JP2018094090A

JP2018094090A - 身体能力評価システム、電子機器、身体能力評価サーバー、身体能力評価方法、身体能力評価プログラム、及び記録媒体

Info

Publication number: JP2018094090A
Application number: JP2016241623A
Authority: JP
Inventors: 翼白井; Tasuku Shirai
Original assignee: Seiko Epson Corp
Current assignee: Seiko Epson Corp
Priority date: 2016-12-13
Filing date: 2016-12-13
Publication date: 2018-06-21

Abstract

【課題】運動をするユーザー個人の身体能力を客観的かつ簡単に指標で評価することのできる身体能力評価システム、電子機器、身体能力評価サーバー、身体能力評価方法、身体能力評価プログラム、及び記録媒体を提供することを目的とする。【解決手段】身体能力評価システムは、重力方向に直交する水平方向におけるユーザーの速度の変化に対する、前記ユーザーの心拍情報の変化の程度を、前記ユーザーの身体能力の指標として出力する出力部を含む。【選択図】図１３

Description

本発明は、身体能力評価システム、電子機器、身体能力評価サーバー身体能力評価方法、身体能力評価プログラム、及び記録媒体に関する。

特許文献１には、ユーザーの移動履歴や他のユーザーの移動履歴に基づいて、登山ルートの所要時間に影響する情報をユーザーへ提供するＧＰＳデバイス（GPS: Global Positioning System）が開示されている。また、特許文献１には、ユーザーのコース情報及びペース情報をサーバーへアップロードし、過去の複数名のユーザーのデータと統計的に照合することにより、ゴール到達時刻の予測などを行うシステムが開示されている。

特開２０１５−２１０１１６号公報

しかしながら、上記システムがユーザーへ提供できる情報は、不特定多数のユーザーのデータに基づく単なる統計データに過ぎないため、全てのユーザーにとって必ずしも有効な情報とはならず、例えば、アスリートなどの身体能力に長けたユーザー、トレーニングを目的としているユーザー、健康に不安を抱えたユーザーなどにとっては十分ではなかった。

本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、運動をするユーザー個人の身体能力を客観的かつ簡単に指標で評価することのできる身体能力評価システム、電子機器、身体能力評価サーバー、身体能力評価方法、身体能力評価プログラム、及び記録媒体を提供することを目的とする。

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

［適用例１］
本適用例に係る身体能力評価システムは、重力方向に直交する水平方向におけるユーザーの速度の変化に対する、前記ユーザーの心拍情報の変化の程度を、前記ユーザーの身体能力の指標として出力する出力部を含む。

この指標（後述するギア指標に対応）には、運動中におけるユーザーの心臓の拍動から水平方向の移動速度への変換効率が反映されるので、ユーザー個人の身体能力のうち、特に水平移動効率を、客観的かつ簡単に指標で評価することができる。なお、「心拍情報」には、心拍数の情報、脈拍数の情報、心電の情報など、単位時間当たりの心臓の拍動数に係る情報が含まれる。また、出力部は、処理部、表示部、音出力部、通信部などで構成することが可能である。また、指標の出力先は、ユーザーであってもよいし、機器であってもよい。

［適用例２］
本適用例に係る身体能力評価システムにおいて、前記心拍情報は、前記ユーザーが運動したルートに係るルート情報と関連付けられていてもよい。

従って、ユーザーが運動をしたルートとユーザーの身体能力に関する指標とが間接的に対応付けられる。この対応付けによれば、ルートに依存した身体能力の変化を分析することが可能となる。例えば、ユーザーが身体能力を発揮できるルートと、そうでないルートとを判別することが可能である。

［適用例３］
本適用例に係る身体能力評価システムにおいて、前記ルート情報は、重力方向に直交する水平方向における位置情報及び前記重力方向における位置情報のうち少なくとも何れかを含んでもよい。

この場合、運動をした地点又は標高のうち少なくとも一方に依存した身体能力の変化を分析することが可能である。例えば、ユーザーが身体能力を発揮できる標高（又はエリア）と、そうでない標高（又はエリア）とを判別することが可能である。

［適用例４］
本適用例に係る身体能力評価システムにおいて、前記ルート情報は、勾配情報を含んでもよい。

勾配情報とは、勾配を算出するための情報であってもよいし、勾配自体の情報であってもよいし、勾配から導き出せる登り坂、平地、下り坂の別の情報であってもよい。この場合、運動をしたルートの勾配に依存した身体能力の変化を分析することが可能である。例えば、坂道と平地との何れにおいてユーザーが身体能力を発揮できるかを判別することが可能である。

［適用例５］
本適用例に係る身体能力評価システムにおいて、前記ルート情報は、気象情報を含んでもよい。

気象情報は、晴天、雨天、雲天の別であってもよいし、気圧自体であってもよい。この場合、運動をしたルートの気象に依存した身体能力の変化を分析することが可能である。例えば、気圧が高いときと低いときとの何れにおいてユーザーが身体能力を発揮できるかを判別することが可能である。

［適用例６］
本適用例に係る身体能力評価システムにおいて、前記出力部は、時間的に互いに異なる複数の過去における夫々の前記指標、或いは過去と現時点における夫々の前記指標に係るグラフを出力してもよい。

このグラフによれば、互いに異なる過去の２つの時期の間で身体能力を比較したり、過去と現時点との間で身体能力を比較したりすることができる。なお、ここでいう「現時点」には、現時点を含む一定期間のことが含まれてもよい。

［適用例７］
本適用例に係る身体能力評価システムにおいて、前記ユーザーは、複数であってもよく、前記出力部は、前記複数のユーザーの前記指標に係るグラフを出力してもよい。

このグラフによれば、複数のユーザーの身体能力を互いに比較することが容易である。

［適用例８］
本適用例に係る身体能力評価システムにおいて、前記複数の前記ユーザーは、同一グループ内のユーザーであってもよい。

同一グループとは、例えば、共に運動を行うユーザーの集団のことであって、例えば、同一のルートを共に移動する登山パーティー、同一のルートの異なる区間を順次に走行する駅伝チームなどである。このようなグループ内でユーザーの身体能力を互いに比較し、運動の内容（ルート選択、役割分担など）を計画することにより、グループ全体の安全性やパフォーマンスの向上を図ることが可能である。

［適用例９］
本適用例に係る身体能力評価システムは、前記心拍情報を前記ルート情報と関連付けて記憶する記憶部を含んでもよい。

当該記憶部によれば、心拍情報をルート情報に関連付けた状態で管理することが可能である。また、指標の算出元となった心拍情報を記憶部に保管しておけば、当該心拍情報を必要に応じて別の用途に使用することも可能である。

［適用例１０］
本適用例に係る電子機器は、重力方向に直交する水平方向におけるユーザーの速度の変化に対する、前記ユーザーの心拍情報の変化の程度を、前記ユーザーの身体能力の指標として出力する出力部を含む。

この指標には、運動中におけるユーザーの心臓の拍動から水平方向の移動速度への変換効率が反映されるので、ユーザー個人の身体能力のうち、特に水平移動効率を、客観的かつ簡単に指標で評価することができる。なお、「心拍情報」には、心拍数の情報、脈拍数の情報、心電の情報など、単位時間当たりの心臓の拍動数に係る情報が含まれる。また、出力部は、処理部、表示部、音出力部、通信部などで構成することが可能である。また、指標の出力先は、ユーザーであってもよいし、機器であってもよい。

［適用例１１］
本適用例に係る身体能力評価サーバーは、重力方向に直交する水平方向におけるユーザーの速度の変化に対する、前記ユーザーの心拍情報の変化の程度を、前記ユーザーの身体能力の指標として出力する出力部を含む。

［適用例１２］
本適用例に係る身体能力評価方法は、重力方向に直交する水平方向におけるユーザーの速度の変化に対する、前記ユーザーの心拍情報の変化の程度を、前記ユーザーの身体能力の指標として出力するステップを含む。

この指標には、運動中におけるユーザーの心臓の拍動から水平方向の移動速度への変換効率が反映されるので、ユーザー個人の身体能力のうち、特に水平移動効率を、客観的か
つ簡単に指標で評価することができる。なお、「心拍情報」には、心拍数の情報、脈拍数の情報、心電の情報など、単位時間当たりの心臓の拍動数に係る情報が含まれる。また、出力部は、処理部、表示部、音出力部、通信部などで構成することが可能である。また、指標の出力先は、ユーザーであってもよいし、機器であってもよい。

［適用例１３］
本適用例に係る身体能力評価方法において、前記心拍情報は、前記ユーザーが運動したルートに係るルート情報と関連付けられていてもよい。

［適用例１４］
本適用例に係る身体能力評価方法において、前記ルート情報は、前記水平方向における位置情報及び前記重力方向における位置情報のうち少なくとも何れかを含んでもよい、
この場合、運動をした地点又は標高のうち少なくとも一方に依存した身体能力の変化を分析することが可能である。例えば、ユーザーが身体能力を発揮できる標高（又はエリア）と、そうでない標高（又はエリア）とを判別することが可能である。

［適用例１５］
本適用例に係る身体能力評価方法において、前記ルート情報は、勾配情報を含んでもよい。

［適用例１６］
本適用例に係る身体能力評価方法において、前記ルート情報は、気象情報を含んでもよい。

［適用例１７］
本適用例に係る身体能力評価方法において、時間的に互いに異なる複数の過去における夫々の前記指標、或いは過去と現時点における夫々の前記指標に係るグラフを出力するステップを含んでもよい。

［適用例１８］
本適用例に係る身体能力評価方法において、前記ユーザーは、複数であり、前記複数のユーザーの前記指標に係るグラフを出力するステップを含んでもよい。

［適用例１９］
本適用例に係る身体能力評価プログラムは、重力方向に直交する水平方向におけるユーザーの速度の変化に対する、前記ユーザーの心拍情報の変化の程度を、前記ユーザーの身体能力の指標として出力するステップを、コンピューターに実行させる。

［適用例２０］
本適用例に係る身体能力評価プログラムを記録した記録媒体は、重力方向に直交する水平方向におけるユーザーの速度の変化に対する、前記ユーザーの心拍情報の変化の程度を、前記ユーザーの身体能力の指標として出力するステップを、コンピューターに実行させる。

［適用例２１］
本適用例に係る電子機器は、重力方向に直交する水平方向におけるユーザーの速度の変化に対する、前記ユーザーの心拍情報の変化の程度を、前記ユーザーの身体能力の指標として出力する。

［適用例２２］
本適用例に係る電子機器において、前記心拍情報は、前記ユーザーが運動したルートに係るルート情報と関連付けられていてもよい。

［適用例２３］
本適用例に係る電子機器において、前記ルート情報は、前記水平方向における位置情報及び前記重力方向における位置情報のうち少なくとも何れかを含むでもよい。

［適用例２４］
本適用例に係る電子機器において、前記ルート情報は、勾配情報を含んでもよい。

［適用例２５］
本適用例に係る電子機器において、前記ルート情報は、気象情報を含んでもよい。

［適用例２６］
本適用例に係る電子機器は、時間的に互いに異なる複数の過去における夫々の前記指標、或いは過去と現時点における夫々の前記指標に係るグラフを出力してもよい。

［適用例２７］
本適用例に係る電子機器において、前記ユーザーは、複数であってもよく、前記複数のユーザーの前記指標に係るグラフを出力してもよい。

［適用例２８］
本適用例に係る電子機器において、前記複数の前記ユーザーは、同一グループ内のユーザーであってもよい。

［適用例２９］
本適用例に係る電子機器は、前記心拍情報を前記ルート情報と関連付けて記憶してもよい。

当該電子機器によれば、心拍情報をルート情報に関連付けた状態で管理することが可能である。また、指標の算出元となった心拍情報を記憶部に保管しておけば、当該心拍情報を必要に応じて別の用途に使用することも可能である。

実施形態におけるシステムの構成を説明するための図の一例である。電子機器１の機能ブロック図の一例である。情報端末２、メインサーバー４、及び気象サーバー５の機能ブロック図の一例である。センサーデバイス１Ｃの装着例である。経過時間と心拍数との関係を同一の登山パーティー内のユーザーごとに示すグラフの一例である。或るユーザーについての水平方向の移動速度と心拍数との関係を示すグラフの一例である。ギア指標、坂道適応力指標、スタミナ指標をユーザーごとに示す表である。ギア指標をユーザーごとに示す図である。坂道適応力指標をユーザーごとに示す図である。スタミナ指標をユーザーごとに示す図である。登山ルートを移動した或るユーザーの計測データから指標を抽出するフローチャートの一例である。同一の登山パーティーに属する４人のユーザーの計測データから指標を抽出するフローチャートの一例である。各種の身体能力のバランスをユーザー間で比較するためのレーダーチャートの一例である。各クラスの累積時間を示す円グラフの一例である。位置情報に基づき勾配を算出する処理（位置情報が取得される度に実行される処理である。）のフローチャートの一例である。気圧情報に基づき勾配を算出する処理（位置情報が取得される度に実行される処理である。）のフローチャートの一例である。２点間の気圧差に基づき勾配を算出する処理（位置情報が取得される度に実行される処理である。）のフローチャートの一例である。計測データのフォーマットの一例である。同一のルートを移動した複数のユーザーの坂道適応力を比較するグラフの一例である。或るルートで第１のユーザー（第１の電子機器１）から取得した計測データの一例である。同一のルートで第２のユーザー（第２の電子機器１）から取得した計測データの一例である。異なる２人のユーザー（第１の電子機器１、第２の電子機器１）から取得した計測データに基づき共通の斜度を管理する処理のフローチャートの一例である。図２２の処理によって取得される斜度のデータを示す表の一例である。ルートで第１のユーザー（第１の電子機器１）から取得した計測データの一例である。同一のルートで同一のパーティーの第２のユーザー（第２の電子機器１）から取得した計測データの一例である。気圧によって計測データをクラスタリングするときに用いられるグラフの一例である。身体能力を発揮できる気圧のバランスをユーザー間で比較するためのレーダーチャートの一例である。

以下、本発明の好適な実施形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また以下で説明される構成の全てが本発明の必須構成要件であるとは限らない。

１．サーバーシステム
１−１．サーバーシステムの構成
図１は、実施形態におけるシステムの構成を説明するための図の一例である。図１に示すとおり、システムは、電子機器１と、情報端末２と、メインサーバー４（身体能力評価サーバーの一例）と、気象サーバー５とを備える。情報端末２、メインサーバー４、気象サーバー５の各々は、インターネットなどのネットワーク３に接続可能であって、情報端末２、メインサーバー４、気象サーバー５は、ネットワーク３を介して互いに通信可能である。また、電子機器１は、近距離無線通信などを介して情報端末２と互いに通信可能である。なお、図示省略したが、本実施形態のシステムには、複数のユーザーが個別に使用する複数の電子機器１が備えられてもよい。また、本実施形態のシステムには、当該複数のユーザーが個別に使用する複数の情報端末２が備えられてもよい。また、１つの情報端末２が２以上のユーザーに共用されてもよい。

電子機器１は、例えば、登山、トレッキング、トレーニングなどのスポーツのシーンにおいてユーザーの身体の一部へ装着される携帯情報機器である。但し、本明細書でいう「スポーツ」には、ユーザーの移動の全般が含まれ、頂上を目指して整備されたルートを移動すること、頂上を目指して整備されていないルートを移動すること、岩登り、雪山登山、トレッキング、平坦なルートの移動（ハイキング）、起伏のある又は平坦なルートの移動、起伏のある又は平坦なルートのジョギング、ウォーキング、自転車による移動、トレーニングなどが含まれる。以下、スポーツの一例として登山を想定する。ユーザーの生体に関する計測データを電子機器１が接触又は非接触で取得したり、必要なときに電子機器１をユーザーが目視したりできるよう、電子機器１の装着先は、例えば、ユーザーの肘から手に至る部位（前腕）である。図１に示す例では、電子機器１はリスト型（腕時計型）の電子機器（アウトドアウォッチ）として構成されており、電子機器１の装着先は手首である。

情報端末２は、電子機器１のユーザーが使用する情報端末であって、例えば、スマートフォン、携帯型又はデスクトップ型のＰＣ（パーソナルコンピュータ）、又はタブレットＰＣなどで構成される。

メインサーバー４は、電子機器１のユーザーに向けて、電子機器１の利用に関連する情報を提供したり、電子機器１が取得した計測データをユーザーごとに管理したりするサーバーである。

気象サーバー５は、メインサーバー４や電子機器１を使用するユーザーに向けて、各地の気象に関する情報を提供するサーバーである。但し、本実施形態では、気象に関する情報は、気象サーバー５から直接的に情報端末２へ提供されてもよいし、メインサーバー４を介して間接的に情報端末２へ提供されてもよい。

１−２．電子機器の構成
図２は、電子機器１の機能ブロック図の一例である。

図２に示すとおり、電子機器１には、ＧＰＳセンサー１１０、地磁気センサー１１１、気圧センサー１１２、加速度センサー１１３、角速度センサー１１４、脈センサー１１５、温度センサー１１６、処理部１２０、記憶部１３０、操作部１５０、計時部１６０、表示部１７０、音出力部１８０、通信部１９０などを含んで構成される。但し、電子機器１の構成は、これらの構成要素の一部を削除又は変更し、或いは他の構成要素（例えば、湿度センサー、紫外線センサーなど）を追加したものであってもよい。

ＧＰＳセンサー１１０は、電子機器１の位置などを示す測位データ（緯度、経度、高度、速度ベクトルなどのデータ）を生成して処理部１２０へ出力するセンサーであって、例えばＧＰＳ受信機（GPS: Global Positioning System）等を含んで構成される。ＧＰＳセンサー１１０は、外部から到来する所定周波数帯域の衛星信号を含む電磁波を不図示のＧＰＳアンテナで受信し、ＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を抽出すると共に、当該ＧＰＳ信号に基づき電子機器１の位置などを示す測位データを生成する。

地磁気センサー１１１は、電子機器１から見た地球の磁場の方向を示す地磁気ベクトルを検出するセンサーであって、例えば、互いに直交する３つの軸方向の磁束密度を示す地磁気データを生成する。地磁気センサー１１１には、例えば、ＭＲ（Magnet resistive）素子、ＭＩ（Magnet impedance）素子、ホール素子などが用いられる。

気圧センサー１１２は、周辺の気圧（大気圧）を検出するセンサーであって、例えば、振動片の共振周波数の変化を利用する方式（振動方式）の感圧素子を有している。この感圧素子は、例えば、水晶、ニオブ酸リチウム、タンタル酸リチウム等の圧電材料で形成された圧電振動子であり、例えば、音叉型振動子、双音叉型振動子、ＡＴ振動子（厚みすべり振動子）、ＳＡＷ共振子などが適用される。或いは、気圧センサー１１２は、例えば、半導体製造技術を用いて製造されたＭＥＭＳ型気圧センサーであってもよい。具体的には、気圧センサー１１２は、受圧により撓み変形するダイヤフラム部と、ダイヤフラム部の撓みを検出する歪検出素子と、を備えている。ダイヤフラム部は、例えば、シリコンで構成されている。歪検出素子は、例えば、ピエゾ抵抗素子である。なお、気圧センサー１１２の出力は、測位データを補正するために使用されてもよい。

加速度センサー１１３は、互いに交差する（理想的には直交する）３軸方向の各々の加速度を検出し、検出した３軸加速度の大きさ及び向きに応じたデジタル信号（加速度データ）を出力する慣性センサーである。なお、加速度センサー１１３の出力は、ＧＰＳセンサー１１０の測位データに含まれる位置の情報を補正するために使用されてもよい。

角速度センサー１１４は、互いに交差する（理想的には直交する）３軸方向の各々の角速度を検出し、計測した３軸角速度の大きさ及び向きに応じたデジタル信号（角速度データ）を出力する慣性センサーである。なお、角速度センサー１１４の出力は、ＧＰＳセンサー１１０の測位データに含まれる位置の情報を補正するために使用されてもよい。

脈センサー１１５は、ユーザーの脈拍（心拍数）を示す信号を生成して処理部１２０へ出力するセンサーであって、例えば、適当な波長を有した計測光を皮下の血管に向けて照射するＬＥＤ光源などの光源と、当該計測光に応じて血管で発生した光の強度変化を検出する受光素子とを有している。なお、脈センサー１１５には、単位時間当たりの心拍数（単に「心拍数」とも言う。）を算出する機能が搭載されていてもよい。また、単位時間当たりの心拍数（心拍情報の一例）を算出する機能は、処理部１２０に搭載されもよい。なお、脈拍は、心拍を心臓以外の部位（手首など）から間接的に計測したものであるが、脈拍は心拍と相関が高いため、本明細書では、「脈拍」を「心拍」と同様の意味で使用する。また、脈センサー１１５には、心筋の微弱電位を体表から検出する心電センサー（心電
計）を用いることも可能である。

温度センサー１１６は、周辺の温度に応じた信号（例えば、温度に応じた電圧）を出力する感温素子である。なお、温度センサー１１６は、温度に応じたデジタル信号を出力するものであってもよい。温度センサー１１６は、例えば、周辺の温度に応じた振動片の共振周波数の変化を利用する方式（振動方式）の感圧素子を有している。この感圧素子は、例えば、水晶、ニオブ酸リチウム、タンタル酸リチウム等の圧電材料で形成された圧電振動子であり、例えば、音叉型振動子、双音叉型振動子、ＡＴ振動子（厚みすべり振動子）、ＳＡＷ共振子などが適用される。或いは、温度センサー１１６は、熱電対やサーミスターにより温度を検出する感温素子により構成されていてもよい。

記憶部１３０は、例えば１又は複数のＩＣメモリーなどにより構成され、プログラムなどのデータが記憶されるＲＯＭと、処理部１２０の作業領域となるＲＡＭとを有する。なお、ＲＡＭには不揮発性のＲＡＭも含まれる。

操作部１５０は、例えばボタン、キー、マイク、タッチパネル、音声認識機能（不図示のマイクロフォンを利用）、アクション検出機能（加速度センサー１１３などを利用）などで構成され、ユーザーからの指示を適当な信号に変換して処理部１２０へ送る処理を行う。

計時部１６０は、例えば、リアルタイムクロック（ＲＴＣ：Real Time Clock）ＩＣなどにより構成され、年、月、日、時、分、秒等の時刻データを生成して処理部１２０に送る。

表示部１７０は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ、ＥＰＤ（Electrophoretic Display）、タッチパネル型ディスプレイ等で構成され、処理部１２０からの指示に従って各種の画像を表示する。

音出力部１８０は、例えばスピーカー、ブザー、バイブレーターなどで構成され、処理部１２０からの指示に従って各種の音（又は振動）を発生させる。

通信部１９０は、電子機器１と情報端末２（スマートフォンなど）との間のデータ通信を成立させるための各種制御を行う。通信部１９０は、例えば、Bluetooth（登録商標）（BTLE：Bluetooth Low Energyを含む）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）（Wi-Fi:Wireless Fidelity）、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、ＮＦＣ（Near field communication）、ＡＮＴ＋（登録商標）等の近距離無線通信規格に対応した送受信機を含んで構成される。

処理部１２０は、例えば、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等により構成される。処理部１２０は、記憶部１３０に格納されたプログラムと、操作部１５０を介してユーザーが入力した各種のコマンドとに従い各種の処理を行う。処理部１２０による処理には、ＧＰＳセンサー１１０、地磁気センサー１１１、気圧センサー１１２、加速度センサー１１３、角速度センサー１１４、脈センサー１１５、温度センサー１１６、計時部１６０などが生成するデータへのデータ処理、表示部１７０へ画像を表示させる表示処理、音出力部１８０に音を出力させる音出力処理などが含まれる。処理部１２０は、各種プログラムに従い、通信部１９０を介して情報端末２から制御コマンドを受信する処理や、通信部１９０を介して情報端末２から受信したデータに対する各種の計算処理を行う。また、処理部１２０は、各種プログラムに従い、記憶部１３０からデータを読み出して、通信部１９０を介して情報端末２に所定のフォーマットで送信する処理を行う。また、処理部１２０は、各種プログラムに従い、通信部１９０を介して、情報端末２に各種の情報を送
信し、情報端末２から受信した情報に基づいて各種の画面を表示する処理等を行う。また、処理部１２０は、その他の各種の制御処理を行う。例えば、処理部１２０は、通信部１９０が受信した情報、記憶部１３０に格納された情報の少なくとも一部に基づき、表示部１７０へ画像（画像、動画像、文字、記号等）を表示させる処理を実行する。なお、電子機器１に振動機構を設けておいて、当該振動機構により各種の情報を振動情報に変換してユーザーに通知してもよい。

１−３．情報端末の構成
図３の紙面に向って左側に示す図は、情報端末２の機能ブロック図の一例である。図３に示すとおり、情報端末２は、処理部２１、通信部２２、操作部２３、記憶部２４、表示部２５、音出力部２６、通信部２７、及び撮像部２８を含んで構成されている。ただし、情報端末２は、適宜、これらの構成要素の一部が削除又は変更され、あるいは、他の構成要素が付加された構成であってもよい。

通信部２２は、電子機器１から所定のフォーマットで送信されたデータ（計測データ）等を受信し、処理部２１に送る処理や、処理部２１からの制御コマンドを電子機器１に送信する処理等を行う。

操作部２３は、ユーザーの操作に応じたデータを取得し、処理部２１に送る処理を行う。操作部２３は、例えば、タッチパネル型ディスプレイ、ボタン、キー、マイクなどであってもよい。

記憶部２４は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の各種ＩＣメモリー(IC: Integrated Circuit)やハードディスクやメモリーカードなどの記録媒体等により構成される。記憶部２４は、処理部２１が各種の計算処理や制御処理を行うためのプログラムや、アプリケーション機能を実現するための各種プログラムやデータ等を記憶している。また、記憶部２４は、処理部２１の作業領域として用いられ、操作部２３が取得したデータ、処理部２１が各種プログラムに従って実行した演算結果等を一時的に記憶する。更に、記憶部２４は、処理部２１の処理により生成されたデータのうち、長期的な保存が必要なデータを記憶してもよい。

表示部２５は、処理部２１の処理結果を文字、グラフ、表、アニメーション、その他の画像として表示するものである。表示部２５は、例えば、ＣＲＴ(CRT: Cathode Ray Tube
)、ＬＣＤ(LCD: liquid crystal display)、ＥＰＤ（Electrophoretic Display）、タッチパネル型ディスプレイ、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ：Head Mounted Display）などであってもよい。なお、１つのタッチパネル型ディスプレイで操作部２３と表示部２５の機能を実現するようにしてもよい。

音出力部２６は、処理部２１の処理結果を音声やブザー音等の音として出力するものである。音出力部２６は、例えば、スピーカーやブザーなどであってもよい。

通信部２７は、ネットワーク３を介してメインサーバー４の通信部４２との間でデータ通信を行うものである。例えば、通信部２７は、処理部２１からデータを受け取って、メインサーバー４の通信部４２に所定のフォーマットで送信する処理を行う。また、例えば、通信部２７は、画面の表示に必要な情報をメインサーバー４の通信部から受信して処理部２１に送る処理や、各種の情報を処理部２１から受け取ってメインサーバー４の通信部に送信する処理を行う。

撮像部２８は、レンズ、カラー撮像素子、焦点調節機構などを備えたカメラであって、レンズが形成する被写界の像を撮像素子により画像化する。撮像素子が取得した画像のデ
ータ（画像データ）は、処理部２１へ送られ、記憶部２４へ保存されたり表示部２５へ表示されたりする。

処理部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等により構成される。処理部２１は、記憶部２４に格納されたプログラムと、操作部２３を介してユーザーが入力した各種のコマンドとに従い各種の処理を行う。処理部２１による処理には、情報端末２で生成されるデータに対するデータ処理、表示部２５へ画像を表示させる表示処理、音出力部２６に音を出力させる音出力処理、撮像部２８が取得した画像への画像処理などが含まれる。なお、処理部２１は、単一のプロセッサー（Processor）で構成されてもよいし、複数のプロセッサー（Processor）により構成されてもよい。処理部２１は、各種プログラムに従い、通信部２２を介して電子機器１に制御コマンドを送信する処理や、通信部２２を介して電子機器１から受信したデータに対する各種の計算処理を行う。また、処理部２１は、各種プログラムに従い、記憶部２４からデータを読み出して、通信部２７を介してメインサーバー４に所定のフォーマットで送信する処理を行う。また、処理部２１は、各種プログラムに従い、通信部２７を介して、メインサーバー４に各種の情報を送信し、メインサーバー４から受信した情報に基づいて各種の画面を表示する処理等を行う。また、処理部２１は、その他の各種の制御処理を行う。例えば、処理部２１は、通信部２７が受信した情報、通信部２２が受信した情報、記憶部２４に格納された情報の少なくとも一部に基づき、表示部２５へ画像（画像、動画像、文字、記号等）を表示させる処理を実行する。なお、情報端末２あるいは電子機器１に振動機構を設けておいて、当該振動機構により各種の情報を振動情報に変換してユーザーに通知してもよい。

１−４．メインサーバーの構成
図３の紙面に向って右下に示す図は、メインサーバー４の機能ブロック図の一例である。図３の紙面に向かって右下示すとおり、メインサーバー４は、処理部４１（コンピューターの一例）、通信部４２、記憶部４４を含んで構成されている。ただし、メインサーバー４は、適宜、これらの構成要素の一部が削除又は変更され、あるいは、他の構成要素が付加された構成であってもよい。

記憶部４４は、例えば、ＲＯＭやフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ等の各種ＩＣメモリーやハードディスクやメモリーカードなどの記録媒体等により構成される。記憶部４４は、処理部４１が各種の計算処理や制御処理を行うためのプログラム（身体能力評価プログラムの一例）や、アプリケーション機能（身体能力評価方法の一例）を実現するための各種プログラムやデータ等を記憶している。記憶部４４は、処理部４１の作業領域として用いられ、処理部４１が各種プログラムに従って実行した演算結果等を一時的に記憶する。更に、記憶部４４は、処理部４１の処理により生成されたデータのうち、長期的な保存が必要なデータを記憶してもよい。なお、記憶部４４に格納された各種の情報については後述する。

通信部４２は、ネットワーク３を介して情報端末２の通信部２７との間でデータ通信を行うものである。例えば、通信部４２は、情報端末２の通信部２７からデータを受け取って、処理部４１に送る処理を行う。また、例えば、通信部４２は、画面の表示に必要な情報を所定のフォーマットで情報端末２の通信部２７に送信する処理や、情報を情報端末２の通信部２７から受信して処理部４１に送る処理を行う。

処理部４１は、各種プログラムに従い、通信部４２を介して情報端末２からデータを受信して、記憶部４４に記憶させる処理を行う。また、処理部４１は、各種プログラムに従い、通信部４２を介して、情報端末２から各種の情報を受信し、各種の画面の表示に必要な情報を情報端末２に送信する処理等を行う。また、処理部４１は、その他の各種の制御
処理を行う。

１−５．気象サーバーの構成
図３の紙面に向って右上に示す図は、気象サーバー５の機能ブロック図の一例である。図３に示すとおり、気象サーバー５は、処理部５１、通信部５２、記憶部５４を含んで構成されている。ただし、気象サーバー５は、適宜、これらの構成要素の一部が削除又は変更され、あるいは、他の構成要素が付加された構成であってもよい。

記憶部５４は、例えば、ＲＯＭやフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ等の各種ＩＣメモリーやハードディスクやメモリーカードなどの記録媒体等により構成される。記憶部５４は、処理部５１が各種の計算処理や制御処理を行うためのプログラムや、アプリケーション機能を実現するための各種プログラムやデータ等を記憶している。記憶部５４は、処理部５１の作業領域として用いられ、処理部５１が各種プログラムに従って実行した演算結果等を一時的に記憶する。更に、記憶部５４は、処理部５１の処理により生成されたデータのうち、長期的な保存が必要なデータを記憶してもよい。なお、記憶部５４に格納された各種の情報については後述する。

通信部５２は、ネットワーク３を介して情報端末２の通信部２７との間でデータ通信を行うものである。例えば、通信部５２は、情報端末２の通信部２７からデータを受け取って、処理部５１に送る処理を行う。また、例えば、通信部５２は、画面の表示に必要な情報を所定のフォーマットで情報端末２の通信部２７に送信する処理や、情報を情報端末２の通信部２７から受信して処理部５１に送る処理を行う。

処理部５１は、各種プログラムに従い、通信部５２を介して情報端末２からデータを受信して、記憶部５４に記憶させる処理を行う。また、処理部５１は、各種プログラムに従い、通信部５２を介して、情報端末２から各種の情報を受信し、各種の画面の表示に必要な情報を情報端末２に送信する処理等を行う。また、処理部５１は、その他の各種の制御処理を行う。

１−６．センサーデバイスの使用
なお、電子機器１のユーザーは、電子機器１の代わりに又は電子機器１と共に、センサーデバイス１Ｃを用いてもよい。センサーデバイス１Ｃの装着先は、トレーニングの目的などに応じてユーザーが適宜に選択することが可能であって、例えば、ユーザーの頭部、上腕部、前腕部、腰部、前腕部、胸部、腰部、大腿部、下腿部、足首の何れかである（図４を参照）。センサーデバイス１Ｃが身体の部位へ装着される際には、当該部位の形状やトレーニングウエアなどの形状に適した装着具（ベルト、クリップなど）が用いられてもよい。センサーデバイス１Ｃには、ＧＰＳセンサー、地磁気センサー、気圧センサー、加速度センサー、角速度センサー、脈センサー、温度センサー、処理部、記憶部、操作部、計時部、表示部、音出力部、通信部などを含んで構成される。

センサーデバイス１Ｃに搭載されたＧＰＳセンサー、地磁気センサー、気圧センサー、加速度センサー、角速度センサー、脈センサー、温度センサー、処理部、記憶部、操作部、計時部、表示部、音出力部、通信部は、電子機器１に搭載されたＧＰＳセンサー、地磁気センサー、気圧センサー、加速度センサー、角速度センサー、脈センサー、温度センサー、処理、記憶部、操作部、計時部、表示部、音出力部、通信部を同様の機能を有する。

センサーデバイス１Ｃは、センサーデバイス１Ｃの通信部及び電子機器１の通信部を介して電子機器１と通信することが可能であり、センサーデバイス１ＣのＧＰＳセンサー、地磁気センサー、気圧センサー、加速度センサー、角速度センサー、脈センサー、温度センサーが取得した計測データは、適当なタイミングで電子機器１へ読み込まれる。電子機
器１へ読み込まれた計測データは、適当なタイミングでメインサーバー４へアップロードされる。

なお、センサーデバイス１Ｃを電子機器１の代わりに使用する場合には、センサーデバイス１Ｃは、センサーデバイス１Ｃの通信部及び情報端末２の通信部を介して情報端末２と通信できるように構成されることが望ましい。

また、電子機器１の表示部又は情報端末２の表示部としては、頭部装着型の表示部１７０’を用いることもできる。この表示部１７０’は、ユーザーの眼前に情報を表示するいわゆるヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ：Head Mounted Display）である。

１−７．ユーザーの動作
１−６−１．メインサーバーへの登山計画の登録
次に、図１を参照してユーザーの動作を説明する。

ユーザーは、情報端末２を操作し、ネットワーク３を介してメインサーバー４へアクセスし、メインサーバー４からネットワーク３を介して提供される地図等の情報を用いて登山計画のデータのファイル（例えば、ＧＰＸファイル）を作成する。

登山計画のデータのファイル（例えば、ＧＰＸ形式のファイル）には、（ｉ）登山計画の名称（計画名）、（ｉｉ）登山ルートを構成する各ポイントの位置座標、（ｉｉｉ）入山日時、（ｉｖ）下山日時、（ｖ）入山口の位置座標、（ｖｉ）下山口の位置座標、（ｖｉｉ）ルート代表地点（頂上、休憩場所など）の位置座標、（ｖｉｉｉ）登山ルートの全長、（ｉｘ）登山ルートの標高差などが含まれる。このうち、（ｉｉ）の情報は、登山計画のデータのファイルの内部に書き込まれ、（ｉ），（ｉｉｉ）〜（ｉｘ）の情報は、登山計画のデータのファイルのタグ情報に書き込まれる。また、登山計画のデータのファイルには、実際の登山で電子機器１が計測した計測データも適宜に書き込まれる。以下、登山ルートのデータを含んだ登山計画のデータを、適宜、「登山ルートのデータ」とも言う。

そして、ユーザーは、作成した登山計画のデータのファイル（例えば、ＧＰＸ形式のファイル）をメインサーバー４へアップロードする。このとき、登山計画のデータのファイル（例えば、ＧＰＸ形式のファイル）は、メインサーバー４の記憶部５４のうち、当該ユーザーに割り当てられたデータベースへ登録される。よって、ユーザーは、自分が作成した複数の登山計画のデータのファイルを、メインサーバー４へ保存しておくことができる。なお、当該データベースに登録された登山計画のデータのファイルのうち、少なくとも１つは、他のユーザー達に公開することも可能である。また、ユーザーは、他のユーザーが公開した登山計画のデータのファイルの少なくとも１つを、自分の登山計画のデータのファイルの少なくとも１つとしてメインサーバー４へ保存しておくことも可能である。

なお、メインサーバー４へ登山計画のデータのファイルを登録する際における情報端末２及びメインサーバー４の処理は公知であるので、ここでの説明は省略する。

また、情報端末２の記憶部２４には、情報端末２とメインサーバー４とが情報を送受信する際に必要なアプリケーションプログラムが予めインストールされており、登山計画のデータのファイルの登録には当該アプリケーションプログラムが用いられるものとする。なお、このアプリケーションプログラムは、不図示の記憶媒体から記憶部２４へ書き込まれたものであってもよい。

１−６−２．電子機器への登山計画のデータの書き込み
ユーザーは、電子機器１を情報端末２に接続した状態で、情報端末２からメインサーバー４へアクセスし、メインサーバー４に追加された登山計画のデータのファイルを、情報端末２経由で電子機器１へ書き込む。電子機器１に書き込まれた登山計画のデータのファイルは、ユーザーが当該登山計画のデータに従って実際に登山を行う際のナビゲーションプログラムなどに用いられる。なお、登山計画のデータのファイルが電子機器１へ書き込まれる代わりに、登山計画のデータのファイルに含まれる登山ルートのデータのみが所定の形式で電子機器１へ書き込まれてもよい。

なお、電子機器１へ登山計画のデータのファイルを書き込む際における電子機器１の処理は公知であるので、ここでの説明は省略する。

また、電子機器１への登山計画のデータのファイルの書き込みには、前述したアプリケーションプログラムが用いられるものとする。

１−６−３．メインサーバーへの計測データのアップロード
ユーザーは、登山計画のデータ（登山ルートのデータを含む）を用いて登山を行った後に、電子機器１を情報端末２に接続し、登山中に電子機器１の各種センサーが取得した計測データを、情報端末２経由でメインサーバー４へアップロードする。計測データは、メインサーバー４のデータベースうち該当するファイル（該当する登山計画のデータのファイル）に書き込まれる。よって、ユーザーは、登山中の自分の計測データを、メインサーバー４へ保存しておくことができる。この計測データは、ユーザーの健康管理、パフォーマンス向上などに役立てることができる。

なお、メインサーバー４へ計測データを書き込む際における情報端末２及びメインサーバー４の処理は公知であるので、ここでの説明は省略する。

また、メインサーバー４への計測データの保存には、前述したアプリケーションプログラムが用いられるものとする。

１−７．システムが記憶するデータについて
１−７−１．電子機器の記憶部に格納されるデータ
電子機器１の記憶部１３０には、例えば以下の各データが記憶される。

（１）プログラム
電子機器１の処理部１２０が実行するプログラムである。プログラムには、電子機器１に搭載されたセンサー（ＧＰＳセンサー１１０、地磁気センサー１１１、気圧センサー１１２、加速度センサー１１３、角速度センサー１１４、脈センサー１１５、温度センサー１１６）の少なくとも１つのセンサーを駆動し、当該センサーの出力（センシングデータ）に基づき計測データを作成する計測プログラムが含まれる。なお、当該プログラムには、電子機器１の記憶部１３０に保存された登山計画のデータに基づき、ユーザーを登山計画の通りに誘導するナビゲーションプログラムが含まれてもよい。

（２）計測データ
電子機器１に搭載されたセンサー（ＧＰＳセンサー１１０、地磁気センサー１１１、気圧センサー１１２、加速度センサー１１３、角速度センサー１１４、脈センサー１１５、温度センサー１１６）のうちすくなくとも１つのセンサーが取得した計測データである。計測データは、例えば、各時刻におけるセンサーの出力（センシングデータ）を当該時刻に対応付けたもの（時系列データ）である。

（３）登山計画のデータ
情報端末２によって書き込まれた登山計画のデータのファイルである。登山計画のデータのファイルには、少なくとも１つの登山ルートのデータが含まれる。登山ルートのデータは、登山ルートを構成する各ポイントの位置座標のデータのことである。なお、登山計画のデータのファイルには、計画名、入山日時、下山日時、入山口の位置座標、下山口の位置座標、ルート代表地点（頂上、休憩場所など）の位置座標、登山ルートの全長、登山ルートの標高差など、登山ルートに付随する各種の情報も含まれる。

１−７−２．情報端末の記憶部に格納されるデータ
情報端末２の記憶部２４には、例えば以下の各データが記憶される。

（１）プログラム
情報端末２の処理部２１が実行するプログラムである。このプログラムは、メインサーバー４から必要な情報の提供を受けるためのプログラム（アプリケーションプログラム）である。

（２）一時保存データ
電子機器１から読み込んだ計測データ、メインサーバー４からダウンロードしたデータなどである。これらのデータが情報端末２の記憶部２４に記憶される時期は、一時的であってもかまわない。

１−７−３．メインサーバーの記憶部に格納されるデータ
メインサーバー４の記憶部４４には、例えば以下の各データが記憶される。

（１）プログラム
メインサーバー４の処理部４１が実行するプログラムである。

（３）ユーザーごとのデータベース
情報端末２を介してユーザーが保存した登山計画のデータのファイルを蓄積したデータベースである。登山計画のデータのファイルは、例えば、ユーザーごと、日付ごとに管理される。ここで、登山計画のデータのファイルには、メインアプリケーションプログラムでユーザーが作成した登山計画のデータのファイルが含まれる。また、当該ファイルには、情報端末２を介してユーザーがアップロードロードした計測データが適宜に書き込まれる。登山計画のデータのファイルに書き込まれるのは、当該登山計画に従って行われた登山の計測データである。

１−７−４．気象サーバーの記憶部に格納されるデータ
気象サーバー５の記憶部５４には、例えば以下の各データが記憶される。

（１）プログラム
気象サーバー５の処理部５１が実行するプログラムである。

（２）気象データ
各地の気温、湿度、気圧、雨量、風量などの気象に関するデータである。気象に関するデータには、実測されたデータと、予測したデータとが含まれる。

１−８．実施形態
１−８−１．実施形態の概要
本実施形態に係るシステム（身体能力評価システムの一例）は、重力方向に直交する水平方向におけるユーザーの速度の変化に対する、ユーザーの心拍情報の変化の程度を、ユーザーの身体能力の指標として出力する出力部を含む。この指標には、運動中におけるユ
ーザーの心臓の拍動から水平方向の移動速度への変換効率が反映されるので、ユーザー個人の身体能力のうち、特に水平移動効率を、客観的かつ簡単に指標で評価することができる。なお、「心拍情報」には、心拍数の情報、脈拍数の情報、心電の情報など、単位時間当たりの心臓の拍動数に係る情報が含まれる。また、出力部は、処理部、表示部、音出力部、通信部などで構成することが可能である。また、指標の出力先は、ユーザーであってもよいし、機器であってもよい。以下、出力部として、メインサーバー４の処理部４１、通信部４２、情報端末２の通信部２２、処理部２１、表示部２５などが用いられる場合を説明する。

本実施形態に係るシステムでは、登山ルートをユーザーが移動しているときにユーザーの生体情報及び運動情報を含む計測データを電子機器１が記憶部１３０へ記録する。この計測データは、情報端末２を介してメインサーバー４の記憶部４４にアップロードされる。メインサーバー４の処理部４１は、これら計測データを適切に分類（クラスタリング）してから分析することによって、ユーザーの身体能力を様々な角度から評価する。

ここで、計測データにおける生体情報には、例えば、心拍数のデータ、体温のデータなどが含まれる。心拍数は、例えば、脈センサー１１５の出力に基づき算出することができ、体温は、例えば、温度センサー１１６の出力に基づき算出することができる。

また、計測データにおける運動情報には、例えば、ユーザーの移動速度のデータ、ユーザーが移動した登山ルートの各地点における斜度のデータなどが含まれる。因みに、重力方向（鉛直方向）の移動速度、水平方向（重力方向に直交する方向）の移動速度、登山ルートの斜度は、例えば、ＧＰＳセンサー１１０の出力、気圧センサー１１２の出力などに基づき算出することができる（詳細は後述。）。

本実施形態におけるユーザーは、電子機器１を装着して登山ルートを移動し、移動中における計測データを電子機器１の記憶部１３０へ蓄積させる。登山後、ユーザーは、自宅などで電子機器１を情報端末２へ接続し、記憶部１３０の計測データを、情報端末２及びネットワーク３を介してメインサーバー４へアップロードする。メインサーバー４の処理部４１は、当該計測データを、当該ユーザーのデータベースへ登録する。このとき、アップロードされた計測データは、当該データベースのうち該当する登山計画のデータのファイルへ書き込まれる。これによって、計測データがデータベースに登録される。なお、計測データのアップロード（データベースへの登録）は、登山中に逐次に行われてもよい。

なお、データベースの保管先は、メインサーバー４の記憶部４４の他に、電子機器１の記憶部１３０でもよいし、情報端末２の記憶部２４であってもよいが、以下では、データベースの保管先はメインサーバー４の記憶部４４であると仮定する。

１−８−３．登山ルートのデータについて
本実施形態に係るシステムにおいて、心拍情報は、ユーザーが運動した登山ルートのデータ（ルート情報の一例）と関連付けられている。この場合、ユーザーが運動をしたルートとユーザーの身体能力に関する指標とが間接的に対応付けられる。この対応付けによれば、ルートに依存した身体能力の変化を分析することが可能となる。例えば、ユーザーが身体能力を発揮できるルート（又は区間）と、そうでないルート（又は区間）とを判別することが可能である。

本実施形態に係るシステムにおいて、登山ルートのデータは、重力方向に直交する水平方向における位置情報及び前記重力方向における位置情報のうち少なくとも何れかを含んでいる。この場合、運動をした地点又は標高のうち少なくとも一方に依存した身体能力の変化を分析することが可能である。例えば、ユーザーが身体能力を発揮できる標高（又は
エリア）と、そうでない標高（又はエリア）とを判別することが可能である。

本実施形態に係るシステムは、心拍情報を登山ルートのデータと関連付けて記憶する記憶部４４を含む。当該記憶部４４によれば、心拍情報を登山ルートのデータに関連付けた状態で管理することが可能である。また、指標の算出元となった心拍情報を記憶部４４に保管しておけば、当該心拍情報を必要に応じて別の用途に使用することも可能である。

具体的に、本実施形態のシステムでは、登山ルートのデータが以下のとおり作成される。

上述したとおり、データベースに登録された登山計画のデータには、実際の登山で取得された計測データが書き込まれる。この計測データには、少なくとも、各時刻におけるユーザーの心拍数のデータと、各時刻におけるユーザーの位置（標高含む）のデータとが含まれる。心拍数のデータは、脈センサー１１５の出力に基づくものであり、位置のデータは、ＧＰＳセンサー１１０の出力に基づくものである。

そこで、メインサーバー４の処理部４１は、計測データに含まれる位置のデータを時系列順に並べることにより、ユーザーが実際に移動した登山ルートのデータを作成する。作成された登山ルートのデータは、登山計画のデータのファイルに書き込まれる。

また、メインサーバー４の処理部４１は、登山ルートを構成する各区間（各地点）の位置のデータ等に基づき、各区間（各地点）の勾配（斜度）を算出し、各区間（各地点）が上り坂、下り坂、平地の何れに属するかを判定する。各区間（各地点）についての判定結果（各区間（各地点）の分類）は、当該区間（地点）の計測データに関連付けられた状態で登山計画のデータのファイルに書き込まれる。

また、メインサーバー４の処理部４１は、登山ルートにおけるユーザーの位置の時間変化に基づき、一定以上の期間に亘ってユーザーの位置が不変であった地点を、登山ルートにおけるユーザーの休憩地点として検出することができる。各区間（各地点）の計測データには、当該区間（地点）が休憩地点であるか否かを示す情報が付与される。

なお、ここでは、実際の登山で取得された計測データから登山ルートのデータを作成する場合について説明したが、登山計画のデータのファイルに予め格納された登山ルートのデータを、そのまま登山ルートのデータとして用いることもできる。

また、メインサーバー４の記憶部５４には、複数のユーザーのデータベースが個別に保存されているものとする。また、同じ登山計画に基づき共に登山を行ったユーザー同士のデータは、互いに関連付けられているものとする。

例えば、Ｙ氏、Ｍ氏、Ｓ氏、Ｕ氏という４人のユーザーが同じ時期に同一の登山計画に従って登山を行った場合には、Ｙ氏の当該登山計画のデータには、同行者としてＭ氏、Ｓ氏、Ｕ氏が関連付けられており、Ｍ氏の当該登山計画のデータには、同行者としてＹ氏、Ｓ氏、Ｕ氏が関連付けられており、Ｓ氏の当該登山計画のデータには、同行者としてＹ氏、Ｍ氏、Ｕ氏が関連付けられており、Ｕ氏の当該登山計画のデータには、同行者としてＹ氏、Ｍ氏、Ｓ氏が関連付けられている。関連付けの情報は、４人のユーザーのうち、例えば、代表者（登山計画のデータの作成）者が、登山計画のデータと共にメインサーバー４へアップロードすればよい。

１−８−４．指標の概要
本実施形態では、ユーザーのデータベースに基づき、当該ユーザーの身体能力を示す指
標が算出される。指標の概要は、以下のとおりである。

（１）スタミナ指標
ユーザーが登山ルートを移動又は静止しているときの「経過時間」という基準で心拍数の変化の程度を評価する指標である。この指標には、ユーザーのスタミナ（エネルギーの消費速度又は回復速度）が反映される。ユーザーが移動中の当該指標には、エネルギーの消費速度が反映され、ユーザーが静止中の当該指標には、回復速度が反映される。なお、本実施形態の処理部４１は、当該指標を、登り坂と下り坂と平地と静止中とで別々に算出する。つまり、本実施形態に係るシステムにおいて、スタミナ指標の算出に用いられる心拍情報は、ユーザーが運動しているときに検出された心拍情報であってもよい。この場合、ユーザーの運動中のエネルギー消費速度を指標として出力することができる。また、本実施形態に係るシステムにおいて、スタミナ指標の算出に用いられる心拍情報は、ユーザーが静止しているときに検出された心拍情報であってもよい。この場合、ユーザーの静止中におけるエネルギー回復速度を指標として出力することができる。

（２）効率指標（ギア指標）
ユーザーが登山ルートを移動しているときの「水平方向の移動速度」という基準で心拍数の変化の程度を評価する指標である（請求項における指標の一例である。）。この指標には、ユーザーが心臓の拍動を水平方向の移動エネルギーへ変換する効率が反映される。なお、本実施形態の処理部４１は、当該指標を、登り坂と下り坂と平地とで別々に算出する。

（３）坂道適応力指標
ユーザーが登山ルートを移動しているときの「重力方向の移動速度」という基準で心拍数の変化の程度を評価する指標である。この指標には、ユーザーが心拍を坂道上昇又下降のエネルギーへ変換する効率が反映される。なお、なお、本実施形態の処理部４１は、当該指標を、登り坂と下り坂とで別々に算出する。

１−８−５．スタミナ指標の算出方法
スタミナ指標の算出方法は、以下のとおりである。

（１）メインサーバー４の処理部４１は、様々な登山ルートを移動したユーザーの各時刻の心拍数等をデータベースへ登録する。

（２）メインサーバー４の処理部４１は、統計対象とするルートの各区間（又は各地点）を、各区間（又は各地点）の勾配（斜度）に基づき登り坂、平地、下り坂、休憩地点に分類（クラスタリング）する。つまり、各地点の計測データを各地点の勾配（斜度）によりクラスタリングする（なお、このクラスタリングでは、休憩地点の検出のために、ユーザーの移動速度の情報が用いられてもよい。）。統計対象とするルートは、特定の登山ルートの一部のルートであってもよいし、特定の登山ルートであってもよいし、特定の時期に使用された特定の登山ルートであってもよいし、全ての登山ルートであってもよい。

（３）メインサーバー４の処理部４１は、各登り坂区間の計測データを、経過時間−心拍数のグラフへプロットし、経過時間−心拍数カーブ（直線）を回帰分析で求め、カーブの傾きを「登り坂のスタミナ指標」として求める。

（４）メインサーバー４の処理部４１は、各下り坂区間の計測データを、経過時間−心拍数のグラフへプロットし、経過時間−心拍数カーブ（直線）を回帰分析で求め、カーブの傾きを「下り坂のスタミナ指標」として求める。

（５）メインサーバー４の処理部４１は、各平地区間の計測データを、経過時間−心拍数のグラフへプロットし、経過時間−心拍数カーブ（直線）を回帰分析で求め、カーブの傾きを「平地のスタミナ指標」として求める。

（６）メインサーバー４の処理部４１は、各休憩地点における経過時間−心拍数カーブ（直線）を回帰分析で求め、カーブの傾きを「休憩中のスタミナ指標」として求める。

（７）なお、ここでは、登山ルートを登り坂、平地、下り坂、休憩地点に分類したが、分類しなくてもよい。分類せずに求めたスタミナ指標を、単に「スタミナ指標」と称す。

１−８−６．効率指標（ギア指標）の算出方法
効率指標（ギア指標）の算出方法は、以下のとおりである。

（２）メインサーバー４の処理部４１は、統計対象とするルートの各区間（各地点）を、各区間（各地点）の勾配（斜度）に基づき登り坂、平地、下り坂に分類（クラスタリング）する。つまり、各地点の計測データを各地点の勾配（斜度）によりクラスタリングする。統計対象とするルートは、特定の登山ルートの一部のルートであってもよいし、特定の登山ルートであってもよいし、特定の時期に使用された特定の登山ルートであってもよいし、全ての登山ルートであってもよい。

（３）メインサーバー４の処理部４１は、各登り坂区間の計測データを、水平方向速度−心拍数のグラフへプロットし、水平方向速度−心拍数カーブ（直線）を回帰分析で求め、カーブの傾きを「登り坂のギア指標」として求める。

（４）メインサーバー４の処理部４１は、各下り坂区間の計測データを、水平方向速度−心拍数のグラフへプロットし、水平方向速度−心拍数カーブ（直線）を回帰分析で求め、カーブの傾きを「下り坂のギア指標」として求める。

（５）メインサーバー４の処理部４１は、各平地区間の計測データを、水平方向速度−心拍数のグラフへプロットし、水平方向速度−心拍数カーブ（直線）を回帰分析で求め、カーブの傾きを「平地のギア指標」として求める。

（６）なお、ここでは、登山ルートを登り坂、平地、下り坂に分類したが、分類しなくてもよい。分類せずに求めたギア指標を、単に「ギア指標」と称す。

１−８−７坂道適応力指標の算出方法
坂道適応力指標の算出方法は、以下のとおりである。

（３）メインサーバー４の処理部４１は、各登り坂区間の計測データを、重力方向速度−心拍数のグラフへプロットし、重力方向速度−心拍数カーブ（直線）を回帰分析で求め、カーブの傾きを「登り坂の坂道適応力指標」として求める。

（４）メインサーバー４の処理部４１は、各下り坂区間の計測データを、重力方向速度−心拍数のグラフへプロットし、重力方向速度−心拍数カーブ（直線）を回帰分析で求め、カーブの傾きを「下り坂の坂道適応力指標」として求める。

（５）なお、ここでは、登山ルートを登り坂、平地、下り坂に分類したが、分類しなくてもよい。分類せずに求めた坂道適応力指標を、単に「坂道適応力指標」と称す。

１−８−８．指標の出力
メインサーバー４の処理部４１は、算出した指標をユーザーへ向けて出力する。例えば、処理部４１は、指標をレーダーチャート（グラフの一種）として情報端末２の表示部２５へ表示させる（図１３）。具体的に、処理部４１は、表示部２５へレーダーチャートを表示するための画像データをユーザーの情報端末２へ送信する。情報端末２の処理部２１は、受信した当該画像データに基づきレーダーチャートを表示部２５へ表示させる。

また、メインサーバー４の処理部４１は、ユーザーの過去の指標と、現在の当該ユーザーの同種の指標とを、同一のレーダーチャート上で比較できるように重畳表示させてもよい。すなわち、本実施形態に係るシステムにおいて、出力部は、時間的に互いに異なる複数の過去における夫々の前記指標、或いは過去と現時点における夫々の前記指標に係るグラフを出力してもよい。このグラフによれば、互いに異なる過去の２つの時期の間で身体能力を比較したり、過去と現時点との間で身体能力を比較したりすることができる。なお、ここでいう「現時点」には、現時点を含む一定期間のことが含まれてもよい。

また、メインサーバー４の処理部４１は、或るユーザーの指標と、他のユーザーの同種の指標とを、同一のレーダーチャート上で比較できるように重畳表示させてもよい（図１３）。すなわち、本実施形態に係るシステムにおいて、ユーザーは、複数であってもよく、出力部は、前記複数のユーザーの前記指標に係るグラフを出力してもよい。このグラフによれば、複数のユーザーの身体能力を互いに比較することが容易である。

また、メインサーバー４の処理部４１は、当該重畳表示を、同一の登山パーティに属するユーザー間で行ってもよい。同一の登山パーティに属するユーザー同士は、同じ登山コースを同じペースで移動するので、心拍数の変動のみで身体能力の比較を行い易い。つまり、本実施形態に係るシステムにおいて、前記複数の前記ユーザーは、同一グループ内のユーザーであってもよい。同一グループとは、例えば、共に運動を行うユーザーの集団のことであって、例えば、同一のルートを共に移動する登山パーティー、同一のルートの異なる区間を順次に走行する駅伝チームなどである。このようなグループ内でユーザーの身体能力を互いに比較し、運動の内容（ルート選択、役割分担など）を計画することにより、グループ全体の安全性やパフォーマンスの向上を図ることが可能である。

なお、指標を比較するための画像デザイン（レーダーチャート）の例は、後述する。

１−８−４．具体的な分析
図５は、経過時間と心拍数との関係を同一の登山パーティー内のユーザーごとに示すグラフの一例である。グラフの横軸は、経過時間であり、グラフの縦軸は、心拍数［ｂｐｍ］である。

図５の紙面に向かって左側の領域にプロットされているのは、登山ルートの登り坂で取得された計測データ（ここでは心拍数のデータ）であり、中央の領域にプロットされているのは、休憩中に取得された計測データ（ここでは心拍数のデータ）であり、右側の領域にプロットされているのは、下り坂で取得された計測データ（ここでは心拍数のデータ）である。このグラフのみから４人のユーザーの個々の身体能力を評価するのは一般に難しい。そこで、メインサーバー４の処理部４１は、各ユーザーの計測データから特定の指標を抽出する。

図６は、或るユーザーについての水平方向の移動速度と心拍数との関係を示すグラフの一例である。点線で示すのは、回帰分析で求めたカーブ（回帰直線）の一例である。メインサーバー４の処理部４１は、このカーブの傾きを、当該ユーザーの「ギア指標」として算出する。

図６に示すとおり、水平方向の移動速度が高いほど心拍数が高くなっているのが分かる。この回帰直線の傾きが大きいときには、ギア指標は高くなり、ギア指標が高いときほど、身体能力が低いと判断することができる。なお、図６の横軸と縦軸とを反対にとることも可能である。その場合には、ギア指標と身体能力の相関関係が反転する。

また、同様に、メインサーバー４の処理部４１は、重力方向の移動速度と心拍数との関係を示すグラフを作成し、グラフに表れたカーブの傾きから坂道適応力指標を算出することができる。

また、同様に、メインサーバー４の処理部４１は、経過時間と心拍数との関係を示すグラフを作成し、このグラフに表れたカーブの傾きからスタミナ指標を算出することができる。

図７に示すのは、ギア指標（ｓｐｅｅｄ）、坂道適応力指標（ｄｅｌｔａＨ）、スタミナ指標（Ｔｉｍｅ）をユーザーごとに示す表である。具体的に、図７に示すのは、心拍数の変化に対する水平方向の移動速度の変化（ｓｐｅｅｄ）、心拍数の変化に対する重力方向の移動速度の変化ｄｅｌｔａＨ、心拍数の変化に対する経過時間（運動時間）Ｔｉｍｅを、ユーザーごとに回帰分析した結果である。

ここで、各指標は、心拍数をＸ軸にとり、水平方向の移動速度、重力方向の移動速度、又は経過時間（運動時間）をＹ軸にとったときの線形回帰直線の傾きである。Ｘ軸とＹ軸とを反対にとることも可能であり、その場合には、指標と身体能力の相関関係が反転する。

図８に示すのは、ギア指標をユーザーごとに示す図である。このギア指標は、水平方向の速度が上昇したときの心拍数の増加量を示している。図８の例で、Ｍ氏は、軽自動車のように心拍数を上昇させても水平方向の速度が向上しないタイプで、Ｓ氏は、その逆のタイプであることが分かる。

図９に示すのは、坂道適応力指標をユーザーごとに示す図である。この坂道適応力指標は、重力方向の速度が上昇したときの心拍数の増加量を示している。坂道適応力指標の数値が高い人ほど、大きく心拍数を上昇させないと重力方向の速度を高められないタイプ、つまり登り坂に弱いタイプであることが分かる。

図１０に示すのは、スタミナ指標をユーザーごとに示す図である。このスタミナ指標は、経過時間に対する心拍数の上昇量を示している。このスタミナ指標の数値が高い人ほど、心拍数が上昇しがちであることが分かる。つまり、このスタミナ指標が高い人ほどエネ
ルギーの消費速度が大きい（燃費が悪い、バテやすい）ことが分かる。

１−８−５．フローチャート（個人）
図１１は、登山ルートを移動した或るユーザーの計測データから指標を抽出するフローチャートの一例である。ここでは、計測データにユーザーの位置の情報と心拍数の情報とが含まれている場合を想定する。

先ず、メインサーバー４の処理部４１は、計測データに含まれる位置のデータに基づき、個々の計測データのサンプリング元となった地点（又は区間）の状態（勾配）を判定する（Ｓ２０１）。

そして、メインサーバー４の処理部４１は、判定の結果を利用して、登山ルートの各区間（各地点）を分類（クラスタリング）する（Ｓ２０２）。図５の例においては、登山ルートの前半＝登り坂、中間地点＝休憩地点、後半＝下り坂、と分類される。

そして、メインサーバー４の処理部４１は、クラスごとの計測データに上記の回帰分析を施すことにより、クラスごとの各指標を算出する。つまり、メインサーバー４の処理部４１は、「登り坂のスタミナ指標」、「下り坂のスタミナ指標」、「平地のスタミナ指標」、「登り坂のギア指標」、「下り坂のギア指標」、「平地のギア指標」、「登り坂の坂道適応力指標」、「下り坂の坂道適応力指標」を算出する。

なお、メインサーバー４の処理部４１は、分類前の計測データに上記の回帰分析を施すことにより、「スタミナ指標」、「ギア指標」、又は「坂道適応力指標」を算出してもよい。つまり、メインサーバー４の処理部４１は、ルートの状態ごとの「スタミナ指標」、「ギア指標」、又は「坂道適応力指標」を算出する代わりに、様々な状態のルートについてのユーザーの平均的な「スタミナ指標」、「ギア指標」、又は「坂道適応力指標」を、算出してもよい。

１−８−６．フローチャート（登山パーティー）
図１２は、同一の登山パーティーに属する４人のユーザーの計測データから指標を抽出するフローチャートの一例である。

まず、メインサーバー４の処理部４１は、４人のユーザーの計測データから、個々の計測データのサンプリング元となった地点（又は区間）の状態（勾配）を判定する（Ｓ２０４）。ここでは、４人のユーザーは、共通の登山パーティーに属して共に移動しているので、基本的には、同じ時間帯に同じ地点に位置していたとみなせることを利用する（詳細は後述）。

そして、メインサーバー４の処理部４１は、判定の結果を利用して、登山ルートの各区間（各地点）の計測データを分類（クラスタリング）し、クラスごとかつユーザーごとに指標を算出する（Ｓ２０５）。

そして、メインサーバー４の処理部４１は、少なくとも１つのクラスについての各ユーザーの各指標を、ユーザー間の差異が分かる形で情報端末２の表示部２５へ表示させる。指標の表示先は、例えば、４人のユーザーのうち少なくとも一人が使用する情報端末２の表示部２５、４人のユーザーのうち少なくとも一人が使用する電子機器１の表示部１７０、４人のユーザーを管理するユーザー（コーチ）が使用する情報端末２の表示部２５、コーチが使用する電子機器１の表示部１７０などである。ここでは、表示先を情報端末２の表示部２５と仮定する。

１−８−７．レーダーチャート
処理部４１は、例えば、図１３のように複数の指標をレーダーチャートとして表示部２５へ表示させる。このとき、レーダーチャートを表示するための画像データが通信部４２、ネットワーク３、通信部２７を介してメインサーバー４の処理部４１から情報端末２の処理部２１へ送信される。

図１３において、レーダーチャートの３つの軸は、３種類の指標（スタミナ指標、ギア指標、坂道適応力指標）に対応している。また、レーダーチャートにおいて、４人のユーザーの指標は、互いに異なる色、互いに異なるマークなどで区別されている（後述するレーダーチャートも同様である。）。ここで、図１３の例では、各指標が５段階で表現されているが、このような５段階表現は、上述した回帰分析の結果（係数）を、スケール変換すること等により行うことができる。また、レーダーチャートの各軸の方向（指標の正負の向き）は、レーダーチャートの中心から離れるほど身体能力が高くなるように設定されるものとする。

このように１つのレーダーチャートに複数のユーザーの指標をプロットすれば、スタミナ指標に係る身体能力をユーザー間で比較することと、坂道適応力指標に係る身体能力をユーザー間で比較することと、ギア指標に係る身体能力をユーザー間で比較することとが可能である。図１３の例では、スタミナ指標に係る身体能力はＡ氏が最も高く、坂道適応力指標に係る身体能力はＢ氏が最も高く、ギア指標に係る身体能力はＡ氏が最も高い場合を示している。

また、このレーダーチャートによると、同一ユーザについて、スタミナ指標に係る身体能力と、坂道適応力指標に係る身体能力と、ギア指標に係る身体能力との何れが優れているかを判断することも可能である。図１３の例では、Ａ氏は、スタミナ指標に係る身体能力が優れた「スタミナタイプ」であり、Ｂ氏は、坂道適応力指標に係る身体能力が優れた「坂道タイプ」であり、Ｃ氏は、坂道適応力指標に係る身体能力が優れた「坂道タイプ」であり、Ｄ氏は、全ての身体能力が均等なタイプであることが分かる。

ここで、本実施形態のシステムでは、クラス（登り坂、平地、下り坂、休憩地点の別）によって、計測データの個数（サンプル数）に差があるので、仮に、指標をクラスごとに算出した場合には、クラスによって指標の算出精度も異なると考えられる。そこで、指標をクラスごとに算出した場合、メインサーバー４の処理部４１は、各クラスにおける計測データのサンプル数を、例えば図１４に示すとおりに表示してもよい。

図１４に示すのは、各クラスのサンプル数を累積時間として表示した円グラフの一例である。このとき、円グラフを表示するための画像データが通信部４２、ネットワーク３、通信部２７を介してメインサーバー４の処理部４１から情報端末２の処理部２１へ送信される。

図１４の例では、登り坂の累積時間は１２０分、下り坂の累積時間は６０分、平地の累積時間３０分である。計測データのサンプリング周期が一定であるならば、サンプル数の比率も、累積時間の比率と同じになるはずである。従って、図１４の例では、登り坂に関する計測データのサンプル数が最も多いこと、すなわち、登り坂の指標の精度が最も高いことが分かる。なお、ここでは、各クラスの累積時間を表示したが、累積時間の代わりに累積距離を表示させてもよい。

１−８−８．勾配のデータ
本実施形態に係るシステムにおいて、登山ルートのデータは、勾配情報を含んでいてもよい。勾配情報とは、勾配を算出するための情報であってもよいし、勾配自体の情報であ
ってもよいし、勾配から導き出せる登り坂、平地、下り坂の別の情報であってもよい。この場合、運動をしたルートの勾配に依存した身体能力の変化を分析することが可能である。例えば、坂道と平地との何れにおいてユーザーが身体能力を発揮できるかを判別することが可能である。以下、勾配の情報は、メインサーバー４の処理部４１が適宜に算出し、登山ルートのデータへ付加するものとする。

ここで、登山ルートの各区間（各地点）を登り坂、平地、下り坂、休憩地点にクラスタリングする際には、ユーザーが歩行又は走行している地点の勾配を測定する必要があるので、以下、勾配を測定する幾つかの方法を説明する。

１−８−８−１．位置情報を利用する方法
先ず、位置情報を利用して勾配を測定する方法を説明する。

ここでいう位置情報は、計測データに含まれる情報であって、ユーザーの３次元の位置座標（λ，φ，ｈ）を示す情報である（λ：緯度、φ：経度、ｈ：高度）。この位置座標は、例えば電子機器１の処理部１２０がＧＰＳセンサー１１０の出力に基づき算出し、情報端末２へ送信した計測データの１つである。

メインサーバー４の処理部４１は、ＧＰＳセンサー１１０の出力に基づく高度ｈを利用して勾配ｇｒａｄを算出する。勾配ｇｒａｄの算出には、当該地点と、その前又は後の地点の位置座標（λ１，φ１，ｈ１）、（λ２，φ２，ｈ２）を利用した以下の計算式が用いられる。

但し、式における分母の「ｄ（Ａ，Ｂ）」は、２点Ａ，Ｂ間の水平距離を算出する距離関数である。

図１５は、位置情報に基づき勾配を算出する処理のフローチャートの一例である。このフローチャートは、位置情報が取得される度に実行される。ここでは、位置情報を含む計測データが登山中の逐次に電子機器１から情報端末２を介してメインサーバー４へ転送される場合を想定する。つまり、図１５のフローは、登山ルートの各地点の勾配を逐次に計測することが可能なフローである（もっとも、このフローは、登山後に実行することも可能である。）。

メインサーバー４の処理部４１は、位置座標（λ，φ，ｈ）を取得すると、それを今回位置として記憶部４４へ保存する（Ｓ１１）。

そして、処理部４１は、記憶部４４に前回位置が存在しているか否かを判定する（Ｓ１２）。なお、処理部４１は、位置座標を一度も取得したことがない、又は、前回位置の保存時刻からの経過時間が一定以上（例えば５分以上）である場合には、前回位置が存在しないと判定してもよい。

処理部４１は、記憶部４４に前回位置が存在しない場合（Ｓ１２Ｎ）には、ステップＳ１１で取得した今回位置を前回位置として記憶部４４へ保存し（Ｓ１３）、フローを終了する（次に位置情報がアップデートされるまで待機する。）。

一方、処理部４１は、記憶部４４に前回位置が存在している場合（Ｓ１２Ｙ）には、前
回位置と今回位置とを利用して今回勾配を算出する（Ｓ１４）。

次に、処理部４１は、有効な前回勾配が存在しているか否かを判定する（Ｓ１５）。なお、処理部４１は、勾配を一度も取得したことがない、又は、前回勾配の保存時刻からの経過時間が一定以上（例えば５分以上）である場合には、有効な前回勾配が存在しないと判定してもよい。処理部４１は、計算した勾配を、今回勾配Ｒａｗとして保存する（Ｓ１６）。

処理部４１は、有効な前回勾配が存在していない場合（Ｓ１５Ｎ）には、今回勾配Ｒａｗをそのまま今回勾配として記憶部４４に保存して（Ｓ１６）、これを最終的な現時点での勾配として扱う。

一方、処理部４１は、有効な前回勾配が存在している場合（Ｓ１５Ｙ）には、今回勾配Ｒａｗと前回勾配とを利用して、今回勾配を算出する（Ｓ１７）。このとき、ｋ１、ｋ２というスカラーを利用し、今回勾配＝（ｋ１×今回勾配Ｒａｗ）＋（ｋ２×前回勾配）という計算式を用いる。

ここで、スカラーｋ１、ｋ２は、０≦ｋ１，ｋ２≦１，ｋ１＋ｋ２＝１の各式を満たしており、この計算式は、簡易なローパスフィルターを構成している。このようなフィルターを実施する理由は、ＧＰＳセンサーが出力する位置情報（高度）のばらつきを吸収するためである。

そして、処理部４１は、算出した今回勾配の値を前回勾配へ代入し（Ｓ１８）、前回位置の更新処理（Ｓ１３）へ移行する。

そして、処理部４１は、終了判定を行い（Ｓ１９）、終了の場合には（Ｓ１９Ｙ）、フローを終了し、そうでない場合には（Ｓ１９Ｎ）、当初の処理（Ｓ１１）へ戻る。

１−８−８−２．気圧情報を利用する方法
次に、気圧情報を利用して勾配を測定する方法を説明する。

ここでいう気圧情報は、計測データに含まれる情報であって、電子機器１の処理部１２０が気圧センサー１１２の出力に基づき算出し、情報端末２へ送信した計測データの１つである。

メインサーバー４の処理部４１は、気圧を利用して高度を算出して勾配を算出する。ここでは、ＧＰＳセンサー１１０の出力を利用しない場合の例を示す。

位置情報を利用する方法では、「単位水平距離当たりの垂直移動量」を勾配として算出したが、ここでは、「単位時間当たりの垂直移動量」を勾配として算出する。

なお、単位時間の大きさは、如何なる値であってもよいが、例えば、単位時間を「１分」とする。勾配ｇｒａｄの算出には、例えば、以下の計算式により算出した高度ｈが用いられる。

但し、Ｐは、現在地点の気圧であり、Ｐ_０は、海面気圧であり、Ｔは温度である。

このため、高度ｈを算出するためには、気圧Ｐの数値のみならず、実際には海面気圧Ｐ_０、温度Ｔが必要である。

温度Ｔは、計測データに含まれる情報であって、電子機器１の処理部１２０が温度センサー１１６の出力に基づき算出し、情報端末２へ送信した計測データの１つである。なお、温度センサー１１６の配置先は、気圧センサー１１２の近くであることが望ましい。

また、海面気圧Ｐ_０の決定方法は、電子機器１ごとに異なり、例えばＧＰＳセンサー１１０の出力に基づく高度から逆算をして海面気圧Ｐ_０を求める方法や、メインサーバー４又は気象サーバー５から該当情報を取得する方法などがある。

何れにしても、各時刻における気圧センサー１１２の出力から求めた複数の高度から単位時間あたりの垂直移動量を計算する方法をとることになる。

図１６は、気圧情報に基づき勾配を算出する処理のフローチャートの一例である。このフローチャートは、気圧情報が取得される度に実行される。ここでは、記憶情報を含む計測データが登山中の逐次に電子機器１から情報端末２を介してメインサーバー４へ転送される場合を想定する。つまり、図１６のフローによると、登山ルートの各地点の勾配を逐次に計測することが可能である。

ここでは、図１５と図１６との相違点について主に説明し、共通点については説明を簡単にする。図１６に示すフローは、図１５に示すフローとほぼ同じであるが、図１６のフローでは、実測値として気圧のみを用いる点において相違する。

メインサーバー４の処理部４１は、気圧（Ｐ）を取得すると、それを今回気圧として記憶部４４へ保存する（Ｓ２１）。

そして、処理部４１は、今回気圧を高度へ変換する（Ｓ２１’）。

そして、処理部４１は、記憶部４４に前回高度が存在しているか否かを判定する（Ｓ２２）。なお、処理部４１は、気圧を一度も取得したことがない、又は、前回高度の保存時刻からの経過時間が一定以上（例えば５分以上）である場合には、前回高度が存在しないと判定してもよい。

処理部４１は、記憶部４４に前回高度が存在しない場合（Ｓ２２Ｎ）には、ステップＳ２１’で取得した今回高度を前回高度として記憶部４４へ保存し（Ｓ２３）、更に前回高度記録時刻についても同様に保存してフローを終了する（次に気圧情報がアップデートされるまで待機する。）。

一方、処理部４１は、記憶部４４に前回高度が存在している場合（Ｓ２２Ｙ）には、前回高度、今回高度、前回高度記録時刻、現在時刻を利用して今回勾配を算出する（Ｓ２４）。

次に、処理部４１は、有効な前回勾配が存在しているか否かを判定する（Ｓ２５）。なお、処理部４１は、勾配を一度も取得したことがない、又は、前回勾配の保存時刻からの経過時間が一定以上（例えば５分以上）である場合には、有効な前回勾配が存在しないと判定してもよい。処理部４１は、計算した勾配を、今回勾配Ｒａｗとして保存する（Ｓ２６）。

処理部４１は、有効な前回勾配が存在していない場合（Ｓ２５Ｎ）には、今回勾配Ｒａｗをそのまま今回勾配として記憶部４４に保存して（Ｓ２６）、これを最終的な現時点での勾配として扱う。

一方、処理部４１は、有効な前回勾配が存在している場合（Ｓ２５Ｙ）には、今回勾配Ｒａｗと前回勾配とを利用して、今回勾配を算出する（Ｓ２７）。このとき、ｋ１、ｋ２というスカラーを利用し、今回勾配＝（ｋ１×今回勾配Ｒａｗ）＋（ｋ２×前回勾配）という計算式を用いる。

ここで、スカラーｋ１、ｋ２は、０≦ｋ１，ｋ２≦１，ｋ１＋ｋ２＝１の各式を満たしており、この計算式は、簡易なローパスフィルターを構成している。このようなフィルターを実施する理由は、気圧情報のばらつきを吸収するためである。

そして、処理部４１は、算出した今回勾配の値を前回勾配へ代入し（Ｓ２８）、前回高度の更新処理（Ｓ２３）へ移行する。

そして、処理部４１は、終了判定を行い（Ｓ２９）、終了の場合には（Ｓ２９Ｙ）、フローを終了し、そうでない場合には（Ｓ２９Ｎ）、当初の処理（Ｓ２１）へ戻る。

１−８−８−３．２点間の気圧差を利用する方法
更に、処理部４１は、２点間の気圧差から直接的に高度差を求める手法を用いてもよい。例えば、以下の計算式を利用してもよい。

但し、Ｒｄは、乾燥空気の気体定数、Ｔｍは、２点間の平均気温、ｐｍは、２点間の平均気圧である。この場合には、高度計算を都度行わないため、処理が簡易（処理負荷の軽減）というメリットがある。このケースでのフローの例を以下に示す。

図１７は、２点間の気圧差に基づき勾配を算出する処理（位置情報が取得される度に実行される処理である。）のフローチャートの一例である。

そして、処理部４１は、記憶部４４に前回気圧が存在しているか否かを判定する（Ｓ２２）。なお、処理部４１は、気圧を一度も取得したことがない、又は、前回気圧の保存時刻からの経過時間が一定以上（例えば５分以上）である場合には、前回気圧が存在しないと判定してもよい。

処理部４１は、記憶部４４に前回気圧が存在しない場合（Ｓ２２Ｎ）には、ステップＳ２１で取得した今回気圧を前回気圧として記憶部４４へ保存し（Ｓ２３’）、更に前回気圧記録時刻についても同様に保存してフローを終了する（次に気圧情報がアップデートされるまで待機する。）。

一方、処理部４１は、記憶部４４に前回位置が存在している場合（Ｓ２２Ｙ）には、前回気圧、今回気圧、前回気圧記録時刻、現在時刻を利用して今回勾配を算出する（Ｓ２４
’）。

そして、処理部４１は、算出した今回勾配の値を前回勾配へ代入し（Ｓ２８）、前回気圧の更新処理（Ｓ２３’）へ移行する。

１−８−８−４．登山ルートのデータを利用する方法
ここで、登山計画データの中に登山ルートのデータが予め含まれている場合には、当該登山ルートのデータに基づき勾配を算出することができる。

但し、登山ルートのデータに高度の情報が含まれていない場合には、メインサーバー４の処理部４１は、ネットワーク３を介して他のサーバー（地図サーバー）へアクセスし、登山ルートの高度の情報を取得する必要がある。地図サーバーは、各地の３次元の位置座標の情報を保管しており、他のサーバー又は情報端末からの要求に応じて、指定されたエリアの位置座標の情報を提供するという機能を有したサーバーである。

１−８−９．休憩区間の除外機能
また、メインサーバー４の処理部４１は、登山ルートに係る計測データから、休憩中に該当する区間（つまり、休憩中に取得された計測データ）を検出してもよい。ユーザーが休憩中であったか否かは、計測データに含まれる位置のデータ、速度のデータ、加速度のデータ、角速度のデータなどに基づき判定することができる。また、この判定は、ユーザーが登山している期間中に逐次に行うこともできる。

例えば、電子機器１の処理部１２０は、ＧＰＳセンサー１１０の出力に基づく速度、ＧＰＳセンサー１１０の出力に基づく位置変化を応用した停止判定技術を利用し、又は、加速度センサー１１３の出力に基づく体動を監視する方法などを利用して、登山中のユーザーが停止しているか否かを監視し、ユーザーが停止していると判定したときには、そのときに取得された計測データに、停止中である旨の識別情報（停止フラグ）を付加してもよい。

例えば、計測データのフォーマットとしては、図１８に示すようなフォーマットを用いることができる。個々の計測データには、停止フラグが付加されている。計測データに付加された停止フラグのステータス（オン／オフ）は、当該計測データの取得時におけるユーザーの停止の有無を示している。

そして、このように個々の計測データに停止フラグを付与しておけば、メインサーバー４の処理部４１は、ユーザーの停止中に該当する計測データを、前述した回帰分析の対象から除外することで、登り坂に係る指標、平地に係る指標、下り坂に係る指標の各々についての算出精度を高めることが可能である。

或いは、メインサーバー４の処理部４１は、停止中に該当する計測データのみを回帰分析の対象とすることで、休憩中に係る指標（休憩中のスタミナ指標）を確実に算出することができる。

１−８−１０．ユーザー間（登山パーティー内）での比較
上述した指標は、ユーザー間又は指標間で比較することで意味を有する。そのため、どのような比較を行うかが重要になる。

例えば、同一の登山パーティーに属するユーザー間で比較を行う方法がある。因みに、同じ登山パティーに属するユーザー間の比較は、同一の大会に参加したユーザー間の比較にも同様に当てはめることができる。

同一の登山パーティーに属するユーザー間では、ユーザーの移動した登山コースが共通となるので、例えば図１９のような比較が有効である。図１９は、図９で説明したグラフと同様であるので、ここでの説明は省略する。

また、同一の登山パーティーに属するユーザー間では、前述した分類（クラスタリング）の結果も同じになるので、何れかのユーザーの計測データについてクラスタリングを行えば、他のユーザーの計測データについてクラスタリングを行う必要がないという利点がある。つまり、同一の登山パーティーに属する第１のユーザーが或る時間帯に存在している区間と、同じ登山パーティーに属する第２のユーザーが同じ時間帯に存在している区間とは、ほぼ同じであるので、第１のユーザーが存在する当該区間の属するクラスと、第２のユーザーが存在する当該区間のの属するクラスとは、同じとみなすことができる。つまり、前者の区間が「登り坂」であるのであれば、後者の区間も「登り坂」である。なお、ここでは、登山ルートの一部を区間ごとにクラスタリングする場合を想定して説明を行ったが、地点ごとにクラスタリングすることも可能であることは言うまでもない。

１−８−１１．電子機器間の誤差について
図２０は、或るルートで第１のユーザー（第１の電子機器１）から取得した計測データの一例であり、図２１は、同一のルートで第２のユーザー（第２の電子機器１）から取得した計測データの一例である。

図２０、図２１に示すとおり、第１のユーザーと第２のユーザーとが同じ登山ルートを歩行している場合であっても、電子機器１のセンサーの誤差に起因して、同じ区間の計測データであっても、計測データの少なくとも一部（例えば斜度）がユーザー間で異なる場合がある。ここで、斜度は、勾配に相当する量であり、本明細書では、斜度と勾配とを同様の意味で使用している（斜度及び勾配は、何れもルートの傾斜の程度を表している。）。

このようにセンサーの誤差が生じ、例えば、斜度＋５％の区間に係る指標と、斜度＋７％の区間に係る指標とを同種の指標として互いに比較した場合には、比較結果の信頼性が著しく低くなってしまう。

そこで、メインサーバー４の処理部４１は、第１の電子機器１のユーザーの計測データから、登山ルートに係る情報（例えば勾配）を算出した場合であっても、それとは独立して第２の電子機器１のユーザーの計測データからも同様の情報（例えば勾配）を算出し、両者の情報を比較する（平均化することで誤差を抑制する）という方法を採用してもよい。以下、２人の計測データで共通の斜度を管理する方法を提案する。

図２２は、異なる２人のユーザー（第１の電子機器１、第２の電子機器１）から取得した計測データに基づき共通の斜度を管理する処理のフローチャートの一例であり、図２３は、図２２の処理によって取得される斜度のデータ（地形を示すデータ）を示す表の一例である。図２３に示すデータ（テーブル、統合管理データともいう。）は、例えば、記憶部４４に保存される。記憶部４４に保存されるデータには、水平方向の各位置座標（緯度、経度）ごとの斜度の値と、ばらつきσ（有効範囲情報）とが含まれる。ばらつきσ（有効範囲情報）を保存したのは、データの有効範囲の判定に利用するためである。

図２２のフローの説明を行う。以下、第１のユーザーの第１の電子機器１を「機器Ａ」と称し、第２のユーザーの第２の電子機器１を「機器Ｂ」と称す。第１のユーザーと第２のユーザーとは、同じ登山ルートを共に移動したユーザー（同一の登山パーティーに属するユーザー）である。

まず、メインサーバー４の処理部４１は、機器Ａに係る計測データのうち、位置座標のデータＰＴ１にアクセスをする（Ｓ１０１）。なお、ステップＳ１０１の処理が初回でない場合には、ステップＳ１０１のアクセス先を前回のアクセス先よりも１つインクリメントする（読み進める）（Ｓ１０１）。

次に、処理部４１は、機器Ｂに係る計測データのうち、位置座標のデータにアクセスし、データＰＴ１に最も距離の近いデータを検索し、検出したデータをＰＴ２とおく（Ｓ１０２）。

次に、処理部４１は、データＰＴ１の斜度ｇ１、データＰＴ２の斜度ｇ２を計算する（Ｓ１０３）。

次に、処理部４１は、データＰＴ１、ＰＴ２の水平方向の距離（水平距離ｄ）を取得する（Ｓ１０４）。なお、水平距離ｄの計算は、必要に応じて行われればよい。

次に、処理部４１は、水平距離ｄが一定以下（例えば１０ｍ以下）であるか否かを判定する（Ｓ１０５）。

処理部４１は、ｄが一定以上（例えば１０ｍ以上）のとき（Ｓ１０５Ｎ）には、データＰＴ１にマッチする機器Ｂのデータが存在していないと判断し、データＰＴ１に基づく地形データ（緯度、経度、斜度）を単独で上記のテーブルへ登録する（Ｓ１０６、Ｓ１０７）。その際、σの設定値はデフォルト設定の値を利用してもよいし、機器Ａに保存されているデータＰＴ１の前後のデータとの距離に応じて設定してもよい。

一方、処理部４１は、ｄが一定以下（例えば１０ｍ以下）のとき（Ｓ１０５Ｙ）には、位置座標を混合（平均化）することで統一した地形データ（緯度、経度、斜度）を算出して、上記のテーブルへ登録する（Ｓ１０９〜Ｓ１１３）。その際、ばらつきσ（有効範囲
情報）の設定値は、距離に応じて変化させてもよい（Ｓ１１１）。また、処理部４１は、データＰＴ１、ＰＴ２を混合して登録した場合には、後処理のためにデータＰＴ２にアクセス済み記録をつける（Ｓ１１３）。

これらの処理が登山ルートに係る機器ＡのデータＳＴ１の全てについて完了すると（Ｓ１０８Ｙ）、機器Ａのデータについては全て統一した地形データに登録されたことになる。

その後（Ｓ１０８Ｙ）、処理部４１は、機器Ｂのデータの中で、統一した地形データに登録されていないデータについて、単独情報として地形データに登録する（Ｓ１１４〜Ｓ１１８）。

ここで、統一した地形データに登録されていないかどうかの判定には、前段の処理（Ｓ１１３）で実施したアクセス済み記録が存在しているか否かで判断する（Ｓ１１４）。アクセス済み記録が存在していない情報のみに対して、統一した地形データへの登録を実施していくことで（Ｓ１１５〜Ｓ１１７）、全ての情報を統一的に管理することができる。

処理部４１は、これらの処理（Ｓ１１４〜Ｓ１１７）を登山ルートに係る機器ＢのデータＳＴ２の全てについて実行し（Ｓ１１８Ｎ）、全てについての実行が完了すると（Ｓ１１８Ｙ）、フローを終了する。

なお、以上のフローにおいて、可能な範囲内でステップの順序を入れ替えてもよい。

また、ここでは、第１のユーザーと第２のユーザーとの間で位置座標のデータを比較したが、第１のユーザーと第２のユーザーとの間で時間のデータを比較してもよい。位置座標のデータの比較よりも、時間のデータの比較の方が更にシンプルな処理で行うことが可能である。

また、機器Ａと機器Ｂの２つのデータが存在している場合の例を、図２４、図２５に示す。

第１のユーザーと第２のユーザーとが予め同じ行動をしていること（すなわち、同じ時刻に同じ地点にいること）が判明している場合には、共通の時刻における位置座標のデータ同士を比較して平均値を登録する方法を採用することができる。例えば、図２４、図２５の例によると、時刻５０における地形データは、以下の式により算出することができる。

平均緯度＝（１．５７８＋１．５７８）／２＝１．５７８
平均経度＝（２．００１＋２．００１）／２＝２．００１
平均斜度＝（−３＋(−２．５)）／２＝−２．７５
１−８−１２．同一ユーザーの時期での比較
メインサーバー４の処理部４１は、同一ユーザーの異なる時期の間で指標を比較してもよい。処理部４１は、例えば、ユーザーが或る登山ルートを移動したときの計測データ（又は指標）と、同じ登山ルートを別の時期にユーザーが移動したときの計測データとを比較する。

この場合、図２３で示した地形データとして既に取得されたものを用いることができる。取得済みの地形データを用いることで、より正確な比較が可能である。

また、メインサーバー４の処理部４１は、ユーザーが過去に移動したことのないルート
について指標を算出する場合に、当該ルートの地形データを新規に登録する処理を行ってもよい。

１−８−１０−３．ルートのマッチング
なお、メインサーバー４の処理部４１は、新規の登山ルートがデータベースに登録済みの登山ルートの何れかと同一であるかどうかの判定を、新規の登山ルートを移動したときのユーザーの移動軌跡と、登録済みの登山ルートとの距離に基づき行うことができる。新たな移動軌跡と登録済みの登山ルート（過去の移動軌跡）との距離、もしくは、ユーザーの存在する地点と登録済みの登山ルート（過去の移動軌跡）と距離の算出には、以下の数式を用いることができる。

例えば、メインサーバー４の処理部４１は、この計算式で算出される距離が一定の距離以下（例えば１０ｍ以下）であるか否かを判定し、一定の距離以下である場合には、新規の登山ルートが登録済みの登山ルートと同一であるとみなし、その後の処理を実行する。

また、メインサーバー４の処理部４１（又は電子機器１の処理部２１）は、ユーザーが移動中又は移動済みの登山ルートと同じ登山ルートがデータベースに登録済みであることを判定した場合には、登録済みの登山ルートに係る計測データ（又は指標）と、今回の計測データ（又は指標）とを自動的に比較し、過去の体調と今回の体調をチェックするための表示画面、過去の体調と今回の体力をチェックするための表示画面などをユーザーへ提供してもよい。表示画面の表示先は、情報端末２の表示部２５（又は電子機器１の表示部１７０）である。

また、メインサーバー４の処理部４１は、今回の登山ルートの一部の区間のみが登録済みの登山ルートと同じである場合は、ほぼ同じ山域であるとみなして、山域同士を比較対象としてもよい。

１−８−１３．気象によるクラスタリング
本実施形態に係るシステムにおいて、登山ルートのデータは、気象情報を含んでもよい。気象情報は、晴天、雨天、雲天の別であってもよいし、気圧自体であってもよい。この場合、運動をしたルートの気象に依存した身体能力の変化を分析することが可能である。例えば、気圧が高いときと低いときとの何れにおいてユーザーが身体能力を発揮できるかを判別することが可能である。以下、気象情報は、メインサーバー４の処理部４１が適宜に取得して登山ルートのデータへ付加するものとする。

この場合、本実施形態に係るシステムは、登山ルートの各地点の計測データを、各地点の勾配（斜度）によって分類（クラスタリング）するほか、気象情報（気圧から求まる）によってクラスタリングすることも可能である。

例えば、メインサーバー４の処理部４１は、登山ルートの計測データが揃った時点における後処理（アフター処理）の段階で気圧キャリブレーションを行うことにより、気象情報（悪天候、通常、快晴の別）を取得する。

具体的に、処理部４１は、或る地点の気圧から当該地点の高度を計算するときに、当該
地点の海抜０ｍにおける気圧Ｐ_０を利用するので、このＰ_０の値を各時刻の計測データ（各地点の計測データ）に付加していく。そして、各地点の計測データを、Ｐ_０の値の属する範囲に応じてクラスタリングし、クラスごとに前述した指標を算出することで、天候による身体能力の変化を分析できる。従って、ユーザーは、例えば「低気圧に強い」、「高気圧に強い」など、気候に依存した自分の身体能力を把握することが可能である。

また、気圧Ｐ_０を利用する方法は、キャリブレーション精度の影響を受けやすいため、処理部４１は、気圧を直接的に計測する方法を採用してもよい。例えば、以下の簡易的な方法で分析を行ってもよい。ここでは、或る地点についての処理に着目して説明する。

先ず、メインサーバー４の処理部４１は、当該地点の計測データに含まれる位置座標（緯度、経度）及び時刻に基づき、当該地点の当該時刻の情報を気象サーバー５へ送信する。気象サーバー５の処理部５１は、当該記憶部５４から、当該地点の当該時刻における気象の情報（気温など）を読み出し、メインサーバー４へ送信する。メインサーバー４の処理部４１は、気象サーバー５から気温を受信する。

また、メインサーバー４の処理部４１は、気圧−高度の関係の近似曲線を含むグラフ（図２６）を取得する。このグラフは、気温ごとに予め記憶部４４に格納されていたグラフなどである。

また、メインサーバー４の処理部４１は、当該地点の高度（例えば、ＧＰＳセンサー１１０の出力に基づく高度、又は、地形データに基づく高度である。）を取得し、当該地点の高度及び気圧をグラフへプロットし、プロット先に応じて、当該地点の属するクラス（すなわち、当該地点の計測データの属するクラス）を判定する。図２６の例では、プロット先が紙面の向かって左下側である場合には「低気圧」と判定され、プロット先が紙面の向かって右上側である場合には「高気圧」と判定される。

すなわち、処理部４１は、各地点の計測データについて以上のクラスタリングを行い、クラスごとに指標を算出することで、気圧による身体能力の変化を分析できる。従って、ユーザーは、例えば「低気圧に強い」、「高気圧に強い」などの自分の気圧に応じた身体能力を把握することが可能である。

なお、以上のとおり気象によるクラスタリングを行った場合には、処理部４１は、気圧ごとの指標を例えば図２７に示すようなレーダーチャートとして表示することが可能である。指標は、例えば、「スタミナ指標」、「ギア指標」、「坂道指標」の何れかである。レーダーチャートの表示先は、情報端末２の表示部２５、電子機器１の表示部１７０などである。

図２６に示す例は、ユーザーごと、かつ、気圧ごとに指標を表示した例である。図２６に示す複数のユーザーは、同じ登山パーティーに属する複数のユーザーであってもよいし、同じ登山パーティーに属しない複数のユーザーであってもよい。また、処理部４１が統計対象とするルートは、単一の登山ルートであってもよいし、様々な異なる登山ルートからなるルート群であってもよい。

なお、本実施形態のシステムは、気象によるクラスタリングを行うために、気圧センサー１１２の出力に基づく気圧、或いは、気象サーバー５から提供された気象情報を用いたが、電子機器１にソーラーパネルが設けられている場合には、当該ソーラーパネルの発電量に基づき日照時間や日照強度などを計測し、当該計測の結果に基づき気象情報を生成してもよい。なお、日照時間や日照強度などのデータは、計測データの１つとして電子機器１から情報端末２へ読み込まれ、更にメインサーバー４へアップロードされるものとする
。メインサーバー４の処理部４１は、このようにして収集した日照時間又は日照強度に基づくクラスタリングを行うことにより、「日照に強い」、「日照に弱い」、「雲天に強い」、「雲天に弱い」など、日照に関係したユーザーの身体能力を評価することが可能である。

１−９．実施形態の作用効果
実施形態に係るシステムは、重力方向に直交する水平方向におけるユーザーの速度の変化に対する、ユーザーの心拍情報の変化の程度を、ユーザーの身体能力の指標として出力する。この指標（ギア指標）には、運動中におけるユーザーの心臓の拍動から水平方向の移動速度への変換効率が反映されるので、ユーザー個人の身体能力のうち、特に水平移動効率を、客観的かつ簡単に指標で評価することができる。

また、実施形態に係るシステムは、計測データをクラスタリングしてクラスごとに指標を算出するので、「登り坂に強い」、「平地に強い」、「下り坂に強い」、「低気圧に強い」、「高気圧に強い」、「長時間日照に強い」、「強日照に強い」など、ユーザーの身体能力を状況別に評価することもできる。

また、実施形態に係るシステムは、指標を数値等として可視化することで、身体能力の変化の観察を通じて登山のモチベーションをユーザーに与えたり、身体能力の変化を通じてアミューズメント感覚で登山をする楽しみをユーザーに与えたりすることができる。

また、実施形態に係るシステムによれば、身体能力の変化から体調の変化を把握することも可能であるため、次の登山計画のペース作りなどへのフィードバックを実施することで、長期的なペース管理をしやすくなり、無理な計画による危険を回避したり、遭難を防止したりする効果も期待できる。

２．変形例
２−１．他のユーザーのデータベースの利用
上記実施形態のシステムでは、統計対象となる範囲を、ユーザー個人のデータベースの範囲内に制限したが、様々なユーザーのデータベースにまで範囲を広げてもよい。つまり、チーム内の統計データとして指標を算出したり、地域内の統計データとして指標を算出したり、友人内の統計データとして指標を算出したりしてもよい。

２−２．データの継続
上記実施形態のシステムでは、１人のユーザーが１つの電子機器１のみを使用する場合を例に挙げたが、１人のユーザーが複数の電子機器１を使用してもよい。その場合は、メインサーバー４が複数の電子機器１を１人のユーザーに対応付けて管理すればよい。このような仕組みは、例えば、ユーザーが電子機器１を買い換えた場合にデータベースの継続が可能となるため、便利である。

２−３．指標等のマップ表示
上記実施形態のシステムでは、登山ルートに関連する心拍又は指標の少なくとも一方を、当該登山ルートのマップと共に表示してもよい。マップ等の表示先は、例えば、情報端末２の表示部２５である。例えば、マップに表示された登山ルート（例えば曲線イメージで表された登山ルート）のある地点をユーザーが指定すると、当該地点に関連する心拍又は指標の少なくとも一方がポップアップ表示されるようにしてもよい。なお、マップ等の表示先は、情報端末２の表示部２５、電子機器１の表示部１７０などである。

例えば、ユーザーの指定した地点が「登り坂」である場合には、登り坂の指標がポップアップ表示されるようにし、当該地点が「下り坂」である場合には、下り坂の指標がポッ
プアップ表示されるようにし、当該地点が「平地」である場合には、平地の指標がポップアップ表示されるようにしてもよい。

また、例えば、ユーザーの指定した当該地点が「標高の高い地点」である場合には、標高の高い地点における指標がポップアップ表示されるようにし、当該地点が「標高の低い地点」である場合には、標高の低い地点における指標がポップアップ表示されるようにしてもよい。

なお、ここでいう「標高の高い地点における指標」とは、標高が閾値以上である地点の計測データを統計対象として算出された指標のことである。また、「標高の低い地点における指標」とは、標高が閾値未満である地点の計測データを統計対象として算出された指標のことである。これらの指標を算出する場合には、計測データを標高によりクラスタリングすればよい。

３．その他の変形例
本発明は上記の実施形態に限定されず、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。

例えば、上記の実施形態では、メインサーバー４の機能の一部又は全部が情報端末２又は電子機器１に搭載されてもよいし、情報端末２及び電子機器１の機能の一部がメインサーバー４に搭載されてもよいし、電子機器１の機能の一部又は全部が情報端末２に搭載されてもよいし、情報端末２の機能の一部又は全部が電子機器１に搭載されてもよい。

また、電子機器１又は情報端末２には、公知のスマートフォンの機能、例えば、カメラ機能、通話機能、通信機能などが搭載されてもよい。

また、電子機器１又は情報端末２には、スポーツ活動（生体活動を含む）の少なくとも一部をセンシングする他のセンシング機能（湿度センサーなど）が搭載されてもよい。

また、電子機器１又は情報端末２は、リスト型電子機器、イヤホン型電子機器、指輪型電子機器、ペンダント型電子機器、スポーツ器具に装着して使用する電子機器、スマートフォン、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ：Head Mount Display）など、様々なタイプの携帯情報機器として構成することができる。

また、電子機器１又は情報端末２は、ユーザーに対する情報の通知を、画像表示により行ってもよいし、音出力、振動などにより行ってもよいし、画像表示、音出力、振動のうち少なくとも２つの組み合わせにより行ってもよい。

また、上記の実施形態では、衛星測位システムとしてＧＰＳ（Global Positioning System）を利用したが、他の全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ：Global Navigation Satellite System）を利用してもよい。例えば、ＥＧＮＯＳ(European Geostationary-Satellite Navigation Overlay Service)、ＱＺＳＳ（Quasi Zenith Satellite System）、ＧＬＯＮＡＳＳ（GLObal NAvigation Satellite System）、ＧＡＬＩＬＥＯ、ＢｅｉＤｏｕ（BeiDou Navigation Satellite System）、等の衛星測位システムのうち１又は２以上を利用してもよい。また、衛星測位システムの少なくとも１つにＷＡＡＳ（Wide Area Augmentation System）等の静止衛星型衛星航法補強システム（ＳＢＡＳ：Satellite-based Augmentation System）を利用してもよい。

また、上述した各実施形態及び各変形例は一例であって、これらに限定されるわけではない。例えば、各実施形態及び各変形例を適宜組み合わせることも可能である。

また、本発明は、実施形態で説明した構成と実質的に同一の構成（例えば、機能、方法及び結果が同一の構成、あるいは目的及び効果が同一の構成）を含む。また、本発明は、実施形態で説明した構成の本質的でない部分を置き換えた構成を含む。また、本発明は、実施形態で説明した構成と同一の作用効果を奏する構成又は同一の目的を達成することができる構成を含む。また、本発明は、実施形態で説明した構成に公知技術を付加した構成を含む。

１…電子機器、１１０…ＧＰＳセンサー、１２０…処理部、１３０…記憶部、１１１…地磁気センサー、１１２…気圧センサー、１１３…加速度センサー、１１４…角速度センサー、１１５…脈センサー、１１６…温度センサー、１５０…操作部、１６０…計時部、１７０…表示部、１８０…音出力部、１９０…通信部、２…情報端末、３…ネットワーク、４…メインサーバー、５…気象サーバー、２１…処理部、２２…通信部、２３…操作部、２４…記憶部、２５…表示部、２６…音出力部、２７…通信部、２８…撮像部、４１…処理部、４２…通信部、４４…記憶部、５１…処理部、５２…通信部、５４…記憶部

Claims

重力方向に直交する水平方向におけるユーザーの速度の変化に対する、前記ユーザーの心拍情報の変化の程度を、前記ユーザーの身体能力の指標として出力する出力部を含む、
身体能力評価システム。
請求項１において、
前記心拍情報は、
前記ユーザーが運動したルートに係るルート情報と関連付けられている、
身体能力評価システム。
請求項２において、
前記ルート情報は、
前記水平方向における位置情報及び前記重力方向における位置情報のうち少なくとも何れかを含む、
身体能力評価システム。
請求項２又は３において、
前記ルート情報は、
勾配情報を含む、
身体能力評価システム。
請求項２乃至４の何れか一項において、
前記ルート情報は、
気象情報を含む、
身体能力評価システム。
請求項１乃至５の何れか一項において、
前記出力部は、
時間的に互いに異なる複数の過去における夫々の前記指標、或いは過去と現時点における夫々の前記指標に係るグラフを出力する、
身体能力評価システム。
請求項１乃至５の何れか一項において、
前記ユーザーは、複数であり、
前記出力部は、
前記複数のユーザーの前記指標に係るグラフを出力する、
身体能力評価システム。
請求項７において、
前記複数の前記ユーザーは、同一グループ内のユーザーである、
身体能力評価システム。
請求項２乃至５の何れか一項において、
前記心拍情報を前記ルート情報と関連付けて記憶する記憶部を含む、
身体能力評価システム。
重力方向に直交する水平方向におけるユーザーの速度の変化に対する、前記ユーザーの心拍情報の変化の程度を、前記ユーザーの身体能力の指標として出力する出力部を含む、
電子機器。
重力方向に直交する水平方向におけるユーザーの速度の変化に対する、前記ユーザーの心拍情報の変化の程度を、前記ユーザーの身体能力の指標の少なくとも１つとして出力する出力部を含む、
身体能力評価サーバー。
重力方向に直交する水平方向におけるユーザーの速度の変化に対する、前記ユーザーの心拍情報の変化の程度を、前記ユーザーの身体能力の指標の少なくとも１つとして出力するステップを含む、
身体能力評価方法。
請求項１２において、
前記心拍情報は、
前記ユーザーが運動したルートに係るルート情報と関連付けられている、
身体能力評価方法。
請求項１３において、
前記ルート情報は、
前記水平方向における位置情報及び前記重力方向における位置情報のうち少なくとも何れかを含む、
身体能力評価方法。
請求項１３又は１４において、
前記ルート情報は、
勾配情報を含む、
身体能力評価方法。
請求項１３乃至１５の何れか一項において、
前記ルート情報は、
気象情報を含む、
身体能力評価方法。
請求項１２乃至１６の何れか一項において、
時間的に互いに異なる複数の過去における夫々の前記指標、或いは過去と現時点における夫々の前記指標に係るグラフを出力するステップを含む、
身体能力評価方法。
請求項１２乃至１７の何れか一項において、
前記ユーザーは、複数であり、
前記複数のユーザーの前記指標に係るグラフを出力するステップを含む、
身体能力評価方法。
重力方向に直交する水平方向におけるユーザーの速度の変化に対する、前記ユーザーの心拍情報の変化の程度を、前記ユーザーの身体能力の指標として出力するステップを、
コンピューターに実行させる身体能力評価プログラム。
重力方向に直交する水平方向におけるユーザーの速度の変化に対する、前記ユーザーの心拍情報の変化の程度を、前記ユーザーの身体能力の指標の少なくとも１つとして出力するステップを、
コンピューターに実行させるプログラムを記録した記録媒体。
重力方向に直交する水平方向におけるユーザーの速度の変化に対する、前記ユーザーの心拍情報の変化の程度を、前記ユーザーの身体能力の指標として出力する、
電子機器。
請求項２１において、
前記心拍情報は、
前記ユーザーが運動したルートに係るルート情報と関連付けられている、
電子機器。
請求項２２において、
前記ルート情報は、
前記水平方向における位置情報及び前記重力方向における位置情報のうち少なくとも何れかを含む、
電子機器。
請求項２２乃至２３において、
前記ルート情報は、
勾配情報を含む、
電子機器。
請求項２２乃至２４の何れか一項において、
前記ルート情報は、
気象情報を含む、
電子機器。
請求項２１乃至２５の何れか一項において、
時間的に互いに異なる複数の過去における夫々の前記指標、或いは過去と現時点における夫々の前記指標に係るグラフを出力する、
電子機器。
請求項２１乃至２５の何れか一項において、
前記ユーザーは、複数であり、
前記複数のユーザーの前記指標に係るグラフを出力する、
電子機器。
請求項２７において、
前記複数の前記ユーザーは、同一グループ内のユーザーである、
電子機器。
請求項２２乃至２５の何れか一項において、
前記心拍情報を前記ルート情報と関連付けて記憶する、
電子機器。