who used the form-improvement advice reported qualitatively that their hit rate had improved, suggesting that the system can be effective both for form evaluation and as a training-support tool.

This work was presented at the 2025 (Reiwa 7) Joint Conference of Electrical, Electronic and Information Engineers in Shikoku and received the Excellent Presentation Award (co-authored with Prof. Tomonari Masuzaki and Prof. Takahiro Makiyama).

Future work

  • Improving the accuracy of Z-axis (depth) estimation from a monocular camera.
  • Extending the system beyond kyudo to other disciplines that demand stable held postures, such as rifle shooting and archery.
  • Combining this work with low-light image enhancement to produce a system that can evaluate form reliably even in environments with unstable illumination, such as night-time ranges or indoor dojo.

キーワード

  • Sports Informatics
  • Pose Estimation
  • MediaPipe
  • Real-Time Processing
  • Kyudo
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Sports Informatics

The question

Without a coach beside you, can you still tell whether your form is right — and learn how to fix it?

Sports informatics that applies information technology to quantify athletic movement and form. Centred on real-time pose estimation, I research and develop systems — spanning measurement, evaluation, and advice — that let self-learners and beginners verify and improve their form without relying on a dedicated coach.

Screenshot of YUMI-TRACK, a web application for analyzing Kyudo (Japanese archery) form
Fig. Screenshot of YUMI-TRACK, a web application for analyzing Kyudo (Japanese archery) form

背景

スポーツのフォーム評価は、長らく指導者の経験的な観察に依存してきました。指導者の数や時間に制約がある競技、地方の小規模な部活動、独習者にとっては、フォームの定量的なフィードバックを継続的に得ることが難しい状況が続いています。

一方、MediaPipe をはじめとする現代の姿勢推定モデルは、CPU だけでもリアルタイムに動作するため、Web ブラウザ上で動作する軽量な評価ツールを構築する余地があります。弓道のフォーム測定に関する先行研究は存在するものの、学生を主な対象とした Web アプリケーションとしての実装には新規性があります。

アプローチ

弓道の評価指標である「会（かい）」のフォームを対象として、肩・肘・手首・弓・矢の幾何的な関係を骨格ランドマークから導出し、定量的なスコアを返す Web アプリケーション YUMI-TRACK を開発しました（Streamlit + Python ベース、Logicool C920s PRO HD Web カメラを使用）。

システム構成（3 画面設計）

学校の部活動での運用を想定し、管理者（指導教員）と学生の双方が使える 3 つの画面を用意しています。

  • 指導者画面: 全体の練習回数と直近 10 件の成績データをリアルタイム表示。測定基準・フィードバック内容の設定、学生向けの伝達事項を一元管理。
  • 測定画面: パソコンと Web カメラを用いてフォームを非接触で測定。学生が氏名を入力して測定を開始すると、評価結果とアドバイスが即座に画面に表示される。
  • 個人画面: 学生自身の成績データを詳細に確認できる。生成 AI が全体成績を踏まえたフォーム改善のアドバイスを提示する。

運用と評価

弓削商船高等専門学校 弓道部に本システムを導入し、テスト運用を実施しました。フォーム改善アドバイスを参考にした利用学生からは、**「的中率が向上した」**との定性的なフィードバックが得られており、フォーム評価およびトレーニング支援において本システムが有効である可能性が示唆されました。

本研究は 令和 7 年度 電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会にて発表し、優秀発表賞を受賞しています（共著: 益崎智成 先生、牧山隆洋 先生）。

今後の展開

  • 単眼カメラからの Z 値（奥行き）推定精度の向上
  • 弓道以外の競技（射撃・アーチェリーなど、静止姿勢を要する競技）への展開
  • 低照度画像強調研究との組み合わせによる、夜間練習場や屋内道場など照度が不安定な環境でも安定して評価できるシステムの構築

Background

Sports-form evaluation has long depended on a coach’s experiential, observational judgment. For disciplines with limited coaches or training time, small regional clubs, and especially for self-learners, it has remained difficult to obtain quantitative feedback on form on an ongoing basis.

Meanwhile, modern pose-estimation models such as MediaPipe run in real time on CPU alone, opening room for a lightweight evaluation tool that runs entirely in the web browser. While prior work on form measurement in kyudo (Japanese archery) does exist, an implementation aimed primarily at students and packaged as a web application is a novel direction.

Approach

Targeting kai (会) — the held-draw posture that is a primary evaluation point in kyudo — I developed YUMI-TRACK, a web application that derives the geometric relationships between shoulders, elbows, wrists, bow, and arrow from skeletal landmarks and returns a quantitative score. The application is built on Streamlit and Python, with a Logicool C920s PRO HD webcam.

System design (three-screen architecture)

Built around use within a school’s extracurricular club, the system provides three screens shared between the instructor and students:

  • Instructor view — displays total practice counts and the 10 most recent results in real time. The instructor can set measurement criteria and feedback content, and centrally manage announcements to students.
  • Measurement view — measures form without physical contact, using a PC and webcam. After a student enters their name and begins measurement, the evaluation result and advice are shown on screen immediately.
  • Personal view — lets the student review their own results in detail. A generative-AI module synthesizes overall results into actionable advice for improving form.

Deployment and evaluation

The system was deployed and trialled in the kyudo club at the National Institute of Technology, Yuge College. Students who used the form-improvement advice reported qualitatively that their hit rate had improved, suggesting that the system can be effective both for form evaluation and as a training-support tool.

This work was presented at the 2025 (Reiwa 7) Joint Conference of Electrical, Electronic and Information Engineers in Shikoku and received the Excellent Presentation Award (co-authored with Prof. Tomonari Masuzaki and Prof. Takahiro Makiyama).

Future work

  • Improving the accuracy of Z-axis (depth) estimation from a monocular camera.
  • Extending the system beyond kyudo to other disciplines that demand stable held postures, such as rifle shooting and archery.
  • Combining this work with low-light image enhancement to produce a system that can evaluate form reliably even in environments with unstable illumination, such as night-time ranges or indoor dojo.

Keywords

  • Sports Informatics
  • Pose Estimation
  • MediaPipe
  • Real-Time Processing
  • Kyudo
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