JP2019036150A - 分類装置、分類方法および分類プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザ全体の運動レベルを向上させるような情報を提供すること。【解決手段】分類装置１００は、センサを用いてユーザの運動の状態を計測した計測データをユーザ毎に取得する。分類装置１００は、計測データを基にして、運動に関する複数の評価項目の評価値をユーザ毎に算出する。分類装置１００は、算出結果を基にして、同一のグループに属する複数のユーザの各評価項目の評価値が、各グループ間で均一になるように、複数のユーザを各グループに分類する。【選択図】図１

Description

本発明は、分類装置等に関する。

センサを使って児童の運動能力を数値化し、学校、ＮＰＯ（Nonprofit Organization）等の地域社会の中で、関係者が児童の運動のあり方について学び合うＳＳＬ（Social Sports Learning）と呼ばれる取り組みがある。

ＳＳＬは、センサ（ウェアラブルセンサ）による運動の計測を行い、たとえば、クラウド上で計測データの蓄積と解析を行う。また、ＳＳＬは、解析結果を基にして、地域による運動指導、解析結果を基にしたフィードバック授業を行う。

たとえば、ＳＳＬでは、センサを装着した児童に縄跳びをさせて、縄跳びによる跳躍回数、リズム、バランスを解析する。そして、ＳＳＬでは、センサの解析結果を基にして、生徒の運動能力を数値化し、レーダーチャートを用いて数値化した値を端末装置に表示する等の可視化を行うことで、フィードバック授業に役立てている。

特開２００２−２４５２０１号公報 特開２００７−６５９３６号公報

しかしながら、上述した従来技術では、ユーザ全体の運動レベルを向上させるような情報を提供することができないという問題がある。

たとえば、児童が縄跳び等の練習を行う場合には、児童の自主性に任せているため、仲のよい児童同士が集まって練習を行う傾向があり、自身の不得意な部分を参考にできる相手が必ずしもおらず、結果として、運動レベルを向上できない場合がある。

１つの側面では、本発明は、ユーザ全体の運動レベルを向上させるような情報を提供する分類装置、分類方法および分類プログラムを提供することを目的とする。

第１の案では、分類装置は、取得部と、算出部と、分類部とを有する。取得部は、センサを用いてユーザの運動の状態を計測した計測データをユーザ毎に取得する。算出部は、計測データを基にして、運動に関する複数の評価項目の評価値をユーザ毎に算出する。分類部は、算出部の算出結果を基にして、同一のグループに属する複数のユーザの各評価項目の評価値が、各グループ間で均一になるように、複数のユーザを各グループに分類する。

ユーザ全体の運動レベルを向上させるような情報を提供することができる。

図１は、本実施例１に係るシステムの一例を示す図である。 図２は、本実施例１に係る分類装置の構成を示す機能ブロック図である。 図３は、本実施例１に係る計測結果テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図４は、本実施例１に係る得点テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図５は、コードと評価項目との対応関係を示す図である。 図６は、本実施例１に係る配列データのデータ構造の一例を示す図である。 図７は、本実施例１に係るグループテーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図８は、本実施例１に係る分類部の処理を説明するための図（１）である。 図９は、本実施例１に係る分類部の処理を説明するための図（２）である。 図１０は、本実施例１に係る分類装置の処理手順を示すフローチャートである。 図１１は、本実施例２に係るシステムの一例を示す図である。 図１２は、本実施例２に係る分類装置の構成を示す機能ブロック図である。 図１３は、本実施例２に係る得点テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図１４は、レーダーチャート上の各面積型の一例を示す図である。 図１５は、条件テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図１６は、本実施例２に係る分類装置の処理手順を示すフローチャートである。 図１７は、分類装置と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願の開示する分類装置、分類方法および分類プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

図１は、本実施例１に係るシステムの一例を示す図である。図１に示すように、このシステムは、センサ５０と、端末装置５５と、分類装置１００とを有する。端末装置５５は、ネットワーク６０を介して、分類装置１００に接続される。また、センサ５０と、端末装置５５とは、無線により相互に接続される場合と、オフラインによりセンサ５０の情報を、直接、評価装置１００に読み込ませる場合とがある。

センサ５０は、ユーザ４０の運動の状態を計測する、３軸の加速度センサである。センサ５０は、ユーザ４０の身体の一部に取り付けられる。たとえば、センサ５０は、各時刻と、３軸の各軸の加速度の値とを対応づけた情報を、端末装置５５に送信する。事前に、センサ５０の時刻および端末装置５５の時刻は、同期しているものとする。または、センサ５０は、ユーザ４０の運動の計測開始から計測終了までの加速度センサの情報（計測データ）を、直接、評価装置１００に読み込ませてもよい。

端末装置５５は、センサ５０により計測された情報を基にして、計測データを生成する装置である。端末装置５５は、計測データを、ネットワーク６０を介して、分類装置１００に送信する。たとえば、計測データは、ユーザＩＤ（identification data）と、跳躍回数（成功回数、失敗回数）と、リズム（リズムの速さ、リズムのばらつき）と、バランス（前後、横）とを含む。

ユーザＩＤは、ユーザ（たとえば、ユーザ４０）を一意に識別する情報である。ユーザＩＤは、ユーザ４０の運動の状態を計測する場合に、事前に端末装置５５に入力される。

跳躍回数は、開始時刻から終了時刻までの間にユーザが跳んだ回数のうち、成功回数と、失敗回数を含む。たとえば、端末装置５５は、開始時刻から終了時刻までの、ユーザ４０の垂直方向の加速度を基にして、跳躍回数（成功回数、失敗回数）を計数する。開始時刻および終了時刻は、事前に端末装置５５に入力される。

リズムは、ユーザ４０が跳躍してから次に跳躍するまでの各時間間隔を示すものである。リズムは、リズムの速さと、リズムのばらつきを含む。たとえば、リズムの速さは、各時間間隔の平均値に対応する。リズムのばらつきは、各時間間隔のばらつき（分散）に対応する。端末装置５５は、開始時刻から終了時刻までの、ユーザ４０の垂直方向の加速度を基にして、リズムを計測する。

バランスは、開始時刻から終了時刻までの間におけるユーザ４０の横方向のブレ、または、前後方向のブレを示すものである。たとえば、端末装置５５は、開始時刻から終了時刻までの、ユーザのｘ軸方向の加速度の大きさが大きいほど、横方向のブレに大きな値を設定する。また、端末装置５５は、開始時刻から終了時刻までの、ユーザのｙ軸方向の加速度の大きさが大きいほど、前後方向のブレに大きな値を設定する。

端末装置５５は、他のユーザについても、センサ５０を用いて、計測データを生成する処理を繰り返し実行する。端末装置５５は、各ユーザの計測データを、分類装置１００に送信する。

分類装置１００は、端末装置５５から各ユーザの計測データを取得し、計測データを基にして、複数の評価項目に関する評価値を算出する。分類装置１００は、各グループに属する複数のユーザの各評価項目の評価値が、より均一に近づくように、各ユーザを分類する。分類装置１００は、分類した結果の情報を、端末装置５５に通知する。

図２は、本実施例１に係る分類装置の構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、この分類装置１００は、通信部１１０と、入力部１２０と、リーダ１２５と、記憶部１３０と、制御部１４０とを有する。

通信部１１０は、端末装置５５とネットワーク６０を介してデータ通信を実行する処理部である。たとえば、通信部１１０は、通信装置に対応する。後述する制御部１４０は、通信部１１０を介して、端末装置５５とデータをやり取りする。

入力部１２０は、各種のデータを、分類装置１００に入力するための入力装置である。たとえば、入力部１２０は、キーボードやマウス、タッチパネルなどに対応する。

リーダ１２５は、センサ５０と接続し、センサが計測したユーザ４０の運動の計測開始から計測終了までの計測データを取得する読み取り装置である。

記憶部１３０は、計測結果テーブル１３０ａ、得点テーブル１３０ｂ、配列データ１３０ｃ、グループテーブル１３０ｄを有する。記憶部１３０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子や、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置に対応する。

計測結果テーブル１３０ａは、各ユーザの計測データを保持するテーブルである。図３は、本実施例１に係る計測結果テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図３に示すように、この計測結果テーブル１３０ａは、ユーザＩＤと、計測データとを対応づける。ユーザＩＤは、ユーザを一意に識別する情報である。計測データは、該当するユーザＩＤのユーザがセンサ５０を取り付けて縄跳びを行った際の計測データである。

得点テーブル１３０ｂは、ユーザＩＤ毎に、計測データに基づいた各評価項目の評価値（得点）のデータを保持するテーブルである。図４は、本実施例１に係る得点テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、この得点テーブル１３０ｂは、ユーザＩＤと、得点データとを対応づける。ユーザＩＤは、ユーザを一意に識別する情報である。得点データは、該当するユーザＩＤに関する得点データである。得点データは、コードと、得点とを対応づける情報である。コードは、各評価項目を一意に識別する情報である。得点は、評価項目に対応する評価値（得点）である。たとえば、得点に格納される値は、１〜５までの値とする。

図５は、コードと評価項目との対応関係を示す図である。図５に示すように、評価項目「バランス（前後）」は、コード「Ａ」に対応する。評価項目「バランス（横）」は、コード「Ｂ」に対応する。評価項目「成功回数」は、コード「Ｃ」に対応する。評価項目「失敗回数」は、コード「Ｄ」に対応する。評価項目「リズムの速さ」は、コード「Ｅ」に対応する。評価項目「リズムのばらつき」は、コード「Ｆ」に対応する。

配列データ１３０ｃは、各コードのうち、所定の得点以上（たとえば、４点以上）となるユーザのユーザＩＤを、総合得点の大きいものから順に並べたデータである。図６は、本実施例１に係る配列データのデータ構造の一例を示す図である。図６に示すように、この配列データ１３０ｃは、番号と、ユーザＩＤと、得意コードとを対応づける。番号は、総合得点の順位を表すものである。番号が小さいほど、総合得点が大きいことを意味する。ユーザＩＤは、ユーザを一意に識別する情報である。得意コードは、各コードのうち、４点以上となるコードを示すものである。なお、配列データ１３０ｃに登録されるユーザＩＤは、得点が４点以上となるコードが少なくとも１つあるユーザＩＤである。

グループテーブル１３０ｄは、グループと、グループに属するユーザＩＤとを対応づけるテーブルである。図７は、本実施例１に係るグループテーブルのデータ構造の一例を示す図である。図７に示すように、このグループテーブル１３０ｄは、グループＩＤと、所属ユーザＩＤとを対応づける、グループＩＤは、グループを一意に識別する情報である。所属ユーザＩＤは、該当するグループＩＤのグループに所属するユーザＩＤを示す情報である。

図２の説明に戻る。制御部１４０は、取得部１４０ａと、算出部１４０ｂと、分類部１４０ｃと、通知部１４０ｄとを有する。制御部１４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などによって実現できる。また、制御部１４０は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードワイヤードロジックによっても実現できる。

取得部１４０ａは、端末装置５５から、各ユーザＩＤと対応づけられた計測データを取得する処理部である。取得部１４０ａは、取得した計測データを、計測結果テーブル１３０ａに登録する。または、取得部１４０ａは、リーダ１２５を介して、センサ５０から直接、計測データを取得し、計測結果テーブル１３０ａに格納してもよい。

算出部１４０ｂは、計測結果テーブル１３０ａを参照し、計測データを基にして、各コードＡ〜Ｆに対する得点（評価値）を算出する処理部である。算出部１４０ｂは、ユーザＩＤ毎に、各コードの得点を算出する。本実施例では一例として、算出部１４０ｂが、計測結果テーブル１３０ａを基にして、得点テーブル１３０ｂを生成する場合について説明するが、分類装置１００は、外部装置によって計算された得点テーブル１３０ｂを取得して、記憶部１３０に格納してもよい。

算出部１４０ｂが、コード「Ａ」（バランス（前後））の得点を算出する処理の一例について説明する。算出部１４０ｂは、計測データに含まれる、開始時刻から終了時刻までのバランス（前後）の平均値Ｖ_Ａを算出する。たとえば、バランス（前後）は、ｙ軸方向の加速度に対応する。算出部１４０ｂは、平均値Ｖ_Ａの大きさに基づいて、得点を算出する。平均値Ｖ_Ａの値が小さいほど、バランス前後のブレが少ない。このため、算出部１４０ｂは、平均値Ｖ_Ａの値が小さいほど、得点を大きくする。

たとえば、算出部１４０ｂは、平均値Ｖ_ＡがＴｈ_１Ａ未満である場合には、得点「５」とする。算出部１４０ｂは、平均値Ｖ_ＡがＴｈ_１Ａ以上、Ｔｈ_２Ａ未満である場合には、得点「４」と判定する。算出部１４０ｂは、平均値Ｖ_ＡがＴｈ_２Ａ以上、Ｔｈ_３Ａ未満である場合には、得点「３」と判定する。算出部１４０ｂは、平均値Ｖ_ＡがＴｈ_３Ａ以上、Ｔｈ_４Ａ未満である場合には、得点「２」と判定する。算出部１４０ｂは、平均値Ｖ_ＡがＴｈ_４Ａ以上である場合には、得点「１」とする。ただし、各閾値の大小関係をＴｈ_１Ａ＜Ｔｈ_２Ａ＜Ｔｈ_３Ａ＜Ｔｈ_４Ａとする。

算出部１４０ｂが、コード「Ｂ」（バランス（横））の得点を算出する処理の一例について説明する。算出部１４０ｂは、計測データに含まれる、開始時刻から終了時刻までのバランス（横）の平均値Ｖ_Ｂを算出する。たとえば、バランス（横）は、ｘ軸方向の加速度に対応する。算出部１４０ｂは、平均値Ｖ_Ｂの大きさに基づいて、得点を算出する。平均値Ｖ_Ｂの値が小さいほど、バランス横のブレが少ない。このため、算出部１４０ｂは、平均値Ｖ_Ｂの値が小さいほど、得点を大きくする。

たとえば、算出部１４０ｂは、平均値Ｖ_ＢがＴｈ_１Ｂ未満である場合には、得点「５」とする。算出部１４０ｂは、平均値Ｖ_ＢがＴｈ_１Ｂ以上、Ｔｈ_２Ｂ未満である場合には、得点「４」と判定する。算出部１４０ｂは、平均値Ｖ_ＢがＴｈ_２Ｂ以上、Ｔｈ_３Ｂ未満である場合には、得点「３」と判定する。算出部１４０ｂは、平均値Ｖ_ＢがＴｈ_３Ｂ以上、Ｔｈ_４Ｂ未満である場合には、得点「２」と判定する。算出部１４０ｂは、平均値Ｖ_ＢがＴｈ_４Ｂ以上である場合には、得点「１」とする。ただし、各閾値の大小関係をＴｈ_１Ｂ＜Ｔｈ_２Ｂ＜Ｔｈ_３Ｂ＜Ｔｈ_４Ｂとする。

算出部１４０ｂが、コード「Ｃ」（跳躍回数（成功回数））の得点を算出する処理の一例について説明する。算出部１４０ｂは、開始時刻から終了時刻までの成功回数が大きいほど、得点を大きくする。成功回数がＴｈ_１Ｃ未満である場合には、得点「１」とする。算出部１４０ｂは、成功回数がＴｈ_１Ｃ以上、Ｔｈ_２Ｃ未満である場合には、得点「２」と判定する。算出部１４０ｂは、成功回数がＴｈ_２Ｃ以上、Ｔｈ_３Ｃ未満である場合には、得点「３」と判定する。算出部１４０ｂは、成功回数がＴｈ_３Ｃ以上、Ｔｈ_４Ｃ未満である場合には、得点「４」と判定する。算出部１４０ｂは、成功回数がＴｈ_４Ｃ以上である場合には、得点「５」とする。ただし、各閾値の大小関係をＴｈ_１Ｃ＜Ｔｈ_２Ｃ＜Ｔｈ_３Ｃ＜Ｔｈ_４Ｃとする。

算出部１４０ｂが、コード「Ｄ」（跳躍回数（失敗回数））の得点を算出する処理の一例について説明する。算出部１４０ｂは、開始時刻から終了時刻までの失敗回数が小さいほど、得点を大きくする。失敗回数がＴｈ_１Ｄ未満である場合には、得点「５」とする。算出部１４０ｂは、失敗回数がＴｈ_１Ｄ以上、Ｔｈ_２Ｄ未満である場合には、得点「４」と判定する。算出部１４０ｂは、失敗回数がＴｈ_２Ｄ以上、Ｔｈ_３Ｄ未満である場合には、得点「３」と判定する。算出部１４０ｂは、失敗回数がＴｈ_３Ｄ以上、Ｔｈ_４Ｄ未満である場合には、得点「２」と判定する。算出部１４０ｂは、失敗回数がＴｈ_４Ｄ以上である場合には、得点「１」とする。ただし、各閾値の大小関係をＴｈ_１Ｄ＜Ｔｈ_２Ｄ＜Ｔｈ_３Ｄ＜Ｔｈ_４Ｄとする。

算出部１４０ｂが、コード「Ｅ」（リズムの速さ）の得点を算出する処理の一例について説明する。算出部１４０ｂは、開始時刻から終了時刻までのリズムの速さ「ユーザが跳躍してから次に跳躍するまでの各時間間隔」の平均値Ｖ_Ｅを算出する。算出部１４０ｂは、平均値Ｖ_Ｅの値が小さいほど、得点を大きくする。

たとえば、算出部１４０ｂは、平均値Ｖ_ＥがＴｈ_１Ｅ未満である場合には、得点「５」とする。算出部１４０ｂは、平均値Ｖ_ＥがＴｈ_１Ｅ以上、Ｔｈ_２Ｅ未満である場合には、得点「４」と判定する。算出部１４０ｂは、平均値Ｖ_ＥがＴｈ_２Ｅ以上、Ｔｈ_３Ｅ未満である場合には、得点「３」と判定する。算出部１４０ｂは、平均値Ｖ_ＥがＴｈ_３Ｅ以上、Ｔｈ_４Ｅ未満である場合には、得点「２」と判定する。算出部１４０ｂは、平均値Ｖ_ＥがＴｈ_４Ｅ以上である場合には、得点「１」とする。ただし、各閾値の大小関係をＴｈ_１Ｅ＜Ｔｈ_２Ｅ＜Ｔｈ_３Ｅ＜Ｔｈ_４Ｅとする。

算出部１４０ｂが、コード「Ｆ」（リズムのばらつき）の得点を算出する処理の一例について説明する。算出部１４０ｂは、開始時刻から終了時刻までのリズムのばらつき「ユーザが跳躍してから次に跳躍するまでの各時間間隔のばらつき（分散）」Ｖ_Ｅを算出する。算出部１４０ｂは、ばらつきＶ_Ｆの値が小さいほど、得点を大きくする。

たとえば、算出部１４０ｂは、ばらつきＶ_ＦがＴｈ_１Ｆ未満である場合には、得点「５」とする。算出部１４０ｂは、ばらつきＶ_ＦがＴｈ_１Ｆ以上、Ｔｈ_２Ｆ未満である場合には、得点「４」と判定する。算出部１４０ｂは、ばらつきＶ_ＦがＴｈ_２Ｆ以上、Ｔｈ_３Ｆ未満である場合には、得点「３」と判定する。算出部１４０ｂは、ばらつきＶ_ＦがＴｈ_３Ｆ以上、Ｔｈ_４Ｆ未満である場合には、得点「２」と判定する。算出部１４０ｂは、ばらつきＶ_ＦがＴｈ_４Ｆ以上である場合には、得点「１」とする。ただし、各閾値の大小関係をＴｈ_１Ｆ＜Ｔｈ_２Ｆ＜Ｔｈ_３Ｆ＜Ｔｈ_４Ｆとする。

なお、算出部１４０ｂは、グループ人数ｍを基にして、グループ数を決定してもよい。たとえば、算出部１４０ｂは、ユーザの数を、グループ人数ｍで除算することで、グループ数を決定する。

算出部１４０ｂは、上記の処理を、各ユーザＩＤの計測データ毎に実行し、計算結果を、得点テーブル１３０ｂに登録する。

分類部１４０ｃは、得点テーブル１３０ｂを基にして、同一のグループに属する複数のユーザＩＤのコード（評価項目）の得点（評価値）が、各グループ間で均一に近づくように、各ユーザＩＤを分類する処理部である。分類部１４０ｃは、分類結果を、グループテーブル１３０ｄに登録する。以下において、分類部１４０ｃの処理の一例について説明する。

分類部１４０ｃは、得点テーブル１３０ｂを参照し、得点が「４」以上となるコードを有するユーザＩＤを抽出する。分類部１４０ｃは、抽出したユーザＩＤの各コードの得点の合計値の降順に、ユーザＩＤを並べることで、配列データ１３０ｃを生成する。また、分類部１４０ｃは、得点が「４」以上となるコードを、得意コードとし、ユーザＩＤと対応づけて、配列データ１３０ｃに登録する。分類部１４０ｃが、上記処理を実行することで、図６に示す配列データ１３０ｃを生成する。

分類部１４０ｃは、配列データ１３０ｃを生成した後に、配列データ１３０ｃの先頭のユーザＩＤから順に、各グループに振り分けを行う。図８は、本実施例１に係る分類部の処理を説明するための図（１）である。図８に示す例では、振り分け先となるグループを、グループ「Ｇ１」〜「Ｇ６」とする。

たとえば、分類部１４０ｃは、配列データ１３０ｃの先頭のユーザＩＤから順に、ユーザＩＤを取り出し、各グループＧ１〜Ｇ６に順に振り分ける。分類部１４０ｃが、各グループＧ１〜Ｇ６にユーザＩＤを振り分ける順序は、図８グループＧ１からＧ６への順序、Ｇ６からＧ１への順序を繰り返す。

分類部１４０ｃは、図８に示す振り分けを実行した後に、図９に示す処理を実行して、ユーザの各コードの得点が、より均一に近づくように、各ユーザＩＤの入れ替えを行う。図９は、本実施例１に係る分類部の処理を説明するための図（２）である。図９に示すように、分類部１４０ｃは、グループに属するユーザＩＤの各コードの得点を参照し、コードに対応する最高得点を特定することで、テーブル１３１を生成する。

たとえば、図９のテーブル１３１では、グループＩＤ「Ｇ１」に所属する全ユーザＩＤの各コードについて、コード「Ａ」の最高得点が「３」、コード「Ｂ」の最高得点が「２」、コード「Ｃ」の最高得点が「３」、コード「Ｄ」の最高得点が「３」、コード「Ｅ」の最高得点が「４」、コード「Ｆ」の最高得点が「２」であることを示している。

分類部１４０ｃは、テーブル１３１の各最高得点を参照し、各コードの行について次の処理を実行する。分類部１４０ｃは、対象コードの行において、下記の条件Ａ１および条件Ａ２の双方を満たす、グループＩＤ（以下、第１グループと表記）を特定する。なお、条件Ａ１、Ａ２を満たす第１グループが複数である場合には、ランダムに１つのグループを選択しても良いし、他の判定処理により、グループを選択してもよい。また、基準得点は、管理者が予め設定しておく値であり、たとえば、「基準得点＝３」とする。
最高得点が基準得点未満・・・（条件Ａ１）
他のグループの最高得点と比較して、値が最小である・・・（条件Ａ２）

また、分類部１４０ｃは、対象コードの行において、以下の条件Ｂ１およびＢ２の双方を満たす、グループＩＤ（以下、第２グループと表記）を特定する。なお、第２グループが複数存在する場合には、ランダムに１つのグループを選択しても良いし、他の判定処理により、グループを選択してもよい。また、第２グループが存在しない場合には、対象コードにおけるユーザＩＤの入れ替えをスキップする。
最高得点が基準得点以上・・・（条件Ｂ１）
第２グループに含まれ、対象コードの得点が基準得点以上となるユーザＩＤの数が、２以上である・・・（条件Ｂ２）

たとえば、図９において、対象コードを「Ａ」とすると、分類部１４０ｃは、第１グループとして、グループＩＤ「Ｇ４」のグループを特定する。分類部１４０ｃは、第２グループとして、グループＩＤ「Ｇ３」のグループを特定する。なお、グループＩＤ「Ｇ３」に含まれるユーザＩＤについて、コード「Ａ」の得点が基準点以上となるコードの数が、２以上であるものとする。

分類部１４０ｃは、第１グループに含まれる１つのユーザＩＤと、第２グループに含まれる１つのユーザＩＤ（対象コードの得点が基準点以上のユーザＩＤ）とを入れ替える。分類部１４０ｃは、上記の処理を各コードの行についてそれぞれ実行することで、ユーザの各コードの得点が、より均一に近づくような入れ替え処理を実行する。

分類部１４０ｃが、上記の処理を実行することで、得点が「４」以上となるコードを有するユーザＩＤに関しては、グループ分けが完了する。続いて、分類部１４０ｃは、得点が「４」未満となるコードを有するユーザＩＤに関して、グループＩＤ「Ｇ１〜Ｇ６」に対する振り分けを行う。たとえば、分類部１４０ｃは、各グループＩＤに属するユーザＩＤの数の差が、閾値未満となるように、ランダムに、ユーザＩＤを振り分ける。

通知部１４０ｄは、分類部１４０ｃにより生成されたグループテーブル１３０ｄを、指定の外部装置（端末装置５５等）に通知する処理部である。

次に、本実施例１に係る分類装置１００の処理手順の一例について説明する。図１０は、本実施例１に係る分類装置の処理手順を示すフローチャートである。図１０に示すように、この分類装置１００の算出部１４０ｂは、グループ人数ｍを取得する（ステップＳ１０１）。算出部１４０ｂは、グループ人数を基にして、グループ数を決定する（ステップＳ１０２）。たとえば、算出部１４０ｂは、対象のユーザ数を、グループ人数ｍで除算することで、グループ数を決定する。

算出部１４０ｂは、計測結果テーブル１３０ａを基にして、得点テーブル１３０ｂを生成する（ステップＳ１０３）。分類装置１００の分類部１４０ｃは、得意コードを含むユーザＩＤを選択する（ステップＳ１０４）。分類部１４０ｃは、特定したユーザＩＤの得点の降順に配列して、配列データ１３０ｃを生成する（ステップＳ１０５）。

分類部１４０ｃは、配列順に、ユーザＩＤを各グループＩＤに分配する（ステップＳ１０６）。分類部１４０ｃは、コードの最高得点が基準得点未満となるグループが存在するか否かを判定する（ステップＳ１０７）。

分類部１４０ｃは、コードの最高得点が基準得点未満となるグループが存在しない場合には（ステップＳ１０８，Ｎｏ）、ステップＳ１０９に移行する。なお、図示を省略するが、分類部１４０ｃは、Ｓ１１０に示す処理を所定回数以上実行した場合にも、ステップＳ１０９に移行してよい。分類部１４０ｃは、コードの最高得点が基準得点未満となるグループが存在する場合には（ステップＳ１０８，Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０に移行する。

ステップＳ１０９の説明に移行する。分類部１４０ｃは、得意コードを含まないユーザＩＤを選択し、各グループに分配する（ステップＳ１０９）。

ステップＳ１１０について説明する。分類部１４０ｃは、第１グループと第２グループとを特定し、ユーザＩＤの入れ替えを行い（ステップＳ１１０）、ステップＳ１０７に移行する。

次に、本実施例１に係る分類装置１００の効果について説明する。分類装置１００は、得点テーブル１３０ｂを基にして、同一のグループに属する複数のユーザＩＤのコードの得点が、各グループ間で均一に近づくように、各ユーザＩＤを分類することで、グループテーブル１３０ｄを生成する。これにより、ある評価項目を得意とするユーザを、各グループに割り振ることができ、不得意項目のあるユーザは、かかる項目を得意とするユーザと同じグループに割り振られるため、お手本が同グループに配属され、運動レベルを向上させることができる。

たとえば、分類装置１００は、複数の評価項目（コード）のうち、一部の評価項目の評価値が基準得点以上となるユーザを複数のユーザの中から選択し、選択した各ユーザを、順番に各グループに振り分ける。これにより、得意な評価項目を有するユーザを簡易的に、各グループに割り振ることができる。

また、分類装置１００は、第１グループと第２グループを特定し、第１グループのユーザＩＤと、第２グループのユーザＩＤとを交換するため、能力の高いユーザを、より均等になる用に、各グループに振り分けることができる。

図１１は、本実施例２に係るシステムの一例を示す図である。図１１に示すように、このシステムは、センサ５０と、端末装置５５と、分類装置２００とを有する。端末装置５５は、ネットワーク６０を介して、分類装置２００に接続される。また、センサ５０と、端末装置５５は、無線により相互に接続される。センサ５０、端末装置５５に関する説明は、実施例１で説明した、センサ５０、端末装置５５に関する説明と同様である。なお、実施例１と同様にして、オフラインによりセンサ５０の情報を、直接、分類装置２００に読み込ませてもよい。

分類装置２００は、端末装置５５から各ユーザの計測データを取得し、計測データを基にして、複数の評価項目に関する評価値を算出する。分類装置２００は、各ユーザを、複数の面積型のいずれかに割り当て、各ユーザの面積型を基にして、各ユーザの各評価項目の評価値が、より均一に近づくように、各ユーザを分類する。

図１２は、本実施例２に係る分類装置の構成を示す機能ブロック図である。図１２に示すように、この分類装置２００は、通信部２１０と、入力部２２０と、記憶部２３０と、制御部２４０とを有する。

通信部２１０は、端末装置５５とネットワーク６０を介してデータ通信を実行する処理部である。たとえば、通信部２１０は、通信装置に対応する。後述する制御部２４０は、通信部２１０を介して、端末装置５５とデータをやり取りする。

入力部２２０は、各種のデータを、分類装置２００に入力するための入力装置である。たとえば、入力部１２０は、キーボードやマウス、タッチパネルなどに対応する。

リーダ２２５は、センサ５０と接続し、センサが計測したユーザ４０の運動の計測開始から計測終了までの計測データを取得する読み取り装置である。

記憶部２３０は、計測結果テーブル２３０ａ、得点テーブル２３０ｂ、条件テーブル２３０ｃ、グループテーブル２３０ｄを有する。記憶部２３０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子や、ＨＤＤなどの記憶装置に対応する。

計測結果テーブル２３０ａは、各ユーザの計測データを保持するテーブルである。計測結果テーブル２３０ａのデータ構造は、図３に示した、計測結果テーブル１３０ａと同様である。

得点テーブル２３０ｂは、ユーザＩＤ毎に、計測データに基づいた各評価項目の評価結果（得点）のデータを保持するテーブルである。図１３は、本実施例２に係る得点テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図１３に示すように、この得点テーブル２３０ｂは、ユーザＩＤと、得点データと、面積型とを対応づける。ユーザＩＤは、ユーザを一意に識別する情報である。得点データは、図４で説明したように、各コードと、得点とを対応づける情報である。面積型は、該当ユーザＩＤの得点データをレーダーチャートで表した場合に、予め定められた複数の面積型のうち、いずれの面積型に対応するのかを一意に識別する情報である。たとえば、後述するように、面積型には、面積型Ｘ、Ｙ、Ｚ、ｘ、ｙ、ｚ、Ｗが含まれる。

図１４は、レーダーチャート上の各面積型の一例を示す図である。図１４に示すレーダーチャート７０の各頂点は、成功回数、失敗回数、リズムの速さ、リズムのばらつき、バランス（横）、バランス（前後）に対応する。また、実施例１で説明したように、各評価項目は、０点から５点の間で評価される。

図１４に示すように、面積型Ｘは、バランス（前後）、バランス（横）、リズムのばらつきの得点が高い。面積型Ｙは、成功回数、失敗回数、リズムの速さの得点が高い。面積型Ｚは、全体の評価項目（バランス（前後）、バランス（横）、リズムのばらつき、成功回数、失敗回数、リズムの速さ）の得点が高い。

面積型ｘは、成功回数、失敗回数、リズムの速さの得点に比べて、バランス（前後）、バランス（横）、リズムのばらつきの得点が高い（ただし、面積型Ｘと比べて、バランス（前後）、バランス（横）、リズムのばらつきの得点が低い）。

面積型ｙは、バランス（前後）、バランス（横）、リズムのばらつきの得点の得点に比べて、成功回数、失敗回数、リズムの速さの得点が高い（ただし、面積型Ｙと比べて、成功回数、失敗回数、リズムの速さの得点が低い）。

面積型ｚは、全体の評価項目（バランス（前後）、バランス（横）、リズムのばらつき、成功回数、失敗回数、リズムの速さ）の得点が低い。なお、図示を省略するが、上記面積型Ｘ、Ｙ、Ｚ、ｘ、ｙ、ｚに該当しない面積型を面積型Ｗとする。

条件テーブル２３０ｃは、面積型と、該当する面積型のレーダーチャートの条件とを対応づけるテーブルである。図１５は、条件テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図１５に示すように、この条件テーブル２３０ｃは、面積型と、条件とを対応づける。面積型は、面積型を一意に識別する情報である。条件は、該当する面積型のレーダーチャート（ユーザＩＤの得点データ）の条件を示すものである。

たとえば、あるユーザＩＤの得点について、バランス（前後）、バランス（横）、リズムのばらつきの合計点が１２点以上である場合には、あるユーザＩＤのレーダーチャートの条件は、面積型「面積型Ｘ」の条件にヒットする。このため、あるユーザＩＤの得点データの面積型は「面積型Ｘ」となる。

グループテーブル２３０ｄは、グループと、グループに属するユーザＩＤとを対応づけるテーブルである。グループテーブル２３０ｄのデータ構造は、図７に示したグループテーブル１３０ｄのデータ構造と同様であるため、説明を省略する。

図１２の説明に戻る。制御部２４０は、取得部２４０ａと、算出部２４０ｂと、分類部２４０ｃと、通知部２４０ｄとを有する。制御部２４０は、ＣＰＵやＭＰＵなどによって実現できる。また、制御部２４０は、ＡＳＩＣやＦＰＧＡなどのハードワイヤードロジックによっても実現できる。

取得部２４０ａは、端末装置５５から、各ユーザＩＤと対応づけられた計測データを取得する処理部である。取得部２４０ａは、取得した計測データを、計測結果テーブル２３０ａに登録する。または、取得部２４０ａは、リーダ２２５を介して、センサ５０から直接、計測データを取得し、計測結果テーブル２３０ａに格納してもよい。

算出部２４０ｂは、計測結果テーブル２３０ａを参照し、計測データを基にして、各コード（評価項目）Ａ〜Ｆに対する得点（評価値）を算出する処理部である。算出部２４０ｂが、各コードＡ〜Ｆに対する得点を算出する処理は、実施例１で説明した算出部１４０ｂの処理と同様であるため、説明を省略する。

また、算出部２４０ｂは、得点テーブル２３０ｂの得点データと、条件テーブル２３０ｃとを基にして、ユーザＩＤに対応する面積型を特定する。算出部２４０ｂは、各ユーザＩＤに対して、面積型を特定する処理を実行し、実行した結果を、得点テーブル２３０ｂの面積型に登録する。

分類部２４０ｃは、得点テーブル２３０ｂを基にして、同一のグループに属する複数のユーザＩＤのコードの得点が、各グループ間で均一に近づくように、各ユーザＩＤを分類する処理部である。分類部２４０ｃは、分類結果を、グループテーブル２３０ｄに登録する。以下において、分類部２４０ｃの処理の一例について説明する。たとえば、分類部２４０ｃは、第１調整処理、第２調整処理、第１分類処理、第２分類処理、第３分類処理を順に実行することで、１つのグループに含まれる、ユーザＩＤに対応する型の種類の数が、所定数以上となるように、各ユーザＩＤの振り分けを行う。

第１調整処理について説明する。分類部２４０ｃは、得点テーブル２３０ｂを参照し、グループ数と、面積型ＸのユーザＩＤの数とが同一となるように、面積型ＸのユーザＩＤの数を調整する。分類部２４０ｃは、調整した結果に基づき、得点テーブル２３０ｂの面積型を更新する。

たとえば、分類部２４０ｃは、面積型ＸのユーザＩＤの数が、グループ数よりも小さい場合には、面積型ｘの合計点の高いユーザＩＤを優先して選択する。分類部２４０ｃは、面積型ＸのユーザＩＤの数が、グループ数と同数となるまで、選択したユーザＩＤの面積型を面積型ｘから面積型Ｘに変更する。

分類部２４０ｃは、面積型ＸのユーザＩＤの数が、グループ数よりも大きい場合には、面積型Ｘの合計点の低いユーザＩＤを優先して選択する。分類部２４０ｃは、面積型ＸのユーザＩＤの数が、グループ数と同数となるまで、選択したユーザＩＤの面積型を、面積型Ｘから面積型ｘに変更する。

続いて、第２調整処理について説明する。分類部２４０ｃは、得点テーブル２３０ｂを参照し、グループ数と、面積型ＹのユーザＩＤの数とが同一となるように、面積型ＹのユーザＩＤの数を調整する。分類部２４０ｃは、調整した結果に基づき、得点テーブル２３０ｂの面積型を更新する。

分類部２４０ｃは、面積型ＹのユーザＩＤの数が、グループ数よりも小さい場合には、面積型ｙの合計点の高いユーザＩＤを優先して選択する。分類部２４０ｃは、面積型ＹのユーザＩＤの数が、グループ数と同数となるまで、選択したユーザＩＤの面積型を、面積型ｙから面積型Ｙに変更する。

分類部２４０ｃは、面積型ＹのユーザＩＤの数が、グループ数よりも大きい場合には、面積型Ｙの合計点の低いユーザＩＤを優先して選択する。分類部２４０ｃは、面積型ＹのユーザＩＤの数が、グループ数と同数となるまで、選択したユーザＩＤの面積型を、面積型Ｙから面積型ｙに変更する。

続いて、第１分類処理について説明する。分類部２４０ｃは、面積型ＸのユーザＩＤおよび面積型ＹのユーザＩＤを、各グループに割り当てる。図１４で説明したように、面積型Ｘは、バランス（前後）、バランス（横）、リズムのばらつきの得点が高い。また、面積型Ｙは、成功回数、失敗回数、リズムの速さの得点が高い。これにより、面積型ＸのユーザＩＤおよび面積型ＹのユーザＩＤが各グループに割り当てられ、各評価項目の得点の高いユーザを、各グループに割り当てることができ、また、各グループの得点を、均一に近づけることもできる。

続いて、第２分類処理について説明する。分類部２４０ｃは、面積型ｘのユーザＩＤの数および面積型ｙのユーザＩＤの数が、グループ数と等しいか否かを判定する。

分類部２４０ｃは、面積型ｘのユーザＩＤの数および面積型ｙのユーザＩＤの数が、グループ数と等しい場合には、次の処理を実行する。分類部２４０ｃは、面積型ｘのユーザＩＤおよび面積型ｙのユーザＩＤを、各グループに割り当てる。

ここで、分類部２４０ｃは、面積型ｘのユーザＩＤの数および面積型ｙのユーザＩＤの数が、グループ数と等しない場合には、次の処理を実行する。分類部２４０ｃは、面積型Ｘの条件に対応する得点が高いグループを優先的に選択し、選択したグループに面積型ｙのユーザＩＤを割り当てる。また、分類部２４０ｃは、面積型Ｙの条件に対応する得点が高いグループを優先的に選択し、選択したグループに面積型ｘのユーザＩＤを割り当てる。

分類部２４０ｃが上記処理を実行することで、面積型Ｘと面積型ｙとのユーザＩＤの組、面積型Ｙと面積型ｘとのユーザＩＤの組を優先的にグループに割り当てることで、グループ間の得点を均一に近づけることができる。

続いて、第３分類処理について説明する。分類部２４０ｃは、各グループに割り当てられたユーザＩＤの数が最小となるように、面積型Ｚおよび面積型ｚのユーザＩＤを各グループに割り当てる。また、分類部２４０ｃは、面積型Ｚおよび面積型ｚのユーザＩＤの割り当てを行った後に、面積型ＷのユーザＩＤの割り当てを行う。たとえば、分類部２４０ｃは、ユーザＩＤの数が少ないグループに優先して、面積型ＷのユーザＩＤを割り当てる。

通知部２４０ｄは、分類部２４０ｃにより生成されたグループテーブル２３０ｄを、指定の外部装置（端末装置５５等）に通知する処理部である。

次に、本実施例２に係る分類装置２００の処理手順の一例について説明する。図１６は、本実施例２に係る分類装置の処理手順を示すフローチャートである。図１６に示すように、この分類装置２００の算出部２４０ｂは、グループ人数ｍを取得する（ステップＳ２０１）。算出部２４０ｂは、グループ人数を基にして、グループ数を決定する（ステップＳ２０２）。たとえば、算出部２４０ｂは、対象のユーザ数を、グループ人数ｍで除算することで、グループ数を決定する。

算出部２４０ｂは、計測結果テーブル２３０ａを基にして、得点テーブル２３０ｂを生成する（ステップＳ２０３）。分類装置２００の分類部２４０ｃは、グループ数と、面積型ＸのユーザＩＤの数とが同一になるように、面積型ＸのユーザＩＤの数を調整する（ステップＳ２０４）。

分類部２４０ｃは、グループ数と、面積型ＹのユーザＩＤの数とが同一になるように、面積型ＹのユーザＩＤの数を調整する（ステップＳ２０５）。分類部２４０ｃは、面積型ＸのユーザＩＤおよび面積型ＹのユーザＩＤを、各グループに割り当てる（ステップＳ２０６）。

分類部２４０ｃは、面積型ｘのユーザＩＤの数および面積型ｙのユーザＩＤの数が、グループ数と等しいか否かを判定する（ステップＳ２０７）。分類部２４０ｃは、等しい場合には（ステップＳ２０８，Ｙｅｓ）、ステップＳ２０９に移行する。一方、分類部２４０ｃは、等しくない場合には（ステップＳ２０８，Ｎｏ）、ステップＳ２１０に移行する。

ステップＳ２０９の説明に移行する。分類部２４０ｃは、面積型ｘのユーザＩＤおよび面積型ｙのユーザＩＤを、各グループに割り当て（ステップＳ２０９）、ステップＳ２１２に移行する。

ステップＳ２１０の説明に移行する。分類部２４０ｃは、面積型Ｘの条件に対応する得点の高いグループに優先して、面積型ｙのユーザＩＤを割り当てる（ステップＳ２１０）。分類部２４０は、面積型Ｙの条件に対応する得点の高いグループに優先して、面積型ｘのユーザＩＤを割り当て（ステップＳ２１１）、ステップＳ２１２に移行する。

分類部２４０ｃは、各グループに割り当てられたユーザＩＤの数の差が最小になるように、面積型Ｚ、面積型ｚのユーザＩＤを各グループに割り当てる（ステップＳ２１２）。分類部２４０ｃは、ユーザＩＤの数が少ないグループに優先して、面積型ＷのユーザＩＤを割り当てる（ステップＳ２１３）。

次に、本実施例２に係る分類装置２００の効果について説明する。分類装置２００は、各ユーザＩＤの得点データのレーダーチャート上の特徴から、ユーザＩＤを複数の面積型のいずれかに分類する。そして、分類装置２００は、同一のグループに属する各ユーザＩＤの面積型の種類が所定数以上となるように、振り分けを行う。これにより、各面積型のユーザＩＤが、各グループに振り分けられるので、１つのグループの各ユーザＩＤの面積型を組み合わせた形状が、各グループ間で同一の形状に近づく。これにより、各評価項目を得意とする各ユーザを、各グループに割り振ることができ、不得意項目のあるユーザは、かかる項目を得意とするユーザと同じグループに割り振られるため、お手本が同グループに配属され、運動レベルを向上させることができる。

ここで、本実施例で説明した分類装置１００（２００）と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例について説明する。図１７は、分類装置と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。

図１７に示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置３０２と、ディスプレイ３０３とを有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る読み取り装置３０４と、無線ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインタフェース装置３０５とを有する。また、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ３０６と、ハードディスク装置３０７とを有する。そして、各装置３０１〜３０７は、バス３０８に接続される。

ハードディスク装置３０７は、取得プログラム３０７ａ、算出プログラム３０７ｂ、分類プログラム３０７ｃを有する。ＣＰＵ３０１は、取得プログラム３０７ａ、算出プログラム３０７ｂ、分類プログラム３０７ｃを読み出してＲＡＭ３０６に展開する。

取得プログラム３０７ａは、取得プロセス３０６ａとして機能する。算出プログラム３０７ｂは、算出プロセス３０６ｂとして機能する。分類プログラム３０７ｃは、分類プロセス３０６ｃとして機能する。

取得プロセス３０６ａの処理は、取得部１４０ａの処理に対応する。算出プロセス３０６ｂの処理は、算出部１４０ｂの処理に対応する。分類プロセス３０６ｃの処理は、分類部１４０ｃの処理に対応する。

なお、各プログラム３０７ａ〜３０７ｃについては、必ずしも最初からハードディスク装置３０７に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００が各プログラム３０７ａ〜３０７ｃを読み出して実行するようにしても良い。

４０ ユーザ
５０ センサ
５５ 端末装置
６０ ネットワーク
１００，２００ 分類装置

Claims (8)

1. センサを用いてユーザの運動の状態を計測した計測データをユーザ毎に取得する取得部と、
   前記計測データを基にして、前記運動に関する複数の評価項目の評価値をユーザ毎に算出する算出部と、
   前記算出部の算出結果を基にして、同一のグループに属する複数のユーザの各評価項目の評価値が、各グループ間で均一になるように、複数のユーザを各グループに分類する分類部と
   を有することを特徴とする分類装置。
2. 前記運動に関する複数の評価項目は、縄跳びの技術に関する複数の評価項目を含むことを特徴とする請求項１に記載の分類装置。
3. 前記分類部は、前記複数の評価項目のうち、一部の評価項目の評価値が閾値以上となるユーザを複数のユーザの中から選択し、選択した各ユーザを、順番に各グループに振り分けることを特徴とする請求項１または２に記載の分類装置。
4. 前記分類部は、第１グループに含まれる複数のユーザに関する前記複数の評価項目のうち、評価値が閾値未満となる評価項目を特定し、特定した評価項目の閾値が閾値以上となるユーザを第２グループから抽出し、抽出した第２グループのユーザと、第１グループのいずれかのユーザとを交換することを特徴とする請求項３に記載の分類装置。
5. 前記分類部は、前記複数の評価項目の評価値に基づくレーダーチャートの形状に類似する型を、予め定義された複数の型のいずれかから選択することで、ユーザと型とを関連付け、１つのグループに含まれる、ユーザに関連付けられた型の種類の数が所定数以上となるように、各ユーザを各グループに振り分けることを特徴とする請求項１または２に記載の分類装置。
6. 前記分類部は、複数の型のうち、第１の型に関連付けられるユーザの数が、所定のグループ数未満となる場合に、複数の型のうち、前記第１の型に形状が類似する第２の型に関連付けられたユーザを、前記第１の型に関連付けることを特徴とする請求項５に記載の分類装置。
7. コンピュータが実行する分類方法であって、
   センサを用いてユーザの運動の状態を計測した計測データをユーザ毎に取得し、
   前記計測データを基にして、前記運動に関する複数の評価項目の評価値をユーザ毎に算出し、
   算出結果を基にして、同一のグループに属する複数のユーザの各評価項目の評価値が、各グループ間で均一になるように、複数のユーザを各グループに分類する
   処理を実行することを特徴とする分類方法。
8. コンピュータに、
   センサを用いてユーザの運動の状態を計測した計測データをユーザ毎に取得し、
   前記計測データを基にして、前記運動に関する複数の評価項目の評価値をユーザ毎に算出し、
   算出結果を基にして、同一のグループに属する複数のユーザの各評価項目の評価値が、各グループ間で均一になるように、複数のユーザを各グループに分類する
   処理を実行させることを特徴とする分類プログラム。

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