Google Cloudは、2026年冬季五輪に向けた米国代表選手の技術向上を支援するため、AIを駆使した専用の動画解析プラットフォームを導入した。これまで、高精度なモーションキャプチャには高額な研究施設や特殊なセンサースーツの着用が不可欠だった。しかし、Google DeepMindの研究成果を活用したこの新システムは、標準的なスマートフォンの映像をプロ仕様の生体力学ラボ並みのデータへと一変させる。これにより、トップアスリートたちは特殊な機材を使うことなく、雪山にいながら高度なフィードバックを受けられるようになった。

システムはコンピュータビジョンを利用し、分厚い冬用ウェアで身体のラインが隠れていても、2D映像から直接選手の動きをマッピングする。処理はGoogle Cloud上でほぼリアルタイムに行われるため、スキーヤーやスノーボーダーは競技の合間、リフトに乗っている間にフィードバックを確認できる。技の滞空時間や踏み切り角度、エッジコントロールといった物理的要素をデジタル化することで、これまではゲレンデで把握できなかった極めて客観的かつ詳細な分析が実現した。

こうしたフロンティアモデルの能力により、金メダリストのフリースキーヤーであるアレックス・ホール(Alex Hall)をはじめとする選手たちは、マルチモーダル機能を備えたGeminiを通じて自身の統計データと対話できる。コーチ陣は、膨大な過去の映像を手作業で探す代わりに、モデルに問いかけるだけで特定の姿勢や角度を過去のデータと比較可能だ。Googleは、この技術をスポーツ分野に留めず、精密な動きの理解が不可欠なロボット手術や先端製造業など、幅広い分野へ応用することを見据えている。

Google Cloudは、2026年冬季五輪に向けた米国代表選手の技術向上を支援するため、AIを駆使した専用の動画解析プラットフォームを導入した。これまで、高精度なモーションキャプチャには高額な研究施設や特殊なセンサースーツの着用が不可欠だった。しかし、Google DeepMindの研究成果を活用したこの新システムは、標準的なスマートフォンの映像をプロ仕様の生体力学ラボ並みのデータへと一変させる。これにより、トップアスリートたちは特殊な機材を使うことなく、雪山にいながら高度なフィードバックを受けられるようになった。

システムはコンピュータビジョンを利用し、分厚い冬用ウェアで身体のラインが隠れていても、2D映像から直接選手の動きをマッピングする。処理はGoogle Cloud上でほぼリアルタイムに行われるため、スキーヤーやスノーボーダーは競技の合間、リフトに乗っている間にフィードバックを確認できる。技の滞空時間や踏み切り角度、エッジコントロールといった物理的要素をデジタル化することで、これまではゲレンデで把握できなかった極めて客観的かつ詳細な分析が実現した。

こうしたフロンティアモデルの能力により、金メダリストのフリースキーヤーであるアレックス・ホール(Alex Hall)をはじめとする選手たちは、マルチモーダル機能を備えたGeminiを通じて自身の統計データと対話できる。コーチ陣は、膨大な過去の映像を手作業で探す代わりに、モデルに問いかけるだけで特定の姿勢や角度を過去のデータと比較可能だ。Googleは、この技術をスポーツ分野に留めず、精密な動きの理解が不可欠なロボット手術や先端製造業など、幅広い分野へ応用することを見据えている。