AI研究
スマホ映像×Gemini（AI）でゴルフのスイング解析｜「100切り」に挑戦
高額な計測機器やスクールに頼らず、スマホとAI（Gemini）だけでレッスンコーチのようなアドバイスは得られるか。アマチュアの約7割が悩む「スコア100の壁」をテーマに、スイング解析を検証しました。
「過去の自分」を基準に、崩れを手当てする
この検証のポイントは、プロのスイングではなく「過去の自分の良いスイング」を教師データにしたこと。体格や柔軟性が異なる他人のフォームを無理に真似るのではなく、「自分の中の正解」とのギャップをAIに検出させることで、実践的で体に無理のない修正指示を引き出す狙いです。撮影は一般的なスマホの60fps、三脚も立てず手持ちで実施しました。
AIが見抜いた「OBの原因」と、音声も聞くマルチモーダル
OBを連発していた方には「トップでクラブの重みを感じていない」「インパクトで顔が早く目標を向く」「右足が早くめくれる」といった具体的な指摘が出て、目視の印象ともほぼ一致。野球経験者には「トップで0.5秒待つ」「フィニッシュで3秒止まる」といったリズムのアドバイスまで、感覚的な部分を数値化して言語化しました。
驚きは、Geminiが映像だけでなく「音声」も解析に使っていたこと。ミスショットの瞬間に本人が発した「やばい！」という声を拾って判断材料にしていました。映像（視覚）と音声（聴覚）を統合するマルチモーダル解析は生成AIならではで、将来は打球音で良し悪しを判断できる可能性も。次はカート移動中にリアルタイムで修正アドバイスを返す、といった実用化を目指します。
この記事は note「スポーツAIラボ」掲載記事をもとに再構成したものです。元記事（note）を見る →