走るときの衝撃を吸収する
膝関節の機能を評価する

走る動作は、歩いたり階段を昇ったりするのに比べて負荷が大きく、難しい動作とされています。衝撃が大きいうえに、足、膝、股それぞれの関節でその衝撃を受け止めてエネルギーに変える制御が必要だからです。

一方、脚の関節がもつ衝撃吸収・制御の機能を評価する方法はいまだ確立されていません。そのため、じん帯や半月板など膝関節を損傷した人が、走る動作を再開するタイミングは、衝撃吸収に必要な機能の回復レベルではなく、筋力やバランスなどの基準で判断されているのが現状です。

木村教授は、膝関節の衝撃吸収能力を評価する方法を研究し、走る動作の再開に向けた基準の確立を目指しています。その中で、片脚のつま先立ちから急激に脚を曲げた姿勢となるモディファイドドロップスクワットという独自の運動を開発。解析の結果、この運動で膝関節に加わる力は、走るときの膝関節の衝撃吸収とよく似ていることを明らかにしました。

さらに、評価法の検証を目的とした調査では、前十字じん帯の再建手術を受けた人を対象に動作解析を行い、モディファイドドロップスクワットでの膝の動きがスムーズにできないと、走る姿勢が非対称で不適切になることを明らかにしました。

モディファイドドロップスクワットは、実際に走るよりも安全に実施することができ、診察室などの狭い場所でも評価できるうえ、安全に膝関節の衝撃吸収機能をトレーニングできます。木村教授は、今後モディファイドドロップスクワットが「走る動作を再開する基準」として認められて普及していくために必要な、より多くのデータ収集と解析を進めています。

座ったままでこんなに効く!？　
目からウロコの筋力トレーニング法

また、スポーツ外傷・障害後のリハビリテーションや介護予防に向けて、安全で効果的な筋力トレーニング法の開発にも力を入れています。

その一つが、ハーフシッティングエクサイズです。木村研究室では、このエクササイズの一連の動きについて、3次元動作解析装置と筋電図によって分析。スクワットに比べ、膝関節に加わる不要な負荷は小さいにも関わらず、大腿四頭筋やハムストリングスの筋活動を増加させることを明らかにしました。このエクササイズは座ったまま運動できることから本質的に安全で、しかも「走れない」「満足に歩けない」といった状態の人でもトレーニングすることができます。このような安全性を担保しながら高い運動効果を得るハーフシッティングエクササイズは、ほかの運動に優れる特徴を持っているといえます。

木村研究室では、ハーフシッティングエクササイズのほかにも、幅広い年齢やニーズに応える安全な筋力トレーニングを開発中です。スポーツ選手のリハビリテーションだけでなく、高齢者の介護予防・健康増進など、社会のニーズに応える新しいトレーニング法の確立が期待されます。

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詳細な歩行データの計測で
リハビリテーションをサポート

小川准教授が現在取り組んでいるのは、歩行データ計測システムの開発で、学内外の研究室や理学療法士と共同で取り組んでいます。高齢者や歩行障害のある人の歩行能力の維持、改善のためのリハビリテーションには、歩行の正しい評価や安全性の確保が重要です。しかし、現状の評価は、経験や知識が十分な理学療法士でないと評価が難しく、無理な訓練を行った場合には転倒のリスクもあります。

研究室では、歩行をサポートする歩行車に最小限のセンサを実装した計測システムを考案。訓練中の歩行速度、歩行周期のほか、足にかかる力や歩幅、「かかとがついた」「つま先が離れた」などの動作、重心の移動など詳細なデータを自動的に算出・表示できる機器を開発しています。

今後は詳細な歩行データと重心の移動や左右のバランスから歩容変化を検知して分析する手法の開発を予定。さらに、仮想空間に患者（人）と歩行車や環境（モノ）のデジタルツインを構築し、訓練中の歩行パラメータから挙動を解析・評価する手法を確立して、現実空間の起こり得る、または起き得た事象を予測して適切な訓練内容を逐次提示できるシステムの開発を目指します。

将来的に予測される理学療法士不足にも、DX（Digital Transformation）で対処し、効率的で効果的な歩行訓練の実現につなげたいと考えています。

物理現象を体感できる
新しいロボット教材の開発

また、IoT技術やロボット技術を使った物理教材の開発にも取り組んでいます。物理を学ぶには、質量、力、エネルギーなどの物理量を正しく認識し、実際の物理現象との関係を理解して数式で表現することが重要です。

小川准教授は、動くロボットを通して学習する物理現象を体感できるロボット教材を開発。物理学習に最適なセンサを実装したロボット教材は、実験中に計測した物理量と学習する物理公式を同時にリアルタイムにディスプレイ表示。スピード感や重量感を目で見て音で聞きながら体感的に効率的に学習できます。たとえば、摩擦現象の学習では、重さの違うオモリを載せ、滑りにくさの違う床材の上を、ロボットを押して滑らせることで摩擦力の違いを体感できます。オモリの重さや押す力（＝摩擦力）はセンサで計測され、その値から摩擦係数が算出。公式と共にディスプレイに表示されます。力の量が変化する様子を見て、物体の質量とはたらく摩擦力の関係を体感的に学習することができます。

実際に高校の授業に導入したところ、生徒からは「実際にロボットが動くので現象をイメージしやすい」「楽しみながら学べる」など、物理を体感する効果を示すような意見が寄せられました。

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手術見学の教育効果をもっと高めるには？　
VR空間でとことん学ぶ手術学習支援システム

模範動作に近づくほど得点が上がる
楽しく続けられる高齢者向け体操ゲーム

一方、福祉・健康分野では高齢者向けの健康体操も研究テーマの一つです。

体操は手をきちんと伸ばすなど模範通りにやれば効果がより上がりますが、指摘されないと自分の動作の欠点に気づけません。そこで、より楽しく体操を続けてもらうよう、模範の動作に近づくほど点が高くなるゲームを開発。インストラクターによる体操動作からモーションキャプチャーで関節位置を解析し、模範としてキャラクターに動作させます。それを見ながら体操をするプレイヤーの動作をリアルタイムに解析し、模範動作との違いを判定して得点に反映させる仕組みです。

佐藤研究室では、ゲームの楽しさによって努力や苦労を感じずに効果を上げることを目標に、多彩な開発を続けています。

• 出典：https://developers.google.com/mediapipe/solutions/vision/pose_landmarker/

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