(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去にユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に基づいて、前記ユーザの疲労限界度を推定する疲労限界度推定手段と、
前記疲労限界度を１００％として、前記ユーザが現在行なっている運動に際して経時的に取得する運動情報を、前記疲労限界度に照らし合わせて前記ユーザの現在の相対的な疲労度を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された前記疲労度が１００％になる前に、前記疲労度に基づく通知を行なう通知手段と、を備え、
前記疲労限界度推定手段は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定区間毎のラップタイムに基づいて、前後の差分値が最も大きくなる箇所で、且つ、以降ラップタイムが速くならなかった箇所のラップタイムを特定し、特定されたラップタイム或いはラップタイムの直前のラップタイムに対する低下率を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定の時間間隔毎の体軸のブレ量に基づいて、体軸のブレ量が相対的に大きくなり、且つ、一定時間継続して体軸のブレが生じた箇所のブレ量を特定し、特定された体軸のブレ量或いは運動開始した際のブレ量に対する体軸のブレの変化量を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる前記ユーザの運動継続時間と休憩時間に基づいて、前記休憩時間の長さが第１閾値以上で、且つ、前記運動継続時間の長さが第２閾値以下となっている箇所が一定回数以上継続して生じている箇所を特定し、特定された箇所までに前記ユーザが消費した熱量を疲労限界度として推定する、ことを特徴とする運動支援装置。
【請求項２】
前記ユーザの位置を取得する位置取得手段を備え、
前記疲労限界度推定手段は、更に、前記疲労限界度を示した位置である限界位置を取得し、
前記通知手段は、前記位置取得手段により取得した前記ユーザの位置が前記限界位置に到達する前に、前記疲労度に基づく通知を行なう、
ことを特徴とする請求項１に記載の運動支援装置。
【請求項３】
前記通知手段は、前記疲労度に基づく通知として、前記ユーザに休憩を促す案内を通知することを特徴とする請求項１又は２に記載の運動支援装置。
【請求項４】
運動支援装置を用いた運動支援方法であって、
過去にユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に基づいて、前記ユーザの疲労限界度を推定する処理と、
前記疲労限界度を１００％として、前記ユーザが現在行なっている運動に際して経時的に取得する運動情報を、前記疲労限界度に照らし合わせて前記ユーザの現在の相対的な疲労度を算出する処理と、
算出された前記疲労度が１００％になる前に、前記疲労度に基づく通知を行なう処理と、を含み、
前記疲労限界度を推定する処理は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定区間毎のラップタイムに基づいて、前後の差分値が最も大きくなる箇所で、且つ、以降ラップタイムが速くならなかった箇所のラップタイムを特定し、特定されたラップタイム或いはラップタイムの直前のラップタイムに対する低下率を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定の時間間隔毎の体軸のブレ量に基づいて、体軸のブレ量が相対的に大きくなり、且つ、一定時間継続して体軸のブレが生じた箇所のブレ量を特定し、特定された体軸のブレ量或いは運動開始した際のブレ量に対する体軸のブレの変化量を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる前記ユーザの運動継続時間と休憩時間に基づいて、前記休憩時間の長さが第１閾値以上で、且つ、前記運動継続時間の長さが第２閾値以下となっている箇所が一定回数以上継続して生じている箇所を特定し、特定された箇所までに前記ユーザが消費した熱量を疲労限界度として推定する、ことを特徴とする運動支援方法。
【請求項５】
運動支援装置のコンピュータを、
過去にユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に基づいて、前記ユーザの疲労限界度を推定する疲労限界度推定手段、
前記疲労限界度を１００％として、前記ユーザが現在行なっている運動に際して経時的に取得する運動情報を、前記疲労限界度に照らし合わせて前記ユーザの現在の相対的な疲労度を算出する算出手段、
前記算出手段により算出された前記疲労度が１００％になる前に、前記疲労度に基づく通知を行なう通知手段、として機能させるプログラムであって、
前記疲労限界度推定手段は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定区間毎のラップタイムに基づいて、前後の差分値が最も大きくなる箇所で、且つ、以降ラップタイムが速くならなかった箇所のラップタイムを特定し、特定されたラップタイム或いはラップタイムの直前のラップタイムに対する低下率を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定の時間間隔毎の体軸のブレ量に基づいて、体軸のブレ量が相対的に大きくなり、且つ、一定時間継続して体軸のブレが生じた箇所のブレ量を特定し、特定された体軸のブレ量或いは運動開始した際のブレ量に対する体軸のブレの変化量を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる前記ユーザの運動継続時間と休憩時間に基づいて、前記休憩時間の長さが第１閾値以上で、且つ、前記運動継続時間の長さが第２閾値以下となっている箇所が一定回数以上継続して生じている箇所を特定し、特定された箇所までに前記ユーザが消費した熱量を疲労限界度として推定する、ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運動支援装置、運動支援方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ジョギングや登山等の運動において、所定の時間間隔（例えば、３０分毎や１時間毎等）で休憩タイミング通知する装置が知られている。また、例えば、登山において、登山ルートデータや現在位置等に基づいて休憩条件を満たすと判断された場合に、休憩を促す案内を行う装置も知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−９７２４３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、体力や経験等は個人差があるため、運動における最適な休憩タイミングはユーザ毎に異なる。同様に、ユーザが通常よりも負荷をかけた運動をしている場合やユーザの体調によっても、最適な休憩タイミングは異なってくる。
【０００５】
そこで、本発明の課題は、運動しているユーザに最適なタイミングで休憩をとらせることができる運動支援装置、運動支援方法及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明に係る運動支援装置は、
過去にユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に基づいて、前記ユーザの疲労限界度を推定する疲労限界度推定手段と、
前記疲労限界度を１００％として、前記ユーザが現在行なっている運動に際して経時的に取得する運動情報を、前記疲労限界度に照らし合わせて前記ユーザの現在の相対的な疲労度を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された前記疲労度が１００％になる前に、前記疲労度に基づく通知を行なう通知手段と、を備え、
前記疲労限界度推定手段は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定区間毎のラップタイムに基づいて、前後の差分値が最も大きくなる箇所で、且つ、以降ラップタイムが速くならなかった箇所のラップタイムを特定し、特定されたラップタイム或いはラップタイムの直前のラップタイムに対する低下率を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定の時間間隔毎の体軸のブレ量に基づいて、体軸のブレ量が相対的に大きくなり、且つ、一定時間継続して体軸のブレが生じた箇所のブレ量を特定し、特定された体軸のブレ量或いは運動開始した際のブレ量に対する体軸のブレの変化量を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる前記ユーザの運動継続時間と休憩時間に基づいて、前記休憩時間の長さが第１閾値以上で、且つ、前記運動継続時間の長さが第２閾値以下となっている箇所が一定回数以上継続して生じている箇所を特定し、特定された箇所までに前記ユーザが消費した熱量を疲労限界度として推定する、ことを特徴としている。
【０００７】
また、本発明に係る運動支援方法は、
運動支援装置を用いた運動支援方法であって、
過去にユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に基づいて、前記ユーザの疲労限界度を推定する処理と、
前記疲労限界度を１００％として、前記ユーザが現在行なっている運動に際して経時的に取得する運動情報を、前記疲労限界度に照らし合わせて前記ユーザの現在の相対的な疲労度を算出する処理と、
算出された前記疲労度が１００％になる前に、前記疲労度に基づく通知を行なう処理と、を含み、
前記疲労限界度を推定する処理は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定区間毎のラップタイムに基づいて、前後の差分値が最も大きくなる箇所で、且つ、以降ラップタイムが速くならなかった箇所のラップタイムを特定し、特定されたラップタイム或いはラップタイムの直前のラップタイムに対する低下率を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定の時間間隔毎の体軸のブレ量に基づいて、体軸のブレ量が相対的に大きくなり、且つ、一定時間継続して体軸のブレが生じた箇所のブレ量を特定し、特定された体軸のブレ量或いは運動開始した際のブレ量に対する体軸のブレの変化量を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる前記ユーザの運動継続時間と休憩時間に基づいて、前記休憩時間の長さが第１閾値以上で、且つ、前記運動継続時間の長さが第２閾値以下となっている箇所が一定回数以上継続して生じている箇所を特定し、特定された箇所までに前記ユーザが消費した熱量を疲労限界度として推定する、ことを特徴としている。
【０００８】
また、本発明に係るプログラムは、
運動支援装置のコンピュータを、
過去にユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に基づいて、前記ユーザの疲労限界度を推定する疲労限界度推定手段、
前記疲労限界度を１００％として、前記ユーザが現在行なっている運動に際して経時的に取得する運動情報を、前記疲労限界度に照らし合わせて前記ユーザの現在の相対的な疲労度を算出する算出手段、
前記算出手段により算出された前記疲労度が１００％になる前に、前記疲労度に基づく通知を行なう通知手段、として機能させるプログラムであって、
前記疲労限界度推定手段は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定区間毎のラップタイムに基づいて、前後の差分値が最も大きくなる箇所で、且つ、以降ラップタイムが速くならなかった箇所のラップタイムを特定し、特定されたラップタイム或いはラップタイムの直前のラップタイムに対する低下率を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定の時間間隔毎の体軸のブレ量に基づいて、体軸のブレ量が相対的に大きくなり、且つ、一定時間継続して体軸のブレが生じた箇所のブレ量を特定し、特定された体軸のブレ量或いは運動開始した際のブレ量に対する体軸のブレの変化量を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる前記ユーザの運動継続時間と休憩時間に基づいて、前記休憩時間の長さが第１閾値以上で、且つ、前記運動継続時間の長さが第２閾値以下となっている箇所が一定回数以上継続して生じている箇所を特定し、特定された箇所までに前記ユーザが消費した熱量を疲労限界度として推定する、ことを特徴としている。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、運動しているユーザに最適なタイミングで休憩をとらせることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明を適用した一実施形態の運動支援装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図１の運動支援装置による運動支援処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
【図３】図２の運動支援処理における疲労限界度推定処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
【図４】図２の運動支援処理における疲労度算出処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
【図５】図２の運動支援処理における第１推定処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
【図６】図２の運動支援処理における第２推定処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本発明について、図面を用いて具体的な態様を説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。
【００１２】
図１は、本発明を適用した一実施形態の運動支援装置１００の概略構成を示すブロック図である。また、図２は、運動支援装置１００が腰に取り付けられたユーザの運動動作を模式的に示す図である。
【００１３】
図１に示すように、本実施形態の運動支援装置１００は、中央制御部１と、メモリ２と、測位処理部３と、動き検出部４と、記憶部５と、動作処理部６と、表示部７と、操作入力部８とを備えている。
また、中央制御部１、メモリ２、測位処理部３、動き検出部４、記憶部５、動作処理部６及び表示部７は、バスライン９を介して接続されている。
【００１４】
なお、運動支援装置１００は、例えば、運動を行うユーザの所定位置（例えば、腰等）に取付け可能となっていても良いし、当該ユーザにより所持されていても良い。
また、運動支援装置１００は、例えば、当該運動支援処理を実行可能な専用の装置であっても良いし、運動支援アプリケーションを実行可能な携帯装置（例えば、スマートフォン等）であっても良い。
【００１５】
中央制御部１は、運動支援装置１００の各部を制御するものである。具体的には、中央制御部１は、例えば、図示は省略するが、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）を備え、ＲＯＭに記憶された運動支援装置１００用の各種処理プログラム（図示略）に従って各種の制御動作を行う。その際に、ＣＰＵは、ＲＡＭ内の格納領域内に各種処理結果を格納させ、必要に応じてその処理結果を表示部７に表示させる。
ＲＡＭは、ＣＰＵにより実行される処理プログラム等を展開するためのプログラム格納領域や、入力データや上記処理プログラムが実行される際に生じる処理結果等を格納するデータ格納領域などを備える。
ＲＯＭは、コンピュータ読み取り可能なプログラムコードの形態で格納されたプログラム、具体的には、運動支援装置１００で実行可能なシステムプログラム、当該システムプログラムで実行可能な各種処理プログラムや、これら各種処理プログラムを実行する際に使用されるデータ等を記憶する。
【００１６】
メモリ２は、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等により構成され、中央制御部１、測位処理部３、動き検出部４、動作処理部６及び表示部７等によって処理されるデータ等を一時記憶する。
【００１７】
測位処理部３は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）等のＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）を利用して、当該運動支援装置１００本体の存する位置を測定する。
すなわち、測位処理部３は、例えば、地球低軌道に打ち上げられた複数の測位衛星（図１には、一の測位衛星Ｓのみを図示）から送信される信号（例えば、Ｃ／Ａ（Coarse and Acquisitions）コードやＰ（Precise）コード等の測位符号、アルマナック情報（概略軌道情報）やエフェメリス情報（詳細軌道情報）等の航法メッセージなど）を所定のタイミングで受信アンテナ３ａにより受信する。
【００１８】
測位処理部３の測位部３ｂは、受信アンテナ３ａにより受信された信号に基づいて、例えば、３次元測位モード（３ＤＦｉｘ）で当該運動支援装置１００本体の３次元の現在位置（緯度、経度、高度）を測定する測位処理を行う。
具体的には、測位部３ｂは、受信アンテナ３ａにより受信された信号に含まれる航法メッセージ（例えば、エフェメリス情報等）に基づいて所定の演算を行って各測位衛星Ｓの位置を算出する。そして、例えば、３次元測位モードの場合、測位部３ｂは、４つ以上の測位衛星Ｓの各々に対応する擬似距離情報を算出した後、各測位衛星Ｓの位置に基づいて所定の演算を行うことで、当該運動支援装置１００本体の存する位置の３次元の座標（ｘ、ｙ、ｚ）及び当該運動支援装置１００本体の時計の誤差を算出する。
このようにして、測位処理部３は、ユーザが運動を行う際に、当該運動支援装置１００本体の存する位置に相当するユーザの位置（例えば、運動の開始位置や、途中位置、終了位置等）を所定のタイミングで測定する。
なお、測位部３ｂにより生成された当該運動支援装置１００本体の存する位置の位置情報は、メモリ２に出力されて、当該メモリ２に一時的に記憶されても良い。
【００１９】
動き検出部４は、当該運動支援装置１００本体の動きを検出する。
すなわち、動き検出部４は、例えば、３軸加速度センサ（図示略）を具備し、当該３軸加速度センサにより検出された加速度に基づいて当該運動支援装置１００本体の動きを検出する。
３軸加速度センサは、互いに直交する３軸方向の加速度をそれぞれ検出し、検出された各軸の検出信号を所定の周波数でサンプリングする。そして、動き検出部４は、３軸加速度センサによる検出結果に基づいて所定の演算を行って、単位時間あたりの運動支援装置１００本体の移動量や重力加速度の方向に対する傾斜角度等を算出する。
【００２０】
このようにして、動き検出部４は、ユーザが運動を行う際に、単位時間あたりの運動支援装置１００本体の移動量に相当するユーザの単位時間あたりの移動量や、当該運動支援装置１００本体の重力加速度の方向に対する傾斜角度に相当するユーザの体軸のブレ量等を所定の時間間隔で検出する。さらに、動き検出部４は、算出されたユーザの単位時間あたりの移動量と、ユーザの身体情報（例えば、性別、年齢、体重、筋肉量等）に基づいて、消費した熱量等を算出する。
また、動き検出部４は、算出された単位時間あたりの移動量に基づいて当該運動支援装置１００本体が静止状態（例えば、運動を行うユーザが運動を一時的に休止して休憩している状態）であるか否かを判定しても良い。
【００２１】
なお、動き検出部４は、例えば、互いに直交する３軸方向の角速度を検出する３軸角速度センサや、互いに直交する３軸方向の地磁気の大きさをそれぞれ検出する３軸地磁気センサや、高低差を求めるために気圧を検出する気圧センサ等を具備していても良い。
【００２２】
記憶部５は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等から構成されている。また、記憶部５は、ユーザが運動を行った際に計測された運動情報５ａを記憶する。
ここで、運動情報５ａとは、ユーザが運動を行う際に、測位処理部３や動き検出部４等により計測された当該運動に伴って変動する各種の情報を含んでいる。具体的には、運動情報５ａは、例えば、動き検出部４により計測されたユーザの単位時間あたりの移動量から換算された所定区間毎のラップタイム、所定の時間間隔で計測されたユーザの体軸のブレ量や消費した熱量等が、測位処理部３により計測されたユーザが運動を行った際の開始位置や途中位置や終了位置等並びに日時情報等と対応付けられている。
なお、運動情報５ａとして例示した内容は、一例であってこれに限られるものではなく、適宜任意に変更可能である。
【００２３】
動作処理部６は、基準推定部６ａと、疲労度算出部６ｂと、第１推定部６ｃと、第２推定部６ｄとを具備している。
なお、動作処理部６の各部は、例えば、所定のロジック回路から構成されているが、当該構成は一例であってこれに限られるものではない。
【００２４】
基準推定部６ａは、ユーザの疲労の限界度を推定する。
すなわち、基準推定部（基準推定手段）６ａは、ユーザが運動を行うことにより蓄積される疲労の限界度を推定する。具体的には、基準推定部６ａは、記憶部５から過去にユーザにより行われた運動の際に経時的に取得された運動情報５ａを取得して、取得された運動情報５ａに基づいて、運動情報５ａが変化した箇所（基準点）である、ユーザの疲労の限界度を推定する。
例えば、基準推定部６ａは、過去の運動情報５ａに含まれる所定区間毎のラップタイムに基づいて、前後の差分値が最も大きくなる箇所で、且つ、以降ラップタイムが速くならなかった箇所のラップタイムを特定する。そして、基準推定部６ａは、特定されたラップタイム或いはラップタイムの直前のラップタイムに対する低下率を疲労の限界度として推定する。
また、例えば、基準推定部６ａは、運動情報５ａに含まれる所定の時間間隔毎の体軸のブレ量に基づいて、体軸のブレ量が相対的に大きくなり、且つ、一定時間継続して体軸のブレが生じた箇所のブレ量を特定する。そして、基準推定部６ａは、特定された体軸のブレ量或いは運動開始した際のブレ量に対する体軸のブレの変化量を疲労の限界度として推定する。
また、例えば、基準推定部６ａは、運動情報５ａに含まれるユーザの運動継続時間や休憩時間（静止状態となっている時間）等に基づいて、休憩時間の長さが第１閾値以上で、且つ、運動継続時間の長さが第２閾値以下となっている箇所が一定回数以上継続して生じている箇所を特定する。ここで、基準推定部６ａは、ユーザの単位時間あたりの移動量が次第に低下している減速時間を考慮しても良い。そして、基準推定部６ａは、特定された箇所までにユーザが消費した熱量を疲労の限界度として推定する。
なお、第１閾値や第２閾値は、例えば、ユーザにより行われる運動毎に経験的に求められるものである。
【００２５】
また、基準推定部６ａは、運動情報５ａに含まれるユーザが運動を行った際の日時情報に基づいて、疲労の限界度を推定しても良い。例えば、記憶部５に運動情報５ａが複数記憶されている場合には、これら複数の運動情報５ａの中で、最も新しいものを利用しても良いし、季節や時期が略等しいものを利用しても良いし、直近の所定回数分の代表値（例えば、平均値や最頻値等）を利用しても良い。
また、基準推定部６ａは、例えば、ラップタイム、体軸のブレ量、消費した熱量等を所定の演算式に基づいて総合的に判断して、疲労の限界度を推定しても良い。
【００２６】
そして、基準推定部６ａは、推定された疲労の限界度を所定の値（例えば、運動の開始時におけるラップタイム、体軸のブレ量、消費した熱量等）を基準とする百分率で相対的に表す。つまり、例えば、ラップタイム、体軸のブレ量、消費した熱量（後述するユーザの疲労度）等の変化に応じて目盛りが変動していき、疲労の限界度に達した時点が１００％となる。
【００２７】
疲労度算出部６ｂは、ユーザの疲労度を算出する。
すなわち、疲労度算出部（算出手段）６ｂは、基準推定部６ａにより推定された疲労の限界度に基づいて、ユーザが運動を行っている間の当該ユーザの疲労度を算出する。具体的には、疲労度算出部６ｂは、測位処理部３や動き検出部４等により計測されて取得された運動情報５ａに基づいて、ユーザの疲労度を算出する。また、例えば、疲労度算出部６ｂは、測位処理部３や動き検出部４により所定の時間間隔で計測された運動情報５ａに基づいて、ユーザの疲労度を逐次算出する。
例えば、疲労度算出部６ｂは、動き検出部４によりラップタイムや体軸のブレ量や消費した熱量が計測される毎に、基準推定部６ａにより推定された疲労の限界度を表す目盛りに換算して照らし合わせ、ユーザの現在の相対的な疲労度を算出する。また、疲労度算出部６ｂは、図示しない心拍計測部により計測されたユーザの心拍に基づいて、ユーザの現在の相対的な疲労度を算出しても良い。このとき、疲労度算出部６ｂは、例えば、ラップタイム、体軸のブレ量、消費した熱量、心拍等を所定の演算式に基づいて総合的に判断して、ユーザの現在の疲労度を算出しても良い。
また、例えば、ユーザが運動中に休憩をとっている場合には、疲労度算出部６ｂは、休憩時間の長さや心拍の変化等を考慮して、疲労が回復していると判断しても良い。この場合には、疲労度算出部６ｂは、例えば、休憩時間の長さ（絶対的な値であっても良いし、相対的な値であっても良い）や心拍の変化等に基づいて所定の演算を行って疲労の回復度を算出して、ユーザの現在の疲労度から減算するようにしても良い。
【００２８】
第１推定部６ｃは、ユーザの疲労度が疲労の限界度に達する限界タイミングや限界度に達した際にユーザが存するであろう限界位置を推定する。
すなわち、第１推定部（第１推定手段）６ｃは、ユーザが運動を行う際に疲労度算出部６ｂにより算出されるユーザの疲労度が基準推定部６ａにより推定された疲労の限界度に達する限界タイミングを推定する。また、第１推定部（第１推定手段）６ｃは、ユーザが運動を行う際に疲労度算出部６ｂにより算出されるユーザの疲労度が基準推定部６ａにより推定された疲労の限界度に達した際にユーザが存するであろう限界位置を推定する。
具体的には、例えば、記憶部５にユーザが運動を行う際の工程に係る工程情報（例えば、ジョギングの距離や地図上の道順等）が記憶されている場合には、第１推定部６ｃは、記憶部５から工程情報を取得して、疲労度算出部６ｂにより算出されたユーザの疲労度を基準として今後の想定される疲労度を今後の工程と対応付けて予測する。そして、第１推定部６ｃは、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に達する限界タイミングや限界度に達した際にユーザが存するであろう限界位置を推定する。
また、例えば、 記憶部５にユーザが運動を行う際の工程に係る工程情報が記憶されていない場合には、第１推定部６ｃは、測位処理部３により測定されたユーザの位置と記憶部５に記憶されている過去にユーザにより行われた運動の際に取得された運動情報５ａとに基づいて、ユーザの今後の行動を予測して、疲労度算出部６ｂにより算出されたユーザの疲労度を基準として今後の行動で想定される疲労度を予測する。そして、第１推定部６ｃは、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に達する限界タイミングや限界度に達した際にユーザが存するであろう限界位置を推定する。
さらに、例えば、記憶部５にユーザが運動を行う際の工程に係る工程情報も過去にユーザにより行われた運動の際に取得された運動情報５ａも記憶されていない場合には、第１推定部６ｃは、動き検出部４により計測されたラップタイムや体軸のブレ量や消費した熱量さらに心拍計測部（図示略）により計測されたユーザの心拍に基づいて、今後想定される疲労度を予測する。そして、第１推定部６ｃは、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に達する限界タイミングを推定する。
【００２９】
なお、上記した限界タイミングや限界位置の推定の手法は、一例であってこれに限られるものではなく、適宜任意に変更可能である。
【００３０】
第２推定部６ｄは、ユーザの疲労度が所定の値となる通知タイミングや通知位置を推定する。
すなわち、第２推定部（第２推定手段）６ｄは、第１推定部６ｃにより推定された限界タイミングまでに、ユーザが運動を行う際に疲労度算出部６ｂにより算出されるユーザの疲労度が所定の値となる通知タイミングを推定する。また、第２推定部（第２推定手段）６ｄは、第１推定部６ｃにより推定された限界位置にユーザが到達するまでに、ユーザが運動を行う際に疲労度算出部６ｂにより算出されるユーザの疲労度が所定の値となる通知位置を推定する。
ここで、所定の値は、絶対的な値であっても良いし、相対的な値であっても良く、例えば、ユーザの疲労度が疲労の限界度に対して所定の割合（例えば、７０％や８０％等）となる値等が挙げられる。
【００３１】
具体的には、例えば、記憶部５にユーザが運動を行う際の工程に係る工程情報（例えば、ジョギングの距離や地図上の道順等）が記憶されている場合には、第２推定部６ｄは、記憶部５から工程情報を取得して、疲労度算出部６ｂにより算出されたユーザの疲労度を基準として今後の想定される疲労度を今後の工程と対応付けて予測する。なお、今後の想定される疲労度は、第１推定部６ｃにより推定されたものを利用しても良い。
そして、第２推定部６ｄは、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に対して所定の割合となる通知タイミングや通知位置を推定する。このとき、第２推定部６ｄは、工程情報に基づいて、推定された通知タイミングや通知位置の前後の時間や工程で休憩をとるタイミングや位置を予測して、そのタイミングや位置に修正しても良い。
また、例えば、記憶部５にユーザが運動を行う際の工程に係る工程情報が記憶されていない場合には、第２推定部６ｄは、測位処理部３により測定されたユーザの位置と記憶部５に記憶されている過去にユーザにより行われた運動の際に取得された運動情報５ａとに基づいて、ユーザの今後の行動を予測して、予測された今後の行動で想定される疲労度を予測する。なお、今後の想定される疲労度は、第１推定部６ｃにより推定されたものを利用しても良い。
そして、第２推定部６ｄは、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に対して所定の割合となる通知タイミングや通知位置を推定する。このとき、第２推定部６ｄは、運動情報５ａに基づいて、推定された通知タイミングや通知位置の前後の時間や工程で過去に休憩をとったタイミングや位置を特定して、そのタイミングや位置に修正しても良い。
【００３２】
なお、上記した通知タイミングや通知位置の推定の手法は、一例であってこれに限られるものではなく、適宜任意に変更可能である。
【００３３】
表示部７は、例えば、液晶表示パネルや有機ＥＬ（electro-luminescence）表示パネル等を有して構成され、各種の情報を表示して通知する。
また、表示部（通知手段）７は、疲労度算出部６ｂにより算出された運動を行うユーザの疲労度を通知する。具体的には、表示部７は、第１推定部６ｃにより推定された限界タイミングまでに、或いは、限界位置にユーザが到達するまでに、疲労度算出部６ｂにより算出されたユーザの疲労度を表示して通知する。
このとき、表示部（通知手段）７は、第１推定部６ｃにより推定された限界タイミングで、或いは、限界位置にユーザが到達した際に、ユーザに休憩を促す案内を表示して通知しても良い。さらに、表示部７は、第２推定部６ｄにより推定されるユーザの疲労度が所定の値となる通知タイミングで、或いは、通知位置にユーザが到達した際に、ユーザに休憩を促す案内を通知しても良い。
【００３４】
なお、ユーザの疲労度やユーザに休憩を促す案内を表示して通知するようにしたが、一例であってこれに限られるものではなく、例えば、人の五感、特に、視覚、聴覚、触覚等によって当該通知を把握、認識させることができる動作であれば如何なる態様であっても良く、例えば、所定の通知音の放音や当該装置本体を所定の周期で振動させても良い。
【００３５】
操作入力部８は、例えば、数値、文字等を入力するためのデータ入力キーや、データの選択、送り操作等を行うための上下左右移動キーや各種機能キー等によって構成されている。また、操作入力部８は、ユーザにより押下されたキーの押下信号を中央制御部１のＣＰＵに出力する。
なお、操作入力部８としてタッチパネル（図示略）を表示部７の表示画面に配設して、タッチパネルの接触位置に応じて各種の指示を入力するような構成としても良い。
【００３６】
＜運動支援処理＞
次に、運動支援装置１００による運動支援処理について、図２〜図６を参照して説明する。
図２は、運動支援処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
【００３７】
図２に示すように、先ず、動作処理部６の基準推定部６ａは、ユーザが運動を行うことにより蓄積される疲労の限界度を推定する疲労限界度推定処理（図３参照）を行う（ステップＳ１；詳細後述）。
【００３８】
＜疲労限界度推定処理＞
以下に、運動支援処理における疲労限界度推定処理について、図３を参照して説明する。
図３は、疲労限界度推定処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
【００３９】
図３に示すように、基準推定部６ａは、記憶部５に過去にユーザにより行われた運動の際に経時的に取得された運動情報５ａが記憶されているか否かを判定する（ステップＳ２１）。
ここで、運動情報５ａが記憶されていると判定されると（ステップＳ２１；ＹＥＳ）、基準推定部６ａは、記憶部５に記憶されている運動情報５ａの中で、測位処理部３により測定されたユーザによる運動の開始位置や動き検出部４により検出された運動開始から所定時間内の行動に基づいて、現にユーザが行っている運動に対応する運動情報５ａを特定する（ステップＳ２２）。
そして、基準推定部６ａは、特定された運動情報５ａに含まれるラップタイム、体軸のブレ、運動継続時間、休憩時間等に基づいて、ユーザの疲労の限界度を推定する（ステップＳ２３）。ここで、基準推定部６ａは、ユーザの疲労の限界度として、ラップタイム、体軸のブレ、消費可能な熱量等を個別に推定しても良いし、これらを総合的に判断した値を推定しても良い。
【００４０】
一方、ステップＳ２１にて、運動情報５ａが記憶されていないと判定されると（ステップＳ２１；ＮＯ）、基準推定部６ａは、予めユーザによる操作入力部８の所定操作に基づいて入力されているユーザの身体情報（例えば、性別、年齢、体重、筋肉量等）や最近の運動量等に基づいて、ユーザの疲労の限界度を推定する（ステップＳ２４）。具体的には、基準推定部６ａは、例えば、ユーザの身体情報（例えば、性別、年齢、体重、筋肉量等）から基礎代謝量を算出し、算出された基礎代謝量と最近の運動量とに基づいて所定の演算を行って、消費可能な熱量を疲労の限界度として算出する。
【００４１】
図２に戻り、基準推定部６ａは、推定された疲労の限界度を修正する疲労限界度修正処理を行う（ステップＳ２）。
具体的には、基準推定部６ａは、例えば、運動情報５ａが取得された季節や時期、身体情報と現在の季節や時期、身体情報とを比較して、相対的に差が大きい（例えば、季節が夏と冬で異なる、ユーザの年齢が異なる等）場合に、疲労限界度推定処理にて推定された疲労の限界度を補正する。
また、例えば、ユーザによる操作入力部８の所定操作に基づいて疲労の限界度の修正指示が入力された場合に、基準推定部６ａは、ユーザの意図を考慮して疲労限界度推定処理にて推定された疲労の限界度を補正する。
【００４２】
次に、基準推定部６ａは、疲労の限界度を所定の値（例えば、運動の開始時におけるラップタイム、体軸のブレ量、消費した熱量等）を基準とする百分率で相対的に表し、後述する疲労度算出処理にて算出されるユーザの疲労度に応じて変化する目盛りを設定する（ステップＳ３）。
【００４３】
続けて、動作処理部６は、測位処理部３や動き検出部４による計測結果に基づいて、ユーザが運動を開始したか否かを判定する（ステップＳ４）。
ここで、ユーザが運動を開始していないと判定されると（ステップＳ４；ＮＯ）、動作処理部６は、ユーザが運動を開始したか否かを判定する処理を所定の時間間隔で繰り返し実行する。
【００４４】
ステップＳ４にて、ユーザが運動を開始したと判定されると（ステップＳ４；ＹＥＳ）、疲労度算出部６ｂは、ユーザの疲労度を算出する疲労度算出処理（図４参照）を行う（ステップＳ５；詳細後述）。
【００４５】
＜疲労度算出処理＞
以下に、運動支援処理における疲労度算出処理について、図４を参照して説明する。
図４は、疲労度算出処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
【００４６】
図４に示すように、ユーザが運動を開始すると、測位処理部３は、ユーザの位置（例えば、運動の開始位置等）を逐次測定するとともに、動き検出部４は、ラップタイム、体軸のブレ量、消費した熱量等を逐次計測する（ステップＳ３１；運動情報の計測）。なお、計測された運動情報５ａは、メモリ２に転送されて一時的に記憶される。
次に、疲労度算出部６ｂは、ユーザの疲労度の算出タイミングであるか否かを判定する（ステップＳ３２）。具体的には、疲労度算出部６ｂは、例えば、前回計測したタイミングから所定時間経過したかや、前回計測した位置から所定の距離移動したか等に基づいて、ユーザの疲労度の算出タイミングであるか否かを判定する。
【００４７】
ステップＳ３２にて、ユーザの疲労度の算出タイミングでないと判定されると（ステップＳ３２；ＮＯ）、中央制御部１のＣＰＵは、処理をステップＳ３１に戻し、それ以降の各処理を逐次繰り返し実行する。
一方、ステップＳ３２にて、ユーザの疲労度の算出タイミングであると判定されると（ステップＳ３２；ＹＥＳ）、疲労度算出部６ｂは、動き検出部４により計測されたラップタイムや体軸のブレ量や消費した熱量等を基準として、疲労の限界度を表す目盛りに換算する（ステップＳ３３）。ここで、ラップタイムや体軸のブレ量や消費した熱量等を個別に疲労の限界度を表す目盛りに換算しても良いし、これらを総合的に判断した値を換算しても良い。
【００４８】
続けて、疲労度算出部６ｂは、運動継続時間や休憩時間等からユーザが運動中に休憩をとっているか否かを判定する（ステップＳ３４）。
ここで、ユーザが運動中に休憩をとっていないと判定されると（ステップＳ３４；ＮＯ）、疲労の限界度を表す目盛りに換算された値を現在の相対的な疲労度として算出する（ステップＳ３５）。
【００４９】
一方、ステップＳ３４にて、ユーザが運動中に休憩をとっていたと判定されると（ステップＳ３４；ＹＥＳ）、疲労度算出部６ｂは、休憩時間の長さや心拍の変化等に基づいて所定の演算を行って疲労の回復度を算出する（ステップＳ３６）。そして、疲労度算出部６ｂは、算出された回復度を考慮して、疲労の限界度を表す目盛りに換算された値から回復度を減算して現在の相対的な疲労度を算出する（ステップＳ３７）。
【００５０】
図２に戻り、表示部７は、疲労度算出部６ｂにより算出されたユーザの現在の疲労度を表示して通知する（ステップＳ６）。
続けて、動作処理部６は、疲労度算出部６ｂにより算出されたユーザの現在の疲労度が疲労の限界度に対して所定の割合（例えば、百分率で５０％等）を超えているか否かを判定する（ステップＳ７）。
ここで、ユーザの現在の疲労度が疲労の限界度に対して所定の割合を超えていないと判定されると（ステップＳ７；ＮＯ）、動作処理部６は、処理をステップＳ５に戻し、それ以降の各処理を逐次繰り返し実行する。
【００５１】
一方、ステップＳ７にて、ユーザの現在の疲労度が疲労の限界度に対して所定の割合を超えていると判定されると（ステップＳ７；ＹＥＳ）、第１推定部６ｃは、ユーザの疲労度が疲労の限界度に達する限界タイミングや限界度に達した際にユーザが存するであろう限界位置を推定する第１推定処理（図５参照）を行う（ステップＳ８；詳細後述）。
【００５２】
＜第１推定処理＞
以下に、運動支援処理における第１推定処理について、図５を参照して説明する。
図５は、第１推定処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
【００５３】
図５に示すように、第１推定部６ｃは、ユーザの現在の疲労度が疲労の限界度に達しているか否かを判定する（ステップＳ４１）。
ここで、ユーザの現在の疲労度が疲労の限界度に達していないと判定されると（ステップＳ４１；ＮＯ）、第１推定部６ｃは、記憶部５にユーザが運動を行う際の工程に係る工程情報（例えば、ジョギングの距離や地図上の道順等）が記憶されているか否かを判定する（ステップＳ４２）。
【００５４】
なお、ステップＳ４１にて、ユーザの現在の疲労度が疲労の限界度に達していると判定された場合には（ステップＳ４１；ＹＥＳ）、ユーザに休憩を促す案内の通知タイミングであるので、当該第１推定処理を終了する。
【００５５】
ステップＳ４２にて、記憶部５に工程情報が記憶されていると判定されると（ステップＳ４２；ＹＥＳ）、第１推定部６ｃは、記憶部５から工程情報を取得し、取得された工程情報及び疲労度算出部６ｂにより算出されたユーザの疲労度に基づいて、今後の想定される疲労度を今後の工程と対応付けて予測する（ステップＳ４３）。
続けて、第１推定部６ｃは、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に達する限界タイミングや限界度に達した際にユーザが存するであろう限界位置を推定する（ステップＳ４４）。
【００５６】
一方、ステップＳ４２にて、記憶部５に工程情報が記憶されていないと判定されると（ステップＳ４２；ＮＯ）、第１推定部６ｃは、記憶部５に過去にユーザにより行われた当該運動の際に取得された運動情報５ａが記憶されているか否かを判定する（ステップＳ４５）。
ここで、記憶部５に運動情報５ａが記憶されていると判定されると（ステップＳ４５；ＹＥＳ）、第１推定部６ｃは、記憶部５から運動情報５ａを取得し、取得された運動情報５ａ及び測位処理部３により測定されたユーザの位置とに基づいて、ユーザの今後の行動を予測し、疲労度算出部６ｂにより算出されたユーザの疲労度を基準として今後の行動で想定される疲労度を予測する（ステップＳ４６）。
その後、第１推定部６ｃは、処理をステップＳ４４に移行し、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に達する限界タイミングや限界度に達した際にユーザが存するであろう限界位置を推定する。
【００５７】
一方、ステップＳ４５にて、記憶部５に運動情報５ａが記憶されていないと判定されると（ステップＳ４５；ＮＯ）、第１推定部６ｃは、動き検出部４により計測されたラップタイムや体軸のブレ量や消費した熱量さらに心拍計測部（図示略）により計測されたユーザの心拍に基づいて、今後想定される疲労度を予測する（ステップＳ４７）。
続けて、第１推定部６ｃは、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に達する限界タイミングを推定する（ステップＳ４８）。
なお、例えば、陸上のトラックを周回する場合のように、予め決められたコースを周回するような運動では、第１推定部６ｃは、工程情報や運動情報５ａを利用することなく、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に達に達した際にユーザが存するであろう限界位置を推定しても良い。
【００５８】
図２に戻り、第２推定部６ｄは、ユーザの疲労度が所定の値となる通知タイミングや通知位置を推定する第２推定処理（図６参照）を行う（ステップＳ９；詳細後述）。
【００５９】
＜第２推定処理＞
以下に、運動支援処理における第２推定処理について、図６を参照して説明する。
図６は、第２推定処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
【００６０】
図６に示すように、第２推定部６ｄは、ユーザの現在の疲労度が疲労の限界度に達しているか否かを判定する（ステップＳ５１）。
ここで、ユーザの現在の疲労度が疲労の限界度に達していないと判定されると（ステップＳ５１；ＮＯ）、第２推定部６ｄは、記憶部５にユーザが運動を行う際の工程に係る工程情報（例えば、ジョギングの距離や地図上の道順等）が記憶されているか否かを判定する（ステップＳ５２）。
【００６１】
なお、ステップＳ５１にて、ユーザの現在の疲労度が疲労の限界度に達していると判定された場合には（ステップＳ５１；ＹＥＳ）、ユーザに休憩を促す案内の通知タイミングであるので、当該第２推定処理を終了する。
【００６２】
ステップＳ５２にて、記憶部５に工程情報が記憶されていると判定されると（ステップＳ５２；ＹＥＳ）、第２推定部６ｄは、記憶部５から工程情報を取得し、取得された工程情報及び疲労度算出部６ｂにより算出されたユーザの疲労度に基づいて、今後の想定される疲労度を今後の工程と対応付けて予測する（ステップＳ５３）。なお、ステップＳ５３の処理は、第１推定処理におけるステップＳ４３の処理と同様であるので、第２推定部６ｄは、第１推定部６ｃによる処理結果を利用しても良い。
続けて、第２推定部６ｄは、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に対して所定の割合（例えば、７０％や８０％等）となるタイミングや位置を推定する（ステップＳ５４）。そして、第２推定部６ｄは、工程情報に基づいて、推定されたタイミングや位置の前後の時間や工程で休憩をとるタイミングや位置を特定し、そのタイミングや位置に修正したものを通知タイミングや通知位置として推定する（ステップＳ５５）。
【００６３】
一方、ステップＳ５２にて、記憶部５に工程情報が記憶されていないと判定されると（ステップＳ５２；ＮＯ）、第２推定部６ｄは、記憶部５に過去にユーザにより行われた当該運動の際に取得された運動情報５ａが記憶されているか否かを判定する（ステップＳ５６）。
ここで、記憶部５に運動情報５ａが記憶されていると判定されると（ステップＳ５６；ＹＥＳ）、第２推定部６ｄは、記憶部５から運動情報５ａを取得し、取得された運動情報５ａ及び測位処理部３により測定されたユーザの位置とに基づいて、ユーザの今後の行動を予測し、疲労度算出部６ｂにより算出されたユーザの疲労度を基準として今後の行動で想定される疲労度を予測する（ステップＳ５７）。
その後、第２推定部６ｄは、処理をステップＳ５４に移行し、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に対して所定の割合（例えば、７０％や８０％等）となるタイミングや位置を推定する。そして、第２推定部６ｄは、ステップＳ５５にて、運動情報５ａに基づいて、推定されたタイミングや位置の前後の時間や工程で過去に休憩をとったタイミングや位置を特定し、そのタイミングや位置に修正したものを通知タイミングや通知位置として推定する。
【００６４】
なお、ステップＳ５６にて、記憶部５に運動情報５ａが記憶されていないと判定された場合には（ステップＳ５６；ＮＯ）、ユーザの現在の疲労度が疲労の限界度に達した場合が、ユーザに休憩を促す案内の通知タイミングとなるので、当該第２推定処理を終了する。
【００６５】
図２に戻り、動作処理部６は、第２推定部６ｄにより推定された通知タイミングや通知位置であるか否かを判定する（ステップＳ１０）。なお、動作処理部６は、第１推定部６ｃにより推定された限界タイミングや限界位置を通知タイミングや通知位置として判定しても良い。
ここで、通知タイミングや通知位置でないと判定されると（ステップＳ１０；ＮＯ）、動作処理部６は、処理をステップＳ５に戻し、それ以降の各処理を逐次繰り返し実行する。
【００６６】
一方、ステップＳ１０にて、通知タイミングや通知位置であると判定されると（ステップＳ１０；ＹＥＳ）、表示部７は、ユーザに休憩を促す案内を表示して通知する（ステップＳ１１）。
【００６７】
続けて、動作処理部６は、測位処理部３や動き検出部４による計測結果に基づいて、ユーザが運動を終了したか否かを判定する（ステップＳ１２）。
ここで、ユーザが運動を終了していないと判定されると（ステップＳ１２；ＮＯ）、動作処理部６は、処理をステップＳ５に戻し、それ以降の各処理を逐次繰り返し実行する。
一方、ユーザが運動を終了したと判定されると（ステップＳ１２；ＹＥＳ）、記憶部５は、メモリ２から運動情報５ａを取得して記憶し、運動支援処理を終了する。
【００６８】
以上のように、本実施形態の運動支援装置１００によれば、ユーザが運動を行うことにより蓄積される疲労の限界度を推定しておき、推定された限界度に基づいて、ユーザが運動を行っている間の当該ユーザの疲労度を算出して通知するので、ユーザが運動を行う際に、ユーザ毎に適切な疲労の限界度を考慮してユーザの疲労度を算出することができ、算出されたユーザの疲労度を通知することでユーザ自身の疲労度がどの程度であるかを適正にユーザに把握させることができることとなり、結果として、運動しているユーザに無理をさせることなく最適なタイミングで休憩をとらせることができる。
特に、過去にユーザにより行われた運動の際に経時的に取得された運動情報５ａに基づいて、ユーザ毎に疲労の限界度を適正に推定することができる。さらに、ユーザが運動を行う際に、当該運動に伴って変動する運動情報５ａを経時的に計測して取得し、取得された運動情報５ａに基づいて、ユーザ毎に疲労度を適正に算出することができる。
【００６９】
また、運動を行うユーザの疲労度が疲労の限界度に達する限界タイミングまでに、算出されたユーザの疲労度を通知するので、ユーザの疲労度が限界タイミングに達するまでにユーザ自身の疲労度がどの程度であるかを適正にユーザに把握させることができる。そして、ユーザの疲労度が疲労の限界度に達する限界タイミングでユーザに休憩を促す案内を通知することで、運動しているユーザにこれ以上無理をさせることなく休憩をとらせることができる。
特に、運動を行うユーザの疲労度が疲労の限界度に達する限界タイミングまでに、算出されるユーザの疲労度が所定の値となる通知タイミングを推定し、推定された通知タイミングでユーザに休憩を促す案内を通知することで、運動しているユーザの疲労度が限界タイミングに達する以前の最適な通知タイミングでユーザに休憩をとらせることができる。
【００７０】
また、運動を行うユーザの疲労度が疲労の限界度に達した際にユーザが存するであろう限界位置にユーザが到達するまでに、算出されたユーザの疲労度を通知するので、ユーザが限界位置に到達するまでにユーザ自身の疲労度がどの程度であるかを適正にユーザに把握させることができる。そして、ユーザの疲労度が疲労の限界度に達した際にユーザが存するであろう限界位置に到達した際に、ユーザに休憩を促す案内を通知することで、運動しているユーザにこれ以上無理をさせることなく休憩をとらせることができる。
特に、運動を行うユーザの疲労度が疲労の限界度に達した際にユーザが存するであろう限界位置にユーザが到達するまでに、算出されるユーザの疲労度が所定の値となる通知位置を推定し、推定された通知位置にユーザが到達した際に、ユーザに休憩を促す案内を通知することで、運動しているユーザが限界位置に達する以前の最適な通知位置でユーザに休憩をとらせることができる。
【００７１】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の改良並びに設計の変更を行っても良い。
例えば、上記実施形態にあっては、第１推定部６ｃにより限界タイミングや限界位置を推定して、限界タイミングや限界位置を基準としてユーザの疲労度を通知するようにしたが、一例であってこれに限られるものではなく、必ずしも第１推定部６ｃを具備する必要はない。すなわち、ユーザが運動を行うことにより蓄積される疲労の限界度に基づいて算出されたユーザの疲労度を通知する構成であれば、ユーザの疲労度の通知タイミングや通知位置は適宜任意に変更可能である。
同様に、上記実施形態にあっては、第２推定部６ｃにより通知タイミングや通知位置を推定して、通知タイミングや通知位置でユーザに休憩を促す案内を通知するようにしたが、一例であってこれに限られるものではなく、必ずしも第２推定部６ｄを具備する必要はない。すなわち、ユーザが運動を行うことにより蓄積される疲労の限界度に基づいて算出されたユーザの疲労度を通知する構成であれば、ユーザに休憩を促す案内の通知タイミングや通知位置は適宜任意に変更可能である。
【００７２】
また、運動支援装置１００の構成は、上記実施形態に例示したものは一例であり、これらに限られるものではない。
【００７３】
加えて、上記実施形態にあっては、基準推定手段、算出手段及び通知手段としての機能を、中央制御部１の制御下にて、基準推定部６ａ、疲労度算出部６ｂ及び表示部７が駆動することにより実現される構成としたが、これに限られることものではなく、中央制御部１のＣＰＵによって所定のプログラム等が実行されることにより実現される構成としても良い。
すなわち、プログラムを記憶するプログラムメモリ（図示略）に、基準推定処理ルーチン、算出処理ルーチン及び通知処理ルーチンを含むプログラムを記憶しておく。そして、基準推定処理ルーチンにより中央制御部１のＣＰＵを、ユーザの運動による疲労の程度を示す基準を推定する手段として機能させるようにしても良い。また、算出処理ルーチンにより中央制御部１のＣＰＵを、推定された基準に基づいて、ユーザが運動を行っている間の当該ユーザの疲労度を算出する手段として機能させるようにしても良い。また、通知処理ルーチンにより中央制御部１のＣＰＵを、算出された疲労度を通知させる手段として機能させるようにしても良い。
【００７４】
同様に、第１推定手段、第２推定手段についても、中央制御部１のＣＰＵによって所定のプログラム等が実行されることにより実現される構成としても良い。
【００７５】
さらに、上記の各処理を実行するためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な媒体として、ＲＯＭやハードディスク等の他、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することも可能である。また、プログラムのデータを所定の通信回線を介して提供する媒体としては、キャリアウェーブ（搬送波）も適用される。
【００７６】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、本発明の範囲は、上述の実施の形態に限定するものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲とその均等の範囲を含む。
以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲の通りである。
〔付記〕
＜請求項１＞
ユーザの運動による疲労の程度を示す基準を推定する基準推定手段と、
前記基準推定手段により推定された前記基準に基づいて、ユーザが運動を行っている間の当該ユーザの疲労度を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された前記疲労度を通知する通知手段と、
を備えたことを特徴とする運動支援装置。
＜請求項２＞
前記基準推定手段は、ユーザの過去の運動情報に基づいて、前記基準を推定することを特徴とする請求項１に記載の運動支援装置。
＜請求項３＞
前記算出手段により算出された前記疲労度が前記基準推定手段により推定された前記基準に達するタイミング及び前記基準に達した際にユーザが存するであろう位置の少なくとも一方を推定する第１推定手段を更に備え、
前記通知手段は、前記推定されたタイミング及び前記推定された位置にユーザが到達したタイミングの少なくとも一方のタイミングまでに、前記算出手段により算出された前記疲労度を通知することを特徴とする請求項１又は２に記載の運動支援装置。
＜請求項４＞
前記通知手段は、
前記推定されたタイミング及び前記推定された位置にユーザが到達したタイミングの少なくとも一方のタイミングでユーザに休憩を促す案内を通知することを特徴とする請求項３に記載の運動支援装置。
＜請求項５＞
前記算出手段により算出される前記疲労度が所定の値となるタイミング及び前記疲労度が所定の値となるユーザの位置を推定する第２推定手段を更に備え、
前記通知手段は、前記推定されたタイミング及び前記推定された位置にユーザが到達したタイミングの少なくとも一方のタイミングでユーザに休憩を促す案内を通知することを特徴とする請求項４に記載の運動支援装置。
＜請求項６＞
運動支援装置を用いた運動支援方法であって、
ユーザの運動による疲労の程度を示す基準を推定する処理と、
推定された前記基準に基づいて、ユーザが運動を行っている間の当該ユーザの疲労度を算出する処理と、
算出された前記疲労度を通知する処理と、
を含むことを特徴とする運動支援方法。
＜請求項７＞
運動支援装置のコンピュータを、
ユーザの運動による疲労の程度を示す基準を推定する基準推定手段、
前記基準推定手段により推定された前記基準に基づいて、ユーザが運動を行っている間の当該ユーザの疲労度を算出する算出手段、
前記算出手段により算出された前記疲労度を通知させる通知手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【符号の説明】
【００７７】
１００  運動支援装置
１      中央制御部
２      メモリ
３      測位処理部
４      動き検出部
５      記憶部
５ａ    運動情報
６      動作処理部
６ａ    基準推定部
６ｂ    疲労度算出部
６ｃ    第１推定部
６ｄ    第２推定部
７      表示部
【図１】
0006733128.tif 000002
【図２】
0006733128.tif 000003
【図３】
0006733128.tif 000004
【図４】
0006733128.tif 000005
【図５】
0006733128.tif 000006
【図６】
0006733128.tif 000007