"軌跡生成装置が計測した移動の軌跡を表す軌跡データと、前記軌跡生成装置に予め記録されたユーザの身体能力データを含む、軌跡情報入力軌跡情報を受信する軌跡受信手段と、軌跡情報検索対象軌跡情報を複数記憶する軌跡情報記憶手段と、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の、前記軌跡データ間の類似の程度を表す軌跡類似度と、前記身体能力データ間の類似の程度を表す身体能力類似度から、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の類似の程度を表す類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度が高い検索対象軌跡情報を1個以上選択する軌跡選択手段と、選択した前記検索対象軌跡情報の軌跡データを出力する軌跡出力手段とを含む軌跡検索装置。前記身体能力データは、前記軌跡生成装置が備えるセンサによって測定された1種類以上の前記ユーザの身体能力の測定値である身体能力測定値情報を含む請求項1に記載の軌跡検索装置。前記入力軌跡情報の前記軌跡データの、所定の長さ以上で最新位置を含む少なくとも一部分と、前記検索対象軌跡情報の前記軌跡データの一部分の、類似の程度を表す前記軌跡類似度を算出する軌跡類似度算出手段と、前記検索対象軌跡情報の前記身体能力データ及び前記入力軌跡情報の前記身体能力データが共に含む少なくとも一部の種類の身体能力値の、類似の程度を表す前記身体能力類似度を算出する身体能力類似度算出手段とを含む請求項1又は2に記載の軌跡検索装置。請求項1乃至3のいずれかに記載の軌跡検索装置と、前記軌跡生成装置と、軌跡データを受信して出力する端末装置を含む運動支援システム。軌跡生成装置が計測した移動の軌跡を表す軌跡データと、前記軌跡生成装置に予め記録されたユーザの身体能力データを含む、軌跡情報入力軌跡情報を受信し、軌跡情報検索対象軌跡情報を軌跡情報記憶手段に複数記憶し、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の、前記軌跡データ間の類似の程度を表す軌跡類似度と、前記身体能力データ間の類似の程度を表す身体能力類似度から、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の類似の程度を表す類似度を算出し、前記類似度が高い検索対象軌跡情報を1個以上選択し、選択した前記検索対象軌跡情報の軌跡データを出力する軌跡検索方法。前記身体能力データは、前記軌跡生成装置が備えるセンサによって測定された1種類以上の前記ユーザの身体能力の測定値である身体能力測定値情報を含む請求項5に記載の軌跡検索方法。前記入力軌跡情報の前記軌跡データの、所定の長さ以上で最新位置を含む少なくとも一部分と、前記検索対象軌跡情報の前記軌跡データの一部分の、類似の程度を表す前記軌跡類似度を算出し、前記検索対象軌跡情報の前記身体能力データ及び前記入力軌跡情報の前記身体能力データが共に含む少なくとも一部の種類の身体能力値の、類似の程度を表す前記身体能力類似度を算出する請求項5又は6に記載の軌跡検索方法。コンピュータを、軌跡生成装置が計測した移動の軌跡を表す軌跡データと、前記軌跡生成装置に予め記録されたユーザの身体能力データを含む、軌跡情報入力軌跡情報を受信する軌跡受信手段と、軌跡情報検索対象軌跡情報を複数記憶する軌跡情報記憶手段と、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の、前記軌跡データ間の類似の程度を表す軌跡類似度と、前記身体能力データ間の類似の程度を表す身体能力類似度から、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の類似の程度を表す類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度が高い検索対象軌跡情報を1個以上選択する軌跡選択手段と、選択した前記検索対象軌跡情報の軌跡データを出力する軌跡出力手段として動作させる軌跡検索プログラム。前記身体能力データは、前記軌跡生成装置が備えるセンサによって測定された1種類以上の前記ユーザの身体能力の測定値である身体能力測定値情報を含む請求項8に記載の軌跡検索プログラム。コンピュータを、前記入力軌跡情報の前記軌跡データの、所定の長さ以上で最新位置を含む少なくとも一部分と、前記検索対象軌跡情報の前記軌跡データの一部分の、類似の程度を表す前記軌跡類似度を算出する軌跡類似度算出手段と、前記検索対象軌跡情報の前記身体能力データ及び前記入力軌跡情報の前記身体能力データが共に含む少なくとも一部の種類の身体能力値の、類似の程度を表す前記身体能力類似度を算出する身体能力類似度算出手段として動作させる請求項8又は9に記載の軌跡検索プログラム。前述のように、誰かと一緒にウォーキングをしているような実感をユーザに与えるための方法として、ユーザのウォーキングの軌跡と同様の軌跡上を、同等の速さで移動する仮想ユーザを生成し、ユーザに提示する方法が考えられる。そのためには、例えば、過去のウォーキングの軌跡を複数記憶したデータベースから、現時点までのユーザの軌跡に類似した軌跡を抽出し、抽出した軌跡を仮想ユーザの軌跡として、例えば携帯端末を介してユーザに提示すればよい。しかし、複数のユーザが、現時点までは同じ軌跡で歩行していても、各ユーザの身体能力が異なっていれば、歩行速度の変化の違い等により、現時点より後のそれぞれのユーザの軌跡は類似していない場合が考えられる。前述の類似した軌跡を生成したユーザと、提示の対象のユーザの身体能力が異なる場合、現時点までのそれぞれのユーザの軌跡が類似していても、それぞれの軌跡の現時点より後の部分は類似しない場合が考えられる。一方、抽出した軌跡を生成したユーザと提示の対象のユーザの身体能力が類似している場合、現時点までの軌跡と抽出した軌跡が類似していれば、現時点より後の軌跡と抽出した軌跡が類似することが期待できる。特許文献1に記載されている技術は、所定の複数のコースのうち、会員が歩行したコースを登録し、閲覧させる技術である。特許文献1の技術は、歩行中の会員と類似した身体能力の歩行者が生成した、その会員が歩行中の軌跡と類似した軌跡を検索し、現時点より前の軌跡との類似度が高いだけでなく、現時点より後の軌跡にも類似する軌跡を抽出することはできない。特許文献2に記載されている技術は、所定の複数のコースのうち、利用者が歩行したコースを認識し、認識したコースにおける過去の履歴のみを利用した分析及び比較の結果を、利用者に提示する技術である。特許文献2の技術は、歩行中の利用者と類似した身体能力の歩行者が生成した、その利用者が歩行中の軌跡と類似した軌跡を検索し、現時点より前の軌跡との類似度が高いだけでなく、現時点より後の軌跡にも類似する軌跡を抽出することはできない。特許文献3、特許文献4、及び非特許文献1に記載の技術は、移動物体の現時点までの軌跡と形状が類似した、移動物体の過去の軌跡を抽出する技術である。特許文献3、特許文献4、及び非特許文献1の技術は、歩行中のユーザと類似した身体能力の歩行者が生成した、そのユーザが歩行中の軌跡と類似した軌跡を検索し、現時点より前の軌跡との類似度が高いだけでなく、現時点より後の軌跡にも類似する軌跡を抽出することはできない。本発明の目的は、歩行中のユーザと類似した身体能力の歩行者が生成した、そのユーザが歩行中の軌跡と類似した軌跡を検索し、現時点より前の軌跡との類似度が高いだけでなく、現時点より後の軌跡にも類似する軌跡を抽出する軌跡検索装置を提供することにある。本発明の軌跡検索装置は、軌跡生成装置が計測した移動の軌跡を表す軌跡データと、前記軌跡生成装置に予め記録されたユーザの身体能力データを含む、軌跡情報入力軌跡情報を受信する軌跡受信手段と、軌跡情報検索対象軌跡情報を複数記憶する軌跡情報記憶手段と、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の、前記軌跡データ間の類似の程度を表す軌跡類似度と、前記身体能力データ間の類似の程度を表す身体能力類似度から、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の類似の程度を表す類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度が高い検索対象軌跡情報を1個以上選択する軌跡選択手段と、選択した前記検索対象軌跡情報の軌跡データを出力する軌跡出力手段とを含む。本発明の軌跡検索方法は、軌跡生成装置が計測した移動の軌跡を表す軌跡データと、前記軌跡生成装置に予め記録されたユーザの身体能力データを含む、軌跡情報入力軌跡情報を受信し、軌跡情報検索対象軌跡情報を軌跡情報記憶手段に複数記憶し、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の、前記軌跡データ間の類似の程度を表す軌跡類似度と、前記身体能力データ間の類似の程度を表す身体能力類似度から、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の類似の程度を表す類似度を算出し、前記類似度が高い検索対象軌跡情報を1個以上選択し、選択した前記検索対象軌跡情報の軌跡データを出力する。本発明の軌跡検索プログラムは、コンピュータを、軌跡生成装置が計測した移動の軌跡を表す軌跡データと、前記軌跡生成装置に予め記録されたユーザの身体能力データを含む、軌跡情報入力軌跡情報を受信する軌跡受信手段と、軌跡情報検索対象軌跡情報を複数記憶する軌跡情報記憶手段と、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の、前記軌跡データ間の類似の程度を表す軌跡類似度と、前記身体能力データ間の類似の程度を表す身体能力類似度から、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の類似の程度を表す類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度が高い検索対象軌跡情報を1個以上選択する軌跡選択手段と、選択した前記検索対象軌跡情報の軌跡データを出力する軌跡出力手段として動作させる。本発明には、検索した軌跡をユーザに提示することで、ユーザにウォーキングを継続させることができるという効果がある。次に、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。本発明の各実施形態の各装置は、コンピュータとコンピュータを制御するプログラム、又は、専用ハードウェア、または、それらの組み合わせにより実現することができる。第1の実施形態図1は、本発明の第1の実施形態の構成を表すブロック図である。図1を参照すると、本実施形態の軌跡検索装置1は、軌跡受信部10と、軌跡記憶部11と、類似度算出部12と、軌跡選択部13と、軌跡出力部14を含む。軌跡検索装置1は、軌跡生成装置2と、端末装置3に、通信が可能なように接続されている。本実施形態及び後述の他の実施形態では、軌跡生成装置2と端末装置3は別の装置として説明を行う。しかし、軌跡生成装置2と端末装置3は同一の装置であってもよい。軌跡受信部10は、軌跡データと身体能力データを含む軌跡情報を、軌跡生成装置2から受信する。軌跡受信部10が軌跡生成装置2から受信した軌跡情報が、入力軌跡情報である。以下では、ユーザは、軌跡生成装置2を保持して、歩行やジョギングなどにより移動を行っているとして説明する。なお、軌跡生成装置2がユーザの位置やユーザの身体能力データを必要に応じて計測できるのであれば、ユーザは軌跡生成装置2を保持していなくても構わない。軌跡データは、離散的な時系列に沿った、位置を表す位置データの列を含む。軌跡生成装置2が、軌跡データを計測すればよい。軌跡生成装置2は、例えばGPSGlobalPositioningSystemを利用した、位置センサを備えていれば、位置の計測が可能である。身体能力データは、人の身体能力を表すデータを含む。ユーザが、図示しない入力部を介して、予め軌跡生成装置2に身体能力データを記録しておけばよい。あるいは、軌跡生成装置2が身体能力データを計測してもよい。その場合、軌跡生成装置2は、身体能力データを計測するためのセンサを備えていればよい。軌跡記憶部11は、複数の軌跡情報を記憶する。軌跡記憶部11は、過去に軌跡生成装置2から受信した軌跡情報を記憶しておけばよい。入力軌跡情報及び軌跡記憶部11が記憶する各軌跡情報は、異なる複数のユーザによる軌跡情報であってよい。軌跡記憶部11は、多数の異なる人から収集した、移動の軌跡を表す軌跡情報を記憶していればよい。軌跡記憶部11は、例えばシステム開発者が予め生成した、軌跡情報のサンプルを記憶していてもよい。軌跡記憶部11が記憶する軌跡情報が、検索対象軌跡情報である。類似度算出部12は、軌跡記憶部11から検索対象軌跡情報を読み出し、読み出した検索対象軌跡情報と、軌跡受信部10が受信した入力軌跡情報の類似度を算出する。軌跡選択部13は、軌跡記憶部11が記憶する検索対象軌跡情報のうち、類似度算出部12が算出した類似度が高い検索対象軌跡情報を、1個以上選択する。軌跡出力部14は、軌跡選択部13が選択した検索対象軌跡情報を、端末装置3に出力する。端末装置3は、軌跡出力部14から受信した検索対象軌跡情報を表示する。次に、本実施形態の動作について、図面を参照して詳細に説明する。図2は、本実施形態の動作を表すフローチャートである。図2を参照すると、まず、軌跡検索装置1の軌跡受信部10が、軌跡生成装置2から入力軌跡情報を受信するステップS11。前述のように、入力軌跡情報や検索対象軌跡情報は軌跡データと身体能力データを含む。軌跡データが含む各位置データは、例えば、緯度と経度で表現される2次元座標系で位置を表したデータであればよい。位置データは、特定位置からの距離で表現される2次元座標系や、緯度経度高度で表現される3次元座標系など、他の様々な表現方法で位置を表したデータであってもよい。それぞれの位置データには、その位置を計測した時刻が対応付けられていてもよい。それぞれの位置データには、いずれかの時刻を基準とした、位置を計測した時間が対応付けられていてもよい。それぞれの位置データが、同一の既知の時間間隔で位置を計測したデータであれば、いずれかの位置を計測した時刻を基準とした、他の位置を計測した時間が分かるので、それぞれの位置データに時刻や時間の情報が対応付けられていなくてもよい。軌跡データには、個々の軌跡データを特定する識別子ID、Identifierが付加されていてもよい。軌跡データは、各位置データに関連付けられた、その位置データが表す位置における、移動の方向を表す方向データを含んでいてもよい。位置データに方向データが関連付けられていない場合、例えば、軌跡検索装置1が、ある時点の位置と、その時点の次または直前の位置により定まるベクトルの方向を算出してもよい。あるいは、軌跡検索装置1は、軌跡データの各位置データの位置を時系列の順に通る曲線の、各位置データの位置における算出した曲線の接線方向を算出してもよい。軌跡検索装置1は、各位置データの位置における算出した方向を表す方向データを、対応する位置データに関連付けてもよい。軌跡データは、各位置データに関連付けられた、その位置データが表す位置における、移動の速さを表す速さデータを含んでいてもよい。位置データに速さデータが関連付けられていない場合、例えば、軌跡検索装置1は、各位置データが表す位置と、前後の位置データが表す位置及びそれらの位置を計測した時間から、各位置データが表す位置における速さを算出することができる。軌跡検索装置1は、各位置データの位置における算出した速さを表す方向データを、対応する位置データに関連付けてもよい。軌跡検索装置1は、各位置データの位置における方向及び速さを算出して速度データを生成し、対応する位置データに関連付けてもよい。図3は、軌跡記憶部11が記憶する、検索対象軌跡情報の位置データの部分を表す例である。図3の例の位置データは、緯度及び経度の情報を含む。しかし、位置データは緯度や経度のような絶対位置を表すデータではなく、基準となる地点との相対位置を表すデータであってもよい。軌跡情報が含む身体能力データは、年齢、性別、身長、体重、BMIBodyMassIndex、消費カロリー、一秒当たりの歩数、歩幅、脈拍数や血圧等の値や、これらを組み合わせたデータである。身体能力データはこれらを全て含んでいる必要はない。軌跡生成装置2を保持するユーザは、年齢や性別を、図示しない入力部を介して、予め軌跡生成装置2に記録しておけばよい。軌跡生成装置2を保持するユーザは、身長、体重、BMI、消費カロリー等を、予め計測し、軌跡生成装置2に記録しておけばよい。軌跡生成装置2は、歩数のデータを、一般的な歩数計の技術により計測すればよい。軌跡生成装置2は、さらに、計測開始時刻と計測終了時刻までの時間で割ることで、1秒当たりの歩数を算出することができる。また、軌跡生成装置2は、位置センサによって得られる移動の距離を計測した歩数で割ることで、歩幅を算出することができる。軌跡生成装置2は、一秒当たりの歩数や歩幅等のデータを、加速度センサや位置センサにより計測してもよい。軌跡生成装置2は、加速度センサ及びクロックを備えていれば、一秒当たりの歩数を計測することができる。また、軌跡生成装置2は、加速度センサ及び位置センサを備えていれば、加速度センサにより歩数をカウントし、位置センサによる計測結果から歩行した距離を算出し、算出した距離をカウントした歩数で割ることで歩幅を算出することができる。軌跡生成装置2は、血圧計や脈拍計等の生体センサを備えていれば、血圧や脈拍を測定することができる。身体能力データのうち、軌跡生成装置2がセンサによって測定した身体能力の測定値の情報が、身体能力測定値情報である。身体能力データが、例えば一秒当たりの歩数、歩幅、脈拍数や血圧等の、時間によって変化する身体能力測定値情報を含む場合、各測定値に、測定を行った時間が対応付けられていてもよい。すなわち、身体能力測定値情報は、時刻に対応付けられた複数の測定値であってもよい。各測定値は、時刻ではなく、所定の時刻を基準とした時間に対応付けられていてもよい。また、各測定値は、軌跡データが含む各位置データに対応付けられていてもよい。身体能力データにも、個々の身体能力データを特定する識別子が付加されていてよい。図4は、軌跡記憶部11が記憶する、検索対象軌跡情報の身体能力データの部分を表す例である。軌跡記憶部11は、各検索対象軌跡情報の位置データ及び身体能力データを、図3及び図4の例のように、分離した形で記憶していてもよい。その場合、例えば位置データと身体能力データがそれぞれ含む識別子により、同一の軌跡情報が含む位置データと身体能力データの関連付けが可能であればよい。あるいは、軌跡記憶部11は、図3の表と図4の表を横に併合した表のような分離しない形で、各検索対象軌跡情報を記憶していてもよい。なお、入力軌跡情報は、図3の軌跡データ及び図4の身体能力データの、それぞれ1行分に相当するデータを含んでいればよい。軌跡受信部10は、軌跡情報全体を一度に受信してもよく、軌跡情報の一部を順次受信してもよい。例えば、軌跡受信部10は、軌跡情報のうち時間が経過しても変化がない情報を最初に受信し、軌跡情報のうち、位置データのように順次計測するデータや、時間による変化があるデータを、順次受信することもできる。軌跡記憶部11が記憶する検索対象軌跡情報に、入力軌跡情報との類似度が未算出の検索対象軌跡情報が存在する場合ステップS12、Y、類似度算出部12は、類似度を未算出の検索対象軌跡情報を1個選択して読み出すステップS13。類似度算出部12は、次に、入力軌跡情報と読み出した検索対象軌跡情報の、類似度を算出するステップS14。類似度算出部12は、入力軌跡情報と読み出した検索対象軌跡情報の、軌跡データ間の類似の程度を表す軌跡類似度と、身体能力データ間の類似の程度を表す身体能力類似度から、入力軌跡情報と読み出した検索対象軌跡情報の類似度を算出すればよい。軌跡類似度は、後述する第2の実施形態の算出方法の例により算出された値であっても、既存の他の方法により算出された値であってもよい。身体能力類似度は、例えば、後述する第2の実施形態の算出方法により算出することができる。身体能力類似度は、身体能力の類似の程度を表す数値であれば、他の方法によって算出した値であってもよい。類似度算出部12は、例えば、軌跡類似度及び身体能力類似度のそれぞれに重みを掛けて足しあわせることで、類似度を算出すればよい。入力軌跡情報と、軌跡記憶部11が記憶する全ての検索対象軌跡情報の類似度を算出済みの場合ステップS12、N、軌跡選択部13は、類似度の高い検索対象軌跡情報を1個以上選択するステップS15。軌跡選択部13は、例えば、適宜定めた、類似度に対する閾値を上回る類似度の検索対象軌跡情報を選択すればよい。その場合、類似度が閾値を上回る検索対象軌跡情報が存在しなければ、最も類似度の高い検索対象軌跡情報を選択すればよい。軌跡選択部13は、所定の個数の、類似度の高い検索対象軌跡情報を選択してもよい。次に、軌跡出力部14が、軌跡選択部13が選択した検索対象軌跡情報を、軌跡情報を表示する端末装置3に対して出力するステップS16。軌跡生成装置2と端末装置3が同一の装置でない場合、軌跡出力部14は、検索対象機積情報と共に入力軌跡情報を、端末装置3に出力してもよい。端末装置3は、あたかもユーザが他のユーザと一緒に歩いているような実感を得られるような方法で、受信した検索対象軌跡情報を表示すればよい。端末装置3は、入力軌跡情報を、受信した検索対象軌跡情報と共に表示してもよい。端末装置3のこのような表示方法については、第2の実施形態の説明で述べる。以上で説明した本実施形態には、検索した軌跡をユーザに提示することで、ユーザにウォーキングを継続させることができるという効果がある。その理由は、本実施形態の軌跡検索装置1の類似度算出部12は、軌跡データの類似の程度及び軌跡を生成した歩行者の身体能力データの類似の程度を表す類似度を算出するからである。軌跡選択部13は、類似度算出部12が算出した類似度が高い軌跡情報を選択することで、歩行中のユーザと類似した身体能力の歩行者が生成した、そのユーザが歩行中の軌跡と類似した軌跡を選択することができる。身体能力が類似した歩行者が同一のルートを歩行する場合、傾斜の変化による歩く速さの変化が類似することが期待できる。また、身体能力が類似した歩行者であれば、歩行した距離に応じた、疲労の度合いによる速度変化が類似することも期待できる。従って、本実施形態の軌跡検索装置1は、歩行中のユーザの、現時点より前の軌跡との類似度が高いだけでなく、現時点より後の軌跡にも類似する軌跡を抽出できる。そのため、本実施形態は、例えば検索した軌跡から仮想ユーザを生成して提示するなどして、検索した軌跡を提示することで、誰かと一緒にウォーキングを行っているような実感をウォーキング中のユーザに与えて、ウォーキングを継続させることができる。第2の実施形態次に、本発明の第2の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図5は、本実施形態の構成を表すブロック図である。図5を参照すると、本実施形態の歩行支援装置は、軌跡検索装置1Aと、軌跡生成装置2と、端末装置3を含む。本実施形態の軌跡検索装置1Aの構成は、図1に示す第1の実施形態の軌跡検索装置1の構成に加えて、軌跡類似度算出部15と、身体能力類似度算出部16を含む点が異なる。軌跡類似度算出部15は、入力軌跡情報と検索対象軌跡情報の、軌跡データ同士の類似の程度を表す軌跡類似度を算出する。身体能力類似度算出部16は、入力軌跡情報と検索対象軌跡情報の、身体能力データ同士の類似の程度を表す身体能力類似度を算出する。軌跡検索装置1Aの他の構成要素は、図1の軌跡検索装置1の構成要素と同一の番号を付与した構成要素と同じであるので、説明を省略する。軌跡生成装置2は、位置センサ21と、軌跡データ生成部22と、身体能力センサ23と、身体能力データ生成部24と、身体能力情報記憶部25と、データ統合部26を含む。位置センサ21は、例えばGPSを利用した、位置を測定するセンサである。軌跡データ生成部22は、位置センサ21が、例えば所定時間毎に測定した位置の情報と、タイマによる時刻を元に、軌跡データを生成する。身体能力センサ23は、身体能力を測定し、身体能力の測定値である身体能力測定値情報を出力するセンサである。身体能力データ生成部24は、身体能力センサ23が測定した身体能力の値や、身体能力情報記憶部25に格納された身体能力の情報から、身体能力データを生成する。身体能力情報記憶部25は、ユーザの身体能力の情報を記憶する。身体能力情報記憶部25が記憶する身体能力の情報は、例えば、年齢や性別、身長や体重など、歩行中に変化しないとみなすことができる情報である。ユーザは、図示しない入力部などを介して、身体能力の情報を身体能力情報記憶部25に予め記憶させておけばよい。データ統合部26は、軌跡データと身体能力データから、軌跡情報を生成する。端末装置3は、軌跡提示部31を含む。図5の例では、軌跡生成装置2と端末装置3は別の装置であるが、これらは同一の装置であってもよい。軌跡提示部31は、軌跡検索装置1の軌跡出力部14から、軌跡情報を受信し、表示する。次に、本実施形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。図6は、軌跡情報生成時の軌跡生成装置2の動作を表すフローチャートである。ユーザが歩行を開始すると、軌跡データ生成部22は、位置センサ21が測定した位置と、例えば軌跡生成装置2が備えるタイマの時刻情報から、軌跡データを生成するステップS21。軌跡データは、第1の実施形態の軌跡データと同じである。軌跡データ生成部22は、例えば図示しない入力部を介したユーザの指示により、軌跡データの生成を開始すればよい。軌跡データ生成部22は、位置センサ21が測定した位置の変化を検知して、自動的に軌跡データの生成を開始してもよい。位置センサ21は、例えば、GPS、加速度センサ、地磁気センサ、ジャイロセンサ、圧力センサ等の、位置の測定が可能なセンサである。位置センサ21は、例えば、携帯電話の基地局情報や、無線LANのアクセスポイント、赤外線センサやBluetoosh等を利用して位置の測定を行うシステムであってもよい。位置センサ21は、これらを組み合わせたものであってもよい。次に、身体能力データ生成部24が、身体能力センサ23が測定した身体能力の値や、身体能力情報記憶部25が記憶する身体能力の情報から、身体能力データを生成するステップS21。身体能力データは、第1の実施形態の身体能力データと同じである。身体能力センサ23は、例えば、1秒当たりの歩数を測定することが可能な加速度センサである。身体能力センサ23は、例えば、血圧計や脈拍計であってもよい。軌跡生成装置2は、複数の身体能力センサ23を含んでいてもよい。身体能力センサ23が身体能力を測定した測定値の情報が、身体能力測定値情報である。身体能力データ生成部24は、軌跡データ生成部22と同様に、例えば前述の、図示しない入力部を介したユーザの指示により、身体能力データの生成を開始すればよい。身体能力データが時刻によって変化する身体能力測定値情報を含む場合の、身体能力センサ23が身体能力の測定を行うタイミングは、位置センサ21が位置の測定を行うタイミングと、同じであっても、同じでなくても構わない。データ統合部26は、軌跡データ及び身体能力データから、軌跡情報を生成するステップS23。データ統合部26は、生成した軌跡情報を、軌跡検索装置1Aの軌跡受信部10に出力するステップS24。データ統合部26は、出力する軌跡情報に類似した軌跡情報を軌跡検索装置1Aに検索させる場合、軌跡情報と共に検索の指示を軌跡受信部10に送信すればよい。データ統合部26は、出力する軌跡情報を軌跡検索装置1Aの軌跡記憶部11に記憶させる場合、軌跡情報と共に、軌跡情報を軌跡記憶部11に記憶させる指示を軌跡受信部10に送信してもよい。また、軌跡検索装置1Aが、受信した軌跡情報に類似する軌跡情報を検索するか否か、及び、受信した軌跡情報を軌跡記憶部11に記憶させるか否かを、例えばユーザが、端末装置3を介して、予め軌跡検索装置1Aに対して指示しておいてもよい。軌跡検索装置1Aは、入力軌跡情報に類似する軌跡の検索を行う場合、受け取った軌跡情報を入力軌跡情報として、後述の、類似した軌跡情報を検索する処理を行えばよい。軌跡受信部10は、軌跡情報を軌跡記憶部11に記憶させる場合、受け取った軌跡情報を、検索対象軌跡情報として軌跡記憶部11に記憶させればよい。データ結合部26が出力する軌跡情報は、ユーザが歩行を開始してから終了するまでに計測した各データを含む軌跡情報であっても、ユーザが歩行を開始してから終了するまでに計測した各データのうちの一部のデータを含む軌跡情報であってもよい。ただし、軌跡受信部10が受け取った軌跡情報を、検索対象軌跡情報として軌跡記憶部11に格納する場合、軌跡情報はユーザが歩行を開始してから終了するまでに計測したデータを含んでいることが望ましい。軌跡検索装置1Aが、受け取った軌跡情報を入力軌跡情報とて、入力軌跡情報に類似する軌跡の検索を行う場合、軌跡情報は、少なくとも、所定時間だけ過去から現時点までに計測したデータを含んでいればよい。次に、軌跡検索装置1Aが、受信した入力軌跡情報に類似した検索対処軌跡情報を検索して抽出する、軌跡情報検索時における、軌跡検索装置1Aの動作について、図面を参照して詳細に説明する。図7は、軌跡情報検索時における、軌跡検索装置1Aの動作を表すフローチャートである。なお、図7で、図1と同一の番号を付したステップは、第1の実施形態の動作における同一の番号のステップと同じである。図7を参照すると、まず、軌跡受信部10が、軌跡生成装置2から入力軌跡を受信するステップS11。軌跡記憶部11が記憶する検索対象軌跡情報に、入力軌跡情報との類似度が算出されていない検索対象軌跡情報が存在する場合ステップS12、Y、類似度算出部12は、類似度が算出されていない検索対象軌跡情報を1個選択して読み出すステップS13。軌跡類似度算出部15は、入力軌跡情報と、読み出した検索対象軌跡情報の、軌跡データの類似の程度を表す軌跡類似度を算出するステップS31。軌跡類似度算出部15は、以下で説明する算出方法の例のいずれかによって、軌跡類似度を算出すればよい。軌跡類似度算出部15は、以下の例以外の算出方法によって、軌跡類似度を算出してもよい。以下の説明において、U1は入力軌跡情報であり、U2は検索対象軌跡情報である。L_U1startは、U1に含まれる位置データが表す位置のうち、最も新しい位置現在位置である。T_U1startは、L_U1startを計測した時刻である。軌跡類似度算出部15が類似度を算出するために対応させる、入力軌跡情報と検索対象軌跡情報の軌跡データの範囲は、予め適宜決められていればよい。軌跡類似度算出部15は、例えば、入力軌跡情報の、例えば適宜定めた始点から、時刻T_U1startに計測した位置である終点までの軌跡データと、検索対象軌跡情報の、前述の始点から終点の間に対応する部分の軌跡類似度を算出すればよい。軌跡類似度算出部15は、例えば、入力軌跡情報の、時刻T_U1startから所定の時間T秒だけ遡った時刻に計測した位置を始点とすればよい。本実施形態の軌跡類似度は、時刻T_U1startからT秒遡った時刻から時刻T_U1startまでの入力軌跡情報の軌跡データと、その軌跡データに対応する検索対象軌跡情の軌跡データから算出する場合の軌跡類似度の例である。位置データが緯度経度などの絶対位置で表されている場合、軌跡類似度算出部15は、検索対象軌跡情報の軌跡データの、始点に最も近い位置を始点に対応させればよい。本実施形態の説明は、位置データが緯度経度などの絶対位置で表されている場合の説明である。位置データが相対位置を表す場合、まず、既存の任意の方法で、入力軌跡情報と検索対象軌跡情報の軌跡データの位置合わせを行い、適宜座標の変換を行えばよい。その後、軌跡類似度算出部15は、位置データが絶対位置で表されている場合と同様に処理を行えばよい。軌跡類似度算出部15は、まず、U2の座標列の中から、U1の現在位置L_U1startの最近傍点であるU2の座標L_U2startとその計測時刻T_U2startを検出する。最近傍点の計算方法は、線形検索や、その他の最近傍点を検索する手法を用いてもよい。まず、軌跡類似度算出部15が算出する軌跡類似度が、位置履歴の類似度である例の、軌跡類似度の算出方法について説明する。軌跡類似度算出部15は、T_U1startからt秒tは0からTまでのt1毎の値さかのぼった時刻に計測されたU1の位置から、T_U2startからt秒さかのぼった時刻に計測したU2の位置までの、二点間距離Dtをそれぞれ計算する。二点間距離Dtの算出方法は任意の方法でよい。軌跡類似度算出部15は、Dtの算出を、例えば非特許文献2に記載の方法を用いて行うことができる。非特許文献2ChoらAutoGaitAmobileplatformthataccuratelyestimatesthedistancewalkedPerCom’10数1は、位置データが経度及び緯度で表される場合の、Dtを算出するための式である。数1において、L1の緯度がla1であり、経度がlo1である。また、T_U2startからt秒遡った時刻におけるL2の緯度がla2であり、経度がlo2である。数2は、L1及びL2を表す式である。L1は、U1の軌跡データにおける、現在時刻からt秒遡った位置L_U1T_U1start-tである。L2は、U2の軌跡データにおける、時刻T_U2startからt秒遡った位置L_U2T_U2start-tである。数3は、軌跡類似度が位置履歴の類似度である例の、RtTを算出するための式である。軌跡類似度算出部15は、数3に従って、RtTを算出すればよい。軌跡類似度算出部15は、各Dtの総和DSUMTを算出する。なお、数3のn1は、T=n1t1となる値である。数3のt1が単位時間1秒である場合、n1はTである。軌跡類似度算出部15は、全検索対象軌跡情報から算出したそれぞれのDSUMTの中の最大値DSUMMAXを抽出する。軌跡類似度算出部15はDSUMT及びDSUMMAXから、位置履歴の類似度RpTを算出する。軌跡類似度算出部15は、算出したRpTを、軌跡類似度RtTにする。RtTは、入力軌跡情報の軌跡データの現在位置からT秒遡った時刻に測定された位置から、現在位置までの軌跡データから算出した、軌跡類似度である。なお、軌跡類似度算出部15は、各Dtの総和の代わりに、各Dtの平均値を使用して、RpTを算出してもよい。図8、図9、図10は、U2とU1の例を表す図である。図8、図9、図10は、3個のU2それぞれ、X、Y、Zと表記すると、U1の関係を表す。これらの図の、P1はL_U1start、P1’はL_U2startである。また、P2とP2’、...、P10とP10’は、それぞれ、T_U1startからt1秒ずつ遡った時刻に計測したU1の位置と、T_U2startからt1秒ずつ遡った時刻に計測したU2の位置である。軌跡類似度算出部15は、P1とP1’、P2とP2’、...、P10とP10’の各々の間の二点間距離Dtを算出する。図8を参照すると、U1とXでは移動方向が逆方向なので、Dtの総和は大きくなる。DSUMMAXが100であり、XのDSUMTが70であれば、Xの位置履歴の類似度は0.3である。図9及び図10を参照すると、Y及びZの移動方向は、U1の移動方向と同じである。しかし、YよりZの方がU1に類似している。DSUMMAXが100であり、YのDSUMTが40、ZのDSUMTが20であれば、Yの位置履歴の類似度は0.6、Zの位置履歴の類似度は0.8である。軌跡類似度算出部15は、以上の例のようにして算出した位置履歴の類似度RpTを、軌跡類似度RtTにする。次に、軌跡類似度算出部15が算出する軌跡類似度が、前述の位置履歴の類似度と、以下で説明する移動方向の類似度の加重平均である例の、軌跡類似度の算出方法について説明する。軌跡類似度算出部15は、T_U1startからt秒tは0からTまでのt1毎の値さかのぼった時刻に計測されたU1の位置L2と、T_U2startからt秒さかのぼった時刻に計測されたU2の位置L4の、移動方向の角度差Atをそれぞれ計算する。軌跡類似度算出部15は、角度差Atの算出を、非特許文献2に記載されている以下の方法で行えばよい。軌跡類似度算出部15は、他の既知の方法により、角度差Atの算出を行うこともできる。軌跡類似度算出部15は、L2から更にt1秒遡った時刻に計測されたU1の位置L2からL2への方向を算出し、L1における移動方向にする。また、軌跡類似度算出部15は、L4から更にt1秒遡った時刻に計測されたU1の位置L3からL4への方向を算出し、L4における移動方向にする。数4は、L1、L2、L3、L4を表す式である。なお、数4のL1及びL2は、数2のL1及びL2とは異なる。L1~L4の位置が緯度及び経度により表される場合、軌跡類似度算出部15は、数5の式によって移動方向を算出する。数5において、la1及びlo1は、それぞれL1の緯度及び経度である。また、la2及びlo2は、それぞれL2の緯度及び経度である。同様に、la3及びlo3は、それぞれL3の緯度及び経度である。さらに、la4及びlo4は、それぞれL4の緯度及び経度である。ベクトルxU1t,yU1tは、T_U1startからt秒遡った時刻に計測されたU1の位置における移動方向である。ベクトルxU2t,yU2tは、T_U2startからt秒遡った時刻に計測されたU2の位置における移動方向である。軌跡類似度算出部15は、移動方向の角度差Atを、数6の式によって算出する。Atは、0度から180度までの範囲の角度である。数6のarctan2a,bは、ベクトルa,bがx軸となす角度を返す逆正接関数である。数7は、移動方向の類似度RdT及び類似度RtTを算出するための式である。軌跡類似度算出部15は、数7の式に従って、移動方向の類似度RdTを算出して、軌跡類似度RtTを算出すればよい。数7のnAは、Atのデータ数である。AAVETは角度差の平均値である。なお、数7のAAVETの式において、t1にnA-1を掛けた値はTである。AMAXは、全ての検索対象軌跡情報から算出した、AAVETの最大値である。Atの範囲は0度から180度なので、角度の差の範囲も0度から180度である。AMAXは、角度差の最大値である180であってもよい。α及びβは、0から1までのいずれかの値をとり、それぞれの和が1である実数である。α及びβの値は、例えばシステム設計者が適宜決めておけばよい。RpTは数3の式のRpTである。軌跡類似度算出部15は、数3に従って算出したRpTと、数7に従って算出したRdTから、軌跡類似度RtTを算出すればよい。図11、図12、図13は、U2とU1の例を表す図である。図11、図12、図13は、3個のU2それぞれ、X、Y、Zと表記すると、U1の関係を表す。これらの図の、P1はL_U1start、P1’はL_U2startである。また、P2とP2’、...、P6とP6’は、それぞれ、T_U1startからt1秒ずつ遡った時刻に計測したU1の位置と、T_U2startからt1秒ずつ遡った時刻に計測したU2の位置である。軌跡類似度算出部15は、P1とP1’、P2とP2’、...、P6とP6’の各々の間の角度差Atを算出する。図11を参照すると、U1とXでは移動方向が逆方向なので、角度差は大きくなる。例えば角度差の平均が140であれば、Xの角度差の類似度は0.288である。図12及び図13を参照すると、Y及びZの移動方向は、U1の移動方向と同じである。しかし、YよりZの方がU1に類似している。Yの角度差の平均が30、Z角度差の平均が10であれば、Yの位置履歴の類似度は0.646、Zの位置履歴の類似度は0.828である。次に、軌跡類似度算出部15が算出する軌跡類似度が、前述の位置履歴の類似度、又は、位置履歴の類似度と移動方向の類似度の加重平均と、以下で説明する移動速度の類似度との加重平均である例の、軌跡類似度の算出方法について説明する。軌跡類似度が、位置履歴の類似度と移動速度の類似度との加重平均である場合、軌跡類似度算出部15は数8により軌跡類似度RtTを算出する。移動速度の類似度の詳細については後述する。数8のRpTは数3で算出されるRpTである。RvTが移動速度の類似度である。数8のα及びγは、それぞれ0から1までの値を取る実数であり、αとγの和は1である。軌跡類似度が、前述の位置履歴の類似度と移動方向の類似度の加重平均と、移動速度の類似度との加重平均である場合、軌跡類似度算出部15は数9により軌跡類似度RtTを算出する。数9のRdTは、数7で算出されるRdTである。数9のα、β、γは、それぞれ0から1までの値を取る実数であり、α、β、γの和は1である。移動速度の類似度RvTは、例えば、以下で説明する二点間距離の類似度RvaTまたは移動速度履歴の類似度RvbTであればよい。まず、移動速度の類似度RvTが、二点間距離の類似度RvaTである場合の、移動速度の類似度RvTの算出方法について説明する。軌跡類似度算出部15は、T_U1startからT秒さかのぼった時刻に計測されたU1の位置から、U1の現在位置までの距離を算出する。軌跡類似度算出部15は、算出した距離を時間Tで割ることで、T_U1startからT秒さかのぼった時刻に計測されたU1の位置から、U1の現在位置まで移動した移動速度v1Tを算出する。同様にして、T_U2startからT秒さかのぼった時刻に計測されたU2の位置から、U2の現在位置U1の現在位置に対応する位置まで移動した移動速度v2Tを算出する。軌跡類似度算出部15は、v1T及びv2Tから、数10に基づいて二点間距離の類似度RvaTを算出する。軌跡類似度算出部15は、RvaTを移動速度の類似度RvTにする。例えば、図8のXの平均速度v2Tが時速3.0キロである場合、U1の平均速度v1Tが時速5.0キロであれば、RvTは0.6である。同様に、図9のYの平均速度v2Tが時速6.0キロである場合、U1の平均速度v1Tが時速5.0キロであれば、RvTは0.8である。また、図10のZ平均速度v2Tが時速4.9キロである場合、U1の平均速度v1Tが時速5.0キロであれば、RvTは0.98である。次に、移動速度の類似度RvTが、移動速度履歴の類似度RvbTである場合の、移動速度の類似度RvTの算出方法について説明する。まず、軌跡類似度算出部15は、T_U1startからt秒tは0からTまでのt1毎の値さかのぼった時刻に計測されたU1の位置における速度と、T_U2startからt秒さかのぼった時刻に計測たU2の位置における速度の、速度差Btを算出する。軌跡類似度算出部15は、現在時刻からT秒遡った時刻から、現在時刻までの、速度差Btの平均値BAVETを算出する。数11は、速度差BT及び速度差の平均値BAVETを算出するための式である。軌跡類似度算出部15は、数11に従ってBT及びBAVETを算出すればよい。数11のnBはBtのデータ数である。また、xU1t、yU1t、xU2t、yU2tは、数5により算出される値である。なお、数11のBAVETの式において、t1にnB-1を掛けた値はTである。次に、軌跡類似度算出部15は、数12に従って、速度履歴の類似度RvbTを算出する。軌跡類似度算出部15は、算出したRvbTを移動速度の類似度RvTにする。数12のBMAXは、BTの最大値である。軌跡類似度算出部15は、軌跡記憶部11が記憶する全ての検索対象軌跡情報から算出した全てのBTの中の最大値を抽出してもよく、あるいは、適宜定めた値をBMAXに設定しておいてもよい。また、BMAX-BAVETが負の値の場合、軌跡類似度算出部15は、RvbTの値を0にしてもよい。図11の例で、BAVETが2.2の場合、BMAXが5であるなら、RvbTは0.56となる。図12の例で、BAVETが1.3の場合、BMAXが5であるなら、RvbTは0.74となる。図13の例で、BAVETが0.15の場合、BMAXが5であるなら、RvbTは0.97となる。軌跡類似度算出部15は、数8又は数9に基づいて軌跡類似度を算出する場合、以上のようにして移動速度の類似度RvTを算出すればよい。次に、軌跡類似度算出部15は、入力軌跡情報と検索対象軌跡情報の、身体能力データの類似の程度を表す、身体能力類似度を算出するステップS32。前述のように、身体能力データは、年齢、性別、身長、体重、BMI、消費カロリー、一秒当たりの歩数、歩幅、脈拍数や血圧等の値である。以下では、身体能力類似度の算出法の例について説明する。なお、消費カロリーやBMIが軌跡情報に含まれていない場合、例えば、身体能力類似度16が、消費カロリーやBMIの値を算出してもよい。身体能力類似度算出部16は、例えば、METsMetabolicEquivalentsの値に、キログラム単位で表した体重の値と、分単位で表した運動の持続時間を掛けることで、消費カロリーを算出することができる。METsは、運動の強度を表す指標である。身体能力類似度算出部16は、例えば図示しない記憶装置が記憶するウォーキングの速度とMETsの値の関係を表すテーブルに基づき、例えば軌跡データから算出した速度から、METsの値を導出すればよい。また、身体能力類似度16は、キログラム単位で表した体重の値を、メートル単位で表した身長の値の2乗で割ることで、BMIの値を算出することができる。初めに、年齢、体重、歩幅などの、個々の身体能力の値の類似度を個別に算出し、算出した個別の類似度から、身体能力類似度を算出する方法について説明する。数13は、個々の身体能力の値の類似度身体能力種類別類似度を算出するための式である。身体能力類似度算出部16は、数13に従って、入力軌跡情報と検索対象軌跡情報の、身体能力データの身体能力の種類毎に、身体能力種類別類似度Rbiを算出する。身体能力類似度算出部16は、入力軌跡情報と検索対象軌跡情報身体能力データが共通して含む身体能力の種類の、身体能力種類別類似度Rbiを算出すればよい。跡類似度算出部15は、入力軌跡情報と検索対象軌跡情報身体能力データが共通して含む身体能力の種類の、全ての種類の身体能力種類別類似度を算出しなくてもよい。数13のiは、入力軌跡情報と検索対象軌跡情報身体能力データが共通して含む、身体能力の種類の番号である。V1iは、入力軌跡情報のi番目の種類の身体能力の値である。V2iは、検索対象軌跡情報のi番目の種類の身体能力の値である。Vsは、i番目の種類の身体能力の、基準となる値である。例えばシステム設計者がVsの値を適宜定めておけばよい。Vsの値は、入力軌跡情報のi番目の種類の身体能力の値であってもよい。なお、身体能力データのうち、性別のようにスカラー値で表されない種類の身体能力データの値には、例えば、女を2、男を1、基準値を1にするなど、適宜定数を割り当てればよい。また、それぞれの種類の身体能力データの基準値は、例えば、日本や世界の人の身長や体重の平均値や最大値といった統計データから算出した値であってもよい。また、基準値は、システム稼動時から一定期間経過の間に軌跡記憶装置11に格納された全ての検索対象軌跡情報の、各種類の身体能力データの値から算出した平均値や最大値などの統計量であってもよい。また、身体能力類似度算出部16は、値が時間によって変化する種類の身体能力の身体能力種類別類似度を、数13ではなく、数12の形の式によって算出することもできる。その場合、身体能力類似度算出部16は、数12のBAVETを、i番目の種類の、身体能力の値の差の平均値に置き換えて計算を行えばよい。また、身体能力類似度算出部16は、BMAXを、i番目の種類の、身体能力の値の基準値に置き換えて計算を行えばよい。数14は、身体能力類似度Rbを算出するための式である。身体能力類似度算出部16は、各身体能力種類別類似度の算出後、数14に従って、身体能力類似度Rbを算出する。数14のwiは、i番目の種類の死体能力の、身体能力種類別類似度Rbiの重み係数である。次に、年齢、体重、歩幅などの、個々の身体能力の値を含む身体能力データを一つのベクトルで表し、そのベクトル同士の距離で身体能力類似度を表す場合の、身体能力類似度の算出方法について説明する。数15は、身体能力特徴ベクトルvbを表す式である。身体能力類似度算出部16は、入力軌跡情報及び検索対象軌跡情報の、身体能力データから、数15に基づき、身体能力特徴ベクトルvbを生成する。数15のwiは、i番目の種類の身体能力の値に対する重みである。重みwiは、例えばシステム設計者が適宜定めておけばよい。Rbiは、i番目の種類の身体能力の値である。身体能力類似度算出部16は、入力軌跡情報と各検索対象軌跡情報の、身体能力データが共通して含む種類の身体能力の値から、数15のベクトルを生成すればよい。いずれかの軌跡情報が、いずれかの種類の身体能力を含まない場合、身体能力類似度算出部16は、その種類の身体能力の値に対する重みを、予め定められた値によらず0にしてもよい。なお、身体能力データのうち、性別のようにスカラー値で表されない種類の身体能力データの値には、例えば、女を2、男を1にするなど、適宜定数を割り当てればよい。身体能力類似度算出部16は、入力軌跡情報及び検索対象軌跡情報から、数15に基づき算出した、身体能力特徴ベクトルの距離を算出する。身体能力類似度算出部16は、身体能力特徴ベクトル間の、例えば、ユークリッド距離、マハラノビス距離、マンハッタン距離、チェビシェフ距離、ミンコフスキー距離といったベクトル間距離を算出し、算出した値を身体能力類似度とすればよい。身体能力類似度算出部16は、身体能力特徴ベクトル間の、コサイン類似度、ピアソン相関係数といったベクトル間類似度を算出し、算出した値を身体能力類似度としてもよい。次に、類似度算出部12は、入力軌跡情報と読み出した検索対象軌跡情報の、軌跡類似度及び身体能力類似度から、類似度を算出するステップS14。数16は、軌跡類似度Rt及び身体能力類似度Rbから類似度Rを算出するための式である。類似度算出部12は、数16の式に基づき、類似度Rを算出すればよい。数16のp及びqは、共に、0でない値の実数の、重み係数である。例えばシステム開発者が、p及びqの値を予め決めておけばよい。また、数17は、軌跡類似度Rtのランキング順位Nt及び身体能力類似度Rbのランキング順位Nbから、類似度Rを算出するための式である。類似度算出部12は、数17の式に基づき、類似度Rを算出してもよい。全ての検索対象軌跡情報の軌跡類似度の算出後、類似度算出部12又は軌跡類似度算出部15が、軌跡類似度Rtのランキング順位Ntを算出すればよい。また、全ての検索対象軌跡情報の身体能力類似度の算出後、類似度算出部12又は身体能力類似度算出部16が、身体能力類類似度Rbのランキング順位Nbを算出すればよい。入力軌跡情報と、軌跡記憶部11が記憶する全ての検索対象軌跡情報の類似度を算出済みの場合ステップS12、N、軌跡選択部13は、類似度の高い検索対象軌跡情報を1個以上選択するステップS15。軌跡選択部13が行う選択の方法は、予め、例えばシステム設計者が決めておけばよい。軌跡選択部13は、例えば、類似度の高いものから所定個の検索対象軌跡を選択すればよい。また、軌跡選択部13は、類似度が所定値以上である検索対象軌跡を選択してもよい。この場合、類似度が所定値以上である検索対象軌跡が存在しない場合、軌跡選択部13は、最も類似度が高い検索対象軌跡を選択すればよい。軌跡選択部13は、類似度が高い者から1個以上の検索対象軌跡を選択する方法であれば、他の方法で検索対象軌跡を選択しても構わない。次に、軌跡出力部14が、軌跡選択部13が選択した検索対象軌跡情報を、軌跡情報を表示する端末装置3に対して出力するステップS16。軌跡生成装置2と端末装置3が同一の装置でない場合、軌跡出力部14は、検索対象機積情報と共に入力軌跡情報を、端末装置3に出力してもよい。端末装置3は、あたかもユーザが他のユーザと一緒に歩いているような実感を得られるような方法で、受信した検索対象軌跡情報を表示すればよい。そのために、端末装置3は、入力軌跡情報の軌跡と受信した検索対象軌跡情報の軌跡を、例えば、比較が可能な形で地図上に重畳して表示すればよい。あるいは、端末装置3は、例えば、ARAurgmentedReality技術を用いて、端末装置3が備えるカメラで撮影した映像の、受信した検索対象軌跡情報の軌跡の現在時刻に対応する位置に、アバターなどの映像を重畳表示してもよい。端末装置3は、3次元音響の技術を用いて、ユーザの現在位置と受信した検索対象軌跡情報の軌跡の現在時刻に対応する位置の、位置関係に応じた音響を生成してもよい。端末装置3は、ユーザの現在位置と受信した検索対象軌跡情報の軌跡の現在時刻に対応する位置の、距離に応じた大きさの振動や、位置関係に応じた種類の振動を発生してもよい。また、端末装置3は、受信した全ての検索対象軌跡情報を軌跡提示部31によって提示し、図示しない入力部を介して入力された、表示する検索対象軌跡情報を選択する指示を受信し、選択された検索対象軌跡情報を軌跡提示部31によって表示してもよい。軌跡提示部31は、検索対象軌跡情報と共に対応する類似度を受信し、受信した全ての検索対象軌跡情報を提示する際、検索対象軌跡情報に類似度を関連付けて表示してもよい。また、軌跡提示部31は、受信した全ての検索対象軌跡情報を提示する際、検索対象軌跡情報が含む各データの、所定の一部の一覧を表示すればよい。以上で説明した本実施形態には、第1の実施形態の効果に加え、歩行中のユーザの、現時点より前の軌跡との類似度が高いだけでなく、現時点より後の軌跡にも類似する軌跡を、更に精度よく抽出できるという効果がある。その理由は、身体能力類似度算出部16が、軌跡生成装置2が測定した身体能力データから、身体能力類似度を算出するからである。軌跡選択部13は、この身体能力類似度と軌跡類似度から類似度算出部12が算出した類似度が高い検索対象軌跡情報を、1個以上選択する。以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。"