特許 6463587 ランニング支援システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】6463587

(24)【登録日】2019年1月11日

(45)【発行日】2019年2月6日

(54)【発明の名称】ランニング支援システム

(51)【国際特許分類】

   A63B 69/00 20060101AFI20190128BHJP

【ＦＩ】

   A63B69/00 C

【請求項の数】9

【全頁数】21

(21)【出願番号】特願2018-127915(P2018-127915)

(22)【出願日】2018年7月4日

【審査請求日】2018年7月4日

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】518239145

【氏名又は名称】梅山 航

(73)【特許権者】

【識別番号】518239156

【氏名又は名称】梅山 光広

(74)【代理人】

【識別番号】100137899

【弁理士】

【氏名又は名称】大矢 広文

(72)【発明者】

【氏名】梅山 航

(72)【発明者】

【氏名】梅山 光広

【審査官】 大澤 元成

(56)【参考文献】

【文献】 国際公開第２０１７／１３１０７１（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 特開２０１０−０４２０８６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特表２０１４−５２８７５２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１４−０４５７８３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許第０８４６０００１（ＵＳ，Ｂ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ａ６３Ｂ ６９／００−６９／４０

Ａ６３Ｂ ２１／００−２４／００

Ａ６３Ｂ ７１／０６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザのランニングデータを測定するランニングデータ測定装置と、ユーザのランニングを支援するためのランニング支援端末装置からなるランニング支援システムであって、
前記ランニングデータ測定装置は、足部の母指球、踵、小趾球に位置する領域に配置し、ユーザのランニングデータを検出するセンサ部と、ＧＰＳシステムを利用してユーザのＧＰＳデータを取得するＧＰＳ受信部と、ユーザの段階評価した自己評価値データの入力及びランニングデータの測定開始を入力する入力部と、該各データを収集し、各データの保存を制御する制御部と、該制御部で制御された各データを保存するデータロガー部と、該各部と電気的に接続され、該各部を駆動させる電源部を備え、
前記ランニング支援端末装置は、ユーザの装備情報を入力する入力部と、前記ランニングデータ、前記ＧＰＳデータ、前記段階評価した自己評価値データを受信解析する制御部と、該制御部で解析した前記ランニングデータ、前記ＧＰＳデータ、前記段階評価した自己評価値データを機械学習する学習部と、ランニング支援結果を表示する表示部を備え、
少なくとも、入力データである前記ランニングデータ、前記ＧＰＳデータ、前記段階評価した自己評価値データを教師データとし、該教師データを前記学習部において機械学習することにより数値モデルとし、該数値モデルに新たなランニングデータを入力すると、該新たなランニングデータに対する段階評価した自己評価値を予想して算出し、また、該予想された段階評価した自己評価値に影響したランニング要因の寄与値を予想して算出し、前記予想された段階評価した自己評価値、及び、該予想された段階評価した自己評価値に影響したランニング要因の寄与値が前記表示部に表示されることを特徴としたランニング支援システム。

【請求項2】

前記ランニングデータ測定装置には、前記各データを送信する送信部と、前記ランニング支援端末装置には、前記送信部から送信された前記各データを受信する受信部と、をさらに備えることを特徴とした請求項１に記載のランニング支援システム。

【請求項3】

前記センサ部は、圧力センサ、加速度センサ、ｏｎ／ｏｆｆスイッチのうち、いずれかであることを特徴とした請求項１又は請求項２に記載のランニング支援システム。

【請求項4】

前記センサ部は、前記靴の中に着脱自在に収容される合成樹脂製可撓性のシートに備えたことを特徴とした請求項１乃至請求項３のうちいずれか一に記載のランニング支援システム。

【請求項5】

前記ランニング支援端末装置には、インターネットを経由して気象データ、道路地図データ、コースデータ、地形データのうちいずれか一を取得する情報取得手段と、をさらに備えた請求項１乃至請求項４のうちいずれか一に記載のランニング支援システム。

【請求項6】

前記ランニング支援システムは、ワイヤレスイヤホンと、をさらに備え、
前記ランニング支援端末装置には、前記予想された段階評価した自己評価値の数字データを音声データに変換する音声変換部と、前記ワイヤレスイヤホンへ音声データを出力する音声出力部と、をさらに備え、
前記ワイヤレスイヤホンには、前記音声データを受信する受信部を備えたことを特徴とした請求項１乃至請求項５のうちいずれか一に記載のランニング支援システム。

【請求項7】

前記ランニング支援システムは、インターネットを介して接続されるサーバと、をさらに備え、
前記サーバは、専門誌、及び／又は、専門家の専門用語が記憶されている記憶部と、前記専門用語と前記ランニングデータとを照合する照合部と、前記照合部での照合結果に応じて、前記表示部に表示された前記予想された段階評価した自己評価値、及び、前記予想された段階評価した自己評価値に影響したランニング要因の寄与値に対応した前記専門用語を表示させる送信部と、を備えたことを特徴とした請求項１乃至請求項６のうちいずれか一に記載のランニング支援システム。

【請求項8】

前記ランニング支援システムは、インターネットを介して接続されるサーバと、をさらに備え、
前記サーバは、ランニングギア選定基準データが記憶されている記憶部と、前記ランニングギア選定基準データと前記ランニングデータとを照合する照合部と、前記照合部の照合結果に応じて、前記サーバから前記ランニング支援端末装置に対し、ユーザに適合するランニングギア情報を送信する送信部と、を備えたことを特徴とした請求項１乃至請求項７のうちいずれか一に記載のランニング支援システム。

【請求項9】

前記ランニング支援システムは、インターネットを介して接続されるサーバと、をさらに備え、
前記サーバは、前記ランニングデータ測定装置から送信された前記ランニングデータを受信する受信部と、前記受信部が受信した前記ランニングデータを集計し、第三者に公開するランニングデータ公開部と、を備えたことを特徴とした請求項１乃至請求項８のうちいずれか一に記載のランニング支援システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ランニング支援システムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来から、ランニングデータを計測して表示するGPS付きランニングウォッチが広く知られており、内容としては、距離・スピード・ペース・ピッチ・心拍数などを計測して保存し、ランニング結果のデータとして表示するものである。これは、メーカーがあらかじめ設定した一般的な閾値と比較して判断を示す機能を持つものが多い。
また、スポーツ科学研究では動作を詳細に測って、専門家の視点からの分析のもとにスキルの向上や治療に結び付ける方法が行われている。
これらに関する一例として、例えば、下記のような文献１が挙げられる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

文献１は、ユーザーのシューズ１１０に取り付け可能に構成された感知ユニットを備え、感知ユニットは、ユーザーの運動中にユーザーの足の動きをモニタリングするように構成された第１のセンサー１０５であって、ジャイロセンサーを含む、第１のセンサーと、第１のセンサーからの出力に基づいてユーザーの第１の能力特性を求める処理手段であって、第１の能力特性は、地表面に着地する際のユーザーの足の足着地ロケーションを含む、処理手段と、能力特性を表すデータパッケージをリモート受信機１２０に送信する送信手段と、を備えるものである。

【0004】

【特許文献1】特開２０１７−２００５８９

【非特許文献1】産業医科大学雑誌（産業医科大学発行）第３６巻 第１号 41頁-48頁 内藤裕太郎他「インソール式足圧力センサー装置を用いた歩行の定量的評価」

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかし、文献１に係る発明を初めとして、従来のランニングデータを計測するシステムでは、ユーザの走行スピード、ユーザの時間当たりの移動距離である走行ペース、ユーザの一歩の幅を示すピッチなどの一般的に結果の表示があるのみであり、それをどのように走り方のスキルアップにつなげるかの視点が表示されない。
計測結果の良し悪しやフォアフットやミッドフットなどの走りのタイプの判断結果を表示するものは、閾値が一般的な固定値になっているため、運動能力の異なる、必ずしも競技を目指すのみでない一般ランナーの目的には合わない。
研究で実施されている計測においては、個人ごとに計測が行われて個々に判断するものであるが、専門家の判断が必要であり、高度なスポーツ選手、または機能障害を持つ患者の治療向けであるなど、時間や費用面で手軽には実施できない。

【課題を解決するための手段】

【0006】

そこで、本発明は、自分の運動レベルに合わせて、気持ちよい運動ができ、その結果として故障も回避しつつレベルアップのアドバイスを、専門家の指導なしに受けたい一般的なスポーツ愛好者向けに、手軽に使ってもらえるシステムを提供するものである。

【0007】

請求項１の発明は、ユーザのランニングデータを測定するランニングデータ測定装置と、ユーザのランニングを支援するためのランニング支援端末装置からなるランニング支援システムであって、ランニングデータ測定装置は、足部の母指球、踵、小趾球に位置する領域に配置し、ユーザのランニングデータを検出するセンサ部と、ＧＰＳシステムを利用してユーザのＧＰＳデータを取得するＧＰＳ受信部と、ユーザの段階評価した自己評価値データの入力及びランニングデータの測定開始を入力する入力部と、各データを収集し、各データの保存を制御する制御部と、制御部で制御された各データを保存するデータロガー部と、各部と電気的に接続され、各部を駆動させる電源部を備え、ランニング支援端末装置は、ユーザの装備情報を入力する入力部と、ランニングデータ、ＧＰＳデータ、段階評価した自己評価値データを受信解析する制御部と、制御部で解析したランニングデータ、ＧＰＳデータ、段階評価した自己評価値データを機械学習する学習部と、ランニング支援結果を表示する表示部を備え、少なくとも、入力データであるランニングデータ、ＧＰＳデータ、段階評価した自己評価値データを教師データとし、教師データを学習部において機械学習することにより数値モデルとし、数値モデルに新たなランニングデータを入力すると、新たなランニングデータに対する段階評価した自己評価値を予想して算出し、また、予想された段階評価した自己評価値に影響したランニング要因の寄与値を予想して算出し、予想された段階評価した自己評価値、及び、予想された段階評価した自己評価値に影響したランニング要因の寄与値が表示部に表示されることを特徴としたランニング支援システムである。

【0008】

請求項２の発明は、ランニングデータ測定装置には、各データを送信する送信部と、ランニング支援端末装置には、送信部から送信された各データを受信する受信部と、をさらに備えることを特徴とした請求項１に記載のランニング支援システムである。

【0009】

請求項３の発明は、センサ部は、圧力センサ、加速度センサ、ｏｎ／ｏｆｆスイッチのうち、いずれかであることを特徴とした請求項１又は請求項２に記載のランニング支援システムである。

【0010】

請求項４の発明は、センサ部は、靴の中に着脱自在に収容される合成樹脂製可撓性のシートに備えたことを特徴とした請求項１乃至請求項３のうちいずれか一に記載のランニング支援システムである。

【0011】

請求項５の発明は、ランニング支援端末装置には、インターネットを経由して気象データ、道路地図データ、コースデータ、地形データのうちいずれか一を取得する情報取得手段と、をさらに備えた請求項１乃至請求項４のうちいずれか一に記載のランニング支援システムである。

【0012】

請求項６の発明は、ランニング支援システムは、ワイヤレスイヤホンと、をさらに備え、ランニング支援端末装置には、予想された段階評価した自己評価値の数字データを音声データに変換する音声変換部と、ワイヤレスイヤホンへ音声データを出力する音声出力部と、をさらに備え、ワイヤレスイヤホンには、音声データを受信する受信部を備えたことを特徴とした請求項１乃至請求項５のうちいずれか一に記載のランニング支援システムである。

【0013】

請求項７の発明は、ランニング支援システムは、インターネットを介して接続されるサーバと、をさらに備え、サーバは、専門誌、及び／又は、専門家の専門用語が記憶されている記憶部と、専門用語とランニングデータとを照合する照合部と、照合部での照合結果に応じて、表示部に表示された予想された段階評価した自己評価値、及び、予想された段階評価した自己評価値に影響したランニング要因の寄与値に対応した専門用語を表示させる送信部と、を備えたことを特徴とした請求項１乃至請求項６のうちいずれか一に記載のランニング支援システムである。

【0014】

請求項８の発明は、ランニング支援システムは、インターネットを介して接続されるサーバと、をさらに備え、サーバは、ランニングギア選定基準データが記憶されている記憶部と、ランニングギア選定基準データとランニングデータとを照合する照合部と、照合部の照合結果に応じて、サーバからランニング支援端末装置に対し、ユーザに適合するランニングギア情報を送信する送信部と、を備えたことを特徴とした請求項１乃至請求項７のうちいずれか一に記載のランニング支援システムである。

【0015】

請求項９の発明は、ランニング支援システムは、インターネットを介して接続されるサーバと、をさらに備え、サーバは、ランニングデータ測定装置から送信されたランニングデータを受信する受信部と、受信部が受信したランニングデータを集計し、第三者に公開するランニングデータ公開部と、を備えたことを特徴とした請求項１乃至請求項８のうちいずれか一に記載のランニング支援システムである。

【発明の効果】

【0016】

請求項１から請求項３の発明によれば、測定したユーザの運動データ等の教師データを機械学習して数値モデル化し、毎回の運動スキルのレベルを予測判断してユーザに知らせ、さらに予測判断の寄与度から、自らの走りに即した改良点を表示するものである。したがって、表示された予想された自己評価、及び、予想された要因寄与度をユーザが意識して走ることにより、自分に合った運動を行うことができる。
請求項４の発明によれば、より耐久性ある運動支援システムを提供することができる。

【0017】

請求項５の発明によれば、多くの情報を入力することにより、精度の高い予想された自己評価、及び、予想された要因寄与度を表示することができる。

【0018】

請求項６の発明によれば、走りながら予想された自己評価を音声データで確認することができる。

【0019】

請求項７の発明によれば、専門誌、専門家が使用する専門用語が表示されることによって、これらの専門用語に基づいて自分なりの走りを改良することができる。

【0020】

請求項８の発明によれば、ユーザそれぞれに合ったランニングギア情報を提供することができる。

【0021】

請求項９の発明によれば、運動データを公開することができるため、ユーザ、仲間、プロ選手等とのコミュニケーションツールとして利用することができる。

【図面の簡単な説明】

【0022】

【図1】運動支援システムの基本的な構成図である。

【図2】運動データ測定装置の基本的な構成図である。

【図3】シューズにインソール、シートが装着された状態を図示した模式図である。

【図4】運動データ測定装置とワイヤレスイヤホンを連動させた状態の模式図である。

【図5】運動支援システムの予想された自己評価、予想された要因寄与度が表示された図である。

【図6】各種データが表示された図である。

【図7】走行スピードの速い場合の解析結果が表示された図である。

【図8】走行スピードの遅い場合の解析結果が表示された図である。

【図9】運動支援システムの数値モデル作成、利用のアルゴリズムの例を図示したものである。

【図10】運動支援システムの入力値及び出力値を表現した図である。

【図11】数値モデルの構成例を図示したものである。

【発明を実施するための形態】

【0023】

本発明を実施するための形態を以下に示す。なお、本明細書において「運動」とあるのは、主に、「ランニング」を意味する。
本発明は、ユーザの運動を測定する運動データ測定装置１０と、運動支援端末装置１００からなり、測定したユーザの運動データ１５１等の教師データを機械学習して数値モデル１６１化し、毎回の運動スキルのレベルを予測判断してユーザに知らせ、さらに予測判断の寄与度から、自らの走りに即した改良点を表示するものである。

【0024】

ジョギングやランニング等、各種の運動は、楽しみながら上達でき、記録が伸びたりなど、正しい方法で楽しむことで、爽やかになったり、健康増進につながったり、人生を楽しむために必要な多くのことを実現することができたりする。そのため、一部の専門家やトップアスリートが携わるだけではなく、一般の人がだれでも正しいやり方で親しむことができることが重要である。

【0025】

ところが、ランニング一つとっても、走り方が適切でないと楽しめない、またはいつもつらい思いをして、上達しないばかりか、場合によっては怪我につながって、継続できないことになることも多い。雑誌、専門書、最近ではネット情報から、適切な情報を得ることは手軽にできるようになってきたが、内容は一般的なテクニックや、経験談にとどまらざるを得ない。運動は個人の特徴ごとに異なるので、年齢、経験、健康を楽しむのか、競技での成績をも目指すのか、個人の特性とそれぞれの目指すものによって取り組みが異なることは明白である。一般情報をどのように実施したら自分に適切であり、爽やかで楽しく、また記録を伸ばしつつモチベーション高く競技にも参加できるようになるかは、なかなか得られない情報であるのが実情である。自分に合った運動方法を知るためには、現時点では、専門家の個別指導が最適と考えられる。最近では映像解析やモーションキャプチャなどの計測技術を使って、個人に合わせた指導が得られる時代になったと言えるかもしれないが、実施のためには費用や時間の面で手軽に実施できるとは言えない。本発明は、自分なりの良いやり方を、自分の実施結果から学ぶやり方で上達のためのアドバイスができるシステムを提供し、毎日の運動で手軽に使って、楽しく充実した運動生活をサポートするものである。

【0026】

図１にあるように、本発明の運動支援システム１は、ユーザの運動データを計測測定する運動データ測定装置１０と、この運動データ測定装置１０で計測測定した運動データ１５１、ユーザ自身が入力した自己評価データ１５２、ＧＰＳからのＧＰＳデータ１５３等の教師データをもとに解析、機械学習等を行い、ユーザに運動の支援を行う運動支援端末装置１００に大別される。

【0027】

まず、本発明である運動支援システム１を構成する運動データ測定装置１０の基本的構成を示す。

【0028】

運動データ測定装置１０は、ユーザの運動データ１５１を計測測定等行うものであり、構成としては、ユーザの運動データ１５１を検出するセンサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、ＧＰＳシステムを利用してユーザのＧＰＳデータ１５３等を取得するＧＰＳ受信部１４、ユーザの自己評価を入力する入力部（入力デバイス）１６、各データを収集し、各データの保存、送信等を制御コントロールする制御部１１、制御部１１で制御された各データを保存するデータロガー部１２、そして、各センサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、ＧＰＳ受信部１４、入力部１６、制御部１１、データロガー部１２と電気的に接続され、各センサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、ＧＰＳ受信部１４、入力部１６、制御部１１、データロガー部１２を駆動させる電源部１５とを備えている。その他、運動データ１５１を他の装置である運動支援端末装置１００に送信する送信部１３を備える構成であってもよい。後述するように、各センサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃは、シューズＳのインソールＩやシート３０等に、ＧＰＳ受信部１４、入力部１６、制御部１１、データロガー部１２、電源部１５は、シューズＳのカウンター部に備えることが考えられる。このような部位に備えることにより、走行の邪魔にならず、また、安定して運動データを測定することができる。

【0029】

センサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃの配置位置は、歩くときと走るとき等の運動に特徴的となる位置として、母指球の位置、踵の中心位置、比較的に望ましくない位置として足の外側などに配置して（図２参照）、その位置にかかる荷重と、荷重発生のタイミング（３箇所のセンサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃそれぞれが出力されるタイミング、順番）、荷重の発生から消滅までを接地時間とした荷重持続時間（センサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃが出力している間の時間）を測定し、着地の荷重バランス（左右の足のバランス、片方の足のバランス、３箇所のセンサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃのバランス、１箇所のセンサのバランス等）、着地の始まる順番、着地の荷重の時間的な変化（接地から接地しなくなるまで）を測定して、これを入力データとする。なお、入力データは、これらに限定されるものではない。

【0030】

このように、センサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃは、ユーザの運動データ１５１を測定するものであり、シューズＳを履いた状態でユーザが運動し、ユーザの足によって加えられた力をセンサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃで検出するように構成されている。したがって、このセンサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃの配置位置としては、上述のように、例えば、ユーザの足部の母指球、踵、小趾球に位置する領域の３箇所に配置することが的確な運動データ１５１を取ることができるため望ましく、このセンサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃの位置でユーザの運動データ１５１を検出する。なお、運動に特徴的となる位置であれば、上記３箇所以外の場所であってもよく、また、センサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃの配置数も問わない。

【0031】

図２では、運動データ測定装置１０の例であり、シューズＳの左右のインソールＩにセンサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃを走り等の運動の特徴を捉える位置に配置し、データを扱う制御部１１に配線している例を示す。インソールＩはシューズＳのアウトソールＯの内側に沿うように配置される。

【0032】

本発明は、片方だけでも左右バランスの寄与以外は機能するので、片方だけでも良いが、図２のようにセンサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃを左右のシューズＳに配置することで、左右のバランスが計測でき、走りの判断に効果的であるので、左右の両シューズＳに配置するのが望ましい。

【0033】

センサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃは、圧力センサが望ましいが、他のセンサであってもよい。例えば、加速度センサ、圧をかけることによってスイッチが接触するｏｎ／ｏｆｆスイッチ等考えられる。圧力センサ、加速度センサ、ｏｎ／ｏｆｆスイッチ等のうち、本発明の効果を奏するものであればいずれであってもよい。
加速度センサ等は、圧力によって抵抗が変化する簡易なものでも問題なく機能し、また、ノイズに強く、消費電力も少なく、安価である等のメリットがある。

【0034】

センサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃは、ユーザが履くシューズＳのインソールＩ、ミッドソール（不図示）、アウトソールＯ等の部位に埋設することもできるが、図３で図示したように、シューズＳとは別部材のシート３０に備えることが望ましい。シート３０は、シューズＳの中に着脱自在に収容される。素材としては、可撓性のある合成樹脂製が適している。

【0035】

可撓性のある合成樹脂製としては、例えば、ポリプロピレン、ポリエチレン等が挙げられるが、これら以外の材質であっても本発明の効果を奏することができればどのような素材であってもよい。

【0036】

このように、センサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃは、アウトソールＯとインソールＩの間に収納可能な着脱自在のシート３０に備えることもできるため、手軽に設置、取り外しが可能となり、シューズＳを変えてもシート３０を変えることで簡単に運動データ１５１を測定することができる。同様に運動データ測定装置１０もシューズＳから着脱自在とすることによって、シューズＳを変えても運動データ１５１を測定することができる。

【0037】

センサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃをシューズＳと別部材のシート３０に配置することで、インソールＩと靴底であるアウトソールＯのスライド方向の力を滑りで逃がすことができ、これによってセンサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃと、このセンサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃからの配線に対する負荷が減少し、耐久性が確保できる。

【0038】

またシート３０にセンサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃを取り付けることで、ランニングや歩行によって伸び縮み変形を繰り返すインソールＩの影響を受けずに圧力を計測できる。同時に、通常１ｍのストライドのランナーが１０ｋｍ走ると、１万歩程度の繰り返しの力がセンサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃにかかることを考えると、毎回のインソールＩの伸び縮み変形を受けることからセンサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃと配線類を守る働きを持たせることができ、耐久性が向上する。

【0039】

屋外でのスマートフォン等の携帯端末を利用したユーザの位置情報等の取得には、ＧＰＳが用いられており、運動データ測定装置１０もＧＰＳ受信部１４で受信することによってユーザの位置情報等のＧＰＳデータ１５３を特定し、取得することができる。その他、Ｗｉ−Ｆｉや通信事業者の基地局情報等を利用してユーザの位置情報等を特定してもよい。

【0040】

運動データ測定装置１０には、ＧＰＳ受信部１４を備えた構成の場合、このＧＰＳ受信部１４からユーザのＧＰＳデータ１５３である、緯度や経度等の位置データ、速度データ、距離データ、時間データ等の各データが収集されるが、ＧＰＳウォッチ（不図示）など同様の機能を有するものを併用する場合は、ＧＰＳ受信部１４を搭載しなくてもよい。

【0041】

ＧＰＳ受信部１４を備えた運動データ測定装置１０、ＧＰＳ機能付きの腕時計等の別によっては、表示される支援結果の表現方法が異なる場合があるが、個人への運動支援、アドバイスが可能である点は変わらない。

【0042】

以上のように、ＧＰＳ受信部１４は、シューズＳに備える構成であってもよいし、ＧＰＳ受信機能を含むフィットネスウォッチを利用してもよい。なお、ＧＰＳ受信機能を含むフィットネスウォッチは、速度、移動距離等のリアルタイムデータを取得したり、緯度や経度等の位置情報を取得することが可能である。

【0043】

携帯可能な入力部１６には、自己評価データ１５２を入力する１〜５段階の自己評価入力ボタン１６ａ、及び、運動データ１５１の測定開始を入力するスタートボタン１６ｂが設けてある。そして、スタートボタン１６ｂを押すことによって運動データ１５１の測定が開始され、ユーザが入力部１６を持ちながら走行し、走行中に入力部１６の自己評価入力ボタン１６ａを押すことによって、走りの評価（自己評価）を入力する。５から順に例えば、素晴らしい、非常に良い、良い、まあまあである、及び悪いという段階とすることが考えられる。１〜５段階に限らず、１〜１０段階の自己評価入力ボタンを設けてもよい。

【0044】

また、図示しないが、入力部１６には、無線送信部が備えられることによって、無線で自己評価データ１５２である評価入力情報を制御部１１に送信する形態の他、有線により評価入力情報が送信されてもよい。

【0045】

制御部１１は、記憶部（不図示）に記憶されているプログラムに従ってセンサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、データロガー部１２、ＧＰＳ受信部１４、電源部１５、入力部１６の処理、駆動制御する。例えば、センサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃで検出した運動データ１５１等を収集し、運動データ１５１等の保存を制御する。すなわち、運動データ１５１の他、自己評価（走りの評価）データ１５２、ＧＰＳデータ１５３等を受領、制御する。

【0046】

センサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃで計測・収集した運動データ１５１、入力部１６から入力した自己評価データ１５２、ＧＰＳ受信部１４で受信したＧＰＳデータ１５３等を保存する。運動データ１５１等は電気的に記録され、例えば、フラッシュメモリ、ハードディスクやメモリーカード等を用いる。

【0047】

したがって、運動データ１５１は送信部１３から運動支援端末装置１００に送信されるか、又は、データロガー部１２で保存して、ＵＳＢメモリやＳＤカード等の可搬の記憶媒体（図示せず）を介して、走行等の運動後に運動支援端末装置１００に運動データ１５１を移動、保存して活用することでも同様の機能を果たせる。

【0048】

電源部１５からの電力供給により、電源部１５と電気的に接続されているセンサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃと、制御部１１と、データロガー部１２、送信部１３、ＧＰＳ受信部１４等が駆動する。なお、入力部１６は、入力部１６に備えられた電源部（不図示）からの電力供給により駆動する。

【0049】

運動データ測定装置１０によって検出された運動データ１５１は、例えば、運動データ測定装置１０の送信部１３からインターネットＩＮを介して運動支援端末装置１００に出力され得る。具体的には、本発明の運動支援システム１は、運動するユーザが使用するシューズＳに設置した運動データ測定装置１０と、運動支援端末装置１００と、その他、サーバＳＢと、それらを通信可能につなぐインターネットＩＮにより構成される。インターネットＩＮにより通信可能な環境を得るためには、モデム等の機器とインターネットプロバイダ等が必要であるが、本発明と直接関係ないので今回説明を割愛する。なお、インターネットＩＮの他、同様の効果を奏するものであれば無線通信、衛星回線、専用回線等であってもよい。

【0050】

図１で図示したように、運動支援端末装置１００は、運動データ測定装置１０からの運動データ１５１等を受け取って解析や機械学習等を行い、ユーザに運動支援結果を表示するものである。この運動支援端末装置１００構成としては、ユーザの装備情報データ１５８等を入力する入力部１０３、運動データ１５１、自己評価データ１５２、ＧＰＳデータ１５３等を受信解析する制御部１１１と、少なくとも、制御部１１１で解析した運動データ１５１、ユーザの自己評価データ１５２、ＧＰＳデータ１５３等を機械学習する学習部１０５と、運動支援結果を表示する表示部１０６とを備えている。

【0051】

また、その他、運動データ測定装置１０の送信部１３から送信された運動データ１５１を受信する受信部１０２を別に備える構成も考えられる。運動支援端末装置１００としては、パソコンの他、タブレット端末、ユーザが携帯することができるスマートフォン等の携帯情報端末等が用いられる。

【0052】

上述のように、受信部１０２は、運動データ１５１、自己評価データ１５２、ＧＰＳデータ１５３等を受信する。受信は、インターネットＩＮ、無線通信、有線通信等を介して行われる。

【0053】

表示部１０６は、カラー液晶、有機ＥＬ等のモニタにより構成される。また、入力部１０３は、キーボードやマウス、タッチパネル等のポインティングデバイスにより構成され、ユーザが運動支援端末装置１００に対して指示を与えることができるように構成される。タッチパネルの場合、表示部１０６と受信部１０２を兼ねることができる。

【0054】

運動支援端末装置１００には、インターネットＩＮを経由して気象データ１５４、道路地図データ１５６、コースデータ１５５等を取得する情報取得部１０４を備えている。したがって、運動支援端末装置１００は、インターネットＩＮを介して、気象データ１５４、道路地図データ１１６、コースデータ１５５が格納されているデータベースＤＢに接続され、各種データを収集取得することができる。

【0055】

気象データ１５４は、例えば、風速、雨量、湿度、気温等のデータである。
インターネットＩＮ等を介してデータベースＤＢから最新の気象データ１５４を取得することができる。

【0056】

また、入力データとしては、例えば、国土地理院等の道路地図データ１５６、地形データ１５７を組み合わせることで、コースの特徴、傾斜ほかの情報との連携で別の観点からの運動支援を可能とする。

【0057】

ＧＰＳの位置データを使って道路地図データ１５６と連携するシステムは一般的に活用されており、道路上、曲がり角の多い街中、山の中、公園など、コースの特徴に対応したアドバイスが可能となり、別の視点からの個人の行動の理解が可能となる。これにより、さらに運動の探求と改良ができるとともに、運動へのモチベーションアップにつながり、運動を長く楽しめるきっかけを提供する。

【0058】

道路地図データ１５６は、データベースＤＢに格納されており、様々な地理的情報を含んで構成され、具体的には緯度・経度データ、標高データ、土地傾斜データ、河川・溜池・農業用水路画像データなどを含んで構成される。

【0059】

地形データ１５７は、データベースＤＢに格納されており、地表面の３次元モデル等が記録されている。この地形データ１５７は、例えば、国土地理院標高データや、３次元スキャナによる実測データ（点群データ）を用いることが可能である。具体的には、国土地理院等からインターネットＩＮ等を介して道路地図データ１５６、地形データ１５７を取得する。

【0060】

コースデータ１５５は、例えば、コースの名称や所在、コース設計者等のデータである。インターネットＩＮ等を介してデータベースＤＢから最新のコースデータ１５５を取得することができる。

【0061】

制御部１１１は、記憶部に記憶されているプログラムに従って受信部１０２、入力部１０３、情報取得部１０４、学習部１０５、表示部１０６等の処理、駆動制御する。例えば、受信部１０２で受信した運動データ１５１等を収集し、運動データ１５１等を制御する。また、制御部１１１は、運動データ測定装置１０からの運動データ１５１の他、自己評価データ１５２、ＧＰＳデータ１５３等を受領し、解析する。

【0062】

学習部１０５で行われる機械学習は、「ニューラルネットワーク（教師あり）」を適用したものであり、過去の運動データ１５１、自己評価データ１５２、ＧＰＳデータ１５３、その他、気象データ１５４、装備情報データ１５８等に基づいてユーザの運動状態、気分、自己の評価等を予測学習して数値モデルを構築する。

【0063】

学習部１０５や、機械学習を行う装置（以下、機械学習装置とする）における機械学習は、汎用の計算機若しくはプロセッサを用いることもできるが、例えば、ＧＰＧＰＵ(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)や大規模ＰＣクラスター等を適用すると、より高速処理が可能となる。

【0064】

機械学習は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）や決定木など、任意の学習手段を用いることができる。

【0065】

機械学習は、学習部１０５や、機械学習装置に入力されるデータの集合から、その中にある有用な規則や知識表現、判断基準等を解析により抽出し、その判断結果を出力すると共に、知識の学習を行うことで実現される。機械学習の手法は様々であるが、大別すれば「教師あり学習」、「教師なし学習」等に分けられる。さらに、これらの手法を実現する上で、特徴量そのものの抽出を学習する「深層学習」と呼ばれる手法がある。

【0066】

「教師あり学習」とは、ある入力と結果（ラベル）のデータの組を大量に機械学習装置に与えることで、それらのデータセットにある特徴を学習し、入力から結果を推定するモデル、即ち、その関係性を帰納的に獲得することができる。これは図１１のニューラルネットワーク等のアルゴリズムを用いて実現することができる。

【0067】

運動支援システム１は、ユーザの運動の質を向上させるための支援、アドバイス（以下、「運動支援」とする）を、当該ユーザに提供するものである。この運動支援システム１の中核には、数値モデル１６１があり、この数値モデル１６１を使って最終的にユーザに運動支援を行う。

【0068】

運動データ１５１、走りの自己評価データ１５２、ＧＰＳデータ１５３、気象データ１５４、装備情報データ１５８、コースデータ１５５等のデータは、使い始める最初の段階では機械学習によって作成する数値モデル１６１の教師データとなり、以後の走りを判断してアドバイス項目を判断するモデル（数値モデル１６１）となる。

【0069】

数値モデル１６１は、ユーザが感じる評価のデータである走りの自己評価データ１５２等を教師データにして学習したモデルであるので、アドバイスは自分がより良いと感じるための要因を表示、アドバイスするようにできており、結果として自分に適したレベルアップ策につながる。また、良くなかった場合には、良くなかった要因と改善の方向が自分の良い時を基準に示すことができる。

【0070】

これは、ユーザが自分を基準とした点で、個人に適したアドバイスのカスタマイズ化とも考えられ、一般的な上達法としてのアドバイスでは扱えない個人へのアドバイスになる。さらに、個人の特性を見抜くうえでは専門家をも超えたものと言え、個人の特性と希望レベルにフィットしたアドバイスができるうえでは、究極の個人アドバイザーと言える。

【0071】

運動支援システム１は、自分で実施した運動の結果に自分の評価をラベルとして対応をつけて数値モデル１６１化したものであるので、使用したデータの種類にかかわらず、以後の運動の評価が可能であり、その結果に影響した要因の寄与度と、寄与度の大きい要因を示すことができ、改良の努力へ結びつけることができる。実際の運動レベルの向上につながることで、運動へのモチベーション付けにもなり、運動を長く楽しめるきっかけを提供できる。

【0072】

図１１は数値モデル１６１であり、ニューラルネットを用いたモデルの例である。図９には、本支援システム１の数値モデル１６１作成時、数値モデル１６１の更新時のアルゴリズムを示す。基本的な流れは下記のとおりである。

【0073】

ユーザがランニング、ジョギング等（ランニング等とする）の運動をした際の運動データ１５１、ユーザのランニング等についての自己評価である自己評価データ１５２、ユーザのＧＰＳデータ１５３等を入力データとして、これらを「教師データ」とする。また、その他、気象データ１５４、装備情報データ１５８、コースデータ１５５等を入力値としてもよい。すなわち、数値モデル１６１の基礎となる教師データの入力データとしては、制御部１１１で受領した運動データ１５１、走りの評価である自己評価データ１５２、ＧＰＳデータ１５３の他、気象データ１５４、装備情報データ１５８等も入力値とすることができる。

【0074】

また、教師データの基となる運動データ１５１の数等は問わない。したがって、一回の走行であっても運動データ１５１として活用できるし、複数回走行したことによって得られた複数個の運動データ１５１も活用できる。複数個の運動データ１５１を教師データとし、これを機械学習すると、より精度のよい教師データとなる。なお、どのコースであってもよい。

【0075】

この「教師データ」を運動支援端末装置１００の学習部１０５において機械学習することにより「数値モデル１６１」を作成する。

【0076】

この「数値モデル１６１」に、ユーザが新たにランニング等を行った際の新たな運動データを入力すると、その新たな運動データに対する自己評価を学習部１０５で予想（推定）し、また、その要因寄与度を算出し、予想された自己評価１７０、及び、この自己評価に基づく予想（推定）された要因寄与度１７１が表示部１０６に表示される（図５、図６、図７、図８参照）。

【0077】

教師データの基となる運動データ１５１、走りの自己評価データ１５２、ＧＰＳデータ１５３、気象データ１５４、装備情報データ１５８の内訳は次のとおりである。

【0078】

運動データ１５１の内訳は、接地荷重、接地時間、左右荷重バランス等が挙げられる。また、ＧＰＳデータ１５３の内訳は、速度、ストライド、ピッチ、位置等が挙げられる。これらのうち、接地荷重、接地時間、左右荷重バランスはセンサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃで計測測定され、速度、ストライド、ピッチ、位置等はＧＰＳ受信部１４から取得される。

【0079】

走りの自己評価データ１５２は、例えば、１〜５段階のうちのユーザの自己評価データ１５２を入力する。具体的には、１〜５段階の自己評価入力ボタンが設けてある入力部１６を持ちながらユーザが走りながら入力する。自己評価の入力のタイミングは、例えば、１ｋｍごとのラップと同時に自己評価を入力するか、又は、ユーザ自身走りの感じ方が変わったときに入力する。この場合は、距離は任意となり、どの距離であっても入力することができる。
気象データ１５４の内訳は、気温、湿度、日差し（１〜５段階表示）等が挙げられる。これらは、インターネットを介して取得する。

【0080】

装備情報データ１５８の内訳は、シューズＳに関する情報、ウェアに関する情報等が挙げられる。シューズＳに関しては、重さ、クッションの特性等を１〜５段階で表示し、ウェアに関しては、重さ、長袖、半袖の別、ロングタイツ、ショートパンツ、レッグカバー等の情報をユーザ自身が入力する。

【0081】

入力値（入力データ）は、運動データ測定装置１０で測定した運動データ１５１や、上記入力値に限らない。ユーザが得られる情報を入力値として入力部１０３から入力してもよい。例えば、ユーザの体重、体脂肪率など、さらに天気情報、シューズＳ、ウェア情報などはデバイスがなくても得られる情報である。これにより、運動面に限らず、健康面などへの支援が可能になり、毎日の生活へのアドバイスになる。これを使って生活の質を高める工夫ができ、心身ともに健康な人生を送るきっかけを提供できる。

【0082】

入力部１０３は、運動支援端末装置１００のユーザから各種操作を受け付ける入力デバイスである。入力部１０３は、例えば、タッチパネル等によって実現される場合、結果が表示される表示部１０６と、入力の操作をする入力部１０３とは、一体化される。入力部１０３は、ユーザによって入力された操作を操作情報として制御部１１１に出力する。なお、入力部１０３は、表示部１０６と一体化せずに、例えば、入力デバイスとして、キーボードやマウス等によって実現されるようにしてもよい。

【0083】

また、図９のように、数値モデル１６１を判断のモデルとして作成するときには、走った結果のデータである運動データ１５１を教師データとしてスピードカテゴリ毎、走行コースの傾斜などの特徴毎のデータ集として作成し、スピードごと、傾斜ごとの数値モデル１６１として内蔵し、走行結果の判断時にカテゴリーごとのモデルを使うこともできる。

【0084】

すなわち、図９で図示したように、スピード毎、コース毎の教師データを作成し、数値モデル１６１化し、カテゴリー毎の数値モデル１６１を作成することもできる。

【0085】

数値モデル１６１の更新に関しては、運動のレベルアップができたと感じるとき、年齢が進んで運動能力が変化したと考えられるとき、その他、定期的に更新して、年齢や能力とのずれが出てアドバイスが適切でなくなることがないように更新する。これによりレベルアップ代が自分で把握できるとともに、年相応の目標を設定することを個人に気付かせ、無理のない運動につなげることで、長く運動を嗜むことができるようにすることができる。具体的には、ユーザが図５で図示したモデル更新ボタン１０６ａを押すことによって、運動データ１５１、自己評価データ１５２、ＧＰＳデータ１５３等のデータが学習部１０５において再度機械学習され、更新される。
また、運動支援端末装置１００側で自動的に更新（アップデート）するように設定する構成としてもよい。これにより、客観的で適正な数値モデル１６１を構築することができる。

【0086】

図９には、運動支援スシステム１活用の際の基本アルゴリズムを示す。新たに走った運動データ１５１を運動支援端末装置１００に送ると、その新たな運動データ１５１に対する予想された走りのレベル判定（図５）が表示され、走りのレベル判定に寄与の大きかった要因（図５）と改善の方向を表示２０６、さらに距離ごとの速度やその変化など、走った結果の各種データを表示する（図６〜図８）。

【0087】

図１０には、入力値の例が示してあり、これらの運動データ１５１、気象データ１５４、装備情報データ１５８、走りの自己評価データ１５２を入力値として入力する。そして、出力値には、走りの評価結果を1〜5などのランクで示す例、結果の表示として、（１）各要素の重み、走りの結果に影響の大きい要因表示、（２）改良の方向表示、（３）評価ランクごとの実走行データなどを表示する。

【0088】

この結果表示を見て、自分の改良ポイントを把握して、改良した走りを実施し、その結果を走ったデータとして入力して改善効果を判断、更なる改善ポイントを表示させることで、自らにフィットし、自らのペースでレベルアップが可能となるため、ユーザの運動が支援されることとなる。

【0089】

また、図９で図示したように、過去の自分のデータ（サーバＳＢ上の登録データ）を保存しておいて、必要な時に現在のデータと比較してレベルアップを確認することもできるため、これによってもユーザの運動が支援されることとなる。

【0090】

図５には、本支援システム１の判断結果の表示部１０６の表示例を示す。ここでは、ユーザの距離ごとの速度の折れ線グラフ上に１から５のランク付け（予想された自己評価１７０）を併記した表示を一例として挙げているが、これに限らない。図５のように、ランク付けが随時表示され、また、最初の走りと自己評価に変化があったときにグラフ内に表示される。そして、併記された１から５のランク付けの数字をクリックすると、解析結果の表示例として、要因寄与度の画面が表示される。

【0091】

図５の折れ線グラフの下側には任意の走行位置の判断結果への要因寄与度が示してあり、今回の走りで影響の大きかった要因を目で見ることができる。また、その改良の方向を増加・減少の方向を示すことで理解しやすくする。

【0092】

要因の項目としては、図５で図示したように、速度、ストライド、ピッチ、接地荷重、接地時間、左右バランス、接地位置、気温、湿度、日差し、シューズ、ウェア等であり、これらの要因寄与度が棒グラフ表示される。なお、要因の項目は、これらに限定されない。

【0093】

また、図５の画面表示の中のデータ詳細ボタン１０６ｂをクリックすると、図６等図示したような、各種データ表示、すなわち、任意の位置の走行データの表示例等が表示される。

【0094】

図６では、右側には右足に関する各種データ表示を、左側には左足に関する各種データ表示がなされている。以下の説明では、右左それぞれ上から第一段目、第二弾目、第三段目、第四段目と称呼する。

【0095】

第一段目は、接地荷重の圧力センサによる圧力センサ値（荷重の強さを表す荷重の微分値）である。ここでは、ユーザの接地荷重を確認することができる。

【0096】

第二段目は、着地の強さの圧力センサによる圧力センサ微分値（着地の強さを表す荷重の微分値）である。ここでは、ユーザの着地の強さを確認することができる。

【0097】

第三段目は、接地荷重及び接地時間のユーザの一歩の３点（母指球、踵、小趾球に位置する領域）個別圧力センサによる圧力センサ値（一歩の3か所の接地荷重の変化と着地タイミング）である。ここでは、ユーザの接地荷重及び接地時間を確認することができる。

【0098】

第四段目は、３点荷重分担及び左右荷重分担の接地荷重及び接地時間のユーザの一歩の３点（母指球、踵、小趾球に位置する領域）個別圧力センサによる積分値（３か所の荷重の積分値）である。ここでは、３点荷重分担及び左右荷重分担や一歩の荷重の受け方を確認することができる。

【0099】

以上を左右の足のバランスを含めて表示し、走り方、または歩き方の良し悪しを自ら理解する助けとする。走る速さ、歩く速さによって、正しい着地の仕方も変化し、自分が良いと感じたレベルに応じて良さランクと要因を示すことで、自らの目標に応じたアドバイスを可能としている。

【0100】

図７、図８には、スピードの異なる走りの右足の例を示す。図８は図７より速度が遅く、図８では、図７の速度の半分位のスピードでゆっくり歩いている。各種データ表示の項目や、上から第一段目、第二弾目、第三段目、第四段目と称呼する点は、図６で説明したことと同様とする。

【0101】

図６から図８等の図から、ゆっくり走る長く場合は、着地時間が短く、強さとしての荷重微分値が小さく、衝撃が小さいことがわかる。３点の荷重では、踵からの着地であること、荷重バランスはややつま先寄りであることがわかりるが、これが自分なりの良い走り（歩き）であることを示していて、理論的に正しい歩き（走り）方との比較は実施していない。あくまでも自分が気持ちよく感じる歩き方、走り方を探求するものであり、自分のペースでレベルアップに取り組めるように設計してある。歩く時に足に違和感があったり、無理をしたと感じた時にランク付け入力を的確に実施することで、良い時との差と要因を知ることができ、自らが修正を試みることができる。その後、必要に応じて良いランナーとの比較や、以前の自分のデータと比較することで、自らの特徴の分析ができる。

【0102】

上記実施例には、予想された自己評価１７０、予想された要因寄与度１７１等の結果の伝達方法として、スピーカ、ワイヤレスイヤホン２０等からの音声発信、ブザーでの音での発信など、各種の伝達方法が含まれる（図４参照）。これにより、ユーザが走行中であっても結果の伝達可能であり、走行方法のアドバイスを続けることで、ユーザが走りながら、歩きながら有効な改良を実行することができ、効果的なレベルアップを可能とする。

【0103】

具体的な構成としては、例えば、運動支援端末装置１００には、学習部１０５で学習算出した予想された自己評価１７０の数字データを音声データに変換する音声変換部１１２と、入力部１６に内蔵されたスピーカ（不図示）、フォン端子（不図示）、又はワイヤレスイヤホン２０のいずれかへ音声データを出力する音声出力部１１３とをさらに備える。また、運動データ測定装置１０の入力部１６、ワイヤレスイヤホン２０には、音声データを受信する受信部１６ｃとをさらに備える。このような構成により、音声データがスピーカ、イヤホン端子、ワイヤレスイヤホン２０のいずれかから出力することにより、ユーザはスピーカ、イヤホン、ワイヤレスイヤホン２０を通して予想された自己評価１７０を音声で聞くことができる。

【0104】

電源部１０７からの電力供給により、電源部１０７と電気的に接続されている受信部１０２、入力部１０３、情報取得部１０４、制御部１１１、学習部１０５、表示部１０６等が駆動する。

【0105】

インターネットＩＮを介して接続されるサーバＳＢをさらに備える場合、すなわち、運動データ測定装置１０、運動支援端末装置１００、サーバＳＢがインターネットＩＮを介して接続される場合の他の例について説明する。
上記運動データ１５１等の解析結果を、専門誌や専門家の運動スキルアップを図るための解説に出てくる視点や言葉と対応付けて支援内容を表示する機能を持たせた運動支援システム１とすることができる。

【0106】

探求心が強いユーザにとっては、ユーザの運動のスキルアップを図るための専門誌や専門家の解説、解説に出てくる視点、用語と対応付けて自らの運動を理解し、改良することは重要である。これは、さらなる改良に結び付くとともに、仲間や専門家とのコミュニケーションをとるための有効な手段となる。また、支援システムでの支援の視点を共有することにより、市民ランナーなど一般の運動愛好者のコミュニティーの中で、運動を長く楽しむための仲間つくりが可能となる。

【0107】

さらに将来の解析の結果から追加の視点が出た場合も、支援システムに追加でき、アドバイスの内容を進化させることができる。一例として、以下のような支援を可能としている。
（１）つま先から着地する「フォアフット」、全体中央から着地する「ミッドフット」、かかとから着地する「リヤフット」の視点から、センサ部１０ａ、１０ｂ、１０ｃ（3点）の荷重バランスと荷重開始のタイミングから判断し表示する。
（２）つま先の両サイドの圧力差から、外側に偏る「がに股走り」になっていないか、フラット〜内側親指母指球中心の効率的な走りになっているかを表示する。これにより着地の改善ができる。
（３）左右の着地の荷重と接地時間から左右の足にかかる荷重バランスを表示する。これにより、傾いた走りになっていないかがわかって修正できる。
（４）荷重の立ち上がりの強さ（荷重の微分値）を表示する。接地時間の長さと着地の強さから、自分の思う滑らかな走り、または力強い走りになっているかがわかる。

【0108】

この場合の具体的な構成としては、サーバＳＢに、記憶部ＳＢ３と照合部ＳＢ４をさらに備え、照合部ＳＢ４での照合結果に応じて、表示部１０６に表示された予想された自己評価、及び、予想された要因寄与度１７１に対応した専門用語を表示する構成が考えられる。

【0109】

記憶部ＳＢ３は、専門誌、及び／又は、専門家の専門用語を予め記憶している。ここでの専門用語としては、例えば、つま先から着地する「フォアフット」、全体中央から着地する「ミッドフット」、かかとから着地する「リヤフット」、つま先の両サイドの圧力差から、外側に偏る「がに股走り」等が挙げられるが、これらに限定されないことは勿論である。また、インターネットＩＮを介することによって、新たな専門誌、及び／又は、専門家の専門用語をその都度記憶することもできる。

【0110】

照合部ＳＢ４で前記専門用語と前記運動データ１５１を照合する。そして、照合部ＳＢ４での照合結果に応じて、運動支援端末装置１００の表示部１０６に表示された予想された自己評価１７０、及び、予想された要因寄与度１７１に対応した専門用語を表示する。

【0111】

運動データ１５１等をサーバＳＢ上などに登録しておいて、さらにプロ選手や仲間、ライバルなど、許可を得て模範となるランナーのデータと自分の走りを比較することで、新しい目標を設定してレベルアップに取り組むこともできる。

【0112】

すなわち、自己の運動データ１５１をサーバＳＢ又はデータベースＤＢ上に格納しておき、また、自己の運動データ１５１と対比したい他人の運動データ、例えば、プロのランナー、運動仲間、ライバル等の運動データをサーバＳＢ又はデータベースＤＢ上に格納しておき、そして、自己の運動データ１５１と比較できる。これにより、目標や比較対象が明確となるため、ユーザのレベルアップに繋がる。

【0113】

具体的な構成としては、例えば、サーバＳＢには、運動データ測定装置１０から送信された運動データ１５１を受信する受信部ＳＢ２、受信部ＳＢ２が受信した運動データ１５１を集計し、第三者に公開する運動データ公開部ＳＢ１とを備える構成が考えられる。

【0114】

運動データ１５１を外部から閲覧可能な状態にする運動データ公開部ＳＢ１を有する場合には、選択した運動データ１５１を外部に公開することができる。このことにより、運動データ１５１を誰でも自由に見ることが可能になり、ユーザをより満足させることができる。

【0115】

また、運動データ公開部ＳＢ１は、他の端末装置から送信される要求に応じ、記憶部ＳＢ３等に格納されている運動データ１５１を、他の端末装置に送信する。すなわち、運動データ公開部ＳＢ１は、インターネットＩＮに接続された他の端末装置に対して運動データ１５１を公開する。

【0116】

したがって、不特定多数のユーザ（情報提供者）から運動データ１５１を自動的に収集し、運動データ１５１を第三者が閲覧できることによって、収集した運動データ１５１に基づき、例えば、シューズメーカー側は様々なニーズに合った製品を開発することができる。すなわち、運動データ１５１は、シューズＳを開発する際の有効なデータの一つとなり、例えば、走りのデータ等から、荷重の大きさに応じたクッション性と耐久性を補強したシューズＳ作りが可能となる。

【0117】

また、ユーザによる投稿によっても運動に関する情報を収集し、サーバＳＢ上で閲覧やコメントの付与などを行う場を提供することによってユーザ、シューズメーカー、閲覧者（プロランナー、他のランナー）間のコミュニケーションツールとなることもできる。

【0118】

運動データ１５１等の情報を例えば、サーバＳＢ上に格納することで、含まれるシューズＳや道具の情報から製品の評判を具体的なデータ付きでフィードバックさせることができ、製品の改良に直接結び付けることが可能になる。かかと着地の人にはかかとのクッションを良いものにする。満足度からさらなるクッション向上が必要かなど、個人ごとに適切に修正改良するカスタマイズも可能である。個人は自分の運動の良いところ、改良ポイントを知ると同時に、カスタマイズされ自分に最適なシューズＳや道具を手に入れることができ、さらなるレベルアップの機会を得ることができ、運動を長く楽しめるきっかけを提供する。

【0119】

具体的な構成としては、例えば、サーバＳＢには、ランニングギア選定基準データが記憶されている記憶部ＳＢ３、ランニングギア選定基準データと運動データ１５１とを照合する照合部ＳＢ４、照合部ＳＢ４の照合結果に応じて、サーバＳＢから運動支援端末装置１００に対し、ユーザに適合するランニングギア情報を送信する送信部ＳＢ５と、を備える構成が考えられる。

【0120】

記憶部ＳＢ３には、所定のランニングギア選定基準データが記憶されている。ランニングギア選定基準データとしては、例えば、ユーザの性別、年齢、身長、体重、走り方、ランングフォーム、着地、衝撃、圧力等の各種データが挙げられる。

【0121】

そして、照合部ＳＢ４でランニングギア選定基準データと運動データとを照合し、照合部ＳＢ４の照合結果に応じて、送信部ＳＢ５からサーバＳＢから運動支援端末装置１００に対し、ユーザに適合するランニングギア情報を送信する。したがって、ユーザは、ユーザの運動レベルに応じ、ユーザに適した機能を有するランニングギア情報を取得することができる。

【0122】

以上説明した本発明では、下記のような効果を奏することができる。

【0123】

データを良い走りと悪い走りに分けるか、５段階ランク付けラベルを付けて蓄積し、機械学習等によって走りの良さ悪さとの因果関係を自分のモデル（数値モデル１６１）として持ち、毎回の走りを自分の良いモデルと比較して良かった点と悪かった点を表示することで、走りの振り返りとレベルアップポイントが自分で理解できる。さらに修正練習にてフォームを磨き、レベルアップ、けがの防止に繋げる。長いランニングライフの必須アイテムになる。

【0124】

自分なりの走りの結果から走りの質の自己判断が可能であり、専門家のアドバイスを直接には必要とせず、手軽に運動スキル改良に取り組むことができる。

【0125】

アドバイスに基づいて、練習の中で修正トライ、その結果を見てさらなる改善につなぐ、セルフアドバイザーとなる。

【0126】

好きな時に最新データを指定してデータの再学習をかけることで、レベルアップした自分の走りのモデルに更新することができ、更なるレベルアップ、または走りの経時劣化が確認でき、修正復活に導くことができる。

【0127】

理論的な取り組みにより、けがのない、常に努力が結果に表れる、楽しいスポーツライフを、手軽な方法で実現できる。

【0128】

マラソン大会などの運動記録の保存と参照ができ、モチベーションアップ、走りの技術向上、無理な走りでの怪我の防止が自分でできる。

【0129】

＜符号の説明＞
１０：運動データ測定装置
１０ａ、１０ｂ、１０ｃ：センサ部
１１：制御部
１２：データロガー部
１３：送信部
１４：ＧＰＳ受信部
１５：電源部
１６：入力部
１６ａ：自己評価入力ボタン
１６ｂ：スタートボタン
１６ｃ：受信部
２０：ワイヤレスイヤホン
３０：シート
１００：運動支援端末装置
１０２：受信部
１０３：入力部
１０４：情報取得部
１０５：学習部
１０６：表示部
１０６ａ：モデル更新ボタン
１０６ｂ：データ詳細ボタン
１０７：電源部
１１１：制御部
１１２：音声変換部
１１３：音声出力部
１５１：運動データ
１５２：自己評価データ
１５３：ＧＰＳデータ
１５４：気象データ
１５５：コースデータ
１５６：道路地図データ
１５７：地形データ
１５８：装備情報データ
１６１：数値モデル
１７０：予想された自己評価
１７１：予想された要因寄与度
Ｉ：インソール
Ｏ：アウトソール
Ｓ：シューズ
ＤＢ：データベース
ＳＢ：サーバ
ＳＢ１：運動データ公開部
ＳＢ２：受信部
ＳＢ３：記憶部
ＳＢ４：照合部
ＳＢ５：送信部

【要約】      （修正有）

【課題】従来のランニングデータを計測するシステムでは、ユーザの走行スピード、ユーザの時間当たりの移動距離である走行ペース、ユーザの一歩の幅を示すピッチなどの一般的に結果の表示があるのみであった。結果の表示に加えて、結果をどのように走り方のスキルアップにつなげるかの視点が表示される運動支援システムを提供する。
【解決手段】入力データである運動データ、自己評価データ、ＧＰＳデータを学習部において機械学習をして数値モデルとし、この数値モデルに新たな運動データを入力することで、新たな運動データに対する自己評価を予想して算出し、また、要因寄与度を予想して算出し、予想された自己評価、及び、予想された要因寄与度が表示部に表示されることを特徴とする。
【選択図】図２

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】