［AIツール利用者向け］Google Cloud、スマホでプロ級のモーション分析を実現するAIツールを米国スキー・スノーボードチームに提供

2026-02-06

はじめに

　Google Cloudが2026年2月5日、米国スキー・スノーボードチーム(U.S. Ski & Snowboard)向けにAI搭載の動画分析プラットフォームを発表しました。Google DeepMindの空間知性研究とGeminiのマルチモーダル機能を活用し、スマートフォンで撮影した動画から選手の動きを高精度に分析できるシステムです。

参考記事

タイトル: How Google Cloud is helping Team USA elevate their tricks with AI
発行元: Google Cloud Blog
発行日: 2026年2月5日
URL: https://blog.google/innovation-and-ai/infrastructure-and-cloud/google-cloud/us-ski-snowboard-tool-winter-olympics-2026/

要点

Google CloudがU.S. Ski & Snowboard向けにAI搭載動画分析プラットフォームを構築し、オリンピック冬季競技大会に向けた選手のトレーニングを支援している
Google DeepMindの空間知性研究を活用し、スマートフォンで撮影した2D動画から選手の動きを分析できる
分析はGoogle Cloud上で数分で完了し、Geminiのマルチモーダル機能により対話形式でデータを確認できる
従来の高精度モーションキャプチャに必要だった特殊なスーツや管理された環境が不要になった
スポーツ以外にも、ロボット手術や製造業の安全管理など、様々な分野への応用が期待される

詳細解説

AI搭載動画分析プラットフォームの概要

　Googleによれば、フリースタイルスキーやスノーボードでは、時速50マイル(約80km/h)で滑走する中、エッジのコントロールやトリックの高さのわずかな違いが表彰台とワイプアウト(失敗)を分けるとされています。このような競技特性を踏まえ、Google Cloudは米国スキー・スノーボードチームの選手が技術を向上させ、自信を高めるための業界初のAI搭載動画分析プラットフォームを構築しました。

　このプラットフォームは、標準的なスマートフォンを使って撮影した動画から、選手の動きを詳細に分析できる点が特徴です。従来の高精度モーションキャプチャ技術は、映画制作や医学研究で使用されるような特殊なスーツと管理された環境が必要でした。このような設備は高額で、スキー場のような屋外環境での使用が困難でした。Google Cloudのツールは、こうした制約を取り除き、現場での即座な分析を可能にしています。

Google DeepMindの空間知性技術の活用

　Googleの発表では、このプラットフォームはGoogle DeepMindの空間知性(Spatial Intelligence)研究を活用していると説明されています。空間知性とは、物体の位置関係や動きを3次元空間で理解する能力を指します。従来は3Dセンサーや複数のカメラを用いて空間情報を取得していましたが、この技術では2D動画から直接、選手の動きをマッピングできます。

　特筆すべき点は、厚手の冬用ウェアを着用したままでも正確な分析が可能なことです。一般的なモーションキャプチャでは、体の各部位にマーカーを取り付ける必要がありますが、この技術では衣服の上からでも骨格の動きを推定できます。これは、深層学習モデルが大量の人体動作データから学習し、2D画像から3D動きを推定する能力を獲得したためと考えられます。

　分析処理はGoogle Cloud上で実行され、数分で完了します。Googleによれば、選手が次のリフトに乗る前に結果が得られることも多いとのことです。このスピード感は、トレーニングの効率化に大きく寄与すると思われます。

Geminiによる対話型データ分析

　分析が完了すると、コーチと選手はGeminiのマルチモーダル機能を使ってデータと「会話」できます。マルチモーダルAIは、テキスト、画像、動画など複数の形式のデータを統合的に理解する能力を持つAIです。この機能により、コーチは「昨日のベストランと比較して、離陸角度はどうだったか?」といった自然言語の質問を投げかけるだけで、データに基づいた回答を得られます。

　従来のスポーツ分析では、数値データを表やグラフで確認する必要がありましたが、このインターフェースでは専門的な統計知識がなくても直感的にデータを活用できます。コーチと選手のコミュニケーションがよりスムーズになり、技術改善のサイクルが加速すると考えられます。

選手からの評価

　北京2022オリンピックで金メダルを獲得したフリースキーヤーのAlex Hall選手は、「過去はカン(gut feeling)に頼っていましたが、それもうまくいっていました。しかし今はデータを見て、もう少し大きく挑戦できます」とコメントしています。経験豊富なトップアスリートでも、客観的なデータが新たな挑戦を後押しする効果があることが分かります。

　また、元米国オリンピック選手で著名なスノーボーダーのShaun White氏は、「以前は友人に電話して『5年前のあのトリックの映像を持っている?』と聞いて、動画を見比べていました。このツールはそれを変えます。過去の滑りを未来に持ち込めるんです。スローモーションにして、その瞬間の頭と体の位置を正確に確認できます。細かいことを見て、リアルタイムで理解できるのです」と語っています。

　これらのコメントから、プロアスリートにとって過去のパフォーマンスとの詳細な比較が、技術向上に重要な役割を果たすことが伺えます。