JP2016077723A - 筋状態変化判定装置、筋状態変化判定方法およびプログラム - Google Patents

筋状態変化判定装置、筋状態変化判定方法およびプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】筋の状態に生じている問題を分類できるようにする。【解決手段】筋状態変化判定装置が、複数の筋指標の変化を示す変化情報を取得する変化情報取得部と、前記変化情報に基づいて、筋状態の変化のタイプを判定するタイプ判定部と、を備える。【選択図】図３

Description

本発明は、筋状態変化判定装置、筋状態変化判定方法およびプログラムに関する。
筋力など筋（筋肉）の状態を評価する技術が提案されている。
例えば、特許文献１に記載の下肢判定装置は、被験者の体重あたりの下肢筋力を示す測定体重比を含む入力情報を取得する情報取得部と、体重比と歩行を困難にする危険度を示す第１の評価値とを備え、体重比と第１の評価値の関係を示す体重比−第１の評価値関係が記憶されている記憶部と、体重比−第１の評価値関係に基づき、入力情報に対応する対応評価値を出力する判定部と、を備える。
特許文献１では、これにより、体重比等の下肢体力に関する測定値を被験者にとってより認識し易くする、とされている。
特開２０１３−１８０１２２号公報
筋は、速筋や遅筋など幾つかの種類に分類される。速筋に問題がある場合と遅筋に問題がある場合とでは、効果的な対策が異なることが考えられる。筋の状態に生じている問題を分類することができれば、効果的な対策を決定できる可能性がある。
本発明は、筋の状態に生じている問題を分類することができる筋状態変化判定装置、筋状態変化判定方法およびプログラムを提供する。
本発明の第１の態様によれば、筋状態変化判定装置は、複数の筋指標の変化を示す変化情報を取得する変化情報取得部と、前記変化情報に基づいて、筋状態の変化のタイプを判定するタイプ判定部と、を備える。
前記タイプ判定部が判定した筋状態の変化のタイプに基づいて、筋状態の変化に対する対策を決定する対策決定部を備えるようにしてもよい。
前記対策決定部は、推奨される運動を決定するようにしてもよい。
前記対策決定部は、推奨される食事を決定するようにしてもよい。
前記変化情報取得部は、前記変化情報として、筋力の変化と、筋パワーの変化と、筋質の変化と、筋量の変化とを示す情報を取得するようにしてもよい。
前記タイプ判定部は、判定対象者の年齢に応じて選択した判定基準を用いて、前記筋状態の変化のタイプを判定するようにしてもよい。
本発明の第２の態様によれば、筋状態変化判定方法は、複数の筋指標の変化を示す変化情報を取得する変化情報取得ステップと、前記変化情報に基づいて、筋状態の変化のタイプを判定するタイプ判定ステップと、を備える。
本発明の第３の態様によれば、プログラムは、コンピュータに、複数の筋指標の変化を示す変化情報を取得する変化情報取得ステップと、前記変化情報に基づいて、筋状態の変化のタイプを判定するタイプ判定ステップと、を実行させるためのプログラムである。
本発明によれば、筋の状態に生じている問題を分類することができる。
本発明の一実施形態における運動機能判定システムの装置構成を示す概略構成図である。 同実施形態における運動機能判定システム１のハードウェア構成を示す概略ブロック図である。 同実施形態における処理装置の機能構成を示す概略ブロック図である。 同実施形態において、運動機能判定システムが行う処理手順の例を示す説明図である。 同実施形態における生体インピーダンスの測定および荷重の算出の際のユーザの動きを示す説明図である。 同実施形態における荷重算出部が算出する荷重の例を示すグラフである。 筋状態の変化の過程の例を示す説明図である。 同実施形態における荷重の変化率の例を示すグラフである。 同実施形態において、タイプ判定部が行うユーザの筋状態の変化のタイプ判定の処理手順の例を示す説明図である。 同実施形態において、タイプ判定部が行うユーザの筋状態の変化のタイプ判定の処理手順の例を示す説明図である。 同実施形態において、別のタイプ名を付す場合にタイプ判定部が行う、ユーザの筋状態の変化のタイプ判定の処理手順の例を示す説明図である。 同実施形態において、タイプ判定部が行う、ユーザの筋状態の変化に対する年齢に応じた評価の処理手順の例を示す説明図である。 同実施形態において、タイプ判定部が行う、ユーザの筋状態の変化に対する年齢に応じた評価の処理手順の例を示す説明図である。 筋状態と必要な栄養のカテゴリーとの関係を示す説明図である。 同実施形態における筋状態の変化のタイプと、栄養のカテゴリーとの関係を示す説明図である。 栄養のカテゴリーと、具体的な栄養素との関係を示す説明図である。 栄養素と食材との関係を示す説明図である。 同実施形態における表示部が表示する、筋状態の変化のタイプおよび対策の表示画面の第１の例を示す説明図である。 同実施形態における表示部が表示する、筋状態の変化のタイプおよび対策の表示画面の第２の例を示す説明図である。
以下、本発明の実施形態を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
図１は、本発明の一実施形態における、筋状態変化判定装置の例である処理装置を含む運動機能判定システムの装置構成を示す概略構成図である。同図において、運動機能判定システム１は、測定装置１０と、処理装置２０とを備える。また、図１において、測定装置１０が備える測定台１１、通電用電極１２ａおよび測定用電極１２ｂと、処理装置２０が備える表示デバイス２１の表示画面とが示されている。また、処理装置２０にはパソコン（Personal Computer；ＰＣ）３０が接続されている。なお、通電用電極１２ａと測定用電極１２ｂとを総称して電極１２と称する。
運動機能判定システム１は、運動機能判定システム１の使用者（以下、「ユーザ」と称する）の筋状態の変化のタイプが、後述する図９および図１０に示される１３タイプの何れに該当するかを判定する。そして、運動機能判定システム１は、判定結果に基づいて筋状態の変化に対する対策を決定してユーザに提示する。ここでいう筋状態とは、筋肉の状態である。また、筋肉のことを「筋」とも称する。
測定装置１０は、ユーザの生体インピーダンスと体重とを測定するための装置である。
測定台１１は、測定装置１０の上面に設けられており、測定台１１に電極１２が配置されている。測定装置１０は、測定台１１に加わる荷重を測定する。また、測定装置１０は、電極１２を用いてユーザの生体インピーダンスを測定する。
処理装置２０は、測定装置１０の測定値に基づいてユーザの筋状態の変化のタイプが、図９および図１０に示される１３タイプの何れに該当するかを判定する。そして、処理装置２０は、判定結果に応じて、ユーザに推奨する運動およびレシピなど、筋状態の変化に対する対策（特に、筋の衰えを低減させるための対策）を決定し、表示デバイス２１の表示画面に表示する。
処理装置２０は、専用の機器として構成されていてもよいし、パソコンなど汎用の情報処理装置がプログラムを実行することで構成されていてもよい。
また、図１のように、処理装置２０が、例えばパソコンなど他の機器と接続可能になっていてもよい。特に、処理装置２０が、筋状態の変化のタイプの判定結果、または、決定した対策、あるいはその両方を他の機器に送信するなど、他の機器に情報を送信可能であってもよい。
なお、測定装置１０と処理装置２０とが一体化されて、１つの装置となっていてもよい。また、測定装置１０または処理装置２０、あるいはその両方がさらに細分化されて、複数の装置として構成されていてもよい。
図２は、運動機能判定システム１のハードウェア構成を示す概略ブロック図である。同図において、運動機能判定システム１は、測定装置１０と、処理装置２０とを備える。測定装置１０は、通電用電極１２ａと、測定用電極１２ｂと、生体インピーダンス測定回路１３と、荷重センサ１４と、インタフェース回路１５とを備える。処理装置２０は、表示デバイス２１と、入力デバイス２２と、通信回路２３と、インタフェース回路２４と、記憶デバイス２８と、ＣＰＵ２９とを備える。
また、図１の場合と同様、処理装置２０にはパソコン３０が接続されている。
測定装置１０において、左右の通電用電極１２ａは、ユーザの体内に微弱電流を流す。左右の測定用電極１２ｂは、その間に生じる電位差（電圧）を検出する。
生体インピーダンス測定回路１３は、ユーザが、通電用電極１２ａと測定用電極１２ｂとの両方に接するように左右それぞれの素足を乗せて立っている状態における生体インピーダンスを測定する。具体的には、生体インピーダンス測定回路１３は、左右の通電用電極１２ａに微弱な交流電流を印加し、左右の測定用電極１２ｂを通じて電圧（電位差）を検出し、これらに基づいて、ユーザの生体インピーダンス（インピーダンスＺ、インピーダンスＺの抵抗成分Ｒおよびリアクタンス成分Ｘ）を求める。なお、インピーダンスＺの抵抗成分Ｒ及びリアクタンス成分Ｘは、この際に印加した電流と検出した電圧とを用いて、ＤＦＴ（Discrete Fourier Transform）処理等の波形処理を行うことにより求める。
その後、得られた生体インピーダンスに基づいて、処理装置２０が、ユーザの体組成指標（例えば、体脂肪率など）を求める。
荷重センサ１４は、矩形の測定台１１（図１）の四隅付近に配置されており、それぞれの位置における荷重を測定する。荷重センサ１４の各々が荷重を測定することで、測定台１１に加わる荷重およびバランス（測定台１１における重心位置）を測定することができる。
但し、荷重センサ１４の数および配置は、測定台１１に加わる荷重およびバランスを測定可能なものであればよい。例えば、３つの荷重センサ１４が、電極１２を囲む位置に配置され、測定台１１に加わる荷重を３つの荷重センサで支えるようになっていてもよい。
荷重センサ１４の各々が測定した荷重に基づいて、処理装置２０が、ユーザの体重および、測定台１１における重心位置を算出する。
インタフェース回路１５は、信号線の接続端子を備え、処理装置２０のインタフェース回路２４と信号線を介してデータのやり取りを行う。特に、インタフェース回路１５は、生体インピーダンス測定回路１３が測定した生体インピーダンス、および、荷重センサ１４の各々が測定した荷重を、インタフェース回路２４へ送信する。
但し、測定装置１０と処理装置２０とがデータをやり取りする方式は有線の方式に限らない。インタフェース回路１５がインタフェース回路２４と無線通信を行うようにしてもよい。
処理装置２０において、表示デバイス２１は表示画面を有し、各種画像を表示する。特に、処理装置２０は、ユーザの筋状態の変化のタイプの判定結果と、筋状態の変化に対する対策とを表示する。表示デバイス２１として、液晶パネル、有機ＥＬ（Organic Electro-Luminescence）パネル、またはＬＥＤパネルなど、様々な表示デバイスを用いることができる。
入力デバイス２２は、ユーザの身長や年齢や性別といったユーザの生体情報の入力操作など、各種ユーザ操作を受け付ける。入力デバイス２２として、表示デバイス２１の表示画面に設置されてタッチパネルを構成するタッチセンサを用いるようにしてもよい。あるいは、入力デバイス２２として、タッチセンサに加えて、あるいは代えて、キーボードまたはマウスまたはこれらの組み合わせなど、他の入力デバイスを用いるようにしてもよい。
通信回路２３は、信号線の接続端子を備え、信号線を介して接続される他の機器とデータのやり取りを行う。特に、通信回路２３は、筋状態の変化のタイプの判定結果、または、筋状態の変化に対する対策、あるいはその両方を他の機器に送信する。
但し、通信回路２３が他の機器とデータをやり取りする方式は有線の方式に限らない。通信回路２３が他の機器と無線通信を行うようにしてもよい。
インタフェース回路２４は、信号線の接続端子を備え、測定装置１０のインタフェース回路１５と信号線を介してデータのやり取りを行う。特に、インタフェース回路２４は、生体インピーダンス測定回路１３が測定した生体インピーダンス、および、荷重センサ１４の各々が測定した荷重を、インタフェース回路１５から受信する。
記憶デバイス２８は、各種データを記憶する。特に、記憶デバイス２８は、ＣＰＵ２９が算出する、筋力の指標、筋パワーの指標、筋質の指標、筋量の指標それぞれの履歴を記憶する。記憶デバイス２８が記憶するこれらの履歴は、ＣＰＵ２９が、筋力の指標の変化率、筋パワーの指標の変化率、筋質の指標の変化率、および、筋量の指標の変化率を算出するために用いられる。
筋力の指標、筋パワーの指標、筋質の指標、筋量の指標は、いずれも、筋指標の例に該当する。ここでいう筋指標とは、筋状態を示す値である。筋力の指標の変化率、筋パワーの指標の変化率、筋質の指標の変化率、および、筋量の指標の変化率は、複数の筋指標の変化を示す変化情報の例に該当する。
なお、筋力の指標および筋パワーの指標は、筋の機能的観点から示される指標であり、また、筋質の指標および筋量の指標は、筋の構造的観点から示される指標である。
なお、運動機能判定システム１が筋状態の変化のタイプの判定に用いる筋指標は、筋力の指標、筋パワーの指標、筋質の指標、および、筋量の指標に限らず別の筋指標とすることができる。また、運動機能判定システム１が筋状態の変化のタイプの判定に用いる筋指標の数も、４つに限らず２つ以上であればよい。
なお、記憶デバイス２８は、測定装置１０の内部記憶デバイスであってもよいし、測定装置１０に外付けされる外部記憶デバイスであってもよいし、これら両方を含んで構成されていてもよい。
ＣＰＵ２９は、記憶デバイス２８からプログラムを読み出して実行することで、各種処理を行う。
図３は、処理装置２０の機能構成を示す概略ブロック図である。同図において、処理装置２０は、表示部２１０と、操作入力部２２０と、通信部２３０と、測定値取得部２４０と、記憶部２８０と、制御部２９０とを備える。制御部２９０は、荷重算出部２９１と、体組成指標算出部２９２と、変化情報取得部２９３と、推定エネルギー必要量算出部２９４と、タイプ判定部２９５と、対策決定部２９６とを備える。
表示部２１０は、表示デバイス２１を用いて構成され、各種画像を表示する。
操作入力部２２０は、入力デバイス２２を用いて構成され、ユーザ操作を受ける。
通信部２３０は、通信回路２３を用いて構成され、他の機器と通信を行う。
測定値取得部２４０は、インタフェース回路２４を用いて構成され、生体インピーダンス測定回路１３が測定した生体インピーダンス、および、荷重センサ１４の各々が測定した荷重を、測定装置１０から受信する。
記憶部２８０は、記憶デバイス２８を用いて構成され、各種情報を記憶する。
制御部２９０は、処理装置２０の各部を制御して各種処理を行う。制御部２９０は、ＣＰＵ２９が記憶デバイス２８からプログラムを読み出して実行することで構成される。
荷重算出部２９１は、４つの荷重センサ１４が測定した荷重の合計から測定台１１の重量を減算して、測定台１１にかかる荷重を算出する。すなわち、ユーザが測定台に乗っている時の４つの荷重センサの合計とユーザが測定台に乗っていない時の４つの荷重センサの合計との差をユーザの体重として示す。
体組成指標算出部２９２は、インタフェース回路２４が測定装置１０から受信した生体インピーダンスに基づいて、ユーザの体組成指標（例えば、体脂肪率など）を求める。
変化情報取得部２９３は、筋力の指標の変化率、筋パワーの指標の変化率、筋質の指標の変化率、および、筋量の指標の変化率を取得する。上記のように、これらの値は変化情報の例に該当する。
変化情報取得部２９３は、入力デバイス２２が入力操作を受け付けたユーザの生体情報を取得して記憶部２８０に記憶させる。そして、変化情報取得部２９３は、測定値取得部２４０が取得した生体インピーダンス、および、荷重算出部２９１が算出した荷重に基づいて、さらには、必要に応じてユーザの生体情報に基づいて、筋力の指標、筋パワーの指標、筋質の指標、筋量の指標のそれぞれを算出し、算出した値を記憶部２８０に記憶させる。
また、変化情報取得部２９３は、筋力の指標の過去値（例えば、前回の値）を記憶部２８０から読み出して、計算した今回の値からそれぞれ減算し、減算結果を過去値で除算し、１００を乗じることで、筋力の指標の変化率を算出する。同様に、変化情報取得部２９３は、筋パワーの指標、筋質の指標、筋量の指標のそれぞれについて変化率を算出する。
なお、変化情報取得部２９３が用いる過去値（筋力の指標の過去値、筋パワーの指標の過去値、筋質の指標の過去値、および、筋力の指標の過去値）として、例えば３か月前、６か月前、あるいは、１年前など、様々な時期の過去値を用いることができる。
推定エネルギー必要量算出部２９４は、推定エネルギー必要量を算出する。ここでいう推定エネルギー必要量とは、エネルギーの出納が０となる確率が最も高くなると推定される習慣的な１日あたりのエネルギー摂取量である。
タイプ判定部２９５は、変化情報取得部２９３が取得する変化情報に基づいて、筋状態の変化のタイプが、後述する図９および図１０に示される１３タイプの何れに該当するかを判定する。
但し、タイプ判定部２９５が判定するタイプは、図９および図１０に示されるものに限らない。例えば、図１１を参照して後述するように、タイプ判定部２９５が、高齢者用の筋状態の変化のタイプを判定するようにしてもよい。或いは、図１２および１３を参照して後述するように、タイプ判定部２９５が、ユーザの年齢に応じた評価に基づく筋状態の変化のタイプを判定するようにしてもよい。
対策決定部２９６は、タイプ判定部２９５が判定した筋状態の変化のタイプに基づいて、筋状態の変化に対する対策を決定する。具体的には、対策決定部２９６は、推奨される運動、または、推奨される食事、あるいはその両方を決定する。
次に、運動機能判定システム１が行う処理について説明する。
図４は、運動機能判定システム１が行う処理手順の例を示す説明図である。
同図の処理において、操作入力部２２０は、ユーザの身長、年齢、性別、および、ユーザの活動量に関するアンケートの回答など、ユーザに関する生体情報の入力を受ける（ステップS１０１）。そして、変化情報取得部２９３が当該生体情報を取得して、記憶部２８０に記憶させる。なお、記憶部２８０が既に当該生体情報を記憶している場合、ステップＳ１０１で、操作入力部２２０への生体情報の入力に代えて、変化情報取得部２９３が記憶部２８０から生体情報を読み出すようにしてもよい。これにより、ユーザは生体情報の入力操作を行う必要がなく、この点においてユーザの負担を軽減することができる。
次に、生体インピーダンス測定回路１３が、ユーザの生体インピーダンスを測定し、荷重算出部２９１が、ユーザの体重等の荷重を算出する（ステップＳ１０２）。
図５は、生体インピーダンスの測定および荷重の算出の際のユーザの動きを示す説明図である。
ユーザは、同図の（１）に示すように、測定装置１０の測定台１１に足を乗せた状態で、測定装置１０の近くに置かれた椅子に座る。その際、ユーザは素足になり、左足、右足のいずれも、通電用電極１２ａと測定用電極１２ｂとの両方に接するように足を置く。
次に、ユーザは、同図の（２）に示すように、椅子に座った状態から立ち上がる。その際、ユーザは、左足、右足のいずれも、通電用電極１２ａと測定用電極１２ｂとの両方に接したままになるようにする。
さらに、ユーザは、同図の（３）に示すように、測定台１１の上に立ち、体のふらつきがなくなり安定するまで待つ。その際、ユーザは、左足、右足のいずれも、通電用電極１２ａと測定用電極１２ｂとの両方に接したままになるようにする。
このように、ユーザが立ち上がり動作を行う間、荷重算出部２９１は、荷重センサ１４が測定した荷重に基づいて、測定台１１にかかる荷重、および、測定台１１における重心位置を求める。また、生体インピーダンス測定回路１３は、左右の通電用電極１２ａの間の電流と左右の測定電極１２ｂの間の電位差（電圧）とに基づいて生体インピーダンス（インピーダンスＺ、インピーダンスＺの抵抗成分Ｒおよびリアクタンス成分Ｘ）を求める。
図６は、荷重算出部２９１が算出する荷重の例を示すグラフである。同図の横軸は時刻を示し、縦軸は荷重を示している。また、同図のＦは、一連の動作において、荷重算出部２９１が算出する荷重の最大値を示し、ｗは、ユーザの体重を示し、０は、測定台に何も乗っていないときの値を示している。
時刻Ｔ１１の区間では、図５の（１）のように、ユーザが椅子に座っている状態から立ち上がろうとすると、まず、臀部に荷重が移行し、椅子が当該荷重を支えるため、荷重算出部２９１が算出する荷重が一旦減少する。その後、臀部にて椅子にかかる荷重が減少し、荷重算出部２９１が算出する荷重が増加する。荷重算出部２９１が算出する荷重は、臀部が椅子から離れる時刻の付近で最大になる。
時刻Ｔ１２の区間では、図５の（２）のように、ユーザが椅子から立ち上がる途中の状態を示し、時刻Ｔ１１における荷重の増加後、荷重算出部２９１が算出する荷重が減少する。
時刻Ｔ１３の区間では、図５の（３）のように、ユーザが立ち上がった状態となると、荷重算出部２９１が算出する荷重は、ユーザの体重ｗに収束していく。
図４のステップＳ１０２の後、変化情報取得部２９３は、ステップＳ１０２で得られた荷重および生体インピーダンスに基づいて、筋力の指標、筋パワーの指標、筋質の指標、および、筋量の指標を取得する（ステップＳ１０３）。
ここで、図７を参照して、筋力、筋パワー、筋質、筋量の変化について説明する。
図７は、筋が衰える過程の例を示す説明図である。
筋が衰える際の第１ステージとして、神経的要因により筋力が低下する。具体的には、筋に対する収縮等の指令が筋へ伝わり辛くなって筋力が低下する。
次の第２ステージとして、筋萎縮が生じて筋質が低下する。その際、加齢と不活動とで萎縮する筋が異なる。ここでいう不活動は、運動をしないことまたは運動不足であることを示す。
加齢の場合、速筋線維が萎縮する。この場合、筋の収縮速度が低下する。一方、不活動の場合、遅筋線維が萎縮する。この場合、筋の収縮速度は低下しない。
次の第３ステージとして、筋量が減少する。
そして、第４ステージとして、最大筋力（筋パワー）が低下する。
このように、筋力、筋パワー、筋質、筋量の変化をみれば、図７に示される筋状態の変化の過程におけるどのステージにあるかが分かり、ステージに応じた対策を行い得る。そこで、変化情報取得部２９３は、上記のように、筋力の指標、筋パワーの指標、筋質の指標、および、筋量の指標それぞれの変化率を算出している。
（筋力の指標の取得）
変化情報取得部２９３は、図４のステップＳ１０２で荷重算出部２９１が算出した荷重の最大値Ｆを、ユーザの体重ｗで除算した最大値体重比Ｆ／ｗを、筋力の指標として算出する。但し、変化情報取得部２９３が取得する筋力の指標は、最大値体重比Ｆ／ｗに限らない。例えば、変化情報取得部２９３が、荷重の最大値と荷重の最小値との差をユーザの体重で除算した値を、筋力の指標として算出するようにしてもよい。あるいは、変化情報取得部２９３が、握力計を用いての握力の測定値を、筋力の指標として取得するようにしてもよいし、ハンドヘルドダイナモメーターでの筋力の測定値を、筋力の指標として取得するようにしてもよい。
なお、変化情報取得部２９３が、筋力の指標として最大値体重比Ｆ／ｗを用いる場合、荷重の最大値と荷重の最小値との差をユーザの体重で除算した値を用いる場合よりも精度が高いと考えられる。荷重が最小となるタイミングを正確に特定できない可能性があるからである。
なお、荷重の最大値の特定が困難な場合、変化情報取得部２９３が、荷重が所定の荷重小閾値（例えば体重の２０％）以下に減少した後、最初に所定の荷重大閾値（例えば体重の１０５％）以上に増加した領域の中での荷重の最大値を検出するようにしてもよい。
（筋パワーの指標の取得）
変化情報取得部２９３は、図４のステップＳ１０２で荷重算出部２９１が算出した荷重の変化率の最大値ＲＦＤを、ユーザの体重ｗで除算した最大変化率体重比ＲＦＤ／ｗを、筋パワーの指標として算出する。
図８は、荷重の変化率の例を示すグラフである。同図の横軸は時刻を示し、縦軸は荷重の変化率を示している。変化率が０より大きい場合、荷重が増加している。一方、変化率が０より小さい場合、荷重が減少している。また、同図のＲＦＤは、荷重の変化率の最大値を示している。
但し、変化情報取得部２９３が取得する筋パワーの指標は、最大変化率体重比ＲＦＤ／ｗに限らない。例えば、変化情報取得部２９３が、等速性筋力測定を運動速度を変えて行って得られた測定値を、筋パワーの指標として取得するようにしてもよい。あるいは、変化情報取得部２９３が、垂直跳びの結果の測定値または立ち幅跳びの結果の測定値を、筋パワーの指標として取得するようにしてもよい。
（筋質の指標の取得）
変化情報取得部２９３は、図４のステップＳ１０２で生体インピーダンス測定回路１３が測定した生体インピーダンスに基づいて、筋質の指標を算出する。例えば、変化情報取得部２９３は、筋質の指標として、生体インピーダンスにおける抵抗成分Ｒをリアクタンス成分Ｘで除算したＲ／Ｘを算出する。
但し、変化情報取得部２９３が取得する筋質の指標は、Ｒ／Ｘに限らない。例えば、変化情報取得部２９３が、高周波でのインピーダンスＺｈｉｇｈと低周波でのインピーダンスＺｌｏｗとの比率を、筋質の指標として算出するようにしてもよい。さらに例えば、変化情報取得部２９３が、５キロヘルツでのインピーダンスＺｌｏｗを２５０キロヘルツでのインピーダンスＺｈｉｇｈで除算した値を、筋質の指標として算出するようにしてもよい。
（筋量の指標の取得）
変化情報取得部２９３は、図４のステップＳ１０２で生体インピーダンス測定回路１３が測定した生体インピーダンスに基づいて、筋量の指標を算出する。例えば、変化情報取得部２９３は、生体インピーダンス、体重、身長、年齢および性別などを用いて筋量を算出し、この算出した筋量を、ユーザの身長の二乗（Ｈｔ２）で除算する。なお、筋量の指標として筋量をユーザの身長の二乗で除算するのは、身長と筋量とには相関関係があるため、身長の影響を除外または低減するために行うものである。筋量をユーザの身長の二乗で除算して得られる筋量の指標を「筋量／Ｈｔ２」と表記する。
但し、変化情報取得部２９３が取得する筋量の指標は、筋量／Ｈｔ２に限らない。例えば、変化情報取得部２９３が、四肢筋量をユーザの身長の二乗で除算した値（四肢筋量／Ｈｔ２）を、筋量の指標として算出するようにしてもよい。あるいは、変化情報取得部２９３が、下肢筋量をユーザの身長の二乗で除算した値（下肢筋量／Ｈｔ２）を、筋量の指標として算出するようにしてもよいし、下肢筋量をユーザの体重ｗで除算した値（下肢筋量／ｗ）を、筋量の指標として算出するようにしてもよい。
また、図４のステップＳ１０２の後、推定エネルギー必要量算出部２９４は、推定エネルギー必要量を算出する（ステップＳ１０４）。
具体的には、推定エネルギー必要量算出部２９４は、基礎代謝量に身体活動レベルの係数を乗算した値を、推定エネルギー必要量として算出する。例えば、推定エネルギー必要量算出部２９４は、年齢、性別および体重と基礎代謝量とを対応付けて予め記憶しておき、ユーザの年齢、性別および体重に対応付けられた基礎代謝量を読み出す。また、推定エネルギー必要量算出部２９４は、ユーザへのアンケートの回答から、身体活動レベルを高、中、低の３段階で分類し、年齢に応じてレベル毎に予め記憶している係数を読み出す。そして、推定エネルギー必要量算出部２９４は、得られた基礎代謝量に係数を乗算して、推定エネルギー必要量を算出する。
ステップＳ１０３およびＳ１０４の後、タイプ判定部２９５が、ユーザの筋状態の変化のタイプ判定を行う（ステップＳ１０５）。
図９は、タイプ判定部２９５が行うユーザの筋状態の変化のタイプ判定の処理手順の例を示す説明図である。同図は、一般標準者用の、筋状態の変化のタイプ判定の処理手順の例を示している。
同図において、タイプ判定部２９５は、筋力の指標の変化率Δ％Ｆ／ｗが０より小さいか否か、すなわち、筋力が減少しているか否かを判定する（ステップＳ２０１）。なお、Ｆ／ｗは筋力Ｆを体重ｗで除算した値であり、筋力の指標の例に該当する。また、「Δ％」は、変化率を示す。例えば、Δ％Ｆ／ｗは、Ｆ／ｗの変化率を示す。
ステップＳ２０１において、Δ％Ｆ／ｗが０より小さいと判定した場合（ステップＳ２０１：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋パワーの指標の変化率Δ％ＲＦＤ／ｗが０より小さいか否か、すなわち、筋パワーが低下しているか否かを判定する（ステップＳ２０２）。
ステップＳ２０２において、Δ％ＲＦＤ／ｗが０より小さいと判定した場合（ステップＳ２０２：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋質の指標Ｒ／Ｘの変化率Δ％Ｒ／Ｘが０より小さいか否か、すなわち、筋萎縮が起きているか否かを判定する（ステップＳ２０３）。
ステップＳ２０３において、Δ％Ｒ／Ｘが０より小さいと判定した場合（ステップＳ２０３：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋量の指標の変化率Δ％筋量／Ｈｔ２が０より小さいか否か、すなわち、筋量が減少しているか否かを判定する（ステップＳ２０４）。
ステップＳ２０４において、Δ％筋量／Ｈｔ２が０より小さいと判定した場合（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の変化のタイプをＡ：俊敏動作低下タイプと判定する（ステップＳ２０５）。すなわち、タイプＡ（俊敏動作低下タイプ）では、速筋線維が萎縮している可能性が大きいと考えられる分類を表す。
一方、ステップＳ２０４において、Δ％筋量／Ｈｔ２の変化率が０以上であると判定した場合（ステップＳ２０４：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の変化のタイプをＢ：俊敏動作低下注意タイプと判定する（ステップＳ２０６）。すなわち、タイプＢ（俊敏動作低下注意タイプ）ではタイプＡと同様、速筋線維が萎縮している可能性があるが、タイプＡの場合よりも、萎縮の可能性が小さい、または、萎縮の程度が軽いと考えられる分類を表す。
一方、ステップＳ２０３において、Δ％Ｒ／Ｘが０以上であると判定した場合（ステップＳ２０３：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の変化のタイプをＣ：神経的要因による筋力・筋パワー低下タイプと判定する（ステップＳ２０７）。すなわち、タイプＣ（神経的要因による筋力・筋パワー低下タイプ）では、今後、筋線維の萎縮が起こる可能性が大きいと考えられる分類を表す。
一方、ステップＳ２０２において、Δ％ＲＦＤ／ｗが０以上であると判定した場合（ステップＳ２０２：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、筋質の指標の変化率Δ％Ｒ／Ｘが０より小さいか否か、すなわち、筋萎縮が起きているか否かを判定する（ステップＳ２０８）。
ステップＳ２０８において、Δ％Ｒ／Ｘが０より小さいと判定した場合（ステップＳ２０８：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋量の指標の変化率が０より小さいか否か、すなわち、筋量が減少しているか否かを判定する（ステップＳ２０９）。
ステップＳ２０９において、Δ％筋量／Ｈｔ２が０より小さいと判定した場合（ステップＳ２０９：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の変化のタイプをＤ：動作持続性低下タイプと判定する（ステップＳ２１０）。すなわち、タイプＤ（動作持続性低下タイプ）では、遅筋線維が萎縮している可能性が大きいと考えられる分類を表す。
一方、ステップＳ２０９において、Δ％筋量／Ｈｔ２が０以上であると判定した場合（ステップＳ２０９：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の変化のタイプをＥ：動作持続性低下注意タイプと判定する（ステップＳ２１１）。すなわち、タイプＥ（動作持続性低下注意タイプ）ではタイプＤと同様、遅筋線維が萎縮している可能性があるが、タイプＤの場合よりも、萎縮の可能性が小さい、または、萎縮の程度が軽いと考えられる分類を表す。
一方、ステップＳ２０８において、Δ％Ｒ／Ｘが０以上であると判定した場合（ステップＳ２０８：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の変化のタイプをＦ：筋力低下タイプと判定する（ステップＳ２１２）。すなわち、タイプＦでは、筋力が低下していると考えられる分類を表す。
一方、ステップＳ２０１において、Δ％Ｆ／ｗが０以上であると判定した場合（ステップＳ２０１：Ｎｏ）、図１０のステップＳ２２１へ遷移する。
図１０は、Δ％Ｆ／ｗが０以上であると判定した場合、すなわち、筋力が減少していないと判定した場合に、タイプ判定部２９５が行うユーザの筋状態の変化のタイプ判定の処理手順の例を示す説明図である。同図において、タイプ判定部２９５は、筋パワーの指標の変化率Δ％ＲＦＤ／ｗが０より小さいか、すなわち、筋パワーが低下しているか否かを判定する（ステップＳ２２１）。
ステップＳ２２１において、Δ％ＲＦＤ／ｗが０より小さいと判定した場合（ステップＳ２２１：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋質の指標の変化率Δ％Ｒ／Ｘが０より小さいか否か、すなわち、筋萎縮が起きているか否かを判定する（ステップＳ２２２）。
ステップＳ２２２において、Δ％Ｒ／Ｘが０より小さいと判定した場合（ステップＳ２２２：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋量の指標の変化率が０より小さいか否か、すなわち、筋量が減少しているか否かを判定する（ステップＳ２２３）。
ステップＳ２２３において、Δ％筋量／Ｈｔ２が０より小さいと判定した場合（ステップＳ２２３：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の変化のタイプをＧ：俊敏動作低下タイプと判定する（ステップＳ２２４）。すなわち、タイプＧでは、速筋線維が萎縮している可能性が大きい点でタイプＡと同様であるが、食事の行動提案において異なると考えられる分類を表す。
一方、ステップＳ２２３において、Δ％筋量／Ｈｔ２が０以上であると判定した場合（ステップＳ２２３：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の変化のタイプをＨ：俊敏動作低下注意タイプと判定する（ステップＳ２２５）。すなわち、タイプＨでは、速筋線維が萎縮している可能性がある点でタイプＢと同様であるが、食事の行動提案において異なると考えられる分類を表す。
一方、ステップＳ２２２において、Δ％Ｒ／Ｘが０以上であると判定した場合（ステップＳ２２２：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の変化のタイプをＩ：神経的要因による筋力・筋パワー低下タイプと判定する（ステップＳ２２６）。すなわち、タイプＩでは、神経的要因と考えられる点や、今後、筋線維の萎縮が起こる可能性が大きい点で、タイプＣと同様であるが、食事の行動提案において異なると考えられる分類を表す。
一方、ステップＳ２２１において、Δ％ＲＦＤ／ｗが０以上であると判定した場合（ステップＳ２２１：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、筋質の指標の変化率Δ％Ｒ／Ｘが０より小さいか否か、すなわち、筋萎縮が起きているか否かを判定する（ステップＳ２２７）。
ステップＳ２２７において、Δ％Ｒ／Ｘが０より小さいと判定した場合（ステップＳ２２７：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋量の指標の変化率が０より小さいか否か、すなわち、筋量が減少しているか否かを判定する（ステップＳ２２８）。
ステップＳ２２８において、Δ％筋量／Ｈｔ２が０より小さいと判定した場合（ステップＳ２２８：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の変化のタイプをＪ：筋萎縮タイプと判定する（ステップＳ２２９）。すなわち、タイプＪでは、筋萎縮が起きていると考えられる分類を表す。
一方、ステップＳ２２８において、Δ％筋量／Ｈｔ２が０以上であると判定した場合（ステップＳ２２８：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の変化のタイプをＫ：脂肪浸潤タイプと判定する（ステップＳ２３０）。すなわちタイプＫ（脂肪浸潤タイプ）では、脂肪が筋肉に浸潤していると考えられる分類を表す。
一方、ステップＳ２２７において、Δ％Ｒ／Ｘが０以上であると判定した場合（ステップＳ２２７：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、筋量の指標の変化率が０より小さいか否か、すなわち、筋量が減少しているか否かを判定する（ステップＳ２３１）。
ステップＳ２３１において、Δ％筋量／Ｈｔ２が０より小さいと判定した場合（ステップＳ２３１：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の変化のタイプをＬ：筋量減少タイプと判定する（ステップＳ２３２）。すなわち、タイプＬでは、筋量が低下していると考えられる分類を表す。
一方、ステップＳ２３１において、Δ％筋量／Ｈｔ２が０以上であると判定した場合（ステップＳ２３１：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の変化のタイプをＭ：問題なしと判定する（ステップＳ２３３）。すなわち、タイプＭでは、筋状態には問題が生じていないと考えられる分類を表す。
このように、タイプ判定部２９５は、筋状態の変化をタイプＡからタイプＭまでの１３タイプのいずれかに分類する。
なお、タイプの名前は図９および図１０に示すものに限らない。
図１１は、別のタイプ名を付す場合にタイプ判定部２９５が行う、ユーザの筋状態の変化のタイプ判定の処理手順の例を示す説明図である。図９が、一般標準者用の、筋状態の変化のタイプ判定の処理手順の例を示しているのに対し、図１１は、高齢者用の、筋状態の変化のタイプ判定の処理手順の例を示している。なお、図１１は、図９に対応している。図示および説明を省略するが、タイプ判定部２９５は、図９に対応する図１１の処理と同様に、図１０に対応する、高齢者用の、筋状態の変化のタイプ判定の処理も行う。
図１１のステップＳ２０１からＳ２０９までの処理は、図９のステップＳ２０１からＳ２０９までと同様であり、同一の符号を付して説明を省略する。
一方、図１１では、タイプの名前が図９の場合と異なっている。
図９のステップＳ２０５に対応する図１１のステップＳ３０５では、タイプ判定部２９５は、筋状態の変化のタイプを老化進行タイプと判定する。老化進行タイプでは、筋状態の老化が進行して速筋線維が萎縮している可能性が大きいと考えられる分類を表す。
図９のステップＳ２０６に対応する図１１のステップＳ３０６では、タイプ判定部２９５は、筋状態の変化のタイプを老化注意タイプと判定する。すなわち、老化注意タイプでは、老化進行タイプの場合よりも速筋線維の萎縮の可能性が小さい、または、萎縮の程度が軽いが、筋状態の老化に注意する必要があると考えられる分類を表す。
図９のステップＳ２０７に対応する図１１のステップＳ３０７では、タイプ判定部２９５は、筋状態の変化のタイプを筋力・筋パワー低下タイプと判定する。すなわち、筋力・インパワー低下タイプでは、筋力および筋パワーが低下していると考えられる分類を表す。
図９のステップＳ２１０に対応する図１１のステップＳ３１０では、タイプ判定部２９５は、筋状態の変化のタイプを不活動タイプと判定する。すなわち、不活動タイプでは、運動不足により遅筋線維が萎縮している可能性が大きいと考えられる分類を表す。
図９のステップＳ２１１に対応する図１１のステップＳ３１１では、タイプ判定部２９５は、筋状態の変化のタイプをやや不活動タイプと判定する。すなわち、やや不活動タイプでは、不活動タイプの場合よりも遅筋線維の萎縮の可能性が小さい、または、萎縮の程度が軽いが、運動不足に注意する必要があると考えられる分類を表す。
図９のステップＳ２１２に対応する図１１のステップＳ３１２では、タイプ判定部２９５は、筋状態の変化のタイプを筋力低下タイプと判定する。すなわち、筋力低下タイプでは、筋力が低下していると考えられる分類を表す。
このように、筋状態の変化のタイプの名前は、図９および図１０に示すものに限らない。
図４のステップＳ１０５の後、タイプ判定部２９５は、筋の老化度の判定を行う（ステップＳ１０６）。
図１２は、タイプ判定部２９５が行う、ユーザの筋状態に対する年齢に応じた評価の処理手順の例を示す説明図である。タイプ判定部２９５は、図４のステップＳ１０６において、図１２の処理を行う。
図１２において、タイプ判定部２９５は、ユーザの年齢が５０歳未満か否かを判定する（ステップＳ４０１）。
ステップＳ４０１において、ユーザの年齢が５０歳未満であると判定した場合（ステップＳ４０１：ＹＥＳ）、タイプ判定部２９５は、図４のステップＳ１０５で判定したタイプが俊敏動作低下タイプ（タイプＡ）または俊敏動作低下注意タイプ（タイプＢ）か否かを判定する（ステップＳ４０２）。
ステップＳ４０２において、俊敏動作低下タイプまたは俊敏動作低下注意タイプであると判定した場合（ステップＳ４０２：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋力の１日当りの変動率（すなわち、筋力の変動率を日数で除算した値）が基準値（例えば、０．００２２パーセント減）よりも筋力低下を示し、または、筋パワーの１日当りの変動率（すなわち、筋パワーの変動率を日数で除算した値）が基準値よりも筋パワー低下を示しているか否かを判定する（ステップＳ４０３）。
なお、１日当りの変動率は、式（１）のように示される。
１日当りの変動率 ＝ ｛（今回の測定値 − 過去値）／過去値×１００（％）｝／過去値を測定した日から今回の測定値を測定した日までの日数 ・・・ （１）
ステップＳ４０３において、いずれの変動率も基準値よりも低下を示していると判定した場合（ステップＳ４０３：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の評価を、筋老化度が高いとの警告と判定する（ステップＳ４０４）。この場合、ステップＳ４０２での判定結果が筋の老化を示しており、かつ、ステップＳ４０３での判定結果が、筋の状態の急激な変化を示している。そこで、タイプ判定部２９５は、筋の老化に対する注意が特に必要であると判定する。
一方、ステップＳ４０３において、少なくともいずれかの変動率が基準値よりも低下を示していないと判定した場合（ステップＳ４０３：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の評価を、筋老化度が高めとの注意と判定する（ステップＳ４０５）。この場合、ステップＳ４０２での判定結果が筋の老化を示しており、一方、ステップＳ４０３での判定結果が、筋の状態の変化が急激ではないことを示している。そこで、タイプ判定部２９５は、筋の老化に対する注意が必要であると判定する。
一方、ステップＳ４０２において、俊敏動作低下タイプおよび俊敏動作低下注意タイプのいずれでもないと判定した場合（ステップＳ４０２：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、図４のステップＳ１０５で判定したタイプが動作持続性低下タイプ（タイプＤ）または動作持続性低下注意タイプ（タイプＥ）か否かを判定する（ステップＳ４０６）。
ステップＳ４０６において、動作持続性低下タイプまたは動作持続性低下注意タイプであると判定した場合（ステップＳ４０６：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋力の１日当りの変動率が基準値よりも筋力低下を示し、かつ、筋パワーの１日当りの変動率が基準値（例えば、０．００２２パーセント減）よりも筋パワー低下を示しているか否かを判定する（ステップＳ４０７）。
ステップＳ４０７において、いずれの変動率も基準値よりも低下を示していると判定した場合（ステップＳ４０７：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の評価を、筋廃用度が高いとの警告と判定する（ステップＳ４０８）。この場合、ステップＳ４０６での判定結果が筋の不活用を示しており、かつ、ステップＳ４０７での判定結果が、筋の状態の急激な変化を示している。そこで、タイプ判定部２９５は、筋の廃用に対する注意が特に必要であると判定する。
一方、ステップＳ４０７において、少なくともいずれかの変動率が基準値よりも低下を示していないと判定した場合（ステップＳ４０７：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の評価を、筋廃用度が高めとの注意と判定する（ステップＳ４０９）。この場合、ステップＳ４０６での判定結果が筋の不活用を示しており、一方、ステップＳ４０３での判定結果が、筋の状態の変化が急激ではないことを示している。そこで、タイプ判定部２９５は、筋の廃用に対する注意が必要であると判定する。
一方、ステップＳ４０６において、動作持続性低下タイプおよび動作持続性低下注意タイプのいずれでもないと判定した場合（ステップＳ４０６：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、図４のステップＳ１０５で判定したタイプが筋萎縮タイプまたは脂肪浸潤タイプか否かを判定する（ステップＳ４１０）。
ステップＳ４１０において、筋萎縮タイプまたは脂肪浸潤タイプであると判定した場合（ステップＳ４１０：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の評価を、筋構造低下への注意と判定する（ステップＳ４１１）。
一方、ステップＳ４１０において、筋萎縮タイプおよび脂肪浸潤タイプのいずれでもないと判定した場合（ステップＳ４１０：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の評価を、問題なしと判定する（ステップＳ４１２）。
一方、ステップＳ４０１において、ユーザの年齢が５０歳以上であると判定した場合（ステップＳ４０１：ＮＯ）、図１３のステップＳ４２１へ遷移する。
図１３は、ユーザの年齢が５０歳以上であると判定した場合にタイプ判定部２９５が行う、ユーザの筋状態に対する年齢に応じた評価の処理手順の例を示す説明図である。同図において、タイプ判定部２９５は、図４のステップＳ１０５で判定したタイプが俊敏動作低下タイプ（タイプＡ）または俊敏動作低下注意タイプ（タイプＢ）か否かを判定する（ステップＳ４２１）。
ステップＳ４２１において、俊敏動作低下タイプまたは俊敏動作低下注意タイプであると判定した場合（ステップＳ４２１：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋力の１日当りの変動率が第１基準値（例えば、０．００２２パーセント減）よりも筋力低下を示し、かつ、筋パワーの１日当りの変動率が第１基準値よりも筋パワー低下を示しているか否かを判定する（ステップＳ４２２）。
ステップＳ４２２において、いずれの変動率も第１基準値よりも低下を示していると判定した場合（ステップＳ４２２：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋力の１日当りの変動率が第２基準値（例えば、０．００３６パーセント減）よりも筋力低下を示し、かつ、筋パワーの１日当りの変動率が第２基準値よりも筋パワー低下を示しているか否かを判定する（ステップＳ４２３）。
なお、第１基準値または第２基準値のいずれか、または両方を管理者が設定および変更できるようにしてもよい。他の基準値についても、管理者が設定および変更できるようにしてもよい。
ステップＳ４２３において、いずれの変動率も第２基準値よりも低下を示していると判定した場合（ステップＳ４２３：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の評価を、筋老化度が高く点灯に注意との警告と判定する（ステップＳ４２４）。この場合、ステップＳ４２１での判定結果が筋の老化を示しており、かつ、ステップＳ４２２およびＳ４２３での判定結果が、筋の状態の急激な変化を示している。そこで、タイプ判定部２９５は、筋の老化に対する注意が特に必要であると判定する。
一方、ステップＳ４２３において、少なくともいずれかの変動率が第２基準値よりも低下を示していないと判定した場合（ステップＳ４２３：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の評価を、筋老化度が高めとの注意と判定する（ステップＳ４２５）。この場合、ステップＳ４２１での判定結果が筋の老化を示しており、かつ、ステップＳ４２２での判定結果が、筋の状態の急激な変化を示している。一方、ステップＳ４２３での判定結果が、ステップＳ４２４の場合と比較すると筋の状態の変化が急激ではないことを示している。そこで、タイプ判定部２９５は、筋の老化に対する注意が必要であると判定する。
一方、ステップＳ４２２において、少なくともいずれかの変動率が第１基準値よりも低下を示していないと判定した場合（ステップＳ４２２：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の評価を、年齢相当の筋の減少であり現状維持に努めると判定する（ステップＳ４２６）。
一方、ステップＳ４２１において、俊敏動作低下タイプおよび俊敏動作低下注意タイプのいずれでもないと判定した場合（ステップＳ４２１：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、図４のステップＳ１０５で判定したタイプが動作持続性低下タイプ（タイプＤ）または動作持続性低下注意タイプ（タイプＥ）か否かを判定する（ステップＳ４２７）。
ステップＳ４２７において、動作持続性低下タイプまたは動作持続性低下注意タイプであると判定した場合（ステップＳ４２７：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋力の１日当りの変動率が基準値よりも筋力低下を示し、かつ、筋パワーの１日当りの変動率が基準値（例えば、０．００２２パーセント減）よりも筋パワー低下を示しているか否かを判定する（ステップＳ４２８）。
ステップＳ４２８において、いずれの変動率も基準値よりも低下を示していると判定した場合（ステップＳ４２８：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の評価を、筋廃用度が高く活動を促進する必要があるとの警告と判定する（ステップＳ４２９）。この場合、ステップＳ４２７での判定結果が筋の不活用を示しており、かつ、ステップＳ４２８での判定結果が、筋の状態の急激な変化を示している。そこで、タイプ判定部２９５は、筋の廃用に対する注意が特に必要であると判定する。
一方、ステップＳ４２８において、少なくともいずれかの変動率が基準値よりも低下を示していないと判定した場合（ステップＳ４２８：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の評価を、筋廃用度が高めとの注意と判定する（ステップＳ４３０）。この場合、ステップＳ２７での判定結果が筋の不活用を示しており、一方、ステップＳ４２８での判定結果が、筋の状態の変化が急激ではないことを示している。そこで、タイプ判定部２９５は、筋の廃用に対する注意が必要であると判定する。
一方、ステップＳ４２７において、動作持続性低下タイプおよび動作持続性低下注意タイプのいずれでもないと判定した場合（ステップＳ４２７：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、図４のステップＳ１０５で判定したタイプが筋萎縮タイプまたは脂肪浸潤タイプか否かを判定する（ステップＳ４３１）。
ステップＳ４３１において、筋萎縮タイプまたは脂肪浸潤タイプであると判定した場合（ステップＳ４３１：Ｙｅｓ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の評価を、筋構造低下への注意と判定する（ステップＳ４３２）。
一方、ステップＳ４３１において、筋萎縮タイプおよび脂肪浸潤タイプのいずれでもないと判定した場合（ステップＳ４３１：Ｎｏ）、タイプ判定部２９５は、筋状態の評価を、問題なしと判定する（ステップＳ４３３）。
このように、タイプ判定部２９５は、ユーザの年齢が５０歳未満か５０歳以上かに応じて、筋状態の評価を行う。
また、図４のステップＳ１０５の後、対策決定部２９６は、運動の行動提案を行う（ステップＳ１０７）。例えば、対策決定部２９６は、ステップＳ１０５の１３タイプと、ウォーキング等の運動とを対応付けて予め記憶しておく。そして、対策決定部２９６は、ステップＳ１０５でタイプ判定部２９５が判定したタイプに応じた運動を読み出し、ユーザに提示する。運動のユーザへの提示は、例えば、表示部２１０が表示することで行う。
また、図４のステップＳ１０５の後、対策決定部２９６は、食事の行動提案を行う（ステップＳ１０８）。例えば、対策決定部２９６は、ステップＳ１０５の１３タイプと、食材およびレシピ案とを対応付けて予め記憶しておく。そして、対策決定部２９６は、ステップＳ１０５でタイプ判定部２９５が判定したタイプに応じた食材およびレシピ案を読み出し、ユーザに提示する。この栄養の行動提案について、図１４〜図１７を参照して説明する。
図１４は、筋状態と必要な栄養のカテゴリーとの関係を示す説明図である。同図の各行は、筋状態と、当該筋状態の判定基準と、当該筋状態の原因および現象と、当該筋状態の場合に必要な栄養のカテゴリーとを対応付けて示している。
例えば、筋力低下の場合、判定基準は、図９のステップＳ２０１に示されるように「Δ% Ｆ／ｗ＜０」となっている。また、筋力低下の原因および現象として、「情報伝達量低下」、「神経劣化」、「筋線維組成比劣化」および「細胞が多い」が示されている。また、筋力低下の場合、脳の栄養が必要であることが示されている。
図１５は、図４のステップＳ１０５の１３タイプと、図１４に示される栄養のカテゴリーとの関係を示す説明図である。同図の行は、タイプＡからタイプＭまでの１３のタイプに対応しており、列は、（１）脳の栄養、（２）筋肉収縮（筋肉収縮時に必要な栄養）、（３）筋細胞（筋細胞を整えるために必要な栄養）、（４）筋グリコーゲンの４つの栄養に対応している。
そして、栄養の要否がパターンの有無で示されている。例えば、タイプＢ（俊敏動作低下注意タイプ）の場合、上記（１）、（２）、（３）の各栄養が必要であることが、パターン有で示されている。一方、栄養（４）は、タイプＢへの対策としては必要でないことがパターン無で示されている。
図１６は、図１４および図１５に示される栄養のカテゴリーと、具体的な栄養素との関係を示す説明図である。同図の各行は、栄養のカテゴリーと具体的な栄養素とを対応付けて示している。
例えば、脳の栄養に関しては、主栄養素としてトリプトファン（セロトニン）、フェニルアラニン、チロシン（ドーパミン）、ＧＡＢＡ（γ−アミノ酪酸）およびロイシンが示されている。また、トリプトファン（セロトニン）の摂取を促進する代謝栄養素として、ビタミンＢ６、ビタミンＢ２およびマグネシウムが示されている。
図１７は、栄養素と食材との関係を示す説明図である。同図の各行は、栄養素と当該栄養素を含む食材とを対応付けて示している。例えば、トリプトファンを含む食材として、バナナ、豆乳 、牛乳、ヨーグルトおよびプロセスチーズが示されている。
図１４〜図１７に示されるように、筋状態の変化のタイプと、当該タイプに有効な食材とを対応付けることができる。
そこで、対策決定部２９６は、筋状態の１３タイプ（タイプＡ〜タイプＭ）と、各タイプに有効な食材、および、当該食材を使用するレシピとを対応付けて予め記憶しておく。そして、対策決定部２９６は、図４のステップＳ１０５でタイプ判定部２９５が選択したタイプに対応付けられた食材およびレシピを読み出し、ユーザに提示する。
あるいは、対策決定部２９６が、筋状態の１３タイプと、各タイプに有効な食材とを予め記憶しておく。そして、対策決定部２９６が、図４のステップＳ１０５でタイプ判定部２９５が選択したタイプに対応付けられた食材読み出してユーザに提示し、さらに、当該食材を含むレシピを検索してユーザに提示するようにしてもよい。ここで、対策決定部２９６は、例えば、インターネットでレシピを検索する。あるいは、対策決定部２９６が、専用のデータベースでレシピを検索するようなど、インターネット以外でレシピを検索するようにしてもよい。
図１８は、表示部２１０が表示する、筋状態の変化のタイプおよび対策の表示画面の第１の例を示す説明図である。同図は、俊敏動作低下タイプ（タイプＡ）の場合の表示画面の例を示している。
タイプの表示では、タイプの名称「俊敏動作低下タイプ」に加えて、筋力、筋パワー、筋質および筋量の変化が矢印で示されている。下向きの太い矢印は、大きい低下率を示し、下向きの細い矢印は、小さい低下率を示している。
また、運動の提案では、俊敏動作低下タイプに有効なトレーニングが示されている。栄養の提案では、俊敏動作低下タイプに有効な食材およびレシピが、朝食、昼食および夕食について示されている。
図１９は、表示部２１０が表示する、筋状態の変化のタイプおよび対策の表示画面の第２の例を示す説明図である。同図は、動作持続性低下タイプ（タイプＤ）の場合の表示画面の例を示している。
タイプの表示では、タイプの名称「動作持続性低下タイプ」に加えて、筋力、筋パワー、筋質および筋量の変化が矢印で示されている。図１８の場合と同様、下向きの太い矢印は、大きい低下率を示し、下向きの細い矢印は、小さい低下率を示している。一方、横向きの矢印は筋量が減少していないこと、すなわち筋量を維持していることが横向きの矢印で示されている。
また、図１８の場合と同様、運動の提案では、俊敏動作低下タイプに有効なトレーニングが示されている。栄養の提案では、俊敏動作低下タイプに有効な食材およびレシピが、朝食、昼食および夕食について示されている。
なお、対策決定部２９６が、運動や栄養摂取を行うタイミングも決定するようにしてもよい。例えば、グリコーゲンは朝または運動後に摂取することが有効である。そこで、対策決定部２９６は、朝食時または運動後にグリコーゲンを摂取することを決定する。そして、表示部２１０は、朝食時またはウォーキング後にグリコーゲンを摂取するといった条件に応じた、運動の提案およびレシピを表示する。
以上のように、変化情報取得部２９３が、複数の筋指標の変化を示す変化情報を取得する。そして、タイプ判定部２９５は、変化情報に基づいて、筋状態の変化のタイプを判定する。
このように、タイプ判定部２９５が、筋状態の変化に基づいてタイプを判定することで、生じている問題に応じたタイプ判定を行うことができ、加齢または不運動など原因に応じたタイプ判定を行うことができる。これにより、筋状態に対して有効な対策を提示することが可能になる。
また、対策決定部２９６は、タイプ判定部２９５が判定した筋状態の変化のタイプに基づいて、筋状態の変化に対する対策を決定する。これにより、対策決定部２９６は、筋状態に応じた有効な対策を決定することができる。
具体的には、対策決定部２９６は、筋状態に応じた有効な運動や食事を決定することができる。
また、変化情報取得部２９３は、変化情報として、筋力の変化と、筋パワーの変化と、筋質の変化と、筋量の変化とを示す情報を取得する。
タイプ判定部２９５は、当該変化情報に基づいて筋状態の変化のタイプを判定することで、加齢や不運動など原因に応じたタイプ分類を行うことができる。そして、対策決定部２９６は、当該タイプ分類に応じて対策を決定することで、有効な対策を決定することができる。
また、タイプ判定部２９５は、判定対象者であるユーザの年齢に応じて選択した判定基準を用いて、筋状態の変化のタイプを判定する。
これにより、タイプ判定部２９５は、筋状態に対する年齢の影響をタイプの判定に反映させることができる。
なお、以上では、筋の萎縮など筋の機能が低下する場合を例に、運動機能判定システム１が行う処理について説明したが、筋の発達など筋の機能が向上する場合に運動機能判定システム１を適用するようにしてもよい。具体的には、タイプ判定部２９５が、筋の機能が低下する場合に加えて、或いは代えて、筋の機能が向上する場合に、筋状態の変化のタイプを判定するようにしてもよい。また、対策決定部２９６が、筋の機能が低下する場合に加えて、或いは代えて、筋の機能が向上する場合に、筋状態の変化に対する対策を決定するようにしてもよい。
なお、制御部２９０の全部または一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
１ 運動機能判定システム
１０ 測定装置
１２ 電極
１２ａ 通電用電極
１２ｂ 測定用電極
１３ 生体インピーダンス測定回路
１４ 荷重センサ
１５ インタフェース回路
２０ 処理装置
２１ 表示デバイス
２２ 入力デバイス
２３ 通信回路
２４ インタフェース回路
２８ 記憶デバイス
２９ ＣＰＵ
２１０ 表示部
２２０ 操作入力部
２３０ 通信部
２４０ 測定値取得部
２８０ 記憶部
２９０ 制御部
２９１ 荷重算出部
２９２ 体組成指標算出部
２９３ 変化情報取得部
２９５ タイプ判定部
２９６ 対策決定部

Claims (8)

  1. 複数の筋指標の変化を示す変化情報を取得する変化情報取得部と、
    前記変化情報に基づいて、筋状態の変化のタイプを判定するタイプ判定部と、
    を備える筋状態変化判定装置。
  2. 前記タイプ判定部が判定した筋状態の変化のタイプに基づいて、筋状態の変化に対する対策を決定する対策決定部を備える、請求項１に記載の筋状態変化判定装置。
  3. 前記対策決定部は、推奨される運動を決定する、請求項２に記載の筋状態変化判定装置。
  4. 前記対策決定部は、推奨される食事を決定する、請求項２または請求項３に記載の筋状態変化判定装置。
  5. 前記変化情報取得部は、前記変化情報として、筋力の変化と、筋パワーの変化と、筋質の変化と、筋量の変化とを示す情報を取得する、請求項１から４のいずれか一項に記載の筋状態変化判定装置。
  6. 前記タイプ判定部は、判定対象者の年齢に応じて選択した判定基準を用いて、前記筋状態の変化のタイプを判定する、請求項１から５のいずれか一項に記載の筋状態変化判定装置。
  7. 複数の筋指標の変化を示す変化情報を取得する変化情報取得ステップと、
    前記変化情報に基づいて、筋状態の変化のタイプを判定するタイプ判定ステップと、
    を備える筋状態変化判定方法。
  8. コンピュータに、
    複数の筋指標の変化を示す変化情報を取得する変化情報取得ステップと、
    前記変化情報に基づいて、筋状態の変化のタイプを判定するタイプ判定ステップと、
    を実行させるためのプログラム。
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