特許 7001763 媒体消費に基づいた、コンピューティングデバイスのユーザによって実行される身体活動の識別

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2021-12-28

(45)【発行日】2022-01-20

(54)【発明の名称】媒体消費に基づいた、コンピューティングデバイスのユーザによって実行される身体活動の識別

(51)【国際特許分類】

   G06F 3/01 20060101AFI20220113BHJP

   G16H 20/00 20180101ALI20220113BHJP

【ＦＩ】

G06F3/01 510

G16H20/00

【請求項の数】 15

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2020095307

(22)【出願日】2020-06-01

(65)【公開番号】P2021099772

(43)【公開日】2021-07-01

【審査請求日】2020-09-03

(31)【優先権主張番号】16/725,033

(32)【優先日】2019-12-23

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(73)【特許権者】

【識別番号】502208397

【氏名又は名称】グーグル エルエルシー

【氏名又は名称原語表記】Ｇｏｏｇｌｅ ＬＬＣ

【住所又は居所原語表記】１６００ Ａｍｐｈｉｔｈｅａｔｒｅ Ｐａｒｋｗａｙ ９４０４３ Ｍｏｕｎｔａｉｎ Ｖｉｅｗ， ＣＡ Ｕ．Ｓ．Ａ．

(74)【代理人】

【識別番号】110001195

【氏名又は名称】特許業務法人深見特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】アント・オズタスケント

(72)【発明者】

【氏名】フラビオ・レルダ

【審査官】田川 泰宏

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１８－１６１２３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－１５７１９６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０１６－５１３９９９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０１３－５１３４３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０４－２２４７７６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００６－２３９３９８（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１４／０２５７５３４（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０１８－０９８７６９（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１８／１９４５２３（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｆ ３／０１

Ｇ１６Ｈ ２０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピューティングシステムによって、期間中に前記コンピューティングシステムのユーザによって実行される身体活動を判断するステップと、
前記コンピューティングシステムによって、前記ユーザが前記身体活動を実行した前記期間中に前記ユーザが媒体を消費したかどうかを判断するステップと、
前記ユーザが前記身体活動を実行した前記期間中に前記ユーザが前記媒体を消費したとの判断に応じて、前記コンピューティングシステムによって、前記ユーザによって消費された前記媒体を示すデータに基づいて、前記期間中に前記ユーザによって実行される更新済みの身体活動を判断するステップと、
前記コンピューティングシステムによって、前記更新済みの身体活動を示すデータを出力するステップとを含む、方法。

【請求項2】

前記ユーザによって消費される前記媒体は、前記ユーザによって閲覧されるビデオを含み、前記更新済みの身体活動を判断するステップは、
前記コンピューティングシステムによって、前記期間中に前記ユーザによって閲覧される前記ビデオに関連付けられた身体活動を判断するステップと、
前記コンピューティングシステムによって、前記期間中に前記ユーザによって実行される前記更新済みの身体活動が、前記期間中に前記ユーザによって閲覧された前記ビデオに関連付けられた前記身体活動を含むと判断するステップとを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記更新済みの身体活動を判断するステップは、
前記媒体を示す前記データに基づいて、前記媒体のうち複数の部分について、前記媒体のうち前記複数の部分のそれぞれの部分の間中に前記ユーザによって実行される下位活動を判断するステップを含む、請求項１または２に記載の方法。

【請求項4】

前記ユーザによって実行される前記身体活動を判断するステップは、前記コンピューティングシステムによって、モーションセンサから受取ったセンサデータを用いて身体活動を分類するマシントレーニング型モデルに基づいて、前記ユーザによって実行される前記身体活動を判断するステップを含み、
前記ユーザによって実行される前記更新済みの身体活動を判断したことに応じて、前記コンピューティングシステムによって、受取られた前記センサデータおよび前記更新済みの身体活動に基づいて、前記マシントレーニング型モデルを更新するステップをさらに含む、請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。

【請求項5】

前記期間は第１の期間であり、前記媒体は第１の媒体であり、前記身体活動は第１の身体活動であり、前記方法はさらに、
前記コンピューティングシステムによって、第２の身体活動に関連付けられた第２の媒体を第２の期間中に前記ユーザが消費したと判断するステップと、
前記コンピューティングシステムによって、前記第２の期間中に前記ユーザが前記第２の身体活動を実行したことを示すデータを前記コンピューティングシステムが含んでいるかどうかを判断するステップと、
前記第２の期間中に前記ユーザが前記第２の身体活動を実行したことを示すデータを前記コンピューティングシステムが含まないとの判断に応じて、前記ユーザが前記第２の身体活動を実行したかどうかを確認するように前記ユーザに促すグラフィカルユーザインターフェイスを表示のために出力するステップと、
前記ユーザが前記第２の身体活動を実行したことを示すユーザ入力を示すデータを受取ったことに応じて、前記コンピューティングシステムによって、前記第２の期間中に前記ユーザが前記第２の身体活動を実行したことを示すために前記ユーザに関連付けられたユーザプロファイルを更新するステップとを含む、請求項１から４のいずれか１項に記載の方法。

【請求項6】

前記ユーザが前記第２の身体活動を実行したかどうかを確認するように前記ユーザに促す前記グラフィカルユーザインターフェイスを出力するステップは、前記ユーザがモーションセンサを含む着用可能なコンピューティングデバイスを着用していなかったと判断することにさらに応じている、請求項５に記載の方法。

【請求項7】

前記更新済みの身体活動を示す前記データを出力するステップは、前記ユーザが前記更新済みの身体活動を実行した前記期間中に前記ユーザによって消費される前記媒体を示すデータを出力するステップを含む、請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。

【請求項8】

前記コンピューティングシステムは、前記ユーザによって消費される複数の媒体の各媒体ごとに、前記ユーザがそれぞれの前記媒体を消費した期間を示すユーザプロファイルを含み、前記ユーザが前記身体活動を実行した前記期間中に前記ユーザが媒体を消費したかどうかを判断するステップは、
前記コンピューティングシステムによって、前記ユーザプロファイルに照会して、前記ユーザが前記身体活動を実行した前記期間中に前記ユーザによって消費された媒体を示すデータを前記ユーザプロファイルが含むかどうかを判断するステップを含む、請求項１から７のいずれか１項に記載の方法。

【請求項9】

前記ユーザが前記身体活動を実行した前記期間中に前記ユーザが媒体を消費したかどうかを判断するステップは、
前記コンピューティングシステムによって、マイクロフォンによって取込まれた音声入力データと、それぞれの媒体に関連付けられた指紋のセットとに基づいて、前記ユーザが前記身体活動を実行した前記期間中に前記ユーザが媒体を消費したかどうかを判断するステップを含む、請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。

【請求項10】

前記コンピューティングシステムによって、前記媒体または前記媒体についてのメタデータのうち少なくとも１つにマシントレーニング型モデルを適用することによって前記媒体に関連付けられた１つ以上の身体活動を識別するステップをさらに含む、請求項１から９のいずれか１項に記載の方法。

【請求項11】

前記ユーザが前記身体活動を実行した前記期間中に前記ユーザが前記媒体を消費したとの判断に応じて、前記コンピューティングシステムにより、前記ユーザが前記身体活動を実行した前記期間中に前記ユーザによって消費された前記媒体に基づいて、フィットネス媒体を識別するマシントレーニング型モデルを更新するステップをさらに含む、請求項１から１０のいずれか１項に記載の方法。

【請求項12】

前記ユーザによって消費される前記媒体は、前記ユーザによって閲覧されるビデオを含み、フィットネス媒体を識別する前記マシントレーニング型モデルはさらに、前記ビデオに関連付けられた活動を識別する、請求項１１に記載の方法。

【請求項13】

少なくとも１つのプロセッサと、
命令を含むメモリとを備え、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、請求項１から１２のいずれか１項に記載の方法を実行させる、コンピューティングデバイス。

【請求項14】

請求項１から１２のいずれか１項に記載の方法を実行するための手段を含むコンピューティングシステム。

【請求項15】

命令を含むコンピュータプログラムであって、前記命令は、コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、請求項１から１２のいずれか１項に記載の方法を実行させる、コンピュータプログラム。

【発明の詳細な説明】

【背景技術】

【0001】

背景
コンピューティングデバイスの中には、加速度計または他のセンサを利用して、ユーザがいつ身体的に活動しているかを判断するとともに、ユーザがどのような身体活動を実行しているかを識別するものがある。典型的には、コンピューティングデバイスは、たとえば、ランニング、サイクリングまたはエアロビクスなどの広範囲のタイプの身体活動を、加速度計からのデータを用いて判断することしかできない。さらに、コンピューティングデバイスは、ユーザによって実行される身体活動を不正確に識別することが多い。

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0002】

概要
概して、開示された主題は、コンピューティングシステムが、当該コンピューティングシステムのユーザによって実行される身体活動を識別することを可能にするための技術に関する。コンピューティングシステムは、ユーザによって着用されてユーザの動きおよび／またはユーザの生理的状態を検出する１つ以上のセンサを含む。コンピューティングシステムは、ユーザによって実行される身体活動と、ユーザが身体活動を実行した期間とについて最初の判断を下す。コンピューティングシステムはまた、ユーザが（たとえば、インターネットベースのメディアプラットフォームを介して）どのような媒体を消費したかと、媒体が消費された期間とを示すデータを含む。コンピューティングシステムが身体活動の実行中にもユーザが媒体を消費したと判断する場合、コンピューティングシステムは、媒体に関連付けられた身体活動に基づいて身体活動を更新し得る。たとえば、媒体についてのメタデータは、媒体が特定の身体活動（たとえば、ヨガ）についてのフィットネス媒体（たとえば、練習用ビデオ）であることを示す可能性もある。このような例においては、コンピューティングシステムは、媒体に関連付けられた特定の身体活動をユーザが実行したことを示すためにユーザについてのユーザプロファイルを更新してもよい。

【0003】

ユーザによって消費された媒体を示すデータに加えてセンサデータを利用することで、コンピューティングシステムがユーザによって実行される身体活動をより正確に識別することが可能になり得る。いくつかの事例においては、ユーザによって消費された媒体を示すデータを利用することで、コンピューティングシステムがより詳細なまたは特定的なタイプの身体活動を識別することが可能になり得る。ユーザによって実行される身体活動をより正確に判断するか、またはより特定的な身体活動を識別することにより、コンピューティングシステムが、身体活動中に燃焼されたカロリーをより正確に評価するとともに、場合によっては、ユーザの健康を向上させることが可能になり得る。さらに、ユーザによって実行される身体活動をより正確におよび／またはより特定的に識別することにより、たとえば、身体活動を追跡するユーザプロファイルをユーザが手動で追加または編集する頻度を減らすことによって、ユーザ経験を向上させ得る。

【0004】

一例においては、方法は、コンピューティングシステムによって、期間中に当該コンピューティングシステムのユーザによって実行される身体活動を判断するステップと、当該コンピューティングシステムによって、当該ユーザが当該身体活動を実行した当該期間中に当該ユーザが媒体を消費したかどうかを判断するステップと、当該ユーザが当該身体活動を実行した当該期間中に当該ユーザが当該媒体を消費したとの判断に応じて、当該コンピューティングシステムによって、当該ユーザによって消費された当該媒体を示すデータに基づいて、当該期間中に当該ユーザによって実行される更新済みの身体活動を判断するステップと、当該コンピューティングシステムによって、当該更新済みの身体活動を示すデータを出力するステップとを含む。

【0005】

別の例においては、命令を含む非一時的なコンピュータ読取可能記憶媒体が記載される。当該命令は、実行されると、コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサに、期間中に当該コンピューティングシステムのユーザによって実行される身体活動を判断することと、当該ユーザが当該身体活動を実行した当該期間中に当該ユーザが媒体を消費したかどうかを判断することと、当該ユーザが当該身体活動を実行した当該期間中に当該ユーザが当該媒体を消費したとの判断に応じて、当該ユーザによって消費された当該媒体を示すデータに基づいて、当該期間中に当該ユーザによって実行される更新済みの身体活動を判断することと、当該更新済みの身体活動を示すデータを出力することとを実行させる。

【0006】

別の例においては、コンピューティングシステムが記載される。当該コンピューティングシステムは、少なくとも１つのプロセッサと命令を含むメモリとを含む。当該命令は、当該少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、当該少なくとも１つのプロセッサに、期間中に当該コンピューティングシステムのユーザによって実行される身体活動を判断することと、当該ユーザが当該身体活動を実行した当該期間中に当該ユーザが媒体を消費したかどうかを判断することと、当該ユーザが当該身体活動を実行した当該期間中に当該ユーザが当該媒体を消費したとの判断に応じて、当該ユーザによって消費された当該媒体を示すデータに基づいて、当該期間中に当該ユーザによって実行される更新済みの身体活動を判断することと、当該更新済みの身体活動を示すデータを出力することとを実行させる。

【0007】

別の例においては、システムが記載される。当該システムは、期間中にコンピューティングシステムのユーザによって実行される身体活動を判断するための手段と、当該ユーザが当該身体活動を実行した当該期間中に当該ユーザが媒体を消費したかどうかを判断するための手段と、当該ユーザが当該身体活動を実行した当該期間中に当該ユーザが当該媒体を消費したとの判断に応じて、当該ユーザによって消費された当該媒体を示すデータに基づいて、当該期間中に当該ユーザによって実行される更新済みの身体活動を判断するための手段と、当該更新済みの身体活動を示すデータを出力するための手段とを含む。

【0008】

１つ以上の例の詳細は添付の図面および以下の記載において説明される。開示の他の特徴、目的および利点は以下の記載、添付の図面および添付の特許請求の範囲から明らかになるだろう。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本開示の１つ以上の局面に従った、ユーザによって実行される身体活動を識別するコンピューティングシステムの例を示す概念図である。

【図2】本開示の１つ以上の局面に従った、ユーザによって実行される身体活動を識別するコンピューティングシステムの例を示すブロック図である。

【図3】本開示の１つ以上の局面に従った、ユーザによって実行される身体活動を識別するコンピューティングシステムの例によって実行される動作の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】

【0010】

詳細な説明
図１は、本開示の１つ以上の局面に従った、ユーザによって実行される身体活動を識別するコンピューティングシステム１００の例を示す概念図である。図１の例においては、システム１００は、互いに通信可能に連結されているコンピューティングデバイス１１０およびコンピューティングシステム１１７を含む。

【0011】

コンピューティングデバイス１１０はネットワーク１１６を介してコンピューティングシステム１１７と通信し得る。ネットワーク１１６は、コンピューティングシステムとサーバとコンピューティングデバイスとの間でデータを送信するための任意のパブリックまたはプライベートの通信ネットワークを表わす。ネットワーク１１６は、無線ネットワーク（たとえば、セルラー式、ＷｉＦｉ（登録商標）および／もしくは他の無線ネットワーク）、有線ネットワーク（たとえば、ローカルエリアネットワーク（local area network：ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（wide area network：ＷＡＮ）、インターネットなど）、または他の如何なるタイプの通信ネットワークであってもよい。ネットワーク１１６は、１つ以上のネットワークハブ、ネットワークスイッチ、ネットワークルータまたは他のネットワーク設備を含んでいてもよく、これらは、動作可能に相互結合されることにより、コンピューティングデバイス１１０とコンピューティングシステム１１７との間で情報を交換できるようにする。コンピューティングデバイス１１０およびコンピューティングシステム１１７は、任意の好適な通信技術を用いてネットワーク１１６を介してデータを送受信し得る。コンピューティングデバイス１１０およびコンピューティングシステム１１７は、それぞれのネットワークリンクを用いてネットワーク１１６に動作可能に結合されてもよい。コンピューティングデバイス１１０およびコンピューティングシステム１１７をネットワーク１１６に結合するリンクは、イーサネット（登録商標）、ＡＴＭ、または他のタイプのネットワーク接続であってもよく、このような接続は無線接続および／または有線接続であってもよい。

【0012】

コンピューティングシステム１１７は、１つ以上のデスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、メインフレーム、サーバ、クラウドコンピューティングシステムなどの任意のコンピューティングシステムを表わす。コンピューティングデバイス１１０は、ラップトップコンピュータ、スマートフォン、タブレット、スマートウォッチ（smartwatch）、（活動トラッカーもしくは活動モニタとも称される）フィットネストラッカー、ヘッドホン、または任意のタイプの携帯型コンピューティングデバイスなどの、任意のタイプのコンピューティングデバイスであり得る。コンピューティングデバイス１１０および／またはコンピューティングシステム１１７の付加的な例は、他のモバイルデバイスおよび非モバイルデバイス、たとえば、デスクトップコンピュータ、テレビ、携帯情報端末（personal digital assistant：ＰＤＡ）、携帯型および非携帯型ゲーミングシステム、デジタルメディアプレイヤもしくはマイクロコンソール、電子ブックリーダ、モバイル用テレビプラットフォーム、自動車ナビゲーションおよび娯楽システム、または、他の任意のタイプの着用可能および着用不可能なモバイル型もしくは非モバイル型のコンピューティングデバイスを含む。

【0013】

コンピューティングデバイス１１０は存在感知ディスプレイ（presence-sensitive display：ＰＳＤ）１１２を含み得る。コンピューティングデバイス１１０のＰＳＤ１１２は、コンピューティングデバイス１１０のためのそれぞれの入力デバイスおよび／または出力デバイスとして機能し得る。ＰＳＤ１１２はさまざまな技術を用いて実現され得る。たとえば、ＰＳＤ１１２は、存在感知入力スクリーン、たとえば、抵抗タッチスクリーン、表面弾性波タッチスクリーン、静電容量タッチスクリーン、投影型静電容量タッチスクリーン、圧力感知スクリーン、音響パルス認識タッチスクリーンなど、または別の存在感知ディスプレイ技術を用いる入力デバイスとして機能し得る。ＰＳＤ１１２は、コンピューティングデバイス１１０のユーザからの入力を検出し得る。たとえば、ＰＳＤ１１２は、（たとえば、ユーザが、指またはスタイラスでＰＳＤ１１２に触れるかまたはＰＳＤ１１２の表面のしきい値距離内で指またはスタイラスを動かすことで）ＰＳＤ１１２のしきい値距離でまたは当該しきい値距離内で実行される１つ以上のジェスチャを検出し得る。

【0014】

ＰＳＤ１１２は、１つ以上の任意のディスプレイデバイスを使用して出力（たとえば、ディスプレイ）デバイスとしても機能し得る。１つ以上の任意の出力デバイスの例として、コンピューティングデバイス１１０のユーザに可視情報を出力することができる液晶ディスプレイ（liquid crystal display：ＬＣＤ）、ドットマトリックスディスプレイ、発光ダイオード（light emitting diode：ＬＥＤ）ディスプレイ、有機発光ダイオード（organic light-emitting diode：ＯＬＥＤ）ディスプレイ、ｅ－インク、または、同様のモノクロディスプレイもしくはカラーディスプレイが挙げられる。ＰＳＤ１１２は、コンピューティングデバイス１１０によって提供される機能に関連付けられ得るユーザインターフェイス（たとえば、グラフィカルユーザインターフェイス１１５）として情報を（たとえば、ユーザに対して）出力し得る。たとえば、ＰＳＤ１１２は、コンピューティングデバイス１１０において実行されるかまたはコンピューティングデバイス１１０からアクセス可能であるコンピューティングプラットフォーム、オペレーティングシステム、アプリケーションおよび／またはサービスのアプリケーションモジュールまたは他の特徴に関連するさまざまなユーザインターフェイスを表示してもよい。

【0015】

いくつかの例においては、コンピューティングデバイス１１０は１つ以上のセンサ１１４を含む。センサ１１４は、コンピューティングデバイス１１０が経験する動きを示すモーションデータを生成するように構成された１つ以上のモーションセンサを含み得る。モーションセンサの例は、中でも、加速度計、ジャイロスコープおよび磁力計を含む。付加的には、または代替的には、センサ１１４は、ユーザの生理的状態を示す生理的データを生成するように構成された生理学的センサを含んでいてもよい。生理学的センサの例は、特に、心拍数センサ、温度センサ、呼吸センサ、汗センサを含む。付加的には、または代替的には、センサ１１４は、モーションセンサおよび生理学的センサ以外のセンサを含み得る。たとえば、センサ１１４は、ユーザの身体上に装着する必要なしに活動を捕捉することのできるカメラ、マイクロフォンまたは他の任意のタイプのセンサを含んでいてもよい。センサ１１４は、それぞれのセンサ１１４によって生成されるセンサデータ（たとえば、モーションデータおよび／または生理的データ）を出力し得る。

【0016】

コンピューティングデバイス１１０は、活動識別モジュール（activity identification module：ＡＩＭ）１２２Ａおよび媒体消費認識モジュール（media consumption recognition module：ＭＣＲＭ）１２４Ａを含み得る。コンピューティングシステム１１７はＡＩＭ１２２Ｂ、ＭＣＲＭ１２４Ｂおよび媒体分類モジュール（media classification module：ＭＣＭ）１２６を含み得る。ＡＩＭ１２２ＡおよびＡＩＭ１２２Ｂを活動識別モジュール１２２またはＡＩＭ１２２と総称することもある。同様に、ＭＣＲＭ１２４ＡおよびＭＣＲＭ１２４ＢをＭＣＲＭ１２４と総称することもある。モジュール１２２、１２４および１２６は、コンピューティングデバイス１１０およびコンピューティングシステム１１７において常駐しているおよび／または実行されるソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、またはハードウェアとソフトウェアとファームウェアとの組合せ用いて、記載された動作を実行し得る。コンピューティングデバイス１１０およびコンピューティングシステム１１７は、複数のプロセッサまたは複数のデバイスでモジュール１２２、１２４および１２６を実行してもよい。コンピューティングデバイス１１０およびコンピューティングシステム１１７は、基礎となるハードウェア上で実行される仮想マシンとしてモジュール１２２、１２４および１２６を実行してもよい。モジュール１２２、１２４および１２６は、オペレーティングシステムまたはコンピューティングプラットフォームの１つ以上のサービスを実行してもよい。モジュール１２２、１２４および１２６は、コンピューティングプラットフォームのアプリケーション層において１つ以上の実行可能プログラムとして実行されてもよい。

【0017】

ＡＩＭ１２２は、センサデータに少なくとも部分的に基づいてコンピューティングデバイス１１０のユーザによって実行される身体活動を判断し得る。身体活動の例は、中でも特に、ランニング、ウォーキング、ヨガ、キックボクシング、ウェイトリフティング、水泳を含む。いくつかの例においては、ユーザによって実行される身体活動を判断するために、ＡＩＭ１２２は、身体活動（たとえば、ランニング、ウォーキング、ヨガ、キックボクシング、ウェイトリフティング、水泳など）のタイプを判断し得る。いくつかの例においては、ＡＩＭ１２２はさらに、身体活動を、身体活動のタイプおよび身体活動のタイプの１つ以上の属性（たとえば、４５秒間のヨガストレッチ、ジョギングペース、１０回の腕立て伏せなど）として判断してもよい。本開示の全体を通じて記載される例においては、コンピューティングデバイス１１０および／またはコンピューティングシステム１１７は、データを分析するための明確な許可をコンピューティングデバイス１１０のユーザから受取った場合にのみ、コンピューティングデバイス１１０および／またはコンピューティングデバイス１１０のユーザに関連付けられたデータを分析する。たとえば、以下に記載される状況においては、コンピューティングデバイス１１０および／またはコンピューティングシステム１１７がユーザに関連付けられたデータを収集できるようになるかまたは利用し得る前に、コンピューティングデバイス１１０および／もしくはコンピューティングシステム１１７のプログラムまたは特徴がユーザデータ（たとえば、ユーザの現在の位置、運動、生理的状態などについての情報）を収集して利用することができるかどうかを制御するよう入力するための機会、または、コンピューティングデバイス１１０および／もしくはコンピューティングシステム１１７がユーザに関連し得る内容を受取り得るか否かおよび／もしくは当該内容をどのように受取り得るかを規定する機会がユーザに与えられ得る。

【0018】

加えて、特定の情報は、個人を識別できる情報が削除されるように、コンピューティングデバイス１１０および／またはコンピューティングシステム１１７によって格納または使用される前に、１つ以上の方法で処理され得る。たとえば、ユーザの身元は、当該ユーザの個人を識別できる情報が判断できなくなるように処理されてもよく、または、ユーザの地理的位置は、ユーザの特定の位置が判断できなくなるように位置情報が（都市、ＺＩＰコードまたは州レベルなどに）一般化されてもよい。したがって、ユーザは、ユーザについての情報がどのようにコンピューティングデバイス１１０および／またはコンピューティングシステム１１７によって収集されて利用されるかを制御し得る。

【0019】

ＡＩＭ１２２は、１つ以上のモデル１３８Ａまたは１３８Ｂ（総称してモデル１３８）をセンサデータに適用することによってユーザによって実行される身体活動を識別し得る。モデル１３８は機械学習アルゴリズムによってトレーニングされ得る。機械学習アルゴリズムの例は、中でも、ニューラルネットワーク、ｋ－近傍法、サポートベクトルマシンを含む。一例においては、ＡＩＭ１２２は、複数の期間の各期間中に生成されたモーションデータおよび／または生理的データにモデル１３８のうち１つ以上を適用して、それぞれの期間中にユーザによって実行される身体活動を識別してもよい。ＡＩＭ１２２は、各期間中に実行される身体活動を示すとともに身体活動が実行された期間を示す身体活動データを、ユーザプロファイル１３４Ａおよび／または１３４Ｂ（総称してユーザプロファイル１３４）内に格納してもよい。一例においては、ＡＩＭ１２２Ａは、モデル１３８Ａをセンサデータに適用することによって身体活動を識別するとともに、ユーザが身体活動を実行したことを示すデータをユーザプロファイル１３４Ａまたは１３４Ｂ内に格納する。このような一例においては、ＡＩＭ１２２Ｂは、身体活動を示すデータをコンピューティングデバイス１１０から受取ることによって、および／または、ユーザプロファイル１３４Ａもしくは１３４Ｂに照会することによって、身体活動を判断してもよい。別の例においては、ＡＩＭ１２２Ｂは、コンピューティングデバイス１１０からモーションデータを受取り、１つ以上のモデル１３８Ｂをモーションデータに適用することによって身体活動を判断する。

【0020】

いくつかの例においては、ＡＩＭ１２２は、コンピューティングデバイス１１０のユーザによって実行される身体活動を識別するためにさまざまな活動認識アルゴリズムを利用し得る。たとえば、ＡＩＭ１２２は、消費された媒体に基づいてアルゴリズムを選択してもよい。一例として、ヨガのビデオが鑑賞されているとの判断に応じて、ＡＩＭ１２２は、ヨガ特有の活動検出アルゴリズム（たとえば、モデル１３８のヨガ特有のモデル）を選択してもよい。

【0021】

本開示の技術に従うと、コンピューティングデバイス１１０および／またはコンピューティングシステム１１７は、所与の期間中にユーザによって消費された媒体に基づいて、当該所与の期間中にユーザによって実行される更新済みの活動を判断してもよい。ＭＣＲＭ１２４は、ユーザが或る期間中に媒体を消費したかどうかを判断し得る。いくつかのシナリオにおいては、ＭＣＲＭ１２４は、当該期間中にコンピューティングデバイス１１０が媒体を出力したとの判断に応じて、ユーザが媒体を消費したと判断する。たとえば、コンピューティングデバイス１１０は、コンピューティングデバイス１１０のＰＳＤ１１２および／またはスピーカを介して媒体（たとえば、映像または音楽）を出力し得る。一例においては、コンピューティングデバイス１１０は、媒体データストア１３６Ａ内にローカルに媒体を格納してもよい。別の例においては、コンピューティングデバイス１１０は別のコンピューティングデバイスから受取った媒体を出力する。たとえば、所与の期間中、コンピューティングデバイス１１０は、他のアプリケーションのウェブブラウザを実行し、媒体ホスティングサービスまたは媒体コンテンツディストリビュータ（たとえば、コンピューティングシステム１１７の媒体データストア１３６Ｂ）からインターネット上で配信されるフィットネス媒体（たとえば、練習用ビデオ）を出力してもよい。

【0022】

付加的には、または代替的には、ＭＣＲＭ１２４は、コンピューティングデバイス１１０以外のデバイス、たとえば、媒体を出力するように構成された別のコンピューティングデバイス、テレビ、サウンドシステム、または他の任意のシステムなど、によって出力された媒体をユーザが消費したかどうかを判断してもよい。たとえば、ユーザは（たとえば、彼／彼女の自宅、ジムなどで）テレビで練習用ビデオを鑑賞するかまたは無線で音楽を聞く可能性もある。一例においては、ＭＣＲＭ１２４は、入力構成要素（たとえば、コンピューティングデバイス１１０のＰＳＤ１１２および／またはマイクロフォン）から入力データを受取って、入力データを媒体ファイルの指紋と比較してもよい。たとえば、入力データは、コンピューティングデバイス１１０のマイクロフォンから受取った音声入力データを含み得る。このような例においては、ＭＣＲＭ１２４は、音声入力データの指紋が媒体データストア１３６に格納されている媒体の指紋（または、媒体データストア１３６に格納されている１セットの指紋）と一致するとの判断に応じて、或る期間中にユーザが媒体（たとえば歌または映像）を消費したと判断してもよい。

【0023】

ユーザが媒体を消費したとの判断に応じて、ＭＣＲＭ１２４は、媒体に関連付けられた媒体消費データを含めるようにユーザプロファイル１３４を更新し得る。いくつかの事例においては、媒体消費データは、媒体（たとえば、タイトル、アーティストなど）と、媒体が消費された期間（たとえば、コンピューティングデバイス１１０が媒体の出力を開始した開始時間とコンピューティングデバイス１１０が媒体の出力を停止した終了時間とを示すデータ）とを識別するデータを含む。

【0024】

ＡＩＭ１２２は、ユーザが身体活動を実行した期間中にコンピューティングデバイス１１０のユーザが媒体を消費したかどうかを判断し得る。一例においては、ＡＩＭ１２２は、ユーザプロファイル１３４に照会することで、ユーザが身体活動を実行した同じ期間中にユーザが媒体を消費したことを示すデータがユーザについての媒体消費データに含まれているかどうかを判断してもよい。たとえば、ＡＩＭ１２２は、ユーザが媒体を消費した開始時間および／または終了時間をユーザが身体活動を実行した開始時間および／または終了時間と比較して、当該時間の少なくとも一部が部分的に重複しているかどうかを判断してもよい。このような例においては、ＡＩＭ１２２は、ユーザが媒体を消費した期間の少なくとも一部が、ユーザが身体活動を実行した期間と部分的に重複しているとの判断に応じて、ユーザが身体活動を実行した期間中に当該ユーザが媒体を消費したと判断してもよい。

【0025】

ユーザが身体活動を実行した期間中にユーザが媒体を消費したとの判断に応じて、ＡＩＭ１２２は、同じ期間中に消費された媒体に基づいて、ユーザによって実行される更新済みの身体活動を判断し得る。コンピューティングシステム１１７および／またはコンピューティングデバイス１１０は、さまざまな身体活動をさまざまな媒体に関連付けるデータを媒体データストア１３６内に格納し得る。いくつかの例においては、コンピューティングシステム１１７および／またはコンピューティングデバイス１１０は、特定の媒体に関連付けられた身体活動を示すデータを媒体の出版者または製作者から受取る。一例として、ビデオ出版者は、コンピューティングシステム１１７にビデオをアップロードし得るとともに、アップロード時にビデオに関連付けられている１つ以上の身体活動を識別するメタデータを含め得る。

【0026】

ＭＣＭ１２６は、媒体を受取ったことに応じて、媒体に関連付けられた身体活動を自動的に判断し得る。たとえば、ＭＣＭ１２６は、モデル１３８（たとえば、マシントレーニング型モデル）のうち１つ以上を媒体および／または当該媒体に関連付けられたメタデータに適用して、媒体に関連付けられた身体活動を判断してもよい。メタデータの例は、中でも、媒体のタイトルおよび解説、媒体の作者、出版者または製作者を含む。媒体に関連付けられた身体活動を判断したことに応じて、ＭＣＭ１２６は媒体を１つ以上の身体活動に自動的に関連付け得る。すなわち、ＭＣＭ１２６は、媒体をさまざまな身体活動に関連付けるデータを媒体データストア１３６内に格納し得る。

【0027】

いくつかの事例においては、ＡＩＭ１２２は、媒体データストア１３６に照会することによって更新済みの身体活動を判断する。一事例においては、媒体はビデオを含み、ＡＩＭ１２２は、媒体データストア１３６に照会することで、期間中にユーザによって閲覧されたビデオに関連付けられている１つ以上の身体活動を判断する。

【0028】

ＡＩＭ１２２は、ユーザによって消費された媒体に基づいて、ユーザによって実行される１つ以上の下位活動を判断し得る。たとえば、媒体データストア１３６は、広範囲の活動（たとえば、エアロビクス、ランニングなど）および少なくとも１つのより詳細な下位活動に媒体を関連付けるデータを含み得る。一例においては、媒体は、エアロビクスといった広範囲の活動と、中でも、腕立て伏せ、腹筋および挙手跳躍運動などの複数の下位活動に関連付けられてもよい。別の例においては、媒体は、ランニングといった広範囲の活動と、軽いジョギング、過酷なジョブおよび短距離走（たとえば、ファルトレクと称されるこれらの組合せ）などの複数の下位活動とに関連付けられてもよい。いくつかの事例においては、ＡＩＭ１２２は、（たとえば、ユーザが全媒体を消費したとの判断に応じて）媒体に関連付けられた下位活動の各々をユーザが実行したと判断する。いくつかの事例においては、下位活動は媒体のそれぞれの部分に関連付けられている。このような実例においては、ＡＩＭ１２２は、媒体のうちどの部分をユーザが消費したのかを判断することによって、下位活動のうちどれをユーザが実行したかを判断してもよい。ＡＩＭ１２２は、いくつかの例においては、媒体の指紋に基づいて、および／または、媒体のうちユーザによって消費された部分のタイムスタンプに基づいて、媒体のどの部分をユーザが消費したかを判断し得る。たとえば、ＡＩＭ１２２は、ユーザがビデオのうち最初の３０分（０：００：００から０：３０：００）を見たことを示すタイムスタンプを受取って、媒体データストア１３６に照会することによってビデオのその部分に関連付けられる下位活動を判断してもよい。

【0029】

或る期間中にユーザによって消費された媒体に関連付けられた１つ以上の更新済みの身体活動を判断したことに応じて、ＡＩＭ１２２は、更新済みの身体活動を示すデータを出力し得る。たとえば、ＡＩＭ１２２は、ユーザが更新済みの身体活動を実行したことを示すために、ユーザプロファイル１３４内の身体活動データを更新することによって、更新済みの身体活動を示すデータを出力してもよい。

【0030】

いくつかの例においては、ＡＩＭ１２２は、出力デバイスを介して、更新済みの身体活動を示すデータを出力する。図１の例においては、コンピューティングデバイス１１０のＡＩＭ１２２Ａは、身体活動（たとえばキックボクシング）と、ユーザが身体活動を実行した期間と、同じ期間中に消費された媒体とを識別するデータを含むグラフィカルユーザインターフェイス（graphical user interface：ＧＵＩ）１１５を、ＰＳＤ１１２を介して出力する。

【0031】

いくつかの例においては、ＡＩＭ１２２は、更新済みの身体活動に基づいて１つ以上のユーザ健康指標を判断する。健康指標の例は、特に、推定燃焼カロリー、推定重量を含む。たとえば、ＡＩＭ１２２は、ユーザが更新済みの身体活動を実行した期間中に燃焼したカロリーの推定数値を判断してもよい。更新済みの身体活動を判断することで、ＡＩＭ１２２が、ユーザによって消費されたカロリーの数値をより正確に推定することが可能になり得る。

【0032】

ＡＩＭ１２２は、センサデータおよび／または媒体消費データに基づいて１つ以上のモデル１３８を更新し得る。いくつかの例においては、モデル１３８は、センサデータを用いて身体活動を分類するマシントレーニング型モデルを含む。このような例においては、ＡＩＭ１２２は、ユーザによって実行される更新済みの身体活動を判断したことに応じて、ユーザの身体活動実行中に生成されたセンサデータに基づいて、身体活動を分類するモデルを更新するかまたは再度トレーニングしてもよい。

【0033】

いくつかのシナリオに従うと、モデル１３８は、媒体をフィットネス媒体として識別するマシントレーニング型モデルを含む。ＡＩＭ１２２は、ユーザが身体活動を実行している期間中にユーザが媒体を消費したとの判断に応じて、フィットネス媒体を識別するマシントレーニング型モデルを更新し得る。たとえば、ＡＩＭ１２２は、期間中にユーザによって消費された媒体がフィットネス媒体であることを示すために媒体データストア１３６を更新し、媒体データストア１３６内の更新済みのデータに基づいて複数のモデル１３８のうちモデルを更新するかまたは再度トレーニングすることにより、モデル１３８によって、身体活動に関連付けられた媒体の識別を向上させ得る。このようにして、ＡＩＭ１２２は、コンピューティングシステム１１７および／またはコンピューティングデバイス１１０が、個々の媒体にラベル付けするかまたは個々の媒体を分類してモデル１３８を更新することで、付加的な媒体内容を分類することを可能にし得る。これらの技術は、媒体の内容に関わらず（たとえば、媒体が、ビデオ、歌、教育用フィットネスビデオ、毎分ビート数（beats per minute：ＢＰＭ）の高いサウンドトラック付きの抽象的なビデオなどであるかどうかに関わらず）、トレーニング中に用いられている媒体を識別することを可能にし得る。大きなユーザ集合からのデータに基づいてフィットネス媒体を識別するマシントレーニング型モデルを更新することで、分類に対する信頼度を高め得るとともに、ＡＩＭ１２２が身体活動のタイプまたは活動の強度を分類することが可能となり得る。

【0034】

いくつかのシナリオにおいては、フィットネス媒体を識別するモデルはさらに、上述のように、フィットネス媒体に関連付けられた１つ以上の活動を識別する。このようなシナリオにおいては、ＡＩＭ１２２は、所与の期間中に媒体を消費している間にユーザによって実行された活動に基づいて、フィットネス媒体とこのような媒体に関連付けられた活動とを識別するモデルを再度トレーニングしてもよい。いくつかの事例においては、フィットネス媒体を識別するモデルはさらに、フィットネス媒体における身体活動またはフィットネス運動の開始点および／または終了点を識別する。

【0035】

このようにして、開示の技術は、コンピューティングシステムが、ユーザによって実行される身体活動をより正確に識別すること、および／または、より多くの下位身体活動を識別することを可能にし得る。ユーザによって実行される身体活動をより正確に判断することによって、および／または、ユーザによって実行されるより特定的な下位活動を判断することによって、コンピューティングシステムは、身体活動中に燃焼したカロリーをより正確に評価し得るとともに、場合によっては、ユーザの健康を向上させ得る。さらに、身体活動をより正確におよび／またはより特定的に判断することによって、コンピューティングシステムは、ユーザが、身体活動を追跡するユーザプロファイルを手動で追加するかまたは編集する頻度を減らしてもよく、これにより、ユーザ経験を向上させ得る。

【0036】

コンピューティングデバイス１１０またはコンピューティングシステム１１７のうちの１つによって上述のように実行されている間、本開示の技術のいずれかが、コンピューティングデバイス１１０またはコンピューティングシステム１１７において実行され得る。同様に、いくつかの例においては、本開示の技術はすべて、コンピューティングデバイス１１０またはコンピューティングシステム１１７のうちの１つによって実行されてもよい。

【0037】

図２は、本開示の１つ以上の局面に従った、ユーザによって実行される身体活動のタイプを判断するコンピューティングデバイスの例を示すブロック図である。コンピューティングシステム２１７は図１のコンピューティングシステム１１７のより詳細な例である。図２は、コンピューティングシステム２１７の唯一の特定の例を示しており、コンピューティングシステム２１７の他の多くの例は他の事例において用いられ得るとともにコンピューティングシステム２１７の例に含まれるコンポーネントのサブセットを含み得るか、または、図２に示されない付加的なコンポーネントを含み得る。

【0038】

図２の例に示されるように、コンピューティングシステム２１７は、１つ以上のプロセッサ２３０、１つ以上の通信ユニット２４６および１つ以上のストレージコンポーネント２４８を含む。コンピューティングシステム２１７のストレージコンポーネント２４８は、ＡＩＭ２２２、ＭＣＲＭ２２４、ＭＣＭ２２６、ユーザプロファイル２３４、媒体データストア２３６、およびモデル２３８を含む。

【0039】

通信チャネル２４９は、コンポーネント間通信のために（物理的に、通信可能に、および／または、動作可能に）コンポーネント２３０、２４６および／または２４８の各々を相互に接続し得る。いくつかの例においては、通信チャネル２４９は、システムバス、ネットワーク接続、１つ以上のプロセス間通信データ構造、または、データ（情報とも称される）を伝達するための他の任意のコンポーネントを含み得る。

【0040】

コンピューティングシステム２１７の１つ以上の通信ユニット２４６は、データの送信および／または受信によって外部のデバイスと通信し得る。たとえば、コンピューティングシステム２１７は、通信ユニット２４６のうち１つ以上を用いて、セルラー式無線ネットワークなどの無線ネットワーク上で無線信号を送信および／または受信してもよい。いくつかの例においては、通信ユニット２４６は、全地球測位システム（Global Positioning System：ＧＰＳ）ネットワークなどの衛星ネットワーク上で衛星信号を送信および／または受信してもよい。通信ユニット２４６の例は、ネットワークインターフェイスカード（たとえばイーサネットカードなど）、光トランシーバ、無線周波数トランシーバ、ＧＰＳレシーバ、または、情報を送信および／または受信することのできる任意の他のタイプのデバイスを含む。通信ユニット２４６の他の例は、短波無線通信（たとえば、ＮＦＣ、（ＢＬＥを含む）Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））、ＧＰＳ、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、および、モバイルデバイスにおいて見出されるＷｉＦｉ無線、さらには、ユニバーサルシリアルバス（universal serial bus：ＵＳＢ）コントローラなどを含み得る。

【0041】

コンピューティングシステム２１７内の１つ以上のストレージコンポーネント２４８は、コンピューティングシステム２１７の動作中の処理についての情報を格納し得る（たとえば、コンピューティングシステム２１７は、コンピューティングシステム２１７での実行中にモジュール２２２、２２４および２２６によってアクセスされるデータを格納し得る）。いくつかの例においては、ストレージコンポーネント２４８は一時的メモリーであって、これは、ストレージコンポーネント２４８の主目的が長期的な格納ではないことを意味している。コンピューティングシステム２１７上のストレージコンポーネント２４８は、揮発性メモリとして情報を短期的に格納するように構成されている可能性もあり、このため、電源がオフにされた場合、格納された内容を保存しない可能性もある。揮発性メモリの例は、ランダムアクセスメモリ（random access memory：ＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（dynamic random access memory：ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（static random access memory：ＳＲＡＭ）、および当該技術において公知の他の形態の揮発性メモリを含む。

【0042】

ストレージコンポーネント２４８はまた、いくつかの例においては、１つ以上のコンピュータ読取可能記憶媒体を含む。ストレージコンポーネント２４８は、いくつかの例においては、１つ以上の非一時的なコンピュータ読取可能記憶媒体を含む。ストレージコンポーネント２４８は、揮発性メモリによって一般的に格納されるよりも多くの情報を格納するように構成されてもよい。ストレージコンポーネント２４８はさらに、不揮発性メモリ空間として情報を長期的に格納するために構成されてもよく、電源オン／オフのサイクル後に情報を保存し得る。不揮発性メモリの例は、磁気ハードディスク、光ディスク、フラッシュメモリ、または、電気的にプログラム可能なメモリ（electrically programmable memory：ＥＰＲＯＭ）もしくは電気的に消去可能でプログラム可能なメモリ（electrically erasable and programmable memory：ＥＥＰＲＯＭ）の形態を含む。ストレージコンポーネント２４８は、モジュール２２２、２２４および２２６に関連付けられたプログラム命令および／または情報（たとえば、データ）を格納し得る。ストレージコンポーネント２４８は、モジュール２２２、２２４および２２６、ユーザプロファイル２３４、媒体データストア２３６ならびにモデル２３８に関連付けられたデータまたは他の情報を格納するように構成されたメモリを含み得る。

【0043】

１つ以上のプロセッサ２３０は、コンピューティングシステム２１７に関連付けられた機能を実現してもよく、および／またはコンピューティングシステム２１７に関連付けられた命令を実行してもよい。プロセッサ２３０の例は、アプリケーションプロセッサ、ディスプレイコントローラ、補助プロセッサ、１つ以上のセンサハブ、および、プロセッサ、処理ユニットまたは処理デバイスとして機能するように構成された任意の他のハードウェアを含む。モジュール２２２、２２４および２２６は、コンピューティングシステム２１７のさまざまな作用、動作または機能を実行するようにプロセッサ２３０によって動作可能であり得る。たとえば、コンピューティングシステム２１７のプロセッサ２３０は、ストレージコンポーネント２４８によって格納された命令を検索して実行してもよい。これら命令は、この明細書中に記載されておりモジュール２２２、２２４および２２６に起因する動作をプロセッサ２３０に実行させるものである。これら命令は、プロセッサ２３０によって実行されると、コンピューティングシステム２１７に情報をストレージコンポーネント２４８内に格納させ得る。

【0044】

ＡＩＭ２２２、ＭＣＲＭ２２４およびＭＣＭ２２６はそれぞれ、図１のＡＩＭ１２２、ＭＣＲＭ１２４およびＭＣＭ１２６の機能をすべて含んでいてもよく、同様の動作を実行してもよい。ユーザプロファイル２３４は、図１のユーザプロファイル１３４と同様のデータを含み得る。同様に、モデル２３８は、図１のモデル１３８と同様のデータを含み得る。

【0045】

いくつかの例においては、コンピューティングシステム２１７は媒体データストア２３６に媒体を格納し得る。たとえば、コンピューティングシステム２１７は、媒体の媒体出版者または製作者から媒体を受取って、媒体データストア２３６において媒体をホストし得る。一例として、コンピューティングシステム２１７は、媒体ホスティングサービスを含んでいてもよく、媒体データストア２３６から他のコンピューティングデバイス（たとえば、図１のコンピューティングデバイス１１０）に媒体を出力して、コンピューティングデバイスのユーザらが媒体を消費することを可能にし得る。

【0046】

いくつかの例においては、ＭＣＭ２２６は、媒体に関連付けられた１つ以上の身体活動を判断する。たとえば、ＭＣＭ２２６は、媒体出版者または製作者から、媒体に関連付けられた身体活動を示すデータを受取ってもよい。別の例においては、モデル２３８の１つ以上が、（たとえば、媒体がフィットネス媒体を含むかどうかを判断するようにトレーニングされることに加えて）媒体に関連付けられた活動を識別するようにトレーニングされてもよい。このような例においては、ＭＣＭ２２６は、媒体および／または当該媒体に関連付けられたメタデータにモデル２３８のうちの１つを適用して、媒体に関連付けられた１つ以上の身体活動を識別してもよい。媒体が身体活動を実演するかまたはユーザに身体活動を実行するように命じる場合、身体活動は媒体に関連付けられている可能性がある。媒体に関連付けられた身体活動を判断したことに応じて、ＭＣＭ２２６は、媒体データストア２３６内の１つ以上の身体活動に媒体を自動的に関連付けてもよい。

【0047】

ＭＣＲＭ２２４は、ユーザが媒体を消費したかどうかを判断し得る。データを分析するための明確なユーザ許可をＭＣＲＭ２２４が受取った場合にのみ、ＭＣＲＭ２２４は、ユーザおよび／または当該ユーザに関連付けられたコンピューティングデバイス（たとえば、図１のコンピューティングシステム２１７および／またはコンピューティングデバイス１１７）に関連付けられたデータを分析して、ユーザが媒体を消費したかどうかを判断し得る。一例においては、ＭＣＲＭ２２４は、図１のコンピューティングデバイス１１０などの、ユーザに関連付けられたコンピューティングデバイスに媒体を出力したことに応じて、ユーザが媒体を消費したと判断する。たとえば、コンピューティングデバイス１１０のユーザがコンピューティングシステム２１７にログインしてもよく、コンピューティングシステム２１７は、コンピューティングデバイス１１０への媒体の出力に応じて、ユーザが媒体を消費したことを示すために、ユーザに関連付けられたユーザプロファイル２３４を更新してもよい。いくつかの例においては、ＭＣＲＭ２２４は、ユーザによって消費された媒体と、ユーザが媒体を消費した期間（たとえば、コンピューティングデバイス１１０が媒体の出力を開始した時刻およびコンピューティングデバイス１１０が媒体の出力を停止した時刻）とを識別するデータについてユーザプロファイル２３４を更新する。いくつかの事例においては、ＭＣＲＭ２２４は、媒体のうちどの部分がコンピューティングデバイス１１０に出力されたかを判断することにより、媒体のどの部分がユーザによって消費されたかを判断する。このような事例においては、ＭＣＲＭ２２４は、媒体のうちユーザによって消費された部分を示すデータをユーザプロファイル２３４内に格納してもよい。

【0048】

コンピューティングシステム２１７は、ユーザによって消費された媒体に少なくとも部分的に基づいて、ユーザによって実行される身体活動を判断し得る。データを分析するための明確なユーザ許可をコンピューティングシステム２１７が受取った場合にのみ、コンピューティングシステム２１７は、ユーザおよび／または当該ユーザに関連付けられたコンピューティングデバイス（たとえば図１のコンピューティングシステム２１７および／またはコンピューティングデバイス１１０）に関連付けられたデータを分析して、ユーザによって実行される身体活動を判断し得る。いくつかの例においては、コンピューティングシステム２１７は、別のコンピューティングデバイス（たとえば、コンピューティングデバイス１１０）から受取ったデータに基づいて、ユーザによって実行される身体活動について最初の判断を下し、ユーザによって消費された媒体に基づいて、身体活動について更新した判断を下す。一例においては、コンピューティングシステム２１７は、コンピューティングデバイス１１０の１つ以上のセンサによって生成されたセンサデータを受取って、当該センサデータに基づいて身体活動を初めに判断する。たとえば、モデル２３８は、センサデータを用いて身体活動を識別するようにトレーニングされた１つ以上のモデルを含み得るとともに、コンピューティングシステム２１７は、身体活動を識別するようにトレーニングされたモデルをセンサデータに適用し得る。このような例においては、コンピューティングシステム２１７は、ユーザによって実行される身体活動と、ユーザが活動を実行した期間（たとえば、開始時間および終了時間）とを示す身体活動データをユーザプロファイル２３４内に格納してもよい。

【0049】

別の例においては、コンピューティングデバイス１１０は、ユーザによって実行される身体活動を識別し得るとともに、身体活動とユーザが当該身体活動を実行した期間とについての表示をコンピューティングシステム２１７に出力し得る。コンピューティングシステム２１７は、ユーザによって実行される身体活動とユーザが身体活動を実行した期間とを示す身体活動データをユーザプロファイル２３４内に格納し得る。このような例においては、コンピューティングシステム２１７は、ユーザプロファイル２３４に照会することにより、ユーザによって実行される身体活動を判断してもよい。

【0050】

いくつかのシナリオに従うと、ＡＩＭ２２２は、ユーザが身体活動を実行した期間中にユーザが媒体を消費したかどうかを判断する。いくつかの例においては、媒体消費データおよび身体活動データをともに分析するための明確なユーザ許可をＡＩＭ２２２が受取った場合にのみ、ＡＩＭ２２２は、ユーザに関連付けられた媒体消費データおよび身体活動データを分析してもよい。ＡＩＭ２２２は、ユーザが身体活動を実行した期間中に当該ユーザが媒体を消費したかどうかを定期的または継続的に判断してもよい。一例においては、ＡＩＭ２２２は、ユーザプロファイル２３４に照会して、ユーザが身体活動を実行した期間をユーザが媒体を消費した期間と比較してもよい。たとえば、ＡＩＭ２２２は、ユーザが媒体を消費した開始時間および／または終了時間を、ユーザが身体活動を実行した開始時間および／または終了時間と比較して、時間のうち少なくとも一部が部分的に重複しているかどうかを判断してもよい。ユーザが媒体を消費した期間のうち少なくとも一部がユーザが身体活動を実行した期間と部分的に重複しているとの判断に応じて、ＡＩＭ２２２は、ユーザが身体活動を実行した期間中にユーザが媒体を消費したと判断してもよい。

【0051】

いくつかの例においては、ＡＩＭ２２２は、媒体がフィットネス媒体であるかどうかを判断する。ＡＩＭ２２２は、媒体データストア２３６に照会することにより、媒体がフィットネス媒体であるどうかを判断してもよい。媒体データストア２３６は、媒体データストア２３６内の各々の媒体がフィットネス媒体を含むかどうかを示すデータを含み得る。フィットネス媒体は、１つ以上の身体活動を実演する媒体および／または身体活動を実行するようにユーザに指示する媒体を含んでいてもよい。一例においては、コンピューティングシステム２１７は、媒体がフィットネス媒体を含むかどうかを示すデータを媒体出版者または製作者から受取る。別の例においては、ＭＣＭ２２６は、１つ以上のモデル２３８に基づいて、媒体がフィットネス媒体を含むかどうかを判断する。たとえば、モデル２３８は、フィットネス媒体を識別するようにトレーニングされたマシントレーニング型モデルを含み得る。一例として、ＭＣＭ２２６は、媒体および／または当該媒体に関連付けられたメタデータに１つ以上のマシントレーニング型モデル２３８を適用することで、所与の媒体がフィットネス媒体を含むかどうかを判断してもよい。所与の媒体がフィットネス媒体を含むかどうかを示すデータを受取ったことに応じて、または、モデル２３８に基づいて媒体がフィットネス媒体を含むと判断したことに応じて、ＭＣＭ２２６は、所与の媒体がフィットネス媒体を含むことを示すデータを媒体データストア２３６内に格納し得る。

【0052】

ユーザが身体活動を実行した期間中にユーザがフィットネス媒体を消費したとの判断に応じて、ＡＩＭ２２２は、同じ期間中に消費された媒体に基づいて、ユーザによって実行される更新済みの身体活動を判断してもよい。いくつかの事例においては、ＡＩＭ２２２は、ユーザによって消費されたフィットネス媒体に関連付けられた身体活動を判断するために、媒体データストア２３６に照会することによって更新済みの身体活動を判断する。一事例においては、媒体はビデオを含んでおり、ＡＩＭ２２２は媒体データストア２３６に照会して、期間中にユーザによって閲覧されたビデオに関連付けられた１つ以上の身体活動を判断する。

【0053】

いくつかの事例においては、ＡＩＭ２２２は、ユーザによって実行された１つ以上の下位活動を判断することによって、更新済みの身体活動を判断する。たとえば、媒体データストア２３６は、広範囲の活動（たとえば、エアロビクス、ランニングなど）および少なくとも１つのより詳細な下位活動にフィットネス媒体を関連付けるデータを含み得る。一事例においては、ＡＩＭ２２２は、フィットネス媒体のうちどの部分をユーザが消費したかを判断するとともに媒体データストア２３６に照会してフィットネス媒体の当該部分に関連付けられた下位活動を判断することによって、ユーザが実行した１つ以上の下位活動を判断する。

【0054】

いくつかの例においては、ＡＩＭ２２２は、ユーザによって消費された媒体（たとえばフィットネス媒体）に基づいてユーザによって実行される身体活動について最初の判断を下す。すなわち、いくつかの例においては、コンピューティングデバイスがセンサデータに基づいて身体活動を初めに判断して、ユーザによって消費された媒体に基づいて身体活動を更新するのではなく、コンピューティングデバイスが所与の期間中に身体活動を示す動きを検出しなかった場合であっても、ＡＩＭ２２２がユーザの媒体消費に基づいて所与の期間中にユーザによって実行される身体活動を初めに判断してもよい。

【0055】

ＡＩＭ２２２は、ユーザが媒体を消費した期間中にユーザが身体活動を実行したことを示す身体活動データを含むかどうかを判断し得る。いくつかの例においては、ユーザの動きを検出するように構成されたモーションセンサを含むコンピューティングデバイス（たとえば、トラッカーもしくはスマートウォッチなどの図１のコンピューティングデバイス１１０）をユーザが着用していなかった場合、または、コンピューティングデバイスが身体活動を示す動きを検出しなかった場合、ユーザプロファイル２３４は、ユーザが身体活動を実行したことを示すデータを含まない可能性がある。一例においては、コンピューティングシステム２１７は、ユーザの動きを検出するように構成されたコンピューティングデバイスをユーザが着用していなかったことを示すデータをユーザプロファイル２３４内に格納する。たとえば、図１のコンピューティングデバイス１１０は、パルスを検出できないかまたは皮膚電位（たとえば電気皮膚反応）を検出できないとの判断に応じて、ユーザがコンピューティングデバイス１１０を着用していなかったと判断してもよく、ユーザがコンピューティングデバイス１１０を着用していなかったことを示すデータをコンピューティングシステム２１７に送信してもよい。

【0056】

いくつかのシナリオにおいては、ユーザが所与の期間中に媒体を消費したとの判断に応じて、ＡＩＭ２２２はユーザプロファイル２３４に照会して、ユーザプロファイル２３４内のユーザについての身体活動データが同じ期間中にユーザが身体活動を実行したことを示すデータを含むかどうかを判断する。たとえば、ＡＩＭ２２２は、ユーザが媒体を消費した開始時間および／または終了時間を、ユーザが身体活動を実行した開始時間および／または終了時間と比較して、時間の少なくとも一部が部分的に重複しているかどうかを判断してもよい。ＡＩＭ２２２は、ユーザによって実行された活動に関連付けられる期間が、ユーザが媒体を消費した期間と部分的に重複していないとの判断に応じて、ユーザが媒体を消費した期間中にユーザが身体活動を実行したことを示すデータをユーザプロファイル２３４が含んでいないと判断してもよい。

【0057】

いくつかの例においては、ＡＩＭ２２２は、ユーザが媒体を消費していた期間中にユーザが身体活動（但し、この身体活動に関し、身体活動データはユーザが身体活動を実行したことを示すデータを含んでいない）を実行したかどうかを確認するようにユーザに促すデータ（たとえば、ＧＵＩ）を別のコンピューティングデバイス（たとえば、コンピューティングデバイス１１０）に出力してもよい。一例においては、ＡＩＭ２２２は、期間中にユーザによって消費された媒体がフィットネス媒体であるとの判断に応じてＧＵＩを出力する。いくつかの事例においては、ＡＩＭ２２２は、ユーザの動きを検出するように構成されたモーションセンサを含むコンピューティングデバイスをユーザが着用していなかったとの判断に応じて、ＧＵＩを出力する。たとえば、ＡＩＭ２２２は、ユーザプロファイル２３４に照会して、ユーザが期間中にコンピューティングデバイス１１０を着用していなかったと判断してもよい。このような事例においては、ＡＩＭ２２２は、たとえば、ユーザがフィットネストラッカーまたはスマートウォッチを着用し忘れた場合に、身体活動データの精度を向上させ得る。

【0058】

ＡＩＭ２２２は、ユーザが媒体を消費した期間中にユーザが身体活動を実行したことを示すユーザ入力を示すデータを受取り得る。たとえば、図１のコンピューティングデバイス１１０は、ユーザがその期間中に身体活動を実行したことを示すユーザ入力を受取ってもよく、ユーザが身体活動を実行したことを示すデータをコンピューティングシステム２１７に出力してもよい。このような例においては、ＡＩＭ２２２は、ユーザが媒体を消費した期間中にユーザが身体活動を実行したことを示すために、ユーザプロファイル２３４内の身体活動データを更新してもよい。

【0059】

ユーザによって実行される１つ以上の身体活動を初めに判断したことに応じて、および／または、ユーザによって実行される１つ以上の身体活動についての判断を更新したことに応じて、ＡＩＭ２２２は、身体活動を示すデータを出力し得る。一例においては、ＡＩＭ２２２は、身体活動を示すデータを出力デバイスを介して出力する。たとえば、ＡＩＭ２２２は、身体活動、ユーザが身体活動を実行した期間、および／または、同じ期間中に消費された媒体、を識別するデータを含むＧＵＩを出力してもよい。

【0060】

ＡＩＭ２２２は、ユーザがフィットネス媒体を消費しているとの判断に応じて、別のコンピューティングデバイス（たとえば、コンピューティングデバイス１１０）に通知を出力し得る。たとえば、ＡＩＭ２２２は、ユーザによって実行される身体活動を検出するために図１のＡＩＭ１２２Ａに１つ以上のモデル１３８Ａを適用させる通知をコンピューティングデバイス１１０に出力してもよい。別のデバイスに通知を出力することにより、当該通知は、コンピューティングデバイス１１０が身体活動を検出するのを支援するために身体活動を識別するマシントレーニング型モデルに対する追加の信号として用いられてもよい。

【0061】

図３は、本開示の１つ以上の局面に従った、ユーザによって実行される身体活動を識別するコンピューティングシステムの例によって実行される動作例を示すフローチャートである。図３は図１に関連付けて説明される。

【0062】

コンピューティングシステム１１７は別のコンピューティングデバイスから媒体を受取り得る（３００）。他のコンピューティングデバイスは、媒体製作者または出版者に関連付けられてもよい。たとえば、コンピューティングシステム１１７は、媒体データストア１３６Ｂにおける媒体をホストしてもよく、他のコンピューティングデバイスに媒体を送信（たとえば、ストリーミング）してもよい。

【0063】

いくつかの例においては、コンピューティングシステム１１７は、媒体に関連付けられた１つ以上の身体活動を識別する（３０２）。たとえば、コンピューティングシステム１１７は、身体活動を識別するようにトレーニングされたマシントレーニング型モデルをモデル１３８Ｂ内に含み得る。一例においては、コンピューティングシステム１１７は、媒体に関連付けたメタデータおよび／または媒体自体にモデル１３８Ｂのうちの１つを適用して、モデルに関連付けられた身体活動を識別する。

【0064】

コンピューティングシステム１１７は、期間中にユーザによって実行される身体活動を判断する（３０４）。いくつかの例においては、データを分析するための明確なユーザ許可をコンピューティングシステム１１７が受取った場合にのみ、コンピューティングシステム１１７は、ユーザおよび／または当該ユーザに関連付けられたコンピューティングデバイス（たとえば、図１のコンピューティングシステム１１７および／またはコンピューティングデバイス１１０）に関連付けられたデータを分析して、ユーザによって実行される身体活動を判断し得る。いくつかの例においては、コンピューティングシステム１１７は、ユーザによって実行される身体活動を示す身体活動データを別のコンピューティングデバイス（たとえば、コンピューティングデバイス１１０）から受取って、当該身体活動データをユーザプロファイル１３４Ｂに格納する。たとえば、コンピューティングデバイス１１０は、コンピューティングデバイス１１０の１つ以上のセンサによって生成されたセンサデータに基づいて、ユーザによって実行される活動を初めに識別してもよい。一例においては、コンピューティングシステム１１７は、ユーザプロファイル１３４Ｂに照会することによって、ユーザによって実行される身体活動を判断する。別の例においては、コンピューティングデバイス１１０は、コンピューティングシステム１１７がセンサデータに基づいて身体活動を判断するように、身体活動を示すセンサデータをコンピューティングシステム１１７に出力する。いくつかの例においては、コンピューティングシステム１１７は、身体活動を判断するためにリアルタイムでまたはほぼリアルタイムで、センサデータを分析してもよい。たとえば、コンピューティングシステム１１７は身体活動を実行中に判断してもよい。いくつかの例においては、コンピューティングシステム１１７は、身体活動を判断するためにセンサデータを後で分析してもよい。たとえば、コンピューティングシステム１１７は身体活動を事後に判断してもよい。

【0065】

いくつかのシナリオに従うと、コンピューティングシステム１１７は、ユーザが身体活動を実行した期間中にユーザが媒体を消費したかどうかを判断する（３０６）。いくつかの例においては、コンピューティングシステム１１７は、ユーザおよび／または当該ユーザに関連付けられたコンピューティングデバイス（たとえば、図１のコンピューティングシステム１１７および／またはコンピューティングデバイス１１０）に関連付けられた身体活動データおよび媒体消費データを、コンピューティングシステム１１７がこのようなデータを分析するための明確なユーザ許可を受取った場合にのみ、分析してもよい。一例においては、コンピューティングシステム１１７は、媒体をコンピューティングデバイス１１０に、またはコンピューティングデバイス１１０のユーザに関連付けられた別のデバイスに出力する。このような例においては、コンピューティングシステム１１７は、ユーザによって消費された媒体とユーザが媒体を消費した期間（たとえば、コンピューティングシステム１１７がユーザに関連付けられたコンピューティングデバイスへの媒体の送信を開始した時、および、コンピューティングシステム１１７が媒体の送信を停止した時）とを識別する媒体消費データを格納してもよい。別の例においては、コンピューティングシステム１１７は、ユーザに関連付けられたコンピューティングデバイスから媒体消費データを受取って、当該媒体消費データをユーザプロファイル１３４Ｂ内に格納してもよい。

【0066】

コンピューティングシステム１１７は、ユーザが身体活動を実行した期間を、ユーザが媒体を消費した期間と比較し得る。たとえば、コンピューティングシステム１１７は、ユーザが媒体を消費した開始時間および／または終了時間を、ユーザが身体活動を実行した開始時間および／または終了時間と比較して、時間のうち少なくとも一部が部分的に重複しているかどうかを判断してもよい。コンピューティングシステム１１７は、ユーザが媒体を消費した期間の少なくとも一部がユーザが身体活動を実行した期間に部分的に重複しているとの判断に応じて、ユーザが身体活動を実行した期間中にユーザが媒体を消費したと判断してもよい。

【0067】

いくつかの例においては、コンピューティングシステム１１７は、ユーザは期間中に媒体を消費しなかったとの判断（３０６の「ＮＯ」経路）に応じて、ユーザによって実行される身体活動を示すデータを出力する（３０８）。たとえば、コンピューティングシステム１１７は、ユーザによって実行された活動、ユーザが活動を実行した期間、当該期間中に消費されたカロリーの推定数値、またはこれらの組合せ、を示すＧＵＩを出力してもよい。

【0068】

コンピューティングシステム１１７は、ユーザが期間中に媒体を消費したとの判断（３０６の「ＹＥＳ」経路）に応じて、期間中にユーザによって実行される更新済みの身体活動を判断し得る（３１０）。たとえば、コンピューティングシステム１１７は、媒体データストア１３６Ｂに照会して、媒体に関連付けられた１つ以上の身体活動を判断してもよい。いくつかの事例においては、コンピューティングシステム１１７は、ユーザによって実行された１つ以上の下位活動を判断することによって更新済みの身体活動を判断する。たとえば、コンピューティングシステム１１７は、媒体のうちどの部分をユーザが消費したかを判断して媒体データストア１３６Ｂに照会して、媒体の当該部分に関連付けられた下位活動を判断することによって、ユーザがどの下位活動を実行したかを判断してもよい。

【0069】

期間中にユーザによって実行される更新済みの身体活動を判断したことに応じて、コンピューティングシステム１１７は、ユーザによって実行される更新済みの身体活動を示すデータを出力し得る（３１２）。たとえば、コンピューティングシステム１１７は、ユーザによって実行される更新済みの活動、ユーザが活動を実行した期間、期間中に消費されたカロリーの推定数値、または、それらの組合せ、を示すＧＵＩを出力してもよい。いくつかの事例においては、コンピューティングシステム１１７は、更新済みの活動のタイプを示すデータを出力して、別のコンピューティングデバイスに当該更新済みの活動のタイプを示すデータをユーザプロファイル内に格納させてもよい。たとえば、コンピューティングシステム１１７は、更新済みの活動のタイプを示すデータをコンピューティングデバイス１１０に出力して、コンピューティングデバイス１１０に当該データをユーザプロファイル１３４Ａ内に格納させてもよい。

【0070】

いくつかの例においては、ユーザによって実行される更新済みの身体活動を示すデータを出力することに加えて、または、当該データを出力するのとは反対に、コンピューティングシステム１１７は、活動データの編集を提案するデータを出力し得る。たとえば、コンピューティングシステム１１７は、更新済みの身体活動を反映するために、ユーザがそれらのユーザプロファイル（たとえば、活動ログ）へのエントリを変更することを示唆するＧＵＩを出力してもよい。たとえば、ユーザが期間Ａ中に身体活動を実行したことをユーザプロファイルのエントリが示している場合、かつ、ユーザが期間Ａ中にランニングしていたとコンピューティングシステム１１７が判断する場合、コンピューティングシステム１１７は、期間Ａ中に実際にランニングしていたことを確認するようユーザに依頼するプロンプトとともにＧＵＩを出力してもよい。

【0071】

番号付きの以下の例は開示の１つ以上の局面を示し得る。
例１：方法であって、コンピューティングシステムによって、期間中に当該コンピューティングシステムのユーザによって実行される身体活動を判断するステップと、当該コンピューティングシステムによって、当該ユーザが当該身体活動を実行した当該期間中に当該ユーザが媒体を消費したかどうかを判断するステップと、当該ユーザが当該身体活動を実行した当該期間中に当該ユーザが当該媒体を消費したとの判断に応じて、当該コンピューティングシステムによって、当該ユーザによって消費される当該媒体を示すデータに基づいて、当該期間中に当該ユーザによって実行される更新済みの身体活動を判断するステップと、当該コンピューティングシステムによって、当該更新済みの身体活動を示すデータを出力するステップとを含む。

【0072】

例２：当該ユーザによって消費される当該媒体は、当該ユーザによって閲覧されるビデオを含み、当該更新済みの身体活動を判断するステップは、当該コンピューティングシステムによって、当該期間中に当該ユーザによって閲覧される当該ビデオに関連付けられた身体活動を判断するステップと、当該コンピューティングシステムによって、当該期間中に当該ユーザによって実行される当該更新済みの身体活動が、当該期間中に当該ユーザによって閲覧された当該ビデオに関連付けられた当該身体活動を含むと判断するステップとを含む、例１に記載の方法。

【0073】

例３：当該更新済みの身体活動を判断するステップは、当該媒体を示す当該データに基づいて、当該媒体のうち複数の部分について、当該媒体のうち当該複数の部分のそれぞれの部分の間中に当該ユーザによって実行される下位活動を判断するステップを含む、例１または２に記載の方法。

【0074】

例４：当該ユーザによって実行される当該身体活動を判断するステップは、当該コンピューティングシステムによって、モーションセンサから受取ったセンサデータを用いて身体活動を分類するマシントレーニング型モデルに基づいて、当該ユーザによって実行される当該身体活動を判断するステップを含み、当該方法はさらに、当該ユーザによって実行される当該更新済みの身体活動を判断したことに応じて、当該コンピューティングシステムによって、受取られた当該センサデータおよび当該更新済みの身体活動に基づいて、当該マシントレーニング型モデルを更新するステップを含む、例１から３のいずれか１つに記載の方法。

【0075】

例５：当該期間は第１の期間であり、当該媒体は第１の媒体であり、当該身体活動は第１の身体活動であり、当該方法はさらに、当該コンピューティングシステムによって、第２の身体活動に関連付けられた第２の媒体を第２の期間中に当該ユーザが消費したと判断するステップと、当該コンピューティングシステムによって、当該第２の期間中に当該ユーザが当該第２の身体活動を実行したことを示すデータを当該コンピューティングシステムが含んでいるかどうかを判断するステップと、当該第２の期間中に当該ユーザが当該第２の身体活動を実行したことを示すデータを当該コンピューティングシステムが含まないとの判断に応じて、当該ユーザが当該第２の身体活動を実行したかどうかを確認するように当該ユーザに促すグラフィカルユーザインターフェイスを表示のために出力するステップと、当該ユーザが当該第２の身体活動を実行したことを示すユーザ入力を示すデータを受取ったことに応じて、当該コンピューティングシステムによって、当該第２の期間中に当該ユーザが当該第２の身体活動を実行したことを示すために当該ユーザに関連付けられたユーザプロファイルを更新するステップとを含む、例１から４のいずれか１つに記載の方法。

【0076】

例６：当該ユーザが当該第２の身体活動を実行したかどうかを確認するように当該ユーザに促す当該グラフィカルユーザインターフェイスを出力するステップは、当該ユーザがモーションセンサを含む着用可能なコンピューティングデバイスを着用していなかったと判断することにさらに応じている、例５に記載の方法。

【0077】

例７：当該更新済みの身体活動を示す当該データを出力するステップは、当該ユーザが当該更新済みの身体活動を実行した当該期間中に当該ユーザによって消費される当該媒体を示すデータを出力するステップを含む、例１から６のいずれか１つに記載の方法。

【0078】

例８：当該コンピューティングシステムは、当該ユーザによって消費される複数の媒体の各媒体ごとに、当該ユーザがそれぞれの当該媒体を消費した期間を示すユーザプロファイルを含み、当該ユーザが当該身体活動を実行した当該期間中に当該ユーザが媒体を消費したかどうかを判断するステップは、当該コンピューティングシステムにより、当該ユーザプロファイルに照会して、当該ユーザが当該身体活動を実行した当該期間中に当該ユーザによって消費された媒体を示すデータを当該ユーザプロファイルが含むかどうかを判断するステップを含む、例１から７のいずれか１つに記載の方法。

【0079】

例９：当該ユーザが当該身体活動を実行した当該期間中に当該ユーザが媒体を消費したかどうかを判断するステップは、当該コンピューティングシステムによって、マイクロフォンによって取込まれた音声入力データと、それぞれの媒体に関連付けられた指紋のセットとに基づいて、当該ユーザが当該身体活動を実行した当該期間中に当該ユーザが媒体を消費したかどうかを判断するステップを含む、例１から８のいずれか１つに記載の方法。

【0080】

例１０：当該コンピューティングシステムによって、当該媒体または当該媒体についてのメタデータのうち少なくとも１つにマシントレーニング型モデルを適用することによって当該媒体に関連付けられた１つ以上の身体活動を識別するステップをさらに含む、例１から９のいずれか１つに記載の方法。

【0081】

例１１：当該ユーザが当該身体活動を実行した当該期間中に当該ユーザが当該媒体を消費したとの判断に応じて、当該コンピューティングシステムにより、当該ユーザが当該身体活動を実行した当該期間中に当該ユーザによって消費された当該媒体に基づいて、フィットネス媒体を識別するマシントレーニング型モデルを更新するステップをさらに含む、例１から１１のいずれか１つに記載の方法。

【0082】

例１２：当該ユーザによって消費される当該媒体は、当該ユーザによって閲覧されるビデオを含み、フィットネス媒体を識別する当該マシントレーニング型モデルはさらに、当該ビデオに関連付けられた活動を識別する、例１１に記載の方法。

【0083】

例１３：コンピューティングデバイスであって、少なくとも１つのプロセッサと、命令を含むメモリとを備え、当該命令は、当該少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、当該少なくとも１つのプロセッサに、例１から１２のいずれか１つに記載の方法を実行させる、コンピューティングデバイス。

【0084】

例１４：例１から１２のいずれか１つに記載の方法を実行するための手段を含むコンピューティングシステム。

【0085】

例１５：命令を含む非一時的なコンピュータ読取可能記憶媒体であって、当該命令は、コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、当該少なくとも１つのプロセッサに、例１から１２のいずれか１つに記載の方法を実行させる、非一時的なコンピュータ読取可能記憶媒体。

【0086】

１つ以上の例において、記載された機能は、ハードウェア、ハードウェアとソフトウェア、ハードウェアとファームウェア、またはそれらの任意の組合せで実現され得る。ソフトウェアで実現される場合、当該機能は、１つ以上の命令またはコードとして、コンピュータ読取可能媒体上に格納またはコンピュータ読取可能媒体を介して送信され得るとともに、ハードウェアベースの処理ユニットによって実行され得る。コンピュータ読取可能媒体は、データ記憶媒体などの有形の媒体、または、たとえば通信プロトコルに従って或る位置から別の位置へのコンピュータプログラムの転送を促進する任意の媒体を含む通信媒体、に対応するコンピュータ読取可能記憶媒体を含み得る。この態様において、コンピュータ読取可能媒体は概して、（１）非一時的である有形のコンピュータ読取可能記憶媒体、または、（２）信号もしくは搬送波などの通信媒体に対応し得る。データ記憶媒体は、本開示において記載される技術の実現のために命令、コードおよび／またはデータ構造を抽出するよう、１つ以上のコンピュータまたは１つ以上のプロセッサによってアクセス可能である任意の利用可能な媒体であり得る。コンピュータプログラムプロダクトはコンピュータ読取可能媒体を含み得る。

【0087】

限定ではなく例示を目的として、そのようなコンピュータ読取可能記憶媒体は、所望のプログラムコードを命令またはデータ構造の形態で格納するために使用され得るとともにコンピュータによってアクセスされ得るＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭもしくは他の光学ディスクストレージ、磁気ディスクストレージもしくは他の磁気ストレージデバイス、フラッシュメモリ、または他の任意の記憶媒体を含み得る。また、いずれの接続も正確にはコンピュータ読取可能媒体と称される。たとえば、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、撚り対線、デジタル加入者線（digital subscriber line：ＤＳＬ）、または、赤外線、無線およびマイクロ波などの無線技術を使用して、命令がウェブサイト、サーバまたは他のリモートソースから送信される場合、当該同軸ケーブル、光ファイバケーブル、撚り対線、ＤＳＬ、または、赤外線、無線およびマイクロ波などの無線技術は媒体の定義に含まれる。しかしながら、コンピュータ読取可能記憶媒体およびデータ記憶媒体は、接続、搬送波、信号または他の一時的な媒体を含んでいないが、代りに、非一時的な有形の記憶媒体に関するということが理解されるべきである。本願明細書において使用されるようなディスク（diskおよびdisc）は、コンパクトディスク（compact disc：ＣＤ）、レーザーディスク（登録商標）、光ディスク、デジタルバーサタイルディスク（digital versatile disc：ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスクおよびブルーレイディスクを含んでおり、ディスク（disk）は通常磁気的にデータを再生するものである一方、ディスク（disc）はデータをレーザによって光学的に再生するものである。上記のものの組合せも、コンピュータ読取可能媒体の範囲内に含まれるべきである。

【0088】

命令は、１つ以上のプロセッサ、たとえば、１つ以上のデジタル信号プロセッサ（digital signal processor：ＤＳＰ）、汎用マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（application specific integrated circuit：ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルロジックアレイ（field programmable logic array：ＦＰＧＡ）、または、他の同等な集積論理回路または離散論理回路などによって実行され得る。したがって、本願明細書において使用される「プロセッサ」という語は、前述の構造、または、本明細書において記載される技術の実現に好適な任意の他の構造のいずれかを指す。さらに、いくつかの局面においては、本明細書に記載される機能は専用のハードウェアおよび／またはソフトウェアモジュール内に提供され得る。また、１つ以上の回路または論理素子において当該技術が完全に実現され得る。

【0089】

本開示の技術は、無線ハンドセット、集積回路（integrated circuit：ＩＣ）またはＩＣのセット（たとえばチップセット）を含むさまざまなデバイスまたは装置において実現され得る。さまざまなコンポーネント、モジュールまたはユニットは、開示された技術を実行するように構成されるデバイスの機能的局面を強調するように本開示において記載されているが、必ずしも異なるハードウェアユニットによる実現を必要とするものではない。むしろ、上述したように、さまざまなユニットがハードウェアユニットにおいて組み合わされてもよく、または、好適なソフトウェアおよび／もしくはファームウェアと組合わせて、上述したような１つ以上のプロセッサを含む共同で動作するハードウェアユニットの集合によって提供されてもよい。

【0090】

さまざまな実施形態を記載してきた。これらおよび他の実施形態は添付の特許請求の範囲内である。多くの変更例および変形例が当業者にとって明らかになるだろう。これらの変更例および変形例は、開示された特徴の任意の関連する組合せを含んでいる。

【符号の説明】

【0091】

１００ コンピューティングシステム、１１０ コンピューティングデバイス、１１７ コンピューティングシステム、１１２ 存在感知ディスプレイ、１１４ センサ、１１６ ネットワーク。

【図1】

【図2】

【図3】