24
分析指標
3D
関節角度解析
3.85°
平均誤差
60秒
撮影するだけ
使い方は3ステップ
📱
STEP 1
撮影する
スマホでランニング姿を撮影。横向き・全身が映るように。30-60秒でOK。
🤖
STEP 2
AIが解析
動画をアップロード。AIが3D姿勢を推定し、24指標を自動計算。処理は数分。
📊
STEP 3
結果を確認
総合スコア・カテゴリ別評価・具体的な改善アドバイスをレポートで確認。
8カテゴリ・24指標で徹底分析
論文ベースの閾値で、良い/注意/要改善を自動判定
👟
接地パターン
足関節角度・重心位置・膝屈曲
📏
ストライド
ケイデンス・接地時間・左右対称性
🦴
骨盤・体幹
前傾角度・ドロップ・側方動揺
🦵
膝関節
最大屈曲・外反・離地時伸展
🏃
股関節
伸展・屈曲・内転
📐
垂直動作
垂直振動・ローディングレート
💪
腕振り
肘角度・対称性・交差
🛡️
ケガリスク
ITバンド・膝蓋骨痛・脛骨疲労骨折リスク
解析レポートの例
フォーム解析レポート
2026年4月8日 • 30秒動画
78
総合スコア
接地
85
骨盤・体幹
72
膝
68
腕振り
90
⚠️ 要改善: オーバーストライド
接地位置が重心より12cm前方。ケイデンスを5-10%上げることで改善可能。
💡 注意: 骨盤ドロップ
左側で7°のドロップ。中臀筋強化（片足バランス30秒×3セット/日）を推奨。
✅ 良好: 腕振り
左右対称性95%、肘角度90°。理想的な腕振り。
技術について
スタンフォード大学発のOpenCapテクノロジーをベースに、ランニング特化で最適化
🎓
OpenCap
スタンフォード大学が開発した3D動作解析プラットフォーム
🧠
WHAM + ViTPose
最先端のAI姿勢推定モデルで3D関節位置を検出
🔬
OpenSim
生体力学シミュレーションで関節角度・筋力を計算
精度: 平均誤差3.85°（MAE）。論文: PLOS Computational Biology 2023
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