モーションキャプチャー（Motion Capture）は、人体や物体の動きを三次元的に計測・記録する技術である。光学式カメラや慣性センサーなどを用いて対象の位置や回転をリアルタイムで取得し、獲得したデータはコンピュータグラフィックス（CG）モデルのアニメーション制御や、スポーツ科学・医療現場での動作解析などに応用される。特に映画やゲーム分野では、俳優の演技をそのままデジタルキャラクターに転写するパフォーマンスキャプチャーとして広く知られ、『アバター』や『ロード・オブ・ザ・リング』のゴラムといった作品でその威力が実証された。一方で、装置の高コストやマーカー遮蔽（オクルージョン）といった課題もあり、近年ではAIを用いたマーカーレス技術や一般消費者向けデバイスの登場により、より身近なものになりつつある。
1.1 初期の試み（フォトグラメトリと19世紀の連続写真）
モーションキャプチャーの起源は、19世紀後半のエドワード・マイブリッジによる連続写真に遡る。彼は複数のカメラを用いて馬の走行を撮影し、動きの分解に成功した。この手法はフォトグラメトリの一種であり、人間や動物の動作を分析するための先駆的試みとされる。
1.2 1970年代～1980年代：光学式システムの実用化
1970年代に、コンピュータと連動した光学式モーションキャプチャーシステムが登場した。初期のシステムは反射マーカーと赤外線カメラを組み合わせ、マーカーの位置を三角測量で算出する方式を採用した。1980年代には映画『トロン』（1982年）や『ロボコップ』（1987年）などでCGキャラクターの動作に利用され始めたが、データ処理に時間がかかり、実用的には限定的だった。
1.3 1990年代以降：デジタル化とパフォーマンスキャプチャーの確立
1990年代に入ると、デジタルカメラの高解像度化と処理能力の向上により、リアルタイムでのキャプチャーが可能となった。『ロード・オブ・ザ・リング』シリーズ（2001～2003年）のゴラム役で、アンディ・サーキスが全身の演技をデジタルキャラクターに転写したことは、パフォーマンスキャプチャーの概念を広く普及させた。以降、『ポーラー・エクスプレス』（2004年）や『アバター』（2009年）で技術が飛躍的に進化し、顔の微細な表情まで捉えるフェイシャルキャプチャーも確立された。
2.1 光学式モーションキャプチャー
2.1.1 マーカーベース方式
被写体に反射マーカーまたは発光LEDマーカーを装着し、複数のカメラで撮影する方式。マーカーの3次元位置を高精度に計算でき、映画やゲームのプロフェッショナル現場で最も広く使われる。欠点はマーカー装着の手間と、遮蔽（オクルージョン）が発生するとデータが欠落すること。
2.1.2 マーカーレス方式（コンピュータビジョン）
カメラ映像から画像認識技術を使って骨格や関節を推定する方式。マーカー不要で手軽だが、精度や安定性はマーカーベースに劣る。近年の深層学習の発展により、実用性が急速に向上している。
2.2 慣性式モーションキャプチャー
加速度センサーやジャイロスコープを内蔵したセンサーユニットを身体各部に装着し、角速度や加速度を積分して姿勢を推定する。屋外や広い空間でも使用でき、光学式のようなカメラ環境を必要としない。一方で、累積誤差（ドリフト）が生じやすく、定期的な磁気補正が必要な場合がある。
2.3 磁気式モーションキャプチャー
磁場発生器と磁気センサーを用いて位置と姿勢を計測する。センサーがマーカーのように隠れにくく、計測範囲内で常にデータが得られる利点がある。ただし、金属や他の磁場源の干渉を受けやすく、使用環境に制約がある。
2.4 メカニカル式（スーツ型）と触覚フィードバック
関節にポテンショメータなどの角度センサーを組み込んだ外骨格スーツを用いて、その場で動きを計測する方式。計算負荷が低く、リアルタイム性に優れる反面、装着者の動作自由度が制限される。近年では触覚フィードバック機能を備えたVR向けスーツとしても開発が進んでいる。
3.1 映画・アニメーション（VFXとパフォーマンスキャプチャー）
映画制作では、俳優の全身の演技をキャプチャーし、CGキャラクターの自然な動きを実現する。特に『アバター』（2009年）ではヘッドマウントカメラによる顔の表情キャプチャーが導入され、『猿の惑星：創世記』（2011年）では生体力学に基づいた猿の動作が再現された。アニメーション制作でも、モーションキャプチャーをベースに手動調整を加えるハイブリッド手法が一般化している。
3.2 ゲーム開発（キャラクターアニメーションとモーションライブラリ）
近年の3Aタイトルでは、俳優の演技をキャプチャーしたモーションデータがキャラクターアニメーションの基盤となる。『The Last of Us』シリーズや『レッド・デッド・リデンプション2』では、表情や指先の細かい動きまで取り込んだモーションライブラリが構築され、没入感を高めている。
3.3 スポーツ科学・バイオメカニクス
ゴルフスイングや野球の投球など、アスリートの動作を定量分析するために使用される。光学式システムでマーカーを貼付した高精度計測により、関節角度や力学的負荷を評価し、フォーム改善や怪我予防に役立てている。
3.4 医療・リハビリテーション（歩行解析など）
脳卒中後の歩行障害や人工関節置換術後のリハビリテーションにおいて、患者の歩行パターンを客観的に評価する歩行解析が行われている。3次元動作解析により、治療効果の判定や義肢装具の設計にも応用される。
3.5 バーチャルリアリティ（VR/AR）とテレプレゼンス
VR空間内でユーザーの身体動作をリアルタイムに反映するために使われる。慣性式スーツや光学式トラッキングを用いて全身を再現し、遠隔地とのコラボレーションやバーチャル会議を可能にするテレプレゼンスシステムにも応用が広がっている。
4.1 オクルージョン問題とマーカー管理
光学式マーカーベース方式では、身体の一部が別の部位や物体で隠れるとマーカーがカメラから見えなくなり、データが欠損する。この問題を解決するために、カメラ台数を増やす、マーカー配置を最適化する、補間アルゴリズムを用いるなどの対策が取られているが、完全な解決には至っていない。
4.2 データ処理の負荷とリアルタイム性
高フレームレート・高解像度のカメラや多数のセンサーから得られるデータは膨大であり、リアルタイム処理には強力な計算リソースが必要となる。特にフェイシャルキャプチャーでは高密度の点群データを処理するため、遅延を最小限に抑える専用ハードウェアが求められる。
4.3 環境制約（照明、磁場干渉）とコスト
光学式システムは専用スタジオでの適切な照明条件が必要であり、屋外や明るい場所ではノイズが増える。磁気式は金属や電子機器の磁場干渉に弱い。また、プロ仕様の設備は数百万円以上の高額な投資を要し、中小規模の制作現場には導入障壁が高い。
5.1 映画『アバター』が変えたパフォーマンスキャプチャーの常識
『アバター』（2009年）は、全身パフォーマンスキャプチャーとリアルタイムのCGレンダリングを組み合わせ、俳優がその場でCGキャラクターとしての演技を確認できる「バーチャルプロダクション」を実現した。これにより、モーションキャプチャーは単なる動作収録から、現場の演出ツールとしての地位を確立した。
5.2 ゲーム『The Last of Us』シリーズと表情キャプチャーの進化
『The Last of Us』シリーズ（2013年、2020年）では、俳優の顔に小型カメラを装着したフェイシャルキャプチャーと、身体のモーションキャプチャーを同期させる手法が採用された。目の動きや眉のわずかな動きまで再現され、ゲームにおける感情表現のリアリティが飛躍的に向上した。
5.3 ネットミーム：「モーキャップスーツあるある」（目玉焼きエイリアンなど）
プロのモーションキャプチャースーツを着た俳優が、まるでエイリアンやロボットのような見た目になることから、ネット上では「目玉焼きエイリアン」「銀色のタイツのおじさん」などと呼ばれるミームが生まれた。特に開発中のゲーム映像やメイキング動画で、マーカーだらけの俳優が奇妙な動きをする様子が面白おかしく共有される。また、『Skate 3』や『Half-Life: Alyx』の開発者コメンタリーにも同様のネタが登場し、技術の裏側を身近に感じさせる軽い話題として親しまれている。
6.1 AIと深層学習によるマーカーレス推定技術
深層学習を用いて、通常のビデオ映像から直接人体の3次元骨格を推定する技術が急速に進歩している。従来のマーカーベース方式に匹敵する精度が研究レベルで達成されつつあり、スタジオ外でのキャプチャーや低コスト化が期待される。
6.2 ウェアラブルデバイスとスマートフォン融合
AppleのARKitやGoogleのMediaPipeなど、スマートフォンのカメラと内蔵センサーを利用した簡易モーションキャプチャーが広がっている。さらに、スマートウォッチやスマートリングといったウェアラブル端末が加速度データを提供することで、日常動作のトラッキングも可能になりつつある。
6.3 一般消費者向け簡易キャプチャーとバーチャルYouTuberへの応用
家庭用VR機器（HTC Vive、Meta Quest）のトラッキング機能を流用した低価格モーションキャプチャーソリューションが登場し、個人VTuberやインディーゲーム開発者による活用が拡大している。フェイシャルキャプチャーもスマートフォンのTrueDepthカメラで手軽に行えるようになり、バーチャルライブ配信や動画制作のハードルが大幅に下がっている。