【手続補正書】
【提出日】令和1年5月9日(2019.5.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パフォーマンスセンサユニット（ＰＳＵ）から導出されるデータを介してスキルのパフォーマンスを自動化されたモニタリングを可能にするように構成される観察可能なデータ条件（ＯＤＣ）を定める方法であって、前記方法は：
１又は複数のサンプルパフォーマによる前記スキルのサンプルパフォーマンスを表すデータのセットを取り込むステップと；
前記スキルに関する１つ又は複数の徴候を識別するように前記データのセットを分析するステップであって、それぞれの前記徴候は、識別可能なパフォーマンス影響要因に対応する、ステップと；
それぞれの前記徴候に対して、前記スキルの任意のパフォーマンスに関して前記ＰＳＵから導出される前記データの中に観察されるとき、前記パフォーマンスにおける前記徴候の存在を表す前記ＯＤＣのセットを決定するステップであって、前記ＯＤＣの前記セットは前記ＰＳＵから導出された前記データのデータ属性の組み合わせを含む、ステップと；
を含む、
方法。
【請求項２】
前記スキルに関する前記徴候の存在の自動化された識別を含む、前記スキルのパフォーマンスの自動化されたモニタリングを可能にするよう、前記ＯＤＣのセットを含む状態エンジンデータをエンドユーザハードウェアに送信するステップをさらに含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ＰＳＵは、モーションセンサユニット（ＭＳＵ）対応衣服によって担持されるモーションセンサユニット（ＭＳＵ）であり、前記スキルに関する前記徴候の１つ又は複数は、前記スキルの１つ又は複数のフェーズの間の１つ又は複数の人の身体のポイントの３次元動作を表す、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記スキルの前記サンプルパフォーマンスを表す前記データのセットを取り込む前記ステップは、ビデオデータ及びモーションセンサデータ（ＭＳＤ）を取り込むステップを含む、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記スキルに関する前記１つ又は複数の徴候を識別するように前記データのセットを分析する前記ステップは、前記１つ又は複数の徴候及び前記１つ又は複数の徴候の１つ又は複数の原因を識別するための前記ビデオデータの人間の視覚分析を含む、
請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記スキルに関する前記１つ又は複数の徴候を識別するように前記データのセットを分析する前記ステップは、それによって前記ビデオデータの前記人間の視覚分析を介して識別された前記１つ又は複数の徴候を表すデジタル化されたデータを識別するための、前記ＭＳＤの分析を含む、
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
それぞれの前記徴候に対して、前記ＯＤＣのセットを決定する前記ステップは、（ｉ）前記ＯＤＣの予測されるセットを決定するステップ、（ｉｉ）前記徴候を含む第１の数の前記サンプルパフォーマンスに関する第１の数の前記データのセットにおける前記ＯＤＣの予測されるセットの存在を確認するステップ、（ｉｉｉ）前記徴候を含まない第２の数の前記サンプルパフォーマンスに関する第２の数の前記データのセットにおける前記ＯＤＣの予測されるセットの欠如を確認するステップ、及び（ｉｖ）前記（ｉｉ）又は前記（ｉｉｉ）の確認が不成功である場合に、前記ＯＤＣの予測されるセットを修正するステップ、を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記スキルの前記サンプルパフォーマンスを表す前記データのセットを取り込む前記ステップは、前記サンプルパフォーマンスを表すＭＣＤ及び／又はＭＳＤを取り込むステップを含み、
前記データのセットを分析する前記ステップは、第１のサンプルパフォーマンスからの前記ＭＣＤ及び／又は前記ＭＳＤの第１の視覚表現と第２のサンプルパフォーマンスからの前記ＭＣＤ及び／又は前記ＭＳＤの第２の視覚表現を比較するステップを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記ＭＣＤ及び／又は前記ＭＳＤの前記第１及び前記第２の視覚表現は、３次元仮想ボディアニメーションを含む、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１のサンプルパフォーマンスからの前記ＭＣＤ及び／又は前記ＭＳＤの前記第１の視覚表現を前記第２のサンプルパフォーマンスからの前記ＭＣＤ及び／又は前記ＭＳＤの前記第２の視覚表現と比較する前記ステップは、前記第２の視覚表現に対して前記第１の視覚表現を重ね合わせるステップを含む、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記データのセットを分析する前記ステップは、
（ｉ）客観的基準を満たす１つ又は複数の最適なパフォーマンスを特定するステップと、
（ｉｉ）準最適なパフォーマンスを準最適なパフォーマンスカテゴリに分類するステップであって、所与の準最適なパフォーマンスカテゴリに属する所与の準最適なパフォーマンスのセットに共通であるが、前記１つ又は複数の最適なパフォーマンスに共通な第２のデータ属性と異なる第１の属性を識別するステップを含む、ステップと、を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
（ｉ）前記１つ又は複数の徴候、及び（ｉｉ）それぞれの前記徴候に関する前記ＯＤＣのセット、のいずれか又は両方への身体サイズ又は個人的なスタイルの影響を識別するように異なる身体サイズ又は個人的なスタイルの２以上のサンプルパフォーマによる２以上のデータのセットを比較するステップと、
前記身体サイズ又は前記個人的なスタイルの前記影響に基づいて、前記身体サイズ又は前記個人的なスタイルの範囲にわたるそれぞれの前記徴候に関する前記ＰＳＵ又は前記ＯＤＣのセットから導出される前記データに対する変換のセットを作るステップと、
をさらに含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記１又は複数のサンプルパフォーマによる前記スキルのサンプルパフォーマンスを表す前記データのセットを取り込む前記ステップは、第１の能力レベルの第１のサンプルパフォーマに関する第１の複数の前記データのセットを取り込むステップと、第２の能力レベルの第２のサンプルパフォーマに関する第２の複数の前記データのセットを取り込むステップと、を含み、
前記第１及び前記第２の能力レベルのそれぞれについてのそれぞれの徴候及び関連するＯＤＣを定めるステップをさらに含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
コンテンツ作成者がトレーニングプログラムのフィードバックを定めることを可能にするステップを含み、前記フィードバックは、前記スキルのユーザのパフォーマンスからの前記ＰＳＵから導出される前記データの前記データ属性におけるＯＤＣの所与のセットの識別に応じてトリガされる、
請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
請求項１に記載のモーションセンサのセットを介してエンドユーザによるスキルの身体的パフォーマンスをモニタするように構成されるデバイスであって、前記モーションセンサのセットは、前記エンドユーザの身体に取り付けられる複数のモーションセンサを含み、前記デバイスは：
前記モーションセンサのセットから入力データを受信するように構成される処理ユニットと；
前記入力データをそれによって前記ＯＤＣの１つ又は複数のセットを識別するよう処理するように構成されるメモリモジュールと；を有し、
そのような前記デバイスは、それによって、前記スキルの前記エンドユーザの身体的パフォーマンスにおける関連する前記徴候の存在をモニタすることを可能にするように構成される、
デバイス。