(57)【要約】【課題】リストバンドや腕時計等のウェアラブル端末を装着したユーザ毎の、生活上の自然な動作に関するデータを効率良く記録すること。【解決手段】サーバ１において、センシングデータ取得部１０１は、ウェアラブル端末３により検知されたセンシングデータを取得する。特徴量抽出部１０２は、取得されたセンシングデータから、ユーザＵの動作の内容毎の特徴量を抽出する。登録部１０３は、抽出された前記動作の内容毎の特徴量を動作データとしてユーザＵ毎に登録する。アルゴリズム生成部１０４は、動作の内容毎の特徴量に基づいて、センシングデータの内容からユーザＵの動作の内容を特定するための動作特定アルゴリズムを生成する。アルゴリズム登録制御部１０５は、生成された動作特定アルゴリズムをウェアラブル端末３に登録する制御を実行する。これにより、上記課題を解決する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウェアラブル端末を装着したユーザの生活上の動作の内容を特定するためのアルゴリズムを生成する情報処理装置であって、
前記ウェアラブル端末により検知されたセンシングデータを取得するセンシングデータ取得手段と、
取得された前記センシングデータから、前記ユーザの動作の内容毎の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
抽出された前記動作の内容毎の特徴量を動作データとして前記ユーザ毎に登録する登録手段と、
前記動作の内容毎の特徴量に基づいて、前記センシングデータの内容から前記ユーザの動作の内容を特定するための動作特定アルゴリズムを生成するアルゴリズム生成手段と、
生成された前記動作特定アルゴリズムを前記ウェアラブル端末に登録する制御を実行するアルゴリズム登録制御手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記センシングデータ取得手段は、
前記センシングデータの検知の開始及び終了の制御を実行する検知制御手段を備える前記ウェアラブル端末により検知されたセンシングデータを取得する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
ウェアラブル端末を装着したユーザの生活上の動作の内容を特定するためのアルゴリズムを生成する情報処理方法であって、
前記ウェアラブル端末により検知されたセンシングデータを取得するセンシングデータ取得ステップと、
取得された前記センシングデータから、前記ユーザの動作の内容毎の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
抽出された前記動作の内容毎の特徴量を動作データとして前記ユーザ毎に登録する登録ステップと、
前記動作の内容毎の特徴量に基づいて、前記センシングデータの内容から前記ユーザの動作の内容を特定するための動作特定アルゴリズムを生成するアルゴリズム生成ステップと、
生成された前記動作特定アルゴリズムを前記ウェアラブル端末に登録する制御を実行するアルゴリズム登録制御ステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項４】
ウェアラブル端末を装着したユーザの生活上の動作の内容を特定するためのアルゴリズムを生成する制御処理を行うコンピュータに、
前記ウェアラブル端末により検知されたセンシングデータを取得するセンシングデータ取得ステップと、
取得された前記センシングデータから、前記ユーザの動作の内容毎の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
抽出された前記動作の内容毎の特徴量を動作データとして前記ユーザ毎に登録する登録ステップと、
前記動作の内容毎の特徴量に基づいて、前記センシングデータの内容から前記ユーザの動作の内容を特定するための動作特定アルゴリズムを生成するアルゴリズム生成ステップと、
生成された前記動作特定アルゴリズムを前記ウェアラブル端末に登録する制御を実行するアルゴリズム登録制御ステップと、
を含む制御処理を実行させる情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、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】
従来より、リストバンド型の活動量計や、腕時計型の活動量計は存在する。しかしながら、これらの従来からある活動量計は、サイズが大きかったり、重かったり等の理由から、ユーザの利き腕ではない方の腕に装着するケースがほとんどであった。
このため、走る、歩く、寝るといった動作の手掛かりとなる情報を得ることはできるが、食事をとる、文章を書く、ボールを投げるといったような、利き腕の動作が手掛かりとなる情報を得ることは困難であった。
このような状況の下、特許文献１には、人のジェスチャーから、人の行動を識別することを目的としたリストバンドに関する発明が記載されている。このリストバンドは、リストバンドを装着した腕の動きから加速度と角速度を計測し、その計測結果と、予め登録されている動作パターンと対比することで人の動作を特定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−２４５９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載されたリストバンドは、腕の動きに対応するデータ群を動作パターンとして予め登録しておく機能、計測された動作のデータと予め登録されている動作パターンとを対比する機能等を有する。すなわち、各種センサにより検出された計測データと、この計測データと比較対象となる動作パターンとがいずれもリストバンドに記憶される構成となっている。
しかしながら、各種センサにより検出される計測データは、当然ながら膨大な量となるため、リストバンド自体に、上述の機能を発揮させるために十分な容量のメモリを備えさせる必要がある。ところが、リストバンドに十分な容量のメモリを備えさせようとすると、その分、リストバンドのサイズや重さを大きくする必要があるので、リストバンドを利き腕に装着した装着者に生活上の自然な動作を求めることは困難である。
【０００５】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、リストバンドや腕時計等のウェアラブル端末を装着したユーザ毎の、生活上の自然な動作に関するデータを効率良く記録することができる情報処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理装置は、
ウェアラブル端末を装着したユーザの生活上の動作の内容を特定するためのアルゴリズムを生成する情報処理装置であって、
前記ウェアラブル端末により検知されたセンシングデータを取得するセンシングデータ取得手段と、
取得された前記センシングデータから、前記ユーザの動作の内容毎の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
抽出された前記動作の内容毎の特徴量を動作データとして前記ユーザ毎に登録する登録手段と、
前記動作の内容毎の特徴量に基づいて、前記センシングデータの内容から前記ユーザの動作の内容を特定するための動作特定アルゴリズムを生成するアルゴリズム生成手段と、
生成された前記動作特定アルゴリズムを前記ウェアラブル端末に登録する制御を実行するアルゴリズム登録制御手段と、
を備える。
【０００７】
この発明によれば、サーバが、ウェアラブル端末により検知されたセンシングデータを取得し、このセンシングデータから抽出された動作の内容毎の特徴量が動作データとして登録されるので、ウェアラブル端末側でセンシングデータを蓄積させる必要がなくなる。このため、ウェアラブル端末のメモリの容量をひっ迫させることなく、かつ、ウェアラブル端末自体の軽量化を図ることができる。また、サーバ側でユーザの動作の特定を行わないので、動作を特定するためのセンシングデータの全てをサーバ側に蓄積する必要がなくなる。これにより、サーバのメモリの確保や省電力化を図ることができる。その結果、ウェアラブル端末を装着したユーザＵ毎の、生活上の自然な動作に関するデータを効率良く記録することが可能となる。
【０００８】
本発明に係る情報処理装置において、前記センシングデータ取得手段は、
前記センシングデータの検知の開始及び終了の制御を実行する検知制御手段を備える前記ウェアラブル端末により検知されたセンシングデータを取得することが好ましい。
この発明によれば、センシングデータの検知の開始のタイミングと、検知の終了のタイミングとが制御されるので、動作の開始のタイミングでセンシングを開始することができる。また、動作の終了のタイミングでセンシングを終了することができる。このため、センシングが行われる時間を必要最小限にすることができる。その結果、ウェアラブル端末を利き腕に装着した場合であっても、ユーザ毎の生活上の自然な動作に関するデータをさらに効率良く記録することが可能となる。
【０００９】
本発明の一態様の情報処理方法及びプログラムは、本発明の一態様の情報処理装置に対応する方法及びプログラムとして提供される。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、リストバンドや腕時計等のウェアラブル端末を装着したユーザ毎の、生活上の自然な動作に関するデータを効率良く記録することができる情報処理装置を提供することができる。より詳しくは、ユーザがウェアラブル端末を利き腕に装着した場合であっても、ユーザ毎の、生活上の自然な動作に関するデータを効率良く記録することができる情報処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の情報処理装置の一実施形態であるサーバを含む、情報処理システムの構成例を示す図である。
【図２】図１の情報処理システムのうちサーバのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】サーバ、モバイル端末、及びウェアラブル端末の機能的構成のうち、動作登録処理、及びアルゴリズム生成処理を実現するための機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図４】センシングＤＢに記憶されているセンシングデータに含まれる情報の例を示す図である。
【図５】動作ＤＢに含まれる情報の例を示す図である。
【図６】サーバにより実行される動作登録処理及びアルゴリズム生成処理の流れを示すフローチャートである。図６（Ａ）は、動作登録処理の流れを示すフローチャートである。図６（Ｂ）は、アルゴリズム生成処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。
【００１３】
図１は、本発明の情報処理装置の一実施形態であるサーバ１を含む、情報処理システムの構成例を示す図である。
【００１４】
本発明の情報処理システムは、図１に示すように、サーバ１と、ユーザＵが所持して操作するモバイル端末２と、ユーザＵが装着して操作するウェアラブル端末３とを含むように構成される。
サーバ１と、モバイル端末２とはインターネット等のネットワークＮを介して相互に接続されている。
モバイル端末２とウェアラブル端末３は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の近距離無線通信手段によって接続されている。
ここで、ウェアラブル端末３は、図１に破線矢印で示すように、ネットワークＮを介してサーバ１及びモバイル端末２に接続させる構成としてもよいが、近距離無線通信手段によってモバイル端末２にのみ接続させる構成としてもよい。ウェアラブル端末３を近距離無線通信手段によってモバイル端末２にのみ接続させる構成とした場合、ウェアラブル端末３が備える通信手段を最小化させることができるので、ウェアラブル端末３を軽量化させることができる。例えば、衣料に用いられる繊維に、センサ等を含む回路を埋め込んだリストバンド型のウェアラブル端末３とすることもできる。その結果、ユーザＵは違和感なくウェアラブル端末を装着できるので、例えば、ユーザＵが利き腕にウェアラブル端末を装着した場合であっても、ユーザＵの生活上の自然な動作に関するデータ（以下「動作データ」と呼ぶ）を正確に記録することができる。
【００１５】
サーバ１は、モバイル端末２、ウェアラブル端末３の各動作を管理すべく各種処理を実行する。
モバイル端末２は、図１に示すように、ユーザＵが操作する情報処理装置であって、例えばパーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット等で構成される。なお、本実施形態において、ユーザＵがモバイル端末２を操作することとは、具体的には例えば、ユーザＵが、モバイル端末２にインストールされたアプリケーションソフトウェア（以下、「アプリ」と呼ぶ）を通じた操作を行うことをいう。ただし、アプリを通じた操作は例示に過ぎないことは言うまでもない。
ウェアラブル端末３は、ユーザＵが装着する情報処理装置であって、例えばリストバンド、腕時計等で構成される。
なお、サーバ１、モバイル端末２、ウェアラブル端末３の夫々が備える機能の具体的内容については、図３を参照して後述する。
【００１６】
図２は、図１の情報処理システムのうちサーバ１のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００１７】
サーバ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、出力部１６と、入力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０とを備えている。
【００１８】
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
【００１９】
ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、出力部１６、入力部１７、記憶部１８、通信部１９及びドライブ２０が接続されている。
【００２０】
出力部１６は各種液晶ディスプレイ等で構成され、各種情報を出力する。
入力部１７は、各種ハードウェア等で構成され、各種情報を入力する。
記憶部１８は、ハードディスクやＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。
通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置（図１に示す例ではモバイル端末２やウェアラブル端末３）等との間で行う通信を制御する。
【００２１】
ドライブ２０は、必要に応じて設けられる。ドライブ２０には磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなり、リムーバブルメディア３０が適宜装着される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア３０から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１８にインストールされる。また、リムーバブルメディア３０は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。
【００２２】
なお、図示はしないが、モバイル端末２及びウェアラブル端末３のハードウェア構成は、図２に示すサーバ１の構成と基本的に同様であるので、ここではその説明を省略する。
【００２３】
これら図２に示すサーバ１、図１に示すモバイル端末２及びウェアラブル端末３の協働により、本発明の情報処理システムにおける各種処理の実行が可能になる。
すなわち、サーバ１、モバイル端末２、及びウェアラブル端末３は、後述する各種処理を実行するにあたり、図３に示すような機能的構成を有する。
【００２４】
図３は、サーバ１、モバイル端末２、及びウェアラブル端末３の機能的構成のうち、動作登録処理、アルゴリズム生成処理、及びアルゴリズム登録制御処理を実現するための機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
【００２５】
「動作登録処理」とは、ウェアラブル端末３により検知されたセンシングデータから、動作の内容毎の特徴量を抽出し、これを動作データとして登録する処理をいう。
「アルゴリズム生成処理」とは、動作の内容毎の特徴量に基づいて、センシングデータの内容からユーザＵの動作の内容を特定するためのアルゴリズム（以下「動作特定アルゴリズム」と呼ぶ）を生成する処理をいう。
「アルゴリズム登録制御処理」とは、生成された動作特定アルゴリズムをウェアラブル端末３に登録する制御を実行する処理をいう。
【００２６】
（サーバ）
図３に示すように、サーバ１のＣＰＵ１１においては、動作登録処理が実行される場合には、センシングデータ取得部１０１と、特徴量抽出部１０２と、登録部１０３とが機能する。また、アルゴリズム生成処理が実行される場合には、センシングデータ取得部１０１と、特徴量抽出部１０２と、アルゴリズム生成部１０４とが機能する。アルゴリズム登録処理が実行される場合には、さらに、アルゴリズム登録制御部１０５が機能する。なお、サーバ１の記憶部１８の一領域には、センシングＤＢ４０１と、動作ＤＢ４０２とが設けられている。
【００２７】
センシングデータ取得部１０１は、ウェアラブル端末３により検知されたセンシングデータを取得する。すなわち、ウェアラブル端末３の各種センサにより検知されたセンシングデータは、モバイル端末２を介してサーバ１のセンシングデータ取得部１０１により取得される。センシングデータ取得部１０１により取得されたセンシングデータは、センシングＤＢ４０１に記憶されて管理される。
センシングＤＢ４０１に記憶されているセンシングデータには、ウェアラブル端末３の各種センサにより検知された値と、検知された時刻とが含まれる。なお、ウェアラブル端末３の各種センサ、及びセンシングデータの具体例については、図４を参照して後述する。
【００２８】
特徴量抽出部１０２は、センシングデータから、ユーザＵの動作の内容毎の特徴量を抽出する。すなわち、特徴量抽出部１０２は、ウェアラブル端末３により検知されたセンシングデータから、動作の内容毎の特徴量を抽出する。ここで、「動作の内容毎の特徴量」とは、動作の内容毎にどのような特徴があるかを数値化したものをいう。
なお、特徴量抽出部１０２がセンシングデータから動作の内容毎の特徴量を抽出する具体的手法は特に限定されない。例えば、ＡＩ（人工知能）による機械学習により、動作の内容毎の特徴量を抽出することができる。
【００２９】
登録部１０３は、特徴量抽出部１０２により抽出された動作の内容毎の特徴量を、動作データとしてユーザＵ毎に登録する。すなわち、センシングＤＢ４０１に記憶されているセンシングデータから、動作の内容毎の特徴量が抽出されると、これが動作データとしてユーザＵ毎に登録される。なお、ここでいう「登録される」とは、動作ＤＢ４０２に記憶されて管理されることをいう。
動作ＤＢ４０２に記憶されている動作データは、動作の内容にセンシングデータが紐付けられたものであり、また、上位概念の動作が共通する動作の内容には共通のタグが付されている。このタグは、ウェアラブル端末３が、ユーザＵの動作の内容を特定する際に付されるタグであり、登録部１０３により付される。また、ユーザＵが自身の判断に基づいて、モバイル端末２を操作することでタグを付すこともできる。ユーザＵが自身の判断に基づいてタグを付すことができるので、後述するアルゴリズム生成部１０４は、より正確な動作データに基づいて動作特定アルゴリズムを生成することができる。
なお、動作データの具体例については、図５を参照して後述する。
【００３０】
以上のような構成とすることにより、サーバ１は、ウェアラブル端末３により検知されたセンシングデータを取得し、取得したセンシングデータから動作の内容毎の特徴量を抽出して、これを動作データとして登録する。これにより、ウェアラブル端末３側にセンシングデータを蓄積させる必要がなくなるので、ウェアラブル端末３のメモリの容量をひっ迫させることなく、かつ、ウェアラブル端末３自体の軽量化を図ることができる。その結果、ウェアラブル端末３を装着したユーザＵ毎の、生活上の自然な動作に関するデータを効率良く記録することが可能となる。
【００３１】
アルゴリズム生成部１０４は、特徴量抽出部１０２により抽出された動作の内容毎の特徴量に基づいて、動作特定アルゴリズムを生成する。
また、アルゴリズム生成部１０４は、動作ＤＢ４０２に記憶された動作データに基づいて、動作特定アルゴリズムを生成する。すなわち、当初は、動作ＤＢ４０２に動作データが記憶されていないので、アルゴリズム生成部１０４は、特徴量抽出部１０２により抽出された動作の内容毎の特徴量に基づいて動作特定アルゴリズムを生成する。しかしながら、センシングデータ取得部１０１により取得されるセンシングデータは、センシングＤＢ４０１に蓄積されていくので、これに伴い、特徴量抽出部１０２による特徴量の抽出、及び登録部１０３による動作データの登録も随時行われる。その結果、動作ＤＢ４０２の動作データの内容は、随時更新されて、常に最新の状態が維持される。つまり、動作ＤＢ４０２に記憶されている動作データは、蓄積される量が多く、かつ、更新されたタイミングが最近であればあるほどユーザＵの動作の内容が的確に反映された信憑性の高いデータとなる。このため、アルゴリズム生成部１０４は、動作特定アルゴリズムを生成する際、動作ＤＢ４０２に記憶された最新の動作データを用いることで、ユーザＵの動作の内容を的確に反映させた信憑性の高い動作特定アルゴリズムを生成することができる。
また、動作ＤＢ４０２には、１人のユーザＵの動作データのみならず複数人のユーザＵの動作データを含めることができる。これにより、アルゴリズム生成部１０４は、複数人のユーザＵの動作の内容が反映されたより充実したデータに基づいて、より信憑性の高い精緻な動作特定アルゴリズムを生成することができる。
ここで、動作特定アルゴリズムの具体的内容は特に限定されないが、より単純化されたものであることが好ましい。動作特定アルゴリズムが、より単純化されたものである場合には、更新処理に要する時間的コストを削減することができる。また、動作特定アルゴリズムを記憶するウェアラブル端末３のメモリを小さくすることができるので、さらに軽量化を図ることができる。
【００３２】
アルゴリズム登録制御部１０５は、アルゴリズム生成部１０４により生成された動作特定アルゴリズムを、ウェアラブル端末３に登録する制御を実行する。これにより、ウェアラブル端末３は、動作特定アルゴリズムを用いて、自身が検知したセンシングデータの内容からユーザＵの動作の内容を容易に特定することができる。
このように、センシングデータや動作データはサーバ１側に記憶させ、ウェアラブル端末３側には動作特定アルゴリズムのみを記憶させる。これにより、ウェアラブル端末３のメモリの容量をひっ迫させることなく、かつ、ウェアラブル端末３自体の軽量化を図ることができる。また、サーバ１側でユーザＵの動作の特定を行わないので、動作を特定するためのセンシングデータの全てをサーバ１側に蓄積する必要がなくなる。つまり、サーバ１は、動作データを登録する際、必要に応じてスポット的にセンシングデータを取得し、特徴量を注出すればよい。これにより、サーバ１のメモリの確保や省電力化を図ることができる。
【００３３】
動作特定アルゴリズムは、上述したように、動作ＤＢ４０２に記憶された最新の動作データに基づいて随時生成される。このため、アルゴリズム登録制御部１０５は、最新の動作特定アルゴリズムをウェアラブル端末３に登録（即ち更新）する制御を随時実行する。これにより、ウェアラブル端末３は、最新の動作特定アルゴリズムを用いてユーザＵの動作の内容を特定することができるので、ユーザＵの動作の内容を特定する処理の質を向上させていくことができる。その結果、ユーザＵ毎の生活上の自然な動作に関するデータを効率良く記録することが可能となる。
【００３４】
（モバイル端末）
図３に示すように、モバイル端末２は、センシングデータ受信制御部２０１と、センシングデータ送信制御部２０２と、通信部２０３とが機能する。
【００３５】
センシングデータ受信制御部２０１は、ウェアラブル端末３から送信されてきたセンシングデータを、通信部２０３を介して受信する制御を実行する。
センシングデータ送信制御部２０２は、センシングデータ受信制御部２０１により受信されたセンシングデータを、通信部２０３を介してサーバ1に送信する制御を実行する。
通信部２０３は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置（図１に示す例ではサーバ１やウェアラブル端末３）等との間で行う通信を制御する。また、通信部２０３は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の近距離無線通信手段によってウェアラブル端末３との間で行う通信を制御する。
【００３６】
（ウェアラブル端末）
図３に示すように、ウェアラブル端末３は、センシング部３０１と、時刻管理部３０２と、動作特定部３０３と、通信部３０４とが機能する。
【００３７】
センシング部３０１は、ウェアラブル端末３を装着したユーザＵの動作を検知する。具体的には、センシング部３０１は、加速度センサ３１１と、ジャイロセンサ３１２と、検知制御部３１３とを備え、これらが協働することによりユーザＵの動作を検知する。なお、センシング部３０１がウェアラブル端末３を装着したユーザＵの動作を検知する手法は、加速度センサ３１１及びジャイロセンサ３１２による検知に限定されない。例えば加速度センサ３１１のみによる検知であってもよいし、加速度センサ３１１やジャイロセンサ３１２以外の各種センサ等による検知であってもよい。
【００３８】
加速度センサ３１１は、検知制御部３１３の制御の下で、ウェアラブル端末３が空間を移動する際の速度の変化に基づいて発生する加速度を計測する。計測された加速度は、センシングデータとして通信部３０４を介してモバイル端末２に送信される。
【００３９】
ジャイロセンサ３１２は、検知制御部３１３の制御の下で、ウェアラブル端末３が空間を移動する際の角度の変化に基づいて発生する角速度を計測する。計測された角速度は、センシングデータとして通信部３０４を介してモバイル端末２に送信される。
なお、図３に破線矢印で示すように、モバイル端末２を介さずに直接ウェアラブル端末３からサーバ１にセンシングデータ（加速度、角速度）を送信できるようにしてもよい。
また、ジャイロセンサ３１２は必ずしも備えている必要はなく、加速度センサ３１１のみを備える構成であってもよい。
【００４０】
検知制御部３１３は、センシングデータの検知の開始及び終了の制御を実行する。
すなわち、検知制御部３１３は、加速度センサ３１１及びジャイロセンサ３１２によるセンシングデータの検知の開始と終了とを制御する。具体的には例えば、ウェアラブル端末３の所定の場所に、検知制御部３１３としてのセンシング制御ボタン（図示せず）を設け、このボタンが１回押下されることにより検知が開始され、もう１回押下されることにより検知が終了するようにしてもよい。
ウェアラブル端末３にセンシング制御ボタンを設けることにより、センシングデータの検知の開始のタイミングと、検知の終了のタイミングとを容易に制御することが可能となる。つまり、ウェアラブル端末３を装着したユーザＵは、動作開始のタイミングでセンシング制御ボタンを押下し、動作の終了のタイミングでセンシング制御ボタンを再び押下する。これにより、センシングの対象となる動作を予め特定することができるとともに、センシングが行われる時間を必要最小限にすることができる。その結果、ウェアラブル端末を装着したユーザ毎の、生活上の自然な動作に関するデータをさらに効率良く記録することが可能となる。
【００４１】
時刻管理部３０２は、現在時刻を管理する。これにより、センシング部３０１による検知開始の具体的時刻と、検知終了の具体的時刻とをセンシングデータ毎に特定することが可能となる。
【００４２】
動作特定部３０３は、サーバ１により生成された動作特定アルゴリズムを用いて、センシング部３０１により検出されたセンシングデータから、ユーザＵの動作の内容が特定されると、その内容は、モバイル端末２に送信される。これにより、ユーザＵは、アプリを通じた操作によって自身の動作に関する情報を容易に把握することができる。
【００４３】
通信部３０４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の近距離無線通信手段によってモバイル端末２との間で行う通信を制御する。また、通信部３０４は、図３に破線矢印で示すように、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置（図１に示す例ではサーバ１やモバイル端末２）等との間で行う通信を制御できるようにしてもよい。
【００４４】
次に、図４を参照して、センシングＤＢ４０１に記憶されているセンシングデータに含まれる情報について説明する。
図４は、センシングＤＢ４０１に記憶されているセンシングデータに含まれる情報の例を示す図である。
【００４５】
センシングＤＢ４０１に記憶されているセンシングデータには、図４に示すように、加速度（ｍ／ｓ２）、角速度（ｒａｄ／ｓ）、加速度及び角速度を検知した時刻（検知日時）が含まれる。加速度は、加速度センサ３１１により計測されたＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の夫々の値（図４の例ではＸ１〜Ｘ６）で示される。角速度は、ジャイロセンサにより計測された値（図４の例ではｒ１〜ｒ６）で示される。
センシングデータは、ウェアラブル端末３から随時取得することができる。また、同一の動作の内容について、何度でもセンシングデータを取得することができるので、その度に、特徴量抽出部１０２による特徴量の抽出と、登録部１０３による動作データの登録とが繰り返し行われる。これにより、ユーザＵ毎に異なる動作の特徴が継続的に学習されて、動作データがブラッシュアップされるので、新たに取得されたセンシングデータから、通常と異なる僅かな差異を検知することも可能となる。その結果、例えばユーザＵの体調不良の予兆を検知したり、心身ともにハイパフォーマンスの行動を促したりすることもできる。
なお、図４の例では６件のセンシングデータが示されているが、当然ながらこれは例示に過ぎず、センシングＤＢ４０１には、それ以上の膨大なセンシングデータを記憶させることができる。
【００４６】
図５は、動作ＤＢ４０２に含まれる情報の例を示す図である。
【００４７】
動作ＤＢ４０２に記憶されている動作データには、図５に示すように、動作の内容、複数種類の動作の内容を上位概念でまとめたタグ、加速度（ｍ／ｓ２）、角速度（ｒａｄ／ｓ）が含まれる。
【００４８】
例えば、「箸を上げる下ろす」という動作の内容について、センシングデータが３件登録されている。すなわち、Ｘ軸の加速度がＸ１１（ｍ／ｓ２）、Ｙ軸の加速度がＹ１１（ｍ／ｓ２）、Ｚ軸の加速度がＺ１１（ｍ／ｓ２）、角速度がｒ１１（ｒａｄ／ｓ）というセンシングデータ（１件目）、Ｘ軸の加速度がＸ１２（ｍ／ｓ２）、Ｙ軸の加速度がＹ１２（ｍ／ｓ２）、Ｚ軸の加速度がＺ１２（ｍ／ｓ２）、角速度がｒ１２（ｒａｄ／ｓ）というセンシングデータ（２件目）、Ｘ軸の加速度がＸ１３（ｍ／ｓ２）、Ｙ軸の加速度がＹ１３（ｍ／ｓ２）、Ｚ軸の加速度がＺ１３（ｍ／ｓ２）、角速度がｒ１３（ｒａｄ／ｓ）というセンシングデータ（３件目）が登録されている。これは、ユーザＵの「箸を上げる下ろす」という動作に従って空間を移動するウェアラブル端末３の所定のタイミングにおける加速度及び角速度が、上記の値を示していることを意味する。
【００４９】
また、「コップで飲み物を飲む」という動作の内容について、センシングデータが３件登録されている。すなわち、Ｘ軸の加速度がＸ１４（ｍ／ｓ２）、Ｙ軸の加速度がＹ１４（ｍ／ｓ２）、Ｚ軸の加速度がＺ１４（ｍ／ｓ２）、角速度がｒ１４（ｒａｄ／ｓ）というセンシングデータ（１件目）、Ｘ軸の加速度がＸ１５（ｍ／ｓ２）、Ｙ軸の加速度がＹ１５（ｍ／ｓ２）、Ｚ軸の加速度がＺ１５（ｍ／ｓ２）、角速度がｒ１５（ｒａｄ／ｓ）というセンシングデータ（２件目）、Ｘ軸の加速度がＸ１６（ｍ／ｓ２）、Ｙ軸の加速度がＹ１６（ｍ／ｓ２）、Ｚ軸の加速度がＺ１６（ｍ／ｓ２）、角速度がｒ１６（ｒａｄ／ｓ）というセンシングデータ（３件目）が登録されている。これは、ユーザＵの「コップで飲み物を飲む」という動作に従って空間を移動するウェアラブル端末３の所定のタイミングにおける加速度及び角速度が、上記の値を示していることを意味する。
【００５０】
また、「果実の皮を剥く」という動作の内容について、センシングデータが３件登録されている。すなわち、Ｘ軸の加速度がＸ１７（ｍ／ｓ２）、Ｙ軸の加速度がＹ１７（ｍ／ｓ２）、Ｚ軸の加速度がＺ１７（ｍ／ｓ２）、角速度がｒ１７（ｒａｄ／ｓ）というセンシングデータ（１件目）、Ｘ軸の加速度がＸ１８（ｍ／ｓ２）、Ｙ軸の加速度がＹ１８（ｍ／ｓ２）、Ｚ軸の加速度がＺ１８（ｍ／ｓ２）、角速度がｒ１８（ｒａｄ／ｓ）というセンシングデータ（２件目）、Ｘ軸の加速度がＸ１９（ｍ／ｓ２）、Ｙ軸の加速度がＹ１９（ｍ／ｓ２）、Ｚ軸の加速度がＺ１９（ｍ／ｓ２）、角速度がｒ１９（ｒａｄ／ｓ）というセンシングデータ（３件目）が登録されている。これは、ユーザＵの「果実の皮を剥く」という動作に従って空間を移動するウェアラブル端末３の所定のタイミングにおける加速度及び角速度が、上記の値を示していることを意味する。
【００５１】
ここで、上記３つの動作の内容、すなわち「箸を上げる下ろす」、「コップで飲み物を飲む」、「果実の皮を剥く」については、いずれも食事中のユーザＵの動作であるという共通点を有する。このため、これらの３つの動作の内容には、「食事」という上位概念のタグが付される。これにより、センシングＤＢ４０１に記憶されている膨大なセンシングデータを容易に分類することが可能となるので、ウェアラブル端末３により新たに検知されたセンシングデータから、ユーザＵの動作の内容を効率良く特定することができるようになる。
【００５２】
また例えば、「鉛筆で文字を書く」という動作の内容について、センシングデータが３件登録されている。すなわち、Ｘ軸の加速度がＸ２１（ｍ／ｓ２）、Ｙ軸の加速度がＹ２１（ｍ／ｓ２）、Ｚ軸の加速度がＺ２１（ｍ／ｓ２）、角速度がｒ２１（ｒａｄ／ｓ）というセンシングデータ（１件目）、Ｘ軸の加速度がＸ２２（ｍ／ｓ２）、Ｙ軸の加速度がＹ２２（ｍ／ｓ２）、Ｚ軸の加速度がＺ２２（ｍ／ｓ２）、角速度がｒ２２（ｒａｄ／ｓ）というセンシングデータ（２件目）、Ｘ軸の加速度がＸ２３（ｍ／ｓ２）、Ｙ軸の加速度がＹ２３（ｍ／ｓ２）、Ｚ軸の加速度がＺ２３（ｍ／ｓ２）、角速度がｒ２３（ｒａｄ／ｓ）というセンシングデータ（３件目）が登録されている。これは、ユーザＵの「鉛筆で文字を書く」という動作に従って空間を移動するウェアラブル端末３の所定のタイミングにおける加速度及び角速度が、上記の値を示していることを意味する。
【００５３】
また、「消しゴムで文字を消す」という動作の内容について、センシングデータが３件登録されている。すなわち、Ｘ軸の加速度がＸ２４（ｍ／ｓ２）、Ｙ軸の加速度がＹ２４（ｍ／ｓ２）、Ｚ軸の加速度がＺ２４（ｍ／ｓ２）、角速度がｒ２４（ｒａｄ／ｓ）というセンシングデータ（１件目）、Ｘ軸の加速度がＸ２５（ｍ／ｓ２）、Ｙ軸の加速度がＹ２５（ｍ／ｓ２）、Ｚ軸の加速度がＺ２５（ｍ／ｓ２）、角速度がｒ２５（ｒａｄ／ｓ）というセンシングデータ（２件目）、Ｘ軸の加速度がＸ２６（ｍ／ｓ２）、Ｙ軸の加速度がＹ２６（ｍ／ｓ２）、Ｚ軸の加速度がＺ２６（ｍ／ｓ２）、角速度がｒ２６（ｒａｄ／ｓ）というセンシングデータ（３件目）が登録されている。これは、ユーザＵの「消しゴムで文字を消す」という動作に従って空間を移動するウェアラブル端末３の所定のタイミングにおける加速度及び角速度が、上記の値を示していることを意味する。
【００５４】
また、「本のページをめくる」という動作の内容について、センシングデータが３件登録されている。すなわち、Ｘ軸の加速度がＸ２７（ｍ／ｓ２）、Ｙ軸の加速度がＹ２７（ｍ／ｓ２）、Ｚ軸の加速度がＺ２７（ｍ／ｓ２）、角速度がｒ２７（ｒａｄ／ｓ）というセンシングデータ（１件目）、Ｘ軸の加速度がＸ２８（ｍ／ｓ２）、Ｙ軸の加速度がＹ２８（ｍ／ｓ２）、Ｚ軸の加速度がＺ２８（ｍ／ｓ２）、角速度がｒ２８（ｒａｄ／ｓ）というセンシングデータ（２件目）、Ｘ軸の加速度がＸ２９（ｍ／ｓ２）、Ｙ軸の加速度がＹ２９（ｍ／ｓ２）、Ｚ軸の加速度がＺ２９（ｍ／ｓ２）、角速度がｒ２９（ｒａｄ／ｓ）というセンシングデータ（３件目）が登録されている。これは、ユーザＵの「本のページをめくる」という動作に従って空間を移動するウェアラブル端末３の所定のタイミングにおける加速度及び角速度が、上記の値を示していることを意味する。
【００５５】
ここで、上記３つの動作の内容、すなわち「鉛筆で文字を書く」、「消しゴムで文字を消す」、「本のページをめくる」については、いずれも勉強中のユーザＵの動作であるという共通点を有する。このため、これらの３つの動作の内容には、「勉強」という上位概念のタグが付される。
なお、図５の例では１５件の動作の内容を含む動作データが示されているが、当然ながらこれは例示に過ぎず、動作ＤＢ４０２には、それ以上の膨大な動作データが記憶されている。また、図５の例では１つのタグ（例えば食事）について、いずれも３件の動作の内容が紐付けられて登録されているが、当然ながらこれは例示に過ぎず、１つのタグには、ｎ件（ｎは１以上の整数値）の動作の内容を紐付けて登録することができる。また、図５の例では１つの動作の内容について、いずれも３件のセンシングデータが登録されているが、当然ながらこれも例示に過ぎず、１つの動作の内容には、ｍ件（ｍは１以上の整数値）のセンシングデータを登録することができる。
なお、動作ＤＢ４０２に記憶された他の動作データの例については、図５に示すとおりである。
【００５６】
次に、図６を参照して、図３に示すサーバ１で実行される動作登録処理及びアルゴリズム生成処理の流れを説明する。
【００５７】
（動作登録処理）
図６（Ａ）は、サーバ１により実行される動作登録処理の流れを示すフローチャートである。
【００５８】
ステップＳ１１において、センシングデータ取得部１０１は、ウェアラブル端末３により検知されたセンシングデータを取得する。センシングデータ取得部１０１により取得されたセンシングデータは、センシングＤＢ４０１に記憶されて管理される。
【００５９】
ステップＳ１２において、特徴量抽出部１０２は、ウェアラブル端末３により検知されたセンシングデータから、動作の内容毎の特徴量を抽出する。
【００６０】
ステップＳ１３において、登録部１０３は、ステップＳ１２で抽出された動作の内容毎の特徴量を、動作データとしてユーザＵ毎に登録する。登録された動作データは、動作ＤＢ４０２に記憶されて管理される。
これにより動作登録処理は終了する。動作登録処理が実行されることにより、後述するアルゴリズム生成処理で必要となる情報の準備が整う。
【００６１】
（動作特定処理）
図６（Ｂ）は、サーバ１により実行されるアルゴリズム生成処理の流れを示すフローチャートである。
【００６２】
ステップＳ２１において、センシングデータ取得部１０１は、ウェアラブル端末３により新たに検知されたセンシングデータを取得する。
【００６３】
ステップＳ２２において、特徴量抽出部１０２は、取得されたセンシングデータから、動作の内容毎の特徴量を抽出する。具体的には、特徴量抽出部１０２は、ウェアラブル端末３により検知されたセンシングデータと、動作ＤＢ４０２に記憶されている動作データから、動作の内容毎の特徴量を夫々抽出する。
【００６４】
ステップＳ２３において、アルゴリズム生成部１０４は、ステップＳ２２で抽出された特徴量に基づいて、動作特定アルゴリズムを生成する。また、アルゴリズム生成部１０４は、動作ＤＢ４０２に記憶された動作データに基づいて、動作特定アルゴリズムを生成する。
これによりアルゴリズム生成処理は終了する。生成された動作特定アルゴリズムは、ウェアラブル端末３に登録される。これにより、ウェアラブル端末３は、動作特定アルゴリズムを用いて、自身が検知したセンシングデータの内容からユーザＵの動作の内容を容易に特定することができる。
【００６５】
以上本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
【００６６】
例えば、上述の実施形態では、ウェアラブル端末３によるセンシングの開始及び終了の制御を、ウェアラブル端末３に設けられたセンシング制御ボタンを押下することで実行する構成となっているが、これに限定されない。例えば、モバイル端末２のアプリを通じた操作を行うことで、ウェアラブル端末３によるセンシングの開始及び終了の制御を行えるようにしてもよい。これにより、ウェアラブル端末３を軽量化させることができるので、ウェアラブル端末３を装着したユーザＵ毎の、生活上の自然な動作に関するデータをさらに効率良く記録することが可能となる。
【００６７】
また、図２に示す各ハードウェア構成は、本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。
【００６８】
また、図３に示す機能ブロック図は、例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行出来る機能が情報処理システムに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは、特に図３の例に限定されない。
【００６９】
また、機能ブロックの存在場所も、図３に示す場所に限定されず、任意でよい。例えばサーバ１の機能ブロックの少なくとも一部をモバイル端末２に設けてもよい。すなわち、サーバ１において実行される動作登録処理や動作特定処理を、サーバ１ではなくモバイル端末２で実行できる構成としてもよい。また例えばウェアラブル端末３の機能ブロックの少なくとも一部をモバイル端末２に設けてもよいし、その逆であってもよい。
そして、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体との組み合わせで構成してもよい。
さらに言えば、ハードウェア又はソフトウェアにより実行される一連の処理のうち、一部の処理について、ユーザによりデータ入力を行う等、ユーザのマニュアル操作により実行することもできる。
【００７０】
各機能ブロックの処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。
【００７１】
このようなプログラムを含む記録媒体は、各ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される、リムーバブルメディアにより構成されるだけではなく、装置本体に予め組み込まれた状態で各ユーザに提供される記録媒体等で構成される。
【００７２】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に添って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。
【００７３】
以上を換言すると、本発明が適用される情報処理装置は、次のような構成を有する各種各様の実施形態を取ることができる。
すなわち、本発明が適用される情報処理装置（例えば図１のサーバ１）は、
ウェアラブル端末（例えば図１のウェアラブル端末３）を装着したユーザ（例えば図１のユーザＵ）の生活上の動作の内容を特定するためのアルゴリズムを生成する情報処理装置であって、
前記ウェアラブル端末により検知されたセンシングデータを取得するセンシングデータ取得手段（例えば図３のセンシングデータ取得部１０１）と、
取得されたセンシングデータから、前記ユーザの動作の内容毎の特徴量を抽出する特徴量抽出手段（例えば図３の特徴量抽出部１０２）と、
抽出された前記動作の内容毎の特徴量を動作データとして前記ユーザ毎に登録する登録手段（例えば図３の登録部１０３）と、
前記動作の内容毎の特徴量に基づいて、前記センシングデータの内容から前記ユーザの動作の内容を特定するための動作特定アルゴリズムを生成するアルゴリズム生成手段（例えば図３のアルゴリズム生成部１０４）と、
生成された前記動作特定アルゴリズムを前記ウェアラブル端末に登録する制御を実行するアルゴリズム登録制御手段（例えば図３のアルゴリズム登録制御部１０５）と、
を備える。
【００７４】
この発明によれば、サーバ１が、ウェアラブル端末３により検知されたセンシングデータを取得し、このセンシングデータから抽出された動作の内容毎の特徴量が動作データとして登録されるので、ウェアラブル端末３側でセンシングデータを蓄積させる必要がなくなる。このため、ウェアラブル端末３のメモリの容量をひっ迫させることなく、かつ、ウェアラブル端末３自体の軽量化を図ることができる。また、サーバ１側でユーザＵの動作の特定を行わないので、動作を特定するためのセンシングデータの全てをサーバ１側に蓄積する必要がなくなる。これにより、サーバ１のメモリの確保や省電力化を図ることができる。その結果、ウェアラブル端末３を装着したユーザＵ毎の、生活上の自然な動作に関するデータを効率良く記録することが可能となる。
【００７５】
また、本発明に係る情報処理装置において、前記センシングデータ取得手段は、
前記センシングデータの検知の開始及び終了の制御を実行する検知制御手段（例えば図３の検知制御部３１３）を備える前記ウェアラブル端末により検知されたセンシングデータを取得することができる。
この発明によれば、センシングデータの検知の開始のタイミングと、検知の終了のタイミングとが制御されるので、動作の開始のタイミングでセンシングを開始することができる。また、動作の終了のタイミングでセンシングを終了することができる。このため、センシングが行われる時間を必要最小限にすることができる。その結果、ウェアラブル端末３を装着したユーザＵ毎の、生活上の自然な動作に関するデータをさらに効率良く記録することが可能となる。
【符号の説明】
【００７６】
１・・・サーバ、２・・・モバイル端末、３・・・ウェアラブル端末、１１・・・ＣＰＵ、１２・・・ＲＯＭ、１３・・・ＲＡＭ、１４・・・バス、１５・・・入出力インターフェース、１６・・・出力部、１７・・・入力部、１８・・・記憶部、１９・・・通信部、２０・・・ドライブ、３０・・・リムーバブルメディア、１０１・・・センシングデータ取得部、１０２・・・特徴量抽出部、１０３・・・登録部、１０４・・・アルゴリズム生成部、１０５・・・アルゴリズム登録部、２０１・・・センシングデータ受信制御部、２０２・・・センシングデータ送信制御部、２０３・・・通信部、３０１・・・センシング部、３０２・・・時刻管理部、３０３・・・動作特定部、３０４・・・通信部、３１１・・・加速度センサ、３１２・・・ジャイロセンサ、３１３・・・検知制御部、４０１・・・センシングＤＢ、４０２・・・動作ＤＢ、Ｓ１１〜Ｓ１３・・・動作登録処理における各ステップ、Ｓ２１〜Ｓ２３・・・アルゴリズム生成処理における各ステップ、Ｎ・・・ネットワーク、Ｕ・・・ユーザ
【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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