【AIツール No.170】今更聞けない！Fathom AIをサクッと解説

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本記事では、Fathom AIについて、初めて耳にした方でも理解できるように、具体例や図解を交えて丁寧に解説していきます。

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Fathom AIとは？

Fathom AIは、スポーツ選手やアスリートの身体の動きやパフォーマンスデータをリアルタイムで解析し、怪我予防やトレーニング最適化を支援するAIプラットフォームです。ウェアラブルセンサーと連携し、個々の運動パターンに基づいたフィードバックを提供するのが特徴です。

わかりやすい具体的な例

わかりやすい具体的な例1

高校のバスケットボール部で活動している選手が、Fathom AIを活用して日々の練習データを記録しています。AIがジャンプの高さや着地の衝撃などを解析し、膝にかかる負担が増えているとアラートを出します。コーチはその情報をもとに練習メニューを調整し、怪我のリスクを軽減できるのです。

flowchart TD A[ウェアラブルセンサー装着] --> B[運動データ取得] B --> C[リアルタイム解析 by Fathom AI] C --> D[身体負荷の傾向を検知] D --> E[怪我リスクのアラート] E --> F[練習内容の最適化提案] C:::note classDef note fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:1px; class C note;

この図は、選手がウェアラブルデバイスを装着し、Fathom AIがリアルタイムで運動を解析、結果として安全な練習を設計する流れを示しています。

わかりやすい具体的な例2

マラソンランナーが、日々の走行中にFathom AIと連携したシューズを使用しています。AIは着地時間やストライドの幅を分析し、効率的な走り方へと導く提案を行います。ランナーはその提案に従ってフォームを修正し、持久力とタイムが向上します。

flowchart TD A[センサー付きランニングシューズ] --> B[足の動きデータ取得] B --> C[Fathom AIがフォーム解析] C --> D[効率性の低下を検知] D --> E[フォーム改善アドバイス表示] E --> F[ランナーがフォーム修正]

このフローは、ランナーが走行中にAIからのアドバイスを受け取り、リアルタイムでパフォーマンス向上に取り組む姿を表しています。

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Fathom AIはどのように考案されたのか

Fathom AIは、スポーツ医療の進歩とパフォーマンス分析の需要の高まりを背景に開発されました。特にプロアスリートの怪我防止が注目されていた2010年代後半、アスリートの運動習慣を継続的にモニタリングできる手段として、AIとウェアラブル技術の融合が進められました。

flowchart TD A[医療×スポーツの融合ニーズ] --> B[センサー技術の進化] B --> C[AI技術の応用可能性拡大] C --> D[Fathom AIの開発構想] D --> E[実証実験と運用テスト] E --> F[プロアスリートへの導入開始]

考案した人の紹介

Fathom AIは、Diana Murakhovskaya氏とGabby Traxler氏によって創設されました。Diana氏はテクノロジーとビジネスのバックグラウンドを持ち、MITやJPモルガン出身。Gabby氏はアスリートとしての経験を活かし、現場での課題意識をプロダクトに反映させました。二人は、テクノロジーを通じてアスリートのケガを未然に防ぐことを使命として掲げています。

考案された背景

Fathom AIが開発された背景には、スポーツ業界で急増する過度なトレーニングによる怪我の問題がありました。AIとセンサーによる予測技術の導入で、従来の直感や経験に頼る方法からの脱却を図る狙いがありました。特にアメリカにおける大学スポーツ界では、このニーズが顕著でした。

Fathom AIを学ぶ上でつまづくポイント

Fathom AIを学び始めた方の多くは、「AIがどうやって怪我を予測できるのか」という点で疑問を持つことが多いです。この疑問は、AIの働きがブラックボックスのように見えることが原因です。しかし、Fathom AIは主にセンサーデータ（例：加速度、角速度）を学習し、過去の怪我データと照合することでリスクを数値化しています。他のAIツールと同様、教師あり学習の一種であり、過去データに基づくパターン認識が基盤となっているのです。

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Fathom AIの構造

Fathom AIの構造は、センサーから取得した生体データをクラウド経由でリアルタイムに処理し、AIエンジンがパターン解析を行う形になっています。主要な構成要素には、センサーデバイス、データ収集モジュール、AI分析エンジン、可視化インターフェースがあります。これによりユーザーは直感的に状態を把握できます。

flowchart TD A[センサー装着] --> B[データ収集モジュール] B --> C[クラウド転送] C --> D[AIによるパターン解析] D --> E[リスクスコア算出] E --> F[モバイルアプリで可視化]

Fathom AIを利用する場面

Fathom AIは主にスポーツやフィットネス現場で利用されます。

利用するケース1

プロの野球チームが、選手のピッチングフォームをモニタリングするためにFathom AIを導入しました。選手にセンサーを取り付け、投球のたびに肩関節や肘の動きを解析。AIはフォームの崩れや、負荷が特定部位に集中している傾向を察知し、投球数の制限やフォーム修正を提案します。これにより、選手は長期的な故障リスクを回避し、安定したパフォーマンスを維持できます。

flowchart TD A[センサー装着] --> B[投球フォームの取得] B --> C[Fathom AIが解析] C --> D[フォームの乱れ検出] D --> E[リスク箇所の可視化] E --> F[指導者へ通知・改善提案]

利用するケース2

ヨガインストラクターが、クラスに参加する生徒の姿勢をFathom AIでチェックしています。各生徒に小型センサーを装着させ、ポーズ時の筋肉の緊張やバランスを計測。AIは誤った体重のかけ方や無理な動きを検出し、音声やアプリ画面で注意喚起を行います。初心者も安心して自分の癖に気づける環境を提供しています。

flowchart TD A[センサー付きウェア装着] --> B[ポーズ中のデータ収集] B --> C[Fathom AIで姿勢解析] C --> D[無理な動きを検知] D --> E[リアルタイムで注意喚起] E --> F[安全なフォームへ修正誘導]

さらに賢くなる豆知識

Fathom AIは、医療・保険分野でも注目されています。収集した運動データを使って、リハビリの進捗状況や保険料のリスク計算に応用できる可能性があるためです。また、すでに大学機関と連携し、スポーツ障害の早期発見に活かす研究も進められています。

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あわせてこれも押さえよう！

Fathom AIの理解を深めるには、他の類似ツールや基礎技術も合わせて学ぶことが重要です。以下に関連するAIツールを5つ紹介します。

  • Catapult

    • アスリートのパフォーマンスを追跡するためのGPSベースのツールで、Fathom AIと併用されることもあります。

  • Whoop

    • 心拍数や睡眠などの生体データを継続的に記録し、疲労の蓄積を分析するウェアラブルデバイスです。

  • Coach's Eye

    • 動作分析に特化したビデオ解析アプリで、映像とFathom AIのデータを照合して活用できます。

  • OpenPose

    • 人の姿勢や動作を画像から推定する技術で、Fathom AIの前処理段階で使用されることがあります。

  • Edge Impulse

    • エッジAI向けの開発ツールで、小型デバイスでも機械学習を活用するための環境を提供しています。

まとめ

Fathom AIを理解することで、スポーツ現場やリハビリ分野での怪我予防やパフォーマンス向上が可能になります。リアルタイムのフィードバックにより、個別最適化されたトレーニングが実現し、効率的な成長を支援します。正しく理解することで、テクノロジーの恩恵を最大限に活かすことができるのです。

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