JP2015104466A - Information processing apparatus, program, and communication system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ユーザの体組成に基づいて、ユーザが行う運動を提示する技術分野に関する。 The present invention relates to a technical field that presents an exercise performed by a user based on the body composition of the user.
例えば、特許文献1には、複数の体組成について、目標値、標準値、及び実測値を表示し、目標値と実測値に基づいて、ユーザが行うべきトレーニングメニューを計算して表示する技術が開示されている。
For example,
ユーザの複数の体組成のうち目標との差違が大きい体組成について、目標に達するための運動を行いたい場合がある。このとき、他のユーザの体組成及び運動の履歴に基づいて、他のユーザが目標を達成した際に実行した運動を、ユーザに推薦する運動として決定したいという要望がある。しかしながら、特許文献1に記載の技術では、目標との差違が大きい体組成について目標に達するための運動を、他のユーザの体組成及び運動の履歴に基づいて提示することはできない。
There is a case where it is desired to perform an exercise for reaching a target for a body composition having a large difference from the target among a plurality of body compositions of the user. At this time, based on the body composition and exercise history of other users, there is a desire to determine the exercise performed when the other user achieves the goal as an exercise recommended to the user. However, with the technique described in
本発明は、以上の点に鑑みてなされたものであり、複数の体組成のうち目標との差違が大きい体組成について目標に達するための運動を、他のユーザの体組成及び運動の履歴に基づいて提示することを可能とする情報処理装置、プログラム及び通信システムを提供することを課題とする。 The present invention has been made in view of the above points, and the exercise for reaching the target for the body composition having a large difference from the target among the plurality of body compositions is made into the body composition of other users and the history of the exercise. It is an object to provide an information processing apparatus, a program, and a communication system that can be presented based on the information.
上記課題を解決するために、請求項1に記載の発明は、ユーザを識別するユーザ識別情報と、前記ユーザの体組成を示す体組成情報と、前記体組成が登録された日付を示す日付情報とを対応付けて記憶する第1記憶手段と、ユーザを識別するユーザ識別情報と、前記ユーザが行った運動を識別する運動識別情報と、前記運動が行われた日付を示す日付情報とを対応付けて記憶する第2記憶手段と、現在の体組成を示す現在体組成情報であって、複数の評価項目で構成された現在体組成情報と、目標の体組成を示す目標体組成情報であって、複数の評価項目で構成された目標体組成情報とを取得する第1取得手段と、前記第1取得手段により取得された前記現在体組成情報及び前記目標体組成情報に基づいて、前記複数の評価項目の中から現在の体組成と目標の体組成との関係が所定の条件を満たす特定項目を決定する第1決定手段と、前記第1記憶手段から、第1体組成情報における前記特定項目の体組成と第2体組成情報における前記特定項目の体組成との関係が前記所定の条件を満たす第1体組成情報及び第2体組成情報に対応付けて記憶された前記ユーザ識別情報を決定する第2決定手段と、前記第2記憶手段から、前記第2決定手段により決定された前記ユーザ識別情報が示すユーザが行った運動を識別する前記運動識別情報を取得する第2取得手段と、前記第2取得手段により取得された前記運動識別情報を出力手段により出力させる制御手段と、を備えることを特徴とする。
In order to solve the above problem, the invention according to
請求項2に記載の発明は、前記第1体組成情報に対応付けて前記第1記憶手段に記憶された前記日付情報が示す日付から、前記第2体組成情報に対応付けて前記第1記憶手段に記憶された前記日付情報が示す日付までの期間を決定する第3決定手段を更に備え、前記第2取得手段は、前記第2決定手段により決定された前記ユーザ識別情報に対応付けて前記第2記憶手段に記憶された前記運動識別情報のうち、前記運動識別情報に対応付けて前記第2記憶手段に記憶された前記日付情報が示す日付が、前記第3決定手段により決定された期間に含まれる前記運動識別情報を取得することを特徴とする。 According to a second aspect of the present invention, from the date indicated by the date information stored in the first storage means in association with the first body composition information, the first storage in association with the second body composition information. Further comprising third determining means for determining a period until the date indicated by the date information stored in the means, wherein the second acquiring means is associated with the user identification information determined by the second determining means A period in which the date indicated by the date information stored in the second storage unit in association with the exercise identification information among the exercise identification information stored in the second storage unit is determined by the third determination unit The motion identification information included in the information is acquired.
請求項3に記載の発明は、運動を識別する運動識別情報と、前記運動が運動施設で行われる時間を示す時間情報とを対応付けて記憶する第3記憶手段と、前記第2取得手段により取得された前記運動識別情報に対応付けて前記第3記憶手段に記憶された前記時間情報を取得する第3取得手段を更に備え、前記制御手段は、前記第2取得手段により取得された前記運動識別情報と前記第3取得手段により取得された前記時間情報とを前記出力手段により出力させることを特徴とする。 According to a third aspect of the present invention, there is provided a third storage means for storing exercise identification information for identifying exercise and time information indicating the time during which the exercise is performed at an exercise facility, and the second acquisition means. The apparatus further comprises third acquisition means for acquiring the time information stored in the third storage means in association with the acquired exercise identification information, and the control means is the exercise acquired by the second acquisition means. The identification information and the time information acquired by the third acquisition means are output by the output means.
請求項4に記載の発明は、前記第2決定手段は、前記第1決定手段により複数の特定項目が決定された場合、前記第1体組成情報における前記複数の特定項目の全ての体組成と、前記第2体組成情報における前記複数の特定項目の全ての体組成との関係が前記所定の条件を満たす前記ユーザ識別情報を決定することを特徴とする。 According to a fourth aspect of the present invention, when the plurality of specific items are determined by the first determination unit, the second determination unit includes all the body compositions of the plurality of specific items in the first body composition information. In the second body composition information, the user identification information satisfying the predetermined condition is determined by a relationship with all body compositions of the plurality of specific items.
請求項5に記載の発明は、前記第2決定手段は、前記第1決定手段により複数の特定項目が決定された場合、前記複数の特定項目の各特定項目ごとに、前記第1体組成情報における一の前記特定項目の体組成と、前記第2体組成情報における前記一の特定項目の体組成との関係が前記所定の条件を満たす前記ユーザ識別情報を決定することを特徴とする。 According to a fifth aspect of the present invention, in the case where a plurality of specific items are determined by the first determination unit, the second determination unit includes the first body composition information for each specific item of the plurality of specific items. The user identification information satisfying the predetermined condition is determined by the relationship between the body composition of the one specific item in the above and the body composition of the one specific item in the second body composition information.
請求項6に記載の発明は、前記第2決定手段は、前記第1決定手段により複数の特定項目が決定された場合、前記複数の特定項目を所定数のグループに分割し、前記所定数のグループの各グループごとに、前記第1体組成情報において前記グループに含まれる特定項目の全ての体組成と、前記第2体組成情報において前記グループに含まれる特定項目の全ての体組成との関係が前記所定の条件を満たす前記ユーザ識別情報を決定することを特徴とする。 According to a sixth aspect of the present invention, when the plurality of specific items are determined by the first determination unit, the second determination unit divides the plurality of specific items into a predetermined number of groups, For each group of groups, the relationship between all body compositions of the specific item included in the group in the first body composition information and all body compositions of the specific item included in the group in the second body composition information Determining the user identification information satisfying the predetermined condition.
請求項7に記載の発明は、前記第1決定手段は、現在の体組成と目標の体組成との乖離が所定値以上である特定項目、又は、前記乖離が大きい順に所定数の特定項目を決定することを特徴とする。 According to a seventh aspect of the present invention, the first determining means includes a specific item in which a deviation between a current body composition and a target body composition is equal to or greater than a predetermined value, or a predetermined number of specific items in descending order of the deviation. It is characterized by determining.
請求項8に記載の発明は、前記第2決定手段は、前記第1体組成情報及び前記第2体組成情報における前記特定項目の体組成が、前記現在体組成情報及び前記目標体組成情報における前記特定項目の体組成に類似する前記ユーザ識別情報を決定することを特徴とする。 According to an eighth aspect of the present invention, the second determining means is configured so that the body composition of the specific item in the first body composition information and the second body composition information is in the current body composition information and the target body composition information. The user identification information similar to the body composition of the specific item is determined.
請求項9に記載の発明は、現在の体組成を示す現在体組成情報であって、複数の評価項目で構成された現在体組成情報と、目標の体組成を示す目標体組成情報であって、複数の評価項目で構成された目標体組成情報とを取得する第1取得ステップと、前記第1取得ステップにより取得された前記現在体組成情報及び前記目標体組成情報に基づいて、前記複数の評価項目の中から現在の体組成と目標の体組成との関係が所定の条件を満たす特定項目を決定する第1決定ステップと、ユーザを識別するユーザ識別情報と、前記ユーザの体組成を示す体組成情報と、前記体組成が登録された日付を示す日付情報とを対応付けて記憶する第1記憶手段から、第1体組成情報における前記特定項目の体組成と第2体組成情報における前記特定項目の体組成との関係が前記所定の条件を満たす第1体組成情報及び第2体組成情報に対応付けて記憶された前記ユーザ識別情報を決定する第2決定ステップと、ユーザを識別するユーザ識別情報と、前記ユーザが行った運動を識別する運動識別情報と、前記運動が行われた日付を示す日付情報とを対応付けて記憶する第2記憶手段から、前記第2決定ステップにより決定された前記ユーザ識別情報が示すユーザが行った運動を識別する前記運動識別情報を取得する第2取得ステップと、前記第2取得ステップにより取得された前記運動識別情報を出力手段により出力させる制御ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
The invention according to
請求項10に記載の発明は、現在の体組成を示す現在体組成情報であって、複数の評価項目で構成された現在体組成情報と、目標の体組成を示す目標体組成情報であって、複数の評価項目で構成された目標体組成情報とを取得する第1取得手段と、前記第1取得手段により取得された前記現在体組成情報及び前記目標体組成情報に基づいて、前記複数の評価項目の中から現在の体組成と目標の体組成との関係が所定の条件を満たす特定項目を決定する第1決定手段と、サーバ装置からネットワークを介して、運動を識別する運動識別情報を受信する受信手段と、前記受信手段により受信された前記運動識別情報を出力手段により出力させる制御手段と、を備える端末装置と、ユーザを識別するユーザ識別情報と、前記ユーザの体組成を示す体組成情報と、前記体組成が登録された日付を示す日付情報とを対応付けて記憶する第1記憶手段と、ユーザを識別するユーザ識別情報と、前記ユーザが行った運動を識別する運動識別情報と、前記運動が行われた日付を示す日付情報とを対応付けて記憶する第2記憶手段と、前記第1記憶手段から、第1体組成情報における前記特定項目の体組成と第2体組成情報における前記特定項目の体組成との関係が前記所定の条件を満たす第1体組成情報及び第2体組成情報に対応付けて記憶された前記ユーザ識別情報を決定する第2決定手段と、前記第2記憶手段から、前記第2決定手段により決定された前記ユーザ識別情報が示すユーザが行った運動を識別する前記運動識別情報を取得する第2取得手段と、前記第2取得手段により取得された前記運動識別情報を前記端末装置に送信する送信手段と、を備えるサーバ装置と、を備えることを特徴とする。
The invention according to
請求項1、9又は10に記載の発明によれば、複数の体組成のうち目標との差違が大きい体組成について目標に達するための運動を、他のユーザの体組成及び運動の履歴に基づいて提示することができる。
According to the invention described in
請求項2記載の発明によれば、目標との差違が大きい体組成について目標に達するために適切な運動を提示することができる。 According to the second aspect of the present invention, it is possible to present an appropriate exercise to reach the target for the body composition having a large difference from the target.
請求項3記載の発明によれば、目標との差違が大きい体組成について目標に達するための運動とともに、その運動が行われる時間を提示することができる。 According to the third aspect of the present invention, it is possible to present the time during which the exercise is performed together with the exercise for reaching the goal for the body composition having a large difference from the goal.
請求項4記載の発明によれば、複数の特定項目の組成について目標に達するための運動を提示することができる。
According to invention of
請求項5記載の発明によれば、目標に達するための運動を、複数の特定項目の各特定項目ごとに提示することができる。
According to invention of
請求項6記載の発明によれば、目標に達するための運動を、分割された特定項目ごとに提示することができる。
According to invention of
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、運動を支援する運動支援システムに本発明を適用した場合の実施形態である。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In addition, embodiment described below is embodiment at the time of applying this invention to the exercise | movement assistance system which assists an exercise | movement.
[1.運動支援システム1の構成]
始めに、図1を参照して、本実施形態の運動支援システム1の構成について説明する。図1は、本実施形態の運動支援システム1の概要構成例を示す図である。図1に示すように、運動支援システム1は、配信サーバ2、1つ以上の出力端末71、1つ以上のスタジオ端末72、複数の運動機器端末82、1つ以上の体組成計83、及び1つ以上の閲覧端末5を含んで構成されている。配信サーバ2と、出力端末71、スタジオ端末72、運動機器端末82、体組成計83、閲覧端末5とは、ネットワーク10を介して接続可能になっている。ネットワーク10は、例えば、インターネットを含む。配信サーバ2は、本発明のサーバ装置の一例である。配信サーバ2には、データベース3が接続されている。データベース3は、本発明の第1記憶手段、第2記憶手段及び第3記憶手段の一例である。なお、第1記憶手段、第2記憶手段及び第3記憶手段が同一の記憶デバイスであってもよいし、互いに異なる記憶デバイスであってもよい。データベース3には、運動に関する情報や楽曲に関する情報が登録されている。配信サーバ2は、データベース3に登録されている情報等を、定期的に又は出力端末71、スタジオ端末72又は閲覧端末5からの要求に応じて、出力端末71、スタジオ端末72又は閲覧端末5に配信する。出力端末71、スタジオ端末72、運動機器端末82、及び体組成計83は、例えば、施設4に設置される。施設4は、例えば、スポーツ施設であってもよい。施設4の中には、運動場所として、スタジオ7とトレーニングルーム8とがある。
[1. Configuration of Exercise Support System 1]
First, the configuration of the
スタジオ7は、スタジオレッスンが行われる部屋である。スタジオレッスンは、複数の運動動作で構成される運動を1人以上の利用者が行うことである。スタジオ7には、出力端末71及びスタジオ端末72が設置される。出力端末71は、運動コンテンツを出力する。運動コンテンツは、運動を支援するための運動映像及び楽曲を含む。運動映像は、運動動作を行うフィギュアを映し出した動画である。フィギュアは、例えば、人、動物、仮想上の生き物、ロボット等のかたちをした仮想物である。出力端末71は楽曲とフィギュアの動きとが同期するように、楽曲をスピーカにより出力させ、運動映像をディスプレイに表示させる。利用者は、楽曲を聴きながら、ディスプレイに表示されるフィギュアを見て、運動を行うことができる。なお、出力端末71を利用しないで、スタジオレッスンが行われてもよい。例えば、インストラクターの指導のもと、利用者が運動を行ってもよい。スタジオ端末72は、スタジオにおける利用者の運動履歴をデータベース3に登録するための端末装置である。例えば、施設4を利用する各利用者にICカード63が付与される。ICカード63には、ユーザIDが記録されている。ユーザIDは、利用者を識別可能な識別情報である。ユーザIDは、本発明のユーザ識別情報の一例である。利用者は、スタジオに入室するときとスタジオから退室するとき、スタジオ端末72にICカード63を近づける。すると、スタジオ端末72は、例えば、NFC(Near Field Communication)等の通信方式によりICカード63からユーザIDを受信する。なお、運動履歴を登録するための処理の詳細は後述する。
トレーニングルーム8には、運動機器81、運動機器端末82及び体組成計83が設置される。トレーニングルーム8は、利用者が運動機器81を用いて運動を行うための部屋である。運動機器81は、運動に用いられる器具、器械等である。運動機器81の種類として、例えば、筋力トレーニングマシン、ランニングマシン、バイクマシン、ベンチプレスマシン等がある。各運動機器81に対応して、運動機器端末82が設置される。運動機器端末82は、運動機器81を用いた利用者の運動履歴をデータベース3に登録するための端末装置である。利用者は、運動機器81の利用を開始するときと運動機器81の利用を終えたとき、運動機器端末82にICカード63を近づける。すると、運動機器81はICカード63からユーザIDを受信する。なお、運動履歴を登録するための処理の詳細は後述する。体組成計83は、利用者の体組成を測定する装置である。体組成計83は、複数の評価項目について体組成を測定することができる。体全体の体組成の評価項目として、例えば、体脂肪率、体脂肪量、除脂肪量、体水分量、BMI(Body Mass Index)、標準体重、基礎代謝量がある。また、例えば、右足、左足、右腕、左腕及び体幹部の各身体部位の体組成の評価項目として、体脂肪率、脂肪量、除脂肪量、筋肉量がある。体組成を測定するとき、利用者はICカード63を体組成計83に近づける。すると、体組成計83はICカード63からユーザIDを受信する。体組成計83は、測定した体組成の情報と受信したユーザIDを含む体組成情報を、配信サーバ2へ送信する。配信サーバ2は、体組成情報をデータベースに登録する。
In the
閲覧端末5は、本発明の端末装置の一例である。閲覧端末5は、利用者に推薦する運動を提示するための端末装置である。推薦する運動を、推薦運動という。閲覧端末5は、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット型コンピュータ、携帯電話機等であってもよい。施設4に予め閲覧端末5が設置されてもよいし、各利用者が閲覧端末5を所有してもよい。
The
[2.体組成情報と運動履歴に基づく運動の推薦]
利用者は、体組成の複数の評価項目の中で、1つ以上の評価項目について目標を設定することができる。このとき、目標との差違が大きい体組成について、目標に達するための運動を重点的に行いたい場合がある。そこで、閲覧端末5は、複数の評価項目の中から目標項目を決定する。目標項目は、目標の体組成が設定される評価項目である。目標項目は、本発明の特定項目の一例である。次いで、配信サーバ2は、他のユーザの体組成及び運動履歴に基づいて、目標項目の体組成について目標を達成するための推薦運動を決定する。そして、閲覧端末5は、推薦運動の情報を出力する。本実施形態では、配信サーバ2と閲覧端末5とが協働して、目標項目及び推薦運動を決定している。しかしながら、配信サーバ2又は閲覧端末5の一方のみで、目標項目及び推薦運動を決定してもよい。つまり、配信サーバ2又は閲覧端末5の何れかに対して本発明の情報処理装置が適用されてもよい。
[2. Recommendation of exercise based on body composition information and exercise history]
The user can set a target for one or more evaluation items among the plurality of evaluation items of the body composition. At this time, there is a case where it is desired to focus on exercise for reaching the target with respect to the body composition having a large difference from the target. Therefore, the
推薦運動を決定するため、データベース3には、体組成履歴テーブル及び運動履歴テーブルが格納されている。体組成履歴テーブルは、体組成情報が登録されるテーブルである。図2(A)は、体組成履歴テーブルの構成例を示す図である。図2(A)に示すように、体組成情報は、測定日時、ユーザID、及び各評価項目ごとの体組成値を含む。測定日時は、体組成計83により体組成が測定された日時である。図2(A)は、便宜上、測定日時の日付及び時間のうち、日付のみを示している。ユーザIDは、体組成が測定された利用者を示す。体組成値は、体組成を示す値である。各体組成値は、それぞれ項目IDと対応付けられている。項目IDは、評価項目を識別可能な識別情報である。
In order to determine a recommended exercise, the
運動履歴テーブルは、運動履歴が登録されるテーブルである。図2(B)は、運動履歴テーブルの構成例を示す図である。図2(B)に示すように、運動履歴は、実施日、ユーザID、運動ID、開始時刻、終了時刻を含む。実施日は、運動が行われた日付を示す。ユーザIDは、運動を行った利用者を示す。運動IDは、運動を識別可能な識別情報である。運動IDは、本発明の運動識別情報の一例である。運動IDとして、レッスンIDとトレーニングIDとがある。レッスンIDは、スタジオレッスンを識別可能な識別情報である。つまり、レッスンIDにより、スタジオレッスンで行われる運動を識別可能である。トレーニングIDは、運動機器81を用いて行われる運動を識別可能な識別情報である。配信サーバ2は、運動IDから、運動IDがレッスンID及びトレーニングIDの何れであるのかを識別することができる。開始時刻は、運動が開始された時刻である。終了時刻は、運動が終了した時刻である。
The exercise history table is a table in which exercise history is registered. FIG. 2B is a diagram illustrating a configuration example of the exercise history table. As shown in FIG. 2B, the exercise history includes an implementation date, a user ID, an exercise ID, a start time, and an end time. The implementation date indicates the date on which the exercise was performed. The user ID indicates the user who performed the exercise. The exercise ID is identification information that can identify the exercise. The exercise ID is an example of exercise identification information according to the present invention. There are lesson IDs and training IDs as exercise IDs. The lesson ID is identification information that can identify a studio lesson. In other words, the exercises performed in the studio lesson can be identified by the lesson ID. The training ID is identification information that can identify an exercise performed using the
運動履歴の登録の詳細について説明する。データベース3には、レッスンスケジュールテーブルが格納されている。レッスンスケジュールテーブルは、スタジオレッスンのスケジュール情報が格納されるテーブルである。スケジュール情報は、レッスンID、開催日、時間帯を含む。レッスンIDは、開催されるスタジオレッスンを示す。開催日は、スタジオレッスンが開催される日付を示す。時間帯は、レッスンが開始される時刻及びレッスンが終了する時刻を含む。配信サーバ2は、スケジュールテーブルを、例えば定期的にスタジオ端末72に配信する。
Details of the exercise history registration will be described. The
利用者がスタジオ7に入室し又はスタジオ7から退出するとき、ICカード63をスタジオ端末72に近づける。これにより、スタジオ端末72はユーザIDを取得する。次いで、スタジオ端末72は、今日の日付及び現在時刻を取得する。スタジオ端末72は、スケジュールテーブルから、今日の日付に対応するレッスンIDのうち、現在時刻を含む時間帯に対応するレッスンIDを、運動IDとして取得する。スタジオ端末72は、取得した日付、現在時刻、ユーザID及び運動IDを配信サーバ2へ送信する。
When the user enters or exits the
各運動機器端末82は、例えば、運動機器端末82に対応付けられた運動機器81で行われる運動のトレーニングIDを予め記憶している。利用者が運動機器81の利用を開始するとき又は利用を終了するとき、ICカード63を運動機器端末82に近づける。これにより、運動機器端末82はユーザIDを取得する。運動機器端末82は、今日の日付及び現在時刻を取得するとともに、予め記憶されたトレーニングIDを、運動IDとして取得する。運動機器端末82は、取得した日付、現在時刻、ユーザID及び運動IDを配信サーバ2へ送信する。
Each
配信サーバ2がスタジオ端末72又は運動機器端末82から日付、現在時刻、ユーザID及び運動IDを受信したとき、配信サーバ2は、受信した日付を実施日とする。そして、配信サーバ2は、受信した実施日、ユーザID及び運動IDと一致する実施日、ユーザID及び運動IDを含む運動履歴を運動履歴テーブルから検索する。該当する運動履歴が検索されなかった場合、配信サーバ2は、受信した現在時刻を開始時刻に決定する。そして、配信サーバ2は、実施日、ユーザID、レッスンID、現在時刻を含む運動履歴を運動履歴テーブルに登録する。該当する運動履歴が検索された場合、配信サーバ2は、受信した現在時刻を終了時刻に決定する。そして、配信サーバ2は、検索された運動履歴に終了時刻を追加する。
When the
推薦運動を決定する場合、閲覧端末5は、推薦対象の利用者の現在体組成情報及び目標体組成情報を取得する。現在体組成情報は、利用者の現在の体組成を示す体組成情報である。目標体組成情報は、利用者が目標とする体組成を示す情報である。これらの情報を取得するため、閲覧端末5は、推薦対象の利用者のユーザIDを配信サーバ2へ送信する。配信サーバ2は、体組成履歴テーブルから、推薦対象の利用者のユーザIDを含む体組成情報のうち測定日時が最新である体組成情報を、現在体組成情報として取得する。また、データベース3には、モデル体組成情報が登録される。モデル体組成情報は、目標となる体組成のモデルとして設定された体組成を示す情報である。モデル体組成情報は、モデルごとに登録される。モデル体組成情報は、モデルに対応する利用者の身長、年齢及び性別と、各評価項目ごとのモデルとなる体組成値を含む。配信サーバ2は、推薦対象の利用者の身長、年齢及び性別に対応するモデル体組成情報をデータベース3から取得する。配信サーバ2は、現在体組成情報とモデル体組成情報とを閲覧端末5へ送信する。
When determining the recommended exercise, the
閲覧端末5は、配信サーバ2から受信したモデル体組成情報が示すモデルの体組成を現時点における目標の体組成とする。そして、閲覧端末5は、現在体組成情報及びモデル体組成情報に基づいて、複数の評価項目の中から、推薦対象の利用者の現在の体組成と目標の体組成との関係が所定の目標設定条件を満たす目標項目を決定する。例えば、目標設定条件は、現在の体組成と目標の体組成との差違が所定の条件を満たすことであってもよい。
The
例えば、所定の条件は、現在の体組成と目標の体組成との乖離率が所定値以上であることであってもよい。また例えば、所定の条件は、現在の体組成と目標の体組成との乖離率が大きい順に複数の評価項目に順位を決定した場合において、決定された順位が所定順位以上であることであってもよい。また例えば、所定の条件は、複数の評価項目の中で乖離率が最も大きいことであってもよい。また例えば、所定の条件は、現在の体組成と目標の体組成との差の値が所定値以上であることであってもよい。また例えば、所定の条件は、差の値が大きい順に複数の評価項目に順位を決定した場合において、決定された順位が所定順位以上であることであってもよい。また例えば、所定の条件は、複数の評価項目の中で差の値が最も大きいことであってもよい。複数の評価項目のうち1つの評価項目のみが目標項目に決定されるように所定の条件が定められてもよいし、2以上の目標項目が決定されるように所定の条件が定められてもよい。 For example, the predetermined condition may be that a deviation rate between the current body composition and the target body composition is a predetermined value or more. Further, for example, the predetermined condition is that when the rank is determined for a plurality of evaluation items in descending order of the deviation rate between the current body composition and the target body composition, the determined rank is equal to or higher than the predetermined rank. Also good. For example, the predetermined condition may be that the deviation rate is the largest among the plurality of evaluation items. Further, for example, the predetermined condition may be that a difference value between the current body composition and the target body composition is equal to or greater than a predetermined value. Further, for example, the predetermined condition may be that when the rank is determined for a plurality of evaluation items in descending order of the difference value, the determined rank is equal to or higher than the predetermined rank. For example, the predetermined condition may be that the difference value is the largest among the plurality of evaluation items. The predetermined condition may be determined such that only one evaluation item among the plurality of evaluation items is determined as the target item, or the predetermined condition may be determined so that two or more target items are determined. Good.
図3(A)は、目標項目の決定方法の一例を示す図である。例えば、閲覧端末5は、各評価項目ごとに、現在の体組成値と目標の体組成値との乖離率を計算する。具体的に、現在の体組成値が目標の体組成値よりも大きい場合、閲覧端末5は、現在の体組成値を目標の体組成値で除算して、乖離率を計算する。現在の体組成値の方が目標の体組成値以下である場合、閲覧端末5は、目標の体組成値を現在の体組成値で除算して、乖離率を計算する。このとき、閲覧端末5は、例えば図3(A)に示すように、各身体部位の評価項目についてのみ乖離率を計算し、体全体の各評価項目については乖離率を計算しなくてもよい。閲覧端末5は、例えば、複数の評価項目のうち乖離率が大きい順に所定数の目標項目を決定する。このとき、閲覧端末5は、例えば各身体部位について、体脂肪率、脂肪量、除脂肪量及び筋肉量のうち、乖離率が最も高い評価項目を抽出してもよい。例えば、図3(A)に示すように、右足において乖離率が最も高い評価項目は、除脂肪量である。従って、閲覧端末5は、右足の除脂肪量を抽出する。また、閲覧端末5は、左足、右腕、左腕及び体幹部においても同様に評価項目を抽出する。閲覧端末5は、抽出した評価項目のうち乖離率が大きい順に所定数の目標項目を決定する。例えば、図3(A)の例では、左足の筋肉量及び右腕の筋肉量の乖離率が最も大きい。次いで、右足の除脂肪量、体幹部の体脂肪率、左腕の筋肉量の順に乖離率が大きい。例えば、目標項目を3つ決定する場合、図3(A)に示すように、閲覧端末5は、左足の筋肉量、右腕の筋肉量及び右足の除脂肪量を目標項目に決定する。なお、閲覧端末5は、例えば、1つ、2つ又は4つ以上の目標項目を決定してもよい。また、閲覧端末5は、例えば、乖離率が所定値以上である評価項目を目標項目に決定してもよい。
FIG. 3A is a diagram illustrating an example of a method for determining a target item. For example, the
閲覧端末5に対する利用者の操作に基づいて、目標項目及び目標項目の目標の体組成が変更可能であってもよい。この場合、閲覧端末5は、目標体組成情報表示・編集画面を表示する。目標体組成情報表示・編集画面には、現在の体組成や目標項目に関する情報が表示される。例えば、閲覧端末5は、各評価項目ごとに、現在の体組成を示す情報を表示する。例えば、閲覧端末5は、標準化された体組成値を表示してもよい。例えば、評価項目ごとに、体組成値の平均及び標準偏差が予め設定されている。閲覧端末は、以下の式を計算する。
The target item and the target body composition of the target item may be changeable based on the user's operation on the
標準化された体組成値=(体組成値−平均)/標準偏差
閲覧端末5は、各評価項目の標準化された体組成値を、例えばレーダーチャートで表示してもよい。また、閲覧端末5は、目標項目の項目名と、目標項目における現在の体組成と目標の体組成との差を表示する。目標体組成情報表示・編集画面において、利用者は、目標項目や、目標項目の目標の体組成値を変更することができる。また、利用者は、目標期間日数を設定する。目標期間日数は、目標を達成するために利用者が運動する期間の日数である。閲覧端末5は、利用者の操作に基づく変更後の目標項目の体組成値を含む目標体組成情報を生成する。そして、閲覧端末5は、目標体組成情報、目標期間日数、及び利用者のユーザIDを配信サーバ2へ送信する。
Standardized body composition value = (body composition value−average) / standard deviation The
目標項目が決定されると、配信サーバ2は、手本利用者のユーザIDを決定する。手本利用者は、推薦対象の利用者が目標を達成するための手本となる他の利用者である。配信サーバ2は、手本利用者が行った運動を、推薦運動として決定する。具体的に、配信サーバ2は、体組成履歴テーブルから、同一のユーザIDに対応付けられた2つの体組成情報の組み合わせを全て抽出する。このとき、配信サーバ2は、推薦対象の利用者のユーザIDに対応付けられた体組成情報は抽出しない。組み合わせに含まれる体組成情報のうち、測定日時が古い方の体組成情報を第1体組成情報と呼び、測定日時が新しい方の体組成情報を第2体組成情報と呼ぶ。配信サーバ2は、第1体組成情報における目標項目の体組成と第2体組成情報における目標項目の体組成との関係が目標設定条件を満たす第1体組成情報及び第2体組成情報に対応付けてデータベース3に登録されているユーザIDを決定する。つまり、配信サーバ2は、推薦対象の利用者の目標を達成したと考えられる他の利用者のユーザIDを決定する。複数の目標項目が決定された場合、配信サーバ2は、例えば、第1体組成情報における複数の目標項目の全ての体組成と第2体組成情報における複数の目標項目の全ての体組成との関係が目標設定条件を満たす第1体組成情報及び第2体組成情報に対応付けられたユーザIDを決定してもよい。
When the target item is determined, the
具体的に、配信サーバ2は、例えば、第1体組成情報及び第2体組成情報における目標項目の体組成が、推薦対象の利用者の現在体組成情報及び目標体組成情報における目標項目の体組成に類似するユーザIDを決定してもよい。より詳細に、配信サーバ2は、体組成履歴テーブルに登録されている体組成情報を第1体組成情報として、第1体組成情報に含まれる目標項目の体組成値と、現在体組成情報に含まれる目標項目の体組成値との類似度とを計算する。例えば、配信サーバ2は、コサイン類似度を計算してもよい。このとき、コサイン類似度を計算するパラメータとして、標準化された体組成値を用いる。標準化された体組成値の計算方法は既に説明してある。コサイン類似度は、以下の式で計算される。
Specifically, the
コサイン類似度=x・y/|x|*|y|
上記の式において、x、yはそれぞれベクトルである。x・yは、ベクトルx及びyの内積である。|x|は、ベクトルxの大きさであり、|y|は、ベクトルyの大きさである。ここで、xを第1体組成情報の体組成とし、yを現在体組成情報の体組成とする。また、目標項目の数をnとする。また、xiを、第1体組成情報において、i番目の目標項目の体組成値とする。また、yiを、現在体組成情報において、i番目の目標項目の体組成値とする。この場合、x・y及び|x|は以下の式で計算される。
Cosine similarity = x · y / | x | * | y |
In the above formula, x and y are vectors. x · y is the inner product of the vectors x and y. | X | is the magnitude of the vector x, and | y | is the magnitude of the vector y. Here, x is the body composition of the first body composition information, and y is the body composition of the current body composition information. The number of target items is n. Moreover, let xi be the body composition value of the i-th target item in the first body composition information. Further, yi is the body composition value of the i-th target item in the current body composition information. In this case, x · y and | x | are calculated by the following equations.
x・y=x1*y1+x2*y2+・・・+xn*yn
|x|=sqrt(x12+x22+・・・+xn2)
上記の式において、sqrtは、平方根を示す。|y|も|x|と同様に計算される。このように、複数の目標項目が決定された場合、配信サーバ2は、全ての目標項目の体組成値を用いて類似度を計算する。類似度を計算すると、配信サーバ2は、現在類似度リストを生成する。現在類似度リストは、第1体組成情報と現在体組成情報とを用いて計算された類似度のリストである。図3(B)は、現在類似度リストの構成例を示す図である。現在類似度リストには複数の現在類似度レコードが登録されている。第1体組成情報ごとに現在類似度レコードが登録される。図3(B)に示すように、各現在類似度レコードには、レコードID、ユーザID、類似度、測定日時が格納される。レコードIDは、現在類似度レコードを識別可能な識別情報である。配信サーバ2は、第1体組成情報に含まれるユーザID及び測定日時と、計算した類似度を現在類似度レコードに格納する。
x · y = x1 * y1 + x2 * y2 + ... + xn * yn
| X | = sqrt (x1 2 + x2 2 +... + Xn 2 )
In the above formula, sqrt represents a square root. | Y | is calculated in the same manner as | x |. As described above, when a plurality of target items are determined, the
現在類似度リストを生成すると、配信サーバ2は、体組成履歴テーブルに登録されている体組成情報を次は第2体組成情報として、第2体組成情報に含まれる目標項目の体組成値と、目標体組成情報に含まれる目標項目の体組成値との類似度とを計算する。類似度の計算方法は第1体組成情報の場合と同様である。そして、配信サーバ2は、目標類似度リストを生成する。目標類似度リストは、第2体組成情報と目標体組成情報とを用いて計算された類似度のリストである。図3(C)は、目標類似度リストの構成例を示す図である。目標類似度リストには複数の目標類似度レコードが登録されている。第2体組成情報ごとに目標類似度レコードが登録される。図3(C)に示すように、各目標類似度レコードには、レコードID、ユーザID、類似度、測定日時が格納される。レコードIDは、目標類似度レコードを識別可能な識別情報である。配信サーバ2は、第2体組成情報に含まれるユーザID及び測定日時と、計算した類似度を目標類似度レコードに格納する。
When the current similarity list is generated, the
次に、配信サーバ2は、ユーザIDをキーとする内部結合のアルゴリズムにより、現在類似度リストと目標類似度リストからユーザIDが一致する現在類似度レコードと目標類似度レコードを抽出して組み合わせる。つまり、配信サーバ2は、ユーザIDが一致する第1体組成情報と第2体組成情報とを特定する。例えば、配信サーバ2は、現在類似度リストの或る現在類似度レコードからユーザID及び測定日時を取得する。配信サーバ2は、現在類似度レコードから取得したユーザIDと一致するユーザIDを格納し、且つ、現在類似度リストから取得した測定日時よりも新しい測定日時を格納する目標類似度レコードを、目標類似度リストから検索する。そして、配信サーバ2は、或る現在類似度レコードと、目標類似度リストから検索された目標類似度レコードとを組み合わせる。複数の目標類似度レコードが検索された場合、配信サーバ2は、検索された目標類似度レコードのそれぞれを、現在類似度レコードと組み合わせる。配信サーバ2は、これらの処理を、現在類似度リストに登録されている全ての現在類似度レコードについて実行する。
Next, the
配信サーバ2は、抽出した組み合わせごとに、平均類似度を計算する。平均類似度は、現在類似度レコードに格納されている類似度と、目標類似度レコードに格納されている類似度との平均である。平均類似度は、第1体組成情報及び第2体組成情報における目標項目の体組成と、推薦対象の利用者の現在体組成情報及び目標体組成情報における目標項目の体組成との類似度を示す。平均類似度が高いほど、第1体組成情報における目標項目の体組成と第2体組成情報における目標項目の体組成との関係が目標設定条件を満たす蓋然性が高い。平均類似度を計算すると、配信サーバ2は、平均類似度リストを生成する。図3(D)は、平均類似度リストの構成例を示す図である。平均類似度リストには、抽出された組み合わせごとに平均類似度レコードが登録される。各平均類似度レコードは、レコードID、ユーザID、平均類似度、開始日時、終了日時、トレーニング日時を格納する。レコードIDは、平均類似度レコードを識別可能な識別情報である。配信サーバ2は、組み合わせの現在類似度レコード又は目標類似度レコードに格納されているユーザIDを、平均類似度レコードに格納する。また、配信サーバ2は、現在類似度レコードに格納されている測定日時を開始日時として平均類似度レコードに格納する。また、配信サーバ2は、目標類似度レコードに格納されている測定日時を終了日時として平均類似度レコードに格納する。また、配信サーバ2は、開始日時から終了日時までの日数をトレーニング期間日数として平均類似度レコードに格納する。平均類似度レコードにおいて、平均類似度が高いほど、ユーザIDが示す利用者が、開始日時から終了日時までのトレーニング期間で行った運動で、推薦対象の利用者の目標を達成した蓋然性が高いことを示す。
The
平均類似度リストを生成すると、配信サーバ2は、平均類似度リストに登録されたユーザIDのうち、対応する平均類似度が最も高いユーザIDを、手本利用者のユーザIDに決定する。このとき、配信サーバ2は、開始日時と終了日時とで示されるトレーニング期間の間に、対応する運動履歴があるユーザIDの中から、平均類似度が最も高いユーザIDを手本利用者のユーザIDに決定してもよい。つまり、トレーニング期間に何らかの運動を行ったユーザが手本利用者となる。これにより、手本利用者がトレーニング期間に行った運動を、推薦運動として決定することができる。そのため、推薦対象の利用者が目的を達成するために適切な運動を提示することができる。具体的に、配信サーバ2は、平均類似度レコードに格納されているユーザIDと一致するユーザIDに対応する運動履歴のうち、実施日時が、平均類似度レコードに格納されているトレーニング期間内である運動履歴を運動履歴テーブルから検索する。1つ以上の運動履歴が検索された場合、対応する運動履歴がある。配信サーバ2は、平均類似度が低いユーザIDが手本利用者のユーザIDに決定されないように、平均類似度が所定値以下である平均類似度レコードを平均類似度リストから削除してもよい。また、配信サーバ2は、トレーニング期間日数と推薦対象の利用者の目標期間日数との差が所定値以上である平均類似度レコードを平均類似度リストから削除してもよい。
When the average similarity list is generated, the
手本利用者のユーザIDを決定すると、配信サーバ2は、推薦運動の運動IDを運動履歴テーブルから取得する。具体的に、配信サーバ2は、運動履歴テーブルから検索した運動履歴から、運動ID、開始時刻及び終了時刻を取得する。次いで、配信サーバ2は、運動リストを生成する。運動リストは、推薦運動の運動IDのリストである。図4(B)は、運動リストの構成例を示す図である。運動リストには、推薦運動の運動IDごとに、レコードが登録される。図4(B)に示すように、各レコードには、レコードID、運動ID、実施時間及び実施不可フラグが格納される。レコードIDは、レコードを識別可能な識別情報である。実施時間は、推薦運動が手本利用者によって行われた時間の長さである。実施時間は、開始時刻と終了時刻から計算可能である。実施不可フラグの詳細は後述する。配信サーバ2は、運動リストと目標項目の項目IDとを閲覧端末5へ送信する。閲覧端末5は、受信した情報に基づいて、推薦画面をディスプレイに表示させる。図4(C)は、推薦画面の表示例を示す図である。図4(C)に示すように、推薦画面には、目標項目の項目名、及び推薦運動の運動名等が表示される。運動名は、本発明の運動識別情報の一例である。ここで、閲覧端末5は、運動名を、実施時間が長い順に表示してもよい。
When the user ID of the model user is determined, the
配信サーバ2は、推薦運動が実施可能であるか否かを判定してもよい。そして、配信サーバ2、実施可能であるか否かを示す情報を閲覧端末5により出力させてもよい。図4(B)に示す運動リストにおいて、実施不可フラグは、推薦運動が実施不可であるか否かを示す情報である。推薦運動の運動IDがレッスンIDである場合、配信サーバ2は、レッスンスケジュールテーブルから、レッスンIDに対応するレッスン情報を取得する。配信サーバ2は、開始日が今日であり、開始時刻が現在時刻以降であるレッスン情報を1つ以上取得した場合、実施不可フラグをFALSEに設定する。一方、配信サーバ2は、開始日が今日であり、開始時刻が現在時刻以降であるレッスン情報が1つもなかった場合、実施不可フラグをTRUEに設定する。つまり、配信サーバ2は、今日のこれからの時間でスタジオレッスンを受けることができるか否かを判定する。推薦運動の運動IDがトレーニングIDである場合、配信サーバ2は、例えば、運動履歴テーブルから、運動IDに対応する運動履歴のうち、終了時刻がまだ格納されていない運動履歴を検索する。終了時刻が格納されていない場合、運動IDに対応する運動機器81が、何れかの利用者によって現在利用されている。配信サーバ2は、検索された運動履歴の数を、現在使用中の運動機器81の台数としてカウントする。そして、配信サーバ2は、現在使用中の運動機器81の台数が、運動IDに対応する運動機器81の総数未満である場合、実施不可フラグをFALSEに設定する。一方、配信サーバ2は、現在使用中の運動機器81の台数が総数と一致する場合、実施不可フラグをTRUEに設定する。つまり、配信サーバ2は、運動機器81が現在利用可能か否かを判定する。閲覧端末5は、実施不可フラグに基づいて、実施可能であるか否かを示す情報を表示する。例えば、運動IDがレッスンIDである場合において、実施不可フラグがFALSEである場合、「本日レッスンあり」と表示され、実施不可フラグがTRUEである場合、「本日のレッスンはありません」と表示される。また、運動IDがトレーニングIDである場合において、実施不可フラグがFALSEである場合、「空きあり」と表示され、実施不可フラグがTRUEである場合、「ただいま使用中です」と表示される。なお、配信サーバ2は、例えば、推薦運動のスタジオレッスンの開催日、開始時刻、終了時刻等を閲覧端末5により出力させてもよい。
The
上述したように、複数の目標項目が決定された場合、配信サーバ2は、第1体組成情報における複数の目標項目の全ての体組成と、第2体組成情報における複数の目標項目の全ての体組成との関係が目標設定条件を満たすユーザIDを、手本利用者のユーザIDとして決定する。このように、複数の目標項目の全てを条件とすると、条件を満たすユーザIDがない場合がある。また、条件を満たすユーザIDが示す利用者が、トレーニング期間に施設4で運動を行っていない場合がある。これらの場合、推薦運動を決定することができない。そこで、配信サーバ2は、推薦運動を決定することができなかった場合、複数の目標項目を所定数のグループに分割してもよい。そして、配信サーバ2は、複数のグループの各グループごとに、第1体組成情報においてグループに含まれる全ての目標項目の体組成と第2体組成情報においてグループに含まれる全ての目標項目の体組成との関係が目標設定条件を満たすユーザIDを決定してもよい。
As described above, when a plurality of target items are determined, the
目標項目を分割するため、配信サーバ2は、分割数を設定する。分割数は、複数の目標項目が分割される数を示す。分割数の初期値は1である。分割数が1である場合、複数の目標項目は分割されないことを示す。配信サーバ2は、分割数に基づいて、項目分割リストを生成する。図4(A)、図4(D)及び図4(G)は、それぞれ項目分割リストの構成例を示す図である。項目分割リストには、分割数分のレコードが登録される。各レコードには、レコードID及び項目リストが格納される。レコードIDは、レコードを識別可能な識別情報である。項目リストは、分割された目標項目の項目IDのリストである。配信サーバ2は、レコードごとに、第1体組成情報において項目リストに含まれる項目IDが示す全ての体組成と、第2体組成情報において項目リストに含まれる項目IDが示す全ての体組成との関係が目標設定条件を満たすユーザIDを決定する。図4(A)は、分割数が1である場合の項目分割リストの一例である。左足筋肉量、右腕筋肉量、及び右足除脂肪量が目標項目に決定されたとする。分割数が1である場合、図4(A)に示すように、1つのレコードに全ての目標項目の項目IDが格納される。分割数が1である場合に、推薦運動を決定することができた場合、例えば、図4(B)に示すように運動リストが生成され、図4(C)に示すように推薦画面が表示される。
In order to divide the target item, the
推薦運動を決定することができなかった場合、配信サーバ2は、分割数を大きくする。例えば、配信サーバ2は、分割数に1を加算してもよい。そして、配信サーバ2は、項目分割リストを再生成する。図4(D)は、分割数が2である場合の項目分割リストの一例である。図4(D)に示すように、項目分割リストには、例えば、右足除脂肪量の項目IDを格納するレコードと、左足筋肉量及び右腕筋肉量の項目IDを格納するレコードとが登録される。この場合、配信サーバ2は、第1体組成情報における右足除脂肪量の体組成と第2体組成情報における右足除脂肪量の体組成との関係が目標設定条件を満たすユーザIDを決定する。また、配信サーバ2は、第1体組成情報における左足筋肉量及び右腕筋肉量の全ての体組成と、第2体組成情報における左足筋肉量及び右腕筋肉量の全ての体組成との関係が目標設定条件を満たすユーザIDを決定する。また、配信サーバ2は、決定したユーザIDごとに、推薦運動を決定して運動リストを生成する。図4(E)は、分割数が2である場合の運動リストの構成例を示す図である。また、配信サーバ2は、決定したユーザIDごとに、目標項目及び推薦運動を閲覧端末5により出力させる。図4(F)は、分割数が2である場合の推薦画面の表示例である。つまり、配信サーバ2は、分割された目標項目ごとに、推薦運動を決定する。
If the recommendation exercise cannot be determined, the
推薦運動を決定することができなかった場合、配信サーバ2は、例えば分割数を3に設定して、項目分割リストを再生成する。図4(G)は、分割数が3である場合の項目分割リストの一例である。図4(G)に示すように、項目分割リストには、例えば、右足除脂肪量の項目IDを格納するレコードと、左足筋肉量の項目IDを格納するレコードと、右腕筋肉量の項目IDを格納するレコードとが登録される。図4(H)は、分割数が3である場合の運動リストの構成例を示す図である。分割数が3である場合の推薦画面の表示例の図は省略する。
If the recommendation exercise cannot be determined, the
なお、配信サーバ2は、例えば、複数の目標項目の各目標項目ごとに、第1体組成情報における一の目標項目の体組成と、第2体組成情報における一の目標項目の体組成との関係が目標設定条件を満たすユーザIDを、手本利用者のユーザIDとして決定してもよい。
In addition, for example, the
[3.各装置の構成]
次に、図1を参照して、運動支援システムに含まれる各装置の構成について説明する。
[3. Configuration of each device]
Next, the configuration of each device included in the exercise support system will be described with reference to FIG.
[3−1.配信サーバ2の構成]
図1に示すように、配信サーバ2は、CPU21、ROM22、RAM23、バス24、I/Oインタフェイス25、表示制御部26、ディスクドライブ28、ネットワーク通信部30及びHDD(ハードディスクドライブ)37を備える。CPU21は、バス24を介して、ROM22、RAM23、バス24及びI/Oインタフェイス25に接続されている。CPU21は、時計機能及びタイマー機能を有する。CPU21は、ROM22やHDD37に記憶されたプログラムを実行することにより、配信サーバ2の各部を制御する。I/Oインタフェイス25には、データベース3、表示制御部26、ディスクドライブ28、ネットワーク通信部30、キーボード31、マウス32及びHDD37が接続されている。CPU21は、I/Oインタフェイス25を介してデータベース3にアクセスする。表示制御部26は、CPU21の制御に基づいて映像信号をモニタ27に出力する。ディスクドライブ28は、記録媒体29に対するデータの書き込み及び読み出しを行う。ネットワーク通信部30は、配信サーバ2がネットワーク10に接続するための制御を行う。HDD37には、OSや各種制御プログラム等が記憶されている。
[3-1. Configuration of distribution server 2]
As shown in FIG. 1, the
データベース3には、体組成履歴テーブル、運動履歴テーブル、レッスンスケジュールテーブルが格納されている。また、データベース3には、モデル体組成情報が登録されている。また、データベース3には、トレーニングIDごとに、トレーニングIDが示す運動に利用される運動機器81の台数が登録されている。また、データベース3には、利用者情報、目標体組成情報及び目標期間日数がユーザIDに対応付けて登録される。利用者情報は、利用者の身長、年齢、性別を含む。
The
HDD37には、OS、サーバプログラム等の各種プログラム等が記憶されている。サーバプログラムは、推薦運動を決定するためのプログラムである。サーバプログラムは、コンピュータとしてのCPU21に、第2決定ステップを少なくとも実行させる。各種プログラムは、例えば、所定のサーバ装置からネットワーク10を介してダウンロードされるようにしてもよい。また、各種プログラムは、記録媒体29に記録されてディスクドライブ28を介して読み込まれるようにしてもよい。
The
[3−2.閲覧端末5の構成]
図1に示すように、閲覧端末5は、CPU51、ROM52、RAM53、バス54、I/Oインタフェイス55、表示制御部56、メモリ57、カードドライブ58、ディスプレイ59、ネットワーク通信部60、操作部61、及び信号受信部62を備える。CPU51は、バス54を介して、ROM52、RAM53、及びI/Oインタフェイス55に接続されている。CPU51は、ROM52やメモリ57に記憶されたプログラムを実行することにより、閲覧端末5の各部を制御する。I/Oインタフェイス55には、表示制御部56、メモリ57、ネットワーク通信部60、操作部61、及び信号受信部62が接続されている。表示制御部56は、CPU51の制御に基づいて映像信号をディスプレイ59に出力する。ディスプレイ59は、映像信号に基づいて映像を表示する。ディスプレイ59は、本発明の出力手段の一例である。カードドライブ58は、メモリカードに対するデータの書き込み及び読み出しを行う。操作部61は、利用者からの操作を受け付ける。信号受信部62は、例えばNFC等の通信方式により、ICカード63からユーザIDを受信する。
[3-2. Configuration of browsing terminal 5]
As shown in FIG. 1, the
メモリ57には、配信サーバ2から配信されたモデル体組成情報等が記憶される。また、メモリ57には、OS、端末プログラム等の各種プログラム等が記憶されている。端末プログラムは、推薦運動の情報を出力するためのプログラムである。端末プログラムは、コンピュータとしてのCPU51に、第1取得ステップと、第1決定ステップと、制御ステップとを少なくとも実行させる。各種プログラムは、例えば、配信サーバ2等のサーバからネットワーク10を介してダウンロードされるようにしてもよい。また、各種プログラムは、メモリカードに記録されてカードドライブ58を介して読み込まれるようにしてもよい。
The
[4.運動支援システム1の動作]
次に、図5乃至図8を参照して、運動支援システム1の動作を説明する。図5は、閲覧端末5のCPU51が実行する処理例を示すフローチャートである。CPU51は、メモリ57に記憶されたプログラムに従って、図5に示す処理を実行する。図6乃至図8は、配信サーバ2のCPU21が実行する処理例を示すフローチャートである。CPU21は、HDD37に記憶されたプログラムに従って、図6乃至図8に示す処理を実行する。図5(A)は、閲覧端末5のCPU51の推薦制御処理の一例を示すフローチャートである。例えば、利用者がICカード63を閲覧端末5に近づけることにより、信号受信部62がICカード63から、推薦対象の利用者のユーザIDを受信する。このとき、CPU51は推薦制御処理を実行する。図5(A)に示すように、CPU51は、信号受信部62からユーザIDを取得して、RAM53に記憶させる(ステップS1)。
[4. Operation of Exercise Support System 1]
Next, the operation of the
次いで、CPU51は、配信サーバ2から現在体組成情報を取得する(ステップS2)。具体的に、CPU51は、取得したユーザIDを含む情報リクエストを配信サーバ2へ送信する。配信サーバ2のCPU21は、体組成履歴テーブルから、情報リクエストに含まれるユーザIDに対応する体組成情報のうち、測定日時が最新の体組成情報を、現在体組成情報として取得する。また、CPU21は、情報リクエストに含まれるユーザIDに対応する目標体組成情報をデータベース3から取得する。また、CPU21は、情報リクエストに含まれるユーザIDに対応する利用者情報をデータベース3から取得する。CPU21は、取得した現在体組成情報、目標体組成情報及び利用者情報を閲覧端末5へ送信する。閲覧端末5のCPU51は、配信サーバ2から送信された情報を受信する。対応する現在体組成情報がない場合、配信サーバ2は現在体組成情報を送信しない。また、対応する目標体組成情報がない場合も、配信サーバ2は目標体組成情報を送信しない。
Next, the
次いで、CPU51は、受信された情報の中に現在体組成情報があるか否かを判定する(ステップS3)。このとき、CPU51は、現在体組成情報がないと判定した場合には(ステップS3:NO)、ステップS4に進む。ステップS4において、CPU51は、体組成計83で体組成を測定することを促す画面をディスプレイ59に表示させる。CPU51は、ステップS4を終えると、推薦制御処理を終了させる。
Next, the
一方、CPU51は、現在体組成情報があると判定した場合には(ステップS3:YES)、ステップS5に進む。ステップS5において、CPU51は、受信された情報の中に目標体組成情報があるか否かを判定する。このとき、CPU51は、目標体組成情報がある判定した場合には(ステップS5:YES)、ステップS7に進む。一方、CPU51は、目標体組成情報がないと判定した場合には(ステップS5:NO)、ステップS6に進む。ステップS6において、CPU51は、目標決定処理を実行する。
On the other hand, if the
図5(B)は、閲覧端末5のCPU51の目標決定処理の一例を示すフローチャートである。図5(B)に示すように、CPU51は、配信サーバ2から受信した利用者情報から、身長、年齢、性別を取得する。そして、CPU51は、取得した身長、年齢、性別に対応するモデル体組成情報をメモリ57から取得する(ステップS11)。次いで、CPU51は、モデル体組成情報が示す体組成を目標の体組成として、各評価項目ごとに、現在の体組成値と目標の体組成値との乖離率を計算する(ステップS12)。次いで、CPU51は、複数の評価項目のうち乖離率の大きさの順位が3位以上の評価項目を、目標項目に決定する(ステップS13)。次いで、CPU51は、目標項目の乖離率の平均を計算する。そして、CPU51は、計算した平均が予め設定された閾値以下であるか否かを判定する(ステップS14)。このとき、CPU51は、平均が閾値以下であると判定した場合には(ステップS14:YES)、ステップS15に進む。ステップS15において、CPU51は、利用者情報から取得した年齢から所定値を減算する。そして、CPU51は、年齢を下げた後の身長、年齢、性別に対応するモデル体組成情報をメモリ57から取得する。次いで、CPU51は、ステップS12に進む。モデル体組成情報の年齢を下げる理由は、目標項目の乖離率を閾値以上に上げるためである。モデル体組成情報の年齢が高いほど、モデルの体脂肪率及び脂肪量が小さく、除脂肪量、筋肉量が大きい。
FIG. 5B is a flowchart illustrating an example of target determination processing of the
一方、CPU51は、平均が閾値以下ではないと判定した場合には(ステップS14:NO)、ステップS16に進む。ステップS16において、CPU51は、現在体組成情報、モデル体組成情報、目標項目に基づいて、目標体組成情報表示・編集画面をディスプレイ59に表示させる。利用者は、操作部61を用いて、必要に応じて目標項目及び目標項目の体組成値を変更する操作を行う。また、利用者は、目標期間日数を設定する。CPU51は、利用者の操作に基づき、目標項目及び目標項目を変更する(ステップS17)。そして、CPU51は、変更後の目標項目の体組成値を含む体組成情報を生成する。CPU51は、ステップS17を終えると、目標決定処理を終了させる。
On the other hand, when the
目標決定処理を終えると、CPU21は、図5(A)に示すように、ユーザID、目標項目の項目ID、目標体組成情報、目標期間日数、現在体組成情報を含む運動推薦リクエストを配信サーバ2へ送信する(ステップS7)。運動推薦リクエストを受信した配信サーバ2は、推薦運動決定制御処理を実行する。推薦運動決定制御処理において、配信サーバ2は、手本ユーザのユーザID及び推薦運動の運動IDを取得し、目標項目の項目分割リスト及び運動リストを閲覧端末5に送信する。推薦運動決定制御処理の詳細は後述する。CPU51は、配信サーバ2から項目分割リスト及び運動リストを受信すると(ステップS8)、受信したリストに基づいて、推薦画面をディスプレイ59に表示させる(ステップS9)。具体的に、CPU51は、項目分割リストに登録されているレコードごとに、レコードに含まれる項目IDが示す目標項目の項目名と、レコードに対応する運動リストに含まれる運動IDが示す運動の運動名をディスプレイ59に表示させる。このとき、CPU51は、運動リストに含まれる運動不可フラグに基づいて、運動IDが示す運動が実施可能か否かを示す情報をディスプレイ59に表示させる。CPU51は、ステップS9の処理を終えると、推薦制御処理を終了させる。
When the goal determination process is completed, as shown in FIG. 5A, the
図6(A)は、配信サーバ2のCPU21の推薦運動決定制御処理の一例を示すフローチャートである。CPU21は、閲覧端末5から受信した運動推薦リクエストに含まれる目標体組成情報及びユーザIDを対応付けてデータベース3に登録する。次いで、CPU21は、図6(A)に示すように、分割数を1に設定する(ステップS21)。次いで、CPU51は、項目分割リスト生成処理を実行する(ステップS22)。
FIG. 6A is a flowchart illustrating an example of recommended exercise determination control processing of the
図6(B)は、配信サーバ2のCPU21の項目分割リスト生成処理の一例を示すフローチャートである。図6(B)に示すように、CPU21は、運動推薦リクエストに含まれる目標項目の項目ID及び乖離率に基づいて、目標項目のランキングを決定する(ステップS31)。具体的に、CPU21は、項目IDを、乖離率が大きい順に並べ替える。そして、CPU21は、レコードが1つも登録されていない項目分割リストを生成する。次いで、CPU21は、番号Nに分割数を設定し、順位Rに目標項目の数を設定する(ステップS32)。次いで、CPU21は、番号Nが1であるか否かを判定する(ステップS33)。このとき、CPU21は、番号Nが1ではないと判定した場合には(ステップS33:NO)、ステップS34に進む。ステップS34において、CPU21は、全ての目標項目のうち順位がR位である目標項目の項目IDを含むレコードを生成する。そして、CPU21は、生成したレコードを項目分割リストに追加する。次いで、CPU21は、番号Nから1を減算し、順位Rから1を減算する(ステップS35)。次いで、CPU21は、ステップS33に進む。
FIG. 6B is a flowchart illustrating an example of the item division list generation process of the
一方、CPU21は、番号Nが1であると判定した場合には(ステップS33:YES)、ステップS36に進む。ステップS36において、CPU21は、順位が1位からR位までの目標項目の項目IDを含むレコードを生成する。そして、CPU21は、生成したレコードを項目分割リストに追加する。CPU21は、ステップS36を終えると、項目分割リスト生成処理を終了させる。
On the other hand, when the
項目分割リスト生成処理を終えると、CPU21は、図6(A)に示すように、類似度計算制御処理を実行する(ステップS23)。図7(A)は、配信サーバ2のCPU21の類似度計算制御処理の一例を示すフローチャートである。図7(A)に示すように、CPU21は、項目分割リストから、先頭のレコードを特定する(ステップS41)。次いで、CPU21は、特定したレコードに含まれる全ての項目IDが示す目標項目を、類似度を計算する目標項目に決定する(ステップS42)。次いで、CPU21は、類似度計算処理を実行する(ステップS43)。
When the item division list generation process is completed, the
図7(B)は、配信サーバ2のCPU21の類似度計算処理の一例を示すフローチャートである。図7(B)に示すように、CPU21は、現在類似度リストを生成する(ステップS61)。具体的に、CPU21は、運動推薦リクエストに含まれる現在体組成情報と、体組成履歴テーブルに登録された各体組成情報との間で、決定した目標項目の全ての体組成の類似度を計算する。このとき、CPU21は、推薦対象の利用者以外の体組成情報について類似度を計算する。次いで、CPU21は、体組成履歴テーブルに登録された各体組成情報ごとに、体組成情報からユーザID、測定日時を取得する。次いで、CPU21は、ユーザID、測定日時、計算した類似度を含む現在類似度レコードを生成する。そして、CPU21は、生成した全ての現在類似度レコードを含む現在類似度リストを生成する。
FIG. 7B is a flowchart illustrating an example of similarity calculation processing of the
次いで、CPU21は、目標類似度リストを生成する(ステップS62)。具体的に、CPU21は、運動推薦リクエストに含まれる目標体組成情報と、体組成履歴テーブルに登録された各体組成情報との間で、決定した目標項目の全ての体組成の類似度を計算する。このとき、CPU21は、推薦対象の利用者以外の体組成情報について類似度を計算する。次いで、CPU21は、体組成履歴テーブルに登録された各体組成情報ごとに、体組成情報からユーザID、測定日時を取得する。次いで、CPU21は、ユーザID、測定日時、計算した類似度を含む目標類似度レコードを生成する。そして、CPU21は、生成した全ての目標類似度レコードを含む目標類似度リストを生成する。
Next, the
次いで、CPU21は、平均類似度リストを生成する(ステップS63)。具体的に、CPU21は、現在類似度リストと目標類似度リストからユーザIDが一致する現在類似度レコードと目標類似度レコードを抽出して組み合わせる。次いで、CPU21は、組み合わせごとに、現在類似度レコードに含まれる類似度と目標類似度レコードに含まれる類似度との平均類似度を計算する。また、CPU21は、現在類似度レコードに含まれる測定日時から目標類似度レコードに含まれる測定日時までの日数をトレーニング期間日数として計算する。また、CPU21は、現在類似度リストからユーザID、開始日時としての測定日時を取得し、目標類似度リストから終了日時としての測定日時を取得する。次いで、CPU21は、平均類似度、トレーニング期間日数、ユーザID、開始日時及び終了日時を含むレコードを生成する。そして、CPU21は、生成した全てのレコードを含む平均類似度リストを生成する。
Next, the
次いで、CPU21は、平均類似度リストから、レコードに格納された類似度が、予め設定された類似度閾値未満であるレコードを削除する(ステップS64)。次いで、CPU21は、平均類似度リストから、レコードに格納されたトレーニング期間日数と目標期間日数との差が、予め設定された日数閾値以上であるレコードを削除する(ステップS65)。次いで、CPU21は、平均類似度リストに登録されているレコードを、平均類似度が大きい順にソートする(ステップS66)。CPU21は、ステップS66の処理を終えると、類似度計算処理を終了させる。
Next, the
類似度計算処理を終えると、CPU21は、図7(A)に示すように、平均類似度リストに1つ以上のレコードが登録されているか否かを判定する(ステップS44)。このとき、CPU21は、平均類似度リストにレコードが登録されていないと判定した場合には(ステップS44:NO)、類似度計算制御処理を終了させる。一方、CPU21は、平均類似度リストに1つ以上のレコードが登録されていると判定した場合には(ステップS44:YES)、ステップS45に進む。ステップS45において、CPU21は、平均類似度リストから先頭のレコードを特定する。次いで、運動履歴テーブルから、平均類似度リストから特定したレコードに格納されているユーザIDに対応する運動履歴を検索する。そして、CPU21は、検索された運動履歴の中から、特定したレコードに格納されている開始日時から終了日時までの範囲内にある実施日及び開始時刻を格納する運動履歴を検索する(ステップS46)。
When the similarity calculation processing is completed, the
次いで、CPU21は、開始日時から終了日時までの範囲内にある実施日時を格納する運動履歴があるか否かを判定する(ステップS47)。このとき、CPU21は、運動履歴がないと判定した場合には(ステップS47:NO)、ステップS48に進む。ステップS48において、CPU21は、平均類似度リストから特定したレコードが、平均類似度リストの最終のレコードであるか否かを判定する。このとき、CPU21は、特定したレコードが最終のレコードであると判定した場合には(ステップS48:YES)、類似度計算制御処理を終了させる。一方、CPU21は、特定したレコードが最終のレコードではないと判定した場合には(ステップS48:NO)、ステップS49に進む。ステップS49において、CPU21は、平均類似度リストから次のレコードを特定する。次いで、CPU21は、ステップS46に進む。
Next, the
ステップS47において、CPU21は、運動履歴があると判定した場合には(ステップS47:YES)、ステップS50に進む。ステップS50において、CPU21は、運動リストを生成する。具体的に、CPU21は、検索された運動履歴から運動ID、開始時刻及び終了時刻を取得する。次いで、CPU21は、運動IDごとに、開始時刻から終了時刻までの実施時間を計算する。次いで、CPU21は、運動IDごとに、運動ID及び実施時間を含むレコードを生成する。次いで、CPU21は、生成した全てのレコードを含む運動リストを生成する。そして、CPU21は、運動リストを、項目分割リストから特定されたレコードに対応付けて、RAM23に記憶させる。これにより、CPU21は、平均類似度リストから特定したレコードに格納されているユーザIDを、手本利用者のユーザIDに決定する。
If the
次いで、CPU21は、項目分割リストから特定したレコードが、項目分割リストの最終のレコードであるか否かを判定する(ステップS51)。このとき、CPU21は、特定したレコードが最終のレコードではないと判定した場合には(ステップS51:NO)、ステップS52に進む。ステップS52において、CPU21は、項目分割リストから次のレコードを特定する。次いで、CPU21は、ステップS42に進む。一方、CPU21は、特定したレコードが最終のレコードであると判定した場合には(ステップS51:YES)、類似度計算制御処理を終了させる。
Next, the
類似度計算制御処理を終えると、CPU21は、図6(A)に示すように、推薦可能判定処理を実行する(ステップS24)。図8(A)は、配信サーバ2のCPU21の推薦可能判定処理の一例を示すフローチャートである。図8(A)に示すように、CPU21は、項目分割リストから先頭のレコードを特定する(ステップS71)。次いで、CPU21は、特定したレコードに対応付けられた運動リストがあるか否かを判定する(ステップS72)。このとき、CPU21は、運動リストがないと判定した場合には(ステップS72:NO)、ステップS73に進む。ステップS73において、CPU21は、推薦不可フラグをTRUEに設定する。CPU21は、ステップS73を終えると、推薦可能判定処理を終了させる。
When the similarity calculation control process is completed, the
一方、CPU21は、運動リストがあると判定した場合には(ステップS72:YES)、ステップS74に進む。ステップS74において、CPU21は、特定したレコードに対応付けられた運動リストをRAM23から取得する。次いで、CPU21は、運動可能判定処理を実行する。図8(B)は、配信サーバ2のCPU21の運動可能判定処理の一例を示すフローチャートである。図8(B)に示すように、CPU21は、取得した運動リストから先頭のレコードを特定する(ステップS81)。次いで、CPU21は、特定したレコードに格納されている運動IDがトレーニングIDであるか否かを判定する(ステップS82)。このとき、CPU21は、運動IDがトレーニングIDであると判定した場合には(ステップS82:YES)、ステップS83に進む。ステップS83において、CPU21は、運動履歴テーブルから、特定したレコードに格納されている運動IDに対応する運動履歴のうち、終了時間を含まない運動履歴を検索する。そして、CPU21は、検索された運動履歴の数を計算する。次いで、CPU21は、特定したレコードに格納されている運動IDに対応する運動機器81の総数をデータベース3から取得する。そして、CPU21は、運動履歴の数と運動機器81の総数とが一致するか否かを判定する(ステップS84)。このとき、CPU21は、運動履歴の数と運動機器81の総数とが一致すると判定した場合には(ステップS84:YES)、ステップS85に進む。ステップS85において、CPU21は、特定したレコードに格納されている実施フラグをTRUEに設定する。次いで、CPU21は、ステップS92に進む。一方、CPU21は、運動履歴の数と運動機器81の総数とが一致しないと判定した場合には(ステップS84:NO)、ステップS86に進む。ステップS86において、CPU21は、特定したレコードに格納されている実施フラグをFALSEに設定する。次いで、CPU21は、ステップS92に進む。
On the other hand, if the
ステップS82において、CPU21は、運動IDがトレーニングIDではないと判定した場合には(ステップS82:NO)、ステップS87に進む。この場合、運動IDはレッスンIDである。ステップS87において、CPU21は、レッスンスケジュールテーブルから、特定したレコードに格納されているレッスンIDに対応する開催日及び開始時刻を取得する。次いで、CPU21は、時計機能から現在日時を取得する。そして、CPU21は、開催日が今日の日付と一致するか否かを判定する(ステップS88)。このとき、CPU21は、開催日が今日の日付と一致しないと判定した場合には(ステップS88:NO)、ステップS90に進む。一方、CPU21は、開催日が今日の日付と一致すると判定した場合には(ステップS88:YES)、ステップS89に進む。ステップS89において、CPU21は、開始時刻が現在時刻以降であるか否かを判定する。このとき、CPU21は、開始時刻が現在時刻以降ではないと判定した場合には(ステップS89:NO)、ステップS90に進む。ステップS90において、CPU21は、特定したレコードに格納されている実施フラグをTRUEに設定する。次いで、CPU21は、ステップS92に進む。一方、CPU21は、開始時刻が現在時刻以降である判定した場合には(ステップS89:YES)、ステップS91に進む。ステップS91において、CPU21は、特定したレコードに格納されている実施フラグをFALSEに設定する。次いで、CPU21は、ステップS92に進む。
In step S82, if the
ステップS92において、CPU21は、特定したレコードが運動リストの最終のレコードであるか否かを判定する。このとき、CPU21は、特定したレコードが最終のレコードではないと判定した場合には(ステップS92:NO)、ステップS93に進む。ステップS93において、CPU21は、運動リストから次のレコードを特定する。次いで、CPU21は、ステップS82に進む。一方、CPU21は、特定したレコードが最終のレコードであると判定した場合には(ステップS92:YES)、運動可能判定処理を終了させる。
In step S92, the
運動可能判定処理を終えると、CPU21は、図8(A)に示すように、特定したレコードが項目分割リストの最終のレコードであるか否かを判定する(ステップS76)。このとき、CPU21は、特定したレコードが最終のレコードではないと判定した場合には(ステップS76:NO)、ステップS77に進む。ステップS77において、CPU21は、項目分割リストから次のレコードを特定する。次いで、CPU21は、ステップS72に進む。一方、CPU21は、特定したレコードが最終のレコードであると判定した場合には(ステップS76:YES)、ステップS78に進む。ステップS78において、CPU21は、推薦不可フラグをFALSEに設定する。CPU21は、ステップS78を終えると、推薦可能判定処理を終了させる。
When the exercise determination process ends, the
推薦可能判定処理を終えると、CPU21は、図6(A)に示すように、推薦不可フラグがTRUEであるか否かを判定する(ステップS25)。このとき、CPU21は、推薦不可フラグがTRUEであると判定した場合には(ステップS25:YES)、ステップS26に進む。ステップS26において、CPU21は、目標項目の数と分割数が一致するか否かを判定する。このとき、CPU21は、目標項目の数と分割数が一致すると判定した場合には(ステップS26:YES)、推薦運動決定制御処理を終了させる。一方、CPU21は、目標項目の数と分割数が一致しないと判定した場合には(ステップS26:NO)、ステップS27に進む。ステップS27において、CPU21は、分割数に1を加算する。次いで、CPU21は、ステップS22に進む。
When the recommendation possibility determination process is finished, the
ステップS25において、CPU21は、推薦不可フラグがTRUEではないと判定した場合には(ステップS25:NO)、ステップS28に進む。ステップS28において、CPU21は、生成した項目分割リスト及び運動リストを閲覧端末5へ送信する。CPU21は、ステップS28を終えると、推薦運動決定制御処理を終了させる。
If the
以上説明したように、本実施形態によれば、閲覧端末5が、現在体組成情報と目標体組成情報に基づいて、複数の評価項目のうち所定の目標設定条件を満たす目標項目を決定する。また、配信サーバ2が、第1体組成情報における目標項目の体組成と第2体組成情報における目標項目の体組成との関係が目標設定条件を満たす第1体組成情報及び第2体組成情報に対応付けてデータベース3に登録されているユーザIDを決定する。また、配信サーバ2が、決定されたユーザIDに対応する運動IDを運動履歴テーブルから取得する。また、閲覧端末5が、取得された運動IDが示す運動名をディスプレイ59により出力させる。そのため、複数の体組成のうち目標との差違が大きい体組成について目標に達するための運動を、他のユーザの体組成及び運動の履歴に基づいて提示することができる。
As described above, according to the present embodiment, the
1 運動支援システム
2 配信サーバ
3 データベース
5 閲覧端末
21、51 CPU
22、52 ROM
23、53 RAM
37 HDD
30、60 ネットワーク通信部
56 表示制御部
57 メモリ
59 ディスプレイ
1
22, 52 ROM
23, 53 RAM
37 HDD
30, 60
Claims (10)
ユーザを識別するユーザ識別情報と、前記ユーザが行った運動を識別する運動識別情報と、前記運動が行われた日付を示す日付情報とを対応付けて記憶する第2記憶手段と、
現在の体組成を示す現在体組成情報であって、複数の評価項目で構成された現在体組成情報と、目標の体組成を示す目標体組成情報であって、複数の評価項目で構成された目標体組成情報とを取得する第1取得手段と、
前記第1取得手段により取得された前記現在体組成情報及び前記目標体組成情報に基づいて、前記複数の評価項目の中から現在の体組成と目標の体組成との関係が所定の条件を満たす特定項目を決定する第1決定手段と、
前記第1記憶手段から、第1体組成情報における前記特定項目の体組成と第2体組成情報における前記特定項目の体組成との関係が前記所定の条件を満たす第1体組成情報及び第2体組成情報に対応付けて記憶された前記ユーザ識別情報を決定する第2決定手段と、
前記第2記憶手段から、前記第2決定手段により決定された前記ユーザ識別情報が示すユーザが行った運動を識別する前記運動識別情報を取得する第2取得手段と、
前記第2取得手段により取得された前記運動識別情報を出力手段により出力させる制御手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 First storage means for storing user identification information for identifying a user, body composition information indicating the body composition of the user, and date information indicating a date on which the body composition is registered;
Second storage means for storing user identification information for identifying a user, exercise identification information for identifying exercise performed by the user, and date information indicating a date on which the exercise was performed;
Current body composition information indicating the current body composition, current body composition information composed of a plurality of evaluation items, and target body composition information indicating a target body composition, composed of a plurality of evaluation items First acquisition means for acquiring target body composition information;
Based on the current body composition information and the target body composition information acquired by the first acquisition means, a relationship between the current body composition and the target body composition among the plurality of evaluation items satisfies a predetermined condition First determining means for determining a specific item;
The first body composition information and the second condition that the relationship between the body composition of the specific item in the first body composition information and the body composition of the specific item in the second body composition information satisfies the predetermined condition from the first storage means. Second determining means for determining the user identification information stored in association with body composition information;
Second acquisition means for acquiring the exercise identification information for identifying the exercise performed by the user indicated by the user identification information determined by the second determination means from the second storage means;
Control means for outputting the motion identification information acquired by the second acquisition means by an output means;
An information processing apparatus comprising:
前記第2取得手段は、前記第2決定手段により決定された前記ユーザ識別情報に対応付けて前記第2記憶手段に記憶された前記運動識別情報のうち、前記運動識別情報に対応付けて前記第2記憶手段に記憶された前記日付情報が示す日付が、前記第3決定手段により決定された期間に含まれる前記運動識別情報を取得することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 From the date indicated by the date information stored in the first storage means in association with the first body composition information, the date information stored in the first storage means in association with the second body composition information is Further comprising third determining means for determining a period until the indicated date;
The second acquisition means is associated with the exercise identification information among the exercise identification information stored in the second storage means in association with the user identification information determined by the second determination means. 2. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the motion identification information included in a period determined by the third determination unit is acquired by the date indicated by the date information stored in the second storage unit.
前記第2取得手段により取得された前記運動識別情報に対応付けて前記第3記憶手段に記憶された前記時間情報を取得する第3取得手段を更に備え、
前記制御手段は、前記第2取得手段により取得された前記運動識別情報と前記第3取得手段により取得された前記時間情報とを前記出力手段により出力させることを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。 Third storage means for storing exercise identification information for identifying exercise and time information indicating a time at which the exercise is performed in an exercise facility in association with each other;
Further comprising third acquisition means for acquiring the time information stored in the third storage means in association with the exercise identification information acquired by the second acquisition means;
The control means causes the output means to output the motion identification information acquired by the second acquisition means and the time information acquired by the third acquisition means. The information processing apparatus described.
前記第1取得ステップにより取得された前記現在体組成情報及び前記目標体組成情報に基づいて、前記複数の評価項目の中から現在の体組成と目標の体組成との関係が所定の条件を満たす特定項目を決定する第1決定ステップと、
ユーザを識別するユーザ識別情報と、前記ユーザの体組成を示す体組成情報と、前記体組成が登録された日付を示す日付情報とを対応付けて記憶する第1記憶手段から、第1体組成情報における前記特定項目の体組成と第2体組成情報における前記特定項目の体組成との関係が前記所定の条件を満たす第1体組成情報及び第2体組成情報に対応付けて記憶された前記ユーザ識別情報を決定する第2決定ステップと、
ユーザを識別するユーザ識別情報と、前記ユーザが行った運動を識別する運動識別情報と、前記運動が行われた日付を示す日付情報とを対応付けて記憶する第2記憶手段から、前記第2決定ステップにより決定された前記ユーザ識別情報が示すユーザが行った運動を識別する前記運動識別情報を取得する第2取得ステップと、
前記第2取得ステップにより取得された前記運動識別情報を出力手段により出力させる制御ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 Current body composition information indicating the current body composition, current body composition information composed of a plurality of evaluation items, and target body composition information indicating a target body composition, composed of a plurality of evaluation items A first acquisition step of acquiring target body composition information;
Based on the current body composition information and the target body composition information acquired in the first acquisition step, a relationship between the current body composition and the target body composition among the plurality of evaluation items satisfies a predetermined condition. A first determination step for determining a specific item;
From first storage means for storing user identification information for identifying a user, body composition information indicating the body composition of the user, and date information indicating a date on which the body composition is registered, in association with each other. The relationship between the body composition of the specific item in the information and the body composition of the specific item in the second body composition information is stored in association with the first body composition information and the second body composition information satisfying the predetermined condition A second determination step of determining user identification information;
From second storage means for storing user identification information for identifying a user, exercise identification information for identifying exercise performed by the user, and date information indicating a date on which the exercise was performed, in association with each other, A second acquisition step of acquiring the exercise identification information for identifying the exercise performed by the user indicated by the user identification information determined by the determination step;
A control step of causing the output means to output the motion identification information acquired in the second acquisition step;
A program that causes a computer to execute.
前記第1取得手段により取得された前記現在体組成情報及び前記目標体組成情報に基づいて、前記複数の評価項目の中から現在の体組成と目標の体組成との関係が所定の条件を満たす特定項目を決定する第1決定手段と、
サーバ装置からネットワークを介して、運動を識別する運動識別情報を受信する受信手段と、
前記受信手段により受信された前記運動識別情報を出力手段により出力させる制御手段と、
を備える端末装置と、
ユーザを識別するユーザ識別情報と、前記ユーザの体組成を示す体組成情報と、前記体組成が登録された日付を示す日付情報とを対応付けて記憶する第1記憶手段と、
ユーザを識別するユーザ識別情報と、前記ユーザが行った運動を識別する運動識別情報と、前記運動が行われた日付を示す日付情報とを対応付けて記憶する第2記憶手段と、
前記第1記憶手段から、第1体組成情報における前記特定項目の体組成と第2体組成情報における前記特定項目の体組成との関係が前記所定の条件を満たす第1体組成情報及び第2体組成情報に対応付けて記憶された前記ユーザ識別情報を決定する第2決定手段と、
前記第2記憶手段から、前記第2決定手段により決定された前記ユーザ識別情報が示すユーザが行った運動を識別する前記運動識別情報を取得する第2取得手段と、
前記第2取得手段により取得された前記運動識別情報を前記端末装置に送信する送信手段と、
を備えるサーバ装置と、
を備えることを特徴とする通信システム。 Current body composition information indicating the current body composition, current body composition information composed of a plurality of evaluation items, and target body composition information indicating a target body composition, composed of a plurality of evaluation items First acquisition means for acquiring target body composition information;
Based on the current body composition information and the target body composition information acquired by the first acquisition means, a relationship between the current body composition and the target body composition among the plurality of evaluation items satisfies a predetermined condition First determining means for determining a specific item;
Receiving means for receiving exercise identification information for identifying exercise from the server device via a network;
Control means for causing the output means to output the motion identification information received by the receiving means;
A terminal device comprising:
First storage means for storing user identification information for identifying a user, body composition information indicating the body composition of the user, and date information indicating a date on which the body composition is registered;
Second storage means for storing user identification information for identifying a user, exercise identification information for identifying exercise performed by the user, and date information indicating a date on which the exercise was performed;
The first body composition information and the second condition that the relationship between the body composition of the specific item in the first body composition information and the body composition of the specific item in the second body composition information satisfies the predetermined condition from the first storage means. Second determining means for determining the user identification information stored in association with body composition information;
Second acquisition means for acquiring the exercise identification information for identifying the exercise performed by the user indicated by the user identification information determined by the second determination means from the second storage means;
Transmitting means for transmitting the exercise identification information acquired by the second acquisition means to the terminal device;
A server device comprising:
A communication system comprising:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
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