JP2021100453A - Information processing device, information processing method, program - Google Patents

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JP2021100453A JP2019232396A JP2019232396A JP2021100453A JP 2021100453 A JP2021100453 A JP 2021100453A JP 2019232396 A JP2019232396 A JP 2019232396A JP 2019232396 A JP2019232396 A JP 2019232396A JP 2021100453 A JP2021100453 A JP 2021100453A
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啓雄 高木
Hiroo Takagi
啓雄 高木
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Abstract

To provide a technique allowing for provision of support information for performing a sport tailored to an object person.SOLUTION: An information processing device 30 according to a disclosed embodiment comprises: an action data acquisition unit 301 for acquiring a plurality of pieces of data on a prescribed action of an object person; a result data acquisition unit 302 for acquiring data on a result acquired on the basis of the prescribed action; and a main factor action estimation unit 304 for estimating data having a relatively high influence degree to the result among the plurality of pieces of data on the prescribed action on the basis of the plurality of pieces of data about the prescribed action for multiple times and the data about the result.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本開示は、情報処理装置等に関する。 The present disclosure relates to an information processing device and the like.

例えば、特定のスポーツの所定の動作（例えば、ゴルフのスイング動作）を解析する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。 For example, a technique for analyzing a predetermined motion of a specific sport (for example, a swing motion of golf) is known (see, for example, Patent Document 1).

かかる技術によれば、解析結果を用いて、店舗の店員等が対象者に合った用具の提案を行ったり、スポーツの指導者（インストラクタ）等が対象者に合った動作の改善の提案を行ったりすることができる。 According to this technology, store clerks, etc. make proposals for equipment suitable for the target person, and sports instructors, etc. make proposals for improving movements suitable for the target person, using the analysis results. Can be done.

特表２０１４−５３００４７号公報Japanese Patent Publication No. 2014-530047

しかしながら、上記の技術では、動作の解析を行うことはできるものの、その解析結果に基づく対象者への用具の提案や動作の改善の提案の等の支援情報の提供を行うことはできず、店舗の店員や指導者の経験等に依存することになる。 However, although the above-mentioned technology can analyze the movement, it is not possible to provide support information such as a proposal of a tool or a proposal for improvement of the movement to the target person based on the analysis result, and the store cannot provide the support information. It depends on the experience of the clerk and the instructor.

そこで、上記課題に鑑み、対象者に合わせたスポーツを行うための支援情報の提供を行うことが可能な技術を提供することを目的とする。 Therefore, in view of the above problems, it is an object of the present invention to provide a technique capable of providing support information for performing a sport tailored to a target person.

上記目的を達成するため、本開示の一実施形態では、
対象者の所定の動作に関する複数のデータを取得する第１の取得部と、
前記所定の動作に基づき得られる結果に関するデータを取得する第２の取得部と、
複数回分の前記所定の動作に関する複数のデータ及び前記結果に関するデータに基づき、前記所定の動作に関する複数のデータのうちの前記結果に対する影響度が相対的に高いデータを推定する推定部と、を備える、
情報処理装置が提供される。 In order to achieve the above object, in one embodiment of the present disclosure,
A first acquisition unit that acquires a plurality of data related to a predetermined operation of the target person, and
A second acquisition unit that acquires data related to the result obtained based on the predetermined operation, and
It is provided with an estimation unit that estimates data having a relatively high degree of influence on the result among the plurality of data related to the predetermined operation based on a plurality of data related to the predetermined operation and data related to the result for a plurality of times. ,
An information processing device is provided.

また、本開示の他の実施形態では、
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
対象者の所定の動作に関する複数のデータを取得する第１の取得ステップと、
前記所定の動作に基づき得られる結果に関するデータを取得する第２の取得ステップと、
複数回分の前記所定の動作に関する複数のデータ及び前記結果に関するデータに基づき、前記所定の動作に関する複数のデータのうちの前記結果に対する影響度が相対的に高いデータを推定する推定ステップと、を含む、
情報処理方法が提供される。 Also, in other embodiments of the present disclosure,
It is an information processing method executed by an information processing device.
The first acquisition step of acquiring a plurality of data related to a predetermined operation of the target person, and
A second acquisition step of acquiring data on the result obtained based on the predetermined operation, and
It includes an estimation step of estimating data having a relatively high degree of influence on the result among the plurality of data related to the predetermined operation based on a plurality of data related to the predetermined operation and data related to the result for a plurality of times. ,
Information processing methods are provided.

また、本開示の更に他の実施形態では、
情報処理装置に、
対象者の所定の動作に関する複数のデータを取得する第１の取得ステップと、
前記所定の動作に基づき得られる結果に関するデータを取得する第２の取得ステップと、
複数回分の前記所定の動作に関する複数のデータ及び前記結果に関するデータに基づき、前記所定の動作に関する複数のデータのうちの前記結果に対する影響度が相対的に高いデータを推定する推定ステップと、を実行させる、
プログラムが提供される。 Also, in still other embodiments of the present disclosure,
For information processing equipment
The first acquisition step of acquiring a plurality of data related to a predetermined operation of the target person, and
A second acquisition step of acquiring data on the result obtained based on the predetermined operation, and
An estimation step of estimating data having a relatively high degree of influence on the result among the plurality of data related to the predetermined operation is executed based on the plurality of data related to the predetermined operation and the data related to the result for a plurality of times. Let,
The program is provided.

上述の実施形態によれば、情報処理装置は、所定の動作に関する複数のデータの中で、対象者の結果への影響度が高いデータを把握することができる。そのため、情報処理装置は、対象者の結果への影響度が高いデータに対応する動作を改善するための支援情報や対象者の結果への影響度が高いデータに対応する動作に合わせた用具に関する支援情報等を対象者に提供することができる。 According to the above-described embodiment, the information processing apparatus can grasp the data having a high degree of influence on the result of the target person from among the plurality of data related to the predetermined operation. Therefore, the information processing device relates to support information for improving the operation corresponding to the data having a high influence on the result of the target person and the tool suitable for the operation corresponding to the data having a high influence on the result of the target person. Support information, etc. can be provided to the target person.

上述の実施形態によれば、対象者に合わせたスポーツを行うための支援情報の提供を行うことが可能な技術を提供することができる。 According to the above-described embodiment, it is possible to provide a technique capable of providing support information for performing a sport tailored to a target person.

情報提供システムの概略図である。It is a schematic diagram of an information providing system. 情報処理装置のハードウェアの構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hardware configuration of an information processing apparatus. 情報提供システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows an example of the structure of an information provision system. 情報提供装置による制御処理の一例を概略的に示すフローチャートである。It is a flowchart which shows typically an example of the control process by an information providing apparatus.

以下、図面を参照して実施形態について説明する。 Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings.

［情報提供システムの概要］
まず、図１を参照して、本実施形態に係る情報提供システム１の概要について説明する。 [Overview of information provision system]
First, the outline of the information providing system 1 according to the present embodiment will be described with reference to FIG.

図１は、情報提供システム１の概略図である。 FIG. 1 is a schematic view of the information providing system 1.

図１に示すように、情報提供システム１は、動作データ取得装置１０と、結果データ取得装置２０と、情報処理装置３０とを含む。動作データ取得装置１０及び結果データ取得装置２０と、情報処理装置３０とは、同じ場所（例えば、同じ施設）に設置されていてもよいし、互いに異なる遠隔の場所に設置されていてもよい。 As shown in FIG. 1, the information providing system 1 includes an operation data acquisition device 10, a result data acquisition device 20, and an information processing device 30. The operation data acquisition device 10, the result data acquisition device 20, and the information processing device 30 may be installed in the same place (for example, the same facility) or may be installed in different remote places.

動作データ取得装置１０は、人の所定の動作に関する複数のデータ（以下、「動作データ」）を取得する。動作データ取得装置１０は、例えば、人が特定のスポーツを行うときの所定の動作に関する複数の動作データを取得する。所定の動作は、例えば、ゴルフやテニスのスイング動作である。動作データ取得装置１０は、情報処理装置３０と通信可能に接続され、動作データ取得装置１０で取得される複数の動作データは、情報処理装置３０に取り込まれる。 The operation data acquisition device 10 acquires a plurality of data (hereinafter, “operation data”) related to a predetermined operation of a person. The motion data acquisition device 10 acquires, for example, a plurality of motion data relating to a predetermined motion when a person performs a specific sport. The predetermined motion is, for example, a swing motion of golf or tennis. The operation data acquisition device 10 is communicably connected to the information processing device 30, and a plurality of operation data acquired by the operation data acquisition device 10 are taken into the information processing device 30.

結果データ取得装置２０は、所定の動作により得られる（出力される）結果に関するデータ（以下、「結果データ」）を取得する。例えば、人がゴルフのスイング動作を行う場合、結果データには、例えば、クラブのヘッドスピードやゴルフボールの飛距離等に関するデータが含まれうる。結果データ取得装置２０は、情報処理装置３０と通信可能に接続され、結果データ取得装置２０で取得されるデータは、情報処理装置３０に取り込まれる。 The result data acquisition device 20 acquires data (hereinafter, “result data”) related to the result obtained (output) by a predetermined operation. For example, when a person performs a golf swing motion, the result data may include, for example, data relating to the head speed of a club, the flight distance of a golf ball, and the like. The result data acquisition device 20 is communicably connected to the information processing device 30, and the data acquired by the result data acquisition device 20 is taken into the information processing device 30.

情報処理装置３０は、動作データ取得装置１０及び結果データ取得装置２０から入力される対象者の複数の動作データ及び複数の動作データに対応する結果データに基づき、対象者の動作（運動特性）に合わせて結果を改善するための支援情報をユーザに提供する。ユーザには、例えば、対象者に対してスポーツの用具を提案する店舗の店員が含まれる。また、ユーザには、例えば、対象者に対してスポーツの指導を行う指導者（例えば、インストラクタ）が含まれる。また、ユーザには、例えば、動作データに対応する対象者が含まれる。 The information processing device 30 determines the movement (motor characteristics) of the target person based on the plurality of movement data of the target person input from the operation data acquisition device 10 and the result data acquisition device 20 and the result data corresponding to the plurality of movement data. At the same time, provide the user with support information to improve the result. The user includes, for example, a store clerk who proposes sports equipment to the target person. In addition, the user includes, for example, an instructor (for example, an instructor) who teaches sports to the target person. Further, the user includes, for example, a target person corresponding to the operation data.

支援情報には、例えば、結果を改善するための用具に関する情報（以下、「用具改善支援情報」）が含まれる。用具改善支援情報には、例えば、結果を改善するための特定の製品（用具）を表す情報や結果を改善するための用具の機能特性を表す情報等が含まれる。また、支援情報には、例えば、結果の分散（ばらつき）を抑制し、結果の再現性（安定性）を向上（改善）させるための支援情報（以下、「再現性改善支援情報」）が含まれる。また、支援情報には、例えば、結果を最適化するための情報（以下、「最適化支援情報」）が含まれる。 The support information includes, for example, information on a device for improving the result (hereinafter, “equipment improvement support information”). The tool improvement support information includes, for example, information representing a specific product (tool) for improving the result, information representing the functional characteristics of the tool for improving the result, and the like. In addition, the support information includes, for example, support information for suppressing the dispersion (variation) of the results and improving (improving) the reproducibility (stability) of the results (hereinafter, “reproducibility improvement support information”). Is done. Further, the support information includes, for example, information for optimizing the result (hereinafter, “optimization support information”).

このように、情報提供システム１は、情報処理装置３０を通じて、対象者の動作（運動特性）に合わせて結果を改善するための支援情報をユーザに提供する。 In this way, the information providing system 1 provides the user with support information for improving the result according to the movement (motor characteristics) of the target person through the information processing device 30.

［情報提供システムの構成］
次に、図１に加えて、図２、図３を参照して、情報提供システム１の具体的な構成について説明する。 [Configuration of information provision system]
Next, a specific configuration of the information providing system 1 will be described with reference to FIGS. 2 and 3 in addition to FIG.

図２は、情報処理装置３０のハードウェアの構成の一例を示す図である。図３は、情報提供システム１の構成の一例を示す機能ブロック図である。 FIG. 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the information processing device 30. FIG. 3 is a functional block diagram showing an example of the configuration of the information providing system 1.

情報処理装置３０は、その機能が任意のハードウェア、或いは、任意のハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ等により実現されてよい。例えば、図２に示すように、情報処理装置３０は、ドライブ装置３１と、補助記憶装置３２と、メモリ装置３３と、ＣＰＵ３４と、インタフェース装置３５と、表示装置３６と、入力装置３７とを含み、それぞれがバスＢで接続される。 The function of the information processing apparatus 30 may be realized by arbitrary hardware, an arbitrary combination of hardware and software, and the like. For example, as shown in FIG. 2, the information processing device 30 includes a drive device 31, an auxiliary storage device 32, a memory device 33, a CPU 34, an interface device 35, a display device 36, and an input device 37. , Each is connected by bus B.

情報処理装置３０の各種機能を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、或いは、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の可搬型の記録媒体３１Ａによって提供される。プログラムが記録された記録媒体３１Ａが、ドライブ装置３１にセットされると、プログラムが記録媒体３１Ａからドライブ装置３１を介して補助記憶装置３２にインストールされる。また、プログラムは、通信ネットワークを介して他のコンピュータからダウンロードされ、補助記憶装置３２にインストールされてもよい。 A program that realizes various functions of the information processing device 30 can be, for example, a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), a DVD-ROM (Digital Versatile Disc Read Only Memory), or a USB (Universal Serial Bus) memory. Provided by a portable recording medium 31A. When the recording medium 31A on which the program is recorded is set in the drive device 31, the program is installed in the auxiliary storage device 32 from the recording medium 31A via the drive device 31. The program may also be downloaded from another computer via the communication network and installed in the auxiliary storage device 32.

補助記憶装置３２は、インストールされた各種プログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。 The auxiliary storage device 32 stores various installed programs and also stores necessary files, data, and the like.

メモリ装置３３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置３２からプログラムを読み出して格納する。 The memory device 33 reads and stores the program from the auxiliary storage device 32 when the program is instructed to start.

ＣＰＵ３４は、メモリ装置３３に格納された各種プログラムを実行し、プログラムに従って情報処理装置３０に関する各種機能を実現する。 The CPU 34 executes various programs stored in the memory device 33, and realizes various functions related to the information processing device 30 according to the programs.

インタフェース装置３５は、外部の通信回線（例えば、一対一の通信線や通信ネットワーク等）を通じて外部の機器と接続するためのインタフェースとして用いられる。インタフェース装置３５は、外部の機器との通信形態の相違に応じて、複数の種類のインタフェース装置を含んでよい。 The interface device 35 is used as an interface for connecting to an external device through an external communication line (for example, a one-to-one communication line or a communication network). The interface device 35 may include a plurality of types of interface devices depending on the difference in communication form with an external device.

表示装置３６は、例えば、ＣＰＵ３４で実行されるプログラムに従って、ＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示する。表示装置３６は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ等である。 The display device 36 displays a GUI (Graphical User Interface) according to, for example, a program executed by the CPU 34. The display device 36 is, for example, a liquid crystal display, an organic EL (Electroluminescence) display, or the like.

入力装置３７は、情報処理装置３０に関する様々な指示を情報処理装置３０の作業者や管理者等に入力させるために用いられる。入力装置３７は、例えば、ユーザの操作入力を受け付ける操作入力装置を含む。操作入力装置は、例えば、キーボード、マウス、表示装置３６に実装されるタッチパネル、タッチパッド、ボタン、トグル、レバー、ロータリスイッチ等を含んでよい。また、入力装置３７は、例えば、ユーザの音声入力やジェスチャ入力を受け付ける音声入力装置やジェスチャ入力装置を含んでもよい。音声入力装置は、例えば、マイクロフォンを含む。ジェスチャ入力装置は、ユーザのジェスチャの内容（例えば、動画像）を撮像する撮像装置を含む。 The input device 37 is used to make the operator, the manager, or the like of the information processing device 30 input various instructions regarding the information processing device 30. The input device 37 includes, for example, an operation input device that accepts a user's operation input. The operation input device may include, for example, a keyboard, a mouse, a touch panel mounted on the display device 36, a touch pad, a button, a toggle, a lever, a rotary switch, and the like. Further, the input device 37 may include, for example, a voice input device or a gesture input device that accepts a user's voice input or gesture input. The voice input device includes, for example, a microphone. The gesture input device includes an imaging device that captures the content of the user's gesture (for example, a moving image).

情報処理装置３０は、例えば、補助記憶装置３２にインストールされるプログラムをＣＰＵ３４で実行することにより各種機能を実現する。具体的には、図３に示すように、情報処理装置３０は、機能要素として、動作データ取得部３０１と、結果データ取得部３０２と、分析部３０３と、主要因動作推定部３０４と、支援情報提供部３０５とを含む。 The information processing device 30 realizes various functions by, for example, executing a program installed in the auxiliary storage device 32 on the CPU 34. Specifically, as shown in FIG. 3, the information processing apparatus 30 supports the operation data acquisition unit 301, the result data acquisition unit 302, the analysis unit 303, the main factor operation estimation unit 304, and the like as functional elements. Including the information providing unit 305.

動作データ取得部３０１（第１の取得部の一例）は、動作データ取得装置１０から入力（受信）される複数の動作データを、受信バッファ等から取得する。 The operation data acquisition unit 301 (an example of the first acquisition unit) acquires a plurality of operation data input (received) from the operation data acquisition device 10 from a reception buffer or the like.

複数の動作データには、例えば、対象者（人）の所定の身体部位（例えば、それぞれの関節部等）の位置に関するデータが含まれる。また、複数の動作データには、例えば、対象者の所定の身体部位の速度に関するデータが含まれる。また、複数の動作データには、例えば、対象者の所定の身体部位の加速度に関するデータが含まれる。また、複数の動作データには、例えば、対象者の所定の身体部位（例えば、関節部を構成する二つのリンク部）の角度に関する情報が含まれる。また、複数の動作データには、例えば、対象者の所定の身体部位の角速度に関すデータが含まれる。また、複数の動作データには、例えば、対象者の所定の身体部位の角加速度に関するデータが含まれる。また、複数の動作データには、例えば、対象者の所定の身体部位のエネルギ（例えば、運動エネルギや位置エネルギ等）に関するデータが含まれる。また、複数の動作データには、例えば、対象者の所定の身体部位のトルクに関するデータが含まれる。また、複数の動作データには、例えば、スポーツの用具（例えば、ゴルフのクラブやテニスのラケット等）の位置に関するデータが含まれる。また、複数の動作データには、例えば、スポーツの用具の速度に関するデータが含まれる。また、複数の動作データには、例えば、スポーツの用具の加速度に関するデータが含まれる。また、複数の動作データには、例えば、スポーツの用具の角度に関するデータが含まれる。また、複数の動作データには、例えば、スポーツの用具の角速度に関するデータが含まれる。また、複数の動作データには、例えば、スポーツの用具の角加速度に関するデータが含まれる。また、複数の動作データには、例えば、スポーツの用具のエネルギ（運動エネルギや位置エネルギ等）関するデータが含まれる。また、複数の動作データには、例えば、スポーツの用具のトルクに関するデータが含まれる。また、複数の動作データには、例えば、ボール（例えば、ゴルフボール）に対する用具（例えば、クラブ）の進入状態（例えば、速度や方向等）に関するデータが含まれる。また、複数の動作データには、例えば、対象者（人）の足裏の面圧に関するデータを含まれる。また、複数の動作データには、例えば、対象者に作用する床反力に関するデータが含まれる。 The plurality of motion data includes, for example, data relating to the position of a predetermined body part (for example, each joint part, etc.) of the subject (person). In addition, the plurality of motion data includes, for example, data relating to the speed of a predetermined body part of the subject. In addition, the plurality of motion data includes, for example, data relating to the acceleration of a predetermined body part of the subject. In addition, the plurality of motion data includes, for example, information regarding the angle of a predetermined body part (for example, two link portions constituting the joint portion) of the subject. In addition, the plurality of motion data includes, for example, data relating to the angular velocity of a predetermined body part of the subject. Further, the plurality of motion data includes, for example, data relating to the angular acceleration of a predetermined body part of the subject. In addition, the plurality of motion data includes, for example, data relating to the energy of a predetermined body part of the subject (for example, kinetic energy, potential energy, etc.). Further, the plurality of motion data includes, for example, data relating to the torque of a predetermined body part of the subject. Further, the plurality of motion data includes, for example, data regarding the position of sports equipment (for example, a golf club, a tennis racket, etc.). Further, the plurality of motion data includes, for example, data regarding the speed of sports equipment. Further, the plurality of motion data includes, for example, data relating to acceleration of sports equipment. Further, the plurality of motion data includes, for example, data regarding the angle of the sports equipment. Further, the plurality of motion data includes, for example, data relating to the angular velocity of the sports equipment. Further, the plurality of motion data includes, for example, data relating to the angular acceleration of sports equipment. Further, the plurality of motion data includes, for example, data relating to the energy (kinetic energy, potential energy, etc.) of the sports equipment. Further, the plurality of motion data includes, for example, data relating to the torque of sports equipment. Further, the plurality of motion data includes, for example, data regarding an approach state (for example, speed, direction, etc.) of a tool (for example, a club) with respect to a ball (for example, a golf ball). Further, the plurality of motion data include, for example, data relating to the surface pressure of the sole of the subject (person). In addition, the plurality of motion data includes, for example, data on the floor reaction force acting on the subject.

動作データ取得装置１０は、例えば、対象者（人）の所定の身体部位、及び用具の少なくとも一方に設けられる慣性センサを含む。慣性センサには、例えば、加速度センサ、角速度センサ等が含まれてよい。また、動作データ取得装置１０は、例えば、保持している用具（例えば、ゴルフクラブ）を含む対象者及びボール（例えば、ゴルフボール）の少なくとも一方の動画像を撮像可能な撮像装置が含まれる。また、動作データ取得装置１０は、例えば、対象者の身体部位及び用具の少なくとも一方との間の距離に関するデータを取得（出力）する距離センサを含む。距離センサには、例えば、超音波センサ、ミリ波レーダ、ＬＩＤＡＲ（Light Detecting and Ranging）、深度センサ等が含まれる。また、動作データ取得装置１０は、例えば、対象者の足裏の面圧に関するデータを取得（出力）する足圧計を含む。また、動作データ取得装置１０は、例えば、対象者に作用する床反力に関するデータを取得（出力）する床反力計を含む。 The motion data acquisition device 10 includes, for example, an inertial sensor provided on at least one of a predetermined body part of the target person (person) and the tool. The inertial sensor may include, for example, an acceleration sensor, an angular velocity sensor, and the like. Further, the motion data acquisition device 10 includes, for example, an imaging device capable of capturing a moving image of at least one of a target person including a holding tool (for example, a golf club) and a ball (for example, a golf ball). Further, the motion data acquisition device 10 includes, for example, a distance sensor that acquires (outputs) data regarding a distance between a subject's body part and at least one of the tools. Distance sensors include, for example, ultrasonic sensors, millimeter-wave radars, LIDAR (Light Detecting and Ranging), depth sensors, and the like. Further, the motion data acquisition device 10 includes, for example, a foot pressure gauge that acquires (outputs) data on the surface pressure of the sole of the subject. Further, the operation data acquisition device 10 includes, for example, a floor reaction force meter that acquires (outputs) data on the floor reaction force acting on the target person.

結果データ取得部３０２（第２の取得部の一例）は、結果データ取得装置２０から入力（受信）される結果データを、受信バッファ等から取得する。 The result data acquisition unit 302 (an example of the second acquisition unit) acquires the result data input (received) from the result data acquisition device 20 from the reception buffer or the like.

結果データには、例えば、ボールに対する用具の進入状態に関するデータが含まれる。ボールに対する用具の進入状態は、その後のボールが打ち出された後のボールの状態（結果）を生じさせる動作であると同時に、その前のタイミングの動作による結果でもあるからである。同様に、上述した例示に含まれる動作データの一部は、結果データとして利用されてもよい。また、結果データには、例えば、用具によりボールが打ち出されるとき（例えば、ゴルフのクラブのゴルフボールへのインパクト時）のボールの状態（例えば、速度や向き等）に関するデータが含まれる。また、結果データには、例えば、用具により打ち出されたボールの軌道に関するデータが含まれる。また、結果データには、ボール（例えば、ゴルフボール）の飛距離に関するデータが含まれる。また、結果データには、例えば、対象者（人）の足裏の面圧に関するデータを含まれる。また、結果データには、例えば、対象者に作用する床反力に関するデータが含まれる。足裏の面圧や床反力（の変化）は、スイング動作の状況を表していると同時に、スイング動作の結果として生じることから結果も表していると考えられるからである。また、結果データには、例えば、指導者（例えば、インストラクタ）による評価に関するデータが含まれる。指導者による評価には、例えば、ゴルフコースを模擬したシミュレータ上でのラウンド時の対象者の動作、対象者の思考、スイング動作に対する結果等の少なくとも一つに基づくラウンド評価が含まれる。ラウンド評価では、例えば、状況判断、クラブの選択、ルーティーン、ボールの方向性、及び距離感の各項目に対する評価がなされる。また、指導者による評価には、例えば、ユーザの身体部位の柔軟性や可動域に関する動作評価が含まれる。動作評価では、所定の動作（例えば、７つの規定された動作）を正しく行うことができたかどうかの評価がなされる。 The result data includes, for example, data regarding the state of entry of the tool into the ball. This is because the state of entry of the tool into the ball is an operation that causes the state (result) of the ball after the subsequent ball is launched, and at the same time, it is also a result of the operation of the timing before that. Similarly, a part of the operation data included in the above-mentioned example may be used as the result data. In addition, the result data includes data on the state (for example, speed, direction, etc.) of the ball when the ball is launched by the tool (for example, when the golf club impacts the golf ball). In addition, the result data includes, for example, data regarding the trajectory of the ball launched by the tool. In addition, the result data includes data regarding the flight distance of the ball (for example, a golf ball). In addition, the result data includes, for example, data on the surface pressure of the sole of the subject (person). In addition, the result data includes, for example, data on the floor reaction force acting on the subject. This is because the surface pressure of the sole of the foot and the floor reaction force (change) represent the situation of the swing motion, and at the same time, they are considered to represent the result because they occur as a result of the swing motion. In addition, the result data includes, for example, data related to evaluation by an instructor (for example, an instructor). The evaluation by the instructor includes, for example, a round evaluation based on at least one of the subject's movement during a round on a simulator simulating a golf course, the subject's thoughts, the result for the swing movement, and the like. In the round evaluation, for example, each item of situation judgment, club selection, routine, ball direction, and sense of distance is evaluated. In addition, the evaluation by the instructor includes, for example, motion evaluation regarding the flexibility and range of motion of the user's body part. In the motion evaluation, it is evaluated whether or not a predetermined motion (for example, seven prescribed motions) can be performed correctly.

結果データ取得装置２０は、例えば、対象者が保持している用具及びボールの少なくとも一方に取り付けられる慣性センサを含む。また、結果データ取得装置２０は、例えば、対象者が保持している用具及びボールの少なくとも一方の動画像を撮像する撮像装置を含む。また、結果データ取得装置２０は、例えば、対象者が保持している用具及びボールとの距離に関するデータを取得（出力）する距離センサを含む。結果データ取得装置２０は、例えば、用具により打ち出されるボールの軌道に関するデータを取得（出力）する軌道計測装置を含む。軌道計測装置は、例えば、ボールに取り付けられるＧＰＳ（Global Positioning System）センサを含む。また、動作データ取得装置１０は、例えば、対象者の足裏の面圧に関するデータを取得（出力）する足圧計を含む。また、動作データ取得装置１０は、例えば、対象者に作用する床反力に関するデータを取得（出力）する床反力計を含む。 The result data acquisition device 20 includes, for example, an inertial sensor attached to at least one of a tool and a ball held by the subject. Further, the result data acquisition device 20 includes, for example, an imaging device that captures a moving image of at least one of a tool and a ball held by the subject. Further, the result data acquisition device 20 includes, for example, a distance sensor that acquires (outputs) data regarding the distance between the tool and the ball held by the subject. The result data acquisition device 20 includes, for example, a trajectory measurement device that acquires (outputs) data regarding the trajectory of the ball launched by the tool. The trajectory measuring device includes, for example, a GPS (Global Positioning System) sensor attached to the ball. Further, the motion data acquisition device 10 includes, for example, a foot pressure gauge that acquires (outputs) data on the surface pressure of the sole of the subject. Further, the operation data acquisition device 10 includes, for example, a floor reaction force meter that acquires (outputs) data on the floor reaction force acting on the target person.

尚、動作データ取得装置１０及び結果データ取得装置２０は、その一部又は全部が共通の構成であってもよい。 The operation data acquisition device 10 and the result data acquisition device 20 may have a common configuration in part or in whole.

分析部３０３は、動作データ取得部３０１及び結果データ取得部３０２により取得される、対象者による複数回の所定の動作に対応する複数回分の複数の動作データ及び結果データの組み合わせに基づき、複数の動作データと結果データとの関係を分析する。分析部３０３は、分析結果を主要因動作推定部３０４に出力する。 The analysis unit 303 is based on a combination of a plurality of operation data and result data for a plurality of times corresponding to a plurality of predetermined operations by the target person, which are acquired by the operation data acquisition unit 301 and the result data acquisition unit 302. Analyze the relationship between operation data and result data. The analysis unit 303 outputs the analysis result to the main factor motion estimation unit 304.

例えば、分析部３０３は、複数回分の複数の動作データ及び結果データの組み合わせに基づき、機械学習（教師あり学習）を行い、機械学習の結果として、複数の動作データから結果データを推定する学習済みモデル（回帰モデル）を作成する。回帰モデルは、例えば、複数の動作データを入力として結果データを出力する関数である。回帰モデルは、例えば、動作データをＸｎ（ｎ＝１，２，...，Ｎ）、結果データをＹ、動作データＸｎのそれぞれの重み付け係数をｗｎ、動作データＸｎの乗数をｋｎとして、以下の式（１）で表される。 For example, the analysis unit 303 performs machine learning (supervised learning) based on a combination of a plurality of motion data and result data for a plurality of times, and as a result of the machine learning, the result data is estimated from the plurality of motion data. Create a model (regression model). The regression model is, for example, a function that inputs a plurality of operation data and outputs result data. In the regression model, for example, the motion data is Xn (n = 1, 2, ..., N), the result data is Y, the weighting coefficients of the motion data Xn are wn, and the multiplier of the motion data Xn is kn. It is expressed by the equation (1) of.

Ｙ＝Ｘ１ｋ１・ｗ１＋Ｘ２ｋ２・ｗ２＋...＋ＸＮｋＮ・ｗＮ・・・（１）
分析部３０３は、複数回分の複数の動作データ及び結果データを用いて、機械学習を行い、重み付け係数ｗｎや乗数ｋｎを特定してよい。 Y = X1 k1 · w1 + X2 k2 · w2 + ... + XN kN · wN ... (1)
The analysis unit 303 may perform machine learning using a plurality of operation data and result data for a plurality of times to specify the weighting coefficient wn and the multiplier kn.

また、分析部３０３は、分析（機械学習）に用いる動作データの数を既知の次元の圧縮手法（例えば、主成分分析や特異値分解等）を用いて、減らしてもよい。これにより、分析部３０３は、より容易に回帰モデルを作成することができる。 Further, the analysis unit 303 may reduce the number of operation data used for analysis (machine learning) by using a compression method of a known dimension (for example, principal component analysis, singular value decomposition, etc.). As a result, the analysis unit 303 can more easily create a regression model.

分析部３０３は、例えば、対象者の所定の動作中における所定のタイミングの複数回分の複数の動作データ及び結果データの組み合わせを利用して、機械学習を行い、学習済みモデルを生成し、分析結果として主要因動作推定部３０４に出力してよい。所定のタイミングは、例えば、ゴルフのスイング動作におけるトップのタイミング、ハーフウェイダウンのタイミング、ハーフウェイバックのタイミング、クラブとボールとのインパクト直前のタイミング等である。また、所定のタイミングは、例えば、テニスのスイング動作におけるテイクバックのタイミング、ボールとラケットのインパクト直前のタイミング、フォロースルーのタイミング等である。 For example, the analysis unit 303 performs machine learning by using a combination of a plurality of operation data and result data for a plurality of times at a predetermined timing during a predetermined operation of the target person, generates a trained model, and analyzes the analysis result. May be output to the main factor motion estimation unit 304. The predetermined timing is, for example, a top timing in a golf swing operation, a halfway down timing, a halfway back timing, a timing immediately before the impact between the club and the ball, and the like. Further, the predetermined timing is, for example, a takeback timing in a tennis swing operation, a timing immediately before the impact of the ball and the racket, a follow-through timing, and the like.

また、分析部３０３は、例えば、対象者の所定の動作中における複数のタイミングごとの複数回分の複数の動作データ及び結果データの組み合わせに基づき、機械学習を行い、複数のタイミングごとの学習済みモデルを生成してもよい。そして、分析部３０３は、生成した学習済みモデルのうちの最も推定精度が高い学習済みモデルを分析結果として主要因動作推定部３０４に出力してもよい。生成された学習済みモデルの推定精度は、例えば、複数の動作データを学習済みモデルに入力して得られる結果データの推定値と実際の結果データとの間の差が小さくなるほど高くなる。 Further, the analysis unit 303 performs machine learning based on a combination of a plurality of operation data and result data for a plurality of times for each of a plurality of timings during a predetermined operation of the target person, and a trained model for each of the plurality of timings. May be generated. Then, the analysis unit 303 may output the trained model having the highest estimation accuracy among the generated trained models to the main factor motion estimation unit 304 as the analysis result. The estimation accuracy of the generated trained model becomes higher as the difference between the estimated value of the result data obtained by inputting a plurality of operation data into the trained model and the actual result data becomes smaller, for example.

主要因動作推定部３０４（推定部の一例）は、分析部３０３の分析結果に基づき、複数の動作データのうちの結果データへの影響度が相対的に高い動作データ（以下、「主要因動作データ」）を推定する。主要因動作データは、例えば、複数の動作データのうちの最も結果データに対する影響度が高い動作データである。 The main factor motion estimation unit 304 (an example of the estimation section) is based on the analysis result of the analysis unit 303, and the motion data having a relatively high influence on the result data among the plurality of motion data (hereinafter, “main factor motion”). Data ") is estimated. The main factor operation data is, for example, the operation data having the highest degree of influence on the result data among the plurality of operation data.

主要因動作推定部３０４は、例えば、学習済みモデル（回帰モデル）の重み付け係数に基づき、複数の動作データのうちの主要因動作データを推定してよい。具体的には、主要因動作推定部３０４は、重み付け係数が大きくなるほど動作データの結果データに対する影響度が高く、重み付け係数が小さくなるほど結果データに対する影響度が低いと判断してよい。 The main factor motion estimation unit 304 may estimate the main factor motion data among a plurality of motion data based on, for example, the weighting coefficient of the trained model (regression model). Specifically, the main factor motion estimation unit 304 may determine that the larger the weighting coefficient, the higher the influence of the motion data on the result data, and the smaller the weighting coefficient, the lower the influence on the result data.

また、主要因動作推定部３０４は、例えば、学習済みモデルの動作データを変化させたときの結果データの変化率に基づき、複数の動作データのうちの主要因動作データを推定してよい。具体的には、主要因動作推定部３０４は、学習済みモデルの動作データを変化させたときの結果データの変化率が高くなるほど、その動作データの結果データに対する影響度が高く、当該変化率が小さくなるほど結果データ対する影響度が低いと判断してもよい。 Further, the main factor motion estimation unit 304 may estimate the main factor motion data among the plurality of motion data based on, for example, the rate of change of the result data when the motion data of the trained model is changed. Specifically, in the main factor motion estimation unit 304, the higher the rate of change of the result data when the motion data of the trained model is changed, the higher the degree of influence of the motion data on the result data, and the rate of change is higher. It may be determined that the smaller the value, the lower the degree of influence on the result data.

主要因動作推定部３０４は、主要因動作データに対応する対象者の動作に関する情報（以下、「主要因動作情報」を出力してよい。主要因動作情報は、例えば、所定の動作を構成する各身体部位の部分的な動作（例えば、手首の動作、肘の動作、腰の動作等）を表す項目（以下、「動作項目」）のうちの主要因動作データで表される動作項目（以下、「主要因動作項目」）を表す情報（例えば、腰の回転角度等）を含む。また、主要因動作情報は、例えば、主要因動作項目の具体的な内容（例えば、腰の回転角度の具体的な数値等）（以下、「動作項目内容」）を表す情報を含む。 The main factor motion estimation unit 304 may output information related to the motion of the target person corresponding to the principal factor motion data (hereinafter, “primary factor motion information”. The principal factor motion information constitutes, for example, a predetermined motion. Main factor of the items representing partial movements of each body part (for example, wrist movements, elbow movements, hip movements, etc.) (hereinafter, "movement items") Main factor movement items (hereinafter, movement items) , "Main factor operation item") including information (for example, waist rotation angle, etc.). Further, the main factor operation information includes, for example, specific contents of the main factor operation item (for example, the rotation angle of the waist). Includes information that represents (specific numerical values, etc.) (hereinafter, "operation item content").

支援情報提供部３０５（出力部の一例）は、主要因動作推定部３０４から出力される主要因動作データや主要因動作情報に基づき、対象者の所定の動作に対する結果を改善するための支援情報を生成（出力）し、表示装置３６等を通じてユーザに提供する。 The support information providing unit 305 (an example of the output unit) is the support information for improving the result for the predetermined operation of the target person based on the main factor operation data and the main factor operation information output from the main factor operation estimation unit 304. Is generated (output) and provided to the user through the display device 36 or the like.

支援情報提供部３０５は、例えば、対象者の所定の動作に対する結果を改善するための用具改善支援情報を出力する。具体的には、動作項目や動作項目内容の種類ごとに、用具改善支援情報が予め紐づけられており、この紐付け関係を表す情報を用いて、支援情報提供部３０５は、主要因動作情報に対応する用具改善支援情報を出力してよい。これにより、店舗の店員は、用具改善支援情報（例えば、特定の製品を指定する情報や用具の機能特性を表す情報等）に基づき、対象者に適合する用具を提案することができる。また、対象者は、より容易に、自身の動作（運動特性）に合った用具選択を行うことができる。 The support information providing unit 305 outputs, for example, device improvement support information for improving the result for a predetermined action of the target person. Specifically, the equipment improvement support information is associated in advance for each type of operation item and operation item content, and the support information providing unit 305 uses the information indicating the association relationship to provide the main factor operation information. You may output the equipment improvement support information corresponding to. As a result, the store clerk can propose a tool suitable for the target person based on the tool improvement support information (for example, information specifying a specific product, information representing the functional characteristics of the tool, etc.). In addition, the subject can more easily select a tool that suits his / her own movement (motor characteristics).

また、支援情報提供部３０５は、例えば、対象者の所定の動作に対する結果の再現性を向上させるための再現性改善支援情報を出力してよい。具体的には、支援情報提供部３０５は、複数回分の主要因動作データの平均値や複数回分の主要因動作データの範囲内の特定の値を表す再現性改善支援情報を出力してよい。特定の値は、複数回の主要因動作データの範囲内で、主要因動作データを変化させたときに学習済みモデルから最も良い結果データが得られる主要因動作データの値（以下、「適値」）であってよい。これにより、例えば、対象者は、主要因動作データを平均値や適値に合わせるように意識して所定の動作の改善を行うことにより、主要因動作データの分散（ばらつき）が抑制され、結果データを安定させることができる。また、指導者は、主要因動作データを平均値や適値に合わせるように指導を行うことにより、生徒（対象者）の主要因動作データの分散（ばらつき）を抑制させ、結果データを安定させることができる。 Further, the support information providing unit 305 may output, for example, reproducibility improvement support information for improving the reproducibility of the result for a predetermined action of the target person. Specifically, the support information providing unit 305 may output the reproducibility improvement support information representing the average value of the main factor operation data for a plurality of times or a specific value within the range of the main factor operation data for a plurality of times. The specific value is the value of the main factor operation data that gives the best result data from the trained model when the main factor operation data is changed within the range of the main factor operation data multiple times (hereinafter, "appropriate value"). ") May be. As a result, for example, the subject can improve the predetermined operation while consciously adjusting the main factor operation data to the average value or the appropriate value, thereby suppressing the dispersion (variation) of the main factor operation data, resulting in the result. The data can be stabilized. In addition, the instructor gives guidance so that the main factor movement data is adjusted to the average value or an appropriate value, thereby suppressing the dispersion (variation) of the main factor movement data of the student (target person) and stabilizing the result data. be able to.

また、支援情報提供部３０５は、例えば、対象者の所定の動作に対する結果を最適化するための最適化支援情報を出力してよい。具体的には、支援情報提供部３０５は、複数回分の主要因動作データの範囲外も含めて主要因動作データを変化させたときの学習済みモデルから出力される結果データの予測値が最適になる主要因動作データの値（最適値）を表す最適化支援情報を出力してよい。これにより、例えば、対象者は、主要因動作データを最適値に合わせるように意識して所定の動作の改善を行うことができる。また、指導者は、主要因動作データの最適値に合わせるように指導を行うことにより、生徒（対象者）の所定の動作に対する主要因動作データの最適化を図ることができる。 Further, the support information providing unit 305 may output optimization support information for optimizing the result for a predetermined operation of the target person, for example. Specifically, the support information providing unit 305 optimally predicts the result data output from the trained model when the main factor operation data is changed, including outside the range of the main factor operation data for a plurality of times. The optimization support information representing the value (optimum value) of the main factor operation data may be output. Thereby, for example, the subject can improve a predetermined operation while being conscious of adjusting the main factor operation data to the optimum value. In addition, the instructor can optimize the main factor motion data for a predetermined motion of the student (target person) by giving guidance so as to match the optimum value of the principal factor motion data.

［情報処理装置の制御処理］
次に、図４を参照して、情報処理装置３０による制御処理について説明する。 [Control processing of information processing device]
Next, the control process by the information processing apparatus 30 will be described with reference to FIG.

図４は、情報処理装置３０による制御処理の一例を概略的に示すフローチャートである。本フローチャートは、例えば、入力装置３７を通じて、支援情報を提供する機能の開始を表す入力（以下、「支援機能開始入力」）が受け付けられた場合に開始される。 FIG. 4 is a flowchart schematically showing an example of control processing by the information processing apparatus 30. This flowchart is started when, for example, an input indicating the start of a function for providing support information (hereinafter, “support function start input”) is received through the input device 37.

ステップＳ１０２にて、情報処理装置３０は、所定回数分の所定の動作に関する複数の動作データ及び結果データを選択するための画面（以下、「選択画面」）を表示装置３６に表示させる。選択画面には、例えば、動作データ取得部３０１及び結果データ取得部３０２により取得済みの複数の動作データ及び結果データの組み合わせのデータセットとして選択可能な候補の複数の動作データ及び結果データの組み合わせのリストが表示されてよい。これにより、ユーザは、入力装置３７を用いて、所定回数分の複数の動作データ及び結果データのデータセットを所定回数分だけ選択することができる。情報処理装置３０は、ステップＳ１０２の処理が完了すると、ステップＳ１０４に進む。 In step S102, the information processing device 30 causes the display device 36 to display a screen for selecting a plurality of operation data and result data related to a predetermined operation for a predetermined number of times (hereinafter, “selection screen”). On the selection screen, for example, a combination of a plurality of candidate operation data and result data that can be selected as a data set of a combination of a plurality of operation data and result data acquired by the operation data acquisition unit 301 and the result data acquisition unit 302. A list may be displayed. As a result, the user can use the input device 37 to select a plurality of operation data and result data data sets for a predetermined number of times for a predetermined number of times. When the processing of step S102 is completed, the information processing device 30 proceeds to step S104.

尚、情報処理装置３０は、所定回数分の複数の動作データ及び結果データのデータセットを新たに取得するように要求する画面を表示装置３６に表示させてもよい。これにより、情報処理装置３０は、新たに所定の動作を対象者に所定回数だけ行わせ、所定回数分の動作データ及び結果データを取得することができる。 The information processing device 30 may display a screen requesting the display device 36 to newly acquire a data set of a plurality of operation data and result data for a predetermined number of times. As a result, the information processing apparatus 30 can make the target person perform a predetermined operation a predetermined number of times and acquire the operation data and the result data for the predetermined number of times.

ステップＳ１０４にて、情報処理装置３０は、所定回数分の複数の動作データ及び結果データの組み合わせのデータセットの選択入力が完了したか否かを判定する。情報処理装置３０は、選択入力が完了していない場合、ステップＳ１０６に進み、選択入力が完了している場合、ステップＳ１０８に進む。 In step S104, the information processing apparatus 30 determines whether or not the selection input of the data set of the combination of the plurality of operation data and the result data for a predetermined number of times is completed. The information processing apparatus 30 proceeds to step S106 if the selection input is not completed, and proceeds to step S108 if the selection input is completed.

ステップＳ１０６にて、情報処理装置３０は、入力装置３７による解除入力の受け付け、及び選択画面の表示開始から一定時間の経過の何れかの条件が成立するか否かを判定する。解除入力は、選択画面の表示解除を要求する入力である。情報処理装置３０は、何れかの条件が成立する場合、選択画面の表示を解除して、今回のフローチャートの処理を終了し、何れの条件も成立していない場合、ステップＳ１０４に戻る。 In step S106, the information processing device 30 determines whether or not any of the conditions of the acceptance of the release input by the input device 37 and the elapse of a certain time from the start of the display of the selection screen is satisfied. The cancellation input is an input requesting cancellation of the display of the selection screen. When any of the conditions is satisfied, the information processing device 30 cancels the display of the selection screen, ends the processing of the flowchart this time, and returns to step S104 when any of the conditions is not satisfied.

ステップＳ１０８にて、分析部３０３は、所定回数分の複数の動作データ及び結果データの組み合わせによるデータセットに基づき、複数の動作データと結果データとの関係を分析する。例えば、分析部３０３は、所定回数分の複数の動作データ及び結果データの組み合わせによるデータセットに基づき、機械学習を行い、分析結果としての学習済みモデル（回帰モデル）を出力してよい。情報処理装置３０は、ステップＳ１０８の処理が完了すると、ステップＳ１１０に進む。 In step S108, the analysis unit 303 analyzes the relationship between the plurality of operation data and the result data based on the data set obtained by combining the plurality of operation data and the result data for a predetermined number of times. For example, the analysis unit 303 may perform machine learning based on a data set consisting of a combination of a plurality of operation data and result data for a predetermined number of times, and output a trained model (regression model) as an analysis result. When the processing of step S108 is completed, the information processing device 30 proceeds to step S110.

ステップＳ１１０にて、主要因動作推定部３０４は、ステップＳ１０８で出力される分析結果（例えば、学習済みモデル）に基づき、上述の如く、主要因動作データや主要因動作情報を推定し、出力する。情報処理装置３０は、ステップＳ１１０の処理が完了すると、ステップＳ１１２に進む。 In step S110, the main factor motion estimation unit 304 estimates and outputs the main factor motion data and the key factor motion information as described above based on the analysis result (for example, the trained model) output in step S108. .. When the processing of step S110 is completed, the information processing device 30 proceeds to step S112.

ステップＳ１１２にて、支援情報提供部３０５は、ステップＳ１１２での推定結果（主要因動作データや主要因動作情報）に基づき、対象者の所定の動作に対する結果を改善するための支援情報を表示装置３６に表示させる。これにより、支援情報提供部３０５は、支援情報を対象者に提示（提供）することができる。 In step S112, the support information providing unit 305 displays support information for improving the result for the predetermined action of the target person based on the estimation result (main factor action data and main factor action information) in step S112. It is displayed on 36. As a result, the support information providing unit 305 can present (provide) the support information to the target person.

このように、本例では、情報処理装置３０は、選択入力や複数回分の複数の動作データ及び結果データの組み合わせによるデータセットの新たな取得を通じて、一連の処理を行い、ユーザに対象者の所定の動作を改善するための支援情報を提供することができる。 As described above, in this example, the information processing apparatus 30 performs a series of processing through selection input and new acquisition of a data set by combining a plurality of operation data and result data for a plurality of times, and determines the target person to the user. It is possible to provide support information for improving the operation of.

［情報提供システムの具体的な適用例］
次に、本実施形態に係る情報提供システム１の具体的な適用例について説明する。 [Specific application example of information provision system]
Next, a specific application example of the information providing system 1 according to the present embodiment will be described.

＜情報提供システムの第１の適用例＞
まず、本実施形態に係る情報提供システム１の第１の適用例について説明する。 <First application example of the information providing system>
First, a first application example of the information providing system 1 according to the present embodiment will be described.

本例では、情報提供システム１は、ゴルフのスイング動作の改善に関する支援情報をユーザに提供する。ユーザは、例えば、スイング動作を行う対象者、或いは対象者を指導する指導者（インストラクタ）である。 In this example, the information providing system 1 provides the user with support information regarding the improvement of the swing motion of golf. The user is, for example, a target person who performs a swing motion, or an instructor who guides the target person.

動作データ取得装置１０は、対象者のゴルフのスイング動作に関する複数の動作データ（以下、「ゴルフスイングデータ」）を取得する。本例では、複数のゴルフスイングデータは、対象者の複数の身体部位のそれぞれのヘッドスピードに寄与するエネルギ（例えば、運動エネルギや位置エネルギ等）に関するデータ（以下、「エネルギデータ」）である。動作データ取得装置１０は、例えば、対象者の複数の身体部位に取り付けられる慣性センサを含む。また、動作データ取得装置１０は、例えば、対象者の複数の身体部位の動作の動画像を撮像可能な撮像装置を含んでもよい。また、動作データ取得装置１０は、例えば、対象者に作用する床反力に関するデータを出力する床反力計を含む。動作データ取得装置１０は、慣性センサ或いは撮像装置の出力と、床反力計の出力とに基づき、複数の身体部位ごとのエネルギに関するデータを取得（算出）することができる。 The motion data acquisition device 10 acquires a plurality of motion data (hereinafter, “golf swing data”) relating to the golf swing motion of the target person. In this example, the plurality of golf swing data are data (hereinafter, “energy data”) relating to energy (for example, kinetic energy, potential energy, etc.) that contributes to the head speed of each of the plurality of body parts of the subject. The motion data acquisition device 10 includes, for example, inertial sensors attached to a plurality of body parts of the subject. Further, the motion data acquisition device 10 may include, for example, an imaging device capable of capturing a moving image of the motion of a plurality of body parts of the subject. Further, the operation data acquisition device 10 includes, for example, a floor reaction force meter that outputs data on the floor reaction force acting on the subject. The motion data acquisition device 10 can acquire (calculate) data on energy for each of a plurality of body parts based on the output of the inertial sensor or the image pickup device and the output of the floor reaction force meter.

結果データ取得装置２０は、対象者のゴルフのスイング動作に関する結果データを取得する。本例では、結果データは、対象者のスイング動作におけるヘッドスピードに関するデータである。結果データ取得装置２０は、例えば、ゴルフのクラブとの距離に関するデータを取得（出力）する距離センサを含む。また、結果データ取得装置２０は、ゴルフのクラブの動画像を撮像可能な撮像装置を含んでもよい。結果データ取得装置２０は、距離センサの出力や撮像装置の出力（動画像）に基づき、ヘッドスピードを取得（算出）することができる。 The result data acquisition device 20 acquires result data related to the golf swing motion of the target person. In this example, the result data is data relating to the head speed in the swing motion of the subject. The result data acquisition device 20 includes, for example, a distance sensor that acquires (outputs) data regarding the distance to the golf club. Further, the result data acquisition device 20 may include an image pickup device capable of capturing a moving image of a golf club. The result data acquisition device 20 can acquire (calculate) the head speed based on the output of the distance sensor and the output (moving image) of the image pickup device.

分析部３０３は、複数回分の複数の身体部位ごとのエネルギデータ及びヘッドスピードに関するデータの組み合わせのデータセットに基づき、機械学習を行う。そして、分析部３０３は、対象者の複数の身体部位ごとのエネルギデータからヘッドスピード（に関するデータ）を推定する学習済みモデル（回帰モデル）を生成する。 The analysis unit 303 performs machine learning based on a data set of a combination of energy data for each of a plurality of body parts and data related to head speed for a plurality of times. Then, the analysis unit 303 generates a learned model (regression model) that estimates the head speed (data related to) from the energy data for each of a plurality of body parts of the subject.

主要因動作推定部３０４は、生成された回帰モデルの複数の身体部位のエネルギデータごとの重み付け係数のうちの最も重み付け係数が大きい身体部位のエネルギデータをヘッドスピード（に関するデータ）に対する影響度が最も高いと推定する。即ち、主要因動作推定部３０４は、最も重み付け係数が大きいエネルギデータに対応する身体部位の動作がヘッドスピード（に関するデータ）に対する影響度が最も大きいと推定する。 The main factor motion estimation unit 304 has the highest degree of influence on the head speed (data regarding) of the energy data of the body part having the largest weighting coefficient among the weighting coefficients of each of the energy data of a plurality of body parts of the generated regression model. Estimated to be high. That is, the main factor motion estimation unit 304 estimates that the motion of the body part corresponding to the energy data having the largest weighting coefficient has the greatest influence on the head speed (data related to).

支援情報提供部３０５は、表示装置３６等を通じて、推定された身体部位の複数回分のエネルギデータの平均値や適値を表す支援情報（再現性改善支援情報）をユーザに提供する。適値は、推定された身体部位のエネルギデータを複数回分のエネルギデータの範囲（幅）の中で変化させるときに学習済みデータから最も良い（速い）ヘッドスピードが得られるエネルギデータの値である。これにより、スイング動作を行う対象者（生徒）は、推定された身体部位のエネルギデータを平均値や適値に合わせるように意識してスイング動作の改善を行うことができる。そのため、当該身体部位のエネルギデータ（動作）の分散（ばらつき）を抑制し、ヘッドスピードを安定させることができる。また、対象者は、推定された身体部位のエネルギデータの適値に関する支援情報によって、推定された身体部位のエネルギデータのばらつきの範囲の中で、最も良い結果（ヘッドスピード）得ることが可能な形でスイング動作を改善することができる。また、指導者は、推定された身体部位のエネルギデータを平均値や適値に合わせるように指導を行うことにより、生徒（対象者）の当該身体部位のエネルギデータ（動作）の分散（ばらつき）を抑制させ、ヘッドスピードを安定させることができる。また、指導者は、推定された身体部位のエネルギデータの適値に関する支援情報によって、推定された身体部位のエネルギデータのばらつきの範囲の中で、最も良い結果（フェース角）を実現可能な態様でスイング動作の改善の指導を行うことができる。 The support information providing unit 305 provides the user with support information (reproducibility improvement support information) representing an average value or an appropriate value of the energy data for a plurality of times of the estimated body part through the display device 36 or the like. The appropriate value is the value of the energy data that gives the best (faster) head speed from the trained data when the estimated energy data of the body part is changed within the range (width) of the energy data for multiple times. .. As a result, the subject (student) who performs the swing motion can improve the swing motion consciously so as to match the estimated energy data of the body part with the average value or the appropriate value. Therefore, it is possible to suppress the dispersion (variation) of the energy data (movement) of the body part and stabilize the head speed. In addition, the subject can obtain the best result (head speed) within the range of the variation of the estimated body part energy data by the support information regarding the appropriate value of the estimated body part energy data. The shape can improve the swing motion. In addition, the instructor gives guidance so that the estimated energy data of the body part is adjusted to the average value or an appropriate value, so that the energy data (movement) of the body part of the student (target person) is dispersed (variation). Can be suppressed and the head speed can be stabilized. In addition, the instructor can achieve the best result (face angle) within the range of the variation of the estimated energy data of the body part by the support information regarding the appropriate value of the energy data of the estimated body part. You can give guidance on how to improve your swing motion.

＜情報提供システムの第２の適用例＞
次に、本実施形態に係る情報提供システム１の第２の適用例について説明する。 <Second application example of information provision system>
Next, a second application example of the information providing system 1 according to the present embodiment will be described.

本例では、情報提供システム１は、ゴルフのスイング動作の改善に関する支援情報をユーザに提供する。ユーザは、例えば、スイング動作を行う対象者、或いは対象者を指導する指導者（インストラクタ）である。 In this example, the information providing system 1 provides the user with support information regarding the improvement of the swing motion of golf. The user is, for example, a target person who performs a swing motion, or an instructor who guides the target person.

動作データ取得装置１０は、対象者のゴルフのスイング動作に関する複数のゴルフスイングデータを取得する。本例では、複数のゴルフスイングデータは、ゴルフのクラブのシャフトの軸回りの角度の変化に関するデータ、クラブと地面との間の角度に関するデータ、並びにフェースローテーションに関するデータを含む。フェースローテーションは、スイング動作中のフェースの開閉状態、例えば、シャフト軸回りのフェースの回転角速度を表す。また、本例では、スイング動作中におけるハーフウェイダウン時、トップ時、及びハーフウェイバック時のそれぞれのタイミングの複数のゴルフスイングデータが取得される。動作データ取得装置１０は、例えば、ゴルフのクラブ（例えば、グリップ部等）に取り付けられる一又は複数の慣性センサを含む。動作データ取得装置１０は、クラブに設けられる慣性センサの出力に基づき、クラブのシャフトの軸回りの角度の変化に関するデータ、クラブと地面との間の角度に関するデータ、並びにフェースローテーションに関するデータ等を取得（算出）することができる。 The motion data acquisition device 10 acquires a plurality of golf swing data relating to the golf swing motion of the target person. In this example, the plurality of golf swing data includes data on the change in the axial angle of the shaft of the golf club, data on the angle between the club and the ground, and data on the face rotation. The face rotation represents the open / closed state of the face during the swing operation, for example, the rotational angular velocity of the face around the shaft axis. Further, in this example, a plurality of golf swing data at each timing of half-way down, top, and half-way back during the swing operation are acquired. The motion data acquisition device 10 includes, for example, one or more inertial sensors attached to a golf club (eg, a grip portion, etc.). The motion data acquisition device 10 acquires data on changes in the angle around the axis of the club shaft, data on the angle between the club and the ground, data on face rotation, and the like based on the output of the inertial sensor provided in the club. Can be (calculated).

結果データ取得装置２０は、対象者のゴルフのスイング動作に関する結果データを取得する。本例では、結果データは、フェース角に関するデータ（以下、「フェース角データ」）である。フェース角は、ゴルフボールとのインパクト時における水平方向でのフェース面の向きを表す。結果データ取得装置２０は、例えば、ゴルフのクラブに取り付けられる一又は複数の慣性センサを含む。結果データ取得装置２０は、クラブに取り付けられる慣性センサの出力に基づき、フェース角データを取得することができる。 The result data acquisition device 20 acquires result data related to the golf swing motion of the target person. In this example, the result data is data related to the face angle (hereinafter, “face angle data”). The face angle represents the orientation of the face surface in the horizontal direction at the time of impact with the golf ball. The result data acquisition device 20 includes, for example, one or more inertial sensors attached to a golf club. The result data acquisition device 20 can acquire face angle data based on the output of the inertial sensor attached to the club.

分析部３０３は、ハーフウェイダウン時、トップ時、及びハーフウェイバック時ごとに、複数回分の複数のゴルフスイングデータ及び結果データ（フェース角データ）の組み合わせによるデータセットに基づき、機械学習を行う。そして、分析部３０３は、ハーフウェイダウン時、トップ時、及びハーフウェイバック時のそれぞれの複数のゴルフスイングデータからフェース角度（データ）を推定する複数（３つ）の学習済みモデルを生成する。分析部３０３は、３つの学習済みモデルのうち、最も精度が高い（良い）学習済みモデルを主要因動作推定部３０４に出力する。 The analysis unit 303 performs machine learning based on a data set consisting of a combination of a plurality of golf swing data and result data (face angle data) for a plurality of times at each time of halfway down, top, and halfway back. Then, the analysis unit 303 generates a plurality (three) trained models for estimating the face angle (data) from each of the plurality of golf swing data at the time of halfway down, at the top, and at the time of halfway back. The analysis unit 303 outputs the most accurate (good) trained model among the three trained models to the main factor motion estimation unit 304.

主要因動作推定部３０４は、生成された学習済みモデルにおいて、複数のゴルフスイングデータごとに所定量だけ変化させたときのフェース角の変化量が最も大きいゴルフスイングデータをフェース角に対する影響度が最も高いと推定する。所定量は、例えば、１度であってよい。また、所定量は、例えば、複数回分の結果データの標準偏差に相当する量（角度）であってもよい。 In the generated trained model, the main factor motion estimation unit 304 has the largest influence on the face angle of the golf swing data having the largest change amount of the face angle when the face angle is changed by a predetermined amount for each of a plurality of golf swing data. Estimated to be high. The predetermined amount may be, for example, once. Further, the predetermined amount may be, for example, an amount (angle) corresponding to the standard deviation of the result data for a plurality of times.

支援情報提供部３０５は、表示装置３６等を通じて、フェース角度に対する影響度が最も高いゴルフスイングデータ（以下、「主要因ゴルフスイングデータ」）の複数回分の平均値や適値を表す支援情報（再現性改善支援情報）をユーザに提供する。適値は、主要因ゴルフスイングデータを複数回分の主要因ゴルフスイングデータの範囲（幅）の中で変化させるときに学習済みデータから最も良いフェース角データ（例えば、０度に最も近い値）が得られる主要因ゴルフスイングデータの値である。これにより、スイング動作を行う対象者（生徒）は、主要因ゴルフスイングデータを平均値や適値に合わせるように意識してスイング動作の改善を行うことができる。そのため、主要因ゴルフスイングデータ（動作）の分散（ばらつき）を抑制し、フェース角を安定させることができる。また、対象者は、主要因ゴルフスイングデータの適値に関する支援情報によって、自身の主要因ゴルフスイングデータのばらつきの範囲の中で、最も良い結果（フェース角）得ることが可能な形でスイング動作を改善することができる。また、指導者は、複数のゴルフスイングデータを平均値や適値に合わせるように指導を行うことにより、生徒（対象者）の主要因ゴルフスイングデータ（動作）の分散（ばらつき）を抑制させ、フェース角を安定させることができる。また、指導者は、主要因ゴルフスイングデータの適値に関する支援情報によって、生徒の主要因ゴルフスイングデータのばらつきの範囲の中で、最も良い結果（フェース角）を実現可能な態様でスイング動作の改善の指導を行うことができる。 The support information providing unit 305 displays support information (reproducibility) indicating the average value or appropriate value of a plurality of times of golf swing data (hereinafter, “main factor golf swing data”) having the highest influence on the face angle through the display device 36 or the like. Gender improvement support information) is provided to the user. The appropriate value is the best face angle data (for example, the value closest to 0 degrees) from the learned data when changing the main factor golf swing data within the range (width) of the main factor golf swing data for multiple times. The main factor obtained is the value of golf swing data. As a result, the target person (student) who performs the swing motion can improve the swing motion while being conscious of adjusting the main factor golf swing data to the average value or the appropriate value. Therefore, it is possible to suppress the dispersion (variation) of the main factor golf swing data (motion) and stabilize the face angle. In addition, the subject swings in a form that allows the best result (face angle) to be obtained within the range of variation of the main factor golf swing data by the support information regarding the appropriate value of the main factor golf swing data. Can be improved. In addition, the instructor suppresses the dispersion (variation) of the golf swing data (movement), which is the main factor of the student (target person), by instructing the golf swing data to match the average value or the appropriate value. The face angle can be stabilized. In addition, the instructor can use the support information regarding the appropriate value of the main factor golf swing data to perform the swing motion in a manner capable of achieving the best result (face angle) within the range of variation of the student's main factor golf swing data. Can provide guidance for improvement.

＜情報提供システムの第３の適用例＞
次に、本実施形態に係る情報提供システム１の第３の適用例について説明する。 <Third application example of information provision system>
Next, a third application example of the information providing system 1 according to the present embodiment will be described.

本例では、情報提供システム１は、対象者のゴルフのスイング動作に合わせて推奨されるクラブに関する支援情報をユーザに提供する。ユーザは、例えば、スイング動作を行う対象者、或いは対象者を接客する店舗の店員等である。 In this example, the information providing system 1 provides the user with support information regarding the club recommended according to the swing motion of the golf of the target person. The user is, for example, a target person who performs a swing operation, a store clerk who serves the target person, or the like.

動作データ取得装置１０は、対象者の複数のゴルフスイングデータを取得する。本例では、複数のゴルフスイングデータは、フェースローテーションに関するデータ、リリースタイミングに関するデータ、及びスイングプレーンの角度に関するデータである。リリースタイミングは、ダウンスイング時において、コックした手首を元の状態に戻す（リリースする）タイミングを表す。スイングプレーンは、クラブ（ヘッド）の軌道に相当する仮想的な平面を表す。動作データ取得装置１０は、例えば、ゴルフのクラブに取り付けられる一又は複数の慣性センサを含む。動作データ取得装置１０は、クラブに取り付けられる慣性センサの出力に基づき、フェースローテーション、リリースタイミング、及びスイングプレーンの角度のそれぞれに関するデータを取得することができる。 The operation data acquisition device 10 acquires a plurality of golf swing data of the target person. In this example, the plurality of golf swing data are data related to face rotation, data related to release timing, and data related to the angle of the swing plane. The release timing represents the timing for returning (releasing) the cocked wrist to the original state during the downswing. The swing plane represents a virtual plane corresponding to the trajectory of the club (head). The motion data acquisition device 10 includes, for example, one or more inertial sensors attached to a golf club. The motion data acquisition device 10 can acquire data regarding each of the face rotation, the release timing, and the angle of the swing plane based on the output of the inertial sensor attached to the club.

結果データ取得装置２０は、対象者のゴルフのスイング動作に関する結果データを取得する。本例では、結果データは、アタック角に関するデータ及びクラブパスに関するデータである。アタック角は、ゴルフボールとのインパクト時の水平面を基準とするゴルフボールに対するクラブ（ヘッド）の入射角度を表す。クラブパスは、スイング時のクラブ（ヘッド）の軌道のうち、ゴルフボールとのインパクトの直前から直後にかけての水平方向でのヘッドの軌道（ヘッドの向き）を表す。結果データ取得装置２０は、例えば、ゴルフのクラブに取り付けられる一又は複数の慣性センサを含む。結果データ取得装置２０は、クラブに取り付けられる慣性センサの出力に基づき、アタック角及びクラブパスのそれぞれに関するデータを取得することができる。 The result data acquisition device 20 acquires result data related to the golf swing motion of the target person. In this example, the result data is the data regarding the attack angle and the data regarding the club pass. The attack angle represents the angle of incidence of the club (head) on the golf ball with respect to the horizontal plane at the time of impact with the golf ball. The club pass represents the trajectory (direction of the head) of the club (head) in the horizontal direction from immediately before to immediately after the impact with the golf ball in the trajectory of the club (head) at the time of swing. The result data acquisition device 20 includes, for example, one or more inertial sensors attached to a golf club. The result data acquisition device 20 can acquire data regarding each of the attack angle and the club path based on the output of the inertial sensor attached to the club.

分析部３０３は、複数回分の複数のゴルフスイングデータ及び結果データ（アタック角及びクラブパスに関するデータ）の組み合わせによるデータセットに基づき、機械学習を行う。そして、分析部３０３は、複数のゴルフスイングデータからアタック角及びクラブパスのそれぞれに関するデータを推定する学習済みモデル（回帰モデル）を生成する。 The analysis unit 303 performs machine learning based on a data set consisting of a combination of a plurality of golf swing data for a plurality of times and result data (data on an attack angle and a club pass). Then, the analysis unit 303 generates a trained model (regression model) that estimates data related to each of the attack angle and the club pass from the plurality of golf swing data.

主要因動作推定部３０４は、アタック角及びクラブパスのそれぞれについて、生成された回帰モデルの複数のゴルフスイングデータごとの重み付け係数のうちの最も重み付け係数が大きいゴルフスイングデータを結果に対する影響度が最も高いと推定する。 The main factor motion estimation unit 304 determines the golf swing data having the largest weighting coefficient among the weighting coefficients for each of the plurality of golf swing data of the generated regression model for each of the attack angle and the club path, and has the greatest influence on the result. Estimated to be high.

支援情報提供部３０５は、表示装置３６等を通じて、主要因ゴルフスイングデータに予め紐付けられるクラブに関する支援情報（用具改善支援情報）をユーザに提供する。これにより、店舗の店員は、用具改善支援情報（例えば、特定の製品を指定する情報や用具の機能特性を表す情報等）に基づき、対象者に適合するクラブを提案することができる。また、対象者は、より容易に、自身の動作（運動特性）に合ったクラブの選択を行うことができる。 The support information providing unit 305 provides the user with support information (equipment improvement support information) regarding the club that is associated with the main factor golf swing data in advance through the display device 36 or the like. As a result, the store clerk can propose a club suitable for the target person based on the equipment improvement support information (for example, information specifying a specific product, information indicating the functional characteristics of the equipment, etc.). In addition, the subject can more easily select a club that suits his / her movement (motor characteristics).

＜情報提供システムの第４の適用例＞
次に、本実施形態に係る情報提供システム１の第４の適用例について説明する。 <Fourth application example of information provision system>
Next, a fourth application example of the information providing system 1 according to the present embodiment will be described.

本例では、情報提供システム１は、対象者のゴルフのスイング動作に合わせて推奨されるクラブに関する支援情報をユーザに提供する。ユーザは、例えば、スイング動作を行う対象者、或いは対象者を接客する店舗の店員等である。 In this example, the information providing system 1 provides the user with support information regarding the club recommended according to the swing motion of the golf of the target person. The user is, for example, a target person who performs a swing operation, a store clerk who serves the target person, or the like.

動作データ取得装置１０は、対象者の複数のゴルフスイングデータを取得する。本例では、複数のゴルフスイングデータは、対象者の複数の身体部位のそれぞれのヘッドスピードに寄与するエネルギデータである。動作データ取得装置１０は、例えば、対象者の複数の身体部位に取り付けられる慣性センサを含む。また、動作データ取得装置１０は、例えば、対象者の複数の身体部位の動作の動画像を撮像可能な撮像装置を含んでもよい。また、動作データ取得装置１０は、例えば、対象者に作用する床反力に関するデータを出力する床反力計を含む。動作データ取得装置１０は、慣性センサ或いは撮像装置の出力と、床反力計の出力とに基づき、複数の身体部位ごとのエネルギに関するデータを取得することができる。 The operation data acquisition device 10 acquires a plurality of golf swing data of the target person. In this example, the plurality of golf swing data are energy data that contribute to the head speed of each of the plurality of body parts of the subject. The motion data acquisition device 10 includes, for example, inertial sensors attached to a plurality of body parts of the subject. Further, the motion data acquisition device 10 may include, for example, an imaging device capable of capturing a moving image of the motion of a plurality of body parts of the subject. Further, the operation data acquisition device 10 includes, for example, a floor reaction force meter that outputs data on the floor reaction force acting on the subject. The motion data acquisition device 10 can acquire data related to energy for each of a plurality of body parts based on the output of the inertial sensor or the image pickup device and the output of the floor reaction force meter.

結果データ取得装置２０は、対象者のゴルフのスイング動作に関する結果データを取得する。本例では、結果データは、アタック角に関するデータ及びクラブパスに関するデータである。結果データ取得装置２０は、例えば、ゴルフのクラブに取り付けられる一又は複数の慣性センサを含む。結果データ取得装置２０は、クラブに取り付けられる慣性センサの出力に基づき、アタック角及びクラブパスのそれぞれに関するデータを取得することができる。 The result data acquisition device 20 acquires result data related to the golf swing motion of the target person. In this example, the result data is the data regarding the attack angle and the data regarding the club pass. The result data acquisition device 20 includes, for example, one or more inertial sensors attached to a golf club. The result data acquisition device 20 can acquire data regarding each of the attack angle and the club path based on the output of the inertial sensor attached to the club.

分析部３０３は、複数回分の複数の身体部位ごとのエネルギデータ及び結果データ（アタック角及びクラブパスに関するデータ）の組み合わせによるデータセットに基づき、機械学習を行う。そして、分析部３０３は、複数の身体部位ごとのエネルギデータからアタック角及びクラブパスのそれぞれに関するデータを推定する学習済みモデル（回帰モデル）を生成する。 The analysis unit 303 performs machine learning based on a data set consisting of a combination of energy data and result data (data on attack angle and club path) for each of a plurality of body parts for a plurality of times. Then, the analysis unit 303 generates a trained model (regression model) that estimates data related to each of the attack angle and the club path from the energy data for each of the plurality of body parts.

主要因動作推定部３０４は、アタック角及びクラブパスのそれぞれについて、生成された回帰モデルの複数の身体部位ごとのエネルギデータの重み付け係数のうちの最も重み付け係数が大きい身体部位のエネルギデータを最も結果に対する影響度が最も高いと推定する。即ち、主要因動作推定部３０４は、最も重み付け係数が大きいエネルギデータに対応する身体部位の動作が結果（アタック角或いはクラブパス）に対する影響度が最も大きいと推定する。 The main factor motion estimation unit 304 results in the energy data of the body part having the largest weighting coefficient among the weighting coefficients of the energy data for each of a plurality of body parts of the generated regression model for each of the attack angle and the club path. It is estimated that the degree of influence on is the highest. That is, the main factor motion estimation unit 304 estimates that the motion of the body part corresponding to the energy data having the largest weighting coefficient has the greatest influence on the result (attack angle or club path).

支援情報提供部３０５は、表示装置３６等を通じて、主要因ゴルフスイングデータに予め紐付けられるクラブに関する支援情報（用具改善支援情報）をユーザに提供する。これにより、店舗の店員は、用具改善支援情報（例えば、特定の製品を指定する情報や用具の機能特性を表す情報等）に基づき、対象者に適合するクラブを提案することができる。また、対象者は、より容易に、自身の動作（運動特性）に合ったクラブの選択を行うことができる。 The support information providing unit 305 provides the user with support information (equipment improvement support information) regarding the club that is associated with the main factor golf swing data in advance through the display device 36 or the like. As a result, the store clerk can propose a club suitable for the target person based on the equipment improvement support information (for example, information specifying a specific product, information indicating the functional characteristics of the equipment, etc.). In addition, the subject can more easily select a club that suits his / her movement (motor characteristics).

＜情報提供システムの第５の適用例＞
次に、本実施形態に係る情報提供システム１の第５の適用例について説明する。 <Fifth application example of information provision system>
Next, a fifth application example of the information providing system 1 according to the present embodiment will be described.

本例では、情報提供システム１は、対象者のゴルフのスイング動作に合わせて推奨されるゴルフボールに関する支援情報をユーザに提供する。ユーザは、例えば、スイング動作を行う対象者、或いは対象者を接客する店舗の店員等である。 In this example, the information providing system 1 provides the user with support information regarding a golf ball recommended according to the swing motion of the golf of the target person. The user is, for example, a target person who performs a swing operation, a store clerk who serves the target person, or the like.

動作データ取得装置１０は、対象者の複数のゴルフスイングデータを取得する。本例では、複数のゴルフスイングデータは、アタック角に関するデータ、ダイナミックロフトに関するデータ、及びヘッドスピードに関するデータである。ダイナミックロフトは、実際に打った時のインパクト瞬間のフェースの傾斜角を表す。動作データ取得装置１０は、例えば、クラブに取り付けられる一又は複数の慣性センサを含む。動作データ取得装置１０は、例えば、クラブの動画像を撮像可能な撮像装置を含む。また、動作データ取得装置１０は、例えば、クラブとの距離に関するデータを取得（出力）する距離センサを含む。動作データ取得装置１０は、慣性センサ、撮像装置、距離センサ等の出力に基づき、アタック角、ダイナミックロフト、及びヘッドスピードのそれぞれに関するデータを取得することができる。 The operation data acquisition device 10 acquires a plurality of golf swing data of the target person. In this example, the plurality of golf swing data are data related to the attack angle, data related to the dynamic loft, and data related to the head speed. The dynamic loft represents the inclination angle of the face at the moment of impact when actually hit. The motion data acquisition device 10 includes, for example, one or more inertial sensors attached to the club. The operation data acquisition device 10 includes, for example, an image pickup device capable of capturing a moving image of a club. Further, the operation data acquisition device 10 includes, for example, a distance sensor that acquires (outputs) data related to the distance to the club. The operation data acquisition device 10 can acquire data related to each of the attack angle, the dynamic loft, and the head speed based on the outputs of the inertial sensor, the image pickup device, the distance sensor, and the like.

結果データ取得装置２０は、ゴルフのスイング動作に関する結果データを取得する。本例では、結果データは、クラブにより打ち出されるゴルフボールの飛距離に関するデータである。結果データ取得装置２０は、例えば、ゴルフボールの軌道に関するデータを取得（出力）する軌道計測装置を含む。また、結果データ取得装置２０は、例えば、ゴルフボールに取り付けられるＧＰＳセンサを含む。また、結果データ取得装置２０は、例えば、ゴルフボールの動画像を撮像可能な撮像装置を含む。結果データ取得装置２０は、軌道計測装置、ＧＰＳセンサ、撮像装置等の出力に基づき、ゴルフボールの飛距離に関するデータを取得することができる。 The result data acquisition device 20 acquires result data related to the swing motion of golf. In this example, the result data is data on the flight distance of a golf ball launched by a club. The result data acquisition device 20 includes, for example, a trajectory measurement device that acquires (outputs) data on the trajectory of a golf ball. Further, the result data acquisition device 20 includes, for example, a GPS sensor attached to a golf ball. Further, the result data acquisition device 20 includes, for example, an imaging device capable of capturing a moving image of a golf ball. The result data acquisition device 20 can acquire data related to the flight distance of the golf ball based on the outputs of the trajectory measuring device, the GPS sensor, the imaging device, and the like.

分析部３０３は、複数回分の複数のゴルフスイングデータ及び飛距離に関するデータの組み合わせのデータセットに基づき、機械学習を行う。そして、分析部３０３は、複数のゴルフスイングデータからゴルフボールの飛距離（に関するデータ）を推定する学習済みモデル（回帰モデル）を生成する。 The analysis unit 303 performs machine learning based on a data set of a combination of a plurality of golf swing data for a plurality of times and data related to a flight distance. Then, the analysis unit 303 generates a trained model (regression model) that estimates the flight distance (data related to) of the golf ball from the plurality of golf swing data.

主要因動作推定部３０４は、生成された回帰モデルの複数のゴルフスイングデータごとの重み付け係数のうちの最も重み付け係数が大きいゴルフスイングデータを飛距離（に関するデータ）に対する影響度が最も高いと推定する。 The main factor motion estimation unit 304 estimates that the golf swing data having the largest weighting coefficient among the weighting coefficients for each of the plurality of golf swing data of the generated regression model has the highest influence on the flight distance (data regarding). ..

支援情報提供部３０５は、表示装置３６等を通じて、主要因ゴルフスイングデータに予め紐付けられるゴルフボールに関する支援情報（用具改善支援情報）をユーザに提供する。これにより、店舗の店員は、用具改善支援情報（例えば、特定の製品を指定する情報やゴルフボールの機能特性を表す情報等）に基づき、対象者に適合するゴルフボールを提案することができる。また、対象者は、より容易に、自身の動作（運動特性）に合ったゴルフボールの選択を行うことができる。 The support information providing unit 305 provides the user with support information (equipment improvement support information) regarding the golf ball that is associated with the main factor golf swing data in advance through the display device 36 or the like. As a result, the store clerk can propose a golf ball suitable for the target person based on the equipment improvement support information (for example, information specifying a specific product, information indicating the functional characteristics of the golf ball, etc.). In addition, the subject can more easily select a golf ball that suits his / her own movement (movement characteristics).

＜情報提供システムの第６の適用例＞
次に、本実施形態に係る情報提供システム１の第６の適用例について説明する。 <Sixth application example of information provision system>
Next, a sixth application example of the information providing system 1 according to the present embodiment will be described.

本例では、情報提供システム１は、テニスのスイング動作の改善に関する支援情報をユーザに提供する。ユーザは、例えば、スイング動作を行う対象者、或いは対象者を指導する指導者（インストラクタ）である。 In this example, the information providing system 1 provides the user with support information regarding the improvement of the swing motion of tennis. The user is, for example, a target person who performs a swing motion, or an instructor who guides the target person.

動作データ取得装置１０は、対象者のテニスのスイング動作に関する複数の動作データ（以下、「テニススイングデータ」）を取得する。本例では、複数のテニススイングデータは、スイングスピードに関するデータ、スイング角度に関するデータ、インパクト時のラケット面の角度に関するデータ、及びラケットの回転角度に関するデータである。動作データ取得装置１０は、例えば、ラケットに取り付けられる一又は複数の慣性センサを含む。また、動作データ取得装置１０は、例えば、ラケットの動きの動画像を撮像する撮像装置を含む。動作データ取得装置１０は、例えば、慣性センサや撮像装置等の出力に基づき、スイングスピード、スイング角度、及びインパクト時のラケット面の角度のそれぞれに関するデータを取得することができる。 The motion data acquisition device 10 acquires a plurality of motion data (hereinafter, “tennis swing data”) relating to the tennis swing motion of the target person. In this example, the plurality of tennis swing data are data relating to swing speed, data relating to swing angle, data relating to the angle of the racket surface at impact, and data relating to the rotation angle of the racket. The motion data acquisition device 10 includes, for example, one or more inertial sensors attached to the racket. Further, the operation data acquisition device 10 includes, for example, an imaging device that captures a moving image of the movement of the racket. The operation data acquisition device 10 can acquire data regarding each of the swing speed, the swing angle, and the angle of the racket surface at the time of impact, based on the output of the inertial sensor, the image pickup device, or the like, for example.

結果データ取得装置２０は、対象者のテニスのスイング動作に関する結果データを取得する。本例では、結果データは、対象者の位置からテニスボールの着弾位置までの距離（以下、「着弾距離」）に関するデータである。結果データ取得装置２０は、例えば、テニスボールの軌道に関するデータを出力する軌道計測装置を含む。また、結果データ取得装置２０は、例えば、テニスボールの軌道の動画像を撮像する撮像装置を含む。結果データ取得装置２０は、軌道計測装置や撮像装置等の出力に基づき、着弾距離に関するデータを取得することができる。 The result data acquisition device 20 acquires result data related to the swing motion of the target person's tennis. In this example, the result data is data related to the distance from the position of the target person to the landing position of the tennis ball (hereinafter, “landing distance”). The result data acquisition device 20 includes, for example, a trajectory measuring device that outputs data relating to the trajectory of a tennis ball. Further, the result data acquisition device 20 includes, for example, an imaging device that captures a moving image of the trajectory of a tennis ball. The result data acquisition device 20 can acquire data related to the landing distance based on the output of the trajectory measuring device, the imaging device, and the like.

分析部３０３は、複数回分の複数のテニススイングデータ及び着弾距離に関するデータの組み合わせのデータセットに基づき、機械学習を行う。そして、分析部３０３は、複数のテニススイングデータから着弾距離（に関するデータ）を推定する学習済みモデル（回帰モデル）を生成する。 The analysis unit 303 performs machine learning based on a data set of a combination of a plurality of tennis swing data for a plurality of times and data related to the landing distance. Then, the analysis unit 303 generates a trained model (regression model) that estimates the landing distance (data related to) from a plurality of tennis swing data.

主要因動作推定部３０４は、生成された回帰モデルの複数のテニススイングデータごとの重み付け係数のうちの最も重み付け係数が大きいテニススイングデータを着弾距離（に関するデータ）に対する影響度が最も高いと推定する。 The main factor motion estimation unit 304 estimates that the tennis swing data having the largest weighting coefficient among the weighting coefficients for each of the plurality of tennis swing data of the generated regression model has the highest influence on the landing distance (data regarding). ..

支援情報提供部３０５は、表示装置３６等を通じて、着弾距離（に関するデータ）に対する影響度が最も高いテニススイングデータ（以下、「主要因テニススイングデータ」）の複数回分の平均値や適値を表す支援情報（再現性改善支援情報）をユーザに提供する。適値は、主要因テニススイングデータを複数回分の主要因テニススイングデータの範囲（幅）の中で変化させるときに学習済みデータから最も良い着弾距離（例えば、コートの長さに相当する２４ｍに最も近い値）が得られる主要因テニススイングデータの値である。これにより、スイング動作を行う対象者（生徒）は、主要因テニススイングデータを平均値や適値に合わせるように意識してスイング動作の改善を行うことができる。そのため、主要因テニススイングデータ（動作）の分散（ばらつき）を抑制し、着弾距離を安定させることができる。また、対象者は、主要因テニススイングデータの適値に関する支援情報によって、自身の主要因テニススイングデータのばらつきの範囲の中で、最も良い結果（着弾距離）得ることが可能な形でスイング動作を改善することができる。また、指導者は、主要因テニススイングデータを平均値や適値に合わせるように指導を行うことにより、生徒（対象者）の主要因テニススイングデータ（動作）の分散（ばらつき）を抑制させ、着弾距離を安定させることができる。また、指導者は、主要因テニススイングデータの適値に関する支援情報によって、生徒の主要因テニススイングデータのばらつきの範囲の中で、最も良い結果（着弾距離）を実現可能な態様でスイング動作の改善の指導を行うことができる。 The support information providing unit 305 represents the average value or appropriate value for a plurality of times of tennis swing data (hereinafter, “main factor tennis swing data”) having the highest degree of influence on the impact distance (data related to) through the display device 36 or the like. Provide support information (reproducibility improvement support information) to the user. The appropriate value is the best landing distance (for example, 24 m, which corresponds to the length of the court) from the learned data when changing the main factor tennis swing data within the range (width) of the main factor tennis swing data for multiple times. The closest value) is the main factor for obtaining the value of tennis swing data. As a result, the target person (student) who performs the swing motion can improve the swing motion while being conscious of adjusting the main factor tennis swing data to the average value or the appropriate value. Therefore, it is possible to suppress the dispersion (variation) of the main factor tennis swing data (motion) and stabilize the landing distance. In addition, the subject swings in a form that can obtain the best result (landing distance) within the range of variation of his / her main factor tennis swing data by the support information regarding the appropriate value of the main factor tennis swing data. Can be improved. In addition, the instructor gives guidance so that the main factor tennis swing data is adjusted to the average value or the appropriate value, thereby suppressing the dispersion (variation) of the main factor tennis swing data (movement) of the student (target person). The landing distance can be stabilized. In addition, the instructor can use the support information regarding the appropriate value of the main factor tennis swing data to perform the swing motion in a manner capable of achieving the best result (landing distance) within the range of variation of the student's main factor tennis swing data. Can provide guidance for improvement.

以上、実施形態について詳述したが、本開示はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された要旨の範囲内において、種々の変形・改良が可能である。 Although the embodiments have been described in detail above, the present disclosure is not limited to such specific embodiments, and various modifications and improvements can be made within the scope of the gist described in the claims.

１ 情報提供システム
１０ 動作データ取得装置
２０ 結果データ取得装置
３０ 情報処理装置
３６ 表示装置
３０１ 動作データ取得部（第１の取得部）
３０２ 結果データ取得部（第２の取得部）
３０３ 分析部
３０４ 主要因動作推定部（推定部）
３０５ 支援情報提供部（出力部） 1 Information providing system 10 Operation data acquisition device 20 Result data acquisition device 30 Information processing device 36 Display device 301 Operation data acquisition unit (first acquisition unit)
302 Result data acquisition unit (second acquisition unit)
303 Analysis unit 304 Main factor motion estimation unit (estimation unit)
305 Support Information Provision Department (Output Department)

Claims (14)

対象者の所定の動作に関する複数のデータを取得する第１の取得部と、
前記所定の動作に基づき得られる結果に関するデータを取得する第２の取得部と、
複数回分の前記所定の動作に関する複数のデータ及び前記結果に関するデータに基づき、前記所定の動作に関する複数のデータのうちの前記結果に対する影響度が相対的に高いデータを推定する推定部と、を備える、
情報処理装置。 A first acquisition unit that acquires a plurality of data related to a predetermined operation of the target person, and
A second acquisition unit that acquires data related to the result obtained based on the predetermined operation, and
It is provided with an estimation unit that estimates data having a relatively high degree of influence on the result among the plurality of data related to the predetermined operation based on a plurality of data related to the predetermined operation and data related to the result for a plurality of times. ,
Information processing device. 複数回分の前記所定の動作に関する複数のデータ及び前記結果に関するデータに基づき、前記所定の動作に関する複数のデータと、前記結果に関するデータとの間の関係を分析する分析部を備え、
前記推定部は、前記分析部の分析結果に基づき、前記所定の動作に関する複数のデータのうちの前記結果に対する影響度が相対的に高いデータを推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。 An analysis unit that analyzes the relationship between the plurality of data related to the predetermined operation and the data related to the result based on the plurality of data related to the predetermined operation and the data related to the result for a plurality of times is provided.
Based on the analysis result of the analysis unit, the estimation unit estimates data having a relatively high degree of influence on the result among a plurality of data related to the predetermined operation.
The information processing device according to claim 1. 前記分析部は、前記複数回分の前記所定の動作に関する複数のデータ及び前記結果に関するデータに基づき、機械学習を行い、
前記推定部は、前記機械学習による学習結果に基づき、前記所定の動作に関する複数のデータのうちの前記結果に対する影響度が相対的に高いデータを推定する、
請求項２に記載の情報処理装置。 The analysis unit performs machine learning based on a plurality of data related to the predetermined operation and data related to the result for the plurality of times.
Based on the learning result by the machine learning, the estimation unit estimates data having a relatively high degree of influence on the result among a plurality of data related to the predetermined operation.
The information processing device according to claim 2. 前記分析部は、前記学習結果として、前記所定の動作に関する複数のデータと前記結果との関係を表す関数を生成し、
前記推定部は、前記関数の中で規定される、前記所定の動作に関する複数のデータのそれぞれの重み付けに基づき、前記所定の動作に関する複数のデータのうちの前記結果に対する影響度が相対的に高いデータを推定する、
請求項３に記載の情報処理装置。 As the learning result, the analysis unit generates a function representing the relationship between the result and a plurality of data related to the predetermined operation.
The estimation unit has a relatively high degree of influence on the result of the plurality of data relating to the predetermined operation based on the weighting of each of the plurality of data relating to the predetermined operation defined in the function. Estimate the data,
The information processing device according to claim 3. 前記推定部は、前記所定の動作に関する複数のデータのそれぞれを変化させたときの前記学習結果から出力される前記結果に関するデータの推定値の変化率に基づき、前記所定の動作に関する複数のデータのうちの前記結果に対する影響度が相対的に高いデータを推定する、
請求項３に記載の情報処理装置。 The estimation unit of the plurality of data relating to the predetermined operation is based on the rate of change of the estimated value of the data relating to the result output from the learning result when each of the plurality of data relating to the predetermined operation is changed. Estimate the data that has a relatively high degree of influence on the above results.
The information processing device according to claim 3. 前記推定部の推定結果に基づき、前記結果を改善するための支援情報を出力する出力部を備える、
請求項１乃至５の何れか一項に記載の情報処理装置。 An output unit for outputting support information for improving the result based on the estimation result of the estimation unit is provided.
The information processing device according to any one of claims 1 to 5. 前記出力部は、前記結果の分散を抑制するための前記支援情報を出力する、
請求項６に記載の情報処理装置。 The output unit outputs the support information for suppressing the dispersion of the result.
The information processing device according to claim 6. 前記出力部は、前記結果を最適化するための前記支援情報を出力する、
請求項６に記載の情報処理装置。 The output unit outputs the support information for optimizing the result.
The information processing device according to claim 6. 前記出力部は、前記結果を改善するための用具に関する前記支援情報を出力する、
請求項６に記載の情報処理装置。 The output unit outputs the support information regarding the tool for improving the result.
The information processing device according to claim 6. 前記動作は、ゴルフのスイング動作である、
請求項１乃至９の何れか一項に記載の情報処理装置。 The movement is a golf swing movement.
The information processing device according to any one of claims 1 to 9. 前記所定の動作に関する複数のデータは、クラブ及びスイング動作を行う人の少なくとも一方に取り付けられる慣性センサ、人のスイング動作及びボールの軌道の少なくとも一方を撮像する撮像装置、スイング動作を行う人の身体部位及びボールの少なくとも一方との間の距離に関するデータを出力する距離センサ、ボールの軌道に関するデータを出力する軌道計測装置、人の足裏の面圧に関するデータを出力する面圧計測装置、並びスイング動作を行う人に作用する床反力に関するデータを出力する床反力計測装置の少なくとも一つにより取得される、
請求項１０に記載の情報処理装置。 The plurality of data relating to the predetermined motion includes an inertial sensor attached to at least one of the club and the person performing the swing motion, an imaging device that images at least one of the swing motion of the person and the trajectory of the ball, and the body of the person performing the swing motion. A distance sensor that outputs data related to the distance between a part and at least one of the balls, a trajectory measuring device that outputs data related to the trajectory of the ball, a surface pressure measuring device that outputs data related to the surface pressure of the sole of a person, and a side-by-side swing. Acquired by at least one of the floor reaction force measuring devices that outputs data on the floor reaction force acting on the person performing the movement.
The information processing device according to claim 10. 前記所定の動作に関する複数のデータは、スイング動作を行う人の身体部位の位置、速度、加速度、角加速度、エネルギ、トルク、足裏の面圧、スイング動作を行う人に作用する床反力、クラブの所定部位の位置、加速度、角速度、角加速度、ボールの軌道、並びにスイング動作を行う人及びボールの少なくとも一方の撮像画像、のうちの少なくとも一つに関するデータを含む、
請求項１０又は１１に記載の情報処理装置。 The plurality of data relating to the predetermined movement include the position, speed, acceleration, angular acceleration, energy, torque, surface pressure of the sole of the foot, and the floor reaction force acting on the person performing the swing movement. Includes data on at least one of the position, acceleration, angular velocity, angular acceleration, trajectory of the ball, and at least one captured image of the swinging person and the ball at a given portion of the club.
The information processing device according to claim 10 or 11. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
対象者の所定の動作に関する複数のデータを取得する第１の取得ステップと、
前記所定の動作に基づき得られる結果に関するデータを取得する第２の取得ステップと、
複数回分の前記所定の動作に関する複数のデータ及び前記結果に関するデータに基づき、前記所定の動作に関する複数のデータのうちの前記結果に対する影響度が相対的に高いデータを推定する推定ステップと、を含む、
情報処理方法。 It is an information processing method executed by an information processing device.
The first acquisition step of acquiring a plurality of data related to a predetermined operation of the target person, and
A second acquisition step of acquiring data on the result obtained based on the predetermined operation, and
It includes an estimation step of estimating data having a relatively high degree of influence on the result among the plurality of data related to the predetermined operation based on a plurality of data related to the predetermined operation and data related to the result for a plurality of times. ,
Information processing method. 情報処理装置に、
対象者の所定の動作に関する複数のデータを取得する第１の取得ステップと、
前記所定の動作に基づき得られる結果に関するデータを取得する第２の取得ステップと、
複数回分の前記所定の動作に関する複数のデータ及び前記結果に関するデータに基づき、前記所定の動作に関する複数のデータのうちの前記結果に対する影響度が相対的に高いデータを推定する推定ステップと、を実行させる、
プログラム。 For information processing equipment
The first acquisition step of acquiring a plurality of data related to a predetermined operation of the target person, and
A second acquisition step of acquiring data on the result obtained based on the predetermined operation, and
An estimation step of estimating data having a relatively high degree of influence on the result among the plurality of data related to the predetermined operation is executed based on the plurality of data related to the predetermined operation and the data related to the result for a plurality of times. Let,
program.
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WO2022230501A1 (en) * 2021-04-28 2022-11-03 オムロン株式会社 Motion analyzing device, motion analysis method, motion analyzing program, and motion analyzing system
WO2023106382A1 (en) * 2021-12-10 2023-06-15 京セラ株式会社 Information processing device, electronic appliance, information processing system, information processing method, and program

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