人間中心設計への応用を目指したAIモデルの高度化

　この研究では、人間中心設計に応用可能なAIモデルの高度化を目的として研究を行いました。従来の筋負荷評価では筋電位を直接取得する必要があり、製品使用現場での検証が難しいという課題がありました。そこで、本研究ではカメラ動画のみを用い、深層学習による姿勢推定から取得した関節座標（キーポイント）を学習データとして、LSTMモデルで筋電位を予測する手法を開発しました。

特に、筋電位の波形ピークを見逃さないよう損失関数を改良し、従来より正確にピークを予測できることを確認しました。また、上腕に限らず全身の筋肉についても予測を試み、カメラから見やすい部位では比較的正確な予測が可能である一方、前腕裏部などカメラから見えにくい部位では予測精度が低下することが分かりました。この結果から、現場での筋負荷評価や製品の使いやすさ評価に応用できるAI支援ツールの開発が可能であることを示唆しています。（AIによる要約）

システムの全体像