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特開2024-142477トレーニング支援システム、トレーニング支援方法、及びプログラム
(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】P2024142477
(43)【公開日】2024-10-11
(54)【発明の名称】トレーニング支援システム、トレーニング支援方法、及びプログラム
(51)【国際特許分類】
A63B 69/00 20060101AFI20241003BHJP
【ＦＩ】
A63B69/00 C
【審査請求】未請求
【請求項の数】9
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023054625
(22)【出願日】2023-03-30
(71)【出願人】
【識別番号】000003193
【氏名又は名称】ＴＯＰＰＡＮホールディングス株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100149548
【弁理士】
【氏名又は名称】松沼 泰史
(74)【代理人】
【識別番号】100139686
【弁理士】
【氏名又は名称】鈴木 史朗
(74)【代理人】
【識別番号】100169764
【弁理士】
【氏名又は名称】清水 雄一郎
(74)【代理人】
【識別番号】100147267
【弁理士】
【氏名又は名称】大槻 真紀子
(72)【発明者】
【氏名】上田 芳弘
(72)【発明者】
【氏名】宮路 大勇
(57)【要約】
【課題】ユーザがより効率的なトレーニングを実施することが可能なトレーニング支援システム、トレーニング支援方法、及びプログラムを提供する。
【解決手段】身体のトレーニングを実施しているユーザの身体的特徴を示す属性情報と、前記ユーザの動作に伴い検出される前記ユーザの身体的変化を示すトレーニング情報とを、前記ユーザが実施しているトレーニングの効果を分析するための分析情報として取得する分析情報取得部と、取得された前記分析情報に基づき、前記ユーザの身体的特徴に応じたトレーニングの効果を分析し、分析結果を前記ユーザへ提示するトレーニング分析部と、を備えるトレーニング支援システム。
【選択図】図４
【解決手段】身体のトレーニングを実施しているユーザの身体的特徴を示す属性情報と、前記ユーザの動作に伴い検出される前記ユーザの身体的変化を示すトレーニング情報とを、前記ユーザが実施しているトレーニングの効果を分析するための分析情報として取得する分析情報取得部と、取得された前記分析情報に基づき、前記ユーザの身体的特徴に応じたトレーニングの効果を分析し、分析結果を前記ユーザへ提示するトレーニング分析部と、を備えるトレーニング支援システム。
【選択図】図４
【特許請求の範囲】
【請求項1】
身体のトレーニングを実施しているユーザの身体的特徴を示す属性情報と、前記ユーザの動作に伴い検出される前記ユーザの身体的変化を示すトレーニング情報とを、前記ユーザが実施しているトレーニングの効果を分析するための分析情報として取得する分析情報取得部と、
取得された前記分析情報に基づき、前記ユーザの身体的特徴に応じたトレーニングの効果を分析し、分析結果を前記ユーザへ提示するトレーニング分析部と、
を備えるトレーニング支援システム。
取得された前記分析情報に基づき、前記ユーザの身体的特徴に応じたトレーニングの効果を分析し、分析結果を前記ユーザへ提示するトレーニング分析部と、
を備えるトレーニング支援システム。
【請求項2】
前記トレーニング分析部は、前記ユーザが実施しているトレーニングの種類に応じて、前記トレーニングの対象となる前記ユーザの身体部位ごとに、前記トレーニングの効果を分析する、
請求項１に記載のトレーニング支援システム。
請求項１に記載のトレーニング支援システム。
【請求項3】
前記トレーニング分析部は、前記分析情報と前記トレーニングの効果との関係を学習した分析モデルに対して、前記分析情報取得部によって取得された前記分析情報を入力し、前記分析モデルから出力される前記トレーニングの効果を分析結果として取得する、
請求項２に記載のトレーニング支援システム。
請求項２に記載のトレーニング支援システム。
【請求項4】
前記トレーニング分析部は、前記分析結果に基づき、前記ユーザが前記トレーニングを適切に実施できているか否かに応じて、前記トレーニングの実施に関するアドバイスを前記ユーザへ提示する、
請求項１に記載のトレーニング支援システム。
請求項１に記載のトレーニング支援システム。
【請求項5】
前記分析情報と前記分析結果とに基づき、トレーニングの効果が最適となるトレーニング計画を策定し、前記ユーザへ提示するトレーニング計画処理部、
をさらに備える請求項１に記載のトレーニング支援システム。
をさらに備える請求項１に記載のトレーニング支援システム。
【請求項6】
前記トレーニング分析部は、前記分析結果に基づき、前記ユーザがトレーニングを実施した身体部位の超回復状況をさらに予測し、
前記トレーニング計画処理部は、予測された前記超回復状況に基づき、次回のトレーニング実施日及びトレーニングメニューを前記トレーニング計画として決定する、
請求項５に記載のトレーニング支援システム。
前記トレーニング計画処理部は、予測された前記超回復状況に基づき、次回のトレーニング実施日及びトレーニングメニューを前記トレーニング計画として決定する、
請求項５に記載のトレーニング支援システム。
【請求項7】
前記トレーニング計画処理部は、前記分析情報及び前記分析結果と、前記トレーニング計画との関係を学習した計画モデルに対して、前記分析情報取得部によって取得された前記分析情報及び前記トレーニング分析部によって出力される前記分析結果を入力し、前記計画モデルから出力される前記トレーニング計画を取得する、
請求項５に記載のトレーニング支援システム。
請求項５に記載のトレーニング支援システム。
【請求項8】
コンピュータが、
身体のトレーニングを実施しているユーザの身体的特徴を示す属性情報と、前記ユーザの動作に伴い検出される前記ユーザの身体的変化を示すトレーニング情報とを、前記ユーザが実施しているトレーニングの効果を分析するための分析情報として取得する分析情報取得過程と、
取得された前記分析情報に基づき、前記ユーザの身体的特徴に応じたトレーニングの効果を分析し、分析結果を前記ユーザへ提示するトレーニング分析過程と、
を含むトレーニング支援方法。
身体のトレーニングを実施しているユーザの身体的特徴を示す属性情報と、前記ユーザの動作に伴い検出される前記ユーザの身体的変化を示すトレーニング情報とを、前記ユーザが実施しているトレーニングの効果を分析するための分析情報として取得する分析情報取得過程と、
取得された前記分析情報に基づき、前記ユーザの身体的特徴に応じたトレーニングの効果を分析し、分析結果を前記ユーザへ提示するトレーニング分析過程と、
を含むトレーニング支援方法。
【請求項9】
コンピュータを、
身体のトレーニングを実施しているユーザの身体的特徴を示す属性情報と、前記ユーザの動作に伴い検出される前記ユーザの身体的変化を示すトレーニング情報とを、前記ユーザが実施しているトレーニングの効果を分析するための分析情報として取得する分析情報取得手段と、
取得された前記分析情報に基づき、前記ユーザの身体的特徴に応じたトレーニングの効果を分析し、分析結果を前記ユーザへ提示するトレーニング分析手段と、
として機能させるためのプログラム。
身体のトレーニングを実施しているユーザの身体的特徴を示す属性情報と、前記ユーザの動作に伴い検出される前記ユーザの身体的変化を示すトレーニング情報とを、前記ユーザが実施しているトレーニングの効果を分析するための分析情報として取得する分析情報取得手段と、
取得された前記分析情報に基づき、前記ユーザの身体的特徴に応じたトレーニングの効果を分析し、分析結果を前記ユーザへ提示するトレーニング分析手段と、
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、トレーニング支援システム、トレーニング支援方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、ユーザの動作を検出する技術が各種提案されている。
【0003】
例えば、下記特許文献１には、製造ラインで作業中の作業者から得られる動作に関する情報に基づき、所定の作業時の動作において改善すべき動作を検出する技術が開示されている。動作に関する情報は、例えば、時間の経過に伴う骨格の位置の変化や加速度の変化などを示す情報である。当該技術により、作業の習熟度が低い作業者が検出された動作を改善することで、当該作業者を含む製造ラインにおける製造効率の低下を抑制することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０１９－４０４２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
上記特許文献１の技術は、トレーニングに活用することができる。例えば、トレーニング中のユーザから得られる動作に関する情報に基づき、所定のトレーニング時の動作において改善すべき動作を検出することで、トレーニングの効率を向上することができる。しかしながら、上記特許文献１の技術では、ユーザの身体的特徴を考慮することはできなかった。複数のユーザが同じ動作のトレーニングをしたとしても、身体的特徴の違いにより得られる効果が異なる場合がある。このため、ユーザにとっては、より効率的なトレーニングを実施するために、自身の身体的特徴も考慮してトレーニングの動作を改善できることが望まれる。
【0006】
上述の課題を鑑み、本発明の目的は、ユーザがより効率的なトレーニングを実施することが可能なトレーニング支援システム、トレーニング支援方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0007】
上述の課題を解決するために、本発明の一態様に係るトレーニング支援システムは、身体のトレーニングを実施しているユーザの身体的特徴を示す属性情報と、前記ユーザの動作に伴い検出される前記ユーザの身体的変化を示すトレーニング情報とを、前記ユーザが実施しているトレーニングの効果を分析するための分析情報として取得する分析情報取得部と、取得された前記分析情報に基づき、前記ユーザの身体的特徴に応じたトレーニングの効果を分析し、分析結果を前記ユーザへ提示するトレーニング分析部と、を備える。
【0008】
本発明の一態様に係るトレーニング支援方法は、コンピュータが、身体のトレーニングを実施しているユーザの身体的特徴を示す属性情報と、前記ユーザの動作に伴い検出される前記ユーザの身体的変化を示すトレーニング情報とを、前記ユーザが実施しているトレーニングの効果を分析するための分析情報として取得する分析情報取得過程と、取得された前記分析情報に基づき、前記ユーザの身体的特徴に応じたトレーニングの効果を分析し、分析結果を前記ユーザへ提示するトレーニング分析過程と、を含む。
【0009】
本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータを、身体のトレーニングを実施しているユーザの身体的特徴を示す属性情報と、前記ユーザの動作に伴い検出される前記ユーザの身体的変化を示すトレーニング情報とを、前記ユーザが実施しているトレーニングの効果を分析するための分析情報として取得する分析情報取得手段と、取得された前記分析情報に基づき、前記ユーザの身体的特徴に応じたトレーニングの効果を分析し、分析結果を前記ユーザへ提示するトレーニング分析手段と、として機能させる。
【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、ユーザがより効率的なトレーニングを実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】本実施形態に係るトレーニング支援システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図2】本実施形態に係るユーザ端末の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図3】本実施形態に係るウェアラブルデバイスの機能構成の一例を示すブロック図である。
【図4】本実施形態に係るトレーニング支援サーバの機能構成の一例を示すブロック図である。
【図5】本実施形態に係るトレーニング支援システムにおける初期設定処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
【図6】本実施形態に係るトレーニング支援システムにおけるトレーニング実施中処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
【図7】本実施形態に係るトレーニング支援システムにおけるトレーニング終了後処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
【図8】本実施形態に係るトレーニング支援システムにおけるモデル学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0012】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳しく説明する。
【0013】
＜１．トレーニング支援システムの構成＞
図１を参照して、本実施形態に係るトレーニング支援システムの構成について説明する。図１は、本実施形態に係るトレーニング支援システムの構成の一例を示すブロック図である。
図１に示すトレーニング支援システム１は、ユーザが実施するトレーニングを支援するためのシステムである。本実施形態におけるトレーニングは、筋力の増強、体力の向上、身体能力の向上などを目的とした運動のことである。トレーニング支援システム１は、例えば、ユーザが筋力トレーニング（筋トレ）を実施する際に利用される。トレーニング支援システム１の利用場所は、特に限定されず、屋外又は屋内（ジム、自宅、学校など）のいずれの場所で利用されてもよい。
図１を参照して、本実施形態に係るトレーニング支援システムの構成について説明する。図１は、本実施形態に係るトレーニング支援システムの構成の一例を示すブロック図である。
図１に示すトレーニング支援システム１は、ユーザが実施するトレーニングを支援するためのシステムである。本実施形態におけるトレーニングは、筋力の増強、体力の向上、身体能力の向上などを目的とした運動のことである。トレーニング支援システム１は、例えば、ユーザが筋力トレーニング（筋トレ）を実施する際に利用される。トレーニング支援システム１の利用場所は、特に限定されず、屋外又は屋内（ジム、自宅、学校など）のいずれの場所で利用されてもよい。
【0014】
図１に示すように、トレーニング支援システム１は、ユーザ端末１０と、ウェアラブルデバイス２０と、トレーニング支援サーバ３０とを備える。
ネットワークＮＷには、情報の授受を行うための構成として、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、電話網（携帯電話網、固定電話網等）、地域ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）網、インターネット等が適用される。
ネットワークＮＷには、情報の授受を行うための構成として、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、電話網（携帯電話網、固定電話網等）、地域ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）網、インターネット等が適用される。
【0015】
（１）ユーザ端末１０
ユーザ端末１０は、トレーニングの実施者であるユーザが有する端末である。ユーザ端末１０は、例えば、スマートフォンやタブレット端末などの携帯端末、又はＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などである。
ユーザ端末１０は、トレーニングの実施者であるユーザが有する端末である。ユーザ端末１０は、例えば、スマートフォンやタブレット端末などの携帯端末、又はＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などである。
【0016】
ユーザ端末１０は、近距離無線通信により、ウェアラブルデバイス２０と通信可能に接続されている。ユーザ端末１０は、例えば、ウェアラブルデバイス２０との通信において、連携情報を送受信し、トレーニング情報を受信する。
連携情報は、ユーザ端末１０とウェアラブルデバイス２０とを連携するための情報である。連携情報は、例えば、ユーザ端末１０を一意に識別する識別情報であるユーザ端末ＩＤと、ウェアラブルデバイス２０を一意に識別する識別情報であるウェアラブルデバイスＩＤである。
トレーニング情報は、トレーニングを実施しているユーザの動作に伴い検出されるユーザの身体的変化を示す情報である。トレーニング情報は、例えば、加速度情報と生体情報に分類される。加速度情報は、ユーザがトレーニングを実施した際の動作に伴い変化する加速度を示す情報である。生体情報は、ユーザがトレーニングを実施した際の動作に伴い変化する生体状態を示す情報である。生体状態は、例えば、心拍数、体温、呼吸状態、血圧、筋電位、発汗量などである。
連携情報は、ユーザ端末１０とウェアラブルデバイス２０とを連携するための情報である。連携情報は、例えば、ユーザ端末１０を一意に識別する識別情報であるユーザ端末ＩＤと、ウェアラブルデバイス２０を一意に識別する識別情報であるウェアラブルデバイスＩＤである。
トレーニング情報は、トレーニングを実施しているユーザの動作に伴い検出されるユーザの身体的変化を示す情報である。トレーニング情報は、例えば、加速度情報と生体情報に分類される。加速度情報は、ユーザがトレーニングを実施した際の動作に伴い変化する加速度を示す情報である。生体情報は、ユーザがトレーニングを実施した際の動作に伴い変化する生体状態を示す情報である。生体状態は、例えば、心拍数、体温、呼吸状態、血圧、筋電位、発汗量などである。
【0017】
また、ユーザ端末１０は、ネットワークＮＷを介して、トレーニング支援サーバ３０と通信可能に接続されている。ユーザ端末１０は、例えば、トレーニング支援サーバ３０との通信において、ユーザ情報、トレーニング情報、開始通知、終了通知などを送信し、分析結果、トレーニング計画などを受信する。
ユーザ情報は、ユーザに関する情報である。ユーザ情報は、例えば、個人情報と属性情報とに分類される。個人情報は、ユーザ個人を特定可能な情報であり、例えばユーザの氏名、住所、生年月日などである。属性情報は、ユーザの身体的特徴を示す情報であり、例えば、年齢、身長、性別、体重、筋肉量、体脂肪率、運動目的などである。
開始通知は、ユーザがトレーニングを開始したことを示す通知である。
終了通知は、ユーザがトレーニングを終了したことを示す通知である。
分析結果は、ユーザの身体的特徴に応じたトレーニングの効果を分析した結果を示す情報である。
トレーニング計画は、次回のトレーニング実施日及びトレーニングメニューを示す情報である。トレーニング実施日は、トレーニングの実施が推奨される日である。トレーニング実施日とトレーニングメニューの決定には、例えば、筋肉の超回復状況が考慮される。一例として、ユーザのある身体部位が超回復前である場合は、当該身体部位を使うトレーニングメニューの実施を避け、超回復後に当該身体部位を使うトレーニングメニューを実施するよう、トレーニング計画が策定される。これにより、ユーザは、自身の筋肉の超回復状況を考慮したより効率的なトレーニングを実施することができる。
なお、属性情報とトレーニング情報は、分析情報でもある。分析情報は、ユーザが実施しているトレーニングの効果を分析するために用いられる情報である。
ユーザ情報は、ユーザに関する情報である。ユーザ情報は、例えば、個人情報と属性情報とに分類される。個人情報は、ユーザ個人を特定可能な情報であり、例えばユーザの氏名、住所、生年月日などである。属性情報は、ユーザの身体的特徴を示す情報であり、例えば、年齢、身長、性別、体重、筋肉量、体脂肪率、運動目的などである。
開始通知は、ユーザがトレーニングを開始したことを示す通知である。
終了通知は、ユーザがトレーニングを終了したことを示す通知である。
分析結果は、ユーザの身体的特徴に応じたトレーニングの効果を分析した結果を示す情報である。
トレーニング計画は、次回のトレーニング実施日及びトレーニングメニューを示す情報である。トレーニング実施日は、トレーニングの実施が推奨される日である。トレーニング実施日とトレーニングメニューの決定には、例えば、筋肉の超回復状況が考慮される。一例として、ユーザのある身体部位が超回復前である場合は、当該身体部位を使うトレーニングメニューの実施を避け、超回復後に当該身体部位を使うトレーニングメニューを実施するよう、トレーニング計画が策定される。これにより、ユーザは、自身の筋肉の超回復状況を考慮したより効率的なトレーニングを実施することができる。
なお、属性情報とトレーニング情報は、分析情報でもある。分析情報は、ユーザが実施しているトレーニングの効果を分析するために用いられる情報である。
【0018】
ユーザ端末１０には、ユーザがトレーニングを管理するためのアプリケーション（以下、「トレーニングアプリ」とも称される）によって、トレーニングのための画面が表示される。ユーザは、トレーニングアプリによってユーザ端末１０に表示される画面を操作することで、トレーニングを管理することができる。
【0019】
なお、トレーニングアプリの機能は、ユーザ端末１０にトレーニングアプリをインストールすること（即ちネイティブアプリ）で提供されてもよいし、Ｗｅｂシステム（即ちＷｅｂアプリ）によって提供されてもよい。Ｗｅｂアプリの場合、トレーニングアプリはサーバで管理されており、その機能はＷｅｂブラウザを介して提供される。
【0020】
（２）ウェアラブルデバイス２０
ウェアラブルデバイス２０は、ユーザが装着する端末である。なお、ウェアラブルデバイス２０の装着形態は、必要なトレーニング情報を取得可能であれば特に限定されず、グローブ型、リストバンド型、腕時計型、リング型（指輪型）、メガネ型、ヘッドマウント型など、いずれの装着形態であってもよい。
なお、ユーザが装着するウェアラブルデバイス２０の数は、ウェアラブルデバイス２０が備えるセンサの数や種類に応じて、１つ又は複数のいずれであってもよい。例えば、ユーザは、センサの種類が同じウェアラブルデバイス２０を複数装着してもよい。なお、１つのウェアラブルデバイス２０が同じ種類のセンサを複数備えてもよい。また、ユーザは、異なる種類のセンサを複数備えるウェアラブルデバイス２０を１つ又は複数装着してもよい。なお、複数のウェアラブルデバイス２０を装着する場合、各ウェアラブルデバイス２０間において、センサの種類に重複があってもよいし、センサの種類が全て異なっていてもよい。
ウェアラブルデバイス２０は、ユーザが装着する端末である。なお、ウェアラブルデバイス２０の装着形態は、必要なトレーニング情報を取得可能であれば特に限定されず、グローブ型、リストバンド型、腕時計型、リング型（指輪型）、メガネ型、ヘッドマウント型など、いずれの装着形態であってもよい。
なお、ユーザが装着するウェアラブルデバイス２０の数は、ウェアラブルデバイス２０が備えるセンサの数や種類に応じて、１つ又は複数のいずれであってもよい。例えば、ユーザは、センサの種類が同じウェアラブルデバイス２０を複数装着してもよい。なお、１つのウェアラブルデバイス２０が同じ種類のセンサを複数備えてもよい。また、ユーザは、異なる種類のセンサを複数備えるウェアラブルデバイス２０を１つ又は複数装着してもよい。なお、複数のウェアラブルデバイス２０を装着する場合、各ウェアラブルデバイス２０間において、センサの種類に重複があってもよいし、センサの種類が全て異なっていてもよい。
【0021】
ウェアラブルデバイス２０は、近距離無線通信により、ユーザ端末１０と通信可能に接続されている。ユーザ端末１０との通信において、ウェアラブルデバイス２０は、連携情報を送受信し、トレーニング情報を送信する。
【0022】
（３）トレーニング支援サーバ３０
トレーニング支援サーバ３０は、ユーザのトレーニングを支援するための処理を実行するサーバであり、トレーニング支援装置の一例である。トレーニング支援サーバ３０は、１つ又は複数のサーバ（例えば、クラウドサーバ）で構成される。
トレーニング支援サーバ３０は、ユーザのトレーニングを支援するための処理を実行するサーバであり、トレーニング支援装置の一例である。トレーニング支援サーバ３０は、１つ又は複数のサーバ（例えば、クラウドサーバ）で構成される。
【0023】
トレーニング支援サーバ３０は、ネットワークＮＷを介して、ユーザ端末１０と通信可能に接続されている。トレーニング支援サーバ３０は、例えば、ユーザ端末１０との通信において、ユーザ情報、トレーニング情報、開始通知、終了通知などを受信し、分析結果、トレーニング計画などを送信する。
【0024】
＜２．ユーザ端末の機能構成＞
以上、本実施形態に係るトレーニング支援システム１の構成について説明した。続いて、図２を参照して、本実施形態に係るユーザ端末１０の機能構成について説明する。図２は、本実施形態に係るユーザ端末１０の機能構成の一例を示すブロック図である。
図２に示すように、ユーザ端末１０は、通信部１１０と、入力部１２０と、記憶部１３０と、制御部１４０と、出力部１５０とを備える。
以上、本実施形態に係るトレーニング支援システム１の構成について説明した。続いて、図２を参照して、本実施形態に係るユーザ端末１０の機能構成について説明する。図２は、本実施形態に係るユーザ端末１０の機能構成の一例を示すブロック図である。
図２に示すように、ユーザ端末１０は、通信部１１０と、入力部１２０と、記憶部１３０と、制御部１４０と、出力部１５０とを備える。
【0025】
（１）通信部１１０
通信部１１０は、各種情報を送受信する機能を有する。例えば、通信部１１０は、近距離無線通信により、ウェアラブルデバイス２０と通信を行い、連携情報を送受信し、トレーニング情報を受信する。また、通信部１１０は、ネットワークＮＷを介してトレーニング支援サーバ３０と通信を行い、ユーザ情報、トレーニング情報、開始通知、終了通知などを送信し、分析結果、トレーニング計画などを受信する。
通信部１１０は、各種情報を送受信する機能を有する。例えば、通信部１１０は、近距離無線通信により、ウェアラブルデバイス２０と通信を行い、連携情報を送受信し、トレーニング情報を受信する。また、通信部１１０は、ネットワークＮＷを介してトレーニング支援サーバ３０と通信を行い、ユーザ情報、トレーニング情報、開始通知、終了通知などを送信し、分析結果、トレーニング計画などを受信する。
【0026】
（２）入力部１２０
入力部１２０は、ユーザからの入力を受け付ける機能を有する。入力部１２０は、例えば、ユーザ端末１０がハードウェアとして備える入力装置、例えばボタン、タッチパネル、マイクロフォン、マウス、キーボード等によって構成される。
入力部１２０は、ユーザからの入力を受け付ける機能を有する。入力部１２０は、例えば、ユーザ端末１０がハードウェアとして備える入力装置、例えばボタン、タッチパネル、マイクロフォン、マウス、キーボード等によって構成される。
【0027】
例えば、入力部１２０は、トレーニングアプリを起動するための操作（アプリ起動操作）、ウェアラブルデバイスとの連携を登録するための操作（連携登録操作）、ユーザ情報を入力する操作（ユーザ情報入力操作）、トレーニングを開始するための操作（トレーニング開始操作）、トレーニングを終了するための操作（トレーニング終了操作）などの入力を受け付ける。
【0028】
（３）記憶部１３０
記憶部１３０は、各種情報を記憶する機能を有する。記憶部１３０は、ユーザ端末１０がハードウェアとして備える記憶媒体、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ ｒｅａｄ／ｗｒｉｔｅ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、又はこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。
記憶部１３０は、各種情報を記憶する機能を有する。記憶部１３０は、ユーザ端末１０がハードウェアとして備える記憶媒体、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ ｒｅａｄ／ｗｒｉｔｅ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、又はこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。
【0029】
例えば、記憶部１３０は、通信部１１０がウェアラブルデバイス２０から受信するトレーニング情報や、通信部１１０がトレーニング支援サーバ３０から受信する分析結果やトレーニング計画などを記憶する。
【0030】
（４）制御部１４０
制御部１４０は、ユーザ端末１０の動作全般を制御する機能を有する。制御部１４０は、例えば、ユーザ端末１０がハードウェアとして備えるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）又はＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）にプログラムを実行させることによって実現される。
図２に示すように、制御部１４０は、入力処理部１４１と、出力処理部１４２とを備える。
制御部１４０は、ユーザ端末１０の動作全般を制御する機能を有する。制御部１４０は、例えば、ユーザ端末１０がハードウェアとして備えるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）又はＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）にプログラムを実行させることによって実現される。
図２に示すように、制御部１４０は、入力処理部１４１と、出力処理部１４２とを備える。
【0031】
（４－１）入力処理部１４１
入力処理部１４１は、入力部１２０に入力されたユーザの操作を受け付け、操作内容に応じた処理を実行する機能を有する。例えば、入力処理部１４１は、入力部１２０がアプリ起動操作の入力を受け付けると、トレーニングアプリを起動する。
また、入力処理部１４１は、入力部１２０が連携登録操作の入力を受け付けると、ウェアラブルデバイス２０との連携処理を実行する。連携処理では、例えば、ユーザ端末１０とウェアラブルデバイス２０とが互いのＩＤを送受信し、ユーザ端末１０は連携先のウェアラブルデバイス２０のウェアラブルデバイスＩＤを登録し、ウェアラブルデバイス２０は連携先のユーザ端末１０のユーザ端末ＩＤを登録する。
また、入力処理部１４１は、入力部１２０がユーザ情報入力操作の入力を受け付けると、入力されたユーザ情報を通信部１１０からトレーニング支援サーバ３０へ送信させる。
また、入力処理部１４１は、入力部１２０がトレーニング開始操作の入力を受け付けると、トレーニングの開始通知を通信部１１０からトレーニング支援サーバ３０へ送信させる。
また、入力処理部１４１は、入力部１２０がトレーニング終了操作の入力を受け付けると、トレーニングの終了通知を通信部１１０からトレーニング支援サーバ３０へ送信させる。
入力処理部１４１は、入力部１２０に入力されたユーザの操作を受け付け、操作内容に応じた処理を実行する機能を有する。例えば、入力処理部１４１は、入力部１２０がアプリ起動操作の入力を受け付けると、トレーニングアプリを起動する。
また、入力処理部１４１は、入力部１２０が連携登録操作の入力を受け付けると、ウェアラブルデバイス２０との連携処理を実行する。連携処理では、例えば、ユーザ端末１０とウェアラブルデバイス２０とが互いのＩＤを送受信し、ユーザ端末１０は連携先のウェアラブルデバイス２０のウェアラブルデバイスＩＤを登録し、ウェアラブルデバイス２０は連携先のユーザ端末１０のユーザ端末ＩＤを登録する。
また、入力処理部１４１は、入力部１２０がユーザ情報入力操作の入力を受け付けると、入力されたユーザ情報を通信部１１０からトレーニング支援サーバ３０へ送信させる。
また、入力処理部１４１は、入力部１２０がトレーニング開始操作の入力を受け付けると、トレーニングの開始通知を通信部１１０からトレーニング支援サーバ３０へ送信させる。
また、入力処理部１４１は、入力部１２０がトレーニング終了操作の入力を受け付けると、トレーニングの終了通知を通信部１１０からトレーニング支援サーバ３０へ送信させる。
【0032】
（４－２）出力処理部１４２
出力処理部１４２は、出力部１５０における出力を制御する機能を有する。例えば、出力処理部１４２は、通信部１１０がトレーニング支援サーバ３０から受信する表示情報（例えば分析結果やトレーニング計画）を出力部１５０に表示させる。
出力処理部１４２は、出力部１５０における出力を制御する機能を有する。例えば、出力処理部１４２は、通信部１１０がトレーニング支援サーバ３０から受信する表示情報（例えば分析結果やトレーニング計画）を出力部１５０に表示させる。
【0033】
（５）出力部１５０
出力部１５０は、各種情報を出力する機能を有する。出力部１５０は、例えば、ユーザ端末１０がハードウェアとして備える出力装置、例えばディスプレイ装置やタッチスクリーン（タッチパネル）などの表示装置や、スピーカなどの音声出力装置によって構成される。
出力部１５０は、例えば出力処理部１４２からの制御に応じて、表示情報を表示装置に表示する。
出力部１５０は、各種情報を出力する機能を有する。出力部１５０は、例えば、ユーザ端末１０がハードウェアとして備える出力装置、例えばディスプレイ装置やタッチスクリーン（タッチパネル）などの表示装置や、スピーカなどの音声出力装置によって構成される。
出力部１５０は、例えば出力処理部１４２からの制御に応じて、表示情報を表示装置に表示する。
【0034】
＜３．ウェアラブルデバイスの機能構成＞
以上、本実施形態に係るユーザ端末１０の機能構成について説明した。続いて、図３を参照して、本実施形態に係るウェアラブルデバイス２０の機能構成について説明する。図３は、本実施形態に係るウェアラブルデバイス２０の機能構成の一例を示すブロック図である。
図３に示すように、ウェアラブルデバイス２０は、通信部２１０と、入力部２２０と、トレーニング情報取得部２３０と、記憶部２４０と、制御部２５０と、出力部２６０とを備える。
以上、本実施形態に係るユーザ端末１０の機能構成について説明した。続いて、図３を参照して、本実施形態に係るウェアラブルデバイス２０の機能構成について説明する。図３は、本実施形態に係るウェアラブルデバイス２０の機能構成の一例を示すブロック図である。
図３に示すように、ウェアラブルデバイス２０は、通信部２１０と、入力部２２０と、トレーニング情報取得部２３０と、記憶部２４０と、制御部２５０と、出力部２６０とを備える。
【0035】
（１）通信部２１０
通信部２１０は、各種情報を送受信する機能を有する。例えば、通信部２１０は、ネットワークＮＷを介して、ユーザ端末１０と通信を行い、連携情報を送受信し、トレーニング情報を送信する。
通信部２１０は、各種情報を送受信する機能を有する。例えば、通信部２１０は、ネットワークＮＷを介して、ユーザ端末１０と通信を行い、連携情報を送受信し、トレーニング情報を送信する。
【0036】
（２）入力部２２０
入力部２２０は、ユーザからの入力を受け付ける機能を有する。入力部２２０は、ウェアラブルデバイス２０がハードウェアとして備える入力装置、例えばボタン、タッチパネル、マイクロフォン等によって構成される。
入力部２２０は、ユーザからの入力を受け付ける機能を有する。入力部２２０は、ウェアラブルデバイス２０がハードウェアとして備える入力装置、例えばボタン、タッチパネル、マイクロフォン等によって構成される。
【0037】
（３）トレーニング情報取得部２３０
トレーニング情報取得部２３０は、トレーニング情報を取得する機能を有する。トレーニング情報は、例えば、加速度情報と生体情報を含む情報である。トレーニング情報取得部２３０は、トレーニングを実施中のユーザから検出される加速度情報と生体情報をトレーニング情報として取得（測定）する。
図３に示すように、トレーニング情報取得部２３０は、加速度情報取得部２３１と、生体情報取得部２３２とを備える。
トレーニング情報取得部２３０は、トレーニング情報を取得する機能を有する。トレーニング情報は、例えば、加速度情報と生体情報を含む情報である。トレーニング情報取得部２３０は、トレーニングを実施中のユーザから検出される加速度情報と生体情報をトレーニング情報として取得（測定）する。
図３に示すように、トレーニング情報取得部２３０は、加速度情報取得部２３１と、生体情報取得部２３２とを備える。
【0038】
（３－１）加速度情報取得部２３１
加速度情報取得部２３１は、加速度情報を取得する機能を有する。加速度情報取得部２３１は、ウェアラブルデバイス２０がハードウェアとして備える加速度センサによって実現される。加速度情報取得部２３１は、ウェアラブルデバイス２０を装着したユーザがトレーニングを実施することで生じる加速度を加速度センサによって検出し、当該加速度を示す加速度情報を取得する。
加速度情報取得部２３１は、加速度情報を取得する機能を有する。加速度情報取得部２３１は、ウェアラブルデバイス２０がハードウェアとして備える加速度センサによって実現される。加速度情報取得部２３１は、ウェアラブルデバイス２０を装着したユーザがトレーニングを実施することで生じる加速度を加速度センサによって検出し、当該加速度を示す加速度情報を取得する。
【0039】
（３－２）生体情報取得部２３２
生体情報取得部２３２は、生体情報を取得する機能を有する。生体情報取得部２３２は、ウェアラブルデバイス２０がハードウェアとして備える生体センサによって実現される。例えば、生体センサは、心拍センサ、体温センサ、呼吸センサ、血圧センサ、筋電位センサ、発汗センサなどである。
心拍センサの場合、生体情報取得部２３２は、ウェアラブルデバイス２０を装着したユーザがトレーニングを実施している際の心拍数を心拍センサによって検出し、当該心拍数を示す生体情報を取得する。
体温センサの場合、生体情報取得部２３２は、ウェアラブルデバイス２０を装着したユーザがトレーニングを実施している際の体温を体温センサによって検出し、当該体温を示す生体情報を取得する。
呼吸センサの場合、生体情報取得部２３２は、ウェアラブルデバイス２０を装着したユーザがトレーニングを実施している際の呼吸状態を呼吸センサによって検出し、当該呼吸状態を示す生体情報を取得する。
血圧センサの場合、生体情報取得部２３２は、ウェアラブルデバイス２０を装着したユーザがトレーニングを実施している際の血圧を血圧センサによって検出し、当該血圧を示す生体情報を取得する。
筋電位センサの場合、生体情報取得部２３２は、ウェアラブルデバイス２０を装着したユーザがトレーニングを実施している際の筋電位を筋電位センサによって検出し、当該筋電位を示す生体情報を取得する。
発汗センサの場合、生体情報取得部２３２は、ウェアラブルデバイス２０を装着したユーザがトレーニングを実施している際の発汗量を発汗センサによって検出し、当該発汗量を示す生体情報を取得する。
生体情報取得部２３２は、生体情報を取得する機能を有する。生体情報取得部２３２は、ウェアラブルデバイス２０がハードウェアとして備える生体センサによって実現される。例えば、生体センサは、心拍センサ、体温センサ、呼吸センサ、血圧センサ、筋電位センサ、発汗センサなどである。
心拍センサの場合、生体情報取得部２３２は、ウェアラブルデバイス２０を装着したユーザがトレーニングを実施している際の心拍数を心拍センサによって検出し、当該心拍数を示す生体情報を取得する。
体温センサの場合、生体情報取得部２３２は、ウェアラブルデバイス２０を装着したユーザがトレーニングを実施している際の体温を体温センサによって検出し、当該体温を示す生体情報を取得する。
呼吸センサの場合、生体情報取得部２３２は、ウェアラブルデバイス２０を装着したユーザがトレーニングを実施している際の呼吸状態を呼吸センサによって検出し、当該呼吸状態を示す生体情報を取得する。
血圧センサの場合、生体情報取得部２３２は、ウェアラブルデバイス２０を装着したユーザがトレーニングを実施している際の血圧を血圧センサによって検出し、当該血圧を示す生体情報を取得する。
筋電位センサの場合、生体情報取得部２３２は、ウェアラブルデバイス２０を装着したユーザがトレーニングを実施している際の筋電位を筋電位センサによって検出し、当該筋電位を示す生体情報を取得する。
発汗センサの場合、生体情報取得部２３２は、ウェアラブルデバイス２０を装着したユーザがトレーニングを実施している際の発汗量を発汗センサによって検出し、当該発汗量を示す生体情報を取得する。
【0040】
（４）記憶部２４０
記憶部２４０は、各種情報を記憶する機能を有する。記憶部２４０は、ウェアラブルデバイス２０がハードウェアとして備える記憶媒体、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、又はこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。
記憶部２４０は、各種情報を記憶する機能を有する。記憶部２４０は、ウェアラブルデバイス２０がハードウェアとして備える記憶媒体、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、又はこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。
【0041】
（５）制御部２５０
制御部２５０は、ウェアラブルデバイス２０の動作全般を制御する機能を有する。制御部２５０は、例えば、ウェアラブルデバイス２０がハードウェアとして備えるＣＰＵ又はＧＰＵにプログラムを実行させることによって実現される。
制御部２５０は、ウェアラブルデバイス２０の動作全般を制御する機能を有する。制御部２５０は、例えば、ウェアラブルデバイス２０がハードウェアとして備えるＣＰＵ又はＧＰＵにプログラムを実行させることによって実現される。
【0042】
（６）出力部２６０
出力部２６０は、各種情報を出力する機能を有する。出力部２６０は、ウェアラブルデバイス２０がハードウェアとして備える出力装置、例えばディスプレイ装置やタッチスクリーン（タッチパネル）などの表示装置やスピーカなどの音声出力装置によって構成される。
出力部２６０は、各種情報を出力する機能を有する。出力部２６０は、ウェアラブルデバイス２０がハードウェアとして備える出力装置、例えばディスプレイ装置やタッチスクリーン（タッチパネル）などの表示装置やスピーカなどの音声出力装置によって構成される。
【0043】
＜４．トレーニング支援サーバの機能構成＞
以上、本実施形態に係るウェアラブルデバイス２０の機能構成について説明した。続いて、図４を参照して、本実施形態に係るトレーニング支援サーバ３０の機能構成について説明する。図４は、本実施形態に係るトレーニング支援サーバ３０の機能構成の一例を示すブロック図である。
図４に示すように、トレーニング支援サーバ３０は、通信部３１０と、記憶部３２０と、制御部３３０とを備える。
以上、本実施形態に係るウェアラブルデバイス２０の機能構成について説明した。続いて、図４を参照して、本実施形態に係るトレーニング支援サーバ３０の機能構成について説明する。図４は、本実施形態に係るトレーニング支援サーバ３０の機能構成の一例を示すブロック図である。
図４に示すように、トレーニング支援サーバ３０は、通信部３１０と、記憶部３２０と、制御部３３０とを備える。
【0044】
（１）通信部３１０
通信部３１０は、各種情報を送受信する機能を有する。例えば、通信部３１０は、ネットワークＮＷを介してユーザ端末１０と通信を行い、ユーザ情報、トレーニング情報、開始通知、終了通知などを受信し、分析結果、トレーニング計画などを送信する。
通信部３１０は、各種情報を送受信する機能を有する。例えば、通信部３１０は、ネットワークＮＷを介してユーザ端末１０と通信を行い、ユーザ情報、トレーニング情報、開始通知、終了通知などを受信し、分析結果、トレーニング計画などを送信する。
【0045】
（２）記憶部３２０
記憶部３２０は、各種情報を記憶する機能を有する。記憶部３２０は、トレーニング支援サーバ３０がハードウェアとして備える記憶媒体、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、又はこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。
図４に示すように、記憶部３２０は、ユーザ情報記憶部３２１と、トレーニング情報記憶部３２２と、分析モデル記憶部３２３と、計画モデル記憶部３２４と、分析結果記憶部３２５と、トレーニング計画記憶部３２６とを備える。
記憶部３２０は、各種情報を記憶する機能を有する。記憶部３２０は、トレーニング支援サーバ３０がハードウェアとして備える記憶媒体、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、又はこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。
図４に示すように、記憶部３２０は、ユーザ情報記憶部３２１と、トレーニング情報記憶部３２２と、分析モデル記憶部３２３と、計画モデル記憶部３２４と、分析結果記憶部３２５と、トレーニング計画記憶部３２６とを備える。
【0046】
（２－１）ユーザ情報記憶部３２１
ユーザ情報記憶部３２１は、ユーザ情報を記憶する機能を有する。ユーザ情報記憶部３２１は、ユーザを一意に識別する識別情報であるユーザＩＤと、ユーザ情報（ユーザの個人情報とユーザの属性情報）とを対応付けて記憶する。
ユーザ情報記憶部３２１は、ユーザ情報を記憶する機能を有する。ユーザ情報記憶部３２１は、ユーザを一意に識別する識別情報であるユーザＩＤと、ユーザ情報（ユーザの個人情報とユーザの属性情報）とを対応付けて記憶する。
【0047】
（２－２）トレーニング情報記憶部３２２
トレーニング情報記憶部３２２は、トレーニング情報を記憶する機能を有する。トレーニング情報記憶部３２２は、ユーザＩＤと、ユーザのトレーニング情報（ユーザの加速度情報とユーザの生体情報）とを対応付けて記憶する。
トレーニング情報記憶部３２２は、トレーニング情報を記憶する機能を有する。トレーニング情報記憶部３２２は、ユーザＩＤと、ユーザのトレーニング情報（ユーザの加速度情報とユーザの生体情報）とを対応付けて記憶する。
【0048】
（２－３）分析モデル記憶部３２３
分析モデル記憶部３２３は、分析モデルを記憶する機能を有する。分析モデルは、ユーザの身体的特徴に応じたトレーニングの効果を分析するモデルである。分析モデルは、分析情報（属性情報とトレーニング情報）とトレーニングの効果との関係を学習（機械学習）したモデル（学習済みモデル）である。例えば、分析モデルは、トレーニング計画が示すトレーニングをユーザが実施した際のトレーニング情報の変化からトレーニングの効果を学習する。この時、分析モデルは、ユーザの属性情報も加味した学習を行う。
このため、分析モデルは、トレーニングを実施しているユーザの属性情報とトレーニングの実施中に取得されるトレーニング情報とを含む分析情報を入力として、当該ユーザの身体的特徴に応じたトレーニングの効果を分析結果として出力する。
分析モデル記憶部３２３は、分析モデルを記憶する機能を有する。分析モデルは、ユーザの身体的特徴に応じたトレーニングの効果を分析するモデルである。分析モデルは、分析情報（属性情報とトレーニング情報）とトレーニングの効果との関係を学習（機械学習）したモデル（学習済みモデル）である。例えば、分析モデルは、トレーニング計画が示すトレーニングをユーザが実施した際のトレーニング情報の変化からトレーニングの効果を学習する。この時、分析モデルは、ユーザの属性情報も加味した学習を行う。
このため、分析モデルは、トレーニングを実施しているユーザの属性情報とトレーニングの実施中に取得されるトレーニング情報とを含む分析情報を入力として、当該ユーザの身体的特徴に応じたトレーニングの効果を分析結果として出力する。
【0049】
分析モデルは、ユーザごとに用意される。分析モデル記憶部３２３は、各ユーザの分析モデルを記憶するため、ユーザのユーザＩＤと分析モデルとを対応付けて記憶することで各ユーザの分析モデルを識別可能とする。
なお、ユーザが初めてトレーニング支援システム１を利用する際には、全てのユーザに共通の汎用的な分析モデルが用意される。分析モデルは、ユーザの利用に合わせて、そのユーザにより適した分析を行えるよう学習を繰り返す。このため、ユーザは、トレーニング支援システム１を繰り返し利用することで、より自分に合った分析モデルを得ることができる。
なお、ユーザが初めてトレーニング支援システム１を利用する際には、全てのユーザに共通の汎用的な分析モデルが用意される。分析モデルは、ユーザの利用に合わせて、そのユーザにより適した分析を行えるよう学習を繰り返す。このため、ユーザは、トレーニング支援システム１を繰り返し利用することで、より自分に合った分析モデルを得ることができる。
【0050】
（２－４）計画モデル記憶部３２４
計画モデル記憶部３２４は、計画モデルを記憶する機能を有する。計画モデルは、次回のトレーニング実施日及びトレーニングメニューを示すトレーニング計画を策定するモデルである。例えば、計画モデルは、分析情報及び分析結果と、トレーニング計画との関係を学習（機械学習）したモデル(学習済みモデル)である。例えば、計画モデルは、トレーニング計画が示すトレーニングをユーザが実施した際に得られたトレーニングの効果（分析結果）からトレーニング計画の策定を学習する。この時、計画モデルは、ユーザの属性情報も加味した学習を行う。
このため、計画モデルは、トレーニングを実施したユーザの属性情報とトレーニングの実施中に取得されたトレーニング情報とを含む分析情報及び当該トレーニングの分析結果を入力として、次回のトレーニング実施日及びトレーニングメニューを示すトレーニング計画を出力する。
計画モデル記憶部３２４は、計画モデルを記憶する機能を有する。計画モデルは、次回のトレーニング実施日及びトレーニングメニューを示すトレーニング計画を策定するモデルである。例えば、計画モデルは、分析情報及び分析結果と、トレーニング計画との関係を学習（機械学習）したモデル(学習済みモデル)である。例えば、計画モデルは、トレーニング計画が示すトレーニングをユーザが実施した際に得られたトレーニングの効果（分析結果）からトレーニング計画の策定を学習する。この時、計画モデルは、ユーザの属性情報も加味した学習を行う。
このため、計画モデルは、トレーニングを実施したユーザの属性情報とトレーニングの実施中に取得されたトレーニング情報とを含む分析情報及び当該トレーニングの分析結果を入力として、次回のトレーニング実施日及びトレーニングメニューを示すトレーニング計画を出力する。
【0051】
計画モデルは、ユーザごとに用意される。計画モデル記憶部３２４は、各ユーザの計画モデルを記憶するため、ユーザのユーザＩＤと計画モデルとを対応付けて記憶することで各ユーザの計画モデルを識別可能とする。
なお、ユーザが初めてトレーニング支援システム１を利用する際には、全てのユーザに共通の汎用的な計画モデルが用意される。計画モデルは、ユーザの利用に合わせて、そのユーザにより適した計画を行えるよう学習を繰り返す。このため、ユーザは、トレーニング支援システム１を繰り返し利用することで、より自分に合った計画モデルを得ることができる。
なお、ユーザが初めてトレーニング支援システム１を利用する際には、全てのユーザに共通の汎用的な計画モデルが用意される。計画モデルは、ユーザの利用に合わせて、そのユーザにより適した計画を行えるよう学習を繰り返す。このため、ユーザは、トレーニング支援システム１を繰り返し利用することで、より自分に合った計画モデルを得ることができる。
【0052】
（２－５）分析結果記憶部３２５
分析結果記憶部３２５は、分析結果を記憶する機能を有する。分析結果記憶部３２５は、ユーザＩＤと、ユーザの分析結果とを対応付けて記憶する。例えば、分析結果記憶部３２５は、１つのユーザＩＤに対して、ユーザの複数の身体部位と、各身体部位におけるトレーニングの効果とを対応付けて記憶する。
分析結果記憶部３２５は、分析結果を記憶する機能を有する。分析結果記憶部３２５は、ユーザＩＤと、ユーザの分析結果とを対応付けて記憶する。例えば、分析結果記憶部３２５は、１つのユーザＩＤに対して、ユーザの複数の身体部位と、各身体部位におけるトレーニングの効果とを対応付けて記憶する。
【0053】
（２－６）トレーニング計画記憶部３２６
トレーニング計画記憶部３２６は、トレーニング計画を記憶する機能を有する。トレーニング計画記憶部３２６は、ユーザＩＤと、ユーザのトレーニング計画とを対応付けて記憶する。例えば、トレーニング計画記憶部３２６は、１つのユーザＩＤに対して、次回のトレーニング実施日と、トレーニングメニューとを対応付けて記憶する。
トレーニング計画記憶部３２６は、トレーニング計画を記憶する機能を有する。トレーニング計画記憶部３２６は、ユーザＩＤと、ユーザのトレーニング計画とを対応付けて記憶する。例えば、トレーニング計画記憶部３２６は、１つのユーザＩＤに対して、次回のトレーニング実施日と、トレーニングメニューとを対応付けて記憶する。
【0054】
（３）制御部３３０
制御部３３０は、トレーニング支援サーバ３０の動作全般を制御する機能を有する。制御部３３０は、例えば、トレーニング支援サーバ３０がハードウェアとして備えるＣＰＵ又はＧＰＵにプログラムを実行させることによって実現される。
図４に示すように、制御部３３０は、入力処理部３３１と、分析情報取得部３３２と、トレーニング分析部３３３と、トレーニング計画処理部３３４と、モデル学習部３３５と、出力処理部３３６とを備える。
制御部３３０は、トレーニング支援サーバ３０の動作全般を制御する機能を有する。制御部３３０は、例えば、トレーニング支援サーバ３０がハードウェアとして備えるＣＰＵ又はＧＰＵにプログラムを実行させることによって実現される。
図４に示すように、制御部３３０は、入力処理部３３１と、分析情報取得部３３２と、トレーニング分析部３３３と、トレーニング計画処理部３３４と、モデル学習部３３５と、出力処理部３３６とを備える。
【0055】
（３－１）入力処理部３３１
入力処理部３３１は、通信部３１０が受信した情報の入力を受け付け、当該情報に応じた処理を実行する機能を有する。例えば、入力処理部３３１は、通信部３１０がユーザ端末１０から送信されるユーザ情報を受信すると、ユーザ情報記憶部３２１にユーザ情報を記憶させる。
また、入力処理部３３１は、通信部３１０がユーザ端末１０から送信されるトレーニング情報を受信すると、トレーニング情報記憶部３２２にトレーニング情報を記憶させる。
また、入力処理部３３１は、通信部３１０がユーザ端末１０から送信される開始通知を受信すると、ユーザがトレーニングを開始したと認識し、ユーザが実施しているトレーニングの効果を分析するための処理（以下、「トレーニング分析処理」とも称される）を実行可能にする。
また、入力処理部３３１は、通信部３１０がユーザ端末１０から送信される終了通知を受信すると、ユーザがトレーニングを終了したと認識し、次回以降のトレーニング計画を策定するための処理（以下、「トレーニング計画処理」とも称される）を実行可能にする。
入力処理部３３１は、通信部３１０が受信した情報の入力を受け付け、当該情報に応じた処理を実行する機能を有する。例えば、入力処理部３３１は、通信部３１０がユーザ端末１０から送信されるユーザ情報を受信すると、ユーザ情報記憶部３２１にユーザ情報を記憶させる。
また、入力処理部３３１は、通信部３１０がユーザ端末１０から送信されるトレーニング情報を受信すると、トレーニング情報記憶部３２２にトレーニング情報を記憶させる。
また、入力処理部３３１は、通信部３１０がユーザ端末１０から送信される開始通知を受信すると、ユーザがトレーニングを開始したと認識し、ユーザが実施しているトレーニングの効果を分析するための処理（以下、「トレーニング分析処理」とも称される）を実行可能にする。
また、入力処理部３３１は、通信部３１０がユーザ端末１０から送信される終了通知を受信すると、ユーザがトレーニングを終了したと認識し、次回以降のトレーニング計画を策定するための処理（以下、「トレーニング計画処理」とも称される）を実行可能にする。
【0056】
（３－２）分析情報取得部３３２
分析情報取得部３３２は、分析情報を取得する機能を有する。分析情報取得部３３２は、属性情報とトレーニング情報とを分析情報として取得する。例えば、分析情報取得部３３２は、ユーザ情報記憶部３２１から属性情報を取得し、トレーニング情報記憶部３２２からトレーニング情報を取得する。また、分析情報取得部３３２は、通信部３１０が受信した各情報、入力処理部３３１が入力を受け付けた各情報を直接取得してもよい。
分析情報を用いたトレーニング分析処理は、ユーザがトレーニングを実施している間（リアルタイム）、又はユーザがトレーニングの実施を終了したタイミングで行われる。このため、分析情報取得部３３２は、トレーニング分析処理を実行可能になって以降、ユーザ端末１０からトレーニング情報が送信されたタイミング、又はユーザがトレーニングの実施を終了したタイミングで、分析情報を取得する。
分析情報取得部３３２は、分析情報を取得する機能を有する。分析情報取得部３３２は、属性情報とトレーニング情報とを分析情報として取得する。例えば、分析情報取得部３３２は、ユーザ情報記憶部３２１から属性情報を取得し、トレーニング情報記憶部３２２からトレーニング情報を取得する。また、分析情報取得部３３２は、通信部３１０が受信した各情報、入力処理部３３１が入力を受け付けた各情報を直接取得してもよい。
分析情報を用いたトレーニング分析処理は、ユーザがトレーニングを実施している間（リアルタイム）、又はユーザがトレーニングの実施を終了したタイミングで行われる。このため、分析情報取得部３３２は、トレーニング分析処理を実行可能になって以降、ユーザ端末１０からトレーニング情報が送信されたタイミング、又はユーザがトレーニングの実施を終了したタイミングで、分析情報を取得する。
【0057】
（３－３）トレーニング分析部３３３
トレーニング分析部３３３は、トレーニング分析処理を実行する機能を有する。トレーニング分析部３３３は、分析情報取得部３３２によって取得された分析情報に基づき、ユーザの身体的特徴に応じたトレーニングの効果を分析し、分析結果をユーザへ提示する。分析結果のユーザへの提示は、通信部３１０を介してユーザ端末１０へ分析結果を送信し、ユーザ端末１０に分析結果を表示させることで行われる。
トレーニング分析部３３３は、トレーニング分析処理を実行する機能を有する。トレーニング分析部３３３は、分析情報取得部３３２によって取得された分析情報に基づき、ユーザの身体的特徴に応じたトレーニングの効果を分析し、分析結果をユーザへ提示する。分析結果のユーザへの提示は、通信部３１０を介してユーザ端末１０へ分析結果を送信し、ユーザ端末１０に分析結果を表示させることで行われる。
【0058】
トレーニング分析部３３３は、ユーザが実施しているトレーニングの種類に応じて、トレーニングの対象となるユーザの身体部位ごとに、トレーニングの効果を分析する。トレーニング分析部３３３は、分析モデルを用いて、トレーニングの効果を分析する。例えば、トレーニング分析部３３３は、分析モデル記憶部３２３に記憶されている分析モデルに対して、分析情報取得部３３２によって取得された分析情報を入力し、分析モデルから出力されるトレーニングの効果を分析結果として取得する。
【0059】
トレーニングの効果は、例えば、ユーザの属性情報が示す身体的特徴や運動目的、ユーザのトレーニング情報の変化などから、ユーザにとって適切なトレーニングが実施されているか否か、トレーニングが適切に実施されているか否かなどを判定することで分析可能である。例えば、属性情報より、ユーザの運動目的に合ったトレーニングが実施されているか、ユーザの筋肉量に合った負荷のトレーニングが実施されているかなどが判定される。また、例えば、トレーニング情報の変化より、正しい方法・姿勢などでトレーニングを適切に実施できているか否か、適切な身体部位に適切な負荷がかかっているか否かなどが判定される。トレーニングの効果は、これらの判定結果に基づき複数段階で評価される。
【0060】
分析の一例として、加速度、心拍数、筋電位などの変化より、トレーニングを適切に実施できているか否かが判定される。例えば、腕立て伏せの場合、上体を下げる時にゆっくりと下げ、上体を上げる時に素早く上げると、負荷が高くなる。このため、加速度の変化よりユーザが適切なテンポで実施できている場合には効果が高いと判定されるが、実施できていない場合には効果が低いと判定される。
また、トレーニングが適切に実施されている或いは負荷が適切である場合には心拍数の上昇がみられる。このため、心拍数の変化より、トレーニングの実施中に心拍数の上昇がみられる場合には効果が高いと判定され、上昇がみられない場合には効果が低いと判定される。
また、トレーニングによる身体の曲げ伸ばしにより筋電位が変化する。このため、筋電位の変化より、曲げ伸ばしを検出することでトレーニングが適切に実施されているか否かを判定することができる。検出した曲げ伸ばしより、トレーニングが適切に実施されている場合には効果が高いと判定され、トレーニングが適切に実施されていない場合には効果が低いと判定される。
また、トレーニングが適切に実施されている或いは負荷が適切である場合には心拍数の上昇がみられる。このため、心拍数の変化より、トレーニングの実施中に心拍数の上昇がみられる場合には効果が高いと判定され、上昇がみられない場合には効果が低いと判定される。
また、トレーニングによる身体の曲げ伸ばしにより筋電位が変化する。このため、筋電位の変化より、曲げ伸ばしを検出することでトレーニングが適切に実施されているか否かを判定することができる。検出した曲げ伸ばしより、トレーニングが適切に実施されている場合には効果が高いと判定され、トレーニングが適切に実施されていない場合には効果が低いと判定される。
【0061】
また、トレーニング分析部３３３は、分析結果に基づき、ユーザがトレーニングを適切に実施できているか否かに応じて、トレーニングの実施に関するアドバイスをユーザへ提示する。例えば、上述したように、加速度の変化より、ユーザがトレーニングを適切なテンポで実施できていない場合、トレーニング分析部３３３は、正しいテンポを示す情報を通信部３１０からユーザ端末１０へ送信し、ユーザ端末１０に表示させる。また、心拍数の変化より、負荷が適切でない場合、トレーニング分析部３３３は、正しい負荷を示す情報を通信部３１０からユーザ端末１０へ送信し、ユーザ端末１０に表示させる。また、筋電位の変化より、トレーニングが適切に実施されていない場合、トレーニング分析部３３３は、適切な実施方法を示す情報を通信部３１０からユーザ端末１０へ送信し、ユーザ端末１０に表示させる。
また、トレーニング分析部３３３は、ユーザの体温又は血圧の変化量に応じた適切なクールダウンを提案してもよい。例えば、トレーニング分析部３３３は、ゆるやかに体温又は血圧を調整するクールダウン手法を示す情報を通信部３１０からユーザ端末１０へ送信し、ユーザ端末に表示させる。
また、トレーニング分析部３３３は、ユーザの呼吸状態に応じたインターバル時間を提案してもよい。例えば、トレーニング分析部３３３は、呼吸の乱れ度合に応じて調整したインターバル時間を示す情報を通信部３１０からユーザ端末１０へ送信し、ユーザ端末に表示させる。
また、トレーニング分析部３３３は、ユーザの発汗量に応じた水分補給のタイミングを提案してもよい。例えば、トレーニング分析部３３３は、ユーザの発汗量が増加している場合に水分補給を促す情報を通信部３１０からユーザ端末１０へ送信し、ユーザ端末１０に表示させる。
また、トレーニング分析部３３３は、ユーザの体温又は血圧の変化量に応じた適切なクールダウンを提案してもよい。例えば、トレーニング分析部３３３は、ゆるやかに体温又は血圧を調整するクールダウン手法を示す情報を通信部３１０からユーザ端末１０へ送信し、ユーザ端末に表示させる。
また、トレーニング分析部３３３は、ユーザの呼吸状態に応じたインターバル時間を提案してもよい。例えば、トレーニング分析部３３３は、呼吸の乱れ度合に応じて調整したインターバル時間を示す情報を通信部３１０からユーザ端末１０へ送信し、ユーザ端末に表示させる。
また、トレーニング分析部３３３は、ユーザの発汗量に応じた水分補給のタイミングを提案してもよい。例えば、トレーニング分析部３３３は、ユーザの発汗量が増加している場合に水分補給を促す情報を通信部３１０からユーザ端末１０へ送信し、ユーザ端末１０に表示させる。
【0062】
また、トレーニング分析部３３３は、分析結果に基づき、ユーザがトレーニングを実施した身体部位の超回復状況をさらに予測する。例えば、トレーニング分析部３３３は、分析結果が示す効果のレベルから、各身体部位の超回復にかかる時間を予測し、超回復が完了する時期を予測する。
【0063】
（３－４）トレーニング計画処理部３３４
トレーニング計画処理部３３４は、トレーニング計画処理を実行する機能を有する。トレーニング計画処理部３３４は、分析情報取得部３３２によって取得される分析情報とトレーニング分析部３３３による分析結果とに基づき、トレーニングの効果が最適となるトレーニング計画を策定し、ユーザへ提示する。策定されたトレーニング計画のユーザへの提示は、通信部３１０を介してユーザ端末１０へトレーニング計画を送信し、ユーザ端末１０にトレーニング計画を表示させることで行われる。
トレーニング計画処理部３３４は、トレーニング計画処理を実行する機能を有する。トレーニング計画処理部３３４は、分析情報取得部３３２によって取得される分析情報とトレーニング分析部３３３による分析結果とに基づき、トレーニングの効果が最適となるトレーニング計画を策定し、ユーザへ提示する。策定されたトレーニング計画のユーザへの提示は、通信部３１０を介してユーザ端末１０へトレーニング計画を送信し、ユーザ端末１０にトレーニング計画を表示させることで行われる。
【0064】
トレーニング計画処理部３３４は、例えば、トレーニング分析部３３３によって予測された超回復状況に基づき、次回のトレーニング実施日及びトレーニングメニューをトレーニング計画として決定する。一例として、トレーニング計画処理部３３４は、ユーザの身体部位の中に超回復中の身体部位が有る場合、超回復が完了するまでは超回復中の身体部位を用いないトレーニングを実施するよう計画する。そして、トレーニング計画処理部３３４は、超回復の完了後に超回復した身体部位を用いたトレーニングを実施するよう計画する。
トレーニング計画処理部３３４は、計画モデルを用いて、トレーニング計画を策定する。例えば、トレーニング計画処理部３３４は、計画モデル記憶部３２４に記憶されている計画モデルに対して、分析情報取得部３３２によって取得された分析情報及びトレーニング分析部３３３によって出力される分析結果を入力し、計画モデルから出力されるトレーニング計画を取得する。
トレーニング計画処理部３３４は、計画モデルを用いて、トレーニング計画を策定する。例えば、トレーニング計画処理部３３４は、計画モデル記憶部３２４に記憶されている計画モデルに対して、分析情報取得部３３２によって取得された分析情報及びトレーニング分析部３３３によって出力される分析結果を入力し、計画モデルから出力されるトレーニング計画を取得する。
【0065】
また、トレーニング計画処理部３３４は、トレーニング計画に関するアドバイスをユーザへ提示してもよい。例えば、トレーニング計画処理部３３４は、ユーザの属性情報が示す体重や年齢より、関節や心臓に急な負担がかからないトレーニングメニューを提案する。また、トレーニング計画処理部３３４は、ユーザの属性情報が示す運動目的より、例えば筋肉をつけたいユーザに対してはゆっくりと呼吸をするトレーニング（無酸素運動）の実施を推奨し、ダイエットをしたいユーザに対しては呼吸数が増えるようなトレーニング（有酸素運動）の実施を推奨する。
【0066】
（３－５）モデル学習部３３５
モデル学習部３３５は、分析モデル及び計画モデルの学習を実行する機能を有する。モデル学習部３３５は、ユーザがトレーニング支援システム１を利用したトレーニングを実施することで得られる各種情報に基づき、予め用意されている分析モデル及び計画モデルを再学習させる。これより、ユーザは、トレーニング支援システム１を利用したトレーニングを繰り返し実施することで、より自身にカスタマイズされた各モデルを利用することができる。
よって、ユーザは、トレーニング支援システム１を利用したトレーニングを繰り返し実施することで、より精度の高い分析結果やトレーニング計画を得ることができる。
モデル学習部３３５は、分析モデル及び計画モデルの学習を実行する機能を有する。モデル学習部３３５は、ユーザがトレーニング支援システム１を利用したトレーニングを実施することで得られる各種情報に基づき、予め用意されている分析モデル及び計画モデルを再学習させる。これより、ユーザは、トレーニング支援システム１を利用したトレーニングを繰り返し実施することで、より自身にカスタマイズされた各モデルを利用することができる。
よって、ユーザは、トレーニング支援システム１を利用したトレーニングを繰り返し実施することで、より精度の高い分析結果やトレーニング計画を得ることができる。
【0067】
（３－６）出力処理部３３６
出力処理部３３６は、各種情報の出力を制御する機能を有する。例えば、出力処理部３３６は、トレーニング分析部３３３から分析結果が出力された場合、当該分析結果を通信部３１０からユーザ端末１０へ送信させる。また、出力処理部３３６は、トレーニング計画処理部３３４からトレーニング計画が出力された場合、当該トレーニング計画を通信部３１０からユーザ端末１０へ送信させる。
出力処理部３３６は、各種情報の出力を制御する機能を有する。例えば、出力処理部３３６は、トレーニング分析部３３３から分析結果が出力された場合、当該分析結果を通信部３１０からユーザ端末１０へ送信させる。また、出力処理部３３６は、トレーニング計画処理部３３４からトレーニング計画が出力された場合、当該トレーニング計画を通信部３１０からユーザ端末１０へ送信させる。
【0068】
【0069】
（１）初期設定処理の流れ
図５は、本実施形態に係るトレーニング支援システムにおける初期設定処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
図５に示すように、まず、ユーザは、ユーザ端末１０に対して、トレーニングアプリを起動するためにアプリ起動操作を行う（ステップＳ１０１）。
ユーザ端末１０の入力処理部１４１は、入力部１２０がアプリ起動操作の入力を受け付けると、トレーニングアプリを起動し、アプリの画面を出力部１５０に表示させる（ステップＳ１０２）。
図５は、本実施形態に係るトレーニング支援システムにおける初期設定処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
図５に示すように、まず、ユーザは、ユーザ端末１０に対して、トレーニングアプリを起動するためにアプリ起動操作を行う（ステップＳ１０１）。
ユーザ端末１０の入力処理部１４１は、入力部１２０がアプリ起動操作の入力を受け付けると、トレーニングアプリを起動し、アプリの画面を出力部１５０に表示させる（ステップＳ１０２）。
【0070】
次いで、ユーザは、ユーザ端末１０に対して、ユーザ情報を登録するためにユーザ情報入力操作を行う（ステップＳ１０３）。
ユーザ端末１０の入力処理部１４１は、入力部１２０がユーザ情報入力操作の入力を受け付けると、入力されたユーザ情報を通信部１１０からトレーニング支援サーバ３０へ送信させる（ステップＳ１０４）。
トレーニング支援サーバ３０の入力処理部３３１は、通信部３１０がユーザ端末１０から送信されるユーザ情報を受信すると、ユーザ情報記憶部３２１にユーザ情報を記憶させる。この時、トレーニング支援サーバ３０のユーザ情報記憶部３２１は、ユーザＩＤとユーザ情報（ユーザの個人情報とユーザの属性情報）とを対応付けて記憶する（ステップＳ１０５）。
ユーザ端末１０の入力処理部１４１は、入力部１２０がユーザ情報入力操作の入力を受け付けると、入力されたユーザ情報を通信部１１０からトレーニング支援サーバ３０へ送信させる（ステップＳ１０４）。
トレーニング支援サーバ３０の入力処理部３３１は、通信部３１０がユーザ端末１０から送信されるユーザ情報を受信すると、ユーザ情報記憶部３２１にユーザ情報を記憶させる。この時、トレーニング支援サーバ３０のユーザ情報記憶部３２１は、ユーザＩＤとユーザ情報（ユーザの個人情報とユーザの属性情報）とを対応付けて記憶する（ステップＳ１０５）。
【0071】
次いで、ユーザは、ユーザ端末１０とウェアラブルデバイス２０の各々に対して、ユーザ端末１０とウェアラブルデバイス２０とを連携するために連携登録操作を行う（ステップＳ１０６）。ユーザ端末１０とウェアラブルデバイス２０は、ユーザからの連携登録操作を受け付けると、互いに連携処理を実行する（ステップＳ１０７）。
【0072】
（２）トレーニング実施中処理の流れ
図６は、本実施形態に係るトレーニング支援システムにおけるトレーニング実施中処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
図６に示すように、まず、ユーザは、ユーザ端末１０とウェアラブルデバイス２０の各々に対して、トレーニングを開始するためにトレーニング開始操作を行う（ステップＳ２０１）。これにより、ユーザ端末１０とウェアラブルデバイス２０は、ユーザが実施するトレーニングに対する処理を実行可能にスタンバイする。この時、ユーザは、これから実施するトレーニングの種類を選択する。ここで選択されるトレーニングの種類は、ユーザが任意に選んだものであってもよいし、前回までの実施に基づき策定されたトレーニング計画にて計画されているものであってもよい。
また、ユーザ端末１０の入力処理部１４１は、入力部１２０がトレーニング開始操作の入力を受け付けると、トレーニングの開始通知を通信部１１０からトレーニング支援サーバ３０へ送信させる（ステップＳ２０２）。これにより、トレーニング支援サーバ３０は、ユーザのトレーニング実施中に実行する処理を実行可能にスタンバイする。
図６は、本実施形態に係るトレーニング支援システムにおけるトレーニング実施中処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
図６に示すように、まず、ユーザは、ユーザ端末１０とウェアラブルデバイス２０の各々に対して、トレーニングを開始するためにトレーニング開始操作を行う（ステップＳ２０１）。これにより、ユーザ端末１０とウェアラブルデバイス２０は、ユーザが実施するトレーニングに対する処理を実行可能にスタンバイする。この時、ユーザは、これから実施するトレーニングの種類を選択する。ここで選択されるトレーニングの種類は、ユーザが任意に選んだものであってもよいし、前回までの実施に基づき策定されたトレーニング計画にて計画されているものであってもよい。
また、ユーザ端末１０の入力処理部１４１は、入力部１２０がトレーニング開始操作の入力を受け付けると、トレーニングの開始通知を通信部１１０からトレーニング支援サーバ３０へ送信させる（ステップＳ２０２）。これにより、トレーニング支援サーバ３０は、ユーザのトレーニング実施中に実行する処理を実行可能にスタンバイする。
【0073】
ユーザは、選択したトレーニングの実施を開始する（ステップＳ２０３）。
ウェアラブルデバイス２０のトレーニング情報取得部２３０は、ユーザがトレーニングを実施することで検出されるトレーニング情報を取得する（ステップＳ２０４）。
トレーニング情報取得部２３０は、通信部２１０を介して、取得したトレーニング情報をユーザ端末１０へ送信する（ステップＳ２０５）。
ユーザ端末１０の通信部１１０は、ウェアラブルデバイス２０から受信したトレーニング情報を、トレーニング支援サーバ３０へ送信する（ステップＳ２０６）。
ウェアラブルデバイス２０のトレーニング情報取得部２３０は、ユーザがトレーニングを実施することで検出されるトレーニング情報を取得する（ステップＳ２０４）。
トレーニング情報取得部２３０は、通信部２１０を介して、取得したトレーニング情報をユーザ端末１０へ送信する（ステップＳ２０５）。
ユーザ端末１０の通信部１１０は、ウェアラブルデバイス２０から受信したトレーニング情報を、トレーニング支援サーバ３０へ送信する（ステップＳ２０６）。
【0074】
トレーニング支援サーバ３０の入力処理部３３１は、通信部３１０がユーザ端末１０から送信されるトレーニング情報を受信すると、トレーニング情報記憶部３２２にトレーニング情報を記憶させる。この時、トレーニング情報記憶部３２２は、ユーザＩＤと、ユーザのトレーニング情報（ユーザの加速度情報とユーザの生体情報）とを対応付けて記憶する（ステップＳ２０７）。
次いで、トレーニング支援サーバ３０の分析情報取得部３３２は、分析情報を取得する（ステップＳ２０８）。分析情報取得部３３２は、ユーザ情報記憶部３２１から属性情報を取得し、トレーニング情報記憶部３２２からトレーニング情報を取得する。
次いで、トレーニング支援サーバ３０のトレーニング分析部３３３は、トレーニング分析処理を実行する（ステップＳ２０９）。この時、トレーニング分析部３３３は、分析モデル記憶部３２３に記憶されている分析モデルに対して、分析情報取得部３３２によって取得された分析情報を入力し、分析モデルから出力されるトレーニングの効果を分析結果として取得する。
次いで、トレーニング分析部３３３は、取得した分析結果を分析結果記憶部３２５に記憶させる。この時、分析結果記憶部３２５は、ユーザＩＤと、ユーザの分析結果とを対応付けて記憶する（ステップＳ２１０）。
次いで、トレーニング分析部３３３は、通信部３１０を介してユーザ端末１０へ分析結果を送信する（ステップＳ２１１）。
次いで、トレーニング支援サーバ３０の分析情報取得部３３２は、分析情報を取得する（ステップＳ２０８）。分析情報取得部３３２は、ユーザ情報記憶部３２１から属性情報を取得し、トレーニング情報記憶部３２２からトレーニング情報を取得する。
次いで、トレーニング支援サーバ３０のトレーニング分析部３３３は、トレーニング分析処理を実行する（ステップＳ２０９）。この時、トレーニング分析部３３３は、分析モデル記憶部３２３に記憶されている分析モデルに対して、分析情報取得部３３２によって取得された分析情報を入力し、分析モデルから出力されるトレーニングの効果を分析結果として取得する。
次いで、トレーニング分析部３３３は、取得した分析結果を分析結果記憶部３２５に記憶させる。この時、分析結果記憶部３２５は、ユーザＩＤと、ユーザの分析結果とを対応付けて記憶する（ステップＳ２１０）。
次いで、トレーニング分析部３３３は、通信部３１０を介してユーザ端末１０へ分析結果を送信する（ステップＳ２１１）。
【0075】
ユーザ端末１０の出力処理部１４２は、通信部１１０がトレーニング支援サーバ３０から受信する分析結果（表示情報）を出力部１５０に表示させる（ステップＳ２１２）。
ユーザは、ユーザ端末１０の出力部１５０に表示された分析結果を確認する（ステップＳ２１３）。これにより、ユーザは、分析結果に基づきトレーニングを実施することで、より効率的にトレーニングを実施することができる。
ユーザは、ユーザ端末１０の出力部１５０に表示された分析結果を確認する（ステップＳ２１３）。これにより、ユーザは、分析結果に基づきトレーニングを実施することで、より効率的にトレーニングを実施することができる。
【0076】
（３）トレーニング終了後処理の流れ
図７は、本実施形態に係るトレーニング支援システムにおけるトレーニング終了後処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
図７に示すように、まず、ユーザは、トレーニングの実施を終了する（ステップＳ３０１）。
次いで、ユーザは、ユーザ端末１０とウェアラブルデバイス２０の各々に対して、トレーニングを終了するためにトレーニング終了操作を行う（ステップＳ３０２）。
ウェアラブルデバイス２０は、トレーニング終了操作の入力を受け付けると、トレーニング情報の取得を終了する（ステップＳ３０３）。
ユーザ端末１０の入力処理部１４１は、入力部１２０がトレーニング終了操作の入力を受け付けると、トレーニングの終了通知を通信部１１０からトレーニング支援サーバ３０へ送信させる（ステップＳ３０４）。これにより、トレーニング支援サーバ３０は、ユーザのトレーニング終了後に実行する処理を実行可能にスタンバイする。
図７は、本実施形態に係るトレーニング支援システムにおけるトレーニング終了後処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
図７に示すように、まず、ユーザは、トレーニングの実施を終了する（ステップＳ３０１）。
次いで、ユーザは、ユーザ端末１０とウェアラブルデバイス２０の各々に対して、トレーニングを終了するためにトレーニング終了操作を行う（ステップＳ３０２）。
ウェアラブルデバイス２０は、トレーニング終了操作の入力を受け付けると、トレーニング情報の取得を終了する（ステップＳ３０３）。
ユーザ端末１０の入力処理部１４１は、入力部１２０がトレーニング終了操作の入力を受け付けると、トレーニングの終了通知を通信部１１０からトレーニング支援サーバ３０へ送信させる（ステップＳ３０４）。これにより、トレーニング支援サーバ３０は、ユーザのトレーニング終了後に実行する処理を実行可能にスタンバイする。
【0077】
トレーニング支援サーバ３０の分析情報取得部３３２は、分析情報を取得する（ステップＳ３０５）。分析情報取得部３３２は、ユーザ情報記憶部３２１から属性情報を取得し、トレーニング情報記憶部３２２からトレーニング情報を取得する。
次いで、トレーニング支援サーバ３０のトレーニング分析部３３３は、トレーニング分析処理を実行する（ステップＳ３０６）。この時、トレーニング分析部３３３は、分析モデル記憶部３２３に記憶されている分析モデルに対して、分析情報取得部３３２によって取得された分析情報を入力し、分析モデルから出力されるトレーニングの効果を分析結果として取得する。
次いで、トレーニング分析部３３３は、取得した分析結果を分析結果記憶部３２５に記憶させる。この時、分析結果記憶部３２５は、ユーザＩＤと、ユーザの分析結果とを対応付けて記憶する（ステップＳ３０７）。
次いで、トレーニング支援サーバ３０のトレーニング計画処理部３３４は、トレーニング計画処理を実行する（ステップＳ３０８）。この時、トレーニング計画処理部３３４は、計画モデル記憶部３２４に記憶されている計画モデルに対して、分析情報取得部３３２によって取得された分析情報及びトレーニング分析部３３３によって出力される分析結果を入力し、計画モデルから出力されるトレーニング計画を取得する。
次いで、トレーニング計画処理部３３４は、取得したトレーニング計画をトレーニング計画記憶部３２６に記憶させる。この時、トレーニング計画記憶部３２６は、ユーザＩＤと、ユーザのトレーニング計画とを対応付けて記憶する（ステップＳ３０９）。
次いで、トレーニング分析部３３３及びトレーニング計画処理部３３４は、通信部３１０を介してユーザ端末１０へ分析結果とトレーニング計画を送信する（ステップＳ３１０）。
次いで、トレーニング支援サーバ３０のトレーニング分析部３３３は、トレーニング分析処理を実行する（ステップＳ３０６）。この時、トレーニング分析部３３３は、分析モデル記憶部３２３に記憶されている分析モデルに対して、分析情報取得部３３２によって取得された分析情報を入力し、分析モデルから出力されるトレーニングの効果を分析結果として取得する。
次いで、トレーニング分析部３３３は、取得した分析結果を分析結果記憶部３２５に記憶させる。この時、分析結果記憶部３２５は、ユーザＩＤと、ユーザの分析結果とを対応付けて記憶する（ステップＳ３０７）。
次いで、トレーニング支援サーバ３０のトレーニング計画処理部３３４は、トレーニング計画処理を実行する（ステップＳ３０８）。この時、トレーニング計画処理部３３４は、計画モデル記憶部３２４に記憶されている計画モデルに対して、分析情報取得部３３２によって取得された分析情報及びトレーニング分析部３３３によって出力される分析結果を入力し、計画モデルから出力されるトレーニング計画を取得する。
次いで、トレーニング計画処理部３３４は、取得したトレーニング計画をトレーニング計画記憶部３２６に記憶させる。この時、トレーニング計画記憶部３２６は、ユーザＩＤと、ユーザのトレーニング計画とを対応付けて記憶する（ステップＳ３０９）。
次いで、トレーニング分析部３３３及びトレーニング計画処理部３３４は、通信部３１０を介してユーザ端末１０へ分析結果とトレーニング計画を送信する（ステップＳ３１０）。
【0078】
ユーザ端末１０の出力処理部１４２は、通信部１１０がトレーニング支援サーバ３０から受信する分析結果とトレーニング計画（表示情報）を出力部１５０に表示させる（ステップＳ３１１）。
ユーザは、ユーザ端末１０の出力部１５０に表示された分析結果とトレーニング計画を確認する（ステップＳ３１２）。これにより、ユーザは、分析結果とトレーニング計画に基づき、今回のトレーニングの実施結果に応じた適切なトレーニングを次回以降に実施することができ、より効率的にトレーニングを実施することができる。
ユーザは、ユーザ端末１０の出力部１５０に表示された分析結果とトレーニング計画を確認する（ステップＳ３１２）。これにより、ユーザは、分析結果とトレーニング計画に基づき、今回のトレーニングの実施結果に応じた適切なトレーニングを次回以降に実施することができ、より効率的にトレーニングを実施することができる。
【0079】
（４）モデル学習処理の流れ
図８は、本実施形態に係るトレーニング支援システムにおけるモデル学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図８に示すように、まず、モデル学習部３３５は、トレーニング計画記憶部３２６からトレーニング計画を取得する（ステップＳ４０１）。
次いで、モデル学習部３３５は、ユーザ情報記憶部３２１からユーザ情報を取得する（ステップＳ４０２）。
次いで、モデル学習部３３５は、トレーニング情報記憶部３２２からトレーニング情報を取得する（ステップＳ４０３）。
そして、モデル学習部３３５は、取得したトレーニング計画とユーザ情報とトレーニング情報とに基づき、分析モデルの学習を行う（ステップＳ４０４）。
次いで、モデル学習部３３５は、分析結果記憶部３２５から分析結果を取得する（ステップＳ４０５）。
そして、モデル学習部３３５は、取得したトレーニング計画とユーザ情報と分析結果とに基づき、計画モデルの学習を行う（ステップＳ４０６）。
図８は、本実施形態に係るトレーニング支援システムにおけるモデル学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図８に示すように、まず、モデル学習部３３５は、トレーニング計画記憶部３２６からトレーニング計画を取得する（ステップＳ４０１）。
次いで、モデル学習部３３５は、ユーザ情報記憶部３２１からユーザ情報を取得する（ステップＳ４０２）。
次いで、モデル学習部３３５は、トレーニング情報記憶部３２２からトレーニング情報を取得する（ステップＳ４０３）。
そして、モデル学習部３３５は、取得したトレーニング計画とユーザ情報とトレーニング情報とに基づき、分析モデルの学習を行う（ステップＳ４０４）。
次いで、モデル学習部３３５は、分析結果記憶部３２５から分析結果を取得する（ステップＳ４０５）。
そして、モデル学習部３３５は、取得したトレーニング計画とユーザ情報と分析結果とに基づき、計画モデルの学習を行う（ステップＳ４０６）。
【0080】
以上説明したように、本実施形態に係るトレーニング支援システム１は、身体のトレーニングを実施しているユーザの身体的特徴を示す属性情報と、ユーザの動作に伴い検出されるユーザの身体的変化を示すトレーニング情報とを、ユーザが実施しているトレーニングの効果を分析するための分析情報として取得する分析情報取得部３３２と、取得された分析情報に基づき、ユーザの身体的特徴に応じたトレーニングの効果を分析し、分析結果をユーザへ提示するトレーニング分析部３３３と、を備える。
【0081】
かかる構成により、ユーザは、自身の身体的特徴が考慮された分析結果を得ることができ、当該分析結果に基づき自身の身体的特徴も考慮してトレーニングの動作を改善することができる。
よって、本実施形態に係るトレーニング支援システム１は、ユーザがより効率的なトレーニングを実施することを可能とする。
よって、本実施形態に係るトレーニング支援システム１は、ユーザがより効率的なトレーニングを実施することを可能とする。
【0082】
＜６．変形例＞
以上、実施形態について説明した。続いて、上述した実施形態の変形例について説明する。なお、以下に説明する各変形例は、単独で実施形態に適用されてもよいし、組み合わせで実施形態に適用されてもよい。また、各変形例は、実施形態で説明した構成に代えて適用されてもよいし、実施形態で説明した構成に対して追加的に適用されてもよい。
以上、実施形態について説明した。続いて、上述した実施形態の変形例について説明する。なお、以下に説明する各変形例は、単独で実施形態に適用されてもよいし、組み合わせで実施形態に適用されてもよい。また、各変形例は、実施形態で説明した構成に代えて適用されてもよいし、実施形態で説明した構成に対して追加的に適用されてもよい。
【0083】
上述した実施形態では、トレーニング支援システム１が、ユーザの筋トレに利用される例について説明したが、かかる例に限定されない。トレーニング支援システム１は、例えば、アスリート向けのトレーニング、医療分野でのリハビリテーション、企業の福利厚生、自治体が関与するヘルスケア事業、保険会社のサービスなどに利用されてもよい。
【0084】
また、上述した実施形態では、分析モデルを用いたトレーニング分析処理と計画モデルを用いたトレーニング計画処理がトレーニング支援サーバ３０にて行われる例について説明したが、かかる例に限定されない。例えば、トレーニング支援サーバ３０と同様の機能をユーザ端末１０に備えることで、分析モデルを用いたトレーニング分析処理と計画モデルを用いたトレーニング計画処理がユーザ端末１０にて行われてもよい。
【0085】
また、上述した実施形態では、ウェアラブルデバイス２０がユーザ端末１０のみと通信可能に接続される例について説明したが、かかる例に限定されない。例えば、ウェアラブルデバイス２０は、トレーニング支援サーバ３０と通信可能に接続され、ユーザ端末１０を介さずに、トレーニング支援サーバ３０へトレーニング情報を直接送信可能な構成であってもよい。
【0086】
また、上述した実施形態では、計画モデルの学習において、トレーニング計画と、ユーザ情報と、分析結果とを学習に用いる例について説明したが、かかる例に限定されない。例えば、計画モデルの学習において、トレーニング情報も用いた学習が行われてもよい。
【0087】
また、上述した実施形態において、トレーニング計画の策定理由を示す情報をＥｘｐｌａｉｎａｂｌｅ ＡＩ（説明可能なＡＩ）に分類される技術や手法を用いて算出し、ユーザ端末１０に表示させるようにしてもよい。
【0088】
以上、実施形態の変形例について説明した。
なお、上述した実施形態におけるトレーニング支援システム１、ユーザ端末１０、ウェアラブルデバイス２０、及びトレーニング支援サーバ３０の一部又は全部をコンピュータで実現するようにしてもよい。このコンピュータには、量子コンピュータが含まれてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。
なお、上述した実施形態におけるトレーニング支援システム１、ユーザ端末１０、ウェアラブルデバイス２０、及びトレーニング支援サーバ３０の一部又は全部をコンピュータで実現するようにしてもよい。このコンピュータには、量子コンピュータが含まれてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。
【0089】
以上、図面を参照してこの発明の実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
【符号の説明】
【0090】
１…トレーニング支援システム、１０…ユーザ端末、２０…ウェアラブルデバイス、３０…トレーニング支援サーバ、１１０…通信部、１２０…入力部、１３０…記憶部、１４０…制御部、１４１…入力処理部、１４２…出力処理部、１５０…出力部、２１０…通信部、２２０…入力部、２３０…トレーニング情報取得部、２３１…加速度情報取得部、２３２…生体情報取得部、２４０…記憶部、２５０…制御部、２６０…出力部、３１０…通信部、３２０…記憶部、３２１…ユーザ情報記憶部、３２２…トレーニング情報記憶部、３２３…分析モデル記憶部、３２４…計画モデル記憶部、３２５…分析結果記憶部、３２６…トレーニング計画記憶部、３３０…制御部、３３１…入力処理部、３３２…分析情報取得部、３３３…トレーニング分析部、３３４…トレーニング計画処理部、３３５…モデル学習部、３３６…出力処理部、ＮＷ…ネットワーク
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】