───リオ大会でのメダル獲得にも貢献した、スポーツ選手への映像サポートに着目したきっかけを教えてください。

楠本氏（以下、楠本）：きっかけといいますか、映像サポートは私が所属している日本スポーツ振興センター（以降、JSC）の事業分野の1つで、映像・メディカルなどハイパフォーマンススポーツを支える中の一部です（【図1-1】を参照）。現在、種目としてはテコンドーのサポートを担当していますが、私自身は陸上の選手でした。その選手時代の体験でも、映像を撮って分析をして現場にフィードバックすることの重要性を認識していましたので、種目は異なりますが、このパフォーマンス分析という仕事に就きました。

【図1-1】JSCのハイパフォーマンスサポート事業の全体と映像サポート
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───必ずしも、自分の専門種目を分析する担当になるとは限らないのですね。

楠本：トップ選手のままこの仕事に就く方もいますが、私も隣にいる渋谷も異なるスポーツ出身ですし、異なる種目の担当になる方も結構います。

───ハイパフォーマンス分析は、どういう方たちをターゲットにして行われているのでしょうか？

【図1-2】JSCのサポートターゲット
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楠本：オリンピックやパラリンピックでメダルを取る可能性があるMPA（メダル・ポテンシャル・アスリート）と呼ばれる、トップアスリートがターゲットです。彼らに対してダイレクトにサポートを行っていますが、サポートする担当スタッフ数はターゲットランクによって競技ごとに変わりますし、オリンピック・パラリンピック開催の2年前にシビアに中間見直しが実施されます（【図1-2】を参照）。

───本当にトップアスリートだけがサポートターゲットなんですね。この映像サポートの仕事に、JGNを活用しようとお考えいただいたきっかけはなんですか？

【図1-3】
JSCの映像サポートの背景にあるICT
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楠本：JGNについては、ここにいらっしゃる小林先生にご紹介いただきました。小林先生は倉敷芸術科学大学大学院時代の恩師ですが、2013年9月に私がここJSCに着任したとき、ICTを活用した映像サポートについてご相談したことがきっかけです。そのとき、「撮影した映像を分析すること、そしてその映像や分析結果を選手・監督・コーチなどみんなで共有して見られるようにすることが大事。そのためにはサーバが必要だよね。JGNに利用申請をしてみたら？」と小林先生がアドバイスしてくださったんです。しかし、実はその時にはまだピンと来ていなかったのですが・・・。

小林氏（以下、小林）：特定の方たちに、しかもそれが世界中どこにいても映像や分析結果などの情報を開示できることが大事なのです。試合は日本国内だけでなく世界中で行われますし、チームが分散しているときもそれぞれの場所で情報を収集することができます。リアルタイムで決勝に勝ち上がるまでの本人や対戦相手のデータも重要になってきます。そうすると、個人のPCに蓄積しているだけで情報共有できない状態より、インターネットにつながっている大容量のサーバに情報を蓄積した方が有効ですよね。かつ、研究として試行錯誤を繰り返してシステムを作りあげていく段階では、機能やサービスが限られた商業ベースのサーバと違って自由度の高いものであることも重要ですし、成果が出るまでに時間もかかりますので、その理解がある公的なサービスでないと難しいと思います。

───大容量のサーバで、自由度が高く、研究成果が出るまでの長期スパンに対する理解度も高い。もちろん特定の人にも公開可能。それらの要求を満たすのがJGNのサービスだったわけですね。

小林：1～2年で成果が出るとは思いませんし、5年ぐらいの期間で研究できることが大事です。今はまだオリンピックやパラリンピックでメダルが狙えるMPAなど特定選手がターゲットですが、将来的にはこの研究が進み、通信事業社やスポーツジムなどで商業サービスを展開するようになればいいと思います。

【図1-4】JISSに拠点がある競技
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楠本：実はテコンドーに関しては、小林先生がおっしゃった自由度という点が最も重要でした。映像共有などの決められた使い方であれば、もちろんJSC側で用意している「SMART-SYSTEM」^＊1という映像データベースがあるので、映像と試合の情報タグファイルを一緒にアップロードすれば、東京都北区西ヶ丘にあるNTC（ナショナルトレーニングセンター）内で配信・閲覧することが可能です。幅広いレベルの選手、幅広い競技団体を対象にしており、コンテンツ数・容量でいうと、本当にずば抜けた日本最大級のデータベースです。しかし、私がサポートしているテコンドー競技は残念ながらNTCに活動拠点がなく、指導者も選手も日本国内だけでなくアジア圏内に分散している状態ですので、映像サポートのコンセプトとして「見たいときに、見たい場所で、使える」ことを実現してコミュニケーションを行っていくためのサーバやシステムを考える必要がありました。ただ、一つの競技団体ではなかなか用意できるようなものではありませんでしたので、恩師である小林先生を思い出してご相談させていただき、国内外で自由に使えて情報を共有できるJGNを使わせていただくことになったのです。

───国内外に活動拠点があるテコンドー競技の場合、現場からの映像サポートへの要望が高かったということでしょうか？

楠本：はい、そうです。私たちが考える映像データを活用したコミュニケーションを実現するためには、動画の閲覧だけでなく、ダウンロード機能や分析結果などのPDFやレポートファイル（分析結果と動画をリンクした形式）の共有が必須でした。

渋谷氏（以下、渋谷）：JGNを使ってシステム開発を考えた2013年秋時点は、確かにそうでしたね。今は映像をダウンロードできるようになっていますが・・・。

楠本：我々も基本的には「SMART-SYSTEM」を使いたいと考えてトライをしたのですが・・・。現場の要望として「人が分散しているからこそ、強化に携わるいろいろな情報にいつでもアクセスしたい」ということで、バーチャル・ナショナルトレーニングセンターみたいなイメージで、ネットワーク・サーバにアクセスすれば、動画ファイルだけでなくPDFとかレポートなど情報を取得することができ、一緒に練習しているかのように、強化に関わる情報を共有できるものが作りたいと考えました。

───選手や指導者が世界中どこにいても、試合と練習の映像やその付加情報を蓄積したりゲットしたりできる。情報のバーチャル・トレセンですか！

楠本：そうですね。先日の第2回テストベッド分科会での発表でも見ていただいたとおり、実際に制作したシステム「LIFE's net」^＊2では映像に加えて分析した情報も一緒に蓄積・共有していますが、分析方法に関しては選手とか指導者に相談して決めることになります。自由度が高く使わせていただいておりますので、選手のニーズに応えられるものになってきたと思います。

───今お聞きしていると、小林先生のアドバイスがピタッと当たり、選手のニーズに応えられるものが簡単にできてしまったような感じを受けるのですが、まさかそんなことは・・・

小林：ないですよ（笑）。

楠本：このシステムを作りたいと思ったのは、着任してすぐの2013年。東アジア競技大会が中国の天津であり、テコンドーの成績は非常に良かったのですが、分析スタッフとしてはじめて帯同する中で、選手やコーチなどのように素直に勝利を喜べなかったんですね。というのは、メダルの色は選手や監督そして分析やメディカルなどのスタッフがいて、そのチームの足し算掛け算の総合力で決まるわけで、どうやったら分析スタッフとしてチームに貢献できるかということを真剣に考えていたからなんです。そのときに浮かんだアイデアが、映像と分析結果をみんなで共有する機能とダウンロード機能を持ったシステム。特にダウンロード機能については、海外遠征の移動中の機内ではオフラインで映像や分析結果を見ることが多いため、必要なのです。体を使ったトレーニングは練習場で行いますが、見て頭で考えるというトレーニングには映像や分析結果を使います。フライト時間を利用して、前もってダウンロードしたデータを自分のタブレットやPCで見ながら自分の中で反芻することもありますし、コーチとディスカッションしながら使うこともあります。

───遠征時のフライト時間が有効に使えるわけですね。

楠本：そうです。機内で選手から「あの試合とあの試合の情報が欲しい」と言われたらすぐ渡せるように、私は情報をダウンロードして持っていくようにしています。ただ試合が終わった直後は、遠征先の回線状態によってはアップロードが難しい場合があるので、基本的にローカルPCで保存している状態が多く、帰国便ではその情報を個々に渡すこともあります。全体共有としていつでも使えるように、回線状態の良いところで、JGNにアップロードするようにしており、このシステムの中心にはJGNが常にありますね。

───試合や練習の映像や分析結果をどんどん蓄積していくということは、JGNのサーバ容量をかなり使っているのでしょうか？

小林：NICTとしてみると、他の研究グループと比べてもまあ普通だと思います。大容量を使う研究として、例えば先端系の映像配信でいうと、8Kの映像を非圧縮で全部保存したり、医療系の診療データや病理データをかなり高精度で圧縮せずに録画して蓄積したりするものもありますから。また、中小企業等で研究開発用にバーチャルデータベースを分散で作ることを研究されていると、普通なら1箇所ですむものが3箇所・4箇所と分散するとそれだけで容量も3倍4倍と必要になってきます。それぞれの研究テーマに応じて必要量は変わるので、それを「将来どうなるか」「もったいないよね」とかいうことをあまり言わずに、できるだけ研究者の自由度を与えないと、研究は進まないと思っています。

楠本：2013年秋にご相談させていただきましたが、実際に分析レポートのファイル共有などのコンテンツが使えるレベルに到達できたのは、2016年夏、リオ大会のオリンピック・パラリンピックぎりぎりで、本当に時間がなかったですね。まずテコンドーの分析項目などもいろいろ決めなければいけませんでしたが、選手自身もこういうサポートを受けるのが初めての経験でしたしコーチも今までの経験や直感による指導が多かったので、それを数値的に見たい項目は何かということを洗い出すことが大変でした。もちろん分析項目については、今も引き続きやっています。

───分析レポートを選手やコーチに実際に使っていただくと、このシステムの必要性・重要性に対する認識がどんどん高まってきたのではないですか？

楠本：そうですね、例えば感覚的には「あの選手はよく右足で蹴ってくるね」というイメージがあったとしても、レポートで数値で示すと、実は左足の得点率や得点数が非常に高いことがわかったりしますから（【図1-5】を参照）。テコンドーではまだ計算式としては出せていませんが、実際に有効な蹴りだけでなく、布石みたいな蹴りや捨て蹴りなどいろいろあります。同じような蹴りに見えても徐々に間合いが変わっていたりとか、今までは左の腰あたりを蹴っていたのでガードを下げていたのに、ポイントとなる場面では蹴りの角度がちょっと違ったりするとか、そういうこともわかりますね。

【図1-5】「LIFE's net」のレポート画面
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───選手の心構えの仕方やコーチとの戦略・戦術の立て方にも、つながっていきそうですね。

楠本：ただ確定的なデータにはまだ全然たどり着けていないですし、その1つのことだけに注目して他のことを頭の中から消してしまうようなデータは非常に危険だと思うので、扱いに関しては、まだこれからも検討を続けなくてはいけないと考えています。あとは現場で選手と指導するコーチや監督がやり取りする際に、映像やそういう分析の数値、可視化されたグラフなどがあると双方のコミュニケーションが円滑に取れると思います。今まではコーチから抽象的な表現で「ここを直せよ」と言われても選手としてはピンとこないときもあり、自分が「こうかな」と思って直したら「それじゃないよ」と言われることもありましたが、このシステムを使うと「このときの蹴りの角度」とか具体的な数字で出せるので、非常に理解しやすいし、指導によって動作が修正されたかどうかも分かりやすいですよね。

小林：ただ、今はまだ分析スタッフが頑張って体力を使いながら入力して解析をしているんです。それをプロフェッショナルなコーチや監督がプロフェッショナルな選手と一緒に「こうだよね」と議論していると思います。それが、例えば画像認識や物体認識技術がもう少し進歩すれば、半分以上の入力や解析を自動化できるのではないかと思うのです。そこまでいくと、本当に一般化するのではないでしょうか。

───大変な労力がかかっていた入力や解析作業が、スピードアップするわけですね。

小林：はい、もっとスピードが上がります。そうなると、本当にプロフェッショナルなコーチや監督が指摘しなきゃいけないところは限定化されて、それ以外のこと、例えば「あなたは右足を開いたら必ず左の正拳突をするくせがある」などという程度なら、自動的に解析して“くせリスト”がパッと出るようになるかもしれません。というのも、他の分野では今だと、コンビニで不審な動作をしている人を監視カメラがフォーカスして自動的にズームして撮影するシステムとか、踏切のカメラで車の進入角度がおかしいことを認知すると必ず録画するシステムとか、列車の制御技術側で警報を出して電車を徐行させるシステムなどがどんどん出来上がってきています。これらは画像を解析して自動化するシステムと結びついているわけですから、スポーツや人の動きの解析にも使えると思います。これは最近よく聞くAIの技術の1つですが、この自動認識技術と今まで蓄積してきたデータとうまくマッチアップさせることによって解析する量や時間が減りますし、さらに本当にその人しかできないことや気づけないところに注力できるようになって、もっといいと思います。だから、まだまだ頑張ってもらわないとね。

───そうなると、選手もコーチもリアルタイムに近い状態で、いろいろなことがわかるようになりますね。

小林：そうですね、もっと早く気づけて、特化したトレーニングをしっかり時間をかけて行うことができる。そうすると、もっと成果にも繋がってくるだろうと思います。

楠本：練習やコーチングも変わって来ると思っています。本来、マンパワーとマシンパワーとの掛け算の先に成果があるわけですが、スポーツの映像サポートの現場ではかなりマンパワーに重点がかかっているのが現状です。ですから、小林先生がおっしゃったように、AIを活用してどんどん発展させ、私たちが本当はやるべき解析の部分に力を割けるようにしていきたいのです。

小林：今や入力や分析ボタンを押すなどマンパワー部分の8割ぐらいは、たぶん自動化できる技術です。2割くらいのパワーで自動化できるようになると、分析スタッフは8割の時間を解析に使えるようになるので、もっともっと成果が出ると思います。ただ、自動化までには、これまで研究に掛けてきた時間と同じぐらい時間をかけないとたぶん解決しないでしょう。昨今は短期的にすぐ結果が出る研究ばかりが求められがちですが、こういった比較的長い時間をかけて着実に成果を出していくタイプの研究も僕は重要だと考えていますので、これからもできる限り、サポートしていこうと思っています。

───その中でも、このシステムについては国際大会やオリンピック・パラリンピックが毎年のようにありますから、研究成果をアピールできるのではないでしょうか。

小林：そうですね。しかし、日本チームがカメラをたくさん持ち込んで映像分析していることは相手国のチームも十分わかっていますし、同じようなことをしてくるわけです。

楠本：はい、どんどん真似してきます。

小林：そうすると、互いに競争が起きますから、歩みを止めた方はすぐに追いつかれてしまう。だから、成果を求めているのであれば、どんどんやり続けなければならないと思います。

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※【図1-1】～【図1-5】出典：
2017年2月に開催された第2回テストベッド分科会にて発表した楠本氏の資料をもとに作成

第4回インタビューの会場となった
「国立スポーツ科学センター（JISS）」
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日本スポーツ振興センター（JSC）
の活動内容
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（左から）
楠本一樹氏と小林和真氏
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小林和真氏
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＊1：「SMART-SYSTEM」
国立スポーツ科学センター（JISS：Japan Institute of Sports Sciences）の情報研究部が開発した映像データベースで、インターネットを介して、映像をストリーミング再生することが可能。映像 に様々な情報（メタ情報）を付けることにより、検索性も優れている。

＊2：「LIFE's net」
映像サポートのためにJGN上に構築され、以下の3種類の情報を共有し、一元管理するシステム。
　1）試合動画・練習動画
　　　＜主にMP4＞
　2）分析結果＜PDF＞
　3）レポート＜分析結果と
　 　動画をリンクさせたもの＞
名前は「Link Information From Separate Databases」に由来している。

「LIFE's net」のロゴマーク
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