JP2020013152A - プログラム、情報処理装置及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザに応じて適するアドバイスを提示することが可能なプログラム、情報処理装置及び情報処理方法を提供する。【解決手段】コンピュータを、ユーザが所定の目的を達成するために行った楽器演奏に関する履歴情報、及び前記ユーザの身体的特徴に関する属性情報に基づいて、前記楽器演奏に対する前記ユーザの習熟度を算出する算出部と、前記算出部により算出された前記ユーザの前記習熟度に基づいて、前記楽器演奏のためのアドバイスを生成する生成部ととして機能させるためのプログラムであって、前記習熟度は、楽器演奏に関する音の強弱、リズムのうちの少なくとも１つに基づいて算出される、プログラムを提供する。【選択図】図１

Description

本開示は、プログラム、情報処理装置及び情報処理方法に関する。

近年、健康志向の高まりを受けて、スポーツに関する様々な指南書や解説書が流通している。しかし、悩みや疑問点は多岐にわたるため、適切なアドバイスを指南書等から探し出すことは困難であるし、探し出したアドバイスが自分に適したものであるか判断することはさらに困難である。そして、適切なアドバイスを探し出せなかった場合、技術向上やモチベーション維持が困難になる場合がある。このような背景にあって、スポーツに関する適切なアドバイスを行うための技術が開発されている。

例えば、下記特許文献１では、特定のスポーツに関する悩みや疑問点に対する回答、または現場の地形や状況に応じた注意点を、スポーツのプレイ中に提供する技術が開示されている。

また、下記特許文献２および３では、スポーツに関する情報の提供を受ける者を、コーチ、コーチを志望する者、およびプレイヤーに分類して、各分類に適した情報を提供する技術が開示されている。

他方、下記特許文献４では、写真撮影の分野において、ユーザにより撮像された画像の輝度やエッジ等の特徴量に基づいて、より見映えのよい画像を撮像できるようなアドバイスを提示する技術が開示されている。

さらに、下記特許文献５では、ライバルとの競争による学習効率の向上を目的として、ユーザの習熟度、学習目標、学習スタイルに応じて、類似するライバルの情報を提供する技術が開示されている。

特開平１１−９７５２号公報 特開２００３−２４１６３４号公報 特開２００６−２０９１４８号公報 特開２０１１−２４０６７号公報 特開２０１２−１８９６２４号公報

スポーツの分野においては、同じ技術を会得するためであっても、体格や筋力などの身体的特徴や技術レベルといったユーザの特徴によって適するアドバイスは異なる。しかしながら、上記特許文献で開示された技術では、汎用的なアドバイスを提示することはできても、このようなユーザの特徴に応じたアドバイスを提示することは考慮されていない。

そこで、本開示では、ユーザに応じて適するアドバイスを提示することが可能な、新規かつ改良されたプログラム、情報処理装置及び情報処理方法を提案する。

本開示によれば、コンピュータを、ユーザが所定の目的を達成するために行った楽器演奏に関する履歴情報、及び前記ユーザの身体的特徴に関する属性情報に基づいて、前記楽器演奏に対する前記ユーザの習熟度を算出する算出部と、前記算出部により算出された前記ユーザの前記習熟度に基づいて、前記楽器演奏のためのアドバイスを生成する生成部ととして機能させるためのプログラムであって、前記習熟度は、楽器演奏に関する音の強弱、リズムのうちの少なくとも１つに基づいて算出される、プログラムが提供される。

また、本開示によれば、ユーザが所定の目的を達成するために行った楽器演奏に関する履歴情報、及び前記ユーザの身体的特徴に関する属性情報に基づいて、前記楽器演奏に対する前記ユーザの習熟度を算出する算出部と、前記算出部により算出された前記ユーザの前記習熟度に基づいて、前記楽器演奏のためのアドバイスを生成する生成部とを備え、前記習熟度は、楽器演奏に関する音の強弱、リズムのうちの少なくとも１つに基づいて算出される、情報処理装置が提供される。
さらに、本開示によれば、ユーザが所定の目的を達成するために行った楽器演奏に関する履歴情報、及び前記ユーザの身体的特徴に関する属性情報に基づいて、前記楽器演奏に対する前記ユーザの習熟度を算出することと、算出された前記ユーザの前記習熟度に基づいて、前記楽器演奏のためのアドバイスを生成することをプロセッサにより実行することを含み、前記習熟度は、楽器演奏に関する音の強弱、リズムのうちの少なくとも１つに基づいて算出される情報処理方法が提供される。

以上説明したように本開示によれば、ユーザに応じて適するアドバイスを提示することが可能である。

本開示の一実施形態に係るアドバイス処理の概要を示す説明図である。 本開示の一実施形態に係るＨＭＤの構成を示すブロック図である。 本開示の一実施形態に係るサーバの構成を示すブロック図である。 第１の実施形態に係るアドバイス提示システムの動作を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係るＨＭＤが提示するアドバイスの一例を示す図である。 第１の実施形態に係るＨＭＤが提示するアドバイスの一例を示す図である。 第２の実施形態に係るアドバイス提示処理の概要を示す説明図である。 第２の実施形態に係るアドバイス提示システムの動作を示すフローチャートである。 第３の実施形態に係るアドバイス提示処理の概要を示す説明図である。 第３の実施形態に係るアドバイス提示システムの動作を示すフローチャートである。

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．本開示の一実施形態に係るアドバイス提示処理の概要
２．実施形態
２−１．第１の実施形態
２−１−１．ＨＭＤの基本構成
２−１−２．サーバの基本構成
２−１−３．動作処理
２−２．第２の実施形態
２−２−１．概要
２−２−２．動作処理
２−３．第３の実施形態
２−３−１．概要
２−３−２．動作処理
３．まとめ

＜＜１．本開示の一実施形態に係るアドバイス提示処理の概要＞＞
まず、本開示の一実施形態に係るアドバイス提示処理の概要について、図１を参照して説明する。

図１は、本開示の一実施形態に係るアドバイス処理の概要を示す説明図である。図１に示すように、サーキットコースにおいて、ユーザが眼鏡型のＨＭＤ（Ｈｅａｄ Ｍｏｕｎｔｅｄ Ｄｉｓｐｌａｙ）１を装着して車３を運転している。本開示の一実施形態に係るアドバイス提示システムは、ＨＭＤ１およびサーバ２から成り、ＨＭＤ１を装着したユーザに対して適したアドバイスを提示する。

サーバ２は、ユーザが過去に残したモータースポーツに関する履歴情報を記憶している。履歴情報としては、例えば、様々なサーキットコースにおける走行タイムや順位などの結果情報、およびカーブ突入時のスピードや走行ライン、ブレーキを踏む、またはハンドルを切るタイミングなどの行動情報などが挙げられる。また、サーバ２は、ユーザの年齢、性別、体形等の身体的特徴に関する属性情報も記憶している。

サーバ２は、これらのユーザの履歴情報および属性情報に基づいてユーザの習熟度を算出して、習熟度に応じたアドバイスを生成する。そして、サーバ２は、生成したアドバイスをネットワークを介してＨＭＤ１に送信し、ＨＭＤ１がアドバイスをユーザに提示する。

ここで、上述したように、上記特許文献では、汎用的なアドバイスを提示することはできても、ユーザの特徴に応じたアドバイスを提示することは考慮されていない。この点、上記特許文献４に開示された技術は、撮像画像の輝度やエッジなどを点数化して、高得点を実現するためにアドバイスを行うため、技術レベルというユーザの特徴に応じたアドバイスを行っているようにも思える。しかしながら、上記特許文献４におけるアドバイスは、あくまで１枚の撮像画像に基づくものであるため、継続的に観察しないと分からないユーザの癖や、シャッターボタンを押すに至るまでのプロセスに現れるユーザの技術レベルに基づくものであるとは言い難い。

また、スポーツの分野においては、体格や筋力、関節の可動域などの身体的特徴によって動作の向き／不向きがあるため、適するアドバイスは身体的特徴に応じて異なる。しかしながら、ユーザの身体的特徴に応じたアドバイスを行うことについては、上記特許文献では何ら考慮されていない。

このような背景にあって、技術レベルや身体的特徴などのユーザの特徴に応じたアドバイスを提示することができれば、ユーザの技術向上やモチベーション向上を実現することができる。

そこで、上記事情を一着眼点にして本開示の各実施形態に係るサーバ２（情報処理装置）を創作するに至った。本開示の各実施形態に係るサーバ２は、ユーザの特徴に応じて適するアドバイスを提示することができる。

続いて、本開示の一実施形態に係るサーバ２が技術レベル（習熟度）に応じたアドバイスを生成する処理について説明する。

一般的に、良いタイムで走行するためには、良い走行ラインをとることが重要である。そこで、図１において、サーバ２は、サーキットを走行するユーザに対して、理想的な走行ラインを示す走行ライン４を走行することを勧めるアドバイスを生成する。なお、走行ライン４は、一般的にアウトインアウトと呼ばれ、コース幅をいっぱいに使うことで走行ラインの曲線を緩やかにして、減速を最小限にすることが可能な走行ラインである。走行ライン４を実際に走行するためには、コーナーに突入する際に十分に減速すること、および予め曲がる方向と逆側に車体を寄せておくことが求められる。

ここで、走行ライン４を走行する、という同じ目的を達成するためであっても、習熟度によっては適切なアドバイスが異なる。例えば、初心者にとっては、具体的で細やかなアドバイスが適切である。なぜならば、初心者は、例えばアウトインアウトという言葉を理解できず、また理解できたとしてもどうやって実現するか分からないためである。

図１に示した例においては、ユーザが初心者である場合、サーバ２は具体的で細やかなアドバイスを示す画像Ｐ１を生成して、ＨＭＤ１によりユーザに提示する。画像Ｐ１においては、５００ｍ（メートル）先にＳ字カーブがあることを示すと共に、コースの右に寄り、スピードを３０ｋｍ（キロメートル）まで落とし、ギアをひとつ落とすという、具体的なアドバイスが提示される。

一方で、上級者にとっては、抽象的なアドバイスが適切である。なぜならば、上級者は、ひとつの抽象的なアドバイスを複数の具体的なアドバイスに瞬時に分解・理解して実行することができるためである。上級者は、例えばアウトインアウトという言葉を提示されるだけで、十分に減速すること、および予め曲がる方向と逆側に車体を寄せておくことを瞬時に理解して実行可能である。このため、上級者にとっては、少ない言葉で多くの情報を得ることができる抽象的なアドバイスの方が適切である。

図１に示した例においては、ユーザが上級者である場合、サーバ２は抽象的なアドバイスを示す画像Ｐ２を生成して、ＨＭＤ１によりユーザに提示する。画像Ｐ２においては、５００ｍ（メートル）先にＳ字カーブがあることを示すと共に、アウトインアウトを意識するという、抽象的なアドバイスが提示される。

以上、サーバ２が習熟度に応じたアドバイスを生成する処理について説明した。他にも、サーバ２は、上述したように、ユーザの身体的特徴に応じたアドバイスを生成することができる。例えば、サーバ２は、ユーザの体格や筋力、関節の可動域などに応じて、ユーザが良い結果を出すために効果的なアドバイスを行う。また、サーバ２は、疲れによる体力や集中力の低下、路面の状況の変化や燃料の消費による車重の軽量化など、時々刻々と変化する競技の状況に応じて、適するアドバイスを生成し得る。このように、本開示の一実施形態に係るアドバイス提示システムは、ユーザの過去および現在の様子を継続的に観察しながら適時に適切なアドバイスを行う、言わば専属トレーナーとしての機能を実現するものである。

なお、上記では、一例としてモータースポーツを行うユーザに対してアドバイスする例を説明したが、本開示はかかる例に限定されない。例えば、サーバ２は、ゴルフやテニスなどの他のスポーツ、料理、製造作業、楽器演奏、書道、およびゲームなどの、多種多様な動作について、上達する、長所を伸ばす、短所を克服する等の目的を達成するためのアドバイスを生成することができる。

以上、本開示の一実施形態に係るアドバイス提示処理の概要について説明した。続いて、各実施形態に係るアドバイス提示処理を行うアドバイス提示システムの基本構成および動作処理について、図２〜図１０を参照して説明する。

＜＜２．実施形態＞＞
＜２−１．第１の実施形態＞
まず、図２および図３を参照して、各実施形態で共通するアドバイス提示システムの基本構成について説明する。

［２−１−１．ＨＭＤ１の基本構成］
図２は、本開示の一実施形態に係るＨＭＤ１の構成を示すブロック図である。図２に示すように、ＨＭＤ１は、制御部１１、センサ部１２、表示部１３、音声出力部１４、および通信部１５を有する。

（制御部１１）
制御部１１は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従ってＨＭＤ１内の動作全般を制御する。制御部１１は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサによって実現される。なお、制御部１１は、使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、および適宜変化するパラメータ等を一時記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を含んでいてもよい。

本実施形態に係る制御部１１は、後述のセンサ部１２を制御してアドバイス生成のための情報を取得し、通信部１５に出力する。また、制御部１１は、通信部１５によりサーバ２から受信された情報に基づいて、サーバ２で生成されたアドバイスを表示部１３、音声出力部１４に出力させる。

（センサ部１２）
センサ部１２は、サーバ２においてアドバイス生成に用いられる情報として、ＨＭＤ１を装着したユーザの動作や状態、周辺の環境に関する情報を取得する機能を有する。センサ部１２は、撮像部１２１、音声入力部１２２、位置取得部１２３、および観測部１２４として機能する。

・撮像部１２１
撮像部１２１は、撮像レンズ、絞り、ズームレンズ、及びフォーカスレンズ等により構成されるレンズ系、レンズ系に対してフォーカス動作やズーム動作を行わせる駆動系、レンズ系で得られる撮像光を光電変換して撮像信号を生成する固体撮像素子アレイ等を有する。固体撮像素子アレイは、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）センサアレイや、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）センサアレイにより実現されてもよい。

本実施形態に係る撮像部１２１は、ＨＭＤ１を装着したユーザの周囲を実時間で撮像する機能を有する。例えば、ＨＭＤ１がユーザに装着された状態で、ユーザが視認する方向を被写体方向として撮像するように、前方に向けて撮像レンズが配置される。また、ＨＭＤ１がユーザに装着された状態で、ユーザの顔や体を被写体方向として撮像するように、ＨＭＤ１の内側に向けてさらに撮像レンズが配置される。

本実施形態によるＨＭＤ１は、撮像部１２１を備えることで、ユーザの周辺の状況やユーザの動作、状態を示唆する画像を実時間で取得することができる。また、ＨＭＤ１は、撮像部１２１を備えることで、例えばユーザによるジェスチャー入力を可能にする。撮像部１２１は、ユーザが視認する方向の撮像画像、およびユーザを撮像した撮像画像を、制御部１１に出力する。

・音声入力部１２２
音声入力部１２２は、ＨＭＤ１を装着したユーザの音声、または周囲の音声を実時間で収音する機能を有する。例えば、音声入力部１２２は、マイクロホンにより実現される。音声入力部１２２は、マイクロホンで得られた音声信号を増幅処理するマイクアンプ部やＡ／Ｄ変換器、音声データに対してノイズ除去、音源分離等の処理を行う信号処理回路を有していてもよい。

本実施形態によるＨＭＤ１は、音声入力部１２２を備えることで、ユーザの周辺の状況やユーザの動作、状態を示唆する音声を取得することができる。また、ＨＭＤ１は、音声入力部１２２を備えることで、例えばユーザによる音声入力を可能にする。音声入力部１２２は、収音した音声データを制御部１１に出力する。

・位置取得部１２３
位置取得部１２３は、ＨＭＤ１の位置を実時間で取得する機能を有する。例えば、位置取得部１２３は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）により実現され、ＧＰＳ衛星からの電波を受信して、ＨＭＤ１が存在している位置を検知し、検知した位置情報を出力する。なお、位置取得部１２３は、外部からの取得信号に基づいてＨＭＤ１の位置を検知する位置情報取得部の一例であって、本実施形態による位置情報取得部の例はこれに限定されない。例えば、位置情報取得部は、ＷｉＦｉ、携帯電話・ＰＨＳ・スマートフォン等との送受信、または近距離通信等により位置を検知するものであってもよい。

位置取得部１２３は、取得した位置を示す位置情報を、制御部１１に出力する。

・観測部１２４
観測部１２４は、ＨＭＤ１を装着したユーザの状態を実時間で観測する機能を有する。例えば、観測部１２４は、体温、脈拍、血圧、呼吸などのバイタルサインや、発汗、まばたき、筋電、脳波などの、ユーザの状態を観測する。観測部１２４は、ユーザの体表面に接触するセンサや、音波等による非接触なセンサによるセンシング結果によりユーザの状態を観測する。

観測部１２４は、観測結果を示す観測情報を制御部１１に出力する。

・補足
センサ部１２は、上述した以外にも、多様な情報を取得し得る。例えば、センサ部１２は、加速度センサやジャイロセンサを含み、加速度、ユーザが向く方向や角度を示す情報を取得してもよい。また、センサ部１２は、温度、体感温度、露点温度、湿球温度、風速、最大風速、平均風速、風向き、湿度、相対湿度、気圧、光量などの気象情報を取得してもよい。他にも、センサ部１２は、花粉や大気汚染物質、匂い物質、放射線等を示す情報を取得してもよい。

（表示部１３）
表示部１３は、制御部１１による制御に従って、画像データを表示する機能を有する。具体的には、表示部１３は、ＨＭＤ１を装着したユーザに対して、サーバ２で生成されたアドバイスを画像出力により提示する。表示部１３は、例えばＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）またはＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ−Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）などにより実現される。

表示部１３は、ＨＭＤ１の装着状態において、ユーザの両眼の直前、即ち通常の眼鏡におけるレンズが位置する場所に、左眼用と右眼用の一対の表示装置として配置される。表示部１３には、例えば撮像部１２１で撮像された現実空間の撮像画像が表示される。また、表示部１３は透過型であってもよく、ＨＭＤ１により表示部１３がスルー状態、即ち透明または半透明の状態とされることで、ユーザは、ＨＭＤ１を眼鏡のように常時装着していても通常の生活には支障がない。

表示部１３は、各画素の透過率を制御してスルー状態（透過または半透過状態）と非スルー状態とを切り替える画素駆動回路を有していてもよい。また、表示部１３は、例えばビデオプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ、Ｄ／Ａ変換器などを含んでもよく、表示する画像データの輝度レベル調整、色補正、コントラスト調整、シャープネス（輪郭強調）調整等を行って画像を表示してもよい。

（音声出力部１４）
音声出力部１４は、ＨＭＤ１を装着したユーザに対して音声を出力する機能を有する。具体的には、音声出力部１４は、ＨＭＤ１を装着したユーザに対して、サーバ２で生成されたアドバイスを音声出力により提示する。音声出力部１４は、例えばイヤホンスピーカにより実現され、ＨＭＤ１を装着したユーザの右耳孔および左耳孔に挿入される。他にも、音声出力部１４は、いわゆる骨伝導スピーカとして形成されてもよい。また、音声出力部１４は、出力する音声データを増幅するためのアンプ回路を有していてもよい。音声出力部１４は、制御部１１による制御に従って、音声信号データを出力（再生）する。

（通信部１５）
通信部１５は外部機器との間でのデータの送受信を行うための通信モジュールである。通信部１５は、例えば無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｗｉ−Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ、登録商標）、赤外線通信、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の方式で、外部機器と直接、またはネットワークアクセスポイントを介して無線通信する。

本実施形態では、通信部１５は、サーバ２との間でデータ通信を行う。より具体的には、通信部１５は、センサ部１２により取得された情報をサーバ２に送信し、サーバ２により生成されたアドバイスを受信して制御部１１に出力する。

以上、本実施形態に係るＨＭＤ１の構成について説明した。続いて、図３を参照して、本実施形態に係るサーバ２の構成について説明する。

［２−１−２．サーバ２の基本構成］
図３は、本開示の一実施形態に係るサーバ２の構成を示すブロック図である。図３に示すように、サーバ２は、通信部２１、記憶部２２、算出部２３、推定部２４、検出部２５、取得部２６、および生成部２７を有する。

（通信部２１）
通信部２１は有線／無線により外部機器との間でのデータの送受信を行うための通信モジュールである。通信部２１は、例えば有線／無線ＬＡＮ、専用線、電話回線、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、赤外線通信、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の方式で、外部機器と直接、またはネットワークアクセスポイントを介して無線または有線通信する。本実施形態では、通信部２１は、ＨＭＤ１との間でデータ通信を行う。

本実施形態では、通信部２１は、ＨＭＤ１により取得されたユーザの各種情報を受信して、記憶部２２および取得部２６に出力する。そして、通信部２１は、受信した情報に応じて生成部２７により生成されたアドバイスを示す情報を、ＨＭＤ１に返信する。

なお、通信部２１は、生成部２７により生成されたアドバイスを、ＨＭＤ１を介してユーザに提示させる、提示制御部としての機能を有するとも捉えることができる。

（記憶部２２）
記憶部２２は、所定の記録媒体に対してデータの記録再生を行う部位である。記憶部２２は、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）として実現される。もちろん記録媒体としては、フラッシュメモリ等の固体メモリ、固定メモリを内蔵したメモリカード、光ディスク、光磁気ディスク、ホログラムメモリなど各種考えられ、記憶部２２としては採用する記録媒体に応じて記録再生を実行できる構成とされればよい。

本実施形態に係る記憶部２２は、ユーザの動作に関する履歴情報、およびユーザの身体的特徴に関する属性情報を記憶する。ここで、履歴情報とは、ユーザが行った動作の履歴、および動作の目的の達成度を含む情報である。例えば、モータースポーツにおいては、記憶部２２は、カーブ突入時のスピードや走行ライン、ブレーキを踏む、またはハンドルを切るタイミングなどの行動情報を動作の履歴として記憶する。また、記憶部２２は、様々なサーキットコースにおける走行タイムや順位などの結果情報を目的の達成度として記憶する。また、属性情報とは、ユーザの年齢、性別、体形（身長、体重）、筋力、視力、聴力、利き腕、利き足、利き目、および利き耳の少なくともいずれかを含むプロフィール情報である。

記憶部２２は、ＨＭＤ１から受信された情報に基づいて、履歴情報および属性情報を逐次記憶する。他にも、記憶部２２は、スマートフォンや携帯端末等によるユーザ入力に基づいて、履歴情報および属性情報を記憶してもよい。

記憶部２２は、記憶した情報を、算出部２３、推定部２４、および検出部２５に出力する。

（算出部２３）
算出部２３は、記憶部２２に記憶されている、ユーザが所定の目的を達成するために行った動作に関する履歴情報、およびユーザの身体的特徴に関する属性情報に基づいて、動作に対するユーザの習熟度を算出する機能を有する。ここで、所定の目的とは、例えばスポーツや料理、製造作業、楽器演奏、書道およびゲームなどの動作そのもの、または上達する、長所を伸ばす、短所を克服する等の目的を示す。

具体的には、算出部２３は、予め設定された理想とする動作とユーザの動作との差分に基づいて、ユーザの習熟度を算出する。例えば、算出部２３は、ＨＭＤ１により提示されたアドバイスに対するユーザの反応速度や、指示内容を実現できた度合に応じて習熟度を算出する。また、算出部２３は、上述したモータースポーツにおいては、様々なサーキットコースにおける走行タイムや順位、加速度、カーブ突入時のスピードや走行ライン、ブレーキを踏む、またはハンドルを切るタイミングなどの履歴情報に基づいて、習熟度を算出する。他にも、算出部２３は、例えば料理においては味付けや盛り付け、製造作業においては作業速度や段取り、楽器演奏においては強弱やリズム、写真撮影においてはカメラの構え方や距離の取り方、ゲームにおいては戦略や勝敗などに基づいて、習熟度を算出する。また、腹式呼吸においては、算出部２３は、例えば呼吸の周波数に基づいて習熟度を算出してもよい。

ここで、ユーザの身体的特徴によっては理想とする動作が異なる。例えば、高身長であれば高身長を生かした動作、筋力が強ければ筋力を生かした動作、筋肉が柔軟であれば柔軟性を生かした動作が理想の動作になり得る。このため、算出部２３は、さらにユーザの身体的特徴に基づいて習熟度を算出する。例えば、陸上競技においてユーザが１００メートルを２０秒で走った場合、算出部２３は、ユーザが高齢であれば高い習熟度を算出し、ユーザが若年であれば低い習熟度を算出する。１００メートル走が２０秒であるという記録は、高齢者にとっては良い記録であるが、若年者にとっては悪い記録であるためである。他にも、ユーザの体格や関節の可動域によっては可能／不可能な動作があるため、理想とする動作は異なる。このため、算出部２３がユーザの身体的特徴に基づいて習熟度を算出することにより、後述の生成部２７は、ユーザの身体的特徴に応じたアドバイスを生成することが可能となる。

また、算出部２３は、ユーザの動作を複数の部分動作に分解して、部分動作ごとに習熟度を算出してもよい。例えば、算出部２３は、テニスにおいてラケットを振る動作を、足の動き、腰の回転、手の動き、ボールを追う目の動きなどの部分動作に分解して、それぞれの部分動作ごとに習熟度を算出する。

算出部２３は、算出した習熟度を、推定部２４および生成部２７に出力する。

（推定部２４）
推定部２４は、履歴情報および習熟度に基づいて、ユーザが容易に達成することが可能な（素質がある）他の目的を推定する機能を有する。具体的には、推定部２４は、ユーザが行った動作のうち習熟度が高い動作を共通して含む他の目的を、容易に達成することが可能なものと推定し得る。例えば、推定部２４は、テニスのスイングフォームが良好なユーザに対して、同様のスイングフォームを要する卓球の素質があることを推定する。他にも、推定部２４は、チャーハンの鍋あおり技術が高いユーザに対して、同様の鍋あおりを要する回鍋肉の調理の素質があることを推定する。

また、推定部２４は、他のユーザの履歴情報および習熟度にさらに基づいて、素質がある他の目的を推定し得る。具体的には、ＨＭＤ１を装着したユーザと履歴情報および習熟度が類似する他のユーザが習熟している他の目的は、ＨＭＤ１を装着したユーザにとって習熟しやすいものと推定する。例えば、ユーザＡと年齢、性別、体形、経験スポーツが同様のユーザＢがテニスを得意とする場合、ユーザＡがこれまでテニスの経験がなかったとしても、推定部２４はユーザＡにテニスの素質がある、と推定する。

推定部２４は、推定した他の目的を生成部２７に出力する。

（検出部２５）
検出部２５は、記憶部２２に記憶された履歴情報からユーザの動作傾向、即ち癖を検出する機能を有する。具体的には、検出部２５は、履歴情報から同じ状況下で繰り返される行動を見つけ出すことにより、ユーザの動作傾向を検出する。例えば、検出部２５は、サーキットにおいて繰り返しオーバースピードでコーナーに突入するユーザに対しては、オーバースピードでコーナーに突入する癖を検出する。

検出部２５は、検出したユーザの動作傾向を、生成部２７に出力する。

（取得部２６）
取得部２６は、ユーザの動作を実時間で取得する動作取得部としての機能を有する。具体的には、取得部２６は、ＨＭＤ１から受信された、ユーザが視認する方向の撮像画像、およびユーザを撮像した撮像画像を画像認識することで、ユーザの動作を取得する。また、取得部２６は、ＨＭＤ１から受信された、音声データや位置情報、加速度情報等に基づいて、ユーザの動作を取得する。例えば、モータースポーツにおいては、取得部２６は、位置情報やユーザの視界方向の撮像画像から直線コースを走行していること、これからカーブを曲がること等を示す情報を取得する。

また、取得部２６は、ユーザの状態を実時間で取得する状態取得部としての機能を有する。具体的には、取得部２６は、ＨＭＤ１の観測部１２４により観測された観測情報に基づいて、ユーザの体力や集中力の低下、緊張／弛緩、疲れ、および筋肉の凝りなどのユーザの状態を取得する。他にも、取得部２６は、ＨＭＤ１から受信された、ユーザを撮像した撮像画像や、音声データの認識結果に基づいて、ユーザの状態を取得し得る。

さらに、取得部２６は、ユーザの周囲の環境情報を取得する環境情報取得部としての機能を有する。具体的には、取得部２６は、ＨＭＤ１から受信された周囲の気温や天気、湿度、撮像画像や音声データに基づいて、ユーザの周囲の環境を示す環境情報を取得する。

取得部２６は、取得した実時間のユーザの動作および状態を示す情報、ならびに周囲の環境情報を生成部２７に出力する。

（生成部２７）
生成部２７は、算出部２３により算出された習熟度に基づいて、目的を達成するためのアドバイスを生成する機能を有する。具体的には、生成部２７は、スポーツや料理、製造作業、楽器演奏、書道およびゲームなどの動作について、上達する、長所を伸ばす、短所を克服する等の目的を達成するためのアドバイスを、ユーザの習熟度に応じて生成する。このとき、生成部２７は、ユーザの良い点を指摘したり、提示したアドバイスに従って目的を達成したことを称賛したりするアドバイスを生成する。これらにより、アドバイス提示システムは、ユーザの技術レベル向上、およびモチベーションの維持／向上を実現することができる。

生成部２７は、上述したように、習熟度が高いほど抽象的なアドバイスを生成し、習熟度が低いほど具体的なアドバイスを生成する。これにより、アドバイス提示システムは、ユーザの技術レベルに応じたアドバイスを提示することができる。また、生成部２７は、算出部２３により算出された習熟度が低い動作に関するアドバイスを優先的に生成することができる。これにより、アドバイス提示システムは、ユーザに短所を直すための訓練を集中的に課すことができ、その結果短所を克服させることができる。また、生成部２７は、部分動作ごとの習熟度に基づいてアドバイスを生成することができる。これにより、アドバイス提示システムは、部分動作ごとにレベルの異なる細やかなアドバイスや、手や足、腕などの部分的なトレーニングを勧めるアドバイスを提示することができる。

また、習熟度が閾値を超えた場合には、生成部２７はアドバイス不要と判定して何らアドバイスを生成しなくてもよい。また、ユーザが一般的に初心者とは言えない習熟度を有していても、伸び悩んでいる場合、生成部２７は、初心者用のアドバイスを生成することで、基礎からやりなおすことをユーザに促してもよい。

他にも、生成部２７は、推定部２４により推定された他の目的を推薦するアドバイスを生成する。これにより、アドバイス提示システムは、ユーザが容易に達成することが可能な他の目的、例えば素質がある他のスポーツ等を知らせることができる。なお、生成部２７は、算出部２３により算出された習熟度が高い部分動作を要する他の目的を推薦するアドバイスを生成してもよい。

また、生成部２７は、検出部２５により検出されたユーザの動作傾向に応じたアドバイスを生成する。悪癖が身についてしまった経験者は、ある程度習熟していても、悪癖のためにさらなる向上が阻まれる場合がある。このような場合に、アドバイス提示システムは、ユーザの動作傾向に基づいてアドバイスを生成することで、ユーザが無自覚に行っていた悪癖を自覚させ、矯正させるためのアドバイスを提示することができる。

また、生成部２７は、取得部２６により取得されたユーザの実時間の動作および状態に基づいてアドバイスを生成する。具体的には、生成部２７は、取得部２６により取得されたユーザ動作に基づいて、ユーザがこれから行う動作について注意すべき点をアドバイスしたり、動作後に修正すべき点をフィードバックしたりする。これにより、アドバイス提示システムは、スポーツのプレイ中やプレイ後、料理中や料理後、または作業中や作業後に、現在のユーザの状況に適するアドバイスをタイミングよく提示することができる。

また、生成部２７は、取得部２６により取得されたユーザの周囲の環境情報に基づいてアドバイスを生成する。具体的には、生成部２７は、取得部２６により取得された、天候や気温、騒音や時刻等の環境に適したアドバイスを生成する。例えば、モータースポーツにおいては、生成部２７は、気温が低い場合にタイヤを温める時間を長めにとるよう指示するアドバイスを生成する。

生成部２７は、ＨＭＤ１を装着したユーザ（第１のユーザ）と属性情報が類似する他のユーザ（第２のユーザ）に対して生成したアドバイスに基づいて、ＨＭＤ１を装着したユーザに対するアドバイスを生成し得る。類似する身体的特徴を有する場合、同じ要因により上達が阻まれる場合があるので、身体的特徴が類似する他のユーザにとって有用であったアドバイスは、同様に有用であると考えられるためである。例えば、モータースポーツにおいては、生成部２７は、類似する他のユーザが既に経験したタイム短縮を阻む壁を乗り越えるために有効だったアドバイスや、運転傾向の矯正のために有効だったアドバイスを、ユーザに対して提示することができる。

さらに、生成部２７は、身体的特徴が類似し、且つユーザよりも習熟度が高い他のユーザの履歴情報に基づいて、他のユーザが過去に行ってきた動作を行うよう指示するアドバイスを生成してもよい。これにより、生成部２７は、修行僧が雑巾がけを行うように、料理の世界の入門者が延々と鍋洗いを行うように、指南書や解説書に記載されてはいないが、先人達にとって上達するために効果的であった動作を行うよう、ユーザにアドバイスすることができる。

また、生成部２７は、他の目的（第１の目的）を達成するための動作の習熟度（第１の習熟度）に基づいて、ＨＭＤ１を装着したユーザが達成しようとする目的（第２の目的）のためのアドバイスを生成し得る。例えば、アドバイス提示システムは、サーキットにおいてオーバースピードでコーナーに突入するユーザに対しては、サーキット外の一般道においてオーバースピードで交差点に突入することを防止するためのアドバイスを提示することができる。また、アドバイス提示システムは、ユーザの得意な調理方法に応じて他のおすすめのレシピを提示することができる。

生成部２７は、動作に関するアドバイスだけでなく、動作に用いる器具に関するアドバイスを生成してもよい。具体的には、生成部２７は、ユーザが動作に用いる器具を設定するためのアドバイスを生成する。例えば、生成部２７は、ユーザの習熟度や身体的特徴に応じて車のシートやラケットの調整、コンロの火力等の設定を示唆するアドバイスを生成する。他にも、生成部２７は、ユーザが動作に用いる器具の選択するためのアドバイスを生成する。例えば、生成部２７は、ゴルフをプレイするユーザに対して、障害物や風、地面の状態に応じて適切なゴルフクラブを推薦するアドバイスを生成する。このように、生成部２７は、道具の選択や使用方法を示唆することで、道具の面からユーザの上達に寄与することができる。

生成部２７は、ユーザの年齢に応じてアドバイスの内容を変更してもよい。例えば、年齢が高いほど即効性の高いアドバイスや褒められることを求める傾向にあると考えられるため、生成部２７は年齢が高いほど即効性が高いアドバイスや、ユーザの長所を強調するアドバイスを生成する。これにより、アドバイス提示システムは、ユーザに受け入れられやすいアドバイスを提示することができる。

このように、生成部２７は、ユーザの特徴や状態に応じて適切なアドバイスを生成することで、ユーザの上達スピードの向上やモチベーションの維持を実現することができる。

生成部２７は、生成したアドバイスを示す情報を、通信部２１に出力する。

以上、本実施形態に係るサーバ２の構成について説明した。続いて、図４〜図６を参照して、本実施形態に係るアドバイス提示システムの動作処理について説明する。

［２−１−３．動作処理］
図４は、第１の実施形態に係るアドバイス提示システムの動作を示すフローチャートである。ここでは、アドバイス提示システムが、モータースポーツを行うユーザに対してアドバイスを提示する例における動作処理を説明する。

まず、ステップＳ１０２で、サーバ２は、記憶部２２から、ユーザの履歴情報および属性情報を検索する。具体的には、記憶部２２は、ＨＭＤ１を装着したユーザについてのモータースポーツに関連する履歴情報および属性情報を、算出部２３、推定部２４および検出部２５に出力する。モータースポーツに関連する履歴情報としては、例えば様々なサーキットコースにおける走行タイムや順位などの結果情報、およびカーブ突入時のスピードや走行ライン、ブレーキを踏む、またはハンドルを切るタイミングなどの行動情報などが考えられる。また、モータースポーツに関連する属性情報としては、ユーザの年齢、性別、体重、利き腕、体力レベル、視力、筋力などが考えられる。

次に、ステップＳ１０４で、サーバ２は、ユーザが走行するサーキットコースを選択する。より詳しくは、取得部２６は、ユーザが走行するサーキットコースを示す情報を取得する。例えば、取得部２６は、ＨＭＤ１の位置取得部１２３により取得された位置情報が示す場所にあるサーキットコースを、ユーザが走行するサーキットコースであると認識する。他にも、取得部２６は、ユーザの音声入力やジェスチャー入力、または図示しないボタン等の操作部による入力に基づいて、ユーザが走行するサーキットコースを示す情報を取得してもよい。

次いで、ステップＳ１０６で、サーバ２は、コース選択が正しいか否かを判定する。例えば、取得部２６は、ユーザが入力したサーキットコースと、位置情報が示すサーキットコースが一致するか否かに基づいて、コース選択が正しいか否かを判定する。コース選択が誤りであると判定された場合（Ｓ１０６／ＮＯ）、処理は再度ステップＳ１０４に戻る。一方で、コース選択が正しいと判定された場合（Ｓ１０６／ＹＥＳ）、処理はステップＳ１０８に進む。

次に、ステップＳ１０８で、サーバ２は、ユーザがサーキットコースでの走行を開始したことを検知する。具体的には、取得部２６は、ユーザの加速度や、運転風景の撮像画像、位置情報が示すＨＭＤ１の移動状況に基づいて、ユーザが走行開始したことを取得する。

次いで、ステップＳ１１０で、サーバ２は、ユーザにアドバイス指示を行うか否かを判定する。具体的には、生成部２７は、取得部２６により取得されたユーザの走行状況を示す情報に基づいて、アドバイス指示の可否を判定する。例えば、生成部２７は、カーブより５００ｍ以上離れている場合は指示せず、５００ｍ以内であれば指示するよう判定を行う。アドバイス指示を行わないと判定された場合（Ｓ１１０／ＮＯ）、処理は再度ステップＳ１１０に戻る。一方で、アドバイス指示を行うと判定された場合（Ｓ１１０／ＹＥＳ）、処理はステップＳ１１２に進む。

次に、ステップＳ１１２で、サーバ２は、ユーザの体力レベルが十分であるか否かを判定する。具体的には、生成部２７は、ユーザの履歴情報、属性情報、および取得部２６により取得された情報に基づいて、ユーザの体力レベルが十分であるか否かを判定する。例えば、生成部２７は、ＨＭＤ１の観測部１２４により観測されたユーザのバイタルサイン、天気、気温、走行時間、ユーザの年齢、性別等に応じて、ユーザの体力レベルを判定する。

ここで、生成部２７は、判定した体力レベルに応じて、後述するように生成するアドバイスを変更する。サーキットでの車の操縦は、一般的に非常に体力を使うので、体力レベルが低下した状態では、より速い反応速度やより強い力を要する動作が困難となるためである。アドバイスレベル変更の体力閾値は、観測部１２４により直接脳波、心拍、呼吸などを測定できる場合、観測部１２４により取得されたデータに基づいて設定される。一方で、観測部１２４により直接測定できない場合、アドバイスレベル変更の体力閾値は、ユーザの履歴情報が示すラップタイムが落ち始める時間帯や、属性情報が示す体格が類似する他者のデータに基づいて設定される。

体力レベルが十分であると判定された場合（Ｓ１１２／ＹＥＳ）、ステップＳ１１４で、生成部２７は、ユーザの習熟度に応じたアドバイスの中でも、通常レベルのアドバイスを生成する。ここで、図５を参照して、生成部２７が生成する通常レベルのアドバイスについて具体的に説明する。

図５は、第１の実施形態に係るＨＭＤ１が提示するアドバイスの一例を示す図である。図５に示すように、生成部２７は、アウトインアウトを示す理想的な走行ライン４Ａを示した画像Ｐ３を生成して、ＨＭＤ１は、カーブに差し掛かったタイミングで画像Ｐ３をユーザに提示する。ここで、ユーザは、体力レベルが十分であるので、ユーザの習熟度が高い場合、高度なアドバイスであっても理解および実行が可能である。そこで、生成部２７は、図５に示すように、ブレーキやハンドル操作などの具体的な指示を行うことなく、走行ライン４Ａを提示する通常レベルのアドバイスを生成する。さらに、生成部２７は、図５に示すように、過去にユーザが走行した軌跡を示す走行ライン４Ｂをさらに重畳させることで、ユーザに過去の動作からの改善を検討する機会を提供する。

一方で、体力レベルが十分でないと判定された場合（Ｓ１１２／ＮＯ）、ステップＳ１１６で、サーバ２は、ユーザの体力レベルが安全走行基準を満たすか否かを判定する。上述したように、サーキットでの車の操縦は非常に体力を使う。そこで、サーバ２は、体力レベルは十分でないが安全走行基準を満たす場合、簡易レベルのアドバイスを提示し、体力レベルが安全走行基準をも満たさない場合、さらにレベルを下げたアドバイスを提示する。

ユーザの体力レベルが安全走行基準を満たすと判定された場合（Ｓ１１６／ＹＥＳ）、ステップＳ１１８で、生成部２７は、ユーザの習熟度に応じたアドバイスの中でも、簡易レベルのアドバイスを生成する。ここで、図６を参照して、生成部２７が生成する簡易レベルのアドバイスについて具体的に説明する。

図６は、第１の実施形態に係るＨＭＤ１が提示するアドバイスの一例を示す図である。図６に示すように、生成部２７は、直線を走行するユーザに対して具体的なアドバイスを行う画像Ｐ４を生成して、ＨＭＤ１が画像Ｐ４をユーザに提示する。ここで、ユーザは、疲労等により体力レベルが十分でないので、習熟度が高くても高度なアドバイスの理解および実行が困難である。そこで、生成部２７は、図６に示すように、アクセルやブレーキ操作の具体的な指示を行う簡易レベルのアドバイスを生成する。

一方で、ユーザの体力レベルが安全走行基準を満たさないと判定された場合（Ｓ１１６／ＮＯ）、ステップＳ１２０で、生成部２７は、クールダウンを指示するアドバイスを生成する。ユーザの体力が安全走行基準を満たさない場合、集中力や判断力の低下により事故が発生する可能性がある。生成部２７は、クールダウンを指示することで、このような事故を未然に防ぐことができる。

次いで、ステップＳ１２２で、サーバ２は、ユーザが走行終了したか否かを判定する。具体的には、生成部２７は、取得部２６により取得された、ユーザの加速度や、運転風景の撮像画像、位置情報が示すＨＭＤ１の移動状況に基づいて、ユーザが走行終了したか否かを判定する。ユーザが走行終了していないと判定された場合（Ｓ１２２／ＮＯ）、処理は再度ステップＳ１１０に戻る。一方で、ユーザが走行終了したと判定された場合（Ｓ１２２／ＹＥＳ）、処理はステップＳ１２４に進む。

そして、ステップＳ１２４で、サーバ２は、ユーザに対して走行結果のフィードバックを行う。例えば、生成部２７は、今回と過去の走行タイムや走行ラインを比較した結果や、習熟度の向上／低下、長所／短所を知らせるアドバイスを生成して、ＨＭＤ１がユーザに提示する。

次に、ステップＳ１２６で、サーバ２は、ユーザの走行結果を履歴情報として記憶部２２に蓄積する。サーバ２は、ユーザの履歴情報を蓄積することで、上記ステップＳ１１２におけるアドバイスレベル変更の体力閾値や、上記ステップＳ１１６における安全走行基準をより適切に設定することができる。また、サーバ２は提示したアドバイスとユーザによる実行結果を比較することで、効果が低いアドバイスを次回は提示しないようにしたり、受け入れられやすい傾向にあるアドバイスを次回から提示するようにしたりできる。このように、サーバ２は、履歴情報を蓄積することで、より安全で効果的なアドバイスをユーザに提示できるようになる。

以上、第１の実施形態に係るアドバイス提示システムの動作処理について説明した。

＜２−２．第２の実施形態＞
本実施形態は、アドバイス提示システムがゴルフをプレイするユーザに対してアドバイスを提示する形態である。なお、本実施形態に係るアドバイス提示システムの構成は、上記第１の実施形態について説明した通りであるので、ここでの詳細な説明は省略する。以下、図７を参照して、本実施形態に係るアドバイス提示処理の概要について説明する。

［２−２−１．概要］
図７は、第２の実施形態に係るアドバイス提示処理の概要を示す説明図である。図７に示すように、ＨＭＤ１を装着したユーザが斜面でゴルフをプレイしている。ここで、ユーザが右利きである場合、図７に示すように、ユーザはボールより斜面の上側に立って、つま先下がりの状態でボールを打つことになる。ここで、つま先下がりの状態とは、つま先が踵よりも下がった状態であり、斜面の上側に立って下側にあるボールを打つ際に発生する。逆に、つま先上がりの状態とは、つま先が踵よりも上がった状態であり、斜面の下側に立って上側にあるボールを打つ際に発生する。

また、図７に示すように、ユーザの周りの環境に関しては、ユーザの背後側から風が吹いており、コース前方には森が存在している。また、ユーザの背後にはゴルフバックがあり、複数のゴルフクラブが準備されている。

このような状態にあるユーザに対して、本実施形態に係るアドバイス提示システムはアドバイスの提示を行う。ここで、例えばユーザのボール弾道がフェード・スライス系かドロー・フック系かによってコースの攻め方は変わり得る。また、男女差、筋力、筋肉の付き方、経験値、ヘッドスピード等で飛距離が変わるため、状況に応じて適切なクラブ選択は変わり得る。このため、ユーザの習熟度が同じであっても、コースの状況や身体的特徴に応じて適するアドバイスは異なる。

そこで、アドバイス提示システムは、例えばユーザの属性情報である性別、利き腕、身長、体重などの情報に基づき、アドバイスを行う。他にも、アドバイス提示システムは、履歴情報である飛距離やボール弾道、ヘッドスピードを示す情報、ユーザの状態を示す疲労度などの情報に基づき、ゴルフバックに準備された他のゴルフクラブを選択するようアドバイスを行う。また、アドバイス提示システムは、環境情報のひとつである風向きや風速、前方の森などの障害物を示す情報に基づき、ボールを打つ方向および角度に関するアドバイスを行ってもよい。

以下では、図８を参照して、アドバイス提示システムが、ユーザの利き腕を示す情報に基づいてアドバイスを行う例における、具体的な動作処理について説明する。

［２−２−２．動作処理］
図８は、第２の実施形態に係るアドバイス提示システムの動作を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ２０２で、サーバ２は、記憶部２２から、ゴルフに関連するユーザの履歴情報および属性情報を検索する。ゴルフに関連する履歴情報としては、例えば様々なゴルフコースにおける打数や飛距離などのプレイ状況などが考えられる。また、ゴルフに関連する属性情報としては、ユーザの年齢、性別、身長、体重、利き腕、体力レベル、筋力などが考えられる。

次に、ステップＳ２０４で、サーバ２は、ユーザがプレイするゴルフコースを選択する。より詳しくは、取得部２６は、ＨＭＤ１の位置取得部１２３により取得された位置情報や、ユーザによる入力結果に基づいて、ユーザがプレイするゴルフコースを示す情報を取得する。

次いで、ステップＳ２０６で、サーバ２は、コース選択が正しいか否かを判定する。例えば、取得部２６は、ユーザが入力したゴルフコースと、位置情報が示すゴルフコースが一致するか否かに基づいて、コース選択が正しいか否かを判定する。コース選択が誤りであると判定された場合（Ｓ２０６／ＮＯ）、処理は再度ステップＳ２０４に戻る。一方で、コース選択が正しいと判定された場合（Ｓ２０６／ＹＥＳ）、処理はステップＳ２０８に進む。

次に、ステップＳ２０８で、サーバ２は、ユーザがゴルフコースでのプレイを開始したことを検知する。具体的には、取得部２６は、ユーザの発汗や歩行、スイングによる生じる振動、プレイ風景の撮像画像、位置情報が示すＨＭＤ１の移動状況に基づいて、ユーザがプレイ開始したことを取得する。

次いで、ステップＳ２１０で、サーバ２は、ユーザにアドバイス指示を行うか否かを判定する。具体的には、生成部２７は、取得部２６により取得されたユーザのプレイ状況を示す情報に基づいて、アドバイス指示の可否を判定する。例えば、生成部２７は、ユーザがボールを打つ最中には指示せず、ボールを打つ準備中に指示するよう判定を行う。アドバイス指示を行わないと判定された場合（Ｓ２１０／ＮＯ）、処理は再度ステップＳ２１０に戻る。一方で、アドバイス指示を行うと判定された場合（Ｓ２１０／ＹＥＳ）、処理はステップＳ２１２に進む。

次に、ステップＳ２１２で、サーバ２は、ボールが図７に示すように斜面にあることを検知する。例えば、取得部２６は、プレイ風景の撮像画像、位置情報などに基づいて、ボールが斜面にあることを取得する。

次いで、ステップＳ２１４で、サーバ２は、ユーザが右利きであるか否かを判定する。具体的には、検出部２５は、ユーザの属性情報における利き腕を示す情報に基づいて、ユーザが右利きであるか否かを判定する。

ユーザが右利きであると判定された場合（Ｓ２１４／ＹＥＳ）、ステップＳ２１６で、サーバ２は、つま先下がりへの対応を示すアドバイスを提示する。図７に示した斜面においては、図７に示したように、ユーザはつまさき下がりの状態でボールを打つことになる。そこで、生成部２７は、つま先下がりの状態でのボールの打ち方に関するアドバイスを生成して、ＨＭＤ１がユーザに提示する。

一方で、ユーザが左利きであると判定された場合（Ｓ２１４／ＮＯ）、ステップＳ２１８で、サーバ２は、つま先上がりへの対応を示すアドバイスを提示する。図７に示した斜面においては、ユーザが左利きである場合、ユーザは斜面の下側に立って上側にあるボールを打つ、つま先上がりの状態でボールを打つことになる。そこで、生成部２７は、つま先上がりの状態でのボールの打ち方に関するアドバイスを生成して、ＨＭＤ１がユーザに提示する。

次に、ステップＳ２２０で、サーバ２は、ユーザがプレイ終了したか否かを判定する。具体的には、生成部２７は、取得部２６により取得された、プレイ風景の撮像画像、位置情報などに基づいて、ユーザがプレイ終了したか否かを判定する。ユーザがプレイ終了していないと判定された場合（Ｓ２２０／ＮＯ）、処理は再度ステップＳ２１０に戻る。一方で、ユーザがプレイ終了したと判定された場合（Ｓ２２０／ＹＥＳ）、処理はステップＳ２２２に進む。

そして、ステップＳ２２２で、サーバ２は、ユーザに対してプレイ結果のフィードバックを行う。例えば、生成部２７は、今回と過去のスコアや飛距離を比較した結果や、習熟度の向上／低下、長所／短所を知らせるアドバイスを生成して、ＨＭＤ１がユーザに提示する。なお、サーバ２は、プレイ結果のフィードバックを、プレイ終了後に限らずプレイ中に随時行ってもよい。

次いで、ステップＳ２２４で、サーバ２は、ユーザのプレイ結果を履歴情報として記憶部２２に蓄積する。そして、算出部２３は、記憶部２２に蓄積されたプレイ結果に基づいて、ユーザのゴルフに関する習熟度を算出する。また、検出部２５は、記憶部２２に蓄積されたプレイ結果に基づいて、ボール弾道やユーザのスイングフォームなどのユーザの癖を検出する。

このとき、算出部２３が算出した習熟度、および検出部２５が検出した癖は、記憶部２２に記憶されてもよい。これにより、算出部２３および検出部２５は、ユーザのアドバイスを提示する度に算出／検出することなく、記憶部２２に記憶されたものを生成部２７に出力することができる。なお、算出部２３による習熟度の算出、検出部２５による癖の検出、およびこれらの情報の記憶は、プレイ終了後に限らず、プレイ中に随時行われてもよい。

他にも、推定部２４は、ゴルフに関する履歴情報や習熟度が類似する他のユーザデータを参照して、ユーザがプレイしたことのない他のスポーツ（他の目的）に素質があることを推定し得る。例えば、推定部２４は、ゴルフのスイング時の腰の回転、足の動き等の部分動作の習熟度に基づいて、同様の部分動作を含むテニスに素質があることを推定する。そして、生成部２７は、テニスをプレイすることを勧めるアドバイスを生成してユーザに提示してもよい。

以上、第２の実施形態に係るアドバイス提示システムの動作処理について説明した。

＜２−３．第３の実施形態＞
本実施形態は、アドバイス提示システムが料理を行うユーザに対してアドバイスを提示する形態である。なお、本実施形態に係るアドバイス提示システムの構成は、上記第１の実施形態について説明した通りであるので、ここでの詳細な説明は省略する。以下、図９を参照して、本実施形態に係るアドバイス提示処理の概要について説明する。

［２−３−１．概要］
図９は、第３の実施形態に係るアドバイス提示処理の概要を示す説明図である。

図９に示すように、ＨＭＤ１を装着したユーザがキッチンでチャーハンを炒めている。一般的に、チャーハンには、高火力で手早く炒める調理法が良いとされており、強火で鍋をあおりながら炒めると、パラパラとした食感でおいしく出来上がる。しかしながら、ユーザが使用している鍋は重いため、筋力が少ない人や女性、疲労により体力レベルが落ちた人にとって鍋をあおりながらチャーハンを炒めることは困難である。そこで、本実施形態に係るアドバイス提示システムは、ユーザの性別や体格、筋力などの属性情報、ユーザの疲労度などの状態に基づき、鍋をあおりながら炒めるか、若しくは鍋を置いたまま手早くかき混ぜるかを指示するアドバイスを提示する。

また、図９に示すように、コンロは３口あり、調理台の上には調味料が準備されている。そこで、本実施形態に係るアドバイス提示システムは、環境情報のひとつであるコンロや調理台にある調味料を示す情報に基づき、火力の調節や最大火力が強いコンロを使うよう指示するアドバイスや、タイミング良く調味料を加えるアドバイスを行ってもよい。他にも、アドバイス提示システムは、ユーザの習熟度に応じて、例えば卵を片手で割るよう指示するアドバイスを行ってもよいし、調理スピードに応じたタイミングでアドバイスを提示してもよい。

以下では、図１０を参照して、アドバイス提示システムが、ユーザが鍋あおり可能か否かに基づいてアドバイスを行う例における、具体的な動作処理について説明する。

［２−３−２．動作処理］
図１０は、第３の実施形態に係るアドバイス提示システムの動作を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ３０２で、サーバ２は、記憶部２２から、料理に関連するユーザの履歴情報および属性情報を検索する。料理に関連する履歴情報としては、例えば過去に調理してきた料理の種類や得意料理、およびレシピの再現度合などが考えられる。また、料理に関連する属性情報としては、ユーザの年齢、性別、体重、身長、利き腕、筋力、好みの食材やダイエット中か否かなどの嗜好が考えられる。

次に、ステップＳ３０４で、アドバイス提示システムは、ユーザにおすすめのレシピを提示する。例えば、アドバイス提示システムは、ユーザの属性情報や過去の料理履歴、好みなどに応じて、塩分、脂肪分の使用量や適する具材の選択を示すレシピを提示する。このとき、アドバイス提示システムは、ユーザの栄養状況や、ダイエット中か否かを示す情報に基づいて、繊維質のものを取り入れるレシピ、ちりめんじゃこ等を取り入れてカルシウム量を向上させるレシピ、または塩分を控えたレシピ等を提示してもよい。

次いで、ステップＳ３０６で、サーバ２は、レシピが選択されたか否かを判定する。具体的には、取得部２６は、上記ステップＳ３０４で提示したおすすめのレシピがユーザに受け入れられたか否かを、ユーザ入力などに基づいて判定する。なお、ユーザは、提示されたレシピを拒否して、自分で好みのレシピをＨＭＤ１に入力してもよい。レシピが選択されていないと判定された場合（Ｓ３０６／ＮＯ）、処理は再度ステップＳ３０６に戻る。一方で、レシピが選択されたと判定された場合（Ｓ３０６／ＹＥＳ）、処理はステップＳ３０８に進む。

次に、ステップＳ３０８で、サーバ２は、下準備を指示するアドバイスを提示する。例えば、生成部２７は、卵の攪拌や具材を刻む、個別の具材を事前に炒める等の、具材の下ごしらえを行うよう指示するアドバイスを生成して、ＨＭＤ１がユーザに提示する。

次いで、ステップＳ３１０で、サーバ２は、ユーザの下準備が終了したか否かを判定する。具体的には、生成部２７は、下準備が終了したことを示すユーザの入力や、調理風景の撮像画像の認識結果などに基づいて、下準備が終了したか否かを判定する。下準備が終了していないと判定された場合（Ｓ３１０／ＮＯ）、処理は再度ステップＳ３１０に戻る。一方で、下準備が終了したと判定された場合（Ｓ３１０／ＹＥＳ）、処理はステップＳ３１２に進む。

次に、ステップＳ３１２で、サーバ２は、ユーザにアドバイス指示を行うか否かを判定する。具体的には、生成部２７は、取得部２６により取得されたユーザの調理状況を示す情報に基づいて、アドバイス指示の可否を判定する。アドバイス指示を行わないと判定された場合（Ｓ３１２／ＮＯ）、処理は再度ステップＳ３１２に戻る。一方で、アドバイス指示を行うと判定された場合（Ｓ３１２／ＹＥＳ）、処理はステップＳ３１４に進む。

次いで、ステップＳ３１４で、サーバ２は、ユーザがチャーハン全体を炒めていることを検知する。例えば、取得部２６は、調理風景の撮像画像、炒める音、ユーザの発汗や腕の振動を示す情報などに基づいて、ユーザがチャーハン全体を炒めていることを検知する。

次に、ステップＳ３１６で、サーバ２は、ユーザが鍋あおり可能か否かを判定する。具体的には、生成部２７は、ユーザの属性情報が示す性別や筋力、ユーザの状態が示す腕の疲労度に基づいて、ユーザが鍋あおり可能であるか否かを判定する。

鍋あおりが可能であると判定された場合（Ｓ３１６／ＹＥＳ）、ステップＳ３１８で、サーバ２は、鍋をあおりながらチャーハンを炒めるよう指示するアドバイスを提示する。

一方で、鍋あおりが不可能であると判定された場合（Ｓ３１６／ＮＯ）、ステップＳ３２０で、サーバ２は、鍋を置いたまま手早くかき混ぜるよう指示するアドバイスを提示する。

次いで、ステップＳ３２２で、サーバ２は、ユーザが調理終了したか否かを判定する。具体的には、生成部２７は、取得部２６により取得された、調理風景の撮像画像、炒める音の停止などに基づいて、ユーザが調理終了したか否かを判定する。ユーザが調理終了していないと判定された場合（Ｓ３２２／ＮＯ）、処理は再度ステップＳ３１２に戻る。一方で、ユーザが調理終了したと判定された場合（Ｓ３２２／ＹＥＳ）、処理はステップＳ３２４に進む。

次に、ステップＳ３２４で、サーバ２は、ユーザが盛り付けを終了したか否かを判定する。具体的には、生成部２７は、取得部２６により取得された、ユーザがチャーハンを盛り付ける風景の撮像画像などに基づいて、ユーザが盛り付けを終了したか否かを判定する。ユーザが盛り付けを終了していないと判定された場合（Ｓ３２４／ＮＯ）、処理は再度ステップＳ３２４に戻る。一方で、ユーザが盛り付けを終了したと判定された場合（Ｓ３２４／ＹＥＳ）、処理はステップＳ３２６に進む。

そして、ステップＳ３２６で、サーバ２は、ユーザに対して調理および盛り付け結果のフィードバックを行う。例えば、生成部２７は、提示したレシピ通りに調理できたか、味や盛り付けの美しさ、下準備や鍋あおりの習熟度の向上／低下、長所／短所を知らせるアドバイスを生成して、ＨＭＤ１がユーザに提示する。なお、サーバ２は、調理結果のフィードバックを、調理終了後に限らず調理中に随時行ってもよい。

次いで、ステップＳ３２８で、サーバ２は、ユーザの調理結果を履歴情報として記憶部２２に蓄積する。そして、算出部２３は、記憶部２２に蓄積された調理結果に基づいて、包丁使いや手際の良さ、調理スピード、鍋をふるう腕力などのユーザの調理に関する習熟度を算出する。また、検出部２５は、記憶部２２に蓄積された調理結果に基づいて、具材の炒め方や具材の刻み方などのユーザの癖を検出する。

このとき、算出部２３が算出した習熟度、および検出部２５が検出した癖は、記憶部２２に記憶されてもよい。これにより、算出部２３および検出部２５は、ユーザのアドバイスを提示する度に算出／検出することなく、記憶部２２に記憶されたものを生成部２７に出力することができる。なお、算出部２３による習熟度の算出、検出部２５による癖の検出、およびこれらの情報の記憶は、調理終了後に限らず、調理中に随時行われてもよい。

他にも、推定部２４は、調理に関する履歴情報や習熟度が類似する他のユーザデータを参照して、ユーザの調理スキルが適用可能な他のレシピ（他の目的）を推定し得る。そして、生成部２７は、推定部２４により推定された他のレシピを勧めるアドバイスを生成してユーザに提示してもよい。

以上、第３の実施形態に係るアドバイス提示システムの動作処理について説明した。

＜＜３．まとめ＞＞
以上説明したように、上記各実施形態に係るアドバイス提示システムは、ユーザの特徴に応じて適するアドバイスを提示することが可能である。特に、アドバイス提示システムは、体格や筋力、関節の可動域などの身体的特徴に基づいて、ユーザの技術向上やモチベーション向上にとって効果的なアドバイスを提示することができる。

また、アドバイス提示システムは、類似する身体的特徴を有する他のユーザと同じ要因によって上達が阻まれている場合に、他のユーザに対して効果が高かったアドバイスを参照することで、ユーザに有用なアドバイスを提示することができる。他にも、アドバイス提示システムは、ユーザに素質がある動作を推定することで、ユーザに素質のあるスポーツや、うまく作ることができると予測される料理のレシピを推薦することもできる。

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば、上記実施形態では、ユーザにアドバイスを提示する装置としてＨＭＤ１を用いたが、本開示に係る技術これに限定されない。例えば、ユーザにアドバイスを提示する装置は、ヘッドセット、デジタルビデオカメラ、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノートＰＣ、タブレット端末、スマートフォン、携帯電話端末、携帯用音楽再生装置、携帯用映像処理装置または携帯用ゲーム機器等であってもよい。

また、上記実施形態では、アドバイス提示システムは、ＨＭＤ１とサーバ２に分離していたが、本開示に係る技術はこれに限定されない。例えば、ＨＭＤ１にサーバ２の機能が搭載されていてもよい。さらに、本開示の一実施形態に係る情報処理装置は、サーバ２の機能が搭載されたヘッドセットやスマートフォン、携帯端末等の多様な機器によって実現され得る。

また、上記実施形態では、表示部１３による画像表示によってユーザにアドバイスを提示したが、本開示に係る技術はこれに限定されない。例えば、アドバイス提示システムは、音声ガイドや、バイブレーション、照明の明滅等によってアドバイスを提示してもよい。

また、情報処理装置に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭなどのハードウェアを、上述したＨＭＤ１、またはサーバ２の各構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記録した記録媒体も提供される。

なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
ユーザが所定の目的を達成するために行った動作に関する履歴情報、および前記ユーザの身体的特徴に関する属性情報に基づいて、前記動作に対する前記ユーザの習熟度を算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記習熟度に基づいて、前記目的を達成するためのアドバイスを生成する生成部と、
を備える情報処理装置。
（２）
前記生成部は、第１の前記ユーザと前記属性情報が類似する第２の前記ユーザに対して生成した前記アドバイスに基づいて、第１の前記ユーザに対するアドバイスを生成する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記情報処理装置は、前記履歴情報および前記習熟度に基づいて、前記ユーザが容易に達成することが可能な他の前記目的を推定する推定部を備え、
前記生成部は、前記推定部により推定された他の前記目的を推薦する前記アドバイスを生成する、前記（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記算出部は、前記動作を分解した複数の部分動作ごとに前記習熟度を算出し、
前記生成部は、前記部分動作ごとの習熟度に基づいて前記アドバイスを生成する、前記（１）〜（３）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（５）
前記生成部は、前記習熟度が高いほど抽象的な前記アドバイスを生成し、前記習熟度が低いほど具体的な前記アドバイスを生成する、前記（１）〜（４）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（６）
前記生成部は、前記習熟度が低い前記動作に関する前記アドバイスを優先的に生成する、前記（１）〜（５）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（７）
前記情報処理装置は、前記履歴情報から前記動作における前記ユーザの動作傾向を検出する検出部をさらに備え、
前記生成部は、前記検出部により検出された前記動作傾向にさらに基づいて前記アドバイスを生成する、前記（１）〜（６）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（８）
前記算出部は、第１の前記目的を達成するために行った前記動作に対する第１の前記習熟度を算出し、
前記生成部は、第１の前記習熟度に基づいて、第２の前記目的を達成するための前記アドバイスを生成する、前記（１）〜（７）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（９）
前記生成部は、前記ユーザが前記動作に用いる器具に関する前記アドバイスを生成する、前記（１）〜（８）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１０）
前記情報処理装置は、前記ユーザが前記目的を達成するために行う動作を実時間で取得する動作取得部をさらに備え、
前記生成部は、前記動作取得部により取得された前記動作にさらに基づいて前記アドバイスを生成する、前記（１）〜（９）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１１）
前記情報処理装置は、前記ユーザの状態を取得する状態取得部をさらに備え、
前記生成部は、前記状態取得部により取得された前記状態にさらに基づいて前記アドバイスを生成する、前記（１）〜（１０）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１２）
前記情報処理装置は、前記ユーザの周囲の環境情報を取得する環境情報取得部をさらに備え、
前記生成部は、前記環境情報取得部により取得された前記環境情報にさらに基づいて前記アドバイスを生成する、前記（１）〜（１１）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１３）
前記属性情報は、前記ユーザの年齢、性別、体形、筋力、視力、聴力、利き腕、利き足、利き目、および利き耳の少なくともいずれかである、前記（１）〜（１２）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１４）
前記履歴情報は、前記ユーザが行った前記動作の履歴、および前記目的の達成度を含む、前記（１）〜（１３）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１５）
前記情報処理装置は、前記生成部により生成された前記アドバイスを前記ユーザに提示する提示制御部をさらに備える、前記（１）〜（１４）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１６）
コンピュータに、
ユーザが所定の目的を達成するために行った動作に関する履歴情報、および前記ユーザの身体的特徴に関する属性情報に基づいて、前記動作に対する前記ユーザの習熟度を算出するステップと、
算出された前記習熟度に基づいて、前記目的を達成するためのアドバイスを生成するステップと、
を実行させるためのプログラムが記憶された記憶媒体。

１ ＨＭＤ
１１ 制御部
１２ センサ部
１２１ 撮像部
１２２ 音声入力部
１２３ 位置取得部
１２４ 観測部
１３ 表示部
１４ 音声出力部
１５ 通信部
２ サーバ
２１ 通信部
２２ 記憶部
２３ 算出部
２４ 推定部
２５ 検出部
２６ 取得部
２７ 生成部
３ 車
４、４Ａ、４Ｂ 走行ライン
Ｐ１〜Ｐ４ 画像

Claims (19)

1. コンピュータを、
   ユーザが所定の目的を達成するために行った楽器演奏に関する履歴情報、及び前記ユーザの身体的特徴に関する属性情報に基づいて、前記楽器演奏に対する前記ユーザの習熟度を算出する算出部と、
   前記算出部により算出された前記ユーザの前記習熟度に基づいて、前記楽器演奏のためのアドバイスを生成する生成部と、
   として機能させるためのプログラムであって、
   前記習熟度は、楽器演奏に関する音の強弱、リズムのうちの少なくとも１つに基づいて算出される、
   プログラム。
2. 前記算出部は、前記ユーザの身体的特徴に対応する理想とする動作と前記ユーザの動作との差分に基づいて前記習熟度を算出する、請求項１に記載のプログラム。
3. 前記プログラムは、前記コンピュータを、前記ユーザが行う前記楽器演奏に関する情報を実時間で取得する動作取得部としてさらに機能させ、
   前記生成部は、前記動作取得部により取得された前記楽器演奏に関する情報に基づいて前記アドバイスを生成する、請求項１又は２に記載のプログラム。
4. 前記動作取得部は、センサ部からの情報を用いて、前記ユーザが行う前記楽器演奏に関する情報を取得する、請求項３に記載のプログラム。
5. 前記センサ部からの情報は、加速度情報、角速度情報、生体情報、画像情報、位置情報、及び音声データのうちの少なくとも１つを含む、請求項４に記載のプログラム。
6. 前記センサ部からの情報は、前記ユーザの体温、脈拍、血圧、呼吸、発汗、瞬き、筋電、及び脳波のうちの少なくとも１つを含む、請求項４に記載のプログラム。
7. 前記属性情報は、前記ユーザの年齢、性別、身長、体重、筋力、視力、聴力、利き腕、利き足、利き目、及び利き耳のうちの少なくとも１つを含む、請求項１〜６のいずれか１項に記載のプログラム。
8. 前記所定の目的には、上達する目的、長所を伸ばす目的、及び短所を克服する目的のうちの少なくとも１つ含む、請求項１〜７のいずれか１項に記載のプログラム。
9. 前記生成部は、前記ユーザの筋力、関節の可動域、疲れによる体力の低下、及び、疲れによる集中力の低下のうちの少なくとも１つに基づいて、前記アドバイスを生成する、
   請求項１〜８のいずれか１項に記載のプログラム。
10. 前記生成部は、前記ユーザに対する良い点又は悪い点を含む前記アドバイスを生成する、請求項１〜９のいずれか１項に記載のプログラム。
11. 前記生成部は、クールダウンを指示することを含む前記アドバイスを生成する、請求項１〜１０のいずれか１項に記載のプログラム。
12. 前記生成部は、前記習熟度が高いほど抽象的な前記アドバイスを生成し、前記習熟度が低いほど具体的な前記アドバイスを生成する、
    請求項１〜１１のいずれか１項に記載のプログラム。
13. 前記算出部は、前記楽器演奏を分解して得た部分動作ごとに前記習熟度を算出し、
    前記生成部は、前記部分動作ごとの前記習熟度に基づいて前記アドバイスを生成する、
    請求項１〜１２のいずれか１項に記載のプログラム。
14. 前記生成部は、前記習熟度が低い前記楽器演奏の動作に関する前記アドバイスを優先的に生成する、請求項１〜１３のいずれか１項に記載のプログラム。
15. 前記生成部は、前記ユーザと同様の身体的特徴を持ち、前記ユーザよりも前記習熟度が高い他のユーザの履歴情報に基づいて、前記他のユーザが過去に行ってきた動作を行うよう指示するアドバイスを生成する、
    請求項１〜１４のいずれか１項に記載のプログラム。
16. 前記生成部は、他のユーザが過去に行ってきた動作を行うよう指示するアドバイスを生成する、
    請求項１〜１４のいずれか１項に記載のプログラム。
17. 前記コンピュータを、
    前記生成部により生成された前記アドバイスを前記ユーザに提示する提示制御部として機能させる、
    請求項１〜１６のいずれか１項に記載のプログラム。
18. ユーザが所定の目的を達成するために行った楽器演奏に関する履歴情報、及び前記ユーザの身体的特徴に関する属性情報に基づいて、前記楽器演奏に対する前記ユーザの習熟度を算出する算出部と、
    前記算出部により算出された前記ユーザの前記習熟度に基づいて、前記楽器演奏のためのアドバイスを生成する生成部と、
    を備え、
    前記習熟度は、楽器演奏に関する音の強弱、リズムのうちの少なくとも１つに基づいて算出される、
    情報処理装置。
19. ユーザが所定の目的を達成するために行った楽器演奏に関する履歴情報、及び前記ユーザの身体的特徴に関する属性情報に基づいて、前記楽器演奏に対する前記ユーザの習熟度を算出することと、
    算出された前記ユーザの前記習熟度に基づいて、前記楽器演奏のためのアドバイスを生成すること、
    をプロセッサにより実行することを含み、
    前記習熟度は、楽器演奏に関する音の強弱、リズムのうちの少なくとも１つに基づいて算出される、
    情報処理方法。

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