姿勢が崩れたら即アラート！MediaPipeとElectronでAI姿勢モニターを自作しよう

「気づいたら背中が丸まって、首が画面に近づいていた…」なんてこと、ありますよね😅 長時間のコーディングセッションで、いつの間にか猫背モードに突入してしまうのは、エンジニアあるあるだと思います。

今回は、そんな慢性的な姿勢崩れをAIの力でリアルタイム検知してくれるシステムを自作する方法をご紹介します！使うのはMediaPipe Pose（Googleの姿勢推定ライブラリ）とElectron（デスクトップアプリフレームワーク）の組み合わせです。

Contents

🎯 この記事の対象読者・難易度
🤖 MediaPipe Poseってどんなもの？
🛠️ 仕組みのざっくりした流れ
💻 Pythonで姿勢を検出するコアコード
🖥️ Electronと組み合わせてデスクトップ通知を出す
まとめ

🎯 この記事の対象読者・難易度

posture monitor computer vision / Photo by cottonbro studio via Pexels

✅ Pythonの基本が書ける方（初〜中級者向け）
✅ コンピュータビジョンやAIに興味がある方
✅ 「むずかしそう」を「できそう」に変えたい方

🤖 MediaPipe Poseってどんなもの？

MediaPipe Poseは、Googleが開発したリアルタイム姿勢推定ライブラリです。カメラ映像から人体の関節（肩・腰・膝など）を33点自動検出してくれます。難しい機械学習の知識がなくても、数行のコードで骨格検出ができてしまうのが最大の魅力ですよ。

イメージとしては、カメラの前に座っているあなたの体に「見えない点」をどんどんマッピングしていく感じです📍

🛠️ 仕組みのざっくりした流れ

Webカメラで映像をキャプチャ
MediaPipeで肩・耳・腰の座標を取得
座標から姿勢の傾きを計算（角度チェック）
しきい値を超えたらElectronアプリが通知を飛ばす

ざっくりとした流れがつかめましたか？では実際のコードを見てみましょう。

💻 Pythonで姿勢を検出するコアコード

まずはMediaPipeで姿勢を検出し、肩の傾き角度を計算する部分です。ここが姿勢判定のキモになります。

import cv2
import mediapipe as mp
import numpy as np

# MediaPipe Poseの初期化
mp_pose = mp.solutions.pose
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils

def calculate_angle(a, b, c):
    """3点の座標から角度を計算する関数"""
    a = np.array(a)  # 始点
    b = np.array(b)  # 中心点（関節）
    c = np.array(c)  # 終点

    # ベクトルの角度をラジアンで計算 → 度数に変換
    radians = np.arctan2(c[1] - b[1], c[0] - b[0]) - \
              np.arctan2(a[1] - b[1], a[0] - b[0])
    angle = np.abs(radians * 180.0 / np.pi)

    if angle > 180.0:
        angle = 360 - angle
    return angle

def detect_posture(frame, pose):
    """フレームから姿勢を判定してステータスを返す"""
    image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    results = pose.process(image)

    if not results.pose_landmarks:
        return "検出できません", frame

    landmarks = results.pose_landmarks.landmark

    # 肩・耳・腰の座標を取得
    left_shoulder = [
        landmarks[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_SHOULDER.value].x,
        landmarks[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_SHOULDER.value].y
    ]
    left_ear = [
        landmarks[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_EAR.value].x,
        landmarks[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_EAR.value].y
    ]
    left_hip = [
        landmarks[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_HIP.value].x,
        landmarks[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_HIP.value].y
    ]

    # 背骨の角度を計算（耳→肩→腰）
    spine_angle = calculate_angle(left_ear, left_shoulder, left_hip)

    # しきい値160度未満なら猫背と判定
    if spine_angle < 160:
        status = "⚠️ 姿勢が崩れています！"
        color = (0, 0, 255)  # 赤色で警告
    else:
        status = "✅ 良い姿勢です！"
        color = (0, 255, 0)  # 緑色でOK

    # 骨格をフレームに描画
    mp_drawing.draw_landmarks(frame, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS)
    cv2.putText(frame, f'Angle: {int(spine_angle)}', (50, 50),
                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, color, 2)

    return status, frame

# メインループ
cap = cv2.VideoCapture(0)  # Webカメラを開く

with mp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5,
                  min_tracking_confidence=0.5) as pose:
    while cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        status, annotated_frame = detect_posture(frame, pose)
        print(status)

        cv2.imshow('姿勢モニター', annotated_frame)

        if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):
            break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

ポイントをまとめるとこんな感じです👇