(57)【要約】【課題】ポケット等に入れて持ち運べる程度まで小型・軽量化する。被験者が体重計に乗ることなく、いつでも簡易に体重を計測できるようにする。【解決手段】加速度センサによって測定された時系列の加速度データから、被験者が段差を降りた際の情報として、被験者が段差を降り始めてから降り終わるまでの時間Δｔと、被験者が段差を降り終わった時の衝撃加速度Ｇ0と、被験者が段差を降り終わった瞬間から加速度が収束するまでの時間Ｔ0とを取得し、この取得した被験者が段差を降りた際の情報に基づいて被験者の体重の推定値ｍ’を算出する。【選択図】  図３
2017207326.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の身体に装着される加速度センサと、前記加速度センサによって測定された時系列の加速度データから前記被験者の体重を推定する体重推定手段とを備えた体重推定システムであって、
前記体重推定手段は、
前記加速度センサによって測定された前記被験者が段差を降りた際の時系列の加速度データを記憶する加速度データ記憶手段と、
前記加速度データ記憶手段に記憶された時系列の加速度データから、前記被験者が段差を降りた際の情報として、前記被験者が段差を降り始めてから降り終わるまでの時間と、前記被験者が段差を降り終わった時の衝撃加速度と、前記被験者が段差を降り終わった瞬間から加速度が収束するまでの時間とを取得する情報取得手段と、
前記情報取得手段によって取得された前記被験者が段差を降りた際の情報に基づいて前記被験者の体重の推定値を算出する推定体重算出手段と
を備えることを特徴とする体重推定システム。
【請求項２】
請求項１に記載された体重推定システムにおいて、
前記推定体重算出手段は、
前記被験者が段差を降り始めてから降り終わるまでの時間をΔｔ、前記被験者が段差を降り終わった時の衝撃加速度をＧ0、前記被験者が段差を降り終わった瞬間から加速度が収束するまでの時間をＴ0とし、下記（１）式より前記被験者の体重の推定値ｍ’を算出する
ことを特徴とする体重推定システム。
【数１】
2017207326.tif 000007
但し、Ａは定数、ｇは重力加速度。
【請求項３】
請求項１又は２に記載された体重推定システムにおいて、
個人データとして事前に入力されている前記被験者が段差を降りた際の時系列の加速度データと前記被験者の体重とからキャリブレーション値を算出するキャリブレーション値算出手段と、
前記キャリブレーション値算出手段によって算出されたキャリブレーション値を用いて前記推定体重算出手段によって算出された前記被験者の体重の推定値を校正する推定体重校正手段と
を備えることを特徴とする体重推定システム。
【請求項４】
被験者の身体に装着される加速度センサと、前記加速度センサによって測定された時系列の加速度データから前記被験者の体重を推定する体重推定手段とを備えた体重推定システムであって、
前記体重推定手段は、
前記加速度センサによって測定された前記被験者が階段を降りた際の時系列の加速度データを記憶する加速度データ記憶手段と、
前記加速度データ記憶手段に記憶された時系列の加速度データから、前記被験者が階段を降りた際の１階段毎の情報として、前記被験者が１つの階段を降り始めてから降り終わるまでの時間と、前記被験者が１つの階段を降り終わった時の衝撃加速度と、前記被験者が１つの階段を降り終わった瞬間から加速度が収束するまでの時間とを取得する情報取得手段と、
前記情報取得手段によって取得された前記被験者が階段を降りた際の１階段毎の情報に基づいて前記被験者の体重の推定値を算出する推定体重算出手段と
を備えることを特徴とする体重推定システム。
【請求項５】
請求項４に記載された体重推定システムにおいて、
前記推定体重算出手段は、
前記被験者が１つの階段を降り始めてから降り終わるまでの時間をΔｔ、前記被験者が１つの階段を降り終わった時の衝撃加速度をＧ0、前記被験者が１つの階段を降り終わった瞬間から加速度が収束するまでの時間をＴ0とし、下記（２）式より前記被験者の１階段毎の体重の推定値ｍi’を算出し、この算出した１階段毎の体重の推定値ｍi’の平均値を前記被験者の体重の推定値ｍ’とする
ことを特徴とする体重推定システム。
【数２】
2017207326.tif 000008
但し、Ａは定数、ｇは重力加速度。
【請求項６】
請求項４又は５に記載された体重推定システムにおいて、
個人データとして事前に入力されている前記被験者が階段を降りた際の時系列の加速度データと前記被験者の体重とからキャリブレーション値を算出するキャリブレーション値算出手段と、
前記キャリブレーション値算出手段によって算出されたキャリブレーション値を用いて前記推定体重算出手段によって算出された前記被験者の体重の推定値を校正する推定体重校正手段と
を備えることを特徴とする体重推定システム。
【請求項７】
被験者の身体に装着される加速度センサによって測定された時系列の加速度データから前記被験者の体重を推定する体重推定方法であって、
前記加速度センサによって測定された前記被験者が段差を降りた際の時系列の加速度データを記憶する加速度データ記憶ステップと、
前記加速度データ記憶ステップによって記憶された時系列の加速度データから、前記被験者が段差を降りた際の情報として、前記被験者が段差を降り始めてから降り終わるまでの時間と、前記被験者が段差を降り終わった時の衝撃加速度と、前記被験者が段差を降り終わった瞬間から加速度が収束するまでの時間とを取得する情報取得ステップと、
前記情報取得ステップによって取得された前記被験者が段差を降りた際の情報に基づいて前記被験者の体重の推定値を算出する推定体重算出ステップと
を備えることを特徴とする体重推定方法。
【請求項８】
被験者の身体に装着される加速度センサによって測定された時系列の加速度データから前記被験者の体重を推定する体重推定方法であって、
前記加速度センサによって測定された前記被験者が階段を降りた際の時系列の加速度データを記憶する加速度データ記憶ステップと、
前記加速度データ記憶ステップによって記憶された時系列の加速度データから、前記被験者が階段を降りた際の１階段毎の情報として、前記被験者が１つの階段を降り始めてから降り終わるまでの時間と、前記被験者が１つの階段を降り終わった時の衝撃加速度と、前記被験者が１つの階段を降り終わった瞬間から加速度が収束するまでの時間とを取得する情報取得ステップと、
前記情報取得ステップによって取得された前記被験者が階段を降りた際の１階段毎の情報に基づいて前記被験者の体重の推定値を算出する推定体重算出ステップと
を備えることを特徴とする体重推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、加速度センサを用いた体重推定システムおよび体重推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、被験者の体重を推定する場合、機械式ヘルスメータやデジタルヘルスメータなどの体重計が用いられている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−０７８５０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の体重計では、被験者が体重計に乗ることで体重を測定していることから、小型化には限度がある。また、被験者の体重を支えなければならないので、頑丈な作りとしなければならず、重量も重くなる。
【０００５】
また、従来の体重計は、家庭の洗面所に置かれるケースが多い。その為、体重を測定したいと思い立った時に、洗面所から離れた場所にいる際には、わざわざ洗面所まで行く必要があり、体重を測定することを思いとどまることもある。このように、従来の体重計では、体重測定の機会を逸することがあった。
【０００６】
本発明は、このような課題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、ポケット等に入れて持ち運べる程度まで小型・軽量化することができ、かつ被験者が体重計に乗ることなく、いつでも簡易に体重を計測することが可能な体重推定システムおよび体重推定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
このような目的を達成するために本発明は、被験者の身体に装着される加速度センサ(１)と、加速度センサ（１）によって測定された時系列の加速度データから被験者の体重を推定する体重推定手段（２）とを備えた体重推定システムであって、体重推定手段（２）は、加速度センサ（１）によって測定された被験者が段差を降りた際の時系列の加速度データを記憶する加速度データ記憶手段（２１）と、加速度データ記憶手段（２１）に記憶された時系列の加速度データから、被験者が段差を降りた際の情報として、被験者が段差を降り始めてから降り終わるまでの時間と、被験者が段差を降り終わった時の衝撃加速度と、被験者が段差を降り終わった瞬間から加速度が収束するまでの時間とを取得する情報取得手段（２２）と、情報取得手段（２２）によって取得された被験者が段差を降りた際の情報に基づいて被験者の体重の推定値を算出する推定体重算出手段（２３）とを備えることを特徴とする。
【０００８】
この発明において、被験者は自分の体重を知りたい場合、段差を降りる。すると、体重推定手段（２）は、加速度センサ（１）によって測定された被験者が段差を降りた際の時系列の加速度データを記憶し、この記憶した時系列の加速度データから、被験者が段差を降りた際の情報として、被験者が段差を降り始めてから降り終わるまでの時間（Δｔ）と、被験者が段差を降り終わった時の衝撃加速度（Ｇ0）と、被験者が段差を降り終わった瞬間から加速度が収束するまでの時間（Ｔ0）とを取得し、この取得した情報に基づいて被験者の体重の推定値（ｍ’）を算出する。この被験者の体重の推定値（ｍ’）の算出には例えば下記の（１）式を用いる。但し、（１）式において、Ａは定数、ｇは重力加速度を示す。
【０００９】
【数１】
2017207326.tif 000003
【００１０】
また、本発明は、被験者の身体に装着される加速度センサ（１）と、加速度センサ（１）によって測定された時系列の加速度データから被験者の体重を推定する体重推定手段（３）とを備えた体重推定システムであって、体重推定手段（３）は、加速度センサ（１）によって測定された被験者が階段を降りた際の時系列の加速度データを記憶する加速度データ記憶手段（３１）と、加速度データ記憶手段（３１）に記憶された時系列の加速度データから、被験者が階段を降りた際の１階段毎の情報として、被験者が１つの階段を降り始めてから降り終わるまでの時間と、被験者が１つの階段を降り終わった時の衝撃加速度と、被験者が１つの階段を降り終わった瞬間から加速度が収束するまでの時間とを取得する情報取得手段（３２）と、情報取得手段（３２）によって取得された被験者が階段を降りた際の１階段毎の情報に基づいて被験者の体重の推定値を算出する推定体重算出手段（３３）とを備えることを特徴とする。
【００１１】
この発明において、被験者は自分の体重を知りたい場合、階段を降りる。すると、体重推定手段（３）は、加速度センサ（１）によって測定された被験者が階段を降りた際の時系列の加速度データを記憶し、この記憶した時系列の加速度データから、被験者が階段を降りた際の１階段毎の情報として、被験者が１つの階段を降り始めてから降り終わるまでの時間（Δｔ）と、被験者が１つの階段を降り終わった時の衝撃加速度（Ｇ0）と、被験者が１つの階段を降り終わった瞬間から加速度が収束するまでの時間（Ｔ0）とを取得し、この取得した情報に基づいて被験者の体重の推定値（ｍ’）を算出する。この被験者の体重の推定値（ｍ’）の算出には例えば下記の（２）式を用いる。この被験者の体重の推定値（ｍ’）の算出には、例えば下記の（２）式を用い、この（２）式より被験者の１階段毎の体重の推定値ｍi’を算出し、この算出した１階段毎の体重の推定値ｍi’の平均値を被験者の体重の推定値ｍ'とする。但し、(２)式において、Ａは定数、ｇは重力加速度を示す。
【００１２】
【数２】
2017207326.tif 000004
【００１３】
本発明では、加速度センサによって測定された時系列の加速度データから被験者の体重を推定するので、ポケット等に入れて持ち運べる程度まで体重推定システムを小型・軽量化することができる。また、被験者はジャンプしたり、歩行したりするのみでよく、いつでも簡易に体重を計測することが可能となる。また、スマートフォンなどの携帯端末に加速度センサが搭載されている場合には、この携帯端末で被験者の体重の測定を行わせるようにすることも可能である。
【００１４】
なお、上記説明では、一例として、発明の構成要素に対応する図面上の構成要素を、括弧を付した参照符号によって示している。
【発明の効果】
【００１５】
以上説明したことにより、本発明によれば、ポケット等に入れて持ち運べる程度まで小型・軽量化することができ、かつ被験者が体重計に乗ることなく、いつでも簡易に体重を計測することが可能となる。また、スマートフォンなどの携帯端末に加速度センサが搭載されている場合には、この携帯端末で被験者の体重の測定を行わせるようにすることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本発明の実施の形態１に係る体重推定システムの要部を示す図である。
【図２】図２は、実施の形態１の体重推定システムの動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】図３は、加速度センサによって測定された被験者が段差を降りた際の時系列の加速度データを示す図である。
【図４】図４は、被験者の実体重ｍを５８kg（例１）、６５kg（例２）、６８kg（例３）、７１kg（例４）、８０ｋｇ（例５）とした場合の実施の形態１の体重推定システムによって推定された被験者の体重の推定値（測定体重）ｍ’を例示する図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態２に係る体重推定システムの要部を示す図である。
【図６】図６は、実施の形態２の体重推定システムの動作を説明するためのフローチャートである。
【図７】図７は、被験者の実体重ｍを５８kg（例１）、６５kg（例２）、６８kg（例３）、７１kg（例４）、８０ｋｇ（例５）とした場合の実施の形態２の体重推定システムによって推定された被験者の体重の推定値（測定体重）ｍ’を例示する図である。
【図８】図８は、本発明の実施の形態３に係る体重推定システムの要部を示す図である。
【図９】図９は、実施の形態３の体重推定システムにおいて、実体重ｍが７１ｋｇの被験者に重り（２ｋｇ，４ｋｇ，６ｋｇ，８ｋｇ，１０ｋｇ）をつけて、被験者の体重を測定した結果を例示する図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態４に係る体重推定システムの要部を示す図である。
【図１１】図１１は、実施の形態４の体重推定システムにおいて、実体重ｍが７１ｋｇの被験者に重り（２ｋｇ，４ｋｇ，６ｋｇ，８ｋｇ，１０ｋｇ）をつけて、被験者の体重を測定した結果を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
【００１８】
〔実施の形態１：段差を降りることで体重を推定する例〕
図１に本発明の実施の形態１に係る体重推定システム１００（１００Ａ）の要部を示す。この体重推定システム１００Ａは、被験者の身体に装着される加速度センサ１と、この加速度センサ１によって測定された時系列の加速度データαから被験者の体重を推定する体重推定部２とを備えている。
【００１９】
体重推定部２は、プロセッサやメモリからなるハードウェアと、これらのハードウェアと協働して各種機能を実現させるプログラムとによって実現され、加速度データ記憶部２１と、データ処理部２２と、推定体重算出部２３とを備えている。
【００２０】
この実施の形態１の体重推定システム１００Ａにおいて、被験者は自分の体重を知りたい場合、段差を降りる。この時の加速度データα、すなわち加速度センサ１によって測定された被験者が段差を降りた際の時系列の加速度データαは、加速度データ記憶部２１に記憶される（図２に示すステップＳ１０１，Ｓ１０２）。
【００２１】
図３に加速度センサ１によって測定された被験者が段差を降りた際の時系列の加速度データ（被験者が段差を降りて静止するまでの時系列の加速度データ）αを例示する。この被験者が段差を降りた際の時系列の加速度データαが加速度データ記憶部２１に記憶される。データ処理部２２は、この加速度データ記憶部２１に記憶された時系列の加速度データαから、被験者が段差を降りた際の情報として、被験者が段差を降り始めてから降り終わるまでの時間Δｔと、被験者が段差を降り終わった時の衝撃加速度Ｇ0と、被験者が段差を降り終わった瞬間から加速度が収束するまでの時間Ｔ0とを取得し（ステップＳ１０３）、推定体重算出部２３へ送る。
【００２２】
推定体重算出部２３は、データ処理部２２から送られてくる被験者が段差を降りた際の情報、すなわち被験者が段差を降り始めてから降り終わるまでの時間Δｔと、被験者が段差を降り終わった時の衝撃加速度Ｇ0と、被験者が段差を降り終わった瞬間から加速度が収束するまでの時間Ｔ0とを下記の（３）式に代入し、被験者の体重の推定値（測定体重）ｍ’を求める（ステップＳ１０４）。但し、(３)式において、Ａは定数（地面、及び、被験者の履き物の反発係数を含む定数）、ｇは重力加速度を示す。
【００２３】
【数３】
2017207326.tif 000005
【００２４】
図４に被験者の実体重ｍを５８kg（例１）、６５kg（例２）、６８kg（例３）、７１ｋｇ（例４）、８０kg（例５）とした場合の実施の形態１の体重推定システム１００Ａで求められた測定体重（被験者の体重の推定値）ｍ’を例示する。なお、この例において、加速度センサ１としては、ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）加速度センサを用いた。
【００２５】
この実施の形態１の体重推定システム１００Ａによれば、加速度センサ１によって測定された時系列の加速度データαから被験者の体重を推定するので、ポケット等に入れて持ち運べる程度まで体重推定システムを小型・軽量化することができる。また、被験者は階段を降りるのみでよく、いつでも簡易に体重を計測することが可能となる。また、スマートフォンなどの携帯端末に加速度センサが搭載されている場合には、この携帯端末で被験者の体重の測定を行わせるようにすることも可能である。
【００２６】
〔実施の形態２：階段を降りることで体重を推定する例〕
図５に本発明の実施の形態２に係る体重推定システム１００（１００Ｂ）の要部を示す。この体重推定システム１００Ｂは、被験者の身体に装着される加速度センサ１と、この加速度センサ１によって測定された時系列の加速度データαから被験者の体重を推定する体重推定部３とを備えている。
【００２７】
体重推定部３は、プロセッサやメモリからなるハードウェアと、これらのハードウェアと協働して各種機能を実現させるプログラムとによって実現され、加速度データ記憶部３１と、データ処理部３２と、推定体重算出部３３とを備えている。推定体重算出部３３は、１階段毎の推定体重算出部３３−１と、平均値算出部３３−２とを備えている。
【００２８】
この実施の形態２の体重推定システム１００Ｂにおいて、被験者は自分の体重を知りたい場合、階段を降りる（１０階段以上降りる）。この場合、被験者が１階段を降りる毎に、図３に示したと同様の時系列の加速度データαが得られる。この被験者が階段を降りた際の時系列の加速度データαは加速度データ記憶部３１に記憶される（図６に示すステップＳ２０１，Ｓ２０２）。
【００２９】
データ処理部３２は、この加速度データ記憶部３１に記憶された時系列の加速度データαから、被験者が階段を降りた際の１階段毎の情報として、被験者が段差を降り始めてから降り終わるまでの時間Δｔと、被験者が段差を降り終わった時の衝撃加速度Ｇ0と、被験者が段差を降り終わった瞬間から加速度が収束するまでの時間Ｔ0とを取得し（ステップＳ２０３）、推定体重算出部３３へ送る。
【００３０】
推定体重算出部３３において、１階段毎の推定体重算出部３１−１は、データ処理部２２から送られてくる被験者が階段を降りた際の１階段毎の情報、すなわち被験者が階段を降りた際の１階段毎の情報として、被験者が段差を降り始めてから降り終わるまでの時間Δｔと、被験者が段差を降り終わった時の衝撃加速度Ｇ0と、被験者が段差を降り終わった瞬間から加速度が収束するまでの時間Ｔ0とを下記の（４）式に代入し、被験者の１階段毎の体重の推定値ｍi’を算出する（ステップＳ２０４）。  但し、（４）式において、Ａは定数（地面、及び、被験者の履き物の反発係数を含む定数）、ｇは重力加速度を示す。
【００３１】
【数４】
2017207326.tif 000006
【００３２】
平均値算出部３３−２は、１階段毎の推定体重算出部３１−１で算出された被験者の１階段毎の体重の推定値ｍi’が所定数ｎ（例えば、ｎ＝１０）集まると、この１階段毎の体重の推定値ｍi’の平均値を求め、この求めた平均値を被験者の体重の推定値ｍ'（ｍ’＝ｍi’／ｎ）とする（ステップＳ２０５）。
【００３３】
図７に被験者の体重を５８kg（例１）、６５kg（例２）、６８kg（例３）、７１kg（例４）、８０kg（例５）とした場合の実施の形態２の体重推定システム１００Ｂで求められた測定体重（被験者の体重の推定値）ｍ’を例示する。なお、この例において、加速度センサ１としては、ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）加速度センサを用いた。
【００３４】
この実施の形態２の体重推定システム１００Ｂによれば、加速度センサ１によって測定された時系列の加速度データαから被験者の体重を推定するので、ポケット等に入れて持ち運べる程度まで体重推定システムを小型・軽量化することができる。また、被験者は階段を降りるのみでよく、いつでも簡易に体重を計測することが可能となる。また、スマートフォンなどの携帯端末に加速度センサが搭載されている場合には、この携帯端末で被験者の体重の測定を行わせるようにすることも可能である。
【００３５】
〔実施の形態３：段差を降りることで推定した体重を個人データに基づいて校正する例〕
図８に本発明の実施の形態３に係る体重推定システム１００（１００Ｃ）の要部を示す。この実施の形態３の体重推定システム１００Ｃは、実施の形態１の体重推定システム１００Ａ（図１）にキャリブレーションの機能を付加したものであり、体重推定部２に加速データ記憶部２１，データ処理部２２，推定体重算出部２３に加え、さらに、個人データ記憶部２４と、キャリブレーション値算出部２５と、推定体重校正部２６とを設けている。
【００３６】
個人データ記憶部２４には、事前に、加速度センサ１によって測定された被験者（７１ｋｇ）が段差を降りた際の時系列の加速度データαとその時の被験者の実体重ｍ（７１ｋｇ）とが個人データとして記憶されている。
【００３７】
キャリブレーション値算出部２５は、個人データ記憶部２４に記憶されている時系列の加速度データαからデータ処理部２２および体重推定算出部２３での処理と同様にして被験者（７１ｋｇ）の体重の推定値ｍ’を求め、この求めた被験者の体重の推定値ｍ’と被験者の実体重ｍ（７１ｋｇ）とからキャリブレーション値ｃをｃ＝ｍ／ｍ’として算出する。
【００３８】
推定体重校正部２６は、キャリブレーション値算出部２５で算出されたキャリブレーション値ｃを入力とし、推定体重算出部２３によって算出された被験者の体重の推定値ｍ’を校正する。この例では、被験者の体重の推定値ｍ’にキャリブレーション値ｃを乗じることによって、被験者の体重の推定値ｍ’を校正し、この校正した体重を測定体重ｍ”（ｍ”＝ｍ’×ｃ）とする。
【００３９】
図９に、この実施の形態３の体重推定システム１００Ｃにおいて、実体重ｍが７１ｋｇの被験者に重り（２ｋｇ，４ｋｇ，６ｋｇ，８ｋｇ，１０ｋｇ）をつけて、被験者の体重を測定した結果を例示する。この場合、個人データ記憶部２４には、事前に実体重ｍが７１ｋｇの被験者の個人データ（段差を降りた際の時系列の加速度データα＋実体重ｍ）を記憶させておく。
【００４０】
この結果からも分かるように、実施の形態３の体重推定システム１００Ｃを用いれば、個人データ記憶部２４に記憶されている個人データに基づいて被験者の体重の推定値ｍ’が校正されることによって、被験者の体重が増減したとしても、その体重の増減に合わせて誤差の少ない体重の測定が可能となる。
【００４１】
〔実施の形態４：階段を降りることで推定した体重を個人データに基づいて校正する例〕
図１０に本発明の実施の形態４に係る体重推定システム１００（１００Ｄ）の要部を示す。この実施の形態４の体重推定システム１００Ｄは、実施の形態２の体重推定システム１００Ｂ（図５）にキャリブレーションの機能を付加したものであり、体重推定部３に加速データ記憶部３１，データ処理部３２，推定体重算出部３３に加えて、さらに、個人データ記憶部３４と、キャリブレーション値算出部３５と、推定体重校正部３６とを設けている。
【００４２】
個人データ記憶部３４には、事前に、加速度センサ１によって測定された被験者（７１ｋｇ）が階段を降りた際の時系列の加速度データαとその時の被験者の実体重ｍ（７１ｋｇ）とが個人データとして記憶されている。
【００４３】
キャリブレーション値算出部３５は、個人データ記憶部３４に記憶されている時系列の加速度データαからデータ処理部３２および体重推定算出部３３での処理と同様にして被験者（７１ｋｇ）の体重の推定値ｍ’を求め、この求めた被験者の体重の推定値ｍ’と被験者の実体重ｍ（７１ｋｇ）とからキャリブレーション値ｃをｃ＝ｍ／ｍ’として算出する。
【００４４】
推定体重校正部３６は、キャリブレーション値算出部３５で算出されたキャリブレーション値ｃを入力とし、推定体重算出部３３によって算出された被験者の体重の推定値ｍ’を校正する。この例では、被験者の体重の推定値ｍ’にキャリブレーション値ｃを乗じることによって、被験者の体重の推定値ｍ’を校正し、この校正した体重を測定体重ｍ”（ｍ”＝ｍ’×ｃ）とする。
【００４５】
図１１に、この実施の形態４の体重推定システム１００Ｄにおいて、実体重ｍが７１ｋｇの被験者に重り（２ｋｇ，４ｋｇ，６ｋｇ，８ｋｇ，１０ｋｇ）をつけて、被験者の体重を測定した結果を例示する。この場合、個人データ記憶部３４には、事前に実体重ｍが７１ｋｇの被験者の個人データ（階段を降りた際の時系列の加速度データα＋実体重ｍ）を記憶させておく。
【００４６】
この結果からも分かるように、実施の形態４の体重推定システム１００Ｄを用いれば、個人データ記憶部３４に記憶されている個人データに基づいて被験者の体重の推定値ｍ’が校正されることによって、被験者の体重が増減したとしても、その体重の増減に合わせて誤差の少ない体重の測定が可能となる。
【００４７】
なお、上述した体重推定システム１００（１００Ａ〜１００Ｄ）とデジタルヘルスメータとを無線でリンクさせ、デジタルヘルスメータで測定された体重を体重推定システム１００で活用するようにしてもよい。例えば、体重推定システム１００で測定された加速度データとデジタルヘルスメータで測定された体重とをリンクさせて、次回に同じような加速度データが出たときは、その体重を表示させるなどする。
【００４８】
また、上述した体重推定システム１００（１００Ａ〜１００Ｄ）において、加速度センサ１によって測定された時系列の加速度データをタイムスタンプ付きで、クラウド上に送信し保管させるようにしてもよい。
【００４９】
〔実施の形態の拡張〕
以上、実施の形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明の技術思想の範囲内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【符号の説明】
【００５０】
１…加速度センサ、２，３…体重推定部、２１，３１…加速度データ記憶部、２２，３２…データ処理部、２３，３３…推定体重算出部、２４，３４…個人データ記憶部、２５，３５…キャリブレーション値算出部、２６，３６…推定体重校正部、３１−１…１階段毎の推定体重算出部、３１−２…平均値算出部、１００（１００Ａ〜１００Ｄ）…体重推定システム。
【図１】
2017207326.tif 000009
【図２】
2017207326.tif 000010
【図３】
2017207326.tif 000011
【図４】
2017207326.tif 000012
【図５】
2017207326.tif 000013
【図６】
2017207326.tif 000014
【図７】
2017207326.tif 000015
【図８】
2017207326.tif 000016
【図９】
2017207326.tif 000017
【図１０】
2017207326.tif 000018
【図１１】
2017207326.tif 000019