スイング動画で
動画AI解析・クラブ追跡
まず答え
そのフレームではクラブを直接見つけにくくなり、前後フレームの位置や動きから補う推定が増えます。短い遮蔽なら軌道をつなげられる場合がありますが、隠れる時間が長い、動きが速い、ぶれが大きい条件では誤差が増えやすく、推定値を実測と同じ確かさで扱わない方が安全です。
詳しい解説
動画からクラブ軌道を推定するAIは、各フレームでクラブやグリップ、シャフト、ヘッドなどの位置を見つけ、それらを時間方向につないで軌道にします。ところがダウンスイングなどでクラブが腕や胴体の後ろへ入ると、その瞬間は画像上にクラブの一部または全部が見えなくなります。これが自己遮蔽です。
遮蔽が起きたとき、AIが必ず追跡を失うわけではありません。2017年のゴルフ動画追跡研究では、直前までに認識した手とクラブの位置から次の位置を予測し、その周辺を探す方法で追跡を続けています。つまり、見えていない瞬間や検出が弱い瞬間は、過去の動きから候補位置を予測して軌道をつなぐ考え方が使われます。
2026年に発表されたゴルフクラブ姿勢推定の研究でも、速い動きによるモーションブラーと、手や身体による自己遮蔽をクラブ追跡の主要課題として扱っています。クラブは細く長い物体なので、身体に重なると特徴が減り、単一フレームだけで正しい位置を決めるのが難しくなります。そのため時間方向の平滑化や前後フレームの情報を利用して推定を安定させます。
ただし、AIが軌道を滑らかにつないで表示していても、その区間が実際に画像で観測されたとは限りません。遮蔽区間では予測や補間の割合が増えるため、クラブヘッド位置、シャフト角、フェース向きなど細かい値ほど不確実性が大きくなる可能性があります。
実用上は、身体とクラブが重なりにくい撮影方向を選び、シャッター速度と明るさを確保し、クラブ全体がフレーム内に入るようにします。解析結果を見るときも、遮蔽した区間だけ信頼度を下げる、前後フレームで軌道が不自然に飛んでいないか確認する、といった扱いが適切です。見えない部分をAIが補った値は、観測値ではなく推定値として区別します。