新たな高みを目指して

この不均衡の根本の原因は、女性の能力不足ではありません。プロスケーターであるスカイ・ブラウンのようなアスリートたちは、より多くの女子がスポーツに参加するよう声を上げています。しかし、こうした努力の妨げとなっている背景には、女子は男子に比べて技術に劣るという誤解があります。

スケートボードは、優れた運動神経と予測不能な体の動き、そして独自のセンスが求められるスポーツです。スタイルは常に好みや考え方で評価される中、テクノロジーを使うことで、人間の目では測定できないパフォーマンス データを取得することができます。こうして得られたデータは、女性アスリートの真の実力を示すことができ、性別にまつわる身体能力に関する誤解を払拭するのに役立っています。

Googleの機械学習ツールとカメラを組み合わせることにより、プロジェクト スケートは、3 次元空間におけるスケーターの体の位置を把握します。

この技術は、機械学習モデルを構築、訓練、展開するためのオープンソース プラットフォームである TensorFlow と、人間の体の動きを把握して点を描画する TensorFlow のツール Blazepose を利用しています。

「コンピュータは機械学習によって、スケートボーダーの動きを認識するように訓練されます。そのデータを使って、スケートボーダーのパフォーマンスを正確に測定することができるのです」と話すのは、Google の Brand Studio APAC クリエイティブ テクノロジストであるデヴィッド・アーカス氏です。