【高校野球〜】故障をふせぎ、ピッチング技術を向上させるには?

目次

  1. はじめに
  2. 故障をふせぎつつ、パフォーマンスを高める投球動作・ピッチング
  3. [動画で解説] 故障をふせぎつつ、パフォーマンスを高める投球動作・ピッチング

私たちは2008年より、コンピュータ・シミュレーションを使って、投球フォームの研究をしてきました。このシミュレーションの名前は、「モーション・シンセサイザー」といいます。主に、統計学・生体力学・最適化手法を駆使して構築しました。
もし、動作データベースを作って、モーション・シンセサイザーで解析すると

1. 故障が生じやすい動作
2. パフォーマンスが向上する動作
3. 故障をふせぎつつ、パフォーマンスを高める投球動作

など、さまざまな動作をコンピュータ上で作り出すことができます。今回は、③の「故障をふせぎつつ、パフォーマンスを高める投球動作」の一例を紹介します。

図1 故障をふせぎ、ピッチングの技術を向上させるには?

図1

私たちは、高校生から社会人野球選手の投球動作をたくさん集めてきました。モーションキャプチャーシステムという3次元動作分析システムを使うときもあれば、デジカメや人工知能を使うときもありました。そして、投球動作中の全身の関節座標を取得してきました。また、その他にボールの速度や回転の情報、痛みやMRIなどの情報なども片っ端から集め、これらをすべてデータベース化してきました(図2)。

図2 データの収集

図2 データの収集

今回は、このデータベースをモーション・シンセサイザーで解析することで、「故障をふせぎつつ、パフォーマンスを高める動作パターン」を調べあげたので、報告します。

図3 すべてのニーズを満たす動作と満たさない動作

図3 すべてのニーズを満たす動作と満たさない動作

図4 画像の重ね合わせ(クリアに見えるほうが、すべてのニーズをみたす動作)

図4 画像の重ね合わせ(クリアに見えるほうが、すべてのニーズをみたす動作)

モーション・シンセイサイザーでの分析結果を図3に静止画で表します。これは、コンピュータ上で作り出した動作です。コンピュータ上で初期設定した項目は、以下の4つです。

1. 球速を高める。
2. ボールの回転方向を順回転とし、回転数を増やす。(ボールの伸びを良くするという意味になります。)
3. ボールをストライクゾーンに入れる。
4. 肩と肘にはたらく接触力を最低限にする(肩・肘にかかる負担を減らし、故障を防ぐという意味になります。)

モーション・シンセサイザーの中には、最適化手法というものが組み込まれています。この最適化手法というものを使うと、データベースのパターン情報が自動的に分析され、上記の①~④のすべての条件を満たす最適な動作パターンをコンピュータ上で求められます。
図3上段は、①~④のすべてのニーズを満たす動作を示しています。
図3下段は、上段と真逆のパターンであり、①~④のすべてのニーズを満たさない動作を示しています。
図3の上段と下段の動作を比較しやすくするため、両者の画像を重ね合わせてみました(図4)。「すべてのニーズを満たす動作」と「その真逆のパターン」について、違いがみえてくるでしょうか?

さきほど、静止画で示した投球動作を今度は動画でみてみたいと思います。

これは、①~④のすべてのニーズを満たす動作を示しています。図3の静止画の上段を動画にしたものです。

これは、上の動画と真逆のパターンで、①~④のすべてのニーズを満たさない動作を示しています。図3の静止画の下段を動画にしたものです。

これは、上の2つの動画を重ね合わせたものです。クリアに見えている方が、①~④のすべてのニーズを満たすほうで、少しぼやけている方が、すべてのニーズを満たさない動作になります。

後ろから見てみます。

上から見てみます。
両者の違いがみえてきたでしょうか?
さて、モーション・シンセサイザーで作成した動作は、自分自身の動作と比較することもできます。自分の動作をデジカメで撮影します。その動画にモーション・シンセサイザーで作成した動作を重ね合わせるプログラムを私たちは作成してあります。それを用いると次のような形になります。

こちらは小学生の投球動作にモーション・シンセサイザーで作った動作を重ね合わせた例です。
こうした動画を選手に提示しながら、
「自分の動作とお手本の動作は、どこが違うと思う?」
と聞いてみます。すると、この選手の場合は、
「左手の使い方が違うような気がする」
と答えてくれました。この選手は小学1年生ですが、小学1年生であっても、自分の動作とお手本の動作の違いに気づいてくれます。
私たちは、投球動作の指導法として、「このお手本のように投げなさい!」という押しつけがましく行う指導は好ましいことではないと考えています。
「自分の動作とお手本の動作は、どこが違うと思う?」
というような、選手の自発性を促す指導法にこのシンセサイザーの動画は役立ちます。
お手本との違いに自分で気づいて、自発的に修正を図る。そして、またお手本と比べる。
私たちは、この繰り返しが、動作の習得や上達に重要だと考えてします。このように、自身の投球動作と理想の投球動作を簡便に比較できるアプリケーションを現在開発中ですので、今後をご期待ください。
最後に、成人の投球動作とモーション・シンセサイザーで作成した動作を重ね合わせた例を提示します。

注)今回は、モーション・モーションシンセサイザーの原理の詳細については記事の中で触れていません。原理について、詳しく知りたい方は、こちらの文献をご参照ください。
また、ホームページにも原理を図解しています。ご興味があればこちらのサイトをご参照ください。
リンク先URL:https://www.jstage.jst.go.jp/article/sobim/39/1/39_5/_pdf
リンク先URL:http://spolabo.justhpbs.jp/principle.html

この記事の作成者


石井壮郎石井壮郎
Takeo Ishii

博士(スポーツ医学)
日本整形外科学会 整形外科専門医
日本体育協会 スポーツ認定医
スポ・ラボ(一社)理事

千葉県船橋市出身、小学3年生から野球をはじめた。学生時代より「パフォーマンス向上と障害予防を両立するようなスポーツ動作」の開発に強い関心があり、2008年から筑波大学で研究を開始した。「スポーツ障害の最大の治療戦略は予防である」という経験に基づいた持論を展開し、あたかも天気予報の降水確率のように、近未来の投球障害の発症確率を予測するアプリケーションを開発し、運用している。最近は、「モーション・シンセサイザー」という統計学を駆使したコンピュータ・シミュレーションを開発し、障害防止とパフォーマンス向上を両立する動作をコンピュータ上で作成する研究を行っている。


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