(57)【要約】【課題】オーバートレーニングや故障などを生じることなく、十分なトレーニング効果を得ることの可能な運動メニューまたは運動プランを提供する。【解決手段】運動支援装置としての携帯端末装置３００は、ユーザーに関するイベントのイベント情報を取得するイベント情報取得部２２０と、イベントまでの練習日情報および運動メニューを取得する活動メニュー取得部２２５と、イベント情報、練習日情報および運動メニューを用いて運動プランを生成する運動プラン生成部２３０と、ユーザーの脈波情報を取得する脈波情報取得部２１０と、脈波情報からユーザーの体調を判定する体調判定部２７０とを含み、運動プラン生成部は、体調判定部の判定結果に基づいて、運動メニューまたは運動プランを修正する。【選択図】図５
2018033566.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーに関するイベントのイベント情報を取得するイベント情報取得部と、
前記イベントまでの練習日情報、および運動メニューを取得する活動メニュー取得部と、
前記イベント情報、前記練習日情報、および前記運動メニューを用いて運動プランを生成する運動プラン生成部と、
前記ユーザーの脈波情報を取得する脈波情報取得部と、
前記脈波情報から前記ユーザーの体調を判定する体調判定部と、
を含み、
前記運動プラン生成部は、
前記体調判定部の判定結果に基づいて、前記運動メニュー、または前記運動プランを修正することを特徴とする運動支援装置。
【請求項２】
前記イベント情報は、前記イベントの開催日時、競技種目、および環境情報の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１に記載の運動支援装置。
【請求項３】
前記活動メニュー取得部は、前記ユーザーの入力、および前記ユーザーの過去の実績情報に基づく推定、の少なくとも一方によって前記練習日情報を取得することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の運動支援装置。
【請求項４】
前記活動メニュー取得部は、
運動時間および運動強度を含む運動メニューを、前記ユーザーの体調、および運動を行う環境の少なくとも一つに基づいて決定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の運動支援装置。
【請求項５】
前記活動メニュー取得部は、
前記イベント情報に含まれる前記競技種目と同じ分類に属する運動を、前記運動メニューとして提案することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の運動支援装置。
【請求項６】
運動プラン生成部は、
前記運動プランとして、前記運動メニューを実施した場合に蓄積される疲労度を、前記脈波情報を用いて算出し、前記疲労度が所定値以下になる日を前記練習日に設定することを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれか一項に記載の運動支援装置。
【請求項７】
前記脈波情報は、前記ユーザーの脈波変動情報であり、
前記体調判定部は、
前記脈波変動情報が所定条件を満たさない場合に、前記体調の変化を判定し、
前記運動プラン生成部は、
前記体調判定部の判定結果に基づいて、前記運動メニュー、または前記運動プランを修正することを特徴とする請求項１ないし請求項６のいずれか一項に記載の運動支援装置。
【請求項８】
前記所定条件は、前記ユーザーの前記脈波変動情報が、前記脈波変動情報の平均値を含む範囲内であることを特徴とする請求項７に記載の運動支援装置。
【請求項９】
前記脈波情報は、
前記ユーザーの睡眠の開始時に測定された前記脈波変動情報のばらつき度合いを表す第１の指標と、前記睡眠の終了時に測定された前記脈波変動情報のばらつき度合いを表す第２の指標と、を含み、
前記体調判定部は、
前記第１の指標と、前記第２の指標と、の差に基づいて、前記ユーザーの疲労度もしくは前記ユーザーの疲労の回復具合を評価し、
前記運動プラン生成部は、
前記疲労の回復具合の評価結果に基づいて、前記運動プランを設定することを特徴とする請求項７に記載の運動支援装置。
【請求項１０】
ユーザーに関するイベントのイベント情報を取得するステップと、
前記イベントまでの練習日情報、および運動メニューを取得するステップと、
前記イベント情報、前記練習日情報、および前記運動メニューを用いて運動プランを生成するステップと、
前記ユーザーの脈波情報を取得するステップと、
前記脈波情報から前記ユーザーの体調を判定するステップと、
前記ユーザーの体調を判定するステップでの判定結果に基づいて、前記運動メニュー、または前記運動プランを修正するステップと、を含む、
運動支援方法。
【請求項１１】
前記脈波情報は、前記ユーザーの脈波変動情報であり、
前記ユーザーの体調を判定するステップにおいて、前記脈波変動情報が所定条件を満たさない場合に、前記体調の変化を判定し、
該判定結果に基づいて、前記運動プランを修正するステップにおいて、前記運動メニュー、または前記運動プランを修正する請求項１０に記載の運動支援方法。
【請求項１２】
ユーザーに関するイベントまでの練習日情報、および運動メニューを取得し、前記イベント情報、前記練習日情報、および前記運動メニューを用いて運動プランを生成し、
取得した前記ユーザーの脈波情報からユーザーの体調を判定し、該判定結果に基づいて、前記運動メニュー、または前記運動プランを修正する、
運動支援プログラム。
【請求項１３】
前記脈波情報は、前記ユーザーの脈波変動情報であり、
前記脈波変動情報が所定条件を満たさない場合に、前記体調の変化を判定し、該判定結果に基づいて、前記運動メニュー、または前記運動プランを修正する請求項１２に記載の運動支援プログラム。
【請求項１４】
ユーザーの脈波情報を検出する検出装置と、
請求項１ないし請求項９のいずれか一項に記載の運動支援装置と、
前記運動支援装置において、前記脈波情報から前記ユーザーの体調を判定した判定結果に基づいて修正された運動メニュー、または運動プランを報知する報知部と、を含む、
運動支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運動支援システム、運動支援方法、運動支援プログラム、および運動支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、心拍や呼吸から眠りの深さを算出し、算出された眠りの深さのうち、睡眠段階４に相当する深い眠りと、レム睡眠の割合またはレム睡眠の累積時間との乗算から、ユーザーの身体の回復量を算出する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。このような技術を用いることにより、ユーザーの現在の回復状態を推測することが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１３／１６１０７２号
【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、上述の技術において、ユーザーは、自分自身で回復状態を確認しながらトレーニングを行わなければならないため、オーバートレーニングや故障などを生じてしまい、十分なトレーニング効果を得ることができない虞があった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態または適用例として実現することが可能である。
【０００６】
［適用例１］本適用例に係る運動支援装置は、ユーザーに関するイベントのイベント情報を取得するイベント情報取得部と、前記イベントまでの練習日情報、および運動メニューを取得する活動メニュー取得部と、前記イベント情報、前記練習日情報、および前記運動メニューを用いて運動プランを生成する運動プラン生成部と、前記ユーザーの脈波情報を取得する脈波情報取得部と、前記脈波情報から前記ユーザーの体調を判定する体調判定部と、を含み、前記運動プラン生成部は、前記体調判定部の判定結果に基づいて、前記運動メニュー、または前記運動プランを修正することを特徴とする。
【０００７】
本適用例の運動支援装置によれば、運動プラン生成部は、ユーザーに関するイベントまでの練習日情報、および運動メニューやイベント情報を用いて生成された運動プランを生成する。そして、運動プラン生成部は、脈波情報から求められたユーザーの体調に関する判定結果に基づいて、運動メニュー、または運動プランを修正する。これにより、ユーザーは、脈波情報から求められた自身の体調に関する判定結果に基づいて修正された運動メニュー、または運動プランを得ることができ、オーバートレーニングや故障などを予防して、イベントまでの間の効果的なトレーニングを行うことができる。
【０００８】
［適用例２］上記適用例に記載の運動支援装置において、前記イベント情報は、前記イベントの開催日時、競技種目、および環境情報の少なくとも一つを含むことが好ましい。
【０００９】
本適用例によれば、ユーザーに関するイベントまでの日数、競技内容、環境情報に含まれる開催場所、標高、および天候などの諸条件にかかる詳細情報を、予め得ることが可能となり、それらの詳細情報に基づく運動メニュー、または運動プランを得ることができる。
【００１０】
［適用例３］上記適用例に記載の運動支援装置において、前記活動メニュー取得部は、前記ユーザーの入力、および前記ユーザーにおける過去の実績情報に基づく推定、の少なくとも一方によって前記練習日情報を取得することが好ましい。
【００１１】
本適用例によれば、ユーザーの入力、およびユーザーの過去の実績情報に基づく推定により、容易に練習日情報を取得することができる。
【００１２】
［適用例４］上記適用例に記載の運動支援装置において、前記活動メニュー取得部は、運動時間および運動強度を含む運動メニューを、前記ユーザーの体調、および運動を行う環境の少なくとも一つに基づいて決定することが好ましい。
【００１３】
本適用例によれば、ユーザーの体調、および運動を行う環境の少なくとも一つに基づいて決定することにより、ユーザーの現状の状態（体調）に合せて、運動時間および運動強度を含む運動メニューを決定することができる。
【００１４】
［適用例５］上記適用例に記載の運動支援装置において、前記活動メニュー取得部は、前記イベント情報に含まれる前記競技種目と同じ分類に属する運動を、前記運動メニューとして提案することが好ましい。
【００１５】
本適用例によれば、運動メニューとして、イベント情報に含まれる競技種目と同じ分類に属する運動を提案することにより、より競技種目に近く効率のよい運動メニューを実践することができる。
【００１６】
［適用例６］上記適用例に記載の運動支援装置において、運動プラン生成部は、前記運動プランとして、前記運動メニューを実施した場合に蓄積される疲労度を、前記脈波情報を用いて算出し、前記疲労度が所定値以下になる日を前記練習日に設定することが好ましい。
【００１７】
本適用例によれば、脈波情報から、運動メニューを実施した場合に蓄積される疲労度を算出し、該ユーザーの疲労度が所定値（設定された閾値）以下になる日を練習日に設定するため、ユーザーは疲労度の小さくなる日、即ち体調が良い日に練習（トレーニング）を行うことができる。これにより、オーバートレーニングや故障などを予防して、イベントまでの間の効果的な練習（トレーニング）を行うことができる。
【００１８】
［適用例７］上記適用例に記載の運動支援装置において、前記脈波情報は、前記ユーザーの脈拍変動情報であり、前記体調判定部は、前記脈拍変動情報が所定条件を満たさない場合に、前記体調の変化を判定し、前記運動プラン生成部は、前記体調判定部の判定結果に基づいて、前記運動メニュー、または前記運動プランを修正することが好ましい。
【００１９】
本適用例によれば、脈波情報としてのユーザーの脈拍変動情報を用い、該脈拍変動情報が所定条件（閾値）を満たさない場合に、ユーザーの体調の変化を判定し、運動メニュー、または運動プランを修正するため、オーバートレーニングや故障などを予防して、イベントまでの間の効果的な練習（トレーニング）を行うことができる。なお、脈拍変動情報としては、ＨＲＶ（Heart Rate Variability）を例示することができる。
【００２０】
［適用例８］上記適用例に記載の運動支援装置において、前記所定条件は、前記ユーザーの前記脈拍変動情報が、前記脈拍変動情報の平均値を含む範囲内であることが好ましい。
【００２１】
本適用例によれば、所定条件（閾値）としての脈拍変動情報の平均値を含む範囲内にユーザーの脈拍変動情報があるか否かによって、ユーザーの体調の変化を判定するため、常に変化するユーザーの体調をばらつきを含めて判定することができ、より確度の高い判定を行うことができる。
【００２２】
［適用例９］上記適用例に記載の運動支援装置において、前記脈波情報は、前記ユーザーの睡眠の開始時に測定された前記脈拍変動情報のばらつき度合いを表す第１の指標と、前記睡眠の終了時に測定された前記脈拍変動情報のばらつき度合いを表す第２の指標と、を含み、前記体調判定部は、前記第１の指標と、前記第２の指標と、の差に基づいて、前記ユーザーの疲労度もしくは前記ユーザーの疲労の回復具合を評価し、前記運動プラン生成部は、前記疲労の回復具合の評価結果に基づいて、前記運動プランを設定することが好ましい。
【００２３】
本適用例によれば、睡眠の開始時および終了時に測定された脈拍変動情報のばらつき度合いを表す第１の指標および第２の指標の差に基づいてユーザーの疲労度もしくは疲労の回復具合を評価する。そして、ユーザーは、その結果に基づいて、例えば、疲労の回復具合が十分な場合は運動プランをきつめ（ハード）にしたり、疲労度が大きい場合は運動プランを軽く（ソフト）したりするなどのように設定された運動プランによって練習（トレーニング）を行うため、オーバートレーニングや故障などを予防して、イベントまでの間の効果的な練習（トレーニング）を行うことができる。
【００２４】
［適用例１０］本適用例に係る運動支援方法は、ユーザーに関するイベントのイベント情報を取得するステップと、前記イベントまでの練習日情報、および運動メニューを取得するステップと、前記イベント情報、前記練習日情報、および前記運動メニューを用いて運動プランを生成するステップと、前記ユーザーの脈波情報を取得するステップと、前記脈波情報から前記ユーザーの体調を判定するステップと、前記ユーザーの体調を判定するステップでの判定結果に基づいて、前記運動メニュー、または前記運動プランを修正するステップと、を含む。
【００２５】
本適用例の運動支援方法によれば、取得されたユーザーに関するイベントまでの練習日情報、および運動メニューやイベント情報などによって運動プランを生成する。そして、取得されたユーザーの脈波情報からユーザーの体調を判定し、その判定結果に基づいて、運動メニュー、または運動プランを修正する。これにより、ユーザーは、脈波情報から求められた自身の体調に関する判定結果に基づいて修正された運動メニュー、または運動プランを得ることができ、オーバートレーニングや故障などを予防して、イベントまでの間の効果的なトレーニングを行うことができる。
【００２６】
［適用例１１］上記適用例に記載の運動支援方法において、前記脈波情報は、前記ユーザーの脈拍変動情報であり、前記ユーザーの体調を判定するステップにおいて、前記脈拍変動情報が所定条件を満たさない場合に、前記体調の変化を判定し、該判定結果に基づいて、前記運動プランを修正するステップにおいて、前記運動メニュー、または前記運動プランを修正することが好ましい。
【００２７】
本適用例によれば、脈波情報としてのユーザーの脈拍変動情報を用い、該脈拍変動情報が所定条件（閾値）を満たさない場合に、ユーザーの体調の変化を判定し、運動メニュー、または運動プランを修正するため、オーバートレーニングや故障などを予防して、イベントまでの間の効果的な練習（トレーニング）を行うことができる。
【００２８】
［適用例１２］本適用例に係る運動支援プログラムは、ユーザーに関するイベントまでの練習日情報、および運動メニューを取得し、前記イベント情報、前記練習日情報、および前記運動メニューを用いて運動プランを生成し、取得した前記ユーザーの脈波情報からユーザーの体調を判定し、該判定結果に基づいて、前記運動メニュー、または前記運動プランを修正する。
【００２９】
本適用例の運動支援プログラムによれば、取得されたユーザーに関するイベントまでの練習日情報、および運動メニューやイベント情報などによって運動プランを生成し、取得されたユーザーの脈波情報からユーザーの体調を判定し、その判定結果に基づいて、運動メニュー、または運動プランを修正する。これにより、ユーザーは、脈波情報から求められた自身の体調に関する判定結果に基づいて修正された運動メニュー、または運動プランを得ることができ、オーバートレーニングや故障などを予防して、イベントまでの間の効果的なトレーニングを行うことができる。
【００３０】
［適用例１３］上記適用例に記載の運動支援プログラムにおいて、前記脈波情報は、前記ユーザーの脈拍変動情報であり、前記脈拍変動情報が所定条件を満たさない場合に、前記体調の変化を判定し、該判定結果に基づいて、前記運動メニュー、または前記運動プランを修正することが好ましい。
【００３１】
本適用例によれば、脈波情報としてのユーザーの脈拍変動情報を用い、該脈拍変動情報が所定条件（閾値）を満たさない場合に、ユーザーの体調の変化を判定し、運動メニュー、または運動プランを修正するため、オーバートレーニングや故障などを予防して、イベントまでの間の効果的な練習（トレーニング）を行うことができる。
【００３２】
［適用例１４］本適用例に係る運動支援システムは、ユーザーの脈波情報を検出する検出装置と、上記適用例のいずれか一例に記載の運動支援装置と、前記運動支援装置において、前記脈波情報から前記ユーザーの体調を判定した判定結果に基づいて修正された運動メニュー、または運動プランを報知する報知部と、を含む。
【００３３】
本適用例の運動支援システムによれば、検出装置によって検出されたユーザーの脈波情報が、運動支援装置によって処理され、ユーザーの体調を判定した判定結果に基づいて修正された運動メニュー、または運動プランを、報知部によってユーザーに報知することができる。これにより、ユーザーは、脈波情報から求められた自身の体調に関する判定結果に基づいて修正された運動メニュー、または運動プランを得ることができ、オーバートレーニングや故障などを予防して、イベントまでの間の効果的なトレーニングを行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】運動支援システムの概要を示す概略構成図。
【図２】運動支援システムに用いられるウェアラブル機器の概略構成を示す外観図。
【図３】ウェアラブル機器の装着例を示す外観図。
【図４】ウェアラブル機器の構成を示す断面図。
【図５】運動支援システムに用いられる運動支援装置の構成例を示すブロック図。
【図６】疲労（疲労度）の回復経過を示し、疲労（疲労度）とトレーニングからの経過時間との相関図。
【図７】ＨＲＶ（心拍の揺らぎ）を説明する図。
【図８Ａ】パフォーマンス下降時におけるパフォーマンスと経過時間との相関図。
【図８Ｂ】図８ＡのＰ部の状態におけるＨＲＶ（心拍の揺らぎ）を示すグラフ。
【図９Ａ】パフォーマンス上昇時におけるパフォーマンスと経過時間との相関図。
【図９Ｂ】図９ＡのＱ部の状態におけるＨＲＶ（心拍の揺らぎ）を示すグラフ。
【図１０】運動支援方法の実施例１を示すフローチャート。
【図１１】ＨＲＶ（心拍の揺らぎ）に基づく体調の判定例１を示すグラフ。
【図１２】運動支援方法の実施例２を示すフローチャート。
【図１３】練習日の設定例を示す図。
【図１４】運動支援方法の実施例３を示すフローチャート。
【図１５Ａ】ＨＲＶ（心拍の揺らぎ）に基づく体調の判定例２を説明するための第１のグラフ。
【図１５Ｂ】ＨＲＶ（心拍の揺らぎ）に基づく体調の判定例２を説明するための第２のグラフ。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下、本発明に係る運動支援システム（運動支援装置）、運動支援方法、および運動支援プログラムの実施形態について説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また、各実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。
【００３６】
１．本実施形態の手法
先ず、本発明に係る運動支援システム（運動支援装置）の実施形態について説明する。以下では、運動支援システムに用いられる検出装置として、例えばユーザーの手首に装着される脈波センサーや体動センサーを備えたウェアラブル機器を例示して説明する。運動支援システムに用いられるウェアラブル機器には、生体情報としての脈波情報を取得する生体センサーとしての脈波センサーが用いられている。この脈波センサーにより、脈拍数や心拍間隔（ＲＲＩ：Ｒ−Ｒ  Ｉｎｔｅｒｖａｌ）などの脈波情報を取得することが可能である。
【００３７】
脈波センサーとしては、例えば光電センサーが用いられる。この場合には、生体に対して照射された光の反射光または透過光を当該光電センサーで検出する手法等が考えられる。血管内の血流量に応じて、照射された光の生体での吸収量、反射量が異なるため、光電センサーで検出したセンサー情報は血流量等に対応した信号となり、当該信号を解析することで拍動に関する情報を取得することができる。ただし、脈波センサーは光電センサーに限定されず、心電計や超音波センサー等、他のセンサーを用いてもよい。また、体動センサーは、ユーザーの体動を検出するセンサーである。体動センサーとしては、加速度センサーや角速度センサー等を用いることが考えられるが、他のセンサーを用いてもよい。
【００３８】
なお、ウェアラブル機器は、手首に装着される脈波センサーを備えたウェアラブル機器を例にとって説明するが、各実施形態に係るウェアラブル機器は、頸部や足首等、ユーザーの他の部位に装着されてもよい。また、各実施形態の運動支援装置、および運動支援システムは、光電センサー以外の生体センサーを含んでもよい。
【００３９】
光電センサー（脈波センサー）を含む運動支援システムでは、必要な光を受光し、且つ不要な光を遮光する必要がある。脈波センサーの例であれば、測定の対象物である被検体（特に測定対象の血管が含まれる部位）で反射された脈波成分を含む反射光を強い光として受光し、それ以外の光はノイズ成分となるため遮光する。
【００４０】
２．運動支援システム
次に、図１、図２、図３、図４、および図５を参照して、本発明の運動支援システム（運動支援装置）の構成について説明する。図１は、運動支援システムの概要を示す概略構成図である。図２は、運動支援システムに用いられるウェアラブル機器の概略構成を示す外観図である。図３は、ウェアラブル機器の装着例を示す外観図である。図４は、ウェアラブル機器の構成を示す断面図である。図５は、運動支援システムに用いられる運動支援装置の構成例を示すブロック図である。
【００４１】
本実施形態に係る運動支援システム１００は、図１に示すように、光電センサーである生体センサー（光電センサー）としての脈波センサーが用いられた検出装置としてのウェアラブル機器２００と、運動支援装置としての携帯端末装置３００と、携帯端末装置３００とネットワークＮＥを介して接続される情報処理装置４００と、を含む。
【００４２】
運動支援装置としての携帯端末装置３００は、例えばスマートフォンやタブレット型の端末装置などで構成することができる。携帯端末装置３００は、光電センサーである生体センサー（光電センサー）としての脈波センサーが用いられたウェアラブル機器２００と、近距離無線通信や有線通信（不図示）等によって接続されている。携帯端末装置３００は、ネットワークＮＥを介してＰＣ（Personal Computer）やサーバーシステム等の情報処理装置４００と接続されることができる。ここでのネットワークＮＥは、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、近距離無線通信等、種々のネットワークを利用できる。この場合、情報処理装置４００は、ネットワークＮＥを介してウェアラブル機器２００で計測された脈波情報や体動情報を受信し、記憶する処理記憶部として実現される。
【００４３】
なお、ウェアラブル機器２００は、携帯端末装置３００との通信が可能であればよく、直接的にネットワークＮＥに接続する必要がない。よって、ウェアラブル機器２００の構成を簡略化することが可能になる。ただし、運動支援システム１００において、携帯端末装置３００を省略し、ウェアラブル機器２００と情報処理装置４００とを直接接続する変形実施も可能である。
【００４４】
また、運動支援システム１００は、情報処理装置４００により実現されるものには限定されない。例えば、運動支援システム１００は、携帯端末装置３００により実現されてもよい。例えばスマートフォン等の携帯端末装置３００は、サーバーシステムに比べれば処理性能や記憶領域、バッテリー容量に制約があることが多いが、近年の性能向上を考慮すれば、十分な処理性能等を確保可能となることも考えられる。よって、処理性能等の要求が満たされるのであれば、携帯端末装置３００を本実施形態に係る運動支援システム１００とすることが可能である。
【００４５】
また、本実施形態に係る運動支援システム１００は、１つの装置により実現するものには限定されない。例えば、運動支援システム１００は、ウェアラブル機器２００、運動支援装置としての携帯端末装置３００、および情報処理装置４００のうちの２以上の装置を含んでもよい。この場合、運動支援システム１００で実行される処理は、いずれか１つの機器において実行されてもよいし、複数の機器で分散処理されてもよい。また、本実施形態に係る運動支援システム１００が、検出装置としてのウェアラブル機器２００、運動支援装置としての携帯端末装置３００、情報処理装置４００とは異なる機器を含むことも妨げられない。
【００４６】
さらに、端末性能の向上、あるいは利用形態等を考慮した場合、ウェアラブル機器２００により、本実施形態に係る運動支援システム１００（携帯端末装置３００）を実現する実施形態とすることができる。
【００４７】
また、本実施形態に係る運動支援システム１００の各部の処理をプログラムにより実現することも可能である。すなわち、本実施形態の手法は、取得されたユーザーの脈波情報やイベント情報に基づいて、ユーザーに関するイベントまでの練習日情報、および運動メニューやイベント情報を用いて生成された運動プランを生成したり、脈波情報から求められたユーザーの体調に関する判定結果に基づいて、運動メニュー、または運動プランを修正したりする処理をコンピューターに実行させるプログラムに適用できる。
【００４８】
このプログラムでは、例えば、次のような演算や報知処理を行うことができる。より具体的には、本実施形態に係るプログラムは、後述する図１０、図１２、および図１４に示す各ステップをコンピューターに実行させることができる。
１）ユーザーの入力、およびユーザーにおける過去の実績情報に基づく推定、の少なくとも一方によって練習日情報を取得する。
２）運動時間および運動強度を含む運動メニューを、ユーザーの体調、および運動を行う環境の少なくとも一つに基づいて決定する。
３）イベント情報に含まれる競技種目と同じ分類に属する運動を、運動メニューとして提案する。
４）運動プランとして、運動メニューを実施した場合に蓄積される疲労度を、脈波情報を用いて算出し、疲労度が所定値以下になる日を練習日に設定する。
５）疲労度としてユーザーの脈拍変動情報としてのＨＲＶ（Heart Rate Variability）を参照し、脈拍変動情報（ＨＲＶ）が所定条件を満たさない場合に、ユーザーの体調の変化を判定し、運動メニュー、または運動プランを修正する。
【００４９】
また、本実施形態の運動支援システム１００は、情報（例えばプログラムや各種のデータ）を記憶するメモリーと、メモリーに記憶された情報に基づいて動作するプロセッサーを含む。プロセッサーは、例えば各部の機能が個別のハードウェアで実現されてもよいし、あるいは各部の機能が一体のハードウェアで実現されてもよい。プロセッサーは、例えばＣＰＵであってもよい。ただしプロセッサーはＣＰＵに限定されるものではなく、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、あるいはＤＳＰ（Digital Signal Processor）等、各種のプロセッサーを用いることが可能である。またプロセッサーはＡＳＩＣによるハードウェア回路でもよい。メモリーは、例えばＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの半導体メモリーであってもよいし、レジスターであってもよいし、ハードディスク装置等の磁気記憶装置であってもよいし、光学ディスク装置等の光学式記憶装置であってもよい。例えば、メモリーはコンピューターにより読み取り可能な命令を格納しており、当該命令がプロセッサーにより実行されることで、運動支援システム１００の各部の機能が実現されることになる。ここでの命令は、プログラムを構成する命令セットの命令でもよいし、プロセッサーのハードウェア回路に対して動作を指示する命令であってもよい。
【００５０】
ウェアラブル機器２００は、図２、図３、および図４に示すように、ユーザーの体の所与の部位（例えば手首などの測定の対象物）に装着され、脈波情報等を検出する。ウェアラブル機器２００は、図２に示すように、ケース部３０を含みユーザーに密着されて脈波情報等を検出する機器本体１８と、機器本体１８に取り付けられ機器本体１８をユーザーに装着するための一対のバンド部１０と、を有する。ケース部３０を含む機器本体１８には、表示部５０、およびセンサー部４０が設けられている。バンド部１０には、嵌合穴１２と尾錠１４とが設けられる。尾錠１４は、尾錠枠１５、および係止部（突起棒）１６から構成される。
【００５１】
なお、以下のウェアラブル機器２００の説明では、機器本体１８をユーザーに装着したとき、測定の対象物（被検体）側に位置する側を「裏側、もしくは裏面側」、その反対側となる機器本体１８表示面側を「表側、もしくは表面側」として説明する。また、測定される「対象物」を「被検体」ということがある。また、ウェアラブル機器２００のケース部３０を基準として座標系を設定し、表示部５０の表示面に交差する方向であって、表示部５０の表示面側を表面とした場合の裏面から表面へと向かう方向をＺ軸正方向としている。あるいは、センサー部４０から表示部５０に向かう方向、あるいは表示部５０の表示面の法線方向においてケース部３０から離れる方向をＺ軸正方向と定義してもよい。ウェアラブル機器２００が被検体に装着された状態では、上記Ｚ軸正方向とは、被検体からケース部３０へと向かう方向に相当する。また、Ｚ軸に直交する２軸をＸＹ軸とし、特にケース部３０に対してバンド部１０が取り付けられる方向をＹ軸に設定している。
【００５２】
図２は、嵌合穴１２と係止部１６を用いてバンド部１０が固定された状態であるウェアラブル機器２００を、バンド部１０側の方向（ケース部３０の面のうち装着状態において被検体側となる面側）である−Ｚ軸方向から見た斜視図である。ウェアラブル機器２００では、バンド部１０に複数の嵌合穴１２が設けられ、尾錠１４の係止部１６を、複数の嵌合穴１２のいずれかに挿入することでユーザーへの装着が行われる。複数の嵌合穴１２は、バンド部１０の長手方向に沿って設けられる。
【００５３】
機器本体１８は、図４に示すように、トップケース２１とボトムケース２２とを含むケース部３０を有する。ボトムケース２２は、機器本体１８をユーザーに装着したとき、測定の対象物の側に位置する。トップケース２１は、ボトムケース２２に対して、測定の対象物側と反対側（表側）に配置される。そして、ボトムケース２２の裏面には、検出窓２２１（図４参照）が設けられ、検出窓２２１に対応する位置にセンサー部４０が設けられている。
【００５４】
図２では、生体センサー（脈波情報を取得する脈波センサーとしての光電センサー４０１（図４参照））を想定し、ケース部３０のうち、ウェアラブル機器２００の装着時に被検体側となる面にセンサー部４０が設けられる例を示した。ただし、生体センサーが設けられる位置は図２の例示には限定されない。例えば生体センサーは、ケース部３０の内部に設けられてもよい。
【００５５】
図３は、ユーザーが装着した状態でのウェアラブル機器２００を、表示部５０の設けられる側（Ｚ軸方向）から見た図である。図３に示すように、本実施形態に係るウェアラブル機器２００は通常の腕時計の文字盤に相当する位置、あるいは数字やアイコンを視認可能な位置に表示部５０を有する。ウェアラブル機器２００の装着状態では、ケース部３０のうちのボトムケース２２（図４参照）側が被検体に密着するとともに、表示部５０は、ユーザーによる視認が容易な位置となる。
【００５６】
次に、ウェアラブル機器２００のうちの機器本体１８の詳細な断面構造の例を図４を参照して説明する。図４に示すように、機器本体１８は、トップケース２１とボトムケース２２とに加えて、モジュール基板３５と、モジュール基板３５に接続されたセンサー部４０と、回路基板４１と、パネル枠４２と、回路ケース４４と、表示部５０を構成するＬＣＤ５０１と、体動センサーの一例としての加速度センサー５５と、二次電池６０と、ＧＰＳアンテナ６５と、を含む。ただし、ウェアラブル機器２００の構成は図４に示す構成に限定されず、他の構成を追加することや一部の構成を省略することが可能である。
【００５７】
トップケース２１は、胴部２１１とガラス板２１２を備えてもよい。この場合、胴部２１１およびガラス板２１２は、内部構造を保護する外壁として用いられるとともに、ガラス板２１２を介して、ガラス板２１２の直下に設けられる液晶ディスプレイ（以下、ＬＣＤ５０１）等の表示部５０の表示をユーザーが閲覧可能な構成としてもよい。つまり本実施形態では、検出した生体情報や運動状態を表す情報、あるいは時刻情報等の種々の情報をＬＣＤ５０１を用いて表示し、当該表示をトップケース２１側からユーザーに提示するものであってもよい。なお、ここでは、ウェアラブル機器２００の天板部分をガラス板２１２により実現する例を示したが、ＬＣＤ５０１を閲覧可能な透明部材であり、ＬＣＤ５０１等のケース部３０の内部に含まれる構成を保護可能な程度の強度を有する部材であれば、透明のプラスチック等、ガラス以外の材料により天板部分を構成することが可能である。
【００５８】
ボトムケース２２には検出窓２２１、および土手部２２２が設けられる。そして、土手部２２２は、ボトムケース２２から被検体に向かう方向に沿って隆起しており、検出窓２２１は、土手部２２２に設けられている。検出窓２２１に対応する位置にセンサー部４０が設けられる。検出窓２２１においては光が透過する構成となっており、センサー部４０に含まれる発光部１５０（図５参照）から射出される光は、検出窓２２１を透過して被検体（測定の対象物）に対して照射される。また、検出窓２２１は、センサー部４０から被検体に向かって突出した凸部を有する。検出窓２２１の凸部と、土手部２２２との間には溝部が設けられ、これらの構成を有することで、たとえば特開２０１４−１８０２９１に詳細に記載されているように、運動中にも安定した脈波計測を実現することができる。また、被検体での反射光も検出窓２２１を透過し、センサー部４０のうちの受光部１４０（図５参照）において受光される。つまり、検出窓２２１を設けることで、光電センサーを用いた生体情報の検出が可能になる。センサー部４０は、モジュール基板３５に接続されている。なお、モジュール基板３５は、例えばフレキシブル基板４７などを用いて回路基板４１と電気的な接続がなされている。
【００５９】
回路基板４１には、一方の面にＬＣＤ５０１等の表示パネルを案内するパネル枠４２が配置され、他方の面に二次電池６０などを案内する回路ケース４４が配置されている。回路基板４１には、センサー部４０を駆動し脈拍を測定する回路、ＬＣＤ５０１を駆動する回路、各回路を制御する回路などを構成する素子が実装されている。回路基板４１は、ＬＣＤ５０１の電極と図示しないコネクターを介して導通されている。そして、ＬＣＤ５０１では、各モードに応じて脈拍数などの脈拍測定データや、現在時刻などの時刻情報などが表示される。
【００６０】
回路ケース４４には、充電可能な二次電池６０（リチウム二次電池）が格納されている。二次電池６０は、両極の端子が接続基板４８などによって回路基板４１に接続され、電源を制御する回路へ電源を供給する。電源は、この回路で所定の電圧に変換されるなどして各回路へ供給され、センサー部４０を駆動し脈拍を検出する回路、ＬＣＤ５０１を駆動する回路、各回路を制御する回路などを動作させる。二次電池６０の充電は、コイルばねなどの導通部材（不図示）により回路基板４１と導通された一対の充電端子を介して行われる。なお、ここでは電池として二次電池６０を用いる例を説明したが、電池には、充電が不要な一次電池を用いてもよい。
【００６１】
また、図４に示したように、検出窓２２１は、トップケース２１とボトムケース２２との接続部に設けられる密封部５１まで延在形成されていてもよい。ここで、密封部５１は、ケース部３０の内部を外部から密閉するパッキン５２が設けられているものであってもよい。パッキン５２は、トップケース２１とボトムケース２２との接続部に設けられ、ケース部３０の内部を外部から密閉するものである。
【００６２】
３．運動支援装置
図５に本実施形態に係る運動支援装置としての携帯端末装置３００の詳細な構成例を示す。運動支援装置としての携帯端末装置３００は、図５に示すように、ユーザーの脈波情報を取得する脈波情報取得部２１０と、ユーザーに関するイベントのイベント情報を取得するイベント情報取得部２２０と、イベントまでの練習日情報、および運動メニューを取得する活動メニュー取得部２２５と、イベント情報、練習日情報、および運動メニューを用いて運動プランを生成する運動プラン生成部２３０と、脈波情報からユーザーの体調を判定する体調判定部２７０を少なくとも含む処理部２６０と、処理部２６０によって処理された情報を報知する報知部２９０と、外部との通信処理を行う通信部２９５と、を含む。
【００６３】
ただし、携帯端末装置３００は図５の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。例えば、携帯端末装置３００は、入力部１６０を含んでもよいし、ウェアラブル機器２００に含まれているセンサー部４０や体動センサー部１７０を含んでもよい。
【００６４】
脈波情報取得部２１０は、ウェアラブル機器２００に含まれるセンサー部４０や体動センサー部１７０によって検出されたユーザーの脈波情報や体動情報を取得する。脈波情報取得部２１０は、センサー部４０により検出された信号（脈波情報）や体動センサー部１７０によって検出された信号（体動情報）を処理する信号処理部２１５を含む。
【００６５】
脈波情報取得部２１０は、信号処理部２１５からの信号等に基づいて、例えば拍動情報や後述する脈拍変動情報としてのＨＲＶ（Heart Rate Variability）（以下、「ＨＲＶ」ともいう）などの脈波情報に係る演算処理を行う。脈波情報取得部２１０は、演算処理した処理結果を脈波情報として処理部２６０（体調判定部２７０）に送信する。
【００６６】
ここで、拍動情報は、例えば脈拍数などの情報である。具体的には、例えば脈波情報取得部２１０は、体動ノイズ低減部２１６でのノイズ低減処理後の脈波検出信号に対してＦＦＴ等の周波数解析処理を行って、スペクトルを求め、求めたスペクトルにおいて代表的な周波数を心拍の周波数とする処理を行う。求めた周波数を６０倍にした値が、一般的に用いられる脈拍数（心拍数）となる。また、ＨＲＶは、心拍の揺らぎを表す指標である。なお、ＨＲＶについては、後段にて詳述する。
【００６７】
信号処理部２１５は、各種の信号処理（フィルター処理等）を行うものであり、例えば、センサー部４０からの脈波検出信号や体動センサー部１７０からの体動検出信号などに対して信号処理を行う。例えば信号処理部２１５は、体動ノイズ低減部２１６を含む。体動ノイズ低減部２１６は、体動センサー部１７０からの体動検出信号に基づいて、脈波検出信号から、体動に起因したノイズである体動ノイズを低減（除去）する処理を行う。具体的には、例えば適応フィルターなどを用いたノイズ低減処理を行う。
【００６８】
なお、センサー部４０は、脈波等を検出するものであり、受光部１４０、および発光部１５０を含む。これらの受光部１４０、発光部１５０等により脈波センサー（光電センサー）が実現される。センサー部４０は、脈波センサーにより検出された信号を、脈波検出信号として出力する。センサー部４０としては、例えば光電センサーが用いられる。この場合には、生体（ユーザーの手首）に対して、発光部１５０から照射された光の反射光または透過光を、受光部１４０によって検出する手法等が考えられる。このような手法では、血管内の血流量に応じて、照射された光の生体での吸収量、反射量が異なるため、光電センサーで検出したセンサー情報は血流量等に対応した信号となり、当該信号を解析することで拍動に関する情報を取得することができる。ただし、脈波センサーは光電センサーに限定されず、心電計や超音波センサー等、他のセンサーを用いてもよい。
【００６９】
また、体動センサー部１７０は、ユーザーの体動を検出するセンサーであり、体動に応じて変化する信号である体動検出信号を出力する。体動センサー部１７０は、体動センサーとして、例えば加速度センサー５５を含む。なお、体動センサー部１７０は、体動センサーとして角速度センサー、圧力センサー、およびジャイロセンサーなどを有していてもよい。
【００７０】
イベント情報取得部２２０は、ユーザーに関するイベントのイベント情報を取得する。ここで、イベント情報には、例えばユーザーが参加しようとしている大会の開催日時、競技種目（競技内容）、および環境情報（開催地の標高、起伏状況、気候など）の少なくとも一つを含む。なお、イベント情報は、ユーザーが入力部１６０に当該情報を入力する、またはネットワークＮＥ（図１参照）を介したネットワーク情報、などとして取得することができる。
【００７１】
活動メニュー取得部２２５は、ユーザーに関するイベントまでの練習日情報、および運動メニューを取得する。活動メニュー取得部２２５の取得する練習日情報は、ユーザーによる入力、および記憶部２４０に記憶されているユーザーにおける過去の実績情報に基づく推定の、少なくとも一方によって取得される。このように、ユーザーの入力、およびユーザーにおける過去の実績情報に基づく推定により、容易に練習日情報を取得することができる。
【００７２】
また、活動メニュー取得部２２５における運動時間および運動強度を含む運動メニューは、ユーザーの体調、および運動を行う環境の少なくとも一つに基づいて決定することができる。このように、ユーザーの体調、および運動を行う環境の少なくとも一つを因子とすることにより、ユーザーの現状の状態に合せて、運動時間および運動強度を含む運動メニューを決定することができる。
【００７３】
また、活動メニュー取得部２２５は、取得されたイベント情報に含まれる競技種目と同じ分類に属する運動を、運動メニューとして提案することができる。このように、活動メニュー取得部２２５による運動メニューとして、イベント情報に含まれる競技種目と同じ分類に属する運動を提案することにより、ユーザーは、より競技種目に近い種類の効率のよい運動メニューを実践することができる。
【００７４】
運動プラン生成部２３０は、取得されたユーザーに関するイベントのイベント情報、練習日情報、および活動メニュー取得部２２５によって提案された運動メニューを用いて運動プランを生成する。また、運動プラン生成部２３０は、後述する体調判定部２７０の判定結果に基づいて、運動メニュー、または運動プランを修正することができる。
【００７５】
なお、運動プラン生成部２３０は、運動プランの一つとして、前述の運動メニューを実施した場合に蓄積される疲労度を、脈波情報の一つとして求められるユーザーの脈拍変動情報としてのＨＲＶ（Heart Rate Variability）を用いて算出し、疲労度が所定値（設定された閾値）以下になる日を練習日に設定することが好ましい。このように、脈波情報（ＨＲＶ）から、運動メニューを実施した場合に蓄積される疲労度を算出し、該ユーザーの疲労度が所定値以下になる日を練習日に設定するため、ユーザーは疲労度の小さくなる日、即ち体調が良い日に練習（トレーニング）を行うことができる。これにより、オーバートレーニングや故障などを予防して、イベントまでの間の効果的な練習（トレーニング）を行うことができる。
【００７６】
また、ＨＲＶが所定条件（閾値）を満たさない場合に、後述する体調判定部２７０が体調の変化を判定した結果に基づいて、運動プラン生成部２３０は、提案してあった運動メニュー、または運動プランを修正することができる。このように、脈波情報としてのユーザーのＨＲＶを用い、該ＨＲＶが所定条件（閾値）を満たさない場合に、ユーザーの体調の変化を判定し、運動メニュー、または運動プランを修正するため、オーバートレーニングや故障などを予防して、イベントまでの間の効果的な練習（トレーニング）を行うことができる。
【００７７】
ここで、ユーザーの疲労度、および疲労度を示す指標としての脈波情報の一つであるＨＲＶについて図６、図７、図８Ａ、図８Ｂ、図９Ａ、および図９Ｂを参照して説明する。図６は、ユーザーの疲労（疲労度）の回復経過を示し、疲労（疲労度）とトレーニングからの経過時間との相関図である。図７は、ＨＲＶ（心拍の揺らぎ）を説明する図である。図８Ａは、パフォーマンス下降時におけるパフォーマンスと経過時間との相関図である。図８Ｂは、図８ＡのＰ部の状態におけるＨＲＶ（心拍の揺らぎ）を示すグラフである。図９Ａは、パフォーマンス上昇時におけるパフォーマンスと経過時間との相関図である。図９Ｂは、図９ＡのＱ部の状態におけるＨＲＶ（心拍の揺らぎ）を示すグラフである。
【００７８】
先ず、図６に沿って、トレーニングを行ってから、時間経過とともに回復する疲労（疲労度）について簡単に説明する。図６は、縦軸に疲労度を示し、横軸にトレーニングからの経過時間を示し、疲労度を疲労状態、疲労気味、回復状態の三つの領域に分けて表示している。図６では、１日目をトレーニング実施日としており、トレーニング実施日では、疲労状態となっている。その後、時間経過とともに疲労度が下降し、５日目には、疲労気味の領域まで下降し、９日目には回復状態の領域となり、その後もさらに疲労度が下降することが分かる。なお、時間経過の途中でトレーニングを行えば、そのトレーニングによる疲労度が、回復中であった疲労度に重なってしまい、さらに高い疲労度（疲労状態）となる。そして、高い疲労度（疲労状態）の状況から、前述と同様に、経過時間とともに徐々に回復することになる。
【００７９】
次に、疲労度を示す指標として用いられる「ＨＲＶ」について説明する。ＨＲＶは、心拍の揺らぎを表す指標であり、心拍変動とも言われる。ＨＲＶは、図７に示すように、心拍の時系列の変化における、Ｒ波と次のＲ波との間隔、例えばＲ１とＲ２との間隔ｒ１と次のＲ２とＲ３との間隔ｒ２との差、Ｒ２とＲ３との間隔ｒ２と次のＲ３とＲ４との間隔ｒ３との差、Ｒ３とＲ４との間隔ｒ３と次のＲ４とＲ５との間隔ｒ４との差、…、つまり心拍の一拍ごとの時間間隔（間隔ｒ１〜ｒ４）を示すＲＲＩ（R-R Interval）のばらつきの大きさを心拍の揺らぎとして捉え、その揺らぎの大きさによってユーザーの疲労度の判定を行うことができる指標である。
【００８０】
図８Ａに、疲労が十分に回復していない（疲労度の高い）状況のとき、即ちパフォーマンスが下降している状況下において、トレーニングＴｒ１，Ｔｒ２，Ｔｒ３，を順次行った場合の、疲労度（ＨＲＶ）の推移を示す。なお、パフォーマンスは、疲労の溜まっているとき（疲労度の高いとき）には下降する。図８Ａに示すように、初回のトレーニングＴｒ１によって下降（矢印ｆ１）したパフォーマンスの回復（矢印ｆ２）が十分でない状況下で、次のトレーニングＴｒ２を実施することによって、再び疲労度が上昇してパフォーマンスが下降し、その回復しきれていない状況で、次のトレーニングＴｒ３を実施することによって、再びパフォーマンスが下降する。このように、図８Ａでは、徐々にパフォーマンスが、矢印ｆ５に模式的に示すように下降していく状態を示している。この状態における、心拍間隔時間の推移を図８Ｂに示している。図８Ｂには、図８ＡのＰ部の状態におけるＨＲＶ（心拍の揺らぎ）が示されており、揺らぎの小さな状態を示している。このように、パフォーマンス下降時には、ＨＲＶ（心拍の揺らぎ）が小さい状態となる。
【００８１】
これに対し、図９Ａには、疲労が回復している（疲労度の低い）状況のとき、即ちパフォーマンスが上昇している状況下において、トレーニングＴｒ１，Ｔｒ２，Ｔｒ３，を順次行った場合の、疲労度（ＨＲＶ）の推移を示している。なお、パフォーマンスは、疲労の溜まっていないとき、換言すれば、疲労の回復している（疲労度の低い）ときには上昇する。図９Ａに示すように、初回のトレーニングＴｒ１によって下降（矢印ｆ１）したパフォーマンスが回復（矢印ｆ２）した状況下において、次のトレーニングＴｒ２を実施する。これによって、再び疲労度が上昇してパフォーマンスが下降するが、パフォーマンスの下降が少なく、その回復時に次のトレーニングＴｒ３を実施しても、傾向としてはパフォーマンスが上昇していく。このように、図９Ａでは、徐々にパフォーマンスが、矢印ｆ１０に模式的に示すように上昇していく状態を示している。この状態における、心拍間隔時間の推移を図９Ｂに示している。図９Ｂには、図９ＡのＱ部の状態におけるＨＲＶ（心拍の揺らぎ）が示されており、揺らぎの大きな状態を示している。このように、パフォーマンス上昇時（疲労（疲労度）の回復している体調の良好な状況下）には、ＨＲＶ（心拍の揺らぎ）が大きな状態となる。
【００８２】
図５に戻り、処理部２６０は、例えば記憶部２４０をワーク領域として、各種の信号処理や制御処理を行うものであり、例えばＣＰＵ等のプロセッサーあるいはＡＳＩＣなどの論理回路により実現できる。処理部２６０は、記憶部２４０、位置情報取得部２５０、脈波情報からユーザーの体調を判定する体調判定部２７０、および報知処理部２８０、を含む。
【００８３】
記憶部２４０は、取得されたユーザーの脈波情報やイベント情報を記憶する。また、記憶部２４０は、ユーザーに関するイベントまでの練習日情報、および運動メニューやイベント情報を用いて生成された運動プランを生成したり、脈波情報から求められたユーザーの体調に関する判定結果に基づいて、運動メニュー、または運動プランを修正したりする処理をコンピューターに実行させるプログラムを記憶する。
【００８４】
位置情報取得部２５０は、例えば、不図示のＧＰＳ（Global Positioning System）衛星からのＧＰＳ時刻情報と軌道情報とを含む高周波の電波を、アンテナ２５２を介して取得した位置情報、もしくは図示しない方位センサーなどによって取得した方位情報に基づいて、ユーザーの位置を示したり、移動情報としたりすることができる。
【００８５】
体調判定部２７０は、例えば、脈波情報取得部２１０によって取得されたユーザーのＨＲＶなどの脈波情報からユーザーの体調（疲労度）を判定し、判定結果を運動プラン生成部２３０や運動プラン生成部２３０を介して活動メニュー取得部２２５に送信する。例えば、体調判定部２７０は、前述したＨＲＶが所定条件（閾値）を満たさない場合に、ユーザーの体調の変化があったと判定する。そして、体調判定部２７０は、ＨＲＶが設定された所定条件（閾値）を満たさない場合に、ユーザーの体調の変化を判定し、運動メニューまたは運動プランを修正するための信号を送信する。
【００８６】
この場合の所定条件（閾値）は、一例（体調の判定例１）として図１１のグラフに示すように、ユーザーのＨＲＶが、当該ＨＲＶの平均値を含む範囲内（本例では、データのばらつきを示す偏差値を用い、平均値を基準として＋σおよび−σを閾値としている）であることとすることができる。このように、所定条件（閾値）としてのＨＲＶの平均値を含む範囲内にユーザーのＨＲＶがあるか否かによって、換言すれば、この範囲のどちら側にはずれてユーザーのＨＲＶがあるかによって、ユーザーの体調の変化を判定するため、常に変化するユーザーの体調を、ばらつきを含めて判定することができ、より確度の高い判定を行うことができる。なお、所定条件（閾値）は、他の手法を用いて設定することができるが、後段で説明する「体調の判定例２」において詳述する。
【００８７】
報知処理部２８０は、活動メニュー取得部２２５で取得された活動メニュー、および運動プラン生成部２３０で生成された運動プランや体調判定部２７０によるユーザーの体調（疲労度）の判定結果に基づいて修正された活動メニューおよび運動プランを報知するための制御処理を行う。また、報知処理部２８０は、体調判定部２７０によるユーザーの体調（疲労度）の判定結果を報知するための制御処理を行うことができる。そして、報知処理部２８０は、報知部２９０、もしくは通信部２９５を介して、他の報知機器に設けられた報知部１８０に制御処理された報知信号を送信する。
【００８８】
報知部２９０は、報知処理部２８０の制御により、ユーザーに各種の情報を報知する。報知部２９０は、画像表示を行う、例えば液晶ディスプレイによる表示部２９１を備えている。報知部２９０は、例えば報知処理部２８０からの信号に基づいて表示部２９１に、活動メニューおよび運動プラン、もしくは修正された活動メニューおよび運動プランを画像表示する。なお、報知部２９０は、他の報知方法として、報知用の発光体や振動モーター（バイブレーター）などを備えることができる。報知用の発光体では、発光体の点灯、点滅などによって、振動モーター（バイブレーター）では、振動の強弱や長さなどによって、各種の情報をユーザーに報知する。なお、これらの情報は、画像表示のみで行ってもよいし、報知用の発光、および振動の少なくとも一方と組み合わせて報知してもよい。
【００８９】
通信部２９５は、報知処理部２８０によって制御処理された報知信号を送信するため、他の端末機器などに設けられた報知部１８０との通信処理を行う。例えばブルートゥース（Bluetooth（登録商標））などの規格にしたがった無線通信、もしくは有線通信の処理を行う。ここで送信される報知信号は、画像信号、振動信号、もしくは発光信号などとすることができる。
【００９０】
上述した運動支援装置としての携帯端末装置３００によれば、ユーザーに関するイベントまでの練習日情報、および運動メニューやイベント情報を用い、運動プラン生成部２３０によって生成された生成された運動プランを、体調判定部２７０により脈波情報から求められたユーザーの体調に関する判定結果に基づいて修正することができる。これにより、ユーザーは、脈波情報から求められた自身の体調に関する判定結果に基づいて修正された運動メニュー、または運動プランを得ることができ、オーバートレーニングや故障などを予防して、イベントまでの間の効果的なトレーニングを行うことができる。
【００９１】
また、上述した携帯端末装置３００によれば、ユーザーは、イベントまでの日数、競技内容、環境情報に含まれる開催場所、標高、および天候などの諸条件にかかる詳細情報を、予め得ることが可能となり、それらの詳細情報に基づく運動メニュー、または運動プランを得ることができる。
【００９２】
また、上述した携帯端末装置３００によれば、脈波情報としてのユーザーのＨＲＶを用い、該ＨＲＶが所定条件（閾値）を満たさない場合に、ユーザーの体調の変化を判定し、運動メニュー、または運動プランを修正するため、オーバートレーニングや故障などを予防して、イベントまでの間の効果的な練習（トレーニング）を行うことができる。
【００９３】
また、上述した運動支援システム１００によれば、検出装置としてのウェアラブル機器２００によって検出されたユーザーの脈波情報が、運動支援装置としての携帯端末装置３００によって処理され、ユーザーの体調を判定した判定結果に基づいて修正された運動メニュー、または運動プランを、報知部１８０，２９０によってユーザーに報知することができる。これにより、ユーザーは、脈波情報から求められた自身の体調に関する判定結果に基づいて修正された運動メニュー、または運動プランを得ることができ、オーバートレーニングや故障などを予防して、イベントまでの間の効果的なトレーニングを行うことができる。
【００９４】
４．運動支援方法
次に、運動支援方法の実施例１、実施例２、および実施例３を、図１０ないし図１５Ｂを参照して説明する。図１０は、運動支援方法の実施例１を示すフローチャートであり、図１１は、ＨＲＶ（心拍の揺らぎ）に基づく体調の判定例１を示すグラフである。図１２は、運動支援方法の実施例２を示すフローチャートであり、図１３は、練習日の設定例を示す図である。図１４は、運動支援方法の実施例３を示すフローチャートである。図１５Ａおよび図１５Ｂは、ＨＲＶ（心拍の揺らぎ）に基づく体調の判定例２を説明するためのグラフであり、図１５Ａは第１のグラフ、図１５Ｂは第２のグラフである。
【００９５】
４．１．運動支援方法の実施例１
運動支援方法の実施例１は、図１０に示すように、ユーザーに関するイベントのイベント情報を取得するステップＳ１１と、当該イベントまでの練習日情報、および運動メニューを取得するステップＳ１３と、イベント情報、練習日情報、および運動メニューを用いて運動プランを生成するステップＳ１５と、ユーザーの脈波情報としてＨＲＶを取得するステップＳ１７と、脈波情報（ＨＲＶ）からユーザーの体調を判定するステップＳ１９およびステップＳ２１と、ユーザーの体調を判定するステップＳ２１での判定結果に基づいて、運動メニュー、または運動プランを修正するステップＳ２２と、を少なくとも含んでいる。なお、以下で説明する各ステップの工順は、限定されるものではなく、入れ替えが可能である。
【００９６】
以下、図１０に沿って、各手順をステップごとに説明する。なお、以下の手順では、例えばマラソン大会などの競技会への参加を目指すユーザーが、競技会までの間で効果的なトレーニングを行うために運動支援システム１００（ウェアラブル機器２００および携帯端末装置３００）を適用した場合の運動支援方法について説明する。また、以下の手順の説明では、上述した運動支援システム１００を構成するウェアラブル機器２００および携帯端末装置３００の構成に用いた符号と同じ符号を適用する。
【００９７】
先ず、携帯端末装置３００のイベント情報取得部２２０は、ユーザーに関するイベントである競技会（マラソン大会）に係るイベント情報を取得する（ステップＳ１１）。ここで、イベント情報の取得は、ユーザーによって入力部１６０から入力することによって行うことができる。イベント情報には、例えばユーザーが出場しようとしている競技会（マラソン大会）の開催日時、競技種目（本例では、マラソンの距離情報など）、および環境情報（開催地の場所や標高、起伏状況、開催地の気候情報など）の少なくとも一つを含む。
【００９８】
次に、携帯端末装置３００の活動メニュー取得部２２５は、ユーザーに関するイベントまでの練習日情報、および運動メニューを取得する（ステップＳ１３）。活動メニュー取得部２２５の取得する練習日情報は、設定した練習日をユーザーが入力する方法、および記憶部２４０に記憶されている当該ユーザーにおける過去の実績情報に基づいて推定する方法の少なくとも一方によって取得することができる。またユーザーのスケジュール情報を取得して、スケジュール情報に基づいて練習日を設定しても良い。
【００９９】
また、活動メニュー取得部２２５における運動時間および運動強度などを含む運動メニューは、ユーザーの体調、および運動を行う環境の少なくとも一つに基づいて決定することができる。また、活動メニュー取得部２２５は、取得されたイベント情報に含まれる競技種目と同じ分類に属する運動を、運動メニューとして提案することができる。
【０１００】
次に、携帯端末装置３００の運動プラン生成部２３０は、取得されたユーザーに関するイベントのイベント情報、練習日情報、および活動メニュー取得部２２５によって提案された運動メニューを用いて、運動プランを生成する（ステップＳ１５）。そして、運動プラン生成部２３０は、生成した運動プランを報知処理部２８０に送信する。報知処理部２８０は、送信された運動プランを処理し、提案する運動プランとして表示部２９１に画像表示する。
【０１０１】
次に、携帯端末装置３００の脈波情報取得部２１０は、ユーザーの脈波情報としてＨＲＶを取得する（ステップＳ１７）。取得したＨＲＶは、信号処理部２１５によって処理された脈波情報として、体調判定部２７０に送信される。なお、ＨＲＶは、心拍の揺らぎを表し、心拍変動とも言われる指標であり、ユーザーの疲労度を表すことができる。また、ＨＲＶについては、前段にて詳述してあるため、ここでの説明を省略する。
【０１０２】
次に、体調判定部２７０は、送信されたユーザーの脈波情報としてのＨＲＶを用いて、ユーザーの体調（疲労度）を判定する（ステップＳ１９）。ユーザーの体調（疲労度）を判定するステップＳ１９において、体調判定部２７０は、ＨＲＶが所定条件（閾値）を満たしているか否かを判定する（ステップＳ２１）。そして、ＨＲＶが所定条件（閾値）を満たしている場合（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）は、そのまま手順を進め、従前に提示してあった運動メニューまたは運動プランを表示部２９１に表示（報知）する（ステップＳ２３）。また、ＨＲＶが所定条件（閾値）を満たしていない場合（ステップＳ２１：Ｎｏ）は、ユーザーの体調に変化があったと判定し、運動メニューまたは運動プランを修正する（ステップＳ２２）。そして、運動メニューまたは運動プランを修正するステップＳ２２で修正された運動メニューまたは運動プランを表示部２９１に表示（報知）する（ステップＳ２３）。
【０１０３】
ＨＲＶが所定条件（閾値）を満たしているか否かを判定するステップＳ２１において、用いる所定条件（閾値）の一例を判定例１として、図１１を参照して説明する。図１１は、ＨＲＶ（心拍の揺らぎ）に基づく体調の判定例１を示すグラフである。図１１では、縦軸にユーザーの疲労度（Training Condition）としてＨＲＶの値を示し、横軸にＨＲＶの測定日を示している。
【０１０４】
所定条件（閾値）は、図１１のグラフに示すように、ユーザーのＨＲＶが、当該ＨＲＶの平均値を含む範囲内にあり、本判定例１では、データのばらつきを示す偏差値を用い、平均値を基準として＋σおよび−σを閾値としている。ＨＲＶ（心拍の揺らぎ）は、疲労の回復した良好な体調の場合に大きくなり、疲労の回復していない状況下では、小さくなることが知られている。
【０１０５】
したがって、ＨＲＶが＋σを超えている場合（図１１に示すunderloadの領域）は、疲労が回復して（疲労度が小さい）体調が良好な状態であり、従来設定した運動メニューや運動プランを継続して実施することが可能、もしくは、さらに強化した運動メニューや運動プランを設定可能と判断する。これに対し、ＨＲＶが−σを下回っている場合（図１１に示すoverloadの領域）は、疲労が回復していない（疲労度が大きい）状態であり、従来設定した運動メニューもしくは運動プランを軽減し、トレーニングを軽くする方向に修正する必要があると判断する。
【０１０６】
次に、ユーザーは、自身の体調、およびステップＳ１９でＨＲＶを用いて判定された体調（疲労度）に基づいて表示部２９１に表示された運動メニューまたは運動プランに沿って、トレーニングを実施する（ステップＳ２４）。
【０１０７】
このような運動支援方法によれば、取得されたユーザーに関するイベントまでの練習日情報、および運動メニューやイベント情報などによって運動プランを生成する。そして、取得されたユーザーの脈波情報からユーザーの体調を判定し、その判定結果に基づいて、運動メニュー、または運動プランを修正する。これにより、ユーザーは、脈波情報から求められた自身の体調に関する判定結果に基づいて修正された運動メニュー、または運動プランを得ることができ、オーバートレーニングや故障などを予防して、イベントまでの間の効果的なトレーニングを行うことができる。
【０１０８】
また、脈波情報としてのユーザーのＨＲＶを用い、該ＨＲＶが所定条件（閾値）を満たさない場合に、ユーザーの体調の変化を判定し、運動メニュー、または運動プランを修正するため、オーバートレーニングや故障などを予防して、イベントまでの間の効果的な練習（トレーニング）を行うことができる。
【０１０９】
４．２．運動支援方法の実施例２
運動支援方法の実施例２は、図１２に示すように、ユーザーの脈波情報としてＨＲＶを取得するステップＳ１７と、脈波情報（ＨＲＶ）からユーザーの疲労度を算出するステップＳ３１と、疲労度が所定値（閾値）以下になる日を算出するステップＳ３３と、算出された疲労度が所定値（閾値）以下になる日を練習日に設定するステップＳ３５と、設定された練習日を報知するステップＳ３７と、を少なくとも含んでいる。なお、ユーザーの脈波情報としてＨＲＶを取得するステップＳ１７の前のステップとして、実施例１で説明したユーザーに関するイベントのイベント情報を取得するステップＳ１１と、当該イベントまでの練習日情報、および運動メニューを取得するステップＳ１３と、イベント情報、練習日情報、および運動メニューを用いて運動プランを生成するステップＳ１５と、が含まれるが実施例１と同様であるため、その説明を省略する。また、以下で説明する各ステップの工順は、限定されるものではなく、入れ替えが可能である。
【０１１０】
以下、図１２に沿って、各手順をステップごとに説明する。なお、以下の手順の説明では、上述した運動支援システム１００を構成するウェアラブル機器２００および携帯端末装置３００の構成に用いた符号と同じ符号を適用する。
【０１１１】
携帯端末装置３００の脈波情報取得部２１０は、ユーザーの脈波情報としてＨＲＶを取得する（ステップＳ１７）。取得したＨＲＶは、信号処理部２１５によって処理された脈波情報として、体調判定部２７０に送信される。なお、ＨＲＶは、心拍の揺らぎを表し、心拍変動とも言われる指標であり、ユーザーの疲労度を表すことができる。また、ＨＲＶについては、前段にて詳述してあるため、ここでの説明を省略する。
【０１１２】
次に、体調判定部２７０は、送信されたユーザーの脈波情報としてのＨＲＶを用いて、蓄積されるユーザーの疲労度を算出する（ステップＳ３１）。疲労度は、トレーニングを実施すると高くなって疲労状態となり、その後時間経過とともに徐々に回復（低下）する。疲労度が低下している途中で、再度トレーニングを行えば、そのトレーニングによる疲労度が、回復中であった疲労度に重なって蓄積し、さらに高い疲労度（疲労状態）となる。
【０１１３】
次に、運動プラン生成部２３０は、体調判定部２７０によって算出されたユーザーの蓄積された疲労度に基づいて、疲労度が所定値（設定された閾値）以下になる日を算出する（ステップＳ３３）。
【０１１４】
次に、運動プラン生成部２３０は、疲労度が所定値（設定された閾値）以下になる日を練習日に設定する（ステップＳ３５）。そして、運動プラン生成部２３０は、設定した練習日を表示部２９１に表示（報知）する（ステップＳ３７）。図１３に表示部２９１に表示される練習日の表示例が示されている。この例示では、競技会の開催日である次月５日（Ｔａ）に向けて、練習日（Ｔｄ）をハッチングで示している。
【０１１５】
次に、ユーザーは、例えば図１２に示されているように提示された練習日に沿って、設定された運動メニューまたは運動プランによるトレーニングを実施する（ステップＳ３９）。
【０１１６】
このよう運動支援方法によれば、脈波情報（ＨＲＶ）から、運動メニューを実施した場合に蓄積される疲労度を算出し、該ユーザーの疲労度が所定値以下になる日を練習日に設定するため、ユーザーは疲労度の小さくなる日、即ち体調が良い日に練習（トレーニング）を行うことができる。これにより、オーバートレーニングや故障などを予防して、イベントまでの間の効果的な練習（トレーニング）を行うことができる。
【０１１７】
４．３．運動支援方法の実施例３
運動支援方法の実施例３は、図１４に示すように、ユーザーの脈波情報としてＨＲＶを取得するステップＳ１７１と、脈波情報（ＨＲＶ）からユーザーの疲労度を算出するステップＳ１７２と、疲労度が所定値（閾値）を満たしているか否かを判定するステップＳ１７３と、ステップＳ１７３における判定結果に基づいて、運動メニュー、または運動プランを修正するステップＳ１７４と、運動メニューまたは運動プランを表示（報知）するステップＳ１７５と、を少なくとも含んでいる。なお、ユーザーの脈波情報としてＨＲＶを取得するステップＳ１７１の前のステップとして、実施例１で説明したユーザーに関するイベントのイベント情報を取得するステップＳ１１と、当該イベントまでの練習日情報、および運動メニューを取得するステップＳ１３と、イベント情報、練習日情報、および運動メニューを用いて運動プランを生成するステップＳ１５と、が含まれるが実施例１と同様であるため、その説明を省略する。また、以下で説明する各ステップの工順は、限定されるものではなく、入れ替えが可能である。
【０１１８】
以下、図１４に沿って、各手順をステップごとに説明する。なお、以下の手順の説明では、上述した運動支援システム１００を構成するウェアラブル機器２００および携帯端末装置３００の構成に用いた符号と同じ符号を適用する。
【０１１９】
携帯端末装置３００の脈波情報取得部２１０は、ユーザーの脈波情報としてＨＲＶを取得する（ステップＳ１７１）。ＨＲＶの取得は、図１５Ａに示すように、ユーザーの睡眠開始時および睡眠終了時に取得する。図１５Ａには、ＨＲＶ（心拍の揺らぎ）に基づく体調の判定例２としての、ユーザーの睡眠の開始時に測定されたＨＲＶのばらつき度合いを表す第１の指標と、睡眠の終了時に測定されたＨＲＶのばらつき度合いを表す第２の指標とが示されている。取得した睡眠開始時のＨＲＶ（第１の指標）および睡眠終了時のＨＲＶ（第２の指標）は、信号処理部２１５によって処理された脈波情報として、体調判定部２７０に送信される。なお、ＨＲＶは、心拍の揺らぎを表し、心拍変動とも言われる指標であり、ユーザーの疲労度を表すことができる。また、ＨＲＶについては、前段にて詳述してあるため、ここでの説明を省略する。
【０１２０】
次に、体調判定部２７０は、送信されたユーザーの睡眠開始時のＨＲＶ（第１の指標）および睡眠終了時のＨＲＶ（第２の指標）を用いて、ユーザーの疲労度を算出し（ステップＳ１７２）、疲労度が所定条件を満たしているか否かを判定する（ステップＳ１７３）。ＨＲＶ（心拍の揺らぎ）に基づく体調の判定例２では、ユーザーの睡眠開始時のＨＲＶ（第１の指標）と、睡眠終了時のＨＲＶ（第２の指標）との差に基づいて、ユーザーの疲労度もしくはユーザーの疲労の回復具合を評価する。
【０１２１】
図１５Ｂには、ユーザーの睡眠の開始時に測定されたＨＲＶ（第１の指標）と、睡眠の終了時に測定されたＨＲＶ（第２の指標）との差が示されている。
【０１２２】
ここで、ユーザーの疲労度は、図１５Ｂに示されているように、睡眠開始時のＨＲＶと、睡眠終了時のＨＲＶとの差が閾値αを超えている場合（閾値αよりも大きい場合）を、疲労度が所定条件を満たしており、疲労度が小さく（回復している）、体調が良好な状態であり、従来設定した運動メニューや運動プランを継続して実施することが可能、もしくは、さらに強化した運動メニューや運動プランを設定可能と判定する。
【０１２３】
これに対し、睡眠開始時のＨＲＶと、睡眠終了時のＨＲＶとの差が閾値αを超えていない場合（閾値αよりも小さい場合）を、疲労度が所定条件を満たしておらず、疲労度が大きな（回復していない）状態であり、従来設定した運動メニューもしくは運動プランを軽減し、トレーニングを軽くする方向に修正する必要があると判断する。
【０１２４】
そして、ステップＳ１７３において、疲労度が所定条件を満たしていると判定された場合（ステップＳ１７３：Ｙｅｓ）は、そのまま手順を進め、従前に提示してあった運動メニューまたは運動プランを表示部２９１に表示（報知）する（ステップＳ１７５）。また、疲労度が所定条件を満たしていないと判定された場合（ステップＳ１７３：Ｎｏ）は、ユーザーの疲労度もしくはユーザーの疲労の回復具合が思わしくない、即ち体調が良好ではないと判定し、運動メニューまたは運動プランを修正する（ステップＳ１７４）。
【０１２５】
そして、運動プランを修正するステップＳ１７４で修正された運動メニューまたは運動プランを表示部２９１に表示（報知）する（ステップＳ１７５）。
【０１２６】
次に、ユーザーは、表示部２９１に表示された運動メニューまたは運動プランに沿って、トレーニングを実施する（ステップＳ１７７）。
【０１２７】
このような運動支援方法によれば、ユーザーの睡眠の開始時および終了時に測定されたＨＲＶのばらつき度合いを表す第１の指標および第２の指標の差に基づいてユーザーの疲労度、もしくは疲労の回復具合を評価する。そして、ユーザーは、その結果に基づいて、例えば、疲労の回復具合が十分な場合は運動プランをきつめ（ハード）にしたり、疲労度が大きい場合（疲労（疲労度）の回復が十分でない場合）は、運動プランを軽く（ソフト）したりするなどのように設定された運動プランによって練習（トレーニング）を行うため、オーバートレーニングや故障などを予防して、イベントまでの間の効果的な練習（トレーニング）を行うことができる。なお、疲労度が大きい場合（疲労（疲労度）の回復が十分でない場合）は、トレーニングを休むことも可能である。
【符号の説明】
【０１２８】
４０…センサー部、５０…表示部、５５…加速度センサー、１００…運動支援システム、１４０…受光部、１５０…発光部、１６０…入力部、１７０…体動センサー部、１８０…報知部、２００…検出装置としてのウェアラブル機器、２１０…脈波情報取得部、２１５…信号処理部、２１６…体動ノイズ低減部、２２０…イベント情報取得部、２２５…活動メニュー取得部、２３０…運動プラン生成部、２４０…記憶部、２５０…位置情報取得部、２５２…アンテナ、２６０…処理部、２７０…体調判定部、２８０…報知処理部、２９０…報知部、２９１…表示部、２９５…通信部、３００…運動支援装置としての携帯端末装置、４００…情報処理装置、５０１…ＬＣＤ。
【図１】
2018033566.tif 000003
【図２】
2018033566.tif 000004
【図３】
2018033566.tif 000005
【図４】
2018033566.tif 000006
【図５】
2018033566.tif 000007
【図６】
2018033566.tif 000008
【図７】
2018033566.tif 000009
【図８Ａ】
2018033566.tif 000010
【図８Ｂ】
2018033566.tif 000011
【図９Ａ】
2018033566.tif 000012
【図９Ｂ】
2018033566.tif 000013
【図１０】
2018033566.tif 000014
【図１１】
2018033566.tif 000015
【図１２】
2018033566.tif 000016
【図１３】
2018033566.tif 000017
【図１４】
2018033566.tif 000018
【図１５Ａ】
2018033566.tif 000019
【図１５Ｂ】
2018033566.tif 000020