JP5156013B2 - フィードバックを提供するための移動パーソナルサービスプラットフォーム - Google Patents

Description

本出願は、２００６年７月１０日出願の米国仮特許出願第６０／８３０，１２７号の利益を主張する。上記出願の開示は、本願の開示の一部である（ならびに参照により本願の開示に組み込まれる）ものと見なされる。

本開示は、移動パーソナルサービスプラットフォーム、例えばユーザの活動に関するデータ収集を行うシステム、および収集したデータに基づいて分析を行い、フィードバックを提供するアプリケーションに関する。

他者と通信し、情報にアクセスし、データを収集し、また多数のタスクを組織化するために使用される広範囲にわたる移動パーソナルデバイスが、消費者向けに市販されている。例えば、携帯電話、電子手帳、パーソナルコンピュータ、ＭＰ３プレーヤー、およびデジタルカメラはすべて、顕著なレベルで市場に出回っている。さらに、それらのデバイスの２つ以上を単一ユニットに組み入れた、いくつかの多機能製品が導入されている。例えば、スマートフォンは、電子メールおよびネットワーク資源を含む、１つまたは複数のデータ源へのアクセスを支援するパーソナルコンピュータの機能性と併せて、音声通信を提供するように構成することができる。

それに加えて、特殊用途向けデバイスまたはセンサも、健康、位置、活動、およびフィットネス／健康データを含む、ユーザと関連付けられたデータを収集するのに利用可能である。データは、着用または別の方法でユーザに取り付けられた専用センサによって収集することができる。例えば、グルコースモニタは血糖と関連付けられたデータを収集し、歩数計は活動に関するデータを収集する。さらに、可搬型心臓モニタを使用して、ある期間にわたって心拍数を検出し記録することができ、それによって、結果を、時間経過に伴う傾向および能力について分析することができる。

特殊用途向けセンサによって収集したデータは、パーソナルコンピュータがホストする専用アプリケーションなど、分析およびフィードバック専用のアプリケーションに提供することができる。典型的に、特殊用途向けセンサを収容するデバイスは、専用アプリケーションをホストするコンピュータに結合され、収集したデータは、例えば有線データ接続を通して転送される。次に、専用アプリケーションは、収集したデータを処理して、ユーザに分かりやすい形態で結果およびフィードバックを作成する。専用アプリケーションは、一般に、グルコース量または心拍数などの単一の対象またはシステムに関する、単一の特殊用途向けセンサに対応するデータを処理するように構成される。

本開示は、デバイスユーザと関連付けられたセンサデータを収集し分析する、ならびに１つもしくは複数の習慣に関して、収集したセンサデータに基づくフィードバックをデバイスユーザに提供する、方法、コンピュータプログラム製品、およびシステムを提供する。

本発明者らは、ユーザが、１つもしくは複数の挙動をモニタ、管理、および強化し、通信を改善し、かつ／または情報にアクセスするのを支援するために、ユーザが身に付けたスマートフォンもしくは携帯情報端末（ＰＤＡ）などの偏在する移動デバイスを使用することができるシステムを開発する必要性を認知した。発明者らは、さらに、そのようなシステムを、習慣管理、記憶増強、自己認識の強化、物理環境の認識強化および物理環境との相互作用、ならびに通信管理を含む、多種多様な実施例に使用することができることを認知した。それに加えて、発明者らは、準リアルタイムフィードバックおよび時間遅延フィードバックをユーザに提供する必要性を認知した。

概して、１つの態様では、本主題は、少なくとも１つがユーザの移動デバイスと関連付けられた複数のセンサから、センサデータを受信する工程と、集計センサデータを生成するため、受信したセンサデータを集計する工程と、集計測定基準を決定するため、集計センサデータを処理する工程と、成績基準を決定するため、集計測定基準をユーザと関連付けられた目標と比較する工程と、決定した成績基準に基づいてユーザに対するフィードバックを生成する工程とを含むように実施することができる。さらに、本主題は、移動デバイスが、音声センサ、映像センサ、環境センサ、生体計測センサ、位置センサ、活動検出器、および健康モニタの１つまたは複数を含む、移動パーソナルサービスデバイスを含むようにして実施することができる。

本主題はまた、移動パーソナルサービスデバイス上にフィードバックを表示する工程を含むように実施することができる。さらに、本主題は、準リアルタイムでフィードバックを表示する工程を含むように実施することができる。それに加えて、本主題は、移動パーソナルサービスデバイスの現在位置を示す位置情報デバイスからの位置データを受信する工程と、受信した位置データに従って集計センサデータを処理する工程とを含むように実施することができる。

本主題はまた、複数のセンサの少なくとも１つが別のユーザの移動パーソナルサービスデバイスと関連付けられるようにして実施することができる。さらに、本主題は、センサデータがリアルタイムで受信されるようにして実施することができる。それに加えて、本主題は、第２の測定基準を決定するため、複数のセンサの少なくとも１つと関連付けられた受信したセンサデータを処理する工程と、集計測定基準および第２の測定基準に基づいて複合スコアを計算する工程と、複合スコアに基づいてフィードバックを生成する工程とを含むように実施することができる。

概して、別の態様では、本技術は、コンピュータ可読媒体上にコード化された、データ処理装置に処理を行わせるように動作可能なコンピュータプログラム製品であって、当該処理が、少なくとも１つがユーザの移動デバイスと関連付けられた複数のセンサから、センサデータを受信する工程と、集計センサデータを生成するため、受信したセンサデータを集計する工程と、集計測定基準を決定するため、集計センサデータを処理する工程と、成績基準を決定するため、集計測定基準をユーザと関連付けられた目標と比較する工程と、決定した成績基準に基づいてユーザに対するフィードバックを生成する工程とを含む、コンピュータプログラム製品として実施することができる。さらに、本主題は、移動デバイスが、音声センサ、映像センサ、環境センサ、生体計測センサ、位置センサ、活動検出器、および健康モニタの１つまたは複数を含む、移動パーソナルサービスデバイスを含むようにして実施することができる。

本主題はまた、コンピュータプログラム製品が、移動パーソナルサービスデバイス上にフィードバックを表示する工程を含む処理を、データ処理装置に行わせるようにさらに動作可能であるようにして実施することができる。それに加えて、本主題は、コンピュータプログラム製品が、準リアルタイムでフィードバックを表示する工程を含む処理を、データ処理装置に行わせるようにさらに動作可能であるようにして実施することができる。さらに、本主題は、センサデータがリアルタイムで受信されるようにして実施することができる。

本主題はまた、コンピュータプログラム製品が、移動パーソナルサービスデバイスの現在位置を示す位置情報デバイスから位置データを受信する工程と、受信した位置データに従って集計センサデータを処理する工程とを含む処理を、データ処理装置に行わせるようにさらに動作可能であるようにして実施することができる。さらに、本主題は、複数のセンサの少なくとも１つが別のユーザの移動パーソナルサービスデバイスと関連付けられるようにして実施することができる。それに加えて、本主題は、コンピュータプログラム製品が、第２の測定基準を決定するため、複数のセンサの少なくとも１つと関連付けられた受信したセンサデータを処理する工程と、集計測定基準および第２の測定基準に基づいて複合スコアを計算する工程と、複合スコアに基づいてフィードバックを生成する工程とを含む処理を、データ処理装置に行わせるようにさらに動作可能であるようにして実施することができる。

概して、別の態様では、本主題は、少なくとも１つのセンサをそれぞれ含む複数の移動デバイスと、コーチサーバとを含み、コーチサーバが、少なくとも１つがユーザの移動デバイスと関連付けられた複数のセンサからセンサデータを受信する工程と、集計センサデータを生成するため、受信したセンサデータを集計する工程と、集計測定基準を決定するため、集計センサデータを処理する工程と、成績基準を決定するため、集計測定基準をユーザと関連付けられた目標と比較する工程と、決定した成績基準に基づいてユーザに対するフィードバックを生成する工程とを含む処理を行うように構成された、システムとして実施することができる。さらに、本主題は、移動デバイスが、音声センサ、映像センサ、環境センサ、生体計測センサ、位置センサ、活動検出器、および健康モニタの１つまたは複数を含む、移動パーソナルサービスデバイスを含むようにして実施することができる。

本主題はまた、ユーザの移動パーソナルサービスデバイスが、生成したフィードバックを提示するように構成された表示装置をさらに含むようにして実施することができる。さらに、本主題は、コーチサーバが、生成したフィードバックを準リアルタイムでユーザの移動パーソナルサービスデバイスに送信する工程を含む処理を行うようにさらに構成されるようにして実施することができる。それに加えて、本主題は、センサデータがリアルタイムで受信されるようにして実施することができる。

本主題はまた、位置データを送信する位置情報デバイスを含むように実施することができる。さらに、本主題は、コーチサーバが、ユーザの移動パーソナルサービスデバイスの現在位置を示す位置データを受信する工程と、受信した位置データに従って集計センサデータを処理する工程とを含む処理を行うようにさらに構成されるように実施することができる。それに加えて、本主題は、複数のセンサの少なくとも１つが別のユーザの移動パーソナルサービスデバイスと関連付けられるようにして実施することができる。本主題はさらに、コーチサーバが、第２の測定基準を決定するため、複数のセンサの少なくとも１つと関連付けられた受信したセンサデータを処理する工程と、集計測定基準および第２の測定基準に基づいて複合スコアを計算する工程と、複合スコアに基づいてフィードバックを生成する工程とを含む処理を行うようにさらに構成されるようにして実施することができる。

本明細書に記載される技術は、以下の利点の１つまたは複数を実現するように実施することができる。例えば、本技術は、１つまたは複数の最終目標に対するユーザの進捗を測定し定量化することができるようにして実施することができる。本技術はまた、移動パーソナルサービスプラットフォームに含まれるデバイスによって、標準化した方式でセンサデータが収集され、形式化され、送信されるようにして実施することができる。さらに、本技術は、１つまたは複数の習慣と関連付けられた準リアルタイムフィードバックをユーザに提供することができるようにして実施することができる。それに加えて、本技術は、ユーザが着用している移動パーソナルサービスデバイスから収集した時間および位置データを含む、１つまたは複数の検出されたパラメータに基づいて、１つまたは複数のサービスをユーザに提供することを可能にするように実施することができる。

これらの一般的技術および特定技術は、装置、方法、システム、または装置、方法、およびシステムのあらゆる組み合わせを使用して実施することができる。１つまたは複数の実施例の詳細は、添付図面および以下の説明に記載される。さらなる特徴、態様、および利点は、説明、図面、および請求の範囲から明白になるであろう。

なお、明細書および図面全体を通して、同様の参照記号は同様の要素を示す。

移動パーソナルサービスデバイスを示す図である。

コーチングシステムが動作するように構成することができるシステム構成図である。

コーチングシステムを含むデバイス間の通信チャネルを示す図である。

パーソナルデバイス上のユーザインタフェースを介して提供されるフィードバックを示す図である。

ユーザインタフェースを介して提供される会話フィードバックを示す図である。 ユーザインタフェースを介して提供される会話フィードバックを示す図である。

ユーザインタフェースを介して提供されるフィードバックサマリーを示す図である。

スポンサーのコンテンツおよびロゴとホスト型アプリケーションとの関連付けを示す図である。

習慣コーチインタフェースを示す図である。 習慣コーチインタフェースを示す図である。 習慣コーチインタフェースを示す図である。 習慣コーチインタフェースを示す図である。 習慣コーチインタフェースを示す図である。

フィードバックを提供するためのフローチャートである。

図１は、人間のユーザが着用可能な移動パーソナルサービスデバイス１００を示す。
移動パーソナルサービスデバイス１００は、スマートフォンまたは携帯情報端末（ＰＤＡ）などのパーソナルデバイス１１０、およびヘッドピースなどのデータセンシングユニット１２０を含む。パーソナルデバイス１１０は、キーボード、タッチパッド、スタイラス、タッチスクリーン、制御ホイール、ボタン、マイクロフォン、および当該技術分野で既知の他のあらゆる入力インタフェースの１つまたは複数を介して、ユーザからの入力を受信するように構成することができる。パーソナルデバイス１１０はまた、スクリーン、ヘッドアップ表示装置、１つもしくは複数のスピーカー、ヘッドフォン、触覚フィードバック、および当該技術分野で既知の他のあらゆる出力インタフェースの１つまたは複数を介して、ユーザに出力を提供するように構成することができる。それに加えて、移動パーソナルサービスデバイス１００は、インターネットなどのネットワークとの間でデータを送受信できるように、またコーチサーバ２３０などの１つまたは複数の移動パーソナルサービスデバイスサーバとの間でデータを送受信できるようにするため、無線ネットワーク接続を含むことができる。

データセンシングユニット１２０は、音声データ、映像データ、位置データ、画像、個人の生体計測データ、および温度や湿度などの環境データを含む、人間のユーザと関連付けられたデータを、１つまたは複数のパーソナルセンサを介して捕捉するように構成することができる。パーソナルセンサは、マイクロフォン、スチールカメラ、ビデオカメラ、生体計測センサ、環境センサ、およびＧＰＳ受信器もしくはビーコンなどの位置センサを含む、パーソナルデバイス１１０への無線または有線インタフェースを有するあらゆる可搬型センサを含むことができる。１つまたは複数のパーソナルセンサは、データセンシングユニット１２０と一体化させるか、１つもしくは複数の有線または無線通信チャネルを介して、データセンシングユニット１２０に結合することができる。移動パーソナルサービスデバイス１００は、センサデータの捕捉および報告を複数のアプリケーションにわたって一貫して行うことができるように、一般的かつ一貫した方法でセンサデータを捕捉するように構成することができる。例えば、標準化したセンサデータ形式および規則を使用して、異なる当事者によって、センサデータを捕捉、報告、格納、および／または分析するように構成されたモジュールを生成することができる。

一実施例では、パーソナルデバイス１１０は、複数のデータセンシングユニット１２０を備えて動作するように構成することができる。さらに、データセンシングユニット１２０は、入力インタフェースおよび出力インタフェースなどの１つまたは複数のユーザインタフェースを含むことができる。それに加えて、マイクロフォンなど、パーソナルデバイス１１０またはデータセンシングユニット１２０に含まれる単一のデバイスを、センサおよびユーザインタフェースの両方として機能するように構成することができる。パーソナルデバイス１１０およびデータセンシングユニット１２０はまた、有線または無線通信パスを介して通信するように構成することができる。

移動パーソナルサービスデバイス１００はさらに、健康モニタ１３０および活動検出器１４０などの追加のセンサデバイスを含むように構成することができる。例えば、健康モニタ１３０は、心拍数、血圧、グルコース量、体温など、１つまたは複数の物理的基準に関するデータを収集するように構成することができる。別の実施例では、移動パーソナルサービスデバイス１００に含まれるデバイスの１つまたは複数は、まとめて共通ハウジングに入れることができる。例えば、パーソナルデバイス１１０は、データセンシングユニット１２０と組み合わされて単一デバイスを形成することができる。さらに、１つまたは複数の健康モニタ１３０および活動検出器１４０のいずれかを含む任意の追加デバイスは、まとめて単一デバイスに入れるか、またはパーソナルデバイス１１０およびデータセンシングユニット１２０のどちらかに統合することができる。

図２は、移動パーソナルサービスプラットフォームとも称される、１つまたは複数の移動パーソナルサービスデバイス１００を動作するように構成することができる、コーチングシステム２００を示す。コーチングシステム２００は、少なくとも１つの移動パーソナルサービスデバイス１００およびコーチサーバ２３０を含み、また、１つまたは複数の位置情報デバイス２１０およびコーチクライアント２２０を含むように構成することができる。移動パーソナルサービスデバイス１００、位置情報デバイス２１０、およびコーチクライアント２２０はそれぞれ、コーチサーバ２３０への単方向通信パス、またはコーチサーバ２３０との双方向通信パスのどちらかを介して、コーチサーバ２３０と直接通信するように構成することができる。

データセンシングユニット１２０など、移動パーソナルサービスデバイス１００の１つの構成要素は、音声、映像、およびデータを含む、１つまたは複数のセンサストリームを捕捉するように構成することができる。パーソナルセンサ２５０は、捕捉されるべき各タイプのセンサデータに対して、データセンシングユニット１２０に含めることができる。さらに、センサストリームバッファリングアプリケーション２５２は、１つまたは複数のパーソナルセンサ２５０からセンサデータを受信し、そのセンサデータを、移動パーソナルサービスデバイス１００がホストする１つまたは複数の追加アプリケーションに提供することができる。例えば、センサストリームバッファリングアプリケーション２５２は、センサデータをコーチアプリケーション２５４に提供することができる。それに加えて、コーチアプリケーション２５４は、コーチングユーザインタフェース２５８およびターゲティングユーザインタフェース２６０など、１つまたは複数のユーザインタフェースモジュールを含むことができる。センサストリームバッファリングアプリケーション２５２はまた、センサデータを、センサストリームデータ管理モジュール２５６に提供することができる。

移動パーソナルサービスデバイス１００内では、１つまたは複数のデータ記憶装置にデータを記録することができる。例えば、センサストリームデータは、ローカルセンサストリームデータ記憶装置２６２に記録することができる。センサストリームデータ管理モジュール２５６は、センサストリームバッファリングアプリケーション２５２からセンサデータを受信し、そのセンサデータを、移動パーソナルサービスデバイス１００のセンサストリームデータ記憶装置２６２に記録することができる。別の実施例では、センサストリームデータ管理モジュール２５６は、コーチサーバ２３０と関連付けられたセンサストリームデータ記憶装置２３２にセンサデータを直接通信するように構成することができる。移動パーソナルサービスデバイス１００とコーチサーバ２３０との間の通信が可能である限り、センサストリームデータ管理モジュール２５６は、コーチサーバ２３０にあるセンサストリームデータ記憶装置２３２にセンサデータを直接通信することができる。移動パーソナルサービスデバイス１００とコーチサーバ２３０との間の通信が失われた場合、センサストリームバッファリングアプリケーション２５２は、移動パーソナルサービスデバイス１００のセンサストリームデータ記憶装置２６２にセンサデータを記録することができる。さらに、移動パーソナルサービスデバイス１００とコーチサーバ２３０との間の通信が回復されると、移動パーソナルサービスデバイス１００のセンサストリームデータ記憶装置２６２に記録されたセンサデータを、コーチサーバ２３０にあるセンサストリームデータ記憶装置２３２に転送することができる。

センサストリームデータはまた、格納または送信の前に一連の個々のデータ単位に分割することができる。音声または映像ストリームなどの時間的センサデータの場合、センサデータは、各スライスが全ストリームの一部分を表すようにして、タイムスライスに区分することができる。例えば、スライスは、１〜５秒間などのセンサストリームデータの持続時間を表すことができる。さらに、スライスが記録された日付および時間、１つもしくは複数の高分解能カウンタ計数、先行するスライスに対応する識別子、およびネットワーク時間プロトコルオフセットなどの１つもしくは複数のオフセットの、１つまたは複数を識別する情報も格納することができる。したがって、情報の全ストリームが捕捉される前であっても、不定な長さを有する情報の連続ストリームと関連付けられた１つまたは複数のスライスを格納し、それらにアクセスすることができる。さらに、任意の開始時刻と終了時刻との間の情報のストリームに対応する１つまたは複数のスライスにもアクセスすることができる。例えば、対象としている時間範囲に対応する情報を含むスライスを検索することができる。さらに、対象としている時間範囲の外にあるスライスのあらゆる部分をスキップしたり省略したりすることができる。

処理済イベントデータ記憶装置２６４を使用して、同様に、パーソナルデバイス１１０およびコーチサーバ２３０がホストする１つまたは複数のアプリケーションによって処理されたデータを格納することができる。それに加えて、ターゲティングデータ記憶装置２６６を使用して、ユーザと関連付けられたターゲティングデータを格納することができる。移動パーソナルサービスデバイス１００によって捕捉されたか、または移動パーソナルサービスデバイス１００のデータ記憶装置に記録されたデータは、パーソナルデバイス１１０およびコーチサーバ２３０がホストする１つまたは複数のアプリケーションに提供することができる。別の実施例では、ターゲティングユーザインタフェース２６０は、コーチサーバのターゲティングデータ記憶装置２３６と直接通信するように構成することができる。さらに、移動パーソナルサービスデバイス１００とコーチサーバ２３０との間の直接通信が不可能のとき、ターゲティングユーザインタフェース２６０は、移動パーソナルサービスデバイス１００のターゲティングデータ記憶装置２６６にターゲティングデータを格納することができる。それに加えて、移動パーソナルサービスデバイス１００とコーチサーバ２３０との間の通信が回復すれば、ターゲティングユーザインタフェース２６０は、ターゲティングデータ記憶装置２６６に格納されたターゲティングデータを、コーチサーバのターゲティングデータ記憶装置２３６に通信するように構成することができる。

コーチングシステム２００に含まれる位置情報デバイス２１０は、部屋、通路、または非移動型デバイスなど、固定の位置と関連付けることができる。一実施例では、位置情報デバイス２１０はＷｉ−Ｆｉルーターとすることができる。位置情報デバイス２１０はまた、検出および報告アプリケーション２１２を実行して、移動パーソナルサービスデバイス１００など、コーチングシステム２００に含まれる他のデバイスの存在を検出するように構成することができる。一実施例では、位置情報デバイス２１０は、そのデバイスと関連付けられたＢｌｕｅｔｏｏｔｈビーコンまたはＷｉ−Ｆｉ信号を感知することによって、他のデバイスを検出することができる。

別の実施例では、位置情報デバイス２１０は、特定の位置またはデバイスに対応する位置識別子を含む信号を同報通信するように構成することができる。位置識別子は、一意の識別子とすることができ、または複数の位置もしくはデバイスに対応しても良い。さらに、位置情報デバイス２１０は、ＢｌｕｅｔｏｏｔｈビーコンまたはＷｉ−Ｆｉ信号として信号を同報通信することができる。移動パーソナルサービスデバイス１００は、位置情報デバイス２１０からの信号を検出し、例えばセンサデータの１つまたは複数の項目と併せて、位置識別子をコーチサーバ２３０に送信することができる。

それに加えて、特定の位置と関連付けられた位置情報デバイス２１０は、その位置情報デバイス２１０が同報通信する信号が実体的なレベルでその位置を超えて放射されないように遮蔽することができる。したがって、誤報の可能性を低減することができる。あるいは、位置検出は、当該技術分野で既知のあらゆる技術を使用して、検出されたＷｉ−Ｆｉ信号強度に基づいて行うことができる。例えば、どの位置情報デバイス２１０または他のそのようなデバイスが、移動パーソナルサービスデバイス１００に最も近接しているかを判断するため、Ｗｉ−Ｆｉ信号強度を使用して、近接度検出を行うことができる。したがって、部屋などの位置は、１つまたは複数の位置情報デバイス２１０から受信した信号に基づいて決定することができる。

一実施例では、１つまたは複数の位置情報デバイス２１０と関連付けられたＷｉ−Ｆｉ信号強度は、移動パーソナルサービスデバイス１００によって捕捉し、コーチサーバ２３０に格納または送信することができる。次に、Ｗｉ−Ｆｉ信号強度データを分析して、特定の時点における移動パーソナルサービスデバイス１００の位置を決定することができる。例えば、移動パーソナルサービスデバイス１００の位置は、最も強い捕捉されたＷｉ−Ｆｉ信号強度を同報通信している、位置情報デバイス２１０に近接していると判断することができる。別の実施例では、三角測量などを介して、複数の信号を比較して、より正確な位置を決定することができる。さらに、Ｗｉ−Ｆｉ信号強度は、絶対値または相対値として測定することができる。それに加えて、Ｗｉ−Ｆｉ信号強度の分析は、確度が最も重要である場合は長期間にわたって、または応答時間が最も重要である場合はより短い期間にわたって行うことができる。分析は、連続的に、または分析要求に応答して行うことができる。また、分析は、リアルタイムもしくは準リアルタイムでなど、データの受信と同時に、かつ／または遡及的に行うことができる。

さらに、位置情報デバイス２１０を再配置して、新しい固定位置を識別することができる。例えば、位置情報デバイス２１０は、オフィスなどの第１の部屋から会議室などの第２の部屋に移動させることができる、可搬型デバイスであることができる。その結果、例えば、位置情報デバイス２１０に含まれる位置情報を再構成することによって、またはコーチサーバ２３０内の位置情報デバイスに対応する情報を更新することによって、位置情報デバイス２１０を新しい位置と関連付けることができる。別の例では、位置情報デバイス２１０を、再配置することができるコピー機または自動販売機などのデバイスと関連付けることができる。したがって、位置情報デバイス２１０を使用して、アクセスの時刻、長さ、および／または頻度など、デバイスへのアクセスと関連付けられた情報を追跡することもできる。

検出および報告アプリケーション２１２が、移動パーソナルサービスデバイス１００の入室もしくは退室を検出すると、位置情報デバイス２１０は、１つまたは複数の報告メッセージをコーチサーバ２３０に送信することができる。さらに、位置情報デバイス２１０はまた、検出時刻、移動方向（入室もしくは退室）、および位置情報デバイス２１０が関連付けられているデバイスが行ったトランザクションなどの追加情報を、１つまたは複数の報告メッセージに含めるように構成することができる。それに加えて、位置情報デバイス２１０はデータ記憶装置２１４を含むことができる。データ記憶装置２１４を使用して、コーチサーバ２３０に送信されるべきデータを含む、検出および報告アプリケーションと関連付けられた情報を格納することができる。

別の実施例では、報告メッセージを送信する代わりに、またはそれに加えて、位置情報デバイス２１０は、識別子および現在時刻などの情報を、固定範囲内にあるすべてのデバイスに同報通信するように構成することができる。位置情報デバイス２１０は、ＢｌｕｅｔｏｏｔｈもしくはＷｉ−Ｆｉなど、赤外線または高周波を通して情報を同報通信するように構成することができる。位置情報デバイス２１０はさらに、Ｗｉ−Ｆｉ信号強度の基準を同報通信するように構成することができる。それに加えて、位置情報デバイス２１０は、１つまたは複数のトーンなどの同期情報を、固定範囲内で同報通信するように構成することができる。１つまたは複数のトーンは、人間の聴取者にとって可聴または不可聴のどちらかである周波数範囲内であることができる。

一実施例では、１つまたは複数のトーンを使用して、複数のセンサが捕捉した、音声ストリームを含むセンサデータなどのセンサデータを同期することができる。別の実施例では、高分解能カウンタを、パーソナルデバイス１１０内など、移動パーソナルサービスデバイス１００に含むことができる。高分解能カウンタを使用して、相対時間を正確に測定することができる。さらに、パーソナルデバイス１１０は、ネットワークタイムプロトコル（ＮＴＰ）サーバなどの時間サーバに周期的に問い合わせて、現在時刻を判断することができる。待ち時間によって引き起こされるあらゆる歪みを低減するため、ＮＴＰサーバから時刻を受信する際の待ち時間の差を複数の要求全体にわたって平均化して、ＮＴＰサーバが報告する時刻と高分解能カウンタのカウントとの間の平均オフセットを決定することができる。決定された平均オフセット、高分解能カウンタのカウント、およびＮＴＰサーバが報告する時刻は、コーチサーバ２３０においてセンサストリームデータ記憶装置２３２に、または移動パーソナルサービスデバイス１００においてセンサストリームデータ記憶装置２６２に格納することができ、また、２つ以上の移動パーソナルサービスデバイスと関連付けられたセンサデータを同期させるのに使用することができる。一実施例では、２つ以上の移動パーソナルサービスデバイスと関連付けられたセンサデータは、そのセンサデータが、２００ミリ秒以下の分解能などで同時に記録されたという認知を聴取者に提供する分解能で同期させることができる。

コーチクライアント２２０は、デスクトップ、ラップトップ、またはワークステーションなどのコンピュータプラットフォームを含む。コーチクライアント２２０は、ローカルエリアネットワークなどの私設ネットワーク、およびインターネットなどの公衆ネットワークを含む、無線または有線通信パスを通じてコーチサーバ２３０と通信するように構成することができる。一実施例では、コーチクライアント２２０は、ウェブサービスレイヤー（Ｗｅｂ
Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｌａｙｅｒ）でコーチサーバ２３０と通信するように構成することができる。

さらに、コーチクライアント２２０は、コーチサーバ２３０からデータを受信する、それにデータを提供する、または別の方法でそれと相互作用する、１つもしくは複数のアプリケーションプログラムを実行するように構成することができる。例えば、コーチクライアント２２０は、コーチングクライアントアプリケーション２２２を実行して、収集したデータに基づいてユーザにフィードバックを提供することができる。さらに、コーチングクライアントアプリケーション２２２は、１つまたは複数のユーザインタフェースを提供するように構成することができる。例えば、コーチングクライアントアプリケーション２２２は、ユーザがフィードバックを受信できるようにする反映ユーザインタフェース２２４、およびユーザが１つもしくは複数の基準と関連付けられた最終目標または目標を指定できるようにするターゲティングユーザインタフェース２２６を含むことができる。

一実施例では、コーチクライアント２２０を、パーソナルデバイス１１０よりも大きな計算能力を含むように構成することができるため、コーチングクライアントアプリケーション２２２など、コーチクライアント２２０がホストするアプリケーションを、パーソナルデバイス１１０を介して利用できない資源集約的な特徴および機能性を提供するように構成することが可能である。

コーチサーバ２３０は、１つまたは複数のコーチングアプリケーションをホストするように構成され、１つまたは複数のデータ記憶装置を含む。コーチサーバ２３０は、プライベートサーバなど、単一ユーザ専用であることができる。あるいは、コーチサーバ２３０は、複数のユーザと関連付けることができ、また、移動パーソナルサービスデバイス１００のユーザ以外の者がこれを管理することができる。例えば、コーチサーバ２３０は、ユーザから離れた位置のサービスプロバイダが管理することができる。それに加えて、コーチサーバ２３０は、サービスプロバイダまたは第三者のコンテンツプロバイダに所有権があるアプリケーションをホストするように構成することができる。

コーチサーバ２３０は、コーチサーバ２３０がコーチングシステム２００の計算需要に合わせて拡張可能であるように、複数のサーバプラットフォームを使用して実施することができる。コーチサーバ２３０に含まれる１つまたは複数のデータ記憶装置はそれぞれ、１つまたは複数の特定の機能的領域に関する情報を格納するように構成することができる。例えば、センサストリームデータ記憶装置２３２を使用して、１つまたは複数の位置情報デバイス２１０および１つまたは複数の移動パーソナルサービスデバイス１００によって、コーチサーバ２３０に送信されたデータを格納することができる。センサデータは、複数のセンサストリームが相互相関することができるようにして格納することができる。さらに、相互相関したセンサデータストリームは、あらゆるセンサに対応することができる。例えば、ユーザの健康習慣に対応するセンサデータを、ユーザの会話習慣に対応するセンサデータと相互相関させることができる。したがって、様々なユーザ習慣同士の関係の性質を分析することができる。それに加えて、コーチサーバ２３０はまた、インターネットまたは専門家システムなどの他の供給源からのデータと併せて、センサデータを分析するように構成することができる。同様に、処理済イベントデータ記憶装置２３４を使用して、コーチサーバがホストする１つまたは複数のアプリケーションが処理したデータを格納することができる。それに加えて、ターゲットデータ記憶装置２３６を使用して、ユーザと関連付けられたターゲット情報を格納することができる。別の実施例では、コーチサーバ２３０の処理済イベントデータ記憶装置２３４、および移動パーソナルサービスデバイス１００の処理済イベントデータ記憶装置２６４は省略することができ、また、コーチングユーザインタフェース２５８は、コーチングアプリケーション２３８のウェブサービスレイヤーと直接通信することができる。

コーチサーバ２３０がホストするコーチングアプリケーション２３８は、位置情報デバイス２１０および移動パーソナルサービスデバイス１００によって提供されるデータなど、大量のセンサストリームデータを管理し分析するように構成することができる。分析を行う際、コーチングアプリケーション２３８は、単一の会話と関連付けられた２つ以上の音声ストリームなど、２つ以上のセンサストリームを集計するように構成することができる。さらに、２つ以上のセンサストリームは、複数の個別の移動パーソナルサービスデバイスから得ることができる。コーチングアプリケーション２３８はまた、１つまたは複数の測定基準に関する結果を生成し、その結果を、パーソナルデバイス１１０またはコーチクライアント２２０など、ユーザにフィードバックを提供するデバイスに報告するように構成することができる。特定の時点におけるユーザの必要性に応じて、フィードバックは、準リアルタイムまたは時間遅延で提供することができる。例えば、準リアルタイムフィードバックは、パーソナルデバイス１１０を介してユーザに提供することができる。これにより、ユーザが、イベントが発生した直後にフィードバックを精査することが可能になる。時間遅延フィードバックは、ラップトップ、デスクトップ、またはワークステーションなどの従来のコンピュータを介してユーザに提示することができる。したがって、時間遅延フィードバックは、より詳細な視覚化を可能にするため、より大型のスクリーンに提示することができる。時間遅延フィードバックはまた、より多数の資源集約的な機能性を含むことができる。別の実施例では、準リアルタイムフィードバックおよび時間遅延フィードバックは両方とも、パーソナルデバイス１１０および従来のコンピュータ上に提示することができる。

図３は、コーチングシステム２００に含まれるデバイス間の通信チャネルを示す。一実施例では、位置情報デバイス２１０は、ローカル通信パス３１０を通じて移動パーソナルサービスデバイス１００と通信することができる。ローカル通信パス３１０は、ＢｌｕｅｔｏｏｔｈまたはＷｉ−Ｆｉなどの無線周波通信、および赤外線通信を含む、あらゆる無線通信技術を含むことができる。位置情報デバイス２１０は、所与の位置を受動的にモニタし、別のデバイスが同報通信する、ＢｌｕｅｔｏｏｔｈビーコンまたはＷｉ−Ｆｉ信号などの識別信号を検出するように構成することができる。あるいは、位置情報デバイス２１０は、メッセージ交換を介して、情報を周期的に送信し、移動パーソナルサービスデバイス１００などの別のデバイスを検出するように構成することができる。例えば、位置情報デバイス２１０は、入手可能な在庫もしくは特別提供など、製品またはサービスが存在することを同報通信するように構成することができる。位置情報デバイス２１０は、同報通信情報に応答して他のデバイスからメッセージを受信し、応答したデバイスの識別情報を記録するように構成することができる。

位置情報デバイス２１０はまた、位置データパス３２０を通してコーチサーバ２３０と通信することができる。位置データパス３２０は、無線または有線どちらかの通信パスを含むことができる。さらに、位置データパス２３０は、双方向性であるか、または位置情報デバイス２１０からコーチサーバ２３０への単方向性であることができる。例えば、位置情報デバイス２１０は、Ｗｉ−Ｆｉ信号またはセルラー信号などの無線周波送信を使用して、無線接続を通じてコーチサーバ２３０と通信するように構成することができる。あるいは、位置情報デバイス２１０は、コンピュータネットワークまたは電話接続などの有線接続を通じて、コーチサーバ２３０と通信するように構成することができる。

さらに、移動パーソナルサービスデバイス１００は、プラットフォームデータパス３３０を通してコーチサーバ２３０と通信することができ、それによって、移動パーソナルサービスデバイス１００とコーチサーバ２３０との間の双方向通信が可能になる。プラットフォームデータパス３３０は、Ｗｉ−Ｆｉまたはセルラーなどの無線周波送信を使用して、無線接続として構成することができる。

コーチクライアント２２０は、クライアントサーバデータパス３４０を通してコーチサーバ２３０と通信するように構成することができる。クライアントサーバデータパス３４０は、無線または有線どちらかの通信パスを含むことができる。例えば、コーチクライアント２２０は、コンピュータネットワークまたは電話接続などの有線接続を通じて、コーチサーバ２３０と通信するように構成することができる。あるいは、コーチクライアント２２０は、Ｗｉ−Ｆｉまたはセルラーなどの高周波送信を使用して、無線接続を通じてコーチサーバ２３０と通信するように構成することができる。どちらの場合でも、コーチクライアント２２０は、転送制御プロトコル（ＴＣＰ）を通して、ウェブサービスレイヤーでコーチサーバ２３０と通信するように構成することができる。

移動パーソナルサービスデバイス１００の一実施例では、習慣管理コーチを使用して、会話習慣、健康習慣、および／または時間管理習慣を含む、ユーザの習慣をモニタすることができる。例えば、会話習慣コーチを使用して、会話中のユーザの効果をモニタすることができる。特定の会話に対して、会話習慣コーチは１つまたは複数の目標をユーザに提案することができる。目標は、ユーザの履歴、会話のタイプ、会話の参加者数、および司会者、モデレータ、またはクライアントなど、会話におけるユーザの役割を含む、多数の因子に基づいて確立することができる。さらに、ユーザは、１つまたは複数の目標を、会話に対するユーザの個人目標に対応させるように調整することができる。例えば、職場での上司との会話は、喫茶店での友人との会話とは異なる目標を有してもよい。それに加えて、ユーザは、特定の会話中は特に丁寧でありたいと思うことがあり、したがって、割込みと関連付けられた目標を減少させるように選択することができる。

会話習慣コーチは、１つまたは複数の選択された目標に関して会話を分析し、それらの目標に関してユーザの成績を判断するように構成することができる。例えば、目標は、ユーザが話すのに時間を費やしすぎたか、または聞くのに時間を費やしすぎたかを識別するなど、バランスを評価する助けとなり得る。それに加えて、会話習慣コーチは、尋ねられた質問の数、ユーザが割り込んだ回数、話題の変化、不適切な笑い、ユーザが喋る速度が速すぎたか、または遅すぎたか、ストレス度の変化、会話の口調の変化、および皮肉の使用を含む、内容および進行に関して会話を分析するように構成することができる。会話習慣コーチはまた、文法の誤りの数を識別する、または単語選択を分析するなど、単語スポッティングまたは言語分析を行うように構成することができる。別の実施例では、人間の操作者が、１つまたは複数の話題に関して会話を分析することができ、また、会話習慣コーチなどのアプリケーションを使用して、特定の事象を注釈することができる。

別の実施例では、会話習慣コーチは、プレゼンテーションまたはセールスの電話の間などに、リマインダを提供するように構成することができる。例えば、特定のポイントのチェックリストを会話習慣コーチに提出することができる。さらに、会話習慣コーチは、ユーザの発話をモニタし、ユーザが特定のポイントを話していることを認知し、特定のポイントが話された後にそれに印を付け、また、話されていない特定のポイントを識別するように構成することができる。

会話習慣コーチは、一日中会話をモニタし、会話中に準リアルタイムフィードバックを提供するように構成することができる。フィードバックは、ユーザの会話習慣を改善するのを助け、また、他者と意思疎通を図る際のユーザの効果を改善するように構築される。準リアルタイムフィードバックは、音声、映像、および文字のあらゆる組み合わせによってユーザに提供することができる。

会話習慣コーチは、パーソナルデバイス１１０、データセンシングユニット１２０、および位置情報デバイス２１０の１つまたは複数を使用して、一日中会話に関するデータを収集することができる。例えば、会話と関連付けられた音声ストリームは、データセンシングユニット１２０に含まれる音声センサによって捕捉することができる。会話は、１つまたは複数のイベントに基づいて検出することができる。例えば、移動パーソナルサービスデバイス１００が関連付けられたユーザが、別のユーザが存在する部屋に入ったとき、会話を推定することができる。あるいは、二人のユーザが互いから特定の範囲内に位置し、ユーザの少なくとも一人が話しているとき、会話を推定することができる。さらに、閾値を超える期間、両方のユーザが話さない限り、会話は推定されなくてもよい。

一実施例では、会話は、捕捉された音声センサデータと関連付けられた１つまたは複数の予め定められた値に基づいて推定することができる。マイクロフォンなどの音声センサと関連付けられた音声ストリームを、振幅値のストリームに変換することができる。例えば、整数値を使用して、ゼロの中心値周辺の正および負の値で振動する音と関連付けられた圧力を表すことができる。整数値の平方根を計算して、音声ストリームと関連付けられた振幅値を表すことができる。さらに、０．２５秒などの予め定められた期間にわたる振幅値の平均を、発話と関連付けられた最小振幅を表すｔａｌｋＴｈｒｅｓｈｏｌｄ値と比較することができる。平均振幅がｔａｌｋＴｈｒｅｓｈｏｌｄを超える場合、発話を推定することができる。さらに、上述したように、データの１つまたは複数の追加項目を使用して、会話を推定することができる。例えば、会話は、ユーザが特定の場所および／または別の人物の近くに存在することと併せて、発話の検出に基づいて推定することができる。

一実施例では、ｎｏｔｔａｌｋｉｎｇＴｈｒｅｓｈｏｌｄを使用して、対話していないことと関連付けられた最大振幅を表すことができる。平均振幅がｎｏｔｔａｌｋｉｎｇＴｈｒｅｓｈｏｌｄよりも下がった場合、発話が終了していると推定することができる。さらに、ｃｏｕｇｈＴｈｒｅｓｈｏｌｄを使用して、対話イベントを表さない、咳またはマイクロフォンとの物理的接触などの高振幅イベントを除外することもできる。それに加えて、ｔａｌｋＴｈｒｅｓｈｏｌｄを低減する、かつ／または対話が始まった後のｎｏｔｔａｌｋｉｎｇＴｈｒｅｓｈｏｌｄを増加させる、ｔｉｍｅＤｅｃａｙ値を確立することができるので、短期間の休止は対話イベントの終了を表さない。

会話を含む音声データを捕捉し、タイムスライスに分割し、移動パーソナルサービスデバイス１００に位置するデータ記憶装置内にバッファすることができる。移動パーソナルサービスデバイス１００は、適切なデータ転送速度で音声データをコーチサーバ２３０に送信することができる。あるいは、会話を含む音声データはコーチサーバ２３０に直接送信することができる。会話はまた、１つまたは複数のイベントに基づいて終了すると推定することができる。例えば、会話は、会話の物理的位置を離れるなど、ユーザの一人または複数が会話から抜けたときに終了したと推定することができる。あるいは、会話は、参加者のうち一人を除く全員が会話から抜けたときにのみ、終了すると推定することができる。さらに、会話は、閾値期間の間参加者が誰も話していない場合、二人以上の参加者が同じ物理的位置に残っていても、終了したと推定されてもよい。ユーザが参加した個別の会話と関連付けられた音声ストリームは個別に識別することができる。個別化によって個々の会話の分析が容易になる。さらに、個別化は、目標設定と分析を個別化できるようにするためにも使用することができる。

準リアルタイムフィードバックは、パーソナルデバイス１１０を介してユーザに提供することができる。通信および処理に起因する待ち時間に応じて、準リアルタイムフィードバックは、イベントが発生してから数秒以内の早さでユーザに提供することができる。ただし、一部の準リアルタイムフィードバックでは、フィードバックは、イベントの発生後数十分間は移動パーソナルサービスデバイス１００に提供されない。例えば、ユーザが話すことと聞くこととに費やした会話の比率、ならびに会話の参加者が黙っていた期間を示す情報を含む、現在の会話と関連付けられた１つまたは複数の測定基準は、パーソナルデバイス１１０の画面上でユーザに対して表示することができる。

図４は、パーソナルデバイス１１０上に提示された準リアルタイムフィードバックを示す。パーソナルデバイス１１０は、１つまたは複数のコーチング機能に関する情報およびアプリケーションへのアクセスをユーザに提供するように構成することができる、総合習慣インタフェース４００を含むことができる。総合習慣インタフェース４００は、会話習慣、健康およびフィットネス習慣、ならびに優先事項習慣を含む、１つまたは複数の習慣と関連付けられた最終目標の達成におけるユーザの進捗を表す、総合習慣サマリー４０５を含むことができる。総合習慣サマリー４０５は、コーチングを受けている習慣に対するユーザの現在の総合スコアを表す総合スコア４１０、および総合ベースライン４１５を含むことができる。

総合スコア４１０は多数のやり方で計算することができる。一実施例では、習慣に対して、ベースライン、最終目標、および現在のスコアを確立することができる。ベースラインは習慣に関する開始点を示し、現在のスコアは習慣に対するユーザの現在値を示す。さらに、最終目標はユーザが達成しようとする目標を表す。例えば、体重を追跡記録するユーザは、２００ポンドの最終目標、２２５ポンドの現在のスコア、および２５０ポンドのベースライン、すなわち開始体重を有することがある。健康と会話など、２つ以上の異なる習慣間に共通の尺度を生成するため、ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄＧｏａｌおよびｎｏｒｍａｌｉｚｅｄＢａｓｅｌｉｎｅを生成することができる。体重コーチングの例では、負の進捗を追跡記録できるようにするため、ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄＧｏａｌは１００であることができ、ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄＢａｓｅｌｉｎｅは５０であることができる。０の正規化スコアを使用して、ベースラインから最終目標の量だけの反対方向への移動を表すことができる。次式を使用して変換を行うことができる。

normalizedScore＝normalizedGoal−(normalizedBaseline×
AbsoluteValue(goal−currentScore)／(goal−baseline))

正規化スコアが生成されると、２つ以上の正規化スコアを平均化することによって複合スコアを計算することができる。さらに、最終目標を重み付けして、複合スコアを生成する際に、重要度の増加または減少した量をその最終目標に割り当てることができる。さらに、２つ以上の下位習慣に対して正規化スコアを生成することによって、１つの習慣に対する複合スコアを計算することができる。

総合習慣サマリー４０５はまた、個々の習慣サマリーを含むことができる。例えば、総合習慣サマリー４０５は、会話習慣と関連付けられた１つまたは複数の最終目標の達成におけるユーザの進捗を表す、個別の会話習慣サマリー４２０を含むことができる。さらに、会話習慣サマリー４２０は、コーチングを受けている１つまたは複数の会話習慣最終目標に対するユーザの現在のスコアを表す会話習慣スコア４２５、およびそれに対応する以前のスコアを表す会話習慣ベースライン４３０を含むことができる。総合スコア４１０および会話習慣スコア４２５は、コーチサーバ２３０が行う分析に基づいて、準リアルタイムで更新することができる。例えば、総合スコア４１０および会話習慣スコア４２５は、ユーザがどのくらい上手く実行しているかに基づいて、会話中に更新することができる。

総合習慣インタフェース４００はまた、会話習慣タブ４３５を含むことができる。ユーザが会話習慣タブ４３５を選択するとき、最新の会話について記述する情報を表示することができる。最新の会話インタフェース４５０は、会話開始時刻４５５、会話終了時刻４６０、および会話位置４６５を含むことができる。一実施例では、会話開始時刻４５５および会話終了時刻４６０は、日付情報も含む形式で提示することができる。

さらに、最新の会話インタフェース４５０は測定基準セレクタ４７０を含むことができる。測定基準セレクタ４７０は、表示に利用可能な測定基準のリストをユーザに提示するように構成することができる。例えば、測定基準セレクタ４７０はドロップダウンメニューを含むことができる。測定基準セレクタ４７０を使用して、ユーザは、ユーザが発話した時間の比率、ユーザが別の参加者に割り込んだ回数、または予め定められた期間の会話サマリーなど、表示されるべき会話測定基準を選択することができる。最新の会話インタフェース４５０はまた、最新の会話と関連付けられた測定基準を描写する、グラフ式の測定基準インジケータ４８０の要素を説明する測定基準の凡例４７５を含むことができる。それに加えて、最新の会話インタフェース４５０は、テキスト形式で１つまたは複数の測定基準を提示するテキスト形式の測定基準インジケータ４８５を含むことができる。グラフ式の測定基準インジケータ４８０およびテキスト形式の測定基準インジケータ４８５はまた、コーチサーバ２３０によって提供される分析に基づいて準リアルタイムで更新することができる。

一実施例では、移動パーソナルサービスデバイス１００はまた、ユーザの成績に関する情報を伝達するため、音声または触覚フィードバックなどの非視覚フィードバックをユーザに提示するように構成することができる。例えば、パーソナルデバイス１１０は、ユーザが話しすぎていることを示すため、そのユーザのみに聞こえる信号を生成することができる。パーソナルデバイス１１０はまた、フィードバックをユーザに供給するため、振動するように構成することができる。

図５は、コーチクライアント２２０上に時間遅延フィードバックを提示するのに使用することができる、習慣コーチクライアントインタフェース５００を示す。習慣コーチクライアントインタフェース５００は、日別効果スコア５１０を含むことができる、会話習慣コーチタブ５０５を含むように構成することができる。日別効果スコア５１０は、ユーザの会話最終目標を達成する際のユーザの進捗を説明する。さらに、日別効果スコア５１０は、ベースライン５１５、最終目標５２５、および日別スコア５３０を含むことができる。例えば、測定基準が、ユーザが聞くことに費やした時間の割合を対象としている場合、ベースライン５１５は、ユーザが会話期間の２５％を聞くことに費やした以前の行動を表すことができ、日別スコア５３０は、その日のユーザの会話すべての間、ユーザが平均して時間の５５％を聞くことに費やしたことを示すことができ、最終目標２５５は、時間の７０％を聞くことに費やすという目標を表すことができる。

会話習慣コーチタブ５０５はまた、ユーザの写真５２０を含むことができる。さらに、会話習慣コーチタブ５０５は、会話を精査することができる日付をユーザがそれによって選択できる、日付セレクタ５３５を含むことができる。それに加えて、会話習慣コーチタブ５０５は、１時間などの特定の時間単位をそれぞれ表す１つまたは複数のタイムライン５６０を含むことができる。１つのタイムライン５６０はまた、会話と関連付けられた開始時間、停止時間、および持続時間を視覚的に描写する、１つまたは複数の会話バー５７０を含むことができる。さらに、会話バー５７０は、会話が行われた位置を示すことができる。一実施例では、タイムライン５６０はまた、スポーツジムの利用および睡眠パターンを含む他の習慣と関連付けられたインジケータを含むことができる。

ユーザが会話バー５７０を選択すると、その会話と関連付けられた会話サマリー５４０を表示することができる。会話サマリー５４０は、会話位置表示５４５、会話参加者リスト５５０、および会話測定基準の読出し値５５５を含むことができる。それに加えて、会話バー５７０を選択することにより、ユーザがそのバーと関連付けられた会話を精査することが可能になる。会話習慣コーチタブ５０５はまた、全日の結果のサマリーを表示するように構成することができる。

図６は、コーチクライアント２２０上に提供される会話固有の時間遅延フィードバックを示す。上述したように、コーチクライアント２２０は、習慣コーチタブ５０５を特徴とする習慣コーチクライアントインタフェース５００を含むことができる。コーチクライアント２２０は、特定の会話と関連付けられたデータについて記述する会話情報６００を表示することができる。例えば、会話情報６００は、会話開始時間、会話終了時間、会話持続時間、会話参加者、会話位置、および会話タイプセレクタ６０２を含むことができる。ユーザは、会話タイプセレクタ６０２に提示される選択肢を選択することによって、会話のタイプを分類することができる。会話は、プレゼンテーション、セールスの電話、チーム会議、もしくは成績評価など、会話の目的または参加者に基づいて分類することができる。会話タイプセレクタ６０２を使用することによって指定された会話タイプは、コーチサーバ２３０に通信することができ、コーチサーバ２３０が、会話を分析する際に指定の会話タイプを参照することができる。

コーチクライアント２２０はまた、特定の会話についてユーザの実際の成績をユーザの最終目標と比較する会話スコア６０５を表示することができる。さらに、コーチクライアント２２０は、測定基準のリスト、それらの測定基準と関連付けられた最終目標のリスト、特定の会話中にユーザが達成した結果、および１つまたは複数の所見を含むことができるフィードバックを表示する、成績表６１０を有することができる。

コーチクライアント２２０はまた、再生制御部６１５を含むことができ、それによって、ユーザが特定の会話を含む音声データを再生することが可能になる。さらに、一度に会話のわずかな一部分しか見えなくてもよいので、コーチクライアント２２０は、ユーザが会話内で前方および後方にスクロールできるようにするスクロールボタン６２０を含むことができる。それに加えて、コーチクライアント２２０は、ユーザの写真およびユーザの名前を含むことができるユーザラベル６２５、ならびに会話の他の参加者を識別する１つまたは複数の他の参加者ラベル６３０を含むことができる。

コーチクライアント２２０はまた、第１の参加者に関して会話をグラフで描写するタイムライン６３５を含むように構成することができる。例えば、１つまたは複数の不透明ブロック６５０を使用して、参加者が話していた時点を示すことができ、透明ブロック６４５を使用して、その参加者が黙っていた時を示すことができる。それに加えて、不透明ブロック６５０も透明ブロック６４５も存在しない切れ目を使用して、参加者が会話から抜けた時点を識別することができる。タイムライン６４０などの追加のタイムラインを使用して、追加の参加者の挙動を描写することができる。異なる色を使用して異なる参加者を表すことができる。タイムラインは会話の時間的再構成を提供するので、１つまたは複数の注釈６５５を使用して、特定のイベントが起こった時点を識別することができる。例えば、タイムライン６３５および６４０の集合体は、第１の参加者が第２の参加者にいつ割り込んだかを示す、１つまたは複数の注釈６５５を含むことができる。

それに加えて、コーチクライアント２２０は、ユーザが１つまたは複数の異なる会話測定基準をグラフで分析できるようにする、測定基準エクスプローラ６６０を含むことができる。例えば、測定基準エクスプローラ６６０は、ユーザが、コーチクライアント２２０がグラフ分析を提示する期間を選択できるようにする、時間範囲セレクタ６７０を含むことができる。時間範囲セレクタ６７０は、１日間、７日間、３０日間、および６か月間などの多数の事前設定された選択肢を含むことができる。測定基準エクスプローラ６６０はまた、ユーザが、測定基準エクスプローラ６６０がグラフで分析する測定基準を指定できるようにする、測定基準セレクタ６６２を含むことができる。例えば、測定基準セレクタ６６２を、話すのに費やした時間の比率、聞くのに費やした時間、または１時間当たりの割込みに設定することができる。それに加えて、測定基準エクスプローラ６６０は、特定の期間全体にわたる特定の測定基準に関する分析をグラフで提示する測定基準グラフ６６５を含むことができる。

図７は、１つまたは複数の習慣に関するスコアのサマリーをユーザに提示する習慣概要７００を示す。習慣概要７００は、現在の効果サマリー７０５、総合効果サマリー７１０、および個々の習慣のサマリー７１５など、１つまたは複数の別個のサマリーボックスを含むように構成することができる。現在の効果サマリー７０５は、今日など、効果スコアがそれに関連付けられた期間を示す期間識別子７２０を含むことができる。現在の効果サマリー７０５はまた、現在の効果スコアと関連付けられた１つまたは複数の基準および最終目標を描写する現在の効果グラフ７２２を含むことができる。例えば、現在の効果グラフ７２２は、先週からのスコアなど、過去の効果スコアを示す効果ベースライン７２４を提示することができる。現在の効果グラフ７２２はまた、ユーザが達成しようとしている効果最終目標７２８を提示するように構成することができる。ユーザの現在の効果スコア７２６は、効果ベースライン７２４および効果最終目標７２８に対して、バーなどによってグラフで表すことができる。それに加えて、現在の効果サマリー７０５は、その期間に対するユーザの効果成績を表現する効果ステートメント７３０を含むように構成することができる。

総合効果サマリー７１０は、効果期間７４０によって指定される、特定の期間にわたるユーザの効果のグラフ表現７１２を提示するように構成することができる。グラフ表現７１２は、個々の日付などの複数の単位を特定する横軸７４２、および可能な効果スコアの目盛りなど、やはり複数の単位を特定する縦軸７４４を含むことができる。期間にわたるユーザの効果スコアは、複数の効果スコアマーカー７４６を使用して、グラフ表現７１２で示すことができる。効果スコアマーカー７４６はそれぞれ、横軸７４２上の特定の日付と関連付けられた効果スコアを示すことができる。顕著な事象を示すため、１つまたは複数の注釈もグラフ表現７１２に含むことができる。例えば、低効果マーカー７４８は、期間に対するユーザの最低効果スコアを特定することができ、高効果マーカー７５０は、期間に対するユーザの自己最高効果スコアを特定することができる。現在スコアマーカー７５２を使用して、最新の効果スコアを示すことができる。それに加えて、連続マーカー７５４を使用して、期間の移動平均などの追加基準を示すことができる。

個々の習慣サマリー７１５は、会話習慣７６０、優先事項習慣７６２、ならびに食生活および運動習慣７６４など、１つまたは複数の個々の習慣のスコアサマリーを提示するように構成することができる。１つまたは複数のフィードバックメッセージ７６６を個々の習慣と関連付けて、ユーザの進捗をユーザに通知することができる。効果グラフも、個々の習慣と関連付けて、その習慣に対応する最終目標の達成におけるユーザの進捗をグラフで表すことができる。例えば、会話効果グラフ７６８を会話習慣７６０と関連付けることができる。現在の効果グラフ７２２と同様に、会話効果グラフ７６８は、前回のスコアを示す会話効果ベースライン７７０、ユーザが達成しようとしている目標を表わす会話効果最終目標７７４、およびその習慣に対するユーザの現在の効果スコアを表す現在の会話スコア７７２を含むことができる。

別の実施例では、図５〜７を参照して上述したフィードバック情報を、パーソナルデバイス１１０などを介して、移動パーソナルサービスデバイス１００上でユーザに提供することができる。

さらに別の実施例では、コーチングシステム２００はまた、パーソナル移動サービスデバイス１００を使用して他のアプリケーションをホストするように構成することができる。記憶増強アプリケーションを実行して、パーソナル移動サービスデバイス１００と関連付けられたユーザに対して、ユーザが思い起こしたい情報およびイベントをリマインドさせることができる。記憶増強アプリケーションに関する追加の詳細は、米国特許第７，０３５，０９１号に記載されており、該特許の全体を参照により本明細書に組み込む。さらに、記憶増強アプリケーションは、他のユーザと関連付けられた位置情報デバイス２１０およびパーソナル移動サービスデバイス１００など、コーチングシステム２００の１つまたは複数の他の構成要素と相互作用するように構成することができる。

記憶増強アプリケーションは、コーチングシステム２００の別のメンバーを認知し、その人を識別するように、ユーザに対してリマインダメッセージを発行するように構成することができる。例えば、コーチサーバ２３０は、位置情報デバイス２１０が供給する情報に基づいて、ユーザの位置を決定することができる。コーチングシステム２００の別のメンバーが、同じ部屋に入室するなど、ユーザの近くに来ると、コーチサーバは、他のメンバーを識別するメッセージをユーザに送信することができる。メッセージは、移動パーソナルサービスデバイス１００のスピーカーを介して再生される音声プロンプト、移動パーソナルサービスデバイス１００の表示装置上に出力される文字プロンプト、および移動パーソナルサービスデバイス１００の表示装置上に出力される、写真などのグラフィックプロンプトのあらゆる組み合わせを含むことができる。コーチングシステム２００の一部ではない個人は、また、画像分析、声紋認知、またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈビーコンの認知などの電子識別などを介して認知することができる。

記憶増強アプリケーションはまた、予定のおよび予定外のタスクをユーザにリマインドさせるように構成することができる。例えば、ユーザは、移動パーソナルサービスデバイス１００が、自宅への帰り道に洗濯物を取りに寄ることをユーザにリマインドさせるように指示することができる。次に、リマインダを、１つまたは複数の位置情報センサ２１０からの時刻およびデータを含む多数の因子に基づいて、ユーザに対して発行することができる。例えば、出口ドアと関連付けられた位置情報デバイス２１０は、ユーザが職場を出ようとしていることをコーチサーバ２３０に示すことができる。リマインダが午後４時以降などの時間成分を含む場合、コーチサーバ２３０は、その条件も満たされているかを判断することができる。リマインダと関連付けられた必要条件がすべて満たされている場合、メッセージを、コーチサーバ２３０からユーザの移動パーソナルサービスデバイス１００に送信して、リマインダとすることができる。

自己認識アプリケーションもコーチングシステム２００がホストすることができる。自己認識アプリケーションは、１つまたは複数のセンサを利用して、移動パーソナルサービスデバイス１００と関連付けられたユーザに関する生命維持活動統計を追跡するように構成することができる。統計は、活動レベル、ストレスレベル、および肉体的健康を含むユーザの健康をモニタするため、自己認識アプリケーションによって分析することができる。例えば、移動パーソナルサービスデバイス１００は、血圧または心拍数モニタなどの健康モニタ１３０を含むことができる。健康モニタ１３０からのデータは、移動パーソナルサービスデバイス１００またはコーチサーバ２３０上で作動する自己認識アプリケーションによって分析することができ、フィードバックをユーザに提供することができる。例えば、血圧の危険な増加または減少が検出された場合、ユーザに対して警告を発行することができる。それに加えて、ユーザは、特定の期間にわたって生じた血圧読取り値を精査することができ、読取り値を時間に関係するイベントと相互相関させることができる。

物理環境アプリケーションも、移動パーソナルサービスデバイス１００のユーザが周辺環境に関する情報を得るのを支援するため、コーチングシステム２００がホストすることができる。ユーザは、移動パーソナルサービスデバイス１００またはコーチクライアント２２０上のインタフェースを介して、特定の主題に関する情報を受信する要求を入力することができる。続いて、ユーザが情報源の範囲内にいるとき、移動パーソナルサービスデバイス１００を介して情報をユーザに提供することができる。例えば、ユーザは、１つまたは複数の特定の品目を含む、事務用品に関する情報を受信する要求を入力することができる。位置情報デバイス２１０またはビーコンを使用して、ユーザが、１つまたは複数の指定の品目を含む事務用品供給源の範囲内にいるときを決定することができる。さらに、音声または文字メッセージなどのメッセージを提供して、要求された事務用品が入手可能であるとユーザに知らせることができる。

物理環境アプリケーションを使用して、リアルタイム照会に応答して移動パーソナルサービスデバイス１００のユーザに情報を提供することもできる。例えば、ユーザは、特定の範囲内に、ユーザの食事の好みを満足させるレストランがあるかを判断する要求を入力することができる。コーチサーバ２３０は、位置情報デバイス２１０、または移動パーソナルサービスデバイス１００に含まれる位置センサなどを介して、ユーザの位置を判断し、範囲内のあらゆる適合するレストランを識別することができる。さらに、ユーザは、道順、日替わりの特別料理、メニューの選択肢、および予約を含む、コーチサーバ２３０が提供した情報に基づいて、追加の情報およびサービスを要求することができる。

通信管理アプリケーションも、通信ベースのニーズを支援するため、コーチングシステム２００がホストすることができる。通信管理アプリケーションを使用して、ユーザが通信したい特定の人または実体を捜すことができる。例えば、移動パーソナルサービスデバイス１００のユーザは、同僚を捜すように通信管理アプリケーションに指示することができる。次に、通信管理アプリケーションは、既知の電話番号、インスタントメッセージング、および電子メールを含む、様々な異なるチャネルを介して同僚と連絡をとろうとすることができる。通信管理アプリケーションはまた、位置情報デバイス２１０によってコーチサーバ２３０に送信された報告メッセージを検査して、同僚の現在位置を識別することができる。同僚に連絡がとれるか、またはその所在が確認されると、移動パーソナルサービスデバイス１００のユーザは、通信セッションを始めるように信号を送ることができる。

それに加えて、通信管理アプリケーションは、特定の問題に対処する連絡先を探すように構成することができる。移動パーソナルサービスデバイス１００のユーザは、問題またはユーザが通信したい相手の抽象的説明を提供することができる。抽象的説明に基づいて、通信管理アプリケーションは、適切な連絡先を識別し、例えば、文字メッセージを介して、または通信セッションを確立することによって、ユーザに通知することができる。それに加えて、ユーザと関連付けられたデータの１つまたは複数の項目を参照して、適切な連絡先の識別を支援することができる。

例えば、ユーザは、自身の自動車を修理に出したいことを指定することができる。この要求に応答して、通信管理アプリケーションは、ユーザ情報にアクセスして、自動車のタイプを識別することができる。さらに、通信管理アプリケーションは、ユーザと関連付けられた住所に基づいて、適切な修理場所を識別することができる。次に、通信管理アプリケーションは、適切な修理場所の１つまたは複数をユーザに対して表示することができる。それに加えて、通信管理アプリケーションはまた、最も適切な修理業者との接触を確立し、ユーザに信号を送るように構成することができる。

図８は、第三者がスポンサーとなることができる、移動パーソナルサービスデバイス１００とともに使用される、コーチングシステム２００がホストするアプリケーションを示す。上述したように、アプリケーションを使用して、健康およびフィットネス習慣８００を含む１つまたは複数の習慣に関して、ユーザにコーチングを提供することができる。さらに上述したように、アプリケーションは、標準化したセンサデータ形式および規則に従って生成することができる。ユーザと関連付けられた移動パーソナルサービスデバイス１００は、活動、生命徴候、および栄養など、ユーザの生体計測情報をモニタするため、１つまたは複数の健康およびフィットネスデータセンサ８０５を含むことができる。それに加えて、健康およびフィットネス習慣アプリケーションは、体重管理システム、フィットネスクラブ、または医療サービス提供者など、健康およびフィットネス産業の第三者がスポンサーとなることができる。スポンサー付きの事実を識別するため、体重管理システム会社ロゴ８１０および／または医療サービス提供者ロゴ８１５などのロゴも、健康およびフィットネス習慣アプリケーションとともに提示することができる。第三者のスポンサーと関連付けられたロゴは、さらに、習慣内で使用するために提供されるスポンサー付きコンテンツなど、健康およびフィットネス習慣内でユーザに提供された情報の特定の項目と関連付けることができる。

パーソナル移動サービスデバイス１００はまた、物理環境アプリケーション８２５を含む１つまたは複数のアプリケーションを支援することができる、ＧＰＳ受信器などの位置センサ８２０を含むように構成することができる。したがって、パーソナル移動サービスデバイス１００のユーザは、ユーザの現在位置に基づいて、物理環境アプリケーション８２５を介してサービスを要求することができる。例えば、ユーザは、１ブロックまたは１マイルなどの特定範囲内のレストランに関する情報を要求することができる。さらに、ユーザは、１つまたは複数の指定の基準に従って結果をフィルタリングするように要求を指定することができる。それに加えて、物理環境アプリケーション８２５の１つまたは複数の部分に対して、第三者がスポンサーとなることもできる。例えば、レストラン予約モジュールは、予約サービス会社がスポンサーとなることができ、予約サービス会社ロゴ８３０を用いてブランド名を付すことができる。

コンテンツおよびサービス提供への第三者のスポンサー付け、およびそのような第三者スポンサーと関連付けられたブランド付けは、コーチングシステム２００がホストする他のアプリケーションに拡張することもできる。例えば、管理習慣アプリケーション８３５は、時間管理アドバイザーまたは能率専門家と関連付けることができる。スポンサーは、管理習慣アプリケーション８３５内で使用される、時間管理ツールを含むコンテンツを提供することができる。それに加えて、スポンサー提供のコンテンツを、時間管理アドバイザーロゴ８４０などのスポンサーロゴと併せて表示することができる。したがって、コーチングシステム２００がホストする１つまたは複数のアプリケーションを、１つまたは複数のスポンサーが提供するコンテンツ、およびそれらのスポンサーを識別する１つまたは複数のロゴと関連付けることができる。

図９Ａ〜９Ｅは、移動パーソナルサービスデバイス１００またはコーチクライアント２２０を介してユーザに提供することができる、コーチングインタフェースなどの習慣コーチインタフェース９００を示す。図９Ａは、名前および／または写真９０５によって識別される、特定のユーザと関連付けられた習慣コーチインタフェースを示す。習慣コーチインタフェース９００は、習慣もしくはトピックに対応する１つまたは複数のタブを含むように構成することができる。ＨｅａｌｔｈＷａｔｃｈｅｒｓタブ９１０が、現在選択されており、習慣コーチインタフェース９００に表示されている。習慣コーチインタフェース９００はまた、習慣概要タブ９１５、Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎタブ９２０、Ｐｒｉｏｒｉｔｉｅｓタブ９２５、および設定タブ９３０を含む。
ＨｅａｌｔｈＷａｔｃｈｅｒｓタブ９１０はさらに、ＨｅａｌｔｈＷａｔｃｈｅｒｓタブ９１０内の特定の情報を提示するように選択することができる、１つまたは複数のビュー９３５を含むことができる。例えば、サマリービュー９４０を選択して、ＨｅａｌｔｈＷａｔｃｈｅｒｓタブ９１０のサマリーを提示することができる。

ＨｅａｌｔｈＷａｔｃｈｅｒｓタブ９１０のサマリービュー９４０は、総合最終目標に向かう進捗を示す総合効果スコア９４５を含むことができる。総合効果スコア９４５は、個々の体重に割り当てることができる、２つ以上の個々の最終目標の複合であることができる。総合効果スコア９４５は、特定の期間にわたる変化率の点から記述することができる。さらに、総合効果スコア９４５は、総合効果進捗バー９５０を使用してグラフで描写することができる。

ＨｅａｌｔｈＷａｔｃｈｅｒｓタブ９１０のサマリービュー９４０はまた、１つまたは複数の範囲内のスコアを描写する測定基準サマリー９５５を含むことができる。例えば、測定基準サマリー９５５は、１日間または１週間などの予め定められた期間について、最も改善された測定基準を示すことができる。測定基準サマリー９５５はまた、予め定められた期間について、最も改善されなかった、または後退が最大であった領域を示すことができる。さらに、サマリービュー９４０は、個々の測定領域に関して進捗を描写する、複数の構成要素スコア９６０を含むことができる。例えば、構成要素スコア９６０は、食生活効果、運動効果、および薬物治療効果を表すスコアを含むことができる。構成要素スコア９６０を組み合わせて、総合効果スコア９４５を生成することができる。それに加えて、サマリービュー９４０は、３０日間などの予め定められた期間にわたる総合効果スコア９４５を描写する履歴チャート９６５を含むことができる。

図９Ｂおよび９Ｃは、ＨｅａｌｔｈＷａｔｃｈｅｒｓタブ９１０の食生活ビュー９７０を示す。食生活ビュー９７０は、時間、量、および食べた食品の栄養価を含む、食習慣に関する情報を提示するように構成することができる。食生活ビュー９７０は、特定の期間にわたる変化率の点から記述することができる、構成要素スコア９６０の食事効果スコアに対応する、食事効果スコア９７５を含むことができる。さらに、食事効果スコア９７５は、進捗バーを使用してグラフで描写することができる。食生活ビュー９７０はまた、食生活に対応する１つまたは複数の個々の測定基準を描写する測定基準サマリー９８０を含むことができる。例えば、測定基準サマリー９８０は、１日間または１回の食事など、予め定められた期間のカロリー摂取に関する測定基準を含むことができる。一実施例では、測定基準サマリーはまた、摂取された１つまたは複数のビタミンの推奨１日所要量に対する比率、または摂取された脂質の比率などの栄養情報を含むことができる。それに加えて、食生活ビュー９７０は、３０日間などの予め定められた期間にわたる食生活効果スコア９７５を描写する履歴チャート９８５を示すことができる。食生活ビュー９７０はさらに、今日などの予め定められた期間について、食事を摂った時間および食事ごとの摂取カロリーを示す、食事レビュー９９０を含むことができる。

一実施例では、食事を選択することによって、食事に対応する追加の詳細にアクセスすることができる。食事が選択された場合、食事サマリー９９５を提示することができる。食事サマリー９９５は、食事が摂取された日付および時間、食事に含まれていた食品、および消費カロリーなどの情報を含むことができる。食事サマリー９９５はまた、自炊、レストラン、またはファストフードなど、食事の種類を示すことができる。選択された食事に関するさらなる情報を提供するため、栄養分析１０００も提示することができる。栄養分析１０００は、カロリー、炭水化物、タンパク質、脂質、繊維質、水、ならびに食事に含まれていたビタミンおよびミネラルを含む栄養含有量を示すことができる。栄養分析１０００は、グラフで、文字で、またはそれらの組み合わせとして提示することができる。

総合食生活最終目標または栄養最終目標など、最終目標に対する食事の寄与を示す、食事効果スコア１００５も提示することができる。食事を選択することによって、食事に対する測定基準サマリー１０１０を表示させることもできる。測定基準サマリー１０１０は、１つまたは複数の利用可能な測定基準のメニューからユーザが選択することができる、１つまたは複数の測定基準の点から提示することができる。測定基準サマリー１０１０は、選択された１つまたは複数の測定基準と関連付けられた食事の基準を示すことができる。さらに、測定基準サマリー１０１０はまた、グラフまたはチャートなどの形で、選択された１つまたは複数の測定基準の履歴基準を示すことができる。

図９Ｄおよび９Ｅは、ＨｅａｌｔｈＷａｔｃｈｅｒｓタブ９１０の運動ビュー１０１５を示す。運動ビュー１０１５は、行った運動の時間、量、およびタイプを含む、ユーザの運動またはフィットネス習慣に関する情報を提示するように構成することができる。運動ビュー１０１５は、特定の期間にわたる変化率の点で記述することができる、構成要素スコア９６０の運動効果スコアに対応する、運動効果スコア１０２０を含むことができる。さらに、運動効果スコア１０２０は進捗バーを使用してグラフで描写することができる。運動ビュー１０１５はまた、今日などの特定の期間に対する測定基準サマリー１０２５を含むことができる。測定基準サマリー１０２５は、消費カロリーなど、１つまたは複数の選択可能な測定基準のリストを含むことができる。測定基準サマリー１０２５は、予め定められた最終目標に関して、選択された測定基準を提示することができる。

運動ビュー１０１５はまた、３０日間などの予め定められた期間にわたる運動効果スコアの進捗をグラフで描写することができる、運動効果スコア１０３０の履歴を含むことができる。さらに、運動ビュー１０１５は、行った運動のタイプ、運動を行った時間、および消費カロリー量を示すことができる、ワークアウトレビュー１０３５を含むことができる。

一実施例では、ワークアウトを選択することによって、そのワークアウトに対応する追加の詳細にアクセスすることができる。運動が選択された場合、運動サマリー１０４０を提示することができる。運動サマリー１０４０は、ワークアウトの時間、行った活動、消費カロリー、および朝または夜のワークアウトなどの運動のタイプなどの情報を含むことができる。さらに、グラフ形式を含む運動分析１０４５を提示することができる。運動分析１０４５を使用して、ワークアウトについて２つ以上の測定基準を比較することができる。例えば、ユーザは、心拍および時間を選択して、ワークアウトの少なくとも一部分について時間経過に伴う心拍を描写する運動分析１０４５を生成することができる。一実施例では、ＨｅａｌｔｈＷａｔｃｈｅｒｓタブ９１０は、ユーザが変更することができる、１つまたは複数の規定値を使用するように構成することができる。

選択されたワークアウトに基づいて総合最終目標に対する進捗を示す総合スコア１０５０も、選択されたワークアウトについて提示することができる。さらに、１つまたは複数の測定基準について最終目標に対する成績を示す、スコアの内訳１０５５を提示することができる。例えば、スコアの内訳１０５５は、消費カロリーと関連付けられた測定基準を含むことができる。スコアの内訳１０５５はまた、カロリー最終目標と比較した実際の消費カロリーを示すことができる。さらに、スコアの内訳１０５５は、比較を反映するフィードバックを含むことができる。それに加えて、スコアの内訳１０５５は、運動の特定の形態に特有のスコアを含むことができる。例えば、運動の形態がランニングである場合、スコアの内訳１０５５は、走破したマイル数または速度に関するスコアを含むことができる。

特定のワークアウトについて、運動測定基準サマリー１０６０も提示することができる。運動測定基準サマリー１０６０は、規定の測定基準またはユーザ選択の測定基準など、特定の測定基準に対する成績を描写することができる。さらに、運動測定基準サマリー１０６０は、特定の日について、測定基準と関連付けられた最終目標に対する進捗、および／または３０日間など、予め定められた期間にわたる進捗を描写することができる。測定基準に対応する進捗は、文字で、グラフで、またはそれらの組み合わせで表示することができる。

図１０は、フィードバックを生成するためのフローチャートを示す。最初に、少なくとも１つがユーザの移動デバイスと関連付けられた複数のセンサから、センサデータを受信する（１１０５）。受信したセンサデータを集計して、集計センサデータを生成する（１１１０）。集計センサデータを処理して、集計測定基準を決定する（１１１５）。集計測定基準をユーザと関連付けられた目標と比較して、成績基準を決定する（１１２０）。成績基準が決定されると、決定した成績基準に基づいてユーザに対してフィードバックを生成する（１１２５）。

多数の実施例を本明細書に開示してきた。しかしながら、請求の範囲の趣旨および範囲から逸脱することなく、様々な修正が行われてもよいことが理解されるであろう。したがって、他の実施例が以下の請求の範囲に包含されるものである。

Claims (18)

1. 複数のセンサからセンサデータを受信する工程であって、前記複数のセンサのうち少なくとも１つがユーザの移動デバイスと関連付けられた音声センサである工程と、
   集計センサデータを生成するため、受信した前記センサデータを集計する工程と、
   前記集計センサデータの少なくとも一部を用いて、前記ユーザと他者との間の会話内容を分析する工程と、
   前記会話内容を分析する工程に対応して、会話中に他者と意思疎通を図る際のユーザの効果に関する集計測定基準を決定する工程と、
   会話スコアを決定するため、前記集計測定基準をユーザが定義する会話習慣目標と比較する工程と、
   前記ユーザに対して会話インタフェースを提供する工程であって、前記会話インタフェースは、会話中に他者と意思疎通を図る際のユーザの効果についてのフィードバックを含み、前記フィードバックは、前記集計測定基準、前記ユーザが定義する会話習慣目標、および前記会話スコアを含む、会話インタフェースを提供する工程とを含み、
   前記集計測定基準を決定する工程が、１つ以上の単語に基づいて、会話中に前記ユーザが特定のポイントを話したことを決定する工程をさらに含み、かつ
   前記集計測定基準を比較する工程が、前記特定のポイントを、前記ユーザが会話中に話すつもりのものとして前記ユーザが定義するポイントのチェックリストと比較する工程をさらに含み、かつ
   前記会話インタフェースを提供する工程が、会話中に前記ユーザが話していない１つ以上のポイントを識別する情報を、前記ユーザに対して提供する工程をさらに含む、フィードバックを提供する方法。
2. 前記移動デバイスが、前記音声センサと、映像センサ、環境センサ、生体計測センサ、位置センサ、活動検出器、および健康モニタの１つまたは複数とを含む移動デバイスを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記移動デバイス上に前記会話インタフェースを表示する工程をさらに含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記センサデータの受信に対して準リアルタイムで前記フィードバックを表示する工程をさらに含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記センサデータがリアルタイムで受信される、請求項１に記載の方法。
6. 前記移動デバイスの現在位置を示す位置情報デバイスからの位置データを受信する工程と、
   受信した前記位置データに従って前記集計センサデータを処理する工程とをさらに含む、請求項２に記載の方法。
7. 前記複数のセンサの少なくとも１つが別のユーザの移動デバイスと関連付けられる、請求項２に記載の方法。
8. 第２の測定基準を決定するため、前記複数のセンサの少なくとも１つと関連付けられた前記受信したセンサデータを処理する工程と、
   前記集計測定基準および前記第２の測定基準に基づいて複合スコアを計算する工程とをさらに含み、
   前記フィードバックは前記複合スコアをさらに含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記集計センサデータの少なくとも一部を用いて、他者を識別する工程と、
   前記他者を識別する工程に対応して、ユーザが定義する複数の会話習慣目標の中から、前記他者と関連付けられたユーザが定義する会話習慣目標を選択する工程とをさらに含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記会話習慣目標が、会話中に前記他者に割り込むことを許容する回数として前記ユーザにより定義される回数を特定する、請求項９に記載の方法。
11. 前記集計測定基準を決定する工程が、
    会話中に前記ユーザが話すのに費やした時間を決定する工程と、
    会話中に前記ユーザが聞くのに費やした時間を決定する工程とをさらに含む、請求項１に記載の方法。
12. 前記集計測定基準を決定する工程が、１つ以上の単語に基づいて、前記ユーザが尋ねた質問の数を決定する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
13. 前記集計センサデータが、前記他者が存在する部屋に前記ユーザが入ったことを示すとき、会話が開始されたと決定する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
14. 前記集計センサデータが、前記他者から所定の距離内に前記ユーザがいること、及び前記ユーザの少なくとも一人または他者が話していることを示すとき、会話が開始されたと決定する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
15. 前記集計センサデータが、前記ユーザ及び他者が所定の時間よりも長い時間話をしたことを示すとき、会話が開始されたと決定する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
16. 前記フィードバックが、会話の開始時刻、会話の終了時刻、及び会話の位置を識別する情報をさらに含む、請求項１に記載の方法。
17. １つ以上のコンピュータと、
    前記１つ以上のコンピュータに結合されるコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ可読媒体に格納される命令を含み、前記命令が前記１つ以上のコンピュータに実行されるとき、前記１つ以上のコンピュータに、
    複数のセンサからセンサデータを受信する工程であって、前記複数のセンサのうち少なくとも１つがユーザの移動デバイスと関連付けられた音声センサである工程と、
    集計センサデータを生成するため、受信した前記センサデータを集計する工程と、
    前記集計センサデータの少なくとも一部を用いて、前記ユーザと他者との間の会話内容を分析する工程と、
    前記会話内容を分析する工程に対応して、会話中に他者と意思疎通を図る際のユーザの効果に関する集計測定基準を決定する工程と、
    会話スコアを決定するため、前記集計測定基準をユーザが定義する会話習慣目標と比較する工程と、
    前記ユーザに対して会話インタフェースを提供する工程であって、前記会話インタフェースは、会話中に他者と意思疎通を図る際のユーザの効果についてのフィードバックを含み、前記フィードバックは、前記集計測定基準、前記ユーザが定義する会話習慣目標、および前記会話スコアを含む、会話インタフェースを提供する工程とを含み、
    前記集計測定基準を決定する工程が、１つ以上の単語に基づいて、会話中に前記ユーザが特定のポイントを話したことを決定する工程をさらに含み、かつ
    前記集計測定基準を比較する工程が、前記特定のポイントを、前記ユーザが会話中に話すつもりのものとして前記ユーザが定義するポイントのチェックリストと比較する工程をさらに含み、かつ
    前記会話インタフェースを提供する工程が、会話中に前記ユーザが話していない１つ以上のポイントを識別する情報を、前記ユーザに対して提供する工程をさらに含む処理を行わせる、前記コンピュータ可読媒体とを含む、フィードバックを提供するシステム。
18. フィードバックを提供するコンピュータプログラムがコード化されているコンピュータ記憶媒体であって、前記プログラムはデータ処理装置により実行される命令を含み、前記命令により前記データ処理装置に行わせる処理が、
    複数のセンサからセンサデータを受信する工程であって、前記複数のセンサのうち少なくとも１つがユーザの移動デバイスと関連付けられた音声センサである工程と、
    集計センサデータを生成するため、受信した前記センサデータを集計する工程と、
    前記集計センサデータの少なくとも一部を用いて、前記ユーザと他者との間の会話内容を分析する工程と、
    前記会話内容を分析する工程に対応して、会話中に他者と意思疎通を図る際のユーザの効果に関する集計測定基準を決定する工程と、
    会話スコアを決定するため、前記集計測定基準をユーザが定義する会話習慣目標と比較する工程と、
    前記ユーザに対して会話インタフェースを提供する工程であって、前記会話インタフェースは、会話中に他者と意思疎通を図る際のユーザの効果についてのフィードバックを含み、前記フィードバックは、前記集計測定基準、前記ユーザが定義する会話習慣目標、および前記会話スコアを含む、会話インタフェースを提供する工程とを含み、
    前記集計測定基準を決定する工程が、１つ以上の単語に基づいて、会話中に前記ユーザが特定のポイントを話したことを決定する工程をさらに含み、かつ
    前記集計測定基準を比較する工程が、前記特定のポイントを、前記ユーザが会話中に話すつもりのものとして前記ユーザが定義するポイントのチェックリストと比較する工程をさらに含み、かつ
    前記会話インタフェースを提供する工程が、会話中に前記ユーザが話していない１つ以上のポイントを識別する情報を、前記ユーザに対して提供する工程をさらに含む、コンピュータ記憶媒体。

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