人間中心設計のための機械学習による筋負荷解析の汎用化

抄録

近年，ユーザーを第一に据えて製品の設計を行う「人間中心設計」の考え方が広まっている。例えば，個人の人体特性を考慮した，自転車の設計などが考えられる。人間中心設計においては，ユーザーの使いやすさを定量的に評価する必要があるが，その評価指標の一つとして，筋負荷量が挙げられる。筋負荷量の算出の際には，通常，筋電位を取得するが，この手法では製品が使用される現場環境での検証が難しい。そこで、本研究では，カメラ動画のみ用いてデータを取得し，機械学習を用いて筋電位を予測する機械学習モデルを学習し、評価した。様々なモデルを試行したうち，LSTM に基づいた深層学習モデルが最も適していることが分かった。