(57)【要約】【課題】長時間のセンサデータから推定する運動機能の精度を向上する技術を提供する。【解決手段】運動機能推定情報生成装置は、ユーザのセンサ値及び運動能力値を取得し、センサ値の特徴と所定の時間内の時区間とを決定し、センサ値を用いて、時区間での特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルを算出し、特徴ベクトルと運動能力値とを用いて、第１の重みベクトルを取得し、第１の重みベクトルと運動能力値とを用いて、特徴ベクトルに関する勾配ベクトルを算出し、所定の時間内の新たな時区間と、新たな時区間に基づく新たな特徴量とを決定し、センサ値を用いて、新たな時区間での新たな特徴の特徴量に対応する特徴候補ベクトルを算出し、特徴候補ベクトルと特徴ベクトルとの差に基づいて、勾配ベクトルに基づく所定の条件を満たす特徴候補ベクトルを決定し、所定の条件を満たす特徴候補ベクトルを用いて、第１の重みベクトルを第２の重みベクトルに修正する。【選択図】図１
2018033949.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の時間において、ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つを計測するセンサと、
第１の処理回路とを備え、
前記第１の処理回路は、
（ａ１）前記ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値と、前記ユーザの運動能力値とを取得し、
（ａ２）前記センサ値における特徴と、前記所定の時間内における時区間とを決定し、
（ａ３）前記センサ値を用いて、前記時区間における前記特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルを算出し、
（ａ４）前記特徴ベクトルと前記運動能力値とを用いて、運動能力値を推定するための第１の重みベクトルを取得し、
（ａ５）前記第１の重みベクトルと前記運動能力値とを用いて、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルを算出し、
（ａ６）前記所定の時間内における新たな時区間と、前記新たな時区間に基づく新たな特徴とを決定し、
（ａ７）前記センサ値を用いて、前記新たな時区間における前記新たな特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルの候補である特徴候補ベクトルを算出し、
（ａ８）前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差に基づいて、前記勾配ベクトルに基づく所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを決定し、
（ａ９）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを用いて、前記第１の重みベクトルを第２の重みベクトルに修正し、
（ａ１０）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルに対応する特徴及び時区間、並びに、前記第２の重みベクトルを格納部に格納する、
運動機能推定情報生成装置。
【請求項２】
前記重みベクトルは、ニューラルネットワークを構成し、前記ニューラルネットワークのノード間を重み付けする、
請求項１に記載の運動機能推定情報生成装置。
【請求項３】
前記勾配ベクトルは、前記第１の重みベクトルを用いて推定される運動能力値の推定値と、取得された前記運動能力値との誤差を示す指標についての、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルである、
請求項１に記載の運動機能推定情報生成装置。
【請求項４】
前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルは、前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差と、前記勾配ベクトルとの一致度に基づき決定される、
請求項１に記載の運動機能推定情報生成装置。
【請求項５】
請求項１に記載の運動機能推定情報生成装置と、
第２の処理回路とを備え、
前記第２の処理回路は、
ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値を取得し、
前記格納部に格納されている特徴及び時区間と、前記センサ値とを用いて、推定特徴ベクトルを算出し、
前記格納部に格納されている前記第２の重みベクトルと、前記推定特徴ベクトルとを用いて、運動能力値を推定し、
前記運動能力値を出力する、
運動機能推定システム。
【請求項６】
（ｂ１）ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値と、前記ユーザの運動能力値とを取得し、
（ｂ２）前記センサ値における特徴と、所定の時間内における時区間とを決定し、
（ｂ３）前記センサ値を用いて、前記時区間における前記特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルを算出し、
（ｂ４）前記特徴ベクトルと前記運動能力値とを用いて、運動能力値を推定するための第１の重みベクトルを取得し、
（ｂ５）前記第１の重みベクトルと前記運動能力値とを用いて、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルを算出し、
（ｂ６）前記所定の時間内における新たな時区間と、前記新たな時区間に基づく新たな特徴とを決定し、
（ｂ７）前記センサ値を用いて、前記新たな時区間における前記新たな特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルの候補である特徴候補ベクトルを算出し、
（ｂ８）前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差に基づいて、前記勾配ベクトルに基づく所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを決定し、
（ｂ９）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを用いて、前記第１の重みベクトルを第２の重みベクトルに修正し、
（ｂ１０）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルに対応する特徴及び時区間、並びに、前記第２の重みベクトルを格納部に格納する、
運動機能推定情報生成方法。
【請求項７】
前記重みベクトルは、ニューラルネットワークを構成し、前記ニューラルネットワークのノード間を重み付けする、
請求項６に記載の運動機能推定情報生成方法。
【請求項８】
前記勾配ベクトルは、前記第１の重みベクトルを用いて推定される運動能力値の推定値と、取得された前記運動能力値との誤差を示す指標についての、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルである、
請求項６に記載の運動機能推定情報生成方法。
【請求項９】
前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルは、前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差と、前記勾配ベクトルとの一致度に基づき決定される、
請求項６に記載の運動機能推定情報生成方法。
【請求項１０】
（ｂ１）ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値と、前記ユーザの運動能力値とを取得し、
（ｂ２）前記センサ値における特徴と、所定の時間内における時区間とを決定し、
（ｂ３）前記センサ値を用いて、前記時区間において前記特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルを算出し、
（ｂ４）前記特徴ベクトルと前記運動能力値とを用いて、運動能力値を推定するための第１の重みベクトルを取得し、
（ｂ５）前記第１の重みベクトルと前記運動能力値とを用いて、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルを算出し、
（ｂ６）前記所定の時間内における新たな時区間と、前記新たな時区間に基づく新たな特徴とを決定し、
（ｂ７）前記センサ値を用いて、前記新たな時区間における前記新たな特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルの候補である特徴候補ベクトルを算出し、
（ｂ８）前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差に基づいて、前記勾配ベクトルに基づく所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを決定し、
（ｂ９）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを用いて、前記第１の重みベクトルを第２の重みベクトルに修正し、
（ｂ１０）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルに対応する特徴及び時区間、並びに、前記第２の重みベクトルを格納部に格納し、
（ｂ１１）さらに、ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値を取得し、
（ｂ１２）前記格納部に格納されている特徴及び時区間と、前記センサ値とを用いて、推定特徴ベクトルを算出し、
（ｂ１３）前記格納部に格納されている前記第２の重みベクトルと、前記推定特徴ベクトルとを用いて、運動能力値を推定する、
運動機能推定方法。
【請求項１１】
プロセッサを備える機器に、処理を実行させるための制御プログラムを備えた記録媒体であって、前記記録媒体は不揮発性で、コンピュータ読み取り可能あり、前記処理は、
（ｂ１）ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値と、前記ユーザの運動能力値とを取得させ、
（ｂ２）前記センサ値における特徴量と、所定の時間内における時区間とを決定させ、
（ｂ３）前記センサ値を用いて、前記時区間における前記特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルを算出させ、
（ｂ４）前記特徴ベクトルと前記運動能力値とを用いて、運動能力値を推定するための第１の重みベクトルを取得させ、
（ｂ５）前記第１の重みベクトルと前記運動能力値とを用いて、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルを算出させ、
（ｂ６）前記所定の時間内における新たな時区間と、前記新たな時区間に基づく新たな特徴量とを決定させ、
（ｂ７）前記センサ値を用いて、前記新たな時区間における前記新たな特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルの候補である特徴候補ベクトルを算出させ、
（ｂ８）前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差に基づいて、前記勾配ベクトルに基づく所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを決定させ、
（ｂ９）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを用いて、前記第１の重みベクトルを第２の重みベクトルに修正させ、
（ｂ１０）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルに対応する特徴及び時区間、並びに、前記第２の重みベクトルを格納部に格納させる、
ことを含む記録媒体。
【請求項１２】
前記重みベクトルは、ニューラルネットワークを構成し、前記ニューラルネットワークのノード間を重み付けする、
請求項１１に記載の記録媒体。
【請求項１３】
前記勾配ベクトルは、前記第１の重みベクトルを用いて推定される運動能力値の推定値と、取得された前記運動能力値との誤差を示す指標についての、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルである、
請求項１１に記載の記録媒体。
【請求項１４】
前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルは、前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差と、前記勾配ベクトルとの一致度に基づき決定される、
請求項１１に記載の記録媒体。
【請求項１５】
プロセッサを備える機器に、処理を実行させるための制御プログラムを備えた記録媒体であって、前記記録媒体は不揮発性で、コンピュータ読み取り可能あり、前記処理は、
（ｂ１）ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値と、前記ユーザの運動能力値とを取得させ、
（ｂ２）前記センサ値における特徴量と、所定の時間内における時区間とを決定させ、
（ｂ３）前記センサ値を用いて、前記時区間における前記特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルを算出させ、
（ｂ４）前記特徴ベクトルと前記運動能力値とを用いて、運動能力値を推定するための第１の重みベクトルを取得させ、
（ｂ５）前記第１の重みベクトルと前記運動能力値とを用いて、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルを算出させ、
（ｂ６）前記所定の時間内における新たな時区間と、前記新たな時区間に基づく新たな特徴量とを決定させ、
（ｂ７）前記センサ値を用いて、前記新たな時区間において前記新たな特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルの候補である特徴候補ベクトルを算出させ、
（ｂ８）前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差に基づいて、前記勾配ベクトルに基づく所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを決定させ、
（ｂ９）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを用いて、前記第１の重みベクトルを第２の重みベクトルに修正させ、
（ｂ１０）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルに対応する特徴及び時区間、並びに、前記第２の重みベクトルを格納部に格納させ、
（ｂ１１）さらに、ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値を取得させ、
（ｂ１２）前記格納部に格納されている特徴及び時区間と、前記センサ値とを用いて、推定特徴ベクトルを算出させ、
（ｂ１３）前記格納部に格納されている前記第２の重みベクトルと、前記推定特徴ベクトルとを用いて、運動能力値を推定させる、
ことを含む記録媒体。
【請求項１６】
所定の時間において、ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つを計測するセンサと、
第１の処理回路とを備え、
前記第１の処理回路は、
（ａ１）前記ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値と、前記ユーザの運動能力値とを取得し、
（ａ２）前記センサ値における特徴と、前記所定の時間内における時区間とを決定し、
（ａ３）前記センサ値を用いて、前記時区間における前記特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルを算出し、
（ａ４）前記特徴ベクトルと前記運動能力値とを用いて、運動能力値を推定するための第１の重みベクトルを取得し、
（ａ５）前記第１の重みベクトルと前記運動能力値とを用いて、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルを算出し、
（ａ６）前記所定の時間内における新たな時区間を決定し、
（ａ７）前記センサ値を用いて、前記新たな時区間における前記特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルの候補である特徴候補ベクトルを算出し、
（ａ８）前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差に基づいて、前記勾配ベクトルに基づく所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを決定し、
（ａ９）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを用いて、前記第１の重みベクトルを第２の重みベクトルに修正し、
（ａ１０）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルに対応する時区間と、前記第２の重みベクトルとを格納部に格納する、
運動機能推定情報生成装置。
【請求項１７】
（ｂ１）ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値と、前記ユーザの運動能力値とを取得し、
（ｂ２）前記センサ値における特徴と、所定の時間内における時区間とを決定し、
（ｂ３）前記センサ値を用いて、前記時区間における前記特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルを算出し、
（ｂ４）前記特徴ベクトルと前記運動能力値とを用いて、運動能力値を推定するための第１の重みベクトルを取得し、
（ｂ５）前記第１の重みベクトルと前記運動能力値とを用いて、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルを算出し、
（ｂ６）前記所定の時間内における新たな時区間を決定し、
（ｂ７）前記センサ値を用いて、前記新たな時区間における前記特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルの候補である特徴候補ベクトルを算出し、
（ｂ８）前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差に基づいて、前記勾配ベクトルに基づく所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを決定し、
（ｂ９）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを用いて、前記第１の重みベクトルを第２の重みベクトルに修正し、
（ｂ１０）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルに対応する時区間と、前記第２の重みベクトルとを格納部に格納する、
運動機能推定情報生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、運動機能を推定する運動機能推定情報生成装置、運動機能推定システム、運動機能推定情報生成方法、運動機能推定方法及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
特に歩行機能等の運動機能の情報は、ユーザのリハビリ内容を決定する上で重要である。近年、サルコペニア又は歩行機能の低下による転倒が社会問題となっており、ユーザの歩行能力を簡易かつ正確に評価する要求は高まっている。歩行能力は、大きく、筋力、持久力、バランス能力の３つの能力に分類される。これらの能力を理学療法的に正確に計測するためには、等速性筋力測定器、心肺負荷試験及び重心動揺計がそれぞれ用いられる。これらの機器及び検査は、正確である反面、大掛かりな装置を必要とし、被験者への負荷が大きいため、日常的な運動機能の評価には適していない。この問題に対し、例えば、特許文献１に記載される技術は、ユーザの腰に装着された加速度センサの上下及び前後方向の平均加速度を特徴量として算出し、算出した特徴量に基づき下肢筋力を推定している。また、非特許文献１には、行動認識のための特徴を抽出する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４６９６６７７号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｔｈｏｍａｓ  Ｐｌｏｔｚ他、「Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｆｏｒ  Ａｃｔｉｖｉｔｙ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｕｂｉｑｕｉｔｏｕｓ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ」、国際人工知能会議（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｉｎｔ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、ＩＪＣＡＩ）、２０１１年、１７２９頁
【発明の概要】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の技術では、加速度の平均値、最大加速度値及び最小加速度が特徴として用いられており、計測された加速度の波形の特徴が十分に捉えきられていない。その結果として、特許文献１の技術では、下肢筋力の高い推定精度を得ることができないという課題が存在する。非特許文献１の技術のように、機械学習で行動認識のための特徴を生成する手法も存在するが、このような従来技術は、数秒程度の短いセンサデータ内の特徴を捉えており、数分から数時間以上にわたる長時間のセンサデータから有効な特徴を自動的に算出することは、困難である。
【０００６】
本開示の非限定的で例示的な態様は、長時間のセンサデータから推定する運動機能の精度を向上する運動機能推定情報生成装置、運動機能推定システム、運動機能推定情報生成方法、運動機能推定方法及び記録媒体である。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一態様に係る運動機能推定情報生成装置は、
所定の時間において、ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つを計測するセンサと、
第１の処理回路とを備え、
前記第１の処理回路は、
（ａ１）前記ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値と、前記ユーザの運動能力値とを取得し、
（ａ２）前記センサ値における特徴と、前記所定の時間内における時区間とを決定し、
（ａ３）前記センサ値を用いて、前記時区間における前記特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルを算出し、
（ａ４）前記特徴ベクトルと前記運動能力値とを用いて、運動能力値を推定するための第１の重みベクトルを取得し、
（ａ５）前記第１の重みベクトルと前記運動能力値とを用いて、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルを算出し、
（ａ６）前記所定の時間内における新たな時区間と、前記新たな時区間に基づく新たな特徴とを決定し、
（ａ７）前記センサ値を用いて、前記新たな時区間における前記新たな特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルの候補である特徴候補ベクトルを算出し、
（ａ８）前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差に基づいて、前記勾配ベクトルに基づく所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを決定し、
（ａ９）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを用いて、前記第１の重みベクトルを第２の重みベクトルに修正し、
（ａ１０）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルに対応する特徴及び時区間、並びに、前記第２の重みベクトルを格納部に格納する。
【０００８】
本開示の一態様に係る運動機能推定システムは、
前記運動機能推定情報生成装置と、
第２の処理回路とを備え、
前記第２の処理回路は、
ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値を取得し、
前記格納部に格納されている特徴及び時区間と、前記センサ値とを用いて、推定特徴ベクトルを算出し、
前記格納部に格納されている前記第２の重みベクトルと、前記推定特徴ベクトルとを用いて、運動能力値を推定し、
前記運動能力値を出力する。
【０００９】
本開示の一態様に係る運動機能推定情報生成方法は、
（ｂ１）ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値と、前記ユーザの運動能力値とを取得し、
（ｂ２）前記センサ値における特徴と、所定の時間内における時区間とを決定し、
（ｂ３）前記センサ値を用いて、前記時区間における前記特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルを算出し、
（ｂ４）前記特徴ベクトルと前記運動能力値とを用いて、運動能力値を推定するための第１の重みベクトルを取得し、
（ｂ５）前記第１の重みベクトルと前記運動能力値とを用いて、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルを算出し、
（ｂ６）前記所定の時間内における新たな時区間と、前記新たな時区間に基づく新たな特徴とを決定し、
（ｂ７）前記センサ値を用いて、前記新たな時区間における前記新たな特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルの候補である特徴候補ベクトルを算出し、
（ｂ８）前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差に基づいて、前記勾配ベクトルに基づく所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを決定し、
（ｂ９）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを用いて、前記第１の重みベクトルを第２の重みベクトルに修正し、
（ｂ１０）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルに対応する特徴及び時区間、並びに、前記第２の重みベクトルを格納部に格納する。
【００１０】
本開示の一態様に係る運動機能推定方法は、
（ｂ１）ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値と、前記ユーザの運動能力値とを取得し、
（ｂ２）前記センサ値における特徴と、所定の時間内における時区間とを決定し、
（ｂ３）前記センサ値を用いて、前記時区間において前記特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルを算出し、
（ｂ４）前記特徴ベクトルと前記運動能力値とを用いて、運動能力値を推定するための第１の重みベクトルを取得し、
（ｂ５）前記第１の重みベクトルと前記運動能力値とを用いて、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルを算出し、
（ｂ６）前記所定の時間内における新たな時区間と、前記新たな時区間に基づく新たな特徴とを決定し、
（ｂ７）前記センサ値を用いて、前記新たな時区間における前記新たな特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルの候補である特徴候補ベクトルを算出し、
（ｂ８）前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差に基づいて、前記勾配ベクトルに基づく所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを決定し、
（ｂ９）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを用いて、前記第１の重みベクトルを第２の重みベクトルに修正し、
（ｂ１０）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルに対応する特徴及び時区間、並びに、前記第２の重みベクトルを格納部に格納し、
（ｂ１１）さらに、ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値を取得し、
（ｂ１２）前記格納部に格納されている特徴及び時区間と、前記センサ値とを用いて、推定特徴ベクトルを算出し、
（ｂ１３）前記格納部に格納されている前記第２の重みベクトルと、前記推定特徴ベクトルとを用いて、運動能力値を推定する。
【００１１】
本開示の一態様に係る記録媒体は、プロセッサを備える機器に、処理を実行させるための制御プログラムを備えた記録媒体であって、前記記録媒体は不揮発性で、コンピュータ読み取り可能あり、前記処理は、
（ｂ１）ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値と、前記ユーザの運動能力値とを取得させ、
（ｂ２）前記センサ値における特徴量と、所定の時間内における時区間とを決定させ、
（ｂ３）前記センサ値を用いて、前記時区間における前記特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルを算出させ、
（ｂ４）前記特徴ベクトルと前記運動能力値とを用いて、運動能力値を推定するための第１の重みベクトルを取得させ、
（ｂ５）前記第１の重みベクトルと前記運動能力値とを用いて、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルを算出させ、
（ｂ６）前記所定の時間内における新たな時区間と、前記新たな時区間に基づく新たな特徴量とを決定させ、
（ｂ７）前記センサ値を用いて、前記新たな時区間における前記新たな特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルの候補である特徴候補ベクトルを算出させ、
（ｂ８）前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差に基づいて、前記勾配ベクトルに基づく所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを決定させ、
（ｂ９）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを用いて、前記第１の重みベクトルを第２の重みベクトルに修正させ、
（ｂ１０）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルに対応する特徴及び時区間、並びに、前記第２の重みベクトルを格納部に格納させる
ことを含む。
【００１２】
本開示の一態様に係る記録媒体は、プロセッサを備える機器に、処理を実行させるための制御プログラムを備えた記録媒体であって、前記記録媒体は不揮発性で、コンピュータ読み取り可能あり、前記処理は、
（ｂ１）ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値と、前記ユーザの運動能力値とを取得させ、
（ｂ２）前記センサ値における特徴量と、所定の時間内における時区間とを決定させ、
（ｂ３）前記センサ値を用いて、前記時区間における前記特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルを算出させ、
（ｂ４）前記特徴ベクトルと前記運動能力値とを用いて、運動能力値を推定するための第１の重みベクトルを取得させ、
（ｂ５）前記第１の重みベクトルと前記運動能力値とを用いて、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルを算出させ、
（ｂ６）前記所定の時間内における新たな時区間と、前記新たな時区間に基づく新たな特徴量とを決定させ、
（ｂ７）前記センサ値を用いて、前記新たな時区間において前記新たな特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルの候補である特徴候補ベクトルを算出させ、
（ｂ８）前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差に基づいて、前記勾配ベクトルに基づく所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを決定させ、
（ｂ９）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを用いて、前記第１の重みベクトルを第２の重みベクトルに修正させ、
（ｂ１０）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルに対応する特徴及び時区間、並びに、前記第２の重みベクトルを格納部に格納させ、
（ｂ１１）さらに、ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値を取得させ、
（ｂ１２）前記格納部に格納されている特徴及び時区間と、前記センサ値とを用いて、推定特徴ベクトルを算出させ、
（ｂ１３）前記格納部に格納されている前記第２の重みベクトルと、前記推定特徴ベクトルとを用いて、運動能力値を推定させる
ことを含む。
【００１３】
なお、これらの包括的または具体的な態様は、集積回路、またはコンピュータプログラムで実現されてもよく、装置、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、例えばＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性の記録媒体を含む。
【発明の効果】
【００１４】
本開示によれば、長時間のセンサデータから推定する運動機能の精度を向上することが、可能になる。本開示の一態様の付加的な恩恵及び有利な点は本明細書及び図面から明らかとなる。この恩恵及び／又は有利な点は、本明細書及び図面に開示した様々な態様及び特徴により個別に提供され得るものであり、その１以上を得るために全てが必要ではない。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、実施の形態に係る運動機能推定システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、図１の加速度センサ及び角速度センサを被験者へ装着する位置の例を示す図である。
【図３】図３は、右足に装着された加速度センサの歩行時における進行方向の計測加速度の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施の形態に係る運動機能推定システムにおける推定知識生成の動作の流れの一例を示すフローチャートである。
【図５】図５は、時区間と抽出する特徴の初期値との組み合わせの一例を示す図である。
【図６】図６は、平均歩行波形の算出方法の一例をイメージ化して示す図である。
【図７】図７は、更新された時区間と抽出する特徴との組み合わせの一例を示す図である。
【図８】図８は、実施の形態の推定知識の推定方法の一例の概念図である。
【図９】図９は、ニューラルネットワークを用いた実施の形態の推定知識の推定方法の一例の概念図である。
【図１０】図１０は、実施の形態に係る運動機能推定システムにおける運動機能推定の動作の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、被験者の膝伸展筋力の実測値と推定値との相関を示す図である。
【図１２】図１２は、実施の形態における運動能力値の推定方法と他の推定手法との間の推定精度を比較して示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本開示に関わる発明者ら、つまり、本発明者らは、「背景技術」で挙げた特許文献１及び非特許文献１に記載される技術を検討し、運動機能の推定精度を向上する技術を検討した。特許文献１の技術では、ユーザの運動機能の推定のために、ユーザに装着したセンサのセンサデータから抽出される特徴が、用いられる。しかしながら、特許文献１の技術では、抽出される特徴量が、計測データを十分に反映できていないため、運動機能の推定精度が低くなる。本発明者らは、センサデータから抽出される特徴が運動機能の推定精度に影響を与えることを見出し、有用な特徴を見出す技術を検討した。また、非特許文献１の技術には、機械学習を用いて特徴を生成する技術が記載されているが、機械学習は、入力データ自体が入力されるように構成され、計測時間が長いデータが入力されるようには構成されていない。本発明者らは、長い時間のセンサデータから運動機能の推定に有用な特徴を抽出することによって、長い時間のセンサデータからでも高い精度での運動機能推定を可能にするために、以下に記載されるような技術を見出した。
【００１７】
本開示の一態様に係る運動機能推定情報生成装置は、所定の時間において、ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つを計測するセンサと、第１の処理回路とを備え、前記第１の処理回路は、（ａ１）前記ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値と、前記ユーザの運動能力値とを取得し、（ａ２）前記センサ値における初期の特徴と、前記所定の時間内における時区間とを決定し、（ａ３）前記センサ値を用いて、前記時区間において前記初期の特徴に対応する特徴ベクトルを算出し、（ａ４）前記特徴ベクトルと前記運動能力値とを用いて、運動能力値を推定するための第１の重みベクトルを取得し、（ａ５）前記第１の重みベクトルと前記運動能力値とを用いて、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルを算出し、（ａ６）新たな特徴と、前記所定の時間内における新たな時区間とを決定し、（ａ７）前記センサ値を用いて、前記新たな時区間において前記新たな特徴に対応する特徴ベクトルの候補である特徴候補ベクトルを算出し、（ａ８）前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差に基づいて、前記勾配ベクトルに基づく所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを決定し、（ａ９）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを用いて、前記第１の重みベクトルを第２の重みベクトルに修正し、（ａ１０）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルに対応する特徴及び時区間、並びに、前記第２の重みベクトルを格納部に格納する。
【００１８】
上記態様によれば、特徴ベクトルが、より適切な特徴候補ベクトルに更新されると、更新後の特徴候補ベクトルを用いて、重みベクトルが、より適切な重みベクトルに更新される。このような重みベクトルは、運動能力値を推定するための推定知識を構成する。これにより、推定知識は、入力されるセンサ値に対して、最適な特徴ベクトル及び時区間を抽出し、抽出した特徴ベクトル及び時区間に基づいて運動能力値を出力することができる。従って、運動機能推定情報生成装置は、計測時間が長時間のセンサ値に対しても、最適な運動能力値を出力することができる。
【００１９】
本開示の一態様に係る運動機能推定情報生成装置において、前記重みベクトルは、ニューラルネットワークを構成し、前記ニューラルネットワークのノード間を重み付けしてもよい。上記態様によれば、機械学習の１つであるニューラルネットワークは、入力情報からの推定結果における正解に対する精度を高くすることできる。さらに、ニューラルネットワークは、入力情報の数量、つまり、入力ノードの数量が多くても、推定結果を得るための処理量を低く抑えることができる。
【００２０】
本開示の一態様に係る運動機能推定情報生成装置において、前記勾配ベクトルは、前記第１の重みベクトルを用いて推定される運動能力値の推定値と、取得された前記運動能力値との誤差を示す指標についての、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルであってもよい。上記態様によれば、勾配ベクトルは、特徴ベクトルの変化に対する上記誤差の変化の勾配を示す。例えば、上記誤差が小さくなるような勾配ベクトルの勾配の方向に特徴ベクトルから変化する特徴候補ベクトルを決定することによって、当該特徴候補ベクトルに基づく第２の重みベクトルは、第１の重みベクトルよりも高い精度の推定知識を形成することができる。
【００２１】
本開示の一態様に係る運動機能推定情報生成装置において、前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルは、前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差と、前記勾配ベクトルとの一致度に基づき決定されてもよい。上記態様によれば、所定の条件を満たす特徴候補ベクトルは、特徴候補ベクトルと特徴ベクトルとの差と勾配ベクトルとが相関するように決定される。上述のような方法による特徴候補ベクトルの決定は、容易に行うことが可能である。
【００２２】
本開示の一態様に係る運動機能推定システムは、前記運動機能推定情報生成装置と、第２の処理回路とを備え、前記第２の処理回路は、ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値を取得し、前記格納部に格納されている特徴及び時区間と、前記センサ値とを用いて、推定特徴ベクトルを算出し、前記格納部に格納されている前記第２の重みベクトルと、前記推定特徴ベクトルとを用いて、運動能力値を推定し、前記運動能力値を出力する。
【００２３】
上記態様によれば、運動機能推定システムは、運動機能推定情報生成装置の推定知識を用いて、入力されるセンサ値に対して、最適な運動能力値を出力することができる。
【００２４】
本開示の一態様に係る運動機能推定情報生成方法は、（ｂ１）ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値と、前記ユーザの運動能力値とを取得し、（ｂ２）前記センサ値における初期の特徴と、所定の時間内における時区間とを決定し、（ｂ３）前記センサ値を用いて、前記時区間において前記初期の特徴に対応する特徴ベクトルを算出し、（ｂ４）前記特徴ベクトルと前記運動能力値とを用いて、運動能力値を推定するための第１の重みベクトルを取得し、（ｂ５）前記第１の重みベクトルと前記運動能力値とを用いて、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルを算出し、（ｂ６）新たな特徴と、前記所定の時間内における新たな時区間とを決定し、（ｂ７）前記センサ値を用いて、前記新たな時区間において前記新たな特徴に対応する特徴ベクトルの候補である特徴候補ベクトルを算出し、（ｂ８）前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差に基づいて、前記勾配ベクトルに基づく所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを決定し、（ｂ９）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを用いて、前記第１の重みベクトルを第２の重みベクトルに修正する。
【００２５】
上記態様によれば、本開示の一態様に係る運動機能推定情報生成装置と同様の効果が得られる。
【００２６】
本開示の一態様に係る運動機能推定情報生成方法において、前記重みベクトルは、ニューラルネットワークを構成し、前記ニューラルネットワークのノード間を重み付けしてもよい。
【００２７】
本開示の一態様に係る運動機能推定情報生成方法において、前記勾配ベクトルは、前記第１の重みベクトルを用いて推定される運動能力値の推定値と、取得された前記運動能力値との誤差を示す指標についての、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルであってもよい。
【００２８】
本開示の一態様に係る運動機能推定情報生成方法において、前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルは、前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差と、前記勾配ベクトルとの一致度に基づき決定されてもよい。
【００２９】
本開示の一態様に係る運動機能推定方法は、（ｂ１）ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値と、前記ユーザの運動能力値とを取得し、（ｂ２）前記センサ値における初期の特徴量と、所定の時間内における時区間とを決定し、（ｂ３）前記センサ値を用いて、前記時区間において前記初期の特徴量に対応する特徴ベクトルを算出し、（ｂ４）前記特徴ベクトルと前記運動能力値とを用いて、運動能力値を推定するための第１の重みベクトルを取得し、（ｂ５）前記第１の重みベクトルと前記運動能力値とを用いて、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルを算出し、（ｂ６）新たな特徴量と、前記所定の時間内における新たな時区間とを決定し、（ｂ７）前記センサ値を用いて、前記新たな時区間において前記新たな特徴量に対応する特徴ベクトルの候補である特徴候補ベクトルを算出し、（ｂ８）前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差に基づいて、前記勾配ベクトルに基づく所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを決定し、（ｂ９）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを用いて、前記第１の重みベクトルを第２の重みベクトルに修正し、（ｂ１０）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルに対応する特徴量及び時区間、並びに、前記第２の重みベクトルを格納部に格納し、（ｂ１１）さらに、ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値を取得し、（ｂ１２）前記格納部に格納されている特徴量及び時区間と、前記センサ値とを用いて、推定特徴ベクトルを算出し、（ｂ１３）前記格納部に格納されている前記第２の重みベクトルと、前記推定特徴ベクトルとを用いて、運動能力値を推定する。
【００３０】
上記態様によれば、本開示の一態様に係る運動機能推定システムと同様の効果が得られる。
【００３１】
本開示の一態様に係る記録媒体は、プロセッサを備える機器に、処理を実行させるための制御プログラムを備えた記録媒体であって、前記記録媒体は不揮発性で、コンピュータ読み取り可能あり、前記処理は、（ｂ１）ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値と、前記ユーザの運動能力値とを取得させ、（ｂ２）前記センサ値における初期の特徴と、所定の時間内における時区間とを決定させ、（ｂ３）前記センサ値を用いて、前記時区間において前記初期の特徴に対応する特徴ベクトルを算出させ、（ｂ４）前記特徴ベクトルと前記運動能力値とを用いて、運動能力値を推定するための第１の重みベクトルを取得させ、（ｂ５）前記第１の重みベクトルと前記運動能力値とを用いて、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルを算出させ、（ｂ６）新たな特徴と、前記所定の時間内における新たな時区間とを決定させ、（ｂ７）前記センサ値を用いて、前記新たな時区間における前記新たな特徴に対応する特徴ベクトルの候補である特徴候補ベクトルを算出させ、（ｂ８）前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差に基づいて、前記勾配ベクトルに基づく所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを決定させ、（ｂ９）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを用いて、前記第１の重みベクトルを第２の重みベクトルに修正させ、（ｂ１０）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルに対応する特徴及び時区間、並びに、前記第２の重みベクトルを格納部に格納させることを含む。
【００３２】
上記態様によれば、本開示の一態様に係る運動機能推定情報生成装置と同様の効果が得られる。
【００３３】
本開示の一態様に係る記録媒体において、前記重みベクトルは、ニューラルネットワークを構成し、前記ニューラルネットワークのノード間を重み付けしてもよい。
【００３４】
本開示の一態様に係る記録媒体において、前記勾配ベクトルは、前記第１の重みベクトルを用いて推定される運動能力値の推定値と、取得された前記運動能力値との誤差を示す指標についての、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルであってもよい。
【００３５】
本開示の一態様に係る記録媒体において、前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルは、前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差と、前記勾配ベクトルとの一致度に基づき決定されてもよい。
【００３６】
本開示の一態様に係る記録媒体は、プロセッサを備える機器に、処理を実行させるための制御プログラムを備えた記録媒体であって、前記記録媒体は不揮発性で、コンピュータ読み取り可能あり、前記処理は、（ｂ１）ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値と、前記ユーザの運動能力値とを取得させ、（ｂ２）前記センサ値における初期の特徴と、所定の時間内における時区間とを決定させ、（ｂ３）前記センサ値を用いて、前記時区間において前記初期の特徴に対応する特徴ベクトルを算出させ、（ｂ４）前記特徴ベクトルと前記運動能力値とを用いて、運動能力値を推定するための第１の重みベクトルを取得させ、（ｂ５）前記第１の重みベクトルと前記運動能力値とを用いて、前記特徴ベクトルに関する勾配ベクトルを算出させ、（ｂ６）新たな特徴と、前記所定の時間内における新たな時区間とを決定させ、（ｂ７）前記センサ値を用いて、前記新たな時区間において前記新たな特徴に対応する特徴ベクトルの候補である特徴候補ベクトルを算出させ、（ｂ８）前記特徴候補ベクトルと前記特徴ベクトルとの差に基づいて、前記勾配ベクトルに基づく所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを決定させ、（ｂ９）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルを用いて、前記第１の重みベクトルを第２の重みベクトルに修正させ、（ｂ１０）前記所定の条件を満たす前記特徴候補ベクトルに対応する特徴及び時区間、並びに、前記第２の重みベクトルを格納部に格納させ、（ｂ１１）さらに、ユーザの加速度、心拍、体温、及び角速度から選択される少なくとも１つのセンサ値を取得させ、（ｂ１２）前記格納部に格納されている特徴及び時区間と、前記センサ値とを用いて、推定特徴ベクトルを算出させ、（ｂ１３）前記格納部に格納されている前記第２の重みベクトルと、前記推定特徴ベクトルとを用いて、運動能力値を推定させることを含む。
【００３７】
上記態様によれば、本開示の一態様に係る運動機能推定システムと同様の効果が得られる。
【００３８】
以下、実施の形態に係る運動機能推定システム等を、図面を参照しながら説明する。なお、以下で説明される実施の形態は、包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ（工程）、並びにステップの順序等は、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また、以下の実施の形態の説明において、略平行、略直交のような「略」を伴った表現が、用いられる場合がある。例えば、略平行とは、完全に平行であることを意味するだけでなく、実質的に平行である、すなわち、例えば数％程度の差異を含むことも意味する。他の「略」を伴った表現についても同様である。
【００３９】
［実施の形態］
［１．実施の形態に係る運動機能推定システムの構成］
まず、図１を参照して、実施の形態に係る運動機能推定システム１０００の構成を説明する。なお、図１は、実施の形態に係る運動機能推定システム１０００の構成を示すブロック図である。運動機能推定システム１０００は、ユーザに装着したセンサの計測結果から、ユーザの運動機能の状態、例えば、運動能力値を推定する。なお、本明細書では、ユーザを、被験者と呼ぶことがある。
【００４０】
図１に示すように、運動機能推定システム１０００は、推定情報生成装置１００と、第一格納部２００と、第二格納部２１０と、推定装置３００と、センサ４００と、表示部５００とを備える。運動機能推定システム１０００は、１つの装置で構成されてもよく、複数の装置で構成されてもよい。運動機能推定システム１０００は、その全て又は一部が何らかの装置に組み込まれ、当該装置の一部を構成してもよい。なお、推定情報生成装置１００、第一格納部２００、第二格納部２１０及び推定装置３００のうちの少なくとも推定情報生成装置１００は、運動機能推定装置を形成してもよい。
【００４１】
推定情報生成装置１００は、センサ４００の計測結果からユーザの運動機能を示す能力値を推定するための推定知識を構築する。例えば、推定情報生成装置１００は、機械学習を用いる推定知識を構築する。本実施の形態では、推定情報生成装置１００は、所定の時間のユーザの行動センサ値からユーザの運動機能を推定するための推定知識として、推定に使用する時区間及び算出すべき特徴を抽出し、算出された特徴と運動能力値との関係を算出する。なお、ユーザの行動センサ値は、ユーザに装着されたセンサ４００の計測結果を含む。例えば、行動センサ値は、計測時刻と対応つけられた計測値を含んでもよい。推定情報生成装置１００は、データ取得部１１０と、初期特徴決定部１２０と、初期特徴算出部１３０と、重み調整部１４０と、特徴勾配算出部１５０と、特徴候補算出部１６０と、特徴探索部１７０と、判定部１８０と、推定知識出力部１９０とを有する。
【００４２】
推定装置３００は、推定情報生成装置１００が構築した推定知識を用いて、センサ４００を用いて取得する行動センサ値から、ユーザの運動機能を推定する。推定装置３００は、センサ値取得部３１０と、特徴取得部３２０と、特徴量算出部３３０と、推定知識取得部３４０と、運動機能推定部３５０と、出力部３６０とを有する。
【００４３】
推定情報生成装置１００及び推定装置３００は、上述したそれぞれの構成要素を含む回路又は集積回路等のハードウエアで構成されてもよく、コンピュータ上で実行されるプログラム等のソフトウエアで実現されてもよい。例えば、上記構成要素は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等からなるコンピュータシステム（図示せず）により構成されてもよい。上記構成要素の一部又は全部の機能は、ＣＰＵがＲＡＭを作業用のメモリとして用いてＲＯＭに記録されたプログラムを実行することによって達成されてもよい。プログラムは、アプリケーションとして、インターネット等の通信網を介した通信、モバイル通信規格による通信等で提供されるものであってもよい。
【００４４】
このような推定情報生成装置１００及び推定装置３００は、１つの構成要素を構成してもよく、別々の構成要素を構成してもよい。推定情報生成装置１００及び推定装置３００は、例えば、コンピュータ装置、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＣＰＵ、プロセッサ、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）などの回路、ＩＣカード（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ  Ｃａｒｄ）又は単体のモジュール等であってもよい。
【００４５】
推定情報生成装置１００及び推定装置３００は、センサ４００と共に、図２に示すバンド４００ａに配置され、表示部５００又は表示部５００を備える装置等と、有線通信又は無線通信してもよい。又は、推定情報生成装置１００及び推定装置３００は、センサ４００から離れた位置に配置され、センサ４００と有線通信又は無線通信してもよい。この場合、推定情報生成装置１００及び推定装置３００は、単独でモジュールを構成してもよく、コンピュータ装置等の他の装置に組み込まれてもよい。上記有線通信には、既存のいかなる有線通信が適用されてもよい。上記無線通信には、既存のいかなる無線通信が適用されてもよい。例えば、上記無線通信には、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）などの無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）が適用されてもよく、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）等の近距離無線通信が適用されてもよい。
【００４６】
（センサ４００）
センサ４００は、ユーザに取り付けられ、その計測結果として、ユーザの行動値を取得し出力する。行動値の例は、ユーザの日常動作中、又は運動テストの一例である６分間歩行テスト中における加速度、心拍、体温及び角速度等のパラメータから選択される少なくとも１つのパラメータの値である。なお、６分間歩行テスト（６−ｍｉｎｕｔｅ  ｗａｌｋ  ｔｅｓｔ：６ＭＷＴ）は、一定の速度で歩く定量負荷試験である。具体的には、ユーザである被験者が６分間できるだけ速く歩き、その結果得られる歩行距離に基づき、被験者の運動耐容能が評価される。
【００４７】
センサ４００は、計測結果として、ユーザのＩＤと、ユーザの行動値とを対応付けて出力するように構成されてもよい。例えば、センサ４００は、入力部を有し、ユーザが入力部に入力したユーザＩＤを取得するように構成されてもよい。例えば、入力部は、タッチパネル、又は、文字及び／若しくは数字のキーであってもよい。センサ４００は、有線又は無線により、推定情報生成装置１００及び推定装置３００と通信するように構成され、センサ４００の計測値（以下、センサ値とも呼ぶ）をこれらに送信してもよい。上記有線通信には、既存のいかなる有線通信が適用されてもよい。上記無線通信には、既存のいかなる無線通信が適用されてもよい。例えば、上記無線通信には、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）などの無線ＬＡＮが適用されてもよく、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）等の近距離無線通信が適用されてもよい。
【００４８】
本実施の形態では、センサ４００は、加速度センサ４０１と、心拍センサ４０２と、温度センサ４０３と、角速度センサ４０４とを含む。しかしながら、センサ４００は、加速度センサ４０１、心拍センサ４０２、温度センサ４０３及び角速度センサ４０４のいくつかを含んでもよく、ユーザ及びその周囲の状況を検出するための湿度センサ、気圧センサ等の他のセンサを含んでもよい。
【００４９】
加速度センサ４０１は、ユーザの身体の計測対象とする部分に取り付けられ、計測対象部分の加速度を計測する。加速度センサ４０１は、一方向の加速度を計測する一軸加速度センサであってもよく、直交する二方向の加速度を計測する二軸加速度センサであってもよく、直交する三方向の加速度を計測する三軸加速度センサであってもよい。二軸以上の加速度センサは、加速センサの配置方向に関係なく、所望の方向の加速度を検出することができる。複数の一軸加速度センサを用いて、二軸以上の加速度を検出してもよい。限定するものではないが、本実施の形態では、加速度センサ４０１は、例えば、ユーザの足に取り付けられ、ユーザの進行方向における、足の加速度を計測する。より具体的には、加速度センサ４０１は、日常生活中、又は運動テスト中のユーザの足の加速度を計測する。ここでの運動は、歩行又は走行を含む。ユーザの進行方向は、ユーザの歩行方向又は走行方向と同様の方向である。本実施の形態では、加速度センサ４０１の計測値である加速度センサ値の具体的な例は、左足首、右足首及び腰における三軸の加速度である。
【００５０】
加速度センサ４０１は、運動中のユーザの足（ｆｏｏｔ）又は腰に装着される。より具体的には、加速度センサ４０１は、ユーザの足首付近の位置に配置される。ユーザの足首付近の位置は、足首、足の甲及び足の裏を含み得る。例えば、図２は、ユーザに装着される加速度センサ４０１の位置の例を示す。このように、加速度センサ４０１は、ユーザの少なくとも一方の足首に装着される。例えば、加速度センサ４０１は、ユーザの足首に巻き付けて装着されるバンド４００ａに配置される。又は、加速度センサ４０１は、ユーザの靴の内部に配置されてもよい。
【００５１】
例えば、図３を参照すると、加速度センサ４０１を用いて、運動中のユーザの足の加速度を計測した結果の例が、グラフで示されている。なお、図３は、運動テストでの歩行時における加速度センサ４０１の進行方向の計測結果の一例を示し、具体的には、運動テストの１つである６分間歩行テストにおける一部の時間区間の加速度センサ４０１の計測結果の一例を示す。具体的には、図３は、６秒間の期間にわたる加速度の計測データである。図３の縦軸は、加速度（単位：ｍＧ）であり、横軸は、時間（単位：ｓｅｃ［秒］）である。なお、１Ｇ＝９．８０６６５ｍ／ｓ２である。図３に示すグラフにおいて、ユーザの進行方向前方への加速度が正の値となる。
【００５２】
心拍センサ４０２は、ユーザの心拍を計測する。心拍センサ４０２、日常生活中又は運動テスト中のユーザの心拍を計測する。心拍センサ４０２は、例えば、ユーザの手首、足首、又は胸に配置される。
【００５３】
温度センサ４０３は、ユーザの体温を計測する。温度センサ４０３は、日常生活中又は運動テスト中のユーザの体温を計測する。温度センサ４０３は、加速度センサ４０１又は心拍センサ４０２と同様の場所に配置されてもよく、別の場所に配置されてもよい。
【００５４】
角速度センサ４０４は、ユーザの角速度を計測する。角速度センサ４０４は、日常生活中又は運動テスト中のユーザの角速度を計測する。角速度センサ４０４は、加速度センサ４０１と同様の位置で一緒に配置されてもよく、別の場所に配置されてもよい。このような角速度センサの角速度センサ値の具体的な例は、左足首、右足首、及び腰における三軸の角速度である。
【００５５】
（推定情報生成装置１００）
データ取得部１１０は、所定の時間の行動センサ値と運動能力値とがセットになった学習データを１つ以上取得する。上記行動センサ値は、センサ４００等によって所定の時間にわたって計測される計測結果を含む。具体的には、行動センサ値は、計測時刻と対応つけられた計測値を含む。計測時刻と計測値との対応付けは、例えば、計測値が取得される際に、センサ４００によって行われてもよく、データ取得部１１０によって行われてもよく、推定情報生成装置１００におけるデータ取得部１１０の他の構成要素によって行われもよい。計測値は、センサ４００を介して直接取得された計測値であってもよく、第一格納部２００等の記憶手段に格納された計測値であってもよい。
【００５６】
運動能力値は、筋力、持久力、バランス能力等に関する能力値であり、行動センサ値に対応する運動の能力値である。例えば、運動能力値は、後述する筋力値、最大酸素摂取量、バランス能力値等で例示される。行動センサ値及び運動能力値は、推定情報生成装置１００の推定知識の構築のために、予め用意されてもよい。行動センサ値及び運動能力値は、ある特定のユーザに関する特定の情報であってもよく、不特定多数のユーザに関する汎用的な情報であってもよい。行動センサ値及び運動能力値の組み合わせは、運動テスト等を行うことによって、ユーザからセンサ４００を通じて取得される行動センサ値と、種々の装置を用いてユーザから検出される運動能力値との組み合わせであってもよい。つまり、行動センサ値及び運動能力値はいずれも、推定値ではなく実際に計測された計測値であってもよい。データ取得部１１０は、推定情報生成装置１００における学習用データとして、行動センサ値及び運動能力値のセットを取得する。
【００５７】
初期特徴決定部１２０は、データ取得部１１０で取得した行動センサ値のうちから、学習用の運動能力の推定に使用する時区間である特定時区間と、特定時区間において抽出する特徴とを決定する。具体的には、初期特徴決定部１２０は、特定時区間において抽出する特徴を決定し、当該特徴を数値化した特徴量を算出する。そして、初期特徴決定部１２０は、算出した特徴量を、抽出した特徴である抽出特徴における特徴量の初期値とする。なお、行動センサ値の計測期間である所定の時間は、複数の時間区間に分割され、これら分割された時間区間を、時区間と呼ぶ。また、特徴は、センサ４００の計測パラメータに関する特徴である。特徴は、例えば、パラメータの計測値の平均値、分散値、エントロピー、相関係数、ＰＣＡ（主成分分析、Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）、及びＲＢＭ（Ｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄ  Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ）等の指標に関するものであってもよい。そして、特徴量は、上記の指標を用いて、時区間内のパラメータの計測値から算出される数値であってもよい。初期特徴決定部１２０は、複数の特徴の特徴量を算出してもよい。
【００５８】
例えば、抽出する特徴が、加速度の特徴つまり上記指標の場合、初期特徴決定部１２０は、予め設定された方法で、特定時区間及び加速度の抽出特徴を決定し、特定時区間の加速度の計測値から、加速度の抽出特徴の特徴量を算出し、算出した特徴量を特徴量の初期値としてもよい。又は、初期特徴決定部１２０は、特定時区間及び加速度の抽出特徴を任意に決定し、特定時区間の加速度の計測値から、加速度の抽出特徴の特徴量を算出し、算出した特徴量を特徴量の初期値としてもよい。又は、初期特徴決定部１２０は、予め設定された特定時区間及び抽出特徴の特徴量の初期値を用いてもよい。時区間は、時区間内で特徴量が、２つ以上の異なる挙動を示さないような長さであることが好ましい。例えば、時区間は、時区間内で２つ以上の行動を示す計測値が含まれないような長さであることが好ましく、言い換えれば、時区間内での計測値の傾向が変化しないような長さであることが好ましい。後述するように、時区間の長さは、例えば、数秒又は数十秒であってよく、具体的には、１秒、５秒、１０秒、１５秒、２０秒、２５秒、３０秒等であってもよい。
【００５９】
初期特徴算出部１３０は、データ取得部１１０で取得した行動センサ値から、初期特徴決定部１２０で決定された特定時区間及び抽出特徴の特徴量に対応する特徴ベクトルを算出する。具体的には、初期特徴算出部１３０が算出する特徴ベクトルは、特定時区間内に含まれる行動センサ値の計測値から算出された抽出特徴の特徴量を、要素として含む。特徴ベクトルは、複数の抽出特徴それぞれの特徴量を、複数の要素として含むこともある。
【００６０】
重み調整部１４０は、初期特徴算出部１３０で算出した特徴ベクトルと重みベクトルとを含む推定式によって、データ取得部１１０で取得した運動能力値を推定できるよう、重みベクトルを調整する。重みベクトルは、特徴ベクトルの各要素に重み付けをするベクトルである。特徴ベクトルから運動能力値を推定する上記推定式において、重みベクトルは、推定計算の過程で、特徴ベクトルの各要素に重み付けをし、それにより、適切な結果である運動能力値が得られるようにする。
【００６１】
特徴勾配算出部１５０は、データ取得部１１０で取得した運動能力値、初期特徴算出部１３０で算出した特徴ベクトル、及び、重み調整部１４０で算出した重みベクトルから、特徴ベクトルに関する勾配を求める。特徴ベクトルに関する勾配は、例えば、特徴ベクトルに対する、推定式の誤差に関する要素の勾配であってもよい。また、上記勾配は、ベクトルであり、以下において、特徴勾配ベクトルとも呼ぶ。特徴勾配ベクトルに関する詳細は、後述するが、特徴勾配ベクトルは、例えば、推定式の誤差を特徴ベクトルで偏微分したものであってよい。
【００６２】
特徴候補算出部１６０は、現在の特徴ベクトルを算出したときの時区間つまり特定時区間とは異なる時区間を、新たな時区間の候補として決定する。例えば、特徴候補算出部１６０は、候補として、複数の新たな時区間を決定する。新たな時区間は、現在の特徴ベクトルに対応する時区間である特定時区間と異なる時区間であれば、行動センサ値の計測期間内で任意に選択されてもよい。特徴候補算出部１６０は、現在の特徴ベクトルに含まれる特徴量に対応する特徴に対して、特定時区間とは異なる新たな時区間を決定し、決定した時区間に含まれる計測値を用いて、上記特徴の特徴量を算出する。そして、特徴候補算出部１６０は、算出した特徴量を要素として含む特徴候補ベクトルを算出する。特徴候補ベクトルの数量は、候補として決定された時区間の数量と同じである。特徴候補ベクトルの詳細は、後述する。
【００６３】
特徴探索部１７０は、特徴候補算出部１６０で算出された複数の特徴候補ベクトルから、特徴候補ベクトルと現在の特徴ベクトルとの差が、特徴勾配ベクトルに対して最も一致度が高い特徴候補ベクトルを探索する。具体的には、特徴探索部１７０は、特徴候補ベクトルと現在の特徴ベクトルとの差のベクトルの要素の符号が、特徴勾配ベクトルの要素の符号と最もよく一致する特徴候補ベクトルを探索する。なお、後述するように、本実施の形態では、上記差は、現在の特徴ベクトルから特徴候補ベクトルを減算した差であるが、これに限定されない。
【００６４】
判定部１８０は、特徴探索部１７０による特徴候補ベクトルの探索結果に基づき、学習の終了を判定する。具体的には、特徴探索部１７０による探索で特徴候補ベクトルが抽出された場合、判定部１８０は、抽出された特徴候補ベクトルを新たな特徴ベクトルとして、重みベクトル等の学習つまり調整を継続する。判定部１８０は、探索で特徴候補ベクトルが抽出されなかった場合、学習を終了し、既存の重みベクトル等の既存の情報を、運動能力値の推定知識の適切な構成要素に決定する。なお、重み調整部１４０、特徴勾配算出部１５０、特徴候補算出部１６０、特徴探索部１７０及び判定部１８０は、運動能力値の推定知識に機械学習をさせる学習部を構成し、具体的には、運動能力値の推定知識に推定処理の重み付けを学習させる。
【００６５】
推定知識出力部１９０は、特徴探索部１７０で求められた特徴候補ベクトルに対応する新たな時区間と、特徴候補ベクトルに含まれる特徴量に対応する特徴とを組み合わせて第一格納部２００に格納し、重み調整部１４０で算出された重みベクトルを第二格納部２１０に格納する。
【００６６】
（第一格納部２００及び第二格納部２１０）
第一格納部２００及び第二格納部２１０は、種々の情報を格納すること、及び、格納した情報を取り出すことが可能であるように構成されている。具体的には、第一格納部２００は、行動センサ値から抽出されるべき時区間及び特徴の組み合わせ等の情報を格納する。第一格納部２００は、行動センサ値を格納してもよい。この場合、第一格納部２００は、行動センサ値の計測値のみを格納してもよく、行動センサ値の計測値及び計測時刻を対応付けて格納してもよい。第二格納部２１０は、推定知識を構成する重みベクトル等の推定知識の構築情報を格納する。第一格納部２００及び第二格納部２１０は、例えば、ハードディスク又は半導体メモリで構成されてよい。第一格納部２００及び第二格納部２１０は、別個の構成要素を構成してもよく、一緒に１つの構成要素を構成してもよい。
【００６７】
（推定装置３００）
推定装置３００は、推定情報生成装置１００で生成された推定知識を用いて、入力された行動センサ値から運動能力値を推定する。例えば、推定装置３００は、運動するユーザに対するセンサ４００の計測結果が入力されることによって、入力されたパラメータに対応する運動の運動能力値を推定する。
【００６８】
センサ値取得部３１０は、ユーザの体の所定の１つ以上の場所に装着されたセンサ４００から、所定の時間にわたる計測結果を含む行動センサ値を取得する。
【００６９】
特徴取得部３２０は、行動センサ値中から運動機能推定に使用する特徴を抽出するために、第一格納部２００から、行動センサ値から抽出されるべき時区間及び特徴の組み合わせを取得する。上述したように、上記組み合わせは、推定情報生成装置１００で算出された、運動機能推定に有効な時区間及び特徴の組み合わせである。具体的には、推定知識出力部１９０が第一格納部２００に格納した、特徴候補ベクトルに対応する時区間と、特徴候補ベクトルに含まれる特徴量に対応する特徴との組み合わせである。
【００７０】
特徴量算出部３３０は、センサ値取得部３１０で取得された行動センサ値から、特徴取得部３２０で取得された時区間及び特徴に対応する特徴ベクトルを算出する。具体的には、特徴量算出部３３０は、行動センサ値内の時区間のうちから、取得された時区間に対応する時区間を抽出する。さらに、特徴量算出部３３０は、抽出した時区間に含まれる計測値を用いて、取得された特徴の特徴量を算出する。例えば、取得された時区間に対応する特徴が複数ある場合、特徴量算出部３３０は、複数の特徴量を算出する。そして、特徴量算出部３３０は、抽出した時区間及び算出した特徴量を使用して、特徴ベクトルを算出する。
【００７１】
推定知識取得部３４０は、第二格納部２１０から、特徴ベクトルから運動能力値を推定するための推定知識として重みベクトルを取得する。
【００７２】
運動機能推定部３５０は、特徴量算出部３３０で算出された特徴ベクトルと推定知識取得部３４０で取得された重みベクトルとを用いて、運動能力値を推定する。例えば、運動機能推定部３５０は、重み調整部１４０が重みベクトルの調整に使用した推定式に従って、重みベクトル及び特徴ベクトルを用いて、ユーザの運動能力値を推定する。
【００７３】
出力部３６０は、運動機能推定部３５０で推定された運動能力値を出力する。出力部３６０は、運動能力値を、表示部５００に出力してもよく、運動機能推定システム１０００とは異なる外部の装置に出力してもよい。
【００７４】
（表示部５００）
表示部５００は、報知部とも呼ばれ、推定装置３００から入力される種々の情報を、視覚的及び／又は聴覚的に出力する。具体的には、表示部５００は、推定装置３００で推定された運動能力値を報知する。表示部５００の例は、ディスプレイ又はスピーカである。例えば、表示部５００は、液晶パネル、有機又は無機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）等の表示パネルを備えるディスプレイ、スピーカ又はこれらの組み合わせであってもよい。表示部５００は、運動機能推定システム１０００を搭載するコンピュータ装置の一部であってもよく、運動機能推定システム１０００を搭載しないコンピュータ装置等の装置の一部であってもよく、単独の装置であってもよい。表示部５００は、スマートフォン、スマートウォッチ、タブレット等のユーザの携帯端末の一部であってもよい。又は、表示部５００は、センサ４００と共に、図２に示すバンド４００ａに配置されてもよい。
【００７５】
［２．実施の形態に係る運動機能推定システムの動作］
次に、実施の形態に係る運動機能推定システム１０００の動作を説明する。具体的には、推定情報生成装置１００の動作及び推定装置３００の動作を中心に説明する。
【００７６】
［２−１．推定情報生成装置による推定情報作成の処理動作］
図４を参照して、推定情報生成装置１００による推定情報作成の処理動作を説明する。なお、図４は、実施の形態に係る運動機能推定システム１０００における推定情報生成の動作の流れの一例を示すフローチャートである。
【００７７】
（ステップＳ１０）
データ取得部１１０は、ユーザの運動能力値と、ユーザの行動センサ値とを取得する。なお、ユーザの行動センサ値は、ユーザに装着されたセンサ４００が計測した計測値と、その計測値に対応する計測時刻、すなわち、計測値を計測した時刻とを含む。本実施の形態では、取得される運動能力値及び行動センサ値は、推定された情報ではなく、ユーザから実際に計測された情報である。行動センサ値は、所定時間にわたるデータを有する。行動センサ値は、上述したように、データとデータの計測時刻とが対応付けられた情報である。データの一例は、図３に示すように、一定時間の加速度値を含む。ユーザの運動能力値は、例えば、下肢筋力値などの筋力値、最大酸素摂取量、及びバランス能力値等である。
【００７８】
下肢筋力値とは、例えば、膝の伸展筋力の平均値である。例えば、下肢筋力値は、膝関節の屈曲及び伸展の角速度を一定の速度に制御して、その時に発揮された筋力つまり関節トルクを計測する等速性筋力測定方法等を用いて、計測可能である。バランス能力とは、例えば、重力下において、ユーザが平衡を維持する能力である。より具体的には、バランス能力は、ユーザが身体の重心を支持基底面内に維持することにより、平衡を維持する能力である。又は、バランス能力は、身体の重心が支持基底面内からずれた場合に、身体の重心を支持基底面内に戻すことにより、平衡を維持する能力である。バランス能力値は、腕を前方に伸ばすことができる最大距離を計測するファンクショナル・リーチ法、開眼状態又は閉眼状態で片足立ちを継続できる時間を計測する開眼又は閉眼片脚立ち時間法等を用いて、計測可能である。最大酸素摂取量は、持久力を示す指標の一例である。最大酸素摂取量は、トレッドミル又は自転車エルゴメータを用いて段階的に負荷を上げていくときの被験者の呼吸量、酸素消費量及び二酸化炭素排出量を計測することによって、検出可能である。
【００７９】
例えば、データ取得部１１０は、データベースに記録されているユーザの行動センサ値及びユーザの運動能力値を取得してもよい。データベースには、例えば、ユーザＩＤ、行動センサ値及び運動能力値が組み合わされて記録されていてよい。又は、データ取得部１１０は、センサ４００から行動センサ値を取得し、データベースから運動能力値を取得してもよい。データ取得部１１０は、行動センサ値に対応付けられたユーザＩＤを参照して、データベースに記録されている運動能力値を取得してもよい。
【００８０】
言い換えると、データ取得部１１０は、運動機能推定知識生成のための学習用データとして、センサ４００で計測された所定の時間の行動センサ値と、運動能力値とがセットになった複数のデータを取得する。なお、行動センサ値及び運動能力値は、特定のユーザの計測値で構成されてもよく、不特定多数のユーザの計測値で構成されてもよい。特定のユーザの計測値で構成された行動センサ値及び運動能力値を用いることによって、特定のユーザに特化した推定知識が得られ、不特定多数のユーザの計測値で構成された行動センサ値及び運動能力値を用いることによって、汎用的な推定知識が得られる。
【００８１】
（ステップＳ２０）
初期特徴決定部１２０は、行動センサ値に基づいて、例えば、行動センサ値に含まれる計測値のパラメータに基づいて、抽出する複数の特徴を決定し、さらに、当該特徴の特徴量を算出する時区間を決定する。例えば、初期特徴決定部１２０は、特徴決定データベースを有し、特徴決定データベースに複数の選択基準データを記録している。なお、特徴決定データベースは、第一格納部２００が格納してもよい。
【００８２】
例えば、１つの選択基準データは、計測値の１つのパラメータと、当該パラメータに有効な特徴と、当該特徴の特徴量を算出するのに有効な時区間とを、情報として含み得る。１つの選択基準データは、パラメータと、パラメータに有効な特徴と、当該特徴の特徴量を算出する時区間とが対応付けられたデータであってもよい。１つの選択基準データは、パラメータに有効な特徴と、当該特徴の特徴量を算出する時区間とをそれぞれ独立して含むデータであってよい。１つの選択基準データにおいて、１つのパラメータに対して、複数の特徴が対応付けられていてもよい。１つの特徴に対して、複数の時区間が対応付けられていてもよい。選択基準データは、計測値のパラメータと、当該パラメータの特徴を表現するのに有効な１つ以上の特徴と、各特徴の特徴量を算出するのに有効な時区間とを、対応付けて含んでいる。
【００８３】
初期特徴決定部１２０は、特徴決定データベースに記録される複数の選択基準データを参照して、計測値のパラメータに有効な特徴と当該特徴の特徴量を算出する時区間とを決定する。初期特徴決定部１２０が決定する時区間が、初期の時区間であり、初期特徴決定部１２０が当該時区間内で算出する特徴の特徴量が、特徴量の初期値である。又は、初期特徴決定部１２０は、予め定められた時区間内において、ランダムに時区間と特徴とを決定してもよい。
【００８４】
初期特徴決定部１２０は、１つの選択基準データが複数の特徴を含む場合、複数の特徴の中から少なくとも２つの特徴をランダムに選択し、選択した特徴を抽出特徴に決定する。特徴の例は、平均値、分散値、エントロピー、相関係数、ＰＣＡ（主成分分析、Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）、及びＲＢＭ（Ｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄ  Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ）等である。初期特徴決定部１２０は、決定した特徴に有効な時区間、及び、当該時区間の計測値で算出される特徴の特徴量をそれぞれ、時区間及び特徴量の初期値とし、このような初期値を、決定した特徴の数だけ用意する。
【００８５】
図５を参照すると、選択基準データに従って、初期特徴決定部１２０が決定する特徴及び時区間の一例が示されている。図５は、ＰＣＡを用いる場合に抽出される特徴及び時区間の例を示す。本例では、選択基準データにおいて、行動センサ値に含まれる計測値のパラメータに対応する特徴が、「行動センサ値をＰＣＡの主成分ベクトルで表現した時の主成分の係数」であり、特徴である主成分の係数に有効な時区間が、「０秒〜３０秒までの時区間」である。本例では、１つの行動センサ値に対してＰＣＡによる解析を行うことによって、第１主成分〜第３２主成分の係数による３２個の特徴が抽出される。そして、各主成分の係数の値が、特徴量である。初期特徴決定部１２０は、ステップＳ１０で取得された複数の行動センサ値それぞれから、３２個の特徴及びその特徴量を抽出する。３２個の特徴には、特徴番号ｎ（１≦ｎ≦３２）が順に付されている。
【００８６】
本例では、行動センサ値は、６分間の計測値を含む。初期特徴決定部１２０は、行動センサ値の計測期間である６分間において、特徴番号ｎの特徴それぞれについて、その時区間（本例では時区間の長さが３０秒間）の開始時刻ｔｎと、ＰＣＡの主成分番号ｋｎの主成分の係数とを決定する。主成分番号ｋｎは、図５において主成分の序数である。本例では、初期特徴決定部１２０は、開始時刻ｔｎ＝０とし、番号ｋｎ＝ｎと決定している。このとき、特徴番号１〜３２の特徴はそれぞれ、対応する時区間における０秒〜３０秒までの行動センサ値をＰＣＡの主成分ベクトルで表現した時の、第１主成分〜第３２主成分の係数である。なお、初期特徴決定部１２０は、開始時刻ｔｎ及び番号ｋｎの決定を、任意に行ってもよい。
【００８７】
ＰＣＡでは、ある時区間の行動センサ値をＶＡとし、同一の主成分番号の主成分要素を含む主成分ベクトルをそれぞれＶＰ１〜ＶＰ３２とした時、ＶＡ＝ＶＰ１・Ｃ１＋ＶＰ２・Ｃ２＋・・・＋ＶＰ３２・Ｃ３２で表される。ここで、Ｃ１〜Ｃ３２はそれぞれ、同一の主成分番号の主成分の係数を表す。係数Ｃ１〜Ｃ３２によって行動センサ値の特徴を表すことができる。
【００８８】
図６を参照すると、選択基準データに従って、特徴量の抽出する手順の別の一例が示されている。この例は、平均値を特徴として用いる場合に算出される特徴量及び時区間の一例を示す。本例では、選択基準データは、行動センサ値に含まれる計測値のパラメータに対応する特徴として、「行動センサ値の正規化及び加算平均」を含む。この特徴は、０秒〜６秒までの時区間の行動センサ値を分割し、分割後の各行動センサ値を正規化し加算平均した算出結果である。そして、当該特徴に有効な時区間は、歩行の１周期の時間である約６／７秒である。
【００８９】
図６は、図３と同様に、歩行時の６秒間の加速度のデータを含む。図６は、６秒間の加速度波形から、特徴として加速度の平均歩行波形を算出する方法の一例をイメージ化して示す。図６の例では、初期特徴決定部１２０は、全体の時区間（６秒間）から歩行の１周期分の時区間毎（約６／７秒毎）に、７つの加速度値を抽出する。約６／７秒間の加速度度値がそれぞれ、抽出される。このような加速度値は、１歩の歩行を表す歩行波形を形成する。初期特徴決定部１２０は、７つの歩行波形それぞれを正規化し、正規化した７つの歩行波形を加算平均して、特徴量を算出する際の入力となる平均加速度を算出する。
【００９０】
（ステップＳ３０）
次いで、初期特徴算出部１３０は、ステップＳ２０にて行動センサ値を用いて決定された、複数の特徴の特徴量を用いて、特徴ベクトルを算出する。なお、ステップＳ２０にて決定した複数の特徴の特徴量を初期特徴量と呼ぶ。特徴ベクトルは、複数の初期特徴量を要素として含む。例えば、図５の例の場合、特徴ベクトルＶＸは、係数ベクトルＶＣである。係数ベクトルＶＣは（Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃ３２）であってもよい。
【００９１】
（ステップＳ４０）
さらに、重み調整部１４０は、算出された特徴ベクトルを用いて、ステップＳ１０で取得された運動能力値を推定するための重みベクトルを算出及び調整する。
【００９２】
ここで、運動能力値ｙは、特徴ベクトルＶＸと、特徴ベクトルＶＸに対応する重みベクトルＶＷとを含む推定式ｆ（ＶＸ，ＶＷ）によって推定される。具体的な推定方法には、線形回帰、ニューラルネットワーク、ロジスティック回帰など、特徴ベクトルと重みベクトルとから正解値を推定する公知の学習方法が用いられる。
【００９３】
重みベクトルは、運動能力値の推定誤差の２乗を表す誤差関数Ｅ＝（ｙ−ｆ（ＶＸ，ＶＷ））２をもとに、誤差関数の重みの勾配を用いて、ＶＷ’＝ＶＷ−ａ・∂Ｅ／∂ＶＷによって調整することができる。ＶＷは、調整前の重みベクトル、ＶＷ’は、調整後の重みベクトルを示す。∂Ｅ／∂ＶＷは、誤差関数を重みベクトルで偏微分したものであり、誤差関数の重み勾配を示す。ａは定数を表す。つまり、重み調整部１４０は、特徴ベクトルＶＸと重みベクトルＶＷとを用いて推定式によって推定した運動能力値が、ステップＳ１０で取得された運動能力値に対して誤差を有する場合、この誤差の誤差関数を用いて、重みベクトルＶＷを調整する。ここで、誤差関数Ｅは、重みベクトルを用いて推定される運動能力値の推定値と取得された運動能力値との誤差を示す指標の一例である。
【００９４】
（ステップＳ５０）
特徴勾配算出部１５０は、ステップＳ１０で取得された運動能力値、ステップＳ３０で算出された特徴ベクトルＶＸ、及び、ステップＳ４０で調整された重みベクトルＶＷ’を用いて、特徴ベクトルに関する誤差関数Ｅの勾配∂Ｅ／∂ＶＸ（特徴勾配ベクトルとも呼ぶ）を算出する。なお、勾配∂Ｅ／∂ＶＸにおいて、ＶＸは、特徴ベクトルである。また、勾配∂Ｅ／∂ＶＸは、重みベクトルを用いて推定される運動能力値の推定値と取得された運動能力値との誤差を示す指標についての、特徴ベクトルに関する勾配ベクトルの一例である。
【００９５】
この勾配∂Ｅ／∂ＶＸを用いて、ＶＸ’＝ＶＸ−ｂ・∂Ｅ／∂ＶＸに示されるように、特徴ベクトルＶＸの更新が考えられる。ＶＸ’は、更新後の特徴ベクトルを示し、ｂは、定数である。重みベクトルと同じように、上記式に基づき特徴ベクトルを変化させることができれば、運動能力値の推定値と取得された運動能力値との誤差を小さくすることができる。しかしながら、特徴ベクトルの要素である特徴量は、行動センサ値から算出される値であるため、重みベクトルのように直接変更することはできない。このため、特徴ベクトルを算出する時区間を変化させ、変化後の時区間において算出される特徴量を要素とする特徴ベクトルを生成することによって、特徴ベクトルを変化させる。このように特徴ベクトルを変化させる際、上記誤差が小さくなるような勾配∂Ｅ／∂ＶＸの方向に、特徴ベクトルを更新する。ここで、従来の機械学習は、適切な結果が得られるように、重みベクトルのみを学習し更新する構成である。しかしながら、推定情報生成装置１００では、上述の処理によって、推定精度を向上させる重みベクトルの調整とステップＳ７０で後述する特徴ベクトルの探索とが、同時に実現されることが可能となる。このことは、従来の機械学習では実現が不可能である。そして、重みベクトルの調整及び特徴ベクトルの探索の実現は、有用な特徴があらかじめわからない長時間のセンサデータ等の入力を想定した推定を行う場合に特に有用である。
【００９６】
（ステップＳ６０）
特徴候補算出部１６０は、新たな時区間と、新たな時区間に対応する新たな特徴とを用いて、特徴候補ベクトルを算出する。ここでの新たな時区間及び新たな特徴とは、初期特徴決定部１２０が決定した時区間及び特徴と、時区間及び特徴の少なくとも一方が異なる特徴及び時区間であることを意味する。具体的には、特徴候補算出部１６０は、少なくとも１つの特徴の時区間を変更した新しい時区間を決定し、決定した時区間内の行動センサ値を用いて、当該特徴の特徴量を算出する。そして、特徴候補算出部１６０は、算出した特徴量を要素として含む新たな特徴ベクトルを、特徴候補ベクトルとして算出する。特徴候補算出部１６０は、新しい時区間を任意に決定してもよい。
【００９７】
特徴候補算出部１６０は、例えば、図５の例において、特徴番号ｎ（１≦ｎ≦３２）の特徴を用いて、新規時区間の候補を決定する。特徴候補算出部１６０は、例えば、新規時区間の候補として、特徴番号ｎの現在の開始時刻ｔｎ及び終了時刻ｔｎ＋３０をそれぞれ一定時間ずつずらした時区間としてもよい。例えば、特徴番号ｎの現在の開始時刻ｔｎに対して、ずらす時間間隔を１５秒とした場合、「ｔｎ−３０からｔｎ」、「ｔｎ−１５からｔｎ＋１５」、「ｔｎからｔｎ＋３０」、「ｔｎ＋１５からｔｎ＋４５」、「ｔｎ＋３０からｔｎ＋６０」等の時区間を候補とすることができる。
【００９８】
特徴候補算出部１６０は、候補として決定された新規時区間それぞれについて、新規時区間の行動センサ値に対してＰＣＡの解析を行う。そして、特徴候補算出部１６０は、新規時区間の複数の行動センサ値をＰＣＡの主成分ベクトルで表現した時の第１主成分〜第３２主成分の係数を算出する。新規時区間の候補数をＭとしたとき、特徴番号ｎの係数つまり特徴量の新たな候補値としてＭ×３２個の値が算出される。具体的には、特徴番号ｎの特徴の特徴量は、第１主成分〜第３２主成分の係数のいずれかを取り得るため、３２通りの係数を取り得る。さらに、特徴番号ｎの３２個の特徴量は、Ｍ個の新規時区間に対して算出される。よって、特徴量の新たな候補値としてＭ×３２個の値が算出される。
【００９９】
特徴候補算出部１６０は、これらの係数の値つまり特徴量を、データ取得部１１０で取得されたすべての行動センサ値に対して算出した値を並べることで、特徴番号ｎに対する特徴候補ベクトルを生成する。特徴量の新たな候補値がＭ×３２個であるため、Ｍ×３２個の特徴候補ベクトルが得られる。そして、データ取得部１１０で取得された行動センサ値の数をＮとした時、特徴候補ベクトルはＮ個の要素を持つ。特徴候補算出部１６０は、このような特徴候補ベクトルを、すべての特徴番号（本例では特徴番号１〜３２）について算出する。
【０１００】
（ステップＳ７０）
特徴探索部１７０は、ステップＳ６０で算出された複数の特徴候補ベクトルを用いて、現在の特徴ベクトルを特徴勾配ベクトルの方向に動かすために最も適した特徴候補ベクトルを探索する。特徴探索部１７０は、特徴勾配ベクトルに基づく所定の条件を満たす特徴候補ベクトルを探索する。具体的には、特徴探索部１７０は、ｎ番目の特徴の特徴候補ベクトルを探索する場合、データ取得部１１０で取得したＮ個の行動センサ値それぞれをＰＣＡにより解析したときの現在のｎ番目の係数の値である特徴量を並べたＮ次元のベクトル、つまり特徴ベクトルを用いる。そして、特徴探索部１７０は、当該特徴ベクトルから、特徴候補ベクトルを減算した時に、減算後に形成される減算後ベクトルの各要素の正負の符号と、特徴勾配ベクトルの対応する各要素の正負の符号との一致度を判断する。特徴探索部１７０は、減算後ベクトルの各要素の正負の符号が、特徴勾配ベクトルの対応する各要素の正負の符号と最もよく一致する減算後ベクトルの算出に用いた特徴候補ベクトルを選択する。
【０１０１】
そして、特徴探索部１７０は、選択した特徴候補ベクトルの特徴量及び特徴量に対応する時区間を用いて、現在の特徴ベクトルの特徴量及び時区間を更新する、つまり、入れ替える。なお、減算後ベクトルと特徴候補ベクトルとの間において、両者の要素の正負の符号が一致した数よりも、一致しなかった数が多い特徴候補ベクトルしか存在しなかった場合、特徴探索部１７０は、適切な更新を行うことのできる特徴量、つまり特徴候補ベクトルが見つからなかったと判定し、更新処理は行わない。特徴探索部１７０は、以上の処理をすべての特徴番号（本実施の形態では１〜３２）について行う。よって、特徴探索部１７０は、特徴番号１〜３２の特徴それぞれについて、選択した特徴候補ベクトルの特徴量及び特徴量に対応する時区間を用いて、現在の特徴ベクトルの特徴量及び時区間を更新する。
【０１０２】
例えば、図７を参照すると、特徴探索部１７０によって、図５に示す時区間及び特徴量から更新された時区間及び特徴の例が示されている。例えば、更新の前後において、特徴番号１の特徴は、第１主成分の係数を維持する。特徴番号１の特徴では、時区間が変更されない。また、特徴番号２の特徴は、第２主成分の係数から第５主成分の係数に変わる。特徴番号２の特徴では、時区間が、１５秒ずれ、０〜３０秒の時区間から、１５秒〜４５秒の時区間に変更されている。
【０１０３】
このように、特徴候補ベクトルと特徴ベクトルとの差、つまり、特徴ベクトルから特徴候補ベクトルを減算した差が算出され、この差と特徴勾配ベクトルとの一致度が最も高いという条件を満たす特徴候補ベクトルが選出される。言い換えれば、特徴候補ベクトルと特徴ベクトルとの差に基づいて、勾配ベクトルに基づく所定の条件を満たす特徴候補ベクトルが決定される。後述するように、決定した特徴候補ベクトルに基づき、重みベクトルが調整されるが、このような特徴候補ベクトルに基づく重みベクトルは、当該特徴候補ベクトルへの変更前の特徴ベクトルに基づく重みベクトルよりも、運動能力値の推定誤差を小さくすることができる。
【０１０４】
（ステップＳ８０）
判定部１８０は、運動機能推定知識生成のための学習を終了するか否かを判定する。具体的には、判定部１８０は、ステップＳ７０で特徴量が更新されたか否かを判定し、更新された場合（ステップＳ８０でＮｏ）、学習が終了していないと判定しステップＳ４０の処理に戻る。この結果、推定情報生成装置１００は、更新後の特徴量及び時区間を用いて、重みベクトルの再調整をする。判定部１８０は、ステップＳ７０で特徴量が更新されなかった場合（ステップＳ８０でＹｅｓ）、学習が終了したと判定し、ステップＳ９０の処理に進む。なお、判定部１８０は、学習の終了の判定に、あらかじめ設定されたステップＳ８０での判定の繰り返しの回数も用いてもよく、ステップＳ７０において特徴ベクトルを特徴勾配ベクトルの方向に変化させる特徴候補ベクトルが見つからなかった場合にも学習が終了したとみなしてもよい。
【０１０５】
（ステップＳ９０）
推定知識出力部１９０は、ステップＳ７０で算出された、新たな時区間と新たな特徴量つまり新たな特徴ベクトルとを、第一格納部２００に格納する。具体的には、推定知識出力部１９０は、新たな特徴量がいかなる特徴の特徴量であるか、つまり、新たな特徴量に対応する特徴を、第一格納部２００に格納する。例えば、図７の例では、２番目の特徴について、１５秒〜４５秒という時区間と、第５主成分の係数という特徴とが、組み合わされて格納される。このとき、推定知識出力部１９０は、新たな時区間及び新たな特徴量の算出に使用された行動センサ値の計測値のパラメータを対応付けて、新たな時区間及び新たな特徴を格納してもよい。また、推定知識出力部１９０は、重み調整部１４０で取得された重みベクトルを第二格納部２１０に格納する。この重みベクトルは、ステップＳ４０で更新された最も新しい重みベクトルである。この重みベクトルは、上記の新たな時区間及び新たな特徴に対応付けられてもよい。第二格納部２１０に格納される重みベクトルが、最も新しい重みベクトルのみであれば、上記対応付けがなくてもよい。
【０１０６】
以上のステップＳ１０からＳ９０の処理によって、推定情報生成装置１００は、所定の時間の行動センサ値から運動機能を推定するために、時区間、特徴及び推定に必要な重みベクトルを推定知識として算出することができる。
【０１０７】
これにより、図８に示す概念図に示されるように、長時間の行動センサ値から、着目する時区間及び特徴までを含めた学習を実現することが可能となる。なお、図８は、実施の形態の推定知識の推定方法の一例の概念図であり、時区間及び時区間から算出される特徴量を入力することによって、人物ｉの運動能力値ｙｉが推定されるモデルを示す。図８では、入力される特徴量が、特徴ベクトルＶＸｉで示され、ノード間の処理が、重みベクトルＶＷによって重み付けされている。例えば、図８において、重みベクトルのみを更新する従来の機械学習の場合には、特徴を抽出する時区間、及び、当該時区間で算出される特徴を予め決めた場合、それらは変更できない。従来の機械学習の場合には、例えば、図８において時区間を１、２及び４とし、時区間１、２及び４それぞれで算出される特徴をＡ、Ｃ及びＤとした場合、これら時区間及び特徴は、学習中、常に固定される。これに対し、本実施の形態の技術では、運動能力値の推定に適した時区間及び特徴を更新しながら学習を行うことができる。図８では、時区間２及び時区間２から算出される特徴Ｂが、時区間３及び特徴Ｃに更新されている例を示している。
【０１０８】
本実施の形態の技術の効果として、従来の機械学習では、巨大な次元数のデータをそのまま入力した場合、データ数に対して学習するパラメータが多くなりすぎ推定精度及び識別精度が低下するため、ヒューリスティックに基づく特徴抽出が必須となる。一方、本実施の形態に記載の推定知識の構築手法では、特徴勾配ベクトルの方向に変化する特徴ベクトルの探索と重み付けベクトルの調整とを同時に行うことができるため、長時間のセンサデータ等の巨大な次元数のデータに対し、事前知識なしに効果的な学習を行うことができる。なお、重みベクトルの学習部分は、図９に示されるような多層ニューラルネットワークでもよい。
【０１０９】
図９の例において、ニューラルネットワークは、機械学習の１つである。ニューラルネットワークは、脳神経系をモデルにした情報処理モデルである。ニューラルネットワークは、入力層及び出力層を含む複数のノード層で構成されている。ノード層には、１つ以上のノードが含まれる。ニューラルネットワークのモデル情報は、ニューラルネットワークを構成するノード層の数と、各ノード層に含まれるノード数と、ニューラルネットワークの全体又は各ノード層の種別とを示す。ニューラルネットワークは、例えば、入力層、中間層及び出力層で構成される。ニューラルネットワークは、入力層のノードに入力された情報について、入力層から第一中間層への出力処理、第一中間層での処理、第一中間層から第二中間層への出力処理、第二中間層での処理、第二中間層から出力層への出力処理、出力層での処理を順次行い、入力情報に適合する出力結果を出力する。なお、１つの層の各ノードは、次の層の各ノードと接続されており、ノード間の接続には、重み付けがされている。１つの層のノードの情報は、ノード間の接続の重み付けが付与されて、次の層のノードに出力される。これら重み付け要素は、重みベクトルＶＷを形成する。ニューラルネットワークの学習では、時区間及び当該時区間で算出される特徴量、つまり、時区間に対応する特徴ベクトルＶＸｉが入力層に入力されたとき、出力層で適正な運動能力値ｙｉが出力されるように、ノード間の重み付けが調整される。
【０１１０】
［２−２．推定装置による運動機能推定の処理動作］
図１及び図１０を参照して、推定装置３００による運動機能推定の処理動作を説明する。なお、図１０は、実施の形態に係る運動機能推定システム１０００における運動機能推定の動作の流れの一例を示すフローチャートである。
【０１１１】
（ステップＳ１００）
センサ値取得部３１０は、ユーザに取り付けられたセンサ４００で計測された所定の時間にわたる行動センサ値を取得する。行動センサ値は、加速度、心拍数、体温、角速度等の計測値と、計測値の計測時刻とを対応付けて含む。
【０１１２】
（ステップＳ１１０）
特徴取得部３２０は、行動センサ値中から運動機能推定に使用する特徴量を抽出するために、第一格納部２００から、行動センサ値から抽出されるべき時区間及び特徴の組み合わせを取得する。取得される時区間及び特徴の組み合わせは、推定情報生成の動作のステップＳ９０において、第一格納部２００に格納されたものである。特徴取得部３２０は、行動センサ値の計測値のパラメータに対応する特徴及び時区間の組み合わせを取得する。
【０１１３】
（ステップＳ１２０）
特徴量算出部３３０は、ステップＳ１００において取得された行動センサ値から、ステップＳ１１０で取得された時区間に対応する時区間を抽出し、さらに、抽出した時区間の計測結果から、ステップＳ１１０で取得された特徴の特徴量を算出する。そして、特徴量算出部３３０は、算出した特徴量を要素とする特徴ベクトルを算出する。
【０１１４】
（ステップＳ１３０）
推定知識取得部３４０は、第二格納部２１０から、特徴ベクトルと運動能力値とを関連付ける重みベクトルを取得する。取得される重みベクトルは、推定情報生成の動作のステップＳ９０において、第二格納部２１０に格納されたものである。第二格納部２１０に複数の重みベクトルが格納されている場合、推定知識取得部３４０は、ステップＳ１１０で取得された特徴及び時区間の組み合わせとの対応関係に基づき、取得する重みベクトルを決定してもよい。これにより、推定知識取得部３４０は、運動機能を構成する運動能力値を算出するための推定知識を取得する。
【０１１５】
（ステップＳ１４０）
運動機能推定部３５０は、ステップＳ１２０で算出された特徴ベクトルと、ステップＳ１３０で取得された重みベクトルとから運動能力値を推定する。推定には、重みベクトルによって構成される推定知識が用いられ、さらに、推定情報生成装置１００での処理動作、つまり機械学習で用いた方法と同一の推定方法が用いられる。上記推定手法には、図８で例示した推定手法が用いられてもよく、図９で例示したニューラルネットワークが用いられてもよい。上記重みベクトルが適用された推定知識に、特徴ベクトルが入力されることによって、運動能力の推定値が出力される。また、運動機能推定部３５０は、推定した運動能力値を出力部３６０に出力する。
【０１１６】
（ステップＳ１５０）
出力部３６０は、ステップＳ１４０で推定された運動能力値を出力する。出力先は、表示部５００であってもよく、表示部５００は、運動能力値を直接表示してもよい。また、出力先は、メモリ等の記憶媒体であってもよく、記憶媒体は、運動能力値を保存してもよい。
【０１１７】
以上のステップＳ１１０からＳ１５０の処理によって、推定に有用な時区間と特徴とが用いられ、それにより、長時間であっても所定の時間の行動センサ値から高い精度での運動能力値の推定を実現することが可能になる。
【０１１８】
［実施例］
実施の形態の実施例を説明する。具体的には、実施の形態に係る運動機能推定システム１０００での推定方法による運動機能の推定結果を検討し、さらに、このような推定結果と、他の推定方法による運動機能の推定結果とを比較した。
【０１１９】
例えば、図１１を参照すると、本実施の形態の推定方法を用いて、被験者の膝伸展筋力を推定した結果が示されている。なお、図１１は、被験者の膝伸展筋力の実測値と推定値との相関を示す図である。実験の被験者は、１０２名であった。本実験では、推定知識には、３２ノードの１層の中間層を有するニューラルネットワーク回帰を用いた。また、膝伸展筋力の実測値と推定値との関係は、６−ｆｏｌｄ  ｃｒｏｓｓｓ  ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ（６−分割交差検証）で評価した。評価した結果、実測値と本実施の形態の推定手法による推定値との相関係数として、Ｒ＝０．８５が得られた。このような相関係数から、高い精度で運動機能を推定できていることが分かる。
【０１２０】
例えば、特許文献１に記載される技術を用いた場合の実験結果では、推定に用いる指標と実測値との相関係数Ｒは、最大でもＲ＝０．６５程度であった。本実施の形態の推定方法によって高い精度での運動機能推定が実現できているといえる。
【０１２１】
例えば、図１２は、実施の形態に係る推定方法による運動能力値の推定結果と他の手法による運動能力値の推定結果とを比較した結果を示す。図１２には、推定値と実測値との相関係数と、推定値と実測値との間の誤差の平均誤差率とが、推定方法と対応付けて示されている。図１２に示されるように、実施の形態と比較する他の推定手法として、６分間歩行テスト及び１０ｍ歩行テストを用いた。６分間歩行テスト及び１０ｍ歩行テストは、現在、臨床上一般的に行われている検査であり、６分間の歩行距離及び１０ｍの歩行速度をそれぞれ、運動能力値の簡易的な指標とする方法である。１０ｍ歩行テストは、１０ｍの歩行速度を計測することで、運動能力値を簡易に評価する方法である。
【０１２２】
特許文献１の方法は、進行方向の加速度を用いているため、上記の６分間歩行距離に近い意味合いを持つ。特許文献１における固定特徴量（歩行全体ＰＣＡ）は、実施の形態による推定方法のように、着目点を定めず、６分間の歩行全体から平均歩行波形を算出し、ＰＣＡによって固定の特徴量を算出した手法である。
【０１２３】
そして、図１２では、「６分間歩行距離及び１０ｍ歩行速度」並びに「固定特徴量（歩行全体ＰＣＡ）」のそれぞれを特徴量としてニューラルネットワーク回帰で下肢筋力の推定を行う推定手法を、比較手法としている。「６分間歩行距離及び１０ｍ歩行速度」を特徴量とした推定手法の結果は、図１２の上段に示されている。「固定特徴量（歩行全体ＰＣＡ）」を特徴量とした推定手法の結果は、図１２の中段に示されている。図１２の下段に示される本実施の形態の推定方法の結果は、６分間の歩行テストから計測された加速度等の行動センサ値から運動機能を推定した結果である。
【０１２４】
図１２に示す結果から、実施の形態に係る運動能力値の推定方法は、比較手法を上回る推定精度を得ており、歩行という低負荷な動作から高精度に運動機能を推定できていることがわかる。
【０１２５】
［その他］
以上、１つ又は複数の態様に係る運動機能推定システム等について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、１つ又は複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
【０１２６】
例えば、本開示に係る運動機能推定システム１０００は、加速度センサ、心拍センサ、温度センサ及び角速度センサを用いて、ユーザの下肢の運動能力値を推定していたが、これに限定されない。上記のセンサは、腕等のユーザのいかなる可動部分に取り付けられてもよく、それにより、運動機能推定システム１０００は、当該可動部分に関する運動能力値を推定してもよい。
【０１２７】
例えば、本開示に係る運動機能推定システム１０００では、推定情報生成装置１００は、ユーザの行動センサ値及び運動能力値を用いて、推定知識を構築していたが、推定知識の構築に用いるデータの対象は、特定の１人のユーザであってもよく、複数のユーザであってもよい。複数のユーザは、不特定多数であってもよい。特定の１人のユーザのデータを用いて構築される推定知識は、当該ユーザ専用の推定知識であり、当該ユーザの特性を反映した運動能力値を出力することができる。不特定多数のユーザのデータを用いて構築される推定知識は、汎用的な推定知識であり、特定のユーザ固有の特性の影響を受けない運動能力値を出力することができる。
【０１２８】
本開示において、ユニット、装置、部材又は部の全部又は一部、又は図１に示されるようなブロック図の機能ブロックの全部又は一部は、半導体装置、半導体集積回路（ＩＣ、Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、又はＬＳＩ（大規模集積回路、Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を含む一つ又は複数の電子回路によって実行されてもよい。ＬＳＩ又はＩＣは、一つのチップに集積されてもよいし、複数のチップを組み合わせて構成されてもよい。例えば、格納部のような記憶素子以外の機能ブロックは、一つのチップに集積されてもよい。ここでは、ＬＳＩ又はＩＣと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Ｖｅｒｙ  Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、若しくはＵＬＳＩ（Ｕｌｔｒａ  Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）と呼ばれるものであってもよい。ＬＳＩの製造後にプログラムされる、Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ（ＦＰＧＡ）、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成又はＬＳＩ内部の回路区画のセットアップができるＲｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ（ＲＬＤ）も同じ目的で使うことができる。
【０１２９】
さらに、ユニット、装置、部材又は部の全部又は一部の機能又は操作は、ソフトウエア処理によって実行することが可能である。この場合、ソフトウエアは一つ又は複数のＲＯＭ、光学ディスク、ハードディスクドライブなどの非一時的記録媒体に記録され、ソフトウエアが処理装置（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）によって実行されたときに、そのソフトウエアで特定された機能が処理装置（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）及び周辺装置によって実行される。システム又は装置は、ソフトウエアが記録されている一つ又は複数の非一時的記録媒体、処理装置（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、及び必要とされるハードウエアデバイス、例えばインターフェース、を備えていてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１３０】
本開示は、ユーザの体に装着された所定時間の行動センサ値から、推定に有効な時区間と特徴を算出することによって、簡易且つ高い精度での運動能力の推定を実現することができる。本開示の技術は、上述を実現するためのいかなる用途にも適用可能である。
【符号の説明】
【０１３１】
１００  推定情報生成装置
１１０  データ取得部
１２０  初期特徴決定部
１３０  初期特徴算出部
１４０  重み調整部
１５０  特徴勾配算出部
１６０  特徴候補算出部
１７０  特徴探索部
１８０  判定部
１９０  推定知識出力部
２００  第一格納部
２１０  第二格納部
３００  推定装置
３１０  センサ値取得部
３２０  特徴取得部
３３０  特徴量算出部
３４０  推定知識取得部
３５０  運動機能推定部
３６０  出力部
【図１】
2018033949.tif 000003
【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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