バドミントンの試合映像を自動分析するオープンソースのAIシステム「Good-Badminton」が、開発者 yo-WASSUP によってGitHubで公開され、スター数457を集めている。プロスポーツのホークアイ(Hawk-Eye)に着想を得たもので、言語はPython 100%、OpenCVとPyTorch、ONNX Runtimeで構築されている。姿勢推定にはRTMPose、RTMO、Ultralytics YOLO Poseを使い、シャトル本体の検出はYOLO11s。画像座標を標準コート座標にマッピングし、選手の移動軌跡や速度、ラリーの自動判定までを行う。出力はアノテーション付き動画に加え、ヒートマップや散布図も生成できる。最新リリースはv0.1.0(2026年6月20日)で、6月23日には自動コート境界検出機能も追加された。ライセンスはApache 2.0。

🐦‍⬛ 編集部の視点

これ、めちゃくちゃ良くないだろうか。最初に「個人がオープンソースでホークアイを作った」と見たときは、正直「いや、無理でしょ」と思った。でも中身を覗いていくと、姿勢推定はRTMPose系、シャトル検出はYOLO11sと、現代のオープンモデルをちゃんと組み合わせて、コート座標マッピングまで実装されている。これは「個人開発でここまで来れるんだ」という一つの到達点だと思う。

特に響くのが、ヒートマップや散布図まで出してくれるところ。これって、地方クラブの中学生とか、町道場のコーチが「うちの子、どこに偏って打ってる？」と分析するのに、めちゃくちゃ刺さる用途だと思う。プロのデータ分析チームを抱えられない現場こそ、こういうオープンソースが武器になる。

日本のスポーツって、バドミントンに限らず「映像はあるけどデータ化されてない」場所がまだ無限にある。こういうのが一個出てくると、バレーとかテニスとか、横展開もすぐ思いつく。Apache 2.0なのも嬉しい。「現場の解像度を一人で上げに行く個人開発」——こういうものを見ると、本当にグッとくる。

出典: https://github.com/yo-WASSUP/Good-Badminton