LiteRT.js 姿勢推定デモ
Google のオンデバイス AI ランタイム LiteRT.js（旧 TensorFlow Lite）で MoveNet を実行し、画像ファイルまたはカメラ映像から人物の17個のキーポイント（骨格）をブラウザ内で検出します。Lightning（高速）とThunder（高精度）を切り替えられます。映像はサーバーにアップロードされず、すべて端末内で処理されます。
⚠ 初回は AI ランタイム（WASM 約9MB）とモデルの読み込みが発生します（端末内にキャッシュ）。読み込み・推論はすべて端末内で行われ、画像・映像・データが外部に送信されることはありません。1人ぶんの姿勢（SinglePose）を検出します。
画像をドラッグ＆ドロップ、または
人物が写った JPEG / PNG 画像で試せます（全身が写っていると精度が上がります）。
カメラに写った人物の姿勢をその場で検出します。「リアルタイム検出」中は数回/秒で推論し続けます（端末内処理・録画なし）。
このツールについて
- LiteRT.js は Google の高性能なオンデバイス AI 推論ランタイム（旧称 TensorFlow Lite / TFLite）です。
.tfliteモデルをブラウザ内（WebAssembly / WebGPU）で実行できます。 - MoveNet は 1 人ぶんの姿勢を 17 個のキーポイント（鼻・目・耳・肩・肘・手首・腰・膝・足首）で表す姿勢推定モデルです。Lightning は高速、Thunder はより高精度です。
- 画像ファイルとカメラ映像の2通りで試せます。カメラは端末内で処理され、映像の録画・送信は行いません。推論は CPU（WebAssembly）で実行しています。
- 信頼度の低いキーポイント（既定 0.3 未満）は描画しません。全身が正面から写っているほど検出が安定します。
- ランタイム・モデル・入力画像/映像はすべて端末内で処理され、外部サーバーに送信されることはありません（初回のランタイム/モデルの読み込みを除く）。
よくある質問
LiteRT.js とは何ですか？
Google のオンデバイス AI 推論ランタイム（旧称 TensorFlow Lite / TFLite）です。学習済みの .tflite モデルを、サーバーを介さずブラウザ内（WebAssembly / WebGPU）で直接実行できます。
姿勢推定（MoveNet）とは何ですか？
人物の体の位置を、鼻・目・耳・肩・肘・手首・腰・膝・足首など17個のキーポイント（関節点）として推定するAIモデルです。検出した点を線でつなぎ、骨格として画像・映像に重ねて表示します。
画像や映像はサーバーにアップロードされますか？
いいえ。推論はすべて端末内（ブラウザ内）で行われ、選んだ画像やカメラ映像が外部に送信されることはありません。初回のみ AI ランタイム（WASM 約9MB）とモデル（約5〜13MB）の読み込みが発生します。
LightningとThunderの違いは？
どちらも1人ぶんの姿勢を検出するMoveNetですが、Lightning（入力192px・約5MB）は高速でリアルタイム検出向き、Thunder（入力256px・約13MB）はより高精度で処理はやや重めです。用途に合わせて切り替えられます。
複数人の姿勢を検出できますか？
このデモは1人ぶん（SinglePose）の検出です。画面内に複数人がいる場合は、最も大きく写っている人物などに引きずられることがあります。全身が正面から写っているほど安定します。
入力した画像・映像は外部に送信されますか？
いいえ。処理はすべてお使いのブラウザ内（JavaScript）で完結し、入力した内容がサーバーへ送信・保存されることはありません。会員登録も不要で無料で使えます。