生後数ヶ月の乳児が示す自発運動（General Movements）、特に生後3〜5ヶ月のfidgety movements の欠如・異常は、脳性麻痺（CP）の最も早期かつ強力な予測指標とされる（Prechtl法）。しかし熟練者の目視評価は評価者育成に時間がかかり専門家が地域偏在、多くの乳児が早期介入の窓を逃す。乳児の発達評価は医学生が小児科・NICU実習で学ぶ当事者領域。
仰臥位の乳児動画に姿勢推定＋時系列モデルを当てれば、(1)fidgetyを正常/異常の二値でなく四肢運動の複雑性・対称性・滑らかさとして連続量で記述でき、(2)CPの有無だけでなく将来の運動発達の軌跡・重症度を予測でき、(3)「なぜリスクか」を運動学的根拠（どの肢・どの特徴）で説明できる、と仮説。専門家の暗黙知を民主化し、定量的運動バイオマーカーを発見する点が新規。
GMsの微細で全身的・時間的なパターンは人手の特徴量設計が困難で、評価者間一致の確保に長期訓練を要する。姿勢推定＋時系列モデルなら、ヒトが言語化しにくい運動の質を再現性高く定量し、根拠を提示できる。
定量GMバイオマーカー＋予測モデル＋説明可能な可視化＝学会発表・論文。出口は診断置換でなく、乳幼児健診・NICUフォローでの早期スクリーニング補助（SaMD整理を要する）と研究基盤、早期介入につなぐこと。Hiroは発達評価を実習で学ぶ医学生＝当事者。