JP5358831B2 - 運動形態判別装置、運動形態判別方法、及び、コンピュータプログラム - Google Patents

運動形態判別装置、運動形態判別方法、及び、コンピュータプログラム Download PDF

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Description

本発明は、ユーザの行動情報や身体情報を記録する携帯記録装置及びそれらの関連技術に関する。
また、本発明は、三次元空間中のユーザの身体の動きを計測する携帯可能な体動計測装置及びそれらの関連技術に関する。
さらに、本発明は、ユーザの運動形態を判別する運動形態判別装置及びそれらの関連技術に関する。
さらに、本発明は、ユーザの活動量を算出する活動量算出装置及びそれらの関連技術に関する。
近年、メタボリックシンドローム（ｍｅｔａｂｏｌｉｃ ｓｙｎｄｒｏｍｅ）が社会問題となっており、その予防や改善が重要なテーマとなっている。メタボリックシンドロームは、内蔵脂肪型肥満をベースに、高血糖、高血圧及び脂質異常のうちいずれか２つ以上が重なることによって、動脈硬化を引き起こし、心臓病や脳卒中といった命にかかわる病気の危険性が急激に高まるので、大変危険である。
ところで、特許文献１には、高精度の加速度センサ３個を用いて動物の動態を、前後動、左右動及び上下動の各加速度に分けて時系列に検出し記録媒体に記録し（記録ユニット）、さらに、これらの諸数値を予め策定してある記憶と照査して、その差異より現行の動態を判断分類する（解析ユニット）、人体等に何らの不快感も与えずに装着可能なコンパクトな動態記録解析装置が開示されている。
この動態記録解析装置では、記録ユニットを装着して、ある期間の動態を計測し、計測データが解析ユニットに転送される。そして、解析ユニットは計測データに基づいて動態を解析する。ユーザは、その解析結果を見て、記録ユニットを装着して再び運動する。
実開昭６１−５４８０２号
この記録ユニットは、ユーザの動きを検出するが、解析ユニットは、記録ユニットの検出結果をリアルタイムに入力として受け付けるものではない。従って、解析ユニットは、記録ユニットからのリアルタイム入力に応答して出力を返すといったものではない。このように、記録ユニット及び解析ユニットはそれぞれ単体としてのみ機能するものであり、両者が協働するものではない。
また、この記録ユニットは、センサで検出できる物理量しか記録できない。動態記録というこの文献の目的を達成するためには、これで十分であるが、ユーザの行動管理、健康管理ないしは生活管理のための記録としては、これでは不十分な場合がある。
そこで、本発明の目的は、ユーザが望む任意の時及び場所で行動情報や身体情報を記録して、必要な時にビジュアル化することで、行動管理、健康管理ないしは生活管理に好適な携帯記録装置及びその関連技術を提供することである。
本発明の他の目的は、三次元空間中のユーザの動きを検出して、搭載した表示装置に検出結果を表示でき、そのため単体でも機能すると共に、検出結果を外部機器にリアルタイムで入力でき、当該外部機器と協働する体動計測装置及びその関連技術を提供することである。
本発明のさらに他の目的は、活動量の算出に好適な運動形態判別装置及びその関連技術を提供することである。
本発明のさらに他の目的は、ユーザの動きをより直接的に反映した活動量を算出できる活動量算出装置及びその関連技術を提供することである。
本発明の第１の観点によれば、携帯記録装置は、携帯可能であり、ユーザからの入力情報を記録する携帯記録装置であって、前記ユーザにより操作され、前記ユーザからの入力を受け付けて、前記入力情報を出力する入力手段と、前記入力手段の操作に応じた情報を表示する表示手段と、手動記録モードにおいて、前記入力手段が出力した前記入力情報を少なくとも時刻情報と関連付けて記録する記録手段と、前記入力情報を処理しビジュアル化する外部機器に、通信モードにおいて、前記記録手段に記録された、時刻情報と関連付けられた前記入力情報を送信する送信手段と、を備え、前記入力情報は、前記ユーザの行動情報及び／又は身体情報である。
この構成によれば、本装置は携帯可能であるため、ユーザは、自分が望む任意の時及び場所で行動情報や身体情報を入力し記録できる。そして、記録された情報は外部機器に送信され、ビジュアル化される。この場合、記録は時刻と関連付けられているので、記録の時間変化をビジュアル化することができる。従って、ユーザの行動管理、健康管理、ないしは生活管理等に有効である。
この携帯記録装置は、自動記録モードにおいて、三次元空間中の前記ユーザの動きに応じた物理量を検出する検出手段と、前記自動記録モードにおいて、前記検出手段が検出した前記物理量に基づいて、所定の情報を算出し、順次検出される前記物理量に基づき前記所定の情報を更新する算出手段と、をさらに備え、前記表示手段は、前記自動記録モードにおいて、前記算出手段が更新した前記所定の情報を表示し、前記記録手段は、前記自動記録モードにおいて、少なくとも時刻情報に関連付けて前記所定の情報を記録し、前記送信手段は、前記通信モードにおいて、前記記録手段に記録された、時刻情報と関連付けられた前記所定の情報を前記外部機器に送信する。
この構成によれば、自動記録モードにおいて、自動的にユーザの動きが検出され、その処理結果が、記録されるので、ユーザによる手入力が困難又は不可能な情報を記録できる。例えば、継続的に計測及び演算が必要な情報（例えば、実施の形態では、加速度）の演算結果（例えば、実施の形態では、運動形態毎の歩数）の記録に好適である。
この携帯記録装置において、前記算出手段は、前記自動記録モードにおいて、前記検出手段が検出した前記物理量に対して、一次加工を行い、前記所定の情報としての一次加工データを算出し、前記一次加工データを処理する複数次の加工を行わない。
この構成によれば、自動記録モードでは、原データである物理量を一次加工した一次加工データを記録するので、原データを記録する場合と比較して、記録手段の記憶容量を小さくできる。また、外部機器への送信データ量も少なくなるので、データ通信の高速化を図ることができる。通信データ量が少なければ、携帯記録装置の消費電力も少なくできる。また、一次加工して、ユーザが容易に認識可能な情報を表示することにより、この携帯記録装置の単体としての機能をより向上させることができる。
このように、自動記録モードでは、携帯記録装置は二次以上の加工（複数次の加工）を行わない。従って、携帯記録装置の演算能力及び消費電力を極力抑えることができる。また、複数次の加工を行い、それらを十分に表現するためには、表示手段のサイズや解像度を比較的大きくする必要があるところ、携帯記録装置は、複数次の加工を行わないので、表示手段の能力を抑制できる。また、表示手段のサイズを小さくできるので、本記録装置の携帯性を向上させることができ、さらに、消費電力を小さくすることができる。
上記携帯記録装置において、前記検出手段は、前記通信モードにおいて、三次元空間中の前記ユーザの動きに応じた前記物理量を検出し、前記送信手段は、映像、音声、コンピュータ及び所定の機構のうち少なくともいずれかと関連して前記物理量に関する情報を処理する前記外部機器に、前記通信モードにおいて、前記検出手段が前記ユーザの動きに応じて順次検出する前記物理量に関する情報をリアルタイムで順次送信する。
この構成によれば、通信モードでは、検出した物理量に関する情報を外部機器にリアルタイムで入力でき、当該外部機器と協働して、映像、音声、コンピュータ又は所定の機構を利用した様々なコンテンツをユーザに提供できる。
また、手動記録モード及び自動記録モードでは、ユーザは、この携帯記録装置だけを携帯して運動を行うこともできる。一方、通信モードでは、ユーザは、身体を動かして、外部機器にリアルタイムで動きに応じた物理量を入力できる。つまり、外部機器に入力を行う行為自体が運動になる。この場合、外部機器は、ユーザからの入力に応じて、映像等を利用した様々なコンテンツをユーザに提供する。従って、ユーザは、ただ漫然と身体を動かすのではなく、これらのコンテンツを楽しみながら運動ができる。
その結果、手動記録モード及び自動記録モードを利用して、この携帯記録装置だけを携帯して運動を行い、その場合の不足分の運動を、通信モードを利用して、この携帯記録装置及び外部機器で補うことが可能となる。また、その逆も可能である。このように、二段構えで運動を行わせることで、運動目標達成をより効果的に支援できる。
上記携帯記録装置では、前記手動記録モードにおいて、前記入力情報に対して、ｎ（ｎは１以上の整数）次の加工は行われず、前記送信手段は、原データとしての前記入力情報を送信する。
この構成によれば、手動記録モードでは、ユーザからの入力情報は、ｎ次加工することなく原データのまま記録される。その結果、処理負荷を少なくでき、本記録装置の演算能力を抑制できる。ちなみに、この場合の原データは、ユーザが入力するものであり、センサの出力データと比較して、データ量は相当少ない。このため、センサの出力データのように、一次加工は不要である。
本発明の第２の観点によると、情報処理装置は、上記第１の観点による携帯記録装置が送信した、ユーザが入力した行動情報及び／又は身体情報を処理する情報処理装置であって、前記携帯記録装置から、前記行動情報及び／又は前記身体情報を受信する受信手段と、受信した前記行動情報及び／又は前記身体情報をビジュアル化する処理手段と、を備える。
この構成によれば、ユーザが任意の場所で入力した行動情報及び／又は身体情報をビジュアル化することにより、理解及び視認が容易な形式でユーザに提示できる。その結果、ユーザの行動管理、健康管理、ないしは生活管理等に有効である。
本発明の第３の観点によれば、体動計測装置は、三次元空間中のユーザの身体の動きを計測する携帯可能な、第１モード及び第２モードを有する体動計測装置であって、前記第１モード及び前記第２モードにおいて、三次元空間中の前記ユーザの動きに応じた物理量を検出する検出手段と、少なくとも前記第１モードにおいて、前記検出手段が検出した前記物理量に基づいて、所定の表示情報を算出し、順次検出される前記物理量に基づき前記所定の表示情報を更新する算出手段と、少なくとも前記第１モードにおいて、前記算出手段が更新した前記所定の表示情報を表示する表示手段と、映像、音声、コンピュータ及び所定の機構のうち少なくともいずれかと関連して前記物理量に関する情報を処理する外部機器に、前記第２モードにおいて、前記検出手段が前記ユーザの動きに応じて順次検出する前記物理量に関する情報をリアルタイムで順次送信する送信手段と、を備える。
この構成によれば、三次元空間中のユーザの動きに応じた物理量を検出して、搭載した表示手段に、検出した物理量に基づく情報を表示でき、そのため、この体動計測装置単体でも機能する。つまり、第１モードの場合は、外部機器との通信は行われず、外部機器とは無関係に単独で動作する。この機能に加えて、第２モードでは、検出した物理量に関する情報を外部機器にリアルタイムで入力でき、当該外部機器と協働して、映像、音声、コンピュータ又は所定の機構を利用した様々なコンテンツをユーザに提供できる。
また、第１モードでは、ユーザは、この体動計測装置だけを携帯して運動を行うこともできる。一方、第２モードでは、ユーザは、身体を動かして、外部機器にリアルタイムで動きに応じた物理量を入力できる。つまり、外部機器に入力を行う行為自体が運動になる。この場合、外部機器は、ユーザからの入力に応じて、映像等を利用した様々なコンテンツをユーザに提供する。従って、ユーザは、ただ漫然と身体を動かすのではなく、これらのコンテンツを楽しみながら運動ができる。
その結果、第１モードを利用して、この体動計測装置だけを携帯して運動を行い、その場合の不足分の運動を、第２モードを利用して、この体動計測装置及び外部機器で補うことが可能となる。また、その逆も可能である。このように、二段構えで運動を行わせることで、運動目標達成をより効果的に支援できる。
ここで、本明細書及び請求の範囲において、「物理量に関する情報」は、当該物理量そのもの（例えば、実施の形態では加速度）及び当該物理量に基づく演算結果（例えば、実施の形態では、運動形態毎の歩数）を含む意味である。
この体動計測装置において、前記物理量は、加速度である。この構成によれば、広く普及した加速度センサを利用できるので、コストの低減を図ることができる。
上記体動計測装置において、前記所定の表示情報は、歩数である。この構成によれば、この体動計測装置を歩数計として機能させることができる。
上記体動計測装置は、前記ユーザの胴体又は頭部に装着される。
この構成によれば、この体動計測装置は、ユーザの胴体又は頭部に装着されるので、ユーザの部分的な動き（四肢の動き）ではなく、身体全体の動きを計測できる。
一般に、四肢は胴体と独立して動かすことができるので、四肢に体動計測装置を装着しても、身体全体の動きを検出することは困難であるので、胴体に体動計測装置を装着する必要がある。ただし、頭部は胴体と独立して動かすことができるが、胴体を動かす場合、頭部はほとんど動かず、胴体と一体となって動くのが通常であり、体動計測装置を頭部に装着した場合でも、身体全体の動きを検出できる。
ここで、本明細書及び請求の範囲において、胴体とは、身体のうち、頭、首及び四肢を除く部分のことである。頭部とは、頭及び首のことである。
本発明の第４の観点によれば、情報処理装置は、上記第３の観点による体動計測装置が送信した、ユーザの動きに応じた物理量に関する情報を処理する情報処理装置であって、前記ユーザの動きに応じて順次検出される前記物理量に関する情報を、前記体動計測装置からリアルタイムで順次受信する受信手段と、映像、音声、コンピュータ及び所定の機構のうち少なくともいずれかと関連して、リアルタイムで順次受信する前記物理量に関する情報を処理する処理手段と、を備える。
この構成によれば、上記第３の観点による新規な体動計測装置と協働して、映像、音声、コンピュータ又は所定の機構を利用した様々なコンテンツをユーザに提供できる。この場合、処理手段は、体動計測装置から受信した物理量に関する情報に基づいて、映像、音声、コンピュータ又は所定の機構を制御することもできるし、処理手段が物理量に関する情報に依存すくことなく制御する映像、音声、コンピュータ又は所定の機構と関連して、体動計測装置から受信した物理量に関する情報を処理することもできる。
この情報処理装置において、前記処理手段は、前記ユーザに対して所定の動きを行うことを少なくとも映像により指示する指示手段と、前記物理量に関する情報に基づいて、前記指示手段が指示した前記所定の動きを前記ユーザが行ったか否かを判断する判断手段と、を含む。
一般に、ストレッチ体操やサーキット運動等、各種の運動には目的があり、その目的を効果的に達成するためには、定められた動きを的確に行う必要がある。この場合、映像等により動きを指示することが行われるが、ユーザが指示された動きを的確に行っているか否かの判断は、ユーザ自身では困難である。
しかしながら、本発明によれば、映像により指示した動きをユーザが行ったか否かを判断でき、判断結果をユーザに提示できる。このため、ユーザはその結果を見て、自身の動きを修正等することができ、指示された運動を的確に実行できる。その結果、ユーザは、指示された運動の目的を効果的に達成できる。
また、上記情報処理装置において、前記処理手段は、前記物理量に関する情報に基づいて、表示装置に表示する動画像を制御する動画像制御手段を含むことができる。
この構成によれば、ユーザは、三次元空間中で身体を動かすことにより、表示装置に表示される動画像を制御できる。その結果、自分の身体の動きに応答する動画像を見ながら運動できるので、ただ漫然と身体を動かす場合と比較して、飽き難く、運動の継続を支援できる。
ここで、本明細書及び請求の範囲において、「動画像」は、一人称視点の動画像及び三人称視点の動画像（例えば、後記の応答オブジェクト）を含む意味である。
この情報処理装置において、前記処理手段は、前記ユーザに対して、足踏み運動をガイドするガイドオブジェクトを前記表示装置に表示するガイド手段をさらに含む。
この構成によれば、ユーザはガイドオブジェクトに従って足踏み運動を行うことで、主観的なペースではなく、ガイドオブジェクトのペース、つまり、客観的なペースで足踏み運動を行うことができる。
この情報処理装置において、前記処理手段は、前記物理量に関する情報に基づいて、前記ガイドオブジェクトとの関係で、前記ユーザの足踏み運動を評価する評価手段をさらに含む。
この構成によれば、ガイドオブジェクトがガイドする足踏み運動を適切にユーザが行っているか否かを判断でき、判断結果をユーザに提示できる。このため、ユーザはその結果を見て、自身の足踏みのペース等を修正することができ、安定した足踏み運動を行うことができる。
上記情報処理装置において、前記動画像は、前記物理量に関する情報に基づいて、前記ユーザの動きに応答する応答オブジェクトである。
この構成によれば、ユーザは、身体を動かすことにより、応答オブジェクトを制御できる。その結果、自分の身体の動きに応答する応答オブジェクトを見ながら運動できるので、ただ漫然と身体を動かす場合と比較して、飽き難く、運動の継続を支援できる。
上記情報処理装置において、前記処理手段は、前記物理量に関する情報に基づいて、表示装置に表示された仮想空間内における前記ユーザの位置を更新する位置更新手段と、前記物理量に関する情報に含まれる加速度又は角速度に基づいて、前記仮想空間内の前記ユーザの方向を更新する方向更新手段と、を含む。
この構成によれば、ユーザは、三次元空間中で身体を動かすことにより、自分が表示装置に表示された仮想空間中をあたかも移動しているかのような映像を見ることができる。つまり、ユーザは、身体を動かすことにより、仮想空間内の事象を擬似的に体験できる。その結果、ただ漫然と身体を動かす場合と比較して、飽き難く、運動の継続を支援できる。また、仮想空間内での方向の変更は、加速度又は角速度に基づいて行われる。従って、ユーザ９は、体動計測装置を装着した身体の向きを所望の向きに変えるだけで、仮想空間内の方向を直感的に変更できる。
この情報処理装置において、前記処理手段は、前記仮想空間内の前記ユーザの位置に近接して、前記仮想空間内の所定位置の方向をリアルタイムで示す標識を表示する標識手段をさらに含む。
仮想空間は実質的には無限大の大きさを持つが、表示装置に表示されるのはその一部である。従って、仮想空間の所定位置まで移動しようとしても、その位置がユーザには認識できない。しかしながら、本発明では、その所定位置の方向を示す標識を表示するので、広大な仮想空間内の所定位置まで行くことを目的とするユーザを補助できる。
この情報処理装置において、前記位置更新手段は、前記物理量に関する情報に基づいて、前記仮想空間に形成された迷路内における前記ユーザの位置を更新し、前記標識手段は、前記迷路内の前記ユーザの位置に近接して、前記迷路のゴールである前記所定位置の方向をリアルタイムで示す前記標識を表示する。
この構成によれば、ユーザは、迷路を擬似的に体験できる。迷路ゲームは多くの人に認知されており、知識や経験を必要とせず、多くのユーザは、体動計測装置及び情報処理装置を利用した迷路ゲームを手軽に楽しむことができる。
上記情報処理装置において、前記処理手段は、前記ユーザが見たときに、前記仮想空間において、奥に向って連なる複数の通過点を配置する通過点配置手段と、前記ユーザを前記通過点に案内するガイドオブジェクトを表示するガイド手段と、を含む。
一般に、表示装置に表示された仮想空間内で自分の位置を移動していく場合、仮想空間中の遊びであるビデオゲーム等に不慣れな人にとっては、仮想空間の感覚（例えば、仮想空間内の自分の位置、仮想空間内の他のオブジェクトとの相対的位置関係等）をつかむことが困難な場合がある。しかしながら、本発明では、ガイドオブジェクトを表示することにより、ユーザが通過点に向かって適切に移動できるように補助できる。その結果、仮想空間に不慣れな人でも扱いやすくなる。
上記情報処理装置において、前記処理手段は、前記物理量に関する情報に基づいて、前記ユーザの身体活動の量を算出する活動量算出手段を含む。
この構成によれば、ユーザの活動量が算出されるので、それをユーザに提示することにより、ユーザは自分の客観的な活動量を把握することができる。
本発明の第５の観点によると、運動形態判別装置は、ユーザの運動形態を判別する運動形態判別装置であって、前記ユーザの動きに起因して発生する加速度の大きさに基づいて、前記ユーザの動きを複数の第１運動形態のうちのいずれかに分類する第１分類手段と、前記第１運動形態に分類された前記ユーザの動きを、前記加速度に基づく当該ユーザの速度に関する情報に基づいて、複数の第２運動形態のうちのいずれかに分類する第２分類手段と、を備える。
この構成によれば、ユーザ９の動きをまず暫定的に複数の第１運動形態のいずれかに分類する。理由は次の通りである。
ユーザの運動形態に応じて活動量を算出することを想定する。活動量（Ｅｘ）は、運動強度（メッツ）に時間（時）を掛けたものである。この運動強度は、運動形態に応じて定められる。この場合の運動形態は、速度によって分類される。従って、運動形態に応じて活動量を算出するためには、最終的にはユーザの動きを速度によって分類する方が好ましい。
ところが、速度だけで分類すると次のような不都合が発生する可能性がある。具体例を挙げて説明する。ユーザの速度を求めるためには、歩幅と一歩の時間とが必要である。一般的に、一歩の時間は、歩いている場合は短く、走っている場合は長い。一方、一般的に、歩幅は、歩いている場合は小さく、走っている場合は大きい。従って、実際には走っているが、歩いている場合の歩幅に基づいて、時速を算出すると、その値が小さくなり、歩行に分類される可能性がある。一方、実際には歩いているが、走っている場合の歩幅に基づいて、時速を算出すると、大きな値となり、ランに分類される可能性がある。
このため、本発明では、加速度の大きさに基づいて、ユーザの動きを暫定的に複数の第１運動形態のいずれかに分類する。こうすることで、歩幅を、第１運動形態ごとにそれぞれ設定することができる。その結果、上記不都合は発生せず、ユーザの動きを速度に応じて複数の第２運動形態のいずれかに適切に分類でき、ひいては、適切に活動量を算出できる。つまり、本発明は、活動量の算出に好適である。
ここで、本明細書及び請求の範囲において、「速度に関する情報」は、当該速度そのもの、当該速度を間接的に表す情報及び当該速度に相関がある情報（例えば、実施の形態では、テンポ）を含む意味である。
この運動形態判別装置は、前記加速度に基づいて、前記ユーザの一歩の動作が発生したか否かを判断する判断手段をさらに備え、前記第１分類手段は、前記判断手段が一歩の動作が発生したと判断した後に、前記分類の処理を実行する。
この構成によれば、分類処理の前に、一歩の動作とノイズとを分別できる。従って、分類処理において、ノイズを排除する処理を設ける必要がなく、分類処理を簡素化及び高速化できる。ちなみに、分類処理には多くの判断を伴い、最初の判断の後であればともかく、後の判断の後にノイズと判断された場合、それまでの判断及び処理が無駄になってしまう。本発明では、分類処理の前にノイズを排除することにより、この無駄な処理を抑制できる。
上記運動形態判別装置において、前記第１分類手段は、一歩が発生してから次の一歩が発生するまでの期間における前記加速度の最大値及び最小値に基づいて、前記分類の処理を実行する。
この構成によれば、第１分類手段は、加速度の最大値及び最小値、つまり、加速度の振幅の大きさに基づいて分類処理を実行するので、簡易かつ的確に、ユーザの動きを複数の第１運動形態のいずれかに分類できる。
この運動形態判別装置において、前記第１分類手段は、前記最大値が第１閾値を超え、かつ、前記最小値が第２閾値を下回る場合に、前記ユーザの動きを、ランを表す前記第１運動形態に分類し、少なくとも前記最大値が前記第１閾値を下回る場合、あるいは、少なくとも前記最小値が前記第２閾値を超える場合、前記ユーザの動きを、歩行を表す前記第１運動形態に分類する。
この構成によれば、第１分類手段は、加速度の振幅が大きい場合にユーザの動きをランに分類し、それ以外を歩行に分類する。
上記運動形態判別装置において、前記第２分類手段は、前記ユーザの動きが、歩行を表す前記第１運動形態に分類された場合において、少なくとも前記ユーザの速度に関する情報が第３閾値を下回る場合、前記ユーザの動きを並足を表す前記第２運動形態に分類し、少なくとも前記ユーザの速度に関する情報が前記第３閾値を超える場合、前記ユーザの動きを早足を表す前記第２運動形態に分類する。
この構成によれば、第２分類手段は、第１運動形態の歩行を、ユーザの速度に応じて、並足及び早足のいずれかに、さらに詳細に分類できる。
この運動形態判別装置は、前記ユーザの動きが、並足を表す前記第２運動形態に分類された場合において、一歩が発生してから次の一歩が発生するまでの期間における前記加速度の最大値が第４閾値を超える場合、前記第２運動形態を、昇降を伴ったものとして特定する第１特定手段をさらに備える。
この構成によれば、ユーザの加速度の大きさによって、第２運動形態の並足が、さらにどのような態様を伴うかを特定できる。
このように、昇降の判断が可能なのは、昇降判断の前の段階において、第１分類手段で加速度の大きさによりユーザの動きを分類し、それからさらに、第２分類手段により速度で分類しているからである。仮にもし、加速度の大きさのみでユーザの動きを分類するならば、昇降とランとを区別することができない。
上記運動形態判別装置において、前記第２分類手段は、前記ユーザの動きが、ランを表す前記第１運動形態に分類された場合において、少なくとも前記ユーザの速度に関する情報が第５閾値を超える場合、前記ユーザの動きを早足／ランを表す前記第２運動形態に分類し、少なくとも前記ユーザの速度に関する情報が前記第５閾値を下回る場合、前記ユーザの動きを早足を表す前記第２運動形態に分類する。
この構成によれば、第２分類手段は、第１運動形態のランを、ユーザの速度に応じて、早足／ラン、及び、早足のいずれかに、さらに詳細に分類できる。
ここで、本明細書及び請求の範囲において、「早足／ラン」は、ユーザの動きが早足及びランのいずれかであるが未だ確定していない状態を示す。
この運動形態判別装置は、前記ユーザの動きが、ラン／早足を表す前記第２運動形態に分類された場合において、少なくとも一歩が発生してから次の一歩が発生するまでの期間における前記加速度の最大値が第６閾値を超える場合、前記ユーザの動きをランを表す前記第２運動形態に特定し、少なくとも前記最大値が前記第６閾値を下回る場合、前記ユーザの動きを早足を表す前記第２運動形態に特定する第２特定手段をさらに備える。
この構成によれば、第２特定手段は、ユーザの動きが早足／ランに分類された後、加速度の大きさにより、最終的に早足及びランのいずれかに特定している。なぜなら、第５閾値による分類だけでは、人によっては、実際には早足であってもランに分類される場合があるところ、より正確に分類を行うためである。
上記運動形態判別装置は、前記第２運動形態ごとに活動量を算出する活動量算出手段をさらに備える。
この構成によれば、ユーザの活動量が算出されるので、それをユーザに提示することにより、ユーザは自分の客観的な活動量を把握することができる。
上記運動形態判別装置は、前記第２運動形態に分類された前記ユーザの動きを、前記加速度の大きさに基づいて、第３運動形態を伴った当該第２運動形態として特定する第３特定手段をさらに備える。
この構成によれば、ユーザの動きを加速度の大きさにより第１運動形態に分類し、さらに、第１運動形態を速度により第２運動形態に分類する場合において、加速度の大きさによって、第２運動形態が、さらにどのような運動形態を伴うものかを特定できる。
また、上記運動形態判別装置は、前記第２運動形態に分類された前記ユーザの動きを、前記加速度の大きさに基づいて、複数の第４運動形態のうちのいずれかに分類する第３分類手段をさらに備える。
この構成によれば、ユーザの動きを加速度の大きさにより第１運動形態に分類し、さらに、第１運動形態を速度により第２運動形態に分類する場合において、加速度の大きさによって、第２運動形態を、さらに詳細に分類する。これにより、より正確にユーザの動きを分類できる。
本発明の第６の観点によると、活動量算出装置は、ユーザの動きに応じて発生する加速度データを取得する手段と、前記加速度データに、予め設定された単位加速度当たりの活動量を乗じることにより、前記加速度データの取得時の活動量を算出する手段と、を備える。
この構成によれば、単位加速度当たりの活動量を、取得したユーザの加速度に乗じて、加速度取得時の活動量を算出する。このように、単位加速度当たりの活動量に基づきユーザの活動量を算出することにより、歩数により活動量を算出する場合（一歩当たりの活動量を歩数に乗じてユーザの活動量を算出する場合）と比較して、ユーザの動きをより直接的に反映した活動量を算出できることが期待できる。理由は次の通りである。
一歩あたりの活動量をある値に設定したとする。しかし、歩行だけをとってみても、一歩一歩若しくは人により、又は、時々の状態により、動き方は異なってくる。従って、これらを一括りに歩行と判断して、一歩あたりの活動量を歩数に乗じても、必ずしもユーザの動きを直接反映した値とはいえない。確かに、歩行をさらに複数の形態に分類し、形態ごとに一歩当たりの活動量を設定すれば、より細かくユーザの動きを反映した活動量を算出できるが、その分類数には限りがあるし、また、各人の歩き方や時々の状態を考慮に入れることができない。自分の歩き方や時々の状態をユーザに入力させることもできるが現実的ではない。
ところで、加速度データはユーザの動きに相関する。つまり、ユーザの動きは加速度に直接反映される。そして、本発明では、ユーザの動きが直接反映される加速度データに基づき活動量を算出する。その結果、本発明では、ユーザの動きを直接反映した活動量を算出できる。
この活動量算出装置は、前記加速度データの取得時の活動量を累算する手段をさらに備える。この構成によれば、累算期間におけるユーザの総活動量を算出できる。
本発明の第７の観点によれば、記録方法は、携帯可能であり、ユーザからの入力情報を記録する携帯記録装置が実行する記録方法であって、前記ユーザからの入力を受け付けて、前記入力情報を出力するステップと、前記入力情報を少なくとも時刻情報と関連付けて記録するステップと、前記入力情報を処理しビジュアル化する外部機器に、時刻情報と関連付けて記録された前記入力情報を送信するステップと、を含み、前記入力情報は、前記ユーザの行動情報及び／又は身体情報である。
この構成によれば、上記第１の観点による携帯記録装置と同様の効果を奏する。
本発明の第８の観点によれば、情報処理方法は、ユーザにより操作され、前記ユーザからの入力を受け付けて、入力情報を出力する入力手段と、前記入力手段が出力した前記入力情報を少なくとも時刻情報と関連付けて記録する記録手段と、前記入力情報を処理しビジュアル化する外部機器に、前記記録手段に記録された、時刻情報と関連付けられた前記入力情報を送信する送信手段と、を備えた携帯記録装置が送信した前記入力情報を処理する情報処理方法であって、前記携帯記録装置から、前記入力情報を受信するステップと、受信した前記入力情報をビジュアル化するステップと、を含み、前記入力情報は、前記ユーザの行動情報及び／又は身体情報である。
この構成によれば、上記第２の観点による情報処理装置と同様の効果を奏する。
本発明の第９の観点によると、体動計測方法は、三次元空間中のユーザの身体の動きを計測する携帯可能な、第１モード及び第２モードを有する体動計測装置が実行する体動計測方法であって、前記第１モード及び前記第２モードにおいて、三次元空間中の前記ユーザの動きに応じた物理量を検出する検出ステップと、少なくとも前記第１モードにおいて、前記検出ステップが検出した前記物理量に基づいて、所定の表示情報を算出し、順次検出される前記物理量に基づき前記所定の表示情報を更新する更新ステップと、少なくとも前記第１モードにおいて、前記更新ステップが更新した前記所定の表示情報を表示する表示ステップと、映像、音声、コンピュータ及び所定の機構のうち少なくともいずれかと関連して前記物理量に関する情報を処理する外部機器に、前記第２モードにおいて、前記検出ステップが前記ユーザの動きに応じて順次検出する前記物理量に関する情報をリアルタイムで順次送信する送信ステップと、を含む。
この構成によれば、上記第３の観点による体動計測装置と同様の効果を奏する。
本発明の第１０の観点によると、情報処理方法は、上記第３の観点による体動計測装置が送信した、前記ユーザの動きに応じた前記物理量に関する情報を処理する情報処理方法であって、前記ユーザの動きに応じて順次検出される前記物理量に関する情報を、前記体動計測装置からリアルタイムで順次受信する受信ステップと、映像、音声、コンピュータ及び所定の機構のうち少なくともいずれかと関連して、リアルタイムで順次受信する前記物理量に関する情報を処理する処理ステップと、を含む。
この構成によれば、上記第４の観点による情報処理装置と同様の効果を奏する。
本発明の第１１の観点によると、運動形態判別方法は、ユーザの運動形態を判別する運動形態判別方法であって、前記ユーザの動きに起因して発生する加速度の大きさに基づいて、前記ユーザの動きを複数の第１運動形態のうちのいずれかに分類するステップと、前記第１運動形態に分類された前記ユーザの動きを、前記加速度に基づく当該ユーザの速度に関する情報に基づいて、複数の第２運動形態のうちのいずれかに分類するステップと、を含む。
この構成によれば、上記第５の観点による運動形態判別装置と同様の効果を奏する。
本発明の第１２の観点によると、活動量算出方法は、ユーザの動きに応じて発生する加速度データを取得するステップと、前記加速度データに、予め設定された単位加速度当たりの活動量を乗じることにより、前記加速度データの取得時の活動量を算出するステップと、を含む。
この構成によれば、上記第６の観点による活動量算出装置と同様の効果を奏する。
本発明の第１３の観点によると、コンピュータプログラムは、上記第７の観点による記録方法をコンピュータに実行させる。
この構成によれば、上記第１の観点による携帯記録装置と同様の効果を奏する。
本発明の第１４の観点によると、コンピュータプログラムは、上記第８の観点による情報処理方法をコンピュータに実行させる。
この構成によれば、上記第２の観点による情報処理装置と同様の効果を奏する。
本発明の第１５の観点によると、コンピュータプログラムは、上記第９の観点による体動計測方法をコンピュータに実行させる。
この構成によれば、上記第３の観点による体動計測装置と同様の効果を奏する。
本発明の第１６の観点によると、コンピュータプログラムは、上記第１０の観点による情報処理方法をコンピュータに実行させる。
この構成によれば、上記第４の観点による情報処理装置と同様の効果を奏する。
本発明の第１７の観点によると、コンピュータプログラムは、上記第１１の観点による運動形態判別方法をコンピュータに実行させる。
この構成によれば、上記第５の観点による運動形態判別装置と同様の効果を奏する。
本発明の第１８の観点によると、コンピュータプログラムは、上記第１２の観点による活動量算出方法をコンピュータに実行させる。
この構成によれば、上記第６の観点による活動量算出装置と同様の効果を奏する。
本発明の第１９の観点によると、記録媒体は、上記第１３の観点によるコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
この構成によれば、上記第１の観点による携帯記録装置と同様の効果を奏する。
本発明の第２０の観点によると、記録媒体は、上記第１４の観点によるコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
この構成によれば、上記第２の観点による情報処理装置と同様の効果を奏する。
本発明の第２１の観点によると、記録媒体は、上記第１５の観点によるコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
この構成によれば、上記第３の観点による体動計測装置と同様の効果を奏する。
本発明の第２２の観点によると、記録媒体は、上記第１６の観点によるコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
この構成によれば、上記第４の観点による情報処理装置と同様の効果を奏する。
本発明の第２３の観点によると、記録媒体は、上記第１７の観点によるコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
この構成によれば、上記第５の観点による運動形態判別装置と同様の効果を奏する。
本発明の第２４の観点によると、記録媒体は、上記第１８の観点によるコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
この構成によれば、上記第６の観点による活動量算出装置と同様の効果を奏する。
本明細書及び請求の範囲において、記録媒体には、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、ＣＤ（ＣＤ−ＲＯＭ、Ｖｉｄｅｏ−ＣＤを含む）、ＤＶＤ（ＤＶＤ−Ｖｉｄｅｏ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭを含む）、ＲＯＭカートリッジ、バッテリバックアップ付きのＲＡＭメモリカートリッジ、フラッシュメモリカートリッジ、不揮発性ＲＡＭカートリッジ等を含む。
本発明の新規な特徴は、特許請求の範囲に記載されている。しかしながら、発明そのもの及びその他の特徴と効果は、添付図面を参照して具体的な実施例の詳細な説明を読むことにより容易に理解される。
本発明の実施の形態１による運動支援システムの全体構成を示す外観斜視図である。 図１のアクションセンサ１１の取り付け状態を示す図である。 図１の運動支援システムの電気的構成を示す図である。 図３の歩数計３１による運動形態の識別方法の説明図である。 図３のプロセッサ１３よる処理の遷移を示す図である。 エクササイズ開始画面の例示図である。 ストレッチ画面の例示図である。 サーキット画面の例示図である ステップエクササイズ画面の例示図である。 ステップエクササイズ画面の他の例示図である。 ステップエクササイズ画面のさらに他の例示図である。 トレインエクササイズ画面の例示図である。 トレインエクササイズ画面の他の例示図である。 図３のプロセッサ１３による体動識別方法の説明図である。 メイズエクササイズ画面の例示図である。 マップ画面の例示図である。 リングエクササイズ画面の例示図である。 リングエクササイズ画面の他の例示図である。 本発明の実施の形態２による運動支援システムの全体構成を示す外観斜視図である。 図１９の運動支援システムの電気的構成を示す図である。 図２０のアクションセンサ６のＭＣＵ５２が実行する運動形態測定処理の流れを示すフローチャートである。 図２１のステップＳＳ１００７で実行される一歩検出処理の流れの一部を示すフローチャートである。 図２１のステップＳ１００７で実行される一歩検出処理の流れの他の一部を示すフローチャートである。 図２２のステップＳ１０３３で実行される加速度データ取得処理の流れを示すフローチャートである。 図２１のステップＳ１０１１で実行される運動形態判定方法の説明図である。 図２１のステップＳ１０１１で実行される運動形態判定処理の流れを示すフローチャートである。 図２６のステップＳ１１４５で実行される不確定期間内での運動形態判定処理の流れを示すフローチャートである。 図２０のカートリッジ４のプロセッサ１３の全体処理の流れを示すフローチャートである。 図２８のステップＳ１００のログイン時に実行されるカートリッジ４のプロセッサ１３とアンテナユニット２４のＭＣＵ４８とアクションセンサ６のＭＣＵ５２との間の通信手順を示す図である。 図２９のステップＳ２０１７の時計設定処理の流れを示すフローチャートである。 図２８のステップＳ１０９のエクササイズ処理で実行されるストレッチ＆サーキットモードの処理の流れを示すフローチャートである。 図３１のステップＳ１３０で実行されるストレッチ処理の流れを示すフローチャートである。 図３１のステップＳ１３２で実行されるサーキット処理の流れを示すフローチャートである。 図３３のステップＳ１７６で開始される体動識別処理（第１体動パターン）の流れを示すフローチャートである。 図３３のステップＳ１７６で開始される体動識別処理（第２体動パターン）の流れの一部を示すフローチャートである。 図３３のステップＳ１７６で開始される体動識別処理（第２体動パターン）の流れの他の一部を示すフローチャートである。 図３３のステップＳ１７６で開始される体動識別処理（第５体動パターン）の流れの一部を示すフローチャートである。 図３３のステップＳ１７６で開始される体動識別処理（第５体動パターン）の流れの他の一部を示すフローチャートである。 図３３のステップＳ１７６で開始される体動識別処理（第５体動パターン）の流れのさらに他の一部を示すフローチャートである。 図２８のステップＳ１０９のエクササイズ処理で実行されるステップエクササイズ処理の流れを示すフローチャートである。 図２８のステップＳ１０９のエクササイズ処理で実行されるトレインエクササイズ処理の流れを示すフローチャートである。 図４１のステップＳ４４８で実行されるユーザフラグの設定処理の流れを示すフローチャートである。 図４１のステップＳ４３６で実行されるトレーナキャラクタ４３の速度Ｖｔの設定処理の流れを示すフローチャートである。 図４１のステップＳ４４０で実行されるユーザ９の移動速度Ｖｐの設定処理の流れを示すフローチャートである。 図２８のステップＳ１０９のエクササイズ処理で実行されるメイズエクササイズ処理の流れを示すフローチャートである。 図２８のステップＳ１０９のエクササイズ処理で実行されるリングエクササイズ処理の流れを示すフローチャートである。 図４６のステップＳ５９８で実行されるプレイヤキャラクタ７８の位置算出処理の流れを示すフローチャートである。 図４６のステップＳ６１５で実行される活動量算出処理の流れを示すフローチャートである。 図２０のカートリッジ４のプロセッサ１３が実行する運動形態測定処理の流れを示すフローチャートである。 図４９のステップＳ７８７で実行される運動形態判定処理の流れを示すフローチャートである。 図２０のカートリッジ４のプロセッサ１３が実行する電池残量表示処理の流れを示すフローチャートである。 図２０のカートリッジ４のプロセッサ１３が実行する通信状態表示処理の流れを示すフローチャートである。 減量プログラムの入力画面の例示図である。 メニュー画面の例示図である。 減量達成率画面の例示図である。 傾向グラフ画面の例示図である。 １週間分の表示を含む推移画面の例示図である。 バイタル画面の例示図である。 本発明の実施の形態３におけるアクションセンサ６の手動記録モードでの処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施の形態３におけるアクションセンサ６の自動記録モードでの処理の流れを示すフローチャートである。
符号の説明
１…アダプタ、３，４…カートリッジ、５…テレビジョンモニタ、６，１１…アクションセンサ、１３…プロセッサ、１５…外部メモリ、１９，２７，４４…ＥＥＰＲＯＭ、２１，２３…ＲＦモジュール、２４…アンテナユニット、２９…加速度センサ、３１…歩数計、１７，２５，４８，５２…ＭＣＵ、３５…ＬＣＤ、２０，３７，５０…スイッチ部、３３…ＬＣＤドライバ、４２…ＵＳＢコントローラ、５６…ＲＴＣ。
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、図中、同一または相当部分については同一の参照符号を付してその説明を援用する。
本実施の形態では、プレイヤキャラクタやトレーナキャラクタ等が配置される仮想空間はテレビジョンモニタに表示される。ただし、表示装置は、テレビジョンモニタ５に限定されず、様々な種類のディスプレイを使用できる。
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１による運動支援システムの全体構成を示す外観斜視図である。図１を参照して、この運動支援システムは、アダプタ１、カートリッジ３、アクションセンサ１１及びテレビジョンモニタ５を備える。アダプタ１には、カートリッジ３が装着される。また、アダプタ１は、ＡＶケーブル７により、テレビジョンモニタ５に接続される。従って、カートリッジ３が生成したビデオ信号ＶＤ及びオーディオ信号ＡＵは、アダプタ１及びＡＶケーブル７を介してテレビジョンモニタ５に与えられる。
アクションセンサ１１は、ユーザ９の胴体又は頭部に装着される。胴体とは、ユーザ９の身体のうち、頭、首及び四肢を除く部分のことである。頭部とは、頭及び首のことである。アクションセンサ１１は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）３５、モード切替ボタン３９及び表示切替ボタン４１を備える。モード切替ボタン３９は、歩数計モードと通信モードとを切り替えるために使用される。歩数計モードは、アクションセンサ１１単体で使用され、ユーザ９の歩数を計数するモードである。通信モードは、アクションセンサ１１とカートリッジ３とが通信を行い、両者が協働するモードであり、アクションセンサ１１をカートリッジ３に対する入力装置として使用するモードである。例えば、アクションセンサ１１を通信モードにして、テレビジョンモニタ５に表示された様々な画面（後述の図７〜図１３、図１５〜図１８）を見ながらユーザ９に運動を行わせる。
ＬＣＤ３５は、歩数計モードでの歩数の計数結果及び時刻の表示、通信モードでの時刻の表示、並びにアクションセンサ１１の設定情報の表示を切替えて表示するためのものである。表示切替ボタン４１はＬＣＤ３５に表示される情報を切替える際に使用する。
歩数計モードでは、例えば、図２（ａ）に示すように、ユーザ９は、アクションセンサ１１をウエスト付近に装着する。通信モードにおいて、テレビジョンモニタ５を見ながら運動を行う時は、例えば、図２（ｂ）に示すように、ユーザ９は、アクションセンサ１１を胸部中央付近に装着する。もちろん、いずれの場合においても、胴体又は頭部の任意の部位に装着可能である。
図３は、図１の運動支援システムの電気的構成を示す図である。図３を参照して、運動支援システムのアクションセンサ１１は、ＲＦ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）モジュール２３、ＭＣＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｃｏｎｔｒｏｌｅｒ Ｕｎｉｔ）２５、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２７、加速度センサ２９、歩数計３１、ＬＣＤドライバ３３、ＬＣＤ３５及びスイッチ部３７を含む。アダプタ１に装着されるカートリッジ３は、プロセッサ１３、外部メモリ１５、ＭＣＵ１７、ＲＦモジュール２１及びＥＥＰＲＯＭ１９を含む。ＥＥＰＲＯＭ１９及び２７には、ＲＦモジュール２１と２３との間の通信に必要な情報が格納される。アダプタ１は、スイッチ部２０を含み、スイッチ部２０の操作信号はプロセッサ１３に入力される。スイッチ部２０は、キャンセルキー、エンターキー及び方向キー（上下左右）を含む。
アクションセンサ１１の加速度センサ２９は、互いに直交する３軸（ｘ，ｙ，ｚ）それぞれの方向の加速度を検出する。
歩数計３１は、歩数計モードにおいて、加速度センサ２９からの加速度データに基づいて、ユーザ９の歩数を計数し、歩数データをＥＥＰＲＯＭ２７に格納すると共に、ＬＣＤドライバ３３に与える。ＬＣＤドライバ３３は、受け取った歩数データをＬＣＤ３５に表示する。
一方、歩数計３１は、通信モードにおいて、ＭＣＵ２５に対して、加速度センサ２９からの加速度データ、スイッチ部３７の状態及びバッテリ（図示せず）の出力電圧（バッテリ電圧）データｖｏの送信命令を出す。ＭＣＵ２５からの送信命令を受けて、ＲＦモジュール２３は、加速度データ、スイッチ部３７の状態及び出力電圧データｖｏを変調し、カートリッジ３のＲＦモジュール２３へ送信する。なお、歩数計モードでＥＥＰＲＯＭ２７に格納された歩数データは、最初の通信時にアクションセンサ１１からカートリッジ３に送信される。
ＬＣＤドライバ３３は、ＲＴＣ（Ｒｅａｌ Ｔｉｍｅ Ｃｌｏｃｋ）を有し、時刻情報をＬＣＤ３５に与えて表示する。スイッチ部３７は、モード切替ボタン３９及び表示切替ボタン４１を含む。歩数計３１は、表示切替ボタン４１の操作に応答して、ＬＣＤドライバ３３を制御し、ＬＣＤ３５の表示を切り替える。また、歩数計３１は、モード切替ボタン３９の操作に応答してモード（歩数計モード又は通信モード）を切り替える。
ここで、本実施の形態では、ユーザ９の左右方向が加速度センサ２９のｘ軸に平行になり（ユーザ９から見て左を正）、ユーザ９の上下方向が加速度センサ２９のｙ軸に平行になり（ユーザ９から見て上を正）、ユーザ９の前後方向が加速度センサ２９のｚ軸に平行になるように（ユーザ９から見て前を正）、アクションセンサ１１がユーザに装着されるものとする。
さて、カートリッジ３のプロセッサ１３には、外部メモリ１５が接続される。外部メモリ１５は、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び／又はフラッシュメモリ等、システムの仕様に応じて必要なものを備える。外部メモリ１５は、プログラム領域、画像データ領域、および音声データ領域を含む。プログラム領域には、制御プログラム（アプリケーションプログラムを含む。）が格納される。画像データ領域には、テレビジョンモニタ５に表示される画面を構成するすべての画像データが格納されている。音声データ領域には、音楽、ボイス及び効果音等のための音声データが格納されている。プロセッサ１３は、プログラム領域の制御プログラムを実行して、画像データ領域の画像データ及び音声データ領域の音声データを読み出し、必要な処理を施して、ビデオ信号ＶＤ及びオーディオ信号ＡＵを生成する。
また、プロセッサ１３は、制御プログラムを実行して、ＭＣＵ１７に対して、ＲＦモジュール２３と通信して、歩数データ、加速度データ及び出力電圧データｖｏを取得する命令を出す。ＲＦモジュール２１は、ＭＣＵ１７からの命令を受けて、ＲＦモジュール２３から歩数データ、加速度データ及び出力電圧データｖｏを受信し、復調して、ＭＣＵ１７に与える。ＭＣＵ１７は、復調した歩数データ、加速度データ及び出力電圧データｖｏをプロセッサ１３に与える。プロセッサ１３は、アクションセンサ１１からの加速度データに基づいて、後述する図５のステップＳ９のエクササイズでテレビジョンモニタ５に表示するための、歩数や活動量の算出、ユーザ９の運動形態の識別を行う。また、プロセッサ１３は、受信した出力電圧データｖｏに基づいて、アクションセンサ１１のバッテリの残量をテレビジョンモニタ５に表示する。なお、アクションセンサ１１が通信モードの場合にのみ、カートリッジ３はアクションセンサ１１と通信可能である。このため、通信モードの場合にのみ、アクションセンサ１１は、プロセッサ１３への入力装置として機能する。
プロセッサ１３は、図示しないが、中央演算処理装置（以下、「ＣＰＵ」と呼ぶ。）、グラフィックスプロセシングユニット（以下、「ＧＰＵ」と呼ぶ。）、サウンドプロセシングユニット（以下、「ＳＰＵ」と呼ぶ。）、ジオメトリエンジン（以下、「ＧＥ」と呼ぶ。）、外部インタフェースブロック、メインＲＡＭ、及びＡ／Ｄコンバータ（以下、「ＡＤＣ」と呼ぶ。）などを具備する。
ＣＰＵは、外部メモリ１５に格納されたプログラムを実行して、各種演算やシステム全体の制御を行う。グラフィックス処理に関するＣＰＵの処理として、外部メモリ１５に格納されたプログラムを実行して、各オブジェクトの拡大・縮小、回転、及び／又は平行移動のパラメータ、視点座標（カメラ座標）、並びに視線ベクトルの算出等を行う。ここで、１または複数のポリゴン又はスプライトから構成され、同じ拡大・縮小、回転、及び平行移動の変換が適用される単位を「オブジェクト」と呼ぶ。例えば、後述するトレーナキャラクタ４３やプレイヤキャラクタ７８はオブジェクトの一種である。
ＧＰＵは、ポリゴン及びスプライトから構成される三次元イメージをリアルタイムに生成し、アナログのコンポジットビデオ信号ＶＤに変換する。ＳＰＵは、ＰＣＭ（ｐｕｌｓｅ ｃｏｄｅ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）波形データ、アンプリチュードデータ、及びメインボリュームデータを生成し、これらをアナログ乗算して、アナログオーディオ信号ＡＵを生成する。ＧＥは、三次元イメージを表示するための幾何演算を実行する。具体的には、ＧＥは、行列積、ベクトルアフィン変換、ベクトル直交変換、透視投影変換、頂点明度／ポリゴン明度計算（ベクトル内積）、及びポリゴン裏面カリング処理（ベクトル外積）などの演算を実行する。
外部インタフェースブロックは、周辺装置（本実施の形態ではＭＣＵ１７及びスイッチ部２０）とのインタフェースであり、２４チャンネルのプログラマブルなデジタル入出力（Ｉ／Ｏ）ポートを含む。ＡＤＣは、４チャンネルのアナログ入力ポートに接続され、これらを介して、アナログ入力装置から入力されたアナログ信号をデジタル信号に変換する。メインＲＡＭは、ＣＰＵのワーク領域、変数格納領域、および仮想記憶機構管理領域等として利用される。
ここで、本実施の形態では、身体活動の強さを表す単位として、「メッツ」を使用し、身体活動の量を表す単位として、「エクササイズ（Ｅｘ）」を使用する。「メッツ」は、身体活動の強さを安静時の何倍に相当するかで表す単位で、座って安静にしている状態が１メッツ、普通歩行が３メッツに相当する。「エクササイズ（Ｅｘ）」は、身体活動の強度（メッツ）に身体活動の実施時間（時）を乗じたものである。なお、身体活動の量を活動量と呼ぶこともある。本実施の形態では、特別に明示しないかぎり、活動量の単位にエクササイズ（Ｅｘ）を用いる。
ところで、身体活動の量を表す他の指標として、エネルギ消費量がある。エネルギ消費量（ｋｃａｌ）は、１．０５×エクササイズ（メッツ・時）×体重（ｋｇ）で表すことができる。
次に、歩数計３１による運動形態の識別方法を説明する。本実施の形態では三種類の運動形態（歩き、ゆっくりしたランニング、通常のランニング）を識別する。
図４は、図３の歩数計３１による運動形態の識別方法の説明図である。図４を参照して、縦軸は加速度センサ２９のｘ及びｙ軸の加速度ａｘ及びａｙの合成加速度Ａｘｙ（＝√（ａｘ２＋ａｙ２））を示し、横軸は時間ｔを示す。ユーザ９が静止している場合は、重力加速度のみが検出されるので、合成加速度Ａｘｙ＝１Ｇ（９．８ｍ／ｓ２）である。
歩数計３１は、合成加速度Ａｘｙが、１Ｇから増加し、閾値ＴｈＨを越え、その後に、閾値ＴｈＬを下回った場合に、１Ｇと最小値との差の絶対値Ａｍが所定値Ｃ１を越えたか否かを判断する。所定値Ｃ１を越えた場合は、ユーザ９がゆっくりしたランニング又は通常のランニングを行ったと判断し、所定値Ｃ１以下の場合は、ユーザ９が歩いたと判断する。
さらに、歩数計３１は、ユーザがゆっくりしたランニング又は通常のランニングを行ったと判断した場合、合成加速度Ａｘｙの連続する最大値間の時間Ｔｔと、所定値Ｃ２と、を比較する。この時間Ｔｔが所定値Ｃ２より大きい場合は、ユーザがゆっくりしたランニングを行ったと判断し、所定値Ｃ２以下の場合は、ユーザが通常のランニングを行ったと判断する。閾値ＴｈＨ及びＴｈＬ並びに所定値Ｃ１及びＣ２は、経験的及び実験的に定めることができる
また、歩数計３１は、ユーザが歩いたと判断した回数（歩数）、ユーザがゆっくりしたランニングを行ったと判断した回数（歩数）、及び、ユーザが通常のランニングを行ったと判断した回数（歩数）を計数する。これらが歩数データとして、カートリッジ３に送信されるのである。
ｚ軸方向の加速度を考慮しないのは、ここで説明した運動形態の識別方法の場合、次のようなことが発生する可能性があるからである。つまり、歩き始め又は走り始めでは、一歩を示す波形と同様の波形が検出されて、一歩と判断される可能性もあり、しかも、その次の本来の一歩を示す波形も一歩と判断されるので、歩き始め又は走り始めの一歩では、二歩と誤って判断される可能性もあるからである。
プロセッサ１３は、アクションセンサ１１から与えられた、三種類の運動形態（歩き、ゆっくりしたランニング、通常のランニング）のそれぞれの回数に基づいて、活動量（Ｅｘ）を算出する。この場合、それぞれの運動形態における一歩の活動量を予め求めておき、対応する運動形態の回数を乗ずることにより、その運動形態による活動量を算出する。なお、運動形態ごとに一時間の歩数を想定し、運動形態ごとの一歩の時間（単位：時）を求める。そして、この一歩の時間（単位：時）に、対応する運動形態の強度（メッツ）を乗じ、その結果が一歩の活動量（Ｅｘ）に相当する。
ところで、プロセッサ１３もまた、アクションセンサ１１から受信した加速度データに基づいて、歩数計３１と同じ方法で、三種類の運動形態（歩き、ゆっくりしたランニング、通常のランニング）を識別する。そして、三種類の運動形態（歩き、ゆっくりしたランニング、通常のランニング）のそれぞれの回数に基づいて、活動量（Ｅｘ）を算出する。算出方法は、前記と同じである。
図５は、図３のプロセッサ１３のよる処理の遷移を示す図である。図５を参照して、ステップＳ１にて、プロセッサ１３は、テレビジョンモニタ５にタイトル画面を表示する。次に、ステップＳ３にて、プロセッサ１３は、項目を選択するための項目選択画面を表示する。ユーザは、スイッチ部２０を操作して、項目選択画面上で所望の項目を選択する。本実施の形態で用意される項目は、「今日の記録」、「エクササイズ」、「ログ」、「サブコンテンツ」、「ユーザ情報変更」及び「システム設定」である。
ステップＳ５では、プロセッサ１３は、ステップＳ３で選択された項目に応じて、ステップＳ７、Ｓ９、Ｓ１１、Ｓ１３、Ｓ１５又はＳ１７のいずれかに処理を進める。
「今日の記録」項目が選択された後、ステップＳ７では、プロセッサ１３は、今日の活動記録と測定記録を含む記録画面をテレビジョンモニタ５に表示する。具体的には、活動記録は、今日の歩数、今日の活動量（Ｅｘ）及び今日の活動量に対応する消費カロリ（ｋｃａｌ）並びにユーザが設定した１日の目標歩数までの歩数を含む。
今日の歩数は、アクションセンサ１１から受け取った歩数計モードの歩数データと、通信モードのアクションセンサ１１から受け取った加速度に基づきプロセッサ１３が算出した歩数データと、の合計値である。今日の活動量は、アクションセンサ１１から受け取った歩数計モードの歩数データに基づきプロセッサ１３が算出した活動量と、通信モードのアクションセンサ１１から受け取った加速度に基づきプロセッサ１３が算出した活動量と、それらの合計値と、が表示される。アクションセンサ１１から受け取った歩数計モードの歩数データに基づき算出した活動量については、ユーザ９の運動形態（歩き、ゆっくりしたランニング、通常のランニング）ごとに表示される。
測定記録は、今日の体重、腹囲、最高血圧、最低血圧及び心拍数並びにユーザ９が設定した目標体重までの重量及び目標腹囲までの長さを含む。今日の体重、腹囲、最高血圧、最低血圧及び心拍数は、ユーザ９が入力する。
また、記録画面には、今日の活動量と、ユーザ９が設定した一週間の目標活動量までの不足分の活動量と、が並べて表示される。
「エクササイズ」項目が選択された後、ステップＳ９では、プロセッサ１３は、ユーザ９にエクササイズを行わせるための処理及び画面表示を実行する。具体的には次の通りである。
「エクササイズ」項目が選択された直後に、プロセッサ１３は、図６のエクササイズ開始画面をテレビジョンモニタ５に表示する。このエクササイズ開始画面は、活動量表示部３６を含む。活動量表示部３６には、ユーザ９が今日行った活動量と、今日の目標値に対する不足分の活動量と、が表示される。今日の活動量は、アクションセンサ１１から受け取った歩数計モードの歩数データに基づきプロセッサ１３が算出した今日の活動量と、通信モードのアクションセンサ１１から受け取った加速度に基づきプロセッサ１３が算出した今日の活動量と、の合計値である。今日の不足分は、ユーザ９が設定した一週間の目標活動量から１日の目標活動量を算出し、その算出結果から今日の活動量を差し引いた値である。また、この画面は、今日の活動量と、ユーザ９が設定した一週間の目標活動量までの不足分の活動量と、が並べて表示される領域３８を含む。
また、エクササイズ開始画面は、モード選択のためのアイコン４０を含む。モードは、ストレッチ＆サーキットモードとトレーニングモードとが用意される。ユーザ９は、スイッチ部２０を操作して、所望のモードに対応するアイコン４０を選択する。
ストレッチ＆サーキットモードは、ストレッチモードとサーキットモードとを含む。そして、最初と最後にストレッチモードが設定され、その間にサーキットモードが設定される。
ストレッチモードでは、プロセッサ１３は、図７のストレッチ画面を表示する。プロセッサ１３は、この画面中にストレッチ体操を行うトレーナキャラクタ４３のアニメーションを表示する。ユーザ９は、トレーナキャラクタ４３の動きを見て、トレーナキャラクタ４３が行うストレッチ体操を行う。本実施の形態では、トレーナキャラクタ４３は、８種類のストレッチ体操を行う。つまり、「肩すくめ・下ろし（４回）」、「胸のはり・すくめ（４回）」、「斜め前屈（左右二回ずつ）」、「太ももの前伸ばし（左右四回ずつ）」、「上体ひねり（左右二回ずつ）」、「足首回し（左右四回ずつ回しを二回）」、「ふくらはぎ伸ばし（左右八回ずつ）」及び「左右開脚（股割り）（左右二回ずつ）」である。
また、プロセッサ１３は、トレーナキャラクタ４３がストレッチ体操の１動作を何回行ったかを回数表示部４９に表示する。図７の例では、トレーナキャラクタ４３は、「ふくらはぎ伸ばし」を行っており、回数表示部４９には、全８回のうち、トレーナキャラクタ４３が「ふくらはぎ伸ばし」を行った回数が表示される。
さらに、プロセッサ１３は、アクションセンサ１１のバッテリの出力電圧ｖｏに基づいて、電池残量表示部４５のゲージを制御する。このゲージは、水平に並んだ３つの等長の矩形セグメントからなり、プロセッサ１３は、アクションセンサ１１のバッテリの出力電圧ｖｏに応じて、矩形セグメントの点灯及び消灯を制御する。バッテリの出力電圧ｖｏが十分にあるときは全ての矩形セグメントが点灯しており、バッテリの出力電圧ｖｏの減少に応じて、左から順に矩形セグメントが消灯する。ユーザ９は、電池残量表示部４５を見ることで、アクションセンサ１１のバッテリの残量を知ることができる。
具体的には、三つの閾値ｖ０，ｖ１及びｖ２を設ける。ｖ０＞ｖ１＞ｖ２である。ｖｏ≧ｖ０の場合、全ての矩形セグメントを点灯し、ｖ０＞ｖｏ≧ｖ１の場合、中央及び右端の矩形セグメントを点灯し、ｖ１＞ｖｏ≧ｖ２の場合、右端の矩形セグメントを点灯し、ｖｏ＜ｖ２の場合、全ての矩形セグメントを消灯する。
さらに、プロセッサ１３は、アクションセンサ１１とカートリッジ３との間の通信状態を通信状態表示部４７に表示する。通信状態表示部４７は、水平方向に並んだ三本の縦バーを含む。三本のバーは、右のものほど長い。プロセッサ１３は、アクションセンサ１１とカートリッジ３との間の通信状態に応じて、バーの点灯及び消灯を制御する。プロセッサ１３は、通信状態が良好の場合は全てのバーを点灯し、通信状態の程度に応じて、右から順にバーを消灯する。ユーザ９は、通信状態表示部４７を見ることで、通信状態を把握できる。具体的には、次の通りである。
プロセッサ１３は、１秒間の通信の成否回数により、通信状態の良否を判断する。従って、プロセッサ１３は、１秒間の通信の成否回数をカウントする。つまり、通信が成功した場合はカウント値Ｔｃに１を加算し、失敗した場合はカウント値Ｔｃから１を減算する。１／６０秒に１回、このカウントを行うので、全て成功した場合、カウント値Ｔｃは６０であり、全て失敗した場合はカウント値Ｔｃは０である。
プロセッサ１３は、１秒間通信が無い場合若しくは１秒間１回も通信が成功していない場合、つまり、カウント値Ｔｃが０の場合、全てのバーを消灯する。プロセッサ１３は、１秒間通信エラーが発生していない場合、つまり、カウント値Ｔｃが６０の場合、全てのバーを点灯する。カウント値Ｔｃがそれら以外の場合、プロセッサ１３は、カウント値Ｔｃに応じて、バーの点灯及び消灯を制御する。具体的には、点灯するバーの本数Ｎは、カウント値Ｔｃ／２０で表される。Ｔｃ／２０は、小数点を切り捨てる。したがって、Ｔｃ＝６０の場合に三本全てのバーを点灯、５９≧Ｔｃ≧４０の場合左端及び中央の二本のバーを点灯、３９≧Ｔｃ≧２０の場合左端の一本のバーを点灯、Ｔｃ＜２０場合三本全てのバーを消灯する。
さて、サーキットモードでは、プロセッサ１３は、図８のサーキット画面を表示する。プロセッサ１３は、この画面中にサーキット運動を行うトレーナキャラクタ４３のアニメーションを表示する。ユーザ９は、トレーナキャラクタ４３の動きを見て、トレーナキャラクタ４３が行うサーキット運動を行う。初級（軽い筋肉トレーニング）と上級（少しきつい筋肉トレーニング）とが用意される。また、本実施の形態では、トレーナキャラクタ４３は、１０種類のサーキット運動を行う。つまり、「その場足踏み」、「サイドレイズ」、「サイドステップ」、「手足交互背伸び」、「両手片足交互背伸び」、「ワルツステップ」、「レッグアップ（膝屈曲）」、「レッグアップ（膝伸展）」、「チャチャチャステップ」及び「スクワット＆カーフレイズ」である。
「その場足踏み」は、前進しない、その場での足踏みである。「サイドレイズ」は、立ったままかかとを着けて、下に垂らした両手を伸ばしたまま頭の上まで動かし、頭の上で、両手の平を接触させる運動である。「サイドステップ」は、手を振りながら、一方の足を横に動かし、他方の足を前記一方の足の方に運ぶ運動である。「手足交互背伸び」は、直立姿勢から、一方の足を後ろに引くと同時に逆の手を前方に伸ばし、再び直立姿勢に戻る運動である。「両手片足交互背伸び」は、直立姿勢から、一方の足を後ろに引くと同時に両手を前方に伸ばし、再び直立姿勢に戻る運動である。
「ワルツステップ」は、「サイドステップ」の後に、さらにもう一回、足踏みを行う運動である。「レッグアップ（膝屈曲）」は、交互に足を、太ももが水平になるくらい上げる運動である。「レッグアップ（膝伸展）」は、交互に、足の膝を伸ばしたまま、足が水平になるくらい上げる運動である。「チャチャチャステップ」は、「サイドステップ」の後に、さらにもう三回、足踏みを行う運動である。「スクワット＆カーフレイズ」は、直立姿勢から、両膝を曲げ、腰を落とし、その後、かかとが上がるように背伸びし、起立状態に戻る運動である。
初級では、トレーナキャラクタ４３は、「その場足踏み（３０秒）」、負荷なしの「サイドレイズ（４回）」、「サイドステップ（３０秒）」、「手足交互背伸び（左右四回ずつ）」、「ワルツステップ（３０秒）」、「レッグアップ（膝屈曲）（左右四回ずつ）」、「チャチャチャステップ（３０秒）」及び「スクワット＆カーフレイズ（１／４）」を行う。トレーナキャラクタ４３が、初級のサーキット運動を全て行った時点で、ユーザ９もこれらの運動を全て行ったとみなして、その時のユーザ９の活動量を０．１１（Ｅｘ）とし、今日の活動量に加算する。
上級では、トレーナキャラクタ４３は、「その場足踏み（３０秒）」、負荷ありの「サイドレイズ（４回）」、「サイドステップ（３０秒）」、「両手片足交互背伸び（左右四回ずつ）」、「ワルツステップ（３０秒）」、「レッグアップ（膝伸展）（左右四回ずつ）」、「チャチャチャステップ（３０秒）」及び「スクワット＆カーフレイズ（１／２）」を行う。トレーナキャラクタ４３が、上級のサーキット運動を全て行った時点で、ユーザ９もこれらの運動を全て行ったとみなして、その時のユーザ９の活動量を０．１４（Ｅｘ）とし、今日の活動量に加算する。
なお、「スクワット＆カーフレイズ（１／２）」は、「スクワット＆カーフレイズ（１／４）」よりも深く腰を落とすことを意味する。
また、プロセッサ１３は、ユーザ９がサーキット運動の１動作を何回行ったかを回数表示部５１に表示する。図８の例では、トレーナキャラクタ４３は、「レッグアップ（膝屈曲）」を行っており、回数表示部５１には、全８回のうち、ユーザ９が「レッグアップ（膝屈曲）」を行った回数が表示される。
ユーザ９が、トレーナキャラクタ４３が指示する動きを行ったか否かの判断は、次のようにして行われる。
図１４（ａ）〜図１４（ｅ）は、図３のプロセッサ１３による体動識別方法の説明図である。図１４（ａ）〜図１４（ｅ）を参照して、縦軸は加速度センサ２９のｘ，ｙ及びｚ軸方向の加速度ａｘ，ａｙ及びａｚの合成加速度Ａｘｙｚ（＝√（ａｘ２＋ａｙ２＋ａｚ２））を示し、横軸は時間ｔを示す。プロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚに基づいて、ユーザ９が、トレーナキャラクタ４３が指示する動きを行ったか否かを判断する。また、ユーザ９が静止している場合は、重力加速度のみが検出されるので、合成加速度Ａｘｙｚ＝１Ｇである。
なお、図１４（ａ），図１４（ｂ），図１４（ｃ），図１４（ｄ）及び図１４（ｅ）の体動パターンを、それぞれ、第１体動パターン、第２体動パターン、第３体動パターン、第４体動パターン及び第５体動パターンと呼ぶこともある。
図１４（ａ）は、ユーザ９が接地した一方の足を上げ、そして、下げて、着地した場合に発生する合成加速度Ａｘｙｚの波形を模式的に示している。プロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚが、１Ｇから増加し、閾値ＴｈＨを越え、その後、閾値ＴｈＬを下回り、かつ、閾値ＴｈＨを越えた時点から閾値ＴｈＬを下回った時点までの時間Ｔｐが所定範囲ＰＤ内に入っている場合に、ユーザ９が「その場足踏み」を行ったと判断する。なお、レッグアップ（膝屈曲）及びレッグアップ（膝伸展）も同様の判断が行われる。ただし、閾値ＴｈＨ、ＴｈＬ及び所定範囲ＰＤは異なる。閾値ＴｈＨ、ＴｈＬ及び所定範囲ＰＤは、動きの種類に応じて経験的に定められる。
図１４（ｂ）を参照して、プロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚが、１Ｇから増加し、閾値ＴｈＨ１を越え、その後、閾値ＴｈＬ１を下回り、かつ、閾値ＴｈＨ１を越えた時点から閾値ＴｈＬ１を下回った時点までの時間Ｔｐ１が所定範囲ＰＤ１内に入っている場合であって、閾値ＴｈＬ１を下回った時点から一定時間Ｔｉの経過以降に、閾値ＴｈＨ２を越え、その後、閾値ＴｈＬ２を下回り、かつ、閾値ＴｈＨ２を越えた時点から閾値ＴｈＬ２を下回った時点までの時間Ｔｐ２が所定範囲ＰＤ２内に入っている場合に、ユーザ９が「サイドレイズ」を行ったと判断する。合成加速度Ａｘｙｚの最初の波形（凸凹）は、ユーザ９が両手を頭の上まで上げる過程で発生し、最後の波形（凸凹）は、ユーザ９が両手を下げ最初の起立姿勢になった時に発生する。時間Ｔｉは、ユーザ９が両手の平を頭の上で接触させ静止している期間に相当し、その期間は波形のぶれが発生するので、この期間では判断を行わないことにした。閾値ＴｈＨ１、ＴｈＬ１、ＴｈＨ２、ＴｈＬ２、所定範囲ＰＤ１及びＰＤ２は、経験的に定められる。
図１４（ｃ）を参照して、プロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚが、１Ｇから増加し、閾値ＴｈＨ１を越え、その後、閾値ＴｈＬ１を下回り、かつ、閾値ＴｈＨ１を越えた時点から閾値ＴｈＬ１を下回った時点までの時間Ｔｐ１が所定範囲ＰＤ１内に入っている場合であって、引き続き、閾値ＴｈＨ２を越え、その後、閾値ＴｈＬ２を下回り、かつ、閾値ＴｈＨ２を越えた時点から閾値ＴｈＬ２を下回った時点までの時間Ｔｐ２が所定範囲ＰＤ２内に入っている場合に、ユーザ９が「サイドステップ」を行ったと判断する。合成加速度Ａｘｙｚの最初の波形（凸凹）は、ユーザ９が一方の足を横方向に移動する過程で発生し、その次の波形（凸凹）は、ユーザ９が他方の足を引き寄せたことにより発生する。
ワルツステップとチャチャチャステップも同様の判断が行われる。ただし、閾値ＴｈＨ１、ＴｈＬ１、ＴｈＨ２、ＴｈＬ２、所定範囲ＰＤ１及びＰＤ２は異なる。閾値ＴｈＨ１、ＴｈＬ１、ＴｈＨ２、ＴｈＬ２、所定範囲ＰＤ１及びＰＤ２は、動きの種類に応じて経験的に定められる。また、ワルツステップとチャチャチャステップでは、閾値ＴｈＬ２を下回った時点から一定時間ＰＤ３は、判断は実行されない。なぜならば、追加の一歩や三歩を無視するためである。サーキットモードでは、ユーザ９に行わせる運動が予め決まっているので、このようにして判断しても問題ない。もちろん、ワルツステップとチャチャチャステップとでは、一定時間ＰＤ３は異なる。
図１４（ｄ）を参照して、プロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚが、１Ｇから減少し、閾値ＴｈＬ１を下回り、その後、閾値ＴｈＨ１を越え、かつ、閾値ＴｈＬ１を下回った時点から閾値ＴｈＨ１を越えた時点までの時間Ｔｐ１が所定範囲ＰＤ１内に入っている場合であって、閾値ＴｈＨ１を越えた時点から一定時間Ｔｉの経過以降に、閾値ＴｈＬ２を下回り、その後、閾値ＴｈＨ２を上回り、かつ、閾値ＴｈＬ２を下回った時点から閾値ＴｈＨ２を越えた時点までの時間Ｔｐ２が所定範囲ＰＤ２内に入っている場合に、ユーザ９が「手足交互背伸び」を行ったと判断する。
合成加速度Ａｘｙｚの最初の波形（凸凹）は、ユーザ９が片足を後ろに引く過程で発生し、最後の波形（凸凹）は、ユーザ９が後ろに引いた片足を戻して起立状態に戻った時に発生する。時間Ｔｉは、ユーザ９が片足を後ろに引いた後の静止状態と、それを元に戻すまでの期間に相当し、その期間は波形のぶれが発生するので、この期間では判断を行わないことにした。
両手片足交互背伸びも同様の判断が行われる。ただし、閾値ＴｈＨ１、ＴｈＬ１、ＴｈＨ２、ＴｈＬ２、所定範囲ＰＤ１及びＰＤ２は異なる。閾値ＴｈＨ１、ＴｈＬ１、ＴｈＨ２、ＴｈＬ２、所定範囲ＰＤ１及びＰＤ２は、動きの種類に応じて経験的に定められる。
図１４（ｅ）を参照して、プロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚが、１Ｇから減少し、閾値ＴｈＬ１を下回り、その後、閾値ＴｈＨ１を越え、かつ、閾値ＴｈＬ１を下回った時点から閾値ＴｈＨ１を越えた時点までの時間Ｔｐ１が所定範囲ＰＤ１内に入っている場合であって、閾値ＴｈＨ１を越えた時点から一定時間Ｔｉ１の経過以降に、閾値ＴｈＬ２を下回り、その後、閾値ＴｈＨ２を上回り、かつ、閾値ＴｈＬ２を下回った時点から閾値ＴｈＨ２を越えた時点までの時間Ｔｐ２が所定範囲ＰＤ２内に入っている場合であって、閾値ＴｈＨ２を越えた時点から一定時間Ｔｉ２の経過以降に、閾値ＴｈＬ３を下回り、その後、閾値ＴｈＨ３を上回り、かつ、閾値ＴｈＬ３を下回った時点から閾値ＴｈＨ３を越えた時点までの時間Ｔｐ３が所定範囲ＰＤ３内に入っている場合に、ユーザ９が「スクワット＆カーフレイズ」を行ったと判断する。
合成加速度Ａｘｙｚの最初の波形（凸凹）は、ユーザ９が膝を曲げて腰を落とす過程で発生し、その次の波形（凸凹）は、ユーザ９が伸び上がる過程で発生し、さらにその次の波形（凸凹）は、ユーザ９がかかとを着いた時に発生する。閾値ＴｈＨ１、ＴｈＬ１、ＴｈＨ２、ＴｈＬ２、ＴｈＨ３、ＴｈＬ３、所定範囲ＰＤ１、ＰＤ２及びＰＤ３は、経験的に定められる。
以上のように、ユーザがどのような運動を行ったかを識別するのではなく、指示された運動をユーザが行ったかどうかを判断する。従って、指示された運動を行った場合の合成加速度Ａｘｙｚを予め測定して、閾値、閾値を超えてから別の閾値を下回るまでの時間、閾値を下回ってから別の閾値を越えるまでの時間、閾値を下回った時点からの経過時間、及び、閾値を越えた時点からの経過時間といった複数要素のうち、必要な要素を設定して、設定した全ての要素を満たした場合に、ユーザ９が、当該運動を行ったと判断する。
さて、トレーニングモードは、ステップエクササイズ、トレインエクササイズ、メイズエクササイズ、及びリングエクササイズを含む。これらのエクササイズでは、ユーザ９は、テレビジョンモニタ５の前に立って、その場で足踏み等を行う。
ユーザ９がステップエクササイズを選択すると、プロセッサ１３は、図９に示すステップエクササイズ画面をテレビジョンモニタ５に表示する。この画面は、トレーナキャラクタ４３を含む。トレーナキャラクタ４３は、ユーザ９が設定した一週間の目標活動量から求めた一日の目標活動量までの不足の活動量を消化するために必要な歩数を提示する。また、この画面の活動量表示部５５には、ステップエクササイズでの活動量をリアルタイムで表示すると共に、一日の目標活動量までの不足の活動量が表示される。表示される活動量は、上述したように、運動形態（歩き、ゆっくりしたランニング又は通常のランニング）のそれぞれの回数から算出され、ステップエクササイズでのそれらの累積値である。
次に、プロセッサ１３は、図１０に示すように、画面奥に向かって、つまり、テレビジョンモニタ５に表示された仮想空間の奥に向かって、一定速度でトレーナキャラクタ４３を走らせる。ユーザ９は、このようなトレーナキャラクタ４３のランニングに従って、その場で足踏みを行う。
一人称視点の画面であり、ユーザ９の足踏みに応じて、ユーザ９が仮想空間をあたかも移動しているかのように映像が変化する。この場合、ユーザ９の足踏み速度に応じて仮想空間中のユーザ９の移動速度が決定される。
プロセッサ１３は、ユーザ９の仮想空間中の位置とトレーナキャラクタ４３の位置とが、第１所定距離Ｄ１に達したら、図１１に示すように、トレーナキャラクタ４３を停止させ振り向かせ、ボイスを発生する。プロセッサ１３は、その後、ユーザ９の仮想空間中の位置とトレーナキャラクタ４３の位置とが、第２所定距離Ｄ２に達したら、トレーナキャラクタ４３を再び走らせる。第１所定距離Ｄ１＞第２所定距離Ｄ２である。第１所定距離Ｄ１は、トレーナキャラクタ４３が走り出して時点において、複数候補の中からランダムに決定される。第２所定距離Ｄ２は固定である。
前記ボイスは、トレーナキャラクタ４３が走り出した時点から停止した時点までの時間に応じて異なる。両者の位置が第１所定距離Ｄ１だけ離れてはじめてトレーナキャラクタ４３が停止するので、ユーザ９がトレーナキャラクタ４３に追従している場合は、第１所定距離Ｄ１の差がつかないので、トレーナキャラクタ４３が停止するまでには時間がかかる。一方、ユーザ９がトレーナキャラクタ４３に追従していない場合は、第１所定距離Ｄ１の差が比較的すぐにつくので、トレーナキャラクタ４３は比較的早く停止する。よって、トレーナキャラクタ４３が走り出した時点から停止した時点までの時間が長いほど良い評価のボイスが与えられ、短いほど悪い評価のボイスが与えられる。
さて、トレインエクササイズは、いわゆる電車ごっこを模擬したものであり、所定数の仮想の駅を通過していく。ユーザ９がトレインエクササイズを選択すると、図１２に示すように、プロセッサ１３は、テレビジョンモニタ５にトレーナキャラクタ４３を含むトレインエクササイズ画面を表示する。トレーナキャラクタ４３は先頭で縄５８を持ち、画面の奥に向かって、つまり、テレビジョンモニタ５に表示された仮想空間の奥に向かって、一定速度（本実施の形態では時速４０ｋｍ）で前進する。スタート時では、縄５８はたるんでいる。ユーザ９は、このようなトレーナキャラクタ４３の前進に従って、足踏みを行う。
一人称視点の画面であり、ユーザ９の足踏みに応じて、ユーザ９が仮想空間をあたかも移動しているかのように映像が変化する。この場合、ユーザ９の足踏み速度に応じて仮想空間中のユーザ９の移動速度が決定される。
トレーナキャラクタ４３の位置とユーザ９の仮想空間中の位置との間の距離Ｄｔｐが、所定値ＤＬ（＝縄５８がピンと張った時の長さ）より小さく、かつ、所定値ＤＳ（＝縄５８が最も緩んだ時の長さ）より大きい場合、機嫌メータ６１の針６６はその位置を維持する。なお、ＤＬ＞ＤＳ、である。
図１３に示すように、距離Ｄｔｐが、所定距離ＤＬに達したら、縄５８がピンと張り、機嫌メータ６１の針６６が水平左方向に移動を開始し、トレーナキャラクタ４３が減速し、機嫌が悪いことを示すエフェクトが表示される。そして、針６６が左端に到達した後１秒後に、トレーナキャラクタ４３が停止しゲームオーバとなる。一方、距離Ｄｔｐが、所定距離ＤＳに達すると、針６６は水平右方向に移動を開始し、トレーナキャラクタ４３の機嫌が良いことを示すエフェクトが表示される。距離Ｄｔｐが所定距離ＤＳに達した後、ユーザ９の速度が所定値（本実施の形態では時速５０ｋｍ）より大きくなると、その速度に合わせてトレーナキャラクタ４３の速度を大きくする。
トレインエクササイズ画面の活動量表示部５７には、トレインエクササイズでのユーザ９の活動量がリアルタイムに表示される。表示される活動量は、上述したように、運動形態（歩き、ゆっくりしたランニング又は通常のランニング）のそれぞれの回数から算出され、トレインエクササイズでのそれらの累積値である。経過駅表示部５９には、駅を１つ経過するたびに、白丸が赤丸に変化する。
なお、トレーナキャラクタ４３がランニングしないように設定することもできる。つまり、歩行のみである。
さて、図１５は、メイズエクササイズ画面の例示図である。ユーザ９がメイズエクササイズを選択すると、プロセッサ１３は、図１５に示すメイズエクササイズ画面をテレビジョンモニタ５に表示する。この画面は、三人称視点であり、ユーザ９の動きに応答するプレイヤキャラクタ７８を含む。プロセッサ１３は、アクションセンサ１１から受信した加速度データに基づき、歩数計３１と同じ方法で、三種類の運動形態（歩き、ゆっくりしたランニング、通常のランニング）を識別する。プロセッサ１３は、三種類の運動形態（歩き、ゆっくりしたランニング、通常のランニング）のそれぞれに対して、プレイヤキャラクタ７８の前進速度（ｖ０、ｖ１、ｖ２）を保持しており、識別した運動形態に応じて、プレイヤキャラクタ７８の前進速度を決定し、仮想空間中の迷路８２を前進させる。
また、プロセッサ１３は、加速度センサ２９のｘ軸方向の加速度ａｘの絶対値が一定値を超えた場合、当該加速度ａｘの符号に応じて、プレイヤキャラクタ７８を左又は右に９０度回転させる（方向転換）。なお、ユーザ９が、一定程度を超えて身体を左又は右に曲げた場合、加速度センサ２９のｘ軸方向の加速度ａｘの絶対値が一定値を超える。
さて、プロセッサ１３は、迷路８２に標識８０を表示する。標識８０は、ゴールの方向を示す。また、プロセッサ１３は、プレイヤキャラクタ７８が向いている方位を示す方位表示部７０、ユーザ９が保持しているマップアイテムの個数を表示するアイテム数表示部７２、制限時間の残りの時間を示す時間表示部７４、メイズエクササイズでの総活動量と総歩数とを示す活動表示部７６、電池残量表示部４５及び通信状態表示部４７を表示する。
メイズエクササイズの開始時では、所定数のマップアイテムが与えられている。ただし、マップアイテムは、迷路８２中に出現し、プレイヤキャラクタ７８をマップアイテムに接触させることにより随時取得できる。ユーザ９がマップアイテムを保持している場合、モード切替ボタン３９を押下すると、プロセッサ１３は、ユーザ９が保持しているマップアイテムを１つ減らし、図１６に示すマップ画面を表示する。この画面で再びモード切替ボタン３９が押下されると、マップ画面から迷路８２の画面に戻る。マップ画面は、迷路８２全体の構造８４、ゴールの位置を示す標識８６及びプレイヤキャラクタ７８の現在位置を示す矢印８８を含む。矢印８８の向きは、プレイヤキャラクタ７８が向いている方位を示す。
なお、マップ画面の表示中も時間表示部７４はカウントを継続しているので、制限時間内にゴールに到達するためには、ユーザ９は、無制限にマップ画面を見ることができない。
さて、図１７は、リングエクササイズ画面の例示図である。ユーザ９がリングエクササイズを選択すると、プロセッサ１３は、図１７に示すリングエクササイズ画面をテレビジョンモニタ５に表示する。この画面は、三人称視点であり、ユーザ９の動きに応答するプレイヤキャラクタ７８を含む。プレイヤキャラクタ７８は（図では女性を模している。）、アクションセンサ１１からの加速度データに応じて、仮想空間に形成された水中を画面奥に向かって泳いでいく。つまり、プロセッサ１３は、アクションセンサ１１から受信した加速度データに基づき、プレイヤキャラクタ７８の移動ベクトル（移動の速さ及び方向）を算出する。具体的には次の通りである。
ここで、プレイヤキャラクタ７８等のオブジェクトをテレビジョンモニタ５に表示の際の三次元座標について説明しておく（本明細書において共通）。画面に平行かつ水平方向をＸ軸、画面に平行かつＸ軸に垂直な方向をＹ軸、Ｘ軸及びＹ軸に垂直な方向（画面に垂直な方向）をＺ軸とする。Ｘ軸の正は、画面に向かって左方向、Ｙ軸の正は、画面に向かって下方向、Ｚ軸の正は、画面奥に向かう方向とする。
まず、プレイヤキャラクタ７８の移動ベクトルの大きさの求め方を説明する。プロセッサ１３は、加速度センサ２９のｘ軸方向の加速度ａｘとｙ軸方向の加速度ａｙとｚ軸方向の加速度ａｚとの合成加速度Ａｘｙｚを、プレイヤキャラクタ７８の現在の移動ベクトルの大きさ（つまり、速さ）に加算し、加算結果を、次に設定するプレイヤキャラクタ７８の移動ベクトルの大きさ（つまり、速さ）とする。
従って、ユーザ９は、身体の動きを調整して、合成加速度Ａｘｙｚの大きさを調整し、プレイヤキャラクタ７８の速さを制御する。例えば、ユーザ９は、スクワット運動（素早く膝を曲げて延ばす動作）を行うことによって、加速度（合成加速度Ａｘｙｚ）を発生することができ、プレイヤキャラクタ７８の速度を上昇できる。なお、ユーザ９が加速度を発生するような動きをしていない場合は、プレイヤキャラクタ７８は減速し、いずれ停止する。
次に、プレイヤキャラクタ７８の移動ベクトルの方向の求め方を説明する。プロセッサ１３は、加速度センサ２９のｚ軸方向の加速度ａｚ及びｘ軸方向の加速度ａｘを、それぞれ、プレイヤキャラクタ７８のＸ軸回りの回転及びＹ軸回りの回転に対応させる。そして、単位ベクトル（０，０，１）を、加速度ａｚ及びａｘに応じて、Ｘ軸及びＹ軸回りに回転し、この回転により得られた単位ベクトルの向きを、プレイヤキャラクタ７８の移動ベクトルの向きに設定する。
ここで、ｚ軸方向の加速度が正方向に大きくなった場合ユーザ９は前方に身体を傾けていること（前傾）を意味し、この方向は、仮想空間中のプレイヤキャラクタ７８の下方向（Ｙ軸の正方向）に対応する。ｚ軸方向の加速度ａｚが負方向に大きくなった場合ユーザ９は後方に身体を傾けていること（後傾）を意味し、この方向は、仮想空間中のプレイヤキャラクタ７８の上方向（Ｙ軸の負方向）に対応する。つまり、加速度センサのｚ軸方向の加速度ａｚの向き及び大きさで仮想空間中のプレイヤキャラクタ７８の上下の向き、つまり、Ｘ軸回りの回転が決定する。
また、ｘ軸方向の加速度ａｘが正方向に大きくなった場合ユーザ９は左方向に身体を傾けていることを意味し、この方向は、仮想空間中のプレイヤキャラクタ７８の左方向（Ｘ軸の正方向）に対応する。ｘ軸方向の加速度ａｘが負方向に大きくなった場合ユーザ９は右方向に身体を傾けていることを意味し、この方向は、仮想空間中のプレイヤキャラクタ７８の右方向（Ｘ軸の負方向）に対応する。つまり、加速度センサのｘ軸方向の加速度ａｘの向き及び大きさで仮想空間中のプレイヤキャラクタ７８の左右の向き、つまり、Ｙ軸回りの回転が決定する。
従って、ユーザ９は、身体を前方向、後方向、左方向又は右方向に動かして、プレイヤキャラクタ７８の移動方向を下方向、上方向、左方向又は右方向にすることができる。
さて、プロセッサ１３は、画面のＺ軸方向に複数のターゲットリング１０２を配置・表示する。ユーザ９は、プレイヤキャラクタ７８がターゲットリング１０２を潜り抜けるように、身体を動かし、プレイヤキャラクタ７８を操作する。また、プロセッサ１３は、プレイヤキャラクタ７８の操作をガイドすべく、ターゲットリング１０２と相似なガイドリング１００を表示する。ガイドリング１００のＸＹ座標は、ターゲットリング１０２のＸＹ座標と同一である。また、ガイドリング１００のＺ座標は、プレイヤキャラクタ７８の頭頂部のＺ座標と同一である。従って、プレイヤキャラクタ７８がガイドリング１００内に入るように操作していけば、プレイヤキャラクタ７８はターゲットリング１０２を潜り抜けることができる。
また、プロセッサ１３は、プレイヤキャラクタ７８が現在位置するエリアを示すエリア表示部９０、残りのターゲットリング１０２の数を示すリング数表示部９２、制限時間の残りの時間を示す時間表示部９４、リングエクササイズでの総活動量を示す活動表示部９６、電池残量表示部４５及び通信状態表示部４７を表示する。
なお、１ステージは複数のエリアにより構成され、各エリアには、複数のターゲットリング１０２が配置される。この場合、複数のターゲットリング１０２を一組とした配置パターンが予め複数用意されている。この複数の配置パターンからランダムに選択された一つの配置パターンにより１エリアが構成される。
また、図１８を参照して、プロセッサ１３は、ガイドリング１００が表示範囲（画面内）に入らないほどプレイヤキャラクタ７８の位置がずれている場合は、次に通過すべきターゲットリング１０２の方向を指し示す標識１０４を表示する。この標識１０４に従って、プレイヤキャラクタ７８を操作すれば、ガイドリング１００が見えてくる。なお、図１８に現れているターゲットリング１０２は、次に通過すべきターゲットリング１０２ではない。
図５に戻って、「ログ」項目が選択された後、ステップＳ１１では、プロセッサ１３は、ユーザ９のスイッチ部２０の操作に応じて、活動量推移、バイタル推移又は記録を選択的に表示する。活動量の推移は、ユーザ９のスイッチ部２０の操作に応じて、２４時間の推移、１週間の推移又は１ヶ月の推移が選択的に棒グラフで表示される。この場合、アクションセンサ１１から受け取った歩数計モードの歩数データに基づきプロセッサ１３が算出した活動量と、通信モードのアクションセンサ１１から受け取った加速度に基づきプロセッサ１３が算出した活動量と、が色分けして表示される。さらに、アクションセンサ１１からの歩数データに基づき算出した活動量については、ユーザ９の運動形態（歩き、ゆっくりしたランニング、通常のランニング）ごとに色分けして表示される。バイタルの推移は、ユーザ９のスイッチ部２０の操作に応じて、１ヶ月の体重、腹囲又は血圧が選択的に棒グラフで表示される。記録は、ユーザ９が日を選択し、選択された日の活動記録と測定記録を含む。
「サブコンテンツ」項目が選択された後、ステップＳ１３では、プロセッサ１３は、ユーザ９のスイッチ部２０の操作に応じて、心拍数測定、脚力測定（空気椅子テスト）、体力測定、体力年齢テスト又は脳トレーニングを選択的に実行する。これらは全てアクションセンサ１１を利用して行われる。
心拍数測定では、プロセッサ１３は、「準備ができたらアクションセンサのボタンを押してください。しばらくすると「測定開始」の合図がありますので、脈を１０回数えて再びボタンを押してください。」なる指示と、脈の図り方の説明文と、をテレビジョンモニタ５に表示する。そして、プロセッサ１３は、アクションセンサ１１のモード切替ボタン３９の押下を検知すると、「測定開始」の合図をテレビジョンモニタ５に表示し、時間の計測を開始する。プロセッサ１３は、ユーザ９が１０回の脈を計り終えてモード切替ボタン３９の押下を検知すると、時間の計測を終了する。そして、プロセッサ１３は、計測した時間に基づいて心拍数を算出し、表示する。
脚力測定では、プロセッサ１３は、「準備ができたらアクションセンサのボタンを押してください。」なる指示と、説明文と、をテレビジョンモニタ５に表示する。説明文は、「１．両脚を肩幅に開き、つま先を少し外側に向けます。」、「２．アクションセンサを手に持ち、両手を前に伸ばします。」、「３．上半身をやや前傾し、膝を９０度に曲げます。」、なる説明を含む。ユーザ９は、この説明文に従った姿勢（椅子がないにも拘らず、あたかも椅子に座っているかのような姿勢）をとり、モード切替ボタン３９を押下する。プロセッサ１３は、アクションセンサ１１のモード切替ボタン３９の押下を検知すると、測定中である旨の表示と、「現在の姿勢を維持できなくなったら、アクションセンサのボタンを押してください。」なる指示と、を表示する。同時に、プロセッサ１３は、時間の計測を開始する。そして、プロセッサ１３は、ユーザ９がモード切替ボタン３９を再び押下したことを検知すると、時間の計測を終了し、測定結果（計測時間）とコメントを表示する。この計測時間が長いほど、上記姿勢を長く維持できたことを意味し、それは、脚力が強いことを意味する。
「ユーザ情報変更」項目が選択された後、ステップＳ１５では、プロセッサ１３は、ユーザ９のスイッチ部２０の操作に応じて、基本情報変更、詳細情報変更又は目標変更を選択的に行う。基本情報は、名前、ＩＤ、性別及び年齢を含む。詳細情報は、身長、体重、腹囲、歩幅、生活強度、ＢＭＩ、最高血圧、最低血圧、心拍数、中性脂肪、ＨＤＬ及び血糖値を含む。目標は、１ヶ月ごとの体重減、１ヶ月ごとの腹囲減、１日の歩数及び１週間の活動量を含む。
「システム設定」項目が選択された後、ステップＳ１７では、プロセッサ１３は、ユーザ９のスイッチ部２０の操作に応じて、時計設定又は初期設定を選択的に行う。
さて、以上のように、本実施の形態のアクションセンサ１１は、三次元空間中のユーザ９の動きに応じた物理量（上記では加速度）を検出して、搭載したＬＣＤ３５に、検出した物理量に基づく情報（上記では歩数）を表示でき、そのため、このアクションセンサ１１単体でも機能する（上記では歩数計として機能）。つまり、歩数計モードでは、外部機器（上記ではカートリッジ３）と通信は行われず、外部機器とは無関係に単独で動作する。この機能に加えて、通信モードにおいて、検出した物理量に関する情報（上記では加速度）を外部機器（上記ではカートリッジ３）にリアルタイムで入力でき、当該外部機器と協働して、映像（代表的には、図７〜図１３、図１５〜図１８など）を利用した様々なコンテンツ（代表的には、ストレッチ体操、サーキット運動、ステップエクササイズ、トレインエクササイズ、メイズエクササイズ及びリングエクササイズ等）をユーザ９に提供できる。
この場合、カートリッジ３のプロセッサ１３は、アクションセンサ１１から受信した物理量に関する情報（上記では加速度）に基づいて、映像（代表的には、図１５〜図１８など）を制御することもできるし、カートリッジ３のプロセッサ１３が物理量に関する情報に依存すくことなく制御する映像（代表的には、図７〜図１３など）と関連して、アクションセンサ１１から受信した物理量に関する情報を処理することもできる。
また、ユーザ９は、歩数計モードにおいて、このアクションセンサ１１だけを携帯して運動（歩行やラン）を行うこともできる。一方、通信モードでは、ユーザ９は、身体を動かして、外部機器（上記ではカートリッジ３）にリアルタイムで動きに応じた物理量（上記では加速度）を入力できる。つまり、外部機器に入力を行う行為自体が運動になる。この場合、外部機器は、ユーザ９からの入力に応じて、映像（代表的には、図７〜図１３、図１５〜図１８など）を利用した様々なコンテンツ（代表的には、ストレッチ体操、サーキット運動、ステップエクササイズ、トレインエクササイズ、メイズエクササイズ及びリングエクササイズ等）をユーザ９に提供する。従って、ユーザ９は、ただ漫然と身体を動かすのではなく、これらのコンテンツを楽しみながら運動ができる。
その結果、歩数計モードで、アクションセンサ１１だけを携帯して運動を行い、その場合の不足分の運動を、通信モードを利用して、アクションセンサ１１及び外部機器（上記ではカートリッジ３）で補うことが可能となる。また、その逆も可能である。このように、二段構えで運動を行わせることで、運動目標達成をより効果的に支援できる。
さて、一般に、ストレッチ体操やサーキット運動等、各種の運動には目的があり、その目的を効果的に達成するためには、定められた動きを的確に行う必要がある。この場合、映像等により動きを指示することが行われるが、ユーザが指示された動きを的確に行っているか否かの判断は、ユーザ自身では困難である。
しかしながら、本実施の形態によれば、映像により指示した動きをユーザ９が行ったか否かを判断でき、判断結果をユーザ９に提示できる（代表的には、図８のサーキット運動）。このため、ユーザ９はその結果を見て、自身の動きを修正等することができ、指示された運動を的確に実行できる。その結果、ユーザ９は、指示された運動の目的を効果的に達成できる。
また、本実施の形態によれば、ユーザ９は、三次元空間中で身体を動かすことにより、動きに応じた加速度情報がアクションセンサ１１からカートリッジ３に送信され、テレビジョンモニタ５に表示される動画像（図９〜図１３のステップエクササイズ及びトレインエクササイズでの一人称視点による仮想空間内での移動、図１５〜図１８のメイズエクササイズ及びリングエクササイズでのプレイヤキャラクタ７８の仮想空間内の移動）を制御できる。その結果、ユーザ９は、自分の身体の動きに応答する動画像を見ながら運動できるので、ただ漫然と身体を動かす場合と比較して、飽き難く、運動の継続を支援できる。
例えば、ユーザ９は、身体を動かすことにより、プレイヤキャラクタ７８を制御できる（代表的には、メイズエクササイズ、リングエクササイズ）。その結果、ユーザ９は、自分の動きに応答するプレイヤキャラクタ７８を見ながら運動できるので、ただ漫然と身体を動かす場合と比較して、飽き難く、運動の継続を支援できる。
また、例えば、ユーザ９は、三次元空間中で身体を動かすことにより、自分がテレビジョンモニタ５に表示される仮想空間中をあたかも移動しているかのような映像を見ることができる（代表的には、ステップエクササイズ、トレインエクササイズ、メイズエクササイズ、リングエクササイズ）。つまり、ユーザ９は、身体を動かすことにより、仮想空間内の事象を擬似的に体験できる。その結果、ただ漫然と身体を動かす場合と比較して、飽き難く、運動の継続を支援できる。
特に、ユーザ９は、メイズエクササイズにより、迷路８２を擬似的に体験できる。迷路ゲームは多くの人に認知されており、知識や経験を必要とせず、多くのユーザ９は、アクションセンサ１１及びカートリッジ３を利用した迷路ゲームを手軽に楽しむことができる。
ところで、仮想空間は実質的には無限大の大きさを持つが、テレビジョンモニタ５に表示されるのはその一部である。従って、仮想空間の所定位置まで、移動しようとしても、その位置がユーザ９には認識できない。しかしながら、本実施の形態では、仮想空間に形成された迷路８２のゴールの方向を示す標識８０を表示するので、広大な仮想空間に形成された迷路８２のゴールまで行くことを目的とするユーザ９を補助できる（代表的には、メイズエクササイズ）。
さらに、本実施の形態では、仮想空間内での方向の変更は、アクションセンサ１１から送信された加速度に基づいて行われる。従って、ユーザ９は、アクションセンサ１１を装着した身体の向きを所望の向きに変えるだけで、仮想空間内の方向を直感的に変更できる（代表的には、メイズエクササイズ、リングエクササイズ）。
さて、一般に、テレビジョンモニタ５に表示された仮想空間内で自分の位置を移動していく場合、仮想空間中の遊びであるビデオゲーム等に不慣れな人にとっては、仮想空間の感覚（例えば、仮想空間内の自分の位置、仮想空間内の他のオブジェクトとの相対的位置関係等）をつかむことが困難な場合がある。しかしながら、特に、リングエクササイズにおいて、ガイドリング１００を表示することにより、ユーザ９がターゲットリング１０２に向かって適切に移動できるように補助できる。その結果、仮想空間に不慣れな人でも扱いやすくなる。
さらに、本実施の形態によれば、ユーザ９はトレーナキャラクタ４３に従って足踏み運動を行うことで、主観的なペースではなく、トレーナキャラクタ４３のペース、つまり、客観的なペースで足踏み運動を行うことができる（代表的には、ステップエクササイズ及びメイズエクササイズ）。この場合、トレーナキャラクタ４３がガイドする足踏み運動を適切にユーザ９が行っているか否かが判断され、テレビジョンモニタ５を通じて判断結果がユーザ９に提示される（上記では、ステップエクササイズでのトレーナキャラクタ４３のボイス、トレインエクササイズでの機嫌メータ６１やエフェクト）。このため、ユーザ９はその結果を見て、自身の足踏みのペース等を修正することができ、安定した足踏み運動を行うことができる。
さらに、本実施の形態によれば、アクションセンサ１１は、ユーザ９の胴体又は頭部に装着されるので、ユーザ９の部分的な動き（四肢の動き）ではなく、身体全体の動きを計測できる。
一般に、四肢は胴体と独立して動かすことができるので、四肢にアクションセンサ１１を装着しても、身体全体の動きを検出することは困難であるので、胴体にアクションセンサ１１を装着する必要がある。ただし、頭部は胴体と独立して動かすことができるが、胴体を動かす場合、頭部はほとんど動かず、胴体と一体となって動くのが通常であり、アクションセンサ１１を頭部に装着した場合でも、身体全体の動きを検出できる。
さらに、本実施の形態では、ユーザ９の活動量が算出されるので、テレビジョンモニタ５を介してそれをユーザ９に提示することにより、ユーザ９は自分の客観的な活動量を把握することができる。
上記のような効果を奏することから、例えば、本実施の形態の運動支援システムを、メタボリックシンドロームの予防や改善のために利用できる。
（実施の形態２）
実施の形態２と１との主な相違点は、加速度に基づく歩数の検出方法である。また、実施の形態１では、ユーザ９の動きを、歩き、ゆっくりしたランニング及び通常のランニングのいずれかに分類したが、実施の形態２では、ユーザ９の動きを、並足、早足及びランのいずれかに分類する。なお、ユーザ９に運動を行わせるためのコンテンツ（図７〜図１３、図１５〜図１８）は、実施の形態２と１とで同様である。
図１９は、本発明の実施の形態２による運動支援システムの全体構成を示す外観斜視図である。図１９を参照して、この運動支援システムは、アダプタ１、カートリッジ４、アンテナユニット２４、アクションセンサ６及びテレビジョンモニタ５を備える。アダプタ１には、カートリッジ４及びアンテナユニット２４が装着される。また、アダプタ１は、ＡＶケーブル７により、テレビジョンモニタ５に接続される。従って、カートリッジ４が生成したビデオ信号ＶＤ及びオーディオ信号ＡＵは、アダプタ１及びＡＶケーブル７を介してテレビジョンモニタ５に与えられる。
アクションセンサ６は、ユーザ９の胴体又は頭部に装着される。胴体とは、ユーザ９の身体のうち、頭、首及び四肢を除く部分のことである。頭部とは、頭及び首のことである。アクションセンサ６は、ＬＣＤ３５、決定ボタン１４、キャンセルボタン１６及び方向（上下左右）キー１８を備える。
アクションセンサ６には、２つのモード（歩数計モード、通信モード）が設定される。歩数計モードは、ユーザ９の歩数を計数するモードであり、アクションセンサ６単体で使用するモードである。通信モードは、アクションセンサ６とカートリッジ４（アンテナユニット２４）とが通信を行い、両者が協働するモードであり、アクションセンサ６をカートリッジ４に対する入力装置として使用するモードである。例えば、通信モードのアクションセンサ６を使用して、テレビジョンモニタ５に表示された様々な画面（図７〜図１３、図１５〜図１８）を見ながらユーザ９に運動を行わせる。
ＬＣＤ３５は、歩数計モードにおいて、時刻／年／月日並びに歩数を表示する。この場合、これらの表示後３０秒経過したら、これらの表示は消える。電力消費を抑えるためである。また、ＬＣＤ３５には、アクションセンサ６の電池残量を示すアイコンが表示される。
決定ボタン１４は、歩数計モードにおいて、時刻、年及び月日の表示を順に切り替えるために使用される。また、決定ボタン１４は、通信モードにおいて、主に選択を決定するために使用される。キャンセルボタン１６は、通信モードにおいて、主に選択を取り消す場合に使用される。方向キー１８は、通信モードにおいて、テレビジョンモニタ５の画面操作のために使用される。
歩数計モードでは、例えば、図２（ａ）に示すように、ユーザ９は、アクションセンサ６をウエスト付近に装着する。通信モードにおいて、運動を行う時は、例えば、図２（ｂ）に示すように、ユーザ９は、アクションセンサ６を胸部中央付近に装着する。もちろん、いずれの場合においても、胴体又は頭部の任意の部位に装着可能である。
図２０は、図１９の運動支援システムの電気的構成を示す図である。図２０を参照して、運動支援システムのアクションセンサ６は、無線通信機能付きＭＣＵ５２、ＥＥＰＲＯＭ２７、加速度センサ２９、ＬＣＤドライバ３３、ＬＣＤ３５、ＲＴＣ５６及びスイッチ部５０を含む。スイッチ部５０は、決定ボタン１４、キャンセルボタン１６及び方向キー１８を含む。アダプタ１は、スイッチ部２０を含み、スイッチ部２０の操作信号はプロセッサ１３に入力される。スイッチ部２０は、キャンセルキー、エンターキー及び方向キー（上下左右）を含む。アダプタ１に装着されるカートリッジ４は、プロセッサ１３、外部メモリ１５、ＥＥＰＲＯＭ４４及びＵＳＢコントローラ４２を含む。アダプタ１に装着されるアンテナユニット２４は、無線通信機能付きＭＣＵ４８及びＥＥＰＲＯＭ１９を含む。アンテナユニット２４とカートリッジ４とは、アダプタ１を介して電気的に接続される。ＥＥＰＲＯＭ１９及び２７には、ＭＣＵ４８と５２との間の通信に必要な情報が格納される。
アクションセンサ６の加速度センサ２９は、互いに直交する３軸（ｘ，ｙ，ｚ）それぞれの方向の加速度ａｘ，ａｙ及びａｚを検出する。
ＭＣＵ５２は、歩数計モードにおいて、加速度センサ２９からの加速度データに基づいて、ユーザ９の歩数を計数し、歩数データをＥＥＰＲＯＭ２７に格納すると共に、ＬＣＤドライバ３３に与える。ＬＣＤドライバ３３は、受け取った歩数データをＬＣＤ３５に表示する。
また、ＭＣＵ５２は、歩数計モードにおいて、決定ボタン１４の操作に応答して、ＬＣＤドライバ３３を制御し、ＬＣＤ３５の表示を切り替える。さらに、ＭＣＵ５２は、歩数計モードにおいて、決定ボタン１４とキャンセルボタン１６とが同時に押された場合に、通信モードに移行する。ただし、ＭＣＵ５２は、アンテナユニット２４のＭＣＵ４８から５秒以上ビーコンを受信しない場合は、再び歩数計モードに移行する。
一方、ＭＣＵ５２は、通信モードにおいて、加速度センサ２９からの加速度データ、スイッチ部５０の状態及びバッテリ（図示せず）の出力電圧データｖｏを変調し、アンテナユニット２４のＭＣＵ４８へ送信する。なお、歩数計モードでＥＥＰＲＯＭ２７に格納された歩数データは、最初の通信時にアクションセンサ６からアンテナユニット２４に送信される。
ＬＣＤドライバ３３は、ＲＴＣ５６から時刻情報を受け取って、ＬＣＤ３５に表示すると共に、ＭＣＵ５２に与える。ＲＴＣ５６は、時刻情報を生成する。ＲＴＣ５６には、コンデンサ６２の一方端子及びショットキーバリアダイオード６４のカソードが接続される。コンデンサ６２の他方端子は接地される。ダイオード６４のアノードには、電池（図示せず）からの電源電圧Ｖｃｃが与えられる。従って、コンデンサ６２には、ダイオード６４を介して、電池からの電荷が蓄積される。従って、電池交換のために、電池が抜かれた場合でも、ＲＴＣ５６は、コンデンサ６２に蓄積された電荷により、一定時間は時刻情報を継続して生成できる。この一定時間が経過する前に、新しい電池がセットされると、ＲＴＣ５６は、リセットされることなく、正確な時刻情報を維持でき、ＬＣＤドライバ３３に与えることができる。なお、電池が抜かれた場合、ＭＣＵ５２の内部ＲＡＭ（図示せず）のデータは即座に消失する。
カートリッジ４のプロセッサ１３には、外部メモリ１５が接続される。外部メモリ１５は、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び／又はフラッシュメモリ等、システムの仕様に応じて必要なものを備える。外部メモリ１５は、プログラム領域、画像データ領域、および音声データ領域を含む。プログラム領域には、制御プログラム（アプリケーションプログラムを含む。）が格納される。画像データ領域には、テレビジョンモニタ５に表示される画面を構成するすべての画像データが格納されている。音声データ領域には、音楽、ボイス及び効果音等のための音声データが格納されている。プロセッサ１３は、プログラム領域の制御プログラムを実行して、画像データ領域の画像データ及び音声データ領域の音声データを読み出し、必要な処理を施して、ビデオ信号ＶＤ及びオーディオ信号ＡＵを生成する。これらの処理の詳細は、後述のフローチャートにより明らかになる。
また、プロセッサ１３は、制御プログラムを実行して、アンテナユニット２４のＭＣＵ４８に対して、アクションセンサ６のＭＣＵ５２と通信して、加速度データ、スイッチ部５０の状態及び出力電圧データｖｏを取得する命令を出す。ＭＣＵ４８は、プロセッサ１３からの命令を受けて、ＭＣＵ５２から、加速度データ、スイッチ部５０の状態及び出力電圧データｖｏを受信し、復調して、プロセッサ１３に与える。
そして、プロセッサ１３は、アクションセンサ６から受信した加速度データに基づいて、後述する図２８のステップＳ１０９のエクササイズでテレビジョンモニタ５に表示するための、歩数や活動量の算出、ユーザ９の運動形態の識別を行い、それらの結果をＥＥＰＲＯＭ４４に格納する。また、プロセッサ１３は、受信した出力電圧データｖｏに基づいて、アクションセンサ６の電池の残量をテレビジョンモニタ５に表示する。さらに、歩数計モードの歩数データは、最初の通信時にアクションセンサ６からアンテナユニット２４に送信されるところ、プロセッサ１３は、この歩数データをＥＥＰＲＯＭ４４に格納する。また、プロセッサ１３は、通信モードのアクションセンサ６を使用してユーザ９が入力した様々な情報をＥＥＰＲＯＭ４４に格納する。
ところで、アクションセンサ６が通信モードの場合にのみ、カートリッジ４及びアンテナユニット２４はアクションセンサ６と通信可能である。このため、通信モードの場合にのみ、アクションセンサ６は、プロセッサ１３への入力装置として機能する。
なお、プロセッサ１３の外部インタフェースブロックは、周辺装置（本実施の形態では、ＭＣＵ４８、ＵＳＢコントローラ４２、ＥＥＰＲＯＭ４４及びスイッチ部２０）とのインタフェースである。
ＵＳＢコントローラ４２は、パーソナルコンピュータ等のＵＳＢ機器と接続するためのものであり、プロセッサ１３の制御を受けて、ＥＥＰＲＯＭ４４に格納された歩数や活動量等のデータを、ＵＳＢ機器に転送する。
図２１は、図２０のアクションセンサ６のＭＣＵ５２が実行する運動形態測定処理の流れを示すフローチャートである。図２１を参照して、ステップＳ１０００にて、ＭＣＵ５２は、各種変数（フラグ及びカウンタを含む。）及びタイマを初期化する。具体的には、ＭＣＵ５２は、ユーザ９の運動形態を示す運動形態フラグを「停止」に設定し、現在が不確定期間内か否かを示す不確定フラグをオン（不確定期間内を示す。）にし、変数ｍａｘ及びｍｉｎをリセットし、カウンタＮｗ０，Ｎｑ０，Ｎｒ０及びＮｏ０をクリアし、その他の変数を初期化し、第０〜第４タイマをリセットする。
不確定期間は、アクションセンサ６からの加速度が、ユーザ９の運動（歩行及びラン）に起因したものなのか、あるいは、ユーザ９の運動（歩行及びラン）以外の生活動作（例えば、起立、着席、小さな身体の揺れ等）や外来振動（例えば、電車や自動車等）に起因したノイズと判断すべきものなのか、を確定できない期間のことである。本実施の形態では、不確定期間を４秒に設定してある。
第０タイマは、ステップＳ１００２の一歩検出処理において、停止判断期間を計数する。停止判断期間は、本実施の形態では、１秒に設定してあり、１秒の間に、一歩が検出されない場合は、一歩の検出処理がリセットされる。第１タイマは、不確定期間及び停止判断期間を計測するタイマである。本実施の形態では、不確定期間を４秒に設定している。また、停止判断期間は、本実施の形態では、１秒に設定してあり、１秒の間に、一歩が検出されない場合は、一歩の検出処理がリセットされ、不確定期間が最初から始まる。第２タイマは、ステップＳ１００７で一歩が検出された時点から次回のステップＳ１００７で次の一歩が検出される時点までの時間、つまり、一歩の時間を計測するタイマである。第３タイマは、第１待ち時間を計測する。本実施の形態では、第１待ち時間は１８０ミリ秒である。第４タイマは、第２待ち時間を計測する。本実施の形態では、第２待ち時間は２６４ミリ秒である。
ここで、不確定期間が満了して初めて、その不確定期間内に検出された複数の一歩の動作が有効なものとして確定し、歩数として計数される。そして、不確定期間の満了以降に検出される一歩の動作は逐次歩数として計数される。ただし、不確定期間の満了後であっても、停止判断期間内に一歩の動作が検出されない場合は、再び不確定期間に入る。不確定期間の満了時から停止判断期間の満了時（つまり、次の不確定期間の開始時）までを有効期間と呼ぶ。また、不確定期間内において、停止判断期間内に一歩の動作が検出されない場合は、不確定期間が最初から開始され、それまでに当該不確定期間内に一歩の動作が検出されていた場合でも全てクリアされる。
さて、カウンタＮｗ０，Ｎｑ０，Ｎｒ０及びＮｏ０は、それぞれ、不確定期間内において、並足、早足、ラン及び昇降の回数を計数するカウンタである。後述のカウンタＮｗ１，Ｎｑ１，Ｎｒ１及びＮｏ１は、それぞれ、１日分の有効期間中の、並足、早足、ラン及び昇降の回数を計数するカウンタである。ただし、カウンタＮｗ１，Ｎｑ１，Ｎｒ１及びＮｏ１には、それぞれ、不確定期間の満了時に、当該不確定期間のカウンタＮｗ０，Ｎｑ０，Ｎｒ０及びＮｏ０の値が加算される。よって、カウンタＮｗ１，Ｎｑ１，Ｎｒ１及びＮｏ１は、それぞれ、１日分の有効な、並足、早足、ラン及び昇降の回数を計数するカウンタである。なお、これらのカウンタＮｗ１，Ｎｑ１，Ｎｒ１及びＮｏ１は、ステップＳ１０００ではクリアされず、例えば、午前０時にクリアされる。
ステップＳ１００１にて、ＭＣＵ５２は、第０タイマをスタートする。ステップＳ１００２にて、ＭＣＵ５２は、加速度センサ２９からの加速度データに基づいて、ユーザ９の一歩の動作を検出する。ステップＳ１００３にて、ＭＣＵ５２は、第０タイマをストップする。
ステップＳ１００４にて、つまり、ステップＳ１００２で一歩の動作を検出した時に、ＭＣＵ５２は、第１タイマをスタートする。ステップＳ１００５にて、つまり、ステップＳ１００２又はＳ１００９で一歩の動作を検出した時に、ＭＣＵ５２は、第２タイマをスタートする。
ステップＳ１００７にて、ＭＣＵ５２は、アクションセンサ６からの加速度データに基づいて、ユーザ９の一歩の動作を検出する。ステップＳ１００９にて、つまり、ステップＳ１００７で一歩の動作が検出された時に、ＭＣＵ５２は、第２タイマをストップする。ステップＳ１０１１にて、ＭＣＵ５２は、加速度センサ２９からの加速度データに基づいて、ユーザ９が行った運動形態を判定する。本実施の形態は、ユーザ９の運動形態は、並足、早足及びランのうちのいずれかに分類される。ステップＳ１０１３にて、ＭＣＵ５２は、第２タイマをリセットする。
ステップＳ１０１５にて、ＭＣＵ５２は、キャンセルボタン１６及び決定ボタン１４が同時に押下されたか否かを判断し、同時押下された場合はステップＳ１０１７へ進んで通信モードに移行し、同時押下されていない場合は歩数計モードを維持し、ステップＳ１００５へ戻り、一歩検出及び運動形態判定を繰り返す。
ところで、ステップＳ１００９で第２タイマをストップしてから、ステップＳ１０１３で第２タイマをリセットし、再びステップＳ１００５で第２タイマをスタートするまでの時間は、運動形態の測定処理においては、実質的に０時間である。また、ステップＳ１００３で第０タイマをストップしてから、ステップＳ１００４で第１タイマをスタートし、ステップＳ１００５で第２タイマをスタートするまでの時間は、運動形態の測定処理においては、実質的に０時間である。
さて、ステップＳ１０１７で通信モードに移行した後、ステップＳ１０１９にて、ＭＣＵ５２は、アンテナユニット２４のＭＣＵ４８からビーコンを受信したか否かを判断し、受信した場合は歩数計モードを終了し、受信していない場合はステップＳ１０２１に進む。ステップＳ１０２１にて、ＭＣＵ５２は、通信モードに移行してから５秒が経過したか否かを判断し、経過した場合はステップＳ１０２３へ進んで、歩数計モードに戻り、経過していない場合はステップＳ１０１９に戻る。プロセッサ１３は、ステップＳ１０２３で歩数計モードへ移行した後、ステップＳ１０００へ進む。
このように、通信モードに移行しても、５秒以上、アンテナユニット２４と通信できない、または、通信しない場合は、歩数計モードへ戻る。
図２２及び図２３は、図２１のステップＳ１００７で実行される一歩検出処理の流れを示すフローチャートである。図２２を参照して、ステップＳ１０３１にて、ＭＣＵ５２は、第１タイマがスタート時（ステップＳ１００４）から一秒（停止判断期間）経過したか否かを判断し、経過した場合はユーザ９が停止していると判断し図２１のステップＳ１０００に戻り、経過していない場合はステップＳ１０３３に進む。ステップＳ１０３３にて、ＭＣＵ５２は、加速度センサ２９から加速度データを取得する。
図２４は、図２２のステップＳ１０３３で実行される加速度データ取得処理の流れを示すフローチャートである。図２４を参照して、ステップＳ１１０１にて、ＭＣＵ５２は、三軸それぞれの加速度データａｘ，ａｙ及びａｚを加速度センサ２９から取得する。ステップＳ１１０３にて、ＭＣＵ５２は、合成加速度Ａｘｙｚを求める。
ステップＳ１１０５にて、ＭＣＵ５２は、今回算出した合成加速度Ａｘｙｚから前回算出した合成加速度Ａｘｙｚを減算し、減算結果Ｄを得る。ステップＳ１１０７にて、ＭＣＵ５２は、減算結果Ｄの絶対値を算出して、変数Ｄａに代入する。
ステップＳ１１０９にて、ＭＣＵ５２は、変数ｍａｘの値と今回算出した合成加速度Ａｘｙｚとを比較する。ステップＳ１１１１にて、ＭＣＵ５２は、今回算出した合成加速度Ａｘｙｚが変数ｍａｘの値より大きい場合はステップＳ１１１３に進み、それ以外はステップＳ１１１５に進む。そして、ステップＳ１１１３では、ＭＣＵ５２は、変数ｍａｘに今回の合成加速度Ａｘｙｚを代入する。ステップＳ１１０９〜Ｓ１１１３により、一歩検出時から次の一歩検出時までの期間、つまり、一歩の期間における合成加速度Ａｘｙｚの最大値ｍａｘを取得できる。
ステップＳ１１１５にて、ＭＣＵ５２は、変数ｍｉｎの値と今回算出した合成加速度Ａｘｙｚとを比較する。ステップＳ１１１７にて、ＭＣＵ５２は、今回算出した合成加速度Ａｘｙｚが変数ｍｉｎの値より小さい場合はステップＳ１１１９に進み、それ以外はリターンする。そして、ステップＳ１１１９にて、ＭＣＵ５２は、変数ｍｉｎに今回の合成加速度Ａｘｙｚを代入してリターンする。ステップＳ１１１５〜Ｓ１１１９により、一歩検出時から次の一歩検出時までの期間、つまり、一歩の期間における合成加速度Ａｘｙｚの最小値ｍａｘを取得できる。
図２２に戻って、ステップＳ１０３５にて、ＭＣＵ５２は、パスフラグがオンか否かを判断し、オンの場合ステップＳ１０４３に進み、オフの場合ステップＳ１０３７に進む。パスフラグは、ステップＳ１０３７及びＳ１０３９の双方で肯定的判断がされた時にオンになるフラグである。ステップＳ１０３７にて、ＭＣＵ５２は、減算結果Ｄが負か否かを判断し、負の場合ステップＳ１０３９に進み、それ以外はステップＳ１０３１に戻る。ステップＳ１０３９にて、ＭＣＵ５２は、絶対値Ｄａが所定値Ｃ０より大きいか否かを判断し、大きい場合ステップＳ１０４１に進み、それ以外はステップＳ１０３１に戻る。そして、ステップＳ１０４１にて、ＭＣＵ５２は、パスフラグをオンにしてステップＳ１０３１に進む。
ここで、減算結果Ｄが負ということは、前回の合成加速度Ａｘｙｚに対して、今回の合成加速度Ａｘｙｚが減少したことを意味する。また、絶対値Ｄａが所定値Ｃ０より大きいということは、前回に対する今回の合成加速度Ａｘｙｚの減少幅が所定値Ｃ０より大きいことを意味する。つまり、ステップＳ１０３７及びＳ１０３９の双方で肯定的判断がされた場合、合成加速度Ａｘｙｚが、前回より一定値Ｃ０以上減少したことを意味する。
さて、ステップＳ１０３５でＹＥＳが判断された後、ステップＳ１０４３にて、ＭＣＵ５２は、減算結果Ｄが正か否かを判断し、正の場合ステップＳ１０４５に進み、それ以外はステップＳ１０４９に進む。ステップＳ１０４５にて、ＭＣＵ５２は、絶対値Ｄａが所定値Ｃ１より大きいか否かを判断し、大きい場合ステップＳ１０４７に進み、それ以外はステップＳ１０４９に進む。ステップＳ１０４７にて、ＭＣＵ５２は、変数ｍｉｎの値が所定値Ｃ２より小さいか否かを判断し、小さい場合ステップＳ１０５１に進み、それ以外はステップＳ１０４９に進む。ステップＳ１０５１では、ＭＣＵ５２は、パスフラグをオフにして、図２３のステップ１０６１に進む。
ここで、減算結果Ｄが正ということは、前回の合成加速度Ａｘｙｚに対して、今回の合成加速度Ａｘｙｚが増加したことを意味する。また、絶対値Ｄａが所定値Ｃ１より大きいということは、前回に対する今回の合成加速度Ａｘｙｚの増加幅が所定値Ｃ１より大きいことを意味する。さらに、変数ｍｉｎの値が所定値Ｃ２より小さいということは、合成加速度Ａｘｙｚが、最小値をとったことを意味する。つまり、ステップＳ１０４３〜Ｓ１０４７で肯定的判断がされた場合、合成加速度Ａｘｙｚが、最小値をとった後、前回より一定値Ｃ１以上増加したことを意味する。
さて、ステップＳ１０４３，Ｓ１０４５，又はＳ１０４７でＮＯが判断された後、ステップＳ１０４９では、ＭＣＵ５２は、パスフラグをオフにしてステップＳ１０３１に戻る。つまり、ステップＳ１０４３〜Ｓ１０４７のいずれかで否定的判断がされた場合は、一歩の検出が最初から行われ、ステップＳ１０４３には戻らない。
図２３を参照して、ステップＳ１０６１にて、ＭＣＵ５２は、第３タイマをスタートする。ステップＳ１０６３にて、ＭＣＵ５２は、第１タイマがスタート時から一秒（停止判断期間）経過したか否かを判断し、経過した場合はユーザ９が停止していると判断し図２１のステップＳ１０００に戻り、経過していない場合はステップＳ１０６５に進む。ステップＳ１０６５にて、ＭＣＵ５２は、第３タイマがスタート時から１８０ミリ秒（第１待ち時間）が経過したか否かを判断し、経過していない場合ステップＳ１０６３に戻り、経過した場合ステップＳ１０６７に進む。ステップＳ１０６７にて、ＭＣＵ５２は、第３タイマをストップしリセットする。
ここで、第１待ち時間（ステップＳ１０６５）を設けたのは、合成加速度Ａｘｙｚの最大値及び最小値の近傍のノイズを判断対象から除外するためである。ちなみに、合成加速度Ａｘｙｚの最大値は、着地してから足が地面から離れるまでに発生し、最小値は、着地の直前に発生する。
さて、ステップＳ１０６９にて、ＭＣＵ５２は、第１タイマがスタート時から一秒（停止判断期間）経過したか否かを判断し、経過した場合はユーザ９が停止していると判断し図２１のステップＳ１０００に戻り、経過していない場合はステップＳ１０７１に進む。ステップＳ１０７１にて、ＭＣＵ５２は、加速度センサ２９から加速度データを取得する。この処理は、ステップ１０３３と同じである。ステップＳ１０７３にて、ＭＣＵ５２は、合成加速度Ａｘｙｚが１Ｇを超えているか否かを判断し、超えている場合はステップＳ１０７４に進み、超えていない場合はステップＳ１０６９に戻る。そして、ステップＳ１０７４にて、ＭＣＵ５２は、第４タイマをスタートする。なお、ステップＳ１０７３の処理は、第４タイマのスタート時を決定するための処理である。
ステップＳ１０７５にて、ＭＣＵ５２は、第１タイマがスタート時から一秒（停止判断期間）経過したか否かを判断し、経過した場合はユーザ９が停止していると判断し図２１のステップＳ１０００に戻り、経過していない場合はステップＳ１０７７に進む。ステップＳ１０７７にて、ＭＣＵ５２は、加速度センサ２９から加速度データを取得する。この処理は、ステップ１０３３と同じである。ステップＳ１０７９にて、ＭＣＵ５２は、減算結果Ｄが負か否かを判断し、負の場合ステップＳ１０８１に進み、それ以外はステップＳ１０７５に戻る。ステップＳ１０８１にて、ＭＣＵ５２は、変数ｍａｘの値が所定値Ｃ３より大きいか否かを判断し、大きい場合はステップＳ１０８２に進み、それ以外はステップＳ１０７５に戻る。
ここで、減算結果Ｄが負ということは、前回の合成加速度Ａｘｙｚに対して、今回の合成加速度Ａｘｙｚが減少したことを意味する。従って、合成加速度Ａｘｙｚは、一歩の検出開始から減少し（ステップＳ１０３７及びＳ１０３９で肯定的判断）、最小値をとり（ステップＳ１０４３〜Ｓ１０４７で肯定的判断）、上昇し（ステップＳ１０７３で肯定的判断）、再び減少したことになる（ステップＳ１０７９で肯定的判断）。つまり、ステップＳ１０７９で肯定的判断がされたことは、合成加速度Ａｘｙｚのピークが検出されたことを意味する。また、変数ｍａｘの値が所定値Ｃ３より大きいということは、合成加速度Ａｘｙｚが、一歩の検出開始から現在までに最大値をとったことを意味する。なお、合成加速度Ａｘｙｚのピークが最大値とは限らない。
さて、ステップＳ１０８２では、ＭＣＵ５２は、第４タイマをストップしリセットする。ステップＳ１０８３にて、ＭＣＵ５２は、未だ２６４ミリ秒（第２待ち時間）が経過していないか否かを判断し、経過した場合は（否定的判断）図２１のステップＳ１０００に戻り、未だ経過していない場合は（肯定的判断）ステップＳ１０８４に進み、一歩が発生したと判断する。このステップＳ１０８４で一歩が発生したと判断された時点が一歩の動作の検出時である。そして、処理はリターンする。
このように、ステップＳ１０３７，Ｓ１０３９，Ｓ１０４３，Ｓ１０４５，Ｓ１０４７，Ｓ１０６５，Ｓ１０７３，Ｓ１０７９，Ｓ１０８１及びＳ１０８３の全てにおいて、一秒（停止判断期間）以内に肯定的判断がされた場合に一歩が発生したと判断される。
ここで、第２待ち時間（ステップＳ１０８３）を設けたのは、最小値をとってから比較的緩やかに増加して最大値をとる合成加速度Ａｘｙｚをノイズとみなして判断の対象から除外するためである。つまり、比較的低い周波数のノイズを判断の対象から除外するためである。
また、図２２のステップＳ１０４３，Ｓ１０４５及びＳ１０４７のいずれかで否定的判断がされた場合に、ステップＳ１０４３に戻らずに、ステップＳ１０４９を経由してステップＳ１０３１に戻っており、一歩の検出が再び最初から実行される。なぜなら、ステップＳ１０４３，Ｓ１０４５及びＳ１０４７のいずれかで否定的判断がされた場合は、経験的・実験的に、ステップＳ１０３７及びＳ１０３９の肯定的判断が疑わしい、つまり、ノイズに基づき肯定的判断がされた可能性が高いからである。一方、ステップＳ１０７３，Ｓ１０７９及びＳ１０８１のいずれかで否定的判断がされた場合でも、ステップＳ１０３１に戻っていない。
なお、所定値Ｃ０＞Ｃ１、所定値Ｃ２＜Ｃ３、である。所定値Ｃ２は、合成加速度Ａｘｙｚがノイズでない歩行に基づく場合に想定される合成加速度Ａｘｙｚの最小値がとりうる値の最大値である。所定値Ｃ３は、合成加速度Ａｘｙｚがノイズでない歩行に基づく場合に想定される合成加速度Ａｘｙｚの最大値がとりうる値の最小値である。所定値Ｃ０〜Ｃ３は、実験的に定められる。
ところで、ステップＳ１０８４で一歩の動作を検出したと判断してから、図２１のステップＳ１００９で第２タイマをストップし、ステップＳ１０１３で第２タイマをリセットし、再びステップＳ１００５で第２タイマをスタートするまでの時間は、一歩の検出においては、実質的に０時間である。従って、第２タイマは、一歩の検出時から次の一歩の検出時までの時間、つまり、一歩の時間を計測する。より具体的には、第２タイマは、合成加速度Ａｘｙｚのピークから次のピークまでの時間を計測しており、この時間は、一歩の時間である。なお、一歩の検出においては、ステップＳ１０７９で肯定的判断がされてから、ステップＳ１０８１での肯定的判断を経て、ステップＳ１０８３で肯定的判断がされるまでは、実質的に０時間である。ここで、本実施の形態では、この一歩の時間を「テンポ」と呼ぶこともある。なぜなら、一歩の時間は、歩幅を定数とする場合、歩行及びランの速さに相関し（反比例し）、速さの目安になるからである。
さて、図２１のステップＳ１００２の一歩検出処理は、ステップＳ１００７の一歩検出処理と同様である。ただし、図２２及び図２３の説明において、「第１タイマ」を「第０タイマ」と読み替える。
図２５は、図２１のステップＳ１０１１で実行される運動形態判定方法の説明図である。図２５を参照して、ステップＳ５００１にて、ＭＣＵ５２は、ユーザ９が一歩の動作を行ったと判断すると（図２３のステップＳ１０８４）、ステップＳ５００３に進む。ステップＳ５００３にて、ＭＣＵ５２は、合成加速度Ａｘｙｚの最大値ｍａｘ（図２４のステップＳ１１０９〜Ｓ１１１３）が所定値ＣＨ０より大きく、かつ、合成加速度Ａｘｙｚの最小値ｍｉｎ（図２４のステップＳ１１１５〜Ｓ１１１９）が所定値ＣＬより小さい場合ステップＳ５０１７に進み、暫定的にユーザ９の動きをランを表す運動形態に分類し、それ以外はステップＳ５００５に進み、暫定的にユーザ９の動きを歩行を表す運動形態に分類する。
ステップＳ５００７では、ＭＣＵ５２は、ユーザ９の時速が６ｋｍより小さいか否かを判断し、小さい場合ステップＳ５００９に進み、最終的にユーザ９の動きを並足を表す運動形態に分類し、それ以外はステップＳ５０１５に進み、最終的にユーザ９の動きを早足を表す運動形態に分類する。
ステップＳ５０１１にて、ＭＣＵ５２は、合成加速度Ａｘｙｚの最大値ｍａｘが所定値ＣＨ２より大きいか否かを判断し、大きい場合ステップＳ５０１３に進んで、ユーザ９の動きが、階段等の昇降を伴う並足であると特定し、それ以外は通常の並足と判断する。
一方、ステップＳ５０１９では、ＭＣＵ５２は、ユーザ９の時速が８ｋｍより大きいか否かを判断し、大きい場合ステップＳ５０２１に進み、暫定的にユーザ９の動きを早足／ランを表す運動形態に分類し、それ以外はステップＳ５０１５に進み、最終的にユーザ９の動きを早足を表す運動形態に分類する。ここで、早足／ランは、ユーザ９の動きが早足及びランのいずれかであるが未だ確定していない状態を示している。
ステップＳ５０２３では、ＭＣＵ５２は、合成加速度Ａｘｙｚの最大値ｍａｘが所定値ＣＨ１より大きいか否かを判断し、大きい場合ステップＳ５０２５に進み、最終的にユーザ９の動きをランを表す運動形態に分類し、それ以外はステップＳ５０１５に進んで、最終的にユーザ９の動きを早足を表す運動形態に分類する。
以上のように、ステップＳ５００３でユーザ９の動きを暫定的に歩行又はランに分類している。理由は次の通りである。
本実施の形態では、後述するように、ユーザ９の運動形態に応じて活動量を算出する。活動量（Ｅｘ）は、運動強度（メッツ）に時間（時）を掛けたものである。この運動強度は、運動形態に応じて定められる。運動形態のうちの歩行及びランは、速度によって区別される。従って、歩行及びランに応じて活動量を算出するためには、最終的にはユーザの動きを速度によって分類する方が好ましい。
ところが、速度だけで分類すると次のような不都合が発生する可能せいがある。ユーザ９の速度を求めるためには、歩幅と一歩の時間（テンポ）とが必要である。一般的に、一歩の時間は、歩いている場合は短く、走っている場合は長い。一方、一般的に、歩幅は、歩いている場合は小さく、走っている場合は大きい。従って、実際には走っているが、歩いている場合の歩幅に基づいて、時速を算出すると、その値が小さくなり、並足に分類される可能性がある。一方、実際には歩いているが、走っている場合の歩幅に基づいて、時速を算出すると、大きな値となり、ランに分類される可能性がある。
このため、本実施の形態では、ステップＳ５００３でまず、合成加速度Ａｘｙｚの大きさに基づいて、ユーザ９の動きを大雑把に歩行及びランのいずれかに分類している。こうすることで、歩幅を、歩行の場合とランの場合とでそれぞれ設定することができる。その結果、上記不都合は発生せず、ユーザ９の動きを速度に応じて適切に分類でき、ひいては、適切に活動量を算出できる。本実施の形態では、歩行の場合の歩幅をランの場合の歩幅より小さく設定して、ユーザ９の速度を算出する。本実施の形態では、一歩の時間は、図２１のステップＳ１００９で第２タイマがストップした時の値である。
さて、ステップＳ５０１９でユーザ９の動きが早足／ランに分類された後、ステップＳ５０２３で合成加速度Ａｘｙｚの大きさにより、最終的に早足及びランのいずれかに特定している。なぜなら、ステップＳ５０１９だけでは、人によっては、実際には早足であってもランに分類される場合があるところ、より確実に判断を行うためである。
また、ステップＳ５０１１で昇降の判断が可能なのは、昇降判断の前の段階において、ステップＳ５００３で加速度の大きさによりユーザ９の動きを歩行又はランに分類し、それからさらに、速度で分類しているからである。仮にもし、加速度の大きさのみでユーザ９の動きを分類するならば、昇降とランとを区別することができない。
なお、所定値ＣＬ，ＣＨ０，ＣＨ１及びＣＨ２は、ＣＬ＜ＣＨ２＜ＣＨ０＜ＣＨ１、を満足する。また、図２３のステップＳ１０８１の所定値Ｃ３は、Ｃ３＜ＣＨ２＜ＣＨ０＜ＣＨ１、を満足する。
図２６は、図２１のステップＳ１０１１で実行される運動形態判定処理の流れを示すフローチャートである。図２６を参照して、ステップＳ１１３１にて、ＭＣＵ５２は、第２タイマの値、つまり、一歩の時間をテンポＴＭに代入する。ステップＳ１１３３にて、ＭＣＵ５２は、不確定フラグがオンか否かを判断し、オンの場合ステップＳ１１３５に進み、オフの場合不確定期間が満了しており、有効期間であることが示されるので、ステップＳ１１４７に進む。ステップＳ１１３５では、ＭＣＵ５２は、第１タイマの値が４秒（不確定期間）か否かを判断し、４秒の場合不確定期間の満了を意味し、当該不確定期間で検出された複数の一歩の動作がノイズでないことが確定したので、不確定期間の暫定的な運動形態を正規の運動形態として採用すべくステップＳ１１３７に進み、それ以外は未だ不確定期間内なのでノイズの可能性もありステップＳ１１４５に進む。
ステップＳ１１３７にて、ＭＣＵ５２は、不確定期間が満了したので、不確定フラグをオフにする。ステップＳ１１３９にて、ＭＣＵ５２は、第１タイマをストップしリセットする。ステップＳ１１４１にて、ＭＣＵ５２は、並足を計数する正規のカウンタＮｗ１の値に、不確定期間の暫定的なカウンタＮｗ０の値を加算する。ＭＣＵ５２は、早足を計数する正規のカウンタＮｑ１の値に、不確定期間の暫定的なカウンタＮｑ０の値を加算する。ＭＣＵ５２は、ランを計数する正規のカウンタＮｒ１の値に、不確定期間の暫定的なカウンタＮｒ０の値を加算する。昇降を計数する正規のカウンタＮｏ１の値に、不確定期間の暫定的なカウンタＮｏ０の値を加算する。ステップＳ１１４３にて、ＭＣＵ５２は、不確定期間のカウンタＮｗ０、Ｎｑ０、Ｎｒ０及びＮｏ０に０を代入し、ステップＳ１１４９に進む。
ステップＳ１１３５でＮＯが判断された後、ステップＳ１１４５にて、ＭＣＵ５２は、不確定期間内の運動形態判定処理を実行しステップＳ１１４９に進む。一方、ステップＳ１１３３でＮＯが判断された後、ステップＳ１１４７にて、ＭＣＵ５２は、有効期間内の運動形態判定処理を実行しステップＳ１１４９に進む。ステップＳ１１４７、Ｓ１１４３、又はＳ１１４５の後、ステップＳ１１４９では、ＭＣＵ５２は、運動形態を区別しないトータルの歩数を表すカウンタＮｔに、正規のカウンタＮｗ１とＮｑ１とＮｒ１との合計値を代入する。
そして、ステップＳ１１５０にて、ＭＣＵ５２は、ＲＴＣ５６からの年月日及び時刻と関連付けて、カウンタＮｔ１、Ｎｗ１、Ｎｑ１、Ｎｒ１及びＮｏ１の値をＥＥＰＲＯＭ２７に格納し、リターンする。この場合、ＭＣＵ５２は、これらの値を、所定時間単位（例えば５分）でＥＥＰＲＯＭ２７に格納する。
図２７は、図２６のステップＳ１１４５で実行される不確定期間内での運動形態判定処理の流れを示すフローチャートである。なお、このフローチャートの概略が図２５である。図２７を参照して、ステップＳ１１６１にて、ＭＣＵ５２は、合成加速度Ａｘｙｚの最大値ｍａｘ（図２４のステップＳ１１０９〜Ｓ１１１３）が所定値ＣＨ０より大きいか否かを判断し、大きい場合ステップＳ１１６３に進み、それ以外はユーザ９の動きを暫定的に歩行に分類してステップＳ１１７７に進む。ステップＳ１１６３にて、ＭＣＵ５２は、合成加速度Ａｘｙｚの最小値ｍｉｎ（図２４のステップＳ１１１５〜Ｓ１１１９）が所定値ＣＬより小さいか否かを判断し、小さい場合ユーザ９の動きを暫定的にランに分類してステップＳ１１６５に進み、それ以外はユーザ９の動きを暫定的に歩行に分類してステップＳ１１７７に進む。
ステップＳ１１６５にて、ＭＣＵ５２は、テンポＴＭ（図２６のステップＳ１１３１）が所定値（ＴＭＲミリ秒）より小さいか否かを判断し、小さい場合ユーザ９の動きを早足／ランに分類してステップＳ１１６７に進み、それ以外はユーザ９の動きを最終的に早足に分類してステップＳ１１７３に進む。
ステップＳ１１６７にて、ＭＣＵ５２は、最大値ｍａｘが所定値ＣＨ１より大きいか否かを判断し、大きい場合ユーザ９の動きを最終的にランに分類してステップＳ１１６９に進み、それ以外はユーザ９の動きを最終的に早足に分類してステップＳ１１７３に進む。一方、ステップＳ１１６１又はＳ１１６３でＮＯが判断された後、ステップＳ１１７７では、ＭＣＵ５２は、テンポＴＭが所定値（ＴＭＷミリ秒）より大きいか否かを判断し、大きい場合はユーザ９の動きを最終的に並足に分類してステップＳ１１７９に進み、それ以外はユーザ９の動きを最終的に早足に分類してステップＳ１１７３に進む。
ステップＳ１１７３では、ＭＣＵ５２は、早足を計数するカウンタＮｑ０を１つインクリメントする。ステップＳ１１７５にて、ＭＣＵ５２は、ユーザ９の運動形態を示す運動形態フラグを早足に設定してリターンする。
一方、ステップＳ１１６７でＹＥＳが判断された後、ステップＳ１１６９にて、ＭＣＵ５２は、ランを計数するカウンタＮｒ０を１つインクリメントする。ステップＳ１１７１にて、ＭＣＵ５２は、運動形態フラグをランに設定してリターンする。
また、一方、ステップＳ１１７７でＹＥＳが判断された後、ステップＳ１１７９では、ＭＣＵ５２は、並足を計数するカウンタＮｗ０を１つインクリメントする。ステップＳ１１８１にて、ＭＣＵ５２は、運動形態フラグを並足に設定する。
ステップＳ１１８３にて、ＭＣＵ５２は、最大値ｍａｘが所定値ＣＨ２より大きいか否かを判断し、大きい場合ユーザ９の並足が昇降を伴うものとしてステップＳ１１８５に進み、それ以外はリターンする。ステップＳ１１８５では、ＭＣＵ５２は、昇降を計数するカウンタＮｏ０を１つインクリメントする。ステップＳ１１８７にて、ＭＣＵ５２は、運動形態フラグを昇降に設定してリターンする。
ここで、図２５のステップＳ５００７及びＳ５０１９ではユーザ９の速度に基づいて分類した。ただし、図２７のステップＳ１１７７及びＳ１１６５では、速度に相関する（反比例する）テンポＴＭに基づいて分類している。この場合、歩行の場合の歩幅ＷＬ及びランの場合の歩幅ＲＬが一定であることを仮定している。歩幅ＷＬ及びＷＲの関係は、ＷＬ＜ＷＲ、である。なぜなら、一般に、歩行の場合の歩幅は、ランの場合の歩幅より小さいからである。また、所定値ＴＭＷ及びＴＭＲの関係は、ＴＭＷ＜ＴＭＲ、である。なぜなら、一般に、歩行はランよりテンポが小さいからである。
さて、図２６のステップＳ１０４７の有効期間内での運動形態判定処理は、ステップＳ１１４５の不確定期間内での運動形態判定処理と同様である。ただし、図２７の説明において、「カウンタＮｗ０」、「カウンタＮｑ０」、「カウンタＮｒ０」及び「カウンタＮｏ０」を、それぞれ、「カウンタＮｗ１」、「カウンタＮｑ１」、「カウンタＮｒ１」及び「カウンタＮｏ１」と読み替える。
図２８は、図２０のカートリッジ４のプロセッサ１３の全体処理の流れを示すフローチャートである。図２８を参照して、ステップＳ１００にて、プロセッサ１３は、テレビジョンモニタ５にログイン画面を表示して、ログイン処理を実行する。この場合、まず、ユーザ９は、アクションセンサ６のキャンセルボタン１６及び決定ボタン１４を同時に押下して通信モードに移行する。それから、ユーザ９は、アクションセンサ６のスイッチ部５０を操作して、ログイン画面上のログインボタンを押下し、プロセッサ１３にログインに指示を出す。この指示を受けて、プロセッサ１３はログインする。
ここで、ログイン時に実行される、カートリッジ４とアンテナユニット２４とアクションセンサ６との間の通信手順について説明する。
図２９は、図２８のステップＳ１００のログイン時に実行されるカートリッジ４のプロセッサ１３とアンテナユニット２４のＭＣＵ４８（以下、この図の説明において「ホスト４８」と呼ぶ。）とアクションセンサ６のＭＣＵ５２（以下、この図の説明において「ノード５２」と呼ぶ。）との間の通信手順を示す図である。図２９を参照して、ステップＳ２００１にて、プロセッサ１３は、加速度データのリードコマンドをホスト４８に与える。すると、ステップＳ３００１にて、ホスト４８は、そのリードコマンド、ノードＩＤ及びデータを含むビーコンをノード５２に送信する。ここで、ノードＩＤは、ノード５２、つまり、アクションセンサ６を識別するための情報である。本実施の形態では、例えば、４個のアクションセンサ６がそれぞれログイン可能であり、それぞれに異なるノードＩＤが割り当てられる。
ノード５２が、自分に割り当てられたノードＩＤが含まれるビーコンを受信した場合、ステップＳ４００１において、ノード５２は、ホスト４８から受け取ったコマンド、自分のノードＩＤ、スイッチ部５０のキー（１４，１６，１８）の状態（以下、「キーステータス」と呼ぶ。）、及び加速度センサ２９から取得した加速度データａｘ，ａｙ及びａｚをホスト４８へ送信する。
ステップＳ３００３にて、ホスト４８は、ノード５２から受信したデータをプロセッサ１３へ送信する。ステップＳ２００３にて、プロセッサ１３は、ホスト４８からデータを受信したか否かを判断し、受信していない場合ステップＳ２００５に進み、受信した場合ステップＳ２００７に進む。ステップＳ２００５では、プロセッサ１３は、ビーコンに含めるノードＩＤを変更してステップＳ２００１に進む。ビーコンに含まれるノードＩＤを持つノード５２が見つからなければ、応答が返ってこないので、ステップＳ２００５でノードＩＤを変更して、別のノード５２を探すのである。なお、プロセッサ１３は、ノード５２が見つかった場合、以降、そのノード５２とのみ通信する。
ステップＳ２００７にて、プロセッサ１３は、加速度データのリードコマンドをホスト４８に与える。すると、ステップＳ３００５にて、ホスト４８は、そのリードコマンド、ノードＩＤ及びデータを含むビーコンをノード５２に送信する。ステップＳ４００３にて、ノード５２は、ホスト４８から受け取ったコマンド、自分のノードＩＤ、キーステータス及び加速度センサ２９の加速度データをホスト４８へ送信する。
ステップＳ３００７にて、ホスト４８は、ノード５２から受信したデータをプロセッサ１３へ送信する。ステップＳ２００９にて、プロセッサ１３は、ホスト４８からデータを受信したか否かを判断し、受信していない場合ステップＳ２００７に戻り、受信した場合ステップＳ２０１１に進む。ステップＳ２０１１では、プロセッサ１３は、キーステータスを見て、ユーザ９によりログイン操作が行われたか否かを判断して、行われた場合ステップＳ２０１３に進み、それ以外はステップＳ２００７に戻る。
ステップＳ２０１３にて、プロセッサ１３は、カレンダ情報のリードコマンドをホスト４８に与える。すると、ステップＳ３００９にて、ホスト４８は、そのリードコマンド、ノードＩＤ及びデータを含むビーコンをノード５２に送信する。ステップＳ４００５にて、ノード５２は、ホスト４８から受け取ったコマンド、自分のノードＩＤ、ＲＴＣ５６から受け取った年月日情報、及び日数情報をホスト４８へ送信する。日数情報は、ＥＥＰＲＯＭ２７に何日分の歩数データが格納されているかを示す情報である。ステップＳ３０１１にて、ホスト４８は、ノード５２から受信したデータをプロセッサ１３へ送信する。すると、プロセッサ１３は、受信したデータをそのメインＲＡＭ及び／又はＥＥＰＲＯＭ４４に格納する。
ステップＳ２０１５にて、プロセッサ１３は、時計情報のリードコマンドをホスト４８に与える。すると、ステップＳ３０１３にて、ホスト４８は、そのリードコマンド、ノードＩＤ及びデータを含むビーコンをノード５２に送信する。ステップＳ４００７にて、ノード５２は、ホスト４８から受け取ったコマンド、自分のノードＩＤ、ＲＴＣ５６から受け取った時刻情報、及び電池フラグをホスト４８へ送信する。電池フラグは、アクションセンサ６の電池が抜かれたか否かを示すフラグである。ステップＳ３０１５にて、ホスト４８は、ノード５２から受信したデータをプロセッサ１３へ送信する。すると、ステップＳ２０１７にて、プロセッサ１３は、自身の時計設定を行う。また、プロセッサ１３は、受信したデータをそのメインＲＡＭ及び／又はＥＥＰＲＯＭ４４に格納する。
ステップＳ２０１９にて、プロセッサ１３は、活動記録のリードコマンドをホスト４８に与える。すると、ステップＳ３０１７にて、ホスト４８は、そのリードコマンド、ノードＩＤ及びデータを含むビーコンをノード５２に送信する。ステップＳ４００９にて、ノード５２は、ホスト４８から受け取ったコマンド、自分のノードＩＤ、及びＥＥＰＲＯＭ２７に格納している活動記録（年月日及び時刻情報並びにそれらに関連付けられた運動形態毎の歩数データを含む。）をホスト４８へ送信する。ステップＳ３０１９にて、ホスト４８は、ノード５２から受信したデータをプロセッサ１３へ送信する。すると、ステップＳ２０２１にて、プロセッサ１３は、受信したデータをそのメインＲＡＭ及び／又はＥＥＰＲＯＭ４４に格納する。
ステップＳ２０２３にて、プロセッサ１３は、記録消去のコマンドをホスト４８に与える。すると、ステップＳ３０２１にて、ホスト４８は、そのコマンド、ノードＩＤ及びデータを含むビーコンをノード５２に送信する。ステップＳ４０１１にて、ノード５２は、ホスト４８から受け取った記録消去のコマンドに応答して、ＥＥＰＲＯＭ２７に格納している活動記録（歩数データを含む。）を消去する。
図３０は、図２９のステップＳ２０１７の時計設定処理の流れを示すフローチャートである。図３０を参照して、ステップＳ２０４１にて、プロセッサ１３は、電池フラグを参照して、アクションセンサ６の電池が交換されたか否かを判断し、交換されていない場合ステップＳ２０４３に進み、交換された場合ステップＳ２０４５に進む。ステップＳ２０４３では、プロセッサ１３は、自身の時計（つまり、テレビジョンモニタ５に表示する時計）を、図２９のステップＳ４００５及びＳ４００７でアクションセンサ６が送信した年月日及び時刻に設定しリターンする。
ステップＳ２０４５にて、プロセッサ１３は、アクションセンサ６が送信した年月日及び時刻の情報が初期値を示しているか否かを判断し、初期値を示している場合はアクションセンサ６からの年月日及び時刻の情報が無効であると判断しステップＳ２０５５に進み、初期値以外を示してしている場合、アクションセンサ６からの年月日及び時刻の情報が有効であるとみなしてステップＳ２０４７に進む。
なお、上記のように、アクションセンサ６の電池が抜かれた場合でも、一定期間は、図２０のコンデンサ６２によりＲＴＣ５６は動作するので、その期間であれば、正しい年月日及び時刻の情報がアクションセンサ６から送信されてくる。従って、この場合に、ステップＳ２０４５でＹＥＳが判断される。
ステップＳ２０４７にて、プロセッサ１３は、アクションセンサ６の情報が有効とみなしたので、自身の時計をアクションセンサ６の年月日及び時刻に設定する。ステップＳ２０４９にて、プロセッサ１３は、時計の確認画面をテレビジョンモニタ５に表示する。ステップＳ２０５１にて、プロセッサ１３は、ユーザ９のアクションセンサ６の操作により確認画面上で時計が修正されたか否かを判断し、修正されていない場合リターンし、修正された場合ステップＳ２０５３に進む。ステップＳ２０５３にて、プロセッサ１３は、修正された時計データ（年月日及び時刻）をアンテナユニット２４を介してアクションセンサ６に送信してリターンする。すると、アクションセンサ６は、自身の時計を、プロセッサ１３から受け取った年月日及び時刻に設定する。
ステップＳ２０４５でＮＯが判断された後、ステップＳ２０５５にて、プロセッサ１３は、アクションセンサ６から有効な時計データ（年月日及び時刻）を受信したか否かを判断し、受信した場合ステップＳ２０４７に進み、それ以外はステップＳ２０５７に進む。
なお、アクションセンサ６の電池が抜かれ、時計データが無効になった場合でも、ユーザ９がアクションセンサ６に年月日及び時刻を入力することができる。従って、この場合に、ステップＳ２０５５でＹＥＳが判断される。
ステップＳ２０５５でＮＯが判断された後、ステップＳ２０５７にて、プロセッサ１３は、ユーザ９がアクションセンサ６を操作してテレビジョンモニタ５の画面上でプロセッサ１３の時計を設定したか否かを判断し、設定していない場合ステップＳ２０５５に戻り、設定した場合ステップＳ２０５３に進む。ステップＳ２０５３にて、プロセッサ１３は、設定された時計データ（年月日及び時刻）をアンテナユニット２４を介してアクションセンサ６に送信してリターンする。すると、アクションセンサ６は、自身の時計を、プロセッサ１３から受け取った年月日及び時刻に設定する。
なお、ユーザ９は、アクションセンサ６を操作して、テレビジョンモニタ５の画面上で、プロセッサ１３の時計を設定できる。従って、この場合に、ステップＳ２０５７でＹＥＳが判断される。
ところで、図２８のステップＳ１１５の時計設定において、ユーザ９がプロセッサ１３の時計をテレビジョンモニタ５の画面上で設定した場合、その時計データはアクションセンサ６に送信され、アクションセンサ６の時計は、プロセッサ１３の時計に合わせられる。
また、アクションセンサ６のＭＣＵ５２は、その内部ＲＡＭに電池フラグを格納する。ＭＣＵ５２は、電池がセットされ、電源電圧が供給されている場合は、内部ＲＡＭの電池フラグを「１」に設定する。ところが、電池が抜かれると、内部ＲＡＭのデータは即座に消去され、再び電池がセットされると、内部ＲＡＭの電池フラグは初期値「０」にセットされる。従って、電池フラグにより、アクションセンサ６の電池が抜かれたか否かを判断できる。
さて、図２８に戻って、ステップＳ１００でログインすると、ステップＳ１０１にて、プロセッサ１３は、項目を選択するための項目選択画面をテレビジョンモニタ５表示する。ユーザ９は、スイッチ部５０を操作して、項目選択画面上で所望の項目を選択する。本実施の形態で用意される項目は、「ログアウト」、「日々の記録」、「全体の記録」、「エクササイズ」、「測定」、「ユーザ情報修正」及び「システム設定」である。
ステップＳ１０２では、プロセッサ１３は、ステップＳ１０１で選択された項目に応じて、ステップＳ１０３、Ｓ１０５、Ｓ１０７、Ｓ１０９、Ｓ１１１、Ｓ１１３及びＳ１１５のいずれかに処理を進める。
ステップＳ１０１で「ログアウト」項目が選択された後、ステップＳ１０３では、プロセッサ１３は、終了画面（図示せず）をテレビジョンモニタ５に表示する。この終了画面は、現在までの累積歩数（歩数計モードでの歩数＋ステップＳ１０９で計測された歩数）と、その歩数を距離に換算した歩行距離と、を含む。この場合、歩行距離の現実感を演出するために、その歩行距離を実際の地図上の経路に対応させ、当該地図の上に足跡を表示する。ユーザ９は、スイッチ部５０を操作して、終了画面上のログアウトボタンを押下し、プロセッサ１３にログアウトの指示を出す。この指示を受けて、プロセッサ１３は、ログアウトすると共に、歩数計モードに移行するコマンドをアクションセンサ６に送信して、ステップＳ１００に戻る。このコマンドを受けて、アクションセンサ６は、歩数計モードに移行する。
ステップＳ１０１で「日々の記録」項目が選択された後、ステップＳ１０５では、プロセッサ１３は、日々の記録を表す画面を表示して、ステップＳ１０１に戻る。具体的には、プロセッサ１３は、まず、カレンダを含む画面をテレビジョンモニタ５に表示する。ユーザ９は、アクションセンサ６のスイッチ部５０を操作して、所望の日付を当該カレンダから選択する。すると、プロセッサ１３は、選択画面をテレビジョンモニタ５に表示する。この選択画面は、「活動量と歩数推移」のボタンと「バイタル推移」のボタンとを含む。
ユーザ９は、アクションセンサ６のスイッチ部５０を操作して、所望のボタンを選択する。「活動量と歩数推移」のボタンが選択された場合、プロセッサ１３は、現在まで蓄積してきた活動量や歩数を棒グラフで表す推移画面をテレビジョンモニタ５に表示する。この推移画面は、１週間分の表示、１日分の表示、１時間分の表示を切り替えて表示できる。
図５７は、１週間分の表示を含む推移画面の例示図である。図５７を参照して、プロセッサ１３は、テレビジョンモニタ５に推移画面を表示する。この推移画面は、４週間の活動量を日単位で棒グラフで表示する活動量表示部１２４と、４週間の歩数を日単位で棒グラフで表示する歩数表示部１２６と、を含む。
活動量表示部１２４の棒グラフの各バーは、４色（色彩は省略）からなる。４色は、それぞれ、並足、早足、ラン、及びテレビに対応する。つまり、並足、早足、ラン、及びテレビのそれぞれでの活動量が色分けして示される。なお、ここでいうテレビは、図２８のステップＳ１０９でユーザ９が行ったエクササイズ時の活動量を示す。これらの点は、歩数表示部１２６の棒グラフのバーについても同様である。
また、活動量表示部１２４及び歩数表示部１２６に跨ってカーソル１２０が表示される。このカーソル１２０は、活動量表示部１２４及び歩数表示部１２６の１週間分を覆い、このカーソル１２０が位置する一週間分の活動量及び歩数のデータが、データ表示部１２２に表示される。ユーザ９は、方向キー１８を操作して、カーソル１２０を任意に移動できる。
ユーザ９が方向キー１８を操作することにより、カーソル１２０が一日分の活動量表示部１２４及び歩数表示部１２６を覆い、このカーソル１２０が位置する一日分の活動量及び歩数のデータを、データ表示部１２２に表示することもできる。
また、ユーザ９が方向キー１８を操作することにより、活動量表示部１２４が１日の活動量を時間単位で棒グラフで表示し、歩数表示部１２６が１日の歩数を時間単位で棒グラフで表示することもできる。この場合、カーソル１２０は、活動量表示部１２４及び歩数表示部１２６の１時間分を覆い、このカーソル１２０が位置する一時間分の活動量及び歩数のデータが、データ表示部１２２に表示される。なお、表示項目はこれら以外にも任意に設定できる。
さて、一方、ユーザ９が、アクションセンサ６のスイッチ部５０を操作して、「バイタル推移」のボタンを選択した場合、プロセッサ１３は、現在まで蓄積してきたバイタル記録を折線グラフで表すバイタル画面をテレビジョンモニタ５に表示する。
図５８は、バイタル画面の例示図である。図５８を参照して、このバイタル画面は、４週間の体重を日単位で折線グラフで表示する体重表示部１３０と、４週間の腹囲を日単位で折線グラフで表示する腹囲表示部１３２と、４週間の血圧を日単位で折線グラフで表示する血圧表示部１３４と、を含む。また、体重表示部１３０、腹囲表示部１３２及び血圧表示部１３４に跨ってカーソル１３８が表示される。このカーソル１３８は、体重表示部１３０、腹囲表示部１３２及び血圧表示部１３４の１日分を覆い、このカーソル１３８が位置する日の体重、腹囲及び血圧のデータが、データ表示１３６に表示される。ユーザ９は、方向キー１８を操作して、カーソル１３８を任意に移動できる。なお、表示項目はこれら以外にも任意に設定できる。
図２８に戻って、ステップＳ１０１で「全体の記録」項目が選択された後、ステップＳ１０７では、プロセッサ１３は、全体の記録を表す画面をテレビジョンモニタ５に表示して、ステップＳ１０１に戻る。全体の記録を表す画面として、傾向グラフ画面、記録管理画面及び減量達成率画面が用意される。ユーザ９は、アクションセンサ６のスイッチ部５０を操作して、これらの表示を切り替えることができる。
図５６は、傾向グラフ画面の例示図である。図５６を参照して、プロセッサ１３は、テレビジョンモニタ５に傾向グラフ画面を表示することができる。この画面は、減量プログラムの開始日から終了日までの活動量、歩数、体重、腹囲及び血圧の推移を表した折線グラフを含む。なお、表示項目はこれら以外にも任意に設定できる。
図５５は、減量達成率画面の例示図である。図５５を参照して、プロセッサ１３は、テレビジョンモニタ５に減量達成率画面を表示することができる。この減量達成率画面は、目標体重と現在の体重並びに体重の減量達成率を含む。また、体重の減量実績値と残りの減量目標値とを含む。また、この減量達成率画面は、目標腹囲と現在の腹囲並びに腹囲の減量達成率を含む。また、腹囲の減量実績値と残りの減量目標値とを含む。
なお、図示は省略したが、記録管理画面は、記録管理表を含む。記録管理表は、主要なバイタル情報や活動量・歩数などの記録を１日毎にまとめた表である。
図２８に戻って、ステップＳ１０１で「エクササイズ」項目が選択された後、ステップＳ１０９では、プロセッサ１３は、ユーザ９にエクササイズを行わせる処理を実行して、ステップＳ１０１に戻る。この処理の詳細は後述する。
ステップＳ１０１で「測定」項目が選択された後、ステップＳ１１１では、プロセッサ１３は、ユーザ９のアクションセンサ６の操作に応じて、心拍数測定、脚力測定（空気椅子テスト）、体力測定、体力年齢テスト又は脳トレーニングを選択的に実行して、ステップＳ１０１に戻る。これらの処理は、図５のステップＳ１３のサブコンテンツ処理と同じであり、説明を省略する。
ステップＳ１０１で「ユーザ情報修正」項目が選択された後、ステップＳ１１３では、プロセッサ１３は、ユーザ９のアクションセンサ６の操作に応じて、ユーザ情報を修正する処理を実行して、ステップＳ１０１に戻る。
具体的には、ステップＳ１１３では、プロセッサ１３は、ユーザ登録時にユーザがアクションセンサ６を操作して入力した、基本情報、初期バイタル情報、及び減量プログラムの修正処理を、ユーザ９のアクションセンサ６の操作に応じて、選択的に実行する。基本情報は、名前、ＩＤ、生年月日、及び性別等を含む。初期バイタル情報は、身長、体重、ＢＭＩ（自動計算）、腹囲、血圧、心拍数、中性脂肪、ＨＤＬ、血糖値、及び歩幅等を含む。減量プログラムは、本プログラム終了時の目標体重、本プログラム終了時の目標腹囲、本プログラム終了までの期間、現在の平均１日歩数、及び運動と食事の減量割合等を含む。
図５３は、図２８のステップＳ１１３で実行される減量プログラムの修正画面の例示図である。図５３を参照して、この修正画面では、ユーザ９は、アクションセンサ６を操作して、減量プログラム終了時の目標体重、目標腹囲、終了までの期間、現在の平均１日歩数、及び、減量の割合（身体活動：食事）を修正できる。すると、プロセッサ１３は、これらの入力値と、現在登録されている体重と、に基づいて、目標達成のために、ユーザ９が運動により消費すべき１週間の目標活動量（Ｅｘ、ｋｃａｌ）並びに１日の目標活動量（Ｅｘ、ｋｃａｌ）及び目標歩数を算出し、これらを表示する。また、プロセッサ１３は、目標達成のために、ユーザ９が食事で削減すべき１週間及び１日の目標エネルギ（ｋｃａｌ）を表示する。
なお、ユーザ登録時においても、この修正画面と同様の入力画面が表示され、ユーザ９は、最初に減量プログラムを設定する。
図２８に戻って、ステップＳ１０１で「システム設定」項目が選択された後、ステップＳ１１５では、プロセッサ１３は、システム設定を実行して、ステップＳ１０１に戻る。具体的には、プロセッサ１３は、ユーザ９のアクションセンサ６の操作に応じて、時計設定、アクションセンサ６の調整、及びセンシングプレビューを選択的に実行する。なお、ユーザ９は、プレイ中に歩数が正しくカウントされない、テレビジョンモニタ５に表示されたキャラクタが自分の動きと違う動きをしてしまう等、アクションセンサ６による検知に関して違和感を持ったときに、アクションセンサ６の調整を行うことができる。また、ユーザ９は、センシングプレビューにより、アクションセンサ６の感度を確認できる。
さて、次に、図２８のステップＳ１０９で実行されるエクササイズ処理の詳細を説明する。ステップＳ１０９では、プロセッサ１３は、まず、図５４のメニュー画面をテレビジョンモニタ５に表示する。この画面は、「ストレッチ＆サーキット」項目、「ステップエクササイズ」項目、「トレインエクササイズ」項目、「メイズエクササイズ」項目、及び「リングエクササイズ」項目を含む。ユーザ９は、アクションセンサ６を操作して、所望の項目を選択すると、プロセッサ１３は、選択された項目に応じた処理を実行する。
また、プロセッサ１３は、このメニュー画面に、減量プログラム終了までの日数を表示する。また、プロセッサ１３は、当該画面に、今週の達成活動量と今週の目標までの活動量、今日の達成活動量と今日の目標までの活動量、今日の歩数と目標までの残りの歩数、現在の体重と目標体重との差、並びに、現在の腹囲と目標腹囲との差を表示する。これらの目標値は、ユーザ登録時の減量プログラムの入力画面又は図５３の修正画面で算出された最新の身体活動目標値に基づき算出される。
実施の形態２における「ストレッチ＆サーキット」、「ステップエクササイズ」、「トレインエクササイズ」、「メイズエクササイズ」、及び「リングエクササイズ」の処理は、それぞれ、実施の形態１の「ストレッチ＆サーキット」、「ステップエクササイズ」「トレインエクササイズ」、「メイズエクササイズ」、及び「リングエクササイズ」と同様の処理である。
従って、図７〜図１８を適宜参照しながら、以下、「ストレッチ＆サーキット」、「ステップエクササイズ」、「トレインエクササイズ」、「メイズエクササイズ」、及び「リングエクササイズ」の順で詳細を説明する。
図３１は、図２８のステップＳ１０９のエクササイズ処理で実行されるストレッチ＆サーキットモードの処理の流れを示すフローチャートである。図３１を参照して、ステップＳ１３０にて、プロセッサ１３は、ウォーミングアップのためのストレッチ体操をユーザ９に行わせるための処理を実行する（例えば図７）。ステップＳ１３２にて、プロセッサ１３は、サーキット運動をユーザ９に行わせるための処理を実行する（例えば図８）。ステップＳ１３４にて、プロセッサ１３は、クールダウンのためのストレッチ体操をユーザ９に行わせるための処理を実行する（例えば図７）。ステップＳ１３６にて、プロセッサ１３は、今回のストレッチ＆サーキットモードで行われた活動量を含む結果画面を表示してリターンする。
図３２は、図３１のステップＳ１３０で実行されるストレッチ処理の流れを示すフローチャートである。図３２を参照して、ステップＳ１５０にて、プロセッサ１３は、トレーナキャラクタ４３が第Ｋストレッチ体操を行った回数を計数するカウンタＣＷ１に０を代入する。ステップＳ１５２にて、プロセッサ１３は、アニメーションテーブルを変更（設定）する。アニメーションテーブルは、ストレッチ体操を行うトレーナキャラクタ４３のアニメーションを制御するためのテーブルであり、ストレッチ体操の種類ごとに用意される。ステップＳ１５４にて、プロセッサ１３は、ステップＳ１５２で変更（設定）されたアニメーションテーブルに従って、第Ｋストレッチ体操を行うトレーナキャラクタ４３のアニメーションを開始する。
ステップＳ１５６にて、プロセッサ１３は、第Ｋストレッチ体操が一回終了したか否かを判断し、終了していない場合ステップＳ１５６に戻り、終了した場合ステップＳ１５８に進む。ステップＳ１５８にて、プロセッサ１３は、カウンタＣＷ１を１つインクリメントする。ステップＳ１６０にて、プロセッサ１３は、カウンタＣＷ１が所定値Ｎｔに到達したか否かを判断し、つまり、第Ｋストレッチ体操がＮｔ回行われたか否かを判断し、所定値Ｎｔに到達していない場合ステップＳ１５４に戻り、所定値Ｎｔに到達した場合第Ｋストレッチ体操のステージが終了したのでステップＳ１６２に進む。ステップＳ１６２にて、プロセッサ１３は、最後のストレッチ体操が終了したか否かを判断し、終了した場合リターンし、それ以外は第（Ｋ＋１）ストレッチ体操のための処理を行うべくステップＳ１５０に進む。
なお、図３１のステップＳ１３４の処理は、ストレッチ体操のアニメーションがクールダウンに適した内容に変わるだけで、ステップＳ１３０の処理（図３２の処理）と同様である。ちなみに、ステップＳ１３０では、ウォーミングアップに適したストレッチ体操のアニメーションが実行される。
図３３は、図３１のステップＳ１３２で実行されるサーキット処理の流れを示すフローチャートである。図３３を参照して、ステップＳ１７０にて、プロセッサ１３は、第Ｊサーキット運動をユーザ９が行った回数を計数するカウンタＣＷ２に０を代入する。ステップＳ１７２にて、プロセッサ１３は、アニメーションテーブルを変更（設定）する。アニメーションテーブルは、サーキット運動を行うトレーナキャラクタ４３のアニメーションを制御するためのテーブルであり、サーキット運動の種類ごとに用意される。
ステップＳ１７４にて、プロセッサ１３は、後述の図３４〜図３９の処理で使用する評価パラメータ（各種タイマＴｐ，Ｔｐ１〜Ｔｐ３，Ｔｉ，Ｔｉ１，Ｔｉ２の値）をリセットする。ステップＳ１７６にて、プロセッサ１３は、トレーナキャラクタ４３が行うサーキット運動に応じて、ユーザ９の動きの識別を開始する。この場合、図１４（ａ）〜図１４（ｅ）で説明した体動識別方法により、ユーザ９の動きを識別する。
ステップＳ１７８にて、プロセッサ１３は、ステップＳ１７２で変更（設定）したアニメーションテーブルに従って、第Ｊサーキット運動を行うトレーナキャラクタ４３のアニメーションを開始する。ステップＳ１８０にて、プロセッサ１３は、第Ｊサーキット運動のアニメーションが１回終了したか否かを判断し、終了していない場合はステップＳ１８０に戻り、終了した場合はステップＳ１８２に進む。
ステップＳ１８２にて、プロセッサ１３は、第Ｊサーキット運動がＮｋ回終了したか否かを判断し、終了していない場合ステップＳ１７４に戻り、終了した場合ステップＳ１８３に進む。ステップＳ１８３にて、プロセッサ１３第Ｊサーキット運動の活動量を算出する。具体的には、サーキット運動の種類ごとに、１回当たりの活動量を予め求めておく。そして、１回当たりの活動量に、対応するサーキット運動の回数（カウンタＣＷ２の値）を乗じることにより、そのサーキット運動を行った場合のユーザ９の活動量ＥＸＵを算出する。ステップＳ１８４にて、プロセッサ１３は、ステップＳ１８３で求めた活動量ＥＸＵを、今回のサーキット処理の中で算出された活動量の累積値ＡＥＸに加算して、最新の累積値を得る（ＡＥＸ←ＡＥＸ＋ＥＸＵ）。
ステップＳ１８６にて、プロセッサ１３は、最後のサーキット運動のアニメーションが終了したか否かを判断し、終了していない場合第（Ｊ＋１）サーキット運動のアニメーションを行うべくステップＳ１７０に進み、終了した場合はリターンする。
図３１に戻って、ステップＳ１３６では、プロセッサ１３は、ステップＳ１８６でＹＥＳが判断された直前のステップＳ１８４の活動量の累積値ＡＥＸを含む結果画面を表示する。なお、ステップＳ１３０及びＳ１３４のストレッチ処理で行われたユーザ９の活動量をサーキット処理での累積値ＡＥＸに加算して表示することもできる。この場合は、テレビジョンモニタ５に表示されたストレッチ運動をユーザ９が行ったとみなして、活動量を算出する。ただし、ユーザ９がスキップしたストレッチ運動については、当該ストレッチ運動をユーザ９が行ったとみなさない。なお、ユーザ９は、アクションセンサ６を操作することにより、テレビジョンモニタ５に映し出された、サーキット運動を行うトレーナキャラクタ４３のアニメーションをスキップすることができる。
図３４は、図３３のステップＳ１７６で開始される体動識別処理（図１４（ａ）の第１体動パターン）の流れを示すフローチャートである。図３４を参照して、ステップＳ２００にて、プロセッサ１３は、アクションセンサ６から各軸の加速度データａｘ，ａｙ及びａｚを取得する。ステップＳ２０２にて、プロセッサ１３は、加速度データａｘ，ａｙ及びａｚの合成加速度Ａｘｙｚを算出する。ステップＳ２０４にて、プロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚが閾値ＴｈＨを超えたか否かを判断し、超えた場合ステップＳ２０６に進み、それ以外はステップＳ２００に戻る。
ステップＳ２０６にて、プロセッサ１３は、図１４（ａ）の時間Ｔｐを図るためのタイマＴｐをスタートする。ステップＳ２０８にて、プロセッサ１３は、アクションセンサ６から各軸の加速度データａｘ，ａｙ及びａｚを取得する。ステップＳ２１０にて、プロセッサ１３は、加速度データａｘ，ａｙ及びａｚの合成加速度Ａｘｙｚを算出する。ステップＳ２１２にて、プロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚが閾値ＴｈＬを下回ったか否かを判断し、下回った場合ステップＳ２１４に進み、それ以外はステップＳ２０８に戻る。
ステップＳ２１４にて、プロセッサ１３は、タイマＴｐをストップする。ステップＳ２１６にて、プロセッサ１３は、タイマＴｐの値が所定値ｔ０と所定値ｔ１との間に入っているか否かを判断し、入っている場合ユーザ９がトレーナキャラクタ４３が指示するサーキット運動（第１体動パターン）を行ったと判断してステップＳ２１８に進み、それ以外は処理を終了する。ステップＳ２１８にて、プロセッサ１３は、カウンタＣＷ２を１つインクリメントして処理を終了する。
図３５及び図３６は、図３３のステップＳ１７６で開始される体動識別処理（図１４（ｂ）の第２体動パターン）の流れを示すフローチャートである。図３５を参照して、ステップＳ２３０にて、プロセッサ１３は、アクションセンサ６から各軸の加速度データａｘ，ａｙ及びａｚを取得する。ステップＳ２３２にて、プロセッサ１３は、加速度データａｘ，ａｙ及びａｚの合成加速度Ａｘｙｚを算出する。ステップＳ２３４にて、プロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚが閾値ＴｈＨ１を超えたか否かを判断し、超えた場合ステップＳ２３６に進み、それ以外はステップＳ２３０に戻る。
ステップＳ２３６にて、プロセッサ１３は、図１４（ｂ）の時間Ｔｐ１を図るための第１タイマＴｐ１をスタートする。ステップＳ２３８にて、プロセッサ１３は、アクションセンサ６から各軸の加速度データａｘ，ａｙ及びａｚを取得する。ステップＳ２４０にて、プロセッサ１３は、加速度データａｘ，ａｙ及びａｚの合成加速度Ａｘｙｚを算出する。ステップＳ２４２にて、プロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚが閾値ＴｈＬ１を下回ったか否かを判断し、下回った場合ステップＳ２４４に進み、それ以外はステップＳ２３８に戻る。
ステップＳ２４４にて、プロセッサ１３は、第１タイマＴｐ１をストップする。ステップＳ２４６にて、プロセッサ１３は、第１タイマＴｐ１の値が所定値ｔ０と所定値ｔ１との間に入っているか否かを判断し、入っている場合ステップＳ２４８に進み、それ以外は処理を終了する。ステップＳ２４８にて、プロセッサ１３は、図１４（ｂ）の時間Ｔｉを図るための第２タイマＴｉをスタートする。ステップＳ２５０にて、プロセッサ１３は、第２タイマＴｉの値が所定値Ｔｉに等しくなったか否かを判断し、等しくなった場合ステップＳ２５２に進み、それ以外はステップＳ２５０に戻る。ステップＳ２５２にて、プロセッサ１３は、第２タイマＴｉをストップして、図３６のステップＳ２６０に進む。
図３６を参照して、ステップＳ２６０にて、プロセッサ１３は、アクションセンサ６から各軸の加速度データａｘ，ａｙ及びａｚを取得する。ステップＳ２６２にて、プロセッサ１３は、加速度データａｘ，ａｙ及びａｚの合成加速度Ａｘｙｚを算出する。ステップＳ２６４にて、プロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚが閾値ＴｈＨ２を超えたか否かを判断し、超えた場合ステップＳ２６６に進み、それ以外はステップＳ２６０に戻る。
ステップＳ２６６にて、プロセッサ１３は、図１４（ｂ）の時間Ｔｐ２を計るための第３タイマＴｐ２をスタートする。ステップＳ２６８にて、プロセッサ１３は、アクションセンサ６から各軸の加速度データａｘ，ａｙ及びａｚを取得する。ステップＳ２７０にて、プロセッサ１３は、加速度データａｘ，ａｙ及びａｚの合成加速度Ａｘｙｚを算出する。ステップＳ２７２にて、プロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚが閾値ＴｈＬ２を下回ったか否かを判断し、下回った場合ステップＳ２７４に進み、それ以外はステップＳ２６８に戻る。
ステップＳ２７４にて、プロセッサ１３は、第３タイマＴｐ２をストップする。ステップＳ２７６にて、プロセッサ１３は、第３タイマＴｐ２の値が所定値ｔ２と所定値ｔ３との間に入っているか否かを判断し、入っている場合ユーザ９がトレーナキャラクタ４３が指示するサーキット運動（第２体動パターン）を行ったと判断してステップＳ２７８に進み、それ以外は処理を終了する。ステップＳ２７８にて、プロセッサ１３は、カウンタＣＷ２を１つインクリメントして処理を終了する。
図３７〜図３９は、図３３のステップＳ１７６で開始される体動識別処理（図１４（ｅ）の第５体動パターン）の流れを示すフローチャートである。図３７を参照して、ステップＳ２９０にて、プロセッサ１３は、アクションセンサ６から各軸の加速度データａｘ，ａｙ及びａｚを取得する。ステップＳ２９２にて、プロセッサ１３は、加速度データａｘ，ａｙ及びａｚの合成加速度Ａｘｙｚを算出する。ステップＳ２９４にて、プロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚが閾値ＴｈＬ１を下回ったか否かを判断し、下回った場合ステップＳ２９６に進み、それ以外はステップＳ２９０に戻る。
ステップＳ２９６にて、プロセッサ１３は、図１４（ｅ）の時間Ｔｐ１を図るための第１タイマＴｐ１をスタートする。ステップＳ２９８にて、プロセッサ１３は、アクションセンサ６から各軸の加速度データａｘ，ａｙ及びａｚを取得する。ステップＳ３００にて、プロセッサ１３は、加速度データａｘ，ａｙ及びａｚの合成加速度Ａｘｙｚを算出する。ステップＳ３０２にて、プロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚが閾値ＴｈＨ１を超えたか否かを判断し、超えた場合ステップＳ３０４に進み、それ以外はステップＳ２９８に戻る。
ステップＳ３０４にて、プロセッサ１３は、第１タイマＴｐ１をストップする。ステップＳ３０６にて、プロセッサ１３は、第１タイマＴｐ１の値が所定値ｔ４と所定値ｔ５との間に入っているか否かを判断し、入っている場合ステップＳ３０８に進み、それ以外は処理を終了する。ステップＳ３０８にて、プロセッサ１３は、図１４（ｅ）の時間Ｔｉ１を図るための第２タイマＴｉ１をスタートする。ステップＳ３１０にて、プロセッサ１３は、第２タイマＴｉ１の値が所定値Ｔｉ１に等しくなったか否かを判断し、等しくなった場合ステップＳ３１２に進み、それ以外はステップＳ３１０に戻る。ステップＳ３１２にて、プロセッサ１３は、第２タイマＴｉ１をストップして、図３８のステップＳ３２０に進む。
図３８を参照して、ステップＳ３２０にて、プロセッサ１３は、アクションセンサ６から各軸の加速度データａｘ，ａｙ及びａｚを取得する。ステップＳ３２２にて、プロセ下回ったか否かを判断し、下回った場合ステップＳ３２６に進み、それ以外はステップＳ３２０に戻る。
ステップＳ３２６にて、プロセッサ１３は、図１４（ｅ）の時間Ｔｐ２を計るための第３タイマＴｐ２をスタートする。ステップＳ３２８にて、プロセッサ１３は、アクションセンサ６から各軸の加速度データａｘ，ａｙ及びａｚを取得する。ステップＳ３３０にて、プロセッサ１３は、加速度データａｘ，ａｙ及びａｚの合成加速度Ａｘｙｚを算出する。ステップＳ３３２にて、プロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚが閾値ＴｈＨ２を超えたか否かを判断し、超えた場合ステップＳ３３４に進み、それ以外はステップＳ３２８に戻る。
ステップＳ３３４にて、プロセッサ１３は、第３タイマＴｐ２をストップする。ステップＳ３３６にて、プロセッサ１３は、第３タイマＴｐ２の値が所定値ｔ６と所定値ｔ７との間に入っているか否かを判断し、入っている場合ステップＳ３３８に進み、それ以外は処理を終了する。
ステップＳ３３８にて、プロセッサ１３は、図１４（ｅ）の時間Ｔｉ２を図るための第４タイマＴｉ２をスタートする。ステップＳ３４０にて、プロセッサ１３は、第４タイマＴｉ２の値が所定値Ｔｉ２に等しくなったか否かを判断し、等しくなった場合ステップＳ３４２に進み、それ以外はステップＳ３４０に戻る。ステップＳ３４２にて、プロセッサ１３は、第４タイマＴｉ２をストップして、図３９のステップＳ３５０に進む。
図３９を参照して、ステップＳ３５０にて、プロセッサ１３は、アクションセンサ６から各軸の加速度データａｘ，ａｙ及びａｚを取得する。ステップＳ３５２にて、プロセッサ１３は、加速度データａｘ，ａｙ及びａｚの合成加速度Ａｘｙｚを算出する。ステップＳ３５４にて、プロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚが閾値ＴｈＬ３を下回ったか否かを判断し、下回った場合ステップＳ３５６に進み、それ以外はステップＳ３５０に戻る。
ステップＳ３５６にて、プロセッサ１３は、図１４（ｅ）の時間Ｔｐ３を計るための第５タイマＴｐ３をスタートする。ステップＳ３５８にて、プロセッサ１３は、アクションセンサ６から各軸の加速度データａｘ，ａｙ及びａｚを取得する。ステップＳ３６０にて、プロセッサ１３は、加速度データａｘ，ａｙ及びａｚの合成加速度Ａｘｙｚを算出する。ステップＳ３６２にて、プロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚが閾値ＴｈＨ３を超えたか否かを判断し、超えた場合ステップＳ３６４に進み、それ以外はステップＳ３５８に戻る。
ステップＳ３６４にて、プロセッサ１３は、第５タイマＴｐ３をストップする。ステップＳ３６６にて、プロセッサ１３は、第５タイマＴｐ３の値が所定値ｔ８と所定値ｔ９との間に入っているか否かを判断し、入っている場合ユーザ９がトレーナキャラクタ４３が指示するサーキット運動（第５体動パターン）を行ったと判断してステップＳ３６８に進み、それ以外は処理を終了する。ステップＳ３６８にて、プロセッサ１３は、カウンタＣＷ２を１つインクリメントして処理を終了する。
さて、図３３のステップＳ１７６で開始される体動識別処理（図１４（ｃ）の第３体動パターン）の流れは、図３５及び図３６で示したフローチャートと同様である。ただし、図１４（ｃ）の第３体動パターンの識別では、ステップＳ２４８〜Ｓ２５２は実行されず、ステップＳ２４６でＹＥＳが判断されると、ステップＳ２６０に進む。
また、図３３のステップＳ１７６で開始される体動識別処理（図１４（ｄ）の第４体動パターン）の流れは、図３７〜図３９で示したフローチャートと同様である。ただし、図１４（ｄ）の第４体動パターンの識別では、ステップＳ３３８〜Ｓ３６６は実行されず、ステップＳ３３６でＹＥＳが判断されると、ステップＳ３６８に進む。
さて、次に、「ステップエクササイズ」の詳細を説明する。
図４０は、図２８のステップＳ１０９のエクササイズ処理で実行されるステップエクササイズ処理の流れを示すフローチャートである。図４０を参照して、ステップＳ３８０にて、プロセッサ１３は、遅れフラグをオフにする。遅れフラグは、ユーザ９の仮想空間内の位置とトレーナキャラクタ４３の位置との間の距離が第１所定距離Ｄ１（＞第２所定距離Ｄ２）より大きくなった時にオンになるフラグである。
ステップＳ３８１にて、プロセッサ１３は、図９のスタート画面を表示する。ステップＳ３８２にて、プロセッサ１３は、所定速度Ｖｔに基づいてトレーナキャラクタ４３の仮想空間内の位置を算出する。ステップＳ３８４にて、プロセッサ１３は、ユーザ９の足踏み速度に応じてユーザ９の仮想空間内の位置を算出する。ステップＳ３８６にて、プロセッサ１３は、仮想空間内のトレーナキャラクタ４３とユーザ９との間の距離Ｄｔｐを算出する。
ステップＳ３８８にて、プロセッサ１３は、第１所定距離Ｄ１をランダムに決定する。ステップＳ３９０にて、プロセッサ１３は、遅れフラグがオンか否かを判断し、オンの場合ステップＳ４０４に進み、オフの場合ステップＳ３９２に進む。ステップＳ４０４にて、プロセッサ１３は、距離Ｄｔｐが第２所定距離Ｄ２より小さいか否かを判断し、小さい場合ユーザ９が再びトレーナキャラクタ４３に追いついたと判断しステップＳ４０６に進み、それ以外はユーザ９が未だトレーナキャラクタ４３に対して遅れすぎていると判断してステップＳ４１０に進む。
ステップＳ４０６にて、プロセッサ１３は、遅れフラグをオフにする。ステップＳ４０８にて、プロセッサ１３は、トレーナキャラクタ４３が前を向くアニメーションを表示して、ステップＳ３８２に進む。
ステップＳ３９２にて、プロセッサ１３は、距離Ｄｔｐが第１所定距離Ｄ１より大きいか否かを判断し、大きい場合ユーザ９がトレーナキャラクタ４３に対して遅れすぎと判断してステップＳ３９４に進み、それ以外はステップＳ４００に進む。ステップＳ３９４にて、プロセッサ１３は、遅れフラグをオンにする。ステップＳ３９６にて、プロセッサ１３は、トレーナキャラクタ４３が振り返るアニメーションを表示する（例えば図１１）。ステップＳ３９８にて、プロセッサ１３は、トレーナキャラクタ４３が走り出してから現時点までの時間に応じてボイスを生成し、ステップＳ３８４に進む。
ステップＳ３９２でのＮＯの判断は、ユーザ９がトレーナキャラクタ４３がガイドするペースで足踏みしていることを意味し、ステップＳ４００にて、プロセッサ１３は、ステップＳ３８２及びＳ３８４の結果に基づいて、仮想空間中のトレーナキャラクタ４３及びユーザ９の位置を更新する（例えば図１０）。ステップＳ４０２にて、プロセッサ１３は、ユーザ９がゴールに到達したか否かを判断し、到達していない場合ステップＳ３８２に進み、到達した場合ステップＳ４１４に進む。
ステップＳ４０４でＮＯが判断された後、ステップＳ４１０にて、プロセッサ１３は、ユーザ９の位置を更新する。ステップＳ４１２にて、プロセッサ１３は、ユーザ９がゴールに到達したか否かを判断し、到達していない場合ステップＳ３８４に進み、到達した場合ステップＳ４１４に進む。
ステップＳ４０２又はＳ４１２でＹＥＳが判断された後、ステップＳ４１４にて、プロセッサ１３は、今回のステップエクササイズで行われた活動量を含む結果画面を表示してリターンする。
さて、次に、「トレインエクササイズ」の詳細を説明する。
図４１は、図２８のステップＳ１０９のエクササイズ処理で実行されるトレインエクササイズ処理の流れを示すフローチャートである。図４１を参照して、ステップＳ４３０にて、プロセッサ１３は、ユーザフラグを第１状態に設定する。ユーザフラグは、ユーザ９の状態を示すフラグであり、図４２で詳細に説明される。
ステップＳ４３２にて、プロセッサ１３は、図１２の出発画面を表示する。ステップＳ４３４にて、プロセッサ１３は、ユーザ９の足踏み速度に応じてユーザ９の仮想空間内の実速度Ｖｒを算出する。実速度Ｖｒは、ユーザ９の足踏み速度に比例する。一方、後述の移動速度Ｖｐは、ユーザ９の仮想空間中での移動速度、つまり、表示のための速度であり、必ずしも実速度Ｖｒと一致するわけではなく、トレーナキャラクタ４３との関係で決定されることもある。
ステップＳ４３６にて、プロセッサ１３は、ユーザフラグの内容に応じて、トレーナキャラクタ４３の速度Ｖｔを設定する。ステップＳ４３８にて、プロセッサ１３は、速度Ｖｔに基づいて、トレーナキャラクタ４３の仮想空間内の位置を算出する。
ステップＳ４４０にて、プロセッサ１３は、ユーザフラグの内容に応じて、ユーザ９の仮想空間内の移動速度Ｖｐを設定する。ステップＳ４４２にて、プロセッサ１３は、移動速度Ｖｐに基づいて、ユーザ９の仮想空間内の位置を算出する。
ステップＳ４４４にて、プロセッサ１３は、ユーザ９の仮想空間内の位置に基づいて、次の駅までの距離を算出する。ステップＳ４４６にて、プロセッサ１３は、ステップＳ４３８及びＳ４４２の結果に基づいて、仮想空間内のトレーナキャラクタ４３とユーザ９との間の距離Ｄｔｐを算出する。ステップＳ４４８にて、プロセッサ１３は、ユーザ９の実速度Ｖｒ及びユーザ９とトレーナキャラクタ４３との間の距離Ｄｔｐに基づいて、ユーザフラグを設定する。ステップＳ４５０にて、プロセッサ１３は、ステップＳ４３８及びＳ４４２の結果に基づいて、トレーナキャラクタ４３及びユーザ９の仮想空間中の位置を更新する。
ステップＳ４５２にて、プロセッサ１３は、ユーザ９が駅に到着したか否かを判断し、到着した場合ステップＳ４５４に進み、それ以外はステップＳ４３４に進む。ステップＳ４５４にて、プロセッサ１３は、あたかもユーザ９が仮想空間中の駅に到着したかのような画面を表示する。ステップＳ４５６にて、プロセッサ１３は、ユーザ９がゴール（つまり、最終駅）に到着したか否かを判断し、到着した場合ステップＳ４５８に進み、それ以外はステップＳ４３０に進む。ステップＳ４５８では、プロセッサ１３は、今回のトレインエクササイズで行われた活動量を含む結果画面を表示してリターンする。
図４２は、図４１のステップＳ４４８で実行されるユーザフラグの設定処理の流れを示すフローチャートである。図４２を参照して、ステップＳ４７０にて、プロセッサ１３は、トレーナキャラクタ４３とユーザ９との間の距離Ｄｔｐが、所定値ＤＳより大きく、かつ、所定値ＤＬより小さいか否かを判断し、この範囲に入っている場合ステップＳ４７２に進み、この範囲に入っていない場合ステップＳ４７４に進む。ステップＳ４７２では、プロセッサ１３は、ユーザフラグを第１状態に設定してリターンする。なお、ＤＳ＜ＤＬ、である。所定値ＤＳは、縄５８が最も緩んだ時の長さである。所定値ＤＬは、図１３のように縄５８がピンと張った時の長さである。
ステップＳ４７４にて、プロセッサ１３は、距離Ｄｔｐが所定値ＤＳに等しくなったか否かを判断して、等しい場合ステップＳ４７６に進み、それ以外は、つまり、距離ＤｔｐがＤＬに等しい場合は、ステップＳ４８８に進む。
ステップＳ４７０でＮＯ及びＳ４７４でＹＥＳが判断されたとういことは、距離Ｄｔｐが所定値ＤＳに等しくなったことを意味する。従って、ステップＳ４７６では、プロセッサ１３は、機嫌メータ６１の針６６の水平位置を実速度Ｖｒに応じて右方向に更新する。この場合、実速度Ｖｒが小さいほど移動量が小さくなり、大きいほど移動量は大きくなる。一方、ステップＳ４７０及びＳ４７４でＮＯが判断されたとういことは、距離Ｄｔｐが所定値ＤＬに等しくなったことを意味する。従って、ステップＳ４８８にて、プロセッサ１３は、機嫌メータ６１の針６６の水平位置を実速度Ｖｒに応じて左方向に更新する。この場合、実速度Ｖｒが小さいほど移動量が大きくなり、大きいほど移動量は小さくなる。
さて、ステップＳ４７６の後、ステップＳ４７８にて、プロセッサ１３は、ユーザ９の実速度Ｖｒが５０ｋｍ以上か否かを判断し、以上の場合ステップＳ４８０に進み、それ以外はステップＳ４８２に進む。ステップＳ４８０では、プロセッサ１３は、ユーザフラグを第４状態に設定してリターンする。一方、ステップＳ４８２では、プロセッサ１３は、ユーザ９の実速度Ｖｒが４０ｋｍより小さいか否かを判断し、小さい場合ステップＳ４８４に進み、それ以外はステップＳ４８６に進む。ステップＳ４８６では、プロセッサ１３は、ユーザフラグを第２状態に設定してリターンする。一方、ステップＳ４８４では、プロセッサ１３は、ユーザフラグを第３状態に設定してリターンする。
ステップＳ４８８の後、ステップＳ４９０にて、プロセッサ１３は、針６６が左端に到達して一秒経過したか否かを判断し、経過した場合ステップＳ４９２に進み、それ以外はステップＳ４９４に進む。ステップＳ４９２にて、プロセッサ１３は、ゲームオーバ画面を表示して図２８のステップＳ１０１に戻る。一方、ステップＳ４９４にて、プロセッサ１３は、ユーザ９の実速度Ｖｒが４０ｋｍ以上か否かを判断し、以上の場合ステップＳ４９６に進み、それ以外はステップＳ４９８に進む。
ステップＳ４９４でＹＥＳが判断された後、ステップＳ４９６では、プロセッサ１３は、ユーザフラグを第５状態に設定してリターンする。一方、テップＳ４９４でＮＯが判断された後、ステップＳ４９８では、プロセッサ１３は、ユーザフラグを第６状態に設定してリターンする。
図４３は、図４１のステップＳ４３６で実行されるトレーナキャラクタ４３の速度Ｖｔの設定処理の流れを示すフローチャートである。図４３を参照して、ステップＳ５１０にて、プロセッサ１３は、ユーザフラグが第４状態又は第６状態に設定されている場合ステップＳ５１４に進み、第１状態、第２状態、第３状態、又は第５状態に設定されている場合ステップＳ５１２に進む。ステップＳ５１４では、プロセッサ１３は、トレーナキャラクタ４３の移動速度Ｖｔにユーザ９の実速度Ｖｒを代入してリターンする。一方、ステップＳ５１２では、トレーナキャラクタ４３の移動速度Ｖｔに４０ｋｍを代入してリターンする。
図４４は、図４１のステップＳ４４０で実行されるユーザ９の移動速度Ｖｐの設定処理の流れを示すフローチャートである。図４４を参照して、ステップＳ５２０にて、プロセッサ１３は、ユーザフラグが第１状態、第３状態、第４状態、第５状態、又は第６状態に設定されている場合ステップＳ５２４に進み、第２状態に設定されている場合ステップＳ５２２に進む。ステップＳ５２４では、プロセッサ１３は、ユーザ９の移動速度Ｖｐにユーザ９の実速度Ｖｒを代入してリターンする。一方、ステップＳ５２２では、ユーザ９の移動速度Ｖｐに４０ｋｍを代入してリターンする。
ここで、図４２〜図４４の説明で明らかなように、トレーナキャラクタ４３とユーザ９との間の距離Ｄｔｐが、所定値ＤＳと所定値ＤＬの間に入っている場合は（第１状態）、トレーナキャラクタ４３の速度Ｖｔは４０ｋｍ、ユーザ９の移動速度Ｖｐは実速度Ｖｒになる。距離Ｄｔｐが、所定値ＤＬに等しく、縄５８がピンと張っており、かつ、ユーザ９の実速度Ｖｒが４０ｋｍ未満の場合は（第６状態）、トレーナキャラクタ４３の速度Ｖｔは実速度Ｖｒ、ユーザ９の移動速度Ｖｐは実速度Ｖｒになる。一方、距離Ｄｔｐが、所定値ＤＬに等しく、縄５８がピンと張っており、かつ、ユーザ９の実速度Ｖｒが４０ｋｍ以上の場合は（第５状態）、トレーナキャラクタ４３の速度Ｖｔは４０ｋｍ、ユーザ９の移動速度Ｖｐは実速度Ｖｒになる。また、距離Ｄｔｐが、所定値ＤＳに等しく、縄５８が最も緩んでおり、かつ、ユーザ９の実速度Ｖｒが５０ｋｍ以上の場合は（第４状態）、トレーナキャラクタ４３の速度Ｖｔは実速度Ｖｒ、ユーザ９の移動速度Ｖｐは実速度Ｖｒになる。一方、距離Ｄｔｐが、所定値ＤＳに等しく、縄５８が最も緩んでおり、かつ、ユーザ９の実速度Ｖｒが４０ｋｍ以上５０ｋｍ未満の場合は（第２状態）、トレーナキャラクタ４３の速度Ｖｔは４０ｋｍ、ユーザ９の移動速度Ｖｐは４０ｋｍになる。さらに一方、距離Ｄｔｐが、所定値ＤＳに等しく、縄５８が最も緩んでおり、かつ、ユーザ９の実速度Ｖｒが４０ｋｍ未満の場合は（第３状態）、トレーナキャラクタ４３の速度Ｖｔは４０ｋｍ、ユーザ９の移動速度Ｖｐは実速度Ｖｒになる。
さて、次に、「メイズエクササイズ」の詳細を説明する。
図４５は、図２８のステップＳ１０９のエクササイズ処理で実行されるメイズエクササイズ処理の流れを示すフローチャートである。図４５を参照して、ステップＳ５４０にて、プロセッサ１３は、開始画面を表示する。ステップＳ５４２にて、プロセッサ１３は、タイマをスタートする。ステップＳ５４４にて、プロセッサ１３は、タイマを参照して、メイズエクササイズの残り時間を算出し、時間表示部７４を更新する。ステップＳ５４５にて、プロセッサ１３は、残り時間が０か否かを判断し、０の場合ステップＳ５４７に進み、それ以外はステップＳ５４６に進む。ステップＳ５４７では、残り時間がなくなったので、プロセッサ１３は、ゲームオーバを表す画面をテレビジョンモニタ５に表示して、図２８のステップＳ１０１に進む。
一方、ステップＳ５４６にて、プロセッサ１３は、アクションセンサ６のｘ軸方向の加速度ａｘの絶対値を算出する。ステップＳ５４８にて、プロセッサ１３は、加速度ａｘの絶対値が所定値より大きいか否かを判断し、大きい場合ユーザ９が左又は右に身体を曲げたと判断してステップＳ５５０に進み、それ以外はステップＳ５５４に進む。
ステップＳ５５０にて、プロセッサ１３は、加速度ａｘの符号に応じてプレイヤキャラクタ７８を９０度回転する。つまり、プロセッサ１３は、加速度ａｘの符号が正の場合プレイヤキャラクタ７８を左に９０度回転する。また、プロセッサ１３は、加速度ａｘの符号が負の場合プレイヤキャラクタ７８を右に９０度回転する。なお、ステップＳ５５０でのみプレイヤキャラクタ７８の方向が変わる。従って、これ以外では、プレイヤキャラクタ７８は直進する。ステップＳ５５２にて、プロセッサ１３は、ステップＳ５５０での回転に応じて、プレイヤキャラクタ７８が向いている方位を示す方位表示部７０を更新してステップＳ５７０に進む。
ステップＳ５４８でＮＯが判断された後、ステップＳ５５４では、プロセッサ１３は、ユーザ９の運動形態を示す運動形態フラグが「停止」に設定されているか否かを判断し、「停止」に設定されている場合ステップＳ５５６に進み、それ以外はステップＳ５５８に進む。ステップＳ５５６では、プロセッサ１３は、プレイヤキャラクタ７８が停止するアニメーションを表示してステップＳ５７０に進む。
ステップＳ５５８にて、プロセッサ１３は、ユーザ９の運動形態（並足、早足、又は、ラン）に応じてプレイヤキャラクタ７８の速度Ｖｐを設定する。具体的には、ユーザ９の運動形態が並足の時は、速度Ｖｐにｖ０を代入する。ユーザ９の運動形態が早足の時は、速度Ｖｐにｖ１を代入する。ユーザ９の運動形態がランの時は、速度Ｖｐにｖ２を代入する。これらの関係は、ｖ０＜ｖ１＜ｖ２、である。ステップＳ５６０にて、プロセッサ１３は、速度Ｖｐに基づいて、プレイヤキャラクタ７８の位置を算出する。ステップＳ５６２にて、プロセッサ１３は、プレイヤキャラクタ７８の位置とゴールの位置とに基づいて、標識８０の向きを更新する。
ステップＳ５６４にて、プロセッサ１３は、プレイヤキャラクタ７８が迷路８２の壁に衝突したか否かを判断し、衝突した場合ステップＳ５６８に進み、それ以外はステップＳ５６６に進む。ステップＳ５６８では、プロセッサ１３は、プレイヤキャラクタ７８が壁に突き当たり足踏みするアニメーションを表示する。一方、ステップＳ５６６では、プロセッサ１３は、ステップＳ５６０の結果に基づいて、仮想空間内のプレイヤキャラクタ７８の位置を更新する。
ステップＳ５７０にて、プロセッサ１３は、プレイヤキャラクタ７８がゴールに到着したか否かを判断し、到着した場合ステップＳ５７２に進み、それ以外はステップＳ５４４に戻る。ステップＳ５７２にて、プロセッサ１３は、今回のメイズエクササイズで行われた活動量を含む結果画面を表示してリターンする。
ここで、ユーザ９がアクションセンサ６の決定ボタン１４を押下すると、割り込みが発生して、ステップＳ５７４にて、プロセッサ１３は、図１６のマップ画面を表示する処理を実行する。そして、ユーザ９が再び決定ボタン１４を押下すると、元のルーチン（図１５の画面）に復帰する。
さて、次に、「リングエクササイズ」の詳細を説明する。
図４６は、図２８のステップＳ１０９のエクササイズ処理で実行されるリングエクササイズ処理の流れを示すフローチャートである。図４６を参照して、ステップＳ５９０にて、プロセッサ１３は、開始画面を表示する。ステップＳ５９２にて、プロセッサ１３は、タイマをスタートする。ステップＳ５９４にて、プロセッサ１３は、エリアをランダムに選択する。ステップＳ５９５にて、プロセッサ１３は、選択したエリアにおけるターゲットリング１０２の配置パターンに従って仮想空間にターゲットリング１０２を配置する。
ステップＳ５９６にて、プロセッサ１３は、タイマを参照して、このエリアでの残り時間を算出する。ステップＳ５９７にて、プロセッサ１３は、このエリアの残り時間が０か否かを判断し、０の場合ステップＳ６２５に進み、それ以外はステップＳ５９８に進む。ステップＳ６２５では、残り時間がなくなったので、プロセッサ１３は、ゲームオーバを表す画面をテレビジョンモニタ５に表示して、図２８のステップＳ１０１に進む。
ステップＳ５９８にて、プロセッサ１３は、アクションセンサ６の加速度データに基づいて、プレイヤキャラクタ７８の仮想空間内の位置を算出する。ステップＳ６００にて、プロセッサ１３は、ガイドリング１００を配置する。この場合、ガイドリング１００のＸＹ座標は、プレイヤキャラクタ７８が次に潜るべきターゲットリング１０２のＸＹ座標と同一である。また、ガイドリング１００のＺ座標は、プレイヤキャラクタ７８のＺ座標と同一である。ステップＳ６０２にて、プロセッサ１３は、ガイドリング１００が画面外に位置するか否かを判断し、画面外の場合ステップＳ６０４に進み、それ以外はステップＳ６０６に進む。ステップＳ６０４では、プロセッサ１３は、標識１０４を設定する。この場合、標識１０４は、プレイヤキャラクタ７８が次に潜るべきターゲットリング１０２を向くように設定される。
ステップＳ６０６にて、プロセッサ１３は、プレイヤキャラクタ７８のＺ座標がターゲットリング１０２のＺ座標と一致したか否かを判断し、一致した場合ステップＳ６０８に進み、それ以外はステップＳ６１８に進む。ステップＳ６０８では、プロセッサ１３は、プレイヤキャラクタ７８がターゲットリング１０２の範囲内か否かを判断し、範囲内の場合ステップＳ６１０に進み、範囲外の場合ステップＳ６１２に進む。
ステップＳ６１０では、プレイヤキャラクタ７８がターゲットリング１０２を巧く潜り抜けたので、プロセッサ１３は、成功エフェクトを設定する。一方、ステップＳ６１２では、プレイヤキャラクタ７８がターゲットリング１０２を潜り抜けることができなかったので、プロセッサ１３は、失敗エフェクトを設定する。ステップＳ６１４では、プロセッサ１３は、残りのターゲットリング１０２の数を算出する。
ステップＳ６１５では、プロセッサ１３は、リングエクササイズでのユーザ９の活動量を算出する。具体的には次の通りである。リングエクササイズでは、主にスクワット運動を行わせるものであるため、被験者がスクワット運動を行った時の活動量Ｅを予め実験的に求めておく。同時に、被験者にはアクションセンサ６を装着させ、活動量計測中の加速度ａｘ，ａｙ及びａｚ、つまり、合成加速度Ａｘｙｚを記録する。ここで、活動量計測中の合成加速度Ａｘｙｚのサンプリング回数をＭ回とする。また、それぞれのサンプリングにおける合成加速度Ａｘｙｚを表すために、符号Ａｘｙｚの後に、括弧を設け、その中にサンプリング番号を記載する。
そして、次式により、単位合成加速度当たりの活動量（以下、「単位活動量」と呼ぶ。）ＵＥを予め求めておく。
Figure 0005358831
そうすると、リングエクササイズにおいて逐次得られる合成加速度Ａｘｙｚに単位活動量ＵＥを乗じることにより、その合成加速度Ａｘｙｚのサンプリング時の活動量ＳＥを得ることができる。そして、合成加速度Ａｘｙｚをサンプリングするたびに、活動量ＳＥを累積していくことにより、リングエクササイズでのユーザ９の活動量ＡＥを得ることができる（ＡＥ←ＡＥ＋ＳＥ）。
ただし、スクワット運度以外のノイズを極力除去するために、得られた合成加速度Ａｘｙｚが所定値ＣＭＩより小さい場合は、その合成加速度Ａｘｙｚを無視し、その合成加速度Ａｘｙｚに基づく活動量ＳＥは算出しない。また、同様の理由で、得られた合成加速度Ａｘｙｚが所定値ＣＭＡより大きい場合は、クリッピングを行い、合成加速度Ａｘｙｚの値を所定値ＣＭＡ（＞ＣＭＩ）に設定して、活動量ＳＥを算出する。なお、スクワット運動時の合成加速度Ａｘｙｚを測定して、スクワット運動時に合成加速度Ａｘｙｚがとりうる最小値及び最大値を経験的に定め、それぞれを所定値ＣＭＩ及びＣＭＡとして設定する。
ステップＳ６０６でＮＯが判断された後、又は、ステップＳ６１５の後、ステップＳ６１８にて、プロセッサ１３は、ステップＳ５９５，Ｓ５９８，Ｓ６００，Ｓ６０４，Ｓ６１０，Ｓ６１２，Ｓ６１４及びＳ６１５の結果に従って、テレビジョンモニタ５に表示する画面（図１７及び図１８参照）を更新する。
ステップＳ６２０にて、プロセッサ１３は、エリアが終了したか否かを判断し、了した場合ステップＳ６２１に進み、それ以外はステップＳ５９６に戻る。ステップＳ６２１では、プロセッサ１３は、タイマをリセットする。そして、ステップＳ６２２では、プロセッサ１３は、ステージが終了したか否かを判断し、終了した場合ステップＳ６２４に進み、それ以外はステップＳ５９２に戻る。ステップＳ６２４では、プロセッサ１３は、今回のリングエクササイズで行われた活動量（ステップＳ６１５での最終的な活動量ＡＥ）を含む結果画面を表示してリターンする。
図４７は、図４６のステップＳ５９８で実行されるプレイヤキャラクタ７８の位置算出処理の流れを示すフローチャートである。図４７を参照して、ステップＳ６３０にて、プロセッサ１３は、アクションセンサ６から各軸の加速度ａｘ，ａｙ及びａｚを取得する。ステップＳ６３２にて、プロセッサ１３は、加速度ａｘ，ａｙ及びａｚに基づいて、合成加速度Ａｘｙｚ（＝√（ａｘ２＋ａｙ２＋ａｚ２））を算出する。
ステップＳ６３２にて、プロセッサ１３は、長さＬ（＝√（ａｘ２＋ａｚ２））を算出する。ステップＳ６３４にて、プロセッサ１３は、正規化加速度ａｘ＃（＝ａｘ／Ｌ）及びａｚ＃（＝ａｚ／Ｌ）を算出する。ステップＳ６３６にて、プロセッサ１３は、回転角θａｘ（＝ａｘ＃＊（π／２））及びθａｚ（＝ａｚ＃＊（π／２））を算出する。
ステップＳ６３８にて、プロセッサ１３は、単位ベクトル（Ｘ，Ｙ，Ｚ）＝（０，０，１）をＹ軸の回りにθａｘ、かつ、Ｘ軸の周りにθａｚだけ回転し、回転後の単位ベクトル（Ｘ，Ｙ，Ｚ）＝（Ｘｕ，Ｙｕ，Ｚｕ）を取得する。ステップＳ６４０にて、プロセッサ１３は、成分ｖｅｃＸ（＝Ｘｕ＊Ａｘｙｚ），ｖｅｃＹ（＝Ｙｕ＊Ａｘｙｚ）及びｖｅｃＺ（＝Ｚｕ＊Ａｘｙｚ）を算出する。ステップＳ６４２にて、プロセッサ１３は、次式により、プレイヤキャラクタ７８の位置（Ｘ，Ｙ，Ｚ）＝（Ｘｐ，Ｙｐ，Ｚｐ）を算出してリターンする。
Ｘｐ←Ｘｐ＋ＶｅｃＸ
Ｙｐ←Ｙｐ＋ＶｅｃＹ
Ｚｐ←Ｚｐ＋ＶｅｃＺ
図４８は、図４６のステップＳ６１５で実行される活動量算出処理の流れを示すフローチャートである。図４８を参照して、ステップＳ９００にて、プロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚが所定値ＣＭＩより小さいか否かを判断し、小さい場合活動量を算出することなくリターンし、それ以外はステップＳ９０２に進む。ステップＳ９０２にて、プロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚが所定値ＣＭＡより大きいか否かを判断し、大きい場合ステップＳ９０６に進み、それ以外はステップＳ９０４に進む。ステップＳ９０６では、プロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚに所定値ＣＭＡを代入する。
ステップＳ９０２でＮＯが判断された後、又は、ステップＳ９０６の後、ステップＳ９０４では、単位活動量ＵＥを合成加速度Ａｘｙｚに乗じて、加速度サンプリング時の活動量ＳＥを得る。そして、ステップＳ９０８にて、現在の活動量ＡＥにステップＳ９０４で算出した活動量ＳＥを加算して、最新の活動量ＡＥ得る。そして、リターンする。
図４９は、図２０のカートリッジ４のプロセッサ１３が実行する運動形態測定処理の流れを示すフローチャートである。図４９を参照して、ステップＳ７６１〜Ｓ７８９の処理は、それぞれ、図２１のステップＳ１０００〜Ｓ１０１３の処理と同様であり説明を省略する。ただし、ステップＳ７８７の運動形態判定処理は図２１と異なるので後述する。また、図２１の処理ではＭＣＵ５２が処理を実行したが、図４９の処理ではプロセッサ１３が処理を実行する。さて、ステップＳ７９１では、プロセッサ１３は、エクササイズが終了したか否かを判断し、終了した場合は処理を終了し、終了していない場合はステップＳ７８１に戻る。
図５０は、図４９のステップＳ７８７で実行される運動形態判定処理の流れを示すフローチャートである。図５０を参照して、ステップＳ８０１にて、プロセッサ１３は、第２タイマの値、つまり、一歩の時間をテンポＴＭに代入する。ステップＳ８０３，Ｓ８０５，Ｓ８０７，Ｓ８０９，Ｓ８１１，Ｓ８１３，Ｓ８１５，Ｓ８１７，Ｓ８１９，Ｓ８２１及びＳ８２３の処理は、それぞれ、図２７のステップＳ１１６１，Ｓ１１６３，Ｓ１１６５，Ｓ１１６７，Ｓ１１６９，Ｓ１１７１，Ｓ１１７３，Ｓ１１７５，Ｓ１１７７，Ｓ１１７９及びＳ１１８１の処理と同様であり、説明を省略する。
ただし、ステップＳ８１１では、プロセッサ１３は、カウンタＮｒ１を１つインクリメントする。ステップＳ８１５では、プロセッサ１３は、カウンタＮｑ１を１つインクリメントする。ステップＳ８２１では、プロセッサ１３は、カウンタＮｗ１を１つインクリメントする。
さて、ステップＳ８１３で運動形態フラグがランに設定された後、ステップＳ８１４にて、プロセッサ１３は、テンポＴＭ及びランの場合に想定される歩幅に基づいて、ユーザ９の足踏みの速度を算出して、ステップＳ８２５に進む。また、ステップＳ８１７で運動形態フラグが早足に設定された後、ステップＳ８１８にて、プロセッサ１３は、テンポＴＭ及び早足の場合に想定される歩幅に基づいて、ユーザ９の足踏みの速度を算出して、ステップＳ８２５に進む。さらに、ステップＳ８２３で運動形態フラグが並足に設定された後、ステップＳ８２４にて、プロセッサ１３は、テンポＴＭ及び並足の場合に想定される歩幅に基づいて、ユーザ９の足踏みの速度を算出して、ステップＳ８２５に進む。
ステップＳ８２５にて、プロセッサ１３は、運動形態を区別しないトータルの歩数を表すカウンタＮｔに、カウンタＮｗ１とＮｑ１とＮｒ１との合計値を代入する。ステップＳ８２７にて、プロセッサ１３は、このエクササイズにおける活動量の累積合計値Ｅｘｔを算出してリターンする。累積合計値Ｅｘｔは次式により算出する。
Ｅｘｔ←Ｎｗ１＊Ｅｗ＋Ｎｑ１＊Ｅｑ＋Ｎｒ１＊Ｅｒ
ここで、この式において、Ｅｗは、並足の一歩に対する活動量であり、Ｅｑは、早足の一歩に対する活動量であり、Ｅｒは、ランの一歩に対する活動量である。
また、プロセッサ１３の運動形態判定処理では、不確定期間や昇降の判断を行わないのは次の理由による。ステップエクササイズ、トレインエクササイズ及びメイズエクササイズでは、プロセッサ１３は、ユーザ９にその場で足踏みを行わせることを前提とした処理を実行し、また、ユーザ９は勝手に足踏みを行うのではなくテレビジョンモニタ５の映像に従って足踏みをするからである。
なお、図４０のステップＳ４１４、図４１のステップＳ４５８及び図４５のステップＳ５７２では、それぞれのエクササイズで算出された図５０のステップＳ８２７の累積合計値Ｅｘｔを含む結果画面がテレビジョンモニタ５に表示される。また、累積合計値Ｅｘｔ及び歩数Ｎｔは、それぞれのエクササイズの画面にリアルタイムで表示される（例えば、活動表示部７６）。
図５１は、図２０のカートリッジ４のプロセッサ１３が実行する電池残量表示処理の流れを示すフローチャートである。図５１を参照して、ステップＳ７００にて、プロセッサ１３は、アクションセンサ６からバッテリ電圧ｖｏの値を取得する。ステップＳ７０２にて、プロセッサ１３は、バッテリ電圧ｖｏが所定値ｖ０以上か否かを判断し、以上の場合ステップＳ７０４に進み、それ以外はステップＳ７０６に進む。ステップＳ７０４にて、プロセッサ１３は、電池残量表示部４５の全てのセグメントを点灯してステップＳ７００に戻る。
ステップＳ７０６にて、プロセッサ１３は、バッテリ電圧ｖｏが所定値ｖ０より小さく、かつ、所定値ｖ１以上か否かを判断し、ＹＥＳの場合ステップＳ７０８に進み、ＮＯの場合ステップＳ７１０に進む。ステップＳ７０８では、プロセッサ１３は、電池残量表示部４５の右端及び中央のセグメントを点灯してステップＳ７００に戻る。
ステップＳ７１０にて、プロセッサ１３は、バッテリ電圧ｖｏが所定値ｖ１より小さく、かつ、所定値ｖ２以上か否かを判断し、ＹＥＳの場合ステップＳ７１２に進み、ＮＯの場合ステップＳ７１４に進む。ステップＳ７１２では、プロセッサ１３は、電池残量表示部４５の右端のセグメントを点灯してステップＳ７００に戻る。一方、ステップＳ７１４では、プロセッサ１３は、電池残量表示部４５の全てのセグメントを消灯してステップＳ７００に戻る。
図５２は、図２０のカートリッジ４のプロセッサ１３が実行する通信状態表示処理の流れを示すフローチャートである。図５２を参照して、ステップＳ７３０にて、プロセッサ１３は、タイマをスタートする。ステップＳ７３２にて、プロセッサ１３は、アクションセンサ６との通信が成功したか否かを判断し、成功した場合ステップＳ７３４に進み、失敗した場合ステップＳ７３６に進む。ステップＳ７３４では、プロセッサ１３は、カウンタＴｃを１つインクリメントする。一方、ステップＳ７３６では、プロセッサ１３は、カウンタＴｃを１つデクリメントする。
ステップＳ７３８にて、プロセッサ１３は、タイマが一秒経過したか否かを判断し、経過していない場合ステップＳ７３２に戻り、経過した場合ステップＳ７４０に進む。ステップＳ７４０にて、プロセッサ１３は、通信状態表示部４７のバーの本数Ｎ（＝Ｔｃ／２０）を算出する。ステップＳ７４２にて、プロセッサ１３は、通信状態表示部４７にＮ本のバーを表示する。ステップＳ７４４にて、プロセッサ１３は、カウンタＴｃをリセットする。ステップＳ７４６にて、タイマをリセットしステップＳ７３０に戻る。
さて、まず、運動支援システムとしての効果を説明する。
以上のように、本実施の形態のアクションセンサ６は、三次元空間中のユーザ９の動きに応じた物理量（上記では加速度）を検出して、搭載したＬＣＤ３５に、検出した物理量に基づく情報（上記では歩数）を表示でき、そのため、このアクションセンサ６単体でも機能する（上記では歩数計として機能）。つまり、歩数計モードでは、外部機器（上記ではカートリッジ４）との間の距離に依存することなく、外部機器とは無関係に単独で動作する。この機能に加えて、通信モードにおいて、検出した物理量に関する情報（上記では加速度）を外部機器（上記ではカートリッジ４）にリアルタイムで入力でき、当該外部機器と協働して、映像（代表的には、図７〜図１３、図１５〜図１８など）を利用した様々なコンテンツ（代表的には、ストレッチ体操、サーキット運動、ステップエクササイズ、トレインエクササイズ、メイズエクササイズ及びリングエクササイズ等）をユーザ９に提供できる。この場合、カートリッジ４のプロセッサ１３は、アクションセンサ６から受信した物理量に関する情報（上記では加速度）に基づいて、映像（代表的には、図１５〜図１８など）を制御することもできるし、カートリッジ４のプロセッサ１３が物理量に関する情報に依存すくことなく制御する映像（代表的には、図７〜図１３など）と関連して、アクションセンサ６から受信した物理量に関する情報を処理することもできる。
また、ユーザ９は、歩数計モードにおいて、このアクションセンサ６だけを携帯して運動（歩行やラン）を行うこともできる。一方、通信モードでは、ユーザ９は、身体を動かして、外部機器（上記ではカートリッジ４）にリアルタイムで動きに応じた物理量（上記では加速度）を入力できる。つまり、外部機器に入力を行う行為自体が運動になる。この場合、外部機器は、ユーザ９からの入力に応じて、映像（代表的には、図７〜図１３、図１５〜図１８など）を利用した様々なコンテンツ（代表的には、ストレッチ体操、サーキット運動、ステップエクササイズ、トレインエクササイズ、メイズエクササイズ及びリングエクササイズ等）をユーザ９に提供する。従って、ユーザ９は、ただ漫然と身体を動かすのではなく、これらのコンテンツを楽しみながら運動ができる。
その結果、歩数計モードで、アクションセンサ６だけを携帯して運動を行い、その場合の不足分の運動を、通信モードを利用して、アクションセンサ６及び外部機器（上記ではカートリッジ４）で補うことが可能となる。また、その逆も可能である。このように、二段構えで運動を行わせることで、運動目標達成をより効果的に支援できる。
さて、一般に、ストレッチ体操やサーキット運動等、各種の運動には目的があり、その目的を効果的に達成するためには、定められた動きを的確に行う必要がある。この場合、映像等により動きを指示することが行われるが、ユーザが指示された動きを的確に行っているか否かの判断は、ユーザ自身では困難である。
しかしながら、本実施の形態によれば、映像により指示した動きをユーザ９が行ったか否かを判断でき、判断結果をユーザ９に提示できる（代表的には、図８のサーキット運動）。このため、ユーザ９はその結果を見て、自身の動きを修正等することができ、指示された運動を的確に実行できる。その結果、ユーザ９は、指示された運動の目的を効果的に達成できる。
また、本実施の形態によれば、ユーザ９は、三次元空間中で身体を動かすことにより、動きに応じた加速度情報がアクションセンサ６からカートリッジ４に送信され、テレビジョンモニタ５に表示される動画像（図９〜図１３のステップエクササイズ及びトレインエクササイズでの一人称視点による仮想空間内での移動、図１５〜図１８のメイズエクササイズ及びリングエクササイズでのプレイヤキャラクタ７８の仮想空間内の移動）を制御できる。その結果、ユーザ９は、自分の身体の動きに応答する動画像を見ながら運動できるので、ただ漫然と身体を動かす場合と比較して、飽き難く、運動の継続を支援できる。
例えば、ユーザ９は、身体を動かすことにより、プレイヤキャラクタ７８を制御できる（代表的には、メイズエクササイズ、リングエクササイズ）。その結果、ユーザ９は、自分の動きに応答するプレイヤキャラクタ７８を見ながら運動できるので、ただ漫然と身体を動かす場合と比較して、飽き難く、運動の継続を支援できる。
また、例えば、ユーザ９は、三次元空間中で身体を動かすことにより、自分がテレビジョンモニタ５に表示される仮想空間中をあたかも移動しているかのような映像を見ることができる（代表的には、ステップエクササイズ、トレインエクササイズ、メイズエクササイズ、リングエクササイズ）。つまり、ユーザ９は、身体を動かすことにより、仮想空間内の事象を擬似的に体験できる。その結果、ただ漫然と身体を動かす場合と比較して、飽き難く、運動の継続を支援できる。
特に、ユーザ９は、メイズエクササイズにより、迷路８２を擬似的に体験できる。迷路ゲームは多くの人に認知されており、知識や経験を必要とせず、多くのユーザ９は、アクションセンサ６及びカートリッジ４を利用した迷路ゲームを手軽に楽しむことができる。
ところで、仮想空間は実質的には無限大の大きさを持つが、テレビジョンモニタ５に表示されるのはその一部である。従って、仮想空間の所定位置まで、移動しようとしても、その位置がユーザ９には認識できない。しかしながら、本実施の形態では、仮想空間に形成された迷路８２のゴールの方向を示す標識８０を表示するので、広大な仮想空間に形成された迷路８２のゴールまで行くことを目的とするユーザ９を補助できる（代表的には、メイズエクササイズ）。
さらに、本実施の形態では、仮想空間内での方向の変更は、アクションセンサ６から送信された加速度に基づいて行われる。従って、ユーザ９は、アクションセンサ６を装着した身体の向きを所望の向きに変えるだけで、仮想空間内の方向を直感的に変更できる（代表的には、メイズエクササイズ、リングエクササイズ）。
さて、一般に、テレビジョンモニタ５に表示された仮想空間内で自分の位置を移動していく場合、仮想空間中の遊びであるビデオゲーム等に不慣れな人にとっては、仮想空間の感覚（例えば、仮想空間内の自分の位置、仮想空間内の他のオブジェクトとの相対的位置関係等）をつかむことが困難な場合がある。しかしながら、特に、リングエクササイズにおいて、ガイドリング１００を表示することにより、ユーザ９がターゲットリング１０２に向かって適切に移動できるように補助できる。その結果、仮想空間に不慣れな人でも扱いやすくなる。
さらに、本実施の形態によれば、ユーザ９はトレーナキャラクタ４３に従って足踏み運動を行うことで、主観的なペースではなく、トレーナキャラクタ４３のペース、つまり、客観的なペースで足踏み運動を行うことができる（代表的には、ステップエクササイズ及びメイズエクササイズ）。この場合、トレーナキャラクタ４３がガイドする足踏み運動を適切にユーザ９が行っているか否かが判断され、テレビジョンモニタ５を通じて判断結果がユーザ９に提示される（上記では、ステップエクササイズでのトレーナキャラクタ４３のボイス、トレインエクササイズでの機嫌メータ６１やエフェクト）。このため、ユーザ９はその結果を見て、自身の足踏みのペース等を修正することができ、安定した足踏み運動を行うことができる。
さらに、本実施の形態によれば、アクションセンサ６は、ユーザ９の胴体又は頭部に装着されるので、ユーザ９の部分的な動き（四肢の動き）ではなく、身体全体の動きを計測できる。
一般に、四肢は胴体と独立して動かすことができるので、四肢にアクションセンサ６を装着しても、身体全体の動きを検出することは困難であるので、胴体にアクションセンサ６を装着する必要がある。ただし、頭部は胴体と独立して動かすことができるが、胴体を動かす場合、頭部はほとんど動かず、胴体と一体となって動くのが通常であり、アクションセンサ６を頭部に装着した場合でも、身体全体の動きを検出できる。
さらに、本実施の形態では、ユーザ９の活動量が算出されるので（図４６のステップＳ６１５、図５０のステップＳ８２７）、テレビジョンモニタ５を介してそれをユーザ９に提示することにより、ユーザ９は自分の客観的な活動量を把握することができる。
上記のような効果を奏することから、例えば、本実施の形態の運動支援システムを、メタボリックシンドロームの予防や改善のために利用できる。
さて、次に、図２１及び図４９の運動形態計測処理に着目した効果を説明する。
以上のように、本実施の形態によれば、ＭＣＵ５２及びプロセッサ１３は、ユーザ９の動きをまず暫定的に複数の第１運動形態（歩行及びラン）のいずれかに分類する。理由は次の通りである。
本実施の形態では、ユーザ９の運動形態に応じて活動量を算出する。活動量（Ｅｘ）は、運動強度（メッツ）に時間（時）を掛けたものである。この運動強度は、運動形態に応じて定められる。この場合の運動形態は、速度によって分類される。従って、運動形態に応じて活動量を算出するためには、最終的にはユーザ９の動きを速度によって分類する方が好ましい。
ところが、速度だけで分類すると次のような不都合が発生する可能性がある。具体例を挙げて説明する。ユーザの速度を求めるためには、歩幅と一歩の時間とが必要である。一般的に、一歩の時間は、歩いている場合は短く、走っている場合は長い。一方、一般的に、歩幅は、歩いている場合は小さく、走っている場合は大きい。従って、実際には走っているが、歩いている場合の歩幅に基づいて、時速を算出すると、その値が小さくなり、歩行に分類される可能性がある。一方、実際には歩いているが、走っている場合の歩幅に基づいて、時速を算出すると、大きな値となり、ランに分類される可能性がある。
このため、本実施の形態では、加速度の大きさに基づいて、ユーザ９の動きを暫定的に複数の第１運動形態（歩行及びラン）のいずれかに分類する（ステップＳ１１６１及びＳ１１６３、ステップＳ８０３及びＳ８０５）。こうすることで、歩幅を、第１運動形態ごとにそれぞれ設定することができる。その結果、上記不都合は発生せず、ユーザ９の動きを速度に応じて複数の第２運動形態（並足、早足、ラン）のいずれかに適切に分類でき、ひいては、適切に活動量を算出できる。
また、本実施の形態では、一歩の動作が発生したと判断した後に、運動形態判定のための分類処理を実行する（図２１のステップＳ１００７及びＳ１０１１、図４９のステップＳ７８３及びＳ７８７）。このように、分類処理の前に、一歩の動作とノイズとを分別する。従って、分類処理において、ノイズを排除する処理を設ける必要がなく、分類処理を簡素化及び高速化できる。ちなみに、分類処理には多くの判断を伴い、最初の判断の後であればともかく、後の判断の後にノイズと判断された場合、それまでの判断及び処理が無駄になってしまう。本実施の形態では、分類処理の前にノイズを排除することにより、この無駄な処理を抑制できる。
さらに、本実施の形態では、ＭＣＵ５２及びプロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚの最大値ｍａｘ及び最小値ｍｉｎに基づいて分類処理を実行するので、簡易かつ的確に、ユーザ９の動きを複数の第１運動形態（歩行及びラン）のいずれかに分類できる（ステップＳ１１６１及びＳ１１６３、ステップＳ８０３及びＳ８０５）。具体的には、ＭＣＵ５２及びプロセッサ１３は、合成加速度Ａｘｙｚの振幅が大きい場合にユーザ９の動きをランに分類し、それ以外を歩行に分類する。
さらに、本実施の形態では、ＭＣＵ５２及びプロセッサ１３は、第１運動形態の歩行を、ユーザ９の速度に応じて、並足及び早足のいずれかに、さらに詳細に分類できる（ステップＳ１１７７、ステップＳ８１９、）。
この場合、ＭＣＵ５２は、合成加速度Ａｘｙｚの大きさ（上記ではｍａｘ）によって、並足が、さらにどのような態様（上記では昇降）を伴うかを特定できる（ステップＳ１１８３）。
このように、昇降の判断が可能なのは、昇降判断の前の段階において、合成加速度Ａｘｙｚの大きさによりユーザ９の動きを暫定的に分類し（図２７のステップＳ１１６１及びＳ１１６３）、それからさらに、ユーザ９の速度で分類しているからである（図２７のステップＳ１１７７及びＳ１１６７）。仮にもし、合成加速度Ａｘｙｚの大きさのみでユーザ９の動きを分類するならば、昇降とランとを区別することができない。
さらに、本実施の形態では、ＭＣＵ５２及びプロセッサ１３は、第１運動形態のランを、ユーザ９の速度に応じて、早足／ラン、及び、早足のいずれかに、さらに詳細に分類できる（ステップＳ１１６５、Ｓ８０７）。この場合、ＭＣＵ５２及びプロセッサ１３は、ユーザ９の動きが早足／ランに分類された後、合成加速度Ａｘｙｚの大きさ（上記ではｍａｘ）により、最終的に早足及びランのいずれかに特定している（ステップＳ１１６７、Ｓ８０９）。なぜなら、図２７のステップＳ１１６５及び図５０のステップＳ８０７による分類だけでは、人によっては、実際には早足であってもランに分類される場合があるところ、より正確に分類を行うためである。
さて、次に、図４８の活動量算出処理に着目した効果を説明する。
以上のように、本実施の形態では、単位加速度当たりの活動量、つまり、単位活動量ＵＥを、取得したユーザ９の合成加速度Ａｘｙｚに乗じて、加速度取得時の活動量ＳＥを算出する。そして、加速度取得の度に、活動量ＳＥは累算され、累算期間におけるユーザ９の総活動量ＡＥが算出される。
このように、単位活動量ＵＥに基づきユーザ９の活動量ＳＥ及びＡＥを算出することにより、歩数により活動量を算出する場合（一歩当たりの活動量を歩数に乗じてユーザ９の活動量を算出する場合）と比較して、ユーザ９の動きをより直接的に反映した活動量を算出できることが期待できる。理由は次の通りである。
一歩あたりの活動量をある値に設定したとする。しかし、歩行だけをとってみても、一歩一歩若しくは人により、又は、時々の状態により、動き方は異なってくる。従って、これらを一括りに歩行と判断して、一歩あたりの活動量を歩数に乗じても、必ずしもユーザの動きを直接反映した値とはいえない。確かに、歩行をさらに複数の形態に分類し、形態ごとに一歩当たりの活動量を設定すれば、より細かくユーザの動きを反映した活動量を算出できるが、その分類数には限りがあるし、また、各人の歩き方や時々の状態を考慮に入れることができない。自分の歩き方や時々の状態をユーザに入力させることもできるが現実的ではない。
ところで、アクションセンサ６の加速度データはユーザ９の動きに相関する。つまり、ユーザ９の動きは加速度に直接反映される。そして、本実施の形態では、ユーザ９の動きが直接反映される加速度データに基づき活動量を算出する。その結果、ユーザ９の動きをより直接反映した活動量を算出できる。
（実施の形態３）
実施の形態３による運動支援システムの構成及び動作は、実施の形態２による運動支援システムの構成及び動作と同様である。以下では、実施の形態２と異なる点を中心に説明する。
実施の形態２では、アクションセンサ６単体で使用する場合は、つまり、歩数計モードの場合は、アクションセンサ６を歩数計として使用した。ただし、実施の形態３では、アクションセンサ６単体で使用する場合は、自動記録モードと手動記録モードを有する。以下、詳しく説明する。
実施の形態３のアクションセンサ６は、通信モード（実施の形態２と同じなので説明を省略）に加えて、自動記録モード及び手動記録モードを有する。自動記録モード及び手動記録モードは、アクションセンサ６単体で機能する場合のモードである。従って、実施の形態２の歩数計モードと同様に、自動記録モード及び手動記録モードでは、アクションセンサ６はカートリッジ４と通信せず、独立して動作する。
自動記録モードは、アクションセンサ６が、ユーザ９の行動情報を年月日及び時刻と関連付けて自動でＥＥＰＲＯＭ２７に記録するモードである。
自動記録モードで記録される「行動情報」は、本実施の形態では、運動形態（並足、早足及びラン）及び運動形態毎の回数（歩数）である。従って、本実施の形態では、自動記録モードは、実施の形態２の歩数計モードと同じである。
手動記録モードは、ユーザ９が、アクションセンサ６のスイッチ部５０を操作して、自身の行動情報及び身体情報を入力しアクションセンサ６に記録するモードである。アクションセンサ６は、ユーザ９が入力した行動情報及び身体情報を年月日及び時刻に関連付けてＥＥＰＲＯＭ２７に記録する。
手動記録モードで記録される「行動情報」は、運動形態（サーキットトレーニング・ウエイトトレーニング等のトレーニング内容、テニス等のスポーツ内容、身体の各部位の動き、その他の体動の内容・種類）、運動形態毎の回数（例えば、重量挙げの回数等の体動毎の回数）、運動形態毎の開始及び終了（例えば、テニスのプレイの開始及び終了等の体動毎の開始及び終了）、その他の行動に関する情報を含む。ただし、手動記録モードで記録される「行動情報」は、自動記録モードで記録される「行動情報」を含まない。
また、手動記録モードで記録される「行動情報」は、生活活動情報を含む。「生活活動情報」は、掃除、洗濯及び炊事等の家事の内容、食事（種類、内容及びカロリ等）、運搬、仕事、学校、通勤・移動（自動車・自転車・オートバイ・電車・飛行機・船等の乗り物への乗車を含む。）、及び趣味等、それらの回数、それらの開始及び終了、その他の個々人の日常生活の中で必然的に発生する行動・活動に関する情報を含む。
さらに、手動記録モードで記録される「身体情報」は、身長、体重、腹囲、及びＢＭＩ等の身体のサイズ情報、視力、生活活動強度、体内情報（尿の情報、血圧、赤血球数等の赤血球の情報、γ−ＧＴＰ等の肝機能に関する情報、ＨＤＬコレステロール及び中性脂肪等の脂質代謝の情報、血糖値等の糖代謝の情報、並びに心拍数等）、その他の身体の状態を表す情報を含む。
なお、例えば、手動記録モードでは、ＭＣＵ５２は、主要な入力可能項目をＬＣＤ３５に表示する。そして、ユーザ９は、スイッチ部５０を操作して、所望の入力項目を選択し、情報を入力する。また、例えば、ユーザ９がスイッチ部５０を操作して、入力項目を任意に登録することもできる。
さて、アクションセンサ６は、実施の形態２と同様に、通信モードにおいて、ユーザ９のログイン時に、自動記録モード及び手動記録モードで記録された情報をカートリッジ４に送信する。カートリッジ４は、受信した情報をＥＥＰＲＯＭ４４に記録する。また、カートリッジ４は、ユーザ９によるアクションセンサ６の操作に応答して、ＥＥＰＲＯＭ４４に記録した情報を、適宜処理・加工し、ビジュアル化して、対応するビデオ信号ＶＤをテレビジョンモニタ５に与える。そして、テレビジョンモニタ５は、受け取ったビデオ信号ＶＤに応じた映像を表示する。
ここで、ビジュアル化とは、グラフ、表、及び／又は、図等を利用して、数値情報や文字情報を、直感的に理解し易い形式で表現することを意味する。言い換えると、ビジュアル化とは、グラフ、表、及び／又は、図等を利用して、数値情報や文字情報を、それらの直感的な理解に寄与する形式で表現することを意味する。図５６〜図５８は、ビジュアル化の代表的な例である。なお、図５４や図５５のように、数字及び文字だけの表示であっても、ユーザ９が理解し易いように、処理・加工して表示することも、ビジュアル化に含まれる。
ところで、上記では、自動記録モードで記録される行動情報は、並足、早足、ラン及びそれぞれの歩数であった。ただし、自動記録モードで記録される情報は、手動記録モードで記録されることができる行動情報及び身体情報であっても、アクションセンサ６に搭載されたセンサ（加速度センサ２９及びジャイロスコープ等のセンサ）及びＭＣＵ５２等のコンピュータにより検出・計測・算出等が可能な情報であれば、自動記録モードでの記録対象とすることができる。この場合、自動記録モードと手動記録モードとで、記録の対象となる情報（項目）を異ならせることもできるし、重複させることもできる。重複させる場合は、例えば、重複する情報（項目）に対して、予めデフォルトで自動記録を設定しておき、ユーザ９のスイッチ部５０の操作によって手動記録を選択させる。また、その逆も可能である。さらに、その都度、ユーザ９に選択させてもよい。
また、手動記録モードでの記録の対象は、上記のものに限定されない。この場合、アクションセンサ６に搭載されたセンサ及びコンピュータにより検出・計測・算出が不可能なものでもよいし、可能なものでもよい。なぜなら、ユーザ９がスイッチ部５０を操作して自分で情報を入力するからである。
さて、カートリッジ４がアクションセンサ６からの情報をビジュアル化してテレビジョンモニタ５に表示することからも明らかなように（図５３〜図５８の画面）、この運動支援システムは、ユーザ９の健康管理システム、生活管理システム、ないしは行動管理システムとしての性格も有する。ビジュアル化の結果は、小さなＬＣＤ３５に表示するよりも、それより大きなテレビジョンモニタ５に表示する方が見易いし、画面操作も行いやすい。もちろん、アクションセンサ６のＬＣＤ３５にビジュアル化の結果を表示することもできるが、携帯性を考慮すると、ＬＣＤ３５を大きくするにも限界があるし、携帯性を損なわない範囲で大きくした場合でも、表示能力はテレビジョンモニタ５に劣る。また、健康管理、生活管理及び行動管理は、出先で行うよりも、自宅で行うのが通常と考えられる。
このような管理システムとしての利便性及び性格、並びに、システム全体の合理性を考慮して、より好ましい例を検討する。
具体的な検討の前に、使用する用語を定義する。原データとは、センサ（例えば上記では加速度センサ２９）が検出し出力する物理量（例えば上記では加速度）、あるいは、手動記録モードでユーザ９が入力する情報である。一次加工とは、原データを処理して目的のデータ（一次加工データ（例えば上記では歩数））を算出することである。二次加工とは、一次加工データを処理して、目的のデータ（二次加工データ（例えば上記では活動量））を算出することである。一般化すると、ｎ次（ｎは１以上の整数）加工とは、（ｎ−１）次加工データを処理して、目的のデータ（ｎ次加工データ）を算出することである。ただし、この一般化された定義では、０次加工データは、原データを意味する。
この定義でいうセンサとは、物理量を検知して電気信号に変換するトランスデューサのことである。物理量とは、測定者によらない物理現象若しくは物質に固有の属性である。
これらの定義を踏まえて、具体的な検討を行う。自動記録モードでは、原データを記録することもできるが、アクションセンサ６のＥＥＰＲＯＭ２７の記憶容量を抑制することを考慮すると、データ量が比較的大きい原データを記録するのではなく、上記のように、原データを一次加工した一次加工データをＥＥＰＲＯＭ２７に記録する方が好ましい。また、送信データ量を少なくしてカートリッジ４との間のデータ通信を高速化するためにも、一次加工データを記録し、カートリッジ４に送信する方が好ましい。通信データ量が少なければ、アクションセンサ６の消費電力も少なくできる。また、一次加工して、ユーザ９が容易に認識可能な情報を表示することにより、自動記録モードのアクションセンサ６の単体としての機能をより向上できる。
そして、自動記録モードで記録されたデータの二次以上の加工（複数次の加工）は、カートリッジ４で行うほうが好ましい。アクションセンサ６のＭＣＵ５２のパワー（演算能力）及び消費電力を極力抑えるためである。また、複数次の加工を行い、それらを十分に表現するためには、ＬＣＤ３５のサイズや解像度を比較的大きくする必要があるところ、サイズ及び解像度を抑えるためには、複数次の加工は、カートリッジ４で行う方が好ましい。
また、同様の理由により、手動記録モードでは、ユーザ９からの入力情報は、ｎ次加工することなく原データのまま記録し、原データをカートリッジ４に送信して、ｎ次加工はカートリッジ４で行う方が好ましい。ちなみに、手動記録モードでの原データは、ユーザ９が入力するものであり、センサの出力データと比較して、データ量は相当少ない。このため、センサの出力データのように、一次加工は不要である。
さらに、アクションセンサ６の携帯性を向上させるためにも、ＬＣＤ３５のサイズは小さい方が好ましい。また、管理システムとしての性格からすれば、ビジュアル化の結果をアクションセンサ６に表示する大きな理由はなく、ＬＣＤ３５のサイズは小さい方が好ましい。
以上のように、システム全体の合理性や管理システムとしての性格・利便性を考慮すると、アクションセンサ６の機能を極力抑えても、不都合はないばかりか、コストの低減や携帯性の向上を図ることができる。
なお、以上のことから明らかなように、アクションセンサ６は、行動記録計ないしは生活記録計としての性格を有する。
次に、フローチャートを用いて処理の流れを説明する。
図５９は、本発明の実施の形態３におけるアクションセンサ６の手動記録モードでの処理の流れを示すフローチャートである。図５９を参照して、ステップＳ６００１にて、ＭＣＵ５２は、スイッチ部５０からの入力をチェックする。そして、ステップＳ６００３にて、ＭＣＵ５２は、所定時間無入力の場合、ステップＳ６０２１へ進み、自動記録モードへ移行して処理を終了し、それ以外はステップＳ６００５に進む。ステップＳ６００５にて、ＭＣＵ５２は、スイッチ部５０からの入力があった場合ステップＳ６００７に進み、それ以外はステップＳ６００１に戻る。
ステップＳ６００７にて、ＭＣＵ５２は、スイッチ部５０からの入力が、自動記録モードへの移行を指示するものである場合、ステップＳ６０２１に進み、自動記録モードへ移行して処理を終了し、それ以外はステップＳ６００９に進む。ステップＳ６００９にて、ＭＣＵ５２は、スイッチ部５０からの入力が、通信モードへの移行を指示するものである場合、ステップＳ６０１１へ進み、通信モードへ移行して処理を終了する。
ステップＳ６０１３にて、ＭＣＵ５２は、スイッチ部５０からの入力が、ＬＣＤ３５の表示を切り替えることを指示するものである場合、ステップＳ６０１５に進み、当該入力に応じてＬＣＤ３５の表示を切り替えてステップＳ６００１に進み、それ以外はステップＳ６０１７に進む。ステップＳ６０１７にて、ＭＣＵ５２は、スイッチ部５０からの入力が、入力を確定する指示である場合、ステップＳ６０１９に進み、それ以外はステップＳ６００１に進む。
ステップＳ６０１９では、ＭＣＵ５２は、ＲＴＣ５６からの年月日及び時刻情報と関連付けて、スイッチ部５０からの入力に応じた情報（行動情報及び身体情報：原データ）をＥＥＰＲＯＭ２７に格納して、ステップＳ６００１に進む。
図６０は、本発明の実施の形態３におけるアクションセンサ６の自動記録モードでの処理の流れを示すフローチャートである。図６０を参照して、ステップＳ６０４１にて、ＭＣＵ５２は、加速度センサ２９から各軸の加速度データａｘ，ａｙ及びａｚを取得する。ステップＳ６０４３にて、ＭＣＵ５２は、加速度データａｘ，ａｙ及びａｚに対して、演算を施して、合成加速度Ａｘｙｚ及び運動形態毎の歩数を算出する。ステップＳ６０４５にて、ＭＣＵ５２は、ＲＴＣ５６からの年月日及び時刻情報と関連付けて、運動形態毎の歩数（行動情報の１つ：一次加工データ）をＥＥＰＲＯＭ２７に格納する。
ステップＳ６０４７にて、ＭＣＵ５２は、スイッチ部５０からの入力をチェックする。ステップＳ６０４９にて、ＭＣＵ５２は、スイッチ部５０からの入力があった場合ステップＳ６０５１に進み、無かった場合ステップＳ６０４１に進む。ステップＳ６０５１にて、ＭＣＵ５２は、スイッチ部５０からの入力が、ＬＣＤ３５の表示を切り替えることを指示するものである場合、ステップＳ６０５３に進み、当該入力に応じてＬＣＤ３５の表示を切り替えてステップＳ６０４１に進み、それ以外はステップＳ６０５５に進む。ステップＳ６０５５にて、ＭＣＵ５２は、スイッチ部５０からの入力が、手動記録モードへの移行を指示するものである場合、ステップＳ６０５７に進み、手動記録モードへ移行して処理を終了し、それ以外、つまり、スイッチ部５０からの入力が、通信モードへの移行を指示するものである場合、ステップＳ６０５９に進み、通信モードへ移行して処理を終了する。
なお、実施の形態３のアクションセンサ６の通信モードでの処理、アンテナユニット２４及びカートリッジ４の処理は、実施の形態２と同様であり説明を省略する。ただし、図２９のステップＳ４００９では、ＭＣＵ（ノード）５２は、自動記録モードでＥＥＰＲＯＭ２７に記録した行動情報に加えて、手動記録モードでＥＥＰＲＯＭ２７に記録した行動情報及び身体情報もホスト４８及びプロセッサ１３に送信する。
さて、以上のように、本実施の形態によれば、実施の形態２の効果に加えて下記の効果を有する。
本実施の形態によれば、アクションセンサ６は携帯可能であるため、ユーザ９は、自分が望む任意の時及び場所で行動情報や身体情報を入力し記録できる。そして、記録された情報はカートリッジ４に送信され、ビジュアル化される。この場合、記録は時刻と関連付けられているので、記録の時間変化をビジュアル化することができる。従って、ユーザ９の行動管理、健康管理ないしは生活管理等に有効である。
また、自動記録モードでは、自動的にユーザ９の動き（行動情報）が検出され、その処理結果が、記録されるので、ユーザ９による手入力が困難又は不可能な情報を記録できる。例えば、継続的に計測及び演算が必要な情報（例えば、加速度）の演算結果（例えば、歩数）の記録に好適である。
さらに、本実施の形態のより好ましい例によれば、自動記録モードでは、アクションセンサ６は二次以上の加工（複数次の加工）を行わない。従って、アクションセンサ６の演算能力及び消費電力を極力抑えることができる。また、複数次の加工を行い、それらを十分に表現するためには、ＬＣＤ３５のサイズや解像度を比較的大きくする必要があるところ、アクションセンサ６は、複数次の加工を行わないので、ＬＣＤ３５の能力を抑制できる。また、ＬＣＤ３５のサイズを小さくできるので、アクションセンサ６の携帯性を向上させることができ、さらに、消費電力を小さくすることができる。
さらに、本実施の形態のより好ましい例によれば、アクションセンサ６は、ユーザ９からの入力情報（行動情報及び身体情報）を、ｎ次加工することなく原データのまま記録する。その結果、処理負荷を少なくでき、アクションセンサ６のＭＣＵ５２の演算能力を抑制できる。ちなみに、この場合の原データは、ユーザ９が入力するものであり、センサの出力データと比較して、データ量は相当少ない。このため、センサの出力データのように、一次加工は不要である。
なお、本発明は、上記の実施の形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施することが可能であり、例えば、以下のような変形も可能である。
（１）上記では、アクションセンサ６及び１１に加速度センサ２９を搭載した。ただし、これに加えて、角速度を検出するジャイロセンサを搭載することもできる。これにより、回転や向きを検出でき、アクションセンサ６及び１１の入力装置としての利用方法が拡がる。ただし、ジャイロセンサを設けずに、加速度センサ２９を２つ搭載し、回転を検出することもできる。また、アクションセンサ６及び１１にジャイセンサのみを搭載することも可能である。また、アクションセンサ６には、傾斜センサ、方位センサ等、その他のモーションセンサを搭載することもできる。
（２）図４において、ユーザ９の運動形態の識別方法を説明した。これは一例であり、次の方法により、ユーザの運動形態を識別することもできる。
歩数計３１は、合成加速度Ａｘｙが、１Ｇから増加し、閾値ＴｈＨを越え、その後に、閾値ＴｈＬを下回った場合に、ユーザ９が、並足、早足及びランのいずれかを行ったと暫定的に判断する。そして、歩数計３１は、合成加速度Ａｘｙの連続する最大値間の時間Ｔｔと、予め設定された歩幅に基づいて、ユーザ９の速度を算出する。そして、歩数計３１は、例えば、ユーザ９の速度が、時速６ｋｍより小さい場合に、ユーザ９の動きを並足に分類し、ユーザ９の速度が、時速８ｋｍより大きい場合は、ユーザ９の動きをランに分類し、ユーザ９の速度が時速６ｋｍ以上８ｋｍ以下の場合に、ユーザ９の動きを早足に分類する。ただし、ユーザ９の動きをランに分類した場合において、１Ｇと合成加速度Ａｘｙｚの最小値との差の絶対値Ａｍが所定値を下回った場合、ノイズと判断し、越えた場合ランを維持する。
（３）上記では、アクションセンサ６及び１１は、ユーザ９の胴体又は頭部に装着された。歩数計モードでは、このように装着するのが好適であるが、ポケットやカバン等に入れて、歩行等を行ってもよい。また、上記のコンテンツでは、通信モードにおいても、アクションセンサ６及び１１は、胴体又は頭部に装着するのが好適である。ただし、提供するコンテンツの内容によっては、通信モードにおいて、アクションセンサ６及び１１を、四肢の一部又は全部に装着・把持することもできる。なお、プロセッサ１３が提供するコンテンツは、上記したものに限定されないことは言うまでもない。
（４）上記では、カートリッジ３及び４のプロセッサ１３は、テレビジョンモニタ５に表示する映像と関連して、リアルタイムで順次受信する加速度情報を処理した。ただし、プロセッサ１３は、音声、コンピュータ又は所定の機構と関連して、リアルタイムで順次受信する加速度情報を処理することもできる。もちろん、加速度に限定されず、その他の物理量及びその演算結果であってもよい。
例えば、プロセッサ１３が生成する音声（ユーザへの動きの指示）をテレビジョンモニタ５のスピーカから出力し、同時に、アクションセンサ６及び１１からの加速度情報に基づき、その音声に従った動作をユーザ９が行ったか否かを判断し、テレビジョンモニタ５に判断結果を提示する。例えば、プロセッサ１３は、アクションセンサ６及び１１からの加速度情報に基づき、テレビジョンモニタ５のスピーカから出力する音声を制御することもできる。例えば、プロセッサ１３は、アクションセンサ６及び１１からの加速度情報に基づき、他のコンピュータを制御できる。例えば、プロセッサ１３は、アクションセンサ６及び１１からの加速度情報に基づき、ロボット等の機械や機器の動作といった所定の機構を制御できる。
（５）上記では、カートリッジ方式を採用したが、カートリッジ３及び４とアダプタ１とが一体として形成されてもよい。
（６）上記では、ユーザ９の運動形態を３種類に分類したが、分類数はこれに限定されず、２種類でもよいし、４種類以上でもよい。
（７）上記では、アクションセンサ６及び１１は、活動量を算出しなかった。ただし、アクションセンサ６及び１１は、活動量を算出して、ＬＣＤ３５に表示することもできる。なお、この場合、実施の形態３の自動記録モードでは、アクションセンサ６は二次加工を行うことになるが、上記のように一次加工までがより好ましいというだけで、二次以上の加工を禁止するものではない。同様に、手動記録モードでのｎ次の加工を禁止するものではない。
（８）実施の形態３では、アクションセンサ６は、通信モード、自動記録モード及び手動記録モードを備えた。ただし、アクションセンサ６は、通信モード及び自動記録モードのみを有していてもよいし、通信モード及び手動記録モードのみを有していてもよい。
（９）実施の形態１のアクションセンサ１１に、実施の形態３のアクションセンサ１１と同じ機能（通信モード、自動記録モード、手動記録モード）を持たせることができる。
以上、本発明を実施例により詳細に説明したが、当業者にとっては、本発明が本願中に説明した実施例に限定されるものではないということは明らかである。本発明は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。

Claims (12)

  1. ユーザの運動形態を判別する運動形態判別装置であって、
    前記ユーザの動きに起因して発生する加速度の大きさに基づいて、前記ユーザの動きを複数の第１運動形態のうちのいずれかに分類する第１分類手段を備え、
    前記第１分類手段は、一歩が発生してから次の一歩が発生するまでの期間における前記加速度の最大値及び最小値に基づいて、前記分類の処理を実行し、前記最大値が第１閾値を超え、かつ、前記最小値が第２閾値を下回る場合に、前記ユーザの動きを、ランを表す前記第１運動形態に分類し、少なくとも前記最大値が前記第１閾値を下回る場合、あるいは、少なくとも前記最小値が前記第２閾値を超える場合、前記ユーザの動きを、歩行を表す前記第１運動形態に分類する、運動形態判別装置。
  2. 前記第１運動形態に分類された前記ユーザの動きを、前記加速度に基づく当該ユーザの速度に関する情報に基づいて、複数の第２運動形態のうちのいずれかに分類する第２分類手段をさらに備え、
    前記第２分類手段は、前記ユーザの動きが、歩行を表す前記第１運動形態に分類された場合において、少なくとも前記ユーザの速度に関する情報が第３閾値を下回る場合、前記ユーザの動きを並足を表す前記第２運動形態に分類し、少なくとも前記ユーザの速度に関する情報が前記第３閾値を超える場合、前記ユーザの動きを早足を表す前記第２運動形態に分類する、請求項１記載の運動形態判別装置。
  3. 前記ユーザの動きが、並足を表す前記第２運動形態に分類された場合において、一歩が発生してから次の一歩が発生するまでの期間における前記加速度の最大値が第４閾値を超える場合、前記第２運動形態を、昇降を伴ったものとして特定する第１特定手段をさらに備える請求項２記載の運動形態判別装置。
  4. 前記第２分類手段は、前記ユーザの動きが、ランを表す前記第１運動形態に分類された場合において、少なくとも前記ユーザの速度に関する情報が第５閾値を超える場合、前記ユーザの動きを早足／ランを表す前記第２運動形態に分類し、少なくとも前記ユーザの速度に関する情報が前記第５閾値を下回る場合、前記ユーザの動きを早足を表す前記第２運動形態に分類する、請求項２又は３に記載の運動形態判別装置。
  5. 前記ユーザの動きが、ラン／早足を表す前記第２運動形態に分類された場合において、少なくとも一歩が発生してから次の一歩が発生するまでの期間における前記加速度の最大値が第６閾値を超える場合、前記ユーザの動きをランを表す前記第２運動形態に特定し、少なくとも前記最大値が前記第６閾値を下回る場合、前記ユーザの動きを早足を表す前記第２運動形態に特定する第２特定手段をさらに備える請求項４記載の運動形態判別装置。
  6. ユーザの運動形態を判別する運動形態判別方法であって、
    加速度センサが検出した、前記ユーザの動きに起因して発生する加速度の大きさに基づいて、前記ユーザの動きを複数の第１運動形態のうちのいずれかに分類する第１分類ステップを含み、
    前記第１分類ステップにおいて、一歩が発生してから次の一歩が発生するまでの期間における前記加速度の最大値及び最小値に基づいて、前記分類の処理を実行し、前記最大値が第１閾値を超え、かつ、前記最小値が第２閾値を下回る場合に、前記ユーザの動きを、ランを表す前記第１運動形態に分類し、少なくとも前記最大値が前記第１閾値を下回る場合、あるいは、少なくとも前記最小値が前記第２閾値を超える場合、前記ユーザの動きを、歩行を表す前記第１運動形態に分類する、運動形態判別方法。
  7. 前記第１運動形態に分類された前記ユーザの動きを、前記加速度に基づく当該ユーザの速度に関する情報に基づいて、複数の第２運動形態のうちのいずれかに分類する第２分類ステップをさらに含み、
    前記第２分類ステップにおいて、前記ユーザの動きが、歩行を表す前記第１運動形態に分類された場合において、少なくとも前記ユーザの速度に関する情報が第３閾値を下回る場合、前記ユーザの動きを並足を表す前記第２運動形態に分類し、少なくとも前記ユーザの速度に関する情報が前記第３閾値を超える場合、前記ユーザの動きを早足を表す前記第２運動形態に分類する、請求項６記載の運動形態判別方法。
  8. 前記ユーザの動きが、並足を表す前記第２運動形態に分類された場合において、一歩が発生してから次の一歩が発生するまでの期間における前記加速度の最大値が第４閾値を超える場合、前記第２運動形態を、昇降を伴ったものとして特定する第１特定ステップをさらに含む、請求項７記載の運動形態判別方法。
  9. 前記第２分類ステップにおいて、前記ユーザの動きが、ランを表す前記第１運動形態に分類された場合において、少なくとも前記ユーザの速度に関する情報が第５閾値を超える場合、前記ユーザの動きを早足／ランを表す前記第２運動形態に分類し、少なくとも前記ユーザの速度に関する情報が前記第５閾値を下回る場合、前記ユーザの動きを早足を表す前記第２運動形態に分類する、請求項７又は８に記載の運動形態判別方法。
  10. 前記ユーザの動きが、ラン／早足を表す前記第２運動形態に分類された場合において、少なくとも一歩が発生してから次の一歩が発生するまでの期間における前記加速度の最大値が第６閾値を超える場合、前記ユーザの動きをランを表す前記第２運動形態に特定し、少なくとも前記最大値が前記第６閾値を下回る場合、前記ユーザの動きを早足を表す前記第２運動形態に特定する第２特定ステップをさらに含む、請求項９記載の運動形態判別方法。
  11. 請求項５から１０の何れか一つに記載の運動携帯判別方法を、コンピュータに実行させる、コンピュータプログラム。
  12. 請求項１１記載のコンピュータプログラムを記憶した記憶媒体。
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