動画の好きな場面「左フックだけ切り取りたい」はAIでできる？

ボクシング世界タイトルマッチを観戦中、「左フックの瞬間だけを抜き出して、ハイライト動画を作れないだろうか」と思い立ちました。では実際、こうした作業はAIに任せることができるのでしょうか？

AIはパンチを見分けられるのか？

近年は「動作認識（Action Recognition）」と呼ばれる分野が進展しています。主な技術には以下のようなものがあります。

• 骨格検出：OpenPose や MediaPipe などを用いて、人物の関節座標を取得
• 動作分類：SlowFast のようなモデルで、動きのパターンを解析

たとえば、「左手が円を描いて顔の横を通過する」という動きは、理論上「左フック」と判定できます。技術的には認識が可能といえます。

実際にやってみると見えてくる課題

ただし、実運用となるといくつかの壁があります。

課題	内容
画角・画質への依存	カメラ位置や解像度によっては、ジャブやアッパーと誤判定される可能性があります。
フォームの個人差	特にアマチュア選手ではフォームが崩れていることが多く、モデルが混乱しやすくなります。
学習データの不足	「左フック」の動作を十分にラベル付けしたデータセットが少ないため、精度向上が難しい状況です。
実装コスト	Python 環境の構築やGPUの使用、モデルのチューニングなどが必要です。

既存ツールでどこまでできるのか？

完全な自動化は難しいものの、AIを活用した編集支援ツールはいくつか存在します。

ツール	できること	限界
Runway	モーション検出による自動カット補助	パンチの種類を分類する機能は非搭載
CapCut	手の動きを追う物体トラッキング	左フックかどうかは手動での選別が必要
DaVinci Resolve + AIアドオン	被写体分離やシーン検出に対応	左フックのみを抽出するにはスクリプト作成が必要

自動化に挑戦するなら（中級者向け）

もし本格的に自動化したい場合は、以下のような手順が考えられます。

1. MediaPipe などで骨格データ（関節座標）を取得
2. 左手の動きをベクトルとして抽出
3. 「弧を描く速度」や「角度の変化」から左フックを判定
4. 該当フレームを ffmpeg などで自動カット・連結

※この方法を機能させるには、30〜50試合分の左フック映像に対し、丁寧なラベル付けが必要です。

左フックの自動抽出は、理論上は可能です。しかし実現には、精度の高いモデルやカスタム実装が必要で、技術的なハードルはかなり高いのが現実です。

現時点では、「一瞬で左フックだけを抜き出す」といった便利な機能は、一般向けツールには存在しません。短めの動画であれば、手動で編集したほうが早く、確実です。