(57)【要約】【課題】運動開始前の対象者の状態に基づいて、これから行おうとする運動パフォーマンスを推定する技術を提供する。【解決手段】対象者の緊張状態と相関のある情報を緊張状態情報、対象者の緊張の高さを示す指標を緊張状態指標、対象者による運動のパフォーマンスの良し悪しを示す指標を運動パフォーマンス指標とし、対象者が所定の待ち時間の後に短時間のアクションを行う運動に関する運動パフォーマンス指標を推定する運動パフォーマンス推定装置は、運動を開始する前に、対象者の緊張状態情報を取得する緊張状態情報取得部と、緊張状態情報から、対象者の緊張状態指標を計算する緊張状態指標計算部と、予め与えられた緊張状態指標と運動パフォーマンス指標との相関関係に基づき、緊張状態指標から、対象者の運動パフォーマンス指標を推定する運動パフォーマンス指標推定部とを含む。【選択図】図１
2019187678.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の緊張状態と相関のある情報を緊張状態情報、対象者の緊張の高さを示す指標を緊張状態指標、対象者による運動のパフォーマンスの良し悪しを示す指標を運動パフォーマンス指標とし、
対象者が所定の待ち時間の後に短時間のアクションを行う運動に関する運動パフォーマンス指標を推定する運動パフォーマンス推定装置であって、
前記運動を開始する前に、前記対象者の緊張状態情報を取得する緊張状態情報取得部と、
前記緊張状態情報から、前記対象者の緊張状態指標を計算する緊張状態指標計算部と、
予め与えられた緊張状態指標と運動パフォーマンス指標との相関関係に基づき、前記緊張状態指標から、前記対象者の運動パフォーマンス指標を推定する運動パフォーマンス指標推定部と、
を含む運動パフォーマンス推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の運動パフォーマンス推定装置であって、
前記運動パフォーマンス指標推定部は、
θ1，θ2をθ1<θ2を満たす閾値としたとき、
前記緊張状態指標がθ1より小さい場合には、良いパフォーマンスを発揮するには緊張が足りないことを示す運動パフォーマンス指標を、前記緊張状態指標がθ1より大きく、θ2より小さい場合には、良いパフォーマンスを発揮できることを示す運動パフォーマンス指標を、前記緊張状態指標がθ2より大きい場合には、良いパフォーマンスを発揮するには緊張しすぎていることを示す運動パフォーマンス指標を前記対象者の運動パフォーマンス指標として推定する
ことを特徴とする運動パフォーマンス推定装置。
【請求項３】
請求項１に記載の運動パフォーマンス推定装置であって、
前記相関関係は、
緊張状態指標が所定の閾値より小さい区間においては、運動パフォーマンス指標が緊張状態指標に関して単調増加、緊張状態指標が前記閾値より大きい区間においては、運動パフォーマンス指標が緊張状態指標に関して単調減少となる関係である
ことを特徴とする運動パフォーマンス推定装置。
【請求項４】
対象者の緊張状態と相関のある情報を緊張状態情報、対象者による運動のパフォーマンスの良し悪しを示す指標を運動パフォーマンス指標とし、
対象者が所定の待ち時間の後に短時間のアクションを行う運動に関する運動パフォーマンス指標を推定する運動パフォーマンス推定装置であって、
前記運動を開始する前に、前記対象者の緊張状態情報を取得する緊張状態情報取得部と、
予め与えられた緊張状態情報と運動パフォーマンス指標との相関関係に基づき、前記緊張状態情報から、前記対象者の運動パフォーマンス指標を推定する運動パフォーマンス指標推定部と、
を含む運動パフォーマンス推定装置。
【請求項５】
請求項４に記載の運動パフォーマンス推定装置であって、
前記運動パフォーマンス指標推定部は、
緊張状態情報と緊張の高さとの間に単調増加の関係がある場合において、
α1，α2をα1<α2を満たす閾値としたとき、
前記緊張状態情報がα1より小さい場合には、良いパフォーマンスを発揮するには緊張が足りないことを示す運動パフォーマンス指標を、前記緊張状態情報がα1より大きく、α2より小さい場合には、良いパフォーマンスを発揮できることを示す運動パフォーマンス指標を、前記緊張状態情報がα2より大きい場合には、良いパフォーマンスを発揮するには緊張しすぎていることを示す運動パフォーマンス指標を前記対象者の運動パフォーマンス指標として推定し、
緊張状態情報と緊張の高さとの間に単調減少の関係がある場合において、
β1，β2をβ1<β2を満たす閾値としたとき、
前記緊張状態情報がβ1より小さい場合には、良いパフォーマンスを発揮するには緊張しすぎていることを示す運動パフォーマンス指標を、前記緊張状態情報がβ1より大きく、β2より小さい場合には、良いパフォーマンスを発揮できることを示す運動パフォーマンス指標を、前記緊張状態情報がβ2より大きい場合には、良いパフォーマンスを発揮するには緊張が足りないことを示す運動パフォーマンス指標を前記対象者の運動パフォーマンス指標として推定する
ことを特徴とする運動パフォーマンス推定装置。
【請求項６】
請求項４に記載の運動パフォーマンス推定装置であって、
前記相関関係は、
緊張状態情報が所定の閾値より小さい区間においては、運動パフォーマンス指標が緊張状態情報に関して単調増加、緊張状態情報が前記閾値より大きい区間においては、運動パフォーマンス指標が緊張状態情報に関して単調減少となる関係である
ことを特徴とする運動パフォーマンス推定装置。
【請求項７】
対象者の緊張状態と相関のある情報を緊張状態情報、対象者の緊張の高さを示す指標を緊張状態指標、対象者による運動のパフォーマンスの良し悪しを示す指標を運動パフォーマンス指標とし、
運動パフォーマンス推定装置が、対象者が所定の待ち時間の後に短時間のアクションを行う運動に関する運動パフォーマンス指標を推定する運動パフォーマンス推定方法であって、
前記運動を開始する前に、前記対象者の緊張状態情報を取得する緊張状態情報取得ステップと、
前記緊張状態情報から、前記対象者の緊張状態指標を計算する緊張状態指標計算ステップと、
予め与えられた緊張状態指標と運動パフォーマンス指標との相関関係に基づき、前記緊張状態指標から、前記対象者の運動パフォーマンス指標を推定する運動パフォーマンス指標推定ステップと、
を含む運動パフォーマンス推定方法。
【請求項８】
請求項１ないし６のいずれか１項に記載の運動パフォーマンス推定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象者の運動パフォーマンスを推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
非特許文献１では、ある水泳競技シーズン（９月から１２月）における競技（50m自由形、100m自由形）のベストタイムとシーズン中の（競技当日ではない）ある１日の自律神経活動を比較した結果、以下の関係がみられたことを報告している。
【０００３】
（１）起床時の副交感神経（迷走神経）活動の大きさと、50mのシーズンベストタイムとの間に正の相関があった。つまり、副交感神経活動が大きい選手は、タイムが遅くなり、パフォーマンスが低い。ただし、100mのシーズンベストタイムとの間に相関は認められなかった。
【０００４】
（２）トレーニング直後の交感神経活動／副交感神経活動の値が大きいほど（ほとんどの場合、交換神経活動が大きいことと似た意味になる）、100mのシーズンベストタイムが速くなる、つまりパフォーマンスが高くなる。ただし、50mのシーズンベストタイムとの間に相関は認められなかった。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Giampiero Merati, Martina Anna Maggioni, Pietro Luigi Invernizzi, Claudio Ciapparelli, Luca Agnello, Arsenio Veicsteinas, and Paolo Castiglioni, “Autonomic modulations of heart rate variability and performances in short-distance elite swimmers”, European Journal of Applied Physiology, Volume 115, Issue 4, pp.825-835, April 2015.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
非特許文献１では、競技当日ではない競技シーズン中のある１日の生理状態の計測結果と競技シーズンの調子（ベストタイム）との相関関係をみており、競技前の生理状態と競技のパフォーマンスとの関係を評価するものではないため、競技前の副交感神経活動と競技のパフォーマンスとの間に相関関係があるか否かは明らかではない。そのため、競技前の対象者の状態から、これから行おうとする運動のパフォーマンスを予測することはできない。
【０００７】
そこで本発明では、運動開始前の対象者の状態に基づいて、これから行おうとする運動パフォーマンスを推定する技術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】
【０００８】
本発明の一態様は、対象者の緊張状態と相関のある情報を緊張状態情報、対象者の緊張の高さを示す指標を緊張状態指標、対象者による運動のパフォーマンスの良し悪しを示す指標を運動パフォーマンス指標とし、対象者が所定の待ち時間の後に短時間のアクションを行う運動に関する運動パフォーマンス指標を推定する運動パフォーマンス推定装置であって、前記運動を開始する前に、前記対象者の緊張状態情報を取得する緊張状態情報取得部と、前記緊張状態情報から、前記対象者の緊張状態指標を計算する緊張状態指標計算部と、予め与えられた緊張状態指標と運動パフォーマンス指標との相関関係に基づき、前記緊張状態指標から、前記対象者の運動パフォーマンス指標を推定する運動パフォーマンス指標推定部と、を含む。
【０００９】
本発明の一態様は、対象者の緊張状態と相関のある情報を緊張状態情報、対象者による運動のパフォーマンスの良し悪しを示す指標を運動パフォーマンス指標とし、対象者が所定の待ち時間の後に短時間のアクションを行う運動に関する運動パフォーマンス指標を推定する運動パフォーマンス推定装置であって、前記運動を開始する前に、前記対象者の緊張状態情報を取得する緊張状態情報取得部と、予め与えられた緊張状態情報と運動パフォーマンス指標との相関関係に基づき、前記緊張状態情報から、前記対象者の運動パフォーマンス指標を推定する運動パフォーマンス指標推定部と、を含む。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、運動開始前の対象者の状態に基づいて、これから行おうとする運動パフォーマンスを推定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】運動パフォーマンス推定装置１００／２００の構成の一例を示すブロック図。
【図２】運動パフォーマンス推定装置１００／２００の動作の一例を示すフローチャート。
【図３】緊張状態指標と運動パフォーマンス指標の関係の一例を示す図。
【図４】運動パフォーマンス推定装置１００の出力の一例を示す図。
【図５】緊張状態指標と運動パフォーマンス指標の関係の一例を示す図。
【図６】運動パフォーマンス推定装置２００の出力の一例を示す図。
【図７】運動パフォーマンス推定装置３００の構成の一例を示すブロック図。
【図８】運動パフォーマンス推定装置３００の動作の一例を示すフローチャート。
【図９】緊張状態情報と運動パフォーマンス指標の関係の一例を示す図。
【図１０】緊張状態情報と運動パフォーマンス指標の関係の一例を示す図。
【図１１】緊張状態情報と運動パフォーマンス指標の関係の一例を示す図。
【図１２】緊張状態情報と運動パフォーマンス指標の関係の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。なお、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。
【００１３】
＜技術的背景＞
各実施形態の発明で対象とする運動は、競技前の対象者の状態がパフォーマンスに影響を及ぼしやすい運動、つまり、所定の待ち時間の後に短時間のアクションを行い、その一つのアクションで勝負が決まるような、いわゆる一発競技を対象とする。例えば、走り幅跳び、走り高跳び、スキー・スノーボードのジャンプ競技（例えば、ワンメイク、ビッグエア）、水泳の飛び込み、サッカーのペナルティーキックなどである。
【００１４】
このような一発競技型の運動は、アクションの開始のタイミングを自分で調節することが可能であり、そのタイミングの取り方やそのときの力の入れ具合が、パフォーマンスの良し悪しに影響しやすいと考えられる。
【００１５】
対象者の状態としては、特に緊張状態に着目する。適度な緊張はパフォーマンスの向上を促す一方で、緊張が不足していたり、緊張しすぎたりしていると本来のパフォーマンスを発揮できないと考えられるからである。適度な緊張状態にあることで、運動開始のタイミングの計り方にばらつきが生じにくくなり、結果として、例えばジャンプ競技であれば、理想的な踏み切りのタイミングで、理想的な力で踏み切ることができる確率が高くなることが期待される。一方、緊張が不足した状態や緊張しすぎた状態にあると、運動開始のタイミングの計り方や力の入れ方にばらつきが生じやすくなり、結果として、踏み切りのタイミングがずれ、力が入らなかったり、入りすぎたりすることで、良いパフォーマンスを発揮しにくくなると考えられる。
【００１６】
もし、現在の緊張状態を知ることにより、自分が良いパフォーマンスで運動ができる状態にあるのか否か、できない状態にあるとしたら、緊張が不足しているためなのか、緊張しすぎているためなのかなどを把握することができるならば、より良いパフォーマンスを発揮できる状態になるように自身でコントロールすることも可能になると期待される。特に、競技のパフォーマンスに影響しやすいと考えられる競技前の緊張状態に基づいて、これから行おうとするパフォーマンスを推定できることが好ましい。
【００１７】
そこで、各実施形態の発明では、対象者を計測することで得た緊張状態と相関する情報に基づき、これから行おうとする運動のパフォーマンスの良し悪しを推定する技術を提供する。ここで、緊張状態と相関する情報とは、例えば、心拍、脈波、発汗、目の動き等の対象者の生理状態に関する情報、対象者の表情、対象者の身体の動き（行動）、対象者の音声（例えば、声の高さ）などである。これらが緊張状態と相関する情報となり得る理由は以下の通りである。緊張状態においては、自律神経活動の１つである交感神経活動の賦活化によって心拍数の増加や精神性発汗等の生理状態の変化が見られることが知られているので、生理状態を計測することにより緊張状態を測ることができるからである。また、緊張することで、表情が硬くなったり、特定の身体の動きが表出されたり、声が上ずる等の変化も見られるので、これらを計測することによっても緊張状態を測ることができるからである。
【００１８】
＜第１実施形態＞
運動パフォーマンス推定装置１００は、対象者が所定の待ち時間の後に短時間のアクションを行う運動に関する運動パフォーマンス指標を推定する。ここで、運動パフォーマンス指標とは、対象者による運動のパフォーマンスの良し悪し（高さ）を示す指標のことである。
【００１９】
以下、図１〜図２を参照して、運動パフォーマンス推定装置１００を説明する。図１は、運動パフォーマンス推定装置１００の構成を示すブロック図である。図２は、運動パフォーマンス推定装置１００の動作を示すフローチャートである。図１に示すように運動パフォーマンス推定装置１００は、緊張状態情報取得部１１０と、緊張状態指標計算部１２０と、運動パフォーマンス指標推定部１３０と、記録部１９０を含む。記録部１９０は、運動パフォーマンス推定装置１００の処理に必要な情報を適宜記録する構成部である。
【００２０】
図２に従い運動パフォーマンス推定装置１００の動作について説明する。
【００２１】
［緊張状態情報取得部１１０］
Ｓ１１０において、緊張状態情報取得部１１０は、運動を開始する前の対象者を計測することにより、対象者の緊張状態と相関のある情報である緊張状態情報を取得し、出力する。緊張状態情報の例として、例えば、対象者の自律神経活動と相関がある生体情報、対象者の表情、対象者の身体の動き、対象者の音声などがある。また、自律神経活動と相関がある生体情報の例として、例えば、心拍数、皮膚電気活動（発汗量）、眼球運動、指尖脈波などがある。運動パフォーマンス推定装置１００を競技前に利用することを想定するならば、簡易なデバイスにより非侵襲的に計測でき、運動開始前の短時間（例えば５分間前後）で計測結果が得られるのが好ましい。
【００２２】
緊張状態情報取得部１１０の目的は、後述する緊張状態指標計算部１２０において対象者の緊張の高さを示す指標（緊張状態指標）を計算する際に用いる対象者の緊張状態と相関のある情報（緊張状態情報）を対象者から取得することである。したがって、取得する緊張状態情報は、対象者の緊張の高さを示す指標を計算できる情報であれば、どのような情報でもよい。つまり、緊張状態情報取得部１１０は、上述の生体情報、対象者の身体の動きや音声等に限らず、その他緊張状態に伴って対象者に表出される特徴を計測し、緊張状態情報としてもよい。
【００２３】
［緊張状態指標計算部１２０］
Ｓ１２０において、緊張状態指標計算部１２０は、Ｓ１１０で取得した緊張状態情報から、対象者の緊張の高さを表す指標である緊張状態指標を計算し、出力する。緊張状態指標は、対象者の緊張の高さ（程度）を把握できるものであればどのような指標でもよい。
【００２４】
以下、心電計を用いて取得した心電データ（心電図）を緊張状態情報とし、自律神経活動の大きさを推定できる指標（自律神経活動指標という）を緊張の高さを示す指標（緊張状態指標）として用いる場合を例に説明する。この場合、緊張状態指標計算部１２０は、Ｓ１１０で取得した心電データに対して心拍変動解析(Heart Rate Variability: HRV)を行い、計測期間のHF成分(High Frequency component)とLF成分(Low Frequency component)とを得、その比であるLF成分/HF成分の値の系列である自律神経活動指標を計算する。ここで、LF成分/HF成分は、交感神経活動が活発であることを示す指標であり、その値が大きいほど緊張度（緊張の程度）が高いことを示す指標となる。
【００２５】
また、LF成分/HF成分に関する所定の単調増加関数の値を緊張状態指標とすることで、緊張状態指標を計算することもできる。なお、ある関数が単調増加関数であるというとき、その関数は、狭義単調増加関数であってもよいし、広義単調増加関数であってもよいものとする。
【００２６】
このように、緊張状態情報と相関関係にある緊張状態指標が既知であれば、その関係に基づいて緊張状態情報から緊張状態指標を計算することができる。
【００２７】
［運動パフォーマンス指標推定部１３０］
Ｓ１３０において、運動パフォーマンス指標推定部１３０は、予め与えられた緊張状態指標と運動パフォーマンス指標との相関関係に基づき、Ｓ１２０で計算した緊張状態指標から、対象者の運動パフォーマンスの良し悪しを示す指標である運動パフォーマンス指標を推定し、出力する。
【００２８】
ここで、運動パフォーマンス指標は、パフォーマンスの良し悪しを把握するための尺度であり、例えば、運動の結果を表すスコア、スコアに影響する運動における動作のタイミングや強度などである。スコアに影響する運動における動作のタイミングや強度とは、例えば、ジャンプ競技であればジャンプの高さ、踏み切るときの足の力の強さ、踏み切るときの角度、踏み切るタイミング（理想的な踏み切り時刻を基準とした実際の踏み切り時刻（の予測値）のずれ）などである。
【００２９】
また、緊張状態指標と運動パフォーマンス指標との相関関係とは、図３のように、緊張状態指標が所定の閾値θよりも小さい区間（第１区間）においては、緊張が高くなるにつれてパフォーマンスの高さが単調増加し、緊張状態指標が所定の閾値θよりも大きい区間（第２区間）においては、緊張が高くなるにつれてパフォーマンスの高さが単調減少するという関係である。ここで、単調増加とは、広義単調増加と狭義単調増加を含むものであり、緊張が高くなるにつれてパフォーマンスの高さが広義単調増加（狭義単調増加）するとは、緊張度がx1のときのパフォーマンスの高さをy1、緊張度がx2のときのパフォーマンスの高さをy2としたとき、x1<x2ならばy1≦y2(y1<y2)が成り立つことをいう。同様に、単調減少とは、広義単調減少と狭義単調減少を含むものであり、緊張が高くなるにつれてパフォーマンスの高さが広義単調減少（狭義単調減少）するとは、x1<x2ならばy1≧y2(y1>y2)が成り立つことをいう。
【００３０】
まとめると、緊張状態指標と運動パフォーマンス指標との相関関係は、緊張状態指標が所定の閾値θより小さい区間においては、運動パフォーマンス指標が緊張状態指標に関して単調増加、緊張状態指標が閾値θより大きい区間においては、運動パフォーマンス指標が緊張状態指標に関して単調減少となる関係であると言える。
【００３１】
以下、図３のような性質を有する（つまり、所定の閾値θまでは単調増加し、閾値θを超えると単調減少するような）、緊張状態指標を入力とし、運動パフォーマンス指標を出力とする関数をパフォーマンス関数と呼ぶこととする。
【００３２】
パフォーマンス関数は、事前に求めておく。例えば、１以上の対象者に対して、運動開始前に取得した緊張状態情報から計算した緊張状態指標とその後に実際に行った運動に関する運度パフォーマンス指標とのデータを分析し、そのデータの分布を上述の性質を有する関数に当てはめることにより、関数のパラメータを決定し、パフォーマンス関数を求めてもよい。また、別の方法として、例えば、緊張状態指標と運度パフォーマンス指標とのデータを学習用データとして、機械学習の手法により、関数のパラメータを学習させ、パフォーマンス関数を求めてもよい。
【００３３】
緊張状態指標と運動パフォーマンス指標との相関関係がパフォーマンス関数として与えられる場合、運動パフォーマンス指標推定部１３０は、当該パフォーマンス関数を用いて、Ｓ１２０で計算した緊張状態指標から運動パフォーマンス指標を推定する。
【００３４】
なお、運動パフォーマンス指標推定部１３０は、推定した運動パフォーマンス指標のみを出力してもよいし、図４のように、推定した運動パフォーマンス指標の、パフォーマンス関数の曲線における位置が把握可能な形の情報として、運動パフォーマンス指標を視覚的に出力してもよい。
【００３５】
また、複数の尺度（例えば、踏み切るときの足の力の強さと踏み切るタイミングの組）を用いる場合には、複数の尺度の組を運動パフォーマンス指標としてもよいし、例えば、各尺度を重み付け加算した値を運動パフォーマンス指標としてもよい。
【００３６】
（変形例１）
運動パフォーマンス推定装置１００は、複数のパフォーマンス関数（以下、基準パフォーマンス関数という）を用いて、運動パフォーマンス指標を推定してもよい。この場合、例えば、Ｓ１１０〜Ｓ１３０の処理を実行する前に、運動パフォーマンス推定装置１００の補正部（図示しない）は、基準パフォーマンス関数を用いて、運動パフォーマンス指標の推定対象である対象者に合わせて、運動パフォーマンス指標推定部１３０で用いる当該対象者用パフォーマンス関数を生成するようにする。
【００３７】
（変形例２）
緊張状態指標と運動パフォーマンス指標との相関関係をパフォーマンス関数として与える代わりに、緊張状態指標を入力とし、運動パフォーマンス指標を出力とする運動パフォーマンス推定モデルを機械学習により学習させておき、この学習済みの運動パフォーマンス推定モデルを用いて、運動パフォーマンス指標を推定するように、運動パフォーマンス指標推定部１３０を構成してもよい。
【００３８】
この場合、１以上の対象者に対して、運動開始前に取得した緊張状態情報から計算した緊張状態指標とその後に実際に行った運動の運動パフォーマンス指標の組を学習用データとして、機械学習の手法により、運動パフォーマンス推定モデルのパラメータを学習させる。具体的には、運動パフォーマンス推定モデルを用いて学習用データの緊張状態指標から得られる運動パフォーマンス指標が、当該緊張状態指標に対応する運動パフォーマンス指標（つまり、正解データ）に近づくように、運動パフォーマンス推定モデルのパラメータの更新処理を繰り返すことにより、学習を行う。なお、運動パフォーマンス推定モデルのパラメータには適当な初期値を与えた上で学習を開始する。
【００３９】
本実施形態の発明によれば、運動開始前の対象者の状態に基づいて、これから行おうとする運動パフォーマンスを推定することが可能となる。
【００４０】
＜第２実施形態＞
運動パフォーマンス推定装置２００は、対象者が所定の待ち時間の後に短時間のアクションを行う運動に関する運動パフォーマンス指標を推定する。
【００４１】
以下、図１〜図２を参照して、運動パフォーマンス推定装置２００を説明する。図１は、運動パフォーマンス推定装置２００の構成を示すブロック図である。図２は、運動パフォーマンス推定装置２００の動作を示すフローチャートである。図１に示すように運動パフォーマンス推定装置２００は、緊張状態情報取得部１１０と、緊張状態指標計算部１２０と、運動パフォーマンス指標推定部２３０と、記録部１９０を含む。記録部１９０は、運動パフォーマンス推定装置２００の処理に必要な情報を適宜記録する構成部である。つまり、運動パフォーマンス推定装置２００は、運動パフォーマンス指標推定部１３０の代わりに運動パフォーマンス指標推定部２３０を含む点において、運動パフォーマンス推定装置１００と異なる。
【００４２】
図２に従い運動パフォーマンス推定装置２００の動作について説明する。以下、運動パフォーマンス指標推定部２３０について説明する。
【００４３】
［運動パフォーマンス指標推定部２３０］
Ｓ２３０において、運動パフォーマンス指標推定部２３０は、予め与えられた緊張状態指標と運動パフォーマンス指標との相関関係に基づき、Ｓ１２０で計算した緊張状態指標から、対象者の運動パフォーマンスの良し悪しを示す指標である運動パフォーマンス指標を推定し、出力する。
【００４４】
＜技術的背景＞で説明したように、適度な緊張は高いパフォーマンスをもたらす。そこで、図５に示すように、良いパフォーマンスが発揮できる緊張状態指標の区間を第３区間、第３区間よりも緊張度が不足している区間を第１区間、第３区間よりも緊張度が高い区間を第２区間とし、緊張状態指標がどの区間に属するかを推定する。これにより、対象者が良いパフォーマンスが発揮できる緊張状態にあるのか、緊張が足りない状態にあるのか、緊張しすぎている状態にあるのかを容易に把握できるようになると考えられる。
【００４５】
つまり、運動パフォーマンス指標推定部２３０は、緊張状態指標が示す緊張の程度（緊張レベル）が、良いパフォーマンスを発揮できる状態なのか否か、発揮できない状態である場合には、緊張が足りない状態なのか、緊張しすぎている状態なのかを把握可能な形で、運動パフォーマンス指標を推定し、出力する。
【００４６】
例えば、運動パフォーマンス指標推定部２３０は、第３区間の緊張状態指標の下限値を第１閾値θ1、第３区間の緊張状態指標の上限値を第２閾値θ2として、緊張状態指標を第１閾値θ1、第２閾値θ2と比較することにより、以下のように、運動パフォーマンス指標を推定する。
【００４７】
（１）緊張状態指標が第１閾値θ1より小さい場合には、良いパフォーマンスを発揮するには緊張が足りないことを示す情報を運動パフォーマンス指標とする。
【００４８】
（２）緊張状態指標が第１閾値θ1より大きく、第２閾値θ2より小さい場合には、良いパフォーマンスを発揮できる（理想的なパフォーマンスを発揮できる）ことを示す情報を運動パフォーマンス指標とする。
【００４９】
（３）緊張状態指標が第２閾値θ2より大きい場合には、良いパフォーマンスを発揮するには緊張しすぎていることを示す情報を運動パフォーマンス指標とする。
【００５０】
なお、緊張状態指標が境界値である第１閾値θ1と等しい場合は、運動パフォーマンス指標を、良いパフォーマンスを発揮するには緊張が足りないことを示す情報としてもよいし、良いパフォーマンスを発揮できることを示す情報としてもよい。同様に、緊張状態指標が境界値である第２閾値θ2と等しい場合は、運動パフォーマンス指標を、良いパフォーマンスを発揮できることを示す情報としてもよいし、良いパフォーマンスを発揮するには緊張しすぎていることを示す情報としてもよい。
【００５１】
以上まとめると、次のようになる。θ1，θ2をθ1<θ2を満たす閾値とし、運動パフォーマンス指標推定部２３０は、緊張状態指標がθ1より小さい場合には、良いパフォーマンスを発揮するには緊張が足りないことを示す運動パフォーマンス指標を、緊張状態指標がθ1より大きく、θ2より小さい場合には、良いパフォーマンスを発揮できることを示す運動パフォーマンス指標を、緊張状態指標がθ2より大きい場合には、良いパフォーマンスを発揮するには緊張しすぎていることを示す運動パフォーマンス指標を対象者の運動パフォーマンス指標として推定する。
【００５２】
なお、運動パフォーマンス指標推定部２３０は、推定した運動パフォーマンス指標のみを出力してもよいし、図６のように、現在の緊張レベルが理想的な緊張状態（良いパフォーマンスを発揮できる状態）にあるか否かを視覚的に把握可能な形の情報として、運動パフォーマンス指標を出力してもよい。
【００５３】
本実施形態の発明によれば、運動開始前の対象者の状態に基づいて、これから行おうとする運動パフォーマンスを推定することが可能となる。
【００５４】
＜第３実施形態＞
第１実施形態や第２実施形態では、対象者から取得した緊張状態情報から緊張状態指標を計算した上で、緊張状態指標と運動パフォーマンス指標との相関関係に基づき、運動パフォーマンス指標を推定したが、緊張状態情報と運動パフォーマンス指標との間にも一定の相関関係が成り立つので、この直接的な相関関係に基づいて、運動パフォーマンス指標を推定することもできる。そこで、ここでは、緊張状態情報と運動パフォーマンス指標との相関関係に基づき、運動パフォーマンス指標を推定する実施形態について説明する。
【００５５】
運動パフォーマンス推定装置３００は、対象者が所定の待ち時間の後に短時間のアクションを行う運動に関する運動パフォーマンス指標を推定する。
【００５６】
以下、図７〜図８を参照して、運動パフォーマンス推定装置３００を説明する。図７は、運動パフォーマンス推定装置３００の構成を示すブロック図である。図８は、運動パフォーマンス推定装置３００の動作を示すフローチャートである。図７に示すように運動パフォーマンス推定装置３００は、緊張状態情報取得部１１０と、運動パフォーマンス指標推定部３３０と、記録部１９０を含む。記録部１９０は、運動パフォーマンス推定装置３００の処理に必要な情報を適宜記録する構成部である。つまり、運動パフォーマンス推定装置３００は、緊張状態指標計算部１２０を含まない点において、運動パフォーマンス推定装置１００／２００と異なる。さらに、運動パフォーマンス推定装置３００は、運動パフォーマンス指標推定部１３０／２３０の代わりに運動パフォーマンス指標推定部３３０を含む点において、運動パフォーマンス推定装置１００／２００と異なる。
【００５７】
図８に従い運動パフォーマンス推定装置３００の動作について説明する。以下、運動パフォーマンス指標推定部３３０について説明する。
【００５８】
［運動パフォーマンス指標推定部３３０］
Ｓ３３０において、運動パフォーマンス指標推定部３３０は、予め与えられた緊張状態情報と運動パフォーマンス指標との相関関係に基づき、Ｓ１１０で取得した緊張状態情報から、対象者の運動パフォーマンスの良し悪しを示す指標である運動パフォーマンス指標を推定し、出力する。
【００５９】
緊張状態情報と運動パフォーマンス指標との相関関係を、（１）緊張状態情報と緊張の高さとの間に単調増加の関係がある場合と（２）緊張状態情報と緊張の高さとの間に単調減少の関係がある場合に分けて考える。
【００６０】
（１）緊張状態情報と緊張の高さとの間に単調増加の関係がある場合
この場合、緊張状態情報と運動パフォーマンス指標との相関関係は、図９のような関係になる。つまり、所定の閾値αが存在し、緊張状態情報が閾値αより小さい区間（第１区間）においては、運動パフォーマンス指標が緊張状態情報に関して単調増加、緊張状態情報が閾値αより大きい区間（第２区間）においては、運動パフォーマンス指標が緊張状態情報に関して単調減少となるような関数を用いて、緊張状態情報と運動パフォーマンス指標との相関関係は表される。
【００６１】
（２）緊張状態情報と緊張の高さとの間に単調減少の関係がある場合
この場合、緊張状態情報と運動パフォーマンス指標との相関関係は、図１０のような関係になる。つまり、所定の閾値βが存在し、緊張状態情報が閾値βより小さい区間（第３区間）においては、運動パフォーマンス指標が緊張状態情報に関して単調増加、緊張状態情報が閾値βより大きい区間（第４区間）においては、運動パフォーマンス指標が緊張状態情報に関して単調減少となるような関数を用いて、緊張状態情報と運動パフォーマンス指標との相関関係は表される。
【００６２】
つまり、いずれのケースも、緊張状態情報と運動パフォーマンス指標との相関関係は、緊張状態情報が所定の閾値より小さい区間においては、運動パフォーマンス指標が緊張状態情報に関して単調増加、緊張状態情報が当該閾値より大きい区間においては、運動パフォーマンス指標が緊張状態情報に関して単調減少となる関係である。
【００６３】
（変形例１）
緊張状態情報と運動パフォーマンス指標との相関関係を上述のような関数として与える代わりに、緊張状態情報を入力とし、運動パフォーマンス指標を出力とする運動パフォーマンス推定モデルを機械学習により学習させておき、この学習済みの運動パフォーマンス推定モデルを用いて、運動パフォーマンス指標を推定するように、運動パフォーマンス指標推定部３３０を構成してもよい。
【００６４】
この場合、１以上の対象者に対して、運動開始前に取得した緊張状態情報とその後に実際に行った運動の運動パフォーマンス指標の組を学習用データとして、機械学習の手法により、運動パフォーマンス推定モデルのパラメータを学習させる。具体的には、運動パフォーマンス推定モデルを用いて学習用データの緊張状態情報から得られる運動パフォーマンス指標が、当該緊張状態情報に対応する運動パフォーマンス指標（つまり、正解データ）に近づくように、運動パフォーマンス推定モデルのパラメータの更新処理を繰り返すことにより、学習を行う。なお、運動パフォーマンス推定モデルのパラメータには適当な初期値を与えた上で学習を開始する。
【００６５】
（変形例２）
第２実施形態（図５参照）と同様、良いパフォーマンスが発揮できる緊張状態情報の区間を用いて、運動パフォーマンス指標を推定するようにしてもよい。
【００６６】
運動パフォーマンス指標は、（１）緊張状態情報と緊張の高さとの間に単調増加の関係がある場合（図１１参照）と（２）緊張状態情報と緊張の高さとの間に単調減少の関係がある場合（図１２参照）に応じて２つのケースが考えられる。
【００６７】
（１）緊張状態情報と緊張の高さとの間に単調増加の関係がある場合
α1，α2をα1<α2を満たす閾値とし、運動パフォーマンス指標は、緊張状態情報がα1より小さい場合には、良いパフォーマンスを発揮するには緊張が足りないことを示すものであり、緊張状態情報がα1より大きく、α2より小さい場合には、良いパフォーマンスを発揮できることを示すものであり、緊張状態情報がα2より大きい場合には、良いパフォーマンスを発揮するには緊張しすぎていることを示すものである。
【００６８】
（２）緊張状態情報と緊張の高さとの間に単調減少の関係がある場合
β1，β2をβ1<β2を満たす閾値とし、運動パフォーマンス指標は、緊張状態情報がβ1より小さい場合には、良いパフォーマンスを発揮するには緊張しすぎていることを示すものであり、緊張状態情報がβ1より大きく、β2より小さい場合には、良いパフォーマンスを発揮できることを示すものであり、緊張状態情報がβ2より大きい場合には、良いパフォーマンスを発揮するには緊張が足りないことを示すものである。
【００６９】
以上まとめると、次のようになる。運動パフォーマンス指標推定部３３０は、緊張状態情報と緊張の高さとの間に単調増加の関係がある場合において、α1，α2をα1<α2を満たす閾値としたとき、緊張状態情報がα1より小さい場合には、良いパフォーマンスを発揮するには緊張が足りないことを示す運動パフォーマンス指標を、緊張状態情報がα1より大きく、α2より小さい場合には、良いパフォーマンスを発揮できることを示す運動パフォーマンス指標を、緊張状態情報がα2より大きい場合には、良いパフォーマンスを発揮するには緊張しすぎていることを示す運動パフォーマンス指標を対象者の運動パフォーマンス指標として推定し、緊張状態情報と緊張の高さとの間に単調減少の関係がある場合において、β1，β2をβ1<β2を満たす閾値としたとき、緊張状態情報がβ1より小さい場合には、良いパフォーマンスを発揮するには緊張しすぎていることを示す運動パフォーマンス指標を、緊張状態情報がβ1より大きく、β2より小さい場合には、良いパフォーマンスを発揮できることを示す運動パフォーマンス指標を、緊張状態情報がβ2より大きい場合には、良いパフォーマンスを発揮するには緊張が足りないことを示す運動パフォーマンス指標を対象者の運動パフォーマンス指標として推定する。
【００７０】
本実施形態の発明によれば、運動開始前の対象者の状態に基づいて、これから行おうとする運動パフォーマンスを推定することが可能となる。
【００７１】
＜補記＞
本発明の装置は、例えば単一のハードウェアエンティティとして、キーボードなどが接続可能な入力部、液晶ディスプレイなどが接続可能な出力部、ハードウェアエンティティの外部に通信可能な通信装置（例えば通信ケーブル）が接続可能な通信部、ＣＰＵ（Central Processing Unit、キャッシュメモリやレジスタなどを備えていてもよい）、メモリであるＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクである外部記憶装置並びにこれらの入力部、出力部、通信部、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、外部記憶装置の間のデータのやり取りが可能なように接続するバスを有している。また必要に応じて、ハードウェアエンティティに、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体を読み書きできる装置（ドライブ）などを設けることとしてもよい。このようなハードウェア資源を備えた物理的実体としては、汎用コンピュータなどがある。
【００７２】
ハードウェアエンティティの外部記憶装置には、上述の機能を実現するために必要となるプログラムおよびこのプログラムの処理において必要となるデータなどが記憶されている（外部記憶装置に限らず、例えばプログラムを読み出し専用記憶装置であるＲＯＭに記憶させておくこととしてもよい）。また、これらのプログラムの処理によって得られるデータなどは、ＲＡＭや外部記憶装置などに適宜に記憶される。
【００７３】
ハードウェアエンティティでは、外部記憶装置（あるいはＲＯＭなど）に記憶された各プログラムとこの各プログラムの処理に必要なデータが必要に応じてメモリに読み込まれて、適宜にＣＰＵで解釈実行・処理される。その結果、ＣＰＵが所定の機能（上記、…部、…手段などと表した各構成要件）を実現する。
【００７４】
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。また、上記実施形態において説明した処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。
【００７５】
既述のように、上記実施形態において説明したハードウェアエンティティ（本発明の装置）における処理機能をコンピュータによって実現する場合、ハードウェアエンティティが有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記ハードウェアエンティティにおける処理機能がコンピュータ上で実現される。
【００７６】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Magneto-Optical disc）等を、半導体メモリとしてＥＥＰ−ＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。
【００７７】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【００７８】
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
【００７９】
また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、ハードウェアエンティティを構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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