(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
体動を検出する体動検出部の出力に基づいて運動情報を生成する運動情報生成部と、
予め決められた期間を分割した各分割期間に運動情報の増加量を対応付けた運動モデルデータを記憶する記憶部と、
前記運動モデルデータにおける任意の時刻から現在時刻までの期間に対応する前記増加量の積算値を算出する積算値算出部と、
前記任意の時刻から現在時刻までに前記運動情報生成部により生成された運動情報と、前記積算値算出部により算出された積算値と、を比較するための画像を表示部に表示させる表示制御部と、を備える運動情報測定装置。
【請求項２】
請求項１記載の運動情報測定装置であって、
前記表示制御部は、前記画像として、前記任意の時刻から現在時刻までに前記運動情報生成部により生成された運動情報と前記積算値を表示させ、前記表示部に表示させる前記運動情報と前記積算値をそれぞれ第一の時間経過する毎に更新し、
前記運動モデルデータの各分割期間の長さは、前記第一の時間よりも長くなっており、
前記積算値算出部は、前記分割期間に対応する運動情報の増加量から前記分割期間における前記第一の時間当たりの単位増加量を算出し、前記任意の時刻から前記第一の時間が経過して現在時刻が更新されるごとに、当該現在時刻を含む前記分割期間に対して算出された前記単位増加量を積算して前記積算値を算出する運動情報測定装置。
【請求項３】
請求項１又は２記載の運動情報測定装置であって、
前記記憶部は、各分割期間に対応する運動情報の増加量のパターンが異なる複数の前記運動モデルデータを記憶し、
前記積算値算出部は、前記複数の運動モデルデータの中から指定された運動モデルデータに基づいて前記積算値を算出する運動情報測定装置。
【請求項４】
請求項１又は２記載の運動情報測定装置であって、
前記記憶部は、各分割期間に対応する運動情報の増加量のパターンが異なる複数の前記運動モデルデータを記憶し、
前記積算値算出部は、利用者の生活パターンに応じて、前記複数の運動モデルデータから１つを選択し、選択した運動モデルデータに基づいて前記積算値を算出する運動情報測定装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項記載の運動情報測定装置であって、
前記予め決められた期間は、１日、１週間、１か月、又は１年である運動情報測定装置。
【請求項６】
体動を検出する体動検出部の出力に基づいて運動情報を生成する運動情報生成ステップと、
予め決められた期間を分割した各分割期間に運動情報の増加量を対応付けた運動モデルデータを記憶する記憶部から前記運動モデルデータを取得し、取得した運動モデルデータにおける任意の時刻から現在時刻までの期間に対応する前記増加量の積算値を算出する積算値算出ステップと、
前記任意の時刻から現在時刻までに前記運動情報生成ステップにより生成された運動情報と、前記積算値算出ステップにより算出された積算値と、を比較するための画像を表示部に表示させる表示制御ステップと、を備える運動支援方法。
【請求項７】
請求項６記載の運動支援方法の各ステップをコンピュータに実行させるための運動支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運動情報測定装置、運動支援方法、及び運動支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、加速度センサ及び角速度センサ等の体の動きを検出する動き検出センサを用いることにより、歩数、歩行距離、消費カロリー等の運動情報を測定することのできる運動情報測定装置の開発が盛んである。
【０００３】
こういった運動情報測定装置には、予め記憶された運動モデルデータと競いながら運動を行うことができるものが知られている。
【０００４】
例えば、特許文献１には、利用者自身、他の利用者、著名人等が実際に運動したときに計測した運動データから運動モデルを生成して記憶しておき、記憶された複数の運動モデルの中から選択された運動モデルに基づくバーチャルランナーを表示させて、利用者がこのバーチャルランナーと共に運動を行うことのできるシステムが開示されている。
【０００５】
また、特許文献２には、マラソンモードに設定すると、バーチャルランナーと利用者の位置が仮想的なマラソンコース上に表示され、その位置が、マラソンモードに設定してからの経過時間及び利用者の運動に応じてリアルタイムに変化する活動量計が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−２１０１１９号公報
【特許文献２】特開２００２−３４６０１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１に記載のシステムでは、利用者が運動を開始した時点から、利用者の移動距離を算出し、その移動距離に応じて、仮想空間内における利用者の位置を表示させるとともに、運動開始時点からの経過時間と移動距離とを対応付けた運動モデルデータに基づいて、バーチャルランナーの位置を表示させている。
【０００８】
同様に、特許文献２に記載の活動量計では、マラソンモードをスタートした時点から、利用者の運動量に応じて、仮想コースにおける利用者の位置を変化させるとともに、マラソンモードスタートからの経過時間と移動距離とを対応付けたデータに基づいて、バーチャルランナーの位置を変化させている。
【０００９】
特許文献１，２では、バーチャルランナーの移動距離が運動モード開始からの経過時間によって変化する。このため、どのような時刻に運動モードをスタートしても、バーチャルランナーは同じパターンで移動することになる。
【００１０】
例えば、夜遅くに運動モードをスタートした場合、利用者が寝ている間は利用者の移動距離は増加しないのに対し、バーチャルランナーは移動を続けることになり、同じ条件での競争を行うことができない。特許文献１，２では、利用者が運動すると決めた状態で運動モードをスタートさせ、バーチャルランナーと競争することを前提としており、日常生活をしながらバーチャルランナーと競争を行うことは想定されていない。
【００１１】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、日常生活をしながら運動モデルとの対戦を可能にして運動意欲を向上させることのできる運動情報測定装置、運動支援方法、及び運動支援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】
【００１２】
本発明の運動情報測定装置は、体動を検出する体動検出部の出力に基づいて運動情報を生成する運動情報生成部と、予め決められた期間を分割した各分割期間に運動情報の増加量を対応付けた運動モデルデータを記憶する記憶部と、前記運動モデルデータにおける任意の時刻から現在時刻までの期間に対応する前記増加量の積算値を算出する積算値算出部と、前記任意の時刻から現在時刻までに前記運動情報生成部により生成された運動情報と、前記積算値算出部により算出された積算値と、を比較するための画像を表示部に表示させる表示制御部と、を備えるものである。
【００１３】
本発明の運動支援方法は、体動を検出する体動検出部の出力に基づいて運動情報を生成する運動情報生成ステップと、予め決められた期間を分割した各分割期間に運動情報の増加量を対応付けた運動モデルデータを記憶する記憶部から前記運動モデルデータを取得し、取得した運動モデルデータにおける任意の時刻から現在時刻までの期間に対応する前記増加量の積算値を算出する積算値算出ステップと、前記任意の時刻から現在時刻までに前記運動情報生成ステップにより生成された運動情報と、前記積算値算出ステップにより算出された積算値と、を比較するための画像を表示部に表示させる表示制御ステップと、を備えるものである。
【００１４】
本発明の運動支援プログラムは、コンピュータに、前記運動支援方法の各ステップを実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、日常生活をしながら運動モデルとの対戦を可能にして運動意欲を向上させることのできる運動情報測定装置、運動支援方法、及び運動支援プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施形態を説明するための運動情報測定装置１０の構成例を示すブロック図である。
【図２】図１の運動情報測定装置１０の記憶部５に記憶されたプログラムをプロセッサが実行することにより制御部２によって実現される機能ブロックを示す図である。
【図３】図１の運動情報測定装置１０の記憶部５に記憶された運動モデルデータの一例を示す図である。
【図４】図２の積算値算出部２１において、表示更新タイミングの０．２５秒毎の積算値算出処理を説明するための図である。
【図５】運動情報測定装置１０の動作を説明するためのフローチャートである。
【図６】運動情報測定装置１０の表示部４に表示される画面例を示す図である。
【図７】運動情報測定装置１０の表示部４に表示される画面例を示す図である。
【図８】運動情報測定装置１０の動作を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００１８】
図１は、本発明の一実施形態を説明するための運動情報測定装置１０の構成を示すブロック図である。運動情報測定装置１０は、利用者の体に装着（衣服のポケットや利用者の所持するバッグに入れた状態を含む）されて使用されるものであり、具体例としては歩数計や活動量計やスポーツウォッチ等である。
【００１９】
運動情報測定装置１０は、体動検出部１と、全体を統括制御する制御部２と、操作部３と、各種情報を表示するための表示部４と、フラッシュメモリやＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶媒体と記憶媒体のデータの読み書きを制御するドライバを含む記憶部５と、を備える。
【００２０】
体動検出部１は、運動情報測定装置１０が装着（衣服のポケットに入れた状態も含む）された利用者の動きに応じた体動情報（加速度、角速度等）を検出する。
【００２１】
体動検出部１は、加速度センサ及び角速度センサ等の各種センサと、各種センサから出力された信号を処理する信号処理部とを含む。体動検出部１は、少なくとも１つのモーションセンサとこのモーションセンサからの信号を処理する信号処理部を含んでいればよい。
【００２２】
制御部２は、記憶部５のＲＯＭに記憶されたプログラムを実行するプロセッサを主体に構成される。
【００２３】
操作部３は、制御部２に各種指示を入力するためのデバイスであり、ボタンや表示部４に搭載されたタッチパネル等により構成される。
【００２４】
記憶部５は、体動検出部１によって検出された体動情報（加速度情報、角速度情報）を記憶したり、運動情報測定装置１０の動作に必要な情報を記憶したりする。
【００２５】
図２は、図１の運動情報測定装置１０の記憶部５に記憶された運動支援プログラムをプロセッサが実行することにより制御部２によって実現される機能ブロックを示す図である。
【００２６】
図２に示すように、制御部２は、運動情報生成部２０と、積算値算出部２１と、表示制御部２２と、を備える。
【００２７】
運動情報生成部２０は、体動検出部１により検出される体動情報に基づいて自装置の利用者の運動情報（どれだけ運動したかを示す情報）を生成する。
【００２８】
具体的には、運動情報生成部２０は、体動情報に基づき、運動情報として、所定期間における利用者の歩数、移動距離、又は消費カロリーを算出する。
【００２９】
運動情報測定装置１０では、仮想的な対戦相手（以下、エージェントという）と対戦する対戦モードを搭載している。記憶部５は、この対戦モードで使用するデータとして、予め決められた暦上の期間を分割した各分割期間に運動情報（以下では歩数を例にする）の増加量を対応付けた運動モデルデータを記憶する。
【００３０】
この運動モデルデータは、エージェントの活動を定義したデータであり、運動情報測定装置１０では、対戦モードが開始され、対戦スタートの開始指示がなされると、この運動モデルデータにしたがってエージェントが仮想的に活動を開始する。そして、利用者は、対戦スタート開始からの一定期間での歩数を、エージェントが活動を開始してからのエージェントの歩数と競うことができるようになっている。
【００３１】
本実施形態において、予め決められた暦上の期間とは、例えば、１日（２４時間）、１週間（７日）、１か月（３０日）、及び１年（３６５日）等であるが、これらに限定されるものではない。日常生活を行いながらエージェントとの対戦を楽しむという対戦モードの目的からすると、この期間は１日以上とするのがよい。また、分割期間は、例えば、１分、５分、及び１０分等であるが、これらに限定されるものではない。
【００３２】
このように、記憶部５に記憶される運動モデルデータは、暦上の期間である１日、１週間、１か月、１年等における各時刻と歩数の増加量とを対応付けたデータである。
【００３３】
図３は、記憶部５に記憶される運動モデルデータ５ａの一例を示す図である。
【００３４】
図３に示す運動モデルデータ５ａでは、暦上における月曜日（１日）が５分毎に分割され、５分毎に歩数の増加量が対応付けて記憶されている。
【００３５】
運動モデルデータ５ａにおいて、“ｎ：００−ｍ：００”の項目（ｎ＝０〜２３、ｍ＝１〜２４）は、月曜日のｎ時からｍ時までの間の１時間（ｎ時０分１秒からｍ時０分０秒までの期間）を示している。
【００３６】
運動モデルデータ５ａにおいて、“α−β分”で示す分割期間（α＝０，５，１０，１５，２０，２５，３０，３５，４０，４５，５０，５５、β＝５，１０，１５，２０，２５，３０，３５，４０，４５，５０，５５，６０）は、α分以上β分未満の期間（α分１秒からβ分０秒までの期間）である。
【００３７】
例えば、月曜日の０時０分０１秒〜７時３０分００秒までは、運動モデルは睡眠中という設定のため、５分毎の歩数の増加量は０となっている。月曜日の７時３０分０１秒以降は、運動モデルが活動を開始するという設定のため、５分毎の歩数の増加量は０より大きくなっている。
【００３８】
運動モデルデータ５ａは、例えば、７時３０分０１秒から７時３５分００秒の５分間が経過すると歩数が１０歩増え、７時３５分０１秒から７時４０分００秒の５分間が経過すると、歩数が更に１０歩増えるといったエージェントの活動を定義するデータになっている。
【００３９】
運動モデルデータ５ａは１週間分のデータとなっており、図示は省略するが、火曜日、水曜日、木曜日、金曜日、土曜日、日曜日のデータも同様に記憶部５に記憶されている。ただし、曜日毎の各分割期間における歩数の増加量の値は異なる値となっている。
【００４０】
記憶部５には、１週間分のデータからなる運動モデルデータが複数記憶されており、この複数の運動モデルデータの中から、利用者によって任意の運動モデルデータを選択可能である。複数の運動モデルデータは、各分割期間に対応する歩数の増加量のパターンが異なっている。
【００４１】
例えば、土日休みのサラリーマンという設定の運動モデルデータは、土曜日と日曜日に関しては、平日よりも睡眠時間（歩数増加量が０となっている期間）が長くなり、かつ、歩数が全体的に多くなるような運動モデルデータとなる。
【００４２】
また、日曜休みのサラリーマンという設定の運動モデルデータは、日曜日に関しては、平日と土曜日よりも睡眠時間が長くなり、かつ、歩数が全体的に多くなるような運動モデルデータとなる。
【００４３】
積算値算出部２１は、利用者により対戦モードが開始された場合、利用者により指定された運動モデルデータを記憶部５から取得する。積算値算出部２１は、取得した運動モデルデータにおける任意の時刻から現在時刻までの期間に対応する歩数の増加量の積算値（累積歩数）を算出する。
【００４４】
この任意の時刻は、運動情報測定装置１０を対戦モードに設定した状態で、エージェントとの対戦スタートを指示する操作が利用者によりなされた対戦スタート時刻であり、利用者が決めることのできる任意のタイミングである。
【００４５】
例えば、対戦スタート時刻が月曜日の８時３３分００秒である場合を考える。運動モデルデータ５ａを参照すると、対戦スタート時刻を含む８時３０分０１秒〜８時３５分００秒までの分割期間には、エージェントの歩数の増加量として２０が記憶されている。
【００４６】
積算値算出部２１は、８時３０分０１秒〜８時３５分００秒までの分割期間に対応する歩数（２０）から、この分割期間におけるエージェントの単位時間（例えば１分）毎の歩数の増加量＝２０（歩）／５（分）＝４（歩）を算出する。また、積算値算出部２１は、対戦スタート時刻におけるエージェントの歩数を０に設定する。
【００４７】
積算値算出部２１は、対戦スタート時刻から１分経過した８時３４分００秒になると、８時３３分００秒時点での歩数（＝０）に、１分毎の歩数の増加量（＝４）を加算して、歩数を４とする。
【００４８】
積算値算出部２１は、更に１分経過した８時３５分００秒になると、８時３４分００秒時点での歩数（＝４）に、１分毎の歩数の増加量（＝４）を加算して、歩数を８とする。
【００４９】
続いて、８時３６分００秒になると、積算値算出部２１は、８時３５分０１秒〜８時４０分００秒までの分割期間に対応する歩数（１００）から、エージェントの１分毎の歩数＝１００（歩）／５（分）＝２０（歩）を算出する。そして、積算値算出部２１は、８時３５分００秒時点での歩数（＝８）に、新たに求めた１分毎の歩数の増加量（＝２０）を加算して、歩数を２８とする。
【００５０】
このようにして、積算値算出部２１により、対戦スタート時刻から時間が経過する毎に、運動モデルデータにしたがってエージェントの歩数は０から順に大きくなっていく。
【００５１】
表示制御部２２は、運動情報生成部２０で生成された利用者の対戦スタート時刻からの歩数と、積算値算出部２１で算出された対戦スタート時刻からのエージェントの歩数とを表示部４に併せて表示させる。
【００５２】
なお、対戦精度を向上させるために、積算値算出部２１は、上記単位時間として、表示部４の表示画面の更新間隔（例えば０．２５秒）を設定してもよい。
【００５３】
この場合は、例えば図４に示すように、積算値算出部２１は、８時３５分０１秒〜８時４０分００秒までの分割期間において、０．２５秒毎の歩数増加量＝１００（歩）／（３００（秒）／０．２５（秒））≒０．０８３（歩）を算出して、０．２５秒毎にエージェントの歩数を更新することができる。これにより、利用者の歩数の表示が更新されるタイミングで、エージェントの歩数を更新することができ、エージェントとリアルに競争している感覚を利用者に提供することができる。
【００５４】
以上のように構成された運動情報測定装置１０の動作を説明する。
【００５５】
図５は、運動情報測定装置１０の動作を説明するためのフローチャートである。図５は、上記単位時間を０．２５秒とした動作例を示している。
【００５６】
まず、利用者は、運動情報測定装置１０を装着して対戦モードに設定する。対戦モードでは、エージェントと対戦する期間を、１日（２４時間）又は１週間（７日）のどちらかで選択可能となっており、図５では対戦期間を１日に設定したときの動作について説明する。また、対戦モードでは、複数の運動モデルデータから１つを、操作部３を操作して指定することが可能となっている。
【００５７】
運動情報測定装置１０の制御部２は、利用者により操作部３が操作され、指定された運動モデルデータにしたがって仮想的に活動するエージェントとの対戦スタートが指示されたか否かを判定し、対戦スタートが指示されるまで待機する（ステップＳ０）。
【００５８】
ステップＳ０の判定がＹＥＳのとき、制御部２は、運動情報生成部２０による自装置の利用者の歩数のカウントを開始する（ステップＳ１）。対戦スタートの指示がなされた時刻（対戦スタート時刻）は、例えば月曜日の８時３３分とする。
【００５９】
制御部２は、利用者から指定された運動モデルデータ（ここでは図３の運動モデルデータ５ａを含む運動モデルデータとする）を読み出し（ステップＳ２）、読み出した運動モデルデータにおけるメモリ参照ポインタを、対戦スタート時刻を含む月曜日の８時３０分０１秒〜８時３５分００秒の分割期間に設定する。
【００６０】
メモリ参照ポインタは、運動モデルデータにおいてどの分割期間のデータを読み込むかを指定するものである。制御部２は、時刻の経過にしたがって、任意の分割期間からその次の分割期間にメモリ参照ポインタを移動させていく。
【００６１】
続いて、制御部２は、表示部４の表示更新間隔である０．２５秒が経過したか否かを判定し、０．２５秒が経過するまで待機する（ステップＳ３）。
【００６２】
ステップＳ３の判定がＹＥＳのとき、運動情報生成部２０は、現時点での利用者の歩数（対戦スタート時刻から現時点までの自装置の利用者の歩数）を生成する（ステップＳ４）。
【００６３】
ステップＳ４と並行して、積算値算出部２１は、メモリ参照ポインタで指定される分割期間に対応する歩数の増加量から０．２５秒単位での歩数の増加量を算出する。そして、積算値算出部２１は、算出した歩数の増加量をそれまでのエージェントの歩数に加算して、最新のエージェントの歩数を算出する（ステップＳ５）。
【００６４】
例えば、８時３０分０１秒〜８時３５分００秒の分割期間における０．２５秒単位の歩数は、２０（歩）／｛３００（秒）／０．２５（秒）｝≒０．０１６（歩）である。
【００６５】
このため、積算値算出部２１は、対戦スタート時刻から０．２５秒経過する毎に、それまでの歩数に０．０１６歩を加算する。なお、対戦スタート時刻におけるエージェントの歩数は初期値の０である。
【００６６】
ステップＳ４とステップＳ５の処理が行われると、運動情報測定装置１０の表示制御部２２は、ステップＳ４で生成された利用者の歩数と、ステップＳ５で生成されたエージェントの歩数とを表示部４に併せて表示させる（ステップＳ６）。
【００６７】
図６は、運動情報測定装置１０の表示部４に表示される画面の一例を示す図である。
【００６８】
図６に示すように、表示部４には、対戦残り時間を表示するための表示画面６０と、利用者とエージェントの各々の歩数を表示するための表示画面６１とが表示されている。
【００６９】
表示画面６０には、対戦残り時間が、「２３‘１２’１０（２３時間１２分１０秒）」として表示されている。表示画面６１には、エージェントの歩数が「００００１」として表示されているとともに、利用者（利用者名：ＴＡＲＯ）の歩数が「００００３」として表示されている。
【００７０】
運動情報測定装置１０の装着者は、図６に示す画面を見ることで、対戦相手であるエージェントの歩数と自分の歩数とを容易に比較することができ、また対戦残り時間も容易に把握することができる。
【００７１】
次に、運動情報測定装置１０の制御部２は、現在時刻がメモリ参照ポインタにしたがって参照中の分割期間を越えたか否かを判定し（ステップＳ７）、現在時刻が参照中の分割期間を越えていないと判定した場合（ステップＳ７：ＮＯ）はステップＳ３に戻り、上述した処理を繰り返し実行する。
【００７２】
ステップＳ７の判定がＹＥＳのとき、運動情報測定装置１０の制御部２は、メモリ参照ポインタを次の分割期間に移動させて、次の分割期間を参照する（ステップＳ８）。
【００７３】
例えば、現在時刻が８時３５分００秒を過ぎた場合、メモリ参照ポインタは８時３５分０１秒〜８時４０分００秒の分割期間に移動し、この分割期間の歩数増加量が参照される。
【００７４】
なお、現在時刻が２４時００分００秒を過ぎた場合、制御部２は、メモリ参照ポインタを火曜日の最初の分割期間に移動させる。
【００７５】
運動情報測定装置１０の制御部２は、対戦スタート時刻から２４時間が経過したか否かを判定し（ステップＳ９）、未だ２４時間が経過していないと判定した場合（ステップＳ９：ＮＯ）はステップＳ３に戻り、上述した処理を繰り返し実行する。
【００７６】
ステップ９の判定がＹＥＳのとき、表示制御部２２は、対戦結果を表示部４に表示させる（ステップＳ１０）。
【００７７】
図７（Ａ）、図７（Ｂ）は、運動情報測定装置１０の表示部４に表示される画面の一例を示す図である。
【００７８】
図７（Ａ）、図７（Ｂ）に示すように、表示部４には、対戦残り時間を表示するための表示画面６０と、対戦結果を表示するための表示画面６１が表示されている。
【００７９】
表示画面６０には、対戦残り時間が「００‘００’００（０時間０分０秒）」として表示される。表示画面６１には、勝ち負けを示す対戦結果として、「ＹＯＵ  ＷＩＮ！」または「ＹＯＵ  ＬＯＳＥ！」のメッセージが表示される。
【００８０】
以上のように、運動情報測定装置１０によれば、対戦モードにおいては、記憶部５に記憶された運動モデルデータにおける任意の時刻（対戦スタート時刻）から、利用者により指定された期間（図５の例では２４時間）が経過するまでの各分割期間に対応する歩数の増加量にしたがって、時刻が経過する毎にエージェントの歩数が更新されていく。
【００８１】
そして、対戦スタート時刻から０．２５秒が経過する毎に、その時点でのエージェントの歩数と利用者の歩数とが表示部４に併せて表示される。利用者は、エージェントの歩数と自身の歩数を比較しながら生活することができる。このため、エージェントの歩数を上回ることを意識して積極的に運動を行うようになる。したがって、利用者の運動意欲を向上させることができる。
【００８２】
また、運動情報測定装置１０では、同じ対戦期間（例えば１日）であっても、対戦スタート時刻によっては、エージェントの歩数の変化は同じにはならない。
【００８３】
例えば、対戦スタート時刻が２３時００分００秒の場合、図３の例では、対戦スタート時刻からしばらくの間は、分割期間に対応するエージェントの歩数の増加量は０に設定されている。このため、対戦スタート時刻から例えば６時間の間のエージェントの歩数は０のままとなる。
【００８４】
これに対し、対戦スタート時刻が８時００分００秒の場合、図３の例では、対戦スタート時刻から例えば６時間の間のエージェントの歩数は徐々に増加していく。
【００８５】
特許文献１，２に記載の技術では、深夜に対戦スタートする場合と、昼間に対戦スタートする場合とのどちらの場合でも、仮想相手の移動距離は、対戦スタート開始からの時刻経過に応じて同じ状態で変化する。
【００８６】
運動情報測定装置１０によれば、エージェントの歩数は、実世界における人の生活パターンに則した形で変化する。このため、利用者は、１日や１週間といった長い期間において、日常生活をしながら、エージェントとの対戦をリアルに楽しむことができる。
【００８７】
運動情報測定装置１０では、所定のサイトから運動モデルデータを追加でダウンロードして記憶しておくことも可能である。このようにすることで、飽きのこない対戦モードを実現可能である。
【００８８】
図６の例では、表示制御部２２が、エージェントと利用者の歩数を数値で表示させているが、この数値に対応するゲージを表示部４に表示させてもよい。また、歩数が大きい方をハイライト表示させて、エージェントと利用者のどちらが優位にあるかを容易に認識させるようにしてもよい。
【００８９】
図６に示した表示画面６１や上述したゲージは、エージェントの歩数と利用者の歩数とを比較するための画像を構成する。
【００９０】
運動情報測定装置１０では、対戦期間を１週間に設定することもできる。この場合は、１週間分の運動モデルデータにおける日曜日の最後の分割期間にメモリ参照ポインタがある状態で、現在時刻がこの分割期間を超えたときには、メモリ参照ポインタが月曜日の最初の分割期間に移動する構成とすればよい。
【００９１】
また、この構成により、１週間分のデータにおいてメモリ参照ポインタを移動させ続けることで、１週間よりも長い期間（例えば、１か月、１年）での対戦も可能となる。もちろん、運動モデルデータとして１か月分や１年分のデータを記憶部５に予め記憶しておいてもよい。
【００９２】
また、運動情報測定装置１０では、運動モデルデータとして１週間分のデータを記憶部５に記憶しているが、１日分の運動モデルデータを記憶しておく構成でもよい。
【００９３】
この場合は、運動モデルデータにおける最後の分割期間にメモリ参照ポインタがある状態で、現在時刻がこの分割期間を超えたときには、この運動モデルデータにおける最初の分割期間にメモリ参照ポインタが戻る構成とすればよい。この構成であれば、１日以上の対戦期間に対応可能である。
【００９４】
図５の動作例では、歩数を対戦項目としてエージェントと対戦するものとした。この対戦項目として、歩数、移動距離、及び消費カロリー等の運動情報から１つを選択することができるような設定メニューを設け、利用者が自由に対戦項目を選択することができるようにしてもよい。
【００９５】
この場合の運動モデルデータは、各分割期間に対して移動距離や消費カロリーの増加量を対応付けたものを更に記憶しておけばよい。
【００９６】
歩数の増加量から移動距離の増加量や消費カロリーの増加量を換算する変換式を予め保持しておき、歩数の増加量を含む運動モデルデータから、移動距離や消費カロリーの増加量を演算により求める構成としてもよい。この構成によれば、歩数の増加量を含む運動モデルデータのみで、対戦項目として移動距離や消費カロリーの設定に対応することが可能である。
【００９７】
図８は、図１に示す運動情報測定装置１０の動作の変形例を示すフローチャートである。図８において図５と同一処理には同一符号を付して説明を省略する。
【００９８】
この処理を開始するにあたり、制御部２は、記憶部５に記憶されている複数の運動モデルデータの各々における睡眠時間を認識しておく。
【００９９】
睡眠時間とは、１日分の運動モデルデータにおいて歩数が所定期間以上「０」に設定されている期間（図３の例では２１時５０分０１秒〜７時３０分００秒の期間）の長さの１週間分の平均値である。
【０１００】
また、運動情報測定装置１０の運動情報生成部２０では、対戦モードに設定されていない状態においても、体動検出部１により検出される体動情報に基づいて、周知の方法により利用者の睡眠時間を算出し、算出した睡眠時間を最新のものから例えば１週間分、記憶部５に記憶しておく。
【０１０１】
ステップＳ１において利用者の歩数のカウントを開始した後、運動情報測定装置１０の制御部２は、記憶部５に記憶されている利用者の１週間分の睡眠時間の情報を取得する（ステップＳ２１）。
【０１０２】
運動情報測定装置１０の制御部２は、利用者の１週間分の睡眠時間の平均値を算出し、この平均値に最も近い睡眠時間となっている運動モデルデータを、記憶部５に記憶されている複数の運動モデルデータの中から選択する（ステップＳ２２）。
【０１０３】
そして、制御部２は、選択した運動モデルデータを記憶部５から読み出す（ステップＳ２）。それ以降の処理は、図５のフローチャートを用いて説明した処理と同様であるため、説明は省略する。
【０１０４】
以上のように、この変形例によれば、利用者の日頃の睡眠時間に最も近い睡眠時間が設定されている運動モデルデータ（エージェント）が自動的に選択される。この構成により、利用者とエージェントとの力の差が大きくなりすぎるのを防ぐことができる。
【０１０５】
例えば、１日に９時間睡眠をとる利用者が、１日に５時間しか睡眠をとらない設定のエージェントと勝負すると、エージェントの活動時間が相対的に長くなるため、日数が経過するにしたがって、エージェントの歩数と利用者の歩数との差が大きくなる。この結果、いつまでたっても利用者はエージェントに勝つことができなくなり、利用者の運動意欲を低下させてしまう。
【０１０６】
また、１日に５時間睡眠をとる利用者が、１日に９時間も睡眠をとる設定のエージェントと勝負すると、エージェントの活動時間が相対的に短くなるため、日数が経過するにしたがって、利用者の歩数がエージェントの歩数よりも遥かに大きくなる。この結果、利用者はエージェントに簡単に勝つことができてしまい、利用者の運動意欲を低下させてしまう。
【０１０７】
このため、図８の変形例のように、制御部２が、利用者の睡眠時間に近い運動モデルデータを自動で選択するようにすることで、利用者の運動意欲低下を防ぐことができる。
【０１０８】
ここでは利用者の睡眠時間に応じて運動モデルデータを自動的に選択する例を説明したが、次のような変形も可能である。
【０１０９】
例えば、制御部２は、体動検出部１によって検出される体動情報から、利用者が１日のうちのどの期間でよく動いているかを示す活動傾向を判定する。そして、利用者が、昼間（１２時〜１７時）よりも夜間（１７時〜２４時）に歩くことが多い活動傾向を持つ人であれば、制御部２は、複数の運動モデルデータの中から、昼間よりも夜間において歩数が多く増加する傾向を持つ運動モデルデータを選択すればよい。
【０１１０】
このように、制御部２は、利用者の睡眠時間や活動傾向等の生活パターンを判定し、判定した生活パターンに近い運動モデルデータを複数の運動モデルデータの中から選択する。これにより、利用者に適度なプレッシャーをかけて、利用者の運動意欲を向上させることができる。
【０１１１】
コンピュータに、図５、図８に示したフローチャートの各ステップを実行させるためのプログラム、又は、コンピュータを図２の各機能ブロックとして機能させるためのプログラムは、当該プログラムをコンピュータが読取可能な一時的でない（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）記録媒体に記録されて提供可能である。
【０１１２】
このような「コンピュータ読取可能な記録媒体」は、たとえば、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−ＲＯＭ）等の光学媒体や、メモリカード等の磁気記録媒体等を含む。また、このようなプログラムを、ネットワークを介したダウンロードによって提供することもできる。
【０１１３】
今回開示された実施形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【０１１４】
例えば、運動モデルデータの各分割期間の長さは、上述した０．２５秒と同じにしてもよい。図３に例示したように、分割期間の長さを、エージェントの歩数の更新間隔よりも長くすることで、運動モデルデータのデータ量を削減することができ、装置の製造コストを下げることができる。
【０１１５】
また、制御部２は、記憶部５から読み出した運動モデルデータを内部ＲＡＭに一時記憶し、このＲＡＭにアクセスしてエージェントの歩数を算出する。このため、分割期間の長さをエージェントの歩数の更新間隔よりも長くすることで、プロセッサからＲＡＭへのアクセス頻度を下げることができ、消費電力低減が可能となる。
【０１１６】
以上説明してきたように、本明細書には以下の事項が開示されている。
【０１１７】
開示された運動情報測定装置は、体動を検出する体動検出部の出力に基づいて運動情報を生成する運動情報生成部と、予め決められた期間を分割した各分割期間に運動情報の増加量を対応付けた運動モデルデータを記憶する記憶部と、前記運動モデルデータにおける任意の時刻から現在時刻までの期間に対応する前記増加量の積算値を算出する積算値算出部と、前記任意の時刻から現在時刻までに前記運動情報生成部により生成された運動情報と、前記積算値算出部により算出された積算値と、を比較するための画像を表示部に表示させる表示制御部と、を備えるものである。
【０１１８】
開示された運動情報測定装置は、前記表示制御部は、前記画像として、前記任意の時刻から現在時刻までに前記運動情報生成部により生成された運動情報と前記積算値を表示させ、前記表示部に表示させる前記運動情報と前記積算値をそれぞれ第一の時間経過する毎に更新し、前記運動モデルデータの各分割期間の長さは、前記第一の時間よりも長くなっており、前記積算値算出部は、前記分割期間に対応する運動情報の増加量から前記分割期間における前記第一の時間当たりの単位増加量を算出し、前記任意の時刻から前記第一の時間が経過して現在時刻が更新されるごとに、当該現在時刻を含む前記分割期間に対して算出された前記単位増加量を積算して前記積算値を算出するものである。
【０１１９】
開示された運動情報測定装置は、前記記憶部は、各分割期間に対応する運動情報の増加量のパターンが異なる複数の前記運動モデルデータを記憶し、前記積算値算出部は、前記複数の運動モデルデータの中から指定された運動モデルデータに基づいて前記積算値を算出するものである。
【０１２０】
開示された運動情報測定装置は、前記記憶部は、各分割期間に対応する運動情報の増加量のパターンが異なる複数の前記運動モデルデータを記憶し、前記積算値算出部は、利用者の生活パターンに応じて、前記複数の運動モデルデータから１つを選択し、選択した運動モデルデータに基づいて前記積算値を算出するものである。
【０１２１】
開示された運動情報測定装置は、前記予め決められた期間は、１日、１週間、１か月、又は１年であるものである。
【０１２２】
開示された運動支援方法は、体動を検出する体動検出部の出力に基づいて運動情報を生成する運動情報生成ステップと、予め決められた期間を分割した各分割期間に運動情報の増加量を対応付けた運動モデルデータを記憶する記憶部から前記運動モデルデータを取得し、取得した運動モデルデータにおける任意の時刻から現在時刻までの期間に対応する前記増加量の積算値を算出する積算値算出ステップと、前記任意の時刻から現在時刻までに前記運動情報生成ステップにより生成された運動情報と、前記積算値算出ステップにより算出された積算値と、を比較するための画像を表示部に表示させる表示制御ステップと、を備えるものである。
【０１２３】
開示された運動支援プログラムは、コンピュータに、前記運動支援方法の各ステップを実行させるためのプログラムである。
【符号の説明】
【０１２４】
２  制御部
３  操作部
４  表示部
５  記憶部
１０  運動情報測定装置
２０  運動情報生成部
２１  積算値算出部
２２  表示制御部
【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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