(57)【要約】      （修正有）【課題】反復運動が可能な可動部に負荷をかけてトレーニング者のトレーニングに供するトレーニング装置を提供する。【解決手段】トレーニング者の個人データを記憶する個人データ記憶手段37、最大筋力と個人データとの関係式を記憶する関係式記憶手段３８、トレーニング者の最大筋力の測定用に供する負荷の値を、前記トレーニング者の個人データと記憶している関係式とに基づいて決定する負荷決定手段36c、負荷決定手段が決定した測定用負荷の値に基づいて、トレーニング者の最大筋力を測定する筋力測定手段36d、筋力測定手段で測定された最大筋力及びトレーニング者の個人データに基づいて新たな関係式を演算し、記憶されている最大筋力及び個人データの関係式を前記新たな関係式により更新する関係式演算手段36e、を有するトレーニング装置。【選択図】図５
2008237798.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
反復運動が可能な可動部に負荷をかけてトレーニング者のトレーニングに供するトレーニング装置であって、
トレーニング者の個人データを記憶する個人データ記憶手段と、
最大筋力と個人データとの関係式を記憶する関係式記憶手段と、
前記トレーニング者の最大筋力の測定用に供する負荷の値を、前記トレーニング者の個人データと前記記憶している関係式とに基づいて決定する負荷決定手段と、
前記負荷決定手段が決定した測定用負荷の値に基づいて、前記トレーニング者の最大筋力を測定する筋力測定手段と、
前記筋力測定手段で測定された最大筋力及び前記トレーニング者の個人データに基づいて新たな関係式を演算し、前記記憶されている最大筋力及び個人データの関係式を前記新たな関係式により更新する関係式演算手段と、
を有することを特徴とするトレーニング装置。
【請求項２】
１または複数のトレーニング者を含むトレーニンググループ内の各トレーニング者の個人データを管理するサーバから、前記トレーニンググループ全体としての最大筋力と個人データとの関係式を、ネットワークを介して受信する受信手段と、
前記関係式演算手段が演算した新たな関係式を前記サーバに送信する送信手段と、をさらに有し、
前記個人データ記憶手段は、前記サーバから受信した個人データを記憶し、
前記関係式記憶手段は、前記サーバから受信した関係式を記憶している、
請求項１に記載のトレーニング装置。
【請求項３】
前記受信手段は、最大筋力に対する個人データの重み付けを示す個人データ係数αＬと、前記トレーニンググループの母体サンプル数ＳＬと、を前記サーバから受信し、
前記関係式記憶手段は、前記個人データ係数αＬ及び前記母体サンプル数ＳＬを記憶し、
前記関係式演算手段は、前記測定した最大筋力に基づいて前記トレーニング者の個人データ係数αＰを演算し、記憶されている個人データ係数αＬ、前記最大筋力測定前の母体サンプル数ＳＬ、前記演算した個人データ係数αＰ、及び前記最大筋力測定後の母体サンプル数（ＳＬ＋１）に基づいて、前記トレーニンググループにおける新たな個人データ係数αＬを演算し、
前記送信手段は、前記関係式演算手段が演算した重み付けαＬを、前記サーバに送信する、
請求項２に記載のトレーニング装置。
【請求項４】
前記関係式演算手段は、前記トレーニンググループの母体サンプル数ＳＬが所定値を超える場合、前記演算した個人データ係数αＰに所定の重みを付加して新たな個人データ係数αＬを演算することを特徴とする、請求項３に記載のトレーニング装置。
【請求項５】
前記関係式記憶手段は、複数のトレーニンググループ毎に、最大筋力と個人データとの関係式を記憶しており、
前記複数のトレーニンググループのいずれかを選択する切替手段を更に有し、
前記負荷決定手段は、前記切替手段によるトレーニンググループの選択に従い、前記トレーニング者の最大筋力の測定用に供する負荷の値を決定し、
前記関係式演算手段は、前記切替手段によるトレーニンググループの選択に応じた最大筋力と個人データとの関係式に基づいて、新たな関係式を演算する、
請求項２に記載のトレーニング装置。
【請求項６】
１または複数のトレーニング装置と接続されるサーバと、前記１または複数のトレーニング装置と、を含むトレーニング装置管理システムであって、
前記サーバは、
複数のトレーニング者の個人データと、１または複数のトレーニング者を含むトレーニンググループ内での最大筋力と個人データとの関係式と、を記憶する記憶手段と、
任意のトレーニング者の最大筋力と個人データとの関係式を、任意のトレーニング装置から受信する受信手段と、
前記記憶されている関係式を、前記受信した関係式により更新する更新手段と、を有し、
前記トレーニング装置は、反復運動が可能な可動部に負荷をかけてトレーニング者のトレーニングに供し、かつ
最大筋力と個人データとの前記トレーニンググループ内での関係式と、任意のトレーンニング者の個人データと、を前記サーバから受信する受信手段と、
前記サーバから受信した個人データを記憶する個人データ記憶手段と、
前記サーバから受信した関係式を記憶する関係式記憶手段と、
前記トレーニング者の最大筋力の測定用に供する負荷の値を、前記トレーニング者の個人データと前記記憶している関係式とに基づいて決定する負荷決定手段と、
前記負荷決定手段が決定した測定用負荷の値に基づいて、前記トレーニング者の最大筋力を測定する筋力測定手段と、
前記筋力測定手段で測定された最大筋力及び前記トレーニング者の個人データに基づいて新たな関係式を演算する関係式演算手段と、
前記関係式演算手段が演算した新たな関係式を、前記サーバに送信する送信手段と、を有することを特徴とするトレーニング装置管理システム。
【請求項７】
前記サーバの前記記憶手段に記憶されている個人データは、トレーニング種別を識別する機種識別子を含み、前記機種識別子と前記関係式とは対応付けて記憶され、
前記トレーニング装置の前記送信手段は、機種識別子をさらに含む、
請求項６に記載のトレーニング装置管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人が体力向上のために運動を行うトレーニング装置を管理する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
トレーニング時の負荷を、トレーニング者の最大筋力に基づいて設定するタイプのトレーニング装置が提供されている。このようなトレーニング装置をトレーニング者が最初に用いるときには、負荷の元となる最大筋力を測定することが好ましい。最大筋力の測定は、どのくらいの負荷で何回反復運動を繰り返すことができるかによって測定することができる。このようにして測定した最大筋力に１以下の所定の係数、例えば０．７を乗じた値を、トレーニング時の負荷の値とするとよい。
【０００３】
一般的には、各部位の最大筋力と除脂肪体重や年齢・性別などとには、関連があることが知られている。そこで、初めてトレーニング装置を使用するトレーニング者に対しては、この関連性を用い、次のようにして最大筋力を測定することができる。
(i)最大筋力を、トレーニング者の個人データと前記関連性とから推定する。
(ii)推定した最大筋力に前記係数を乗じた値を、負荷として設定する。
(iii)設定された負荷でトレーニングを行い、負荷と反復回数とから最大筋力を決定する。
なお、トレーニング装置には、一般的なユーザの個人データ、例えば除脂肪体重や年齢・性別などの平均値と、推定最大筋力との対応付けが記憶されている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、工場出荷時にトレーニング装置に設定される推定最大筋力は、実際に測定される最大筋力とは多少なりとも差異があるのが通常である。しかも、この差異は、様々な要因により広がる可能性がある。例えば、時代の変遷によりトレーニング者一般の身体的能力が変化し、推定最大筋力が時代にそぐわなくなる可能性がある。
また、トレーニング装置は、一般的には、スポーツセンターや学校、老人ホーム、アスリート選手用トレーニングセンターなどの施設に、その目的別に複数台設置される。そのため、施設の目的によっては、工場出荷時にトレーニング装置に設定されている推定最大筋力が、その施設が対象とするユーザの体力とそぐわない場合が考えられる。
【０００５】
すなわち、既存のトレーニング装置では、一般ユーザの個人データの平均値と推定最大筋力との対応付けが固定されている。そのため、その値が現実と合わない場合、その値に基づいて定まる負荷が適切でなく、その結果測定される最大筋力とトレーニング者の本当の最大筋力との差が縮まるのに時間を要する現状がある。本発明は、トレーニング時の負荷を定めるための基準値を、現実のトレーニング者の最大筋力やその変化に追随させ、トレーニング者の最大筋力の測定を適切化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記課題を解決するために、本発明１は、反復運動が可能な可動部に負荷をかけてトレーニング者のトレーニングに供するトレーニング装置を提供する。このトレーニング装置は、下記の手段を有している。
・トレーニング者の個人データを記憶する個人データ記憶手段、
・最大筋力と個人データとの関係式を記憶する関係式記憶手段、
・前記トレーニング者の最大筋力の測定用に供する負荷の値を、前記トレーニング者の個人データと前記記憶している関係式とに基づいて決定する負荷決定手段、
・前記負荷決定手段が決定した測定用負荷の値に基づいて、前記トレーニング者の最大筋力を測定する筋力測定手段、
・前記筋力測定手段で測定された最大筋力及び前記トレーニング者の個人データに基づいて新たな関係式を演算し、前記記憶されている最大筋力及び個人データの関係式を前記新たな関係式により更新する関係式演算手段。
【０００７】
最大筋力を測定するたびに、測定した最大筋力と個人データとの関係式を算出し、すでに記憶されている関係式を新たに算出した関係式で置き換える。これにより、最大筋力と個人データとの関係式に、実際の測定結果が反映される。従って、個人データから算出される推定最大筋力がより的確になると期待できる。なお、個人データ記憶手段は、トレーニング者の個人データを一時的に記憶する揮発性メモリ、例えばＲＡＭやキャッシュメモリで足りる。個人データは、後述するサーバからトレーニング装置にダウンロードされて一時的に保持され、トレーニングや負荷測定に用いられる。また関係式記憶手段は、式を記憶する不揮発性メモリと、式中の係数の値を記憶する揮発性メモリとを含むことができる。また関係式記憶手段は、式及び係数の値を記憶する不揮発性メモリであっても良い。
【０００８】
本発明２は、前記発明１において、以下の手段をさらに有するトレーニング装置を提供する。
・１または複数のトレーニング者を含むトレーニンググループ内の各トレーニング者の個人データを管理するサーバから、前記トレーニンググループ全体としての最大筋力と個人データとの関係式を、ネットワークを介して受信する受信手段、
・前記関係式演算手段が演算した新たな関係式を前記サーバに送信する送信手段。
【０００９】
ここで、前記個人データ記憶手段は、前記サーバから受信した個人データを記憶している。前記関係式記憶手段は、前記サーバから受信した関係式を記憶している。
トレーニング装置は、トレーニンググループ内での最大筋力と個人データとの関係式、例えば（最大筋力）＝（除脂肪体重）×αなる関係式を、サーバから受信する。次いでトレーニング装置は、測定した最大筋力とトレーニング者の個人データとに基づいて、例えば個人データ係数αを演算する。演算した個人データ係数αをサーバに送信することにより、サーバが管理するトレーニンググループ内での最大筋力と個人データとの関係式に、実際の測定値を反映させることができる。
【００１０】
本発明３は、前記発明２において、
・前記受信手段は、最大筋力に対する個人データの重み付けを示す個人データ係数αＬと、前記トレーニンググループの母体サンプル数ＳＬと、を前記サーバから受信し、
・前記関係式記憶手段は、前記個人データ係数αＬ及び前記母体サンプル数ＳＬを記憶し、
・前記関係式演算手段は、前記測定した最大筋力に基づいて前記トレーニング者の個人データ係数αＰを演算し、記憶されている個人データ係数αＬ、前記最大筋力測定前の母体サンプル数ＳＬ、前記演算した個人データ係数αＰ、及び前記最大筋力測定後の母体サンプル数（ＳＬ＋１）に基づいて、前記トレーニンググループにおける新たな個人データ係数αＬを演算し、
・前記送信手段は、前記関係式演算手段が演算した重み付けαＬを、前記サーバに送信する、
トレーニング装置を提供する。
【００１１】
サーバから受信する個人データ係数αLは、そのトレーニンググループ内でのデフォルト値である。この値は、トレーニンググループ内のトレーニング者の最大筋力を推定するのに用いられる。そのため、トレーニンググループ内での個人データ係数αＬは、実際の測定結果から得られた個人データ係数αＰに基づいて更新されることが好ましい。本装置では、トレーニンググループ内の個々の構成員の最大筋力を実際に測定して得られる測定値を、トレーニンググループ内でのデフォルト値αＬに反映させることができる。言い換えれば、個々の構成員の個人データ係数αＰの変化に基づいて、トレーニンググループ全体に適用されるデフォルトの個人データ係数αＬを動的に変更していくことができる。例えば、トレーニンググループにおける重み付けαＬは、それまでの重み付けαＬと測定した重み付けαＰとの加重平均を取ることにより求めてもよい。具体的には、下記の式により求めることができる。
【００１２】
（αＬ）＝（αＬ・ＳＬ＋αＰ）／（ＳＬ＋１）
発明４は、前記発明３において、前記関係式演算手段が、前記トレーニンググループの母体サンプル数ＳＬが所定値を超える場合、前記演算した個人データ係数αＰに所定の重みを付加して新たな個人データ係数αＬを演算するトレーニング装置を提供する。
発明５は、前記発明２において、前記関係式記憶手段は、複数のトレーニンググループ毎に、最大筋力と個人データとの関係式を記憶しているトレーニング装置を提供する。この装置は、前記複数のトレーニンググループのいずれかを選択する切替手段を更に有している。この装置において、前記負荷決定手段は、前記切替手段によるトレーニンググループの選択に従い、前記トレーニング者の最大筋力の測定用に供する負荷の値を決定する。また前記関係式演算手段は、前記切替手段によるトレーニンググループの選択に応じた最大筋力と個人データとの関係式に基づいて、新たな関係式を演算する。
【００１３】
ここでは、第１トレーニンググループと第２トレーニンググループとが存在していることを想定している。このトレーニング装置では、最大筋力と個人データとの関係式を、第１トレーニンググループと第２トレーニンググループとの間で切り替えることができる。例えば、トレーニング装置使用開始直後は第１トレーニンググループにおける最大筋力と個人データとの関係式ｆ１を用いる。半年経過後は、第２トレーニンググループでの関係式ｆ２を用いる。関係式を動的に適用できるので、個人データと関係式とから求める負荷の値を、適切に調整することができる。
【００１４】
発明６は、１または複数のトレーニング装置と接続されるサーバと、前記１または複数のトレーニング装置と、を含むトレーニング装置管理システムを提供する。前記サーバは以下の手段を有している。
・複数のトレーニング者の個人データと、１または複数のトレーニング者を含むトレーニンググループ内での最大筋力と個人データとの関係式と、を記憶する記憶手段、
・任意のトレーニング者の最大筋力と個人データとの関係式を、任意のトレーニング装置から受信する受信手段、
・前記記憶されている関係式を、前記受信した関係式により更新する更新手段。
【００１５】
前記トレーニング装置は、反復運動が可能な可動部に負荷をかけてトレーニング者のトレーニングに供し、以下の手段を有している。
・最大筋力と個人データとの前記トレーニンググループ内での関係式と、任意のトレーンニング者の個人データと、を前記サーバから受信する受信手段、
・前記サーバから受信した個人データを記憶する個人データ記憶手段、
・前記サーバから受信した関係式を記憶する関係式記憶手段、
・前記トレーニング者の最大筋力の測定用に供する負荷の値を、前記トレーニング者の個人データと前記記憶している関係式とに基づいて決定する負荷決定手段、
・前記負荷決定手段が決定した測定用負荷の値に基づいて、前記トレーニング者の最大筋力を測定する筋力測定手段、
・前記筋力測定手段で測定された最大筋力及び前記トレーニング者の個人データに基づいて新たな関係式を演算する関係式演算手段、
・前記関係式演算手段が演算した新たな関係式を、前記サーバに送信する送信手段。
【００１６】
発明７は、前記発明６において、
・前記サーバの前記記憶手段に記憶されている個人データは、トレーニング種別を識別する機種識別子を含み、前記機種識別子と前記関係式とは対応付けて記憶され、
・前記トレーニング装置の前記送信手段は、機種識別子をさらに含むトレーニング装置管理システムを提供する。
【発明の効果】
【００１７】
トレーニング時の負荷を定めるための基準値を、現実のトレーニング者の最大筋力やその変化に追随させ、トレーニング者の最大筋力の測定を適切化することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
＜第１実施形態＞
《構成》
１．システム全体
図１は、本発明に係るトレーニング装置管理システム１の一例を示す説明図である。トレーニング装置管理システム１は、複数のトレーニング装置１００と少なくとも１の店舗サーバ（第１サーバに相当）２００とを少なくとも含む。トレーニング装置１００及び店舗サーバ２００は、例えばスポーツセンター、介護施設、病院、学校、アスリート用スポーツ施設などに設置される。トレーニング装置１００は、イントラネットやＬＡＮなどのネットワークを介し、店舗サーバ２００と通信可能に接続されている。店舗サーバ２００は、複数のトレーニング者から構成されるトレーニンググループを管理している。本実施形態では、説明を容易にするために、店舗サーバ２００とトレーニンググループとが１対１に対応している場合を例に取るが、店舗サーバ２００は複数のトレーニンググループを管理していてもよい。
【００１９】
本例のトレーニング装置管理システム１は、センターサーバ３００をさらに含んでいる。センターサーバ３００は、インターネットや電話回線、光ケーブルなどのネットワーク４００を介し、複数の店舗サーバ２００と通信可能に接続されている。センターサーバ３００は、グローバルグループを管理する。グローバルグループは、店舗サーバ２００が管理するトレーニンググループの全てを含む。
【００２０】
２．センターサーバ
センターサーバ３００は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクなどの記憶領域などを有するコンピュータ端末により実現される。前記記憶領域は、図１に示す個人データＤＢ３０１及び関係式記憶部３０２として機能する。図示しないＣＰＵは、図１に示す関係式更新部３０３及び通信部３０４として機能する。
【００２１】
図２は、個人データＤＢ３０１の概念説明図である。ここには、「店舗ＩＤ」と、「トレーニング者ＩＤ」と、「個人データ」と、が対応付けて記憶されている。「店舗ＩＤ」は、各店舗サーバ２００の識別子である。「トレーニング者ＩＤ」は、トレーニング装置管理システム１上での各トレーニング者の識別子である。「個人データ」は、「基本個人データ」と「付加個人データ」とを含む。この例では、「基本個人データ」は、最大筋力を推定するのに必要最低限のデータを含む。すなわち、性別、年齢、体重、及び体脂肪率である。「付加個人データ」は、身体の各部位毎に測定された最大筋力１ＲＭ（repetition maximum)の値と、機種ＩＤと、更新時間情報と、を含む。ここで「機種ＩＤ」は、各部位の最大筋力の測定が、どの機構により測定されたかを示す。例えば腹筋を測定するトレーニング装置であっても、機構が異なれば異なる機種ＩＤを有することになる。
【００２２】
図３は、関係式記憶部３０２が記憶するデータの概念説明図である。関係式記憶部３０２は、最大筋力と個人データとの関係式を記憶する。具体的には、下式（１）、（２）の関係式が記憶されている。
（最大筋力）＝（除脂肪体重）×α                            （１）
（除脂肪体重）＝（体重）・（１−（体脂肪率）／１００）        （２）
ここでα：個人データ係数（０＜α）
関係式記憶部３０２は、前記式に含まれる個人データ係数αの値を、グループ毎にさらに記憶する。図３のテーブル３０２ａは、各トレーニンググループ毎に異なる個人データ係数が対応付けられて記憶されていることを示す。以下では、トレーニンググループの個人データ係数を、「ローカル係数」と言う。また図３の領域３０２ｂは、グローバルグループの個人データ係数が関係式記憶部３０２にさらに記憶されていることを示す。以下では、グローバルグループの個人データ係数を、「グローバル係数」と言う。
【００２３】
図４は、個人データ係数αが、年齢、性別、運動種目毎に異なることを示す。前記図３に示す各グループの個人データ係数αは、実際には図４に示すように、年齢、性別、運動種目に応じて別々に設定されている。
関係式更新部３０３は、通信部３０４を介して店舗サーバ２００から受信するデータに基づいて記憶領域内のデータを更新する。
【００２４】
通信部３０４は、店舗サーバ２００との間でデータの送受信を行う。
３．店舗サーバ
店舗サーバ２００は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクなどの記憶領域を有するコンピュータ端末により実現される。前記記憶領域は、図１に示す個人データＤＢ２０１及び関係式記憶部２０２として機能する。図示しないＣＰＵは、図１に示す関係式更新部２０３及び通信部２０４として機能する。前記センターサーバ３００と同様の機能を有する要素は、同一の名称で示している。
【００２５】
個人データＤＢ２０１に保持されるデータは、前記図２と同様である。ただし、「店舗ＩＤ」については、別途記憶領域に保持しておけば、各個人データと対応付けて記憶しておかなくても良い。
関係式記憶部２０２に保持されるデータは、上記関係式（１）、（２）、ローカル係数αＬ及びグローバル係数αＧである。なお、記憶されるローカル係数αＬは、各店舗サーバ２００が管理するトレーニンググループのローカル係数αＬのみで足りる。グローバル係数αＧは、後述するように、センターサーバ３００から取得することができる。
【００２６】
関係式更新部２０３は、通信部２０４を介してトレーニング装置１００から受信する個人データや測定結果に基づいて、記憶領域内のデータを更新する。
通信部２０４は、トレーニング装置１００との間と、センターサーバ１００との間と、でデータの送受信を行う。
４．トレーニング装置
トレーニング装置１００は、反復運動可能な可動部に負荷を印加することにより、トレーニング者に反復運動を行わせる。またトレーニング装置１００は、前記可動部に負荷をかけることでトレーニング者の最大筋力を測定し、測定結果を店舗サーバ２００に送信する。
【００２７】
図５は、本発明の第１実施形態に係るトレーニング装置１００のハードウェア構成を示す説明図である。ここでは説明を容易にするために、モータにより負荷を制御可能なトレーニング装置１００を例にとって説明する。ただし、おもりにより負荷を印加するトレーニング装置１００であっても本発明を適用することができる。
（１）ハードウェア構成
（１−１）全体構成
トレーニング装置１００は、トルクモータ１５、モータ信号処理部２３、センサ２４、制御部３０、入力部５０、モニタ７０、及びスピーカ９０を有している。トルクモータ１５は、バーなどの可動部に負荷を印加する。モータ信号処理部２３は、トルクモータ１５の回転方向・回転速度・回転回数などを制御部３０に伝達する。センサ２４は、トレーニング装置１００の所定の箇所に設けられ、例えばトレーニング者が座るシートの向きを検出する。制御部３０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクなどの記憶領域を備えたコンピュータである。制御部３０の機能については、詳細を後述する。入力部５０は、データの入力を受け付ける機能を有し、例えばトランスポンダの受信部やテンキーユニット、カードリーダで実現することができる。モニタ７０及びスピーカ９０は、トレーニング者に対する運動の誘導やアナウンス等といった情報の報知部として機能するもので、制御部３０に記憶されているプログラムに従った画像や音声を出力する。
【００２８】
（１−２）トレーニング装置の一例
図６及び図７は、トレーニング装置１００の外観の一例である。トレーニング装置１００は、シート１６に着座したトレーニング者が、バー（可動部に相当）１１に回転軸を中心とする反復運動をさせることにより、腹筋や背筋、左右の脇腹の筋肉を鍛えることのできる構造を有している。
【００２９】
バー１１は、回転軸を中心として回転可能であり、チェーン１３と連結されている。チェーン１３は２つの滑車１４ａ，１４ｂにかけられている。滑車１４ｂは、トルクモータ１５と回転軸を共有している。トレーニング者がバー１１を回転させると、チェーン１３が動き、それにより滑車１４ａ，１４ｂが回転しようとする。このとき、滑車１４ｂにトルクモータ１５がトルクをかけ、バー１１に負荷を印加する。なお、サーボモータ、ステッピングモータなどをトルクモータに代えて用いることもできる。また、モータに代え、電磁ブレーキなどを用いてバー１１に負荷をかけても良い。
【００３０】
シート１６は、図中Ａ方向とＢ方向との間で回転可能である。図中、Ａ方向は、Ｂ方向と直角である。シート１６が図６に示すようにＡ方向を向く第１ポジションでは、トレーニング者は、足置き１７ａに足を置き、バー１１を抱え込んで上体と共に前に倒す腹筋運動か、またはバー１１を背中で押し上げる背筋運動を行う。シート１６が第２ポジションにあるときは（図７）、トレーニング者は、足置き１７ｂに足を置き、バー１１を左脇の下に抱え込んで押し下げる左脇腹の運動を行うか、バー１１を右脇の下に抱え込んで押し下げる右脇腹の運動を行う。
【００３１】
シート１６下方にはセンサ２４（図５参照）が設けられており、シート１６の方向を検出し、検出信号を制御部３０に送信する。
ストッパ４０は、各トレーニング時におけるバー１１の機械的な可動の限界点を設定するために設けられている。トレーニング時に想定される運動範囲について機械的に動き得る限界をストッパ４０により設けておくことで、トレーニング者の突発的な動作を回避したり、動作の行き過ぎによって体に過負荷がかかるといった事態を回避することができる。図面上では省略しているが、例えば前記腹筋運動、前記背筋運動、前記左右脇腹運動のそれぞれに応じて予め、バー１１の物理的な可動範囲の限界点が設定される。限界点の設定の変更は、トレーニング者が手動で行う。ストッパ４０を上部に引き上げると、ストッパ４０の固定状態が解除される。各限界点にレバーを移動させるとそのポイントでストッパ４０が下方に牽引されるとともに固定される。図６または図７に示すストッパ４０の位置は、前記背筋運動のトレーニングを行う際の設定である。
【００３２】
（２）機能構成
（２−１）制御部
次に、トレーニング装置１００が有する機能について説明する。トレーニング装置１００の機能は、制御部３０により実現される。再び図５を参照し、制御部３０について詳細に説明する。制御部３０は、下記（ａ）〜（ｈ）に示す機能を主に有している。
（ａ）検出信号処理部３１：モータ信号処理部２３やセンサ２４からの検出信号を処理し、演算部３６に送出する。
（ｂ）受信部３２： 入力部５０で入力された個人データなどの入力信号を受信し、演算部３６に送出する。
（ｃ）通信制御部３３：店舗サーバ２００との間で個人データの送受信を行う。
（ｄ）画像生成部３４：モニタ７０への表示データを生成する。
（ｅ）音声制御部３５：スピーカ９０への音声データを生成する。
（ｆ）演算部３６：ＲＯＭ３７などに記憶されたプログラムを実行し、制御部３０内の各部を制御する。詳細は後述する。
（ｇ）ＲＯＭ３７（関係式記憶手段に相当）：プログラムやプログラムの実行に必要なデータを記憶する。最大筋力と除脂肪体重との関係式や、除脂肪体重と体重と脂肪率との関係式は、ＲＯＭ３７に記憶される。
（ｈ）ＲＡＭ３８（個人データ記憶手段に相当）：プログラムの実行中に用いるデータや、店舗サーバ２００から受信した個人データを一時的に記憶する。また、店舗サーバ２００から受信したローカル係数αＬ、ローカルサンプル数ＳＬ、グローバル係数ＳＧ、及びグローバルサンプル数ＳＧの値もＲＡＭ３８に記憶される。
【００３３】
（２−２）演算部
次に、演算部３６の機能について、さらに詳細に説明する。演算部３６は、選択受付部３６ａ、トレーニング情報処理部３６ｂ、負荷決定部３６ｃ（負荷決定手段に相当）、筋力測定部３６ｄ（筋力測定手段に相当）、係数演算部３６ｅ（関係式演算手段に相当）及び通信部３６ｆとして機能する。
【００３４】
（２−２−１）選択受付部
選択受付部３６ａは、後述する各種モードの選択やトレーニング種別の選択を受け付ける。図８は、選択受付部３６ａがモニタ７０に出力するメニュー画面の例を示す。メニュー画面は、各種モードのいずれかの選択を受け付ける。この図では、測定モード（図中「筋力測定モード」）が選択されている。測定モードでは、付加個人データである最大筋力が、トレーニング種別毎に測定される。このメニュー画面は、その他に、“リズムシェイプ”、“マニュアル”、“サーキットトレーニング”、“スロートレーニング”、“筋持久力測定”の各モードの選択を受け付ける。さらに、図示していないが、“筋力測定モード”、“リズムシェイプ”、“マニュアル”、“サーキットトレーニング”、“スロートレーニング”の各モードでは、選択受付部３６ａは、トレーニング種別の選択を受け付ける。トレーニング種別とは、本トレーニング装置１００では、腹筋運動、背筋運動、右脇腹運動、左脇腹運動である。
【００３５】
（２−２−２）トレーニング情報処理部
トレーニング情報処理部３６ｂは、基本個人データの入力受付、モード毎のトレーニング処理やトレーニング方法の説明などを実行する。
図９は、トレーニング情報処理部３６ｂがモニタ７０に出力する個人データ入力受付画面である。この画面は、入力部５０から入力される基本個人データの入力を受け付ける。入力された基本個人データは、店舗サーバ２００に送信され、店舗サーバ２００の個人データＤＢ２０１に書き込まれる。
【００３６】
図１０は、例えばトレーニング種別として「腹筋運動」が選択された場合に、トレーニング情報処理部３６ｂがモニタ７０に出力する指示画面である。図中、「クランチ」は、トレーニング種別「腹筋運動」を示す。
（２−２−３）負荷決定部
（ｉ）負荷の値の演算
負荷決定部３６ｃは、トレーニングを行うときの負荷の値や、最大筋力を測定するときの負荷の値を、個人データに基づいて演算する（負荷決定手段）。負荷の値は、トレーニング種別毎の最大筋力の値に所定の負荷係数β（０＜β＜１）、例えば０．７を乗じた値である（下式参照）。負荷係数βの値は、トレーニング装置１００の構造に応じて経験的に求められる。
【００３７】
（負荷）＝（最大筋力）×β
この式において、最大筋力の値は、測定に基づく値または個人データに基づいて演算された値である。
（ii）最大筋力の演算
負荷決定部３６ｃは、負荷を演算するために必要となる最大筋力の値を演算する。この演算は、ある部位のトレーニング開始時や測定開始時にその部位の最大筋力のデータが個人データに含まれていない場合に実行される。具体的には、負荷決定部３６ｃは、下式に基づいて最大筋力の値を演算する。
【００３８】
（最大筋力）＝（除脂肪体重）×α
（除脂肪体重）＝（（体重）×（１００−（体脂肪率））／１００）×α
（２−２−４）筋力測定部
筋力測定部３６ｄ（筋力測定手段）は、負荷決定部３６ｃが演算した負荷の値を用い、最大筋力を測定する。前記メニュー画面において「筋力測定モード」が選択された場合、筋力測定部３６ｄは、トレーニング者がある負荷の下でバー１１を何回往復させたかを測定する。さらに筋力測定部３６ｄは、ＲＯＭ３７などに記憶している所定の換算表と前記負荷の値と往復回数とに基づいて、最大筋力を求める。
【００３９】
図１１の換算表は、ある負荷での往復運動の回数と、最大筋力を求めるための係数と、が対応づけられている。例えば測定負荷で１０回の往復運動が限界となった場合、「１０回」に対応付けられている係数は「１．３３」である。そこで、（最大筋力）＝（負荷）／１．３３により最大筋力の値を求めることができる。同様に、例えばある負荷で４回の往復運動が限界だった場合、「４回」に対応付けられている係数は「１．１１」である。そこで、（最大筋力）＝（負荷）／１．１１により最大筋力の値を求めることができる。
【００４０】
求められた最大筋力は、機種ＩＤ及びトレーニング者ＩＤと共にトレーニング装置１００から店舗サーバ２００に送信され、付加個人データに書き込まれる。すでに最大筋力の値が同一トレーニング種別について記憶されている場合、最新の値が上書きされる。
（２−２−５）係数演算部
係数演算部３６ｅは、筋力測定部３６ｄで測定された最大筋力の値と、前記トレーニング者の個人データと、に基づいて、ローカル係数αＬ及びグローバル係数αＧを更新する。
【００４１】
まず、係数演算部３６ｅは、最大筋力の測定結果に基づく個人係数αを演算する。測定結果から求まる個人データ係数αを、以下ではパーソナル係数αＰという。パーソナル係数αＰは、測定された最大筋力の値と、前記トレーニング者の体重及び体脂肪率と、から求めることができる。より具体的には、パーソナル係数αＰは、下式に基づいて求めることができる。
【００４２】
αＰ＝（最大筋力）／（除脂肪体重）
係数演算部３６ｅは、パーソナル係数αＰと、現在のローカル係数αＬと、現在のローカルサンプル数ＳＬとに基づいて、新たなローカル係数αＬを演算する。現在のローカル係数αＬと、現在のローカルサンプル数ＳＬとは、店舗サーバ２００から通信部３６ｆを介して取得可能である。ローカルサンプル数ＳＬとは、トレーニンググループの母体サンプル数である。具体的には、下式に示す加重平均値を、新たなローカル係数αＬとすることができる。
【００４３】
αＬ＝（αＬ・ＳＬ＋αＰ）／（ＳＬ＋１）
同様にして、係数演算部３６ｅは、パーソナル係数αＰと、現在のグローバル係数αＧと、現在のグローバルサンプル数ＳＧとに基づいて、新たなグローバル係数αＧを演算する。現在のグローバル係数αＧと、現在のグローバルサンプル数ＳＧとは、店舗サーバ２００から通信部３６ｆを介して取得可能である。グローバルサンプル数ＳＧとは、グローバルグループの母体サンプル数である。具体的には、下式に示す加重平均値を、新たなグローバル係数αＧとすることができる。
【００４４】
αＧ＝（αＧ・ＳＧ＋αＰ）／（ＳＧ＋１）
演算された新たなローカル係数αＬ及びグローバル係数αＧは、通信部３６ｆを介して店舗サーバ２００に送信される。
（２−２−６）通信部
通信部３６ｆは、店舗サーバ２００との間及びセンターサーバ３００との間で、データの送受信を行う。
【００４５】
《処理の流れ》
次に、トレーニング装置１００、店舗サーバ２００及びセンターサーバ３００が実行する処理の流れについて、例を挙げて説明する。
（１）トレーニング装置の処理
まず、トレーニング装置１００の演算部３６が実行する処理について、具体例を挙げて説明する。説明を容易にするために、トレーニング種別として腹筋運動が選択された場合を例に取る。演算部３６は、大別して（Ａ）メインルーチン、（Ｂ）シート位置確認サブルーチン、（Ｃ）測定処理サブルーチン、（Ｄ）トレーニング処理サブルーチンを実行する。
【００４６】
（Ａ）メインルーチン
図１２は、演算部３６が実行するメインルーチンの流れの一例を示すフローチャートである。メインルーチンでは、個人データの取得、モードやトレーニング種別の選択の受付、モードに応じた処理の振り分けなどを行う。
ステップＳ１：演算部３６は、トレーニング装置１００が起動すると、トレーニング方法の概要を示すデモンストレーションを開始する。
【００４７】
ステップＳ２：演算部３６は、デモンストレーションを実行しながら、決定ボタンまたはクイックスタートボタンの入力を待機する。決定ボタン及びクイックスタートボタンは、入力部５０に設けられている(図示せず)。
ステップＳ３〜Ｓ６：演算部３６は、個人データを店舗サーバ２００から取得するか、トレーニング者から入力してもらう。具体的には、演算部３６は、デモンストレーション中にトランスポンダによりユーザＩＤが入力された場合（Ｓ３）、入力されたユーザＩＤに対応する個人データを店舗サーバ２００から取得する。取得した個人データのうち、基本個人データに欠落がなければ（Ｓ４）、ステップＳ７に移行する。トランスポンダからの入力がない場合（Ｓ３）、演算部３６はトレーニング者を認証できない旨の通知を出力し、処理の続行の意思を問い合わせる（Ｓ５）。続行の意志がある場合には、データ入力画面（前記図９参照）を表示し、基本個人データの入力を受け付ける（Ｓ６）。また、店舗サーバ２００から取得した基本個人データに欠落がある場合にも、データ入力画面からの基本個人データの入力を受け付ける（Ｓ４，Ｓ６）。
【００４８】
ステップＳ７〜Ｓ８：演算部３６は、デモンストレーション中に決定ボタンが押された場合（Ｓ７）、モード及びトレーニング種別(図中、部位と表記)の選択をトレーニング者から受け付ける。
ステップＳ９〜Ｓ１０：演算部３６は、クイックスタートボタンが押された場合（Ｓ９）、“マニュアルモード”を設定し、トレーニング種別(図中、部位と表記)の選択をトレーニング者から受け付ける（Ｓ１０）。また、演算部３６は、目標回数や目標時間等の設定を受け付けても良い。
【００４９】
ステップＳ１１：演算部３６は、後述するシート位置確認サブルーチンを実行する。この処理により、今から行おうとするトレーニングの部位に応じたシート位置が定まる。
ステップＳ１２：演算部３６は、ステップＳ８で受け付けたモードが、測定モード(図８中、「筋力測定」モードと表記）か否かを判断し、測定モードであればステップＳ１３に、その他のモードであればステップＳ１４に移行する。
【００５０】
ステップＳ１３：演算部３６は、測定モードが選択されたので、後述する測定処理サブルーチンを実行する。この処理では、演算部３６は、選択されたトレーニング種別について最大筋力の測定を行い、測定結果を店舗サーバ２００に送信する。
ステップＳ１４：演算部３６は、測定モード以外では、後述されたトレーニング処理サブルーチンを実行する。この処理では、演算部３６は、選択されたモード及び部位に応じたトレーニングプログラムを実行する。
【００５１】
（Ｂ）シート位置確認サブルーチン
図１３は、演算部３６が実行するシート位置確認サブルーチンの処理の流れの一例を示すフローチャートである。前記メインルーチンにおいてステップＳ１１に移行すると、以下の処理が開始される。
ステップＳ２０１、Ｓ２０２：演算部３６は、これから行おうとするトレーニングの部位、すなわちトレーニング種別に基づき、シート位置の変更が必要か否かを判断する（Ｓ２０１）。変更が必要な場合にはステップＳ２０２に移行し、シート位置の変更を指示する画面をモニタ７０に出力する。変更不要な場合には、メインルーチンに戻る。
【００５２】
ステップＳ２０３、Ｓ２０４：演算部３６は、シート位置、具体的にはシートの方向が変更されるのを待機し（Ｓ２０３）、シートが回転して正しい位置に設定されるとトレーニング者に着座を指示する画面をモニタ７０に出力する（Ｓ２０４）。シート位置の変更は、前述のセンサ２４からの信号を検出することにより判断する。
ステップＳ２０５：演算部３６は、トレーニング者により決定ボタンが押下されるのを待機し（Ｓ２０５）、メインルーチンに戻る。
【００５３】
以上の処理により、トレーニング者が選択したモードやトレーニング種別に適した位置のシートにトレーニング者を着座させることができる。
（Ｃ）測定処理サブルーチン
図１４は、演算部３６が実行する測定処理サブルーチンの処理の流れの一例を示すフローチャートである。前記メインルーチンにおいてステップＳ１３に移行すると、以下の処理が開始される。
【００５４】
ステップＳ３０１：演算部３６は、店舗サーバ２００に機種ＩＤを含む測定モード要求を送信し、店舗サーバ２００から応答を受信する。応答には、送信した機種ＩＤに対応するローカル係数αＬ、ローカルサンプル数ＳＬ、グローバル係数αＧ、及びグローバルサンプル数ＳＧを含む。これらのデータは、ＲＡＭ（図示せず）などに一時的に書き込まれる。
【００５５】
ステップＳ３０２：演算部３６は、スイッチ２５の設定に基づいて、ローカル係数αＬまたはグローバル係数αＧのいずれをカレント係数αＣとするかを決定する。本例では、説明を容易にするために、ローカル係数αＬをカレント係数αＣと決定した場合を例に取る。
ステップＳ３０３：演算部３６は、店舗サーバ２００から取得した個人データに、ステップＳ８で選択された部位の最大筋力が含まれているか否かを判断する。言い換えれば、選択された部位について、過去に最大筋力を測定しているか否かを判断する。なお、最大筋力が存在しても更新後一定期間以上経過している場合には、ないと判断しても良い。この判断は、個人データに含まれる時間情報に基づいて行うことができる。
【００５６】
ステップＳ３０４：演算部３６は、店舗サーバ２００から取得した個人データにトレーニング者の過去の最大筋力が含まれていない場合、トレーニング者の基本個人データと前述の関係式とに基づいて、推定最大筋力を演算する（（最大筋力）＝（除脂肪体重）×αＣ）。
ステップＳ３０５：演算部３６は、過去に測定した最大筋力または演算した推定最大筋力に所定の係数β（０＜β＜１）を乗算した値を求め、求めた値を測定用負荷とする。本例では、一例として係数βを０．７５とする。
【００５７】
ステップＳ３０６〜Ｓ３０７：演算部３６は、トルクモータ１５により測定用負荷をバー１１に印加し（Ｓ３０６）、トレーニング者による反復回数を測定する（Ｓ３０７）。反復回数は、トルクモータ１５の回転方向や回転回数をモータ信号処理部２３から取得することにより、検出可能である。
ステップＳ３０８：演算部３６は、ステップＳ３０３で測定した反復回数と所定の換算表(図示せず)とに基づいて、新たな最大筋力を求める。
【００５８】
ステップＳ３０９：演算部３６は、新たな最大筋力と個人データとから、下記式に基づいてパーソナル係数αＰを演算する。
（パーソナル係数αＰ）＝（最大筋力）／（除脂肪体重）
ステップＳ３１０：演算部３６は、求めたパーソナル係数αＰを、ローカル係数αＬ及びグローバル係数αＧに反映させる。例えば、下式で表される加重平均により、新たなローカル係数αＬ及びグローバル係数αＧを演算する。
【００５９】
αＬ＝（αＬ×ＳＬ＋αＰ×１）／（ＳＬ＋１）
αＧ＝（αＧ×ＳＧ＋αＰ×１）／（ＳＧ＋１）
ステップＳ３１１：演算部３６は、得られた新たな最大筋力、新たなローカル係数αＬ及びグローバル係数αＧを、トレーニング者ＩＤ及び機種ＩＤと共に店舗サーバ２００に送信する。これらのデータは、トレーニング者ＩＤ及び機種ＩＤと対応付けて店舗サーバ２００に蓄積される。さらに、これらのデータは、店舗サーバ２００からセンターサーバ３００に送信され、そこで蓄積される。
【００６０】
上述の処理は、メインルーチンのステップＳ８で指定されたトレーニング種別について行う。以上の処理により、指定されたトレーニング種別における最大筋力を測定し、測定結果を個人データとして蓄積することができる。
（Ｄ）トレーニング処理サブルーチン
図１５は、演算部３６が実行するトレーニング処理サブルーチンの処理の流れの一例を示すフローチャートである。前記メインルーチンにおいてステップＳ１４に移行すると、以下の処理が開始される。
【００６１】
ステップＳ４０１〜Ｓ４０２：演算部３６は、測定モード以外が選択されている場合、トレーニングの実行に先立ち、選択されたトレーニング種別について最大筋力が個人データに含まれているか否かを判断する（Ｓ４０１）。含まれていると判断すると、最大筋力に基づいて負荷の値を決定する（Ｓ４０２）。選択されたトレーニング種別について最大筋力がないと判断すると、後述するステップＳ４０６に移行する。個人データに含まれる最大筋力が更新から所定期間以上経過している場合も、ステップＳ４０６に移行することができる。
【００６２】
ステップＳ４０３：演算部３６は、選択されたトレーニング種別のトレーニングプログラムを起動する。トレーニングプログラムは、メインルーチン及び本サブルーチンとは独立に実行される。例えば“スロートレーニング”モードまたは“サーキットレーニング”が選択されていれば、トレーニング者が選択したトレーニングの部位や目標回数などの設定に従い、画面や音声の出力を制御するトレーニングプログラムが起動される。また“リズムシェイプ”モードが選択されていれば、選択された部位に対応する予め記憶されたパターンに従い、画面や音声出力を行うプログラムが起動される。トレーニング処理終了後、演算部３６はトレーニング結果を店舗サーバ２００に送信する。
【００６３】
ステップＳ４０４：演算部３６は、トレーニングプログラムが終了するまでトレーニングプログラムを実行し、終了するとデモ画面の表示に戻る（Ｓ１）。
ステップＳ４０５〜Ｓ４０６：演算部３６は、前記ステップＳ４０１において選択されたトレーニング種別について最大筋力が個人データに含まれていないと判断すると、推定最大筋力を演算し（Ｓ４０５）、演算した値に所定の係数を乗じた値を負荷の値とする（Ｓ４０６）。
【００６４】
以上の処理により、トレーニング装置１００は、選択されたトレーニング種別に対する最大筋力が個人データに含まれている場合には、それに基づいて負荷を決定し、トレーニングプログラムを実行する。最大筋力が個人データに含まれていない場合には、トレーニング装置１００は演算により求めた負荷に基づいてトレーニングプログラムを実行する。
（２）店舗サーバが行う処理
図１６（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）は、店舗サーバ２００が行う処理の流れを示すフローチャートである。店舗サーバ２００は、（Ａ）係数ダウンロード処理、（Ｂ）係数アップロード処理、（Ｃ）データ更新処理を行う。また、これらの処理に加え、店舗サーバ２００は、トレーニング装置１００からトレーニング者ＩＤと共に個人データの要求を受信すると、そのトレーニング者ＩＤに対応する個人データを要求元に送信する。
【００６５】
（Ａ）係数ダウンロード処理
図１６（Ａ）は、店舗サーバ２００のＣＰＵ（図示せず）が行う係数ダウンロード処理の流れの一例を示すフローチャートである。この処理は、店舗サーバ２００の起動と共に開始される。
ステップＳ５０１〜Ｓ５０２：店舗サーバ２００は、任意のトレーニング装置１００から機種ＩＤを含む測定モード要求を待機する（Ｓ５０１）。これを受信すると、店舗サーバ２００は、機種ＩＤに対応するローカル係数αＬ、ローカルサンプル数ＳＬ、グローバル係数αＧ、及びグローバルサンプル数ＳＧを、要求元に送信する（Ｓ５０２）。
【００６６】
ステップＳ５０３：店舗サーバ２００は、上記の処理を、例えば電源がオフになるまで繰り返す。
（Ｂ）係数アップロード処理
図１６（Ｂ）は、店舗サーバ２００のＣＰＵ（図示せず）が行う係数アップロード処理の流れの一例を示すフローチャートである。この処理は、店舗サーバ２００の起動と共に開始される。
【００６７】
ステップＳ５０４〜Ｓ５０５：店舗サーバ２００は、任意のトレーニング装置１００からのデータを待機する。トレーニング装置１００が測定に基づく最大筋力及び新たな係数を送信してきた場合、店舗サーバ２００は記憶している個人データ、ローカル係数αＬ、ローカルサンプル数ＳＬ、グローバル係数αＧ及びグローバルサンプル数ＳＧを更新する。
【００６８】
ステップＳ５０６：店舗サーバ２００は、上記の処理を、例えば電源がオフになるまで繰り返す。
（Ｃ）データ更新処理
図１６（Ｃ）は、店舗サーバ２００のＣＰＵ（図示せず）が行うデータ更新処理の流れの一例を示すフローチャートである。この処理は、店舗サーバ２００の起動と共に開始される。
【００６９】
ステップＳ５０７〜Ｓ５０８：店舗サーバ２００は、所定時間ΔＴ経過毎に（Ｓ５０７）、記憶している個人データ、ローカル係数αＬ及びローカルサンプル数ＳＬをセンターサーバ３００に送信する（Ｓ５０８）。本例では、店舗サーバ２００は、グローバル係数αＧをセンターサーバ３００にアップロードしない。各店舗サーバ２００からセンターサーバ３００に送信されるローカル係数αＬ１，αＬ２，αＬ３・・・に基づいて、センターサーバ３００がグローバル係数αＧを更新するからである。
【００７０】
ステップＳ５０９〜Ｓ５１０：店舗サーバ２００は、センターサーバ３００からの応答を待機する（Ｓ５０９）。ローカル係数αＧ及びローカルサンプル数ＳＧをセンターサーバ３００から受信すると、店舗サーバ２００は記憶しているこれらの係数の値を受信した値で置き換える（Ｓ５１０）。
ステップＳ５１１：店舗サーバ２００は、例えば電源がオフになるまで、上記の処理を繰り返す。
【００７１】
以上の処理により、所定のタイミングでローカル係数αＬ及びローカルサンプル数ＳＬをアップロードする。これにより、ローカル係数αＬ及びローカルサンプル数ＳＬに基づいたローカル係数αＧの更新が可能となる。そのため、実際の測定に基づくパーソナル係数αＰを、店舗内のみならず、システム全体においても反映させることができる。また、所定のタイミングで個人データをセンターサーバ３００にアップロードすることにより、センターサーバ３００に蓄積している個人データを所定のタイミング毎に最新状態にすることができる。
【００７２】
（３）センターサーバが行う処理
図１７は、センターサーバ３００が行う処理の流れの一例を示すフローチャートである。この処理は、センターサーバ３００の起動と共に開始される。
ステップＳ６０１：センターサーバ３００は、任意の店舗サーバ２００からのデータを待機している。ここでデータとは、店舗ＩＤ、個人データ、ローカル係数αＬ及びローカルサンプル数ＳＬである。
【００７３】
ステップＳ６０２〜Ｓ６０３：センターサーバ３００は、受信した店舗ＩＤに対応して記憶されている個人データ及びローカル係数αＬを、受信した個人データ及びローカル係数αＬで置き換える（Ｓ６０２）。またセンターサーバ３００は、受信したローカル係数αＬに基づいて新たなグローバル係数αＧを演算し、記憶している値を演算した値で置換する。例えば、新たなグローバル係数αＧは、下式が示す加重平均値とすることが考えられる。このようにして、店舗サーバ２００内のトレーニング装置１００における測定結果を、グローバル係数αＧにも反映させることができる。
【００７４】
αＧ＝（（ＳＧ−ＳＬ）×αＧ＋ＳＬ’×αＬ）／（ＳＧ−ＳＬ＋ＳＬ’）
ここで、ＳＬ：店舗サーバ２００からのデータ受信前の旧ローカルサンプル数
ＳＬ’：店舗サーバ２００から受信した新たなローカルサンプル数
ステップＳ６０４：センターサーバ３００は、更新したグローバル係数αＧを前記店舗サーバ２００に送信する。これにより、その店舗サーバ２００では、新たなグローバル係数αＧに基づいて最大筋力を測定することができるようになる。
【００７５】
以上の処理により、各店舗内での最大筋力の測定結果を、各店舗におけるローカル係数に反映させるだけでなく、全システムにおけるグローバル係数にも反映させることができる。従って、トレーニング者層の偏りの変化や体力の変化等様々な要因による変化に応じ、グローバル係数を動的に実体に追随させることができる。
＜その他の実施形態＞
（Ａ）トレーニング装置１００は、最大筋力の測定結果に基づいて新たなローカル係数αＬを加重平均により求めるときに、パーソナル係数αＰに重み付けしても良い。例えばローカルサンプル数ＳＬが所定数を超えると、一回分の測定結果がローカル係数αＬの加重平均に及ぼす影響が小さくなり、測定結果がローカル係数αＬに反映されにくくなる。その場合、例えば下式のようにパーソナル係数αＰに重み付け係数Ｗにより重み付けをすることにより、新たなローカル係数αＬを求めても良い。
【００７６】
αＬ＝（αＬ×ＳＬ＋αＰ×Ｗ）／（ＳＬ＋Ｗ）
ここでＷ：２以上の整数
なお、重み付け係数Ｗのローカルサンプル数に対する割合に、所定の上限を設けても良い。重み付け係数Ｗやその上限値は、各店舗の状況やシステム全体の状況を考慮しながら経験的に求めることができる。
【００７７】
（Ｂ）測定結果に基づいて新たなローカル係数αＬを演算するときのローカルサンプル数ＳＬは、新しいデータだけを対象に演算しても良い。例えば店舗サーバ２００は、個人データの時間情報を参照し、最新の更新時からの経過時間が所定時間以内の個人データだけをカウントし、ローカルサンプル数ＳＬとしてもよい。このようにしてローカルサンプル数ＳＬを求めれば、ローカル係数αＬに、新しい個人データを反映させることができる。
【００７８】
（Ｃ）前述のシステムでは、トレーニング装置１００側で新たなローカル係数αを演算したが、店舗サーバ２００が新たなローカル係数αＬを演算することもできる。すなわち、店舗サーバ２００は、トレーニング装置１００からパーソナル係数αＬを受信すれば、トレーニング装置１００と同様のアルゴリズムによりローカル係数αＬを演算することができる。
【００７９】
（Ｄ）前述の方法をコンピュータ上で実行するためのプログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明に含まれる。ここで、プログラムはダウンロード可能なものであってもよい。記録媒体としては、コンピュータが読み書き可能なフレキシブルディスク、ハードディスク、半導体メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、光磁気ディスク（ＭＯ）、その他のものが挙げられる。
【産業上の利用可能性】
【００８０】
本発明は、個人が自己に最適な運動負荷で運動を開始するためのトレーニング装置に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】本発明に係るトレーニング装置管理システム１の一例を示す説明図
【図２】図１のセンターサーバにおける個人データＤＢの概念説明図
【図３】図１のセンターサーバにおける関係式記憶部が記憶するデータの概念説明図
【図４】個人データ係数αの説明図
【図５】本発明の第１実施形態に係るトレーニング装置１００のハードウェア構成を示す説明図
【図６】図１のトレーニング装置の一例（前方斜視図）
【図７】図１のトレーニング装置の一例(後方斜視図)
【図８】モードの選択を受け付けるメニュー画面の一例
【図９】個人データ入力受付画面の一例
【図１０】指示画面(腹直筋)
【図１１】トレーニング装置が記憶している換算表の概念説明図
【図１２】トレーニング装置の演算部が行うメインルーチンの流れの一例を示すフローチャート
【図１３】シート位置確認サブルーチンの流れの一例を示すフローチャート
【図１４】測定処理サブルーチンの流れの一例を示すフローチャート
【図１５】トレーニング処理サブルーチンの流れの一例を示すフローチャート
【図１６】店舗サーバが行う処理の流れの一例を示すフローチャート（Ａ）係数ダウンロード処理（Ｂ）係数アップロード処理（Ｃ）データ更新処理
【図１７】センターサーバが行う処理の流れの一例を示すフローチャート
【符号の説明】
【００８２】
１００：トレーニング装置
２００：店舗サーバ
３００：センターサーバ
【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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