JP2018198883A - 履物およびシステム - Google Patents

Abstract

【課題】転倒の危険性に応じて着用者の負荷を調整できる履物およびシステムを提供する。【解決手段】重心を移動できる重心移動機構１１を備え、重心は着用者の疲労度に基づいて移動する。疲労度は、着用者の動き、バイタルサインおよび筋電図の少なくとも１つに基づいて推定されてもよい。また、疲労度は、着用者の単位時間当たりの歩数、一歩当たりに要する時間、歩行速度、歩幅、足上げ量および歩行ばらつきの少なくとも１つから推定されてもよい。また、疲労度は、着用者の脈拍、脈波、血圧、血流量、体温、呼吸数、乳酸値および血糖値の少なくとも１つに基づいて推定されてもよい。【選択図】図１

Description

本開示は履物およびシステムに関する。

筋力が弱った高齢者等は、つま先を十分に引き上げられないために、つま先が地面または階段等に接触して転倒することがある。例えば、特許文献１は、履物と一体的に形成した足首ベルトと履物のつま先部分とを弾性体で連結した履物を開示する。

特開２００６−１４１７４７号公報

着用者は、転倒を回避しなければならない一方で、歩行時の適切な負荷によって筋力を増強または維持することが望まれる。

かかる事情に鑑みてなされた本開示の目的は、転倒の危険性に応じて着用者の負荷を調整できる履物およびシステムを提供することにある。

一実施形態に係る履物は、重心を移動できる重心移動機構を備える。前記重心は着用者の疲労度に基づいて移動する。

一実施形態に係るシステムは、重心を移動できる重心移動機構を備え、端末装置と通信可能な履物と、前記履物の着用者の動き、バイタルサインおよび筋電図の少なくとも１つを取得する前記端末装置と、を備える。前記重心は、着用者の疲労度に応じて移動する。前記疲労度は、前記端末装置が取得した前記着用者の動き、バイタルサインおよび筋電図の少なくとも１つに基づいて推定される。

一実施形態によれば、転倒の危険性に応じて着用者の負荷を調整できる履物およびシステムを提供することができる。

一実施形態に係る履物の概略構成図である。 一実施形態に係るシステムにおいて履物と通信する端末装置の概略構成図である。 履物の重心の位置に応じた着用者の筋出力の出現確率を例示する図である。 バイタルセンサが検出する脈波を例示する図である。 運動強度と血中乳酸濃度との関係を例示する図である。 図６（Ａ）は筋電センサが検出した筋電位の時間変化を例示する図である。図６（Ｂ）は図６（Ａ）の所定の時間ごとの平均周波数を示す図である。 センサデータに基づく値と第１および第２の閾値との関係を例示する図である。 一実施形態に係る履物の重心移動機構の構成例を示す斜視図である。 コントローラによる履物の重心の移動に関する処理を例示するフローチャートである。 変形例に係る履物の概略構成図である。 変形例に係るシステムにおいて履物と通信する端末装置の概略構成図である。 別の変形例に係る履物の概略構成図である。 図１３（Ａ）および（Ｂ）は、さらに別の変形例に係るシステムにおいて履物と通信する端末装置の概略構成図である。

［第１実施形態］
（履物の構成）
図１は、第１実施形態に係る履物１の概略構成を示す。本実施形態に係る履物１は、例えば着用者の疲労度に基づいて重心が移動する。本実施形態に係る履物１は、履物１と通信する端末装置２（図２参照）とともに重心移動のためのシステム（以下、本実施形態に係るシステムという）を構成する。

図１に示すように、履物１は、重心移動機構１１と、通信ユニット１２（通信部）と、ストレージ１３と、報知ユニット１６（報知部）と、を備える。ここで、本実施形態に係る履物１はウォーキングシューズである。しかし、履物１はウォーキングシューズに限定されるものではない。履物１は、例えばウォーキングシューズ以外の運動靴、革靴、長靴、またはパンプス等であってもよい。また、履物１は、例えばスポーツサンダルのようなサンダル、またはブーツ等であってもよい。また、重心移動機構１１、通信ユニット１２、ストレージ１３および報知ユニット１６は、例えば履物１の靴底部分または中敷きに設けられる。また、図１は例示である。履物１は図１に示す構成要素の全てを含まなくてもよい。また、履物１は図１に示す以外の構成要素を備えていてもよい。

重心移動機構１１は、履物１の重心を移動させることができる機構である。重心移動機構１１は、重心を履物１のかかと側またはつま先側に移動させることができる。つまり、一般的な履物ではつま先とかかとのちょうど中間付近に重心があるところ、重心移動機構１１は、重心を移動させてどちらかに偏らせることができる。本実施形態において、重心移動機構１１は、通信ユニット１２で受信した重心を移動させる指示（以下、重心移動指示とする）に従って重心を移動させる。本実施形態において、重心移動機構１１は、履物１のつま先側およびかかと側にそれぞれ設けられた２つの液体バッグと、これらの液体バッグを繋ぐチューブを備える。また、重心移動機構１１は、チューブを介して一方の液体バッグの液体を他方の液体バッグに移動させるチューブポンプ１１０と、を備える（図８参照）。重心移動機構１１は、重心移動指示に従ってチューブポンプ１１０のローラを回転させて液体を移動させる。例えば、チューブポンプ１１０がつま先側の液体バッグの液体をかかと側の液体バッグに移動させることによって、履物１の重心はかかと側に移動する。液体の移動前と比較して履物１のつま先側が軽くなるため、履物１の着用者（以下、単に「着用者」という）はつま先を引き上げやすくなる。

通信ユニット１２は通信のためのインタフェースである。履物１は、通信ユニット１２を備えることによって端末装置２（図２参照）と通信可能である。本実施形態において、通信ユニット１２は無線通信規格に従って通信を行う。無線通信規格は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）およびＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標） Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙを含む。また、無線通信規格は、例えばＷｉＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access）およびＩＥＥＥ８０２．１１を含む。また、無線通信規格は例えば２Ｇ、３Ｇおよび４Ｇ等のセルラーフォンの通信規格を含む。セルラーフォンの通信規格は、例えばＬＴＥ（Long Term Evolution）およびＷ−ＣＤＭＡ（Wideband Code Division Multiple Access）を含む。また、セルラーフォンの通信規格は、例えばＣＤＭＡ２０００およびＰＤＣ（Personal Digital Cellular）を含む。また、セルラーフォンの通信規格は、例えばＧＳＭ（登録商標）（Global System for Mobile communications）およびＰＨＳ（Personal Handy-phone System）等を含む。また、無線通信規格は、例えばＩｒＤＡ（Infrared Data Association）およびＮＦＣ（Near Field Communication）等を含む。通信ユニット１２は、上述した通信規格の１つまたは複数をサポートすることができる。ここで、通信ユニット１２は、端末装置２（図２参照）と有線で通信することも可能である。

ストレージ１３は記憶部としてデータを記憶する。ストレージ１３が記憶するデータは、通信ユニット１２が受信した重心移動指示を含んでもよい。また、ストレージ１３が記憶するデータは、通信ユニット１２が受信したセンサ２４（図２参照）の検出値を含んでもよい。また、ストレージ１３が記憶するデータは、重心移動機構１１が重心移動の際に実行する演算の中間データまたは結果データを含んでもよい。また、ストレージ１３はデータを一時的に記憶してもよいし、着用者等によって削除されるまで記憶し続けてもよい。ストレージ１３は、半導体記憶デバイスおよび磁気記憶デバイス等の任意の記憶デバイスで構成されてもよい。また、ストレージ１３は、複数の種類の記憶デバイスで構成されてもよい。また、ストレージ１３は、メモリカード等の可搬の記憶媒体と、記憶媒体の読み取り装置と、を組み合わせた構成であってもよい。

ストレージ１３は重心移動機構１１にロードされるプログラムを記憶してもよい。例えば重心移動機構１１がプロセッサを備えており、プロセッサはストレージ１３からロードしたプログラムによってチューブポンプ１１０（図８参照）の動作制御等を実行してもよい。ここで、プログラムは、通信ユニット１２による通信を介してストレージ１３に記憶されてもよい。ストレージ１３は、後述する所定の閾値を記憶してもよい。

報知ユニット１６は、履物１または着用者が所定の状態にあることを着用者に報知する。報知ユニット１６は、例えばライト、スピーカおよび振動モータの少なくとも一つを備える。報知ユニット１６がライトを備える場合に、報知ユニット１６は着用者に対して光を発することができる。ライトは例えばＬＥＤ（発光ダイオード：Light Emitting Diode）ライトであってもよい。また、報知ユニット１６がスピーカを備える場合に、報知ユニット１６は着用者に対して音を発することができる。また、報知ユニット１６が振動モータを備える場合に、報知ユニット１６は着用者に対して振動を発することができる。ここで、履物１の所定の状態は、例えば重心移動機構１１が重心を移動させる直前の状態であってもよい。また、着用者の所定の状態は、例えば疲労度が基準を超えて大きくなった状態であってもよい。一例として、報知ユニット１６がライトおよびスピーカを備えている場合に、報知ユニット１６は、光および音を発することによって、重心移動機構１１がこれから重心を移動させることを着用者に知らせてもよい。

（端末装置の構成）
図２は端末装置２の概略構成を示す。本実施形態に係るシステムにおいて、端末装置２は、着用者の疲労度を推定し、重心移動指示を生成する。また、端末装置２は生成した重心移動指示を履物１に送信する。

図２に示すように、端末装置２は、通信ユニット２２と、ストレージ２３と、センサ２４と、コントローラ２５と、を備える。本実施形態において、端末装置２は、着用者の手首に装着されるリストバンド型のウェアラブル端末である。別の例として、端末装置２は、指に装着される指輪型、顔に装着されるメガネ型、頭部に装着される帽子型、または体に着用される衣服型のウェアラブル端末であってもよい。ここで、端末装置２はウェアラブル端末に限定されるものではない。端末装置２は、例えばスマートフォン、タブレット端末またはフィーチャーフォン等でもよい。また、端末装置２は、例えばＰＤＡ、携帯音楽プレイヤー、ゲーム機、電子書籍リーダ、家電製品等でもよい。また、図２は例示である。端末装置２は図２に示す構成要素の一部だけを備えてもよい。また、端末装置２は図２に示す以外の構成要素を備えていてもよい。また、端末装置２は１つの機器に限らない。つまり、端末装置２は、複数の機器で構成されてもよい。

通信ユニット２２は、履物１と通信するためのインタフェースである。本実施形態において、通信ユニット２２は無線通信規格に従って通信を行う。通信ユニット２２は、上記の通信ユニット１２の説明で例示した通信規格の１つまたは複数をサポートすることができる。ここで、通信ユニット２２は、履物１と有線で通信することも可能である。また、本実施形態において、通信ユニット２２はＧＰＳ（Global Positioning System）衛星からのＧＰＳ信号（測位用信号）を受信できる。

ストレージ２３は記憶部としてプログラムおよびデータを記憶する。ストレージ２３は、コントローラ２５の処理の中間データおよび処理結果（例えば重心移動指示等）を記憶する。また、ストレージ２３は、センサ２４が検出した値（データ）を記憶してもよい。ストレージ２３は、通信ユニット２２が受信したＧＰＳ信号を記憶してもよい。また、ストレージ２３は、着用者のデータ（例えば身長、体重、性別、年齢等）を記憶してもよい。本実施形態において、センサ２４および通信ユニット２２からのデータは、コントローラ２５を介してストレージ２３に記憶される。ストレージ２３は、半導体記憶デバイスおよび磁気記憶デバイス等の任意の記憶デバイスで構成されてもよい。ストレージ２３は、複数の種類の記憶デバイスで構成されてもよい。また、ストレージ２３は、メモリカード等の可搬の記憶媒体と、記憶媒体の読み取り装置と、を組み合わせた構成であってもよい。

ストレージ２３に記憶されるプログラムは、フォアグランドまたはバックグランドで実行されるアプリケーションと、アプリケーションの動作を支援する制御プログラムとを含む。アプリケーションは、例えばセンサ２４に対して着用者の動き、バイタルサインおよび筋電位の少なくとも１つを検知させる処理をコントローラ２５に実行させる。制御プログラムは、例えば端末装置２のバッテリーの残量を管理するバッテリー管理プログラムである。

センサ２４は着用者の動き、バイタルサインおよび筋電位の少なくとも１つを検出する。本実施形態において、センサ２４はモーションセンサ、バイタルセンサおよび筋電センサを含む。つまり、本実施形態において、センサ２４は着用者の動き、バイタルサインおよび筋電位を検出する。ここで、センサ２４は、モーションセンサ、バイタルセンサおよび筋電センサのうちの一部だけを含む構成であってもよい。また、センサ２４は、さらに別の検出装置（例えば紫外線センサ等）を備えていてもよい。

（モーションセンサ）
モーションセンサは、着用者の動きを直接的または間接的に検出する。モーションセンサは、例えば加速度センサと、ジャイロセンサと、気圧センサと、照度センサと、で構成される。

加速度センサは、着用者に働く加速度の方向および大きさを検出する。加速度センサは、例えばｘ軸方向、ｙ軸方向およびｚ軸方向の加速度を検出する３軸（３次元）タイプである。加速度センサの種類は限定されない。加速度センサは、例えばピエゾ抵抗型であってもよい。また、加速度センサは例えば静電容量型であってもよい。また、加速度センサは例えば圧電素子（圧電式）または熱検知型によるＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）式であってもよい。

ジャイロセンサは、着用者の動作に基づく角速度を検出する。ジャイロセンサは、例えば振動したアームに作用するコリオリ力による構造体の変形から角速度を検出する３軸タイプの振動ジャイロセンサである。ここで、構造体は、例えば水晶、圧電セラミックス等の圧電材料を素材としてもよい。また、ジャイロセンサは、構造体をシリコン等の素材として、ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）技術で形成されてもよい。また、ジャイロセンサは光学式ジャイロセンサであってもよい。

気圧センサは、着用者の周囲の気圧（大気圧）を検出する。気圧センサは、例えば気圧変化を抵抗値に変換する抵抗変化型センサである。気圧センサは、例えば気圧変化を静電量の変化に変換する静電容量型センサであってもよい。また、気圧センサは、例えば圧力変化を発振周波数に変換する水晶発振周波数型センサであってもよい。

照度センサは、着用者の周囲光の照度を検出する。照度センサは、例えばフォトダイオードを用いたものでもよいし、フォトトランジスタを用いたものでもよい。

モーションセンサを構成する加速度センサ、ジャイロセンサ、気圧センサおよび照度センサは、それぞれ検出した加速度のデータ、角速度のデータ、気圧のデータおよび周囲光の照度のデータを出力する。コントローラ２５は、モーションセンサが出力したデータに基づいて着用者の動きを把握する。

（バイタルセンサ）
バイタルセンサ（生体センサ）は、着用者のバイタルサイン（生体情報）を測定する。本実施形態において、バイタルセンサは着用者の被検部位に装着されて、バイタルサインを測定する。本実施形態において、バイタルサインは、少なくとも脈拍、脈波、血圧、血流量、体温、呼吸数、乳酸値および血糖値の少なくともいずれかを含む。

バイタルセンサは発光部と受光部とを備える。発光部は、例えばコントローラ２５の制御に従って、測定光を照射する。測定光は、被検部位のバイタルサインを測定可能な光である。測定光は例えば赤外光である。発光部は、例えばＬＥＤであってもよい。発光部は、例えば、ＶＣＳＥＬ（Vertical Cavity Surface Emitting Laser）を含む半導体レーザーであってもよい。

受光部は、発光部が照射した測定光に対する散乱光を受光する。受光部は、例えばＰＤ（フォトダイオード：Photo Diode）である。

例えば、発光部が照射した赤外光は血液中のヘモグロビンにより吸収される。そのため、血液が多く流れるほど、受光部が受光する散乱光は少なくなる。受光部が受光する散乱光は、脈拍に応じて変動する。また、受光部が受光する散乱光の変化に基づき着用者の脈波が測定可能である。そして、脈波から例えば脈拍数、脈圧、血圧の変化等の情報が得られる。
例えば、バイタルセンサは、レーザー光を被検部位に照射した際に、生体組織で散乱した散乱光のドップラーシフトを利用して、血流量を測定するものであってもよい。

バイタルセンサはバイタルサインを出力する。コントローラ２５は、バイタルセンサが出力したバイタルサインに基づいて着用者の状態を把握する。

（筋電センサ）
筋電センサは、着用者の筋肉の状態を検出する。本実施形態において、筋電センサは着用者の脚部に装着されて筋電の情報を非侵襲で検出する。筋電の情報は、具体的には筋電位（皮膚表面の電位）である。

筋電センサは、検出した筋電位を検出時間の情報とともにストレージ２３に出力する。コントローラ２５は、ストレージ２３から筋電位を取得する。そして、コントローラ２５は、筋電図を生成し、着用者の脚部の筋肉の状態変化を把握する。筋電センサは、タイプＩの筋肉（遅筋）を測定対象としてもよい。タイプＩの筋肉（遅筋）が多い部位としては、例えばふくらはぎが挙げられる。また、筋電センサは、タイプＩＩの筋肉（速筋）を測定対象としてもよい。タイプＩＩの筋肉（速筋）が多い部位としては、例えば脛が挙げられる。ここで、一般に、着用者が運動する場合に、糖質を主なエネルギー源とするタイプＩＩの筋肉（速筋）の方が、タイプＩの筋肉（遅筋）よりも状態が変化しやすい。そのため、筋電センサは、脛に装着されてもよい。

（コントローラ）
コントローラ２５は、着用者の動き、バイタルサインおよび筋電図の少なくとも１つに基づいて、着用者の疲労度を推定する。ここで、着用者の動きは、着用者に装着されたモーションセンサによって検出可能である。また、バイタルサインは、着用者に装着されたバイタルセンサによって検出可能である。また、筋電図は、着用者に装着された筋電センサが検出した筋電位に基づいて生成することができる。つまり、コントローラ２５は、前記着用者に装着されたモーションセンサ、バイタルセンサおよび筋電センサの少なくとも１つの出力に基づいて、着用者の疲労度を推定する。ここで、疲労度は、疲労の程度を数値化したものである。本実施形態において、着用者が疲れている程、疲労度の値は大きくなる。

また、コントローラ２５は、疲労度に基づいて履物１の重心を移動させるか否かを判定する。例えば、コントローラ２５は、疲労度が所定の条件を満たした場合に、重心を移動させるための重心移動指示を生成する。そして、コントローラ２５は、通信ユニット２２に重心移動指示を履物１へと送信させる。また、コントローラ２５は、疲労度に応じて履物１が光、音および振動の少なくとも１つを発するように指示できる。例えば、コントローラ２５は、重心を移動する前に報知ユニット１６が着用者に対して光および音を発することを、重心移動指示に含めることができる。また、例えば、コントローラ２５は、重心移動指示とは別に、報知ユニット１６が着用者に対して光、音または振動を発することを指示することができる。

（疲労度）
本実施形態において、端末装置２のコントローラ２５は、以下に説明するように疲労度の推定を行う。また、コントローラ２５は、推定した疲労度に応じた重心移動指示を生成する。重心移動指示は、通信ユニット２２によって履物１に送信される。履物１の重心移動機構１１は、通信ユニット１２で受け取った重心移動指示に従って、履物１の重心をつま先側またはかかと側に移動する。つまり、履物１の重心は、コントローラ２５が推定した着用者の疲労度に基づいて移動する。

着用者は、疲れてくるとつま先を十分に引き上げられないために、つま先が地面または階段等に接触して転倒することがある。コントローラ２５は、疲労度を演算することによって、着用者の疲れ具合を推定する。そして、コントローラ２５は、着用者が疲れていると判定する場合に、つま先を引き上げるために必要な筋肉にかかる負荷を、別の筋肉へ移動させる。例えば、コントローラ２５は、着用者が疲れていると判定すると、履物１の重心をかかと側に移動させる。すると、着用者のつま先は引き上げられやすくなる。

図３は、履物１の重心の位置と着用者の筋出力との関係を例示する図である。横軸はつま先を引き上げるために必要な筋出力であり、図３のデータを測定した着用者の最大の筋出力を１００としている。筋出力が大きいほど着用者の負荷が大きい。出現確率は、図３のデータを測定した際の筋出力の分布を表す。例えばつま先重心時（履物１の重心がつま先側にある場合）において、筋出力が４０以下である歩行の出現確率は４０％未満である。一方、かかと重心時（履物１の重心が、かかと側にある場合）において、筋出力が４０以下である歩行の出現確率は９０％を超えている。また、図３によると、かかと重心時において、全体の５０％（出現確率０．５）の歩行は筋出力が２０未満で済んでいる。

図３から明らかなように、履物１の重心をかかと側に移動させることによって、つま先を引き上げるために必要な筋出力を低下させて、着用者の足の筋肉にかかる負荷を減らすことができる。コントローラ２５は、着用者が疲れていると判定する場合に、履物１の重心をかかと側に移動させてもよい。逆に、履物１の重心をつま先側に移動させることによって、つま先を引き上げるために必要な筋出力を上昇させて、着用者の負荷を増加させることができる。コントローラ２５は、着用者が回復した（疲れていない）と判定する場合に、履物１の重心をつま先側に移動させて、適切な負荷によって着用者の筋力を鍛えるようにしてもよい。ここで、歩行に必要な筋出力とは、つま先を引き上げるために必要な筋出力を含む。また、着用者の足の筋肉とは、つま先を引き上げるために必要な筋肉を含む。

（疲労度の第１の推定手法）
コントローラ２５は、着用者の動きに基づいて疲労度を推定できる。着用者の動きは、センサ２４のうちのモーションセンサが検出する。コントローラ２５は、センサ２４が出力したデータ（センサデータ）を取得する。

疲労度の第１の推定手法として、コントローラ２５は、取得したセンサデータから単位時間当たりの歩数、一歩当たりに要する時間、歩行速度、歩幅、足上げ量および歩行ばらつきを算出する。ここで、単位時間当たりの歩数等の算出に用いられるセンサデータは瞬間値であってもよい。さらに、推定の精度を高めるために、所定の時間における統計値（例えば平均値、中央値等）が用いられてもよい。

コントローラ２５は、例えば加速度データおよび加速度データの測定時間に基づいて、単位時間（例えば１分）当たりの歩数を算出する。また、コントローラ２５は、単位時間当たりの歩数の逆数から、一歩当たりに要する時間を算出してもよい。また、コントローラ２５は、加速度データを高速フーリエ変換（ＦＦＴ: Fast Fourier Transform）し、特定の周波数を抽出し、一歩当たりに要する時間を算出してもよい。

コントローラ２５は、例えばＧＰＳ信号に基づいて、端末装置２の位置情報および軌跡を求めることが可能である。そして、コントローラ２５は、端末装置２の位置情報および軌跡（すなわち着用者の位置情報および軌跡）から、歩行速度および歩幅を算出できる。

コントローラ２５は、算出した歩行速度、歩幅、およびストレージ２３から取得した着用者のデータに基づいて足上げ量を推定できる。足上げ量は、歩行時に引き上げた足の地面からの距離の最大値である。着用者の身長、体重、性別、年齢等から、歩幅に応じた足上げ量の範囲が統計的に定められる。そして、コントローラ２５は、歩行速度に基づいて足上げ量を推定可能である。

また、コントローラ２５は、例えば加速度データに基づいて、歩行ばらつきを算出することができる。歩行ばらつきは、着用者が歩く際のリズムの変動を示す。コントローラ２５は、例えばｘ軸方向、ｙ軸方向およびｚ軸方向の加速度の合計値について、一歩ごとに直前の値との差分を演算することで、歩行ばらつきを算出する。コントローラ２５は、例えば、つま先の上下方向（ｚ軸方向）について、一歩ごとに直前の値との差分を演算することで、歩行ばらつきを算出してもよい。また、コントローラ２５は、ＦＦＴによって抽出された周波数の時間変動から、歩行ばらつきを算出してもよい。また、コントローラ２５は、歩行ばらつきとして、演算された値の標準偏差又は変動係数を算出してもよい。

ここで、コントローラ２５は、例えば気圧センサおよび照度センサのデータから着用者が歩行している場所を推定可能である。例えばコントローラ２５は、照度が所定の明るさ（例えば１００００ルクス）よりも明るい場合には、着用者が屋外にいると推定してもよい。照度センサは、紫外線センサを含んでもよい。紫外線センサの値が、所定の値よりも大きい場合には、着用者が屋外にいると推定してもよい。また、例えばコントローラ２５は、気圧の変化から着用者が平地を歩行しているか、階段を上り下りしているか、または登山中であるか等を推定してもよい。コントローラ２５は、推定した着用者が歩行している場所に応じて、歩行に関するデータの算出値を調整してもよい。

コントローラ２５は、単位時間当たりの歩数に基づいて疲労度を推定できる。例えば、コントローラ２５は、単位時間当たりの歩数の基準値からの減少量または減少率が大きくなるに応じて、疲労度が大きくなるように計算してもよい。一例として、コントローラ２５は、１分当たりの歩数が基準値以上である場合の疲労度を０に設定する。そして、コントローラ２５は１分当たりの歩数が基準値から０．１歩減少するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、例えば、コントローラ２５は１分当たりの歩数が基準値から１％減少するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、コントローラ２５は、疲労度が０でない場合に、１分当たりの歩数が０．１歩（または１％）増加するごとに疲労度を１ポイントずつ減少させてもよい。ここで、基準値は、着用者の初期の（最初にウェアラブル端末を装着した時の）歩行に関するデータを用いて決定されてもよい。別の例として、基準値は、着用者が疲労していない時の複数の歩行に関するデータの統計値（例えば平均値、中央値等）を用いて決定されてもよい。

コントローラ２５は、一歩当たりに要する時間に基づいて疲労度を推定できる。例えば、コントローラ２５は、一歩当たりに要する時間の基準値からの増加量または増加率が大きくなるに応じて、疲労度が大きくなるように計算してもよい。一例として、コントローラ２５は、一歩当たりに要する時間が基準値以下である場合の疲労度を０に設定する。そして、コントローラ２５は一歩当たりに要する時間が０．１秒増加するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、例えば、コントローラ２５は一歩当たりに要する時間が基準値から１％増加するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、コントローラ２５は、疲労度が０でない場合に、一歩当たりに要する時間が０．１秒（または１％）減少するごとに疲労度を１ポイントずつ減少させてもよい。

コントローラ２５は、歩行速度に基づいて疲労度を推定できる。例えば、コントローラ２５は、歩行速度の減少量または減少率が大きくなるに応じて、疲労度が大きくなるように計算してもよい。一例として、コントローラ２５は、歩行速度が基準値以上である場合の疲労度を０に設定する。そして、コントローラ２５は歩行速度が０．１［ｍ／秒］減少するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、例えば、コントローラ２５は歩行速度が基準値から１％減少するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、コントローラ２５は、疲労度が０でない場合に、歩行速度が０．１［ｍ／秒］（または１％）増加するごとに疲労度を１ポイントずつ減少させてもよい。

コントローラ２５は、歩幅に基づいて疲労度を推定できる。例えば、コントローラ２５は、歩幅の減少量または減少率が大きくなるに応じて、疲労度が大きくなるように計算してもよい。一例として、コントローラ２５は、歩幅が基準値以上である場合の疲労度を０に設定する。そして、コントローラ２５は歩幅が１［ｃｍ］減少するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、例えば、コントローラ２５は歩幅が基準値から１％減少するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、コントローラ２５は、疲労度が０でない場合に、歩幅が１［ｃｍ］（または１％）増加するごとに疲労度を１ポイントずつ減少させてもよい。

コントローラ２５は、足上げ量に基づいて疲労度を推定できる。例えば、コントローラ２５は、足上げ量の減少量または減少率が大きくなるに応じて、疲労度が大きくなるように計算してもよい。一例として、コントローラ２５は、足上げ量が基準値以上である場合の疲労度を０に設定する。そして、コントローラ２５は足上げ量が基準値未満であって０．１［ｃｍ］減少するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、例えば、コントローラ２５は足上げ量が基準値から１％減少するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、コントローラ２５は、疲労度が０でない場合に、足上げ量が０．１［ｃｍ］（または１％）増加するごとに疲労度を１ポイントずつ減少させてもよい。

コントローラ２５は、歩行ばらつきに基づいて疲労度を推定できる。例えば、コントローラ２５は、歩行ばらつきの増加率が大きくなるに応じて、疲労度が大きくなるように計算してもよい。一例として、コントローラ２５は、歩行ばらつきが基準値以下である場合の疲労度を０に設定する。そして、コントローラ２５は歩行ばらつきが基準値から１％増加するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、コントローラ２５は、疲労度が０でない場合に、歩行ばらつきが１％減少するごとに疲労度を１ポイントずつ減少させてもよい。

コントローラ２５は、着用者の動きに基づいて推定された疲労度が第１の条件を満たした場合に、重心をかかと側に移動させる重心移動指示を生成する。本実施形態において、第１の条件は、第１の閾値より大きいことである。また、コントローラ２５は、着用者の動きに基づいて推定された疲労度が第２の条件を満たした場合に、重心をつま先側に移動させる重心移動指示を生成する。本実施形態において、第２の条件は、第２の閾値より小さいことである。ここで、第１の閾値は、着用者が疲労しており、転倒の危険性があるという判定に用いられる閾値である。また、第２の閾値は、着用者が疲労しておらず、転倒の危険性が少ないという判定に用いられる閾値である。また、第２の閾値は、着用者が疲労から回復しており、転倒の危険性が少ないという判定に用いられる閾値であってもよい。第２の閾値は、第１の閾値以下に設定される。例えば、第１の閾値は２０ポイントに設定されてもよい。また、例えば、第２の閾値は５ポイントに設定されてもよい。

（疲労度の第２の推定手法）
コントローラ２５は、着用者のバイタルサインに基づいて疲労度を推定できる。着用者のバイタルサインは、センサ２４のうちのバイタルセンサが検出する。コントローラ２５は、センサ２４が出力したデータ（センサデータ）を取得する。

疲労度の第２の推定手法として、コントローラ２５は、取得したセンサデータから得られるバイタルサインのうち、脈拍、脈波、血圧、血流量、体温、呼吸数、乳酸値および血糖値の少なくとも１つに基づいて疲労度を推定する。ここで、疲労度の推定に使用されるバイタルサインは瞬間値であってもよいが、推定の精度を高めるために所定の時間における統計値（例えば平均値、中央値等）であってもよい。

脈拍は心臓の拍動によって周期的に起こる鼓動である。脈波は、心臓の血液駆出に伴う血管の拍動(脈拍)変化を図示したものである。また、血圧は血管内の圧力である。図４は脈波を例示する図である。また、図４の横軸は時間、縦軸はＰＤの出力値（電圧値）である。図４に示すように、例えば脈波のピーク間隔から脈拍を得ることができる。所定の時間内（例えば１分間）に心臓が拍動する回数（いわゆる脈拍数または心拍数）から着用者の状態変化を推定することができる。また、脈波の最大値、最小値、及び脈波の振幅値（脈圧）から所定の血圧（例えば収縮期血圧および拡張期血圧）を推定してもよい。

血流量は所定の時間内（例えば１分間）に血管を流れる血液の量である。体温および呼吸数は、それぞれ体の温度および所定の時間内（例えば１分間）の呼吸の回数である。本実施形態において、乳酸値は血中乳酸値のことである。つまり、乳酸値は血液中の乳酸の濃度である。血糖値は血液内のグルコース（ブドウ糖）の濃度である。

コントローラ２５は、脈拍に基づいて疲労度を推定できる。運動強度が大きくなると心拍数は上昇する。例えば、コントローラ２５は、脈拍の基準値からの増加量または増加率が大きくなるに応じて、疲労度が大きくなるように計算してもよい。一例として、コントローラ２５は、脈拍が基準値以下である場合の疲労度を０に設定する。そして、コントローラ２５は脈拍が１［回／ｍｉｎ］増加するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、例えば、コントローラ２５は脈拍が基準値から１％増加するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、コントローラ２５は、疲労度が０でない場合に、脈拍が１［回／ｍｉｎ］（または１％）減少するごとに疲労度を１ポイントずつ減少させてもよい。ここで、基準値は、例えば着用者が最初にウェアラブル端末を装着した時のデータに基づいて設定する等、疲労度の第１の推定手法で説明した方法で設定されてもよい。

コントローラ２５は、脈波に基づいて疲労度を推定できる。例えば、コントローラ２５は、得られた脈波を２回微分することにより加速度脈波を算出してもよい。加速度脈波に含まれる低周波成分（例えば０．１５Ｈｚ未満の成分）は交感神経機能を反映する。また、加速度脈波に含まれる高周波成分（例えば０．１５Ｈｚ以上の成分）は副交感神経機能を反映する。コントローラ２５は、低周波成分を高周波成分で割った比率（ＬＦ／ＨＦ）を求めて、疲労度に対応付けてもよい。例えば、比率（ＬＦ／ＨＦ）が２よりも大きい場合には、疲労状態であると判定される。一例として、コントローラ２５は、比率（ＬＦ／ＨＦ）が２以下である場合の疲労度を０に設定する。そして、コントローラ２５は、比率（ＬＦ／ＨＦ）が２よりも大きい場合に、０．１増加するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、コントローラ２５は、疲労度が０でない場合に、比率（ＬＦ／ＨＦ）が０．１減少するごとに疲労度を１ポイントずつ減少させてもよい。

コントローラ２５は、血圧に基づいて疲労度を推定できる。運動強度が大きくなると心拍数、心筋収縮力および血管抵抗の増大に伴って、血圧は上昇する。例えば、コントローラ２５は、血圧の基準値からの増加量または増加率が大きくなるに応じて、疲労度が大きくなるように計算してもよい。一例として、コントローラ２５は、血圧が基準値以下である場合の疲労度を０に設定する。そして、コントローラ２５は血圧が５［ｍｍＨｇ］上昇するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、例えば、コントローラ２５は血圧が基準値から１％上昇するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、コントローラ２５は、疲労度が０でない場合に、血圧が５［ｍｍＨｇ］（または１％）下降するごとに疲労度を１ポイントずつ減少させてもよい。ここで、コントローラ２５は、上記の判定において例えば収縮期血圧を使用してもよい。別の例としてコントローラ２５は、上記の判定において拡張期血圧を使用してもよい。

コントローラ２５は、血流量に基づいて疲労度を推定できる。運動強度が大きくなると心拍数の上昇に伴って血流量は上昇する。例えば、コントローラ２５は、血流量の基準値からの増加率が大きくなるに応じて、疲労度が大きくなるように計算してもよい。一例として、コントローラ２５は、血流量が基準値以下である場合の疲労度を０に設定する。そして、コントローラ２５は血流量が基準値から１％増加するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、コントローラ２５は、疲労度が０でない場合に、血流量が１％減少するごとに疲労度を１ポイントずつ減少させてもよい。

コントローラ２５は、体温に基づいて疲労度を推定できる。運動強度が大きくなると体温は上昇する。例えば、コントローラ２５は、体温の基準値からの増加量または増加率が大きくなるに応じて、疲労度が大きくなるように計算してもよい。一例として、コントローラ２５は、体温が基準値以下である場合の疲労度を０に設定する。そして、コントローラ２５は体温が０．１［℃］上昇するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、例えば、コントローラ２５は体温が基準値から０．３％上昇するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、コントローラ２５は、疲労度が０でない場合に、体温が０．１［℃］（または０．３％）低下するごとに疲労度を１ポイントずつ減少させてもよい。

コントローラ２５は、呼吸数に基づいて疲労度を推定できる。運動強度が大きくなると呼吸数は上昇する。例えば、コントローラ２５は、呼吸数の基準値からの増加量または増加率が大きくなるに応じて、疲労度が大きくなるように計算してもよい。一例として、コントローラ２５は、呼吸数が基準値以下である場合の疲労度を０に設定する。そして、コントローラ２５は呼吸数が１［回／ｍｉｎ］増加するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、例えば、コントローラ２５は呼吸数が基準値から５％増加するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、コントローラ２５は、疲労度が０でない場合に、呼吸数が１［回／ｍｉｎ］（または５％）減少するごとに疲労度を１ポイントずつ減少させてもよい。

コントローラ２５は、乳酸値に基づいて疲労度を推定できる。図５は運動強度と血中乳酸濃度（乳酸値）との関係を例示する図である。図５の例では横軸が運動強度の大きさを示す。また、図５の例では縦軸が血中乳酸濃度（乳酸値）を示す。運動強度が乳酸性閾値ＬＴを超えて大きくなると乳酸値が上昇する。一例として、コントローラ２５は、乳酸値が乳酸性閾値ＬＴに対応する基準値（図５の例では約１．７［ｍｍｏｌ／リットル］）以下である場合の疲労度を０に設定する。そして、コントローラ２５は、乳酸値が０．１［ｍｍｏｌ／リットル］増加するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、例えば、コントローラ２５は乳酸値が基準値から１０％増加するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、コントローラ２５は、疲労度が０でない場合に、乳酸値が０．１［ｍｍｏｌ／リットル］（または１０％）減少するごとに疲労度を１ポイントずつ減少させてもよい。

コントローラ２５は、血糖値に基づいて疲労度を推定できる。着用者が運動すると血中グルコースが筋へ取り込まれるため、血糖値は低下する。例えば、コントローラ２５は、血糖値の基準値からの減少率が大きくなるに応じて、疲労度が大きくなるように計算してもよい。一例として、コントローラ２５は、血糖値が基準値以上である場合の疲労度を０に設定する。そして、コントローラ２５は血糖値が基準値から１％減少するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、コントローラ２５は、疲労度が０でない場合に、血糖値が１％上昇するごとに疲労度を１ポイントずつ減少させてもよい。

コントローラ２５は、疲労度の第１の推定手法と同様に、着用者のバイタルサインに基づいて推定された疲労度が第１の閾値より大きい場合に、重心をかかと側に移動させる第１の重心移動指示を生成する。また、コントローラ２５は、第２の閾値より小さい場合に、重心をつま先側に移動させる第２の重心移動指示を生成する。

（疲労度の第３の推定手法）
コントローラ２５は、着用者の筋電図に基づいて疲労度を推定できる。コントローラ２５は、筋電センサが検出した筋電位から筋電図を生成し、着用者の脚部の筋肉の状態変化を把握する。

筋電図は筋線維から発生する活動電位（筋電位）の変化を示すものである。着用者が疲労すると、筋電位の周期的な変化の時間間隔が広くなる。すなわち、筋電図を周波数解析した際の平均周波数は、筋肉が疲労するに従い低くなる。速筋、遅筋と呼ばれる２種類の筋肉のうち、疲労時には高周波数成分を発生する速筋の活動が減少するため、平均周波数は低くなる。
したがって、コントローラ２５は、筋電図における平均周波数（筋電位の周期的変化の平均）から疲労度を推定できる。

図６（Ａ）は、筋電センサが検出した筋電位の時間変化を例示する図である。コントローラ２５は、ストレージ２３から筋電位の時間変化を取得する。そして、コントローラ２５は、所定の時間（例えば３秒）ごとに平均周波数を求める。図６（Ｂ）はコントローラ２５が求めた所定の時間ごとの平均周波数を示す図である。一例として、コントローラ２５は、平均周波数が基準値以上である場合の疲労度を０に設定する。そして、コントローラ２５は平均周波数が基準値から１Ｈｚ減少するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、例えば、コントローラ２５は平均周波数が基準値から１％減少するごとに疲労度を１ポイントずつ増加させてもよい。また、コントローラ２５は、疲労度が０でない場合に、平均周波数が１Ｈｚ（または１％）増加するごとに疲労度を１ポイントずつ減少させてもよい。ここで、基準値は、例えば着用者が最初にウェアラブル端末を装着した時のデータに基づいて設定する等、疲労度の第１の推定手法で説明した方法で設定されてもよい。

ここで、別の推定手法として、コントローラ２５は基準値を用いずに疲労度を推定してもよい。この推定手法では、コントローラ２５は、所定の時間ごとの平均周波数について、直前の平均周波数と比較した減少量または減少率を求める。そして、コントローラ２５は、求めた減少量または減少率に応じて疲労度を増減させる。例えばコントローラ２５は、疲労度の推定の開始時の初期値を０に設定する。そして、例えばコントローラ２５は、平均周波数が直前の平均周波数より上昇した場合には疲労度を減少させる。ただし、疲労度は０を下限とする。そして、コントローラ２５は、平均周波数が直前の平均周波数から減少した場合に、減少量または減少率に応じて疲労度を増加させる。

コントローラ２５は、疲労度の第１および第２の推定手法と同様に、着用者の筋電図に基づいて推定された疲労度が第１の閾値より大きい場合に、重心をかかと側に移動させる第１の重心移動指示を生成する。また、コントローラ２５は、第２の閾値より小さい場合に、重心をつま先側に移動させる第２の重心移動指示を生成する。

（基準値、閾値の調整）
本実施形態においてコントローラ２５は、疲労度の第１から第３の推定手法の少なくとも１つを用いて、着用者の運動中の疲労度を推定する。上記のように、コントローラ２５は、疲労度の推定の際に基準値を用いる。また、コントローラ２５は、重心移動指示の生成の判定において、第１の閾値および第２の閾値を用いる。本実施形態に係る履物１は、以下に説明するように、基準値、第１の閾値および第２の閾値の少なくとも一つを調整することが可能である。

図７は、疲労度の一日ごとの変化を例示する図である。図７の例において、横軸は日数を示す。また、縦軸はセンサデータに基づく値（本実施形態においては一日ごとの疲労度）の大きさを示す。コントローラ２５は、図７に示されるような疲労度に関する統計データを演算で求めて、基準値、第１の閾値および第２の閾値が適切であるか否かを判定する。

コントローラ２５は、一日単位で、疲労度の統計値を求める。図７の例では、コントローラ２５は、一日分の疲労度のうち第１の閾値より大きい値を平均して、第１のセンサデータに基づく値ｄ１を演算する。また、コントローラ２５は、一日分の疲労度のうち第２の閾値より小さい値を平均して、第２のセンサデータに基づく値ｄ２を演算する。ここで、コントローラ２５は、第１のセンサデータに基づく値ｄ１が存在する一日についてだけ、第２のセンサデータに基づく値ｄ２を演算する。そして、コントローラ２５は、第１のセンサデータに基づく値ｄ１が存在しない一日について、一日分の疲労度の全てを平均して、第３のセンサデータに基づく値ｄ３を演算する。

コントローラ２５は、例えば日付が変わるタイミングで一日分のセンサデータを取得し、図７に示すような疲労度の一日ごとの変化のデータを更新する。ここで、一日の開始は０時を基準としなくてもよい。例えば、午後１０時を基準として、前日の午後１０時から今日の午後１０時までのセンサデータが使用されてもよい。

コントローラ２５は、図７に示すような疲労度の一日ごとの変化から、以下のような着用者の状態を容易に把握できる。図７の例では、３日目、４日目、６日目および８日目に、第１の閾値よりも大きい第１のセンサデータに基づく値ｄ１が存在する。コントローラ２５は、これらの日に、着用者がつま先を上げにくくなる程度に疲労したことを把握できる。また、３日目および８日目に、第２の閾値よりも小さい第２のセンサデータに基づく値ｄ２が存在する。コントローラ２５は、３日目および８日目に、つま先を上げにくくなる程であった疲労がその後に回復したことを把握できる。

コントローラ２５は、一ヶ月分のセンサデータを取得し終わると（例えば月が変わると）、第１のセンサデータに基づく値ｄ１が存在した日数が第３の閾値より大きいか否かについて判定する。第３の閾値は、基準値、第１の閾値および第２の閾値の少なくとも一つを修正する必要があるかどうかを判定する閾値である。本実施形態において、第３の閾値は一ヶ月の半分の日数（例えば１５日）に設定される。コントローラ２５は、第１のセンサデータに基づく値ｄ１が存在した日数が第３の閾値より大きい場合、すなわち頻繁に第１の閾値を超える場合には、基準値、第１の閾値および第２の閾値が適切でないと判定する。そして、コントローラ２５は、ストレージ２３に記憶されている基準値、第１の閾値および第２の閾値の少なくとも１つを書き換える。例えば、コントローラ２５は、第１の閾値および第２の閾値が低すぎると判定した場合には、これらをより大きな値に設定してもよい。また、例えばコントローラ２５は、基準値を更新または調整してもよい。

本実施形態において、第３の判定は一ヶ月ごとに実行される。ここで、第３の判定は一ヶ月でなく所定の日数ごとに実行されてもよい。例えば所定の日数は２０日であってもよい。第３の閾値は所定の日数に応じて変化してもよい。例えば所定の日数が２０日の場合に、第３の閾値は例えば１０日であってもよい。

（重心移動機構）
図８は、本実施形態に係る履物１の重心移動機構１１の構成例を示す斜視図である。本実施形態に係る履物１の重心移動機構１１は靴底部分に設けられている。

重心移動機構１１は、チューブポンプ１１０と、つま先側の液体バッグ１１１Ａと、かかと側の液体バッグ１１１Ｂと、を備える。チューブポンプ１１０は、つま先側の液体バッグ１１１Ａ、および、かかと側の液体バッグ１１１Ｂに接続されるチューブと、チューブ内を通る液体を送り出すためのローラと、ローラを回転させるモータと、を備える。本実施形態において液体は水である。しかし、液体は水に限定されない。例えば、水よりも比重が大きく粘性のある液体等が用いられてもよい。液体は、例えば油であってもよい。

履物１の重心移動機構１１は、端末装置２の通信ユニット２２からの重心移動指示を、通信ユニット１２を介して受け取る。重心移動機構１１は、重心移動指示に従って、チューブポンプ１１０のモータの回転を制御する。モータの回転に従って、ローラはチューブを押しつぶしながら正転または逆転する。ローラがチューブを押しつぶすと中の液体が移動するため、つま先側の液体バッグ１１１Ａとかかと側の液体バッグ１１１Ｂとの間で液体の移動が生じる。重心移動機構１１は、履物１の重心をつま先側またはかかと側に移動させることができる。また、重心移動機構１１は、重心の移動が完了すると、チューブポンプ１１０のモータの回転を停止させる。また、重心移動機構１１は、モータの回転速度を変化させることで、履物１の重心が移動する速度を変更することができる。

（フローチャート）
図９は、本実施形態に係るシステムにおいてコントローラ２５が実行する履物１の重心の移動に関する処理を例示するフローチャートである。

着用者に装着された端末装置２のコントローラ２５は、センサ２４が検出したデータ（センサデータ）を取得する（ステップＳ１）。

コントローラ２５は、センサデータに基づく値が第１の閾値を超えた場合に（ステップＳ２のＹｅｓ）、ユーザに通知を行う（ステップＳ３）。本実施形態において、センサデータに基づく値は、上記の第１〜第３の推定手法の少なくとも１つを用いて推定される疲労度である。また、本実施形態において、ユーザへの通知は、報知ユニット１６を用いた通知である。例えば、コントローラ２５は、通信ユニット１２および通信ユニット２２を介して報知ユニット１６に光を発する指示を送ることによって、ユーザへの通知を実施する。ユーザへの通知は疲労度に応じて変化させてもよい。例えば、疲労度が第１の閾値を大きく超えた場合には、そうでない場合と比べて、ユーザへの通知の音量が大きくなってもよい。

コントローラ２５は、センサデータに基づく値が第１の閾値を超えない場合に（ステップＳ２のＮｏ）、ステップＳ５の処理に進む。

コントローラ２５は、ユーザへの通知（警告）の後に、履物１の重心をかかと側に移動させる（ステップＳ４）。詳細に説明すると、コントローラ２５は、疲労している着用者がつま先を上げやすくするために、重心をかかと側に移動させる第１の重心移動指示を生成する。そして、コントローラ２５は、通信ユニット１２および通信ユニット２２を介して、重心移動機構１１に第１の重心移動指示を送る。重心移動機構１１は、第１の重心移動指示に従って、つま先側の液体バッグ１１１Ａからかかと側の液体バッグ１１１Ｂに液体を移動させて、履物１の重心の移動を行う。

コントローラ２５は、センサデータに基づく値が第１の閾値を超えず、かつ、第２の閾値未満である場合に（ステップＳ５のＹｅｓ）、ユーザに通知を行う（ステップＳ６）。ステップＳ６でのユーザへの通知は、ステップＳ３と同様であるため、詳細な説明を省略する。ここで、本実施形態において、ステップＳ６およびステップＳ７の処理は、センサデータに基づく値（疲労度）が第１の閾値を超えた後でなければ実行されない。つまり、コントローラ２５は、ステップＳ５の処理によって、着用者が疲労から回復したか否かを判定する。

コントローラ２５は、センサデータに基づく値が第１の閾値を超えず、かつ、第２の閾値以上である場合に（ステップＳ５のＮｏ）、ステップＳ１の処理に戻る。

コントローラ２５は、ユーザへの通知（警告）の後に、履物１の重心をつま先側に移動させる（ステップＳ７）。本実施形態において、コントローラ２５は、疲労から回復した着用者に適切な負荷を与えるために、重心をつま先側に移動させる第２の重心移動指示を生成する。そして、第２の重心移動指示は、通信ユニット１２および通信ユニット２２を介して、重心移動機構１１に送られる。重心移動機構１１は、第２の重心移動指示に従って、かかと側の液体バッグ１１１Ｂからつま先側の液体バッグ１１１Ａに液体を移動させて、履物１の重心の移動を行う。

コントローラ２５は、ステップＳ４またはＳ７の処理の後で、センサデータに基づく値が第１の閾値を超えた回数が第３の閾値を超えている場合に（ステップＳ８のＹｅｓ）、ユーザに通知を行う（ステップＳ９）。本実施形態において、ステップＳ９でのユーザへの通知は、ステップＳ３と同様であるため、詳細な説明を省略する。

コントローラ２５は、センサデータに基づく値が第１の閾値を超えた回数が第３の閾値を超えない場合に（ステップＳ８のＮｏ）、ステップＳ１の処理に戻る。

コントローラ２５は、ステップＳ９の処理の後で、ストレージ２３に記憶されている基準値、第１の閾値および第２の閾値のうち少なくとも１つを更新する（ステップＳ１０）。本実施形態において、コントローラ２５は、疲労度が第１の閾値を超えた回数が第３の閾値よりも多いことから、設定された基準値および閾値の少なくとも１つが適切でないと判定し、その値を修正する。

以上のように、本実施形態に係る履物１は、重心を移動できる重心移動機構１１を備える。そして、重心は着用者の疲労度に基づいて移動する。また、本実施形態に係るシステムは、履物１と、着用者の動き、バイタルサインおよび筋電図の少なくとも１つを取得する端末装置２と、を備える。本実施形態に係るシステムにおいて、疲労度は、端末装置２が取得した着用者の動き、バイタルサインおよび筋電図の少なくとも１つに基づいて推定される。

本実施形態に係る履物１およびシステムにおいては、着用者の疲労度が推定される。疲労度が大きい程、つま先が地面または階段等に接触しやすく、着用者の転倒の危険性が高い。履物１は着用者の疲労度に基づいて重心を移動できる重心移動機構１１を備える。そのため、履物１は、例えば疲労度が大きい場合に重心をかかと側に移動させて、着用者がつま先を引き上げやすくして転倒を回避できる。また、履物１は、例えば疲労度が小さい場合には重心をつま先側に戻して、着用者に適切な負荷を与えることができる。このように、本実施形態に係る履物１およびシステムは、転倒の危険性に応じて着用者の負荷を調整することができる。

また、本実施形態においては、モーションセンサ、バイタルセンサおよび筋電センサのうちのいずれのセンサデータが用いられる場合でも、疲労度が推定される。そのため、履物１の重心移動の判定において、例えば同じ閾値を使用できる等、統一的な扱いが可能である。

［第２実施形態］
第２実施形態に係る履物１およびシステムの構成は、第１実施形態と同じである。したがって、第１実施形態と同様の説明は、適宜、簡略化または省略する。本実施形態において、コントローラ２５は、疲労度を推定することなく、履物１の重心を移動させる。

ウェアラブル端末である端末装置２のセンサ２４は、着用者の動き、バイタルサインおよび筋電位の少なくとも１つを検出する。本実施形態においても、センサ２４はモーションセンサ、バイタルセンサおよび筋電センサを含む。本実施形態に係る履物１は、重心が着用者の動きに基づいて移動する。また、本実施形態に係る履物１は、重心が着用者のバイタルサインに基づいて移動する。また、本実施形態に係る履物１は、重心が着用者の筋電図に基づいて移動する。

（着用者の動きに基づく重心移動）
履物１の重心が着用者の動きに基づいて移動する場合について説明する。第１実施形態において、モーションセンサが検出する着用者の動きは、疲労度に密接に関連する着用者の運動の状態、特に歩行状態に関するものであった。本実施形態においても、コントローラ２５は、着用者の動きに基づいて算出された歩行状態に応じて履物１の重心を移動させる。これに加えて、本実施形態において、コントローラ２５は、運動の状態に限らない着用者の動き、つまり広く体動に基づいて履物１の重心を移動させることができる。そのため、例えば着用者は特定の動きを行うことによって、履物１の重心を意図的に移動させることが可能である。

コントローラ２５は、モーションセンサが検出した着用者の動きが所定の条件を満たした場合に、重心を移動させるための重心移動指示を生成する。所定の条件は第１の条件および第２の条件を含む。着用者の動きが第１の条件を満たした場合に、コントローラ２５は重心をかかと側に移動させる第１の重心移動指示を生成する。また、着用者の動きが第２の条件を満たした場合に、コントローラ２５は重心をつま先側に移動させる第２の重心移動指示を生成する。

例えば、第１の条件は、例えば着用者が歩行せずに、停止状態で腕を後方に素早く振ることであってもよい。また、例えば、第１の条件は、着用者が歩行せずに履物１のかかと部分を地面に複数回連続して接触させることであってもよい。また、例えば、第１の条件は、着用者が歩行せずにしゃがんで履物１に手を接触させることであってもよい。コントローラ２５は、モーションセンサの検出値に基づいて第１の条件が満たされたと判定した場合に、重心をかかと側に移動させる第１の重心移動指示を生成する。

例えば、第２の条件は、例えば着用者が歩行せずに、停止状態で腕を前方に素早く振ることであってもよい。また、例えば、第２の条件は、着用者が歩行せずに履物１のつま先部分を地面に複数回連続して接触させることであってもよい。コントローラ２５は、モーションセンサの検出値に基づいて第２の条件が満たされたと判定した場合に、重心をつま先側に移動させる第２の重心移動指示を生成する。

また、本実施形態において、コントローラ２５は、モーションセンサが検出した着用者の動きから算出された運動の状態（特に歩行状態）にも基づいて履物１の重心を移動させる。歩行状態は、単位時間当たりの歩数、一歩当たりに要する時間、歩行速度、歩幅、足上げ量および歩行ばらつきの少なくとも１つを含む。

コントローラ２５は、着用者の歩行状態が所定の条件を満たした場合に、重心を移動させるための重心移動指示を生成する。着用者の歩行状態が第１の条件を満たした場合に、コントローラ２５は重心をかかと側に移動させる第１の重心移動指示を生成する。また、着用者の歩行状態が第２の条件を満たした場合に、コントローラ２５は重心をつま先側に移動させる第２の重心移動指示を生成する。

ここで、コントローラ２５は、着用者の歩行状態が第１の閾値より大きいことを第１の条件に含めてもよい。また、コントローラ２５は、着用者の歩行状態が第２の閾値より小さいことを第２の条件に含めてもよい。第１実施形態とは異なり、本実施形態における第１の閾値および第２の閾値は、判定に用いる歩行状態の種類に応じて設定される。

コントローラ２５は、単位時間（例えば１分）当たりの歩数が基準値から５歩よりも大きく減少したことを第１の条件としてもよい。また、コントローラ２５は、第１の条件が満たされた後で、単位時間当たりの歩数の基準値からの減少量が３歩より小さくなったことを第２の条件としてもよい。ここで、センサデータに基づく値（図７参照）が、単位時間当たりの歩数の基準値との差であるとする。このとき、５歩が第１の閾値に対応する。また、３歩が第２の閾値に対応する。

コントローラ２５は、一歩当たりに要する時間が基準値から１．０秒よりも大きく増加したことを第１の条件としてもよい。また、コントローラ２５は、第１の条件が満たされた後で、一歩当たりに要する時間の基準値からの増加量が０．８秒より小さくなったことを第２の条件としてもよい。ここで、センサデータに基づく値が、一歩当たりに要する時間の基準値との差であるとする。このとき、１．０秒が第１の閾値に対応する。また、０．８秒が第２の閾値に対応する。

コントローラ２５は、歩行速度が基準値から１．０［ｍ／秒］よりも大きく減少したことを第１の条件としてもよい。また、コントローラ２５は、第１の条件が満たされた後で、歩行速度の基準値からの減少量が０．３［ｍ／秒］より小さくなったことを第２の条件としてもよい。ここで、センサデータに基づく値が、歩行速度の基準値との差であるとする。このとき、１．０［ｍ／秒］が第１の閾値に対応する。また、０．３［ｍ／秒］が第２の閾値に対応する。

コントローラ２５は、歩幅が基準値から１０［ｃｍ］よりも大きく減少したことを第１の条件としてもよい。また、コントローラ２５は、第１の条件が満たされた後で、歩幅の基準値からの減少量が３［ｃｍ］より小さくなったことを第２の条件としてもよい。ここで、センサデータに基づく値が、歩幅の基準値との差であるとする。このとき、１０［ｃｍ］が第１の閾値に対応する。また、３［ｃｍ］が第２の閾値に対応する。

コントローラ２５は、足上げ量が基準値から２［ｃｍ］よりも大きく減少したことを第１の条件としてもよい。また、コントローラ２５は、第１の条件が満たされた後で、足上げ量の基準値からの減少量が１［ｃｍ］より小さくなったことを第２の条件としてもよい。ここで、センサデータに基づく値が、足上げ量の基準値との差であるとする。このとき、２［ｃｍ］が第１の閾値に対応する。また、１［ｃｍ］が第２の閾値に対応する。

コントローラ２５は、歩行ばらつきが基準値から１０％よりも大きく増加したことを第１の条件としてもよい。また、コントローラ２５は、第１の条件が満たされた後で、歩行ばらつきの基準値からの増加量が３％より小さくなったことを第２の条件としてもよい。ここで、センサデータに基づく値が、歩行ばらつきの基準値との差であるとする。このとき、１０％が第１の閾値に対応する。また、３％が第２の閾値に対応する。

ここで、第１実施形態と同様に、コントローラ２５は、第３の閾値を設定して基準値、第１の閾値および第２の閾値の少なくとも一つを調整してもよい。また、第１実施形態と同様に、コントローラ２５は、着用者の動きに応じて、報知ユニット１６に光、音および振動の少なくとも１つを発するように指示してもよい。

（着用者のバイタルサインに基づく重心移動）
履物１の重心が着用者のバイタルサインに基づいて移動する場合について説明する。第１実施形態において、バイタルサインに基づいて算出された疲労度が履物１の重心を移動する判定に使用されていた。本実施形態において、コントローラ２５は、バイタルサインをより直接的に履物１の重心を移動する判定に使用する。

コントローラ２５は、バイタルセンサが検出したバイタルサインが所定の条件を満たした場合に、重心を移動させるための重心移動指示を生成する。所定の条件は第１の条件および第２の条件を含む。バイタルサインが第１の条件を満たした場合に、コントローラ２５は重心をかかと側に移動させる第１の重心移動指示を生成する。また、バイタルサインが第２の条件を満たした場合に、コントローラ２５は重心をつま先側に移動させる第２の重心移動指示を生成する。

ここで、コントローラ２５は、着用者のバイタルサインの通常の状態（基準値）からの差が、第１の閾値より大きいことを第１の条件としてもよい。また、コントローラ２５は、着用者のバイタルサインの通常の状態（基準値）からの差が、第２の閾値より小さいことを第２の条件としてもよい。第１実施形態とは異なり、本実施形態における第１の閾値および第２の閾値は、バイタルサインの種類に応じて設定される。

本実施形態において、バイタルサインは、脈拍、脈波、血圧、血流量、体温、呼吸数、乳酸値および血糖値の少なくとも一つを含む。

コントローラ２５は、脈拍の基準値からの増加量が２０［回／ｍｉｎ］より大きくなったことを第１の条件としてもよい。また、コントローラ２５は、第１の条件が満たされた後で、脈拍の基準値からの増加量が６［回／ｍｉｎ］より小さくなったことを第２の条件としてもよい。ここで、センサデータに基づく値（図７参照）が、脈拍の基準値との差であるとする。このとき、２０［回／ｍｉｎ］が第１の閾値に対応する。また、６［回／ｍｉｎ］が第２の閾値に対応する。

コントローラ２５は、例えば、脈波を二階微分することにより加速度脈波を算出して、低周波成分を高周波成分で割った比率（ＬＦ／ＨＦ）を求める。そして、コントローラ２５は、比率（ＬＦ／ＨＦ）が２よりも大きくなったことを第１の条件としてもよい。また、コントローラ２５は、第１の条件が満たされた後で、比率（ＬＦ／ＨＦ）が２より小さくなったことを第２の条件としてもよい。ここで、センサデータに基づく値が、上記の比率であるとする。このとき、第１の閾値および第２の閾値は、ともに２である。

コントローラ２５は、血圧の基準値からの上昇量が３０［ｍｍＨｇ］よりも大きくなったことを第１の条件としてもよい。また、コントローラ２５は、第１の条件が満たされた後で、血圧の基準値からの上昇量が１０［ｍｍＨｇ］より小さくなったことを第２の条件としてもよい。ここで、センサデータに基づく値が、血圧の基準値との差であるとする。このとき、３０［ｍｍＨｇ］が第１の閾値に対応する。また、１０［ｍｍＨｇ］が第２の閾値に対応する。

コントローラ２５は、血流量が基準値からの上昇率が１０％よりも大きくなったことを第１の条件としてもよい。また、コントローラ２５は、第１の条件が満たされた後で、血流量の基準値からの上昇率が３％より小さくなったことを第２の条件としてもよい。ここで、センサデータに基づく値が、血流量の基準値との差であるとする。このとき、１０％が第１の閾値に対応する。また、３％が第２の閾値に対応する。

コントローラ２５は、体温の基準値からの上昇量が１［℃］よりも大きくなったことを第１の条件としてもよい。また、コントローラ２５は、第１の条件が満たされた後で、体温の基準値からの上昇量が０．３［℃］より小さくなったことを第２の条件としてもよい。ここで、センサデータに基づく値が、体温の基準値との差であるとする。このとき、１［℃］が第１の閾値に対応する。また、０．３［℃］が第２の閾値に対応する。

コントローラ２５は、呼吸数の基準値からの増加量が１５［回／ｍｉｎ］よりも大きくなったことを第１の条件としてもよい。また、コントローラ２５は、第１の条件が満たされた後で、呼吸数の基準値からの増加量が５［回／ｍｉｎ］より小さくなったことを第２の条件としてもよい。ここで、センサデータに基づく値が、呼吸数の基準値との差であるとする。このとき、１５［回／ｍｉｎ］が第１の閾値に対応する。また、５［回／ｍｉｎ］が第２の閾値に対応する。

コントローラ２５は、乳酸値の基準値からの増加量が０．５［ｍｍｏｌ／リットル］よりも大きくなったことを第１の条件としてもよい。また、コントローラ２５は、第１の条件が満たされた後で、乳酸値の基準値からの増加量が０．２［ｍｍｏｌ／リットル］より小さくなったことを第２の条件としてもよい。ここで、センサデータに基づく値が、乳酸値の基準値との差であるとする。このとき、０．５［ｍｍｏｌ／リットル］が第１の閾値に対応する。また、０．２［ｍｍｏｌ／リットル］が第２の閾値に対応する。

コントローラ２５は、血糖値の基準値からの減少率が１５％よりも大きくなったことを第１の条件としてもよい。また、コントローラ２５は、第１の条件が満たされた後で、血糖値の基準値からの減少率が５％より小さくなったことを第２の条件としてもよい。ここで、センサデータに基づく値が、血糖値の基準値との差であるとする。このとき、１５％が第１の閾値に対応する。また、５％が第２の閾値に対応する。

ここで、第１実施形態と同様に、コントローラ２５は、第３の閾値を設定して基準値、第１の閾値および第２の閾値の少なくとも一つを調整してもよい。また、第１実施形態と同様に、コントローラ２５は、着用者のバイタルサインに応じて、報知ユニット１６に光、音および振動の少なくとも１つを発するように指示してもよい。

（着用者の筋電図に基づく重心移動）
履物１の重心が着用者の筋電図に基づいて移動する場合について説明する。第１実施形態において、筋電図に基づいて算出された疲労度が履物１の重心を移動する判定に使用されていた。本実施形態において、コントローラ２５は、筋電図をより直接的に履物１の重心を移動する判定に使用する。ここで、筋電図は、着用者のふくらはぎの筋電図および着用者の脛の筋電図の少なくとも１つを含む。

コントローラ２５は、筋電センサが検出した筋電位に基づいて筋電図を生成する。コントローラ２５は、筋電図が所定の条件を満たした場合に、重心を移動させるための重心移動指示を生成する。所定の条件は第１の条件および第２の条件を含む。筋電図が第１の条件を満たした場合に、コントローラ２５は重心をかかと側に移動させる第１の重心移動指示を生成する。また、筋電図が第２の条件を満たした場合に、コントローラ２５は重心をつま先側に移動させる第２の重心移動指示を生成する。

ここで、コントローラ２５は、着用者の筋電図に基づく値の通常の状態（基準値）からの差が、第１の閾値より大きいことを第１の条件としてもよい。また、コントローラ２５は、着用者の筋電図に基づく値の通常の状態（基準値）からの差が、第２の閾値より小さいことを第２の条件としてもよい。

コントローラ２５は、着用者の筋電図から所定の時間ごとの平均周波数を演算で求める。本実施形態において、着用者の筋電図に基づく値は、所定の時間ごとの平均周波数（以下、単に「平均周波数」という）である。コントローラ２５は、平均周波数の基準値からの減少量が１０Ｈｚより大きくなったことを第１の条件としてもよい。また、コントローラ２５は、第１の条件が満たされた後で、平均周波数の基準値からの減少量が３Ｈｚより小さくなったことを第２の条件としてもよい。ここで、センサデータに基づく値（図７参照）が、平均周波数の基準値との差であるとする。このとき、１０Ｈｚが第１の閾値に対応する。また、３Ｈｚが第２の閾値に対応する。

ここで、第１実施形態と同様に、コントローラ２５は、第３の閾値を設定して基準値、第１の閾値および第２の閾値の少なくとも一つを調整してもよい。また、第１実施形態と同様に、コントローラ２５は、着用者の筋電図に応じて、報知ユニット１６に光、音および振動の少なくとも１つを発するように指示してもよい。

以上のように、本実施形態に係る履物１は、重心を移動できる重心移動機構１１を備える。また、本実施形態に係るシステムは、履物１と、着用者の動き、バイタルサインおよび筋電図の少なくとも１つを取得する端末装置２と、を備える。本実施形態において、重心は着用者の動き、バイタルサインおよび筋電図の少なくとも１つに基づいて移動する。

本実施形態においても、第１実施形態と同様に、転倒の危険性に応じて着用者の負荷を調整することができる。また、本実施形態に係るシステムは、疲労度と関連性のない着用者の動き、バイタルサイン、筋電図に基づく値についても、履物１の重心移動の判定に用いることができる。例えば「停止状態で腕を後方に素早く振る」動きによって、履物１の重心を移動させることが可能である。

本開示を図面および実施形態に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形および修正を行うことが容易であることに注意されたい。したがって、これらの変形および修正は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各手段または各ステップなどに含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の手段またはステップなどを１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。

（第１変形例）
上記の第１および第２実施形態に係るシステムでは、端末装置２がセンサ２４を備えていた。そして、端末装置２は着用者に着用されるウェアラブル端末であった。第１変形例に係る履物１を備えるシステムでは、履物１がセンサ１４を備える。そして、端末装置２はセンサ２４を備えない。

図１０は、本変形例に係る履物１の概略構成を示す。図１０に示すように、履物１は、重心移動機構１１と、通信ユニット１２と、ストレージ１３と、センサ１４と、報知ユニット１６と、を備える。重心移動機構１１、通信ユニット１２、ストレージ１３および報知ユニット１６は、第１および第２実施形態と同じ構成にすることができる。

また、図１１は、本変形例に係るシステムの端末装置２の概略構成を示す。図１１に示すように、端末装置２は、通信ユニット２２と、ストレージ２３と、コントローラ２５と、を備える。本変形例において、端末装置２はウェアラブル端末ではなくてもよい。本変形例において、端末装置２は例えばスマートフォンである。

履物１のセンサ１４は、上記の実施形態におけるセンサ２４に対応する。つまり、センサ１４は、着用者の動き、バイタルサインおよび筋電位の少なくとも１つを検出する。本変形例において、センサ１４はモーションセンサ、バイタルセンサおよび筋電センサを含む。ここで、センサ１４は、モーションセンサ、バイタルセンサおよび筋電センサのうちの一部だけを備えていてもよい。また、センサ１４は、さらに別の検出装置（例えば紫外線センサ等）を備えていてもよい。

ここで、センサ１４がバイタルセンサを含む場合に、センサ１４は、履物１を着用者が履いた際に着用者の足に接触するように履物１に備えられてもよい。さらに、センサ１４は、着用者の足裏、足甲および足首の少なくとも一箇所に接触するように配置されてもよい。例えば、履物１がハイカットの靴である場合に、センサ１４は、足首に接触するように履き口に設けられていてもよい。また、例えばセンサ１４は、足裏に接触するように、履物１の中敷きの表面に設けられていてもよい。

また、センサ１４が筋電センサを含む場合に、センサ１４は、履物１を着用者が履いた際に着用者の足に接触するように履物１に備えられてもよい。さらに、センサ１４は、着用者のふくらはぎおよび脛の少なくとも一箇所に接触するように配置されてもよい。例えば、履物１がブーツである場合に、センサ１４は、ふくらはぎおよび脛に接触するように設けられていてもよい。

本変形例においては、ウェアラブル端末等を装着することなく、着用者が履物１を履くだけでバイタルサインおよび筋電位の少なくとも一方の検出が可能である。また、センサ１４がモーションセンサを含む場合に、履物１の細かい動きを検出可能である。そのため、本変形例においては、着用者の歩行に関する動きを、より正確に検出することが可能になる。

（第２変形例）
上記の第１変形例に係るシステムでは、履物１がセンサ１４を備える。そして、端末装置２はセンサ２４を備えない。第２変形例に係る履物１を備えるシステムでは、履物１がさらにコントローラ１５を備える。本変形例において、コントローラ１５は、上記の実施形態において端末装置２のコントローラ２５が実行していた処理の一部または全部を実行する。

図１２は、本変形例に係る履物１の概略構成を示す。図１２に示すように、履物１は、重心移動機構１１と、通信ユニット１２と、ストレージ１３と、センサ１４と、コントローラ１５と、報知ユニット１６と、を備える。重心移動機構１１、通信ユニット１２、ストレージ１３および報知ユニット１６は、第１および第２実施形態と同じである。また、センサ１４は第１変形例と同じである。また、本変形例の端末装置２の構成は、第１変形例と同じである（図１１参照）。

コントローラ１５は、センサ１４からセンサデータを取得して、着用者の動き、バイタルサインおよび筋電図の少なくとも１つに基づいて疲労度を推定してもよい。また、コントローラ１５は、着用者の動きに基づいて算出された歩行状態に応じて履物１の重心を移動させてもよい。また、コントローラ１５は、バイタルサインに基づいて履物１の重心を移動させてもよい。また、コントローラ１５は、筋電図に基づいて履物１の重心を移動させてもよい。

本変形例においては、コントローラ１５が履物１の重心移動に関する処理を実行することによって、端末装置２のコントローラ２５の処理負担を軽減することができる。また、上記のように、コントローラ１５が疲労度または歩行状態を推定する場合には、センサ１４からセンサデータを履物１と端末装置２との間で通信する必要がない。そのため、履物１および端末装置２の通信処理の負荷を軽減することができる。

（第３変形例）
上記の第１および第２実施形態に係るシステムでは、端末装置２は１つの機器で構成されていた。第３変形例に係る履物１を備えるシステムでは、端末装置２は複数の機器で構成される。

図１３（Ａ）および図１３（Ｂ）は、本変形例に係るシステムの端末装置２の概略構成を示す。本変形例において、端末装置２は第１の端末装置２Ａと第２の端末装置２Ｂとで構成される。図１３（Ａ）に示すように、第１の端末装置２Ａは、通信ユニット２２Ａと、ストレージ２３Ａと、コントローラ２５Ａと、を備える。また、図１３（Ｂ）に示すように、第２の端末装置２Ｂは、通信ユニット２２Ｂと、ストレージ２３Ｂと、センサ２４Ｂと、を備える。

第２の端末装置２Ｂは、例えば着用者に装着されるウェアラブル端末である。また、第１の端末装置２Ａは、例えばスマートフォンである。第１の端末装置２Ａおよび第２の端末装置２Ｂは、通信ユニット２２Ａおよび通信ユニット２２Ｂを用いて互いに通信を行う。また、第１の端末装置２Ａおよび第２の端末装置２Ｂの少なくとも一方は、履物１とも通信を行う。第１の端末装置２Ａおよび第２の端末装置２Ｂは、それぞれが物理的に別の装置であるが、互いに連携して上記の実施形態における端末装置２と同様の処理を実行する。また、本変形例の履物１の構成は、例えば第１および第２実施形態と同じである（図１参照）。

第２の端末装置２Ｂが備えるセンサ２４Ｂは、上記の実施形態におけるセンサ２４に対応する。つまり、センサ２４Ｂは、着用者の動き、バイタルサインおよび筋電位の少なくとも１つを検出する。本変形例において、センサ２４Ｂはモーションセンサ、バイタルセンサおよび筋電センサを含む。ここで、センサ２４Ｂは、モーションセンサ、バイタルセンサおよび筋電センサのうちの一部だけを備えていてもよい。また、センサ２４Ｂは、さらに別の検出装置（例えば紫外線センサ等）を備えていてもよい。

例えば、センサ２４Ｂが筋電センサを含む場合に、第２の端末装置２Ｂは靴下またはサポータ型のウェアラブル端末であってもよい。このとき、筋電センサは、着用者の靴下またはサポータに備えられる。靴下またはサポータは、着用者のふくらはぎおよび脛に直接に接触する。そのため、筋電センサは、ふくらはぎおよび脛の筋電位を正確に検出することが可能である。

第２の端末装置２Ｂは、センサ２４Ｂが検出したセンサデータをストレージ２３Ｂに一時的に記憶する。そして、第２の端末装置２Ｂは、必要なセンサデータを通信ユニット２２Ｂから送信する。第１の端末装置２Ａは、通信ユニット２２Ａによって、第２の端末装置２Ｂからセンサデータを取得する。第１の端末装置２Ａは、取得したセンサデータをストレージ２３Ａに一時的に記憶する。そして、第１の端末装置２Ａのコントローラ２５Ａは、取得したセンサデータに基づいて履物１の重心の移動に関する処理を実行する。

本変形例においては、端末装置２は物理的に分離している第１の端末装置２Ａと第２の端末装置２Ｂとで構成される。そのため、履物１の重心の移動に関する処理を実行するコントローラ２５Ａを備える第１の端末装置２Ａから離れて、センサ２４Ｂを備える第２の端末装置２Ｂを配置することが可能である。つまり、本変形例において、第２の端末装置２Ｂの装着の位置は自由度が高い。また、第２の端末装置２Ｂの構成要素を少なくできるため、着用者に装着される第２の端末装置２Ｂの軽量化を図ることが可能である。

（その他）
また、上記の実施形態および変形例における筋電センサに代えて、筋電計が使用されてもよい。筋電計は例えば筋電図を生成して、筋電図のデータをコントローラ２５等に出力してもよい。また、上記の実施形態および変形例におけるバイタルセンサはバイタルサインを出力した。ここで、バイタルセンサはバイタルサインを算出可能なデータをコントローラ２５等に出力してもよい。このとき、コントローラ２５等は、バイタルセンサの出力に基づいてバイタルサインを演算してもよい。例えば、コントローラ２５は、バイタルセンサの受光部が受光した散乱光の光電変換信号を取得する。そして、コントローラ２５は、散乱光の強度に基づいてバイタルサインを演算してもよい。また、履物１がセンサ１４として照度センサを備える場合に、例えばコントローラ２５は照度の変化から着用者の足の上げ下げを正確に把握できる。このとき、コントローラ２５は、着用者の足上げ量等を、さらに正確に算出することが可能である。

本開示内容の多くの側面は、プログラム命令を実行可能なコンピュータシステムその他のハードウェアにより実行される一連の動作として示される。各実施形態では、種々の動作または制御方法は、例えばプログラム命令（ソフトウェア）で実装された専用回路（例えば、特定機能を実行するために相互接続された個別の論理ゲート）により実行されることに留意されたい。また、各実施形態では、種々の動作または制御方法は、例えば一以上のプロセッサにより実行される論理ブロックおよび／またはプログラムモジュール等により実行されることに留意されたい。論理ブロックおよび／またはプログラムモジュール等を実行する一以上のプロセッサには、例えば、一以上のマイクロプロセッサおよびＣＰＵ（中央演算処理ユニット）が含まれる。また、このようなプロセッサには、例えばＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）およびＤＳＰ（Digital Signal Processor）が含まれる。また、このようなプロセッサには、例えばＰＬＤ（Programmable Logic Device）およびＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）が含まれる。また、このようなプロセッサには、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、ここに記載する機能を実行可能に設計されたその他の装置が含まれる。また、このようなプロセッサには、上記の具体例の組合せが含まれる。ここに示す実施形態は、例えば、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコードまたはこれらいずれかの組合せにより実装される。命令は、必要なタスクを実行するためのプログラムコードまたはコードセグメントであってもよい。そして、命令は、機械読取り可能な非一時的記憶媒体その他の媒体に格納することができる。コードセグメントは、手順、関数、サブプログラム、プログラム、ルーチン、サブルーチン、モジュール、ソフトウェアパッケージ、クラスまたは命令、データ構造もしくはプログラムステートメントのいずれかの任意の組合せを示すものであってもよい。コードセグメントは、他のコードセグメントまたはハードウェア回路と、情報、データ引数、変数または記憶内容の送信および／または受信を行い、これにより、コードセグメントが他のコードセグメントまたはハードウェア回路と接続される。

また、ストレージ１３，２３，２３Ａおよび２３Ｂは、さらに、ソリッドステートメモリ、磁気ディスクおよび光学ディスクの範疇で構成されるコンピュータ読取り可能な有形のキャリア（媒体）として構成することができる。かかる媒体には、ここに開示する技術をプロセッサに実行させるためのプログラムモジュール等のコンピュータ命令の適宜なセットまたはデータ構造が格納されてもよい。コンピュータ読取り可能な媒体には、可搬型コンピュータディスク、ＲＡＭ（Random Access Memory）およびＲＯＭ（Read-Only Memory）が含まれる。また、コンピュータ読取り可能な媒体には、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read-Only Memory）が含まれる。また、コンピュータ読取り可能な媒体には、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）が含まれる。また、コンピュータ読取り可能な媒体には、フラッシュメモリ等の書換え可能でプログラム可能なＲＯＭもしくは情報を格納可能な他の有形の記憶媒体または上記の具体例いずれかの組合せが含まれる。メモリは、プロセッサまたはプロセッシングユニットの内部および／または外部に設けることができる。ここで用いられるように、「メモリ」という語は、あらゆる種類の長期記憶用、短期記憶用、揮発性、不揮発性またはその他のメモリを意味する。つまり、「メモリ」は特定の種類および／または数に限定されない。また、記憶が格納される媒体の種類も限定されない。

１ 履物
２ 端末装置
２Ａ 第１の端末装置
２Ｂ 第２の端末装置
１１ 重心移動機構
１２ 通信ユニット
１３ ストレージ
１４ センサ
１５ コントローラ
１６ 報知ユニット
２２，２２Ａ，２２Ｂ 通信ユニット
２３，２３Ａ，２３Ｂ ストレージ
２４，２４Ｂ センサ
２５，２５Ａ コントローラ
１１０ チューブポンプ
１１１Ａ，１１１Ｂ 液体バッグ

Claims (15)

1. 重心を移動できる重心移動機構を備え、
   前記重心は着用者の疲労度に基づいて移動する、履物。
2. 前記疲労度は、前記着用者の動き、バイタルサインおよび筋電図の少なくとも１つに基づいて推定される、請求項１に記載の履物。
3. 前記疲労度は、前記着用者に装着されたモーションセンサ、バイタルセンサおよび筋電センサの少なくとも１つの出力に基づいて推定される、請求項１または２に記載の履物。
4. 前記疲労度は、前記着用者の単位時間当たりの歩数、一歩当たりに要する時間、歩行速度、歩幅、足上げ量および歩行ばらつきの少なくとも１つから推定される、請求項１から３のいずれか一項に記載の履物。
5. 前記疲労度は、前記着用者の脈拍、脈波、血圧、血流量、体温、呼吸数、乳酸値および血糖値の少なくとも１つに基づいて推定される、請求項１から３のいずれか一項に記載の履物。
6. 前記疲労度は、前記着用者の筋電図に基づいて推定される、請求項１から３のいずれか一項に記載の履物。
7. 前記疲労度が所定の条件を満たした場合に、前記重心が移動する、請求項１から６のいずれか一項に記載の履物。
8. 前記疲労度が第１の条件を満たした場合に、前記重心がかかと側に移動する、請求項７に記載の履物。
9. 前記第１の条件は、第１の閾値より大きいことである、請求項８に記載の履物。
10. 前記疲労度が第２の条件を満たした場合に、前記重心がつま先側に移動する、請求項７から９のいずれか一項に記載の履物。
11. 前記第２の条件は、第２の閾値より小さいことである、請求項１０に記載の履物。
12. モーションセンサ、バイタルセンサおよび筋電センサの少なくとも１つを備える、請求項１から１１のいずれか一項に記載の履物。
13. コントローラを備え、
    前記コントローラは、前記着用者の動き、バイタルサインおよび筋電図の少なくとも１つに基づいて前記疲労度を推定する、請求項１から１２のいずれか一項に記載の履物。
14. 報知ユニットを備え、
    前記報知ユニットは、前記疲労度に応じて光、音および振動の少なくとも１つを発する、請求項１から１３のいずれか一項に記載の履物。
15. 重心を移動できる重心移動機構を備え、端末装置と通信可能な履物と、
    前記履物の着用者の動き、バイタルサインおよび筋電図の少なくとも１つを取得する前記端末装置と、を備え、
    前記重心は、着用者の疲労度に応じて移動し、
    前記疲労度は、前記端末装置が取得した前記着用者の動き、バイタルサインおよび筋電図の少なくとも１つに基づいて推定される、システム。

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