(57)【要約】【課題】ユーザーが受け入れやすい運動トレーニングを提案する方法を提供する。【解決手段】アドバイス生成方法は、ユーザーに関する個人情報を取得する個人情報取得工程と、個人情報に基づいて、ユーザーと類似する類似者を検索する検索工程と、類似者が行った運動トレーニングに関する履歴情報を取得する履歴情報取得工程と、履歴情報に基づいて、ユーザーに対する運動トレーニングのアドバイス情報を生成する生成工程と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーに関する個人情報を取得する個人情報取得工程と、
前記個人情報に基づいて、前記ユーザーと類似する類似者を検索する検索工程と、
前記類似者が行った運動トレーニングに関する履歴情報を取得する履歴情報取得工程と、
前記履歴情報に基づいて、前記ユーザーに対する前記運動トレーニングのアドバイス情報を生成する生成工程と、を有することを特徴とするアドバイス生成方法。
【請求項２】
請求項１に記載のアドバイス生成方法において、
前記個人情報取得工程は、生体に関する生体情報と、動きに関する動作情報と、を含む前記個人情報を取得することを特徴とするアドバイス生成方法。
【請求項３】
請求項１乃至２のいずれかに記載のアドバイス生成方法において、
前記検索工程は、前記ユーザーの体力に関する体力情報と、前記個人情報と、を含むプロファイル情報に着目し、前記プロファイル情報が前記ユーザーと最も類似する前記類似者をデータベースに保存されている情報の中から検索することを特徴とするアドバイス生成方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載のアドバイス生成方法において、
前記履歴情報取得工程は、前記運動トレーニングにおいて実施したトレーニング項目と、前記トレーニング項目毎に行ったトレーニング時間と、を含む前記履歴情報を取得することを特徴とするアドバイス生成方法。
【請求項５】
請求項４に記載のアドバイス生成方法において、
前記生成工程は、前記動作情報に基づいて前記トレーニング項目における第１トレーニング時間を決定し、決定した前記第１トレーニング時間と、前記履歴情報が示す第２トレーニング時間と、に基づいて前記アドバイス情報において推奨する第３トレーニング時間を決定することを特徴とするアドバイス生成方法。
【請求項６】
請求項１乃至４のいずれか１項に記載のアドバイス生成方法において、
前記生成工程は、前記類似者の前記履歴情報を前記アドバイス情報として生成することを特徴とするアドバイス生成方法。
【請求項７】
請求項２乃至６のいずれか１項に記載のアドバイス生成方法において、
前記生体情報は、前記生体における脈拍、体温および血圧の少なくとも１つを含むことを特徴とするアドバイス生成方法。
【請求項８】
請求項２乃至７のいずれか１項に記載のアドバイス生成方法において、
前記動作情報は、前記ユーザーの動作による加速度および角速度の少なくとも１つを含むことを特徴とするアドバイス生成方法。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか１項に記載のアドバイス生成方法において、
前記生成工程で生成した前記アドバイス情報を出力する出力工程、を有することを特徴とするアドバイス生成方法。
【請求項１０】
ユーザーに関する個人情報を取得する個人情報取得機能と、
前記個人情報に基づいて、前記ユーザーと類似する類似者を検索する検索機能と、
前記類似者が行った運動トレーニングに関する履歴情報を取得する履歴情報取得機能と、
前記履歴情報に基づいて、前記ユーザーに対する前記運動トレーニングのアドバイス情報を生成する生成機能と、をコンピューターに実行させることを特徴とするアドバイス生成プログラム。
【請求項１１】
ユーザーに関する個人情報を取得する個人情報取得部と、
前記個人情報に基づいて、前記ユーザーと類似する類似者を検索する検索部と、
前記類似者が行った運動トレーニングに関する履歴情報を取得する履歴情報取得部と、
前記履歴情報に基づいて、前記ユーザーに対する前記運動トレーニングのアドバイス情報を生成する生成部と、を備えることを特徴とするアドバイス生成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アドバイス生成方法、アドバイス生成プログラムおよびアドバイス生成システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
スポーツが上達するには、良いコーチやトレーナーから指導を受けることが早道と言われる。例えば、ゴルフではレッスンプロと呼ばれる指導者に直接レッスンを受けるサービスや、自分のスイングの映像を送ってアドバイスしてもらうというサービスもある。
ところで、一般のスポーツ愛好家は、指導を受けるために多くの費用や時間を費やすことが難しく、自分自身で練習して上達するために市販の練習装置を使うことが多い。これらの練習装置の多くは、単に練習者やボールなどの動きを捉えて表示するものであるが、運動解析だけでは運動の向上には不十分である。そこで、解析の結果、改善すべき個所をアドバイスとして教えてくれる運動練習機が考案されている。
例えば、下記特許文献１では、ユーザーの体型や動きの癖などに合わせて指導用のアドバイスを提供する運動指導装置が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−２７６２９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、ユーザーの特徴に合わせて生成した指導用のアドバイスであっても、アドバイスが指示するトレーニングのメニュー内容がユーザーにとって厳しい場合、多くのユーザーは提案されたメニューを継続して実行することが困難であった。その結果、トレーニングの継続によって得られる効果を充分に享受できなかった。
本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、ユーザーが受け入れやすいトレーニングを提案することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態又は適用例として実現することが可能である。
【０００６】
［適用例１］
本適用例にかかるアドバイス生成方法は、ユーザーに関する個人情報を取得する個人情報取得工程と、前記個人情報に基づいて、前記ユーザーと類似する類似者を検索する検索工程と、前記類似者が行った運動トレーニングに関する履歴情報を取得する履歴情報取得工程と、前記履歴情報に基づいて、前記ユーザーに対する前記運動トレーニングのアドバイス情報を生成する生成工程と、を有することを特徴とする。
【０００７】
このような方法によれば、ユーザーに関する個人情報を取得し、個人情報に基づいてユーザーと類似する類似者を検索し、類似者が行った運動トレーニングに関する履歴情報を取得し、履歴情報に基づいてユーザーに対して運動トレーニングに関するアドバイス情報を生成する。従って、ユーザーと個人情報が類似する類似者が行った運動トレーニングの履歴情報に基づいて、ユーザーに対する運動トレーニングのアドバイス情報を生成するため、ユーザーにとって好適であって、かつ、受け入れやすい運動トレーニングを提案できる。
【０００８】
［適用例２］
上記適用例にかかるアドバイス生成方法において、前記個人情報取得工程は、生体に関する生体情報と、動きに関する動作情報と、を含む前記個人情報を取得することが好ましい。
【０００９】
このような方法によれば、個人情報取得工程において、ユーザーの生体情報と、動作情報と、を個人情報として取得するため、ユーザーの生体に関する情報と、動きの関する情報を個人情報として取得できる。
【００１０】
［適用例３］
上記適用例にかかるアドバイス生成方法において、前記検索工程は、前記ユーザーの体力に関する体力情報と、前記個人情報と、を含むプロファイル情報に着目し、前記プロファイル情報が前記ユーザーと最も類似する前記類似者をデータベースに保存されている情報の中から検索することが好ましい。
【００１１】
このような方法によれば、体力情報および個人情報がユーザーと最も類似する類似者をデータベースの情報の中から抽出できる。
【００１２】
［適用例４］
上記適用例にかかるアドバイス生成方法において、前記履歴情報取得工程は、前記運動トレーニングにおいて実施したトレーニング項目と、前記トレーニング項目毎に行ったトレーニング時間と、を含む前記履歴情報を取得することが好ましい。
【００１３】
このような方法によれば、履歴情報を取得することにより、類似者が行った運動トレーニングにおいて実施したトレーニング項目およびトレーニング項目毎のトレーニング時間の情報を取得できる。
【００１４】
［適用例５］
上記適用例にかかるアドバイス生成方法において、前記生成工程は、前記動作情報に基づいて前記トレーニング項目における第１トレーニング時間を決定し、決定した前記第１トレーニング時間と、前記履歴情報が示す第２トレーニング時間と、に基づいて前記アドバイス情報において推奨する第３トレーニング時間を決定することが好ましい。
【００１５】
このような方法によれば、ユーザーの動作情報に基づいて決定した第１トレーニング時間と、類似者の履歴情報が示す第２トレーニング時間と、に基づいて推奨する第３トレーニング時間を決定するため、無理が無く、ユーザーに取ってより受け入れやすいトレーニング時間を提案できる。
【００１６】
［適用例６］
上記適用例にかかるアドバイス生成方法において、前記生成工程は、前記類似者の前記履歴情報を前記アドバイス情報として生成しても良い。
【００１７】
［適用例７］
上記適用例にかかるアドバイス生成方法において、前記生体情報は、前記生体における脈拍、体温および血圧の少なくとも１つを含んでも良い。
【００１８】
［適用例８］
上記適用例にかかるアドバイス生成方法において、前記動作情報は、前記ユーザーの動作による加速度および角速度の少なくとも１つを含んでも良い。
【００１９】
［適用例９］
上記適用例にかかるアドバイス生成方法において、前記生成工程で生成した前記アドバイス情報を出力する出力工程、を有することが好ましい。
【００２０】
このような方法によれば、生成工程で生成したアドバイス情報を出力することで開示できる。
【００２１】
［適用例１０］
本適用例にかかるアドバイス生成プログラムは、ユーザーに関する個人情報を取得する個人情報取得機能と、前記個人情報に基づいて、前記ユーザーと類似する類似者を検索する検索機能と、前記類似者が行った運動トレーニングに関する履歴情報を取得する履歴情報取得機能と、前記履歴情報に基づいて、前記ユーザーに対する前記運動トレーニングのアドバイス情報を生成する生成機能と、をコンピューターに実行させることを特徴とする。
【００２２】
このような構成によれば、ユーザーに関する個人情報を取得し、個人情報に基づいてユーザーと類似する類似者を検索し、類似者が行った運動トレーニングに関する履歴情報を取得し、履歴情報に基づいてユーザーに対して運動トレーニングに関するアドバイス情報を生成する。従って、ユーザーと個人情報が類似する類似者が行った運動トレーニングの履歴情報に基づいて、ユーザーに対する運動トレーニングのアドバイス情報を生成するため、ユーザーにとって好適であって、かつ、受け入れやすい運動トレーニングを提案できる。
【００２３】
［適用例１１］
本適用例にかかるアドバイス生成システムは、ユーザーに関する個人情報を取得する個人情報取得部と、前記個人情報に基づいて、前記ユーザーと類似する類似者を検索する検索部と、前記類似者が行った運動トレーニングに関する履歴情報を取得する履歴情報取得部と、前記履歴情報に基づいて、前記ユーザーに対する前記運動トレーニングのアドバイス情報を生成する生成部と、を備えることを特徴とする。
【００２４】
このような構成によれば、ユーザーに関する個人情報を取得し、個人情報に基づいてユーザーと類似する類似者を検索し、類似者が行った運動トレーニングに関する履歴情報を取得し、履歴情報に基づいてユーザーに対して運動トレーニングに関するアドバイス情報を生成する。従って、ユーザーと個人情報が類似する類似者が行った運動トレーニングの履歴情報に基づいて、ユーザーに対する運動トレーニングのアドバイス情報を生成するため、ユーザーにとって好適であって、かつ、受け入れやすい運動トレーニングを提案できる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の実施形態に係る運動指導システムの構成を示す図。
【図２】運動指導システムの構成要素の配置を示す図。
【図３】バンドに取り付けたセンサーモジュールを示す図。
【図４】基本データの構成を示す図。
【図５】腕の運動モデルを説明する図。
【図６】センサーモジュールの装着例を示す図。
【図７】推奨するトレーニングを決定する処理を説明する図。
【図８】運動指導システムによる処理の流れを示すフローチャート。
【図９】推奨するトレーニング決定する処理の変形例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００２７】
（実施形態）
図１は、アドバイス生成システムの一形態である運動指導システム５の構成例を示す図である。また、図２は、運動指導システム５の構成要素の配置例を示す図である。なお、本実施形態では、運動トレーニングとして、ユーザーに対してゴルフのトレーニングに対して指導（アドバイス）を行う場合を例に挙げて説明するが、本発明は、テニスや野球等の種々のスポーツに対するアドバイスや、リハビリ運動などスポーツ以外の運動に対するアドバイスの生成にも適用することができる。
本実施形態の運動指導システム５は、複数のセンサーモジュール１０，１５、コントローラー２０、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）６０、スピーカー７０、記録媒体８０を含んで構成されている。尚、本実施形態の運動指導システム５は、これらの一部の構成（要素）の省略や、新たな構成（要素）を追加も想定できる。
【００２８】
センサーモジュール１０，１５は、動きに関する動作情報や、ユーザーの生体情報を含む身体情報を検出するためのモジュールである。
複数のセンサーモジュール１０は、動き検出センサー、即ち、３軸の加速度センサー１０２、３軸のジャイロセンサー１０４の他、図示を略した赤外センサー、磁気方位センサー（３軸）、圧力センサーなど、ユーザーの動きを解析するべく、運動モデルの各パラメーターの値を算出するのに必要なデータを取得するためのセンサーを少なくとも１つ備えている。
【００２９】
尚、加速度センサー１０２、ジャイロセンサー１０４、圧力センサーは、速度、位置、衝撃度などの情報を出力できる。また、２つの赤外センサーは２点間の距離の情報を出力できる。また、磁気方位センサーは位置の情報を出力できる。
また、センサーモジュール１５は、生体情報検出センサー、即ち、脈拍センサー１５２、体温センサー１５４、血圧センサー１５６等を備え、ユーザーの生体に関するデータを取得する。
【００３０】
図２に示すように、動きを検出するセンサーモジュール１０は、ユーザーの関節部分を中心に、例えば、頭、肩、腰、肘、手首、膝、足首、踝などに装着される。例えば、図２に示すように、センサーモジュール１０をユーザーの衣服の上に貼り付けても良い。また、生体情報を検出するセンサーモジュール１５は、ユーザーの手首等に接して装着される。
また、センサーモジュール１０，１５は、図３に示すように、バンド１４に取り付け、バンド１４をユーザーの各部位に装着するようにしてもよい。更に、一部のセンサーモジュール１０はゴルフクラブ９０のような運動器具に装着してもよい。
【００３１】
また、センサーモジュール１０は、装着場所に応じて、取得すべき情報が必ずしも同じではないので、それぞれ、取得すべき情報を取得可能な必要最低限のセンサーのみを含むようにしてもよい。
コントローラー２０は、センサーモジュール１０，１５に、起動又は停止させるための制御データを無線送信し、起動した各センサーモジュール１０，１５からのデータは、コントローラー２０に無線送信される。コントローラー２０は、例えば、図２に示すように、プレイヤーの腰などに装着してもよいし、プレイヤーから離れた位置にあってもよい。
【００３２】
本実施形態のコントローラー２０は、通信部２２、処理部（ＣＰＵ）２４、出力部２８、記憶部２６を含み、センサーモジュール１０，１５から出力されるデータを取得し、取得したデータを用いて運動指導用の情報の生成及び表示を行う。
本実施形態では、処理部（ＣＰＵ）２４は、個人情報取得部２４１、体力情報取得部２４２、類似プロファイル検索部２４３、アドバイス情報生成部２４４、運動データ取得部２４５、制約条件生成部２４６、運動解析部２４７および標準トレーニング決定部２４８を備える。
【００３３】
尚、処理部２４は、これらの一部の構成（要素）の省略や、新たな構成（要素）を追加も想定できる。
記録媒体８０は、コンピューターが読み取り可能な記録媒体であり、コンピューターを上記の各部として機能させるための運動指導プログラムが記憶されている。本実施形態の処理部２４の各機能部は、記録媒体８０に記憶されている運動指導プログラムを実行することで各機能を実現する。
【００３４】
また、通信部２２がネットワーク４０を介してサーバー装置から運動指導プログラムを受信し、受信した運動指導プログラムを記憶部２６や記録媒体８０に記憶し、当該運動指導プログラムを実行するようにしてもよい。また、各機能部の少なくとも一部をハードウェア（専用回路）で実現してもよい。
尚、記録媒体８０は、例えば、光ディスク（ＣＤ、ＤＶＤ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、磁気ディスク、ハードディスク、磁気テープ、メモリー（ＲＯＭ、フラッシュメモリーなど）により実現することができる。
【００３５】
本実施形態では、処理部（ＣＰＵ）２４が有する種々の機能のうち、以下の機能について着目する。
（１）ユーザーの運動データに基づいて、標準トレーニングメニューを決定する機能。
（２）ユーザーの生体情報に基づいて、類似する人物のプロファイルを取得する機能。
（３）類似する人物のプロファイルに基づいて。ユーザーに対して推奨するトレーニングメニューを決定する機能。
【００３６】
着目する各機能について説明する。
（１）標準トレーニングメニューの決定
標準トレーニングメニューの決定に係る機能は、運動データ取得部２４５、個人情報取得部２４１、制約条件生成部２４６、運動解析部２４７および標準トレーニング決定部２４８で実現する。
運動データ取得部２４５は、各センサーモジュール１０に含まれる各センサーからのデータを所定の時間間隔で継続して取得する。
【００３７】
個人情報取得部２４１は、センサーモジュール１０，１５に含まれる各センサーからの個人情報を示すデータを所定の時間間隔で継続して取得する。また、身長、体重、胸囲等のユーザーの体型情報や、氏名、性別、年齢等の属性情報も個人情報として情報入力部３０から取得する。また、個人情報取得部２４１が取得する個人情報には、ＢＭＩ値、体の全体写真、ユーザーの性格、動作の癖に関する情報を含んでも良い。
情報入力部３０は、キーボードやタッチパネル等を想定し、ユーザー自身が予め入力する態様を想定する。また、情報入力部３０は、ネットワーク４０を介して通信により入力される態様も想定できる。
【００３８】
制約条件生成部２４６は、運動データ取得部２４５が取得したデータに基づいて、ユーザーに応じて、後述する人体モデルのパラメーターの制約条件を生成する処理を行う。具体的には、制約条件生成部２４６は、ユーザーが選択した競技の種類と練習の種類に応じて、運動データ取得部２４５が取得したデータを元にユーザーの各部が実際に動ける範囲（可動範囲）や最大限出せる速度やトルク、癖等による軌跡の特異性などの制約条件を生成する処理を行う。この各種の制約条件は、記憶部２６の個人運動データ２６２にユーザーの識別情報と対応づけて蓄積される。
【００３９】
運動解析部２４７は、後述する運動モデルを用いて計算を行い、人体モデルのパラメーターが、制約条件生成部２４６により生成された制約条件を満たす範囲での人体モデルの好適な動きを解析する処理を行う。
例えば、運動解析部２４７は、制約条件を満たす範囲で、人体モデルの部位に設けたノードの理論上の最大速度を計算するようにしてもよい。具体的には、運動解析部２４７は、制約条件生成部２４６により生成された制約条件に基づいて、ユーザーが選択した競技の種類と練習の種類に応じて、人体モデルの末端部に設けられたノードが最も効率的に速く動く速度（最大終点速度）を計算するとともに、最大終点速度を達成するためのパラメーター値などの動作条件を算出する処理を行う。ここでいう「速度」は広い概念であり、選択した競技の種類と練習の種類に応じて、伸展速度、接線速度、加速度、角速度などのいずれかの速度が選択される。
【００４０】
本実施形態では、運動解析部２４７は、記憶部２６に記憶されている基本データ２６４から、ユーザーが選択した競技の種類と練習の種類に応じた運動モデルとその終点速度の計算式の情報を読み出し、この計算式に制約条件を適用して最大終点速度の計算を行う。
尚、本実施形態の運動解析部２４７は、個人運動データ２６２に制約条件が蓄積された後は、個人運動データ２６２に蓄積された制約条件を用いて好適な動きを解析する。
標準トレーニング決定部２４８は、運動解析部２４７の解析結果に基づいて、運動の指導用情報の１つとして標準トレーニングメニューを生成する処理を行う。具体的には、標準トレーニング決定部２４８は、個人情報取得部２４１からユーザーの体型等の情報を取得し、基本データ２６４に含まれる元データを用いて、運動解析部２４７の解析結果によるユーザーの体型や動きの癖などに合った好適な動き（理想のフォーム）を表す指導用の標準トレーニングメニューを生成する処理を行う。標準トレーニング決定部２４８は、生成した標準トレーニングメニューに関する情報をアドバイス情報生成部２４４に送る。
【００４１】
図４は、基本データ２６４の構成例を示す図である。本実施形態では、基本データ２６４は、競技メニューの情報、練習メニューの情報、標準トレーニングメニューを生成するために必要な定義データが含まれており、競技メニューにある競技の種類毎に個別の練習メニューが対応付けられ、さらに練習メニュー毎に個別の定義データが対応付けられている。例えば、ユーザーが競技メニューの中からゴルフを選択した場合、選択したゴルフ（競技の種類）に対応付けて、ドライバーショット、アプローチショット、バンカーショット等の選択可能な練習メニューがあり、練習メニュー毎に定義データが対応付けられている。定義データには、運動モデル、終点速度の計算式、センサー選択情報、指導用元データなどが含まれている。
【００４２】
運動モデルは、人体の少なくとも一部をノードとノード間を結ぶ線で単純にモデル化した人体モデル、この人体モデルの座標系やパラメーター、各パラメーターの値の許容範囲（現実的に取り得る範囲）や終点速度の上限値（現実的に取り得る上限値）などが定義されたものである。
終点速度の計算式は、人体モデルのパラメーターを変数として、人体モデルの原点（回転中心）から最も遠い末端部のノード（終点ノード）の速度を計算するための式である。
【００４３】
センサー選択情報は、ユーザーの動きに関するデータを取得するために必要なセンサーモジュール１０の種類（含まれるセンサーの種類）や装着場所などの選択情報である。
指導用元データは、制約条件を取得するためにユーザーに行ってもらう動きを示すために、標準トレーニング決定部２４８がこの動きの画像や指示音声を生成するための元データである。この元データとしては、画像フレームデータであってもよいし、人体モデルのパラメーター値の時系列データであってもよい。
【００４４】
図５は、腕の運動モデルについて説明するための図である。図５に示すように、腕の運動モデルは、例えば、肩に対応するノードＮ０、肘に対応するノードＮ１、手首に対応するノードＮ２、ノードＮ０とノードＮ１を結ぶ直線Ｓ１、ノードＮ１とノードＮ２を結ぶ直線Ｓ２からなる人体モデル、この人体モデルの座標系（ノードＮ０を原点とするｘｙｚ座標系）やパラメーター（θ１，θ２，Ｌ１，Ｌ２）、各パラメーターの値の許容範囲やノードＮ２の速度Ｖ（終点速度に対応する）の上限値、ノードＮ２の速度（終点速度）Ｖの計算式などが定義されたものである。ここで、θ１は直線Ｓ１と直線Ｓ２のなす角であり、θ２は特定の１軸（例えばｘ軸）と直線Ｓ１のなす角であり、Ｌ１は直線Ｓ１の長さであり、Ｌ２は直線Ｓ２の長さである。
【００４５】
腕の理想のフォームを提供する場合には、このような腕の運動モデルが用いられる。一方、実際の腕の動きを取得するために、図６に示すように、ユーザーの腕の肩、肘、手首に、例えば図３に示したようなバンド１４を用いてセンサーモジュール１０を装着する。
肩に装着するセンサーモジュール１０の座標系（３軸の加速度センサー１０２や、３軸のジャイロセンサー１０４における座標系）は、運動モデルの座標系に合わせるようにする。この時、上腕の中心軸と下腕の中心軸の成す角がθ１に対応し、肩に装着したセンサーモジュールの特定の１軸（例えばｘ軸）と上腕の中心軸のなす角がθ２に対応する。また、上腕の長さ（肩と肘の距離）がＬ１に対応し、下腕の長さ（肘と手首の距離）がＬ２に対応する。
【００４６】
θ１，θ２は、ジャイロセンサー１０４の積分結果などから算出可能であり、ノードＮ１，Ｎ２の位置（ノードＮ０に対する相対位置）は、加速度センサー１０２や磁気方位センサーの積分結果などから算出可能である。また、ノードＮ２の速度（終点速度Ｖに対応する）は、手首に装着した加速度センサー１０２の積分結果から算出可能である。
【００４７】
（２）類似する人物のプロファイル取得
図１に戻り、類似する人物のプロファイル取得に係る機能は、個人情報取得部２４１、体力情報取得部２４２および類似プロファイル検索部２４３で実現する。尚、類似プロファイル検索部２４３は、検索部および履歴情報取得部に相当する。
体力情報取得部２４２は、センサーモジュール１５が検出した脈拍、体温、血圧等の生体情報、センサーモジュール１０が検出した体部の回転、移動および加速度に関する情報、並びに、個人情報取得部２４１から取得した体型情報や属性情報等に基づいて、ユーザーの体力情報を取得する。
本実施形態では、体力情報は、基本代謝、瞬発力および持久力等を示す情報である。このような情報は、ユーザーに対して事前に体力テストを実施し、その際に得られる運動量や運動負荷に対して変化する脈拍数を検出し、体力を推定しても良い。例えば、所定の体力テストとして、周知のランプ方式やステップ方式のような体力テストを行った後、脈拍数のピークが高い場合には瞬発力があると判定し、脈拍数の平坦部分が長い場合には持久力があると判定する。体力情報取得部２４２が取得した体力に関する情報は類似プロファイル検索部２４３に送られる。
【００４８】
類似プロファイル検索部２４３は、個人情報取得部２４１および体力情報取得部２４２が取得した情報に基づいて、データベースである運動データ管理サーバー５０が保存しているデータの中からユーザーに類似するプロファイル情報を検索する。
本実施形態では、コントローラー２０は、ネットワーク４０に接続された運動データ管理サーバー５０と通信部２２を介して通信ができるように設定されている。運動データ管理サーバー５０には、運動指導システム５を利用したユーザーのトレーニング履歴等の運動記録に関するデータが随時蓄積され、これらのデータはコントローラー２０から参照して共有できるように設定されている。
尚、トレーニング履歴には、ユーザーが実行したトレーニングメニュー、トレーニング時間、動き量、軌跡等が含まれる。また、処理部（ＣＰＵ）２４は、ユーザーの運動を運動解析部２４７に解析させ、解析結果を運動データ管理サーバー５０に送る機能も備える。
【００４９】
類似プロファイル検索部２４３は、最初に、体型情報、属性情報および体力情報を含むプロファイルデータが、コントローラー２０を装着しているユーザーと類似する他のユーザー（類似者）を運動データ管理サーバー５０に記憶されている各データの中から検索する。類似度は、各データのパラメーター間の相対距離、例えば、ユークリッド距離を基準に判定しても良い。本実施形態では、類似プロファイル検索部２４３は、ユークリッド距離が最小値となるプロファイルデータを検索し、最小値となるプロファイルデータを有するユーザーがコントローラー２０を装着しているユーザーと最も類似している類似者であると判定する。
類似プロファイル検索部２４３は、次に、類似者が行ったトレーニングの履歴に関する情報を運動データ管理サーバー５０から取得し、取得したトレーニングの履歴に関する情報をアドバイス情報生成部２４４に送る。
【００５０】
（３）推奨するトレーニングメニューの決定
推奨するトレーニングメニューの決定に係る機能は、アドバイス情報生成部２４４で実現する。尚、アドバイス情報生成部２４４は生成部に相当する。
アドバイス情報生成部２４４は、類似プロファイル検索部２４３から送られる履歴情報に基づいて、標準トレーニング決定部２４８から送られる標準トレーニングメニューを修正し、コントローラー２０を装着したユーザーに適したトレーニングメニューを示すアドバイス情報を生成する。更に、アドバイス情報生成部２４４は、生成したアドバイス情報を出力部２８からＨＭＤ６０、スピーカー７０に出力し、ユーザーに報知する。また、記録媒体８０にデータとして記録しても良い。
【００５１】
ここで、アドバイス情報生成部２４４によるアドバイスの生成例として、図７を参照して説明する。図７は、ユーザーが、競技メニューからゴルフを選択し、更に、練習メニューから基本スイングを選択した場合を想定している。
アドバイス情報生成部２４４は、標準トレーニングメニューとして、グリップ、アドレス、ミニスイングおよびフルショットのトレーニング項目と、項目毎に設定した標準トレーニング時間（第１トレーニング時間）Ｔ１の情報を標準トレーニング決定部２４８から受け取る。
【００５２】
更に、アドバイス情報生成部２４４は、類似者のトレーニング履歴を示す類似者トレーニング時間Ｔ２の情報を類似プロファイル検索部２４３から受け取る。
そして、アドバイス情報生成部２４４は、標準トレーニング時間Ｔ１および類似者トレーニング時間（第２トレーニング時間）Ｔ２に基づいて、ユーザーに推奨する推奨トレーニング時間（第３トレーニング時間）Ｔ３を決定し、ユーザーに対するアドバイスを作成する。
【００５３】
この場合、アドバイス情報生成部２４４は、標準トレーニング時間Ｔ１および類似者トレーニング時間Ｔ２の平均を算出し、算出した結果を推奨トレーニング時間Ｔ３とする方法を採用しているが、この方法には限定されない。このように、標準的なトレーニングをそのまま推奨するのではなく、類似者が実際に行ったトレーニングを参考にして、推奨するトレーニングを決定するため、ユーザーは、推奨されるトレーニングに対して共感や同意が得やすくなる。
また、作成するアドバイスの文面は、予め作成されたテキストの中から、ユーザーのプロファイル、即ち、体型情報や属性情報に応じて選択されても良い。
また、ユーザーに対して自身の性格に関する情報を予め入力させ、ユーザーが入力した性格に応じてアドバイスやトレーニング項目が決定されても良い。例えば、ユーザーが自身をマイペースな性格であると入力した場合、緩いトレーニングのようにマイルドなアドバイスとなるように作成しても良い。また、粘り強い性格であると入力した場合、高い成果が出るようにトレーニング項目および推奨トレーニング時間Ｔ３を決定しても良い。
【００５４】
アドバイス情報生成部２４４は、作成した推奨トレーニング時間Ｔ３およびアドバイスを出力部２８に出力する。
図７では、ＨＭＤ６０に表示された推奨トレーニング時間Ｔ３およびアドバイスを示すユーザーインターフェイス画面６２の一例を示す。
また、アドバイス情報生成部２４４は、アドバイスを画面に表示するのみには限定されず、アドバイス内容を含む音声データを生成し、スピーカー７０から出力しても良い。
【００５５】
また、これらの画像や音声は、腕時計式の機器や携帯電話のディスプレイやスピーカー７０に出力するようにしても良く、更に、ネットワーク４０を介して外部の情報機器に送信し、情報機器のモニターやスピーカーなど体に装着した装置以外に出力してもよい。
更に、アドバイスに応じて振動信号を生成し、情報機器の振動素子を振動させることでユーザーに報知する態様も想定できる。
図８は、アドバイス生成方法の処理の流れを示すフローチャートである。この処理は、処理部２４がアドバイス生成プログラムを実行することにより実現される。
この処理が開始されると、処理部２４は、運動指導を行うユーザーの個人情報を取得する（ステップＳ１５０）＜個人情報取得工程＞。
【００５６】
次に、処理部２４は、競技メニューおよび練習メニューを表示し、ユーザーに対して競技項目および練習項目を選択させ、アドバイスを行う競技項目および練習項目を決定する（ステップＳ１５２）。
次に、処理部２４は、運動データを取得し（ステップＳ１５３）、取得した運動データを解析して標準トレーニング情報を決定する（ステップＳ１５４）。
次に、処理部２４は、ユーザーの体力情報を取得する（ステップＳ１５５）。
【００５７】
次に、処理部２４は、ユーザーとプロファイルが最も類似する類似者を検索する（ステップＳ１５６）＜検索工程＞。
次に、処理部２４は、類似者の履歴情報を取得し＜履歴情報取得工程＞、取得した履歴情報、および、標準トレーニング情報に基づいて、アドバイス情報を生成する（ステップＳ１５８）＜生成工程＞。
【００５８】
次に、処理部２４は、生成したアドバイス情報を表示してユーザーに報知する（ステップＳ１６０）＜出力工程＞。
次に、処理部２４は、処理を終了するか、否かを判定し（ステップＳ１６２）、終了しないと判定した場合（ステップＳ１６２でＮｏ）、ステップＳ１５２に戻る。
他方で、処理部２４は、終了すると判定した場合（ステップＳ１６２でＹｅｓ）、一連の処理を終了する。
【００５９】
以上に説明したように、本実施形態の運動指導システム５によれば、予め用意された運動モデルを用いて運動理論に基づく計算を行って好適な動き（理想の動き）を解析し、更に、ユーザーとプロファイルが最も似ている類似者の運動履歴を取得し、類似者の運動履歴を参照して、ユーザーに対して運動のアドバイスを生成するため、ユーザーに取って無理が無く、共感や同意を得やすい好適なアドバイスを生成することができる。
本発明の実施形態について、図面を参照して説明したが、具体的な構成は、この実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。例えば、プロファイルが似ている類似者のトレーニング時間を推奨するトレーニング時間としても良い。
【００６０】
図９は、変形例を示す図であり、アドバイス情報生成部２４４は、類似プロファイル検索部２４３から受け取った類似者トレーニング時間Ｔ２の情報を推奨トレーニング時間Ｔ３とし、ユーザーに対するアドバイスを作成し、ユーザーインターフェイス画面６２として出力する。この場合、ユーザーインターフェイス画面６２において、類似者が類似者トレーニング時間Ｔ２に基づいてトレーニングを行うことで効果を得ていることを強調して表示している。
また、ユーザーインターフェイス画面６２には、トレーニングの様子を見ることができるボタンが選択可能に配置されている。ユーザーは、このボタンを選択することで、他のユーザーのトレーニングの様子を映像や運動軌跡等で視認することができる。このようにトレーニングを視覚的に開示することで、ユーザーが同じトレーニングを実行し易くなる。
【００６１】
また、ユーザーに対してモチベーションを向上させるような情報開示として、例えば、他のユーザーが類似者トレーニング時間Ｔ２を行うことにより、得られた効果（例えば、ゴルフのスコア向上）の開示も想定できる。これにより、推奨するトレーニングに対してポジティブな動機付けをユーザーに与えることができる。
尚、コントローラー２０は、単独の装置によって実現される場合もあれば、複数の装置を組み合わせることによって実現される場合もあり、各種の態様を含むものである。
【００６２】
また、図１に示した処理部２４の各機能部は、ＣＰＵやメモリー等のハードウェアと、ソフトウェアと、の協働により実現される機能的構成を示すものであって、具体的な実装形態は特に制限されない。従って、必ずしも各機能部に個別に対応するハードウェアが実装される必要はなく、一つのプロセッサーがプログラムを実行することで複数の機能部の機能を実現する構成とすることも勿論可能である。また、上記実施形態においてソフトウェアで実現される機能の一部をハードウェアで実現してもよく、あるいは、ハードウェアで実現される機能の一部をソフトウェアで実現してもよい。その他、運動指導システム５の他の各部の具体的な細部構成についても、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で任意に変更可能である。
【符号の説明】
【００６３】
５…運動指導システム、１０…センサーモジュール、１５…センサーモジュール、１４…バンド、２０…コントローラー、２２…通信部、２４…処理部、２６…記憶部、２８…出力部、３０…情報入力部、４０…ネットワーク、５０…運動データ管理サーバー、６０…ＨＭＤ、６２…ユーザーインターフェイス画面、７０…スピーカー、８０…記録媒体、９０…ゴルフクラブ、１０２…加速度センサー、１０４…ジャイロセンサー、１５２…脈拍センサー、１５４…体温センサー、１５６…血圧センサー、２４１…個人情報取得部、２４２…体力情報取得部、２４３…類似プロファイル検索部、２４４…アドバイス情報生成部、２４５…運動データ取得部、２４６…制約条件生成部、２４７…運動解析部、２４８…標準トレーニング決定部、２６２…個人運動データ、２６４…基本データ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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