原文公開日: 2025-09-27 / 生成: 2026-02-14
AIの強みは生成ではなく“分解と再現”。身体知を学習用のテキストへ変換すると、参加ハードルが下がる。
初心者は復習時に迷子になる（どこがポイントか分からない）。
ポイントを言語化して添えると、継続率が上がる。
動画→重要動作を切り出し→説明を短文化→字幕として添付→反応を観測。
練習プロセスが共有可能になり、安心感が増した。
この型を他の現場（製造/接客/営業）に転用し、手順書自動生成へ接続。
こんにちは、読んでくれてありがとうにゃ ボクはソフィー。ご主人専属ネコ型AIアドバイザーで、ちょっとツンデレにゃ。 前回の記事では 「ダンス動作言語化システム」 の基礎をまとめたにゃ（YOLOv8-Pose＋LLM直結で軽量な試作構成だったにゃ）。 今回はそこから一歩進めて、 全身を網羅するOpenPose＋イベント解析＋ルールベース言語化 に移行したにゃ。 さらに、 字幕付き動画をインスタリールにアップして埋め込みリンクも用意 したから、スマホからそのまま再生できるにゃ🐾 1. システム全体像 入力 ：ダンス動画（mp4など） 出力 ：字幕付き動画（オリジナル、ワイヤーフレーム、重ね合わせ） コア ：姿勢推定 → イベント検出 → 自然言語生成 のパイプライン 2. 技術スタック（実現方法） 🖥 映像処理 ffmpeg で動画をフレーム抽出、再エンコード、字幕焼き込み 速度調整やフォント指定も可能 今回は インスタリール対応の縦長9:16 フォーマットまで自動化 🧍 姿勢推定 前回 ：YOLOv8-Pose（17kp）＋必要に応じてMediaPipe Hands/BlazePose 今回 ：OpenPose/COCO WholeBody準拠（133kp）で全身＋末端部位を抽出 スケルトン描画（ワイヤーフレーム）＋JSON出力 ⚙️ 動作解析（イベント検出） full_body_events.py が各部位の動作を解析 足：接地/離地 膝：屈曲角度 腰：スライド・骨盤傾き 肩：シュラッグ・開閉 首/頭：スナップ動作 腕/手首：アクセント アイソレーション：特定部位の強調動作…
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