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弓道の射形をAIで解析する方法 ChatGPT・Claude・Gemini、3つの役割と使い分け

弓道の射形をAIで解析する方法｜ChatGPT・Claude・Geminiの使い分けとプロンプト例第2回／全3回弓道の射形をAIで解析する方法 ChatGPT・Claude・Gemini、3つの役割と使い分け射形の静止画や動画を、今すぐ手持ちのAIに送ってみてほしい。返ってくる指摘を読んで「それはなぜか？」とひとつだけ聞き返す。この往復だけで、指導者に言われ続けてきた問題の「構造」が見え始めることがある。たとえば離れが乱れる原因が、取懸けの手の内にあったとわかる——そういうことが起きる。本記事は全3回シリーズの第2回だ。第1回「弓道の射形をAIで解析するための撮影方法｜カメラ位置で精度が9割変わる」では撮影条件の整え方を扱った。第3回「弓道の射形の原因をAIで特定する方法｜Gemini×Claude×ChatGPTで"なぜ"を解く解析手順」では実例を使って射形の詳細解析を扱っている。こちらも併せてお読みいただきたい。スマホアプリとLLMは、何が違うのか弓道専用のフォーム解析アプリもある。動画解析ができるものも登場しており、動作を数値化したり、お手本と並べて比較したりできる。それではなぜ、あえてLLMを使うのか。答えは一言でいえる。アプリは「ズレを検出する」。LLMは「なぜズレるかを仮説として提示する」。そしてもうひとつ。LLMには問いを変えれば解析の深さが変わるという性質がある。これはアプリにはない。比較軸スマホアプリ LLM（ChatGPT等）できること関節角度の数値化、お手本との比較再生観察→原因の連鎖を自然言語で追求苦手なこと「なぜそうなるか」の推論／側面からの有効な数値取得が難しい奥行き・前後位置の判別（2D画像から3D空間を推測する限界）。横向き・斜めアングルの併用で補完できる／道着や弓で隠れた関節は推測になる弓道特有の問題核心情報（引き分けの深さ・矢線・肩甲骨の前...

弓道の射形の原因をAIで特定する方法 Gemini×Claude×ChatGPTで"なぜ"を解く解析手順

弓道の射形の原因をAIで特定する方法第3回／全3回弓道の射形の原因をAIで特定する方法 Gemini×Claude×ChatGPTで"なぜ"を解く解析手順射形の問題は「症状」としては見える。離れで弓手が落ちる。妻手が前に出る。会が保てない。しかし「なぜそうなっているか」まで辿り着けることは少ない。指導者に指摘されても「わかった気がするけど改善しない」という経験はないだろうか。意識して直そうとすると、今度は別の場所がおかしくなる——これが射形の厄介さだ。第1回「弓道の射形をAIで解析するための撮影方法｜カメラ位置で精度が9割変わる」では素材の作り方を、第2回「弓道の射形をAIで解析する方法｜ChatGPT・Claude・Gemini、3つの役割と使い分け」では3つのAIの役割と使い分けを解説した。第3回では、道場仲間のLinさんの体験を通じて、Gemini×Claude×ChatGPTを連携させた「精密解析フロー」をご紹介する。 Linさんの相談——「離れで妻手が前に出てしまう」 Linさんは弓道歴7年。現在は四段受審中だ。離れで妻手が前に出てしまう「前離れ」に長年悩んでいる。指導者から何度か指摘されていたが、意識すると別の場所がおかしくなる——という状態が続いていた。自分がAI解析をやっていると話したところ、相談を持ちかけてきた。そこで、まずは動画を一緒に見ることにした。 Step 0：AIの前に、人間の目で見る AIに渡す前に、まず自分の目で見る。これは第1回でも強調したことだ。真横と斜め前の動画を一緒に見て、気になったことをそのまま伝えた。「大三で妻手の上腕骨が外旋していない。肘頭が後ろに向かず、肘が前方に残ったまま引き分けに入っている。離れで肘が後ろ下に逃げる余地がないため、妻手が前に出ざるを得ない構造になっているのではないか」上腕骨を外旋させることで、肘頭が後方に向き、引き分けの軌道が体の後ろ側に乗りやすくなる。肘が後ろへ通る道ができれば、妻手は前に出なくて済む。しばらくは「上腕骨の外旋」を意識して稽古することになり、AI解析は次回に持ち越しとなった。修正の手応えと新しい問題数日後、Linさんから報告が来...

弓道の射形をAIで解析するための撮影方法｜カメラ位置で精度が9割変わる

弓道の射形をAIで解析するための撮影方法｜カメラ位置で精度が9割変わるスマホで撮った動画をAIに送れば、射形の問題を指摘してもらえる時代になった。しかし、どんな優秀なAIも、映っていないものは見られない。解析の精度を決めるのは、実はAIの能力より先に「撮影」だ。解析結果に納得がいかないケースでは、「AIが外している」のではなく「撮影が外れている」場合が少なくない。カメラの位置がずれていれば、AIは正しいことを言っているのに的外れな指摘になる。逆に言えば、撮影さえ正しければ、AIは驚くほど具体的な観察を返してくれる。このシリーズでは、スマホ1台でできる弓道AI解析の全手順を3回に分けて解説する。まず第1回は「撮影」——解析精度の土台となる部分から始めたい。 AIは何を見ているか——身体ランドマークという考え方 AIが射形を解析するとき、「射形全体の印象」を見ているわけではない。骨格上の特定のポイント—— 身体ランドマーク ——を基準に、関節の角度・左右の対称性・動作の連鎖を読み取っている。弓道で特に重要なランドマークは以下だ：両肩（肩峰）：左右の高さと前後の位置腋窩の向き：肩甲骨の動きを間接的に示す。（正面や斜め前の動画で）視認できなくとも肩甲骨の動きが推測できる重要ポイント肩甲骨・脊椎：背面の動き。背中側からの撮影で特に見えやすい頚椎（首の立ち方）：頭部が前に出ていないか、左右に傾いていないか両肘：軌道と高さ両手首：打起しから会までの動線骨盤：前傾・後傾・側傾膝・足首：足踏みの安定性 AIはこれらのランドマーク同士の位置関係から、「弓手肩が抜けている」「妻手肘の軌道がずれている」「肩甲骨の外転が起きている」といった判断を行う。これらのランドマークがカメラにしっかり映っていることが、解析精度の大前提になる。ここが重要：AIと人間では「最適な撮影角度」が違うカメラ位置を考える前に、一つ押さえておきたいことがある。 AIが解析しやすい角度と人間が問題に気づきやすい角度は、必ずしも一致しない。この違いを理解しておくと、撮影の設計が変わってくる。 AI解析には「真横」が基本 AIが得意とするのは、動作の連続性と前後...

弓道×AI | リミナル・プラクティス

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