JP6024067B2 - 健康支援タイプ別に重力への順応性とエネルギー消費量を算定し、最適な健康支援プログラムを提供するための方法及びシステム - Google Patents

Description

本発明は、利用者に適合する条件（以下至適条件という）に応じて、運動種目毎に身体動作の重力への順応性（人間が重力に対してどれだけ順応しているかという能力）とそのエネルギー消費量を算出し最適な健康支援プログラムを提供する方法及びシステムに関するものであり、肥満度と健康度から判定される健康支援タイプに基づいて、エネルギー摂取量やイラストによる栄養プログラムと、動作スピードを自由に選択できるアニメーションでの運動プログラムが提供されるものである。

本発明に関連する従来技術は、医科学的な実測値を計測する解析装置とは異なり、医事法に抵触する医療・健診データ等を扱わずに、一般的な個人データや簡単な身体・健康情報等のデータを入力して、運動や栄養に関する健康支援プログラムを提供するシミュレーション方法及びシステムである。

従来、健康支援プログラムが提供されるシミュレーション方法及びシステムとしては、個人のプロフィールデータや健康情報、測定機器等によって得られる身体組成や運動情報、調査票によって得られる栄養情報等から、幾つかを組み合わせて入力することで、運動量や総エネルギー消費量の算定や、エネルギー消費量と摂取量のバランス評価、体脂肪率と個人データによる体型の分類（特許文献１）、栄養状態や運動状態を判定するタイプのものがある。

また、栄養状態や運動状態の判定結果に基づいて、理想体重に向けた目標消費エネルギー量と運動量を算定したり、目標減量体重に対する利用者に適した運動プログラムを選定したり、利用者のニーズから最適かつ効果的なテーラーメイド運動プログラムを提供するタイプのものもある。

そして、選定された運動プログラムが、運動の映像をセットにして利用者の端末へ配信（特許文献２）されたり、身体データを基に設定された運動プログラムと運動プログラムの態様を表すアニメーションを、管理センターのサーバーから利用者の端末機器へ転送したりする運動支援システム（特許文献３）等によって、運動プログラムが可視化されて利用者に分かり易いようになっているものがある。

さらに、運動プログラムの可視化において、運動中の呼吸の仕方等、トレーニングのフォームを習得する為にイラストやアニメーションを活用（特許文献４）するものもある。

特開平１１―３１３９１１号 特開２００８―１０７８８３号 特開２００２―２９１９５２号 特開２００５―２２４５７２号

従来の健康支援プログラム提供システムには、次のような問題点があった。
（イ）ＢＭＩ（Body Mass Index）値に偏重した体型の分類、或は健康情報によるライフスタイルの傾向だけで評価を行うため、性別や年代に対応する身体組成による肥満度（体型）や、生活習慣等から判る健康リスク要因による健康リスクレベルに基づく健康支援タイプを判定することが困難である。このため前記身体特性や生活習慣等に適合し、運動と栄養が相対的に評価された個別性の高い健康支援プログラムを提供することができない。
（ロ）標準体型を基準とする基礎代謝量とＭＥＴＳ(Medical Evangelism Training & Strategies または Metabolic Equivalents の略：身体活動の強度を示す単位で、運動時の全消費エネルギーが安静時の消費エネルギーの何倍に相当するかを示す数値)等の絶対的強度による身体活動代謝量から総エネルギー消費量や身体活動レベルを導き出す為、年齢・性別及び体型や身体活動強度により大きな誤差が出てしまうので、前記年齢・性別及び体型による身体特性や身体活動強度に適応した目標エネルギー消費量及び摂取エネルギー所要量と摂取栄養量の算定ができず、個別性の高い栄養プログラムの選定が困難である。
（ハ）ＭＥＴＳ等の絶対的強度から推定される運動消費カロリーは、運動力学やバイオメカニクス等を根拠とした解剖学的動作を基準に算出されていない為、特に筋力トレーニング種目における算定は困難であった。
（二）身体部位別の解剖学的動作に対する客観的な評価を行わず、体力測定の結果や測定項目に特有の体力及び身体機能の要素だけを評価しているので、運動力学やバイオメカニクス等による運動種目毎の解剖学的特性及び動作特性での相対的な評価値と整合していない為、利用者の至適条件に応じた個別性の高い運動プログラムの選定が困難である。
（ホ）体力測定やアンケート調査の結果が、測定や調査項目に特有の要素を評価するに留まり、評価基準に基づく運動プログラムの適用や指針の策定が行われておらず、評価結果が運動プログラムヘ反映されない為、全ての運動種目の運動強度・回数・セット数等が固定化されており、達成効果や到達目標となる適確な運動消費カロリー等の算出が困難である。
（ヘ）トレーニングにおけるコンセントリック（短縮性収縮）とエクセントリック（伸張性収縮）の動作スピードが適正な速度比率に設定された運動アニメーションがなく、また、単にトレーニングフォーム（姿勢や型）の習得を目的とする運動アニメーションであっても、実際の最適なテンポとは異なる動作スピードとなる為、正確な動作を習得するのが極めて難しい。
（ト）運動のアニメーションの動作スピードが固定されているので、アニメーションを見ながら、利用者の至適条件（年齢層や運動習熟度或は運動レベル等）または目的やトレーニングシステムに適った適確な動作でトレーニングを実践することができない。

本発明は、前記（イ）〜（ト）に記載した問題点を解決する為になされたものである。
（イ）について：本発明の発明者は、利用者の身体特性や生活習慣等に適合し、運動と栄養が相対的に評価された個別性の高い健康支援プログラムを提供するため、まず利用者の身長・体重・体脂肪率・年齢・性別等のプロフィールデータと、ＢＭＩ値と体脂肪率から、性別・年代別の肥満度領域を新たに分類整理し、これを基にして、ＢＭＩ値による評価ゾーン（低い・普通・やや高い・高い）と性別・年代別の体脂肪率による評価ゾーン（痩せ過ぎ・低体重・標準(−)・標準(＋)・軽度肥満・中度肥満・重度肥満、但し痩せ過ぎと重度肥満は受診勧奨につき除外）との組み合わせに基づき２０種の「肥満度タイプ（表１参照）」を定義した。

[表１]
肥満度タイプ：
［標準体型］（標準（−）Ｎ、標準（＋）Ｍ）
Ｎ（標準）−Ａ
Ｎ（標準）−Ｂ
Ｍ（かた太り）−Ａ
Ｍ（かた太り）−Ｂ
Ｍ（かた太り）−Ｃ
Ｍ（かた太り）−Ｄ
境界域−Ａ
境界域−Ｂ
境界域−Ｃ
境界域−Ｄ
［肥満体型］（軽度肥満Ｈ、中度肥満Ｆ）
Ｈ（隠れ肥満）−I
Ｈ（隠れ肥満）−II
Ｈ（隠れ肥満）−III
Ｈ（隠れ肥満）−IV
Ｆ（肥満）−I
Ｆ（肥満）−II
Ｆ（肥満）−III
Ｆ（肥満）−IV
［痩せ体型］（低体重Ｌ）
Ｌ（痩せ）−Ｉ
Ｌ（痩せ）−II

次に利用者の健康状態・遺伝体質等の健康リスク要因に基づいて、運動プログラム及び栄養プログラムの策定（基本的な原則）に必要な７種の「基本リスクタイプ（表２参照）」を定義した。

[表２]
［糖尿病傾向］Ａ
血糖値＝ＡＩタイプ
ＨｂＡｌｃ＝ＡIIタイプ
［高脂血症傾向］Ｂ
中性脂肪＝ＢIタイプ
ＨＤＬコレステロール＝ＢIIタイプ
ＬＤＬコレステロール＝ＢIIIタイプ
［高血圧傾向］Ｃ
血圧＝Ｃタイプ
［健康］Ｈ
該当無し＝Ｈタイプ
（Ａ及びＢをI〜IIIに分類するのは、栄養プログラム選定等での指針やアドバイスとして活用するためである。)

更に利用者の肥満・運動習慣（運動の毎週の頻度や体重の増加の有無、ズボンのウェスト回り等の質問事項に該当する項目を基準とする）・食習慣（食材の好き嫌い、清涼飲料水の習慣、味つけの濃さ等の質問事項に該当する項目を基準とする）・嗜好品・ストレス・睡眠・生活様式・加齢等の健康リスク要因に基づいて、健康リスクレベルを評価・分類して健康リスクタイプを定義した。この類別された健康リスクタイプにおいて、中でも最も重要な因子となる「肥満・運動習慣のリスクレベル」を［良好（ｇｏｏｄ）・境界域（ｂｏｒｄｅｒ）・不良（ｗｒｏｎｇ）］の３段階に分類し、「食習慣のリスクレベル」を［良好（ｇｏｏｄ）・境界域（ｂｏｒｄｅｒ）・不良（ｗｒｏｎｇ）］の３段階に分類し、これらを前記７種の「基本リスクタイプ」と組み合わせる［例：糖尿病傾向（ＡIタイプ又はＡIIタイプ）であって、肥満・運動習慣が良好（ｇ）で食習慣が境界域（ｂ）］ことによって３０種の「健康リスクレベルタイプ（表３参照）」［前記の例の場合：Ａｇｂタイプ］を定義した。

[表３]
［糖尿病傾向］Ａ
「肥満・運動習慣のリスクレベル：ｇ ｂ ｗ」
「食習慣のリスクレベル：ｇ」 Ａｇｇ Ａｂｇ Ａｗｇ
「食習慣のリスクレベル：ｂ」 Ａｂｇ Ａｂｂ Ａｂｗ
「食習慣のリスクレベル：ｗ」 Ａｗｇ Ａｗｂ Ａｗｗ
［高脂血症傾向］Ｂ
「肥満・運動習慣のリスクレベル：ｇ ｂ ｗ」
「食習慣のリスクレベル：ｇ」 Ｂｇｇ Ｂｂｇ Ｂｗｇ
「食習慣のリスクレベル：ｂ」 Ｂｂｇ Ｂｂｂ Ｂｂｗ
「食習慣のリスクレベル：ｗ」 Ｂｗｇ Ｂｗｂ Ｂｗｗ
［高血圧傾向］Ｃ
「肥満・運動習慣のリスクレベル：ｇ ｂ ｗ」
「食習慣のリスクレベル：ｇ」 Ｃｇｇ Ｃｂｇ Ｃｗｇ
「食習慣のリスクレベル：ｂ」 Ｃｂｇ Ｃｂｂ Ｃｂｗ
「食習慣のリスクレベル：ｗ」 Ｃｗｇ Ｃｗｂ Ｃｗｗ
［健康］Ｈ
「肥満・運動習慣のリスクレベル：ｇ ｂ ｗ
「食習慣のリスクレベル：ｇ」 Ｈｇｇ Ｈｂｇ Ｈｗｇ
（但し［健康］Ｈについては、食習慣が［良好］ｇであることを前提としている。）

また、前記「肥満・運動習慣のリスクレベル」及び「食習慣のリスクレベル」の分類を組み合わせて５分類１２種の「健康度タイプ（表４参照）」

を定義し、前記肥満度タィブ２０種類と組み合わせ（５分類×２０種類）て１００種類の「健康支援タイプ」を定義した。
そして、運動プログラムを策定する為の構成要素として、運動習慣（運動習慣の有無、有った場合週にどれだけ運動を取り入れているか）によって、前記「健康支援タイプ」を４分類して前記「肥満度タイプ」と組み合わせ（４分類×２０種)て、筋力トレーニングと有酸素運動の実施頻度（週何回実施するか）、実施比率（筋カトレーニング：有酸素運動）、基準となる運動強度及び運動量（時間数）等からなる８０種類の「健康支援タイプ別の運動プログラム構成要素（策定指針）（図１１参照）」を定義した。

このようにして、「健康支援タイプ」別の「健康支援プログラム」を選択し提供することを可能とした。

前記「肥満度タイプ」の判定において、体脂肪率が測定できないか分からない場合、一時的に評価ゾーンを標準(＋)の境界域Ａ〜Ｄと仮定し、利用者のウェスト及びヒップのサイズ（cm）を用いて、ウェスト／ヒップ比（ウェストサイズ÷ヒップサイズ）を適用し、リンゴ型肥満（ウェスト／ヒップ比が男性1.0以上、女性0.9以上）の場合は、同じＢＭＩ値ゾーンのまま肥満度レベルが１つ高い肥満度タイプに、また、洋ナシ型肥満（ウェスト／ヒップ比が男性1.0未満、女性0.9未満）の場合は、同じＢＭＩ値ゾーンのまま肥満度レベルが１つ低いタイプに判定することによって、利用者の体型を反映させることも可能である。
（ロ）について：本発明の発明者は、利用者の個別性の高い栄養プログラムの選定を可能とするため、前記プロフィールデータの身長・体重・年齢・性別から、「Ganpule et al.2007」（国立健康・栄養研究所で２０〜７０才の日本人男女を対象に測定された基礎代謝量のデータから得られた式：［{0.1238＋（0.0481×体重kg）＋（0.0234×身長cm）−（0.0138×年齢）−［0.5473（男）又は1.0947（女）］｝×（1.000÷4.186)］（インド人研究生 Ganpule 等により発表された））を用いて標準基礎代謝量を算出すると同時に、睡眠・平日生活・家事・勤務・移動・平日自由・休日自由・休日生活・余暇（生活環境／運動・スポーツ／趣味／娯楽レジャー）に対する平均活動時間から、身体活動代謝量を算出し、前記標準基礎代謝量と身体活動代謝量を合計して総エネルギー推定消費量を算定して、当該総エネルギー推定消費量から算出される推定基礎代謝量と標準基礎代謝量とを比較して、総エネルギー推定消費量に対する身体活動レベルを判定すると同時に、目標身体活動レベルを決定する方法を案出した。

これらの標準基礎代謝量、身体活動レベル或は達成身体活動レベルまたは目標身体活動レベルと、前述のプロフィールデータの身長・体重・年齢・性別及び肥満度タイプと健康度タイプとを用いて、目標摂取エネルギー所要量を算定し、この目標摂取エネルギー所要量から摂取栄養素量を算定し、これと前述の健康支援タイプと組み合わせて栄養コンテンツのデータべースから利用者の個別性の高い栄養プログラムを選定するようにした。
（ハ）（ニ）（ホ）について：本発明の発明者は、特に筋力トレーニングに於いて、利用者の至適条件に応じた個別性の高い運動プログラムを選定し、適確な運動消費カロリー等の算出を可能とするため、従来の方法及びシステムに於いて重力の影響下における身体の動きを定量的に評価する視点がないことに注目した。

重力の影響下における身体の動きは、重力に抗する動きあるいは重力に順応する動きと捉えることができ、この「重力への順応性」が高いほどその者が重力により適応して身体を動かすことができると言える。そこで「重力への順応性」を、１．スキル（身体を上手に動かせる：複合動作ができるほど順応性が高い）、２．動作角度（大きな動きができる：作用筋を十分に使えている、すなわち関節可動域が大きい方が順応性が高い）、３．パワー（スピード×力、パワーが高いほど順応性が高い）の３つの要素を相対的に評価する尺度として定義し、その単位を「アレンジメント」と定めた。単位「アレンジメント（ｌ）」の定義は次の通りである。
ｌ＝ｌｏｇ_１０（（Σ（Ｊ）÷ｔ）×２^ｎ×Ｇ）
但し：Ｊ＝（（ｍ×ｒ^２×ａ×θ）×（β÷δ）
ここで、
Ｊは動作部位毎の解剖学的仕事
ｍは動作部位の質量
ｒは動作部位の回転軸から重心までの距離
ａは角加速度
θは動作関節の最大回転角度（ｒａｄ）
βは運動角度
δは最大回転角度
Σ（Ｊ）は動作部位毎の解剖学的仕事（Ｊ）の総和
ｔは動作時間（秒）
ｎは解剖学的動作数
Ｇは主働部位の負荷比重値（ｇ／ｃｍ）
である。
以下用語「アレンジメント」は上記の意味で用いる。

この「アレンジメント（ｌ）」を用いる事によって、運動強度、動作スピードに基づく加速度、身長・体重・性別から判る自重負荷または重量負荷が主動部位に加わった場合の質量・骨格長及び動作部位の回転軸から重心までの距離、動作部位の数、最大回転角度、主働部位の負荷比重値等から、重力の影響下における身体の動きを体系的に捉えて定量的に評価できる。それにより、利用者がある運動を行えることがどの程度重力に順応しているかを認識することができ、利用者の至適条件に基づく全ての運動種目での相対的な運動レべルの判定が可能となった。そして、標準的な「アレンジメント」を指標として、身体部位別或は解剖学的動作別のバランスや優劣を評価することも可能になった。
（ヘ）（ト）について：本発明の発明者は、利用者の至適条件（年齢層や運動習熟度或は運動レベル等）または目的やトレーニングシステムに適った適確な動作を精確に習得し、実行可能にするために、利用者が、その利用者のためにシステムが選定した運動種目を表わすイラストを指定すると、その標準的な加速度に基づくコンセントリック（短縮性収縮）とエクセントリック（伸張性収縮）の動作スピードが適正な比率で利用者に至適な動作スピードを有する運動アニメーションに変換されて、その動作スピードのテンポに合ったリズムのメロディーと共に配信されるようにした。

更に、前記至適動作スピード或はアニメーション全体の動作スピードを段階的に変速することもでき、特定の動作部位での部分的な動作スピードを自由に設定することも可能で、しかも、設定される動作スピードのテンポに合った至適リズムのメロディーが付帯され、また、記憶装置に在る曲やメロディーから利用者の嗜好に応じて選曲し、動作スピードのテンポに合ったリズムのメロディーに変換して提供することもできる。

本発明によって、次のような技術的効果が得られる。
（イ）ＢＭＩ値ばかりでなく性別・年代別の体脂肪率による肥満度(体型）と、健康リスク要因を基に運動習慣や食習慣等からの健康リスクレベルによる健康度を照合して、精確な健康支援タイプを判定する為、身体特性や生活習慣等に適合した運動及び栄養プログラムの相対的な策定基準や到達目標が明確になるので、従来にない個別性の高い健康支援プログラムの提供が可能となった。
（口）現行最も相対的な算定手段である「Ganpule et al.2007」による標準基礎代謝量と、主体活動時間の比率及び身体活動強度に応じた指数並びにＢＭＩ値による補正係数から得られた身体活動代謝量より、年齢・性別及び体格差や身体活動強度による誤差を最小限に抑えた近似値で総エネルギー推定消費量が算定でき、さらに、推定基礎代謝量と標準基礎代謝量の比較算定により判定される適正な身体活動レべルから生活活動強度が算定できる為、適確な目標エネルギー消費量及び摂取エネルギー所要量と摂取栄養素量の算定に繋がり、健康支援タイプに基づく個別性の高い栄養プログラムの選定が可能となった。
（ハ）運動力学やバイオメカニクス等を根拠とした運動種目の解剖学的動作のデータベースを基準にして、至適条件に応じた筋力トレーニング種目毎のアレンジメントとエネルギー消費量を算定することができるようになった。従って、身長・体重・性別や運動種目の強度・運動量・加速度を算定基礎として、運動カロリー消費量算定手段により動作部位の骨格長・質量・重心比・負荷比重値から運動消費カロリーが算出され、アレンジメント算定手段により動作関節の最大回転角度及び運動角度・一定時間当りの仕事の発揮・運動に関与する動作部位の数・負荷比重値から運動種目のアレンジメントが算定され得る。これによって、身体がどれだけ重力に順応して動いているかを相対的に評価し、重力に順応する為に消費されたエネルギーを明確に算出することができるようになった。
（ニ）前項（ハ）と同様に、運動種目の解剖学的動作のデータベースを基準にして、身体活動能力テストで実施される身体部位別の解剖学的動作にもアレンジメントが適用できる為、運動種目の解剖学的特性及び動作特性での相対的な評価値と整合するので、標準アレンジメントが運動種目を選定する為の至適運動レベルの指標として利用可能となり、測定結果による身体活動能力及び身体部位の優劣から、利用者の至適条件に応じた個別性の高い運動プログラムの選定が可能となった。
（ホ）利用目的や健康支援タイプに応じたトレーニングシステムを基に、周期別運動プログラムヘの適用並びに強化目標領域別のトレーニング強度指標や運動時間指標等により、運動種目毎の至適運動強度・運動時間・回数・セット数・セット間至適休憩時間・至適動作スピード・実施頻度等が設定されるので、精確かつ個別性の高い運動プログラムの提供が実現され、達成効果や到達目標となる適確な運動消費カロリーや、その際のアレンジメントを算出することができるようになった。
（ヘ）標準的な加速度に基づくコンセントリックとエクセントリックが適正な速度比率を伴う動作スピードに設定され、正しいフォーム(姿勢や型)で動くアニメーションを提供出来るので、トレーニングの正確な動作を習得することが容易となった。即ち人間の実際の動作に近い極めて擬似性の高い運動アニメーションが実現された。また動作変速による何れの動作スピードにおいても、そのテンポに合った至適リズムのメロディーを同時に流すことも可能となった。
（ト）利用者の至適条件や目的に応じた運動アニメーションの至適動作スピードが自動的に設定されるだけでなく、アニメーション全体の動作スピードを段階的に変速することができ、さらに、特定の動作部位での部分的なスピードも自由に設定することができるので、そのテンポに合った至適リズムのメロディーと伴って、利用者が動画を見ながら適確な動作を実践することが可能となった。更に、設定されたアニメーションの動作スピードに基づいて、適切な運動消費カロリーやアレンジメントを算出することも可能になった。

本発明による方法及びシステムの全体処理を示すプロセスフロー図。 本発明による、肥満度と健康度の類別及び照合から健康支援タイプの判定までを示すプロセスフロー図。 本発明による、総エネルギー推定消費量の算定による身体活動レべルの判定までを示すプロセスフロー図。 本発明による、目標消費エネルギー及び摂取エネルギーの算定から栄養プログラムの選定までを示すプロセスフロー図。 本発明による、身体活動能カテストによる運動プログラム選定の判定基準（至適運動強度の指標）となる標準アレンジメントの算定を示すプロセスフロー図。 本発明による、利用目的コースの選択から体力測定の結果や標準アレンジメント等による個別性の高い運動プログラムの選定を示すプロセスフロー図。 本発明による、利用目的コースの選択から体力測定の結果や標準アレンジメント等による個別性の高い運動プログラムの選定を示すプロセスフロー図。 本発明による、運動アニメーションの動作スピードの調節による至適テンポ・リズムと加速度の設定を示すプロセスフロー図。 本発明による、算定基礎データによる運動消費カロリー及びアレンジメントの算定を示すプロセスフロー図。 本発明による、運動消費カロリー算出によるエネルギー消費量の算定及び身体活動レベルの判定を示すプロセスフロー図。 本発明による、結果表示機能による総合評価、判定結果、達成評価、適応評価、到達目標、健康支援プログラム等の表示を示すプロセスフロー図。 本発明による健康支援タイプ別の運動プログラム構成要素（策定指針）を例示する表。 本発明による健康支援タイプ別の運動プログラム構成要素（策定指針）を例示する表。 本発明による健康支援タイプ別の運動プログラム構成要素（策定指針）を例示する表。

以下、本発明の実施の形態を説明する。
（１）［図２］を参照すると、本発明による健康支援タイプ別に重力への順応性とエネルギー消費量を算定する方法及びシステムの、肥満度と健康度の類別及び照合から健康支援タイプの判定までを示すプロセスフローが図示されている。

情報端末からプロフィールデータ［１］として「身長・体重・体脂肪率・年齢・性別」を入力すると、判定装置に在るＢＭＩ値（体重÷身長×身長）と体脂肪率による性別・年代別の肥満度領域判定方式を基にした体型判定手段［Ａ］に伝送されて、ＢＭＩ値（体重÷身長×身長）と体脂肪率による肥満度領域判定方式を基に、縦列に区分された身長と体重からのＢＭＩ値による評価ゾーンが、横列に区分された性別・年代別の体脂肪率による評価ゾーンに該当（交差）する領域を肥満度判定タイプとして判定し、肥満度を決定する。

さらに、情報端末から健康調査票［２］として健康リスク要因である「健康状態・遺伝体質・肥満・運動習慣・食習慣・嗜好品・ストレス・睡眠・生活様式・加齢」に対する設問への回答を入力すると、判定装置に在る健康リスクレベル評価方式及び健康リスクタイプによる健康度タイプ判定方式を基にした健康リスクレベル判定手段［Ｂ］に伝送されて、健康リスクレベル評価方式により、回答結果から健康リスク因子を点数化して健康リスク要因別のリスクレべルが算定され、そこから、健康状態及び遺伝体質のリスクレベルによる基本リスクタイプと他の健康リスク要因のリスクレベルを適合して類別される健康リスクタイプを基に、縦列に区分された肥満・運動習慣のリスクレべルタイプと横列に区分された食習慣のリスクレベルタイプが合致する健康リスクレベルタイプを判定し、健康度を決定する。

続いて、データ適合機能ａ［Ｉ］により肥満度判定タイプ別健康リスクレベルタイプ適応方式を基に肥満度と健康度を照合させて、判定装置に在る健康支援タイプ判定手段［Ｃ］へ伝送されると、健康リスクレベルタイプが該当する横列に類別された運動習慣による評価ゾーンと、肥満度判定タイプに該当する評価ゾーンに適合（交差）する領域が健康支援タイプ［ａ］として判定され、同時に、そのタイプに適応した肥満度判定タイプによる運動プログラムの策定指針となる健康支援タイプ別プログラム（Ｐｇ）構成要素［３］と、到達目標としての目標健康支援タイプが付帯されて、肥満度判定による健康支援タイプの別称及び体型の特徴や生活習慣に関する改善点と共に一時的に記憶装置へ保存する。
（２）前記（１）でのプロフィールデータ［１］の入力において、体脂肪率が分からない場合は、体脂肪率の代わりにウェスト及びヒップのサイズ（cm）をデータ適応機能ｂ［II］を介して入力すると、ＢＭＩ値（体重÷身長×身長）と体脂肪率による肥満度領域判定方式を基に、縦列に区分された身長と体重からのＢＭＩ値の評価ゾーンで、横列に区分された性別・年代別の体脂肪率標準（+）ゾーンに該当（交差）する境界域が暫定の肥満度タイプとして判別され、これにウェスト／ヒップ比（ウェストサイズ÷ヒップサイズ）を適用することによって、判定装置に在る体型判定手段［Ａ］により、ウェスト／ヒップ比が男性1.0以上、女性0.9以上であればリンゴ型肥満として、暫定の肥満度タイプの境界域から同じＢＭＩ値ゾーンのまま右側へ１つ肥満度レベルが高いタイプに、また、ウェスト／ヒップ比が男性1.0未満、女性0.9未満であれば洋ナシ型肥満として、暫定の肥満度タイプの境界域から同じＢＭＩ値ゾーンのまま左側へ１つ肥満度レべルが低いタイプに判定され、それ以降は健康調査票［２］での回答入力から先へと繋がる前記（１）と同様の機能を実行する。
（３）［図３］を参照すると、本発明による健康支援タイプ別に重力への順応性とエネルギー消費量を算定する方法及びシステムの、総エネルギー推定消費量の算定による身体活動レべルの判定までを示すプロセスフローが図示されている。

前記（１）で入力されたプロフィールデータ［１］の「身長・体重・年齢・性別」が算定装置に在る「Ganpule et al.2007」（国立健康・栄養研究所で２０〜７０才の日本人男女を対象に測定された基礎代謝量のデータから得られた式：インド人研究生 Ganpule 等により発表された）算定手段［Ｄ］に伝送されると、［{0.1238＋（0.0481×体重kg）＋（0.0234×身長cm）−（0.0138×年齢）−［0.5473（男）又は1.0947（女）］｝×（1.000÷4.186)］により標準基礎代謝量［ｂ］が算出される。

さらに、情報端末から週間生活状況調査［４］として身体活動である「睡眠・平日生活・家事・勤務・移動・平日自由・休日自由・休日生活・余暇（生活環境／運動・スポーツ／趣味／娯楽レジャー）」に対する平均活動時間を人力すると、算定装置に在る身体活動強度の補正係数調整評価手段［Ｅ］に伝送されて、身体活動代謝量の基礎算定方式［平均活動時間×60分×体重×年齢性別補正係数×身体活動運動強度］により、睡眠時間を除く身体活動毎の基礎身体活動代謝量を算出し、続いて、身体活動項目毎に誤差が生じる範囲を調整する為に、主体活動時間の比率及び身体活動強度に応じた指数が設定された基礎身体活動代謝量の算定方式［（基礎身体活動代謝量×主体活動時間の割合）−［{基礎身体活動代謝量×補助活動時間の割合）÷身体活動強度}×補助活動強度］により身体活動毎の調整身体活動代謝量を算出し、体格差による誤差を是正する為にＢＭＩ値を基にした補正係数により調整［調整身体活動代謝量×補正係数0.7〜0.8］を図り、身体活動代謝量［ｃ］を算出する。そして、算定装置により標準基礎代謝量［ｂ］と身体活動代謝量［ｃ］を合計して総エネルギー推定消費量［ｄ］を算定し、これが判定装置に在る身体活動レベル手段［Ｆ］に伝送されると、身体活動レベル算定方式［（総エネルギー推定消費量×0.6）÷標準基礎代謝量］を基に、身体活動レべルが高く想定された基礎代謝比率により、総エネルギー推定消費量から算出される推定基礎代謝量が標準基礎代謝量と比較されて、総エネルギー推定消費量に対する身体活動レベル［ｅ］を判定すると同時に、目標身体活動レベル［ｆ］と共に一時的に記憶装置へ保存する。
（４）［図４］を参照すると、本発明による健康支援タイプ別に重力への順応性とエネルギー消費量を算定する方法及びシステムの、目標消費エネルギー及び摂取エネルギーの算定から栄養プログラムの選定までを示すプロセスフローが図示されている。

前記（１）で判定され、記憶装置に在る肥満度判定タイプと健康リスクレベルタイプが、判定装置に在る摂取エネルギー算定基本タイプ判定手段［Ｇ］に伝送されると、肥満度判定タイプ別摂取エネルギー算定基本体型判別基準により、標準・肥満・痩せの３分類から前記（１）で判定された肥満度判定タイプに該当する算定基本体型が判別され、次に、健康リスクレベルタイプ別摂取エネルギー算定基本タイプの決定様式により、前記（１）で類別された基本リスクタイプに該当する健康リスクレベルタイプで、前記の算定基本体型と合致する算定基本タイプが判定される。

続いて、算定基本タイプと、記憶装置に在るプロフィールデータ［１］の「身長・体重・年齢・性別」に加えて、前記（３）で算定された標準基礎代謝量［ｂ］及び目標身体活動レベル［ｆ］、身体活動レベル［ｅ］或は後記（５）で選定または実施される運動プログラムから算定される達成身体活動レベル［ｇ］が、データ適合機能ｃ［III］を介して算定装置に在るエネルギー消費量・摂取量算定手段［Ｈ］へ伝送されると、生活活動強度への身体活動レベルの適応基準により、算定または達成総エネルギー消費量に対する基礎代謝量の割合から判定される生活活動強度を、算定または達成身体活動レベルから算定［0.6÷身体活動レべル指数］して、生活活動強度指数が設定される。

そして、算定基本タイプ別摂取エネルギー算出方式［（標準体重×年齢・性別標準基礎代謝基準値）×生活活動強度指数、又は（ＢＭＩ値による設定体重×性別設定基礎代謝基準値）×ＢＭＩ値による設定比率、又は（年代・肥満度別ＢＭＩによる設定体重×生活活動強度別設定基礎代謝基準値）、又は（ＢＭＩ値による設定体重×設定基礎代謝基準値）］を基に、身長・体重・年齢・性別及び生活活動強度指数から算定基本タイプに応じて目標摂取エネルギー所要量［ｈ］が算定され、算定基本タイプ別目標消費エネルギー算出方式｛（標準基礎代謝量×目標身体活動レベルの範囲）÷0.6｝又は（標準基礎代謝量×目標身体活動レベルの範囲）×ＢＭＩ値による設定比率］を基に、標準基礎代謝量やＢＭＩ値から算定基本タイプに応じて、目標身体活動レベルの範囲での目標エネルギー消費量［ｉ］が範囲算定される。

さらに、目標摂取エネルギー所要量が算定装置に在る摂取栄養素量算定手段［Ｉ］へ伝送されると、算定基本タイブ別必要栄養素量の標準適正比率を基準として、目標摂取エネルギー所要量に対する糖質・脂質・蛋白質の摂取栄養素量［ｊ］が算定され、データ適合機能ｄ［IV］により、算定基本タイプと記憶装置に在る健康支援タイプ［ａ］を照合して、判定装置に在る栄養プログラム選定手段［Ｊ］に伝送されると、算定基本タイプ及び健康支援タイプに応じて、制限される食品や料理と併せて推奨される食品や料理が、栄養コンテンツのデータべース［５］からイラスト表示で栄養プログラムとして選定されて、同時に、食習慣や栄養プログラムに関する留意点やアドバイスのコメントも表示され、また、選定された栄養プログラムの画面から「食品や料理のイラスト」を指定すると、食品・料理別栄養素量及び標準カロリーの基準に沿って、推奨される食品や料理毎に数値・グラフ化が施された栄養成分とその標準カロリーの表示も呼び出せることを可能とした。
（５）ここで［図９］を参照すると、本発明による健康支援タイプ別に重力への順応性とエネルギー消費量を算定する方法及びシステムの、運動消費カロリー算出によるエネルギー消費量の算定及び身体活動レベルの判定を示すプロセスフローが図示されている。

後記（８）で選定または実施される運動プログラムにより後記（１２）で算定される全ての運動消費カロリー［ｎ］及び総所要時間から、データ適合機能ｅ［Ｖ］を介して、前記健康支援タイプ別プログラム構成要素［３］の運動プログラム策定指針に照合すると、週間実施頻度を基準とした１日平均の運動消費カロリー及び所要時間が算出され、これが算定装置に在るエネルギー消費量・摂取量算定手段［Ｈ］に伝送されると、前回算定された身体活動代謝量［ｃ］のうち、１日平均の運動プログラムの所要時間に相当する平均余暇時間や平均自由時間のエネルギー消費量が１日平均の運動消費カロリーに入れ替って、推定或は達成エネルギー消費量［ｋ］が算定される。これが判定装置に在るエネルギー消費量目標達成度判定手段［Ｋ］へ伝送されると、推定或は達成エネルギー消費量を基に、記憶装置に在る前回算定された総エネルギー推定消費量［ｄ］との比較や目標エネルギー消費量［ｉ］に対する達成度、目標摂取エネルギー所要量［ｈ］との比較による週間または１日の総エネルギー消費量及び摂取量のバランスが評価される。

さらに、前記推定或は達成エネルギー消費量［ｋ］が、推定或は達成エネルギー消費量が判定装置に在る身体活動レベル判定手段［Ｆ］に伝送されると、前記（３）と同様に、身体活動レべル算定方式［（総エネルギー推定消費量×0.6）÷標準基礎代謝量］を基に、推定或は達成エネルギー消費量から算出される達成基礎代謝量が標準基礎代謝量［ｂ］と比較算定されて、推定或は達成エネルギー消費量に対する推定或は達成身体活動レベル［ｇ］が判定される同時に、目標身体活動レベル［ｆ］を表示する。
（６）次に［図５］を参照すると、本発明による健康支援タイプ別に重力への順応性とエネルギー消費量を算定する方法及びシステムの、身体活動能カテストによる運動プログラム選定の判定基準（至適運動強度の指標）となる標準アレンジメントの算定を示すプロセスフローが図示されている。

前記プロフィールデータ［１］の「身長・体重・性別」、運動コンテンツのデータベース［６］の標準的な加速度の自重負荷での運動種目情報、解剖学的動作のデータベース［７］の運動種目別の解剖学的基本情報及び主働部位の負荷比重値を、データ適合機能ｆ［VI］を介して、算定装置に在るアレンジメント算定手段［Ｌ］に伝送すると、身長・体重・性別から、身長の骨格長の比率並びに松井係数（１９５８年に松井秀治教授により見出された身体部分を剛体に近似する方法：男女別・身体部位別の質量比及び重心位置比を現す係数）による性別・身体部位別の質量及び重心位置比を基準に算出される動作部位の質量及び骨格長、動作部位の回転軸から重心までの距離、運動種目の標準的な加速度と解剖学的動作関節の最大回転角度を算定基礎として、
ｍ×ｒ^２×ａ×θ
（ここで、ｍは動作部位の質量、ｒは動作部位の回転軸から重心までの距離、ａは角加速度、θは動作関節の最大回転角度（ｒａｄ））
により最大の仕事（Ｊ-max）が算出され、運動種目における解剖学的仕事（Ｊ）の算出方式を基に、動作関節の最大回転角度に対して、動作部位が実際に働く運動角度がどれくらいの割合であるかを算出し、Ｊ-maxとの積
Ｊ-max×（β÷δ）
（ここで、βは運動角度、δは最大回転角度）
により解剖学的仕事（Ｊ）が動作部位毎に算出される。

続いて、解剖学的動作評価によるアレンジメント算定方式を基に、前記で算出された個々の解剖学的仕事（Ｊ）の合計を運動種目の動作時間で割った一定時間当たりの仕事の発揮値と、運動に関与する解剖学的動作の数（ｎ）を２の累乗として得られる値との積に、主働部位１ｃｍ当たり何ｇの負荷がかかるかを表す主働部位の負荷比重値（g/cm）を乗じてその対数［ｌｏｇ_１０］をとることにより（前記［数１］参照）、運動プログラムを選定する上で必要な全ての筋力トレーニング種目及び身体活動能力テストで実施される身体部位別の解剖学的動作の標準アレンジメント［ｌ］が算定され、一時的に記憶装置へ保存される。
（７）［図６Ａ］及び［図６Ｂ］を参照すると、本発明による健康支援タイプ別に重力への順応性とエネルギー消費量を算定する方法及びシステムの、利用目的コースの選択から体力測定の結果や標準アレンジメント等による個別性の高い運動プログラムの選定を示すプロセスフローが図示されている。

情報端末において、画面上に表示されたイラストと解説を視聴しながら、指定された身体部位別の解剖学的動作を行う身体活動能力テスト並びに所定の身体活動を一定時間行う全身持久力テストによる体力測定の結果と、プロフィールデータ［１］の「年齢・性別」を、判定装置に在る体力評価手段［Ｍ］に伝送すると、身体活動能力テストでの解剖学的動作のレベル評価から、前記（６）で算定された身体部位別の解剖学的動作の標準アレンジメント［ｌ］を指標として身体活動能力及び身体部位の優劣が判定され、また、年齢・性別と全身持久力テストで計測した運動後心拍数及び安静時心拍数から、年代別全身持久力評価方式［（運動後心拍数−安静時心拍数）÷｛（220−年齢）−安静時心拍数｝×100］による評価を、最大酸素摂取量の評価に換算して有酸素能力が判定され、一時的に記憶装置へ保存される。
（８）情報端末から利用目的［８］のコースを選択すると、前記（１）で判定された健康支援タイプ［ａ］と健康支援タイプ別プログラム構成要素［３］が、データ適合機能ｇ［VII］により判定装置に在る運動プログラム選定手段［Ｎ］に伝送されて、健康支援タイプ別の運動プログラム策定指針を基に、筋力トレーニングと有酸素運動の実施比率及び週間実施頻度、筋力トレーニングの種目数とそのコース配分や至適運動強度、有酸素運動の至適応運動時間や適正運動強度が運動プログラム策定基礎データとして抽出され、それらの抽出結果をデータ適合機能ｈ［VIII］により、前記（７）で判定された身体活動能力及び身体部位の優劣や有酸素能力と照合すると、前記（５）で算定された筋力トレーニング種目の標準アレンジメント［ｌ］を指標として、まず、筋力トレーニングのコース別種目配分数に応じて、抗重力筋を主働筋とする基本トレーニング種目がコース別に選定・配列され、次に、健康支援タイプ及び利用目的に適応するトレーニング方式での設定種目数に応じて、身体活動能力及び身体部位の優劣に適合する主要な筋力トレーニング種目も加えてコース別に選定・配列される。

続いて、有酸素能力に基づく適正運動強度に適合する有酸素運動の種目をコース別に選定すると、運動コンテンツのデータベース［６］により、選定された全ての運動種目が一目で識別できる１カットのイラストを運動プログラムとして呼び出させることができる。

そして、性別で色分けされた運動種目のイラストは、判定装置に在るイラスト色選択手段［Ｏ］により、選択肢から好みに応じて色を随意に選択・変更することができ、また、表示画面で「運動種目名」を指定すると、詳しい動作の説明と作用筋の部位を簡易記号で認識できる解剖図が表示される。

さらに、選択画面に在る「ストレッチ体操」に続けて、「運動プログラム」・「運動種目」・「作用筋」の何れかを指定すると、判定装置にある運動プログラム選定手段［Ｎ］に伝送されて、選定された運動プログラムの準備体操及び整理体操に適したストレッチ体操種目、または、運動種目別の主働筋や協働筋、或は作用筋毎に応じたストレッチ体操がイラストで表示され、その「ストレッチ体操種目」を指定すると、詳しい動作方法の解説と意識する部位や作用筋が可視化されることを可能とした。
（９）前記（８）で選定された運動プログラムと運動プログラム策定基礎データが、利用目的［８］や健康支援タイプ［ａ］と共に、データ適合機能ｉ［IX］を介して健康支援タイプ別運動プログラム策定指針と照合されて、判定装置にある運動プログラム選定手段［Ｎ］に伝送されると、利用目的及び健康支援タイプ別トレーニングシステム適応基準により、利用目的及び健康支援タイプに応じたトレーニングシステム［ｍ］とトレーニング方法が設定される。

さらに、強化目標領域及び筋群サイズ別筋力トレーニング強度設定基準により、筋力トレーニングの至適運動強度から、利用目的及び健康支援タイプに適応させた自重負荷や重量負荷での強化目標領域別及び筋群サイズ別のトレーニング強度指標が設定され、また、有酸素運動の至適運動時間や適正運動強度から、利用目的及び健康支援タイプに適応させた強化目標領域別の有酸素運動の時間及び強度指標が設定される。

続いて、筋力トレーニングの強度指標や有酸素運動の時間及び強度指標が、運動プログラム並びに前記設定されたトレーニングシステム及びトレーニング方法を基に、データ適合機能ｊ［Ｘ］を介して利用目的及び周期別運動プログラムヘの強度・量の適用基準に適合されて、筋力トレーニングの種目毎に至適運動強度・回数・セット数・セット間至適休憩時間・至適動作スピード・採用システム・実施頻度、並びに有酸素運動の至適運動強度・運動時間・採用システム・実施頻度が設定される。
（１０）情報端末から「運動プログラムの変更・修正」を指定すると、前記（９）で設定された運動プログラムのデータが、データ適応機能ｋ［XI］を介して判定装置にある運動プログラム選定手段［Ｎ］に伝送されて、筋力トレーニングでは、目的とする「主働筋部位」を選択すると、該当する主働筋部位の前記（６）で算定された標準アレンジメントを基準に±１ランクの範囲で運動種目が調整され、運動強度は自重負荷が強化目標領域別及び筋群サイズ別のトレーニング強度指標或は周期別プログラムを基に±１ランクの範囲、重量負荷が設定負荷の±20％の範囲内で調整され、回数やセット数は自重負荷が前記調整されたトレーニング強度指標或は周期別プログラムで指定された範囲内、重量負荷が前記調整された負荷を基に強化目標領域別及び筋群サイズ別のトレーニング強度指標で指定された範囲内で調整される。

また、有酸素運動では、選択肢の中から利用者自身に合った運動種目が自由に選択でき、運動強度は強化目標領域別及び周期別プログラムを基に±１ランクの範囲で調整され、運動時間は前記で調整された運動強度を基に増加または減少に応じて±20％の範囲内で延長または短縮される。

そして、筋力トレーニング及び有酸素運動の週間実施頻度は共に、設定された頻度から±１回で調整されて、利用者が主観的評価により運動プログラムを途中で変更・修正することができる。
（１１）［図７］を参照すると、本発明による健康支援タイプ別に重力への順応性とエネルギー消費量を算定する方法及びシステムの、運動アニメーションの動作スピードの調節による至適テンポ・リズムと加速度の設定を示すプロセスフローが図示されている。

情報端末から、前記（８）で選定された「運動種目のイラスト」を指定すると、判定装置に在る動画変換手段［Ｐ］と至適テンポ・リズム変換手段［Ｑ］の連動により、標準的な加速度に基づくコンセントリック（短縮性収縮）とエクセントリック（伸張性収縮）が適正な速度比率を伴い、前記（９）で年齢層や運動習熟度または利用目的やトレーニングシステムから設定された至適動作スピードの運動アニメーションに変換され、動作スピードのテンポに合った至適リズムのメロディーと共に配信される。

そして、判定装置に在る動作スピード変速機能［Ｒ］により、至適動作スピード或はアニメーション全体の動作スピードを段階的に変速することができ、特定の動作部位での部分的な動作スピードも自由に設定することも可能で、しかも、設定される動作スピードのテンポに合った至適リズムのメロディーが付帯されるだけでなく、算定装置に在る加速度算出装置［Ｓ］と連動して、設定された動作スピードに基づく加速度が算出される。

また、記憶装置に在る曲やメロディーから利用者の嗜好に応じて選曲し、デ−夕適合機能ｌ［XII］を介して至適テンポ・リズム変換手段［Ｑ］へ伝送されると、動作スピードのテンポに合った至適リズムのメロディーに変換することができる。
（１２）［図８］を参照すると、本発明による健康支援タイプ別に重力への順応性とエネルギー消費量を算定する方法及びシステムの、算定基礎データによる運動消費カロリー及びアレンジメントの算定を示すプロセスフローが図示されている。

情報端末から、前記（９）で設定または実施された運動プログラムにおける筋力トレーニング種目毎の至適運動強度・回数・セット数・セット間至適休憩時間及び有酸素運動種目の至適運動強度・運動時間と、前記（１１）で算出された動作スピードに基づく加速度が、記憶装置に在るプロフィールデータ［１］の身長・体重・性別、運動コンテンツのデータベース［６］の運動種目情報、解剖学的動作のデータベース［７］の運動種目別の解剖学的基本情報と主働部位の負荷比重値と共に、データ適合機能ｍ［XIII］を介して算定装置に在る運動カロリー消費量算定手段［Ｔ］へ伝送されると、前記（６）で身長・体重・性別を基に骨格長の比率及び松井係数から算出される動作部位の質量や骨格長、動作部位の回転軸から重心までの距離や、動作スピードに基づく加速度、動作部位への負荷比重による自重負荷または重量負荷での動作部位の質量を算定基礎として［｛ｍ（解剖学的動作部位の質量）×ａ（角加速度）×（−ｃｏｓθ１（運動終了時の関節角度）＋ｃｏｓθ２（運動開始時の関節角度））｝×２（往復動作）］により解剖学的動作部位毎の最大の力（Ｆ）が算出され、その最大の力（Ｆ）に動作部位の回転軸から重心までの距離との積［解剖学的動作部位の最大の力（Ｆ）×動作部位の回転軸から重心までの距離（ｃｍ）］によりトルク（Ｎｍ）を動作部位毎に算出し、その動作部位毎のトルクをジュール（Ｊ）からカロリー(ｃａｌ)に換算［（動作部位のトルク（Ｎｍ＝Ｊ）÷4.1855］して動作部位毎の１動作当たりの消費カロリーが算出される。

続けて、運動種目毎に関与する動作部位の１動作当たりの消費カロリーの総和と回数・セット数との積から運動種目毎の消費カロリーを算出し、前記（９）で設定される準備体操や整理体操、セット間休憩時間での消費カロリーも含めて、筋力トレーニング種目全ての運動消費カロリー［ｎ］を算定する。

また、体重・性別、有酸素運動の至適運動強度と運動時間を算定基礎として、運動種目及び運動強度別単位時間当たりの消費エネルギー指標を基に運動時間との積により、有酸素運動種目全ての運動消費カロリー［ｎ］が算定されて、筋力トレーニング種目全ての運動消費カロリーと合算して運動プログラム全ての運動消費カロリー［ｎ］も算定される。

さらに、前記筋力トレーニング種目での運動消費カロリー算定に必要な同じ入力データが、そのまま連動して算定装置に在るアレンジメント算定手段［Ｌ］に伝送されると、自重負荷または重量負荷が主働部位に加わった場合の動作部位の質量、骨格長及び動作部位の回転軸から重心までの距離、動作スピードに基づく加速度、解剖学的動作関節の最大回転角度を算定基礎として、前記［数２］により最大の仕事（Ｊ-max）が算出され、運動種目における解剖学的仕事（Ｊ）の算出方式を基に、動作関節の最大回転角度に対して、動作部位が実際に働く運動角度がどれくらいの割合であるかを算出し、前記［数３］により運動種目における解剖学的仕事（Ｊ）が動作部位毎に算出される。

続いて、解剖学的動作評価によるアレンジメント算定方式を基に、前記［数１］により、運動種目のアレンジメント［ｌ］が算定され、判定装置に在るアレンジメント評価手段［Ｕ］から、身体活動の相対的な重力への順応性の評価や、身体部位別或は解剖学的動作別のアレンジメントバランスが判定される。

そして、解剖学的動作部位の質量と動作部位の回転軸から重心までの距離の自乗との積［ｍ（解剖学的動作部位の質量）×（動作部位の回転軸から重心までの距離）^２］から、重力への順応性に対して動作部位別の動かしづらさを表す慣性モーメント（ｏ）も算出することができる。
（１３）［図１０］を参照すると、本発明による健康支援タイプ別に重力への順応性とエネルギー消費量を算定する方法及びシステムの、結果表示機能による総合評価、判定結果、達成評価、適応評価、到達目標、健康支援プログラム等の表示を示すプロセスフローが図示されている。

前記（１）〜（１２）の判定や評価の結果が自動的に判定装置に在る結果表示機能［Ｖ］へ伝送されて、評価の種別に応じて振り分けられ、健康支援タイプ［ａ］と、肥満度判定による健康支援タイプの別称並びに体型の特徴や生活習慣に関する改善点が「総合評価」として表示され、定期的な評価測定による身体活動能力及び身体部位の優劣や有酸素能力、標準基礎代謝量［ｂ］・身体活動代謝量［ｃ］・総工ネルギー推定消費量［ｄ］や身体活動レベル［ｅ］が判定結果の項目毎に、続いて、選定または実施された運動プログラム全ての筋力トレーニング種目及び有酸素運動の運動消費カロリー［ｎ］、推定或は達成エネルギー消費量［ｋ］と前回算定の総エネルギー推定消費量［ｄ］との比較、目標エネルギー消費量［ｉ］に対する達成度と目標摂取エネルギー所要量［ｈ］との比較による週間または１日の総エネルギー消費量及び摂取量のバランス、推定或は達成エネルギー消費量に対する推定或は達成身体活動レベル［ｇ］が「達成評価」として、また、全ての筋力トレーニング種目の標準アレンジメント［ｌ]、選定または実施された運動種目のアレンジメント［ｌ］、身体活動の相対的な重力への順応性の評価、身体部位別或は解剖学的動作別のアレンジメントバランス、慣性モーメント（ｏ）が「適応評価」として表示される。

さらに、目標健康支援タイプ、目標エネルギー消費量［ｉ］、目標摂取エネルギー所要量［ｈ］、摂取栄養素量［ｊ］、目標身体活動レベル［ｆ］が「到達目標」として表示される。

そして、運動プログラムとして選定された運動種目のイラスト、筋力トレーニングの種目毎に至適運動強度・回数・セット数・セット間休憩時間・至適動作スピード・推定運動消費カロリー［ｎ］・採用システム・実施頻度、有酸素運動種目の至適運動強度・運動時間・推定運動消費カロリー［ｎ］・採用システム・実施頻度、準備体操と整理体操のストレッチ、並びに栄養プログラムとして推奨される食品や料理と制限される食品や料理のイラスト、食習慣や栄養プログラムに関する留意点やアドバイスのコメントが「健康支援プログラム」として表示される。

［１］ 身長・体重・体脂肪率・年齢・性別のプロフィールデータ
［２］ 健康調査票
［３］ 健康支援タイプ別プログラム構成要素
［４］ 週間生活状況調査
［５］ 栄養コンテンツのデータベース
［６］ 運動コンテンツのデータベース
［７］ 解剖学的動作のデータべース
［８］ 利用目的
［ａ］ 健康支援タイプ
［ｂ］ 標準基礎代謝量
［ｃ］ 身体活動代謝量
［ｄ］ 総エネルギー推定消費量
［ｅ］ 身体活動レべル
［ｆ］ 目標身体活動レベル
［ｇ］ 達成身体活動レベル
［ｈ］ 目標摂取エネルギー所要量
［ｉ］ 目標エネルギー消費量
［ｊ］ 摂取栄養素量
［ｋ］ 達成（または推定）エネルギー消費
［ｌ］ アレンジメント（または標準アレンジメント）
［ｍ］ トレーニングシステム
［ｎ］ 運動消費カロリー
［ｏ］ 慣性モーメント

判定装置
［Ａ］ 体型判定手段
［Ｂ］ 健康リスクレべル判定手段
［Ｃ］ 健康支援タイプ判定手段
［Ｆ］ 身体活動レベル判定手段
［Ｇ］ 摂取エネルギー算定基本タイブ判定手段
［Ｊ］ 栄養プログラム選定手段
［Ｋ］ エネルギー消費量目標達成度判定手段
［Ｍ］ 体力評価手段
［Ｎ］ 運動プログラム選定手段
［Ｏ］ イラスト色選択手段
［Ｐ］ 動画変換手段
［Ｑ］ 至適テンポ・リズム変換手段
［Ｒ］ 動作スピード変速機能
［Ｕ］ アレンジメント評価手段
［Ｖ］ 結果表示機能

算定装置
［Ｄ］ Ganpule et al.2007算定手段
［Ｅ］ 身体活動強度の補正係数調整評価手段
［Ｈ］ エネルギー消費量・摂取量算定手段
［Ｉ］ 摂取栄養素量算定手段
［Ｌ］ アレンジメント算定手段
［Ｓ］ 加速度算出装置
［Ｔ］ 運動カロリー消費量算定手段

データ適合機能
［Ｉ］ データ適合機能ａ 肥満度タイプと健康度タイプを照合
［II］ データ適合機能ｂ 暫定の肥満度タイプにウェスト／ヒップ比の適用
［III］ データ適合機能ｃ 算定基本タイプと［ｂ］、［ｆ］、［ｅ］或は［ｇ］との適合
［IV］ データ適合機能ｄ 算定基本タイプと健康支援タイプ［ａ］の照合
［Ｖ］ データ適合機能ｅ 運動消費カロリー［ｎ］及び所要時間と運動プログラム策定指針の照合
［VI］ データ適合機能ｆ ［１］、［６］、［７］と主働部位の負荷比重値との適合
［VII］ データ適合機能ｇ ［８］、［ａ］、［３］の適合
［VIII］ データ適合機能ｈ 運動プログラム策定基礎データと体力測定結果との照合
［IX］

データ適合機能ｉ 運動プログラム策定基礎データ、［８］、［ａ］を策定指針と照合
［X］ データ適合機能ｊ ［ｍ］を利用目的及び周期別運動Ｐｇへの強度・量の適用基準に適合
［XI］ データ適合機能ｋ 運動プログラムのデータを運動プログラム選定手段［Ｎ］へ適合
［XII］ データ適合機能ｌ 選曲したメロディーを動作スピードのテンポヘ適合
［XIII］ データ適合機能ｍ 算定基礎データと加速度、［１］、［６］、［７］の適合

Claims (4)

1. 情報処理装置をして、
   入力装置によって入力された、運動種目の運動強度と運動量、運動時間、動作スピードによる加速度と、記憶装置に記憶された身長・体重・性別、解剖学的基本情報及び主働部位の負荷比重値と、動作部位の骨格長・質量・重心比・負荷比重値とから、
   ［［｛〈（解剖学的動作部位の質量×加速度）×（−ｃｏｓθ１（運動終了時の関節角度）＋ｃｏｓθ２（運動開始時の関節角度））×２往復動作〉×動作部位の回転軸から重心までの距離｝÷4.1855〕による運動種目毎に関与する動作部位の１動作当たりの消費カロリーの総和×（回数×セット数）］により運動種目毎の消費カロリーを算出するステップと、
   準備体操や整理体操、セット間休憩時間での消費カロリーも含めて、筋力トレーニング種目全ての運動消費カロリーを算定するステップと、
   運動種目及び運動強度別単位時間当たりの消費エネルギー指標を基に運動時間との積により、有酸素運動全ての運動消費カロリーを算定するステップと、
   前記運動種目毎の消費カロリーと、筋力トレーニング種目全ての運動消費カロリーと、有酸素運動全ての運動消費カロリーとを用いて一定期間の総運動消費カロリーを算定するステップと、
   前記総運動消費カロリーを用いて、利用者の実際の運動消費カロリーを評価するステップと、
   さらに前記入力データと、記憶装置に記憶された動作関節の最大回転数角度及び運動角度、一定時間当たりの仕事の発揮・運動に関与する動作部位の数・負荷比重値とから、
   ｌ＝ｌｏｇ_１０（Σ（Ｊ）÷ｔ×２^ｎ×Ｇ）
   但し：Ｊ＝（（ｍ×ｒ^２×ａ×θ）×（β÷δ）
   ここで、
   Ｊは動作部位毎の解剖学的仕事
   ｍは動作部位の質量
   ｒは動作
   部位の回転軸から重心までの距離
   ａは角加速度
   θは動作関節の最大回転角度（ｒａｄ）
   βは運動角度
   δは最大回転角度
   Σ（Ｊ）は動作部位毎の解剖学的仕事（Ｊ）の総和
   ｔは動作時間（秒）
   ｎは解剖学的動作数
   Ｇは主働部位の負荷比重値（ｇ／ｃｍ）
   により、重力の影響下における人間の身体の動きを重力への順応性として評価する値（ｌ）を運動種目毎に算定して、前記評価する値（ｌ）を評価手段によって評価して、身体活動の相対的な重力への順応性の評価、及びその身体部位別或は解剖学的動作別のバランスを判定するステップと、
   前記評価する値（ｌ）を用いて利用者の実施すべき運動種目を選定するステップと、
   を実行させる方法。
2. 前記選定された運動種目を運動アニメーションとして利用者に提示するステップであって、
   標準的な加速度に基づくコンセントリックとエクセントリックが適正な速度比率を伴い、利用者の年代や運動習熟度或は利用目的やトレーニングシステムから設定される至適動作スピードに変換した運動アニメーションを、動作スピードのテンポに合った至適リズムのメロディーと共に配信するステップと、
   前記アニメーション全体の動作スピードを段階的に変速すると共に、特定の動作部位での部分的な動作スピードを自由に設定するステップと、
   を更に含む請求項１記載の方法。
3. 身体活動の相対的な重力への順応性の評価、及びその身体部位別或は解剖学的動作別のバランスを判定するためのシステムであって、
   運動種目の運動強度と運動量、運動時間、動作スピードによる加速度を入力する手段と、
   プロフィールデータとして身長・体重・性別を記憶する手段と、
   解剖学的基本情報及び主働部位の負荷比重値を記憶する解剖学的動作のデータベースと、
   動作部位の骨格長・質量・重心比・負荷比重値を記憶する記憶手段と、
   前記運動種目の運動強度と運動量、運動時間、動作スピード、身長・体重・性別、及び解剖学的基本情報及び主働部位の負荷比重値と、動作部位の骨格長・質量・重心比・負荷比重値を用いて［［｛〈（解剖学的動作部位の質量×加速度）×（−ｃｏｓθ１（運動終了時の関節角度）＋ｃｏｓθ２（運動開始時の関節角度））×２往復動作〉×動作部位の回転軸から重心までの距離｝÷4.1855〕による運動種目毎に関与する動作部位の１動作当たりの消費カロリーの総和×（回数×セット数）］により運動種目毎の消費カロリーを算出する運動カロリー消費量算定手段と、を含み、
   準備体操や整理体操、セット間休憩時間での消費カロリーも含めて、筋力トレーニング種目全ての運動消費カロリーを算定し、また、運動種目及び運動強度別単位時間当たりの消費エネルギー指標を基に運動時間との積により、有酸素運動全ての運動消費カロリーを算定し、前記運動種目毎の消費カロリーと、筋力トレーニング種目全ての運動消費カロリーと、有酸素運動全ての運動消費カロリーとを用いて一定期間の総運動消費カロリーを算定する手段と、
   前記総運動消費カロリーを用いて、利用者の実際の運動消費カロリーを評価する手段と、
   さらに上記入力データを用いて、記憶装置に記憶された動作関節の最大回転数角度及び運動角度・一定時間当たりの仕事の発揮・運動に関与する動作部位の数・負荷比重値に基づいて、
   ｌ＝ｌｏｇ_１０（Σ（Ｊ）÷ｔ×２^ｎ×Ｇ）
   但し：Ｊ＝（（ｍ×ｒ^２×ａ×θ）×（β÷δ）
   ここで、
   Ｊは動作部位毎の解剖学的仕事
   ｍは動作部位の質量
   ｒは動作
   部位の回転軸から重心までの距離
   ａは角加速度
   θは動作関節の最大回転角度（ｒａｄ）
   βは運動角度
   δは最大回転角度
   Σ（Ｊ）は動作部位毎の解剖学的仕事（Ｊ）の総和
   ｔは動作時間（秒）
   ｎは解剖学的動作数
   Ｇは主働部位の負荷比重値（ｇ／ｃｍ）
   により、重力の影響下における人間の身体の動きを重力への順応性として評価する値（ｌ）を計算するアレンジメント算定手段と、
   前記評価する値（ｌ）を用いて利用者の実施すべき運動種目を選定する手段と、
   を有することを特徴とする、システム。
4. 前記選定された運動種目を運動アニメーションとして利用者に提示する手段を有し、
   前記提示手段が、標準的な加速度に基づくコンセントリックとエクセントリックが適正な速度比率を伴い、利用者の年代や運動習熟度或は利用目的やトレーニングシステムから設定される至適動作スピードに変換した運動アニメーションを、動作スピードのテンポに合った至適リズムのメロディーと共に配信する動画変換手段［Ｐ］と至適テンポ・リズム変換手段［Ｑ］と、
   前記アニメーション全体の動作スピードを段階的に変速すると共に、特定の動作部位での部分的な動作スピードを自由に設定するための動作スピード変速手段［Ｒ］と、
   を更に有する請求項３記載のシステム。

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