本研究は「健康寿命の延伸」や「高齢者のQOL向上」を目的とし、積極的に運動や外出を促し健康維持するための効果的なエクササイズ方法を提示する方法について検討する。運動解析に基づいた「効果的な運動方法」とその運動時に「活性化される筋肉部位」を効果的に表示させ、生活者に運動を促すことを計画している。最終的な目標としては健康増進の意識を高めるための健康増進システムのためのGUIデザインを目指している。
今年度は、生活習慣に対応した健康増進メニューを提案するための「日常の行動から筋活動量を計算する仕組み」について検討した。日常の行動から活動量を算出するためには運動時の姿勢にもとづく筋活動量を事前に算出しておく必要がある。そこで「姿勢動作にもとづく筋活動量のシミュレーション」と「日常動作の簡易計測方法」について検討した。
姿勢動作にもとづく筋活動量のシミュレーションについて、3種類の歩行姿勢（一般的な歩行姿勢、小幅で前傾姿勢による歩行、大股で後傾姿勢による歩行）での活動量を比較した。日常動作の簡易計測方法として、モーションキャプチャシステムを用いなくても計測できる方法について検討した。深層学習により人物の骨格を推定するアルゴリズムを活用することにより、カメラ等で撮影した動画から人の姿勢（骨格）データを検出できることがわかった。これにより、モーションキャプチャシステムを使う必要も人にセンサを装着する必要もなくなり、様々な環境での計測が期待できる。