６月10日、「高知県女子アマチュアゴルフ選手権競技」において、データ&イノベーション学群の２年生４名が、競技中の選手をAI等で解析し、監督や選手へフィードバックする試みを実施しました。

この取り組みは、将来が期待される若いスポーツ選手への技術面、メンタル面でのよりよいサポートをめざした課題解決型学習（PBL）の一環で、明徳義塾高等学校ゴルフ部と連携し、今年４月から本格的に動き始めたプロジェクトです。

この日、解析の対象となったのは、明徳義塾高校 女子ゴルフ部の２名。
学生たちは、対象となった選手のプレーを解析するため、まずは１番ホールのティーショットの位置にタブレット端末を置き、スイングの様子を動画で撮影します。【下の写真】

　

さらに選手には、普段の練習時などから、心拍数を記録できるウェラブル端末を腕に装着してもらい、競技中も継続してデータを取得します。【下の写真】

そして、これらの画像やデータを学生たちが早急に解析し、まとめていきます。

　

スイング中の体の動きは、動画をもとに骨格を認識する機械学習モデルを用いて可視化します。【下の写真】
得られた骨格時系列データについては、５月17日の試合とこの日の１番ホールのティーショットを比較対象とし、特に頭部や腰の動きに着目して、2試合間のパフォーマンス差を定量的に評価しました。

　

［１枚目：６月10日の試合／２枚目：同じ選手の５月17日の試合のスイングを比較］

また、両試合における心拍数の変化も比較し、スイング中の身体の安定性と心理的状態の関係を分析します。
これらの分析結果を統合し、生成AIによって選手の状態やパフォーマンスの特徴を言語化することで、監督や選手が直感的に理解しやすいフィードバックを提供しました。

　

その結果、例えば、試合中のスイング時に頭のブレが練習時より大幅に縮小していた選手については、心拍数も「適度な緊張域」とされる範囲に収まっており、非常に良好な集中状態でプレーできていたことが、データ分析によって示されました。

これらの分析結果は、生成AIによって言語化され、選手の状態やパフォーマンスの特徴が直感的に理解できる形で整理されました。試合終了後には、このフィードバックを監督や選手と共有し、今後のトレーニングや戦略に活かすための議論が行われました。

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