【初心者エンジニア向け】OpenPoseとは?人の姿勢を見抜くAIの仕組みと使い方をやさしく解説!

こんにちは。ゆうせいです。
今日は、人間の体の関節や動きをAIで検出する技術「OpenPose(オープンポーズ)」について、新人エンジニア向けにやさしく説明していきます!
「人の“骨格”ってどうやって見えるの?」「動画でも使えるの?」と疑問に思っている方、大丈夫です。OpenPoseはとても直感的な技術なので、構造を理解すればすぐに応用できますよ!
OpenPoseとは何か?
人間の骨格を“見える化”するAIモデル
OpenPoseとは、人間の姿勢(ポーズ)を画像や動画から推定するオープンソースのライブラリです。カーネギーメロン大学(CMU)の研究チームが開発しました。
具体的には、人の体の関節(キーポイント)を検出して、それを線でつないで骨格のように見せる技術です。
たとえば、次のような部位を検出します:
キーポイント(例) |
---|
頭、鼻、目、耳 |
肩、肘、手首 |
股関節、膝、足首 |
そして、こうしたキーポイントを2D座標で出力します。
OpenPoseでできること
静止画でも動画でも使える!
- 複数人の姿勢を同時に検出できる
- リアルタイムで動きを追える
- 手や顔の細かい動きも検出可能
- キネクトのようなセンサーがなくてもカメラ画像だけでOK
まるで、「目で人の動きを読めるAI」みたいですよね!
どうやって動いているの?(ざっくり解説)
OpenPoseの基本的な仕組みは、2段階の処理で構成されています:
ステップ1:パートアフィニティフィールド(PAF)を推定
- まず画像から関節(キーポイント)の位置を予測します
- 同時に「この関節とあの関節は同じ人のものか?」というつながり(PAF)も予測します
ステップ2:キーポイントをつないでスケルトンを作成
- キーポイント同士をスコアに基づいて組み合わせ
- 一人一人の**骨格構造(スケルトン)**を再構成します
図で表すと:
[画像]
↓
[キーポイント推定(関節位置)]
+
[PAF(つながり推定)]
↓
[スケルトン構築(どの関節が誰のものか)]
専門用語の解説
用語 | 意味 |
---|---|
キーポイント(Keypoint) | 体の重要な関節の位置(2D座標) |
PAF(Part Affinity Field) | 関節と関節の“つながり”をベクトル場で表現 |
スケルトン(Skeleton) | キーポイントを線でつないだ“人型の構造” |
OpenPoseはどこで使われているの?
とっても実用的な技術なので、様々な分野で使われています。
分野 | 活用例 |
---|---|
フィットネス/ヨガ | 姿勢指導・フォーム分析 |
モーションキャプチャ | ゲーム・映画・アニメ制作 |
医療/リハビリ | 歩行分析・動作評価 |
監視カメラ | 不審な行動の自動検出 |
スポーツ | パフォーマンス解析・コーチング |
メリットとデメリット
メリット | デメリット |
---|---|
カメラだけで人の動きが取れる | GPUがないと重い(高スペックが必要) |
複数人対応/高精度/高汎用性 | 人が重なっていると精度が落ちることも |
リアルタイム処理が可能 | セットアップや依存ライブラリが少し複雑 |
OpenPoseを試すには?
OpenPoseはC++/Python実装があり、事前にビルドされたバイナリやGoogle Colab版もあります!
スタート手順の一例:
- GitHubからOpenPoseのリポジトリをクローン
- CMakeでビルド(Windows/Linux/macOS対応)
- GPU環境ならリアルタイム処理もOK!
--image_path
や--video
オプションで画像・動画を解析!
今後の学習の指針
OpenPoseの理解ができたら、以下のステップを進めてみましょう!
- 出力されたキーポイント(JSONや配列)を使って自作アプリを作ってみる
- 姿勢分類やスポーツ分析などに応用
- 他のポーズ推定ライブラリ(MoveNet、BlazePoseなど)と比較してみる
- 3D姿勢推定や骨格アニメーションにも挑戦!
OpenPoseは「人の動き」に注目したAI技術の入り口として最適です。動かしてみると理解が一気に深まります!
次は、画像や動画でOpenPoseを使って、自分の姿勢を可視化してみましょう!質問があれば、いつでも聞いてくださいね。
生成AI研修のおすすめメニュー
投稿者プロフィール

- 代表取締役
-
セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します!
この記事に間違い等ありましたらぜひお知らせください。
最新の投稿
全ての社員2025年7月4日正解率と適合率の違いとは?混乱しやすい評価指標をやさしく解説
全ての社員2025年7月4日誤差関数と損失関数、コスト関数の違いとは?初心者でもスッキリ理解できる数学の基本
全ての社員2025年7月4日【初心者エンジニア向け】「次元」「特徴量(とくちょうりょう)」「パラメータ」の違い
全ての社員2025年7月4日【初心者エンジニア向け】ベクトル空間と次元数の関係