@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02003491,
 author = {西坂, 尊 and 櫨山, 淳雄 and Takeru Nishizaka and Atsuo Hazeyama},
 book = {情報教育シンポジウム2025論文集},
 month = {Aug},
 note = {本研究では，AIベースの骨格推定技術MediaPipeと自然言語生成モデルGPT-4oを統合し，野球打撃フォームの自動解析・可視化・練習メニュー提示をワンストップで提供するプラットフォームを設計する．動画アップロードから7点骨格座標の抽出（30fps），ルールベース判定，知識ベース検索，Retrieval-Augmented-Generation（RAG）による個別ドリル生成，多層可視化（数値表・色点付き動画・シグナルライト）までを行うwebアプリケーションを構築する．既存研究が提示してきた「映像＋数値フィードバックの有効性」「逐次フィードバックの優位性」を踏まえ，初心者でも直感的にフォーム改善が図れる環境を提案する．},
 pages = {109--112},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {映像フィードバックと生成 AI を活用した野球打撃支援プラットフォームの提案},
 volume = {2025},
 year = {2025}
}