ARKitのモーションキャプチャ精度は？ 10種目で検証しました
AppleのARKitはiPhoneをマーカーレスの3Dモーショントラッカーに変えます。では精度は？ 被験者11名・10種目で検証したところ、ピーク屈曲の単一関節は約3°以内でしたが、完全伸展や床の近くでは誤差が最大63°に達しました。
スポーツバイオメカニクス
モーションキャプチャ・アプリ5つを検証 — スマホで本当に使える？
スマホのアプリは本当に動きを計測できるのか。ViMAS・KinesioCapture・Coach’s Eye・LGait・SmartGaitの5つのモーションキャプチャ・アプリを、VICONなどと比較した検証結果から、実際の精度をアプリごとに解説します。
スマホでフォームは直せる？ ARKitによる3Dモーションキャプチャ
スマホは、フォームを直せるほど正確に動きを計測できるのか。AppleのARKitは、ふつうの2D動画から3Dモーションキャプチャを自動校正・リアルタイムで再構成します。VICON・2D動画・Kinectとの比較から、その可能性を解説します。
3Dマーカーレスモーションキャプチャ、どのセットアップ？ 3つのアプローチを比較
マーカーなしで3Dの動きを捉える3つの方法——単一カメラ＋AI深度、深度センサー、複数カメラ。精度・コスト・セットアップでどう違うか、どう選ぶかを解説します。
最も正確な姿勢推定モデルは？ 6モデルをゴールドスタンダード（VICON）と比較
MediaPipe・MeTRAbs・YOLO・MoveNet——姿勢推定の精度が最も高いモデルはどれか。6つをVICON（ゴールドスタンダード）と比較。はっきり2層に分かれた結果と、どれをいつ使うべきかを解説します。
AIはゴールドスタンダードに並べるか？ 姿勢推定 vs マーカー式モーションキャプチャ
マーカーレスの姿勢推定は、スポーツのモーションキャプチャでマーカー式に置き換えられるのか。検証研究では関節角度の平均差は約10度——肉眼では分からないが、臨床精度には大きすぎる。その意味を解説します。
モーションキャプチャとパフォーマンス分析（基礎）
基礎概説: マーカー式 vs マーカーレス姿勢推定、OpenPose/MediaPipe/MeTRAbsの座標系、約10度の精度と誤差の原因、キネマティクスとキネティクス、計測フレームワーク、単一カメラからOpenSimまでの実例。
関節角度の計算の数学（atan2 の仕組み）
atan2d(det, dot)の背後にある数学: 行列式は外積の大きさ（|a||b|sin）、内積は|a||b|cos、よって比はtan。2引数のatan2が符号を保ち90度超も扱える理由。
サッカーのキック解析を MATLAB で（OpenPoseデータ）
MATLABでの手順解説: OpenPoseのJSON読み込み、atan2dで関節角度、Butterworthで平滑化（カットオフはパワースペクトルで決定）、フェーズと接地の特定、結果テーブルの書き出し。
サッカーのキックのバイオメカニクス（OpenPoseで解析）
スローモーションのスマホ映像とOpenPoseで、サッカーのキックをフェーズごとに分解。バックスイング、レッグコッキング、加速、支持脚の衝撃吸収とエネルギー伝達を、関節角度と角速度の曲線から読み解く。