(57)【要約】【課題】消費エネルギーを高い精度で推定することができる情報処理装置を提供する。【解決手段】ユーザの身体特性を取得する取得部と、拍動数と消費エネルギーとの関係に基づく推定器と、を備え、前記ユーザの身体特性に応じて、前記推定器により、前記ユーザの拍動数から当該ユーザの行った活動による消費エネルギーを推定する、情報処理装置を提供する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの身体特性を取得する取得部と、
拍動数と消費エネルギーとの関係に基づく推定器と、
を備え、
前記ユーザの身体特性に応じて、前記推定器により、前記ユーザの拍動数から当該ユーザの行った活動による消費エネルギーを推定する、
情報処理装置。
【請求項２】
前記ユーザの実施した活動の運動強度の変化による前記ユーザの拍動数の変動パターンに応じて、前記推定器により、前記消費エネルギーを推定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記ユーザの実施した活動の運動強度の変化による前記ユーザの拍動数の亢進現象のパターンに応じて、前記推定器により、前記消費エネルギーを推定する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
複数の前記推定器を備え、
前記ユーザの身体特性に応じて１つの前記推定器を選択し、選択した前記推定器により、前記消費エネルギーを推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記ユーザの実施した活動の運動強度の変化による前記ユーザの拍動数の変動パターンと、前記各推定器に紐づけられた所定の運動強度の変化による拍動数の変動パターンとの比較結果に応じて、前記推定器を選択する、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記ユーザの実施した活動の運動強度の変化による前記ユーザの拍動数の変動パターンに基づいて、前記ユーザの拍動数の変動パターンの属するクラスタを探索し、探索した前記クラスタに紐づけられた前記推定器を選択する、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記ユーザの拍動数の変動パターンの属するクラスタの探索は、前記ユーザの、前記ユーザの実施した活動の運動強度の変化による前記ユーザの拍動数の変動パターンと、当該拍動数の変動パターンに対応する消費エネルギーの変動パターンと、前記各推定器に前記拍動数の変動パターンを入力して推定された消費エネルギーの変動パターンとを用いて、前記各推定器における各推定尤度を算出し、算出した前記推定尤度を比較することにより行われる、請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記推定尤度を高めるパラメータを探索する、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記クラスタごとに、当該クラスタに属する所定の運動強度の変化による拍動数の変動パターンと、当該拍動数の変動パターンに対応する消費エネルギーの変動パターンとを用いて、前記拍動数と消費エネルギーとの関係を機械学習する学習器をさらに備える、請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記運動強度の変化は、前記ユーザに装着された加速度計により取得される、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
運動強度の変化による前記ユーザの拍動数の変動パターンを取得するために、前記ユーザに対して所定の運動の実施を促す指示部をさらに有する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
推定した前記消費エネルギーを前記ユーザに通知する通知部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記通知部は、前記推定した消費エネルギーに基づいて、前記ユーザに所定の運動を推奨する通知を行う、請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記ユーザの身体特性に応じて、過去に選択した前記推定器以外の前記推定器を選択した場合に、前記ユーザに対して通知を行う通知部をさらに備える、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記拍動数は、前記ユーザに装着された心拍計又は脈拍計により取得される、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記情報処理装置は、前記ユーザの身体に装着されたウェアラブル端末、又は、前記ユーザの身体に挿入されたインプラント端末のいずれかである、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
ユーザの身体特性を取得することと、
前記ユーザの身体特性に応じた拍動数と消費エネルギーとの関係に基づいて、前記ユーザの拍動数から当該ユーザの行った活動による消費エネルギーを推定することと、
を含む、情報処理方法。
【請求項１８】
ユーザの身体特性を取得する機能と、
前記ユーザの身体特性に応じた拍動数と消費エネルギーとの関係に基づいて、前記ユーザの拍動数から当該ユーザの行った活動による消費エネルギーを推定する機能と、
を、コンピュータに実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、健康維持、体力づくり、ダイエット等のために、日常活動やスポーツ等による消費エネルギーを気軽に把握することができる装置が求められている。このような装置の例としては、ユーザの心拍数又は脈拍数を測定し、測定された時点での運動強度に対応する心拍数等と消費エネルギーとの関係に基づいて、消費エネルギーを推定する装置を挙げることができる。また、他の例としては、ユーザの身長、体重、年齢、性別等の属性情報と、ユーザに装着された加速度計により、もしくは、ユーザの移動距離により求めた運動強度とに基づいて、消費エネルギーを推定する装置を挙げることができる。後者の一例としては、下記の特許文献１に開示されている携帯型健康管理装置を挙げることができる。下記特許文献１に開示されている装置は、ユーザの歩行による消費エネルギーを推定する場合には、高精度の推定が可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−４５３５２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、上述した装置によれば、様々な短時間の運動の連なりである日常活動における消費エネルギーについては、高精度に推定することが難しかった。【０００５】
そこで、本開示では、消費エネルギーを高い精度で推定することができる、新規且つ改良された情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示によれば、ユーザの身体特性を取得する取得部と、拍動数と消費エネルギーとの関係に基づく推定器と、を備え、前記ユーザの身体特性に応じて、前記推定器により、前記ユーザの拍動数から当該ユーザの行った活動による消費エネルギーを推定する、情報処理装置が提供される。【０００７】
また、本開示によれば、ユーザの身体特性を取得することと、前記ユーザの身体特性に応じた拍動数と消費エネルギーとの関係に基づいて、前記ユーザの拍動数から当該ユーザの行った活動による消費エネルギーを推定することと、を含む、情報処理方法が提供される。【０００８】
さらに、本開示によれば、ユーザの身体特性を取得する機能と、前記ユーザの身体特性に応じた拍動数と消費エネルギーとの関係に基づいて、前記ユーザの拍動数から当該ユーザの行った活動による消費エネルギーを推定する機能と、を、コンピュータに実現させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００９】
以上説明したように本開示によれば、消費エネルギーを高い精度で推定することができる、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することができる。【００１０】
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の第１の実施形態に係る情報処理システム１の構成例を説明する説明図である。
【図２】同実施形態に係るウエアラブルデバイス１０の構成を示すブロック図である。
【図３】同実施形態に係るウエアラブルデバイス１０の外観の一例を示す説明図である。
【図４】同実施形態に係るウエアラブルデバイス１０の外観の他の一例を示す説明図である。
【図５】同実施形態に係るウエアラブルデバイス１０の装着状態の一例を示す説明図である。
【図６】同実施形態に係るサーバ３０の構成を示すブロック図である。
【図７】同実施形態に係るユーザ端末５０の構成を示すブロック図である。
【図８】同実施形態に係るユーザ端末５０の外観及び使用形態の一例を示す説明図である。
【図９】同実施形態に係る学習部１３２の動作を説明するための説明図（その１）である。
【図１０】同実施形態に係る学習部１３２の動作を説明するための説明図（その２）である。
【図１１】同実施形態に係る尤度推定器２３６の動作を説明するための説明図（その１）である。
【図１２】同実施形態に係る尤度推定器２３６の動作を説明するための説明図（その２）である。
【図１３】同実施形態に係る尤度推定器２３６の動作を説明するための説明図（その３）である。
【図１４】同実施形態に係る推定部１３６の動作を説明するための説明図である。
【図１５】同実施形態に係る情報処理方法の学習段階の一例を説明するフロー図である。
【図１６】同実施形態に係る情報処理方法の推定段階の一例を説明するフロー図である。
【図１７】時系列データの取得の際に用いられる表示画面８００の一例を説明する説明図である。
【図１８】時系列データの取得の際に用いられる表示画面８０２の一例を説明する説明図である。
【図１９】時系列データの取得の際に用いられる表示画面８０４の一例を説明する説明図である。
【図２０】時系列データの取得の際に用いられる表示画面８０６の一例を説明する説明図である。
【図２１】時系列データの取得の際にユーザに対して運動を誘導する方法を説明する説明図である。
【図２２】他の方法による時系列データの取得の際に用いられる表示画面８０８の一例を説明する説明図である。
【図２３】他の方法による時系列データの取得の際に用いられる表示画面８１０の一例を説明する説明図である。
【図２４】他の方法による時系列データの取得の際に用いられる表示画面８１２の一例を説明する説明図である。
【図２５】他の方法による時系列データの取得の際に用いられる表示画面８１４の一例を説明する説明図である。
【図２６】時系列データの取得の際にユーザに対して運動を誘導する他の方法を説明する説明図である。
【図２７】実施例１の表示画面８２０の一例を説明する説明図である。
【図２８】実施例１の表示画面８２２の一例を説明する説明図である。
【図２９】実施例２の表示画面８２４の一例を説明する説明図である。
【図３０】実施例２の表示画面８２６の一例を説明する説明図である。
【図３１】実施例２の表示画面８２８の一例を説明する説明図である。
【図３２】実施例２の表示画面８３０の一例を説明する説明図である。
【図３３】本発明者らの検討によって得られた消費エネルギーの実測値の経時変化９０及び心拍数の経時変化９２を示す説明図である。
【図３４】本開示の一実施形態に係る情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示したブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１３】
また、本明細書及び図面において、実質的に同一または類似の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なる数字を付して区別する場合がある。ただし、実質的に同一または類似の機能構成を有する複数の構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。また、異なる実施形態の類似する構成要素については、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する場合がある。ただし、類似する構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。
【００１４】
なお、以下の説明においては、「拍動数」は心拍数及び脈拍数を含み、これら心拍数及び脈拍数は、心拍センサ又は脈拍センサにより測定することができるものとする。
【００１５】
また、説明は以下の順序で行うものとする。
１．本開示に係る実施形態を創作するに至るまでの経緯
２．本開示に係る実施形態
２．１．本実施形態に係る情報処理システム１の概要
２．２．本実施形態に係るウエアラブルデバイス１０の構成
２．３．本実施形態に係るサーバ３０の構成
２．４．本実施形態に係るユーザ端末５０の構成
２．５．本実施形態に係る制御部１３０の構成
２．６．本実施形態に係る情報処理方法
３．本実施形態に係る実施例
３．１．実施例１
３．２．実施例２
４．まとめ
５．ハードウェア構成について
６．補足
【００１６】
＜＜１．本開示に係る実施形態を創作するに至るまでの経緯＞＞
まずは、本開示に係る実施形態を説明する前に、本発明者らが本開示に係る実施形態を創作するに至る経緯、すなわち、本発明者らが行った検討について説明する。
【００１７】
本発明者らは、ユーザの活動による消費エネルギーの推定方法について検討を行った。まずは、消費エネルギーの測定方法について説明する。消費エネルギーの測定方法には、発生した熱を直接的に測定する「直接熱量測定法」と、体内で利用した酸素の消費量から間接的に熱量を測定する「間接熱量測定法」との主に２種類の測定法が存在する。
【００１８】
「直接熱量測定法」は、人体で消費された消費エネルギーは人体から熱として放熱されるため、人体からの放熱量を直接的に測定することにより、消費エネルギーを測定する。しかしながら、「直接熱力測定法」で用いる測定装置は、非常に大きなものであり、測定される被験者の活動も制限することから、「直接熱力測定法」によって消費エネルギーを測定可能な状況は限定される。
【００１９】
一方、「間接熱量測定法」は、ユーザの呼気中の酸素濃度及び二酸化炭素濃度を測定し、これら測定結果から消費エネルギーを算出する。人体におけるエネルギーの発生は、食物等から摂取した脂肪や糖を分解することにより行っているが、このような分解を行うためには、多くの場合、呼吸により人体内に取り込んだ酸素が必要となる。従って、酸素の消費量が、消費された消費エネルギーにほぼ相当することとなる。さらに、このような人体内での分解によって二酸化炭素が生成され、生成された二酸化炭素は人体から呼気の一部として排出される。従って、呼気中の酸素濃度及び二酸化炭素濃度を測定し、これらの測定値からユーザの人体における酸素の消費量を求めることにより、消費エネルギーを知ることが可能である。すなわち、「間接熱量測定法」は、直接的に人体で発生した熱量を測定する方法ではないものの、上述した人体内の代謝メカニズムにより、ほぼ正確に消費エネルギーを把握することが可能である。「間接熱量測定法」で用いられる呼気測定装置は、上述した「直接熱力測定法」で用いられる装置に比べて簡便であることから、消費エネルギーの測定方法としては、「間接熱量測定法」が用いられることが一般的である。なお、以下の説明においては、消費エネルギーの実測値は、上述の「間接熱量測定法」により測定されるものとする。
【００２０】
しかしながら、「間接熱量測定法」では、呼気中の酸素濃度及び二酸化炭素濃度を測定する必要があることから、被験者はマスク等を装着することとなる。従って、「間接熱量測定法」は、「直接熱量測定法」に比べて簡便であるものの、一般的なユーザが気軽に測定を行うことは難しい。そこで、本発明者らは、気軽に測定可能な指標により消費エネルギーを知得する方法について、鋭意検討を進めた。なお、ここで、一般的なユーザとは、研究者、医者、又はアスリート等の専門家でない人を意味する。
【００２１】
このような状況を踏まえ、本発明者らは、消費エネルギーと相関性が高いと一般的に言われている拍動数（詳細には、心拍数又は脈拍数）を用いて消費エネルギーを知得する方法について検討を重ねた。詳細には、身体の各所では、消費したエネルギーを補うために代謝活動が行われるが、その際に酸素が消費され二酸化炭素が生成される。消費される酸素量と生成される二酸化炭素量とは、完全には比例しないが、概ね比例に近い単調性をもった関係であることが知られている。心拍は、心臓の筋肉が一定のリズムで収縮、拡張して拍動することであり、心拍により、動脈を通じ全身に血液が送られることにより、身体の各器官に代謝に必要とされる酸素が供給される。また、代謝で生成された二酸化炭素は、血中に溶出し、静脈を経由して心臓に集まり、肺によるガス交換によって呼気に排出される。心拍数は、身体内の血液循環を亢進させる必要性に応じてその数値が上下することが知られているが、エネルギー消費との関係でいえば、血中二酸化炭素の濃度に連動する機構により心拍数が制御されることが知られている。言い換えると、心拍数は、身体内の血液循環を亢進させる必要性の一つである二酸化炭素排出の必要性に応じてその数値が上下する性質を持つ。従って、心拍数は、二酸化炭素生成量を介して、消費エネルギーとの間に強い相関を持ち、消費エネルギーを推定するための有力な情報となる。なお、以下の説明においては、心拍数は、単位時間の心臓における拍動回数を意味し、脈拍数は、心拍により、動脈を通じ全身に血液が送られることにより、動脈内壁に圧力の変化が生じ、体表面等に現れる動脈の拍動の単位時間における回数のことをいう。
【００２２】
また、近年、心拍数を測定する心拍センサ及び脈拍数を測定する脈拍センサはコンパクトになり、これら心拍センサ及び脈拍センサは、ユーザの身体に装着され、ユーザの活動を制限することなくユーザの心拍数又は脈拍数を測定することが可能となった。このような理由から、本発明者らは、拍動数（心拍数又は脈拍数）を用いて消費エネルギーを知得する方法について検討を行った。
【００２３】
詳細には、本発明者らにより最初に検討された方法は、心拍センサによりユーザの心拍数を測定し、測定した心拍数に基づき、線形回帰等を用いて消費エネルギーを推定する。本発明者らの検討によれば、上述した方法は、例えばカーディオバイク型のトレーニング機器を用いたトレーニングにおける消費エネルギーを推定する場合には、心拍数が運動強度に応じて変化することから、高い推定精度が得られることが分かった。しかしながら、上述した方法によれば、安静時における消費エネルギーを推定する場合には、推定精度が低くなることが分かった。これは、心拍数が、運動強度だけでなく、緊張や興奮等の心理的な要因でも大きく変動することによるものと考えられる。
【００２４】
そこで、本発明者らは、上述の方法を改良した方法であって、心拍センサによる心拍数だけでなく、加速度センサによって検出した運動強度を用いて、消費エネルギーを推定する方法を検討した。詳細には、本発明者らによって検討された当該方法の１つは、検出した運動強度に基づいて、心拍数から消費エネルギーを推定する線形回帰式における運動強度の寄与率を調整するという方法である。この方法においては、上記寄与率を調整することによって、消費エネルギーの推定精度の向上を試みている。また、検討された方法の他の１つは、加速度センサによって検出された運動強度に基づいて、現状のユーザの活動状態を安静状態、歩行状態、走行状態等の数種類の活動パターンに分類し、分類された活動パターンに応じて、用いる回帰式を切り替える方法である。この方法においては、所定の回帰式を用いた推定に限界が生じた場合には当該状態に最適な他の回帰式を用いることによって、消費エネルギーの推定精度の向上を試みている。
【００２５】
しかしながら、本発明者らが上述の方法について検討を重ねたところ、消費エネルギーの推定精度を向上させることには限界があることが分かった。より具体的には、ユーザの活動内容等によって、上述の方法を用いて心拍数から推定された消費エネルギーは、実際の消費エネルギーに比べて高くなる傾向があり、このような傾向に起因して、推定精度を向上させることが難しいことが分かった。さらに、上述の方法によって、一人のユーザの一日における総消費エネルギーを推定した場合には、十分な推定精度を得ることができるが、個々の短時間の運動における消費エネルギーを推定した場合には、十分な推定精度を得ることができなかった。
【００２６】
これは、ある時点でのユーザの心拍数と消費エネルギーとの関係は、当該時点でのユーザの運動強度又は活動状態だけで決定されるものではなく、ユーザの身体特性に応じて当該時点以前のユーザの活動内容から影響を受けて、変動するためである。上述の方法においては、ある時点での運動強度等に応じて回帰式を選択したりしていることから、当該時点での運動強度については考慮がされているものの、ユーザの身体特性に応じた当該時点以前のユーザの活動内容による影響については考慮していない。その結果、上述の方法においては、心拍数から推定された消費エネルギーは、実際の消費エネルギーに比べて高くなる傾向があり、推定精度を向上させることには限界があった。以下に、ユーザの心拍数と消費エネルギーとの関係が、ユーザの身体特性に応じて以前のユーザの活動内容から影響を受けて変動することについて、詳細に説明する。
【００２７】
本発明者らは、被験者に断続的に所定の運動強度の運動を行わせ、上記被験者に対して、間接熱量測定法による消費エネルギーの測定と心拍数の測定とを実施した。図３３には、上記実施により得られた消費エネルギーの経時変化９０及び心拍数の経時変化９２が示されている。図３３に示されているように、消費エネルギーの経時変化９０は、被験者の運動により特定の値まで上昇するものの、運動が終了すると、運動を開始する前の安静状態と同程度まで下降していることがわかる。一方、心拍数の経時変化９２についても、消費エネルギーの経時変化９０と同様に、運動により上昇し、運動の終了とともに下降している。しかしながら、心拍数の経時変化９２は、消費エネルギーの経時変化９０とは異なり、運動が終了すると下降するものの、運動開始前の安静状態と同程度にまで下降していない。また、心拍数の経時変化９２は、最初の運動時においては消費エネルギーの経時変化９２と同様に変化しているが、被験者が運動を繰り返すことに応じて、徐々に上昇している。より具体的には、図３３に示されているように、運動を休止している期間に対応する心拍数の経時変化（図３３中の下方に突出している区間９２ａ）は、運動を繰り返すことに応じて上昇している。また、運動を実施している期間に対応する心拍数の経時変化（図３３中の上方に突出している区間９２ｂ）についても、運動を繰り返すことに応じて上昇している。すなわち、心拍数の変動は、消費エネルギーの変動からかい離することがあることが明らかになった。言い換えると、本発明者らの検討によれば、心拍数と消費エネルギーとの関係は、上記かい離が生じる前にはある回帰式で示すことができても、かい離が生じた場合には上記回帰式で示すことができなくなることが分かった。なお、以下の説明においては、上記かい離現象を、心拍数だけが上昇することから、心拍数における亢進現象と呼ぶ。このような心拍数の亢進現象が発現した場合には、上記回帰式に当該心拍数を入力して推定された消費エネルギーは、実際の消費エネルギーに比べて高くなる。
【００２８】
さらに、本発明者らが、上述のような測定を複数の被験者に対して繰り返し実施したところ、亢進現象には再現性があることが確認された。加えて、亢進現象の発現パターンについても、被験者によって異なる傾向があることが確認された。具体的には、同一の被験者で繰り返し実施したところ、運動がある閾値を超えた場合（詳細には、実施した運動の運動強度がある閾値を超えた場合、運動の実施回数がある閾値を超えた場合、実施した運動の運動時間がある閾値を超えた場合等）に、亢進現象が再現性を持って発現することが確認された。また、異なる被験者に対して同じ測定を行ったところ、被験者によって亢進現象の発現パターンが異なることが確認された。例えば、亢進現象の発現パターンとしては、高い運動強度の期間にのみ亢進現象が見られる場合、運動休止時等の低い運動強度の期間にのみ亢進現象が見られる場合、高運動強度期間及び低運動強度期間の両方で亢進現象が見られる場合、亢進現象が見られない場合等がある。また、運動終了後、時間と経過ともに亢進現象が緩和していく際の時定数は、被験者により異なることも確認された。さらに、本発明者らが得た多数の測定結果を精査したところ、亢進現象の発現パターンの傾向に応じて、亢進現象の発現パターンをいくつかのグループに分類することができることが分かった。
【００２９】
ところで、運動を終了して安静に移行した際に心拍数が直ちには低下しない現象として、「呼気借」と呼ばれる現象が知られている。詳細には、運動を行った場合には、人体が消費する単位時間当たりのエネルギー量が増加し、増加した消費エネルギーを供給するために代謝量が上昇する。上述の代謝量の上昇分は、通常は酸素を用いた代謝によって賄われるが、心肺機能の限界により酸素の供給が間に合わない場合には、酸素を用いない代謝によりエネルギーが賄われる。このように酸素を用いずにエネルギーを供給する代謝は「呼気借」又は「酸素借」と呼ばれている。これは、酸素を用いない代謝は、乳酸等の生成物を体内に蓄積するため、後に酸素を用いてそれらの生成物を代謝する必要があり、いいかえると、酸素を用いない代謝は、将来の酸素供給を借財として消費していることに相当するからである。上述のように、「呼気借」が生じると乳酸等の物質が蓄積するため、運動後にも酸素を用いた代謝を行う必要が生じ、酸素の消費量及び二酸化炭素の生成量が安静時の水準には戻らず、心拍数の低下が妨げられる。このように、「呼気借」は運動後の心拍数の低下を妨げる現象ではあるが、本発明者らは、上述の亢進現象は「呼気借」によるものではないと推察している。詳細には、「呼気借」で生じた乳酸等の物質の代謝は酸素の消費及び二酸化炭素の生成を伴う現象であり、「間接熱量測定法」により消費熱量の増加が観測される。すなわち「呼気借」の解消は、消費エネルギーと心拍数との両方を上昇させる現象であり、消費エネルギーが安静レベルまで低下したにも関わらず心拍数が亢進している状態を説明することができない。上述の亢進現象は「呼気借」のように運動生理学上のモデルが確立していない要因により、心拍数が亢進していると考えられる。本開示は、このようにメカニズムが明らかにされていない現象に起因する消費エネルギーにおける推定の誤差が生じることを避けることを目的としている。亢進現象は、心拍数の上昇要因のうち二酸化炭素による要因を除いた部分にあたるが、心拍数の調整は血流の調整を目的に行われることから、亢進現象の上昇要因も何らかの身体内の適応維持のために行われていると推測される。そのため、亢進現象の傾向は、心肺機能等の様々な身体特性に応じて定まると考えられる。例えば、熱の排出について考えた場合、熱輸送のために血流量を増加させる必要が生じることにより心拍数の上昇を招くと考えられるが、心拍数の上昇量及び心拍数の上昇の持続時間は、心肺機能、発汗機能の影響を受ける。具体的には、心肺機能が強化されたり発汗機能が強化されたりすれば、排熱効率が高まるため、心拍数の上昇量は小さくなり、上記持続時間が短縮すると考えられる。このような特徴から、トレーニングによって身体特性が向上した場合には、全般的に亢進現象が抑制されてゆくことが推測され、また、体調不良により身体特性が一時的に悪化した場合には、平常時に比べて亢進現象が強く現れることが推測される。
【００３０】
すなわち、本発明者らの検討によれば、心拍数と消費エネルギーとの関係は、ある範囲においては所定の回帰式で示すことができるが、心拍数の亢進現象が発現する範囲においては上記回帰式で示すことができなくなることが分かった。言い換えると、上記検討により、心拍数と消費エネルギーとの関係は変動することがわかった。さらに、当該変動は、ユーザの特有の心拍数の亢進現象の発現パターン、すなわち、ユーザの身体特性に応じて以前のユーザの活動内容からの影響によって生じていることが分かった。従って、これまで本発明者らが検討してきた方法では、ある時点での運動強度については考慮がされているものの、ユーザの身体特性に応じた当該時点以前のユーザの活動内容による影響については考慮していないため、推定精度を向上させることができなかった。
【００３１】
そこで、本発明者らは、上記知得を一着眼点にすることにより、心拍数からであっても、消費エネルギーを高精度で推定することができる本開示の実施形態を創作するに至った。すなわち、以下に説明する本開示の実施形態によれば、本発明者らが独自に知得した心拍数の亢進現象の発現パターンを考慮することにより、消費エネルギーを高精度で推定することができる。例えば、本実施形態においては、高い運動強度の運動を実施した後に安静時の心拍数よりも高い心拍数が検出された際には、本実施形態においては、当該心拍数に対する亢進現象の影響の寄与を的確に把握し、当該寄与を除外した上で消費エネルギーの推定を行う。以下、このような本開示の実施形態に係る情報処理装置及び情報処理方法を順次詳細に説明する。
【００３２】
＜＜２．本開示に係る実施形態＞＞
＜２．１．本実施形態に係る情報処理システム１の概要＞
次に、本開示の実施形態に係る構成を説明する。まずは、本開示の実施形態に係る構成について、図１を参照して説明する。図１は、本実施形態に係る情報処理システム１の構成例を説明する説明図である。
【００３３】
図１に示すように、本実施形態に係る情報処理システム１は、ウエアラブルデバイス１０、サーバ３０、及びユーザ端末５０を含み、これらは互いにネットワーク７０を介して通信可能に接続される。詳細には、ウエアラブルデバイス１０、サーバ３０、及びユーザ端末５０は、図示しない基地局等（例えば、携帯電話機の基地局、無線ＬＡＮのアクセスポイント等）を介してネットワーク７０に接続される。なお、ネットワーク７０で用いられる通信方式は、有線又は無線を問わず任意の方式を適用することができるが、安定した動作を維持することができる通信方式を用いることが望ましい。
【００３４】
ウエアラブルデバイス１０は、ユーザの身体の一部に装着可能なデバイス、もしくは、ユーザの身体に挿入されたインプラントデバイス（インプラント端末）であることができる。より具体的には、ウエアラブルデバイス１０は、ＨＭＤ（Ｈｅａｄ  Ｍｏｕｎｔｅｄ  Ｄｉｓｐｌａｙ）型、イヤーデバイス型、アンクレット型、腕輪型、首輪型、アイウェア型、パッド型、バッチ型、衣服型等の各種の方式のウエアラブルデバイスを採用することができる。さらに、ウエアラブルデバイス１０は、ユーザの心拍数を検出する心拍センサ（もしくは、ユーザの脈拍数を検出する脈拍センサ）及びユーザの運動による運動強度を検出する加速度センサ等のセンサ類を内蔵する。なお、ウエアラブルデバイス１０の詳細については後述する。
【００３５】
サーバ３０は、例えば、コンピュータ等により構成される。サーバ３０は、例えば、本実施形態で用いられる情報を格納したり、本実施形態により提供される情報を配信したりする。なお、サーバ３０の詳細については後述する。
【００３６】
ユーザ端末５０は、ユーザ等に本実施形態により提供される情報を出力するための端末である。例えば、ユーザ端末５０は、タブレット型ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、スマートフォン、携帯電話、ラップトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、ＨＭＤ等のデバイスであることができる。
【００３７】
なお、図１においては、本実施形態に係る情報処理システム１は、１つのウエアラブルデバイス１０及びユーザ端末５０を含むものとして示されているが、本実施形態においてはこれに限定されるものではない。例えば、本実施形態に係る情報処理システム１は、複数のウエアラブルデバイス１０及びユーザ端末５０を含んでもよい。さらに、本実施形態に係る情報処理システム１は、例えば、ウエアラブルデバイス１０からサーバ３０へ情報を送信する際の中継装置のような他の通信装置等を含んでもよい。また、本実施形態においては、ウエアラブルデバイス１０をスタンドアローン型の装置として使用してもよい。この場合、サーバ３０及びユーザ端末５０の機能の少なくとも一部が、ウエアラブルデバイス１０において行われることとなる。
【００３８】
＜２．２．本実施形態に係るウエアラブルデバイス１０の構成＞
次に、本開示の実施形態に係るウエアラブルデバイス１０の構成について、図２から図５を参照して説明する。図２は、本実施形態に係るウエアラブルデバイス１０の構成を示すブロック図である。図３及び図４は、本実施形態に係るウエアラブルデバイス１０の外観の一例を示す説明図である。図５は、本実施形態に係るウエアラブルデバイス１０の装着状態の一例を示す説明図である。
【００３９】
ウエアラブルデバイス１０は、図２に示すように、入力部（取得部）１００と、出力部１１０と、センサ部（取得部）１２０と、制御部１３０と、通信部１４０と、記憶部１５０とを主に有する。以下に、ウエアラブルデバイス１０の各機能部の詳細について説明する。
【００４０】
（入力部１００）
入力部１００は、ウエアラブルデバイス１０へのデータ、コマンドの入力を受け付ける。より具体的には、当該入力部１００は、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、ドライブ等により実現される。例えば、入力部１００には、後述する学習部１３２の学習に供される情報（クラスタ情報、心拍数の変動パターンデータ、消費エネルギーの変動パターンデータ等）や、後述する分類部１３４及び推定部１３６の分類及び推定に供される情報（クラスタ情報、心拍数の変動パターンデータ、消費エネルギーの変動パターンデータ等）が入力される。
【００４１】
（出力部１１０）
出力部１１０は、ユーザに対して情報を提示するためのデバイスであり、例えば、ユーザに向けて、画像、音声、光、又は、振動等により各種の情報を出力する。具体的には、所定の運動強度の変化における心拍数の変動パターンを取得するために、出力部１１０は、指示部として、ユーザに向けて所定の運動を実施するように促すような画面や音声を出力する。また、出力部１１０は、通知部として、後述する制御部１３０で推定した消費エネルギーに関する情報を出力したり、推定した消費エネルギーに基づいて、所定の運動を推奨するための情報を出力したりする。当該出力部１１０は、ディスプレイ、スピーカ、イヤフォン、発光素子、振動モジュール等により実現される。なお、出力部１１０の機能は、後述するユーザ端末５０の出力部５１０により提供されてもよい。
【００４２】
（センサ部１２０）
センサ部１２０は、ユーザの身体に装着されたウエアラブルデバイス１０内に設けられ、ユーザの心拍数を検出する心拍センサ（心拍計）を有する。上記心拍センサは、ユーザの心拍数を測定し、測定した結果を後述する制御部１３０に出力する。なお、当該心拍センサは、ユーザの脈拍数を測定する脈拍センサ（脈拍計）であってもよい。また、センサ部１２０は、ユーザの運動強度を検出するためのモーションセンサを含んでもよい。上記モーションセンサは、少なくとも加速度センサ（加速度計）を含み、ユーザの動作に伴って発生する加速度の変化を検出して、検出結果を後述する制御部１３０に出力する。なお、以下に説明する実施形態においては、運動強度を示す指標として、ユーザの動作に伴って発生する加速度変化を用いる。加速度は加速度センサにより測定することが可能であり、加速度センサは一般の人々であっても気軽に利用することができるため、ここでは、運動強度を示す指標として加速度変化を用いている。すなわち、センサ部１２０は、後述する学習部１３２の学習に供される情報（心拍数の変動パターンデータ等）や、後述する分類部１３４及び推定部１３６の分類及び推定に供される情報（心拍数の変動パターンデータ、運動強度等）を取得する。
【００４３】
なお、モーションセンサは、ジャイロセンサ、地磁気センサ等を含んでもよい。さらに、センサ部１２０は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）受信機、気圧センサ、温度センサ、及び、湿度センサ等の他の各種センサを含んでもよい。さらに、センサ部１２０は、正確な時刻を把握する時計機構（図示省略）を内蔵し、取得した心拍数及び加速度変化等に、これら心拍数等を取得した時刻を紐づけてもよい。
【００４４】
（制御部１３０）
制御部１３０は、ウエアラブルデバイス１０内に設けられ、ウエアラブルデバイス１０の各ブロックを制御したり、上述したセンサ部１２０から出力された心拍数及び加速度変化を用いて演算等を行ったりすることができる。当該制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等のハードウェアにより実現される。なお、制御部１３０の機能は、後述するサーバ３０の制御部３３０又はユーザ端末５０の制御部５３０により提供されてもよい。
【００４５】
さらに、当該制御部１３０は、学習部（学習器）１３２、分類部１３４及び推定部１３６として機能することもでき、すなわち、心拍数と消費エネルギーとの関係に基づいて消費エネルギーの推定を行ったり、推定を行うために分類を行ったり、学習を行ったりすることができる。なお、当該制御部１３０のこれら機能部の詳細については後述する。
【００４６】
（通信部１４０）
通信部１４０は、ウエアラブルデバイス１０内に設けられ、サーバ３０、ユーザ端末５０等の外部装置との間で情報の送受信を行うことができる。言い換えると、通信部１４０は、データの送受信を行う機能を有する通信インタフェースと言える。なお、通信部１４０は、通信アンテナ、送受信回路やポート等の通信デバイスにより実現される。
【００４７】
（記憶部１５０）
記憶部１５０は、ウエアラブルデバイス１０内に設けられ、上述した制御部１３０が各種処理を実行するためのプログラム、情報等や、処理によって得た情報を格納する。なお、記憶部１５０は、例えば、フラッシュメモリ（ｆｌａｓｈ  ｍｅｍｏｒｙ）等の不揮発性メモリ（ｎｏｎｖｏｌａｔｉｌｅ  ｍｅｍｏｒｙ）等により実現される。
【００４８】
なお、本実施形態においては、センサ部１２０の２つのセンサ、心拍センサとモーションセンサとを別個のウエアラブルデバイス１０に設けてもよい。このようにすることで、各ウエアラブルデバイス１０の構成をコンパクトにすることができることから、当該ウエアラブルデバイス１０をユーザの身体の様々な部位に装着することが可能となる。
【００４９】
先に説明したように、ウエアラブルデバイス１０は、アイウェア型、イヤーデバイス型、腕輪型、ＨＭＤ型等の各種の方式のウエアラブルデバイスを採用することができる。図３に、ウエアラブルデバイス１０の外観の一例を示す。図３に示すウエアラブルデバイス１０ａは、ユーザの両耳に装着される、イヤーデバイス型のウエアラブルデバイスである。当該ウエアラブルデバイス１０ａは、左右の本体部１２Ｌ及び１２Ｒと、これら本体部１２Ｌ、１２Ｒを接続するネックバンド１４とを主に有する。本体部１２Ｌ、１２Ｒは、例えば、図３に示される入力部１００、出力部１１０、センサ部１２０、制御部１３０、通信部１４０、及び記憶部１５０のうちの少なくとも一部を内蔵する。また、本体部１２Ｌ、１２Ｒには、出力部１１０として機能するイヤフォン（図示省略）が内蔵され、ユーザは当該イヤフォンを両耳に装着することにより、音声情報等を聞くことができる。
【００５０】
さらに、図４に、ウエアラブルデバイス１０の外観の別の一例を示す。図４に示すウエアラブルデバイス１０ｂは、腕輪型のウエアラブルデバイスである。当該ウエアラブルデバイス１０ｂは、ユーザの腕や手首に装着されるウェアラブル端末であって、腕時計型ウエアラブルデバイスとも称される。ウエアラブルデバイス１０ｂには、その外周面に、図３の入力部１００及び出力部１１０としての機能を有するタッチパネルディスプレイ１６が設けられている。さらに、当該外周面には、出力部１１０として音声出力機能を有するスピーカ１８と、入力部１００として収音機能を有するマイクロフォン２０とが設けられている。
【００５１】
また、ウエアラブルデバイス１０は、図５に示すように、ユーザの頭部、手首等の様々な部位に１つ又は複数装着されることができる。
【００５２】
＜２．３．本実施形態に係るサーバ３０の構成＞
次に、本開示の実施形態に係るサーバ３０の構成について、図６を参照して説明する。図６は、本実施形態に係るサーバ３０の構成を示すブロック図である。
【００５３】
先に説明したように、サーバ３０は、例えば、コンピュータ等により構成される。図６に示すように、サーバ３０は、入力部３００と、出力部３１０と、制御部３３０と、通信部３４０と、記憶部３５０とを主に有する。以下に、サーバ３０の各機能部の詳細について説明する。
【００５４】
（入力部３００）
入力部３００は、サーバ３０へのデータ、コマンドの入力を受け付ける。より具体的には、当該入力部３００は、タッチパネル、キーボード等により実現される。
【００５５】
（出力部３１０）
出力部３１０は、例えば、ディスプレイ、スピーカ、映像出力端子、音声出力端子等により構成され、画像又は音声等により各種の情報を出力する。
【００５６】
（制御部３３０）
制御部３３０は、サーバ３０内に設けられ、サーバ３０の各ブロックを制御することができる。当該制御部３３０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等のハードウェアにより実現される。なお、制御部３３０は、ウエアラブルデバイス１０の制御部１３０の機能の一部を実行してもよい。
【００５７】
（通信部３４０）
通信部３４０は、サーバ３０内に設けられ、ウエアラブルデバイス１０やユーザ端末５０等の外部装置との間で情報の送受信を行うことができる。なお、通信部３４０は、通信アンテナ、送受信回路やポート等の通信デバイスにより実現される。
【００５８】
（記憶部３５０）
記憶部３５０は、サーバ３０内に設けられ、上述した制御部３２０が各種処理を実行するためのプログラム等や、処理によって得た情報を格納する。より具体的には、記憶部３５０は、複数のユーザに装着されたウエアラブルデバイス１０から取得された心拍数や消費エネルギー等のデータ、各ユーザに提供される地図データ、消費エネルギーの推定で用いるデータ等を格納することができる。なお、記憶部３５０は、例えば、ハードディスク（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ：ＨＤ）等の磁気記録媒体や、不揮発性メモリ等により実現される。
【００５９】
＜２．４．本実施形態に係るユーザ端末５０の構成＞
次に、本開示の実施形態に係るユーザ端末５０の構成について、図７及び図８を参照して説明する。図７は、本実施形態に係るユーザ端末５０の構成を示すブロック図である。また、図８は、本実施形態に係るユーザ端末５０の外観及び使用形態の一例を示す説明図である。
【００６０】
先に説明したように、ユーザ端末５０は、タブレット型ＰＣ、スマートフォン等のデバイスであることができる。図７に示すように、ユーザ端末５０は、入力部５００と、出力部５１０と、制御部５３０と、通信部５４０とを主に有する。以下に、ユーザ端末５０の各機能部の詳細について説明する。
【００６１】
（入力部５００）
入力部５００は、ユーザ端末５０へのデータ、コマンドの入力を受け付ける。より具体的には、当該入力部５００は、タッチパネル、キーボード等により実現される。
【００６２】
（出力部５１０）
出力部５１０は、例えば、ディスプレイ、スピーカ、映像出力端子、音声出力端子等により構成され、画像又は音声等により各種の情報を出力する。なお、当該出力部５１０は、先に説明したように、ウエアラブルデバイス１０の出力部１１０として機能することもできる。
【００６３】
（制御部５３０）
制御部５３０は、ユーザ端末５０内に設けられ、ユーザ端末５０の各ブロックを制御することができる。当該制御部５３０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等のハードウェアにより実現される。
【００６４】
（通信部５４０）
通信部５４０は、サーバ３０等の外部装置との間で情報の送受信を行うことができる。なお、通信部５４０は、通信アンテナ、送受信回路やポート等の通信デバイスにより実現される。
【００６５】
先に説明したように、ユーザ端末５０としては、タブレット型ＰＣ、スマートフォン等のデバイスを採用することができる。図８に、タブレット型ＰＣのユーザ端末５０ａの外観の一例を示す。ユーザ端末５０ａは、例えば、図８の左側に示すように、ユーザ端末５０ａを装着するための装着ギア５４を用いてトレッドミル５２に装着される。図８のように、ユーザ端末５０ａが装着されることにより、トレッドミル５２を用いてトレーニングするユーザからユーザ端末５０ａの出力部５１０としてのディスプレイを視認することができる。
【００６６】
＜２．５  本実施形態に係る制御部１３０の構成＞
以下に、本実施形態に係る制御部１３０の構成について、図９から図１４を参照して説明する。図９及び図１０は、本実施形態に係る学習部１３２の動作を説明するための説明図である。図１１から図１３は、本実施形態に係る尤度推定器２３６の動作を説明するための説明図である。さらに、図１４は、本実施形態に係る推定部１３６の動作を説明するための説明図である。先に説明したように、制御部１３０は、学習部１３２、分類部１３４及び推定部１３６の３つの機能部を主に有する。以下に、制御部１３０の有する各機能部について説明する。
【００６７】
（学習部１３２）
学習部１３２は、クラスタごとに、当該クラスタに属する運動強度の変化による心拍数の変動パターンと、当該心拍数の変動パターンと同時に測定された消費エネルギーの変動パターンとを用いて機械学習を行う。そして、学習部１３２は、クラスタごとに、当該機械学習により、運動強度の変化による心拍数の変動パターンと消費エネルギーの変動パターンとの関係を示す関係情報を取得する。
【００６８】
ここで、クラスタとは、同一のモデルを用いて推定することができる、類似の傾向を持ったデータ群のことをいう。具体的には、本実施形態においては、運動強度の変化による心拍数の変動パターンの傾向が類似する、言い換えると、心拍数の亢進現象が発現するパターンの傾向が類似する、複数の心拍数の時系列データを同一のクラスタに属するものとして取り扱うこととする。同じクラスタに属する複数の心拍数の時系列データは、互いに類似する傾向を持っていることから、共通するモデルを用いて、心拍数の時系列データから消費エネルギーの時系列データを推定することができると考えられる。そこで、学習部１３２は、各クラスタにおいて、該当するクラスタに係る心拍数の亢進現象の発現パターンを考慮したモデルである、運動強度の変化による心拍数の変動パターンと消費エネルギーの変動パターンとの関係を示す関係情報を取得する。取得した各関係情報は、後述する推定部１３６が有するクラスタごとの推定器において推定を行う際に用いられる。言い換えると、本実施形態においては、クラスタごとに推定器が存在し、クラスタに紐づけられた推定器の推定で用いるために、学習部１３２により、クラスタごとに上記関係情報が準備される。
【００６９】
より具体的には、学習部１３２は、以下のようにして学習を行うことができる。図９に示すように、学習部１３２は、複数のユーザに対して上述のウエアラブルデバイス１０を装着することにより取得された運動強度の変化による複数の心拍数の変動パターンが入力される。ここでは、運動強度の変化による心拍数の変動パターンとして、運動強度の変化を示す加速度の時系列データ４００と、加速度の時系列データ４００に対応する心拍数の時系列データ４０２とが用いられている。また、入力される加速度及び心拍数の時系列データ４００、４０２には、ラベル４２０としてクラスタが付されている。なお、学習部１３２に入力されるデータは、このような加速度及び心拍数の時系列データ４００、４０２に限定されるものではなく、例えば、既知の運動強度の変化における心拍数の変動パターンであってもよい。さらに、入力される心拍数の時系列データ４０２には、亢進現象の発現パターンが含まれている。そして、学習部１３２は、リカレントニューラルネットワーク等による機械学習を利用して、各クラスタにおける時系列データ４００、４０２の特徴点、特徴量を抽出し、分類データベース２３４を生成する。ここで生成された分類データベースは、消費エネルギーを推定する際のクラスタの探索に用いることができる。さらに、学習部１３２には、図１０に示すように、同一のクラスタに属する加速度及び心拍数の時系列データ４００、４０２と、同時に呼気測定により取得された消費エネルギーの時系列データ４０４（消費エネルギーの実測値）とが入力される。学習部１３２は、これら時系列データ４００、４０２、４０４をそれぞれ入力信号及び教師信号として、リカレントニューラルネットワーク等による教師付き機械学習を行う。そして、学習部１３２は、上述の機械学習により、加速度及び心拍数の時系列データ４００、４０２と消費エネルギーの時系列データ４０４との関係を示す関係情報を取得する。当該学習部１３２は、取得した関係情報を格納した推定データベース２４０をクラスタごとに構築する。クラスタごとに構築された推定データベース２４０は、消費エネルギーの推定で利用されることとなる。
【００７０】
なお、学習部１３２は、一部の加速度及び心拍数の時系列データ４００、４０２へのラベル付けを省略するために半教師付き学習器による機械学習を行ってもよい。この場合、学習部１３２は、ラベルが付された加速度及び心拍数の時系列データ４００、４０２と比較して、類似すると判断されるラベル無しの加速度及び心拍数の時系列データ４００、４０２を同一のクラスタに属するよう学習させることで、分類能力を高めてゆくことができる。また、学習部１３２は、例えばユーザへ身体特性等に係る質問を行い、当該質問に対する回答に基づいて決定したクラスタ情報を大まかな教師信号として利用した、弱教師学習を行ってもよい。もしくは、学習部１３２は、大量のデータを用いてクラスタの抽出そのものを自動で行う、教師なし学習を行っても良い。この場合、学習部１３２により、クラスタが自動的に生成されることとなる。
【００７１】
なお、本実施形態においては、学習部１３２は、同一のクラスタに属する加速度、心拍数及び消費エネルギーの時系列データ４００、４０２、４０４を用いて、心拍数と消費エネルギーとの関係を示す関係情報を取得している。同一のクラスタに属するこれら時系列データ４００、４０２、４０４には類似する傾向、すなわち、類似する心拍数の亢進現象の発現パターンを持っているため、上述のような機械学習から特定の関係情報を見つけ出すことは容易である。なお、１つのクラスタに係る推定データベース２４０を構築するためには、少なくとも数名の被験者から得られた時系列データ４００、４０２、４０４を用いることが好ましい。しかしながら、本実施形態における推定データベース２４０の構築は、被験者に対して測定を行うことにより得られた時系列データ４００、４０２、４０４を用いることに限定されるものではない。例えば、上記データベース２４０の構築に用いる時系列データ４００、４０２、４０４の一部を、該当するクラスタにおける傾向を人為的に再現したダミーの時系列データとしてもよい。また、本実施形態においては、学習部１３２における学習方法は、上述した機械学習を利用した方法に限定されるものではなく他の学習方法を用いてもよい。
【００７２】
（分類部１３４）
分類部１３４は、後述する推定部１３６により推定を行う前に、入力されたデータが複数あるクラスタのうちのどのクラスタに属するのかを分類する。さらに、入力されたデータは、データが属するクラスタに係る推定器に入力され、消費エネルギーの推定に供される。詳細には、分類部１３４は、入力された運動強度の変化による心拍数の変動パターン（例えば、心拍数の時系列データ）と、各クラスタに紐づけられたモデル（例えば、心拍数の時系列データ）とを比較し、比較結果に基づいて、入力された変動パターンとモデルとの差が最も小さいモデルを探索する。もしくは、分類部１３４は、変動パターンとモデルとが最も類似する、モデルを探索する。そして、探索されたモデルに係るクラスタに当該心拍数の変動パターンが属するものとして、分類される。言い換えると、分類部１３４は、各ユーザの心拍数の亢進現象の発現パターンに基づいて、同じ傾向を持つ亢進現象の発現パターンに該当するクラスタを探索する。各クラスタに係る推定器は、各クラスタに属するデータの傾向、すなわち、心拍数の亢進現象の発現パターンが考慮されて推定を行うことから、このような推定器を用いることにより、推定精度を向上させることができる。
【００７３】
より具体的には、分類部１３４は、学習部１３２が生成した分類データベース２３４を利用してもよい。このようにすることで、分類部１３４は、推定のために新たに取得された運動強度の変化による複数の心拍数の変動パターンが属するクラスタを探索することができる。
【００７４】
また、分類部１３４は、例えば、尤度を推定することにより分類を行ってもよい。尤度を利用した分類について、図１１から図１３を参照して説明する。尤度とは、入力されたデータによる推定の信頼度あるいは確からしさを示す指標のことである。この場合、予めクラスタごとに消費エネルギーを推定するための推定器が準備されている。まず、各推定器に、運動強度の変化による心拍数の変動パターンとして、運動強度の変化を示す加速度の時系列データ４００と、加速度の時系列データ４００に対応する心拍数の時系列データ４０２とが入力され、消費エネルギーの時系列データ４０６が推定される。なお、ここでは、呼気測定により取得された消費エネルギーの時系列データ４０４（消費エネルギーの実測値）と区別するために、推定された消費エネルギーの時系列データ４０６を推定消費エネルギーの時系列データ４０６と呼ぶ。
【００７５】
また、分類部１３４は、図１１に示すような尤度推定器２３６を複数個有する。尤度推定器２３６は、クラスタごとに準備された推定器に対応するように設けられ、対応する推定器による推定尤度を算出する。詳細には、尤度推定器２３６には、上述の加速度の時系列データ４００と、心拍数の時系列データ４０２と、対応する推定器による推定消費エネルギーの時系列データ４０６と、同時に呼気測定により取得された消費エネルギーの時系列データ４０４とが入力される。そして、尤度推定器２３６は、これら入力されたデータを用いて、推定尤度４０８を算出する。尤度推定器２３６は、このようして得られた推定尤度４０８を含む尤度推定データベース２３８を生成する。各尤度推定器２３６は、それぞれ上述のような推定尤度４０８の算出を行う。
【００７６】
さらに、図１２に示すように、分類部１３４は、各尤度推定器２３６により算出された各推定尤度４０８を比較する。推定尤度４０８が高いことは、加速度及び心拍数の時系列データ４００、４０２を用いて、高い信頼度を持って推定が行われていることを意味している。従って、推定尤度４０８が最も推定器及びクラスタが、当該加速度及び心拍数の時系列データ４００、４０２に最適な推定器及びクラスタであると言える。そこで、加速度及び心拍数の時系列データ４００、４０２は、最も推定尤度４０８が高い尤度推定器２３６に対応する推定器に係るクラスタに属するものとして分類される。例えば、図１２の例では、クラスタ２の尤度推定器２３６ｂにより算出された推定尤度４０８ｂが最も高いことから、加速度及び心拍数の時系列データ４００ａ、４０２ａは、クラスタ２に属するものとして分類される。
【００７７】
この際、各尤度推定器２３６は、図１３に示すように、算出される推定尤度４０８がさらに高くなるようなパラメータ４１０の数値を探索してもよい。この場合、分類部１３４は、パラメータ４１０の数値を最適化した後に得られた推定尤度４０８を用いて、加速度及び心拍数の時系列データ４００ａ、４０２ａの属するクラスタを探索する。また、最適化されたパラメータ４１０を後述する推定部１３６での推定において用いてもよい。このように最適化されたパラメータ４１０を推定において用いることにより、より消費エネルギーの推定精度を向上させることができる。
【００７８】
ここでパラメータ４１０とは、例えば、各推定器に入力する前に、心拍数の時系列データ４００を正規化するために用いる数値であることができる。心拍数の時系列データ４００を所定の値により正規化して推定器に入力することにより、消費エネルギーをより高精度で推定することができる場合がある。より具体的には、パラメータ４１０としては、中程度の運動強度における心拍数を挙げることができる（例えば、時速９ｋｍ程度の走行における心拍数）。このような心拍数によって心拍数の時系列データ４００を正規化し、正規化した心拍数の時系列データ４００を用いて消費エネルギーを推定した場合には、推定精度が向上することが知られている。そこで、例えば、尤度推定器２３６は、中程度の運動強度における標準的な心拍数（例えば、多数の被験者から測定された心拍数の平均値）を中心値にして値を微小に振ることにより、推定尤度４０８が最大となるパラメータ４１０の値を探索することができる（摂動法）。なお、摂動法による探索を行う代わりに、ユーザに対して中程度の運動強度にあたる運動を実施させて心拍数を測定することにより正規化パラメータを取得してもよい。
【００７９】
また、他のパラメータ４１０の例としては、加速度の時系列データを正規化する際に用いる数値等や、加速度の時系列データをユーザごとの動作の癖等に合わせて補正を行うための数値等を挙げることができる。具体的には、本実施形態においては、運動強度を示す指標として加速度を用いているが、加速度センサの装着部位の位置や、ユーザの動作の癖（低速走行においても腕部を大きく振る等）等により、運動強度と加速度との関係が変化する。そこで、加速度センサの装着部位やユーザの動作の癖に合わせて、加速度の時系列データを適切なパラメータ４１０により補正して推定器に入力することにより、消費エネルギーの推定精度を向上させることができる。なお、本実施形態においては、各尤度推定器２３６において探索されるパラメータ４１０は、上述する例に限定されるものではなく、消費エネルギーの推定精度を向上させることができるパラメータであれば、他のパラメータであってもよい。
【００８０】
なお、本実施形態においては、分類部１３４における分類方法は、上述した方法に限定されるものではなく、他の方法を用いてもよい。
【００８１】
（推定部１３６）
推定部１３６は、図１４に示すように、学習部１３２によって得られた推定データベース２４０に格納された関係情報に基づいて、新たに取得されたユーザの加速度及び心拍数の時系列データ４００、４０２により、消費エネルギーの時系列データ４０６を推定する。推定部１３６は、クラスタごとに準備された推定データベース２４０を用いて推定を行うことから、クラスタごとに準備された複数の推定器を持っているともいえる。詳細には、推定部１３６は、新たに取得されたユーザの加速度及び心拍数の時系列データ４００、４０２を、上述の分類部１３４によって探索された時系列データ４００、４０２の属するクラスタに対応する推定器（推定データベース２４０）に入力して、推定を行う。本実施形態においては、推定部１３６は、類似する心拍数の変動パターンを持った、言い換えると、類似する心拍数の亢進現象の発現パターン持ったクラスタごとに準備された関係情報に基づいて推定を行う。従って、本実施形態によれば、上記亢進現象を考慮した上で推定が行われることから、消費エネルギーの推定精度を向上させることができる。また、推定部１３６により推定された消費エネルギーは、出力部１１０によりユーザに対して出力されたり、記憶部１５０に格納されたり、サーバ３０及びユーザ端末５０に送信されたりする。
【００８２】
＜２．６．本実施形態に係る情報処理方法＞
以上、本実施形態に係る情報処理システム１、及び当該情報処理システム１に含まれる、ウエアラブルデバイス１０、サーバ３０、及びユーザ端末５０の構成について詳細に説明した。次に、本実施形態に係る情報処理方法について説明する。本実施形態に係る情報処理方法は、消費エネルギーを推定するための関係情報を取得するための学習を行う学習段階と、ユーザの身体特性（ユーザの心拍数の亢進現象の発現パターン等）に応じて、消費エネルギーの推定を行う推定段階との２つの段階に分けることができる。
【００８３】
（学習段階）
まずは、図１５を参照して、学習段階を説明する。図１５は、本実施形態に係る情報処理方法の学習段階の一例を説明するフロー図である。図１５に示すように、本実施形態に係る情報処理方法における学習段階には、ステップＳ１０１及びステップＳ１０３の２つのステップが含まれている。以下に、本実施形態に係る情報処理方法の学習段階に含まれる各ステップの詳細を説明する。
【００８４】
(ステップＳ１０１)
指示者、ウエアラブルデバイス１０又はユーザ端末５０は、複数のユーザに、トレッドミル上で数分ごとに走行、歩行及び安静を繰り返させて、所定の運動強度の運動を繰り返し実施させる。この際、指示者、ウエアラブルデバイス１０又はユーザ端末５０によってユーザに指示を与えることにより、所定の運動をユーザに実施させてもよい。所定の運動とは、各ユーザの心拍数の亢進現象の発現パターンを把握することができるような運動であるものとする。上記運動の実施の間、各ユーザの身体の一部に装着されたウエアラブルデバイス１０は、各ユーザの心拍数を測定する。さらに、ウエアラブルデバイス１０は、内蔵された加速度センサを用いて、ユーザの運動による加速度を測定する。また、各ユーザの顔に装着された呼気分析装置は、各ユーザの呼気に含まれる酸素濃度及び二酸化炭素濃度を測定する。このような測定を行うことにより、学習部１３２の学習に供される、心拍数の亢進現象の発現パターンを含む時系列データを取得することができる。
【００８５】
（ステップＳ１０３）
ウエアラブルデバイス１０は、クラスタごとに、クラスタに属する加速度及び心拍数の時系列データ４００、４０２と、ステップＳ１０１にて同時に測定された消費エネルギーの時系列データ４０４とを用いて機械学習を行う。ウエアラブルデバイス１０は、当該機械学習により、加速度及び心拍数の時系列データ４００、４０２と消費エネルギーの時系列データ４０４との関係を示す関係情報を取得する。さらに、ウエアラブルデバイス１０は、取得した関係情報を格納した推定データベース２４０をクラスタごとに構築する。なお、当該ステップＳ１０３で行われる学習の詳細については上述したため、ここでは説明を省略する。
【００８６】
なお、ステップＳ１０１での運動は、必ずしもトレッドミル等の専用の運動装置を用いる必要はなく、例えば、一定の速度でのジョギング等であってもよい。
【００８７】
（推定段階）
次に、図１６を参照して、推定段階を説明する。図１６は、本実施形態に係る情報処理方法の推定段階の一例を説明するフロー図である。図１６に示すように、本実施形態に係る情報処理方法における推定段階には、ステップＳ２０１からステップＳ２０５までの複数のステップが主に含まれている。以下に、本実施形態に係る情報処理方法の推定段階に含まれる各ステップの詳細を説明する。
【００８８】
(ステップＳ２０１)
ユーザの身体の一部に装着されたウエアラブルデバイス１０は、加速度及び心拍数を測定する。
【００８９】
（ステップＳ２０３）
ウエアラブルデバイス１０は、ステップＳ２０１で得られたユーザの加速度の時系列データ４００と心拍数の時系列データ４０２とが属するクラスタを探索する。なお、探索の方法については、先に説明したため、ここでは説明を省略する。また、ウエアラブルデバイス１０は、当該ユーザについての過去の履歴情報を参照して、過去に分類されたクラスタを、ステップＳ２０１で得られたユーザの加速度の時系列データ４００と心拍数の時系列データ４０２とが属するクラスタとしてもよい。また、入力部１００によりユーザから入力されたクラスタを、ユーザが属するクラスタとしてもよい。このようにすることで、クラスタの探索を省略することができる。さらに、短時間でユーザに対して消費エネルギーの推定値を提示することが可能となる。
【００９０】
（ステップＳ２０５）
ウエアラブルデバイス１０は、ステップＳ２０３で選択されたクラスタに係る推定器により、ステップＳ２０１で取得された加速度及び心拍数の時系列データ４００、４０２を用いて、消費エネルギーを推定する。
【００９１】
なお、上述した例においては、運動強度については加速度センサにより測定された加速度を指標としたが、本実施形態においては、これに限定されるものではなく、例えば、加速度の代わりに運動強度を示す指標をユーザに入力させてもよい。また、上述の説明においては、学習段階と推定段階と２つに分けて説明したが、これら段階は、連続して行われてもよく、交互に繰り返し行われてもよい。
【００９２】
以上のように、本実施形態によれば、消費エネルギーを高い精度で推定することができる。詳細には、本実施形態においては、消費エネルギーと心拍数の関係性の変動の傾向、すなわち、心拍数の亢進現象の発現パターンに応じて、ユーザをクラスタ分類する。同一のクラスタに属する複数のユーザにおける消費エネルギーと心拍数の関係性の変動の傾向は互いに類似することから、クラスタ内のあるユーザの関係性の変動の傾向を参照することにより、同一のクラスタに属する他のユーザの傾向も把握することが可能である。従って、あるユーザの関係性の変動の傾向を用いることで、同一のクラスタ内の他のユーザの消費エネルギーを推定することができる。さらに、当該推定においては、ユーザに応じた、消費エネルギーと心拍数の関係性の変動の傾向、すなわち、心拍数の亢進現象の発現パターンを考慮していることから、消費エネルギーの推定精度を向上させることができる。なお、参照される、あるユーザの関係性の変動の傾向は、呼気測定を用いて予め取得しておくことで、同じクラスタ内の他のユーザの消費エネルギーの推定の精度を高めることができる。言い換えると、本実施形態においては、他のユーザについては、呼気測定を行うことなく、消費エネルギーを推定することができる。
【００９３】
特に、これまで本発明者らが検討してきた装置では難しかった、個々の短い時間における運動における消費エネルギーや、運動強度の低い日常生活における運動（動作）における消費エネルギーについても、本実施形態により高い精度で推定することが可能となる。
【００９４】
なお、上述の学習段階における推定データベース２４０の構築は、ウエアラブルデバイス１０において実施しなくてもよく、サーバ３０等において構築し、ウエアラブルデバイス１０の製造や出荷時等に、当該データベース２４０を記憶部１５０に格納してもよい。
【００９５】
なお、ステップＳ１０１或いはステップＳ２０１における測定の実施は、指示者等によってユーザに対して所望する運動を行うように指示することにより行うこともできるが、本実施形態に係るウエアラブルデバイス１０等によって提供するエクササイズアプリケーションを用いてもよい。詳細には、上記エクササイズアプリケーションによって、明示的にユーザに対して所定の運動強度の運動を行うように指示することにより行うことができる。この場合、ユーザの行う運動の運動強度が既知であることから、ウエアラブルデバイス１０に内蔵されや加速度センサによる加速度測定を省略することができる。以下に、このようなエクササイズアプリケーションを、図１７から図２０を参照して説明する。図１７から図２０は、時系列データの取得の際に用いられる表示画面８００〜８０６の一例を説明する説明図である。
【００９６】
詳細には、本実施形態に係るウエアラブルデバイス１０又はユーザ端末５０によって提供されるエクササイズアプリケーションは、安静時のユーザの心拍数の測定するために、ユーザに対して安静状態を維持するように促す画面８００を表示する。例えば、図１７に示すように、画面８００は、ユーザに対して安静状態を維持するように促すために、「安静時の心拍数を測定します。しばらく座って過ごしてください。」等の文言を含む。また、当該画面８００の上段には、測定された心拍数の経時変化等が表示されている。
【００９７】
次に、上記エクササイズアプリケーションは、安静時のユーザの心拍数の測定が完了した場合には、所定の運動強度の運動の実施をユーザに促す画面８０２を表示する。例えば、図１８に示すように、画面８０２は、所定の運動強度の運動の実施をユーザに促すために、「安静時の心拍数を測定しました。時速９ｋｍで走ってください。」等の文言を含む。そして、ユーザは、このような画面８０２に促されて、トレッドミル５２等を用いて指定された運動を行う。
【００９８】
さらに、上記エクササイズアプリケーションは、所定の運動強度の運動における心拍数を測定後、運動終了後の心拍数における亢進現象の発現パターンを取得するために、ユーザに対して運動の終了及び安静状態を維持することを促す画面８０４を表示する。図１９に示すように、画面８０４は、ユーザに対して運動の終了及び安静状態を維持することを促すために、「トレッドミルを停止して、立ったまま安静にしてください。」等の文言を含む。
【００９９】
次に、上記エクササイズアプリケーションは、心拍数の亢進現象の発現パターンを取得した後に、ユーザに対して測定を終了することを通知する画面８０６を表示する。図２０に示すように、画面８０６は、ユーザに対して測定を終了することを通知するために、「エクササイズを終了します。」等の文言を含む。なお、これまで説明した図１７から図２０に示される画面８００〜８０６は、あくまでも一例であり、本実施形態においては、このような画面に限定されるものではない。
【０１００】
このようにすることで、上記エクササイズアプリケーションは、ユーザに対して、ステップＳ２０１における運動を実施させることができる。なお、上述の説明においては、ウエアラブルデバイス１０等にディスプレイがあることを前提として説明したが、ディスプレイがない場合であっても、ユーザに対して、ステップＳ２０１における運動を実施させることができる。例えば、時系列データの取得の際のユーザに対して運動を誘導する方法を説明する説明図である図２１に示すように、ウエアラブルデバイス１０は、上記エクササイズアプリケーションに従って、ユーザに対して音声情報を出力してもよい。
【０１０１】
また、ステップＳ１０１或いはステップＳ２０１における測定の実施は、上述のようなエクササイズアプリケーションによる明示的な指示によるものに限定されない。例えば、明示的な指示の代わりに、ウエアラブルデバイス１０の加速度センサを用いて、ユーザの動作による運動強度の変化点と安定区間とを検出して、心拍数の亢進現象の発現パターンを含む時系列データを取得してもよい。この場合、上記加速度センサが、運動強度が一定である安定区間を検出し、この際に測定された心拍数を上記時系列データとして取得する。以下に、このような方法を、図２２から図２５を参照して説明する。図２２から図２５は、時系列データの取得の際の他の方法で用いられる表示画面８０８〜８１４の一例を説明する説明図である。
【０１０２】
詳細には、ウエアラブルデバイス１０は、ユーザが所定の時間（例えば、数分）以上の間、安静状態にあることを検出した場合には、ユーザの心拍数の測定を開始する。その際、ウエアラブルデバイス１０は、図２２に示すように、「心拍数の測定を開始しました。」等、測定を開始している旨を通知する画面８０８をユーザに表示する。
【０１０３】
さらに、ウエアラブルデバイス１０は、ユーザによる所定の運動強度以上の運動が検出された場合には、測定を開始している旨を通知するために、図２３の示すように「エクササイズを検出しました。」等の文言を含む画面８１０を表示する。
【０１０４】
次に、ウエアラブルデバイス１０は、ユーザが運動を終了し、安静状態にあることを検出した場合には、図２４に示すように、「安静状態を検出しました。」等の文言を含む画面８１２の表示を行い、運動終了後のユーザの心拍数における亢進現象を測定する。
【０１０５】
さらに、上述した一連の測定において、ユーザの心拍数における亢進現象の発現パターンが検出された場合には、ウエアラブルデバイス１０は、図２５に示すように、「エクササイズ後の心拍数の変化を測定しました。」等の画面８１４と表示する。なお、これまで説明した図２２から図２５に示される画面８０８〜８１４は、あくまでも一例であり、本実施形態においては、このような画面に限定されるものではない。
【０１０６】
このように、加速度センサを用いることにより、ユーザに対して所定の運動強度の運動を行うように指示することなく、ユーザの日常活動や日常のエクササイズによって、心拍数の亢進現象の発現パターンを含む時系列データを取得することができる。なお、上述の説明においては、ウエアラブルデバイス１０等にディスプレイがあることを前提として説明したが、ウエアラブルデバイス１０等にディスプレイがあることに限定されるものではない。例えば、時系列データの取得の際のユーザに対して運動を誘導する他の方法を説明する説明図である図２６に示すように、ウエアラブルデバイス１０は、上記エクササイズアプリケーションに従って、ユーザに対して音声情報を出力してもよい。
【０１０７】
なお、ステップＳ２０１での運動は、必ずしもトレッドミル等の専用の運動装置を用いる必要はなく、例えば、一定の速度でのジョギング等であってもよい。
【０１０８】
＜＜３．本実施形態に係る実施例＞＞
以上、本開示の実施形態における情報処理方法の詳細について説明した。さらに、上述した本実施形態を利用してユーザに対して有益な情報を提供するアプリケーションの具体的な例について説明する。なお、以下に示す実施例は、上記アプリケーションのあくまでも一例であって、本実施形態に係る情報処理が下記の実施例に限定されるものではない。
【０１０９】
＜３．１．実施例１＞
以下に説明する実施例は、上述の本実施形態により各運動に対する消費エネルギーの推定精度が高まることから、ユーザに有益な情報を提供するアプリケーションに関するものである。図２７及び図２８を参照して、このような実施例１を説明する。図２７及び図２８は、本実施形態に係る実施例１の表示画面８２０、８２２の一例を説明する説明図である。
【０１１０】
本実施形態においては、先に説明したように、個々の短い時間での運動の消費エネルギーの推定精度が向上することから、例えば、坂道の歩行と、平坦な道での歩行とにおける消費エネルギーの差等を把握することが可能である。従って、上述した本実施形態による推定を用いて、短時間の運動（マイクロエクササイズ）の連続であるユーザの日常活動における消費エネルギーを高い精度で推定し、ユーザに推定した消費エネルギーに基づいて有益な情報を提供することができる。以下に、このような実施例について説明する。
【０１１１】
（実施例１Ａ）
本実施例においては、推定したマイクロエクササイズごとの消費エネルギーをユーザに通知する。例えば、所定の閾値以上の消費エネルギーが推定される一体期間（数分以上）に亘るユーザの運動（活動）が検出された場合には、ウエアラブルデバイス１０は、当該運動による推定された消費エネルギーをユーザに通知する。この際、ウエアラブルデバイス１０は、例えば、図２７に示す画面８２０を表示することにより、ユーザに通知することができる。また、ウエアラブルデバイス１０は、ウエアラブルデバイス１０に内蔵されたＧＰＳ受信機等を利用することにより、ユーザが上記運動を行った位置情報を取得することが可能である。さらに、ウエアラブルデバイス１０は、加速度センサ以外にも、ジャイロセンサ、地磁気センサ等を含むことから、これらのセンサから得られたセンシング情報を解析することにより、ユーザの行った運動内容の詳細情報を取得することができる。従って、ウエアラブルデバイス１０は、推定した消費エネルギーだけでなく、ユーザが上記運動を行った位置情報や、運動内容の詳細情報をユーザに通知することも可能である。
【０１１２】
より具体的には、図２７には、ユーザがＡＡ駅の中央改札の階段を利用した際の消費エネルギーを表示する画面８２０が示されている。なお、ここでは、当該階段にはエスカレーターが併設されているものとする。そこで、ウエアラブルデバイス１０は、当該ユーザについての過去の運動履歴及び推定された消費エネルギーを参照して、別の日に、ユーザが上記エスカレーターを利用した際に推定された消費エネルギーを取得する。そして、ウエアラブルデバイス１０は、上記階段の利用した際の推定消費エネルギーと、上記エスカレーターを利用した際の推定消費エネルギーの差分を算出し、算出した差分をポイントとしてユーザに通知する。例えば、通知されたポイントは、図２７の画面８２０の一番下に表示されている。上述のように算出されたポイントは、ユーザがよりその身体に負荷がかかる運動（活動）を行った場合、身体に負荷がかからない運動を選択した場合に比べてどの程度エネルギーをより多く消費することができたかを、ユーザに理解しやすい形式で示している。このようなポイントをユーザに対して通知することは、ユーザがその身体に負荷がかかる運動を行うことによって小さな達成感を感じることにつながり、ユーザが身体に負荷のかかる運動を選択するモチベーションを高めることができる。
【０１１３】
（実施例１Ｂ）
次に、上述したようなポイントを「エクササイズ貯金通帳」としてユーザに通知する実施例を、図２８を参照して説明する。図２８には、あるユーザが行った個々の運動についての推定消費エネルギーと、当該推定エネルギーに対応する上記ポイントとの一覧を「エクササイズ貯金通帳」としてユーザに表示する画面８２２が示されている。詳細には、画面８２２の上段には、図２７と同様に、ユーザがＡＡ駅の階段を利用した際の消費エネルギーと、それによる上記ポイントとが示されている。また、画面８２２の中段には、ユーザによるＢＢ町での速歩（より具体的には、標準的な歩行速度よりも速い歩行）による消費エネルギーと、それによる上記ポイントとが示されている。この場合のポイントは、例えば、ユーザが、上記速歩と同等の距離を標準的な歩行速度で歩行した際の推定消費エネルギーとの差分にあたる。さらに、画面８２２の一番下には、所定の期間（例えば、１日、１週間等）において、ユーザが取得した上記ポイントの総和が示されている。すなわち、本実施例においては、個別に検出されたマイクロエクササイズによる推定消費エネルギーと、当該マイクロエクササイズによって取得したポイントとを、図２８に示すように貯金通帳のようにユーザへ通知する。このようにポイントを通知することにより、ユーザがよりポイントを多く獲得しようと考えるようになることから、ユーザをその身体に負荷のかかる運動（マイクロエクササイズ）を自然と実施するように誘導することができる。
【０１１４】
さらには、本実施形態に係る消費エネルギーの推定を利用して、ユーザに対して、身体に負荷がかかる運動（マイクロエクササイズ）の推奨を行ってもよい。例えば、本実施例においては、ユーザの過去の運動によって所定の閾値以上の推定消費エネルギーが取得された位置にユーザが到達したことを検出した場合には、ウエアラブルデバイス１０は、所定の閾値以上の推定消費エネルギーに係る運動をユーザに推奨する。
【０１１５】
より具体的には、ウエアラブルデバイス１０は、内蔵するＧＰＳ受信機により、ユーザの過去の運動によって所定の閾値以上の推定消費エネルギーが取得された位置（例えば、階段）にユーザが到達したことを検出した場合には、当日のユーザの推定消費エネルギーの総和を参照する。参照した結果、当日のユーザの推定消費エネルギーの総和が、ユーザの１日の消費エネルギーの目標値に比べて不足している場合には、ウエアラブルデバイス１０は、所定の閾値以上の推定消費エネルギーに係る運動（例えば、「階段のぼり」）をユーザに推奨する。より具体的には、ウエアラブルデバイス１０が腕輪型のデバイスであった場合には、ウエアラブルデバイス１０の出力部３１０として設けられた振動デバイスが振動して、上記運動、すなわち「階段のぼり」をユーザに推奨してもよい。また、ウエアラブルデバイス１０が出力部３１０としてディスプレイを有していた場合には、当該ディスプレイに表示された地図上の上記階段の位置に「こっちがおすすめ」等の表示の行うことにより、「階段のぼり」をユーザに推奨してもよい。
【０１１６】
なお、ウエアラブルデバイス１０が行うマイクロエクササイズの推奨は、例えば、ユーザの１日の消費エネルギーの目標値に基づいて行ってもよく、もしくは、上述したポイントの取得数に基づいて行ってもよい。また、ウエアラブルデバイス１０は、過去のユーザのマイクロエクササイズの実施実績に基づいて、推奨を行うか否かを判断してもよい。例えば、ウエアラブルデバイス１０は、過去の履歴を参照して、推奨されたことによりユーザが実際の実行したマイクロエクササイズの内容について特定の傾向が見られる場合には、当該傾向に合わせて、マイクロエクササイズの推奨を行う。また、ウエアラブルデバイス１０は、サーバ３０に集積された他のユーザの情報を参照して、他のユーザの運動により所定の閾値以上の推定消費エネルギーが取得された位置を検出してもよい。
【０１１７】
上述したように、本実施形態に係る推定によれば、運動強度の低い日常生活における運動（動作）における消費エネルギーについても、高い精度で推定することが可能となる。従って、当該推定を利用することにより、本実施例においては、運動強度の高い特別な運動（例えば、ランニング等）ではなく、日常生活において普通に行われる動作（例えば、「階段のぼり」等）についても、マイクロエクササイズとして推奨することが可能となる。
【０１１８】
＜３．２．実施例２＞
上述した本実施形態の推定によれば、心拍数において亢進現象が発現しているか否かを判断することも可能である。また、上述した本実施形態に係る推定を利用することにより、当該ユーザにおいて心拍数の亢進現象が発現する条件（運動強度等）等を推定したりすることができる。従って、上述の判断や推定を利用することにより、ユーザに対して亢進現象が発現したことを通知したり、亢進現象が発現するような運動を推奨したりするアプリケーションを作成することができる。以下に説明する実施例は、このようなアプリケーションに関するものである。図２９から図３２を参照して、このような実施例２を説明する。図２９から図３２は、本実施形態に係る実施例２の表示画面８２４〜８３０の一例を説明する説明図である。
【０１１９】
(実施例２Ａ)
例えば、ウエアラブルデバイス１０は、新たに取得されたユーザの加速度及び心拍数の時系列データ４００、４０２から、本実施形態の推定により、亢進状態を加味した消費エネルギーを推定することができる。一方、新たに取得されたユーザの加速度及び心拍数の時系列データ４００、４０２に、これまで本発明者らが検討を行ってきた従来技術による消費エネルギー推定を適用することで、亢進現象を加味せずに消費エネルギーを推定することができる。そこで、例えば、亢進状態を加味した推定値と亢進状態を加味しない推定値との差が一定の閾値を超えたことを検出することで、ウエアラブルデバイス１０は、ユーザに対して亢進現象が発現したことを通知したりすることができる。
【０１２０】
そこで、本実施例においては、ウエアラブルデバイス１０は、ユーザの運動の終了を検知し、その後に心拍数の低下が見られた場合に、心拍数の亢進現象が発現されているかを判断し、当該判断結果をユーザに通知する。心拍数の亢進現象は、ユーザの身体に高い負荷がかかることによって生じることから、心拍数の亢進現象が発現されている旨の通知を行うことにより、ユーザは、亢進現象が発現するような運動を実施することができたという達成感を感じることができる。さらに、このような通知を行うことにより、ユーザが身体に負荷のかかる運動を実施するモチベーションを高めることができる。
【０１２１】
（実施例２Ｂ）
また、先に説明したように、ウエアラブルデバイス１０は、上述した本実施形態に係る推定を利用することにより、当該ユーザにおいて心拍数の亢進現象が発現する条件（運動強度等）等を推定することができる。詳細には、ウエアラブルデバイス１０は、ユーザの過去の運動強度の変動パターンの記録とその際の心拍数の変動パターンとを参照することにより、どの程度の運動強度の運動で心拍数の亢進現象が発現するか（条件）を推定することができる。従って、ウエアラブルデバイス１０は、推定した心拍数の亢進現象が発現する運動強度に基づいて、心拍数の亢進現象が発現する運動をユーザに対して推奨することができる。
【０１２２】
本実施例においては、ウエアラブルデバイス１０は、ユーザが歩行していることを検出し、上述の推定された条件と比較して、検出された歩行により心拍数の亢進現象が発現しないと推定される場合には、心拍数の亢進現象が発現する運動をユーザに対して推奨する。例えば、ウエアラブルデバイス１０は、図２９に示すように、「歩くスピードを上げてください。」、「現在のスピードを２分間維持してください。」等の文言を含む画面８２４の表示を行い、ユーザに対して心拍数の亢進現象が発現する運動の実施を誘導する。また、本実施例においては、運動の推奨は、上述したように画面の表示によるものに限定されるものではなく、音声情報や振動等によりユーザに対して運動を推奨してもよい。このような推奨により、ユーザが心拍数の亢進現象が発現するような運動強度を持つ運動の実施を行う機会を増やすことができる。
【０１２３】
（実施例２Ｃ）
また、次の実施例においては、ウエアラブルデバイス１０は、ユーザが運動していることを検出し、上述の推定された条件（心拍数の亢進現象が発現する運動強度）と比較して、検出された運動により心拍数の亢進現象が発現すると推定される場合には、心拍数の亢進現象が発現しているか否かを判断する。そして、ウエアラブルデバイス１０は、心拍数の亢進現象が発現していないと判断された場合には、ユーザに通知を行う。より具体的には、ウエアラブルデバイス１０は、図３０に示すように、「トレーニングの成果が出ています。」、「以前に比べて心拍数がスムーズに戻るようになりました。」等の文言を含む画面８２６の表示を行うことで、ユーザに通知を行う。
【０１２４】
ユーザが、過去に心拍数の亢進現象が発現する程度の運動強度の運動を新たに実施した際に、心拍数の亢進現象が発現しなかった場合には、ユーザの身体能力（呼吸器機能等）が向上したことが推察される。このような推察に基づき、本実施例においては、上述したような通知により、ユーザは自身の身体能力の向上を実感することができる。
【０１２５】
（実施例２Ｄ）
また、上述したように、ユーザの身体能力が向上した場合には、当該ユーザから得られた運動強度の変化による心拍数の変動パターンに属するクラスタが変化し、当該変動パターンにより消費エネルギーを推定するために用いる推定器をそれに合わせて切替える。そこで、このようにクラスタが変化した場合に通知を行うことにより、ユーザは自身の身体能力の向上を実感することができる実施例を以下に説明する。
【０１２６】
より具体的には、ウエアラブルデバイス１０は、ユーザに係る直近の複数の加速度及び心拍数の時系列データ４００、４０２を抽出する。さらに、ウエアラブルデバイス１０は、抽出した時系列データ４００、４０２を用いて、図１２で示したクラスタ尤度の推定を実行する。そして、ウエアラブルデバイス１０は、特定された最も尤度が高いクラスタが、過去のクラスタに比べて身体能力が高いクラスタと考えることができた場合には、ユーザに対して通知を行う。より具体的には、ウエアラブルデバイス１０は、図３１に示すように、「身体能力が向上してクラスＢ１にレベルアップしました。」等の文言を含む画面８２８の表示を行い、クラスタが切り替えられ、その結果から身体能力が向上したと推測されることを通知する。本実施例においては、上述したような通知により、ユーザは自身の身体能力の向上を実感することができる。
【０１２７】
なお、上述の説明においては、クラスタに着目した例を説明したが、本実施例においては、これに限定されるものではなく、分類の際に最適化されたパラメータ４１０に着目してもよい。この場合、過去に推定に用いたパラメータ４１０の数値から、新たに最適化したパラメータ４１０の数値が変化していた場合には、ユーザの身体能力が変化したと推察することができる。
【０１２８】
（実施例２Ｅ）
上述の実施例２Ｃにおいては、ユーザの身体能力に応じて、所定の運動強度の運動において亢進現象の発現の有無が変わるとしたが、ユーザの体調に応じても、亢進現象の発現の有無が変わる。そこで、本実施例においては、このような考えに基づき、ユーザの体調に関する情報をユーザに通知することができる。
【０１２９】
詳細には、ウエアラブルデバイス１０は、ユーザの過去の運動強度の変動パターンの記録とその際の心拍数の変動パターンとを参照することにより、どの程度の運動強度の運動で心拍数の亢進現象が発現しないか（条件）を推定することができる。そこで、ウエアラブルデバイス１０は、ユーザが運動していることを検出し、上述の推定された条件（心拍数の亢進現象が発現しない運動強度）と比較して、検出された運動により心拍数の亢進現象が発現しないと推定される場合には、心拍数の亢進現象が発現しているか否かを判断する。そして、ウエアラブルデバイス１０は、心拍数の亢進現象が発現していると判断された場合には、通常ならば心拍数の亢進現象が発現しない条件下であっても、ユーザの体調が悪いために、亢進現象が発現したと推測し、ユーザに対して通知を行う。より具体的には、ウエアラブルデバイス１０は、図３２に示すように、「体調不良の可能性があります。トレーニングを打ち切りましょう。」、「今日は、運動後の心拍数の回復が思わしくありません。」等の文言を含む画面８３０の表示を行う。このような通知に行うことにより、ユーザは、自身で認知していない体調不良を把握し、無理なトレーニングの実施を避けることができる。
【０１３０】
＜＜４．まとめ＞＞
以上説明したように、本実施形態によれば、消費エネルギーを高い精度で推定することができる。詳細には、本実施形態においては、ユーザに応じた、消費エネルギーと心拍数との関係性の変動の傾向、すなわち、心拍数の亢進現象の発現パターンを考慮して推定を行うことから、消費エネルギーの推定精度を向上させることができる。
【０１３１】
上述の実施形態における消費エネルギーの推定は、大量のデータを用いたＤｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＤＮＮ）等による学習を利用して行われてもよい。この場合であっても、上記推定は、ユーザに応じた心拍数の亢進現象の発現パターンを考慮して行われることから、消費エネルギーの推定精度を向上させることができる。
【０１３２】
＜＜５．  ハードウェア構成について＞＞
図３４は、本実施形態に係る情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示す説明図である。図３４では、情報処理装置９００は、上述のウエアラブルデバイス１０のハードウェア構成の一例を示している。
【０１３３】
情報処理装置９００は、例えば、ＣＰＵ９５０と、ＲＯＭ９５２と、ＲＡＭ９５４と、記録媒体９５６と、入出力インタフェース９５８と、操作入力デバイス９６０とを有する。さらに、情報処理装置９００は、表示デバイス９６２と、音声出力デバイス９６４と、音声入力デバイス９６６と、通信インタフェース９６８と、センサ９８０とを有する。また、情報処理装置９００は、例えば、データの伝送路としてのバス９７０で各構成要素間を接続する。
【０１３４】
（ＣＰＵ９５０）
ＣＰＵ９５０は、例えば、ＣＰＵ等の演算回路で構成される、１または２以上のプロセッサや、各種処理回路等で構成され、情報処理装置９００全体を制御する制御部（例えば、上述の制御部１３０）として機能する。具体的には、ＣＰＵ９５０は、情報処理装置９００において、例えば、上述の学習部１３２、分類部１３４及び推定部１３６等の機能を果たす。
【０１３５】
（ＲＯＭ９５２及びＲＡＭ９５４）
ＲＯＭ９５２は、ＣＰＵ９５０が使用するプログラムや演算パラメータ等の制御用データ等を記憶する。ＲＡＭ９５４は、例えば、ＣＰＵ９５０により実行されるプログラム等を一時的に記憶する。
【０１３６】
（記録媒体９５６）
記録媒体９５６は、上述の記憶部１５０として機能し、例えば、本実施形態に係る情報処理方法に係るデータや、各種アプリケーション等様々なデータを記憶する。ここで、記録媒体９５６としては、例えば、ハードディスク等の磁気記録媒体や、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリが挙げられる。また、記録媒体９５６は、情報処理装置９００から着脱可能であってもよい。
【０１３７】
（入出力インタフェース９５８、操作入力デバイス９６０、表示デバイス９６２、音声出力デバイス９６４、及び音声入力デバイス９６６）
入出力インタフェース９５８は、例えば、操作入力デバイス９６０や、表示デバイス９６２等を接続する。入出力インタフェース９５８としては、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）端子や、ＤＶＩ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｉｓｕａｌ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）端子、ＨＤＭＩ（Ｈｉｇｈ-Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）（登録商標）端子、各種処理回路等が挙げられる。
【０１３８】
操作入力デバイス９６０は、例えば上述の入力部１００として機能し、情報処理装置９００の内部で入出力インタフェース９５８と接続される。
【０１３９】
表示デバイス９６２は、例えば上述の出力部１１０として機能し、情報処理装置９００上に備えられ、情報処理装置９００の内部で入出力インタフェース９５８と接続される。表示デバイス９６２としては、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｅｌｅｃｔｒｏ-Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ  Ｄｉｓｐｌａｙ）等が挙げられる。
【０１４０】
音声出力デバイス９６４は、例えば上述の出力部１１０として機能し、例えば、情報処理装置９００上に備えられ、情報処理装置９００の内部で入出力インタフェース９５８と接続される。音声入力デバイス９６６は、例えば上述の入力部１００として機能し、例えば、情報処理装置９００上に備えられ、情報処理装置９００の内部で入出力インタフェース９５８と接続される。
【０１４１】
なお、入出力インタフェース９５８が、情報処理装置９００の外部の操作入力デバイス（例えば、キーボードやマウス等）や外部の表示デバイス等の、外部デバイスと接続することも可能であることは、言うまでもない。
【０１４２】
また、入出力インタフェース９５８は、ドライブ（図示省略）と接続されていてもよい。当該ドライブは、磁気ディスク、光ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体のためのリーダライタであり、情報処理装置９００に内蔵、あるいは外付けされる。当該ドライブは、装着されているリムーバブル記録媒体に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９５４に出力する。また、当該ドライブは、装着されているリムーバブル記録媒体に記録を書き込むこともできる。
【０１４３】
（通信インタフェース９６８）
通信インタフェース９６８は、例えば上述のネットワーク７０を介して（あるいは、直接的に）、サーバ３０等の外部装置と、無線または有線で通信を行うための通信部３４０として機能する。ここで、通信インタフェース９６８としては、例えば、通信アンテナ及びＲＦ（ＲＡＤＩＯ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）回路（無線通信）や、ＩＥＥＥ８０２．１５．１ポート及び送受信回路（無線通信）、ＩＥＥＥ８０２．１１ポート及び送受信回路（無線通信）、あるいはＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）端子及び送受信回路（有線通信）等が挙げられる。
【０１４４】
（センサ９８０）
センサ９８０は、上述のセンサ部１２０として機能する。さらに、センサ９８０は、圧力センサ等の各種のセンサを含んでもよい。
【０１４５】
以上、情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示した。なお、情報処理装置９００のハードウェア構成は、図３４に示す構成に限られない。詳細には、上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成してもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成してもよい。かかる構成は、実施する時々の技術レベルに応じて適宜変更されうる。
【０１４６】
例えば、情報処理装置９００は、接続されている外部の通信デバイスを介して外部装置等と通信を行う場合や、スタンドアローンで処理を行う構成である場合には、通信インタフェース９６８を備えていなくてもよい。また、通信インタフェース９６８は、複数の通信方式によって、１または２以上の外部装置と通信を行うことが可能な構成を有していてもよい。また、情報処理装置９００は、例えば、記録媒体９５６や、操作入力デバイス９６０、表示デバイス９６２等を備えない構成をとることも可能である。
【０１４７】
また、本実施形態に係る情報処理装置９００は、例えばクラウドコンピューティング等のように、ネットワークへの接続（または各装置間の通信）を前提とした、複数の装置からなるシステムに適用されてもよい。つまり、上述した本実施形態に係る情報処理装置９００は、例えば、複数の装置により本実施形態に係る情報処理方法に係る処理を行う情報処理システム１として実現することも可能である。
【０１４８】
＜＜６．補足＞＞
なお、先に説明した本開示の実施形態は、例えば、コンピュータを本実施形態に係る情報処理装置として機能させるためのプログラム、及びプログラムが記録された一時的でない有形の媒体を含みうる。また、プログラムをインターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布してもよい。
【０１４９】
また、上述した各実施形態の処理における各ステップは、必ずしも記載された順序に沿って処理されなくてもよい。例えば、各ステップは、適宜順序が変更されて処理されてもよい。また、各ステップは、時系列的に処理される代わりに、一部並列的に又は個別的に処理されてもよい。さらに、各ステップの処理方法についても、必ずしも記載された方法に沿って処理されなくてもよく、例えば、他の機能部によって他の方法で処理されていてもよい。
【０１５０】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１５１】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【０１５２】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）ユーザの身体特性を取得する取得部と、拍動数と消費エネルギーとの関係に基づく推定器と、を備え、前記ユーザの身体特性に応じて、前記推定器により、前記ユーザの拍動数から当該ユーザの行った活動による消費エネルギーを推定する、情報処理装置。
（２）前記ユーザの実施した活動の運動強度の変化による前記ユーザの拍動数の変動パターンに応じて、前記推定器により、前記消費エネルギーを推定する、上記（１）に記載の情報処理装置。
（３）前記ユーザの実施した活動の運動強度の変化による前記ユーザの拍動数の亢進現象のパターンに応じて、前記推定器により、前記消費エネルギーを推定する、上記（２）に記載の情報処理装置。
（４）複数の前記推定器を備え、前記ユーザの身体特性に応じて１つの前記推定器を選択し、選択した前記推定器により、前記消費エネルギーを推定する、上記（１）に記載の情報処理装置。
（５）前記ユーザの実施した活動の運動強度の変化による前記ユーザの拍動数の変動パターンと、前記各推定器に紐づけられた所定の運動強度の変化による拍動数の変動パターンとの比較結果に応じて、前記推定器を選択する、上記（４）に記載の情報処理装置。
（６）前記ユーザの実施した活動の運動強度の変化による前記ユーザの拍動数の変動パターンに基づいて、前記ユーザの拍動数の変動パターンの属するクラスタを探索し、探索した前記クラスタに紐づけられた前記推定器を選択する、上記（４）に記載の情報処理装置。
（７）前記ユーザの拍動数の変動パターンの属するクラスタの探索は、前記ユーザの、前記ユーザの実施した活動の運動強度の変化による前記ユーザの拍動数の変動パターンと、当該拍動数の変動パターンに対応する消費エネルギーの変動パターンと、前記各推定器に前記拍動数の変動パターンを入力して推定された消費エネルギーの変動パターンとを用いて、前記各推定器における各推定尤度を算出し、算出した前記推定尤度を比較することにより行われる、上記（６）に記載の情報処理装置。
（８）前記推定尤度を高めるパラメータを探索する、上記（７）に記載の情報処理装置。
（９）前記クラスタごとに、当該クラスタに属する所定の運動強度の変化による拍動数の変動パターンと、当該拍動数の変動パターンに対応する消費エネルギーの変動パターンとを用いて、前記拍動数と消費エネルギーとの関係を機械学習する学習器をさらに備える、上記（６）〜（８）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（１０）前記運動強度の変化は、前記ユーザに装着された加速度計により取得される、上記（２）又は（３）に記載の情報処理装置。
（１１）運動強度の変化による前記ユーザの拍動数の変動パターンを取得するために、前記ユーザに対して所定の運動の実施を促す指示部をさらに有する、上記（２）又は（３）に記載の情報処理装置。
（１２）推定した前記消費エネルギーを前記ユーザに通知する通知部をさらに備える、上記（１）〜（１１）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（１３）前記通知部は、前記推定した消費エネルギーに基づいて、前記ユーザに所定の運動を推奨する通知を行う、上記（１２）に記載の情報処理装置。
（１４）前記ユーザの身体特性に応じて、過去に選択した前記推定器以外の前記推定器を選択した場合に、前記ユーザに対して通知を行う通知部をさらに備える、上記（４）に記載の情報処理装置。
（１５）前記拍動数は、前記ユーザに装着された心拍計又は脈拍計により取得される、上記（１）〜（１４）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（１６）前記情報処理装置は、前記ユーザの身体に装着されたウェアラブル端末、又は、前記ユーザの身体に挿入されたインプラント端末のいずれかである、上記（１）〜（１５）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（１７）ユーザの身体特性を取得することと、前記ユーザの身体特性に応じた拍動数と消費エネルギーとの関係に基づいて、前記ユーザの拍動数から当該ユーザの行った活動による消費エネルギーを推定することと、を含む、情報処理方法。
（１８）ユーザの身体特性を取得する機能と、前記ユーザの身体特性に応じた拍動数と消費エネルギーとの関係に基づいて、前記ユーザの拍動数から当該ユーザの行った活動による消費エネルギーを推定する機能と、を、コンピュータに実現させるためのプログラム。
【符号の説明】
【０１５３】
１    情報処理システム
１０、１０ａ、１０ｂ    ウエアラブルデバイス
１２Ｌ，１２Ｒ    本体部
１４    ネックバンド
１６    タッチパネルディスプレイ
１８    スピーカ
２０    マイクロフォン
３０    サーバ
５０、５０ａ    ユーザ端末
５２    トレッドミル
５４    装着ギア
７０    ネットワーク
９０、９２    経時変化
９２ａ、９２ｂ    区間
１００、３００、５００    入力部
１１０、３１０、５１０    出力部
１２０    センサ部
１３０、３３０、５３０    制御部
１３２    学習部
１３４    分類部
１３６    推定部
１４０、３４０、５４０    通信部
１５０、３５０    記憶部
２３４、２３８、２４０    ＤＢ
２３６    尤度推定器
４００、４０２、４０４、４０６    時系列データ
４０８    推定尤度
４１０    パラメータ
４２０    ラベル
８００、８０２、８０４、８０６、８０８、８１０、８１２、８１４、８２０、８２２、８２４、８２６、８２８、８３０    画面
９００    情報処理装置
９５０    ＣＰＵ
９５２    ＲＯＭ
９５４    ＲＡＭ
９５６    記録媒体
９５８    入出力インタフェース
９６０    操作入力デバイス
９６２    表示デバイス
９６４    音声出力デバイス
９６６    音声入力デバイス
９６８    通信インタフェース
９７０    バス
９８０    センサ
【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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【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
2018173401.tif 000021
【図２０】
2018173401.tif 000022
【図２１】
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【図２２】
2018173401.tif 000024
【図２３】
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【図２４】
2018173401.tif 000026
【図２５】
2018173401.tif 000027
【図２６】
2018173401.tif 000028
【図２７】
2018173401.tif 000029
【図２８】
2018173401.tif 000030
【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【国際調査報告】
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