ソニーと日本プロダンスリーグ「D.LEAGUE」が連携し、ソニーの姿勢推定・動作解析AI技術「LynxCope」を用いてチームダンスの「シンクロ精度」を数値化する取り組みが始まっています。8人のダンサーが同時に踊る中で、腕を上げるタイミングやポーズのそろい具合を定量的に計測。これまで審査員の目視や経験則に頼っていた「一糸乱れぬ」という感覚的な評価に、客観的な数値的根拠を与えようとするものです。振り付けが次々と変わる中でもリアルタイムに各ダンサーの動きを追い、チーム全体の同調度を可視化するのが特徴です。
「揃っている」という感覚を数字に落とし込む——これは見た目以上に難しい問題です。人間の目は全体の印象をざっくりと捉えますが、AIによる姿勢推定は関節ひとつひとつの角度・タイミングをフレーム単位で追えます。「感動した」という主観と「0.05秒ずれていた」という客観を、同じ土俵に乗せられるかどうかが技術の肝でしょう。
スポーツ領域では映像解析による選手パフォーマンスの数値化がかなり進んでいますが、ダンスや舞踊にそれを適用しようとする試みはまだ少数派です。身体の使い方が定型化されているスポーツに比べ、ダンスは振り付けの解釈や表現の幅が広く、「正解の姿勢」を先にモデル化するのが難しい。今回の取り組みがD.LEAGUE という競技フォーマットを対象にしているのは、審査・競争という枠組みがあることで「何をもって精度が高いとするか」の基準を設けやすいという事情もあるのではないでしょうか。
数値化は審査を助けるのか、それとも変えてしまうのか
気になるのは、この数値が審査にどう組み込まれるかです。あくまで審査員の補助情報として使うのか、スコアの一部として配点されるのかで、競技そのものの設計が変わります。数値化が進むと「シンクロ精度を最大化するために振り付けを標準化する」という方向にチームが最適化する可能性もあり、表現の多様性とのトレードオフは避けて通れない議論になるでしょう。
一方で、選手・コーチ側の使い方としては純粋に価値があります。「なんとなくズレていた」を「Aさんの右肩が平均より0.3秒早く上がる傾向がある」まで細分化できれば、練習の改善サイクルが明確になります。審査への活用よりも、コーチングツールとしての需要の方が先に立ちあがりそうだ、というのが編集部の見立てです。
【編集部補足】姿勢推定AI技術は一般に、カメラ映像から人体の関節位置をリアルタイムで検出するアプローチが主流と言われます。複数人が密集して動くシーンでの精度確保は技術的なハードルとして広く認識されており、ダンスのような密集・高速動作での実用化は業界でも注目されやすい題材です。ただし本記事で取り上げた内容はGIZMODO Japanの報道に基づくものであり、LynxCopeの詳細な仕様や精度数値については原文・ソニー公式情報をご参照ください。
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