JP2021020005A - 評価方法、評価システム、および評価プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】飛来する対象物に対する被験者のスイング特性をより精度よく評価することが可能な評価方法を提供する。【解決手段】飛来する対象物に対する被験者のスイング特性を評価するための評価方法は、被験者が対象物に対して打球具をスイングした場合に、打球具または被験者の手甲に取り付けられた第１センサ、および被験者の腰部に取り付けられた第２センサのうちの少なくとも一方によって検出されたセンサデータに基づいて、対象物の運動特性に対応するスイング情報を算出するステップと、対象物の運動特性に基づいて、複数のスイング情報を複数のグループに分類するステップと、複数のグループの各々について、当該グループに属する１以上のスイング情報に基づいて、当該グループにおける代表スイング情報を抽出するステップと、各グループの代表スイング情報に基づいて、被験者のスイング特性を評価するステップとを含む。【選択図】図２

Description

本開示は、被験者のスイング特性を評価するための技術に関する。

野球やソフトボールのバット等の打球具を用いて行なうスポーツにおいて、プレーヤーが打球具をスイングする能力は、試合などを有利に進める上で重要な指標である。そのため、プレーヤーのスイングの評価が適切に行なわれることによって、プレーヤーの技量の向上や打球具の研究開発にも寄与することが期待される。

特開２０１５−１２３３０４号公報（特許文献１）は、打撃具のスイングを評価するスイング評価方法を開示している。スイング評価方法は、スイングの目標方向に対する打撃具の速度である目標方向速度を測定する目標方向速度測定工程と、スイング中の打撃具の速度を継続的に記録した履歴速度を測定する履歴速度測定工程と、目標方向速度と、履歴速度とに基づいて、スイングを評価する評価工程とを含む。

特開２０１５−１２３３０４号公報

プレーヤーは、競技中においては、自身に対して飛来してくる様々な種類（例えば、球種、コース等）のボールを適切に打撃する必要がある。したがって、プレーヤーのスイング特性を適切に評価するためには、どのような種類のボールに対してプレーヤーがどのようにスイングしているのかを適切に評価することが求められる。特許文献１では、スイングの目標方向と打撃具の速度との関係を評価することを検討しているが、上記ニーズに対する技術を何ら教示ないし示唆していない。

本開示のある局面における目的は、飛来する対象物に対する被験者のスイング特性をより精度よく評価することが可能な評価方法、評価システム、および評価プログラムを提供することである。

ある実施の形態に従うと、飛来する対象物に対する被験者のスイング特性を評価するための評価方法が提供される。評価方法は、被験者が対象物に対して打球具をスイングした場合に、打球具または被験者の手甲に取り付けられた第１センサ、および被験者の腰部に取り付けられた第２センサのうちの少なくとも一方によって検出されたセンサデータに基づいて、対象物の運動特性に対応するスイング情報を算出するステップと、対象物の運動特性に少なくとも基づいて、複数のスイング情報を複数のグループに分類するステップと、複数のグループの各々について、当該グループに属する１以上のスイング情報に基づいて、当該グループにおける代表スイング情報を抽出するステップと、各グループの代表スイング情報に基づいて、被験者のスイング特性を評価するステップとを含む。

好ましくは、算出するステップは、第１センサにより検出されたセンサデータに基づいて、スイング情報として、スイング時間、スイング速度、インパクト時のスイング加速度、インパクト時の回転速度、スイング回転半径、打球具のヘッド角度、およびスイング軌道のうちの少なくとも１つを算出することを含む。

好ましくは、算出するステップは、第２センサにより検出されたセンサデータに基づいて、スイング情報として、被験者の体軸まわりの最大角速度を算出することを含む。

好ましくは、対象物の運動特性は、対象物の速度、球種およびコースのうちの少なくとも１つを含む。

好ましくは、分類するステップは、対象物の運動特性と、対象物の運動特性が被験者に事前に通知されているか否かの第１条件とに基づいて、複数のスイング情報を複数のグループに分類することを含む。

好ましくは、分類するステップは、ｋ回目（ｋは２以上の整数）の対象物の運動特性と、（ｋ−ｎ）回目（ｎは１以上ｋ未満の整数）から（ｋ−１）回目までの対象物の運動特性がｋ回目の対象物の運動特性と同一であるか否かの第２条件とに基づいて、複数のスイング情報を複数のグループに分類することを含む。（ｋ−ｎ）回目から（ｋ−１）回目の各々の対象物の運動特性は同一である。

好ましくは、対象物の運動特性は、対象物を観察した観察者によって定められる。
好ましくは、対象物の運動特性は、対象物に内蔵された第３センサにより検出されたセンサデータに基づいて定められる、または、対象物を撮像した撮像画像に基づいて定められる、または、対象物をレーダーによってトラッキングすることにより得られたデータに基づいて定められる。

好ましくは、グループにおける代表スイング情報は、グループに属する１以上のスイング情報の平均値、中央値または分散である。

好ましくは、算出するステップは、被験者が仮想現実環境下で仮想現実上の対象物に対して打球具をスイングした場合のスイング情報を算出することを含む。

好ましくは、評価するステップは、複数のグループのうちの第１グループの代表スイング情報と、複数のグループのうちの第２グループの代表スイング情報との比較結果に基づいて、被験者のスイング特性を評価することを含む。被験者のスイング特性の評価結果から導き出されるアドバイスを出力するステップをさらに含む。

他の実施の形態に従うと、飛来する対象物に対する被験者のスイング特性を評価するための評価システムが提供される。評価システムは、被験者が対象物に対して打球具をスイングした場合に、打球具または被験者の手甲に取り付けられた第１センサ、および被験者の腰部に取り付けられた第２センサのうちの少なくとも一方によって検出されたセンサデータに基づいて、対象物の運動特性に対応するスイング情報を算出するスイング情報算出部と、対象物の運動特性に少なくとも基づいて、複数のスイング情報を複数のグループに分類する分類部と、複数のグループの各々について、当該グループに属する１以上のスイング情報に基づいて、当該グループにおける代表スイング情報を抽出する抽出部と、各グループの代表スイング情報に基づいて、被験者のスイング特性を評価する評価部とを備える。

さらに他の実施の形態に従うと、飛来する対象物に対する被験者のスイング特性をコンピュータに評価させるための評価プログラムが提供される。評価プログラムは、コンピュータに、被験者が対象物に対して打球具をスイングした場合に、打球具または被験者の手甲に取り付けられた第１センサ、および被験者の腰部に取り付けられた第２センサのうちの少なくとも一方によって検出されたセンサデータに基づいて、対象物の運動特性に対応するスイング情報を算出するステップと、対象物の運動特性に少なくとも基づいて、複数のスイング情報を複数のグループに分類するステップと、複数のグループの各々について、当該グループに属する１以上のスイング情報に基づいて、当該グループにおける代表スイング情報を抽出するステップと、各グループの代表スイング情報に基づいて、被験者のスイング特性を評価するステップとを実行させる。

本開示によると、飛来する対象物に対する被験者のスイング特性をより精度よく評価することができる。

本実施の形態に従う評価システムの全体構成を説明するための図である。 本実施の形態に従う評価システムの動作概要を説明するためのフローチャートである。 本実施の形態に従う評価装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 本実施の形態に従うセンサ装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 実施例１に従うスイング情報のテーブルを示す図である。 実施例１に従う被験者のスイング特性を説明するための図である。 実施例１に従う代表スイング情報のテーブルを示す図である。 実施例２に従う被験者のスイング特性を説明するための図である。 実施例３に従う被験者のスイング特性を説明するための図である。 実施例４に従う被験者のスイング特性を説明するための図である。 ボールの運動特性のラベリング方式の一例を示す図である。 ボールの球種およびボールパラメータの関係を示す図である。 本実施の形態の変形例に従う評価システムの全体構成を説明するための図である。 本実施の形態に従う評価装置の機能ブロック図である。

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

＜システムの構成＞
図１は、本実施の形態に従う評価システム１０００の全体構成を説明するための図である。図１を参照して、評価システム１０００は、飛来する対象物（例えば、ボール）に対する被験者２のスイング特性を評価するためのシステムである。具体的には、評価システム１０００は、評価装置１０と、センサ装置２０，２５とを含む。

本実施の形態では、「打球具」として野球、ソフトボールなどで用いられるバット８０を使用し、被験者２が右利きのバッターであるとする。また、飛来するボール３０に対して被験者２がバット８０をスイングする場面を想定する。バット８０は、被験者２自身が用意したものや他の者が用意したものなど、いずれのバットであってもよい。

評価装置１０は、ラップトップ型のＰＣ（personal Computer）で構成される。ただし、評価装置１０は、種類を問わず任意の装置として実現できる。例えば、評価装置１０は、スマートフォン、タブレット端末、デスクトップ型のＰＣ等の機器であってもよい。

評価装置１０は、無線通信方式によりセンサ装置２０，２５と通信する。例えば、無線通信方式としては、ＢＬＥ（Bluetooth（登録商標） low energy）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（local area network）等が採用される。なお、評価装置１０は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などの有線通信を利用してセンサ装置２０，２５と通信可能に構成されていてもよい。

センサ装置２０は、互いに直交する３軸（図１中のｘ１軸，ｙ１軸，ｚ１軸）まわりの角速度を検出可能な角速度センサと、互いに直交する３軸（図１中のｘ１軸，ｙ１軸，ｚ１軸）方向の加速度を検出可能な加速度センサとを含む。

センサ装置２０は、自装置の加速度センサおよび角速度センサがバット振動の影響を受けにくいように、バット８０のグリップエンド部に取り付けられる。センサ装置２０は、バット８０のスイング中にも動かないように強固にグリップエンド部に固定される。好ましくは、センサ装置２０に含まれる加速度センサは、バット８０の長軸回りの回転による遠心加速度の影響を除外するため、バット８０の長軸上に配置される。ここで、センサ座標系におけるｚ１軸はバット長軸とし、ｘ１軸およびｙ１軸はそれぞれ任意に設定可能とする。

センサ装置２５は、互いに直交する３軸（図１中のｘ２軸，ｙ２軸，ｚ２軸）まわりの角速度を計測可能な角速度センサを含む。なお、センサ装置２５は、互いに直交する３軸（図１中のｘ２軸，ｙ２軸，ｚ２軸）方向の加速度を計測可能な加速度センサを含んでいてもよい。

センサ装置２５は、角速度センサ（および加速度センサ）における上記３軸のうちの１つがバッターの体軸方向（図１中のｙ２軸：腰部から頭部方向に延びる軸）に向くように、腰部取付部材（図示しない）を介して被験者２の腰部に取り付けられる。例えば、センサ座標系におけるｚ２軸はバッターのスイング方向に延びる軸に設定され、ｘ２軸はｙ２軸およびｚ２軸の垂直方向に延びる軸に設定される。ここで、スイング方向とは、ボールが打ち出される方向（打球方向）である。

絶対座標系におけるＺ軸は鉛直方向とし、Ｘ軸およびＹ軸はそれぞれ任意に設定される。

＜システムの動作概要＞
図２は、本実施の形態に従う評価システム１０００の動作概要を説明するためのフローチャートである。

図２を参照して、評価システム１０００では、飛来するボール３０に対して被験者２がバット８０をスイングすると、評価装置１０は、各センサ装置２０，２５からセンサデータを受信する（ステップＳ１１０）。具体的には、評価装置１０は、センサ装置２０からバット８０における加速度情報（３軸方向の加速度）および角速度情報（３軸方向の角速度）を受信し、センサ装置２５から被験者２の腰部における角速度情報（３軸方向の角速度）を受信する。典型的には、ボール３０は、予め設定した投球条件に従ってピッチングマシンにより被験者２に対して放たれる。

センサ装置２０は、サンプリング周期（例えば、１ｍｓ）ごとにセンサ座標系（すなわち、ローカル座標系）における角速度情報および加速度情報を検出し、当該検出した角速度情報および加速度情報を評価装置１０に送信する。センサ装置２５は、サンプリング周期（例えば、１ｍｓ）ごとにセンサ座標系における角速度情報を検出し、当該検出した角速度情報を評価装置１０に送信する。

評価装置１０は、センサ装置２０，２５の各々から受信したセンサデータに基づいて、スイング情報を算出する（ステップＳ１２０）。具体的には、評価装置１０は、センサ装置２０から送信された時系列の加速度情報および角速度情報に基づいて、スイング情報として、スイング時間、スイング速度、インパクト加速度、回転速度、スイング半径、ヘッド角度およびスイング軌道を算出する。評価装置１０は、センサ装置２５から送信された時系列の角速度情報に基づいて、スイング情報として、被験者２の腰部の体軸まわりの最大角速度を算出する。

評価装置１０は、ステップＳ１１０，Ｓ１２０の処理を実行することによって、被験者２がボール３０に対してバット８０をスイングした場合のスイング情報を算出する。より具体的には、当該算出されるスイング情報は、飛来したボール３０の運動特性に対応するスイング情報となる。例えば、飛来したボール３０の球種がストレートであった場合、球種「ストレート」に対応するスイング情報が算出される。

評価装置１０は、所定回数分のスイング情報が算出されたか否かを判断する（ステップＳ１３０）。所定回数分のスイング情報が算出されていない場合には（ステップＳ１３０においてＮＯ）、ステップＳ１１０，Ｓ１２０の処理を繰り返す。

所定回数分のスイング情報が算出された場合には（ステップＳ１３０においてＹＥＳ）、評価装置１０は、ボール３０の運動特性に基づいて、所定回数分のスイング情報を複数のグループに分類する（ステップＳ１４０）。例えば、評価装置１０は、所定回数分のスイング情報のうち、球種「ストレート」に対応するスイング情報をグループＧＵ１に分類し、球種「カーブ」に対応するスイング情報をグループＧＵ２に分類する。

評価装置１０は、複数のグループの各々について、当該グループに属する１以上のスイング情報に基づいて、当該グループにおける代表スイング情報を抽出する（ステップＳ１５０）。例えば、評価装置１０は、グループに属する１以上のスイング情報の平均値を当該グループの代表スイング情報として演算する。

評価装置１０は、各グループの代表スイング情報に基づいて、被験者のスイング特性を評価する（ステップＳ１６０）。例えば、評価装置１０は、グループＧＵ１の代表スイング情報と、グループＧＵ２の代表スイング情報との比較結果に基づいて、被験者のスイング特性を評価する。例えば、グループＧＵ１の代表スイング情報におけるスイング速度（球種「ストレート」における平均スイング速度）よりも、グループＧＵ２の代表スイング情報におけるスイング速度（球種「カーブ」における平均スイング速度）の方が大きいとする。この場合、評価装置１０は、被験者２が「ストレート」よりも「カーブ」の方がスイング速度が大きいというスイング特性を有していると評価できる。

評価装置１０は、被験者２のスイング特性の評価結果を出力する（ステップＳ１７０）。具体的には、評価装置１０は、ディスプレイに当該評価結果を表示する。また、評価装置１０は、当該推定結果から導き出されるアドバイスを出力してもよい。

＜ハードウェア構成＞
（評価装置）
図３は、本実施の形態に従う評価装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。図３を参照して、評価装置１０は、主たる構成要素として、プロセッサ１０２と、メモリ１０４と、入力装置１０６と、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１０８と、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１１０と、ディスプレイ１１２とを含む。これらの各部は、互いにバスに接続される。

プロセッサ１０２は、メモリ１０４に記憶された各種プログラムを読み出して実行することで、評価装置１０の各部の動作を制御する。プロセッサ１０２は、典型的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）あるいはＭＰＵ（Multi Processing Unit）といった演算処理部である。

メモリ１０４は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read-Only Memory）、フラッシュメモリ等によって実現される。メモリ１０４は、プロセッサ１０２によって実行されるプログラム、またはプロセッサ１０２によって用いられるデータなどを記憶する。

入力装置１０６は、評価装置１０に対する操作入力を受け付ける。入力装置１０６は、例えば、キーボード、ボタン、マウスなどによって実現される。また、入力装置１０６は、タッチパネルとして実現されていてもよい。

通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１０８は、センサ装置２０，２５との間で各種データを送受信する。通信方式としては、例えば、ＢＬＥ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮなどによる無線通信方式が用いられる。なお、通信方式として、ＵＳＢ等の有線通信方式を用いてもよい。

入出力インターフェイス１１０は、外部装置との間で信号を通信する。典型的には、入出力インターフェイス１１０は、ＵＳＢ等の有線通信方式を用いて外部装置と通信する。

ディスプレイ１１２は、プロセッサ１０２からの信号に基づいて、表示画面に画像、テキスト、その他の情報を表示する。

（センサ装置）
図４は、本実施の形態に従うセンサ装置２０のハードウェア構成を示すブロック図である。図４を参照して、センサ装置２０は、主たる構成要素として、各種処理を実行するためのプロセッサ２５２と、プロセッサ２５２によって実行されるプログラム、データなどを格納するためのメモリ２５４と、３軸方向の加速度を検出可能な加速度センサ２５６と、３軸のそれぞれのまわりの角速度を検出可能な角速度センサ２５８と、評価装置１０と通信するための通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２６０と、センサ装置２０の各種構成要素に電力を供給する蓄電池２６２とを含む。なお、センサ装置２５は、センサ装置２０と同様のハードウェア構成を有する。

＜評価方式＞
スイング特性の評価方式の各種実施例について説明する。

（実施例１）
図５は、実施例１に従うスイング情報のテーブル４１０を示す図である。テーブル４１０において、投球条件は、球種、球速、および通知条件の３つの条件を含む。球種「Ｓ」は球種がストレートであることを示し、球種「Ｃ」は球種がカーブであることを示している。また、球速は１２０ｋｍ／ｈまたは９０ｋｍ／ｈの場合が示されている。

通知条件「ノーマル」（テーブル４１０中の「Ｎ」に対応）は、どのような運動特性を有するボール３０が飛来するのかを事前に被験者２に通知する条件を示している。通知条件「ランダム」（テーブル４１０中の「Ｒ］に対応）は、どのような運動特性を有するボール３０が飛来するのかを事前に被験者２に通知しない条件を示している。

例えば、行Ｘ１に対応する投球条件は、球種「ストレート」および球速「１２０ｋｍ／ｈ」を有するボール３０が飛来することを事前に被験者２に通知する条件である。一方、行Ｘ２に対応する投球条件は、球種「カーブ」および球速「９０ｋｍ／ｈ」を有するボール３０が飛来することを事前に被験者２に通知しない条件である。

テーブル４１０には、各投球条件に対応するスイング情報が示されている。例えば、行Ｘ１に対応する投球条件のときのスイング情報は、スイング時間「０．１２１（ｓ）」、スイング速度「１１７．５（ｋｍ／ｈ）」、インパクト加速度「１５３（ｍ／ｓ^２）」、回転速度「１．６０（ｒｐｓ）」、スイング半径「０．１１（ｍ）」、ヘッド角度「−３２．５（ｄｅｇ）」、およびスイング軌道「−１．４（ｄｅｇ）」を含む。

スイング時間は、スイング開始時からインパクト時までの時間である。スイング速度は、スイング中のヘッドスピードの最大速度である。インパクト加速度は、インパクト時の瞬間的なスイング加速度である。回転速度は、インパクト時でのバット８０の順方向の（ｚ１軸まわりの）回転速度である。スイング半径は、スイングの回転半径であり、バット８０の回転中心がグリップエンドからどれだけバット８０のヘッド側方向に位置しているのかを示している。ヘッド角度は、インパクト時のバット８０のヘッドの下がり具合（角度）を示している。例えば、ヘッドが上がっている場合にはヘッド角度は正の値となり、ヘッドが下がっている場合にはヘッド角度は負の値となる。スイング軌道は、インパクト時におけるバット８０の移動方向（アッパー方向、あるいはダウン方向）を示している。例えば、バット８０の移動方向がアッパー方向である場合には、スイング軌道は正の値となり、バット８０の移動方向がダウン方向である場合には、スイング軌道は負の値となる。

テーブル４１０に示すスイング情報は、バット８０に取り付けられたセンサ装置２０によって検出された時系列の加速度情報および角速度情報を、公知のスイング解析アプリケーションプログラムを用いて解析することにより算出される。

また、打撃結果「ＯＫ」は、飛来するボール３０をバット８０で適切に打撃できた場合を示しており、打撃結果「ＮＧ」は、ボール３０を適切に打撃できなかった場合を示している。典型的には、打撃結果は、人（例えば、被験者２のスイングを観察している観察者）によって判断される。なお、打撃されたボール３０の飛距離等を公知の測定装置により測定した測定結果に基づいて、打撃結果を客観的に判断する構成であってもよい。

被験者２は、各投球条件に従うボール３０を打撃するためにバット８０をスイングする。例えば、ある投球条件に従うボール３０に対して被験者２がスイングしたときに、評価装置１０は、センサ装置２０からセンサデータ（すなわち、時系列の加速度情報および角速度情報）を取得して、センサデータに基づいてスイング情報を算出する。また、そのときの打撃結果が人によって判断され、当該打撃結果が評価装置１０に対して入力される。評価装置１０は、当該投球条件と、算出したスイング情報と、打撃結果とを関連付けてメモリ１０４に記憶する。これを繰り返すことにより、テーブル４１０が得られる。

図６は、実施例１に従う被験者のスイング特性を説明するための図である。具体的には、図６（ａ）および図６（ｂ）は、それぞれ被験者２のスイング時間およびスイング速度を示している。図６（ｃ）および図６（ｄ）は、それぞれ他の被験者Ｕのスイング時間およびスイング速度を示している。図６（ｅ）および図６（ｆ）は、それぞれ被験者Ｔのスイング時間およびスイング速度を示している。

評価装置１０は、テーブル４１０を参照して、ボール３０の運動特性に基づいて、複数のスイング情報を複数のグループに分類する。図６の例では、評価装置１０は、ボール３０の球種（ストレートまたはカーブ）と、通知条件とに基づいて、複数のスイング情報を複数のグループに分類する。詳細には、評価装置１０は、テーブル４１０に示す複数のスイング情報を、通知条件「ノーマル」および球種「カーブ」に対応するスイング情報を含むグループＡ１と、通知条件「ランダム」および球種「カーブ」に対応するスイング情報を含むグループＡ２と、通知条件「ノーマル」および球種「ストレート」に対応するスイング情報を含むグループＡ３と、通知条件「ランダム」および球種「ストレート」に対応するスイング情報を含むグループＡ４とに分類する。

図６（ａ）には、グループＡ１に属する各スイング情報に含まれるスイング時間のグラフ５０１と、グループＡ２に属する各スイング情報に含まれるスイング時間のグラフ５０２と、グループＡ３に属する各スイング情報に含まれるスイング時間のグラフ５０３と、グループＡ４に属する各スイング情報に含まれるスイング時間のグラフ５０４とが示されている。図６（ｂ）についても同様に、グループＡ１〜Ａ４に属するスイング速度のグラフ５１１〜５１４が示されている。

ここで、評価装置１０は、各グループＡ１〜Ａ４について、当該グループの代表スイング情報として、当該グループに属する各スイング情報の平均値を算出する。例えば、グループＡ１の代表スイング時間は、グループＡ１に属する各スイング時間の平均値であり、グループＡ１の代表スイング速度は、グループＡ１に属する各スイング速度の平均値である。なお、各グループの代表スイング情報は、当該グループに属する各スイング情報の中央値であってもよいし、当該グループに属する各スイング情報の分散であってもよい。

評価装置１０は、グループＡ１〜Ａ４の各代表スイング時間（または、代表スイング速度）を比較することによって、被験者２のスイング特性を評価する。図６（ａ）の場合、グラフ５０１に対応する各スイング時間の平均値よりも、グラフ５０３に対応する各スイング時間の平均値の方が高く、グラフ５０２に対応する各スイング時間の平均値よりも、グラフ５０４に対応する各スイング時間の平均値の方が大きい。そのため、例えば、評価装置１０は、被験者２が、球種「カーブ」の場合のスイング時間よりも、球種「ストレート」の場合のスイング時間の方が長いというスイング特性を有すると評価する。図６（ｂ）の場合には、例えば、評価装置１０は、被験者２が、球種「カーブ」の場合のスイング速度よりも、球種「ストレート」の場合のスイング速度の方が大きいというスイング特性を有すると評価する。

図６（ｃ）の場合には、例えば、評価装置１０は、被験者Ｕが、通知条件「ノーマル」の場合についてのみ、球種「カーブ」に対応するスイング時間よりも球種「ストレート」に対応するスイング時間の方が長いというスイング特性を有すると評価する。図６（ｄ）の場合には、例えば、評価装置１０は、被験者Ｕが、通知条件「ノーマル」の場合についてのみ、球種「カーブ」に対応するスイング速度よりも球種「ストレート」に対応するスイング速度の方が大きいというスイング特性を有すると評価する。

図６（ｅ）の場合には、例えば、評価装置１０は、被験者Ｔが、いずれの球種においても、通知条件「ノーマル」の場合のスイング時間よりも、通知条件「ランダム」の場合のスイング時間の方が長いというスイング特性を有すると評価する。また、評価装置１０は、被験者Ｔが、球種「カーブ」の場合のスイング時間よりも、球種「ストレート」の場合のスイング時間の方が長いというスイング特性も有すると評価する。

図６（ｆ）の場合には、例えば、評価装置１０は、被験者Ｔが、いずれの球種においても、通知条件「ノーマル」の場合のスイング速度よりも、通知条件「ランダム」の場合のスイング速度の方が低いというスイング特性を有すると評価する。また、評価装置１０は、被験者Ｔが、球種「カーブ」の場合のスイング速度よりも、球種「ストレート」の場合のスイング速度の方が大きいというスイング特性も有すると評価する。

このように、評価装置１０は、グループＡ１〜Ａ４の各代表スイング情報を比較することによって、被験者２のスイング特性を評価することができる。さらに、評価装置１０は、スイング特性の評価結果と、打撃結果とに基づいて、被験者２のスイングに対するアドバイス情報を生成することもできる。

図７は、実施例１に従う代表スイング情報のテーブル４２０を示す図である。図７を参照して、評価装置１０は、テーブル４１０の各スイング情報に基づいて、テーブル４２０を生成し、メモリ１０４に記憶する。具体的には、評価装置１０は、ボール３０の運動特性と打撃結果とに基づいて、テーブル４１０に示す複数のスイング情報を複数のグループに分類する。

例えば、評価装置１０は、テーブル４１０に示す複数のスイング情報を、球種「ストレート」および打撃結果「ＯＫ」に対応するスイング情報を含むグループＢ１と、球種「ストレート」および打撃結果「ＮＧ」に対応するスイング情報を含むグループＢ２と、球種「カーブ」および打撃結果「ＯＫ」に対応するスイング情報を含むグループＢ３と、球種「カーブ」および打撃結果「ＮＧ」に対応するスイング情報を含むグループＢ４とに分類する。評価装置１０は、各グループＢ１〜Ｂ４について、当該グループの代表スイング情報として、当該グループに属する各スイング情報の平均値を算出する。行Ｘａ１〜行Ｘａ４のスイング情報は、それぞれグループＢ１〜Ｂ４の代表スイング情報に対応している。

テーブル４２０のスイング軌道に着目すると、いずれの球種でも、打撃結果「ＮＧ」の場合よりも打撃結果「ＯＫ」の場合の方がスイング軌道が大きい。スイング軌道の値が大きいほど、スイング軌道がアッパー方向のスイングであることを示している。そのため、被験者２は、アッパースイングのときに適切にボール３０を打撃できている。

また、テーブル４２０の球種「カーブ」の場合のヘッド角度に着目すると、打撃結果「ＯＫ」の場合よりも打撃結果「ＮＧ」の場合の方がヘッド角度が小さい。ヘッド角度の値が小さいほど、バット８０のヘッドが下がっていることを示している。そのため、被験者２は、球種「カーブ」のときにバット８０のヘッドが下がると適切にボール３０を打撃できていない。

評価装置１０は、打撃結果「ＯＫ」の場合の被験者２のスイング特性と、打撃結果「ＮＧ」の場合の被験者２のスイング特性との比較結果に基づいて、被験者２のスイングを改善するためのアドバイス情報を生成する。例えば、評価装置１０は、『もう少しアッパースイングを心がけましょう。カーブを打つときには、特にヘッドが下がらないように意識しましょう。』とのアドバイス情報を生成し、ディスプレイ１１２に表示する。

（実施例２）
図８は、実施例２に従う被験者のスイング特性を説明するための図である。具体的には、図８（ａ）は、被験者２のスイング情報を示すテーブル４３０を示している。図８（ｂ）は、被験者Ｕのスイング情報を示すテーブル４３５を示している。

実施例２では、被験者２および被験者Ｕは、インコースまたはアウトコースに置かれたティー上のボール３０を打撃する。この場合、被験者２および被験者Ｕは、自身に対するボール３０の相対的位置が制約された状態で、インコースまたはアウトコースに位置するボール３０に対してスイングする。そのため、ボール３０が静止していても、実際にインコースまたはアウトコースにボール３０が飛来したときのスイングを模擬できる。ただし、被験者２および被験者Ｕは、予め投球コース（インコースまたはアウトコース）が設定されたピッチングマシンから放たれたボール３０に対してスイングしてもよいし、人によってインコースまたはアウトコースにトスされたボール３０に対してスイングしてもよい。

図８のテーブル４３０において、ボール３０の運動特性としてのコース「ｉｎ」は、投球コースがインコースであることを示している。コース「ｏｕｔ」は、投球コースがアウトコースであることを示している。

テーブル４３０のスイング情報は、センサ装置２０からのセンサデータに基づいて算出される各パラメータ（すなわち、スイング時間、スイング速度、インパクト加速度、回転速度、スイング半径、ヘッド角度、スイング軌道）と、センサ装置２５からのセンサデータに基づいて算出されるパラメータ（すなわち、腰部角速度）とを含む。腰部角速度は、被験者２の体軸まわり（すなわち、図１中のｙ２軸まわり）の最大角速度である。

テーブル４３０の行Ｘｉｎには、インコースに対応する各スイング情報の平均値が示されており、行Ｘｏｕｔには、アウトコースに対応する各スイング情報の平均値が示されている。

評価装置１０は、ボール３０のコースに基づいて、行Ｘｂ１〜Ｘｂｎに対応する複数のスイング情報を複数のグループに分類する。具体的には、評価装置１０は、当該複数のスイング情報を、コース「ｉｎ」に対応するスイング情報を含むグループＣ１と、コース「ｏｕｔ」に対応するスイング情報を含むグループＣ２とに分類する。評価装置１０は、各グループＣ１，Ｃ２について、当該グループの代表スイング情報として、当該グループに属する各スイング情報の平均値を算出する。行Ｘｉｎのスイング情報はグループＣ１の代表スイング情報を示しており、行ＸｏｕｔはグループＣ２の代表スイング情報を示している。

評価装置１０は、グループＣ１，Ｃ２の各代表スイング情報を比較することによって、被験者２のスイング特性を評価する。図８（ａ）の場合、例えば、評価装置１０は、インコースの場合の腰部角速度よりも、アウトコースの場合の腰部角速度の方が大きいというスイング特性を有すると評価する。したがって、被験者２は、ボール３０がインコースに飛来した場合には、スイング時の身体の回転速度が高くなる傾向がある。

図８（ｂ）の場合、例えば、評価装置１０は、インコースでのスイング軌道よりも、アウトコースでのスイング軌道の方が大きいというスイング特性を有すると評価する。したがって、被験者Ｕは、ボール３０がアウトコースに飛来した場合には、アッパースイングになる傾向がある。

上記では、評価装置１０は、スイング情報の各パラメータのうち、腰部角速度およびスイング軌道に着目して被験者２のスイング特性を評価する構成について説明したが、当該構成に限られない。評価装置１０は、他のパラメータに基づいて、被験者２のスイング特性を評価してもよい。

（実施例３）
図９は、実施例３に従う被験者のスイング特性を説明するための図である。具体的には、図９に示すテーブル４４０は、実施例３に従って被験者２がスイングした場合の代表スイング情報を示している。

実施例３では、飛来するボール３０の運動特性を被験者２に事前通知せずに（すなわち、通知条件「ランダム」で）、ボール３０を打撃してもらう。これを、ｍ回（ｍは２以上の整数）繰り返し、評価装置１０はｍ回分のスイング情報を取得する。評価装置１０は、ｋ回目（ｋは２以上の整数であり、ｋ≦ｍ）のボール３０の運動特性（例えば、球種）と、（ｋ−１）回目およびｋ回目のボール３０の運動特性が同一であるか否かを示す履歴条件とに基づいて、（ｍ−１）回分のスイング情報を複数のグループに分類する。

具体的には、ｍ回のうちの（ｋ−１）回目に飛来したボール３０の球種が「ストレート」であり、かつｋ回目に飛来したボール３０の球種が「ストレート」であったとする。この場合、評価装置１０は、ｋ回目のスイング情報を条件「ＳＳ」に対応するスイング情報としてグループＤ１に分類する。（ｋ−１）回目に飛来したボール３０の球種が「カーブ」であり、かつｋ回目に飛来したボール３０の球種が「ストレート」であった場合、評価装置１０は、ｋ回目のスイング情報を条件「ＣＳ」に対応するスイング情報としてグループＤ２に分類する。

（ｋ−１）回目に飛来したボール３０の球種が「ストレート」であり、かつｋ回目に飛来したボール３０の球種が「カーブ」であった場合、評価装置１０は、ｋ回目のスイング情報を条件「ＳＣ」に対応するスイング情報としてグループＤ３に分類する。（ｋ−１）回目に飛来したボール３０の球種が「カーブ」であり、かつｋ回目に飛来したボール３０の球種が「カーブ」であった場合、評価装置１０は、ｋ回目のスイング情報を条件「ＣＣ」に対応するスイング情報としてグループＤ４に分類する。

評価装置１０は、各グループＤ１〜Ｄ４について、当該グループの代表スイング情報として、当該グループに属する各スイング情報の平均値を算出する。行Ｘｃ１〜行Ｘｃ４のスイング情報は、それぞれグループＤ１〜Ｄ４の代表スイング情報に対応している。

テーブル４４０において、今回の球種が「ストレート」の場合のスイング速度に着目する。前回と今回とで球種が異なる場合（すなわち、条件「ＣＳ」の場合）のスイング速度は、前回と今回とで球種が同じ場合（すなわち、条件「ＳＳ」の場合）のスイング速度よりも低い。次に、今回の球種が「カーブ」の場合のスイング速度に着目する。前回と今回とで球種が異なる場合（すなわち、条件「ＳＣ」の場合）のスイング速度は、前回と今回とで球種が同じ場合（すなわち、条件「ＣＣ」の場合）のスイング速度よりも低い。したがって、評価装置１０は、例えば、被験者２が、前回と今回とで球種が変化した場合にスイング速度が低下するというスイング特性を有すると評価する。

また、被験者２は球種の変化への対応能力に課題があると考えられる。そこで、評価装置１０は、当該スイング特性の評価結果に基づいて、例えば、『球種がランダムに変化する状況での打撃トレーニングが必要です。』とのアドバイスをディスプレイ１１２に表示する。

上記では、評価装置１０は、スイング速度に着目して被験者２のスイング特性を評価する構成について説明したが、当該構成に限られない。評価装置１０は、他のパラメータに基づいて、被験者２のスイング特性を評価してもよい。

また、上記において、評価装置１０は、（ｋ−ｎ）回目〜（ｋ−１）回目のボール３０の運動特性がｋ回目のボール３０の運動特性と同一であるか否かを示す履歴条件と、ｋ回目のボール３０の運動特性とに基づいて、複数のスイング情報を複数のグループに分類してもよい。ｎは１以上ｋ未満（１≦ｎ＜ｋ）の整数である。なお、（ｋ−ｎ）回目〜（ｋ−１）回目のボール３０の各運動特性は同一であるものとする。例えば、ｎが“２”、ｋが“３”である場合について説明する。

具体的には、（ｋ−ｎ）回目（すなわち、１回目）および（ｋ−１）回目（すなわち、２回目）に飛来したボール３０の球種が「ストレート」であり、かつｋ回目（すなわち、３回目）に飛来したボール３０の球種が「ストレート」であったとする。この場合、評価装置１０は、３回目のスイング情報を条件「ＳＳＳ」に対応するスイング情報としてグループＤａ１に分類する。１回目および２回目に飛来したボール３０の球種が「カーブ」であり、かつ３回目に飛来したボール３０の球種が「ストレート」であった場合、評価装置１０は、３回目のスイング情報を条件「ＣＣＳ」に対応するスイング情報としてグループＤａ２に分類する。

１回目および２回目に飛来したボール３０の球種が「ストレート」であり、かつ３回目に飛来したボール３０の球種が「カーブ」であった場合、評価装置１０は、３回目のスイング情報を条件「ＳＳＣ」に対応するスイング情報としてグループＤａ３に分類する。１回目および２回目に飛来したボール３０の球種が「カーブ」であり、かつ３回目に飛来したボール３０の球種が「カーブ」であった場合、評価装置１０は、３回目のスイング情報を条件「ＣＣＣ」に対応するスイング情報としてグループＤａ４に分類する。

（実施例４）
図１０は、実施例４に従う被験者のスイング特性を説明するための図である。具体的には、図１０に示すテーブル４５０は、テーブル４１０の各スイング情報に基づいて生成される。具体的には、評価装置１０は、ボール３０の運動特性と通知条件とに基づいて、テーブル４１０に示す複数のスイング情報を複数のグループに分類する。

詳細には、評価装置１０は、テーブル４１０に示す複数のスイング情報を、球種「カーブ」および通知条件「ノーマル」に対応するスイング情報を含むグループＥ１と、球種「カーブ」および通知条件「ランダム」に対応するスイング情報を含むグループＥ２と、球種「ストレート」および通知条件「ノーマル」に対応するスイング情報を含むグループＥ３と、球種「ストレート」および通知条件「ランダム」に対応するスイング情報を含むグループＥ４とに分類する。

テーブル４５０における条件「Ｎ＿Ｃ」に対応するスイング情報はグループＥ１に分類され、条件「Ｒ＿Ｃ」に対応するスイング情報はグループＥ２に分類され、条件「Ｎ＿Ｓ」に対応するスイング情報はグループＥ３に分類され、条件「Ｒ＿Ｓ」に対応するスイング情報はグループＥ４に分類される。評価装置１０は、各グループＥ１〜Ｅ４について、当該グループの代表スイング情報として、当該グループに属する各スイング情報の平均値を算出する。行Ｘｄ１〜行Ｘｄ４のスイング情報は、それぞれグループＥ１〜Ｅ４の代表スイング情報に対応している。

テーブル４５０のスイング半径に着目すると、球種が「カーブ」である場合（すなわち、条件「Ｎ＿Ｃ」および「Ｒ＿Ｃ」）のスイング半径は、球種が「ストレート」である場合（すなわち、条件「Ｎ＿Ｓ」および「Ｒ＿Ｓ」）のスイング半径よりも大きい。したがって、評価装置１０は、例えば、被験者２が、球種が「カーブ」の場合のスイング半径が、球種が「ストレート」の場合のスイング半径よりも大きいというスイング特性を有すると評価する。

スイング半径が大きいほど、スイングがコンパクトであることを示している。そのため、評価装置１０は、当該スイング特性の評価結果に基づいて、例えば、『ストレートを打つときにはよりコンパクトなスイングを心がけましょう。』とのアドバイスをディスプレイ１１２に表示する。

＜ボールの運動特性＞
ボール３０の運動特性（例えば、球種、球速、および投球コース）をピッチングマシンに事前に設定した場合には、評価装置１０は、ピッチングマシンから放たれたボール３０の運動特性は、事前に設定された運動特性と一致するとみなすこともできる。しかし、ピッチングマシンに事前に設定した運動特性と、実際に飛来したボール３０の運動特性とは必ずしも一致しない場合もある。また、人により投じられたボール３０をスイングする場合には、そもそもボール３０の運動特性を設定することはできない。

したがって、ボール３０の運動特性は、実際に飛来したボール３０を観察した熟練者（例えば、審判員等）により決定されてもよい。図１１は、ボール３０の運動特性のラベリング方式の一例を示す図である。

図１１を参照して、熟練者が実際に飛来したボール３０を観察した結果、球種が「ストレート」であり、コースが「インコース」であり、高さが「センター」である場合には、当該ボール３０の運動特性はラベル「１」にラベリングされる。ラベル「２」〜「５」についても同様である。

なお、実際に飛来するボール３０を高精度なカメラで撮像し、当該撮像された撮像画像に基づいてボール３０の運動特性が定められてもよい。この場合、撮像画像は、静止画および動画を含む。熟練者が撮像画像を確認して図１１に示すラベリングを行なってもよいし、評価装置１０が公知の画像解析プログラムを利用して撮像画像を解析することによって、当該ラベリングを行なってもよい。

他の例として、公知のレーダー弾道測定器を用いて、実際に飛来するボール３０をレーダーでトラッキングすることによって得られたデータに基づいて、ボールの運動特性を特定する構成であってもよい。レーダー弾道測定器は、ボールの球速、回転速度、ボールの変化の大きさ、ボールの回転軸、ボール軌道等を測定できる機器である。そのため、レーダー弾道測定器で得られたデータに基づいて、飛来したボール３０の球速、球種、およびコースを特定することができる。

他の例として、センサ機器が内蔵されたボールから得られた情報を用いて、ボールの運動特性を特定する構成であってもよい。図１２は、ボールの球種およびボールパラメータの関係を示す図である。ここでは、評価装置１０とボールに内蔵されたセンサ機器とが通信可能であり、評価装置１０は、当該センサ機器からのセンサデータを受信するものとする。

図１２を参照して、テーブル４７０に示すボールパラメータは、ボールに内蔵されたセンサ機器から取得されるセンサデータを解析することで算出される。具体的には、評価装置１０は、通信インターフェイス１０８を介して、センサ機器から受信したセンサデータ（例えば、時系列の加速度情報、角速度情報および地磁気情報）を受信する。評価装置１０は、時系列の加速度情報、角速度情報および地磁気情報を公知のボール解析アプリケーションプログラムを用いて解析することにより、テーブル４７０に示すボールパラメータを算出する。ボールパラメータは、球速、回転速度、方位角、仰角、水平変化量、および上下変化量を含む。なお、回転速度は、リリース直後のボールの単位時間当たりの回転数である。方位角は、ボールの進行方向と同一の軸をロール軸としたときのヨー角であり、仰角は、ボールの進行方向と同一の軸をロール軸としたときのピッチ角である。水平変化量は、測定されたリリース直後の移動スピードのまま自由落下した際の到達位置と、回転によって生じる揚力を受けた際の到達位置との差の水平成分であり、上下変化量は、当該差の上下成分である。

テーブル４７０によると、球種「ストレート」と「カーブ」とでは、方位角、仰角、水平変化量および上限変化量が大きく異なる。そのため、これらのボールパラメータに基づいて球種を特定することができる。

例えば、球種ごとの各ボールパラメータを事前に用意して、各ボールパラメータをメモリ１０４に記憶しておく。評価装置１０は、ボールに内蔵されたセンサ機器から受信したセンサデータを、公知のボール解析アプリケーションプログラムを用いて解析してボールパラメータを算出する。

評価装置１０は、メモリ１０４に記憶された球種ごとのボールパラメータと、実際に飛来したボールのボールパラメータとを比較することで、当該実際に飛来したボールの球種を特定できる。例えば、評価装置１０は、各球種のボールパラメータのうち、実際に飛来したボールのボールパラメータと最も一致度が高いボールパラメータを特定する。評価装置１０は、当該特定されたボールパラメータに対応する球種が、実際に飛来したボールの球種であると判定する。図１２の構成によると、ボールの運動特性としての球種および球速を取得することができる。

＜変形例＞
上述した実施の形態では、実際のボール３０を利用して被験者２のスイング特性を評価する構成について説明した。変形例では、仮想現実上のボールを利用して被験者２のスイング特性を評価する構成について説明する。

図１３は、本実施の形態の変形例に従う評価システム１０００Ａの全体構成を説明するための図である。図１３を参照して、評価システム１０００Ａは、評価装置１０と、センサ装置２０，２５と、撮像システム３５と、ヘッドマウントディスプレイ（以下、「ＨＭＤ」とも称する。）４０と、マーカ５０とを含む。変形例では、店舗等に設けられたブース内で、被験者２がバット８０をスイングする場面を想定する。

評価装置１０は、有線通信方式を利用して撮像システム３５およびＨＭＤ４０と通信する。例えば、評価装置１０は、入出力インターフェイス１１０を介して、撮像システム３５およびＨＭＤ４０との間で信号を通信する。

撮像システム３５は、光学式モーションキャプチャシステムであり、バット８０のヘッド部に取り付けられたマーカ５０を撮像することにより、ヘッド部の位置情報および姿勢情報を取得する。具体的には、撮像システム３５は、ブース内の上方に配置された複数（例えば、３つ）の赤外線カメラを含む。各赤外カメラにはレンズの周囲に赤外ＬＥＤ（light emitting diode）が設けられている。

マーカ５０として、表面に再帰性反射材が塗布された球状のものを用いることにより、赤外線カメラ方向に赤外光の再帰性反射が生じる。これにより、赤外線カメラで撮影した画像内のマーカ５０の位置が取得できる。空間中の配置が既知である複数の赤外線カメラを用いることにより、各カメラ画像中のマーカ５０の位置から、マーカ５０の空間内での３次元的な位置が算出できる。また、バット８０のヘッド部に３つ以上のマーカ５０を配置してそれぞれのマーカ５０の位置を取得することにより、ヘッド部の位置および姿勢が取得できる。

撮像システム３５により取得されたバット８０のヘッド部の位置情報および姿勢情報は、評価装置１０に送信される。撮像システム３５としては、例えば、ＯｐｔｉＴｒａｃｋ社提供のハードウェア、およびソフトウェア等が用いることができる。

ＨＭＤ４０は、被験者２の頭部に装着され、動作中に被験者２に対して奥行きを持った仮想空間の３次元画像を被験者２に提供し得る。具体的には、ＨＭＤ４０は、モニタ４２と、ＨＭＤセンサ４４とを含む。

モニタ４２は、例えば、非透過型の表示装置として実現される。モニタ４２は、被験者２の両目の前方に位置するようにＨＭＤ４０の本体に配置されており、右目用の画像および左目用の画像をそれぞれ表示する。被験者２の各目がそれぞれの画像を視認すると、被験者２は、両目の視差に基づき当該画像を３次元の画像として認識し得る。これにより、ＨＭＤ４０を頭部に装着した被験者２は、実世界に近い感覚を仮想空間内の３次元映像として体験することができる。

ＨＭＤセンサ４４は、被験者２の頭部の位置および姿勢を検出する。ＨＭＤセンサ４４は、角速度センサ、加速度センサ等によって、被験者２の頭部の絶対座標系における被験者２の頭部の位置および姿勢を検出し、その検出信号を評価装置１０に出力する。ＨＭＤセンサ４４は、ＨＭＤ４０と一体として設けられているため、ＨＭＤ４０が被験者２の頭部に装着されることによって、被験者２の頭部の動きを追跡して位置および姿勢を検出することができる。そして、その検出結果をＨＭＤ４０が提示する仮想空間の３次元画像にフィードバックすることにより、被験者２の頭部の動きに応じた視点位置から見た３次元画像を被験者２に対して提示できる。このような構成を有するＨＭＤ４０としては、例えば、ＨＴＣ Ｖｉｖｅ（登録商標）、Ｏｃｕｌｕｓ Ｒｉｆｔ（登録商標）等を用いることができる。

モニタ４２に提示される仮想現実環境下には、例えば、被験者２が扱うバット８０の仮想オブジェクトである仮想バット、被験者２の対戦相手となる仮想投手、仮想投手から放たれる仮想ボール等が配置される。評価装置１０は、投球直前情報として、仮想投手から放たれる仮想ボールの球種、球速、コース等を設定する。そして、ＨＭＤ４０を装着した被験者２は、仮想現実環境下で飛来する仮想ボールに対してバット８０をスイングする。評価装置１０は、当該スイングを行なった場合に、センサ装置２０，２５により検出されたセンサデータに基づいて、ボールの運動特性に対応するスイング情報を算出する。ボールの運動特性は、投球直前情報として事前に設定された、仮想投手から放たれる仮想ボールの球種、球速、コース等である。

したがって、変形例によると、実際のボール３０を利用する場合と同様に、ボールの運動特性に対応するスイング情報を取得できる。そのため、評価装置１０は、取得された複数のスイング情報に基づいて上述した評価方式を適用することにより、被験者２のスイング特性を評価することができる。

なお、上記の変形例では、ＨＭＤを装着した被験者が仮想現実環境下で仮想現実上のボールに対してスイングする構成について説明したが、当該構成に限られない。例えば、没入型の仮想現実システムを利用した仮想現実環境下で仮想現実上のボールに対してバット８０をスイングする構成であってもよい。

＜機能構成＞
図１４は、本実施の形態に従う評価装置１０の機能ブロック図である。図１４を参照して、評価装置１０は、主たる機能構成として、センサデータ取得部１５２と、スイング情報算出部１５４と、分類部１５６と、抽出部１５８と、評価部１６０と、出力部１６２とを含む。これらは、基本的には、評価装置１０のプロセッサ１０２がメモリ１０４に格納されたプログラムを実行し、評価装置１０の構成要素へ指令を与えることなどによって実現される。なお、これらの機能構成の一部または全部は、ハードウェアで実現されていてもよい。

センサデータ取得部１５２は、センサ装置２０，２５の各々により検出されたセンサデータを取得する。具体的には、センサデータ取得部１５２は、バット８０に取り付けられたセンサ装置２０から加速度情報および角速度情報を受信し、被験者２の腰部に取り付けられたセンサ装置２５から角速度情報を受信する。なお、ボール３０の内部にセンサ機器が取り付けられている場合には、センサデータ取得部１５２は、当該センサ機器から加速度情報、角速度情報および地磁気情報を受信する。

運動特性取得部１５３は、ボール３０の運動特性を取得する。ボール３０がピッチングマシンにより投じられる場合には、運動特性取得部１５３は、ピッチングマシンに設定された球速、球種、コースの入力を受け付けて、これらをボール３０の運動特性として取得する。

他の例として、実際に飛来したボール３０を観察した観察者によって、ボール３０の運動特性が定められる場合、運動特性取得部１５３は、当該熟練者によって決定された球種、コースの入力を受け付けることによりボール３０の運動特性（この場合、球種、コース）を取得する。なお、ボール３０の球速は、ピッチングマシンに設定された球速を採用してもよいし、スピードガンにより計測された値を用いてもよい。

さらに他の例として、運動特性取得部１５３は、実際に飛来したボール３０を撮像した撮像画像に基づいてボール３０の運動特性を取得してもよい。具体的には、運動特性取得部１５３は、ボール３０の撮像画像を画像解析することによりボール３０の球種、コースを取得する。例えば、運動特性取得部１５３は、高精度なカメラで撮像されたボール３０の撮像画像を、公知の画像解析プログラムを利用して解析することによって、ボール３０の球種、コースを取得する。

さらに他の例として、運動特性取得部１５３は、実際に飛来したボールに内蔵されたセンサ機器により検出されたセンサデータに基づいて、ボールの運動特性を取得してもよい。具体的には、運動特性取得部１５３は、当該センサ機器により検出された時系列の加速度情報、角速度情報および地磁気情報を公知のボール解析アプリケーションプログラムを用いて解析することにより、ボールパラメータ（例えば、球速、回転数、方位角、仰角、水平変化量および上限変化量）を算出する。運動特性取得部１５３は、算出したボールパラメータと、予めメモリ１０４に記憶されている各球種のボールパラメータとを比較して、各球種のボールパラメータのうち、算出したボールパラメータと最も一致度が高いボールパラメータを特定する。運動特性取得部１５３は、当該特定されたボールパラメータに対応する球種をボール３０の球種であると判定する。

スイング情報算出部１５４は、被験者２がボール３０に対してバット８０をスイングした場合に、センサ装置２０および２５のうちの少なくとも一方によって検出されたセンサデータに基づいて、ボール３０の運動特性に対応するスイング情報を算出する。

具体的には、スイング情報算出部１５４は、センサ装置２０により検出されたセンサデータ（例えば、時系列の加速度情報および角速度情報）に基づいて、スイング情報として、スイング時間、スイング速度、インパクト加速度、回転速度、スイング半径、ヘッド角度およびスイング軌道のうちの少なくとも１つを算出する。これらのパラメータは、プロセッサ１０２がメモリ１０４に記憶された公知のスイング解析プログラムを実行することにより算出される。また、スイング情報算出部１５４は、センサ装置２５により検出されたセンサデータ（例えば、時系列の角速度情報）に基づいて、スイング中における、被験者２の体軸まわりの最大角速度をスイング情報として算出する。

なお、スイング情報算出部１５４は、ＨＭＤ４０を装着した被験者２が仮想現実環境下で仮想現実上のボール３０に対してバット８０をスイングした場合に、上記スイング情報を算出してもよい。

分類部１５６は、ボール３０の運動特性に少なくとも基づいて、複数のスイング情報を複数のグループに分類する。分類部１５６は、ボール３０の運動特性（例えば、球速、球種、コース）に基づいて、球種「ストレート」に対応するスイング情報をグループＧＵ１に分類し、球種「カーブ」に対応するスイング情報をグループＧＵ２に分類する。また、分類部１５６は、コース「ｉｎ」に対応するスイング情報をグループＣ１に分類し、球種「ｏｕｔ」に対応するスイング情報をグループＣ２に分類する。

また、分類部１５６は、ボール３０の運動特性と、ボール３０の運動特性が被験者２に事前に通知されているか否かの通知条件とに基づいて、複数のスイング情報を複数のグループに分類してもよい。例えば、図１０で説明したように、分類部１５６は、通知条件「ノーマル」および「ランダム」と、球種「カーブ」および「ストレート」とに基づいて、複数のスイング情報をグループＥ１〜Ｅ４に分類する。

さらに、分類部１５６は、ボール３０の運動特性と打撃結果とに基づいて、複数のスイング情報を複数のグループに分類してもよい。例えば、図７で説明したように、分類部１５６は、球種「カーブ」および「ストレート」と、打撃結果「ＯＫ」および「ＮＧ」とに基づいて、複数のスイング情報をグループＢ１〜Ｂ４に分類する。

さらに、分類部１５６は、今回（例えば、ｋ回目）のボール３０の運動特性と、前回（例えば、（ｋ−１）回目）のボール３０の運動特性および今回のボール３０の運動特性が同一であるか否かを示す履歴条件とに基づいて、複数のスイング情報を複数のグループに分類してもよい。例えば、図９で説明したように、分類部１５６は、球種「カーブ」および「ストレート」と、球種が今回と前回とで同一か否かの条件とに基づいて、複数のスイング情報をグループＤ１〜Ｄ４に分類する。

抽出部１５８は、分類部１５６によって分類された複数のグループの各々について、当該グループに属する１以上のスイング情報に基づいて、当該グループにおける代表スイング情報を抽出する。具体的には、抽出部１５８は、各グループの代表スイング情報として、当該グループに属するスイング情報の平均値、中央値または分散を抽出する。

評価部１６０は、各グループの代表スイング情報に基づいて、被験者２のスイング特性を評価する。具体的には、評価部１６０は、複数のグループのうちの第１グループの代表スイング情報と、複数のグループのうちの第２グループの代表スイング情報との比較結果に基づいて、被験者２のスイング特性を評価する。例えば、グループＧＵ１の代表スイング情報に含まれるスイング速度（すなわち、球種「ストレート」における平均スイング速度）よりも、グループＧＵ２の代表スイング情報に含まれるスイング速度（すなわち、球種「カーブ」における平均スイング速度）の方が大きいとする。この場合、評価部１６０は、被験者２が「ストレート」よりも「カーブ」の方がスイング速度が大きいというスイング特性を有していると評価する。

出力部１６２は、スイング特性の評価結果を出力する。典型的には、出力部１６２は、スイング特性の評価結果をディスプレイ１１２に表示する。なお、出力部１６２は、当該評価結果を示す情報を他の外部装置へ送信してもよいし、音声出力してもよい。また、出力部１６２は、被験者２のスイング特性の評価結果から導き出されるアドバイスを出力してもよい。なお、アドバイスは、評価部１６０により生成される。

＜その他の実施の形態＞
（１）上述した実施の形態では、打球具としてのバットをスイングする構成について説明したが、当該構成に限られない。被験者２が飛来する対象物（例えば、ボール３０）に対して打球具をスイングする点において、例えば、野球、テニス、バドミントンなどのスポーツは共通している。そのため、打球具は、テニスまたはバドミントンで用いられるラケットであってもよい。

（２）上述した実施の形態では、基本的には、センサ装置２０およびセンサ装置２５により検出された各センサデータに基づいて、スイング情報を算出する構成について説明した。ただし、センサ装置２０により検出されたセンサデータのみに基づいて、スイング情報（例えば、スイング時間、スイング速度、インパクト加速度、回転速度、スイング半径、ヘッド角度およびスイング軌道）を算出する構成であってもよいし、センサ装置２５により検出されたセンサデータのみに基づいて、スイング情報（被験者２の体軸まわりの最大角速度）を算出する構成であってもよい。

（３）上述した実施の形態では、センサ装置２０がバット８０に取り付けられる構成について説明したが、センサ装置２０は被験者の手甲に取り付けられる構成であってもよい。「手甲」部分とは、橈骨、尺骨を含む手首から五指の付け根までを含む手の甲部分である。例えば、センサ装置２０は、角速度センサおよび加速度センサにおける３軸のうちの１つ（例えば、ｘ１軸）が被験者２の掌の中心から中指方向に延びる軸に向くように、手甲取付部材を介して被験者２の手甲に取り付けられる。なお、ｚ１軸は被験者２の掌の幅方向に延びる軸に設定され、ｙ１軸は手甲に直交する方向に延びる軸（掌から手甲に延びる軸）に設定される。手甲取付部材は、センサ装置２０を所定の方向に沿ってバッターの手甲に固定可能に構成される。これにより、センサ装置２０は、角速度情報および加速度情報を検出する。

（４）上述した実施の形態において、コンピュータを機能させて、上述のフローチャートで説明したような制御を実行させるプログラムを提供することもできる。このようなプログラムは、コンピュータに付属するフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびメモリカードなどの一時的でないコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。あるいは、コンピュータに内蔵するハードディスクなどの記録媒体にて記録させて、プログラムを提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。

プログラムは、コンピュータのオペレーティングシステム（ＯＳ）の一部として提供されるプログラムモジュールのうち、必要なモジュールを所定のタイミングで呼出して処理を実行させるものであってもよい。その場合、プログラム自体には上記モジュールが含まれずＯＳと協働して処理が実行される。このようなモジュールを含まないプログラムも、本実施の形態にかかるプログラムに含まれ得る。

また、本実施の形態にかかるプログラムは他のプログラムの一部に組込まれて提供されるものであってもよい。その場合にも、プログラム自体には上記他のプログラムに含まれるモジュールが含まれず、他のプログラムと協働して処理が実行される。このような他のプログラムに組込まれたプログラムも、本実施の形態にかかるプログラムに含まれ得る。

（５）上述の実施の形態として例示した構成は、本発明の構成の一例であり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、一部を省略する等、変更して構成することも可能である。また、上述した実施の形態において、その他の実施の形態で説明した処理および構成を適宜採用して実施する場合であってもよい。

＜実施の形態の効果＞
本実施の形態によると、飛来するボールに対する被験者のスイング特性をより精度よく評価することができる。これにより、被験者の得意あるいは不得意なボールの運動特性（例えば、球速、球種、コース）が明確となるため、それに基づいたトレーニングの実施が可能となる。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した説明ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

２ 被験者、１０ 評価装置、２０，２５ センサ装置、３０ ボール、３５ 撮像システム、４０ ＨＭＤ、４２ モニタ、４４ ＨＭＤセンサ、５０ マーカ、８０ バット、１０２，２５２ プロセッサ、１０４，２５４ メモリ、１０６ 入力装置、１０８ 通信インターフェイス、１１０ 入出力インターフェイス、１１２ ディスプレイ、１５２ センサデータ取得部、１５３ 運動特性取得部、１５４ スイング情報算出部、１５６ 分類部、１５８ 抽出部、１６０ 評価部、１６２ 出力部、２５６ 加速度センサ、２５８ 角速度センサ、２６２ 蓄電池、１０００，１０００Ａ 評価システム。

Claims (13)

1. 飛来する対象物に対する被験者のスイング特性を評価するための評価方法であって、
   前記被験者が前記対象物に対して打球具をスイングした場合に、前記打球具または前記被験者の手甲に取り付けられた第１センサ、および前記被験者の腰部に取り付けられた第２センサのうちの少なくとも一方によって検出されたセンサデータに基づいて、前記対象物の運動特性に対応するスイング情報を算出するステップと、
   前記対象物の運動特性に少なくとも基づいて、複数の前記スイング情報を複数のグループに分類するステップと、
   前記複数のグループの各々について、当該グループに属する１以上のスイング情報に基づいて、当該グループにおける代表スイング情報を抽出するステップと、
   各グループの前記代表スイング情報に基づいて、前記被験者のスイング特性を評価するステップとを含む、評価方法。
2. 前記算出するステップは、前記第１センサにより検出されたセンサデータに基づいて、前記スイング情報として、スイング時間、スイング速度、インパクト時のスイング加速度、インパクト時の回転速度、スイング回転半径、前記打球具のヘッド角度、およびスイング軌道のうちの少なくとも１つを算出することを含む、請求項１に記載の評価方法。
3. 前記算出するステップは、前記第２センサにより検出されたセンサデータに基づいて、前記スイング情報として、前記被験者の体軸まわりの最大角速度を算出することを含む、請求項１または２に記載の評価方法。
4. 前記対象物の運動特性は、前記対象物の速度、球種およびコースのうちの少なくとも１つを含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の評価方法。
5. 前記分類するステップは、前記対象物の運動特性と、前記対象物の運動特性が前記被験者に事前に通知されているか否かの第１条件とに基づいて、複数の前記スイング情報を前記複数のグループに分類することを含む、請求項１〜４のいずれか１項に記載の評価方法。
6. 前記分類するステップは、ｋ回目（ｋは２以上の整数）の前記対象物の運動特性と、（ｋ−ｎ）回目（ｎは１以上ｋ未満の整数）から（ｋ−１）回目までの前記対象物の運動特性がｋ回目の前記対象物の運動特性と同一であるか否かの第２条件とに基づいて、複数の前記スイング情報を前記複数のグループに分類することを含み、
   （ｋ−ｎ）回目から（ｋ−１）回目の各々の前記対象物の運動特性は同一である、請求項１〜４のいずれか１項に記載の評価方法。
7. 前記対象物の運動特性は、前記対象物を観察した観察者によって定められる、請求項１〜６のいずれか１項に記載の評価方法。
8. 前記対象物の運動特性は、前記対象物に内蔵された第３センサにより検出されたセンサデータに基づいて定められる、または、前記対象物を撮像した撮像画像に基づいて定められる、または、前記対象物をレーダーによってトラッキングすることにより得られたデータに基づいて定められる、請求項１〜６のいずれか１項に記載の評価方法。
9. 前記グループにおける前記代表スイング情報は、前記グループに属する１以上のスイング情報の平均値、中央値または分散である、請求項１〜８のいずれか１項に記載の評価方法。
10. 前記算出するステップは、前記被験者が仮想現実環境下で仮想現実上の対象物に対して前記打球具をスイングした場合の前記スイング情報を算出することを含む、請求項１〜９のいずれか１項に記載の評価方法。
11. 前記評価するステップは、前記複数のグループのうちの第１グループの前記代表スイング情報と、前記複数のグループのうちの第２グループの前記代表スイング情報との比較結果に基づいて、前記被験者のスイング特性を評価することを含み、
    前記被験者のスイング特性の評価結果から導き出されるアドバイスを出力するステップをさらに含む、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の評価方法。
12. 飛来する対象物に対する被験者のスイング特性を評価するための評価システムであって、
    前記被験者が前記対象物に対して打球具をスイングした場合に、前記打球具または前記被験者の手甲に取り付けられた第１センサ、および前記被験者の腰部に取り付けられた第２センサのうちの少なくとも一方によって検出されたセンサデータに基づいて、前記対象物の運動特性に対応するスイング情報を算出するスイング情報算出部と、
    前記対象物の運動特性に少なくとも基づいて、複数の前記スイング情報を複数のグループに分類する分類部と、
    前記複数のグループの各々について、当該グループに属する１以上のスイング情報に基づいて、当該グループにおける代表スイング情報を抽出する抽出部と、
    各グループの前記代表スイング情報に基づいて、前記被験者のスイング特性を評価する評価部とを備える、評価システム。
13. 飛来する対象物に対する被験者のスイング特性をコンピュータに評価させるための評価プログラムであって、
    前記評価プログラムは、前記コンピュータに、
    前記被験者が前記対象物に対して打球具をスイングした場合に、前記打球具または前記被験者の手甲に取り付けられた第１センサ、および前記被験者の腰部に取り付けられた第２センサのうちの少なくとも一方によって検出されたセンサデータに基づいて、前記対象物の運動特性に対応するスイング情報を算出するステップと、
    前記対象物の運動特性に少なくとも基づいて、複数の前記スイング情報を複数のグループに分類するステップと、
    前記複数のグループの各々について、当該グループに属する１以上のスイング情報に基づいて、当該グループにおける代表スイング情報を抽出するステップと、
    各グループの前記代表スイング情報に基づいて、前記被験者のスイング特性を評価するステップとを実行させる、評価プログラム。

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