現在，世界のバスケットボール人口は約4億5,000万人を超え，日本国内においてもバスケットボールの愛好者を含めると約100万人以上までに普及する大人気のスポーツである．著者も愛好家の一人としてバスケットボールのサークルに所属しており，日々バスケットボールの練習に励んでいる．バスケットボールにおいて得点を取得するにはシュートが必要不可欠である．しかし，バスケットボールのシュート力には個人差があり高確率でバスケットゴールに入る者もいれば、低確率でしか入らない者もいる．よって，実際に同じ経験歴，同じ練習をしていてもシュート力に差が生じる課題がある．
ところで，先行研究において，Open Poseという「映像から人体の骨格推定手法技術」とKinectやカメラなどの映像から2次元座標として得られる人物の骨格情報をもとにスポーツ中のフォームを解析する技術が存在する．著者らはこれらの技術を用いて最適なシュートフォームを明らかにできれば誰でも高確率でバスケットゴールに入る効率的なシュート練習方法に繋がるものと考えた．
そこで，本研究では，カメラの映像から2次元座標として得られる人物の骨格情報をもとにスポーツ中のフォームを解析する技術に着目した．本研究ではバスケットボールのシュートフォームとして，どのようなフォームがバスケットゴールに入りやすく，かつ打ちやすいフォームなのか，人物の骨格情報よりシュートフォームのデータ分析する手法を考案し評価した．今回，バスケットボール経験の長い被験者と経験の浅い被験者の映像から取得した骨格情報を比較することで，最適なシュートフォームを解析したので，その詳細を報告する．