本稿では、モバイルデバイス上でリアルタイム推論に適した軽量な畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャ「BlazePose」を提案する。推論時には、1人の人物に対して33点の身体キーポイントを出力し、Pixel 2端末上で30フレーム/秒以上で実行可能である。この性能により、フィットネストラッキングや手話認識といったリアルタイム応用に特に適している。本研究の主な貢献は、新たな身体ポーズ追跡ソリューションの開発および、キーポイント座標のヒートマップと回帰を併用する軽量なポーズ推定ニューラルネットワークの設計である。