MYoACT は、たった 1 本の動画から人の動作を解析し、関節角度や姿勢の数値を瞬時に出力してくれます。その手軽さや精度は驚くべきものです。しかし、多くの MYoACT ユーザーが直面するのは、この数値の「その後」です。
数値をどう解釈したらよいか——MYoACT ユーザーの共通の課題
MYoACT により、動作の関節角度・床反力・筋活動などの数値の取得が容易になりました。しかし、「その数値をどう解釈したらよいのか」「どう改善すればいいのか」という問いに対する答えは、専門家の知識と経験に依存していました。
スポーツ科学の世界では、動作分析は論文や研究データと照らし合わせて初めて意味を持ちます。しかし、その知識を手に入れ、自分の数値と比較し、改善策を導き出すには、膨大な時間と専門知識が必要でした。
そこで、株式会社 ORGO では、MYoACT と ChatGPT を組み合わせることで、この「数値をどう解釈したらよいか」というギャップを埋める方法を社内で試してみました。この記事では、その試行錯誤の過程と、実際の使い方をご紹介します。
MYoACT × ChatGPT で実現する動作改善の 3 ステップ
ステップ 1：論文の探索
動作解析の第一歩は、その動作に関する「基準値」や「理想値」を知ることです。しかし、スポーツ科学の論文は膨大で、最新の知見を探すのは容易ではありません。
この課題に対する一つの解決策として、ChatGPT の DeepResearch 機能を活用することを提案します。
ステップ 2：実際の動作を MYoACT で解析
論文で基準値を調査したら、次は実際の動作を撮影し、MYoACT で解析します。
MYoACT で解析をするのは、動画をアップロードして、解析名、身長体重を入力するだけです。動画のトリミングなども UI 上で可能です。
MYoACT では、関節角度や姿勢、タイミングなどの数値データを CSV 形式で出力することが可能です。
ステップ 3：ChatGPT による解説とアドバイス生成
MYoACT から出力された CSV データと、DeepResearch で得られた論文情報を、ChatGPT に同時に提供します。
具体的なプロンプトの書き方や、効果的な活用方法について詳しく知りたい方は、お気軽にお問い合わせください。
実際に歩行で試してみた
今回は歩行動作を撮影し、解析させていただきました。
今回、MYoACT 解析&ChatGPT 解説で、以下のような解説が生成されました。
エグゼクティブサマリ（つまり何？）
全体としては安定した歩き方で、大きく「危ないフォーム」ではありません。
ただし、
- 右脚に荷重と推進力がやや偏っている（右脚の床反力ピークは左より約10％高め）
- 左膝の内側にかかるねじれ・内側方向のモーメントが右より約25％強い
- 骨盤の横揺れ（左右の傾き）がやや大きく、左脚支持期で「骨盤が落ちやすい」傾向
筋活動を見ると、推進に関わる右の大腿四頭筋・ふくらはぎが左より約10〜20％強く働いており、一方でお尻（大殿筋）の働きは全体的に弱めです。
まとめると、「右脚で頑張りすぎて、左膝内側と骨盤まわりに負担が乗りやすい歩き方」になっているので、「お尻で支える歩き方」「左右均等に荷重する感覚」を身につけると、怪我予防とフォーム改善につながりそうです。
1. 良い点
1-1. 左右の関節可動域は大きく破綻していない
- 股関節最大屈曲：左 約37°／右 約34°
- 膝最大屈曲：左右とも約80°
- 足関節背屈：左右とも最大約20°前後
→「可動域不足で無理している」という感じは少なく、柔軟性はおおむね良好です。
1-2. 左右でリズムよく、一連の運動として成立している
時間経過と関節角度の変化はなめらかで、「ガクッ」とした急激な変化は少ないです。
片脚立ち時間（スタンス時間）も左右で大きくはずれていません。
1-3. 中殿筋（骨盤を支える横方向の筋）のオン・オフは概ね適切
左右とも、立脚期（床反力がかかっているフェーズ）で中殿筋の活動が高く、遊脚期で低いという、基本的に良いパターンが出ています。
2. 気になる点・フォームの特徴
2-1. 荷重の偏り：右脚が「メインエンジン」
左右それぞれの床反力ベクトルの大きさを比較すると、
- ピーク値：右 ≒ 左の約110％
- 平均値：右の方が左よりもかなり大きい（長い時間・大きな力で支えている）
大腿四頭筋（外側広筋）とヒラメ筋の立脚期平均活動も、右が左より 約10〜20％程度高い。
→ 右脚で地面を強く押して進み、左脚はやや補助的というパターンです。
2-2. 左膝内側（内反／外反モーメント）の負担
膝の内反／外反モーメントを見ると、左膝内側負担に相当するモーメントが右より約25％大きい。
左脚支持期（左の床反力が大きいタイミング）では、骨盤の左右傾き（骨盤右傾斜）の振れ幅がやや大きく、「骨盤が横に落ちる → 膝が内側に入りやすい」形になりやすいデータです。
→ 将来的に、左膝の内側（内側側副靱帯・内側関節面）への負担がたまりやすい歩き方と言えます。
2-3. 骨盤・体幹の使い方
骨盤の横傾き（骨盤右傾斜）のレンジ：約10°
骨盤の回旋（骨盤左回旋）のレンジ：約13°
→ 完全に「異常」と言えるほどではありませんが、やや大きめの骨盤の横揺れ・ねじれを使って前進している印象です。
特に、
- 左脚支持期で骨盤が反対側に落ちる傾向
- 右脚支持期では、骨盤の回旋＋右股関節屈曲で「体を前に送り出す」動きが強い
→ 体幹・骨盤でうまくブレーキをかけながら進む、というより「揺れを利用して進んでいる」フォームになっています。
2-4. お尻（大殿筋）の貢献が全体的に弱め
大殿筋の筋活動は、ピークでも 0.05〜0.07（正規化値）ほどで、他の筋（中殿筋・大腿四頭筋・ふくらはぎ）と比べると明らかに低めです。
右側の方がまだ働いているものの、左右とも「お尻で支えて、前に進む」というには少し物足りないレベル。
→ 「膝とふくらはぎで頑張っている」比率が高く、股関節主導のフォームにはなりきっていません。
3. ケガのリスク傾向（あくまで”傾向”として）
※医療的診断ではなく、「力のかかり方の傾向」としてお読みください。
3-1. 左膝内側の負担
左膝の内反／外反モーメントが右より約25％高く、骨盤の横揺れも組み合わさって、左膝の内側にストレスが集中しやすい歩き方です。
長期的には、内側側副靱帯・半月板・内側関節面への負担増につながる可能性があります。
3-2. 右ふくらはぎ・膝前面のオーバーユース
右の床反力が強く、ふくらはぎ・大腿四頭筋の活動も高めなので、右アキレス腱周囲・ふくらはぎ・膝蓋大腿関節まわりのオーバーユースリスクが他側より少し高めです。
3-3. 腰〜骨盤周りの張り・疲労感
骨盤の横傾き・回旋をやや大きく使うフォームなので、疲労が溜まってくると 腰の張り・片側だけの違和感として現れやすいパターンです。
4. より良くするための具体的な改善ポイント
改善1：「左右均等に踏む」感覚づくり
ドリル案
- ゆっくり歩きながら、「左脚でもしっかり地面を押す」ことを意識してみる
- 左右それぞれで片脚立ち → 体重を真上に乗せる → 軽く前方へ体を送り出す練習
ポイントは、「右脚で蹴る」のではなく、「左右とも股関節で身体を前に運ぶ」イメージに書き換えること。
改善2：左膝を守る：膝が内側に入らないラインづくり
意識のコツ
- 左の片脚立ちのとき、膝頭とつま先を同じ方向（ややつま先外向き）にそろえる意識
- 鏡を見ながら、スクワットやランジで膝が内側に折れないか確認
トレーニング候補
- サイドステップやモンスターウォーク（バンドを膝〜足首に巻いて、お尻の横を意識）
- 片脚スクワット（小さな可動域から）で、膝の向きと骨盤の安定をセットで練習
改善3：「お尻で支える」ための強化
ターゲット：大殿筋＋中殿筋
- ヒップリフト（うつ伏せ／仰向けで骨盤を持ち上げる）
- クラムシェル（横向きで膝を開く）
- ヒンジ動作（股関節から曲げるデッドリフト系の動き）
歩行中の意識としては、「かかとが地面を離れる瞬間に、お尻で体を前に押し出す」イメージを持つと、ふくらはぎ頼みのプッシュオフから、股関節主導のプッシュオフに近づきます。
改善4：骨盤の「揺らす量」を少し減らす
今のデータでは、骨盤の横揺れは一般的な範囲の上限〜やや大きめくらいです。
完全に止める必要はありませんが、
- 「頭の位置をまっすぐ前に運び続ける」
- 「みぞおち〜へそをまっすぐ前に向けたまま進む」
という意識を持つと、骨盤の横揺れが少し抑えられ、膝への負担も分散しやすくなります。
5. 「もっとこういう示唆があれば？」という観点で
今回の1回の歩行データからでもかなり多くの情報が取れていますが、もしさらに精度の高いフィードバックをするなら、例えばこんな追加分析が有効です。
5-1. スピード別の比較
「ゆっくり歩き」「普段の速さ」「やや速歩き」で同様の解析を行うと、
- どのスピードで左右差・膝負担が顕在化しやすいか
- 試合や日常生活のスピードに一番近い条件はどれか
が分かります。
5-2. 疲労前後の比較
軽い運動前後で同じテストをすると、
- 疲れてくると膝内側負担がどれだけ増えるか
- どの筋が先に頑張りすぎるか（ふくらはぎなのか、太ももなのか）
が見え、怪我を防ぐための「限界ライン」設定に役立ちます。
5-3. ランニングや方向転換動作とのセット評価
歩行で見えた傾向（右脚偏重・左膝内側負担）が、
- ジョギング
- 方向転換やストップ動作
でも同じように出るかを見れば、競技中のリスクをより直接的に評価できます。
5-4. 主観との照合
「疲れやすい側」「違和感を感じやすい側」「意識しているクセ」など、ご本人の感覚と今回の数値を突き合わせると、「自分の感覚」と「客観データ」がつながるので、フォーム修正のモチベーションと納得感が高まります。
まとめ
今回の解析から、全体としては安定した歩き方である一方で、右脚への偏りと左膝内側への負担が明らかになりました。可動域やリズムは良好ですが、「お尻で支える歩き方」と「左右均等に荷重する感覚」を身につけることで、より安全で効率的な歩行フォームに改善できます。
MYoACT と ChatGPT を組み合わせた分析を日常的に活用することで、「数値をどう解釈したらよいか」という壁を乗り越えられます。最新の研究と自分のデータを結びつけることで、より科学的な動作分析が可能になります。
MYoACT が数値を出し、ChatGPT がその意味を教えてくれます。MYoACT と ChatGPT を使って、ご自身の動作や、指導者としてクライアント様の動作改善につなげてみてはいかがでしょうか。