(57)【要約】  本出願はユーザスキルパフォーマンスがパフォーマンスセンサユニット（ＰＳＵ）を使用してモニタリングされるような技術的フレームワークに関し、それらのＰＳＵから得られるデータを処理することにより、ユーザスキルパフォーマンスの属性を決定する。例えば、パフォーマンスの属性の識別を使用して、本明細書に記載するコンピュータプロセスのようなコンピュータプロセスを駆動する。身体的パフォーマンスをモニタリングするＰＳＵから得られるデータによって駆り立てられるチャレンジのような競争チャレンジの配信を介してスキルのゲーミフィケーションを可能にする技術に特別な焦点が与えられる。例えば、１つの実施形態において、ユーザは他者よりも「より良い」特定のスキル又は複数のスキルを実行することの脈絡（例えば、振幅、派あー、精度、成功裡の完了等の脈絡）において競争する。
2018522618.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ又はそれよりも多くのモーションセンサユニット（ＭＳＵ）を含むエンドユーザハードウェアのユーザが競争アクティビティに参加するのを可能にする方法であって、
サーバデバイスで、複数のチャレンジデータセットを維持するステップであって、各チャレンジデータセットは、１つ又はそれよりも多くのＭＳＵを含むエンドユーザハードウェアのユーザによって試みられるように構成されるチャレンジアクティビティを表し、各チャレンジデータセットは、
（ｉ）１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルであって、該１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルの各々は、スキル特異な構成データと関連付けられ、該スキル特異な構成データは、前記エンドユーザハードウェアにダウンロード可能であり、それにより、前記１つ又はそれよりも多くのＭＳＵから得られるモーションセンサデータ（ＭＳＤ）に基づき前記チャレンジスキルのパフォーマンスイベントの識別及び分析を可能にするように前記エンドユーザハードウェアを構成する、１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルと、
（ｉｉ）１つ又はそれよりも多くの競争パラメータを表すデータと、
を表すデータを含む、ステップと、
１つ又はそれよりも多くのＭＳＵを含む前記エンドユーザハードウェアのユーザが所与のチャレンジアクティビティに参加するのを可能にするステップとを含み、該ユーザが前記所与のチャレンジアクティビティに参加するのを可能にするステップは、
（ｉ）前記ユーザのエンドユーザハードウェアに前記１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルについての前記スキル特異な構成データを適用させるステップと、
（ｉｉ）前記適用されるスキル特異な構成データに基づき前記１つ又はそれよりも多くのＭＳＵから得られるデータの分析をもたらすことにより、前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータに対する評価を可能にするステップと、を含む、
方法。
【請求項２】
前記エンドユーザハードウェアは、ＭＳＵ対応衣服を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
アクティビティ作成ユーザが競争アクティビティについてのチャレンジデータセットを定義するのを可能にするように構成される作成インターフェースを提供するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
（ｉ）前記アクティビティ作成ユーザ及び（ｉｉ）チャレンジ場所の両方と関連付けられるスキルパフォーマンスイベントを表すデータにアクセスするステップを更に含み、所与のスキルパフォーマンスイベントが、装着されるモーションセンサユニットのセットを介して収集されるデータの分析を含むプロセスによって定義される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記作成インターフェースは、前記作成者が、前記アクティビティ作成ユーザによって完成されるアクティビティに基づきチャレンジデータセットを定義するのを可能にするよう、前記チャレンジ場所で前記アクティビティ作成ユーザと関連付けられるスキルパフォーマンスイベントを表す前記データを処理するように構成される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記作成インターフェースは、前記チャレンジ場所で前記アクティビティ作成ユーザと関連付けられるスキルパフォーマンスイベントを表す前記データを処理し、その処理に基づき、１つ又はそれよりも多くのチャレンジデータセットを提案することにより、前記作成者が前記アクティビティ作成ユーザによって完成されるアクティビティに基づきチャレンジデータセットを定義するのを可能にするように、構成される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記提案は、前記アクティビティ作成ユーザが、（ｉ）前記アクティビティ作成ユーザによって完成され、（ｉｉ）前記アクティビティ作成ユーザが現在の競争のリーダーである、アクティビティに対応するチャレンジデータセットを定義するのを可能にするように、構成される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記チャレンジデータセットのうちの１つ又はそれよりも多くは、チャレンジ場所を定義するデータを含み、チャレンジ場所を定義する前記データは、前記チャレンジアクティビティが完了させられることができる領域を表す、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
所与のチャレンジデータセットについて、前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、前記競争アクティビティの第１の参加者が、前記競争アクティビティの第２の参加者に対してどのように判断されるかを定義する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、特定のスキルが連続して何回実行されるかについての回数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、特定のスキルが定義されたタイミングパラメータに対して何回実行されるかについての回数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、どれぐらい多くの特異なスキルが連続して実行されるかについての回数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、どれぐらい多くの特異なスキルが定義されたタイミングパラメータに対して実行されるかについての回数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、定義されたセットのスキルを実行する時間期間を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記定義されたセットのスキルは、単一のスキルの多数のインスタンスを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、所与のスキルパフォーマンスイベントについての１つ又はそれよりも多くのパフォーマンス属性から得られる値によって影響されるパラメータを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記パフォーマンス属性のうちの１つ又はそれよりも多くは、定義される最適なパフォーマンスに対する前記スキルのパフォーマンス、前記スキルの前記パフォーマンスにおいて観察される１つ又はそれよりも多くのモーションベース属性、スキルパフォーマンス高さ属性、スキルパフォーマンス距離属性、スキルパフォーマンスパワー属性、スキルパフォーマンス速さ属性、及びスキルパフォーマンス持続時間属性のうちの１つ又はそれよりも多くのに基づいて定義される、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記作成インターフェースは、前記作成インターフェースがローカルユーザインターフェースデバイス上に提示されるよう、ローカルモードにおいて利用可能であり、前記作成インターフェースは、ローカル記憶装置レポジトリから前記アクティビティ作成ユーザと関連付けられるスキルパフォーマンスデータにアクセスする、請求項３に記載の方法。
【請求項１９】
前記作成インターフェースは、前記作成インターフェースが中央記憶装置レポジトリから前記アクティビティ作成ユーザと関連付けられるスキルパフォーマンスデータにアクセスするよう、オンラインモードにおいて追加的に利用可能である、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
１つ又はそれよりも多くのＭＳＵを含む前記エンドユーザハードウェアのユーザが所与のチャレンジアクティビティに参加するのを可能にするステップは、オフラインモードにおいて前記競争パラメータに対する前記チャレンジスキルのパフォーマンスをモニタリングするよう前記アクティビティ参加ユーザに対してローカルであるデバイスを構成するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
１つ又はそれよりも多くのＭＳＵを含む前記エンドユーザハードウェアのユーザが所与のチャレンジアクティビティに参加するのを可能にするステップは、（ｉ）アクティビティ参加ユーザのための場所を決定するステップ、及び（ｉｉ）該決定される場所と関連付けられる１つ又はそれよりも多くの所定の競争アクティビティを表すデータを前記ユーザアクティビティユーザに表示するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
自動化されたプロセスを実行することにより、ユーザ入力を用いずに、所与の場所で識別されるパフォーマンスに基づきその場所についての１つ又はそれよりも多くの競争アクティビティを定義するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
前記チャレンジスキルのうちの所与の１つは、前記アクティビティ作成ユーザによるパフォーマンス記録処理によって定義される、請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
１つ又はそれよりも多くのモーションセンサユニット（ＭＳＵ）を含むエンドユーザハードウェアのユーザを操作する方法であって、
チャレンジデータセットを識別するステップであって、該チャレンジデータセットは、１つ又はそれよりも多くのＭＳＵを含むエンドユーザハードウェアのユーザによって試みられるように構成されるチャレンジアクティビティを表し、各チャレンジデータセットは、
（ｉ）１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルであって、該１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルの各々は、スキル特異な構成データと関連付けられ、該スキル特異な構成データは、前記１つ又はそれよりも多くのＭＳＵから得られるモーションセンサデータ（ＭＳＤ）に基づいて前記チャレンジスキルのパフォーマンスイベントの識別及び分析を可能にするように前記エンドユーザハードウェアを構成するよう、前記エンドユーザハードウェアにダウンロード可能である、１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルと、
（ｉｉ）１つ又はそれよりも多くの競争パラメータを表すデータと、
を表すデータを含む、ステップと、
１つ又はそれよりも多くのＭＳＵを含む前記エンドユーザハードウェアのユーザが所与のチャレンジアクティビティに参加するのを可能にするステップとを含み、該ユーザが前記所与のチャレンジアクティビティに参加するのを可能にするステップは、
（ｉ）前記ユーザのエンドユーザハードウェアに前記１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルについての前記スキル特異な構成データを適用させるステップと、
（ｉｉ）該適用されるスキル特異な構成データに基づき前記１つ又はそれよりも多くのＭＳＵから得られるデータの分析をもたらすことにより、前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータに対する評価を可能にするステップと、を含む、
方法。
【請求項２５】
前記エンドユーザハードウェアは、ＭＳＵ対応衣服を含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
アクティビティ作成ユーザが競争アクティビティについてのチャレンジデータセットを定義するのを可能にするように構成される作成インターフェースを提供するステップを含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
（ｉ）前記アクティビティ作成ユーザ及び（ｉｉ）チャレンジ場所の両方と関連付けられるスキルパフォーマンスイベントを表すデータにアクセスするステップを更に含み、所与のスキルパフォーマンスイベントが、装着されるモーションセンサユニットのセットを介して収集されるデータの分析を含むプロセスによって定義される、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記作成インターフェースは、前記作成者が、前記アクティビティ作成ユーザによって完成されるアクティビティに基づきチャレンジデータセットを定義するのを可能にするよう、前記チャレンジ場所で前記アクティビティ作成ユーザと関連付けられるスキルパフォーマンスイベントを表す前記データを処理するように構成される、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記作成インターフェースは、前記チャレンジ場所で前記アクティビティ作成ユーザと関連付けられるスキルパフォーマンスイベントを表す前記データを処理し、その処理に基づき、１つ又はそれよりも多くのチャレンジデータセットを提案することにより、前記作成者が前記アクティビティ作成ユーザによって完成されるアクティビティに基づきチャレンジデータセットを定義するのを可能にするように、構成される、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記提案は、前記アクティビティ作成ユーザが、（ｉ）前記アクティビティ作成ユーザによって完成され、（ｉｉ）前記アクティビティ作成ユーザが現在の競争のリーダーである、アクティビティに対応するチャレンジデータセットを定義するのを可能にするように、構成される、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記チャレンジデータセットのうちの１つ又はそれよりも多くは、チャレンジ場所を定義するデータを含み、チャレンジ場所を定義する前記データは、前記チャレンジアクティビティが完了させられることができる領域を表す、請求項２４に記載の方法。
【請求項３２】
所与のチャレンジデータセットについて、前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、前記競争アクティビティの第１の参加者が、前記競争アクティビティの第２の参加者に対してどのように判断されるかを定義する、請求項２４に記載の方法。
【請求項３３】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、特定のスキルが連続して何回実行されるかについての回数を含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項３４】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、特定のスキルが定義されたタイミングパラメータに対して何回実行されるかについての回数を含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項３５】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、どれぐらい多くの特異なスキルが連続して実行されるかについての回数を含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項３６】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、どれぐらい多くの特異なスキルが定義されたタイミングパラメータに対して実行されるかについての回数を含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項３７】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、定義されたセットのスキルを実行する時間期間を含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項３８】
前記定義されたセットのスキルは、単一のスキルの多数のインスタンスを含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、所与のスキルパフォーマンスイベントについての１つ又はそれよりも多くのパフォーマンス属性から得られる値によって影響されるパラメータを含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項４０】
前記パフォーマンス属性のうちの１つ又はそれよりも多くは、定義される最適なパフォーマンスに対する前記スキルのパフォーマンス、前記スキルの前記パフォーマンスにおいて観察される１つ又はそれよりも多くのモーションベース属性、スキルパフォーマンス高さ属性、スキルパフォーマンス距離属性、スキルパフォーマンスパワー属性、スキルパフォーマンス速さ属性、及びスキルパフォーマンス持続時間属性のうちの１つ又はそれよりも多くのに基づいて定義される、請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
前記作成インターフェースは、前記作成インターフェースがローカルユーザインターフェースデバイス上に提示されるよう、ローカルモードにおいて利用可能であり、前記作成インターフェースは、ローカル記憶装置レポジトリから前記アクティビティ作成ユーザと関連付けられるスキルパフォーマンスデータにアクセスする、請求項２６に記載の方法。
【請求項４２】
前記作成インターフェースは、前記作成インターフェースが中央記憶装置レポジトリから前記アクティビティ作成ユーザと関連付けられるスキルパフォーマンスデータにアクセスするよう、オンラインモードにおいて追加的に利用可能である、請求項２４に記載の方法。
【請求項４３】
１つ又はそれよりも多くのＭＳＵを含む前記エンドユーザハードウェアのユーザが所与のチャレンジアクティビティに参加するのを可能にするステップは、オフラインモードにおいて前記競争パラメータに対する前記チャレンジスキルのパフォーマンスをモニタリングするよう前記アクティビティ参加ユーザに対してローカルであるデバイスを構成するステップを含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項４４】
１つ又はそれよりも多くのＭＳＵを含む前記エンドユーザハードウェアのユーザが所与のチャレンジアクティビティに参加するのを可能にするステップは、（ｉ）アクティビティ参加ユーザのための場所を決定するステップ、及び（ｉｉ）該決定される場所と関連付けられる１つ又はそれよりも多くの所定の競争アクティビティを表すデータを前記ユーザアクティビティユーザに表示するステップを含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項４５】
自動化されたプロセスを実行することにより、ユーザ入力を用いずに、所与の場所で識別されるパフォーマンスに基づきその場所についての１つ又はそれよりも多くの競争アクティビティを定義するステップを更に含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項４６】
マルチユーザ競争アクティビティを提供する方法であって、
アクティビティ作成ユーザが競争アクティビティのためのチャレンジデータセットを定義するのを可能にするように構成される作成インターフェースを提供するステップであって、各チャレンジデータセットは、
（ｉ）チャレンジ場所についての場所情報を表すデータと、
（ｉｉ）１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルを表すデータであって、該１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルの各々は、エンドユーザ装着モーションセンサユニットを介して識別されるように構成されるチャレンジスキルのレポジトリから選択される、データと、
（ｉｉｉ）１つ又はそれよりも多くの競争パラメータを表すデータと、
を含む、ステップと、
前記競争アクティビティを複数のアクティビティ参加ユーザに利用可能にするステップであって、所与のアクティビティ参加者が、前記ユーザと関連付けられるモーション検知衣服から得られるデータの分析に基づき前記競争アクティビティに参加する、ステップとを含む、
方法。
【請求項４７】
（ｉ）前記アクティビティ作成ユーザ及び（ｉｉ）前記チャレンジ場所の両方と関連付けられるスキルパフォーマンスイベントを表すデータにアクセスするステップを更に含み、所与のスキルパフォーマンスイベントが、装着されるモーションセンサユニットのセットを介して収集されるデータの分析を含むプロセスによって定義される、請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
前記作成インターフェースは、前記作成者が、前記アクティビティ作成ユーザによって完成されるアクティビティに基づきチャレンジデータセットを定義するのを可能にするよう、前記チャレンジ場所で前記アクティビティ作成ユーザと関連付けられるスキルパフォーマンスイベントを表す前記データを処理するように構成される、請求項４７に記載の方法。
【請求項４９】
前記作成インターフェースは、前記チャレンジ場所で前記アクティビティ作成ユーザと関連付けられるスキルパフォーマンスイベントを表す前記データを処理し、その処理に基づき、１つ又はそれよりも多くのチャレンジデータセットを提案することにより、前記作成者が前記アクティビティ作成ユーザによって完成されるアクティビティに基づきチャレンジデータセットを定義するのを可能にするように、構成される、請求項４８に記載の方法。
【請求項５０】
前記提案は、前記アクティビティ作成ユーザが、（ｉ）前記アクティビティ作成ユーザによって完成され、（ｉｉ）前記アクティビティ作成ユーザが現在の競争のリーダーである、アクティビティに対応するチャレンジデータセットを定義するのを可能にするように、構成される、請求項４９に記載の方法。
【請求項５１】
所与のチャレンジデータセットについて、前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、前記競争アクティビティの第１の参加者が、前記競争アクティビティの第２の参加者に対してどのように評価されるかを定義する、
請求項４６に記載の方法。
【請求項５２】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、特定のスキルが連続して何回実行されるかについての回数を含む、請求項４６に記載の方法。
【請求項５３】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、特定のスキルが定義されたタイミングパラメータに対して何回実行されるかについての回数を含む、請求項４６に記載の方法。
【請求項５４】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、どれぐらい多くの特異なスキルが連続して実行されるかについての回数を含む、請求項４６に記載の方法。
【請求項５５】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、どれぐらい多くの特異なスキルが定義されたタイミングパラメータに対して実行されるかについての回数を含む、請求項４６に記載の方法。
【請求項５６】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、定義されたセットのスキルを実行する時間期間を含む、請求項４６に記載の方法。
【請求項５７】
前記定義されたセットのスキルは、単一のスキルの多数のインスタンスを含む、請求項５６に記載の方法。
【請求項５８】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、所与のスキルパフォーマンスイベントについての１つ又はそれよりも多くのパフォーマンス属性から得られる値を含む、
請求項４６に記載の方法。
【請求項５９】
前記パフォーマンス属性のうちの１つ又はそれよりも多くは、定義される最適なパフォーマンスに対する前記スキルのパフォーマンス、前記スキルの前記パフォーマンスにおいて観察される１つ又はそれよりも多くのモーションベース属性、スキルパフォーマンス高さ属性、スキルパフォーマンス距離属性、スキルパフォーマンスパワー属性、スキルパフォーマンス速さ属性、及びスキルパフォーマンス持続時間属性のうちの１つ又はそれよりも多くのに基づいて定義される、請求項５８に記載の方法。
【請求項６０】
前記作成インターフェースは、前記作成インターフェースがローカルユーザインターフェースデバイス上に提示されるよう、ローカルモードにおいて利用可能であり、前記作成インターフェースは、ローカル記憶装置レポジトリから前記アクティビティ作成ユーザと関連付けられるスキルパフォーマンスデータにアクセスする、
請求項４６に記載の方法。
【請求項６１】
前記作成インターフェースは、前記作成インターフェースが中央記憶装置レポジトリから前記アクティビティ作成ユーザと関連付けられるスキルパフォーマンスデータにアクセスするよう、オンラインモードにおいて利用可能である、請求項４６に記載の方法。
【請求項６２】
前記競争アクティビティを所与のアクティビティ参加者に利用可能にするステップは、オフラインにおいて前記競争パラメータに対する前記チャレンジスキルのパフォーマンスをモニタリングするように前記アクティビティ参加ユーザに対してローカルなデバイスを構成することを含む、請求項４６に記載の方法。
【請求項６３】
前記競争アクティビティを複数のアクティビティ参加ユーザに利用可能にするステップは、（ｉ）アクティビティ参加ユーザのための場所を決定するステップ、及び（ｉｉ）該決定される場所と関連付けられる１つ又はそれよりも多くの所定の競争アクティビティを表すデータを前記ユーザアクティビティユーザに表示するステップを含む、請求項４６に記載の方法。
【請求項６４】
自動化されたプロセスを実行することにより、ユーザ入力を用いずに、所与の場所で識別されるパフォーマンスに基づきその場所についての１つ又はそれよりも多くの競争アクティビティを定義するステップを含む、請求項４６に記載の方法。
【請求項６５】
前記チャレンジスキルのうちの所与の１つは、前記アクティビティ作成ユーザによるパフォーマンス記録処理によって定義される、請求項４６に記載の方法。
【請求項６６】
マルチユーザ競争アクティビティを提供する方法であって、当該方法は、
アクティビティ参加ユーザと関連付けられる場所情報を識別するステップと、
前記場所情報と関連付けられる１つ又はそれよりも多くの所定の競争アクティビティを識別するステップであって、各競争アクティビティは、それぞれのチャレンジデータセットと関連付けられ、各チャレンジデータセットは、
（ｉ）チャレンジ場所についての場所情報を表すデータと、
（ｉｉ）１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルを表すデータであって、該１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルの各々は、エンドユーザ装着モーションセンサユニットを介して識別されるように構成されるチャレンジスキルのレポジトリから選択される、データと、
（ｉｉｉ）１つ又はそれよりも多くの競争パラメータを表すデータと、
を含む、ステップと、
前記アクティビティ参加ユーザと関連付けられる装着されるモーションセンサユニットのセットから得られるデータを処理することにより、前記識別される所定の競争アクティビティの所与の１つについて、前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータに対する前記アクティビティ参加ユーザを決定するステップとを含む、
方法。
【請求項６７】
所与のチャレンジデータセットについて、前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、前記競争アクティビティの第１の参加者が、前記競争アクティビティの第２の参加者に対してどのように判断されるかを定義する、請求項６６に記載の方法。
【請求項６８】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、特定のスキルが連続して何回実行されるかについての回数を含む、請求項６６に記載の方法。
【請求項６９】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、特定のスキルが定義されたタイミングパラメータに対して何回実行されるかについての回数を含む、請求項６６に記載の方法。
【請求項７０】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、どれぐらい多くの特異なスキルが連続して実行されるかについての回数を含む、請求項６６に記載の方法。
【請求項７１】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、どれぐらい多くの特異なスキルが定義されたタイミングパラメータに対して実行されるかについての回数を含む、請求項６６に記載の方法。
【請求項７２】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、定義されたセットのスキルを実行する時間期間を含む、請求項６６に記載の方法。
【請求項７３】
前記定義されたセットのスキルは、単一のスキルの多数のインスタンスを含む、請求項７２に記載の方法。
【請求項７４】
前記１つ又はそれよりも多くの競争パラメータは、所与のスキルパフォーマンスイベントについての１つ又はそれよりも多くのパフォーマンス属性から得られる値を含む、請求項６６に記載の方法。
【請求項７５】
前記パフォーマンス属性のうちの１つ又はそれよりも多くは、定義される最適なパフォーマンスに対する前記スキルのパフォーマンス及び前記スキルの前記パフォーマンスにおいて観察される１つ又はそれよりも多くのモーションベース属性の、一方又は両方に基づいて定義される、請求項７４に記載の方法。
【請求項７６】
前記パフォーマンス属性のうちの１つ又はそれよりも多くは、スキルパフォーマンス高さ属性、スキルパフォーマンス距離属性、スキルパフォーマンスパワー属性、スキルパフォーマンス速さ属性、及びスキルパフォーマンス持続時間属性のうちの、一方又は両方に基づいて定義される、請求項７５に記載の方法。
【請求項７７】
オフラインモードにおいて前記競争パラメータに対する前記チャレンジスキルのパフォーマンスをモニタリングするように前記アクティビティ参加ユーザに対してローカルなデバイスを構成することを含む、請求項６６に記載の方法。
【請求項７８】
請求項１乃至７７のうちのいずれか１項に記載の方法を実行するように構成されるコンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、場所特異なゲーミフィケーション(gamification)を含む、身体的に実行されるスキルのセンサベースモニタリングを介したゲーミフィケーションを可能にするように構成されたフレームワーク、デバイス及び方法論に関する。本発明の実施形態は、ゲーム化された(gamified)コンテンツの生成(generation)、配布(distribution)、及び実行(execution)と関連する、ソフトウェア及びハードウェア並びに関連する方法論を含む。本明細書において記載する技術の具体的な焦点は、ユーザが複数のユーザの定義されたモーションベーススキルのそれぞれのパフォーマンスの分析に基づき評価される競争アクティビティ(competitive  activities)を定義し且つ／或いは参加するのを可能にすることである。
【背景技術】
【０００２】
本明細書を通じての背景技術の如何なる議論も、そのような技術が広く知られていること又は当該分野における普通の一般知識の一部を形成することの認容と決して考えられてはならない。
【０００３】
近年、トラッキング技術（追跡技術）に基づいて評価される競争アクティビティの人気が高まっている。例えば、サイクリストは、（例えば、ＧＰＳ座標を介して定義される開始点及び終了点を用いて）特定の乗車(rides)のトラッキングを可能にするある範囲の技術を広く採用することにより、組織の間接費(organizational  overheads)の方法に殆ど関与しない、ある形式の時限レース(timed  racing)を可能にしている。例えば、しばしば、全ての乗り手(rider)は、互換性のあるトラッキングソフトウェアを実行するＧＰＳ対応デバイス（多くの場合には、スマートフォン）を携帯しながら、任意の好都合な時間に特定の乗車を完了するために競争する必要がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
少なくとも幾つかの実施形態において、先行技術の不利点の少なくとも１つを克服又は改善し或いは有用な代替を提供することが、本発明の目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以下の発明を実施するための形態に開示する一揃いの技術的特徴に基づき潜在的な請求項を予示するために、以下の要約的な実施形態のセットが提供される。これらは、追求されることのある請求項の範囲を如何様にも限定することを意図しない。
【０００６】
１つの実施形態は、１つ又はそれよりも多くのモーションセンサユニット（ＭＳＵ）を含むエンドユーザハードウェアのユーザが競争アクティビティに参加するのを可能にする方法を提供し、当該方法は、
【０００７】
サーバデバイスで、複数のチャレンジデータセットを維持するステップであって、各チャレンジデータセットは、１つ又はそれよりも多くのＭＳＵを含むエンドユーザハードウェアのユーザによって試みられるように構成されるチャレンジアクティビティを表し、各チャレンジデータセットは、
【０００８】
（ｉ）１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルであって、１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルの各々は、スキル特異な構成データと関連付けられ、スキル特異な構成データは、エンドユーザハードウェアにダウンロード可能であり、それにより、１つ又はそれよりも多くのＭＳＵから得られるモーションセンサデータ（ＭＳＤ）に基づきチャレンジスキルのパフォーマンスイベントの識別及び分析を可能にするようにエンドユーザハードウェアを構成する、１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルと、
【０００９】
（ｉｉ）１つ又はそれよりも多くの競争パラメータを表すデータと、を表すデータを含む、ステップと、
【００１０】
１つ又はそれよりも多くのＭＳＵを含むエンドユーザハードウェアのユーザが所与のチャレンジアクティビティに参加するのを可能にするステップとを含み、ユーザが所与のチャレンジアクティビティに参加するのを可能にするステップは、
【００１１】
（ｉ）ユーザのエンドユーザハードウェアに１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルについてのスキル特異な構成データを適用させるステップと、
【００１２】
（ｉｉ）適用されるスキル特異な構成データに基づき１つ又はそれよりも多くのＭＳＵから得られるデータの分析をもたらすことにより、１つ又はそれよりも多くの競争パラメータに対する評価を可能にするステップと、を含む。
【００１３】
１つの実施形態は、１つ又はそれよりも多くのモーションセンサユニット（ＭＳＵ）を含むエンドユーザハードウェアのユーザを操作する方法を提供し、当該方法は、
【００１４】
チャレンジデータセットを識別するステップであって、チャレンジデータセットは、１つ又はそれよりも多くのＭＳＵを含むエンドユーザハードウェアのユーザによって試みられるように構成されるチャレンジアクティビティを表し、各チャレンジデータセットは、
【００１５】
（ｉ）１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルであって、１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルの各々は、スキル特異な構成データと関連付けられ、スキル特異な構成データは、１つ又はそれよりも多くのＭＳＵから得られるモーションセンサデータ（ＭＳＤ）に基づいてチャレンジスキルのパフォーマンスイベントの識別及び分析を可能にするようにエンドユーザハードウェアを構成するよう、エンドユーザハードウェアにダウンロード可能である、１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルと、
【００１６】
（ｉｉ）１つ又はそれよりも多くの競争パラメータを表すデータと、
を表すデータを含む、ステップと、
【００１７】
１つ又はそれよりも多くのＭＳＵを含むエンドユーザハードウェアのユーザが所与のチャレンジアクティビティに参加するのを可能にするステップとを含み、ユーザが所与のチャレンジアクティビティに参加するのを可能にするステップは、
【００１８】
（ｉ）ユーザのエンドユーザハードウェアに１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルについてのスキル特異な構成データを適用させるステップと、
【００１９】
（ｉｉ）適用されるスキル特異な構成データに基づき１つ又はそれよりも多くのＭＳＵから得られるデータの分析をもたらすことにより、１つ又はそれよりも多くの競争パラメータに対する評価を可能にするステップと、を含む。
【００２０】
１つの実施形態は、マルチユーザ競争アクティビティを提供する方法を提供し、当該方法は、
【００２１】
アクティビティ作成ユーザが競争アクティビティのためのチャレンジデータセットを定義するのを可能にするように構成される作成インターフェースを提供するステップであって、各チャレンジデータセットは、
【００２２】
（ｉ）チャレンジ場所についての場所情報を表すデータと、
【００２３】
（ｉｉ）１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルを表すデータであって、１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルの各々は、エンドユーザ装着モーションセンサユニットを介して識別されるように構成されるチャレンジスキルのレポジトリから選択される、データと、
【００２４】
（ｉｉｉ）１つ又はそれよりも多くの競争パラメータを表すデータと、
を含む、ステップと、
【００２５】
競争アクティビティを複数のアクティビティ参加ユーザに利用可能にするステップであって、所与のアクティビティ参加者が、ユーザと関連付けられるモーション検知衣服から得られるデータの分析に基づき競争アクティビティに参加する、ステップとを含む。
【００２６】
１つの実施形態は、マルチユーザ競争アクティビティを提供する方法を提供し、当該方法は、
【００２７】
アクティビティ参加ユーザと関連付けられる場所情報を識別するステップと、
【００２８】
場所情報と関連付けられる１つ又はそれよりも多くの所定の競争アクティビティを識別するステップであって、各競争アクティビティは、それぞれのチャレンジデータセットと関連付けられ、各チャレンジデータセットは、
【００２９】
（ｉ）チャレンジ場所についての場所情報を表すデータと、
【００３０】
（ｉｉ）１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルを表すデータであって、１つ又はそれよりも多くのチャレンジスキルの各々は、エンドユーザ装着モーションセンサユニットを介して識別されるように構成されるチャレンジスキルのレポジトリから選択される、データと、
【００３１】
（ｉｉｉ）１つ又はそれよりも多くの競争パラメータを表すデータと、
を含む、ステップと、
【００３２】
アクティビティ参加ユーザと関連付けられる装着されるモーションセンサユニットのセットから得られるデータを処理することにより、識別される所定の競争アクティビティの所与の１つについて、１つ又はそれよりも多くの競争パラメータに対するアクティビティ参加ユーザを決定するステップとを含む。
【００３３】
１つの実施形態は、本明細書に記載するような方法を実行するためのコンピュータプログラム製品（コンピュータプログラム）を提供する。
【００３４】
１つの実施形態は、プロセッサ上で実行されるときに、プロセッサに本明細書に記載するような方法を実行させる、コンピュータ実行可能なコードを担持する(carrying)非一時的なキャリア媒体(carrier  medium)を提供する。
【００３５】
１つの実施形態は、本明細書に記載するような方法を実行するように構成されたシステムを提供する。
【００３６】
本明細書を通じる「１つの実施形態（一実施形態）」、「幾つかの実施形態」又は「実施形態」への言及は、その実施形態に関連して記載する特定の構成、構造又は特性が本発明の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。よって、この明細書を通じる様々な箇所における「一実施形態（において）」、「幾つかの実施形態（において）」又は「実施形態（において）」という成句の出現は、必ずしもすべてが同じ実施形態を指さないが、同じ実施態様を指すことがある。更に、特定の個性、構造又は特性は、１つ又は複数の実施形態において、この開示から当業者に明らかであるように、任意の適切な方法で組み合わせられてよい。
【００３７】
本明細書で使用されるとき、他に特定されない限り、共通の物体（オブジェクト）を記載するための序数を表す形容詞「第１」、「第２」、「第３」等の使用は、同等の物体の異なる場合が言及されていることを単に示しており、そのように記載される物体が、時間的又は空間的に、所与の順序で、順位付けで、或いは任意の他の方法で与えられなければならないことを暗示することは意図されていない。
【００３８】
以下の請求項及び本明細書の記載において、含む(comprising)、含む(comprised  of)、又は含む(which  comprises)という用語のうちのいずれか１つは、少なくとも以下の要素／構成を含むが、他のものを排除しないことを意味する、開放用語（オープン用語）である。よって、請求項において使用される場合、含むという用語は、その後に記載される手段又は要素又はステップに限定されるものと解釈されてならない。例えば、ＡとＢとを含むデバイスという表現の範囲は、要素Ａ及びＢのみからなるデバイスに限定されてならない。本明細書で使用される「含む」(including)、「含む」(which  includes)、又は「含む」(that  includes)のような用語のいずれか１つも、その用語に続く少なくともその要素／構成を含むが、他の要素／構成を除外しないことを同様に意味する、開放用語（オープン用語）である。よって、含む(including)は、含む(comprising)と同義語であり、含む(comprising)を意味する。
【００３９】
本明細書において使用される場合、「例示的」という用語は、品質を示すこととは対照的に、実施例を提供する意味で使用される。すなわち、「例示的な実施形態」は、必ず例示的な品質の実施形態であるのとは対照的に、一例として提供される実施形態である。
【００４０】
ＰＣＴ／ＡＵ２０１６／００００２０の全文が、相互参照として、本明細書中に援用される。
【００４１】
次に、添付の図面を参照して、ほんの一例として、本発明の実施形態を記載する。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１Ａ】１つの実施態様に従ったコンテンツの生成及び配信を可能にするように構成されたフレームワークを図式的に例示している。
【００４３】
【図１Ｂ】更なる実施態様に従ったチャレンジコンテンツの生成及び配信を可能にするように構成されたフレームワークを図式的に例示している。
【００４４】
【図２Ａ】１つの実施態様に従ったスキル分析方法を例示している。
【００４５】
【図２Ｂ】１つの実施態様に従ったスキル分析方法を例示している。
【００４６】
【図２Ｃ】１つの実施態様に従ったスキル分析方法を例示している。
【００４７】
【図２Ｄ】１つの実施態様に従ったスキル分析方法を例示している。
【００４８】
【図２Ｅ】１つの実施態様に従ったスキル分析方法を例示している。
【００４９】
【図３】１つの実施態様に従ったユーザインターフェースについてのユーザインターフェースディスプレイ図を例示している。
【００５０】
【図４Ａ】１つの実施形態に従ったチャレンジ可能化方法を例示している。
【００５１】
【図４Ｂ】１つの実施形態に従ったチャレンジ可能化方法を例示している。
【００５２】
【図４Ｃ】１つの実施形態に従ったチャレンジ可能化方法を例示している。
【００５３】
【図４Ｄ】１つの実施形態に従ったチャレンジ可能化方法を例示している。
【００５４】
【図４Ｅ】１つの実施形態に従ったチャレンジ可能化方法を例示している。
【００５５】
【図５】１つの実施態様に従ったＳＩＭ分析方法を例示している。
【００５６】
【図６】１つの実施態様に従ったＳＩＭ分析方法を例示している。
【００５７】
【図７】１つの実施態様に従ったＯＤＣバリエーションを例示している。
【００５８】
【図８】１つの実施形態に従った例示的な実施を概略的に例示している。
【００５９】
【図９Ａ】サーバ側コンポーネント及びクライアント側コンポーネントを含む例示的なフレームワークを例示している。
【００６０】
【図９Ｂ】サーバ側コンポーネント及びクライアント側コンポーネントを含む更なる例示的なフレームワークを例示している。
【００６１】
【図９Ｃ】サーバ側コンポーネント及びクライアント側コンポーネントを含む更なる例示的なフレームワークを例示している。
【００６２】
【図９Ｄ】サーバ側コンポーネント及びクライアント側コンポーネントを含む更なる例示的なフレームワークを例示している。
【００６３】
【図１０Ａ】例示的なフレームワークの動作を例示している。
【００６４】
【図１０Ｂ】例示的なフレームワークの動作を例示している。
【００６５】
【図１０Ｃ】例示的なフレームワークの動作を例示している。
【００６６】
【図１１】例示的な動作方法である。
【００６７】
【図１２Ａ】１つの実施態様に従ったパフォーマンス分析機器を例示している。
【００６８】
【図１２Ｂ】１つの実施態様に従ったパフォーマンス分析機器を例示している。
【００６９】
【図１２Ｃ】１つの実施態様に従ったパフォーマンス分析機器を例示している。
【００７０】
【図１２Ｄ】１つの実施態様に従ったパフォーマンス分析機器を例示している。
【００７１】
【図１２Ｅ】１つの実施態様に従ったＭＳＵ対応衣服を例示している。
【００７２】
【図１２Ｆ】例示的な接続された機器を備える、１つの実施態様に従ったＭＳＵ対応衣服を例示している。
【００７３】
【図１２Ｇ】例示的な接続された機器を備える、１つの実施態様に従ったＭＳＵ対応衣服を例示している。
【００７４】
【図１２Ｈ】１つの実施態様に従ったＭＳＵを例示している。
【００７５】
【図１２Ｉ】１つの実施態様に従ったＭＳＵ及びハウジングを例示している。
【発明を実施するための形態】
【００７６】
本明細書に記載する実施態様は、パフォーマンスセンサユニット(Performance  Sensor  Units)(ＰＳＵ)を使用してユーザスキルパフォーマンス(user  skill  performance)をモニタリングするような技術フレームワーク(technological  frameworks)に関し、それらのＰＳＵから由来するデータを処理することにより、ユーザスキルパフォーマンスの属性を決定する。例えば、パフォーマンスの属性の識別を使用して、本明細書に記載するコンピュータプロセスのようなコンピュータプロセスを駆動する。身体的パフォーマンスをモニタリングするＰＳＵから得られるデータによって駆動されるチャレンジ（挑戦）のような競争チャレンジの配信を介してスキルのゲーミフィケーション(gamification)を可能にする技術に焦点が置かれる。例えば、１つの実施形態において、ユーザは、他者よりの「より良好な」特定のスキル又は複数のスキルを実行することの脈絡において（例えば、振幅、精度、連続的な完了等の脈絡において）競争する。
【００７７】
本明細書に記載する技術は、ＰＣＴ／ＡＵ２０１６／００００２０に記載されている技術に関連し、ＰＣＴ／ＡＵ２０１６／００００２０は、その全文が相互参照として援用され、技術的側面をサポートする有用な内容及び追加的な詳細を提供する。より具体的には、本明細書に記載する技術的フレームワークは、ＰＳＵを使用して、パフォーマンス属性を表すデータを収集し、下流の処理目的のためにそのデータを利用する。これらの目的は、（ＰＣＴ／ＡＵ２０１６／００００２０に詳細に記載されている）スキルトレーニングの目的及び他の目的を含むことがある。ここで特に考察される目的は、場所特異なゲーミフィケーションを含む、スキルベースのゲーミフィケーションである。本質的に、これは、ユーザがモーションセンサ由来のデータを介したパフォーマンスベースのスキル分析に基づいて採点された（或いは他の方法で評価された）ゲーム／チャレンジに参加することを可能にすることを含む。
【００７８】
スキルパフォーマンスの性質は、実施態様の間で異なり、本明細書で考察される実施例の目的のために、以下の２つの一般的なカテゴリが使用される。
●  人間のモーションベースのスキルパフォーマンス。これらは、人間のモーション属性がスキルの決定的な特性を表すパフォーマンスである。例えば、モーションベースのパフォーマンスは、パフォーマンスを行う者の身体の動きを包含する実質的にあらゆる物理的なスキルを含む。モーションベースのパフォーマンスの有意な種類(class)は、スポーツアクティビティで使用されるスキルのパフォーマンスである。
●  オーディオベースのスキルパフォーマンス。これらは、音響的に知覚可能な属性が、スキルの決定的な特性を表すパフォーマンスである。例えば、オーディオベースのスキルパフォーマンスは、音楽的及び／又は言語的パフォーマンスを含む。オーディオベースのパフォーマンスの有意な種類は、楽器を演奏することに関連するスキルのパフォーマンスである。
【００７９】
以下で提供する実施例は、主として、モーションベースのスキルパフォーマンスの比較的技術的に困難な場合に焦点を当てているが、モーションベースのスキルに関して適用される原理は、他の状況に容易に適用されることが理解されるであろう。例えば、ＰＳＵから受信したデータにおいて観察（観測）可能なデータ条件(Observable  Data  Conditions)（ＯＤＣ）を使用するという概念は、モーション、オーディオ、及び他の形態のパフォーマンスに均しく適用可能である。
【００８０】
（用語）
以下に記載する実施態様の目的のために、以下の用語が使用される。
●  パフォーマンスセンサユニット（ＰＳＵ）。パフォーマンスセンサユニットは、物理的パフォーマンスの監視に応答してデータを生成するように構成されるハードウェアデバイスである。モーションデータ及びオーディオデータを処理するように構成されるセンサユニットの実施例が本明細書で主に考慮されるが、それらは決して限定的な実施例でないことが理解さるであろう。
●  パフォーマンスセンサデータ（ＰＳＤ）。ＰＵＳによって配信されるデータをパフォーマンスセンサデータと呼ぶ。このデータは、ＰＳＵからの完全な生データ、又は（例えば、圧縮、低減されたモニタリング、サンプリング速度（サンプリングレート）等に基づく）そのデータのサブセットを含んでよい。
●  オーディオセンサユニット（ＡＳＵ）。オーディオセンサユニットは、音のモニタリングに応答してデータを生成し且つ送信するように構成されたハードウェアデバイスである、ＰＳＵのカテゴリである。幾つかの実施態様において、ＡＳＵは、音及び／又は振動の影響をモニタリングし、それらをデジタル信号（例えば、ＭＩＤＩ信号）に変換するように構成される。１つの例は、弦楽器の機械的振動をキャプチャ（捕捉）して電気信号に変換するように構成されるトランスデューサ（変換器）を含むピックアップデバイスである。
●  オーディオセンサデータ（ＡＳＤ）。これは１つ又は複数のＡＳＵによって配信されるデータである。
●  モーションセンサユニット（ＭＳＵ）。モーションセンサユニットは、モーションに応答してデータを生成し且つ送信するように構成されたハードウェアデバイスである、ＰＳＵのカテゴリである。このデータは、殆どの場合、局所的な基準フレームに対して定義される。所与のＭＳＵは、１つ又は複数の加速度計、１つ又は複数の磁力計から得られるデータ、及び１つ又は複数のジャイロスコープから得られたデータを含むことがある。好ましい実施態様は、１つ又は複数の３軸加速度計、１つの３軸磁力計、及び１つの３軸ジャイロスコープを利用する。モーションセンサユニットは、「着用」されてよく或いは「着用可能」であってよく、それは、モーションセンサユニットが、（例えば、衣類を介して）固定位置にある人間の身体に取り付けられるように構成されることを意味する。
●  モーションセンサデータ（ＭＳＤ）。ＭＳＵによって配信されるデータをモーションセンサデータ（ＭＳＤ）と呼ぶ。このデータは、ＭＳＵからの完全な生データ、又は（例えば、圧縮、低減されたモニタリング、サンプリング速度等に基づく）そのデータのサブセットを含んでよい。
●  ＭＳＵ対応衣服。ＭＳＵ対応衣服は、複数のＭＳＵを運ぶように構成された（シャツ又はパンツのような）衣類である。幾つかの実施態様において、ＭＳＵは、衣類に形成された所定の山間ゾーンにおいて（好ましくは、個々のＭＳＵが取り外され且つ交換されるのが可能であるよう、取り外し可能な方法において）取り付けられ、通信線に連結される。
●  ＰＯＤデバイス。ＰＯＤデバイスは、ＰＳＤ（例えば、ＭＳＵからのＭＳＤ）を受信する処理デバイスである。幾つかの実施態様において、それはＭＳＵ対応衣服によって運ばれ、他の実施態様では、それは別個の装置である（例えば、１つの実施態様において、ＰＯＤデバイスは、スマートフォンに連結する処理デバイス、幾つかの実施態様において、ＰＯＤデバイス機能性は、スマートフォン又はモバイルデバイスによって提供される）。幾つかの場合には、ＭＳＤは、有線接続を介して受信され、幾つかの場合には、無線接続を介して受信され、幾つかの場合には、無線接続及び有線接続を介して受信される。本明細書で記載するように、ＰＯＤデバイスは、ＭＳＤを処理して、それにより、ＭＳＤ内のデータ条件を特定する（例えば、１つ又は複数の徴候(symptom)の存在の特定を可能にする）責任がある。幾つかの実施態様において、ＰＯＤデバイスの役割は、スマートフォンのような多目的エンドユーザハードウェアデバイスによって全体的又は部分的に実行される。幾つかの実施態様において、ＰＳＤ処理の少なくとも一部は、クラウドベースのサービスによって実行される。
●  モーションキャプチャデータ（ＭＣＤ）。モーションキャプチャデータ（ＭＣＤ）は、あらゆる利用可能なモーションキャプチャ技術を使用することに由来するデータである。これに関して、「モーションキャプチャ」は、例えば、キャプチャデバイスが、既知の場所で被験者に取り付けられた視覚マーカを使用して、モーションを表すデータをキャプチャするために用いられる、技術を指す。１つの例は、Viconによって提供されるモーションキャプチャ技術である（しかしながら、発明者／出願人とViconとの間の提携が推測されるべきでない）。以下に更に議論するように、ＭＣＤは、好ましくは、視覚的観察とＭＳＤ観察との間のリンクを提供するために使用される。
●  スキル(skill)。モーションベースアクティビティのコンテキストにおいて、スキルは、例えば、コーチングのコンテキストにおいて（視覚的に及び／又はＭＳＤを介して）観察される個々のモーション（又はリンクされたモーションのセット）である。スキルは、例えば、ローイングモーション（漕ぎ運動）、サッカーキックの特定のカテゴリ、ゴルフスイングの特定のカテゴリ、特定のアクロバット操作等であってもよい。「サブスキル」も言及される。これは、主に、トレーニングされるスキルとそのスキルの一部を構成するより重要でないスキルとを区別することであり、或いは、そのスキルの基礎的要素（ビルディングブロック）である。例えば、ジャグリングというスキルの文脈において、サブスキルは、ボールを投げて同じ手でキャッチするスキルである。
●  徴候。徴候は、（例えば、初期スキル分析のコンテキストにおいて視覚的に観察され、エンドユーザ環境のコンテキストにおいてＭＳＤの処理を介して観察される）観察可能なスキルの属性である。実際的な用語において、徴候は、意味と関連付けられる、スキルの観察可能なモーション属性である。例えば、徴候の特定は、自動化されたコーチングプロセスの提供においてアクション（行為）を引き起こすことがある。徴候は、（伝統的なコーチングのコンテキストに関連して）視覚的に観察される、或いは、（本明細書で議論するような自動適応スキルトレーニングの提供のコンテキストにおいて関連して）ＰＳＤを介して観察されることがある。
●  原因(cause)。徴候は、少なくとも幾つかの場合において、１つの原因に関連する（例えば、所与の徴候は、１つ又は複数の原因と関連することがある）。原因は、幾つかの場合において、ＭＳＤにおいて観察可能でもあるが、それは必ずしも本質的でない。コーチングの観点から、１つのアプローチは、先ず、徴候を特定し、次に、その徴候の原因を決定／予測することである（例えば、決定は、ＭＳＤの分析によってよく、予測は、ＭＳＤの分析以外の手段によってよい）。次に、決定された／予測された原因をコーチングフィードバックによって対処し、続いて、パフォーマンス評価を行い、それにより、コーチングフィードバックが徴候に対処することに成功したか否かを決定してよい。
●  観察可能なデータ条件（ＯＤＣ）。観察可能なデータ条件という用語は、（典型的には、ＯＤＣ又は予期されるＯＤＣのセットの存在のモニタリングに基づく）ＭＳＤのような、ＰＳＤにおいて観察可能である条件を記述し、それにより、下流の機能性を誘発する(trigger)ために使用される。例えば、ＯＤＣは、所与の徴候（又は原因）について定義されてよい。そのＯＤＣが所与のパフォーマンスについてＭＳＤのようなにおいて特定されるならば、関連する徴候（又は原因）がそのパフォーマンスに存在するという決定が行われる。次に、これはトレーニングプログラム内のイベントを誘発する。
●  トレーニングプログラム。「トレーニングプログラム」という用語は、ソフトウェア命令の実行を介して提供されるインタラクティブプロセスを記述するために使用され、それは、エンドユーザにどのように実行するかの命令を提供し、それらのパフォーマンスをどのように修正し、改善し、或いは他の方法で調整するかに関するフィードバックを提供する。以下に記載する少なくとも幾つかの実施態様において、トレーニングプログラムは、関連するエンドユーザの分析（例えば、それらのパフォーマンスの分析及び／又は精神的及び／又は身体的属性のような個人的な属性の分析）に基づいて適応するよう、プロセスの順序付け、フィードバックの選択、及び／又はトレーニングの他の属性を可能にする規則（ルール）／論理（ロジック）に基づいて実行するトレーニングプログラムである、「適応トレーニングプログラム」である。
【００８１】
以下により詳細に記載するように、エンドユーザプロダクトの観点から、幾つかの実施形態は、所与のパフォーマンスに関して（ＭＳＤのような）ユーザのＰＳＤを分析し、それにより、実行される特定のスキルを識別し、幾つかの場合には、特定のスキルのそのパフォーマンスに関連する徴候も識別する。
【００８２】
（例示的なエンドツーエンドフレームワーク）
図１Ａは、本明細書で記載するある範囲の実施態様によって活用されるエンドツーエンドフレームワークの高レベルフレームワークを提供している。図１Ａのコンテキストにおいて、例示的なスキル分析環境１０１を利用し、それにより、１つ又は複数のスキルを分析し、それらのスキルに関してエンドユーザコンテンツの生成を可能にするデータを提供する。例えば、これは、幾つかの実施態様では、スキルを分析し、それにより、ＰＳＵによって特定され得るＯＤＣ（好ましくは、特定の複数のスキル、スキル徴候等と関連付けられたＯＤＣ）を決定することを含む。これらのＯＤＣは、（トレーニングプログラムのような）例示的なコンテンツ生成プラットフォーム１０２によって実施されるコンテンツ生成論理内で利用されてよい。その点に関して、コンテンツを生成することは、好ましくは、所定のアクションが特定のＯＤＣの特定に応答して取られるプロトコルを定義することを含む。以下に記載する実施形態では、コンテンツ生成プラットフォーム１０２を使用して、１つ又はそれよりも多く（１以上）の計算プログラムのルール（規則）を生成することにより、それらのプログラムが、その特定のスキルがＰＳＤに基づき実行されたこと（及び、幾つかの場合には、それらのスキルパフォーマンスと関連する徴候）を識別するのを可能にする。
【００８３】
１以上のスキル分析環境及びコンテンツ生成プラットフォームを利用することにより、例示的なコンテンツ管理及び配信プラットフォーム１０３にコンテンツを提供するのが好ましい。このプラットフォームは、幾つかの実施態様において、複数のネットワーク化されたサーバデバイスによって定義される。本質的には、プラットフォーム１０３の目的は、コンテンツ生成プラットフォームによって生成されるコンテンツをエンドユーザに利用可能にすることである。図１Ａのコンテキストにおいて、それは例示的なエンドユーザ機器１０４へのコンテンツのダウンロードを可能にすることを含む。ダウンロードすることは、幾つかの実施態様において、コンテンツの初期ダウンロードを含み、その後、追加的な所要のコンテンツの更なるダウンロードを含む。幾つかの場合において、更なるダウンロードの性質は、（例えば、スキルトレーニングプログラムのコンポーネント間の適応的進行及び／又はユーザ選択に基づく）ユーザインタラクション(user  interactions)によって影響される。本明細書で考察されるダウンロードされるコンテンツの具体的な例は、その特定のスキルがＰＳＤに基づいて実行されたこと（及び、幾つかの場合には、それらのスキルパフォーマンスと関連する徴候）を識別するように構成されたコンテンツである。
【００８４】
例示的な機器１０４は、（スマートフォン、ヘッドセット、ＨＵＤアイウェア、網膜投影デバイス等のような）ユーザインターフェースデバイスと共に、複数のＭＳＵ及びＰＯＤデバイスを保持する(carries)ＭＳＵ対応衣服の形態において例示されている。
【００８５】
図１Ａの実施例において、ユーザは、プラットフォーム１０３からコンテンツをダウンロードし、機器１０４を介してそのコンテンツを実行させる。例えば、これは、ＰＳＤに基づく特定のスキル（例えば、スノーボードのような、特定の形式の身体的アクティビティに関連するスキル）をモニタリングすることを可能にする。幾つかの実施形態において、これは、図１Ａの例と共に提供される。機器１０４は、メディア管理プラットフォーム１０５を含む、１以上のコンテンツ対話プラットフォームと対話するように構成される。これは、幾つかの実施形態において、メディアコンテンツの管理に関する追加的な機能性を提供する、具体的には、ハードウェア１０４の１以上のインスタンスを介して生成されるＰＳＤを介して識別されるスキルパフォーマンスとのメディアデータ（例えば、ビデオデータ）の相関に関する機能性を提供する、外部（ウェブベースの及び／又はローカルコンピューティングハードウェアを介して提供される）プラットフォームである。
【００８６】
図１Ａは、（エンドユーザハードウェアを介して識別され且つ徴候測定されるべきスキルを分析するために実施される）スキル分析フェーズと、（スキル分析フェーズからのデータ処理技術をソフトウェア製品及びエンドユーザが経験するコンテンツ中に埋め込む）コンテンツ生成及び配布フェーズと、（身体的パフォーマンスの分析を可能にするためにエンドユーザハードウェアを操作することにより、スキル及び徴候を識別する）エンドユーザ配信フェーズとを含む、多数のフェーズの技術配信を描写していることが理解されるべきである。メディア管理機能性は、主にエンドユーザ配信フェーズの部分として行われる。
【００８７】
チャレンジ及び競争アクティビティを介したゲーミフィケーション−概要
更に上述したように、本出願の焦点は、モーションベースのパフォーマンスのゲーミフィケーションである。例えば、これは、ＭＳＵ（又は他の形式のＰＳＵ）を含むエンドユーザハードウェアのユーザが、ＭＳＤ由来のスキルパフォーマンス評価に基づいて評価されるチャレンジ(challenges)等に参加することを可能にする。本明細書で開示する技術は、多数ユーザの競争アクティビティ(competitive  activities)の提供に関する。これは、幾つかの実施形態において、ユーザ主導の競争アクティビティの生成を可能にするツール、例えば、作成インターフェース(authoring  interfaces)を含み、幾つかのプラットフォームにおいて、そのような競争アクティビティを分散させられたユーザに利用可能にするプラットフォームを含む。
【００８８】
概要として、本明細書で開示する競争アクティビティは、人間のパフォーマンスのモニタリングに基づく。以下で考察する例において、これらはＭＳＵ対応衣服のようなモーション感知ハードウェアによってモニタリングされるパフォーマンスである。これは、適切に構成された処理デバイスが、モーションセンサユニットから得られた入力に基づいて、モーションベースのパフォーマンスの属性を決定するのを可能にする。一例として、これは、実行される特定のスキル及びそれらのスキルの属性（例えば、徴候）を決定することのようなものを含む。属性は、任意的に、力、速さ、精度、高さ等のような、パフォーマンス要因に関連してよい。
【００８９】
以下の幾つかの実施形態では、場所特異的な競争アクティビティに焦点がある。即ち、特定の競争アクティビティは、特定の場所と関連付けられる。実際的な例は、スケート場の競争アクティビティである。特定のスケート場について、「最高の空中」(“highest  air)、「最も連続的に成功したキックフリップ」(most  consecutive  successful  kickflips)等のような、チャレンジが定義されてよい。これは、共通の時間に施設に行くことを必要とせずに或いは個人的なレベルでお互いに知ることさえも必要とせずに、そのスケート場のユーザが互いに競争し合うのを可能にする。むしろ、ユーザは、関連するスケート場で、（例えば、他のユーザによって）定義されたチャレンジを識別し、ハードウェアベースの自分自身の身体的パフォーマンスのモニタリングに基づいて競合することができる。
【００９０】
１つの実施形態は、ＭＳＵ対応衣服のような１以上のモーションセンサユニット（ＭＳＵ）を含むエンドユーザハードウェアのユーザが、競争アクティビティに参加するのを可能にする方法を提供する。この方法は、サーバデバイスで、複数の「チャレンジデータセット」(“challenge  data  sets”)を維持することを含む。チャレンジデータセットは、競争アクティビティを記述する一般的な用語として使用される、特定の「チャレンジ」を定義するデータのセットである。各チャレンジデータセットは、１以上のＭＳＵを含むエンドユーザハードウェアのユーザによって試みられるように構成されたチャレンジアクティビティの代表である。例えば、チャレンジは、定義された目的を満足する特定の方法において１以上のスキルを実行することを含む。
【００９１】
各チャレンジデータセットは、（ｉ）１以上のチャレンジスキル及び（ｉｉ）１以上の競争パラメータを表すデータを表すデータを含む。概要として、チャレンジスキルは、チャレンジ（即ち、実行されるべきスキル）の部分を形成する所定のスキルであり、競争パラメータは、ユーザがどのように評価されるか（例えば、目的が所与のスキルを多数回実行することであるか否か、最大にされた特定の属性を備える所与のスキルを実行することであるか否か）を定義する。
【００９２】
１以上のチャレンジスキルの各々は、スキル特異な構成データと関連付けられる。このスキル特異な構成データは、エンドユーザハードウェアにダウンロード可能であり、それにより、１以上のＭＳＵから得られるモーションセンサデータ（ＭＳＤ）に基づくチャレンジスキルのパフォーマンスイベントの識別及び分析を可能にするようにエンドユーザハードウェアを構成する。以下で更により詳細に議論されるように、スキル特異な構成データは、好ましくは、（定義された方法においてＭＳＤを収集するようにＭＳＵを構成する）センサ構成データと、（ＭＳＤの処理を可能にすることにより、スキルパフォーマンスを識別し、そして、徴候／属性を決定する）状態エンジンデータとを含む。
【００９３】
次に、方法は、１以上のＭＳＵを含むエンドユーザハードウェアのユーザが所与のチャレンジアクティビティに参加するのを可能にすることを含む。ユーザが所与のチャレンジアクティビティに参加するのを可能にすることは、（ｉ）ユーザのエンドユーザハードウェアに１つ以上のチャレンジスキルについてのスキル特異な構成データを適用させること、及び（ｉｉ）適用されるスキル特異な構成データに基づいて、１以上のＭＳＵから得られるデータの分析を引き起こすことにより、１以上の競争パラメータに関連する評価を可能にすることを含む。
【００９４】
幾つかの実施形態は、アクティビティ作成ユーザが競争アクティビティについてのチャレンジデータセットを定義するのを可能にするように構成された作成インターフェースを提供することを含む。このようにして、チャレンジコンテンツは、ユーザによって定義されて、マルチユーザ競争アクティビティのユーザ主導の調整を可能にする。
【００９５】
例示的なフレームワークを図１Ｂに例示する。ボックス１４０は、クライアントデバイス１０１と、モーションセンサ対応衣服１０２とを含む、例示的なアクティビティ作成者デバイスを表している。
【００９６】
クライアントデバイス１０１は、例えば、所有のアプリ又はウェブブラウザアプリケーションを介して、アクティビティ作成ユーザインターフェースをレンダリングするように構成される。クライアントデバイス１０１は、モバイルデバイスとして例示されているが、スマートフォン、タブレット、ノートブック／ラップトップＰＣ、デスクトップＰＣ、ゲームコンソール等のようなものを含む、様々な形態のクライアントデバイスが、実施を通じて使用される。 クライアントデバイス１０１は、この実施形態において、センサ対応衣服１０２と通信するようにも構成される。センサ対応衣服１０２に関連する例示的なハードウェア及び技術は、以下に更に記載される。
【００９７】
ボックス１３０は、例示的なアクティビティ参加ユーザの機器を表しており、この機器も、クライアントデバイスと、ＭＳＵ対応衣服とを含む。これらのユーザは、それぞれのクライアントデバイスを利用して、利用可能なアクティビティを見て、それらのアクティビティへの参加結果を検討する。参加は、（以下に記載するような内蔵処理能力又は代替的な手段による）パフォーマンス分析を可能にする、センサ対応衣服の利用によって可能にされる。
【００９８】
以下に更により詳細に記載するように、アクティビティ作成ユーザ及びアクティビティ参加ユーザは、彼らのそれぞれの機器を介して競争サーバ１１０と対話し、それは（アクティビティ作成ユーザの役割を果たす）所与のユーザによって作成されるアクティビティが（アクティビティ参加ユーザの役割を果たす）他のユーザによる参加のために利用可能になることを可能にする。
【００９９】
「競争アクティビティ」(“competitive activity”)及び「チャレンジ」(“challenge”)という用語は、本明細書では概ね置換可能に使用されている。即ち、「チャレンジ」という用語は、競争アクティビティを記述するために使用されている。しかしながら、「競争アクティビティ」という用語は、様々な実施形態によって提供されることができるアクティビティの範囲が、「チャレンジ」という用語と従来的に関連付けられるアクティビティを超えて広がることがあることを示すために使用されている。
【０１００】
スキル分析フェーズ−概要
上述のように、スキル分析フェーズを実施することにより、（例えば、チャレンジ参加の脈絡において）エンドユーザ配信フェーズにおいて識別され且つ分析されるべきスキルを分析する。即ち、スキルを検証することにより、それが（ＭＳＤのような）ＰＳＤを介してどのように自動的に識別され且つ分析されるかを決定する、予備フェーズ(preliminary  phase)がある。このフェーズの結果は、エンドユーザハードウェア（例えば、ＭＳＵ対応衣服及び関連する処理基礎構造）及び／又はエンドユーザハードウェアＭＳＵから得られる未処理の及び／又は部分的に処理されたデータを受信するように構成されたサーバ側処理基礎構造の構成(configuration)を可能にするために使用される。
【０１０１】
幾つかの実施形態において、スキル分析フェーズは、好ましくは、（ｉ）スキルの属性、例えば、（エンドユーザ機能性がスキル特定を含む場合に特に関連する）実行されるスキルを表す属性、及び（エンドユーザの機能性が、例えば、スキルトレーニングの配信のコンテキストにおける、スキルトレーニング分析を含む場合に特に関連する）徴候及び原因のような、スキルが実行される方法を表す属性を決定する分析、並びに、（ｉｉ）エンドユーザのハードウェア（ＭＳＵのようなＰＳＵ）を自動化されたスキルパフォーマンス分析のために構成することができるよう、（実行されるスキル、及び徴候及び／又は原因のようなそのスキルのパフォーマンスの属性）のような、スキル属性の自動的な特定を可能にする、ＯＤＣを定義する分析を含む。
【０１０２】
スキル分析フェーズの性質は、（例えば、モーションベースのスキルとオーディオベースのスキルのカテゴリの間の）所与のスキルの性質に依存して、有意に異なる。次に、例示のために、モーションベースのスキルのコンテキストにおけるスキル分析フェーズに関して例示的な実施態様を記載する。すなわち、身体的アクティビティを分析し、それにより、身体装着式ＭＳＵからのデータをモニタリングするＰＯＤデバイスを構成するために使用されるＯＤＣを決定することを参照して、実施態様を記載する。この実施例は、様々な新規且つ進歩的な技術的アプローチが、モーションベースのスキルのための効果的なＯＤＣを生成するタスクを容易にするために開発されている、比較的困難で複雑なコンテキストにおいて段階化されたスキル分析を代表するものとして選択される。本明細書で記載する方法論の全ての特徴が全ての実施態様に存在するわけではなく、或いは、全てのアクティビティのコンテキストにおいて使用されるわけではないことが理解されるであろう。この技術は、（例えば、パフォーマンス、コーチング、及びモニタリングに関して）異なるレベルの複雑さを伴う、広範な身体的アクティビティに適用可能である。しかしながら、本明細書で記載する方法論は、広範なアクティビティ、例えば、個人及びチームスポーツのコンテキストにおいて実行されるスキルに亘って適用可能である。
【０１０３】
以下に詳述する方法論及び技術は、特定の身体的アクティビティ、即ち、ローイング(rowing)に関する具体的な実施例を参照して記載される。スキルは、標準的なローイングストロークである。ローイングは、主として便宜的なテキストの説明の目的のために一例として選択されており、その特定のアクティビティを参照して記述する技法が、他のアクティビティ（例えば、サッカーボールの特定の形態のキック、ゴルフクラブのスイングを行うこと、スノーボード上でアクロバットな操縦を行うこと等）にどのように容易に適用されるかは、容易に理解されるであろう。
【０１０４】
一般的に言えば、所与の身体的アクティビティについてＯＤＣを決定する広範なアプローチがある。これらは、以下を含むが、これらに限定されない。
●  二次的技術を利用して、それにより、ＭＳＤの理解を合理化すること。例えば、以下に提供する実施例は、ＭＣＤとＭＳＤとの組み合わせを利用するアプローチを議論する。ＭＣＤは、主に（例えば、強力な高速カメラを使用する）モーションキャプチャ技術の確立された性質の故に使用される。他方、モーションセンサ技術は、現在、有効性が絶えず進歩している。十分に確立されたＭＣＤ分析技術の使用は、ＭＳＤ及びＭＳＤに関して行われる観察の理解及び／又は検証を支援する。
●  ＭＣＤ支援のないＭＳＤの直接的な利用。例えば、ＭＳＤは、ＭＣＤと同様に、データをキャプチャして、それにより、ＭＣＤから従来から生成されたものと類似する（例えば、骨格関節を有する身体アバターに基づく）三次元身体モデルを生成するという意味で利用される。これはＭＣＤの精度(accuracy)及び信頼度(reliability)の閾値を仮定することが理解されるであろう。しかしながら、幾つかの実施態様において、これは達成可能であり、故に、ＭＣＤ支援を不要にする。
●  例えば、ＭＳＤ及び／又はＭＣＤが、客観的に定義されたパフォーマンス結果データ（例えば、ローイングの場合には、パワー出力、そして、ゴルフの場合には、ボールの方向及び軌跡）と共に、複数のサンプルパフォーマンスのために収集される、機械学習法。機械学習方法を実施して、それにより、ＯＤＣとスキルパフォーマンスに対する影響との間の関係の自動的な定義付けを可能にする。そのようなアプローチは、十分なサンプルサイズで実施されるとき、ＯＤＣのコンピュータ特定を可能にして、スキルパフォーマンス結果の予測を推進する。例えば、ＭＳＤ（又は、幾つかの実施態様では、ＭＣＤ）のサンプルパフォーマンス収集を使用するゴルフスイングモーションの機械学習に基づき、客観的に定義された結果の分析を使用してスイングパフォーマンスに影響を及ぼすＯＤＣを自動的に特定し、それにより、エンドユーザのハードウェア（例えば、ＭＳＵ対応衣服）を使用したエンドユーザのスイングに関する結果の信頼性のある自動化された予測を可能にする。
●  エンドユーザからの分析データの遠隔収集。例えば、エンドユーザデバイスは、「記録」機能を備え、「記録」機能は、（任意的に、ユーザ自身によって特定される徴候等に関する情報と共に）エンドユーザによってそれぞれ行われる特定のスキルを表すＭＳＤの記録を可能にする。記録されるデータは、複数のユーザのための所与のスキル（又は特定の徴候を有する特定のスキル）についてＭＳＤを比較し、故に、スキル（及び／又は徴候）についてＯＤＣを特定するよう、中央処理場所に送信される。例えば、これはデータの共通点を特定することによって達成される。
【０１０５】
非ＭＳＤデータを活用してＭＳＤデータを検証及び／又は他の方法で支援する他のアプローチを含み、サンプルユーザグループを定義及び分析するための異なる技術を実施する他のアプローチも含む、他のアプローチが使用されてもよい。
【０１０６】
スキルトレーニングプログラムのコンテキストにおいて使用し得る徴候及び／又は原因のためのＯＤＣの開発に寄与する主観的エキスパートコーチング知識を可能にすることに向けられた特定の例示的な実施態様を参照して、上の第１の実施例を以下により詳細に検討する。
【０１０７】
スキル分析フェーズ−サンプル分析例
幾つかの例示的な実施態様では、トレーニングされる各スキルについて、１つ又は複数のサンプルスキルパフォーマーを使用して、そのスキルに含まれるモーションの初期分析を実行し、それにより、最適なパフォーマンスと準最適なパフォーマンスとの間の差の決定を可能にする（故に、最適なパフォーマンスに向かう指導を可能にする）必要がある。一般的に言えば、これは視覚的分析で始まり、次に、視覚的分析は（１つ又は複数の中間プロセスを介して）モーションセンサデータの分析（観察可能なデータ条件(Observable  Data  Conditions)又はＯＤＣについてのモニタリングと呼ぶ）に変換される。
【０１０８】
本明細書で記載する例示的な技法は、複数のサンプル被験者による（所与のスキルについての）身体的スキルパフォーマンスを表すデータを取得することを含む。各身体的スキルパフォーマンスについて、データは、好ましくは、以下を含む。
（ｉ）１つ又は複数のキャプチャ角から１つ又は複数のキャプチャデバイスによってキャプチャされるビデオデータ。例えば、ローイングのコンテキストにおいて、これは、側方キャプチャ角及び後方キャプチャ角を含んでよい。
（ｉｉ）あらゆる利用可能なモーションキャプチャ技法を使用したモーションキャプチャデータ（ＭＣＤ）。これに関して、「モーションキャプチャ」は、例えば、既知の場所にいる被験者に取り付けられた視覚マーカを使用して、モーションを表すデータをキャプチャするために、キャプチャデバイスを使用する、技術を指す。一例は、Vicon によって提供されるモーションキャプチャ技術である（しかしながら、発明者／出願人とViconとの間の提携は推測されるべきでない）。
（ｉｉｉ）１つ又は複数の身体装着式モーションセンサを使用するモーションセンサデータ（ＭＳＤ）。
【０１０９】
いずれの場合においても、好適なアプローチは、（ｉ）生データ及び（ｉｉ）ある程度の処理を受けたデータの両方を格納することである。これは特にモーションセンサデータに当て嵌まる。より新しい/より良い処理アルゴリズムが利用可能になるに応じて、時間の経過に伴って生データを再処理し、それにより、エンドユーザ機能性を向上させてよい。
【０１１０】
概観すると、一般的な概念は、（現実のコーチにとって最も有用である）ビデオデータと（ＭＳＵ対応衣服から得られるデータの分析を介したコーチングを含む最終的なエンドユーザ機能性に必要とされる）ＭＳＤとの間の足掛かり(stepping  stone)としてＭＣＤを使用することである。ＭＣＤは（ｉ）十分に開発された信頼性の高い技術であり且つ（ｉｉ）身体部分の精密な相対的モーションをモニタリングするのに適しているので、ＭＣＤは、この点に関して有用な足掛かりを提示する。
【０１１１】
全体的な技法は、以下のフェーズ、すなわち、（ｉ）選択的な被験者によるサンプルパフォーマンスを表すデータの収集、（ｉｉ）ビデオデータを使用する１人又はそれよりも多くのコーチによるサンプルパフォーマンスの視覚的分析、（ｉｉｉ）１人又はそれよりも多くのコーチによって行われる視覚的観察のＭＣＤ空間への変換、及び（ｉｖ）ＭＣＤ観察に基づきＭＳＤを分析し、それにより、実際の意味で１人又はそれよりも多くのコーチの観察を表すＭＳＤ空間内のＯＤＣを特定することを含む。これらのフェーズの各々を以下に更に詳細に議論する。これはブロック２０１乃至２０４を介して図２Ａに例示されている。
【０１１２】
代替的な方法が、（ビデオデータの収集を省略し、代わりに、ＭＣＤを使用して生成したデジタルモデルを介して視覚的分析を行う）図２Ｂ、（ＭＳＤのみを使用し、ＭＳＤに基づくコンピュータ生成モデルを使用して視覚的分析を達成する）図２Ｃ、（視覚的分析がなく、サンプル間の類似性及び相違を特定するＭＣＤのデータ分析のみがある）図２Ｄ、及びＭＳＤを介した機械学習を利用する図２Ｅに例示されている（ＭＳＤはサンプルパフォーマンスのために収集され、データ分析は結果データに基づいて行われ、それはサンプルパフォーマンスの１つ又は複数の結果パラメータが客観的に測定し、ＯＤＣは機械学習に基づき定義されて、ＯＤＣに基づく結果の予測を可能にする）。
【０１１３】
「１人以上（１人又はそれよりも多く）」のコーチを使用することに関して、幾つかの場合には、多数のコーチを使用し、それにより、所与のスキルの分析及びコーチングに関して合意位置を定義し、幾つかの場合には、代替的／追加的に多数のコーチを使用して、コーチに固有のコンテンツを定義する。後者は、エンドユーザがより広いコーチング合意に基づくコーチングと特定のコーチの特定の視点に基づくコーチングとの間で選択することを可能にする。実用的なレベルでは、商業的実施のコンテキストにおいて、後者は、（任意的により高い価格帯での）プレミアムコンテンツ提供のための基礎として提供されてよい。「コーチ」という用語は、コーチとして資格を有する者、又は（運動選手（アスリート）又は他のエキスパート（専門家）のような）本目的のためにコーチング能力において仕事をする者を記述するために使用されることがある。
【０１１４】
スキル分析フェーズ−被験者選択例
被験者選択は、所与のスキルを代表する被験者のグループを選択することを含む。幾つかの例示的な実施態様において、サンプル選択は、以下のパラメータのうちの１つ又は複数に亘る標準化(normalisation)を可能にするために実行される。
（ｉ）能力レベル。好ましくは、能力レベルの範囲に亘る十分な代表があるように、複数の被験者が選択される。これは、既知の能力レベルのセットを最初に決定して、各レベルについて十分な被験者数を確保すること、第１のサンプルグループを分析し、その分析に基づきそのグループ内からの能力レベル代表を特定し、任意的に、能力レベルを代表するに至らないサンプルグループに拡大すること、又は他のアプローチを含む。本明細書で記載する実施態様において、ユーザ能力レベルは、多数のレベルでの自動的なコーチングプロセスの中心である。例えば、以下に更に議論するように、ユーザ能力レベルの初期評価は、例えば、ＰＯＤデバイスがモニタリングするＯＤＣに関して、ＰＯＤデバイスがどのように構成されかを決定するために使用される。コンテキストとして、初心者が行うミスはエキスパートが行うミスと異なる。その上、例えば、最初にトレーニングを提供し、それにより、初心者レベルで最適な（又は最適に近い）パフォーマンスを達成し、引き続きトレーニングを提供し、それにより、より進んだレベルで最適な（又は最適に近い）パフォーマンスを達成することによって、ユーザの実際の能力レベルに向けられたコーチングを提供することは有利である。
（ｉｉ）身体サイズ及び／又は形状。幾つかの実施態様において、又は幾つかのスキルについて、身体サイズ及び／又は形状は、（例えば、徴候の観察可能な特性を参照することによって）スキルのモーション属性に直接的な影響を有することがある。任意的なアプローチは、サンプルが、理想的には各能力レベルで、複数の身体サイズ／形状の各々を代表するように、サンプルを拡大することである。以下に更に議論するように、身体サイズ／形状の標準化は、幾つかの実施態様において、以下に更に議論するように、データ駆動型サンプル拡張方法を介して代替的に達成される。手短に言えば、これは、収集されたデータに所定の変換のセットを適用し、それにより、そのデータを異なる身体サイズ及び／又は形状の範囲に亘って変換することによって、複数のＭＣＤ／ＭＳＤデータセットが各サンプルユーザパフォーマンスについて定義されるのを可能にする。
（ｉｉｉ）スタイル。ユーザはパフォーマンスに重大な影響を与えない独自のスタイルを有することがある。サンプルは、好ましくは、徴候の観察特性がスタイルに依存しないように、スタイルに亘る標準化を可能にする十分な代表を含む。これは、個々のスタイルの特徴とは無関係に、パフォーマンスに基づく方法におけるコーチングを可能にする。しかしながら、幾つかの実施態様では、少なくとも徴候の選択が、スタイル固有の方法において定義される。例えば、これはコーチングが特定のスタイルを採用することを可能にする（例えば、特定の運動選手のスタイルに向けたコーチングを可能にする）。
【０１１５】
単純性のために、以下の記述は、多数の能力レベルについての標準化に焦点を当てる。例示的な実施態様では、「ｍ」能力レベル（ＡＬ１乃至Ａｌｍ）があり、各能力レベルで「ｎ」被験者（ＳＵＢ１乃至ＳＵＢｎ）がいる。すなわち、全体としてｍ＊ｎの被験者がいる。各個々の能力レベルでの被験者の数は必ずしも等しくなくてよい（例えば、幾つかの実施態様では、所与の能力レベルで追加的な被験者が観察され、それにより、より信頼性の高いデータが得られる）。
【０１１６】
前述のように、幾つかの実施態様では、例えば、追加的なデータポイントが好ましいという特定に基づき、サンプルは時間の経過に伴い拡張される。
【０１１７】
スキル分析フェーズ−パフォーマンスレジーム定義例
幾つかの例示的な実施態様において、各テスト被験者(test subject)(ＡＬ１乃至ＡＬｎの各々でのＳＵＢ１乃至ＳＵＢｎ)は、所定のパフォーマンスレジーム(performance  regime)を実施する。幾つかの実施態様において、パフォーマンスレジームは、複数の能力レベルに亘って一定である。他の実施態様では、特定のパフォーマンスレジームが各能力レベルについて定義される。コンテキストとして、幾つかの場合には、パフォーマンスレジームは、様々な強度レベルでのパフォーマンスを含み、特定の強度レベルは、閾値能力レベル未満では不適切なことがある。
【０１１８】
幾つかの実施態様は、所与のスキルについて分析パフォーマンスレジームを定義することを含むプロセスを提供する。このレジームは、サンプルデータ収集の目的のために各被験者によって実行されるべき複数の身体的スキルを定義する。好ましくは、分析パフォーマンスレジームは、所定の数のセットを実行する命令によって定義され、各セットは、所定のセットパラメータを有する。セットパラメータは、好ましくは、以下を含む。
（ｉ）各セットについての反復数。例えば、セットは、ｎ反復（ここで、ｎ≧１）を含んでよく、被験者は、所定のパラメータでスキルを反復的に試みる。
（ｉｉ）反復命令。例えば、反復の間にどれくらい休むか。
（ｉｉｉ）強度パラメータ。例えば、セットは一定の強度（同じ強度Ｉｃでの各反復ＲＥＦ１乃至ＲＥＰｎ）で実行されてよく、強度を増加させる（強度Ｉ１で反復Ｒ１を実行し、次に、強度Ｉ２でＲＥＰ２を実行する、ここで、Ｉ１＞Ｉ２等）、或いは強度を減少させる（強度Ｉ１で反復ＲＥＰ１を実行し、次に、強度Ｉ２でＲ２を実行する、ここで、Ｉ１＜Ｉ２等）、或いは、より複雑な強度プロファイルを実行する。強度が定義される方法は、アクティビティに依存する。例えば、速さ（スピード）、電力、周波数等のような、強度パラメータが使用されてよい。そのような測定値は、幾つかの場合に、客観的な測定及びフィードバックを可能にする。代替的に、最大強度の百分率（例えば、“最大値の５０％”）は主観的であるが、しばしば効果的である。
【０１１９】
一例として、エルグ機械（室内ローイング機器の一形態）上のローイングモーションの形態におけるスキルを分析する所与の分析パフォーマンスレジームは、以下のように定義されてよい。
●  ６つのセット（ＳＥＴ１乃至ＳＥＴ６）を実行し、セット間に５分の休憩を取る。
●  各セットについて、８回の連続的な反復を実行する（ＲＥＰ１乃至ＲＥＰ８）。
●  強度パラメータは、強度＝１００ＷでのＳＥＴ１、強度＝２５０ＷでのＳＥＴ２、強度＝４００ＷでのＳＥＴ３、強度＝５５０ＷでのＳＥＴ４、強度＝７００ＷでのＳＥＴ５、及び強度＝８５０ＷでのＳＥＴ６である。
【０１２０】
ローイングの実施例への言及は、以下に更に続く。しかしながら、これは例示のために提供される代表的なスキルに過ぎないこと、及び基礎を成す原理は広範なスキルに適用可能であることが理解されなければならない。
【０１２１】
スキル分析フェーズ−例示的なデータ収集プロトコル
パフォーマンスレジーム(performance  regime)の各ユーザの完了に関して、データが収集され且つ格納される。上述のように、この実施例について、本明細書で考慮する主要な実施例において、データは、以下を含む。
（ｉ）１つ又は複数のキャプチャ角から１つ又は複数のキャプチャデバイスによってキャプチャされるビデオデータ。例えば、正面、背面、側面、反対面、上面、及び他のカメラ角のうちの１つ又は複数が使用されてよい。
（ｉｉ）あらゆる利用可能なモーションキャプチャ技術を使用するモーションキャプチャデータ（ＭＣＤ）。
（ｉｉｉ）１つ又は複数の身体装着式モーションセンサを使用するモーションセンサデータ（ＭＳＤ）。
【０１２２】
データ収集を実行する条件を制御し、それにより、サンプル間の高度の整合性(consistency)及び比較可能性(comparability)を達成することが好ましい。例えば、これは、マーカ等を使用して一貫したカメラ配置を保証して、被験者の位置決め、被験者上のＭＳＵの正確な位置決め等を支援することのような、技術を含んでよい。
【０１２３】
収集されるデータは、１つ又は複数のデータベースに編成され且つ格納される。メタデータも好ましくは収集され且つ格納され、それにより、追加的な文脈を提供する。更に、幾つかの場合には、データを処理して、キーイベント（鍵となる事象）を特定する。具体的には、事象は、モーションベースのイベントについてデータ内に自動的に及び／又は手動でタグ付けされてよい。例えば、所与のスキルの反復は、開始、終了、及び１つ又は複数の中間イベントのような、複数のモーションイベントを含んでよい。イベントは、ステップのようなもの、ボールに触れられる瞬間、ローイングモーション中のキーポイント（鍵となる地点）等を含んでよい。これらのイベントは、各データセット内で、又はビデオデータ、ＭＣＤ及びＭＳＤに亘って同期させられ得るタイムライン上で定義されてよい。
【０１２４】
スキル分析フェーズ−例示的なデータ同期
データの各形態は、好ましくは、同期させられるように構成される。例えば、以下の通りである。
●  ビデオデータ及びＭＣＤは、好ましくは、同期させられ、それにより、比較検討を可能にするように構成される。これは、例えば、（特に異なる視認角からキャプチャされたビデオ／ＭＣＤの比較分析に特に有用な）並列ビデオ検査(side-by-side  video  review)や、（特に共通角についてキャプチャされたビデオ／ＭＣＤに有用な）部分的な透明性を用いたオーバーレイ検査(overlaid  review)を含む。
●  ＭＳＤは、好ましくは、多数のＭＳＵからのデータが共通の時間基準に対して変換／格納されるよう、同期させられるように構成される。これは、幾つかの実施態様では、それ自体のローカルクロック(local  clock)に対する時間基準及び／又は観察可能な地球時間クロック(global  time  clock)に対する時間基準を表すデータをＰＯＤデバイスに提供する各ＭＳＵによって達成される。分散ノードによって供給されるデータの時間同期のための様々な有用な同期技法は、例えば、メディアデータ同期を含む、他の情報技術環境から知られている。
【０１２５】
同期は、好ましくは、（データが共通の時間基準に対して標準化されるように構成される）時間ベースの同期を含むが、時間ベースの同期に限定されない。幾つかの実施態様において、イベントベースの同期は、時間ベースの同期に加えて又は時間ベースの同期の代わりとして（又は時間ベースの同期を支援する手段として）使用される。
【０１２６】
イベントベースの同期は、ＭＣＤ又はＭＳＤのようなデータがイベントを表すデータを含むような、プロセスを指す。イベントは、典型的には、データについてのローカルタイムラインに対して定義される。例えば、ＭＣＤは、０：００：００に開始時点を有するビデオファイルを含んでよく、イベントは、その開始時点に対する時間で定義される。イベントは、（例えば、所定の観察可能な信号のようなソフトウェアプロセスによって特定され得るイベントを参照することによって）自動的に定義されてよく、且つ／或いは（例えば、そのデータの手作業の視覚的検査中にビデオデータをマーキングし、特定のイベントが発生した時間を特定して）手作業で定義されてよい。
【０１２７】
ＭＣＤのコンテキストにおいて、データは、好ましくは、１つ又は複数のパフォーマンスイベントに基づき同期を可能にするようマーキングされる。例えば、ローイングのコンテキストでは、ローイングモーション中の様々な特定可能なモーションポイント(motion  points)を印し、それにより、モーションポイントの共通性に基づきビデオデータの同期を可能にする。これは、異なるサンプルユーザからのビデオデータを比較するときに特に有用である。それはそのようなユーザ間の異なる速度の動きを特定するのを支援する。幾つかの場合において、モーションポイントベースの同期は多数のアクティビティに基づき、ビデオレートは、２つの異なるサンプル（例えば、異なるユーザ、異なる反復、異なるセット等）についてビデオデータにおける２つの共通のモーションアクティビティを並列に（又は重ねて）見て、これらのモーションアクティビティ間で同じ速度の進行を示すように、調整される（例えば、速さが増大させられ、或いは速さが減少させられる）。例えば、１人の漕ぎ手が１秒のストローク時間を有し、他の人が１．２秒のストローク時間を有するならば、モーションアクティビティベースの同期は、後者が１秒に短縮され、それにより、２つの漕ぎ手のモーション間のより直接的な比較を可能にするように、適用される。
【０１２８】
スキル分析フェーズ−例示的なデータ拡張方法論
幾つかの実施態様では、各被験者のためにＭＳＤ及び／又はＭＣＤを、データ拡張プロセスを介して変換し、それにより、異なる身体属性を有する複数の更なる「仮想被験者」を定義する。例えば、各ＭＣＤ及び／又はＭＳＤデータアクティビティが複数の異なる身体サイズに基づき変換されるのを可能にするよう、変換を定義する。これは、特定の身体サイズを有する被験者からのパフォーマンスのキャプチャが、異なる身体サイズを反映する複数のサンプルパフォーマンスに拡張されるのを可能にする。「身体サイズ」という用語は、身長、胴の長さ、上肢の長さ、下肢の長さ、腰幅、肩幅等のような、属性を指す。これらの属性は、実際には、ＭＣＤ及びＭＳＤデータ収集にそれぞれ使用されるマーカ及びＭＳＵの移動経路（パス）及び相対位置を変更することが理解されるであろう。
【０１２９】
データ拡張は、全てのサンプル遂行者から収集されるデータが「標準的」身体サイズを有する仮想遂行者による１つ又は複数の仮想パフォーマンスを含む仮想パフォーマンスのセットに拡張され得るという点で、身体サイズの標準化のコンテキストにおいても有用である。幾つかの実施態様では、単一の「標準的」身体サイズが定義される。標準身体サイズの使用、並びにサンプルパフォーマンスからその標準身体サイズへのＭＳＤ及びＭＣＤの変換は、多数のサンプル遂行者の身体サイズの違いにも拘わらず、ＭＣＤ及びＭＳＤの直接的な比較を可能にする。
【０１３０】
スキル分析フェーズ−例示的な仮想分析方法論
上述したように、並びに図２Ａのブロック２０２に示すように、例示的なスキル分析方法論の特徴は、ビデオデータを介したサンプルパフォーマンスの視覚的分析を含む。他の実施態様において、ビデオ分析は、ビデオデータの代替として、又はビデオデータに加えて、ＭＣＤ及び／又はＭＳＤから導出されたコンピュータ生成モデルを使用して実行される。従って、以下の実施例は、ビデオデータに基づく検査に焦点を当てるが、そのような実施例は非限定的であり、ビデオデータは、他の実施態様において、ＭＣＤ及び／又はＭＳＤに基づき生成されるモデルと置換されることが理解されるべきである。
【０１３１】
視覚的分析は、スキルとそのスキルのコンポーネントの予備的な理解、徴候の初期的特定、及び所定の分析スキームに基づく個々のサンプルパフォーマンスの分析を含む、様々な目的のために実行される。
【０１３２】
図３は、１つの実施態様に従った例示的なユーザインターフェース３０１を例示している。特別に適合されたソフトウェアは全ての実施態様において使用されないことが理解されるであろう。図３の実施例は、主として、視覚的分析プロセスにおいて特に役立つ鍵となる機能性を例示するために提供される。
【０１３３】
ユーザインターフェース３０１は、複数のビデオディスプレイオブジェクト３０２ａ乃至３０２ｄを含み、ビデオディスプレイオブジェクトは、それぞれ、格納されるビデオデータを再生するように構成される。幾つかの実施態様において、ビデオディスプレイオブジェクトの数は、例えば、（ｉ）所与のサンプルパフォーマンスについてのビデオキャプチャカメラ角度の数、及び（ｉｉ）ユーザコントロールに基づき異なり、ビデオディスプレイオブジェクトは、各角度について提供される。ユーザ制御に関して、ユーザは、パフォーマンスレベルで（この場合には、多数のビデオディスプレイオブジェクトがそのパフォーマンスに関連付けられる多数のビデオ角度のために集合的に構成される）或いは個々のビデオベース（例えば、１つ又は複数のサンプルパフォーマンスから特定の角度を選択すること）で、表示されるべきビデオデータを選択することが可能にされる。各ビデオディスプレイオブジェクトは、単一のビデオを表示するか、或いは多数のビデオを同時に表示するように構成される（例えば、２つのビデオをある程度の透明性を伴って互いに重ね、それにより、オーバーラップ及び相違の視覚的観察を可能にする）。再生コンテキストディスプレイ３０４は、ビデオディスプレイオブジェクトに何が表示されているかについての詳細を提供する。
【０１３４】
オブジェクト３０２ａ乃至３０２ｄ内に表示されるビデオデータは、同期される、例えば、時間同期される。共通のスクロールバー３０３は、（前述のように、各ビデオディスプレイオブジェクト内に多数のオーバーレイされた(overlaid)ビデオオブジェクトを含んでよい）多数の同期されたビデオを通じた同期ナビゲーションを可能にするために設けられる。幾つかの実施態様では、時間同期とモーションイベントベースの同期との間を移動するためにトグル(toggle)が設けられる。
【０１３５】
ナビゲーションインターフェース３０５は、ユーザが利用可能なビデオデータをナビゲートするのを可能にする。このデータは、好ましくは、複数の属性を参照することによってソートされるように構成され、それにより、所望のパフォーマンス及び／又はビデオの特定を可能にする。例えば、１つのアプローチは、先ず、スキルによってソートし、次に、能力レベルによってソートし、次に、ユーザによってソートすることである。好適な実施態様において、ユーザは、パフォーマンスビデオデータセット及び／又は個々のビデオをビデオディスプレイオブジェクトにドラッグアンドドロップするのが可能にされる。
【０１３６】
図３は、追加的に、観察記録インターフェース３０６を例示している。これは、ユーザが、見られたパフォーマンスデータセットに関連付けら得る観察を記録するのを（例えば、チェックリストを完成する、メモを作成する等を）可能にするために使用される。多数のパフォーマンスデータセットが見られるとき、好ましくは、マスターセット、及び１つ又は複数のオーバーレイされた比較セットがあり、観察はマスターセットと関連付けられる。
【０１３７】
（スキル分析フェーズ−視覚的分析を介した例示的な徴候特定）
例示的な実施態様では、多数のエキスパート（例えば、コーチ）が、サンプルパフォーマンスを検査し、それにより、徴候を特定することに関与する。幾つかの場合、これは、観察記録インターフェース３０６を提供する、ユーザインターフェース３０１のようなインターフェースによって容易にされる。エキスパートから知識を引き出す例示的な方法が、ＰＣＴ／ＡＵ２０１６／００００２０において議論されている。
【０１３８】
スキル分析フェーズ−（例えば、状態エンジンデータについての）ＯＤＣの例示的な決定
エキスパート／コーチによる視覚的分析に続き、スキル分析フェーズは、サンプルパフォーマンスの視覚的分析から得られたエキスパート知識(expert  knowledge)を分析して、ＭＳＤに基づく徴候の自動的な検出を可能にするＯＤＣを定義する、データ分析サブフェーズに移行する。例えば、そのようなＯＤＣは、トレーニングプログラムがエンドユーザの身体的パフォーマンスにおける特定の徴候の検出を表す入力に基づき動作することができるように、後にエンドユーザハードウェア（例えば、ＰＯＤデバイス）にダウンロードされる、状態エンジンデータにおいて使用される。
【０１３９】
所与の徴候についてＯＤＣを定義するために、ある範囲の様々な方法論が様々な実施態様において使用されることが理解されるであろう。幾つかの実施態様において、一般的な方法論は、以下を含む。
（ｉ）ＭＳＤの分析を実行し、それにより、視覚的分析の結果に基づき徴候の存在を示すと予測される（例えば、加速率及び方向を含むＭＳＤに基づく）データ属性の組み合わせを特定すること。
（ｉｉ）（例えば、実際に記録されたＭＳＤを使用して）サンプルパフォーマンスを表すデータに対するそれらのデータ属性をテストして、それらのデータ属性が（任意的に能力レベルに固有の基準で）関連する徴候を表示する全てのサンプルパフォーマンスに存在することを検証すること。
（ｉｉｉ）（例えば、実際に記録されたＭＳＤを使用して）サンプルパフォーマンスを表すデータに対するそれらのデータ属性をテストして、それらのデータ属性が（再び任意的に能力レベルに固有の基準で）関連する徴候を表示しないサンプルパフォーマンスに存在しないことを検証すること。
【０１４０】
実施例は、以下を含むが、それらに限定されない。
●  視覚的分析とＭＳＤとの間の足掛かりとしてＭＣＤを使用するアプローチ。
●  視覚的分析からＭＳＤの分析に直接的に移行するアプローチ。
●  個々のセンサから得られるデータに基づきＯＤＣを定義するアプローチ。
●  ＭＳＤから構築される仮想身体モデルを使用して全体的な身体モーションに基づきＯＤＣを定義するアプローチ。
【０１４１】
一揃いの実施例を以下に詳細に記載する。
【０１４２】
幾つかの実施態様において、ＯＤＣは、例えば、ＭＳＵ及び／又はＰＯＤデバイスで余りプロセッサ／電力集約的でないＯＤＣを定義することによって、エンドユーザハードウェアを効率的に活用するよう、調整される。例えば、これは、サンプリング速度、データ解像度等に関して関連することがある。
【０１４３】
スキル分析フェーズ−視覚的観察からＭＣＤ空間への例示的な変換
上述のように、幾つかの実施態様において、ＭＣＤ空間は、視覚的観察とＭＳＤデータ分析との間の足掛かりとして使用される。これは、（例えば、ＭＳＤを共通の幾何学的基準フレームに変換することに関連する挑戦に留意して）ＭＳＤに基づき仮想身体モデルを正確に定義することに関連する挑戦を回避するのに有用である。
【０１４４】
全体として、このプロセスは、所与の徴候について、その徴候を表示するものとして印されたパフォーマンスと関連付けられたＭＣＤを分析することを含む。この分析は、幾つかの実施態様において、（徴候がモーションから観察可能である程度は能力レベルによって異なることに留意して）能力レベルに固有の基準で行われる。例えば、分析は、関連する徴候を表示するサンプルについての（ＭＣＤに由来するコンピュータ生成モデルのような）ＭＣＤを、徴候を表示しないサンプルについてのＭＤＣと比較することを含む。
【０１４５】
図５は、１つの実施態様に従った方法を例示している。これは一例に過ぎず、類似の目的を達成するために様々の他の方法が任意的に使用されることが理解されるであろう。ブロック５０１は、分析のための徴候を決定することを含むプロセスを表している。例えば、徴候は、ローイングのコンテキストにおいて、「突っ込んだ腕」(“snatched  arms”)であってよい。ブロック５０２は、分析のためのサンプルデータを特定することを含むプロセスを表している。例えば、サンプルデータは、以下を含んでよい。
●  徴候と関連付けられる全ての反復についてのＭＣＤ。
●  特定の強度パラメータでの徴候と関連付けられる全ての反復についてのＭＣＤ。すなわち、分析は、徴候が（他の強度パラメータとは対照的に）特定の強度パラメータでどのように存在するかを考慮する。
●  特定の能力レベルでの徴候と関連付けられる全ての反復についてのＭＣＤ。すなわち、分析は、徴候が（他の能力レベルとは対照的に）特定の能力レベルでどのように存在するかを考慮する。
●  特定の強度パラメータ及び特定の能力レベル（すなわち、前の２つのアプローチを組み合わせたもの）での徴候と関連付けられる全ての反復についてのＭＣＤ。
【０１４６】
他のアプローチも使用されてよい。幾つかの場合には、（所与の徴候に関連する或いは関連しないと判明することがある）強度及び能力のような要因の影響をより良く理解するために、上記アプローチの多数が組み合わせにおいて使用される。
【０１４７】
ここで使用されるＭＣＤは、好ましくは、例えば、上で議論したサンプル拡張技法に基づき標準的な身体サイズに標準化されたＭＣＤである。同様に、そのようなプロセスから得られるＯＤＣは、可変な（及び潜在的に無限に可変な）範囲の身体サイズに適用可能であるように、サンプル拡張の変換原理を使用して非標準化されることが可能である。
【０１４８】
機能ブロック５０３は、潜在的な徴候インジケータモーション（ＳＩＭ）を特定することを含むプロセスを表している。例えば、これは、関連する徴候を表す予測されるサンプル反復の各々についてＭＣＤ内で観察可能なモーションの属性を特定することを含む。インジケータモーションは、幾つかの実施態様において、ＭＳＵが取り付けられる身体部分のモーションパス（モーション経路）の属性によって定義される。モーションパスの属性は、角度、角度の変化、加速／減速、加速／減速の変化等のようなものを含む。本明細書では、これを「ポイントパスデータ」(ポイント経路データ)(“point  path  data”)と呼び、それは身体上に定義されるポイントのモーション属性を表すデータである。これに関して、潜在的ＳＩＭは、「ポイントパスデータ」の１つ又は複数のセットによって定義される（すなわち、幾つかの場合には、１つのセットのポイントパスデータがあり、その場合、ＳＩＭは１つの身体部分だけのモーションに基づき、幾つかの場合には、多数のセットのポイントパスデータがあり、その場合、ＳＩＭは、前腕及び上腕のような多数の身体部分のモーションに基づく）。
【０１４９】
コンテキストとして、ポイントパスデータのセットは、所与のポイントについて以下のデータを含むように定義されてよい。
●  Ｘ軸加速度：最小Ａ、最大Ｂ
●  Ｙ軸加速度：最小Ｃ、最大Ｄ
●  Ｚ軸加速度：最小Ｅ、最大Ｆ
【０１５０】
加速度以外のデータも使用されてよい。更に、多数の加速度測定値があってよく、これらは、他のイベント及び／又は測定値に時間参照されてよい。例えば、ポイントパスデータの１つのセットは、ポイントパスデータの他のセットの観察に続く定義された時間期間を参照することによって制約されてよい。コンテキストとして、これは上肢にあるポイントと前腕にあるポイントとの相対的な動きを考慮するＳＩＭを定義するために使用されてよい。
【０１５１】
機能ブロック５０４は、潜在的ＳＩＭが比較データに対してテストされる、試験プロセス(testing  process)を表している。幾つかの実施態様において、試験は、以下を検証する。
（ｉ）ポイントパスデータの１つ又は複数のセットが、サンプルデータにおける反復のそれぞれについて、ＭＣＤにおいて観察される。これは、潜在的ＳＩＭが、それが動作するように設計されるサンプル中の徴候の存在を特定することに関して効果的であることを検証する。
（ｉｉ）ポイントパスデータの１つ又は複数のセットは、関連する徴候と関連付けられない反復について、ＭＣＤにおいて観察されない。これは、徴候が存在しない場合に、潜在的ＳＩＭが引き起こされないことを検証する。
【０１５２】
判定５０５(decision)は、潜在的ＳＩＭが５０５での試験に基づいて検証されるか否かの決定(determination)を表している。
【０１５３】
潜在的ＳＩＭが成功裡に検証され得ない場合、ＳＩＭは精緻化され(refined)(ブロック５０６を参照）、再テストされる(re-tested)。幾つかの実施態様において、精緻化(refinement)及び再試験(re-testing)は、インタラクティブ（対話型）アルゴリズムを介して自動化される。例えば、これは、前に所定の潜在的ＳＩＭの基礎を成すポイントパスデータ定義を、関連する徴候が存在しないパフォーマンス反復についてＭＣＤを参照することによって特異であると検証され得るポイントに絞り込むように動作する。幾つかの場合には、閾値数の反復に続いて所与のＳＩＭを検証することができず、新しい開始ポイントの潜在的ＳＩＭが必要とされる。
【０１５４】
ブロック５０８は、成功裡の試験に続くＳＩＭの検証を表している。
【０１５５】
サンプルデータが関連する徴候と関連付けられる全ての反復についての全ＭＣＤデータのサブセットである幾つかの実施態様では、ＳＩＭがその全ＭＣＤデータのあらゆる他のサブセットについても検証されることを示すデータが生成される（例えば、ＳＩＭは、第１の能力レベルでの分析に基づき導き出されるが、第２の能力レベルでも検証される）。
【０１５６】
潜在的なＳＩＭを決定するプロセスは、（例えば、ビデオ及び／又はＭＣＤに由来するモデルデータの視覚的分析に基づく）主として手作業のプロセスであってよいことを理解されるべきである。しかしながら、幾つかの実施態様において、プロセスは、様々なレベルの自動化によって支援される。例えば、幾つかの実施態様では、アルゴリズムが、徴候が存在しないＭＣＤにおけるＭＣＤと比較した、徴候を表示するＭＣＤにおける共通性に基づき、潜在的なＳＩＭを特定するように構成される。そのようなアルゴリズムは、幾つかの実施態様において、全ての他のサンプルパフォーマンス（サンプルパフォーマンスは身体サイズのために標準化されている）に対する徴候を表示するサンプルパフォーマンスのサンプルセットの特異性を包括的に定義される潜在的なＳＩＭの集合を定義するように構成される（各ＳＩＭは、ＭＣＤ空間又はＭＳＤ空間内のポイントパスデータのそれぞれの１つ又は複数のセットによって定義される）。１つの実施態様では、アルゴリズムが、選択される徴候又は徴候の集合に共通する全てのＭＣＤを含むデータセットを表すデータを出力し、（例えば、特定のセンサ、モーション内の特定の時間窓、データ解決制約等に基づき）そのデータセットのフィルタリングを可能にし、それにより、（例えば、エンドユーザに提供されるＭＳＵ対応衣服のＭＣＤに基づき）エンドユーザハードウェアのコンテキストにおける実用的な適用を可能にする特性を有する潜在的なＳＩＭへのデータセットのユーザ誘導狭小化（ナローイング）を可能にするように構成される。
【０１５７】
幾つかの実施態様において、試験プロセスは、視覚的分析が失敗した反復における徴候の識別を可能にするために追加的に使用される。例えば、試験失敗の回数が少ない場合、それらは、徴候が実際に存在しないのか或いは微かに存在するのかを確認するために、視覚的分析に晒される。
【０１５８】
スキル分析フェーズ−ＭＣＤ空間からＭＳＤ空間への例示的な変換（ＯＤＣ）
図５の方法のような方法によって検証されたＳＩＭは、次に、ＭＳＤ空間に変換される。上記のように、各ＳＩＭは、ポイントパスデータの１つ又は複数のセットを表すデータを含み、ポイントパスデータの各セットは、人体上の定義されたポイントについてのモーション属性を定義する。
【０１５９】
ポイントパスデータが定義される人体上のポイントは、好ましくは、ＭＳＵが（ｉ）サンプルパフォーマンス中に被験者が着用するＭＳＵ構成、及び（ｉｉ）エンドユーザが利用するＭＳＵ対応衣服のコンテキストにおいて取り付けられるポイントに対応して定められる。幾つかの実施態様では、エンドユーザＭＳＵ対応衣類（又はそのバリエーション（変形））が、サンプルパフォーマンスの目的のために使用される。
【０１６０】
ポイントパスデータが、ＭＳＵが取り付けられるポイント以外のポイントのために定義される場合には、データ変換を実行し、それにより、ポイントパスデータをそのようなポイントに調整するのが好ましい。代替的に、そのような変換は後続の段階に統合されてよい。
【０１６１】
全体として、サンプルデータ（図５のブロック５０２のサンプルデータ）におけるサンプルパフォーマンス反復のうちの１つ又は複数のためのＭＳＤを分析し、それにより、ポイントパスデータに対応するデータ属性を特定する。例えば、ポイントパスデータは、基準フレーム（好ましくは、重力基準フレーム）に対するモーション方向及び／又は加速方向の１つ又は複数の定義された範囲を示すことがある。
【０１６２】
幾つかの実施態様において、（ａ）ＭＣＤ空間内で得られたＳＩＭから（ｂ）ＭＳＤ空間によって定義されたデータへの変換は、以下を含む。
（ｉ）ポイントパスデータの各セットについて、ポイントパスデータを表す、ＳＩＭが関連するサンプルパフォーマンスの各々に存在する、ＭＳＤ属性を特定すること。幾つかの場合、ポイントパスデータとＭＳＤの属性との間の関係は、例えば、ＭＳＤの性質の故に不完全である。そのような場合、特定されたＭＳＤ属性は、ポイントパスデータによって定義されるモーションよりも広いことがある。
（ｉｉ）図５のブロック５０４〜５０６の反復試験と類似するプロセスによって特定されるＭＳＤデータ属性を検証し、それにより、特定されるＭＳＤ属性が、徴候を表示するサンプルパフォーマンスについてのＭＳＤ内に一貫して見出され、全ての徴候のないサンプルパフォーマンスに存在しないことを検証すること。
【０１６３】
ＭＳＤ空間へのこの変換プロセスは、収集段階（例えば、図２Ａのブロック２０１）中に使用される１つ又は複数のＭＳＵから得られるデータ内で観察されるときに徴候の存在を示す、データ条件をもたらす。すなわち、変換プロセスは、徴候についてのＯＤＣをもたらす。
【０１６４】
このように定義されるＯＤＣの決定は、１つ又は複数のセンサの個々のセンサデータ条件によって定義される。例えば、ＯＤＣは、規則（例えば、タイミング規則：センサＸがＡを観察し、定義された時間内に、近接センサＸがＢを観察する）との組み合わせにおいて、各センサでの速度及び／又は加速度の測定値に基づき観察される。
【０１６５】
次に、ＯＤＣは、エンドユーザデバイスへのダウンロードのために利用可能にされるように構成された状態エンジンデータに統合されるのが可能にされ、それにより、関連する徴候をモニタリングするそのエンドユーザデバイスの構成が可能にされる。
【０１６６】
上記変換プロセスによって定義されるＯＤＣは、データ収集フェーズにおいて使用されるＭＳＵに特異であることが理解されるであろう。この理由のために、エンドユーザによって使用されるような収集フェーズ中に（例えば、同じＭＳＵ対応衣服を介して）同じＭＳＵ及びＭＳＵ位置付けを使用するのが便利である。しかしながら、幾つかの実施態様では、例えば、異なるＭＳＵ及び／又は異なるＭＳＵ位置付けを伴う、多数のバージョンのエンドユーザＭＳＵ対応衣服がある。そのような場合、ＭＳＤ空間への変換は、各衣服バージョンのために別個に任意的に実行される。これは、（特定のエンドユーザ機器に対応する）仮想ＭＳＵ構成の仮想適用を介して、収集されたテストデータの既知のデータ変換及び／又はモデリングを適用することによって、達成されることがある。例えば、後者に関して、ＭＣＤから導出される仮想モデルは、１つ又は複数の仮想ＭＳＵをサポートし、ＳＩＭデータに対応するコンピュータ予測ＭＳＵ読取りを決定するフレームワークとして、任意的に使用される。分析フェーズを介して収集されるデータがそのような状況において時間の経過と共に再使用され得ることを条件として、これはハードウェアの進歩に基づき時間の経過と共にＯＤＣを再定義する能力を提供することが理解されるであろう。
【０１６７】
ＭＳＣ分析に基づき生成されるＯＤＣ又はＳＩＭを定義するプロセスである例示的なプロセスを図６に例示する。検証されたＳＩＭが６０１で特定される。ポイントパスデータのセットの第１のものが６０２で特定され、そして、これはブロック６０３乃至６０８によって表されるプロセスを介して分析され、それはポイントパスデータの各セットについてループする。このループ処理は、ポイントパスデータに対応する潜在的なＭＳＤ属性を特定することを含む。例えば、幾つかの実施態様において、これは、収集されたＭＳＤを、関連する収集されたＭＳＤの全部又はサブセットについてのポイントパスデータと同じ時点で処理することを含む（ＭＣＤ及びＭＳＤは時間同期のために構成された方法で格納されることに留意のこと）。次に、６０４で試験を実行して、特定されたＭＳＤ属性が、サンプルパフォーマンスから収集された全ての関連する徴候に存在するＭＳＤ内に存在するか否かを６０５で決定し、（そして、幾つかの実施態様では、特定されたＭＳＤ属性が、徴候が存在しないＭＳＤ内に存在しないことを保証する）。必要な場合には、６０６で精緻化を実行し、さもなければ、６０７でＭＳＤ属性を検証する。
【０１６８】
ＳＩＭ内のポイントパスデータの全てのセットについてブロック６０３乃至６０８のループ処理がひとたび完了すると、検証されたＭＳＤ属性を６０９で組み合わせ、それにより、徴候についての潜在的なＯＤＣを定義する。次に、これらもブロック６１０乃至６１３のプロセスを介して試験し、精緻化し、且つ検証し、それにより、潜在的なＯＤＣを、（ｉ）関連する徴候が実際に存在する全ての関連するサンプルパフォーマンスＭＳＤ内で特定し、且つ（ｉｉ）関連する徴候が存在しない全ての関連するサンプルパフォーマンスＭＳＤ内で特定しない（「関連する」(“relevant”)という用語は、幾つかの場合、分析が能力レベル等によって制限されることを示す）。
【０１６９】
更なる実施態様では、様々な代替的な方法論を使用し、それにより、所与の徴候についてＯＤＣを定義することが理解されるであろう。しかしながら、実質的に全ての場合において、方法は、分析を実行し、それにより、徴候が存在するサンプルパフォーマンスについて（収集された或いは仮想に定義された）ＭＳＤ内に特定されることができるが、徴候が存在しないサンプルパフォーマンスにおいて特定されることができない、観察可能なデータ条件を定義することを含む。
【０１７０】
スキル分析フェーズ−ＭＳＤ空間を介したＭＣＤ空間への仮想的な観察の代替的な変換
更なる実施態様において、ＭＣＤは、仮想身体モデルを生成するために使用され、そのモデルは、時間同期されたＭＳＤと関連付けられる。そのようにして、スキルパフォーマンスモーションの特定のポイントで選択的な１つ又は複数のＭＳＵについてＭＳＤを使用して分析を行うことができる。
【０１７１】
この段階で使用されるＭＳＤは、特定のパフォーマンスについてのＭＳＤ又は同様のパフォーマンスのサブセットに亘って集計されたＭＳＤ（例えば、定義された能力レベルでの標準化された身体サイズによるパフォーマンス）のいずれかである。集計は、（ｉ）パフォーマンスのサブセットの全てにおいて類似／同一であるＭＳＤのみを利用すること、及び（ｉｉ）集計されたＭＳＤが、パフォーマンスのサブセットについてＭＳＤの全て（又は統計的に関連する割合）を含むようにデータ値範囲を定義することの一方又は両方を含んでよい。例えば、後者に関して、第１のパフォーマンスのＭＳＤは、特定の時点での特定のセンサのｘ軸加速度についてＡの値を含んでよく、第２のパフォーマンスについてのＭＳＤは、その特定の時点でのその特定のセンサのｘ軸加速度についてＢの値を有してよい。これらは、集約ＭＳＤに集約されることができ、その場合、その特定の時点でのその特定のセンサのｘ軸加速度の値は、ＡとＢとの間にあるものとして定義される。
【０１７２】
故に、以下のようなものを決定するために分析を行うことができる。
（ｉ）特定のパフォーマンスについての、モーション中の特定のポイントでの、特定のセンサについてのＭＳＤの１つ又は複数の特徴についての値（例えば、加速度計の値）。
（ｉｉ）（ｉ）での値を、動作(movement)における同じポイントでの他のパフォーマンス（例えば、同じ能力レベルで同じ徴候を示す他のパフォーマンス）と比較する、比較データ。
（ｉｉｉ）パフォーマンスのセット（例えば、同じ能力レベルで同じ徴候を示す他のパフォーマンス）についての、動作における特定のポイントでの、特定のセンサについてのＭＳＤの１つ又は複数の特徴についての値の範囲（例えば、加速度計の値）。
（ｉｖ）その特定の徴候を表示しない１つ又は複数の更なるパフォーマンスについての対応するＭＳＤと比較するときの、特定の徴候を有する特定のパフォーマンスについての、動作中の特定のポイントでの、特定のセンサについてのＭＳＤの１つ又は複数の特徴についての比較データ（例えば、加速度計の値）。
【０１７３】
そのような分析は、所与の徴候について予測されるＯＤＣを決定するために使用される。
【０１７４】
予測されたＯＤＣがひとたび定義されると、これらは図７に示したような方法を使用して試験されることができる。特定の徴候について予測されたＯＤＣが７０１で決定され、次に、これらは７０２でサンプルパフォーマンスについてのＭＳＤに対して試験される。前の実施例と同様に、これは、予測されたＯＤＣがその徴候を表示する関連するパフォーマンスについてのＭＳＤ内に存在すること、及びＯＤＣが徴候を表示しない関連するパフォーマンスについてのＭＳＤ内に存在しないことを検証するために、使用される。例えば、「関連する」パフォーマンスは、共通の能力レベルでのサンプルパフォーマンスであり、幾つかの実施態様では、標準的な身体サイズに対して標準化される。試験に基づき、ＯＤＣは７０４で精緻化され、或いは７０５で検証される。
【０１７５】
スキル分析フェーズ−代替的なアプローチ
スキル分析フェーズに関連する様々な追加的の代替的なアプローチ及び技法が、ＰＣＴ／ＡＵ２０１６／００００２０において議論されている。それら及び他の技法／アプローチは、本明細書で考察されるようなメディア管理についての実施形態の脈絡において任意的に使用される。
【０１７６】
例示的なダウンロード可能なコンテンツデータ構造
好適な実施態様において、ダウンロード可能なコンテンツは、以下の３つのデータの種類を含む。
（ｉ）「センサ構成データ」(“sensor  configuration  data”)とも呼ぶセンサ構成命令を表すデータ。これは、１つ又は複数のＰＳＵのセットの構成をもたらして、特定された属性を有するセンサデータを提供するように構成される、データである。例えば、センサ構成データは、所与のＰＳＵに、アクティブ／非アクティブ状態（及び／又は定義付けられるプロンプトに応答するそれらの状態間の進行）を採用させ、定義付けられるプロトコル（例えば、サンプリング速度及び／又は分解能）に基づきその構成要素センサコンポーネントのうちの１つ又は複数からセンサデータを配信させる、命令を含む。所与のトレーニングプログラムは、それぞれの練習のために（又はＯＤＣモニタリングの特定の形態を促すプログラム内イベントに応答して）に適用される、センサ構成データの多数のセットを含んでよい。幾つかの実施態様において、センサ構成データの多数のセットは、エンドユーザハードウェアの異なる構成内の特定のＯＤＣを特定するためにそれぞれ最適化されるように定められる。例えば、エンドユーザハードウェアの幾つかの構成は、追加的なＰＳＵ及び／又はより先進のＰＳＵを有してよい。好適な実施態様において、センサ構成データは、ＯＤＣをモニタリングするときのデータ処理の効率を増大させるために、ＰＳＵによって配信されるデータを最適化するように、定められる。すなわち、コンテンツの特定の要素がｎ個の特定のＯＤＣをモニタリングする場合、センサ構成データは、それらのＯＤＣの特定にとって不必要なセンサデータの特徴を除去するように定められる。
（ｉｉ）接続されたセンサのセットのうちの１つ又は複数から受信する入力データを処理し、それにより、接続されたセンサのセットのうちの１つ又は複数によって検知される身体的パフォーマンスを分析するよう、パフォーマンス分析デバイス（例えば、ＰＯＤデバイス）を構成する、状態エンジンデータ。重要なことには、これは、配信されるコンテンツに関連する１つ又は複数のＯＤＣのセットのモニタリングを含む。例えば、コンテンツは、ＰＳＵによって配信されるデータ内の特定のＯＤＣの観察に基づく論理によって駆動される。
（ｉｉｉ）（ＭＳＤの処理を介した）スキル／アクティビティに基づく（本明細書で議論されるようなメディアモニュメント(media  monuments)のために必要とされる報告(reporting)のような）機能性を実行するように、任意的に、身体的パフォーマンスの分析（例えば、トレーニングプログラムデータを含むカリキュラムの配信）に応答してユーザにフィードバック及び命令を提供するように、パフォーマンス分析デバイスを構成する、ユーザインターフェースデータ。幾つかの実施態様において、ユーザインターフェースデータは、少なくとも部分的にウェブサーバから定期的にダウンロードされる。
【０１７７】
ダウンロード可能なコンテンツがエンドユーザデバイスに配信される方法は、例えば、エンドユーザハードウェアデバイスの性質、クラウドベースのデータ組織フレームワーク等に基づき、実施態様によって異なる。様々な例を以下に記載する。
【０１７８】
センサ構成データに関して、コンテンツデータは、ＰＯＤデバイス（又は他のデバイス）がその特定のスキル（又はスキルのセット）のために最適化される明確な方法においてデータを提供するようＰＳＵのセットを構成するのを可能にする、コンピュータ可読コードを含む。これは、ＰＯＤデバイスで実行される処理量を削減するというコンテキストにおいて関連する。センサによって提供されるデータの量は、トレーニングされている特定のスキル又は複数のスキルの徴候を特定するために実際に必要とされるものに基づき減少させられる。例えば、これは以下を含んでよい。
●  １つ又は複数のセンサを選択的に（幾つかの場合には動的に）アクティブ化／非アクティブ化すること。
●  個々のセンサのサンプリング速度を設定する。
●  個々のセンサについてのデータ伝送速度及び／又はデータバッチングシーケンスを設定すること。
●  センサが収集するデータのサブセットのみを提供するようにセンサを構成すること。
【０１７９】
ＰＯＤデバイスは、トレーニングされるべきスキルに基づきセンサに構成命令を提供し、引き続き、ＰＳＵ駆動トレーニングプログラムの配信を可能にするために、適用される構成（例えば、図１１Ａの機能ブロック１１０１及び１１０２を参照）に基づきセンサ又は複数のセンサからデータを受信する。
【０１８０】
幾つかの場合において、センサ構成データは、異なる時間にＰＯＤデバイスにロードされる様々な部分を含む。例えば、ＰＯＤデバイスは、センサ構成が実施される特異性を漸進的な方法において増加させる、（同時又は異なる時間にダウンロードされてよい）１つ又は複数の追加的なセットのコードによって補足される、全てのセンサ構成に亘って包括的(generic)である、（例えば、そのファームウェア内の）そのようなコードの第１のセットを含んでよい。例えば、１つのアプローチは、トレーニングされている特定のスキルについて、ベースレベルの命令、特定のＭＳＵのセットに固有の命令、及びそれらのＭＳＵの構成に固有の命令を有することである。
【０１８１】
センサは、どのトレーニングコンテンツが配信されるかに関するスキルについての特定のモニタリング要件に基づき構成されるのが好ましい。これは、幾つかの場合には、トレーニングされている特定のモーションベースのスキルに特異であり、或いはトレーニングされているモーションベースのスキルの特定の属性に特異でさえある。
【０１８２】
幾つかの実施態様では、状態エンジンデータは、トレーニングされている所与のスキルに基づき、接続されたセンサ（すなわち、ＰＳＤ）から得られるデータをどのように処理するかに関して、ＰＯＤデバイスを構成する。幾つかの実施態様において、各スキルは、（任意的にそれぞれ徴候を表す）ＯＤＣのセットに関連付けられ、状態エンジンデータは、センサデータを処理し、それにより、特定のＯＤＣの観察に基づきユーザのパフォーマンスの客観的な決定を行うように、ＰＯＤデバイスを構成する。幾つかの実施態様において、これは、特定のＯＤＣの存在を特定し、次に、関連付けられる徴候が存在することを決定することを含む。幾つかの場合において、これは引き続き二次的分析を引き起こして、その徴候と関連付けられる原因のセットのうちの１つを表すＯＤＣを特定する。他の実施態様において、分析は、（ｉ）ユーザのパフォーマンスに基づきセンサデータから決定された徴候モデルデータ及び（ｉｉ）予め定義付けられたベースライン徴候モデルデータ値の間の変動に基づく決定を含む。これは、例えば、予め定義付けられた特性を備える各徴候に関するユーザのパフォーマンスの比較を可能にするために使用される。
【０１８３】
幾つかの実施態様におけるユーザインターフェースデータは、ユーザインターフェースを介してレンダリングされるグラフィカルコンテンツを提供するためにレンダリングされるデータを含む。幾つかの実施態様において、そのようなデータは、ＰＯＤデバイス上で維持される（例えば、ビデオデータは、ＰＯＤデバイスから、スマートフォン又は他のディスプレイのような、ユーザインターフェースデバイスにストリーミングされる）。ユーザインターフェースを介してレンダリングするためのグラフィックコンテンツを定義する他の実施態様のデータは、（ｉ）スマートフォン上の又は（ｉｉ）クラウドでホストされる場所のどこかに格納される。
【０１８４】
ユーザインターフェースデータは、追加的に、適応トレーニングプログラムの実行を引き起こすように構成されるデータを含む。これは、ＰＳＤ（例えば、ＭＳＤから得られるＯＤＣ）及び他の要因（例えば、能力レベル、学習スタイル、精神／身体状態のような、ユーザ属性）を含む入力に応答する論理／規則を含む。幾つかの実施態様において、そのようなデータのダウンロードは、ユーザがトレーニングプログラムに参加するためにアクティブなインターネット接続が必要とされない、オフラインモードにおける動作を可能にする。
【０１８５】
例示的なコンテンツ配信方法
前述のように、幾つかの実施形態では、コンテンツは、オンラインマーケットプレイス（例えば、クラウドホスティングされたプラットフォームによって配信されるオンラインマーケットプレイス）を介してユーザに利用可能にされる。ユーザは、（例えば、パーソナルコンピュータ又はモバイルデバイス上で実行するウェブブラウザアプリケーションを介して）そのマーケットプレイスにアクセスし、所望のトレーニングコンテンツを取得する。取得されたコンテンツに基づいて、ユーザは、（例えば、サーバに、ローカルＷｉＦｉネットワークにであってよいＰＯＤデバイスのインターネット接続を介してＰＯＤデバイスにコードを直接ダウンロードさせることによって）所望のアクティビティ及び／又はスキルに関するトレーニングの提供に関連する機能を含む機能を実行するようＰＯＤデバイスを構成する。この構成に基づいて、トレーニングプログラムルールのセットが、インタラクティブ（interactive）トレーニングプロセスを提供するようＰＯＤデバイス（又は、さらなる実施形態では、ＰＯＤデバイスに結合された第２のデバイス）上で実行されることができる。インタラクティブトレーニングプロセスは、ユーザに、ユーザパフォーマンスを表す入力に応答するフィードバック／命令を提供する。この入力はＰＳＵから得られ、ＰＯＤデバイスによって処理される。インタラクティブトレーニングプロセスは、幾つかの実施形態では、（ｉ）事前に定義されたパフォーマンス属性に関連する観察されるユーザパフォーマンス属性；（ｉｉ）履歴パフォーマンスデータを含むユーザ属性データ；（ｉｉｉ）スキルトレーニング進行経路（動的変数であり得る）；及び（ｉｖ）その他の要因、を考慮する、複雑なルールのセットに基づいて動作する。
【０１８６】
本開示は、主に、モーションセンサのセット（例えば、衣服に結合された着用可能なモーションセンサを含む；モーションセンサは、３次元におけるユーザの身体位置変動の分析を可能にするように構成される）から得られるユーザパフォーマンスデータを受信するＰＯＤデバイスの例に焦点を当てている。例えば、これは、スポーツ及び人間の動きを伴う他のアクティビティのような身体的アクティビティに関するトレーニングに特に適用可能である。しかし、この技術は、他の形態のセンサから得られるデータに関しても同様に適用可能である。例は、オーディオ、ビデオ、位置、湿度、温度、圧力などをモニタするセンサを含む。そのようなセンサからのデータは、広範囲のアクティビティのタイプにわたるスキルトレーニングに有用であり得ることが理解されるであろう。例えば、オーディオセンサは、言語スキル、歌唱、及び楽器の演奏のようなトレーニングアクティビティに特に有用である。
【０１８７】
一般的なレベルでは、本明細書に開示される技術は、幾つかの実施形態では、専門家の知恵を得ることができるように構成されており、これによりコーチと学生との間の１対１の会話を再現する。これに関して、幾つかの場合の特徴は、以下を含む：
●  双方向のやりとり。デジタル技術は汎用性が高くスケーラビリティが高く、事実上任意のスキル又はアクティビティに適用できます。センサ及び関連技術を使用することで、リアルタイムのコーチング体験（real-time coaching  experience）で個々のユーザのスタイル及び生理機能に適応しながら、各インタラクションにより、より良く教える能力がある。
●  リアルタイム命令。センサは、動き及び技術のミスを診断し、パーソナライズされた、触覚及び／又は視聴覚フィードバック及び／又は命令の自動化された（かつ実質的に瞬時の）配信を可能にする。
●  高度なパフォーマンス。トラッキングだけでなく、ユーザは絶えずコーチングされる。パフォーマンスの結果として生じる測定可能な上昇は、ユーザが、より大きな確実性を伴って早くマイルストーンに達しかつ目標に達するのに役立つ。
【０１８８】
様々な実施形態によってこれらの特徴がどのように達成されるかは、本明細書の記載に基づいて理解されるであろう。
【０１８９】
スキルトレーニングコンテンツは、（例えば、グラフィカル及び／又は可聴形式の）ユーザインターフェースを介してレンダリングされる。上記のように、これが達成される様々な技術的構成が存在する。好ましいアプローチは、トレーニングコンテンツがＰＯＤデバイス１５０に直接ダウンロードされ、ユーザがレンダリングされたコンテンツを体験することを可能にするビデオ及び／又はオーディオ出力を含む別個のデバイスを介してレンダリングされることである。別個のデバイスは、スマートフォン（幾つかの実施形態では、ＰＯＤデバイス１５０によって提供されるコンテンツをレンダリングするように構成されたアプリケーションを実行する）、ヘッドセット、統合されたディスプレイを有する眼鏡のセット、網膜ディスプレイデバイス、及び他のそのようなユーザインターフェースデバイスのうちの１つ又は複数を含み得る。
【０１９０】
モバイルデバイス（スマートホンなど）が使用される幾つかの実施形態では、ＰＯＤデバイスは、コンテンツをモバイルデバイスに配信するように構成されるローカルウェブサーバを提供する。モバイルデバイスは、ウェブブラウザアプリケーション（又は場合によっては専用アプリケーション）を実行し、これは、どのコードがＰＯＤデバイスからローカルウェブサーバとして取得されるかに関するウェブアドレスにナビゲートする。
【０１９１】
スキルトレーニングコンテンツは、好ましい実施形態では、オンラインマーケットプレイスから得られる。このマーケットプレイスは、好ましくは、ユーザが様々な異なるスキルトレーニングパッケージを選択して入手し、ユーザのＰＯＤデバイス（又はＰＯＤデバイス（複数））へのそれらのダウンロードを管理することを可能にする。「スキルトレーニングパッケージ」という用語は、スキルトレーニングコンテンツの取得可能なセットを表す。これは、単一のスキル、共通のアクティビティに関連する様々なスキル、又は他の様々な構成に関連し得る。本開示は、スキルトレーニングデータがどのように編成され、調達のために利用可能にされ、収益化されるかなどを構造化するためのいかなる特定の実施オプションを参照することによっても限定されるべきではない。
【０１９２】
例示的なコンテンツ配信フレームワーク
以下のセクションは、エンドユーザデバイスへの、ＰＳＤ（ＭＳＤなど）の処理によって駆動される適応スキルトレーニングコンテンツのような、コンテンツの配信のための様々な例示的な技術的フレームワークを記載する。
【０１９３】
概要では、以下のアプローチのいずれか１つ又は複数、あるいはそれらの組み合わせが使用され得る：
●  第１のウェブ対応デバイスを介したダウンロード可能なコンテンツのブラウジング及び選択であって、コンテンツのダウンロードが続いて第２のウェブ対応デバイスに生じる。例えば、コンテンツはスマートフォンで閲覧され、その後、ウェブソースからＰＯＤデバイスに直接ダウンロードされる。
●  第１のウェブ対応デバイスを介したダウンロード可能なコンテンツのブラウジング及び選択であって、コンテンツのダウンロードが続いてその第１のウェブ対応デバイスに生じる。その後、第１のウェブ対応デバイスから、ＰＯＤデバイスのような第２のデバイスへのコンテンツの一部又は全部の二次ダウンロードがあり得る（例えば、センサ構成データ及び状態エンジンデータが最初にモバイルデバイスにダウンロードされ、その後、ＰＯＤデバイスに配信される）。
●  ユーザインターフェースデバイスと分離したＰＯＤデバイスの利用。例えば、モバイルデバイスがユーザインターフェースを提供するために使用され、ＰＯＤデバイスはＭＳＵ対応衣服に取り付けられた処理ユニットである。
●  ユーザインターフェースデバイスと統合されたＰＯＤデバイスの利用。例えば、幾つかの実施形態では、スマートフォンがＰＯＤデバイスの役割を果たす。
●  既存のエンドユーザモバイルデバイスに物理的に結合されるＰＯＤデバイスの利用。例えば、ＰＯＤデバイスは、例えばクレードルタイプのマウントを介して、スマートフォンに結合する処理ユニットとして定義される。
【０１９４】
図９Ａは、１つの実施形態による例示的なコンピュータ実施フレームワークを示す。様々な代替の実施形態が図９Ｂ乃至図９Ｄに示され、同様の特徴は対応する参照番号で示されている。
【０１９５】
それぞれの図示されたフレームワークは、１つ又は複数のマイクロプロセッサ（単に「プロセッサ」とも呼ばれる）を用いてコンピュータ実行可能コード（コンピュータ可読キャリア媒体に記憶され得る）を実行することによって機能性（例えば、「コンピュータ実施方法」のパフォーマンス）を提供するようにそれぞれ構成される、複数のコンピューティングデバイス（「マシン」又は「端末」とも呼ばれる）を含む。様々なコンピューティングデバイスは、具体的に図示されていない、他のハードウェアコンポーネントの範囲を含むことが理解されるであろう。
【０１９６】
図９Ａの例は、中央管理及びコンテンツ管理プラットフォーム９００を示す。このプラットフォームは、単一のコンピューティングデバイス（例えば、サーバデバイス）によって、又はより好ましくは複数のネットワークコンピューティングデバイスによって定義されることができる。サーバのコンポーネントは、関連する機能性を個々に又は集合的に提供するように構成される様々な構成のコンピューティングデバイスを特に参照することなく、機能的に説明される。そのような事項は設計選択の問題であり、広範囲のネットワーク及びサーバアーキテクチャが当該技術分野においてよく知られていることが理解されるべきである。更に、幾つかの実施形態では、並列に動作するプラットフォーム９００の複数の例がある。
【０１９７】
プラットフォーム９００は、複数のユーザ（上述の被験者など）によって操作されるコンピューティングデバイスを介してこれらのユーザによってアクセスされる機能を提供するように構成される。図９Ａは、例示的なユーザに関連して操作されるユーザ側機器９２０のセットを示す。実際には、複数のユーザのそれぞれが、同様の機器９２０（図示せず）のそれぞれのセットを操作する。
【０１９８】
機器９２０は、モバイルデバイス９３０を含む。例えば、この実施形態では、モバイルデバイス９３０は、スマートフォンの形態をとる。しかし、他の実施形態では、タブレット、ＰＤＡ、ポータブルゲームデバイスなどのような異なるモバイルデバイスが使用される。幾つかの実施形態では、モバイルデバイス９３０は、専用（purpose-configured）ハードウェアによって定義され、具体的には、説明した全体的なフレームワークに関連する機能を提供することを意図される。概要では、モバイルデバイス９３０の主要な機能は、ユーザインターフェースを介して、プラットフォーム９００から得られるコンテンツを配信することである。このコンテンツは、「必要に応じて」ベースで（オンラインモードで）ダウンロードされることができる、（それによってオフラインモードでの動作を可能にするよう）事前にダウンロードされることができる、又はその両方を行うことができる。
【０１９９】
モバイルデバイス９３０は、外部ヘッドホン、マイクロホン、グラフィカルディスプレイ（例えば、拡張現実ディスプレイ、網膜投影ディスプレイを提供するように構成された眼鏡）を提供するウェアラブルデバイスなどのような外部ユーザインタラクションハードウェアのうちの１つ又は複数のピースに結合されることができる。
【０２００】
図９Ａの例では、モバイルデバイス９３０は、アプリケーションダウンロードサーバ（app  download  server）９７１からダウンロードされるモバイルアプリケーション（mobile  app）（例えば、ｉＯＳ又はＡｎｄｒｏｉｄアプリ）を介してプラットフォーム９００とインタラクトするように構成される。（この実施形態では、サーバ９７１は第三者が運営するサーバであるが、他の実施形態は、第一者のサーバを使用する）。このようなモバイルアプリケーションは、メモリデバイス９３４に格納され、プロセッサ９３３を介して実行される。モバイルアプリケーションは、利用可能なインターネット接続を介してアプリケーションインタラクションサーバ９７２と通信するようにモバイルデバイス９３０を構成し、アプリケーションインタラクションサーバ９７２は、プラットフォーム９００を介して利用可能なデータへのゲートウェイを提供する。
【０２０１】
図９Ｂの例では、モバイルデバイス９３０は、ウェブブラウザアプリケーションを介してプラットフォーム９００とインタラクトするように構成され、このウェブブラウザアプリケーションは、所定のウェブアドレスへのナビゲーション時に、モバイルデバイス９３０を、利用可能なインターネット接続を介してモバイルデバイスウェブサーバ９７４と通信するように構成する。ウェブサーバ９７４は、次に、プラットフォーム９００を介して利用可能なデータへのゲートウェイを提供する。ウェブブラウザアプリケーションは、モバイルデバイス９３０のメモリ９３４に格納されたコードに基づいて実行され、サーバ９７４を介してデバイス９３０にダウンロードされるブラウザレンダリング可能なユーザインターフェースコードを介してプラットフォーム９００に固有のユーザインターフェースを提供する。
【０２０２】
機器９２０は、更に、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）９４０を含む。これは、ＰＯＤデバイス９５０の形態のさらなるハードウェアデバイスがプラットフォーム９００と通信することを可能にするように、正確にかつ適切に構成される実質的に任意のコンピューティングデバイスであり得る。例えば、１つの実施形態では、ＰＯＤデバイスは、有線接続（ＵＳＢ接続など）又は無線接続（ＷｉＦｉ接続又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ接続など）を介してＰＣ９４０に接続する。機能的には、これは、プラットフォーム９００からＰＯＤデバイス９５０へのデータのダウンロードを可能にする。
代替構成及び接続が、実施されることができ、それによって、例えば以下のＰＯＤデバイス９５０間の通信を可能にする：
●  モバイルサービス９３０を介してプラットフォーム９００にアクセスするＰＯＤデバイス９５０、及びウェブサーバ９７３（図９Ｃを参照）。これは、ＰＯＤデバイス９５０の動作に関連するデバイス９３０の特定の機能にアクセスすること、又は幾つかの実施形態では、モバイルデバイス９３０を介して提供されるインターネット接続に単にアクセスすることを含む。
●  ウェブサーバ９７３を介してプラットフォーム９００にアクセスするＰＯＤデバイス９５０（図９Ｄ参照）。
【０２０３】
幾つかのそのような場合、例えばＰＯＤデバイス９５０が固有の方法でユーザインターフェースを提供しない場合、所与のユーザは、ユーザインターフェース（例えば、モバイルアプリケーション又はウェブページ）にアクセスするためにモバイルデバイス９３０（又は他の適切に構成されたコンピューティングデバイス）を操作し、それによってプラットフォーム９００に、そのユーザに関連するＰＯＤデバイス９５０に特定のデータを配信するよう命令する。そのような実施形態では、データは、利用可能なインターネット接続を介してＰＯＤデバイス９５０に直接ダウンロードされる。
【０２０４】
幾つかの実施形態では、モバイルデバイス９３０上でレンダリングされるスキルトレーニングコンテンツは、まずＰＯＤデバイス９５０にダウンロードされる。これは、モバイルデバイス９３０が（インターネット接続なしの）オフラインモードで、スキルトレーニングデータを提供することができるように実施され、必要なコンテンツはＰＯＤデバイス９５０によって提供される。これは、モバイルデバイス９３０がない例において特に適切であり、ユーザインターフェースは、ＰＯＤデバイス９５０とのみ通信するユーザインターフェース配信デバイス９９０を介して提供される（例えば、ヘッドセット、内蔵ディスプレイを有する眼鏡、網膜投影デバイスなど）を含む。
【０２０５】
例示的なＰＯＤデバイス及びセンサ構成
ＰＯＤデバイス９５０は、１つ又は複数のＰＳＵ９６０から収集されたデータの処理を実行するように構成される。これらのＰＳＵは、有線及び／又は無線接続を介してＰＯＤ９５０に接続される。例えば、１つの実施形態では、ＰＯＤデバイスは、直接有線結合を介してＰＳＵの第１のセットに接続されるとともに、ブリッジングコンポーネント（bridging component）へのＲＦリンクを介してＰＳＵの第２のセットに接続され、ブリッジングコンポーネントは、直接有線接続を介してＰＳＵの第２のセットに接続されている。
【０２０６】
ＰＳＵの範囲は、収集されるデータの性質に応じてさまざまな実施形態にわたって使用される。次に、収集されるデータの性質は、ユーザによって行われているスキルまたはアクティビティに依存する。例えば、以下のユーザの場合は、本明細書で検討される多くの例及び実施形態に関連する：
●  着用可能なＭＳＵ。ＭＳＵは、被験者によって着用されるように構成された衣類（ＭＳＵ対応衣服）に組み込まれる。このような衣類の例は、それぞれが既知の位置に複数の離間したＭＳＵを含む圧縮タイプの衣類（シャツ又はズボンなど）を含む。幾つかの場合には、衣類は、利用可能な取り付け位置間でＭＳＵの移動を可能にするために、それぞれのＭＳＵを解放可能に受け入れるための予め形成された取り付け場所を含む。１つの実施形態では、圧縮シャツは、複数のモーションＭＳＵを支持するとともに、取り付け部がシャツを通って延びかつシャツに包まれる有線接続を介してＰＯＤデバイスをＭＳＵに結合するように、ＰＯＤデバイスを相補的に解放可能に受け入れる取り付け部を有する。シャツは、共通のＲＦ通信モジュールに配線されるさらなる複数のモーションＭＳＵを含む圧縮ズボンの相補的なセットに結合されることができる。そのＲＦ通信モジュールは、シャツの上に設けられるさらなるＲＦモジュールと又はＰＯＤデバイスによってＭＳＤを通信させ、それによって、ＰＯＤデバイスがシャツ及びズボンの上の全てのＭＳＵからデータを受信することを可能にする。
●  ＡＳＵ。異なる実施形態では、異なるオーディオセンサが使用される。利用可能なセンサの例は、マイクベースのセンサ、それによってオーディオ信号を受信するように、オーディオ入力ポートに（例えば、２．５ｍｍ又は３．５ｍｍジャックコネクタを介して）差し込むセンサ、ＭＩＤＩ信号を生成するピックアップなどを含む。
【０２０７】
ＰＯＤデバイス９５０は、ＰＯＤデバイスによって受信される出力信号（例えば、デジタル出力信号）を提供する実質的に任意の形態のＰＳＵからのデータを処理するソフトウェアを介して構成されることができることが理解されるであろう。
【０２０８】
幾つかの実施形態は、ＰＯＤデバイスの複数の異なるハードウェア構成を提供し、それぞれは特定のＰＳＵとインタラクトするように製造される。例えば、例示的なＰＯＤデバイスは以下を含み得る：
●  衣服によって担持されるように構成されたＰＯＤデバイスであって、その衣服によっても担持される複数のＭＳＵに物理的に結合する（そして場合によっては、１つ又は複数のさらなるＭＳＵに直接又は間接的に無線で結合する）、ＰＯＤデバイス。
●  マイクを含むＰＯＤデバイス。
●  オーディオ入力ポート（３．５ｍｍヘッドホンジャックなど）を含むＰＯＤデバイス。
【０２０９】
更に、様々な形態のＰＳＵが、幅広いスキルに関してトレーニングを可能にすることが理解されるであろう。例えば、１つ又は複数のＡＳＵに結合されたＰＯＤデバイスは、場合によっては、様々な音楽的スキル（例えば歌うこと、楽器の演奏など）のトレーニングを提供するために使用される。
【０２１０】
ユーザインターフェースの配信のための例示の構成
ユーザインターフェースがフィードバック及び／又は命令を提供する方法は、ハードウェア構成に基づいて変化する。幾つかの実施形態では、ユーザインターフェースは、オーディオのみ（例えば、ヘッドホンを使用する）であり、この場合、命令及びフィードバックはオーディオベースである。幾つかの実施形態では、ユーザインターフェースは、表示画面（例えば、スマートホンデバイスによって提供される表示画面、適切な眼鏡及び／又は網膜ディスプレイデバイスなど）を必要とする視覚情報を含む。
【０２１１】
図９Ａのユーザ側機器の構成は、図１０Ａに示されるように機能するように構成されることができる。より具体的には、マーケットプレイスプラットフォームが、ＰＯＤデバイスにＰＯＤ／エンジンデータを配信し、特定のスキル（又はスキルのセット）に関するトレーニングコンテンツを配信するＰＯＤデバイスの構成を可能にするように技術的に構成される。ＰＯＤデバイスは、マーケットプレイスから以前にダウンロードされたＰＯＤ／エンジンデータに基づいてセンサからの受信データを処理するように構成される。この処理に基づいて、ＰＯＤデバイスは、（例えば、フィードバックを提供し、ユーザに特定のタスクを実行するように命令するためになど）そのユーザインターフェースを介してプラットフォームコンテンツを表示するようモバイルデバイスに命令を提供する。モバイルデバイスは、プラットフォームから、関連するプラットフォームコンテンツをダウンロードする。
【０２１２】
他の実施形態（例えば、オーディオデバイス、デジタルディスプレイを備えた眼鏡など）においては、さらなるフィードバックデバイスが使用され、図１０Ａでは、これは、ＰＯＤデバイスに直接結合されているものとして示されている。
【０２１３】
図１０Ｂは、モバイルデバイスがオフラインモードで動作する代替構成を示す。この例では、ユーザインターフェースデータは、ＰＯＤデバイスにダウンロードされ、ＰＯＤデバイスを介してモバイルデバイスに提供される。さらなら代替構成が図１０Ｃに示され、そこにはモバイルデバイスがなく、ＰＯＤデバイスは、フィードバックデバイス（ヘッドホン、スクリーン付き眼鏡、網膜投影デバイス、又は他のフィードバックデバイスなど）を介してフィードバック／命令を直接提供する。
【０２１４】
ＭＳＵを組み込んでいる例示のエンドユーザハードウェア構成
以下に説明されるのは、所与のスキルのエンドユーザの試行されたパフォーマンスのモニタリングを可能にするための実施形態に実施される様々なハードウェア構成であり、これは、試行されたパフォーマンス中に収集されるセンサデータにおける所定の観察可能なデータ条件（例えば、上述の方法論によって定義された観察可能なデータ条件）の識別を含む。
【０２１５】
次のことが理解されるべきである：（ｉ）これらは単なる例であり、本明細書に開示された技術は、代替のハードウェア構成により実施されてもよい、（ｉｉ）提供された図は模式的なものであり、一定の縮尺ではない、（ｉｉｉ）図は主要コンポーネントを示す機能表現を提供し、ＰＣＢ設計、センサユニットの位置決め、接続配線などの態様を表すものではない。
【０２１６】
様々な実施形態は、着用可能な衣服を提供する。例えば、これらは、ボディスーツ、シャツ（ショート又はロングスリーブ）、ズボン（ショート又はロング）、手袋、履物、帽子などのうちのいずれか１つ又は複数を含み得る。幾つかの場合には、着用可能な衣服は、（例えば、有線カップリング又は無線通信を介して）互いに通信するように構成される複数の分離可能な衣服アイテム（例えば、シャツ及びズボン）によって定められる。衣服は、好ましくは、例えば圧迫ガーメントのように弾性材料から製造される。これは、センサコンポーネントを着用者の身体に対して静止状態に維持するのを助ける。衣服は、好ましくは、例えばメンテナンスなどを可能にするために、（センサユニット及びＰＯＤデバイスのような）電気部品の取り外しを可能にするように製造される。
【０２１７】
衣服は、複数のセンサストランド（sensor strands）を含み、各センサストランドは、１つ又は複数のセンサユニットを含む。センサストランドは、センサストランド接続ポート１２０８からそれぞれ開始し、センサストランド接続ポートは、複数のセンサストランドを中央処理装置に結合するように構成され、この中央処理装置は、上述の開示と一致する方法でＰＯＤデバイスと呼ばれる。センサストランドは、単一のセンサユニット、又は複数のセンサユニットを含み得る。
【０２１８】
センサストランドが複数のセンサユニットを含む場合、それらは好ましくは直列に（in-line）接続される。即ち、ストランドがｎ個のセンサユニットＳＵ１．．．ＳＵｎを含む場合、センサユニットＳＵｉあての通信は、ＳＵ１．．．ＳＵｉ−１のそれぞれによって受信されかつ再送信される。様々なアドレッシングプロトコル（addressing  protocols）が使用され得るが、これらは、通信がセンサユニットの取り付け位置に基づいてアドレッシングされる（addressed）ように構成される。これは、所与の特定のセンサユニットが特定の取り付け位置に設置されることを保証する必要なしにセンサユニットが設置されることを可能にし（これは、センサユニットが衣服洗浄のために取り外される場合に特に有用である）、センサユニットからの交換も可能にする（例えば、障害の場合）。
【０２１９】
幾つかの場合には、アドレッシングプロトコルは、個々のセンサユニットに関連する識別子に部分的に基づいており、この場合、ＰＯＤデバイスは、センサユニットを認識したときに自動構成ステップを実行し、それにより、そのセンサユニットが設置されている取り付け位置を識別し、センサの識別子をその取り付け位置に関連付ける。幾つかの実施形態では、アドレッシング（addressing）は、メッセージに再送信カウントを含めること（例えば、メッセージは、各送信時にデクリメントされるＰＯＤデバイスによって設定される再送信整数を含み、メッセージはデクリメントカウントがゼロに達する場合にセンサユニットによって受信され処理される）のような、センサ識別子の知識を必要としない技術によって達成される。後者のアプローチは、ＰＯＤデバイスにおけるアドレッシングパラメータの後続の再設定を必要とせずにセンサユニットが交換される／取り替えられることを可能にする幾つかの利点を有する。
【０２２０】
好ましい実施形態では、各センサユニットは、密封された容器内に取り付けられた回路基板コンポーネントを含む。密封容器は２つの接続ポートを含む：１つはセンサストランドに沿った上流通信用、もう１つはセンサストランドに沿った下流通信用。幾つかの実施形態では、センサユニットは、どのポートが設置配向（installation  orientation）に基づいて決定された上流ポート及び下流ポートであるかのように、設置された向きを識別することができる。他の実施形態では、センサユニットが逆に設置されることができないように、所定の設置配向がある。接続ポートは、好ましくは、物理的に観察可能なカップリングが対応して電子的／通信的カップリングを提供するように、センサストランド上の相補的接続ポートへのスナップロック式取り付け（snap-locking  mounting）用に構成される。
【０２２１】
センサストランドは、通信のための１つ又は複数のラインと、電源供給のための１つ又は複数のライン（センサユニットのための電力がＰＯＤデバイスによって供給されている）とを含む接続ラインを含む。接続線は密封されており、衣服の水中への浸漬（例えば、清掃中）は、線に損傷を与えない。好ましくは、ＰＯＤデバイス及びセンサユニットの接続ラインへの接続を提供するコネクタモジュールは水密シールを提供する。更に、好ましい実施形態では、ＰＯＤデバイス及びセンサユニットが衣服に設置されるとき、全ての電気部品は、防水又は耐水構造で提供される（例えばＰＯＤデバイス及びセンサユニット接続ポートのセンサストランド接続ポートへのスナップロック係合が水密又は耐水シールを提供する）。
【０２２２】
近位センサユニット及び１つ又は複数の下流センサユニットを含む所与のセンサストランド上で、近位センサユニットは、（ｉ）中央処理ユニットによって提供されかつ下流センサユニットの１つ又は複数にアドレッシングされたセンサ命令を、下流方向に中継し、（ｉｉ）下流のセンサユニットのうちの所与の１つによって中央処理ユニットに提供されるセンサデータを上流方向に中継するように構成される。これは、起動／停止命令を含み得る。センサ命令はまた、センサ構成データを含み、センサ構成データは、定義された方法でセンサデータを提供するようにセンサユニットを構成する。センサ構成データは、場合によっては、サンプリングレート、センサコンポーネントによって観察可能な情報の減少した選択をモニタリングすること、及びＰＯＤデバイスによって観察されているスキルに特化して定義された他の構成属性を参照することにより定義される。
【０２２３】
各センサユニットは、（ｉ）マイクロプロセッサ；（ｉｉ）メモリモジュール；及び（ｉｉｉ）１つ又は複数のモーションセンサコンポーネントのセット、を含む。例示的なセンサハードウェアのより詳細な開示は、以下で更に提供される。しかし、これらの基本コンポーネントは、センサコンポーネントがＰＯＤデバイスから通信を受信し、センサコンポーネントから観察データを所定の方法で提供することを可能にする（例えば、解像度、サンプルレートなどを参照して定義される）。幾つかの実施形態では、各センサユニットはローカル電源を含むが、センサユニットバッテリの個別充電を必要とするのではなく、ＰＯＤデバイス（又は別の中央電源）からセンサストランドに沿って電力が供給されることが好ましい。
【０２２４】
例示的なセンサユニットに関して、１つ又は複数のセンサコンポーネントのセットは、（ｉ）ジャイロスコープ；（ｉｉ）磁力計；（ｉｉｉ）加速度計のうちの１つ又は複数を含む。以下に説明される好ましい実施形態では、これらのコンポーネントの各々が１つあり、それぞれが３軸感度を提供するように構成されている。さらなる実施形態では、コンポーネントタイプの１つ又は複数のうちの複数のコンポーネント、例えば２つの加速度計がある。これは、例えば、一方が与えられた解像度でコース運動（course  movements）を観察し、他方が、より高い解像度で特定の微細な運動を観察するよう構成されるような、構成を異ならせることを可能にする。
【０２２５】
中央処理装置（ＰＯＤデバイス）は、（ｉ）電源；（ｉｉ）マイクロプロセッサ；及び（ｉｉｉ）メモリモジュール、を含む。メモリモジュールは、処理装置が様々な機能を実行することを可能にするマイクロプロセッサによって実行可能なソフトウェア命令を格納するように構成され、所定の方法でセンサデータを送信しかつセンサデータの所定の観察可能なデータ条件の１つ又は複数のセットを識別するためのセンサユニットの構成を含み、複数の接続されたセンサユニットから中央処理装置によって受信されるセンサデータを含む。好ましい実施形態では、ＰＯＤデバイスは、それによって、ＰＯＤデバイスの位置での動作観察を可能にするセンサコンポーネント（例えば、センサユニットと同じセンサコンポーネント）も含む。幾つかの実施形態では、ＰＯＤデバイスは、使用時に、ユーザの背中の上部中央付近（例えば、肩甲骨の間）である位置に設けられたポーチの中で衣服に取り付けられる。
【０２２６】
図１２Ａは、１つの実施形態によるウェアラブル衣服のハードウェア構成要素の選択を示す。これらは、衣服自体の構成から生じる幾何学的／空間的構成を参照することなく例示されていることが理解されるであろう。
【０２２７】
図１２ＡのＰＯＤデバイス１２００は、メモリモジュール１２０２に結合されたプロセッサ１２０１を含み、メモリモジュールはソフトウェア命令を格納し、それによって本明細書で説明される機能性を提供するように構成される。これらは：
●  トレーニングプログラムを通じて進むためのロジック、及び（ヘッドセット、ディスプレイデバイスなどのような）他のコンポーネントによってレンダリングされたＰＯＤデバイスの外部と通信するユーザインターフェースデータを含む、トレーニングプログラム（又は複数のトレーニングプログラム）を表すデータ。
●  トレーニングプログラム（又はそれぞれの訓練プログラム）について、トレーニングされることになる複数のスキル。各スキルは、センサ構成命令、センサデータ内の観察可能なデータ条件を識別するルール、及び特定の観察可能なデータ条件が識別されたときのフィードバック（及び／又は他のアクション）に関するルールによって定義される。
【０２２８】
ソフトウェア命令の様々な他の態様もまた提供されることが理解されるであろう。
【０２２９】
再充電可能な電源１２０３は、ＰＯＤデバイス１２００、及び１つ又は複数の接続されたデバイス（センサユニット、及び提供される場合は、１つ又は複数の制御ユニットを含む）に電力を供給する。ローカルセンサコンポーネント１２０５（例えば、３軸磁力計、３軸加速度計、及び３軸ジャイロスコープ）は、ＰＯＤデバイスがセンサユニットとして機能することを可能にする。入力／出力１２０６も提供され、これらは：電源／リセットボタン；動作特性を表示するように構成されたライト；及び、幾つかの実施形態では、表示画面、のようなものを含み得る。しかし、本明細書で説明する実施形態では、ＰＯＤデバイスとユーザとの間の通信の主要モードは、外部（及び自己電源式）ユーザインターフェースデバイスによるものである。
【０２３０】
ＰＯＤデバイス１２００は、１つ又は複数の無線通信モジュール１２０４を含み、それによって、１つ又は複数のリモートデバイスとの通信／対話を可能にする。例えば、通信モジュールは、以下のうちの１つ又は複数を含み得る：
●  Ｗｉ-Ｆｉ。例えば、ＷｉＦｉは、幾つかの実施形態では、ＵＩ表示装置１２３１でレンダリングするためのユーザインターフェースコンテンツ（画像、テキスト、オーディオ及びビデオデータを含む）を配信するために使用される。これは、スマートフォン、タブレット、ヘッドアップディスプレイ（拡張現実ヘッドセット又はアイウェアなど）を備えたデバイス、及び他のそのようなデバイスを含み得る。Ｕｌ表示装置は、ＰＯＤデバイスを介して配信されるように利用可能なトレーニングコンテンツを選択及び／又はナビゲートするために使用され得る。
●  ブルートゥース（登録商標）。例えば、ブルートゥースは、幾つかの実施形態では、レンダリング可能なオーディオデータをブルートゥースヘッドセットなどに配信し、それによって、可聴の命令／フィードバックをユーザに提供するために使用される。
●  心拍数モニタなどのようなモニタリングデバイスとのインタラクションを可能にするように構成されるＡＮＴ＋（又は他のそのような通信モジュール）。
●  ＲＦ通信モジュール。幾つかの実施形態では、１つ又は複数のそのようなモジュールは、それによって、無線センサユニット、例えば、機器（スケートボード、ゴールドクラブなど）に取り付けられるように構成されたセンサユニットとの通信を可能にするために提供される。幾つかの場合には、これは、ＰＯＤデバイスと無線通信する共通ハブに接続された複数の有線センサユニットによって定義される、無線センサストランドを含む。
【０２３１】
様々な他の外部デバイス１２３３のための様々な他の無線通信モジュールがあってもよい。
【０２３２】
ＰＯＤデバイスは、密封又は密封可能な容器（防水又は耐水）に設けられた、回路基板、及びオプションで付加的なハードウェアコンポーネントを含む。この容器は、衣服（又は具体的に構成された袋の例）に取り付けることができ、その取り付けは、１つ又は複数のカップリングの接続を含む。好ましくは、単一のカップリングが、ＰＯＤデバイスを全ての利用可能なセンサストランドに接続する。この場合も、これは、物理的及び電子的結合の両方を実質的に同時に提供するスナップロックカップリング（防水又は耐水）であり得る。
【０２３３】
図１２Ａは、センサ接続ポート１２０８に結合された複数のセンサストランド（ストランド１．．．ストランドｎ）を示す。各センサストランドは、複数のセンサユニット（センサユニット１．．．センサユニットｎ）を含むが、幾つかの実施形態では、所与のストランドは、単一のセンサユニットのみを含むことが理解されるべきである。
【０２３４】
図１２Ｂは、センサストランドの代替配置を示す。文脈として、幾つかの実施形態は、１つ又は複数の「部分的（partial）」センサストランドで構成された衣服を提供する。各部分的センサストランドは、（ｉ）ない又は複数のセンサユニット；及び（ｉｉ）二次衣服によって提供される相補型コネクタモジュールに結合するように構成されたコネクタモジュール、を含む。「ない又は複数の」という表現は、ある場合には、部分的センサストランドは、介在するセンサユニットなしにＰＯＤデバイスをコネクタモジュールに接続するセンサストランドラインによって定められ、他の場合には部分的センサストランドは、ストランドがコネクタモジュールで終端する１つ又は複数のセンサユニットが設けられたセンサストランドラインによって定められることを示す。
【０２３５】
二次衣服によって提供される相補型コネクタモジュールへのコネクタモジュールの結合は、部分的センサストランドのうちの１つ又は複数を、対応する１つ又は複数の二次衣服部分センサストランドに機能的に接続し、それによって、（ｉ）１つ又は複数の二次衣服部分センサストランド上に設けられた１つ又は複数のセンサユニット；及び（ｉｉ）中央処理装置の間の通信を可能にする。
【０２３６】
図１２Ｂの例において、衣服はシャツ及びズボンを含む。４つのシャツセンサストランドと２つのズボンセンサストランドがある。コネクタ装置１２０９は、ズボンの上に設けられたセンサユニットと、ｐｏｄデバイスとの間の通信（及びＰＯＤデバイスによるこれらのセンサユニットの電源供給）を可能にするために部分的ズボンストランドを結合する。さらなる実施形態では、この種の配置は、履物、手袋、帽子などに設けられたセンサユニットへの接続を可能にするために使用される。例えば、幾つかの実施形態では、コネクタポートが近位の腕、首、及び足の開口部に設けられ、それにより、さらなる衣服アイテム又はデバイスによって担持される１つ又は複数のさらなるセンサユニットによる提供されるセンサストランドの延長を可能にする。
【０２３７】
幾つかの実施形態では、手袋又は履物のような二次衣服によって担持されるセンサは、動き以外の属性を測定する専門のセンサコンポーネントを含む。例えば、圧力センサコンポーネントが、（例えば、それによって金のクラブのグリップ強度を測定するために、地面又は他の物体に加えられている力を測定するために等）使用することができる。ＰＯＤデバイスは、所与のトレーニングプログラムについて、提供されることになるセンサ配置を知るように構成される。例えば、ユーザは、接続されるべきセンサユニットに関する命令が与えられ、ＰＯＤデバイスは、センサが応答しており、期待されるセンサデータが提供されていることを確かめるためのチェックを行う。
【０２３８】
図１２Ｂはまた、機器取り付け可能センサユニット１２４０を示す。このユニットは、センサユニット１２２０と実質的に同じ方法で、プロセッサ１２４１、メモリ１２４２及びセンサコンポーネント１２４５を含む。しかしながら、それによって、ＰＯＤデバイス１２００との無線通信（例えば、ＲＦ通信）を可能にするための無線通信モジュール１２４６、及びローカル電源１２４３を更に含む。入力／出力（ライト、電力／リセットボタンなど）もまた提供される。
【０２３９】
図１２Ｃは、制御ユニット１２３０を提供することによって図１２Ｂを展開させる。この制御ユニットは、例えば手首に取り付けられた制御ユニットとして、シャツストランドの１つの遠位端に物理的に結合される。幾つかの実施形態では、制御ユニットはセンサユニットと一体化される。制御ユニット１２３０は、１つ又は複数のボタンのような入力デバイス１２３１と、１つ又は複数のライト及び／又は表示画面（好ましくは低電力画面）のような出力デバイス１２３２とを含む。制御ユニット１２３０は、ユーザがＰＯＤデバイスを介したトレーニングコンテンツの供給を制御するための基本コマンドを提供するのを支援するために設けられる。例えば、コマンドは、例えば、前の可聴命令を繰り返すために、又はトレーニングカリキュラムの次のステージに進むために、「前」及び「次」を含み得る。幾つかの実施形態では、可聴コンテンツが、例えば、選択可能なメニューアイテムを可聴的に提供することによって、ユーザが入力デバイスを操作するのを支援するために提供される。
【０２４０】
図１２Ｄの実施形態では、制御ユニット１２３０は、機器取り付け可能センサユニット１２４０によって提供される無線信号を受信するように構成された無線通信モジュール（例えばＲＦ）を更に含む。この方法では、無線センサユニットデータは、（モジュール１２０４を介して）ＰＯＤデバイスで直接的に及び（モジュール１２３３を介して、制御ユニット１２３０を介してかつセンサストランドに沿って、この場合はシャツセンサストランド４である）間接的に両方で受信されることができる。これは、無線通信の冗長性を提供する；信号が人体（主に水である）を通過するところでは無線通信を確実に受信することには困難があることが理解されるべきである。２つの間隔を空けた位置を有すると（図１２Ｄに示すように、又は代替の配置を介して）、ユニット１２４０からの全てのセンサデータが受信され、分析に利用可能となる機会が著しく増加する。ＰＯＤデバイスは、データ完全性プロトコルを実施し、それによって、２つの経路のそれぞれによって提供されるデータをどのように合成／選択するかを決定する。幾つかの実施形態では、例えば、外部センサユニットの信頼性がより高い場合、衣服の様々な場所に配置された複数の冗長無線通信ユニットがあってよい。
【０２４１】
幾つかの実施形態では、ユニット１２３０は、センサ対応手袋コンポーネントの取り付けのための端子コネクタを含むセンサストランドではなく、それ自体のストランド上に設けられる。
【０２４２】
図１２Ｅは、１つの実施形態によるツーピース衣服（two-piece  garment）の模式的な表現（正確な縮尺ではない）を提供する。これは、前の図に対応する参照番号で示されている。図示された衣服は、シャツ構成要素上の３つのセンサストランドと、（衣服構成要素間でセンサストランドを結合するコネクタ１２０９を有する）ズボン構成要素上にセンサユニットを提供する２つのセンサストランドによって定められるツーピース衣服である。
【０２４３】
センサユニットの図示された配置は、決して限定することを意図するものではなく、その代わりに、この数のセンサユニットを有する衣服の潜在的なセンサユニットの位置についての大まかなガイドを提供する。図１２Ｅに示す一般的な原理は、センサを関節から離れて設けることである。それぞれのセンサユニットのジャイロスコープ、加速度計及び磁力計から収集されたデータは、それによって、複数の軸を横切る相対的なセンサの位置、角度、動きなどを決定する処理を可能にする（３つの３軸センサを提供することは、実際には、各センサユニットに対して９つの感度（nine  degrees  of  sensitivity）を提供することに留意されたい）。したがって、体動に関するリッチデータ（rich  data）が決定されることができる。更に、ＰＯＤデバイスによって提供される構成データによって、各センサの感度／動作は、例えば個々のセンサコンポーネントごとにレベルを設定し、特定の動作アーチファクトのみについて報告するなどのために、特定のスキルに対して選択的に調整されることができるに。これは、センサユニットにおける電力消費の低減、ＰＯＤデバイスにおける処理オーバヘッドの低減、及び特定の重要な動作アーチファクトに対する感度の増加（ローイングマシンに向かって歩く人の動きとは対照的に、ローイングアクションにおける動きの高解像度モニタリングなど、例えば、特定の定義された特性を有する動きのみを監視する運動学的モデルを適用することによって）を含む、様々な観点から有用である。
【０２４４】
図１２Ｆは、この場合無線センサユニット１２４０を担持するスケートボードであるリモート機器の一片を示すために、図１２Ｅを拡張する。上述のように、センサユニット１２４０は、複数の通信経路を介してＰＯＤデバイス１２００と無線で通信することが好ましく、それにより、無線通信に関連する制限に対処する。例えば、図示の例では、センサユニット１２４０によって送信される信号は、ＰＯＤデバイス１２００によって提供される無線通信モジュールによって、及び（受信されるセンサデータをそれが接続されているセンサストランドを介して送信する）手首制御ユニット１２３０によって提供される無線通信モジュールによって、受信されるように構成される。
【０２４５】
図１２Ｇは、モバイルデバイス１２８１、及びワイヤレスヘッドセット１２８２を示すことによって図１２Ｆを拡張する。
【０２４６】
ＰＯＤデバイス１２００は、モバイルデバイス１２８１（例えば、ｉＯＳ、Ａｎｄｒｏｉｄ、Ｗｉｎｄｏｗｓなどを含むある範囲のオペレーティングシステムのいずれかを動作させ得るスマートフォン又はタブレット）と通信し、それによって、ユーザインターフェース画面にコンテンツのレンダリングを可能にするように構成されたモバイルデバイスデータを提供し、そこコンテンツは、スキルトレーニングプログラムを通じてユーザを誘導するのに役立つ。例えば、コンテンツは、ビデオデータ、テキストデータ、画像などを含み得る。幾つかの実施形態では、ＰＯＤデバイス１２００は、そのようなコンテンツの配信のためのローカルウェブサーバとして動作する（すなわち、モバイルデバイスは、ＰＯＤデバイスによって通知される無線ネットワークに接続する）。
【０２４７】
ヘッドセット１２８２（図示された設計構成のヘッドセットである必要はない）は、モバイルデバイス１２８１を持ち運ぶか又は参照する必要なしに、ユーザが可聴フィードバック及び／又は命令をＰＯＤデバイスから受信することを可能にする。これは、例えば、ローイング、ジョギング、水泳、スノーボードなどの間に、例えば、モバイルデバイスを参照することが実現不可能又は一般的に不便なスキルのコンテキストに関連している。幾つかの実施形態では、有線ヘッドセットが、例えば、ＰＯＤデバイスに優先接続された衣服によって提供される３．５ｍｍヘッドホンジャックを用いて、使用され得る。
【０２４８】
図１２Ｈは、１つの実施形態によるセンサストランドを示す。これは、複数のセンサユニット１２２０を含む。各センサユニットは、メモリ１２２２に結合されたプロセッサ１２２１を含む。上流及び下流データ接続１２２３及び１２２４が提供される（これらは、幾つかの実施形態では、設置配向に基づいて機能的に区別され得る）。ライト及び／又は電源／リセットボタンのような、入力／出力１２２５が設けられ得る。図示された実施形態は、ユーザにフィードバックを提供する（例えば、ユーザの右腕で何かを行う命令に対応する右腕センサユニットへの触覚フィードバックを起動する）のを支援するために使用され得る触覚フィードバックユニット１２２６を含む。図示されたセンサコンポーネント１２２７は、３軸磁力計１２２７ａ、３軸加速度計１２２７ｂ、及び３軸ジャイロスコープ１２２７ｃである。
【０２４９】
図１２Ｉは、１つの実施形態によるハウジング１２９６を示す例示的なセンサユニット１２２０を示す。このハウジングはプラスチック材料で形成され、図１２Ｈに示されるコンポーネントを提供する回路基板１２９７を水密的に包囲する。コネクタ１２９８は、衣服によって提供されるセンサストランドへの接続を可能にする。
【０２５０】
ＭＳＵ及びＭＳＵ対応衣服の構成：概要
幾つかの場合には、エンドユーザ機器のＯＤＣの識別は：（ｉ）与えられたユーザのＭＳＵの実際の位置の知識；及び（ｉｉ）ＭＳＵの相対的位置の知識、を必要とする。各ＭＳＵは、従来、それら自身の基準フレームに対する動きデータを提供するので、複数のＭＳＵからのデータを意味があるように組み合わせることには課題がある。
【０２５１】
上述の様々な実施形態は、センサユニットのセットから導出されたデータを利用し、それによって身体的パフォーマンスの分析を可能にする。これらのセンサユニットは、例えば、複数のセンサユニットを担持するように構成される着用可能な衣服によって、ユーザの身体に取り付けられる。このセクション、及び以下のセクションは、幾つかの実施形態においてセンサユニットの構成に関する、それによって、センサから得られたデータに基づいて、人体の動きのような動きの分析を可能にする例示的な方法を記載する。
【０２５２】
背景として、身体的パフォーマンスを表すデータを収集するための既知かつ一般的な手法は、光学的モーションキャプチャ技術を使用することである。例えば、そのような技術は、ユーザの体の様々な位置で観察可能な光学的マーカを配置し、マーカの位置及び動きを表すデータを導出するためにビデオキャプチャ技術を使用する。分析は、仮想的に構築された身体モデル（例えば、完全な骨格、顔の表象など）を使用し、マーカの位置及び動きを仮想的に構築された身体モデルに変換する。幾つかの従来技術の例では、コンピュータシステムは、コンピュータシステムで定義された仮想身体モデルにより身体的な人間のユーザの正確な動きを、実質的にリアルタイムで、再現することができる。例えば、そのような技術は、モーションキャプチャ技術組織Ｖｉｃｏｎによって提供される。
【０２５３】
モーションキャプチャ技術は、それらが一般的に（ｉ）ユーザが自分の体の様々な位置にマーカを配置すること、及び（ｉｉ）１つ又は複数のカメラデバイスを使用してユーザのパフォーマンスをキャプチャすること、の両方を必要とすることを考えると、有用性が限定される。幾つかの技術（例えば、深度検知カメラを使用する技術）は、視覚マーカの必要性への依存を減少させることができるが、それにもかかわらず、モーションキャプチャ技術は、それが１つ又は複数のカメラデバイスによってキャプチャされることができる場所で生じるパフォーマンスの必要性によって本質的に制限される。
【０２５４】
本明細書で説明される実施形態は、モーションセンサユニットを使用し、それによってモーションキャプチャ技術に関連する制限を克服する。モーションセンサユニット（慣性測定ユニット、又はＩＭＵとも呼ばれる）、例えば、１つ又は複数の加速度計、１つ又は複数のジャイロスコープ、及び１つ又は複数の磁力計を含むモーションセンサユニットは、本質的に、それら自身の動きを表すデータを提供することができる。そのようなセンサユニットは、速度、向き、及び重力を含むパラメータを測定しかつ報告する。
【０２５５】
モーションセンサユニットの使用は、モーションキャプチャ技術との比較により課題の範囲を提示する。例えば、少なくとも以下の理由で複数のモーションセンサを使用するとき技術的な課題が生じる：
●  各センサユニットは、それ自身のローカル基準フレームに基づいてデータを提供する。これに関して、各センサは、本質的にそれ自身の領域の中心を規定するかのように、本質的にデータを提供する。これは、キャプチャデバイスが本質的に各マーカを共通の基準フレームに対して解析することができるモーションキャプチャとは異なる。
●  各センサユニットは、四肢のどこにあるかを正確に知ることができない。センサ衣服はおおよその位置を定義し得るが、個々のユーザは異なる身体属性を有し、これは正確な位置決めに影響を与える。これは、マーカが典型的には高精度で位置決めされるモーションキャプチャ技術とは異なる。
●  全てのセンサは、まるでそれらが、それらを接続する骨／肢（limbs）なしで、電子的な「スープのボウル」に置かれているかのように、完全に独立して動作する。すなわち、センサのそれぞれのデータ出力は、モーションキャプチャで使用されるマーカとは異なり、任意の種類の仮想身体上の相対的な位置決めとは無関係である。
【０２５６】
以下に説明される技術及び方法は、センサユニットデータの処理を可能にし、それによって共通の体全体の(body-wide)基準フレームを提供する。例えば、これは、（ｉ）センサユニットＳＵ１からＳＵｎに関する動きデータを共通の基準フレームに変換するように構成される変換を定義すること；及び（ｉｉ）センサユニットＳＵ１からＳＵｎの間の骨格の関係(skeletal  relationship)を決定すること、のいずれか又は両方によって達成され得る。多くの場合、これらは密接にリンクされている：共通の基準フレームへの変換は、骨格の関係の決定を可能にするものである、ことが理解されるであろう。
【０２５７】
幾つかの実施形態では、センサデータの処理は、仮想骨格身体モデル(virtual  skeletal  body  model)を表すデータを定義することにつながる。これは、実際には、モーションセンサスーツ構成から収集されたデータが、従来のモーションキャプチャ（仮想骨格身体モデルを表すデータも提供する）と同様の形態の分析を提供することを可能にする。
【０２５８】
ＰＣＴ／ＡＵ２０１６／００００２０に記載される処理技術が使用されてよい。概要において、これらは少なくとも以下の脈絡において適用を見出す。
●  定義されたモーションキャプチャ技術によって提供されるモデルとの比較に適したスケルトンモデルを組み立てる。例えば、モーションキャプチャデータ及びセンサ由来データの両方が、分析フェーズの間に収集されることができ、それによってモーションセンサデータの処理から得られた骨格モデルデータが、モーションキャプチャ技術から導かれた対応する骨格モデルと一致するかどうかを検証することができる。これは、スキルを客観的に定義するためのプロセス（前述）のコンテキストにおいて、又はより一般的にはデータセンサのデータ処理方法をテストし、検証するコンテキストにおいて適用可能である。
●  着用されたセンサ対応衣服の自動化された「姿勢に特有でない(non-pose  specific)」構成。すなわち、ユーザがセンサ構成のために１つ又は複数の事前に定義された構成ポーズ（configuration  pose）を取ることを要求するのではなく、以下に説明する処理技術は、実質的に任意の動きから生じるセンサデータを処理することによって、（例えば、骨格モデルを組み立てることによって）各センサのデータを共通の基準フレームに変換することを可能にする。すなわち、以下のアプローチは、あるセンサの動きを別のセンサに対して比較する目的で、かなり一般的な「動き（モーション）」を必要とします。その動きの正確な性質は限定された重要性を持つ。
【０２５９】
追加的な詳細は、ＰＣＴ／ＡＵ２０１６／００００２０に提供されている。
【０２６０】
例示的なチャレンジ実施可能化方法論
本明細書に記載する技術がチャレンジ可能化(enablement)の脈絡においてどのように実際に実施されるかの具体な例を提供するために、様々な例示的なコンピュータ実施方法を以下に議論する。更なる実施形態は、ステップの順序を変更すること、更なるステップを追加すること、特定のステップを除去すること、及び／又は具体的に記載した方法以外の方法におけるステップの実施を含む、これらの方法の変形を含むことが理解されるべきである。
【０２６１】
図４Ａは、１つの実施形態に従った方法４００を例示している。方法４００は、チャレンジ作成インターフェース(challenge  authoring  interface)を操作するための方法である。
【０２６２】
機能ブロック４０１は、特定のユーザがチャレンジ作成インターフェースにアクセスするプロセスを表している。例えば、ユーザは、（ＰＣ、ノートブック、ラップトップ、ゲームコンソール、タブレット又はスマートフォンのような）コンピュータデバイスを操作することにより、作成インターフェースとユーザとの間の対話を可能にするユーザインターフェースをスクリーン上にレンダリングする。好ましくは、作成インターフェース自体が、全体的又は部分的にクラウドでホストされる（即ち、競争アクティビティの作成に関するコード及び処理操作の実質的な部分は、サーバデバイスを介して提供される）。ユーザインターフェースは、幾つかの実施形態において、（ウェブサーバからダウンロードされるコードによって）ウェブブラウザアプリケーションにレンダリングされ、他の実施態様では、ローカルメモリに格納される所有ソフトウェアアプリケーションを介してレンダリングされる。いずれの場合においても、チャレンジ作成インターフェースにアクセスすることは、ユーザが特異に識別されることができるように、ユーザがログイン資格情報を提供することを含む（幾つかの場合には、これらはローカルに保存されて、自動ログインを可能にする）。
【０２６３】
幾つかの実施形態では、チャレンジ場所は定義されず、任意の場所での参加が可能にされる。幾つかの実施形態では、追加的に（又は代替的に）、チャレンジと関連付けられたタイミングパラメータ（例えば、チャレンジが利用可能にされるべき定義された時間期間）がある。
【０２６４】
機能ブロック４０２は、チャレンジ場所の決定を含むプロセスを表している。以下を含む様々な技法が、このプロセスのために使用されるために利用可能にされる。
（ｉ）例えば、ＧＰＳ又は類似物を使用した、ユーザの現在位置の地理的場所(geolocation)。これは、ユーザが関連する場所にいる間に（スマートフォンのような）モバイルデバイスを使用してチャレンジを作成する場合に特に関連する。
（ｉｉ）２Ｄバーコード、ＢＬＥタグ、ＲＦＩＤタグ等のような、場所特異な特徴(tokens)。これらは、それぞれ、クライアントデバイスのユーザが特徴を読み取って、その場所を識別するのが可能にされるよう、定義されたロケーションと特異に関連付けられることが可能である。
（ｉｉｉ）ユーザと関連付けられる以前の場所データへのアクセス。例えば、ユーザは、ホーム場所からのチャレンジを定義し、（例えば、地理的場所、場所特異な特徴等に基づいて）ユーザが以前にスキルを行った場所を表すデータにアクセスする。
（ｉｖ）検索エンジン、例えば、地理的に定義された場所と関連する結果を提供する検索エンジンの利用。
【０２６５】
ユーザがチャレンジ場所を定義する特異性の程度は、実施形態により異なる。
【０２６６】
機能ブロック４０３は、チャレンジスキル又は複数のスキルの決定を含むプロセスを表している。例えば、１つの実施形態では、ユーザが、（例えば、「サッカー」、「テニス」又は「スケートボード」のようなスポーツの選択によって）アクティビティを選択し、次に、（例えば、ＭＳＤを使用して識別／分析されることができるスキルに基づいて）チャレンジに含めるために利用可能なスキルを提示される。幾つかの実施形態では、提案モジュールは、例えば、関連するユーザが（ｉ）実行した且つ／或いは（ｉｉ）（例えば、トレーニングプログラムへの参加を介して）能力を実証したスキルに基づいて、スキルをフィルタリングすることによって、ユーザを支援する。チャレンジは、幾つかの場合には、単一のスキルの実行が必要とされるように定義され、幾つかの場合には、複数のスキルがある。幾つかの実施形態において、スキル又は複数のスキルの決定は、アクティビティに参加するために所与のアクティビティ参加ユーザのＰＯＤデバイスで必要とされる状態エンジンデータの決定を可能にすることが理解されるであろう。
【０２６７】
機能ブロック４０４は、競争パラメータ又は複数の競争パラメータの決定を含むプロセスを表している。幾つかの実施形態において、競争パラメータは、機能ブロック４０４で選択されるスキル／複数のスキルに基づいてフィルタリングされる。例えば、幾つかの実施形態において、競争パラメータは、スキルの属性に基づいて設定することができる。所与のスキルは、幾つかの場合において、「高さ」、「精度」、「速さ」、「パワー」等のような、属性と関連付けられる。１つの実施形態では、各々の選択されるスキルについて、アクティビティ作成ユーザは、各属性について競争パラメータを設定することが可能にされる。例えば、スキル、スキルＡは、「高さ」属性を有し、ユーザは、「高さ要件なし」、「最小高さ要件Ｘ」又は「最大高さについての競争」を誘発する、選択可能な基準に基づいて、競争パラメータを設定する。幾つかの実施形態において、ユーザは、ＡＮＤ演算子を使用して又は他の類似の技法によって多数のパラメータを組み合わせることによって、競争パラメータを構築する。
【０２６８】
機能ブロック４０５は、アクティビティ作成ユーザによるチャレンジの最終処理(finalisation)を含むプロセスを表しており、その時点で、チャレンジは他のユーザに利用可能にされる。即ち、他のユーザは、チャレンジを識別することが可能にされ、彼らが欲するならば、参加することが可能にされる。幾つかの実施形態において、アクティビティ作成ユーザは、所与のチャレンジが、いずれの他のユーザに共有されるべきか、例えば、「公衆」、「友人」又は「連絡先」に共有されるべきか、或いは特定のユーザ又はユーザグループに共有されるべきかを決断するのを可能にされる。例えば、スポーツの脈絡において、コーチはチャレンジを定義し、そのチャレンジをコーチのチーム内の選手とだけ共有することができる。
【０２６９】
図４Ｂは、方法４００の変形である方法４００’を例示している。この例では、機能ブロック４０３及び４０４は、ユーザが最初に１以上の競争パラメータを選択し、次に、スキルを選択するように、逆転させられる。例えば、ユーザは、「最も連続した」(most  in  succession)、「最高の試み」(highest  attempt)、「最長の保持」(longest  hold)、「最速の時間」(fastest  time)のような、競争パラメータ種類を選択し、次に、その競争パラメータに適したフィルタリングされたスキルのセットが提示される。幾つかの実施形態では、チャレンジデータを定義するプロセスは、スキルの選択と競争パラメータの選択との間で反復的であることが理解されるであろう。
【０２７０】
図４Ｃは、アクティビティ作成ユーザを支援するインテリジェント提案決定を可能にする方法である、方法４１０を例示している。機能ブロック４１１は、決定された場所でのユーザのパフォーマンスを表すデータにアクセスすることを含むプロセスを表している。幾つかの実施形態において、ユーザは、複数のスキルを含む所与のアクティビティ種類のモニタリングを可能にするように構成されたエンジンデータを、それらのＰＯＤデバイスに前もってダウンロードする。例えば、これは、ユーザのＰＯＤデバイスがスケートボードスキル（例えば、特定のトリック）のセット及びそれらのトリックの属性（例えば、ユーザが「キックフリップ」操縦を成功裡に実行したこと及びそのキックフリップ操縦の高さ測定）を識別するのを可能にする「スケートボードモニタリングパック」であってよい。これは、ユーザが、場所と関連付けられることができる、さもなければ、引き続き分析され／問い合わせされことができる、彼らのパフォーマンスの記録を維持することを可能にする。例えば、ユーザは、どれぐらい多くのトリックが成功裡に実行されたか、それらがどのトリックであったか、それらのトリックの属性等を検討することによって、スケートボードのセッションからの彼らの全体的な結果を検討することを欲することがある。ユーザパフォーマンスを表すデータは、好ましくは、図１のデータベース１２０のような、中央リポジトリに格納される。
【０２７１】
機能ブロック４１２は、ユーザパフォーマンスを表すデータに関して所定のチャレンジテンプレートアルゴリズムを適用することを含むプロセスを表している。例えば、チャレンジテンプレートは、アクティビティ毎ベースで又は一般的に(generically)定義されてよい。各テンプレートは、１以上の特定のスキルと関連付けられるように構成され（例えば、特定のチャレンジ種類が特定のスキルのために定義される）、或いは、１以上の特定の属性を有する任意のスキルと関連付けられるように構成される（例えば、「最高の試みのためのチャレンジ」が高さ属性を記録する全てのスキルと関連付けられることができる。アルゴリズムは、（ｉ）所定のチャレンジ場所と関連付けられたスキル及び（ｉｉ）特定のアクティビティ作成ユーザと関連付けられたスキルの一方又は両方に関して実行されてよい。例えば、１つの実施形態では、「最高の試み」テンプレートアルゴリズムは、所与の場所、場所Ｘで、所与のユーザと関連付けられるパフォーマンスデータに関して実行し、ユーザが、関連する場所で、高さ属性を有するスキルであるスキルＡを実行したことを識別し、スキルＡについてのユーザの身長が、データベース１２０に記録されている最高のものであると識別する。ユーザは「あなたは場所ＸでスキルＡで最高の試みを行った。貴方は貴方を負かすことを他の人に挑戦（チャレンジ）したいか？」と通知される。
【０２７２】
機能ブロック４１３は、ユーザが、ブロック４１２のプロセスを介して提案されるチャレンジを検討し、選択し、任意的に修正する、プロセスを表している。それに続いて、チャレンジは、他のユーザと共有されることができる（ブロック４０５）。
【０２７３】
図４Ｄは、チャレンジ記録機能性を可能にする機能性を含む方法４２０を例示している。機能ブロック４２１は、チャレンジ記録インターフェースにアクセスすることを含み、チャレンジ記録インターフェースは、機能ブロック４２２で、ユーザパフォーマンスを記録するようにＰＯＤデバイスを構成する。例えば、チャレンジ記録インターフェースは、幾つかの実施形態において、スマートフォンのような制御デバイスを使用してアクセスされる。機能ブロック４２２での記録は、例えば、（アクティビティ参加ユーザに関する）後続の検討及び／又はモニタリングを可能にするモデル（例えば、運動学的、運動的又は「骨格的」モデル）の生成を可能にするために、センサユニットによって収集されるデータの全部又はサブセットを記録することを含んでよい。機能ブロック４２３は、ユーザパフォーマンスを分類すること及びチャレンジデータを提案することを含むプロセスを表している。例えば、高さ、電力等の属性が、属性データ内で識別されてよい。しかしながら、幾つかの実施形態では、記録されたパフォーマンスの最も重要な点(crux)は、（例えば、記録がヨガ姿勢、ストレッチ、スケートボードトリック、パーカール操縦(parkour  manoeuver)等のような、新しいスキルである場合）特定のモーション態様から得られる。
【０２７４】
機能ブロック４２４は、チャレンジが機能ブロック４２５で利用可能にされる前に、記録されたチャレンジについてのチャレンジデータのユーザ検討及び／又は編集を可能にすることを含むプロセスを表している。検討及び／又は編集は、何が記録されたかを示す三次元グラフィックモデル、及び所望のスキルを定義する記録の時間ベース部分をトリミング／クリッピングすることを含む。
【０２７５】
図４Ｅは、ユーザが１以上のチャレンジに参加するのを可能にする方法４３０を例示している。機能ブロック４３１は、ある場所でのユーザのチェックイン(check-in)を表している。このチェックインに基づいて、ユーザは利用可能なチャレンジを見ることが可能にされる。幾つかの実施形態において、ユーザは、参加する１以上のチャレンジを積極的に選択し、これは、ユーザのＰＯＤデバイスが、関連するスキル又は複数のスキル（及び／又はそれらの属性）をモニタリングするのを可能にする。幾つかの実施形態において、これは、選択されるチャレンジについてのスキル及び／又は属性を識別するために、ユーザのローカルハードウェアデバイス（例えば、ＰＯＤデバイス）で必要とされる、状態エンジンデータ（及びセンサ構成データのような他のデータ）に関するダウンロードプロセスを引き起こす。他の実施形態において、チャレンジは必要な状態エンジンデータがユーザのＰＯＤデバイスで既に利用可能である場合に選択可能であるものとして表示されるに過ぎない。
【０２７６】
機能ブロック４３３は、チャレンジデータとのユーザパフォーマンスデータの比較を含むプロセスを表している。例えば、これは、所与のチャレンジデータセットの要求に基づいて、実行されたスキル及びその属性を表すデータを記録することを含んでよい。これは、機能ブロック４３４で、他のユーザに対するユーザの評価を可能にする。
【０２７７】
図８は、例示的な使用事例を示す、チャレンジ可能化フレームワークの代替的な概略図を提供している。これは、コンテンツ管理サーバと、チャレンジ管理サーバと、エンドユーザハードウェアとを示している。コンテンツ管理サーバ及びチャレンジ管理サーバは、例示のためにのみ、別個のコンポーネントとして示されており、これら２つのサーバの機能性は、幾つかの実施形態において、単一のサーバによって又はより多数のサーバによって提供される。
【０２７８】
機能レベルで、
●  コンテンツ管理サーバは、状態エンジンデータとセンサ構成データとを含む、スキル特異な構成データを利用可能にする。幾つかの実施形態において、コンテンツ管理サーバは、ＭＳＵから得られるデータの処理の少なくとも部分を実行することにより、スキルパフォーマンス属性を識別するように追加的に構成される。コンテンツ管理サーバは、任意的に、チャレンジに関連しないある範囲の追加的なコンテンツ、例えば、スキルトレーニングコンテンツの配信にも関与する。
●  チャレンジ管理サーバは、定義されたチャレンジを表すデータを維持し、それらのチャレンジにおけるユーザ参加を管理する。
●  エンドユーザハードウェアは、ＭＳＵ対応衣服と、（スマートフォンのような）ユーザインターフェースデバイスとを含む。
【０２７９】
図８は、ユーザがチャレンジに参加する例示的な使用事例プロセスを示している。ステップ１によって示されるように、ユーザは、利用可能なチャレンジのリストからチャレンジを選択する。このリストは、（任意的にコンテンツ管理サーバを介して）チャレンジ管理サーバによって提供されるデータに基づいて、ユーザのユーザインターフェースデバイスでレンダリングされる。チャレンジを選択すると、ユーザのハードウェア（例えば、ＭＳＵ対応衣服）は、ＭＳＵがチャレンジに関連する身体的パフォーマンスイベントの分析を可能にするデータを配信するように、構成される。これは、図８の例において、（選択されるチャレンジの部分を形成する１以上のスキルについての状態エンジンデータ及びセンサ構成データを含む）構成データをダウンロードすることを含む。例えば、チャレンジは、「最大のパントキック」チャレンジであってよく、その場合、構成データはダウンロードされ（ステップ２）され且つ適用されることにより、例えば、実行されたスキルの１以上の徴候を使用して、（ｉ）「パントキック」が実行されたことを識別する分析、及び（ｉｉ）（例えば、１以上のＭＳＵの加速度の変化に基づく）実行されたパントキックと関連付けられる電力出力測定値を決定する分析を可能にする。モニタリングは、ステップ３によって示されており、例示されるように、モニタリングにはサーバ側の関与がある（例えば、ＭＳＤ由来データは、サーバ側処理のために送信される）。モニタリングに基づいて、チャレンジパラメータの値が識別され、ユーザチャレンジの試みの評価及び結果の報告を可能にされる。チャレンジパラメータについての決定された値を表すデータは、幾つかの場合には、エンドユーザハードウェアからチャレンジ管理サーバに直接的に送信される。他の場合には、このデータは、コンテンツ管理サーバを介して経路指定（ルーティング）される。
【０２８０】
結論及び解釈
上述の技術は、ある範囲の分野に亘って、ゲーム化されたコンテンツの配信の進歩をもたらす。例えば、ＭＳＵ対応衣服（及び任意的に他の形態のＰＳＵ）からのスキルパフォーマンス識別を可能にする所定の処理技術を利用することによって、ビデオデータは、リッチ（豊富）で効果的な方法において自動的に分類されることが可能である。
【０２８１】
特に断りのない限り、以下の説明から明らかなように、明細書全体を通じて、「処理する」、「計算する（computing）」、「計算する（calculating）」、「決定する」、「分析する」などの用語を用いる議論は、電子量のような物理量として表されるデータを、同様に物理量として表される他のデータに操作及び／又は変換する、コンピュータ又はコンピュータシステム、或いは同様の電子コンピューティングデバイスの動作及び／又はプロセスを指すことが理解される。
【０２８２】
同様に、「プロセッサ」という用語は、電子データを、例えばレジスタ及び／又はメモリから、その電子データを、例えばレジスタ及び／又はメモリに格納され得る、他の電子データに変換するよう処理する任意のデバイス又はデバイスの部分を指し得る。「コンピュータ」又は「コンピューティングマシン」又は「コンピューティングプラットフォーム」は、１つ又は複数のプロセッサを含み得る。
【０２８３】
本明細書に記載の方法論は、１つの実施形態では、プロセッサの１つ又は複数によって実行されるとき、本明細書に記載の方法の少なくとも１つを実行する命令のセットを含むコンピュータ可読（機械可読とも呼ばれる）コードを受け入れる１つ又は複数のプロセッサによって実行可能である。取られるべき動作を指定する命令のセット（シーケンス又はその他）を実行することができる任意のプロセッサが含まれる。したがって、１つの例は、１つ又は複数のプロセッサを含む典型的な処理システムである。各プロセッサは、ＣＰＵ、グラフィックス処理ユニット、及びプログラマブルＤＳＰユニットのうちの１つ又は複数を含み得る。処理システムは、更に、メインＲＡＭ及び／又はスタティックＲＡＭ、並びに／又はＲＯＭを含むメモリサブシステムを含み得る。バスサブシステムは、構成要素間の通信のために含まれ得る。処理システムは、更に、ネットワークによって結合されたプロセッサを持つ分散処理システムであってもよい。処理システムがディスプレイを必要とする場合、そのようなディスプレイ、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）又は陰極線管（ＣＲＴ）ディスプレイが含まれてよい。手動データ入力が必要な場合、処理システムはまた、キーボードのような英数字入力ユニット、マウスのようなポインティング制御デバイスなどのうちの１つ又は複数の入力デバイスを含む。本明細書で使用されるメモリユニットの用語は、文脈から明らかであり、特に明記しない限り、ディスクドライブユニットのようなストレージシステムも含む。幾つかの構成における処理システムは、サウンド出力デバイスと、ネットワークインターフェースデバイスとを含み得る。したがって、メモリサブシステムは、１つ又は複数のプロセッサによって実行されるとき、本明細書に記載された方法の１つ又は複数を実行させる命令のセットを含むコンピュータ可読コード（例えば、ソフトウェア）を担持するコンピュータ可読キャリア媒体を含む。方法が幾つかの要素、例えば幾つかのステップを含む場合、具体的に述べられていない限り、そのような要素の順序付けが暗示されていないことに留意されたい。ソフトウェアは、コンピュータシステムによる実行中に、ハードディスクに存在してよく、又はＲＡＭ内及び／又はプロセッサ内に完全に又は少なくとも部分的に存在してよい。したがって、メモリ及びプロセッサはまた、コンピュータ可読コードを担持するコンピュータ可読キャリア媒体を構成する。
【０２８４】
更に、コンピュータ可読キャリア媒体は、コンピュータプログラム製品を形成し得る、又はコンピュータプログラム製品に含まれ得る。
【０２８５】
代替的な実施形態では、１つ又は複数のプロセッサは、スタンドアロンデバイスとして動作する、又はネットワーク化された配置に接続されてよく、例えば、他のプロセッサ（複数可）にネットワーク接続されてよく、１つ又は複数のプロセッサは、サーバ又はサーバ−ユーザネットワーク環境のユーザマシンの能力で、あるいはピアツーピア又は分散ネットワーク環境におけるピアマシンとして、動作してよい。１つ又は複数のプロセッサは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話、ウェブアプライアンス、ネットワークルータ、スイッチ若しくはブリッジ、又はそのマシンによって取られるべき動作を指定する一連の命令（シーケンス又はその他）を実行できる任意のマシンを形成し得る。
【０２８６】
図面は、単一のプロセッサ及びコンピュータ可読コードを担持する単一のメモリのみを示しているが、当業者であれば、上述のコンポーネントの多くが含まれているが、本発明の態様を不明瞭にしないために、明示的に示されていない又は記載されていないことを理解するであろう。例えば、単一のマシンのみが図示されているが、「マシン」という用語は、本明細書で論じられた方法論の１つ又は複数を実行するための命令のセット（又は複数のセット）を個々に又は共同して実行するマシンの任意の集合を含むものとする。
【０２８７】
よって、本明細書に記載された方法のそれぞれの１つの実施形態は、命令のセット、例えば、Webサーバの構成の一部である１つ又は複数のプロセッサ、例えば、1つ又は複数のプロセッサ上で実行するためのコンピュータプログラム、を担持するコンピュータ可読キャリア媒体の形態である。従って、当業者によって理解されるように、本発明の実施形態は、方法、専用装置のような装置、データ処理システムのような装置、又はコンピュータプログラム製品のようなコンピュータ可読キャリア媒体として具体化され得る。コンピュータ可読キャリア媒体は、１つ又は複数のプロセッサ上で実行されるとプロセッサ又はプロセッサ（複数）に方法を実施させる命令のセットを含むコンピュータ可読コードを担持する。したがって、本発明の態様は、方法、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態、又はソフトウェアとハードウェアの態様を組み合わせた実施形態の形態を取り得る。更に、本発明は、媒体に具現化されたコンピュータ可読プログラムコードを担持するキャリア媒体（例えば、コンピュータ可読記憶媒体上のコンピュータプログラム製品）の形態を取り得る。
【０２８８】
ソフトウェアは、更に、ネットワークインターフェースデバイスを介してネットワーク上で送信又は受信し得る。キャリア媒体は、単一の媒体である例示的な実施形態で示されているが、用語「キャリア媒体」は、１つ又は複数の命令のセットを格納する単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中型又は分散型データベース、ならびに／又は関連するキャッシュ及びサーバ）を含むように解釈されるべきである。用語「キャリア媒体」はまた、１つ又は複数のプロセッサによる実行のための命令のセットを格納、エンコードし又は担持することができ、かつ１つ又は複数のプロセッサに本発明の方法論のうちのいずれか1つ又は複数を実行させる、任意の媒体を含むように解釈されるものとする。キャリア媒体は、不揮発性媒体、揮発性媒体、及び伝送媒体を含む多くの形態をとり得るが、これに限定されるものではない。不揮発性媒体は、例えば、光学ディスク、磁気ディスク、及び光磁気ディスクを含む。揮発性媒体は、メインメモリのようなダイナミックメモリを含む。伝送媒体は、バスサブシステムを有するワイヤを含む、同軸ケーブル、銅線及び光ファイバを含む。伝送媒体はまた、電波及び赤外線データ通信中に生成されるような音響波又は光波の形態を取り得る。例えば、用語「搬送媒体」はしたがって、それに限定されないが、固体メモリ、光学媒体及び磁気媒体に組み込まれたコンピュータ製品、１つ又は複数のプロセッサの少なくとも1つのプロセッサによって検出可能でありかつ実行されると方法を実施する命令のセットを表す伝搬信号を生む媒体、ならびに１つ又は複数のプロセッサのうちの少なくとも1つのプロセッサによって検出可能でありかつ命令のセットを表す伝搬信号を生むネットワーク内の伝送媒体を含むように解釈されるものとする。
【０２８９】
論じられる方法のステップは、１つの実施形態では、記憶装置に記憶された命令（コンピュータ可読コード）を実行する処理（すなわちコンピュータ）システムの適切なプロセッサ（又はプロセッサ（複数））によって実行されることが理解されるであろう。また、本発明は、特定の実施又はプログラミング技術に限定されず、本発明は、本明細書で説明される機能を実施するための任意の適切な技術を使用して実施され得ることも理解されるであろう。本発明は、特定のプログラミング言語又はオペレーティングシステムに限定されない。
【０２９０】
本発明の例示的な実施形態の上記の説明において、本発明の様々な特徴は、開示を合理化しかつ様々な本発明の特徴の１つ又は複数の理解を助ける目的で、時には、単一の実施形態、図面、又は説明にまとめられる。しかしながら、この開示の方法は、請求項に記載された発明が各請求項に明示的に記載されているより多くの特徴を必要とするという意図を反映するものと解釈されるべきではない。むしろ、以下の請求項が反映するように、本発明の態様は、単一の前述の開示された実施形態の全ての特徴よりも少ないものにある。したがって、詳細な説明の後に続く請求項は、本発明の別の実施形態として自立している各請求項とともに、この詳細な説明に明確に組み込まれる。
【０２９１】
更に、本明細書で説明される幾つかの実施形態は、他の実施形態に含まれる幾つかの特徴を含むが、他の特徴を含まず、異なる実施形態の特徴の組み合わせは、本発明の範囲内であり、当業者によって理解されるように、異なる実施形態を形成すること意図される。例えば、以下の請求項において、請求項に記載された実施形態のいずれかは、任意の組み合わせで使用されることができる。
【０２９２】
その上、実施形態の幾つかは、本明細書では、コンピュータシステムのプロセッサによって又はその機能を実行する他の手段によって実施され得る方法又は方法の要素の組み合わせとして説明される。したがって、このような方法又は方法の要素を実行するために必要な命令を有するプロセッサは、方法又は方法の要素を実行するための手段を形成する。更に、装置の実施形態の本明細書で説明される要素は、本発明を実施する目的で要素によって実行される機能を実行するための手段の例である。
【０２９３】
本明細書で提供される説明では、多数の特定の詳細が記載される。しかしながら、本発明の実施形態は、これらの特定の詳細なしで実施され得ることが理解される。他の例では、周知の方法、構造及び技術は、この説明の理解を不明瞭にしないために詳細に示されていない。
【０２９４】
同様に、用語「結合された」は、請求項において使用されるとき、直接的な接続のみに限定されると解釈されるべきではないことに留意されたい。用語「結合された」及び「接続された」は、それらの派生語とともに使用されることができる。これらの用語は、互いに同義語として意図されていないことが理解されるべきである。したがって、デバイスＢに結合されたデバイスＡの表現の範囲は、デバイスＡの出力がデバイスＢの入力に直接接続されるデバイス又はシステムに限定されるべきではない。これは、他のデバイス又は手段を含む経路であり得るＡの出力とＢの入力との間の経路が存在することを意味する。「結合された」は、２つ以上の要素が直接物理的又は電気的に接触しているか、あるいは２つ以上の要素が互いに直接接触していないが、依然として互いに協働又は相互作用していることを意味し得る。
【０２９５】
よって、本発明の好ましい実施形態であると考えられるものが記載されているが、当業者であれば、本発明の精神から逸脱することなく他の又はさらなる改変を行うことができ、そのようなすべての変更及び修正は、本発明の範囲内に含まれることが意図されることを認識するであろう。例えば、上に与えられた任意の式は、使用され得る手順の単なる代表例である。機能がブロック図に追加又は削除されてよく、動作は機能ブロック間で交換されてよい。ステップは、本発明の範囲内で説明された方法に追加又は削除されてもよい。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図２Ｄ】
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【図２Ｅ】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図４Ｅ】
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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９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図９Ｄ】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１０Ｃ】
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【図１１】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１２Ｃ】
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【図１２Ｄ】
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【図１２Ｅ】
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【図１２Ｆ】
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【図１２Ｇ】
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【図１２Ｈ】
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【図１２Ｉ】
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【国際調査報告】
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