(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の方向の加速度を検出可能なセンサと、
前記センサの出力信号に基づいて、単位期間における加速度の代表値である代表加速度を算出する代表加速度算出手段と、
前記代表加速度から前記単位期間に行われた体動の運動強度を算出する運動強度算出手段と、
を備え、
前記運動強度算出手段は、
運動強度の算出に用いる算出式を複数有しており、
前記代表加速度の水平方向成分および垂直方向成分に基づいて、前記単位期間に行われた体動の種類が運動であるか生活活動であるかを判別し、運動の場合と生活活動の場合で運動強度の算出に用いる算出式を変える
活動量計。
【請求項２】
前記運動強度算出手段は、
前記代表加速度の水平方向成分および垂直方向成分の比に基づいて、前記単位期間に行われた体動の種類が運動であるか生活活動であるかを判別し、運動の場合と生活活動の場合で運動強度の算出に用いる算出式を変える
請求項１に記載の活動量計。
【請求項３】
前記運動強度算出手段は、
前記代表加速度の水平方向成分および垂直方向成分の差に基づいて、前記単位期間に行われた体動の種類が運動であるか生活活動であるかを判別し、運動の場合と生活活動の場合で運動強度の算出に用いる算出式を変える
請求項１に記載の活動量計。
【請求項４】
前記センサの出力信号に基づいて、前記単位期間における歩数を算出する歩数算出手段、をさらに備え、
前記運動強度算出手段は、
前記歩数と、前記代表加速度の水平方向成分および垂直方向成分と、に基づいて、前記
単位期間に行われた体動の種類が運動であるか生活活動であるかを判別し、運動の場合と生活活動の場合で運動強度の算出に用いる算出式を変える
請求項１に記載の活動量計。
【請求項５】
前記運動強度算出手段は、前記算出式として、少なくとも運動の算出式と生活活動の算出式とを有しており、
前記代表加速度の水平方向成分に対する垂直方向成分の比の値が第１しきい値以上の場合に、前記運動の算出式を選択し、
前記比の値が第２しきい値未満の場合に、前記生活活動の算出式を選択し、
前記比の値が前記第２しきい値以上前記第１しきい値未満の場合に、前記歩数が第３しきい値以上か否かで前記運動の算出式か前記生活活動の算出式かを決定する
請求項４に記載の活動量計。
【請求項６】
前記センサの出力信号から静的加速度の変動成分を除去するフィルタを備える
請求項１〜５のうちいずれか１項に記載の活動量計。
【請求項７】
前記センサは静的加速度の変化を検出せず、動的加速度の変化のみを検出するセンサである
請求項１〜５のうちいずれか１項に記載の活動量計。
【請求項８】
複数の方向の加速度を検出可能なセンサと、
前記センサの出力信号に基づいて、単位期間における加速度の代表値である代表加速度を算出する代表加速度算出手段と、
前記代表加速度から前記単位期間に行われた体動の運動強度を算出する運動強度算出手段と、を備え、
前記運動強度算出手段は、
運動強度の算出に用いる算出式を複数有しており、
身体の傾きの変化に基づいて、前記単位期間に行われた体動の種類が運動であるか生活活動であるかを判別し、運動の場合と生活活動の場合で運動強度の算出に用いる算出式を変える
活動量計。
【請求項９】
前記運動強度算出手段は、
前記センサの出力信号に含まれる静的加速度の変動成分を表す値と動的加速度の変動成分を表す値とに基づいて、身体の傾きの変化を表す値を決定する
請求項８に記載の活動量計。
【請求項１０】
前記センサの出力信号から静的加速度の変動成分を除去するフィルタを備えており、
前記フィルタ通過前の出力信号から第１代表加速度が算出されるとともに、前記フィルタ通過後の出力信号から第２代表加速度が算出され、
前記身体の傾きの変化を表す値は、前記第１代表加速度と前記第２代表加速度とに基づいて決定される
請求項８に記載の活動量計。
【請求項１１】
前記運動強度算出手段は、前記算出式として、少なくとも運動の算出式と生活活動の算出式とを有しており、
前記身体の傾きの変化を表す値が第４しきい値未満の場合は、前記運動の算出式を選択し、
前記身体の傾きの変化を表す値が前記第４しきい値以上の場合は、前記生活活動の算出式を選択する
請求項９または１０に記載の活動量計。
【請求項１２】
前記身体の傾きの変化を表す値は、前記代表加速度の水平方向成分と垂直方向成分とに基づいて決定される
請求項８に記載の活動量計。
【請求項１３】
前記運動強度算出手段は、前記算出式として、安静時の算出式を有しており、
前記代表加速度が第５しきい値未満の場合には、前記安静時の算出式を用いて運動強度を算出する
請求項１〜１２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、使用者の身体活動量を計測するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
加速度センサを利用して身体活動の運動強度や消費エネルギーを計測する手法が知られている（特許文献１、２参照）。特許文献１の装置では、加速度センサの出力信号から一定時間ｔｗにおける加速度の標準偏差Ｓｗが算出され、予め用意された換算式を用いて標準偏差Ｓｗから運動強度ｗｉが算出される。また、特許文献２の装置では、３軸の加速度からベクトル合成によって運動質量の力積が計算され、運動種類に対応して力積から消費エネルギーが計算される。運動種類は、合成ベクトルによる力積と、前後、左右、上下方向の力積との比に基づいて判定される。
【特許文献１】特開２００６−２０４４４６号公報
【特許文献２】特開２００１−２５８８７０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
近年、疾病全体に占める虚血性心疾患、脳血管疾患、糖尿病等の生活習慣病の割合が増加し、大きな問題となっている。このような生活習慣病の発症リスクを低減するためには、運動不足などの好ましくない生活習慣を見直すことで、その基礎病態であるメタボリックシンドローム（内臓脂肪症候群）を改善することが有効とされている。
【０００４】
具体的な指針として、厚生労働省の運動施策の一環として報告された「健康づくりのための運動基準２００６」及び「健康づくりのための運動指針２００６（エクササイズガイド２００６）」では、健康づくりのための身体活動量の基準値を、「３ＭＥＴｓ以上の身体活動を２３エクササイズ（ＭＥＴｓ・時）／週、そのうち３ＭＥＴｓ以上の運動を４エクササイズ」と定めている。なお、「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全ての動きのことをいい、「運動」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・意図的に実施するものをいう。身体活動のうち運動以外のものは「生活活動」とよばれる。
【０００５】
このような指針からも分かるように、今後は、歩行やジョギングといった運動だけでなく、掃除や洗濯などの生活活動についても、身体活動量を計測し管理したいというニーズがでてくるものと予想される。
【０００６】
ところで、生活活動と運動とでは身体動作が明らかに異なるため、加速度情報から身体活動量を求めるためのアルゴリズム（算出式）も当然に異なるはずである。しかしながら、従来の装置は、生活活動を運動と区別することができなかったため、両者に同じアルゴリズムを適用せざるを得ず、結果、身体活動量の計測精度の低下を招いていた。
【０００７】
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、生活活動から運動に至る様々な種類の身体活動について、その活動量を精度よく計測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】
【０００８】
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。
【０００９】
本発明の第１態様に係る活動量計は、複数の方向の加速度を検出可能なセンサと、前記センサの出力信号に基づいて、単位期間における加速度の代表値である代表加速度を算出する代表加速度算出手段と、前記代表加速度から前記単位期間に行われた体動の運動強度を算出する運動強度算出手段と、を備える。そして、前記運動強度算出手段は、運動強度の算出に用いる算出式を複数有しており、前記代表加速度の水平方向成分および垂直方向成分に基づいて、前記単位期間に行われた体動の種類が運動であるか生活活動であるかを判別し、運動の場合と生活活動の場合で運動強度の算出に用いる算出式を変える。ここで、活動量計が、前記センサの出力信号に基づいて、前記単位期間における歩数を算出する歩数算出手段、をさらに備え、前記運動強度算出手段が、前記歩数と、前記代表加速度の水平方向成分および垂直方向成分と、に基づいて、前記単位期間に行われた体動の種類が運動であるか生活活動であるかを判別し、運動の場合と生活活動の場合で運動強度の算出に用いる算出式を変えると好ましい。
【００１０】
生活活動よりも歩行やジョギングなどの運動のほうが加速度の垂直方向成分が大きく現れる傾向にある。本発明はこの点に着目し、「代表加速度の水平方向成分および垂直方向成分」を評価することによって身体活動の種類を判別している。ただし、「代表加速度の水平方向成分および垂直方向成分」の評価だけでは、生活活動と運動とを明確に切り分けることが難しいケースもある。そこで、「代表加速度の水平方向成分および垂直方向成分」と「歩数」の２つを組み合わせて評価することが好ましい。これは、生活活動よりも、計画的・意識的に行われる運動のほうが歩数が多くなる、という傾向に着目したものである。このように２つの指標を評価することによって、身体活動の種類を精度良く判別し、より適切な算出式を選択することが可能となる。「代表加速度の水平方向成分および垂直方向成分」は、たとえば、水平方向成分と垂直方向成分の比や差などを用いて評価することが好ましい。
【００１１】
たとえば、前記運動強度算出手段は、前記算出式として、少なくとも運動の算出式と生活活動の算出式とを有しており、前記代表加速度の水平方向成分に対する垂直方向成分の比の値が第１しきい値以上の場合に、前記運動の算出式を選択し、前記比の値が第２しきい値未満の場合に、前記生活活動の算出式を選択し、前記比の値が前記第２しきい値以上前記第１しきい値未満の場合に、前記歩数が第３しきい値以上か否かで前記運動の算出式か前記生活活動の算出式かを決定することが好ましい。
【００１２】
前記センサの出力信号から静的加速度の変動成分を除去するフィルタを備えることが好ましい。これにより、重力加速度の影響を除去して、使用者の体動による動的加速度の変化を捉えることが可能となる。
【００１３】
前記センサは静的加速度の変化を検出せず、動的加速度の変化のみを検出するセンサであることが好ましい。このタイプのセンサであれば、上記フィルタを設けなくとも、使用者の体動の正確な把握が可能となる。
【００１４】
本発明の第２態様に係る活動量計は、複数の方向の加速度を検出可能なセンサと、前記センサの出力信号に基づいて、単位期間における加速度の代表値である代表加速度を算出する代表加速度算出手段と、前記代表加速度から前記単位期間に行われた体動の運動強度を算出する運動強度算出手段と、を備える。そして、前記運動強度算出手段は、運動強度の算出に用いる算出式を複数有しており、身体の傾きの変化に基づいて、前記単位期間に行われた体動の種類が運動であるか生活活動であるかを判別し、運動の場合と生活活動の場合で運動強度の算出に用いる算出式を変える。
【００１５】
ここで、前記運動強度算出手段は、前記センサの出力信号に含まれる静的加速度の変動成分を表す値と動的加速度の変動成分を表す値とに基づいて、身体の傾きの変化を表す値を決定することが好ましい。
【００１６】
歩行やジョギングなどの運動の場合、身体の傾き（センサの姿勢）が変化することは少ない。つまり、センサの出力信号には静的加速度の変動がほとんど現れない。その一方で
、掃除や洗濯などの生活活動の場合は、上半身を傾けたり屈んだりする動作が入るので、身体の傾き（センサの姿勢）の変化が多くなり、センサの出力信号に静的加速度（重力加速度）の変動が現れる傾向にある。よって、静的加速度の変動成分を評価することで、身体活動の種類を精度良く判別し、適切な算出式を選択することが可能である。
【００１７】
また、前記センサの出力信号から静的加速度の変動成分を除去するフィルタを備えており、前記フィルタ通過前の出力信号から第１代表加速度が算出されるとともに、前記フィルタ通過後の出力信号から第２代表加速度が算出され、前記身体の傾きの変化を表す値は、前記第１代表加速度と前記第２代表加速度とに基づいて決定されることが好ましい。
【００１８】
前記運動強度算出手段は、前記算出式として、少なくとも運動の算出式と生活活動の算出式とを有しており、前記身体の傾きの変化を表す値が第４しきい値未満の場合は、前記運動の算出式を選択し、前記身体の傾きの変化を表す値が前記第４しきい値以上の場合は、前記生活活動の算出式を選択することが好ましい。
【００１９】
前記身体の傾きの変化を表す値は、前記代表加速度の水平方向成分と垂直方向成分とに基づいて決定されることも好ましい。
【００２０】
前記運動強度算出手段は、前記算出式として、安静時の算出式を有しており、前記代表加速度が第５しきい値未満の場合には、前記安静時の算出式を用いて運動強度を算出することが好ましい。これにより、安静時の運動強度についても精度良く算出できる。
【００２１】
本発明において、「単位期間」とは、運動強度の算出の単位となる期間のことであり、たとえば数秒〜数分程度の範囲のうちから適宜設定可能である。「単位期間における加速度の代表値」とは、単位期間のうちからサンプリングされた複数の加速度の値から求められる統計量のことである。代表値としては、たとえば、平均（相加平均、相乗平均）、最大値、最小値、中間値、偏差、標準偏差、平均偏差など、どのような値を採用してもよい。
【００２２】
代表加速度算出手段は、たとえば、センサの出力信号から、各方向の加速度の代表値を算出し、それら各方向の代表値を合成することによって前記「代表加速度」を算出することができる。ここで、各方向は、典型的には垂直方向（上下方向）と水平方向（前後方向、左右方向）であるが、これに限るものではない。なお、垂直方向と水平方向の加速度の代表値を合成することで「代表加速度」が算出される場合、「垂直方向の加速度の代表値」を「代表加速度の垂直方向成分」と扱い、「水平方向の加速度の代表値」を「代表加速度の水平方向成分」と扱うことができる。もちろん、算出された「代表加速度」を垂直方向と水平方向に分解することによって、垂直方向成分と水平方向成分とを算出してもよい。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、生活活動から運動に至る様々な種類の身体活動について、その活動量を精度よく計測可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
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。
【００２５】
＜活動量計の構成＞
図１は、活動量計の内部構成を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などを備えている。
【００２６】
制御部１０は、マイコンなど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、身体活動の検知、身体活動量の算出・記録、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。
【００２７】
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、身体活動量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各種設定値、算出式（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。
【００２８】
＜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。活動量計１が所定の装着態様で使用者に装着されると、加速度センサ１３が、垂直方向（上下方向）と水平２方向（前後方向および左右方向）の３方向の加速度を検出可能な姿勢をとる。加速度センサ１３としては、静電容量型センサ、圧電型センサなど、どのような原理のセンサでも利用可能である。
【００２９】
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１Ｈｚハイパスフィルタ通過後の信号である。上から順に、上下方向、前後方向、左右方向の加速度信号を示している。
【００３０】
図２Ａに示すように、生信号の上下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、洗濯物干しのような動作では、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。
【００３１】
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。ハイパスフィルタ通過後の信号では、使用者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、使用者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。
【００３２】
なお、圧電型センサのように、静的加速度の変化を検出せず、動的加速度の変化のみを検出するタイプの加速度センサを用いてもよい。その場合、センサから出力される生信号を加速度や運動強度の算出にそのまま利用できるので、上述したハイパスフィルタのような構成が不要となり、コスト低減を図ることができる。
【００３３】
＜加速度の算出＞
図３Ａおよび図３Ｂは、センサの出力信号から加速度の値を算出する手法を示している。図３Ａに示すように、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
時値を採用しても意味がない。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、その単位期間における加速度の大きさの代表値を求める。
【００３４】
本実施形態では、６０秒間の信号から約２０００点のサンプリングが行われる。そして、図３Ａに示すように、サンプリング値の相加平均（基準値）が算出される。次に、図３Ｂに示すように、サンプリング値と基準値の差（偏差）の絶対値が計算され、偏差の絶対値の相加平均が求められる。偏差の絶対値の相加平均は平均偏差とよばれる統計量であり、本実施形態では、その値が単位期間（６０秒間）における加速度の代表値として用いられる。
【００３５】
加速度の代表値（平均偏差）は、上下方向、左右方向、前後方向のそれぞれについて算出される。下記式において、Ｘは上下方向の加速度の代表値、Ｙは左右方向の加速度の代表値、Ｚは前後方向の加速度の代表値である。また、ｘｉ、ｙｉ、ｚｉはサンプリング値であり、ａｘ、ａｙ、ａｚはサンプリング値の相加平均であり、Ｎはサンプル数である。
【数１】
0004992595.tif 000002
【００３６】
各方向の加速度の代表値Ｘ、Ｙ、Ｚが得られたら、これらを合成することにより、３軸の合成加速度Ｓ（本発明の「代表加速度」に対応）を算出できる。また、合成加速度Ｓの垂直方向成分Ｓｖおよび水平方向成分Ｓｈは下記式のように表される。
【数２】
0004992595.tif 000003
【００３７】
＜運動強度の算出＞
運動強度は合成加速度Ｓから算出される。具体的には、実験により予め求めた算出式（換算式）を用いて、合成加速度Ｓが運動強度に換算される。
【００３８】
図４は、実験により得られた、合成加速度と運動強度の関係を示している。横軸は合成加速度［Ｇ］であり、縦軸は運動強度［ＭＥＴｓ］である。安静時のデータとして、仰臥位安静、座位、パソコン作業（ＰＣ）それぞれの計測結果を示す。また、生活活動のデータとして、掃除機かけ動作、洗濯物干し動作、皿洗い動作、もの運び動作それぞれの計測結果を示す。また、運動のデータとして、ゆっくり歩行、普通歩行、速歩、物を持って歩く、ジョギングそれぞれの計測結果を示す。
【００３９】
図４から分かるように、安静時、生活活動、運動それぞれのデータの分布は互いに異なる傾向を示す。そこで、本実施形態では、身体活動を「安静時」「生活活動」「運動」の３つのカテゴリに分類し、それぞれの実験データから回帰直線（もしくは回帰曲線）を求める。この回帰直線（もしくは回帰曲線）が、合成加速度を運動強度に換算するための算出式である。安静時、生活活動、運動のそれぞれの算出式（係数）は、活動量計１のメモリ１４に格納される。
【００４０】
なお、図４の合成加速度は、ハイパスフィルタ通過後の信号（つまり、重力加速度の変動成分が除去された信号）から求めた値である。比較例として、図５に、ハイパスフィルタ通過前の信号から求めた合成加速度を示す。図５においては安静時、生活活動、運動それぞれのデータの分離性が悪く、加速度および運動強度を正確に評価することが難しい。特に、生活活動のように重力加速度の変動が大きい動作の場合には、合成加速度の大きさと運動強度の大きさの順序が逆転している部分もみられる。このことからも、重力加速度の変動成分を除去することが有効であることがわかる。
【００４１】
＜身体活動の判別と算出式の選択＞
上述のように本実施形態の活動量計１は、身体活動の種類に応じて複数の算出式を有している。動作時は、活動量計１は加速度センサ１３の出力信号に基づいて身体活動の種類を自動で判別し、適切な算出式を選択する。
【００４２】
以下、身体活動の判別と算出式の選択の具体的な動作例を説明する。
【００４３】
（動作例１）
図６は、活動量計の動作例１を示すフロー図である。動作例１では、活動量計１は、「歩数」と「合成加速度の水平方向成分と垂直方向成分の比」に基づいて身体活動の種類を判別し、用いる算出式を決定する。なお、図６に示す信号処理は、制御部１０によって実行されるものである。
【００４４】
まず、制御部１０は、上述した加速度算出手法にしたがって、単位期間における、上下、左右、前後の各方向の加速度の代表値Ｘ、Ｙ、Ｚを算出し（ステップＳ１〜Ｓ３）、合成加速度Ｓとその垂直方向成分Ｓｖおよび水平方向成分Ｓｈを算出する（ステップＳ４）。
【００４５】
一方、制御部１０は、上下方向の加速度信号に基づいて、単位期間における歩数Ｃを求める（ステップＳ５）。具体的には、上下方向の加速度の値が所定値を超えた回数をカウントすることで、歩数Ｃが求められる。
【００４６】
次に、制御部１０は、合成加速度Ｓの値がしきい値０．０２以上か否かを調べる（ステップＳ６）。合成加速度Ｓの値が０．０２未満の場合には、制御部１０は「使用者は安静状態にある」と判断し、安静時の算出式をメモリ１４から読み出す。そして、制御部１０は、安静時の算出式を用いて合成加速度Ｓから運動強度を計算する（ステップＳ７）。合成加速度Ｓの値が０．０２以上の場合は、ステップＳ８に進む。
【００４７】
ステップＳ８において、制御部１０は、合成加速度の水平方向成分Ｓｈに対する垂直方向成分Ｓｖの比Ｓｖ／Ｓｈの値を求め、比Ｓｖ／Ｓｈがしきい値１．０以上か否かを調べる。比Ｓｖ／Ｓｈが１．０以上の場合、制御部１０は「使用者の身体活動は運動である」と判断し、運動用の算出式をメモリ１４から読み出す。そして、制御部１０は、運動用の算出式を用いて合成加速度Ｓから運動強度を計算する（ステップＳ９）。比Ｓｖ／Ｓｈが１．０未満の場合は、ステップＳ１０に進む。
【００４８】
ステップＳ１０では、制御部１０は、比Ｓｖ／Ｓｈがしきい値０．５未満か否かを調べる。比Ｓｖ／Ｓｈが０．５未満の場合、制御部１０は「使用者の身体活動は生活活動である」と判断し、生活活動用の算出式をメモリ１４から読み出す。そして、制御部１０は、生活活動用の算出式を用いて合成加速度Ｓから運動強度を計算する（ステップＳ１１）。比Ｓｖ／Ｓｈが０．５以上の場合は、ステップＳ１２に進む。
【００４９】
ステップＳ１２では、制御部１０は、歩数Ｃがしきい値９０以上か否かを調べる。歩数Ｃが９０以上の場合、制御部１０は「使用者の身体活動は運動である」と判断し、ステップＳ９と同様、運動用の算出式を用いて運動強度を算出する（ステップＳ１３）。歩数Ｃが９０未満の場合は、ステップＳ１１と同様、生活活動用の算出式を用いて運動強度が算出される（ステップＳ１４）。
【００５０】
そして、いずれかの算出式で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Ｓ１５）。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。使用者は、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。
【００５１】
図７は、動作例１の判別手法の検証実験の結果を示している。図７の横軸は単位期間（６０秒間）における歩数Ｃであり、縦軸は比Ｓｖ／Ｓｈである。このような空間に生活活動の計測データ（三角）と運動の計測データ（丸）をプロットしたところ、両者の分布は明確に分離することがわかった。
【００５２】
一般的な傾向として、生活活動よりも運動のほうが比Ｓｖ／Ｓｈの値が大きい。これは、掃除や洗濯などの生活活動では前後左右への姿勢変化が多いのに対し、歩行などの運動では同じ姿勢のまま上下動を繰り返す動作が主だからである。また、歩数Ｃに関しては、生活活動よりも、計画的・意識的に行われる運動のほうが多くなる傾向にある。ただし、比Ｓｖ／Ｓｈや歩行Ｃにみられるこれらの傾向が全てのケースに当てはまるとは限らない。たとえば、３０秒間歩き３０秒間休む、というインターバルトレーニングは、歩数Ｃは少ないが、運動に分類すべきものである（図７の符号７０参照）。よって、比Ｓｖ／Ｓｈか歩数Ｃのいずれか一方の評価だけでは、生活活動と運動とを正確に切り分けることは難しい。
【００５３】
そこで、動作例１の判別手法では、上述のように、比Ｓｖ／Ｓｈと歩数Ｃの２つを組み合わせた判定条件を採用している。図６のステップＳ８、Ｓ１０、Ｓ１２で示した判定条件（図７の破線参照）で計測データを切り分けたところ、ほぼ１００％の正解率で生活活動と運動とを分類できることが確認できた。
【００５４】
（動作例２）
図８は、活動量計の動作例２を示すフロー図である。動作例２では、活動量計１は、身体の傾きの変化に基づいて、身体活動の種類を判別し、用いる算出式を決定する。なお、図８に示す信号処理は、制御部１０によって実行されるものである。
【００５５】
まず、制御部１０は、上述した加速度算出手法にしたがって、単位期間における、上下、左右、前後の各方向の加速度の代表値を算出する（ステップＳ２０）。このとき、制御部１０は、ハイパスフィルタ通過前の信号から加速度の代表値Ｘａ、Ｙａ、Ｚａを算出するとともに、ハイパスフィルタ通過後の信号から加速度の代表値Ｘｂ、Ｙｂ、Ｚｂを算出する。次に、制御部１０は、代表値Ｘａ、Ｙａ、Ｚａから合成加速度Ｓａを、代表値Ｘｂ、Ｙｂ、Ｚｂから合成加速度Ｓｂを、それぞれ算出する（ステップＳ２１）。ここでは、合成加速度Ｓａが本発明の第１代表加速度に対応し、合成加速度Ｓｂが第２代表加速度に
対応している。
【００５６】
次に、制御部１０は、（Ｓａ−Ｓｂ）／Ｓｂで表される評価値を算出する（ステップＳ２２）。合成加速度Ｓａの値には動的加速度と静的加速度（重力加速度）の両方の変動成分が含まれているのに対して、合成加速度Ｓｂの値には動的加速度の変動成分しか含まれていない。よって、両者の差分（Ｓａ−Ｓｂ）は、静的加速度の変動成分を表す値ということができ、合成加速度Ｓｂは、動的加速度の変動成分を表す値ということができる。そして、評価値（Ｓａ−Ｓｂ）／Ｓｂは、静的加速度の変動成分を表す値と動的加速度の変動成分を表す値の比に相当する。ここでは、この評価値（Ｓａ−Ｓｂ）／Ｓｂを、身体の傾きの変化を表す値（指標）とする。
【００５７】
制御部１０は、上記評価値がしきい値０．８より大きいか否かを調べる（ステップＳ２２）。評価値が０．８以下の場合、制御部１０は「使用者の身体活動は運動である」と判断し、運動用の算出式をメモリ１４から読み出す。そして、制御部１０は、運動用の算出式を用いて合成加速度Ｓｂから運動強度を算出する（ステップＳ２３）。
【００５８】
評価値が０．８より大きい場合、制御部１０は「使用者の身体活動は生活活動である」と判断し、生活活動用の算出式をメモリ１４から読み出す。そして、制御部１０は、生活活動用の算出式を用いて合成加速度Ｓｂから運動強度を算出する（ステップＳ２４）。
【００５９】
そして、いずれかの算出式で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Ｓ２５）。なお、図８のフローにおいても、図６のフローと同じように、合成加速度Ｓｂの値に基づき安静時か否かを判定してもよい。
【００６０】
図９は、動作例２の判別手法の検証実験の結果を示している。図９の横軸は評価値（Ｓａ−Ｓｂ）／Ｓｂであり、縦軸は運動強度である。このような空間に生活活動の計測データ（三角）と運動の計測データ（丸）をプロットしたところ、両者の分布は明確に分離することがわかった。
【００６１】
歩行やジョギングなどの運動の場合、身体の傾き（センサの姿勢）が変化することは少ない。つまり、センサの出力信号には静的加速度の変動成分がほとんど含まれていない。よって、運動の場合は、合成加速度ＳａとＳｂはほぼ同じ値を示し、評価値（Ｓａ−Ｓｂ）／Ｓｂはほぼゼロになる。
【００６２】
一方、掃除や洗濯などの生活活動の場合は、上半身を傾けたり屈んだりする動作が入るので、身体の傾き（センサの姿勢）の変化が多くなり、センサの出力信号に静的加速度（重力加速度）の変動が現れる。よって、合成加速度ＳａとＳｂに有意な差が生じ、評価値（Ｓａ−Ｓｂ）／Ｓｂが大きくなる。
【００６３】
図８に示す判定条件（しきい値０．８）で計測データを切り分けたところ、ほぼ１００％の正解率で生活活動と運動とを分類できることが確認できた。
【００６４】
以上述べたように、本実施形態の活動量計１は、加速度センサの出力信号に基づいて身体活動の種類を精度良く判別し、適切な算出式を選択することができる。そして、適切な算出式を用いて身体活動量（運動強度、消費カロリー）を計算するので、生活活動から運動に至る様々な種類の身体活動について、その活動量を精度よく計測することが可能となる。
【００６５】
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。
【００６６】
たとえば、判別の手順（フロー）、しきい値、評価値などの具体的構成は動作例１、２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安静時、生活活動、運動の３つのカテゴリに分けているが、生活活動や運動をさらに細分化してもよい。カテゴリの数、および、各カテゴリの算出式については、図４に示したような実験結果を解析することで適宜設定可能である。また、動作例１では、合成加速度Ｓの垂直方向成分Ｓｖと水平方向成分Ｓｈの評価に比Ｓｖ／Ｓｈを用いたが、垂直方向成分と水平方向成分の比較ができるなら他の指標でもよい。たとえば、Ｓｖ−Ｓｈ、Ｓｖ／Ｓ、Ｓｈ／Ｓなどの指標を用いることができる。また、動作例１では、比Ｓｖ／Ｓｈと歩数の２つの指標を用いることで高い判定精度を実現していたが、簡易な判定でよければいずれか一方の指標だけを用いてもかまわない。あるいは３つ以上の指標の組み合わせにより判定精度のさらなる向上を図ってもよい。また、動作例２では、「身体の傾きの変化を表す値」として評価値（Ｓａ−Ｓｂ）／Ｓｂを用いたが、他の指標、たとえば、Ｓａ−Ｓｂ、Ｓａ／Ｓｂなどを身体の傾きの変化を表す値として用いてもよい。さらに、動作例１で用いたような合成加速度Ｓの垂直方向成分Ｓｖと水平方向成分Ｓｈから求まる指標を、動作例２における「身体の傾きの変化を表す値」としても用いることも可能である。
【００６７】
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、利用者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。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】図１は、活動量計の内部構成を示すブロック図である。
【図２】図２Ａは洗濯物干し動作中のセンサ出力信号（生信号）を示す図であり、図２Ｂは１Ｈｚハイパスフィルタ通過後の信号を示す図である。
【図３】図３Ａおよび図３Ｂは、センサの出力信号から加速度の値を算出する手法を示す図である。
【図４】図４は、実験により得られた、合成加速度と運動強度の関係を示す図である。
【図５】図５は、ハイパスフィルタ通過前の信号から求めた合成加速度を示す図である。
【図６】図６は、活動量計の動作例１を示すフロー図である。
【図７】図７は、動作例１の判別手法の検証実験の結果を示す図である。
【図８】図８は、活動量計の動作例２を示すフロー図である。
【図９】図９は、動作例２の判別手法の検証実験の結果を示す図である。
【符号の説明】
【００６９】
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
【図１】
0004992595.tif 000004
【図２】
0004992595.tif 000005
【図３】
0004992595.tif 000006
【図４】
0004992595.tif 000007
【図５】
0004992595.tif 000008
【図６】
0004992595.tif 000009
【図７】
0004992595.tif 000010
【図８】
0004992595.tif 000011
【図９】
0004992595.tif 000012