Aiが自動で最適なポジションを導いてくれる。スマホで撮影したペダリング中の動画をアップするだけ。センサーもマーカーもフィッターも不要。スマホとローラーがあればいつだってできる。自宅で簡単に最適なバイクポジションが導き出せるのがMyVeloFitだ。
まずは、動画をみたほうが話が早い。
これ、iphoneで撮影してアップしただけやで。。。センサーもマーカーもなんもいらん。なんもいらん。Aiがここから最適なポジションになるように「サドル上げろ」「ハンドル下げろ」って支持してくれて最適な角度になるように追い込んでいく。。。 pic.twitter.com/Mau6xDm88b
— IT技術者ロードバイク (@FJT_TKS) September 27, 2023
MyVeloFitはオンラインで処理が行われる。特別なアプリのインストールは不要だ。アップロードした動画はAiによって自動で映像認識されポジションが解析される。
MyVeloFitのテクノロジーは、プロのバイクフィッターと同様のポジション評価方法が用いられている。身体の部位や、関節角度を特定し、最適なポジションに導くようプログラミングされている。バイクに乗る前に関節の可動域、柔軟性、運動能力を評価し、次にバイク上でのポジションを分析していく。
これらの測定値を使用して、最適なポジションを導き出す仕組みだ。1度で最適解に導くのではなく、まずはサドル高に変化を加える。調整後にさらに細かなポジションの調整を加え、変化を評価し、あなたに合ったフィットが見つかるまでプロセスを繰り返す。
日本ではまったく知られていないシステムだが、既に50カ国、15000人のユーザー、3万件のフィッテングデーター、30億個のビッグデーターがクラウド上にデーターとして蓄積されている。
フィッティングの流れとしては、
- モビリティ・アセスメント
- バイクアセスメント
- フィードバック
１～３の流れになっており、3のフィードバックを元に調整後、2のバイクアセスメントを繰り返す。何度か調整を繰り返しながら最適なポジションへとAiが導いてくれる仕組みだ。
実際に行ってみたレビューは次章から紹介する。
モビリティ・アセスメント
身体のパフォーマンスもAiが判別する。
モビリティ・アセスメントは、身体の可動域を測定する。自転車に乗らない状態での柔軟性や体の癖を見定めていく。この測定結果は、次のバイクフィットに加味されるため正しい手順で測定をしておく必要がある。
なお、このアセスメントすらもAiが測定する。指定の動きや動作を動画で撮影してアップロードするだけでいい。フィッターに体を触られるのが嫌な女子にとっても嬉しい機能だ。
アセスメントは、上半身と下半身の可動性を評価する。バイクでのフィッティングを微調整するために、一連の動きを2本の短いビデオで撮影するだけだ。
測定すると以下のような評価が下される。
次はいよいよ、バイクフィットだ。ペダリング中の動画を20秒ほどアップロードするだけでいい。
バイクフィット
まずは、バイクの種類と目標とするゴールを定める。レースに出る人は「Performance」、快適で速く走りたい人は「Performance and Comfort」、快適に乗りたい人は「Confort」を選ぶと良い。
以下の手順に沿って動画を撮影し、アップロードする。
- フィッティングの前にウォームアップを行う。10～15分ほどバイクに乗ることで、通常のライディングと同じように身体が反応するようにする。
- フィッティング中、両手はバイクの主要な位置に置く。ドロップバーバイク（ロード、グラベルなど）ではブラケットフード上、トライアスロン＆TTバイクではエアロバー、MTBやハイブリッドバイクではグリップの上。
- フィッティング中は、トレーナーで少し抵抗をかけて、自然なケイデンスでペダルを漕ぐ。ライディングと同じように身体を分析する必要があるためだ。
- ビデオは横から（左または右どちらでもいい）、ライダーに対して正対して（斜めにならないように）撮影する。
- 頭からつま先まで、ライダー全体が常にビデオフレームに収めること。
- ビデオの長さは10～20秒とし、走行中のライダーのみが映るようにトリミングすること。ライダーがバイクに乗ったり降りたりしている映像や、バイク上でポジションを変えている映像はエラーになる。
- カメラは静止させる。最良の結果を得るには三脚を用いる。
- 背景と対照的でコントラストのはっきりとしたジャージを着る。暗い背景に黒い服はAiがライダーを見つけるのが難しくなる。
iphoneであれば「編集」から動画を簡単にトリミングできる。20～30秒ほどの動画で十分だ。次はAiによるフィードバックに移ろう。
撮影の際は、三脚に以下のスマホアダプターを取り付けて行っている。
フィードバック
Aiによる解析結果はサドル高さの調整から始まる。1発でポジションを出すのではなく、通常のフィッティングと同様にサドル高さを最適値に持っていってから、微調整を行っていく。したがって、フィードバックを元に調整したあと、先程のバイクフィットに戻り、フィッティングを繰り返していく。
最適値はレッド～グリーンに位置している黒いタテ棒をみることで判別できる。わたしの場合は、サドル高が高く、あと5mm下げろという指示が出た。
上死点の解析結果
下死点での解析結果
9時の解析結果
また、サドル後退幅は1回目の時点では算出されず、サドル高を調整した後に再度測定する提案がされた。ハンドルバーの高さは低すぎるためあと10mm高くしても良いという提案だ。
ハンドルバーリーチ（ステム長）は最適値に収まっている。
ここまでの内容を読み解く必要はなくAiが教えてくれる。
サドルの高さおよび、サドルの後退幅の両方がずれています。ハンドルバーの高さとステムの長さに関する指示に従う前に、それらが正しいことを確認してください。
全体の動きも測定される。
Knee
膝のトラッキング（緑）：緑色のドットは、ペダルストローク中の膝の動きを追跡し、平行した緑色のバーは、膝の動きの最前部と最後部の限界を示す。
足首のトラッキング（紫）
足首のトラッキング（紫）：紫色の楕円は、ペダルストローク中の足首の動きを平滑化したもので、平行バーは足首の動きの最前部と最後部の限界を示す。白い点は、足首の動きの中心を表している。
ヒップトラッキング（オレンジ）
ヒップトラッキング（オレンジ）：オレンジのドットが、ペダリング動作中の腰の動きをトラッキング。
重心（ピンク/グリーン）
重心（ピンク/グリーン）：胴体にあるピンクの点と緑の縦棒は、重心のおおよその位置を示している。重心の位置は、バイクの前後バランスや一般的なハンドリングに影響する。
無料から使えるがProがおすすめ
| フリープラン：無料 | 愛好家：35ドル | プロ：75ドル |
|---|---|---|
| 週に 1 回のアップロード | 1回限りの支払いで2 週間のアクセスが可能 | 1 年間*期間サブスクリプション |
| 1人のライダーのプロフィール | 1人のライダーのプロフィール | 1人のライダーのプロフィール |
| シングルバイクプロファイル | シングルバイクプロファイル | 無制限の自転車プロファイル |
| 基本的なフィット分析 | 1 日あたり 5 回のアップロード | 無制限のアップロード |
| AI に基づいた公平な自転車サイズの推奨事項 | 高度なフィット分析 | 高度なフィット分析 |
| AI に基づいた公平な自転車サイズの推奨事項 | AI に基づいた公平な自転車サイズの推奨事項 | |
| 詳細な適合レポート | 詳細な適合レポート | |
| 具体的な調整の推奨事項 | 具体的な調整の推奨事項 | |
| 専門家のレビューが利用可能** | 専門家のレビューが利用可能** | |
| モビリティの評価 | モビリティの評価 | |
| 30日間のより良いフィット感保証 | 30日間のより良いフィット感保証 |
無料で使えるが、何度も動画をアップロードする必要があるのと、複数台のバイクを使用するためProプランを選んだ。
また、私自身もプログラミングでPythonの機械学習に取り組んでいる傍ら、MyVeloFitの開発者のJustinさんとやりとりをさせていただいている。その中でいくつか質問していったところ、新規ユーザー向けの10%offのバウチャーを頂いた。
MyVeloFitを試してみたい方は、以下のリンクから飛ぶと自動的に10%OFFが適応される。お得にProプランを使ってほしい。
開発者のJustinさんと一問一答
Q1. what is the best video format for uploading?
A1: The system is designed to accept most common video formats. Some dslr/mirrorless camera formats and codecs can cause issues.
Q1. アップロードに最適なビデオ形式は何ですか？
A1: システムは、ほとんどの一般的なビデオフォーマットを受け入れるように設計されています。一部のDSLR/ミラーレスカメラのフォーマットやコーデックでは問題が発生する可能性があります。(筆者追記：SONYの独自コーデックXAVCとか)
Q2. Do I need to consider camera lens distortion?
A2: We recommend avoiding any extra wide lenses/settings. But in general lens distortion is not an issue
Q2. カメラのレンズの歪みを考慮する必要はありますか？
A2: 余分なワイドレンズや設定は避けることをお勧めします。しかし、一般的にレンズの歪みは問題ではありません。
Q3. Is there a FPS (60fps or 30fps) specification for video?
A3: No specification, 30 is fine.
Q3. ビデオのFPS（60fpsまたは30fps）の指定はありますか？
A3: 指定はありません。
Q4. there is no position item for cyclo-cross, how can I adjust it (e.g. using gravel as a reference)?
A4: For most riders our gravel positions work great for CX, no adjustments needed.
Q4.シクロクロス用のポジション項目がありませんが、どのように調整できますか（グラベルを基準にするなど）？
A4: ほとんどのライダーにとって、グラベルのポジションはシクロクロスに最適です。
Q5. the system is very similar to idmatch, but is the Ai mechanism different?
A5: Our software was developed entirely in-house, so we’re not sure how it compares to the algorithm ID match might use.
Q5.システムはidmatchとよく似ていますが、Aiのメカニズムは違うのですか？
A5: 私たちのソフトウェアはすべて自社で開発したものなので、idmatchが使用するかもしれないアルゴリズムと比較してどうなのかはわかりません。
まとめ：ポジションはAiが導き出す時代へ
これまでフィッティングといえば、大掛かりなシステム、フィッターや専用器具が必要など、簡単に手の届くものではなかった。idmatchやRETULなど大掛かりなシステム、レーザー、マーカー、レベルなどを用いらなければ正確なフィッティングなど行えなかった。
ところがどうだろう、Ai技術の飛躍的な発達、画像認識、解析技術の技術革新により、スマホひとつあれば簡単に最適なポジションが出せる時代が訪れてしまった。
専用器具も、大型設備も、マーカーも、フィッターもいらない。
スマホひとつあればいい。
75ドルは高いだろうか？私は様々なフィッティングサービスを受けてダントツに安いと思っている。これまで10万円以上支払い、行き帰りの交通費を考えると75ドルは安すぎる。フィッティングにかかる時間、フィッターのスキル、フィッティング場所に行く労力など加味すると、どう考えても安すぎる。
1年中、バイクフィッティングを好きなだけ、好きな時間、何度も行えるのだから。
じっくりとポジションを自宅で解析できるフィッティングシステムが、あなたのご自宅に誕生するのだ。すでに、スマホ、固定ローラー、ロードバイクを持っていればもう準備完了だ。
ポジションもAiが導き出す時代だ。いまこの瞬間から、あなたの最適なポジションへの扉が開かれている。
