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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022189166
(43)【公開日】2022-12-22
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
A61B 5/11 20060101AFI20221215BHJP
【ＦＩ】
A61B5/11 200
【審査請求】有
【請求項の数】13
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021097584
(22)【出願日】2021-06-10
(11)【特許番号】
(45)【特許公報発行日】2022-10-18
(71)【出願人】
【識別番号】000001443
【氏名又は名称】カシオ計算機株式会社
(71)【出願人】
【識別番号】000000310
【氏名又は名称】株式会社アシックス
(74)【代理人】
【識別番号】100095407
【弁理士】
【氏名又は名称】木村 満
(72)【発明者】
【氏名】相原 岳浩
(72)【発明者】
【氏名】平川 菜央
(72)【発明者】
【氏名】森 洋人
(72)【発明者】
【氏名】野村 泰弘
【テーマコード（参考）】
4C038
【Ｆターム（参考）】
4C038VA04
4C038VB35
4C038VC20
(57)【要約】
【課題】被検体の経時的な運動状態の変化を、互いに相関性を有する複数の運動状態の関係に応じて適切に評価する。
【解決手段】情報処理装置２０において、第１導出部２１４が、第１期間において取得された、被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、第１期間において指定された第１指標に対する第２指標を示す第１推定データを導出し、第２導出部２１５が、第２期間において取得された第１指標を入力とし、第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、第２期間において指定された第１指標に対する第２指標を示す第２推定データを導出し、データ提示制御部２１６が、第１推定データと、第２推定データと、を互いに比較可能に提示する。
【選択図】図２
【解決手段】情報処理装置２０において、第１導出部２１４が、第１期間において取得された、被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、第１期間において指定された第１指標に対する第２指標を示す第１推定データを導出し、第２導出部２１５が、第２期間において取得された第１指標を入力とし、第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、第２期間において指定された第１指標に対する第２指標を示す第２推定データを導出し、データ提示制御部２１６が、第１推定データと、第２推定データと、を互いに比較可能に提示する。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１期間において取得された、前記被検体の第１運動情報とは異なり、かつ、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出手段と、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２期間において取得された前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出手段と、
前記第１導出手段により導出された前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２導出手段により導出された前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示部に提示させるデータ提示制御手段と、
を備える情報処理装置。
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２期間において取得された前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出手段と、
前記第１導出手段により導出された前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２導出手段により導出された前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示部に提示させるデータ提示制御手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項2】
前記第１モデルは、前記第１期間において測定された前記第１指標と、前記第１期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第１回帰式であり、
前記第２モデルは、前記第２期間において測定された前記第１指標と、前記第２期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第２回帰式である、
請求項１に記載の情報処理装置。
前記第２モデルは、前記第２期間において測定された前記第１指標と、前記第２期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第２回帰式である、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標と、前記第２モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標とは、前記被検体に取り付けられたセンサ部及び位置情報取得部の、前記移動運動中の出力に基づいて取得したデータである、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
前記第１モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標と、前記第２モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標とは、前記被検体に取り付けられたセンサ部及び位置情報取得部の、前記移動運動中の出力に基づいて取得したデータである、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記データ提示制御手段は、前記第１モデルを用いて導出した、前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標の推定値を、前記第１推定データとして提示させ、前記第２モデルを用いて導出した、前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標の推定値を、前記第２推定データとして提示させる、
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記データ提示制御手段は、前記第１モデルを用いて導出した、前記第１指標がある範囲にあるときの、それぞれの前記第１指標の値に対する前記第１期間での前記第２指標の推定値を表すグラフを、前記第１推定データとして提示させ、前記第２モデルを用いて導出した、前記第１指標がある範囲にあるときの、それぞれの前記第１指標の値に対する前記第２期間での前記第２指標の推定値を表すグラフを、前記第２推定データとして提示させる、
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記データ提示制御手段は、前記第１推定データ及び前記第２推定データを互いに比較可能に提示することに加え、前記第１推定データに対する、前記第１指標と前記第２指標との関係を表した運動データのばらつきの範囲である第１ばらつき範囲、及び、前記第２推定データに対する前記運動データのばらつきの範囲である第２ばらつき範囲の少なくとも一方を提示させる、
請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１指標は、前記移動運動の速度であり、
前記第２指標は、前記速度と相関性を有する、ピッチ、ストライド、ストライド身長比、上下動、上下動身長比、左右動、前後動、接地時間、遊脚時間、接地時間率、遊脚時間率、減速量、沈み込み量、沈み込み量身長比、沈み込み時間、ブレーキ時間、推進時間、接地衝撃、蹴り出し加速度、蹴り出し時間、骨盤回転量、スティフネス、スティフネス体重比、接地角度、蹴り出し角度、総力積、推進力積、減速力積、上下力積、左右力積、左右方向衝撃、体幹後傾量、骨盤落ち込み量、骨盤引き上げ量、接地後の骨盤回転タイミング、前傾角、及び、衝撃ピーク傾きのいずれかである、
請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記第１指標は、前記移動運動の速度であり、
前記第２指標は、前記速度と相関性を有する、ピッチ、ストライド、ストライド身長比、上下動、上下動身長比、左右動、前後動、接地時間、遊脚時間、接地時間率、遊脚時間率、減速量、沈み込み量、沈み込み量身長比、沈み込み時間、ブレーキ時間、推進時間、接地衝撃、蹴り出し加速度、蹴り出し時間、骨盤回転量、スティフネス、スティフネス体重比、接地角度、蹴り出し角度、総力積、推進力積、減速力積、上下力積、左右力積、左右方向衝撃、体幹後傾量、骨盤落ち込み量、骨盤引き上げ量、接地後の骨盤回転タイミング、前傾角、及び、衝撃ピーク傾きのいずれかである、
請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記データ提示制御手段の制御に基づいて、前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示する提示部を、更に備える、
請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項9】
情報処理装置における情報処理方法であって、
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出ステップと、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出ステップと、
前記第１導出ステップで導出された前記第１推定データと、前記第２導出ステップで導出された前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示するデータ提示ステップと、
を有する情報処理方法。
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出ステップと、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出ステップと、
前記第１導出ステップで導出された前記第１推定データと、前記第２導出ステップで導出された前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示するデータ提示ステップと、
を有する情報処理方法。
【請求項10】
情報処理装置のコンピュータを、
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出部、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出部、
前記第１導出部により導出された前記第１推定データと、前記第２導出部により導出された前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示するデータ提示制御部、
として機能させるためのプログラム。
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出部、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出部、
前記第１導出部により導出された前記第１推定データと、前記第２導出部により導出された前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示するデータ提示制御部、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、被検体のランニングフォームを評価する装置が開示されている（例えば、特許文献１）。この評価装置では、複数のテストランナーの走行に関する情報から抽出された身体動作情報と、複数のテストランナーの各々の走行に対して専門家が付与した評価との相関関係を表す演算式に、被験者の身体動作情報を適用することによって、被験者のランニングフォームの得点が算出される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１６－３４４７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかし、人間のランニングフォームといった被検体の運動状態は、個体差があるため、専門家が付与した評価が個々にとって最適なものであるとは必ずしも言い切れない。このため、従来の装置では、被検体の経時的な運動状態の変化を考慮した評価を得ることはできない。
【0005】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、被検体の経時的な運動状態の変化を、互いに相関性を有する複数の運動状態の関係に応じて適切に評価することができる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置の一態様は、
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１期間において取得された、前記被検体の第１運動情報とは異なり、かつ、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出手段と、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２期間において取得された前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出手段と、
前記第１導出手段により導出された前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２導出手段により導出された前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示部に提示させるデータ提示制御手段と、
を備える。
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１期間において取得された、前記被検体の第１運動情報とは異なり、かつ、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出手段と、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２期間において取得された前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出手段と、
前記第１導出手段により導出された前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２導出手段により導出された前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示部に提示させるデータ提示制御手段と、
を備える。
【発明の効果】
【0007】
本発明によれば、被検体の経時的な運動状態の変化を、互いに相関性を有する複数の運動状態の関係に応じて適切に評価することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】実施の形態１に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【図2】実施の形態１に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【図3】運動情報の指標の例を示したグラフであり、（ａ）が１日目の速度及びピッチを示したグラフであり、（ｂ）が２日目の速度及びピッチを示したグラフであり、（ｃ）が１日目の速度及びストライドを示したグラフであり、（ｄ）が２日目の速度及びストライドを示したグラフである。
【図4】第２指標の第１指標依存性の例を示したグラフであり、（ａ）がピッチの速度依存性を示したグラフであり、（ｂ）がストライドの速度依存性を示したグラフである。
【図5】１日目のピッチの速度依存性を示したグラフである。
【図6】第１推定データと第２推定データのデータ提示例である。
【図7】他のデータ提示例である。
【図8】他のデータ提示例である。
【図9】他のデータ提示例である。
【図10】条件が異なる各期間のピッチの速度依存性を示したグラフである。
【図11】条件が異なる各期間のピッチの速度依存性を示したグラフである。
【図12】運動データ測定処理のフローチャートである。
【図13】データ提示処理のフローチャートである。
【図14】実施の形態２に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
（実施の形態１）
以下に、本発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、図中同一又は相当する部分には同一符号を付す。本実施の形態１に係る情報処理システム１は、測定対象の生物（被検者）の経時的な運動状態の変化を表すデータを提示するシステムである。本実施の形態１では、人のランニング等の移動運動の場合について説明する。
以下に、本発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、図中同一又は相当する部分には同一符号を付す。本実施の形態１に係る情報処理システム１は、測定対象の生物（被検者）の経時的な運動状態の変化を表すデータを提示するシステムである。本実施の形態１では、人のランニング等の移動運動の場合について説明する。
【0010】
図１に示すように、情報処理システム１は、被検体の運動情報を表す指標を含む運動データを生成し出力するセンサ装置１０と、センサ装置１０が出力する運動データに基づいて、指標の１つを入力として他の指標を出力とするモデルを生成し、当該モデルを用いて指標の推定データを導出して提示する情報処理装置２０と、を備える。
【0011】
センサ装置１０は、被検者の体に装着される装置であり、例えば、被検体の体幹に沿った腰付近に装着する小型のウェアラブル機器である。センサ装置１０は、図１に示すように、制御部１１０と、センサ部１２０と、位置情報取得部１３０と、記憶部１４０と、通信部１５０と、操作部１６０と、を備える。
【0012】
制御部１１０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算処理装置とＲＡＭ（Random Access Memory）で構成される。制御部１１０は、記憶部１４０に記憶されているプログラムを実行することによって、予め定めたタイミングでセンサ部１２０及び位置情報取得部１３０の出力を取得し、これらに基づいて、いずれも運動情報を表す複数の指標を算出する処理を実行する。
【0013】
センサ部１２０は、センサ装置１０の動きを検出する任意のモーションセンサであり、例えば、互いに直交する３軸に沿った直線方向に生じる加速度、互いに直交する３軸を軸とする回転方向に生じる角速度、又は、地磁気を検出する。本実施の形態では、センサ部１２０が、互いに直交するｘ軸、ｙ軸及びｚ軸に沿った直線方向における加速度ベクトルの各成分（ａｘ，ａｙ，ａｚ）を検出する３軸加速度センサである場合について説明する。
【0014】
センサ部１２０は、被検体に対して測定軸が固定されている。例えば、センサ部１２０において、上下方向に延伸する軸をｘ軸とし、下向き（地面に向かう方向）の加速度成分を＋の向きと規定する。ここで、ｘ軸は概ね被検体の体軸の延伸方向に一致する。また、被検体に対して、左右方向に延伸する軸をｙ軸とし、左手方向の加速度成分を＋の向きと規定する。また、被検体に対して、前後方向に延伸する軸をｚ軸とし、前方向（進行方向）の加速度成分を＋の向きと規定する。このように測定軸が被検体に対して固定された例においては、センサ部１２０は、被検体の上下方向（ｘ軸方向）、左右方向（ｙ軸方向）、及び、前後方向（ｚ軸方向）の３方向の加速度のデータを取得することができる。センサ部１２０により取得された加速度データは、制御部１１０により生成される時間データに関連付けられて、記憶部１４０に記憶される。
【0015】
位置情報取得部１３０は、センサ装置１０の現在位置を取得する機能を有し、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）装置で構成される。本実施の形態では、位置情報取得部１３０がＧＰＳ装置である場合について説明する。位置情報取得部１３０は、複数のＧＰＳ衛星からの信号を受信する受信機を備え、受信信号に基づいて位置情報取得部１３０が固定された被検体の現在位置を取得する。位置情報取得部１３０により取得された位置情報データは、制御部１１０により生成される時間データに関連付けられて、記憶部１４０に記憶される。
【0016】
制御部１１０がセンサ部１２０及び位置情報取得部１３０の出力に基づいて算出する複数の指標には、例えば、被検者がウォーキング又はランニングしているときの被検体の速度、ピッチ、ストライド、ストライド身長比、上下動、上下動身長比、左右動、前後動、接地時間、遊脚時間、接地時間率、遊脚時間率、減速量、沈み込み量、沈み込み量身長比、沈み込み時間、ブレーキ時間、推進時間、接地衝撃、蹴り出し加速度、蹴り出し時間、骨盤回転量、スティフネス、スティフネス体重比、接地角度、蹴り出し角度、総力積、推進力積、減速力積、上下力積、左右力積、左右方向衝撃、体幹後傾量、骨盤落ち込み量、骨盤引き上げ量、接地後の骨盤回転タイミング、前傾角、及び、衝撃ピーク傾き等が含まれる。
【0017】
制御部１１０がセンサ部１２０及び位置情報取得部１３０の出力に基づいて各指標を算出する手法は、従来の任意の手法でよい。例えば、特許第６６４８４３９号公報、特許第６７１１４３３号公報又は特許第５８４９０９２号公報等に記載されている公知の手法が採用可能である。
【0018】
例えば、制御部１１０は、位置情報取得部１３０が出力する位置データの時間変化から速度を算出することができる。また、制御部１１０は、センサ部１２０が出力するセンサデータによって示される加速度ベクトルの上下方向成分ａｘの波形の周期であるランニング周期を求め、当該ランニング周期から単位時間当たりの歩数であるピッチを算出することができる。ストライドは、一歩当たりの歩幅であり、制御部１１０は、１分間当たりの速度をピッチで除算することによりストライドを求めることができる。制御部１１０は、ストライド身長比を、ストライドを被検体の身長で除算することにより求めることができる。
【0019】
上下動は、一方の足の接地から他方の足の接地までのポジションの最高点と最低点の差である。制御部１１０は、センサ部１２０が出力するセンサデータによって示される加速度ベクトルの上下方向成分ａｘを積分することで最高点と最低点のポジションを算出することができ、最高点と最低点のポジションの差である上下動を算出することができる。制御部１１０は、上下動身長比を、上下動を被検体の身長で除算することにより求めることができる。本明細書において、ポジションとは、被検体におけるセンサ装置１０の取付位置であり、例えば、センサ装置１０が取り付けられた腰の位置である。
【0020】
左右動は、一方の足の接地から他方の足の接地までのポジションの左右の変動幅である。制御部１１０は、センサ部１２０が出力するセンサデータによって示される加速度ベクトルの左右方向成分ａｙを積分することで最左点と最右点のポジションを算出することができ、最左点と最右点のポジションの差である左右動を算出することができる。前後動は、一方の足の接地から他方の足の接地までの間におけるポジションの前後方向の変動幅である。制御部１１０は、センサ部１２０が出力するセンサデータによって示される加速度ベクトルの前後方向成分ａｚを積分し、平均速度での移動距離を減算することで前後動を算出することができる。
【0021】
接地時間は、一方の足が接地してから当該足が離地するまでの時間であり、遊脚時間は、一方の足が離地してから当該一方の足が接地するまでの時間である。制御部１１０は、センサ部１２０が出力するセンサデータによって示される加速度ベクトルの上下方向成分ａｘに基づいて接地と離地のタイミングを特定することにより、接地時間及び遊脚時間を算出することができる。制御部１１０は、接地時間率を、接地時間／（接地時間＋遊脚時間）により求めることができ、遊脚時間率を、遊脚時間／（接地時間＋遊脚時間）により求めることができる。
【0022】
減速量は、一方の足が接地している区間（一方の足が接地してから当該一方の足が離地するまでの区間。以下「接地区間」という）における前後方向の速度の低下量である。制御部１１０は、センサ部１２０が出力するセンサデータによって示される加速度ベクトルの後退方向の成分ａｙを、接地区間分積分することにより減速量を求めることができる。
【0023】
沈み込み量は、一方の足の接地時のポジションとその後の最低点でのポジション（腰が最も低い位置にあるときのポジション）との差である。制御部１１０は、センサ部１２０が出力するセンサデータによって示される加速度ベクトルの上下方向成分ａｘを、接地時からポジションが最低点に位置するタイミングまでを積分することにより沈み込み量を求めることができる。制御部１１０は、沈み込み量を被検体の身長で除算することにより、沈み込み量身長比を求めることができる。制御部１１０は、一方の足の接地時からポジションが最低点に位置するタイミングまでの時間を沈み込み時間として求めることができる。
【0024】
ブレーキ時間は、接地時から加速度ベクトルの前後方向成分ａｚが推進方向に変わるまでの時間である。制御部１１０は、接地のタイミングと、センサ部１２０が出力するセンサデータによって示される加速度ベクトルの前後方向成分ａｚが推進方向に変わるタイミングと、を特定することにより、ブレーキ時間を求めることができる。また、制御部１１０は、加速度ベクトルの前後方向成分ａｚが推進方向に変わるタイミングから離地時までの時間を、推進時間として求めることができる。
【0025】
接地衝撃は、接地したときの衝撃の量であり衝撃ピーク量とも呼ばれる。制御部１１０は、センサ部１２０が出力するセンサデータによって示される加速度ベクトルの接地した直後の各成分に基づいて、加速度の大きさ（ノルム）の最大値を接地衝撃として算出することができる。加速度の大きさＡは、以下の式（１）で表される。
【0026】
【数1】
【0027】
蹴り出し加速度は、推進時の加速度の大きさであり、制御部１１０は、センサ部１２０が出力するセンサデータによって示される加速度ベクトルの前後方向成分ａｚの大きさにより蹴り出し加速度を求めることができる。蹴り出し時間は、接地期間中の推進方向の加速度が発生している時間である。制御部１１０は、センサ部１２０が出力するセンサデータによって示される加速度ベクトルの前後方向成分ａｚが発生している時間を計測して蹴り出し時間を求めることができる。あるいは、制御部１１０は、センサデータによって示される加速度ベクトルの上下方向成分ａｘに基づいて、ポジションが最低点に位置するタイミングから一方の足の離地時までの時間を計測して、蹴り出し時間を求めてもよい。
【0028】
骨盤回転量は、一方の足が接地してから離地して再度、当該一方の足が接地するまでの区間（以下「２歩周期の区間」という）に、若しくは、一方の足が接地してから続けて他方の足が接地するまでの区間（以下「１歩周期の区間」という）に、腰が回転した量である。制御部１１０は、センサ部１２０が出力するセンサデータによって示される加速度ベクトルの左右方向成分ａｙ及び前後方向成分ａｚで表される回転速度に基づいて、２歩周期の区間又は１歩周期の区間における骨盤回転量を求めることができる。スティフネスは、足をばねに見立てた時のばね定数であり、制御部１１０は、センサ部１２０が出力するセンサデータによって示される加速度ベクトルの上下方向成分ａｘの変化に基づいて、スティフネスを求めることができる。また、制御部１１０は、スティフネスを被検体の体重で除算することにより、スティフネス体重比を、求めることができる。
【0029】
接地角度は、一方の足が接地した時の速度ベクトルと水平面又は地面との角度であり、蹴り出し角度は、離地した時の速度ベクトルと水平面又は地面との角度である。制御部１１０は、接地角度及び蹴り出し角度を、センサ部１２０が出力するセンサデータによって示される加速度センサの３軸に沿った方向の各々の成分に基づいて、算出することができる。
【0030】
総力積、推進力積、減速力積、上下力積、及び、左右力積は、全体の又は各方向における力積である。制御部１１０は、センサ部１２０が出力するセンサデータによって示される、加速度センサの３軸に沿った各方向における加速度ベクトルの各成分に基づいて、各力積を算出することができる。
【0031】
より詳細には、制御部１１０は、次式（２）に示すように、加速度ベクトルの各方向の成分（ａｘ，ａｙ，ａｚ）のベクトル和の大きさを２歩周期の区間で積分することにより総力積Ｉを算出することができる。
【0032】
【数2】
【0033】
同様に、制御部１１０は、加速度ベクトルの前後方向成分ａｚが推進方向に変わったタイミングから離地時までの区間について、前後方向成分ａｚを積分することにより推進力積を算出することができる。また、制御部１１０は、接地時から前後方向成分ａｚが推進方向に変わるタイミングまでの区間について、前後方向成分ａｚを積分することにより減速力積を算出することができる。また、制御部１１０は、加速度ベクトルの上下方向成分ａｘを１歩周期の区間について積分することにより上下力積を算出し、左右方向成分ａｙを１歩周期の区間について積分することにより左右力積を算出することができる。
【0034】
左右方向衝撃は、２歩周期の区間に被検体が受ける左右方向の衝撃の量である。制御部１１０は、センサ部１２０が出力するセンサデータに基づいて、２歩周期の区間における加速度ベクトルの左右方向成分ａｙの最大変化量を、左右方向衝撃として算出することができる。体幹後傾量は、接地した後の腰の後傾方向の角度の最大値である。制御部１１０は、センサ部１２０が出力するセンサデータによって示される加速度ベクトルの各方向の成分に基づいて、体幹後傾量を算出することができる。
【0035】
骨盤落ち込み量は、接地衝撃に対して骨盤を水平に支えきれず生じる傾きの量である。制御部１１０は、一方の足の接地から離地までの接地区間において、センサ部１２０が出力するセンサデータによって示される加速度ベクトルの各方向の成分に基づいて、接地時の角度と立脚側最大挙上角との変化量から骨盤落ち込み量を算出することができる。骨盤引き上げ量は、正面から骨盤を見た時に，足の接地の瞬間を起点として最大どのくらい骨盤が回転したかを示す角度である。制御部１１０は、立脚側最大挙上時から次の接地までの区間において、センサ部１２０が出力するセンサデータによって示される加速度ベクトルの各方向の成分に基づいて、接地時の角度と遊脚側最大挙上角との変化量から骨盤引き上げ量を算出することができる。
【0036】
接地後の骨盤回転タイミングは、骨盤ローテーションの動きの特徴として、接地脚側に骨盤を前に振り出すような動きがいつ起きているかということを 割合で示したものである。制御部１１０は、接地から次接地の時間の半分の時間幅で接地の前後を検索し、 最も腰が回転した時から接地までの時間を接地から次接地までの時間で除した割合（％）を、接地後の骨盤回転タイミングとして算出することができる。
【0037】
前傾角は、センサ装置１０の鉛直方向に対する進行方向の傾斜角度を表すものである。制御部１１０は、センサ部１２０が出力するセンサデータによって示される加速度ベクトルの上下方向の成分ａｘ及び前後方向の成分ａｚに基づいて、鉛直方向に対する進行方向の傾斜角度を２歩周期の区間で平均した値を、前傾角として算出することができる。また、制御部１１０は、一方の足の接地タイミング、一方の足の離地タイミング、あるいはポジションが最低点になったタイミング等、特定のタイミングでの前傾角を算出することもできる。
【0038】
衝撃ピーク傾きは接地時の足への負担を表すものである。制御部１１０は、前述の接地衝撃を、接地時から接地衝撃が最大となる時までの時間で除算することにより、衝撃ピーク傾きを算出することができる。あるいは、制御部１１０は、接地衝撃を、接地時から接地衝撃が最大となる時までの時間で除算した値を、逆三角関数（例えば逆正接関数：Arctangent）によって角度のパラメータに換算し、換算した角度のパラメータを衝撃ピーク傾きとして算出してもよい。
【0039】
記憶部１４０は、大容量の記憶装置であり、制御部１１０が算出した運動情報を示す指標を記憶する。通信部１５０は無線ＬＡＮ（Local Area Network）や近距離無線通信等の無線通信（例えばBluetooth(登録商標) Low Energy：ＢＬＥ）やＵＳＢ（Universal Serial Bus）等の有線通信を利用して、情報処理装置２０とデータを送受信する機能を有し、情報処理装置２０に対して、記憶部１４０に記憶している指標としての運動データを送信する。通信方法は、従来の任意の方法でよい。通信部１５０は、センサ装置１０が計測を完了した後に、記憶部１４０に記憶されている運動データをまとめて送付してもよい。あるいは、通信部１５０は、センサ部１２０による計測中の予め定めたタイミングで、記憶部１４０に記憶されている運動データを送信してもよい。
【0040】
操作部１６０は操作者の操作を受け付け、制御部１１０に出力する。操作部１６０は、例えば、入力ボタン又はタッチパネルで構成されてもよい。
【0041】
情報処理装置２０は、図１、図２に示すように、制御部２１０と、記憶部２４０と、通信部２５０と、表示部２６０と、操作部２７０と、を備える。情報処理装置２０は任意の情報端末でよく、例えば、スマートフォンである。図１は、情報処理装置２０のハードウェア構成を示しており、図２は、情報処理装置２０の機能構成を示している。
【0042】
制御部２１０は、例えばＣＰＵ等の演算処理装置とＲＡＭで構成される。制御部２１０は、記憶部２４０に記憶されているプログラムを実行することによって、図２に示すように、運動データ取得部２１１、モデル生成部２１２、パラメータ指定部２１３、第１導出部２１４、第２導出部２１５、データ提示制御部２１６、として機能する。情報処理装置２０がスマートフォンである場合は、予めインストールされたアプリケーションを実行することにより、制御部２１０が図２に示す各機能部として機能する。
【0043】
記憶部２４０は、大容量の記憶装置であり、制御部２１０の運動データ取得部２１１が取得した運動データ２４１と、制御部２１０のモデル生成部２１２が生成した期間別モデル２４２と、を記憶する。通信部２５０は無線ＬＡＮや近距離無線通信（例えばＢＬＥ）等の無線通信やＵＳＢ等の有線通信を利用して、センサ装置１０と通信する機能を有し、センサ装置１０の通信部１５０が送信した運動データを受信する。
【0044】
表示部２６０は、操作画面を表示し、また、制御部２１０が生成した指標の推定データを含む各種データを提示する。表示部２６０は任意の情報表示装置からなり、例えばＬＣＤ（Liquid crystal display）で構成される。操作部２７０は操作画面に対する操作者の操作を受け付け、制御部２１０に出力する。表示部２６０と操作部２７０は、一体化されていてもよく、例えばタッチパネルで構成されてもよい。
【0045】
制御部２１０の運動データ取得部２１１は、通信部２５０がセンサ装置１０の通信部１５０から受信した運動データのうち、互いに同じ距離において得られた各運動データを互いに対応づけることによって、運動データ２４１を取得し、取得した運動データ２４１を記憶部２４０に記憶する。受信した運動データは、前述したように、センサ装置１０のセンサ部１２０及び位置情報取得部１３０の出力に基づいて制御部１１０によって算出された被検体の運動情報を示す指標である。運動情報を示す指標は、例えば、速度、ピッチ、ストライド、ストライド身長比、上下動、上下動身長比、左右動、前後動、接地時間、遊脚時間、接地時間率、遊脚時間率、減速量、沈み込み量、沈み込み量身長比、沈み込み時間、ブレーキ時間、推進時間、接地衝撃、蹴り出し加速度、蹴り出し時間、骨盤回転量、スティフネス、スティフネス体重比、接地角度、蹴り出し角度、総力積、推進力積、減速力積、上下力積、左右力積、左右方向衝撃、体幹後傾量、骨盤落ち込み量、骨盤引き上げ量、接地後の骨盤回転タイミング、前傾角、及び、衝撃ピーク傾き等である。
【0046】
制御部２１０のモデル生成部２１２は、記憶部２４０に記憶されている運動データ２４１に基づいて、予め設定した期間毎のモデルである期間別モデル２４２を後述するようにして生成し、記憶部２４０に記憶する。期間別モデル２４２は、任意の期間における前述した複数の指標のうちの第１指標を入力とし、複数の指標のうちの第２指標を出力とするモデルである。第１期間について生成した期間別モデル２４２を第１モデルと呼び、第２期間について生成した期間別モデル２４２を第２モデルと呼ぶ。ここで、第１指標と第２指標は、互いに相関性を有し、運動データ２４１から任意に選択される。
【0047】
ここで、モデル生成部２１２が期間別モデル２４２を生成する期間は、日時以外の条件（被検体の疲労状態に係る条件、被検体の装着物に係る条件、被検体の走行時の気候に係る条件（これらの条件については後述する）、被検体が走行したコース）が互いに同じで被検体が運動した場合の、日時が互いに異なる期間でもよく、その場合には、日時のみが互いに異なる期間でもよい。あるいは、期間は、日時以外の条件に拘わらずに、日時が互いに異なる期間でもよい。あるいは、期間は、多様な条件下で被検体が運動した場合の、特定の条件下で運動した期間であってもよい。各期間に対応する多様な条件には、例えば、被検体が運動したときの疲労状態、被検体が運動したときの装着物、被検体が運動したときの気候、被検体が運動した場所の標高、被検体が運動（走行）したコースの路面状態、又は、被検体が運動（走行）したコースの路面傾斜に係る条件が含まれる。なお、期間の長さは任意であり、１日でもよく複数日でもよい。各期間で長さが互いに異なっていてもよい。
【0048】
被検体が疲労状態であるか非疲労状態であるかを条件にする場合は、疲労状態は、生体情報又は運動に係る特定の指標の値により判別してもよい。例えば、ランニング時の接地時間は、疲労状態に依存するため、接地時間が予め定められた閾値を超えるか否かで、疲労状態であるか非疲労状態であるかを判別してもよい。また、その時点までの走行距離又はペース、あるいは、心拍数も疲労状態に影響を与えるため、これらの指標を用いて疲労状態であるか非疲労状態であるかを判別してもよい。
【0049】
被検体が装着する装着物に係る条件は、例えば、シューズ、ウェア、あるいは、ウェストポーチ又はリュックサック等の装着型かばんの有無又は種類である。気候に係る条件は、例えば、気温、湿度、気圧、風向、風速又は雨量に係る条件であって、気温、湿度及び雨量のパラメータに係る条件は、各パラメータが、予め定められた、対応する互いに異なる複数の閾値範囲（例えばそれぞれ、低温度域、中温度域、高温度域、低湿度域、中湿度域、高湿度域、低雨量域（値０を含む）、中雨量域、高雨量領域）のいずれにあるかに基づく条件である。また、風向及び風速に係る条件はそれぞれ、風向きが被検体に対して向かい風及び追い風のいずれであるかに基づく条件であり、風速が予め定められた互いに異なる複数の閾値範囲（例えば、低速域、中速域、高速域）のいずれにあるかに基づく条件である。標高に係る条件は、運動した土地の標高又は気圧で表される条件であって、標高又は気圧が予め定められた互いに異なる複数の閾値範囲（例えばそれぞれ、低標高域、中標高域、高標高域、低気圧域、中気圧域、高気圧域）のいずれにあるかに基づく条件である。路面状態に係る条件は、例えば、路面がアスファルト、ダート、芝、ウェット又はドライのいずれかの状態にあるという条件である。路面傾斜に係る条件は、例えば、登坂又は降坂であること、又は、路面の傾斜角が予め定められた閾値範囲内であるという条件である。
【0050】
異なる条件下での各期間の運動データ取得時には、運動データ取得部２１１は、条件を判別するためのセンサデータを取得してもよい。例えば、各期間の気候に係る条件が異なる場合には、センサ装置１０のセンサ部１２０が、温度センサ、湿度センサ、方位センサ、気圧センサ又は風速計を含み、運動データ取得部２１１がこれらのセンサデータに基づいて条件を分類して運動データを取得してもよい。あるいは、運動データ取得部２１１は、位置情報データに基づいて、外部サーバから気候情報、標高情報、路面状態又は路面傾斜の情報を取得して、条件を判別してもよい。あるいは、被検者又は操作者の入力に基づいて、運動データ取得部２１１は条件を判別してもよい。
【0051】
図３は、条件が同じ場合の１日目と２日目の運動情報を示す指標の例を示したものである。ここで、条件が同じ場合とは、例えば、上述した疲労状態、装着物、気候、標高、路面状態、又は、路面傾斜に係る条件のうち、少なくともいずれか１つの条件が同じ場合を含む。図３（ａ）は、１日目の距離に対する速度及びピッチを表したグラフであり、（ｂ）は、２日目の距離に対する速度及びピッチを表したグラフであり、（ｃ）は、１日目の距離に対する速度及びストライドを表したグラフであり、（ｄ）は、２日目の距離に対する速度及びストライドを表したグラフである。ここで、ピッチは１分間当たりの歩数であり、ストライドは、歩幅である。
【0052】
【0053】
この事実のみからでは１日目の前半はピッチが小さかったと結論付けてしまうが、実際は１日目は、走行速度も前半と後半で異なり、後半の方が、走行速度が高くなっている。一方、２日目は全距離において概ね一定の速度を保っている。ピッチ自体は走行速度が下がると下がるものなので、１日目の前半のピッチをそのまま他の区間と比較することは意味が無く単純には比較できない。実際にその日の走り方のピッチが多いか少ないかを比較するには同一速度で比較する必要がある。
【0054】
本実施の形態では、第１指標を速度とし、第２指標を、速度と相関性のある運動情報を表す指標である、ピッチ、ストライド、ストライド身長比、上下動、上下動身長比、左右動、前後動、接地時間、遊脚時間、接地時間率、遊脚時間率、減速量、沈み込み量、沈み込み量身長比、沈み込み時間、ブレーキ時間、推進時間、接地衝撃、蹴り出し加速度、蹴り出し時間、骨盤回転量、スティフネス、スティフネス体重比、接地角度、蹴り出し角度、総力積、推進力積、減速力積、上下力積、左右力積、左右方向衝撃、体幹後傾量、骨盤落ち込み量、骨盤引き上げ量、接地後の骨盤回転タイミング、前傾角、及び、衝撃ピーク傾き等とする。
【0055】
図４は、第２指標の第１指標依存性の例を、すなわち第１指標と第２指標の関係を示したものであり、（ａ）は、ピッチ（第２指標）の速度（第１指標）依存性を表したグラフであり、（ｂ）は、ストライド（第２指標）の速度（第１指標）依存性を表したグラフである。白抜きの四角が１日目のデータであり、黒塗りの三角が２日目のデータである。図４（ａ），（ｂ）より、１日目と２日目とで、速度に対するピッチ及びストライドの様相が異なることがわかる。モデル生成部２１２が生成する期間別モデル２４２は、任意の期間における、第１指標に対する第２指標の様相を定量的に表すものである。
【0056】
図５は、図４の１日目のピッチの速度依存性を表したグラフであり、指標の値と、回帰分析により求めた多項式の回帰線と、を示している。今回利用したのは２次の回帰式である。この回帰線で表される回帰式が、入力を速度としたときに、ピッチを出力として求めることのできる１日目の期間別モデル２４２である。このように、モデル生成部２１２は、任意の期間について、入力を第１指標としたときに、第２指標を出力として求めることのできる期間別モデル２４２としての回帰式を生成する。
【0057】
制御部２１０のパラメータ指定部２１３は、パラメータ入力画面を表示部２６０に表示させたときの、操作部２７０が受け付ける操作者による入力に基づいて、表示部２６０に表示するデータのパラメータを指定する。具体的には、パラメータ指定部２１３は、期間別モデル２４２を選択するための、第１指標、第２指標、第１期間、第２期間を指定する。また、パラメータ指定部２１３は、選択された期間別モデル２４２を用いて、当該期間での第２指標を示す推定データを導出するための入力である第１指標の値を指定する。
【0058】
第１導出部２１４（第１導出手段）は、パラメータ指定部２１３で指定されたパラメータに基づいて、第１期間において入力が第１指標であり、出力が第２指標である期間別モデル２４２（第１モデル）を取得する。そして、第１導出部２１４は、取得した期間別モデル２４２を用いて、第１指標がパラメータ指定部２１３で指定されたある値であると仮定した場合における、第１期間での第２指標を示す第１推定データを導出する。
【0059】
第２導出部２１５（第２導出手段）は、パラメータ指定部２１３で指定されたパラメータに基づいて、第２期間において入力が第１指標であり、出力が第２指標である期間別モデル２４２（第２モデル）を取得する。そして、第２導出部２１５は、取得した期間別モデル２４２を用いて、第１指標がパラメータ指定部２１３で指定されたある値であると仮定した場合における、第２期間での第２指標を示す第２推定データを導出する。
【0060】
データ提示制御部２１６（データ提示制御手段）は、第１導出部２１４が導出した第１推定データと、第２導出部２１５が導出した第２推定データと、を互いに比較可能に、表示部２６０（提示部）に提示させる。データの提示方法は任意である。例えば、第１推定データ及び第２推定データが、特定の第１指標の値に対する、第１期間及び第２期間における第２指標の推定値であって、データ提示制御部２１６は、２つの第２指標の推定値を、表示部２６０に並べて表示させてもよい。あるいは、データ提示制御部２１６は、複数の推定値からなる推定データを表示部２６０にグラフ表示させてもよい。データの提示例を図６－１１に示す。
【0061】
図６は、パラメータ指定部２１３により指定された第１指標が速度であり、第２指標がピッチであり、第１期間が１日目であり、第２期間が全走行日であり、第１指標が一定の範囲の値を有する場合のデータ提示例である。なお、図６の例における第１期間と第２期間は、図３の場合と同様、日時以外の条件が互いに同じで被検体が運動した場合の、日時が互いに異なる期間である。第１導出部２１４は、１日目における、ピッチの速度依存性の運動データ２４１から求めた、第１モデルである回帰式を取得する。その後、第１導出部２１４は、第１指標である速度がある範囲の値である時の第２指標である第１推定データを求める。具体的には、第１導出部２１４は、第１モデルである回帰式に第１指標の値を代入して、第２指標の値からなる第１推定データを求める。データ提示制御部２１６が第１推定データを図６の太線のように表示部２６０に表示させる。データ提示制御部２１６は、第１推定データとともに、第１推定データに対する運動データ２４１のばらつきの範囲（第１ばらつき範囲）を表すデータを表示部２６０に表示させてもよい（図６の太点線）。
【0062】
第２導出部２１５は、全走行日における、ピッチの速度依存性の運動データ２４１から求めた、第２モデルである回帰式を取得する。その後、第２導出部２１５は、第１指標である速度がある範囲の値である時の第２指標である第２推定データを求め、データ提示制御部２１６が第２推定データを図６の細線のように表示部２６０に表示させる。データ提示制御部２１６は、第２推定データとともに、第２推定データに対する運動データ２４１のばらつきの範囲（第２ばらつき範囲）を表すデータを表示部２６０に表示させてもよい（図６の細点線）。
【0063】
データ提示制御部２１６は、第１期間又は第２期間のピッチ（運動データ２４１）の実データを一緒に提示（表示部２６０に表示）させてもよい。図６は、第１期間の実データをマーカーにて表している。
【0064】
図７－９は、他の提示例である。図２において、第１導出部２１４が、第１期間における第１モデル（期間別モデル２４２）を用いて第１推定データを導出し、第２導出部２１５が、第２期間における第２モデル（期間別モデル２４２）を用いて第２推定データを導出しているが、導出部は更に多数備えてもよく、多数の導出部が多数の期間における期間別モデル２４２を用いてそれぞれの推定データを導出してもよい。
【0065】
図７，８は、多数の導出部が、多数の期間における期間別モデル２４２を用いてそれぞれの推定データを導出した場合のデータ提示例である。図７は、パラメータ指定部２１３により指定した第１指標が速度であり、第２指標がピッチであり、図８は、第１指標が速度であり、第２指標が上下動である。図７，８において、第１期間、第２期間、及びそれ以降の期間は、図３の場合と同様、日時以外の条件が互いに同じで被検体が運動した場合の、横軸の測定日の各１日である場合を示している。
【0066】
各１日に対応する導出部は、第１指標である速度を入力として、各期間別モデル２４２を用いて第２指標であるピッチ又は上下動の推定値を導出する。図７，８において、４種類のマーカーは互いに異なる速度におけるピッチ又は上下動の推定値を示している。各マーカーの速度は、丸が最も早い速度を示し、四角、三角、ひし形の順で速度が遅くなっている。データ提示制御部２１６は、第１推定データとしてのピッチ又は上下動の推定値とともに、当該推定値に対する運動データ２４１のばらつきの範囲を表すデータを表示部２６０に表示させてもよい。
【0067】
図６に示した提示方法の場合は、１日目の走行のピッチは全体のばらつき範囲には入っているが、やや平均より多いことがわかる。図７に示した提示方法の場合は、三角のマーカーが示す速度において、日毎のピッチの変化が大きいことがわかる。
【0068】
また、データ提示制御部２１６は、他の提示方法として、各日のある速度で走行時の第２指標の推定データを互いに比較する表示を行ってもよい。例えば、データ提示制御部２１６は、図９に示すように、図７に示した日毎のピッチを横軸にして、図８に示した対応する日毎の上下動を縦軸にしたグラフを表示部２６０に表示させてもよい。図９に示した提示方法によれば、ピッチに対して上下動が日によってどう変化したかを把握することができる。
【0069】
図９において、各日の４点は速度が異なり、各日とも、ピッチの一番小さい点が最も速度が遅く、ピッチが小さい方から順に、速度が段階的に高くなっている。全日におけるピッチの１番小さい点は同じ速度であり、２番目の点、３番目の点、４番目の点もそれぞれ同じ速度である。図９に示した例によれば、４日目のピッチを上げたときの上下動の変化が他の日と比較して大きいことがわかる。
【0070】
図１０，１１は、前述した日時以外の条件が互いに異なる期間における期間別モデル２４２を用いてそれぞれの推定データを導出した場合のデータ提示例である。図１０は、第１期間は被検体が疲労状態にあるという条件下の１日目であり、第２期間は非疲労状態にあるという条件下の２日目であり、パラメータ指定部２１３により指定した第１指標が速度であり、第２指標がピッチである。疲労状態であるか否かは、接地時間が予め定めた閾値を超えるか否かで判別している。図１０のグラフより、疲労状態にある１日目の方が速度の上昇に対するピッチの下降率が高いことがわかる。
【0071】
図１１は、第１期間、第２期間、第３期間で、シューズの種類が互いに異なる。つまり、第１期間は、シューズＡを装着するという条件下の１日目であり、第２期間は、シューズＢを装着するという条件下の２日目であり、第３期間は、シューズＣを装着するという条件下の３日目である。パラメータ指定部２１３により指定した第１指標は速度であり、第２指標がピッチである。図１１のグラフより、速度の上昇に対するピッチの上昇率が1日目、２日目、３日目の順で高いことがわかる。
【0072】
なお、条件が互いに異なる期間についても、図１０，１１に示したピッチ以外の他の指標を第２指標として選択してデータ提示してもよい。
【0073】
以上のように構成された情報処理システム１の動作について、図１２，１３のフローチャートを用いて説明する。図１２，１３は、被検体のウォーキング又はランニング等の移動運動を対象とする動作例を示すフローチャートである。
【0074】
図１２は、センサ装置１０が実行する運動データ測定処理のフローチャートである。センサ装置１０は、被検者の体に装着されており、被検者がランニング等の移動運動を実施中に運動データ測定処理は実行される。
【0075】
まず、センサ装置１０の制御部１１０は、測定を実行するか否か判定する（ステップＳ１０１）。測定を実行するか否かは、例えば、予め定めた時間間隔のタイミングに合致するか否かで判定する。測定を実行するタイミングでない場合は（ステップＳ１０１：Ｎｏ）、制御部１１０は、測定のタイミングまで待機する。
【0076】
測定を実行するタイミングになったときは（ステップＳ１０１：Ｙｅｓ）、制御部１１０は、測定種別がセンサによる測定か、位置の測定かを判定する（ステップＳ１０２）。センサによる測定の場合は（ステップＳ１０２：センサ）、制御部１１０は、センサ部１２０が出力するセンサデータを取得する（ステップＳ１０３）。測定種別が位置の測定の場合は（ステップＳ１０２：位置）、制御部１１０は、位置情報取得部１３０が出力する位置データを取得する（ステップＳ１０４）。ここで、センサ部１２０が温度センサ、湿度センサ、方位センサ、気圧センサ又は風速計等の条件判別のためのセンサを含む場合は、制御部１１０はこれらのセンサデータも併せて取得してもよい。
【0077】
次に、制御部１１０は、内蔵する時計により時間を取得する（ステップＳ１０５）。その後、制御部１１０は、ステップＳ１０４で取得した位置データと、ステップＳ１０５で取得した時間に基づいて、被検体の移動の速さ（第１運動情報）を表す第１指標である速度を算出する（ステップＳ１０６）。
【0078】
次に、制御部１１０は、ステップＳ１０３で取得したセンサデータと、ステップＳ１０５で取得した時間に基づいて、第１指標と相関のある第２運動情報を表す第２指標を算出する（ステップＳ１０７）。第２運動情報は、例えば、被検体の移動時の単位時間当たりの歩数であり、その場合の第２指標はピッチである。
【0079】
制御部１１０は、ステップＳ１０６で算出した第１指標と、ステップＳ１０７で算出した第２指標と、の同じ時刻又は距離の指標同士を対応づけた運動データを生成し、記憶部１４０に保存する（ステップＳ１０８）。ここで、運動データは、条件判別に係るセンサデータも含んでもよい。
【0080】
その後、操作者から終了の指示があった場合には（ステップＳ１０９：Ｙｅｓ）、制御部１１０は処理を終了する。一方、操作者から終了の指示がない場合には（ステップＳ１０９：Ｎｏ）、制御部１１０はステップＳ１０１に戻り、処理を継続する。このようにして、センサ装置１０は、運動データを生成し、記憶部１４０に保存して、任意のタイミングで情報処理装置２０に送信する。
【0081】
図１３は、情報処理装置２０が実行するデータ提示処理のフローチャートである。情報処理装置２０において、まず、制御部２１０の運動データ取得部２１１が、センサ装置１０から送信された運動データ２４１を、通信部２５０を介して取得する（ステップＳ２０１）。
【0082】
モデル生成部２１２は、ステップＳ２０１で取得した運動データ２４１に含まれる、第１指標を入力とし第２指標を出力とするモデルを期間毎に生成し（ステップＳ２０２）、期間別モデル２４２を記憶部２４０に保存する。モデル生成部２１２は、例えば、１日目（第１期間）のランニングの速度（第１指標）とピッチ（第２指標）との関係を表した運動データ２４１に対して回帰分析を行うことにより、多項式の回帰線としての回帰式を生成し、生成した回帰式を第１モデルとして保存する。同様にモデル生成部２１２は、２日目（第２期間）のランニングの速度とピッチとの関係を表した運動データ２４１に対して回帰分析を行うことにより、多項式の回帰線としての回帰式を生成し、生成した回帰式を第２モデルとして保存する。
【0083】
ここで、モデル生成部２１２が期間別モデル２４２を生成する期間は、日時以外の条件が互いに同じで運動した場合の、日時が異なる期間（又は日時のみが異なる期間）でもよい。又は、期間は、条件判別に係るセンサデータに基づいて判別した特定の条件下で運動した期間であってもよい。あるいは、期間は、位置情報データを用いて外部サーバから取得した情報に基づいて判別した特定の条件下で運動した期間であってもよい。あるいは、被検者又は操作者の入力に基づいて判別した特定の条件下で運動した期間であってもよい。各期間に対応する条件は、例えば、前述した疲労状態、装着物、気候、標高、路面状態、又は、路面傾斜に係る条件である。あるいは、期間は、日時以外の条件に拘わらずに、日時が異なる期間でもよい。
【0084】
次にパラメータ指定部２１３が期間別モデル２４２を用いて、推定データを導出するためのパラメータを取得する（ステップＳ２０３）。その後、第１導出部２１４が、第１期間に係る第１モデル（期間別モデル２４２）を用いて、第１指標がパラメータとして入力されたある値であると仮定した場合における第２指標を示す第１推定データを導出する（ステップＳ２０４）。本実施の形態では、第１導出部２１４は、第１モデルである回帰式に、パラメータとして入力された速度（第１指標）のある値を入力し、ピッチ（第２指標）を第１推定データとして導出する。
【0085】
次に、第２導出部２１５が、第２期間に係る第２モデル（期間別モデル２４２）を用いて、第１指標がパラメータとして入力されたある値であると仮定した場合における第２指標を示す第２推定データを導出する（ステップＳ２０５）。本実施の形態では、第２導出部２１５は、第２モデルである回帰式に、パラメータとして入力された速度のある値を入力し、ピッチを第２推定データとして導出する。
【0086】
最後に、データ提示制御部２１６が、ステップＳ２０４で導出した第１推定データと、ステップＳ２０５で導出した第２推定データと、を比較可能な任意の形態で表示部２６０に表示するように、データの提示制御を行い（ステップＳ２０６）、処理を終了する。
【0087】
以上説明したように、本実施の形態に係る情報処理装置２０において、第１期間において取得された、被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、第１運動情報とは異なり、かつ、第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデル（期間別モデル２４２）に基づいて、第１導出部２１４が、第１期間において第１指標がある値であると仮定した場合における、第１期間での第２指標を示す第１推定データを導出する。また、第２期間において取得された第１指標を入力とし、第２期間において取得された第２指標を出力として生成された第２モデル（期間別モデル２４２）に基づいて、第２導出部２１５が、第２期間において第１指標がある値であると仮定した場合における、第２期間での第２指標を示す第２推定データを導出する。そして、データ提示制御部２１６が、第１導出部２１４により導出された第１期間での第１推定データと、第２導出部２１５により導出された第２期間での第２推定データと、を互いに比較可能に表示部２６０に提示させることとした。これにより、被検体の経時的な運動状態の変化を、互いに異なる運動状態を表す第１指標と第２指標との関係に応じて適切に評価することが可能になる。
【0088】
また、本実施の形態に係る情報処理装置２０において、第１モデル及び第２モデルは、それぞれの期間において、第１指標と、第１指標に対応づけて測定された第２指標と、について回帰分析を行うことにより生成された第１回帰式及び第２回帰式とした。これにより、第１推定データ及び第２推定データを第１回帰式及び第２回帰式を用いて、一意に求めることが可能になる。
【0089】
また、本実施の形態に係る情報処理装置２０において、第１モデルを取得するため第１指標及び第２指標と、第２モデルを取得するための第１指標及び第２指標とは、被検体に取り付けられたセンサ部１２０及び位置情報取得部１３０の、移動運動中の出力に基づいて取得したデータであるとした。これにより、被検体の移動運動に係る経時的な運動状態の変化を、適切に評価することが可能になる。
【0090】
また、本実施の形態に係る情報処理装置２０において、データ提示制御部２１６は、第１指標がある値であると仮定した場合における、第２指標の推定値を、第１推定データ又は第２推定データとして提示させ、あるいは、第１指標がある範囲にあるときの、それぞれの第１指標の値に対する第２指標の推定値を表すグラフを、第１推定データ又は第２推定データとして提示させるとした。これにより、評価の目的又は対象に応じて、提示形態を選択し、運動状態を適切に評価することが可能になる。
【0091】
また、データ提示制御部２１６は、第１推定データ及び第２推定データを互いに比較可能に提示させることに加え、第１推定データに対する、第１指標と第２指標との関係を表した運動データ２４１のばらつきの範囲である第１ばらつき範囲、及び、第２推定データに対する運動データ２４１のばらつきの範囲である第２ばらつき範囲の少なくとも一方を提示させるとした。これにより、第１推定データ及び第２推定データのみならず、実測値からなる運動データ２４１の情報も含めて、運動状態を適切に評価することが可能になる。
【0092】
（実施の形態２）
以下に、実施の形態２に係る情報処理装置３０について、図１４を参照して詳細に説明する。なお、図中同一又は相当する部分には同一符号を付す。本実施の形態２に係る情報処理装置３０は、測定対象の生物（被検者）の体に装着され、被検体の経時的な運動状態の変化を表すデータを提示する装置である。
以下に、実施の形態２に係る情報処理装置３０について、図１４を参照して詳細に説明する。なお、図中同一又は相当する部分には同一符号を付す。本実施の形態２に係る情報処理装置３０は、測定対象の生物（被検者）の体に装着され、被検体の経時的な運動状態の変化を表すデータを提示する装置である。
【0093】
本実施の形態２に係る情報処理装置３０は、図１４に示すように、実施の形態１に係るセンサ装置１０のセンサ部１２０と位置情報取得部１３０とを備える。他の構成は実施の形態１に係る情報処理装置２０と同様である。
【0094】
以上のように構成された情報処理装置３０は、実施の形態１においてセンサ装置１０が実行していた運動データ測定処理（図１２）と、実施の形態１において情報処理装置２０が実行していたデータ提示処理（図１３）と、を実行する。
【0095】
つまり、情報処理装置３０の運動データ取得部２１１は、センサ部１２０が出力するセンサデータと、位置情報取得部１３０が出力する位置データに基づいて、第１指標である速度と、第２指標であるピッチ等を算出し、算出した第１指標と第２指標とを互いに対応づけた運動データ２４１を取得して記憶部２４０に記憶する。
【0096】
次に、情報処理装置３０において、モデル生成部２１２が運動データ２４１に基づいて、第１指標を入力とし、第２指標を出力とする期間別モデル２４２を生成して記憶部２４０に記憶する。第１導出部２１４及び第２導出部２１５は、パラメータ指定部２１３が指定した、第１期間、第２期間、第１指標の値に基づいて、期間別モデル２４２を用いて、それぞれ第１推定データ及び第２推定データを導出する。その後、データ提示制御部２１６は、第１推定データと第２推定データとを比較可能な形態で表示部２６０に表示させる。
【0097】
以上説明したように、本実施の形態２に係る情報処理装置３０は、被検者の体に装着される装置であって、センサ部１２０及び位置情報取得部１３０の出力に基づいて運動データ２４１を生成し、運動データ２４１に基づいて期間別モデル２４２を生成する。情報処理装置３０は、第１期間の期間別モデル２４２を用いて、指定された第１指標に対する第２指標を第１推定データとして導出し、第２期間の期間別モデル２４２を用いて、指定された第１指標に対する第２期間の第２指標を第２推定データとして導出し、導出された第１推定データと第２推定データとを互いに比較可能にデータ提示を行うこととした。これにより、被検体に装着した情報処理装置３０により、被検体の経時的な運動情報の変化を、互いに異なる複数の運動状態の関係に応じて適切に評価することが可能になる。
【0098】
（変形例）
以上、本発明の実施の形態について説明したが、これらの実施の形態は一例であり、本発明の適用範囲はこれに限られない。すなわち、本発明の実施の形態は種々の応用が可能であり、あらゆる実施の形態が本発明の範囲に含まれる。
以上、本発明の実施の形態について説明したが、これらの実施の形態は一例であり、本発明の適用範囲はこれに限られない。すなわち、本発明の実施の形態は種々の応用が可能であり、あらゆる実施の形態が本発明の範囲に含まれる。
【0099】
例えば、実施の形態１において、センサ装置１０において、センサ部１２０が出力するセンサデータと、位置情報取得部１３０が出力する位置データに基づいて、各種運動情報を示す指標を互いに対応づけた運動データを生成し、情報処理装置２０に送信するとしたが、センサ装置１０から、センサデータ及び位置データを、そのまま情報処理装置２０に送信し、情報処理装置２０が運動データを生成してもよい。
【0100】
また、実施の形態１，２において、モデル生成部２１２が生成する期間別モデル２４２は、第２指標の第１指標のみに対する依存性を示すデータの回帰分析により得られた回帰式であるが、期間別モデル２４２は、第２指標の、複数の指標に対する依存性を示すデータの回帰分析（重回帰分析）により得られる回帰式であってもよい。
【0101】
さらに、モデル生成部２１２が生成する期間別モデル２４２は、他の任意の方法で生成するモデルでもよい。例えば、期間別モデル２４２は、第１指標を入力とし、第２指標を出力とする学習用データを用いた機械学習を行って生成されたモデル、例えばニューラルネットワークでもよい。
【0102】
また、実施の形態１，２において、情報処理装置２０，３０が表示部２６０及び操作部２７０を備えるとしたが、情報処理装置２０，３０と通信可能に接続された他の端末が表示部２６０又は操作部２７０を備えてもよい。例えば、情報処理装置２０，３０がサーバで構成され、サーバと通信可能に接続されたユーザ端末が表示部２６０及び操作部２７０を備え、ユーザ端末の操作部２７０への入力に基づいてサーバにより生成された第１推定データ及び第２推定データを、ユーザ端末の表示部２６０が表示してもよい。
【0103】
また、実施の形態１，２において、情報処理装置２０，３０の提示部である表示部２６０が、第１推定データ及び第２推定データをグラフからなる画像により表示する場合について説明したが、第１推定データ及び第２推定データの提示方法は任意であり、数値を文字表示又は音声で提示してもよい。
【0104】
また、実施の形態１，２において、センサ装置１０は、人の腰に装着する装置であるとしたが、腕や足等、被検体の他の部位に装着する装置であってもよい。あるいは、センサ装置１０は、被検体の複数箇所の部位に装着される複数のセンサを備えてもよい。また、センサ装置１０を装着する対象は人に限定されるものではなく、センサ装置１０は、人以外の被検体に装着されてその被検体の運動データを出力してもよい。
【0105】
また、実施の形態１，２において、情報処理装置２０，３０は、第１期間及び第２期間（１日目及び２日目）の比較表示を行うこととしたが、１日目、２日目、３日目等、互いに異なる３以上の期間各々のデータの比較表示を行ってもよい。
【0106】
また、上記実施の形態１，２に示したハードウェア構成及びフローチャートは一例であり、任意に変更及び修正が可能である。制御部１１０，２１０で実現する各機能は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。
【0107】
例えば、上記実施の形態１，２の動作を実行するためのプログラムを、コンピュータが読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read-Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＭＯ（Magneto Optical Disc）、メモリカード等の記録媒体に格納して配布し、プログラムをコンピュータにインストールすることにより、各機能を実現することができるコンピュータを構成してもよい。そして、各機能をＯＳ（Operating System）とアプリケーションとの分担、又はＯＳとアプリケーションとの協同により実現する場合には、ＯＳ以外の部分のみを記録媒体に格納してもよい。
【0108】
以上、本発明の好ましい実施の形態について説明したが、本発明は係る特定の実施の形態に限定されるものではなく、本発明には、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲とが含まれる。以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
【0109】
（付記１）
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１期間において取得された、前記被検体の第１運動情報とは異なり、かつ、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出手段と、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２期間において取得された前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出手段と、
前記第１導出手段により導出された前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２導出手段により導出された前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示部に提示させるデータ提示制御手段と、
を備える情報処理装置。
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１期間において取得された、前記被検体の第１運動情報とは異なり、かつ、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出手段と、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２期間において取得された前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出手段と、
前記第１導出手段により導出された前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２導出手段により導出された前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示部に提示させるデータ提示制御手段と、
を備える情報処理装置。
【0110】
（付記２）
前記第１モデルは、前記第１期間において測定された前記第１指標と、前記第１期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第１回帰式であり、
前記第２モデルは、前記第２期間において測定された前記第１指標と、前記第２期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第２回帰式である、
付記１に記載の情報処理装置。
前記第１モデルは、前記第１期間において測定された前記第１指標と、前記第１期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第１回帰式であり、
前記第２モデルは、前記第２期間において測定された前記第１指標と、前記第２期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第２回帰式である、
付記１に記載の情報処理装置。
【0111】
（付記３）
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標と、前記第２モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標とは、前記被検体に取り付けられたセンサ部及び位置情報取得部の、前記移動運動中の出力に基づいて取得したデータである、
付記１又は２に記載の情報処理装置。
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標と、前記第２モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標とは、前記被検体に取り付けられたセンサ部及び位置情報取得部の、前記移動運動中の出力に基づいて取得したデータである、
付記１又は２に記載の情報処理装置。
【0112】
（付記４）
前記データ提示制御手段は、前記第１モデルを用いて導出した、前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標の推定値を、前記第１推定データとして提示させ、前記第２モデルを用いて導出した、前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標の推定値を、前記第２推定データとして提示させる、
付記１から３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
前記データ提示制御手段は、前記第１モデルを用いて導出した、前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標の推定値を、前記第１推定データとして提示させ、前記第２モデルを用いて導出した、前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標の推定値を、前記第２推定データとして提示させる、
付記１から３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【0113】
（付記５）
前記データ提示制御手段は、前記第１モデルを用いて導出した、前記第１指標がある範囲にあるときの、それぞれの前記第１指標の値に対する前記第１期間での前記第２指標の推定値を表すグラフを、前記第１推定データとして提示させ、前記第２モデルを用いて導出した、前記第１指標がある範囲にあるときの、それぞれの前記第１指標の値に対する前記第２期間での前記第２指標の推定値を表すグラフを、前記第２推定データとして提示させる、
付記１から３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
前記データ提示制御手段は、前記第１モデルを用いて導出した、前記第１指標がある範囲にあるときの、それぞれの前記第１指標の値に対する前記第１期間での前記第２指標の推定値を表すグラフを、前記第１推定データとして提示させ、前記第２モデルを用いて導出した、前記第１指標がある範囲にあるときの、それぞれの前記第１指標の値に対する前記第２期間での前記第２指標の推定値を表すグラフを、前記第２推定データとして提示させる、
付記１から３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【0114】
（付記６）
前記データ提示制御手段は、前記第１推定データ及び前記第２推定データを互いに比較可能に提示することに加え、前記第１推定データに対する、前記第１指標と前記第２指標との関係を表した運動データのばらつきの範囲である第１ばらつき範囲、及び、前記第２推定データに対する前記運動データのばらつきの範囲である第２ばらつき範囲の少なくとも一方を提示させる、
付記１から５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
前記データ提示制御手段は、前記第１推定データ及び前記第２推定データを互いに比較可能に提示することに加え、前記第１推定データに対する、前記第１指標と前記第２指標との関係を表した運動データのばらつきの範囲である第１ばらつき範囲、及び、前記第２推定データに対する前記運動データのばらつきの範囲である第２ばらつき範囲の少なくとも一方を提示させる、
付記１から５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【0115】
（付記７）
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１指標は、前記移動運動の速度であり、
前記第２指標は、前記速度と相関性を有する、ピッチ、ストライド、ストライド身長比、上下動、上下動身長比、左右動、前後動、接地時間、遊脚時間、接地時間率、遊脚時間率、減速量、沈み込み量、沈み込み量身長比、沈み込み時間、ブレーキ時間、推進時間、接地衝撃、蹴り出し加速度、蹴り出し時間、骨盤回転量、スティフネス、スティフネス体重比、接地角度、蹴り出し角度、総力積、推進力積、減速力積、上下力積、左右力積、左右方向衝撃、体幹後傾量、骨盤落ち込み量、骨盤引き上げ量、接地後の骨盤回転タイミング、前傾角、及び、衝撃ピーク傾きのいずれかである、
付記１から６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１指標は、前記移動運動の速度であり、
前記第２指標は、前記速度と相関性を有する、ピッチ、ストライド、ストライド身長比、上下動、上下動身長比、左右動、前後動、接地時間、遊脚時間、接地時間率、遊脚時間率、減速量、沈み込み量、沈み込み量身長比、沈み込み時間、ブレーキ時間、推進時間、接地衝撃、蹴り出し加速度、蹴り出し時間、骨盤回転量、スティフネス、スティフネス体重比、接地角度、蹴り出し角度、総力積、推進力積、減速力積、上下力積、左右力積、左右方向衝撃、体幹後傾量、骨盤落ち込み量、骨盤引き上げ量、接地後の骨盤回転タイミング、前傾角、及び、衝撃ピーク傾きのいずれかである、
付記１から６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【0116】
（付記８）
前記データ提示制御手段の制御に基づいて、前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示する提示部を、更に備える、
付記１から７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
前記データ提示制御手段の制御に基づいて、前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示する提示部を、更に備える、
付記１から７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【0117】
（付記９）
情報処理装置における情報処理方法であって、
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出ステップと、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出ステップと、
前記第１導出ステップで導出された前記第１推定データと、前記第２導出ステップで導出された前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示するデータ提示ステップと、
を有する情報処理方法。
情報処理装置における情報処理方法であって、
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出ステップと、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出ステップと、
前記第１導出ステップで導出された前記第１推定データと、前記第２導出ステップで導出された前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示するデータ提示ステップと、
を有する情報処理方法。
【0118】
（付記１０）
情報処理装置のコンピュータを、
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出部、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出部、
前記第１導出部により導出された前記第１推定データと、前記第２導出部により導出された前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示するデータ提示制御部、
として機能させるためのプログラム。
情報処理装置のコンピュータを、
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出部、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出部、
前記第１導出部により導出された前記第１推定データと、前記第２導出部により導出された前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示するデータ提示制御部、
として機能させるためのプログラム。
【符号の説明】
【0119】
１…情報処理システム、１０…センサ装置、２０，３０…情報処理装置、１１０，２１０…制御部、１２０…センサ部、１３０…位置情報取得部、１４０，２４０…記憶部、１５０，２５０…通信部、１６０，２７０…操作部、２６０…表示部、２１１…運動データ取得部、２１２…モデル生成部、２１３…パラメータ指定部、２１４…第１導出部、２１５…第２導出部、２１６…データ提示制御部、２４１…運動データ、２４２…期間別モデル
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【手続補正書】
【提出日】2022-09-02
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１期間において取得された、前記被検体の第１運動情報とは異なり、かつ、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出手段と、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２期間において取得された前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出手段と、
前記第１導出手段により導出された前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２導出手段により導出された前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示部に提示させるデータ提示制御手段と、
を備え、
前記第１モデルは、前記第１期間において測定された前記第１指標と、前記第１期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第１回帰式であり、
前記第２モデルは、前記第２期間において測定された前記第１指標と、前記第２期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第２回帰式である、
情報処理装置。
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２期間において取得された前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出手段と、
前記第１導出手段により導出された前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２導出手段により導出された前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示部に提示させるデータ提示制御手段と、
を備え、
前記第１モデルは、前記第１期間において測定された前記第１指標と、前記第１期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第１回帰式であり、
前記第２モデルは、前記第２期間において測定された前記第１指標と、前記第２期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第２回帰式である、
情報処理装置。
【請求項2】
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１期間において取得された、前記被検体の第１運動情報とは異なり、かつ、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出手段と、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２期間において取得された前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出手段と、
前記第１導出手段により導出された前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２導出手段により導出された前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示部に提示させるデータ提示制御手段と、
を備え、
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標と、前記第２モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標とは、前記被検体に取り付けられたセンサ部及び位置情報取得部の、前記移動運動中の出力に基づいて取得したデータである、
情報処理装置。
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２期間において取得された前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出手段と、
前記第１導出手段により導出された前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２導出手段により導出された前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示部に提示させるデータ提示制御手段と、
を備え、
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標と、前記第２モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標とは、前記被検体に取り付けられたセンサ部及び位置情報取得部の、前記移動運動中の出力に基づいて取得したデータである、
情報処理装置。
【請求項3】
前記データ提示制御手段は、前記第１モデルを用いて導出した、前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標の推定値を、前記第１推定データとして提示させ、前記第２モデルを用いて導出した、前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標の推定値を、前記第２推定データとして提示させる、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記データ提示制御手段は、前記第１モデルを用いて導出した、前記第１指標がある範囲にあるときの、それぞれの前記第１指標の値に対する前記第１期間での前記第２指標の推定値を表すグラフを、前記第１推定データとして提示させ、前記第２モデルを用いて導出した、前記第１指標がある範囲にあるときの、それぞれの前記第１指標の値に対する前記第２期間での前記第２指標の推定値を表すグラフを、前記第２推定データとして提示させる、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記データ提示制御手段は、前記第１推定データ及び前記第２推定データを互いに比較可能に提示することに加え、前記第１推定データに対する、前記第１指標と前記第２指標との関係を表した運動データのばらつきの範囲である第１ばらつき範囲、及び、前記第２推定データに対する前記運動データのばらつきの範囲である第２ばらつき範囲の少なくとも一方を提示させる、
請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項6】
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１期間において取得された、前記被検体の第１運動情報とは異なり、かつ、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出手段と、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２期間において取得された前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出手段と、
前記第１導出手段により導出された前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２導出手段により導出された前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示部に提示させるデータ提示制御手段と、
を備え、
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１指標は、前記移動運動の速度であり、
前記第２指標は、前記速度と相関性を有する、ピッチ、ストライド、ストライド身長比、上下動、上下動身長比、左右動、前後動、接地時間、遊脚時間、接地時間率、遊脚時間率、減速量、沈み込み量、沈み込み量身長比、沈み込み時間、ブレーキ時間、推進時間、接地衝撃、蹴り出し加速度、蹴り出し時間、骨盤回転量、スティフネス、スティフネス体重比、接地角度、蹴り出し角度、総力積、推進力積、減速力積、上下力積、左右力積、左右方向衝撃、体幹後傾量、骨盤落ち込み量、骨盤引き上げ量、接地後の骨盤回転タイミング、前傾角、及び、衝撃ピーク傾きのいずれかである、
情報処理装置。
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２期間において取得された前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出手段と、
前記第１導出手段により導出された前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２導出手段により導出された前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示部に提示させるデータ提示制御手段と、
を備え、
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１指標は、前記移動運動の速度であり、
前記第２指標は、前記速度と相関性を有する、ピッチ、ストライド、ストライド身長比、上下動、上下動身長比、左右動、前後動、接地時間、遊脚時間、接地時間率、遊脚時間率、減速量、沈み込み量、沈み込み量身長比、沈み込み時間、ブレーキ時間、推進時間、接地衝撃、蹴り出し加速度、蹴り出し時間、骨盤回転量、スティフネス、スティフネス体重比、接地角度、蹴り出し角度、総力積、推進力積、減速力積、上下力積、左右力積、左右方向衝撃、体幹後傾量、骨盤落ち込み量、骨盤引き上げ量、接地後の骨盤回転タイミング、前傾角、及び、衝撃ピーク傾きのいずれかである、
情報処理装置。
【請求項7】
前記データ提示制御手段の制御に基づいて、前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示する提示部を、更に備える、
請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項8】
情報処理装置における情報処理方法であって、
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出ステップと、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出ステップと、
前記第１導出ステップで導出された前記第１推定データと、前記第２導出ステップで導出された前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示するデータ提示ステップと、
を有し、
前記第１モデルは、前記第１期間において測定された前記第１指標と、前記第１期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第１回帰式であり、
前記第２モデルは、前記第２期間において測定された前記第１指標と、前記第２期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第２回帰式である、
情報処理方法。
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出ステップと、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出ステップと、
前記第１導出ステップで導出された前記第１推定データと、前記第２導出ステップで導出された前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示するデータ提示ステップと、
を有し、
前記第１モデルは、前記第１期間において測定された前記第１指標と、前記第１期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第１回帰式であり、
前記第２モデルは、前記第２期間において測定された前記第１指標と、前記第２期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第２回帰式である、
情報処理方法。
【請求項9】
情報処理装置のコンピュータを、
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出部、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出部、
前記第１導出部により導出された前記第１推定データと、前記第２導出部により導出された前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示するデータ提示制御部、
として機能させ、
前記第１モデルは、前記第１期間において測定された前記第１指標と、前記第１期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第１回帰式であり、
前記第２モデルは、前記第２期間において測定された前記第１指標と、前記第２期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第２回帰式である、
プログラム。
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出部、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出部、
前記第１導出部により導出された前記第１推定データと、前記第２導出部により導出された前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示するデータ提示制御部、
として機能させ、
前記第１モデルは、前記第１期間において測定された前記第１指標と、前記第１期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第１回帰式であり、
前記第２モデルは、前記第２期間において測定された前記第１指標と、前記第２期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第２回帰式である、
プログラム。
【請求項10】
情報処理装置における情報処理方法であって、
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出ステップと、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出ステップと、
前記第１導出ステップで導出された前記第１推定データと、前記第２導出ステップで導出された前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示するデータ提示ステップと、
を有し、
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標と、前記第２モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標とは、前記被検体に取り付けられたセンサ部及び位置情報取得部の、前記移動運動中の出力に基づいて取得したデータである、
情報処理方法。
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出ステップと、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出ステップと、
前記第１導出ステップで導出された前記第１推定データと、前記第２導出ステップで導出された前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示するデータ提示ステップと、
を有し、
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標と、前記第２モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標とは、前記被検体に取り付けられたセンサ部及び位置情報取得部の、前記移動運動中の出力に基づいて取得したデータである、
情報処理方法。
【請求項11】
情報処理装置のコンピュータを、
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出部、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出部、
前記第１導出部により導出された前記第１推定データと、前記第２導出部により導出された前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示するデータ提示制御部、
として機能させ、
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標と、前記第２モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標とは、前記被検体に取り付けられたセンサ部及び位置情報取得部の、前記移動運動中の出力に基づいて取得したデータである、
プログラム。
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出部、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出部、
前記第１導出部により導出された前記第１推定データと、前記第２導出部により導出された前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示するデータ提示制御部、
として機能させ、
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標と、前記第２モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標とは、前記被検体に取り付けられたセンサ部及び位置情報取得部の、前記移動運動中の出力に基づいて取得したデータである、
プログラム。
【請求項12】
情報処理装置における情報処理方法であって、
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出ステップと、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出ステップと、
前記第１導出ステップで導出された前記第１推定データと、前記第２導出ステップで導出された前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示するデータ提示ステップと、
を有し、
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１指標は、前記移動運動の速度であり、
前記第２指標は、前記速度と相関性を有する、ピッチ、ストライド、ストライド身長比、上下動、上下動身長比、左右動、前後動、接地時間、遊脚時間、接地時間率、遊脚時間率、減速量、沈み込み量、沈み込み量身長比、沈み込み時間、ブレーキ時間、推進時間、接地衝撃、蹴り出し加速度、蹴り出し時間、骨盤回転量、スティフネス、スティフネス体重比、接地角度、蹴り出し角度、総力積、推進力積、減速力積、上下力積、左右力積、左右方向衝撃、体幹後傾量、骨盤落ち込み量、骨盤引き上げ量、接地後の骨盤回転タイミング、前傾角、及び、衝撃ピーク傾きのいずれかである、
情報処理方法。
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出ステップと、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出ステップと、
前記第１導出ステップで導出された前記第１推定データと、前記第２導出ステップで導出された前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示するデータ提示ステップと、
を有し、
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１指標は、前記移動運動の速度であり、
前記第２指標は、前記速度と相関性を有する、ピッチ、ストライド、ストライド身長比、上下動、上下動身長比、左右動、前後動、接地時間、遊脚時間、接地時間率、遊脚時間率、減速量、沈み込み量、沈み込み量身長比、沈み込み時間、ブレーキ時間、推進時間、接地衝撃、蹴り出し加速度、蹴り出し時間、骨盤回転量、スティフネス、スティフネス体重比、接地角度、蹴り出し角度、総力積、推進力積、減速力積、上下力積、左右力積、左右方向衝撃、体幹後傾量、骨盤落ち込み量、骨盤引き上げ量、接地後の骨盤回転タイミング、前傾角、及び、衝撃ピーク傾きのいずれかである、
情報処理方法。
【請求項13】
情報処理装置のコンピュータを、
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出部、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出部、
前記第１導出部により導出された前記第１推定データと、前記第２導出部により導出された前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示するデータ提示制御部、
として機能させ、
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１指標は、前記移動運動の速度であり、
前記第２指標は、前記速度と相関性を有する、ピッチ、ストライド、ストライド身長比、上下動、上下動身長比、左右動、前後動、接地時間、遊脚時間、接地時間率、遊脚時間率、減速量、沈み込み量、沈み込み量身長比、沈み込み時間、ブレーキ時間、推進時間、接地衝撃、蹴り出し加速度、蹴り出し時間、骨盤回転量、スティフネス、スティフネス体重比、接地角度、蹴り出し角度、総力積、推進力積、減速力積、上下力積、左右力積、左右方向衝撃、体幹後傾量、骨盤落ち込み量、骨盤引き上げ量、接地後の骨盤回転タイミング、前傾角、及び、衝撃ピーク傾きのいずれかである、
プログラム。
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出部、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出部、
前記第１導出部により導出された前記第１推定データと、前記第２導出部により導出された前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示するデータ提示制御部、
として機能させ、
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１指標は、前記移動運動の速度であり、
前記第２指標は、前記速度と相関性を有する、ピッチ、ストライド、ストライド身長比、上下動、上下動身長比、左右動、前後動、接地時間、遊脚時間、接地時間率、遊脚時間率、減速量、沈み込み量、沈み込み量身長比、沈み込み時間、ブレーキ時間、推進時間、接地衝撃、蹴り出し加速度、蹴り出し時間、骨盤回転量、スティフネス、スティフネス体重比、接地角度、蹴り出し角度、総力積、推進力積、減速力積、上下力積、左右力積、左右方向衝撃、体幹後傾量、骨盤落ち込み量、骨盤引き上げ量、接地後の骨盤回転タイミング、前傾角、及び、衝撃ピーク傾きのいずれかである、
プログラム。
【手続補正2】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0006】
上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置の一態様は、
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１期間において取得された、前記被検体の第１運動情報とは異なり、かつ、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出手段と、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２期間において取得された前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出手段と、
前記第１導出手段により導出された前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２導出手段により導出された前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示部に提示させるデータ提示制御手段と、
を備え、
前記第１モデルは、前記第１期間において測定された前記第１指標と、前記第１期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第１回帰式であり、
前記第２モデルは、前記第２期間において測定された前記第１指標と、前記第２期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第２回帰式である。
上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置の他の態様は、
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１期間において取得された、前記被検体の第１運動情報とは異なり、かつ、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出手段と、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２期間において取得された前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出手段と、
前記第１導出手段により導出された前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２導出手段により導出された前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示部に提示させるデータ提示制御手段と、
を備え、
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標と、前記第２モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標とは、前記被検体に取り付けられたセンサ部及び位置情報取得部の、前記移動運動中の出力に基づいて取得したデータである。
上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置の他の態様は、
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１期間において取得された、前記被検体の第１運動情報とは異なり、かつ、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出手段と、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２期間において取得された前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出手段と、
前記第１導出手段により導出された前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２導出手段により導出された前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示部に提示させるデータ提示制御手段と、
を備え、
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１指標は、前記移動運動の速度であり、
前記第２指標は、前記速度と相関性を有する、ピッチ、ストライド、ストライド身長比、上下動、上下動身長比、左右動、前後動、接地時間、遊脚時間、接地時間率、遊脚時間率、減速量、沈み込み量、沈み込み量身長比、沈み込み時間、ブレーキ時間、推進時間、接地衝撃、蹴り出し加速度、蹴り出し時間、骨盤回転量、スティフネス、スティフネス体重比、接地角度、蹴り出し角度、総力積、推進力積、減速力積、上下力積、左右力積、左右方向衝撃、体幹後傾量、骨盤落ち込み量、骨盤引き上げ量、接地後の骨盤回転タイミング、前傾角、及び、衝撃ピーク傾きのいずれかである。
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１期間において取得された、前記被検体の第１運動情報とは異なり、かつ、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出手段と、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２期間において取得された前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出手段と、
前記第１導出手段により導出された前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２導出手段により導出された前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示部に提示させるデータ提示制御手段と、
を備え、
前記第１モデルは、前記第１期間において測定された前記第１指標と、前記第１期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第１回帰式であり、
前記第２モデルは、前記第２期間において測定された前記第１指標と、前記第２期間において前記第１指標に対応づけて測定された前記第２指標とについて回帰分析を行うことにより生成された第２回帰式である。
上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置の他の態様は、
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１期間において取得された、前記被検体の第１運動情報とは異なり、かつ、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出手段と、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２期間において取得された前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出手段と、
前記第１導出手段により導出された前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２導出手段により導出された前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示部に提示させるデータ提示制御手段と、
を備え、
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標と、前記第２モデルを取得するための前記第１指標及び前記第２指標とは、前記被検体に取り付けられたセンサ部及び位置情報取得部の、前記移動運動中の出力に基づいて取得したデータである。
上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置の他の態様は、
第１期間において取得された、ある被検体の第１運動情報を表す第１指標を入力とし、前記第１期間において取得された、前記被検体の第１運動情報とは異なり、かつ、前記第１指標と相関性を有する第２運動情報を表す第２指標を出力として生成された第１モデルに基づいて、前記第１期間において前記第１指標がある値であると仮定した場合における、前記第１期間での前記第２指標を示す第１推定データを導出する第１導出手段と、
前記第１期間とは異なる第２期間において取得された前記第１指標を入力とし、前記第２期間において取得された前記第２指標を出力として生成された第２モデルに基づいて、前記第２期間において前記第１指標が前記ある値であると仮定した場合における、前記第２期間での前記第２指標を示す第２推定データを導出する第２導出手段と、
前記第１導出手段により導出された前記第１期間での前記第１推定データと、前記第２導出手段により導出された前記第２期間での前記第２推定データと、を互いに比較可能に提示部に提示させるデータ提示制御手段と、
を備え、
前記第１運動情報及び前記第２運動情報は、前記被検体の移動運動に係る情報であって、
前記第１指標は、前記移動運動の速度であり、
前記第２指標は、前記速度と相関性を有する、ピッチ、ストライド、ストライド身長比、上下動、上下動身長比、左右動、前後動、接地時間、遊脚時間、接地時間率、遊脚時間率、減速量、沈み込み量、沈み込み量身長比、沈み込み時間、ブレーキ時間、推進時間、接地衝撃、蹴り出し加速度、蹴り出し時間、骨盤回転量、スティフネス、スティフネス体重比、接地角度、蹴り出し角度、総力積、推進力積、減速力積、上下力積、左右力積、左右方向衝撃、体幹後傾量、骨盤落ち込み量、骨盤引き上げ量、接地後の骨盤回転タイミング、前傾角、及び、衝撃ピーク傾きのいずれかである。