(57)【要約】      （修正有）【課題】人の身体活動をより細かく分類し、その運動強度及び活動量をより精度良く推定可能な技術を提供する。【解決手段】ユーザの身体活動により変化する加速度を検知する加速度センサと、ユーザの心拍を検知する心拍センサと、制御部と、を少なくとも備える。ここで、制御部は、加速度センサの出力信号から得られる加速度情報と心拍センサの出力信号から得られる心拍情報とを用いて、ユーザが行った身体活動の運動強度を推定するものであり、且つ、加速度情報と前記心拍情報に基づき身体活動の種類を判定し、身体活動の種類に応じて運動強度の推定方法を変える。【選択図】図６
2017042218.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの身体活動により変化する加速度を検知する加速度センサと、
前記ユーザの心拍を検知する心拍センサと、
制御部と、を備える活動量計であって、
前記制御部は、
前記加速度センサの出力信号から得られる加速度情報と前記心拍センサの出力信号から得られる心拍情報とを用いて、前記ユーザが行った身体活動の運動強度を推定するものであり、且つ、
前記加速度情報と前記心拍情報に基づき身体活動の種類を判定し、身体活動の種類に応じて運動強度の推定方法を変える
ことを特徴とする活動量計。
【請求項２】
前記制御部は、加速度の大きさに応じて値が大きくなる加速度項と、心拍数の多さに応じて値が大きくなる心拍項と、を少なくとも含む推定式を用いて運動強度を計算する
ことを特徴とする請求項１に記載の活動量計。
【請求項３】
前記制御部は、身体活動の種類に応じて、前記推定式における前記加速度項の重みと前記心拍項の重みを変える
ことを特徴とする請求項２に記載の活動量計。
【請求項４】
前記制御部は、
前記加速度情報に基づいて身体活動が生活活動か運動活動かを判定するものであり、且つ、
前記身体活動が運動活動である場合に、前記身体活動が生活活動である場合に比べて、前記推定式における前記心拍項の重みを大きくし、及び／又は、前記推定式における前記加速度項の重みを小さくする
ことを特徴とする請求項３に記載の活動量計。
【請求項５】
前記制御部は、前記加速度情報に基づいて身体活動が生活活動か運動活動かを判定し、さらに前記心拍情報に基づいて運動活動が低負荷の運動活動か高負荷の運動活動かを判定する
ことを特徴とする請求項１〜４のうちいずれか１項に記載の活動量計。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、身体活動量を計測するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
加速度センサを用いて人の身体活動量を計測可能な活動量計と呼ばれる装置が実用化されている。例えば特許文献１には、加速度センサの信号を基に運動活動か生活活動かを判別し、運動活動の場合と生活活動の場合とで運動強度の算出式を変えることで、身体活動量の推定精度を向上するアルゴリズムが提案されている。同アルゴリズムを搭載した活動量計は本出願人により製品化され、医療機関などにおいて、生活習慣病の患者や予備軍に対する健康指導などに利用されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２８３１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１のアルゴリズムを用いると、人の身体活動を「生活活動」「運動活動」「安静状態」の３つに分類することができる。しかしながら、本発明者が検討を進めるなかで、この３つの分類だけでは、運動強度（ＭＥＴｓ：Metabolic Equivalents）を正確に推
定できないケースが存在することが分かってきた。具体的には、階段昇り、比較的速い速度での走行などで推定精度の低下がみられる。生活習慣病の予防や改善のための有効な健康指導を実施するためにも、身体活動をより細かく分類するとともに、運動強度の推定精度を高め、使用者の身体活動量をより正確に把握することが望まれている。
【０００５】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、人の身体活動をより細かく分類し、その運動強度及び活動量をより精度良く推定可能な技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために本発明は、以下の構成を採用する。
【０００７】
本発明に係る活動量計は、ユーザの身体活動により変化する加速度を検知する加速度センサと、前記ユーザの心拍を検知する心拍センサと、制御部と、を少なくとも備える。ここで、前記制御部は、前記加速度センサの出力信号から得られる加速度情報と前記心拍センサの出力信号から得られる心拍情報とを用いて、前記ユーザが行った身体活動の運動強度を推定するものであり、且つ、前記加速度情報と前記心拍情報に基づき身体活動の種類を判定し、身体活動の種類に応じて運動強度の推定方法を変えることを特徴とする。
【０００８】
この構成によれば、加速度と心拍の２つの情報を用いて、身体活動の種類判定（身体活動の分類）を行うので、従来構成（加速度情報のみで判定する構成）に比べて、ユーザの身体活動をより詳細に分類することができる。そして、身体活動の種類に応じて運動強度の推定方法を変える（すなわち、身体活動の種類ごとに最適ないし好適な推定方法を適用する）ことにより、従来構成に比べて運動強度の推定精度の向上が期待できる。
【０００９】
前記制御部は、加速度の大きさに応じて値が大きくなる加速度項と、心拍数の多さに応じて値が大きくなる心拍項と、を少なくとも含む推定式を用いて運動強度を計算するとよ
い。運動強度の推定にも加速度と心拍の両方の情報を用いることで、運動強度の推定精度を向上することができる。
【００１０】
前記制御部は、身体活動の種類に応じて、前記推定式における前記加速度項の重みと前記心拍項の重みを変えるとよい。このように、身体活動の種類に応じて推定式の重み（係数）を変えるというシンプルな方法を採用することで、アルゴリズムの簡単化を図ることができる。
【００１１】
前記制御部は、前記加速度情報に基づいて身体活動が生活活動か運動活動かを判定するものであり、且つ、前記身体活動が運動活動である場合に、前記身体活動が生活活動である場合に比べて、前記推定式における前記心拍項の重みを大きくし、及び／又は、前記推定式における前記加速度項の重みを小さくするとよい。これにより、生活活動と運動活動それぞれの運動強度の推定精度を向上することができる。
【００１２】
前記制御部は、前記加速度情報に基づいて身体活動が生活活動か運動活動かを判定し、さらに前記心拍情報に基づいて運動活動が低負荷の運動活動か高負荷の運動活動かを判定するとよい。これにより、低負荷運動（ウォーキングなど）と高負荷運動（ジョギングなど）の分類が可能になり、低負荷運動と高負荷運動それぞれの運動強度の推定精度を向上することができる。
【００１３】
本明細書では、「心拍」の用語を、「心臓の拍動に由来して生じる拍動」の意味で用いる。言い換えると、心臓の拍動の代わりに、脈拍など他の組織や臓器の拍動を「心拍」として検知することも、本発明の範疇とする。脈拍を検知する場合には、「心拍」、「心拍数」、「心拍センサ」の語をそれぞれ「脈拍」、「脈拍数」、「脈拍センサ」と読み替えてもよい。なお、「心拍数（脈拍数）」とは、単位時間当たりの拍動の回数であり、特に断りの無い限り本明細書では１分間当たりの拍動の回数（ｂｐｍ）をさす。
【００１４】
「身体活動」とは、安静にしている状態より多くのエネルギーを消費するすべての行動をいう。「運動活動」とは、身体活動のうち体力の維持・向上を目的として計画的又は意図的に実施する行動をいい、「生活活動」とは、身体活動のうち運動活動以外の行動をいう。
【００１５】
本発明は、上記構成ないし機能の少なくとも一部を有する活動量計として捉えることができる。また、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む運動強度推定方法もしくは活動量計の制御方法、又は、かかる方法をコンピュータやプロセッサに実行させるためのプログラム、又は、そのようなプログラムを非一時的に記録したコンピュータ読取可能な記録媒体として捉えることもできる。上記構成及び処理の各々は技術的な矛盾が生じない限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、人の身体活動をより細かく分類し、その運動強度及び活動量をより精度良く推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、活動量計の構成を模式的に示すブロック図である。
【図２】図２Ａは、加速度センサの出力信号（生信号）を示す図であり、図２Ｂは、ハイパスフィルタ通過後の出力信号を示す図である。
【図３】図３は、ＲＦＵと％ＨＲｒｅｓｅｒｖｅの関係を示す図である。
【図４】図４Ａは、生活活動における加速度と運動強度の関係を示す図であり、図４Ｂは、運動活動における加速度と運動強度の関係を示す図である。
【図５】図５は、運動活動における心拍情報と運動強度の関係を示す図である。
【図６】図６は、活動量計の動作例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、重み係数テーブルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。
【００１９】
（活動量計の構成）
図１は、活動量計の構成を模式的に示すブロック図である。この活動量計１は、制御部１０、操作部１１、Ｉ／Ｆ１２、加速度センサ１３、メモリ１４、表示部１５、報音部１６、電源１７、心拍センサ１８などを備えている。
【００２０】
制御部１０は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサで構成されるもので、予め記憶されたプログラムに従って、各センサの出力信号の処理、加速度情報や心拍情報の算出、身体活動の種類判定、運動強度・活動量の算出、実施状況の表示などの各種演算処理、並びに、表示部１５や報音部１６の制御などを実行する機能を担っている。制御部１０の機能の詳細については後述する。
【００２１】
操作部１１は、目標の設定、歩数や表示のリセット、各種設定値の入力などの操作を行うためのユーザインターフェイスである。Ｉ／Ｆ１２は、体組成計やパーソナル・コンピュータなどの外部機器と無線通信又は有線通信でデータを送受信するための外部インターフェイスである。メモリ１４は、歩数、身体活動の実施状況や目標値、利用者に関する情報、プログラムが利用する設定値、閾値、推定式、重み係数テーブルなどのデータを記憶する不揮発性の記憶手段である。表示部１５は、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）などで構成される表示手段であり、歩数、身体活動の実施状況・目標達成度などの情報が表示される。報音部１６は、制御部１０の制御に従って操作音、歩行ピッチ音、警告音などを鳴らす機能である。
【００２２】
活動量計１の形態は、腰ベルトなどに取り付ける腰装着型、腕時計やアームバンドのように装着するウェアラブル型、ポケットなどに入れるタイプなど、どのような形態でもよい。また、図１の構成の一部を活動量計本体とは別ユニットにしてもよい。例えば、加速度と心拍をそれぞれ精度良く検知するために、加速度センサ１３を内蔵するユニットを安定性の高い腰装着型とし、心拍センサ１８を内蔵するユニットを肌に密着するウェアラブル型とするのは、好ましい形態の一つである。なお、ユニット同士は無線通信又は有線通信によりデータ送受信可能であるとよい。
【００２３】
（加速度センサ）
加速度センサ１３は、互いに直交する３方向の加速度を検出可能な３軸加速度センサである。以後、加速度センサの３つの軸をｘ軸、ｙ軸、ｚ軸と呼ぶ。本実施形態では、静電容量型の加速度センサを用いるが、他の原理のセンサを用いてもよい。
【００２４】
図２Ａおよび図２Ｂは、静電容量型の加速度センサ１３の出力信号の一例を示している。図２Ａは洗濯物干し動作中のセンサ出力信号（生信号）であり、図２Ｂはハイパスフィルタ通過後の信号である。上から順に、ｘ軸方向、ｙ軸方向、ｚ軸方向の加速度信号を示している。
【００２５】
図２Ａに示すように、生信号のｘ軸方向の加速度信号には、重力加速度（−１．０Ｇ）に対応するＤＣ成分が含まれている。また、いずれの方向の加速度信号にも、重力加速度（静的加速度）の変動に対応する低周波成分が含まれている。したがって、生信号をそのまま用いると、加速度の変動を過大評価してしまい、運動強度を正確に算出することがで
きない。特に、洗濯物干しや掃除のような家事行動では、上半身を傾けたり屈んだりする姿勢を頻繁にとり、加速度センサ１３の傾き変化が大きいので、静的加速度の変動成分が無視できない。
【００２６】
そこで、図２Ｂに示すように、ハイパスフィルタを用いて、センサの出力信号に含まれる低周波成分（静的加速度の変動成分）を除去するとよい。例えば、カットオフ周波数０．７Ｈｚ程度のハイパスフィルタを好適に用いることができる。ハイパスフィルタ通過後の信号では、ユーザの体動による動的加速度の成分だけが残っていることが分かる。この信号を用いることにより、ユーザの体動の正確な把握と、加速度や運動強度の正確な評価が可能となる。
【００２７】
（加速度情報の算出）
加速度センサ１３の出力信号から加速度情報を算出する方法を説明する。
【００２８】
図２Ｂから分かるように加速度の大きさは常に変動しているため、ある一時点における瞬時値のみを見てもあまり意味がない。そこで、予め決められた期間（単位期間）の出力信号を統計的に処理することによって、加速度の代表値（統計値）を求めるとよい。本実施形態では、制御部１０が、単位期間（例えば１０秒間）の加速度信号から数十〜数百点をサンプリングし、それらの値の平均偏差を当該単位期間の加速度の大きさの代表値とする。なお、平均偏差とは、単位期間内の平均値に対するサンプリング値の偏差の絶対値の平均である。
【００２９】
制御部１０は、フィルタ前の加速度信号とフィルタ後の加速度信号のそれぞれから加速度の代表値を計算し、さらにそれらの値から２種類の加速度情報（指標ＡＣＣと指標ＲＦＵ）を計算する。ＡＣＣは、フィルタ後の加速度信号の大きさを表す指標であり、ＲＦＵは、フィルタ後の加速度信号に対するフィルタ前の加速度信号の比を表す指標である。
【００３０】
具体的には、フィルタ前の加速度の代表値をａｘ、ａｙ、ａｚ、フィルタ後の加速度の代表値をｂｘ、ｂｙ、ｂｚとした場合、ＡＣＣ及びＲＦＵは下記式により計算される。ここでは、３方向の加速度の合成ベクトルの大きさ（合成加速度）により各指標を計算するが、１方向又は２方向の加速度のみを指標の計算に用いてもよい。
【数１】
2017042218.tif 000003
【００３１】
ＲＦＵの分母は、フィルタ後の合成加速度の大きさであり、ユーザの体動による動的加速度成分の大きさを表している。一方、分子は、フィルタ前の合成加速度の大きさであり、ユーザの体動による動的加速度成分と姿勢変化による静的加速度成分の合計を表している。したがって、それらの比であるＲＦＵは、ユーザの姿勢変化（身体の傾きの変化）の大きさを表す指標ということができる。姿勢変化が全くない場合はＲＦＵ＝１．０となり、姿勢変化が大きいほどＲＦＵの値は大きくなる。
【００３２】
（心拍センサ）
心拍センサ１８は、ユーザの心拍を検知するためのセンサである。心拍センサ１８としては、心臓の拍動を検知するセンサを用いてもよいし、心拍の代わりに脈拍を検知するセンサを用いてもよい。本実施形態では、光センサにより血流量の変化を検知することで心
拍（脈拍）を計測するタイプのセンサを用いるが、他の原理・構造の心拍センサを用いてもよい。
【００３３】
（心拍情報の算出）
心拍センサ１８の出力信号（心拍信号）から心拍情報を算出する方法を説明する。
【００３４】
制御部１０は、単位期間（例えば１０秒間）毎の心拍信号から拍動の回数を検知し、単位期間毎の心拍数を計算する。心拍数（Heart Rate：ＨＲ）は、１分当たりの拍動の回数（beats per minute）である。さらに、制御部１０は、検知された心拍数と安静時の心拍数を基に、指標％ＨＲｒｅｓｅｒｖｅを計算する。％ＨＲｒｅｓｅｒｖｅは、予備心拍数（Heart Rate Reserve）に対する身体活動による心拍数上昇分の比を表す指標である。
【００３５】
具体的には、心拍センサ１８によって検知された現在の心拍数をＨＲａｃｔ、当該ユーザの安静時の心拍数をＨＲｒｅｓｔ、最大心拍数をＨＲｍａｘとした場合は、％ＨＲｒｅｓｅｒｖｅは下記式により計算される。
【数２】
2017042218.tif 000004
【００３６】
安静時心拍数ＨＲｒｅｓｔと最大心拍数ＨＲｍａｘの値は、メモリ１４内に予め登録されているものとする。安静時心拍数ＨＲｒｅｓｔについては、年齢や性別などから推定した値を用いてもよいし、ユーザが手入力した値を用いてもよい。最大心拍数ＨＲｍａｘについては、以下のカルボネンの式（Karvonen Formula）から計算してもよいし、ユーザが手入力した値を用いてもよい。
【数３】
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【００３７】
あるいは、活動量計１が安静時心拍数や最大心拍数を測定するモードを備えていてもよい。安静時心拍数を測定するモードでは、ユーザに１０分以上の安静姿勢をとらせた後、心拍センサ１８でユーザの心拍を測定し、その測定結果から安静時心拍数ＨＲｒｅｓｔを計算するとよい。また最大心拍数を測定するモードでは、ユーザに特定の運動（例えば高速走行など）を行わせた後、心拍センサ１８でユーザの心拍を測定し、その測定結果や安静時心拍数からの上昇分などに基づき最大心拍数ＨＲｍａｘを推定するとよい。
【００３８】
（身体活動の分類）
本実施形態では、身体活動を次の５種類に分類する。
・グループ１：安静行動
・グループ２：低負荷の生活活動
・グループ３：高負荷の生活活動
・グループ４：低負荷の運動活動
・グループ５：高負荷の運動活動
【００３９】
グループ１（安静行動）は、生活活動の中でもほとんど身体の動きがない行動であり、例えば、立っている状態、電話やパソコンの操作などが該当する。グループ２（低負荷の生活活動）は、生活活動の中でも負荷があまり高くない行動であり、例えば、掃除、洗濯、書類整理、皿洗いなどの家事行動が該当する。グループ３（高負荷の生活活動）は、生活活動の中でも負荷が高めの行動であり、例えば、散歩やストレッチなどが該当する。グループ４（低負荷の運動活動）は、運動活動の中でも負荷が低めの行動であり、例えば、
歩行（ウォーキング）などが該当する。グループ５（高負荷の運動活動）は、運動活動の中でも負荷が高めの行動であり、例えば、階段昇りやジョギングなどが該当する。
【００４０】
図３に、本発明者が行った被験者実験の結果を示す。横軸はＲＦＵ、縦軸は％ＨＲｒｅｓｅｒｖｅである。運動活動であるグループ４及び５は、ＲＦＵ＝１．０の近傍に集中している。これは、歩行やジョギングのような運動活動の場合、体動の大きさに比べて姿勢（身体の傾き）の変化が小さく、動的加速度成分に比べて静的加速度成分が無視できるほど小さいからと考えられる。これに対し、生活活動であるグループ１〜３は、ＲＦＵ＞１．２４の範囲に分布している。この理由は、家事行動などの場合、体動は比較的小さいが、上半身を傾けたり屈んだりといった姿勢を変える動作が多くなり、動的加速度の変動よりも静的加速度の変動の方が相対的に大きくなるからと考えられる。図３の結果から、指標ＲＦＵの値によって、運動活動（グループ４及び５）と生活活動（グループ１〜３）を精度良く判別できることがわかる。
【００４１】
図４Ａは、生活活動（グループ１〜３）における加速度と運動強度の関係を示している。横軸はＡＣＣであり、縦軸はＭＥＴｓである。グループ１、２、３の分布はやや重なりを有しているものの、概ね分離している。したがって、ＡＣＣの値を評価することによって、グループ１、２、３を精度良く判別できることがわかる。
【００４２】
図４Ｂは、運動活動（グループ４及び５）における加速度と運動強度の関係を示している。横軸はＡＣＣであり、縦軸はＭＥＴｓである。グループ５の分布が２つの集合に分かれている。グループ５の中で、ＡＣＣが低い方の集合は階段昇りなどの運動であり、ＡＣＣが高い方の集合はジョギングなどの運動である。グループ５のうちＡＣＣが低い方の集合は、グループ４とＡＣＣの値がほぼ同じであるため、単純にＡＣＣの値をみるだけでは、両者を判別することができない。そこで、本実施形態では、グループ４とグループ５を判別するために、心拍情報を利用する。
【００４３】
図５は、運動活動（グループ４及び５）における心拍情報と運動強度の関係を示している。横軸は％ＨＲｒｅｓｅｒｖｅであり、縦軸はＭＥＴｓである。グループ４の分布とグループ５の分布は、多少の重なりを有するものの、図４Ｂに比べ分離性がよいことがわかる。したがって、指標％ＨＲｒｅｓｅｒｖｅの値を評価することにより、加速度だけでは判別困難であった低負荷の運動活動（グループ４）と高負荷の運動活動（グループ５）の判別が可能となる。
【００４４】
（活動量計の動作）
図６のフローチャートを参照して、活動量計１の動作例を説明する。
【００４５】
まず、制御部１０は、加速度センサ１３の出力信号を用いて、加速度情報ＡＣＣ及びＲＦＵを計算する（ステップＳ６００、Ｓ６０１）。また、制御部１０は、同じ単位期間に取得された心拍センサ１８の出力信号を用いて、心拍情報％ＨＲｒｅｓｅｒｖｅを計算する（ステップＳ６０２）。以後、説明の便宜から、ステップＳ６００〜Ｓ６０２で計算された値をそれぞれ計測値ＡＣＣ、計測値ＲＦＵ、計測値ＨＲと呼ぶ。なお、ステップＳ６００〜Ｓ６０２の処理の順番は任意である。
【００４６】
次に、制御部１０は、計測値ＲＦＵを閾値ＲＦＵｔｈと比較し、ＲＦＵ＜ＲＦＵｔｈの場合は（ステップＳ６０３：ＹＥＳ）、ユーザの身体活動が「生活活動」であると判定し（ステップＳ６０４）、ＲＦＵ≧ＲＦＵｔｈの場合は（ステップＳ６０３：ＮＯ）、ユーザの身体活動が「運動活動」であると判定する（ステップＳ６０５）。生活活動と運動活動を判別するための閾値ＲＦＵｔｈは、例えば１．０〜１．２４の間の値に設定される（図３参照）。
【００４７】
身体活動が「生活活動」に分類された場合、制御部１０は、計測値ＡＣＣを閾値ＡＣＣｔｈ１と比較し、ＡＣＣ＜ＡＣＣｔｈ１であれば（ステップＳ６０６：ＹＥＳ）、身体活動を「グループ１：安静行動」と判定する（ステップＳ６０７）。一方、ＡＣＣ≧ＡＣＣｔｈ１の場合は（ステップＳ６０６：ＮＯ）、制御部１０は、計測値ＡＣＣを閾値ＡＣＣｔｈ２と比較し、ＡＣＣ＜ＡＣＣｔｈ２であれば（ステップＳ６０８：ＹＥＳ）、身体活動を「グループ２：低負荷の生活活動」と判定し（ステップＳ６０９）、ＡＣＣ≧ＡＣＣｔｈ２であれば（ステップＳ６０８：ＮＯ）、身体活動を「グループ３：高負荷の生活活動」と判定する（ステップＳ６１０）。グループ１、２を判別するための閾値ＡＣＣｔｈ１は、例えば４〜１２［ｍＧ］の間の値に設定され、グループ２、３を判別するための閾値ＡＣＣｔｈ２は、例えば５６〜７３［ｍＧ］の間の値に設定される（図４Ａ参照）。
【００４８】
身体活動が「運動活動」に分類された場合、制御部１０は、計測値ＨＲを閾値ＨＲｔｈと比較し、ＨＲ＜ＨＲｔｈの場合は（ステップＳ６１１：ＹＥＳ）、身体活動が「グループ４：低過負荷の運動活動」であると判定し（ステップＳ６１２）、ＨＲ≧ＨＲｔｈの場合は（ステップＳ６１１：ＮＯ）、身体活動が「グループ５：高負荷の運動活動」であると判定する（ステップＳ６１３）。ここで、グループ４、５を判別するための閾値ＨＲｔｈは、例えば３５〜５０［％］の間の値に設定される（図５参照）。
【００４９】
以上のようにして身体活動の種類（グループ）を判定した後、制御部１０は、身体活動の種類に応じた重み係数をメモリ１４から読み込む（ステップＳ６１４）。図７は、メモリ１４に予め格納されている重み係数テーブルの構造例である。身体活動の種類（グループ）ごとに、心拍項の重み係数α、加速度項の重み係数β、定数項Ｃｏｎｓｔの３つのパラメータセットが格納されている。
【００５０】
続いて、制御部１０は、下記の運動強度推定式に対し、ステップＳ６１４で読み込んだパラメータα、β、Ｃｏｎｓｔと、ステップＳ６００とＳ６０２で計算した計測値ＡＣＣ、ＨＲを代入し、運動強度ＭＥＴｓを計算する（ステップＳ６１５）。
【数４】
2017042218.tif 000006
【００５１】
推定式は、心拍項α・ｆ（ＨＲ）、加速度項β・ｇ（ＡＣＣ）、定数項からなる。心拍項は、心拍情報ＨＲの関数ｆに重み係数αを掛けたものである。関数ｆは、心拍数の多さ（ＨＲの大きさ）に応じて値が大きくなる関数であり、例えば、図５に示すＨＲとＭＥＴｓの関係から求めた回帰式などを用いることができる。また、加速度項β・ｇ（ＡＣＣ）は、加速度情報ＡＣＣの関数ｇに重み係数βを掛けたものである。関数ｇは、加速度の大きさ（ＡＣＣの大きさ）に応じて値が大きくなる関数であり、例えば、図４Ａ、図４Ｂに示すＡＣＣとＭＥＴｓの関係から求めた回帰式などを用いることができる。なお、関数ｆ、ｇを身体活動の種類（グループ）ごとに変えてもよい。その場合には、メモリ１４の重み係数テーブルに関数ｆ、ｇのパラメータセットも格納しておけばよい。
【００５２】
運動強度が計算された後、制御部１０は運動強度から消費カロリーを算出する（ステップＳ６１６）。運動強度（ＭＥＴｓ）から消費カロリーへの換算は公知の手法を利用することができる。このようにして計測された運動強度や消費カロリーはメモリ１４に記録される。ユーザは、計測し記録された運動強度や消費カロリーを表示部１５で確認可能である。
【００５３】
（重み係数の設定）
前述した重み係数α、βは、心拍情報と加速度情報それぞれの優位度（影響度）を制御
するためのパラメータである。心拍情報と運動強度の相関が強い場合は、重みαを大きくするとよく、加速度情報と運動強度の相関が強い場合は、重みβを大きくするとよい。なお、αとβのうちの一方をゼロにすることで、心拍情報と加速度情報のうちのいずれか一方だけを運動強度の算出に用いることもできる。
【００５４】
本実施形態では、グループ１〜５に対応する心拍項の重み係数α１〜α５を、
α１，α２，α３＜α４，α５
という関係を満たすように設定し、逆に、加速度項の重み係数β１〜β５を、
β１，β２，β３＞β４，β５
という関係を満たすように設定する。あるいは、心拍項と加速度項の重み係数の比が、
α１／β１，α２／β２，α３／β３＜α４／β４，α５／β５
という関係を満たすように設定してもよい。
【００５５】
このように重み係数α、βを設定することで、生活活動の運動強度を求める場合は、加速度項の影響が強くなり、運動活動の運動強度を求める場合は、心拍項の影響が強くなる。これにより、生活活動と運動活動それぞれの運動強度の推定精度を向上することができる。
【００５６】
（実施形態の利点）
以上述べた構成によれば、加速度と心拍の２つの情報を用いて、身体活動の種類判定（身体活動の分類）を行うので、従来構成（加速度情報のみで判定する構成）に比べて、ユーザの身体活動をより詳細に分類することができる。そして、身体活動の種類に応じて運動強度の推定方法を変える（すなわち、身体活動の種類ごとに最適ないし好適な推定方法を適用する）ことにより、従来構成に比べて運動強度の推定精度の向上が期待できる。また、身体活動の分類だけでなく、運動強度の推定にも加速度と心拍の両方の情報を用いるので、運動強度の推定精度を向上することができる。
【００５７】
さらに上記実施形態では、身体活動の種類に応じて推定式における重み係数を変えるというシンプルな方法を採用したので、アルゴリズムの簡単化を図ることができる。これは、プログラムサイズやメモリ容量の削減、開発コストの削減の点でもメリットがある。
【００５８】
なお、上述した実施形態の構成は本発明の一具体例を例示したものにすぎない。本発明の範囲は上記実施形態に限られるものではなく、その技術思想の範囲内で種々の変形が可能である。
【００５９】
例えば、判別の手順（フロー）、閾値、評価に用いる指標などの具体的構成は上記実施形態で例示したものに限らず、適宜変形してもよい。また、上記実施形態では身体活動を５つのグループに分類しているが、さらにグループを細分化してもよい。例えば、生活活動のグループを心拍情報に基づき低負荷のサブグループと高負荷のサブグループに分けてもよい。
【００６０】
なお、同じ内容の運動であっても、人によってエネルギー消費量に違いがあるため、実際に得られる運動効果にバラツキが生じる可能性がある。そこで、ユーザの個人属性に基づき強度を補正してもよい。エネルギー消費量に影響を与え得る個人属性としては、性別、年齢、身長、ＢＭＩ、体組成値、基礎代謝量などが想定される。個人属性の値がエネルギー消費量に与える影響の大きさについては、臨床試験によって確定することができる。そして、個人属性の値若しくは層別ごとの補正係数を定め、前述した強度の計算式に盛り込めば、個人属性の違いによる運動効果の相違を適切に補正することができる。
【符号の説明】
【００６１】
１：活動量計、１０：制御部、１１：操作部、１２：Ｉ／Ｆ、１３：加速度センサ、１４：メモリ、１５：表示部、１６：報音部、１７：電源、１８：心拍センサ
【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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