JP2017176432A - 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラムおよび情報処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの動作に基づく運動機能データを収集および提供する。【解決手段】情報処理装置は、ユーザの動作に係る情報を取得可能な電子機器から、取得されたユーザの動作に係る情報を受信する受信部と、ユーザの動作に係る情報に基づいて、ユーザの運動機能を示す運動機能データを算出する算出部と、運動機能データを記憶する記憶部と、運動機能データとともに運動機能データに関連する関連データを提示する提示部と、を備える。【選択図】図１０

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラムおよび情報処理システムに関する。

高齢者が寝たきりになる要因の１つとして運動機能の低下が考えられる。高齢者を始めとするユーザの運動機能を司る筋肉量や筋力及び身体能力等の生体情報を計測する手法として、体組成計等により１回の測定で評価をする、いわば定点観測をする技術が知られている（例えば、特許文献１から特許文献３、非特許文献１および非特許文献２を参照）。

また、利用者の測定頻度に関する情報を出力する技術、加齢が体組成に及ぼす影響を考慮して体組成の指標の長期的な変化を予測する技術、生体情報の測定結果と目標条件との関係に応じて表示状態を変化させる技術等が知られている（例えば、特許文献４から特許文献６を参照）。

特開２００９−１４８３７５号公報 特開２０１０−２２６７４号公報 特開２００５−３４２４９７号公報 特開２０１５−１６３１６９号公報 特開２０１３−８１８００号公報 特開２０１２−２００２７６号公報

"脚からはじめる健康生活−運動機能の状態を簡単にチェックして介護予防 医療機関や高齢者施設向けに「ＢＭ−２２０」の試作モデルを開発 敬老の日に合わせて９月１５日より無料モニターキャンペーンを実施"、[online]、２０１５年９月１５日、株式会社タニタ、インターネット＜URL: http://www.tanita.co.jp/cms/press/pdf/2015/20150915.pdf＞ "ロコモスキャン（登録商標） 訓練機能付下肢筋力測定器"、[online]、２０１５年４月、アルケア株式会社、インターネット＜URL: http://www.alcare.co.jp/medical/product/pdf/catalog/cat_locomo-scan.pdf＞

ユーザの運動機能を司る筋肉量や筋力及び身体能力等の生体情報は、１回の定点観測では、正しく計測されない場合が生じるおそれがある。また、体組成計等による生体情報の計測は、ユーザが意識的に計測するものであるため、簡便さを欠く。このため、生体情報のデータを継続的に収集することは困難である。すなわち、ユーザの生体情報に基づく運動機能を示すデータ（以下、運動機能データとも呼ばれる）は、継続して計測及び収集されるものではない。したがって、ユーザは、経時的な計測に基づく過去の運動機能データとの比較により、運動機能を向上するための目標の設定が困難である。

本発明の一態様は、ユーザの動作に基づく運動機能データを収集および提供する技術を提供することを目的とする。

本発明の態様の一つは、ユーザの動作に基づく運動機能データを収集および提供する。情報処理装置は、ユーザの動作に係る情報を取得可能な電子機器から、取得されたユーザの動作に係る情報を受信する受信部と、ユーザの動作に係る情報に基づいて、ユーザの運動機能を示す運動機能データを算出する算出部と、運動機能データを記憶する記憶部と、運動機能データとともに運動機能データに関連する関連データを提示する提示部と、を備える情報処理装置である。

本発明の一態様によれば、ユーザの動作に基づく運動機能データを収集および提供することが可能となる。

図１は、情報処理システムの構成を例示する図である。 図２は、情報処理装置のハードウェア構成を例示する図である。 図３は、カメラを計測装置とする構成例を示す図である。 図４は、スマートフォンを計測装置とする構成例を示す図である。 図５は、屈伸時の垂直方向の加速度を示すグラフである。 図６は、歩行時の水平方向の加速度を示すグラフである。 図７は、運動機能データの表示例を示す図である。 図８は、ユーザデータレコードのデータ構造の一例を示す図である。 図９は、運動機能データレコードのデータ構造の一例を示す図である。 図１０は、運動機能データの計測から表示までの処理例を示すフローチャートである。 図１１は、運動機能データの計測処理の具体例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して実施形態について説明する。実施形態の構成は例示であり、発明の構成は、開示の実施形態の具体的構成に限定されない。発明の実施にあたり、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用されてもよい。

〔実施形態〕
＜システム構成＞
図１は、情報処理システム１の構成を例示する図である。情報処理システム１は、情報処理装置１０、計測装置１０１および表示装置１０２を有する。情報処理システム１は、計測装置１０１により、ユーザの運動機能を司る筋肉量や筋力及び身体能力等を計測する。また、情報処理システム１は、計測結果から得られるデータの推移および目標値等を表示装置１０２に表示する。情報処理システム１において、情報処理装置１０は、計測装置１０１および表示装置１０２と、ネットワークを介して通信するよう構成されてもよく、また計測装置１０１および表示装置１０２の少なくとも一方と一体化されて構成されてもよい。

情報処理装置１０は、計測装置１０１により計測される計測データを収集し蓄積する。情報処理装置１０は、計測装置１０１から受信した計測データを表示装置１０２に提供する。情報処理装置１０は、計測データを所定の計算式等によって処理することで算出された処理結果を、表示装置１０２に提供してもよい。計測データの処理は、計測装置１０１により実行されてもよい。この場合、情報処理装置１０は、計測装置１０１から処理結果を受信し、表示装置１０２に提供してもよい。

実施形態において、計測データおよび所定の計算式等によって算出された処理結果は、運動機能データとも総称される。情報処理装置１０は、無線等により計測装置１０１とネットワーク接続し、運動機能データを受信することができる。また、情報処理装置１０は、計測装置１０１において運動機能データをＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ
Ｂｕｓ）メモリ等の不揮発性記録媒体に記録し、当該記録媒体から、運動機能データを取得するようにしてもよい。情報処理装置１０は、例えば毎月、毎週、毎日、または１日のうちの決められた時間等、経時的に取得される運動機能データを記憶し蓄積する。また、情報処理装置１０は、複数ユーザの運動機能データを収集し蓄積する。

また、情報処理装置１０は、無線等により表示装置１０２とネットワーク接続し、運動機能データ（計測データまたは所定の計算式等によって算出された処理結果）を表示装置１０２に送信して表示させる。

計測装置１０１は、例えば、脚、腕等の身体の一部の動作速度、筋力または筋肉量を計測する。計測装置１０１は、さらに、筋肉の柔らかさや筋肉の質等を示すデータを計測するようにしてもよい。筋肉の質としては、例えば筋肉の活性化しやすさや疲れからの回復のしやすさ等を、赤外線の照射により、酸素化ヘモグロビン（ｏｘｙＨｂ）や脱酸素化ヘモグロビン（ｄｅｏｘｙＨｂ）の変化量を測定することで推測可能である。また、筋肉の柔らかさは、筋硬度計により測定することができる。計測装置１０１は、ユーザの身体に装着して使用される、いわゆるウェアラブルな計測器であってもよい。計測装置１０１は、これらのデータを計測するセンサを、運動機能を測定する場所に設置してあるタイルまたはマット等に組み込んで構成されてもよい。

また、計測装置１０１は、筋肉に関するデータに加えて、心拍数、脈拍、呼吸数、身体の重心を示す体重バランス、褐色細胞の量等を取得してもよい。計測装置１０１は、「電子機器」の一例である。

表示装置１０２は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）やタブレット端末等を用いて構成可能である。表示装置１０２は、情報処理装置１０から受信した運動機能データおよび目標値を表示する。目標値は、あらかじめユーザが指定した値でもよく、ユーザの性別または年齢等の属性に応じて情報処理装置１０に記憶された運動機能データから抽出される値であってもよい。目標値は、「運動機能データに関連する関連データ」の一例である。ただし、表示装置１０２は、情報処理装置１０に接続されるディスプレイ、情報処理装置１０に組み込まれたディスプレイ等であってもよい。

＜装置構成＞
図２は、情報処理装置１０のハードウェア構成を例示する図である。情報処理装置１０は、プロセッサ１１、主記憶装置１２、補助記憶装置１３、入力装置１４、出力装置１５、ネットワークインタフェース１６を備える。また、これらはバス１７により互いに接続される。

プロセッサ１１は、補助記憶装置１３に保持されたＯＳや様々なコンピュータプログラムを主記憶装置１２にロードして実行することによって、様々な処理を実行する。ただし、コンピュータプログラムによる処理の一部がハードウェア回路により実行されてもよい。プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）や、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）である。プロセッサ１１は、「算出部」の一例である。

主記憶装置１２は、プロセッサ１１に、補助記憶装置１３に格納されているプログラム
をロードするための記憶領域、及びプログラムを実行するための作業領域を提供する。また、主記憶装置１２は、データを保持するためのバッファとして用いられる。主記憶装置１２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ
Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の半導体メモリである。

補助記憶装置１３は、様々なプログラムや、各プログラムの実行に際してプロセッサ１１が使用するデータを格納する。補助記憶装置１３は、例えば、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、又はハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ
Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ、ＨＤＤ）等の不揮発性のメモリである。補助記憶装置１３は、例えば、オペレーティングシステム（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ、ＯＳ）、その他様々なアプリケーションプログラムを保持する。補助記憶装置１３は、「記憶部」の一例である。

入力装置１４は、ユーザからの操作入力を受け付ける。例えば、入力装置１４は、タッチパッド、マウス、タッチパネル等のポインティングデバイス、キーボード、操作ボタン、遠隔操作機からの信号を受信する回路等である。

出力装置１５は、表示装置１０２が情報処理装置１０と一体として構成された場合の表示装置１０２に相当する。出力装置１５は、情報処理装置１０から受信した計測データの処理結果および目標値を表示する。出力装置１５は、例えば、液晶ディスプレイ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ、ＬＣＤ）である。出力装置１５は、「提示部」の一例である。

ネットワークインタフェース１６は、ネットワークとの情報の入出力を行うインタフェースである。ネットワークインタフェース１６は、有線のネットワークと接続するインタフェース、無線のネットワークと接続するインタフェースを含む。ネットワークインタフェース１６は、例えば、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）カード等である。ネットワークインタフェース１６で受信されたデータ等は、プロセッサ１１に出力される。ネットワークインタフェース１６は、「受信部」の一例である。

例えば、情報処理装置１０では、プロセッサ１１が、補助記憶装置１３に保持される管理プログラムを主記憶装置１２にロードして実行する。なお、情報処理装置１０のハードウェア構成は一例であり、上記に限られず、実施の形態に応じて適宜構成要素の省略や置換、追加が可能である。

計測装置１０１は、情報処理装置１０と同様の装置構成とすることができる。さらに、計測装置１０１は、筋肉量、筋力等を計測するセンサ等を有する計測部（図示せず）を備える。計測部は、筋肉に係る情報を計測するセンサの他、加速度センサまたは生体情報等を計測するセンサを有してもよい。また、計測部は、異なる種類の計測データを取得する複数のセンサを有してもよい。計測装置１０１の構成要素は、実施の形態に応じて、適宜省略や置換、追加が可能である。なお、計測装置１０１は、ユーザの身体に装着して使用される、いわゆるウェアラブルな計測器である場合、計測部およびネットワークインタフェースを備え、ボタン電池等の軽量化された電源で動作することが望ましい。

表示装置１０２は、情報処理装置１０と同様の装置構成とすることができる。表示装置１０２は、情報処理装置１０から受信した運動機能データを出力装置１５に表示することができればよく、表示装置１０２の構成は、実施の形態に応じて、適宜省略や置換、追加が可能である。

＜計測装置の具体例＞
図３及び図４は、計測装置１０１の具体例を示す。図３は、カメラ２０１を計測装置１０１とする構成例を示す図である。図３の例では、カメラ２０１による撮像画像は、情報処理装置１０に送信される。情報処理装置１０は、カメラ２０１から受信した撮像画像を解析してユーザを認識する。情報処理装置１０は、複数の撮像画像からユーザの動作の加速度を求め、ユーザの歩行速度および屈伸力等の運動機能データを算出することができる。カメラ２０１は、例えば、フィットネスクラブ、福祉施設または家庭等、撮像される個人の識別が可能な場所に設置され、各個人の日常生活活動（Ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ ｏｆ
Ｄａｉｌｙ Ｌｉｖｉｎｇ、ＡＤＬ）を撮像することが想定される。なお、動作には、ユーザが歩行や運動などユーザの身体の一部又は全部を動かす行為のみならず、歩行停止や安静状態など身体の一部又は全部を動かさない行為も含む。

図４は、スマートフォン２０２を計測装置１０１とする構成例を示す図である。スマートフォン２０２は、加速度センサを備えており、ユーザの動作について水平方向および垂直方向の加速度を計測することができる。図４の例では、スマートフォン２０２で計測された加速度の情報は、情報処理装置１０に送信される。情報処理装置１０は、スマートフォン２０２から受信した水平方向加速度により所有者の歩行速度を算出し、垂直方向加速度により屈伸力を算出することができる。スマートフォン２０２は、日常生活活動に伴うユーザの動作の加速度を計測することができる。

計測装置１０１は、上記の具体例に限られず、例えば、太腿部等の身体の一部に取り付けられるサポータであってもよい。当該サポータが加速度センサを備える場合、計測された加速度の情報は、図２に例示したネットワークインタフェース１６と同様のインタフェースを介して情報処理装置１０に送信される。情報処理装置１０は、当該サポータから受信した水平方向加速度により装着者の歩行速度し、垂直方向加速度により屈伸力を算出することができる。

また、当該サポータが筋肉量等の計測機器を備える場合、当該サポータは、電気的インピーダンス筋運動記録法（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ｉｍｐｅｄａｎｃｅ ｍｙｏｇｒａｐｈｙ、ＥＩＭ）または生体インピーダンス法（Ｂｉｏｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ｉｍｐｅｄａｎｃｅ ａｎａｌｙｓｉｓ、ＢＩＡ）等により脂肪量や筋肉量を測定することができる。なお、ＥＩＭ法では、筋肉に極微弱な電流を流し、電流の様子を観察することで、筋肉の質と量を推定可能である。また、ＢＩＡ法では、組織の生物学的特性による電気伝導性の差異を利用して、筋肉の質や量を推定可能である。日常生活において装着されるサポータは、各種のセンサまたは計測機器を有することで、日常生活活動に伴うユーザの動作に係る情報を取得することができる。

＜運動機能データ算出例＞
図５および図６は、加速度から運動機能データを算出する例を説明するための図である。加速度は、カメラ２０１の撮像画像を解析したり、スマートフォン２０２の加速度センサにより計測したりすることにより取得可能である。情報処理装置１０は、取得した加速度の変化に基づき、屈伸力または歩行速度等の運動機能データを算出することができる。

図５は、屈伸時の垂直方向の加速度を示すグラフである。図５において、縦軸は垂直加速度、横軸は時間を示す。図５において、時間ｔ_０からｔ_ｆまでのグラフが、立ち上がる動作をしたときの加速度の変化を示す。屈伸力は、例えば、ｋ_ｔを所定の定数とした場合に、垂直加速度がｋ_ｔより大きい部分について、次の式により算出される。

Ｆは、算出される屈伸力である。ｋ_ｍは質量を表す定数であり、上半身の重さとすることができる。過去の計測データとの比較を対象とする場合、ｋ_ｍは１として計測データを収集してもよい。ｔ_ｆは、ユーザが立ち上がるために要する時間である。ａ（ｔ）は、ユーザの動作の垂直加速度である。垂直加速度ａ（ｔ）はｔ_０からｔ_ｆの範囲で積分される。ｋ_tは、所定の定数であり、情報処理装置１０は、垂直加速度ａ（ｔ）がｋ_tより大きい場合に、立ち上がる動作がなされているものと判断する。例えばｋ_tを０とすると、情報
処理装置１０は、垂直加速度ａ（ｔ）が正、すなわち地面に対して上向きの加速度が観測されている時間を、ユーザが立ち上がる動作をしていると判断することができる。なお、数１の式による屈伸力の算出は、一例であり、上記式に限られない。

図６は、歩行時の水平方向の加速度を示すグラフである。図６において、縦軸は水平加速度、横軸は時間を示す。時刻ｔ_ｆにおける速度ｖ（ｔ_ｆ）は、次のように表される。

ｖ（ｔ_０）は、時間ｔ_０における速度（初速度）である。ｖ（ｔ_０）は、所定の定数ｋ_vｔよりも大きい値とする。ｋ_vｔは、例えば０とすることができる。また、歩行以外の動作を除外するため、ｋ_vｔは、０より大きい値としてもよい。水平加速度ａ（ｔ）はｔ_０
からｔ_ｆの範囲で積分される。歩行速度ｖ（平均値）は、例えば、次の式により算出される。

数３の速度ｖ（ｔ）は、時刻ｔにおける速度である。速度ｖ（ｔ）は、ｔ_０からｔ_ｆの範囲で積分される。時間ｔ_ｆは、歩行開始から歩行停止までの時間である。数２及び数３の式による歩行速度の算出は、一例であり、上記式に限られない。

＜運動機能データの表示例＞
図７は、運動機能データの表示例を示す図である。運動機能データは、例えば、表示装置１０２に表示される。運動機能データは、表示装置１０２に表示されるものとして説明されるが、情報処理装置１０や計測装置１０１が出力装置を備える場合には，これらの出
力装置に表示されてもよい。

図７において、縦軸は運動機能データの値、横軸は日時を示す。図７の例では、表示装置１０２は、情報処理装置１０から受信した過去の運動機能データおよび現在の運動機能データに基づき、ユーザの運動機能データの推移をグラフとして表示する。また、表示装置１０２は、情報処理装置１０から受信した好調時の運動機能データを、目標値として破線により示す。目標値は、あらかじめユーザが指定した値でもよく、ユーザの性別または年齢等の属性に応じて情報処理装置１０に記憶された運動機能データから抽出される値であってもよい。

運動機能データは、屈伸力または歩行速度等の項目ごとのグラフにより表示されてもよい。また、運動機能データは、各項目を正規化（標準化）して足し合わせ、１つのグラフにより表示されてもよい。この場合、運動機能データは、各項目の重要度に応じた重みづけのための値を積算し、足し合わせた値としてもよい。

＜データ構造＞
図８および図９は、ユーザの情報および運動機能データの情報のデータ構造の例を示す。ユーザの情報および運動機能データの情報は、例えば、情報処理装置１０の補助記憶装置１３に保持される。ユーザの情報は、計測装置１０１および表示装置１０２が備える補助記憶装置１３に保持されてもよい。なお、図８および図９に示されるユーザおよび運動機能データのデータ構造は一例であり、これらに限定されない。

図８は、ユーザデータレコードのデータ構造の一例を示す図である。図８の例では、ユーザデータレコードは、ユーザＩＤ３０１、氏名３０２、性別３０３、年齢３０４、好調時の日時３０５の項目を含む。

ユーザＩＤ３０１は、ユーザを識別するための番号または記号等である。また、ユーザＩＤ３０１は、ユーザに対応づけられた計測装置１０１に固有の番号または記号等としてもよい。

氏名３０２は、ユーザの氏名を格納する。氏名３０２は、Ｎｕｌｌで終わる文字列として格納されてもよい。性別３０３は、ユーザの性別を格納する。性別３０３は、男性は“１”、女性は“２”のように、あらかじめ決められたデータサイズの数値として格納されてもよい。

年齢３０４は、ユーザの年齢を格納する。年齢３０４は、年齢を示すあらかじめ決められたデータサイズの数値として格納されてもよい。好調時の日時３０５は、ユーザの好調時の日時を格納する。好調時の日時３０５は、ＹＹＹＹ（年）、ＭＭ（月）、ＤＤ（日）、ＨＨ（時）、ＭＭ（分）、ＳＳ（秒）を、“ＹＹＹＹＭＭＤＤＨＨＭＭＳＳ”で表わされるＮｕｌｌを終端とする文字列として格納されてもよい。

図９は、運動機能データレコードのデータ構造の一例を示す図である。図９の例では、運動機能データレコードは、ユーザＩＤ４０１、日付４０２、時刻４０３、項目１（４０４−１、以下、単に項目１とも呼ばれる）から項目ｎ（４０４−ｎ、以下、単に項目ｎとも呼ばれる）の項目を含む。１つのレコードは、ユーザの所定の日時における運動機能データを格納する。ユーザの現在および過去の運動機能データは、計測された日時ごとに複数のレコードとして格納される。

ユーザＩＤ４０１は、ユーザを識別するための番号または記号等である。また、ユーザＩＤ４０１は、ユーザに対応づけられた計測装置１０１に固有の番号または記号等として
もよい。運動機能データレコードは、ユーザＩＤ４０１により、ユーザデータレコードのユーザＩＤ３０１とひもづけられる。

日付４０２は、運動機能データに係る計測データの計測日である。日付４０２は、ＹＹＹＹ（年）、ＭＭ（月）、ＤＤ（日）を、“ＹＹＹＹＭＭＤＤ”で表わされるＮｕｌｌを終端とする文字列として格納されてもよい。

時刻４０３は、運動機能データに係る計測データの計測時刻である。時刻４０３は、ＨＨ（時）、ＭＭ（分）、ＳＳ（秒）を、“ＨＨＭＭＳＳ”で表わされるＮｕｌｌを終端とする文字列として格納されてもよい。

項目１から項目ｎは、項目ごとに定められた運動機能データの値を格納する。運動機能データの値は、計測装置１０１による計測データの値であってもよく、所定の計算式により計測データから算出される値であってもよい。運動機能データは、例えば、歩行速度、屈伸力、筋肉量、血液中の酸素量、筋肉の質や柔らかさ等の筋力に関するデータの他、心拍数、脈拍、呼吸数、体重バランス、酸素化ヘモグロビン（ｏｘｙＨｂ）や脱酸素化ヘモグロビン（ｄｅｏｘｙＨｂ）の変化量，褐色細胞の量等を含んでもよい。項目１から項目ｎに格納される運動機能データの値は、あらかじめ決められたデータサイズ、例えば２Ｂｙｔｅの数値としてもよい。

＜処理の流れ＞
図１０は、運動機能データの計測から表示までの処理例を示すフローチャートである。図１０に示される処理は、例えば、ユーザが計測装置１０１に計測開始を指示することにより開始される。なお、図１０に示される処理の動作主体の実態は、情報処理装置１０、計測装置１０１または表示装置１０２が備えるプロセッサ１１であるが、情報処理装置１０、計測装置１０１または表示装置１０２を動作主体として説明する。

ＯＰ０１では、情報処理装置１０は、計測方法を選択する。計測方法は、例えば、情報処理装置１０により提供される運動コンテンツである。運動コンテンツは、ラジオ体操等のように所定の運動パターンが複数示される動画像や音声などによって提供されてもよい。情報処理装置１０は、運動量の異なる数種類の運動コンテンツから、ユーザの過去の運動機能データに応じて、運動コンテンツを選択してもよい。また、情報処理装置１０は、ユーザの年齢、性別、職種等に応じて、運動コンテンツを選択してもよい。所定の運動パターンが複数示される動画像や音声などは、「運動コンテンツ」の一例である。ユーザの年齢、性別、職種等は、「ユーザの属性」の一例である。

ＯＰ０２では、情報処理装置１０は、ＯＰ０１で選択された運動コンテンツをユーザに提示する。情報処理装置１０は、計測装置１０１または表示装置１０２に選択された運動コンテンツを表示するように指示し、計測装置１０１または表示装置１０２が指示された運動コンテンツをユーザに提示してもよい。計測装置１０１または表示装置１０２が提示する運動コンテンツは、情報処理装置１０から計測装置１０１または表示装置１０２に配信されてもよい。ユーザは、提示された運動コンテンツに示される運動パターンを実施する。

なお、ＯＰ０１およびＯＰ０２の処理は、省略されてもよい。この場合、計測装置１０１は、所定の計測時間内におけるユーザの歩行等の日常動作に基づき、運動機能に係る項目を計測すればよい。

ＯＰ０３では、計測装置１０１は、ユーザの現在の運動機能データを計測する。計測装置１０１は、情報処理装置１０からの指示により、運動機能データの計測を開始してもよ
い。計測装置１０１は、ユーザの指示により計測を終了してもよく、所定時間経過後に計測を終了してもよい。

計測装置１０１は、例えば、ユーザが運動コンテンツにおける所定の運動パターンを実施した時に、あらかじめ定められた運動機能の項目を計測すればよい。各項目の計測結果は、各計測値における最大値、最小値または平均値としてもよい。

ＯＰ０４では、情報処理装置１０は、計測装置１０１からユーザの現在の運動機能データを取得する。情報処理装置１０は、ネットワークを介して計測装置１０１から運動機能データを取得することができる。また、情報処理装置１０は、計測装置１０１において、運動機能データをＵＳＢメモリ等の不揮発性記録媒体に記録し、当該記録媒体から、運動機能データを取得するようにしてもよい。

ＯＰ０５では、情報処理装置１０は、ユーザの過去の運動機能データを取得する。情報処理装置１０は、過去に取得し、補助記憶装置１３等に記憶させたユーザの運動機能データを取得すればよい。具体的には、情報処理装置１０は、運動機能データレコードから過去の日付および時刻の運動機能データを取得すればよい。

ＯＰ０６では、情報処理装置１０は、ユーザの好調時の運動機能データを取得する。情報処理装置１０は、例えば、計測装置１０１または表示装置１０２が備える補助記憶装置１３等に記憶されたユーザデータレコードにおける好調時の日時に近い日時の運動機能データを、運動機能データレコードから取得する事によって実現できる。なお，好調時の日時は、ユーザの操作等により好調であると指定した日時、または所定の条件を満たす運動機能データが計測された日時が記憶されるようにしてもよい。または、ＯＰ０５で取得した過去の運動機能データのうち、最高値を示す運動機能データが計測された日時としてもよい。または、ユーザの年齢や性別などの属性に応じた運動機能データとしても良い。

ＯＰ０７では、情報処理装置１０は、ユーザの現在の運動機能データを、補助記憶装置１３等に保存する。具体的には、情報処理装置１０は、運動機能データレコードとして、現在の日付、時刻およびＯＰ０４で取得したユーザの現在の運動機能データを保存する。

ＯＰ０８では、情報処理装置１０は、表示装置１０２に対し、ＯＰ０４からＯＰ０６の処理で取得したユーザの現在の運動機能データ、過去の運動機能データおよび好調時の運動機能データを送信する。表示装置１０２は、受信した運動機能データを表示する。表示装置１０２は、例えば、図７に示すようなグラフを生成することで、運動機能データの推移および目標値を表示することができる。表示装置１０２が受信した運動機能データを表示することにより、図１０に示される処理は終了する。

図１１は、運動機能データの計測処理の具体例を示すフローチャートである。図１１に示される処理は、例えば、運動コンテンツがユーザに提示されることにより開始する。なお、図１１に示される処理の動作主体の実態は、計測装置１０１が備えるプロセッサ１１であるが、計測装置１０１を動作主体として説明する。また、図１１の例において、計測装置１０１は、ユーザの動作を撮像し、撮像画像からユーザの動作を認識し解析可能なカメラ等の撮像装置であるものとする。

ＯＰ１１では、計測装置１０１は、ユーザの動作の撮像を開始する。ＯＰ１２では、計測装置１０１は、運動コンテンツにおいて、ユーザに所定動作を実施するように提示する画像の表示時刻を取得する。

ＯＰ１３では、計測装置１０１は、ＯＰ１２で取得した表示時刻から所定時間経過後の
撮像画像において、ユーザの動作を認識する。計測装置１０１は、例えば、表示時刻から所定時間経過後の一連の撮像画像においてユーザを識別し、複数画像間でのユーザの移動距離および撮像時刻の差分を算出することで、ユーザの動作を認識してもよい。

また、計測装置１０１は、撮像画像を解析し、ユーザが運動コンテンツにより提示される所定動作と同じ動作をした時刻の前後における一連の撮像画像から、ユーザの動作を認識してもよい。

計測装置１０１は、運動コンテンツにより提示される所定動作における典型的な態勢をテンプレート画像として保持していてもよい。計測装置１０１は、例えば、立ち上がりの動作において、しゃがみ、中腰、直立等の態勢を、典型的な態勢のテンプレート画像として保持すればよい。また、所定動作は、立ち上がりの動作の他、両腕を上げたり、飛び跳ねたり、腹筋運動をしたりする動作等としてもよく、それぞれ対応する態勢のテンプレート画像として保持すればよい。

そして、計測装置１０１は、例えば、ＯＰ１２で取得した表示時刻から所定時間経過後の複数フレームの撮像画像と、テンプレート画像との相関、あるいは、マッチングを計算することで、ユーザがテンプレート画像と同様の態勢をとった時刻を特定してもよい。このような処理により、計測装置１０１は、運動コンテンツにより提示される所定動作と同じ動作をした時刻を、より精度よく求めることができる。その結果、得られる加速度等の精度は向上する。

なお、計測装置１０１は、単純に、撮像画像を２値化し、２値画像のエッジの動きを基に、加速度を算出してもよい。この場合も、例えば、計測装置１０１は、身体の特定部位に対応するテンプレート画像を用いて、撮影画像中のユーザの身体の特定部位、例えば、目、鼻、頭、手、指、足、腰、肩、胸、尻、太腿部、膝、足、かかと、つま先等を認識すればよい。そして、計測装置１０１は、撮影画像中の複数フレーム間での身体の特定部位の移動量と時間差から、当該特定部位の移動速度をもとめればよい。計測装置１０１は、少なくとも複数の時刻における特定部位の移動速度を求め、当該移動速度を微分することで加速度を求めればよい。

ＯＰ１４では、計測装置１０１は、ＯＰ１３で認識したユーザの動作の水平方向または垂直方向の加速度を算出する。なお、計測装置１０１は、撮像画像や２値画像あるいはエッジの動きの値を情報処理装置１０に送信し、情報処理装置１０にユーザの動作を認識させてもよい。加速度の算出についても、撮像画像や２値画像あるいはエッジの動きの値を基に情報処理装置１０で行うように構成しても良い。

＜実施形態の効果＞
計測装置１０１は、ユーザの動作に係るデータを計測し、情報処理装置１０に送信する。情報処理装置１０は、受信した計測データに基づき、ユーザの運動機能データを補助記憶装置１３等に記憶する。家庭内または特定の施設に設置されたカメラ等により、ユーザの動作に係るデータを計測することで、ユーザの動作に基づく運動機能データを、簡便に計測することができる。情報処理装置１０は、計測装置１０１から受信した様々な運動機能データをデータベースとして記憶することで、運動機能に関する複数ユーザのデータを収集することができる。

運動コンテンツにより提示される動作と同じ動作に係るデータを、継続して計測し収集することで、情報処理装置１０は、過去の運動機能データまたは他のユーザの運動機能データとのより正確な運動機能データの比較が可能となる。

収集した運動機能データは、保険業社、製造業社，流通業社及び製薬業社等の様々な分野において利用可能である。例えば、保険業者は、運動機能データから推定される健康度に応じた保険メニューを提供し、製造業者は、運動機能データから推測される需要に応じた健康商品の開発や開発した商品の評価をすることができる。また、流通業者は、ユーザの運動機能に基づいて販売および流通網を一元化するオムニチャネルを実現したり、製薬業者は、運動機能データを創薬または薬効評価に活用したりすることができる。これらの業者に対しては、運動機能データを利用した事業に関するコンサルティングが可能となる。

収集された運動機能データは、ゲノムデータまたは他のコホートデータとの融合分析により、疾患予測等に使用することができる。コホートデータは、年齢、食生活等の性質が共通する集団におけるユーザの行動の変化を分析したデータである。

情報処理装置１０は、ユーザごとの目標値を記憶する。目標値は、あらかじめユーザが指定した値でもよく、ユーザの性別または年齢等の属性に応じて情報処理装置１０に記憶された運動機能データから抽出される値であってもよい。情報処理装置１０は、目標値を運動機能データとともに表示装置１０２に送信して表示させることができる。これにより、ユーザが運動する際の目標が明確となり、ユーザは、運動を促進し健康を維持することが可能となる。

＜記録媒体＞
コンピュータその他の機械、装置（以下、コンピュータ等）に上記いずれかの機能を実現させるプログラムやデータをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。そして、コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。

ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ＤＡＴ、８ｍｍテープ、フラッシュメモリなどのメモリカード等がある。また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスクやＲＯＭ等がある。さらに、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）はコンピュータ等から取り外し可能な記録媒体としても、コンピュータ等に固定された記録媒体としても利用可能である。

１ 情報処理システム
１０ 情報処理装置
１１ プロセッサ
１２ 主記憶装置
１３ 補助記憶装置
１４ 入力装置
１５ 出力装置
１６ ネットワークインタフェース
１７ バス
１０１ 計測装置
１０２ 表示装置

Claims (13)

1. ユーザの動作に係る情報を取得可能な電子機器から、取得された前記ユーザの動作に係る情報を受信する受信部と、
   前記ユーザの動作に係る情報に基づいて、前記ユーザの運動機能を示す運動機能データを算出する算出部と、
   前記運動機能データを記憶する記憶部と、
   前記運動機能データとともに前記運動機能データに関連する関連データを提示する提示部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記受信部は、前記電子機器により日常生活活動から取得される情報を受信し、
   前記算出部は、前記日常生活活動から取得される情報から、前記ユーザの動作に係る情報を抽出し、抽出した前記ユーザの動作に係る情報から、所定の計算式により前記ユーザの運動機能を示す運動機能データを算出する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記電子機器は、前記ユーザを撮像する撮像装置であって、
   前記算出部は、前記撮像した複数の画像において前記ユーザを識別することで前記ユーザの動作の生体情報を算出する、
   請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記ユーザの動作は、所定の運動コンテンツにより提示される動作である、
   請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記所定の運動コンテンツは、前記ユーザの属性に応じて変更される、
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記電子機器は、前記ユーザの動作の生体情報を検出するセンサを有する計測部を備える、
   請求項１または２に記載の情報処理装置。
7. 前記計測部は、前記ユーザの筋肉量を計測する、
   請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記ユーザの動作に係る情報は、前記電子機器により取得された取得時刻を含み、
   前記提示部は、前記記憶部に記憶された前記ユーザの前記運動機能データの前記取得時刻による推移、および所定の目標値を提示する、
   請求項１から７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
9. 前記所定の目標値は、前記ユーザの前記運動機能データのうち前記ユーザが指定した運動機能データの値である、
   請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記所定の目標値は、前記ユーザの属性に応じて、前記記憶部に保持された他のユーザの運動機能データから選択または算出される値である、
    請求項９に記載の情報処理装置。
11. コンピュータが、
    ユーザの動作に係る情報を取得可能な電子機器から、取得された前記ユーザの動作に係
    る情報を受信し、
    前記ユーザの動作に係る情報に基づいて、前記ユーザの運動機能を示す運動機能データを算出し、
    前記運動機能データを記憶し、
    前記運動機能データとともに前記運動機能データに関連する関連データを提示する、
    情報処理方法。
12. コンピュータに、
    ユーザの動作に係る情報を取得可能な電子機器から、取得された前記ユーザの動作に係る情報を受信し、
    前記ユーザの動作に係る情報に基づいて、前記ユーザの運動機能を示す運動機能データを算出し、
    前記運動機能データを記憶し、
    前記運動機能データとともに前記運動機能データに関連する関連データを提示する、
    ことを実行させるための情報処理プログラム。
13. ユーザの動作に係る情報を取得可能な電子機器、情報処理装置および表示装置を含む情報処理システムであって、
    前記情報処理装置は、
    前記電子機器から、取得された前記ユーザの動作に係る情報を受信する受信部と、
    前記ユーザの動作に係る情報に基づいて、前記ユーザの運動機能を示す運動機能データを算出する算出部と、
    前記運動機能データを記憶する記憶部と、を備え、
    前記表示装置は、
    前記運動機能データとともに前記運動機能データに関連する関連データを提示する提示部を備える、
    情報処理システム。

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