(57)【要約】【課題】被測定者の体重の日内変動に起因する消費エネルギーの算出精度の悪化を防止すること。【解決手段】体重の日内変動に係る日内変動情報と、生体の属性に係る属性情報と、体重を示す体重情報とを対応付けて記憶するメモリ12と、ユーザの体動を示す体動情報を検出する加速度センサ20と、以下の処理を実行するCPU30とを具備させる。CPU30は、ユーザの属性情報を取得し、ユーザの体重に係る体重情報を取得し、メモリ12を参照してユーザの属性情報に対応する日内変動情報を特定し、この特定した日内変動情報及びユーザの体重情報に基づいて、所定時刻におけるユーザの体重を推定する。そして、この推定した体重と、期間内に前記所定時刻を含む所定期間において加速度センサ20で検出された体動情報とに基づいて、前記所定期間におけるユーザの活動量を算出する。【選択図】図１
2014221160.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
体重の日内変動に係る日内変動情報と、生体の属性に係る属性情報と、体重を示す体重情報とを対応付けて記憶する記憶部と、
ユーザの前記属性情報を取得する属性情報取得部と、
前記ユーザの体重に係る体重情報を取得する体重情報取得部と、
前記記憶部を参照して、前記ユーザの前記属性情報に対応する前記日内変動情報を特定する日内変動情報特定部と、
前記日内変動情報特定部で特定された前記日内変動情報及び前記ユーザの前記体重情報に基づいて、所定時刻におけるユーザの体重を推定する体重推定部と、
前記ユーザの体動を示す体動情報を検出する体動検出部と、
前記体重推定部が推定した前記ユーザの体重と、期間内に前記所定時刻を含む所定期間において前記体動検出部で検出された前記体動情報とに基づいて、前記所定期間における前記ユーザの活動量を算出する活動量算出部と、
を備えることを特徴とする活動量計。
【請求項２】
前記体重情報は、基準時刻における前記ユーザの体重を示しており、
前記体重推定部は、前記日内変動情報の示す体重の日内変動に基づいて、前記基準時刻における前記ユーザの体重から前記所定時刻における前記ユーザの体重を推定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の活動量計。
【請求項３】
前記所定期間は開始時刻から終了時刻までの期間であり、
前記所定時刻は、前記開始時刻及び前記終了時刻であり、
前記体重推定部は、
前記日内変動情報の示す体重の日内変動に基づいて、前記基準時刻における前記ユーザの体重から前記開始時刻における前記ユーザの体重である第１の体重を算出する第１の算出部と、
前記日内変動情報の示す体重の日内変動に基づいて、前記基準時刻における前記ユーザの体重から前記終了時刻における前記ユーザの体重である第２の体重を算出する第２の算出部と、
前記第１の体重と前記第２の体重との平均値を、前記所定期間における前記ユーザの体重として推定する推定部と、
を備えることを特徴とする請求項２に記載の活動量計。
【請求項４】
前記所定期間は開始時刻から終了時刻までの期間であり、
前記所定時刻は開始時刻であり、
前記体重推定部は、
前記日内変動情報の示す体重の日内変動に基づいて、前記基準時刻における前記ユーザの体重から前記開始時刻における前記ユーザの体重を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された体重を、前記所定期間における前記ユーザの体重として推定する推定部と、
を備えることを特徴とする請求項２に記載の活動量計。
【請求項５】
前記所定期間は開始時刻から終了時刻までの期間であり、
前記所定時刻は終了時刻であり、
前記体重推定部は、
前記日内変動情報の示す体重の日内変動に基づいて、前記基準時刻における前記ユーザの体重から前記終了時刻における前記ユーザの体重を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された体重を、前記所定期間における前記ユーザの体重として推定する推定部と、
を備えることを特徴とする請求項２に記載の活動量計。
【請求項６】
前記日内変動における前記ユーザの体重の最大値を基準体重とすると、
前記日内変動情報は、前記基準体重に対する前記ユーザの体重の割合と時刻との関係を示す、
ことを特徴とする請求項１乃至５のうちいずれか１項に記載の活動量計。
【請求項７】
外部機器と通信を行う通信部をさらに備え、
前記体重情報は、前記基準時刻を示す情報を含み、
前記体重情報取得部は、前記通信部を介して前記外部機器から前記体重情報を取得可能である、
ことを特徴とする請求項２乃至６のうちいずれか１項に記載の活動量計。
【請求項８】
前記属性情報は、前記ユーザの性別を示す情報、前記ユーザの年齢を示す情報、及び生活状況を示す情報のうち少なくともいずれか一つの情報を含むことを特徴とする請求項１乃７のうちいずれか１項に記載の活動量計。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被測定者の身体運動の活動量を測定する活動量計に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、身体運動に係る消費エネルギーを算出（推定）する装置として活動量計が知られている。活動量計に関連する技術としては、例えば特許文献１には次のような技術が開示されている。すなわち、特許文献１には、歩行運動とそれ以外の運動とを判別し、それぞれの運動形態に応じて消費エネルギーを算出する体動検出装置が開示されている。また、特許文献２には、消費エネルギーの推定において、被測定者に係る種々の情報を加味することで、消費エネルギーの推定の高精度化を図っている運動消費エネルギー推定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】特開２００９−１３１４８２号公報
【特許文献２】特開２００７−２５２６４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、消費エネルギーを高精度で算出する為には、消費エネルギーの算出に用いるパラメータの値を、可能な限り正確な値とする必要がある。消費エネルギーの算出に要するパラメータの一つとしては、被測定者の体重を挙げることができる。ここで、体重は一日内においても変動（“日内変動”と称する）する為、現実には一定値のパラメータではない。従って、体重の日内変動は、消費エネルギーの算出の高精度化を妨げている。
【０００５】
なお、特許文献１及び特許文献２の何れにおいても、消費エネルギーの算出において、被測定者の体重の日内変動を考慮するという技術的思想については開示されておらず、示唆すらされていない。
本発明は、前記の事情に鑑みて為されたものであり、被測定者の体重の日内変動に起因する消費エネルギーの算出精度の悪化を防止することを解決課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために活動量計の第１の態様は、体重の日内変動に係る日内変動情報と、生体の属性に係る属性情報と、体重を示す体重情報とを対応付けて記憶する記憶部と、ユーザの前記属性情報を取得する属性情報取得部と、前記ユーザの体重に係る体重情報を取得する体重情報取得部と、前記記憶部を参照して、前記ユーザの前記属性情報に対応する前記日内変動情報を特定する日内変動情報特定部と、前記日内変動情報特定部で特定された前記日内変動情報及び前記ユーザの前記体重情報に基づいて、所定時刻におけるユーザの体重を推定する体重推定部と、前記ユーザの体動を示す体動情報を検出する体動検出部と、前記体重推定部が推定した前記ユーザの体重と、期間内に前記所定時刻を含む所定期間において前記体動検出部で検出された前記体動情報とに基づいて、前記所定期間における前記ユーザの活動量を算出する活動量算出部と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
本発明の活動量計の第１の態様によれば、ユーザの属性情報と体重情報とに対応する日内変動情報と、ユーザの体重情報とに基づいて、所定時刻におけるユーザの体重が推定される。この推定された体重は、日内変動情報を考慮して算出された体重である。従って、この推定された体重を、活動量の算出において用いることで、当該活動量の算出精度が向上する。すなわち、前記推定された体重と、期間内に前記所定時刻を含む所定期間において体動検出部で検出された体動情報とに基づいて、前記所定期間におけるユーザの活動量が高精度で算出される。従って、本発明の活動量計の一態様によれば、被測定者の体重の日内変動に起因する消費エネルギーの算出精度の悪化が防止され、算出精度が向上する。
「日内変動情報」は、体重の日内変動に係る情報である。「属性情報」は、生体の属性に係る情報である。「体重情報」は、体重を示す情報である。
【０００８】
本発明の活動量計の第２の態様によれば、上述した活動量計の第１の態様において、前記体重情報は、基準時刻における前記ユーザの体重を示しており、前記体重推定部は、前記日内変動情報の示す体重の日内変動に基づいて、前記基準時刻における前記ユーザの体重から前記所定時刻における前記ユーザの体重を推定する。
このように構成することで、基準時刻におけるユーザの体重を基準とし、この基準とした体重と日内変動情報とから、所定時刻におけるユーザの体重を高精度で算出することができる。そして、このように高精度で算出したユーザの体重を消費エネルギーの算出に用いることで、消費エネルギーが高精度で算出される。
【０００９】
本発明の活動量計の第３の態様によれば、上述した活動量計の第２の態様において、前記所定期間は開始時刻から終了時刻までの期間であり、前記所定時刻は、前記開始時刻及び前記終了時刻であり、前記体重推定部は、前記日内変動情報の示す体重の日内変動に基づいて、前記基準時刻における前記ユーザの体重から前記開始時刻における前記ユーザの体重である第１の体重を算出する第１の算出部と、前記日内変動情報の示す体重の日内変動に基づいて、前記基準時刻における前記ユーザの体重から前記終了時刻における前記ユーザの体重である第２の体重を算出する第２の算出部と、前記第１の体重と前記第２の体重との平均値を、前記所定期間における前記ユーザの体重として推定する推定部と、を備える。
このように構成することで、ユーザの体動が開始した時刻である開始時刻におけるユーザの体重と、ユーザの体動が終了した時刻である終了時刻におけるユーザの体重とが算出され、それら体重の平均値が、消費エネルギーの算出において体動期間中のユーザの体重値として用いられる。これにより、消費エネルギーが高精度で算出される。
【００１０】
本発明の活動量計の第４の態様によれば、上述した活動量計の第２の態様において、前記所定期間は開始時刻から終了時刻までの期間であり、前記所定時刻は開始時刻であり、前記体重推定部は、前記日内変動情報の示す体重の日内変動に基づいて、前記基準時刻における前記ユーザの体重から前記開始時刻における前記ユーザの体重を算出する算出部と、前記算出部によって算出された体重を、前記所定期間における前記ユーザの体重として推定する推定部と、を備える。
このように構成することで、ユーザの体動が開始した時刻である開始時刻におけるユーザの体重が算出され、該算出値が、消費エネルギーの算出において体動期間中のユーザの体重値として用いられる。これにより、消費エネルギーが高精度で算出される。
本発明の活動量計の第５の態様によれば、上述した活動量計の第２の態様において、前記所定期間は開始時刻から終了時刻までの期間であり、前記所定時刻は終了時刻であり、前記体重推定部は、前記日内変動情報の示す体重の日内変動に基づいて、前記基準時刻における前記ユーザの体重から前記終了時刻における前記ユーザの体重を算出する算出部と、前記算出部によって算出された体重を、前記所定期間における前記ユーザの体重として推定する推定部と、を備える。
このように構成することで、ユーザの体動が終了した時刻である終了時刻におけるユーザの体重が算出され、該算出値が、消費エネルギーの算出において体動期間中のユーザの体重値として用いられる。これにより、消費エネルギーが高精度で算出される。
本発明の活動量計の第６の態様によれば、上述した活動量計の第１乃至第５の態様のいずれかにおいて、前記日内変動における前記ユーザの体重の最大値を基準体重とすると、前記日内変動情報は、前記基準体重に対する前記ユーザの体重の割合と時刻との関係を示す。
このように構成することで、所望の時刻におけるユーザの体重を、日内変動情報を参照して容易且つ高精度に算出することができる。そして、このように高精度で算出したユーザの体重を消費エネルギーの算出に用いることで、消費エネルギーが高精度で算出される。
【００１１】
本発明の活動量計の第７の態様によれば、上述した活動量計の第２乃至第６の態様のいずれかにおいて、外部機器と通信を行う通信部をさらに備え、前記体重情報は、前記基準時刻を示す情報を含み、前記体重情報取得部は、前記通信部を介して前記外部機器から前記体重情報を取得可能である。
このように構成することで、通信部を介して外部機器から取得した体重情報は当該体重情報に対応する時刻情報を含む為、体重推定部による所定時刻におけるユーザの体重の推定が高精度化される。そして、このように高精度で推定したユーザの体重を消費エネルギーの算出に用いることで、消費エネルギーが高精度で算出される。
【００１２】
本発明の活動量計の第８の態様によれば、上述した活動量計の第１乃至第７の態様のいずれかにおいて、前記属性情報は、前記ユーザの性別を示す情報、前記ユーザの年齢を示す情報、及び生活状況を示す情報のうち少なくともいずれか一つの情報を含む。
このように構成することで、体重の日内変動に大きな影響を与える種々のパラメータが属性情報に含まれることとなり、日内変動情報特定部によって特定される日内変動情報が、各ユーザに対してより適合するものとなる。従って、体重推定部による推定結果及び消費エネルギーの算出結果がより高精度化される。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態に係る活動量計のシステム構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る活動量計のＣＰＵの主な機能構成例を示すブロック図である。
【図３】体重の日内変動を曲線回帰させて成る近似曲線の一例を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る活動量計による消費エネルギーの算出処理のフローチャートを示す図である。
【図５】本発明の一実施形態の第１変形例に係る活動量計において利用する日内変動情報の一例を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態の第４変形例に係る健康管理システムの構成例を示すブロック図である。
【図７】本発明の一実施形態の第４変形例に係る健康管理システムの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、この発明の好適な実施の形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。ただし、各図において、各部の寸法及び縮尺は、実際のものと適宜に異ならせてある。また、以下に述べる実施の形態は、本発明の好適な具体例であるから、技術的に好ましい種々の限定が付されているが、本発明の範囲は、以下の説明において特に本発明を限定する旨の記載がない限り、これらの形態に限られるものではない。
【００１５】
図１は、本発明の一実施形態に係る活動量計のシステム構成例を示すブロック図である。同図に示すように、活動量計１は、メモリ１２と、通信インターフェース１４と、計時部１６と、表示部１８と、加速度センサ２０と、操作部２２と、ＣＰＵ３０とを備える。
メモリ１２は、ＣＰＵ３０によって読み出されて実行される各種プログラム、及び、係数テーブルＴＢＬ等が記録された不揮発性記憶媒体である。係数テーブルＴＢＬには、体重の日内変動に係る情報である日内変動情報と属性情報とが対応付けられて記憶されている。
【００１６】
「日内変動」とは体重の一日における変動を意味している。「日内変動情報」は、日内変動における体重の最大値を基準体重とすると、該基準体重に対する各時刻での体重の割合と時刻との関係を示す情報である。「属性情報」は生体に関する属性についての情報であり、例えば性別、年齢、生活グループ等を示す情報である。「生活グループ」は例えば日常的な行動状況や生活状況等に基づいて分類されるグループである。「体重情報」は例えば基準時刻における体重を示す情報である。
なお、メモリ１２に記録されている日内変動情報は、例えば、後述する（式１）で示される日内変動曲線に係る「係数ｋ０〜ｋ４」である。この場合、係数テーブルＴＢＬは、日内変動曲線を決定する情報（係数）と属性情報とが対応付けられて成るテーブルとなる。従って、ユーザの属性情報が定まれば、係数テーブルＴＢＬを参照することで、当該ユーザに適合する日内変動曲線を作成することができる。
【００１７】
通信インターフェース１４は、外部入力を受け付けるインターフェースである。具体的には、通信インターフェース１４としては例えばＵＳＢ(Universal Serial Bus)コントローラ等から成る通信インターフェースや、電磁波を用いて非接触で通信を行う為のＩＣ(integrated circuit)カードインターフェース（例えばＦｅｌｉＣａ（登録商標）に対応するインターフェース）等を挙げることができる。
計時部１６は、時刻を示す時刻情報を生成してＣＰＵ３０へ出力する。
表示部１８は、例えばＬＣＤ(Liquid Crystal Display)等から成り、ＣＰＵ３０から出力された種々の情報（例えば各種設定事項に係る情報、操作案内に係る情報、消費エネルギーに係る情報、体動に係る情報等）の表示を行う。
【００１８】
加速度センサ２０は、当該活動量計１に生じた加速度を検出し、当該加速度に応じた電気信号である体動情報を生成してＣＰＵ３０に出力する。加速度センサ２０は、ユーザの体動を示す体動情報を検出する体動検出部として機能する。なお、加速度センサ２０は、一方向の加速度を検出する一次元加速度センサであってもよいし、互いに直交する二方向の加速度を検出する二次元加速度センサであってもよいし、互いに直交する三方向の加速度を検出する三次元加速度センサであってもよい。
操作部２２は、ユーザによる各種操作（例えば情報入力操作や設定操作等）の為の部材である。操作部２２の態様は特に限定されるものではなく、例えばボタン式操作部やタッチパネル式操作部等の任意の態様で操作部２２を設ければよい。
【００１９】
ＣＰＵ３０は、活動量計１の各部を統括的に制御する制御部である。図２は、ＣＰＵ３０の主な機能構成を示すブロック図である。図２に示す各部の処理は、ＣＰＵ３０がメモリ１２からプログラムを読み出し、該プログラムの各命令コードを実行することによって実現される各機能を示している。図２に示すように、ＣＰＵ３０は、ユーザ情報設定部３０−１と、日内変動情報特定部３０−２と、体重推定部３０−３と、消費エネルギー算出部３０−４とを備える。
【００２０】
ユーザ情報設定部３０−１は、ユーザに係る属性情報及び体重情報を設定する。具体的には、ユーザ情報設定部３０−１は、例えばユーザによる操作部２２の操作で入力された情報、または通信インターフェース１４を介して外部機器等から入力された情報に基づいて、当該ユーザに係る属性情報及び体重情報を設定する。すなわち、ユーザ情報設定部３０−１は、操作部２２及び／または通信インターフェース１４と共に、ユーザの属性情報を取得する属性情報取得部として機能し、且つ、ユーザの体重情報を取得する体重情報取得部として機能する。
【００２１】
日内変動情報特定部３０−２は、ユーザ情報設定部３０−１によって設定された属性情報に基づいて、メモリ１２に記録された係数テーブルを参照して、ユーザの属性情報と体重情報とに対応する日内変動情報を特定する。換言すれば、日内変動情報特定部３０−２は、メモリ１２に記録された係数テーブルＴＢＬを参照して、ユーザの属性情報に対応する日内変動情報を特定する日内変動情報特定部として機能する。
【００２２】
ここで、日内変動情報の一例について詳細に説明する。図３は、体重の日内変動を曲線回帰させて成る近似曲線の一例を示す図である。図３に示すグラフにおいて、縦軸の値は、体重の日内変動における最大値（以降、「基準体重」と称する）を１００（％）としたときの、当該最大値に対する各時点での体重の割合（％）を示している。横軸（ｘ）は、起床時刻から翌日の起床時刻までの各時刻を示している。
【００２３】
図３に示す例では、被験者の起床時から翌日の起床時までの体重の変動を示す近似曲線（以降、「日内変動曲線」と称する）は、
ｙ＝ｋ４＊ｘ４＋ｋ３＊ｘ３＋ｋ２＊ｘ２＋ｋ１＊ｘ＋ｋ０      …（式１）
との多項式で表される。
（式１）においてｙの値は、基準体重を１００（％）としたときの、各時刻ｘにおける体重の割合（％）を示している。（式１）においてｘの値は、基準体重に対応する時刻を基準時刻Ｔｐとしたときの、当該基準時刻からの差分Δｔを示している。すなわち、（式１）で示される日内変動曲線は、基準時刻Ｔｐからの差分Δｔと、各差分Δｔに対応する時刻における体重との関係を示している。
なお、本例では夕食直後の時刻である時刻Ｔｐを基準時刻としているが、例えば起床直後の時刻Ｔｇ１や昼食直後の時刻Ｔｌ等のその他の時刻を基準時刻としても勿論よい。
【００２４】
図３に示す時刻Ｔｇ１は起床直後の時刻である。時刻Ｔｂは朝食直後の時刻である。時刻Ｔｌは昼食直後の時刻である。時刻Ｔｐは夕食直後の時刻である。時刻Ｔｇ２は翌日の起床直後の時刻である。ここで、時刻Ｔｐは日内変動において体重が最大となる時刻である。
日内変動曲線を求める曲線回帰に用いるデータ数をＮ個（図３に示す例では、時刻Ｔｇ１に係る第１の起床時データ、時刻Ｔｂに係る朝食時データ、時刻Ｔｌに係る昼食時データ、時刻Ｔｐに係る夕食時データ、時刻Ｔｇ２に係る第２の起床時データの計５個）とすると、（Ｎ−１）次の多項式（図３に示す例では、４次の多項式）として日内変動情報を求めることが好ましい。しかしながら、当該活動量計１に要求される消費エネルギーの算出精度との兼ね合いで、より簡略な多項式として日内変動曲線を求めても勿論よい。
【００２５】
体重推定部３０−３は、日内変動曲線とユーザの体重情報とに基づいて、ユーザに体動が生じている期間におけるユーザの体重を推定する体重推定部として機能する。例えば、体重推定部３０−３は、日内変動情報特定部３０−２によって特定された日内変動情報とユーザの体重情報とに基づいて、体動開始時刻におけるユーザの体重及び体動終了時刻におけるユーザの体重を算出し、更にそれらの平均値を算出する。本例では、体重推定部３０−３によって算出された前記平均値を、「体動が生じている期間におけるユーザの体重」と推定する。
消費エネルギー算出部３０−４は、体重推定部３０−３による推定結果であるユーザの体重と、ユーザに体動が生じていた所定期間において加速度センサ２０によって生成された体動情報とに基づいて、前記所定期間におけるユーザの活動量を算出する活動量算出部として機能する。
【００２６】
以下、図４に示すフローチャートを参照して、本実施形態に係る活動量計１による消費エネルギーの算出処理について説明する。図４は、本実施形態に係る活動量計１による消費エネルギーの算出処理のフローチャートを示す図である。
まず、ＣＰＵ３０は、当該活動量計１のユーザに係る属性情報を設定する（ステップＳ１）。すなわち、ユーザによる操作部２２の操作で当該ユーザに係る属性情報が入力されると、または、通信インターフェース１４を介して外部機器等から当該ユーザに係る属性情報が入力されると、ＣＰＵ３０は、その入力された属性情報を、当該ユーザに係る属性情報として設定する。
【００２７】
続いて、ＣＰＵ３０は、当該活動量計１のユーザに係る体重情報を設定する（ステップＳ２）。このステップＳ２に先立って、活動量計１は、「所定時刻」における体重を示す体重情報の入力をユーザに要求するものとする。具体的には、ＣＰＵ３０がその旨を表示部１８に表示させてユーザに報知したり、当該活動量計１に係る取扱説明書等によってその旨を予めユーザに報知したりすればよい。ステップＳ２において、ＣＰＵ３０は、入力された体重情報を「所定時刻」におけるユーザの体重を示す体重情報として設定する。本例では、「所定時刻」は例えば「ＰＭ１２時」とする。しかしながら、「所定時刻」は「ＰＭ１２時」に限られず、任意の時刻でよい。
【００２８】
なお、体重情報の入力方法としては、例えば操作部２２を利用した入力操作による方法や、通信インターフェース１４を介して外部機器等から入力する方法等を挙げることができる。
ステップＳ２における処理を完了すると、ＣＰＵ３０は、メモリ１２に記録された係数テーブルＴＢＬを参照し、ステップＳ１において設定した属性情報に対応する日内変動情報を特定する（ステップＳ３）。具体的には、本例ではこのステップＳ３において、ＣＰＵ３０は、（式１）で表される日内変動曲線を決定する係数ｋ０〜ｋ４を特定し、当該ユーザに係る日内変動曲線を生成する。
【００２９】
さらに、ステップＳ３においては、ＣＰＵ３０は次の計算を行って、基準時刻Ｔｐにおけるユーザの体重である最大体重Ｗｐを算出する。具体的には、例えばＰＭ１２時における体重Ｗ１２と、生成した日内変動曲線上のＰＭ１２時に対応するｙの値（割合Ｒ１２（％））とを用いて、
Ｗｐ：１００＝Ｗ１２：Ｒ１２                        …（式２）
との比例式から、最大体重Ｗｐを算出する。
なお、本例ではステップＳ２において設定する体重情報に係る「所定の時刻」を「ＰＭ１２時」としているが、「所定時刻」における体重を体重Ｗｐｄとし、日内変動曲線上の「所定時刻」に対応するｙの値を割合Ｒｐｄとすると、（式２）は、
Ｗｐ：１００＝Ｗｐｄ：Ｒｐｄ                        …（式２´）
と一般化される。
【００３０】
ところで、ユーザに体動が生じると、加速度センサ２０は、当該活動量計１に生じた加速度を検出し、当該加速度に応じた電気信号である体動情報を生成してＣＰＵ３０に出力する。換言すれば、ユーザに体動が生じると、ＣＰＵ３０は、当該体動に応じて加速度センサ２０によって生成され出力された体動情報を取得する（ステップＳ４）。ここで、ＣＰＵ３０は、ステップＳ３において生成した日内変動曲線と、ステップＳ４において取得した体動情報と、計時部１６によって生成された時刻情報とに基づいて、ユーザに体動が生じ始めた「体動開始時刻」、及びその体動が終了した「体動終了時刻」における体重を推定する（ステップＳ５）。具体的には、ＣＰＵ３０は、ステップＳ５において次の計算を行う。
【００３１】
《体動開始／終了時刻ｔｘが基準時刻Ｔｐよりも前の時刻である場合》
ＣＰＵ３０は、基準時刻（本例では時刻Ｔｐ）と体動開始／終了時刻ｔｘとの差分Δｔを、
Δｔ＝−｜Ｔｐ−ｔｘ｜                          …（式３）
として算出する。
《体動開始／終了時刻ｔｘ２が基準時刻Ｔｐよりも後の時刻である場合》
ＣＰＵ３０は、基準時刻（本例では時刻Ｔｐ）と体動開始／終了時刻ｔｘとの差分Δｔを、
Δｔ＝｜Ｔｐ−ｔｘ｜                            …（式４）
として算出する。
【００３２】
ＣＰＵ３０は、このΔｔの値を、特定した日内変動曲線におけるｘの値（（式１）におけるｘの値）として代入することで、体動開始／終了時刻ｔｘにおけるｙの値（割合Ｒｘの値）を算出する。上述の計算を、体動開始時刻ｔｓと体動終了時刻ｔｅとについて行い、それぞれについての割合Ｒｓ，Ｒｅを算出する。そして、ＣＰＵ３０は、体動開始時刻ｔｓにおける体重ｗｓを、最大体重Ｗｐと割合Ｒｓとを用いて、
ｗｓ＝Ｗｐ×Ｒｓ
として算出し、
体動終了時刻ｔｅにおける体重ｗｅを、最大体重Ｗｐと割合Ｒｅとを用いて、
ｗｅ＝Ｗｐ×Ｒｅ
として算出する。
【００３３】
ステップＳ５において体動開始時刻ｔｓにおける体重ｗｓと体動終了時刻ｔｅにおける体重ｗｅとを算出すると、ＣＰＵ３０は、ユーザの体動情報に応じた消費エネルギーを算出する（ステップＳ６）。具体的には、ＣＰＵ３０は、例えば次の計算式によって消費エネルギーを算出する。すなわち、ユーザの体重をｗとし、加速度センサ２０によって検出された加速度の大きさ（加速度センサ２０によって生成された体動情報）をａとし、任意に設定した第１係数、第２係数をそれぞれｃ１，ｃ２とすると、ＣＰＵ３０は、消費エネルギーＥを、
Ｅ＝ｗ×ａ×ｃ１＋ｃ２                        …（式５）
として算出する。ここで、ユーザの体重ｗについては、例えば体重ｗｓと体重ｗｅとの平均値を用いればよい。すなわち、
ｗ＝（ｗｓ＋ｗｅ）／２                            …（式６）
としてｗを算出すればよい。
【００３４】
すなわち、本例では、ＣＰＵ３０は、日内変動情報の示す体重の日内変動に基づいて、基準時刻におけるユーザの体重から体動開始時刻におけるユーザの体重である第１の体重を算出する第１の算出部として機能し、日内変動情報の示す体重の日内変動に基づいて、基準時刻におけるユーザの体重から体動終了時刻におけるユーザの体重である第２の体重を算出する第２の算出部として機能し、それら第１の体重と第２の体重との平均値を、ユーザに体動が生じていた所定期間におけるユーザの体重として推定する推定部として機能する。
尚、この例では、体動開始時刻ｔｓにおける体重ｗｓと体動終了時刻ｔｅにおける体重ｗｅとの平均値を所定期間の体重として推定し、これを用いてユーザの活動量である消費エネルギーＥを算出したが、推定する体重は所定期間内のある時刻におけるものであってもよい。例えば、体動開始時刻ｔｓにおける体重ｗｓを所定期間におけるユーザの体重として推定してもよいし、あるいは、体動終了時刻ｔｅにおける体重ｗｅを所定期間におけるユーザの体重として推定してもよい。
【００３５】
本実施形態に係る活動量計１によれば、ユーザの属性情報と体重情報とに対応する日内変動情報に基づいて、ユーザに体動が生じている期間中におけるユーザの体重が推定される。この推定された体重は、日内変動情報を考慮して算出された体重である。従って、この推定された体重を、消費エネルギーの算出において用いることで、当該消費エネルギーを高精度で算出することができる。よって、本実施形態に係る活動量計１によれば、ユーザの体重の日内変動に起因する消費エネルギーの算出精度の悪化が防止され、算出精度の高精度化が実現する。
【００３６】
なお、第１係数ｃ１及び第２係数ｃ２の値は任意に設定すればよいが、それぞれ性別や年齢等に応じて異なる値を設定しておくことが好ましい。属性情報として、性別や年齢の他に、例えば身長や除脂肪量等に係る情報をも含ませ、それらの情報をも鑑みて第１係数ｃ１、第２係数ｃ２を設定することで、消費エネルギーの算出精度をより向上させることができる。
以上説明したように、本実施形態によれば、被測定者の体重の日内変動に起因する消費エネルギーの算出精度の悪化を防止することで、消費エネルギーの算出精度を向上させた活動量計を提供することができる。
【００３７】
以上、実施形態に基づいて本発明を説明したが、本発明は上述の例に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内で変形及び応用が可能なことは勿論である。
［第１変形例］
重複した説明を避ける為に、上述した一実施形態との相違点について説明し、上述の一実施形態に係る活動量計と同様の構成・作用・効果についての説明を省略する。
上述の一実施形態においては図３に示すように日内変動を曲線回帰させて成る近似曲線（日内変動曲線）を用いて体重の推定を行っているが、本変形例においては日内変動を曲線回帰させず、図５に示すように各データ（第１の起床時データ、朝食時データ、昼食時データ、夕食時データ、及び第２の起床時データ）に係る座標を結んで成る直線を、体重の推定に用いる。図５は、変形例に係る活動量計における日内変動情報の一例を示す図である。
【００３８】
本変形例においては日内変動を複数の１次式によって表す。すなわち、図５に示す例では、第１の起床時データの座標と朝食時データとを結ぶ第１の直線Ｌ１を
ｙ＝ａｘ１＋ｂ                                  …（式７）
とし、
朝食時データの座標と昼食時データの座標とを結ぶ第２の直線Ｌ２を
ｙ＝ｃｘ２＋ｄ                                  …（式８）
とし、
昼食時データの座標と夕食時データの座標とを結ぶ第３の直線Ｌ３を
ｙ＝ｅｘ３＋ｆ                                  …（式９）
とし、
夕食時データの座標と第２の起床時データの座標とを結ぶ第４の直線Ｌ４を
ｙ＝ｇｘ４＋ｈ                                  …（式１０）
とし、
それら第１の直線Ｌ１乃至第４の直線Ｌ４で表される「割合」と「時刻」との関係を示す情報を日内変動情報とする。
【００３９】
ここで、ｙの値は、基準体重を１００（％）としたときの、基準体重に対する各時刻における体重の割合（％）を示している。ｘ１〜ｘ４は、基準時刻Ｔｐからの時間差である差分Δｔを示しており、第１の起床直後〜朝食直後までの期間については差分Δｔを（式７）にけるｘ１に代入し、朝食直後〜昼食直後までの期間については差分Δｔを（式８）におけるｘ２に代入し、昼食直後〜夕食直後までの期間については差分Δｔを（式９）におけるｘ３に代入し、夕食直後〜第２の起床直後までの期間については差分Δｔを（式１０）におけるｘ４に代入する。
本第１変形例によれば、上述の一実施形態に係る活動量計と同様の効果を奏する活動量計を提供することができる。
【００４０】
［第２変形例］
上述した実施形態の活動量計１では、所定時刻における体重情報を入力するようにユーザに促したが、本発明はこれに限定されるものではなく、外部機器から体重と当該体重を測定した時刻を含む体重情報を、通信部を介して取り込むものであってもよい。このような外部機器としては、体重計がある。例えば、活動量計１の通信インターフェース１４としてＵＳＢ（Universal Serial Bus）インターフェースを備え、ＵＳＢコネクタによって体重計と接続されるものであってもよい。この場合、活動量計１を体重計と接続すると、体重計から体重と当該体重を測定した時刻を含む体重情報を活動量計１に送信してもよい。更に、この体重情報は、過去に体重計で測定されたものであってもよいし、体重計と活動量計１とを接続した状態で、ユーザの体重をリアルタイムで測定したものであってもよい。
【００４１】
［第３変形例］
上述した実施形態では、一般的な被験者データに基づいて生成された日内変動情報を用いたが、本発明はこれに限定されるものではなく、活動量計１のユーザたる特定の個人に係る日内変動情報であってもよい。
このように構成する場合、当該活動量計１は、通信インターフェース１４を介してデータ送受信可能な体重計から、時刻情報が対応付けられたユーザの体重情報を収集し、ユーザ特有の日内変動情報を生成してもよい。
【００４２】
［第４変形例］
上述した実施形態では、日内変動情報はメモリ１２の係数テーブルＴＢＬに予め格納されており、更新されないものであったが、本発明はこれに限定されるものではなく、係数テーブルＴＢＬの内容を更新してもよい。
例えば、図６に示す健康管理システム１００は、複数の活動量計１Ａ，１Ｂ，１Ｃ…と、複数の体重計２Ａ，２Ｂ，２Ｃ…と、複数の端末装置３Ａ，３Ｂ，３Ｃ…と、サーバ装置４と、を備える。サーバ装置４は、複数の端末装置３Ａ，３Ｂ，３Ｃ…を介して、複数の活動量計１Ａ，１Ｂ，１Ｃ…、複数の体重計２Ａ，２Ｂ，２Ｃ…、及び複数の端末装置３Ａ，３Ｂ，３Ｃ…とデータの送受信が可能である。端末装置３Ａ，３Ｂ，３Ｃ…は、所謂スマートフォンやパーソナルコンピュータが該当する。サーバ装置４は、各々の活動量計２Ａ，２Ｂ，２Ｃ…から活動量情報を収集すると共に、各々の体重計２Ａ，２Ｂ，２Ｃ…から体重情報を収集する。そして、ユーザからの要求に応じて、当該ユーザの活動量や体重の履歴、ダイエットに関するアドバイスや健康に関するアドバイスを端末装置３Ａ，３Ｂ，３Ｃ…に送信できるようになっている。
【００４３】
サーバ装置４から当該サービスの提供を受ける場合、ユーザは、年齢や性別といった生体の属性を示す属性情報を予め端末装置３Ａ，３Ｂ，３Ｃ…を用いて入力する。サーバ装置４は、ユーザを一意に識別するユーザＩＤと属性情報を対応づけて管理する。
また、各々の体重計２Ａ，２Ｂ，２Ｃ…から収集する体重情報には、体重と当該体重を測定した時刻とが含まれている。サーバ装置４は、収集した体重情報に基づいて一般的な被験者データとしての新たな日内変動情報を生成する。そして、複数の端末装置３Ａ，３Ｂ，３Ｃ…を介して、活動量計１Ａ，１Ｂ，１Ｃ…から活動量情報を収集する際に新たな日内変動情報を活動量計１Ａ，１Ｂ，１Ｃ…に送信し、係数テーブルＴＢＬの内容を更新する。これにより、活動量計１に供給する一般的な被験者データとしての日内変動情報の総数を増加させることができる。このように構成することで、上述したステップＳ３における日内変動情報の特定において、各ユーザに対してより適合性が高い日内変動情報を特定することが可能となり、消費エネルギーの算出精度がさらに向上する。
なお、上述した例では、複数の活動量計１Ａ，１Ｂ，１Ｃ…、及び複数の体重計２Ａ，２Ｂ，２Ｃ…は、複数の端末装置３Ａ，３Ｂ，３Ｃ…を介して、サーバ装置４とデータの送受信を実行したが、図７に示すように複数の活動量計１Ａ，１Ｂ，１Ｃ…、及び複数の体重計２Ａ，２Ｂ，２Ｃ…は、直接、サーバ装置４とデータの送受信を実行してもよい。
【００４４】
また、サーバ装置４は、ユーザ毎に収集した体重情報に基づいて当該ユーザに係る日内変動情報を生成し、この日内変動情報を各々の活動量計１Ａ，１Ｂ，１Ｃ…に対して配信してもよい。この場合は、ユーザ特有の日内変動情報を用いることが可能となるので、上述したステップＳ３における日内変動情報の特定において、各ユーザに対してより適合性が高い日内変動情報を特定することが可能とり、消費エネルギーの算出精度をさらに向上させることができる。
【００４５】
［第５変形例］
上述した例では、消費エネルギーＥを算出する為に、
Ｅ＝ｗ×ａ×ｃ１＋ｃ２                        …（式５）
を用いており、第１係数ｃ１、第２係数ｃ２の設定において、属性情報として性別や年齢を含ませるとしている。本変形例では、（式５）を下記のように変形することで、消費エネルギーの算出精度をより向上させることができる。
Ｅ＝ｗ×ａ×ｃ１＋ｆ×ｃ２＋ｈ×ｃ３＋ｃ４    …（式５´）
「ｆ」はユーザの除脂肪量に係る情報を示す係数である。「ｈ」はユーザの身長に係る情報を示す係数である。また、ｃ３は第３係数であり、ユーザに係るその他の任意の情報を示す係数である。ｃ４は第４係数であり、ユーザに係るその他の任意の情報を示す係数である。
【００４６】
さらに、上述した実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示した複数の構成要件の適当な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示す全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成も発明として抽出され得る。
【符号の説明】
【００４７】
１…活動量計、１２…メモリ、１４…通信インターフェース、１６…計時部、１８…表示部、２０…加速度センサ、２２…操作部、３０…ＣＰＵ。
【図１】
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【図２】
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【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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