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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】P2024007103
(43)【公開日】2024-01-18
(54)【発明の名称】解析装置、および解析方法
(51)【国際特許分類】
A63B 69/00 20060101AFI20240111BHJP
A61B 5/11 20060101ALI20240111BHJP
A63B 71/06 20060101ALI20240111BHJP
A63B 43/00 20060101ALI20240111BHJP
【ＦＩ】
A63B69/00 505L
A61B5/11 230
A63B69/00 504D
A63B69/00 504K
A63B71/06 T
A63B43/00 E
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022108323
(22)【出願日】2022-07-05
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り 令和３年１０月２１日 ウェブサイト「ｈｔｔｐｓ：／／ｓｈｄ２０２１．ｊｓｍｅ－ｓｈｄ．ｏｒｇ／」を通じて公開 令和３年１１月１３日 オンライン開催された「日本機械学会シンポジウム：スポーツ工学・ヒューマンダイナミクス２０２１」にて公開
(71)【出願人】
【識別番号】000005935
【氏名又は名称】美津濃株式会社
(71)【出願人】
【識別番号】505425328
【氏名又は名称】国立大学法人鹿屋体育大学
(74)【代理人】
【識別番号】110001195
【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】柴田 翔平
(72)【発明者】
【氏名】島名 孝次
(72)【発明者】
【氏名】角 淳之介
(72)【発明者】
【氏名】前田 明
(72)【発明者】
【氏名】藤井 雅文
(72)【発明者】
【氏名】鈴木 智晴
(72)【発明者】
【氏名】蔭山 雅洋
【テーマコード（参考）】
4C038
【Ｆターム（参考）】
4C038VA04
4C038VB11
4C038VB12
4C038VB13
4C038VC05
(57)【要約】
【課題】ボールの球質を制御するためのフィードバック情報を提示することが可能な解析装置を提供する。
【解決手段】解析装置は、投球動作時における被験者の身体部位の位置情報を取得する位置情報取得部と、被験者が投げるボールに関するパラメータと、被験者の複数のセグメントに関するパラメータとを取得するパラメータ取得部と、投球動作時における被験者の複数の関節の角度を算出する角度算出部と、投球動作時において各セグメントの関節に作用するトルクを算出するトルク算出部と、時系列の各関節の角度と、時系列の各トルクとに基づいて、投球動作時における被験者の関節間の協調パターンを算出するパターン算出部と、算出された協調パターンと、ボールの球質と関連付けられた１以上の基準パターンとの類似度に基づいて、被験者の投球動作に対するフィードバック情報を出力する出力制御部とを備える。
【選択図】図１６
【解決手段】解析装置は、投球動作時における被験者の身体部位の位置情報を取得する位置情報取得部と、被験者が投げるボールに関するパラメータと、被験者の複数のセグメントに関するパラメータとを取得するパラメータ取得部と、投球動作時における被験者の複数の関節の角度を算出する角度算出部と、投球動作時において各セグメントの関節に作用するトルクを算出するトルク算出部と、時系列の各関節の角度と、時系列の各トルクとに基づいて、投球動作時における被験者の関節間の協調パターンを算出するパターン算出部と、算出された協調パターンと、ボールの球質と関連付けられた１以上の基準パターンとの類似度に基づいて、被験者の投球動作に対するフィードバック情報を出力する出力制御部とを備える。
【選択図】図１６
【特許請求の範囲】
【請求項1】
投球動作時における被験者の身体部位の位置情報を取得する位置情報取得部と、
前記被験者が投げるボールに関するパラメータと、前記被験者の複数のセグメントに関するパラメータとを取得するパラメータ取得部と、
前記身体部位の位置情報に基づいて、投球動作時における前記被験者の複数の関節の角度を算出する角度算出部と、
前記被験者が投げるボールおよび前記被験者の手指に関する運動方程式と、前記身体部位の位置情報と、前記被験者が投げるボールに関するパラメータと、前記複数のセグメントに関するパラメータとに基づいて、投球動作時において各前記セグメントの関節に作用するトルクを算出するトルク算出部と、
時系列の各前記関節の角度と、時系列の各前記トルクとに基づいて、投球動作時における前記被験者の関節間の協調パターンを算出するパターン算出部と、
算出された前記協調パターンと、ボールの球質と関連付けられた１以上の基準パターンとの類似度に基づいて、前記被験者の投球動作に対するフィードバック情報を出力する出力制御部とを備える、解析装置。
前記被験者が投げるボールに関するパラメータと、前記被験者の複数のセグメントに関するパラメータとを取得するパラメータ取得部と、
前記身体部位の位置情報に基づいて、投球動作時における前記被験者の複数の関節の角度を算出する角度算出部と、
前記被験者が投げるボールおよび前記被験者の手指に関する運動方程式と、前記身体部位の位置情報と、前記被験者が投げるボールに関するパラメータと、前記複数のセグメントに関するパラメータとに基づいて、投球動作時において各前記セグメントの関節に作用するトルクを算出するトルク算出部と、
時系列の各前記関節の角度と、時系列の各前記トルクとに基づいて、投球動作時における前記被験者の関節間の協調パターンを算出するパターン算出部と、
算出された前記協調パターンと、ボールの球質と関連付けられた１以上の基準パターンとの類似度に基づいて、前記被験者の投球動作に対するフィードバック情報を出力する出力制御部とを備える、解析装置。
【請求項2】
前記パターン算出部は、
時系列の各前記関節の角度と時系列の各前記トルクとを含む観測行列に対して、特異値分解を施すことにより左特異ベクトルおよび右特異ベクトルを算出し、
前記左特異ベクトルを列方向に並べた行列を示す時間パターンと、前記右特異ベクトルを列方向に並べた行列を示す空間パターンとを、前記協調パターンとして算出する、請求項１に記載の解析装置。
時系列の各前記関節の角度と時系列の各前記トルクとを含む観測行列に対して、特異値分解を施すことにより左特異ベクトルおよび右特異ベクトルを算出し、
前記左特異ベクトルを列方向に並べた行列を示す時間パターンと、前記右特異ベクトルを列方向に並べた行列を示す空間パターンとを、前記協調パターンとして算出する、請求項１に記載の解析装置。
【請求項3】
算出された前記協調パターンと、前記１以上の基準パターンの各々との類似度を算出する類似度算出部をさらに備え、
前記１以上の基準パターンの各々は、ボールの球質と相関性を有する投球動作タイプと関連付けられており、
前記出力制御部は、算出された各前記類似度のうち最も高い類似度に対応する基準パターンに関連付けられた投球動作タイプを、前記フィードバック情報として出力する、請求項１または２に記載の解析装置。
前記１以上の基準パターンの各々は、ボールの球質と相関性を有する投球動作タイプと関連付けられており、
前記出力制御部は、算出された各前記類似度のうち最も高い類似度に対応する基準パターンに関連付けられた投球動作タイプを、前記フィードバック情報として出力する、請求項１または２に記載の解析装置。
【請求項4】
前記出力制御部は、算出された前記協調パターンをさらに出力する、請求項３に記載の解析装置。
【請求項5】
前記出力制御部は、算出された前記協調パターンに基づいて、最も貢献が大きい関節を示す情報をさらに出力する、請求項３に記載の解析装置。
【請求項6】
前記類似度算出部は、
前記被験者および他の被験者を含む複数の被験者の各々について、当該被験者の前記協調パターンと当該被験者とは別の被験者の前記協調パターンとの類似度をさらに算出し、
算出された各前記類似度に基づいて、前記複数の被験者を複数のグループに分類する、請求項３に記載の解析装置。
前記被験者および他の被験者を含む複数の被験者の各々について、当該被験者の前記協調パターンと当該被験者とは別の被験者の前記協調パターンとの類似度をさらに算出し、
算出された各前記類似度に基づいて、前記複数の被験者を複数のグループに分類する、請求項３に記載の解析装置。
【請求項7】
前記出力制御部は、前記複数の被験者の各々が属するグループを示す情報を出力する、請求項６に記載の解析装置。
【請求項8】
前記被験者が投げるボールに関するパラメータは、前記ボールの質量と、前記ボールの加速度とを含み、
前記複数のセグメントに関するパラメータは、各前記セグメントの質量、加速度、角速度、角加速度および慣性モーメントと、各前記セグメントの近位の関節から遠位の関節までのベクトルと、各前記セグメントの近位の関節から当該セグメントの質量中心位置までのベクトルと、前記被験者の手指セグメントの質量中心位置からボールおよび手指の作用点までのベクトルとを含む、請求項１または２に記載の解析装置。
前記複数のセグメントに関するパラメータは、各前記セグメントの質量、加速度、角速度、角加速度および慣性モーメントと、各前記セグメントの近位の関節から遠位の関節までのベクトルと、各前記セグメントの近位の関節から当該セグメントの質量中心位置までのベクトルと、前記被験者の手指セグメントの質量中心位置からボールおよび手指の作用点までのベクトルとを含む、請求項１または２に記載の解析装置。
【請求項9】
前記複数のセグメントは、上腕セグメント、前腕セグメント、手掌セグメント、および手指セグメントを含み、
前記上腕セグメント、前記前腕セグメント、前記手掌セグメント、および前記手指セグメントの関節は、それぞれ、肩関節、肘関節、手関節およびＭＰ（Metacarpophalangeal）関節である、請求項１または２に記載の解析装置。
前記上腕セグメント、前記前腕セグメント、前記手掌セグメント、および前記手指セグメントの関節は、それぞれ、肩関節、肘関節、手関節およびＭＰ（Metacarpophalangeal）関節である、請求項１または２に記載の解析装置。
【請求項10】
投球動作時における被験者の身体部位の位置情報を取得するステップと、
前記被験者が投げるボールに関するパラメータと、前記被験者の複数のセグメントに関するパラメータとを取得するステップと、
前記身体部位の位置情報に基づいて、投球動作時における前記被験者の複数の関節の角度を算出するステップと、
前記被験者が投げるボールおよび前記被験者の手指に関する運動方程式と、前記身体部位の位置情報と、前記被験者が投げるボールに関するパラメータと、前記複数のセグメントに関するパラメータとに基づいて、投球動作時において各前記セグメントの関節に作用するトルクを算出するステップと、
時系列の各前記関節の角度と、時系列の各前記トルクとに基づいて、投球動作時における前記被験者の関節間の協調パターンを算出するステップと、
算出された前記協調パターンと、ボールの球質と関連付けられた１以上の基準パターンとの類似度に基づいて、前記被験者の投球動作に対するフィードバック情報を出力するステップとを含む、解析方法。
前記被験者が投げるボールに関するパラメータと、前記被験者の複数のセグメントに関するパラメータとを取得するステップと、
前記身体部位の位置情報に基づいて、投球動作時における前記被験者の複数の関節の角度を算出するステップと、
前記被験者が投げるボールおよび前記被験者の手指に関する運動方程式と、前記身体部位の位置情報と、前記被験者が投げるボールに関するパラメータと、前記複数のセグメントに関するパラメータとに基づいて、投球動作時において各前記セグメントの関節に作用するトルクを算出するステップと、
時系列の各前記関節の角度と、時系列の各前記トルクとに基づいて、投球動作時における前記被験者の関節間の協調パターンを算出するステップと、
算出された前記協調パターンと、ボールの球質と関連付けられた１以上の基準パターンとの類似度に基づいて、前記被験者の投球動作に対するフィードバック情報を出力するステップとを含む、解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、解析装置、および解析方法に関する。
【背景技術】
【0002】
近年、運動に伴う莫大な情報を簡略化する機構として、筋シナジーの存在が提唱されている。筋シナジーとは、類似した機能を持つ筋の運動情報をとりまとめることで、中枢神経系と各筋の間に介在させ、中枢神経系の取り扱う冗長自由度を簡略化することができる仕組みと考えられている。これに対して、主成分分析、非負値行列因子分解、特異値分解等の数学的手法により筋シナジーあるいは動力学シナジーと呼ばれる関節間協調パターンを抽出する試みがなされている。例えば、非特許文献１では、特異値分解によって、関節間協調パターン分析が進められている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0003】
【非特許文献1】林祐一郎，辻内伸好，中村匠汰，牧野裕太，浅野真由，松田靖史，土屋陽太郎，関節モーメント・角度を含めた下肢関節回転運動の定量的な解析手法の提案、日本機械学会論文集，Vol.82，No.834(2016)，pp.1-14
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
数理的に抽出されたシナジーは、脊髄介在ニューロンの活動と関連していることが脊髄動物モデルにより示されており、脊髄神経回路を間接的に調べることが可能と考えられている。一方、高速で末端部を加速させるような投球動作では、投手の中枢神経系がどのようにボールの球質（例えば、回転数、球速）を制御しているのかは明らかになっていない。そのため、ボールの球質は、投手が打者を打ち取る上で有効なパラメータであるが、球質を変化させる（例えば、回転数を上げるまたは下げる）には、どのように身体の制御を行なうべきか具体的な改善方法が不明であるという課題があった。
【0005】
本開示のある局面における目的は、被験者の投球動作を解析することによって、ボールの球質を制御するためのフィードバック情報を提示することが可能な解析装置、および解析方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0006】
ある実施の形態に従う解析装置は、投球動作時における被験者の身体部位の位置情報を取得する位置情報取得部と、被験者が投げるボールに関するパラメータと、被験者の複数のセグメントに関するパラメータとを取得するパラメータ取得部と、身体部位の位置情報に基づいて、投球動作時における被験者の複数の関節の角度を算出する角度算出部と、被験者が投げるボールおよび被験者の手指に関する運動方程式と、身体部位の位置情報と、被験者が投げるボールに関するパラメータと、複数のセグメントに関するパラメータとに基づいて、投球動作時において各セグメントの関節に作用するトルクを算出するトルク算出部と、時系列の各関節の角度と、時系列の各トルクとに基づいて、投球動作時における被験者の関節間の協調パターンを算出するパターン算出部と、算出された協調パターンと、ボールの球質と関連付けられた１以上の基準パターンとの類似度に基づいて、被験者の投球動作に対するフィードバック情報を出力する出力制御部とを備える。
【0007】
好ましくは、パターン算出部は、時系列の各関節の角度と時系列の各トルクとを含む観測行列に対して、特異値分解を施すことにより左特異ベクトルおよび右特異ベクトルを算出し、左特異ベクトルを列方向に並べた行列を示す時間パターンと、右特異ベクトルを列方向に並べた行列を示す空間パターンとを、協調パターンとして算出する。
【0008】
好ましくは、解析装置は、算出された協調パターンと、１以上の基準パターンの各々との類似度を算出する類似度算出部をさらに備える。１以上の基準パターンの各々は、ボールの球質と相関性を有する投球動作タイプと関連付けられている。出力制御部は、算出された各類似度のうち最も高い類似度に対応する基準パターンに関連付けられた投球動作タイプを、フィードバック情報として出力する。
【0009】
好ましくは、出力制御部は、算出された協調パターンをさらに出力する。
好ましくは、出力制御部は、算出された協調パターンに基づいて、最も貢献が大きい関節を示す情報をさらに出力する。
好ましくは、出力制御部は、算出された協調パターンに基づいて、最も貢献が大きい関節を示す情報をさらに出力する。
【0010】
好ましくは、類似度算出部は、被験者および他の被験者を含む複数の被験者の各々について、当該被験者の協調パターンと当該被験者とは別の被験者の協調パターンとの類似度をさらに算出し、算出された各類似度に基づいて、複数の被験者を複数のグループに分類する。
【0011】
好ましくは、出力制御部は、複数の被験者の各々が属するグループを示す情報を出力する。
【0012】
好ましくは、被験者が投げるボールに関するパラメータは、ボールの質量と、ボールの加速度とを含む。複数のセグメントに関するパラメータは、各セグメントの質量、加速度、角速度、角加速度および慣性モーメントと、各セグメントの近位の関節から遠位の関節までのベクトルと、各セグメントの近位の関節から当該セグメントの質量中心位置までのベクトルと、被験者の手指セグメントの質量中心位置からボールおよび手指の作用点までのベクトルとを含む。
【0013】
好ましくは、複数のセグメントは、上腕セグメント、前腕セグメント、手掌セグメント、および手指セグメントを含む。上腕セグメント、前腕セグメント、手掌セグメント、および手指セグメントの関節は、それぞれ、肩関節、肘関節、手関節およびＭＰ（Metacarpophalangeal）関節である。
【0014】
他の実施の形態に従う解析方法は、投球動作時における被験者の身体部位の位置情報を取得するステップと、被験者が投げるボールに関するパラメータと、被験者の複数のセグメントに関するパラメータとを取得するステップと、身体部位の位置情報に基づいて、投球動作時における被験者の複数の関節の角度を算出するステップと、被験者が投げるボールおよび被験者の手指に関する運動方程式と、身体部位の位置情報と、被験者が投げるボールに関するパラメータと、複数のセグメントに関するパラメータとに基づいて、投球動作時において各セグメントの関節に作用するトルクを算出するステップと、時系列の各関節の角度と、時系列の各トルクとに基づいて、投球動作時における被験者の関節間の協調パターンを算出するステップと、算出された協調パターンと、ボールの球質と関連付けられた１以上の基準パターンとの類似度に基づいて、被験者の投球動作に対するフィードバック情報を出力するステップとを含む。
【発明の効果】
【0015】
本開示によると、被験者の投球動作を解析することによって、ボールの球質を制御するためのフィードバック情報を提示することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0016】
【図1】解析システムの全体構成を説明するための図である。
【図2】解析装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図3】センサ機器のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図4】本実施の形態に従う剛体モデルを説明するための図である。
【図5】解析システムの動作例を説明するためのフローチャートである。
【図6】ＭＰ関節の関節角度および関節トルクを示している。
【図7】手関節の関節角度および関節トルクを示している。
【図8】肘関節の関節角度および関節トルクを示している。
【図9】肩関節の関節角度および関節トルクを示している。
【図10】各モードの寄与率を示すグラフである。
【図11】第１グループにおける投球動作タイプおよび関節間協調パターンを示す図である。
【図12】第２グループにおける投球動作タイプおよび関節間協調パターンを示す図である。
【図13】第３グループにおける投球動作タイプおよび関節間協調パターンを示す図である。
【図14】各被験者のＳＰＶと投球動作タイプとの関係を示す図である。
【図15】各被験者の相対的な関係性を示す図である。
【図16】解析装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図17】各被験者の球速と投球動作タイプとの関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0017】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
【0018】
＜全体構成＞
図１は、解析システム１０００の全体構成を説明するための図である。図１を参照して、解析システム１０００は、被験者５の投球動作における関節間協調を解析するためのシステムである。本実施の形態では、被験者５は、センサ機器２０が内蔵されたボール２を投げるものとする。ただし、ボール２は、センサ機器が内蔵されていない一般的な野球用のボールであってもよい。
図１は、解析システム１０００の全体構成を説明するための図である。図１を参照して、解析システム１０００は、被験者５の投球動作における関節間協調を解析するためのシステムである。本実施の形態では、被験者５は、センサ機器２０が内蔵されたボール２を投げるものとする。ただし、ボール２は、センサ機器が内蔵されていない一般的な野球用のボールであってもよい。
【0019】
解析システム１０００は、解析装置１０と、センサ機器２０が内蔵されたボール２と、複数のカメラ３０とを含む。本実施の形態では、光学式のモーションキャプチャシステムを用いて被験者５およびボール２の３次元位置（例えば、３次元座標）が取得される。被験者５の身体およびボール２には反射マーカが取り付けられており、複数のカメラ３０および解析装置１０で構成される光学式３次元動作解析システムを使用して反射マーカの画像信号の３次元座標が取得される。カメラ３０は、例えば、赤外線カメラで構成される。反射マーカは、例えば、ボール２の表面、被験者５の手指、手背部、前腕、上腕、体幹等に取り付けられる。
【0020】
なお、被験者５およびボール２の３次元位置が取得されるシステム構成であれば上記構成に限られない。例えば、カメラ付きの解析装置１０を用いてモーションキャプチャシステムを構成してもよい。あるいは、慣性センサ式、機械式、磁気式、ビデオ式等の他の方式によるモーションキャプチャシステムを採用してもよい。
【0021】
解析装置１０は、ラップトップＰＣ（Personal Computer）で構成される。ただし、解析装置１０は、種類を問わず任意の装置として実現できる。例えば、解析装置１０は、スマートフォン、タブレット端末、デスクトップＰＣ等であってもよい。
【0022】
解析装置１０は、無線通信方式によりセンサ機器２０と通信する。例えば、無線通信方式としては、ＢＬＥ（Bluetooth（登録商標） low energy）が採用される。ただし、解析装置１０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（local area network）等のその他の無線通信方式を採用してもよい。また、解析装置１０は、有線通信方式によりカメラ３０と接続されるが、無線通信方式によってカメラ３０と接続される構成であってもよい。
【0023】
センサ機器２０は、センサ座標系（すなわち、ローカル座標系）における加速度、角速度および地磁気を検出する。具体的には、センサ機器２０は、加速度センサと、角速度センサと、地磁気センサとを含む。加速度センサは、互いに直交する３つの軸（ｘ軸，ｙ軸，ｚ軸）方向の加速度を検出する。角速度センサは、３軸（ｘ軸，ｙ軸，ｚ軸）まわりの角速度を検出する。地磁気センサは、３軸（ｘ軸，ｙ軸，ｚ軸）方向の磁場（磁束密度）を示す地磁気データを検出する。
【0024】
解析装置１０は、加速度センサ、角速度センサ、および地磁気センサにより取得された時系列データを受信する。例えば、解析装置１０は、公知のボール解析アプリケーションプログラムを用いて、３軸方向の加速度および３軸方向の地磁気データを解析することにより、ボール２の速度および回転数を算出する。「回転数」は、リリース直後のボール２の単位時間当たりの回転数である。
【0025】
解析装置１０は、カメラ３０により得られた被験者５の３次元位置情報を解析することによって、投球動作時における被験者５の関節間の協調パターンを特定し、投球動作に対するフィードバック情報を出力する。
【0026】
＜ハードウェア構成＞
（解析装置１０）
図２は、解析装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。図２を参照して、解析装置１０は、主たる構成要素として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０２と、メモリ１０４と、入力装置１０６と、ディスプレイ１０８と、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１１０と、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１１２とを含む。これらの各部は、互いにバスに接続される。
（解析装置１０）
図２は、解析装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。図２を参照して、解析装置１０は、主たる構成要素として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０２と、メモリ１０４と、入力装置１０６と、ディスプレイ１０８と、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１１０と、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１１２とを含む。これらの各部は、互いにバスに接続される。
【0027】
ＣＰＵ１０２は、メモリ１０４に記憶されたプログラムを読み出して実行することで、解析装置１０の各部の動作を制御する。より詳細には、ＣＰＵ１０２は、当該プログラムを実行することによって、後述する解析装置１０の処理を実現する。
【0028】
メモリ１０４は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read-Only Memory）、ハードディスクなどによって実現される。メモリ１０４は、ＣＰＵ１０２によって実行されるプログラム、またはＣＰＵ１０２によって用いられるデータなどを記憶する。
【0029】
入力装置１０６は、解析装置１０に対する操作入力を受け付ける。入力装置１０６は、例えば、キーボード、ボタン、マウスなどによって実現される。また、入力装置１０６は、タッチパネルとして実現されていてもよい。
【0030】
ディスプレイ１０８は、ＣＰＵ１０２からの信号に基づいて、表示画面に画像、テキスト、その他の情報を表示する。
【0031】
入出力インターフェイス１１０は、カメラ３０との間で信号を通信する。典型的には、入出力インターフェイス１１０は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）等の有線通信方式を用いてカメラ３０と通信する。
【0032】
通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１１２は、解析装置１０とセンサ機器２０との間で各種データをやり取りするごとが可能である。なお、通信方式としては、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などによる無線通信方式が用いられる。通信方式として、ＵＳＢ等を利用した有線通信方式を用いてもよい。
【0033】
（センサ機器２０）
図３は、センサ機器２０のハードウェア構成を示すブロック図である。図３を参照して、センサ機器２０は、主たる構成要素として、各種処理を実行するためのＣＰＵ２０２と、ＣＰＵ２０２によって実行されるプログラム、データなどを格納するためのメモリ２０４と、加速度センサ２０５と、角速度センサ２０６と、地磁気センサ２０８と、解析装置１０と通信するための通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２１０と、センサ機器２０の各種構成要素に電力を供給する蓄電池２１２とを含む。
図３は、センサ機器２０のハードウェア構成を示すブロック図である。図３を参照して、センサ機器２０は、主たる構成要素として、各種処理を実行するためのＣＰＵ２０２と、ＣＰＵ２０２によって実行されるプログラム、データなどを格納するためのメモリ２０４と、加速度センサ２０５と、角速度センサ２０６と、地磁気センサ２０８と、解析装置１０と通信するための通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２１０と、センサ機器２０の各種構成要素に電力を供給する蓄電池２１２とを含む。
【0034】
＜剛体モデル＞
図４は、本実施の形態に従う剛体モデルを説明するための図である。図４を参照して、本実施の形態では、投球動作中の手指トルクを算出するために、手指セグメント（示指、中指および環指）および手掌セグメントを２つの剛体とみなす２セグメントモデルが採用される。手指部は、中指の中手指節間関節（ＭＰ関節：Metacarpophalangeal joint)から指先までを１リンクとして定義される。また、実際の投球動作ではボールリリース直前にボールは手指を転がりながら移動する。そこで、手指およびボール間で作用する力の作用点の移動が考慮されている。
図４は、本実施の形態に従う剛体モデルを説明するための図である。図４を参照して、本実施の形態では、投球動作中の手指トルクを算出するために、手指セグメント（示指、中指および環指）および手掌セグメントを２つの剛体とみなす２セグメントモデルが採用される。手指部は、中指の中手指節間関節（ＭＰ関節：Metacarpophalangeal joint)から指先までを１リンクとして定義される。また、実際の投球動作ではボールリリース直前にボールは手指を転がりながら移動する。そこで、手指およびボール間で作用する力の作用点の移動が考慮されている。
【0035】
手指セグメントは指先とＭＰ関節とを結んだ線分で定義され、手掌セグメントはＭＰ関節と手関節とを結んだ線分で定義される。なお、同様に、前腕セグメントは、手関節と肘関節（不図示）とを結んだ線分で定義され、上腕セグメント（不図示）は肘関節と肩関節（不図示）とを結んだ線分で定義される。手掌、手指、前腕および上腕の各々の質量、質量中心位置、慣性モーメントおよび回転半経比は、被験者５の体重および身長等から公知の手法を用いて推定される。ボールの中心位置は、例えば、ボールに取り付けられた複数のマーカの座標から推定される。
【0036】
【0037】
解析装置１０は、投球動作を行なう被験者５の各身体部位（例えば、手指、手背部、前腕、上腕、体幹等）の３次元位置情報（例えば、３次元位置座標）の時系列データを取得する（ステップＳ１０）。例えば、解析装置１０は、各カメラ３０で取得された各反射マーカの二次元位置情報と、各カメラ３０の位置関係の情報とを組み合わせることによって、被験者５の各部位に取り付けられた反射マーカの３次元位置情報を取得（算出）する。
【0038】
解析装置１０は、被験者５の各セグメント（例えば、手指セグメント、手掌セグメント、前腕セグメント、上腕セグメント）に関するパラメータを取得する（ステップＳ１２）。セグメントに関するパラメータは、セグメントの質量、加速度、角速度、慣性モーメントを含む。典型的には、各セグメントの質量および慣性モーメントは、被験者５の体重および身長等から推定される。各セグメントの加速度および角速度は、時系列の３次元位置情報に基づいて算出される。
【0039】
解析装置１０は、取得した時系列の３次元位置情報を用いて、被験者５の複数の関節角度を時系列で算出する（ステップＳ１４）。複数の関節角度は、ＭＰ関節角度、手関節角度、肘関節角度、および肩関節角度を含む。
【0040】
解析装置１０は、所定の運動方程式と、３次元位置情報と、各セグメントに関するパラメータとに基づいて、投球動作時において各セグメントの近位の関節に作用する関節トルクを算出する（ステップＳ１６）。関節トルクの算出方式の詳細については後述する。
【0041】
解析装置１０は、時系列の関節角度と、時系列の各関節トルクとに基づいて、投球動作時における被験者５の関節間協調パターンを算出する（ステップＳ１８）。関節間協調パターンの算出方式の詳細については後述する。
【0042】
解析装置１０は、算出された関節間協調パターンと、ボール回転数と関連付けられた１以上の基準パターンの各々との類似度を算出する（ステップＳ２０）。類似度の算出方式の詳細については後述する。
【0043】
解析装置１０は、算出された各類似度に基づいて、被験者５の投球動作タイプを特定する（ステップＳ２２）。具体的には、解析装置１０は、各類似度のうち最も高い類似度に対応する基準パターンに関連付けられた投球動作タイプを、被験者５の投球動作タイプとして特定する。
【0044】
解析装置１０は、被検査は５の投球動作に対するフィードバック情報を表示する（ステップＳ２４）。具体的には、解析装置１０は、特定された投球動作タイプを、上記フィードバック情報としてディスプレイ１０８に表示する。
【0045】
＜関節トルクの算出方式＞
図５のステップＳ１６における関節トルクの算出方式について説明する。
図５のステップＳ１６における関節トルクの算出方式について説明する。
【0046】
解析装置１０は、逆動力演算により、手指のＭＰ関節トルク、手関節トルク、肘関節トルク、および肩関節トルクを算出する。
【0047】
ボール２と被験者５の手指とに関する運動方程式より以下の式（１）～（３）が成立する。
【0048】
【数1】
【0049】
これらの方程式により、以下の式（４）、式（５）、式（６）および式（７）が得られ、ＭＰ関節トルクＴ３、手関節トルクＴ２、肘関節トルクＴ１、および肩関節トルクＴ０が算出される。
【0050】
【数2】
【0051】
上記の式（１）～（７）における添え字はセグメントとその近位の関節が同じ番号になるように番号付けされている。セグメントに関しては、ｉ＝０，１，２，３は、それぞれ上腕セグメント、前腕セグメント、手掌セグメント、手指セグメントに対応している。関節に関しては、ｉ＝０，１，２，３は、それぞれ肩関節、肘関節、手関節、ＭＰ関節に対応している。すなわち、上腕セグメント、前腕セグメント、手掌セグメント、および手指セグメントの近位の関節は、それぞれ肩関節、肘関節、手関節、およびＭＰ関節である。
【0052】
Ｉｉはセグメントの慣性テンソルを示す。例えば、Ｉ３は、手指セグメントの慣性テンソルを示す。
【0053】
ａｇｉは、セグメントの質量中心位置における加速度ベクトルを示す。例えば、ａｇ３は、手指セグメントの質量中心位置における加速度ベクトルを示す。ａｂａｌｌはボール中心の加速度ベクトルを示す。ωｉおよびωｉ・はそれぞれセグメントの角速度および角加速度を示している。例えば、ω３およびω３・は、それぞれ手指セグメントの角速度および角加速度を示す。なお、「ω・」はωの文字の上に点を付した文字を意味する。なお、セグメントの角速度および角加速度は、それぞれ、当該セグメントの近位の関節の関節角度の１回微分および２回微分によって算出される。例えば、手指セグメントの角速度および角加速度は、ＭＰ関節の関節角度の１回微分および２回微分によって算出される。
【0054】
Ｌｇｉは、近位の関節からセグメントの質量中心位置までのベクトルを示している。例えば、Ｌｇ３は、ＭＰ関節から手指セグメントの質量中心位置までのベクトルを示す。Ｌｉは、近位の関節から遠位の関節までのベクトルを示す。例えば、Ｌ３は、ＭＰ関節から手関節までのベクトルを示す。ｌは、手指セグメントの質量中心位置からボールおよび手指の作用点までのベクトルを示す。
【0055】
Ｆｂａｌｌは、ボールに作用する力を示す。Ｆ３は、手指に作用する力を示す。ｍｂａｌｌは、ボールの質量を示す。ｍｉは、セグメントの質量を示す。例えば、ｍ３は、手指セグメントの質量を示す。Ｔｉは、関節に作用するトルクを示す。例えば、Ｔ３は、ＭＰ関節に作用するＭＰ関節トルクを示す。
【0056】
なお、Ｉｉは、セグメントの慣性モーメントから求められる。ａｇｉ、ａｂａｌｌ、ωｉおよびωｉ・は、時系列の３次元位置情報から算出される。Ｌｇｉ、Ｌｉ、ｌは、３次元位置情報および公知の質量中心比から算出される。Ｆｂａｌｌは、静止座標系におけるボールの加速度から算出される。
【0057】
＜関節間協調パターンの算出方式＞
図５のステップＳ１８における関節間協調パターンの算出方式、およびステップＳ２０に対応する類似度の算出方式について説明する。
図５のステップＳ１８における関節間協調パターンの算出方式、およびステップＳ２０に対応する類似度の算出方式について説明する。
【0058】
ヒトの投球動作における上肢の関節間協調動作を定量的に評価するため、関節角度と、関節トルクとを含めて特異値分解を行なう評価手法を投球データに適用する。関節トルクは、上肢関節回転運動に大きく寄与すると考えられる動力学としての代表的な物理量である。
【0059】
ＭＰ関節角度、手関節角度、肘関節角度、肩関節角度、ＭＰ関節トルク、手関節トルク、肘関節トルク、肩関節トルクを順番に並べた時系列データパターンを用いると、時刻ｔに対して関節角度θ－ｊ（ｔｉ）および関節トルクＭ－ｊ（ｔｉ）は、式（８）に示す行列で表わされる。ただし、ｉ＝１,…,ｍ、ｊ＝１,…,ｐである。ｍ，ｐはデータ数である。本実施の形態では、ｐは４である。なお、「θ－」はθの文字の上に線を引いた文字を意味する。「Ｍ－」、「Ｒ－」についても同様である。
【0060】
【数3】
【0061】
式（８）に示す行列を観測行列と定義する。観測行列は、行方向が各関節角度および各関節トルクを表わし、列方向が時系列方向を表わす。次に、観測行列に対して特異値分解を施す。特異値分解を用いて関節角度と関節トルクを互いに直交する基底ベクトルで展開すると、観測行列は式（９）で表わされる。
【0062】
【数4】
【0063】
ここで、特異値λｊは、特異値の大きい順にモードＭｄ１、モードＭｄ２とした各正規直交基底ベクトルの寄与度に相当する。また、ｖｊ（ｔ）は、各基底の活動パターンを示し、ｚｊ
Ｔ（θ－，Ｍ－）は、各基底における物理量の協調パターンを示す。本実施の形態では、ｖｊ（ｔ）を時間パターンとも称し、ｚｊ
Ｔ（θ－，Ｍ－）を空間パターンとも称する。本実施の形態では、関節間協調パターンは、時間パターンおよび空間パターンを含む。
【0064】
観測されたすべてのモードに対するｊ番目の特異値λｊが有する寄与率γｊは式（１０）で表わされる。
【0065】
【数5】
【0066】
例えば、累積寄与率が９０％を超えた最小のｊがモードの数として定義される。
被験者５の関節間協調パターンと、他の関節間協調パターンとの類似度は、コサイン類似度を用いて算出される。例えば、空間パターンベクトルをｚａ、空間パターンベクトルをｚｂとすると、これらの空間パターン間における類似度ｓａｂは式（１１）によって算出される。
被験者５の関節間協調パターンと、他の関節間協調パターンとの類似度は、コサイン類似度を用いて算出される。例えば、空間パターンベクトルをｚａ、空間パターンベクトルをｚｂとすると、これらの空間パターン間における類似度ｓａｂは式（１１）によって算出される。
【0067】
【数6】
【0068】
なお、時間パターン間における類似度は、式（１１）において、空間パターンベクトルｚａを時間パターンベクトルｖａに置き換え、空間パターンベクトルｚｂを時間パターンベクトルｖｂに置き換えたものに相当する。
【0069】
＜実施例＞
（関節角度、関節トルク）
ここでは、７人の被験者の各々の関節角度および関節トルクを算出し、これらの時系列データの観測行列に対して特異値分解を行ない、時間パターンおよび空間パターンをそれぞれ算出した結果について説明する。
（関節角度、関節トルク）
ここでは、７人の被験者の各々の関節角度および関節トルクを算出し、これらの時系列データの観測行列に対して特異値分解を行ない、時間パターンおよび空間パターンをそれぞれ算出した結果について説明する。
【0070】
図６～図９は、７人の被験者の関節角度および関節トルクの平均データを示している。具体的には、図６は、ＭＰ関節の関節角度および関節トルクを示している。図７は、手関節の関節角度および関節トルクを示している。図８は、肘関節の関節角度および関節トルクを示している。図９は、肩関節の関節角度および関節トルクを示している。各図において、踏み出し脚接地時（ボールのリリース時点の約１１０ｍｓ前）からリリース時点までにおける関節角度および関節トルクの時間変化が示されている。ボールリリースの瞬間は、ボール中心と指先のマーカとの距離が、ボールの半径、指先のマーカの半径、および手指の厚さの合計値を超えた瞬間と定義される。
【0071】
図６および図７に示すＭＰ関節ならびに手関節の動作、およびＭＰ関節ならびに手関節トルクの変化は先行研究と類似する結果であった。また、ＭＰ関節屈曲トルクおよび手関節掌屈トルクの最大値は、それぞれ１４．１±４．１Ｎ・ｍ、２７．５±９．５Ｎ・ｍであり、ＭＰ関節屈曲トルクが約１５Ｎ・ｍ前後、手関節掌屈トルクが約２０Ｎ・ｍ前後であるという先行研究と類似する結果であった。
【0072】
図８を参照して、肘関節では屈曲から伸展、回外から回内がなされ、回外トルクからリリースにかけて回内トルクが発揮された。これらは先行研究と類似する結果であった。
【0073】
図９に示す肩関節の動作および肩関節トルク変化は先行研究と類似する結果であった。また、肩関節外転トルクおよび水平内転トルクの最大値は、それぞれ５８．９±２１．７Ｎ・ｍ、５７．４±５５．６Ｎ・ｍであり、それぞれ約５０Ｎ・ｍ前後であると報告している先行研究と類似する結果であった。
【0074】
なお、肘関節トルクは屈曲トルクから、リリースにかけて伸展トルクへ移行した。これらは伸展トルクからリリースにかけて屈曲トルクを発揮する先行研究の結果と異なっていた。これは、先行研究では、本実施の形態のモデルと異なり、手掌、手指、およびボールを１つのセグメントとしたモデルを用いているためであると考えられる。
【0075】
上記の全体的な類似性は、今回得られた関節角度および関節トルクの妥当性を支持する結果であると考えられる。
【0076】
（モード数）
７人の被験者毎に、特異値から各正規直交基底ベクトルの寄与率を式（１０）から算出し、その平均値と標準偏差を求めた。
７人の被験者毎に、特異値から各正規直交基底ベクトルの寄与率を式（１０）から算出し、その平均値と標準偏差を求めた。
【0077】
図１０は、各モードの寄与率を示すグラフである。図１０を参照して、各モードの寄与率は、各モードの全体の運動に対する割合を示している。そのため、モードにおける空間パターンによって、全体の運動をその割合分表現することができる。平均モードの数は１．６±０．５個であった。したがって、特に主要な特徴を表すモードＭｄ１に着目し、以下の分析が行なわれた。
【0078】
（投球動作タイプと関節間協調パターンとの関係）
各被験者の関節角度および関節トルクについて時系列データの観測行列に対して特異値分解を行ない、時間パターンと空間パターンをそれぞれ算出した。各被験者のモードＭｄ１に着目し、被験者間での類似性をコサイン類似度を用いて評価した。本実施例では、コサイン類似度の絶対値が０．５以上の被験者間を同一グループとみなした。被験者が複数のグループに分類された場合には、よりグループ内の平均類似度が高いグループを当該被験者の所属グループとした。その結果、７人の被験者を３つのグループに分類することができた。
各被験者の関節角度および関節トルクについて時系列データの観測行列に対して特異値分解を行ない、時間パターンと空間パターンをそれぞれ算出した。各被験者のモードＭｄ１に着目し、被験者間での類似性をコサイン類似度を用いて評価した。本実施例では、コサイン類似度の絶対値が０．５以上の被験者間を同一グループとみなした。被験者が複数のグループに分類された場合には、よりグループ内の平均類似度が高いグループを当該被験者の所属グループとした。その結果、７人の被験者を３つのグループに分類することができた。
【0079】
図１１～図１３は、それぞれ３つのグループにおける投球動作タイプと、関節間協調パターン（空間パターンおよび時間パターン）との関係を示す図である。具体的には、図１１は、第１グループにおける投球動作タイプおよび関節間協調パターンを示す図である。図１２は、第２グループにおける投球動作タイプおよび関節間協調パターンを示す図である。図１３は、第３グループにおける投球動作タイプおよび関節間協調パターンを示す図である。
【0080】
図１１を参照して、被験者Ａ，Ｂの２名が分類された第１グループにおいて、空間パターンに着目すると、肩関節内旋トルクの貢献が大きいことが理解される。そのため、第１グループの投球動作タイプを“肩内旋トルクタイプ”とも称する。
【0081】
図１２を参照して、被験者Ｃ，Ｄの２名が分類された第２グループにおいて、空間パターンに着目すると、肘関節伸展トルクの貢献が大きいことが理解される。そのため、第２グループの投球動作タイプを“肘伸展トルクタイプ”とも称する。
【0082】
図１３を参照して、被験者Ｅ，Ｆ，Ｇの３名が分類された第２グループにおいて、空間パターンに着目すると、肩関節水平内転トルクの貢献が大きいことが理解される。そのため、第３グループの投球動作タイプを“肩水平内転トルクタイプ”とも称する。
【0083】
さらに、第１～第３グループの投球動作タイプと各被験者のＳＰＶ（spin per velocity）との関係に着目した結果を図１４に示す。ＳＰＶは、ボール回転数をボール速度で除した値を示す。ボール回転数およびボール速度は、ボール２のセンサ機器２０で取得された加速度データおよび地磁気データから算出される。
【0084】
図１４は、各被験者のＳＰＶと投球動作タイプとの関係を示す図である。図１４を参照すると、第１グループに属する肩内旋トルクタイプの被験者Ａが全被験者７名の中で最もＳＰＶが高い投手であり、当該タイプの被験者Ｂが２番目にＳＰＶが高い投手であることがわかる。また、第２グループに属する肘伸展トルクタイプの被験者Ｃが３番目にＳＰＶが高い投手であり、当該タイプの被験者Ｄが４番目にＳＰＶが高い投手であることがわかる。さらに、第３グループに属する肩水平内転トルクタイプの被験者Ｅ，Ｆ，Ｇの３名が５，６，７番目にＳＰＶが高い投手であることがわかる。
【0085】
このことから、ＳＰＶと投球動作タイプとの間には相関があることがわかる。具体的には、ＳＰＶが高い投手は肩内旋トルクタイプに属し、ＳＰＶが低い投手は肩水平内転タイプに属することが理解される。これは、回転数の異なる投手はそれぞれ背後の神経活動が異なる可能性があることを示唆している。
【0086】
上記の結果から、回転数を高めるためには肩関節内旋トルクの貢献を高めた運動パターンの習得が必要であることが示唆される。一方、回転数を低くするためには、肩関節水平内転トルクの貢献を高めた運動パターンの習得が必要であると考えられる。
【0087】
なお、各被験者間の類似度を多次元尺度構成法を用いて可視化すると図１５のような結果が得られた。多次元尺度構成法は、対象物間の関連性や類似性の強さをマップ上の点と点の距離に置き換えて、対象物同士の相対的な関係性を視覚化する手法である。
【0088】
【0089】
＜機能構成＞
図１６は、解析装置１０の機能構成例を示すブロック図である。図１６を参照して、解析装置１０は、位置情報取得部２５０と、パラメータ取得部２５２と、関節角度算出部２５４と、関節トルク算出部２５６と、パターン算出部２５８と、類似度算出部２６０と、出力制御部２６２とを含む。典型的には、これらは、解析装置１０のＣＰＵ１０２などによって実現される。なお、これらの機能構成の一部または全部は、ハードウェアで実現されていてもよい。
図１６は、解析装置１０の機能構成例を示すブロック図である。図１６を参照して、解析装置１０は、位置情報取得部２５０と、パラメータ取得部２５２と、関節角度算出部２５４と、関節トルク算出部２５６と、パターン算出部２５８と、類似度算出部２６０と、出力制御部２６２とを含む。典型的には、これらは、解析装置１０のＣＰＵ１０２などによって実現される。なお、これらの機能構成の一部または全部は、ハードウェアで実現されていてもよい。
【0090】
位置情報取得部２５０は、投球動作時における被験者５の身体部位（例えば、手指、手背部、前腕、上腕、体幹）の位置情報を取得する。具体的には、位置情報取得部２５０は、各カメラ３０で取得された被験者５の身体部位に取り付けられた各反射マーカの二次元位置情報と、各カメラ３０の位置関係の情報とに基づいて、各反射マーカの３次元位置情報を取得（算出）する。なお、位置情報取得部２５０は、他の方式（例えば、慣性センサ式、機械式、磁気式、ビデオ式等）を用いて、被験者５の各身体部位の３次元位置情報を取得する構成であってもよい。
【0091】
パラメータ取得部２５２は、被験者５が投げるボール２に関するパラメータと、被験者５の複数のセグメント（例えば、上腕セグメント、前腕セグメント、手掌セグメント、および手指セグメント）に関するパラメータとを取得する。ボール２に関するパラメータは、ボール２の質量（例えば、ｍｂａｌｌ）と、ボール２の加速度（例えば、ａｂａｌｌ）とを含む。
【0092】
複数のセグメントに関するパラメータは、各セグメントの質量（例えば、ｍｉ）、加速度（例えば、ａｇｉ）、角速度（例えば、ωｉ）、角加速度（例えば、ωｉ・）および慣性モーメント（例えば、Ｉｉ）と、各セグメントの近位の関節から遠位の関節までのベクトル（例えば、Ｌｉ）と、各セグメントの近位の関節から当該セグメントの質量中心位置までのベクトル（例えば、Ｌｇｉ）とを含む。セグメントの加速度、角速度ならびに角加速度と、セグメントの近位の関節から遠位の関節までのベクトルと、各セグメントの近位の関節から当該セグメントの質量中心位置までのベクトルとは、時系列の３次元位置情報に基づいて算出される。各セグメントの質量および慣性モーメントは、被験者５の体重等から推定される。
【0093】
関節角度算出部２５４は、身体部位の位置情報に基づいて、投球動作時における被験者５の複数の関節（例えば、ＭＰ関節、手関節、肘関節、および肩関節）の角度を算出する。
【0094】
関節トルク算出部２５６は、被験者５が投げるボール２および被験者５の手指に関する運動方程式（例えば、式（１）～（３））と、身体部位の位置情報と、各セグメントに関するパラメータとに基づいて、投球動作時において各セグメントの近位の関節（例えば、ＭＰ関節、手関節、肘関節、および肩関節）に作用するトルクを算出する。具体的には、式（４）～（７）で示されるＭＰ関節トルクＴ３、手関節トルクＴ２、肘関節トルクＴ１、および肩関節トルクＴ０を算出する。
【0095】
パターン算出部２５８は、時系列の各関節角度と、時系列の各関節トルクとに基づいて、投球動作時における被験者５の関節間協調パターンを算出する。具体的には、パターン算出部２５８は、時系列の各関節角度と時系列の各関節トルクとを含む観測行列（例えば、式（８））に対して、特異値分解を施すことにより左特異ベクトルおよび右特異ベクトルを算出する。パターン算出部２５８は、左特異ベクトルを列方向に並べた行列（例えば、ｖｊ（ｔ））を示す時間パターンと、右特異ベクトルを列方向に並べた行列（例えば、ｚｊ
Ｔ（θ－，Ｍ－））を示す空間パターンとを、関節間協調パターンとして算出する。
【0096】
類似度算出部２６０は、算出された関節間協調パターンと、１以上の基準パターンの各々との類似度を算出する。具体的には、類似度算出部２６０は、式（１１）で示すようなコサイン類似度を用いて当該類似度を算出する。１以上の基準パターンの各々は、ボール回転数と相関性を有する投球動作タイプと関連付けられている。例えば、第１基準パターンは、ボール回転数が「高い」傾向のある肩内旋トルクタイプの関節間協調パターン（時間パターンおよび空間パターン）である。第２基準パターンは、ボール回転数が「普通」である傾向のある肘伸展トルクタイプの関節間協調パターンである。第３基準パターンは、ボール回転数が「低い」傾向のある肩水平内転トルクタイプの関節間協調パターンである。
【0097】
他の局面では、類似度算出部２６０は、複数の被験者の各々について、当該被験者の関節間協調パターンと当該被験者とは別の被験者の関節間協調パターンとの類似度を算出する。類似度算出部２６０は、算出された各類似度に基づいて、複数の被験者を複数のグループに分類してもよい。例えば、類似度算出部２６０は、類似度の絶対値が０．５以上の被験者同士を同一グループに分類する。ある被験者が複数のグループに分類された場合、類似度算出部２６０は、当該複数のグループのうちの平均類似度が高いグループに当該被験者を分類する。
【0098】
出力制御部２６２は、算出された関節間協調パターンと、ボール回転数と関連付けられた１以上の基準パターンとの類似度に基づいて、被験者５の投球動作に対するフィードバック情報を出力する。例えば、第１基準パターンはボール回転数「高い」に関連付けられた関節間協調パターンであり、第２基準パターンはボール回転数「普通」に関連付けられた関節間協調パターンであり、第３基準パターンはボール回転数「低い」に関連付けられた関節間協調パターンである。
【0099】
具体的には、出力制御部２６２は、算出された各類似度のうち最も高い類似度に対応する基準パターンに関連付けられた投球動作タイプを、フィードバック情報として出力する。これにより、被験者５の投球動作タイプが、ボール回転数が高い投球動作タイプに属するのか、低いボール回転数が高い投球動作タイプに属するのかを被験者５に対してフィードバックすることができる。そのため、被験者５（あるいは指導者）は、ボール回転数を上げる（または下げる）ために、どのような投球フォームを目指すべきかを判断できる。
【0100】
他の局面では、出力制御部２６２は、算出された関節間協調パターンをさらに出力してもよい。これにより、被験者５は、自身の投球動作において、どの関節トルクの貢献が大きいのかを判断できる。
【0101】
さらに、他の局面では、出力制御部２６２は、算出された関節間協調パターンに基づいて最も貢献が大きい関節を示す情報をさらに出力する。具体的には、出力制御部２６２は、絶対値が最も大きい空間パターンに対応する関節を示す情報を出力する。例えば、図１１の例では、最も大きい空間パターンは「肩関節内旋トルク」であるため、出力制御部２６２は、「肩関節」を示す情報を出力する。
【0102】
さらに他の局面では、出力制御部２６２は、複数の被験者の各々が属するグループを示す情報を出力する。これにより、被験者５は、自身の投球動作と類似している（すなわち、同一グループに属する）他の被験者と、自身の投球動作と類似していない（すなわち、異なるグループに属する）他の被験者とを判断できる。そのため、例えば、被験者５が他の被験者と比較してボール回転数が低い場合、ボール回転数を上げるためには被験者５の投球動作を改善すべきなのか、それとも、それ以外の点を改善すべきなのかを判断することができる。
【0103】
＜利点＞
本実施の形態によると、被験者５の投球動作が、ボール回転数に関連付けられた複数の投球動作タイプのうちのどの投球動作タイプに属するのかが被験者５にフィードバックされる。したがって、被験者５（あるいは指導者）は、ボール回転数を制御（例えば、上げるまたは下げる）ためにどのような投球動作を目指すべきかを判断できる。
本実施の形態によると、被験者５の投球動作が、ボール回転数に関連付けられた複数の投球動作タイプのうちのどの投球動作タイプに属するのかが被験者５にフィードバックされる。したがって、被験者５（あるいは指導者）は、ボール回転数を制御（例えば、上げるまたは下げる）ためにどのような投球動作を目指すべきかを判断できる。
【0104】
＜その他の実施の形態＞
（１）上述した実施の形態では、ボールの球質としてボール回転数に着目した構成について説明したが、ボールの球質としてボール速度について着目した構成であってもよい。
（１）上述した実施の形態では、ボールの球質としてボール回転数に着目した構成について説明したが、ボールの球質としてボール速度について着目した構成であってもよい。
【0105】
図１７は、各被験者の球速と投球動作タイプとの関係を示す図である。図１７を参照すると、第２グループに属する肘伸展トルクタイプの被験者Ｄが全被験者７名の中で最も球速が高い投手であり、当該タイプの被験者Ｃが２番目に球速が高い投手であることがわかる。また、第１グループに属する肩内旋トルクタイプの被験者Ａ，Ｂと、第３グループに属する肩水平内転トルクタイプの被験者Ｅ，Ｆ，Ｇとの球速は概ね同じであることがわかる。
【0106】
例えば、肘伸展トルクタイプの関節間協調パターン（例えば、第２基準パターン）は、ボールの球速が「高い」傾向のあるパターンである。肩内旋トルクタイプおよび肩水平内転トルクタイプの関節間協調パターン（例えば、第１および第３基準パターン）は、ボールの球速が「普通」である傾向のあるパターンである。
【0107】
そのため、被験者５の投球動作が、ボールの球速に関連付けられた複数の投球動作タイプのうちのどの投球動作タイプに属するのかが被験者５にフィードバックされる。したがって、被験者５（あるいは指導者）は、ボールの球速を制御（例えば、上げるまたは下げる）ためにどのような投球動作を目指すべきかを判断できる。
【0108】
（２）コンピュータを機能させて、上述の実施の形態で説明したような制御を実行させるプログラムを提供することもできる。このようなプログラムは、コンピュータに付属するフレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびメモリカードなどの一時的でないコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。あるいは、コンピュータに内蔵するハードディスクなどの記録媒体にて記録させて、プログラムを提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。
【0109】
（３）上述の実施の形態として例示した構成は、本発明の構成の一例であり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、一部を省略する等、変更して構成することも可能である。
【0110】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した説明ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【0111】
２ ボール、５ 被験者、１０ 解析装置、２０ センサ機器、３０ カメラ、１０４，２０４ メモリ、１０６ 入力装置、１０８ ディスプレイ、１１０ 入出力インターフェイス、２０５ 加速度センサ、２０６ 角速度センサ、２０８ 地磁気センサ、２１２ 蓄電池、２５０ 位置情報取得部、２５２ パラメータ取得部、２５４ 関節角度算出部、２５６ 関節トルク算出部、２５８ パターン算出部、２６０ 類似度算出部、２６２ 出力制御部、１０００ 解析システム。
【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】
【図15】
【図16】
【図17】