JP2016214499A - 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム Download PDF

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Abstract

【課題】ランニング等のユーザのトレーニングの支援を適切に行う事が可能な装置の提供。【解決手段】誘導部は、ユーザのセンシング情報を利用して、ユーザの移動時のスピード、ピッチ、及び、ストライドの関係を示す移動特性に基づいてデータを取得し、取得したデータに基づきユーザのスピード、ピッチ、及び、ストライドのうち少なくとも１つの誘導を行う。【選択図】図２０

Description

本技術は、情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関し、特に、ランニング等の人の移動の支援を適切に行うことができるようにした情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関する。
従来、ユーザにウエアラブル端末を装着し、速度、加速度、ペース、歩数レート、心拍数等をモニタリングし、ユーザのパフォーマンスやトレーニング方法等についてのフィードバックやインタラクションを行うシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
特開２０１３−７８５９３号公報
しかしながら、特許文献１に記載の発明では、ユーザのピッチ及びストライドに基づいて、ユーザの走行状態を分析することは検討されていない。従って、特許文献１に記載の発明では、ピッチ及びストライドの観点からランニングの支援を行うことができない。例えば、特許文献１に記載の発明では、ユーザのピッチ及びストライドについて適切なアドバイスやトレーニングを行うことができない。
そこで、本技術は、ランニング等の人の移動の支援を適切に行うことができるようにするものである。
本技術の一側面の情報処理装置は、ユーザのセンシング情報を利用して、前記ユーザの移動時のスピード、ピッチ、及び、ストライドの関係を示す移動特性に基づいて、前記ユーザのスピード、ピッチ、及び、ストライドのうち少なくとも１つの誘導を行う誘導部を備える。
前記ユーザの前記移動特性、並びに、前記移動特性に基づいて前記ユーザの移動状態を分析した結果のうち少なくとも一方の提示を制御するユーザインタフェース制御部をさらに設けることができる。
前記ユーザインタフェース制御部には、前記移動特性に基づいて前記ユーザのピッチとストライドのバランスを分析した結果を提示するように制御させることができる。
前記ユーザインタフェース制御部には、前記ユーザのピッチとストライドのバランス、及び、スピードの時系列の推移を提示するように制御させることができる。
前記ユーザインタフェース制御部には、複数の時点における前記ユーザのピッチとストライドのバランスを比較した結果、又は、複数のユーザのピッチとストライドのバランスを比較した結果のうち少なくとも一方の提示を制御させることができる。
前記ユーザの前記移動特性に基づいて、前記ユーザの移動状態を分析する状態分析部をさらに設けることができる。
前記誘導部には、スピード、ピッチ、及び、ストライドのうちの１つを固定し、残りの２つを変化させるように誘導させることができる。
前記誘導部には、前記ユーザの心拍数又は脈拍数がほぼ一定になるように、前記ユーザのピッチ及びストライドを誘導させることができる。
前記ユーザのスタミナ特性に基づいて、前記ユーザが移動するコースにおけるピッチとストライドの配分、及び、前記コースにおけるスピードの配分のうち少なくとも一方を含むプランを作成するプラン作成部をさらに設け、前記誘導部には、前記プランに基づいて、前記ユーザのスピード、ピッチ、及び、ストライドの誘導を行わせることができる。
前記プラン作成部には、前記ユーザの移動状態、並びに、調子に基づいて、前記ユーザの移動中に前記プランを更新させることができる。
前記プラン作成部には、前記コースの残りの距離に基づいて、ゴール時の前記ユーザのスタミナ量の余りを調整しながら、前記プランを更新させることができる。
前記スタミナ特性は、前記ユーザのスピード、ピッチ、及び、ストライドのうちの少なくとも１つ、残存スタミナ量、並びに、スタミナ効率の関係を示すスタミナ効率特性と、前記ユーザのスタミナ容量とを含むことができる。
前記誘導部には、前記ユーザのスピードが所定の閾値未満の場合、ストライドの誘導を行い、前記ユーザのスピードが前記閾値以上の場合、ピッチの誘導を行わせることができる。
主にストライドを伸ばすことにより加速する方法と主にピッチを速くすることにより加速する方法とを切り替える速度である切替速度より遅い第１のスピード、前記切替速度より速い第２のスピード、及び、前記第１のスピードと第２のスピードの間の第３のスピードの少なくとも３つのスピードにおける前記ユーザのピッチ及びストライドの測定結果に基づいて、前記ユーザの前記移動特性を分析する移動特性分析部をさらに設けることができる。
前記ユーザのスピード、ストライド及びピッチのうち少なくとも１つを誘導しながら測定した心拍数又は脈拍数の測定結果に基づいて、前記ユーザの心肺能力を分析する心肺能力分析部をさらに設けることができる。
前記心肺能力は、前記ユーザの標準心拍数及び最高心拍数を含むことができる。
前記ユーザのスピード、ストライド及びピッチのうち少なくとも１つを誘導しながら測定したスピード、並びに、心拍数又は脈拍数の測定結果に基づいて、前記ユーザのスタミナ特性を分析するスタミナ特性分析部をさらに設けることができる。
前記移動特性は、前記ユーザの走行時の各スピードにおけるピッチ及びストライドの組み合わせを示し、前記移動状態は、前記ユーザの走行状態であるようにすることができる。
本技術の一側面の情報処理方法は、ユーザのセンシング情報を利用して、前記ユーザの移動時のスピード、ピッチ、及び、ストライドの関係を示す移動特性に基づいて、前記ユーザのスピード、ピッチ、及び、ストライドのうち少なくとも１つの誘導を行う誘導ステップを含む。
本技術の一側面のプログラムは、ユーザのセンシング情報を利用して、前記ユーザの移動時のスピード、ピッチ、及び、ストライドの関係を示す移動特性に基づいて、前記ユーザのスピード、ピッチ、及び、ストライドのうち少なくとも１つの誘導を行う誘導ステップを含む処理をコンピュータに実行させる。
本技術の一側面においては、ユーザのセンシング情報を利用して、前記ユーザの移動時のスピード、ピッチ、及び、ストライドの関係を示す移動特性に基づいて、前記ユーザのスピード、ピッチ、及び、ストライドのうち少なくとも１つの誘導が行われる。
本技術の第１の側面又は第２の側面によれば、ランニング等の人の移動の支援を適切に行うことができる。
なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
スピード−ピッチ−ストライド特性の例を示すグラフである。 スピード−ピッチ特性の例を示すグラフである。 スピード−ストライド特性の例を示すグラフである。 ピッチ−ストライド特性の例を示すグラフである。 走行特性に基づいて走行状態を推定する例を説明するための図である。 走行特性に基づいて走行状態を推定する例を説明するための図である。 本技術を適用した情報処理システムの一実施の形態を示すブロック図である。 サーバの構成例を示すブロック図である。 サーバのＣＰＵにより実現される機能の構成例を示すブロック図である。 携帯端末の構成例を示すブロック図である。 携帯端末のＣＰＵにより実現される機能の構成例を示すブロック図である。 ウエアラブル端末の構成例を示すブロック図である。 ウエアラブル端末の第１の例を示す外観構成図である。 ウエアラブル端末の第２の例を示す外観構成図である。 ウエアラブル端末のＣＰＵにより実現される機能の構成例を示すブロック図である。 情報処理システムにより実行される走行特性分析処理を説明するためのフローチャートである。 ピッチ切替速度の検出方法を説明するための図である。 ストライド切替速度の検出方法を説明するための図である。 走行特性の分析結果を提示する画面の第１の例を示す図である。 走行特性の分析結果を提示する画面の第２の例を示す図である。 走行特性の分析結果を提示する画面の第３の例を示す図である。 情報処理システムにより実行される心肺能力分析処理を説明するためのフローチャートである。 心肺能力の分析結果を提示する画面の第１の例を示す図である。 心肺能力の分析結果を提示する画面の第２の例を示す図である。 心肺能力の分析結果を提示する画面の第３の例を示す図である。 心肺能力の分析結果を提示する画面の第４の例を示す図である。 情報処理システムにより実行されるスタミナ特性分析処理を説明するためのフローチャートである。 スタミナ特性の分析結果を提示する画面の第１の例を示す図である。 スタミナ特性の分析結果を提示する画面の第２の例を示す図である。 スタミナ特性の分析結果を提示する画面の第３の例を示す図である。 クライアントにより実行される走行状態分析処理を説明するためのフローチャートである。 走行状態の分析結果を提示する画面の第１の例を示す図である。 走行状態の分析結果を提示する画面の第２の例を示す図である。 走行状態の分析結果を提示する画面の第３の例を示す図である。 図３４のグラフを拡大した図である。 走行状態の分析結果を提示する画面の第４の例を示す図である。 走行状態の分析結果を提示する画面の第５の例を示す図である。 走行状態の分析結果を提示する画面の第６の例を示す図である。 走行状態の分析結果を提示する画面の第７の例を示す図である。 走行状態の分析結果を提示する画面の第８の例を示す図である。 走行状態の分析結果を提示する画面の第９の例を示す図である。 走行状態の分析結果を提示する画面の第１０の例を示す図である。 走行状態の分析結果を提示する画面の第１１の例を示す図である。 クライアントにより実行されるデータ比較処理を説明するためのフローチャートである。 データの比較結果を提示する画面の第１の例を示す図である。 データの比較結果を提示する画面の第２の例を示す図である。 データの比較結果を提示する画面の第３の例を示す図である。 データの比較結果を提示する画面の第４の例を示す図である。 クライアントにより実行される走行パラメータコントロールトレーニング支援処理を説明するためのフローチャートである。 走行パラメータコントロールトレーニング支援処理の例を説明するための図である。 走行パラメータコントロールトレーニング支援処理の例を説明するための図である。 走行パラメータコントロールトレーニング支援処理の例を説明するための図である。 走行パラメータコントロールトレーニング支援処理の例を説明するための図である。 クライアントにより実行される心拍維持トレーニング支援処理を説明するためのフローチャートである。 クライアントにより実行される心拍維持トレーニング支援処理を説明するためのフローチャートである。 心拍維持トレーニング支援処理の例を説明するための図である。 クライアントにより実行される走行支援処理を説明するためのフローチャートである。 走行プランの例を示す図である。 クライアントの走行支援処理に対応してサーバにより実行される走行プラン提供処理を説明するためのフローチャートである。 走行プラン作成処理の詳細を説明するためのフローチャートである。 誘導音のテンポのみによりピッチの誘導を行う場合について説明するための図である。 誘導刺激設定処理を説明するためのフローチャートである。 誘導音と着地タイミングの位相差を用いてピッチを誘導する場合について説明するための図である。 コンピュータの構成例を示すブロック図である。
以下、本技術を実施するための形態（以下、実施の形態という）について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．用語の定義
２．人の走行特性
３．実施の形態
４．変形例
＜１．用語の定義＞
まず、本明細書で使用する主な用語の定義を行う。以下、特に断りがない限り、各用語を以下の定義で使用する。
スピードとは、人が走る速さのことであり、m/s（メートル毎秒）、m/min（メートル毎分）等の単位で表される。なお、スピードのことをペースとも称する。
ピッチとは、人の足の回転数のことであり、step/min（ステップ毎分）等の単位で表される。なお、学術論文ではケイデンスという用語が用いられることが多いが、本明細書では、日本での認知度が高いピッチを主に使用する。
ストライドとは、人の歩幅のことであり、m（メートル）、cm（センチメートル）等の単位で表される。なお、学術論文ではステップ長という用語が用いられることが多いが、本明細書では、日本での認知度が高いストライドを主に使用する。
なお、スピード＝ストライド×ピッチの関係となる。
スタミナ量とは、以下の性質を有する体内リソースや体内生成物の量により定義されるパラメータのことである。例えば、走行時に消費された後、長い時間をかけて回復するため、走行時には消費優位となる性質を有する体内リソースが存在する。また、蓄積することで走行を阻害し、長い時間をかけて分解・排出される性質を有するため、走行時には蓄積優位となる性質を有する体内生成物が存在する。これらの体内リソース及び体内生成物の影響は、一般的に始めに良好に維持できていた走行状態が、走行距離の増加とともに悪化してゆく現象として観測される。スタミナ量は、例えば、これらの体内リソースや体内生成物の量により定義される。なお、体内生成物の蓄積量は、蓄積量を表す数値の符号を反転して考えることにより、体内リソースの消費量として扱うことができる。
また、スタミナ量は、必ずしも実際の生理的物質の濃度や蓄積量等に対応する必要はなく、例えば、走行パターンと走行可能距離との関係を機械学習した際に現れる保存量的な性質を持つ内部変数により表される。なお、走行パターンとは、例えば、スピード、ピッチ、ストライドにより示されるパターンのことである。走行可能距離とは、歩いたり休憩を挟んだりせずに、走り続けることができる距離のことである。
スタミナ枯渇点とは、スタミナ量を減少させながら継続的に走行した場合に、ある時点で急速に走行が悪化する時点のことである。
スタミナ容量とは、調子が良く疲れも残っていない状態で走行を開始してからスタミナ枯渇点に達するまでに消費されたスタミナ量の累積値のことである。
スタミナ量及びスタミナ容量は、１又は複数の体内リソースに対応した１又は複数の数値により表される。特定の体内リソースの枯渇が常に最初に発生するのであれば、他の体内リソースを考慮せずに、その特定の体内リソースの量により、スタミナ量及びスタミナ容量を定義することが可能である。しかし、実際には、例えば、筋疲労が支配的になったり、エネルギー供給の停滞が支配的になったりする等、最初に枯渇する体内リソースが状況により変化する。従って、スタミナ量及びスタミナ容量は、通常、複数の体内リソースの量に基づく多次元のベクトルにより表される。
残存スタミナ量とは、走行中のある時点からスタミナ枯渇点までに消費可能なスタミナ量のことである。
消費スタミナ量とは、走行中のある時点と別の時点のスタミナ量の差のことである。
スタミナ効率とは、単位距離あたりの消費スタミナ量の逆数のことである。従って、スタミナ効率が大きい値をとるほど、消費スタミナ量が小さく効率の良い走りであり、スタミナ効率が小さい値をとるほど、消費スタミナ量が大きく効率の悪い走りである。
調子指数とは、人の調子を連続的な数値で表す指標のことであり、走行中のある時点の人の残存スタミナ量及びスタミナ効率を決定するのに用いられる。なお、人の調子は、体調や気分等の人の肉体的及び精神的な状態を表すものである。
調子クラスとは、人の調子を表す不連続の指標のことであり、調子指数と同様に、走行中のある時点の人の残存スタミナ量及びスタミナ効率を決定するのに用いられる。例えば、調子クラスは、「良い」、「悪い」、「寝不足」等の不連続の値をとる。
標準速度とは、ユーザが長距離を走るのに適したスピード、換言すれば、ユーザが長距離を走る際に快適に走ることができるスピードのことである。
標準心拍数とは、ユーザが標準速度で走行しているときの心拍数のことである。
持続可能心拍数とは、ユーザが所定の距離を持続して走行可能な心拍数の上限値又は上限値に近い心拍数のことである。
心肺限界速度とは、ユーザが持続可能心拍数を維持することができるスピードのことである。
＜２．人の走行特性＞
次に、図１乃至図６を参照して、本技術に適用する人の走行特性について説明する。
図１乃至図４は、実験により得られた人の走行特性の典型例を示している。図１は、人の走行時のスピード、ピッチ、及び、ストライドの関係（以下、スピード−ピッチ−ストライド特性と称する）を示す３次元のグラフである。横方向（ｘ方向）の軸は、スピードを表し、奥行き方向（ｙ方向）の軸は、ストライドを表し、高さ方向（ｚ方向）の軸は、ピッチを表している。図２は、人の走行時のスピードとピッチの関係（以下、スピード−ピッチ特性と称する）を示す２次元のグラフである。横軸はスピードを表し、縦軸はピッチを表している。図３は、人の走行時のスピードとストライドの関係（以下、スピード−ストライド特性と称する）を示す２次元のグラフである。横軸はスピードを表し、縦軸はストライドを表している。図４は、人の走行時のピッチとストライドの関係（以下、ピッチ−ストライド特性と称する）を示す２次元のグラフである。横軸はピッチを表し、縦軸はストライドを表している。
図１乃至図４に示されるように、人が走るときのスピード、ピッチ、及び、ストライドの間には、以下の関係が存在することが実験により分かった。
図２に示されるように、ピッチは、スピードに対してほぼ単調に増加する。すなわち、基本的に、スピードが速くなるほどピッチも速くなり、スピードが遅くなるほどピッチも遅くなる。
図３に示されるように、ストライドは、スピードに対してほぼ単調に増加する。すなわち、基本的に、スピードが速くなるほどストライドは長くなり、スピードが遅くなるほどストライドは短くなる。ただし、一部の人においては、全力疾走時にわずかにストライドが短くなる現象が観察される場合がある。
図４に示されるように、ストライドは、ピッチに対してほぼ単調に増加する。すなわち、基本的に、ピッチが速くなるほどストライドは長くなり、ピッチが遅くなるほどストライドは短くなる。ただし、一部の人においては、最もピッチが速くなる領域でわずかにストライドが短くなる現象が観察される場合がある。
また、図２に示されるように、スピードに対するピッチの変動率（以下、ピッチ変動率と称する）は、所定のスピード（以下、ピッチ切替速度と称する）付近を境に大きく変化する。すなわち、ピッチ切替速度未満の範囲において、ピッチ変動率は小さくなり、ピッチ切替速度以上の範囲において、ピッチ変動率は大きくなる。従って、スピードがピッチ切替速度に達するまでは、スピードに対するピッチの伸びは小さくなり、スピードがピッチ切替速度以上になると、スピードに対するピッチの伸びが大きくなる。
一方、図３に示されるように、スピードに対するストライドの変動率（以下、ストライド変動率と称する）は、所定のスピード（以下、ストライド切替速度と称する）付近を境に大きく変化する。すなわち、ストライド切替速度未満の範囲において、ストライド変動率は大きくなり、ストライド切替速度以上の範囲において、ストライド変動率は小さくなる。従って、スピードがストライド切替速度に達するまでは、スピードに対するストライドの伸びは大きくなり、スピードがストライド切替速度以上になると、スピードに対するストライドの伸びは小さくなる。
そして、ピッチ切替速度とストライド切替速度は、定義上は別の値を取り得るが、実測すると多くの人でほぼ同じ値になる。これにより、人は、所定のスピードに達するまでは、主にストライドを伸ばすことにより加速し、所定のスピードに達した後は、主にピッチを速くすることにより加速することが分かる。すなわち、人は、所定のスピードに達するまでの間、主にストライドを伸ばすことにより加速するストライド走法を行い、所定のスピードに達した後は、主にピッチを速くすることにより加速するピッチ走法に切り替える。換言すれば、人は遅く走るとき、ストライド走法を行い、速く走るとき、ピッチ走法を行う。
そして、各個人は固有の走行特性を有している。すなわち、人が走るとき、短期的にはその人特有の再現性の高い走行特性を示す。一方、走行特性には個人差がある。
より具体的には、走行特性は個人の違いによらず以下の特徴を示す。
・ピッチ及びストライドがスピードに対してほぼ単調増加する。
・ピッチ切替速度付近を境に、ピッチ変動率が大きく変化する。ピッチ切替速度以上の場合の方が、ピッチ切替速度未満の場合よりも、ピッチ変動率が大きくなる。
・ストライド切替速度付近を境に、ストライド変動率が大きく変化する。ストライド切替速度未満の場合の方が、ストライド切替速度以上の場合よりも、ストライド変動率が大きくなる。
・多くの人においてピッチ切替速度とストライド切替速度との差は小さい。
一方、主に以下の項目の差により、走行特性に個人差が生じる。
・ピッチ切替速度
・ストライド切替速度
・ピッチ変動率
・ストライド変動率
・ピッチの最小値及び最大値
・ストライドの最小値及び最大値
・スピードの最大値
また、各個人の走行特性は、トレーニング、体格や筋力の変化、加齢等の要素により変化する。一方、各個人の走行特性は、外気温、湿度、高度による影響をあまり受けないと推定される。
このように、走行特性は、各個人の走行時の各スピードにおけるピッチとストライドの組み合わせを示している。また、各個人の走行特性を把握することにより、スピード、ピッチ及びストライドのうちの１つから、他の２つをほぼ正確に推定することが可能になる。例えば、走行中のスピードが分かれば、図１のグラフに基づいて、そのスピードに対するストライド及びピッチをほぼ正確に推定することができる。
一方、従来は、この走行特性の存在が認識されていなかったため、スピード、ピッチ及びストライドのうち２つが分からないと、他の１つを求めることができなかった。
また、各個人の走行特性と、スピード、ピッチ、ストライドの実測値とを比較することにより、各個人の現在の走行状態を推定することができる。
例えば、図５及び図６は、ある人の走行特性の例を示している。図５は、スピード−ピッチ特性を示し、図６は、スピード−ストライド特性を示している。
例えば、スピード、ピッチ及びストライドの実測値が、図５の点ＰＡ１及び図６の点ＰＢ１に示される値である場合、現在の走行状態は、以下のようにいくつもの見方で捉えることができる。
例えば、図５の矢印Ａ１ａ及び図６の矢印Ｂ１ａに示されるように、現在の走行状態は、走行特性と比較して、同じスピードに対して、ピッチが速くなり、ストライドが短くなっているとみなすことができる。或いは、図５の矢印Ａ１ｂ及び図６の矢印Ｂ１ｂに示されるように、現在の走行状態は、走行特性と比較して、同じピッチに対して、ストライドが短くなり、スピードが遅くなっているとみなすことができる。或いは、図５の矢印Ａ１ｃ及び図６の矢印Ｂ１ｃに示されるように、現在の走行状態は、走行特性と比較して、同じストライドに対して、ピッチが速くなり、スピードが速くなっているとみなすことができる。以上のような様々な見方は、図５の点ＰＡ１のようにスピード／ピッチの特性曲線より上側に位置している点は、自身の走行特性に比べてピッチが勝った走りであることを意味している、と総括できる。
また、例えば、スピード、ピッチ及びストライドの実測値が、図５の点ＰＡ２及び図６の点ＰＢ２に示される値である場合、現在の走行状態は、以下のような見方で捉えることができる。
例えば、図５の矢印Ａ２ａ及び図６の矢印Ｂ２ａに示されるように、現在の走行状態は、走行特性と比較して、同じスピードに対して、ピッチが遅くなり、ストライドが長くなっているとみなすことができる。或いは、図５の矢印Ａ２ｂ及び図６の矢印Ｂ２ｂに示されるように、現在の走行状態は、通常の走行特性と比較して、同じピッチに対して、ストライドが長くなり、スピードが速くなっているとみなすことができる。以上のような様々な見方は、図５の点ＰＡ２のようにスピード／ピッチの特性曲線より下側に位置している点は、自身の走行特性に比べてストライドが勝った走りであることを意味している、と総括できる。
本技術は、以上に説明した走行特性を利用して、走行状態、心肺能力、及び、スタミナ特性の分析、トレーニングの支援、走行プランの作成等を行う。
＜２．本技術の実施の形態＞
次に、本技術の実施の形態について説明する。
｛情報処理システム１０１の構成例｝
図７は、本技術の一実施の形態である情報処理システム１０１の構成例を示している。
情報処理システム１０１は、ユーザにランニング支援サービスを提供するシステムである。ランニング支援サービスとは、例えば、走行特性、走行状態、心肺能力、及び、スタミナ特性の分析、トレーニングの支援、走行プランの作成等を行うサービスのことである。
情報処理システム１０１は、サーバ１１１、クライアント１１２−１乃至１１２−ｎ、及び、ネットワーク１１３を含むように構成される。クライアント１１２−ｉ（ｉ＝１〜ｎ）は、それぞれ携帯端末１２１−ｉ（ｉ＝１〜ｎ）及びウエアラブル端末１２２−ｉ（ｉ＝１〜ｎ）を含むように構成される。
サーバ１１１と携帯端末１２１−１乃至１２１−ｎとは、ネットワーク１１３を介して相互に接続されている。より正確には、サーバ１１１、及び、携帯端末１２１−１乃至１２１−ｎは、それぞれ図示せぬ基地局等（例えば、携帯電話機の基地局、無線ＬＡＮのアクセスポイント等）を介してネットワーク１１３に接続されるが、説明を簡単にするために、基地局等の記載は省略する。
なお、以下、クライアント１１２−１乃至１１２−ｎ、携帯端末１２１−１乃至１２１−ｎ、及び、ウエアラブル端末１２２−１乃至１２２−ｎを個々に区別する必要がない場合、それぞれ単に、クライアント１１２、携帯端末１２１、及び、ウエアラブル端末１２２と称する。
サーバ１１１は、例えば、コンピュータ等により構成される。サーバ１１１は、サービス提供者が保有し、各クライアント１１２に対してランニング支援サービスの提供を行う。例えば、サーバ１１１は、ランニング支援サービスを利用するためのアプリケーションプログラムの提供、各ユーザの走行特性、走行状態、心肺能力、及び、スタミナ特性の分析、トレーニングメニュー及び走行プランの提供等を行う。
各クライアント１１２は、ランニング支援サービスを利用する各ユーザが保有し、各ユーザは、クライアント１１２を介して、ランニング支援サービスを利用する。
携帯端末１２１は、例えば、スマートフォン、携帯電話機、携帯情報端末等、ユーザが走行中に携帯可能なデバイスにより構成される。
ウエアラブル端末１２２は、ユーザが走行中に装着可能なデバイスにより構成される。ウエアラブル端末１２２には、例えば、眼鏡型、腕時計型、ブレスレット型、ネックレス型、ネックバンド型、イヤフォン型、ヘッドセット型、ヘッドマウント型、バンダナ型、ヘアバンド側等の各種の方式のウエアラブルデバイスを採用することができる。
携帯端末１２１とウエアラブル端末１２２とは、所定の方式により近距離無線通信を行う。
｛サーバ１１１の構成例｝
次に、図８及び図９を参照して、サーバ１１１の構成例について説明する。
図８は、サーバ１１１の構成例を示している。
サーバ１１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１、記憶部２０２、及び、通信部２０３を含むよう構成される。記憶部２０２は、主記憶装置２１１及び補助記憶装置２１２を含むように構成される。
主記憶装置２１１は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。
補助記憶装置２１２は、例えば、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ等により構成される。また、補助記憶装置２１２は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は、半導体メモリ等のリムーバブルメディア、及び、リムーバブルメディアを駆動するドライブ等により構成される。
通信部２０３は、例えば、ネットワークインタフェース等により構成される。通信部２０３は、所定の方式により図示せぬ基地局と通信を行い、当該通信局及びネットワーク１１３を介して、各携帯端末１２１と通信を行う。通信部２０３の通信方式には、有線又は無線を問わず、任意の方式を採用することが可能である。ただし、クライアント１１２に安定してサービスが提供できるように、動作が安定した通信方式を採用することが望ましい。
図９は、サーバ１１１のＣＰＵ２０１が所定のプログラムを実行することにより実現される機能の構成例を示している。ＣＰＵ２０１が所定のプログラムを実行することにより、分析部２５１、走行プラン作成部２５２、受信制御部２５３、及び、送信制御部２５４を含む機能が実現される。分析部２５１は、走行特性分析部２６１、心肺能力分析部２６２、及び、スタミナ特性分析部２６３を含むように構成される。
走行特性分析部２６１は、各クライアント１１２から取得した各ユーザのスピード、ピッチ、ストライド、心拍数等の測定結果に基づいて、各ユーザの走行特性の分析を行う。走行特性分析部２６１は、各ユーザの走行特性の分析結果を記憶部２０２に記憶させる。また、走行特性分析部２６１は、走行特性の分析結果に基づいて、各ユーザへのフィードバック情報を生成する。そして、走行特性分析部２６１は、生成したフィードバック情報を、送信制御部２５４、通信部２０３、及び、ネットワーク１１３を介して、各クライアント１１２に送信する。
心肺能力分析部２６２は、各ユーザの走行特性、並びに、各クライアント１１２から取得した各ユーザのスピード、ピッチ、ストライド、心拍数等の測定結果に基づいて、各ユーザの心肺能力の分析を行う。心肺能力分析部２６２は、各ユーザの心肺能力の分析結果を記憶部２０２に記憶させる。また、心肺能力分析部２６２は、心肺能力の分析結果に基づいて、各ユーザへのフィードバック情報を生成する。そして、心肺能力分析部２６２は、生成したフィードバック情報を、送信制御部２５４、通信部２０３、及び、ネットワーク１１３を介して、各クライアント１１２に送信する。
スタミナ特性分析部２６３は、各ユーザの走行特性及び心肺能力、並びに、各クライアント１１２から取得した各ユーザのスピード、ピッチ、ストライド、心拍数等の測定結果に基づいて、各ユーザのスタミナ特性の分析を行う。スタミナ特性分析部２６３は、各ユーザのスタミナ特性の分析結果を記憶部２０２に記憶させる。また、スタミナ特性分析部２６３は、スタミナ特性の分析結果に基づいて、各ユーザへのフィードバック情報を生成する。そして、スタミナ特性分析部２６３は、生成したフィードバック情報を、送信制御部２５４、通信部２０３、及び、ネットワーク１１３を介して、各クライアント１１２に送信する。
走行プラン作成部２５２は、各ユーザの走行特性、心肺能力、及び、スタミナ特性、並びに、各クライアント１１２から取得した各ユーザのスピード、ピッチ、ストライド、心拍数等の測定結果に基づいて、各ユーザが走行するコースの走行プランの作成及び更新を行う。そして、走行プラン作成部２５２は、作成又は更新した走行プランを、送信制御部２５４、通信部２０３、及び、ネットワーク１１３を介して、各クライアント１１２に送信する。
受信制御部２５３は、ネットワーク１１３を介して各携帯端末１２１から送信されてくるデータや情報の通信部２０３による受信を制御する。また、受信制御部２５３は、必要に応じて、受信したデータや情報をサーバ１１１の各部に供給したり、記憶部２０２に記憶させたりする。
送信制御部２５４は、通信部２０３による各携帯端末１２１へのデータや情報の送信を制御する。
なお、サーバ１１１の各部は、受信制御部２５３又は送信制御部２５４、通信部２０３、及び、ネットワーク１１３を介して、各クライアント１１２と通信を行うが、以下、説明を簡単にするために、「受信制御部２５３又は送信制御部２５４、通信部２０３、及び、ネットワーク１１３を介して」の記載は、基本的に省略する。
｛携帯端末１２１の構成例｝
次に、図１０及び図１１を参照して、携帯端末１２１の構成例について説明する。
図１０は、携帯端末１２１の構成例を示している。
携帯端末１２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０１、記憶部３０２、通信部３０３、近距離無線通信部３０４、入力部３０５、及び、出力部３０６を含むように構成される。記憶部３０２は、主記憶装置３１１、及び、補助記憶装置３１２を含むように構成される。
主記憶装置３１１は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。
補助記憶装置３１２は、例えば、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ等により構成される。また、補助記憶装置３１２は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は、半導体メモリ等のリムーバブルメディア及びリムーバブルメディアを駆動するドライブ等により構成される。
通信部３０３は、所定の方式により、図示せぬ基地局と無線通信を行い、当該通信局及びネットワーク１１３を介して、サーバ１１１と通信を行う。通信部３０３の通信方式には、任意の方式を採用することが可能である。また、通信部３０３が、有線通信も行うようにしてもよい。
近距離無線通信部３０４は、ウエアラブル端末１２２との間で所定の方式の近距離無線通信を行う。近距離無線通信部３０４の通信方式には、任意の方式を採用可能であり、例えば、Bluetooth（登録商標）、赤外線通信等が採用される。
入力部３０５は、携帯端末１２１への指令、データ、音声コマンド等の入力に用いられる。例えば、入力部３０５は、各種の操作デバイス（例えば、タッチパネル、ボタン、スイッチ、キー、キーボード等）、マイクロフォン、画像センサ等により構成される。
出力部３０６は、例えば、ディスプレイ、スピーカ、映像出力端子、音声出力端子等により構成され、画像又は音声等により各種の情報を出力する。
図１１は、携帯端末１２１のＣＰＵ３０１が所定のプログラムを実行することにより実現される機能の構成例を示している。
ＣＰＵ３０１が所定のプログラムを実行することにより、分析部３５１、誘導部３５２、ＵＩ（ユーザインタフェース）制御部３５３、受信制御部３５４、及び、送信制御部３５５を含むように構成される。分析部３５１は、走行状態分析部３６１を含むように構成される。
走行状態分析部３６１は、ユーザの走行特性、心肺能力、スタミナ特性、並びに、ウエアラブル端末１２２から取得した各種の測定データに基づいて、ユーザの走行状態を分析する。走行状態分析部３６１は、ウエアラブル端末１２２から取得した測定データ、及び、走行状態の分析結果等を、記憶部３０２に記憶させたり、送信制御部３５５、通信部３０３、及び、ネットワーク１１３を介して、サーバ１１１に送信したりする。
誘導部３５２は、受信制御部３５４又は送信制御部３５５、及び、近距離無線通信部４０３を介して、ウエアラブル端末１２２と通信を行い、ウエアラブル端末１２２により取得されるユーザのセンシング情報等を利用して、ウエアラブル端末１２２を介して、ユーザのスピード、ピッチ及びストライドの誘導を行う。
ＵＩ制御部３５３は、入力部３０５及び出力部３０６によるデータ及び情報の入力、出力、提示等の制御を行う。また、ＵＩ制御部３５３は、必要に応じて、入力されたデータ及び情報を携帯端末１２１の各部に供給したり、記憶部３０２に記憶させたりする。
受信制御部３５４は、ネットワーク１１３を介してサーバ１１１から送信されてくるデータや情報の通信部３０３による受信を制御する。また、受信制御部３５４は、ウエアラブル端末１２２から送信されてくるデータや情報の近距離無線通信部３０４による受信を制御する。さらに、受信制御部３５４は、必要に応じて、受信したデータや情報を携帯端末１２１の各部に供給したり、記憶部３０２に記憶させたりする。
送信制御部３５５は、通信部３０３によるサーバ１１１へのデータや情報の送信を制御する。また、送信制御部３５５は、近距離無線通信部３０４によるウエアラブル端末１２２へのデータや情報の送信を制御する。
なお、携帯端末１２１の各部は、受信制御部３５４又は送信制御部３５５、通信部３０３、及び、ネットワーク１１３を介して、サーバ１１１と通信を行うが、以下、説明を簡単にするために、「受信制御部３５４又は送信制御部３５５、通信部３０３、及び、ネットワーク１１３を介して」の記載は、基本的に省略する。また、携帯端末１２１の各部は、受信制御部３５４又は送信制御部３５５、及び、近距離無線通信部３０４を介して、ウエラブル端末１２２と通信を行うが、以下、説明を簡単にするために、「受信制御部３５４又は送信制御部３５５、及び、近距離無線通信部３０４を介して」の記載は、基本的に省略する。さらに、携帯端末１２１の出力部３０６は、ＵＩ制御部３５３の制御の下に、各種の情報の出力を行うが、以下、説明を簡単にするために、「ＵＩ制御部３５３の制御の下に」の記載は、基本的に省略する。
｛ウエアラブル端末１２２の構成例｝
次に、図１２乃至図１５を参照して、ウエアラブル端末１２２の構成例について説明する。
図１２は、ウエアラブル端末１２２の構成例を示している。
ウエアラブル端末１２２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４０１、記憶部４０２、近距離無線通信部４０３、入力部４０４、出力部４０５、及び、測定部４０６を含むように構成される。記憶部４０２は、主記憶装置４１１、及び、補助記憶装置４１２を含むように構成される。測定部４０６は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機４２１、心拍センサ４２２、加速度センサ４２３、ジャイロセンサ４２４、気圧センサ４２５、温度センサ４２６、及び、湿度センサ４２７を含むように構成される。この測定部４０６により、ユーザのセンシング情報等が取得される。
主記憶装置４１１は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。
補助記憶装置４１２は、例えば、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ等により構成される。また、補助記憶装置４１２は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は、半導体メモリ等のリムーバブルメディア及びリムーバブルメディアを駆動するドライブ等により構成される。
近距離無線通信部４０３は、携帯端末１２１の近距離無線通信部３０４と同様の方式により、近距離無線通信部３０４と通信を行う。
入力部４０４は、ウエアラブル端末１２２への指令、データ、音声コマンド等の入力に用いられる。例えば、入力部４０４は、各種の操作デバイス（例えば、タッチパネル、ボタン、スイッチ、キー、キーボード等）、マイクロフォン、画像センサ等により構成される。
出力部４０５は、例えば、ディスプレイ、スピーカ、イヤフォン、発光素子、振動モジュール等により構成される。或いは、例えば、出力部４０５は、映像出力端子、音声出力端子等により構成される。出力部４０５は、例えば、画像、音声、光、又は、振動等により各種の情報を出力する。
図１３は、ウエアラブル端末１２２の第１の例であるウエアラブル端末１２２ａの外観の構成例を示している。
ウエアラブル端末１２２ａは、眼鏡、サングラス、ゴーグル等のアイウエア４５１に装着して使用される。ウエアラブル端末１２２ａは、左右の本体部４４１Ｌ及び４４１Ｒ、ディスプレイ４４２、光学ユニット４４３、及び、ネックバンド４４４を含むように構成される。本体部４４１Ｌと本体部４４１Ｒとは、ネックバンド４４４を介して接続されている。
本体部４４１Ｌ，４４１Ｒには、例えば、図１２のＣＰＵ４０１、主記憶装置４１１、補助記憶装置４１２、近距離無線通信部４０３、入力部４０４、出力部４０５、及び、測定部４０６の少なくとも一部が格納される。
ディスプレイ４４２及び光学ユニット４４３は、図１２の出力部４０５に含まれる。ディスプレイ４４２は、例えば、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等のディスプレイにより構成される。光学ユニット４４３は、例えば、レンズ等により構成される。ユーザは、アイウエア４５１を装着した状態で、周囲を見ながら、光学ユニット４４３を介して、右目でディスプレイ４４２に表示される画像を見ることができる。
図１４は、ウエアラブル端末１２２の第２の例であるウエアラブル端末１２２ｂの外観の構成例を示している。
ウエアラブル端末１２２ｂは、ネックバンド型のウエアラブル端末であり、左右の本体部４６１Ｌ及び４６１Ｒ、並びに、ネックバンド４６２を含むように構成される。本体部４６１Ｌと本体部４６１Ｒとは、ネックバンド４６２により接続されている。
本体部４６１Ｌ，４６１Ｒには、例えば、図１２のＣＰＵ４０１、主記憶装置４１１、補助記憶装置４１２、近距離無線通信部４０３、入力部４０４、出力部４０５、及び、測定部４０６の少なくとも一部が格納される。
ユーザは、例えば、本体部４６１Ｌ，４６１Ｒに設けられているイヤフォン（不図示）を両耳に装着し、装着したイヤフォンを介して音声情報を聞くことができる。
図１５は、ウエアラブル端末１２２のＣＰＵ４０１が所定のプログラムを実行することにより実現される機能の構成例を示している。
ＣＰＵ４０１が所定のプログラムを実行することにより、データ収集部４７１、ＵＩ（ユーザインタフェース）制御部４７２、受信制御部４７３、及び、送信制御部４７４を含むように構成される。
データ収集部４７１は、測定部４０６の各デバイスから出力される測定データを収集し、収集した測定データを、送信制御部４７４及び近距離無線通信部４０３を介して、携帯端末１２１に送信する。
ＵＩ制御部４７２は、入力部４０４及び出力部４０５によるデータ及び情報の入力、出力、提示等の制御を行う。また、ＵＩ制御部４７２は、必要に応じて、入力されたデータ及び情報をウエアラブル端末１２２の各部に供給したり、記憶部４０２に記憶させたりする。
受信制御部４７３は、携帯端末１２１から送信されてくるデータや情報の近距離無線通信部４０３による受信を制御する。受信制御部４７３は、必要に応じて、受信したデータや情報をウエアラブル端末１２２の各部に供給したり、記憶部４０２に記憶させたりする。
送信制御部３５５は、近距離無線通信部４０３による携帯端末１２１へのデータや情報の送信を制御する。
なお、ウエアラブル端末１２２の各部は、受信制御部４７３又は送信制御部４７４、及び、近距離無線通信部４０３を介して、携帯端末１２１と通信を行うが、以下、説明を簡単にするために、「受信制御部４７３又は送信制御部４７４、及び、近距離無線通信部４０３を介して」の記載は、基本的に省略する。また、ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、ＵＩ制御部４７２の制御の下に、各種の情報の出力を行うが、以下、説明を簡単にするために、「ＵＩ制御部４７２の制御の下に」の記載は、基本的に省略する。
｛情報処理システム１０１の処理｝
次に、情報処理システム１０１の処理について説明する。
（走行特性分析処理）
まず、図１６のフローチャートを参照して、情報処理システム１０１により実行される走行特性分析処理について説明する。例えば、この処理は、走行特性の分析対象となるユーザ（以下、この処理において対象ユーザと称する）が、携帯端末１２１又はウエアラブル端末１２２に走行特性分析処理の実行の指令を入力したとき開始される。
ステップＳ１において、クライアント１１２は、低速走行時の測定を行う。例えば、携帯端末１２１の誘導部３５２は、走行特性分析処理の開始をウエアラブル端末１２２に通知する。ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、例えば、「あなたの走りのパターンを分析します。３つのステップで走りを計測します。」という音声メッセージを出力する。
次に、携帯端末１２１の誘導部３５２は、低速走行時の測定をウエアラブル端末１２２に指令する。ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、例えば、「まずはゆっくりジョギングしてください。」という音声メッセージを出力し、対象ユーザに低速走行を促す。これにより、対象ユーザは、ストライド切替速度より遅いスピードでストライド走法を行う。ウエアラブル端末１２２のデータ収集部４７１は、測定部４０６の各デバイスから出力される測定データを収集し、収集した測定データを携帯端末１２１に送信する。
携帯端末１２１の走行状態分析部３６１は、受信した測定データに基づいて、対象ユーザの低速走行時のスピード、ピッチ及びストライドを測定する。スピード、ピッチ及びストライドの測定方法には、任意の方法を採用することができるが、以下に測定方法の一例を挙げる。
例えば、走行状態分析部３６１は、ＧＰＳ受信機４２１の測定データに基づいて、離れた２点間の所要時間を測定し、２点間の距離を所要時間で割ることにより、対象ユーザのスピードを測定する。或いは、走行状態分析部３６１は、加速度センサ４２３の測定データを積分することにより、対象ユーザのスピードを測定する。或いは、走行状態分析部３６１は、加速度センサ４２３の測定データの変化パターンに基づいて、他の方法により測定したスピードをキャリブレーションすることにより、対象ユーザのスピードを測定する。
また、例えば、走行状態分析部３６１は、加速度センサ４２３の測定データの変化パターンを分析することにより、対象ユーザのピッチを推定する。そして、走行状態分析部３６１は、上記の方法により測定したスピードを、上推定したピッチで割ることにより、対象ユーザのストライドを算出する。
或いは、例えば、走行状態分析部３６１は、スピードの実測値を推定ピッチで割った推定ストライドを教師データとし、加速度センサ４２３の波形の特徴量を入力データとして機械学習を行う。そして、走行状態分析部３６１は、機械学習の結果を用いて、加速度センサ４２３の波形の特徴量に基づいて、ストライドの推定を行う。これにより、物理量ではなく、走り方の癖に基づいてストライドを推定するため、加速度センサ４２３の精度が低くても、ストライドの推定精度が低下しない。また、走り方の癖に基づくため、例えば、後述する残存スタミナ量を推定するパラメータとしては、実際のストライドより優れている。さらに、例えば、残存スタミナ量や調子指数等により、学習結果に補正を加えることにより、ストライドの推定精度をより向上させることができる。
その後、誘導部３５２は、低速走行時の測定の完了をウエアラブル端末１２２に通知する。ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、例えば、「ジョギングの分析が完了しました。」という音声メッセージを出力する。
ステップＳ２において、クライアント１１２は、標準速走行時の測定を行う。例えば、ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、「快調に走れるペースでしばらく走ってください。」という音声メッセージを出力し、対象ユーザに標準速走行を促す。標準速走行時の対象ユーザのスピードは、ジョギング時に比べてストライド切替速度及びピッチ切替速度に近づく。そして、低速走行時と同様の処理により、測定データの収集、並びに、対象ユーザの標準速走行時のスピード、ピッチ及びストライドの測定が行われる。その後、携帯端末１２１の誘導部３５２は、標準速走行時の測定の完了をウエアラブル端末１２２に通知する。ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、例えば、「快適な走りの分析が完了しました。」という音声メッセージを出力する。
ステップＳ３において、クライアント１１２は、高速走行時の測定を行う。例えば、ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、「最後にラストスパートのつもりで１００ｍ程全力疾走してください。」という音声メッセージを出力し、対象ユーザに高速走行を促す。これにより、対象ユーザは、ピッチ切替速度より速いスピードでピッチ走法を行う。そして、低速走行時及び標準速走行時と同様の処理により、測定データの収集、並びに、対象ユーザの高速走行時のスピード、ピッチ及びストライドの測定が行われる。
ステップＳ４において、クライアント１１２は、測定結果等を送信する。例えば、携帯端末１２１の走行状態分析部３６１は、対象ユーザの低速走行時、標準速走行時、及び、高速走行時のスピード、ピッチ、ストライド、及び、心拍数の測定結果、測定時の環境情報、並びに、ユーザ情報をウエアラブル端末１２２に送信する。測定時の環境情報には、例えば、測定した日時、外気温等が含まれる。ユーザ情報には、例えば、対象ユーザを識別するためのＩＤ情報、年齢、性別、体格（身長、体重等）等の情報が含まれる。ユーザ情報は、例えば、事前に対象ユーザに入力される。
ステップＳ５において、サーバ１１１の受信制御部２５３は、クライアント１１２から送信された測定結果等を受信し、受信した測定結果等を記憶部２０２に記憶させる。
ステップＳ６において、サーバ１１１の走行特性分析部２６１は、走行特性を分析する。
例えば、走行特性分析部２６１は、事前に複数のユーザのスピード−ピッチ−ストライド特性の分析を行い、スピード−ピッチ−ストライド特性曲線のパターン（位置や形状等）を複数のクラスタに分類する。そして、走行特性分析部２６１は、対象ユーザの低速走行時、標準速走行時、及び、高速走行時のスピード、ピッチ及びストライドの測定結果に基づいて、対象ユーザのスピード−ピッチ−ストライド特性曲線が属するクラスタを推定する。例えば、走行特性分析部２６１は、各クラスタのスピード−ピッチ−ストライド特性曲線と、対象ユーザの低速走行時、標準速走行時、及び、高速走行時のスピード、ピッチ及びストライドの測定値との間の距離が最小となるクラスタを、対象ユーザのスピード−ピッチ−ストライド特性曲線が属するクラスタであると推定する。
そして、走行特性分析部２６１は、対象ユーザが属すると推定したクラスタのスピード−ピッチ−ストライド特性曲線を、対象ユーザの低速走行時、標準速走行時、及び、高速走行時のスピード、ピッチ及びストライドの測定値にフィッティングさせる。これにより、対象ユーザのスピード−ピッチ−ストライド特性曲線が生成される。
なお、同様の方法により、スピード−ピッチ特性曲線、スピード−ストライド特性曲線、及び、ピッチ−ストライド特性曲線のうちの２つ以上を生成するようにしてもよい。
なお、以下、スピード−ピッチ−ストライド特性曲線、スピード−ピッチ特性曲線、スピード−ストライド特性曲線、及び、ピッチ−ストライド特性曲線を、まとめて走行特性曲線と総称する。
そして、走行特性分析部２６１は、対象ユーザのスピード、ピッチ及びストライドの測定データが増えるに従い、収集した測定データを用いてフィッティングを繰り返し、対象ユーザの走行特性曲線を更新し、精度を高めてゆく。
なお、走行特性分析部２６１は、例えば、クラスタリングの手法を用いずに、対象ユーザのスピード、ピッチ及びストライドの測定データのみに基づいて、対象ユーザの走行特性曲線を生成するようにしてもよい。或いは、走行特性分析部２６１は、クラスタリングの手法を用いる場合と、対象ユーザの測定データのみを用いる場合を適宜切り替えてもよい。或いは、走行特性分析部２６１は、両者の手法で生成した走行特性曲線を、所定の重みで合成することにより、最終的な走行特性曲線を生成するようにしてもよい。
また、走行特性分析部２６１は、走行環境の影響を考慮して、走行特性を分析するようにしてもよい。例えば、走行特性分析部２６１は、環境情報の１つである路面のコンディションをパラメータに加えて、走行特性曲線を生成する。或いは、走行特性分析部２６１は、例えば、路面のコンディションを複数の範囲に分け、範囲毎に異なる走行特性曲線を生成する。これにより、走行特性曲線の精度が向上する。なお、路面のコンディションには、例えば、傾斜角、路面の材質（アスファルト、石畳、土等）、濡れているか乾いているか等が含まれる。また、路面のコンディションは、地図情報、天気データ、ユーザ入力等により取得又は推定することができる。
さらに、走行特性分析部２６１は、対象ユーザの調子指数又は調子クラスに基づいて、対象ユーザの調子を複数のクラスに分類し、クラス毎に走行特性曲線を生成するようにしてもよい。
さらに、走行特性分析部２６１は、対象ユーザのピッチ切替速度及びストライド切替速度を検出する。
図１７は、対象ユーザのスピードとピッチの測定データの分布の例を示している。横軸がスピードであり、縦軸がピッチである。例えば、走行特性分析部２６１は、分岐点Ｐ１を横軸（スピード）方向に移動させながら、分岐点Ｐ１よりスピードが遅い領域における直線又は曲線と、分岐点Ｐ１よりスピードが速い領域における直線又は曲線のフィッティングを個別に行う。そして、走行特性分析部２６１は、測定値との誤差が最小となる分岐点Ｐ１におけるスピードを、対象ユーザのピッチ切替速度とする。
図１８は、対象ユーザのスピードとストライドの測定データの分布の例を示している。横軸がスピードであり、縦軸がストライドである。例えば、走行特性分析部２６１は、分岐点Ｐ２を横軸（スピード）方向に移動させながら、分岐点Ｐ２よりスピードが遅い領域における直線又は曲線と、分岐点Ｐ２よりスピードが速い領域における直線又は曲線のフィッティングを個別に行う。そして、走行特性分析部２６１は、測定値との誤差が最小となる分岐点Ｐ２におけるスピードを、対象ユーザのストライド切替速度とする。
また、走行特性分析部２６１は、ピッチ切替速度及びストライド切替速度に基づいて、対象ユーザのストライド・ピッチ切替速度を設定する。ここで、ストライド・ピッチ切替速度とは、対象ユーザがストライド走法とピッチ走法の切り替えを行うと推定されるスピードのことである。そして、対象ユーザの走行の誘導を行う場合、ストライド・ピッチ切替速度において、誘導する方法の切り替えが行われる。
例えば、走行特性分析部２６１は、ピッチ切替速度とストライド切替速度が一致する場合、その一致するスピードをストライド・ピッチ切替速度に設定する。一方、走行特性分析部２６１は、ピッチ切替速度とストライド切替速度が一致しない場合、例えば、いずれか一方の速度をストライド・ピッチ切替速度に設定したり、或いは、ピッチ切替速度とストライド切替速度の中間の速度をストライド・ピッチ切替速度に設定したりする。或いは、両者の間に挟まれた領域が、切替領域として設定される。
走行特性分析部２６１は、対象ユーザの走行特性の分析結果を記憶部２０２に記憶させる。
ステップＳ７において、走行特性分析部２６１は、フィードバック情報を生成する。例えば、走行特性分析部２６１は、対象ユーザの走行特性の分析結果、及び、対象ユーザへのメッセージを含むフィードバック情報を生成する。対象ユーザへのメッセージは、例えば、走行特性の分析結果の説明、走行特性に基づく対象ユーザへのアドバイス等を含む。
ステップＳ８において、サーバ１１１の走行特性分析部２６１は、対象ユーザの携帯端末１２１にフィードバック情報を送信し、サーバ１１１の処理は終了する。
ステップＳ９において、携帯端末１２１のＵＩ制御部３５３は、サーバ１１１から送信されたフィードバック情報を受信する。
ステップＳ１０において、クライアント１１２は、フィードバック情報を提示し、クライアント１１２の処理は終了する。例えば、携帯端末１２１の出力部３０６は、図１９の画面を表示することにより、対象ユーザにフィードバック情報を提示する。図１９の画面には、吹き出し５０１ａ、グラフ５０２、及び、ボタン５０３ａが表示されている。
吹き出し５０１ａ内には、対象ユーザへのメッセージが表示されている。この例では、走行を繰り返すほど走行特性の分析精度が向上することを伝えるメッセージが含まれている。
グラフ５０２は、走行特性分析処理により得られた対象ユーザのピッチ−ストライド特性曲線である。なお、出力部３０６は、他の種類の走行特性曲線を表示するようにしてもよい。
ボタン５０３ａを押下すると、対象ユーザへのアドバイスが表示される。図２０及び図２１は、ボタン５０３ａを押下した場合に表示される画面の例を示している。
図２０及び図２１の画面には、吹き出し５０１ａの代わりに、吹き出し５０１ｂ及び５０１ｃがそれぞれ表示され、ボタン５０３ａの代わりにボタン５０３ｂ及び５０３ｃがそれぞれ表示されている。グラフ５０２は、そのまま継続して表示される。なお、図２１の画面は、図１９の画面と同じユーザに対するものであり、図２０の画面は、図１９の画面と異なるユーザに対するものである。
吹き出し５０１ｂ及び５０１ｃには、例えば、対象ユーザの現在の状態、及び、対象ユーザへのアドバイス等が表示されている。例えば、吹き出し５０１ｂには、対象ユーザへのアドバイスが表示されている。アドバイスの内容は、対象ユーザの走行特性に基づいて変化する。例えば、この例では、ストライドをまず伸ばすことを推奨するメッセージが表示されている。或いは、例えば、所定の距離（例えば、１ｋｍ）を走れるペースを見つけるよう促すメッセージを表示するようにしてもよい。吹き出し５０１ｃには、対象ユーザの走りに対する評価が表示されている。また、次の心肺能力とスタミナ特性の測定を行うよう促すメッセージが表示されている。
ボタン５０３ｂを押下すると、例えば、吹き出し５１１内のアドバイスを実現するためのトレーニング法が表示される。
ボタン５０３ｃを押下すると、例えば、図２２を参照して後述する心肺能力の測定を行うことができる。
以上のようにして、対象ユーザの走行特性を分析することができる。また、図１乃至図４を参照して上述した人の走行特性に対する知見を用いて分析することにより、少ない測定データで対象ユーザの走行特性を正確に分析することができる。また、複数のユーザの走行特性をクラスタリングし、対象ユーザが属するクラスタの走行特性に基づいて分析することにより、低速走行時、標準速走行時、及び、高速走行時のスピード、ピッチ及びストライドを測定するだけで、対象ユーザの走行特性を正確に分析することができる。
従って、対象ユーザは、ランニング支援サービスの利用開始後すぐに、自分の走行特性を知るとともに、走行特性に応じた適切なアドバイスを受けることができる。これにより、対象ユーザのサービスに対する飽きを防いだり、モチベーションを高めたりすることができる。
また、測定データが蓄積されるにつれて走行特性が更新されるので、対象ユーザは、トレーニング等により走行特性が変化しても、常に自分の走行特性に応じた適切なアドバイスを受け、適切なトレーニングを行うことができる。
（心肺能力分析処理）
次に、図２２のフローチャートを参照して、情報処理システム１０１により実行される心肺能力分析処理について説明する。例えば、この処理は、心肺能力の分析対象となるユーザ（以下、この処理において対象ユーザと称する）が、携帯端末１２１又はウエアラブル端末１２２に心肺能力分析処理の実行の指令を入力したとき開始される。
ステップＳ１０１において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、対象ユーザの最新の走行特性のデータの送信をサーバ１１１に要求する。
ステップＳ１０２において、サーバ１１１の走行特性分析部２６１は、対象ユーザの最新の走行特性のデータの送信の要求を受信する。
ステップＳ１０３において、サーバ１１１の走行特性分析部２６１は、対象ユーザの最新の走行特性のデータを記憶部２０２から読み出し、対象ユーザの携帯端末１２１に送信する。
ステップＳ１０４において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、サーバ１１１から送信された対象ユーザの最新の走行特性のデータを受信する。
ステップＳ１０５において、クライアント１１２は、標準速走行時の測定を行う。例えば、携帯端末１２１の誘導部３５２は、心肺能力分析処理の開始をウエアラブル端末１２２に通知する。ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、例えば、「あなたの心肺能力を分析します。」という音声メッセージを出力する。
次に、携帯端末１２１の誘導部３５２は、対象ユーザの標準速走行時の測定をウエアラブル端末１２２に指令する。ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、例えば、「まずは快調なペースで走ってください。」という音声メッセージを出力し、対象ユーザに標準速走行を促す。そして、上述した図１６のステップＳ２の処理と同様に、標準速走行時の測定が行われる。
ステップＳ１０６において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、ウエアラブル端末１２２を介して、スピードを上げるように対象ユーザを誘導する。例えば、ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、まず「聞こえてくる音の指示に合わせて走ってください。きつすぎると感じたらデバイスを叩いて下さい。」という音声メッセージを出力する。
そして、誘導部３５２は、ウエアラブル端末１２２の出力部４０５を介して、音声によりスピードを段階的に上げるように対象ユーザを誘導する。また、クライアント１１２は、対象ユーザの誘導を行いながら、スピード、ピッチ、ストライド、心拍数等の測定を継続する。
ステップＳ１０７において、クライアント１１２は、高速走行時の測定を行う。例えば、対象ユーザは、これ以上スピードを上げるのは苦しいと感じた場合、携帯端末１２１又はウエアラブル端末１２２に、誘導の停止の指令を入力する。この時点で、対象ユーザの心拍数は、かなり限界に近い状態まで上がっている。そして、上述した図１６のステップＳ３の処理と同様に、高速走行時の測定が行われる。
なお、ステップＳ１０６及びＳ１０７において、対象ユーザの心拍数が上がりすぎないように、例えば、対象ユーザの年齢等に応じて、心拍数の上限値を設定するようにしてもよい。そして、クライアント１１２は、対象ユーザの心拍数が上限値に達した場合、処理を中止したり、スピードを落とすように誘導したりするようにしてもよい。
ステップＳ１０８において、クライアント１１２は、図１６のステップＳ４の処理と同様に、測定結果等を送信する。
ステップＳ１０９において、サーバ１１１は、図１６のステップＳ５の処理と同様に、クライアント１１２から送信された測定結果等を受信する。
ステップＳ１１０において、サーバ１１１の心肺能力分析部２６２は、心肺能力を分析する。例えば、心肺能力分析部２６２は、ステップＳ１０５の処理において測定された標準速走行時のスピードのうち、ステップＳ１０６の処理が行われる直前の所定の期間内のスピードの平均値を、標準速度として算出する。また、心肺能力分析部２６２は、同じ期間内の心拍数の平均値を、標準心拍数として算出する。
さらに、心肺能力分析部２６２は、ステップＳ１０７の処理における高速走行期間を所定の時間幅で複数の小期間に分割し、各小期間の心拍数の平均値を算出する。そして、心肺能力分析部２６２は、各小期間の心拍数の平均値の最大値を最高心拍数に設定する。この最高心拍数は、対象ユーザの心拍数の上限値にほぼ近い値になる。
さらに、心肺能力分析部２６２は、最高心拍数に所定の係数（例えば、０．８）を乗じた値を、対象ユーザの持続可能心拍数に設定する。
なお、心肺能力分析部２６２は、走行環境の影響を考慮して、心肺能力を分析するようにしてもよい。例えば、心肺能力分析部２６２は、例えば、環境情報の１つである気圧を複数の範囲に分け、範囲毎に個別に標準速度、標準心拍数、最高心拍数、及び、持続可能心拍数を求める。これにより、心肺能力の分析精度が向上する。
心肺能力分析部２６２は、対象ユーザの心肺能力の分析結果を記憶部２０２に記憶させる。
ステップＳ１１１において、心肺能力分析部２６２は、フィードバック情報を生成する。例えば、心肺能力分析部２６２は、対象ユーザの心肺能力の分析結果、及び、対象ユーザへのメッセージを含むフィードバック情報を生成する。対象ユーザへのメッセージは、例えば、心肺能力の分析結果の説明、心肺能力に基づく対象ユーザへのアドバイス等を含む。
ステップＳ１１２において、サーバ１１１の心肺能力分析部２６２は、対象ユーザの携帯端末１２１にフィードバック情報を送信し、サーバ１１１の処理は終了する。
ステップＳ１１３において、携帯端末１２１のＵＩ制御部３５３は、サーバ１１１から送信されたフィードバック情報を受信する。
ステップＳ１１４において、クライアント１１２は、フィードバック情報を提示し、クライアント１１２の処理は終了する。例えば、携帯端末１２１の出力部３０６は、図２３の画面を表示することにより、フィードバック情報を対象ユーザに提示する。図２３の画面には、吹き出し６０１ａ、ウインドウ６０２、及び、ボタン６０３ａが表示されている。
吹き出し６０１ａ内には、対象ユーザへのメッセージが表示されている。この例では、走行を繰り返すほど心肺能力の分析精度が向上することを伝えるメッセージが含まれている。
ウインドウ６０２内には、対象ユーザの心肺能力の分析結果として、標準心拍数、持続可能心拍数、最高心拍数、及び、標準速度が表示されている。
ボタン６０３ａを押下すると、対象ユーザへのアドバイス等が表示される。図２４乃至図２６は、ボタン６０３ａを押下した場合に表示される画面の例を示している。
図２４乃至図２６の画面には、吹き出し６０１ａの代わりに、吹き出し６０１ｂ乃至６０１ｄがそれぞれ表示され、ボタン６０３ａの代わりにボタン６０３ｂが表示されている。ウインドウ６０２は、そのまま継続して表示される。なお、図２４の画面は、図２３の画面のユーザと同じユーザに対するものであり、図２５及び図２６の画面は、それぞれ図２３の画面とは異なるユーザに対するものである。
吹き出し６０１ｂ乃至６０１ｄには、例えば、対象ユーザの現在の状態、及び、対象ユーザへのアドバイス等が表示されている。例えば、吹き出し６０１ｂには、対象ユーザが走り慣れていないため、心拍数が上がりやすいこと、及び、心拍数の目標値と、その心拍数で走り続けられるように促すメッセージが表示されている。吹き出し６０１ｃには、対象ユーザの心拍数がペースに応じた値になっていること、及び、キープする心拍数を徐々に上げるように促すメッセージが表示されている。吹き出し６０１ｄには、対象ユーザの心肺能力が優れていること、及び、走りの効率を高めるトレーニングの実行を促すメッセージが表示されている。
ボタン６０３ｂを押下すると、対象ユーザのトレーニングの推奨メニューが表示される。例えば、対象ユーザの心肺能力に応じて、ペースや心拍数等の目標値が設定され、目標値を達成するためのトレーニング方法が、推奨メニューに表示される。例えば、心拍数を長時間ほぼ一定に維持できるようにするトレーニングと、負荷をかけて心拍数の上限値を上げるトレーニングとの配分や強度等が、推薦メニューに表示される。
以上のようにして、対象ユーザの心肺能力を分析することができる。また、走行特性に基づいて対象ユーザの負荷を細かく制御しながら測定を行うため、１回の測定で対象ユーザの心肺能力を正確に分析することができる。
従って、対象ユーザは、ランニング支援サービスの利用開始後すぐに、自分の心肺能力を知るとともに、心肺能力に応じた適切なアドバイスを受けることができる。これにより、対象ユーザのサービスに対する飽きを防いだり、モチベーションを高めたりすることができる。
また、この心肺能力分析処理を繰り返し実行し、心肺能力の分析結果を更新することにより、分析結果の精度はさらに向上する。そして、例えば、対象ユーザは、トレーニング等により心肺能力が変化しても、常に自分の心肺能力に応じた適切なアドバイスを受け、適切なトレーニングを行うことができる。
なお、心肺能力分析部２６２は、例えば、対象ユーザの測定データだけでなく、対象ユーザと類似する他のユーザの測定データも用いて、心肺能力の分析を行うようにしてもよい。例えば、心肺能力分析部２６２は、所定のパラメータに基づいて、ユーザを複数のクラスタに分類する。ここで、所定のパラメータとして、例えば、上述したステップＳ１０７の処理において、ユーザが誘導の停止の指令を入力したときの心拍数、心拍数が急速に増大する時点のスピード、ラストスパート時に増大した心拍数、対象ユーザの年齢、性別、身長、体重等の情報を用いることが可能である。そして、心肺能力分析部２６２は、対象ユーザの測定データに加えて、対象ユーザと同じクラスタに属するユーザの測定データも用いて、対象ユーザの心肺能力の分析を行う。
なお、上述したパラメータ以外にも、例えば、走行特性に基づいて、ユーザをクラスタに分類するようにしてもよい。
（スタミナ特性分析処理）
次に、図２７のフローチャートを参照して、情報処理システム１０１により実行されるスタミナ特性分析処理について説明する。例えば、この処理は、スタミナ特性の分析対象となるユーザ（以下、この処理において対象ユーザと称する）が、携帯端末１２１又はウエアラブル端末１２２にスタミナ特性分析処理の実行の指令を入力したとき開始される。
ステップＳ２０１において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、対象ユーザの最新の走行特性及び心肺能力のデータの送信をサーバ１１１に要求する。
ステップＳ２０２において、サーバ１１１の走行特性分析部２６１及び心肺能力分析部２６２は、対象ユーザの最新の走行特性及び心肺能力のデータの送信の要求を受信する。
ステップＳ２０３において、サーバ１１１の走行特性分析部２６１及び心肺能力分析部２６２は、対象ユーザの最新の走行特性及び心肺能力のデータを記憶部２０２から読み出し、対象ユーザの携帯端末１２１に送信する。
ステップＳ２０４において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、サーバ１１１から送信された対象ユーザの最新の走行特性及び心肺能力のデータを受信する。
ステップＳ２０５において、クライアント１１２は、ユーザの走りを誘導しながら測定を行う。例えば、携帯端末１２１の誘導部３５２は、スタミナ特性分析処理の開始をウエアラブル端末１２２に通知する。ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、例えば、「あなたのスタミナを分析します。」という音声メッセージを出力する。また、出力部４０５は、例えば、「心拍数を維持して走り、ペースの変化を測定します。」という音声メッセージを出力する。
ウエアラブル端末１２２のデータ収集部４７１は、測定部４０６の各デバイスによる測定データの収集、及び、収集した測定データの携帯端末１２１への送信を開始する。携帯端末１２１の走行状態分析部３６１は、受信した測定データに基づいて、スピード、ピッチ及びストライドの算出を開始する。また、走行状態分析部３６１は、対象ユーザのスピード、ピッチ、ストライド、心拍数等の測定データの記憶部３０２への記憶を開始する。
そして、携帯端末１２１の誘導部３５２は、対象ユーザの心拍数をモニタリングしながら、ウエアラブル端末１２２を介して、対象ユーザのスピード等を誘導する処理を開始する。ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、例えば、「聞こえてくる音の指示に合わせて走ってください。」という音声メッセージを出力し、対象ユーザの誘導を開始する。
ここで、誘導部３５２は、スピードを徐々に上げながら、最終的に心拍数が持続可能心拍数よりやや低い値で推移するように、対象ユーザのスピードを誘導する。また、誘導部３５２は、走行特性にほぼ従うように、対象ユーザのピッチ及びストライドを誘導する。
このときの対象ユーザのスピードは、標準速度、及び、最もスタミナ効率の良いスピードより速くなる。これにより、対象ユーザの残存スタミナ量を短時間で低下させることができ、スタミナ特性の分析に必要なデータの測定時間を短縮することができる。
次に、ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、例えば「きつすぎると感じたらデバイスを叩いてください。」という音声メッセージを出力する。そして、例えば、対象ユーザは、これ以上スピードを上げるのは苦しいと感じた場合、携帯端末１２１又はウエアラブル端末１２２に、誘導の停止の指令を入力する。
これに対して、携帯端末１２１の誘導部３５２は、誘導及び測定の停止をウエアラブル端末１２２に指令する。ウエアラブル端末１２２のデータ収集部４７１は、測定部４０６の各デバイスによる測定データの収集、及び、収集した測定データの携帯端末１２１への送信を停止する。また、ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、対象ユーザの誘導を停止する。
ステップＳ２０６において、クライアント１１２は、図１６のステップＳ４の処理と同様に、測定結果等を送信する。
ステップＳ２０７において、サーバ１１１は、図１６のステップＳ５の処理と同様に、クライアント１１２から送信された測定結果等を受信する。
ステップＳ２０８において、サーバ１１１のスタミナ特性分析部２６３は、スタミナ特性を分析する。
例えば、持続可能心拍数よりやや低い値を維持するように対象ユーザを誘導した場合、走行時間又は走行距離に対する心拍数及びスピードの推移を示すグラフにおいて、心拍数がほぼ一定に維持されているにも関わらず、徐々にスピードが低下する現象が現れる。或いは、心肺限界速度以下のスピードを維持して走行するように対象ユーザを誘導した場合、走行時間又は走行距離に対する心拍数及びスピードの推移を示すグラフにおいて、スピードがほぼ一定に維持されているにも関わらず、急速に心拍数が上昇する現象が現れる。
スタミナ特性分析部２６３は、例えば、そのスピードが低下する部分の低下曲線や、心拍数が急速に上昇する上昇曲線等に基づいて、対象ユーザのスタミナ容量を推定する。
また、スタミナ特性分析部２６３は、対象ユーザの走行時間又は走行距離に対する心拍数及びスピード（又は、ピッチ及びストライド）の推移、並びに、対象ユーザの走行特性及び心肺能力に基づいて、対象ユーザのスタミナ効率特性を推定する。ここで、スタミナ効率特性とは、残存スタミナ量、スピード（又は、ピッチ及びストライド）、並びに、スタミナ効率の関係を表すものである。
スタミナ効率は、残存スタミナ量、及び、スピード（又は、ピッチ及びストライド）により変化する。すなわち、残存スタミナ量が同じでも、走行するスピード（又は、ピッチ及びストライド）によってスタミナ効率は変動する。また、同じスピード（又は、ピッチ及びストライド）で走行していても、残存スタミナ量によってスタミナ効率は変動する。
例えば、スタミナ特性分析部２６３は、対象ユーザの走行時間又は走行距離に対する心拍数及びスピード（又は、ピッチ及びストライド）の推移、並びに、対象ユーザの走行特性及び心肺能力に基づいて、複数の異なる残存スタミナ量においてスピード（又は、ピッチ及びストライド）を変化させた場合の、単位距離あたりの消費スタミナ量を推定することにより、スタミナ効率特性を推定する。
なお、スタミナ容量及びスタミナ効率特性の推定精度は、スタミナ特性分析処理を繰り返すことにより向上する。特に、対象ユーザが維持するスピードを変えながらスタミナ特性分析処理を繰り返すことにより、スタミナ効率の推定精度は向上する。
また、スタミナ容量及びスタミナ効率特性は、対象ユーザの調子により変化する。そこで、スタミナ特性分析部２６３は、スタミナ特性分析処理を繰り返しながら、調子指数又は調子クラスと、スタミナ容量及びスタミナ効率特性との関係を学習する。なお、調子指数又は調子クラスは、測定部４０６の各デバイスによる測定データのうち対象ユーザの調子に関わるデータに基づいて求めるようにしてもよいし、或いは、対象ユーザが明示的に数値等により入力するようにしてもよい。
なお、スタミナ特性分析部２６３は、スタミナ容量及びスタミナ効率特性の分析結果を、例えば、データベース化してもよいし、或いは、関数化してもよい。スタミナ特性分析部２６３は、分析結果をデータベース化する場合、例えば、調子クラス毎に異なるデータベースを作成する。
或いは、スタミナ特性分析部２６３は、分析結果を関数化する場合、例えば、調子指数（又は調子クラス）を変数としてスタミナ容量を算出する関数を生成する。また、例えば、スタミナ特性分析部２６３は、残存スタミナ量、スピード（又は、ピッチ及びストライド）、並びに、調子指数（又は調子クラス）を変数としてスタミナ効率特性を算出する関数を生成する。
また、スタミナ特性分析部２６３は、対象ユーザの走行特性、心肺能力、スタミナ容量及びスタミナ効率特性に基づいて、対象ユーザの走行可能距離、及び、走行可能距離を走行するのに必要な推定タイムを算出する。
ステップＳ２０９において、スタミナ特性分析部２６３は、フィードバック情報を生成する。例えば、スタミナ特性分析部２６３は、対象ユーザのスタミナ特性の分析結果、及び、対象ユーザへのメッセージを含むフィードバック情報を生成する。対象ユーザへのメッセージは、例えば、スタミナ特性の分析結果の説明、スタミナ特性に基づく対象ユーザへのアドバイス等を含む。
ステップＳ２１０において、サーバ１１１のスタミナ特性分析部２６３は、対象ユーザの携帯端末１２１にフィードバック情報を送信し、サーバ１１１の処理は終了する。
ステップＳ２１１において、携帯端末１２１のＵＩ制御部３５３は、サーバ１１１から送信されたフィードバック情報を受信する。
ステップＳ２１２において、クライアント１１２は、フィードバック情報を提示し、クライアント１１２の処理は終了する。例えば、携帯端末１２１の出力部３０６は、図２８の画面を表示することにより、フィードバック情報を対象ユーザに提示する。図２８の画面には、吹き出し７０１ａ、ウインドウ７０２、及び、ボタン７０３ａが表示されている。
吹き出し７０１ａ内には、対象ユーザへのメッセージが表示されている。この例では、走行を繰り返すほどスタミナ特性の分析精度が向上することを伝えるメッセージが含まれている。
ウインドウ７０２内には、対象ユーザのスタミナ特性の分析結果として、実走行距離、タイム、走行可能距離、推定タイム、及び、標準速度が表示されている。なお、実走行距離は、スタミナ特性の分析を行うために対象ユーザが実際に走行した距離であり、タイムは、その距離を走行するのに要した時間である。
ボタン７０３ａを押下すると、対象ユーザへのアドバイス等が表示される。図２９及び図３０は、ボタン７０３ａを押下した場合に表示される画面の例を示している。
図２９及び図３０の画面には、吹き出し７０１ａの代わりに、吹き出し７０１ｂ及び７０１ｃがそれぞれ表示され、ボタン７０３ａの代わりにボタン７０３ｂが表示されている。ウインドウ７０２は、そのまま継続して表示される。なお、図２９の画面は、図２８の画面のユーザと同じユーザに対するものであり、図３０の画面は、図２８の画面とは異なるユーザに対するものである。
吹き出し７０１ｂ及び７０１ｃには、例えば、対象ユーザの現在の状態、及び、対象ユーザへのアドバイス等が表示される。例えば、吹き出し７０１ｂには、対象ユーザがまず走ることに慣れる必要があること、及び、走ることに慣れるためのアドバイスが表示されている。吹き出し７０１ｃには、対象ユーザがハーフマラソンを余裕で完走する能力があること、及び、今後のアドバイスが表示されている。
ボタン７０３ｂを押下すると、対象ユーザのトレーニングの推奨メニューが表示される。例えば、対象ユーザのスタミナ特性に応じて、トレーニング距離や目標とする距離が設定され、目標とする距離を完走できるようにするためのトレーニング方法が、推奨メニューに表示される。また、例えば、抑え目のペースで距離を伸ばしてゆくメニュー、徐々に走破ペースを上げてゆくメニュー、酸素不足で辛くなる区間でペースを落とさないようにするメニュー等が表示される。
以上のようにして、対象ユーザのスタミナ特性を分析することができる。また、走行特性及び心肺特性に基づいて対象ユーザの負荷を細かく制御しながら測定を行うため、１回の測定で対象ユーザのスタミナ特性を正確に分析することができる。
従って、対象ユーザは、ランニング支援サービスの利用開始後すぐに、自分のスタミナ特性を知るとともに、スタミナ特性に応じた適切なアドバイスを受けることができる。これにより、対象ユーザのサービスに対する飽きを防いだり、モチベーションを高めたりすることができる。
また、スタミナ特性分析処理を繰り返し、分析結果を更新することにより、対象ユーザは、トレーニング等によりスタミナ特性が変化しても、常に自分のスタミナ特性に応じた適切なアドバイスを受け、適切なトレーニングを行うことができる。
なお、スタミナ特性分析部２６３は、例えば、走行特性及び心肺能力の少なくとも一方に基づいて、ランニング支援サービスのユーザを複数のクラスタに分類し、対象ユーザの測定データだけでなく、対象ユーザが属するクラスタの他のユーザの測定データも用いて、スタミナ特性の分析を行うようにしてもよい。なお、例えば、年齢、性別、身長、体重等の情報を用いて、ユーザを複数のクラスタに分類するようにしてもよい。
（走行状態分析処理）
次に、図３１のフローチャートを参照して、クライアント１１２により実行される走行状態分析処理について説明する。例えば、この処理は、走行状態を分析する対象となるユーザ（以下、この処理において対象ユーザと称する）が、携帯端末１２１又はウエアラブル端末１２２に走行状態分析処理の実行の指令を入力したとき開始される。
ステップＳ３０１において、携帯端末１２１は、最新の走行特性を取得する。具体的には、携帯端末１２１の走行状態分析部３６１は、対象ユーザの最新の走行特性の送信をサーバ１１１に要求する。そして、走行状態分析部３６１は、要求に従ってサーバ１１１から送信されてきた対象ユーザの最新の走行特性を受信する。
なお、対象ユーザの最新の走行特性を、携帯端末１２１の記憶部３０２に予め記憶させておくようにしてもよい。
ステップＳ３０２において、クライアント１１２は、測定及び誘導を開始する。具体的には、携帯端末１２１の走行状態分析部３６１は、測定の開始をウエアラブル端末１２２に指令する。ウエアラブル端末１２２のデータ収集部４７１は、測定部４０６の各デバイスによる測定データの収集、及び、収集した測定データの携帯端末１２１への送信を開始する。
走行状態分析部３６１は、受信した測定データに基づいて、スピード、ピッチ及びストライドの算出を開始する。また、走行状態分析部３６１は、対象ユーザのスピード、ピッチ、ストライド、心拍数等の測定データの記憶部３０２への記憶を開始する。
また、走行状態分析部３６１は、対象ユーザのスピード、ピッチ、ストライド、心拍数、及び、後述するピッチストライドバランスの測定結果、測定時の環境情報、並びに、ユーザ情報等のサーバ１１１への送信を開始する。このとき送信された測定結果等は、サーバ１１１に蓄積され、例えば、対象ユーザの走行特性、心肺能力、及び、スタミナ特性の分析に用いられる。
なお、走行状態分析部３６１は、測定結果等を後でまとめてサーバ１１１に送信するようにしてもよい。
また、携帯端末１２１の誘導部３５２は、ウエアラブル端末１２２を介して、スピード、ピッチ、及び、ストライドの誘導を開始する。例えば、誘導部３５２は、トレーニングメニューが設定されている場合、そのトレーニングメニューに従って誘導を行う。
例えば、誘導部３５２は、対象ユーザのスピードがストライド・ピッチ切替速度未満の場合、ストライドの誘導を行うことにより、対象ユーザのスピードが所定のスピードになるように誘導する。一方、誘導部３５２は、対象ユーザのスピードがストライド・ピッチ切替速度以上の場合、ピッチの誘導を行うことにより、対象ユーザのスピードが所定のスピードになるように誘導する。
ここで、音声によるピッチ及びストライドの誘導方法の例について説明する。
例えば、出力部４０５は、具体的な音声メッセージにより、対象ユーザのピッチ及びストライドの誘導を行う。
また、例えば、出力部４０５は、誘導音の音色、メロディ、テンポ、音量、長さ、残響、高さ等を変化させることにより、対象ユーザのピッチ及びストライドの誘導を行う。
例えば、出力部４０５は、ピッチの誘導を行う場合、誘導音をメトロノームのようなピッチ音に設定する。そして、出力部４０５は、ピッチを上げるときには、誘導音のテンポを速くし、ピッチを下げるときには、誘導音のテンポを遅くする。或いは、出力部４０５は、例えば、ピッチを上げるときには、誘導音を上昇音に設定し、ピッチを下げるときには、誘導音を下降音に設定する。また、出力部４０５は、ピッチが目標とする範囲内である場合、例えば、誘導音の出力を停止したり、ピッチの誘導音と異なる音声を出力したりして、現在のピッチを維持するように誘導する。
或いは、例えば、出力部４０５は、誘導音と着地タイミングの位相差を用いて、対象ユーザのピッチを誘導する。例えば、出力部４０５は、ピッチを下げる場合、着地タイミングよりワンテンポ遅れたタイミングで誘導音を出力し、ピッチを上げる場合、着地タイミングよりワンテンポ早いタイミングで誘導音を出力する。また、出力部４０５は、ピッチが目標とする範囲内である場合、着地タイミングとほぼ同時に誘導音を出力して、現在のピッチを維持するように誘導する。この方法では、誘導音のテンポを制御する場合と異なり、誘導するタイミングのズレが蓄積されることがないため、対象ユーザの走りを邪魔することなく、適切にピッチを誘導することができる。
一方、出力部４０５は、ストライドの誘導を行う場合、例えば、ストライドを伸ばすとき、誘導音を大きくしたり、長くしたり、又は、高くしたりして、ストライドを縮めるとき、誘導音を小さくしたり、短くしたり、又は、低くしたりする。また、出力部４０５は、ストライドが目標とする範囲内である場合、例えば、誘導音の出力を停止したり、ストライドの誘導音と異なる音声を出力したりして、現在のストライドを維持するように誘導する。
或いは、例えば、出力部４０５は、誘導音の音像の位置により、対象ユーザのストライドを誘導する。例えば、出力部４０５は、誘導音の音像を目標とするストライドの位置に定位させることにより、ストライドの誘導を行う。或いは、例えば、出力部４０５は、ストライドを伸ばす場合、誘導音の音像を対象ユーザの前方に定位させ、ストライドを縮める場合、誘導音の音像を対象ユーザの後方に定位させる。また、出力部４０５は、ストライドが目標とする範囲内である場合、例えば、誘導音の音像を対象ユーザの体の近傍に定位させることにより、現在のストライドを維持するように誘導する。
なお、出力部４０５は、誘導音以外の方法により、ピッチ及びストライドの誘導を行ってもよい。例えば、出力部４０５は、プロジェクションマッピング等により誘導光を路面に照射することにより、ピッチ及びストライドの誘導を行うようにしてもよい。例えば、出力部４０５は、誘導光の点滅スピードを変えることにより、ピッチを誘導するようにしてもよい。また、例えば、出力部４０５は、目標とするストライドの位置に誘導光を照射することにより、ストライドの誘導を行うようにしてもよい。
なお、出力部４０５は、ピッチとストライドの誘導方法を組み合わせて、両方の誘導を同時に行ってもよい。例えば、出力部４０５は、ピッチの誘導音とストライドの誘導音を組み合わせて、ピッチとストライドの誘導を同時に行ってもよい。また、例えば、出力部４０５は、一方を誘導音により誘導し、他方を誘導光により誘導して、ピッチとストライドの誘導を同時に行ってもよい。
また、出力部４０５は、ピッチ及びストライドを個別に誘導する代わりに、スピードを誘導するようにしてもよい。また、例えば、出力部４０５は、走行特性に従って走行するよう誘導する場合、スピードのみの誘導を行い、走行特性とは異なるピッチ及びストライドで走行するよう誘導する場合、ピッチ及びストライドの誘導を行うようにしてもよい。
なお、特にトレーニングメニュー等が設定されていない場合、誘導部３５２は、必ずしも誘導を行う必要はない。
ステップＳ３０３において、携帯端末１２１の走行状態分析部３６１は、現在の走行状態を走行特性と比較する。具体的には、走行状態分析部３６１は、対象ユーザの走行特性において、現在の対象ユーザのスピードの実測値に対応するストライド（以下、標準ストライドＳｍと称する）を算出する。そして、走行状態分析部３６１は、まず、次式（１）により、走行特性に対する現在のピッチとストライドのバランスを示す粗パラメータｂ０を算出する。
ｂ０＝ｌｏｇ１０（Ｓｒ／Ｓｍ） ・・・（１）
なお、Ｓｒは現在の対象ユーザのストライドの実測値である。
次に、走行状態分析部３６１は、次式（２）により、粗パラメータの体感補正を行い、ピッチストライドバランスｂｒを算出する。
ｂｒ＝ｆ（ｂ０）＝ｐ×ｂ０３＋ｑ×ｂ０ ・・・（２）
なお、ｐ及びｑは所定の定数である。
ピッチストライドバランスｂｒは、現在のピッチとストライドのバランスが走行特性からどの程度かい離しているかを示す指数である。ストライド実測値Ｓｒ＝標準ストライドＳｍの場合、すなわち、現在のピッチとストライドが走行特性に従っている場合、ピッチストライドバランスｂｒは０になる。なお、以下、ピッチとストライドが走行特性に従っている状態をニュートラルな状態とも称する。ストライド実測値Ｓｒ＞標準ストライドＳｍの場合、すなわち、ニュートラルな状態よりストライドが長く、ピッチが遅い場合、ピッチストライドバランスｂｒは正の値になる。ストライド実測値Ｓｒ＜標準ストライドＳｍの場合、すなわち、ニュートラルな状態よりストライドが短く、ピッチが速い場合、ピッチストライドバランスｂｒは負の値になる。
また、ピッチストライドバランスｂｒは、式（２）の補正により、現在のピッチ及びストライドのバランスが走行特性からかい離するほど、変動率が大きくなる。これにより、ピッチストライドバランスｂｒは、対象ユーザの体感に近い変化を示すようになる。
なお、以下、ニュートラルな状態よりストライドが長く、ピッチが遅い状態を、ストライドに偏った状態、ストライド寄りの状態、又は、ストライドが優位な状態とも称する。また、以下、ニュートラルな状態よりピッチが速く、ストライドが短い状態を、ピッチに偏った状態、ピッチ寄りの状態、又は、ピッチが優位な状態とも称する。
なお、上述した式（１）及び（２）は、ピッチストライドバランスｂｒの算出方法の一例であり、ピッチストライドバランスｂｒには特に単位もないため、他の方法で算出することも可能である。
また、走行状態分析部３６１は、算出したピッチストライドバランスｂｒを記憶部３０２に記憶させる。
ステップＳ３０４において、クライアント１１２は、比較結果等を提示する。例えば、携帯端末１２１の出力部３０６は、図３２又は図３３の画面を表示する。
図３２は、例えば、ユーザがピッチとストライドのバランスを改善するトレーニングを行っている場合に表示される画面の例である。ピッチとストライドのバランスを改善するトレーニングとは、例えば、ピッチとストライドのバランスを、意図的にニュートラルな状態からずらした状態で走るようにするトレーニングである。図３２の画面には、スピードメータ８０１、バランスメータ８０２、及び、吹き出し８０３ａが表示されている。
スピードメータ８０１は、現在の対象ユーザのスピードの実測値を表示する。
バランスメータ８０２は、ピッチストライドバランスｂｒの値を示す矢印及び数値が表示される。ピッチストライドバランスｂｒが正の値の場合、その絶対値に応じた長さの右向きの矢印が表示される。ピッチストライドバランスｂｒが負の値の場合、その絶対値に応じた長さの左向きの矢印が表示される。ピッチストライドバランスｂｒが０の場合、矢印は表示されない。
なお、上述したように、図３２は、ピッチとストライドのバランスを改善するトレーニング中の画面なので、ピッチストライドバランスｂｒの絶対値を意図的に大きな値に補正し、強調して表示するようにしてもよい。
吹き出し８０３ａには、対象ユーザへのメッセージが表示されている。この例では、現在のストライドを保ったまま継続して走るように指示するメッセージが表示されている。
図３３は、例えば、対象ユーザが本番のレースで走っている場合に表示される画面の例である。図３３の画面には、図３２の画面と同様に、スピードメータ８０１及びバランスメータ８０２が表示されるとともに、吹き出し８０３ａの代わりに吹き出し８０３ｂが表示されている。また、現在の対象ユーザの心拍数の実測値８０４が表示されている。
吹き出し８０３ｂには、対象ユーザに対するメッセージが表示されている。この例では、ピッチに偏った状態なので、ピッチを落として、ストライドを伸ばすように促すメッセージが表示されている。
図３１に戻り、ステップＳ３０５において、携帯端末１２１の走行状態分析部３６１は、測定及び誘導を終了するか否かを判定する。測定及び誘導を終了しないと判定された場合、処理はステップＳ３０３に戻る。その後、ステップＳ３０５において、測定及び誘導を終了すると判定されるまで、ステップＳ３０３乃至Ｓ３０５の処理が繰り返し実行される。これにより、対象ユーザに提示される走行状態がリアルタイムに更新されるとともに、走行状態に応じたメッセージが対象ユーザに提示される。
一方、ステップＳ３０５において、例えば、対象ユーザが、携帯端末１２１又はウエアラブル端末１２２に測定及び誘導の停止の指令を入力した場合、走行状態分析部３６１は、測定及び誘導を終了すると判定し、処理はステップＳ３０６に進む。
ステップＳ３０６において、クライアント１１２は、測定及び誘導を停止する。例えば、携帯端末１２１の走行状態分析部３６１は、測定の停止をウエアラブル端末１２２に指令する。ウエアラブル端末１２２のデータ収集部４７１は、測定部４０６の各デバイスによる測定データの収集、及び、収集した測定データの携帯端末１２１への送信を停止する。携帯端末１２１の走行状態分析部３６１は、測定結果等のサーバ１１１への送信を停止する。携帯端末１２１の誘導部３５２は、誘導を停止する。
ステップＳ３０７において、携帯端末１２１の走行状態分析部３６１は、測定期間全体の分析を行う。例えば、走行状態分析部３６１は、測定期間中のスピード、ピッチ、ストライド、及び、ピッチストライドバランスｂｒの時系列の推移、並びに、対象ユーザのピッチとストライドのバランスの統計値等の分析を行う。
ステップＳ３０８において、クライアント１１２は、分析結果等を提示し、走行状態分析処理は終了する。例えば、携帯端末１２１の出力部３０６は、分析結果等を提示するための画面を表示する。ここで、図３４乃至図４３を参照して、出力部３０６に表示される画面の例について説明する。
図３４の画面は、測定期間中の対象ユーザのペース、及び、ピッチストライドバランスｂｒの時系列の推移を示している。
左側のグラフ８２１は、対象ユーザの走行期間中のペースの時系列の推移を示している。縦軸は時間軸であり、横軸はペース（単位はm/min）を示している。
右側のグラフ８２２は、対象ユーザの走行期間中のピッチストライドバランスｂｒの時系列の推移を示している。縦軸は時間軸であり、横軸はピッチストライドバランスｂｒを示している。横軸の右方向が正の方向であり、左方向が負の方向である。従って、ストライドに偏った状態の場合、グラフが時間軸より右側に偏り、ピッチに偏った状態の場合、グラフが時間軸より左側に偏る。
この画面により、対象ユーザは、走行期間中のペース、及び、ピッチとストライドのバランスの時系列の推移を容易に把握することができる。また、対象ユーザは、自分の走りの問題点等を分析することができる。
図３５は、図３４のグラフ８２１及びグラフ８２２を横向きにして拡大した図である。例えば、このグラフから、スタートから約７０分が経過するまでは、ピッチとストライドのバランスが取れ、快調な走りをしていたことが分かる。
一方、スタートから約７０分から約１００分までの期間では、ピッチに偏った走りになり、徐々にピッチへの偏りが大きくなっている。この期間において、例えば、対象ユーザが苦しくなり、ストライドが縮んだ分、無理にピッチを上げて、ペースを維持しようとしていたことが想定される。
そして、約１００分が過ぎたあたりから約１３５分までの期間において、ピッチに偏った状態からニュートラルな状態に遷移し、ペースが大幅にダウンしている。この期間において、例えば、対象ユーザのスタミナが切れ、ピッチを維持できずに、ペースが大幅にダウンしたことが想定される。
そして、約１３５分が経過した後は、ニュートラルな状態、かつ、遅いペースが維持されている。この期間において、例えば、対象ユーザは、スタミナが切れたものの、何とかスローペースで走り切ったことが想定される。
総括すると、グラフ８２２の点線で囲まれたピッチとストライドのバランスが崩れた期間に、対象ユーザが無理な走りをしたことが分かる。
また、図３４の画面において、無理な走りをしたり、能力不足が現れたりしている期間８２３ａ及び８２３ｂが、他の期間と区別できるように表示されている。期間８２３ａは、ピッチに偏った状態が継続した期間であり、期間８２３ｂは、ペースが大幅に落ち込んだ期間である。
例えば、対象ユーザが期間８２３ａを指定した場合、図３６に示されるように、期間８２３ａの近傍に吹き出し８２４ａが表示される。吹き出し８２４ａ内には、期間８２３ａにおいて、対象ユーザが無理な走りをした種類が、ペースを保つためにピッチに偏った走りであることを通知するメッセージが表示されている。
また、例えば、ユーザが期間８２３ｂを指定した場合、図３７に示されるように、期間８２３ｂの近傍に吹き出し８２４ｂが表示される。吹き出し８２４ｂ内には、期間８２３ｂにおいて、直前（期間８２３ａ）に無理にピッチに偏ったバランスで走ったため、スタミナ切れが発生したことを通知するメッセージが表示されている。
なお、出力部３０６は、例えば、無理な走りをした原因や能力不足の原因に応じて、推奨するトレーニングを提示するようにしてもよい。例えば、出力部３０６は、対象ユーザが、スピードが遅いのにも関わらず、心拍数が高くなりペースを維持でできない場合には、心肺トレーニングを推奨するようにしてもよい。また、例えば、出力部３０６は、対象ユーザがある程度高い心拍数を維持できるが、距離が伸ばせないには、ペースを落としてまず距離を伸ばすトレーニングを推奨するようにしてもよい。さらに、例えば、出力部３０６は、対象ユーザが体格から見込めるストライドを達成できていない場合には、ストライドを伸ばすトレーニングを推奨するようにしてもよい。
図３８乃至図４１の画面は、対象ユーザの走行期間中のピッチとストライドのバランス、及び、ペースのバランスを示す画面である。図３８乃至図４１の画面には、メニュー８４１、グラフ８４２、及び、グラフ８４３がそれぞれ縦に並ぶように表示されている。
メニュー８４１には、「全体」、「序盤」、「中盤」、及び、「終盤」の項目が含まれる。例えば、走行期間が所定の割合で序盤、中盤、及び、終盤の３つの期間に分類される。そして、メニュー８４１で「全体」が選択されている場合、走行期間全体におけるピッチとストライドのバランス、及び、ペースのバランスが表示される。メニュー８４１で「序盤」が選択されている場合、走行期間の序盤におけるピッチとストライドのバランス、及び、ペースのバランスが表示される。メニュー８４１で「中盤」が選択されている場合、走行期間の中盤におけるピッチとストライドのバランス、及び、ペースのバランスが表示される。メニュー８４１で「終盤」が選択されている場合、走行期間の終盤におけるピッチとストライドのバランス、及び、ペースのバランスが表示される。
グラフ８４２は、メニュー８４１で指定された期間中のピッチとストライドのバランスの分布を示している。例えば、メニュー８４１で指定された期間が分単位に分割され、各単位期間のピッチストライドバランスｂｒの平均値が算出される。そして、各単位期間が、ピッチストライドバランスｂｒの平均値に基づいて、バランス期間、ストライド寄り期間、ピッチ寄り期間に分類される。
例えば、−ｔｈ１≦ピッチストライドバランスｂｒの平均値≦ｔｈ１の単位期間は、バランス期間に分類される。ピッチストライドバランスｂｒの平均値＞ｔｈ１の単位期間は、ストライド寄り期間に分類される。ピッチストライドバランスｂｒの平均値＜−ｔｈ１の単位期間は、ピッチ寄り期間に分類される。なお、ｔｈ１は所定の閾値である。そして、指定された期間内のバランス期間、ストライド寄り期間、及び、ピッチ寄り期間の各期間の合計時間の割合をグラフ化したものが、グラフ８４２となる。
グラフ８４２により、対象ユーザは、走行期間全体、序盤、中盤、及び、終盤の各期間におけるピッチとストライドのバランスを容易に把握することが可能になる。すなわち、対象ユーザは、各期間において、ニュートラルな走り、ストライドに偏った走り、及び、ピッチに偏った走りをしていた割合を容易に把握することができる。
グラフ８４３は、メニュー８４１で指定された期間中のペースの分布を示している。例えば、メニュー８４１で指定された期間内の分毎の単位期間内のペース（m/min）により、各単位期間がスロー期間、快走期間、ハイペース期間、スパート期間に分類される。
例えば、ペース＜対象ユーザの標準速度×（１−ｃ１）の単位期間は、スロー期間に分類される。対象ユーザの標準速度×（１−ｃ１）≦ペース≦対象ユーザの標準速度×（１＋ｃ１）の単位期間は、快走期間に分類される。対象ユーザの標準速度×（１＋ｃ１）≦ペース≦対象ユーザの標準速度×（１＋ｃ１＋ｃ２）の単位期間は、ハイペース期間に分類される。ペース＞対象ユーザの標準速度×（１＋ｃ１＋ｃ２）の単位期間は、スパート期間に分類される。なお、ｃ１、ｃ２は所定の定数である。そして、指定された期間内のスロー期間、快走期間、ハイペース期間、及び、スパート期間の合計時間の割合をグラフ化したものが、グラフ８４３となる。
グラフ８４３により、対象ユーザは、走行期間全体、序盤、中盤、及び、終盤の各期間におけるペースの分布を容易に把握することが可能になる。すなわち、対象ユーザは、各期間において、スローな走り、快調な走り、ハイペースな走り、及び、スパートしていた割合を容易に把握することができる。
図４２の画面は、対象ユーザの走行期間中のスピードの分布を示している。この画面には、グラフ８６１乃至８６３が縦に並ぶように表示されている。
グラフ８６１は、対象ユーザのスピード−ピッチ特性曲線を示している。横軸はスピードを示し、縦軸はピッチを示している。また、点線によりストライド・ピッチ切替速度が示されている。さらに、ストライド・ピッチ切替速度より遅い範囲が、ストライド走法が行われる範囲であり、ストライド・ピッチ切替速度より速い範囲が、ピッチ走法が行われる範囲であることが示されている。
そして、この例では、ストライド・ピッチ切替速度を基準にして、スピードが４つの範囲に分割されている。より具体的には、ストライド・ピッチ切替速度より遅い範囲が、２分割され、ストライド・ピッチ切替速度より速い範囲が、２分割されている。
そして、グラフ８６２は、走行期間中に各範囲のスピードで走行した時間（又は、時間の割合）を棒グラフにより示している。グラフ８６３は、走行期間中に各範囲のスピードで走行した距離（又は、距離の割合）を棒グラフにより示している。
これにより、対象ユーザは、走行期間中のスピードの分布、及び、ストライド走法とピッチ走法の分布を容易に把握することができる。
なお、スピードの範囲の分割数は、この例に限定されるものではなく、任意の数に設定することができる。
図４３の画面は、対象ユーザの走行期間中のピッチとストライドのバランスの分布を示している。この画面には、グラフ８８１乃至８８３が縦に並ぶように表示されている。
グラフ８８１は、図４２のグラフ８６１と同様に、対象ユーザのスピード−ピッチ特性曲線を示している。また、グラフ８８１上に、Ａ領域乃至Ｃ領域の３つの領域が示されている。Ａ領域は、スピード−ピッチ特性曲線より上側の領域であり、ピッチに偏った走りが行われる領域である。Ｂ領域は、スピード−ピッチ特性曲線上の領域であり、ニュートラルな走りが行われる領域である。Ｃ領域は、スピード−ピッチ特性曲線より下側の領域であり、ストライドに偏った走りが行われる領域である。
そして、グラフ８６２は、走行期間中にＡ領域乃至Ｃ領域の各領域で走行した時間（又は、時間の割合）を棒グラフにより示している。グラフ８６３は、走行期間中にＡ領域乃至Ｃ領域の各領域で走行した距離（又は、距離の割合）を棒グラフにより示している。
これにより、対象ユーザは、走行期間中のピッチとストライドのバランスの分布を容易に把握することができる。
なお、Ｂ領域は、厳密にスピード−ピッチ特性曲線上の領域だけではなく、スピード−ピッチ特性曲線の近傍の領域も含むようにしてもよい。
以上のようにして、対象ユーザは、自分の走りのピッチとストライドのバランスを知ることができる。例えば、対象ユーザは、平均的なバランス、調子の良い時のバランス、調子の悪い時のバランスを知ることができる。
また、対象ユーザは、自分のストライドが普段よりどの程度伸びているのか、自分のピッチが普段よりどの程度速くなっているか等を直感的に理解することができる。
（データ比較処理）
次に、図４４のフローチャートを参照して、クライアント１１２により実行されるデータ比較処理について説明する。例えば、この処理は、データの比較対象となるユーザ（以下、この処理において対象ユーザと称する）が、携帯端末１２１又はウエアラブル端末１２２にデータ比較処理の実行の指令を入力したとき開始される。
ステップＳ４０１において、携帯端末１２１は、比較するデータを取得する。具体的には、携帯端末１２１のＵＩ制御部３５３は、比較するデータの送信をサーバ１１１に要求する。そして、ＵＩ制御部３５３は、要求に従ってサーバ１１１から送信されてきたデータを受信する。
ここで、比較するデータの組み合わせとして、例えば、複数の時点（例えば、現在と過去等）の対象ユーザの走行特性、心肺能力、スタミナ特性、又は、走行状態や、複数のユーザ（例えば、対象ユーザと他のユーザ等）の走行特性、心肺能力、スタミナ特性、又は、走行状態等が想定される。
ステップＳ４０２において、携帯端末１２１は、データを比較した結果を提示し、データ比較処理は終了する。具体的には、携帯端末１２１のＵＩ制御部３５３は、取得したデータを比較する表示データを生成し、生成した表示データに基づいて、取得したデータを比較する画面を出力部３０６に表示させる。ここで、図４５乃至図４８を参照して、出力部３０６に表示される画面の例について説明する。
図４５は、今週の対象ユーザ、３ヶ月前の対象ユーザ、及び、今週の他のユーザＡのスピード、及び、ピッチとストライドのバランスを比較した結果を提示する画面例を示している。なお、今週の対象ユーザ及びユーザＡのデータは、例えば、過去１週間の測定データに基づいて計算される。３ヶ月前の対象ユーザのデータは、例えば、今日から３ヶ月前の日から過去１週間の測定データに基づいて計算される。
この画面には、グラフ９０１、ウインドウ９０２、及び、凡例９０３が表示されている。
グラフ９０１は、３ヶ月前の対象ユーザを基準にして、今週の対象ユーザ及びユーザＡのスピード、及び、ピッチとストライドのバランスを示すグラフである。横軸は、スピード示している。縦軸は、３ヶ月前の対象ユーザを基準にしたストライドとピッチのバランスを示しており、特に単位はなく、所定の数式により算出される。より具体的には、各スピードにおいて、基準となる３ヶ月前の対象ユーザと比較して、ストライドが長く、ピッチが遅い場合、縦軸の値が正になり、ストライドが短く、ピッチが速い場合、縦軸の値が負になる。すなわち、今週の対象ユーザ又はユーザＡが、３ヶ月前の対象ユーザと比較して、ストライド寄りの走りをしている場合、縦軸の値が正になり、ピッチ寄りの走りをしている場合、縦軸の値が負になる。
線９１１ａは、３ヶ月前の対象ユーザのデータを示し、線９１１ｂは、今週の対象ユーザのデータを示し、線９１１ｃは、今週のユーザＡのデータを示している。また、凡例９０３に示されるように、線９１１ａ乃至９１１ｃ上の上向きの三角形は、基本ペースを示し、ひし形は、ストライド・ピッチ切替速度を示し、下向きの三角形は、心肺的限界速度を示し、丸は、最高速度を示している。
なお、基本ペースとは、例えば、対象となる期間中に測定したスピードの分布を示すヒストグラムにおいて最頻値となるスピードのことである。なお、例えば、基本ペースの代わりに、標準速度を表示するようにしてもよい。
また、線９１１ａ乃至９１１ｃの上向きの三角形、ひし形、下向きの三角形、及び、丸のいずれかのマークを指定すると、指定したマークに対応する速度におけるピッチとストライドのバランスを示す数値が、グラフ９０１の縦軸に表示される。例えば、ひし形のマークを指定すると、今週の対象ユーザのストライド・ピッチ切替速度におけるピッチとストライドのバランスを示す数値、及び、今週のユーザＡのストライド・ピッチ切替速度におけるピッチとストライドのバランスを示す数値が表示される。
グラフ９０１により、対象ユーザは、自分の走りの変化を容易に把握することができる。すなわち、対象ユーザは、過去と比較して、現在の基本ペース、ストライド・ピッチ切替速度、心肺限界速度、及び、最高速度の変化を容易に把握することができる。また、対象ユーザは、各スピードにおいて、過去と比較してストライド寄りの走りをしているのか、ピッチ寄りの走りをしているのかを容易に把握することができる。
また、対象ユーザは、自分の走りと他のユーザの走りとを容易に比較することができる。すなわち、対象ユーザは、自分の基本ペース、ストライド・ピッチ切替速度、心肺限界速度、及び、最高速度を、他のユーザと容易に比較することができる。また、対象ユーザは、各スピードにおいて、他のユーザと比較して、ストライド寄りの走りをしているのか、ピッチ寄りの走りをしているのかを容易に把握することができる。
ウインドウ９０２内には、対象ユーザに対するメッセージが表示される。例えば、この例に示されるように、３ヶ月前と比較した対象ユーザの走りの状態の変化の説明や、走行タイムを短縮したり、他のユーザの走行タイムに近づけたりするための具体的なアドバイス等が表示される。これにより、対象ユーザは、今後どのようなトレーニングをしたり、どのような走りを目指していけばよいのか等を具体的に知ることができる。
図４６は、今週の対象ユーザと３ヶ月前の対象ユーザのスピードを比較した結果を提示する画面例を示している。この画面には、グラフ９３１、ウインドウ９３２、及び、凡例９３３が表示されている。
グラフ９３１は、今週の対象ユーザと３ヶ月前の対象ユーザのスピードを比較するグラフである。横軸は、スピード示している。
線９４１ａは、今週の対象ユーザのスピードを示し、線９４１ｂは、３ヶ月前の対象ユーザのスピードを示している。また、凡例９３３に示されるように、線９４１ａ及び９４１ｂ上の上向きの三角形は、基本ペースを示し、ひし形は、ストライド・ピッチ切替速度を示し、下向きの三角形は、心肺的限界速度を示し、丸は、最高速度を示している。
また、線９４１ａ及び線９４１ｂの丸で囲まれる領域は、ストライド・ピッチ切替速度と心肺限界速度との間の領域であり、対象ユーザがスパートを行う場合のスピードを示している。
グラフ９３１により、対象ユーザは、自分のスピードの変化を容易に把握することができる。すなわち、対象ユーザは、過去と比較して、現在の基本ペース、ストライド・ピッチ切替速度、心肺限界速度、及び、最高速度の変化を容易に把握することができる。
また、対象ユーザは、自分の基本ペースとストライド・ピッチ切替速度との関係を認識することができる。これにより、対象ユーザは、例えば、両者が離れている場合、基本ペースを維持する心肺能力が不足している等の情報を得ることができる。
ウインドウ９３２内には、対象ユーザに対するメッセージが表示される。この例では、３ヶ月前と比較した対象ユーザの走りの状態の変化の説明が表示されている。より具体的には、対象ユーザのストライド・ピッチ切替速度が３ヶ月前より上がっていることが示されている。
なお、図４５のウインドウ９０２や図４６のウインドウ９３２の表示内容は、その一例であり、対象ユーザの走りの変化等に基づいて、表示内容を自由に変更することができる。例えば、「同じペースをよりストライド寄りで走れるようになった」、「基本ペースが上がってきた」、「スパートのスピードが上がった」、「心肺能力が高まった」等の走りの変化を説明するメッセージを表示することができる。
また、例えば、「基本ペースでのストライドを伸ばしてゆきましょう」、「ピッチとストライドのバランスはよいので、距離を伸ばしてゆきましょう」、「ピッチとストライドのバランスはよいので、ペースを上げてゆきましょう」等のアドバイスを表示することができる。
図４７は、今週の対象ユーザの走りを、３ヶ月前の対象ユーザの走行特性と比較した結果を提示する画面例を示している。この画面には、グラフ９６１及びウインドウ９６２が表示されている。
グラフ９６１の横軸はスピードを示し、縦軸はストライドを示している。グラフ９６１には、３ヶ月前の対象ユーザのスピード−ストライド特性曲線が示されている。また、今週の対象ユーザのスピード及びピッチの実測値が、黒丸により示されている。
ウインドウ９６２内には、対象ユーザのピッチとストライドのバランスを示す指数が表示されている。この指数は、例えば、各スピードにおいて、対象ユーザが３ヶ月前と比較してストライド優位又はピッチ優位のいずれの走りをしているかを示す。例えば、対象ユーザが、グラフ９６１の黒丸により示される実測値のいずれかを指定した場合、そのスピードにおける指数の値が、ウインドウ９６２内に表示される。
指数の値は、対象ユーザが指定したスピードにおいて、３ヶ月前と比較してストライドが伸び、ピッチが遅くなっている場合、すなわち、３ヶ月前と比較して今週の走りがストライド優位の場合、正の値になる。また、ストライドの伸びが大きいほど、指数の値が大きくなる。一方、指数の値は、対象ユーザが指定したスピードにおいて、３ヶ月前と比較してストライドが縮み、ピッチが速くなっている場合、すなわち、３ヶ月前と比較して今週の走りがピッチ優位の場合、負の値になる。また、ストライドの縮みが大きいほど、指数の値が小さくなる。
この画面により、対象ユーザは、自分の走行特性の変化を容易に把握することができる。すなわち、対象ユーザは、過去と比較して、自分のストライドが伸びているのか、縮んでいるのか等を容易に把握することができる。
図４８は、過去と現在の対象ユーザのスピードの分布を比較した結果を提示する画面例を示している。例えば、この画面では、図４２のグラフ８６２と同様のグラフを、過去と現在で並べて表示している。白色の棒が、過去の対象ユーザのスピードの分布を示し、斜線のパターンの棒が、現在の対象ユーザのスピードの分布を示している。
この画面により、対象ユーザは、スピードの分布の変化、並びに、ストライド走法及びピッチ走法の分布の変化を容易に把握することができる。
なお、例えば、図４２のグラフ８６３と同様のグラフを過去と現在で並べて表示するようにしてもよい。
また、例えば、図４３のグラフ８８２と同様のグラフを過去と現在で並べて表示したり、図４３のグラフ８８３と同様のグラフを過去と現在で並べて表示したりしてもよい。これにより、対象ユーザは、ピッチとストライドのバランスの変化を容易に把握することができる。
以上のようにして、対象ユーザは、現在と過去の自分のデータを比較することにより、トレーニングの成果や、自分の走りの安定度や癖の変化等を容易に把握することができる。
また、対象ユーザは、自分と他のユーザのデータを比較することにより、他者の走りを参考にしたり、他者と自分の走りの癖の違いを具体的に把握したりすることができる。
さらに、対象ユーザは、自分の走りのどの部分をどの方向に伸ばせば良いかを容易に把握することができる。例えば、対象ユーザは、ストライドを伸ばすトレーニング、ピッチを速くするトレーニング、心肺能力を鍛えるトレーニングのうち、いずれを重点的に行うべきかを把握することができる。
なお、図４５乃至図４８において、比較するデータの組み合わせや数は、その一例であり、他の組み合わせや数に設定することができる。例えば、対象ユーザのデータと２人以上の他のユーザのデータとを比較したり、現在の対象ユーザのデータと２以上の過去の対象ユーザのデータとを比較するようにしてもよい。また、例えば、現在又は過去の対象ユーザのデータと過去の他のユーザのデータとを比較するようにしてもよい。
また、比較対象となるユーザは、対象ユーザが指定するようにしてもよいし、或いは、サーバ１１１が自動的に選択するようにしてもよい。後者の場合、例えば、サーバ１１１は、対象ユーザと類似し、かつ、対象ユーザより優れた走りをするユーザを比較対象に選択する。より具体的には、例えば、サーバ１１１は、対象ユーザとスピード−ピッチ−ストライド特性が同じクラスタに属するユーザの中から、対象ユーザと比較して、同じスピードにおいてストライドが長く、かつ、基本ペースや心肺限界速度が速いユーザを比較対象に選択する。
このように、対象ユーザと類似し、かつ、対象ユーザより優れた走りをするユーザの比較対象に選択することにより、対象ユーザに競争を促したり、対象ユーザが明確な目標を設定しやすくしたりすることができる。
また、特定のユーザではなく、複数のユーザの平均値を比較対象に設定するようにしてもよい。例えば、対象ユーザと同じクラスタに属するユーザの平均値や、対象ユーザより少し走りが優れているクラスタに属するユーザの平均値等を比較対象に設定するようにしてもよい。
（走行パラメータコントロールトレーニング支援処理）
次に、図４９のフローチャートを参照して、クライアント１１２により実行される走行パラメータコントロールトレーニング支援処理について説明する。ここで、走行パラメータコントロールトレーニングとは、例えば、ピッチ、ストライド、スピードのうちの１つのパラメータを固定し、他のパラメータを変化させるトレーニングのことである。
この処理は、例えば、走行パラメータコントロールトレーニングを行うユーザ（以下、この処理において対象ユーザと称する）が、携帯端末１２１又はウエアラブル端末１２２にトレーニングの開始の指令を入力したとき開始される。また、この処理は、例えば、対象ユーザが、携帯端末１２１又はウエアラブル端末１２２にトレーニングの終了の指令を入力したとき、或いは、トレーニングを終了するタイミングになったとき終了する。
ステップＳ５０１において、上述した図３１のステップＳ３０１の処理と同様に、最新の走行特性のデータが取得される。
ステップＳ５０２において、クライアント１１２は、測定を開始する。具体的には、携帯端末１２１の走行状態分析部３６１は、測定の開始をウエアラブル端末１２２に指令する。ウエアラブル端末１２２のデータ収集部４７１は、測定部４０６の各デバイスによる測定データの収集、及び、収集した測定データの携帯端末１２１への送信を開始する。
走行状態分析部３６１は、受信した測定データに基づいて、スピード、ピッチ及びストライドの算出を開始する。また、走行状態分析部３６１は、対象ユーザのスピード、ピッチ、ストライド、心拍数等の測定データの記憶部３０２への記憶を開始する。
また、走行状態分析部３６１は、対象ユーザのスピード、ピッチ、ストライド、心拍数、及び、ピッチストライドバランスｂｒの測定結果、測定時の環境情報、並びに、ユーザ情報等のサーバ１１１への送信を開始する。このとき送信された測定結果等は、サーバ１１１に蓄積され、例えば、対象ユーザの走行特性、心肺能力、及び、スタミナ特性の分析に用いられる。
なお、走行状態分析部３６１は、測定結果等を後でまとめてサーバ１１１に送信するようにしてもよい。
ステップＳ５０３において、クライアント１１２は、標準速度で走行するよう誘導する。具体的には、携帯端末１２１の誘導部３５２は、走行パラメータコントロールトレーニングの開始をウエアラブル端末１２２に通知する。ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、例えば、「これから、ストライドを保ったままピッチを変えてゆくトレーニングをします。」という音声メッセージを出力し、走行パラメータコントロールトレーニングの開始を対象ユーザに通知する。
次に、携帯端末１２１の誘導部３５２は、標準速走行への誘導をウエアラブル端末１２２に指令する。ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、例えば、「まずは快調に走れるペースでしばらく走ってください。」という音声メッセージを出力し、対象ユーザに標準速走行を行うように促す。
ステップＳ５０４において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、対象ユーザのスピードが標準速度付近に達したか否かを判定する。ステップＳ５０４の判定処理は、対象ユーザのスピードが標準速度付近に達したと判定されるまで繰り返し実行され、対象ユーザのスピードが標準速度付近に達したと判定された場合、処理はステップＳ５０５に進む。
ステップＳ５０５において、クライアント１１２は、所定のパラメータを一定に維持したまま、他のパラメータを変更するように誘導する。例えば、携帯端末１２１の誘導部３５２は、ウエアラブル端末１２２を介して、現在のピッチを維持したまま、ストライドを所定の値だけ伸ばす又は縮めるように誘導する。或いは、携帯端末１２１の誘導部３５２は、ウエアラブル端末１２２を介して、現在のストライドを維持したまま、ピッチを所定の値だけ速くする又は遅くするように誘導する。或いは、携帯端末１２１の誘導部３５２は、ウエアラブル端末１２２を介して、現在のスピードを維持したまま、ストライド及びピッチの組み合わせを変化させるように誘導する。なお、ピッチ及びストライドの誘導方法は、上述した方法と同様である。
例えば、ストライドを一定に維持しながら、ピッチ及びスピードを変更する場合、ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、「今からピッチを変えてゆきます。ストライドが変わらないように気を付けながら、音に合わせて走ってください。」という音声メッセージを出力する。そして、ストライドが短くなった場合、出力部４０５は、例えば、「少しストライドが短くなっています。もう少しストライドを伸ばしてください。」という音声メッセージを出力し、ストライドを元に戻すように誘導する。一方、ストライドが長くなった場合、出力部４０５は、例えば、「ストライドが伸びすぎています。ピッチを保ったままもう少しストライドを縮めてください。」という音声メッセージを出力し、ストライドを元に戻すように誘導する。
ステップＳ５０６において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、一定に維持するパラメータの種類を変更するか否かを判定する。一定に維持するパラメータの種類を変更しないと判定された場合、処理はステップＳ５０５に戻る。
その後、ステップＳ５０６において、一定に維持するパラメータの種類を変更すると判定されるまで、ステップＳ５０５及びＳ５０６の処理が繰り返し実行される。
一方、ステップＳ５０６において、一定に維持するパラメータの種類を変更すると判定された場合、処理はステップＳ５０３に戻り、ステップＳ５０３以降の処理が実行される。例えば、予め設定されているトレーニングプログラムにおいて、一定に維持するパラメータの種類を変更するタイミングになったとき、或いは、対象ユーザが、携帯端末１２１又はウエアラブル端末１２２に一定に維持するパラメータの種類の変更の指令を入力したときに、一定に維持するパラメータを変更すると判定される。
ここで、図５０乃至図５３を参照して、走行パラメータコントロールトレーニングの具体例について説明する。
図５０は、ストライドを一定に保ちながら、ピッチを変化させるトレーニング方法の具体例を示している。上のグラフの横軸は時間を示し、縦軸はストライドを示しており、トレーニング中のストライドの推移を示している。下のグラフの横軸は時間を示し、縦軸はピッチを示しており、トレーニング中のピッチの推移を示している。
この例では、対象ユーザのストライドを１．７ｍに維持したまま、ピッチを１７０step/min、１８０step/min、１９０step/min、２００step/min、及び、１９０step/minに変化させる例が示されている。
図５１は、ピッチを一定に保ちながら、ストライドを変化させるトレーニング方法の具体例を示している。上のグラフの横軸は時間を示し、縦軸はストライドを示しており、トレーニング中のストライドの推移を示している。下のグラフの横軸は時間を示し、縦軸はピッチを示しており、トレーニング中のピッチの推移を示している。
この例では、対象ユーザのピッチを１７０step/minに維持したまま、ストライドを１．４ｍ、１．９ｍ、１．５ｍ、１．６ｍ、１．４ｍに変化させる例が示されている。
図５２及び図５３は、走行パラメータコントロールトレーニングのバリエーションの例を示している。図５２は、対象ユーザのスピード−ピッチ特性曲線の例を示している。図５２の縦軸はスピードを示し、横軸はピッチを示している。図５３は、対象ユーザのスピード−ストライド特性曲線の例を示している。図５３の縦軸はスピードを示し、横軸はピッチを示している。
例えば、誘導部３５２は、スピード−ピッチ特性曲線上の点Ｐａ１から点Ｐａ２への移動、及び、スピード−ストライド特性曲線上の点Ｐｂ１から点Ｐｂ２への移動を誘導する。これにより、対象ユーザは、ストライドを維持したまま、ピッチ及びスピードを速くするトレーニングを行うことができる。
また、例えば、誘導部３５２は、スピード−ピッチ特性曲線上の点Ｐａ３から点Ｐａ２への移動、及び、スピード−ストライド特性曲線上の点Ｐｂ３から点Ｐｂ２への移動を誘導する。これにより、対象ユーザは、スピードを維持したまま、ピッチを速くし、ストライドを短くするトレーニングを行うことができる。
さらに、例えば、誘導部３５２は、点Ｐａ２からスピード−ピッチ特性曲線上の点Ｐａ４への移動、及び、点Ｐｂ２からスピード−ストライド特性曲線上の点Ｐｂ４への移動を誘導する。或いは、例えば、誘導部３５２は、スピード−ピッチ特性曲線上の点Ｐａ３から点Ｐａ５への移動、及び、スピード−ストライド特性曲線上の点Ｐｂ３から点Ｐｂ５への移動を誘導する。これにより、対象ユーザは、ピッチを維持したまま、ストライドを伸ばし、スピードを速くするトレーニングを行うことができる。
また、例えば、誘導部３５２は、スピード−ピッチ特性曲線上の点Ｐａ４から点Ｐａ５への移動、及び、スピード−ストライド特性曲線上の点Ｐｂ４から点Ｐｂ５への移動を誘導する。これにより、対象ユーザは、スピードを維持したまま、ストライドを伸ばし、ピッチを遅くするトレーニングを行うことができる。
以上のようにして、対象ユーザは、様々なピッチとストライドの組み合わせでトレーニングを行うことができる。これにより、例えば、対象ユーザは、所定のパラメータの限界値を押し上げる効果的なトレーニングを行うことができる。例えば、対象ユーザは、今まではスパートの領域までピッチを上げるとストライドが縮んでいたのに対し、ストライドを維持しながらピッチを上げるトレーニングを行うことができる。その結果、対象ユーザは、スパートの効率を高めることができる。
また、例えば、対象ユーザは、今まではスピードを上げようとするとピッチ走法に切り替わってしまいスタミナが続かなかったのに対し、ピッチを維持しながらストライドを伸ばすトレーニングを行うことができる。その結果、対象ユーザは、タイムが伸びるストライド走法を身に付けることができる。
さらに、対象ユーザは、例えば、無意識に選んでいたピッチとストライドの組み合わせよりも効率のよい組み合わせを見つけることができる。そして、対象ユーザは、効率の良いピッチとストライドの組み合わせで走るトレーニングを行うことにより、新しい走行特性を体に覚えさせることができる。
なお、ステップＳ５０３において、標準速度で走行するように誘導する例を示したが、誘導部３５２は、標準速度以外のスピードに誘導するようにしてもよい。例えば、誘導部３５２は、過去の対象ユーザのトレーニングの実績データに基づいて、対象ユーザが過去のトレーニングメニューで達成することができたスピード、又は、それより少し速いスピードに誘導するようにしてもよい。これにより、対象ユーザの標準速度を少しずつ上げてゆくことが可能になる。
また、例えば、ステップＳ５０３において、特定のスピードへの誘導を行わずに、ユーザに任意のスピードで走らせ、その時のスピードを維持したまま、ストライド又はピッチを変更するトレーニングを行うようにしてもよい。これにより、対象ユーザの調子に合わせたトレーニングの実行が可能になる。
なお、トレーニング中、又は、トレーニング後に、トレーニング中のスピード、ピッチ、ストライドの推移を示すグラフを対象ユーザに提示し、トレーニングの成果を可視化できるようにしてもよい。また、例えば、過去のトレーニングにおけるスピード、ピッチ、ストライドの推移を示すグラフも合わせて提示し、比較できるようにしてもよい。
（心拍維持トレーニング支援処理）
次に、図５４及び図５５のフローチャート、及び、図５６のタイミングチャートを参照して、クライアント１１２により実行される心拍維持トレーニング支援処理について説明する。ここで、心拍維持トレーニングとは、心拍数を一定に維持しながら、ピッチ及びストライドを変化させるトレーニングのことである。また、図５６のタイミングチャートは、心拍維持トレーニング中の心拍数、ストライド、ピッチの時系列の推移を示している。
この処理は、例えば、心拍維持トレーニングを行うユーザ（以下、この処理において対象ユーザと称する）が、携帯端末１２１又はウエアラブル端末１２２にトレーニングの開始の指令を入力したとき開始される。
ステップＳ６０１において、図３１のステップＳ３０１の処理と同様に、最新の走行特性のデータが取得される。
ステップＳ６０２において、図４９のステップＳ５０２の処理と同様に、測定が開始される。
ステップＳ６０３において、クライアント１１２は、徐々にペースを上げるように誘導する。具体的には、携帯端末１２１の誘導部３５２は、心拍維持トレーニングの開始をウエアラブル端末１２２に通知する。ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、例えば、「これから、心拍数を一定に保って、ピッチやストライドを伸ばすトレーニングを始めます。」という音声メッセージを出力し、心拍維持トレーニングの開始を対象ユーザに通知する。
次に、携帯端末１２１の誘導部３５２は、上述した誘導方法により、ウエアラブル端末１２２を介して、対象ユーザのペースを徐々に上げるように誘導する。このとき、例えば、ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、「まずは、音に合わせて徐々にペースを上げてください。」という音声メッセージを出力する。また、このとき、対象ユーザのスピードがストライド・ピッチ切替速度未満の場合、対象ユーザのストライドを徐々に伸ばすように誘導が行われ、対象ユーザのスピードがストライド・ピッチ切替速度以上の場合、対象ユーザのピッチを徐々に速くするように誘導が行われる。
ステップＳ６０４において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、対象ユーザの心拍数が、予め設定されている目標値付近に達したか否かを判定する。ステップＳ６０４の判定処理は、対象ユーザの心拍数が目標値付近に達したと判定されるまで繰り返し実行される。
一方、ステップＳ６０４において、対象ユーザの心拍数が目標値付近に達したと判定された場合、処理はステップＳ６０５に進む。例えば、図５６の時刻ｔ１において、対象ユーザの心拍数が目標値付近に達したと判定され、処理はステップＳ６０５に進む。
ステップＳ６０５において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、ピッチの目標値を現在のピッチの測定値に設定する。
ステップＳ６０６において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、ストライドの目標値を所定の値に設定する。
ステップＳ６０７において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、上述した誘導方法により、ウエアラブル端末１２２を介して、ピッチ及びストライドを目標値に向けて誘導する。
なお、例えば、ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、「目標心拍に達しました。プログラムを開始します。」という音声メッセージを出力し、次に、「意識してストライドを伸ばしてください。」という音声メッセージを出力する。
ステップＳ６０８において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、心拍数が目標ゾーン内であるか否かを判定する。目標ゾーンは、例えば、心拍数の目標値を中心とする所定の範囲内に設定される。心拍数が目標ゾーン外であると判定された場合、処理はステップＳ６０９に進む。
ステップＳ６０９において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、心拍数が目標ゾーンを上回っているか否かを判定する。心拍数が目標ゾーンを上回っていると判定された場合、処理はステップＳ６１０に進む。
ステップＳ６１０において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、対象ユーザの心拍数が下がるように、ピッチの目標値を下方修正する。例えば、図５６の時刻ｔ２のように、心拍数が目標値を大きく上回っている場合、ピッチの目標値が下方修正される。その後、処理はステップＳ６１２に進む。
一方、ステップＳ６０９において、心拍数が目標ゾーンを下回っていると判定された場合、処理はステップＳ６１１に進む。
ステップＳ６１１において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、対象ユーザの心拍数が上がるように、ピッチの目標値を上方修正する。その後、処理はステップＳ６１２に進む。
一方、ステップＳ６０８において、心拍数が目標ゾーン内であると判定された場合、ステップＳ６０９乃至Ｓ６１１の処理はスキップされ、処理はステップＳ６１２に進む。
ステップＳ６１２において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、所定の時間が経過したか否かを判定する。所定の時間が経過していないと判定された場合、処理はステップＳ６０７に戻る。
その後、ステップＳ６１２において、所定の時間が経過したと判定されるまで、ステップＳ６０７乃至Ｓ６１２の処理が繰り返し実行される。これにより、例えば、図５６の時刻ｔ２乃至ｔ３の期間のように、ストライドをほぼ一定に維持し、ピッチを調整しながら、心拍数を目標値付近に安定させるトレーニングが行われる。
一方、ステップＳ６１２において、所定の時間が経過したと判定された場合、処理はステップＳ６１３に進む。例えば、図５６の時刻ｔ３において、所定の時間が経過したと判定され、処理はステップＳ６１３に進む。
ステップＳ６１３において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、ピッチの目標値を所定の値に設定する。
ステップＳ６１４において、ステップＳ６０７の処理と同様に、ピッチ及びストライドが目標値に向けて誘導される。
ステップＳ６１５において、ステップＳ６０８の処理と同様に、心拍数が目標ゾーン内であるか否かが判定される。心拍数が目標ゾーン外であると判定された場合、処理はステップＳ６１６に進む。
ステップＳ６１６において、ステップＳ６０９の処理と同様に、心拍数が目標ゾーンを上回っているか否かが判定される。心拍数が目標ゾーンを上回っていると判定された場合、処理はステップＳ６１７に進む。
ステップＳ６１７において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、対象ユーザの心拍数が下がるように、ストライドの目標値を下方修正する。例えば、図５６の時刻ｔ４のように、心拍数が目標値を大きく上回っている場合、ストライドの目標値が下方修正される。その後、処理はステップＳ６１９に進む。
一方、ステップＳ６１６において、心拍数が目標ゾーンを下回っていると判定された場合、処理はステップＳ６１８に進む。
ステップＳ６１８において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、対象ユーザの心拍数が上がるように、ストライドの目標値を上方修正する。その後、処理はステップＳ６１９に進む。
一方、ステップＳ６１５において、心拍数が目標ゾーン内であると判定された場合、ステップＳ６１６乃至Ｓ６１８の処理はスキップされ、処理はステップＳ６１９に進む。
ステップＳ６１９において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、所定の時間が経過したか否かを判定する。所定の時間が経過していないと判定された場合、処理はステップＳ６１４に戻る。
その後、ステップＳ６１９において、所定の時間が経過したと判定されるまで、ステップＳ６１４乃至Ｓ６１９の処理が繰り返し実行される。これにより、例えば、図５６の時刻ｔ４乃至ｔ５の期間のように、ピッチをほぼ一定に維持し、ストライドを調整しながら、心拍数を目標値付近に安定させるトレーニングが行われる。
一方、ステップＳ６１９において、所定の時間が経過したと判定された場合、処理はステップＳ６２０に進む。
一方、ステップＳ６２０において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、トレーニングを目標の回数繰り返したか否かを判定する。トレーニングをまだ目標の回数繰り返していないと判定された場合、処理はステップＳ６０６に戻る。
その後、ステップＳ６２０において、トレーニングを目標の回数繰り返したと判定されるまで、ステップＳ６０６乃至Ｓ６２０の処理が繰り返し実行される。
一方、ステップＳ６２０において、トレーニングを目標の回数繰り返したと判定された場合、心拍維持トレーニング支援処理は終了する。
以上のようにして、対象ユーザは、ピッチとストライドを交互に上げたり下げたりしながら、心拍数を一定に維持するトレーニングを行うことができる。従って、対象ユーザは、同じ心拍数で様々なピッチとストライドの組み合わせを体験することができる。そして、対象ユーザは、例えば、ある心拍数で、最もスタミナ効率のよいピッチとストライドの組み合わせを体得することができる。
なお、トレーニング中、又は、トレーニング後に、図５６に示されるタイミングチャートを対象ユーザに提示するようにしてもよい。また、例えば、過去のトレーニングにおける心拍数、ストライド、ピッチの推移も合わせて提示し、比較できるようにしてもよい。
（走行支援処理）
次に、図５７のフローチャートを参照して、クライアント１１２により実行される走行支援処理について説明する。この処理は、例えば、走行支援の対象となるユーザ（以下、この処理において対象ユーザと称する）が、携帯端末１２１又はウエアラブル端末１２２に走行支援の開始の指令を入力したとき開始される。
ステップＳ７０１において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、走行プランの作成をサーバ１１１に要求する。このとき、誘導部３５２は、走行するコース等を示す情報をサーバ１１１に送信する。また、誘導部３５２は、例えば、対象ユーザの調子に関する情報をサーバ１１１に送信するようにしてもよい。対象ユーザの調子に関する情報として、例えば、心拍数や体温等の実測値等が想定される。
さらに、誘導部３５２は、例えば、対象ユーザにより設定された調子に関する情報をサーバ１１１に送信するようにしてもよい。この場合、例えば、対象ユーザが、「非常に良い」、「良い」、「普通」、「悪い」、「非常に悪い」の中から自分の調子クラスを選択したり、自分の調子指数を１から１００までの数値で入力したりする。
また、誘導部３５２は、例えば、対象ユーザにより設定された走行プランの作成モードに関する情報を送信するようにしてもよい。この場合、例えば、対象ユーザが、「攻撃」「快適」「安全」の３つのモードから希望するモードを選択できるようにする。「攻撃」モードは、対象ユーザが普段より速いペースで走り、対象ユーザの平均的なタイムより速いタイムで完走できるように走行プランを作成するモードである。「快適」モードは、対象ユーザが普段のペースで走り、対象ユーザの平均的なタイムで完走できるように走行プランを作成するモードである。「安全」モードは、対象ユーザが普段より遅いペースで走り、対象ユーザの平均的なタイムより遅いタイムで完走できるように走行プランを作成するモードである。
サーバ１１１は、後述する図５９のステップＳ８０８において、走行プランを作成し、ステップＳ８０９において、走行プランを送信する。
走行プランは、対象ユーザが走るコースにおけるピッチとストライドの配分、及び、スピードの配分のうち少なくとも一方を含む。
図５８は、走行プランの例を示している。後述するように、走行プランは、コースを所定の長さ（例えば、１ｋｍ）の単位区間に分割し、単位区間毎に走行パターンが設定される。走行パターンは、例えば、目標ピッチと目標ストライドの組み合わせを含み、目標ピッチと目標ストライドを掛け合わせた値が目標スピードとなる。
例えば、図５８の例では、スタート及びゴール地点である地点Ａから地点Ｂまでの区間の目標スピードが２５０m/minに設定されている。地点Ｂから地点Ｃまでの区間の目標スピードが２３０m/minに設定されている。地点Ｃから地点Ｄまでの区間の目標スピードが２１５m/minに設定されている。地点Ｄから地点Ａまでの区間において、９割方の力でスパートするように設定されている。
なお、走行プランが、各単位区間の目標ピッチと目標ストライドの組み合わせの代わりに、目標スピードのみを含むようにしてもよい。また、走行プランは、例えば、コースの各区間における心拍数の目標値を含むようにすることも可能である。
ステップＳ７０２において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、サーバ１１１から送信された走行プランを受信する。なお、このとき、誘導部３５２は、最新の対象ユーザの走行特性、心肺能力、及び、スタミナ特性のデータをサーバ１１１から取得するようにしてもよい。
ステップＳ７０３において、上述した図４９のステップＳ５０２の処理と同様に、測定が開始される。
ステップＳ７０４において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、現時点の状況に対応した走行プランのパラメータを誘導パラメータとして設定する。例えば、誘導部３５２は、走行プランのスタート時の目標ピッチ及び目標ストライドを誘導パラメータに設定する。
ステップＳ７０５において、クライアント１１２は、誘導を開始する。具体的には、携帯端末１２１の誘導部３５２は、上述した誘導方法により、ウエアラブル端末１２２を介して、走行プランに示される目標ピッチ及び目標ストライドで走行するように対象ユーザを誘導する。このとき、ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、例えば、「スタミナに応じたペースを指示します。音に合わせて走ってください。」という音声メッセージを出力する。
ステップＳ７０６において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、走行プランの修正が必要か否かを判定する。走行プランの修正が必要であると判定された場合、処理はステップＳ７０７に進む。
例えば、誘導部３５２は、対象ユーザが走行プランに従って走行していない状態が所定の時間以上又は所定の距離以上継続している場合、走行プランの修正が必要であると判定する。走行プランに従って走行していない状態とは、例えば、実際のスピード、ピッチ、ストライド、及び、心拍数と走行プランに示される目標値との差のうち少なくとも１つが所定の閾値以上の状態が想定される。
なお、対象ユーザが走行プランに従って走っていない場合、例えば、ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、警告音等により対象ユーザに警告するようにしてもよい。
また、例えば、誘導部３５２は、対象ユーザのピッチ及びストライドの少なくとも一方が安定せず、変動が大きい場合、走行プランの修正が必要であると判定する。
さらに、例えば、誘導部３５２は、対象ユーザの調子が良いと判定した場合、走行プランの修正が必要であると判定する。例えば、誘導部３５２は、対象ユーザがほぼ走行プランに従って走行しているにも関わらず、心拍数が想定値より所定の閾値以上低くなっている場合、又は、心拍数が想定値より低い状態が所定の時間以上継続している場合、対象ユーザの調子が良いと判定する。
また、例えば、誘導部３５２は、対象ユーザの調子が悪いと判定した場合、走行プランの修正が必要であると判定する。例えば、誘導部３５２は、対象ユーザがほぼ走行プランに従って走行しているにも関わらず、心拍数が想定値より所定の閾値以上高くなっている場合、又は、心拍数が想定値より高い状態が所定の時間以上継続している場合、対象ユーザの調子が悪いと判定する。
さらに、例えば、誘導部３５２は、推定誤差のリスクが減少したと判定された場合、走行プランの修正が必要であると判定する。例えば、誘導部３５２は、コースの残りが所定の第１の距離以下になった場合、推定誤差のリスクが減少したと判定する。或いは、誘導部３５２は、コースの残りが第１の距離より長い第２の距離以下になった時点で、その時点までに走行プラン通りに走行できた距離又は時間の割合が所定の閾値以上である場合、推定誤差のリスクが減少したと判定する。
ステップＳ７０７において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、走行プランの修正をサーバ１１１に要求する。このとき、誘導部３５２は、走行プランの修正を要求する理由を示す情報を合わせてサーバ１１１に送信する。また、誘導部３５２は、例えば、対象ユーザの調子に関する情報をサーバ１１１に送信するようにしてもよい。
なお、誘導部３５２は、走行プランの修正が必要であると判定した場合、音声メッセージ等により走行プランの修正を対象ユーザに提案し、対象ユーザが同意したときに、走行プランの修正をサーバ１１１に要求するようにしてもよい。
サーバ１１１は、後述する図５９のステップＳ８０８において、走行プランを修正し、ステップＳ８０９において、修正後の走行プランを送信する。
ステップＳ７０８において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、サーバ１１１から送信された修正後の走行プランを受信する。その後、処理はステップＳ７０９に進む。
このとき、例えば、対象ユーザの調子が良く、目標タイムを上げるように走行プランが修正された場合、ウエアラブル端末１２２の出力部４０５は、例えば、「今日は調子が良いようです。もう少し上のタイムを狙ってみましょう。」という音声メッセージを出力する。
また、例えば、対象ユーザの調子が悪く、目標タイムを下げるように走行プランが修正された場合、出力部４０５は、例えば、「今日は調子が良くないようです。完走できるように少しペースを落としましょう。」という音声メッセージを出力する。
さらに、例えば、コースの残りが所定の距離以下になり、推定誤差のリスクの減少により、走行プランが修正された場合、出力部４０５は、例えば、「スパートしてください。ペースを上げて走り切りましょう。」という音声メッセージを出力する。
また、例えば、残存スタミナ量が少ない場合、出力部４０５は、残存スタミナ量が残りわずかであることを警告する。
一方、ステップＳ７０６において、走行プランの修正が必要でないと判定された場合、ステップＳ７０７及びＳ７０８の処理はスキップされ、処理はステップＳ７０９に進む。
ステップＳ７０９において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、現時点の状況に対応した走行プランのパラメータで誘導パラメータを更新する。例えば、誘導部３５２は、走行プランの現在走行中の区間における目標ピッチ及び目標ストライドで、誘導パラメータを更新する。
ステップＳ７１０において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、測定及び誘導を終了するか否かを判定する。測定及び誘導を終了しないと判定された場合、処理はステップＳ７０６に戻る。
その後、ステップＳ７１０において、測定及び誘導を終了すると判定されるまで、ステップＳ７０６乃至Ｓ７１０の処理が繰り返し実行される。
なお、対象ユーザが走行プランに従って走っているときに、例えば、図３２及び図３３を参照して上述した方法により、対象ユーザの走行状態等を提示するようにしてもよい。
一方、ステップＳ７１０において、測定及び誘導を終了すると判定された場合、処理はステップＳ７１１に進む。例えば、対象ユーザがコースを完走した場合、又は、対象ユーザが、携帯端末１２１又はウエアラブル端末１２２に走行支援の終了の指令を入力した場合、測定及び誘導を終了すると判定される。
その後、ステップＳ７１１乃至Ｓ７１３において、図３１のステップＳ３０６乃至Ｓ３０８と同様の処理が実行され、走行支援処理は終了する。これにより、今回のコースの走りに対する分析結果が、図３４乃至図４３を参照して上述した方法により、対象ユーザに提示される。
（走行プラン提供処理）
次に、図５９のフローチャートを参照して、図５７のクライアント１１２により実行される走行支援処理に対応して、サーバ１１１により実行される走行プラン提供処理について説明する。
ステップＳ８０１において、走行プラン作成部２５２は、走行プランの作成が要求されたか否かを判定する。走行プランの作成が要求されていないと判定された場合、処理はステップＳ８０２に進む。
ステップＳ８０２において、走行プラン作成部２５２は、走行プランの修正が要求されたか否かを判定する。走行プランの修正が要求されていないと判定された場合、処理はステップＳ８０１に戻る。
その後、ステップＳ８０１において、走行プランの作成が要求されたと判定されるか、ステップＳ８０２において、走行プランの修正が要求されたと判定されるまで、ステップＳ８０１及びＳ８０２の処理が繰り返し実行される。
一方、ステップＳ８０１において、走行プラン作成部２５２は、上述した図５７のステップＳ７０１において携帯端末１２１から送信された走行プランの作成の要求を受信した場合、走行プランの作成が要求されたと判定し、処理はステップＳ８０３に進む。
ステップＳ８０３において、走行プラン作成部２５２は、ユーザ（対象ユーザ）の調子の初期値を設定する。具体的には、走行プラン作成部２５２は、クライアント１１２から対象ユーザの調子に関する情報を取得した場合、その情報に基づいて、対象ユーザの調子指数又は調子クラスを推定し、推定した値に対象ユーザの調子指数又は調子クラスを設定する。
また、走行プラン作成部２５２は、クライアント１１２から対象ユーザにより設定された調子に関する情報を取得した場合、取得した情報に示される設定値に対象ユーザの調子指数又は調子クラスを設定する。
さらに、走行プラン作成部２５２は、クライアント１１２から対象ユーザにより設定された走行プランの作成モードに関する情報を取得した場合、その情報に基づいて、対象ユーザの調子指数又は調子クラスを設定する。例えば、走行プラン作成部２５２は、「攻撃」モードに設定されている場合、調子指数又は調子クラスを標準より良い値に設定し、「快適」モードに設定されている場合、調子指数又は調子クラスを標準値に設定し、「安全」モードに設定されている場合、調子指数又は調子クラスを標準より悪い値に設定する。
一方、走行プラン作成部２５２は、特に上述した情報をクライアント１１２から取得していない場合、対象ユーザの調子指数又は調子クラスを標準値に設定する。
ステップＳ８０４において、走行プラン作成部２５２は、スタミナ容量、リスクマージンを設定する。例えば、走行プラン作成部２５２は、最新の対象ユーザのスタミナ特性に基づいて、ステップＳ８０３の処理で設定した調子クラス又は調子指数における対象ユーザのスタミナ容量を計算する。なお、この時点では、対象ユーザのスタミナが消費されていないため、対象ユーザの残存スタミナ量は、スタミナ容量と等しくなる。
また、走行プラン作成部２５２は、ステップＳ８０３の処理で設定した調子指数又は調子クラスに基づいて、リスクマージンを設定する。
例えば、対象ユーザがスタミナ容量を全て消費するように走行プランを作成した場合、推定誤差やレース展開上の想定外の出来事により、コースの途中で対象ユーザのスタミナが枯渇するリスクが想定される。そこで、走行プラン作成部２５２は、そのリスクを回避するために、完走時にスタミナが残存するように余裕分を加味して、走行プランを作成する。そのスタミナの余裕分、換言すれば、対象ユーザのゴール時のスタミナ量の余りが、リスクマージンである。
なお、リスクマージンを大きくすると、対象ユーザのスタミナが枯渇し、完走できなくなる可能性は低下するが、タイムは遅くなる。一方、リスクマージンを小さくすると、対象ユーザのスタミナが枯渇し、完走できなくなる可能性は上昇するが、タイムは速くなる。
そこで、例えば、走行プラン作成部２５２は、調子クラス又は調子指数が標準より良い値に設定されている場合、リスクマージンを標準値より小さく設定する。走行プラン作成部２５２は、調子クラス又は調子指数が標準値に設定されている場合、リスクマージンを標準値に設定する。走行プラン作成部２５２は、調子クラス又は調子指数が標準より悪い値に設定されている場合、リスクマージンを標準値より大きく設定する。
その後、処理はステップＳ８０８に進む。
一方、ステップＳ８０２において、走行プラン作成部２５２は、上述した図５７のステップＳ７０７において携帯端末１２１から送信された走行プランの修正の要求を受信した場合、走行プランの修正が要求されたと判定し、処理はステップＳ８０５に進む。
ステップＳ８０５において、走行プラン作成部２５２は、ユーザ（対象ユーザ）の調子の見直しが必要であるか否かを判定する。走行プラン作成部２５２は、走行プランの修正の理由が、対象ユーザが走行プランに従って走行していない場合、対象ユーザの調子が良い場合、又は、対象ユーザの調子が悪い場合、調子の見直しが必要であると判定し、処理はステップＳ８０６に進む。
ステップＳ８０６において、走行プラン作成部２５２は、ユーザ（対象ユーザ）の調子を見直す。例えば、走行プラン作成部２５２は、これまでの対象ユーザのピッチ、ストライド、心拍数の推移に基づいて、対象ユーザの調子指数又は調子クラスを再設定する。
その後、処理はステップＳ８０７に進む。
一方、ステップＳ８０５において、走行プラン作成部２５２は、走行プランの修正の理由が、推定誤差のリスクの減少である場合、調子の見直しは必要ないと判定し、ステップＳ８０６の処理はスキップされ、処理はステップＳ８０７に進む。
なお、例えば、対象ユーザが他のランナーを追走したり、駆け引きを行ったりして、意図的に走行プランと異なる走りをしている場合、調子の見直しは必要ないと判定するようにしてもよい。
ステップＳ８０７において、走行プラン作成部２５２は、残存スタミナ量、リスクマージンを修正する。具体的には、走行プラン作成部２５２は、ステップＳ８０５の処理において、調子指数又は調子クラスを再設定した場合、再設定した調子指数又は調子クラスに基づいて、スタミナ容量及びリスクマージンを再設定する。
また、走行プラン作成部２５２は、走行プランの修正の理由が、推定誤差のリスクの減少である場合、リスクマージンを現在の値より小さい値に調整する。すなわち、推定誤差のリスクが減少したことにより、対象ユーザのスタミナが枯渇するリスクが減少する。そこで、走行プラン作成部２５２は、対象ユーザがより限界に近い値までスタミナを消費できるように、リスクマージンを小さくする。
また、走行プラン作成部２５２は、調子指数又は調子クラスの再設定の有無に関わらず、残存スタミナ量を修正する。具体的には、走行プラン作成部２５２は、これまでのピッチ及びストライドの推移、調子指数又は調子クラス、並びに、対象ユーザのスタミナ容量及びスタミナ効率特性に基づいて、これまでのスタミナ効率及び残存スタミナ量の推移を推定する。これにより、現時点の残存スタミナ量が修正される。
その後、処理はステップＳ８０８に進む。
ステップＳ８０８において、走行プラン作成部２５２は、走行プラン作成処理を行う。ここで、図６０のフローチャートを参照して、走行プラン作成処理の詳細について説明する。
ステップＳ８５１において、走行プラン作成部２５２は、走行パターンが未設定の区間のうち、先頭の区間を対象区間に選択する。
ここで、走行プランの作成時には、コースの全区間が、走行パターンを設定する対象となる。従って、コースの先頭の単位区間から最終の単位区間までの各単位区間が順番に対象区間に選択される。
一方、走行プランの修正時には、対象ユーザがこれまで走破した位置より後の区間（コースの残り）が、走行パターンを設定する対象となる。従って、コースの残りの先頭の単位区間から最終の単位区間までの各単位区間が順番に対象区間に選択される。
ステップＳ８５２において、走行プラン作成部２５２は、対象区間において消費スタミナ量が最小となる走行パターンを設定する。具体的には、走行プラン作成部２５２は、対象ユーザのスタミナ効率特性に基づいて、現在の残存スタミナ量の推定値において、スタミナ効率が最大になるピッチ及びストライドを求める。そして、走行プラン作成部２５２は、求めたピッチ及びストライドを対象区間の走行パターンに設定する。
ステップＳ８５３において、走行プラン作成部２５２は、対象区間後の残存スタミナ量を推定する。具体的には、走行プラン作成部２５２は、次式（３）により、対象区間における消費スタミナ量を計算する。
消費スタミナ量＝対象区間の距離／スタミナ効率 ・・・（３）
そして、走行プラン作成部２５２は、現在の残存スタミナ量の推定値から消費スタミナ量を引くことにより、対象区間を走行した後の残存スタミナ量を推定する。
ステップＳ８５４において、走行プラン作成部２５２は、全ての区間の走行パターンを設定したか否かを判定する。まだ、全ての区間の走行パターンを設定していないと判定された場合、処理はステップＳ８５１に戻る。
その後、ステップＳ８５４において、全ての区間の走行パターンが設定されたと判定されるまで、ステップＳ８５１乃至Ｓ８５４の処理が繰り返し実行される。これにより、走行プランの作成時には、コースの全区間の走行パターンが設定される。また、走行プランの修正時には、コースの残りの区間の走行パターンが設定される。
一方、ステップＳ８５４において、全ての区間の走行パターンが設定されたと判定された場合、処理はステップＳ８５５に進む。
ステップＳ８５５において、走行プラン作成部２５２は、走行時間を所定の時間短縮するのに必要な消費スタミナ量が最小となる走行パターンを区間毎に計算する。具体的には、走行プラン作成部２５２は、各単位区間について、現在設定されている走行パターンと比較して、走行時間を単位時間（例えば、１秒）だけ短縮することが可能な走行パターン（ピッチとストライドの組み合わせ）の候補を抽出する。そして、走行プラン作成部２５２は、単位区間毎に、抽出した各走行パターンの候補に対する消費スタミナ量を計算する。そして、走行プラン作成部２５２は、単位区間毎に、走行パターンの候補の中から、消費スタミナ量が最小となる走行パターンを選択する。また、走行プラン作成部２５２は、単位区間毎に、選択した走行パターンにおける消費スタミナ量と、現在設定されている走行パターンにおける消費スタミナ量との差を消費スタミナ増加量として計算する。
ステップＳ８５６において、走行プラン作成部２５２は、走行時間の短縮による消費スタミナ量の増加が少ない区間を所定の数だけ選択し、選択した区間の走行パターンを変更する。具体的には、走行プラン作成部２５２は、ステップＳ８５５で計算した消費スタミナ増加量の小さい順に各単位区間を並べ、上位から所定の数の単位区間を選択する。そして、走行プラン作成部２５２は、選択した単位区間の走行パターンを、ステップＳ８５５の処理で求めた走行パターンに変更する。
なお、走行パターンを変更する単位区間の数は、１以上の任意の数に設定することができる。
ステップＳ８５７において、走行プラン作成部２５２は、最終区間後の残存スタミナ量を推定する。すなわち、走行プラン作成部２５２は、変更後の走行パターンに基づいて、先頭の単位区間から順に、ステップＳ８５３の処理と同様に、各単位区間を走行した後の残存スタミナ量を再計算する。これにより、最終的に、最終区間を走行した後の残存スタミナ量が推定される。
ステップＳ８５８において、走行プラン作成部２５２は、最終区間後の残存スタミナ量がリスクマージンを下回ったか否かを判定する。最終区間後の残存スタミナ量がリスクマージンを下回っていないと判定された場合、処理はステップＳ８５５に戻る。
その後、ステップＳ８５８において、最終区間後の残存スタミナ量がリスクマージンを下回ったと判定されるまで、ステップＳ８５５乃至Ｓ８５８の処理が繰り返し実行される。これにより、消費スタミナ量の増加を低く抑えながら走行時間が短くなるように、各単位区間の走行パターンが更新される。
一方、ステップＳ８５８において、最終区間後の残存スタミナ量がリスクマージンを下回ったと判定された場合、処理はステップＳ８５９に進む。
ステップＳ８５９において、走行プラン作成部２５２は、各区間の走行パターンを、最終区間後の残存スタミナ量がリスクマージンを下回る１つ前の走行パターンに設定し、走行プラン作成処理は終了する。
これにより、コース途中でのスタミナの枯渇を避けつつ、対象ユーザの現在の調子で最短の走行時間又はそれに近い時間で走行可能な走行プランが作成される。
なお、例えば、対象ユーザが事前にコースのリハーサルランを行っている場合、そのときの測定データを参照して、走行プランを作成することにより、より適切な走行プランを提供することが可能になる。
図５９に戻り、ステップＳ８０９において、走行プラン作成部２５２は、対象ユーザの携帯端末１２１に走行プランを送信する。
その後、処理はステップＳ８０１に戻り、ステップＳ８０１以降の処理が実行される。
以上のようにして、対象ユーザは、走行プランに従って走ることにより、自分の能力や調子に適した効率的な走りをすることができる。これにより、タイムの短縮を実現したり、調子が悪くても完走したりすることが可能になる。また、リスクマージンを見直すことにより、後半にペースを上げたり、スパートをかけたりすることが可能になる。
また、対象ユーザは、同じコースを同じ走行パターンで繰り返し走行するトレーニングを行うことができる。
さらに、対象ユーザは、長距離走に不慣れでペース配分が分からなくても、適切なペース配分で走行することができる。
また、走行プランがリアルタイムに修正されるため、例えば、走行プランに従わずに他のランナーと駆け引きを行っても、その駆け引きで消費したスタミナ量を考慮した走行プランを新たに提示することができる。
＜４．変形例＞
以下、上述した本技術の実施の形態の変形例について説明する。
｛システム構成、処理の分担に関する変形例｝
以上に説明したシステムの構成、及び、各装置の処理の分担は、必要に応じて自由に変更することができる。
例えば、上述したサーバ１１１の処理の一部又は全部をクライアント１１２で行うようにすることが可能である。例えば、クライアント１１２が、単独でユーザの測定データに基づいて、走行特性、心肺能力、スタミナ特性の分析を行ったり、走行プランの作成を行ったりすることも可能である。
また、例えば、上述したクライアント１１２の処理の一部をサーバ１１１で行うようにしてもよい。例えば、クライアント１１２から測定データをサーバ１１１に送信し、サーバ１１１が、ユーザの走行状態（例えば、ピッチとストライドのバランス等）を分析するようにしてもよい。また、サーバ１１１が、クライアント１１２においてユーザに提示するデータ（例えば、画像データ、音声データ等）を作成し、そのデータをクライアント１１２に送信することにより、クライアント１１２におけるデータの提示を制御するようにしてもよい。
さらに、例えば、携帯端末１２１とウエアラブル端末１２２の処理の分担も任意に変更することが可能である。例えば、携帯端末１２１の機能をウエアラブル端末１２２に集約し、ウエアラブル端末１２２が携帯端末１２１の全ての処理を行うようにしてもよい。また、必要に応じて、１つのクライアント１１２において、携帯端末１２１を２つ以上設けたり、ウエアラブル端末１２２を２つ以上設けたりして、処理の分担を行うようにすることも可能である。
また、例えば、ウエアラブル端末１２２が、上述した画面の表示を行うようにしてもよい。さらに、例えば、クライアント１１２から外部の機器に画像データを供給し、外部の機器において、上述した画面の表示を行うようにしてもよい。また、例えば、携帯端末１２１から音声メッセージを出力し、ユーザは、イヤフォン等により携帯端末１２１から出力される音声メッセージを聞くようにしてもよい。
さらに、図１２のウエアラブル端末１２２の測定部４０６のセンサの種類は、その一例であり、必要に応じて、センサの種類や数を変更することが可能である。また、センサの一部を携帯端末１２１に設けることも可能である。
また、携帯端末１２１とウエアラブル端末１２２が有線通信を行うようにすることも可能である。
さらに、例えば、携帯端末１２１とウエアラブル端末１２２との間の通信エリアが広く、ユーザがその通信エリア内を走行する場合、ユーザは、必ずしも走行中に携帯端末１２１を携帯する必要はない。この場合、例えば、携帯端末１２１の代わりに、パーソナルコンピュータ等を用いることが可能である。
｛走行プランに関する変形例｝
例えば、ユーザが目標タイムを設定するようにしてもよい。そして、例えば、図６０の走行プラン作成処理において、走行プラン作成部２５２は、目標タイムに達するまで、ステップＳ８５５乃至Ｓ８５８の処理を繰り返すようにしてもよい。
また、多くのユーザは、調子の良し悪しに関わらず、なるべく誘導に従って走行する傾向にあると想定される。その結果、ユーザの実際の調子を把握するのが遅れるおそれがある。そこで、例えば、走行プラン作成部２５２は、最初は誘導を行わずにユーザに自由に走行させ、その間の走行状態や心拍数等に基づいてユーザの調子を推定し、走行プランを作成するようにしてもよい。これにより、より適切にユーザの調子に応じた走行プランを作成することが可能になる。
さらに、コースを同じ距離の単位区間ではなく距離が異なる区間に分割して、走行プランを作成するようにしてもよい。
また、走行プラン作成部２５２は、コースの特徴を考慮して、走行プランを作成するようにしてもよい。
例えば、走行プラン作成部２５２は、対象ユーザが走行するコースについて、過去に蓄積された他のユーザの走行データを分析することにより、当該コースの特異区間を検出する。特異区間とは、例えば、上り坂や下り坂など、ユーザの走行状態が他の区間と比較して大きく異なる区間のことである。そして、スタミナ特性分析部２６３は、対象ユーザと類似するユーザの当該コースの走行データに基づいて、消費スタミナ量の推移を分析する。そして、スタミナ特性分析部２６３は、分析結果に基づいて、対象ユーザのスタミナ効率特性を補正し、走行プラン作成部２５２は、補正したスタミナ効率特性に基づいて、走行プランを作成する。
また、例えば、スタミナ特性分析部２６３は、コースの地図情報からコースの上り坂及び下り坂の特性に関する情報を取得する。そして、スタミナ特性分析部２６３は、コースの上り坂及び下り坂の特性に基づいて、走りの負荷を補正し、上り坂及び下り坂の区間におけるユーザのスタミナ効率特性を補正する。そして、走行プラン作成部２５２は、補正したスタミナ効率特性に基づいて、走行プランを作成する。
また、例えば、走行プラン作成部２５２は、天気、気温、湿度、高度等を考慮して、走行プランを作成するようにしてもよい。例えば、多くのユーザの走行データ（スピード、ピッチ、ストライド、心拍数等）とともに、天気、気温、湿度、高度等のパラメータの測定データを蓄積しておき、スタミナ特性分析部２６３は、機械学習により、それらのパラメータとスタミナ効率特性との間の関係を学習する。機械学習の手法は、特に限定されるものではなく、例えば、ニューラルネットワーク、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等を用いることが可能である。そして、スタミナ特性分析部２６３は、機械学習の結果を用いて、各パラメータに基づいて各ユーザのスタミナ効率特性を補正し、走行プラン作成部２５２は、補正したスタミナ効率特性に基づいて、走行プランを作成する。
さらに、例えば、走行プラン作成部２５２は、風速及び風向きを考慮して、走行プランを作成するようにしてもよい。例えば、ウエアラブル端末１２２に設けられたセンサ、或いは、コースの各地に設置されたセンサにより風速及び風向きを検出し、走行プラン作成部２５２は、その風速及び風向きの影響を考慮して、走行プランを適宜更新するようにしてもよい。
なお、風が強くなると、その影響によりユーザの走行状態が走行特性からかい離することが予想される。特に、走りが安定したユーザほどその現象が顕著であると予想される。そこで、例えば、走行プラン作成部２５２は、走行特性と走行状態がかい離する度合いに基づいて、走行プランを修正するようにすることも可能である。その際、最終区間後の残存スタミナ量を大きめに設定して走行プランを修正することにより、完走できないリスクを下げることが可能になる。
｛誘導方法に関する変形例｝
以上の説明において、誘導音と着地タイミングの位相差を用いてピッチを誘導する例を示したが、ここで、図６１乃至図６３を参照して、この例の具体的な処理について説明する。
まず、図６１を参照して、誘導音と着地タイミングの位相差を用いずに、誘導音のテンポのみによりピッチの誘導を行う場合について説明する。図６１の上側は、ユーザが誘導刺激（誘導音）に短時間で引き込まれた場合、すなわち、ユーザが短時間で誘導音に追従してピッチを変更した場合の自然リズム、誘導後リズム、及び、誘導刺激の関係を示している。図６１の下側は、ユーザが誘導刺激（誘導音）に短時間で引き込まれなかった場合、すなわち、ユーザがすぐに誘導音に追従してピッチを変更しなかった場合の自然リズム、誘導後リズム、及び、誘導刺激の関係を示している。
なお、自然リズムとは、例えば、誘導前のユーザのステップのリズムのことであり、図内の点線の丸印は、ユーザの足の着地タイミングを示している。誘導後リズムとは、例えば、誘導後のユーザのステップのリズムのことであり、図内の実線の丸印は、ユーザの足の着地タイミングを示している。図内の誘導刺激の行の黒丸は、例えば、誘導音の出力タイミングを示している。
例えば、図６１の上側の図に示されるように、ユーザのピッチが遅くなるように誘導する場合、誘導音の周期が自然リズムより長い周期に固定され、誘導音のテンポが遅くなる。これにより、ユーザの着地タイミングと誘導音の出力タイミングの位相差が徐々に開いてゆく。そして、ユーザは、誘導音と着地タイミングとの位相のズレを知覚した後、ステップの周期（ステップのリズム）を誘導音の周期に同期させることにより、目標とするピッチに達することができる。
一方、図６１の下側の図に示されるように、ユーザがすぐに誘導音に追従してピッチを変更しなかった場合、誘導音と着地タイミングの位相差が次第に大きくなる。そして、誘導音と着地タイミングの位相のズレが大きくなりすぎると、ユーザは、かえって誘導音によりステップのリズムを乱してしまうおそれがある。
例えば、誘導音と着地タイミングの位相のズレが大きくなりすぎると、着地タイミングの直前に誘導音が出力されるようになる場合がある。そうすると、誘導音によりステップのリズムを遅らせる（ピッチを遅くする）ように誘導しているにも関わらず、ユーザは、ステップのリズムを速める（ピッチを速くする）ように誘導されているように錯覚してしまうおそれがある。この誘導音による誘導方向とユーザの認識との間のズレにより、ユーザがリズムを乱してしまうおそれがある。
これに対して、誘導音と着地タイミングの位相差を用いてピッチを誘導することにより、ユーザがすぐに誘導音に追従しなくても、適切にユーザを誘導することが可能になる。
ここで、図６２のフローチャートを参照して、誘導音と着地タイミングの位相差を用いてピッチを誘導する場合の誘導刺激設定処理について説明する。
ステップＳ９０１において、携帯端末１２１の誘導部３５２は、変数Ｔｔに目標テンポ間隔を設定する。現在の例では、目標テンポ間隔は、ユーザのステップの周期（１ステップの所要時間）の目標値のことである。なお、以下、変数Ｔｔを目標ステップ周期Ｔｔとも称する。
ステップＳ９０２において、誘導部３５２は、変数Ｔｒにリズム時刻測定結果を設定する。現在の例では、リズム時刻は、ユーザの最新の着地時刻のことである。なお、以下、変数Ｔｒを最新着地時刻Ｔｒとも称する。
ステップＳ９０３において、誘導部３５２は、変数Ｔ０に最新着地時刻Ｔｒを設定する。変数Ｔ０は、１回前のリズム時刻を表す変数であり、現在の例では、１回前の着地時刻を表す。以下、変数Ｔ０を前回着地時刻Ｔ０とも称する。
ステップＳ９０４において、ステップＳ９０２の処理と同様に、変数Ｔｒにリズム時刻測定結果が設定される。これにより、ステップＳ９０２で測定された着地時刻の次の着地時刻が、最新着地時刻Ｔｒに設定される。
ステップＳ９０５において、誘導部３５２は、変数ＴｌａｓｔＳｔｉｍに最新着地時刻Ｔｒを設定する。なお、変数ＴｌａｓｔＳｔｉｍは、前回誘導刺激を発行した時刻を表す変数であり、現在の例では、前回誘導音を出力した時刻を表す。以下、変数ＴｌａｓｔＳｔｉｍを、前回誘導音出力時刻ＴｌａｓｔＳｔｉｍとも称する。ただし、ステップＳ９０５の処理が行われる時点では、まだ誘導音が出力される前であるため、前回誘導音出力時刻ＴｌａｓｔＳｔｉｍに最新着地時刻Ｔｒが設定される。
ステップＳ９０６において、誘導部３５２は、変数Ｔｉに、最新着地時刻Ｔｒから前回着地時刻Ｔ０を引いた値を設定する。変数Ｔｉは、測定された直前のリズム周期を表す変数であり、現在の例では、直前のステップの周期の測定値を表す。以下、変数Ｔｉを測定ステップ周期Ｔｉとも称する。
ステップＳ９０７において、誘導部３５２は、前回誘導音出力時刻ＴｌａｓｔＳｔｉｍと目標ステップ周期Ｔｔとの和を誘導音出力時刻Ｔｓｔｉｍに設定する。変数Ｔｓｔｉｍは誘導刺激を発行する時刻を表す変数であり、現在の例では、誘導音を出力する時刻を表す。以下、変数Ｔｓｔｉｍを誘導音出力時刻Ｔｓｔｉｍとも称する。この処理により、誘導音出力時刻Ｔｓｔｉｍが、前回誘導音を出力した時刻（前回誘導音出力時刻ＴｌａｓｔＳｔｉｍ）から目標ステップ周期Ｔｔが経過した時刻に設定される。
ステップＳ９０８において、誘導部３５２は、Ｔｒ＋Ｔｉ×（１−ｃ０）とＴｓｔｉｍとを比較し、大きい方の値を誘導音出力時刻Ｔｓｔｉｍに設定する。ここで、ｃ０は所定の比率を表す定数であり、１より十分小さい正の値に設定される。従って、Ｔｒ＋Ｔｉ×（１−ｃ０）は、最新着地時刻Ｔｒから測定ステップ周期Ｔｉが経過した時刻より、測定ステップ周期Ｔｉ×ｃ０だけ前の時刻になる。
ステップＳ９０９において、誘導部３５２は、Ｔｒ＋Ｔｉ×（１＋ｃ１）とＴｓｔｉｍとを比較し、大きい方の値を誘導音出力時刻Ｔｓｔｉｍに設定する。ここで、ｃ１は所定の比率を表す定数であり、１より十分小さい正の値に設定される。従って、Ｔｒ＋Ｔｉ×（１＋ｃ１）は、最新着地時刻Ｔｒから測定ステップ周期Ｔｉが経過した時刻より、測定ステップ周期Ｔｉ×ｃ１だけ後の時刻になる。
このステップＳ９０８及びＳ９０９の処理において、誘導音出力時刻Ｔｓｔｉｍが次式（４）を満たす場合、誘導音出力時刻Ｔｓｔｉｍは補正されない。
Ｔｒ＋Ｔｉ×（１−ｃ０）≦Ｔｓｔｉｍ≦Ｔｒ＋Ｔｉ×（１＋ｃ１） ・・・（４）
一方、誘導音出力時刻ＴｓｔｉｍがＴｒ＋Ｔｉ×（１−ｃ０）より前の場合、Ｔｒ＋Ｔｉ×（１−ｃ０）に補正される。また、誘導音出力時刻ＴｓｔｉｍがＴｒ＋Ｔｉ×（１＋ｃ１）より後の場合、Ｔｒ＋Ｔｉ×（１＋ｃ１）に補正される。これにより、直前２回の着地タイミングから推定される次回の着地タイミングと誘導音の出力タイミングとの位相差が、所定の範囲内になるよう制限される。
ステップＳ９１０において、誘導部３５２は、誘導刺激発行時刻を設定する。すなわち、誘導部３５２は、次の誘導音の出力時刻を誘導音出力時刻Ｔｓｔｉｍに設定する。そして、誘導音出力時刻Ｔｓｔｉｍになったとき、誘導音が出力される。
ステップＳ９１１において、誘導部３５２は、前回誘導音出力時刻ＴｌａｓｔＳｔｉｍに誘導音出力時刻Ｔｓｔｉｍを設定する。
ステップＳ９１２において、誘導部３５２は、前回着地時刻Ｔ０に最新着地時刻Ｔｒを設定する。
ステップＳ９１３において、ステップＳ９０２及びＳ９０４の処理と同様に、変数Ｔｒにリズム時刻測定結果が設定される。
ステップＳ９１４において、誘導部３５２は、誘導を終了するか否かを判定する。誘導を終了しないと判定された場合、処理はステップＳ９０６に戻る。その後、ステップＳ９１４において、誘導を終了すると判定されるまで、ステップＳ９０６乃至Ｓ９１４の処理が繰り返し実行される。
一方、ステップＳ９１４において、誘導を終了すると判定された場合、誘導刺激設定処理は終了する。
これにより、図６３に示されるように、ユーザがすぐに誘導刺激（誘導音）に引き込まれなくても、問題が生じない。すなわち、ユーザがすぐに誘導音に追従してピッチを変更しなくても、誘導音と着地タイミングとの位相差が所定の範囲内になるように、着地タイミングに対する誘導音の位相がロックされる。また、ユーザの追従が始まると、それに応じて誘導音のテンポが制御される。これにより、誘導音による誘導方向とユーザの認識との間にズレの発生が防止され、ユーザのピッチが適切に誘導される。
｛その他の変形例｝
以上の説明では、残存スタミナ量、スピード、並びに、スタミナ効率の関係、又は、残存スタミナ量、ピッチ及びストライド、並びに、スタミナ効率の関係をスタミナ効率特性として求める例を示したが、例えば、残存スタミナ量、ピッチ、並びに、スタミナ効率の関係、又は、残存スタミナ量、ストライド、並びに、スタミナ効率の関係をスタミナ効率特性として求めるようにしてもよい。
また、以上に説明した処理において、ユーザの心拍数の代わりに脈拍数を測定して用いることも可能である。
｛他の適用例｝
以上の説明では、本技術を、人の走行特性に基づいてランニングの支援を行う場合に適用する例を示したが、人の走行特性と同様の特徴を持つ他の移動特性に基づいて、ランニング以外の人の移動を支援する場合にも、本技術を適用することが可能である。
ここで、移動特性は、例えば、スピード、単位時間あたりの単位移動動作数、及び、単位移動動作あたりの移動距離の関係により表される。走行特性の場合、１ステップが単位移動動作に相当し、ピッチが単位時間あたりの単位移動動作数に相当し、ストライドが単位移動動作あたりの移動距離に相当する。
例えば、人の歩行特性が走行特性と同様の特徴を持つ場合、本技術を歩行の支援を行う場合に適用することが可能である。なお、歩行特性は、例えば、走行特性と同様に、歩行時のスピード、ピッチ、及び、ストライドの関係により表される。
そして、例えば、本技術を用いて、上述した方法と同様の方法により、人の歩行特性及び歩行状態の分析、並びに、競歩等のトレーニングの支援及び歩行プランの作成等が行われる。
また、例えば、人のスイミング特性が、人の走行特性と同様の特徴を持つ場合、本技術をスイミングの支援を行う場合に適用することができる。
なお、スイミング特性は、例えば、スピード、ピッチ、及び、ストローク長の関係により表される。ここで、ピッチは、ストロークレートとも言い、単位時間当たりに水をかく回数のことであり、ストローク長は、１回のストロークで進む距離のことである。従って、１ストロークが単位移動動作に相当し、ピッチが単位時間あたりの単位移動動作数に相当し、ストローク長が単位移動動作あたりの移動距離に相当する。
そして、例えば、本技術を用いて、上述した方法と同様の方法により、人のスイミング特性及びスイミング状態の分析、並びに、スイミングのトレーニングの支援及びスイミングプランの作成等が行われる。
また、図６２の誘導刺激設定処理は、走行時のピッチ以外のユーザの行動のリズムやテンポの誘導を行う場合にも適用することができる。例えば、誘導対象となるユーザの行動には、水泳、歩行、歌唱、音楽の演奏等が想定される。また、図６２のステップＳ９０２のリズム時刻には、例えば、水泳において水をかく手が着水する時刻、音楽において拍子に対応した音を発した時刻等が想定される。
｛コンピュータの構成例｝
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。
図６４は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。
コンピュータにおいて、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１０１，ＲＯＭ（Read Only Memory）１１０２，ＲＡＭ（Random Access Memory）１１０３は、バス１１０４により相互に接続されている。
バス１１０４には、さらに、入出力インタフェース１１０５が接続されている。入出力インタフェース１１０５には、入力部１１０６、出力部１１０７、記憶部１１０８、通信部１１０９、及びドライブ１１１０が接続されている。
入力部１１０６は、キーボード、マウス、マイクロフォンなどよりなる。出力部１１０７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部１１０８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部１１０９は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ１１１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア１１１１を駆動する。
以上のように構成されるコンピュータでは、ＣＰＵ１１０１が、例えば、記憶部１１０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース１１０５及びバス１１０４を介して、ＲＡＭ１１０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
コンピュータ（ＣＰＵ１１０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア１１１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。
コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア１１１１をドライブ１１１０に装着することにより、入出力インタフェース１１０５を介して、記憶部１１０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部１１０９で受信し、記憶部１１０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ＲＯＭ１１０２や記憶部１１０８に、あらかじめインストールしておくことができる。
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
また、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。
さらに、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
例えば、本技術は、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
また、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、他の効果があってもよい。
さらに、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
また、例えば、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
ユーザのセンシング情報を利用して、前記ユーザの移動時のスピード、ピッチ、及び、ストライドの関係を示す移動特性に基づいて、前記ユーザのスピード、ピッチ、及び、ストライドのうち少なくとも１つの誘導を行う誘導部を
備える情報処理装置。
（２）
前記ユーザの前記移動特性、並びに、前記移動特性に基づいて前記ユーザの移動状態を分析した結果のうち少なくとも一方の提示を制御するユーザインタフェース制御部を
さらに備える前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記ユーザインタフェース制御部は、前記移動特性に基づいて前記ユーザのピッチとストライドのバランスを分析した結果を提示するように制御する
前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記ユーザインタフェース制御部は、前記ユーザのピッチとストライドのバランス、及び、スピードの時系列の推移を提示するように制御する
前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記ユーザインタフェース制御部は、複数の時点における前記ユーザのピッチとストライドのバランスを比較した結果、又は、複数のユーザのピッチとストライドのバランスを比較した結果のうち少なくとも一方の提示を制御する
前記（２）乃至（４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（６）
前記ユーザの前記移動特性に基づいて、前記ユーザの移動状態を分析する状態分析部を
さらに備える前記（１）乃至（５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（７）
前記誘導部は、スピード、ピッチ、及び、ストライドのうちの１つを固定し、残りの２つを変化させるように誘導する
前記（１）乃至（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）
前記誘導部は、前記ユーザの心拍数又は脈拍数がほぼ一定になるように、前記ユーザのピッチ及びストライドを誘導する
前記（１）乃至（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９）
前記ユーザのスタミナ特性に基づいて、前記ユーザが移動するコースにおけるピッチとストライドの配分、及び、前記コースにおけるスピードの配分のうち少なくとも一方を含むプランを作成するプラン作成部を
さらに備え、
前記誘導部は、前記プランに基づいて、前記ユーザのスピード、ピッチ、及び、ストライドの誘導を行う
前記（１）乃至（８）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）
前記プラン作成部は、前記ユーザの移動状態、並びに、調子に基づいて、前記ユーザの移動中に前記プランを更新する
前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）
前記プラン作成部は、前記コースの残りの距離に基づいて、ゴール時の前記ユーザのスタミナ量の余りを調整しながら、前記プランを更新する
前記（９）又は（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
前記スタミナ特性は、前記ユーザのスピード、ピッチ、及び、ストライドのうちの少なくとも１つ、残存スタミナ量、並びに、スタミナ効率の関係を示すスタミナ効率特性と、前記ユーザのスタミナ容量とを含む
前記（９）乃至（１１）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１３）
前記誘導部は、前記ユーザのスピードが所定の閾値未満の場合、ストライドの誘導を行い、前記ユーザのスピードが前記閾値以上の場合、ピッチの誘導を行う
前記（１）乃至（１２）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１４）
主にストライドを伸ばすことにより加速する方法と主にピッチを速くすることにより加速する方法とを切り替える速度である切替速度より遅い第１のスピード、前記切替速度より速い第２のスピード、及び、前記第１のスピードと第２のスピードの間の第３のスピードの少なくとも３つのスピードにおける前記ユーザのピッチ及びストライドの測定結果に基づいて、前記ユーザの前記移動特性を分析する移動特性分析部を
さらに備える前記（１）乃至（１３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１５）
前記ユーザのスピード、ストライド及びピッチのうち少なくとも１つを誘導しながら測定した心拍数又は脈拍数の測定結果に基づいて、前記ユーザの心肺能力を分析する心肺能力分析部を
さらに備える前記（１）乃至（１４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１６）
前記心肺能力は、前記ユーザの標準心拍数及び最高心拍数を含む
前記（１５）に記載の情報処理装置。
（１７）
前記ユーザのスピード、ストライド及びピッチのうち少なくとも１つを誘導しながら測定したスピード、並びに、心拍数又は脈拍数の測定結果に基づいて、前記ユーザのスタミナ特性を分析するスタミナ特性分析部を
さらに備える前記（１）乃至（１６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１８）
前記移動特性は、前記ユーザの走行時の各スピードにおけるピッチ及びストライドの組み合わせを示し、
前記移動状態は、前記ユーザの走行状態である
前記（２）乃至（６）及び（１０）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１９）
ユーザのセンシング情報を利用して、前記ユーザの移動時のスピード、ピッチ、及び、ストライドの関係を示す移動特性に基づいて、前記ユーザのスピード、ピッチ、及び、ストライドのうち少なくとも１つの誘導を行う誘導ステップを
含む情報処理方法。
（２０）
ユーザのセンシング情報を利用して、前記ユーザの移動時のスピード、ピッチ、及び、ストライドの関係を示す移動特性に基づいて、前記ユーザのスピード、ピッチ、及び、ストライドのうち少なくとも１つの誘導を行う誘導ステップを
含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
１０１ 情報処理システム， １１１ サーバ， １１２−１乃至１１２−ｎ クライアント， １２１−１乃至１２１−ｎ 携帯端末， １２２−１乃至１２２−ｎ ウエアラブル端末， ２０１ ＣＰＵ， ２５１ 分析部， ２５２ 走行プラン作成部， ２６１ 走行特性分析部， ２６２ 心肺能力分析部， ２６３ スタミナ特性分析部， ３０１ ＣＰＵ， ３０５ 入力部， ３０６ 出力部， ３５１ 分析部， ３５２ 誘導部， ３５３ ＵＩ制御部， ３６１ 走行状態分析部， ４０１ ＣＰＵ， ４０４ 入力部， ４０５ 出力部， ４０６ 測定部， ４２１ ＧＰＳ受信機， ４２２ 心拍センサ， ４２３ 加速度センサ， ４２４ ジャイロセンサ， ４２５ 気圧センサ， ４２６ 温度センサ， ４２７ 湿度センサ， ４７１ データ収集部， ４７２ ＵＩ制御部

Claims (20)

  1. ユーザのセンシング情報を利用して、前記ユーザの移動時のスピード、ピッチ、及び、ストライドの関係を示す移動特性に基づいて、前記ユーザのスピード、ピッチ、及び、ストライドのうち少なくとも１つの誘導を行う誘導部を
    備える情報処理装置。
  2. 前記ユーザの前記移動特性、並びに、前記移動特性に基づいて前記ユーザの移動状態を分析した結果のうち少なくとも一方の提示を制御するユーザインタフェース制御部を
    さらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記ユーザインタフェース制御部は、前記移動特性に基づいて前記ユーザのピッチとストライドのバランスを分析した結果を提示するように制御する
    請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 前記ユーザインタフェース制御部は、前記ユーザのピッチとストライドのバランス、及び、スピードの時系列の推移を提示するように制御する
    請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 前記ユーザインタフェース制御部は、複数の時点における前記ユーザのピッチとストライドのバランスを比較した結果、又は、複数のユーザのピッチとストライドのバランスを比較した結果のうち少なくとも一方の提示を制御する
    請求項２に記載の情報処理装置。
  6. 前記ユーザの前記移動特性に基づいて、前記ユーザの移動状態を分析する状態分析部を
    さらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
  7. 前記誘導部は、スピード、ピッチ、及び、ストライドのうちの１つを固定し、残りの２つを変化させるように誘導する
    請求項１に記載の情報処理装置。
  8. 前記誘導部は、前記ユーザの心拍数又は脈拍数がほぼ一定になるように、前記ユーザのピッチ及びストライドを誘導する
    請求項１に記載の情報処理装置。
  9. 前記ユーザのスタミナ特性に基づいて、前記ユーザが移動するコースにおけるピッチとストライドの配分、及び、前記コースにおけるスピードの配分のうち少なくとも一方を含むプランを作成するプラン作成部を
    さらに備え、
    前記誘導部は、前記プランに基づいて、前記ユーザのスピード、ピッチ、及び、ストライドの誘導を行う
    請求項１に記載の情報処理装置。
  10. 前記プラン作成部は、前記ユーザの移動状態、並びに、調子に基づいて、前記ユーザの移動中に前記プランを更新する
    請求項９に記載の情報処理装置。
  11. 前記プラン作成部は、前記コースの残りの距離に基づいて、ゴール時の前記ユーザのスタミナ量の余りを調整しながら、前記プランを更新する
    請求項９に記載の情報処理装置。
  12. 前記スタミナ特性は、前記ユーザのスピード、ピッチ、及び、ストライドのうちの少なくとも１つ、残存スタミナ量、並びに、スタミナ効率の関係を示すスタミナ効率特性と、前記ユーザのスタミナ容量とを含む
    請求項９に記載の情報処理装置。
  13. 前記誘導部は、前記ユーザのスピードが所定の閾値未満の場合、ストライドの誘導を行い、前記ユーザのスピードが前記閾値以上の場合、ピッチの誘導を行う
    請求項１に記載の情報処理装置。
  14. 主にストライドを伸ばすことにより加速する方法と主にピッチを速くすることにより加速する方法とを切り替える速度である切替速度より遅い第１のスピード、前記切替速度より速い第２のスピード、及び、前記第１のスピードと第２のスピードの間の第３のスピードの少なくとも３つのスピードにおける前記ユーザのピッチ及びストライドの測定結果に基づいて、前記ユーザの前記移動特性を分析する移動特性分析部を
    さらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
  15. 前記ユーザのスピード、ストライド及びピッチのうち少なくとも１つを誘導しながら測定した心拍数又は脈拍数の測定結果に基づいて、前記ユーザの心肺能力を分析する心肺能力分析部を
    さらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
  16. 前記心肺能力は、前記ユーザの標準心拍数及び最高心拍数を含む
    請求項１５に記載の情報処理装置。
  17. 前記ユーザのスピード、ストライド及びピッチのうち少なくとも１つを誘導しながら測定したスピード、並びに、心拍数又は脈拍数の測定結果に基づいて、前記ユーザのスタミナ特性を分析するスタミナ特性分析部を
    さらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
  18. 前記移動特性は、前記ユーザの走行時の各スピードにおけるピッチ及びストライドの組み合わせを示し、
    前記移動状態は、前記ユーザの走行状態である
    請求項２に記載の情報処理装置。
  19. ユーザのセンシング情報を利用して、前記ユーザの移動時のスピード、ピッチ、及び、ストライドの関係を示す移動特性に基づいて、前記ユーザのスピード、ピッチ、及び、ストライドのうち少なくとも１つの誘導を行う誘導ステップを
    含む情報処理方法。
  20. ユーザのセンシング情報を利用して、前記ユーザの移動時のスピード、ピッチ、及び、ストライドの関係を示す移動特性に基づいて、前記ユーザのスピード、ピッチ、及び、ストライドのうち少なくとも１つの誘導を行う誘導ステップを
    含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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