(57)【要約】人間の運動を携帯端末側で取得させて、所定のデータに加工して携帯側で自分の状況がわかるように表示させると共に、センターでもこれらの状況を取得して各種監視センターに提供する。運動状況送信端末１と無線アダプタ３付きの携帯電話２とからなる端末装置１３と、健康管理データサーバ５と介護センター６（サーバ）と、医療センター７（サーバ）と双方向のＴＶ８とを携帯電話網１５、インターネット１７、ＣＡＴＶ網１６で接続するシステムであり、端末装置１３から定期的に送信される行動状況データＡｉを健康管理データサーバ５が蓄積し、過去の蓄積データＢｉ、類似の行動状況データＣｉ（年齢、地区、行動種類）等との比較で現在の状況を一目で把握できる所定の表示形式の運動状況データを介護センター６又は医療センター７に提供する。
2004015606.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーバ側にコンピュータネットワークを介して各種監視センター、携帯端末装置が接続され、該携帯端末装置からの各種行動状況データを前記サーバが収集して前記各種監視センター、携帯端末装置に前記携帯端末装置を有するユーザの状況を知らせる行動状況提供システムであって、
前記携帯端末装置は、
携帯電話と、腕に装着される運動状況送信端末とからなり、
前記運動状況送信端末は、加速度センサ、角速度センサのデータに基づいて運動の種別を判定し、該判定結果と時刻と識別コードと前記各種センサのデータとを運動状況データとして予め設定されている時間で前記携帯電話で近距離無線方式で送信し、
前記サーバは、前記携帯電話を介して前記運動状況送信端末から送信された運動状況データを受信し、前記各種監視センターが前記コンピュータネットワークを介してアクセスがあったとき、前記運動状況データから予め設定している時間範囲のデータを抽出し、該抽出データが前記時間範囲にしめる割合を求め、該割合を時間軸と比率軸とからなる座標系に定義する手段と、
前記座標系に定義された割合と前記運動状況データとを前記アクセスがあった監視センターに提供する手段と
を有することを特徴とする運動状況送信端末を用いた行動状況提供システム。
【請求項２】
前記サーバは、
前記監視センターからのアクセス要求、対処情報とを受けて記憶した後に、前記アクセス要求が示す携帯端末装置の識別コードを用いて前記記憶した対処情報を転送する手段と
を有することを特徴とする請求項１記載の運動状況送信端末を用いた行動状況提供システム。
【請求項３】
サーバ側にコンピュータネットワークを介して各種監視センター、ユーザ端末装置が接続され、該ユーザ端末装置からの各種行動状況データを前記サーバが収集して前記各種監視センター、ユーザ端末装置に前記ユーザ端末装置を有するユーザの状況を知らせる行動状況提供システムであって、
前記ユーザ端末装置は、
腕に装着される運動状況送信端末と、前記運動状況送信端末が前記腕から着脱されたときに装着される通信用アダプタと、前記通信用アダプタと接続されるパーソナルコンピュータからからなり、
前記運動状況送信端末は、加速度センサ、角速度センサのデータに基づいて運動の種別を判定し、該判定結果と時刻と識別コードと前記各種センサのデータとを運動状況データとして前記パーソナルコンピュータに送信し、
前記パーソナルコンピュータは、前記運動状況送信端末が装着された通信用アダプタからの運動状況データを前記コンピュータネットワークを介して前記サーバに送信し、
前記サーバは、前記パーソナルコンピュータを介して前記運動状況送信端末から送信された運動状況データを受信し、前記各種監視センターが前記コンピュータネットワークを介してアクセスがあったとき、前記運動状況データから予め設定している時間範囲のデータを抽出し、該抽出データが前記時間範囲にしめる割合を求め、該割合を時間軸と比率軸とからなる座標系に定義する手段と、
前記座標系に定義された割合と前記運動状況データとを前記アクセスがあった監視センターに提供する手段と
を有することを特徴とする運動状況送信端末を用いた行動状況提供システム。
【請求項４】
前記サーバは、
前記監視センターからのアクセス要求、対処情報とを受けて記憶した後に、前記アクセス要求が示すパーソナルコンピュータの識別コードを用いて前記記憶した対処情報を転送する手段と
を有することを特徴とする請求項３記載の運動状況送信端末を用いた行動状況提供システム。
【請求項５】
ユーザ端末装置からの各種行動状況データをパーソナルコンピュータが収集してユーザの状況を知らせる行動状況提供システムであって、
前記ユーザ端末装置は、
腕に装着される運動状況送信端末と、前記運動状況送信端末が前記腕から着脱されたときに装着される通信用アダプタと、前記通信用アダプタと接続されるパーソナルコンピュータからからなり、
前記運動状況送信端末は、加速度センサ、角速度センサのデータに基づいて運動の種別を判定し、該判定結果と時刻と識別コードと前記各種センサのデータとを運動状況データとして前記パーソナルコンピュータに送信し、
前記パーソナルコンピュータは、前記運動状況送信端末が装着された通信用アダプタからの運動状況データを受信し、前記運動状況データから予め設定している時間範囲のデータを抽出し、該抽出データが前記時間範囲にしめる割合を求め、該割合を時間軸と比率軸とからなる座標系に定義する手段と、
前記座標系に定義された割合と前記運動状況データとを前記アクセスがあった監視センターに提供する手段と
を有することを特徴とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】  本発明は運動状況送信端末を用いた行動状況提供システムに関し、特に運動状況送信端末からの行動状況データを監視センターに最適な形で提供するシステムに関する。
【背景技術】  近年はインターネットの発達に伴い、様々な医療サービスが提供されている。例えば、携帯電話とＧＰＳとを連動させてセンターが位置を把握するシステムや、温度センサと脈拍センサーとを携帯電話とを連動させて定期的にセンターに送信し、センターがこれらの情報に基づいて現在の健康状況を把握するシステムもある。
このような携帯電話としては、特許文献１特開２００２−２７２４１３に記載された「運動センサ付き携帯電話機」が報告されている。
人間の状況というのは温度、脈泊数だけではない。運動していたり、寝ていたり、休んでいたり、激しい運動をしていたりする。
このような人間の運動を携帯端末側で取得させて、所定のデータに加工して携帯側で自分の状況がわかるように表示させると共に、センターでもこれらの状況を取得して各種監視センターに提供して、必要によって医師のコメントを受けるのが望ましい。
【発明の開示】
請求項１記載の発明は、上記課題を解決するため、サーバ側にコンピュータネットワークを介して各種監視センター、携帯端末装置が接続され、該携帯端末装置からの各種行動状況データを前記サーバが収集して前記各種監視センター、携帯端末装置に前記携帯端末装置を有するユーザの状況を知らせる行動状況提供システムであって、前記携帯端末装置は、携帯電話と、腕に装着される運動状況送信端末とからなり、前記運動状況送信端末は、加速度センサ、角速度センサのデータに基づいて運動の種別を判定し、該判定結果と時刻と識別コードと前記各種センサのデータとを運動状況データとして予め設定されている時間で前記携帯電話で近距離無線方式で送信し、前記サーバは、前記携帯電話を介して前記運動状況送信端末から送信された運動状況データを受信し、前記各種監視センターが前記コンピュータネットワークを介してアクセスがあったとき、前記運動状況データから予め設定している時間範囲のデータを抽出し、該抽出データが前記時間範囲にしめる割合を求め、該割合を時間軸と比率軸とからなる座標系に定義する手段と、前記座標系に定義された割合と前記運動状況データとを前記アクセスがあった監視センターに提供する手段とを有することを要旨とする。
請求項２記載の発明は、上記課題を解決するため、前記サーバは、前記監視センターからのアクセス要求、対処情報とを受けて記憶した後に、前記アクセス要求が示す携帯端末装置の識別コードを用いて前記記憶した対処情報を転送する手段とを有することを要旨とする。
請求項３記載の発明は、上記課題を解決するため、サーバ側にコンピュータネットワークを介して各種監視センター、ユーザ端末装置が接続され、該ユーザ端末装置からの各種行動状況データを前記サーバが収集して前記各種監視センター、ユーザ端末装置に前記ユーザ端末装置を有するユーザの状況を知らせる行動状況提供システムであって、前記ユーザ端末装置は、腕に装着される運動状況送信端末と、前記運動状況送信端末が前記腕から着脱されたときに装着される通信用アダプタと、前記通信用アダプタと接続されるパーソナルコンピュータからからなり、前記運動状況送信端末は、加速度センサ、角速度センサのデータに基づいて運動の種別を判定し、該判定結果と時刻と識別コードと前記各種センサのデータとを運動状況データとして前記パーソナルコンピュータに送信し、前記パーソナルコンピュータは、前記運動状況送信端末が装着された通信用アダプタからの運動状況データを前記コンピュータネットワークを介して前記サーバに送信し、前記サーバは、前記パーソナルコンピュータを介して前記運動状況送信端末から送信された運動状況データを受信し、前記各種監視センターが前記コンピュータネットワークを介してアクセスがあったとき、前記運動状況データから予め設定している時間範囲のデータを抽出し、該抽出データが前記時間範囲にしめる割合を求め、該割合を時間軸と比率軸とからなる座標系に定義する手段と、前記座標系に定義された割合と前記運動状況データとを前記アクセスがあった監視センターに提供する手段とを有することを要旨とする。
請求項４記載の発明は、上記課題を解決するため、前記サーバは、前記監視センターからのアクセス要求、対処情報とを受けて記憶した後に、前記アクセス要求が示すパーソナルコンピュータの識別コードを用いて前記記憶した対処情報を転送する手段とを有することを要旨とする。
請求項５記載の発明は、上記課題を解決するため、ユーザ端末装置からの各種行動状況データをパーソナルコンピュータが収集してユーザの状況を知らせる行動状況提供システムであって、前記ユーザ端末装置は、腕に装着される運動状況送信端末と、前記運動状況送信端末が前記腕から着脱されたときに装着される通信用アダプタと、前記通信用アダプタと接続されるパーソナルコンピュータからからなり、前記運動状況送信端末は、加速度センサ、角速度センサのデータに基づいて運動の種別を判定し、該判定結果と時刻と識別コードと前記各種センサのデータとを運動状況データとして前記パーソナルコンピュータに送信し、前記パーソナルコンピュータは、前記運動状況送信端末が装着された通信用アダプタからの運動状況データを受信し、前記運動状況データから予め設定している時間範囲のデータを抽出し、該抽出データが前記時間範囲にしめる割合を求め、該割合を時間軸と比率軸とからなる座標系に定義する手段と、前記座標系に定義された割合と前記運動状況データとを前記アクセスがあった監視センターに提供する手段とを有することを要旨とする。
【図面の簡単な説明】  図１は、第１の実施の形態における行動状況提供システムの概略構成図である。
図２は、第１の実施の形態における運動状況送信端末の動作を説明するフローチャートの要部である。
図３は、第１の実施の形態における運動状況送信端末の動作を説明するフローチャートの要部であり、図３Ａは要部（その１）を示し、図３Ｂは要部（その２）を示す。
図４は、第１の実施の形態における身体測定装置の一例を示し、図４Ａは部分平面図、図４ＢはそのＡ−Ａ断面図である。
図５は、第１の実施の形態における運動センサの内部構造を示す平面図である。
図６は、消費エネルギの計算に用いる諸数値の表を示し、図６Ａは行動別係数、図６Ｂは年齢、性別による補正係数を示す。
図７は、被験者Ｐの周期性運動のＧｘとωｚの関連を表すグラフである。
図８は、被験者Ｐの非周期性の行動のＧｘとωｚの関連を表すグラフである。
図９は、歩行、走行とωｚとの関連を表すグラフである。
図１０は、歩行、走行とＧｘとの関連を表すグラフである。
図１１は、被験者Ｐの歩行、走行のＧｘとωｚの関連を表すグラフである。
図１２は、被験者Ｒの歩行、走行のＧｘとωｚの関連を表すグラフである。
図１３は、被験者Ｐの１５分毎の運動を識別した結果を示すグラフである。
図１４は、被験者Ｐの１５分毎の消費エネルギの変動を示すグラフである。
図１５は、被験者Ｐの１５分毎の歩数の変動を示すグラフである。
図１６は、第１の実施の形態のシステムの動作を説明するシーケンス図である。
図１７は、第１の実施の形態のサーバ側の処理画面を説明する説明図である。
図１８は、第１の実施の形態のサーバ側の処理画面を説明する説明図である。
図１９は、第１の実施の形態のサーバ側の処理画面を説明する説明図である。
図２０は、第１の実施の形態のサーバ側の処理画面を説明する説明図である。
図２１は、第１の実施の形態のサーバ側の処理画面を説明する説明図であり、図２１Ａは１日分の運動パターンを示す処理画面であり、図２１Ｂはその運動パターンを構成する棒グラフの詳細を示す説明図である。
図２２は、第１の実施の形態のサーバ側の処理画面を説明する説明図である。
図２３は、第２の実施の形態における行動状況提供システムの概略構成図である。
図２４は、運動状況送信端末８０を通信用アダプタ８１上に乗せて装着しようとする様子を示す図である。
図２５は、第２の実施の形態のシステムの動作を説明するシーケンス図である。
図２６は、第２の実施の形態のパーソナルコンピュータの処理画面を説明する説明図である。
図２７は、第２の実施の形態におけるパーソナルコンピュータの動作を説明するフローチャートの要部である。
図２８は、第３の実施の形態におけるパーソナルコンピュータの動作を説明するフローチャートの要部（その１）である。
図２９は、第３の実施の形態におけるパーソナルコンピュータの動作を説明するフローチャートの要部であり、図２９Ａは要部（その２）を示し、図２９Ｂは要部（その３）（ｂ）を示す。
図３０は、アドバイス情報の診断回数をカウントして課金することを説明する説明図である。
【発明を実施するための最良の形態】  以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
（第１の実施の形態）
図１は第１の実施の形態の運動状況送信端末を用いた行動状況提供システムの概略構成図である。本実施の形態のシステムは、後述する運動状況送信端末１と無線アダプタ３付きの携帯電話２とからなる端末装置１３と、健康管理データサーバ５と介護センター６（サーバ）と、医療センター７（サーバ）と双方向のＴＶ８（ケーブルテレビ網を用いたＴＶであってもよい）とを携帯電話網１５、インターネット１７、ＣＡＴＶ網１６で接続するシステムである。
そして、端末装置１３から定期的に送信される行動状況データＡｉを健康管理データサーバ５が蓄積し、過去の蓄積データＢｉ、類似の行動状況データＣｉ（年齢、地区、行動種類）等との比較で現在の状況を一目で把握できる所定の表示形式の運動状況データを介護センター６又は医療センター７に提供する。
また、健康管理データサーバ５は、ＣＡＴＶ網１６と接続されており、介護センター６又は医療センター７からの判定結果、注意情報等を端末装置であるＴＶ８に送信する。このＴＶ８には双方向通信を制御するインターフェース９が接続されている。また、コントローラ１０からの指示に基づいてＴＶを制御したり、データを健康管理データサーバ５に送信する。
また、運動状況送信端末１は、図１に示すように、腕時計に似た形状であり、腕巻きバンドで手首に装着される。また、運動状況送信端末１は、行動識別情報（加速度、角速度、周波数分析の結果データ、運動の判定結果、歩数、消費エネルギー等）と歩数、歩幅、脈泊、心拍数等を近距離無線伝送方式で定期的に携帯電話２に送信する。これらの情報を総称して行動状況データＡｉ（識別コード付き）という。この定期的な時間は、運動状況送信端末１毎に異なり、例えばＡの運動状況送信端末１が１０時１０分の送信とすると、Ｂは１０時１２分という具合にされる。
携帯電話２は健康管理データサーバ５のＵＲＬコードを用いて前述の運動状況情報を送信する。
健康管理データサーバ５は、行動状況データＡｉを蓄積し、過去の蓄積データＢｉ、類似の行動状況データＣｉ等の健康判定のためのデータとの比較で現在の状況を判定する。
例えば、運動状況情報の識別コードから何処の地区のユーザかを判断し、該当地区の各ユーザの運動状況データと比較し、その比較結果を所定の形で表示することで、この地区の他のユーザと比較でどのような状況かを判断させる。また、健康管理データサーバ５は、ｗｅｂ機能を備えている。
そして、健康管理データサーバ５は、図１に示すように、少なくとも、データ抽出部２５と、行動種抽出部２６と、行動種比率算出部２７と、行動パターングラフ化部２８とを備えている。
データ抽出部２５は、受信した行動状況データＡｉがデータベースに保存される毎に、例えば１５分間のデータを分離して抽出する。
行動種判定部２６はデータ抽出部２５によって抽出された行動状況データＡｉ（１５分間）の種別を抽出して行動パターングラフ化部２８と行動種比率算出部２７に知らせる。
行動種比率算出部２７は、１５分を１００％とし、行動状況データＡｉの種別がどの程度の割合かを算出し、この算出結果を行動パターングラフ化部２８に送出する。
行動パターングラフ化部２８は、縦軸にパーセント、横軸を時間（２４時間）としたメモリを備え、行動状況データＡｉの種別の割合を時間軸とパーセント軸とに対応させて色別表示する。
次に、運動状況送信端末１について説明する。
本実施の形態の運動状況送信端末１は、腕時計に似た形であり、腕巻きバンドによって手首に装着される。また、内部には少なくとも運動センサとその動作回路を内蔵している。運動センサは運動測定装置の固有の方向に対する少なくともそれぞれ１つの方向の加速度および角速度を測定する。測定される加速度Ｇｘの方向は、着用者が立って腕を自然に体側に下げたとき、体の上下方向（即ち鉛直方向。これをＸ軸とする）に相当する方向である。また測定される角速度ωｚの方向は、腕を体側面に平行に振るときの、身体の左右軸（Ｚ軸）回りの手首の自然な回転方向に相当するものである。計測された加速度Ｇｘや角速度ωｚの出力は様々に加工され、運動の識別や消費エネルギの計算に用いられ、それらの最終情報は手首の装置で直ちに使用者が観測してもよく、演算以前あるいは途中のデータを固定されたコンピュータに無線転送（あるいは、例えば１日分のデータをまとめて有線で転送）して、固定装置側の演算で最終情報の視覚化や記録をするようにしてもよい。
本発明の主要な特徴は身体側機器や外部機器の構成や機能分担にあるのではなく、加速度Ｇｘや角速度ωｚから必要な情報を得るためのアルゴリズムにある。以下その概略を述べ、更に本実施の形態の動作を示すフローチャートにより詳細に説明する。
なお、加速度Ｇｘや角速度ωｚは測定値を１０〜１００Ｈｚ（例えば２０または５０Ｈｚ）でサンプリングしたデータを用いる。また加速度Ｇｘや角速度ωｚの大きさを示す量として、サンプリングしたデータの所定個数の絶対値の和、あるいは２乗和を使用する。
（１）身体の行動の識別：加速度Ｇｘや角速度ωｚのサンプリングデータにある程度の周期性が見られれば歩行または走行であり、周期性が認められなければその他の運動であると判断する。更に歩行と走行は加速度Ｇｘの差が顕著に見られることで区別できる。それらの行動は、加速度Ｇｘまたは角速度ωｚの大きさを示す量によって更に強度を何段階かに分ける。また歩行か走行の場合はデータの周期性から歩数をカウントすることができる。
（２）短時間の消費エネルギ：従来の広範な研究により、２０〜２９歳の男性を基準として、種々の行動の形態毎に単位体重（ｋｇ）当たりの消費エネルギが「行動別係数」として図６Ａ［表１］のように与えられている。（日本体育協会スポーツ科学委員会による。）更に年齢や性別の異なる被験者（使用者）についてはその補正係数が図６Ａ［表１］のように与えられている。（第４次改定「日本人の栄養所要量」による。）これらにより消費エネルギ（基礎代謝を含む）は、行っている行動の種類が決まれば消費エネルギが計算できる。
（３）長時間の消費エネルギ：時間的に変化する短時間の消費エネルギを積分すればよい。あるいは運動センサを常時ではなく間欠的に動作させ、動作中のデータより識別された行動の種類および強度が、例えば数分〜１０数分である間欠動作間隔期間中持続するものとして計算した消費エネルギを積算してもよい。
図２は本発明の運動測定装置の実施の形態の一例の測定動作のフローチャート、図３Ａ、図３Ｂはそのうちのエネルギ計算を行う部分のフローチャートの動作を示す。図２において、ステップＳ１ではユーザの年齢、性別、体重、更に目的に応じて歩幅、送信時間（時、分、使用期間）等のデータを予め入力する。
ステップＳ２にて電源がＯＮになると運動センサと測定回路が動作を開始し、ステップＳ３において所定のタイミングでＧｘとωｚを多数測定する。次に、ステップＳ４ではωｚを例えば２０Ｈｚでサンプリングし、４Ｈｚ以下の周波数がないかを０．１Ｈｚおきに精査する周波数分析（Ｓｈｏｒｔ  ｔｉｍｅ  ＤＦＴによる）を行う。このデータは２秒毎に更新する。歩行の周波数は０．５〜１．８Ｈｚ程度である。またステップＳ５では期間中のＧｘデータの平均値ａとピーク値ｂとの比を計算する。
ステップＳ６では周期性の判定を行う。周期性が認められないか、ｂ／ａ＜７であるときは周期性なしとして図３Ａの分岐Ａ点に移行し、非周期運動のエネルギ計算が行われる。周期性が明瞭でｂ／ａ≧７であるときはステップＳ７で歩行または走行を行っていると識別され、ステップＳ８でωｚのピーク周波数の２倍×２秒を２秒間の歩数としてカウントする。（なお判断の境界に用いたｂ／ａ＝７の値は実験的に運ばれるもので、この場合はデータに絶対値の和を用いた今回の場合にほぼ最適と判断した値である。次に、ステップＳ９ではその歩数が（２秒遅れであるが）表示され（例えば最大２時間分）、またその変化（例えば１５分毎、あるいは１日毎の積算歩数値）が数日分記憶保存される（外部コンピュータにデータを転送してもよい）。そして更に走行、歩行のエネルギ計算のフローの開始点Ｂに移行する。
図３Ａにおいて、ステップＳ１１では歩行又は走行以外の行動であると判断し、ステップＳ１２において、Ｇｘの例えば２０Ｈｚでサンプリングした２秒間のデータの２乗和（または絶対値の和）を用い、次の数式で非周期的行動を分類し、図示のように行動係数を決める。即ちＧｘ＜２ならばデスクワーク（座位）、２＜Ｇｘ＜６なら軽作業（立位での家事等）、６＜Ｇｘ＜１６なら軽い運動（スポーツ）、１６＜Ｇｘなら激しい運動（スポーツ）とみなす。それぞれ分類された運動に対して所定の行動係数を適用する。なお、ここで用いているＧｘやωｚの大きさを表す数値は、本実施の形態において用いた測定回路の出力電圧値であり、加速度や角速度またはそれらの絶対値（あるいは２乗和）との比例的な関係はあるが、それらの力学的な単位を持つ値でないことを断っておく。
次に、ステップＳ１３においては、式（１）で消費エネルギを計算する。
消費エネルギ［ｋｃａｌ］＝行動別係数［ｋｃａｌ／ｋｇ／ｍｉｎ］×体重［ｋｇ］×時間［分］×補正係数    ・・・（１）
そして、ステップＳ１４では消費エネルギ値の表示と保存が、必要ならば外部コンピュータにデータ（計算前のデータでもよい）を無線転送して行われる。消費エネルギ値は例えば１５分間毎の値、あるいは１日毎の値を表示するのが妥当であろう。データ処理が終了したならば終点Ｃから図２のステップＳ４のＣ点に戻り、次の運動解析を行う。
走行・歩行の場合はＢ点より、ステップＳ１５において更にその分類を行い、それぞれ行動係数を決定する。即ちＧｘ、ωｚの２乗和（または絶対値の和）を用いて、Ｇｘ＜８かつωｚ＜２．８なら歩行１、２．８＜ωｚ＜５なら歩行２、５＜ωｚ＜７．２なら歩行３、７．２＜ωｚなら歩行４、８＜Ｇｘ＜１６なら走行１、１６＜Ｇｘなら走行２とする。ステップＳ１６では行動係数を用いて既述の式により消費エネルギを計算する。Ｄ点を出たフローは図３ＡのステップＳ１４に送られてデータの表示と保持を行う。
以下、図４Ａ、図４Ｂ及び図５によって本発明の運動測定装置の実施の形態の具体的な形態の一例を紹介しておく。図４Ａ、図４Ｂは運動測定装置の一例を示し、図４Ａは部分平面図、図４ＢはそのＢ−Ｂ断面図である。運動測定装置３０はほぼ腕時計型をしており、腕巻き要のバンド３６を備えて手首に装着できる。主要な部品として運動センサ３１、表示装置３２、外部装置との通信回路モジュール３３、電源となる電池３４、操作スイッチ３５を示した、運動測定装置３０は装置が使用者の負担にならぬように薄型・小型でなくてはならない。
表示装置３２は見易さを重視すると腕時計の表示面に相当する最も広い表明に配置することになる。運動センサ３１も同じ面に、従って表示装置３２と平行に配置する。表示装置３２は液晶表示パネル等薄型のものが利用できるので、運動センサ３１も十分薄いパッケージに納められていなければならない。
薄型の運動センサ３１を表示装置３２と平行に配置する理由は次の通りである。最適な運動検出方向は既に述べたように、加速度について身体の上下（鉛直）方向の直線運動即ち図４Ａに示すＸ方向、回転角速度について身体の上下方向と前後方向の双方を含む平面内の回転（同図のωｚ方向）、即ち身体の左右方向を向きかつ水平な回転軸（図示Ｚ軸に平行）回りの回転運動である。運動測定装置３０を腕時計のように、表示面が手首の甲側または掌側になるように装着したとし（これが最も自然で望ましい）、上体を直立させ肘を自然に曲げ伸ばしするときその回転面は運動測定装置３０の表示面すなわち表示装置３２と平行になるので、その最も広い面に平行な回転検出面を持つ薄型の角速度センサがあれば、それを内部に含む運動センサ３１を表示装置３２と平行に配置することが好ましい。
図５は本発明の実施の形態における運動センサの一例の内部構造を示す平面図である。この運動センサの構造は上記のような形状、配置、検出方向に関する要求を全て満たすものである。４０は薄い箱型で気密（好ましくは真空）の容器で、内部構造を示すため蓋（容器の天井部分）を取り除いてある。４１は容器の底部を貫通する多数のハーメチック端部ピンである。各ピンは運動センサ振動体５０上の電極膜群の個々と例えばワイヤボンディングの手法で接続されるが、電極膜やボンディングワイヤは図示を省略してある。運動センサ振動体５０は１枚の圧電性材料の平板から成形されており、加速度センサ部と角速度センサ部が一体化されている。運動センサ振動体５０は総基部５１の裏面の固定部Ａ５２（斜線部）と、小面積の固定部Ｂ６４（斜線部）の裏面とが容器４０側の台座（図示せず）上に接着され支持されている。
角速度センサ部はいわゆる三脚温又型の形状をした部分であり、各々Ｌ字型の外脚Ａ５３、外脚Ｂ５５、中脚Ｃ５４、および音又基部５６、支点５７より成る。外脚Ａ５３と外脚Ｂ５５とは通常の２脚音又と同様にそれぞれが片持ち梁的で対称軸（図示せず）に関して対称な振動を行うように、角速度測定回路に含まれる励振回路（発振回路）によって一定振幅で励振させられている。中脚Ｃ５４は励振されないが、その撓みを検出するための表面電極（図示せず）を持っている。固定部と異なるハッチングを付して示した５８Ａ、５８Ｂ、５８Ｃはそれぞれ付加質量で、固有振動数を下げかつ互いに等しくするために脚先端部に施した金属の厚メッキ層より成る（中脚Ｃ５４の固有振動数は両外脚の固有振動数と適宜に差をつけることがある）。
今運動センサ５０が図示の方向、即ち紙面に垂直なＺ軸に平行な回転軸の回りに角速度ωｚで回転すると、両外側の振動脚には角速度に比例するコリオリ力が作用する。その方向は脚の長手方向であって、ある瞬間外脚Ａ５３に脚先端向きの力が作用すれば、外脚Ｂ５５には脚の基部に向かう力が作用する。力の方向は脚の振動と同期して正弦的に変化し周期的に反転する。２つの力は両外脚が平行に離れておりかつ付加質量の偏心方向も外脚軸に対して逆であるため偶力を構成し、音叉基部５６を揺さぶり、支点５７の回りに微小な回転振動を惹起する。
このコリオリ力によるモーメントに起因する音叉基部５６の振動を感知して中脚Ｃ５４はコリオリ力に比例した振幅で振動する。中脚Ｃ５４に設けた検出電極で抽出された振動電圧が角速度の検出信号である。
運動センサ５０の加速度センサ部は１対の平行な振動する２本の棒Ａ、棒Ｂと付加質量より成る。バネ部である棒Ａ６１、棒Ｂ６２、負荷質量６０（広い面積の素材板の一部の質量とその表面に施した厚メッキ材の質量とよりなる）、２本の支持バネ６３（負荷質量６０を支持しながら図示Ｘ方向の微小な変位を許すための部材）、固定部Ｂ６４（負荷質量６０が特にＸ方向に大きく変位しないように支持固定するための部分）より成る。各々両端固定である棒Ａ６１、棒Ｂ６２は運動センサ５０の対称軸に関して対称な弓形をなす振動姿態で発振回路（例えば図１の角速度測定回路１４に含まれる）に励振させられる。
その発振周波数は通常一定であるが、負荷質量６０に図示Ｘ方向の加速度Ｇｘが作用すると、その大きさに比例する力で負荷質量６０は棒Ａ６１、棒Ｂ６２をその長手方向に圧縮あるいは引張ることにより、その力の方向と大きさにより発振周波数が増減し変化する。そこで別途設けた基準周波数と上記発振周波数とを比較し、発振周波数の変化の方向と量を知ればＸ軸方向の加速度を求めることができる。基準周波数源を特に設けず、代わりに角速度センサ要の振動体である外脚Ａ５３、Ｂ５５の発振周波数を利用し得る可能性もある。本運動センサの最大の利点は薄型であり、しかも腕時計型装置の最大の面（表示面）に平行に配置して、重要なＧｘ、ωｚが検出可能なことである。
以下、本発明のアルゴリズムを用いた実験結果を示す図７〜図１４を用いて、本発明の考え方の妥当性と実用性を検証してみる。
図７は被験者Ｐの周期性ありと判断された運動のＧｘとωｚの絶対値の和の関連を表すグラフ、図８は同じ被験者が行った非周期性であると判断された運動におけるＧｘとωｚの絶対値の和の関連を表すグラフである。これから、走行と強い運動の強度はＧｘで、歩行と他の運動の強度はωｚで分類可能であることが窺われる。
図９は５人の被験者Ｐ、Ｑ、Ｒ、Ｓ、Ｔにおける、歩行、走行の速度とωｚの絶対値の和との関連を表すグラフである。歩行の強度はωｚとよく比例しており、ωｚで歩行速度（強度）が推定可能であることがわかる。一方、走行速度はωｚでは推定困難である。走行時は肘を曲げることがその理由であると思われる。
図１０は同じ被験者の歩行、走行の速度とＧｘの絶対値の和との関連を表すグラフである。走行速度はＧｘにより推定可能であることがわかる。
図１１は被験者Ｐにほぼ指定した速度で歩行、走行をさせたときのＧｘ、ωｚ絶対値の和の分布を表すグラフである。同じ速度のデータはよくまとまっており、走行をＧｘの大きさで、歩行をＧｘのレベルとωｚの大きさで十分に分類できることが示されている。
図１２は被験者Ｒについて採取した同様なデータのグラフであるが、この場合はωｚが小さめに固まっており、歩行速度の分離に成功していない。被験者Ｒの行動を観察したところ、歩行時に掌を前方に向ける癖があって手首の装置のセンサの向きが変わり、正しいωｚが測定されていないことがわかった。この対策は例えば運動測定装置を手首の回りで少しずらして装着すれば補正することが可能である。他の方法もあるが後述する。一方Ｇｘによる走行速度の分類に支障は見られない。
図１３は被験者Ｐの１日間の運動を１５分毎に識別した結果を示すグラフである。本発明によって使用者の行動解析が可能となり、有用性が高いことを示すものである。
図１４は被験者Ｐの１日間にわたる、１５分毎の消費エネルギの変動を示すグラフである。これも使用者のエネルギ消費パターン、あるいは総消費エネルギを把握するために、本発明が有用であることを示している。
図１５は被験者Ｐの１日間にわたる歩数の変動を１５分毎に示したグラフである。本図も使用者の行動パターンを知り、他のグラフやデータ等と併せて例えば診断や生活改善上の資料とすることができる。
本発明の実施の形態は、以上述べたものにとらわれないことはもちろんである。例えば、加速度や角速度の検出の方向は、上記実施の形態では共に１軸（１方向）であり、これが運動測定装置が最も低コストで実現できる構成であるが、２軸あるいは３軸のＧまたはωセンサを組み込んでもよい。この場合は運動を解析するための情報が増えるメリットがある。また測定装置の姿勢や方向によらず、加速度や角速度の絶対的な最大値や最小値を算出することが可能となる。これは図１２の被験者Ｒのように使用者の癖により検出したい方向が装置上でずれても、例えば２方向の角速度成分から最大値（手首装置の場合、体側に沿った腕の回転で起こると思われる）を計算して求めることができる。
また運動測定装置の運動センサ部を手首以外（上膊、胸、腰、脚など）に装着し、これらから得た計測値を単独で、または手首における計測値と関連させて、より高度な運動解析を目指すこともできる。例えば脚部に角速度センサを装着することにより、自転車での運動の解析が容易になると思われる。
また、腕に装着する装置に全ての機能を持たせる構成の他に、腕に装着する部分は機能をセンサ関連に極力限定して装置を小型軽量化して装着付加を軽減し、演算部以降はベルト等を付けた装置や携帯電話機（必要な機能を備えたもの）等に分割し、これらに解析結果を表示したり、これらからデータをホストコンピュータに転送したりする構成もあり得る。こうすることでペースメーカ使用者へのある程度の配慮も可能である。
また既述の演算機能の他に、特殊な場合の検出機能を持たせて、使用者の安全に寄与することができる。例えば加速度や角速度が所定時間ほとんど検出されない場合や通常考えられない緩い頻度で動作する場合は、使用者が失神したかも知れないし、使用者が転んだ場合は運動センサが一時的に異常な波形（例えば衝撃的な波形）の出力を生じるであろう。また使用者が緊急の助けを求める場合、装置を激しく叩いたり振ったりなどして合図を送ることがあり得る。その場合には運動検出装置が発音や無線で緊急信号を発信することが望ましい。発音の場合は機器に付属するスピーカを使用し、無線の場合は直接外部機器に対して電波を発信するか、所持している携帯電話機等の無線機能を持った機器を経由して救難信号を発信することが考えられる。装置が加速度や角速度の異常値を検出した場合救難信号発生機能は、例えば図２、３で示したような通常処理ルートに割り込み、優先処理される。
（動作説明）
次に、図１６のシーケンス図を用いてシステムの動作を以下に説明する。本実施の形態では上記説明の運動状況端末装置１を用いてユーザが運動をしているとする。
そして、定期送信時間になったとする（ｄ１）。定期送信時間になったときには、運動状況送信端末１は健康管理データサーバ５のＵＲＬコードを送信してサイトにログインする（ｄ２）。
次に、行動状況データＡｉを健康管理データサーバ５に送信すると共に、ユーザが携帯電話２を用いて入力した本日の食事データを送信する（ｄ３，ｄ４）。健康管理データサーバ５は、行動状況データＡｉと食事データとを受信し、これを一組にしてファイルに保存する（ｄ５）。
また、介護センター６は、健康管理データサーバ５にアクセスして希望の各種データを要求する（ｄ６）。
健康管理データサーバ５は要求コマンド（例えば運動パターン別集計、行動パターン、一日分の歩数、一月の歩数等）を解読する。また、データ抽出部２５は、受信した行動状況データＡｉがデータベースに保存される毎に、例えば１５分間のデータを分離して、行動種判定部２６が行動状況データＡｉ（１５分間）が示す行動の判定結果を種別として抽出する。そして、行動種比率算出部２７がこの行動状況データＡｉの比率をパーセントで求め、この結果を行動パターングラフ化部２８に送出する。
行動パターングラフ化部２８は、縦軸にパーセント、横軸を時間（２４時間）としたメモリを備え、行動状況データＡｉの種別の割合を時間軸とパーセント軸とに対応させて色別表示する。
例えば、図１８に示すように、ユーザ名に対応する行動状況データＡｉを読み込み、縦軸にパーセントを横軸に時間を割り当てた座標系（メモリ）に行動種の状況を棒グラフで表示する。
また、一ヶ月分の行動パターンの要求の場合は図１７に示すようにユーザ名の過去の蓄積データを引き当て、これらを一定期間に分離して、円グラフでその間の行動を色別表示する。
また、一月分の歩数の要求のときは、行動状況データの内で、歩いていると判定するデータのみを用いて図１９に示すように、縦軸に歩数、横軸に日付を割り当てた座標系において、それぞれの日毎の歩数を棒グラフで表示する。
さらに、図２０に示すように、一日の歩数のときは、縦軸に歩数、横軸に時間を割り当てた座標系において、それぞれの時間毎の歩数を棒グラフで表示する。
また、一日の運動パターンの要求のときは、図２１Ａに示すように、時間軸とパーセント軸とからなる座標系に、行動種に応じ割合を棒グラフで表示する。例えば、激しいスポーツのときは赤、軽いスポーツでは朱色、早歩きのときは紺、ゆっくりと歩いているときは水色などとして表示させる。また、図２１Ｂは棒グラフの詳細であり、上側には激しいスポーツ、軽いスポーツ、立ち作業等を示している。
さらに、消費カロリーの要求のときは、行動状況データの中からカロリー値のみを抽出して、これをカロリー軸と日付軸とからなる座標系に表示する（図２２参照：消費カロリのグラフ）。
また、目標値と個人の状況とをグラフで比較するようにしたり、或いは棒グラフと円グラフの組合わせで画面を形成している。
このようなデータを介護センターに送信する（ｄ７）。従って、介護センターでは画面に表示されたグラフの状況（図１７〜図２２）から一目でどのような行動をしているかを把握できる。この把握結果に基づいて介護センターの担当者は、サーバの端末を操作して適切なアドバイス（担当者コード、年月日付き、相手のユーザコード等）を健康管理データサーバ５に送信する（ｄ８）。
健康管理データベースサーバ５は、このアドバイスを保存管理すると共に、携帯電話２に送信（メール）する（ｄ１１）。また、本実施の形態ではＣＡＴＶ網に接続されているので、健康管理データサーバはユーザのＴＶに対しても受信したアドバイス、注意等の情報を送信することが可能である（ｄ１２）。
また、医療センターともインターネットで接続されているので、医療センター（サーバ）からの要求で上記説明の各種画面を医療センターに送信し、医療センターはユーザに対して適切なアドバイスを健康管理データベースサーバ５を介して携帯電話２又はＴＶに送信する（ｄ１０、ｄ１３、ｄ１４、ｄ１５、ｄ１６、ｄ１７）。
なお、第１の実施の形態のシステムに設けられた携帯電話２に代わって、（１）ｉモード仕様の携帯電話、（２）ＰＨＳでもよい。
（１）第１の実施の形態のシステムでは、運動状況送信端末１と無線アダプタ３付きの携帯電話２とから端末装置１３を構成したが、携帯電話２は文字情報サービスの一つであるｉモード仕様が搭載された携帯電話でもよい。
ｉモードは、携帯電話機による文字情報サービスであり、携帯電話網１５がプロバイダ機能を提供し、ｉモード専用のサイトやインターネット上のサイトにアクセスでき、インターネット・メール機能も提供する。
この場合、運動状況送信端末１から行動状況データＡｉが無線アダプタ３付きのｉモード仕様の携帯電話に送信され、さらに、ｉモード仕様の携帯電話から健康管理データサーバ５に送信される。健康管理データサーバ５は、携帯電話２からＵＲＬコードで指定されるｗｅｂサイトにログインがあった場合に、携帯電話２からの行動状況データＡｉを受信すればよい。
（２）第１の実施の形態のシステムでは、運動状況送信端末１と無線アダプタ３付きの携帯電話２とから端末装置１３を構成したが、携帯電話２に代わって、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｈａｎｄｙ−ｐｈｏｎｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）でもよい。
ＰＨＳは、デジタル・コードレス電話をベースにした簡易型携帯電話システムであり、携帯電話の無線周波数が８００ＭＨｚ帯であるのに対して、ＰＨＳは１．９ＧＨｚ帯の無線周波数を使う。弱い電波を使っているので一つの基地局のサービスエリアが携帯電話よりも狭いため、高速で移動しながら通話をするには適さない。一方、ＰＨＳには、３０ｋｂｐｓ程度の速度の安定したデータ伝送ができる特徴がある。
この場合、運動状況送信端末１から行動状況データＡｉが無線アダプタ３付きのＰＨＳに送信され、さらに、ＰＨＳから健康管理データサーバ５に送信される。
健康管理データサーバ５は、ＰＨＳからＵＲＬコードで指定されるｗｅｂサイトにログインがあった場合に、ＰＨＳからの行動状況データＡｉを受信すればよい。
（第２の実施の形態）
図２３は第２の実施の形態の運動状況送信端末を用いた行動状況提供システムの概略構成図である。以下、第２の実施の形態に示す構成のうち第１の実施の形態において説明したものには同一の符号を付し、その説明を省略する。
本実施の形態のシステムは、後述する運動状況送信端末８０と通信用アダプタ８１、パーソナルコンピュータ８３と、健康管理データサーバ５と介護センター６（サーバ）と、医療センター７（サーバ）と、インターネット１７（ＡＤＳＬ）、ＣＡＴＶ網１６で接続するシステムであり、運動状況送信端末８０を通信用アダプタ８１に装着したときにパーソナルコンピュータ８３から送信される行動状況データＡｉを健康管理データサーバ５が蓄積し、過去の蓄積データＢｉ、類似の行動状況データＣｉ（年齢、地区、行動種類）等との比較で現在の状況を一目で把握できる所定の表示形式の運動状況データを介護センター６のサーバ又は医療センター７のサーバに提供する。
運動状況送信端末８０は、行動識別情報（加速度、角速度、周波数分析の結果データ、運動の判定結果、歩数、消費エネルギー等）と歩数、歩幅、脈泊、心拍数等を記憶し、通信用アダプタ８１に装着したときにパーソナルコンピュータ８３から送信される行動状況データＡｉを健康管理データサーバ５に蓄積させる。なお、運動状況送信端末８０には運動状況送信端末１と同様の運動センサや表示装置などが設けられているので、その説明を省略する。
通信用アダプタ８１は、運動状況送信端末８０が装着されたときに、商用電源ＡＣ１００Ｖを整流平滑して定電流を運動状況送信端末８０の内部に設けられたバッテリに充電する。また、通信用アダプタ８１には、通信ケーブルが接続されており、パーソナルコンピュータ８３に設けられたＣＯＭポート又はＵＳＢポートに接続して運動状況送信端末８０から送信される行動状況データＡｉをユーザ端末８３に送信する。
パーソナルコンピュータ８３は、演算および制御を行うＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＯＳソフトウエアやブラウザソフトウエアが記憶されているハードディスクＨＤ、ＡＤＳＬモデム、モニタなどとともにＣＯＭポートやＵＳＢポートが設けられており、通信用アダプタ８１に装着された運動状況送信端末８０から行動状況データＡｉを受信して一旦ハードディスクＨＤに記憶した後に、この行動状況データＡｉをＡＤＳＬモデムを用いてインターネット１７を介して健康管理データサーバ５に送信する。
次に、図２４を参照して、通信用アダプタ８１を用いて運動状況送信端末８０に充電する方法について説明する。
まず、運動状況送信端末８０に設けられたＡＣケーブル８５を商用電源ＡＣ１００Ｖのコンセントに差込む。次いで、運動状況送信端末８０に設けられたベルト８４のバックルを外す。次いで、通信用アダプタ８１に設けられたスライダ８６を紙面上で右方向に引いておき、通信用アダプタ８１に運動状況送信端末８０を装着し、右方向引いておいたスライダ８６を戻す。これにより、通信用アダプタ８１と運動状況送信端末８０にそれぞれ設けられている接点が接続され、運動状況送信端末８０に設けられたインジケータが点灯して充電が開始されたことを報知する。
（動作説明）
次に、図２５に示すシーケンス図、図２６に示す表示画面、図２７に示すフローチャートを参照して、システムの動作を以下に説明する。本実施の形態では上記説明の運動状況送信端末８０を用いてユーザが運動をした後、例えば一日の終わりに運動状況送信端末８０を腕から外し、通信用アダプタ８１上に乗せて装着したこととする（ｄ２１）。
このとき、通信用アダプタ８１に接続されている通信ケーブルが、パーソナルコンピュータ８３に設けられたＣＯＭポート又はＵＳＢポートに接続されていることとする。
さらに、パーソナルコンピュータ８３では、行動状況データＡｉの転送処理を行うアプリケーションソフトウエアとブラウザソフトウエアが起動しており、図２６に示す表示画面がモニタに表示されている。この結果、パーソナルコンピュータ８３は、ユーザの操作を受け付け可能な待機状態になっている。
ここで、ステップＳ５１で、ユーザがマウス８９を用いて表示画面上に設けられた「データ読込」ボタンをクリックした場合（ｄ２２）、パーソナルコンピュータ８３からデータ要求信号が通信ケーブル８７を介して運動状況送信端末８０に送信される（ｄ２３）。
パーソナルコンピュータ８３からデータ要求信号を受信した運動状況送信端末８０は、受信したデータ要求信号に応じて運動者データ、運動識別情報、歩数、カロリー、脈泊などを含む行動状況データＡｉをパーソナルコンピュータ８３に送信する（ｄ２４）。
次いで、運動状況送信端末８０から行動状況データＡｉを受信したパーソナルコンピュータ８３は、受信した行動状況データＡｉを一旦内部に設けられたハードディスク（図示しない）に記憶する。すなわち、図２７において、ステップＳ５３では、受信した行動状況データＡｉをハードディスク（図示しない）に保存する。さらに、ステップＳ５５では、受信した行動状況データＡｉから消費カロリーを計算してハードディスク（図示しない）に保存する。なお、行動状況データＡｉとしては、ユーザ個人情報、歩数データ、運動パターンデータが運動状況送信端末８０により収集されることとする。
次いで、ステップＳ５７で、ユーザがマウス８９を用いて表示画面上に設けられた「データ転送」ボタンをクリックした場合、ステップＳ５９では、行動状況データＡｉと消費カロリーを圧縮して圧縮ファイルを生成する。次いで、ステップＳ６１では、パーソナルコンピュータ８３は送信先となる健康管理データサーバ５のＵＲＬコードを作成した後に送信してサイトにログインする（ｄ２）。なお、ＵＲＬコードは各ユーザ毎の専用フォルダに対応している。
次いで、ステップＳ６３では、パーソナルコンピュータ８３は、内部に設けられたハードディスク（図示しない）から圧縮ファイルを読み出し、ＡＤＳＬモデムを用いて健康管理データサーバ５に送信すると共に、ユーザがパーソナルコンピュータ８３を用いて入力した本日の食事データを送信する（ｄ３，ｄ４）。
健康管理データサーバ５は、パーソナルコンピュータ８３から圧縮ファイルを受信し、これを一組にしてハードディスク（図示しない）に設けられたユーザ毎のフォルダに保存する（ｄ５）。
また、介護センター６は、健康管理データサーバ５にアクセス（担当者コード、要求種別コード、期間、地域名等）して希望の各種データを要求する（ｄ６）。
健康管理データサーバ５は、要求コマンド（例えば運動パターン別集計、行動パターン、一日分の歩数、一月の歩数等）を解読する。また、データ抽出部２５は、受信した行動状況データＡｉがデータベースに保存される毎に、例えば１５分間のデータを分離して、行動種判定部２６が行動状況データＡｉ（１５分間）が示す行動の判定結果を種別として抽出する。そして、行動種比率算出部２７がこの行動状況データＡｉの比率をパーセントで求め、この結果を行動パターングラフ化部２８に送出する。
行動パターングラフ化部２８は、縦軸にパーセント、横軸を時間（２４時間）としたメモリを備え、行動状況データＡｉの種別の割合を時間軸とパーセント軸とに対応させて色別表示する。
例えば、図１８に示すように、ユーザ名に対応する行動状況データＡｉを読み込み、縦軸にパーセントを横軸に時間を割り当てた座標系に行動種の状況を棒グラフで表示する。
また、一ヶ月分の行動パターンの要求の場合は図１７に示すようにユーザ名の過去の蓄積データを引き当て、これらを一定期間に分離して、円グラフでその間の行動を色別表示する。
また、一月分の歩数の要求のときは、行動状況データの内で、歩いていると判定するデータのみを用いて図１９に示すように、縦軸に歩数、横軸に日付を割り当てた座標系において、それぞれの日毎の歩数を棒グラフで表示する。
さらに、図２０に示すように、一日の歩数のときは、縦軸に歩数、横軸に時間を割り当てた座標系において、それぞれの時間毎の歩数を棒グラフで表示する。
また、一日の運動パターンの要求のときは、図２１Ａに示すように、時間軸とパーセント軸とからなる座標系に、行動種に応じ割合を棒グラフで表示する。例えば、激しいスポーツのときは赤、軽いスポーツでは朱色、早歩きのときは紺、ゆっくりと歩いているときは水色などとして表示させる。また、図２１Ｂは棒グラフの詳細であり、上側には激しいスポーツ、軽いスポーツ、立ち作業等を示している。
さらに、消費カロリーの要求のときは、行動状況データの中からカロリー値のみを抽出して、これをカロリー軸と日付軸とからなる座標系に表示する（図２２参照）。
また、目標値と個人の状況とをグラフで比較するようにしたり、或いは棒グラフと円グラフの組合わせで画面を形成している。
このようなデータを介護センターに送信する（ｄ７）。従って、介護センターでは画面の状況から一目でどのような行動をしているかを把握できるので、適切なアドバイスを健康管理データサーバ５を介してパーソナルコンピュータ８３に送信する（ｄ８、ｄ８ａ）。また、健康管理データサーバ５は、本実施の形態ではＣＡＴＶ網に接続されているので、ユーザのＴＶ８に対してもアドバイス、注意等の情報を送信することが可能である（ｄ８ｂ）。また、健康管理データサーバ５は、医療センターともインターネットで接続されているので、医療センターのサーバからの要求（医師コード、地域名、期間、データ種別コード）で上記説明の各種画面を医療センターに送信し、医療センターはユーザに対して適切なアドバイスを健康管理データサーバ５を介してパーソナルコンピュータ８３又はＴＶ８に送信する（ｄ１０、ｄ１１、ｄ１２、ｄ１３、ｄ１２ａ、ｄ１３ａ）。このとき、健康管理データサーバ５は、アドバイス（診断結果）をユーザに送信する毎に、送信回数をカウントし、このカウント回数に応じた医療ポイントを医療センターに送信する（ｄ１４）。
すなわち、健康管理センターは医師がアドバイスした結果を医療行為としてカウントしている。
（第３の実施の形態）
第３の実施の形態は、第２の実施の形態と同様に、図２３に示す行動状況提供システムに適用可能であり、特に、行動状況データＡｉに基づいて実行されるパーソナルコンピュータ８３での処理に関する。図２８，図２９Ａ、Ｂに示すフローチャートを参照して、第３の実施の形態に係る行動状況提供システムについて説明する。なお、図２８，図２９Ａ、Ｂに示すフローチャートはアプリケーションソフトウエアのプログラムとしてパーソナルコンピュータ８３に設けられたハードディスク（図示しない）上に記憶されている。
なお、パーソナルコンピュータ８３では、運動状況送信端末８０から受信した行動状況データＡｉの表示処理を行うアプリケーションソフトウエアが起動され、図２６に示す表示画面がモニタに表示されており、ユーザの操作を受け付け可能な待機状態になっていることとする。また、パーソナルコンピュータ８３に設けられたハードディスク（図示しない）には、運動状況送信端末８０から受信した行動状況データＡｉが記憶されていることとする。なお、行動状況データＡｉとしては、ユーザ個人情報、歩数データ、運動パターンデータが運動状況送信端末８０により収集されることとする。
まず、ステップＳ１００では、表示画面上に設けられた「時間間隔」エリアに設定されている時間間隔を読み取り、グラフ表示データ数を算出する。すなわち、グラフ表示の時間間隔が今まで例えば３分に設定されていた場合、データ数は１日２４時間に対して３分の時間間隔が４８０個あることになる。
次いで、ステップＳ１０５では、表示画面上に設けられた「凡例」エリアに対して「全パターン」ボタンが選択されているか否かを判断する。ここで、「全パターン」ボタンが選択されている場合にはステップＳ１１０に進む。一方、所望の「パターン」ボタンが選択されている場合にはステップＳ２００に進む。
（所望のパターンの選択）
所望の「パターン」ボタンが選択されている場合、ステップＳ２００では、表示画面上に，設けられた「時間間隔」エリアに設定されているグラフに関する時間間隔を読み取り、１５分に設定されている場合にはステップＳ２０５に進み、３分に設定されている場合にはステップＳ２２０に進む。
まず、グラフに関する時間間隔が１５分に設定されている場合、ステップＳ２０５では、１５分間の各運動パターンのカウント値の合計値Ｋｉを算出する。
次いで、ステップＳ２１０では、１５分間の全運動パターンのカウント値の合計値Ｓを算出する。
次いで、ステップＳ２１５では、当該運動パターンの割合Ｐｉを算出する。
Ｐｉ＝（Ｋｉ／Ｓ）＊１００    ・・・（２）
一方、グラフに関する時間間隔が３分に設定されている場合、ステップＳ２２０では、該当運動パターンの割合Ｐｉを算出する。なお、該当運動パターンの割合Ｐｉは、３分間の各運動パターンのカウント値の合計値Ｋｉ、３分間の全運動パターンのカウント値の合計値Ｓに基づいて、上述した式（１）により求めることとする。
次いで、ステップＳ２２５では、配列に保存する。
次いで、ステップＳ２３０では、「凡例」の順番に長方形を描画し、表示画面上にグラフ表示を行う。すなわち、Ｘ軸は時刻に対し、Ｙ軸はいままでの運動パターン割合Ｐｉの合計値Ｓｐｉ、表示する運動パターンを含む割合Ｐｉの合計値Ｓｐｉとなる。
全運動パターンに関する処理ループが終了した場合にはステップＳ２３５に進み、縦・横スケールと目盛り線を描画する。この結果、図２６に示すような１日の運動パターンが表示画面上に表示される。
（全パターンの選択）
「全パターン」ボタンが選択されている場合、ステップＳ１１０では、全運動パターンに関する処理ループが終了した否かを判断する。すなわち、図２６に示すように「凡例」エリアの運動パターンとして、激しいスポーツ、軽いスポーツ、日常の動き、わずかな動き、散歩、平常歩、速歩、急歩、ジョギング弱、ジョギング強などにそれぞれ異なる処理番号（＃１〜＃１０）を順番に付与しておき、処理番号（＃１）に関して後述するステップＳ１１５〜Ｓ１４５の処理が終了した場合に、次の処理番号（＃２）でも同様の処理を行い、順次、処理番号（＃１０）までの処理が終了した場合にはステップＳ２５０に分岐し、処理番号（＃１０）までの処理が終了していない場合にはステップＳ１１５に分岐する。
次いで、ステップＳ１１５では、表示画面上に設けられた「時間間隔」エリアに設定されているグラフに関する時間間隔を読み取り、１５分に設定されている場合にはステップＳ１２０に進み、３分に設定されている場合にはステップＳ１３５に進む。
まず、グラフに関する時間間隔が１５分に設定されている場合、ステップＳ１２０では、１５分間の各運動パターンのカウント値の合計値Ｋｉを算出する。
次いで、ステップＳ１２５では、１５分間の全運動パターンのカウント値の合計値Ｓを算出する。
次いで、ステップＳ１３０では、当該運動パターンの割合Ｐｉを算出する。
Ｐｉ＝（Ｋｉ／Ｓ）＊１００      ・・・（３）
一方、グラフに関する時間間隔が３分に設定されている場合、ステップＳ１３５では、該当運動パターンの割合Ｐｉを算出する。なお、該当運動パターンの割合Ｐｉは、３分間の各運動パターンのカウント値の合計値Ｋｉ、３分間の全運動パターンのカウント値の合計値Ｓに基づいて、上述した式（１）により求めることとする。
次いで、ステップＳ１４０では、配列に保存する。すなわち、今までの運動パターン割合Ｐｉの合計値Ｓｐｉ、該当運動パターンの割合Ｐｉとを加算した値（Ｓｐｉ＋Ｐｉ）を配列に保存する。
次いで、ステップＳ１４５では、今までの運動パターン割合Ｐｉの合計値Ｓｐｉを配列の値とする。
次いで、ステップＳ１１０に戻り、全運動パターンに関する処理ループが終了した場合には、ステップＳ２５０に進む。
ステップＳ２５０では、全運動パターンに関する処理ループが終了した否かを判断する。全運動パターンに関する処理ループが終了しておらず、処理を継続する場合にはステップＳ２５５に進む。一方、全運動パターンに関する処理ループが終了した場合にはステップＳ２６０に進む。
まず、ステップＳ２５５では、「凡例」の順番に長方形を描画し、表示画面上にグラフ表示を行う。すなわち、Ｘ軸は時刻に対し、Ｙ軸はいままでの運動パターン割合Ｐｉの合計値Ｓｐｉ、表示する運動パターンを含む割合Ｐｉの合計値Ｓｐｉとなる。
全運動パターンに関する処理ループが終了した場合にはステップＳ２６０に進み、縦・横スケールと目盛り線を描画する。この結果、図２６に示すような１日の運動パターンが表示画面上に表示される。
ここで、実施の形態３の医療センター７でのユーザへのアドバイスについて説明する。一般に医師がファックス、メール等によって健康に係わる情報をアドバイスしたとしても、それは医療行為に繋がらない。
そこで、健康管理データサーバ５は、図３０に示すように、医療センターのサーバからアドバイス情報（ユーザコード、アドバイス情報、医師コード）を受信したときは、これを診断ファイルに保存する。前述のアドバイス情報は、例えば図１７〜図２３、図２６のグラフを見て医師が判断した診断結果、或いは注意等であり、メールで送信される。
そして、このアドレス情報を保存し、このファイル番号にユーザコード、医師コードとを対応させて保存（Ｆａ）する。
次に、健康管理データサーバ５は、ユーザ名とアドバイス情報と医師名と医師の電話番号等を一組（Ｆａ）にしてユーザの端末（パソコン、又は携帯電話）送信する。
このとき、カウンタ処理１００が、送信回数をカウントし、ユーザコードに対応させられて予め保存されている保険書の番号を読込み、この保健証番号にユーザコード、アドバイス年月日、カウント値（診断回数）等を対応させて保存（Ｆｃ）する。
次に、換算処理１０１が、定期的（例えば一月毎）に保存されているデータＦｃを検索し、同一の医師コードを有する所定期間（８月であれば、７月２０から８月２０日迄の間）のデータＦｃの診断回数を集計し、この集計値を医療ポイント数にして、医師に知らせると共に、ユーザに金額換算して知らせ、銀行口座から医療センターに引き落とさせる。
従って、端末１から送信されたグラフに基づいて医師がアドバイスした結果が医療ポイントとなる。
【産業上の利用可能性】  請求項１記載の本発明によれば、携帯電話と運動状況送信端末とからなる携帯端末装置を使用者に装着させ、この携帯端末装置から運動状況が知らせられると、サーバが所定時間単位で運動状況データを抽出し、この抽出したデータを用いて所定時間当たりの行動種の割合を比率で求めて時間軸と比率軸とからなる画面に表示し、これを各種監視センターのアクセスで提供するようにし、各種監視センターからの対処情報を受信して携帯端末装置に送信する。
このため、監視センター側では使用者が現在どのような行動をしているのかを分刻みで把握することができるので、使用者にあった適切な対処情報を使用者の携帯端末に送信することができる。
また、請求項２載の本発明によれば、多数の端末装置と各種監視センターのサーバとをネットワークで接続し、監視センターにおいて端末装置とのやりとりを一括管理しているので、後日において対処方法が適切であったかを判定させることができる。
さらに、請求項３記載の本発明によれば、携帯端末装置を通信用アダプタに装着させ、この携帯端末装置から運動状況がパーソナルコンピュータに送信され、さらに、パーソナルコンピュータからサーバに知らせられると、サーバが所定時間単位で運動状況データを抽出し、この抽出したデータを用いて所定時間当たりの行動種の割合を比率で求めて時間軸と比率軸とからなる画面に表示し、これを各種監視センターのアクセスで提供するようにし、各種監視センターからの対処情報を受信してパーソナルコンピュータに送信する。
このため、監視センター側では使用者の行動を携帯端末装置の充電の都度で把握することができるので、使用者にあった適切な対処情報を使用者のパーソナルコンピュータに送信することができる。
また、請求項４記載の本発明によれば、多数のパーソナルコンピュータと各種監視センターのサーバとをネットワークで接続し、監視センターにおいてパーソナルコンピュータとのやりとりを一括管理しているので、後日において対処方法が適切であったかを判定させることができる。
また、請求項５記載の本発明によれば、携帯端末装置を通信用アダプタに装着させ、この携帯端末装置から運動状況がパーソナルコンピュータに送信され、パーソナルコンピュータが所定時間単位で運動状況データを抽出し、この抽出したデータを用いて所定時間当たりの行動種の割合を比率で求めて時間軸と比率軸とからなる画面に表示する。
このため、パーソナルコンピュータでは使用者の行動を携帯端末装置の充電の都度で把握することができるので、使用者にあった適切な対処情報を使用者のパーソナルコンピュータに送信することができる。
【図１】
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【図２】
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【図５】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図３０】
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【国際調査報告】
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