JP6798383B2 - データ処理装置、データ処理方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、データ処理装置、データ処理方法およびプログラムに関する。

一般に、ひとりの利用者が複数の同種センサを利用して利用者の行動情報および生体情報を記録し、これらを相互に補完することによって利用者の日常の生活状況を詳細に把握することが可能である。例えば、屋内では運動器具で利用者の消費カロリーを計測し、屋外では活動量計で利用者の消費カロリーを計測し、両者を組み合わせて情報を利用者に提示することによって、利用者は日々の身体活動の状況を把握することが可能となる（例えば、特許文献１参照）。

かかる技術においては、複数の同種センサを時系列で切り替えて利用する形態が採用されるのが通例であるが、他方において、複数の同種センサを同時に使う形態が採用される場合もある。例えば、スマートフォンおよび活動量計が同時に利用される場合、スマートフォンおよび活動量計が同一の計測データ（例えば、歩数、消費カロリーなど）を計測する機能を有する場合がある。かかる場合、それぞれのセンサが有する機能または特性の違い、利用者の生活習慣または意思などによって、計測データに差異が生じ得る。このような変化をもたらす具体的な要因の例を以下に示す。

・スマートフォンが利用者によって利用される場合、利用者は外出時にスマートフォンを持ち歩くことが多いが、家の中では持ち歩かないことが多い。
・活動量計が利用者によって利用される場合、利用者は２４時間活動量計を携帯することが多いが、時々自身の身体に装着し忘れる場合がある。
・活動量計が利用者によって利用される場合、活動量計の機種によって計測値の差異がある（例えば、一日あたり５００ｋｃａｌ程度の計測値の差異がある）。
・活動量計が利用者によって利用される場合、利用者の身体への装着位置または利用者の歩行の癖によって計測値に差異が生じ得る。

特開２０１４−１６１５１４号公報

上記したように、複数の同種センサが利用者によって同時に携帯されて利用される場合、計測データに差異が生じ得る。そのため、複数の同種センサが利用者によって同時に携帯されて利用される場合、例として以下に示すような状況が生じ得る。

・利用者がセンサを携帯し忘れた場合、当該センサからは正しいセンサデータが取得され得ない。
・複数のセンサの動作特性が機種ごとに異なる場合、複数のセンサのいずれから取得されるセンサデータが採用されるべきかを判断するのが困難である。また、単純に複数のセンサデータを切り替えて用いるようにした場合、複数のセンサデータ間の連続性が高まらない。
・複数のセンサデータ間の連続性が高まらないため、例えば、複数のセンサデータを利用して身体活動の改善計画を実践する場合に、複数のセンサデータから計画を正しく実践しているのか否かを判断するのが困難となる。

そこで、複数のセンサの動作特性が機種ごとに異なる場合、または、複数のセンサのいずれかに不携帯が発生した場合であっても、より連続性の高いセンサデータを記録することが可能な技術が提供されることが望まれる。

上記問題を解決するために、本発明のある観点によれば、第１のセンサから取得される第１のセンサデータおよび第２のセンサから取得される第２のセンサデータそれぞれが第１の利用者の活動に連動しているか否かを示すデータ連動情報を検出する活動検出部と、前記データ連動情報が所定の条件を満たす場合、前記第１のセンサデータと前記第２のセンサデータとの関係性と前記第２のセンサデータとに基づいて、出力対象のデータを生成するデータ統合部と、第３のセンサから取得される第３のセンサデータと第４のセンサから取得される第４のセンサデータとが第２の利用者の活動に連動していることが検出された場合、前記第３のセンサから時系列に取得される第１の時系列データと前記第４のセンサから時系列に取得される第２の時系列データとに基づいて、前記関係性を推定する関係推定部と、を備え、前記関係推定部は、前記第１の時系列データと前記第４のセンサによる検出に基づいて生成される第１の生成データ群との第１の関係による第１の誤差を算出するとともに、前記第１の時系列データと前記第１の生成データ群の前段階に生成されるデータに応じた第２の生成データ群との第２の関係による第２の誤差を算出し、前記第１の誤差と前記第２の誤差との大小関係に応じて、前記第１の関係および前記第２の関係のいずれかを前記関係性として選択する、を備える、データ処理装置が提供される。

前記データ統合部は、前記第１のセンサデータが前記第１の利用者の活動に連動していない場合、前記関係性と前記第２のセンサデータとに基づいて、前記出力対象のデータを生成してもよい。

前記データ統合部は、前記第１のセンサデータが前記第１の利用者の活動に連動している場合、前記第１のセンサデータに基づいて、前記出力対象のデータを生成してもよい。

前記活動検出部は、前記第１のセンサから取得される所定の第１のデータが所定の範囲に収まるか否かに応じて、前記第１のセンサデータが前記第１の利用者の活動に連動しているか否かを検出してもよい。

前記活動検出部は、前記第１のセンサと同一または前記第１のセンサと異なるセンシング手段から取得されるデータに基づいて前記第１の利用者を認証し、前記第１の利用者の認証に成功したか否かに応じて、前記第１のセンサデータが前記第１の利用者の活動に連動しているか否かを検出してもよい。

前記第１のセンサデータは、前記第１の利用者の身体活動または生命活動に関するデータを含んでもよい。

前記第１の生成データ群は、前記第４のセンサによる検出に基づいて生成される最終データ群を含み、前記第２の生成データ群は、前記最終データ群の前段階に生成されるデータに応じた中間データ群を含んでもよい。

前記第１の時系列データは、前記第２の利用者の身体活動または生命活動に関するデータ群を含んでもよい。

前記第２の時系列データは、前記第４のセンサによる検出に基づいて生成される最終データ群および前記最終データ群の前段階に生成されるデータに応じた中間データ群の少なくともいずれか一方を含んでもよい。

前記関係推定部は、前記第３のセンサデータおよび前記第４のセンサデータそれぞれが前記第２の利用者の活動に連動していることが検出された場合であっても、前記第３のセンサデータと前記第４のセンサデータとが類似しない場合、前記関係性を推定しなくてもよい。

また、本発明の別の観点によれば、第１のセンサから取得される第１のセンサデータおよび第２のセンサから取得される第２のセンサデータそれぞれが第１の利用者の活動に連動しているか否かを示すデータ連動情報を検出することと、前記データ連動情報が所定の条件を満たす場合、前記第１のセンサデータと前記第２のセンサデータとの関係性と前記第２のセンサデータとに基づいて、出力対象のデータを生成することと、第３のセンサから取得される第３のセンサデータと第４のセンサから取得される第４のセンサデータとが第２の利用者の活動に連動していることが検出された場合、前記第３のセンサから時系列に取得される第１の時系列データと前記第４のセンサから時系列に取得される第２の時系列データとに基づいて、前記関係性を推定することと、を含み、前記第１の時系列データと前記第４のセンサによる検出に基づいて生成される第１の生成データ群との第１の関係による第１の誤差を算出するとともに、前記第１の時系列データと前記第１の生成データ群の前段階に生成されるデータに応じた第２の生成データ群との第２の関係による第２の誤差を算出し、前記第１の誤差と前記第２の誤差との大小関係に応じて、前記第１の関係および前記第２の関係のいずれかを前記関係性として選択すること、を含む、データ処理方法が提供される。

また、本発明の別の観点によれば、コンピュータを、第１のセンサから取得される第１のセンサデータおよび第２のセンサから取得される第２のセンサデータそれぞれが第１の利用者の活動に連動しているか否かを示すデータ連動情報を検出する活動検出部と、前記データ連動情報が所定の条件を満たす場合、前記第１のセンサデータと前記第２のセンサデータとの関係性と前記第２のセンサデータとに基づいて、出力対象のデータを生成するデータ統合部と、第３のセンサから取得される第３のセンサデータと第４のセンサから取得される第４のセンサデータとが第２の利用者の活動に連動していることが検出された場合、前記第３のセンサから時系列に取得される第１の時系列データと前記第４のセンサから時系列に取得される第２の時系列データとに基づいて、前記関係性を推定する関係推定部と、を備え、前記関係推定部は、前記第１の時系列データと前記第４のセンサによる検出に基づいて生成される第１の生成データ群との第１の関係による第１の誤差を算出するとともに、前記第１の時系列データと前記第１の生成データ群の前段階に生成されるデータに応じた第２の生成データ群との第２の関係による第２の誤差を算出し、前記第１の誤差と前記第２の誤差との大小関係に応じて、前記第１の関係および前記第２の関係のいずれかを前記関係性として選択する、データ処理装置として機能させるプログラムが提供される。

以上説明したように本発明によれば、複数のセンサの動作特性が機種ごとに異なる場合、または、複数のセンサのいずれかに不携帯が発生した場合であっても、より連続性の高いセンサデータを記録することが可能な技術が提供される。

本実施形態に係るデータ処理システムの構成例を示す図である。 本実施形態に係る変換規則決定部の詳細構成例を示すブロック図である。 本実施形態に係るデータ処理システムの動作例を示すフローチャートである。 第１の変換規則推定部の動作説明図である。 第２の変換規則推定部の動作説明図である。 本実施形態に係るデータ処理システムの動作の具体例を示す図である。 本発明の実施形態に係るデータ処理装置のハードウェア構成を示す図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

また、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なる数字を付して区別する場合がある。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素等の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。また、異なる実施形態の類似する構成要素については、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する場合がある。ただし、異なる実施形態の類似する構成要素等の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。

［１−１．システムの概要］
まず、本実施形態に係るデータ処理システムの構成例について説明する。

図１は、本実施形態に係るデータ処理システムの構成例を示す図である。図１に示すように、本実施形態に係るデータ処理システム１は、第１の活動量計１１０−１、第２の活動量計１１０−２、活動検出部１２０、変換規則決定部１３０、データ統合部１４０および提示部１５０を備える。

本実施形態においては、活動検出部１２０は、第１のセンサから取得された第１のセンサデータおよび第２のセンサから取得された第２のセンサデータそれぞれが第１の利用者の活動に連動しているか否かを示すデータ連動情報を検出する。このデータ連動情報によって、第１の利用者が第１のセンサおよび第２のセンサそれぞれを携帯しているか否かが把握される。そして、データ統合部１４０は、データ連動情報が所定の条件を満たす場合、第１のセンサデータと第２のセンサデータとの関係性と第２のセンサデータとに基づいて、出力対象のデータを生成する。

より具体的には、第１のセンサデータが第１の利用者の活動に連動している場合、第１のセンサデータに第１の利用者の活動がより正確に反映されていると考えられる。そこで、データ統合部１４０は、かかる場合、第１のセンサデータに基づいて、出力対象のデータを生成する。

一方、第１のセンサデータが第１の利用者の活動に連動していない場合、かつ、第２のセンサデータが第１の利用者の活動に連動している場合、第２のセンサデータに第１の利用者の活動がより正確に反映されていると考えられる。そこで、データ統合部１４０は、かかる場合、第１のセンサデータと第２のセンサデータとの関係性と第２のセンサデータとに基づいて、出力対象のデータを生成する。

以下の説明においては、第１のセンサの例として第１の活動量計１１０−１を挙げ、第１のセンサデータの例として第１の活動量データ（例えば、加速度に基づく消費カロリー）を挙げる。しかし、後にも説明するように、第１のセンサの代わりに他のセンサが用いられてもよいし、第１のセンサデータの代わりに他のセンサデータが用いられてもよい。

また、本実施形態においては、活動検出部１２０によって、第２のセンサから第２のセンサデータが取得される。以下の説明においては、第２のセンサの例として第２の活動量計１１０−２を挙げ、第２のセンサデータの例として第２の活動量データ（例えば、加速度に基づく消費カロリー）または第２の加速度指標データ（例えば、加速度分散値）を挙げる。ただし、第２のセンサの代わりに他のセンサが用いられてもよいし、第２のセンサデータの代わりに他のセンサデータが用いられてもよい。

ここで、第１のセンサデータと第２のセンサデータとの関係性は、変換規則決定部１３０によって推定されている。変換規則決定部１３０は、第３のセンサから取得される第３のセンサデータと第４のセンサから取得される第４のセンサデータとが第２の利用者の活動に連動していることが検出された場合、第１のセンサデータと第２のセンサデータとの関係性を推定する。

より具体的には、変換規則決定部１３０は、第３のセンサデータおよび第４のセンサデータそれぞれが第２の利用者の活動に連動していることが検出された場合、第３のセンサから時系列に取得される第１の時系列データと第４のセンサから時系列に取得される第２の時系列データとに基づいて、第１のセンサデータと第２のセンサデータとの関係性を推定する。

以下の説明においては、「第３のセンサ」から取得される「第３のセンサデータ」として、第１の活動量計１１０−１から取得される第１の活動量データを用い、「第１の時系列データ」として、第１の活動量計１１０−１から時系列に取得される第１の活動量データ群を用いることにする。また、「第４のセンサ」から取得される「第４のセンサデータ」として、第１の活動量計１１０−２から取得される第２の活動量データまたは第２の加速度指標データを用い、「第２の時系列データ」として第２の活動量データ群または第２の加速度指標データ群を用いることにする。

なお、変換規則決定部１３０は、第１のセンサデータと第２のセンサデータとの関係性を推定する関係推定部として機能し得る。また、以下の説明において、出力対象のデータが生成される場合における「第１の利用者」と関係性が生成される場合における「第２の利用者」とは、同一の「利用者」である場合を想定する。しかし、「第２の利用者」と「第１の利用者」とは、異なる利用者であってもよい。また、以下の説明において、第１のセンサデータと第２のセンサデータとの関係性を、特に「変換規則」または「変換規則データ」と言う場合がある。

図１に示すように、第１の活動量計１１０−１は、変換規則決定部１３０に第１の活動量データを出力する。第１の活動量データについては、後に説明する。また、第１の活動量計１１０−１は、活動検出部１２０に第１の加速度指標データを出力する。第１の加速度指標データについても、後に説明する。また、第１の活動量計１１０−１は、データ統合部１４０に第１の活動量データを出力する。

また、図１に示すように、第２の活動量計１１０−２は、変換規則決定部１３０に第２の活動量データおよび第２の加速度指標データを出力する。第２の活動量データおよび第２の加速度指標データについては、後に説明する。また、第２の活動量計１１０−２は、活動検出部１２０に第２の加速度指標データを出力する。また、第２の活動量計１１０−２は、データ統合部１４０に第２の活動量データおよび第２の加速度指標データを出力する。

また、図１に示すように、活動検出部１２０は、第１の活動量計１１０−１から第１の加速度指標データを入力する。また、図１に示すように、活動検出部１２０は、第２の活動量計１１０−２から第２の加速度指標データを入力する。また、図１に示すように、活動検出部１２０は、変換規則決定部１３０に変換規則更新指示データを出力する。変換規則更新指示データについては、後に説明する。また、図１に示すように、活動検出部１２０は、データ統合部１４０に活動量計選択指示データを出力する。活動量計選択指示データについては、後に説明する。

また、図１に示すように、変換規則決定部１３０は、第１の活動量計１１０−１から第１の活動量データを入力する。また、図１に示すように、変換規則決定部１３０は、第２の活動量計１１０−２から第２の活動量データおよび第２の加速度指標データを入力する。また、図１に示すように、変換規則決定部１３０は、活動検出部１２０から変換規則更新指示データを入力する。また、図１に示すように、変換規則決定部１３０は、変換規則データをデータ統合部１４０に出力する。変換規則データについては、後に説明する。

また、図１に示すように、データ統合部１４０は、第１の活動量計１１０−１から第１の活動量データを入力する。また、図１に示すように、データ統合部１４０は、第２の活動量計１１０−２から第２の活動量データおよび第２の加速度指標データを入力する。また、図１に示すように、データ統合部１４０は、変換規則決定部１３０から変換規則データを入力する。また、図１に示すように、データ統合部１４０は、活動検出部１２０から活動量計選択指示データを入力する。また、図１に示すように、データ統合部１４０は、提示部１５０に活動量統合データを出力する。

また、図１に示すように、提示部１５０は、データ統合部１４０から活動量統合データを入力する。

以上、本実施形態に係るデータ処理システム１の構成例について説明した。

［１−２．変換規則決定部の詳細構成例］
続いて、本実施形態に係る変換規則決定部１３０の詳細構成例について説明する。図２は、本実施形態に係る変換規則決定部１３０の詳細構成例を示すブロック図である。図２に示すように、本実施形態に係る変換規則決定部１３０は、第１の変換規則推定部１３１−１、第２の変換規則推定部１３１−２および変換規則更新部１３２を備える。

図２に示すように、第１の変換規則推定部１３１−１は、第１の活動量計１１０−１から第１の活動量データを入力する。また、図２に示すように、第１の変換規則推定部１３１−１は、第２の活動量計１１０−２から第２の活動量データを入力する。また、図２に示すように、第１の変換規則推定部１３１−１は、活動検出部１２０から変換規則更新指示データを入力する。また、図２に示すように、第１の変換規則推定部１３１−１は、変換規則更新部１３２に第１の変換パラメータを出力する。

また、図２に示すように、第２の変換規則推定部１３１−２は、第１の活動量計１１０−１から第１の活動量データを入力する。また、図２に示すように、第２の変換規則推定部１３１−２は、第２の活動量計１１０−２から第２の加速度指標データを入力する。また、図２に示すように、第２の変換規則推定部１３１−２は、活動検出部１２０から変換規則更新指示データを入力する。また、図２に示すように、第２の変換規則推定部１３１−２は、変換規則更新部１３２に第２の変換パラメータを出力する。

また、図２に示すように、変換規則更新部１３２は、第１の変換規則推定部１３１−１から第１の変換パラメータを入力する。また、図２に示すように、変換規則更新部１３２は、第２の変換規則推定部１３１−２から第２の変換パラメータを入力する。また、図２に示すように、変換規則更新部１３２は、活動検出部１２０から変換規則更新指示データを入力する。また、図２に示すように、変換規則更新部１３２は、データ統合部１４０に変換規則データを出力する。

なお、図１に示したデータ処理システム１が有する各機能ブロックは、どのようなハードウェア構成によって実現されてもよい。一例として、本実施形態においては、第１の活動量計１１０−１および提示部１５０が携帯端末（例えば、スマートフォン）に内蔵され、第２の活動量計１１０−２がリストバンド型活動量計に内蔵され、活動検出部１２０、変換規則決定部１３０およびデータ統合部１４０がデータ処理装置（例えば、サーバ）に内蔵される場合を主に想定する。また、携帯端末とデータ処理装置との間、および、リストバンド型活動量計とデータ処理装置との間においてネットワークを介してデータの送受信が可能である場合を想定する。

以上、本実施形態に係る変換規則決定部１３０の詳細構成例について説明した。

［１−３．データ処理システム１の動作例］
続いて、本実施形態に係るデータ処理システム１の動作例について説明する。図３は、本実施形態に係るデータ処理システム１の動作例を示すフローチャートである。図４は、第１の変換規則推定部１３１−１の動作説明図である。図５は、第２の変換規則推定部１３１−２の動作説明図である。

なお、本実施形態においては、利用者が、通常は第１の活動量計１１０−１および第２の活動量計１１０−２の両方を携帯する場合を想定する。また、本実施形態においては、利用者が、時々、第１の活動量計１１０−１および第２の活動量計１１０−２のいずれか一方を携帯しない状況が発生する場合を想定する。利用者によって携帯される活動量計から入力されるデータは、利用者の活動に連動し得る。一方、利用者によって携帯されない活動量計から入力されるデータは、利用者の活動に連動し得ない。

（１−３−１．第１の活動量計と第２の活動量計のデータ取得）
図３に示すように、データ処理システム１において、センサデータ処理が開始されると（Ｓ１０）、第１の活動量計１１０−１および第２の活動量計１１０−２それぞれからデータが取得される（Ｓ１１）。

具体的に、第１の活動量計１１０−１は、内蔵されている加速度センサが計測する加速度に基づいて、所定時間ごとの消費カロリーと所定時間ごとの加速度分散値とを計算して、消費カロリーと加速度分散値とを蓄積する。所定時間の長さは限定されないが、以下では、所定時間の例として「１分」を用いる。利用者が第１の活動量計１１０−１を操作すると、蓄積された消費カロリーが第１の活動量データとして変換規則決定部１３０およびデータ統合部１４０それぞれに出力されるとともに、蓄積された加速度分散値が第１の加速度指標データとして活動検出部１２０に出力される。

同様に、第２の活動量計１１０−２は、内蔵されている加速度センサが計測する加速度に基づいて、１分ごとの消費カロリーと１分ごとの加速度分散値とを計算して、消費カロリーと加速度分散値とを蓄積する。利用者が第２の活動量計１１０−２を操作すると、蓄積された消費カロリーが第２の活動量データとして変換規則決定部１３０およびデータ統合部１４０それぞれに出力されるとともに、蓄積された加速度分散値が第２の加速度指標データとして、活動検出部１２０、変換規則決定部１３０およびデータ統合部１４０それぞれに出力される。

なお、第１の活動量計１１０−１および第２の活動量計１１０−２からのデータ出力は、利用者の操作によらずに、定期的に実行されるように構成してもよい。また、第２の活動量計１１０−２からのデータを第１の活動量計１１０−１が中継するようにし、第１の活動量計１１０−１が、第１の活動量計１１０−１および第２の活動量計１１０−２それぞれのデータを出力するようにしてもよい。

（１−３−２．利用者の活動の検出）
続いて、利用者の活動の検出が実行される（Ｓ１２）。

具体的に、活動検出部１２０は、第１の活動量計１１０−１から第１の加速度指標データを入力すると、第１の加速度指標データが所定の範囲（以下、「変動範囲」とも言う。）に収まるか否かに応じて、第１の活動量データが利用者の活動に連動しているか否かを検出する。例えば、活動検出部１２０は、第１の加速度指標データが変動範囲に収まる時間区間を、第１の活動量データが利用者の活動に連動している時間区間として検出する。

例えば、変動範囲は、その上限値または下限値の少なくともいずれか一方が、一般の人の活動時における加速度分散値に基づいてあらかじめ実験的に設定される。本実施形態においては、第１の加速度指標データは、１分ごとの加速度分散値を示すが、１分ごとの加速度分散値は、利用者の活動が、停止であるか、歩行であるか、走行であるかによって異なる。そこで、例えば、変動範囲は、歩行および走行それぞれに対応する範囲を含むように設定される。

なお、本実施形態では、第１の活動量データが利用者の活動に連動しているか否かが、第１の加速度指標データに基づいて検出される場合を主に説明する。しかし、第１の活動量データが利用者の活動に連動しているか否かは、第１の加速度指標データの代わりに、第１の活動量計１１０−１から取得される何らかの所定の第１のデータ（例えば、第１の活動量データ）に基づいて検出されてもよい。

同様に、活動検出部１２０は、第２の活動量計１１０−２から第２の加速度指標データを入力すると、第２の加速度指標データが変動範囲に収まるか否かに応じて、第２の活動量データおよび第２の加速度指標データが利用者の活動に連動しているか否かを検出する。例えば、活動検出部１２０は、第２の加速度指標データが変動範囲に収まる時間区間を、第２の活動量データおよび第２の加速度指標データが利用者の活動に連動している時間区間として検出する。

このように、活動検出部１２０によって、第１の加速度指標データが変動範囲に収まるか否かが検出され、第２の加速度指標データが変動範囲に収まるか否かが検出される。このとき、これらの変動範囲は、同一であってもよいし、異なっていてもよい。

なお、本実施形態では、第２の活動量データおよび第２の加速度指標データが利用者の活動に連動しているか否かが、第２の加速度指標データに基づいて検出される場合を主に説明する。しかし、第２の活動量データが利用者の活動に連動しているか否かは、第２の加速度指標データの代わりに、第２の活動量計１１０−２から取得される何らかの所定の第２のデータ（例えば、第２の活動量データ）に基づいて検出されてもよい。

活動検出部１２０は、第１の活動量データが利用者の活動に連動しているか否か、および、第２の活動量データおよび第２の加速度指標データが利用者の活動に連動しているか否かに基づいて、第１の活動量計１１０−１および第２の活動量計１１０−２のいずれかを選択するための活動量計選択指示データをデータ統合部１４０に出力する。これによって、第１の活動量計１１０−１および第２の活動量計１１０−２のうち、利用者の活動がより正しく記録された活動量計が選択され得る。

本実施形態において、活動検出部１２０は、第１の活動量データのみが利用者の活動に連動していることを検出した場合、第１の活動量計１１０−１の選択を示す活動量計選択指示データをデータ統合部１４０に出力する。一方、活動検出部１２０は、第２の活動量データおよび第２の加速度指標データのみが利用者の活動に連動していることを検出した場合、第２の活動量計１１０−２の選択を示す活動量計選択指示データをデータ統合部１４０に出力する。

また、活動検出部１２０が、第１の活動量データ、第２の活動量データおよび第２の加速度指標データのすべてが利用者の活動に連動していることを検出した場合も想定される。かかる場合には、活動検出部１２０は、第１の活動量計１１０−１の選択を示す活動量計選択指示データをデータ統合部１４０に出力する。

以上のようにして、利用者の活動の検出が実行されると、Ｓ１３に動作が移行されるが、上記したように、活動検出部１２０によって、変換規則更新指示データが変換規則決定部１３０に出力される場合もある（Ｓ２０において「Ｙｅｓ」）。かかる場合には、変換規則決定部１３０によって、変換規則更新処理も開始され（Ｓ３０）、Ｓ１３と並行して、Ｓ３１も実行される。

（１−３−３．２種類の変換規則と変換誤差の計算）
Ｓ３１に動作が移行された場合、２種類の変換規則と変換誤差の計算が実行される。

具体的に、変換規則決定部１３０は、活動検出部１２０から変換規則更新指示データを入力し、第１の活動量計１１０−１から第１の活動量データを入力し、第２の活動量計１１０−２から第２の活動量データおよび第２の加速度指標データを入力すると、２種類の変換規則の一方または両方を更新し、更新後の変換規則による誤差を計算する。本実施形態においては、変換規則決定部１３０に入力される各種データが、一例として１分の時間区間ごとのデータである場合を想定する。なお、かかる２種類の変換規則は、第２の活動量データから第１の活動量データを推定するための規則、および、第２の加速度指標データから第１の活動量データを推定するための規則に該当する。

まず、第２の活動量データから第１の活動量データを推定するための規則の計算方法について、図２および図４を用いて説明する。上記したように、変換規則更新指示データは、１分の時間区間ごとのデータであるため、変換規則決定部１３０における第１の変換規則推定部１３１−１は、この時間区間に対応した第１の活動量データおよび第２の活動量データの組を新たに蓄積する。

そして、第１の変換規則推定部１３１−１は、現在蓄積されている第１の活動量データ群（第１の時系列データ）と第２の活動量データ群（第１の生成データ群）との各組を用いて、第１の活動量データと第２の活動量データとの関係（第１の関係）を直線近似による変換関数として求める。例えば、変換関数は、第１の活動量データ＝ａ１×（第２の活動量データ）として算出される。さらに、第１の変換規則推定部１３１−１は、この変換関数によって第２の活動量データから第１の活動量データに変換したときの誤差（第１の誤差）を計算する。例えば、誤差は、標準偏差であってよい。

第１の変換規則推定部１３１−１は、このようにして求めた近似パラメータと誤差とを第１の変換パラメータとして変換規則更新部１３２に出力する。例えば、近似パラメータは、変換関数を、第１の活動量データ＝ａ１×（第２の活動量データ）とした場合における係数「ａ１」に該当する。図４には、第１の活動量データと第２の活動量データによって構成される空間上に、現在蓄積されているデータの組をプロットした様子がハッチングで示されており、変換関数が直線で示されている。

続いて、第２の加速度指標データから第１の活動量データを推定するための規則の計算方法について、図２および図５を用いて説明する。上記したように、変換規則更新指示データは、１分の時間区間ごとのデータであるため、変換規則決定部１３０における第２の変換規則推定部１３１−２は、この時間区間に対応した第１の活動量データおよび第２の加速度指標データの組を新たに蓄積する。

そして、第２の変換規則推定部１３１−２は、現在蓄積されている第１の活動量データ群（第１の時系列データ）と第２の加速度指標データ群（第２の生成データ群）との各組を用いて、第１の活動量データと第２の加速度指標データとの関係（第２の関係）を直線近似による変換関数として求める。例えば、変換関数は、第１の活動量データ＝ａ×（第２の加速度指標データ）として算出される。さらに、第２の変換規則推定部１３１−２は、この変換関数によって第２の加速度指標データから第１の活動量データに変換したときの誤差（第２の誤差）を計算する。例えば、誤差は、標準偏差であってよい。

第２の変換規則推定部１３１−２は、このようにして求めた近似パラメータと誤差とを第２の変換パラメータとして変換規則更新部１３２に出力する。例えば、近似パラメータは、変換関数を、第１の活動量データ＝ａ２×（第２の加速度指標データ）とした場合における係数「ａ２」に該当する。図５には、第１の活動量データと第２の加速度指標データによって構成される空間上に、現在蓄積されているデータの組をプロットした様子がハッチングで示されており、変換関数が直線で示されている。

なお、上記においては、変換規則決定部１３０が、直線近似による変換関数によって各関係を求める場合を主に説明した。しかし、変換規則決定部１３０は、直線近似以外によって各関係を求めてもよい。例えば、変換規則決定部１３０は、曲線近似による変換関数によって各関係を求めてもよい。曲線近似による変換関数は、指数関数であってもよいし、２次関数であってもよい。

また、上記においては、変換規則決定部１３０が、変換規則更新指示データの入力によって１つのデータの組が新たに蓄積されるたびに、各関係を求める場合を主に説明した。しかし、変換規則決定部１３０によって各関係が求められるタイミングは、かかる場合に限定されない。例えば、変換規則決定部１３０は、新たなデータの組が一定量蓄積されてから、現在蓄積されているデータの組に基づいて、各関係を求めてもよい。

（１−３−４．変換規則の更新）
続いて、変換規則の更新が実行され（Ｓ３２）、変換規則更新処理が終了する（Ｓ３３）。

具体的に、変換規則決定部１３０における変換規則更新部１３２は、第１の変換規則推定部１３１−１から第１の変換パラメータを入力し、第２の変換規則推定部１３１−２から第２の変換パラメータを入力すると、第１の変換パラメータに含まれる誤差と第２の変換パラメータに含まれる誤差とを比較する。そして、変換規則更新部１３２は、両者の誤差の大小関係に基づいて、近似パラメータを選択する。例えば、変換規則更新部１３２は、より誤差の小さいほうの近似パラメータを選択し、これによって変換規則データを更新し、データ統合部１４０に出力する。

（１−３−５．活動量データの推定）
Ｓ１３に動作が移行された場合、活動量データの推定が実行される。

具体的に、データ統合部１４０は、活動検出部１２０から活動量計選択指示データを入力し、第１の活動量計１１０−１から第１の活動量データを入力し、第２の活動量計１１０−２から第２の活動量データおよび第２の加速度指標データを入力すると、活動量計選択データに基づいて活動量データを計算し、計算した活動量データを活動量統合データ（出力対象のデータ）として提示部１５０に出力する。

ここで、活動量計選択データに基づく活動量データの計算方法は、以下の通りである。
・活動量計選択指示データが第１の活動量計１１０−１の選択を示す場合、第１の活動量データを活動量統合データとして出力する。
・活動量計選択指示データが第２の活動量計１１０−２の選択を示す場合、変換規則決定部１３０から入力される変換規則データに従って、第２の活動量データまたは第２の加速度指標データに基づいて活動量データを計算し、計算した活動量データを活動量統合データ（出力対象のデータ）として提示部１５０に出力する。

（１−３−６．活動量データの提示）
続いて、活動量データの提示が実行される（Ｓ１４）。

具体的に、提示部１５０は、データ統合部１４０から活動量統合データが入力されると、活動量統合データを利用者に提示する。提示部１５０によって活動量統合データが利用者に提示されるタイミングは、活動量統合データが一定量入力されたタイミングであってもよいし、利用者による明示的な指示があったタイミングであってもよい。例えば、提示部１５０による活動量統合データの提示は、画面などを用いて利用者によって視認され得るようになされる。

本実施形態においては、提示部１５０が、活動量統合データに基づいて消費カロリーの時系列の推移を生成し、生成した消費カロリーの時系列の推移を、グラフなどを用いて提示する場合を想定する。提示部１５０による活動量データの提示が終わった場合、利用者による終了指示がなければ（Ｓ１５において「Ｎｏ」）、Ｓ１１に動作が移行される。一方、利用者による終了指示があれば（Ｓ１５において「Ｙｅｓ」）、センサデータ処理が終了する（Ｓ１６）。

以上、本実施形態に係るデータ処理システム１の動作例について説明した。

［１−４．データ処理システム１の動作の具体例］
続いて、本実施形態に係るデータ処理システム１の動作の具体例について説明する。図６は、本実施形態に係るデータ処理システム１の動作の具体例を示す図である。図６には、利用者が携帯する第１の活動量計１１０−１および第２の活動量計１１０−２それぞれの状態が時系列に遷移する例を示す。

最初の時間帯では、利用者が第１の活動量計１１０−１と第２の活動量計１１０−２との両方を携帯する場合を想定する。かかる場合には、活動検出部１２０が第１の活動量計１１０−１の選択を示す活動量計選択指示データをデータ統合部１４０に出力するため、データ統合部１４０から活動量統合データとして第１の活動量データが出力される（図６には、最初の時間帯における「活動量統合データ」が「Ａ」として示されている）。

また、最初に時間帯において、活動検出部１２０から変換規則更新指示データが出力されるため、変換規則データが更新される。図６には、最初の時間帯の途中まで「変換規則データ」として「第２の活動量データに基づく変換規則データ」が選択されているが、最初の時間帯の途中で変換規則データが更新された後、「第２の加速度指標データに基づく変換規則データ」が選択されている例が示されている。

２つ目の時間帯では、利用者が第１の活動量計１１０−１を机の上に置いたままにし、第２の活動量計１１０−２のみを携帯する場合を想定する。かかる場合には、活動検出部１２０が第２の活動量計１１０−２の選択を示す活動量計選択指示データをデータ統合部１４０に出力するため、データ統合部１４０から活動量統合データとして「第２の加速度指標データに基づく変換規則データ」を用いた第２の活動量データが出力される（図６には、二つ目の時間帯における「活動量統合データ」が「（第２の加速度指標データ）Ｇに基づく変換データ」として示されている）。

また、活動検出部１２０から変換規則更新指示データが出力されないため、変換規則データが更新されない。図６には、最初の時間帯から引き続いて、２つ目の時間帯において「変換規則データ」として「第２の加速度指標データに基づく変換規則データ」が選択されている例が示されている。

３つ目の時間帯では、利用者が第２の活動量計１１０−２を机の上に置いたままにし、第１の活動量計１１０−１のみを携帯する場合を想定する。かかる場合には、活動検出部１２０が第１の活動量計１１０−１の選択を示す活動量計選択指示データをデータ統合部１４０に出力するため、データ統合部１４０から活動量統合データとして第１の活動量データが出力される（図６には、三つ目の時間帯における「活動量統合データ」が「（第１の活動量データ）Ｃ」として示されている）。

また、活動検出部１２０から変換規則更新指示データが出力されないため、変換規則データが更新されない。図６には、２つ目の時間帯から引き続いて、３つ目の時間帯において「変換規則データ」として「第２の加速度指標データに基づく変換規則データ」が選択されている例が示されている。

以上、本実施形態に係るデータ処理システム１の動作の具体例について説明について説明した。

［１−５．ハードウェア構成例］
続いて、本実施形態に係るデータ処理装置のハードウェア構成例について説明する。図７は、本実施形態に係るデータ処理装置のハードウェア構成を示す図である。

図７に示すように、データ処理装置は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０３と、ホストバス９０４と、ブリッジ９０５と、外部バス９０６と、インタフェース９０７と、入力装置９０８と、出力装置９０９と、ストレージ装置９１０と、通信装置９１１と、を備える。

ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従ってデータ処理装置内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ９０１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ９０２は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０３は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。これらはＣＰＵバス等から構成されるホストバス９０４により相互に接続されている。

ホストバス９０４は、ブリッジ９０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バス等の外部バス９０６に接続されている。なお、必ずしもホストバス９０４、ブリッジ９０５および外部バス９０６を分離構成する必要はなく、１つのバスにこれらの機能を実装してもよい。

入力装置９０８は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチおよびレバー等ユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路等から構成されている。データ処理装置を操作するユーザは、この入力装置９０８を操作することにより、データ処理装置に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。

出力装置９０９は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）装置、ランプ等の表示装置およびスピーカ等の音声出力装置を含む。

ストレージ装置９１０は、データ格納用の装置である。ストレージ装置９１０は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置等を含んでもよい。ストレージ装置９１０は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）で構成される。このストレージ装置９１０は、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データを格納する。

通信装置９１１は、例えば、ネットワークに接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。また、通信装置９１１は、無線通信または有線通信のどちらに対応してもよい。

以上、本実施形態に係るデータ処理装置のハードウェア構成例について説明した。

［１−６．効果］
以上に説明したように、本実施形態に係るデータ処理システム１によれば、活動検出部１２０によって、第１の活動量計１１０−１から取得される第１の加速度指標データ、または、第２の活動量計１１０−２から取得される第２の加速度指標データが、一般の人の活動パタンに合致しない場合、データ統合部１４０が当該活動量計のデータを破棄するように動作する。したがって、一方の活動量計が不携帯であった場合でも、より正確な活動量データのみを記録することができる。

また、活動検出部１２０によって、第１の活動量計１１０−１から取得される第１の加速度指標データ、および、第２の活動量計１１０−２から取得される第２の加速度指標データの両方が一般の人の活動パタンに合致する場合、変換規則決定部１３０が第２の活動量データまたは第２の加速度指標データと第１の活動量データとの関係性を推定し、データ統合部１４０がこの関係性に基づいて、第２の活動量データまたは第２の加速度指標データを補正する。そのため、一方の活動量計が不携帯であった場合でも、２種の活動量計の特性の相違を吸収して、連続性を高めた活動量データを記録することができる。

さらに、上記補正に際しては、第２の活動量データと第１の活動量データとの関係、および、第２の加速度指標データと第１の活動量データとの関係のうち、推定精度のより高いほうの関係に基づいて、補正がなされる。したがって、活動量データの連続性の精度を高めることができる。

以上に説明したように、本実施形態に係るデータ処理システム１によれば、複数の活動量計の動作特性が機種ごとに異なる場合であっても、あるいは、複数の活動量計のいずれかに不携帯が発生した場合であっても、より連続性の高い活動量データを記録することが可能である。

［１−７．変形例の説明］
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

（１−７−１．ハードウェア構成）
例えば、上記では、第１の活動量計１１０−１および提示部１５０が携帯端末（例えば、スマートフォン）に内蔵され、第２の活動量計１１０−２がリストバンド型活動量計に内蔵され、活動検出部１２０、変換規則決定部１３０およびデータ統合部１４０がデータ処理装置（例えば、サーバ）に内蔵される場合を主に説明した。しかし、図１に示したデータ処理システム１が有する各機能ブロックは、どのようなハードウェア構成によって実現されてもよい。

例えば、活動検出部１２０、変換規則決定部１３０およびデータ統合部１４０の全部は、同一のデータ処理装置（例えば、サーバ）に内蔵されていなくてもよく、複数のデータ処理装置（例えば、サーバ）に分散されてもよい。あるいは、活動検出部１２０、変換規則決定部１３０およびデータ統合部１４０の一部または全部は、携帯端末およびリストバンド型活動量計の少なくともいずれか一方に内蔵されてもよい。また、提示部１５０は、携帯端末とは異なる通信端末（例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）など）に内蔵されてもよい。

（１−７−２．活動量計の形態）
上記では、第１の活動量計１１０−１および第２の活動量計１１０−２それぞれからセンタデータが取得される場合を主に説明した。しかし、活動量計の数は、２つに限定されない。例えば、活動量計の数は、３つ以上であってもよい。活動量計の数が３つ以上であっても、活動量計の数が２つの場合と同様な効果が享受され得る。

（１−７−３．活動量データ）
上記では、第１の活動量計１１０−１から取得される第１の活動量データ、および、第２の活動量計１１０−２から取得される第２の活動量データそれぞれが消費カロリーである場合について主に説明した。しかし、第１の活動量データおよび第２の活動量データそれぞれは、消費カロリーに限定されない。

例えば、第１の活動量データおよび第２の活動量データそれぞれは、利用者の身体活動に関するデータを含んでよい。例えば、利用者の身体活動に関するデータは、歩数、中強度活動時間、運動強度（例えば、酸素摂取量または心拍数に基づく運動強度）の少なくともいずれか一つを含んでもよい。また、第１の活動量データおよび第２の活動量データそれぞれは、利用者の身体活動以外に関するデータ（例えば、生命活動に関するデータ）を含んでよく、会話量、食事量、睡眠量、ストレス度合いの少なくともいずれか一つを含んでもよい。

（１−７−４．加速度指標データ）
上記では、第１の活動量計１１０−１から取得される第１の加速度指標データ、および、第２の活動量計１１０−２から取得される第２の加速度指標データそれぞれが加速度分散値である場合について主に説明した。しかし、第１の加速度指標データおよび第２の加速度指標データそれぞれは、加速度分散値に限定されない。

例えば、第１の活動量データが、第１の活動量計１１０−１による検出（例えば、加速度の検出）に基づいて生成される最終データであるとした場合、第１の加速度指標データは、この最終データの前段階に生成されるデータに応じた中間データ（例えば、加速度波形の周波数成分（基本周波数）など）であればよい。同様に、第２の活動量データが、第２の活動量計１１０−２による検出（例えば、加速度の検出）に基づいて生成される最終データであるとした場合、第２の加速度指標データは、この最終データの前段階に生成されるデータに応じた中間データ（例えば、加速度波形の周波数成分（基本周波数）など）であればよい。

（１−７−５．活動検出方法）
上記では、活動検出部１２０が、第１の加速度指標データに基づいて、第１の活動量データが、利用者の活動に連動するか否かを検出する場合について主に説明した。しかし、活動検出部１２０は、第１の活動量計１１０−１が加速度センサ以外のセンシング手段を有する場合、かかるセンシング手段によって検出されたデータにさらに基づいて、第１の活動量データが利用者の活動に連動するか否かを検出してもよい。

例えば、第１の活動量計１１０−１に、心拍数または皮膚温度を計測するセンシング手段が搭載されている場合、活動検出部１２０は、かかるセンシング手段によって検出されたデータにさらに基づいて、第１の活動量データが利用者の活動に連動するか否かを検出してもよい。あるいは、第１の活動量計１１０−１に、活動中であることを入力可能である場合、活動検出部１２０は、かかる入力がなされたか否かによって、第１の活動量データが利用者の活動に連動するか否かを検出してもよい。

同様に、上記では、活動検出部１２０が、第２の加速度指標データに基づいて、第２の活動量データおよび第２の加速度指標データそれぞれが、利用者の活動に連動するか否かを検出する場合について主に説明した。しかし、活動検出部１２０は、第２の活動量計１１０−２が加速度センサ以外のセンシング手段を有する場合、かかるセンシング手段によって検出されたデータにさらに基づいて、第２の活動量データおよび第２の加速度指標データそれぞれが利用者の活動に連動するか否かを検出してもよい。

また、活動検出部１２０は、第１の加速度指標データおよび第２の加速度指標データの双方から、利用者の活動との連動を検出した場合であっても、第１の加速度指標データと第２の加速度指標データとが時系列に類似するか否かを判定し、第１の加速度指標データと第２の加速度指標データとが時系列に類似しない場合には、変換規則決定部１３０に変換規則更新指示データを出力しないようにしてもよい。活動検出部１２０から変換規則決定部１３０に変換規則更新指示データが出力されなければ、変換規則決定部１３０によって、変換規則データの更新は行わないことになる（関係性の推定が行われないことになる）。

これは、利用者が第１の活動量計１１０−１および第２の活動量計１１０−２の双方を携帯する場合には、第１の加速度指標データと第２の加速度指標データとが時系列に類似するはずだからである（すなわち、第１の加速度指標データと第２の加速度指標データとが時系列に類似しない場合には、利用者が第１の活動量計１１０−１および第２の活動量計１１０−２の少なくともいずれかを携帯していないと考えられるからである）。なお、類似しているか否かの判定は、第１の加速度指標データと第２の加速度指標データとの間ではなく、他のデータ同士（例えば、活動量データ同士であってもよいし、加速度同士であってもよい）で行われてもよい。

また、第１の活動量計１１０−１に利用者を認証するためのセンシング手段が搭載されている場合、活動検出部１２０は、かかるセンシング手段から取得されるデータの特徴に基づいて、利用者を認証し、利用者の認証に成功したか否かに応じて、第１の活動量データが利用者の活動に連動しているか否かを検出してもよい。同様に、第２の活動量計１１０−２に利用者を認証するためのセンシング手段が搭載されている場合、活動検出部１２０は、かかるセンシング手段から取得されるデータの特徴に基づいて、利用者を認証し、利用者の認証に成功したか否かに応じて、第２の活動量データおよび第２の加速度指標データが利用者の活動に連動しているか否かを検出してもよい。

例えば、センシング手段によって検出されるデータは、第１の活動量計１１０−１（または第２の活動量計１１０−２）に内蔵されている加速度センサによって検出される加速度であってもよい。あるいは、第１の活動量計１１０−１（または第２の活動量計１１０−２）に他のセンサ（例えば、心拍センサ、発汗センサ、臭いセンサなど）が搭載されている場合には、センシング手段によって検出されるデータは、心拍センサによって検出される心拍数であってもよいし、発汗センサによって検出される汗の成分であってもよいし、臭いセンサによって検出される体臭の成分であってもよい。

（１−７−６．変換規則）
また、上記では、変換規則決定部１３０が、２種の変換規則のうち、推定誤差の小さい変換規則を採用し、その変換規則データを週当該力するように構成する場合について主に説明した。しかし、変換規則決定部１３０は、上記２種の変換規則のいずれか１種の変換規則のみを固定で使用するようにしてもよい。１種の変換規則のみを固定で使用する場合、２種の変換規則から推定誤差の小さい変換規則を採用する場合と比べて、推定誤差低下の可能性があるが、変換規則決定部１３０の処理量を抑えることができる。

また、上記では、変換規則決定部１３０が、第２の活動量データを第１の活動量データに合わせるように変換するための変換規則データを生成する場合を主に説明した。しかし、変換規則決定部１３０は、第２の活動量データを第１の活動量データに合わせるように変換するための変換規則データを生成してもよい。

１ データ処理システム
１１０−１ 第１の活動量計
１１０−２ 第２の活動量計
１２０ 活動検出部
１３０ 変換規則決定部
１３１−１ 第１の変換規則推定部
１３１−２ 第２の変換規則推定部
１３２ 変換規則更新部
１４０ データ統合部
１５０ 提示部

Claims (12)

1. 第１のセンサから取得される第１のセンサデータおよび第２のセンサから取得される第２のセンサデータそれぞれが第１の利用者の活動に連動しているか否かを示すデータ連動情報を検出する活動検出部と、
   前記データ連動情報が所定の条件を満たす場合、前記第１のセンサデータと前記第２のセンサデータとの関係性と前記第２のセンサデータとに基づいて、出力対象のデータを生成するデータ統合部と、
   第３のセンサから取得される第３のセンサデータと第４のセンサから取得される第４のセンサデータとが第２の利用者の活動に連動していることが検出された場合、前記第３のセンサから時系列に取得される第１の時系列データと前記第４のセンサから時系列に取得される第２の時系列データとに基づいて、前記関係性を推定する関係推定部と、を備え、
   前記関係推定部は、
   前記第１の時系列データと前記第４のセンサによる検出に基づいて生成される第１の生成データ群との第１の関係による第１の誤差を算出するとともに、前記第１の時系列データと前記第１の生成データ群の前段階に生成されるデータに応じた第２の生成データ群との第２の関係による第２の誤差を算出し、
   前記第１の誤差と前記第２の誤差との大小関係に応じて、前記第１の関係および前記第２の関係のいずれかを前記関係性として選択する、
   データ処理装置。
2. 前記データ統合部は、
   前記第１のセンサデータが前記第１の利用者の活動に連動していない場合、前記関係性と前記第２のセンサデータとに基づいて、前記出力対象のデータを生成する、
   請求項１に記載のデータ処理装置。
3. 前記データ統合部は、
   前記第１のセンサデータが前記第１の利用者の活動に連動している場合、前記第１のセンサデータに基づいて、前記出力対象のデータを生成する、
   請求項１に記載のデータ処理装置。
4. 前記活動検出部は、前記第１のセンサから取得される所定の第１のデータが所定の範囲に収まるか否かに応じて、前記第１のセンサデータが前記第１の利用者の活動に連動しているか否かを検出する、
   請求項１に記載のデータ処理装置。
5. 前記活動検出部は、前記第１のセンサと同一または前記第１のセンサと異なるセンシング手段から取得されるデータに基づいて前記第１の利用者を認証し、前記第１の利用者の認証に成功したか否かに応じて、前記第１のセンサデータが前記第１の利用者の活動に連動しているか否かを検出する、
   請求項１に記載のデータ処理装置。
6. 前記第１のセンサデータは、前記第１の利用者の身体活動または生命活動に関するデータを含む、
   請求項１に記載のデータ処理装置。
7. 前記第１の生成データ群は、前記第４のセンサによる検出に基づいて生成される最終データ群を含み、
   前記第２の生成データ群は、前記最終データ群の前段階に生成されるデータに応じた中間データ群を含む、
   請求項１に記載のデータ処理装置。
8. 前記第１の時系列データは、前記第２の利用者の身体活動または生命活動に関するデータ群を含む、
   請求項１に記載のデータ処理装置。
9. 前記第２の時系列データは、前記第４のセンサによる検出に基づいて生成される最終データ群および前記最終データ群の前段階に生成されるデータに応じた中間データ群の少なくともいずれか一方を含む、
   請求項１に記載のデータ処理装置。
10. 前記関係推定部は、
    前記第３のセンサデータおよび前記第４のセンサデータそれぞれが前記第２の利用者の活動に連動していることが検出された場合であっても、前記第３のセンサデータと前記第４のセンサデータとが類似しない場合、前記関係性を推定しない、
    請求項１に記載のデータ処理装置。
11. 第１のセンサから取得される第１のセンサデータおよび第２のセンサから取得される第２のセンサデータそれぞれが第１の利用者の活動に連動しているか否かを示すデータ連動情報を検出することと、
    前記データ連動情報が所定の条件を満たす場合、前記第１のセンサデータと前記第２のセンサデータとの関係性と前記第２のセンサデータとに基づいて、出力対象のデータを生成することと、
    第３のセンサから取得される第３のセンサデータと第４のセンサから取得される第４のセンサデータとが第２の利用者の活動に連動していることが検出された場合、前記第３のセンサから時系列に取得される第１の時系列データと前記第４のセンサから時系列に取得される第２の時系列データとに基づいて、前記関係性を推定することと、を含み、
    前記第１の時系列データと前記第４のセンサによる検出に基づいて生成される第１の生成データ群との第１の関係による第１の誤差を算出するとともに、前記第１の時系列データと前記第１の生成データ群の前段階に生成されるデータに応じた第２の生成データ群との第２の関係による第２の誤差を算出し、
    前記第１の誤差と前記第２の誤差との大小関係に応じて、前記第１の関係および前記第２の関係のいずれかを前記関係性として選択すること、
    を含む、データ処理方法。
12. コンピュータを、
    第１のセンサから取得される第１のセンサデータおよび第２のセンサから取得される第２のセンサデータそれぞれが第１の利用者の活動に連動しているか否かを示すデータ連動情報を検出する活動検出部と、
    前記データ連動情報が所定の条件を満たす場合、前記第１のセンサデータと前記第２のセンサデータとの関係性と前記第２のセンサデータとに基づいて、出力対象のデータを生成するデータ統合部と、
    第３のセンサから取得される第３のセンサデータと第４のセンサから取得される第４のセンサデータとが第２の利用者の活動に連動していることが検出された場合、前記第３のセンサから時系列に取得される第１の時系列データと前記第４のセンサから時系列に取得される第２の時系列データとに基づいて、前記関係性を推定する関係推定部と、を備え、
    前記関係推定部は、
    前記第１の時系列データと前記第４のセンサによる検出に基づいて生成される第１の生成データ群との第１の関係による第１の誤差を算出するとともに、前記第１の時系列データと前記第１の生成データ群の前段階に生成されるデータに応じた第２の生成データ群との第２の関係による第２の誤差を算出し、
    前記第１の誤差と前記第２の誤差との大小関係に応じて、前記第１の関係および前記第２の関係のいずれかを前記関係性として選択する、
    データ処理装置として機能させるプログラム。
    

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