Actynq は、専用機器なしでスポーツの動きを計測するために、独自の計測エンジンを開発しています。目標は、研究用の計測機器に近づく精度を、グラウンドや体育館でそのまま使えること。このページでは、エンジンの特徴と、現在の精度を紹介します。 Actynq develops its own measurement engine so that athletic movement can be measured without dedicated equipment. The goal: accuracy approaching laboratory instruments, usable right on the field or court. This page introduces the engine and where its accuracy stands.
iPhone 1台の動画から、関節の動きを立体的に追跡します。下の表示は、実際のジャンプ動画から追跡した動きです。腰の軌道(ピンク)が放物線を描き、その頂点までがジャンプ高、空中にいた時間が滞空時間になります。From a single iPhone video, the engine tracks joint motion in three dimensions. Below is motion tracked from a real jump: the hip path (pink) traces a parabola — its peak is the jump height, the time in the air the flight time.


結果は「画面上で何ピクセル」ではなく、cm と秒です。グラウンドや体育館にあるものを手がかりに、実寸で計測します。Results come back in centimeters and seconds, not pixels — measured at real scale using what is already on the field or court.
走幅跳の踏切位置、短距離の接地時間、バスケットのジャンプ高と到達点。種目ごとに、測る項目と判定の基準を作り込んでいます。陸上を中心に36種目を設計済みです。A long-jump take-off point, a sprint contact time, a basketball jump height and reach — each event has its own items and criteria. 36 events designed, centered on track and field.
数値を表示する前に、エンジン自身がその数値を検証します。通らなければ「測定できませんでした」と伝え、それらしい数値は出しません。この方法は米国に特許を出願中です。Before any value is displayed, the engine verifies it. If it fails, the app says "could not measure" rather than showing a plausible-looking number. US patent pending.
短距離走で足が地面についている時間は約0.1秒。120fps の動画では、わずか12コマほどです。Actynq のエンジンは、足が地面についた最初のコマを1コマの精度で判定し、確かでないときは数値を出しません。In a sprint, the foot is on the ground for about 0.1 s — only about 12 frames at 120 fps. The engine identifies the first frame of contact to single-frame precision, and withholds the value when it isn't certain.

走幅跳の踏切位置は、一流選手でも 10 cm 程度ばらつきます。計測器として役に立つには、それより細かく測れる必要があります。Even elite long jumpers' take-off points vary by about 10 cm. To be useful, an instrument has to resolve finer than that.
正解を伏せて用意した18本のテスト動画での誤差。接地時間(約100ms)のおよそ10分の1です。Error on 18 test clips labelled blind — about a tenth of a contact (~100 ms).
公式記録と比較した3本(60fps)での誤差。観客席から 4K で撮った5本では、平均誤差 15.5 cm でした。Error against official marks on three jumps at 60 fps. On five jumps filmed from the stands in 4K, the mean error was 15.5 cm.
同じ跳躍を、研究室の光学式モーションキャプチャとフォースプレート(床のセンサー)でも計測し、結果を比較します。結果は、目標に届かなかった場合も公表します。The same jumps will also be measured with optical motion capture and force plates in a lab, and the results compared. We will publish the outcome even if it falls short.
上の数値は自社での検証結果です。研究用機器との比較検証は2026年11月に実施し、結果を公開します。確認できた種目・撮影条件から順に、アプリとして提供しています。The figures above are from our own validation. The comparison with laboratory instruments takes place in November 2026 and the results will be published. Apps are released event by event as each condition is verified.
三脚を立てられるグラウンドと、手で持って撮るしかない体育館では、必要な処理が違います。それぞれに対応する技術を開発しています。A field where you can set up a tripod and a gym where you can only film by hand need different processing. We develop a technology for each.


iPhone を三脚に固定して撮った動画から、実寸で動きを計測する技術です。カメラが動かないため条件が安定し、短距離や跳躍などグラウンドでの計測の基盤になっています。Measures motion in real units from video shot on a tripod-mounted iPhone. Because the camera doesn't move, conditions stay stable; it is the foundation for measurement on the field — sprints, jumps and more.


手で持って撮った動画でも計測精度を保つための技術です。iPhone のジャイロセンサーでカメラの揺れを把握し、補正します。三脚を置けない場所でも計測できるようにするのが目的です。Keeps measurement accuracy when the video is shot by hand. The iPhone's gyroscope tracks the camera's motion so it can be corrected. The goal is measurement where a tripod can't be used.
練習や記録会での試験計測、研究での利用、SDK としての組み込みについて、ご相談を受け付けています。We take requests for trial measurements at practice or meets, research use, and SDK integration.