シェアトレ　～自宅でもみんなで筋トレしませんか？～

製品概要

世界のどこかで「今」筋トレをしている人同士がオンライン上でつながり、互いの頑張る姿を感じることで、筋トレの継続を支援するウェブアプリです．

背景(製品開発のきっかけ、課題等）

コロナが明けたこともあり，近年ジムの利用者は増加していますが，女性にとってはジムの男性比率が高いことから居心地の悪さを感じる場面は少なくありません．そのため，自宅でのトレーニングを選ぶ人も多いですが，一人でのトレーニングはどうしてもモチベーションの維持が難しくなります． そこで，自宅にいながらもリアルタイムに一緒に筋トレを頑張る他者とのつながりを感じることができるサービスの需要は高まっています．

製品説明（具体的な製品の説明）

トレーニング開始時，スマホからアプリを起動しカメラをつけることで自身のトレーニング状況をユーザ間でリアルタイムに共有することができます．自分の声・姿・背景等プライバシーに関する内容は共有されません．

詳しい利用の流れ

• 筋トレ開始時，アプリを起動してログイン後，レーニング時間，強度を選択する．
• トレーニング時間，強度を設定し，入室ボタンをクリックすることで，同じような目標を持ったユーザが集まる部屋に入室
• 自身をカメラに映すことで，画像認識により自身が現在行っているトレーニング（上体起こし，スクワット等）と回数が解析され，同じ部屋内のユーザにテキスト情報で共有される．
• 他のユーザーのトレーニング状況も確認できるため、自宅にいながらもお互いの頑張りを見ながらトレーニングでき、一体感を感じることが可能

特長

1. 特長 1

事後報告として頑張りを共有するのではなくリアルタイムに共有することで孤独感を感じることなく一体感を持ってトレーニングに取り組むことが可能

2. 特長 2

画像認識で自動的にトレーニング内容を共有することができるため，ユーザがいちいち操作を行うことなくトレーニングに集中できる

3. 特長 3

画像をサーバーに送ることなくクライアントで認識が行われるためセキュリティ・プライバシーの面でも安心

解決出来ること

背景として，ジムを使いたくとも肩身の狭さや多忙であることから，コロナ禍が明けても自室でトレーニングをする人は多いです．しかし自宅でのトレーニングは周りに人がいないため，1 人で頑張ることが苦手な人は継続することができません． このウェブアプリがあれば，ユーザは自宅でトレーニングをする人がジムに来た時のように周りでともにトレーニングをする人の存在を感じることができます．

今後の展望

解析できるトレーニング種類の増加/自身のトレーニング記録の閲覧/チャット機能

注力したこと（こだわり等）

• TensorFlow.js という Web 上で物体認識できるライブラリを使用し，ユーザの身体の各部位の座標を元に状態を取得・処理できるようにした
• なるべく希望条件に近い条件のルームマッチングができるようにアルゴリズムを工夫した

開発技術

活用した技術

フレームワーク・ライブラリ・モジュール

• Next.js / React
• Chakra UI
• AWS Lambda
• TensorFlow.js

ハッカソンで開発した独自機能・技術

• ルームマッチングのアルゴリズム
• 骨格点の深度から運動したかを判定するアルゴリズム