JP2016150018A

JP2016150018A - トレーニング管理システム、トレーニング管理方法およびトレーニング管理プログラム

Info

Publication number: JP2016150018A
Application number: JP2015027280A
Authority: JP
Inventors: 大輔杉谷; Daisuke Sugitani
Original assignee: Seiko Epson Corp
Current assignee: Seiko Epson Corp
Priority date: 2015-02-16
Filing date: 2015-02-16
Publication date: 2016-08-22
Also published as: WO2016132668A1; US20170361156A1

Abstract

【課題】運動データに基づくパラメーターの評価値をユーザーと他のユーザーとの間で比較してトレーニングを解析することにより、ユーザーの嗜好により偏重したトレーニングを回避し、無理な体動による怪我や故障の誘発を回避できるシステムを提供する。
【解決手段】トレーニング管理システム１０は、ユーザーの運動に係る運動データを検出するデータ検出手段１２と、検出した運動データに基づいてユーザーが実施した運動に関する情報を表す運動情報を算出するパラメーター算出手段１４と、運動情報に基づいてユーザーの評価値を算出する評価値算出手段１８と、他のユーザーの評価値を取得する比較対象取得手段２４と、ユーザーの評価値および他のユーザーの評価値を比較する比較手段２２と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、トレーニング管理システム、トレーニング管理方法およびトレーニング管理プログラムに関する。

従来、ユーザーの暗黙的な行動履歴情報を用いて、ユーザーの嗜好に基づくアイテムを推薦するレコメンドサービスの技術がある。
また、近年では、インターネットを介してソーシャルネットワークサービスを利用し、下記特許文献１に示すように、アイテムに対して多数のレビュアが投稿した批評コメントを参照し、ユーザーの嗜好情報に基づいて、ユーザーの嗜好に合致したアイテムを推奨する装置が提案されている。
このようなレコメンドサービスでは、推奨されるアイテムは商品のみには限定されず、ユーザーが利用するサービスを推奨するケースも想定できる。例えば、スポーツジム等でトレーニングを行う場合、ユーザーの目的に合致するトレーニングメニューを選択するような場合においても適用できる。

特開２０１３−１７１４３６号公報

しかしながら、ユーザーの嗜好が特定のトレーニングメニューに偏重しているような場合、トレーニングの内容が偏ってしまうことがあった。また、ユーザーにとって適切ではないトレーニングメニューを選択した場合、ユーザーの身体に大きな負荷が掛かることがあり、怪我や故障を誘発する虞があった。

本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態又は適用例として実現することが可能である。

［適用例１］
本適用例にかかるトレーニング管理システムは、被検者の運動に係る運動データを検出する検出手段と、検出した前記運動データに基づいて前記被検者が実施した前記運動に関する情報を表す運動情報を算出する運動情報算出手段と、前記運動情報に基づいて前記被検者の評価値を算出する評価値算出手段と、他の被検者の評価値を取得する取得手段と、前記被検者の評価値および前記他の被検者の評価値を比較する比較手段と、前記比較手段が比較した比較結果を解析する解析手段と、を備えることを特徴とする。

このような構成によれば、被検者の運動に係る運動データを検出し、検出した運動データに基づいて運動情報を算出し、算出した運動情報に対する評価値を算出し、算出した評価値と他の被検者の評価値とを比較して解析する。従って、データに基づいて算出された運動情報を被検者と他の被検者との間で比較してトレーニングを解析することにより、被検者の嗜好により偏重したトレーニングを回避し、無理な体動による怪我や故障の誘発を回避できる。

［適用例２］
上記適用例にかかるトレーニング管理システムにおいて、前記解析手段が解析した解析結果に基づいて、前記被検者に推奨トレーニングメニューを提案する提案手段を備えることが好ましい。

このような構成によれば、提案手段により解析結果に基づいてトレーニングメニューを被検者に提案できる。

［適用例３］
上記適用例にかかるトレーニング管理システムにおいて、前記提案手段は、前記推奨トレーニングメニューとして複数のトレーニングメニューを選択可能に提案することが好ましい。

このような構成によれば、提案手段が提案した複数のトレーニングメニューの中から、被検者が自分の意志でトレーニングメニューを選択できるため、推奨されたトレーニングを実施する動機を高めることができる。

［適用例４］
上記適用例にかかるトレーニング管理システムにおいて、前記運動データは、モーションセンサー、脈拍センサー、温度センサー、気圧センサーおよび位置センサーの少なくとも１つで検出されても良い。

［適用例５］
上記適用例にかかるトレーニング管理システムにおいて、前記運動情報算出手段は、トレーニング種目に応じて設定された運動情報を算出することが好ましい。

このような構成によれば、トレーニング種目に応じた運動情報を算出できる。

［適用例６］
上記適用例にかかるトレーニング管理システムにおいて、前記運動情報は、複数のパラメーターを含み、前記評価値は、前記トレーニング種目に応じて前記パラメーターに重み付けすることを特徴とする。

このような構成によれば、パラメーター毎に重み付けを付加した評価値を算出できる。

［適用例７］
上記適用例にかかるトレーニング管理システムにおいて、前記他の被検者の評価値が、前記被検者の前記評価値に対して所定の範囲にある前記他の被検者が選出されても良い。

［適用例８］
上記適用例にかかるトレーニング管理システムにおいて、前記所定の範囲は、前記被検者が設定可能であっても良い。

［適用例９］
上記適用例にかかるトレーニング管理システムにおいて、前記運動情報は、距離、時間、腕の運動、エネルギー効率、推進力、足の運動効率、走行距離、走行時間、ペダルの回転、車体の傾きおよび消費カロリーの少なくとも１つを含んでも良い。

［適用例１０］
上記適用例にかかるトレーニング管理システムにおいて、前記解析手段が解析した解析結果を表示する表示手段を備えても良い。

［適用例１１］
本適用例にかかるトレーニング管理方法は、被検者の運動に係る運動データを取得する取得工程と、検出した前記運動データに基づいて前記被検者が実施した前記運動に関する情報を表す運動情報を算出する運動情報算出工程と、前記運動情報に基づいて前記被験者の評価値を算出する評価値算出工程と、他の被検者の評価値を取得する取得工程と、前記被検者の評価値および前記他の被検者の評価値を比較する比較工程と、前記比較工程で比較した比較結果を解析する解析工程と、を有することを特徴とする。

このような方法によれば、被検者の運動に係る運動データを検出し、検出した運動データに基づいて運動情報を算出し、算出した運動情報に対する評価値を算出し、算出した評価値と他の被検者の評価値とを比較して解析する。従って、データに基づいて算出された運動情報を被検者と他の被検者との間で比較してトレーニングを解析することにより、被検者の嗜好により偏重したトレーニングを回避し、無理な体動による怪我や故障の誘発を回避できる。

［適用例１２］
本適用例にかかるトレーニング管理プログラムは、被検者の運動に係る運動データを取得する取得機能と、検出した前記運動データに基づいて前記被検者が実施した前記運動に関する情報を表す運動情報を算出する運動情報算出機能と、前記運動情報に基づいて前記被験者の評価値を算出する評価値算出機能と、他の被検者の評価値を取得する取得機能と、前記被検者の評価値および前記他の被検者の評価値を比較する比較機能と、前記比較機能が比較した比較結果を解析する解析機能と、をコンピューターが実現することを特徴とする。

本発明の実施形態に係るトレーニング管理システムの機能構成を示すブロック図。本発明の実施形態に係るトレーニング管理システムの構成例を示す図。トレーニングデータと、パラメーターとの関係を示す図。種目情報がランニングである場合の評価値の算出例を示す図。比較結果を表示した表示例を示す図。解析結果を表示した表示例を示す図。トレーニングメニューの決定例を示す図。トレーニング管理方法の処理の流れを示すフローチャート。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。

（実施形態）
図１は、トレーニング管理システム１０の機能構成を示すブロック図である。また、図２は、トレーニング管理システム１０の構成例を示すブロック図である。
図１に示すように、このトレーニング管理システム１０は、データ検出手段１２、パラメーター算出手段１４、属性情報取得手段１５、種目情報取得手段１６、評価値算出手段１８、比較手段２２、比較対象取得手段２４、解析手段２６、解析結果表示手段２８およびトレーニングメニュー決定手段３０を備える。
また、図２に示すように、本実施形態では、トレーニング管理システム１０は、データ検出装置１００Ａ，１００Ｂ、コントロール装置１２０およびサーバー装置１５０で構成される態様を想定する。
尚、トレーニング管理システム１０を構成する態様は、図２に示す態様には限定されない。即ち、データ検出機能と、コントロール機能と、が一定に構成された態様であってもよい。また、トレーニング管理システム１０の全ての機能を一体に形成した態様も想定できる。

データ検出装置１００Ａ，１００Ｂは、センシング部１０２Ａ，１０２Ｂ、制御部１０４Ａ，１０４Ｂおよび近距離無線通信部１０６Ａ，１０６Ｂを備える。
コントロール装置１２０は、近距離無線通信部１２２、操作入力部１２４、制御部１２６、表示部１２８およびネットワーク通信部１３０を備える。
サーバー装置１５０は、ネットワーク通信部１５２、記憶部１５４および制御部１５６を備える。
図１に戻り、データ検出手段１２は、ユーザー（被検者）の体部に装着し、ユーザーが所定の運動を行っている場合に得られる体動に係る運動データ（以降、トレーニングデータと呼ぶ）を検出する。データ検出手段１２が検出したトレーニングデータは、パラメーター算出手段１４に送られる。

尚、本実施形態では、データ検出手段１２は、データ検出装置１００Ａ，１００Ｂを想定する。データ検出装置１００Ａ，１００Ｂは、ユーザーの腕部、脚部、頭部および胴体部等にそれぞれ装着される。
ここで、図２に示したデータ検出装置１００Ａ，１００Ｂについて説明する。センシング部１０２Ａ，１０２Ｂは、傾きセンサー、加速度センサー、角速度センサー、ジャイロセンサー等のモーションセンサー、脈拍センサー、温度センサー、気圧センサーおよびＧＰＳ衛星を利用した位置センサー等の少なくとも１つが含まれ、センサーが検出した種々の情報をトレーニングデータとして出力する。

尚、各センサーはトレーニング種目に応じて選択されることが好ましい。例えば、ジャイロセンサーは、トレーニング種目が水泳の場合には腕部に装着され、自転車競技の場合には脚部に装着される。
制御部１０４Ａ，１０４Ｂは、センシング部１０２Ａ，１０２Ｂに対してトレーニングデータの出力を指示し、センシング部１０２Ａ，１０２Ｂが出力したトレーニングデータを近距離無線通信部１０６Ａ，１０６Ｂから無線によりコントロール装置１２０に送信させる。
尚、センシング部１０２Ａ，１０２Ｂは、センサーには限定されず、ユーザーを撮影可能なカメラ等であっても良い。

近距離無線通信部１０６Ａ，１０６Ｂは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）のような近距離無線通信規格のプロトコルに従い、無線を介してコントロール装置１２０の近距離無線通信部１２２と通信する。
図１に戻り、種目情報取得手段１６は、ユーザーが行うトレーニングの種目に関する種目情報を取得する。この種目は、例えば、ランニング、水泳および自転車運動等を想定する。種目情報取得手段１６が取得した種目情報は、パラメーター算出手段１４に送られる。
本実施形態では、種目情報はユーザーが入力する態様を想定するが、データ検出手段１２が検出したトレーニングデータに基づいて種目情報を推定する態様も想定できる。尚、センサーの出力から種目情報のような行動パターンを自動判別する方法は、例えば、特開平８−２４０４５０号公報に開示されている。また、種目情報を自動判別できない場合、ユーザーに選択させる態様も想定できる。

属性情報取得手段１５は、ユーザーの属性情報を取得する。属性情報は、年齢、性別および体重等の情報である。本実施形態では、属性情報はユーザーが入力する態様を想定する。属性情報取得手段１５が取得した属性情報は、パラメーター算出手段１４に送られる。
パラメーター算出手段１４は、運動情報算出手段に相当し、データ検出手段１２から送られるトレーニングデータに基づいて、種目情報取得手段１６から送られる種目情報および属性情報取得手段１５から送られる属性情報に対応する運動情報（パラメーター）を算出する。パラメーター算出手段１４が算出したパラメーターは、評価値算出手段１８に送られる。
図３は、トレーニングデータと、パラメーターとの関係を示している。本実施形態では、パラメーターは、トレーニング種目に応じて規定されている。例えば、種目情報がランニングである場合、パラメーター算出手段１４は、トレーニングデータから走行距離、走行時間、走行ペース、設置時間、腕の振りおよびエネルギー効率をパラメーターとして算出する。

また、種目情報が水泳である場合、パラメーター算出手段１４は、トレーニングデータから距離、時間、腕の回転、エネルギー効率、推進力および足の運動効率をパラメーターとして算出する。
また、種目情報が自転車運動である場合、パラメーター算出手段１４は、トレーニングデータから走行距離、走行時間、ペダルの回転、推進力、車体の傾きおよび踏み込み角度をパラメーターとして算出する。尚、各種目におけるパラメーターは、ユーザーの個人情報等の属性情報を含んでいる。これにより、消費カロリーをパラメーターとする場合、属性情報に含まれる体重の情報を使って消費カロリーを算出できる。
尚、モーションセンサーの出力信号から種々のパラメーターを算出する方法は、周知の方法を適用できる。例えば、モーションセンサーの出力信号から走行距離等のパラメーターを算出する方法は、特開２０１４−１１０８３２号公報に開示されている方法を採用できる。また、センサーの信号からランニングに関する情報を取得する方法は、特開２０１４−６０８９号公報に開示されている方法を採用できる。また、センサーの信号からスイミングに関する情報を取得する方法は、特開２０１０−２２７４０号公報に開示されている方法を採用できる。更に、センサーの信号から自転車運動に関する情報を取得する方法は、特開２００２−２７２８９０号公報に開示されている方法を採用できる。

また、本実施形態では、パラメーター算出手段１４、種目情報取得手段１６および属性情報取得手段１５は、コントロール装置１２０を想定する。コントロール装置１２０は、例えば、ベルト等でユーザーの腰部に装着される。
ここで、図２に示したコントロール装置１２０について説明する。操作入力部１２４は、タッチパネル等を想定し、ユーザーが種目情報や属性情報等を入力する。
また、表示部１２８は、操作入力部１２４で入力した情報や、サーバー装置１５０から送信される解析結果等の情報を表示する。
ネットワーク通信部１３０は、ＷｉＦｉ（登録商標）のような通信規格のプロトコルに従い、ネットワーク１４０を介してサーバー装置１５０のネットワーク通信部１５２と通信する。

制御部１２６は、図示を略したＣＰＵ、ＲＡＭおよびＲＯＭ等のハードウェアを備え、コントロール装置１２０の各部の動作を制御する。また、制御部１２６は、ハードウェアと、ＲＯＭ等に記憶したソフトウェアと、が協働することで、パラメーター算出手段１４、種目情報取得手段１６および属性情報取得手段１５の機能を実現する。
図１に戻り、評価値算出手段１８は、パラメーター算出手段１４から送られるパラメーターに基づいて、ユーザーが実行したトレーニングに対する評価値を算出する。評価値算出手段１８が算出した評価値は、比較手段２２に送られる。

図４は、種目情報がランニングである場合の評価値の算出例を示している。例えば、評価値算出手段１８は、予め決められた所定の規則を適用し、走行距離に対してＸ１ポイント（ｐ）を付与する。同様に、走行時間、走行ペース、設置時間、腕の振りおよびエネルギー効率に対して、それぞれＸ２ポイント、Ｘ３ポイント、Ｘ４ポイント、Ｘ５ポイントおよびＸ６ポイントを付与する。ここで、パラメーターが理想値を有する場合、その理想値との偏差に基づいてポイント数が決定され、走行距離のような望大特性を有する場合、走教距離がポイント数になる。

更に、評価値算出手段１８は、各ポイントを合算した総合ポイントＹを算出する。尚、本実施形態では、評価値算出手段１８は各パラメーターに対して、予め決められた重み付けを考慮して算出する。例えば、走行距離に対して係数ａを乗算する。同様に、走行時間、走行ペース、設置時間、腕の振りおよびエネルギー効率に対して、係数ｂ、係数ｃ、係数ｄ、係数ｅおよび係数ｆをそれぞれ乗算する。評価値算出手段１８は、各乗算値を積算した総合ポイントＹを評価値とする。
比較手段２２は、評価値算出手段１８が算出した評価値と、比較対象取得手段２４が取得した比較対象者（他の被検者）のパラメーターに基づく評価値と、を比較する。
尚、比較対象取得手段２４は、取得手段に相当し、比較対象者の評価値と、ユーザーの評価値と、の差が所定の範囲内に収まるように比較対象者を決定してもよい。また、所定の範囲はユーザーが決定しても良い。更に、比較対象取得手段２４は、性別、年齢や体重等のユーザーの属性に基づいて比較対象者を決定しても良い。また、比較対象取得手段２４は、ユーザーが属するＳＮＳに基づいて、ユーザーと交友関係があるメンバーを比較対象者としても良い。比較手段２２による比較結果や評価値は、解析手段２６や解析結果表示手段２８に送られる。

解析手段２６は、比較手段２２から送られる比較結果や評価値に基づいて、ユーザーのトレーニングを解析する。解析された結果は解析結果表示手段２８に送られる。
解析結果表示手段２８は、比較手段２２から送られる比較結果や評価値、および、解析手段２６から送られる解析結果を表示する。
トレーニングメニュー決定手段３０は、表示された解析結果を参照して、ユーザーが今後のトレーニングメニューを決定する。本実施形態では、トレーニングメニュー決定手段３０は、提案手段に相当し、ユーザーと評価が類似する複数の比較対象者のトレーニングメニューの情報を取得し、取得したトレーニングメニューに基づいてユーザーに適していると推定する推奨トレーニングメニューを提案する。

尚、ユーザーが決定したトレーニングメニューは、トレーニング管理システム１０に記憶される。トレーニング管理システム１０は、トレーニングメニュー決定後にユーザーが行うトレーニングと、決定したトレーニングメニューの比較を行い、決定したトレーニングメニューから逸脱していると判定した場合には、ユーザーに対して警告を発しても良い。
尚、本実施形態では、評価値算出手段１８、比較手段２２、解析手段２６、比較対象取得手段２４およびトレーニングメニュー決定手段３０は、サーバー装置１５０を想定する。
また、解析結果表示手段２８は、コントロール装置１２０の表示部１２８および操作入力部１２４を想定する。

ここで、図２に示したサーバー装置１５０について説明する。
記憶部１５４は、比較対象者のパラメーターや評価値等に関する情報、比較結果の情報、解析結果の情報およびトレーニングメニューに関する情報を記憶する。尚、比較対象者に関する情報は、比較対象者に対する評価値や、比較対象者が行っているトレーニングメニュー等の情報を含む。
制御部１５６は、図示を略したＣＰＵ、ＲＡＭおよびＲＯＭ等のハードウェアを備え、コントロール装置１２０の各部の動作を制御する。また、制御部１５６は、ハードウェアと、ＲＯＭ等に記憶したソフトウェアと、が協働することで、評価値算出手段１８、比較手段２２、解析手段２６および比較対象取得手段２４の機能を実現する。

図５は、比較手段２２による比較結果を解析結果表示手段２８が表示した表示例を示している。この場合、解析結果表示手段２８は、評価値に基づいて、比較対象者およびユーザーで順位付けを行い、ユーザーの順位（ｎ位）と前後する各２名を各人の評価値と共に表示している。尚、表示する範囲は、ユーザーにより設定可能である。
また、図６は、解析手段２６による解析結果を解析結果表示手段２８が表示した表示例を示している。この場合、解析結果表示手段２８は、ユーザーのパラメーターに対する評価値を表示し、更に、各パラメーターのレーダーチャートを表示している。

また、図７は、トレーニングメニューの決定例を示している。トレーニングメニュー決定手段３０は、解析手段２６による解析結果に基づいて、複数のトレーニングメニューを選択可能に表示し、ユーザーにトレーニングメニューを選択させる。この場合、トレーニングメニュー決定手段３０は、ユーザーの弱点を特定し、改善させるための効果的なトレーニングメニューの提案に加えて、ユーザーの年齢や運動特性に基づく怪我予防の観点から推奨するトレーニングメニューを提案しても良い。
図８は、トレーニング管理方法の処理の流れを示すフローチャートである。また、このフローチャートは、トレーニング管理システム１０をコンピューターで実現させる場合、コンピューターが実行するトレーニング管理プログラムの流れと同様である。
処理が開始されると、トレーニング管理システム１０は、各センサーが検出したトレーニングデータを取得する（ステップＳ２００）＜検出工程＞。

次に、トレーニング管理システム１０は、ユーザーが実行しているトレーニングの種目情報を取得する（ステップＳ２０２）。
次に、トレーニング管理システム１０は、ユーザーに関する属性情報を取得する（ステップＳ２０４）。
次に、トレーニング管理システム１０は、トレーニングの種目情報に応じたパラメーターを、トレーニングデータおよび属性情報に基づいて算出する（ステップＳ２０６）＜運動情報算出工程＞。
次に、トレーニング管理システム１０は、算出したパラメーター毎に評価値を算出する（ステップＳ２０８）＜評価値算出工程＞。

次に、トレーニング管理システム１０は、評価値を比較する対象者を決定する（ステップＳ２１０）。
次に、トレーニング管理システム１０は、比較する対象者の評価値を取得する（ステップＳ２１２）＜取得工程＞。
次に、トレーニング管理システム１０は、ユーザーの評価値と、対象者の評価値と、を比較する（ステップＳ２１４）＜比較工程＞。
次に、トレーニング管理システム１０は、比較結果を解析し（ステップＳ２１６）＜解析工程＞、解析結果を表示する（ステップＳ２１８）＜表示工程＞。
次に、トレーニング管理システム１０は、ユーザーにトレーニングメニューを決定させ（ステップＳ２２０）、一連の処理を終了する。

以上述べた実施形態によれば、以下のような効果を奏する。
（１）トレーニング管理システム１０は、ユーザーが実行したトレーニングの種目に応じて、トレーニングデータを検出し、検出したトレーニングデータに基づいてパラメーター毎のポイントを算出し、各ポイントを積算した総合ポイントを決定する。そして、比較対象者との間で総合ポイントを比較して順位を付けると共に、比較対象者が行っているトレーニングメニューを参考にしてユーザーが今後実行するトレーニングメニューを決定できる。従って、トレーニング管理システム１０により、ユーザーにとって弱点を補強するための効果的なトレーニングメニューを決定することができる。更に、怪我等を予防するためのトレーニングメニューを決定することができる。

１０…トレーニング管理システム、１２…データ検出手段、１４…パラメーター算出手段、１５…属性情報取得手段、１６…種目情報取得手段、１８…評価値算出手段、２２…比較手段、２４…比較対象取得手段、２６…解析手段、２８…解析結果表示手段、３０…トレーニングメニュー決定手段、１００Ａ，１００Ｂ…データ検出装置、１０２Ａ，１０２Ｂ…センシング部、１０４Ａ，１０４Ｂ…制御部、１０６Ａ，１０６Ｂ…近距離無線通信部、１２０…コントロール装置、１２２…近距離無線通信部、１２４…操作入力部、１２６…制御部、１２８…表示部、１３０…ネットワーク通信部、１４０…ネットワーク、１５０…サーバー装置、１５２…ネットワーク通信部、１５４…記憶部、１５６…制御部。

Claims

被検者の運動に係る運動データを検出する検出手段と、
検出した前記運動データに基づいて前記被検者が実施した前記運動に関する情報を表す運動情報を算出する運動情報算出手段と、
前記運動情報に基づいて前記被検者の評価値を算出する評価値算出手段と、
他の被検者の評価値を取得する取得手段と、
前記被検者の評価値および前記他の被検者の評価値を比較する比較手段と、
前記比較手段が比較した比較結果を解析する解析手段と、を備えることを特徴とするトレーニング管理システム。
請求項１に記載のトレーニング管理システムにおいて、
前記解析手段が解析した解析結果に基づいて、前記被検者に推奨トレーニングメニューを提案する提案手段を備えることを特徴とするトレーニング管理システム。
請求項２に記載のトレーニング管理システムにおいて、
前記提案手段は、前記推奨トレーニングメニューとして複数のトレーニングメニューを選択可能に提案することを特徴とするトレーニング管理システム。
請求項１乃至３のいずれか１項に記載のトレーニング管理システムにおいて、
前記運動データは、モーションセンサー、脈拍センサー、温度センサー、気圧センサーおよび位置センサーの少なくとも１つで検出されることを特徴とするトレーニング管理システム。
請求項１乃至４のいずれか１項に記載のトレーニング管理システムにおいて、
前記運動情報算出手段は、トレーニング種目に応じて設定された運動情報を算出することを特徴とするトレーニング管理システム。
請求項５に記載のトレーニング管理システムにおいて、
前記運動情報は、複数のパラメーターを含み、
前記評価値は、前記トレーニング種目に応じて前記パラメーターに重み付けすることを特徴とするトレーニング管理システム。
請求項１乃至６のいずれか１項に記載のトレーニング管理システムにおいて、
前記他の被検者の評価値が、前記被検者の前記評価値に対して所定の範囲にある前記他の被検者が選出されることを特徴とするトレーニング管理システム。
請求項７に記載のトレーニング管理システムにおいて、
前記所定の範囲は、前記被検者が設定可能であることを特徴とするトレーニング管理システム。
請求項１乃至８のいずれか１項に記載のトレーニング管理システムにおいて、
前記運動情報は、距離、時間、腕の運動、エネルギー効率、推進力、足の運動効率、走行距離、走行時間、ペダルの回転、車体の傾きおよび消費カロリーの少なくとも１つを含むことを特徴とするトレーニング管理システム。
請求項１乃至９のいずれか１項に記載のトレーニング管理システムにおいて、
前記解析手段が解析した解析結果を表示する表示手段を備えることを特徴とするトレーニング管理システム。
被検者の運動に係る運動データを取得する取得工程と、
検出した前記運動データに基づいて前記被検者が実施した前記運動に関する情報を表す運動情報を算出する運動情報算出工程と、
前記運動情報に基づいて前記被験者の評価値を算出する評価値算出工程と、
他の被検者の評価値を取得する取得工程と、
前記被検者の評価値および前記他の被検者の評価値を比較する比較工程と、
前記比較工程で比較した比較結果を解析する解析工程と、を有することを特徴とするトレーニング管理方法。
被検者の運動に係る運動データを取得する取得機能と、
検出した前記運動データに基づいて前記被検者が実施した前記運動に関する情報を表す運動情報を算出する運動情報算出機能と、
前記運動情報に基づいて前記被験者の評価値を算出する評価値算出機能と、
他の被検者の評価値を取得する取得機能と、
前記被検者の評価値および前記他の被検者の評価値を比較する比較機能と、
前記比較機能が比較した比較結果を解析する解析機能と、をコンピューターが実現することを特徴とするトレーニング管理プログラム。