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。
実際に競歩で試してみた
今回は競歩の動作を撮影し、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？）
ルール面・全体バランスは良好
- 両脚とも接地中の膝はほぼ伸展位（接地直後の膝屈曲：左約10–13°, 右約11–12°）で、
- 解析区間内に「両脚とも床反力がほぼゼロ＝浮いている瞬間」はありません。
→ 競歩としての「膝伸展」「常時接地」はこの試技では守れています。
左脚が「頑張りすぎ」、右脚が「控えめ」な対称性
- 股関節屈曲ピーク：左 ≒35°、右 ≒26°（左の方が約9°大きい）
- 膝屈曲ピーク：左 ≒58°、右 ≒44°（左の方が約8°大きい）
→ 左脚のストライド・振り出し・蹴りがやや大きく、右脚が少し抑え気味のフォームです。
負担のかかり方のクセ
- 筋活動：
- 右中殿筋（骨盤を支える筋）は左の約1.7倍の平均活動量
- 右前脛骨筋（すね前）は左の約1.4倍
- 左腓腹筋（ふくらはぎ）は右の約1.6倍の平均活動量
→ 右股関節外側＋右足首前側、左ふくらはぎに負荷が集中しやすいパターンです。
今後の方向性（ざっくり）
- 右脚のストライドと振り出しを、左にもう少し近づける
- 骨盤の回旋は良いので、「体幹は真っすぐ＋骨盤だけをスムーズに回す」意識に寄せる
- 右股関節外側（中殿筋）と左ふくらはぎ／左前脛骨筋のバランスを整えるトレーニング・ドリル
1. フォームの全体像
1-1. 骨盤・体幹の動き
骨盤傾き（前後・左右・回旋）
- 骨盤後傾：おおよそ -6〜-1°（平均 -3.4°）
→ 大きく腰を反ったり丸めたりせず、比較的ニュートラルに近い傾きで安定しています。
- 骨盤右傾斜：-3〜+3.8°（平均 +0.6°）
→ 左右への傾きは小さく、「骨盤を真っ直ぐ保つ」という意味では良好です。
- 骨盤回旋（左回旋が＋）：約 -9〜+12°（振れ幅 ≒21°）
→ 競歩らしく、骨盤の回しはしっかり使えています（大きすぎも小さすぎもしない程度）。
胸椎・頚部（上半身）
- 胸椎右側屈：約 -3〜+3.5°（平均ほぼ0°）
→ 体幹の左右ブレは少なく、頭の真下に体幹が乗っていて安定しています。
- 胸椎回旋：約 -9.5〜+10°（平均ほぼ0°）
→ 骨盤の回旋に対して、胸椎も適度に連動。ねじれすぎている印象はありません。
- 頚部右側屈：約 -28〜+4°（平均 -12°）と、右にやや傾いた状態がベース
- 頚部左回旋：約 -5〜+61°（平均 ≒29°）
→ 「首を左に向けつつ、少し右に傾けている」姿勢が続いています。レースでコーナー側や前方の選手を見ている時にありがちな姿勢ですが、長時間続くと首〜肩周りの張り・痛みにつながりやすいパターンです。
1-2. 下肢関節角度（股関節・膝・足関節）
股関節屈曲
- 左：0〜約35°（平均 ≒18°）
- 右：0〜約26°（平均 ≒13.5°）
→ 左脚の方が「振り出し・蹴りともに大きい」傾向。ストライドそのものは出ている一方で、左右差として約9°のレンジ差があります。
膝屈曲
- 左：約10〜58°（平均 ≒26°）
- 右：約3〜44°（平均 ≒22°）
→ 左の方が屈曲レンジが約8°大きく、「回収・振り出し」で左脚がよく畳めています。
→ 接地直前・直後のデータを見ると、
- 左接地時：左膝 ≒10〜13°
- 右接地時：右膝 ≒11〜12°
と、どちらも接地時には十分に伸びた状態になっており、競歩ルール的には◯です。
足関節背屈（＋が背屈、−が底屈と解釈）
- 左：約 -13.6〜-0.3°（平均 ≒-6.4°） → やや底屈位（つま先が下がり気味）で使う時間が長い
- 右：約 -11.2〜+7.5°（平均 ≒-2.0°） → よりニュートラル〜背屈側も使えている
→ 右足首は背屈方向も含めて幅広く使えている一方、左は「やや底屈気味に押し続ける」傾向があり、ふくらはぎ負担が大きくなりやすい形です。
1-3. 床反力（GRF）
垂直方向（Z）
- ピーク：
- 左 ≒ 791 N
- 右 ≒ 797 N
→ ピーク値の差は約6 N（1%未満）と ほぼ左右対称。
解析区間中、どの瞬間も少なくとも片脚が床を踏んでおり、完全な浮き上がり（両脚ともほぼ0）はなし。
→ 「浮き」がない、良い競歩パターンです。
接地パターン
- 左単脚支持：約22フレーム
- 右単脚支持：約22フレーム
- 両脚支持（LR）：約11フレーム
→ 接地時間のバランスはほぼ左右同じで、リズムも整っています。
2. 良い点
2-1. 競歩ルールの観点
- 接地時の膝は 左右とも10〜12°程度の軽い屈曲のみで、ほぼ伸展位
- 全区間を通して空中局面（両脚とも非接地）が見られない
→ ルール面での大きな懸念はなく、基礎的なフォームはしっかりできています。
2-2. 骨盤・体幹のコントロール
- 骨盤の左右傾き・胸椎の側屈はともに ±3°程度で、小さく安定
- 骨盤と胸椎の回旋も ±10°前後で、捻りすぎず、硬すぎずの適度な範囲
→ 上半身は「ブレないが固まりすぎてもいない」バランスの良いコントロールです。
2-3. 左右の荷重バランス
垂直床反力ピークは左右でほぼ同じ（790N台前半で一致）。
→ 片脚だけに極端に荷重が偏るようなフォームではありません。
2-4. 筋活動のタイミング
右中殿筋・左右前脛骨筋など、支持期に必要な筋がしっかり活動しており、フォームを支える「働くべき筋」は機能しています。
3. 気になる点・フォーム上の課題
3-1. 左右差：左脚が強く、右脚がやや控えめ
- 股関節屈曲レンジ：左−右 ≒ +9°
- 膝屈曲レンジ：左−右 ≒ +7〜8°
→ 左脚の方が明らかに良く振れて・良く畳めています。
→ 右脚はややストライドが小さく、振り出しが控えめな印象です。
3-2. 足首の使い方の左右差
- 左足関節は平均 -6.4°と、やや底屈寄りで使う時間が長い
- 右足関節は平均 -2.0°で、背屈側もそこそこ使えている
→ 左は「ずっと押し続けるふくらはぎ」、右は「振り出し・接地コントロールで前脛骨筋が頑張る」構図になりやすいです。
3-3. 頚部姿勢の偏り
頚部の平均姿勢が「左に向いて右に傾く」状態に偏っている。
→ レース状況による一時的なものなら問題ありませんが、常にこの癖があると首・肩の慢性的な張り、頭痛につながる可能性があります。
4. ケガのリスク分析（推定）
※医療的な診断ではなく、「力のかかり方のクセ」から見たリスクです。
4-1. 右股関節外側（中殿筋〜大腿外側）のオーバーユース
中殿筋の平均活動量：右は左の 約1.7倍。
→ 右支持期で骨盤を水平に保つために、右中殿筋がかなり頑張っている状態。
→ 続けると
- 大転子周囲の痛み（トロカンターバーサ炎様）
- 腸脛靭帯〜大腿外側の張り
のリスクが高まりやすいです。
4-2. 左ふくらはぎ（腓腹筋）のオーバーユース
左腓腹筋の平均活動量は右の 約1.6倍、ピークは約2.7倍。
左足関節は底屈寄りで使い続ける時間が長い。
→ 左側だけ「押しすぎ」「蹴りすぎ」になりやすく、
- ふくらはぎの肉離れ
- アキレス腱周囲の張り・痛み
のリスクが上がります。
4-3. 右前脛骨筋の負担
右前脛骨筋の平均活動量は左の 約1.4倍。
→ 右足の振り出し時に「つま先を上げてクリアする」動きで酷使されがち。
→ すね前の疲労性疼痛（シンスプリント様）や、足首前面の張りにつながる可能性があります。
4-4. 頚部の偏った姿勢
左回旋＋右側屈が続くことで、頚椎一部に偏ったストレス。
→ 長距離の練習・レースを積み重ねると、首〜肩の慢性痛を生みやすいです。
5. 改善の方向性・「もっとこうした方が良い」
改善1：右脚のストライドと振り出しを整える
狙い：左脚の頑張りすぎを抑え、左右をもう少し揃えて負担を分散する。
イメージ
「左で前に運びすぎない」ではなく、「右で前に運ぶ量を少し増やす」方向で調整する。
具体的な意識ポイント
- 右股関節屈曲を少し大きく：左のピーク35°に対して今は約26°なので、＋数度だけ増やすイメージ
- 右膝の回収をもう少しだけ大きく：膝屈曲ピークを左に近づける（＋5°前後のイメージ）
→ 実際にはコーチの主観目視と合わせて、「右の振り出しが物足りなく見える局面」を少し大きくするようドリルを組むとよいです。
改善2：骨盤の回旋を活かしつつ、体幹は真っすぐ保つ
狙い：推進力は維持しつつ、首・肩への負担を減らす。
既に骨盤回旋は十分使えているので、
- 「胸から上は前を真っすぐ見る」
- 「振り向き過ぎず、目線は進行方向＋少し先」に固定する
練習中の工夫
- 直線路＋前方一点を決めて、そこから目線をずらさずに100〜200m歩いてみる
- その上で、「骨盤だけを回す」「腕振りだけでリズムを取る」感覚を確認する
改善3：筋バランス改善のためのトレーニング方向性（ざっくり）
※回数・負荷設定は体力や専門家の指導に合わせてください。
右中殿筋の「耐久性」を上げる & 左も少し底上げ
- サイドブリッジ＋上側脚の外転リフト
- 立位での片脚スクワット（左右同じフォームで） → 特に右側で「骨盤が落ちない位置」を探し、その姿勢をキープする意識付け
左ふくらはぎのオーバーワークを避ける
- 左だけで強く蹴るのではなく、「右も前への押しを分担する」「接地後はすぐに前へ移動し続ける（必要以上に後ろに押し込まない）」といった意識づけをする
- 補強としては、左右均等のカーフレイズ＋ストレッチを徹底して、左だけ硬くならないようケアする
右前脛骨筋の負担軽減
- 振り出しで「膝を少し持ち上げる」ことで、足首だけに頼らないクリアランスを作る
- 足首だけで「つま先上げ」をし続けない意識づけ
- すね前のストレッチと、軽いタオルギャザーなどで足部の細かい筋を使っておく
6. 「もっとこういう示唆があると良さそう」な追加観点
今回のデータだけでも多くのことが分かりますが、もし今後データを増やしていけるなら、以下のような示唆・指標があるとさらに有用です。
6-1. スピード別のフォーム比較
今回はおそらく「ある一定のペースの一試技」ですが、
- レースペース
- やや遅めのジョグ的ペース
- 追い込みペース
など、速度ごとに同様の解析をしておくと、「スピードを上げた時だけ出る悪い癖」「疲れてくると崩れるパターン」がより明確になります。
6-2. 複数周（長時間）の解析
今回は約1.7秒＝1〜2歩分の情報です。
5〜10 周期分をまとめて解析すると、
- 左右差がどれくらい一貫しているか
- 周期ごとのバラつき（安定性）がどうか
が見えて、「フォームの再現性」という指標も出せます。
6-3. 歩幅・ピッチとのリンク
現在の関節角度・筋活動のパターンと、
- 実際のストライド長
- 歩数（ピッチ）
を紐付けることで、「ストライドをこれ以上広げると、どこに負担が跳ね返るか」などのシミュレーション的な示唆が出せます。
6-4. 個人の既往歴との照合
もし、
- 右股関節や右膝外側の痛み
- 左ふくらはぎやアキレス腱の違和感
などの既往があれば、今回の「負担パターン」とかなり整合します。
→ その場合は、フォーム改善と並行して、医療・トレーナーのケア計画とリンクさせると効果的です。
もしこのあと、もう少し「数字ベースの表（ピーク角度・ピークモーメント一覧）」あるいは「練習メニュー案（ドリル例）」なども欲しければ、そこまで落とし込んだ資料用アウトプットも作れます。「大会前」「オフ期」など、どのタイミングで使うかによっても強調するポイントを変えられるので、用途も教えてもらえればさらに調整します。
まとめ
今回の解析から、競歩のルール面では問題なく、骨盤・体幹のコントロールも良好である一方で、左脚が「頑張りすぎ」、右脚が「控えめ」という左右差が明らかになりました。右股関節外側、左ふくらはぎ、右前脛骨筋への負担が集中しやすいパターンなので、右脚のストライドと振り出しを整え、筋バランスを改善することで、より安全で効率的なフォームに近づけられます。
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。