(57)【要約】  打球音解析方法は、クラブフェイスの打点位置が異なる多数の打球音を、それぞれデジタル信号に変換してスペクトル解析し（Ｓ１１，Ｓ１２）、それぞれの打点位置とパワースペクトルのピーク周波数や自己相関関数等の特徴量をデータベース化し（Ｓ１３）、フェイス面の打点位置を表わすＸ座標とＹ座標が特定の座標範囲に集中し、或いは、特徴量と座標の間に適合度の高い関数関係が存在するデータ群を抽出して、データマイニングにより、特徴量から座標位置を推定する推論ルールを導出することによって（Ｓ１４）、新たな打音からクラブフェイス上の打点位置を特定する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
クラブフェイスの打点位置を推定可能なゴルフクラブであって、
打点時に、打点位置の変位を直接検出することなく前記打点位置を推定する推定手段と、
前記推定手段によって推定された打点位置を表示する表示手段とを含む、ゴルフクラブ。
【請求項２】
クラブフェイスの打点位置が異なる多数の打球音を、それぞれデジタル信号に変換して波形解析し、それぞれの打点位置と前記打球音の波形を表わす特徴量を前記打点位置とともにデータベース化し、データマイニングにより、クラブフェイス面の打点位置を表わす座標が特定の範囲に集中するか、または、前記特徴量と前記打点位置を表わす座標の間に適合度の高い関数関係が存在するデータ群を抽出して、前記特徴量から前記打点位置を表わす座標を推定する推論ルールを導出することによって、新たな打音からクラブフェイス上の打点位置を特定する打球音解析方法。
【請求項３】
前記特徴量は前記打球音のパワースペクトルのピーク周波数および自己相関関数を含む、請求項２記載の打球音解析方法。
【請求項４】
請求項２に記載の打球音解析方法で得られた前記打点位置を所定の表示部に表示する、打点位置表示システム。
【請求項５】
クラブヘッドとシャフトとからなるゴルフクラブであって、
前記クラブヘッドでの打球音を集音する集音手段と、
前記集音手段の集音した打球音の波形を解析する解析手段と、
前記解析手段の解析結果に基づいて、前記クラブヘッド上の打点位置を表示する表示手段とを含む、ゴルフクラブ。
【請求項６】
前記解析手段は、請求項２に記載の打球音解析方法を実行する、請求項５に記載のゴルフクラブ。
【請求項７】
クラブフェイス上の打点位置が異なる複数の打球音データを前記打点位置と関連付けて入力する入力手段と、
前記入力手段によって入力された打球音データをスペクトル解析し、パワースペクトルのピーク周波数および自己相関関数を含む特徴量を前記打点位置とともにデータベース化するデータベース化手段と、
前記データベースを基に、前記打点位置を表わす座標が特定の座標範囲に集中するか、または、前記特徴量と前記打点位置との間に関数関係が存在するデータ群を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段の抽出した関数関係に基づいて、前記特徴量から前記打点位置を推定する推論ルールを導出する導出手段とを含む、打球音解析システム。
【請求項８】
コンピュータに、クラブフェイス上の打点位置が異なる複数の打球音データを前記打点位置と関連付けて入力する入力手段と、
前記入力手段によって入力された打球音データをスペクトル解析し、パワースペクトルのピーク周波数および自己相関関数を含む特徴量を前記打点位置とともにデータベース化するデータベース化手段と、
前記データベースを基に、前記打点位置を表わす座標が特定の座標範囲に集中するか、または、前記特徴量と前記打点位置との間に関数関係が存在するデータ群を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段の抽出した関数関係に基づいて、前記特徴量から前記打点位置を推定する推論ルールを導出する導出手段として機能させる、プログラム。
【請求項９】
前記推定手段は、
クラブヘッドの内部空間において、前記クラブフェイスに対向して、間に間隔を隔てて設けられた、複数のセンサと、
前記複数のセンサによって検出された変位に基づいて、前記クラブフェイス上の打点位置を推定する打点位置推定手段とを含む、請求項１に記載のゴルフクラブ。
【請求項１０】
前記推定手段は、打点時の音の周波数を解析する解析手段と、前記解析手段による解析結果に応じて打点位置を推定する、請求項１に記載のゴルフクラブ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ゴルフボールの打球者が行ったスィングによる打球がクラブフェイスのどの部分に当接したかの打点位置を推定するゴルフクラブに関し、特に、打球音等に基づいて解析する方法、その解析結果を表示するための表示システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ゴルフボールの打撃時にヘッドのどの位置にボールが当たっているかを判断する方法が、たとえば、実開平６−２１６５９号公報に開示されている。また、打球音の良否を客観的に判定する打球音解析装置が、たとえば、特開平１０−２６７７４４号公報に開示されている。【０００３】
スィングによる打球によって、クラブフェイス面の何処にボールが当たったかを検知するために、感圧素子等のセンサを用いることは実開平６−２１６５９号公報に記載されているが、クラブフェイス面にセンサを用いる等、打球態様の検知手段をゴルフクラブ自体に付設すると、クラブの重量が増加すると共に付設部が異形化して通常のスィングが行えなくなり、更に、付帯設備も大掛かりなものとならざるを得ないため、活用の場も練習場の施設内に限定される問題がある。【０００４】
打球音の周波数解析によって、スィング衝撃の良否を判定することについては、特開平１０−２６７７４４号公報に記載されているが、打球結果の良否判定に止まり、クラブフェイスの打点位置を知ることはできない。
【発明の開示】
【０００５】
それゆえに、この発明の一つの目的は、クラブフェイス上の打点位置を安定して表示可能なゴルフクラブを提供することである。
【０００６】
この発明の他の目的は、打音からクラブフェイス上の打点位置を特定できる打球音解析方法、表示システム、ゴルフクラブ、打球音解析システムおよびプログラムを提供することである。
【０００７】
この発明のさらに他の目的は、コースに出てプレイしながら打球結果を容易に確認できる、ゴルフクラブ、打点推定打球音解析方法、表示システム、ゴルフクラブおよび打球音解析システムを提供することである。
【０００８】
この発明によれば、クラブフェイスの打点位置を推定可能なゴルフクラブは、クラブフェイスに直接センサを設けることなく打点位置を推定する推定手段と、推定手段によって推定された打点位置を表示する表示手段とを含む。
【０００９】
クラブフェイスにセンサを設けることなく打点位置を推定するため、打点時にクラブフェイスの受けた衝撃が直接検出装置等にかかることはない。
【００１０】
その結果、クラブフェイスの打点位置を安定して推定できる。
【００１１】
この発明の他の局面によれば、打球音解析方法は、クラブフェイスの打点位置が異なる多数の打球音を、それぞれデジタル信号に変換して波形解析し、それぞれの打点位置と打球音の波形を表わす特徴量を前記打点位置とともにデータベース化し、データマイニングにより、クラブフェイス面の打点位置を表わす座標が特定の範囲に集中するか、または、特徴量と打点位置を表わす座標の間に適合度の高い関数関係が存在するデータ群を抽出して、特徴量から打点位置を表わす座標を推定する推論ルールを導出することによって、新たな打音からクラブフェイス上の打点位置を特定する。
【００１２】
打点位置と打球音の波形を表わす特徴量から打点位置を表わす座標を推定して、新たな打音からクラブフェイス上の打点位置を特定する。
【００１３】
その結果、新たな打音からクラブフェイス上の打点位置を特定できる、打球音解析方法が提供できる。
【００１４】
好ましくは、特徴量は打球音のパワースペクトルのピーク周波数および自己相関関数を含む。
【００１５】
この発明の他の局面においては、打点位置表示システムは、上記の打球音解析方法で得られた前記打点位置を所定の表示部に表示する。
【００１６】
この発明のさらに他の局面においては、クラブヘッドとシャフトとからなるゴルフクラブは、クラブヘッドでの打球音を集音する集音手段と、集音手段の集音した打球音の波形を解析する解析手段と、解析手段の解析結果に基づいて、クラブヘッド上の打点位置を表示する表示手段とを含む。
【００１７】
集音した打球音の波形を解析して、クラブヘッド上の打点位置を表示するため、コースに出てプレイしながら打球結果を容易に確認できる、ゴルフクラブを提供できる。
【００１８】
このゴルフクラブの解析手段は、上記した打球音解析方法を実行してもよい。
【００１９】
この発明のさらに他の局面によれば、打球音解析システムは、クラブフェイス上の打点位置が異なる複数の打球音データを打点位置と関連付けて入力する入力手段と、入力手段によって入力された打球音データをスペクトル解析し、パワースペクトルのピーク周波数および自己相関関数を含む特徴量を打点位置とともにデータベース化するデータベース化手段と、データベースを基に、打点位置を表わす座標が特定の座標範囲に集中するか、または、特徴量と打点位置との間に関数関係が存在するデータ群を抽出する抽出手段と、抽出手段の抽出した関数関係に基づいて、特徴量から打点位置を推定する推論ルールを導出する導出手段とを含む。
【００２０】
この発明のさらに他の局面においては、プログラムは、コンピュータに、クラブフェイス上の打点位置が異なる複数の打球音データを前記打点位置と関連付けて入力する入力手段と、入力手段によって入力された打球音データをスペクトル解析し、パワースペクトルのピーク周波数および自己相関関数を含む特徴量を打点位置とともにデータベース化するデータベース化手段と、データベースを基に、打点位置を表わす座標が特定の座標範囲に集中するか、または、特徴量と打点位置との間に関数関係が存在するデータ群を抽出する抽出手段と、抽出手段の抽出した関数関係に基づいて、特徴量から打点位置を推定する推論ルールを導出する導出手段として機能させる。
【００２１】
なお、打点位置推定手段は、クラブヘッドの内部空間において、クラブフェイスに対向して、間に間隔を隔てて設けられた、複数のセンサと、複数のセンサによって検出された変位に基づいて、クラブフェイス上の打点位置を推定する打点位置推定手段とを含んでもよいし、打点時の音の周波数を解析する解析手段と、解析手段による解析結果に応じて打点位置を推定してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１Ａ】ゴルフクラブを用いてプレイする状態を示す図である。
【図１Ｂ】本発明の一実施の形態に係る、打球音解析システムの要部を示すブロック図である。
【図２】打球音解析システムの動作を示すフローチャートである。
【図３Ａ】打球音の原波形および解析対象波形を示す図である。
【図３Ｂ】打球音の原波形および解析対象波形を示す図である。
【図４Ａ】パワースペクトルおよび自己相関関数包絡線を示す図である。
【図４Ｂ】パワースペクトルおよび自己相関関数包絡線を示す図である。
【図５】クラブフェイスの打点位置をＸ軸とＹ軸によって座標表示した状態を示す図である。
【図６】第１ピーク周波数の度数分布を示す図である。
【図７】クラブフェイスの打点位置の分布を示す図である。
【図８】ある推論条件を満たす、特定座標近傍に集中した打点位置の例を示す図である。
【図９】ある推論条件を満たし、一次関数に沿って並んだ打点位置の例を示す図である。
【図１０】Ｘ座標の推論ルールを示すデータ例を示す図である。
【図１１】Ｙ座標の推論ルールを示すデータ例を示す図である。
【図１２】推論ルールから座標を求めるプログラム例を示す図である。
【図１３】ニューラルネットワークを示す図である。
【図１４】この発明の一実施の形態に係る、打音から打点位置を表示可能なゴルフクラブを示す図である。
【図１５】図１４に示したゴルフクラブの制御部の構成を示すブロック図である。
【図１６】打点位置の表示例を示す図である。
【図１７】第２実施の形態に係るゴルフクラブのフェイス面の内部を示す図である。
【図１８】図１７に示したゴルフクラブのＸＶＩＩＩ−ＸＶＩＩＩで示す部分の断面図である。
【図１９】第２実施の形態に係るゴルフクラブの要部を示すブロック図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
（Ａ）第１実施の形態
まず、この発明の第１実施の形態について説明する。第１実施の形態においては、打点時のクラブフェイス上の打点位置を打音を用いて推定する。【００２４】
（１）打球音解析システムおよび推論ルール
以下、この発明の第１実施の形態を図面を参照して説明する。図１は、この発明の第１実施の形態に係る、打球音解析システムにおいて、データを入力するためのゴルフクラブを含む装置、図１Ａと、打球音解析システムの要部を示すブロック図、図１Ｂであり、図２は打球音解析システムの動作を示すフローチャートである。図１Ｂを参照して、打球音解析システムは、打球音を受信する受信器１５と、受信器１５の受信したアナログ音信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換器１６と、解析装置２０とを含む。解析装置２０は、装置全体を制御するＣＰＵ２１と、ＡＤ変換器を経由して入力されたデジタル信号を受信する波形入力部２２と、入力された波形をスペクトル解析する波形解析部２３と、データベースを格納するデータベース格納部２４と、プログラムや推論ルールを格納するメモリ部２５と、所定の表示を行なう表示部２６と、印字部２７とを含む。図２に示したフローチャートは、基本的に、ＣＰＵ２１の行なう動作である。【００２５】
なお、ここで、推論ルールとは、ゴルフの打音の性質を数値化した特徴量（周波数スペクトルの最大ピーク周波数等）から、クラブフェイスの打点位置のＸ座標およびＹ座標を推定するためのルールをいう。一般に推論ルールは、ｉｆ（前件部）ｔｈｅｎ（後件部）というｉｆ−ｔｈｅｎルールで表現されるが、ここでは、データマイニングの用語にしたがって、ｉｆ（条件部）ｔｈｅｎ（結論部）という。また、データマイニングでは、条件部を表現する情報をルールとよんでいるが、ここでは、条件部と結論部とを合わせて推論ルールとよぶ。【００２６】
図１および図２を参照して、本発明の一実施の形態に係る打球音解析システムの動作について説明する。ゴルフクラブ１０のシャフト１１内部に小型ワイヤレスマイク１２を装着し、クラブフェイス１３の打点位置を意識的にずらしながら、人がゴルフクラブ１０で打球を繰り返す。なお、この打球は、後に説明するように、打撃ロボットで行ってもよい。【００２７】
各打球音は、受信器１５からＡＤ変換器１６を経由して信号をデジタル化して（図２ステップＳ１１、以下ステップを省略する）、波形解析部２３に格納された解析ソフトウエアによって波形解析（スペクトル解析）を行い（Ｓ１２）、所定の特徴量をもとに、データベース格納部２４に格納する（Ｓ１３）。なお、ここで述べたゴルフクラブは、後で図１３に示すものと、制御部３０が設けられない点を除いて、基本的に同様である。【００２８】
その後、データマイニングにより推論ルールを導出する（Ｓ１４）。ここで、データマイニングは人が行なってもよいが、SAS Institute社の製品や、ＩＢＭ社のDB2 Intelligent Minerのような、専用のソフトウエアを用いて行なってもよい。また、特徴量や、推論ルールや、プログラムの詳細については、後述する。【００２９】
その後、上記した方法で新規の打球音のデータを入力し（Ｓ１５）、それによってデータベースを学習させて、推論ルールの精度をより高める（Ｓ１６）。また、これまでの推論ルールにより、新規の打音から、打点を推定させてもよい。以下に、具体的に説明する。【００３０】
なお、波形入力部２２は、図示のない打球音の打点位置を入力するキーボードのような入力装置とともに入力手段として作動する。ＣＰＵ２１は、波形解析部２３とデータベース格納部２４およびプログラムや推論ルールとともに、打球音データをスペクトル解析し、パワースペクトルのピーク周波数および自己相関関数を含む特徴量を打点位置とともにデータベース化するデータベース化手段、データベースを基に、打点位置を表わす座標が特定の座標範囲に集中するか、または、特徴量と打点位置との間に関数関係が存在するデータ群を抽出する抽出手段、抽出手段の抽出した関数関係に基づいて、特徴量から打点位置を推定する推論ルールを導出する導出手段、推定手段として作動する。【００３１】
波形解析部２３は、図３Ａに示すような原波形をローパスフィルター（ＬＰＦ）で図３Ｂに示すような波形に加工し、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）によってパワースペクトルと自己相関関数（ａｃ）を求め、図４Ａのパワースペクトル波形と図４Ｂの自己相関関数包絡線に加工する。【００３２】
図４Ａのパワースペクトル波形は、横軸が周波数、縦軸が周波数成分のパワーを表すが、この例では２００Ｈｚ付近に最大のピーク、４００Ｈｚの手前に第２のピークがあるので、これらをパワーの大きい順に並べ、その周波数をｆ１、ｆ２・・ｆｎ、パワーをｐ１、ｐ２・・ｐｎとする。【００３３】
また、図４Ｂの自己相関関数包絡線は、横軸が時間、縦軸は相関値であり、時間０から２０ｍｓｅｃを経過した時の相関値をａｃ１、更に２０ｍｓｅｃを経過した時の相関値をａｃ２として、同様にａｃ７までを求める。【００３４】
これらの分析結果から、基準となる指標項目を表１の通りとして指標項目ごとにデータ解析をして整理し、データベースに出力してデータベースを形成する。【００３５】
なお、表１において、「識別番号」から「平均自己相関」までは、個別の具体的なデータである。その下の「ピーク周波数パターン」、「平均パワーパターン」および「自己相関パターン」は、データマイニングを行ないやすくするために、上記したデータをグループに群分けするためのものである。【００３６】
【表１】
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【００３７】
即ち、打点位置を意識的にずらしながら繰り返した多数の打球音について、各打球音の指標項目ごとの解析結果をデータベースに纏め、プレイヤのスィングによる打球音との比較演算データベースとする。【００３８】
次に、群分けの方法について説明する。図６は、表１に示した「ピーク周波数パターン」のうち、第１ピーク周波数の度数分布を示す図である。図６を参照して、３０Ｈｚあたりに一つの固まりがあり、８０Ｈｚ付近に次の山がある。２３０Ｈｚあたりまで発生が見られず、３１０Ｈｚ、４５０Ｈｚに少数のデータが存在する。【００３９】
これを１０のグループに群分けする。そのためには累積度数の構成比率の刻みがおよそ１０％になるようにクラス分けを設定すれば良いが、発生のない周波数帯でも将来生起する可能性を考慮して第１ピーク周波数のクラス分けを表２の通り設定した。なお、クラス２〜８の周波数値は上限値を示す。【００４０】
【表２】
2006090638.tif 000003
【００４１】
表１に示した、平均パワーパターンや、自己相関パターンについても、同様に１０のクラスに分ける。このクラス分けの数は、特に１０に限られるものではなく、データに応じて任意に設定してよい。【００４２】
打点位置を意識的にずらしながら繰り返して採取した約２００個の打点位置データの散布状況は図７の通りである。予備実験の結果、平均周波数や自己相関関数などによって打点位置を推定する可能性は示唆されていたが、そのままでは相関関係を見出すことはできなかった。【００４３】
１つの打球音の特徴を示すデータの属性は、表１に示すように、約８０程度考えられるが、その中から結果的に特定の座標範囲に集中し、或いは、特徴量と座標の間に適合度の高い関数関係が存在するデータの属性群を条件部に置いた推論ルールを導出した。具体的には、エクセル（Ｒ）のような、表計算ソフトを用いて、表１に示すような各データを入力し、その中から適宜のデータを抽出して、グラフ等に表示させ、上記を満たすデータの属性群を抽出した。【００４４】
例えば、図８は図７のデータ中から、群分けがｆ１＝４，ａｃ＿ａｖｅ＞＝０．１，ｐ＿ａｖｅ＝４の条件に合致するものだけを抽出したものであるが、ここに示される５打点はＸ座標０〜５ｍｍ、Ｙ座標１２〜１５ｍｍに固まっている。５ｍｍを実測誤差を含む許容範囲と見做せば、上記の条件によって打点位置（Ｘ，Ｙ）として、（２．５ｍｍ，１３．５ｍｍ）が推定されることになる。【００４５】
また、図９はｆ１＝４，ａｃ１＞＝６の条件下で、平均パワーとＸ座標にＲ２＝０．９９９６（Ｒ２：ピアソンの積率相関係数を二乗したもの）という高い適合度で１次回帰式が成立した例であり、この条件が成立した場合、ｘ＝０．１０９５＊ｐ＿ａｖｅ−４６．６４３のｐ＿ａｖｅにその打球音の平均パワーを代入することによってＸ座標が推定できる。【００４６】
本実施例では、第１ピーク周波数をクラス分けした記号（ｆ＿ｐｔｎ１）、自己相関関数相関値１をクラス分けした記号（ａｃ＿ｐｔｎ１）、平均パワー（１６個のピーク値の平均値）をクラス分けした記号（ｐ＿ａｖｅ＿ｐｔｎ）、平均自己相関（ａｃ＿ａｖｅ）の４指標で条件部を記述した。【００４７】
この条件部としては、これらに限らず、これらのうちの、任意のものを組合わせてもよい。実験の結果、特に、打球音のパワースペクトルのピーク周波数および自己相関関数が位置の推定に関連があるため、これらの２指標のみとしてもよい。【００４８】
また、結論部を導くための特徴量として、平均周波数（ｆ＿ａｖｅ）、平均パワー（ｐ＿ａｖｅ）、平均パワー比（ｐｒ＿ａｖｅ）、第１ピークのパワー（ｐ１）、平均自己相関（ａｃ＿ａｖｅ）、第２ピークから第５ピークであるｆ２〜５をクラス分けした記号を数値化したもの（ｆ＿ｐｔｎ２〜５）の６指標を独立変数としてＸ、Ｙ座標との１次近似式を検出した。【００４９】
即ち、求める座標位置をｙとして、図７の打点位置データからｆ１の条件が４≦ｆ＿ｐｔｎ１＜５、自己相関関数相関値１の条件が６≦ａｃ＿ｐｔｎ１＜１０、平均パワーの条件が０≦ｐ＿ａｖｅ＿ｐｔｎ＜１０、平均自己相関の条件が０≦ａｃ＿ａｖｅ＜９９９となる条件を充たす打点は図９の４点が存在する。【００５０】
この４点を直線で結ぶと、傾斜角係数（ａ）０．１０９５、Ｙ軸切片（ｂ）が−４６．６４３となる１次近似式が成立する。これをａｘ＋ｂ＝ｙの１次近似式に代入して０．１０９５ｘ＋（−４６．６４３）＝ｙの図９に示す１次近似式を得る。【００５１】
この場合、ｘはＸ座標を導くための特徴指標、ｙは求めるＸ座標位置である。図８の縦軸は図５に示すクラブフェイスの横軸目盛り位置に対応する。中心を０、右方＋４５、左方を−４５に区切ってあり、この１次近似式は−４６．６４３の位置でＹ軸と交わり、傾斜角係数０．１０９５の１次関数である。なお、これらの数値の単位はｍｍである。【００５２】
そこで、ｆ＿ｐｔｎ１＝４，ａｃ＿ｐｔｎ１＞＝６という条件下において特徴指標として平均パワー（ｐ＿ａｖｅ）を選択して、その数値をｘに代入すれば打点のＸ軸座標位置を求めることができる。【００５３】
このような、推論ルールの例を図１０および図１１に示す。図１０は、Ｘ座標に関する推論ルールであり、図１１は、Ｙ座標に関する推論ルールである。【００５４】
図１０を参照して、各データについて、群分けされた、ピーク周波数パターンｆ１、自己相関パターンａｃ１、平均パワーパターンの３つの指標、および平均自己相関のデータから、クラブフェイス面の打点位置を表わす座標が特定の範囲に集中するか、または、指標（特徴量）と打点位置を表わす座標の間に適合度の高い関数関係が存在するデータ群を抽出するための推論ルールを作成する。【００５５】
図１０の１行目に上記した、ピーク周波数パターンが４≦ｆ＿ｐｔｎ１＜５、自己相関パターンが６≦ａｃ＿ｐｔｎ１＜１０、平均パワーパターンが０≦ｐ＿ａｖｅ＿ｐｔｎ＜１０、平均自己相関が０≦ａｃ＿ａｖｅ＜９９９となる条件、ならびに、それから得られる傾斜角係数（ａ）０．１０９５およびＹ軸切片（ｂ）−４６．６４３が示されている。    【００５６】
ここで、平均自己相関のとなりに記載されている指標は、ピーク周波数パターンが４≦ｆ＿ｐｔｎ１＜５、自己相関パターンが６≦ａｃ＿ｐｔｎ１＜１０、平均パワーパターンが０≦ｐ＿ａｖｅ＿ｐｔｎ＜１０、平均自己相関が０≦ａｃ＿ａｖｅ＜９９９となる条件のもとで、使用する指標を表わす。【００５７】
なお、これらの図においては、各データは、相関関係を表わす、Ｒ２の高い順に並べられている。【００５８】
データマイニングによって抽出された推論ルールから打点位置を算出するためのプログラム例を図１２に示す。ここでは、推論ルールの適格性を評価するための変数ｒａｖｘを求めている。ここでは、ｒａｖｘの初期値を１として座標の原点から５０ｍｍ以上の推定値を導いた推論ルールの重みを下げ、逆に実測値との誤差を最小に導いたルールの重みを上げる操作を行い、この操作によって算出された重みを推論ルールの重みの初期値として図１２の変数ｒａｖｘ（ｌ）（ｌ：変数エル）に格納する。【００５９】
この推論ルールは、１つの対象データが複数のルール条件に合致することを排除できない。そこで、全ての解析対象データについて次のような学習を繰り返して行い、全データが許容差範囲内に収まった時点でルールの重みが同定される。【００６０】
図１２に示したプログラムでは、１つの対象データにつき最も実測値に近い推定値を導いた推論ルールの重みをプラスしたが、学習プロセスでは、その入力データにつき条件部が合致する全てのルールの推定値を別のテーブルに保存し、実測値と５ｍｍ以上離れた推定値を導いたルールの重みを減算する。【００６１】
即ち、或るデータを最適解に導くルールであっても、他のデータを許容差以上に導くルールの重みを下げ、条件部が合致するルールが複数あるとき、より重みの大きいルールが導いた答えを推定値として採用する。【００６２】
例えば、約２００打点の対象データから導いた推論ルールの初期化された直後の重みによる推論では、Ｘ軸座標で２９、Ｙ軸座標で３１のエラー（実測値と５ｍｍ以上離れているもの）を計測したが、同一入力データによる学習をＸ軸座標推定で７回、Ｙ軸座標推定で１３回繰り返すことにより、エラーがゼロとなり、全データが許容差範囲内に収まることが確認された。【００６３】
このようにして、打音の特徴量からクラブフェイス上の座標位置を推定する推論ルール及びプログラムはメモリ部２５に保持され、現実にスィングされた打球音がこのメモリ部２５に送信されると、ＣＰＵ２１によって打点位置が演算されると共に表示部２６において表示が行なわれる。【００６４】
（２）ニューラルネットワークを用いた推論ルール
上記の実施の形態においては、推論ルールは、一次回帰式にのるものと考えた。しかしながら、この推論は、他のルールを用いて行ってもよい。そこで、ここでは、ニューラルネットワークを用いて推論する方法について説明する。【００６５】
図１３は、ニューラルネットワークを用いて推論する場合の模式図である。図１３を参照して、ここでは、一例として、２１個の初期値から、間に１０個の隠れユニット（中間出力）を介して最終的に１個の出力を得る。初期値となる２１個のデータとしては、任意に選択可能であるが、先の実施の形態を参照して、推論値が収束するのに関連性が高いと思われる項目を選択するのが好ましい。ここでは、一例として、バイアス値（ｂ）、第１ピークから第５ピークまでの周波数（ｉ１〜ｉ５）、約３ｋＨｚから約５ｋＨｚの間での第１ピークから第５ピークまでの周波数（ｉ６〜ｉ１０）、トータルパワーに対する１ピークから第５ピークまでのそれぞれのピークパワーの大きさ（ｉ１１〜ｉ１５）、および、トータルパワーに対する、約３ｋＨｚから約５ｋＨｚの間での第１ピークから第５ピークまでのそれぞれのピークパワーの大きさ（ｉ１６〜ｉ２０）を用いた。【００６６】
中間出力値はｈ１〜ｈ１０の１０個とし、出力値をｏとする。また、図中において表示されていないが、ｂやｉ１等からｏへの経路も存在する。【００６７】
これらのデータを用いて、まずバイアスの計算を行い、次いで、ｉ１〜ｉ２０からｈ１〜ｈ１０への経路演算を行い、それらを基に、隠れユニットの値および出力値を求め、それらの値から、推定された打点位置のｘおよびｙ座標を求める。【００６８】
表３は、この演算に用いられる重み付け等を示すデータの一例である。表中の経路と重みは、図１３に示した各経路と、各経路ごとに使用される重み付けを示す。たとえば、バイアスの計算において、bias１は、ｂ×５７．３３で求めるが、この値は、表３〜表７において、経路ｂ→ｈ１に示す、「５７．３３」から求める。【００６９】
【表３】
2006090638.tif 000004
【００７０】
【表４】
2006090638.tif 000005
【００７１】
【表５】
2006090638.tif 000006
【００７２】
【表６】
2006090638.tif 000007
【００７３】
【表７】
2006090638.tif 000008
【００７４】
なお、この場合の推定打点位置である（ｘ，ｙ）座標のネットワークの評価点は、１０点満点で、ｘ＝９．９８５８１６、ｙ＝９．９８５８１６であった。【００７５】
この評価点は、実際の打点位置と、上記のように、ニューラルネットワークを用いて演算した結果とを複数回比較した結果得られた値である。この打点位置の検出には、クラブフェイスの打点位置を正確に知ることができる、打撃ロボットを使用した。【００７６】
（３）打点表示が可能なゴルフクラブ
次に、上記のようにして、作成された推論ルールを内蔵したゴルフクラブについて説明する。【００７７】
図１４はそのようなゴルフクラブ５０の外観を示す図であり、図１５は、ゴルフクラブ５０に取付けられた、集音手段となるマイクロフォン１２と制御部３０の要部を示すブロック図である。図１４および図１５を参照して、ゴルフクラブ５０は、ヘッド１３と、シャフト１１に内蔵されたマイクロフォン１２と、グリップの近傍に設けられた制御部３０とを含む。制御部３０は、図示のない電源部と、図示のないマイクアンプを含むＡＤ変換部３２と、記憶部３３と、表示部３４、いくつかのスイッチから成る操作部３５と、これらを制御すると共に波形解析から打点位置推定処理を実行するＣＰＵ３１とを含む。表示部３４には現実にスィングされた打球の打点位置が図１６に示すように表示される。したがって、このゴルフクラブは、打点位置表示システムとして機能する。【００７８】
記憶部３３は、解析手段として作動し、全てのプログラムを記憶すると共に上記推論ルールデータベースを保持し、各種処理の作業領域となる。この記憶部３３は固定したメモリ装置でも良いが、携帯電話、モバイルコンピュータ等との互換性を考慮した着脱可能な記憶装置を用いれば、インターネット経由でプログラムや推論ルールのアップデートを行い、更新することもできる。【００７９】
表示部３４は、表示手段として作動し、処理結果の画像や文字を表示する液晶ディスプレイ装置を基本とするが、キースイッチによって操作されるタッチパネル式の表示部と一体のものでもよい。【００８０】
なお、携帯電話を含む超小型モバイルコンピュータやウェアラブルコンピュータに音声信号或いはＡＤ変換後のデジタル信号を無線送信してデータを処理し、結果を表示させることも可能である。
なお、上記実施の形態においては、同一のクラブを用いた場合について説明した。異なるクラブを用いた場合は、打音が変化する。しかしながら、打音が変化した場合においても、上記と同様に、多数の打点と、それに対応した打音データとから、上記指標を含む指標を用いてデータマイニングを行なうことにより、打音からクラブフェイス上の打点位置を表わす座標を推定する推論ルールを導出することによって、打音からクラブフェイス上の打点位置を特定することが可能になる。【００８１】
以上のように、この発明においては、ゴルフクラブを以上のように構成したので、打球音を波形解析した結果の指標と座標位置との推論ルール及びプログラムを有し、スィングされた打球の打点位置をその場で直ちに誰にでも理解できる形で表示することができる。【００８２】
（Ｂ）第２実施の形態
次に、この発明の他の実施の形態について説明する。上記実施の形態においては、打点位置の検出に打点時の音を用いた。しかしながら、この実施の形態においては、ヘッドの打点を推定するために変位センサを使用する。図１７は、この実施の形態における、クラブフェイスの内部をクラブフェイス側から見た状態を示す図である。図１７を参照して、ヘッド５１のフェイスの内部に基板（図１８で参照番号５３で示す）を設け、その基板上にフェイスに対向するように、変位センサＳ１〜Ｓ９をマトリックス状に配置する。変位センサは、電気伝導面に対してその間の距離が変化すると、電磁界が変化するものが好ましい。なお、図１７においては、変位センサの数を９個としているが、これは単に例示であり、精度をあげるには、多いほうが好ましい。【００８３】
図１８は、図１７において、ＸＶＩＩＩ−ＸＶＩＩＩで示す部分の断面図である。図１８に示すように、クラブフェイス５２と背面部５５との間に設けられた空間部５４に、変位センサＳ４〜Ｓ６が取付けられた基板５３を、クラブフェイス５２との間に空間開けて設けているため、打点時にクラブフェイス５２の衝撃が変位センサＳ１〜Ｓ９に当たって、変位センサＳ１〜Ｓ９や基板５３が破壊されることは無い。【００８４】
図１９は、変位センサＳ１〜Ｓ９と、制御部となるＣＰＵ５７と、図１６に示したのと同様の表示画面５６との電気的接続関係を示す図である。このようにして構成されたゴルフクラブで、図１７に示すように、クラブヘッド５１のＡ点でボールが打たれると、その打点を中心として、図中点線で示すように、同心円状にクラブフェイスが凹む。したがって、打点Ａ近傍の複数のセンサ（例えば、Ｓ４、Ｓ５、Ｓ７、Ｓ８）でそれぞれの点の変位量を検出すれば、ＣＰＵ５７は打点位置推定手段および推定手段として機能し、その打点位置を推定し、その推定された打点位置を表示部５６（表示手段）に表示できる。この場合も、表示部は、図１４と同様の位置に配置できる。【００８５】
なお、ここでは、フェイス５２の変位量を検出するために変位センサを用いた例について説明したが、これに限らず、ピエゾ素子等を含む、感圧センサ等の他のセンサを用いてもよい。【００８６】
以上、図面を参照してこの発明の実施形態を説明したが、この発明は、図示した実施形態のものに限定されない。図示された実施形態に対して、この発明と同一の範囲内において、あるいは均等の範囲内において、種々の修正や変形を加えることが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００８７】
この発明に係るゴルフクラブは、スィングされた打球の打点位置をその場で直ちに誰にでも理解できる形で表示することができるため、ゴルフクラブとして有利に利用される。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【国際調査報告】
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