1. はじめに（開発背景とオンデバイスAIの利点）
スポーツ分野、特にゴルフスイング解析において、センサーやマーカーを身体に装着することなく運動フォームを可視化する「骨格推定技術（Pose Estimation）」の需要が高まっています。従来のサーバーサイド型AI解析システムでは、高画質動画（60fps〜120fps）をクラウドへアップロードする際の「通信遅延」「クラウドサーバー（GPU）運用コストの高騰」「プライバシー保護」が大きな課題となっていました。
本解説では、スマートフォン端末内でリアルタイムにAI推論を行うオンデバイスAI（On-Device AI）を活用し、快適な操作性と高度なスイング解析機能を実現するシステム構成・開発体制およびアーキテクチャを提案いたします。
2. 技術的実現性（Technical Feasibility）
オンデバイスAIによるゴルフスイングの3D骨格解析は、現代のモバイルハードウェアおよび推論フレームワークの進化により、高い実行精度とパフォーマンスで実現可能です。
2.1 処理パフォーマンスとリアルタイム性
- 推論エンジン: Google MediaPipe Pose / TensorFlow Lite / CoreML を使用。
- フレームレート: 最新端末のNeural Processing Unit (NPU) を活用することで、60fpsのリアルタイム処理を実現。
- ジッターの抑制（平滑化）: インパクト時の高速運動による骨格座標のブレ（Jittering）に対し、適応型フィルタ（1-Euro Filter）を適用し、なめらかな骨格ラインを描画します。
2.2 オンデバイスAI選定によるメリット
- 低レイテンシ: 動画撮影後、クラウドへのアップロードを待たずに即座に骨格ラインおよび前傾角度（Spine Angle）、肩・腰の回転角度（Shoulder/Hip Tilt）を表示可能。
- クラウドインフラコストの95%削減: 重たいAI推論処理を端末側で完結させるため、AWS EC2 GPUインスタンスの常時稼働が不要となり、ランニングコストを大幅に抑制できます。
3. ソフトウェアソリューションおよびアーキテクチャ（Software Architecture）
本システムは、高いグラフィックパフォーマンスを持つモバイルアプリと、保守性・拡張性に優れたクラウドバックエンド（マイクロサービス構成）を組み合わせて構築します。
3.1 システム全体の構成図
実装結果動画
上記の技術で開発希望ならばご連絡をお願いします。