AI歩行分析システムの実用新案を取得しました

9月の終わり、待ちわびていた歩行分析システムの実用新案登録証が郵送されてきました。

申請したのは2月だったので、登録までかれこれ半年以上かかったことになります。

最初の挑戦は、2〜3年前

思い返せば、2〜3年ほど前にもPythonを使い、人物を撮影した動画から関節座標を取得するコードをAIに書かせたことがありました。

そのときは、腕を上げるといった比較的単純な動作であれば問題なく解析できました。

しかし、歩行動作となると、なかなかうまくいきませんでした。

数秒の動画でも数百フレームになります。その一つひとつのフレームから全身の各関節座標を取得し、さらに時間の流れに沿って解析しようとすると、コードはどうしても複雑になります。

何度も試行錯誤したものの、修正を重ねるうちにコード同士が競合し、最終的には動作しなくなってしまいました。

当時はそこで、歩行動画解析システムの開発をいったん断念しました。

AIの進歩をきっかけに再挑戦

ところが、昨年の夏頃から状況が変わってきました。

AIの性能が大きく向上し、それまで難しかった複雑なコードもかなり作成できるようになっていることに気づいたのです。

そう考え、歩行動画分析システムの構築を再開しました。

もっとも、当初はAIが進歩したとはいえ、3,000行ほどあるプログラム全体を自在に修正できるほどではありませんでした。

AIに部分的な修正コードを作ってもらい、それを自分で元のコードの適切な場所へ差し込む。そのような作業を何度も繰り返していました。

差し込む場所を間違えたり、修正した部分同士が干渉したりしてプログラムが動かなくなることも多く、原因が分からないまま何時間にもわたって修正と確認を繰り返すこともありました。

「素人でもプログラミングできる時代」が見えてきた

昨年末頃になると、AnthropicのClaudeなど、かなり大規模なコードを扱えるAIが登場してきました。

その頃から私は、いよいよプログラミングの専門家でなくても、ソフトウェアを作れる時代が来るのではないかと感じるようになりました。

現在では、数千行のコードもAIが修正

現在では、AIはさらに進化しています。

以前であれば人間が一つひとつ確認しながら修正箇所を差し込んでいた3,000行規模のコードでも、今ではAIが全体を読み取り、かなりの範囲を自動で修正してくれます。

「AIが作ったコードを自分でコピーして、所定の場所へ差し込む」

そんな作業さえ、わずか1年も経たないうちに昔のことのように感じられます。

AIの進歩の速さには、本当に驚かされます。

アイデアを形にできる時代へ

私はプログラマーではありません。

そのため以前であれば、頭の中にアイデアがあったとしても、それを実際に動くシステムとして形にすることは非常に難しいことでした。

しかし今は、AIの力を借りることで、自分のアイデアを一つずつプログラムとして実現できるようになりました。

もちろん、AIに任せればすべて完成するわけではありません。

こうした部分は、人間自身が考え、何度も検証していく必要があります。

それでも、以前なら専門的な知識や技術がなければ形にできなかったものを、AIと対話しながら実際のシステムとして作れるようになったことは大きな変化だと思います。

AIの進歩があったからこその実用新案

今回取得できた実用新案も、私自身のアイデアだけでなく、ここ数年のAIの急速な進歩があったからこそ実現できたものだと思っています。

届いた一枚の実用新案登録証を眺めながら、改めてそのことを実感しています。