【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！
山崎講師
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。
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