(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人の体型データに基づきトレーニング方法及びトレーニングメニューを提案するトレーニング管理システムであって、
３次元的な表面形状を複数の頂点及び頂点間の接続態様によって規定した個人の体型データである基準体型データと、３次元的な表面形状を複数の頂点及び頂点間の接続態様にて規定されトレーニング目標として選択された人物の体型データである目標体型データにおいて、特定部位に対応した領域中に存在し、前記基準体型データと前記目標体型データとで互いに対応関係にある頂点同士の位置関係に基づき、前記特定部位における表面形状の相違に関する情報である差分情報を導出する差分情報導出手段と、
前記差分情報導出手段によって導出された差分情報に基づき、前記特定部位におけるトレーニングの要否、トレーニングを必要とする場合のトレーニング方法及びトレーニングメニューを導出するトレーニング提案手段と、
複数の体型データについて記憶する目標体型データベースと、
前記目標体型データベースに記憶された複数の体型データから、前記個人と共通する属性を有し、３次元的な表面形状において基準体型データとの相違が少ない体型データを前記目標体型データとして選択する目標体型選択手段と、
を備えたことを特徴とするトレーニング管理システム。
【請求項２】
前記差分情報導出手段は、前記特定部位における表面形状の相違に関する前記差分情報として数値情報を導出し、
前記トレーニング提案手段は、前記差分情報の絶対値が第１の閾値以上の場合にトレーニング方法及びトレーニングメニューを導出することを特徴とする請求項１記載のトレーニング管理システム。
【請求項３】
前記基準体型データに対し前記トレーニング方法及び前記トレーニングメニューを所定期間実施した場合の予想体型変化分を付加した３次元的な表面形状を含む予想体型データと、トレーニング開始から所定期間経過した時点における実際の体型データである実体型データにおいて、前記特定部位に対応した領域中に存在し、前記予想体型データと前記体型データとで互いに対応関係にある頂点同士の位置関係に基づき、前記特定部位における表面形状の相違に関する情報であるトレーニング効果情報を導出するトレーニング効果導出手段と、
前記トレーニング効果情報に基づき、前記特定部位におけるトレーニング方法の変更又は／及びトレーニングメニューの調整を行うフィードバック手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１又は２記載のトレーニング管理システム。
【請求項４】
前記トレーニング効果導出手段は、前記トレーニング効果情報として数値情報を導出し、
前記フィードバック手段は、前記トレーニング効果情報の絶対値が第２の閾値以上、第２の閾値よりも大きい第３の閾値未満の場合にトレーニングメニューの調整を行い、第３の閾値以上の場合にトレーニング方法を変更することを特徴とする請求項３記載のトレーニング管理システム。
【請求項５】
個人の体型データに基づきトレーニング方法及びトレーニングメニューを提案するトレーニング管理方法であって、
３次元的な表面形状を複数の頂点及び頂点間の接続態様によって規定した個人の体型データである基準体型データと、３次元的な表面形状を複数の頂点及び頂点間の接続態様にて規定されトレーニング目標として選択された人物の体型データである目標体型データにおいて、特定部位に対応した領域中に存在し、前記基準体型データと前記目標体型データとで互いに対応関係にある頂点同士の位置関係に基づき、前記特定部位における表面形状の相違に関する情報である差分情報を導出する差分情報導出ステップと、
前記差分情報導出ステップにおいて導出された差分情報に基づき、前記特定部位におけるトレーニングの要否、トレーニングを必要とする場合のトレーニング方法及びトレーニングメニューを導出するトレーニング提案ステップと、
目標体型データベースに記憶された複数の体型データから、前記個人と共通する属性を有し、３次元的な表面形状において基準体型データとの相違が少ない体型データを前記目標体型データとして選択する目標体型選択ステップと、
を含むことを特徴とするトレーニング管理方法。
【請求項６】
個人の体型データに基づきコンピュータにトレーニング方法及びトレーニングメニューの提案を行わせるトレーニング管理プログラムであって、
３次元的な表面形状を複数の頂点及び頂点間の接続態様によって規定した個人の体型データである基準体型データと、３次元的な表面形状を複数の頂点及び頂点間の接続態様にて規定されトレーニング目標として選択された人物の体型データである目標体型データにおいて、特定部位に対応した領域中に存在し、前記基準体型データと前記目標体型データとで互いに対応関係にある頂点同士の位置関係に基づき、前記特定部位における表面形状の相違に関する情報である差分情報を導出する差分情報導出機能と、
前記差分情報導出機能によって導出された差分情報に基づき、前記特定部位におけるトレーニングの要否、トレーニングを必要とする場合のトレーニング方法及びトレーニングメニューを導出するトレーニング提案機能と、
目標体型データベースに記憶された複数の体型データから、前記個人と共通する属性を有し、３次元的な表面形状において基準体型データとの相違が少ない体型データを前記目標体型データとして選択する目標体型選択機能と、
を実現させることを特徴とするトレーニング管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人におけるトレーニング方法・メニューを提案する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
健康増進等の理由により、一般人においても本格的なトレーニングを行うことが増えている。従来はスポーツジム等でトレーナー等の専門家の指導に基づきトレーニング内容や負荷・頻度を定めてトレーニングを行っていたところ、最近は、コンピュータ処理を用いてトレーニング内容等を最適化する技術が提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１は、利用者のアディポネクチン値、体力及び医療検査値に関する最新値の入力値に基づきこれらに関する目標値を提示し、利用者の日常の活動度、日常運動強度及び医学的制限データに基づき、利用者が実施すべき運動強度のデータを提示する技術を開示している。
【０００４】
また、特許文献２は、利用者の身体の動きの測定と利用者への質問に対する回答内容に基づき利用者の身体に生じうる課題を特定し、当該課題の改善に関するトレーニングメニューを提示する技術を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０２０−６７７８１号公報
【特許文献２】特許第６８１１３４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１、２にて開示された技術は、いずれも利用者からの具体的な情報入力を要するという問題がある。例えば、特許文献１の場合には血液検査等によって測定されるアディポネクチン値などの医療検査値をシステムに入力する必要があるため、特許文献１記載の技術を利用するために利用者は、医療検査値を入力する手間のみならず血液検査等を受診する等の負担を受忍せざるを得ない。特許文献２に開示された技術でも、身体部位に関する細かな質問について検討し回答を入力する手間が生じる。元々長期間にわたる継続的な実施が必要とされるトレーニングにおいて、このような手間は利用者のモチベーションを低下させ、トレーニングの継続を妨げる要因となるリスクがある。
【０００７】
また、特許文献１、２に開示された技術は、利用者の好みや特性に着目したサービスが提供できないという問題がある。両技術とも、例えば利用者が希望する筋力の強度、体型等を実現するためのトレーニング内容を提示することはなく、また、利用者によっては筋力トレーニングの効果を得やすい体質・得にくい体質、部位ごとにトレーニングの効率が異なるといった特徴がありうるところ、特許文献１、２に開示された技術は、トレーニング効果に関する利用者の特徴に配慮したトレーニングメニューの提示はなされていない。
【０００８】
本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであって、利用者の負担を少なくしつつ、客観的な情報に基づき効果的なトレーニング方法・トレーニングメニューを提供できるトレーニング管理システムを実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するため、請求項１にかかるトレーニング管理システムは、個人の体型データに基づきトレーニング方法及びトレーニングメニューを提案するトレーニング管理システムであって、３次元的な表面形状を複数の頂点及び頂点間の接続態様によって規定した個人の体型データである基準体型データと、３次元的な表面形状を複数の頂点及び頂点間の接続態様にて規定されトレーニング目標として選択された人物の体型データである目標体型データにおいて、特定部位に対応した領域中に存在し、前記基準体型データと前記目標体型データとで互いに対応関係にある頂点同士の位置関係に基づき、前記特定部位における表面形状の相違に関する情報である差分情報を導出する差分情報導出手段と、前記差分情報導出手段によって導出された差分情報に基づき、前記特定部位におけるトレーニングの要否、トレーニングを必要とする場合のトレーニング方法及びトレーニングメニューを導出するトレーニング提案手段と、複数の体型データについて記憶する目標体型データベースと、前記目標体型データベースに記憶された複数の体型データから、前記個人と共通する属性を有し、３次元的な表面形状において基準体型データとの相違が少ない体型データを前記目標体型データとして選択する目標体型選択手段とを備えたことを特徴とする。なお、トレーニング方法について、腕立て伏せ、スクワットのような自重トレーニング、バーベルを用いたウェイトトレーニングなどの筋肥大を目的としたトレーニングの他に、体型を引き締めるための具体的な有酸素運動や食生活指導もトレーニング方法に含まれるものとする。また、トレーニングメニューはトレーニング方法の具体的な実施内容（負荷、１セットあたりの回数、セット数、頻度等、有酸素運動であれば継続時間、インターバル、食生活指導であれば具体的な品目及び量）を意味する。
【００１０】
また、上記目的を達成するため、請求項２にかかるトレーニング管理システムは、上記の発明において、前記差分情報導出手段は、前記特定部位における表面形状の相違に関する前記差分情報として数値情報を導出し、前記トレーニング提案手段は、前記差分情報の絶対値が第１の閾値以上の場合にトレーニング方法及びトレーニングメニューを導出することを特徴とする。
【００１１】
また、上記目的を達成するため、請求項３にかかるトレーニング管理システムは、上記の発明において、前記基準体型データに対し前記トレーニング方法及び前記トレーニングメニューを所定期間実施した場合の予想体型変化分を付加した３次元的な表面形状を含む予想体型データと、トレーニング開始から所定期間経過した時点における実際の体型データである実体型データにおいて、前記特定部位に対応した領域中に存在し、前記予想体型データと前記体型データとで互いに対応関係にある頂点同士の位置関係に基づき、前記特定部位における表面形状の相違に関する情報であるトレーニング効果情報を導出するトレーニング効果導出手段と、前記トレーニング効果情報に基づき、前記特定部位におけるトレーニング方法の変更又は／及びトレーニングメニューの調整を行うフィードバック手段とを備えたことを特徴とする。
【００１２】
また、上記目的を達成するため、請求項４にかかるトレーニング管理システムは、上記の発明において、前記トレーニング効果導出手段は、前記トレーニング効果情報として数値情報を導出し、前記フィードバック手段は、前記トレーニング効果情報の絶対値が第２の閾値以上、第２の閾値よりも大きい第３の閾値未満の場合にトレーニングメニューの調整を行い、第３の閾値以上の場合にトレーニング方法を変更することを特徴とする。
【００１３】
また、上記目的を達成するため、請求項５にかかるトレーニング管理方法は、個人の体型データに基づきトレーニング方法及びトレーニングメニューを提案するトレーニング管理方法であって、３次元的な表面形状を複数の頂点及び頂点間の接続態様によって規定した個人の体型データである基準体型データと、３次元的な表面形状を複数の頂点及び頂点間の接続態様にて規定されトレーニング目標として選択された人物の体型データである目標体型データにおいて、特定部位に対応した領域中に存在し、前記基準体型データと前記目標体型データとで互いに対応関係にある頂点同士の位置関係に基づき、前記特定部位における表面形状の相違に関する情報である差分情報を導出する差分情報導出ステップと、前記差分情報導出ステップにおいて導出された差分情報に基づき、前記特定部位におけるトレーニングの要否、トレーニングを必要とする場合のトレーニング方法及びトレーニングメニューを導出するトレーニング提案ステップと、目標体型データベースに記憶された複数の体型データから、前記個人と共通する属性を有し、３次元的な表面形状において基準体型データとの相違が少ない体型データを前記目標体型データとして選択する目標体型選択ステップとを含むことを特徴とする。
【００１４】
また、上記目的を達成するため、請求項６にかかるトレーニング管理プログラムは、個人の体型データに基づきコンピュータにトレーニング方法及びトレーニングメニューの提案を行わせるトレーニング管理プログラムであって、３次元的な表面形状を複数の頂点及び頂点間の接続態様によって規定した個人の体型データである基準体型データと、３次元的な表面形状を複数の頂点及び頂点間の接続態様にて規定されトレーニング目標として選択された人物の体型データである目標体型データにおいて、特定部位に対応した領域中に存在し、前記基準体型データと前記目標体型データとで互いに対応関係にある頂点同士の位置関係に基づき、前記特定部位における表面形状の相違に関する情報である差分情報を導出する差分情報導出機能と、前記差分情報導出機能によって導出された差分情報に基づき、前記特定部位におけるトレーニングの要否、トレーニングを必要とする場合のトレーニング方法及びトレーニングメニューを導出するトレーニング提案機能と、目標体型データベースに記憶された複数の体型データから、前記個人と共通する属性を有し、３次元的な表面形状において基準体型データとの相違が少ない体型データを前記目標体型データとして選択する目標体型選択機能とを実現させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、利用者の負担を少なくしつつ、客観的な情報に基づき効果的なトレーニング方法・トレーニングメニューを提供できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】実施の形態１にかかるトレーニング管理システムの構成を示す模式図である。
【図２】実施の形態１にかかるトレーニング管理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】実施の形態２にかかるトレーニング管理システムの構成を示す模式図である。
【図４】実施の形態２にかかるトレーニング管理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。
【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。以下の実施の形態においては、本発明の実施の形態として最も適切と考えられる例について記載するものであり、当然のことながら、本発明の内容を本実施の形態にて示された具体例に限定して解すべきではない。同様の作用・効果を奏する構成であれば、実施の形態にて示す具体的構成以外のものであっても、本発明の技術的範囲に含まれることは勿論である。
【００１８】
（実施の形態１）
まず、実施の形態１にかかるトレーニング管理システムについて説明する。図１に示すとおり、本実施の形態１にかかるトレーニング管理システムは、利用者の現時点における体型データである基準体型データを生成する体型データ生成部１と、トレーニングの目標となる体型データである目標体型データを選択するための目標体型選択部２と、目標体型選択部２にて選択した目標体型データと基準体型データを比較し、両体型データ間の差分情報を導出する差分情報導出部３と、肉体の各部位に関するトレーニング内容を記録したトレーニングデータベース４と、導出された差分情報に基づき利用者に必要なトレーニング内容を提案するトレーニング提案部５と、目標体型データのサンプルを記録した目標体型データデータベース６を備える。
【００１９】
体型データ生成部１は、利用者がどのようなトレーニングを行うべきか判定するための前提として、トレーニング開始時における利用者自身の体型データ等を生成するためのものである。具体的には、体型データ生成部１は、利用者の体型の撮像データを取得する撮影部７と、撮影部７にて取得した撮像データに基づき、利用者の肉体の３次元的な表面形状に関する情報である表面形状情報を生成する形状情報生成部８と、３次元的な表面形状情報を２次元画像に変換する２次元画像生成部９と、２次元画像中から特徴点抽出を行う特徴点抽出部１０と、抽出された特徴点を３次元の表面形状情報中に付加する特徴点付加部１１と、付加された特徴点について、汎用素体（後述）に備わる骨格構造との対応関係を判別する骨格対応関係判別部１２と、利用者の表面形状情報中に付加された特徴点の３次元分布と適合するように汎用素体の骨格構造を調整する骨格調整部１３と、利用者の表面形状に適合するよう汎用素体の表面形状を調整する表面調整部１４とを備える。
【００２０】
表面形状情報とは、人体における皮膚の部分等の外表面形状の３次元形状に相当する、３次元コンピュータグラフィックスの表面形状に関する情報である。情報の形式としては、情報処理の際の負担軽減の観点から、いわゆるモデリング処理を行い、所定数の頂点及び頂点間の接続態様を規定することによって、外表面の３次元形状を表現した形式とすることが望ましい。モデリング処理を行った場合には、表面形状情報の内容として頂点及び頂点間の接続態様に関する情報に基づき頂点間を結ぶ辺が形成され、３本以上の辺によって囲まれた領域が面（ポリゴン）として定義され、面の集合（メッシュ）によって具体的な表面形状が特定される扱いとなる。
【００２１】
ただし、本発明の適用対象はこれらに限定されるものではなく、形状情報としては、表面形状に対応して配置された複数の頂点及び／又は複数の面の位置情報を含んで構成されるものであれば、本発明における表面形状情報として使用することが可能である。また、「頂点」といっても位置のみの情報からなるものに限定せず、微小単位の体積からなるボクセル等も含むものとし、多数のボクセルの位置情報を記録することによりボクセル間の接続態様が規定された表面形状に関する情報についても、本実施の形態１においては表面形状情報に含まれるものとする。
【００２２】
また、頂点の位置情報に関しては、絶対的な位置に関する情報と、ジョイント、ボーンからなる骨格構造に対する相対的な位置に関する情報のいずれか一方を含む形式が望ましい。本実施の形態１では前者のみならず後者の位置情報も含むものとし、ジョイントの位置変化、ボーンの位置、長さ等の変化に応じて、各頂点は相対的な位置関係を維持しつつ位置が変化するものとする。
【００２３】
骨格情報とは、人体における骨格等に相当する、３次元コンピュータグラフィックスにおいて動作を作出する際などにおいて基準となる内部構造に関する情報である。情報の形式としては、人体における骨格構造と同様に所定の太さ、大きさを有する骨や関節に相当する具体的部位からなる骨格構造としてもよいが、いわゆるスケルトンと称される、人体における関節等に相当するジョイント（点として表現される。）と、ジョイント間に位置し、人体における骨に相当するボーン（線として表現される。）の集合によって表現される形式とすることが望ましい。ただし、本発明の適用対象がこれらの情報形式に限定されることはなく、関節等のように平行移動・回転移動可能であると共に隣接部分との関係で支点としても機能する部分（本発明ではこれらを総称して「ジョイント」という。）と、骨等のように平行移動・回転移動のみ可能とした部分（これらを総称して「ボーン」という。）に関する情報によって構成されたものであれば、他の形式であってもよい。
【００２４】
関連性情報とは、骨格構造と表面形状との間の関連性を規定する情報であり、より具体的には、骨格構造に含まれるジョイント、ボーンの動作に対し、表面形状を形成する各頂点がどの程度追従して動作するかについて規定する情報である。仮に表面形状がジョイント、ボーンの動作に１００％追従する構成の場合、人間等のキャラクターであるにもかかわらずブリキ製ロボットのような動作となり現実感に乏しいキャラクターとなってしまう。そのため、人物等の３次元コンピュータグラフィックスを生成する際には、表面形状の各部分ごとに、近接するボーン、ジョイントの移動に対しどの程度追従するかに関する情報を予め設定することが望ましい。本実施の形態１においても、表面形状情報を構成する各頂点に関して、これと近接するボーン及び／又はジョイントに対する追従性を示す数値情報を設定したものを関連性情報として設定する。なお、関連性情報の生成作業はスキニング処理、ウェイト編集等と称され関連性情報についてもウェイト値が一般に使用されるところ、本発明における関連性情報はこれらに限定されることはなく、上述の条件を満たす情報全てを含むこととする。
【００２５】
汎用素体とは、利用者の体型の３次元データを生成するための材料であって、具体的には、例えば平均的な体格からなる人体の３次元コンピュータグラフィックス情報である。汎用素体は、３次元の表面形状に関する表面形状情報と、動作等を制御するための骨格構造に関する骨格情報と、表面形状と骨格構造の間の関連性に関する情報である関連性情報とを備える。利用者の撮像データから抽出された表面形状情報及び骨格情報を汎用素体に適用し、両者間の関係をもとより備わる関連性情報にて規定することによって、利用者の体型データが構成される。
【００２６】
次に、体型データ生成部１の各構成要素について説明する。まず、撮影部７は、利用者の体型データの元画像となる３次元画像を取得するためのものである。具体的には、撮影部７は、被写体に対し複数の異なる方向から画像を取得する機能を有し、これらの画像を合成することによって被写体に関する３次元画像を生成する。具体的な構成としては、全方向から一度に画像を取得する多数のカメラ及び多数のカメラによって取得された画像に対する合成処理を行う電子計算機を備えたものが好適であるが、例えば、単一もしくは少数のカメラを撮影時に適宜移動させることによって全方向から画像を取得する構成等とすることも可能である。
【００２７】
形状情報生成部８は、撮影部７にて取得された利用者の撮像データに基づき、利用者の表面形状に関する情報である３次元の表面形状情報を生成するためのものである。形状情報生成部８が生成する表面形状情報は、表面形状に対応して配置された複数の頂点の位置情報を含んで構成された情報をいい、３次元画像データの分析処理を自動的に、あるいは半自動的に行うことによって生成される。
【００２８】
２次元画像生成部９は、形状情報生成部８にて生成された３次元の表面形状情報に基づき２次元画像を生成するためのものである。２次元画像として２次元マッピング情報を生成する扱いとしてもよいが、本実施の形態１においては、３次元の表面形状情報を、１方向に投影することによって２次元画像を生成することとする。
【００２９】
特徴点抽出部１０は、２次元画像生成部９にて生成された２次元の形状情報に基づき、骨格構造に対応した特徴点の位置を抽出するためのものである。特徴点抽出部１０は、姿勢推定技術等の２次元画像分析技術を利用することにより、例えば対象となる人物について、首、肩、肘、手首、指先、腰、膝、足首等の関節等を示す内部構造上の特徴点の位置を判定する。なお、特徴点抽出部１０の具体的構成としては、例えば深層学習、機械学習等によって実現した他の画像認識技術を利用してもよいし、複数の画像認識技術を組み合わせたものとしてもよい。また、判定対象の２次元画像についても、１方向に投影した１つの２次元画像のみならず、異なる方向に投影した他の２次元画像も併用して特徴点分析を行うこととしてもよい。
【００３０】
特徴点付加部１１は、特徴点抽出部１０にて抽出された特徴点に関する情報を、表面形状に関する３次元の表面形状情報に付加するためのものである。本実施の形態１においては、特徴点付加部１１は、特徴点に関する情報として、特徴点の位置と及び意義（肩に対応した点である、膝関節に対応する点である、等）に関する情報を付加する機能を有する。
【００３１】
例えば、３次元画像データにおける人物等の顔面に対する法線方向をＺ軸とし、これと直交する２軸（例えば、人物が直立する方向と両目の目尻間を結んだ直線方向）をＸ軸、Ｙ軸と設定する。このように設定すると、Ｚ軸正方向の投影図である２次元画像にて特定された特徴点のＸ座標及びＹ座標は、そのまま３次元画像データにおけるＸ座標及びＹ座標に相当する。
【００３２】
また、関節等を示す内部構造上の特徴点の場合のＺ座標は、当該Ｘ座標、Ｙ座標に位置する外表面上の点（２か所）のＺ座標Ｚ１、Ｚ２（Ｚ１＜Ｚ２とする）を用いてＺ１＜Ｚ＜Ｚ２と表現される。特徴点付加部１１においては、例えば、簡易な位置特定を用いる場合は外表面上の点（２か所）の中点（（Ｚ１＋Ｚ２）／２）とする。また、特定の特徴点についてＺ座標に関する統計データ等の情報がある場合は、それに従って（ａＺ１＋ｂＺ２）／（ａ＋ｂ）（ａ、ｂは統計データ等によって導かれる定数）のように表現してもよい。また、特徴点抽出部１０において、投影方向の異なる複数の２次元画像によって特徴点の位置を分析した場合、例えばＺ軸方向と直交する方向であるＹ軸方向に投影した２次元画像を分析すれば、特徴点のＺ座標を具体的に把握することが可能である。このように、複数の２次元画像を分析することによって、特徴点の位置情報を３次元のものに変換する態様としてもよい。
【００３３】
骨格対応関係判別部１２は、３次元の位置情報を付された特徴点のうち内部構造上の特徴点について、汎用素体における骨格構造すなわちジョイント・ボーンとの対応関係について判別するためのものである。具体的には、骨格対応関係判別部１２は、利用者の３次元の表面形状全体に対する特徴点の位置と、汎用素体中の表面形状全体に対するジョイント・ボーンの位置とを比較対照することによって、ある内部構造に関する特徴点が、汎用素体中の骨格構造のどの構成要素に対応するものであるかについて、判別処理を行う。
【００３４】
汎用素体中の骨格構造の構成要素に対応する特徴点が抽出されていない場合は、骨格対応関係判別部１２によって、対応するべき特徴点の存在及び位置を推測する。例えば、特徴点抽出部１０が左膝に相当する特徴点を抽出した一方で、右膝に相当する特徴点を抽出しなかった場合、骨格構造において人体が左右対称性を有する点を利用して、利用者の３次元の表面形状における右膝に相当する特徴点を抽出した上で、汎用素体中の骨格構造との対応関係を判別する。具体的には、右膝のように人体の正中線から離れた場所に位置する特徴点の場合は、正中線に対し、左膝と対称の位置に特徴点が位置するものとして、３次元の表面形状中における位置を決定する。
【００３５】
骨格調整部１３は、汎用素体の骨格情報を、ジョイント・ボーン等の構成要素間の接続関係を維持しつつ、特徴点抽出部１０によって抽出された内部構造に関する特徴点の分布に整合するように、骨格情報を構成するジョイント及びボーンの位置を調整するためのものである。骨格調整部１３は、利用者の表面形状情報の内部構造に関する特徴点と対応する素体中のジョイント・ボーンを判定し、当該ジョイント・ボーンの位置情報を、対応する特徴点と同様の位置情報に変換する。利用者の表面形状情報の内部構造に関する特徴点との対応関係が判明しなかったジョイント・ボーンに関しては、基準素体内におけるジョイント・ボーン相互間の接続関係を維持しつつ、対応関係が判明したジョイント・ボーンの位置変化に応じた位置変化を行う。例えば、特徴点抽出部１０によって右肩、右手先に相当する内部構造上の特徴点が抽出され、右肘に相当する特徴点が抽出されなかった場合右肩、右手先に相当するジョイントの位置情報が対応する特徴点の位置情報に変換されると共に、それらの間に位置する右肘に相当するジョイントは、右肩、右手先との内分比率を維持するように位置情報が変換される。
【００３６】
具体的には、骨格調整部１３は、特徴点抽出部１０によって抽出され、特徴点付加部１１によって３次元的な位置情報に変換された内部構造に関する特徴点の情報と、汎用素体における骨格情報とを比較し、互いの対応関係、例えば、内部構造に関する特定の特徴点Ａ、Ｂ、Ｃ・・・は、それぞれ、汎用素体における骨格情報を構成するジョイント１、２、３・・・に相当するといった関係性を導出する。その上で、骨格調整部１３は、汎用素体中の骨格構造の位置関係を、内部構造に関する特徴点の位置関係と一致するよう、移動させる。上記の例でいうと、汎用素体におけるジョイント１の位置（ｘ１、ｙ１、ｚ１）、ジョイント２の位置（ｘ２、ｙ２、ｚ２）・・・を、それぞれ対応する内部構造に関する特徴点Ａの位置（ＸＡ、ＹＡ、ＺＡ）、特徴点Ｂの位置（ＸＢ、ＹＢ、ＺＢ）・・・に移動させる。ジョイントの移動に伴い、ジョイント間に形成されるボーンの位置、形状（長さ）も変化し、さらに、ジョイント及びボーンとの相対的な位置関係の情報を保有する、汎用素体の表面形状に関する情報を形成する頂点についても、ジョイントの移動に応じた位置変化がなされる
【００３７】
また、特徴点抽出部１０によって抽出できない特徴点が存する場合でも、骨格調整部１３は、対応特徴点が存しないジョイント・ボーンを削除することなく、かつ、ジョイント・ボーン間の接続関係を維持しつつ、抽出した特徴点の分布に整合するように、これらのジョイント・ボーンについても位置調整を行う。かかる機能により、汎用素体のコンピュータグラフィックスとしての機能を損なうことなく、ジョイント・ボーンの位置返変換処理が行われる。
【００３８】
以上の骨格調整部１３による処理により、汎用素体は、利用者の３次元的な表面形状情報と、腕の長さ、足の長さ、胴の長さ、肩幅等の骨格構造に起因した部分がほぼ一致する内容に変化する。
【００３９】
表面調整部１４は、骨格調整部１３によって骨格構造の位置調整がなされた汎用素体の表面形状を構成する頂点及び／又は面の位置を変化させて、汎用素体の表面形状を、利用者の外表面形状と同一化させるためのものである。
【００４０】
具体的には、表面調整部１４は、最初に、汎用素体の表面形状を構成する各頂点と、利用者の３次元画像データについて形状情報生成部８によって生成された形状情報に含まれる各頂点とを対比し、汎用素体の各頂点α、β、γ・・・が、３次元画像データに基づく表面形状に含まれる各頂点ａ、ｂ、ｃ・・・に相当する、といった対応関係を導出する。その上で、表面調整部１４は、汎用素体の表面形状情報に含まれる頂点の位置関係を、これに対応する利用者の表面形状情報における頂点の位置関係と一致するよう、移動させる。上記の例でいうと、汎用素体の頂点αの位置（ｘα、ｙα、ｚα）、頂点β（ｘβ、ｙβ、ｚβ）・・・を、それぞれが対応する３次元画像データに基づく外表面形状の頂点ａの位置（Ｘａ、Ｙａ、Ｚａ）、頂点ｂ（Ｘｂ、Ｙｂ、Ｚｂ）・・・に移動させる。頂点の移動に伴い、頂点間を結ぶ辺、３本以上の辺によって構成される面（ポリゴン）、面の集合（メッシュ）の位置、形状も変化する。
【００４１】
頂点間の対応関係導出について、本実施の形態１では次の手法を用いる。まず、汎用素体と３次元画像データに基づく表面形状情報について、それぞれを同一空間上にて、骨格構造の位置関係が一致する態様にて配置する。次に、汎用素体の表面形状を構成する面（ポリゴン）のそれぞれについて、法線方向に位置する３次元画像データに基づく表面形状の面（ポリゴン）を探索し、最も距離が近いものを対応面として特定する。そして、対応面を構成する頂点のうち、汎用素体における面を構成する頂点と最も距離が近いものを対応する頂点として特定し、この作業を全ての頂点に関して行う。
【００４２】
なお、汎用素体の表面形状を構成する各頂点の一部において利用者の表面形状情報を構成する頂点との対応関係が判明しない場合は、当該各頂点の一部については、周囲の頂点移動に応じて、相互の位置関係を維持しつつ移動する。以上の表面調整部１４の処理により、汎用素体は、利用者の３次元画像データと、３次元的な表面形状においてほぼ一致する内容に変化する。
【００４３】
また、表面調整部１４による処理としては、頂点の移動によるものの他に面の位置を調整する方法も有効である。例えば、汎用素体の表面形状を構成する面（ポリゴン）のそれぞれについて、法線方向に位置する利用者の３次元画像データに基づく表面形状の面（ポリゴン）を探索し、最も距離が近いものを対応面として特定する。その後、汎用素体の表面形状を構成する面を対応面の場所まで移動し、かつ、面の向きを対応面の向きと一致するよう回転させる。以上の処理によって、汎用素体について、利用者の３次元画像データと、３次元的な表面形状においてほぼ一致する態様に変化させることが可能である。
【００４４】
なお、表面調整部１４の処理において、骨格情報と表面形状情報の関係性を規定する関連性情報は変化することなくそのまま維持される。関連性情報は、骨格構造に含まれるジョイント、ボーンと表面形状を構成する頂点との間の関連性を示す情報であるところ、ジョイント、ボーン、頂点共に、３次元画像データに一致させるよう位置が移動するのみであってそれぞれの同一性を喪失することがないため、これらの相関関係を示す関連性情報が変化することはない。
【００４５】
したがって、表面調整部１４の処理が完了した時点で、汎用素体は骨格構造、３次元的な表面形状及び骨格構造と表面形状の間の関連性情報の全てを維持しつつ、骨格構造において利用者の体型の内部構造の特徴点の位置と整合性を有し、かつ、表面形状において利用者の表面形状とほぼ一致し、かつ、表面形状と骨格構造の関連性情報を完全に具備した３次元コンピュータグラフィックスとなり、これをもって利用者の体型データが完成する。
【００４６】
次に、目標体型選択部２について説明する。目標体型選択部２は、トレーニングの目標とする体型に関するデータである目標体型を選択するためのものである。具体的には、目標体型選択部２は、目標体型データベース６に記録された体型データを表示し、表示された体型データの中から選択されたものを目標体型に設定する機能を有する。目標体型選択部２の具体的構成としては、例えば目標体型データベース６に記録された体型データを入力して視覚的に表示する画像表示装置と、表示された体型データのうち目標体型データとすべきものを選択するためのポインティングデバイスとを備えたものが好ましい。なお、画像表示装置としてはホログラムのように体型データを3次元的に表示するものでもよいし、２次元の表示画面上で視覚的に表示した体型データを拡大・縮小、回転等の操作を可能とすることで利用者に体型データの３次元形状を認識させる構成としてもよい。また、比較のため利用者自身の体型データを一緒に表示することとしてもよいし、比較を容易にするために目標体型データベース６から入力された体型データと、利用者自身の体型データとを重ね合わせて（例えば、骨格調整部１７によって両体型データの骨格構造が一致するよう調整した後の体型データを、骨格構造を一致させた態様にて）表示することとしてもよい。
【００４７】
目標体型データベース６は、目標体型選択部２及び差分情報導出部３に対して出力する体型データについて記録するものである。記録される体型データの形式としては、体型データ生成部１にて生成される利用者の体型データと同形式であることが望ましい。また、記録する体型データは既存のものであってもよいし、利用者の体型データと同様に、体型データ生成部１によって生成されたものを記録してもよい。
【００４８】
差分情報導出部３は、目標体型選択部２にて選択された目標体型データと利用者の体型データである基準体型データを比較し、両体型データ間の差分情報を導出するためのものである。差分情報導出部３は、目標体型データ中の骨格構造を基準体型データの骨格構造に一致させるよう調整を行う骨格調整部１７と、骨格構造の調整済みの両体型データ間の表面形状の比較を行う形状比較部１８と、形状比較部１８によって得られた比較結果に基づき差分情報を生成・出力する差分情報出力部１９とを備える。
【００４９】
骨格調整部１７は、目標体型データと基準体型データを比較する前提として、目標体型データにおける骨格構造を構成するジョイント、ボーンの位置を、基準体型データにおけるジョイント、ボーンの位置と一致するよう調整する機能を有する。具体的構成は骨格調整部１３と同様のものであり、骨格調整部１７は、目標体型データ中のジョイント・ボーンの位置情報を、対応する基準体型データ中のジョイント・ボーンの位置情報に変換する機能を有する。なお、本実施の形態１にかかる表面形状情報は骨格構造に対する相対的な位置に関する情報も含んでおり、また、骨格構造と表面形状間の関連性を規定する関連性情報も存在することから、ジョイント・ボーンの位置調整に応じて、表面形状を構成する各頂点は相対的な位置関係を維持しつつ自らの位置を変化させることとなる。そのため、骨格調整部１７による調整の結果として、目標体型データにおける骨格的特徴、例えば身長、腕の長さ、足の長さ、指の長さ等が、基準体型データのものと整合するよう変化する。
【００５０】
形状比較部１８は、骨格由来の体格的特徴が整合した目標体型データと基準体型データとを比較するためのものである。具体的には、形状比較部１８は、目標体型データ及び基準体型データの表面形状を構成する各頂点について、互いに対応関係にある頂点（基準体型データ、目標体型データ共に汎用素体によって形成されているため、汎用素体において同一頂点とされていたものが、互いに対応関係にある頂点となる。）間の位置関係に関する情報を導出する。
【００５１】
差分情報出力部１９は、差分情報を出力するためのものである。差分情報の内容としては、形状比較部１８によって判定された、目標体型データと基準体型データの表面形状情報のうち互いに対応関係にある頂点の位置関係そのものとしてもよいが、本実施の形態１では、表面形状のうち筋力トレーニングによる形状変化が見込まれる特定部位に対応した頂点群に関する差分情報、より具体的には胸囲、腹回り、腕回り、太もも回り等の部位の計測値（数値情報）の差分値の絶対値を差分情報として出力するものとする。
【００５２】
次に、トレーニング提案部５について説明する。トレーニング提案部５は、差分情報出力部１９より出力された差分情報に基づき、基準体型データの表面形状が目標体型データの表面形状に接近するために有用なトレーニング方法を選択するトレーニング方法選択部２１及び選択されたトレーニング方法の具体的なメニューを導出するトレーニングメニュー導出部２２を備える。
【００５３】
トレーニング方法選択部２１は、差分情報に記述された情報のうち特定部位に対応した頂点群間の位置関係から導出される差分情報に基づき、基準体型データの表面形状を目標体型データの表面形状に変化させるために有用なトレーニング方法を選択するためのものである。具体的には、トレーニング方法選択部２１は、差分情報から導出される胸囲、腹回り、腕回り、太もも回り等の特定部位に関する目標体型データと基準体型データの差分値の絶対値が所定の第１の閾値以上である場合に、トレーニングデータベース４に記録されたトレーニング方法の中から、当該特定部位の筋力の増大に有用なトレーニング方法を選択する。例えば、胸囲の差が第１の閾値以上の場合には腕立て伏せ、ベンチプレス等のトレーニング方法を選択し、太もも回りの差が第１の閾値以上の場合にはスクワット、デッドリフト等のトレーニング方法を選択する。なお、トレーニング方法によっては対象となる特定部位以外の部位の筋力増強効果を生じるものもあるため、複数のトレーニング方法を選択できるケースにおいては、トレーニング方法選択部２１は、差分値の絶対値が第１の閾値未満の部位への影響が少ないものを選択する機能を有することが好ましい。
【００５４】
トレーニングメニュー導出部２２は、トレーニング方法選択部２１にて選択されたトレーニング方法の具体的なメニュー（負荷、１セットあたりの回数、セット数、頻度等）を導出するためのものである。具体的には、トレーニングメニュー導出部２２は、特定部位における差分情報の具体値と、予め設定されているトレーニング期間と、基準メニューにてトレーニング方法を実施した場合の筋肥大の程度に基づき、トレーニング期間内にて特定部位における表面形状が目標体型データのものと一致する程度にまで筋肥大するのに必要なトレーニングメニューを導出する。
【００５５】
トレーニングデータベース４は、トレーニング方法について記録するためのものである。具体的には、トレーニングデータベース４は、トレーニング方法について、どの特定部位の筋肥大に効果があるのかの情報に加え、当該トレーニングを基準メニューにて所定期間だけ実施した場合の標準的な筋肥大効果に関する情報が記録されている。前者の情報がトレーニング方法選択部２１によって使用され、後者の情報がトレーニングメニュー導出部２２によって使用される。
【００５６】
次に、本実施の形態１にかかるトレーニング管理システムの動作のうち、差分情報の導出及びトレーニングメニューの導出処理について説明する。まず、選択された目標体型データについて、骨格構造が利用者の基準体型データと整合するよう骨格調整処理を行う（ステップＳ１０１）。具体的には、骨格調整部１７において基準体型データにおける骨格情報を抽出してジョイント、ボーンの位置情報を把握し、これに整合するように目標体型データの骨格情報を変換する。本ステップの処理により、目標体型データにおける身長等の骨格的特徴が基準体型データのものと一致するよう変化する。
【００５７】
その後、骨格的特徴を一致させた状態にて目標体型データと基準体型データを対比して、特定部位に関する差分情報を導出する（ステップＳ１０２）。具体的には、形状比較部１８において、目標体型データと基準体型データとを骨格構造が重なるように表示した上で、３次元的な表面形状を比較し両体型にて対応する頂点同士の位置関係に関する情報を導出し、これに基づき差分情報出力部１９にて特定部位に関する差分情報を出力する。
【００５８】
その後、特定部位における差分情報が第１の閾値以上であるか否かの判定を行い（ステップＳ１０３）、第１の閾値以上であった場合（ステップＳ１０３、Ｙｅｓ）には、トレーニング方法を選択し（ステップＳ１０４）、選択したトレーニング方法における具体的なトレーニングメニューを導出する（ステップＳ１０５）。
【００５９】
トレーニングメニューの導出が終了した後、あるいは差分情報が第１の閾値未満であった場合（ステップＳ１０３、Ｎｏ）には、全ての特定部位に関する処理が終了したか否かの判定を行い（ステップＳ１０６）、終了していない場合（ステップＳ１０６、Ｎｏ）には、ステップＳ１０２に戻って他の特定部位に関する処理を行う。
【００６０】
すべての特定部位に関する処理が終了した場合（ステップＳ１０６、Ｙｅｓ）には、全ての特定部位のうち差分情報が第１の閾値以上のものについてトレーニング方法及びトレーニングメニューの内容を出力し（ステップＳ１０７）、全ての処理が終了する。
【００６１】
次に、本実施の形態１にかかるトレーニング管理システムの利点について説明する。まず、本実施の形態１にかかるトレーニング管理システムは、利用者にとって煩雑な情報入力等を行わなくても効果的なトレーニングメニューを作成できるという利点がある。例えば、本実施の形態１では、目標については視覚的に図示された体型データの中から自らが希望する体型を選択するのみで設定され、トレーニングメニューについても、目標体型データとの相違点に着目して自動的に導出されている。このため、本実施の形態１にかかるトレーニング管理システムは、利用者が煩わしい情報入力等を行うことなく適切なトレーニングメニューを取得できるという利点を有している。
【００６２】
また、本実施の形態１にかかるトレーニング管理システムは、トレーニング目標とする体型のデータである目標体型データと、現時点での利用者のリアルな体型のデータである基準体型データに基づきトレーニングメニューを導出する構成としている。そのため、利用者の申告やトレーナーの判断等に基づくトレーニングの場合と比較して、本実施の形態１にかかるトレーニング管理システムは、利用者やトレーナーの主観に囚われずに客観的なトレーニングメニューを導出できるという利点がある。
【００６３】
利用者が、自身の体型について過度に劣悪であるとか、逆に運動経験等に影響されて現実よりも体型が優れているとの錯覚に陥ることは珍しくなく、そのような錯覚に基づきトレーニングメニューを作成してトレーニングを行っても、目標体型に到達することは困難である。本実施の形態１ではそのような錯覚等が影響することはないため、本実施の形態１にかかるトレーニング管理システムは、利用者等の主観に左右されない客観的に適切な内容のトレーニングメニューを導出できるという利点を有する。
【００６４】
（実施の形態２）
次に、実施の形態２にかかるトレーニング管理システムについて説明する。実施の形態２において、実施の形態１と同一名称かつ同一符号を付した構成要素に関しては、特に言及しない限り、実施の形態１における構成要素と同一の機能を発揮するものとする。
【００６５】
図３に示すとおり、本実施の形態２にかかるトレーニング管理システムは、実施の形態１の構成要素に加え、トレーニング開始から一定期間が経過した時点におけるトレーニング方法等の調整を行うための構成を有する。具体的には、本実施の形態２にかかるトレーニング管理システムは、トレーニング開始時における利用者のデータを記録する初期状態記録部２５と、初期状態記録部２５に記録されたデータに基づきフィードバック時における利用者の基準体型データを予想する予想体型導出部２６と、予想体型導出部２６によって導出された予想体型データと、フィードバック時における利用者の実際の基準体型データである実体型データの比較結果に基づいてトレーニング効果情報を導出するトレーニング効果情報導出部２７と、トレーニング効果情報に基づきトレーニング方法の変更・トレーニングメニューの調整を行うフィードバック部２８とを備える。
【００６６】
初期状態記録部２５は、トレーニング開始時における利用者のデータを記録するためのものであり、具体的には、トレーニング開始時における利用者の基準体型データ、トレーニング方法及びトレーニングメニューを記録する。初期状態記録部２５の具体的構成としては、トレーニングデータベース４、目標体型データベース６と同様のものを用いることが可能であり、これらと一体的に構成することとしてもよい。
【００６７】
予想体型導出部２６は、トレーニング開始時における利用者のデータに基づき、フィードバック時点での利用者の体型として予想される体型データである予想体型データを導出するためのものである。具体的には、予想体型導出部２６は、初期状態記録部２５に記録されているトレーニング開始時の基準体型データを前提として、トレーニング開始時に定めたトレーニング方法及びトレーニングメニューをフィードバック時まで継続的に実施した場合に生じるものと予想される筋肥大分を加算することによって、フィードバック時点における利用者の体型の予想値である予想体型データを導出する機能を有する。
【００６８】
トレーニング効果情報導出部２７は、予想体型導出部２６によって導出された体型データと、フォードバック時点における利用者の実際の体型データである実体型データとを比較し、トレーニング方法及びトレーニングメニューが設定されている特定部位に関する双方の表面形状の相違に関する情報であるトレーニング効果情報を導出するためのものである。ここで実体型データは、体型データ生成部１によってトレーニング開始時に行ったものと同様の手法によって生成されるものとし、トレーニング効果情報導出部２７は、体型データに包含される３次元的な表面形状のうちトレーニングメニューが設定されている特定部位に対応した領域の頂点について、対応関係にある頂点間の位置関係に基づき導出される。本実施の形態２においては、実施の形態１における形状比較部１８と同様に、胸囲、腹回り、腕回り、太もも回り等の特定部位のうちトレーニングメニューが設定されている箇所に関する差分値（数値情報）を、トレーニング効果情報として導出する。
【００６９】
フィードバック部２８は、トレーニング効果情報導出部２７が導出したトレーニング効果情報（本実施の形態２における差分値の絶対値）が所定の第２の閾値以上、第３の閾値未満となる特定部位について、トレーニングメニューを調整する機能を有する。具体的には、フィードバック部２８は、対象となる特定部位に関して、実体型データが予想体型データよりも小さい（筋肥大の効果が低い）値の場合には、それまでのトレーニングメニューを筋肥大効果が大きくなるメニュー（例：負荷、１セットあたりの回数、セット数、頻度等を増加させる。）に変更し、実体型データが予想体型データよりも大きい（筋肥大の効果が大きい）値の場合には筋肥大効果が小さくなるメニューに変更する機能を有する。
【００７０】
また、フィードバック部２８は、トレーニング効果情報導出部２７が導出した比較結果における差分値の絶対値が第３の閾値以上となった場合に、トレーニング方法そのものを調整する機能を有する。第３の閾値は、同一トレーニング方法におけるメニュー変更では筋肥大効果の差を補えない程度の差分値として設定されており、本実施の形態２にかかるトレーニング管理システムでは、かかる第３の閾値以上の差分値となった場合にメニュー調整ではなくトレーニング方法そのものを変更することとしている。フィードバック部２８によってトレーニング方法そのものが変更された場合には、さらにトレーニング調整部２８によって、当該トレーニング方法におけるトレーニングメニューの調整が行われることとなる。
【００７１】
次に、本実施の形態２にかかるトレーニング管理システムの動作について説明する。まず、予想体型導出部２６によって、トレーニング開始時の基準体型データにトレーニング実施による筋肥大分を加算した体型データを予想体型データとして導出する（ステップＳ２０１）。トレーニング開始時の基準体型データは初期状態記録部２５に記録されたデータを用いるものとし、トレーニング実施による筋肥大分については、トレーニング開始時からフィードバック時に至るまで、初期状態記録部２５に記録されたトレーニング方法及びトレーニングメニューどおりにトレーニングを実施した結果として予想される値とする。
【００７２】
他方で、体型データ生成部１によって、フィードバック時における利用者の実際の体型データである実体型データを生成する（ステップＳ２０２）。実体型データの生成方法は、トレーニング開始時に利用者の基準体型データを生成するのと同じ方法にて行うものとする。
【００７３】
そして、トレーニング効果情報導出部２７によって、予想体型データと実体型データの比較を行う（ステップＳ２０３）。具体的には、体型データの表面形状のうち、トレーニング開始時にトレーニング方法及びトレーニングメニューが設定された特定部位に関する比較が行われ、トレーニング効果情報として、特定部位に関する体型データ間の差分値が出力される。
【００７４】
その後、トレーニング効果情報としての差分値が第３の閾値以上であるか否かの判定を行い（ステップＳ２０４）、第３の閾値以上である場合（ステップＳ２０４、Ｙｅｓ）には、フィードバック部２８によって、トレーニング方法の変更が行われ（ステップＳ２０５）、変更後のトレーニング方法に応じたトレーニングメニューの調整が行われる（ステップＳ２０６）。
【００７５】
また、トレーニング効果情報が第３の閾値未満である場合（ステップＳ２０４、Ｎｏ）は、第３の閾値よりも小さい値である第２の閾値以上であるか否かの判定が行われる（ステップＳ２０７）。第２の閾値以上である場合（ステップＳ２０７、Ｙｅｓ）には、トレーニング効果を高めるためにトレーニングメニューの調整が行われる（ステップＳ２０８）。トレーニングメニューの調整（ステップＳ２０６、Ｓ２０８）が行われた後、あるいは第２の閾値未満と判定された場合（ステップＳ２０７、Ｎｏ）には、全ての特定部位に関する処理が終了したか否かを判定し（ステップＳ２０９）、終了していない場合（ステップＳ２０９、Ｎｏ）には、ステップＳ２０４に戻り他の特定部位に関する処理を行う。終了している場合（ステップＳ２０９、Ｙｅｓ）には、全ての特定部位に関する調整後のトレーニング方法及びトレーニングメニューを出力することで（ステップＳ２１０）、全ての処理が終了する。
【００７６】
次に、本実施の形態２にかかるトレーニング管理システムの利点について説明する。本実施の形態２にかかるトレーニング管理システムは、トレーニングの途上において効果検証を行い、トレーニング効果が予想よりも低い場合にトレーニングメニューやトレーニング方法を調整できるよう構成されている。
【００７７】
トレーニング開始時に設定したトレーニングメニュー・トレーニング方法にて期待される筋肥大効果は、あくまで統計上の一般的なデータに過ぎず、すべての利用者に対し正確に適用できるものではない。そのため、本実施の形態２にかかるトレーニング管理システムでは、一定期間経過後に効果検証を行ってトレーニング内容を調整することで、利用者の個性に応じた適正なトレーニング方法・トレーニングメニューを提供できるという利点を有する。
【００７８】
また、本実施の形態２にかかるトレーニング管理システムは、差分情報に関して第２の閾値及びこれよりも大きい第３の閾値を基準として用いることで、よりきめ細やかなトレーニング方法・トレーニングメニューの調整を実現できるという利点を有する。すなわち、差分情報が第２の閾値未満となる特定部位に関しては、トレーニング開始時に設定したトレーニング方法・トレーニングメニューに問題がないとして変更はせず、第２の閾値以上、第３の閾値未満の場合には、トレーニング方法は変更しないものの、トレーニングメニューにおいてトレーニングの負荷、１セットあたりの回数、セット数、頻度を変更することで、トレーニング効果を調整することとしている。さらに、差分情報が第３の閾値以上の場合には、トレーニングメニュー調整のみでは足りないとの判断のもと、より筋肥大効果が大きいものと見込まれるトレーニング方法への変更を提案することとしている。このように第１、第３の閾値を基準とすることで、よりきめ細やかにトレーニング方法・トレーニングメニューの調整を行えるという利点が生ずる。
【００７９】
以上、実施の形態において本発明の内容について説明したが、もとより本発明の技術的範囲は実施の形態に記載した具体的構成に限定して解釈されるべきではなく、本発明の機能を実現できるものであれば、上記実施の形態に対する様々な変形例、応用例についても、本発明の技術的範囲に属することはもちろんである。
【００８０】
例えば、基準体型データ、目標体型データさらには予想体型データについて、実施の形態１、２で説明したように汎用素体を用いて生成するのではなく、３次元的な画像情報に基づき手作業あるいは何らかの自動処理を用いて表面形状、骨格構造及び両者間の関連性情報を生成することによって体型データを生成することとしてもよい。
【００８１】
また、目標体型選択部２の構成についても、利用者が目標体型を選択する態様のみならず、利用者以外の第三者が選択する態様でもよい。さらには自動的に、例えば基３次元的な表面形状において準体型データとの相違点が少ない体型データを目標体型データとして選択する、あるいは利用者の属性（性別、年齢、人種、運動歴等）と共通する人物の体型データを目標体型データとして優先的に選択する、等の構成としてもよい。
【００８２】
さらに、差分情報導出部３において導出する差分情報についても、胸囲、腹回りといった周状領域の測定値に関する情報に限定して解釈すべきではない。差分情報としては、例えば特定部位を構成する領域中の体積としてもよいし、スカラー量ではなくベクトル量としてもよい。
【００８３】
また、差分情報を生成する対象となる「特定部位」について、胸囲、腹回りといった概括的な分類とするのみならず、例えば胸筋、背筋、上腕二頭筋といった筋肉ごととしてもよいし、さらには同一筋肉中でも複数領域に分けて特定部位とする扱いとしてもよい。
【００８４】
さらに、トレーニング提案部５において、差分情報に基づいてトレーニング方法の選択及びトレーニングメニューの導出を行う際にも、差分情報の形態に応じて、単一の閾値を用いるのみならず複数の閾値にて判断を行う、ベクトル量の場合は方向も加味してトレーニングの要否を判断する等の態様としてもよい。
【００８５】
また、実施の形態１、２ではトレーニング方法としてもっぱら筋力トレーニング、すなわち筋肥大を目的としたトレーニングを前提として説明を行っているが、筋肥大のためのトレーニング以外にも、体型を引き締めるためのトレーニング方法、例えば減量のための有酸素運動や食生活指導も、本発明におけるトレーニング方法に含まれるものと解釈してよい。
【産業上の利用可能性】
【００８６】
本発明は、個人の体型データに基づきトレーニング方法及びトレーニングメニューを提案する技術として利用可能である。
【符号の説明】
【００８７】
１  体型データ生成部
２  目標体型選択部
３  差分情報導出部
４  トレーニングデータベース
５  トレーニング提案部
６  目標体型データベース
７  撮影部
８  形状情報生成部
９  ２次元画像生成部
１０  特徴点抽出部
１１  特徴点付加部
１２  骨格対応関係判別部
１３、１７  骨格調整部
１４  表面調整部
１８  形状比較部
１９  差分情報出力部
２１  トレーニング方法選択部
２２  トレーニングメニュー導出部
２５  初期状態記録部
２６  予想体型導出部
２７  トレーニング効果情報導出部
２８  フィードバック部
【要約】
【課題】利用者の負担を軽減し、客観的な情報に基づき効果的なトレーニング方法・トレーニングメニューを提供できるトレーニング管理システムを実現する。
【解決手段】利用者の基準体型データを生成する体型データ生成部１と、目標体型データを選択するための目標体型選択部２と、目標体型データと基準体型間の差分情報を導出する差分情報導出部３と、肉体の各部位に関するトレーニング内容を記録したトレーニングデータベース４と、差分情報に基づき利用者に必要なトレーニング内容を提案するトレーニング提案部５と、目標体型データのサンプルを記録した目標体型データデータベース６とを備える。実際の体型データと目標体型の差分に関する情報を用いることで、簡易かつ的確なトレーニング内容を提供できる。
【選択図】図１【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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