(57)【要約】  【課題】  簡易に体形データを取得できる体形データ取得システムを提供する。  【解決手段】  体形データ取得システム５０は、ユーザの生体情報を取得する入力部５１及び測定部５２と、生体情報に対応付けられた複数の基準体形データを記憶する記憶部５４と、記憶部５４に記憶された基準体形データから、入力部５１及び測定部５２が取得したユーザの生体情報に対応する基準体形データを選択する選択部５３と、選択部５３で選択した基準体形データを用いてユーザの体形データを取得する取得部５５とを備えている。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの生体情報を取得する生体情報取得手段と、
生体情報に対応付けられた複数の基準体形データを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記基準体形データから、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する前記基準体形データを選択する選択手段と、
前記選択手段で選択した前記基準体形データを用いて前記ユーザの体形データを取得する体形データ取得手段と、
を備えた、体形データ取得システム。
【請求項２】
前記選択手段は、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する複数の前記基準体形データを選択し、
前記体形データ取得手段は、前記選択手段が選択した複数の前記基準体形データを合成した合成体形データを生成し、前記合成体形データを用いて前記体形データを取得する、請求項１に記載の体形データ取得システム。
【請求項３】
前記選択手段は、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する１つの前記基準体形データを選択し、
前記体形データ取得手段は、前記選択手段で選択された前記１つの基準体形データを修正して前記体形データを取得する、請求項１に記載の体形データ取得システム。
【請求項４】
前記体形データ取得手段は、前記合成体形データを修正して前記体形データを取得する、請求項２に記載の体形データ取得システム。
【請求項５】
前記体形データ取得手段は、修正指示に従って修正を行い、
前記記憶手段は、前記修正の内容を記憶する、請求項３又は４に記載の体形データ取得システム。
【請求項６】
前記体形データ取得手段は、操作入力、前記ユーザの体形を表す情報、又は前記記憶手段に記憶された前記修正の内容を前記修正指示として修正を行う、請求項５に記載の体形データ取得システム。
【請求項７】
前記体形データ取得手段は、骨格のサイズ及び／又は姿勢を修正する、請求項３〜６のいずれかに記載の体形データ取得システム。
【請求項８】
前記体形データに基づく人体モデルを表示する表示手段をさらに備え、
前記体形データ取得手段は、操作入力による修正指示に従って修正を行い、
前記表示手段は、前記操作入力を受け付けるとともに前記修正を反映した前記人体モデルを含む画面を表示する、請求項５に記載の体形データ取得システム。
【請求項９】
前記記憶手段は、前記生体情報と前記基準体形データとを対応付けて記憶したデータベースであり、
前記選択手段は、前記データベースに記憶された前記生体情報のなかから、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報とのユークリッド距離が近い前記生体情報を特定し、前記データベースにおいて特定された前記生体情報に対応付けられた前記基準体形データを選択する、請求項１〜８のいずれかに記載の体形データ取得システム。
【請求項１０】
前記記憶手段は、前記生体情報と前記基準体形データとを対応付けて記憶したデータベースであり、
前記選択手段は、前記生体情報を主成分分析によって加工した、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報を原点とする新たな固有ベクトルの合成ベクトル量を用いて、前記記憶手段に記憶された生体情報のなかから、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に近い前記生体情報を特定し、前記データベースにおいて特定された前記生体情報に対応付けられた前記基準体形データを選択する、請求項１〜８のいずれかに記載の体形データ取得システム。
【請求項１１】
前記記憶手段は、前記生体情報を入力として、前記生体情報に対応する前記基準体形データを出力として学習された予測アルゴリズムを記憶しており、
前記選択手段は、前記生体情報取得手段で取得した生体情報を前記予測アルゴリズムに入力したときの出力を、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する前記基準体形データとして選択する、請求項１〜８のいずれかに記載の体形データ取得システム。
【請求項１２】
前記生体情報は、性別、年齢、身長、体重、手足間生体インピーダンス、両手間生体インピーダンス、両足間生体インピーダンス、脂肪量、除脂肪量、脂肪厚、筋肉量の少なくとも１つの情報である、請求項１〜１１のいずれかに記載の体形データ取得システム。
【請求項１３】
生体情報に対応付けられた複数の基準体形データを記憶する記憶手段を備えたコンピュータを、
ユーザの生体情報を取得する生体情報取得手段、
前記記憶手段に記憶された前記基準体形データから、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する前記基準体形データを選択する選択手段、及び
前記選択手段で選択した前記基準体形データを用いて前記ユーザの体形データを取得する体形データ取得手段、
として機能させる、体形データ取得プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの体形データを取得する体形データ取得システム及び体形データ取得プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
個人の体形を表す３次元の人体モデルが、ヘルスケア、ゲーム、アパレル等の様々な領域で有効に利用されている。個人の人体モデルを生成するための体形データは、人体を光学的に３次元スキャンすることで取得できる。また、特許文献１には、測定によって得た生体情報（体重、生体インピーダンス等）から腕、脚等の各部位の除脂肪量、脂肪量等の体組成を算出し、それらに基づいて各部位のサイズ及び各部位の脂肪のサイズ等を決定して体形データを取得する装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５９９０８２０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、光学的に人体を３次元スキャンして体形データを取得する方法では、３次元スキャンをするために、人体にマークを付す（マーク付きのスーツを着てもよい）か、あるいはステレオカメラ等の特殊なカメラが必要となる。また、特許文献１の方法では、各部位のサイズ及び各部位の脂肪のサイズ等を算出するための複雑な演算ができる計測装置が必要となる。また、特許文献１の方法では、より正確な体形データを取得しようとした場合、より細かい部位ごとの演算が必要となり、時間を要する。
【０００５】
また、特許文献１の方法は、腕、脚等の各部位について、円柱や楕円錘等の基準モデルを、長さ、脂肪量、除脂肪量等の体組成に基づいて変形することで体形データを取得するが、基準モデルが実際の体形と乖離することもあり、その場合には基準モデルに対する変化量が大きくなりすぎて、誤差が生じやすくなる。
【０００６】
そこで、本発明は、簡易に体形データを取得できる体形データ取得システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様の体形データ取得システムは、ユーザの生体情報を取得する生体情報取得手段と、生体情報に対応付けられた複数の基準体形データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記基準体形データから、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する前記基準体形データを選択する選択手段と、前記選択手段で選択した前記基準体形データを用いて前記ユーザの体形データを取得する体形データ取得手段とを備えた構成を有している。
【０００８】
この構成により、生体情報に対応付けられた複数の基準体形データを用意して、そのなかからユーザの生体情報に対応する基準体形データを選択して当該ユーザの体形データを取得するので、ユーザの身体の各部位のサイズを求めることなく簡易に体形データを取得できる。なお、体形データ取得手段は、選択された基準体形データをそのままユーザの体形データとしてもよいし、選択された基準体形データに何らかの修正ないし調整をしてユーザの体形データとしてもよい。
【０００９】
上記の体形データ取得システムにおいて、前記選択手段は、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する複数の前記基準体形データを選択してよく、前記体形データ取得手段は、前記選択手段が選択した複数の前記基準体形データを合成した合成体形データを生成し、前記合成体形データを用いて前記体形データを取得してよい。
【００１０】
この構成により、１つの基準体形データをそのまま用いる場合と比較して、よりユーザの生体情報に対応した体形データを取得できる。なお、体形データ取得手段は、合成体形データをそのままユーザの体形データとしてもよいし、合成体形データに何らかの修正ないし調整をしてユーザの体形データとしてもよい。
【００１１】
上記の体形データ取得システムにおいて、前記選択手段は、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する１つの前記基準体形データを選択してよく、前記体形データ取得手段は、前記選択手段で選択された前記１つの基準体形データを修正して前記体形データを取得してよい。
【００１２】
この構成により、ユーザの体形に合わせて基準体形データを修正してユーザの体形モデルを取得できる。この修正によって、特に、生体情報との相関が弱く推定精度が低くなりがちな身体部位のサイズを調整することが可能となる。なお、体形データ取得手段は、修正された基準体形データをそのままユーザの体形データとしてもよいし、修正された基準体形データにさらに何らかの修正ないし調整をしてユーザの体形データとしてもよい。
【００１３】
上記の体形データ取得システムにおいて、前記体形データ取得手段は、前記合成体形データを修正して前記体形データを取得してよい。
【００１４】
この構成により、ユーザの体形に合わせて合成体形データを修正した上で体形データを取得できる。この修正により、特に、生体情報との相関が弱く、基準体形データの合成によっても推定精度が低くなりがちな身体部位のサイズを調整することが可能となる。なお、体形データ取得手段は、修正された合成体形データをそのままユーザの体形データとしてもよいし、修正された合成体形データにさらに何らかの修正ないし調整をしてユーザの体形データとしてもよい。
【００１５】
上記の体形データ取得システムにおいて、前記体形データ取得手段は、修正指示に従って修正を行ってよく、前記記憶手段は、前記修正の内容を記憶してよい。
【００１６】
この構成により、修正指示に従った修正の内容を記憶しておくことができる。
【００１７】
上記の体形データ取得システムにおいて、前記体形データ取得手段は、操作入力、前記ユーザの体形を表す情報、又は前記記憶手段に記憶された前記修正の内容を前記修正指示として修正を行ってよい。
【００１８】
この構成により、種々の手段で修正の指示を行うことができる。特に、記憶手段に記憶された修正の内容に従って修正をする場合には、過去に行った修正の内容に従って修正を行うので、体形データを取得するたびに修正の指示を行う必要がなくなる。なお、体形を表す情報は、ユーザの衣服のサイズであってもよい。
【００１９】
上記の体形データ取得システムにおいて、前記体形データ取得手段は、骨格のサイズ及び／又は姿勢を修正してよい。
【００２０】
この構成により、生体情報との相関が弱い骨格のサイズや姿勢を調整して、よりユーザの身体に近い体形データを取得できる。
【００２１】
上記の体形データ取得システムは、前記体形データに基づく人体モデルを表示する表示手段をさらに備えていてよく、前記体形データ取得手段は、操作入力による修正指示に従って修正を行ってよく、前記表示手段は、前記操作入力を受け付けるとともに前記修正を反映した前記人体モデルを含む画面を表示してよい。
【００２２】
この構成により、ユーザは、修正が反映された人体モデルを画面で確認しながら修正指示のための操作入力を行うことができる。
【００２３】
上記の体形データ取得システムにおいて、前記記憶手段は、前記生体情報と前記基準体形データとを対応付けて記憶したデータベースであってよく、前記選択手段は、前記データベースに記憶された前記生体情報のなかから、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報とのユークリッド距離が近い前記生体情報を特定し、前記データベースにおいて特定された前記生体情報に対応付けられた前記基準体形データを選択してよい。
【００２４】
この構成により、ユークリッド距離を用いて、データベースに記憶された生体情報のなかから、取得された生体情報に近い生体情報を特定して、基準体形データを選択できる。
【００２５】
上記の体形データ取得システムにおいて、前記記憶手段は、前記生体情報と前記基準体形データとを対応付けて記憶したデータベースであってよく、前記選択手段は、前記生体情報を主成分分析によって加工した、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報を原点とする新たな固有ベクトルの合成ベクトル量を用いて、前記記憶手段に記憶された生体情報のなかから、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に近い前記生体情報を特定し、前記データベースにおいて特定された前記生体情報に対応付けられた前記基準体形データを選択してよい。
【００２６】
この構成により、生体情報に主成分分析を行うことで、データベースに記憶された生体情報のなかから、取得された生体情報に近い生体情報を特定して、基準体形データを選択できる。
【００２７】
上記の体形データ取得システムにおいて、前記記憶手段は、前記生体情報を入力として、前記生体情報に対応する前記基準体形データを出力として学習された予測アルゴリズムを記憶していてよく、前記選択手段は、前記生体情報取得手段で取得した生体情報を前記予測アルゴリズムに入力したときの出力を、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する前記基準体形データとして選択してよい。
【００２８】
この構成により、機械学習モデルを用いて、取得された生体情報に対応する基準体形データを選択できる。
【００２９】
上記の体形データ取得システムにおいて、前記生体情報は、性別、年齢、身長、体重、手足間生体インピーダンス、両手間生体インピーダンス、両足間生体インピーダンス、脂肪量、除脂肪量、脂肪厚、筋肉量の少なくとも１つの情報であってよい。または、上記の体形データ取得システムにおいて、前記生体情報は、生体インピーダンスの測定により得られる情報が含まれていてもよい。
【００３０】
この構成により、体形データを取得するために、比較的取得が容易な、性別、年齢、身長、体重、生体インピーダンス、生体インピーダンスから算出される脂肪量等の情報から体形データを取得できる。
【００３１】
本発明の一態様の体形データ取得プログラムは、生体情報に対応付けられた複数の基準体形データを記憶する記憶手段を備えたコンピュータを、ユーザの生体情報を取得する生体情報取得手段、前記記憶手段に記憶された前記基準体形データから、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する前記基準体形データを選択する選択手段、及び前記選択手段で選択した前記基準体形データを用いて前記ユーザの体形データを取得する体形データ取得手段として機能させる。
【００３２】
この構成によっても、生体情報に対応付けられた複数の基準体形データを用意して、そのなかからユーザの生体情報に対応する基準体形データを選択して当該ユーザの体形データを取得するので、ユーザの身体の各部位のサイズを求めることなく簡易に体形データを取得できる。
【発明の効果】
【００３３】
本発明によれば、生体情報に対応付けられた複数の基準体形データを用意して、そのなかからユーザの生体情報に対応する基準体形データを選択して当該ユーザの体形データを取得するので、簡易に体形データを取得できる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】図１は、本発明の実施の形態の体形データ取得システムを示す図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態の計測装置の使用態様を示す図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態の体形データ取得システムの構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態のデータベースの例を示す図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態の体形データに基づく人体モデルの例を示す図である。
【図６】図６は、本発明の実施の形態の第１の選択方法における類似度の算出を説明する図である。
【図７】図７は、本発明の実施の形態の類似度の算出を説明する図である。
【図８】図８は、本発明の実施の形態の合成体形データの生成を説明する図である。
【図９】図９は、本発明の実施の形態の手動操作による修正をするための修正用画面を示す図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態の体形データ取得方法のフローチャートである。
【図１１】図１１は、本発明の実施の形態の体形データ取得方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、本発明を実施する場合の一例を示すものであって、本発明を以下に説明する具体的構成に限定するものではない。本発明の実施にあたっては、実施の形態に応じた具体的構成が適宜採用されてよい。
【００３６】
本明細書において、体形データとは、身体の形状を表すためのデータである。体形データは、身体の２次元形状を表すデータであってもよいが、本実施の形態では、体形データは身体の３次元形状を表現するデータである。体形データが３次元形状を表現するデータである場合に、そのデータ形式は、ワイヤフレーム、サーフェス、ソリッド、ボクセル、ポリゴンのいずれの形式でもよく、そのファイルフォーマットは、ＪＳＯＮ、ＳＴＬ、ＰＬＹ等のいずれの形式でもよい。体形データは、それ自体で２次元ないし３次元の形状を表現するデータでなくてもよく、身体の各部位のサイズを表したパラメータの集合であってもよい。この場合には、当該パラメータを所定の人体モデルに適用することで、当該パラメータに応じた人体モデルが得られる。
【００３７】
図１は、本発明の実施の形態の体形データ取得システムを示す図である。また、図２は、本発明の実施の形態の計測装置の使用態様を示す図である。本実施の形態では、体形データ取得システム５０は、計測装置１０と情報処理端末（以下、「ユーザ端末」という。）２０とからなる。計測装置１０は、体組成計であり、生体情報としての体組成を測定可能である。計測装置１０は、本体部１１とハンドルユニット１２とを備えている。
【００３８】
本体部１１とハンドルユニット１２とは、接続コード１３により電気的に接続されている。ハンドルユニット１２は、本体部１１に設けられた収容部１４に収容可能である。ハンドルユニット１２が収容部１４に収容されるときは、接続コード１３は本体部１１内部の図示しない巻取り機構により巻き取られて、本体部１１の内部に収容される。
【００３９】
本体部１１は、上面の右側に通電用電極１１１Ｒ及び測定用電極１１２Ｒを備え、上面の右側に通電用電極１１１Ｌ及び測定用電極１１２Ｌを備えている。
【００４０】
ハンドルユニット１２は、概略棒状の形状を有し、その中央にはハンドル本体１５を備え、ハンドル本体１５の両側にグリップ１６Ｒ及び１６Ｌが設けられている。ハンドル本体１５には、表示パネル１７と、操作ボタン１８Ａ〜１８Ｄが設けられている。また、グリップ１６Ｒは、通電用電極１６１Ｒ及び測定用電極１６２Ｒを備え、グリップ１６Ｌは、通電用電極１６１Ｌ及び測定用電極１６２Ｌを備えている。
【００４１】
図２に示す使用態様において、ユーザは、裸足で本体部１１の上に乗って直立し、両腕を伸ばした状態でハンドルユニット１２を両手で握ることで、生体情報の計測を行うことができる。このとき、通電用電極１１１Ｒには右足の指の付け根が接触し、測定用電極１１２Ｒには右足のかかとが接触し、通電用電極１１１Ｌには左足の指の付け根が接触し、測定用電極１１２Ｌには右足のかかとが接触し、通電用電極１６１Ｒには右手の掌が接触し、測定用電極１６２Ｒには右手の指が接触し、通電用電極１６１Ｌには左手の掌が接触し、測定用電極１６２Ｌには左手の指が接触する。
【００４２】
また、本体部１１は、内部に体重を計測するためのロードセルを備えている。図２に示すように本体部１１に乗ったユーザの体重を測定できる。
【００４３】
ユーザ端末２０は、アプリケーションプログラムを実行可能なコンピュータ、フラッシュメモリ等の内部ストレージ、タッチパネル、各種のコネクタ等を備えた携帯型の端末である。また、ユーザ端末２０は、インターネットに接続するための無線通信デバイス、近くの他デバイスに接続するための近距離通信デバイスを備えている。計測装置１０は、近くの他デバイスに接続するための近距離通信デバイスを備えている。計測装置１０とユーザ端末２０とは、互いにペアリングをすることで近距離無線通信により各種の情報を送受信することが可能である。
【００４４】
図３は、本発明の実施の形態の体形データ取得システムの構成を示すブロック図である。体形データ取得システム５０は、入力部５１、測定部５２、選択部５３、記憶部５４、取得部５５、修正指示受付部５６、及び表示部５７を備えている。
【００４５】
測定部５２は、計測装置１０に設けられている。測定部５２以外の構成については、計測装置１０及びユーザ端末２０のいずれに設けられていてもよく、すべての構成が計測装置１０に設けられ、計測装置１０単体で体形データ取得システム５０が構成されてもよい。また、選択部５３、記憶部５４、取得部５５、及び修正指示受付部５５は、計測装置１０又はユーザ端末２０とインターネットを介して通信する他の装置に設けられ、当該他の装置と計測装置１０とユーザ端末２０とで体形データ取得システム５０が構成されてもよい。この場合には、当該他の装置は、複数の計測装置１０又はユーザ端末２０が共用するものであってもよい。
【００４６】
本実施の形態では、入力部５１及び測定部５２が計測装置１０に設けられ、その他の構成がユーザ端末２０に設けられている。また、本実施の形態では、ユーザ端末２０は汎用のコンピュータであり、そのオペレーションシステム上で動作するアプリケーションプログラムを実行することで、ユーザ端末２０に選択部５３、記憶部５４、取得部５５、及び修正指示受付部５６が構成される。
【００４７】
入力部５１は、計測装置１０の電源の入切の操作、各種の設定の操作、及びユーザによる生体情報の入力の操作を受け付ける。具体的には、入力部５１は、年齢、性別、身長等の生体情報の入力操作を受け付ける。測定部５２は、ユーザの体重、生体インピーダンス等の生体情報を測定する。また、測定部５２は、ユーザの身長、体重、生体インピーダンス等の生体情報を所定の回帰式に適用して演算することで、全身及び身体部位ごとの脂肪率等の生体情報を取得する。このように、生体情報には、入力部５１にてユーザによって入力されるもの（入力生体情報）と、測定部５２にて測定されるもの（測定生体情報）と、測定部５２にて演算により算出されるもの（算出生体情報）とがある。
【００４８】
測定部５２は、体重を計測するためのロードセルを備えている。ロードセルは荷重に応じて変形する金属部材の起歪体と、起歪体に貼られる歪みゲージとによって構成される。ユーザが計測装置１０の上に乗ると、ユーザの荷重によってロードセルの起歪体が撓んで歪ゲージが伸縮する。歪みゲージの抵抗値（出力値）は、その伸縮に応じて変化する。操作部５２は、荷重がかかっていないときのロードセルの出力値（ゼロ点）と荷重がかかったときの出力値との差から体重を演算する。なお、ロードセルを用いた体重の測定に関する構成は、一般の体重計と同様の構成を用いればよい。
【００４９】
測定部５２は、さらに、上記の各電極１１１Ｒ、１１１Ｌ、１１２Ｒ、１１２Ｌ、１６１Ｒ、１６１Ｌ、１６２Ｒ、１６２Ｌと、各通電用電極１６１Ｒ、１６１Ｌ、１１１Ｒ、１１１Ｌに電流を流す電流制御回路とを備えている。
【００５０】
測定部５２におけるユーザの全身及び各身体部位の生体インピーダンスの測定は、例えば以下のようにして行う。
（１）全身の生体インピーダンスの測定は、通電用電極１６１Ｌ及び通電用電極１１１Ｌを用いて電流を供給し、左手、左腕、胸部、腹部、左脚部、左足を流れる電流経路において、その左手に接触している測定用電極１６２Ｌと左足に接触している測定用電極１１２Ｌとの間の電位差を測定する。
（２）右脚の生体インピーダンスの測定は、通電用電極１６１Ｒ及び通電用電極１１１Ｒを用いて電流を供給し、右手、右腕、胸部、腹部、右脚部、右足を流れる電流経路において、その左足に接触している測定用電極１１２Ｌと右足に接触している測定用電極１１２Ｒとの間の電位差を測定する。
（３）左脚の生体インピーダンスの測定は、通電用電極１６１Ｌ及び通電用電極１１１Ｌを用いて電流を供給し、左手、左腕、胸部、腹部、左脚部、左足を流れる電流経路において、その左足に接触している測定用電極１１２Ｌと右足に接触している測定用電極１１２Ｒとの間の電位差を測定する。
（４）右腕の生体インピーダンスの測定は、通電用電極１６１Ｒ及び通電用電極１１１Ｒを用いて電流を供給し、右手、右腕、胸部、腹部、右脚部、右足を流れる電流経路において、その左手に接触している測定用電極１６２Ｌと右手に接触している測定用電極１６２Ｒとの間の電位差を測定する。
（５）左腕の生体インピーダンスの測定は、通電用電極１６１Ｌ及び通電用電極１１１Ｌを用いて電流を供給し、左手、左腕、胸部、腹部、左脚部、左足を流れる電流経路において、その左手に接触している測定用電極１６２Ｌと右手に接触している測定用電極１６２Ｒとの間の電位差を測定する。
【００５１】
このようにして、測定部５２は、各通電用電極からユーザの身体の所定部位に電流を流し、この電流経路に生じる電位差を測定し、このような電流及び電位差の各値に基づいて、ユーザの全身又は各身体部位の生体インピーダンスを算出する。生体インピーダンスの測定に関する構成は、一般の体組成計と同様の構成を用いればよい。
【００５２】
また、測定部５２は、入力生体情報及び測定生体情報を所定の回帰式に適用して演算をすることにより、脂肪率、脂肪量、除脂肪量、筋肉量、内臓脂肪量、内臓脂肪レベル、内蔵脂肪面積、皮下脂肪量、基礎代謝量、骨量、体水分率、ＢＭＩ（Ｂｏｄｙ  Ｍａｓｓ  Ｉｎｄｅｘ）、細胞内液量、細胞外液量等の算出生体情報を取得する。算出生体情報の演算に関する構成も、一般の体組成計と同様の構成を用いることができる。
【００５３】
以上のように、入力部５１は、操作入力によって生体情報を取得し、測定部５３は、測定、又は測定及び演算によって生体情報を取得するものであり、いずれも生体情報を取得する生体情報取得手段として機能する。
【００５４】
記憶部５４は、生体情報と基準となる体形データ（以下、「基準体形データ」という。）とが対応付けられたデータベースを有する。図４は、本発明の実施の形態のデータベースの例を示す図である。図４の例では、測定番号ごとに、生体情報である性別、年齢、身長、体重、ＢＭＩ、脂肪率が、基準体形データと対応付けて１つのレコードが構成されている。なお、記憶部５４に記憶される生体情報は、性別、年齢、身長、体重、ＢＭＩ、脂肪率そのもののほか、それらの乗数や比を含んでいてもよい。
【００５５】
図５は、本発明の実施の形態の体形データに基づく人体モデルの例を示す図である。この例では、体形データは、ワイヤフレーム形式の３次元データである。
【００５６】
図４に示すように、データベースには、生体情報と基準体形データとの多数の組み合わせが記憶されている。なお、データベースにおいて、測定番号と生体情報が対応付けられたテーブルと、測定番号と基準体形データとが対応付けられたテーブルとが別々に記憶されていてもよい。
【００５７】
選択部５３は、記憶部５４に記憶された基準体形データから、入力部５１及び測定部５２で取得した生体情報に対応する基準体形データを選択する。本実施の形態では、上述のように、記憶部５４のデータベースにおいて、性別、年齢、身長、体重、ＢＭＩ、脂肪率が基準体形データと対応付けて記憶されているので、選択部５３は、入力部５１に入力されたユーザの性別、年齢、身長と、測定部５４で測定されたユーザの体重、ＢＭＩ、脂肪率を取り出して、これに近い生体情報をデータベースから探索する。なお、上述のように、記憶部５４のデータベースに、性別、年齢、身長、体重、ＢＭＩ、脂肪率の乗数や比が含まれる場合には、選択部５３は、それに対応する乗数や比を算出する。
【００５８】
取得部５５は、選択部５３で選択した基準体形データを用いてユーザの体形データを取得する。以下では、選択部５３における基準体形データの選択及び取得部５５における体形データの取得の方法として、２種類の方法を説明する。
【００５９】
（基準体形データの選択及び体形データの取得の第１の方法）
基準体形データの選択及び体形データの取得の第１の方法では、選択部５３は、１つの基準体形データを選択して、取得部５５は、この基準体形データを用いてユーザの体形データを取得する。選択部５３は、記憶部５４に記憶されている生体情報（以下、「記憶情報」ともいう。）のうちの入力部５１及び測定部５２にて取得された生体情報（以下、「取得情報」ともいう。）に類似するものを探索し、取得情報に最も類似する記憶情報に対応付けられた基準体形データを選択する。この選択の方法として、以下に３つの例を説明する。
【００６０】
（第１の選択方法）
第１の選択方法では、選択部５３は、取得情報との類似度が高い記憶情報を探索する。類似度は、取得情報と記憶情報との差によって算出される。具体的には、類似度は、性別、年齢、身長、体重、ＢＭＩ、脂肪率を変数とする多次元座標空間における取得情報と記憶情報とのユークリッド距離に基づいて計算される。
【００６１】
下式（１）は、第１の選択方法において類似度を算出する式である。
【数１】
2020127676.tif 000003
ここで、ｉは、記憶情報の番号であり、ｊは、多次元空間座標を構成する変数の番号であり、Ｓｉは，ｉ番目の記憶情報と取得情報との類似度であり、ｖｉｊは、ｉ番目の記憶情報のｊ番目の変数のベクトルであり、ｖ０ｊは、取得情報のｊ番目の変数のベクトルである。この式（１）によれば、取得情報と記憶情報とのユークリッド距離が近いほど類似度Ｓｉが大きくなる。
【００６２】
図６は、本発明の実施の形態の第１の選択方法における類似度の算出を説明する図である。図６の例では、理解のしやすさのために、変数として身長、体重、脂肪率のみを用いた３次元座標空間を示しているが、性別、年齢、身長、体重、ＢＭＩ、脂肪率を変数とする場合には、６次元座標空間のユークリッド距離を計算することになる。図６の例において、「〇」は取得情報であり、「・」は記憶情報であり、「●」は取得情報に最も近い（類似している）記憶情報である。
【００６３】
なお、ユークリッド距離によって類似度を求める場合に、下式（２）に示すように、変数の差分に重みづけを行ってもよい。
【数２】
2020127676.tif 000004
ここで、Ｗｊはｊ番目の変数の重み（重要度）である。
【００６４】
選択部５３は、取得情報に最も近い記憶情報、即ち類似度の最も高い記憶情報に対応付けられた基準体形データを選択する。
【００６５】
（第２の選択方法）
第２の選択方法でも、選択部５３は、取得情報との類似度が高い記憶情報を探索する。ただし、第２の探索方法では、取得情報及び記憶情報を主成分分析によって加工し、取得情報を原点とする新たな固有ベクトルの合成ベクトル量から類似度を算出する。
【００６６】
下式（３）は、第２の選択方法において類似度を算出する式である。
【数３】
2020127676.tif 000005
ここで、ｊ（ｐｃａ）は多次元空間座標を構成する主成分軸の番号であり、ｖｉｊ（ｐｃａ）は取得情報に対するｉ番目の記憶情報の固有ベクトルである。
【００６７】
図７は、本発明の実施の形態の類似度の算出を説明する図である。図７の例では、理解のしやすさのために、変数として第１〜第３の主成分に主成分分析をした場合を示しているが、主成分の数は３より大きくても小さくてもよい。図７の例において、「〇」は取得情報であり、「・」は記憶情報であり、「●」は取得情報に最も近い（類似している）記憶情報である。
【００６８】
なお、下式（４）に示すように、複数の主成分分析の軸に重みをつけて組み合わせてもよい。
【数４】
2020127676.tif 000006
ここで、Ｗｊ（ｐｃａ）は第ｊ（ｐｃａ）主成分軸の重み（重要度）である。
【００６９】
選択部５３は、取得情報に最も近い記憶情報、即ち類似度の最も高い記憶情報に対応付けられた基準体形データを選択する。なお、本実施の形態では、記憶情報や取得情報を主成分分析によって加工した上で類似度を評価したが、情報の加工方法は、主成分分析に限らず、高次元の生体情報の次元削減による加工方法であればよく、例えば、特異値分解による加工でもよい。
【００７０】
（第３の選択方法）
第３の選択方法では、記憶部５４は、生体情報を入力として、生体情報に対応する基準体形データを出力として学習された予測アルゴリズムを記憶している。この予測アルゴリズムとして、生体情報を入力とし、基準体形データ又はその特徴量を出力として構築された、少なくとも３層以上の階層型ニューラルネットワークで学習された予測アルゴリズムを採用することができる。なお、予測アルゴリズムとしては、ニューラルネットワークのほか、ｋ−ｍｅａｎｓ、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）、ランダムフォレスト等の他の機械学習モデルを採用できる。
【００７１】
選択部５３は、取得情報を予測アルゴリズムに入力したときの出力を、取得情報に対応する基準体形データとして選択する。
【００７２】
取得部５５は、選択部５３で選択された基準体形データを用いてユーザの体形データを取得する。取得部５５は、まずは基準体形データをそのままユーザの体形データとする。取得部５５は、この基準体形データを修正してユーザの体形データとすることも可能である。修正については後述する。
【００７３】
（基準体形データの選択及び体形データの取得の第２の方法）
基準体形データの選択及び体形データの取得の第２の方法では、選択部５３は、複数の基準体形データを選択して、取得部５５は、選択された複数の基準体形データを用いてユーザの体形データを取得する。具体的には、選択部５３は、上記の第１〜第３の選択方法のいずれかによって取得情報に最も近い所定数の記憶情報を探索し、それらの記憶情報に対応付けられた複数の基準体形データを選択する。取得部５５は、選択部５３が選択した複数の基準体形データに対して合成処理を行うことで、合成体形データを生成する。
【００７４】
図８は、本発明の実施の形態の合成体形データの生成を説明する図である。図８の例では、説明の分かりやすさのために、腹部の形状を表す第１主成分軸のみ考慮して合成処理を行う例を示している。図８の例では、選択部５３は、第１主成分軸について取得情報Ｄ０に最も近い記憶情報Ｄ１と、取得情報Ｄ０を基準として当該最も近い記憶情報Ｄ１とは軸上の逆方向にある最も近い記憶情報Ｄ２とを選択する。
【００７５】
図８に示すように、取得情報Ｄ０に最も近い２つの記憶情報として、記憶情報Ｄ１及びＤ２が得られた場合において、それぞれの類似度がＳ１及びＳ２であるとすると、取得部５５は、図８に示すように、記憶情報Ｄ１に対応する基準体形データＭ１と記憶情報Ｄ２に対応する基準体形データＭ２との間をＳ１：Ｓ２に分ける形状として合成体形データＭｃを算出する。  
【００７６】
以下、取得部５５が合成体形データを生成する合成処理を詳細に説明する。取得部５５は、合成体形データが示す体形モデルを構成する点群の各点の位置情報を演算する。具体的には、取得部５５は、複数の軸（変数）からなる多次元座標空間における軸（変数）ごとに類似度を変数に含む、上記各点の位置情報を演算する。なお、軸（変数）は、主成分軸であってもよい。合成体形データが示す体形モデルを構成する点群のｋ番目の点ｋの、複数の軸からなる多次元座標空間におけるｊ番目の軸ｊにおける類似度を変数に含む位置情報Ｐｋｊの演算式は、下式（５）のとおりである。
【数５】
2020127676.tif 000007
ここで、Ｓｃ，ｊ（１），Ｓｃ，ｊ（２），・・・，Ｓｃ，ｊ（ｔ）は、軸ｊにおける類似度を算出するために選択部５３が選択したｔ個の記憶情報の各々と取得情報との軸ｊにおける類似度である。また、Ｇは類似度を変数とする関数であり、αｋｊは点ｋの軸ｊにおける補間率である。なお、Ｐ０，ｋ（１，２，。。。，ｔ）は、軸ｊにおける類似度を算出するために選択されたｔ個の記憶情報の任意の１つの記憶情報に対応する基準体形データが示す体形モデルを構成する点群のうち、合成体形データが示す体形モデルの点ｋに対応する点の位置情報となる。代替的に、Ｐ０，ｋ（１，２，。。。，ｔ）は、ｔ個の記憶情報のうち複数の記憶情報に対応する基準体形データが示す各体形モデルを構成する点群のうち、合成体形データが示す体形モデルの点ｋに対応する各点の平均の位置情報であってもよい。
【００７７】
取得部５５は、複数の軸（変数）からなる多次元座標空間において、軸（変数）ごとに図８に示す合成処理を行ってそれらを合成することで合成体形データを生成する。合成体形データが示す体形モデルを構成する点群のｋ番目の点ｋの、複数の軸からなる多次元座標空間における軸ごとにおける類似度を変数とした位置情報を合成した位置情報Ｐｋの演算式は、下式（６）のとおりである。
【数６】
2020127676.tif 000008
ここで、Ｃｊは類似度を算出するために用いられるｊ番目の軸（変数）の合成体形データの生成に対する寄与率である。
【００７８】
なお、取得部５５は、取得情報の位置に関わらず、選択された２つの記憶情報の中間点を合成体形データとするように合成処理を行ってもよい。
【００７９】
また、上述のように基準体形データが３次元形状データではなく身体の各部位のサイズを表したパラメータの集合で定義されている場合には、上述した合成処理に代えて、それらのパラメータの補間を行うことで合成体形データを生成してよい。また、例えば、記憶情報を主成分分析した際の第１主成分がウェストのサイズを表している場合において、最も近い２つの基準体形データのウェストが６３ｃｍと６５ｃｍである場合に、それら１つの基準体形データの中間に位置する合成体形データのウェストを６４ｃｍとしてもよい。
【００８０】
以上のように、取得部５５は、第１の方法では、選択部５３にて選択された１つの基準体形データを取得し、第２の方法では、選択部５３で選択された複数の基準体形データを合成して合成体形データを取得する。そして、取得部５５は、これらの基準体形データや合成体形データを修正する機能を有している。以下、この修正機能による修正方法について説明する。
【００８１】
修正指示受付部５６は、表示部５７に表示される修正用画面において、ユーザの手動操作による修正指示を受け付ける。取得部５５は、修正指示受付部５６にて受け付けた手動操作に従って基準体形データや合成体形データを修正する。この修正のために、表示部５７は、基準体形データや合成体形データにより表現される人体モデルと、修正可能な各部位のサイズの表とを含む修正用画面を表示する。
【００８２】
図９は、本発明の実施の形態の手動操作による修正をするための修正用画面を示す図である。修正用画面５７１には、人体モデルＭとともに、修正可能な各部位のサイズの表Ｔが含まれる。表Ｔには、修正可能な各部位ごとに、現在のサイズがインジケータ（棒グラフ）及び数値で示されている。図９の例では、主に、生体インピーダンスからは推定しにくいサイズ、例えば、身長、首長さ、肩幅、腕長さ等の骨格のサイズ、及び首回り、手首、尻高さ等のサイズが修正可能なサイズとされている。これに加えて、背中の曲がり具合（猫背）等の姿勢を修正可能としてもよい。
【００８３】
ユーザは、この修正用画面５７１において、人体モデルＭの各部位を直接指定することで該当する部位のサイズを変更できる。例えば、図９に示すように、人体モデルＭの両肩をピンチアウトするタッチ操作をすると、修正指示受付部５６がこの操作による修正指示を受け付けて、取得部５５は、この修正指示に従って肩幅を広げるように、基準体形データや合成体形データを修正する。表示部５７は、修正後の基準体形データや合成体形データに従って肩幅の広がった人体モデルＭを表示する。
【００８４】
また、図９に示すように、ユーザが人体モデルＭの下腿部をピンチインするタッチ操作をすると、修正指示受付部５６がこの操作による修正指示を受け付けて、取得部５５は、この修正指示に従って下腿長さを短くするように、基準体形データや合成体形データを修正する。表示部５７は、修正後の基準体形データや合成体形データに従って、下腿長さが短くなった人体モデルＭを表示する。また、修正用画面５７１に表示された人体モデルＭに対して直接タッチ操作をして該当する部位のサイズを変更すると、その変更が直ちに表Ｔにも反映される。
【００８５】
また、表Ｔにおいてインジケータの先端（右端）をドラッグしてインジケータを伸縮させると、表示部５７は、インジケータを伸縮させる。修正指示受付部５６がこの操作による修正指示を受け付けて、取得部５５は、この修正指示に従って該当する部位を修正するように、基準体形データや合成体形データを修正する。これに応じて、とともに、インジケータの伸縮を表Ｔの数値に反映させる。さらに、表示部５７は、基準体形データや合成体形データの修正を人体モデルＭにも反映させる。
【００８６】
また、表Ｔにおいて数値を書き換える操作をすると、修正指示受付部５６がこの操作による修正指示を受けて、表示部５７は、表Ｔの数値を書き換える。これに応じて、取得部５５は、この修正指示に従って該当する部位を修正するように、基準体形データや合成体形データを修正する。表示部５７はさらに、書き換えられた数値に応じてインジケータを伸縮させ、基準体形データや合成体形データの修正を反映した人体モデルＭを表示する。
【００８７】
このように、取得部５５の修正機能によって、ユーザは、基準体形データや合成体形データを自らの体形に合致するように修正することができる。また、修正用画面５７１では、ユーザは、基準体形データや合成体形データを用いて生成された人体モデルを直接操作することで各部位のサイズを変更でき、各部位ごとのインジケータを伸縮させることでも各部位のサイズを変更でき、さらに、各部位ごとの数値を書き換えることでも各部位のサイズを変更でき、いずれの場合にも、修正後の人体モデルを修正用画面５７１で確認することができる。
【００８８】
図９の例の変形例として、ユーザの体形を表す情報、例えば、首回り、胸回り、腰回り、腕回り、太もも回り等の身体の各部位のサイズ、あるいは、ユーザが着用している衣服のサイズないし体形タイプを指定することで修正を指示することができる。例えば、スーツについて、サイズは１〜１０で指定でき、体形タイプはＹＡ体、Ａ体、ＡＢ体、ＢＥ体、Ｅ体、Ｋ体で指定可能である。ユーザが修正指示受付部５６にサイズ及び体形タイプを入力すると、取得部５５は、サイズと体形タイプに応じて肩幅やウェスト等の数値を修正する。
【００８９】
修正指示受付部５６が修正指示を受けて、取得部５５がそれに従って基準体形データや合成体形データを修正すると、その修正の内容が記憶部５４に記憶される。記憶部５４に記憶された修正の内容は、次回以降に同じユーザの取得情報に応じて体形データを取得する際に参照される。即ち、修正指示受付部５６は、記憶部５４に同じユーザについて過去の修正の内容が記憶されている場合には、当該修正の内容に従って基準体形データや合成体形データを修正する。なお、この場合にも、ユーザは、更に修正用画面を用いた手動操作によって修正を行うことが可能である。
【００９０】
また、基準体形データや合成体形データが修正された場合に、そのユーザの生体情報とともに、修正された基準体形データや合成体形データを新たな基準体形データとするレコードが記憶部５４のデータベースに記憶され、このようにしてデータベースが更新されてもよい。特に、上述のように、記憶部５４が、計測装置１０及びユーザ端末２０とは別の他の装置に設けられ、複数のユーザに共用される場合には、複数のユーザがした修正がデータベースに反映されて、データベースが有効に更新されることになる。
【００９１】
取得部５５は、選択部５３にて１つの基準体形データが選択された場合には、当該基準体形データを用いて、選択部５３にて複数の基準体形データが選択された場合は、それらを合成処理を行うことによって合成体形データを生成した上で当該合成体形データを用いて、修正指示受付部５６にて修正指示を受け付けた場合には、さらにそれらの基準体形データや合成体形データを修正して、ユーザの体形データを取得する。
【００９２】
表示部５７は、取得部５５にて取得された体形データを用いて人体モデルを表示する。本実施の形態では、基準体形データ（及びそれを合成した合成体形データ）は、ワイヤフレームで表現されるデータであり、表示部５７で表示される人体モデルは、そのワイヤフレームを変換して得られるサーフェースモデルである。なお、表示される人体モデルのデータ形式と基準体形データのデータ形式とが同じであってもよく、表示部５７は、基準体形データ、合成体形データ、あるいはそれらを修正したデータをそのまま人体モデルとして表示してもよい。また、体形データ取得システム５０は、表示部５７を持たずに、取得部５５で取得された体形データを他の装置に送信するだけであってもよい。
【００９３】
人体モデルは、表示部５７に表示された際に、回転操作をすることができ、拡大及び縮小等も可能である。また、体形データに関節の情報を持たせることで、人体モデルの手や足を可動としてもよい。
【００９４】
図１０は、本発明の実施の形態の体形データ取得方法のフローチャートである。図１０のフローチャートは、選択部５３が１つの基準体形データを選択する例を示している。まず、入力部５１は、ユーザの性別、年齢、身長等の入力生体情報の操作入力を受け付け、測定部５２は、体重、生体インピーダンス等の測定生体情報を測定し、脂肪率等の算出生体情報を算出することで、各種の生体情報（取得情報）を取得して選択部５３に出力する（ステップＳ１０１）。次に、選択部５３は、記憶部５４のデータベースを参照して、取得情報に最も近い１つの記憶情報を特定して、特定した記憶情報に対応する１つの基準体形データを選択して取得部５５に出力する（ステップＳ１０２）。
【００９５】
修正指示受付部５６は、記憶部５４に過去にした修正の内容が記憶されているか否かを判断し（ステップＳ１０３）、記憶されている場合には（ステップＳ１０３にてＹＥＳ）、取得部５５は、その修正内容を修正指示として、基準体形データを修正する（ステップＳ１０４）。記憶部５４に修正内容が記憶されていない場合（ステップＳ１０３にてＮＯ）、及び記憶された修正内容に従って修正をした後には、修正指示受付部５６にてユーザからの修正指示を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１０５）。
【００９６】
修正指示受付部５６にてユーザからの修正指示を受け付けた場合には（ステップＳ１０５にてＹＥＳ）、その修正指示に従って基準体形データを修正する（ステップＳ１０６）とともに、修正の内容を記憶部５４に記憶する（ステップＳ１０７）。ユーザからの修正指示を受け付けていない場合（ステップＳ１０５にてＮＯ）、及び基準体形データを修正した後には、取得部５５は、基準体形データ（修正がされた場合には修正後の基準体形データ）をユーザの体形データとして取得し、表示部５７に出力する（ステップＳ１０８）。表示部５７は、体形データに従って人体モデルを表示する（ステップＳ１０９）。
【００９７】
図１１は、本発明の実施の形態の体形データ取得方法のフローチャートである。図１１のフローチャートは、選択部５３が複数の基準体形データを選択する例を示している。まず、入力部５１は、ユーザの性別、年齢、身長等の入力生体情報の操作入力を受け付け、測定部５２は、体重、生体インピーダンス等の測定生体情報を測定し、脂肪率等の算出生体情報を算出することで、各種の生体情報（取得情報）を取得して選択部５３に出力する（ステップＳ１１１）。次に、選択部５３は、記憶部５４のデータベースを参照して、取得情報に最も近い複数（例えば、３つ）の記憶情報を特定して、特定した各記憶情報に対応する複数の基準体形データを取得して取得部５５に出力する（ステップＳ１１２）。
【００９８】
取得部５５は、選択部５３にて選択された複数の基準体形データを合成して合成体形データを生成する（ステップＳ１１３）。修正指示部５６は、記憶部５４に過去にした修正の内容が記憶されているか否かを判断し（ステップＳ１１４）、記憶されている場合には（ステップＳ１１１３４にてＹＥＳ）、取得部５５は、その修正内容を修正指示として、合成体形データを修正する（ステップＳ１１５）。記憶部５４に修正内容が記憶されていない場合（ステップＳ１１４にてＮＯ）、及び記憶された修正内容に従って修正をした後には、修正指示受付部５６にてユーザからの修正指示を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１１６）。
【００９９】
修正指示受付部５６にてユーザからの修正指示を受け付けた場合には（ステップＳ１１６にてＹＥＳ）、その修正指示に従って合成体形データを修正する（ステップＳ１１７）とともに、修正の内容を記憶部５４に記憶する（ステップＳ１１８）。ユーザからの修正指示を受け付けない場合（ステップＳ１１６にてＮＯ）、及び合成体形データを修正した後には、取得部５５は、合成体形データ（修正がされた場合には修正後の合成体形データ）に従ってユーザの体形データとして取得し、表示部５７に出力する（ステップＳ１１９）。表示部５７は、体形データに従って人体モデルを表示する（ステップＳ１２０）。
【０１００】
以上のように、本実施の形態の体形データ取得システム５０によれば、複数の基準体形データをあらかじめ用意しておき、ユーザの生体情報を取得したときに、当該生体情報に対応する基準体形データを選択することでユーザの体形データを取得するので、ユーザの生体情報はあらかじめ用意された基準体形データを選択するのに必要な程度に取得すればよく、容易にユーザの体形データを取得できる。上記の実施の形態では、データベースにおいて複数の基準体形データの各々に、生体情報として、性別、年齢、身長、体重、ＢＭＩ、脂肪率が対応付けられていたので、ユーザの生体情報としては、これらの情報を取得すれば足りる。
【０１０１】
また、記憶部５４のデータベースに記憶するレコードの数を少なくすることで、容量に制限がある小型のユーザ端末２０に記憶部５４を設けることが可能となる。
【０１０２】
なお、データベースに記憶されている生体情報よりも少ない情報量のユーザの生体情報しか取得できない場合、例えば、ユーザの生体情報として性別、年齢、身長、体重のみしか得られない場合にも、そのようなユーザの生体情報に近い生体情報をデータベースから探索することは可能であり、ユーザの生体情報に対応する基準体形データを選択することが可能である。また、体形データ取得システム５０において、測定部５２は必須ではなく、ユーザが入力部５１に入力した自らの生体情報のみを用いて、選択部５３における上述の選択の処理を行ってもよい。
【０１０３】
さらに、選択部５３は、ユーザが入力部５１に入力した自らの生体情報から身長や職業等のユーザの属性を特定し、ユーザと同じ属性に属する生体情報に対応付けられた記憶情報を選択してもよい。これにより、ユーザと同じ属性に属する生体情報のデータに対応する基準体形データが選択されるので、実際のユーザの体形に近い記憶情報が選択されることを期待できる。
【０１０４】
また、ユーザの生体情報として生体インピーダンスを測定する場合には、上記の実施の形態のように、手足間（全身）の生体インピーダンスを測定してもよく、ハンドルユニット１２に相当する装置によって両手間の生体インピーダンスのみを測定してもよく、本体部１１に相当する装置によって両足間の生体インピーダンスのみを測定してもよい。即ち、本実施の形態の体形データ取得システム５０によれば、両手間又は両足間の生体インピーダンスのみしか得られず、全身の生体インピーダンスが得られない場合であっても、そのような生体インピーダンスを利用してユーザの体形データを取得することができる。
【０１０５】
また、上記の実施の形態によれば、入力部５１と測定部５２で得られたユーザの生体情報のみでそのユーザの人体モデルを一目で理解できる。表示部５７の表示において、過去の人体モデルや目標とする人体モデルを重ね合わせて表示すれば、過去からの変化や目標体形までの差を視覚的に把握できる。
【０１０６】
また、体形データを「．ｊｓｏｎ」、「．ｂｌｅｎｄｅｒ」、「．ｓｔｌ」、「．ｐｌｙ」等のフォーマットで出力することで、ゲームやＶＲ、ＡＲ、ＭＲ等のコンテンツのキャラクタアセットデータとして使用することもできる。さらに、体形データに種々の物理特性を付与すれば、ユーザの各部位の可動域や運動能力等のシミュレーションが可能となる。例えば、体形データにボーンを加え、ＪＳＯＮ形式などの３次元画像データとして出力することで、ｕｎｉｔｙ（登録商標）などのゲームアプリケーション開発環境において、ユーザの特徴を表した体形データを有するキャラクタを生成することができる。さらに、筋肉量等の体組成データを用いることで、ユーザの体組成に応じて、キャラクタにジャンプ力の強さや力の強さ、体力などの身体能力を付与することができる。
【０１０７】
さらに、記憶部５４に、ユーザの体形データの履歴を記憶することで、体形データの推移を用いて将来の体形の予測を行うこともできる。また、目標体形として、スポーツ選手やモデル等の体形データを設定し、ユーザの体形と目標体形との類似度や類似の系統を把握することもできる。
【符号の説明】
【０１０８】
１０  計測装置
１１  本体部
１１１Ｒ、１１１Ｌ  通電用電極
１１２Ｒ、１１２Ｌ  測定用電極
１２  ハンドルユニット
１３  接続コード
１４  収容部
１５  ハンドル本体
１６Ｒ、１６Ｌ  グリップ
１６１Ｒ、１６１Ｌ  通電用電極
１６２Ｒ、１６２Ｌ  測定用電極
１７  表示パネル
１８Ａ〜１８Ｄ  操作ボタン
２０  情報処理端末（ユーザ端末）
５０  体形データ取得システム
５１  入力部
５２  測定部
５３  選択部
５４  記憶部
５５  取得部
５６  修正指示受付部
５７  表示部
５７１  修正用画面
【図１】
2020127676.tif 000009
【図２】
2020127676.tif 000010
【図３】
2020127676.tif 000011
【図４】
2020127676.tif 000012
【図５】
2020127676.tif 000013
【図６】
2020127676.tif 000014
【図７】
2020127676.tif 000015
【図８】
2020127676.tif 000016
【図９】
2020127676.tif 000017
【図１０】
2020127676.tif 000018
【図１１】
2020127676.tif 000019