(57)【要約】【課題】簡易な設備でユーザーの走行における着地態様の判定を可能にする技術を提供すること。【解決手段】被験者の走行において取得された教師データが利用されて、判定用アルゴリズムが生成される。教師データは、移動運動において取得されたデータを含む。判定用アルゴリズムに基づき、ユーザーの脚に装着された慣性センサから取得された加速度および／または角速度を用いて、当該ユーザーの着地態様の判定結果（「踵着地」または「ミッドフット・フォアフット着地」）が提供される。【選択図】図８
2020156552.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行中のユーザーの脚部に装着された慣性センサから、３方向の加速度および３方向の角速度を取得するステップと、
前記慣性センサから得られた３方向についての加速度の合成加速度、および、前記慣性センサから得られた３方向についての角速度の合成角速度を利用することにより、前記ユーザーの着地態様に関する判定結果を生成するステップと、
前記判定結果を出力するステップと、を備える着地態様判定方法。
【請求項２】
走行中のユーザーの脚部に装着された慣性センサから、加速度および角速度の少なくとも一方の検出出力を取得するステップと、
前記検出出力を用いて、前記ユーザーの着地態様に関する判定結果を生成するステップと、
前記判定結果を出力するステップと、を備え、
前記判定結果を生成するステップは、
前記脚部の長軸方向である第１の方向についての加速度、前記ユーザーの走行方向である第２の方向についての加速度と走行する前記ユーザーの左右方向である第３の方向についての加速度との合成加速度、および、前記第２の方向についての角速度と前記第３の方向についての角速度との合成角速度を利用すること、または、
前記脚部の長軸の周りの角速度を利用すること、
を含む、着地態様判定方法。
【請求項３】
前記判定結果を生成するステップは、前記慣性センサから取得された加速度における極大値の発生を基準とした所与の期間の検出出力を利用することを含む、請求項１または請求項２に記載の着地態様判定方法。
【請求項４】
前記判定結果を生成するステップは、複数の前記所与の期間の検出出力の統計値を利用することを含む、請求項３に記載の着地態様判定方法。
【請求項５】
コンピュータによって実行されることにより、前記コンピュータに請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の着地態様判定方法を実現させるための、プログラム。
【請求項６】
２以上の着地態様のいずれかに関連付けられた、走行中の被験者の脚部における加速度および角速度を含む２種類以上の検出出力を取得するステップと、
取得した２種類以上の前記検出出力を用いて、前記２以上の着地態様を分別するための検出出力または当該検出出力を用いて算出された統計値の種類と閾値とを特定するステップと、
特定された前記種類および特定された前記閾値を用いて、ユーザーの着地態様を判定するための判定用アルゴリズムを生成するステップと、を備えるアルゴリズム生成方法。
【請求項７】
さらなる検出出力を取得するステップと、
前記さらなる検出出力を用いて、前記閾値を更新するステップとをさらに備える、請求項６に記載のアルゴリズム生成方法。
【請求項８】
前記種類と前記閾値とを特定するステップは、各検出出力の加速度の極大値の発生を基準とした所与の期間の値を利用することを含む、請求項６または請求項７に記載のアルゴリズム生成方法。
【請求項９】
前記種類と前記閾値とを特定するステップは、複数の前記所与の期間の検出出力の統計値を利用することを含む、請求項８に記載のアルゴリズム生成方法。
【請求項１０】
コンピュータによって実行されることにより、前記コンピュータに請求項６〜請求項９のいずれか１項に記載のアルゴリズム生成方法を実現させるための、プログラム。
【請求項１１】
請求項５または請求項１０に記載のプログラムを格納する記憶装置と、
前記プログラムを実行するプロセッサとを備える、コンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、ユーザーの走行における着地態様の判定に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被験者の走行に関するパターンを自動的に判定する技術が種々提案されている。たとえば、特許第５３１４２２４号公報（特許文献１）は、トレッドミル上を走行するユーザーについての身体動作情報を取得し、取得した身体動作情報から特徴を抽出し、抽出された特徴を所与の演算式に適用することにより当該ユーザーのランニングフォーム得点を算出する、ランニングフォーム診断システムを提案する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５３１４２２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記システムは、マーカーを装着したユーザーをハイスピードカメラで撮影した上で、モーションキャプチャ技術を用いて、ランニングフォームを診断していた。このような背景において、より簡易な設備でユーザーの走行における着地態様を判定するための技術が求められている。
【０００５】
本開示は、かかる実情に鑑み考え出されたものであり、その目的は、簡易な設備でユーザーの走行における着地態様の判定を可能にする技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示のある局面に従うと、走行中のユーザーの脚部に装着された慣性センサから、３方向の加速度および３方向の角速度を取得するステップと、慣性センサから得られた３方向についての加速度の合成加速度、および、慣性センサから得られた３方向についての角速度の合成角速度を利用することにより、ユーザーの着地態様に関する判定結果を生成するステップと、判定結果を出力するステップと、を備える着地態様判定方法が提供される。
【０００７】
本開示の他の局面に従うと、走行中のユーザーの脚部に装着された慣性センサから、加速度および角速度の少なくとも一方の検出出力を取得するステップと、検出出力を用いて、ユーザーの着地態様に関する判定結果を生成するステップと、判定結果を出力するステップと、を備える着地態様判定方法が提供される。判定結果を生成するステップは、脚部の長軸方向である第１の方向についての加速度、ユーザーの走行方向である第２の方向についての加速度と走行するユーザーの左右方向である第３の方向についての加速度との合成加速度、および、第２の方向についての角速度と第３の方向についての角速度との合成角速度を利用すること、または、脚部の長軸の周りの角速度を利用すること、を含む。
【０００８】
判定結果を生成するステップは、慣性センサから取得された加速度における極大値の発生を基準とした所与の期間の検出出力を利用することを含んでいてもよい。
【０００９】
判定結果を生成するステップは、複数の所与の期間の検出出力の統計値を利用することを含んでいてもよい。
【００１０】
本開示の他の局面に従うと、コンピュータによって実行されることにより、コンピュータに上記着地態様判定方法を実現させるためのプログラムが提供される。
【００１１】
本開示のさらに他の局面に従うと、２以上の着地態様のいずれかに関連付けられた、走行中の被験者の脚部における加速度および角速度を含む２種類以上の検出出力を取得するステップと、取得した２種類以上の検出出力を用いて、２以上の着地態様を分別するための検出出力または当該検出出力を用いて算出された統計値の種類と閾値とを特定するステップと、特定された種類および特定された閾値を用いて、ユーザーの着地態様を判定するための判定用アルゴリズムを生成するステップと、を備えるアルゴリズム生成方法が提供される。
【００１２】
アルゴリズム生成方法は、さらなる検出出力を取得するステップと、さらなる検出出力を用いて、閾値を更新するステップとをさらに備えていてもよい。
【００１３】
種類と閾値とを特定するステップは、各検出出力の加速度の極大値の発生を基準とした所与の期間の値を利用することを含んでいてもよい。
【００１４】
種類と閾値とを特定するステップは、複数の所与の期間の検出出力の統計値を利用することを含んでいてもよい。
【００１５】
本開示のさらに他の局面に従うと、コンピュータによって実行されることにより、コンピュータに上記アルゴリズム生成方法を実現させるためのプログラムが提供される。
【００１６】
本開示のさらに他の局面に従うと、上記プログラムを格納する記憶装置と、当該プログラムを実行するプロセッサとを備える、コンピュータシステムが提供される。
【発明の効果】
【００１７】
本開示によれば、ユーザーの脚部に装着された慣性センサの検出出力を用いて、当該ユーザーの走行における着地態様の判定結果が生成される。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】着地態様判定方法が実現される着地態様判定システムの構成の一例を示す図である。
【図２】情報処理装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】慣性センサ２０のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】着地態様判定システムの機能的な構成の一例を示す図である。
【図５】判定用アルゴリズムを生成するために情報処理装置１０のＣＰＵ１０２が実行する処理のフローチャートである。
【図６】教師データの構成の一例を模式的に示す図である。
【図７】１区間のデータの一例を説明するための図である。
【図８】ステップＳ５０６において取得される判定基準の一例を示す図である。
【図９】ステップＳ５０６において取得される判定基準の他の例を示す図である。
【図１０】ステップＳ５０６において取得される判定基準のさらに他の例を示す図である。
【図１１】図８に示された例に基づいて生成される判定用アルゴリズムの一例を説明するための図である。
【図１２】図１１のステップＳ１００６のサブルーチンの一例を表す図である。
【図１３】判定結果の表示画面の一例を示す図である。
【図１４】図１１のステップＳ１００６のサブルーチンの他の例を表す図である。
【図１５】図１１のステップＳ１００６のサブルーチンのさらに他の例を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照しつつ、着地態様判定方法の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素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、これらについての詳細な説明は繰り返さない。
【００２０】
［着地態様判定システムの概要］
図１は、着地態様判定方法が実現される着地態様判定システムの構成の一例を示す図である。図１に示されるように、着地態様判定システム１００は、慣性センサ２０と、慣性センサ２０の検出出力を用いて着地態様の判定結果を導出する情報処理装置１０とを備える。慣性センサ２０は、ユーザー９００に取り付けられる。これにより、情報処理装置１０は、ユーザー９００の着地態様を判定する。
【００２１】
一実施の形態では、判定結果は「踵着地」と「ミッドフット・フォアフット着地」とを含む。「踵着地」は、踵から着地する着地態様を表す。「ミッドフット・フォアフット着地」は、「ミッドフット着地」と「フォアフット着地」とを含む。「ミッドフット着地」は、中足部から足の裏全体で着地する着地態様を表す。「フォアフット着地」は、足の前足部から着地する着地態様を表す。
【００２２】
情報処理装置１０は、着地態様判定システム１００外の慣性センサから取得した検出出力を利用して判定結果を導出する場合がある。この場合には、着地態様判定システム１００は、情報処理装置１０のみを備え、慣性センサ２０を備えない。
【００２３】
情報処理装置１０は、着地態様判定装置の一例であって、たとえば所与のアプリケーション（以下、適宜「着地態様判定用アプリ」ともいう）がインストールされた汎用のコンピュータ（デスクトップコンピュータ、タブレット端末、スマートホン、等）である。他の例では、情報処理装置１０は、着地態様判定用アプリの機能を実現する専用の情報処理端末である。本明細書は、「移動運動」の単なる一例として「走行」について言及するが、着地態様判定システムにおいて判定されるものは、走行における着地に限定されず、歩行等の他の態様の移動における着地であってもよい。
【００２４】
［慣性センサ２０によって検出される加速度の方向の具体例］
図１の枠Ｆ内には、ユーザー９００の脚部の拡大図が示される。慣性センサ２０は、本体２０Ａとベルト２０Ｂをと含む。一例では、慣性センサ２０は、ベルト２０Ｂをユーザー９００の脚部９０１に巻き付けられることによって、ユーザー９００の踝に装着される。
【００２５】
枠Ｆ内では、３本の矢印によって３種類の軸が示される。Ｘ軸は、ユーザー９００の走行方向（前後方向）を表す。Ｙ軸は、ユーザーの脚部の長軸方向（ユーザーの踵から膝まで向かう線に沿う方向）を表す。Ｚ軸は、走行するユーザーの左右方向を表す。Ｘ軸とＹ軸とＺ軸とは、互いに直交している。
【００２６】
Ｙ軸は、脚部の長軸方向（第１の方向）に沿う軸の一例である。Ｘ軸は、ユーザーの移動方向（第２の方向）に沿う軸の一例である。Ｚ軸は、走行するユーザーの左右方向（第３の方向）に沿う軸の一例である。
【００２７】
慣性センサ２０は、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸のそれぞれの加速度および角速度を検出する。なお、慣性センサ２０が検出する物理量および方向は、必要に応じて、適宜、変更または削減されてもよい。
【００２８】
図１の例では、慣性センサ２０はユーザーの左足に装着されている。慣性センサ２０は、ユーザーの両方の脚のそれぞれに装着されてもよい。この場合、情報処理装置１０は、ユーザーの右足と左足のそれぞれにおける加速度および角速度を取得し、これにより、右足と左足のそれぞれに対して着地態様の判定結果を出力し得る。
【００２９】
本明細書では、加速度について記号「Acc」を利用し、角速度について記号「Gya」を利用する。また、これらの記号には、検出出力が関与する軸を表す記号が付される。「AccX」「AccY」および「AccZ」は、それぞれＸ軸方向、Ｙ軸方向、Ｚ軸方向の加速度を表す。「GyaX」「GyaY」および「GyaZ」は、それぞれＸ軸周り、Ｙ軸周り、Ｚ軸周りの角速度を表す。
【００３０】
＜ハードウェア構成＞
（情報処理装置１０）
図２は、本実施の形態に従う情報処理装置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、情報処理装置１０は、主たる構成要素として、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１０２と、メモリ１０４と、タッチパネル１０６と、ボタン１０８と、ディスプレイ１１０と、無線通信部１１２と、通信アンテナ１１３と、メモリインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１１４と、スピーカ１１６と、マイク１１８と、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１２０とを含む。記録媒体１１５は、情報処理装置１０に対して着脱可能に取り付けられる。
【００３１】
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、情報処理装置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、後述する情報処理装置１０の処理（ステップ）の各々を実現する。
【００３２】
メモリ１０４は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read-Only  Memory）、フラッシュメモリ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。
【００３３】
タッチパネル１０６は、表示部としての機能を有するディスプレイ１１０上に設けられており、抵抗膜方式、静電容量方式などのいずれのタイプであってもよい。ボタン１０８は、情報処理装置１０の表面に配置されており、ユーザからの指示を受け付けて、ＣＰＵ１０２に当該指示を入力する。
【００３４】
無線通信部１１２は、通信アンテナ１１３を介して移動体通信網に接続し無線通信のための信号を送受信する。これにより、情報処理装置１０は、例えば、第３世代移動通信システム（３Ｇ）、ＬＴＥ（Long  Term  Evolution）などの移動体通信網を介して所定の外部装置との通信が可能となる。
【００３５】
メモリインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１１４は、外部の記録媒体１１５からデータを読み出す。ＣＰＵ１０２は、メモリインターフェイス１１４を介して外部の記録媒体１１５に格納されているデータを読み出して、当該データをメモリ１０４に格納する。ＣＰＵ１０２は、メモリ１０４からデータを読み出して、メモリインターフェイス１１４を介して当該データを外部の記録媒体１１５に格納する。
【００３６】
記録媒体１１５としては、ＣＤ（Compact  Disc）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）、ＢＤ（Blu-ray（登録商標）  Disc）、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）メモリ、メモリカード、ＦＤ（Flexible  Disk）、ハードディスクなどの不揮発的にプログラムを格納する媒体が挙げられる。
【００３７】
スピーカ１１６は、ＣＰＵ１０２からの命令に基づいて音声を出力する。マイク１１８は、情報処理装置１０に対する発話を受け付ける。
【００３８】
通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１２０は、例えば、情報処理装置１０と慣性センサ２０との間でデータを送受信するための通信インターフェイスであり、アダプタやコネクタなどによって実現される。通信方式としては、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮなどによる無線通信あるいはＵＳＢを利用した有線通信である。
【００３９】
（慣性センサ２０）
図３は、本実施の形態に従う慣性センサ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、慣性センサ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、３軸方向の加速度を検出可能な加速度センサ２０６と、３軸のそれぞれの周りの角速度を検出可能な角速度センサ２０８と、情報処理装置１０と通信するための通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２１０と、慣性センサ２０の各種構成要素に電力を供給する蓄電池２１２とを含む。
【００４０】
［機能構成］
図４は、本実施の形態の着地態様判定システムの機能的な構成の一例を示す図である。図４に示されるように、着地態様判定システム１００は、センサ部４１０と、判定部４２０と、アルゴリズム生成部４３０と、判定アルゴリズム４４０と、出力部４５０とを含む。
【００４１】
センサ部４１０は、たとえば慣性センサ２０によって実現される。判定部４２０は、センサ部４１０の検出出力を判定アルゴリズム４４０に適合することにより、ユーザーの着地態様を判定する。判定アルゴリズム４４０は、たとえば、検出出力の種類または検出出力に基づいて導出される統計値と当該検出出力についての判定に利用するための閾値とを含み、記憶装置に格納される。アルゴリズム生成部４３０は、判定アルゴリズム４４０を生成する。
【００４２】
図４に示された着地態様判定システムの各機能は、種々の装置に分配され得る。一例では、アルゴリズム生成部４３０と判定部４２０とは、同一の情報処理装置によって実現される。他の例では、判定部４２０は、アルゴリズム生成部４３０を実現する装置とは異なる装置によって実現される。より具体的には、アルゴリズム生成部４３０は、着地態様判定用アプリを供給するメーカーのコンピュータによって実現され、判定部４２０は、着地態様判定用アプリを購入および利用するユーザーのコンピュータによって実現される。
【００４３】
一例では、判定部４２０と出力部４５０とは、同一の装置によって実現されてもよいし、互いに異なる装置によって実現されてもよい。
【００４４】
［判定用アルゴリズムの生成］
着地態様判定システムにおける判定用アルゴリズムの生成について説明する。以下の説明では、アルゴリズム生成部４３０の一実現例として情報処理装置１０が採用される。
【００４５】
（Ａ）判定用アルゴリズムの生成の流れ
図５は、判定用アルゴリズムを生成するために情報処理装置１０のＣＰＵ１０２が実行する処理のフローチャートである。図５を参照して、判定用アルゴリズムの生成方法を説明する。一実施の形態では、情報処理装置１０にはアルゴリズム生成用のプログラムがインストールされており、ＣＰＵ１０２は、当該プログラムを実行することによって図５の処理を実施する。
【００４６】
ステップＳ５００にて、ＣＰＵ１０２は、教師データを取得する。教師データの一例は、被験者の検出出力と当該被験者の移動運動に対して付与された着地態様との組合せである。検出出力は、移動運動中の被験者の脚の、加速度および／または角速度を含む。一実施の形態では、教師データは、図１に示されたように被験者の脚に装着された慣性センサ２０から取得された検出出力を含む。より具体的には、教師データは、被験者の走行中に得られた当該慣性センサ２０の検出出力と、被験者の当該走行に対して付された着地態様とを含む。各被験者の走行に対する着地態様の付与は、たとえば当該走行の場面（または、走行の映像）を見た専門家によって行なわれる。
【００４７】
なお、教師データに含まれる検出出力は、慣性センサ２０以外の手段によって取得されても良い。一例では、被験者が脚にマーカーを装着してトレッドミル上を走行した場合の、当該被験者を撮影した映像におけるマーカーの移動態様から検出出力（加速度および角速度の少なくとも一方）が取得されてもよい。
【００４８】
本明細書では、脚の動きに応じた加速度および／または角速度の検出出力の対象となる者として、「被験者」と「ユーザー」との用語を用いる。「被験者」は、判定用アルゴリズムの生成のために教師データを提供する者を表す。「ユーザー」は、判定用アルゴリズムを利用した判定を受ける者を表す。なお、判定用アルゴリズムの設定（閾値）は、ユーザーに対する使用に応じて更新され得る。この意味においては、判定を受ける者（「ユーザー」）は、その検出出力が判定用アルゴリズムの生成（更新）に利用されるため、「被験者」にもなり得る。
【００４９】
図６は、教師データの構成の一例を模式的に示す図である。教師データ６００は、被験者を特定するためのユーザーＩＤ６０１と、被験者の移動運動に対して付与された着地態様６０２と、検出出力６０３とを含む。一実施の形態では、着地態様は、「踵着地」または「ミッドフット・フォアフット着地」である。
【００５０】
図５に戻って、ステップＳ５０２にて、ＣＰＵ１０２は、連続するデータから分析対象となる所定の区間のデータを切り出す。一実施の形態では、加速度および角速度のそれぞれの検出出力から、１区間以上のデータが切り出される。切り出される各区間のデータは、所与の条件が満足された時点を中心とした所与の期間をカバーし、それぞれが分析対象となり得る。
【００５１】
図７は、分析対象となる１区間のデータの一例を説明するための図である。図７には、ある被験者の走行時に取得されたＹ軸方向の加速度の検出出力が示されている。図７のグラフにおいて、縦軸は加速度の大きさを表し、横軸は時間を表す。図７には、複数区間分のデータが示されている。各区間のデータは、Ｙ軸方向の加速度の極大値が得られた時点（図７中の時刻Ｔｐ）から前後４０ｍｓｅｃの時間期間をカバーする。以下の説明では、各区間のＹ軸方向の加速度の極大値が得られた時点を、単に「ピーク」とも称する。ピーク前後の４０ｍｓｅｃの時間期間は、「加速度における極大値の発生を基準とした所与の期間」の一例である。
【００５２】
ステップＳ５０２では、さらに、ＣＰＵ１０２は、Ｘ軸方向の加速度およびＺ軸方向の加速度のそれぞれの検出出力からも、Ｙ軸方向の加速度の検出出力から切り出された各区間のデータと同じ時間期間をカバーする１つ以上の区間のデータを切り出す。ＣＰＵ１０２は、さらに、Ｘ軸周り、Ｙ軸周り、およびＺ軸周りのそれぞれの角速度の検出出力からも、Ｙ軸方向の加速度の検出出力から切り出された各区間のデータと同じ時間期間をカバーする１つ以上の区間のデータを切り出す。すなわち、加速度および角速度の検出出力のそれぞれから、Ｙ軸方向の加速度の極大値が出現するタイミングに基づいて、１つ以上の区間のデータが切り出される。
【００５３】
ステップＳ５０４にて、ＣＰＵ１０２は、教師データに含まれる検出出力の統計値を算出する。
【００５４】
ステップＳ５０６にで、ＣＰＵ１０２は、教師データを利用して、着地態様の判定基準を取得する。ＣＰＵ１０２は、判定基準の取得において、教師データに加えて、ステップＳ５０４にて算出された統計値を利用してもよい。一実施の形態では、判定基準は、検出出力または統計値の種類と当該検出出力に対する閾値とを含む。ＣＰＵ１０２は、たとえば決定木分析によって判定基準を取得する。
【００５５】
ステップＳ５０８にて、ＣＰＵ１０２は、ステップＳ５０６にて取得された判定基準を利用して、判定用アルゴリズムを生成する。
【００５６】
（統計値の具体例）
統計値の一例は、後述する図８において参照されるように、２以上の軸のそれぞれの周りの角速度の合成角速度である。たとえば、各区間について取得された、３軸のそれぞれの周りの角速度の合成角速度の微分値の最大値が算出されてもよい。当該最大値は「DReGya_Max_all」で表される。「D」は微分値を表し、「Re」は（合成角速度または合成加速度における）合成を表す。
【００５７】
統計値の他の例は、２以上の軸についての加速度の合成加速度である。たとえば、３軸の加速度の合成加速度は、「ReAcc」で表される。各区間の加速度のうち、ピークに対して２０ｍｓｅｃ前から１０ｍｓｅｃ前までの期間の検出出力が利用されて算出された合成加速度が算出されてもよい。さらに、一定期間（たとえば、１０秒間）内の当該合成加速度の最大値が算出されてもよい。当該最大値は、「DReAcc_MaxV_m20」で表される。
【００５８】
また、上記合成加速度の微分値が算出されてもよい。当該微分値は「DReAcc_m20」で表される。一定期間（たとえば、１０秒間）内の当該微分値の最大値が算出されてもよい。当該最大値は、「DReAcc_MaxV_m20」で表される。
【００５９】
統計値のさらに他の例は、２以上の軸周りの角速度の合成角速度である。たとえば、３軸の角速度の合成角速度は、「ReGya」で表される。合成角速度は、各区間の角速度のうち、ピークに対して１０ｍｓｅｃ後から２０ｍｓｅｃ後までの期間の検出出力が利用されて生成されてもよい。この場合の合成角速度は、「ReGya_10」で表される。一定期間（たとえば、１０秒間）内の各区間のうち、ピークに対して１０ｍｓｅｃ後から２０ｍｓｅｃ後までの期間の検出出力が利用されて生成された合成角速度の最大値に対する、各区間の全期間の検出出力が利用されて生成された合成角速度の最大値の比（すなわち、［（前者の最大値）／（後者の最大値）］）が算出されても良い。この比は、「ReGya_MaxV_10_all」で表される。
【００６０】
統計値のさらに他の例は、後述する図９において参照されるように、２種類の軸周りの加速度の合成加速度である。たとえば、Ｘ軸方向の加速度とＺ軸方向の加速度の合成加速度は、「AccXZ」で表される。この合成加速度の微分値が算出されてもよい。当該微分値は、「DAccXZ」で表される。全区間を通しての、当該微分値のＲＭＳ（Root Mean Square：二乗平均平方根）が算出されてもよい。当該ＲＭＳは、「DAccXZ_rms_all」で表される。
【００６１】
統計値のさらに他の例は、２種類の軸についての加速度の合成加速度についての微分値の、全区間についてのＲＭＳである。当該ＲＭＳは、「DReAccXZ_rms_all」で表される。
【００６２】
統計値のさらに他の例は、Ｘ軸とＺ軸のそれぞれについての、各区間のピークから１０ｍｓｅｃ後から２０ｍｓｅｃ後までの期間の検出出力の合成角速度の最大値の、各区間の全期間の検出出力の合成角速度の最大値に対する比（すなわち、［（前者の最大値）／（後者の最大値）］）である。この比は、「ReGyaXZ_MaxV_10_all」で表される。
【００６３】
統計値のさらに他の例は、Ｘ軸とＺ軸のそれぞれについての、各区間のピークから１０ｍｓｅｃ後から２０ｍｓｅｃ後までの期間の検出出力の合成加速度のＲＭＳである。当該ＲＭＳは、「ReAccXZ_rms_10」で表される。
【００６４】
統計値のさらに他の例は、Ｘ軸とＺ軸のそれぞれについての、各区間のピークから１０ｍｓｅｃ後から２０ｍｓｅｃ後までの期間の検出出力の合成角速度の最小値の、各区間の全期間の検出出力の合成角速度の最小値に対する比（すなわち、［（前者の最小値）／（後者の最小値）］）である。この比は、「ReGyaXZ_MinV_10_all」で表される。
【００６５】
統計値のさらに他の例は、Ｙ軸の加速度について、各区間のピークから３０ｍｓｅｃ後から４０ｍｓｅｃ後までの期間の検出出力の最小値である。当該最小値は、「AccY_MinV_30」で表される。
【００６６】
統計値のさらに他の例は、２以上の軸周りの角速度の合成角速度を用いた統計値である。たとえば、後述する図１０において参照されるように、Ｘ軸周りの角速度とＺ軸周りの角速度の合成角速度について、各区間のピークに対して、１０ｍｓｅｃ後から２０ｍｓｅｃ後までの期間の角速度の最大値の、各区間の全領域の当該合成角速度の最大値に対する比は、「ReGyaXZ_maxV_10_all」で表される。
【００６７】
統計値のさらに他の例は、２以上の軸のそれぞれの周りの角速度の合成角速度である。たとえば、Ｘ軸周りの角速度とＺ軸周りの角速度の、各区間のピークに対して、３０ｍｓｅｃ後から４０ｍｓｅｃまでの期間の合成角速度は、「DReGyaXZ_30」で表される。当該合成角速度の微分値の最大値は、「DReGyaXZ_maxV_30」で表される。当該最大値の、各区間の全域の合成角速度の微分値の最大値に対する比は、「DReGyaXZ_maxV_30_all」で表される。
【００６８】
このような角速度の合成角速度に関する他の例として、Ｘ軸周りの角速度とＺ軸周りの角速度の、各区間の全データについての合成角速度の微分値の最大値は、「DReGyaXZ_maxV_all」で表される。
【００６９】
統計値のさらに他の例は、角速度が最大値を迎えるタイミングである。たとえば、上記のＸ軸周りの角速度とＺ軸周りの角速度の合成角速度が各区間で最大値を迎えるタイミング（の複数の区間における平均値）は、「ReGyaXZ_maxT_all」で表される。
【００７０】
統計値のさらに他の例は、下腿長軸周りの角速度を用いて算出される統計値である。たとえば、Ｙ軸周りの角速度のＲＭＳは、「DGyaY_rms_all」で表される。
【００７１】
（Ｂ）判定基準例
（Ｂ−１）判定基準例＜１＞
図８は、ステップＳ５０６において取得される判定基準の一例を示す図である。図８には、決定木分析の分析結果の一例が表されている。図８の例では、４種類の分岐条件のそれぞれに対して４種類の閾値Ｔｈ１１，Ｔｈ１２，Ｔｈ１３，Ｔｈ１４が利用されている。４種類の分岐条件のそれぞれに含まれる統計値は、上記において統計値の例として説明される。４種類の分岐条件によって、ユーザーの着地態様が「踵着地」と「ミッドフット・フォアフット着地」のいずれかに分類される。
【００７２】
なお、図８の例では、いずれの分岐条件も統計値のみを含むが、分岐条件は、統計値ではなく検出出力そのもの（たとえば、ピークにおけるＹ軸についての加速度）を含む場合もあり得る。
【００７３】
（Ｂ−２）判定基準例＜２＞
図９は、ステップＳ５０６において取得される判定基準の他の例を示す図である。図９には、決定木分析の分析結果の一例が表されている。図９の例では、５種類の分岐条件のそれぞれに対して５種類の閾値Ｔｈ２１，Ｔｈ２２，Ｔｈ２３，Ｔｈ２４，Ｔｈ２５が利用されている。５種類の分岐条件のそれぞれに含まれる統計値は、上記において統計値の例として説明される。５種類の分岐条件によって、ユーザーの着地態様が「踵着地」と「ミッドフット・フォアフット着地」のいずれかに分類される。
【００７４】
（Ｂ−３）判定基準例＜３＞
図１０は、ステップＳ５０６において取得される判定基準のさらに他の例を示す図である。図１０には、決定木分析の分析結果の一例が表されている。図１０の例では、５種類の分岐条件のそれぞれに対して５種類の閾値Ｔｈ３１，Ｔｈ３２，Ｔｈ３３，Ｔｈ３４，Ｔｈ３５が利用されている。５種類の分岐条件のそれぞれに含まれる統計値は、上記において統計値の例として説明される。５種類の分岐条件によって、ユーザーの着地態様が「踵着地」と「ミッドフット・フォアフット着地」のいずれかに分類される。
【００７５】
（Ｃ）判定用アルゴリズムの生成例
（Ｃ−１）判定用アルゴリズムの生成例＜１＞
図１１および図１２は、図８に示された例に基づいて生成される判定用アルゴリズムの一例を説明するための図である。以下、生成される判定用アルゴリズムの内容を、当該判定用アルゴリズムを実行するコンピュータの動作として説明する。
【００７６】
図１１を参照して、ステップＳ１０００にて、コンピュータは、ユーザーの検出出力（Ｘ軸，Ｙ軸およびＺ軸についての加速度、ならびに、Ｘ軸，Ｙ軸およびＺ軸周りの角速度、の中の少なくとも１種類のデータを含む）を取得する。一実施の形態では、検出出力は、図１に示されたように、ユーザーの脚に装着された慣性センサ２０から取得される。一実施の形態では、慣性センサ２０と情報処理装置１０との位置関係を保持するために、慣性センサ２０を装着したユーザーはトレッドミル上を走行する。他の実施の形態では、情報処理装置１０は、事前に収集された検出出力を取得する。
【００７７】
ステップＳ１００２にて、コンピュータは、ステップＳ１０００にて取得した検出出力（連続するデータ）から分析対象となる所定の区間のデータを切り出す。図７を参照して説明された方法は、切り出しの態様の一例である。
【００７８】
ステップＳ１００４にて、コンピュータは、ステップＳ１０００で取得された検出出力およびステップＳ１００２で取得された１区間ごとに切り出されたデータを利用して、検出出力の統計値を算出する。
【００７９】
ステップＳ１００６にて、コンピュータは、ステップＳ１０００で取得された検出出力、ステップＳ１００２で取得された１区間ごとのデータ、および、ステップＳ１００４で取得された統計値の中の少なくとも一つを利用して、判定結果を取得される。判定結果の取得の態様は、図８に示された決定木に従い、図１２を参照して詳述される。
【００８０】
図１２は、図１１のステップＳ１００６のサブルーチンの一例を表す図である。図１２を参照して、ステップＳＡ１００にて、コンピュータは、ステップＳ１００２において算出された統計値「DReGya_Max_all」が、図８の決定木において当該統計値について示された閾値Ｔｈ１１以上であるか否かを判断する。コンピュータは、上記統計値「DReGya_Max_all」が閾値Ｔｈ１１以上であればステップＳＡ１０８へ制御を進め（ステップＳＡ１００にてＹＥＳ）、そうでなければステップＳＡ１０２へ制御を進める（ステップＳＡ１００にてＮＯ）。
【００８１】
ステップＳＡ１０２にて、コンピュータは、ステップＳ１００２において算出された統計値「ReGya_MaxV_10_all」が、図８の決定木において当該統計値について示された閾値Ｔｈ１２以上であるか否かを判断する。コンピュータは、上記統計値「ReGya_MaxV_10_all」が閾値Ｔｈ１２以上であればステップＳＡ１０４へ制御を進め（ステップＳＡ１０２にてＹＥＳ）、そうでなければステップＳＡ１０６へ制御を進める（ステップＳＡ１０２にてＮＯ）。
【００８２】
ステップＳＡ１０４にて、コンピュータは、ユーザーの着地態様の判定結果を「踵着地」と特定し、図１１へ制御を戻す。
【００８３】
ステップＳＡ１０６にて、コンピュータは、ユーザーの着地態様の判定結果を「ミッドフット・フォアフット着地」と特定し、図１１へ制御を戻す。
【００８４】
ステップＳＡ１０８にて、コンピュータは、ステップＳ１００２において算出された統計値「DReAcc_MaxV_m20」が、図８の決定木において当該統計値について示された閾値Ｔｈ１３以上であるか否かを判断する。コンピュータは、上記統計値「DReAcc_MaxV_m20」が閾値Ｔｈ１３以上であればステップＳＡ１１２へ制御を進め（ステップＳＡ１０８にてＹＥＳ）、そうでなければステップＳＡ１１０へ制御を進める（ステップＳＡ１０８にてＮＯ）。
【００８５】
ステップＳＡ１１０にて、コンピュータは、ステップＳ１００２において算出された統計値「ReAcc_MaxV_m20」が、図８の決定木において当該統計値について示された閾値Ｔｈ１４以上であるか否かを判断する。コンピュータは、上記統計値「ReAcc_MaxV_m20」が閾値Ｔｈ１４以上であればステップＳＡ１１２へ制御を進め（ステップＳＡ１１０にてＹＥＳ）、そうでなければステップＳＡ１１４へ制御を進める（ステップＳＡ１１０にてＮＯ）。
【００８６】
ステップＳＡ１１２にて、コンピュータは、ユーザーの着地態様の判定結果を「ミッドフット・フォアフット着地」と特定し、図１１へ制御を戻す。
【００８７】
ステップＳＡ１１４にて、コンピュータは、ユーザーの着地態様の判定結果を「踵着地」と特定し、図１１へ制御を戻す。
【００８８】
図１１に戻って、ステップＳ１００８にて、コンピュータは、ステップＳ１００６にて取得された判定結果を出力する。出力の一例は、判定結果（「踵着地」または「ミッドフット・フォアフット着地」）をディスプレイ１１０に表示することである。他の例は、判定結果を、スピーカ１１６から音声で出力することである。さらに他の例は、当該表示と当該音声の出力の組合せである。
【００８９】
以上、図１１および図１２を参照して説明された判定用アルゴリズムによれば、コンピュータは、ユーザーの検出出力を利用し、かつ、被験者の教師データに基づいた決定木（図８）に従って、当該ユーザーの着地態様を判定結果を取得および出力する。
【００９０】
図１３は、判定結果の表示画面の一例を示す図である。画面１２００は、３つの表示欄１２１０，１２２０，１２３０を含む。表示欄１２１０は、判定対象のユーザーを特定する情報を表示する。コンピュータは、当該情報を、検出出力に関連付けて取得することができる。表示欄１２２０は、判定結果を表す文字列「踵着地」を表示する。
【００９１】
コンピュータは、判定結果に基づいて、ユーザーに対して推奨される製品（たとえば、シューズの種類）を特定してもよい。表示欄１２３０は、特定される推奨製品（図１３中の「モデルＡ」）を表示する。
【００９２】
（Ｃ−２）判定用アルゴリズムの生成例＜２＞
図１４は、図１１のステップＳ１００６のサブルーチンの他の例を表す図である。被験者の教師データから図９に示された決定木が導出された場合、図１１のステップＳ１００６のサブルーチンとして図１４に示されたものが採用される。
【００９３】
ステップＳＢ１００にて、コンピュータは、ステップＳ１００２において算出された統計値「DReAccXZ_rms_all」が、図９の決定木において当該統計値について示された閾値Ｔｈ２１以上であるか否かを判断する。コンピュータは、上記統計値「DReAccXZ_rms_all」が閾値Ｔｈ２１以上であればステップＳＢ１０４へ制御を進め（ステップＳＢ１００にてＹＥＳ）、そうでなければステップＳＢ１０２へ制御を進める（ステップＳＢ１００にてＮＯ）。
【００９４】
ステップＳＢ１０２にて、コンピュータは、ユーザーの着地態様の判定結果を「踵着地」と特定し、図１１へ制御を戻す。
【００９５】
ステップＳＢ１０４にて、コンピュータは、ステップＳ１００２において算出された統計値「ReGyaXZ_MaxV_10_all」が、図９の決定木において当該統計値について示された閾値Ｔｈ２２以上であるか否かを判断する。コンピュータは、上記統計値「ReGyaXZ_MaxV_10_all」が閾値Ｔｈ２２以上であればステップＳＢ１１４へ制御を進め（ステップＳＢ１０４にてＹＥＳ）、そうでなければステップＳＢ１０６へ制御を進める（ステップＳＢ１０４にてＮＯ）。
【００９６】
ステップＳＢ１０６にて、コンピュータは、ステップＳ１００２において算出された統計値「ReAccXZ_rms_10」が、図９の決定木において当該統計値について示された閾値Ｔｈ２３以上であるか否かを判断する。コンピュータは、上記統計値「ReAccXZ_rms_10」が閾値Ｔｈ２３以上であればステップＳＢ１１２へ制御を進め（ステップＳＢ１０６にてＹＥＳ）、そうでなければステップＳＢ１０８へ制御を進める（ステップＳＢ１０６にてＮＯ）。
【００９７】
ステップＳＢ１０８にて、コンピュータは、ステップＳ１００２において算出された統計値「ReGyaXZ_MaxV_10_all」が、図９の決定木において当該統計値について示された閾値Ｔｈ２４以上であるか否かを判断する。コンピュータは、上記統計値「ReGyaXZ_MaxV_10_all」が閾値Ｔｈ２４以上であればステップＳＢ１１０へ制御を進め（ステップＳＢ１０８にてＹＥＳ）、そうでなければステップＳＢ１１２へ制御を進める（ステップＳＢ１０８にてＮＯ）。
【００９８】
ステップＳＢ１１０にて、コンピュータは、ユーザーの着地態様の判定結果を「踵着地」と特定し、図１１へ制御を戻す。
【００９９】
ステップＳＢ１１２にて、コンピュータは、ユーザーの着地態様の判定結果を「ミッドフット・フォアフット着地」と特定し、図１１へ制御を戻す。
【０１００】
ステップＳＢ１１４にて、コンピュータは、ステップＳ１００２において算出された統計値「AccY_MinV_30」が、図９の決定木において当該統計値について示された閾値Ｔｈ２５以上であるか否かを判断する。コンピュータは、上記統計値「AccY_MinV_30」が閾値Ｔｈ２５以上であればステップＳＢ１１６へ制御を進め（ステップＳＢ１１４にてＹＥＳ）、そうでなければステップＳＢ１１８へ制御を進める（ステップＳＢ１１４にてＮＯ）。
【０１０１】
ステップＳＢ１１６にて、コンピュータは、ユーザーの着地態様の判定結果を「ミッドフット・フォアフット着地」と特定し、図１１へ制御を戻す。
【０１０２】
ステップＳＢ１１８にて、コンピュータは、ユーザーの着地態様の判定結果を「踵着地」と特定し、図１１へ制御を戻す。
【０１０３】
以上、図１１および図１４を参照して説明された判定用アルゴリズムによれば、コンピュータは、ユーザーの検出出力を利用し、かつ、被験者の教師データに基づいた決定木（図９）に従って、当該ユーザーの着地態様を判定結果を取得および出力する。
【０１０４】
（Ｃ−３）判定用アルゴリズムの生成例＜３＞
図１５は、図１１のステップＳ１００６のサブルーチンのさらに他の例を表す図である。被験者の教師データから図１０に示された決定木が導出された場合、図１１のステップＳ１００６のサブルーチンとして図１５に示されたものが採用される。
【０１０５】
ステップＳＣ１００にて、コンピュータは、ステップＳ１００２において算出された統計値「ReGyaXZ_maxV_10_all」が、図１０の決定木において当該統計値について示された閾値Ｔｈ３１以上であるか否かを判断する。コンピュータは、上記統計値「ReGyaXZ_maxV_10_all」が閾値Ｔｈ３１以上であればステップＳＣ１１４へ制御を進め、（ステップＳＣ１００にてＹＥＳ）、そうでなければステップＳＣ１０２へ制御を進める（ステップＳＣ１００にてＮＯ）。
【０１０６】
ステップＳＣ１０２にて、コンピュータは、ステップＳ１００２において算出された統計値「DReGyaXZ_maxV_30_all」が、図１０の決定木において当該統計値について示された閾値Ｔｈ３２以上であるか否かを判断する。コンピュータは、上記統計値「DReGyaXZ_maxV_30_all」が閾値Ｔｈ３２以上であればステップＳＣ１０４へ制御を進め、（ステップＳＣ１０２にてＹＥＳ）、そうでなければステップＳＣ１０８へ制御を進める（ステップＳＣ１０２にてＮＯ）。
【０１０７】
ステップＳＣ１０４にて、コンピュータは、ステップＳ１００２において算出された統計値「DGyaY_rms_all」が、図１０の決定木において当該統計値について示された閾値Ｔｈ３３以上であるか否かを判断する。コンピュータは、上記統計値「DGyaY_rms_all」が閾値Ｔｈ３３以上であればステップＳＣ１０６へ制御を進め、（ステップＳＣ１０４にてＹＥＳ）、そうでなければステップＳＣ１１０へ制御を進める（ステップＳＣ１０４にてＮＯ）。
【０１０８】
ステップＳＣ１０８にて、コンピュータは、ステップＳ１００２において算出された統計値「ReGyaXZ_maxT_all」が、図１０の決定木において当該統計値について示された閾値Ｔｈ３４以上であるか否かを判断する。コンピュータは、上記統計値「ReGyaXZ_maxT_all」が閾値Ｔｈ３４以上であればステップＳＣ１１０へ制御を進め、（ステップＳＣ１０８にてＹＥＳ）、そうでなければステップＳＣ１１２へ制御を進める（ステップＳＣ１０８にてＮＯ）。
【０１０９】
ステップＳＣ１０６およびステップＳＣ１１２にて、コンピュータは、ユーザーの着地態様の判定結果を「ミッドフット・フォアフット着地」と特定し、図１１へ制御を戻す。
【０１１０】
ステップＳＣ１１０にて、コンピュータは、ユーザーの着地態様の判定結果を「踵着地」と特定し、図１１へ制御を戻す。
【０１１１】
ステップＳＣ１１４にて、コンピュータは、ステップＳ１００２において算出された統計値「DReGyaXZ_maxV_all」が、図１０の決定木において当該統計値について示された閾値Ｔｈ３５以上であるか否かを判断する。コンピュータは、上記統計値「DReGyaXZ_maxV_all」が閾値Ｔｈ３５以上であればステップＳＣ１１６へ制御を進め、（ステップＳＣ１１４にてＹＥＳ）、そうでなければステップＳＣ１１８へ制御を進める（ステップＳＣ１１４にてＮＯ）。
【０１１２】
ステップＳＣ１１６にて、コンピュータは、ユーザーの着地態様の判定結果を「ミッドフット・フォアフット着地」と特定し、図１１へ制御を戻す。
【０１１３】
ステップＳＣ１１８にて、コンピュータは、ユーザーの着地態様の判定結果を「踵着地」と特定し、図１１へ制御を戻す。
【０１１４】
以上、図１１および図１５を参照して説明された判定用アルゴリズムによれば、コンピュータは、ユーザーの検出出力を利用し、かつ、被験者の教師データに基づいた決定木（図１０）に従って、当該ユーザーの着地態様を判定結果を取得および出力する。
【０１１５】
［判定用アルゴリズムの応用（１）］
本開示では、生成された判定用アルゴリズムの閾値は、その後の利用において更新され得る。たとえば、情報処理装置１０のＣＰＵ１０２は、ユーザーの検出出力を用い、判定用アルゴリズムに従って、着地態様の判定結果を導出する。ＣＰＵ１０２は、ＣＰＵ１０２が出力した判定結果に対する修正を取得してもよい。一実施の形態では、当該修正は、上記ユーザーの走行を目視する専門家によって加えられる。ＣＰＵ１０２は、ユーザーの検出出力と加えられた修正との１つ以上の組合せに基づいて、判定用アルゴリズムを構成する閾値を更新してもよい。
【０１１６】
［判定用アルゴリズムの応用（２）］
本開示では、判定用アルゴリズムは、着地態様判定用アプリに組み込まれてもよい。着地態様判定用アプリをインストールされた端末（情報処理装置１０または他の装置）は，ユーザーの着地態様を判定し、その結果を出力する。上記端末は、一定期間（たとえば、１０秒間）の検出出力ごとに着地態様の判定結果を導出してもよい。この場合、判定結果は一定期間ごとに更新され得る。
【０１１７】
判定結果が一定期間ごとに更新されることにより、走行中のユーザーは、現在の着地態様の判定結果を取得し得る。これにより、ユーザーは、所望の判定結果が得られるように、着地態様を調整しながら走行のトレーニングをすることが可能になる。
【０１１８】
［判定用アルゴリズムの応用（３）］
本開示では、ユーザーの脚に装着された慣性センサ２０を利用して加速度および角速度が取得され得る。これにより、着地態様判定用アプリによって提供される判定結果は、多様な態様で利用され得る。たとえば、スポーツ用品店の店頭でユーザーが複数のシューズのそれぞれを履いて走行したときのそれぞれの判定結果が得られる。このとき、ユーザーは、慣性センサ２０を装着したままで、シューズのみを履き替えながら走行を繰り返すことにより、各シューズについての判定結果が得られる。すなわち、シューズに、検出出力を提供するためのセンサを装着する必要が無い。
【０１１９】
これにより、着地態様判定用アプリをインストールされた端末を利用すれば、店員は、ユーザーが所望するいかなるシューズについての判定結果を、当該ユーザーに対して容易に提供し得る。
【０１２０】
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て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】
【０１２１】
１０  情報処理装置、２０  慣性センサ、２０Ａ  本体、２０Ｂ  ベルト、１００  着地態様判定システム、１０２，２０２  ＣＰＵ、１２００  画面、１２１０，１２２０，１２３０  表示欄。
【図１】
2020156552.tif 000003
【図２】
2020156552.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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