JP2012235920A - 生体データ処理システム、及び、生体データ処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】日常生活の行動に従って、ユーザの体力レベルを判定する。
【解決手段】第１端末は、第１ユーザに装着され、センサによって測定された第１ユーザの体動数及び脈拍数を含む複数の第１生体データを、サーバに送信し、サーバは、年代毎の各ユーザの体力レベルを示す年代毎の回帰式を取得し、各第１生体データに基づいて、各第１生体データが、第１ユーザの活動状態の生体データか、又は、第１ユーザの安静状態の生体データかを判定し、第１ユーザの活動状態の生体データ、及び、第１ユーザの安静状態の生体データに基づいて、第１ユーザの安静状態の脈拍数と活動状態の運動強度と活動状態の脈拍数とを算出し、算出された第１ユーザの安静状態の脈拍数と活動状態の運動強度と活動状態の脈拍数とに基づいて、第１回帰式を算出し、取得された年代毎の回帰式と、第１回帰式とに基づいて、第１ユーザの体力レベルを判定するための画面データを生成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、生体データ処理システムに関し、特に、ユーザの生体データを収集するシステムに関する。

近年、中高齢者の健康増進及び生活習慣病予防のニーズ増大に伴い、日常生活において正確かつ簡易にユーザの体力レベルを把握し、日頃の健康管理及び体力増進に、把握された体力レベルを利用することが求められている。

このような体力増進支援のための方法には、従来、自転車エルゴメーター又はトレッドミルのような固定型の運動装置を用いて、運動負荷及び脈拍数の変化から体力測定をする方法がある。

具体的には、運動者の安静時脈拍数と第１段階の運動負荷値及び脈拍数とに基づいて、運動者の体力を測定する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。しかし、このような従来技術は、運動者が運動装置が配置された場所に行く必要があるため、日常生活における体力測定が困難であるという課題があった。

また、体力増進支援のための方法には、従来、身体装着型の装置を用いて、体力測定をする方法がある。

具体的には、最大脈拍数に対する脈拍数比率から最大酸素摂取量を換算し、体力を測定する方法が提案されている（例えば、特許文献２参照）。しかし、このような従来技術は、技術を利用するユーザがどのような行動をしているか判定できないため、行動に従った生体反応の変化を把握できない。

また、例えば、加速度センサの測定結果に基づいて活動年齢を算出する方法が提案されている（例えば、特許文献３参照）。しかし、このような従来技術は、行動データを測定するのみであるため、行動に従った生体反応の変化を把握できない。

また、例えば、生体データと運動負荷量との関係式を用いて、運動負荷量から生体データを推定する方法が提案されている（例えば、特許文献４参照）。しかし、このような従来技術は、生体データと行動とを同時に測定できないため、行動に従った生体反応の変化を把握できない。

また、体動センサと脈拍センサとを用いて利用者の体動及び脈拍を測定し、ユーザの活動時及び活動後の消費カロリーを算出する方法が提案されている（例えば、特許文献５参照）。しかし、このような従来技術は、ユーザの日常的な行動に従って、自らの体力レベルが正確かつ簡易に把握できるものではなかった。

特開平１１−１２８３９６号公報 特開２０１０−２３３６７７号公報 特開２０１０−０１７５２５号公報 特開２００４−０８９３１７号公報 特開２００７−３１９４８７号公報

従来の技術は、日常生活における行動に従った生体反応の変化を捉えることができず、日常生活におけるユーザの体力レベルの判定は困難であった。特に、日常生活の中で、ユーザの行動を自動的に特定し、ユーザの行動時の運動強度に従った生体反応を測定することによって、簡易に体力レベルを判定することは困難であるという課題があった。

本発明の目的は、日常生活におけるユーザの運動強度の変化に基づいて、ユーザの体力レベルを算出し、生成された体力レベルを表示することによって、ユーザの体力増進を支援する装置及びシステムを提供することである。

本発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、ユーザの体動数及び脈拍数を測定するセンサを備える複数の端末、及び、前記各端末とネットワークを介して接続されるサーバを備える生体データ処理システムであって、第１の前記端末は、第１の前記ユーザに装着され、前記センサによって測定された前記第１のユーザの体動数及び脈拍数を含む複数の第１の生体データを、前記サーバに送信し、前記サーバは、年代毎の前記各ユーザの体力レベルを示す年代毎の回帰式を取得し、前記各第１の生体データに基づいて、前記各第１の生体データが、前記第１のユーザの活動状態の生体データか、又は、前記第１のユーザの安静状態の生体データかを判定し、前記第１のユーザの活動状態の生体データ、及び、前記第１のユーザの安静状態の生体データに基づいて、前記第１のユーザの前記安静状態の脈拍数と前記活動状態の運動強度と前記活動状態の脈拍数とを算出し、前記算出された第１のユーザの安静状態の脈拍数と活動状態の運動強度と活動状態の脈拍数とに基づいて、第１の回帰式を算出し、前記取得された年代毎の回帰式と、前記第１の回帰式とに基づいて、前記第１のユーザの体力レベルを判定するための画面データを生成する。

本発明の一実施形態によると、日常生活におけるユーザの活動量の変化に基づいて、ユーザの体力レベルを正確かつ簡易に把握することができる。

本発明の実施形態の体力増進支援システムの物理的な構成を示す説明図である。 本発明の実施形態の装着型デバイスが組み込まれたリストバンドを示す説明図である。 本発明の実施形態のユーザ情報データベースを示す説明図である。 本発明の実施形態のデータ蓄積データベースを示す説明図である。 本発明の実施形態のユーザデータ履歴テーブルを示す説明図である。 本発明の実施形態の安静時データ履歴テーブルを示す説明図である。 本発明の実施形態の活動時データ履歴テーブルを示す説明図である。 本発明の実施形態の実施記録データ履歴テーブルを示す説明図である。 本発明の実施形態の知識ベースを示す説明図である。 本発明の実施形態のＤＳメモリに含まれるテーブルを示す説明図である。 本発明の実施形態の装着型デバイスが生体データを送信する処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態のＷＤデータを受信した無線中継器の処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態のＳＤデータを受信したデータサーバの処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態のユーザの生活活動状態を示す説明図である。 本発明の実施形態のユーザの体力レベルを表示する処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態の体力モデル算出部による体力モデルの生成処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態の体力レベル判定部の体力レベルを判定する処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態のアドバイス出力部によるアドバイスの生成処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態のユーザが体力増進プログラムへ参加する際の入出力端末の画面を示す説明図である。 本発明の実施形態の体力増進プログラムにおける目標設定情報を登録する処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態のユーザの目標を初めて登録するための画面を示す説明図である。 本発明の実施形態の実施記録の入力処理と表示処理とを示すフローチャートである。 本発明の実施形態の体力年齢に関する情報を入力するための画面を示す説明図である。 本発明の実施形態のユーザが実施した行動に関する実施記録を入力するための画面を示す説明図である。 本発明の実施形態のイベントに関する実施記録を入力するための画面を示す説明図である。 本発明の実施形態のコメントを入力するための画面を示す説明図である。 本発明の実施形態の入出力端末に表示される画面を示す説明図である。 本発明の実施形態の装着型デバイスの出力部に表示される画面を示す説明図である。

本実施形態の体力増進支援システムは、ユーザの体動及び脈拍数を含む生体データを収集し、収集された生体データに基づいて、ユーザの体力レベルを算出する生体データ処理システムである。

図１は、本発明の実施形態の体力増進支援システムの物理的な構成を示す説明図である。

本実施形態の体力増進支援システムは、ユーザに体力増進プログラムを提供する。本実施形態の体力増進支援システムは、データサーバ１００と、入出力端末１３０と、ネットワーク１４０と、装着型デバイス１５０と、無線中継器１７０と、を有する。

入出力端末１３０は、一つ又は複数のプロセッサと、メモリと、記憶部と、キーボード又はマウスなどの入力部と、ディスプレイなどの出力部と、データサーバ１００などと通信する通信部と、を有する一つ又は複数のコンピュータである。また、入力部と出力部と通信部とを有するＰＤＡ、ＰＨＳ、又は携帯電話など可搬型端末でもよい。

入出力端末１３０は、ネットワーク１４０を介して、データサーバ１００及び無線中継器１７０と通信する。

無線中継器１７０は、マンションなど集合住宅の一つの居宅、又は、戸建住宅の居宅に配置される。また、無線中継器１７０は、装着型デバイス１５０と無線通信するためのアンテナを有し、ネットワーク１４０を介して、データサーバ１００及び入出力端末１３０と通信する。

図１のネットワーク１４０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）ケーブルによる有線通信のためのネットワークである。また、本実施形態のネットワーク１４０は、電力線通信（ＰＬＣ：Ｐｏｗｅｒ Ｌｉｎｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、他の有線通信、ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ等の無線通信、又は、独自の通信方法などによって実装されるネットワークでもよい。

また、ネットワーク１４０は、構内ＰＨＳなどの構内ネットワーク、インターネット、ＶＰＮ、携帯電話通信網、又は、ＰＨＳ通信網などの広域ネットワークによって実装されるネットワークでもよい。

装着型デバイス１５０は、無線中継器１７０が配置された居宅の居住者（以下、ユーザと記載）の、身体に装着される。装着型デバイス１５０は、無線中継器１７０と無線通信するためのアンテナを有する。

また、データサーバ１００は、本実施形態のカスタマーセンターが管理するデータセンターに配置される。カスタマーセンターは、本実施形態の体力増進支援システムの運用者である。データサーバ１００は、ネットワーク１４０を介して無線中継器１７０及び入出力端末と通信する。

データサーバ１００は、データセンターに配置されることによって、ユーザの個人情報、及び、ユーザから収集される生体データなどのプライバシー情報を、一元管理できる。このため、情報漏洩防止等のセキュリティ管理を簡易化できる。

また、カスタマーセンターは、ユーザの居宅が集合住宅である場合、データサーバ１００を、集合住宅内に配置することもできる。これによって、システム構築を簡易化できる。

また、無線中継器１７０は、企業内に配置され、装着型デバイス１５０は、企業の経営者又は従業員（以下、ユーザと記載）の身体に装着されてもよい。これによって、本実施形態の体力増進支援システムを企業内で利用できる。

また、無線中継器１７０は、屋外に配置され、装着型デバイス１５０は、市町村などの地域住民（以下、ユーザと記載）の身体に装着されてもよい。これによって、本実施形態の体力増進支援システムを地域内で利用できる。

データサーバ１００は、ＤＳ制御部１０１と、ＤＳメモリ１０２と、ＤＳ通信部１０３と、活動量算出部１０４と、脈拍数算出部１０５と、生活活動状態判定部１０６と、体力モデル算出部１０７と、体力レベル判定部１０８と、運動強度推定部１０９と、ユーザ情報データベース１１１と、データ蓄積データベース１１２と、知識ベース１１３と、目標設定部１２１と、実施記録入力部１２２と、アドバイス出力部１２３と、を有する。

ＤＳ制御部１０１は、プロセッサ等の演算装置である。ＤＳメモリ１０２は、メモリ等の一時的にデータを記憶する記憶装置である。ＤＳ制御部１０１は、ＤＳメモリ１０２等にプログラムを読み込むことによって、各処理を実行する。

ＤＳ通信部１０３は、ネットワーク１４０とデータサーバ１００との通信のためのネットワークインタフェース等である。

活動量算出部１０４は、装着型デバイス１５０から送信された生体データから、活動量を算出する装置である。脈拍数算出部１０５は、装着型デバイス１５０から送信された生体データから、脈拍数を算出する装置である。生活活動状態判定部１０６は、装着型デバイス１５０から送信された生体データから、ユーザの生活活動状態を判定する装置である。

体力モデル算出部１０７は、体力増進プログラムに参加する複数のユーザの脈拍数等から、体力モデルを生成する装置である。体力レベル判定部１０８は、ユーザの脈拍数等から体力モデルを生成し、体力レベルを生成する装置である。運動強度推定部１０９は、ユーザの活動量等から運動強度を推定する装置である。

ユーザ情報データベース１１１は、体力増進プログラムに参加するユーザの情報を含む記憶領域である。データ蓄積データベース１１２は、体力増進プログラムにおいて収集及び生成されるデータを含む記憶領域である。知識ベース１１３は、体力増進プログラムにおける処理に用いられる判定条件を含む。

目標設定部１２１は、ユーザに行動目標を入力させる装置である。実施記録入力部１２２は、ユーザに実施した行動に関する情報等と入力させる装置である。アドバイス出力部１２３は、ユーザに提示するアドバイスを生成する装置である。

活動量算出部１０４と、脈拍数算出部１０５と、生活活動状態判定部１０６と、体力モデル算出部１０７と、体力レベル判定部１０８と、運動強度推定部１０９と、目標設定部１２１と、実施記録入力部１２２と、アドバイス出力部１２３とは、ＤＳ制御部１０１がプログラムを実行することによって実装されてもよく、ハードウェアによって実装されてもよい。

装着型デバイス１５０は、ＷＤ制御部１５１と、ＷＤメモリ１５２と、ＷＤ＿ＩＤ記憶部１５３と、ＷＤ演算部１５４と、ＷＤ無線通信部１５５と、脈波センサ１５６と、温度センサ１５８と、体動センサ１５９と、出力部１６０と、を有する。

ＷＤ制御部１５１は、プロセッサ等の演算装置である。ＷＤメモリ１５２は、メモリ等の一時的にデータ等を記憶する装置である。ＷＤ制御部１５１は、ＷＤメモリ１５２等にプログラムを読み込むことによって、各処理を実行する。

ＷＤ＿ＩＤ記憶部１５３は、装着型デバイス１５０を識別するための固有ＩＤであるＷＤ＿ＩＤを格納する記憶装置である。ＷＤ演算部１５４は、ユーザの生体データを算出するための装置である。ＷＤ無線通信部１５５は、無線中継器１７０と無線通信するための装置である。

脈波センサ１５６は、装着型デバイス１５０が装着された生体の心臓の拍動に伴う血管内の血流量の変化を測定するセンサである。温度センサ１５８は、装着型デバイス１５０が装着された生体から発生する熱エネルギー量を測定するセンサである。体動センサ１５９は、装着型デバイス１５０が装着された生体の活動を体動として測定するセンサである。出力部１６０は、ディスプレイ等の装置であり、ユーザにアドバイスを表示する。

図１の装着型デバイス１５０は、無線中継器１７０と無線通信するが、本実施形態の装着型デバイス１５０は、有線によって中継器（無線中継器１７０に相当）又はネットワーク１４０に接続されてもよい。

また、図１の装着型デバイス１５０は、リストバンドに組み込まれており、ユーザは手首に装着して利用する。また、腕時計、ロッカーキー、ペンダント、指輪、衣類、シューズ、帽子、又は、眼鏡など、身体に装着するものに組み込まれてもよい。また、バンソウコウ又は湿布などによって皮膚に直接貼られることによって、ユーザに装着されてもよい。

図１に示す体力増進支援システムは、各装置、及び各処理部はハードウエアによって実装されるが、本実施形態の体力増進支援システムの機能の一部又は全体を、プログラム等のソフトウエアによって実装されてもよい。さらに、前述した各処理部は、以下に述べる処理の一部を、別のハードウェアによる処理部として実装してもよい。

また、各処理部による機能を実装するプログラム、データベース、及びテーブル等の情報は、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。

さらに、本実施形態の体力増進支援システムを、プログラムによって実装する場合、プログラム配布サーバ、又は、計算機読み取り可能な非一時的記憶媒体によって、プログラムをデータサーバ１００にインストールすることができ、データサーバ１００に備わる不揮発性記憶デバイスに格納してもよい。

また、データサーバ１００の機能の一部を、装着型デバイス１５０に組み込んでもよい。これによって、装着型デバイス１５０のみによって、データサーバ１００の機能を提供できる。

図２は、本発明の実施形態の装着型デバイス１５０が組み込まれたリストバンドを示す説明図である。

装着型デバイス１５０は、脈波センサ１５６及び温度センサ１５８がユーザの皮膚に近接又は接触するように、装着される。これによって、ユーザの脈波及び皮膚温度を測定することが可能となる。

また、装着型デバイス１５０は、体動センサ１５９が手の甲の平行方向の動きを測定するように装着される。これによって、ユーザの体動を効率的に測定することが可能となる。

なお、装着型デバイス１５０は、脈波センサ１５６の代わりに、装着される生体の心臓の拍動に伴う電気信号の変化を測定する心電センサ、又は、装着される生体の心臓の拍動を音の変化によって測定する心音センサを有してもよい。また、本実施形態において、脈拍数の代わりに、心電センサ、又は、心音センサによって測定された心拍数を用いてもよい。

体動センサ１５９には、衝撃センサが用いられてもよい。これによって、体動センサ１５９は、消費電力を低減できる。また、体動センサ１５９には、加速度センサが用いられてもよい。これによって、体動センサ１５９は、体動を高精度に測定できる。

図２に示す出力部１６０は、液晶ディスプレイであるが、他の表示デバイスによって実装されてもよい。

図３は、本発明の実施形態のユーザ情報データベース１１１を示す説明図である。

ユーザ情報データベース１１１は、ユーザ個人情報テーブル２１０と、目標設定情報テーブル２２０と、を含む。ユーザ個人情報テーブル２１０は、ユーザの個人情報を保持する。目標設定情報テーブル２２０は、ユーザの体力増進プログラムの期間、及び、ユーザの体力増進プログラムの期間中の目標を保持する。

ユーザ個人情報テーブル２１０は、フィールド２１１〜２１４を含む。フィールド２１１は、ユーザを識別するユーザＩＤを含む。フィールド２１２は、ユーザが体力増進プログラムを実施する間、ユーザを認証するために用いられるパスワードを含む。

フィールド２１３は、ユーザの氏名等の個人情報を含む。フィールド２１４は、ユーザが利用する装着型デバイス１５０を識別するための、ＷＤ＿ＩＤを含む。

例えば、図３ののユーザ個人情報テーブル２１０に含まれるレコード２１０Ａは、ユーザＩＤが「ｕｓｅｒ０００１」であり、氏名が「Ｋ．Ｓｈｉｍ」であるユーザは、ＷＤ＿ＩＤが「ｗｄ０１」である装着型デバイス１５０を利用していることを示す。

目標設定情報テーブル２２０は、フィールド２２１〜２２３を含む。フィールド２２１は、ユーザを識別するユーザＩＤを含む。フィールド２２２は、体力増進プログラムが開始された開始日と、体力増進プログラムを開始した際のユーザの体力年齢とを含む。

フィールド２２３は、ユーザの目標設定情報を含む。具体的には、フィールド２２３は、ユーザの目標を示す目標体力年齢と、体力増進プログラムが実施される実施期間と、ユーザが毎日実施する目標となる行動目標と、を含む。

例えば、図３の目標設定情報テーブル２２０に含まれるレコード２２０Ａは、ユーザＩＤが「ｕｓｅｒ０００１」であるユーザが、２０１０年１０月１日に体力増進プログラムを開始し、開始時の体力年齢４５歳であり、目標体力年齢が３６歳であり、体力増進プログラムの実施期間が９０日であることを示す。また、ユーザＩＤが「ｕｓｅｒ０００１」であるユーザが、「ＷＡＬＫ２」（１０分「歩く（４．０ｋｍ／ｈ）」に相当）を、毎日２回実施することを目標としていることを示す。

図４Ａは、本発明の実施形態のデータ蓄積データベース１１２を示す説明図である。

データ蓄積データベース１１２は、ユーザデータ履歴テーブル３１０と、安静時データ履歴テーブル３２０と、活動時データ履歴テーブル３３０と、実施記録データ履歴テーブル３４０と、を含む。

ユーザデータ履歴テーブル３１０は、装着型デバイス１５０から送信されるユーザの生体データを含む。安静時データ履歴テーブル３２０は、ユーザの安静時の脈拍数を含む。活動時データ履歴テーブル３３０は、ユーザの活動時の生体データを含む。実施記録データ履歴テーブル３４０は、ユーザによって記録されたユーザが実施した行動に関する実施記録を含む。

図４Ｂは、本発明の実施形態のユーザデータ履歴テーブル３１０を示す説明図である。

ユーザデータ履歴テーブル３１０は、フィールド３１１〜３１４を含む。フィールド３１１は、ユーザを識別するためのユーザＩＤを含む。フィールド３１２は、装着型デバイス１５０から送信されるＳＤデータを含む。ＳＤデータには、ユーザの生体データが含まれる。

フィールド３１３は、ユーザの生体データから算出される生活活動状態を識別する生活活動状態ＩＤを含む。フィールド３１４は、ＳＤデータを受信した日付と時刻とを含む。

本実施形態において、生活活動状態ＩＤが「Ｓ＿ＳＬ」である場合、生活活動状態は「睡眠状態」である。生活活動状態ＩＤが「Ｓ＿ＳＴ」である場合、生活活動状態は「安静状態」である。生活活動状態ＩＤが「Ｓ＿ＡＣ」である場合、生活活動状態は「活動状態」である。生活活動状態ＩＤが「Ｓ＿ＤＡ」である場合、生活活動状態は「日常動作状態」である。

図４Ｃは、本発明の実施形態の安静時データ履歴テーブル３２０を示す説明図である。

安静時データ履歴テーブル３２０は、フィールド３２１〜３２３を含む。フィールド３２１は、ユーザを識別するためのユーザＩＤを含む。フィールド３２２は、生活活動状態が「安静状態」と判定された場合の、ユーザの脈拍数を含む。フィールド３２３は、生活活動状態が「安静状態」と判定された場合の、判定した日付と時刻とを含む。

例えば、図４Ｃに示す安静時データ履歴テーブル３２０に含まれるレコード３２０Ａは、ユーザＩＤが「ｕｓｅｒ０００１」であるユーザの安静時の脈拍数は、６８回／分であることを示す。

図４Ｄは、本発明の実施形態の活動時データ履歴テーブル３３０を示す説明図である。

活動時データ履歴テーブル３３０は、フィールド３３１〜３３８を含む。フィールド３３１は、ユーザを識別するためのユーザＩＤを含む。フィールド３３２は、生活活動状態が「活動状態」と判定された場合の、ユーザの脈拍数を含む。フィールド３３３は、ユーザの歩行ピッチを含む。

フィールド３３４は、ユーザの活動量を含む。フィールド３３５は、ユーザの歩行速度を含む。フィールド３３６は、ユーザの運動強度を含む。フィールド３３７は、ユーザが活動を継続した時間を示す継続時間を含む。フィールド３３８は、生活活動状態が「活動中」と判定された日付と時刻とを含む。

例えば、図４Ｄに示す活動時データ履歴テーブル３３０に含まれるレコード３３０Ａは、ユーザＩＤが「ｕｓｅｒ０００１」であるユーザの活動時の、脈拍数が１３６回／分であり、歩行ピッチが２．１Ｈｚ（すなわち、１分当たり１２６歩）であり、活動量が２８０であり、運動強度が３．０ＭＥＴｓであることを示す。そして、これらのフィールド３３２〜３３６が示す活動を、ユーザは１０分間継続したことを示す。

また例えば、図４Ｄに示すレコード３３０Ｂは、ユーザＩＤが「ｕｓｅｒ０００１」であるユーザの活動時の、脈拍数が１６０回／分であり、活動量が３２０であり、運動強度が４．０ＭＥＴｓであることを示す。そして、これらのフィールド３３２〜３３６が示す活動を、ユーザは１０分間継続したことを示す。

また例えば、図４Ｄに示すレコード３３０Ｃは、ユーザＩＤが「ｕｓｅｒ０００２」であるユーザの活動時の、脈拍数が１３６回／分であり、歩行ピッチが１．９Ｈｚ（すなわち、１分当たり１１４歩）であり、歩行速度が３．２ｋｍ／ｈの歩行であり、活動量が２２０であり、運動強度が２．５ＭＥＴｓであることを示す。そして、これらのフィールド３３２〜３３６が示す活動を、ユーザは１０分間継続したことを示す。

レコード３３０Ａ、３３０Ｂ、３３０Ｃのように、フィールド３３３に歩行ピッチの値が格納される行は、歩行が測定されたことを示し、ユーザの活動の種類が歩行であることを示す。

図４Ｅは、本発明の実施形態の実施記録データ履歴テーブル３４０を示す説明図である。

実施記録データ履歴テーブル３４０は、フィールド３４１〜３４５を含む。フィールド３４１は、ユーザを識別するためのユーザＩＤを含む。フィールド３４２は、ユーザが実施した行動と、実施した行動の回数とを示す行動記録を含む。フィールド３４２は、入出力端末１３０に表示される実施記録１３３に対応する。

フィールド３４３は、ユーザに起きたイベントを示すイベント記録を含む。フィールド３４４は、ユーザによって入力されたコメントを示すコメント記録を含む。フィールド３４５は、各行の各フィールドに値がユーザによって入力された日付と時刻とを含む。

図５は、本発明の実施形態の知識ベース１１３を示す説明図である。

知識ベース１１３は、生活状態判定知識テーブル４２０と、アドバイス知識テーブル４１０とを含む。生活状態判定知識テーブル４２０は、ユーザの生活活動状態を判定するための判定条件を含む。アドバイス知識テーブル４１０は、ユーザに出力するアドバイスを含む。

生活状態判定知識テーブル４２０は、フィールド４２１〜４２４を含む。フィールド４２１は、ユーザを識別するためのユーザＩＤを含む。フィールド４２２は、生活活動状態を識別するための生活活動状態ＩＤを含む。フィールド４２３は、生活活動状態ＩＤが示す生活活動状態を判定するための判定条件を含む。フィールド４２４は、判定条件の補足説明を示す備考を含む。

生活状態判定知識テーブル４２０のフィールド４２２は、ユーザデータ履歴テーブル３１０のフィールド３１３に対応する。

例えば、図５の生活状態判定知識テーブル４２０に含まれるレコード４２０Ｄは、ユーザＩＤが「ｕｓｅｒ０００１」であるユーザは、ユーザの体動Ａｃが１２０以上の場合、生活活動状態ＩＤが「Ｓ＿ＡＣ」、すなわち、生活活動状態が「活動中」であると判定されることを示す。

例えば、図５の生活状態判定知識テーブル４２０に含まれるレコード４２０Ｂは、ユーザＩＤが「ｕｓｅｒ０００１」であるユーザは、ユーザの体動Ａｃが４０未満の場合、生活活動状態ＩＤが「Ｓ＿ＳＴ」、すなわち、生活活動状態が「安静中」であると判定されることを示す。

また例えば、図５の生活状態判定知識テーブル４２０に含まれるレコード４２０Ａは、ユーザＩＤが「ｕｓｅｒ０００１」であるユーザは、ユーザの体動Ａｃが４０未満である状態が３０分以上継続している場合、生活活動状態ＩＤが「Ｓ＿ＳＬ」、すなわち、生活活動状態が「睡眠中」であると判定されることを示す。

また例えば、図５の生活状態判定知識テーブル４２０に含まれるレコード４２０Ｃは、ユーザＩＤが「ｕｓｅｒ０００１」であるユーザは、ユーザの体動Ａｃが１２０未満の場合、生活活動状態ＩＤが「Ｓ＿ＤＡ」、すなわち、生活活動状態が「日常動作中」が判定されることを示す。

図５の生活状態判定知識テーブル４２０に基づいて、ユーザの活動状態以外を、安静状態と判定するだけでなく、活動量及び継続時間に従って日常動作状態又は睡眠状態等と判定することによって、より正確にユーザの状態を判定することができる。

アドバイス知識テーブル４１０は、フィールド４１１〜４１５を含む。フィールド４１１は、ユーザを識別するためのユーザＩＤを含む。フィールド４１２は、体力レベルの判定条件を格納する。フィールド４１３は、運動強度の判定条件を格納する。フィールド４１４は、脈拍数（心拍数）の判定条件を格納する。フィールド４１５は、各判定条件が一致したときに提示するアドバイス文を含む。フィールド４１５は、図２３のアドバイス１３７に表示されるアドバイスの内容に相当する。

例えば、図５のアドバイス知識テーブル４１０に含まれるレコード４１０Ａは、ユーザＩＤが「ｕｓｅｒ０００１」であるユーザの体力年齢が目標体力年齢（目標とする体力年齢）に達しておらず、運動強度が小さく、脈拍数が多い場合、ユーザの体力状態が、「体力低下状態」と判定されることを示す。また、この時、アドバイス出力部１２３は、ユーザにアドバイスとして「体力が落ちてます。まずは現状で頑張りましょう。」を、提示することを示す。

また、例えば、図５のアドバイス知識テーブル４１０に含まれるレコード４１０Ｂは、ユーザＩＤが「ｕｓｅｒ０００１」であるユーザの体力年齢が目標体力年齢に達しておらず、運動強度が小さく、脈拍数が少ない場合、ユーザの体力状態が「運動強度不足状態」と判定されることを示す。また、この場合、アドバイス出力部１２３は、ユーザに運動強度を上げるためのアドバイスとして「運動強度が小さいです。少し早く歩きましょう。」を提示することを示す。

また、例えば、図５のアドバイス知識テーブル４１０に含まれるレコード４１０Ｃは、ユーザＩＤが「ｕｓｅｒ０００１」であるユーザの体力年齢が目標体力年齢に達しておらず、運動強度が大きく、脈拍数が多い場合、ユーザの体力状態が「体力増進状態」と判定されることを示す。また、この場合、アドバイス出力部１２３は、ユーザに運動の継続を支援するためのアドバイスとして「よい傾向です。頑張って継続しましょう。」を提示することを示す。

また、例えば、図５のアドバイス知識テーブル４１０に含まれるレコード４１０Ｄは、ユーザＩＤが「ｕｓｅｒ０００１」であるユーザの体力年齢が目標体力年齢に達しておらず、運動強度が大きく、脈拍数が少ない場合、ユーザの体力状態が「体力向上状態」と判定されることを示す。また、この場合、アドバイス出力部１２３は、ユーザに行動目標を上げるためのアドバイスとして「体力がついてきました。歩行速度を上げましょう。」を提示することを示す。

また、例えば、図５のアドバイス知識テーブル４１０に含まれるレコード４１０Ｅは、ユーザＩＤが「ｕｓｅｒ０００１」であるユーザの体力年齢が目標体力年齢以上である場合、ユーザの体力状態が「体力維持状態」と判定されることを示す。また、この場合、アドバイス出力部１２３は、ユーザに目標とする体力レベルを上げるためのアドバイスとして「目標を上げましょう。」を提示することを示す。

このように、本実施形態の体力増進支援システムは、アドバイス知識テーブル４１０を用いて、運動強度の大きさと脈拍数の大きさによってユーザの体力状態を判定する。そして、判定された体力状態に従って、ユーザへ提示するアドバイスを段階的に変化させる。これによって、本実施形態の体力増進支援システムは、現在よりも運動強度の強い運動を継続的にユーザに支援でき、適切な体力増進をユーザに支援することができる。

フィールド４１３が示す運動強度の判定基準は、活動時データ履歴テーブル３３０が示すユーザの過去の活動時データ履歴から算出された基準値（運動強度判定基準値）によって判定された結果を示す。このため、フィールド４１３が示す運動強度の判定基準は、ユーザ毎に算出される。

例えば、ユーザの先月の運動強度の平均値が２．５ＭＥＴsの場合、フィールド４１３が示す運動強度の判定基準は、２．５ＭＥＴsを基準値である。そして、ユーザの運動強度が２．５ＭＥＴｓを超えた場合、アドバイス出力部１２３は、後述の処理において、フィールド４１３が示す運動強度の判定基準が「大きい」を示す行を選択し、２．５ＭＥＴｓ以下の場合、フィールド４１３が示す運動強度の判定基準が「小さい」を示す行を選択する。

前述のユーザの先月の運動強度の平均値は、活動時データ履歴テーブル３３０のフィールド３３８の日時が先月を示す行の、フィールド３３６の運動強度によって算出される。ＤＳ制御部１０１又はアドバイス出力部１２３は、フィールド４１３に用いられる基準値を、処理がある都度、又は、定期的に算出してもよい。また、管理者等が、フィールド４１３に用いられる基準値を、あらかじめ入力してもよい。

フィールド４１４が示す脈拍数の判定基準は、ユーザ固有の個人情報等を用いて算出された基準値（心拍数判定基準値）によって判定された結果を示す。このため、フィールド４１４が示す脈拍数の判定基準は、ユーザ毎に算出される。

例えば、フィールド４１４が示す脈拍数の判定基準は、式（１）に示すカルボーネンの式によって算出された目標心拍数、すなわち、運動負荷が６０％の時のユーザの心拍数を基準値としてもよい。

目標心拍数＝｛（２２０−年齢）−安静時脈拍数｝×６０％＋安静時脈拍数
・・・（１）
そして、ユーザの脈拍数が基準値（目標心拍数）を超えた場合、アドバイス出力部１２３は、フィールド５１５が示す脈拍数の判定基準が「多い」を示す行を選択し、基準値（目標心拍数）以下の場合、フィールド５１５が示す脈拍数の判定基準が「少ない」を示す行を選択する。フィールド５１５が示す脈拍数の判定基準の基準値は、ユーザによってあらかじめ入力されてもよい。

図６は、本発明の実施形態のＤＳメモリ１０２に含まれるテーブルを示す説明図である。

ＤＳメモリ１０２は、年代別体力モデルテーブル５１０と、個人別体力モデルテーブル５２０とを含む。

年代別体力モデルテーブル５１０は、フィールド５１１及び５１２を含む。フィールド５１１は、ユーザの年代を含む。フィールド５１２は、ユーザの年代に従った体力モデルを含む。

個人別体力モデルテーブル５２０は、フィールド５２１〜５２４を含む。フィールド５２１は、ユーザを識別するためのユーザＩＤを含む。フィールド５２２は、フィールド５２１が示すユーザの生体データに基づいて算出された、ユーザ固有の体力モデルを含む。

フィールド５２３は、フィールド５２２が示す体力モデルと、ユーザの年代とに従った体力モデルとを用いて算出された体力年齢を含む。フィールド５２４は、フィールド５２２の体力モデルとフィールド５２３の体力年齢とが算出された日時を含む。

ユーザ個人情報テーブル２１０のフィールド２１１、目標設定情報テーブル２２０のフィールド２２１、ユーザデータ履歴テーブル３１０のフィールド３１１、安静時データ履歴テーブル３２０のフィールド３２１、活動時データ履歴テーブル３３０のフィールド３３１、実施記録データ履歴テーブル３４０、生活状態判定知識テーブル４２０のフィールド４２１、アドバイス知識テーブル４１０のフィールド４１１、及び、個人別体力モデルテーブル５２０のフィールド５２１に含まれる、ユーザを識別するためのユーザＩＤは、相互に対応する。ＤＳ制御部１０１は、後述する処理においてユーザに対応する行を各テーブルから抽出する場合、前述のユーザＩＤを用いて対応する行を抽出する。

図７は、本発明の実施形態の装着型デバイス１５０が生体データを送信する処理を示すフローチャートである。

本実施形態の装着型デバイス１５０は、複数のユーザに各々備わり、各装着型デバイス１５０は、図７に示す処理によって生体データをデータサーバ１００に送信する。以下の説明は、一つの装着型デバイス１５０による図７の処理であるが、他の装着型デバイス１５０も図７に示す処理を実行する。

まず、装着型デバイス１５０が処理を開始すると、ＷＤ制御部１５１は、図７に示す生体データを送信する処理を終了するか否かを判定する（ステップ６０１）。例えば、ユーザによって終了が指示された場合、ＷＤ制御部１５１は、処理を終了すると判定し、図７に示す処理を終了する。

ステップ６０１において、終了しないと判定された場合、ＷＤ制御部１５１は、待機時間Ｔｗの間待機する（ステップ６０２）。本実施形態において、待機時間Ｔｗは「６０秒」であるが、管理者等によってあらかじめ定められる任意の時間でよい。ＷＤ制御部１５１は、十分な生体データをユーザから測定するために待機時間Ｔｗを待機する。

ステップ６０２の後、ＷＤ制御部１５１は、装着型デバイス１５０をユーザが装着しているか否かを判定する（ステップ６０３）。例えば、脈波センサ１５６の出力値が所定の値以上である場合、ＷＤ制御部１５１は、装着型デバイス１５０をユーザが装着していると判定し、ステップ６０４に移る。ステップ６０３における所定の値は、管理者等によってあらかじめ与えられる。

また、脈波センサ１５６の出力値が所定の値より小さい場合、装着型デバイス１５０をユーザが装着していないと判定し、ステップ６０１に戻る。そして、ＷＤ制御部１５１は、ステップ６０１を実行し、以降の処理を繰り返し実行する。

ステップ６０３において、ユーザが装着型デバイス１５０を装着していると判定された場合、ＷＤ制御部１５１は、ＷＤ演算部１５４を起動する。ＷＤ演算部１５４は、ＷＤ制御部１５１によって起動されると、ユーザの生体データを算出する（ステップ６０４）。

本実施形態の生体データは、脈拍数Ｐｓ、皮膚温ＢＴ、体動Ａｃ、歩行ピッチＷＰ、及び歩行速度ＷＳを含む。ＷＤ演算部１５４は、ステップ６０４において、脈波センサ１５６の出力に基づいて脈拍数Ｐｓを算出し、温度センサ１５８の出力に基づいて皮膚温ＢＴを算出する。また、ＷＤ演算部１５４は、体動センサ１５９の出力に基づいて、体動Ａｃ、歩行ピッチＷＰ、及び歩行速度ＷＳを算出する。

例えば、ＷＤ演算部１５４は、脈波センサ１５６が出力する脈波からピーク値を抽出し、現在時刻から過去６０秒間の、抽出されたピーク値の回数をカウントする。そして、カウントされた回数を、脈拍数Ｐｓとして算出する。

また、例えば、ＷＤ演算部１５４は、温度センサ１５８が出力する電圧値と、電圧値を皮膚温に変換する変換式とを用いて、皮膚温ＢＴを算出する。

また、例えば、ＷＤ演算部１５４は、体動センサ１５９が出力する体動の大きさに相当するスカラー値が、所定の値以下の値から所定の値より大きい値に変化する回数と、所定の値より大きい値から所定の値以下の値に変化する回数とを合計した値を、体動Ａｃとして算出する。体動Ａｃを算出するための所定の値は、管理者等によってあらかじめ与えられる。

また、体動Ａｃを算出する場合、ＷＤ演算部１５４は、体動センサ１５９が出力する体動の大きさに相当するスカラー値を合算した値を、体動Ａｃとして算出してもよい。

また、例えば、ＷＤ演算部１５４は、体動センサ１５９が出力する体動の大きさからフーリエ変換等によって周期性を算出し、歩行ピッチＷＰとして算出する。歩行ピッチＷＰが歩行ピッチＷＰの所定の範囲以外の場合、歩行ピッチＷＰが算出されなかったため、ＷＤ演算部１５４は、歩行ピッチＷＰとして０を算出する。

例えば、歩行ピッチＷＰの所定の範囲に、１〜３Ｈｚがあらかじめ与えられている場合において、ユーザの歩行ピッチＷＰが１未満又は３以上である場合、ＷＤ演算部１５４は、歩行ピッチＷＰとして０を算出する。これによって、ＷＤ演算部１５４は、歩行以外の周期的な体動を、生体データから除くことができ、歩行ピッチＷＰをより正確に算出することができる。

また、例えば、ＷＤ演算部１５４は、歩行ピッチＷＰが算出されたとき、体動センサ１５９が出力する体動の大きさに相当するスカラー値と、歩行速度との回帰式を用いて、歩行速度ＷＳを算出する。

ステップ６０４の後、ＷＤ制御部１５１は、ＷＤ無線通信部１５５を起動し、ＷＤ無線通信部１５５に、ステップ６０４において算出された生体データを、ＷＤデータとして送信させる（ステップ６０５）。ＷＤデータは、ＷＤ＿ＩＤと、ステップ６０４において算出された生体データとを含む。ＷＤ無線通信部１５５は、ＷＤデータを、アンテナを介して無線中継器１７０に送信する。

例えば、ＷＤ無線通信部１５５は、生体データのうち、脈拍数Ｐｓが「８０」であり、皮膚温ＢＴが「３６．２」であり、体動Ａｃが「２１０」であり、歩行ピッチＷＰが「２．１」であり、歩行速度ＷＳが「４．０」であり、装着型デバイス１５０のＷＤ＿ＩＤが「ｗｄ０１」である場合、ＷＤデータに、「ＷＤ＿ＩＤ＝ｗｄ０１、Ｐｓ＝８０、ＢＴ＝３６．２、Ａｃ＝２１０、ＷＰ＝２．１、ＷＳ＝４．０」を含める。

なお、本実施形態において前述のＷＤデータの「ＷＤ＿ＩＤ＝ｗｄ０１、Ｐｓ＝８０、ＢＴ＝３６．２、Ａｃ＝２１０、ＷＰ＝２．１、ＷＳ＝４．０」を、ＷＤＤＡＴＡ０１と記載する。

ステップ６０５の後、ＷＤ制御部１５１は、ステップ６０１に戻る。ステップ６０５において送信されたＷＤデータは、無線中継器１７０によって受信される。

図８は、本発明の実施形態のＷＤデータを受信した無線中継器１７０の処理を示すフローチャートである。

無線中継器１７０は、複数の装着型デバイス１５０から生体データを受信する。無線中継器１７０は、一つでも複数でもよい。

無線中継器１７０が処理を開始すると、無線中継器１７０は、生体データを受信する処理を終了するか否かを判定する（ステップ７０１）。例えば、ユーザによって終了が指示された場合、無線中継器１７０は、処理を終了すると判定し、図８に示す処理を終了する。

ステップ７０１において、終了しないと判定された場合、無線中継器１７０は、装着型デバイス１５０によって送信されたＷＤデータを受信する（ステップ７０２）。ステップ７０２の後、無線中継器１７０は、受信したＷＤデータと、無線中継器１７０を識別するＳＤ＿ＩＤとを含むＳＤデータを生成する。以下の説明において、ＳＤ＿ＩＤを「ｔｄ１０」とする。

そして、生成されたＳＤデータを、ネットワーク１４０を介してデータサーバ１００に送信する（ステップ７０３）。

例えば、前述のＷＤＤＡＴＡ０１を受信した場合、無線中継器１７０は、「ＷＤ＿ＩＤ＝ｗｄ０１、ＳＤ＿ＩＤ＝ｔｄ１０、Ｐｓ＝８０、ＢＴ＝３６．２、Ａｃ＝２１０、ＷＰ＝２．１、ＷＳ＝４．０」を含むＳＤデータ（以下、ＳＤＤＡＴＡ０１と記載する）を生成し、生成されたＳＤＤＡＴＡ０１を、データサーバ１００に送信する。

本実施形態において、装着型デバイス１５０のＷＤ無線通信部１５５と、無線中継器１７０との無線通信は、ＩＥＥＥ８０２．１５．４、又は、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標、以下同じ）を用いてもよい。これらの無線通信を用いることによって、本実施形態の体力増進支援システムは、消費電力を低減することが可能となる。

また、ＷＤ無線通信部１５５と、無線中継器１７０との無線通信は、微弱無線、特定小電力無線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標、以下同じ）、又は、ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ等、他の無線通信でもよい。これによって、本実施形態の体力増進支援システムは、より汎用的なシステムに適用可能となる。

ステップ７０３の後、無線中継器１７０は、ステップ７０１に戻る。ステップ７０３において送信されたＳＤデータは、ネットワーク１４０を介して、データサーバ１００によって受信される。

図９は、本発明の実施形態のＳＤデータを受信したデータサーバ１００の処理を示すフローチャートである。

データサーバ１００は、複数のＳＤデータを受信する。そして、受信した各ＳＤデータに基づいて、ユーザデータ履歴テーブル３１０、安静時データ履歴テーブル３２０、及び、活動時データ履歴テーブル３３０に値を格納する。図９の処理によって安静時データ履歴テーブル３２０、及び、活動時データ履歴テーブル３３０に格納される値は、体力モデルを算出するための値である。

まず、データサーバ１００が処理を開始すると、ＤＳ制御部１０１は、ＳＤデータを受信する処理を終了するか否かを判定する（ステップ８０１）。例えば、ユーザによって終了が指示された場合、ＤＳ制御部１０１は、処理を終了すると判定し、図９に示す処理を終了する。

ステップ８０１において、処理を終了しないと判定された場合、ＤＳ制御部１０１は、無線中継器１７０からＳＤデータを受信したか否かを判定する（ステップ８０２）。ＳＤデータを受信していないと判定された場合、ＤＳ制御部１０１は、ステップ８０１に戻る。

ステップ８０２においてＳＤデータを受信したと判定された場合、ＤＳ制御部１０１は、受信したＳＤデータを、ＳＤデータが送信されたユーザに対応するユーザＩＤ、及び、ＳＤデータを受信した日時とともに、ユーザデータ履歴テーブル３１０に格納する。

具体的には、ＤＳ制御部１０１は、受信したＳＤデータに含まれるＷＤ＿ＩＤの値と、フィールド２１４の値とが対応する行を、ユーザ個人情報テーブル２１０から抽出し、抽出された行のフィールド２１１が示すユーザＩＤを特定する。そして、特定されたユーザＩＤをフィールド３１１に格納し、受信したＳＤデータの内容をフィールド３１２に格納し、ＳＤデータを受信した日時をフィールド３１４に格納する。

そして、ＤＳ制御部１０１は、生活活動状態判定部１０６を起動する。生活活動状態判定部１０６は、ＤＳ制御部１０１に起動されると、ステップ８０２において受信したＳＤデータと、生活状態判定知識テーブル４２０に含まれる情報とを用いて、生活活動状態を判定する（ステップ８０３）。

例えば、ステップ８０２においてデータサーバ１００がＳＤＤＡＴＡ０１を受信した場合、ＳＤＤＡＴＡ０１に含まれる体動Ａｃは、「２１０」を示す。このため、生活活動状態判定部１０６は、生活状態判定知識テーブル４２０のフィールド４２３を参照し、判定条件が「Ａｃ≧１２０」であるレコード４２０Ｄを特定する。

そして、生活活動状態判定部１０６は、レコード４２０Ｄに含まれるフィールド４２２の生活活動状態ＩＤを特定し、ＳＤＤＡＴＡ０１に対応する生活活動状態は「活動状態（活動中）」（生活活動状態ＩＤは「Ｓ＿ＡＣ」）であることを特定する。そして、ステップ８０２において受信したＳＤデータが格納されるユーザデータ履歴テーブル３１０の行のフィールド３１３に、特定された生活活動状態ＩＤを格納する。

また、例えば、データサーバ１００が「ＷＤ＿ＩＤ＝ｗｄ０１、ＳＤ＿ＩＤ＝ｔｄ１０、Ｐｓ＝７１、ＢＴ＝３６．２、Ａｃ＝５０、ＷＰ＝０」（以下、ＳＤＤＡＴＡ０２と記載する）を含むＳＤデータを受信した場合、体動Ａｃは「５０」である。このため、生活活動状態判定部１０６は、生活状態判定知識テーブル４２０のフィールド４２３を参照し、判定条件が「Ａｃ＜１２０」であるレコード４２０Ｃを特定する。

そして、生活活動状態判定部１０６は、レコード４２０Ｃに含まれるフィールド４２２の生活活動状態ＩＤを特定し、ＳＤＤＡＴＡ０２に対応する生活活動状態は「日常動作状態（日常動作中）」（生活活動状態ＩＤは「Ｓ＿ＤＡ」）であることを特定する。そして、ステップ８０２において受信したＳＤデータが格納されるユーザデータ履歴テーブル３１０の行のフィールド３１３に、特定された生活活動状態ＩＤを格納する。

また、例えば、データサーバ１００が「ＷＤ＿ＩＤ＝ｗｄ０１、ＳＤ＿ＩＤ＝ｔｄ１０、Ｐｓ＝６２、ＢＴ＝３５．８、Ａｃ＝１０、ＷＰ＝０」（以下、ＳＤＤＡＴＡ０３と記載する）を含むＳＤデータを受信した場合、体動Ａｃは「１０」である。このため、生活活動状態判定部１０６は、生活状態判定知識テーブル４２０のフィールド４２３を参照し、判定条件が「Ａｃ＜４０」であるレコード４２０Ｂを特定する。

そして、生活活動状態判定部１０６は、レコード４２０Ｂに含まれるフィールド４２２の生活活動状態ＩＤを特定し、ＳＤＤＡＴＡ０３に対応する生活活動状態は「安静状態（安静中）」（生活活動状態ＩＤは「Ｓ＿ＳＴ」）であることを特定する。そして、ステップ８０２において受信したＳＤデータが格納されるユーザデータ履歴テーブル３１０の行のフィールド３１３に、特定された生活活動状態ＩＤを格納する。

また、例えば、データサーバ１００がＳＤＤＡＴＡ０３を受信した場合、体動Ａｃは「１０」である。体動Ａｃが４０以下である場合、生活活動状態判定部１０６は、ユーザデータ履歴テーブル３１０の行のうち、「ｕｓｅｒ０００１」がフィールド３１１に格納される行のフィールド３１２及び３１４を参照し、ＳＤＤＡＴＡ０３を受信した日時から過去３０分の間、ユーザの体動Ａｃが４０以下（Ａｃ＜４０）であるか否かを判定する。

そして、ＳＤＤＡＴＡ０３を受信した日時から過去に３０分以上（判定条件「Ｌ≧３０」に相当、Ｌは継続時間）、ユーザの体動Ａｃが４０以下（判定条件Ａｃ＜４０に相当）である場合、生活活動状態判定部１０６は、生活状態判定知識テーブル４２０のフィールド４２３を参照し、判定条件が「Ａｃ＜４０＆Ｌ≧３０」であるレコード４２０Ａを特定する。

そして、生活活動状態判定部１０６は、ＳＤＤＡＴＡ０３に対応する生活活動状態が「睡眠状態（睡眠中）」（生活活動状態ＩＤは「Ｓ＿ＳＬ」）であることを特定する。そして、ステップ８０２において受信したＳＤデータが格納されるユーザデータ履歴テーブル３１０の行のフィールド３１３に、特定された生活活動状態ＩＤを格納する。

本実施形態において、フィールド４２３における体動Ａｃの閾値は４０又は１２０であり、継続時間Ｌの閾値は３０分であるが、フィールド４２３における体動Ａｃ及び継続時間の閾値は、管理者等によってあらかじめ定められた任意の値でよい。

このように、生活状態判定知識テーブル４２０と、装着型デバイス１５０によって収集された生体データとに基づいて、本実施形態の生活活動状態判定部１０６は、生体データが「活動状態」、「日常動作状態」、「安静状態」及び「睡眠状態」のいずれの生活活動状態を示すかを特定できる。そして、ユーザが、いずれの生活活動状態であるかを特定することができる。

また、本実施形態の「睡眠状態」を特定するためのフィールド４２３の判定条件に、体動Ａｃと継続時間Ｌとを用いることによって、例えば、新聞、読書、又は、パソコン操作など、静的な日常動作を行っている場合、本実施形態の生活活動状態判定部１０６が誤って「睡眠状態」であると特定することを回避できる。このため、ユーザの生活活動状態をより正確に特定することができる。

さらに、生活状態判定知識テーブル４２０のフィールド４２３は、体動Ａｃと継続時間Ｌとのみによって生活活動状態を判定する判定条件を含むが、脈拍数Ｐｓ、又は、皮膚温ＢＴを用いた判定条件を含んでもよい。これによって、本実施形態の生活活動状態判定部１０６は、より正確に生活活動状態を特定することが可能となる。

また、「安静状態」を特定するためのフィールド４２３の判定条件は、体動Ａｃだけではなく、継続時間Ｌ又は脈拍数Ｐｓを含んでもよい。例えば、体動Ａｃが小さく（例えば、体動Ａｃ＜４０）、継続時間Ｌが一定時間（例えば、３分間）であり、脈拍数Ｐｓが安定（例えば±５％以内の変動）していた場合、「安静状態」と判定する判定条件を含んでもよい。これによって、本実施形態の生活活動状態判定部１０６は、ユーザが「安静状態」であることをより正確に特定することができる。

ステップ８０３の後、ＤＳ制御部１０１は、ステップ８０２において受信したＳＤデータが格納されるユーザデータ履歴テーブル３１０のフィールド３１３を参照し、ステップ８０２において受信したＳＤデータが「安静状態」を示すか否かを判定する（ステップ８０４）。ステップ８０４において、生活活動状態が「安静状態」ではないと判定された場合、ＤＳ制御部１０１は、ステップ８０７を実行する。

ステップ８０４において、ステップ８０２において受信したＳＤデータが「安静状態」を示すと判定された場合、ＤＳ制御部１０１は、安静時の脈拍数を算出するため、脈拍数算出部１０５を起動する。脈拍数算出部１０５は、ＤＳ制御部１０１に起動されると、安静時の脈拍数を算出する（ステップ８０５）。

具体的には、脈拍数算出部１０５は、「安静状態」が継続した継続時間における脈拍数の平均を算出することによって、安静時の脈拍数を算出してもよいし、「安静状態」が継続した継続時間の中間の時刻における脈拍数を求めることによって、安静時の脈拍数を算出してもい。脈拍数算出部１０５は、ユーザデータ履歴テーブル３１０を参照し、安静時の脈拍数を算出する。

ステップ８０５の後、ＤＳ制御部１０１は、ステップ８０５において算出された安静時の脈拍数を、安静時データ履歴テーブル３２０に格納する（ステップ８０６）。具体的には、ＤＳ制御部１０１は、ステップ８０２において受信したＳＤデータに対応するユーザＩＤをフィールド３２１に格納し、ステップ８０５において算出された安静時の脈拍数をフィールド３２２に格納し、ステップ８０３においてＳＤデータが「安静状態」を示すと判定された時刻をフィールド３２３に格納する。

ステップ８０６の後、ＤＳ制御部１０１はステップ８０１に戻り、次のＳＤデータを受信する。

ステップ８０４において、ステップ８０２において受信したＳＤデータが「安静状態」を示さないと判定された場合、ＤＳ制御部１０１は、ユーザの「活動状態」（Ｓ＿ＡＣに相当）が一定時間継続しているか否かを、ユーザデータ履歴テーブル３１０のフィールド３１３及び３１４に基づいて判定する（ステップ８０７）。例えば、ステップ８０７における所定の時間は３分間である。ステップ８０７における所定の時間は管理者等によってあらかじめ定められた任意の時間でよい。

ステップ８０７において、ユーザの「活動状態」が所定の時間継続していないと判定された場合、受信したＳＤデータが示す状態は、ユーザの体力モデルの生成に適さない状態であるため、ＤＳ制御部１０１はステップ８０１に戻り、次のＳＤデータを受信する。

ステップ８０７において、ユーザの「活動状態」が所定の時間継続していると判定された場合、ＤＳ制御部１０１は、ユーザの活動量が所定の値において安定しているか否かを判定する（ステップ８０８）。ステップ８０８において用いられる所定の値は、管理者等によってあらかじめ与えられる。

ステップ８０８においてＤＳ制御部１０１は、活動量算出部１０４を起動する。活動量算出部１０４は、ＤＳ制御部１０１によって起動されると、受信したＳＤデータと、「活動状態」が継続していた期間における各ＳＤデータ（ユーザデータ履歴テーブル３１０に格納される）とに基づいて、各ＳＤデータに対応する活動量を算出する。

活動量は、体動Ａｃ、又は、皮膚温ＢＴ、又は、体動Ａｃ及び皮膚温ＢＴの両方の値と、所定の関数とに基づいて算出される。活動量を算出するための所定の関数は、体動Ａｃが増加する毎に活動量が増え、皮膚温ＢＴが増加する毎に活動量が増えるような関数であれば、いずれの関数でもよい。

そして、ＤＳ制御部１０１は、活動量算出部１０４によって算出された各ＳＤデータに対応する活動量に従って、活動状態が所定の時間において所定の値に安定しているか否かを判定する。

例えば、ステップ８０７において用いられる所定の時間に３分が与えられ、ステップ８０８において用いられる所定の値に±５％が与えられるとする。ＤＳ制御部１０１は、ステップ８０８において、１分間の活動量が±５％以内において変動する状態が３分以上継続した場合、ユーザの「活動状態」が一定の時間、一定の値において安定していると判定する。「活動状態」が一定時間、一定の値において安定しているか否かを判定する条件は、管理者等によってあらかじめ定められた任意の条件でよい。

また、ステップ８０２において受信したＳＤデータに歩行ピッチＷＰ又は歩行速度ＷＳが含まれる場合、ＤＳ制御部１０１は、活動量の代わりに、ステップ８０８における判定に、歩行ピッチＷＰ又は歩行速度ＷＳを用いてもよい。これによって、歩行が一定値で安定しているか否かを、より正確に判定できる。

ステップ８０８において、ユーザの活動量が一定値において安定していないと判定された場合、受信したＳＤデータが示す状態は、ユーザの体力モデルの生成に適さない状態であるため、ＤＳ制御部１０１は、ステップ８０１に戻り、次のＳＤデータを受信する。

ステップ８０８において、ユーザの活動量が一定値において安定していると判定された場合、ＤＳ制御部１０１は、脈拍数算出部１０５を起動する。脈拍数算出部１０５は、ステップ８０９においてＤＳ制御部１０１によって起動されると、活動時の脈拍数を算出する。

具体的には、脈拍数算出部１０５は、最も新しいＳＤデータのうち、「活動状態」の継続時間において、フィールド３１３に「活動状態（Ｓ＿ＡＣ）」が含まれる各ＳＤデータの脈拍数を、ユーザデータ履歴テーブル３１０のフィールド３１２から抽出する。これによって、各ＳＤデータの活動時の脈拍数を、フィールド３１２から抽出する。

そして、脈拍数算出部１０５は、抽出された活動時の各脈拍数が、一定値であり、かつ、安定しているか否かを判定する（ステップ８０９）。

例えば、ＤＳ制御部１０１は、ステップ８０９において、１分間の活動時の各脈拍数が±５％以内において変動する状態が３分以上継続した場合、活動時の各脈拍数が一定値であり、かつ、安定していると判定する。活動時の各脈拍数が一定値であり、かつ、安定しているか否かを判定する条件は、管理者等によってあらかじめ定められた任意の条件でよい。

ステップ８０９において、ユーザの活動時の各脈拍数が一定値でないか、又は、安定していないと判定された場合、ステップ８０２において受信したＳＤデータが示す状態は、ユーザの体力モデルの生成に適さない状態であるため、ＤＳ制御部１０１は、ステップ８０１に戻り、次のＳＤデータを受信する。

ステップ８０９において、ユーザの脈拍数が一定値であり、かつ、安定していると判定された場合、ＤＳ制御部１０１は、ステップ８１０を実行する。

ここで、ステップ８０２から８０９までの処理によって、判定されるユーザの生活活動状態について説明する。

図１０は、本発明の実施形態のユーザの生活活動状態を示す説明図である。

図１０に示す説明図２２００は、ユーザの生活活動状態を示す説明図である。説明図２２００は、入出力端末１３０に表示されてもよい。

説明図２２００は、脈拍数２２１０、活動量２２２０、及び、生活活動状態２２３０を示す。脈拍数２２１０は、各ＳＤデータが示すユーザの脈拍数を示す。説明図２２００の脈拍数２２１０は、時系列によって示される。

活動量２２２０は、ユーザの活動量を時系列によって示す。活動量２２２０は、ステップ８０８において算出される活動時の各活動量を示す。

生活活動状態２２３０は、ユーザの生活活動状態を示す。生活活動状態２２３０は、ステップ８０３において判定された、「活動状態」、「日常動作状態」、「安静状態」及び「睡眠状態」を示す。

ＤＳ制御部１０１は、ステップ８０２から８０９までの処理によって、説明図２２００が示す結果を取得する。そして、ＤＳ制御部１０１は、図９のステップ８０７から８０９までの処理によって、活動量が一定であり、かつ、安定している状態を判定することができる。例えば、活動量及び脈拍数が一定である状態が一定期間継続する状態、例えば、図１０に示す状態Ａ及びＢのような状態を、活動量が一定であり、かつ、安定している状態であると判定できる。

例えば、図１０に示す状態Ｃのように、活動量及び脈拍数が一定でない場合、ＤＳ制御部１０１は、ステップ８０７から８０９までの処理によって、活動状態が安定していないと判定する。これによって、本実施形態のＤＳ制御部１０１は、活動量が一定であり、かつ、安定している状態における活動量に基づいて、体力モデルを生成するための適切な運動強度を算出することが可能となる。そして、これによって、ユーザの体力レベルを高精度に判定することが可能となる。

ステップ８０９の後、ＤＳ制御部１０１は、運動強度推定部１０９を起動する。運動強度推定部１０９は、ＤＳ制御部１０１によって起動されると、ステップ８０８において判定された活動量などに基づいて、ユーザの運動強度を推定する（ステップ８１０）。ステップ８１０において、運動強度推定部１０９は、以下の式（２）から（５）を用いる。

運動強度＝ｆ（活動量）［ＭＥＴｓ］ ・・・（２）
関数ｆ（ｘ）は、任意の増加関数である。すなわち、関数ｆ（ｘ）は、活動量の増加に従って、運動強度が増加する関数である。式（２）によって、運動強度推定部１０９は、活動量のみから運動強度を算出できる。

受信したＳＤデータに歩行ピッチＷＰ又は歩行速度ＷＳが含まれる場合、運動強度推定部１０９は、式（３）を用いてもよい。

運動強度＝ｆ（歩行速度ＷＳ）［ＭＥＴｓ］ ・・・（３）
また、例えば、式（３）は、式（４）のような一次式でもよい。

運動強度＝ａ×歩行速度ＷＳ−ｂ ・・・（４）
ａ＝０．７８７９
ｂ＝０．２６９７
式（４）の定数ａ及び定数ｂは、あらかじめ管理者等によって定められた値である。

また、運動強度推定部１０９は、歩行速度ＷＳを用いない場合、式（５）によって、運動強度を算出してもよい。式（５）は、歩行ピッチＷＰから歩行速度ＷＳを推定する式を含む。

運動強度＝ａ×（身長×０．３×歩行ピッチＷＰ×３６／１０００）−ｂ
・・・（５）
前述の式（５）によって、運動強度推定部１０９は、ステップ８１０において、身長などの基本情報と、活動量、歩行速度、及び歩行ピッチなどの活動情報とに基づいて、運動強度を推定することができる。

ステップ８１０の後、ＤＳ制御部１０１は、活動時の脈拍数を算出する（ステップ８１１）。具体的には、ＤＳ制御部１０１は、ステップ８０９において抽出された各脈拍数から、脈拍数が一定値になった一定時間中の平均値を、活動時の脈拍数として算出する。

また、ＤＳ制御部１０１は、ステップ８１１において、ステップ８０９において抽出された脈拍数の最新の値を、活動時の脈拍数として算出してもよい。さらに、活動状態の継続時間が終了した時点の脈拍数を、活動時の脈拍数として算出してもよい。

ステップ８１１の後、ＤＳ制御部１０１は、ステップ８０８及びステップ８０９によって特定された「活動状態」の継続時間のうち、短い時間を活動時の継続時間と特定する（ステップ８１２）。

次に、ＤＳ制御部１０１は、ステップ８１０によって算出された運動強度をフィールド３３６に格納し、ステップ８１１によって算出された活動時の脈拍数をフィールド３３２に格納し、ステップ８１２において特定された活動時の継続時間をフィールド３３７に格納することによって、活動時データ履歴テーブル３３０に値を格納する（ステップ８１３）。

ステップ８１３において、ＤＳ制御部１０１は、ステップ８０２においてＳＤデータを受信した日時を、活動時データ履歴テーブル３３０のフィールド３３８に格納してもよい。また、ＤＳ制御部１０１は、ステップ８１２において特定された継続時間における、歩行ピッチ、活動量、及び歩行速度の平均値を算出し、活動時データ履歴テーブル３３０のフィールド３３３、フィールド３３４、及びフィールド３３５に格納してもよい。

ステップ８１３の後、ＤＳ制御部１０１は、ステップ８０１に戻り、次のＳＤデータを受信する。

図１１は、本発明の実施形態のユーザの体力レベルを表示する処理を示すフローチャートである。

図１１に示す処理は、体力増進プログラムに参加していないユーザ又は体力増進プログラムに参加しているユーザからの指示によって開始される処理である。図１１に示す処理によって、ユーザの体力レベルと、体力レベルに相当するアドバイスをユーザに提示する。

図１１が開始される際、ユーザは、入出力端末１３０によって、体力レベルを表示する指示をデータサーバ１００に送信する。ユーザからの指示が送信されると、ＤＳ制御部１０１は、送信された指示に基づいて、ユーザのユーザ認証を行う（ステップ９０１）。以下において、ステップ９０１において認証されたユーザを、ユーザ１（ユーザＩＤが「ｕｓｅｒ０００１」）と記載する。

なお、ステップ９０１において、ユーザ１は、自らの氏名、年齢、性別及び体重等の個人情報を、入出力端末１３０を介してデータサーバ１００に送信してもよい。また、ユーザ１の個人情報は、あらかじめユーザ個人情報テーブル２１０に登録されていてもよい。

また、ステップ９０１において、ユーザ１の複数のＳＤデータが、データサーバ１００に送信されており、前述の図９の処理によってユーザ１に関する体力モデル等の値が各テーブルに格納されている。

ステップ９０１の後、ＤＳ制御部１０１は、体力モデル算出部１０７を起動する。そして、体力モデル算出部１０７は、データ蓄積データベース１１２に格納された全て又は一部のユーザの安静時データ履歴テーブル３２０と活動時データ履歴テーブル３３０とに基づいて、年代別の体力モデルを示す回帰式を生成する（ステップ９０２）。

図１２は、本発明の実施形態の体力モデル算出部１０７による体力モデルの生成処理を示すフローチャートである。

図１２に示す処理は、図１１のステップ９０２に相当する。まず、体力モデル算出部１０７は、安静時の脈拍数を、安静時データ履歴テーブル３２０から年代毎に読み出す（ステップ１４０１）。体力モデル算出部１０７は、ユーザ個人情報テーブル２１０のフィールド２１１に含まれるユーザＩＤとフィールド２１３に含まれる年齢とを参照し、安静時データ履歴テーブル３２０から年代毎に、安静時の脈拍数を読み出す。

ステップ１４０１において体力モデル算出部１０７は、すべてのユーザの脈拍数を年代毎に読み出してもよいし、特定のグループに所属するユーザの脈拍数を年代毎に読み出してもよい。例えば、体力モデル算出部１０７は、ステップ９０１において認証されたユーザと、同じ職場に所属する複数のユーザの脈拍数を、年代毎に読み出してもよい。特定のグループに所属するユーザの脈拍数を、安静時データ履歴テーブル３２０から読み出す場合、ユーザ個人情報テーブル２１０には、特定のグループを示す値が格納される。

ステップ１４０１の後、体力モデル算出部１０７は、活動時の運動強度及び脈拍数を、活動時データ履歴テーブル３３０から年代毎に読み出す（ステップ１４０２）。体力モデル算出部１０７は、ユーザ個人情報テーブル２１０のフィールド２１１に含まれるユーザＩＤとフィールド２１３に含まれる年齢とを参照し、活動時データ履歴テーブル３３０から年代毎に、活動時の運動強度及び脈拍数を読み出す。

ステップ１４０２において体力モデル算出部１０７は、ステップ１４０１と同様に、すべてのユーザの運動強度及び脈拍数を年代毎に読み出してもよく、特定のグループに所属するユーザの運動強度及び脈拍数を年代毎に読み出してもよい。

ステップ１４０２の後、体力モデル算出部１０７は、ステップ１４０１において読み出された安静時の脈拍数と、ステップ１４０２において読み出された活動時の運動強度及び脈拍数とを用いて年代毎に回帰式を算出する。算出された年代毎の回帰式が、年代別の体力モデルである（ステップ１４０３）。

なお、安静時の脈拍数は、個人毎に異なる。このため、体力モデル算出部１０７は、ステップ１４０３において、活動時の脈拍数を安静時の脈拍数に基づいて補正し、補正された活動時の脈拍数を用いて体力モデルを算出してもよい。例えば、ユーザの安静時の脈拍数と、他のユーザの安静時の脈拍数との差分を算出し、他のユーザの活動時の脈拍数からその差分を減算した値を用いて、体力モデルの回帰式を算出する。

これによって、体力モデル算出部１０７は、個人毎の安静時の脈拍数の違いに影響されず、体力モデルを算出することができる。

また、体力モデル算出部１０７は、活動時の運動強度が０の場合、活動時の脈拍数が安静時脈拍数と同じ値になるように、回帰式を補正してもよい。例えば、算出された回帰式が指数関数の場合、式（６）を用いてもよい。これによって、体力モデル算出部１０７は、安静時脈拍数を正確に算出することができる。

活動時脈拍数＝安静時脈拍数×ｅｘｐ（ＰＩｘ×運動強度）・・・（６）
但し、ＰＩｘ：体力係数
体力係数ＰＩｘは、ユーザ毎、又は年代毎に異なる値である。図６に示す年代別体力モデルテーブル５１０及び個人別体力モデルテーブル５２０に含まれる体力モデルは、式（６）によって求められた体力モデルである。すなわち、算出される回帰式は、定義域が運動強度であり、値域が活動時の脈拍数である。

なお、体力モデルの回帰式が一次関数によって算出される場合、体力係数ＰＩｘは、一次関数において、定義域である運動強度に乗じられる係数である。

ステップ１４０３の後、体力モデル算出部１０７は、ステップ１４０３において算出された年代別の体力モデルを、ＤＳメモリ１０２の年代別体力モデルテーブル５１０に格納する（ステップ１４０４）。ステップ１４０４の後、図１１のステップ９０２は終了する。

なお、前述の処理において、体力モデル算出部１０７は、図１２の処理によって年代別体力モデルを算出するが、本実施形態のＤＳ制御部１０１は、管理者等によって年代別体力モデルが、データサーバ１００に既に入力されている場合、ステップ９０２を実行しなくてもよい。すなわち、本実施形態のＤＳ制御部１０１は、管理者等が、任意のユーザの生体データを用いてあらかじめ算出した体力モデルを、年代別体力モデルとして用いてもよい。

ステップ９０２の後、ＤＳ制御部１０１は、体力レベル判定部１０８を起動する。体力レベル判定部１０８は、ＤＳ制御部１０１によって起動されると、ユーザ１の現在の状態を示す安静時データ履歴テーブル３２０と活動時データ履歴テーブル３３０とに基づいて、体力レベルを判定する（ステップ９０３）。

図１３は、本発明の実施形態の体力レベル判定部１０８の体力レベルを判定する処理を示すフローチャートである。

図１３に示す処理は、図１１のステップ９０３に相当する。まず、体力レベル判定部１０８は、ユーザ１の安静時の脈拍数を、安静時データ履歴テーブル３２０からすべて読み出す（ステップ１５０１）。

ステップ１５０１の後、体力レベル判定部１０８は、ユーザ１の活動時の運動強度及び脈拍数とを、活動時データ履歴テーブル３３０からすべて読み出す（ステップ１５０２）。

ステップ１５０２の後、体力レベル判定部１０８は、ステップ１５０１において読み出されたユーザ１の安静時の脈拍数と、ステップ１５０２において読み出されたユーザ１の活動時の運動強度及び脈拍数とを用いて回帰式を算出する。そして、これによって、ユーザ１の体力モデルを算出する（ステップ１５０３）。回帰式の算出方法は、ステップ１４０３と同じである。

ステップ１５０３の後、体力レベル判定部１０８は、ステップ１５０３において算出されたユーザ１の体力モデルと、ＤＳメモリ１０２に格納された年代別の体力モデルとを用いて、ユーザ１の体力年齢を判定する（ステップ１５０４）。これによって、体力レベル判定部１０８は、体力レベルを判定する。

具体的には、体力レベル判定部１０８は、ＤＳメモリ１０２に格納された年代別の体力モデルの指数部の体力係数ＰＩｘを用いて、体力年齢を推定する回帰式を生成する。回帰式が一次関数の場合、式（７）が生成される。また、回帰式が指数関数の場合、式（８）が生成される。

体力年齢＝ｃ×ＰＰＩｘ−ｄ ・・・（７）
ｃ＝２７４．９７
ｄ＝１０．３５６
但し、ＰＰＩｘ：体力係数
体力年齢＝ｅ×ｅｘｐ（ｆ×ＰＰＩｘ） ・・・（８）
ｅ＝７．０１２１
ｆ＝９．６３６４
但し、ＰＰＩｘ：体力係数
定数ｃ、ｄ、ｅ及びｆは、年代別の体力モデルと、ユーザ個人情報テーブル２１０に格納されるユーザの年齢とによって算出される値である。式（７）及び（８）における体力係数ＰＰＩｘに、ユーザ１の体力モデルの指数部の体力係数ＰＩｘを代入することによって、体力レベル判定部１０８は、ユーザ１の体力年齢を算出する。

式（６）が活動時の運動強度が高くなっても活動時の脈拍数があまりあがらないことを示す場合、体力係数ＰＩｘは低い値であり、式（７）又は（８）による体力年齢は、低い値（若い値）に算出される。

また、例えば、式（８）において、ユーザ１の体力モデルが、図６の個人別体力モデルテーブル５２０に格納された体力モデルである場合、指数部の体力係数ＰＰＩｘは０．１５４６であるため、体力年齢は３１歳となる。

前述の体力年齢は、式（９）のように、活動時の運動強度及び脈拍数と、安静時脈拍数とを引数とする関数によって算出される値である。

体力年齢＝ｃ×ｌｏｇ（活動時脈拍数／安静時脈拍数）／活動時運動強度−ｄ
・・・（９）
式（９）は、式（６）と式（７）とを用いて体力年齢の関係式を算出する計算式であるが、重回帰分析などの統計解析手法によって、活動時の運動強度及び脈拍数と、安静時の脈拍数とを引数とする関係式であってもよい。すなわち、体力年齢は、活動時の運動強度及び脈拍数と、安静時の脈拍数とによって算出される。

ステップ１５０４の後、体力レベル判定部１０８は、ステップ１５０３において算出されたユーザ１の体力モデルと、ステップ１５０４において判定されたユーザ１の体力年齢とを、ＤＳメモリ１０２の個人別体力モデルテーブル５２０のフィールド５２２とフィールド５２３とに格納する（ステップ１５０５）。ステップ１５０５が終了した後、ステップ９０３が終了する。

なお、ステップ１５０５において、体力レベル判定部１０８は、運動強度が０の場合に各体力モデルがユーザ１の安静時の脈拍数を示すように、ステップ１５０３において算出された体力モデルと、年代別体力モデルテーブルのフィールド５１２に格納される体力モデルとを、変換してもよい。これによって、体力レベル判定部１０８は、年代別の体力モデルと、ユーザ１の体力モデルとを比較するための表示を生成することが可能である。

図６の年代別体力モデルテーブルの体力モデルと、個人別体力モデルテーブル５２０の体力モデルとは、「ｕｓｅｒ０００１」のユーザ１の安静時の脈拍数が６０である場合の体力モデルである。

図６に示す年代別体力モデルテーブル５１０において、体力モデルは１０歳毎の年代別に格納される。しかし、ステップ９０２において１歳毎の年齢別の体力モデルが算出され、年代別体力モデルテーブル５１０が、１歳毎の体力モデルを含んでもよい。

ステップ９０３の後、ＤＳ制御部１０１は、アドバイス出力部１２３を起動する。アドバイス出力部１２３は、ＤＳ制御部１０１から起動されると、アドバイスを生成する（ステップ９０４）。

図１４は、本発明の実施形態のアドバイス出力部１２３によるアドバイスの生成処理を示すフローチャートである。

図１４に示す処理は、図１１のステップ９０４に相当する。まず、アドバイス出力部１２３は、図１１のステップ９０１において認証されたユーザ１の目標設定情報が登録されているか否かを判定する（ステップ１６０１）。

具体的には、アドバイス出力部１２３は、ユーザ１に対応する行が目標設定情報テーブル２２０に格納されており、図１４に示す処理がユーザ１に対応する目標設定情報テーブル２２０の行のフィールド２２２が示す開始日からフィールド２２３が示す実施期間の間に行われている場合、ユーザ１の目標設定情報が登録されていると判定する。

ステップ１６０１において、目標設定情報が登録されていると判定された場合、ユーザ１は体力増進プログラムに参加中であるため、アドバイス出力部１２３は、ステップ１６１１を実行する。

ステップ１６０１の後、アドバイス出力部１２３は、目標設定情報テーブル２２０のフィールド２２３からユーザ１の目標体力年齢を読み出す（ステップ１６１１）。

ステップ１６１１の後、アドバイス出力部１２３は、ＤＳメモリ１０２の個人別体力モデルテーブル５２０のフィールド５２３に格納されたユーザ１の体力年齢を読み出す（ステップ１６１２）。

ステップ１６１２の後、アドバイス出力部１２３は、活動時データ履歴テーブル３３０のフィールド３３６及び３３２から、ユーザ１の活動時の運動強度及び脈拍数を読み出す（ステップ１６１３）。

ステップ１６１３の後、アドバイス出力部１２３は、実施記録データ履歴テーブル３４０のフィールド３４２及び３４３からユーザ１の実施記録を読み出す（ステップ１６１４）。

ステップ１６１４の後、アドバイス出力部１２３は、ステップ１６１１、１６１２及び１６１３の結果と、アドバイス知識テーブル４１０とに基づいて、ユーザ１に提示するアドバイスを生成する（ステップ１６１５）。

具体的には、アドバイス出力部１２３は、ステップ１６１５において、ユーザ１のユーザＩＤと、ステップ１６１１において読み出された目標体力年齢と、ステップ１６１２において読み出された体力年齢と、ステップ１６１３において読み出された運動強度及び脈拍数とによって、アドバイス知識テーブル４１０の行を特定する。そして、特定された行に含まれるフィールド４１５から、アドバイスを抽出することによって、ユーザ１に提示するアドバイスを生成する。

ステップ１６０１において、目標設定情報が登録されていないと判定された場合、ユーザ１は体力増進プログラムに参加する前である。このため、体力増進プログラムに参加するための初期登録画面をユーザ１に提示するため、アドバイス出力部１２３は、ステップ１６０２を実行する。

アドバイス出力部１２３は、ユーザ個人情報テーブル２１０のフィールド２１３に格納されたユーザ１の実際の年齢を抽出する。そして、抽出された実際の年齢を、目標体力年齢として、目標設定情報テーブル２２０のフィールド２２３に格納する（ステップ１６０２）。

ステップ１６０２の後、アドバイス出力部１２３は、ユーザ１の体力年齢を、個人別体力モデルテーブル５２０のフィールド５２３から読み出す（ステップ１６０３）。

ステップ１６０３の後、アドバイス出力部１２３は、ユーザ１の活動時の運動強度及び脈拍数を、活動時データ履歴テーブル３３０のフィールド３３６及び３３２から読み出す（ステップ１６０４）。

ステップ１６０４の後、アドバイス出力部１２３は、ステップ１６０２、１６０３及び１６０４の結果と、アドバイス知識テーブル４１０とに基づいて、アドバイスを生成する（ステップ１６０５）。

具体的には、アドバイス出力部１２３は、ステップ１６０５において、ユーザ１のユーザＩＤと、ステップ１６０２において目標設定情報テーブル２２０に格納された目標体力年齢と、ステップ１６０３において読み出されたユーザ１の体力年齢と、ステップ１６０４において読み出されたユーザ１の活動時の運動強度及び脈拍数とによって、アドバイス知識テーブルの行を特定する。そして、特定された行に含まれるフィールド４１５から、アドバイスを抽出することによって、ユーザ１に提示するアドバイスを生成する。

ステップ１６０４又は１６１５の後、ステップ９０４が終了する。ステップ９０４の後、ＤＳ制御部１０１は、ステップ９０２において生成された体力モデルと、ステップ９０３において判定された体力年齢と、ステップ９０４において生成されたアドバイスを出力する（ステップ９０５）。

ステップ９０５において、ユーザ１が体力増進プログラムに未参加の場合、すなわち、図１４のステップ１６０１において、目標設定情報がないと判定された場合、ＤＳ制御部１０１は、ユーザ１に体力増進プログラムへの参加を促すため、後述する図１５に示す画面１０００をユーザ１に提示する。

また、ステップ９０５において、ユーザ１が既に体力増進プログラムに参加している場合、すなわち、図１４のステップ１６０１において、目標設定情報があると判定された場合、ＤＳ制御部１０１は、ユーザ１の最新の体力レベルとアドバイスとを表示するため、後述する図２３に示す画面をユーザ１に提示する。

図１５は、本発明の実施形態のユーザが体力増進プログラムへ参加する際の入出力端末１３０の画面１０００を示す説明図である。

画面１０００は、領域１３１と、グラフ１３２と、選択領域１０１０と、グラフ１３５と、体力年齢１３６と、アドバイス１３７とを含む。領域１３１は、左側に活動量及び体力年齢の履歴を表示するグラフ１３２と、右側に体力レベルを表示するグラフ１３５とを表示する。

グラフ１３５は、横軸に運動強度、縦軸に脈拍数を表示し、年代別の体力モデルを表示する。また、グラフ１３５は、ユーザ１の最新の活動時の運動強度及び脈拍数を表示することによってユーザ１の体力レベルを表示し、体力年齢１３６を表示する。

なお、グラフ１３５に表示される年代別の体力モデルは、運動強度が０の場合、脈拍数が６０になるように補正された後の体力モデルである。ユーザ１の安静時の脈拍数が６０であるためである。

このように、各年代別の体力モデルとともに、ユーザ１の体力レベルを表示するため、ユーザ１は、自分自身の現在の体力レベルを直感的に把握できる。これによって、本実施形態の体力増進支援システムは、健康増進及び体力増進への動機づけをユーザ１に与えることができる。

ここで、ユーザ１は体力増進プログラムへの参加を希望する場合、「はい」ボタン１０２０を選択する。その結果、体力増進プログラムの目標を設定する画面を起動することができる。

図１６は、本発明の実施形態の体力増進プログラムにおける目標設定情報を登録する処理を示すフローチャートである。

図１５に示す画面１０００の「はい」ボタン１０２０がユーザ１によって選択された場合、ＤＳ制御部１０１は、目標設定部１２１を起動する。目標設定部１２１は、ＤＳ制御部１０１によって起動されると、行動目標をユーザ１に入力させる（ステップ１１０１）。

図１７は、本発明の実施形態のユーザの目標を初めて登録するための画面１７００を示す説明図である。

画面１７００は、入出力端末１３００に表示され、個人情報入力領域１７１０と、目標設定領域１７２０と、目標行動設定領域１７３０と、登録ボタン１７４０と、中止ボタンとを含む。

個人情報入力領域１７１０には、ユーザ個人情報テーブル２１０に登録されたユーザ１の氏名、パスワード、及び、年齢などの個人情報が表示される。

また、目標設定領域１７２０は、現在の体力年齢１７２１、目標の体力年齢（目標体力年齢）１７２２、実施期間１７２３、及び短期目標１７２４を含む。現在の体力年齢１７２１に表示される値は、個人別体力モデルテーブル５２０の、ユーザ１に対応するユーザＩＤと最新の日時とを含む行の、フィールド５２３に格納された値である。

ユーザ１は、目標の体力年齢１７２２と実施期間１７２３とに値を入力する。目標設定部１２１は、入力された目標の体力年齢１７２２と実施期間１７２３との値に基づいて、短期目標１７２４に、１０日毎の目標体力年齢を表示する。

短期目標１７２４は、ユーザ１の１０日毎のチェックポイントを示してもよい。目標設定部１２１は、目標の体力年齢１７２２の値を、実施期間１７２３によって除算することによって、短期目標１７２４の値を算出してもよい。

さらに、ユーザ１は、目標行動設定領域１７３０において、体力増進プログラムに参加中、ユーザ１が毎日実施する行動を選択する。目標行動設定領域１７３０には、行動の一覧を選択するためのチェックボックス等が表示される。

目標設定部１２１は、ユーザ１の過去の活動時データ履歴テーブル３３０から算出された基準値（以下、運動強度判定基準値と記載）を用いて、推奨される行動目標が予め選択された画面を、目標行動設定領域１７３０に表示してもよい。例えば、ユーザ１の先月の運動強度判定基準値の平均値が２．５ＭＥＴｓの場合、２．５ＭＥＴｓを運動強度判定基準値とする。そして、２．５ＭＥＴｓの運動強度判定基準値より大きい運動強度を必要とする行動のうち、最も運動強度の低い行動を選択した表示を、目標行動設定領域１７３０に表示してもよい。

これによって、目標設定部１２１は、ユーザ１が、運動強度が高すぎるため日々の継続が困難な行動を選択したり、運動強度が低いため体力増進の効果がないような行動を選択することを防止する。これによって、効果的な行動目標を簡単かつ効率的にユーザ１に選択させることができる。

個人情報入力領域１７１０と、目標設定領域１７２０と、目標行動設定領域１７３０とに値が入力され、ユーザ１が登録ボタン１７４０を選択した場合、ＤＳ制御部１０１は、入力された目標体力年齢（目標の体力年齢１７２２に入力された値）と実施期間（実施期間１７２３に入力された値）と、行動目標（目標行動設定領域１７３０において選択された行動）とを、目標設定情報テーブル２２０のフィールド２２３に格納する（ステップ１１０２）。目標行動設定領域１７３０において選択された行動は、対応する識別子によって、目標設定情報テーブル２２０のフィールド２２３に格納される。

以上によって、ユーザ１が体力増進プログラムに参加する際の処理が終了する。

図１８は、本発明の実施形態の実施記録の入力処理と表示処理とを示すフローチャートである。

ユーザは、体力増進プログラムの実行中に、自らの行動の記録、及び、体力レベルの表示をする指示を、入出力端末１３０を介してデータサーバ１００に送信する。データサーバ１００のＤＳ制御部１０１は、ユーザから指示を受信すると、指示を送信したユーザを認証する（ステップ１２０１）。以下において、ステップ１２０１において認証されたユーザをユーザ１（ユーザＩＤが「ｕｓｅｒ０００１」）と記載する。

ステップ１２０１の後、ＤＳ制御部１０１は、実施記録入力部１２２を起動する。実施記録入力部１２２は、ＤＳ制御部１０１によって起動されると、入出力端末１３０を介してユーザ１に、日々の実施記録を入力させる（ステップ１２０２）。

図１９は、本発明の実施形態の体力年齢に関する情報を入力するための画面１８００を示す説明図である。

実施記録入力部１２２は、ステップ１２０２において、体力増進プログラムの日々の実施記録を、ユーザ１に入力させるため入出力端末１２０に画面１８００を表示する。

画面１８００は、日付選択ボックス１８１０と、時刻表示１８１１と、タブ１８２０〜１８５０と、登録ボタン１８６０とを含む。日付選択ボックス１８１０は、ユーザ１が記録する行動が実施された日を選択するためのリストボックス等である。時刻表示１８１１は、ユーザ１が画面１８００を表示させた時刻であってもよい。

タブ１８２０〜１８５０は、入力する実施記録の種類を選択するためのタブである。タブ１８２０は、体力年齢に関する情報を入力するためのタブである。タブ１８３０は、ユーザ１が実施した行動に関する実施記録を入力するためのタブである。タブ１８４０は、ユーザ１に起こったイベントに関する実施記録を入力するためのタブである。タブ１８５０は、ユーザ１のコメントを入力するためのタブである。

図１９に示す画面１８００には、タブ１８２０が表示される。

タブ１８２０は、入力領域１８２０Ａ及び入力領域１８２０Ｂを含む。実施記録入力部１２２は、安静時データ履歴テーブル３２０からユーザ１の最新の脈拍数を抽出し、入力領域１８２０Ａに、抽出された安静時の脈拍数を表示する。また、実施記録入力部１２２は、活動時データ履歴テーブル３３０から、ユーザ１の最新の脈拍数及び運動強度を抽出し、入力領域１８２０Ｂに、抽出された脈拍数及び運動強度を表示する。

ユーザ１は、ステップ１２０２において、入力領域１８２０Ａ及び入力領域１８２０Ｂに表示された値を変更する必要がある場合、値を追加又は修正する。これによって、ユーザ１は、正確な安静時の脈拍数と、活動時の脈拍数及び運動強度とを、画面１８００に入力することができる。

ステップ１２０２において、ユーザ１によってタブ１８３０が選択された場合、ＤＳ制御部１０１は、行動実施記録を入力するための画面を、画面１８００に表示する。ユーザ１は、タブ１８３０を介して体力増進プログラムにおける行動実施記録を、画面１８００に入力する。

図２０は、本発明の実施形態のユーザが実施した行動に関する実施記録を入力するための画面１８００を示す説明図である。

図２０の画面１８００は、ユーザ１によってタブ１８３０が選択された場合の画面１８００である。図２０の画面１８００は、カラム１９３１〜１９３４と、実施状況表示領域１９３５とを含む。

カラム１９３１には、ユーザ１が実施した行動を選択するためのチェックボックス等が表示される。カラム１９３３には、行動の種類が、テキスト等によって表示される。

カラム１９３２には、カラム１９３３に表示される行動をユーザが実施した回数が、数値等によって表示される。カラム１９３４には、カラム１９３３に表示される行動をユーザが実施した合計時間が表示される。実施状況表示領域１９３５は、ユーザ１によるタブ１８３０への実施記録の入力に従って、ユーザ１が行動を実施した状況を表示する領域である。

ユーザ１は、ステップ１２０２において、日付選択ボックス１８１０において選択された日付において実施した行動に相当する行の、カラム１９３１のチェックボックスを選択する。これによって、ユーザ１は、実施した行動に関する実施記録を追加及び修正することができる。また、同じ行動を複数回実施した場合、ユーザ１は、カラム１９３１のチェックボックスを実施した回数分クリックすることによって、実施記録を画面１８００に入力してもよい。行動を実施した回数は、カラム１９３２に表示される。

ユーザ１によるタブ１８３０（画面１８００）への行動に関する実施記録の入力に従って、ＤＳ制御部１０１は、実施状況表示領域１９３５に、実施状況を示す記号を表示する。ＤＳ制御部１０１は、タブ１８３０に行動の実施記録が入力されていない場合、実施状況表示領域１９３５に「×」を表示する。タブ１８３０に行動の実施記録が入力されている場合、ＤＳ制御部１０１は、実施状況表示領域１９３５に「○」を表示する。

また、ＤＳ制御部１０１は、目標設定情報テーブル２２０のユーザ１に対応するフィールド２２３の行動目標を抽出する。そして、タブ１８３０における実施記録の入力結果が、抽出されたユーザ１の行動目標以上である場合、実施状況表示領域１９３５に「◎」を表示する。

例えば、図２０に示す画面１８００は、ユーザ１が「歩く（４．０ｋｍ／ｈ）」を２回実施し、「速歩（６．０ｋｍ／ｈ）」を１回実施したことを示す。ここで、ユーザ１が、「歩く（４．０ｋｍ／ｈ）」を２回実施することを行動目標に登録していた場合、１回実施された「速歩（６．０ｋｍ／ｈ）」は、行動目標に含まれていない。このため、ＤＳ制御部１０１は、実施状況表示領域１９３５に「◎」を表示する。

なお、図２０に示す実施状況表示領域１９３５には、ユーザ１が行動目標の行動を実施した場合、「○」が表示され、ユーザ１が行動目標の行動を実施しなかった場合、「×」が表示される。

ステップ１２０２において、ユーザ１によってタブ１８４０が選択された場合、ＤＳ制御部１０１は、ユーザ１に起こったイベントに関する実施記録を入力するための画面を、画面１８００に表示する。ユーザ１は、タブ１８４０を介して体力増進プログラムにおけるイベントに関する実施記録を、画面１８００に入力する。

図２１は、本発明の実施形態のイベントに関する実施記録を入力するための画面１８００を示す説明図である。

図２１の画面１８００は、ユーザ１によってタブ１８４０が選択された場合の画面１８００である。図２１の画面１８００は、カラム２０４１及びカラム２０４２を含む。

カラム２０４１には、ユーザに起こったイベントを選択するためのチェックボックス等が表示される。カラム２０４２には、イベントの種類が、テキストによって表示される。

ユーザ１は、ステップ１２０２において、日付選択ボックス１８１０において選択された日付において起こったイベントに相当する行の、カラム２０４１のチェックボックスを選択する。これによって、ユーザ１は、カラム２０４２のイベントの種類に相当する現象又は出来事が起こった場合、自らに起こった現象又は出来事を、イベントとして、画面１８００に入力することができる。

例えば、ユーザ１が、日付選択ボックス１８１０において選択された日付において残業をし、帰宅時間が遅くなった場合、ユーザ１は、カラム２０４２が「残業」である行のカラム２０４１を選択する。これによって、ユーザ１は、「残業」のイベントを実施記録として、画面１８００に入力する。

ステップ１２０２において、ユーザ１によってタブ１８５０が選択された場合、ＤＳ制御部１０１は、ユーザ１のコメントを入力するための画面を、画面１８００に表示する。ユーザ１は、タブ１８５０を介してコメントを画面１８００に入力する。

図２２は、本発明の実施形態のコメントを入力するための画面１８００を示す説明図である。

図２２の画面１８００は、領域２１５１及び領域２１５２を含む。領域２１５１は、ユーザが実施できなかった行動に関する、実施できない理由又は言い訳を、テキストによって入力するための領域である。領域２１５２は、ユーザ１が実施できた行動に関する、自らへのほめ言葉をテキストによって入力するための領域である。

例えば、図２２の画面１８００の領域２１５１には、「今日は飲み会で、帰宅が遅くなりました。」という、実施できない行動に関する言い訳が、画面１８００に入力される。また、図２２の画面１８００の領域２１５２には「昼休みに少し早めに歩きました。」という、実施できた行動に関するほめ言葉が、画面１８００に入力される。

ステップ１２０２において、ユーザ１によって登録ボタン１８６０が選択された場合、ＤＳ制御部１０１は、画面１８００に入力された各情報を、データ蓄積データベース３００に格納する。

ステップ１２０２の後、ＤＳ制御部１０１は、体力モデル算出部１０７を起動する。体力モデル算出部１０７は、ＤＳ制御部１０１によって起動されると、図１１のステップ９０２と同じ方法によって年代別の体力モデルを生成する（ステップ１２０３）。

ステップ１２０３の後、ＤＳ制御部１０１は、体力レベル判定部１０８を起動する。体力レベル判定部１０８は、ＤＳ制御部１０１によって起動されると、図１１のステップ９０３と同じ方法によってユーザ１の体力レベル（体力年齢）を判定する（ステップ１２０４）。

ステップ１２０４の後、ＤＳ制御部１０１は、アドバイス出力部１２３を起動する。アドバイス出力部１２３は、ＤＳ制御部１０１によって起動されると、図１１のステップ９０４と同じ方法によってアドバイスを生成する（ステップ１２０５）。

ステップ１２０５の後、ＤＳ制御部１０１は、ステップ１２０３において生成された体力モデル、ステップ１２０４において判定された体力レベル（体力年齢）、ステップ１２０５において生成されたアドバイスを、入出力端末１３０に出力する（ステップ１２０６）。

なお、ＤＳ制御部１０１は、年代別の体力モデルを管理者等によってあらかじめ入力されていてもよい。年代別の体力モデルがあらかじめ入力されている場合、ＤＳ制御部１０１は、ステップ１２０３を実行しなくてもよい。

図２３は、本発明の実施形態の入出力端末１３０に表示される画面１９００を示す説明図である。

ＤＳ制御部１０１は、例えば、ステップ１２０６において、図２３に示す画面１９００を表示する。画面１９００は、領域１３１と、グラフ１３２と、実施記録１３３と、イベント１３４と、グラフ１３５と、体力年齢１３６と、アドバイス１３７とを含む。領域１３１には、ユーザに関する情報と、入出力端末１３０に画面１９００が表示された際の日付とが表示される。

ＤＳ制御部１０１は、ステップ１２０６において、ユーザ１の氏名等を、ユーザ個人情報テーブル２１０から抽出し、抽出された氏名等を領域１３１に表示する。

グラフ１３２には、ユーザ１による歩行又は速歩の実績と、実績から算出された体力年齢と、ユーザ１の目標となる体力年齢とが、日付毎に表示される。ＤＳ制御部１０１は、ステップ１２０６において、ユーザ１による歩行又は速歩の実績を、活動時データ履歴テーブル３３０から抽出し、棒グラフによってグラフ１３２に表示する。なお、ＤＳ制御部１０１は、歩行速度ＷＳが所定の値を超えた歩行の実績を、速歩の実績として活動時データ履歴テーブル３３０から抽出する。

また、ＤＳ制御部１０１は、個人別体力モデルテーブル５２０から抽出された体力年齢の実績（ステップ１２０４において算出されたユーザ１の体力年齢を含む）と、目標体力年齢とを、時系列の折れ線グラフによって、グラフ１３２に表示する。

ＤＳ制御部１０１は、目標設定情報テーブル２２０に格納される情報に基づいて、体力増進プログラムの開始時の体力年齢と、目標体力年齢との差を、体力増進プログラムの開始日からの経過日数によって除算し、開始時の体力年齢から除算された結果を減算する。そして、減算された結果を、目標体力年齢として折れ線グラフによって、グラフ１３２に表示する。

実施記録１３３には、ユーザ１による行動の実績が、行動の実施記録に従って表示される。ＤＳ制御部１０１は、ステップ１２０２において画面１８００に入力されたユーザ１が実施した行動に関する実施記録に基づいて、実施記録１３３に記号又は値を表示する。図２３の実施記録１３３には、実施状況表示領域１９３５に相当する値が表示される。

イベント１３４には、ユーザ１に起こったイベントが、ユーザ１が選択したイベントの種類に従って表示される。ＤＳ制御部１０１は、ステップ１２０２において画面１８００に入力されたユーザ１に起こったイベントに関する実施記録に基づいて、実施記録１３３に記号又は値を表示する。図２３のイベント１３４において、チェックマーク（「レ」）によってイベントが示される。

グラフ１３５には、各年代の複数のユーザから算出された体力モデルと、ステップ１２０１において認証されたユーザ１の体力レベルとが、グラフによって表示される。ＤＳ制御部１０１は、年代別の体力モデルを、年代別体力モデルテーブル５１０から抽出し、抽出された体力モデルをグラフ１３５に表示する。

また、ＤＳ制御部１０１は、ユーザ１の最新の運動強度及び脈拍数と、任意の日の運動強度及び脈拍数とを、個人別体力モデルテーブル５２０から抽出し、抽出された運動強度及び脈拍数を、グラフ１３５に表示する。また、抽出された体力年齢を、数値によって体力年齢１３６に表示する。

図２３に示すグラフ１３５には、星型の記号によって、ユーザ１の最新の運動強度及び脈拍数が表示される。また、丸内に「１０」が記載された記号によって、１０日前のユーザ１の運動強度及び脈拍数が表示される。また、丸内に「２０」が記載された記号によって、２０日前のユーザ１の運動強度及び脈拍数が表示される。そして、ＤＳ制御部１０１は、各日の運動強度及び脈拍数の記号の間に矢印を表示することによって、体力増進プログラムにおいて、ユーザ１の体力レベルがどのように変化したかを可視的に表示する。

前述の１０日前及び２０日前のユーザ１の運動強度及び脈拍数の表示は、いかなる表示でもよい。また、いかなる日毎の運動強度及び脈拍数が、グラフ１３５に表示されてもよい。

グラフ１３５によって、ユーザ１は、星型の記号が示す自らの体力レベルと、年代別の体力モデルとを比較する。そして、自らの体力が、いずれの年代に近いかを把握する。これによって、ユーザ１は、自らの体力をさらに増進する目標意識を、体力増進プログラムから刺激される。

ＤＳ制御部１０１は、ステップ１２０４によって算出されたユーザ１の体力年齢を、個人別体力モデルテーブル５２０から抽出し、抽出された体力年齢を体力年齢１３６に表示する。

アドバイス１３７には、ユーザ１へのアドバイスが表示される。ＤＳ制御部１０１は、ステップ１２０５において生成されたアドバイスを、アドバイス１３７に表示する。

図２３に示す画面１９００を表示させることによって、ユーザ１は、日々の行動を参照できるため、自らの日々の行動の実施状況を適切に把握することができる。また、日々の実施記録が一つの画面によって参照できるため、自らの日々の行動の実施状況を簡単に把握することができる。

また、ユーザ１は、ユーザ１の体力レベルに従ったアドバイスを参照することによって、ユーザ１自身の日々の行動を振り返りつつ、体力増進プログラムを続けるための励みにすることができる。このため、本実施形態の体力増進支援システムは、体力増進のための行動の継続を、ユーザ１に効果的に支援することが可能となる。

なお、前述の図１１のステップ９０５において、図２３の画面１９００を表示する場合、ステップ９０２によって算出される年代別の体力モデル、ステップ９０３によって判定される体力レベル（体力年齢）、ステップ９０４によって生成されるアドバイスが、それぞれ画面１９００に表示される。ただし、図１１のステップ９０５において出力される画面１９００には、ユーザ１による最新の行動の実施記録が表示されない。

図２４は、本発明の実施形態の装着型デバイス１５０の出力部１６０に表示される画面２４００を示す説明図である。

画面２４００は、領域２４０１〜２４０３を含む。領域２４０１は、体力年齢を表示する。領域２４０２は、運動強度を表示する。領域２４０３は、アドバイスを表示する。

ＤＳ制御部１０１は、ＤＳ通信部１０３、ネットワーク１４０及び無線中継器１７０を介して、体力レベル判定部１０８によって算出されたユーザの体力年齢、運動強度推定部１０９によって算出された運動強度、アドバイス出力部１２３によって生成されたアドバイスを、装着型デバイス１５０に送信する。そして、ユーザの体力年齢、運動強度、及びアドバイスを受信した場合、装着型デバイス１５０のＷＤ制御部１５１は、受信した体力年齢、運動強度、及びアドバイスを、出力部１６０に表示させる。

これによって、ユーザは、現在の体力レベル、体力状態、活動状態、及び、運動強度を、装着型デバイス１５０によって簡単に確認できる。そして、本実施形態の体力増進支援システムは、ユーザの体力増進のための行動の継続を、より効果的に支援することが可能となる。

なお、前述の体力増進支援システムは、ユーザの年代別に体力モデルを生成した。特に、前述の説明において、年代別体力モデルが生成される年代は１０歳毎であったが、本実施形態の体力増進支援システムにおいて、年代別体力モデルが生成される年代は、５歳毎、又は、１歳毎など、いかなる年代毎、又は、期間毎でもよい。

前述の体力増進支援システムは、日常生活におけるユーザの活動量から運動強度を算出し、算出された運動強度と測定された脈拍数とを用いて、体力モデルを生成する。そして、ユーザの体力モデルと、年代別の体力モデルとの比較によって、ユーザの体力レベル（体力年齢）を、ユーザに可視的に提示することができる。

また、本実施形態によれば、ユーザの体力レベルに従ったアドバイスをユーザに提示し、ユーザの日々の行動を可視的に表示するため、ユーザを、表示された内容によって励ますことができる。これによって、ユーザの体力増進のための行動の継続を効果的に支援することが可能となる。

さらに、ユーザは、日常生活の中で、正確かつ簡易に体力レベルを把握でき、把握された体力レベルを、日頃の健康管理、健康増進、体力増進、及び、生活習慣病予防に活用することが可能となる。

本実施形態の体力増進システムは、データ蓄積データベース１１２に蓄積されたデータを用い、例えば、ユーザが属する企業又は自治体の構成員のデータから、体力モデルを算出する。これによって、属する集団におけるユーザ自身の体力レベルをユーザに把握させ、ユーザの競争意識を刺激し、健康管理及び体力増進への効果的な動機づけをユーザに与えることができる。そしてこの結果、ユーザの体力増進を継続的に支援することができる。

また、本実施形態の体力増進システムは、予め別の集団、例えば、運動習慣の良い健康な男女の集団から収集したデータを用いて、体力モデルを算出してもよい。これによって、運動習慣の良い集団と比較した場合のユーザ自身の体力レベルを把握させることができるため、ユーザの目標意識を刺激し、健康管理及び体力増進への効果的な動機づけをユーザに与えることができる。そしてこの結果、ユーザの体力増進を継続的に支援することができる。

１００ データサーバ
１３０ 入出力端末
１４０ ネットワーク
１５０ 装着型デバイス
１７０ 無線中継器
１０１ ＤＳ制御部
１０２ ＤＳメモリ
１０３ ＤＳ通信部
１０４ 活動量算出部
１０５ 脈拍数算出部
１０６ 生活活動状態判定部
１０７ 体力モデル算出部
１０８ 体力レベル判定部
１０９ 運動強度推定部
１５１ ＷＤ制御部
１５２ ＷＤメモリ
１５３ ＷＤ＿ＩＤ記憶部
１５４ ＷＤ演算部
１５５ ＷＤ無線通信部
１５６ 脈波センサ
１５８ 温度センサ
１５９ 体動センサ
１６０ 出力部
１１１ ユーザ情報データベース
１１２ データ蓄積データベース
１１３ 知識ベース
１２１ 目標設定部
１２２ 実施記録入力部
１２３ アドバイス出力部
２１０ ユーザ個人情報テーブル
２２０ 目標設定情報テーブル
３１０ ユーザデータ履歴テーブル
３２０ 安静時データ履歴テーブル
３３０ 活動時データ履歴テーブル
３４０ 実施記録データ履歴テーブル
４２０ 生活状態判定知識テーブル
４１０ アドバイス知識テーブル
５１０ 年代別体力モデルテーブル
５２０ 個人別体力モデルテーブル

Claims (15)

1. ユーザの体動数及び脈拍数を測定するセンサを備える複数の端末、及び、前記各端末とネットワークを介して接続されるサーバを備える生体データ処理システムであって、
   第１の前記端末は、
   第１の前記ユーザに装着され、
   前記センサによって測定された前記第１のユーザの体動数及び脈拍数を含む複数の第１の生体データを、前記サーバに送信し、
   前記サーバは、
   年代毎の前記各ユーザの体力レベルを示す年代毎の回帰式を取得し、
   前記各第１の生体データに基づいて、前記各第１の生体データが、前記第１のユーザの活動状態の生体データか、又は、前記第１のユーザの安静状態の生体データかを判定し、
   前記第１のユーザの活動状態の生体データ、及び、前記第１のユーザの安静状態の生体データに基づいて、前記第１のユーザの前記安静状態の脈拍数と前記活動状態の運動強度と前記活動状態の脈拍数とを算出し、
   前記算出された第１のユーザの安静状態の脈拍数と活動状態の運動強度と活動状態の脈拍数とに基づいて、第１の回帰式を算出し、
   前記取得された年代毎の回帰式と、前記第１の回帰式とに基づいて、前記第１のユーザの体力レベルを判定するための画面データを生成することを特徴とする生体データ処理システム。
2. 複数の第２の前記端末は、
   複数の第２の前記ユーザに各々装着され、
   前記センサによって測定された前記各第２のユーザの体動数及び脈拍数を含む複数の第２の生体データを、前記サーバに送信し、
   前記サーバは、
   前記各第２のユーザの年代を示す情報を保持し、
   前記各第２の生体データに基づいて、前記各第２の生体データが、前記各第２のユーザの活動状態の生体データか、又は、前記各第２のユーザの安静状態の生体データかを判定し、
   前記各第２のユーザの活動状態の生体データ、及び、前記各第２のユーザの安静状態の生体データに基づいて、前記各第２のユーザの前記安静状態の脈拍数と前記活動状態の運動強度と前記活動状態の脈拍数とを算出し、
   前記算出された各第２のユーザの安静状態の脈拍数と活動状態の運動強度と活動状態の脈拍数とを保持し、
   前記保持された年代を示す情報に基づいて、年代毎に前記各第２のユーザの安静状態の脈拍数と活動状態の運動強度と活動状態の脈拍数とを抽出し、
   前記年代毎に抽出された前記各第２のユーザの安静状態の脈拍数と活動状態の運動強度と活動状態の脈拍数とに基づいて、回帰式を算出することによって、前記年代毎の回帰式を取得することを特徴とする請求項１に記載の生体データ処理システム。
3. 前記サーバは、
   前記各生体データに含まれる体動数と、所定の閾値とを比較し、
   前記比較の結果、前記体動数が低い場合、前記各生体データは、前記ユーザの安静状態の生体データであると判定することを特徴とする請求項１に記載の生体データ処理システム。
4. 前記サーバは、前記回帰式を、指数関数によって算出し、
   前記回帰式の定義域は、前記ユーザの活動状態の運動強度であり、
   前記回帰式の値域は、前記ユーザの活動状態の脈拍数であり、
   前記定義域が０である場合、前記回帰式の値域は、前記ユーザの安静状態の脈拍数を示すことを特徴とする請求項１に記載の生体データ処理システム。
5. 前記サーバは、
   前記取得された年代毎の回帰式の定義域が０である場合、前記値域が前記第１のユーザの安静状態の脈拍数を示すように、前記年代毎の回帰式を変換し、
   前記変換された年代毎の回帰式と、前記第１の回帰式とを、同じ画面に表示するための画面データを生成することを特徴とする請求項４に記載の生体データ処理システム。
6. 前記サーバは、
   前記第１の回帰式の定義域に乗じられる係数を求め、
   前記求められた係数に基づいて、前記第１のユーザの体力年齢を算出することを特徴とする請求項４に記載の生体データ処理システム。
7. 前記サーバは、
   前記第１のユーザの目標体力年齢を保持し、
   前記算出された第１のユーザの体力年齢と前記目標体力年齢との比較結果と、前記第１のユーザの活動状態の運動強度及び脈拍数とに従って、前記第１のユーザへのアドバイスを特定し、
   前記特定されたアドバイスを表示するための画面データを生成することを特徴とする請求項６に記載の生体データ処理システム。
8. 前記サーバは、
   前記ユーザの体動数から算出された歩行ピッチを取得し、
   前記歩行ピッチに基づいて、前記運動強度を算出することを特徴とする請求項１に記載の生体データ処理システム。
9. ユーザの体動数及び脈拍数を測定するセンサを備える複数の端末、及び、前記各端末とネットワークを介して接続されるサーバを備える生体データ処理システムによる生体データ処理方法であって、
   第１の前記端末は、第１の前記ユーザに装着され、
   前記方法は、
   前記第１の端末が、前記センサによって測定された前記第１のユーザの体動数及び脈拍数を含む複数の第１の生体データを、前記サーバに送信し、
   前記サーバが、年代毎の前記各ユーザの体力レベルを示す年代毎の回帰式を取得し、
   前記サーバが、前記各第１の生体データに基づいて、前記各第１の生体データが、前記第１のユーザの活動状態の生体データか、又は、前記第１のユーザの安静状態の生体データかを判定し、
   前記サーバが、前記第１のユーザの活動状態の生体データ、及び、前記第１のユーザの安静状態の生体データに基づいて、前記第１のユーザの前記安静状態の脈拍数と前記活動状態の運動強度と前記活動状態の脈拍数とを算出し、
   前記サーバが、前記算出された第１のユーザの安静状態の脈拍数と活動状態の運動強度と活動状態の脈拍数とに基づいて、第１の回帰式を算出し、
   前記サーバが、前記取得された年代毎の回帰式と、前記第１の回帰式とに基づいて、前記第１のユーザの体力レベルを判定するための画面データを生成することを特徴とする生体データ処理方法。
10. 複数の第２の前記端末は、複数の第２の前記ユーザに各々装着され、
    前記サーバは、前記各第２のユーザの年代を示す情報を保持し、
    前記方法は、
    前記各第２の端末が、前記センサによって測定された前記各第２のユーザの体動数及び脈拍数を含む複数の第２の生体データを、前記サーバに送信し、
    前記サーバが、前記各第２の生体データに基づいて、前記各第２の生体データが、前記各第２のユーザの活動状態の生体データか、又は、前記各第２のユーザの安静状態の生体データかを判定し、
    前記サーバが、前記各第２のユーザの活動状態の生体データ、及び、前記各第２のユーザの安静状態の生体データに基づいて、前記各第２のユーザの前記安静状態の脈拍数と前記活動状態の運動強度と前記活動状態の脈拍数とを算出し、
    前記サーバが、前記算出された各第２のユーザの安静状態の脈拍数と活動状態の運動強度と活動状態の脈拍数とを保持し、
    前記サーバが、前記保持された年代を示す情報に基づいて、年代毎に前記各第２のユーザの安静状態の脈拍数と活動状態の運動強度と活動状態の脈拍数とを抽出し、
    前記サーバが、前記年代毎に抽出された前記各第２のユーザの安静状態の脈拍数と活動状態の運動強度と活動状態の脈拍数とに基づいて、回帰式を算出することによって、前記年代毎の回帰式を取得することを特徴とする請求項９に記載の生体データ処理方法。
11. 前記方法は、
    前記サーバが、前記各生体データに含まれる体動数と、所定の閾値とを比較し、
    前記比較の結果、前記体動数が低い場合、前記サーバが、前記各生体データは、前記ユーザの安静状態の生体データであると判定することを特徴とする請求項９に記載の生体データ処理方法。
12. 前記方法は、前記サーバが、前記回帰式を、指数関数によって算出し、
    前記回帰式の定義域は、前記ユーザの活動状態の運動強度であり、
    前記回帰式の値域は、前記ユーザの活動状態の脈拍数であり、
    前記定義域が０である場合、前記回帰式の値域は、前記ユーザの安静状態の脈拍数を示すことを特徴とする請求項９に記載の生体データ処理方法。
13. 前記方法は、
    前記サーバが、前記取得された年代毎の回帰式の定義域が０である場合、前記値域が前記第１のユーザの安静状態の脈拍数を示すように、前記年代毎の回帰式を変換し、
    前記サーバが、前記変換された年代毎の回帰式と、前記第１の回帰式とを、同じ画面に表示するための画面データを生成することを特徴とする請求項１２に記載の生体データ処理方法。
14. 前記方法は、
    前記サーバが、前記第１の回帰式の定義域に乗じられる係数を求め、
    前記サーバが、前記求められた係数に基づいて、前記第１のユーザの体力年齢を算出することを特徴とする請求項１２に記載の生体データ処理方法。
15. 前記サーバは、前記第１のユーザの目標体力年齢を保持し、
    前記方法は、
    前記サーバが、前記算出された第１のユーザの体力年齢と前記目標体力年齢との比較結果と、前記第１のユーザの活動状態の運動強度及び脈拍数とに従って、前記第１のユーザへのアドバイスを特定し、
    前記サーバが、前記特定されたアドバイスを表示するための画面データを生成することを特徴とする請求項１４に記載の生体データ処理方法。

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