JP6542718B2 - 変化点検知装置、変化点検知方法および変化点検知プログラム - Google Patents

Description

本発明は、変化点検知装置、変化点検知方法および変化点検知プログラムに関する。

近年、人の身体に装着することができる情報処理端末いわゆるウェアラブル機器（以下、ウェアラブル機器）の利用が広がっている。ウェアラブル機器はユーザが日常的に身に着けて携帯することが可能であるという点から、ユーザの健康状態や生活習慣を継続的・長期的にモニタするためにも利用できる。また、ウェアラブル機器によって収集されたユーザの健康状態や生活習慣に関する情報を大規模に収集する技術も一般化しつつある。

ウェアラブル機器を用いてユーザの姿勢や運動状態を判定する場合には、たとえば以下のような処理が行われる（非特許文献１参照）。まず、ユーザに３軸加速度センサを備える計測装置を装着し、所定の姿勢で運動を行わせる。そして、ユーザが所定の姿勢をとったときや所定の運動を行ったときに計測装置によって計測された加速度情報を用いて行動推定アルゴリズムを作成する。その後ユーザに装着した計測装置が計測した加速度情報に、作成した行動推定アルゴリズムを適用して、ユーザの行動を推定する。

赤堀 顕光、岸本 圭史、小栗 宏次、「単一３軸加速度センサを用いた行動推定」、電子情報通信学会技術研究報告、ＭＢＥ、ＭＥとバイオサイバネティックス、一般社団法人電子情報通信学会、2005年12月2日、105巻、456号、p.49-52

また、本発明者らは、これまでに、ウェアラブル機器を用いて取得した加速度情報等に基づき、ユーザの姿勢や運動状態を機械学習して識別モデルを作成し、識別モデルに基づきその後のユーザの姿勢や運動状態を識別する技術を提案している（特願２０１５−０２８８５０号）。

本発明者らはさらに、ウェアラブル機器を用いてユーザの生体情報を測定し、測定結果と、別途識別したユーザの姿勢や運動状態とを対応付けて、ユーザの自律神経機能の状態を評価する技術も提案している。ウェアラブル機器で測定した加速度情報等からユーザの姿勢や運動状態を識別し、さらに、ウェアラブル機器で測定した生体情報と対応づけることで、ユーザの自律神経機能を逐次的かつ正確に評価することが出来ると考えられる。

ところで、姿勢や運動状態は、心臓循環器系に影響を与える要因である。したがって、自律神経機能を評価する際に用いる生体情報を、姿勢や運動状態についての情報と正確かつ綿密に対応づけることが、自律神経機能評価の精度向上に資すると考えられる。このため、自律神経機能評価において用いる姿勢や運動状態についての情報は、ユーザの日常生活の実態に即したものであることが望ましい。

しかし、上記の技術においては、ユーザの姿勢や運動状態を識別する場合に、各時点の状態が一意に識別され、前後の状態を加味して識別することが困難であった。すなわち、機械学習を通じて識別モデルを作成し、ウェアラブル機器から取得される加速度情報に識別モデルを適用した場合、各時点のユーザの姿勢や運動状態が一意に識別される。つまり、ユーザの姿勢や運動状態が継続的に安定しているときも、一時的な変化が生じたり、一つの姿勢や運動状態から他の姿勢や運動状態への移行的な動作が生じたりした場合も、その各時点について一意的な識別結果が付与される。

たとえば、ユーザが椅子に座っている状態（「静止、座位」と識別される）のときに、何かに驚いて体を大きく左右に動かした後、再び椅子に座って動かない状態に戻ったとする。この場合、識別モデルを用いて各時点の状態を識別すると、「静止、座位」から「運動」へ、その後、「静止、座位」へと識別結果が変化していく。しかし、こうして得られる識別結果をそのまま生体情報と対応づけると、自律神経機能の評価上は重要性が低い微細な姿勢変化もすべて検出されてしまう。そして、検出される微細な変化の各々とその時点の生体情報とを対応づけて自律神経機能を評価すると、自律神経機能の評価精度が低下すると予想される。したがって、ユーザの姿勢や運動状態が安定している状態と、変化部分とを区別して検知することが有用と考えられる。

また、日常生活においては、ユーザの姿勢や運動状態は、突然変化するのではなく、予備的な動作や中間的な姿勢への変化を経て、一つの姿勢から他の姿勢へ、一つの運動状態から他の運動状態へ、と変化することが多いと考えられる。たとえば、走っていたユーザが立ち止まって椅子に座る場合、「運動（走行）」から「運動（歩行）」、「静止、立位」、「運動（歩行）」、「静止、座位」等へと姿勢、運動状態の識別結果が変化していくと予想される。このとき、安定した状態である「運動（走行）」と「静止（座位）」との間の中間的な状態に対する識別結果をすべて抽出しそれぞれを切り離して自律神経機能の評価に用いると、評価精度が下がる可能性がある。したがって、ユーザの姿勢や運動状態が安定している状態と、予備的な動作や中間的な姿勢をとる変化中の状態と、を区別して検知することが有用と考えられる。

開示の実施形態は、上記に鑑みてなされたものであって、連続的なデータによって示される事象に変化が生じた変化点を、精度よく検知することを可能にする技術を提供することを目的とする。

開示する変化点検知装置、変化点検知方法および変化点検知プログラムは、連続したデータに変化が生じた部分である変化点を検知する。開示する変化点検知装置、変化点検知方法および変化点検知プログラムは、連続したデータから抽出される判定対象データと、比較データとの異同を判定する。さらに、開示する変化点検知装置、変化点検知方法および変化点検知プログラムは、判定対象データの直前データが変化点と判定されたか否かを判定する。また、開示する変化点検知装置、変化点検知方法および変化点検知プログラムは、判定対象データの直前までに連続して変化点が検知された数が、第１の閾値より大きいか否かを判定する。そして、開示する変化点検知装置、変化点検知方法および変化点検知プログラムは、判定結果に基づき、判定対象データが変化点であるか否かを判定する。

開示する変化点検知装置、変化点検知方法および変化点検知プログラムは、連続的なデータによって示される事象に変化が生じた変化点を、精度よく検知することを可能にするという効果を奏する。

図１は、第１の実施形態にかかる変化点検知装置を備える変化点検知システムの構成の一例を示す概略図である。 図２は、入力データ記憶部に記憶される情報の構成の一例を示す図である。 図３は、変化点情報記憶部に記憶される情報の構成の一例を示す図である。 図４は、第１の実施形態にかかる変化点検知処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図５は、第１の実施形態にかかる変化点検知処理について説明するための図である。 図６は、第１の実施形態にかかる変化点検知処理における判定パターンを説明するための図である。 図７は、第１の実施形態にかかる変化点検知装置における処理の流れの一例を説明するための図である。 図８は、第１の実施形態にかかる変化点検知処理の詳細な流れの一例を示すフローチャートである。 図９は、第２の実施形態にかかる変化点検知装置の構成の一例を示す概略図である。 図１０は、第２の実施形態にかかる変化点検知処理における判定対象グループの構成を説明するための図である。 図１１は、第２の実施形態にかかる変化点検知処理における開始判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１２は、第２の実施形態にかかる変化点検知処理における判定パターンを説明するための図である。 図１３は、第２の実施形態にかかる変化点検知処理の詳細な流れの一例を示すフローチャートである。 図１４は、第３の実施形態にかかる変化点検知装置の構成の一例を示す概略図である。 図１５は、第３の実施形態にかかる変化点検知処理について説明するための図である。 図１６は、第３の実施形態にかかる変化点検知処理における判定パターンを説明するための図である。 図１７は、第３の実施形態にかかる変化点検知処理の詳細な流れの一例を示すフローチャートである。 図１８は、第４の実施形態にかかる変化点検知装置の構成の一例を示す概略図である。 図１９は、第４の実施形態にかかる変化点検知処理について説明するための図である。 図２０は、第４の実施形態にかかる変化点検知処理における判定パターンを説明するための図である。 図２１は、第４の実施形態にかかる変化点検知処理の詳細な流れの一例を示すフローチャートである。 図２２は、第５の実施形態にかかる変化点検知装置の構成の一例を示す概略図である。 図２３は、第５の実施形態にかかる変化点検知処理における判定パターンを説明するための図である。 図２４は、第５の実施形態にかかる変化点検知処理の詳細な流れの一例を示すフローチャートである。 図２５は、開示の技術にかかる変化点検知プログラムによる情報処理がコンピュータを用いて具体的に実現されることを示す図である。

以下に、開示する変化点検知装置、変化点検知方法および変化点検知プログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、各実施形態は適宜組み合わせることができる。

（用語の説明）
まず、以下の説明において使用する用語について概説する。

（「連続的なデータ」）
「連続的なデータ」とは、たとえば時系列的に連続したデータである。また、「連続的なデータ」とは、たとえば取得される位置が連続したデータであってもよい。「連続的なデータ」は、少なくとも連続している前後のデータの間に関連性があり、全体として所定の状態や事象を示すデータであればよい。「連続的なデータ」は、複数の異なる種類の連続的なデータを含んでもよい。「連続的なデータ」は、連続する複数の点の各点に対応するデータを含んでもよい。また、「連続的なデータ」は、１種類のデータであって、連続する複数の点の各点に対応するデータを含み、当該データから各々が複数の事象に対応する複数のデータを導出できるものであってもよい。たとえば、「連続的なデータ」は、ユーザの身体運動について複数の方向において検知される加速度を示す加速度情報であってもよい。またたとえば、「連続的なデータ」は、ユーザの姿勢および運動状態を推定するために用いられ、所定の時間にわたってユーザから測定される加速度情報であってもよい。

「連続的なデータ」は、他の「連続的なデータ」に基づいて、連続する複数の点の各点における状態や事象を判定した判定結果であってもよい。たとえば、「連続的なデータ」は、複数の点のうち、第１の点における状態が第１の状態であるか第２の状態であるかを判定した判定結果であってもよい。たとえば、「連続的なデータ」は、他の連続的なデータを用いて、各点におけるユーザの姿勢が、第１の姿勢であるか、第２の姿勢であるか、を判定した判定結果であってもよい。また、「連続的なデータ」は、各点におけるユーザの運動状態が、「運動」状態であるか、「静止」状態であるか、を判定した判定結果であってもよい。

「連続的なデータ」を用いた判定はたとえば以下のように行われる。たとえば、「連続的なデータ」に基づき、当該連続的なデータの取得元であるユーザが、第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを判定する場合を考える。第１の姿勢と判定されるのは、「連続的なデータ」から導出され、第１の姿勢に対応する第１の数値データが、「連続的なデータ」から導出され、第２の姿勢に対応する第２の数値データよりも大きい場合である。また、第２の姿勢と判定されるのは、「連続的なデータ」から導出され、第１の姿勢に対応する第１の数値データが、「連続的なデータ」から導出され、第２の姿勢に対応する第２の数値データ以下の場合である。同様に、第１の状態であるか第２の状態であるかの判定も、「連続的なデータ」から導出される、第１の状態に対応する数値データと第２の状態に対応する数値データとの大小の比較結果に基づいて行われる。たとえば、所定の点の「臥位」に対応する数値データが、当該点の「臥位以外の姿勢」に対応する数値データよりも大きい場合、当該点におけるユーザの姿勢は「臥位」と判定される。

（「判定対象データ」）
以下の実施形態において、「判定対象データ」は、連続的なデータを構成する各データから選択される１つのデータである。各データは連続する時点のうち１つの時点に対応する。すなわち、「判定対象データ」は、連続する時点のうち一つの時点における事象を評価した結果を示す情報である。

「判定対象データ」はたとえば、ウェアラブル機器により測定されるユーザの身体運動に関する加速度情報に基づき判定されるユーザの姿勢および／または運動状態と、当該加速度情報が測定された日時と、を対応づけた情報である。

また、「判定対象データ」を含み、「判定対象データ」の前後所定数の判定結果を含む情報を、「判定対象グループ」と呼ぶ。

（「変化点」）
「変化点」とは、連続的なデータによって示される事象に変化が生じた時点、または、連続的なデータそのものに変化が生じた時点を指す。事象とは、所定の対象物の状態、活動内容等、数値データに基づいて検知できる情報を指す。「変化点」は、たとえば、ウェアラブル機器によって測定される連続的なデータによって示される、ウェアラブル機器を装着するユーザの姿勢および運動状態に変化が生じた時点である。またたとえば、「変化点」は、継続的にネットワークから測定されるパラメータによって示されるネットワーク上の攻撃状態に変化が生じた時点であってもよい。

「変化点」には、所定の期間にわたって徐々に進行していく変化も含まれる。また、「変化点」には、複数の種類の変化が連続して発生する場合も含まれる。「変化点」は、変化している状態が継続していると評価できる「変化状態の期間」も含む。すなわち、「変化点」は、「安定状態」と区別される「変化状態」を指してもよい。

以下の実施形態においては、「変化点」はたとえば、ウェアラブル機器のユーザの姿勢または運動状態に変化が生じた時点を指す。変化とは、安定した状態の姿勢および運動状態の間に位置する予備的な動作や中間的な姿勢である。すなわち、「変化点」は、姿勢や運動状態が一時的に過渡的な状態となった時点に対応する。

（第１の実施形態）
第１の実施形態にかかる変化点検知装置は、ウェアラブル機器のユーザの姿勢および運動状態を評価した評価結果に基づき、姿勢または運動状態が変化した変化点を検知する。変化点検知装置は、各時点における姿勢および運動状態の評価が進行するのに伴い、逐次的に変化点を検知する。また、変化点検知装置は、検知する変化の種類を限定することなく、全ての種類の変化に対応する変化点を検知することができる。第１の実施形態にかかる変化点検知装置は、変化点が開始した時点を検知し、検知後所定期間が経過すると変化状態が終了したと判定する。

ウェアラブル機器のユーザの姿勢および運動状態を評価した評価結果は、一定の間隔で変化点検知装置に入力されるものとする。一定の間隔はたとえば、１秒前後から数秒程度の間隔とする。

（第１の実施形態にかかる変化点検知システムの構成の一例）
まず、第１の実施形態にかかる変化点検知装置１０を備える変化点検知システム１の構成について説明する。図１は、第１の実施形態にかかる変化点検知装置１０を備える変化点検知システム１の構成の一例を示す概略図である。図１に示すように、変化点検知システム１は、変化点検知装置１０と、ウェアラブル機器２０と、逐次姿勢識別装置３０と、を備える。ウェアラブル機器２０と逐次姿勢識別装置３０とは通信可能に接続される。逐次姿勢識別装置３０と変化点検知装置１０とも通信可能に接続される。なお、各装置の接続の態様は特に限定されず、相互に情報を送受信できる態様であれば、有線でも無線でもよく、必要に応じて接続できれば常時接続状態である必要はない。ただし、ウェアラブル機器２０を装着するユーザの行動を妨げないためには、無線ネットワークはたとえば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）で接続したスマートフォン等を利用したり、Ｗｉ−Ｆｉ等を利用することが好ましい。

（ウェアラブル機器２０の構成の一例）
ウェアラブル機器２０は、ユーザが装着して携帯することができる電子機器である。図１の例では、ウェアラブル機器２０はユーザが着脱できるシャツ形状である。ただしウェアラブル機器２０の形状はシャツに限定されず、たとえばベルト形状等、任意の形状でよい。また、ウェアラブル機器２０として、プロセッサやメモリを備えるウェアラブルコンピュータを用い、計測した情報を適宜ウェアラブル機器２０内に記憶するように構成してもよい。

ウェアラブル機器２０は、加速度情報計測部２１と、送受信部２２と、を備える。

加速度情報計測部２１は、ユーザの体の動きを検知、計測するセンシングデバイスである。加速度情報計測部２１は、ユーザの体の加速度情報を計測する。たとえば、加速度情報計測部２１は、ユーザの体幹近傍に配置される加速度センサたとえば３軸加速度センサである。加速度情報計測部２１は、前後軸、左右軸、上下軸の３軸にそったユーザの体の動きの加速度を計測する。以下、前後・左右・上下というときは、ウェアラブル機器２０をユーザが装着して起立している場合にユーザの体が向く方向を基準とする。

送受信部２２は、加速度情報計測部２１が計測した加速度情報をウェアラブル機器２０の外部に送信する。また、送受信部２２は、ウェアラブル機器２０の外部から送信される信号を受信する。送受信部２２は、加速度情報計測部２１が情報を取得するとその都度外部に当該情報を送信する。たとえば、送受信部２２は、無線通信機能により情報を送信する。具体的には、送受信部２２は、加速度情報を逐次姿勢識別装置３０に送信する。

ウェアラブル機器２０は、加速度情報計測部２１および送受信部２２の他、ユーザの入力を受け付ける入力部や、生体信号を計測する生体信号計測部などを備えてもよい。

（逐次姿勢識別装置３０の構成の一例）
逐次姿勢識別装置３０は、送受信部３１、特徴量抽出部３２、特定部３３および入力部３４を備える。

送受信部３１は、ウェアラブル機器２０の送受信部２２から送信される加速度情報を受信する。送受信部３１は、送受信部２２が逐次送信する加速度情報を受信して特徴量抽出部３２に送る。

送受信部３１はまた、特定部３３による特定結果（後述）を、変化点検知装置１０に送信する。送受信部３１は、特定結果を、当該特定の基となる加速度情報が測定された日時と対応づけて送信する。送受信部３１はまた、変化点検知装置１０から変化点検知結果（後述）を受信する。

特徴量抽出部３２は、加速度情報から、姿勢識別に用いる特徴量を抽出する。抽出された特徴量は、特定部３３に送られる。

特定部３３は、機械学習により作成された識別モデルと、特徴量抽出部３２が抽出した特徴量と、を用いてユーザの姿勢および運動状態を特定する。特定部３３による特定処理の手法は特に限定されない。特定部３３による処理の結果、ウェアラブル機器２０のユーザの姿勢および運動状態の特定結果が得られる。たとえば、ユーザが「運動」しており「歩行」中である等の特定結果が得られる。

入力部３４は、逐次姿勢識別装置３０の外部からの情報入力を受け付ける。入力部３４はたとえば、キーボードやタッチパッド等の入力デバイスであってよい。入力部３４は、ユーザによる入力を受け付けることができる。

なお、ウェアラブル機器２０および逐次姿勢識別装置３０の構成は特に限定されず、変化点検知装置１０に、各時点に対応した姿勢および運動状態の特定結果を送信することができればよい。

（変化点検知装置１０の構成の一例）
変化点検知装置１０は、逐次姿勢識別装置３０から、ユーザの姿勢および運動状態の特定結果を受信する。そして、変化点検知装置１０は、受信した特定結果に基づき、ユーザの姿勢および運動状態が変化した変化点を検知する。

変化点検知装置１０は、送受信部１００と、制御部２００と、記憶部３００と、を備える。

送受信部１００は、逐次姿勢識別装置３０の送受信部３１から特定部３３による特定結果を受信する。また、送受信部１００は、変化点検知装置１０における変化点検知処理の結果を、逐次姿勢識別装置３０の送受信部３１に送信する。送受信部１００の具体的な構成は特に限定されない。たとえば、送受信部１００は、逐次姿勢識別装置３０との間で情報を送受信することが出来る構成であれば、無線および有線の何れの態様で通信を実行してもよい。送受信部１００が受信する逐次姿勢識別装置３０における特定結果は、入力データ記憶部３１０（後述）に記憶される。

（制御部２００の構成および機能の一例）
制御部２００は、変化点検知装置１０における変化点検知処理を制御する。制御部２００としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路や、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路を採用できる。制御部２００は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部２００は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。

制御部２００は、抽出部２０１と、第１の判定部（開始判定部）２１０と、第２の判定部（状態判定部）２２０と、第３の判定部（終了判定部）２３０と、検知部（変化点検知部）２４０と、を備える。

抽出部２０１は、逐次姿勢識別装置３０から送信される姿勢および運動状態の特定結果から、変化点検知処理の対象となる判定対象データを抽出する。たとえば、抽出部２０１は、送受信部１００を介して新たな特定結果を受信すると、当該特定結果を判定対象として抽出する。

第１の判定部２１０は開始判定処理を実行する。すなわち、第１の判定部２１０は、逐次姿勢識別装置３０から受信した姿勢および運動状態の特定結果（逐次姿勢識別結果）に基づき、ユーザの姿勢および運動状態に変化が生じ始める開始点を特定する。

第１の判定部２１０は、比較部２１１を備える。比較部２１１は、比較データ記憶部３２０（後述）に記憶される比較データと、判定対象データとを比較する。比較データは、各時点の判定対象データの直前時点における判定対象データが記憶される。第１の判定部２１０は、比較部２１１の比較結果が不一致である場合、変化が生じ始める開始点であると判定する。また、第１の判定部２１０は、比較部２１１の比較結果が不一致である場合、比較データを判定対象データで置き換える。他方、比較部２１１の比較結果が一致である場合、変化が生じ始める開始点ではないと判定する。第１の判定部２１０の判定結果は、第３の判定部２３０および検知部２４０に送られる。

なお、判定対象データの直前に検知されている逐次姿勢識別結果のデータがない場合たとえば変化点検知処理開始直後には、判定対象データを比較データとして記憶するよう設定しておいてもよい。

第２の判定部２２０は状態判定処理を実行する。すなわち、第２の判定部２２０は、変化点検知装置１０における変化点検知結果のうち、判定対象データの直前のデータに対する変化点検知結果を抽出する。変化点検知結果は、変化点情報記憶部３３０（後述）に記憶される。第２の判定部２２０の判定結果は、第３の判定部２３０および検知部２４０に送られる。

なお、判定対象データの直前のデータに対する変化点検知結果が記憶されていない場合、「変化点ではない」を第２の判定部２２０の判定結果とするよう設定しておいてもよい。

第３の判定部２３０は終了判定処理を実行する。すなわち、第３の判定部２３０は、第１の判定部２１０および第２の判定部２２０の判定結果と、逐次姿勢識別装置３０から受信した姿勢および運動状態の特定結果と、に基づき、ユーザの姿勢および運動状態に生じた変化が終了したと評価できる終了点を特定する。

第３の判定部２３０は、第１のカウンタ２３１を備える。第１のカウンタ２３１のカウント値は、変化点であると判定された時点の継続期間を示す。すなわち、第１のカウンタ２３１は、「変化点である」という検知結果が継続している期間をカウントする。

第１のカウンタ２３１は、新しい変化点が検知されるタイミングでゼロにリセットされる。第１のカウンタ２３１は、新しい変化点が検知された後、続いて変化点が検知されるごとに１ずつカウントアップされる。第１のカウンタ２３１は、変化点が検知される状態が継続している間、変化点が検知されるごとにカウントアップされる。すなわち、判定対象データが変化しているか否かにかかわらず、変化点検知装置１０における変化点検知の結果が「変化点である」である間は、第１のカウンタ２３１がカウントアップされる。

第１のカウンタ２３１には、所定の閾値が設定される。所定の閾値は、姿勢および運動状態に変化が生じた場合に変化後の所定の期間を変化中である、とみなすために、当該所定の期間に対応する数値に設定される。たとえば、人の姿勢は変化後通常３０秒程度で安定する等の知見が得られている場合、変化点検知処理が１秒ごとに行われるのであれば、所定の閾値を「３０」とする。また、姿勢変化における個人差を考慮して所定の閾値を設定してもよい。

第３の判定部２３０は、第１のカウンタ２３１のカウント値が所定の閾値より大きくなると、変化が終了する終了点であると判定する。他方、第３の判定部２３０は、第１のカウンタ２３１のカウント値が所定の閾値以下の間は終了点であると判定しない。第３の判定部２３０の判定結果は、検知部２４０に送られる。

検知部２４０は検知処理を実行する。すなわち、検知部２４０は、第１の判定部２１０、第２の判定部２２０および第３の判定部２３０における判定結果に基づき、逐次姿勢識別装置３０から受信した姿勢および運動状態の特定結果に対応する時点が変化点であるか否かを判定する。この処理により、検知部２４０は、変化点を検知する。検知部２４０が検知した変化点の情報は、変化点情報記憶部３３０（後述）に記憶される。

第１の判定部２１０、第２の判定部２２０、第３の判定部２３０および検知部２４０による各処理の詳細についてはさらに後述する。

（記憶部３００に記憶される情報の構成の一例）
記憶部３００は、各種のデータを記憶する記憶デバイスである。例えば、記憶部３００は、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部３００は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Non Volatile Static Random Access Memory）などのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。

記憶部３００は、入力データ記憶部３１０と、比較データ記憶部３２０と、変化点情報記憶部３３０と、を備える。

入力データ記憶部３１０は、送受信部１００が逐次姿勢識別装置３０から受信した、逐次姿勢識別装置３０における姿勢および運動状態の特定結果を記憶する。たとえば、図２は、入力データ記憶部３１０に記憶される情報の構成の一例を示す図である。図２に示すように、入力データ記憶部３１０は、「原データ取得日時」と「逐次姿勢識別結果」とを対応付けて記憶する。「原データ取得日時」は、逐次姿勢識別装置３０における処理の対象となった、ウェアラブル機器２０において測定された加速度情報が測定された日時を示す。また、「逐次姿勢識別結果」は、逐次姿勢識別装置３０における逐次姿勢識別処理の結果（特定結果）を示す。

たとえば、図２の例では、「原データ取得日時、20160101/12:00:00」に対応づけて「逐次姿勢識別結果、立位」が記憶されている。これは、２０１６年１月１日の１２時に測定された加速度情報に対する逐次姿勢識別処理の結果、ユーザの姿勢および運動状態は「立位」である、と特定されたことを示す。

比較データ記憶部３２０は、第１の判定部２１０が開始判定を実行する際に、判定対象データと比較する比較データを記憶する。比較データは、逐次姿勢識別結果のいずれか一つである。たとえば、逐次姿勢識別装置３０において逐次姿勢識別結果として出力される情報が「立位」「座位」「臥位」「運動」の４つであるとする。この場合、比較データは、「立位」「座位」「臥位」「運動」のいずれか１つである。比較データとしては、各時点の判定対象データの直前時点の判定対象データが設定される。すなわち、比較データと一致しない判定対象データが検知されると、その時点で比較データが判定対象データに置き換えられる。

変化点情報記憶部３３０は、変化点検知処理の結果を記憶する。図３は、変化点情報記憶部３３０に記憶される情報の構成の一例を示す図である。図３の例では、「原データ取得日時」と「逐次姿勢識別結果」とに対応づけて、「変化点検知結果」が記憶される。「原データ取得日時」と「逐次姿勢識別結果」は、図２に示す「原データ取得日時」と「逐次姿勢識別結果」と同様である。「変化点検知結果」は、変化点検知装置１０における変化点検知処理の結果すなわち検知部２４０による検知処理の結果を示す。すなわち、変化点と検知されたか否かを示す。図３の例では、変化点と検知された場合は「変化点」と記憶され、変化点ではないと判定された場合は「変化なし」と記憶される。

（変化点検知装置１０における変化点検知処理の流れの一例）
図４は、第１の実施形態にかかる変化点検知処理の流れの一例を示すフローチャートである。変化点検知処理においてはまず、抽出部２０１は、変化点検知処理の対象となる判定対象データを抽出する（ステップＳ４１）。そして、判定対象データと、比較データ記憶部３２０に記憶される比較データと、の比較に基づき、第１の判定部２１０は開始判定処理を実行する（ステップＳ４２）。また、第２の判定部２２０は、判定対象データの直前時点の変化点検知結果を抽出して、状態判定処理を実行する（ステップＳ４３）。また、第３の判定部２３０は、判定対象データと、第１の判定部２１０および第２の判定部２２０の判定結果と、に基づき、終了判定処理を実行する（ステップＳ４４）。そして、検知部２４０は、ステップＳ４２，４３，４４の判定結果に基づき、検知処理を実行する（ステップＳ４５）。そして、変化点検知装置１０は次の判定対象データがあるか否かを判定する（ステップＳ４６）。変化点検知装置１０は、次の判定対象データがなければ（ステップＳ４６、否定）、変化点検知処理を終了する。他方、次の判定対象データがあれば（ステップＳ４６、肯定）、抽出部２０１は次の判定対象データを抽出する（ステップＳ４７）。そして、処理はステップＳ４２に戻る。変化点検知処理は以上のように実行される。

（各処理の詳細）
次に変化点検知処理に含まれる各処理の詳細について図５を参照しつつ説明する。図５は、第１の実施形態にかかる変化点検知処理について説明するための図である。

（抽出処理）
まず、抽出部２０１は、送受信部１００が逐次姿勢識別装置３０から新たに逐次姿勢識別結果を受信すると、当該逐次姿勢識別結果を判定対象データとして抽出する。たとえば、図５の例において、現在時点が「ｔ」であるとする。このとき、逐次姿勢識別装置３０から変化点検知装置１０へ、逐次姿勢識別結果である「Ｂ」（図５の「現在のデータ」）が送信される。抽出部２０１は、現在時点「ｔ」の判定対象データとして、逐次姿勢識別結果「Ｂ」を抽出する。

（開始判定処理）
抽出部２０１が判定対象データを抽出すると、次に、第１の判定部２１０は開始判定処理を実行する。開始判定処理は、判定対象データに変化が生じ始めた時点を抽出する処理である。第１の判定部２１０は、開始判定処理において、判定対象データに１つの変化が生じた後さらに続けて他の変化が生じた場合も「開始点」として抽出する。

図５の例では、抽出部２０１が現在時点「ｔ」に対応する判定対象データ「Ｂ」を抽出する前に、過去の時点「ｔ−３」から「ｔ−１」にわたり、変化点検知処理が行われている。時点「ｔ−３」においては、逐次姿勢識別結果「Ａ」が判定対象データである。このとき、比較データとして記憶されているデータは「Ａ」である。時点「ｔ−３」において行われる開始判定処理では、第１の判定部２１０の比較部２１１は、時点「ｔ−３」の判定対象データ「Ａ」と比較データ「Ａ」とを比較する。比較結果は「一致」であるため、第１の判定部２１０は、判定結果「開始点ではない」を出力する。また、第１の判定部２１０は、比較部２１１の比較結果が「一致」の場合、比較データを変更せずに維持する。

次に、時点「ｔ−２」において入力される逐次姿勢識別結果は「Ａ」である。そして、比較データとして直前時点の比較データ「Ａ」が維持されている。したがって、時点「ｔ−２」において、第１の判定部２１０は、判定対象データ「Ａ」と比較データ「Ａ」との比較結果「一致」に基づき判定結果「開始点ではない」を出力する。

さらに、時点「ｔ−１」において次に入力される逐次姿勢識別結果は「Ｂ」である。そして、比較データとして直前時点の比較データ「Ａ」が維持されている。時点「ｔ−１」において、第１の判定部２１０の比較部２１１は、判定対象データ「Ｂ」と比較データ「Ａ」とを比較する。比較結果は「不一致」であるため、第１の判定部２１０は、判定結果「開始点である」を出力する。第１の判定部２１０は、比較部２１１による比較結果が「不一致」の場合、比較データをその時点の判定対象データで置き換える。つまり、第１の判定部２１０は、時点「ｔ−１」の比較データ「Ａ」を比較データ記憶部３２０から削除して、時点「ｔ−１」の判定対象データ「Ｂ」を比較データ記憶部３２０に記憶する。

このように、比較部２１１における比較結果が「一致」である場合、第１の判定部２１０は、比較データを変更せずそのまま維持する。他方、比較部２１１における比較結果が「不一致」である場合、第１の判定部２１０は、比較データを、その時点の判定対象データで置き換える。

このようにして、第１の判定部２１０は、判定対象データと比較データとの比較に基づき、判定結果として「開始点である」（不一致）または「開始点ではない」（一致）を出力する。

（状態判定処理）
第２の判定部２２０は、抽出部２０１が抽出した判定対象データを受信すると、状態判定処理を実行する。状態判定処理は、その時点の判定対象データの直前の判定対象データに対する変化点検知結果を判定する処理である。たとえば、図５の時点「ｔ−１」において、第２の判定部２２０は、時点「ｔ−１」の判定対象データを抽出部２０１から受け取ると、その直前時点「ｔ−２」の変化点検知結果である「ＮＯ」（変化点ではない）を、変化点情報記憶部３３０から抽出し判定結果として出力する。また、図５の時点「ｔ」において、第２の判定部２２０は、時点「ｔ」の判定対象データを抽出部２０１から受け取ると、その直前時点「ｔ−１」の変化点検知結果である「ＹＥＳ」（変化点である）を、変化点情報記憶部３３０から抽出し判定結果として出力する。

（終了判定処理）
第３の判定部２３０は、抽出部２０１から判定対象データを受け取るとともに、第１の判定部２１０および第２の判定部２２０の判定結果を受信する。そして、第３の判定部２３０は、第１の判定部２１０の判定結果と第２の判定部２２０の判定結果に応じた処理を実行する。

（終了判定パターン１）
まず、（１）第１の判定部２１０の判定結果が、「開始点である」（不一致）であり、（２）第２の判定部２２０の判定結果が、「変化点ではない」である場合を説明する。この場合、第３の判定部２３０は、第１のカウンタ２３１の値をゼロにリセットする。そして、第３の判定部２３０は、判定結果として空データを出力する。

（終了判定パターン２）
次に、（１）第１の判定部２１０の判定結果が、「開始点ではない」（一致）であり、（２）第２の判定部２２０の判定結果が、「変化点ではない」である場合を説明する。この場合、第３の判定部２３０は、第１のカウンタ２３１の操作は実行せず、判定結果として空データを出力する。「空データ」は特に意味を持たないデータであれば何でもよい。

（終了判定パターン３）
次に、（１）第１の判定部２１０の判定結果が、「開始点である」（不一致）または「開始点ではない」（一致）のいずれかであり、（２）第２の判定部２２０の判定結果が、「変化点である」である場合を説明する。この場合、第３の判定部２３０は、第１のカウンタ２３１のカウント値と所定の閾値とを比較する。そして、カウント値が所定の閾値より大きい場合、第３の判定部２３０は、終了点を検知したと判定し、その旨出力する。

（終了判定パターン４）
次に、（１）第１の判定部２１０の判定結果が、「開始点である」（不一致）または「開始点ではない」（一致）のいずれかであり、（２）第２の判定部２２０の判定結果が、「変化点である」である場合に、カウンタ値が所定の閾値以下の場合を説明する。この場合、第３の判定部２３０は、終了点ではないと判定してその旨出力する。また、第３の判定部２３０は、第１のカウンタ２３１のカウント値を１だけカウントアップする。

たとえば、図５の例中、時点「ｔ−１」においてカウンタ値は「０」と表示されている。これは、時点「ｔ−１」において、第３の判定部２３０が、上記終了判定パターン１に該当する（「不一致」「変化点ではない」）と判定し、第１のカウンタ２３１の値をゼロにリセットしたことを示す。

また、図５の例中、時点「ｔ」においてカウンタ値は「１」と表示されている。時点「ｔ」においては、上記終了判定パターン４に該当する（「一致」「変化点である」「カウンタ値≦所定の閾値」）（ここでは、所定の閾値は「５」とする）ため、第３の判定部２３０は、第１のカウンタ２３１のカウント値を１だけカウントアップしている。

なお、上記終了判定パターン１、２において、第３の判定部２３０は空データを出力するものとした。これに限らず、終了判定パターン１、２においても、第２の判定部２３０は第１のカウンタ２３１のカウント値、またはカウント値と所定の閾値との比較結果を送信するよう構成してもよい。ただし、終了判定パターン１、２の場合、検知部２４０の検知処理において、第３の判定部２３０の判定結果は考慮されない（後述する図６の判定パターン（１）（４）参照）。

（検知処理）
検知部２４０は、第１の判定部２１０、第２の判定部２２０および第３の判定部２３０の判定結果を受信し、変化点を検知するための検知処理を実行する。図６は、第１の実施形態にかかる変化点検知処理における判定パターンを説明するための図である。

図６は、開始判定処理の結果と、終了判定処理の結果と、状態判定処理の結果の組み合わせに応じて、検知処理の結果が決定されることを示す。図６中、「開始判定」「状態判定」「終了判定」はそれぞれ、第１の判定部２１０、第２の判定部２２０および第３の判定部２３０の処理を示す。図６の最も左側の欄は、第１の判定部２１０が、開始判定処理として開始点か否か、すなわち、判定対象データと比較データが一致するか否か、を判定した判定結果を示す。図６の最も左側の欄中、「ＹＥＳ」は、判定対象データと比較データとが一致した場合、すなわち、開始点ではないと判定された場合を示す。また、「ＮＯ」は、判定対象データと比較データとが不一致の場合、すなわち、開始点であると判定された場合を示す。

また、図６の左から２番目の欄は、第２の判定部２２０が、状態判定処理として、判定対象データの直前のデータに対する変化点検知結果が変化点であったか否かを判定した判定結果を示す。図６の左から２番目の欄中、「ＹＥＳ」は、直前のデータに対する変化点検知結果が「変化点である」であったことを示す。また、「ＮＯ」は、直前のデータに対する変化点検知結果が「変化点ではない」であったことを示す。

さらに、図６の左から３番目の欄は、第３の判定部２３０が、終了判定処理として、終了点か否か、すなわち、第１のカウンタ２３１のカウント値と所定の閾値とを比較した判定結果を示す。図６の左から３番目の欄中、「ＹＥＳ」は、終了点であると判定された場合、すなわち、カウンタ値が閾値より大きいと判定された場合を示す。また、「ＮＯ」は、終了点ではないと判定された場合、すなわち、カウンタ値が閾値以下と判定された場合を示す。なお、「−」が記載された箇所は、空データが出力される場合、または、該当するデータが検知部２４０による検知処理において考慮されないことを示す。

そして、図６の最も右側の欄は、第１の判定部２１０、第２の判定部２２０および第３の判定部２３０の判定結果に基づく、検知部２４０の検知処理の検知結果を示す。以下、検知部２４０の判定パターン各々について説明する。

（判定パターン（１）−同じ状態が継続して安定しているとき）
図６の（１）は、第１の判定部２１０により、判定対象データと比較データとが一致すると判定され（開始判定、ＹＥＳ）、かつ、第２の判定部２２０により、直前のデータに対する変化点検知結果は「変化点ではない」（状態判定、ＮＯ）と判定された場合である。すなわち、現在の判定対象データよりも前の時点から同じ姿勢、運動状態が継続しており、変化は検知されていない安定した状態であることを意味する。この場合には、検知部２４０は、ユーザの姿勢、運動状態には変化は生じていないと判定し、検知結果「変化点ではない」（検知、ＮＯ）を出力する。

（判定パターン（２）−変化状態がしばらく続き変化後の状態で安定したと判定される場合）
図６の（２）は、第１の判定部２１０により、判定対象データと比較データとが一致と判定され（開始判定、ＹＥＳ）、第２の判定部２２０により、直前のデータに対する変化点検知結果は「変化点である」（状態判定、ＹＥＳ）と判定されている。さらに、第３の判定部２３０により、第１のカウンタ２３１のカウンタ値が閾値よりも大きいと判定されている（終了判定、ＹＥＳ）。すなわち、現在の判定対象データよりも前の時点から変化が開始して変化後の状態が継続しており、変化後の状態の継続期間が予め定められた閾値に対応する長さに達していることを示す。このような場合には、検知部２４０は、変化後の状態でユーザの姿勢や運動状態が安定したものと見なして、検知結果を「変化点ではない」（検知、ＮＯ）とする。

第１のカウンタ２３１は、姿勢や運動状態に、一つの状態から他の状態への変化が生じ、変化後の他の状態が所定期間にわたって継続した場合は、変化後の他の状態で安定状態に入ったとみなして、変化終了と判定するために設けられている。したがって、第１のカウンタ２３１のカウンタ値が閾値よりも大きい場合には、検知部２４０は「変化点ではない」と判定する。

また、この場合には、第１の判定部２１０による開始判定の結果は、「一致」であっても「不一致」であっても変化点の検知結果には影響しない（判定パターン（５）参照）。これは、仮に新しい変化が生じているとしても、変化状態がいったん終了したものと評価して、評価を安定させるためである。この場合に判定対象データにおいて新しい変化が生じていたとしても、次の判定対象データがさらに変化点と検知されなければ、いったん変化状態であるとの評価を終わらせても判定に不都合は生じないと考えられる。

（判定パターン（３）−変化が発生したがまだ変化後の状態で安定していない場合）
図６の（３）は、第１の判定部２１０により、判定対象データと比較データとが「一致」と判定され（開始判定、ＹＥＳ）、第２の判定部２２０により、直前のデータに対する変化点検知結果は「変化点である」（状態判定、ＹＥＳ）と判定されている。さらに、第３の判定部２３０により、第１のカウンタ２３１のカウンタ値は閾値以下と判定されている（終了判定、ＮＯ）。すなわち、現在の判定対象データよりも前の時点から変化が開始しているが、変化後の状態で安定したと評価できるほど、変化後の状態が継続していないことを示す。この場合には、検知部２４０は、変化後の状態でユーザの姿勢や運動状態が安定したとはまだみなせないため、検知結果を「変化点である」（検知、ＹＥＳ）とする。

この場合も判定パターン（２）と同様、第１の判定部２１０による開始判定の結果は、「一致」であっても「不一致」であっても検知結果には影響しない（判定パターン（６）参照）。仮に第１の判定部２１０による開始判定の結果が「一致」であったとすれば、変化中の状態が継続しており、かつ変化後の状態で安定していないと評価して問題がない。また、「一致」の場合は比較データが変化しないため、継続して現在の状態をベースにして安定状態に入ったか否かを判定できる。

他方、第１の判定部２１０による開始判定の結果が「不一致」であったとすれば、短期間にわたって変化後の状態が継続した後、さらに別の変化が開始したことになる。この場合は、１つの状態から他の状態へ、さらに他の状態へと変化が生じていることになり、他の状態とさらに他の状態との全体を変化中の期間と評価すればよい。したがって、「変化点である」と判定して、第１のカウンタ２３１によるカウントを継続する。

（判定パターン（４）−変化が新たに開始した場合）
図６の判定パターン（４）は、第１の判定部２１０による開始判定の結果が「不一致」であり（開始判定、ＮＯ）、第２の判定部２２０により、直前のデータに対する変化点検知結果は「変化点ではない」と判定された場合である（状態判定、ＮＯ）。すなわち、それまで継続的に検知されていた姿勢や運動状態とは異なる姿勢や運動状態が検知され、直前に変化が生じていない場合である。この場合には、新しい変化が開始したものと評価できるため、変化点検知結果は「変化点である」（検知、ＹＥＳ）となる。この場合は、前の時点から継続して変化点が検知されている状態ではないため、終了判定の結果は変化点検知結果に影響しない。

（変化点検知装置における各部の入出力関係の一例）
図７は、第１の実施形態にかかる変化点検知装置１０における処理の流れの一例を説明するための図である。図７は、変化点検知装置１０の各部の間の情報の入出力関係をおおまかに示す。図７の例中、抽出部２０１は表示を省略する。

まず、抽出部２０１が判定対象データを抽出し、第１の判定部２１０、第２の判定部２２０および第３の判定部２３０に渡す。第１の判定部２１０は開始判定処理を実行すると、判定結果を第３の判定部２３０と検知部２４０とに出力する。また、第２の判定部２２０は記憶部３００（変化点情報記憶部３３０）を参照して状態判定処理を実行すると、判定結果を第３の判定部２３０と検知部２４０とに出力する。また、第３の判定部２３０は、第１の判定部２１０および第２の判定部２２０の出力と判定対象データとに基づき、終了判定処理を実行し、判定結果を検知部２４０に出力する。検知部２４０の検知結果は、記憶部３００（変化点情報記憶部３３０）に記憶される。また、検知部２４０の検知結果は、変化点検知結果として変化点検知装置１０の外部に出力することができる。以上が、変化点検知装置１０における各部の情報の入出力関係の一例である。

（変化点検知処理の流れの一例）
図８は、第１の実施形態にかかる変化点検知処理の詳細な流れの一例を示すフローチャートである。

まず、逐次姿勢識別装置３０において逐次姿勢識別処理が実行されると、処理の結果が変化点検知装置１０に送信される。変化点検知装置１０は、送受信部１００を介して逐次姿勢識別装置３０からデータを取得し、入力データ記憶部３１０に記憶する（ステップＳ８０１）。そして、変化点検知装置１０の抽出部２０１は、データから判定対象データを抽出する（ステップＳ８０２）。抽出部２０１は、逐次姿勢識別装置３０から新しい時点に対応する特定結果が送信されるごとに、当該特定結果を判定対象データとして抽出する。抽出部２０１は抽出した判定対象データを、第１の判定部２１０、第２の判定部２２０および第３の判定部２３０に送る。

第１の判定部２１０は、受信した判定対象データと、比較データ記憶部３２０に記憶される比較データとを比較する（ステップＳ８０３）。

第１の判定部２１０は、判定対象データと比較データとが同一ではないと判定すると（ステップＳ８０３、否定）、比較データ記憶部３２０に記憶される比較データを判定対象データで置き換える（ステップＳ８０４）。そして、第１の判定部２１０は、「不一致」すなわち「開始点である」という判定結果を、第３の判定部２３０および検知部２４０に出力する。

また、第１の判定部２１０は、判定対象データと比較データとが同一であると判定すると（ステップＳ８０３、肯定）、比較データ記憶部３２０に記憶される比較データをそのまま維持する。そして、第１の判定部２１０は、「一致」すなわち「開始点ではない」という判定結果を、第３の判定部２３０および検知部２４０に出力する。

第２の判定部２２０は、受信した判定対象データの直前時点の変化点検知結果を、変化点情報記憶部３３０を参照して判定する。第２の判定部２２０は、「変化点である」または「変化点ではない」との判定結果を第３の判定部２３０および検知部２４０に出力する（ステップＳ８０５、Ｓ８０８）。

第３の判定部２３０は、第１の判定部２１０および第２の判定部２２０からの判定結果を受信する。そして、第３の判定部２３０は、第１の判定部２１０の判定結果が「不一致」すなわち「開始点である」の場合（ステップＳ８０３、否定）に、第２の判定部２２０の判定結果が「変化点である」か否かを判定する（ステップＳ８０５）。第２の判定部２２０の判定結果が「変化点ではない」の場合（ステップＳ８０５、否定）、第３の判定部２３０は、第１のカウンタ２３１をゼロにリセットする（ステップＳ８０６）。そして、第３の判定部２３０は、空データを検知部２４０に出力する。この場合、検知部２４０は、第１の判定部２１０から「不一致」、第２の判定部２２０から「変化点である」、第３の判定部から「空データ」を受信する。そして、検知部２４０は、上述した判定パターンに基づき、当該時点の判定対象データは「変化点である」と判定する（「変化点」、ステップＳ８０７）。図８のステップＳ８０３否定、Ｓ８０４，Ｓ８０５否定、Ｓ８０６、Ｓ８０７のフローは、図６に示す判定パターン（４）に対応する。

ステップＳ８０５に戻り、第３の判定部２３０が受信した第１の判定部２１０の判定結果が「不一致」（ステップＳ８０３、否定）、第２の判定部２２０の判定結果が「変化点である」（ステップＳ８０５、肯定）の場合を説明する。この場合、第３の判定部２３０は、第１のカウンタ２３１のカウンタ値が所定の閾値より大きいか否かを判定する（ステップＳ８１０）。そして、カウンタ値が所定の閾値以下の場合（ステップＳ８１０、否定）、第３の判定部２３０は第１のカウンタ２３１のカウンタ値を１だけカウントアップする（ステップＳ８１１）。そして、第３の判定部２３０は「カウンタ値は閾値以下」すなわち「終了点ではない」との判定結果を検知部２４０に出力する。検知部２４０は、第１の判定部２１０の「不一致」との判定結果、第２の判定部２２０の「変化点である」との判定結果および第３の判定部２３０の「終了点ではない」との判定結果に基づき検知処理を実行する。すなわち、検知部２４０は、当該時点の判定対象データは「変化点である」と判定する（ステップＳ８１２）。図８のステップＳ８０３否定、Ｓ８０４、Ｓ８０５肯定、Ｓ８１０否定、Ｓ８１１、Ｓ８１２のフローは、図６に示す判定パターン（６）に対応する。

ステップＳ８１０に戻り、カウンタ値が所定の閾値より大きい場合（ステップＳ８１０、肯定）、第３の判定部２３０は、「カウンタ値は閾値より大きい」すなわち「終了点である」との判定結果を検知部２４０に出力する。検知部２４０は、第１の判定部２１０の「一致」との判定結果、第２の判定部２２０の「変化点である」との判定結果、第３の判定部２３０の「終了点である」との判定結果に基づき、検知処理を実行する。すなわち、検知部２４０は、「変化点ではない」と判定する（「変化なし」、ステップＳ８１３）。図８のステップＳ８０３否定、Ｓ８０４、Ｓ８０５肯定、Ｓ８１０肯定、Ｓ８１３のフローは、図６に示す判定パターン（５）に対応する。

次に、第１の判定部２１０の判定結果が「一致」すなわち「開始点ではない」であり（ステップＳ８０３、肯定）、第２の判定部２２０の判定結果が「変化点ではない」の場合（ステップＳ８０８、否定）を説明する。この場合、第３の判定部２３０は、空データを検知部２４０に出力する。検知部２４０は、第１の判定部２１０、第２の判定部２２０および第３の判定部２３０の判定結果に基づき、当該時点の判定対象データは「変化点ではない」と判定する（「変化なし」、ステップＳ８０９）。図８のステップＳ８０３肯定、Ｓ８０８否定、Ｓ８０９のフローは、図６に示す判定パターン（１）に対応する。

次に、第１の判定部２１０の判定結果が「一致」すなわち「開始点ではない」であり（ステップＳ８０３、肯定）、第２の判定部２２０の判定結果が「変化点である」の場合（ステップＳ８０８、肯定）を説明する。この場合、第３の判定部２３０は、第１のカウンタ２３１のカウンタ値と所定の閾値とを比較する（ステップＳ８１０）。そして、カウンタ値が所定の閾値以下の場合（ステップＳ８１０、否定）、第３の判定部２３０は第１のカウンタ２３１のカウント値を１だけカウントアップする（ステップＳ８１１）。そして、第３の判定部２３０は「カウンタ値は閾値以下」すなわち「終了点ではない」との判定結果を検知部２４０に出力する。検知部２４０は、第１の判定部２１０の「一致」との判定結果、第２の判定部２２０の「変化点である」との判定結果および第３の判定部２３０の「終了点である」との判定結果に基づき検知処理を実行する（ステップＳ８１２）。すなわち、検知部２４０は、当該時点の判定対象データは「変化点である」と判定する（「変化点」、ステップＳ８１２）。図８のステップＳ８０３肯定、Ｓ８０８肯定、Ｓ８１０否定、Ｓ８１１、Ｓ８１２のフローは、図６に示す判定パターン（３）に対応する。

ステップＳ８１０に戻り、第３の判定部２３０が第１のカウンタ２３１のカウンタ値と所定の閾値とを比較した結果、カウンタ値が所定の閾値より大きい場合を説明する（ステップＳ８１０、肯定）。この場合、第３の判定部２３０は、「カウンタ値は閾値より大きい」すなわち「終了点である」との判定結果を検知部２４０に出力する。検知部２４０は、第１の判定部２１０の「一致」との判定結果、第２の判定部２２０の「変化点である」との判定結果、第３の判定部２３０の「終了点である」との判定結果に基づき、検知処理を実行する。すなわち、検知部２４０は、「変化点ではない」と判定する（「変化なし」ステップＳ８１３）。図８のステップＳ８０３肯定、Ｓ８０８肯定、Ｓ８１０肯定、Ｓ８１３のフローは、図６に示す判定パターン（２）に対応する。

検知部２４０が検知結果を出力すると（ステップＳ８０７、Ｓ８０９、Ｓ８１２、Ｓ８１３）、抽出部２０１は次の特定結果を逐次姿勢識別装置３０から受信したか否か判定する（ステップＳ８１４）。次の特定結果を受信したと判定した場合（ステップＳ８１４、肯定）、抽出部２０１は、次の特定結果を次の判定対象データとして抽出する（ステップＳ８１５）。そして、ステップＳ８０３に戻り、第１の判定部２１０、第２の判定部２２０、第３の判定部２３０および検知部２４０による処理が繰り返される。他方、抽出部２０１が次の特定結果を受信していないと判定した場合（ステップＳ８１４、否定）、変化点検知装置１０は処理を終了する。以上が、第１の実施形態における変化点検知処理の流れの一例である。

（第１の実施形態の効果）
上述のとおり、第１の実施形態にかかる変化点検知装置は、連続したデータに変化が生じた部分である変化点を検知する変化点検知装置であって、連続したデータから抽出される判定対象データと、比較データとの異同を判定する第１の判定部と、判定対象データの直前データが変化点と判定されたか否かを判定する第２の判定部と、判定対象データの直前までに連続して変化点が検知された数が、第１の閾値より大きいか否かを判定する第３の判定部と、第１、第２、第３の判定部の判定結果に基づき、判定対象データが変化点であるか否かを判定する検知部と、を備える。

このため、第１の実施形態にかかる変化点検知装置は、連続性を判定するための比較データと、各時点のデータとの比較に基づいて、当該時点が変化点であるか否かを判定することができる。また、第１の実施形態にかかる変化点検知装置は、比較データとの異同にもとづき変化点を検知するため、判定対象とする逐次姿勢識別結果がまだ蓄積されていない時点でも、逐次的に変化点検知を実行することができる。また、第１の実施形態にかかる変化点検知装置は、各時点のデータについて、直前のデータに対する変化点検知結果を加味して、当該時点が変化点であるか否かを判定することができる。さらに、第１の実施形態にかかる変化点検知装置は、直前までに継続している変化点の検知数を考慮して、各時点が変化点であるか否かを判定することができる。このため、第１の実施形態にかかる変化点検知装置は、各時点を切り離して、当該時点のデータを評価するのではなく、前後時点のデータを加味して、変化点を検知することができる。このため、第１の実施形態にかかる変化点検知装置は、連続的なデータによって示される事象に変化が生じた変化点を、精度よく検知することができる。また、第１の実施形態にかかる変化点検知装置は、姿勢の変化が開始してから終了するまでに所定期間かかる場合であっても、姿勢変化が開始した直後から変化点を検知することができる。さらに、第１の実施形態にかかる変化点検知装置は、姿勢変化が終了するまで逐次的に変化点検知を継続することができる。また、第１の実施形態の変化点検知装置は、変化の状態を限定せずに変化点を検知するため、姿勢や運動状態の多様な変化を、網羅的に検知することができる。

また、第１の実施形態にかかる変化点検知装置において、連続したデータは、第１の時点から最新の時点である第ｎ（ｎは２以上の自然数）の時点までの各々の時点に対応する複数のデータを含み、変化点検知装置は、判定対象データとして、第ｎの時点のデータを抽出する抽出部をさらに備える。このため、変化点検知装置は、最新のデータを受信するとともに、変化点検知処理を実行することができ、逐次的にデータ評価を進行させることができる。このように、第１の実施形態にかかる変化点検知装置は、逐次姿勢識別装置での特定処理が実行されるごとに順次変化点検知処理を実行するため、ほぼリアルタイムでユーザの姿勢および運動状態が変化している期間と安定している期間とを検知することができる。

また、第１の実施形態にかかる変化点検知装置において、第３の判定部は、検知部による変化点であるとの判定が判定対象データの直前までに連続した数を、連続して変化点が検知された数として、第１の閾値より大きいか否かを判定する（第１のカウンタ）。すなわち、第１の実施形態の第３の判定部は、実際の判定対象データに変化があったか否かに関わらず、変化点として検知された数にもとづき、変化点との評価を終了するか否かを判定する。このため、変化点検知装置は、姿勢や運動状態の変化が継続していると評価できる期間の長さを予め算出して、第１のカウンタの閾値として設定することで、固定された長さの期間を変化期間として検知することができる。

たとえば、第１のカウンタの閾値として大きい値を設定すれば、一度変化が発生してから変化状態が安定したと判定されるまでの期間を長くすることになる。また、第１のカウンタの閾値として小さい値を設定すれば、変化状態を短い期間に固定することができる。したがって、第１のカウンタは、常に姿勢変化後の固定的な期間のデータを「変化状態」中のデータとみなすことが好ましい場面で用いると効果的である。

また、第１の実施形態にかかる変化点検知装置において、連続したデータは、第１の時点から第ｎの時点までの各々の時点における所定の事象に対する評価結果である。このため、第１の実施形態の変化点検知装置は、一定の評価基準に基づいて得られたデータの精度をさらに向上させることができる。

また、第１の実施形態にかかる変化点検知装置において、連続したデータは、人の身体運動に関する加速度情報に基づき推定される姿勢および運動状態の判定結果である。このため、変化点検知装置は、多様な変化パターンを含む人の姿勢および運動状態について、変化パターンを限定することなく、精度高く変化状態を抽出することができる。

また、第１の実施形態にかかる変化点検知装置において、連続したデータは各々、人の身体運動に関する加速度情報に基づき推定される姿勢および運動状態の判定結果であり、当該判定結果は、定質的なラベルまたは記号である。また、上記のように、判定結果は時系列的に取得される。また、判定結果は、定量的な数値ではなく、定質的なラベルまたは記号である。たとえば、判定結果は、「運動」、「立位」、「座位」、「臥位」等のラベルである。このため、変化点検知装置は、具体的な身体活動について、所定の基準に基づく判定結果から、変化状態と評価される部分をデータから抽出することができる。

日常の姿勢変化のパターンは非常に多岐にわたるため、座位から立位、立位から歩行といった特定の姿勢から特定の姿勢への変化を事前に機械学習させて、測定データ中から機械学習したパターンに合致する箇所を探す手法では煩雑である。第１の実施形態における変化点検知装置は、姿勢変化のパターンを特定せずに、判定の時点で、直前時点に検知された姿勢および運動状態と、判定時点に検知された姿勢および運動状態とが異なれば、変化が開始したと判定する。また、第１の実施形態の変化点検知装置は、姿勢および運動状態の変化開始が検知された後、変化後の姿勢および運動状態が所定期間継続して検知された場合に、変化が終了したと判定する。このため、第１の実施形態の変化点検知装置によれば、変化の前後の姿勢や運動状態および変化中の姿勢や運動状態が何であるかにかかわらず、変化点を検知することができる。

また、第１の実施形態にかかる変化点検知装置において、第１の判定部は、現在の判定対象データの直前時点の判定対象データを、現在の判定対象データと比較する比較データとする。このため、変化点検知装置は、直前の状態との比較に基づいて変化点を検知することができ、また、比較データが更新されるため、進行していく変化状態に即した検知を実現することができる。

また、第１の実施形態にかかる変化点検知装置において、第３の判定部が用いる第１の閾値は、変化の推定継続時間に応じて設定される。このため、第１の実施形態にかかる変化点検知装置は、実際の推定継続時間に応じて、変化状態と評価される期間を抽出することができ、検知精度を高めることができる。

（第２の実施形態）
次に図９乃至図１３を参照して第２の実施形態について説明する。第１の実施形態にかかる変化点検知装置１０は、逐次姿勢識別装置３０から新たに送信される特定結果に基づき、姿勢および運動状態が変化する変化点を検知した。これに対して、第２の実施形態では、逐次姿勢識別装置３０の特定結果に生じる誤差やノイズを除去しつつ変化点を検知する。そのため、第２の実施形態では、逐次姿勢識別装置３０から受信した特定結果から、複数時点に対応する特定結果を抽出し、ひとまとまりの判定対象グループとして処理する。これによって、第２の実施形態にかかる変化点検知装置は判定対象グループ内のノイズや誤差を除去する。

（第２の実施形態にかかる変化点検知装置１０Ａの構成の一例）
図９は、第２の実施形態にかかる変化点検知装置１０Ａの構成の一例を示す概略図である。第２の実施形態にかかる変化点検知装置１０Ａも、第１の実施形態と同様、ウェアラブル機器２０と接続される逐次姿勢識別装置３０から逐次姿勢識別結果を受信して変化点を検知する。変化点検知装置１０Ａは、送受信部１００Ａと、制御部２００Ａと、記憶部３００Ａと、を備える。なお、以下の説明中、第１の実施形態と同様の構成および機能については説明を省略する。

送受信部１００Ａは、第１の実施形態の送受信部１００と同様の機能および構成を有する。送受信部１００Ａは、逐次姿勢識別装置３０から逐次姿勢識別処理の特定結果を受信して記憶部３００Ａに記憶する。

記憶部３００Ａは、入力データ記憶部３１０Ａと、比較データ記憶部３２０Ａと、変化点情報記憶部３３０Ａと、修正データ記憶部３４０Ａと、を備える。

入力データ記憶部３１０Ａ、比較データ記憶部３２０Ａおよび変化点情報記憶部３３０Ａは、第１の実施形態の入力データ記憶部３１０、比較データ記憶部３２０および変化点情報記憶部３３０と同様である。入力データ記憶部３１０Ａ、比較データ記憶部３２０Ａおよび変化点情報記憶部３３０Ａに記憶される情報の構成もそれぞれ、入力データ記憶部３１０、比較データ記憶部３２０および変化点情報記憶部３３０に記憶される情報の構成と同様である。

第２の実施形態の記憶部３００Ａは、修正データ記憶部３４０Ａを備える点で、第１の実施形態の記憶部３００と異なる。修正データ記憶部３４０Ａについては後述する。

制御部２００Ａは、抽出部２０１Ａと、第１の判定部２１０Ａと、第２の判定部２２０Ａ、第３の判定部２３０Ａと、検知部２４０Ａと、を備える。また、第２の実施形態では、抽出部２０１Ａは、判定対象データとともに判定対象グループを抽出する点、第１の実施形態と異なる。

第１の判定部２１０Ａ、第２の判定部２２０Ａ、第３の判定部２３０Ａはそれぞれ、開始判定処理、状態判定処理、終了判定処理を実行する。第２の実施形態にかかる状態判定処理および終了判定処理は、第１の実施形態にかかる状態判定処理および終了判定処理と同様である。ただし、開始判定処理の手法は第１の実施形態と第２の実施形態とで異なる。

まず、抽出部２０１Ａにおける処理について説明する。抽出部２０１Ａは、逐次姿勢識別装置３０から新たに逐次姿勢識別処理の特定結果を送受信部１００Ａを介して受信すると、当該特定結果の時点より所定数だけ前の時点から当該特定結果の時点の直前の時点までの特定結果を記憶部３００Ａ（入力データ記憶部３１０Ａ）から抽出する。抽出部２０１Ａは、たとえば、新たに受信した特定結果の時点より１０個前の時点から直前の時点までの特定結果を抽出する。抽出部２０１Ａは、抽出した１０個の特定結果と新たに受信した特定結果をひとまとまりの判定対象グループとする。

図１０は、第２の実施形態にかかる変化点検知処理における判定対象グループの構成を説明するための図である。たとえば、図１０の「ｔ」時点のデータを、変化点検知装置１０Ａの送受信部１００Ａが逐次姿勢識別装置３０から新たに受信したとする。すると、抽出部２０１Ａは、「ｔ」時点から所定数だけ前の時点から「ｔ」時点の直前時点までのデータ（特定結果）を、入力データ記憶部３１０Ａから抽出する。たとえば、図１０の例では、抽出部２０１Ａは、「ｔ」時点から「ｋ」だけ前の時点「ｔ−ｋ」時点のデータ、「ｔ−ｋ＋１」時点のデータ、…、「ｔ−２」時点のデータ、「ｔ−１」時点のデータ、を抽出する。そして、抽出部２０１Ａは、抽出したｋ個のデータと、「ｔ」時点のデータとを組み合わせてひとまとまりの判定対象グループとする。さらに、抽出部２０１Ａは、「ｔ」時点の判定対象データを、「ｔ」時点の判定対象グループの中から特定する。図８の例では、「ｔ」時点の判定対象グループのうち先頭のデータである「ｔ−ｋ」時点のデータを「ｔ」時点の判定対象データとする。

また、抽出部２０１Ａは、「ｔ＋１」時点のデータが逐次姿勢識別装置３０から新たに受信されると、「ｔ−ｋ＋１」時点から「ｔ」時点までのデータを、入力データ記憶部３１０Ａから抽出する。そして、抽出部２０１Ａは、抽出したデータと新たに受信した「ｔ＋１」時点のデータをひとまとまりの「ｔ＋１」時点の判定対象グループとする。そして、抽出部２０１Ａは、「ｔ＋１」時点の判定対象グループ中の先頭データである「ｔ−ｋ＋１」時点のデータを「ｔ＋１」時点の判定対象データとする。

抽出部２０１Ａはこのように、新しい特定結果が逐次姿勢識別装置１０Ａから受信されるごとに、新しい判定対象グループを抽出し、判定対象データを特定する。抽出部２０１Ａは、抽出した判定対象グループと判定対象データとを、第１の判定部２１０Ａ、第２の判定部２２０Ａ、第３の判定部２３０Ａに渡す。

第１の判定部２１０Ａは、比較部２１１Ａと修正部２１２Ａとを備える。

第１の判定部２１０Ａにおける開始判定処理につき、図１１を参照して説明する。図１１は、第２の実施形態にかかる変化点検知処理における開始判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、比較部２１１Ａは、抽出部２０１Ａから判定対象グループと判定対象データとを受け取る（ステップＳ１１０１）。また、比較部２１１Ａは、比較データ記憶部３２０Ａから比較データを取り出す（ステップＳ１１０１）。比較部２１１Ａは、判定対象データと、比較データとを比較する（ステップＳ１１０２）。比較部２１１Ａは比較結果を修正部２１２Ａに渡す。修正部２１２Ａは、比較部２１１Ａにおける比較結果が「一致」の場合は（ステップＳ１１０２、肯定）、そのまま比較結果「一致」を第１の判定部２１０Ａの判定結果として出力する（ステップＳ１１０７）。

他方、修正部２１２Ａは、比較部２１１Ａにおける比較結果が「不一致」の場合は（ステップＳ１１０２、否定）、判定対象グループ中に比較データと同一のデータがあるか否かを判定する。さらに、修正部２１２Ａは、比較データと同一のデータがある場合、その数と所定の閾値とを比較する（ステップＳ１１０３）。修正部２１２Ａは同一のデータの数が所定の閾値より大きい場合（ステップＳ１１０３、肯定）、判定対象グループ中のデータをすべて比較データと同一のデータに修正する（ステップＳ１１０６）。修正したデータは、修正データ記憶部３４０Ａに記憶される。さらに、修正部２１２Ａは、比較部２１１Ａの比較結果である「不一致」を「一致」に修正し（ステップＳ１１０６）、第１の判定部２１０Ａの判定結果として出力する（ステップＳ１１０７）。

修正部２１２Ａは、比較データと同一のデータの数が所定の閾値以下の場合は（ステップＳ１１０３、否定）、比較データ記憶部３２０Ａに記憶される比較データを判定対象データで置き換える（ステップＳ１１０４）。そして、修正部２１２Ａは、第１の判定部２１０Ａの判定結果として「不一致」を出力する（ステップＳ１１０５）。

修正部２１２Ａは、判定対象グループ中に所定数以上比較データと同一のデータが存在する場合は、判定対象グループ全体を比較データと同一とみなしてよいと判定して、判定対象グループ全体を比較データに書き換える。たとえば、ユーザの姿勢および運動状態が継続して「座位」と判定されているときに、一時点だけ「運動」と判定されたとする。しかし、その次の時点では、「座位」に戻り、その後も継続して「座位」と判定されたとする。この場合には「運動」と判定された時点は誤検知またはノイズである可能性がある。したがって、「運動」という判定結果を「座位」に修正することで、たとえば、ウェアラブル機器２０から取得した生体信号情報と対応づけて自律神経機能評価を行う際に、より精度の高い評価を行うことができる。そこで、第２の実施形態では、逐次姿勢識別装置３０の逐次姿勢識別結果に生じる誤差やノイズを除去するために、第１の判定部２１０Ａに、比較部２１１Ａに加えて、修正部２１２Ａを設けている。

第２の判定部２２０Ａの構成および機能は、第１の実施形態の第２の判定部２２０と同様である。

第３の判定部２３０Ａは、第１のカウンタ２３１Ａを備える。第３の判定部２３０Ａおよび第１のカウンタ２３１Ａの構成および機能は、第１の実施形態の第３の判定部２３０および第１のカウンタ２３１Ａの構成および機能と同様である。

検知部２４０Ａは、検知処理を実行する。検知部２４０Ａは、第１の実施形態の検知部２４０と同様の構成および機能を有する。また、検知部２４０Ａにおける判定パターンも第１の検知部２４０の判定パターンと同様である。ただし、第１の判定部２１０Ａにおいて比較部２１１Ａの比較結果が「不一致」である場合でも、第１の判定部２１０Ａの判定結果が修正部２１２Ａにより「一致」に修正される場合がある点が第１の実施形態と異なる。第１の判定部２１０Ａは、修正部２１２Ａにより判定対象グループ中比較データと同一のデータの数が所定の閾値より大きいと判定された場合は、判定結果を「一致」に修正する。このため、検知部２４０Ａにおける判定パターンは実質的に第１の実施形態と同様となる。

（第２の実施形態の判定パターン）
図１２は、第２の実施形態にかかる変化点検知処理における判定パターンを説明するための図である。図１２に示す判定パターン（１）、（２）、（３）は、修正部２１２Ａの処理が介在しないため、図６に示す判定パターン（１）、（２）、（３）と同様である。また、図１２に示す判定パターン（１ａ）、（２ａ）、（３ａ）は、比較部２１１Ａにより判定対象データと比較データが不一致と判定されたが、修正部２１２Ａにより判定結果が修正される場合である。このため、「判定対象データと比較データは一致？」の欄は、それぞれ「ＮＯ」となっているが、「修正処理要？」の欄が「ＹＥＳ」であることにより、開始判定処理の結果出力は「一致」すなわち「開始点ではない」となる。したがって、検知部２４０Ａにおける処理は、判定パターン（１ａ）、（２ａ）、（３ａ）と、判定パターン（１）、（２）、（３）とで同じになる。図１２に示す判定パターン（４）、（５）、（６）は、修正部２１２Ａにより修正処理が不要と判定される場合である。したがって、比較部２１１Ａの比較結果がそのまま第１の判定部２１０Ａの判定結果となり、図６の判定パターン（４）、（５）、（６）と同様となる。

このように、第２の実施形態では、第１の判定部２１０Ａにおいて修正処理が実行されるが、第１の判定部２１０Ａからの出力に修正処理の結果が反映されるため、検知部２４０Ａにおける判定パターンは実質的に第１の実施形態と同様となる。

（第２の実施形態の変化点検知処理の詳細な流れの一例）
図１３は、第２の実施形態にかかる変化点検知処理の詳細な流れの一例を示すフローチャートである。図１３中、ステップＳ１３０１、Ｓ１３０３、Ｓ１３０５〜Ｓ１３０８、Ｓ１３１０〜Ｓ１３１５の処理は、図８のステップＳ８０１、Ｓ８０３、Ｓ８０４〜Ｓ８０７、Ｓ８０８〜Ｓ８１３の処理と同様である。図１３のフローは、図８のフローと、判定対象データではなく判定対象グループを抽出する点、および、判定対象データと比較データとが不一致の場合に修正処理を実行する点が異なる。以下、図８のフローと相違する点について図１３のフローを説明する。

まず、判定対象グループを抽出する点について説明する。図１３のフローでは、最初に送受信部１００Ａは逐次姿勢識別装置３０からデータを取得する（Ｓ１３０１）。抽出部２０１Ａは、新たに取得したデータの所定数前の時点のデータから新たに取得したデータの直前時点のデータまでを、入力データ記憶部３１０Ａから抽出し、新たに取得したデータとあわせて判定対象グループとする（ステップＳ１３０２）。また、抽出部２０１Ａは、判定対象グループの先頭のデータを判定対象データとして抽出する（ステップＳ１３０２）。抽出した判定対象グループと判定対象データとは、第１の判定部２１０Ａ、第２の判定部２２０Ａおよび第３の判定部２３０Ａに渡される。

判定対象グループと判定対象データを受信した第１の判定部２１０Ａの比較部２１１Ａは、判定対象データと比較データとを比較する（ステップＳ１３０３）。比較結果が「不一致」の場合（ステップＳ１３０３、否定）に、修正部２１２Ａによる修正処理が実行される。比較結果が「一致」の場合（ステップＳ１３０３、肯定）は、第１の実施形態の場合と同様に処理される。

比較結果が「不一致」の場合（ステップＳ１３０３、否定）、修正部２１２Ａは、判定対象グループ中の比較データと同一のデータ数が所定の閾値より大きいか否かを判定する。すなわち、修正部２１２Ａは、判定対象グループおよび比較結果の修正が必要か否かを判定する（ステップＳ１３０４）。そして、修正部２１２Ａは、比較データと同一のデータ数が所定の閾値より大きいと判定した場合、すなわち修正が必要と判定した場合（ステップＳ１３０４、肯定）、修正処理を実行する（ステップＳ１３０９）。すなわち、修正部２１２Ａは、判定対象グループに含まれるデータをすべて比較データと同じデータに書き換える。修正部２１２Ａは、修正後のデータを修正データ記憶部３４０に記憶する。さらに、修正部２１２Ａは、比較結果である「不一致」を「一致」に修正して、第１の判定部２１０Ａの判定結果として出力する。修正部２１２Ａが修正処理を実行した場合（ステップＳ１３０４肯定、ステップＳ１３０９の場合）は、最初から比較部１２１Ａが「一致」と判定した場合（ステップＳ１３０３、肯定の場合）と同様に処理が進む。

（第２の実施形態の効果）
このように、第２の実施形態にかかる変化点検知装置においては、連続したデータは、第１の時点から最新の時点である第ｎ（ｎは２以上の自然数）の時点までの各々の時点に対応する複数のデータを含み、判定対象データとして、第ｎの時点より所定数前の時点に対応するデータを抽出し、所定数前の時点から第ｎの時点までの各時点に対応する複数のデータを、判定対象グループとして抽出する抽出部をさらに備える。さらに、第１の判定部は、判定対象グループに含まれる比較データと同一のデータ数が、第２の閾値より大きい場合、判定対象データと比較データとの異同にかかわらず、判定対象データと比較データとは同一であると判定する（修正部）。このように、第２の実施形態にかかる変化点検知装置は、判定対象データに変化があった場合でも、その前後のデータの状態から、ノイズや誤差と判定できる場合には、判定結果を修正して出力する。逐次姿勢推定装置からの結果が、各時点の加速度情報等を基にする場合、その時点の加速度情報によっては、ちょっとした体の動きに合わせて通常の生活では起こりえないような短時間のみ別の姿勢になっていたかのように推定される場合が発生することが予想される。第２の実施形態にかかる変化点検知装置は、修正部を備えることにより、このような突発的な推定ノイズが変化点検知にあたえる影響を減ずることができる。

なお、修正部は、逐次姿勢推定処理の結果に生じる誤差に対処するものであるため、逐次姿勢推定処理の結果精度が十分に高い場合には、判定対象グループの抽出や修正部による修正処理は省略してもよい。

このほか、第２の実施形態にかかる変化点検知装置は、第１の実施形態にかかる変化点検知装置と同様の効果を奏する。

ところで、第２の実施形態においては、修正部２１２Ａが修正したデータを修正データ記憶部３４０Ａに記憶するものとした。修正部２１２Ａによりデータが修正された場合には、以後の変化点検知処理において使用する逐次姿勢識別結果は、入力データ記憶部３１０Ａに記憶されるデータではなく、修正データ記憶部３４０Ａに記憶されるデータとしてもよい。また、変化点情報記憶部３３０Ａに記憶される変化点検知処理の結果だけでなく、修正データ記憶部３４０Ａに記憶されるデータを外部に出力できるように変化点検知装置を構成してもよい。

（第３の実施形態）
次に図１４乃至図１７を参照して第３の実施形態について説明する。第３の実施形態の変化点検知装置は、第１および第２の実施形態の変化点検知装置が備える第１のカウンタに代えて第２のカウンタを備える。第１のカウンタは、変化点と検知されている状態が継続する期間をカウントしたが、第２のカウンタは、変化点であるか否かに関わらず、同じデータが連続している期間をカウントする。つまり、第１のカウンタは、変化後の姿勢や運動状態がさらに変化した場合に、二つの変化を区別せず全体として変化点としてカウントする。これに対し、第２のカウンタは、変化点の検知が続いているが、姿勢や運動状態自体はさらに変化した場合に、姿勢や運動状態が変化するたびにリセットされ、連続する変化それぞれを区別してカウントする。

（第３の実施形態にかかる変化点検知装置１０Ｂの構成の一例）
図１４は、第３の実施形態にかかる変化点検知装置１０Ｂの構成の一例を示す概略図である。第３の実施形態にかかる変化点検知装置１０Ｂも、第１、第２の実施形態と同様、ウェアラブル機器２０と接続される逐次姿勢識別装置３０から逐次姿勢識別結果を受信して変化点を検知する。変化点検知装置１０Ｂは、送受信部１００Ｂと、制御部２００Ｂと、記憶部３００Ｂと、を備える。なお、以下の説明中、第１、第２の実施形態と同様の構成および機能については説明を省略する。

送受信部１００Ｂは、第１の実施形態の送受信部１００と同様の機能および構成を有する。送受信部１００Ｂは、逐次姿勢識別装置３０から逐次姿勢識別処理の特定結果を受信して記憶部３００Ｂに記憶する。

記憶部３００Ｂは、入力データ記憶部３１０Ｂと、比較データ記憶部３２０Ｂと、変化点情報記憶部３３０Ｂと、を備える。

入力データ記憶部３１０Ｂ、比較データ記憶部３２０Ｂおよび変化点情報記憶部３３０Ｂは、第１の実施形態の入力データ記憶部３１０、比較データ記憶部３２０および変化点情報記憶部３３０と同様である。入力データ記憶部３１０Ｂ、比較データ記憶部３２０Ｂおよび変化点情報記憶部３３０Ｂに記憶される情報の構成もそれぞれ、入力データ記憶部３１０、比較データ記憶部３２０および変化点情報記憶部３３０に記憶される情報の構成と同様である。

制御部２００Ｂは、抽出部２０１Ｂと、第１の判定部２１０Ｂと、第２の判定部２２０Ｂと、第３の判定部２３０Ｂと、検知部２４０Ｂと、を備える。

抽出部２０１Ｂの構成および機能は、第１の実施形態の抽出部２０１の構成および機能と同様である。

第１の判定部２１０Ｂ、第２の判定部２２０Ｂ、第３の判定部２３０Ｂはそれぞれ、開始判定処理、状態判定処理、終了判定処理を実行する。第３の実施形態の第１の判定部２１０Ｂおよび第２の判定部２２０Ｂにおける処理は、第１の実施形態の第１の判定部２１０および第２の判定部２２０における処理と同様である。

ただし、第３の実施形態における第３の判定部２３０Ｂは、第１のカウンタ２３１に代えて第２のカウンタ２３３Ｂを備える点で第１の実施形態と異なる。第２のカウンタ２３３Ｂは、変化点が継続して検知されている間にさらに姿勢および運動状態の変化が生じた場合、異なる変化として検知する。また、第２のカウンタ２３３Ｂは、変化状態か安定状態かに関わらず、所定の状態が継続している期間をカウントする。このため、終了判定処理の手法は、第１の実施形態と第３の実施形態とで異なる。また、検知部２４０Ｂにおける判定パターンは、第１の実施形態と第３の実施形態とで異なる。

抽出部２０１Ｂは、逐次姿勢識別装置３０から送信される姿勢および運動状態の特定結果から、変化点検知処理の対象となる判定対象データを抽出する。抽出部２０１Ｂは、送受信部１００Ｂを介して新たな特定結果を受信すると、当該特定結果を判定対象データとして抽出する。

第１の判定部２１０Ｂは開始判定処理を実行する。第１の判定部２１０Ｂは比較部２１１Ｂを備える。第１の判定部２１０Ｂおよび比較部２１１Ｂの構成および機能は、第１の実施形態の第１の判定部２１０および比較部２１１の構成および機能と同様である。

第２の判定部２２０Ｂは状態判定処理を実行する。第２の判定部２２０Ｂの構成および機能は、第１の実施形態の第２の判定部２２０の構成および機能と同様である。

（第３の判定部２３０Ｂの第２のカウンタ２３３Ｂにおける処理）
第３の実施形態は、第３の判定部２３０Ｂおよび検知部２４０Ｂの処理が第１の実施形態と異なる。第３の判定部２３０Ｂは、終了判定処理を実行する。第３の判定部２３０Ｂは、第２のカウンタ２３３Ｂを備える。第２のカウンタ２３３Ｂは、変化状態であるか安定状態であるかに関わらず、同じ姿勢および運動状態との評価が継続する期間をカウントする。第１、第２の実施形態の第１のカウンタ２３１，２３１Ａは、変化点が検知され続けている期間をカウントした。たとえば、「立位」から「座位」への変化が検知された場合、第１のカウンタ２３１，２３１Ａに対して設定されている所定の閾値を超えてカウンタ値が増加する前に、「座位」からさらに「臥位」への変化が検知されたとする。この場合、第１のカウンタ２３１，２３１Ａは、カウンタ値をリセットすることなく、カウントアップする。これに対して、第２のカウンタ２３３Ｂは、「座位」から「臥位」への変化が検知された時点でカウンタ値をリセットする。そして第２のカウンタ２３３Ｂは新たにカウントを開始する。

つまり、第１、第２の実施形態の第１のカウンタ２３１，２３１Ａは、姿勢および運動状態に変化が生じた場合、その後続いてさらに姿勢および運動状態に変化が生じたとしても、所定期間内であれば、徐々に進行する一連の変化として、まとめてカウントする。そして、第１、第２の実施形態の終了判定処理では、第３の判定部２３０，２３０Ａは、最初に変化が生じてから予め設定された閾値により示される期間が経過すればさらに別の変化が生じていても、一連の変化状態は終了したものと評価する。

これに対して、第３の実施形態の第２のカウンタ２３３Ｂは、姿勢および運動状態に変化が生じた場合、その後続いてさらに姿勢および運動状態に変化が生じれば、別個の変化状態としてカウントする。

図１５は、第３の実施形態にかかる変化点検知処理について説明するための図である。図１５を参照し、第２のカウンタ２３３Ｂを用いた変化点検知処理についてさらに説明する。

図１５の例では、「ｔ−５」時点から「ｔ」時点までの判定対象データについて変化点検知処理が終了している。そして、「ｔ−４」時点において、判定対象データが「Ｃ」から「Ａ」に変化している。このため、第２のカウンタ２３３Ｂは、「０」にリセットされている。また、「ｔ−４」時点において、変化点が検知されている（「変化点検知結果、ＹＥＳ」）。そして、「ｔ−４」時点から「ｔ」時点まで、継続して逐次姿勢識別結果「Ａ」が判定対象データとなっている。つまり変化後継続して同じ姿勢および運動状態が検知されている。このため、「ｔ−４」時点から「ｔ」時点まで、変化点検知結果は「ＹＥＳ」であり、第２のカウンタ２３３Ｂのカウンタ値は１ずつ増加している。ここで、第２のカウンタ２３３Ｂに対して閾値「５」が設定されており、第２のカウンタ２３３Ｂのカウンタ値が「５」を超えると第３の判定部２３０Ｂは変化状態が終了したと評価するものとする。

図１５中、「ｔ」時点では、カウンタ値は「４」であり閾値「５」以下である。次の「ｔ＋１」時点において、判定対象データは「Ｂ」である。つまり、「ｔ＋１」時点において、判定対象データは「ｔ」時点の「Ａ」から「Ｂ」に変化する。すると、第２のカウンタ２３３Ｂのカウンタ値は、変化点検知結果が「変化点である（図１５の例で「ＹＥＳ」）」であっても、「０」にリセットされる。このように、第２のカウンタ２３３Ｂは、変化点が継続している期間ではなく、同じ状態が継続している期間をカウントする。

第１のカウンタ２３１を用いた場合は、変化状態と判定される期間が固定される。これに対して、第２のカウンタ２３３Ｂを用いた場合、一度に複数の変化が連続して生じた場合、各々の変化状態を別個にカウントすることができるため、変化状態と判定される期間を変動させることができる。

（第３の判定部２３０Ｂによる終了判定処理）
第３の判定部２３０Ｂは、第２のカウンタ２３３Ｂを用いて、終了判定処理を実行する。第３の判定部２３０Ｂは、第１の判定部２１０Ｂおよび第２の判定部２２０Ｂの判定結果を受信する。

第３の判定部２３０Ｂは、第１の判定部２１０Ｂの判定結果が「不一致」の場合、第２のカウンタ２３３Ｂのカウンタ値をゼロにリセットする。つまり、第３の判定部２３０Ｂは、判定対象データに変化が検知された場合、直前の変化点検知結果にかかわらず、第２のカウンタ２３３Ｂのカウンタ値をリセットする。そして、第３の判定部２３０Ｂの判定結果として空データを検知部２４０Ｂに送信する。

他方、第１の判定部２１０Ｂの判定結果が「一致」の場合、第３の判定部２３０Ｂは第２のカウンタ２３３Ｂのカウンタ値を１だけカウントアップする。すなわち、第３の判定部２３０Ｂは、変化状態であるか安定状態であるかにかかわらず、同じ状態が継続中は第２のカウンタ２３３Ｂのカウンタ値を増加させる。

そして、第１の判定部２１０Ｂの判定結果が「一致」であり、かつ、第２の判定部２２０Ｂの判定結果が「変化点である」の場合、第３の判定部２３０Ｂは、第２のカウンタ２３３Ｂのカウンタ値と所定の閾値とを比較する。カウンタ値が所定の閾値より大きい場合、第３の判定部２３０Ｂはその旨、つまり「終了点である」旨の判定結果を検知部２４０Ｂに出力する。他方、カウンタ値が所定の閾値以下の場合、第３の判定部２３０Ｂはその旨、つまり「終了点ではない」旨の判定結果を検知部２４０Ｂに出力する。

つまり、第３の判定部２３０Ｂは、変化状態が発生した場合にさらに他の状態への変化が発生すれば、第２のカウンタ２３３Ｂを用いて異なる状態を別個にカウントし、安定したと評価できる期間だけ最新の状態が継続すれば、変化状態が終了したと判定する。

他方、第１の判定部２１０Ｂの判定結果が「一致」であり、かつ、第２の判定部２２０Ｂの判定結果が「変化点ではない」の場合、第３の判定部２３０Ｂは、空データを検知部２４０Ｂに送信する。

（第３の実施形態の判定パターン）
図１６は、第３の実施形態にかかる変化点検知処理における判定パターンを説明するための図である。

（判定パターン（１）−同じ状態が継続して安定しているとき）
検知部２４０Ｂは、第１の判定部２１０Ｂ、第２の判定部２２０Ｂおよび第３の判定部２３０Ｂの各々から判定結果を受信する。まず、第１の判定部２１０Ｂの判定結果が「一致」（図１６の「判定対象データと比較データは一致？、ＹＥＳ」の場合）であるとする。さらに、第２の判定部２２０Ｂの判定結果が「変化点ではない」（図１６の「直前データの検知結果は変化点？、ＮＯ」の場合）であるとする。この場合は、直前の判定対象データと現在の判定対象データとが同一で、直前の変化点検知結果から、現在の判定対象データの時点で変化は生じていないことになる。すなわち、変化のない状態でユーザの姿勢および運動状態が安定しているということになる。

この場合、第３の判定部２３０Ｂは、第１の判定部２１０Ｂの判定結果が「一致」であるため、第２のカウンタ２３３Ｂのカウント値を１だけカウントアップする。この時点の第２のカウンタ２３３Ｂのカウント値は、ユーザの姿勢および運動状態が安定した状態で継続中の期間を示すことになる。さらに、第３の判定部２３０Ｂは、空データを検知部２４０Ｂに送信する。

検知部２４０Ｂは、受信した判定結果にもとづき、検知結果「変化点ではない」を出力する。

（判定パターン（２）−変化状態がしばらく続き変化後の状態で安定したと判定される場合）
次に、図１６の（２）の場合を説明する。この場合は、第１の判定部２１０Ｂの判定結果は「一致」であり、第２の判定部２２０Ｂの判定結果は「変化点である」となっている。この場合、直前の判定対象データに対する変化点検知結果が「変化点である」ため、ユーザの姿勢および運動状態に変化が生じて、変化後の状態が続いている時点と評価できる。この場合、第３の判定部２３０Ｂは、第２のカウンタ２３３Ｂのカウンタ値と所定の閾値とを比較する。比較の結果、カウンタ値が所定の閾値より大きい場合は、変化後の状態が所定の閾値で表される期間だけ継続していることになる。この場合、検知部２４０Ｂは、ユーザの姿勢および運動状態がいったん変化した後、変化後の状態で安定したと判定する。そこで、検知部２４０Ｂは、変化は終了した、すなわち、「変化点ではない」と判定して検知結果として出力する。

（判定パターン（３）−変化が発生したがまだ変化後の状態で安定していない場合）
次に、図１６の（３）の場合を説明する。この場合は、上記の判定パターン（２）と、第１の判定部２１０Ｂおよび第２の判定部２２０Ｂの判定結果は同じである。第３の判定部２３０Ｂの判定結果は、カウンタ値が所定の閾値以下である、すなわち「終了点ではない」である。つまり、ユーザの姿勢および運動状態に変化が生じて、変化後の状態が継続中であるが、変化後の状態で安定したといえるほどの時間が経過していない場合である。したがって、検知部２４０Ｂは、「変化点である」すなわち、変化状態が継続中である、と判定し検知結果として出力する。

（判定パターン（４）−変化が新たに開始した場合）
次に、図１６の（４）の場合を説明する。この場合は、第１の判定部２１０Ｂの判定結果は「不一致」である。すなわち、直前の状態からユーザの姿勢および運動状態になんらかの変化が発生した時点と評価できる。この場合、検知部２４０Ｂは、第２の判定部２２０Ｂおよび第３の判定部２３０Ｂの判定結果に関わらず、「変化点である」を検知結果として出力する。

また、この場合には、第３の判定部２３０Ｂにおいて、第２のカウンタ２３３Ｂがゼロにリセットされている。このため、第３の実施形態においては、第２のカウンタ２３３Ｂを用いることで、一旦変化が開始した後、あまり時間が経過しないうちに新たな変化が発生した場合でもそれぞれを別個の変化として評価して期間をカウントする。

このように第３の実施形態では、開始判定処理において、判定対象データと比較データが「不一致」と判定された場合に、常に変化点と検知する。これに対して、第１の実施形態では、判定対象データと比較データが「不一致」と判定された場合でも、第１のカウンタ２３１に基づいて変化点の継続期間が所定期間に達していれば変化状態が終了したと判定する。このため、図１６の判定パターン中、パターン（４）が、図６の判定パターン（５）、（６）と異なる。

（第３の実施形態における変化点検知処理の詳細な流れの一例）
図１７は、第３の実施形態にかかる変化点検知処理の詳細な流れの一例を示すフローチャートである。図１７中、ステップＳ１７０１〜Ｓ１７０４、Ｓ１７０８〜Ｓ１７１０、Ｓ１７１２〜Ｓ１７１４は、図８のステップＳ８０１〜Ｓ８０４、Ｓ８０８〜Ｓ８１０、Ｓ８１３〜Ｓ８１５と同様である。図１７のフローにおいては、第２のカウンタ２３３Ｂのカウントアップのタイミング（ステップＳ１７０７）が図８のフロー（ステップＳ８１１）と異なる。また、図１７のフローでは、比較データと判定対象データとが不一致の場合（ステップＳ１７０３、否定）に、第２の判定部２２０Ｂの判定結果（「直前データは変化点か？」図８のステップＳ８０５）を考慮しない点が、図８のフローと異なる。

図１７のフローにおいては、比較データと判定対象データとが一致する場合（ステップＳ１７０３、肯定）、同じデータが継続して検知されている期間を判定することなく、直ちにカウンタ値を１だけ増加させる（ステップＳ１７０７）。これは、第３の実施形態においては、第２のカウンタ２３３Ｂは、安定状態か変化状態かに関わらず、継続して同じ姿勢および運動状態が検知されている期間をカウントするためである。

また、図１７のフローにおいては、比較データと判定対象データとが不一致の場合（ステップＳ１７０３、否定）、比較データを判定対象データで置き換えた（ステップＳ１７０４）後、第２の判定部２２０Ｂの判定結果に関わらずカウンタ値をリセットする（ステップＳ１７０５）。これは、第３の実施形態においては、ユーザの姿勢および運動状態の変化が検知されれば一律に新しい変化として評価し、異なる変化状態が連続して生じているか否かを考慮しないためである。したがって、この場合には、検知部２４０Ｂは直前の状態を考慮せず、「変化点である」と検知結果を出力する（ステップＳ１７０６）。

第２のカウンタ２３３Ｂは常に１つの状態（同じ姿勢および運動状態）が継続している期間をカウントする。したがって、第２の判定部２２０Ｂの判定結果から直前のデータが変化点である場合には、カウンタ値と所定の閾値の比較の結果、カウンタ値の方が大きければ（ステップＳ１７１０、肯定）、検知部２４０Ｂは変化が終了した（「変化なし」、ステップＳ１７１２）と評価する。他方、カウンタ値が所定の閾値以下なら（ステップＳ１７１０、否定）、検知部２４０Ｂはまだ変化状態が継続中である（「変化点」、ステップＳ１７１１）と評価する。

（変形例）
なお、上記判定パターン（１）および（４）において、第３の判定部２３０Ｂは空データを検知部２４０Ｂに送信するものとした。これに限らず、たとえば、図１７のＳ１７０８で否定の場合も、第３の判定部２３０Ｂは第２のカウンタ２３３Ｂのカウント値を検知部２４０Ｂに送信するように構成してもよい。このように構成すれば、検知部２４０Ｂはカウンタ値に基づき、安定状態の継続期間を検知することができる。また、図１７のステップＳ１７０６において、第３の判定部２３０Ｂはカウンタ値「０」を判定結果として検知部２４０Ｂに送信するようにしてもよい。カウンタ値をあわせて検知部２４０Ｂに送信することで、変化状態中に複数の変化が生じている場合、各々の開始点を検知することが可能となる。

（第３の実施形態の効果）
このように、第３の実施形態にかかる変化点検知装置において、第３の判定部は、検知部により同じ種類の判定対象データに対して変化点であるとの判定が判定対象データの直前までに連続した数を、連続して変化点が検知された数として、第１の閾値より大きいか否かを判定する。このため、第３の実施形態にかかる変化点検知装置は、複数の変化が短期間に連続して発生した場合に、それぞれの変化を別個に評価して、変化状態を検出することができる。

このほか、第３の実施形態にかかる変化点検知装置は、第１および第２の実施形態にかかる変化点検知装置と同様の効果を奏する。

（第４の実施形態）
次に図１８乃至図２１を参照して第４の実施形態について説明する。第４の実施形態の変化点検知装置は、第３の実施形態の変化点検知装置の構成および機能にくわえて、姿勢および運動状態に所定の変化が検知された後、すぐに変化前の姿勢および運動状態に戻った場合、所定の期間同じ状態が継続するのを待たずに変化が終了したと判定する点が異なる。かかる処理を実現するため、第４の実施形態の変化点検知装置は、復元判定部（後述）と変化前データ記憶部（後述）とを備える。

（第４の実施形態の変化点検知装置１０Ｃの構成の一例）
図１８は、第４の実施形態にかかる変化点検知装置１０Ｃの構成の一例を示す概略図である。第４の実施形態にかかる変化点検知装置１０Ｃは、第１乃至第３の実施形態と同様、ウェアラブル機器２０と接続される逐次姿勢識別装置３０から逐次姿勢識別結果を受信して変化点を検知する。変化点検知装置１０Ｃは、送受信部１００Ｃと、制御部２００Ｃと、記憶部３００Ｃと、を備える。なお、以下の説明中、第１乃至第３の実施形態と同様の構成および機能については説明を省略する。

送受信部１００Ｃは、第１の実施形態の送受信部１００と同様の機能および構成を有する。送受信部１００Ｃは、逐次姿勢識別装置３０から逐次姿勢識別処理の特定結果を受信して記憶部３００Ｃに記憶する。

（記憶部３００Ｃに記憶される情報）
記憶部３００Ｃは、入力データ記憶部３１０Ｃと、比較データ記憶部３２０Ｃと、変化点情報記憶部３３０Ｃと、変化前データ記憶部３５０Ｃと、を備える。

入力データ記憶部３１０Ｃ、比較データ記憶部３２０Ｃおよび変化点情報記憶部３３０Ｃは、第１の実施形態の入力データ記憶部３１０、比較データ記憶部３２０および変化点情報記憶部３３０と同様である。入力データ記憶部３１０Ｃ、比較データ記憶部３２０Ｃおよび変化点情報記憶部３３０Ｃに記憶される情報の構成もそれぞれ、入力データ記憶部３１０、比較データ記憶部３２０および変化点情報記憶部３３０に記憶される情報の構成と同様である。

第４の実施形態の変化点検知装置１０Ｃは、変化前データ記憶部３５０Ｃを備える点で、第１乃至第３の実施形態の変化点検知装置と異なる。変化前データ記憶部３５０Ｃは、変化前データを記憶する。

「変化前データ」とは、変化なしの状態のときに新しい変化点が検知された場合に、変化前の姿勢および運動状態を記憶したものである。たとえば、安定した状態「座位」が継続しており、変化点が検知されていない状態のときに、「座位」から「立位」への変化が検知されたとする。このとき、変化前データとして、「座位」が記憶される。

いったん変化点が検知された後、変化点の検知が継続している間は、変化前データは更新されない。たとえば、「座位」から「立位」への変化点が検知された後、変化点が継続して検知されているが、その間に判定対象データが「立位」から「臥位」にさらに変化している場合でも、変化前データは「座位」のままである。つまり、変化前データは、変化点が検知されているときに、それまでに継続して検知されている変化点のうち最も古い変化点に対応する判定対象データの直前の判定対象データに対応する。変化前データ記憶部３５０Ｃに記憶される変化前データの更新については第３の判定部２３０Ｃの説明に関連して後述する。

（制御部２００Ｃの構成と機能）
制御部２００Ｃは、抽出部２０１Ｃと、第１の判定部２１０Ｃと、第２の判定部２２０Ｃと、第３の判定部２３０Ｃと、検知部２４０Ｃと、を備える。

抽出部２０１Ｃの構成および機能は、第１の実施形態の抽出部２０１の構成および機能と同様である。

第１の判定部２１０Ｃ、第２の判定部２２０Ｃ、第３の判定部２３０Ｃはそれぞれ、開始判定処理、状態判定処理、終了判定処理を実行する。第１の判定部２１０Ｃは、比較部２１１Ｃを備える。第１の判定部２１０Ｃ、比較部２１１Ｃおよび第２の判定部２２０Ｃの構成および機能は第１の実施形態の第１の判定部２１０、比較部２１１および第２の判定部２２０の構成および機能と同様である。ただし、第４の実施形態の第３の判定部２３０Ｃにおける終了判定処理は、第１乃至第３の実施形態における終了判定処理と異なる。

第４の実施形態の第３の判定部２３０Ｃは、第３の実施形態の第２のカウンタ２３３Ｂと同様の構成および機能を有する第２のカウンタ２３３Ｃを備える。また、第４の実施形態の第３の判定部２３０Ｃは、復元判定部２３４Ｃを備える。

第２のカウンタ２３３Ｃは、第３の実施形態の第２のカウンタ２３３Ｂと同様、判定対象データが同一である期間をカウントする。つまり、第２のカウンタ２３３Ｃは、変化状態であるか安定状態であるかに関わらず、同一の姿勢および運動状態が継続して検知される期間をカウントする。

復元判定部２３４Ｃは、判定対象データと変化前データとが同一か否かを判定する。

第３の判定部２３０Ｃは、第１の判定部２１０Ｃの判定結果が「一致」であり、第２の判定部２２０Ｃの判定結果が「変化点である」の場合に、復元判定処理を実行する。すなわち、第３の判定部２３０Ｃは、直前と同じ状態が検知されているが、直前の変化点検知結果が「変化点である」の場合に、復元判定処理を実行する。これは、直前と同じ状態が継続しているが、直前時点が変化点である場合、現在の状態に変化する前の状態よりもさらに前の状態に現在の状態が戻っている可能性があるからである。つまり、「Ａ」から「Ｂ」、「Ｂ」から「Ａ」へと短期間の間に状態が変動している場合、「Ａ」に戻った時点で、変化状態が終了したと評価することが可能である。そこで、第３の判定部２３０Ｃは、状態が「Ａ」に戻った後、次の判定対象データも「Ａ」であれば、第２のカウンタ２３３Ｃのカウンタ値を考慮することなく変化状態が終了したと評価する。

このため、復元判定処理において、第３の判定部２３０Ｃの復元判定部２３４Ｃは、判定対象データと変化前データとが同一か否かを判定する。変化前データとは先述のとおり、その時点で継続中の変化点のうち最も古い変化点に対応する判定対象データの直前時点の判定対象データである。状態の変化が１回しか発生していなければ、変化前データと判定対象データは常に不一致である。他方、状態の変化が２回発生していれば、変化前データと判定対象データが一致する。つまり、状態がいったん変化したのち、変化前の状態に戻ったと判定できる。そこで、第１の判定部２１０Ｃの判定結果が「一致」であり、第２の判定部２２０Ｃの判定結果が「変化点である」であり、かつ、判定対象データと変化前データとが一致の場合、第３の判定部２３０Ｃは、カウンタ値をチェックせずに、空データを判定結果として検知部２４０Ｃに出力する。

他方、第１の判定部２１０Ｃの判定結果が「一致」であり、第２の判定部２２０Ｃの判定結果が「変化点である」であり、かつ、判定対象データと変化前データとが不一致の場合、第３の判定部２３０Ｃは、第２のカウンタ２３３Ｃのカウンタ値と所定の閾値とを比較する。この場合は、現在継続中の変化点には１回の変化しか含まれないことになるため、変化前の状態に戻っていることはありえない。したがって、第３の判定部２３０Ｃは、変化後の状態が安定状態に達しているか否かを判定する。カウンタ値が所定の閾値よりも大きい場合、第３の判定部２３０Ｃは、その旨つまり「終了点である」旨の判定結果を検知部２４０Ｃに出力する。また、カウンタ値が所定の閾値以下である場合、第３の判定部２３０Ｃは、その旨つまり「終了点ではない」旨の判定結果を検知部２４０Ｃに出力する。

また、第３の判定部２３０Ｃは、第１の判定部２１０Ｃの判定結果が「不一致」の場合には、第２のカウンタ２３３Ｃをゼロにリセットする。また、第１の判定部２１０Ｃの判定結果が「一致」で、かつ、第２の判定部２２０Ｃの判定結果が「変化点ではない」の場合、第３の判定部２３０Ｃは、空データを検知部２４０Ｃに出力する。

図１９を参照して、第４の実施形態の終了判定処理についてさらに説明する。図１９は、第４の実施形態にかかる変化点検知処理について説明するための図である。

図１９の例では、時点「ｔ−５」において、時点「ｔ−６」の判定対象データ「Ｂ」から判定対象データが「Ａ」に変化している。時点「ｔ−６」の判定対象データはＢであり、比較データも「Ｂ」であるため、時点「ｔ−６」においては、姿勢および運動状態には変化なしとして「変化点検知結果、ＮＯ」が記憶されている。また、比較データとして「Ｂ」が維持されている。

この場合、姿勢および運動状態の特定結果は、「Ｂ」から「Ａ」に変化しているため、変化点検知装置１０Ｃは時点「ｔ−５」を変化点であると検知する。そして、時点「ｔ−４」、時点「ｔ−３」においても判定対象データは「Ａ」であるが第２のカウンタ２３３Ｃのカウンタ値が所定の閾値（ここでは「５」とする）を超えていないため、変化点検知装置１０Ｃは、「変化点である」と判定する。

次に、時点「ｔ−２」において、判定対象データは「Ａ」から「Ｂ」に変化している。ここで、変化後の判定対象データ「Ｂ」は、「Ａ」に変化する前の判定対象データと同じである。この場合、「Ａ」が継続している期間が短く、すぐに変化前と同じ「Ｂ」に戻っていることから、ＢからＡ，さらにＡからＢへの変化により変化が終了したと評価することができる。このような評価を可能にするため、第３の判定部２３０Ｃは、変化点検知が継続している間は変化前データを更新せずに維持する。

時点「ｔ−２」において、判定対象データ「Ｂ」は、変化前データ「Ｂ」と同じである。すなわち、判定対象データはいったん変化した後、変化前のデータに戻っている。そこで、時点「ｔ−１」において、第３の判定部２３０Ｃは、第２のカウンタ２３３Ｃのカウンタ値にかかわらず、終了点であると判定する。

（第４の実施形態の判定パターン）
図２０は、第４の実施形態にかかる変化点検知処理における判定パターンを説明するための図である。図２０に示す判定パターン（１）、（４）は、復元判定部２３４Ｃの処理が介在しないため、図１６に示す第３の実施形態の判定パターン（１）、（４）と同様である。また、図２０の判定パターン（２）、（３）は、復元判定部２３４Ｃにおいて変化前データと判定対象データが一致しないと判定される場合であるため、復元判定部２３４Ｃが介在しない場合の処理と同様になる。つまり、図１６の判定パターン（２）、（３）と同様である。

図２０に示す判定パターン（２ａ）は、復元判定部２３４Ｃにおいて判定対象データが変化前データと一致すると判定される場合である。復元判定部２３４Ｃにおいて判定対象データが変化前データと一致すると判定される場合とは、前提として、（ａ）比較データと判定対象データとが一致しており、（ｂ）直前に変化点が検知されている場合である。つまり、短期間、変化状態が続いており、直前の状態からは変化がない場合である。このとき、判定対象データと変化前データとが一致する、ということは、いったん変化があった後、変化前の状態に戻ったことを意味する。そこで、判定パターン（２ａ）では、終了判定処理において第２のカウンタ２３３Ｃのカウント値を考慮することなく、直ちに変化終了と判定する（「変化点検知、ＮＯ」）。

（第４の実施形態の変化点検知処理の詳細な流れの一例）
図２１は、第４の実施形態にかかる変化点検知処理の詳細な流れの一例を示すフローチャートである。図２１中、ステップＳ２１０１〜Ｓ２１０５、Ｓ２１０８〜Ｓ２１１１、Ｓ２１１６〜Ｓ２１１７の処理は、図１７のステップＳ１７０１〜Ｓ１７０５、Ｓ１７０６〜Ｓ１７０９、Ｓ１７１３〜Ｓ１７１４の処理と同様である。図２１のフローにおいては、変化前データの更新（ステップＳ２１０６〜Ｓ２１０７）および変化前データと判定対象データとの比較（ステップＳ２１１２〜Ｓ２１１５）に関する部分が、図１７のフローと異なる。以下、図１７と異なる部分について説明する。

まず、変化前データの更新に関する部分（ステップＳ２１０６〜Ｓ２１０７）について説明する。第４の実施形態では、第３の判定部２３０Ｃは、第１の判定部２１０Ｃの判定結果が「不一致」の場合（ステップＳ２１０３、否定）、第２のカウンタ２３３Ｃをゼロにリセットする（ステップＳ２１０５）。この点は、第３の実施形態と同様である。その後、第３の判定部２３０Ｃは、第２の判定部２２０Ｃの判定結果を参照する。第２の判定部２２０Ｃの判定結果が「変化点である」の場合（ステップＳ２１０６、肯定）は、第３の判定部２３０Ｃは追加の処理は実行せずに空データを検知部２４０Ｃに送信する。他方、第２の判定部２２０Ｃの判定結果が「変化点ではない」の場合（ステップＳ２１０６、否定）は、第３の判定部２３０Ｃは変化前データ記憶部３５０Ｃに記憶される変化前データを比較データで置き換える（ステップＳ２１０７）。この処理は、新しく始まった変化状態と、他の姿勢および運動状態での変化状態が続いていたときにさらに他の変化が開始したときと、を区別して、前者の場合にのみ変化前データを更新するために実行される。

次に、変化前データと判定対象データとの比較（ステップＳ２１１２〜Ｓ２１１５）に関する部分について説明する。第４の実施形態では、変化前データと判定対象データとが一致するか否かを判定し、一致する場合は、変化前の状態に戻ったと判定してすぐに変化点の検知を終了する。図２１の例では、第１の判定部２１０Ｃによる判定結果が「一致」（ステップＳ２１０３、肯定）、第２の判定部２２０Ｃによる判定結果が「変化点である」（ステップＳ２１１０、肯定）の場合に、第３の判定部２３０Ｃ（復元判定部２３４Ｃ）は判定対象データと変化前データとを比較する（ステップＳ２１１２）。そして、判定対象データと変化前データとが不一致の場合（ステップＳ２１１２、否定）、第２のカウンタ２３３Ｃのカウンタ値と所定の閾値とを比較する（ステップＳ２１１３）。この場合は、変化が開始してその状態がまだ閾値に対応する期間だけ経過していないと考えられるため、カウンタ値と所定の閾値との比較結果に応じて変化点検知結果が変動する。カウンタ値が所定の閾値より大きい場合（ステップＳ２１１３、肯定）、第３の判定部２３０Ｃは、その旨すなわち「終了点である」旨を判定結果として検知部２４０Ｃに出力する。他方、カウンタ値が所定の閾値以下の場合（ステップＳ２１１３、否定）、第３の判定部２３０Ｃは、その旨すなわち「終了点ではない」旨を判定結果として検知部２４０Ｃに出力する。検知部２４０Ｃは、図２０に示す判定パターンに基づき、変化点検知結果を出力する（ステップＳ２１１４、Ｓ２１１５）。他方、判定対象データと変化前データとが一致の場合（ステップＳ２１１２、肯定）、いったん姿勢および運動状態が変化したが、すぐに変化前の状態に戻ったことになる。したがって、検知部２４０Ｃは、変化状態が終了したものと評価し、「変化なし」の変化点検知結果を出力する（ステップＳ２１１５）。

（第４の実施形態の効果）
第４の実施形態にかかる変化点検知装置において、第３の判定部はさらに、第１の判定部が、判定対象データと比較データとは一致すると判定し、かつ、第２の判定部が、判定対象データの直前データは変化点と判定されたと判定した場合に、当該直前データまで連続して検知されている変化点のうち最先の変化点の直前時点の過去の判定対象データと現在の判定対象データとが同一か否かを判定する。また、検知部は、第３の判定部が過去の判定対象データと現在の判定対象データとが同一と判定した場合、当該判定対象データは変化点ではないと判定する。このため、第４の実施形態にかかる変化点検知装置は、短時間の間に、姿勢や運動状態が一つの状態から他の状態に変化し、すぐにもとの状態に戻ったような場合には、すぐに変化状態が終了したものと評価することができる。このため、第４の実施形態にかかる変化点検知装置は、日常生活の実態に即した変化点検知を実現することができる。

このほか、第４の実施形態にかかる変化点検知装置は、第１乃至第３の実施形態にかかる変化点検知装置と同様の効果を奏する。

（第５の実施形態）
次に図２２乃至図２４を参照して第５の実施形態について説明する。第５の実施形態の変化点検知装置は、第４の実施形態の変化点検知装置と同様の構成および機能を有する。ただし、第４の実施形態の変化点検知装置の構成および機能に加えて、第２の実施形態の変化点検知装置と同様に判定対象グループを抽出する機能および構成を備える。

（第５の実施形態の変化点検知装置１０Ｄの構成の一例）
図２２は、第５の実施形態にかかる変化点検知装置１０Ｄの構成の一例を示す概略図である。第５の実施形態にかかる変化点検知装置１０Ｄは、第１乃至第４の実施形態と同様、ウェアラブル機器２０と接続される逐次姿勢識別装置３０から逐次姿勢識別結果を受信して変化点を検知する。変化点検知装置１０Ｄは、送受信部１００Ｄと、制御部２００Ｄと、記憶部３００Ｄと、を備える。なお、以下の説明中、第１乃至第４の実施形態と同様の構成および機能については説明を省略する。

送受信部１００Ｄは、第１の実施形態の送受信部１００と同様の機能および構成を有する。送受信部１００Ｄは、逐次姿勢識別装置３０から逐次姿勢識別処理の特定結果を受信して記憶部３００Ｄに記憶する。

（記憶部３００Ｄに記憶される情報）
記憶部３００Ｄは、入力データ記憶部３１０Ｄと、比較データ記憶部３２０Ｄと、変化点情報記憶部３３０Ｄと、修正データ記憶部３４０Ｄと、変化前データ記憶部３５０Ｄと、を備える。

入力データ記憶部３１０Ｄ、比較データ記憶部３２０Ｄおよび変化点情報記憶部３３０Ｄは、第１の実施形態の入力データ記憶部３１０、比較データ記憶部３２０および変化点情報記憶部３３０と同様である。入力データ記憶部３１０Ｄ、比較データ記憶部３２０Ｄおよび変化点情報記憶部３３０Ｄに記憶される情報の構成もそれぞれ、入力データ記憶部３１０、比較データ記憶部３２０および変化点情報記憶部３３０に記憶される情報の構成と同様である。また、変化前データ記憶部３５０Ｄの構成および機能は、第４の実施形態の変化前データ記憶部３５０Ｃと同様である。また、修正データ記憶部３４０Ｄの構成および機能は、第２の実施形態の修正データ記憶部３４０Ａの構成および機能と同様である。

（制御部２００Ｄの構成と機能）
制御部２００Ｄは、抽出部２０１Ｄと、第１の判定部２１０Ｄと、第２の判定部２２０Ｄと、第３の判定部２３０Ｄと、検知部２４０Ｄと、を備える。

抽出部２０１Ｄの構成および機能は、第２の実施形態の抽出部２０１Ａの構成および機能と同様である。すなわち、抽出部２０１Ｄは、新しい特定結果を送受信部１００Ｄを介して逐次姿勢識別装置３０から受信すると、当該特定結果より所定数だけ前の時点から直前時点までの特定結果を入力データ記憶部３１０Ｄから抽出する。そして、抽出部２０１Ｄは、抽出した特定結果と新しい特定結果をひとまとまりの判定対象グループとする。また、抽出部２０１Ｄは、判定対象グループの先頭のデータを判定対象データとする。

第１の判定部２１０Ｄ、第２の判定部２２０Ｄ、第３の判定部２３０Ｄはそれぞれ、開始判定処理、状態判定処理、終了判定処理を実行する。

第１の判定部２１０Ｄは、比較部２１１Ｄに加えて修正部２１２Ｄを備える。比較部２１１Ｄおよび修正部２１２Ｄの構成および機能は、第２の実施形態の比較部２１１Ａおよび修正部２１２Ａの構成および機能と同様である。

第１の判定部２１０Ｄの比較部２１１Ｄは、判定対象データと比較データとを比較する。そして、比較部２１１Ｄが判定対象データと比較データとが不一致と判定した場合、修正部２１２Ｄは、判定対象グループ内の比較データと同一のデータ数と、所定の閾値とを比較する。そして、修正部２１２Ｄは、同一のデータ数が所定の閾値より大きいと判定した場合、第１の判定部２１０Ｄの判定結果を、「不一致」から「一致」に修正するとともに、判定対象グループ内のデータを全て比較データと同一のデータに書き直し、修正データ記憶部３４０Ｄに記憶する。（以後の判定は修正データベースにするか、元データベースにするか確認）そして、第１の判定部２１０Ｄは、修正部２１２Ｄにおける処理結果に基づき、「不一致」（開始点である）または「一致」（開始点ではない）旨の判定結果を第３の判定部２３０Ｄおよび検知部２４０Ｄに出力する。

第２の判定部２２０Ｄおよび第３の判定部２３０Ｄの構成および機能は、第４の実施形態の第２の判定部２２０Ｃおよび第３の判定部２３０Ｃの構成および機能と同様である。

（第５の実施形態における判定パターン）
検知部２４０Ｄにおける検知処理は、実質的に第４の実施形態の検知部２４０Ｃの検知処理と同様である。図２３は、第５の実施形態にかかる変化点検知処理における判定パターンを説明するための図である。図２３には、判定パターン（１）、（２）、（３）、（４）、（５）、（１ｂ）、（２ｂ）、（３ｂ）、（４ｂ）を示す。第５の実施形態は、開始判定処理において、比較部２１１Ｄの比較結果が修正部２１２Ｄにより修正される場合がある点で、第４の実施形態と異なる。図２３の判定パターン中、（１ｂ）、（２ｂ）、（３ｂ）、（４ｂ）が、修正部２１２Ｄにより比較部２１１Ｄの比較結果が修正される場合に該当する。判定パターン（１ｂ）、（２ｂ）、（３ｂ）、（４ｂ）では、比較部２１１Ｄが「不一致」との比較結果を出力し、修正部２１２Ｄが修正処理を実行する。その結果、修正部２１２Ｄは、修正処理が必要であると判定し、比較部２１２Ｄの比較結果「不一致」を「一致」に修正する。したがって、判定パターン（１ｂ）、（２ｂ）、（３ｂ）、（４ｂ）は「判定対象データと比較データは一致？、ＮＯ」が、「ＹＥＳ」に修正され、実質的に判定パターン（１）、（２）、（３）、（４）と同様になる。

また、図２３の判定パターン（１）、（２）、（３）、（４）、（５）は、図２０に示す第４の実施形態の判定パターン（１）、（２ａ）、（２）、（３）、（４）とそれぞれ実質的に同様である。

（第５の実施形態における変化点検知処理の詳細な流れの一例）
図２４は、第５の実施形態にかかる変化点検知処理の詳細な流れの一例を示すフローチャートである。図２４中、ステップＳ２４０１、Ｓ２４０３、Ｓ２４０５〜Ｓ２４１８の処理は、図２１のステップＳ２１０１、Ｓ２１０３、Ｓ２１０４〜Ｓ２１１７の処理と同様である。図２４のフローにおいては、抽出部２０１Ｄが判定対象グループと判定対象データとを抽出する点（ステップＳ２４０２）と、修正部２１２Ｄが修正処理を実行する点（ステップＳ２４０４、Ｓ２４０８）が図２１と異なる。図２４のステップＳ２４０２、Ｓ２４０４、Ｓ２４０８はそれぞれ、図１３に示す第２の実施形態のフロー中、ステップＳ１３０２、Ｓ１３０４、Ｓ１３０９と同様である。

なお、図２４の例においては、修正部２１２Ｄによる修正処理が実行された場合に第２のカウンタ２３３Ｄのカウンタ値をカウントアップするものとした。しかし、同一の姿勢および運動状態が継続しているか否かを厳密に判定する場合、修正部２１２Ｄによる修正処理が実行された場合には、第２のカウンタ２３３Ｄのカウンタ値をカウントアップしないように構成してもよい。すなわち、図２４において、ステップＳ２４０８の後、ステップＳ２４１０を経由せず直ちにステップＳ２４１１に進むようにフローを構成してもよい。

（第５の実施形態の効果）
第５の実施形態にかかる変化点検知装置は、上述した第１乃至第４の実施形態にかかる変化点検知装置のうち、同様の構成要素を備える変化点検知装置と同様の効果を奏する。

（その他の実施形態−種々の連続的なデータへの適用）
上記実施形態に係る変化点検知装置の変化点検知処理は、ユーザから測定した情報に対する評価値すなわち逐次姿勢識別装置により特定された姿勢および運動状態に対して適用するものとした。しかし、これに限らず、変化点検知装置を、他の情報の評価値に適用することも可能である。たとえば、ネットワーク上で検知される情報に対して、所定の基準に基づく評価をおこない、評価が大きく変化した時点を特定する場合等に適用できる。たとえば、ネットワーク上で検知されるパケットの内容に応じて所定の評価を行い、所定期間にわたる評価を蓄積し、当該評価が大きく変化した時点を特定する。評価に用いる基準を適宜選択することで、ネットワーク上の悪性通信の開始や、ノードの故障等の特定にも利用することができると考えられる。

また、時間の経過に伴って取得される時系列的なデータだけでなく、地理的なデータ等なんらかの連続性を有するデータの連続性が途切れた箇所を特定するために応用することも考えられる。すなわち、連続的なデータに基づき取得した、連続する各点に対する評価が変化した点を特定するために、上記各実施形態の変化点検知装置を適用することができる。

（システム構成）
また、上記各実施形態において、変化点検知装置は、逐次姿勢識別装置とは別体として説明した。ただし、これに限らず、変化点検知装置は、逐次姿勢識別装置と組み合わせて一体的に構成してもよい。

（プログラム）
図２５は、開示の技術に係る変化点検知プログラムによる情報処理がコンピュータを用いて具体的に実現されることを示す図である。図２５に例示するように、コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０２０と、ハードディスクドライブ１０８０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有する。コンピュータ１０００の各部はバス１１００によって接続される。

メモリ１０１０は、図２５に例示するように、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０１１およびＲＡＭ（Random Access Memory）１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等のブートプログラムを記憶する。

ここで、図２５に例示するように、ハードディスクドライブ１０８０は、例えば、ＯＳ１０８１、アプリケーションプログラム１０８２、プログラムモジュール１０８３、プログラムデータ１０８４を記憶する。すなわち、開示の実施の形態に係る変化点検知プログラムは、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュール１０８３として、例えばハードディスクドライブ１０８０に記憶される。例えば、制御部２００の各部と同様の情報処理を実行する手順各々が記述されたプログラムモジュール１０８３が、ハードディスクドライブ１０８０に記憶される。

また、記憶部３００に記憶されるデータのように、変化点検知プログラムによる情報処理に用いられるデータは、プログラムデータ１０８４として、例えばハードディスクドライブ１０８０に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、ハードディスクドライブ１０８０に記憶されたプログラムモジュール１０８３やプログラムデータ１０８４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出し、各種の手順を実行する。

なお、変化点検知プログラムに係るプログラムモジュール１０８３やプログラムデータ１０８４は、ハードディスクドライブ１０８０に記憶される場合に限られない。例えば、プログラムモジュール１０８３やプログラムデータ１０８４は、着脱可能な記憶媒体に記憶されてもよい。この場合、ＣＰＵ１０２０は、ディスクドライブなどの着脱可能な記憶媒体を介してデータを読み出す。また、同様に、変化点検知プログラムに係るプログラムモジュール１０８３やプログラムデータ１０８４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶されてもよい。この場合、ＣＰＵ１０２０は、ネットワークインタフェース１０７０を介して他のコンピュータにアクセスすることで各種データを読み出す。

（その他）
なお、本実施形態で説明した変化点検知プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、変化点検知プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読取可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。

なお、本実施形態において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

上記の実施形態やその変形は、本願が開示する技術に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ，１０Ｄ 変化点検知装置
１００，１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｃ，１００Ｄ 送受信部
２００，２００Ａ，２００Ｂ，２００Ｃ，２００Ｄ 制御部
２０１，２０１Ａ，２０１Ｂ，２０１Ｃ，２０１Ｄ 抽出部
２１０，２１０Ａ，２１０Ｂ，２１０Ｃ，２１０Ｄ 第１の判定部（開始判定部）
２１１，２１１Ａ，２１１Ｂ，２１１Ｃ，２１１Ｄ 比較部
２１２Ａ，２１２Ｄ 修正部
２２０，２２０Ａ，２２０Ｂ，２２０Ｃ，２２０Ｄ 第２の判定部（状態判定部）
２３０，２３０Ａ，２３０Ｂ，２３０Ｃ，２３０Ｄ 第３の判定部（終了判定部）
２３１，２３１Ａ， 第１のカウンタ（安定化カウンタ）
２３３Ｂ，２３３Ｃ，２３３Ｄ 第２のカウンタ（継続中カウンタ）
２３４Ｃ，２３４Ｄ 復元判定部
２４０，２４０Ａ，２４０Ｂ，２４０Ｃ，２４０Ｄ 検知部（変化点検知部）
３００，３００Ａ，３００Ｂ，３００Ｃ，３００Ｄ 記憶部
３１０，３１０Ａ，３１０Ｂ，３１０Ｃ，３１０Ｄ 入力データ記憶部
３２０，３２０Ａ，３２０Ｂ，３２０Ｃ，３２０Ｄ 比較データ記憶部
３３０，３３０Ａ，３３０Ｂ，３３０Ｃ，３３０Ｄ 変化点情報記憶部
３４０Ａ，３４０Ｄ 修正データ記憶部
３５０Ｃ，３５０Ｄ 変化前データ記憶部
２０ ウェアラブル機器
２１ 加速度情報計測部
２２ 送受信部
３０ 逐次姿勢識別装置／自律神経機能情報取得装置
３１ 送受信部
３２ 特徴量抽出部
３３ 特定部
３４ 入力部

Claims (12)

1. 連続したデータに変化が生じた部分である変化点を検知する変化点検知装置であって、
   前記連続したデータから抽出される判定対象データと、各時点の判定対象データの直前時点の判定対象データまたは各時点の判定対象データの直前時点の判定対象データがない場合には判定対象データである比較データとの異同を判定する第１の判定部と、
   前記判定対象データの直前データが変化点と判定されたか否かを判定する第２の判定部と、
   前記判定対象データの直前までに連続して変化点が検知された数が、第１の閾値より大きいか否かを判定する第３の判定部と、
   前記第１、第２、第３の判定部の判定結果に基づき、前記判定対象データが変化点であるか否かを判定する検知部と、
   を備えることを特徴とする変化点検知装置。
2. 前記連続したデータは、第１の時点から最新の時点である第ｎ（ｎは２以上の自然数）の時点までの各々の時点に対応する複数のデータを含み、
   前記判定対象データとして、前記第ｎの時点のデータを抽出する抽出部をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の変化点検知装置。
3. 前記連続したデータは、第１の時点から最新の時点である第ｎ（ｎは２以上の自然数）の時点までの各々の時点に対応する複数のデータを含み、
   前記判定対象データとして、前記第ｎの時点より所定数前の時点に対応するデータを抽出し、前記所定数前の時点から前記第ｎの時点までの各時点に対応する複数のデータを、判定対象グループとして抽出する抽出部をさらに備え、
   前記第１の判定部は、前記判定対象グループに含まれる前記比較データと同一のデータ数が、第２の閾値より大きい場合、前記判定対象データと前記比較データとの異同にかかわらず、前記判定対象データと前記比較データとは同一であると判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の変化点検知装置。
4. 前記第３の判定部は、前記検知部による変化点であるとの判定が前記判定対象データの直前までに連続した数を、前記連続して変化点が検知された数として、前記第１の閾値より大きいか否かを判定することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の変化点検知装置。
5. 前記第３の判定部は、前記検知部により同じ種類の判定対象データに対して変化点であるとの判定が前記判定対象データの直前までに連続した数を、前記連続して変化点が検知された数として、前記第１の閾値より大きいか否かを判定することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の変化点検知装置。
6. 前記第３の判定部はさらに、前記第１の判定部が、前記判定対象データと前記比較データとは一致すると判定し、かつ、前記第２の判定部が、前記判定対象データの直前データは変化点と判定されたと判定した場合に、当該直前データまで連続して検知されている変化点のうち最先の変化点の直前時点の過去の判定対象データと前記判定対象データとが同一か否かを判定し、
   前記検知部は、前記第３の判定部が前記過去の判定対象データと前記判定対象データとが同一と判定した場合、当該判定対象データは変化点ではないと判定する
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の変化点検知装置。
7. 前記連続したデータは、前記第１の時点から前記第ｎの時点までの各々の時点における所定の事象に対する評価結果であることを特徴とする請求項２または３に記載の変化点検知装置。
8. 前記連続したデータは、人の身体運動に関する加速度情報に基づき推定される姿勢および運動状態の判定結果であることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の変化点検知装置。
9. 前記姿勢および運動状態の判定結果は、定質的なラベルまたは記号であることを特徴とする請求項８に記載の変化点検知装置。
10. 前記第１の閾値は、前記変化の推定継続時間に応じて設定されることを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の変化点検知装置。
11. 連続したデータに変化が生じた部分である変化点を検知する変化点検知方法であって、
    コンピュータにより、前記連続したデータから抽出される判定対象データと、各時点の判定対象データの直前時点の判定対象データまたは各時点の判定対象データの直前時点の判定対象データがない場合には判定対象データである比較データとの異同を判定する第１の判定工程と、
    コンピュータにより、前記判定対象データの直前データが変化点と判定されたか否かを判定する第２の判定工程と、
    コンピュータにより、前記判定対象データの直前までに連続して変化点が検知された数が、第１の閾値より大きいか否かを判定する第３の判定工程と、
    コンピュータにより、前記第１、第２、第３の判定工程の判定結果に基づき、前記判定対象データが変化点であるか否かを判定する検知工程と、
    を含んだことを特徴とする変化点検知方法。
12. 連続したデータに変化が生じた部分である変化点をコンピュータに検知させる変化点検知プログラムであって、
    コンピュータにより、前記連続したデータから抽出される判定対象データと、各時点の判定対象データの直前時点の判定対象データまたは各時点の判定対象データの直前時点の判定対象データがない場合には判定対象データである比較データとの異同を判定する第１の判定手順と、
    コンピュータにより、前記判定対象データの直前データが変化点と判定されたか否かを判定する第２の判定手順と、
    コンピュータにより、前記判定対象データの直前までに連続して変化点が検知された数が、第１の閾値より大きいか否かを判定する第３の判定手順と、
    コンピュータにより、前記第１、第２、第３の判定手順の判定結果に基づき、前記判定対象データが変化点であるか否かを判定する検知手順と、
    を前記コンピュータに実行させることを特徴とする変化点検知プログラム。

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