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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）。

このツールについて

LiteRT.js 姿勢推定デモとは？使い方と活用ガイド

LiteRT.js 姿勢推定デモは、GoogleのオンデバイスAIランタイム LiteRT.js で MoveNet を実行し、画像やカメラ映像から人物の骨格を検出するデモです。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）を推定し、それらを線でつないで骨格として映像に重ねて表示します。

くわしい説明を読むあと3段落

姿勢推定は、フィットネスアプリのフォームチェック、スポーツの動作解析、ジェスチャー操作といった応用の土台になっている技術です。かつてはサーバーにGPUを用意して映像を送る必要がありましたが、モデルの軽量化とブラウザの実行環境が進んだことで、いまは手元の端末だけで実用的な速度で動きます。このデモは、その進歩を実際に体験できるものです。

モデルはLightningとThunderの2つから選べます。Lightning（入力192px・約5MB）は高速でリアルタイム検出に向き、Thunder（入力256px・約13MB）はより高精度な代わりに処理がやや重くなります。カメラで動きながら試すならLightning、静止画で細かい関節位置を確かめたいならThunder、といった使い分けができます。切り替えて同じポーズを検出させると、精度差が目に見えて分かります。

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と、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するので、うまく検出されないときはカメラとの距離や角度を調整してみてください。初回のみランタイム（WASM 約9MB）とモデル（約5〜13MB）の読み込みが発生します。推論はすべて端末内で行われ、画像やカメラ映像が外部へ送信されることはありません。

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。