Opening Remarks

Our (SIP) session introduces research on information processing with close connections to sport, serving as a forum for discussion on the application of highly advanced information processing (AIP) technologies for competitive sports.
The accurate acquisition of information processing for the highly challenging movements performed by top athletes resonates with spectators and viewers watching in arenas, stadiums, or online, thereby enhancing the value of the play. For example, the AIP based on high-definition (SHV) camera, such as 8K and 16K, is essential for this purpose. Improvements in such camera technology motivate sports fans to watch athletes’ performances live. Furthermore, developing such information processing based on SHV system can increase not only stadium attendance but also the number and duration of remote viewings. The findings in various AIPs based on 3D scan data obtained from top athletes can be utilised in school education as well as in across a wide range of fields such as promoting human health business. We have welcomed the session as a research and development field -SportImTech- that offers awareness of new technological development from both the sports and information technology perspectives.

ウェアラブル脳波計による脳状態推定とその応用 ～ 身体拡張を目指して ～

In recent years, research on the brain has attracted increasing attention in relation to human cognition and behavior. Significant technological advances in brain activity measurement devices, including downsizing and cost reduction, have been gradually making it possible to measure human activity in everyday environments. This research utilizes wearable electroencephalogram (EEG) devices to establish an engineering platform for brain information processing technology and to apply it to brain-computer interfaces (BCI). Specifically, it involves estimating drowsiness from single-channel EEG signals for neuromarketing applications, and classifying event-related potentials using semi-supervised learning to assist communication in severely disabled patients. Furthermore, brain responses have been modeled within a control-theoretical framework using brain stimulation. This presentation will discuss the potential for new insights into human understanding and behavioral support through wearable EEG. It will also address future challenges in compact brain measurement devices, ultimately aiming to contribute to the realization of human augmentation by enhancing the interaction between the brain and technology.

ポジトロン断層撮像法による脳のハイパフォーマンスイメージング

Positron Emission Tomography (PET) is one of the effective imaging methods such as for cancer diagnosis. Furthermore, it is also a promising means for advancing molecular imaging research towards future drug development. To further expand such application fields, it is crucial to continue enhancing PET capabilities. Against this backdrop of expectations and within the context of global competition, research and development of next-generation PET is progressing. In Japan, research is being vigorously pursued on improving the resolution and sensitivity of the devices, as well as realizing low-cost systems. This presentation introduces the development of next-generation PET devices and core technologies aimed at a future free from the burdens of cancer and neurological diseases. Furthermore, as a potential extension of PET diagnosis, some research results of diagnosis of sports-related brain disorder and exploration of brain function which may contribute to unlocking athletic potential.

実戦におけるトップアスリートの心-身体-脳のダイナミクス

The mind and body profoundly influence each other. For example, the “zone” (flow) state experienced by athletes during sports performance is a prime example. This influence extends beyond the practice of advanced sports techniques, forming the foundation for everyday communication, decision-making, inspiration, and more—far more than people realize. A significant part of this influence relies on brain functions that are largely unconscious or implicit for the individual. To analyze the underlying mind-body-brain dynamics driving performance, we have measured athletes’ behaviors and physiological states during actual competition or equivalent conditions across various sports, ensuring measurements do not interfere with it. This lecture will introduce some of these findings, from an educational perspective accessible to non-specialists.

休憩

運転技能に関連する情報処理の基礎 ～ 個人の特性に応じた運転フィードバック提供のために ～

Driving is an information processing sequence from perception-operation. This talk introduces driving skills in curve driving: operation-smoothness and stability, difficulty road geometry base, and speed choice consistency. These approaches share much in common with perception-action research in sports science. We welcome discussion on commonalities and potential applications across the fields.

グラフ信号処理を用いた3Dデータの品質改善及び評価手法

There is expectation that 3D data generated from footage captured by multiple cameras will be utilised in the future for purposes such as form analysis of sports athletes. To realise this expectation, it is necessary to resolve the quality degradation that occurs during 3D generation and compression. This presentation introduces methods for improving and evaluating the quality of 3D data using graph signal processing techniques.

ハイパフォーマンススポーツのための映像センシング・認識処理

The application of video sensing technology is becoming increasingly important for improving performance analysis in sport competitions.
This presentation will show a high-speed motion sensing method that uses event cameras, and explain how to estimate the trajectory and rotation of a ball. Moreover, it will explain the principles behind this technology and illustrate application examples.

休憩

バスケットボールのハイパフォーマンス分析の最前線

In team sports, the collection and digitization of critical information—specifically “when, who, where, what was done, and what happened”—is being conducted. For sports like basketball and soccer, where players’ actions intersect, both opposing and team players occupy the same playing area. Under these conditions, conducting detailed performance measurements for every single player remains one of the most challenging tasks even today. Regarding this extremely difficult challenge, we will introduce our top-tier performance analysis conducted so far and, focusing primarily on basketball, provide an overview of the future of sports analysis.

Integrating Multi-Object Information for Dominant Area Analysis in Badminton

Modern badminton analysis increasingly relies on using different visual information to understand player movement and tactics during rallies. This study focuses on detecting and tracking three important objects in badminton: players, shuttlecock, and rackets using computer vision and machine learning. Player detection is done using YOLOv3, trained with different heuristics to improve accuracy. Shuttlecock detection uses U-Net model with residual connection, which helps capture the fast shuttle movement more clearly. Racket detection is carried out with YOLOv11 using a newly developed dataset that includes racket orientation, allowing both position and angle to be identified. Each detection is then tracked over time to create continuous movement paths for all objects. Based on these detection results and trajectories, the study performs dominant area analysis to estimate which parts of the court each player can control. Adding information from the racket and shuttlecock makes the result more accurate and realistic compared to using only player positions. By combining all three detection results in the final stage, the study provides a clearer understanding of movement, control, and tactical balance in badminton rallies, showing how multi-object analysis can reveal deeper insights into the game.

休憩

パブリシティ権とAI

The rapid proliferation of generative AI has ushered in an era in which content replicating the likenesses and voices of both public figures and private individuals can be produced with unprecedented ease. As a result, the scope of issues surrounding publicity rights?once largely confined to advertising and commercialization?has expanded to encompass the research, development, and application of AI technologies.
This presentation will first provide an accessible overview of the fundamentals of publicity rights for researchers in sports information processing, before examining case studies involving portrait generation and deepfakes. It will then outline the legal risks that engineers are likely to encounter, together with key considerations for system design and development. In addition, the discussion will address potential infringements arising from the collection and use of training data, questions of liability for generated content, and recent regulatory developments in the United States and the European Union.
Finally, the presentation will explore how to strike an appropriate balance between technological innovation and the protection of individual rights, with a view to fostering AI development that remains socially compatible. By highlighting the legal issues that AI developers must understand, it aims to provide perspectives that are directly relevant to practical implementation.

スポーツ動画像解析の研究開発とAI活用によるビジネス創出

This presentation, entitled ‘Research and Development in Sports Video Analysis and Business Creation through AI Application’, will outline fundamental aspects of sport video analysis using such as traditional general Information Processing and AI, before examining the creation of high-value-added business opportunities through sports images.

Closing Remarks

SIP expects that this special session will open doors to new technologies for information processing related to sport. The perspective of the integration of sport and image information technology —will remain crucial for enhancing physical education and sport performance improvement in the future.

開会

クリエイティブ、広告、マーケティングに関するAI技術の研究開発と取り組み

本講演では，NTTドコモにおける画像・映像メディア処理技術の研究開発と，実サービスへの適用事例を紹介する．
まず，画像を中心とした広告クリエイティブへの取り組みについて述べる．広告の効果予測，改善提案，生成，そして審査支援まで，AI技術を用いて制作プロセス全体を効率化・高度化するアプローチの概要を解説する．
次に，映像配信サービスにおける事例を紹介する．
視聴体験を維持しつつ適切な広告配信機会を最大化する挿入位置の最適化や，プロモーション用のニュース記事生成など，映像解析技術の活用について触れる．
最後に，自社で大規模プラットフォームを持つ企業ならではの視点で，豊富なデータを活用できる開発上の強みと，実運用や社会実装において直面する特有の課題について議論する．

Eコマース領域でのクリエイティブ生成AIの技術開発と活用事例

Eコマースでは，ユーザーの購買意欲を高めるために，魅力的で目を惹く商品画像の制作が欠かせない．このような制作のためには商品写真・テキスト・装飾要素などを効果的に配置するデザインスキルが必要とされる．
生成AIが普及し始めた現在ではより多くのストアが短時間で高品質なクリエイティブを制作できるようにするために，AI活用した自動化・支援技術の導入が有望である．
本講演では，Eコマース領域におけるクリエイティブ自動生成・制作支援AIの技術開発とサービスでの活用事例を紹介する．

Human-CenteredなAI研究と広告クリエイティブ領域への応用：アルゴリズムによる人の拡張，人の代替の限界

大規模言語モデルや拡散モデルの発達は，専門的な知識や技能を必要とすることない，高品質な文章や画像 （広告業界ではクリエイティブと呼びます） の大量生成を実現しました．
クリエイティブに対する研究は究極的には「アルゴリズムによる人の代替」か「アルゴリズムによる人の拡張」かに二分できますが，我々の研究グループでは後者に関心を持っています．
本講演では，「アルゴリズムがいかに人の創造性を拡張しうるか」「アルゴリズムによる人の代替の限界はどこにあるか」の二つに焦点を当て，大小さまざまな取り組みをご紹介します．

大規模行動モデルのマーケティングへの活用

NTTは，オンラインや店舗など，多様なお客さま接点から得られる時系列データをもとに，お客さまのニーズを予測して販促施策に活用するAI技術「大規模行動モデル（LAM : Large Action Model）」を確立し，一人ひとりのニーズに応じた1to1マーケティングを実現しました．LAMは，顧客データによく見られる，数値データとカテゴリカルデータが混在し，欠損や偏りを含む時系列データに対して高い予測性能を発揮する，Transformerベースのモデルです．本発表ではLAMの概要と活用例をご紹介します．

閉会

開会

XR標準化の動向と医薬品物流・リハビリ分野でのインターバース実証

本講演では，まず，国際会議（ISMAR，IEEE VR）やデジュール標準化組織（ISO/IEC JTC 1/SC 24）でのXRやメタバースに関するトピック，特に各用語の起源や定義について紹介する．例えば，XRはeXtended Realityの略だと見なされがちであるが，必ずしも正しいわけではない．メタバースが何を指すかについても様々な解釈が存在する．次に，産業技術総合研究所と民間企業との共同研究で実施した医薬品物流，リハビリを含む各産業分野でのXRやインターバース（XR＋メタバースと実世界に存在する社会）適用に関する実証事例について概説する．

日本デジタル空間経済連盟と日立製作所のメタバースへの取組み

本講演では，民間企業におけるメタバース関連の開発状況だけでなく，横断的なコミュニティや団体の活動を報告する．メタバースは5年程前に社会トレンドとなり，その際に国内でも多数のコミュニティや団体が発足した．発表者が理事を務めている日本デジタル空間経済連盟も，その一つであり，幹事会社はSBI証券である．また，発表者が勤務している日立製作所ではメタバースの産業応用として様々な顧客業務への適用を進めており，多数の発表やプロトタイプの展示を行っている．本講演では，日本デジタル空間経済連盟の取組み，日立製作所のメタバースとAI技術の研究開発の概況ついて紹介する．

現実拡張メタバースで現場作業を支援するAIエージェントNaivy

日立製作所では，産業分野におけるAIエージェント活用を意識し，NaivyというAIエージェントを開発している．Naivyは，メタバース空間をインターフェースとして，現場の作業者と対話しながら支援を行い，非熟練者の心理的負担を軽減しつつ，技能継承や作業効率の向上を実現することをめざしている．今回の発表では，いくつかの事例を通じて，AIエージェントと作業員による協働の有効性と，将来の展望について発表する．

休憩

鉄道車両メンテナンスの現場力を高める「車両メタバース」

鉄道オペレーションに関わる人材確保が大きな課題となっている中で，東武鉄道ではデジタル技術の活用によって効率化だけでなく，社員のスキルとエンゲージメントの向上，人材の獲得と定着の強化を実現し，鉄道事業の持続性を高めることをめざしている．日立は，Lumada3.0を体現するソリューション群HMAXで様々な分野の課題解決を推進している．両社は協創を通じて，東武鉄道のビジョンの実現につながる日立のHMAXソリューションの活用検討を進めている．本発表では，情報把握の効率化やコミュニケーションの質の向上によって現場力を高める仕組みとして，車両を三次元的に再現し，関連するナレッジなどを部品に紐づけて蓄積する「車両メタバース」を紹介する．

NVIDIA RTX PRO Blackwellで加速するフィジカルAIと産業デジタル化

デジタルツインや世界基盤モデルを活用することで，現実空間では入手が難しかった希少かつ多様な学習データの生成が可能となります．デジタルツインの活用事例や，フィジカル AI を構築する上で必要となる学習用データの生成手法についてご紹介します．

バーチャル空間の活用によるDX

閉会

開会

＜技術振興賞＞進歩開発賞（現場運用部門）受賞
特殊カメラを用いたゴルフ打球軌跡リアルタイム描画システムの開発

＜技術振興賞＞進歩開発賞（現場運用部門）受賞
同一チャネルで全二重伝送を可能にするFPU高度化

テレビ番組の素材伝送には，マイクロ波帯の無線装置（FPU）を使用している．A地点⇔B地点の双方向伝送や，A地点→B地点→C地点といった中継伝送を行うには，2対向のFPUを異なる周波数のチャネルで運用する必要があったが，同一チャネルで運用しても，混信する2波を分離して回線構築する事を可能とした．LDMやMIMOの技術を，7GHz帯，10GHz帯のFPUに応用し，独自に考案した手法と組み合わせることで実現した．国際電気製FPU（ZS200シリーズ）のソフト改修で実装できており，同機種であれば購入済みの装置に後入れすることも可能．従来のFPUとの互換性も確保しており，少ない負担で導入する事ができる．

＜技術振興賞＞進歩開発賞（研究開発部門）受賞
コンテンツレイヤリング対応VVCマルチレイヤエンコーダの開発

高速なネットワークの普及によりVODサービスが一般的となった．このようなサービスでは通信の特徴である双方向性を利用して，視聴者に適した映像コンテンツを配信する個人適応サービスが注目を集めている．双方向性のない放送においても個人適応サービスの実現するためにVVCマルチレイヤ符号化を用いた手法が検討されている．しかし，マルチレイヤ符号化による放送実現には複数の映像を同時に符号化できる高い処理能力を必要とし，その実現性が課題となっている．本講演ではレイヤの拡張性を持たせたマルチレイヤ対応エンコーダの実現手法について紹介する．

＜技術振興賞＞コンテンツ技術賞受賞
顔認識AIを活用した新番組『変顔スパイ』の制作

自社開発のAI顔認識システムを逆転の発想で活用し，顔認識カメラを欺きながら脱出を目指すゲーム特番『変顔スパイ』を制作した．AIが出力する「本人の顔との一致度」をリアルタイムに可視化するCGシステムを内製化し，AIを活用した放送作品における新たな演出手法を切り拓いた．
実装に際しては，放送に適した信号入出力かつコンパクトに運用できる構成や，簡易に顔画像を登録できるアプリの開発等により，バラエティ番組での現場運用に適したシステムを構築した．
また，誰でも本システムを体験できるよう，体験型コンテンツを内製化．さらに海外展開にも着手し，番組フォーマット販売と自社開発技術の提供を組み合わせた新しいコンテンツビジネスに挑戦している．

休憩

＜技術振興賞＞コンテンツ技術賞受賞
次世代伝送回線を活用した新たなバーチャルプロダクション演出による音楽番組での取り組み

テレビ東京が，バーチャルプロダクション（VP）の発展を目指し，生放送音楽特番で挑戦した3つの新たな取り組みについてご報告します．1つめは，次世代伝送回線を活用したリモートプロダクションで，基幹機材を本社に置いたまま効率的なVP制作を実現しました．2つめは，リアルセットとグリーンバックを併用するハイブリッド手法で，両者の利点を組み合わせ，美術・制作のクリエイティブを最大化する壮大な空間表現を可能にしました．3つめは，スタジオ隣接の運河にて，船上からトラッキングデータを無線伝送するワイヤレスVPを駆使し，CGドローンによる場所に囚われないダイナミックな演出に成功しました．

＜技術振興賞＞コンテンツ技術賞受賞
3Dスキャンワークフローの簡易化とその活用

映像情報メディア未来賞受賞
理想的なヘッドマウントディスプレイの要求仕様の解明

将来の没入型映像表示装置として有望視されるヘッドマウントディスプレイ（HMD）の理想的な性能について検討した．映像表示装置は感覚刺激のための道具であり，人間の視覚性能に基づいて設計されるべきだと考え，視機能の測定を行った．従来の知見は眼球を基準に記述されていたが，HMDは頭部に装着されるため，頭部を基準とした知見が求められる．この考えに基づき，独自に装置を開発し，有効視野と空間解像度の特性を測定した．得られた知見は，理想的なHMD設計の指針として応用可能であり，その一部は国際標準規格文書にも採用された．本講演では，これらについて概観する．

閉会

23C-10［フェロー記念講演］真実としての画像入力と広ダイナミックレンジ撮像技術（予稿なし）

生成AI技術の発展は，社会生活および個人生活に多大な恩恵をもたらしている一方で，物理世界の情報を正確に担保するために，高精度かつ高確度な画像情報が一層重要となっています．過去から現在に至るイメージセンサの発展を振り返ると，感度，分解能，フレームレートなどの指標において，すでに人間の視覚を超える性能を実現しており，イメージセンサの用途やその重要性にも変化が見られます．本講演では，特にイメージセンサにおける広ダイナミックレンジ（HDR）性能の向上，すなわち検出感度および飽和レベルの改善に注目し，HDR技術を体系的に論じようと思います．この議論が，次世代のイメージセンサ技術およびその応用の発展に資することを期待しています．

13C-7［招待講演］欧米における4Kコンテンツの放送・配信に関する動向 ～ 米英仏を中心に ～

欧米では地上波の次世代放送規格への移行が進みつつあり，一部の国では4Kチャンネルが開始されていますが，全面的な移行には至っておりません．他方で，4K対応のコネクテッドTVや高速ブロードバンドの普及により，4Kコンテンツのストリーミング視聴が可能となり，SVODをはじめTVアプリやFASTなどでの4Kコンテンツの配信が増えてきています．また，4Kコンテンツのビジネス展開をめぐっては，高画質の視聴体験にとどまらず，番組の内容にあわせたサービスを組み合わせることで，新たな視聴体験の提供や収益源の確保などが模索されているところです．本講演では，欧米における地上波4Kや4K配信をめぐる現状と課題について解説致します．