JP6573739B1 - 室内用有酸素運動装置、運動システム - Google Patents

Abstract

【課題】データ解析機能を有し、室内での実施では景色が変化することで退屈せず、フォームの改善が期待できる室内用有酸素運動装置の提供。【解決手段】センサ１００と、撮影装置２０と、ユーザの自己評価データを入力する入力装置９と、運動データ、外観データ、自己評価データを機械学習する学習部と、外部映像の再生、及び／又は、拡大縮小を制御する表示制御部と、各種処理を行う認識部を備え、少なくとも、運動データ等を教師データとし、教師データを機械学習した数値モデルがユーザの走りの結果である現在の走りの評価結果の判定に用いられ、外部映像の再生は、外部映像のＧＰＳデータから解析された外部映像の撮影速度を基準として、外部映像の再生速度とユーザの走行速度と同期し、外部映像の拡大縮小できることを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、室内用有酸素運動装置、運動システムに関する。

従来から、室内用有酸素運動装置としてランニングマシンやフィットネスバイク等が広く使われている。室内用有酸素運動装置を室内で長時間使用するとユーザが退屈となるため、前方に画面を備えてテレビ番組やビデオ映像を映しているものもあるが、これらの映像は運動と直接関係ないものが多い。また、景色や一般道を走った映像を映すものもあるが、ランニングやバイク運動と連動しておらず、フォーム改善につながる機能を持たず、退屈さ解消には至らない。
これらに関する一例として、例えば、下記のような文献１が挙げられる。

文献１は、道路の画像情報を表示装置に映し出し、運動者の速度に応じて画像を速め、道路の勾配に応じて負荷を変化させて実際の運動を近似させているものである。

特開２００６−３２６２４８

室内用有酸素運動装置は、室内で使用することによって外部環境（路面状況、交通量、天候、照度）に左右されずにトレーニングができるため、ランニングスキル向上の取り組みには良い環境であり、ユーザのランニングデータを活用した支援が有効に機能することが期待できるが、データ解析機能を持ったトレーニングマシンがないのが現状である。また、室内用有酸素運動装置でのトレーニングは、室内で実施するため、景色が変化しないことで退屈になりがちである上に、具体的なデータは走行距離とスピードに限られていて、フォームの改善を期待することはできない。

文献１に係る発明は、従来のランニングマシンやフィットネスバイクの退屈さを実際の道路映像と映像速度で解消する一つの手法を示している。しかしながら、映像の速度だけを変えるのでは、例えばスピードを速めたときに、本来は画面から消えていくべき風景、人、車が残ったままで、画像の再生のみが速くなる、いわゆる早送り状態になっていまい、人の感覚と合わない。さらに、ランニングなどで画像に映っている前走者をターゲットにして頑張っていても決して追い付き、追い越すことができない。結果としてモチベーションが上がらない結果となる。

そこで、本発明は、下記の発明を提供するものである。

請求項１の発明は、ユーザの視点位置から前方に見える景色、及び／又は、人物を撮影した外部映像を表示する映像画面、及び／又は、ユーザの走りの結果を表示する走りの評価結果表示画面が表示される表示装置を備えた室内用有酸素運動装置であって、ユーザの運動データを検出するセンサと、ユーザの表情及びユーザの運動姿勢である運動フォームの外観データを取得する撮影装置と、ユーザの自己評価データを入力する入力装置と、各データを収集し、受信解析する制御部と、運動データ、外観データ、自己評価データを機械学習する学習部と、外部映像の再生、及び／又は、拡大縮小を制御する表示制御部と、ユーザの表情の認識及びユーザの運動姿勢である運動フォームを計測するための各種処理を行う認識部と、を備え、少なくとも、入力値である運動データ、外観データ、自己評価データを教師データとし、この教師データを学習部において機械学習することにより、外観データ数値モデル及び運動データ数値モデルからなる数値モデルが計算され、この数値モデルが前記ユーザの走りの結果である現在の走りの評価結果の判定に用いられ、この判定に寄与した要因を抽出し、ユーザの走りに即したスキルアップのアドバイスを走りの評価結果表示画面に表示し、認識部は、撮影装置で取得した外観データから抽出したユーザの運動姿勢である運動フォームと、機械学習された外観データ数値モデルの良いフォームと比較して相違点を見出し、相違点が閾値以上であればその認識結果を前記制御部へ出力し、制御部によって室内用有酸素運動装置の速度を抑え、また、撮影装置で取得した外観データから抽出したユーザの表情と、機械学習された外観データ数値モデルの１つである表情認識用モデルの特徴と比較して相違点を見出し、相違点が閾値未満であればその認識結果を制御部へ出力し、制御部によって室内用有酸素運動装置の速度を抑え、さらに、外部映像の再生は、外部映像のＧＰＳデータから解析された外部映像の撮影速度を基準として、ユーザの走行速度が外部映像の撮影速度を超える場合には、外部映像の再生速度を速め、ユーザの走行速度が外部映像の撮影速度を下回る場合は、外部映像の再生速度を遅くすることでユーザの走行速度と同期するようにし、外部映像の拡大縮小は、ユーザの走行速度が外部映像の撮影速度を超える場合には速度超過分に相当した分を拡大し、その後、ユーザＹの走行速度が減少した場合には、減少分だけ縮小し、撮影サイズに到達した時点で縮小を止めるようにした、ことを特徴とした室内用有酸素運動装置である。

請求項２の発明は、センサから検出した接地荷重の微分値の増減により、認識部が前記ユーザの速度加減速意思を推定し、制御部が室内用有酸素運動装置の速度を制御することを特徴とした請求項１に記載の室内用有酸素運動装置である。

請求項３の発明は、室内用有酸素運動装置には、荷重センサをさらに備え、荷重センサから検出した荷重センサ値の増減により、認識部がユーザの速度加減速意思を推定し、制御部が室内用有酸素運動装置の速度を制御することを特徴とした請求項１又は請求項２に記載の室内用有酸素運動装置である。

請求項４の発明は、撮影装置で取得した外観データから判断される撮影装置と走行中のユーザとの距離の増減により、認識部がユーザの速度加減速意思を推定し、制御部が室内用有酸素運動装置の速度を制御することを特徴とした請求項１乃至請求項３のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置である。

請求項５の発明は、認識部が外観データを基にユーザの状態の変動を認識し、制御部がユーザの状態の変動からユーザの能力を超える速さで走ろうとすることを防止するように室内用有酸素運動装置の速度を制御することを特徴とした請求項１乃至請求項４のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置である。

請求項６の発明は、室内用有酸素運動装置には、距離センサをさらに備え、認識部が距離センサで測定したユーザの位置からユーザの速度加減速意思を推定し、制御部が室内用有酸素運動装置の速度を制御することを特徴とした請求項１乃至請求項５のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置である。

請求項７の発明は、室内用有酸素運動装置には、現在の走りの評価結果のうちのひとつである段階化された走りの評価に対応して点滅又は点灯する評価結果表示ランプを備えたことを特徴とした請求項１乃至請求項６のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置である。

請求項８の発明は、制御部が段階化された走りの評価に対応して室内用有酸素運動装置の速度を制御することを特徴とした請求項１乃至請求項７のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置である。

請求項９の発明は、映像画面には、ユーザが走行している模擬走行コースを２次元地図上に一部オーバーレイして表示され、この２次元地図上にユーザの現在地がプロットされ、ユーザの走行位置に合わせてプロットが移動することを特徴とした請求項１乃至請求項８のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置である。

請求項１０の発明は、室内用有酸素運動装置には、ユーザの速度に対応した走行スイッチと、外部映像の再生速度、外部映像の拡大率を微調整する映像調整手段を備えたことを特徴とした請求項１乃至請求項９のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置である。

請求項１１の発明は、映像調整手段は、ユーザの運動の速度の想定範囲の上限スピードとなったときに最大拡大率となるように設定した請求項１乃至請求項１０のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置である。

請求項１２の発明は、外部映像の拡大率は、撮影した外部映像の解像度と映像画面の解像度との比を上限値とするよう設定した請求項１乃至請求項１１のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置である。

請求項１３の発明は、外部映像は、ユーザ自ら、又は他者が撮影した映像、ＣＧ映像、無人航空機による空撮映像、インターネット上で公開されている映像のいずれかを利用することができることを特徴とした請求項１乃至請求項１２のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置である。

請求項１４の発明は、撮影装置は、既存の携帯情報端末に備え付けのカメラを、また、表示装置の映像画面及び／又は走りの評価結果表示画面は、既存の携帯情報端末の表示画面を代用することができることを特徴とした請求項１乃至請求項１３のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置である。

請求項１５の発明は、請求項１乃至請求項１４のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置と、室内用有酸素運動装置の表示装置と連動する運動施設内に配置した施設内表示装置と、を利用した運動システムにおいて、室内用有酸素運動装置には、ユーザの特徴に対応させたアバターを生成するアバター生成部と、ユーザの運動に応じてそのアバターを制御する生成制御部と、を備え、表示制御部により表示装置の表示画面及び施設内表示装置の表示画面にアバターを表示させることとし、室内用有酸素運動装置を複数個用い、複数の室内用有酸素運動装置同士が通信ネットワークを介して接続され、各室内用有酸素運動装置同士がインターネットＩＮを介することなく、近距離で送受信することができるアドホックモード、又は、各室内用有酸素運動装置同士がインターネットＩＮを介して送受信できるインフラストラクチャーモードで通信を行うことを特徴とした運動システムである。

請求項１６の発明は、請求項１乃至請求項１４のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置と、室内用有酸素運動装置で運動するユーザの運動姿勢を撮影する施設内撮影装置と、を利用した運動システムにおいて、施設内撮影装置で撮影したユーザの運動姿勢の外観データを学習部において機械学習することにより数値モデルが計算され、この数値モデルがユーザの走りの評価結果の判定に用いられることを特徴とした運動システムである。

請求項１７の発明は、施設内撮影装置、又は、撮影装置によって撮影したユーザの運動姿勢を表示する画面を外観表示画面とし、室内用有酸素運動装置には、表示装置に表示されるところの、外観表示画面と走りの評価結果表示画面とを切り替える切替表示部を備えることを特徴とした請求項１６に記載の運動システムである。

請求項１８の発明は、請求項１乃至請求項１４のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置と、運動イベントに参加するランナーの被装着物に搭載される外部映像撮影装置と、ランナーが所持する携帯情報端末と、５Ｇ基地局と、を利用した運動システムにおいて、外部映像撮影装置で撮影した外部映像のデータが携帯情報端末に送信され、携帯情報端末に送信された外部映像のデータが５Ｇ基地局を経由して表示装置に送信され、これら外部映像のデータ送信が５Ｇ回線を介して行われる運動システムである。

請求項１９の発明は、外部映像撮影装置を複数個用いた運動システムにおいて、室内用有酸素運動装置には、複数の外部映像撮影装置で撮影した複数の外部映像のデータを受信し、各外部映像のデータを速度毎に分類し管理する分類管理部と、表示装置への外部映像の表示を室内用有酸素運動装置で走行するユーザの速度に応じて、対応する速度の外部映像に切り替えて表示する切替表示部と、をさらに備えることを特徴とした請求項１８に記載の運動システムである。

請求項２０の発明は、室内用有酸素運動装置を複数個用い、室内用有酸素運動装置の表示装置と連動する運動施設内に配置した施設内表示装置と、を利用した運動システムにおいて、各映像画面には、室内用有酸素運動装置で走行するユーザの速度に対応した速度の外部映像を表示し、施設内表示画面には、運動イベントに参加する複数の各ランナーの外部映像撮影装置で撮影した外部映像を順次切替えて表示することを特徴とした請求項１９に記載の運動システムである。

請求項２１の発明は、室内用有酸素運動装置は、トレッドミル、ステップマシン、クロストレーナーのいずれかとして構成することを特徴とした、請求項１乃至請求項２０のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置、運動システムである。

請求項２２の発明は、室内用有酸素運動装置は、フィットネスバイクとして構成し、センサが、フィットネスバイクのハンドル、サドル、ペダルに備えられたことを特徴とした、請求項１乃至請求項２０のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置、運動システムである。

請求項２３の発明は、複数のフィットネスバイクが通信ネットワークを介して接続され、制御部が表示画面上において先頭車となったアバターに相当するフィットネスバイクのペダルに負荷を掛け、後続車に相当するフィットネスバイクのペダルはその分だけ負荷を減らすように制御することを特徴とした請求項２２に記載の室内用有酸素運動装置、運動システムである。

本発明によれば、下記のような効果を奏することができる。

走りの評価結果を詳細に確認できてフォーム改善に取り組むための表示を提供できるとともに、映像にも実際の走りに合わせた変化を持たせることで、運動の面白さを演出して運動の継続を支援することができる。

データに関しては、運動データ等を機械学習することにより数値モデル化して走行の状態を判断して良し悪しと要因を表示してフォーム改良に繋ぐ。すなわち、測定したユーザの運動データ等の教師データを機械学習して数値モデル化し、毎回の運動スキルのレベルを予測判断してユーザに知らせ、さらに予測判断の寄与度から、自らの走りに即した改良点を表示するものである。したがって、表示された予想された評価結果、及び、予想された要因寄与度（要因の寄与値）をユーザが意識して走ることにより、自分に合った運動を行うことができるため、自分に合った無理のない運動スキル向上が実現できる。

映像に関して、実際の画像では一定スピードで走っている映像で、追い越しシーンがない場合でも、ランニングマシンで走行中に画面に映る画像が走る速さに応じて変化し、速く走ると画像の再生が速くなると同時に、画像が徐々に拡大することで、画面にいる人や自転車が近づいてきて、追い越すシーンが現れるようになり、頑張りが反映されたものになり、走りの励みになる。

走る速度が速くなった時の拡大で前走者を追い込むとともに、その速度を時間とともに徐々に拡大していくことで、スピードを維持していくことで前走者に追いついていくシーンを作り出すことができて、同じ映像を使いながら実際のレースをシミュレートすることができる。

ランニング中に速度を変えたい場合でも気軽に速度を変えられ、どちらかというときつくなり過ぎない速度で低負荷のランニングを長く続けてしまい退屈なランニングになりがちなところを、きめ細かい設定変更で負荷の高い運動にチャレンジして、きつくなったらすぐにスピードダウンしたり、自由な練習に集中することができる。

画像速度と拡大率を自分のスピードに合わせて設定を選ぶことができ、自分に合った画像とすることができる。

画像速度と拡大率がモードごとにデフォルトで設定されているところを、自分のスピードに合わせてきめ細かく設定でき、よりリアルな画像とすることで違和感のない納得したランニングができる。

自分で撮影したマラソン大会の画像を使うことができ、お気に入りの大会を自分の目線で何回も楽しむことができるとともに、まだ参加したことのない大会を試走して大会準備ができ、世界中の豊富な映像が使えて飽きない楽しみになる。

映像表示装置の性能やサイズに応じて、より解像度の高い映像を使うときには拡大率を大きくし、ダイナミックな速度変化を味わうことができる。また画面の大きな表示装置の場合には拡大率を大きくし過ぎないことで画質を損なわない設定が可能になる。

シューズに備えたセンサから運動データを取得する例の室内用有酸素運動装置の基本的な概念図である。 シューズに備えたセンサ値によって室内用有酸素運動装置の速度を調整する例の計算式等を表した図の１である。 シューズに備えたセンサ値によって室内用有酸素運動装置の速度を調整する例の計算式等を表した図の２である。 シューズに備えたセンサ値によって室内用有酸素運動装置の速度を調整する例の計算式等を表した図の３である。 撮影装置を用いて室内用有酸素運動装置の速度を調整する例を表示した図である。 荷重センサから取得するセンサ値によって室内用有酸素運動装置の速度を調整する例を表した図である。 ２つの表示装置において、それぞれ映像画面と走りの評価結果表示画面を表示した図である。 １つの表示装置において、映像画面と走りの評価結果表示画面を表示した図である。 ユーザが走行している模擬走行コースの２次元地図、及び、模擬走行コース設定のフローチャートである。 外観表示画面と走りの評価結果表示画面とを切り替える状態を図示したものである。 撮影装置を使ってユーザを撮影している状態を図示したもので、（ａ）がユーザの表情を、（ｂ）がユーザの運動姿勢を撮影しているものである。 室内用有酸素運動装置の構造の概略図である。 数値モデルの構築例で、（ａ）が一の例、（ｂ）が他の例を図示したものである。 室内用有酸素運動装置の入力値及び出力値等を表現した図である。 表示画面に表示される元映像のズームに関する基本的な構成図である。 動画の再生速度と拡大率の設定を図示したものである。 動画の再生速度と拡大率の設定の別の例を図示したものである。 ズーム率を速度変化に応じて変化させることでスピード増加分を誇張して見せるようにした例である。 早い速度での走行が継続した場合にズームも継続していくように設定した例の図である。 最大ズーム率と表示画面の画面画素数との関係の例を図示したものである。 動画の速度と拡大率の組み合わせの他の例を図示したものである。 室内用有酸素運動装置の一例であるフィットネスバイクの概念図である。 室内用有酸素運動装置の一例であるフィットネスバイク及び表示画面を拡大した図である。 運動施設内の一例を図示した図である。 運動施設内の他の一例を図示した図である。 マラソン大会等の運動イベントのライブ映像を配信している状態を図示したものである。 図２３を複数人で行っている状態を図示したものである。 トレッドミルの表示画面に現れるメニュー画面及びトレーニング初期画面を図示したものである。 第一結果画面を図示したものである。 第二結果画面を図示したものである。 アドバイス表示画面を図示したものである。 第一診断結果画面を図示したものである。 第二診断結果画面を図示したものである。 チーム戦でのフィットネスバイクの負荷設定について図示したものである。 携帯情報端末で表示された運動データを活用しているもので、（ａ）はサイクリングで活用する例を、（ｂ）はランニングで活用する例を図示したものである。

本発明は、室内用有酸素運動装置１上を走行するユーザＹが装着するシューズＳに備えられているセンサ１００で取得した運動データ１５１、入力装置９から入力した自己評価データ１５２、撮影装置２０、及び／又は、施設内撮影装置３００で撮影したユーザＹの表情、運動姿勢等の外観データ１５３がトレッドミル１Ａの解析装置２１に送信され、その後、解析装置２１で各データ１５１、１５２、１５３の解析、機械学習等が行われ、機械学習した数値モデル１６１を使用してユーザＹの現在の走りを評価した結果が表示装置５の走りの評価結果表示画面７ｂに表示されるものである。また、ユーザＹの視点位置から前方に見える景色、及び／又は、人物を撮影した模擬走行コース等の外部映像が映像画面７ａに再生表示され、この画像がトレッドミル１Ａ上で走行するユーザＹの速度に応じて拡大又は縮小されるものである。

これにより、本発明は、フォーム改善につながるデータ（走りの評価結果）を表示するとともに、外部映像の楽しさを提供することで継続的な運動を支援することを目的とする。また、外部映像は、ユーザＹの走行速度に応じて再生速度と拡大縮小を組み合わせて変化させ、ユーザＹの頑張りが反映されるようにすることで、更なるモチベーションアップにつながるように制御できる。

本発明の室内用有酸素運動装置１としては、例えば、トレッドミル１Ａ、フィットネスバイク１Ｂの他、ステップマシン（不図示）、クロストレーナー（不図示）等が挙げられるが、以下の説明においては、主にトレッドミル１Ａ、フィットネスバイク１Ｂに関して説明し、これらの機構等についても簡単に説明する。

図１は、ユーザＹの心肺機能及び筋力を強化させることができる室内用有酸素運動装置１の一例であるトレッドミル１Ａを使用した本発明の概念図である。

トレッドミル１Ａは、ユーザＹがその場でジョギングやランニンング等の走行ができるような機構を備えていれば特に機構は限定されない。この機構としては、無端ベルト２や複数のローラ（不図示）を組み合わせたものが考えられ、具体的には、例えば、モータ（不図示）と連動する２本のローラがトレッドミル１Ａのフレームに支持され、この２本のローラ間に無端ベルト２が架設されている機構等が挙げられる。

トレッドミル１Ａは、ユーザＹの走る速度でトレッドミル１Ａの速度をコントロールすることができる自走式タイプの他、トレッドミル１Ａの本体側で速度をコントロールすることができる非自走式タイプに大別することができ、どちらのタイプであってもよい。また、ローラの数や、ローラがモータと連動した機構であるか否かも問わない。なお、無端ベルト２の先端側が反り上がった機構でもよい。

本発明ではこのような機構を備えたものを総称してトレッドミル１Ａとするが、ウォーキングマシンやジョギングマシン、ランニングマシン、ルームランナー等もトレッドミル１Ａに含まれる。

次に、図９で図示しているとおり、トレッドミル１Ａの構造の概略について説明する。トレッドミル１Ａの本体には、解析装置２１が備えられている。この解析装置２１には、主に、認識部２２、制御部２３、学習部２４、分類管理部２６、表示制御部２７、切替表示部２８、送信部２９等が内蔵されている。また、この解析装置２１には各センサ１００、走りの速度（速度データ）を検出するトレッドミル１Aの本体に内蔵の速度センサ１２０、入力装置９、撮影装置２０、評価結果表示ランプ１５、表示装置５、走行スイッチ１０等が有線又は無線で連結する。

ユーザＹの運動データ１５１を検出（取得）するセンサ１００について説明する。ユーザＹの運動データ１５１を検出するシューズＳに備えたセンサ１００の配置位置は、歩くときと走るとき等の運動に特徴的となる位置として、母指球の位置、踵の中心位置、比較的に望ましくない位置として足の外側などに配置して（図１参照）、その位置にかかる荷重と、荷重発生のタイミング（３箇所のセンサ１００それぞれが出力されるタイミング、順番）、荷重の発生から消滅までを接地時間とした荷重持続時間（センサ１００が出力している間の時間）を測定し、着地の荷重バランス（左右の足のバランス、片方の足のバランス、３箇所のセンサ１００のバランス、１箇所のセンサのバランス等）、着地の始まる順番、着地の荷重の時間的な変化（接地から接地しなくなるまで）を測定して、これを入力データとする。なお、入力データは、これらに限定されるものではない。また、運動に特徴的となる位置であれば、上記３箇所以外の場所であってもよく、センサ１００の配置数も問わない。

本発明は、片方だけでも左右バランスの寄与以外は機能するので、片方だけでも良いが、図１のようにセンサ１００を左右のシューズＳに配置することで、左右のバランスが計測でき、走りの判断に効果的であるので、左右のシューズＳに配置するのが望ましい。

センサ１００は、圧力センサが望ましいが、他のセンサであってもよい。例えば、加速度センサ、圧をかけることによってスイッチが接触するｏｎ／ｏｆｆスイッチ等考えられる。圧力センサ、加速度センサ、ｏｎ／ｏｆｆスイッチ等のうち、本発明の効果を奏するものであればいずれであってもよい。なお、加速度センサ等は、圧力によって抵抗が変化する簡易なものでも問題なく機能し、また、ノイズに強く、消費電力も少なく、安価である等のメリットがある。

ユーザＹの自己評価データ１５２を入力する入力装置９について説明する。図１等で図示したように、入力装置９には、トレッドミル１Ａの電源などの各種スイッチや、トレッドミル１Ａの速度をコントロールするゲイン調整ダイヤル９ａ、ユーザＹ自身の走りの評価を入力する自己評価入力ボタン９ｂ、別のトレッドミル１Ａで走っているライバルや仲間の走りに対する評価を入力する他者評価入力ボタン９ｃ、外部映像の速度をコントロールする映像速度調整ダイヤル等が備えられている。したがって、この入力装置９を操作することでトレッドミル１Ａ自体の電源のＯＮ／ＯＦＦや、トレッドミル１Ａの速度や表示画面７に表示される外部映像の再生速度等をコントロールすることができる。

例えば、入力装置９でトレッドミル１Ａの電源をＯＮにするとトレッドミル１Ａの電源が入り、映像画面７ａにはマラソンコースの映像や、実際のマラソン大会等の映像が映される。そして、入力装置９でトレッドミル１Ａの速度を操作してユーザＹの走るスピードを上げていくと、それに連動して映像の再生速度も上がり、さらにスピードが上がると映像の拡大が進むように設定することもできる。なお、入力装置９は、トレッドミル１Ａに固定されていてもよいし、また、トレッドミル１Ａから脱着自在であってもよい。

ユーザＹの表情、及び／又は、運動姿勢等の外観データ１５３を取得する撮影装置２０について説明する。トレッドミル１ＡにはユーザＹを撮影するための撮影装置２０を備えており、この撮影装置２０は、例えば、CCD(Charge Coupled Device)やCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)等の撮像素子より構成され、ユーザＹの正面又は斜め上方など、ユーザＹの顔を撮影することができる位置に設置され、常時又は随時においてユーザＹの表情を撮影する。また、正面等から顔を撮影する（図８（ａ）参照）他、広角レンズを用いることによって全身を撮影することもできる。広角レンズを用いた場合、ユーザＹの正面位置に設置した撮影装置２０のみでユーザＹの運動姿勢等を撮影することができる（図８（ｂ）参照）。

また、室内の運動施設ＳＦの壁及び／又は天井に施設内撮影装置３００を設置する例もある（図２２参照）。なお、撮影装置２０や施設内撮影装置３００の位置、角度、数等は問わない。

図２１、図２２等で図示したように、撮影装置２０を使ってユーザＹの表情を撮影し、この撮影した表情の画像を他のトレッドミル１Ａで走行している仲間に画像を送信し、仲間のトレッドミル１Ａの表示画面７に表示することができる。

センサ１００等で取得した運動データ１５１、ユーザＹの自己評価データ１５２、撮影装置２０等から取得したユーザＹの表情、運動姿勢等に関する外観データ１５３等を受け取って、この運動データ１５１等を解析や機械学習等を行い、映像画面７ａにユーザＹを支援するための走りの評価結果を表示する例について説明する。

構成としては、図９にあるようにユーザＹの運動データ１５１を取得するセンサ１００、ユーザＹの自己評価データ１５２等を入力する入力装置９、ユーザＹの表情、運動姿勢等を撮影する撮影装置２０や、表示装置５、これらと繋がる解析装置２１とからなる。

解析装置２１には、運動データ１５１、自己評価データ１５２、ユーザＹの表情、運動姿勢等の外観データ１５３等を収集し、受信解析する制御部２３と、少なくとも、制御部２３で解析した運動データ１５１、ユーザＹの自己評価データ１５２、ユーザＹの表情、運動姿勢等の外観データ１５３等を機械学習する学習部２４と、各種処理を行う認識部２２、外部映像の再生、及び／又は、外部映像の拡大縮小を制御する表示制御部２７や、分類管理部２６、切替表示部２８等を備えている。また、走りの評価結果を表示する表示装置５とを備えている。その他、運動データ１５１等を他の装置であるパソコン等に送信する送信部を備える構成であってもよい。

制御部２３は、記憶部（不図示）に記憶されているプログラムに従って、各センサ１００、距離センサ２００、入力装置９、学習部２４、表示装置５、トレッドミル１Ａのモータ等の処理、駆動制御を行う。例えば、運動データ１５１、自己評価データ１５２、外観データ１５３、ＧＰＳデータ等を収集し、受信解析等を行う。

運動データ１５１は、主にトレッドミル１Ａ上で走行するユーザＹが履くシューズＳに備えるセンサ１００で検出したユーザＹの運動に関する様々な値である。

自己評価データ１５２は、ユーザＹが走行中に自分なりの良い走りか否かという観点での１〜５段階の自己評価の値である。５から順に例えば、素晴らしい、非常に良い、良い、まあまあである、及び悪いという段階とすることが考えられる。１〜５段階に限らず、１〜１０段階としてもよい。

具体的には、トレッドミル１Ａ上でユーザＹが走りながら１〜５段階の自己評価を入力装置９等で入力する。自己評価の入力のタイミングは、例えば、１ｋｍごとのラップと同時に自己評価を入力するか、又は、ユーザＹ自身走りの感じ方が変わったときに入力する。この場合は、距離は任意となり、どの距離であっても入力することができる。

外観データ１５３は、撮影装置２０で撮影したユーザＹの表情やユーザＹの運動姿勢等の映像データである。

また、図２２で図示したものとして、フィットネスジム等の室内の運動施設ＳＦの壁及び／又は天井に接地した施設内撮影装置３００でユーザＹの運動姿勢等を撮影したものを外観データ１５３とすることもできる。運動施設ＳＦの全体画像から特定のユーザＹを認識して個別の映像として保存することができる。運動施設ＳＦ内での運動は、外的環境に左右されずに運動に集中できるため、ユーザＹの外観データ１５３をより正確に取得することができる。

外観データ１５３ではユーザＹの運動姿勢等として、（身体の傾き、左右のバランス、前傾姿勢、後傾姿勢、直立姿勢、体の振れ、頭や手の振り、脚の上がり具合や下がり具合等の挙動である運動フォーム）等を確認することができる。

図１１は、走りの評価結果の判定に用いる数値モデル１６１の作成方法を示し、ニューラルネットの教師あり機械学習の一例を示している。入力値としては、各センサ１００で取得した運動データ１５１、入力装置９から入力した走りの自己評価データ１５２、撮影装置２０で撮影した映像データ、例えば、撮影装置２０で撮影したユーザＹの表情や体の振れ、全身の運動姿勢（ランニングフォーム）等の外観データ１５３等を教師データとし、この教師データを学習部２４で機械学習することによって走行判定の数値モデル１６１を作成（数値モデル１６１が計算）する。

図１１で図示したように、運動データ１５１の入力値としては、速度、ストライド、ピッチ、接地荷重、接地時間、左右荷重バランス等が挙げられる。また、外観データ１５３の入力値としては、速度、ユーザＹの表情・体のブレ、全身（運動姿勢、ランニングフォーム）等が挙げられる。主に、ユーザＹの表情・体の振れに関しては、撮影装置２０で撮影し、全身（運動姿勢、ランニングフォーム）に関しては、撮影装置２０、及び／又は、施設内撮影装置３００で撮影する。なお、運動データ１５１の入力値や外観データ１５３の入力値は、上記に限定されない。

図１０では、数値モデル１６１の構築例を図示したものであり、（ａ）が一の例、（ｂ）が他の例である。図１０（ａ）、（ｂ）で図示したように、数値モデル１６１は、運動データ１５１を使った運動データ数値モデル１６１ａと、外観データ１５３を使った外観データ数値モデル１６１ｂを作成して使うのを基本とするが、教師なし機械学習では、両者を組み合わせたモデルとすることもある。

学習部２４で行われる機械学習は、「ニューラルネットワーク（教師あり）」を適用したものであり、運動データ１５１、自己評価データ１５２、外観データ１５３等に基づいてユーザＹの運動状態、気分、自己の評価等を学習計算して数値モデル１６１を構築し、この数値モデル１６１をユーザＹの走りの評価モデルとして使用する。

学習部２４や、機械学習を行う装置（以下、機械学習装置とする）における機械学習は、汎用の計算機若しくはプロセッサを用いることもできるが、例えば、ＧＰＧＰＵ(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)や大規模ＰＣクラスター等を適用すると、より高速処理が可能となる。

機械学習は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）や決定木など、任意の学習手段を用いることができる。機械学習は、学習部２４や、機械学習装置に入力されるデータの集合から、その中にある有用な規則や知識表現、判断基準等を解析により抽出し、その判断結果を出力すると共に、知識の学習を行うことで実現される。機械学習の手法は様々であるが、大別すれば「教師あり学習」、「教師なし学習」等に分けられる。さらに、これらの手法を実現する上で、特徴量そのものの抽出を学習する「深層学習（ディープラーニング）」と呼ばれる手法がある。

「教師あり学習」とは、ある入力と結果（ラベル）のデータの組を大量に機械学習装置に与えることで、それらのデータセットにある特徴を学習し、入力から結果を推定するモデル、即ち、その関係性を帰納的に獲得することができる。これは図１１のニューラルネットワーク等のアルゴリズムを用いて実現することができる。

数値モデル１６１を使って走りの評価値を求め、走りの結果を１〜５などのランクで表示され、結果の表示として、（１）各要素の重み、走りの結果に影響の大きい要因（要因の寄与値）表示、（２）改良の方向表示、（３）評価ランクごとの実走行データ等が走りの評価結果表示画面７ｂに表示される。

学習結果としての数値モデル１６１が自己の現在の良い走りと悪い走りを判定するモデルとなり、運動中のスキル判定、判定に寄与した要因の抽出を行うことができる。ランニングなどの運動中に、運動の質の判定を自己の数値モデル１６１に照らして判定し分析した結果を随時走りの評価結果表示画面７ｂに示すことで、走りの修正が図れ、スキル向上につながる。

ユーザＹの過去の運動データ１５１等を使用して機械学習したものが数値モデル１６１となり、この数値モデル１６１を使って判定したユーザＹの現在の走りの評価（１〜５等のランク）と、その評価時のパフォーマンスや荷重等の各種データによってユーザＹの運動を支援する。すなわち、数値モデル１６１に新たな運動データ１５１（現在の運動データ１５１）を入力することによって判定され、それが走りの評価結果として表示される。ここで、走りの評価結果とは、現在の走りの評価結果（走りの評価結果表示画面７ｂの第１段目）や、その評価時の各種データ（同第２段目から同第４段目）を合わせたものをとする。

ユーザＹが現在の走りの評価を見て、走りの評価が悪ければ、各種データとして表示されるパフォーマンス値、要因寄与度、荷重バランス等の数値のうち、数値が悪く影響の大きいもの（左右の荷重バランスやミッドフットになっていない等）に注意することで走りの改善を図ることによりユーザＹの運動を支援するものである。したがって、走りの評価結果が走りの評価結果表示画面７ｂに表示されることによってユーザＹが視認でき、それによってユーザＹの意識改革に繋がる。

運動データ１５１、外観データ１５３に加えて、トレッドミル１Ａ上で走行するユーザＹ情報（故障情報、大会結果情報等）、さらにインターネットＩＮ上のランナー画像、ランナー情報等を教師あり機械学習、教師なし機械学習、ディープラーニング等の手法により数値モデル１６１を作成し、走りの診断とアドバイスに使用することができる診断機能をも合わせ持つことも可能である。

基本的には、自己評価ランク（走行状態の１〜５段階の評価）の入力を前提とした、教師あり機械学習であるが、教師なし機械学習で数値モデル１６１を作成することも可能である。例えば、ユーザＹの表情である外観データ１５３とユーザＹの運動データ１５１を組み合わせることで、自己評価ランクの入力なしで、良い走りと悪い走りが区別でき、機械学習で走りの数値モデル１６１を作成できる。また、ユーザＹの運動データ１５１とユーザＹの表情を含む外観データ１５３から、ディープラーニングにより数値モデル１６１を作成することができる。

教師なし機械学習の場合は、例えば、ランニング中に定期的に学習をし直したり、また、走りの評価値が変化して、走りに対する良い評価または悪い評価が続き、走りの評価値に片寄りが出てきて、上下限界に張り付くような傾向が出てきた時に学習をし直して新しい数値モデル１６１に置き換える。その処理が発生した時には、自分のランク付けがアップ、又はダウンしたことを画面で知らせると共に、終了画面である第一結果画面７ｆの「マイデータサマリ」でも表示する（図２６参照）。教師あり機械学習の場合に、上述した教師なし機械学習の場合と同様の片寄りが出てきた場合は、モデル更新を促す表示を図２６の「学習更新」の箇所を所定の色や模様、点滅等でハイライト表示を行い、後述する機械学習の初期と同様の作業にてモデル更新を行う。

トレッドミル１ＡのユーザＹの前方には、表示画面７が組み込まれた表示装置５が配置されている。この表示装置５は、一般的なディスプレイ装置であり、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ、ＥＬディスプレイなどが該当する。また、ディスプレイ装置の映像表示領域は、縦／横比が３／４のいわゆるスタンダードサイズや、９／１６のいわゆるハイビジョン（ワイドクリアビジョン）サイズであってもよい。

トレッドミル１ＡをインターネットＩＮにつなぐことによって、各種映像等をダウンロードでき、表示画面７に各種映像等を表示させることができる。また、他のトレッドミル１ＡともインターネットＩＮでつながることによって同じ映像等を共有することも可能である。

表示装置５は、トレッドミル１Ａの本体に備えられた送信部２９から送信される速度信号を受信する有線又は無線の受信部６を備え、ユーザＹが走行するトレッドミル１Ａの走行速度、ユーザＹが自ら設定したトレッドミル１Ａの速度、自動設定されたトレッドミル１Ａの速度と、外部映像の再生速度とを同期させることを可能とする。

なお、表示装置５は載置台３に固定されていてもよく、また、載置台３から着脱自在であってもよい。また、載置台３を介さずにトレッドミル１Ａの本体に直接配置する構成であってもよい。

表示画面７には、各種映像、画像、動画等（以下、「映像」とする）を表示し、また、ユーザＹの現在の走りを評価した結果を表示する。なお、便宜上、映像等を表示する画面のことを映像画面７ａとし、ユーザＹの現在の走りを評価した結果を表示する画面のことを走りの評価結果表示画面７ｂとする。

図４、図５では、表示画面７を図示しており、映像画面７ａにはユーザＹが行う運動に対応させた娯楽性ある映像、例えば、ユーザＹの視点位置から前方に見える景色及び／又は人物を撮影した模擬走行コース（運動イベントであるマラソン大会等のコース）等の外部映像を表示し、走りの評価結果表示画面７ｂには運動データ１５１等の各データ１５１、１５２、１５３を機械学習した数値モデル１６１を使って現在の走りを評価した結果を表示している。

なお、模擬走行コース等の外部映像は、ユーザＹ自ら撮影した映像、又は、マラソン大会等の参加者が撮影した映像、ＣＧ、ドローン等の無人航空機による空撮映像、インターネットＩＮ上で公開されている映像のいずれかを利用することができる。これにより、外部映像表示の選択肢が増す。

また、映像画面７ａには、コースデータ、ユーザＹ自身又は他人（ライバルや仲間）の表情、及び／又は、ハンドルネーム（ユーザを示す名称）を表示することもできる。具体的には、ユーザＹ自身又は他人の表情のみの表示、ユーザＹ自身又は他人の表情及びハンドルネームの表示等が考えられる。

映像画面７ａでは、模擬走行コースが２次元地図として一部オーバーレイして表示され、２次元地図上に現在位置が走行距離から算出して星印Ｐで表示してある。すなわち、ユーザＹの現在地を地図上にプロットして表示することができ、ユーザＹの走行位置に合わせてプロットが移動する（図６参照）。

図６のフローチャートでは、ランニングのコース設定方法を示している。ここではまず、ユーザＹがコースの地図を選択し、コースの地図上のスタート地点、中継点、ゴール地点をポイントして、スタートする。スタート後は走った距離に沿ってコース上を進み、現時点の位置を星印Ｐ等でマーク表示する。最終的には、ゴール地点で停止する。また、コースの地図には地図上の傾斜も読み込むことができ、これに対応してトレッドミル１Ａにおいて負荷をかけることができる。具体的には、認識部２２で地図上の傾斜を認識し、制御部２３がモータを制御する。

図２１、図２２では、映像画面７ａの隅には、通信ネットワークを介して接続されている別のトレッドミル１Ａで同時に走っているライバルや仲間の顔の映像及びハンドルネームが映し出されている。これにより、一緒に頑張っている感覚を醸し出して走ることができ、モチベーションアップに繋がる。さらに図１で図示した他者評価入力ボタン９ｃで「〇」（いいね）、「△」（頑張って）、「×」（ブーイング）等を入力することによって、後述する仲間のポイントに反映させることができる。

図４、図５で図示したように、ユーザYの現在の走りの評価結果として走りの評価結果表示画面７ｂに表示される内容としては、センサ１００で検出した運動データ１５１や、入力装置９から入力した自己評価データ１５２、撮影装置２０から取得したユーザＹの各種運動、表情、運動姿勢等に関する外観データ１５３等を機械学習した自分（ユーザＹ）の走りの数値モデル１６１を使って、現在の走りを評価した結果である。具体的には、走りの評価結果表示画面７ｂには、上から順に第１段目には走りの評価（拡大表示）、第２段目にはパフォーマンス表示、第３段目には要因寄与度（要因の寄与値）及びセンサ１００の位置、第４段目には荷重バランスが表示される。また、これらに限らず、センサの接地荷重、圧力微分値（着地の強さを表す接地荷重の微分値）等も表示してもよい。

第１段目の走りの評価には、走行履歴を速度で表し、その上に自己の走りの評価を５段階の数値で示している。第２段目のパフォーマンス表示は、ユーザの各種走行パフォーマンスについて数値として示される。第３段目の要因寄与度（要因の寄与値）には、その走りに影響した運動要因の寄与値、また、センサ１００の位置には、足のセンサ１００の位置が示される。第４段目の荷重バランスには、センサ１００位置の荷重バランスを左右に示している。

走りの評価結果は、現在の自分の走りのデータを機械学習で得られた数値モデル１６１を使って判定した結果である。機械学習に使用するデータ（自分の走りのデータ）は、トレッドミル１Ａで走っているときに自己評価入力ボタン９ｂを使って自分の評価ランクを入力すると、それがトリガーとなり、その時点の走りのデータ（運動データ１５１、外観データ１５３）が一定区間取り込まれ、評価ランクを持ったセンサーデータ値の教師あり機械学習により数値モデル１６１（運動データ数値モデル１６１ａ、外観データ数値モデル１６１ｂ）が更新される。

機械学習の初期には、ランニング中の自分の走りの評価を自己評価入力ボタン９ｂを押すことによって運動データ１５１、外観データ１５３を取り込んで学習用データとし、自己評価値を持つ教師あり機械学習により自己の走りの数値モデル１６１を得る。そして、走りの数値モデル１６１を使って現在の走りを評価した結果は、ランニング中の随時、または一定の時間間隔で更新され、常に最新の走りの評価結果を表示することで、より良い走りの追及ができる。

数値モデル１６１が作成されていない初期の状態では、より多い頻度で自己評価入力ボタン９ｂにより自己評価の入力を繰り返すことによって数値モデル１６１を作り上げ、以降は気づいたときに自己評価を入力すれば、それがトリガーとなってその時点の運動データ１５１と外観データ１５３を取り込んで、機械学習によって数値モデル１６１を更新することとなる。

なお、第３段目の要因寄与度（要因の寄与値）の求め方は、ユーザＹのトレッドミル１Ａ上の走りからセンサ１００によって検出した「走りの特徴量」（具体的な数値、値）に、機械学習した数値モデル１６１から求めた「特徴量の重要度」（要因）を掛け合わせることで可能となる。

今回の走りの要因寄与度（要因の寄与値）及びベスト状態の走りの要因寄与度（要因の寄与値）が表示されるため、ベスト状態の要因寄与度と今回の走りの要因寄与度を比べることで、どこを改善する必要があるかが分かるため、これを見ながら走りの改善に取り組むことができる。

図４では、映像画面７ａと走りの評価結果表示画面７ｂを別の個別のデバイス（表示装置５）で構成しているが、図５のように、映像画面７ａと走りの評価結果表示画面７ｂを一つの表示画面７に二分割して表示する構成であってもよい。一つの表示画面７に二分割して表示する場合、個別のデバイス（表示装置５）を使う場合に比べて設置の煩雑さがなく、固定的な使い方に向いている。

また、トレッドミル１Ａには、表示装置５に表示されるところの、外観表示画面７ｃと走りの評価結果表示画面７ｂとを切り替える切替表示部２８を備えており、図７で図示したように、ユーザＹの走りの評価結果表示画面７ｂとユーザＹの運動姿勢（ランニグフォーム）のライブ画像を表示する外観表示画面７ｃを切り替えて表示することができる。これによれば、ユーザＹの詳細な評価結果の他、撮影装置２０やフィットネスジム等の室内の運動施設ＳＦの壁及び／又は天井に設置した施設内撮影装置３００等で撮影したユーザの運動姿勢のライブ画像によって自己のランニングフォームを客観的にチェックすることができる。

以上のように、走りの評価結果表示画面７ｂでは現時点での走りの状態を随時表示して、それをユーザＹが確認してランニングフォームなどの改良を試みることができる。また、総合的な結果の判断は、ランニング終了後の第一結果画面７ｆ、第二結果画面７ｇ等で確認することができ、これらの走行状態の評価結果を見ながら自己の走り方の修正を行い、ユーザＹが自分なりの良い走り方を身に着けていくことができる。なお、走りの評価結果表示画面７ｂの表示内容は、ランニング中に常時リフレッシュして更新を続けるのを基本とする。

図１等で図示したように、トレッドミル１Ａには、各データ１５１、１５２、１５３に基づく評価結果（走りの数値モデル１６１を使って、現在の走りを評価した結果）に対応して点滅又は点灯する評価結果表示ランプ１５を備える。

具体的には、走りの評価結果表示画面７ｂには、センサ付きのシューズＳから得たユーザＹの運動データ１５１等に基づく走行状態の１〜５段階の評価結果が表示されるが、この評価結果をさらにわかりやすくユーザＹに伝えるために、例えば、良い走りを示す「緑」、悪い走りを示す「赤」、中間を示す「黄」のランプを点灯させる評価結果表示ランプ１５を表示装置５の近傍に備えている。

以上のように、走りの評価結果表示画面７ｂで表示されるユーザYの現在の走りの評価結果のうちのひとつである１から５段階に段階化された走りの評価に対応して評価結果表示ランプ１５が点滅又は点灯する。

また、運動データ１５１等に基づく評価結果（走りの数値モデル１６１を使って、現在の走りを評価した結果）に対応してトレッドミル１Ａの速度を制御することもできる。具体的には、走りの評価結果表示画面７ｂの第１段目の走りの評価である５段階の数値である自己の評価結果を基に、評価結果が良い結果であったことに応答して、制御部２３がトレッドミル１Ａの速度を上げやすく（上げる）制御し、また、評価結果が悪い結果であったことに応答して、制御部２３がトレッドミル１Ａの速度を上げにくく（下げる）制御することができる。

以上のように、走りの評価結果表示画面７ｂで表示されるユーザYの現在の走りの評価結果のうちのひとつである１から５段階に段階化された走りの評価に対応してトレッドミル１Ａの速度を制御する。

図１等で図示したように、表示装置５の近傍にはユーザＹの速さのレベルに応じた「RUN」、「WALK」等の走行スイッチ１０や、外部映像を調整することができる映像調整手段１１も備えている。

走行スイッチ（選択ボタン）１０の設定例を図１８に沿って以下示す。「RUN」スイッチでは、ユーザＹの速さを、例えばランニングを想定した5km/h〜15km/hとし、差分の10km/hの間で、後述する８K４Ｋ画像を使ってクリヤビジョン表示をする場合は、10km/hで10倍のズーム率での表示とする。また、「WALK」ボタンでは、ユーザＹの速さを、例えばウォーキングを想定した2km/h〜6km/hで設定をデフォルトとし、映像調整手段１１でユーザＹにフィットする設定をユーザＹ自らが調整することができる。

ウォーキング、競歩、ジョギング、ランニングでは、フォームがそれぞれ異なるので、走行スイッチ１０は、それぞれを選択することを目的とする。例えば、速度は同じでも、歩くときには荷重が踵からつま先に順に荷重が移動し、ランニングではつま先よりに荷重がかかる傾向にあるため、この違いを走行スイッチ１０によって正確にフォームへ反映する。

走行スイッチ１０は、ランニング、ウォーキング、バイク運動に応じた速度に分けて設定し、映像調整手段１１は、それぞれの運動スピードの想定範囲の上限スピードとなったときにデジタルズームの最大拡大率となるように設定することができる。

映像調整手段１１は、外部映像の再生速度、外部映像の拡大率を微調整することができる。再生速度、拡大縮小は、ランニング速度に比例して実施できるが、この比例定数を調整することで、スピード感を増したり、スムーズ感を出したりして、自分なりの感覚に合わせることができる。

以上より、走行スイッチ１０と映像調整手段１１との連動によって外部映像の再生をよりユーザに適合したものとすることができる。

既存の携帯情報端末（タブレット形パソコン、スマートフォン等）７０を入力装置９として使用することもできる。例えば、携帯情報端末７０とトレッドミル１Ａとが無線又は有線で連結されることによって、この携帯情報端末７０のタッチパネルやボタン等を介して表示装置５の映像画面７ａに表示された映像の再生速度等をコントロールすることができる。

各データ１５１、１５２、１５３をパソコンやスマートフォン等の携帯情報端末７０に送信し、携帯情報端末７０で解析装置２１と同様の処理を行うこともできる。

表示装置５の映像画面７ａ、及び／又は、走りの評価結果表示画面７ｂは、既存の携帯情報端末７０の表示画面を代用することができる。したがって、携帯情報端末７０の表示画面を映像画面７ａや走りの評価結果表示画面７ｂとすることもできる。

本発明は、撮影装置２０でユーザＹの表情、及び／又は、運動姿勢を撮影し、その表情等に応じてトレッドミル１Ａの速度を調整することができる。主な構成としては、図９で図示したように撮影装置２０、認識部２２、制御部２３等が挙げられる。

撮影装置２０によりトレッドミル１Ａ上で走行するユーザＹの表情を撮影し、この撮影した撮影画像（外観データ１５３）を認識部２２に送信し、認識部２２で各種処理を行う。

なお、既存の携帯情報端末７０を表示装置として使用する場合は、携帯情報端末７０に内蔵されているカメラを撮影装置２０として使用することができる。即ち、撮影装置２０は、既存の携帯情報端末７０に備え付けのカメラを代用することができる。

認識部２２は、撮影装置２０で撮影された画像（外観データ１５３）の解析等を行い、画像に写るユーザＹの表情を認識する。すなわち、認識部２２がユーザＹの状態を認識する。

この認識部２２には、普通の表情、辛い表情、笑顔等を構成する目、鼻、口などの各部の特徴を表す情報が表情認識用モデルとして予め格納されている。認識部２２は、撮影装置２０により撮影された画像からユーザＹの顔を検出し、目、鼻、口などの顔の各部の特徴を抽出する。

そして、認識部２２は、撮影画像から抽出した特徴と、表情認識用モデル（数値モデル１６１の外観データ数値モデル１６１ｂの一つ）の特徴とを比較し、一致度が閾値以上である場合、ユーザＹの表情が笑顔であると認識する。また、認識部２２は、撮影画像から抽出した特徴と、表情認識用モデルの特徴との一致度が閾値未満である場合、ユーザＹの表情が笑顔ではないと認識する。そして、認識部２２は認識結果を表す情報を制御部２３に出力する。

表情認識用モデルは、ユーザＹの表情画像を機械学習によって得られた表情分類用の数値モデルであって、普通の表情、辛い表情、笑顔等を判定する。また、インターネットＩＮ上で利用可能な表情画像を合わせて使い、ディープラーニングで表情からユーザＹの状態を推定することでも良い。なお、機械学習用のデータ（外観データ１５３）は、ランニング中に入力した自己評価ランク（１〜５段階）に対応して取り込まれたものである。

制御部２３は、認識部２２からの情報に基づいて、ユーザＹの表情が笑顔である場合、表示画面７上に文字、数値、又は、笑顔のアイコンを表示してユーザＹの表情に応じたフィードバックをするとともに（図１等参照）、トレッドミル１Ａの速度をそのままの速度で維持することを指示する信号をトレッドミル１Ａのモータ（不図示）に出力する。

また、ユーザＹの表情が笑顔でないと判断した認識部２２の認識結果の場合、制御部２３は、表示画面７上に文字、数値、又は、渋面のアイコンを表示してユーザＹに表情に応じたフィードバックをするとともに、トレッドミル１Ａの速度を遅くすることを指示する制御信号をトレッドミル１Ａのモータ（不図示）に出力する。これによって、ユーザＹの状態を推定し、能力を超える速さで走ろうとすることを防止してユーザＹの安全を確保することができる。すなわち、ユーザＹの状態の変動から、制御部２３がユーザＹの能力を超える速さで走ろうとすることを防止する。

ユーザＹの顔を撮影し、表情を認識し判断する例の他、ユーザＹの運動姿勢（運動フォーム）等を撮影し、この運動姿勢等を認識し判断する例であってもよい。この場合の主な構成としては、図９で図示したように撮影装置２０、認識部２２、制御部２３等が挙げられる。具体的には、下記のとおりとなる。

トレッドミル１Ａ上で走行するユーザＹの運動姿勢等を撮影装置２０で撮影し、この撮影画像（外観データ１５３）を認識部２２に送信する。

認識部２２は、ユーザＹの運動姿勢等から、運動姿勢等の偏りを計測する。具体的には、認識部２２は、非装着型のモーションキャプチャ等を利用して、ユーザＹの動きをデータとして取り込む。非装着型モーションキャプチャシステムとしては、例えば、ステレオカメラや赤外線プロジェクタを用いて得た画像からユーザＹの姿勢を計測する。

認識部２２でモニタリングし、ユーザＹの体の振れ、トレッドミル１Ａ上の位置の変動等を認識し、自己のフォームで学習した数値モデル１６１の良いフォーム、及び／又は、手本となる一般的なフォームと比較して相違点を見出し、この相違点が閾値以上であればフォーム改善の余地があるとする認識結果を制御部２３に出力する。そして、制御部２３からモータへの指示によってトレッドミル１Ａの速度を調整することにより、ユーザＹの能力を超える速さで走ることを防止することができる。

その他、心拍センサ、脈拍センサ等の各種センサを用いてトレッドミル１Ａの速度調整を行う例について説明する。ユーザＹに心拍センサ、脈拍センサ等の各種センサを装着し、各種センサにより検出された検出信号をユーザＹの生体情報を計測する認識部２２に送信し、この認識部２２でモニタリングし、ユーザＹの体の振れ、トレッドミル１Ａ上の位置の変動等を認識し、予め記憶されているユーザＹの走りの数値モデル１６１の心拍数、脈拍と比較して相違点を見出し、この相違点が閾値以上であれば速度コントロールの余地があるとする認識結果を制御部２３に出力する。そして、制御部２３からモータへの指示によってトレッドミル１Ａの速度を調整することにより、ユーザＹの限界を超える速さで走ることを防止することができる。また、センサに関しては、ユーザＹの体温や血圧、脈拍、脳波などの生体反応を検知する生体反応センサであってもよい。

トレッドミル１Ａの速度の調整を自動でコントロールする他の実施例について図１−１から図３に沿って説明する。これによれば、ユーザＹの加減速意思を認識（推定）してトレッドミル１Ａの速度を自動でコントロールすることができる。なお、以下の例で使用するトレッドミル１Ａは、トレッドミル１Ａの本体側で速度をコントロールすることができる非自走式タイプに限定される。

図１−１〜図１−３で図示した手段Ａは、荷重センサ（センサ１００）付きのシューズＳから得た荷重データを活用して速度調整を行う例である。すなわち、シューズＳに備えた荷重センサによって、荷重センサ値（センサ荷重検出値）を検出し、この荷重センサで測定した荷重センサ値が増加するときトレッドミル１Ａの速度を速くするように制御する。逆に、荷重センサで測定した荷重センサ値が減少するときは、トレッドミル１Ａの速度を遅くするように制御する。

荷重センサ値である荷重データだけでもトレッドミル１Ａの速度制御は可能であるが、踏み込みの強さが走りの加速につながる事実を忠実に再現するため、荷重の微分値を使用して判断する方法や、また、荷重の微分値、荷重センサ値の両方を使って判断する方法もある。

以下、図に沿って手段Ａによる速度コントロール方法の詳細を示す。まず、図１−１では、着地の接地荷重（着地反力）ΔFnと接地時間Tから力積を求め、運動量変化より速度増加分ΔVを求める。そして、ΔFvを前進の力（推進力）[N]→[kg・m/s2]、Tを接地時間 [s]、ΔVを速度増分 [m/s]、ｍ：体重を[kg]とすると次のような式が成立する。

式４
力積 運動量増加
ΔFv[N]・T[s]＝ΔV[m/s]・ｍ[kg]

そして、接地荷重ΔFnは接地面の上方向に掛かるので、進行方向への変換のためのゲイン（上方向から前進方向への力の変換係数）を導入し調整する次のような式が成立する。

式５
ΔV[m/s]＝G・ΔFn・T[s]／ｍ[kg]

また、接地荷重ΔFnと接地時間Ｔは、一歩の三点個別圧力センサ値で表される。次のような積分式が成立する。

式６
ΔFn・T[s]＝∫(Δfn1+Δfn2+Δfn3)dt
∴ΔV[m/s]＝Ｇ・∫(Δfn1+Δfn2+Δfn3)dt／ｍ[kg]

図１−２はゲインGを測定値から求める場合の方法を示す。接地荷重ΔFnに着地位置と体の重心直下との差分lnの積が着地位置を中心としたモーメントMを発生させ、重心位置の推進力ΔFvが重心高さlhでモーメントMと同じになるので、Gはln／lhとなる。

lvは、図１−２で図示した超音波距離センサからの超音波距離センサ値より求め、lLは、荷重センサ値より求めると、次のような式で表される。Ｌは、ユーザの身長、lnは、重心直下から着地位置までの距離とする。

式７
ln =lL―lv

また、lhは、無端ベルト２の上からユーザＹのへその位置位の高さとし、具体的にはユーザの身長の０．６掛けした数値とする。

lh：0.6L
0.6 = 1.6/(1+1.6)

lLは装置前端から着地位置までの距離、Ｔは接地時間を表しており、その後に付されている数字は、各センサに対応する。例えば、Ｔ１であれば、センサ１００の接地時間となる。

ΔFnをセンサ毎の荷重と着地位置から求めることで、着地位置と接地荷重の違いを考慮した推進力を得ることができ、走りの評価に繋がる。センサによる接地荷重はセンサ毎にΔfn1〜Δfn3、発生位置lL1〜lL3は後述の手段Cのセンサから求め、体の中心までの距離lvをセンサ200から得る。

図１−３は、ゲインGに加えて、走りの良さを表す係数αを追加したものを示す。αは複数の重み付きの要素の合算を基準化したものであり、以下の要素を考慮して、良い走りであるほどスムーズな加速ができるように自分で試しながら向上することを誘導するためのものになる。各要素としては、ｇ、f1、f2、f3、f4、f5がある。これらは走りの評価結果表示画面７ｂの第２段目のパフォーマンス表示の評価値として活用される。

ｇは自分の走りの学習値と比較した走りの評価値で、数値としては、最低評価点０から最大評価点（gmax）５の範囲内で評価される。

f1はフォアフット又はミッドフットでの走行（着地）であれば加点とし、条件式はLe1>Le3&Le2>Le3で、数値としては、最低評価点０から最大評価点（f1max）３の範囲内で評価される。

f2は母指球の接地荷重が高い最も良いとされる走りである場合の加点し、条件式はLe1>Le2 & Le1>Le3で、数値としては、最低評価点０から最大評価点（f2max）３の範囲内で評価される。

f3は左右の接地荷重のバランスが良い場合の加点で、数値としては、最低評価点０から最大評価点（f3max）２の範囲内で評価される。

f4は接地荷重の微分値が小さい滑らかな走りの場合の加点で、数値としては、最低評価点０から最大評価点（f4max）２の範囲内で評価される。

f5は一歩ごとのバラツキが少ない場合の加点で、数値としては、最低評価点０から最大評価点（f5max）１の範囲内で評価される。

これら重みの点数は例であり、適宜変更することができる。

走りの良さを表す係数αを追加した場合においては、次のような式で表される。

式８
ΔV[m/s]＝α・Ｇ・∫(Δfn1+Δfn2+Δfn3)dt／ｍ[kg]
α＝Σ(fi+g) / Σ(fimax+gmax)

以上より、速度コントロールは、荷重に関しては、荷重が増加すれば加速し、荷重が減少すれば減速することとなる。また、接地位置に関しては、前進すれば加速し、後退すれば減速することとなる。すなわち、センサ１００から検出した接地荷重及び荷重の微分値の増減により、認識部２２がユーザＹの速度加減速意思を推定し、制御部２３がトレッドミル１Ａの速度を制御する。

図２で図示した手段Ｂは撮影装置２０を使用するものであり、撮影装置２０とユーザＹとの距離Ｄに応じてトレッドミル１Ａの速度を増減させる方法を示している。この手段Ｂによれば、撮影装置２０からユーザＹまでの距離Ｄが近くなる場合はユーザＹに加速の意志があると判断してトレッドミル１Ａの速度を上げ、撮影装置２０からユーザＹまでの距離Ｄが遠くなるとユーザＹに減速の意思があると判断してトレッドミル１Ａの速度を落とす。

手順としては、例えば、スタート前の時点でトレッドミル１Ａ上に立ったユーザＹの位置を撮影装置２０で撮影し、そして、この位置を基準として走行中にユーザＹが前にいるか後ろにいるかを認識部２２が認識し、制御部２３がトレッドミル１Ａの速度を制御することが考えられる。したがって、撮影装置２０で取得した外観データ１５３から判断されるユーザＹとの距離の増減により、認識部２２がユーザＹの速度加減速意思を推定し、制御部２３が室内用有酸素運動装置１の速度を制御することができる。

また、撮影装置２０でユーザＹの元の状態（スタート状態）を撮影し、これを外観データ１５３として、この外観データ１５３を基にユーザＹの状態の変動（元の位置を基準とした前後左右へのふらつき等）を認識部２２が認識することによってユーザＹの速度加減速意思を推定し、制御部２３がユーザＹの元の状態の変動からユーザＹの能力を超える速さで走ろうとすることを防止するようにトレッドミル１Ａの速度を制御することもできる。

その他、ユーザＹとの距離を測る方法として、出力信号を出力する別途センサを用いることができる。例えば、距離センサ（超音波センサ、光学式距離センサ）２００、認識部２２、制御部２３を利用してトレッドミル１Ａの速度の増減を行う構成が挙げられる。

具体的には、スタート前の時点でトレッドミル１Ａ上に立ったユーザＹの位置を距離センサ２００で測定し、この位置を基準として走行中にユーザＹが前にいるか後ろにいるかを認識部２２が認識することによってユーザＹの速度加減速意思を推定し、制御部２３がトレッドミル１Ａの速度を制御する。

なお、撮影装置２０や距離センサ２００にはローパスフィルターを用いることができ、このローパスフィルターの処理よってノイズや細かな変動を除去することができ、安定した値を得ることができる、映像を使うよりも簡単な方法となる等のメリットがある。

図３で図示した手段Ｃはトレッドミル１Ａに備えた荷重センサ１６、１８、１９（１６〜１９）を使って接地荷重と接地位置を測定する方法で、荷重センサ値の増減、ユーザＹの接地位置に応じてトレッドミル１Ａを加減速させるものを示す。すなわち、トレッドミル１Ａの四隅（簡易的には前後）に設けた荷重センサ１６〜１９によって測定された値のバランスからユーザＹ位置を割り出してトレッドミル１Ａ上の移動を求めて使用し、認識部２２がユーザＹの加減速意思を認識（推定）して、制御部２３が速度をコントロールできるものである。

具体的には、図３で図示したように、各荷重センサ１６〜１９の出力信号に基づいて、各荷重センサに対応した４つの領域、即ち、無端ベルト２の走行面２ａを前後左右に４分割した領域Ａ１〜Ａ４毎に、そのシート荷重（荷重センサ値Ff1、Ff2、Fr1、Fr2）を検出する構成になっている。

この荷重センサ１６〜１９としては、例えば、制御部２３に接続された荷重検出手段であるロードセルを使用することができ、このロードセルが押圧力を検出し、この検出した信号が電気的に制御部２３に伝達される。具体的な構成としては、トレッドミル１Ａの無端ベルト２の下側にフォースプレート４を配置し、このフォースプレート４の四隅にロードセル（荷重センサ１６〜１９）を取付ける。そして、各ロードセル（荷重センサ１６〜１９）の出力部からロードセルの出力値が出力される。

荷重センサ１６〜１９の荷重センサ値は、ユーザＹの踏み込み強さを反映して加速の意志を示し、ユーザＹの接地位置がトレッドミル１Ａの前方に移動するときユーザＹの加速意思があると考えて増速する。逆に、ユーザＹの接地位置がトレッドミル１Ａの後方に移動するときユーザＹに加速意思がないと考えて減速する。この荷重センサ１６〜１９で検出される荷重センサ値の増減や、ユーザＹの接地位置により、速度の増減がなされることとなる。

荷重に関しては、フォースプレート４全体の荷重を「Ｆ」とすると次のような式が成立する。Ff1は、ロードセル（荷重センサ１６）の荷重値、Ff2は、ロードセル（不図示の荷重センサ）の荷重値、Fr1は、ロードセル（荷重センサ１８）の荷重値、Fr2は、ロードセル（荷重センサ１９）の荷重値であり、接地荷重の総量はセンサ値の合計Fで求めることができる。

式１
F=Ff1+Ff2+Fr1+Fr2

また、接地位置に関しては、各センサ値を使って次のような式に示す方法で求めることができる。ｌＬを長手方向の距離とし、この長手方向の距離ｌＬを前側のｌＬ１と後側のｌＬ２に分けている。Ｗを短手方向の距離とし、この短手方向の距離を左側のＷ１と右側のＷ２に分けている。

式２
Ff1 * lL1 = Fr1 * lL2
lL1+lL2=lL
∴ lL1 = Fr1 / (Ff1 * Fr1) * lL

式３
Fr1*W1=Fr2*W2
W1+W2=W
∴W1=Fr2/（Fr1+Fr2）*W

縦方向の位置lL1より接地位置が求められ、その増減によりトレッドミル１Ａの速度増減に対応させることができる。また、Ｗ方向の位置は、ユーザが無端ベルト２から外れないようにモニターし、無端ベルト２上の位置から外れて転倒等の危険が迫るときに安全に停止するように制御することに活用する。

図１２で図示するように、ユーザＹの走行速度に合わせて映像画面７ａに表示された元の映像等（以下「元映像Ｂ」とする）を拡大縮小させることができる。図１２では、トレッドミル１Ａの映像画面７ａに表示されている元映像Ｂ（撮影時の速度による動画等）と、映像画面７ａに表示される実際の画面の例として、ユーザＹの速度が遅い場合の画面ＳＬ、ユーザＹの速度が速い場合の画面Ｌ、その中間の速度の場合の画面Ｍを表示している。

ユーザＹの走行速度に合わせた元映像Ｂの拡大縮小に関しては、映像の撮影時の撮影速度を基準とするため、この撮影速度を特定する必要があるが、この映像の撮影速度の特定に関しては、ＧＰＳからのＧＰＳデータ等を基に下記の１．〜４．に基づいて行うことができる。

１．外部映像撮影装置４００でマラソンやジョギング等のコース映像の動画を撮影し、その撮影した外部映像データの保存時に撮影時の緯度、経度等のＧＰＳデータ（スマートフォン・ＧＰＳウォッチ等を利用する）を合わせて保存し、同時再生で速度を特定する。
２．外部映像データのコースを確認し、コースの距離とスタートからゴールまでの再生時間から平均速度を求めて代表する。また、中間ポイントを設定して同様に区間平均速度を求めて精度を上げることもできる。
３．外部映像データのＧＰＳタグ情報（撮影画像に付随したデータ、例えばexif情報）から撮影位置座標を取り出して速度を計算し、地図表示も同時に行う。
４．マラソン大会等で設定の距離表示、給水所位置、トイレ位置を距離のマーカーとして使用し、時刻よりマーカー間の平均速度を計算する。なお、他に専用のマーカーを置いくこともできる。

また、ＧＰＳデータのない映像を使って計算する別の方法としては、次のとおりである。
ａ．ディープラーニングにより映像中のターゲット像やランドマークを見つけ出す。
ｂ．ストリートビュー（登録商標）などの既存画像からMAP上の位置を特定する。
ｃ．画像を再生し、第1のターゲット像が画面から消えるタイミングをスタートとして第２のターゲット像が画面から消えるまでの距離と時間から速度を求める。
このようないずれかの方法で撮影速度の特定が行われ、撮影速度データとセットの外部映像をコースデータとして使用する。

映像画面７ａに表示される外部映像（元映像Ｂ等）の再生、及び／又は、拡大縮小に関しては、主に、表示制御部２７により行われる。具体的には、表示制御部２７は、外部映像（元映像Ｂ）を再生し、また、ユーザＹの走行速度が外部映像の撮影速度より速いか遅いかを判断し、元映像Ｂの一部を拡大表示、又は、元映像Ｂの一部を縮小表示するように制御する。

元映像Ｂの拡大表示や、元映像Ｂの中心部分の移動表示等のように、元映像Ｂを活用して、その範囲の中で自由に表示することができるが、この拡大表示や中心部分の移動、位置合わせ等は入力装置９にて操作することができ、または撮影装置２０で撮影した画像からユーザＹの向きを捉えて推定することでも操作できる。

既述したように、トレッドミル１Ａ上を走るユーザＹの速さに応じて、速度が遅い場合は画面ＳＬ、速度が速い場合は元の動画は拡大されて画面Ｌ、その中間の速度の場合は画面Ｍのように切り出されて映像画面７ａに表示される。速度の遅い場合の画面ＳＬから中間の速度の場合の画面Ｍに拡大されると、前を走っているランナー（Ｒ１）に追いついてきて、さらに速度が速い場合の画面Ｌでは追い越して見え、さらに前を行くランナー（Ｒ２）に追いついて見えることがわかる。元映像Ｂは同じであるが、拡大して表示すると、画面をはみ出した部分は表示されず、中央部分が切り出されることによって出てくる効果である。この時、拡大による効果を補助するように再生速度も走る速さに応じて速くしている。

映像、および撮影開始から映像とともにＧＰＳデータから時系列の速度を計算して記録したデータを使って、ランニングの速度とその時刻の映像の速度を比較して、増減に比例した量を映像再生速度の増減と映像の拡大縮小に使うこともできる。

図１３は、動画の再生速度と拡大率の設定の例である。（ａ）のように、再生速度が撮影時の速度のＢを基準に、走る速度が速くなれば速度を単調増加させると同時に、（ｂ）のように走る速さに応じてオリジナルのサイズＡを単調増加で最大ズーム率まで拡大していく。この（ａ）と図（ｂ）を足し合わせて画面表示の映像を作り出す。図中、２１１は、動画再生速度変化線、２１０は動画ズーム率（速度変化線）である。図中、Ａは、撮影した画像のサイズ（オリジナルサイズ）であり、ズームアウト（画像縮小）する場合の限界になるサイズになる。走る速度が撮影した時の速度よりも遅い場合にオリジナルサイズのＡまではズームアウトできる。速度が増加すればオリジナルサイズのＡをスタートとして拡大となる。従って、画像を撮影した時の速度のＢに於いてはオリジナルサイズのAを拡大状態で表示し、オリジナルサイズのＡからの拡大分を速度が遅くなった時のズームアウト代とする。

図１４は、外部映像等の再生速度と拡大率の設定の別の例である。撮影時の速度を超えた時点から拡大をはじめ、最大ズーム率までの調整幅を大きくすることができることを図示している。図中、２２０は、動画ズーム率（速度変化線）の例である。

映像画面７ａにおける外部映像の再生に関しては、外部映像のＧＰＳデータから解析された外部映像の撮影速度を基準として、トレッドミル１Ａ上でのユーザＹの走行速度が外部映像の撮影速度を超える場合には、映像画面７ａにおける外部映像の再生速度を速める。他方、トレッドミル１Ａ上でのユーザＹの走行速度が外部映像の撮影速度を下回る場合には、映像画面７ａにおける外部映像の再生速度を遅くする。このようにすることで、ユーザＹの走行速度と映像画面７ａにおける外部映像の再生速度が同期するように設定することができる。

外部映像等の拡大率は、撮影した外部映像の解像度と表示装置５の映像画面７ａの解像度との比を上限値とするように設定する。

外部映像の拡大縮小は、ユーザＹの走行速度が外部映像等の撮影速度を超える場合には速度超過分に相当した分の拡大をするようにし、映像画面７ａに表示される模擬走行コース等の外部映像をユーザＹの走行速度に応じて再生速度と外部映像の拡大縮小を組み合わせて変化させることができる。

また、図１５はズーム率を速度変化に応じて変化させることで速度増加分を誇張して見せるようにした例である。いずれも入力装置９でユーザＹの感覚に合うように変えることができる。図中、２３０、２４０は、それぞれ動画ズーム率（速度変化線）別の例である。

図１６では、撮影時の速度よりも早い速度で走行を継続した場合にズーム率も継続していくように設定した例である。ズーム率は、走行速度が撮影時の速度より速いほど（V1よりV3が速い）ズーム率の時間経過の割合を大きくする設定を示す。ズーム率は最大ズーム率で止め、その拡大率での再生を維持する。縮小に向かわない限り、見える映像の範囲は変わらないため、頭打ち感は少ない。図中、３０５は、動画ズーム率（時間変化線）、３１０、３２０は、それぞれ動画ズーム率（時間変化線）別の例である。

外部映像等の拡大率は、ユーザＹの走行速度が映像撮影スピード（撮影速度）を超える分に設定すると同時に、持続時間とともに拡大率を大きくするように設定し、ユーザＹの走行速度が減少した場合には、減少分だけ縮小するように設定し、そのスピードの継続時間とともに縮小率も大きくし、撮影サイズに到達した時点で縮小を止めるように設定することができる。

図１７は、最大ズーム率と表示画面７の画面画素数との関係の例を示している。一番上の欄の７２０画素×４８０画素前後のクリアビジョン（ＥＤＴＶ）を基準とすると、以下のとおりとなる。

１２８０画素×７２０画素前後のハイビジョン（ＨＤＴＶ）であれば、最大ズーム率が１．８倍となる。１９２０画素×１０８０画素前後のフルハイビジョン（フルＨＤ）あれば、最大ズーム率が２．７倍となる。３８４０画素×２１６０画素前後の４ｋ２ｋ規格あれば、最大ズーム率が５．３倍となる。７６８０画素×４３２０画素前後の８ｋ４ｋあれば、最大ズーム率が１１倍となる。１０２４０画素×４３２０画素前後の１０ｋ４ｋあれば、最大ズーム率が１４倍となる。

したがって、撮影画像の解像度が大きいほど画像の拡大幅を大きくしても画像の粗さが目立ちにくくなる。換言すると、画素数が多くなればなるほど、画像の拡大率を上げても画像や文字をはっきりと視認することができる。

最大ズームでも画質劣化が気にならないよう、最低でもクリヤビジョン並みの720×480画素とすると、クリヤビジョンを基準として、表の右端の最大ズーム率とすることができる。８ｋ４ｋ画像での録画であれば１０倍以上の拡大が可能である。なお、画面の大きさも画素数にかかわるが、この表をベースに決定して画面サイズにフィットした拡大率を任意に設定できる。

ランニングイベント等の現実の世界を仮想的に再現した表示画面７、より具体的には映像画面７ａ上にユーザＹの分身画像（以下、単にアバターＡＶと呼ぶ）を表示することで、ユーザＹが仮想現実空間に入っているような感覚を得ることができる。このアバターＡＶを表示する例について説明する。

映像画面７ａ、施設内表示装置３０１上へのアバターＡＶの表示に関しては、主に、アバター生成部３０、表示制御部２７等により生成、表示される。具体的には、アバター生成部３０は、ユーザＹのアバターＡＶを生成し、表示制御部２７は、映像画面７ａ、施設内表示装置３０１へのアバターＡＶの表示を制御する。

また、表示制御部２７は、複数のパラメータから分身の形態や動作を規定するアルゴリズム等を有しており、与えられたパラメータをこのアルゴリズム等に適用することにより、分身の容姿や動作特性等を決定する。表示制御部２７は、ユーザＹの操作等に応じてその分身を制御する。

また、表示制御部２７によって、アバターＡＶをユーザのスピードに対応させた大きさ及び位置とすることもできる。さらには、アバターＡＶは、トレッドミル１Ａで走行するユーザＹの特徴に対応させることができ、このアバターＡＶと他のユーザＹのアバターＡＶとの間でユーザＹに代わってコミュニケーションを行うことができる。

表示するアバターＡＶについては、デフォルトで用意されたものに加えて、各自のオリジナルのものを登録でき、アバターＡＶのオリジナリティを競うことでも楽しめる。更にそれを動画用に変形させ、また計測データと撮影装置２０等で撮影したユーザＹの表情から、ユーザＹが爽快か苦しいかを判断して、アバターＡＶを変形する、または登録しておいた別のものに切り替えてリアル感を出すこともできる。

このように、現在のランニングイベントに参加しているユーザＹのアバターＡＶを表示してレースに参加する様子が見られるようにしてモチベーションを高めることができる。
また、ユーザＹのランニングやジョギング等の運動に応じて、解析装置２１に備えた生成制御部５０によりそのアバターＡＶを制御することができる。

なお、本発明の全ての例において、映像画面７ａ、及び／又は、施設内表示装置３０１上にユーザＹのアバターＡＶを表示させることができる。

また、ランニングイベント等の現実の世界を仮想的に再現した外部映像を運動施設ＳＦ内のスクリーン（不図示）に表示し、このスクリーン上にアバターＡＶを表示させることもできる。

構成としては、室内用有酸素運動装置１と、運動施設ＳＦ内に配置するプロジェクタ（不図示）と、このプロジェクタから出射された光が投影されるスクリーンと、を利用した運動システムが考えられる。具体的には、プロジェクタには、模擬走行コースのコース映像を投影する映像表示手段（不図示）と、ユーザを表現したアバターを投影するアバター表示手段（不図示）と、を備え、プロジェクタからスクリーンに映像やアバターを投影することもできる。

また、図２３で図示したように、マラソン大会のライブ映像を映像画面７ａに表示して、ユーザＹがマラソン大会に参加しているような状況を作り出すことができる。この例について以下説明する。

マラソン大会のライブ映像の取得については、例えば、マラソン大会の参加者にボランティアになってもらい、小型カメラ（外部映像撮影装置４００）を装着したサングラス（被装着物）を掛けたり、小型カメラ（外部映像撮影装置４００）を装着した帽子（被装着物）を被ってランニングしてもらい、ランニング中のコース、景色、人物等を撮影してもらうことによってライブ映像データを取得する。

そして、その映像データは、例えば、マラソン大会の参加者の所有するスマートフォン等の携帯情報端末７０に一旦転送し、その後、５Ｇ基地局５Ｇを経由してトレッドミル１Ａに送信され、映像画面７ａに表示される。この映像データの送受信が５Ｇ回線（第５世代移動通信システム）を介してリアルタイムで送信されることで、タイムラグを感じることのないライブ映像をトレッドミル１Ａの映像画面７ａで楽しむことができる。

このように、外部映像撮影装置４００、携帯情報端末７０、これらと通信可能な５Ｇ基地局５Ｇとによって、通信システムを構成している。通信は、５Ｇ回線等の無線通信回線網を使用するが、５Ｇ基地局５Ｇの他、サーバ等を利用してもよい。すなわち、インターネットＩＮを介して各種通信を行うことができる。

また、複数の外部映像撮影装置４００、複数のトレッドミル１Ａを用いて行うこともでき、これらマラソン大会に関しては、図２３、図２４で図示しており、様々な組み合わせが考えられる。

また、マラソン大会に参加の複数のランナーに協力してもらって撮影し、映像データを撮影時のランナーの速さごとに分類し、トレッドミル１Ａでの参加者（ユーザＹ）には自分のランニングの速さに応じた映像を配信することもできる。

具体的には、外部映像撮影装置４００を複数個用い、複数の外部映像撮影装置４００で撮影した映像データを解析装置２１が受信し、分類管理部２６が速度毎に分類し管理し、切替表示部２８が映像画面７ａへの外部映像データの表示をトレッドミル１Ａで走行するユーザＹの速度に応じて対応する速度の外部映像データに表示切替する構成が考えられる。すなわち、トレッドミル１ＡのユーザＹが加速すれば、マラソン大会参加者のうち、より速いランナーの映像に画面が切り替わり、トレッドミル１ＡのユーザＹが失速すれば、マラソン大会参加者のうち、より遅いランナーの画面に切り替わるように設定できる。

さらには、トレッドミル１ＡのユーザＹが複数の場合、各映像画面７ａには、自己の速さに応じた外部映像を映し、施設内表示装置３０１には、マラソン大会に参加の複数のランナーの各外部映像を順次切り替えて表示してもよい。また、別の例として、マラソン大会の先頭ランナーの映像を映像画面７ａに映し、速いランナーを重点的に映しながら、後続のランナーの映像は順位に応じた適宜長さで映像を施設内表示装置３０１に表示してもよい（図２４参照）。

なお、撮影速度の特定は、動画に付属の位置情報から計算する。この仕組みは既述した録画した外部映像の場合と同じである。

複数のトレッドミル１Ａ同士が接続されることによって、トレッドミル１Ａ同士が各種通信を行うこともできる。例えば、複数のトレッドミル１Ａが通信ネットワークを介して接続されることによって、各トレッドミル１Ａ同士がアドホックモード、又は、インフラストラクチャーモードで各種通信を行うことが考えられる。すなわち、インターネットＩＮを介して送受信できる他、インターネットＩＮを介することなく、近距離で送受信することができる。また、各トレッドミル１Ａでアドホックモード、又は、インフラストラクチャーモードとの切替えを行うこと構成としてもよい。したがって、比較的近距離であれば、無線ＬＡＮ（Ｗｉ−Ｆｉ等）や、ブルートゥース（登録商標）等でデータ通信を行うことができ便利である。

図３２は、コース地図データを含む数値モデル１６１をスマートフォンやタブレット等の携帯情報端末７０に収納し、走りの評価結果表示画面７ｂを確認しながら、屋外での実際のランニング、又は、自転車走行を行うユーザＹを支援するようにした例である。これは、屋外において携帯情報端末７０で表示された運動データを活用しているもので、（ａ）はサイクリングで活用する例を、（ｂ）はランニングで活用する例を図示している。

このように、走りの評価結果を、タブレット、スマートフォン等の携帯情報端末７０単独でも表示できるようにして、屋外でのサイクリング、ランニングに携帯できる。この時、センサ１００付きシューズＳを併用することで、シューズＳのセンサ１００を使って運動中の解析と表示を行うことも可能である。

図１９、図２０は室内用有酸素運動装置１の一例であるフィットネスバイク１Ｂの概念図である。周知のとおり、フィットネスバイク１Ｂは、車輪のない自転車のような機構となっており、ユーザＹがペダル６３を漕ぐことにより、一定の場所で、自転車漕ぎといったペダリングによって有酸素運動を行うことができる。したがって、ユーザＹがその場でペダリング運動ができるような機構を備えていれば特に機構は限定されない。

フィットネスバイク１Ｂにはトレッドミル１Ａと同様に、表示装置５、入力装置９、映像調整手段１１、撮影装置２０、解析装置２１、評価結果表示ランプ１５等を備えている。フィットネスバイク１Ｂの速度のコントロールについては、ペダル速度に直結した本体からの信号を受信して行うため、ユーザＹ各自の速度入力を行う「RUN」ボタン、「WALK」ボタン等の走行スイッチ１０は備えていない。

図１９では、表示装置５の走りの評価結果表示画面７ｂを拡大表示している。走りの評価結果表示画面７ｂには、上から順に第１段目には走りの評価、第２段目にはパフォーマンス表示、第３段目には走りの結果に影響の大きい要因の寄与度（要因の寄与値）、第４段目には左右のペダル荷重及び左右のペダルバランス等が時間的な変化、タイミング等で表示されている。ユーザＹは、これを見ながらペダルリングの修正を試し、自分なりの良いペダリング運動を身に着けていくことができる。

フィットネスバイク１Ｂの表示装置５の近傍には、表示画面７の拡大率を設定するための拡大スイッチ３５、および拡大率の微調整のための拡大ダイヤル３６が設定してある。図２０の拡大した映像画面７ａには仲間とのツーリングの例が示してあり、スピードに応じて映像の再生速度が上がりつつ、前車に追い付いたり、追い抜いたりできるのはトレッドミル１Ａの例と同様である。

運動データ１５１は、シューズＳのセンサ１００から得る場合と、フィットネスバイク１Ｂのペダル６３、サドル６２、ハンドル６１に設置した各センサ１００から得る場合があり、その両方を示している。

フィットネスバイク１Ｂの場合も同様に仮想現実空間にユーザＹの分身であるアバターＡＶを表示することができる（図２０参照）。

図２０では、トレッドミル１Ａを使用している複数のユーザＹのスピードに合わせた大きさと位置にユーザＹを代表するアバターＡＶを表示させるようにし、例えば運動施設ＳＦ内に設置した大型スクリーン（表示装置５と連動する施設内表示装置３０１に映し出し、お互いの走行状態を同時に眺めて競い合うことができるようにしてモチベーションを高める機能を実現できる。画面隅には参加者の顔画像とハンドルネームが表示され、相手の状況を眺めながら競うこともできる。

このように、ユーザＹがフィットネスバイク１Ｂに乗りペダルを漕ぐことによって、他のユーザと競争することができる。例えば、バイクレースにおいて、ユーザＹが、ゲーム中にフィットネスバイク１Ｂのペダルを漕ぐことで、バイクのスピードをコントロールして競いあうことができる。

なお、図３１で図示したように、チーム戦でのフィットネスバイク１Ｂの負荷の設定については、各フィットネスバイク１Ｂのペダル６３に複数種類の負荷制御を行うこととし、先頭車ＬＥが風を受けることによってペダル負荷が増加し、後続車ＳＣはその分だけ軽くなるように設定制御するような構成が考えられる。

具体的には、各ユーザを表現したアバターＡＶを表示画面７に表示し、表示画面７上で先頭車ＬＥとなった場合、先頭車ＬＥに相当するフィットネスバイク１Ｂのペダル６３に負荷を掛け、後続車ＳＣに相当するフィットネスバイク１Ｂのペダル６３はその分だけ負荷を減らすように制御部が制御する。

その他の構成については、トレッドミル１Ａの場合と同様である。

本発明の室内用有酸素運動装置１は、トレッドミル、フィットネスバイクの他、本発明の効果を奏することができれば、ステップマシン、クロストレーナーのいずれかとしても構成することができる。

ステップマシンは、踏み台昇降運動のようなリズミカルな運動を行う装置であり、例えば、ベース、ベースに備えユーザＹの足を載せるステップ、ステップを上下動させる上下動機構等、周知の機構を採用するものである。その他については、トレッドミル１Ａの場合と同様である。

クロストレーナー（エリプティカルトレーナー）もペダリング機構等の周知の機構を採用し、ランニング、ウォーキング、踏み台昇降運動を行う装置である。その他については、トレッドミル１Ａの場合と同様である。

トレッドミル１Ａの入力画面について説明する。図２５の上のメニュー画面７ｄは、トレッドミル１Ａの表示画面７に最初に現れるメニュー画面である。ユーザは、ＩＤとパスワードを入力することにより、自分のデータにアクセスすることができ、走行記録や過去から現在までの各種運動データを確認することができる。

メニュー画面７ｄでの入力が終わると、次にトレーニング初期画面７ｅに移行し、ユーザＹ個人で行う「個人練習」や「ジム内のコンペティッション」、インターネットＩＮ上で行う「ネットマラソン大会」への参加のいずれかを選ぶ。「個人練習」ではコースを含む多様な映像にアクセスして選ぶことで、充実した練習を幅広く楽しむことができる他、海外で開催される各種マラソン大会の映像等により旅行気分を満喫することができる。

また、トレーニング初期画面７ｅには、「コース選択」メニューと、一緒に走る仲間を選択する「仲間の選択」メニューがあり、インターネットＩＮに登録済みのコース、ランニング仲間を選択することができる。

「仲間の選択」メニューでは、「仲間のＩＤ・ニックネーム」で仲間を直接選択することができる。また、「ネットアイドルの指名」では、インターネットＩＮ上で登録されている人気のアイドルランナーを選択したり、また、「ランク別自動選択」では、ユーザＹのランクやスキルから自動で仲間を選択することにより、何人かの仲間と一緒に個人練習ができる。指定のランナーが、例えばユーザＹのスピード、スキルレベルより一緒に走れないほど高い場合は、目標のスピード、スキルを表示することによって、ユーザＹにレベルアップを促すことができる。

アイドルランナーの選択は、自分が保有するポイントに応じて指名権が与えられ、後述するポイントが不足している場合は指名権が与えられずアイドルランナーを選択することができないため、指名権が与えられる目標ポイントを表示することによって、ユーザＹに努力を促す。なお、「ジム内のコンペティッション」でも、同様の手続きで仲間を追加することができる。

次に、走行後に確認する結果表示画面について説明する。図２６は、走行後の第一結果画面７ｆであり、１〜５段階で表示される走りの評価結果、各種ランニングデータ、ランニングフォーム等が表示され、ユーザＹ自ら確認することによって、今回の走行の良かった点、悪かった点の振り返りができると同時に、チームや個人の獲得ポイントの確認、自分のランクを確認し、次回のランニングへのモチベーション付けがなされる。

また、第一結果画面７ｆ内では「ランニング結果ネット登録ボタン」もあり、ランニング結果をインターネットＩＮ上に登録することができる。登録した自己のデータが、ランニング仲間によってアクセスされると、ポイントが付与され、人気ポイントとして自分の得点になる。ポイント数は表示される。その他、「マイデータサマリ」も表示される。

結果のデータの後に、今回の走りの評価に対するコメント画面を表示することもできる。例えば、今回の走行の良かった点、悪かった点を言葉でコメントする。具体的には、「平均スピードが以前より速く、体のぶれも少ない、爽やかな走りでした。」や、「少しだけ前傾を意識して踵からの着地を減らすとで、より良くなるでしょう。」等のコメントを表示させることが考えられる。

図２７は第二結果画面７ｇを図示したもので、今までのランニングの集計結果を示し、他のランナーとのデータ比較により、ランニングスキルアップのヒントを得ることができる。また、「アバター選択オプション」では、ランクに応じたアバターの再選択ができ、ランクアップすることにより選択肢が増え、レアなアバターＡＶの選択も可能になる。

本発明は、個人で楽しむ他、複数人で団体戦、チーム戦等とすることができる。複数人で楽しむ場合は、運動等で取得したポイント数によって勝敗を決することができる。以下、ポイント獲得方法の一例を示す。

１．個人戦の場合、ユーザＹのレベルに合わせたランクを設定し、ランク内の参加者の中での順位でポイントを獲得する。
２．チーム戦では、ａ．タイムの合計での順位でチームポイントを獲得する。その場合のタイムの合計は、全員の場合、又は、上位数名の場合を設定できる（箱根駅伝予選会方式）。個人へのポイント分配は、チーム内順位で決める。ｂ．対抗戦方式では、５名 ＶＳ ５名のようにチームを編成し、勝ち数で勝敗を決定し、勝ち数に応じたポイントを獲得（柔道団体戦方式）。個人へのポイントの分配は、タイムの差を考慮して分配する。
３．フィットネスバイク１Ｂでは、先頭は風圧を受けてペダル６３負荷が増える設定とし、先着でチーム優勝者を決定し、順位によってチームポイントを獲得する（ツールドフランス方式）。具体的には、表示画面７上で先頭車ＬＥとなった場合、先頭車ＬＥに相当するフィットネスバイク１Ｂのペダルに負荷を掛け、後続車ＳＣに相当するフィットネスバイク１Ｂのペダル６３はその分だけ負荷を減らすように制御部が制御する。個人へのポイント分配はチーム内貢献度で分配する。

因みに、ユーザＹ間で競うのは、タイムだけでもできるが、ランニング中の計測データから得られる評価値をポイントとしてタイムと合わせることで、スピード競争のみでなくフォーム改善を促すシステムとすることもできる。

また、個人で行う他、駅伝のようにチームで競うこともランニングの楽しみの一つであるので、例えば５人一組でポイントの合計を競うことも可能である。

ユーザＹ間のレベルの差が大きいと、同じ画面に表示されなくなったり、競争結果が変わらないなど、モチベーションを損なう要素となるため、適正なハンディを加えて画面表示、ポイント競争に反映させることも考えられる。

スピードだけでなくランニングの評価値を加えることでレベルの差は緩和されるが、さらにハンディ制とすることで接戦状態を作り出してもよい。ハンディの与え方は、ソフト面とハード面とがあり、ポイントに反映するソフトの方法に加え、ランニングマシンの傾斜角度（負荷）でハンディを与えることが考えられる。各人のハンディは、蓄積した過去の走行データに基づいてユーザＹに与える。なお、アバターＡＶには星マークを与えたり、色使いの自由度を増やしたり、大きさの限度を緩和する他の手段で、レベルの差をアピールできるようにしてハイレベルなユーザＹにも楽しみやすいものとするのが望ましい。

図２８で図示したアドバイス表示画面７ｋについて説明する。第一段目であるが、コースのペースについては判断基準を設けて、判断基準を満たす場合、満たさない場合、あと少しの場合等のそれぞれの場合に対応したアドバイスを用意し、走りの結果を判断して各種アドバイスを表示する。第二段目のパフォーマンス、第三段目の要因寄与度（要因の寄与値）については、評価値が設定されているので、評価値毎のアドバイスを用意する。第四段目の着地荷重、左右のバランスについては、判断基準を設けて、ペース同様にアドバイスを用意する。これらをデータベースに持っておき、結果に基づいてアドバイスを表示する。
アドバイス表示画面７ｋとしては、ユーザＹが静止画と動画を選択でき、静止画は今回の走りの平均値を示し、動画はコースの地点ごと、または距離ごとに走りの進行を振り返る形で表示する。

第一診断結果画面７ｉでは、ランニングフォームの診断とアドバイスを表示する（図２９参照）。また、第一診断結果画面７ｉの静止画では全体のサマリーを、動画では走りを再生しながら、その時点での診断とアドバイスを随時表示する。診断とアドバイスの表示は、第一診断結果画面、又は、ランニング中の走りの評価結果表示画面７ｂ、さらにはその両方でもよい。

ユーザＹのランニングデータ等の運動データ１５１、ランニングフォームデータ等の外観データ１５３に加えて、示されたアドバイス、さらにマラソン大会等での活動記録、故障情報をデータとして蓄積していき、機械学習による診断数値モデル（数値モデル１６１）を作成し、結果の診断を行うこともできる。

診断数値モデルは、ランニングやウォーキング用のモデルをそれぞれ持ち、ランニングでも、距離が短くスピードの速いトラック競技の種目ごと、長距離でも、５ｋｍ、１０ｋｍなどの比較的短いものとフルマラソン、１００ｋｍクラスのウルトラマラソン、クロスカントリー、トレイルランなどそれぞれの診断数値モデルを持つ。

また、例えば、故障情報としては、膝や足首、痛めた腱の部位、故障に対してどのような対策をとったか等をデータとして蓄積していくことで、予測精度を高めることができ、特有の診断数値モデルになる。この診断数値モデルを使って、ランニングフォームの診断結果を走りの評価結果表示画面７ｂに表示する。

図３０で図示したように、第二診断結果画面では、注意点、総合アドバイスが表示される。

なお、表示画面７をタッチパネルとすることによって、例えば、メニュー画面７ｄ、トレーニング初期画面７ｅ、第一結果画面７ｆ、第二結果画面７ｇ、第一診断結果画面７ｉ、第二診断結果画面７Ｊ、アドバイス表示画面７ｋ等の画面上で各種入力操作を行うことができることは勿論である。

また、入力装置９の各種操作を表示画面７のタッチパネル上で行う構成としてもよい。これにより、ユーザＹによる操作性を、より向上させることができ、さらには、トレッドミル１Ａ自体がコンパクトとなり、トレッドミル１Ａ自体の小型化が図れる。

以上、各実施例に基づき本発明を説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更を加えてもよいし、各実施例に記載の技術、又は、その他の公知や周知の技術を組み合わせるようにしてもよい。

＜符号の説明＞
１：室内用有酸素運動装置
１Ａ：トレッドミル
１Ｂ：フィットネスバイク
２：無端ベルト
２ａ：走行面
３：載置台
４：フォースプレート
５：表示装置
６：受信部
７：表示画面
７ａ：映像画面
７ｂ：走りの評価結果表示画面
７ｃ：外観表示画面
７ｄ：メニュー画面
７ｅ：トレーニング初期画面
７ｆ：第一結果画面
７ｇ：第二結果画面
７ｉ：第一診断結果画面
７Ｊ：第二診断結果画面
７ｋ：アドバイス表示画面
９：入力装置
９ａ：ゲイン調整ダイヤル
９ｂ：自己評価入力ボタン
９ｃ：他者評価入力ボタン
１０：走行スイッチ
１１：映像調整手段
１５：評価結果表示ランプ
１６：ロードセル
１８：ロードセル
１９：ロードセル
２１：解析装置
２０：撮影装置
２２：認識部
２３：制御部
２４：学習部
２６：分類管理部
２７：表示制御部
２８：切替表示部
２９：送信部
３０：アバター生成部
３５：拡大スイッチ
３６：拡大ダイヤル
５０：生成制御部
６１：ハンドル
６２：サドル
６３：ペダル
７０：携帯情報端末
１００：センサ
１２０：速度センサ
１５１：運動データ
１５２：自己評価データ
１５３：外観データ
１６１：数値モデル
１６１ａ：運動データ数値モデル
１６１ｂ：外観データ数値モデル
２００：距離センサ
３００：施設内撮影装置
３０１：施設内表示装置
４００：外部映像撮影装置
Ａ１〜Ａ４：領域
Ｂ：元映像
Ｄ：距離
Ｐ：星印
Ｓ：シューズ
Ｙ：ユーザ
ＡＶ：アバター
ＩＮ：インターネット
ＬＥ：先頭車
ＳＣ：後続車
ＳＦ：運動施設
５Ｇ：５Ｇ基地局

Claims (23)

1. ユーザの視点位置から前方に見える景色、及び／又は、人物を撮影した外部映像を表示する映像画面、及び／又は、ユーザの走りの結果を表示する走りの評価結果表示画面が表示される表示装置を備えた室内用有酸素運動装置であって、
   前記ユーザの運動データを検出するセンサと、前記ユーザの表情及び前記ユーザの運動姿勢である運動フォームの外観データを取得する撮影装置と、前記ユーザの自己評価データを入力する入力装置と、各データを収集し、受信解析する制御部と、前記運動データ、前記外観データ、前記自己評価データを機械学習する学習部と、前記外部映像の再生、及び／又は、拡大縮小を制御する表示制御部と、前記ユーザの表情の認識及び前記ユーザの運動姿勢である運動フォームを計測するための各種処理を行う認識部と、を備え、
   少なくとも、入力値である前記運動データ、前記外観データ、前記自己評価データを教師データとし、この教師データを前記学習部において機械学習することにより、外観データ数値モデル及び運動データ数値モデルからなる数値モデルが計算され、この数値モデルが前記ユーザの走りの結果である現在の走りの評価結果の判定に用いられ、この判定に寄与した要因を抽出し、前記ユーザの走りに即したスキルアップのアドバイスを前記走りの評価結果表示画面に表示し、
   前記認識部は、前記撮影装置で取得した外観データから抽出した前記ユーザの運動姿勢である運動フォームと、機械学習された前記外観データ数値モデルの良いフォームと比較して相違点を見出し、相違点が閾値以上であればその認識結果を前記制御部へ出力し、該制御部によって前記室内用有酸素運動装置の速度を抑え、また、前記撮影装置で取得した前記外観データから抽出した前記ユーザの表情と、機械学習された前記外観データ数値モデルの１つである表情認識用モデルの特徴と比較して相違点を見出し、相違点が閾値未満であればその認識結果を前記制御部へ出力し、該制御部によって前記室内用有酸素運動装置の速度を抑え、
   さらに、前記外部映像の再生は、前記外部映像のＧＰＳデータから解析された前記外部映像の撮影速度を基準として、前記ユーザの走行速度が前記外部映像の撮影速度を超える場合には、前記外部映像の再生速度を速め、前記ユーザの走行速度が前記外部映像の撮影速度を下回る場合は、前記外部映像の再生速度を遅くすることで前記ユーザの走行速度と同期するようにし、
   前記外部映像の拡大縮小は、前記ユーザの走行速度が前記外部映像の撮影速度を超える場合には速度超過分に相当した分を拡大し、その後、前記ユーザＹの走行速度が減少した場合には、減少分だけ縮小し、撮影サイズに到達した時点で縮小を止めるようにした、ことを特徴とした室内用有酸素運動装置。
   
2. 前記センサから検出した接地荷重の微分値の増減により、前記認識部が前記ユーザの速度加減速意思を推定し、
   前記制御部が前記室内用有酸素運動装置の速度を制御することを特徴とした請求項１に記載の室内用有酸素運動装置。
   
3. 前記室内用有酸素運動装置には、荷重センサをさらに備え、
   前記荷重センサから検出した荷重センサ値の増減により、前記認識部が前記ユーザの速度加減速意思を推定し、
   前記制御部が前記室内用有酸素運動装置の速度を制御することを特徴とした請求項１又は請求項２に記載の室内用有酸素運動装置。
   
4. 前記撮影装置で取得した前記外観データから判断される撮影装置と走行中のユーザとの距離の増減により、
   前記認識部が前記ユーザの速度加減速意思を推定し、
   前記制御部が前記室内用有酸素運動装置の速度を制御することを特徴とした請求項１乃至請求項３のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置。
   
5. 前記認識部が前記外観データを基に前記ユーザの状態の変動を認識し、
   前記制御部が前記ユーザの状態の変動から前記ユーザの能力を超える速さで走ろうとすることを防止するように前記室内用有酸素運動装置の速度を制御することを特徴とした請求項１乃至請求項４のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置。
   
6. 前記室内用有酸素運動装置には、距離センサをさらに備え、
   前記認識部が前記距離センサで測定した前記ユーザの位置から前記ユーザの速度加減速意思を推定し、
   前記制御部が前記室内用有酸素運動装置の速度を制御することを特徴とした請求項１乃至請求項５のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置。
   
7. 前記室内用有酸素運動装置には、前記現在の走りの評価結果のうちのひとつである段階化された走りの評価に対応して点滅又は点灯する評価結果表示ランプを備えたことを特徴とした請求項１乃至請求項６のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置。
   
8. 前記制御部が前記段階化された走りの評価に対応して前記室内用有酸素運動装置の速度を制御することを特徴とした請求項１乃至請求項７のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置。
   
9. 前記映像画面には、前記ユーザが走行している模擬走行コースを２次元地図上に一部オーバーレイして表示され、
   この２次元地図上にユーザの現在地がプロットされ、ユーザの走行位置に合わせてプロットが移動することを特徴とした請求項１乃至請求項８のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置。
   
10. 前記室内用有酸素運動装置には、ユーザの速度に対応した走行スイッチと、前記外部映像の再生速度、前記外部映像の拡大率を微調整する映像調整手段を備えたことを特徴とした請求項１乃至請求項９のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置。
    
11. 前記映像調整手段は、ユーザの運動の速度の想定範囲の上限スピードとなったときに最大拡大率となるように設定した請求項１乃至請求項１０のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置。
    
12. 前記外部映像の拡大率は、撮影した外部映像の解像度と映像画面の解像度との比を上限値とするよう設定した請求項１乃至請求項１１のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置。
    
13. 前記外部映像は、ユーザ自ら、又は他者が撮影した映像、ＣＧ映像、無人航空機による空撮映像、インターネット上で公開されている映像のいずれかを利用することができることを特徴とした請求項１乃至請求項１２のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置。
    
14. 前記撮影装置は、既存の携帯情報端末に備え付けのカメラを、また、前記表示装置の前記映像画面及び／又は前記走りの評価結果表示画面は、既存の携帯情報端末の表示画面を代用することができることを特徴とした請求項１乃至請求項１３のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置。
    
15. 請求項１乃至請求項１４のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置と、前記室内用有酸素運動装置の前記表示装置と連動する運動施設内に配置した施設内表示装置と、を利用した運動システムにおいて、
    前記室内用有酸素運動装置には、前記ユーザの特徴に対応させたアバターを生成するアバター生成部と、ユーザの運動に応じてそのアバターを制御する生成制御部と、を備え、前記表示制御部により前記表示装置の表示画面及び前記施設内表示装置の表示画面にアバターを表示させることとし、
    前記室内用有酸素運動装置を複数個用い、複数の前記室内用有酸素運動装置同士が通信ネットワークを介して接続され、
    前記各室内用有酸素運動装置同士がインターネットＩＮを介することなく、近距離で送受信することができるアドホックモード、又は、前記各室内用有酸素運動装置同士がインターネットＩＮを介して送受信できるインフラストラクチャーモードで通信を行うことを特徴とした運動システム。
    
16. 請求項１乃至請求項１４のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置と、前記室内用有酸素運動装置で運動するユーザの運動姿勢を撮影する施設内撮影装置と、を利用した運動システムにおいて、
    前記施設内撮影装置で撮影したユーザの運動姿勢の外観データを前記学習部において機械学習することにより数値モデルが計算され、この数値モデルが前記ユーザの前記走りの評価結果の判定に用いられることを特徴とした運動システム。
    
17. 前記施設内撮影装置、又は、前記撮影装置によって撮影した前記ユーザの運動姿勢を表示する画面を外観表示画面とし、
    前記室内用有酸素運動装置には、前記表示装置に表示されるところの、前記外観表示画面と前記走りの評価結果表示画面とを切り替える切替表示部を備えることを特徴とした請求項１６に記載の運動システム。
    
18. 請求項１乃至請求項１４のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置と、運動イベントに参加するランナーの被装着物に搭載される外部映像撮影装置と、前記ランナーが所持する携帯情報端末と、５Ｇ基地局と、を利用した運動システムにおいて、
    前記外部映像撮影装置で撮影した前記外部映像のデータが前記携帯情報端末に送信され、前記携帯情報端末に送信された前記外部映像のデータが前記５Ｇ基地局を経由して前記表示装置に送信され、
    これら前記外部映像のデータ送信が５Ｇ回線を介して行われる運動システム。
    
19. 前記外部映像撮影装置を複数個用いた前記運動システムにおいて、
    前記室内用有酸素運動装置には、複数の前記外部映像撮影装置で撮影した複数の外部映像のデータを受信し、前記各外部映像のデータを速度毎に分類し管理する分類管理部と、
    前記表示装置への前記外部映像の表示を前記室内用有酸素運動装置で走行するユーザの速度に応じて、対応する速度の前記外部映像に切り替えて表示する切替表示部と、をさらに備えることを特徴とした請求項１８に記載の運動システム。
    
20. 前記室内用有酸素運動装置を複数個用い、前記室内用有酸素運動装置の前記表示装置と連動する運動施設内に配置した施設内表示装置と、を利用した運動システムにおいて、
    前記各映像画面には、前記室内用有酸素運動装置で走行するユーザの速度に対応した速度の外部映像を表示し、
    前記施設内表示画面には、運動イベントに参加する前記複数の各ランナーの前記外部映像撮影装置で撮影した外部映像を順次切替えて表示することを特徴とした請求項１９に記載の運動システム。
    
21. 前記室内用有酸素運動装置は、トレッドミル、ステップマシン、クロストレーナーのいずれかとして構成することを特徴とした、請求項１乃至請求項２０のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置、運動システム。
    
22. 前記室内用有酸素運動装置は、フィットネスバイクとして構成し、
    前記センサが、前記フィットネスバイクのハンドル、サドル、ペダルに備えられたことを特徴とした、請求項１乃至請求項２０のうちいずれか一に記載の室内用有酸素運動装置、運動システム。
    
23. 複数の前記フィットネスバイクが通信ネットワークを介して接続され、
    前記制御部が前記表示画面上において先頭車となった前記アバターに相当するフィットネスバイクのペダルに負荷を掛け、後続車に相当するフィットネスバイクのペダルはその分だけ負荷を減らすように制御することを特徴とした請求項２２に記載の室内用有酸素運動装置、運動システム。
    

Images