“自分だけのハイライト動画”をAIで自動生成 —スポーツスクール向け動画編集システムのPoCを支援

ある企業の社内アントレプレナーシッププログラムから生まれた本プロジェクトでは、スポーツスクールにおける生徒一人ひとりのレッスン動画を自動生成するというアイデアを、AI技術を用いて実現可能かどうか検証するPoC（Proof of Concept）を行いました。

定点カメラ映像の中から、対象生徒のインプレーシーンのみを抽出し、個人ごとのハイライト動画を作成することで、生徒にとっての「フォーム確認」「成長の可視化」などの新しい学び体験、スクールにとっての「差別化」「新たな収益機会の創出」を目指しています。

Polaris.AIは、この構想の実現に向けて、技術課題の分解とプロトタイプの構築支援を行いました。

本プロジェクトの背景

ある企業の社内アントレプレナーシッププログラムの一環として、「スポーツスクールにおける新しいユーザー体験を創出したい」という構想が立ち上がりました。

着目したのは、テニススクールのレッスン。レッスン中の映像を活用して、生徒一人ひとりのプレーシーンだけを抽出し、“自分専用のハイライト動画”として届けることができれば、以下のような新たな価値が期待されます。

• 生徒にとって：フォームの振り返りや成長記録としての活用

• スクールにとって：他スクールとの差別化や新たな収益源の創出

ただし、こうした映像編集を人手で行うには多大な労力がかかるため、AIによってどこまで自動化できるか、どこに課題があるのかを見極めるPoC（技術検証）が必要でした。

Polaris.AIのご支援内容

Polaris.AIは、本構想の実現可能性を見極めるPoCフェーズにおいて、以下のようなご支援を行いました。

構想の技術要件への落とし込み

「誰の、どのシーンを、どのように見せたいか」という利用イメージを出発点に、AIで自動化すべき処理や、プライバシーに配慮した設計方針を整理。
実装に向けた処理の流れを構造化し、一連の処理を行うパイプラインを設計しました。

具体的には、以下のようなAI技術を活用する構成としました：

• YOLOやSAMURAIを用いた人物検出・追跡

• 音声情報を活用した複数映像アングルの同期処理

• インプレー検出のロジックによるプレーシーンの切り出し

• 映像のモザイク処理やワイプ合成など、編集後の出力設計

プロトタイプの構築・検証

限られた期間の中で、上記の構想をもとに、プレー中のシーン抽出や対象人物の映像の自動編集処理など、複数の技術要素を組み合わせたプロトタイプを構築。
実データを用いた検証により、現時点での実現性と、今後取り組むべき課題を明確にしました。

今後を見据えた課題の抽出

PoCを通じて以下のような観点が浮き彫りになりました。

• 自動化精度の更なる向上に向けた技術的改善の余地

• 処理負荷や運用面での最適化

• 映像編集のUI/UX設計など、体験価値向上の可能性

こうした知見を踏まえ、今後は他種目への展開や、指導者向け機能の追加なども視野に、さらなる実用化に向けた検討が進められていく予定です。

Polaris.AIは、構想初期における「技術的にできるか」「どう作ればよいか」の見極めに伴走することで、PoCから本格導入へのステップを支援しています。