本記事では、ウェアラブルIMUセンサーデータとMiniRocketによる時系列分類を活用した軽量でリアルタイムな動作認識システムを紹介します。このシステムは、ダンサー特有の動きを音に変換することで、人間と機械の相乗的なパフォーマンスを実現します。特に、機械学習を利用して観察力とレスポンスを高めながら、パフォーマンスの表現力を保持する新たな人間-機械協力のアプローチを提案しています。実験結果では、50ミリ秒未満の遅延で高精度な分類が可能であり、ダンス関連の機械を創造的、教育的、ライブパフォーマンスの文脈に統合するための再現可能なフレームワークを提供しています。