2026-89453 ネックレス型端末及びデータ処理システム

(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】P2026089453

(43)【公開日】2026-06-01

(54)【発明の名称】ネックレス型端末及びデータ処理システム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20260525BHJP

   G06Q 10/0639 20230101ALN20260525BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

G06Q10/0639

【審査請求】未請求

【請求項の数】4

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2024202543

(22)【出願日】2024-11-20

(71)【出願人】

【識別番号】591280485

【氏名又は名称】ソフトバンクグループ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】孫 正義

【テーマコード（参考）】

5L010

5L050

【Ｆターム（参考）】

5L010AA04

5L010AA20

5L050CC11

5L050CC20

(57)【要約】

【課題】ユーザが運動中にパフォーマンスをリアルタイムで最適化し、より効果的なトレーニングを実現するネックレス型端末及びデータ処理システムを提供する。
【解決手段】ネックレス型端末は、装着者の動作を検出する加速度センサと、前記装着者の生体データを検出する皮膚電気反応センサと、前記装着者の外部環境データを取得する環境センサと、前記装着者の現在位置を取得する現在位置取得モジュールと、前記加速度センサ、前記皮膚電気反応センサ、前記環境センサ及び前記現在位置取得モジュールのデータを収集する収集部と、前記収集部が収集したデータの解析結果を取得して前記装着者のトレーニングに関するフィードバックを提供する制御部と、を備える。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

装着者の動作を検出する加速度センサと、
前記装着者の生体データを検出する皮膚電気反応センサと、
前記装着者の外部環境データを取得する環境センサと、
前記装着者の現在位置を取得する現在位置取得モジュールと、
前記装着者のトレーニング中における、前記加速度センサ、前記皮膚電気反応センサ、前記環境センサ及び前記現在位置取得モジュールのデータを収集する収集部と、
前記収集部が収集したデータの解析結果を取得して前記トレーニングに関するフィードバックを前記トレーニング中の前記装着者に提供する制御部と、
を備えるネックレス型端末。

【請求項2】

前記収集部が収集したデータをデータ処理装置へ送信し、前記データ処理装置で前記データを基に生成されたトレーニングプランを受信する通信部をさらに備える、請求項１に記載のネックレス型端末。

【請求項3】

請求項１に記載のネックレス型端末と、
前記収集部が収集したデータを受信して保存するデータ処理装置と、
を備えるデータ処理システム。

【請求項4】

前記データ処理装置は、保存されたデータに基づいて前記装着者のトレーニングプランを解析して最適化する処理部をさらに備える、請求項３に記載のデータ処理システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示の技術は、ネックレス型端末及びデータ処理システムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、少なくとも一つのプロセッサにより遂行される、ペルソナチャットボット制御方法であって、ユーザ発話を受信するステップと、前記ユーザ発話を、チャットボットのキャラクターに関する説明と関連した指示文を含むプロンプトに追加するステップと前記プロンプトをエンコードするステップと、前記エンコードしたプロンプトを言語モデルに入力して、前記ユーザ発話に応答するチャットボット発話を生成するステップ、を含む、方法が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２２－１８０２８２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら従来技術では、ユーザの生体データを収集する上で改善の余地がある。また、従来のスポーツ用ウェアラブルデバイスでは、ユーザの動作やパフォーマンスをリアルタイムで分析する機能が限定的であり、運動の質を向上させるためのフィードバックが不足していた。また、従来のスポーツ用ウェアラブルデバイスは通常、運動後のデータ解析に依存しており、リアルタイムでのトレーニング最適化が困難だった。したがって、ユーザが運動中にパフォーマンスをリアルタイムで最適化し、より効果的なトレーニングを実現するための新しいデバイスが求められている。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示の技術に係る第１の態様は、装着者の動作を検出する加速度センサと、前記装着者の生体データを検出する皮膚電気反応センサと、前記装着者の外部環境データを取得する環境センサと、前記装着者の現在位置を取得する現在位置取得モジュールと、前記装着者のトレーニング中における、前記加速度センサ、前記皮膚電気反応センサ、前記環境センサ及び前記現在位置取得モジュールのデータを収集する収集部と、前記収集部が収集したデータの解析結果を取得して前記トレーニングに関するフィードバックを前記トレーニング中の前記装着者に提供する制御部と、を備えるネックレス型端末である。

【0006】

本開示の技術に係る第２の態様は、第１の態様のネックレス型端末であって、前記収集部が収集したデータをデータ処理装置へ送信し、前記データ処理装置で前記データを基に生成されたトレーニングプランを受信する通信部をさらに備える。

【0007】

本開示の技術に係る第３の態様は、第１の態様のネックレス型端末と、前記収集部が収集したデータを受信して保存するデータ処理装置と、を備えるデータ処理システムである。

【0008】

本開示の技術に係る第４の態様は、第３の態様のデータ処理システムであって、前記データ処理装置末は、保存されたデータに基づいて前記装着者のトレーニングプランを解析して最適化する処理部をさらに備える。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】第１の実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。

【図2】第１の実施形態に係るデータ処理装置及びネックレス型端末の要部機能の一例を示す概念図である。

【図3】第１の実施形態に係るネックレス型端末の構成を示す側面図である。

【図4】第１の実施形態に係るネックレス型端末の構成を示す上面図である。

【図5】第１の実施形態に係るネックレス型端末の制御部の機能構成を概略的に示す。

【図6】第１の実施形態に係るデータ処理装置の特定処理部の機能構成を概略的に示す。

【図7】第１の実施形態に係るデータ処理装置による特定処理の動作フローの一例を概略的に示す。

【図8】第２の実施形態に係るネックレス型端末が備えるセンサの構成例を示す図である。

【図9】第２の実施形態に係るデータ処理システムの動作を示すシーケンス図である。

【図10】第２の実施形態に係るネックレス型端末の動作を示すフローチャートである。

【図11】第２の実施形態に係るデータ処理装置の動作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】

【0010】

以下、添付図面に従って本開示の技術に係るデータ処理装置、データ処理方法、及びプログラムの実施形態の一例について説明する。

【0011】

先ず、以下の説明で使用される文言について説明する。

【0012】

以下の実施形態において、符号付きのプロセッサ（以下、単に「プロセッサ」と称する）は、１つの演算装置であってもよいし、複数の演算装置の組み合わせであってもよい。また、プロセッサは、１種類の演算装置であってもよいし、複数種類の演算装置の組み合わせであってもよい。演算装置の一例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＧＰＧＰＵ（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）、又はＡＰＵ（Accelerated Processing Unit）等が挙げられる。

【0013】

以下の実施形態において、符号付きのＲＡＭ（Random Access Memory）は、一時的に情報が格納されるメモリであり、プロセッサによってワークメモリとして用いられる。

【0014】

以下の実施形態において、符号付きのストレージは、各種プログラム及び各種パラメータ等を記憶する１つ又は複数の不揮発性の記憶装置である。不揮発性の記憶装置の一例としては、フラッシュメモリ（ＳＳＤ（Solid State Drive））、磁気ディスク（例えば、ハードディスク）、又は磁気テープ等が挙げられる。

【0015】

以下の実施形態において、符号付きの通信Ｉ／Ｆ（Interface）は、通信プロセッサ及びアンテナ等を含むインタフェースである。通信Ｉ／Ｆは、複数のコンピュータ間での通信を司る。通信Ｉ／Ｆに対して適用される通信規格の一例としては、５Ｇ（5th Generation Mobile Communication System）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等を含む無線通信規格が挙げられる。

【0016】

以下の実施形態において、「Ａ及び／又はＢ」は、「Ａ及びＢのうちの少なくとも１つ」と同義である。つまり、「Ａ及び／又はＢ」は、Ａだけであってもよいし、Ｂだけであってもよいし、Ａ及びＢの組み合わせであってもよい、という意味である。また、本明細書において、３つ以上の事柄を「及び／又は」で結び付けて表現する場合も、「Ａ及び／又はＢ」と同様の考え方が適用される。

【0017】

［第１の実施形態］
図１には、実施形態に係るデータ処理システム１０の構成の一例が示されている。

【0018】

図１に示すように、データ処理システム１０は、データ処理装置１２及びネックレス型端末１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。本実施形態において、データ処理装置１２は、本開示の技術に係る「データ処理装置」の一例であり、ネックレス型端末１４は、本開示の技術に係る「ネックレス型端末」の一例である。

【0019】

データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、及び通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、本開示の技術に係る「コンピュータ」の一例である。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４及び通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）及び／又はＬＡＮ（Local Area Network）等が挙げられる。

【0020】

ネックレス型端末１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン３８、センサ３９、スピーカ４０、カメラ４２、及び通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン３８、スピーカ４０、及びカメラ４２も、バス５２に接続されている。

【0021】

ネックレス型端末１４の装着者であるユーザ２０は、例えば、健康状態の診断対象である患者であってもよいし、通常のユーザであってもよい。

【0022】

マイクロフォン３８は、ネックレス型端末１４の装着者であるユーザ２０が発する音声、及びユーザ２０周辺の音を収音する。また、マイクロフォン３８は、ユーザ２０が発する音声を受け付けることで、ユーザ２０から指示等を受け付ける。マイクロフォン３８は、ユーザ２０が発する音声を捕捉し、捕捉した音声を音声データに変換してプロセッサ４６に出力する。スピーカ４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。スピーカ４０は、例えば、指向性スピーカであり、ユーザ２０の耳に向かって音声を出力する。

【0023】

センサ３９は、ネックレス型端末の装着者であるユーザ２０の生体データを検出するセンサである。例えば、センサ３９は、心拍センサや血中酸素センサである。

【0024】

カメラ４２は、レンズ、絞り、及びシャッタ等の光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラであり、ユーザ２０の周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。

【0025】

通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。

【0026】

図２には、データ処理装置１２及びネックレス型端末１４の要部機能の一例が示されている。

【0027】

図２に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って特定処理部２９０として動作することによって実現される。

【0028】

ストレージ３２には、データ生成モデル５８が格納されている。データ生成モデル５８は、特定処理部２９０によって用いられる。また、ストレージ３２は、データ蓄積部５４を含む。

【0029】

ネックレス型端末１４では、プロセッサ４６によってデータ収集処理が行われる。ストレージ５０には、データ収集プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０からデータ収集プログラム６０を読み出し、読み出したデータ収集プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。データ収集処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行するデータ収集プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。

【0030】

ネックレス型端末１４は、図３、図４に示すように、複数のマイクロフォン３８と、複数のセンサ３９と、複数のスピーカ４０と、複数のカメラ４２とを備えている。図３、図４では、ユーザ２０がネックレス型端末１４を装着したときに、ユーザ２０の前側に位置するように２つのマイクロフォン３８が配置される例を示している。また、ユーザ２０がネックレス型端末１４を装着したときに、ユーザ２０の右側、左側にそれぞれ位置するように２つのセンサ３９が配置される例を示している。ユーザ２０がネックレス型端末１４を装着したときに、ユーザ２０の右後側、左後側に位置するように２つのスピーカ４０が配置される例を示している。ユーザ２０がネックレス型端末１４を装着したときに、ユーザ２０の右前側、左前側に位置するように２つのカメラ４２が配置される例を示している。ユーザ２０がネックレス型端末１４を装着したときに、ユーザ２０の首部に接触するように、２つのセンサ３９が、ネックレス型端末１４の内側に配置される例を示している。

【0031】

次に、ネックレス型端末１４がデータを収集するデータ収集処理を行う際の、制御部４６Ａの処理について説明する。

【0032】

本実施形態におけるデータ収集処理では、ユーザの生体データをリアルタイムで収集する。また、生体データに限らず、ユーザの周囲の全ての状況データを収集する。これにより、例えば、アルツハイマー、認知症などの初期の兆候を捉える事が可能になる。また、ユーザの健康状態（例えば、心臓疾患）をモニター出来る。

【0033】

制御部４６Ａは、図５に示すように、データ収集部１００及び通信部１０２を備えている。

【0034】

データ収集部１００は、マイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力を収集する。

【0035】

通信部１０２は、データ収集部１００によって収集したマイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力を、データ処理装置１２へ送信する。

【0036】

次に、データ処理装置１２がユーザ発話に対応する応答を取得する特定処理を行う際の、特定処理部２９０の処理について説明する。

【0037】

本実施形態における特定処理では、ネックレス型端末１４のマイクロフォン３８で収音したユーザ発話に対応する応答を、データ生成モデル５８を用いて取得する。

【0038】

特定処理部２９０は、図６に示すように、入力部２９２、処理部２９４、及び出力部２９６を備えている。

【0039】

入力部２９２は、ネックレス型端末１４から受信した、マイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力を、データ蓄積部５４に格納する。

【0040】

入力部２９２は、ネックレス型端末１４で受け付けたユーザ発話を取得する。具体的には、ネックレス型端末１４のマイクロフォン３８で収音したユーザ発話を取得する。

【0041】

処理部２９４は、データ生成モデル５８を用いた特定処理を行う。具体的には、データ生成モデル５８に、ユーザ発話を含むプロンプトを入力し、生成結果を得る。このとき、データ収集部１００によって収集したセンサ３９、及びカメラ４２の各々の出力をプロンプトに更に含めてもよい。

【0042】

出力部２９６は、特定処理の結果をネックレス型端末１４に送信する。ネックレス型端末１４では、制御部４６Ａが、スピーカ４０に対して特定処理の結果を出力させる。このように、マイクロフォン３８によって収音したユーザ発話に対応する応答が、スピーカ４０によりユーザ２０に対して出力される。マイクロフォン３８は、更に、特定処理の結果に対するユーザ発話を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン３８によって取得されたユーザ発話を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０がユーザ発話を取得する。

【0043】

データ生成モデル５８は、いわゆる生成系ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴ（登録商標）（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）、Ｇｅｍｉｎｉ（登録商標）（インターネット検索＜URL: https://gemini.google.com/?hl=ja＞）等の生成系ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、及び画像を示す画像データ等の推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ及びテキストデータ等のデータ形式で出力する。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、及び／又は要約等を指す。

【0044】

データ蓄積部５４に格納された、マイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力は、例えば、ユーザ２０の健康状態を診断するために用いられる。この場合には、データ蓄積部５４に格納された、マイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力は、医療機関側の端末に送信されてもよい。あるいは、データ処理装置１２が、データ蓄積部５４に格納された、マイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力を解析して、ユーザ２０の健康状態を診断してもよい。

【0045】

次に、データ処理システム１０の作用について説明する。

【0046】

まず、データ収集処理の流れの一例について説明する。

【0047】

ユーザ２０がネックレス型端末１４を装着しているときに、データ収集部１００は、マイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力を逐次収集する。通信部１０２は、データ収集部１００によって収集したマイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力を、逐次、データ処理装置１２へ送信する。

【0048】

次に、特定処理の流れの一例について図７を参照しながら説明する。ここで、データ処理装置１２の入力部２９２は、ネックレス型端末１４から受信した、マイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力を逐次取得し、データ蓄積部５４に格納しているものとする。

【0049】

ステップＳ３００で、処理部２９４は、予め定められたトリガ条件を満たすか否かを判定する。具体的には、マイクロフォン３８によって収音したユーザ発話に、特定の単語（例えば、ネックレス型端末１４が搭載するエージェントの名前）又はフレーズ（例えば、「ハイ！〇〇」（〇〇は、エージェントの名前））が含まれていることを、トリガ条件としてもよい。

【0050】

ステップＳ３００で、トリガ条件を満たす場合には（ステップＳ３００；Ｙｅｓ）、データ処理システム１０はステップＳ３０１へ進む。一方、ステップＳ３００で、トリガ条件を満たさない場合には（ステップＳ３００；Ｎｏ）、データ処理システム１０は特定処理を終了する。

【0051】

ステップＳ３０１で、処理部２９４は、マイクロフォン３８によって収音したユーザ発話を表すテキストに、特定処理の結果を得るための指示文を追加して、プロンプトを生成する。

【0052】

例えば、「ユーザが以下のように発話しています。〇〇〇。エージェントとして回答してください。」（〇〇〇はユーザ発話である。）というプロンプトを生成する。あるいは、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力をプロンプトに追加し、「これはユーザの心拍を表す生体データと、ユーザの周辺を表す映像データです。また、ユーザが以下のように発話しています。〇〇〇。エージェントとして回答してください。」（〇〇〇はユーザ発話である。）というプロンプトを生成する。

【0053】

ステップＳ３０３で、処理部２９４は、生成したプロンプトを、データ生成モデル５８に入力し、データ生成モデル５８の出力に基づいて、特定処理の結果を取得する。

【0054】

ステップＳ３０４で、出力部２９６は、ネックレス型端末１４に対して特定処理の結果を出力し、特定処理を終了する。

【0055】

［第２の実施形態］
次に、第２の実施形態について上記実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。

【0056】

従来のスポーツ用ウェアラブルデバイスは、ユーザの動作やパフォーマンスをリアルタイムで分析する機能が限定的であり、運動の質を向上させるためのフィードバックが不足していた。また、従来のスポーツ用ウェアラブルデバイス、通常、運動後のデータ解析に依存しており、リアルタイムでのトレーニング最適化が困難であった。したがって、ユーザの運動中にユーザのパフォーマンスをリアルタイムで最適化し、より効果的なトレーニングを実現するための新しいデバイスが求められている。

【0057】

第２の実施形態は、ネックレス型端末１４の装着者であるユーザ２０の周囲の生活環境を表わす環境データと、ユーザ２０の生体データと、装着者の現在位置のデータとに基づいて、データ処理システム１０がユーザ２０に対して運動に対する効果的なフィードバックを提供することを特徴とする。

【0058】

図８は、第２の実施形態に係るネックレス型端末１４が備えるセンサ３９の構成例を示す図である。センサ３９は、ネックレス型端末１４の装着者であるユーザ２０の動作を検出する加速度センサ３９Ａ、ネックレス型端末１４の装着者であるユーザ２０の生体データを検出する皮膚電気反応センサ３９Ｂ、ネックレス型端末１４の装着者であるユーザ２０の外部環境データを取得する環境センサ３９Ｃ、ネックレス型端末１４の装着者であるユーザ２０の現在位置を取得するＧＰＳモジュール３９Ｄを含んで構成される。加速度センサ３９Ａ、皮膚電気反応センサ３９Ｂ、環境センサ３９Ｃ、およびＧＰＳモジュール３９Ｄの出力はデータ収集部１００によって収集される。

【0059】

加速度センサ３９Ａは、ユーザ２０の動きの速度、方向、回転をモニタする。ネックレス型端末１４は、加速度センサ３９Ａにより、運動のフォーム及びバランスをリアルタイムで解析できる。ネックレス型端末１４は、加速度センサ３９Ａにより、スポーツのパフォーマンスの微細な改善点を特定し、フォームの最適化を支援できる。

【0060】

皮膚電気反応センサ３９Ｂは、ユーザ２０のストレスレベルや疲労度をリアルタイムでモニタリングする。ネックレス型端末１４は、皮膚電気反応センサ３９Ｂにより、ユーザの過度な運動や疲労による怪我を未然に防ぐための警告を発することができる。

【0061】

環境センサ３９Ｃは、ネックレス型端末１４の気温、湿度、気圧等の外部環境をモニタリングする。ネックレス型端末１４は、環境センサ３９Ｃにより、モニタリング結果に基づいたトレーニングの調整を提案できる。

【0062】

ＧＰＳモジュール３９Ｄは、ネックレス型端末１４の現在位置を取得する。ネックレス型端末１４は、ＧＰＳモジュール３９Ｄにより、例えばユーザ２０がランニング中のペースや姿勢の改善点をリアルタイムで提示することができる。

【0063】

通信部１０２は、データ収集部１００によって収集したマイクロフォン３８、加速度センサ３９Ａ、皮膚電気反応センサ３９Ｂ、環境センサ３９Ｃ、ＧＰＳモジュール３９Ｄ、及びカメラ４２の各々の出力を、逐次、データ処理装置１２へ送信する。データ処理装置１２は、特定処理部２９０においてデータの解析を行って、ユーザ２０のトレーニングに関するフィードバックを生成する。

【0064】

制御部４６Ａは、データ収集部１００が収集したデータの解析結果を取得してユーザ２０のトレーニングに関するフィードバックを提供する。具体的に、制御部４６Ａは、スピーカ４０からの音声出力として、ユーザ２０に対してリアルタイムでトレーニングに関するフィードバックを提供する。

【0065】

トレーニングに関するフィードバックは、ネックレス型端末１４からデータを受信したデータ処理装置１２の特定処理部２９０に含まれる処理部２９４が生成する。特定処理部２９０の処理部２９４は、ネックレス型端末１４から受信したデータに基づいて、データ生成モデル５８にフィードバックを生成させるためのプロンプトを生成し、生成したプロンプトをデータ生成モデル５８に与える。データ生成モデル５８は、ネックレス型端末１４から受信したデータに基づいたフィードバックを生成する。データ生成モデル５８は、フィードバックを生成する際に、ユーザ２０の運動パフォーマンスやフォーム、ストレスレベルなどを解析してフィードバックに含める。また、データ生成モデル５８は、フィードバックを生成する際に、フォーム改善の指示、休息の提案、励ましのメッセージをフィードバックに含める。処理部２９４は、データ生成モデル５８が生成したフィードバックを受け取ると、出力部２９６にフィードバックをネックレス型端末１４へ出力させる。

【0066】

例えば、処理部２９４は、データ生成モデル５８から「データを解析した結果、５分後に休息を取ることをおすすめします。」という回答を得た場合、５分後に休息を取ることを提案するためのフィードバックを出力部２９６からネックレス型端末１４へ出力させる。また例えば、処理部２９４は、データ生成モデル５８から「データを解析した結果、走るペースが落ちています。ペースを上げるか、休憩を取ることをおすすめします。」という回答を得た場合、走るペースを上げるか、すぐに休憩を取ることを提案するためのフィードバックを出力部２９６からネックレス型端末１４へ出力させる。

【0067】

データ処理装置１２は、ネックレス型端末１４から受信したデータをストレージ３２に蓄積する。処理部２９４は、データ生成モデル５８を用いてデータ蓄積部５４に蓄積されたデータに基づいた長期的なパフォーマンスのトレンドを解析する。処理部２９４は、長期的なパフォーマンスのトレンドの解析結果に基づいて、トレーニングプランの調整や新たな目標の提案を行う。また処理部２９４は、ストレージ３２に蓄積されたデータに基づき、ユーザ２０のトレーニング履歴として視覚化して、ユーザ２０のスマートフォン等の端末に提示する機能を有する。

【0068】

処理部２９４は、データ蓄積部５４に蓄積されたデータに基づいて、ユーザ２０のトレーニングプランを最適化する機能を有する。例えば、処理部２９４は、過去のユーザ２０のデータを解析し、ユーザ２０のトレーニングに関する改善点を特定し、トレーニングの最適化を支援する。より詳細に、ユーザ２０がランニングを行っている場合、ランニングのフォームの改善点を特定し、改善点をネックレス型端末１４に対して提供する。

【0069】

図９は、第２の実施形態に係るデータ処理システム１０の動作を示すシーケンス図である。ネックレス型端末１４は、ステップＳ１０１において、加速度センサ３９Ａ、皮膚電気反応センサ３９Ｂ、環境センサ３９Ｃ、およびＧＰＳモジュール３９Ｄが出力するデータをデータ収集部１００で収集する。

【0070】

ステップＳ１０１に続いて、ネックレス型端末１４は、ステップＳ１０２において、収集したデータをデータ処理装置１２へ送信する。データ処理装置１２への送信は、通信部１０２が実行する。

【0071】

ステップＳ１０２に続いて、データ処理装置１２は、ステップＳ１０３において、ネックレス型端末１４から受信したデータを用いて、ユーザ２０へのフィードバックを生成する。ユーザ２０へのフィードバックの生成は、特定処理部２９０に含まれる処理部２９４が生成する。上述したように、特定処理部２９０の処理部２９４は、ネックレス型端末１４から受信したデータに基づいて、データ生成モデル５８にフィードバックを生成させるためのプロンプトを生成し、生成したプロンプトをデータ生成モデル５８に与える。データ生成モデル５８は、ネックレス型端末１４から受信したデータに基づいたフィードバックを生成する。

【0072】

ステップＳ１０３に続いて、データ処理装置１２は、ステップＳ１０４において、生成したフィードバックをネックレス型端末１４へ送信する。フィードバックのネックレス型端末１４への送信は、出力部２９６が実行する。

【0073】

ステップＳ１０４に続いて、ネックレス型端末１４は、ステップＳ１０５において、データ処理装置１２から受信したフィードバックを、例えば音声メッセージの形式で提示する。

【0074】

第２の実施形態に係る実施形態に係るネックレス型端末１４において実行される処理の流れの一例について説明する。図１０は、第２の実施形態に係るネックレス型端末１４の動作を示すフローチャートである。ネックレス型端末１４の動作を示すフローチャートである。なお、図１０に示す処理は、ユーザ２０がネックレス型端末１４を装着したタイミングで開始されるが、この形態に限定されるものではない。例えば、ユーザ２０による発話による実行開始の指示を受け付けたタイミングや、ネックレス型端末１４の不図示の電源スイッチが投入されたタイミング等に図１０に示す処理を実行開始する形態としてもよい。

【0075】

ステップＳ４００で、データ収集部１００は、上記出力を収集する。具体的には、データ収集部１００は、マイクロフォン３８、加速度センサ３９Ａ、皮膚電気反応センサ３９Ｂ、環境センサ３９Ｃ、ＧＰＳモジュール３９Ｄ、及びカメラ４２の各データを収集する。

【0076】

ステップＳ４０２で、通信部１０２は、収集した上記出力をデータ処理装置１２に送信する。上記出力を受信すると、データ処理装置１２は、上述したように上記応答（本実施形態では、ユーザのトレーニングに関する提案情報）をアクセス元のネックレス型端末１４に送信する。

【0077】

そこで、ステップＳ４０４で、通信部１０２は、上記応答を受信するまで待機し、ステップＳ４０６で、実行部１０４は、受信した応答を用いて、データ処理装置１２からの応答を提示する処理（本実施形態では、ユーザのトレーニングに関する提案情報）を実行する。

【0078】

ステップＳ４０８で、データ収集部１００は、予め定められた終了タイミングが到来したか否かを判定し、否定判定となった場合（ステップＳ４０８；Ｎｏ）はステップＳ４００に戻る一方、肯定判定となった場合（ステップＳ４０８；Ｙｅｓ）は本処理を終了する。なお、本実施形態では、上記終了タイミングとして、ユーザ２０がネックレス型端末１４を外したタイミングを適用しているが、この形態に限定されるものではない。例えば、ユーザ２０による発話による実行終了の指示を受け付けたタイミングや、ネックレス型端末１４の不図示の電源スイッチが開放されたタイミング等を上記終了タイミングとして適用する形態としてもよい。

【0079】

次に、第２の実施形態に係るデータ処理装置１２において実行される処理の流れの一例について説明する。図１１は、第２の実施形態に係るデータ処理装置１２の動作を示すフローチャートである。なお、ここで、データ処理装置１２の入力部２９２は、ネックレス型端末１４から受信したデータの各出力を逐次取得し、データ蓄積部５４に格納しているものとする。

【0080】

ステップＳ５００で、処理部２９４は、予め定められたトリガ条件を満たすか否かを判定する。具体的には、何れかのネックレス型端末１４からデータを受信したことをトリガ条件としてもよい。

【0081】

ステップＳ５００で、トリガ条件を満たす場合には（ステップＳ５００；Ｙｅｓ）、ステップＳ５０２へ進む。一方、ステップＳ５００で、トリガ条件を満たさない場合には（ステップＳ５００；Ｎｏ）、第１特定処理を終了する。

【0082】

ステップＳ５０２で、処理部２９４は、受信したデータに、フィードバックを得るための指示文を追加して、プロンプトを生成する。

【0083】

例えば、処理部２９４は「これはユーザの心拍、血中酸素濃度、体温、湿度、及び血圧を表す生体データと、ユーザの周辺の温度、湿度を表す環境データです。これらのデータから、ユーザのトレーニングの状態を推定し、推定したトレーニングの状態に応じた、ユーザに対するトレーニングに関する提案情報を生成してください。」というプロンプトを生成する。

【0084】

ステップＳ５０４で、処理部２９４は、生成したプロンプトを、データ生成モデル５８に入力し、データ生成モデル５８の出力に基づいて、処理の結果（本実施形態では、ユーザのトレーニングに関する提案情報）を取得する。

【0085】

ステップＳ５０６で、出力部２９６は、データ生成モデル５８によって生成したユーザのトレーニングに関する提案情報を上記応答として、アクセス元のネックレス型端末１４に出力（送信）する。

【0086】

本開示の第２実施形態によれば、ユーザの運動中にユーザのパフォーマンスをリアルタイムで最適化し、より効果的なトレーニングを実現するネックレス型端末１４及びデータ処理装置１２を提供することができる。

【0087】

以上、本開示に係るシステムをデータ処理装置１２の機能を主として説明したが、本開示に係るシステムはサーバに実装されているとは限らない。本開示に係るシステムは、一般的な情報処理システムとして実装されていてもよい。本開示は、例えば、パーソナルコンピュータで動作するソフトウェアプログラム、スマートフォン等で動作するアプリケーションとして実装されてもよい。本開示に係る方法はSaaS(Software as a Service)形式でユーザに対して提供されてもよい。

【0088】

上記実施形態では、１台のコンピュータ２２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、コンピュータ２２を含めた複数のコンピュータによる特定処理に対する分散処理が行われるようにしてもよい。

【0089】

上記実施形態では、ストレージ３２に特定処理プログラム５６が格納されている形態例を挙げて説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、特定処理プログラム５６がＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの可搬型のコンピュータ読み取り可能な非一時的格納媒体に格納されていてもよい。非一時的格納媒体に格納されている特定処理プログラム５６は、データ処理装置１２のコンピュータ２２にインストールされる。プロセッサ２８は、特定処理プログラム５６に従って特定処理を実行する。

【0090】

また、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバ等の格納装置に特定処理プログラム５６を格納させておき、データ処理装置１２の要求に応じて特定処理プログラム５６がダウンロードされ、コンピュータ２２にインストールされるようにしてもよい。

【0091】

なお、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバ等の格納装置に特定処理プログラム５６の全てを格納させておいたり、ストレージ３２に特定処理プログラム５６の全てを記憶させたりしておく必要はなく、特定処理プログラム５６の一部を格納させておいてもよい。

【0092】

特定処理を実行するハードウェア資源としては、次に示す各種のプロセッサを用いることができる。プロセッサとしては、例えば、ソフトウェア、すなわち、プログラムを実行することで、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵが挙げられる。また、プロセッサとしては、例えば、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路が挙げられる。何れのプロセッサにもメモリが内蔵又は接続されており、何れのプロセッサもメモリを使用することで特定処理を実行する。

【0093】

特定処理を実行するハードウェア資源は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせ、又はＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、特定処理を実行するハードウェア資源は１つのプロセッサであってもよい。

【0094】

１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する形態がある。第２に、ＳｏＣ（System-on-a-chip）などに代表されるように、特定処理を実行する複数のハードウェア資源を含むシステム全体の機能を１つのＩＣチップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、特定処理は、ハードウェア資源として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて実現される。

【0095】

更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路を用いることができる。また、上記の特定処理はあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。

【0096】

以上に示した記載内容及び図示内容は、本開示の技術に係る部分についての詳細な説明であり、本開示の技術の一例に過ぎない。例えば、上記の構成、機能、作用、及び効果に関する説明は、本開示の技術に係る部分の構成、機能、作用、及び効果の一例に関する説明である。よって、本開示の技術の主旨を逸脱しない範囲内において、以上に示した記載内容及び図示内容に対して、不要な部分を削除したり、新たな要素を追加したり、置き換えたりしてもよいことは言うまでもない。また、錯綜を回避し、本開示の技術に係る部分の理解を容易にするために、以上に示した記載内容及び図示内容では、本開示の技術の実施を可能にする上で特に説明を要しない技術常識等に関する説明は省略されている。

【0097】

本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

【符号の説明】

【0098】

１０ データ処理システム
１２ データ処理装置
１４ ネックレス型端末
３８ マイクロフォン
３９ センサ
４０ スピーカ
４２ カメラ
４６Ａ 制御部
１００ データ収集部
１０２ 通信部
２９０ 特定処理部
２９２ 入力部
２９４ 処理部
２９６ 出力部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】