【要約】MediaPipe Poseでランニングフォームを骨格検出してみた【実装編】 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
開発者が動画解析アプリを構築する際、高精度な姿勢推定モデルの学習や、高価なGPUリソースの確保が大きな障壁となる。解析の精度を維持しつつ、実用的なコストで実装する必要がある。
- ・独自のAIモデル学習には膨大なデータとコストが必要。
- ・OpenPose等の既存手法は計算負荷が高く、リアルタイム性に欠ける。
- ・解析精度を維持するための、入力動画の品質管理（撮影角度や照明）が困難。
// Approach
開発者は、学習済みモデルを活用して低コストかつ高速に動作するMediaPipe Poseを採用した。CPU環境での動作を前提とし、幾何学的な計算によってフォームの指標化を図っている。
- ・MediaPipe Tasks APIのPoseLandmarkerを使用し、CPUでの動作を実現。
- ・OpenCVで動画を読み込み、RGB変換後に主要な8点のランドマークを抽出。
- ・ベクトル演算を用いて、膝角度、体幹の傾き、左右の股関節の高さ差を算出。
- ・visibility（信頼度）に基づき、低品質なフレームを自動的に除外するロジックを実装。
// Result
開発者は、特別な学習なしにスマートフォン撮影の動画から実用的な骨格検出を実現した。解析の信頼性を担保するための品質管理フローも構築されている。
- ・膝角度や体幹の傾きといった、フォーム解析に必要な指標の自動算出に成功。
- ・検出率が70%未満の場合にユーザーへ警告を出す、品質管理フローを構築。
- ・取得した座標をスコア化する、次段階のロジックへの基盤を確立。
Senior Engineer Insight
> MediaPipeの採用は、開発スピードと計算コストのバランスにおいて極めて合理的である。しかし、本実装が示す通り、AIの精度は入力データの品質に強く依存する。実戦投入においては、モデルの性能向上よりも、カメラの向きや照明条件を制御する「ユーザーへのガイダンス」や「入力データのバリデーション」にリソースを割くべきだ。検出率に基づいたエラーハンドリングの実装は、プロダクション品質を担保する上で必須の設計である。