(57)【要約】【課題】スポーツの一連のプレーについて得られたデータを系列または集合として解析する。【解決手段】スポーツをプレーするユーザのモーションに基づいて定義され、かつ時間的な区間内に配列されたプレーイベントを示す情報を取得する取得機能と、上記プレーイベントの配列に基づいてプレーパターンを推定するパターン推定機能とを実現するプロセッサを備える解析装置が提供される。【選択図】図１４
2015098260.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
スポーツをプレーするユーザのモーションに基づいて定義され、かつ時間的な区間内に配列されたプレーイベントを示す情報を取得する取得機能と、
前記プレーイベントの配列に基づいてプレーパターンを推定するパターン推定機能と
を実現するプロセッサを備える解析装置。
【請求項２】
前記プロセッサは、複数の前記区間についてそれぞれ推定された前記プレーパターンに基づいて前記ユーザのプレースタイルを推定するスタイル推定機能をさらに実現する、請求項１に記載の解析装置。
【請求項３】
前記スタイル推定機能は、前記複数の区間における前記プレーパターンの出現頻度に基づいて前記プレースタイルを推定する、請求項２に記載の解析装置。
【請求項４】
前記ユーザは、第１のユーザおよび第２のユーザを含み、
前記プロセッサは、前記第１のユーザおよび前記第２のユーザについてそれぞれ推定された前記プレースタイルを比較した結果に基づく情報を生成する比較情報生成機能をさらに実現する、請求項２に記載の解析装置。
【請求項５】
前記比較情報生成機能は、前記第１のユーザおよび前記第２のユーザの相性を推定する情報を生成する、請求項４に記載の解析装置。
【請求項６】
前記比較情報生成機能は、前記第１のユーザおよび前記第２のユーザの対戦相手またはパートナーとしての適合度を推定する、請求項５に記載の解析装置。
【請求項７】
前記ユーザは、第１のユーザおよび第２のユーザを含み、
前記パターン推定機能は、前記第１のユーザおよび前記第２のユーザのそれぞれの前記プレーイベントの時間的な配列の関係に基づいて前記第１のユーザおよび前記第２のユーザを含むチームのプレーパターンを推定する、請求項１に記載の解析装置。
【請求項８】
前記時間的な区間は、前記スポーツのプレー単位に対応する時系列のセグメントであり、
前記プレーイベントは、前記時間的な配列に基づいて前記セグメントに分類され、
前記パターン推定機能は、前記セグメント内の前記プレーイベントの配列に基づいて前記ユーザのプレーパターンを推定する、請求項１に記載の解析装置。
【請求項９】
前記プロセッサは、前記プレーパターンに基づいて前記プレー単位の種類を推定する種類推定機能をさらに実現する、請求項８に記載の解析装置。
【請求項１０】
前記プレーイベントは、前記スポーツのルールにさらに基づいて前記セグメントに分類される、請求項８に記載の解析装置。
【請求項１１】
前記プレーイベントは、前記プレーイベントに対応する前記モーションの特徴にさらに基づいて前記セグメントに分類される、請求項８に記載の解析装置。
【請求項１２】
前記ユーザは、第１のユーザおよび第２のユーザを含み、
前記プレーイベントは、前記第１のユーザおよび前記第２のユーザのそれぞれの前記プレーイベントの時間的な配列の関係に基づいて前記第１のユーザおよび前記第２のユーザに共通する前記セグメントに分類される、請求項８に記載の解析装置。
【請求項１３】
前記プレーイベントは、階層的な前記セグメントに分類される、請求項８に記載の解析装置。
【請求項１４】
前記プレーイベントは、前記ユーザに直接的または間接的に装着されたセンサによる前記ユーザのモーションの検出結果に基づいて定義される、請求項１に記載の解析装置。
【請求項１５】
前記プロセッサは、
前記センサから前記検出結果を受信する機能と、
前記検出結果に基づいて前記プレーイベントを定義する機能と
をさらに実現する、請求項１４に記載の解析装置。
【請求項１６】
スポーツをプレーするユーザのモーションに基づいて定義され、かつ時間的な区間内に配列されたプレーイベントを示す情報を取得する取得機能と、
前記プレーイベントの配列に基づいてプレーパターンを推定するパターン推定機能と
をコンピュータに実現させるためのプログラムが格納された記録媒体。
【請求項１７】
プロセッサが、
スポーツをプレーするユーザのモーションに基づいて定義され、かつ時間的な区間内に配列されたプレーイベントを示す情報を取得することと、
前記プレーイベントの配列に基づいてプレーパターンを推定することと
を含む解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、解析装置、記録媒体および解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
これまでに、センシングや解析を利用して、スポーツのプレーを支援する技術が多く開発されてきている。例えば、特許文献１には、モーションセンサの検出データを用いてスイングの動作の検出を行い、スイングの動作が検出されたデータをスイング候補データとして抽出し、スイングに関連付けられる判定条件に基づきスイング候補データから真のスイングデータを選択する技術が記載されている。これによって、例えば、ユーザがスイング動作の開始や終了のタイミングを支持する必要がなく、比較的小さい計算負荷でスイングデータの抽出を行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−２５４２０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載されたような技術では、個々のスイングを解析することはできるものの、得られたデータを系列または集合として解析していない。スポーツのプレーの上達のためには、スイングなどの個々のプレーを解析して改善点などを発見することも重要であるが、例えばゲームやセット構成する一連のプレーは相互に関係しており、個々のプレーに着目するにしてもその前後のプレーの影響は無視できない。また、いわゆる試合運びやプレーのコンビネーションといったものについては、一連のプレーについて得られたデータを系列または集合として解析しなければ把握することが困難である。【０００５】
そこで、本開示では、スポーツの一連のプレーについて得られたデータを系列または集合として解析することが可能な、新規かつ改良された解析装置、記録媒体および解析方法を提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示によれば、スポーツをプレーするユーザのモーションに基づいて定義され、かつ時間的な区間内に配列されたプレーイベントを示す情報を取得する取得機能と、上記プレーイベントの配列に基づいてプレーパターンを推定するパターン推定機能とを実現するプロセッサを備える解析装置が提供される。【０００７】
また、本開示によれば、スポーツをプレーするユーザのモーションに基づいて定義され、かつ時間的な区間内に配列されたプレーイベントを示す情報を取得する取得機能と、上記プレーイベントの配列に基づいてプレーパターンを推定するパターン推定機能とをコンピュータに実現させるためのプログラムが格納された記録媒体が提供される。【０００８】
また、本開示によれば、プロセッサが、スポーツをプレーするユーザのモーションに基づいて定義され、かつ時間的な区間内に配列されたプレーイベントを示す情報を取得することと、上記プレーイベントの配列に基づいてプレーパターンを推定することとを含む解析方法が提供される。
【発明の効果】
【０００９】
以上説明したように本開示によれば、スポーツの一連のプレーについて得られたデータを系列または集合として解析することができる。【００１０】
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の一実施形態に係るシステム構成の例を示す図である。
【図２】本開示の一実施形態に係るシステムの装置構成を概略的に示すブロック図である。
【図３】本開示の一実施形態におけるセグメンテーションについて説明するための図である。
【図４】図３におけるイベント時系列データの例を示す図である。
【図５】図３における前処理後のイベント時系列データの例を示す図である。
【図６】本開示の一実施形態におけるセグメンテーションのためのモデル学習について説明するための図である。
【図７】本開示の一実施形態におけるイベント時系列データの他の例を示す図である。
【図８】本開示の一実施形態におけるセグメント定義の例を示す図である。
【図９】本開示の一実施形態におけるセグメンテーションのより具体的な例を示す図である。
【図１０】本開示の一実施形態における階層的なセグメンテーションの例を示す図である。
【図１１】本開示の一実施形態によるセグメンテーションから得られる情報の例を示す図である。
【図１２】本開示の一実施形態におけるプレーパターンの推定処理の例を示すフローチャートである。
【図１３】図１２の処理におけるセグメントされたプレーイベントの例を示す図である。
【図１４】図１２の処理におけるプレーパターンに基づくゲームの種類の推定の例を示す図である。
【図１５】図１２の処理における推定結果に基づいて再分類されたプレーイベントの例を示す図である。
【図１６】本開示の一実施形態におけるプレーパターンの他の例について説明するための図である。
【図１７】図１６の例におけるプレースタイルの推定処理について説明するための図である。
【図１８】図１７の例に示すプレースタイルの推定処理におけるユーザ間の比較について説明するための図である。
【図１９】本開示の一実施形態における練習セグメントのイベント時系列データについて説明するための図である。
【図２０】図１９に示すストローク練習のセグメントにおいて検出されるプレーパターンの例を示す図である。
【図２１】図１９に示すストローク練習のセグメントにおいて検出されるプレーパターンの例を示す図である。
【図２２】図２０および図２１で検出されたプレーパターンに基づいて生成される情報の例を示す図である。
【図２３】本開示の一実施形態に係るセグメンテーションをゴルフに応用した例について説明するための図である。
【図２４】本開示の一実施形態に係るセグメンテーションをサッカーに応用した例について説明するための図である。
【図２５】本開示の実施形態に係るセンサ装置のハードウェア構成の例を示す図である。
【図２６】本開示の実施形態に係る解析装置のハードウェア構成の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１３】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．はじめに
２．システム構成
３．セグメンテーション
４．プレーパターンの推定
５．練習セグメントの解析
６．他のスポーツの例
７．ハードウェア構成
８．補足
【００１４】
（１．はじめに）
通常、ユーザがスポーツをプレーする際には、例えばウォーミングアップ、練習、または試合のような区分がある。例えば２時間のプレーは、２０分間がウォーミングアップ、１時間が練習、試合が４０分といったように区分されうる。それぞれの区分の中で、プレーヤのパフォーマンスは大きく異なる。例えば、ウォーミングアップから全力で動くことはないと考えられるし、練習中と試合中とでもプレーヤの動きは異なる。
【００１５】
従って、スポーツのプレーに関して取得されたデータを解析する際には、例えば、プレーヤがどのような状況でプレーしていたかを考慮することが重要と考えられる。より具体的には、プレーヤのスイングの上達度を判断する場合に、ウォーミングアップ中のデータを除外したり、練習中と試合中でのスイングの違いを比較したりすることは有用でありうる。
【００１６】
そこで、本技術では、スポーツのプレーに関して取得されたデータを時間的に配列されたプレーイベントを示す情報として扱い、例えばプレーイベントをスポーツのプレー単位に対応する時系列のセグメントに分類したり、プレーイベントの配列に基づいてプレーパターンを推定したりすることによって、取得されたデータのより有効な解析を実現する。
【００１７】
例えば、スポーツをプレーするユーザのモーションを、モーションセンサ（加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサなど）を用いて検出した場合、検出されたデータ自体や、データの解析結果を示すメタデータなどを、プレーに関する時系列データとして蓄積することができる。蓄積されたデータを利用して、プレーに関するさまざまな情報を提供することが可能である。
【００１８】
本技術では、例えば、蓄積された時系列データによって示されるプレーイベントをセグメントに分類した上で解析する。また、例えば、蓄積された時系列データによって示されるプレーイベントからプレーパターンを推定する。このような構成によって、スポーツのプレーに関する有用な情報が提供されうる。時系列データは、単一のユーザについて解析されてもよいし、複数のユーザについて比較するなどして解析されてもよい。解析によって得られたデータは、例えばユーザ（プレーヤ）がプレーを振り返るために用いられてもよいし、ユーザに対してプレーに関するアドバイスを与えるために用いられてもよい。また、解析によって得られたデータは、ソーシャルメディアで発信されてユーザ間で共有されてもよい。
【００１９】
なお、以下の説明は、テニスなどの具体的なスポーツの例を用いてなされるが、本技術の適用範囲は例示されたスポーツには限られない。例えば、スポーツをプレーするユーザのモーションに基づいてプレーイベントが定義されうる限りにおいて、本技術はどのようなスポーツにでも適用可能である。
【００２０】
（２．システム構成）
図１は、本開示の一実施形態に係るシステム構成の例を示す図である。図１を参照すると、システム１０は、センサ装置１００と、スマートフォン２００と、サーバ３００とを含む。
【００２１】
センサ装置１００は、テニスのラケットＲに装着される。センサ装置１００は、例えばモーションセンサ（例えば加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサなど）を備える。この場合、センサ装置１００が直接的に検出するのはラケットＲのモーションであるが、ラケットＲはユーザによって把持され、ユーザの意思に従って運動するため、センサ装置１００はラケットＲのモーションを介して間接的にユーザのモーションを検出しているともいえる。本明細書では、このような場合、センサ装置１００はユーザに間接的に装着されてユーザのモーションを検出しているという。
【００２２】
なお、他の実施形態において、センサ装置１００は、例えばユーザの衣服や靴などに装着されてもよい。この場合も、センサ装置１００が直接的に検出するのは衣服や靴のモーションであるが、衣服や靴はユーザとともに運動するため、センサ装置は間接的にユーザのモーションを検出しているといえる。あるいは、センサ装置１００は、例えばバンドで腕に巻き付けられるなどして、ユーザに直接的に装着されていてもよい。この場合、センサ装置１００は直接的にユーザのモーションを検出しうる。センサ装置１００がユーザのモーションを直接的に検出する場合だけでなく、間接的に検出する場合であっても、検出されるモーションにユーザのモーションが反映されていれば、センサ装置１００が提供する検出結果に基づいて、スポーツをプレーするユーザのモーションに対応するプレーイベントを定義することが可能である。
【００２３】
さらに、センサ装置１００は、振動センサを備えてもよい。振動センサによって検出されるデータによって、例えば、プレーイベントに対応する区間（例えばボールのインパクトの前後の区間）の特定が容易になりうる。また、振動センサによって検出されるデータも、モーションセンサによって検出されるデータと同様にプレーイベントの解析に用いられてもよい。また、センサ装置１００は、気温や湿度、明るさ、位置など、スポーツをプレーするユーザの環境情報を取得するためのセンサをさらに備えてもよい。センサ装置１００が備える各種のセンサによって検出されたデータは、必要に応じて前処理された上で、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線通信によってスマートフォン２００に送信される。
【００２４】
スマートフォン２００は、例えばスポーツをプレーしているユーザの近傍に配置される。この場合、スマートフォン２００は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線通信によってセンサ装置１００から送信されたデータを受信し、必要に応じて一時的に蓄積したり処理したりした上で、ネットワーク通信によってデータをサーバ３００に送信する。また、スマートフォン２００は、送信されたデータに基づいてサーバ３００が実行した解析の結果を受信し、ディスプレイやスピーカなどを介してユーザに向けて出力してもよい。なお、解析結果の出力時において、ユーザはスポーツをプレーしていなくてもよい。また、解析結果の出力は、スマートフォン２００とは別の、ユーザによって使用される情報処理端末、例えば各種のパーソナルコンピュータやタブレット端末、ゲーム機、テレビなどによって実行されてもよい。
また、スマートフォン２００は、必ずしも、スポーツをプレーしているユーザの近傍に配置されていなくてもよい。この場合、センサ装置１００は、検出されたデータを内部の記憶領域（メモリまたは外部記憶装置）に蓄積しておく。例えば、スポーツのプレー後、センサ装置１００とスマートフォン２００とが接近したときに、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線通信によって、データがセンサ装置１００からスマートフォン２００に送信されてもよい。あるいは、スポーツのプレー後、センサ装置１００とスマートフォン２００とがＵＳＢなどで有線接続されたときにデータが送信されてもよい。また、センサ装置１００からスマートフォン２００へのデータの受け渡しには、リムーバブル記録媒体が用いられてもよい。
【００２５】
サーバ３００は、スマートフォン２００とネットワークを介して通信し、センサ装置１００が備える各種のセンサによって検出されたデータを受信する。サーバ３００は、受信されたデータを用いた解析処理を実行し、スポーツのプレーに関するさまざまな情報を生成する。例えば、サーバ３００は、モーションセンサによって取得された、スポーツをプレーするユーザのモーションを直接的または間接的に示すデータに基づいて、プレーイベントを定義する。プレーイベントは、例えばラケットＲを用いた１回のショットに対応する。プレーイベントを定義することによって、例えば、モーションデータによって表されるユーザのプレーを、｛サーブ、ストローク、ボレー、…｝といったような意味をもったプレーの連なりとして把握することができる。
【００２６】
さらに、サーバ３００は、プレーイベントの解析処理によって、プレーイベントが分類される時系列のセグメントや、プレーイベントの時間的な配列から推定されるユーザのプレーパターンなどを特定してもよい。サーバ３００の解析処理によって生成された情報は、例えばスマートフォン２００に送信され、スマートフォン２００のディスプレイやスピーカを介してユーザに向けて出力される。あるいは、サーバ３００は、スマートフォン２００以外の情報処理端末に情報を送信し、ユーザに向けて出力させてもよい。また、サーバ３００は、複数のユーザについてそれぞれ受信されたデータに基づいて解析処理を実行し、各ユーザについて生成されたプレーパターンなどを比較した結果に基づく情報を生成し、各ユーザの情報処理端末に送信してもよい。
【００２７】
図２は、本開示の一実施形態に係るシステムの装置構成を概略的に示すブロック図である。図２を参照すると、センサ装置１００は、センサ１１０と、処理部１２０と、送信部１３０とを含む。スマートフォン２００は、受信部２１０と、処理部２２０と、記憶部２３０と、送信部２４０と、撮像部２５０と、入力部２６０と、出力部２７０とを含む。サーバ３００は、受信部３１０と、処理部３２０と、記憶部３３０と、送信部３４０とを含む。なお、それぞれの装置を実現するためのハードウェア構成例（センサ装置および解析装置のハードウェア構成例）については後述する。
【００２８】
センサ装置１００では、センサ１１０が取得したデータを処理部１２０が処理し、処理されたデータを送信部１３０がスマートフォン２００に送信する。センサ１１０は、上述の通り、例えばモーションセンサを含み、スポーツをプレーするユーザのモーションを直接的または間接的に検出する。また、センサ１１０は、振動センサやユーザの環境情報を取得するためのセンサなどをさらに含んでもよい。処理部１２０は、プログラムに従って動作するプロセッサによって実現され、センサ１１０によって取得されたデータを必要に応じて前処理する。前処理は、例えばサンプリングやノイズ除去などを含みうる。前処理は必ずしも実行されなくてもよい。送信部１３０は、通信装置によって実現され、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線通信を利用してデータをスマートフォン２００に送信する。また、図２には示していないが、センサ装置１００は、データを一時的に蓄積するための記憶部を備えてもよい。
【００２９】
スマートフォン２００では、受信部２１０がセンサ装置１００によって送信されたデータを受信し、送信部２４０がデータをサーバ３００に送信する。受信部２１０および送信部２４０は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線通信、および有線または無線のネットワーク通信を実行する通信装置によって実現される。受信されたデータは、例えば処理部２２０によって記憶部２３０に一時的に格納されてから送信される。また、受信されたデータについて、処理部２２０が前処理を実行してもよい。処理部２２０はプログラムに従って動作するプロセッサによって実現され、記憶部２３０はメモリまたはストレージによって実現される。受信部２１０は、さらに、サーバ３００から送信された情報を受信してもよい。受信された情報は、例えば処理部２２０の制御に従って出力部２７０からユーザに向けて出力される。出力部２７０は、例えばディスプレイやスピーカを含む。
【００３０】
さらに、スマートフォン２００では、撮像部２５０によって画像が取得される。撮像部２５０は、例えば撮像素子にレンズなどの光学系を組み合わせたカメラモジュールによって実現される。画像は、スポーツをプレーするユーザを被写体として含んでもよい。撮像部２５０によって取得された画像は、例えば受信部２１０によって受信されたデータとともに送信部２４０からサーバ３００に送信される。画像は、サーバ３００において、例えばセンサ装置１００によって取得されたデータとともに解析処理に用いられてもよいし、解析処理によって生成された情報に組み込まれてもよい。入力部２６０は、例えばタッチパネルやハードウェアボタン、および／または音声入力やジェスチャ入力を受け付けるためのマイクロフォンやカメラを含む。処理部２２０は、入力部２６０を介して取得されたユーザ操作に従って、送信部２４０を介してサーバ３００に情報をリクエストしてもよい。
【００３１】
サーバ３００は、受信部３１０と、処理部３２０と、記憶部３３０と、送信部３４０とを備える。受信部３１０は、通信装置によって実現され、スマートフォン２００からインターネットなどのネットワーク通信を利用して送信されたデータを受信する。処理部３２０は、例えばＣＰＵなどのプロセッサによって実現され、受信されたデータを処理する。例えば、処理部３２０は、受信されたデータの処理の解析処理を実行し、解析後のデータをさらに記憶部３３０に蓄積したり、送信部３４０を介して出力したりしてもよい。あるいは、処理部３２０は、スマートフォン２００などにおいて既に解析されたデータの蓄積および出力の制御を実行するだけであってもよい。
【００３２】
以上、本開示の一実施形態に係るシステムの構成について説明した。なお、上記で説明された構成は一例であり、他の実施形態ではさまざまな変形が可能である。例えば、上記の例では、センサ装置１００によって取得されたデータを用いた解析処理がサーバ３００の処理部３２０で実行されたが、解析処理はスマートフォン２００の処理部２２０で実行されてもよいし、センサ装置１００の処理部１２０で実行されてもよい。システム１０は、センサ装置１００と、スマートフォン２００と、サーバ３００とを含むものとして説明されているが、例えばスマートフォン２００の処理部２２０で解析処理が実行される場合には、システム１０にサーバ３００が含まれなくてもよい。あるいは、この場合、サーバ３００は、解析処理によって得られた情報を保存し、ユーザ間で共有するサービスを提供してもよい。また、例えばセンサ装置１００の処理部１２０で解析処理が実行される場合には、システム１０にスマートフォン２００およびサーバ３００が含まれなくてもよい。センサ装置１００は、例えばユーザまたは用具に装着される専用のセンサ装置であってもよいし、携帯可能な情報処理端末に搭載されたセンサモジュールがセンサ装置１００として機能してもよい。従って、センサ装置１００は、スマートフォン２００と同一の装置でありうる。
【００３３】
（３．セグメンテーション）
以下、本実施形態における解析処理のいくつかの例について、さらに具体的に説明する。なお、以下で説明される解析処理は、別途の記載がある場合を除いてプロセッサによって実行される。上述の通り、解析処理を実行するプロセッサは、図２に示したサーバ３００の処理部３２０、スマートフォン２００の処理部２２０、および／またはセンサ装置１００の処理部１２０に対応する。
【００３４】
図３は、本開示の一実施形態におけるセグメンテーションについて説明するための図である。図３を参照すると、セグメンテーションでは、イベント時系列データ４０１が入力として用いられる。イベント時系列データ４０１は、スポーツをプレーするユーザのモーションに基づいて定義され、かつ時間的に配列されたプレーイベントを示す情報である。解析処理を実行するプロセッサは、このような情報、例えばイベント時系列データ４０１を取得する機能を実現する。例えば、プロセッサは、他の装置のプロセッサによって生成されたイベント時系列データ４０１を受信してもよい。あるいは、プロセッサは、ユーザに直接的または間接的に装着されたセンサ（例えばセンサ装置１００が備えるセンサ１１０）によるユーザのモーションの検出結果を受信する機能と、検出結果に基づいてプレーイベントを定義する機能とを実現してもよい。
【００３５】
以下の説明では、入力となるイベント時系列データを、
｛Ｘｉ｝ｉ＝１，…，Ｎ
とする。Ｎは時系列内に含まれるプレーイベントの数である。プレーイベントは、例えばテニスのプレーにおけるショットごとに定義される。この場合、センサ装置１００のセンサ１１０に含まれるモーションセンサによって取得されたプレー中のユーザのモーションデータが、例えばサーブやストローク、スマッシュなどのショットごとのモーションの特徴と比較され、該当するモーションが検出された場合にはその区間についてプレーイベントが定義される。モーションデータは時系列のデータであるため、プレーイベントも時間的に配列される。個々のイベント時系列データＸｉには、例えば、ショットの時刻、スイング種類、スイング速度、ボール速度、ラケット上でボールのインパクトが発生した位置などの解析結果が含まれる。
【００３６】
図示された例では、イベント時系列データ｛Ｘｉ｝に対して、前処理４０３が実行される。以下の説明では、前処理４０３を経たイベント時系列データを、
｛Ｘ~ｉ｝ｉ＝１，…，Ｎ
とする。前処理４０３は、例えば、プレーイベント（ショット）の発生時刻ｔ（Ｘｉ）およびｔ（Ｘｉ＋１）から、ショット間の時間ｔ（Ｘｉ＋１−Ｘｉ）を算出し、イベント時系列データＸ~ｉの属性の１つとして追加する処理を含んでもよい。
【００３７】
さらに、前処理後のイベント時系列データ｛Ｘ~ｉ｝に対して、解析処理４０５が実行され、セグメンテーション４０７が出力される。以下の説明では、セグメンテーション４０７によってイベント時系列データＸ~ｉのそれぞれについて決定されるセグメントの時系列を、
Ｙ＝｛Ｙｉ｝ｉ＝１，…，Ｎ
とする。それぞれのセグメントＹｉは、例えば、テニスであれば試合、ウォームアップ、練習などである。試合のセグメントＹｉは、スポーツのプレー単位に対応する時系列のセグメントの例であるといえる。本実施形態において、解析処理を実行するプロセッサは、プレーイベントの時間的な配列、例えばプレーイベント同士の前後関係や時間的な間隔などに基づいて、プレーイベントをセグメントに分類する。プレー単位は、例えばテニスの場合であれば、試合、試合の中のセット、セットの中のゲーム、ゲームの中のラリーのように、所定のルールに従ってスポーツのプレーを規定する単位である。解析処理を実行するプロセッサは、例えば予め与えられたスポーツのルールに従ってプレーイベントをプレー単位に対応するセグメントに分類してもよいし、プレー単位ごとのプレーイベントの配列の特徴を抽出することによってプレーイベントをプレー単位に対応するセグメントに分類してもよい。
【００３８】
解析処理４０５では、モデル４０９を用いて、セグメントの時系列Ｙを推定する。ここで、モデル４０９は、前処理後のイベント時系列データＸ~＝｛Ｘ~ｉ｝ｉ＝１，…，Ｎが与えられた下でのセグメントの時系列Ｙの条件付き確率を与えるものであり、ｐ（Ｙｉ｜Ｘ~ｉ）と表される。図示された例では、モデル４０９によって、セグメントの時系列Ｙのすべてのパターンに対して確率が計算される。例えば、セグメントＹｉが試合、ウォームアップ、練習のいずれかであれば、セグメントの時系列Ｙのパターンは３Ｎ通りになる。
【００３９】
ここで、モデル４０９は、例えば以下の式１のように表される。このようなモデルは、ＨＭＭ（Hidden  Markov  Model）とも呼ばれる。
【００４０】
【数１】
2015098260.tif 000003
【００４１】
ここで、ｓは離散的な値をとる変数（例えば、１，２，…，１００）である。上記の場合、「モデルが与えられている」とは、式１の右辺のｐ（Ｘ~ｉ｜ｓｉ）、ｐ（Ｙｉ｜ｓｉ）、およびｐ（ｓｉ）の値が、ｘ，ｙ，ｓの関数として与えられていることを意味する。この値は、例えば何らかのパラメータθによって与えられている。従って、「モデルが与えられている」場合、任意の対のＸ~ｉ，Ｙｉに対して、式１を用いて確率ｐ（Ｘ~ｉ，Ｙｉ）を算出することができる。
【００４２】
解析処理４０５では、モデル４０９を用いて算出された確率が最も高いセグメントの時系列Ｙを、推定されるセグメントの時系列として採用する。これは、
Ｙｅｓｔｉｍａｔｅｄ＝ａｒｇｍａｘＹｐ（Ｙ｜Ｘ~）
と書ける。よく知られた条件付き確率の定義から、ａｒｇｍａｘＹｐ（Ｙ｜Ｘ~）＝ａｒｇｍａｘＹｐ（Ｘ~，Ｙ）であるため、上記の式１を用いて算出された確率ｐ（Ｘ~ｉ，Ｙｉ）に基づいて、Ｙｅｓｔｉｍａｔｅｄを決定することができる。モデル４０９が上記のようなＨＭＭである場合、動的計画法と呼ばれるアルゴリズムを用いることによって、効率的に最適なＹを求めることができる。
【００４３】
図４は、図３におけるイベント時系列データの例を示す図である。図４に示された例において、イベント時系列データ４０１は、イベントＩＤ、イベント種類、日付時刻、スイング種類、およびスイング速度の項目を含む。イベントＩＤは、各データを一意に識別するためのＩＤである。イベント種類は、図示されたデータの全部について「ショット」になっている。これは、これらのデータが「ショット」のプレーイベントについてのデータであることを示す。以下で例として説明するテニスの場合は、「ショット」の種類のプレーイベントに基づいてセグメントへの分類やプレーパターンの推定が実施されるが、テニスにおける他の例、および他のスポーツの例などでは、「ショット」以外の種類のプレーイベント、例えば「ジャンプ」や「ラン」などが定義されてもよい。
【００４４】
日付時刻は、各データに対応するプレーイベントが発生した日付時刻を示す。ここで、プレーイベントが発生した時刻は、例えばプレーイベントとして特定されるユーザのモーションの検出が開始された時刻でもよいし、プレーイベント内での特徴的な時刻、例えば「ショット」のプレーイベントの場合であればラケットとボールとのインパクトの時刻であってもよい。スイングタイプは、モーションデータに基づいて特定されたショットのスイング種類を示す。スイング種類に用いられている略称は以下のとおりである。
【００４５】
【表１】
2015098260.tif 000004
【００４６】
なお、ＮＳ（Ｎｏｔ  Ｓｗｉｎｇ）は、例えば、振動センサなどによってラケットとボールとのインパクトが検出され、モーションデータからもインパクトに対応する一連のモーションが検出されたものの、その種類のスイングであるかが判定できなかったプレーイベントを意味しうる。スイング速度は、例えば、インパクトの前後のモーションデータに基づいて算出される、インパクト時のラケットの速度である。
【００４７】
図５は、図３における前処理後のイベント時系列データの例を示す図である。図５に示された例において、前処理後のイベント時系列データ４０３ａは、イベントＩＤ，イベント種類、スイング種類、スイング速度、および時間差（間隔）の項目を含む。図示された例では、イベント時系列データの前処理において、日付時刻に基づいてプレーイベント間の時間差（間隔）が算出されている。時間差は、プレーイベントの時間的な配列（前後のプレーイベントの時間的な間隔）を示し、例えば解析処理４０５においてセグメントの推定に利用されうる。
【００４８】
図６は、本開示の一実施形態におけるセグメンテーションのためのモデル学習について説明するための図である。上記の図３の例では、モデル４０９は所与のものとして説明されたが、モデルは既に実施されたセグメンテーションの学習によって生成されてもよい。図６を参照すると、モデル４０９は、イベント時系列のセグメンテーション４０７に基づく学習処理４１１によって生成されうる。
【００４９】
ここで、イベント時系列のセグメンテーション４０７は、（Ｘｍ，Ｙｍ）ｍ＝１，…，Ｍと表わされ、それぞれがセグメントＹに分類されたＭ個のイベント時系列データＸを含む。学習処理４１１は、例えばＥＭアルゴリズムなどでありうる。モデル４０９は、例えばパラメータθを用いて表現されうる。
【００５０】
例えば、モデル４０９をパラメータθを用いて表す場合、モデルがガウシアンＨＭＭであれば、θは以下の式２のようにして表される。
【００５１】
【数２】
2015098260.tif 000005
【００５２】
パラメータθの値を調節して、よりよい確率分布を得ることを学習という。そのために推定されるθの値は、以下の式３のようにして表される。このように表現されるθの値を近似的に求めるアルゴリズムとしては、例えばＥＭアルゴリズムが用いられる。
【００５３】
【数３】
2015098260.tif 000006
【００５４】
図７は、本開示の一実施形態におけるイベント時系列データの他の例を示す図である。図７を参照すると、イベント時系列データ４０１ａは、プレーイベントＩＤと、イベント種類と、プレーヤ名と、日付時刻と、インパクト位置（ＩＰ：Impact  Point）と、サイド（ラケットの表面か裏面か）と、スイング種類と、スイング速度と、打球速度と、スピンの項目を含む。インパクト位置、サイド、打球速度、スピンについては、例えば、センサ装置１００が備えるセンサ１１０に含まれる振動センサによって取得されたラケットの振動と、モーションセンサによって取得されたラケットのモーショントに基づいて算出することができる。
【００５５】
図８は、本開示の一実施形態におけるセグメント定義の例を示す図である。図８を参照すると、セグメントを定義するデータ４０７ａは、セグメントＩＤと、サブセグメントＩＤと、セグメント名と、サブセグメント名と、説明との項目を含む。後述するように、本実施形態において、セグメントは階層的に定義されうる。この場合、例えば図示されたデータ４０７ａのように、セグメントＩＤとサブセグメントＩＤとの組み合わせによってセグメントが識別されてもよい。例えば、それぞれのセグメントおよびサブセグメントについて名称や説明を定義することによって、セグメントをユーザにわかりやすく提示することができる。
【００５６】
図９は、本開示の一実施形態におけるセグメンテーションのより具体的な例を示す図である。図９を参照すると、３種類のプレーイベント１１０１からなる時系列が、４つのセグメント１１０３に分類されている。より具体的には、プレーイベント１１０１は、フォアハンドショット（ストローク、スライス、ボレー）のプレーイベント１１０１ａと、バックハンドショットのプレーイベント１１０１ｂと、オーバーハンドショット（サーブ、スマッシュ）のプレーイベント１１０１ｃとを含む。なお、プレーイベント１１０１は、さらに細かく分類されていてもよい（例えば、プレーイベント１１０１ａがフォアハンドストロークとフォアハンドスライスとフォアハンドボレーに分類されるなど）。セグメント１１０３は、ウォームアップのセグメント１１０３ａと、ラリー練習のセグメント１１０３ｂと、ショット練習のセグメント１１０３ｃと、試合のセグメント１１０３ｄとを含む。
【００５７】
例えば、上記の例において、ウォームアップのセグメント１１０３ａは、ショットの間隔が短く、ミニラリーやボレー−ボレーといった特徴的なプレーイベントのシーケンスが見られ、またスイング速度がやや遅いという特徴によって判別されうる。また、ラリー練習のセグメント１１０３ｂは、ショットの間隔がやや広く、ストロークが多く、スイング速度が比較的速いという特徴によって判別されうる。ショット練習のセグメント１１０３ｃは、スイングが連続して発生し、ショットが３球、５球、１０球などにまとまっているという特徴によって判別されうる。試合のセグメント１１０１ｄは、サーブから始まる一連のショットがあり、この一連のショット同士の間隔は広く、またサーブから始まる一連のショットとリターンから始まる一連のショットとが交互に発生するという特徴によって判別されうる。
【００５８】
上記の例のように、本実施形態において、プレーイベントは、その時間的な配列、つまり前後関係や時間的な間隔などに基づいてセグメントに分類されうる。さらに、プレーイベントは、対応するモーションの特徴、例えばスイング速度などに基づいてセグメントに分類されてもよい。
【００５９】
図１０は、本開示の一実施形態における階層的なセグメンテーションの例を示す図である。例えば、上記の図９の例に示したような試合のセグメント１１０３ｄなどでは、セグメントをプレー単位ごとにより細かく定義し、セグメントの階層構造を作ることができる。そのような例として、図１０には、階層的なセグメント１１０５が示されている。セグメント１１０５は、試合のセグメント１１０５ａと、セットのセグメント１１０５ｂと、ゲームのセグメント１１０５ｃと、ラリーのセグメント１１０５ｄとを含む。試合のセグメント１１０５ａにはいくつかのセットのセグメント１１０５ｂが含まれ、セットのセグメント１１０５ｂにはいくつかのゲームのセグメント１１０５ｃが含まれ、ゲームのセグメント１１０５ｃにはいくつかのラリーのセグメント１１０５ｄが含まれる。
【００６０】
上記の例のように、本実施形態において、プレーイベントは、階層的なセグメントに分類されうる。このような場合において、プレーイベントは、上述したような時間的な配列に基づいてセグメントに分類されるのに加えて、さらにスポーツのルールに基づいてセグメントに分類されてもよい。上記の例でいえば、いくつかのラリーのセグメント１１０５ｄがゲームのセグメント１１０５ｃを構成すること、いくつかのゲームのセグメント１１０５ｃがセットのセグメント１１０５ｂを構成すること、およびいくつかのセットのセグメント１１０５ｂが試合のセグメント１１０５ａを構成することは、セグメントの推定やモデルの生成時に予めルールとして与えられていてもよい。
【００６１】
図１１は、本開示の一実施形態によるセグメンテーションから得られる情報の例を示す図である。図１１に示した例では、ユーザの１日の練習データに含まれるプレーイベントがセグメントに分類された結果に基づいて、１日の練習構成を示す情報１１０７が生成されている。情報１１０７は、例えば、１日の練習におけるユーザのプレーを、ウォームアップ、練習、ゲーム、および休憩などの時間に分けて示す。
【００６２】
ここで、セグメンテーションから得られる情報は、例えば、セグメントがスポーツのプレー単位に対応していることによって、より有用な情報になりうる。例えば、ファーストサーブの成功率やラリー継続回数のような情報は、練習のセグメントのデータを除き、試合のセグメントに限定して抽出することによって、より有用な情報になりうる。なお、スポーツのプレー単位に必ずしも対応していないセグメント、例えばウォームアップのセグメントでも、どのくらいウォームアップをしていたのかといった有用な情報を得ることは可能である。
【００６３】
（４．プレーパターンの推定）
図１２は、本開示の一実施形態におけるプレーパターンの推定処理の例を示すフローチャートである。図１２を参照すると、解析処理を実行するプロセッサは、イベント時系列データをゲームセグメントに分類する（Ｓ１０１）。ここでいうイベント時系列データは、例えば上記で図４または図７を参照して提示したようなデータであり、テニスにおけるショットに対応するプレーイベントを示す。ゲームセグメントは、例えば上記で図１０を参照して例示したようなセグメントであり、いくつかのラリーセグメントを含んで構成される。また、いくつかのゲームセグメントによってセットセグメントが構成される。
【００６４】
なお、図１０に例示したような階層的なセグメントを、上位のセグメント（例えば試合セグメント）から特定するか、下位のセグメント（例えばラリーセグメント）から特定するか、中間のセグメント（例えばゲームセグメント）から特定するかは、例えば図３に示した解析処理４０５において用いられるアルゴリズムなどに応じて任意に設定されうる。
【００６５】
次に、解析処理を実行するプロセッサは、ゲームセグメントをラリーセグメントに細分化する（Ｓ１０３）。図示された例では、ある階層のセグメント（ゲームセグメント）を特定するために用いられたアルゴリズムを、当該セグメント内で再帰的に実行することによって、下位の階層のセグメント（ラリーセグメント）が特定されている。このようなセグメンテーションの処理は一例であり、例えば下位の階層のセグメントの特定には上位の階層のセグメントの特定とは別のアルゴリズムが用いられてもよい。図示された例では、Ｓ１０３の処理によって、ゲームセグメント内でゲームのポイントに関係がないプレーイベント（例えば素振りによるスイングなど）が、ラリーセグメントには含まれないことによって解析の対象から除外される。
【００６６】
次に、解析処理を実行するプロセッサは、ラリーセグメントにおけるプレーイベントの配列に基づいて、当該セグメントのプレーパターンを推定する（Ｓ１０５）。図示された例において、プレーパターンは、ラリーにおけるプレーイベント（ショット）の構成を示すパターンである。例えばテニスの場合、サービスゲームではラリーセグメントがサーブで始まり、レシーブゲームではラリーセグメントがサーブ以外のショットで始まることから、これらのゲームではラリーセグメントに含まれるショットの構成が異なる特徴を示す。なお、プレーパターンのより具体的な例については後述する。
【００６７】
次に、解析処理を実行するプロセッサは、ラリーセグメントについて推定されたプレーパターンを解析して、ゲームの種類を推定する（Ｓ１０７）。上述のように、ゲームセグメントは複数のラリーセグメントを含んで構成される。これらのラリーセグメントについてそれぞれ推定されたプレーパターンに基づいて、より上位のセグメントであるゲームセグメントの種類を推定することができる。ゲームの種類は、例えば、上記のサービスゲームおよびレシーブゲームに対応しうる。
【００６８】
以下、図１２のフローチャートによって示されたプレーパターンの推定処理について、より具体的な例を示しながらさらに説明する。
【００６９】
図１３は、図１２の処理におけるセグメントされたプレーイベントの例を示す図である。図１３を参照すると、プレーイベント１１０１からなる時系列が、１つのゲームセグメント１１０５ｃに分類されている。ゲームセグメント１１０５ｃは、６つのラリーセグメント１１０５ｄに細分化されている。なお、図示されているプレーイベント１１０１は、上記で図９を参照して例示されたプレーイベントと同様であり、フォアハンドショットのプレーイベント１１０１ａ、バックハンドショットのプレーイベント１１０１ｂ、およびオーバーハンドショットのプレーイベント１１０１ｃとを含む。図ではプレーイベントが３種類に分けて示されているが、実際にはプレーイベント１１０１がさらに細かく分類されていてもよい。なお、以下の説明では、オーバーハンドショットのプレーイベント１１０１ｃがサーブに対応することがわかっているものとする。
【００７０】
ラリーセグメント１１０５ｄについてのプレーパターンの推定は、例えば、それぞれのラリーセグメント１１０５ｄにおけるプレーイベントの配列をパターンとして特定することでありうる。つまり、図１３に示された最初のラリーセグメント１１０５ｄであれば、「サーブ（プレーイベント１１０１ｃ）−フォアハンド（プレーイベント１１０１ａ）−フォアハンド−フォアハンド」というプレーパターンが推定される。また、２番目のラリーセグメント１１０５ｄであれば、「サーブ（プレーイベント１１０１ｃ）−サーブ−フォアハンド（プレーイベント１１０１ａ）−バックハンド（プレーイベント１１０１ｂ）」というプレーパターンが推定される。
【００７１】
図１４は、図１２の処理におけるプレーパターンに基づくゲームの種類の推定の例を示す図である。図１４には、ラリーセグメント（１〜１０の番号で示す）ごとに抽出されたプレーイベント１１０９の配列が示されている。図示された例において、プレーイベント１１０９は、サーブ１１０９ａ、フォアハンドストローク１１０９ｂ、フォアハンドスライス１１０９ｃ、バックハンドボレー１１０９ｄ、およびバックハンドスライス１１０９ｅを含む。
【００７２】
ここで、１〜５のラリーセグメントについては、すべてのセグメントがサーブ１１０９ａで始まっている。解析処理を実行するプロセッサは、テニスのルール（サービスゲームでは一方のプレーヤのサーブからすべてのゲームが開始される）に基づいて構成されたアルゴリズムから、これらの５つのラリーセグメントを含むゲームについて、サービスゲームである確率が高い（０．９５）という判断をする。
【００７３】
一方、６〜１０のラリーセグメントについては、すべてのセグメントがサーブ１１０９ａ以外のプレーイベントで始まっている。解析処理を実行するプロセッサは、上記のテニスのルールに基づいて構成されたアルゴリズムから、これらの５つのラリーセグメントを含むゲームについて、他のプレーヤのサービスゲーム、すなわちレシーブゲームである確率が高い（０．８５）という判断をする。
【００７４】
図１５は、図１２の処理における推定結果に基づいて再分類されたプレーイベントの例を示す図である。図１５を参照すると、図１３に例示したものと同様のプレーイベント１１０１からなる時系列が、ゲームの種類の推定結果に基づいて、サービスゲームのセグメント１１０５ｅと、レシーブゲームのセグメント１１０５ｆとに再分類されている。ここで、セグメント１１０５ｅ，１１０５ｆは、図１３に例示したラリーセグメント１１０５ｄを置換するセグメントとして定義されてもよいし、ラリーセグメント１１０５ｄとゲームセグメント１１０５ｃとの中間の階層のセグメントとして定義されてもよい。
【００７５】
以上で図１２〜図１５を参照して説明した例は、プレーイベントをその時間的な配列に基づいてスポーツのプレー単位に対応する時系列のセグメント（階層的であってもよい）に分類し、セグメント内のプレーイベントの配列に基づいてプレーパターンを推定し、プレーパターンに基づいてセグメントに対応するプレー単位（例えばゲーム、ラリーなど）の種類を指定する例といえる。なお、プレーイベントをセグメントに分類する処理と、プレーパターンを推定する処理とは、必ずしも同じシステムの中で実行されなくてもよい。つまり、第１のシステムにおいてプレーイベントがセグメントに分類され、その結果を提供された第２のシステムにおいてプレーイベントの配列に基づいてプレーパターンが推定されてもよい。この場合、第１のシステムと第２のシステムとは、いずれも独立して本開示の実施形態になりうる。
【００７６】
図１６は、本開示の一実施形態におけるプレーパターンの他の例について説明するための図である。図示された例では、ゲームセグメントにおけるプレーパターン１１１１に基づいてユーザのプレースタイルが推定される。例えば、ゲームセグメントにおいて、プレーパターン１１１１ａに示されるような特徴を有するパターンが多く検出されるユーザは、「オールラウンダー」というプレースタイルであると推定される。また、プレーパターン１１１１ｂに示されるような特徴を有するパターンが多く検出されるユーザは、「サーブ＆ボレー」というプレースタイルであると推定される。また、プレーパターン１１１１ｃに示されるような特徴を有するパターンが多く検出されるユーザは、「ベースライナー」というプレースタイルであると推定される。
【００７７】
図１７は、図１６の例におけるプレースタイルの推定処理について説明するための図である。図１７を参照すると、あるユーザのラリーセグメントの履歴における、プレーパターンＰ１〜Ｐｎのそれぞれの出現頻度が算出されている。解析処理を実行するプロセッサは、例えばこのような、ラリーセグメントの履歴におけるプレーパターンの出現頻度に基づいて、ユーザのプレースタイルを推定してもよい。図示された例では、プレースタイルが「オールラウンダー」である確率（スコア）が０．６、「サービス＆ボレー」である確率が０．３、「ベースライナー」である確率が０．１であると推定されている。このスコアに基づいて、ユーザのプレースタイルが「オールラウンダー」であると推定されてもよい。
【００７８】
図１８は、図１７の例に示すプレースタイルの推定処理におけるユーザ間の比較について説明するための図である。図１８を参照すると、２人のユーザ（第１のユーザおよび第２のユーザ）のそれぞれについて、図１７に例示したようなプレーパターンの出現頻度が算出されている。解析処理を実行するプロセッサは、例えばこれらのデータに基づいてそれぞれのユーザのプレースタイルを推定し、プレースタイルを比較した結果に基づく情報を生成してもよい。ここで生成される情報は、例えば、第１のプレーヤと第２のプレーヤとの相性を含みうる。プレーヤの相性は、例えば、第１のプレーヤと第２のプレーヤとの対戦相手またはパートナーとしての適合度を含む。また、生成される情報は、スタイルの類似度を含んでもよい。
【００７９】
例えば、上記の図１７の例のように、定義されたプレースタイルごとのスコアが算出される場合、解析処理を実行するプロセッサは、それぞれのユーザのプレースタイルを特定しない状態で比較を実施してもよい。つまり、この場合、図１７に示した例のユーザは、「オールラウンダー：０．６、サービス＆ボレー０．３、ベースライナー０．１のスコアを有するユーザ」として他のユーザと比較されうる。
【００８０】
以上で図１６〜図１８を参照して説明した例は、プレーイベントをその時間的な配列に基づいてスポーツのプレー単位に対応する時系列のセグメント（階層的であってもよい）に分類し、セグメント内のプレーイベントの配列に基づいてプレーパターンを推定し、複数のセグメントについて推定されたプレーパターンに基づいてユーザのプレースタイルを推定する例といえる。プレースタイルは、例えば複数のセグメントにおける各プレーパターンの出現頻度に基づいて推定されてもよい。また、ユーザは第１のユーザおよび第２のユーザを含み、第１のユーザおよび第２のユーザについてそれぞれ推定されたプレースタイルを比較した結果に基づく情報が生成されてもよい。
【００８１】
そのほかに、本実施形態では、解析処理を実行するプロセッサによって、例えば、セグメント内のプレーイベントの配列に基づいてプレーイベント自体を評価する機能が実現されもよい。より具体的には、例えば、図１３に例示したようなラリーセグメント１１０５ｄにおいて、セグメント内で最初に１つだけサーブのプレーイベント１１０１ｃが発生している場合、当該サーブがファーストサーブであったと推定することができる。一方、ラリーセグメント１１０５ｄ内で、セグメント内で最初に２つのサーブのプレーイベント１１０１ｃが発生している場合、最初のサーブは失敗であり、２つめのサーブがセカンドサーブであると推定することができる。
【００８２】
（５．練習セグメントの解析）
図１９は、本開示の一実施形態における練習セグメントのイベント時系列データについて説明するための図である。図１９では、練習セグメント１１１３に分類されたプレーイベントと、各プレーイベント（ショット）でのスイング速度との関係が示されている。練習セグメント１１１３は、ストローク練習のセグメント１１１３ａと、ボレー練習のセグメント１１１３ｂと、スマッシュ練習のセグメント１１１３ｃとを含む。
【００８３】
図示された例では、ストローク練習のセグメント１１１３ａではＦＨＳＴ（フォアハンドストローク）およびＢＨＳＴ（バックハンドストローク）のプレーイベントが多く検出され、ボレー練習のセグメント１１１３ｂではＦＨＶＬ（フォアハンドボレー）およびＢＨＶＬ（バックハンドボレー）のプレーイベントが多く検出され、スマッシュ練習のセグメント１１１３ｃではＳＭＳＨ（スマッシュ）のプレーイベントが多く検出されていることがわかる。練習のセグメントは、例えばこのように特定の種類のプレーイベントが多く検出されることによって特定されてもよい。また、例えば、練習のセグメントは、図示されたようなスイング速度が試合の場合に比べて相対的に低いことによって特定されてもよい。
【００８４】
図２０および図２１は、図１９に示すストローク練習のセグメントにおいて検出されるプレーパターンの例を示す図である。図２０を参照すると、ストローク練習のセグメント１１１３ａにおいて、フォアハンドストロークのプレーイベント１１０９ｂと、バックハンドストロークのプレーイベント１１０９ｆとが、３回ずつ交互に発生していることがわかる。そこで、解析処理を実行するプロセッサは、図２１に示すように、フォアハンドストロークが３回連続するプレーパターンＰ１と、バックハンドストロークが３回連続するプレーパターンＰ２とを定義する。図２０に示した例において、プレーパターンＰ１，Ｐ２は、それぞれ３回ずつ出現している。
【００８５】
このように、本実施形態では、セグメント全体についてプレーパターンが推定されてもよいし、セグメント内の一部の区間、例えば上記の例のようにプレーイベントが特定のシーケンスを繰り返す区間についてプレーパターンが推定されてもよい。
【００８６】
図２２は、図２０および図２１で検出されたプレーパターンに基づいて生成される情報の例を示す図である。図示された例では、テンプレートプレーパターン１１１５ａと実際に取得されたプレーパターン１１１５ｂとの間で達成率計算が実行される。テンプレートプレーパターン１１１５ａは、例えば予め設定された練習メニューに対応するプレーパターンでありうる。この場合、達成率計算を実行することによって、練習メニューの達成率が算出される。このような情報を生成することによって、練習セグメントの中でのプレーパターンに基づいて練習メニューの達成率を算出でき、コーチングやプレーヤのコンディション管理のために有用な情報を得ることができる。
【００８７】
以上で図１９〜図２２を参照して説明した例のように、本実施形態におけるプレーパターンやプレーイベントなどの推定処理は、必ずしもセグメントを対象にして実行される必要はなく、セグメント内の一部の、またはセグメントに分類されていない時間的な区間に配列されたプレーイベントを対象として実行可能である。
【００８８】
（６．他のスポーツの例）
図２３は、本開示の一実施形態に係るセグメンテーションをゴルフに応用した例について説明するための図である。図２３を参照すると、プレーイベント１２０１からなる時系列が、セグメント１２０３に分類されている。より具体的には、プレーイベント１２０１は、ドライバーショットのプレーイベント１２０１ａと、アイアンショットのプレーイベント１２０１ｂと、パットのプレーイベント１２０１ｃとを含む。セグメント１２０３は、コースのセグメント１２０３ａと、ホールのセグメント１２０３ｂと、練習のセグメント１２０３ｃとを含む。
【００８９】
例えば、ゴルフについても、プレーヤ自身、クラブまたはグローブなどにセンサ装置１００を装着することによって、ゴルフをプレーするユーザのモーションの検出結果を取得し、これに基づいてプレーイベントを定義することが可能である。このようなプレーイベントについては、例えば、各ホールでのプレーがドライバーショット（またはアイアンショット）で始まりパットで終わるというルールに基づいてセグメントを定義することが可能である。
【００９０】
図２４は、本開示の一実施形態に係るセグメンテーションをサッカーに応用した例について説明するための図である。図２４を参照すると、プレーイベント１３０１からなる時系列が、セグメント１３０３に分類されている。より具体的には、プレーイベント１３０１は、ドリブルのプレーイベント１３０１ａと、パスのプレーイベント１３０１ｂと、ランのプレーイベント１３０１ｃと、歩きのプレーイベント１３０１ｄと、シュートのプレーイベント１３０１ｅとを含む。
【００９１】
例えば、サッカーについても、プレーヤ自身、または靴などにセンサ装置１００を装着することによって、サッカーをプレーするユーザのモーションの検出結果を取得し、これに基づいてプレーイベントを定義することが可能である。ただし、サッカーの場合、１つのボールに対して複数のユーザがプレーするため、関係するユーザのそれぞれのプレーイベントの時間的な配列の関係に基づいてプレーイベントをセグメントに分類することが望ましい。このようなセグメントへの分類の処理を一般化すると、スポーツをプレーしているユーザが第１のユーザおよび第２のユーザを含み、第１のユーザおよび第２のユーザのそれぞれのプレーイベントの時間的な関係に基づいて、第１のユーザおよび第２のユーザに共通するセグメントを設定する処理といえる。
【００９２】
図示された例では、キックオフやスローインなどによってプレーが開始されてから、シュートやアウトオブバウンズなどによってプレーが中断されるまでが、１つのセグメント１３０３に分類されている。このセグメント１３０３は、例えば、いずれかのプレーヤ（図示された例ではＡ〜Ｃのいずれか。さらに多くてもよい）の歩き以外のプレーイベントが開始されてから、すべてのプレーヤのプレーイベントが歩きのプレーイベント１３０１ｄ、またはプレーイベント検出なし（立ち止まっていると推定される）のいずれかになるまでの間として定義されうる。これは、サッカーのプレーにおいて、プレーが継続されている間はいずれかのプレーヤがランかボールに関わる動き（ドリブル、パス、またはシュートなど）をしており、中断されると各プレーヤが立ち止まるか歩くという特徴に基づいたセグメントの定義である。
【００９３】
また、図示された例では、セグメント１３０３内のプレーイベント１３０１の配列に基づいて、プレーパターン１３０５が推定されている。プレーパターン１３０５は、複数のユーザ（図示された例ではＡ〜Ｃ。さらに多くてもよい）からなるチームのプレーパターンである。より具体的には、１つのプレーパターン１３０５は、例えば「Ａのドリブル−Ａのパス−Ｃのドリブル−Ｃのパス−Ｂのドリブル−Ｂのシュート」といったように、チームの各メンバーのプレーイベントを横断して定義される（タイムチャートの矢印も参照）。このようなプレーパターンの推定の処理を一般化すると、スポーツをプレーしているユーザが第１のユーザおよび第２のユーザを含み、第１のユーザおよび第２のユーザのそれぞれのプレーイベントの時間的な配列の関係に基づいて、第１のユーザおよび第２のユーザを含むチームのプレーパターンを推定する処理といえる。
【００９４】
このとき、各メンバーのプレーイベントのうち、いくつかの種類のイベント（例えば、ボールに関わらないランや歩き）は、プレーパターンに含まれなくてもよい。このために、解析処理を実行するプロセッサは、例えば時系列上の各時刻において、プレーパターンの特定に用いられるプレーイベント（例えばボールに関わるドリブルやパスなどのプレーイベント）が発生しているユーザを特定してもよい。
（７．ハードウェア構成）
次に、図２５および図２６を参照して、本開示の実施形態に係るセンサ装置および解析装置（上述した例ではセンサ装置、スマートフォンまたはサーバ）を実現するためのハードウェア構成の例について説明する。
【００９５】
（センサ装置）
図２５は、本開示の実施形態に係るセンサ装置のハードウェア構成の例を示す図である。図２５を参照すると、センサ装置１００は、センサ１０１と、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１０３と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０５と、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０７と、ユーザインターフェース１０９と、外部記憶装置１１１と、通信装置１１３と、出力装置１１５とを含みうる。これらの要素は、例えばバスによって相互に接続される。
【００９６】
センサ１０１は、例えば加速度センサ、角速度センサ、振動センサ、地磁気センサ、温度センサ、圧力センサ（押下スイッチを含む）、またはＧＰＳ（Global  Positioning  System）受信機などを含む。センサ１０１は、カメラ（イメージセンサ）やマイクロフォン（音センサ）を含んでもよい。
【００９７】
ＣＰＵ１０３、ＲＯＭ１０５、およびＲＡＭ１０７は、例えば外部記憶装置１１１に記録されたプログラム命令を読み込んで実行することによって、様々な機能をソフトウェア的に実現する。本開示の実施形態では、ＣＰＵ１０３、ＲＯＭ１０５、およびＲＡＭ１０７によって、例えば、センサ装置１００全体の制御などの機能が実現されうる。
【００９８】
ユーザインターフェース１０９は、センサ装置１００へのユーザ操作を受け付ける、例えばボタンやタッチパネルなどの入力装置である。ユーザの操作は、例えば、センサ装置からのセンサ情報の送信の開始や終了を指示するものでありうる。
【００９９】
外部記憶装置１１１は、センサ装置１００に関する各種の情報を記憶する。外部記憶装置１１１には、例えば、ＣＰＵ１０３、ＲＯＭ１０５、およびＲＡＭ１０７にソフトウェア的に機能を実現させるためのプログラム命令が格納されてもよく、またセンサ１０１によって取得されたデータが一時的にキャッシュされてもよい。センサ装置１００が打具などに装着されることを考慮すると、外部記憶装置１１１としては、例えば半導体メモリなどの衝撃に強いものを使用することが望ましい。
なお、上述した、スマートフォン２００がスポーツをプレーしているユーザの近傍に配置されない場合における、センサ装置１００において検出されたデータを蓄積する内部の記憶領域（メモリまたは外部記憶装置）に対応する構成は、ＲＯＭ１０５、ＲＡＭ１０７、および／または外部記憶装置１１１である。
【０１００】
通信装置１１３は、有線または無線の各種通信方式によって後述する解析装置６００と通信する。また、通信装置１１３は、機器間通信によって直接的に解析装置６００と通信してもよいし、インターネットなどのネットワークを介して解析装置６００と通信してもよい。
【０１０１】
出力装置１１５は、情報を光、音声または画像として出力することが可能な装置で構成される。出力装置１１５は、例えばセンサ装置１００における時刻やプレーイベントの検出を通知する情報を出力してもよいし、解析装置６００から受信された解析結果、またはセンサ装置１００において算出された解析結果に基づいて、ユーザに対する視覚的または聴覚的な通知を出力してもよい。出力装置１１５は、例えば、例えばＬＥＤなどのランプ、ＬＣＤなどのディスプレイ、スピーカ、またはバイブレータなどを含む。
【０１０２】
（解析装置）
図２６は、本開示の実施形態に係る解析装置のハードウェア構成の例を示す図である。解析装置６００は、本開示の実施形態に係る解析装置、例えば上記で説明したスマートフォン２００またはサーバ３００を実現しうる。なお、上述のように、解析装置は、センサ装置１００によって実現されてもよい。
【０１０３】
解析装置６００は、ＣＰＵ６０１と、ＲＯＭ６０３と、ＲＡＭ６０５と、ユーザインターフェース６０９と、外部記憶装置６１１と、通信装置６１３と、出力装置６１５とを含みうる。これらの要素は、例えばバスによって相互に接続される。
【０１０４】
ＣＰＵ６０１、ＲＯＭ６０３、およびＲＡＭ６０５は、例えば外部記憶装置６１１に記録されたプログラム命令を読み込んで実行することによって、様々な機能をソフトウェア的に実現する。本開示の実施形態では、ＣＰＵ６０１、ＲＯＭ６０３、およびＲＡＭ６０５によって、例えば、解析装置６００全体の制御や、上記の機能構成における処理部の機能などが実現されうる。
【０１０５】
ユーザインターフェース６０９は、解析装置６００へのユーザ操作を受け付ける、例えばボタンやタッチパネルなどの入力装置である。
【０１０６】
外部記憶装置６１１は、解析装置６００に関する各種の情報を記憶する。外部記憶装置６１１には、例えば、ＣＰＵ６０１、ＲＯＭ６０３、およびＲＡＭ６０５にソフトウェア的に機能を実現させるためのプログラム命令が格納されてもよく、また通信装置６１３が受信したセンサ情報が一時的にキャッシュされてもよい。また、外部記憶装置６１１には、解析結果のログが蓄積されてもよい。
【０１０７】
出力装置６１５は、情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。出力装置６１５は、例えば、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）などの表示装置、またはスピーカやヘッドホンなどの音声出力装置などでありうる。出力装置６１５は、解析装置６００の処理により得られた結果を、テキストまたは画像などの映像として出力したり、音声または音響などの音声として出力したりする。
【０１０８】
以上、センサ装置１００および解析装置６００のハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。かかる構成は、実施する時々の技術レベルに応じて適宜変更されうる。
【０１０９】
（８．補足）
本開示の実施形態は、例えば、上記で説明したような解析装置（スマートフォンなどの情報処理端末、サーバ、またはセンサ装置）、システム、解析装置またはシステムで実行される情報処理方法、解析装置を機能させるためのプログラム、およびプログラムが記録された一時的でない有形の媒体を含みうる。
【０１１０】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１１１】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【０１１２】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）スポーツをプレーするユーザのモーションに基づいて定義され、かつ時間的な区間内に配列されたプレーイベントを示す情報を取得する取得機能と、
前記プレーイベントの配列に基づいてプレーパターンを推定するパターン推定機能と
を実現するプロセッサを備える解析装置。
（２）前記プロセッサは、複数の前記区間についてそれぞれ推定された前記プレーパターンに基づいて前記ユーザのプレースタイルを推定するスタイル推定機能をさらに実現する、前記（１）に記載の解析装置。
（３）前記スタイル推定機能は、前記複数の区間における前記プレーパターンの出現頻度に基づいて前記プレースタイルを推定する、前記（２）に記載の解析装置。
（４）前記ユーザは、第１のユーザおよび第２のユーザを含み、
前記プロセッサは、前記第１のユーザおよび前記第２のユーザについてそれぞれ推定された前記プレースタイルを比較した結果に基づく情報を生成する比較情報生成機能をさらに実現する、前記（２）または（３）に記載の解析装置。
（５）前記比較情報生成機能は、前記第１のユーザおよび前記第２のユーザの相性を推定する情報を生成する、前記（４）に記載の解析装置。
（６）前記比較情報生成機能は、前記第１のユーザおよび前記第２のユーザの対戦相手またはパートナーとしての適合度を推定する、前記（５）に記載の解析装置。
（７）前記ユーザは、第１のユーザおよび第２のユーザを含み、
前記パターン推定機能は、前記第１のユーザおよび前記第２のユーザのそれぞれの前記プレーイベントの時間的な配列の関係に基づいて前記第１のユーザおよび前記第２のユーザを含むチームのプレーパターンを推定する、前記（１）〜（６）のいずれか１項に記載の解析装置。
（８）前記時間的な区間は、前記スポーツのプレー単位に対応する時系列のセグメントであり、
前記プレーイベントは、前記時間的な配列に基づいて前記セグメントに分類され、
前記パターン推定機能は、前記セグメント内の前記プレーイベントの配列に基づいて前記ユーザのプレーパターンを推定する、前記（１）〜（７）のいずれか１項に記載の解析装置。
（９）前記プロセッサは、前記プレーパターンに基づいて前記プレー単位の種類を推定する種類推定機能をさらに実現する、前記（８）に記載の解析装置。
（１０）前記プレーイベントは、前記スポーツのルールにさらに基づいて前記セグメントに分類される、前記（８）または（９）に記載の解析装置。
（１１）前記プレーイベントは、前記プレーイベントに対応する前記モーションの特徴にさらに基づいて前記セグメントに分類される、前記（８）〜（１０）のいずれか１項に記載の解析装置。
（１２）前記ユーザは、第１のユーザおよび第２のユーザを含み、
前記プレーイベントは、前記第１のユーザおよび前記第２のユーザのそれぞれの前記プレーイベントの時間的な配列の関係に基づいて前記第１のユーザおよび前記第２のユーザに共通する前記セグメントに分類される、前記（８）〜（１１）のいずれか１項に記載の解析装置。
（１３）前記プレーイベントは、階層的な前記セグメントに分類される、前記（８）〜（１２）のいずれか１項に記載の解析装置。
（１４）前記プレーイベントは、前記ユーザに直接的または間接的に装着されたセンサによる前記ユーザのモーションの検出結果に基づいて定義される、前記（１）〜（１３）のいずれか１項に記載の解析装置。
（１５）前記プロセッサは、
前記センサから前記検出結果を受信する機能と、
前記検出結果に基づいて前記プレーイベントを定義する機能と
をさらに実現する、前記（１４）に記載の解析装置。
（１６）スポーツをプレーするユーザのモーションに基づいて定義され、かつ時間的な区間内に配列されたプレーイベントを示す情報を取得する取得機能と、
前記プレーイベントの配列に基づいてプレーパターンを推定するパターン推定機能と
をコンピュータに実現させるためのプログラムが格納された記録媒体。
（１７）プロセッサが、
スポーツをプレーするユーザのモーションに基づいて定義され、かつ時間的な区間内に配列されたプレーイベントを示す情報を取得することと、
前記プレーイベントの配列に基づいてプレーパターンを推定することと
を含む解析方法。
【符号の説明】
【０１１３】
１０      システム
１００    センサ装置
１１０    センサ
１２０    処理部
２００    スマートフォン
２１０    受信部
２２０    処理部
３００    サーバ
３１０    受信部
３２０    処理部
４０１    イベント時系列データ
４０３    前処理
４０５    解析処理
４０７    セグメンテーション
４０９    モデル
【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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【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２１】
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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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【国際調査報告】
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