(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の複数種類の動作のそれぞれに応じた運動強度と心拍数とを対応付けたデータを記憶しているデータ記憶手段と、
推定対象者の心拍数を入力する心拍数入力手段と、
前記データ記憶手段に記憶された複数種類の動作のそれぞれに応じた心拍数のうち、前記心拍数入力手段により入力された推定対象者の心拍数との差が小さい方から複数個の心拍数と同複数個の心拍数に対応付けられた運動強度とを選択して抽出するデータ抽出手段と、
前記データ抽出手段により前記データ記憶手段から抽出された複数個の心拍数と運動強度との組のそれぞれにおける当該運動強度と心拍数とを式の左辺と右辺としたときの両者の関係性を表わすパラメータのうち、同式の左辺と右辺の数値差が最も小さくなるパラメータを回帰分析して求める回帰分析手段と、
前記回帰分析手段により求められたパラメータに基づいて、前記心拍数入力手段により入力された推定対象者の心拍数に対応した運動強度を算出する運動強度算出手段と、
を備えたことを特徴とする運動強度推定装置。
【請求項２】
被験者の複数種類の動作のそれぞれに応じた運動強度と心拍数と加速度とを対応付けたデータを記憶しているデータ記憶手段と、
推定対象者の心拍数を入力する心拍数入力手段と、
推定対象者の加速度を入力する加速度入力手段と、
前記データ記憶手段に記憶された複数種類の動作のそれぞれに応じた加速度のうち、前記加速度入力手段により入力された推定対象者の加速度との差が小さい方から複数個の加速度と同複数個の加速度に対応付けられた心拍数と運動強度とを選択して抽出するデータ抽出手段と、
前記データ抽出手段により前記データ記憶手段から抽出された複数個の心拍数と運動強度との組のそれぞれにおける当該運動強度と心拍数とを式の左辺と右辺としたときの両者の関係性を表わすパラメータのうち、同式の左辺と右辺の数値差が最も小さくなるパラメータを回帰分析して求める回帰分析手段と、
前記回帰分析手段により求められたパラメータに基づいて、前記心拍数入力手段により入力された推定対象者の心拍数に対応した運動強度を算出する運動強度算出手段と、
を備えたことを特徴とする運動強度推定装置。
【請求項３】
推定対象者の心拍数を入力する心拍数入力ステップと、
被験者の複数種類の動作のそれぞれに応じた運動強度と心拍数とを対応付けたデータを記憶しているデータ記憶手段に記憶された各心拍数のうち、前記心拍数入力ステップにて入力された推定対象者の心拍数との差が小さい方から複数個の心拍数と同複数個の心拍数に対応付けられた運動強度とを選択して抽出するデータ抽出ステップと、
前記データ抽出ステップにて前記データ記憶手段から抽出された複数個の心拍数と運動強度との組のそれぞれにおける当該運動強度と心拍数とを式の左辺と右辺としたときの両者の関係性を表わすパラメータのうち、同式の左辺と右辺の数値差が最も小さくなるパラメータを回帰分析して求める回帰分析ステップと、
前記回帰分析ステップにて求められたパラメータに基づいて、前記心拍数入力ステップにて入力された推定対象者の心拍数に対応した運動強度を算出する運動強度算出ステップと、
からなることを特徴とする運動強度推定方法。
【請求項４】
推定対象者の心拍数を入力する心拍数入力ステップと、
推定対象者の加速度を入力する加速度入力ステップと、
被験者の複数種類の動作のそれぞれに応じた運動強度と心拍数と加速度とを対応付けたデータを記憶しているデータ記憶手段に記憶された各加速度のうち、前記加速度入力ステップにて入力された推定対象者の加速度との差が小さい方から複数個の加速度と同複数個の加速度に対応付けられた心拍数と運動強度とを選択して抽出するデータ抽出ステップと、
前記データ抽出ステップにて前記データ記憶手段から抽出された複数個の心拍数と運動強度との組のそれぞれにおける当該運動強度と心拍数とを式の左辺と右辺としたときの両者の関係性を表わすパラメータのうち、同式の左辺と右辺の数値差が最も小さくなるパラメータを回帰分析して求める回帰分析ステップと、
前記回帰分析ステップにて求められたパラメータに基づいて、前記心拍数入力ステップにて入力された推定対象者の心拍数に対応した運動強度を算出する運動強度算出ステップと、
からなることを特徴とする運動強度推定方法。
【請求項５】
コンピュータを、前記請求項１または請求項２に記載の運動強度推定装置として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、例えば人の運動強度を推定するための運動強度推定装置、運動強度推定方法、およびその制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
建設作業や製造業などに従事する作業員は、日常的に身体を激しく動かしている。
【０００３】
こうした作業員に対して、運動の程度に合わせて休息を取得させたり、摂取カロリー過多にならないよう指導したりするような労務管理を実現するためには、作業員ごとに作業中の運動強度（運動の激しさ）を正確に計測することが求められる。
【０００４】
従来、運動強度を計測するためには、加速度センサを腰部等の身に着けて、そこで計測される加速度情報を用いてきた（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００５】
しかし、こうした加速度情報に基づく運動強度の推定方法では、加速度の変化が小さい動作（しゃがんだ状態で上体を動かす左官動作、重量物を支える動作など）を行ったときに、活動量を過小評価すると考えられる。また、加速度情報からでは、歩行動作と運搬動作（重量物を支えた状態で歩行する）の差異を判別することは難しく、推定誤差が大きくなると考えられる。
【０００６】
このように、前記加速度情報からの推定方法では、正確に推定できないと考えられる動作は、建設作業等で頻繁に行われると考えられ、作業員向けの運動強度推定では、こうした動作への対応が求められる。
【０００７】
一方、心拍情報をもとに運動強度を推定する方法が考えられている（例えば、非特許文献２参照。）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】K. Ohkawara, Y. Oshima, Y. Hikihara, K. Ishikawa-Takata, I. Tabata, and S. Tanaka, “Real-time estimation of daily physical activity intensity by a triaxial accelerometer and a gravity-removal classification algorithm,” Br. J. Nutr., vol. 105, no. 11, pp. 1681-1691, Jun. 2011. インターネット＜ＵＲＬ：http://journals.cambridge.org/abstract_S0007114510005441＞
【非特許文献２】M. Li, K.-C. Kwak, and Y.-T. Kim, “Intelligent predictor of energy expenditure with the use of patch-type sensor module.,” Sensors (Basel)., vol. 12, no. 11, pp. 14382-96, Jan. 2012.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、前記従来の推定方法の多くは、ランニングなどの単一の動作での推定を目指しており、複数の動作に対応したものではない。建設作業では、作業員は一人でさまざまな動作を行っており、従来の推定方法をそのまま作業員の運動強度推定に適用することは難しい。
【００１０】
本発明は、このような課題に鑑みなされたもので、動きの小さい動作を含む複数の動作が発生する状況で、高精度に運動強度を推定することが可能になる運動強度推定装置、運動強度推定方法、およびその制御プログラム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】
【００１１】
本発明に係る第１の運動強度推定装置は、被験者の複数種類の動作のそれぞれに応じた運動強度と心拍数とを対応付けたデータを記憶しているデータ記憶手段と、推定対象者の心拍数を入力する心拍数入力手段と、前記データ記憶手段に記憶された複数種類の動作のそれぞれに応じた心拍数のうち、前記心拍数入力手段により入力された推定対象者の心拍数との差が小さい方から複数個の心拍数と同複数個の心拍数に対応付けられた運動強度とを選択して抽出するデータ抽出手段と、前記データ抽出手段により前記データ記憶手段から抽出された複数個の心拍数と運動強度との組のそれぞれにおける当該運動強度と心拍数とを式の左辺と右辺としたときの両者の関係性を表わすパラメータのうち、同式の左辺と右辺の数値差が最も小さくなるパラメータを回帰分析して求める回帰分析手段と、前記回帰分析手段により求められたパラメータに基づいて、前記心拍数入力手段により入力された推定対象者の心拍数に対応した運動強度を算出する運動強度算出手段と、を備えたことを特徴としている。
【００１２】
本発明に係る第２の運動強度推定装置は、被験者の複数種類の動作のそれぞれに応じた運動強度と心拍数と加速度とを対応付けたデータを記憶しているデータ記憶手段と、推定対象者の心拍数を入力する心拍数入力手段と、推定対象者の加速度を入力する加速度入力手段と、前記データ記憶手段に記憶された複数種類の動作のそれぞれに応じた加速度のうち、前記加速度入力手段により入力された推定対象者の加速度との差が小さい方から複数個の加速度と同複数個の加速度に対応付けられた心拍数と運動強度とを選択して抽出するデータ抽出手段と、前記データ抽出手段により前記データ記憶手段から抽出された複数個の心拍数と運動強度との組のそれぞれにおける当該運動強度と心拍数とを式の左辺と右辺としたときの両者の関係性を表わすパラメータのうち、同式の左辺と右辺の数値差が最も小さくなるパラメータを回帰分析して求める回帰分析手段と、前記回帰分析手段により求められたパラメータに基づいて、前記心拍数入力手段により入力された推定対象者の心拍数に対応した運動強度を算出する運動強度算出手段と、を備えたことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、動きの小さい動作を含む複数の動作が発生する状況で、高精度に運動強度を推定することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態に係る運動強度推定装置１０のシステム構成を示すブロック図。
【図２】前記運動強度推定装置１０の運動強度：心拍数：加速度ＤＢ１２ｃに記憶されるデータの内容を示す図。
【図３】前記運動強度推定装置１０により運動強度を推定する手法の基本的手順を示す簡略図。
【図４】前記運動強度推定装置１０による運動強度推定手法(1)の手順を示す図。
【図５】前記運動強度推定装置１０による運動強度推定手法(2)の手順を示す図。
【図６】前記運動強度推定装置１０の運動強度推定プログラム１２ｂに従った運動強度推定処理(1)(2)を示すフローチャート。
【図７】前記運動強度推定装置１０の推定処理(1)(2)に従い実際に作業を行った過程での推定対象者の運動強度を推定した各推定値と、酸素摂取量計を用いて計測した実測値（真値）とを比較して示す図。
【図８】前記推定処理(1)(2)に従い実際に作業を行った過程での推定対象者の運動強度を推定した各推定値と実測値（真値）との絶対誤差の平均を示す図。
【図９】前記推定処理(1)(2)に従い実際に作業を行った過程での推定対象者の運動強度を推定した各推定値と実測値（真値）との相関係数の平均を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下図面により本発明の実施の形態について説明する。
【００１６】
図１は、本発明の実施形態に係る運動強度推定装置１０のシステム構成を示すブロック図である。
【００１７】
この運動強度推定装置１０は、例えばパーソナルコンピュータやタブレット端末などの情報端末装置を使用して実施されるもので、コンピュータであるＣＰＵ１１を備えている。
【００１８】
前記ＣＰＵ１１は、記憶部１２内に記憶された装置制御プログラム１２ａ、運動強度推定プログラム１２ｂを、ＲＡＭ１６を作業用メモリとして実行し、回路各部の動作を制御する。なお、前記運動強度推定プログラム１２ｂは、ＲＯＭカードなどの外部記録媒体１４から記録媒体読み取り部１３を介して前記記憶部１２に読み込ませたり、あるいはインターネット上のＷｅｂサーバ（この場合はプログラムサーバ）から通信部１５を介して前記記憶部１２に読み込ませたりしてもよい。
【００１９】
前記記憶部１２に記憶された装置制御プログラム１２ａ、運動強度推定プログラム１２ｂは、キーボードやタッチパネルなどの操作部１９からのユーザ操作に応じた入力信号、、あるいは、心拍数計測部１７や３軸加速度計測部１８からの各計測信号、あるいは通信部１５を介して接続されるインターネット上の各Ｗｅｂサーバ…（図示せず）との通信信号に応じて起動される。
【００２０】
なお、前記心拍数計測部１７や３軸加速度計測部１８の各計測機能は、例えば心電センサが有するもので、この心電センサを運動強度の推定対象者に装着することで実現される。前記心電センサにより計測された推定対象者の心拍数ＨＲ´や３軸加速度（ＡｃｃＸ´，ＡｃｃＹ´，ＡｃｃＺ´）は、無線信号により前記通信部１５を介して入力される構成としてもよい。
【００２１】
このように、前記ＣＰＵ１１には、前記記憶部１２、記録媒体読み取り部１３、通信部１５、ＲＡＭ１６、心拍数計測部１７、３軸加速度計測部１８、操作部１９が接続される他に、前記タッチパネル付きの表示部２０が接続される。
【００２２】
前記記憶部１２に記憶される装置制御プログラム１２ａとしては、当該運動強度推定装置１０の全体の動作を司るシステムプログラム、通信部１５を介してインターネット上の各Ｗｅｂサーバ…や図示しない外部機器などとデータ通信するための通信プログラム等が記憶される。
【００２３】
また、前記運動強度推定プログラム１２ｂとしては、前記心拍数計測部１７により計測された推定対象者の心拍数ＨＲ´、または当該心拍数ＨＲ´と前記３軸加速度計測部１８により計測された推定対象者の３軸加速度（ＡｃｃＸ´，ＡｃｃＹ´，ＡｃｃＺ´）とに基づいて、後述する運動強度：心拍数：加速度ＤＢ（データベース）１２ｃを参照し、前記推定対象者の運動強度を推定するためのプログラムが記憶される。
【００２４】
図２は、前記運動強度推定装置１０の運動強度：心拍数：加速度ＤＢ１２ｃに記憶されるデータの内容を示す図である。
【００２５】
この運動強度：心拍数：加速度ＤＢ１２ｃには、予め被験者に複数種類１，２，…の動作を実施させたときの当該被験者の運動強度ＰＡと心拍数ＨＲと３軸加速度（ＡｃｃＸ，ＡｃｃＹ，ＡｃｃＺ）とが、前記複数種類の動作（運動）毎に対応付けられて記憶されている。
【００２６】
前記ＲＡＭ１６には、前記心拍数計測部１７により計測されて入力された前記推定対象者の心拍数ＨＲ´が記憶される心拍数データメモリ１６ａ、前記３軸加速度計測部１８により計測されて入力された前記推定対象者の３軸加速度（ＡｃｃＸ´，ＡｃｃＹ´，ＡｃｃＺ´）が記憶される加速度データメモリ１６ｂなどが確保される。
【００２７】
このように構成された運動強度推定装置１０は、前記ＣＰＵ１１が前記装置制御プログラム１２ａと前記運動強度推定プログラム１２ｂとに記述された命令に従い回路各部の動作を制御し、ソフトウエアとハードウエアとが協働して動作することにより、以下に述べる運動強度推定機能を実現する。
【００２８】
（１）推定手法の概要
図３は、前記運動強度推定装置１０により運動強度を推定する手法の基本的手順を示す簡略図である。
【００２９】
本実施形態により推定対象者の運動強度を推定する手法は、運動強度ＰＡ（Physical Activity、単位METs）を目的変数、心拍数ＨＲ（Heart Rate、単位bpm）を説明変数とする教師あり学習のフレームワークに則っている。
【００３０】
予め作成した前記運動強度：心拍数：加速度ＤＢ１２ｃには、被験者に複数種類の動作を実施させたときの運動強度ＰＡと心拍数ＨＲ、３軸加速度値ＡｃｃＸ，ＡｃｃＹ，ＡｃｃＺ（ｘ，ｙ，ｚ方向の３種類、単位G）が記憶されている。
【００３１】
前記運動強度：心拍数：加速度ＤＢ１２ｃに記憶されている運動強度ＰＡと心拍数ＨＲから、次式１に基づく回帰分析によって、両者の関係を表すパラメータβ０，β１を求める。
【００３２】
【数１】
0006554426.tif 000002
【００３３】
ここで、新規に計測された推定対象者の心拍数ＨＲ´に対して、運動強度の推定値ＰＡｅは、前記式１に基づき求められたパラメータβ０，β１を用いて、次式２で表される。
【００３４】
【数２】
0006554426.tif 000003
【００３５】
これにより、前記心拍数計測部１７により計測されて入力された推定対象者の心拍数ＨＲ´から運動強度の出力ＰＡｅを得ることができる。
【００３６】
（１−１）推定手法の要点
本実施形態による推定手法では、前記運動強度：心拍数：加速度ＤＢ１２ｃに予め記憶されている運動強度ＰＡと心拍数ＨＲから、両者の関係を表すパラメータβ０，β１を算出する。前記運動強度：心拍数：加速度ＤＢ１２ｃには、被験者が行った様々な運動の状態の運動強度ＰＡと心拍数ＨＲが記憶されている。この様々な運動の状態の運動強度ＰＡと心拍数ＨＲのデータセット（組み）の中から推定対象者の現在の状態に近い状態のデータセットを選択して回帰分析することで、当該推定対象者の運動強度ＰＡｅを精度良く解析する。
【００３７】
（１−２）学習データの選択方法
２種類のデータ選択方法がある。
【００３８】
推定手法(1)  心拍数ＨＲを参考にデータを選択する。
【００３９】
推定手法(2)  ３軸加速度（ＡｃｃＸ，ＡｃｃＹ，ＡｃｃＺ）を参考にデータを選択する。
【００４０】
（推定手法(1)の場合）
図４は、前記運動強度推定装置１０による運動強度推定手法(1)の手順を示す図である。
【００４１】
入力は、推定対象者の心拍数ＨＲ´のみである。
【００４２】
入力された心拍数ＨＲ´との差が小さい前記ＤＢ１２ｃ中の心拍数ＨＲは、データの性質が類似していると考え、当該ＨＲ´との差が小さいＨＲを順に前記ＤＢ１２ｃからＮ個選択する（Ｎは任意の定数）。同時に選択されたＨＲに対応するＰＡも前記ＤＢ１２ｃから呼び出す。
【００４３】
Ｎ個のＨＲとＰＡの組みにそれぞれ対応するＮ組のパラメータβ０，β１を含む前記式１を算出し、当該Ｎ組のパラメータβ０，β１が、前記式１における左辺と右辺の数値差が最も小さくなるようなパラメータβ０，β１の組みを、最小二乗法等により求める。すなわち、Ｎ個のＨＲとＰＡの組みから、前記式１に従った回帰分析により、パラメータβ０，β１を算出する。なお、これらの値は、事前に前記ＤＢ１２ｃの値を用いて算出しておき、同ＤＢ１２ｃ内に記録しておいてもよい。そして前記求めた組みのパラメータβ０，β１と前記入力された推定対象者の心拍数ＨＲ´とに基づき、前記式２に従い同推定対象者の運動量ＰＡｅを算出して出力する。
【００４４】
（推定手法(2)の場合）
図５は、前記運動強度推定装置１０による運動強度推定手法(2)の手順を示す図である。
【００４５】
入力は、推定対象者の心拍数ＨＲ´と３軸加速度（ＡｃｃＸ´，ＡｃｃＹ´，ＡｃｃＺ´）である。
【００４６】
入力された３軸加速度のノルムＡｃｃ´を次式３に基づき算出する。
【００４７】
【数３】
0006554426.tif 000004
【００４８】
前記ＤＢ１２ｃに記憶されている各３軸加速度のノルムＡｃｃを次式４に基づき算出する。
【００４９】
【数４】
0006554426.tif 000005
【００５０】
前記式４に基づき算出された前記ＤＢ１２ｃにおける各３軸加速度のノルムＡｃｃの中で、前記入力された３軸加速度のノルムＡｃｃ´との差が小さくなる３軸加速度（ＡｃｃＸ，ＡｃｃＹ，ＡｃｃＺ）は、データの性質が類似していると考え、当該ノルムでの差（Ａｃｃ´−Ａｃｃ）の小さい前記ＤＢ１２ｃの３軸加速度（ＡｃｃＸ，ＡｃｃＹ，ＡｃｃＺ）に対応付けられた心拍数ＨＲを、前記ノルムでの差の小さい順にＮ個の心拍数ＨＲを選択する（Ｎは任意の定数）。同時に選択されたＨＲに対応するＰＡも前記ＤＢ１２ｃから呼び出す。
【００５１】
Ｎ個のＨＲとＰＡの組みにそれぞれ対応するＮ組のパラメータβ０，β１を含む前記式１を算出し、当該Ｎ組のパラメータβ０，β１が、前記式１における左辺と右辺の数値差が最も小さくなるようなパラメータβ０，β１の組みを、最小二乗法等により求める。すなわち、Ｎ個のＨＲとＰＡの組みから、前記式１に従った回帰分析により、パラメータβ０，β１を算出する。なお、これらの値は、事前に前記ＤＢ１２ｃの値を用いて算出しておき、同ＤＢ１２ｃ内に記録しておいてもよい。そして前記求めた組みのパラメータβ０，β１と前記入力された推定対象者の心拍数ＨＲ´とに基づき、前記式２に従い同推定対象者の運動量ＰＡｅを算出して出力する。
【００５２】
次に、前記構成による運動強度推定装置１０の動作について説明する。
【００５３】
図６は、前記運動強度推定装置１０の運動強度推定プログラム１２ｂに従った運動強度推定処理(1)(2)を示すフローチャートである。
【００５４】
（運動強度推定処理(1)）
運動強度推定処理(1)は、前記推定手法(1)に応じた処理であり、ステップｅ１→ｅ３〜ｅ６の処理手順で実行される。
【００５５】
ユーザ（推定対象者）に心電センサを装着し（ステップｅ０）、当該心電センサ（心拍数計測部１７）により計測された心拍数ＨＲ´を入力する（ステップｅ１）。
【００５６】
運動強度：心拍数：加速度ＤＢ１２ｃから、前記入力された推定対象者の心拍数ＨＲ´との差が小さい心拍数ＨＲを、その差が小さい方から順にＮ個選択して抽出する。同時に、前記ＤＢ１２ｃから、前記選択されたＮ個の心拍数ＨＲに対応する運動強度ＰＡも抽出する（ステップｅ３）。
【００５７】
前記運動強度：心拍数：加速度ＤＢ１２ｃから抽出されたＮ個の心拍数ＨＲと運動強度ＨＲの組を入力とし、前記式１に基づき、両者の関係性を表すパラメータβ０，β１を回帰分析により算出する（ステップｅ４）。
【００５８】
前記ステップｅ４にて算出されたパラメータβ０，β１と、前記ステップｅ１にて入力された推定対象者の現在の心拍数ＨＲ´とを入力として、前記式２に従い、運動強度の推定値ＰＡｅを算出する（ステップｅ５）。
【００５９】
前記ステップｅ５にて算出された前記推定対象者の運動強度の推定値ＰＡｅを、表示部２０やその他の出力装置に出力して通知する（ステップｅ６）。
【００６０】
（運動強度推定処理(2)）
運動強度推定処理(2)は、前記推定手法(2)に応じた処理であり、ステップｅ２〜ｅ６の処理手順で実行される。
【００６１】
ユーザ（推定対象者）に心電センサを装着し（ステップｅ０）、当該心電センサ（心拍数計測部１７、３軸加速度計測部１８）により計測された心拍数ＨＲ´と３軸加速度（ＡｃｃＸ´，ＡｃｃＹ´，ＡｃｃＺ´）を入力する（ステップｅ２）。
【００６２】
入力された３軸加速度のノルムＡｃｃ´を前記式３に基づき算出する。また、前記運動強度：心拍数：加速度ＤＢ１２ｃに記憶されている各３軸加速度のノルムＡｃｃを前記式４に基づき算出する。そして、前記ＤＢ１２ｃにおける各３軸加速度のノルムＡｃｃの中で、前記入力された３軸加速度のノルムＡｃｃ´との差（Ａｃｃ´−Ａｃｃ）が小さくなる３軸加速度（ＡｃｃＸ，ＡｃｃＹ，ＡｃｃＺ）に対応付けられた心拍数ＨＲを、前記ノルムでの差の小さい順にＮ個選択して抽出する。同時に、前記ＤＢ１２ｃから、前記選択されたＮ個の心拍数ＨＲに対応する運動強度ＰＡも抽出する（ステップｅ３）。
【００６３】
前記運動強度：心拍数：加速度ＤＢ１２ｃから抽出されたＮ個の心拍数ＨＲと運動強度ＨＲの組を入力とし、前記式１に基づき、両者の関係性を表すパラメータβ０，β１を回帰分析により算出する（ステップｅ４）。
【００６４】
前記ステップｅ４にて算出されたパラメータβ０，β１と、前記ステップｅ２にて入力された推定対象者の現在の心拍数ＨＲ´とを入力として、前記式２に従い、運動強度の推定値ＰＡｅを算出する（ステップｅ５）。
【００６５】
前記ステップｅ５にて算出された前記推定対象者の運動強度の推定値ＰＡｅを、表示部２０やその他の出力装置に出力して通知する（ステップｅ６）。
【００６６】
図７は、前記運動強度推定装置１０の推定処理(1)(2)に従い実際に作業を行った過程での推定対象者の運動強度を推定した各推定値と、酸素摂取量計を用いて計測した実測値（真値）とを比較して示す図である。
【００６７】
ここでの運動強度は、運動時の酸素摂取量を安静時の酸素摂取量で除算した値で表し、単位は（METs）となる。
【００６８】
また、前記実際の作業は、５回の休息[rest1],…,[rest5]の間に所定の準備体操[radio]と３回の作業[task1][task2][task3]を挟んだ一連の作業で行った。
【００６９】
前記各作業[task1][task2][task3]では、歩行(4km/h)、運搬(10kg,4km/h)、荷下ろし(6kg)を１０セット（歩行６，運搬２，荷下ろし２）組合せて行なった。
【００７０】
なお、前記図７に示す比較手法による推定値とは、前記運動強度：心拍数：加速度ＤＢ１２ｃ内のデータを選択せずに全てのデータセットを用いて運動強度を算出した場合の推定値である。
【００７１】
図８は、前記推定処理(1)(2)に従い実際に作業を行った過程での推定対象者の運動強度を推定した各推定値と実測値（真値）との絶対誤差の平均を示す図である。
【００７２】
図９は、前記推定処理(1)(2)に従い実際に作業を行った過程での推定対象者の運動強度を推定した各推定値と実測値（真値）との相関係数の平均を示す図である。
【００７３】
これによれば、図８に示すように、前記比較手法による実測値（真値）との絶対誤差の平均が“０．４１２(METs)”であるのに対して、推定手法(1)では“０．３４１(METs)”、推定手法(2)では“０．３６４(METs)”と大幅に誤差が少なく、しかも＊ａに示すように、推定手法(1)により、より高精度な推定値が得られていることが分かる。
【００７４】
なお、図９に示すように、相関係数については、何れの手法も“０．９”前後で大差はなく、＊ｂに示すように、前記推定手法(1)も実測値（真値）と十分な相関が得られていることが分かる。
【００７５】
したがって、前記構成の運動強度推定装置１０によれば、被験者の複数種類の動作のそれぞれに応じた運動強度ＰＡと心拍数ＨＲと３軸加速度（ＡｃｃＸ，ＡｃｃＹ，ＡｃｃＺ）とを対応付けた運動強度：心拍数：加速度ＤＢ１２ｃを予め記憶する。推定手法(1)では、推定対象者の心拍数ＨＲ´を心拍数計測部１７により計測して入力し、前記ＤＢ１２ｃから当該入力された推定対象者の心拍数ＨＲ´に対応した心拍数ＨＲと運動強度ＰＡとを選択して抽出する。そして、前記ＤＢ１２ｃから抽出された心拍数ＨＲと運動強度ＰＡとの関係を示すパラメータβ０，β１を前記式１に従い算出し、前記入力された推定対象者の心拍数ＨＲ´と前記算出されたパラメータβ０，β１に基づいて、前記式２に従い前記推定対象者の運動強度ＰＡｅを回帰分析して算出する。
【００７６】
また、推定手法(2)では、推定対象者の心拍数ＨＲ´を心拍数計測部１７により計測して入力し、また、同推定対象者の３軸加速度（ＡｃｃＸ´，ＡｃｃＹ´，ＡｃｃＺ´）を３軸加速度計測部１８により計測して入力する。そして、前記ＤＢ１２ｃから当該入力された推定対象者の３軸加速度（ＡｃｃＸ´，ＡｃｃＹ´，ＡｃｃＺ´）に対応した３軸加速度（ＡｃｃＸ，ＡｃｃＹ，ＡｃｃＺ）に対応付けられた心拍数ＨＲと運動強度ＰＡとを選択して抽出する。そして、前記ＤＢ１２ｃから抽出された心拍数ＨＲと運動強度ＰＡとの関係を示すパラメータβ０，β１を前記式１に従い算出し、前記入力された推定対象者の心拍数ＨＲ´と前記算出されたパラメータβ０，β１に基づいて、前記式２に従い前記推定対象者の運動強度ＰＡｅを回帰分析して算出する。
【００７７】
これにより、建設作業員等、動きの小さい動作を含む複数の動作が発生する状況でも、高精度に運動強度ＰＡｅを推定することが可能になる。
【００７８】
なお、前記実施形態では、運動強度を表す数値として、酸素摂取量に応じた数値（単位METs）を用いたが、これに限定されるものではなく、心拍数ＨＲに応じて変化する別の数値を指標として用いてもよい。
【００７９】
前記各実施形態において記載した運動強度推定装置１０による各処理の手法、すなわち、図４，図６のフローチャートに示す推定手法(1)による運動強度推定処理、図５，図６のフローチャートに示す推定手法(2)による運動強度推定処理等の各手法は、何れもコンピュータに実行させることができるプログラムとして、メモリカード（ＲＯＭカード、ＲＡＭカード等）、磁気ディスク（フロッピ（登録商標）ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリ等の外部記録装置の媒体に格納して配布することができる。そして、推定対象者の心拍数ＨＲ、３軸加速度（ＡｃｃＸ，ＡｃｃＹ，ＡｃｃＺ）を入力可能な電子機器のコンピュータ（制御装置：ＣＰＵ）は、この外部記録装置の媒体に記憶されたプログラムを記憶装置に読み込み、この読み込んだプログラムによって動作が制御されることにより、前記各実施形態において説明した運動強度推定機能を実現し、前述した手法による同様の処理を実行することができる。
【００８０】
また、前記各手法を実現するためのプログラムのデータは、プログラムコードの形態としてネットワーク上を伝送させることができ、このネットワークに接続されたコンピュータ装置から前記プログラムのデータを、推定対象者の心拍数ＨＲ、３軸加速度（ＡｃｃＸ，ＡｃｃＹ，ＡｃｃＺ）を入力可能な電子機器に取り込んで記憶装置に記憶させ、前述した運動強度推定機能を実現することもできる。
【００８１】
本願発明は、前記各実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。さらに、前記各実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、各実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されたり、幾つかの構成要件が異なる形態にして組み合わされても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除されたり組み合わされた構成が発明として抽出され得るものである。
【符号の説明】
【００８２】
１０  …運動強度推定装置
１１  …ＣＰＵ
１２  …記憶部
１２ａ…装置制御プログラム
１２ｂ…運動強度推定プログラム
１２ｃ…運動強度：心拍数：加速度ＤＢ（データベース）
１３  …記録媒体読み取り部
１４  …外部記録媒体
１５  …通信部
１６  …ＲＡＭ
１６ａ…心拍数データメモリ
１６ｂ…加速度データメモリ
１７  …心拍数計測部
１８  …３軸加速度計測部
【図１】
0006554426.tif 000006
【図２】
0006554426.tif 000007
【図３】
0006554426.tif 000008
【図４】
0006554426.tif 000009
【図５】
0006554426.tif 000010
【図６】
0006554426.tif 000011
【図７】
0006554426.tif 000012
【図８】
0006554426.tif 000013
【図９】
0006554426.tif 000014