JP6883302B1 - 活動量データ処理装置、活動量管理システム及び活動量データ処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】各種の活動量計から得られる複数の被験者の活動量データを簡単な構成で一元的に処理可能な活動量データ処理装置、活動量管理システム及び活動量データ処理方法を提供する。【解決手段】活動量データ処理装置１は、被験者の身体に装着されて被験者の活動量を計測する活動量計５０から活動量データを抽出する活動量データ抽出部１０ａと、被験者の個人識別情報を入力する個人識別情報入力部１０ｂと、活動量データ抽出部１０ａによって活動量データが抽出され且つ個人識別情報入力部１０ｂによって個人識別情報が入力されている場合に、活動量データと個人識別情報とを紐付ける紐付け部１０ｃと、紐付け部１０ｃによって紐付けられた活動量データと個人識別情報とに基づいて被験者の活動量に関する活動量レポートＡＲを生成するレポート生成部１０ｄとを備える。【選択図】図５

Description

本発明は、被験者の身体に装着されて被験者の活動量を計測する活動量計の活動量データを処理するための活動量データ処理装置、活動量管理システム及び活動量データ処理方法に関する。

従来、フィットネスモニタ等と称される身体装着型活動量計（以下、活動量計と称する）が広く用いられている。活動量計は、被験者の身体に装着されて被験者の活動量を計測する装置であり、種々のタイプが提案されている。例えば、被験者の腕に装着される腕時計型の活動量計が広く知られている（例えば、特許文献１等参照。）。

このような活動量計は、被験者が使用を開始する前に、メーカー等から提供される専用ツール（アプリを含む）を用いて活動量計に被験者の個人識別情報の設定（すなわち個人の紐付け）を行う必要がある。そして、被験者の個人識別情報が活動量計に予め紐付けされた状態で、被験者の身体に装着されて活動量の計測が行われる。そして、活動量計をケーブル等でスマートフォンやパーソナルコンピュータに接続し、当該被験者の活動量データ（バイタルデータ）をスマートフォン等で読み出して当該被験者の活動量を管理することが行われている。

特開２０１８−８３０６７号公報

しかしながら、複数の被験者を対象として活動量計から活動量データを読み出してレポート生成等の処理を一元的に行う場合には様々な不都合が生じることが考えられる。例えば、１台の活動量計を複数人で使い回す場合、被験者が交替する度に、計測開始前に専用ツールで活動量計に個人識別情報の設定を行う必要があり、手間がかかるという問題がある。また、メーカーやモデルが異なる複数台の活動量計を用いる場合、各メーカー等に対応した複数種類の専用ツールを準備して各活動量計に個人識別情報を設定したり、活動量データの読み出しを行ったりする必要があり、費用が嵩むと共に作業が煩雑になるという問題がある。

本発明は、各種の活動量計から得られる複数の被験者の活動量データを簡単な構成で一元的に処理可能な活動量データ処理装置、活動量管理システム及び活動量データ処理方法を提供することを目的とする。

（１）本発明に係る活動量データ処理装置は、被験者の身体に装着されて前記被験者の活動量を計測する活動量計から活動量データを抽出する活動量データ抽出部と、前記被験者の個人識別情報を入力する個人識別情報入力部と、前記活動量データ抽出部によって前記活動量データが抽出され且つ前記個人識別情報入力部によって前記個人識別情報が入力されている場合に、前記活動量データと前記個人識別情報とを紐付ける紐付け部と、前記紐付け部によって紐付けられた前記活動量データと前記個人識別情報とに基づいて前記被験者の活動量に関する活動量レポートを生成するレポート生成部とを備える。

この構成によれば、活動量データ抽出部が活動量計から活動量データを抽出し、個人識別情報入力部が被験者の個人識別情報を入力する。紐付け部は、活動量データ抽出部によって活動量データが抽出され且つ個人識別情報入力部によって個人識別情報が入力されている場合に、活動量データと個人識別情報とを紐付ける。そして、レポート生成部は、紐付け部によって紐付けられた活動量データと個人識別情報とに基づいて被験者の活動量に関する活動量レポートを生成する。よって、個人識別情報を活動量計へ事前に登録することなく、被験者が直ちに活動量計を身体に装着して活動量の計測を行うことができる。そして、計測終了後に活動量データと個人識別情報とを紐付けることで、当該被験者の活動量レポートを生成することができる。よって、各種の活動量計から得られる複数の被験者の活動量データを簡単な構成で一元的に処理可能であるという効果を奏する。

さらに、前記活動量データ抽出部は、前記活動量計からバイナリ形式の活動量データを読み出してアスキー形式の活動量データに変換する変換部と、前記変換部によって変換された前記アスキー形式の活動量データを解析して、計測時刻を表す時刻データ及び所定の活動量パラメータの計測データを抽出し、前記各活動量パラメータの計測データを時系列に配列した時系列活動量データを生成する解析部と、を備える。

この構成によれば、活動量データ抽出部は、変換部において、活動量計からバイナリ形式の活動量データを読み出してアスキー形式の活動量データに変換する。次に、解析部において、変換部によって変換されたアスキー形式の活動量データを解析して、計測時刻を表す時刻データ及び所定の活動量パラメータの計測データを抽出し、各活動量パラメータの計測データを時系列に配列した時系列活動量データを生成する。つまり、バイナリ形式からアスキー形式へ変換された活動量データの解析を行うので、計測に用いる各種の活動量計のメーカーやモデルが異なっていても、時刻データ及び各活動量パラメータの計測データを確実に抽出して時系列活動量データを生成することができる。そして、レポート生成部は、紐付け部によって紐付けられた時系列活動量データと個人識別情報とに基づいて被験者の活動量に関する活動量レポートを生成することができる。

さらに、前記アスキー形式の活動量データは、前記計測時刻又は前記各活動量パラメータを表す文字列であるキーを格納するキーリストと、前記各キーと前記計測時刻又は前記各活動量パラメータの計測データとを対応付けて格納するキーデータとを含み、前記解析部は、前記キーリストから前記計測時刻又は前記各活動量パラメータの前記各キーを前記計測時刻又は前記各活動量パラメータに関連する各所定の文字列を用いてそれぞれ検索し、前記キーデータから前記各キーに対応付けて格納された各データを前記時刻データ又は前記各活動量パラメータの計測データとして抽出する。

この構成によれば、解析部は、アスキー形式の活動量データに含まれるキーリストから計測時刻又は各活動量パラメータの各キーの文字列をそれぞれ検索して各キーを特定する。すなわち、計測に用いる各種の活動量計のメーカーやモデルが異なっていても、計測時刻や各活動量パラメータのキーに同一又は類似の文字列が使われていることから、キーリストで計測時刻又は各活動量パラメータに関連する各所定の文字列を用いて検索することにより計測時刻や各活動量パラメータのキーを特定することができる。そして、解析部は、アスキー形式の活動量データに含まれるキーデータから、各キーに対応付けて格納された各データを、時刻データ又は各活動量パラメータの計測データとして確実に抽出することができる。
（２）本発明に係る活動量データ処理装置は、前記解析部は、前記キーリストから前記計測時刻又は前記各活動量パラメータの前記各キーをそれぞれ検索する際に、前記各所定の文字列として前記計測時刻又は前記各活動量パラメータに関連する少なくとも２種類の文字列を用いて検索を行う。この構成によれば、キーリストで計測時刻又は各活動量パラメータに関連する少なくとも２種類の文字列を用いて検索することにより計測時刻や各活動量パラメータのキーを特定することができる。

（３）本発明に係る活動量データ処理装置は、前記解析部は、前記キーデータから抽出されたデータに対して単位の整合性を図るための数値変換を行う。

この構成によれば、キーデータから抽出されたデータの単位が、活動量計の種類によって異なっていても数値変換によって整合性を図ることができる。

（４）本発明に係る活動量データ処理装置は、前記活動量データ抽出部は、前記活動量として、ケイデンス（１分当たり歩数）、速度、移動距離、及び心拍数の少なくとも一つを抽出する。

この構成によれば、活動量としてケイデンス（１分当たり歩数）、速度、移動距離、及び心拍数の少なくとも一つを抽出して活動量レポートを生成することができる。

（５）本発明に係る活動量データ処理装置は、複数の前記被験者の前記個人識別情報と個人情報とを対応付けて記憶する被験者データベースを備え、前記レポート生成部は、前記被験者データベースから前記個人識別情報に対応する前記個人情報を読み出し、前記活動量計データと前記個人情報とに基づいて前記被験者の前記活動量レポートを生成する。

この構成によれば、活動量データと被験者データベースに記憶された個人情報とに基づく被験者の活動量レポートを確実に生成することができるという効果を奏する。

（６）本発明に係る活動量データ処理装置は、所定の記録媒体に記録された前記個人識別情報を機械的に読み取るリーダー部を備え、前記個人識別情報入力部は、前記リーダー部を介して読み取られた前記個人識別情報を入力する。

この構成によれば、リーダー部は、所定の記録媒体に記録された個人識別情報を機械的に読み取り、個人識別情報入力部は、リーダー部を介して読み取られた個人識別情報を入力するので、簡単な操作で正確且つ迅速に個人識別情報の入力を行うことができる。尚、所定の記録媒体に記録された個人識別情報としては、例えば、会員カードに印刷された会員番号を表す二次元バーコードを挙げることができ、その場合、リーダー部は二次元バーコードリーダーによって構成される。

（７）本発明に係る活動量管理システムは、被験者の身体に装着されて前記被験者の活動量を計測する活動量計と、上記活動量データ処理装置とを備える。

この構成によれば、各種の活動量計から得られる複数の被験者の活動量データを簡単な構成で一元的に処理可能であるという効果を奏する。

（８）本発明に係る活動量データ処理方法は、コンピュータにより活動量データを処理する方法において、被験者の身体に装着されて前記被験者の活動量を計測する活動量計から活動量データを抽出する活動量データ抽出ステップと、前記被験者の個人識別情報を入力する個人識別情報入力ステップと、前記活動量データ抽出ステップ及び前記個人識別情報入力ステップの後、前記活動量データと前記個人識別情報とを紐付ける紐付けステップと、前記紐付けステップにおいて紐付けられた前記活動量データと前記個人識別情報とに基づいて前記被験者の活動量に関する活動量レポートを生成するレポート生成ステップとを含む。

この方法によれば、個人識別情報を活動量計へ事前に登録することなく、被験者が直ちに活動量計を身体に装着して活動量の計測を行うことができる。そして、計測終了後に活動量データと個人識別情報とを紐付けることで、当該被験者の活動量レポートを生成することができる。よって、各種の活動量計から得られる複数の被験者の活動量データを簡単な構成で一元的に処理可能であるという効果を奏する。

さらに、前記活動量データ抽出ステップは、前記活動量計からバイナリ形式の活動量データを読み出してアスキー形式の活動量データに変換する変換ステップと、前記変換ステップによって変換された前記アスキー形式の活動量データを解析して、計測時刻を表す時刻データ及び所定の活動量パラメータの計測データを抽出し、前記各活動量パラメータの計測データを時系列に配列した時系列活動量データを生成する解析ステップと、を含む。

この方法によれば、活動量データ抽出ステップは、変換ステップにおいて、活動量計からバイナリ形式の活動量データを読み出してアスキー形式の活動量データに変換する。次に、解析ステップにおいて、変換部によって変換されたアスキー形式の活動量データを解析して、計測時刻を表す時刻データ及び所定の活動量パラメータの計測データを抽出し、各活動量パラメータの計測データを時系列に配列した時系列活動量データを生成する。つまり、バイナリ形式からアスキー形式へ変換された活動量データの解析を行うので、計測に用いる各種の活動量計のメーカーやモデルが異なっていても、時刻データ及び各活動量パラメータの計測データを確実に抽出して時系列活動量データを生成することができる。そして、レポート生成部は、紐付けステップによって紐付けられた時系列活動量データと個人識別情報とに基づいて被験者の活動量に関する活動量レポートを生成することができる。

さらに、前記アスキー形式の活動量データは、前記計測時刻又は前記各活動量パラメータを表す文字列であるキーを格納するキーリストと、前記各キーと前記計測時刻又は前記各活動量パラメータの計測データとを対応付けて格納するキーデータとを含み、前記解析ステップは、前記キーリストから前記計測時刻又は前記各活動量パラメータの前記各キーを前記計測時刻又は前記各活動量パラメータに関連する各所定の文字列を用いてそれぞれ検索し、前記キーデータから前記各キーに対応付けて格納された各データを前記時刻データ又は前記各活動量パラメータの計測データとして抽出する。

この方法によれば、解析ステップは、アスキー形式の活動量データに含まれるキーリストから計測時刻又は各活動量パラメータの各キーの文字列をそれぞれ検索して各キーを特定する。すなわち、計測に用いる各種の活動量計のメーカーやモデルが異なっていても、計測時刻や各活動量パラメータのキーに同一又は類似の文字列が使われていることから、キーリストで計測時刻又は各活動量パラメータに関連する各所定の文字列を用いて検索することにより計測時刻や各活動量パラメータのキーを特定することができる。そして、解析ステップは、アスキー形式の活動量データに含まれるキーデータから、各キーに対応付けて格納された各データを、時刻データ又は各活動量パラメータの計測データとして確実に抽出することができる。
（９）本発明に係る活動量データ処理方法は、前記解析ステップは、前記キーリストから前記計測時刻又は前記各活動量パラメータの前記各キーをそれぞれ検索する際に、前記各所定の文字列として前記計測時刻又は前記各活動量パラメータに関連する少なくとも２種類の文字列を用いて検索を行う。この方法によれば、キーリストで計測時刻又は各活動量パラメータに関連する少なくとも２種類の文字列を用いて検索することにより計測時刻や各活動量パラメータのキーを特定することができる。

本発明の実施形態に係る活動量管理システムの全体構成を模式的に示す全体構成図である。 活動量計の構成の一例を示す斜視図である。 活動量データ処理装置の電気的構成を示す回路ブロック図である。 被験者データベースに記憶されるデータの一例を示す図である。 制御装置の機能的構成を示す機能ブロック図である。 活動量データ抽出部の詳細構成を示すブロック図である。 アスキー形式の活動量データの一例を示す図である。 図７に示すアスキー形式の活動量データの一例の続きを示す図である。 時系列活動量データの一例を示す図である。 個人識別情報と時系列活動量データとが紐付けされた様子を模式的に示す図である。 活動量レポートの生成例を示す図である。 制御装置における処理全体の流れを示すフローチャートである。 活動量データ抽出処理の流れを示すフローチャートである。 第１画面の構成を示す説明図である。 第２画面の構成を示す説明図である。 個人識別情報が印刷された会員カードの一例を示す図である。 変形例に係る活動量管理システムの全体構成を示すブロック図である。

以下、本発明の活動量データ処理装置、活動量管理システム及び活動量データ処理方法を具体化した一実施形態について図面を参照しつつ説明する。

（１．活動量管理システム１０１の全体構成）
まず、本実施形態の活動量管理システム１０１の全体構成について、図１を参照しつつ説明する。図１は活動量管理システム１０１の全体構成を模式的に示す全体構成図である。

活動量管理システム１０１は、図１に示すように、活動量データ処理装置１と、プリンタ３０と、ＵＳＢメモリ４０と、活動量計５０とを備えて構成される。

最初に、活動量計５０の構成について説明する。活動量計５０は、被験者の身体（例えば、腕）に装着されて被験者の活動量を計測する公知の装置である。図２は、活動量計５０の構成の一例を示す斜視図である。活動量計５０は、図２に示すように、本体部５１と、表示部５２と、バンド部５３とを備えて構成される。

本体部５１は、活動量を計測するための計測部、計測部の計測結果である活動量計データを記憶する記憶部、ＧＰＳ受信機、及び時計（いずれも図示せず）を内蔵している。本体部５１に内蔵された計測部は、例えば、被験者の活動量として歩数、歩行距離、心拍数を計測する。また、本体部５１の側面には、ＵＳＢケーブルＣＢ１を接続するためのＵＳＢポート５１ａが設けられている。表示部５２は、本体部５１の表面に配置される液晶画面であり、計測結果が表示される。バンド部５３は、本体部５１の対向する両側から帯状に延び、被験者の腕に巻き付けて装着するためのバンドである。

活動量データ処理装置１は、持ち運びの容易な小型コンピュータであって、図１に示すように、装置本体２と、タッチパネルディスプレイ２１と、カメラ２２とを備えて構成される。装置本体２は、ケース２ａ内に制御装置１０を収容している。制御装置１０の電気的構成については後述する。タッチパネルディスプレイ２１は、表示装置であるディスプレイと入力装置であるタッチパネルとを一体化した公知の表示入力装置であって、装置本体２の前面に配置される。カメラ２２は、公知のＣＣＤカメラによって構成され、装置本体２前面の上部に配置される。カメラ２２は、個人識別情報を含むＱＲコード（登録商標）の読み取りに使用される。

プリンタ３０は、持ち運びの容易な小型プリンタであり、例えば、公知の小型インクジェットプリンタによって構成される。プリンタ３０は、ＵＳＢケーブルＣＢ２を介して、活動量データ処理装置１のＵＳＢポートに着脱自在に接続される。

ＵＳＢメモリ４０は、活動量データ処理装置１に対して着脱自在な外部メモリであって、公知の書き換え可能な不揮発性の記憶媒体によって構成される。ＵＳＢメモリ４０は、活動量データ処理装置１のＵＳＢポートに接続される。ＵＳＢメモリ４０には、被験者データベース４０ａ（以下、被験者ＤＢ４０ａと記する）が記憶されている。被験者ＤＢ４０ａは、被験者の個人識別情報である会員ＩＤと、当該被験者の個人情報とを対応付けて記憶するデータベースである。個人情報には、例えば、氏名、性別、生年月日等が含まれる。図４は、被験者ＤＢ４０ａに記憶されるデータの一例を示す図である。

（２．活動量データ処理装置１の電気的構成）
次に、活動量データ処理装置１の電気的構成について、図３を参照しつつ説明する。図３は、活動量データ処理装置１の電気的構成を示すブロック図である。制御装置１０は、制御回路１１と、記憶部１２と、入出力インタフェース部１３とを備えて構成される。制御回路１１は、ＣＰＵ（中央処理装置）１１ａを有する電子回路であって、タッチパネルディスプレイ２１、カメラ２２を含む各部の制御やデータの演算を行う。

記憶部１２は、各種のプログラムやデータを記憶するＲＯＭ１２ａと、ワークエリアとして使用されるメインメモリとしてのＲＡＭ１２ｂとを備えて構成される。入出力インタフェース部１３は、外部機器との間の信号の入出力を行う。制御装置１０は、入出力インタフェース部１３を介して、プリンタ３０、ＵＳＢメモリ４０、又は活動量計５０との間でデータの入出力を行う。

（３．制御装置１０の機能的構成）
次に、制御装置１０の機能的構成について、図５を参照しつつ説明する。図５は、制御装置１０の機能的構成を示す機能ブロック図である。各機能は、制御回路１１のＣＰＵ１１ａが記憶部１２のＲＯＭ１２ａからプログラムを読み出して実行することによって実現される

制御装置１０は、活動量データ抽出部１０ａと、個人識別情報入力部１０ｂと、紐付け部１０ｃと、レポート生成部１０ｄとを備えて構成される。活動量データ抽出部１０ａは、より詳細には、図６に示すように、変換部１０ａ１と、解析部１０ａ２とを備えて構成される。

変換部１０ａ１は、ＵＳＢケーブルＣＢ１によって接続された活動量計５０から、入出力インタフェース部１３を介してバイナリ形式の活動量データＦ１を読み出して、アスキー形式の活動量データＦ２に変換する。図７は、変換部１０ａ１によって変換されたアスキー形式の活動量データＦ２の一例を模式的に示す図であり、図８は図７の続きを示す図である。アスキー形式の活動量データＦ２は、活動量の種別を表すキーのリストであるキーリストＫ０と、キーデータＫ１〜Ｋ５とからなる。

キーリストＫ０は、図７に示すように、キーリストであることを示すキー“ｋｅｙ＿ｌｉｓｔ”と、各キーを表す文字列の並び“ｔｉｍｅ”、“ｈｅａｒｔ＿ｒａｔｅ”、“ｓｐｅｅｄ”、“ｃａｄｅｎｃｅ”、“ｄｉｓｔａｎｃｅ”とからなる。“ｔｉｍｅ”は、「計測時刻」を表すキーである。“ｈｅａｒｔ＿ｒａｔｅ”は、「心拍」を表すキーである。“ｓｐｅｅｄ”は、現在の「速度」を表すキーである。“ｃａｄｅｎｃｅ”は、「ケイデンス」（１分当たりの歩数）を表すキーである。“ｄｉｓｔａｎｃｅ”は、計測開始からの「移動距離」を表すキーである。

「計測時刻」のキーデータＫ１は、キー“ｔｉｍｅ”と、計測時刻を表す数値（時間：分：秒のタイムスタンプ）の並びとを対応付けて格納する。例えば、図７において、“１１：０２：００”、“１１：０２：１０”・・・は、ｎ回目（ｎは自然数）の計測時刻が１１時２分０秒であり、ｎ＋１回目の計測時刻が１１時２分１０秒・・・であることを表している。

「心拍」のキーデータＫ２は、キー“ｈｅａｒｔ＿ｒａｔｅ”と、１分当たりの心拍計測データを表す数値の並びとを対応付けて格納する。例えば、図７において、“１４７”、“１４７”・・・は、ｎ回目計測時の心拍が１４７回／分であり、ｎ＋１回目計測時の心拍が１４８回／分・・・であることを表している。

「速度」のキーデータＫ３は、キー“ｓｐｅｅｄ”と、速度計測データを表す数値の並びとを対応付けて格納する。例えば、図８において、“１．６３７”、“２．３８５”・・・は、ｎ回目計測時の速度が１．６３７ｋｍ／時、ｎ＋１回目計測時の速度が２．３８５ｋｍ／時・・・であることを表している。

「ケイデンス」のキーデータＫ４は、キー“ｃａｄｅｎｃｅ”と、ケイデンス（１分当たり歩数）計測データを表す数値の並びとを対応付けて格納する。例えば、図８において、“５７”、“７７”・・・は、ｎ回目計測時のケイデンスが５７歩／分、ｎ＋１回目の計測時のケイデンスが７７歩／分・・・であることを表している。

「距離」のキーデータＫ５は、キー“ｄｉｓｔａｎｃｅ”と、移動距離計測データを表す数値の並びとを対応付けて格納する。例えば、図８において、“６８８．０８”、“６８８．４８”・・・は、ｎ回目計測時の距離計測値が６８８．０８ｍ、ｎ＋１回目の距離計測値が６８８．４８ｍ・・・であることを表している。

解析部１０ａ２は、変換部１０ａ１によって変換されたアスキー形式の活動量データＦ２を解析して、計測時刻を表す時刻データ及び活動量に関する所定のパラメータに対応する各計測データを抽出し、各計測データの時系列データからなる時系列活動量データＦ３を生成する。具体的には、解析部１０ａ２は、最初に、アスキー形式の活動量データＦ２に含まれるキーリストＫ０を参照し、計測時刻を表す文字列及び活動量に関する各パラメータを表す文字列をそれぞれ検索して各キー（ヘッダ名）の特定を行う。

活動量データＦ２の解析では、キーリストＫ０から「時刻」を表す文字列を検索し、キー“ｔｉｍｅ”を特定する。「心拍」を表す文字列を検索し、キー“ｈｅａｒｔ＿ｒａｔｅ”を特定する。「速度」を表す文字列を検索し、キー“ｓｐｅｅｄ”を特定する。「ケイデンス」を表す文字列を検索し、キー“ｃａｄｅｎｃｅ”を特定する。「距離」を表す文字列を検索し、キー“ｄｉｓｔａｎｃｅ”を特定する。

次に、キー“ｔｉｍｅ”に対応する時刻データを抽出すると共に、キー“ｈｅａｒｔ＿ｒａｔｅ”に対応する心拍データ、キー“ｓｐｅｅｄ”に対応する速度データ、キー“ｃａｄｅｎｃｅ”に対応するケイデンスデータ、キー“ｄｉｓｔａｎｃｅ”に対応する距離データをそれぞれ抽出する。

そして、解析部１０ａ２は、抽出した時刻データと、各時刻データに対応する心拍データ、速度データ、ケイデンスデータ、及び距離データとから、各計測データの時系列データからなる時系列活動量データＦ３を生成する。図９は、時系列活動量データＦ３の一例を示す図である。図９の時系列活動量データＦ３の一例では、計測時刻１１時２分０秒におけるケイデンスが５７［歩／分］、距離が６８８．０８［ｍ］、速度が１．６３７［ｋｍ／時］、心拍が１４１［回／分］であり、以下、計測データが計測時刻と共に時系列で示されている。尚、時系列活動量データＦ３は、個人識別情報を含まない。

個人識別情報入力部１０ｂは、カメラ２２によって撮像された画像に基づいて個人識別情報の入力を行う。すなわち、会員カードＭＣの表面に印刷された、被験者の個人識別情報を表す二次元バーコードとしてのＱＲコード（登録商標）をカメラ２２により撮像すると、個人識別情報入力部１０ｂは画像に基づいてＱＲコード（登録商標）の読み取りを行って個人識別情報を入力する。個人識別情報は、リハビリ施設やスポーツクラブ等における当該被験者の会員ＩＤである。個人識別情報としての会員ＩＤは、例えば、「Ａ００００１」のように所定桁数の英数字によって構成される。また、個人識別情報入力部１０ｂは、ＵＳＢメモリ４０に格納された被験者データベース４０ａを参照して、入力された個人識別情報に対応する被験者の氏名を読み出してタッチパネルディスプレイ２１に画面表示する。

紐付け部１０ｃは、活動量データ抽出部１０ａによって抽出された時系列活動量データＦ３と、個人識別情報入力部１０ｂによって入力された個人識別情報との紐付けを行う。図１０は、個人識別情報と時系列活動量データＦ３とが紐付けされた様子を模式的に示している。

レポート生成部１０ｄは、ＵＳＢメモリ４０に格納された被験者データベース４０ａを参照し、個人識別情報が紐付けされた時系列活動量データに基づいて活動量レポートＡＲを生成する。図１１は、活動量管理システム１０１がリハビリテーション施設において患者の健康管理を目的とする場合において、レポート生成部１０ｄによって生成される活動量レポートＡＲの一例を示している。

（４．制御装置１０における処理全体の流れ）
次に、制御装置１０において実行される処理の流れについて、図１２を中心に参照しつつ説明する。図１２は、制御装置１０における処理全体の流れを示すフローチャートである。

まず、活動量データ処理装置１の電源がオンされると、ステップ１（以下、ステップ１をＳ１と略記する。他のステップも同様。）において、タッチパネルディスプレイ２１に第１画面Ｄ１が表示される。図１４は、第１画面Ｄ１の画面構成例を示す図である。第１画面Ｄ１は、図１４に示すように、アップロードボタンＤ１１、リセットボタンＤ１２、活動量計選択ボタンＤ１３、ＱＲボタンＤ１４、印刷オプション選択部Ｄ１５、削除オプション選択部Ｄ１６、活動量計種別表示部Ｄ１７、及び氏名表示部Ｄ１８を備えて構成される。

次に、Ｓ２において、データのリセットを行う。すなわち、記憶部１２のＲＡＭ１２ｂから活動量データや個人識別情報等のデータを消去する。次に、Ｓ３において、何れかのボタンが押下されたかどうかを判定する。ボタンが押下されない間（Ｓ３：Ｎｏ）、Ｓ３を繰り返し、ボタン押下待ちの状態が継続する。

Ｓ３でボタンが押下された場合（Ｓ３：Ｙｅｓ）、Ｓ４において、リセットボタンＤ１２が押下されたか否かを判定する。リセットボタンＤ１２が押下された場合（Ｓ４：Ｙｅｓ）、Ｓ２へ戻る。リセットボタンＤ１２が押下されていない場合（Ｓ４：Ｎｏ）、Ｓ５において、第１画面Ｄ１でアップロードボタンＤ１１が押下されたか否かを判定する。アップロードボタンＤ１１が押下された場合（Ｓ５：Ｙｅｓ）、Ｓ６において、活動量データの抽出を行う。すなわち、活動量データ抽出部１０ａにより活動量計５０から個人識別情報を含まない活動量データの抽出を行う。

ここで、Ｓ６の活動量データの抽出処理の流れについて、図１３を参照しつつ説明する。図１３は、活動量データ抽出処理の流れを示すフローチャートである。まず、Ｓ６１において、活動量計５０からバイナリ形式の活動量データＦ１を読み出す。次に、Ｓ６２において、バイナリ形式の活動量データＦ１からアスキー形式の活動量データＦ２（図７、図８参照）へ変換する。

続いて、Ｓ６３において、アスキー形式の活動量データＦ２に含まれるキーリストＫ０から、計測時刻のキー及び各活動量パラメータの各キーを検索する。具体的には、図７に示すキーリストＫ０から「計測時刻」に関連する文字列“ｔｉｍｅ”、“ｍｏｍｅｎｔ”等を含むキーを検索することにより、キー“ｔｉｍｅ”が特定される。活動量パラメータの「心拍」に関連する文字列“ｈｅａｒｔ ｒａｔｅ”、“ｈｅａｒｔ ｂｅａｔ”等を含むキーを検索することにより、キー“ｈｅａｒｔ＿ｒａｔｅ”が特定される。活動量パラメータの「速度」に関連する文字列“ｓｐｅｅｄ”、“ｖｅｌｏｃｉｔｙ”等を含むキーを検索することにより、キー“ｓｐｅｅｄ”が特定される。活動量パラメータの「ケイデンス」に関連する文字列“ｃａｄｅｎｃｅ”、“ｓｔｅｐｓ ｐｅｒ ｍｉｎｕｔｅ”等を含むキーを検索することにより、キー“ｃａｄｅｎｃｅ”が特定される。活動量パラメータの「移動距離」に関連する文字列“ｄｉｓｔａｎｃｅ”、“ｍｉｌｅａｇｅ”を含むキーを検索することにより、キー“ｄｉｓｔａｎｃｅ”が特定される。

次に、Ｓ６４において、キーデータＫ１〜Ｋ５から各キーに対応付けられたデータを抽出する（図７、図８参照）。具体的には、キー“ｔｉｍｅ”に対応付けられた「計測時刻」のキーデータＫ１から “１１：０２：００”、“１１：０２：１０”、・・・を計測時刻データとして抽出する。キー“ｈｅａｒｔ＿ｒａｔｅ”に対応付けられた「心拍」のキーデータＫ２から“１４１”、“１４７”、・・・を心拍計測データとして抽出する。キー“ｓｐｅｅｄ”に対応付けられた「速度」のキーデータＫ３から“１．６３７”、“２．３８５”、・・・を速度計測データとして抽出する。キー“ｃａｄｅｎｃｅ”に対応付けられた「ケイデンス」のキーデータＫ４から“５７”、“７７”、・・・をケイデンス計測データとして抽出する。キー“ｄｉｓｔａｎｃｅ”に対応付けられた「距離」のキーデータＫ５から“６８８．０８”、“６８８．４６”、・・・を距離計測データとして抽出する。

抽出したデータに対して、必要な場合には、単位の整合性を図るための数値変換を行う。例えば、抽出した速度計測データの数値が「４０００」の場合、単位［ｍ／時間］の数値であって単位［ｋｍ／時間］に対して整合性を図るための数値変換が必要であるので、１０００で除して単位［ｋｍ／時間］の値「４．０」に変換する。距離計測データについても同様に、必要な場合に単位の整合性を図るための数値変換を行う。

次に、Ｓ６５において、Ｓ６４で抽出された「計測時刻」のキーデータＫ１及び各活動量パラメータのキーデータＫ２〜Ｋ５に基づいて、時系列活動量データＦ３（図９参照）を生成してリターンする。尚、Ｓ６１〜Ｓ６２のステップが、活動量データ抽出部１０ａにおける変換部１０ａ１に対応し、Ｓ６３〜Ｓ６５のステップが同じく解析部１０ａ２に対応する。

図１２のフローチャートに戻り、Ｓ７で第２画面Ｄ２に遷移する。図１５は、第２画面Ｄ２の画面構成例を示す図である。第２画面Ｄ２は、図１１に示すように、生成ボタンＤ２１、リセットボタンＤ２２、ＱＲボタンＤ２３、月選択ボタンＤ２４、年選択ボタンＤ２５、氏名表示部Ｄ２６、月表示部Ｄ２７、及び年表示部Ｄ２８を備えて構成される。

第２画面Ｄ２において生成ボタンＤ２１が押下された場合（Ｓ３：Ｙｅｓ，Ｓ４：Ｎｏ、Ｓ８：Ｙｅｓ）、Ｓ９において、活動量データに個人識別情報が紐付け済みか否かを判定する。活動量データに個人識別情報が紐付けされていない場合（Ｓ９：Ｎｏ）、Ｓ３へ戻る。活動量データに個人識別情報が紐付け済みの場合（Ｓ９：Ｙｅｓ）、Ｓ１０において、レポート生成部１０ｄにより、時系列活動量データＦ３に基づいて活動量レポートＡＲを生成する。

例えば、図１１に示す活動量レポートＡＲの生成例において、「計測時間」は、計測開始時及び終了時の計測時刻データに基づいて算出される。「歩いた数」は、ケイデンス計測データに基づいて算出される。「歩いた距離」は、計測終了時の距離計測データの値を用いる。「安静時心拍」及び「最大心拍」は、心拍計測データに基づいて求められる。「目標心拍達成率」は、予め定められた目標心拍の値に対する心拍計測データの達成割合の算出により求められる。また、「患者」の氏名（図１１の例では、「山田一郎」）は、活動量データに紐付けされた会員ＩＤ（「Ａ０００１」）から被験者ＤＢ４０ａ（図４）を参照することにより取得される。

続いて、Ｓ１１において、Ｓ１０で生成した活動量レポートＡＲのデータを外部メモリとしてのＵＳＢメモリ４０にバックアップ（記憶）する。

Ｓ１１の後、Ｓ１２においてオプション処理を実行する。Ｓ１２のオプション処理では、第１画面Ｄ１の印刷オプション選択部Ｄ１５が選択されている場合、プリンタ３０で活動量レポートＡＲの印刷を実行する。これにより、図１１に例示される活動量レポートＡＲが印刷出力される。また、第１画面Ｄ１の削除オプション選択部Ｄ１６が選択されている場合、活動量計５０に記憶された活動量データの削除を実行する。Ｓ１２のオプション処理終了後、Ｓ３へ戻る。

第１画面Ｄ１においてアップロードボタンＤ１１押下でない場合（Ｓ５：Ｎｏ）、又は第２画面において生成ボタンＤ２１押下でない場合（Ｓ８：Ｎｏ）、Ｓ１３において、ＱＲボタンＤ１４が押下されたか否かを判定する。ＱＲボタンＤ１４が押下された場合（Ｓ１３：Ｙｅｓ）、Ｓ１４において、個人識別情報入力処理を実行する。Ｓ１４の個人識別情報入力処理では、個人識別情報入力部１０ｂによりカメラ２２で被験者の会員カードＭＣからＱＲコード（登録商標）を画像認識し、個人識別情報（例えば、個々の被験者に付与された会員ＩＤ等）を読み取る。図１６は、個人識別情報としての会員ＩＤが印刷された会員カードＭＣの一例を示している。会員カードＭＣには、被験者の会員ＩＤ、氏名と共に会員ＩＤに対応するＱＲコード（登録商標）が印刷されている。次に、Ｓ１５において、紐付け処理を実行する。Ｓ１５の紐付け処理では、紐付け部１０ｃにより時系列活動量データＦ３と個人識別情報との紐付けを行う。これにより、図１０に示すように、時系列活動量データＦ３と個人識別情報とが紐付けられる。尚、活動量計５０から活動量データが未抽出の場合、何も行わない。Ｓ１５の後、Ｓ３へ戻る。

Ｓ１３でＱＲボタン押下でない場合（Ｓ１３：Ｎｏ）、Ｓ１６においてその他の処理を行う。Ｓ１６のその他の処理には、第１画面Ｄ１において、活動量計選択ボタンＤ１３が押下された場合、活動量計種別表示部Ｄ１７へ活動量計の種別を降順（「＜」押下）又は昇順（「＞」）に順次表示する処理が含まれる。また、Ｓ１６のその他の処理には、第２画面Ｄ２において、月選択ボタンＤ２４が押下された場合、月表示部Ｄ２７へ月を表す数字を降順（「＜」押下）又は昇順（「＞」）に順次表示したり、年選択ボタンＤ２５が押下された場合、年表示部Ｄ２８へ西暦年を表す数字を降順（「＜」押下）又は昇順（「＞」）に順次表示したりする処理が含まれる。Ｓ１６の後、Ｓ３へ戻る。

（５．本実施形態に係る活動量管理システム１０１の活用可能性）
（５．１）リハビリテーション施設における活用
本実施形態の活動量管理システム１０１を、リハビリテーション施設で活用することが考えられる。すなわち、リハビリテーション施設の患者を被験者とし、職員（医師、看護師等）を活動量データ処理装置１の操作者とする場合である。

以下、リハビリテーション施設で活用する場合の一連の手順について説明する。まず、職員は、患者がリハビリ運動を開始する際に活動量計５０を手渡す。患者は活動量計５０を腕に装着してリハビリ運動を行う。リハビリ運動を終了した患者は、会員カードＭＣと活動量計５０とを職員に手渡す。

職員は、活動量計５０をＵＳＢケーブルＣＢ１で活動量データ処理装置１に接続し、第１画面Ｄ１でアップロードボタンＤ１１を押下し、活動量データの抽出を行う。続いて、会員カードＭＣのＱＲコード（登録商標）を活動量データ処理装置１のカメラ２２を用いて読み取って会員ＩＤ（個人識別情報）の入力を行う。これにより、会員ＩＤと活動量データとが紐付けされる。読み取った活動量データはＵＳＢメモリ４０に記憶される。次に、第２画面Ｄ２で生成ボタンＤ２１を押下すると、リハビリ管理レポートが生成される。また、印刷オプションが選択されている場合、リハビリ管理レポートがプリンタ３０から紙出力される。職員は、紙出力されたリハビリ管理レポートを患者に手渡し、全ての手順を終了する。

（５．２）部活動の陸上部における活用
本実施形態の活動量管理システム１０１を、学校の部活動における陸上部で活用することが考えられる。すなわち、陸上部の部員を被験者とし、指導者（顧問、コーチ等）を活動量データ処理装置１の操作者とする場合である。

以下、活動量管理システム１０１を陸上部で活用する場合の一連の手順について説明する。まず、指導者は、部員がトレーニングを開始する際に活動量計５０を手渡す。部員は活動量計５０を腕に装着してトレーニングを行う。トレーニングを終了した部員は、部員カードと活動量計５０とを指導者に手渡す。

指導者は、活動量計５０をＵＳＢケーブルＣＢ１で活動量データ処理装置１に接続し、第１画面Ｄ１でアップロードボタンＤ１１を押下し、活動量データの抽出を行う。続いて、部員カードとしての会員カードＭＣのＱＲコード（登録商標）を活動量データ処理装置１のカメラ２２を用いて読み取って部員ＩＤ（個人識別情報）の入力を行う。これにより、部員ＩＤと活動量データとが紐付けされる。読み取った活動量データはＵＳＢメモリ４０に記憶される。次に、第２画面Ｄ２で生成ボタンＤ２１を押下すると、トレーニング管理レポートが生成されて、プリンタ３０から紙出力される（印刷オプション選択時）。紙出力されたトレーニング管理レポートが指導者から部員に手渡されると、一連の手順がすべて終了する。

（６．まとめ）
（６．１）本実施形態に係る活動量データ処理装置１は、被験者の身体に装着されて被験者の活動量を計測する活動量計５０から活動量データを抽出する活動量データ抽出部１０ａと、被験者の個人識別情報を入力する個人識別情報入力部１０ｂと、活動量データ抽出部１０ａによって活動量データが抽出され且つ個人識別情報入力部１０ｂによって個人識別情報が入力されている場合に、活動量データと個人識別情報とを紐付ける紐付け部１０ｃと、紐付け部１０ｃによって紐付けられた活動量データと個人識別情報とに基づいて被験者の活動量に関する活動量レポートＡＲを生成するレポート生成部１０ｄとを備える。

この構成によれば、活動量データ抽出部１０ａが活動量計５０から活動量データを抽出し、個人識別情報入力部１０ｂが被験者の個人識別情報を入力する。紐付け部１０ｃは、活動量データ抽出部１０ａによって活動量データが抽出され且つ個人識別情報入力部１０ｂによって個人識別情報が入力されている場合に、活動量データと個人識別情報とを紐付ける。そして、レポート生成部１０ｄは、紐付け部１０ｃによって紐付けられた活動量データと個人識別情報とに基づいて被験者の活動量に関する活動量レポートＡＲを生成する。よって、個人識別情報を活動量計５０へ事前に登録することなく、被験者が直ちに活動量計５０を身体に装着して活動量の計測を行うことができる。そして、計測終了後に活動量データと個人識別情報とを紐付けることで、当該被験者の活動量レポートＡＲを生成することができる。よって、各種の活動量計５０から得られる複数の被験者の活動量データを簡単な構成で一元的に処理可能であるという効果を奏する。

（６．２）活動量データ抽出部１０ａは、活動量計５０からバイナリ形式の活動量データＦ１を読み出してアスキー形式の活動量データＦ２に変換する変換部１０ａ１と、変換部１０ａ１によって変換されたアスキー形式の活動量データＦ２を解析して、計測時刻を表す時刻データ及び所定の活動量パラメータの計測データを抽出し、各活動量パラメータの計測データを時系列に配列した時系列活動量データＦ３を生成する解析部１０ａ２と、を備える。

この構成によれば、活動量データ抽出部１０ａは、変換部１０ａ１において、活動量計５０からバイナリ形式の活動量データＦ１を読み出してアスキー形式の活動量データＦ２に変換する。次に、解析部１０ａ２において、変換部１０ａ１によって変換されたアスキー形式の活動量データＦ２を解析して、計測時刻を表す時刻データ及び所定の活動量パラメータの計測データを抽出し、各活動量パラメータの計測データを時系列に配列した時系列活動量データＦ３を生成する。つまり、バイナリ形式からアスキー形式へ変換された活動量データＦ２の解析を行うので、計測に用いる各種の活動量計５０のメーカーやモデルが異なっていても、時刻データ及び各活動量パラメータの計測データを確実に抽出して時系列活動量データＦ３を生成することができる。そして、レポート生成部１０ｄは、紐付け部１０ｃによって紐付けられた時系列活動量データＦ３と個人識別情報とに基づいて被験者の活動量に関する活動量レポートＡＲを生成することができる。

（６．３）アスキー形式の活動量データＦ２は、計測時刻又は各活動量パラメータを表す文字列であるキーを格納するキーリストＫ０と、各キーと計測時刻又は各活動量パラメータの計測データとを対応付けて格納するキーデータＫ１〜Ｋ５とを含み、解析部１０ａ２は、キーリストＫ０から計測時刻又は各活動量パラメータの各キーの文字列をそれぞれ検索し、キーデータＫ１〜Ｋ５から各キーに対応付けて格納された各データを時刻データ又は各活動量パラメータの計測データとして抽出する。

この構成によれば、解析部１０ａ２は、アスキー形式の活動量データＦ２に含まれるキーリストＫ０から計測時刻又は各活動量パラメータの各キーの文字列をそれぞれ検索して各キーを特定する。すなわち、計測に用いる各種の活動量計５０のメーカーやモデルが異なっていても、計測時刻や各活動量パラメータのキーには同じ意味を表す文字列が使われていることから、キーリストＫ０で文字列を検索することにより計測時刻や各活動量パラメータのキーを特定することができる。そして、解析部１０ａ２は、アスキー形式の活動量データＦ２に含まれるキーデータＫ１〜Ｋ５から、各キーに対応付けて格納された各データを、時刻データ又は各活動量パラメータの計測データとして確実に抽出することができる。

（６．４）解析部１０ａ２は、キーデータＫ１〜Ｋ５から抽出されたデータに対して単位の整合性を図るための数値変換を行う。

この構成によれば、キーデータＫ１〜Ｋ５から抽出されたデータの単位が、活動量計５０の種類によって異なっていても数値変換によって整合性を図ることができる。

（６．５）活動量データ抽出部１０ａは、活動量として、ケイデンス（１分当たり歩数）、速度、移動距離、及び心拍数を抽出する。

この構成によれば、活動量としてケイデンス（１分当たり歩数）、速度、移動距離、及び心拍数に基づく活動量レポートＡＲを生成することができる。

（６．６）活動量データ処理装置１は、複数の被験者の個人識別情報と個人情報とを対応付けて記憶する被験者データベース４０ａを備え、レポート生成部１０ｄは、被験者データベース４０ａから個人識別情報に対応する個人情報を読み出し、活動量データと個人情報とに基づいて被験者の活動量レポートＡＲを生成する。

この構成によれば、活動量データと被験者データベース４０ａに記憶された個人情報とに基づく被験者の活動量レポートＡＲを確実に生成することができるという効果を奏する。

（６．７）活動量データ処理装置１は、所定の記録媒体としての会員カードＭＣの表面に印刷記録された個人識別情報としての会員ＩＤを機械的に読み取るリーダー部としてのカメラ２２を備え、個人識別情報入力部１０ｂは、カメラ２２を介して読み取られた会員ＩＤを入力する。

この構成によれば、リーダー部としてのカメラ２２は、会員カードＭＣに印刷記録された会員ＩＤを表す二次元バーコードを機械的に読み取り、個人識別情報入力部１０ｂは、カメラ２２を介して読み取られた会員ＩＤを入力するので、簡単な操作で正確且つ迅速に会員ＩＤの入力を行うことができる。尚、所定の記録媒体に記録された個人識別情報としては、例えば、会員カードＭＣに印刷された、会員番号を表す二次元バーコードを挙げることができ、その場合、リーダー部は二次元バーコードリーダーによって構成される。

（６．８）活動量管理システム１０１は、被験者の身体に装着されて被験者の活動量を計測する活動量計５０と、活動量データ処理装置１とを備える。

この構成によれば、各種の活動量計５０から得られる複数の被験者の活動量データを簡単な構成で一元的に処理可能であるという効果を奏する。

（６．９）本発明に係る活動量データ処理方法は、被験者の身体に装着されて被験者の活動量を計測する活動量計５０から活動量データを抽出する活動量データ抽出ステップ（Ｓ６）と、被験者の個人識別情報を入力する個人識別情報入力ステップ（Ｓ１４）と、活動量データ抽出ステップ（Ｓ６）及び個人識別情報入力ステップ（Ｓ１４）の後、活動量データと個人識別情報とを紐付ける紐付けステップ（Ｓ１５）と、紐付けステップ（Ｓ１５）において紐付けられた活動量データと個人識別情報とに基づいて被験者の活動量に関する活動量レポートＡＲを生成するレポート生成ステップ（Ｓ１０）とを含む。

この方法によれば、個人識別情報を活動量計５０へ事前に登録することなく、被験者が直ちに活動量計５０を身体に装着して活動量の計測を行うことができる。そして、計測終了後に活動量データと個人識別情報とを紐付けることで、当該被験者の活動量レポートＡＲを生成することができる。よって、各種の活動量計５０から得られる複数の被験者の活動量データを簡単な構成で一元的に処理可能であるという効果を奏する。

（６．１０）本発明に係る活動量データ処理方法は、活動量データ抽出ステップ（Ｓ６）は、活動量計５０からバイナリ形式の活動量データＦ１を読み出してアスキー形式の活動量データＦ２に変換する変換ステップ（Ｓ６１〜Ｓ６２）と、変換ステップによって変換されたアスキー形式の活動量データＦ２を解析して、計測時刻を表す時刻データ及び所定の活動量パラメータの計測データを抽出し、各活動量パラメータの計測データを時系列に配列した時系列活動量データＦ３を生成する解析ステップ（Ｓ６３〜Ｓ６５）と、を含む。

この方法によれば、バイナリ形式からアスキー形式へ変換された活動量データの解析を行うので、計測に用いる各種の活動量計のメーカーやモデルが異なっていても、時刻データ及び各活動量パラメータの計測データを確実に抽出して時系列活動量データを生成することができる。そして、レポート生成ステップ（Ｓ１０）は、紐付けステップ（Ｓ１５）によって紐付けられた時系列活動量データと個人識別情報とに基づいて被験者の活動量に関する活動量レポートＡＲを生成することができる。

（６．１１）本発明に係る活動量データ処理方法は、アスキー形式の活動量データＦ２は、計測時刻又は各活動量パラメータを表す文字列であるキーを格納するキーリストＫ０と、各キーと計測時刻又は各活動量パラメータの計測データとを対応付けて格納するキーデータＫ１〜Ｋ５とを含み、解析ステップ（Ｓ６３〜Ｓ６５）は、キーリストＫ０から計測時刻又は各活動量パラメータの各キーの文字列をそれぞれ検索し、キーデータＫ１〜Ｋ５から各キーに対応付けて格納された各データを時刻データ又は各活動量パラメータの計測データとして抽出する。

この方法によれば、計測に用いる各種の活動量計のメーカーやモデルが異なっていても、計測時刻や各活動量パラメータのキーに同一又は類似の文字列が使われていることから、キーリストで文字列を検索することにより計測時刻や各活動量パラメータのキーを特定することができる。そして、解析ステップ（Ｓ６３〜Ｓ６５）は、アスキー形式の活動量データに含まれるキーデータから、各キーに対応付けて格納された各データを、時刻データ又は各活動量パラメータの計測データとして確実に抽出することができる。

（７．変形例）
上記実施形態では、活動量データ処理装置１内に、活動量データ抽出部１０ａと、個人識別情報入力部１０ｂと、紐付け部１０ｃと、レポート生成部１０ｄとを全て備える構成を示したが、これには限られない。これら各部の機能を複数の装置で分担する構成とし、複数の装置からなるシステム全体で本発明の活動量データ処理方法を実施するようにしてもよい。

図１７は、変形例に係る活動量管理システム１０２の全体構成を示している。変形例に係る活動量管理システム１０２は、活動量計５０と、スマートフォン１１０と、サーバ１２０とを備えて構成される。本変形例では、スマートフォン１１０及びサーバ１２０が本発明の活動量データ処理装置を構成する。スマートフォン１１０は、インターネットＩＮＴに接続可能な公知の携帯情報端末であり、ＵＳＢケーブルによる有線接続や、近距離無線通信（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ：ブルートゥース（登録商標））による無線接続により、活動量計５０からデータを取得可能である。また、スマートフォン１１０には、活動量データ抽出部１１２を含むアプリ１１１がインストールされている。尚、活動量データ抽出部１１２は、上記実施形態における活動量データ抽出部１０ａに相当する。

サーバ１２０は、インターネットＩＮＴに接続された公知のコンピュータである。サーバ１２０は、個人識別情報入力部１２２、紐付け部１２３、レポート生成部１２４を含む管理プログラム１２１がインストールされている。尚、個人識別情報入力部１２２、紐付け部１２３、レポート生成部１２４は、上記実施形態における個人識別情報入力部１０ｂ、紐付け部１０ｃ、レポート生成部１０ｄにそれぞれ相当する。

そして、スマートフォン１１０は、有線接続又は無線接続された活動量計５０から、アプリ１１１の活動量データ抽出部１１２により活動量データを抽出する。すなわち、活動量データ抽出部１１２は、活動量計５０から活動量データ（バイナリ形式）Ｆ１を読み出して活動量データ（アスキー形式）Ｆ２へ変換し、活動量データ（アスキー形式）Ｆ２を解析して、計測時刻を表す時刻データ及び各活動量パラメータの計測データを抽出して時系列活動量データＦ３を生成する。また、スマートフォン１１０は、インターネットＩＮＴを介して接続されたサーバ１２０へ時系列活動量データＦ３を送信する。また、サーバ１２０は、スマートフォン１１０を介して、管理プログラム１２１の個人識別情報入力部１２２により被験者の個人識別情報を入力する。さらに、サーバ１２０は、管理プログラム１２１の紐付け部１２３により時系列活動量データＦ３と個人識別情報とを紐付ける。

そして、サーバ１２０は、互いに紐付けられた時系列活動量データＦ３と個人識別情報とに基づいて、管理プログラム１２１のレポート生成部１２４によって活動量レポートＡＲを生成する。活動量レポートＡＲは、サーバ１２０からインターネットＩＮＴを介してスマートフォン１１０へデータ送信されることにより、被験者はスマートフォン１１０で活動量レポートＡＲを画面表示させて見ることができる。

（８．その他の変形例）
本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲で種々に変更を施すことが可能である。例えば、上記実施形態では、活動量計５０が腕時計型である例を示したが、これには限られない。活動量計５０は、必要な活動量を計測可能であれば身体における腕以外の如何なる部位に装着するタイプであってもよい。

また、上記実施形態では、活動量データ処理装置１が入力装置を表示装置と一体化したタッチパネルディスプレイ２１を備える構成としたが、タッチパネルに代えてキーボードやマウスを備える構成とし、入力装置を表示装置と別体で構成してもよい。

また、上記実施形態では、カメラ２２で二次元バーコードとしてのＱＲコード（登録商標）を画像認識で読み取ることにより個人識別情報を入力する構成としたが、タッチパネルディスプレイ２１の画面上で個人識別情報を表す英数字等をボタン押下により入力する構成としてもよい。

また、上記実施形態では、活動量データ抽出部１０ａは、活動量として、ケイデンス（１分当たり歩数）、速度、移動距離、及び心拍数を抽出する構成としたが、これには限られず、これらの活動量パラメータの少なくとも一つを抽出する構成であればよく、これら以外の活動量パラメータをさらに抽出する構成でもよい。また、上記実施形態において生成される活動量レポートＡＲは図１１に示すものには限られず、活動量管理システム１０１の目的や用途に応じた内容の活動量レポートＡＲを生成するようにすればよい。

また、上記実施形態では、活動量計５０と活動量データ処理装置１とを、ＵＳＢケーブルＣＢ１を用いて有線接続する構成としたが、これには限られない。例えば、既存の近距離無線通信（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ：ブルートゥース（登録商標））を用いて、活動量計５０と活動量データ処理装置１とを無線接続する構成としてもよい。

また、上記実施形態では、外部メモリとしてＵＳＢメモリ４０を用いた例を示したが、これには限られない。例えば、ＳＤカード等のＵＳＢメモリ以外の着脱可能な既存の不揮発性メモリや磁気記憶装置であるＨＤＤ等の恒久的な情報の保持及び書換え可能な記録媒体を用いる構成としてもよい。

また、上記実施形態では、ＵＳＢメモリ４０に被験者データベース４０ａを記憶する構成としたが、これには限られない。活動量データ処理装置１をインターネット接続可能に構成し、サーバコンピュータに記憶された被験者データベース４０ａにインターネットを介してアクセスする構成としてもよい。

また、上記実施形態では、会員ＩＤを表す二次元バーコードが印刷記録された会員カードＭＣを記録媒体として用いて、二次元バーコードリーダーとしてのカメラ２２により会員ＩＤを機械的に読み取る例を示したが、これには限られない。例えば、会員ＩＤを電子的に記録したＩＣカードを記録媒体として用いて、ＩＣカードリーダーで会員ＩＤを読み取る構成としてもよい。

１ 活動量データ処理装置
１０ 制御装置
１０ａ 活動量データ抽出部
１０ａ１ 変換部
１０ａ２ 解析部
１０ｂ 個人識別情報入力部
１０ｃ 紐付け部
１０ｄ レポート生成部
２２ カメラ（リーダー部）
４０ａ 被験者データベース
５０ 活動量計
１０１ 活動量管理システム
１０２ 活動量管理システム（変形例）
１１０ スマートフォン（変形例における活動量データ処理装置）
１１２ 活動量データ抽出部（変形例）
１２０ サーバ（変形例における活動量データ処理装置）
１２２ 個人識別情報入力部（変形例）
１２３ 紐付け部（変形例）
１２４ レポート生成部（変形例）
Ｆ１ バイナリ形式の活動量データ
Ｆ２ アスキー形式の活動量データ
Ｆ３ 時系列活動量データ
Ｋ０ キーリスト
Ｋ１〜Ｋ５ キーデータ
ＡＲ 活動量レポート
ＭＣ 会員カード（記録媒体）
Ｓ６ 活動量データ抽出ステップ
Ｓ１０ レポート生成ステップ
Ｓ１４ 個人識別情報入力ステップ
Ｓ１５ 紐付けステップ

Claims (9)

1. 被験者の身体に装着されて前記被験者の活動量を計測する活動量計から活動量データを抽出する活動量データ抽出部と、
   前記被験者の個人識別情報を入力する個人識別情報入力部と、
   前記活動量データ抽出部によって前記活動量データが抽出され且つ前記個人識別情報入力部によって前記個人識別情報が入力されている場合に、前記活動量データと前記個人識別情報とを紐付ける紐付け部と、
   前記紐付け部によって紐付けられた前記活動量データと前記個人識別情報とに基づいて前記被験者の活動量に関する活動量レポートを生成するレポート生成部と
   を備える、活動量データ処理装置であって、
   前記活動量データ抽出部は、
   前記活動量計からバイナリ形式の活動量データを読み出してアスキー形式の活動量データに変換する変換部と、
   前記変換部によって変換された前記アスキー形式の活動量データを解析して、計測時刻を表す時刻データ及び所定の活動量パラメータの計測データを抽出し、前記各活動量パラメータの計測データを時系列に配列した時系列活動量データを生成する解析部と、
   を備え、
   前記アスキー形式の活動量データは、前記計測時刻又は前記各活動量パラメータを表す文字列であるキーを格納するキーリストと、前記各キーと前記計測時刻又は前記各活動量パラメータの計測データとを対応付けて格納するキーデータとを含み、
   前記解析部は、前記キーリストから前記計測時刻又は前記各活動量パラメータの前記各キーを前記計測時刻又は前記各活動量パラメータに関連する各所定の文字列を用いてそれぞれ検索し、前記キーデータから前記各キーに対応付けて格納された各データを前記時刻データ又は前記各活動量パラメータの計測データとして抽出する、活動量データ処理装置。
2. 前記解析部は、前記キーリストから前記計測時刻又は前記各活動量パラメータの前記各キーをそれぞれ検索する際に、前記各所定の文字列として前記計測時刻又は前記各活動量パラメータに関連する少なくとも２種類の文字列を用いて検索を行う、請求項１に記載の活動量データ処理装置。
3. 前記解析部は、前記計測データに対して単位の整合性を図るための数値変換を行う、請求項１又は２に記載の活動量データ処理装置。
4. 前記活動量データ抽出部は、前記活動量として、ケイデンス（１分当たり歩数）、速度、移動距離、及び心拍数の少なくとも一つを抽出する、請求項１乃至３の何れか一項に記載の活動量データ処理装置。
5. 複数の前記被験者の前記個人識別情報と個人情報とを対応付けて記憶する被験者データベースを備え、
   前記レポート生成部は、前記被験者データベースから前記個人識別情報に対応する前記個人情報を読み出し、前記活動量データと前記個人情報とに基づいて前記被験者の前記活動量レポートを生成する、請求項１乃至４の何れか一項に記載の活動量データ処理装置。
6. 所定の記録媒体に記録された前記個人識別情報を機械的に読み取るリーダー部を備え、
   前記個人識別情報入力部は、前記リーダー部を介して前記個人識別情報を入力する、請求項１乃至５の何れか一項に記載の活動量データ処理装置。
7. 被験者の身体に装着されて前記被験者の活動量を計測する活動量計と、
   請求項１乃至６の何れか一項に記載の活動量データ処理装置と
   を備える、活動量管理システム。
8. コンピュータにより活動量データを処理する方法において、
   被験者の身体に装着されて前記被験者の活動量を計測する活動量計から活動量データを抽出する活動量データ抽出ステップと、
   前記被験者の個人識別情報を入力する個人識別情報入力ステップと、
   前記活動量データ抽出ステップ及び前記個人識別情報入力ステップの後、前記活動量データと前記個人識別情報とを紐付ける紐付けステップと、
   前記紐付けステップにおいて紐付けられた前記活動量データと前記個人識別情報とに基づいて前記被験者の活動量に関する活動量レポートを生成するレポート生成ステップと
   を含む、活動量データ処理方法であって、
   前記活動量データ抽出ステップは、
   前記活動量計からバイナリ形式の活動量データを読み出してアスキー形式の活動量データに変換する変換ステップと、
   前記変換ステップによって変換された前記アスキー形式の活動量データを解析して、計測時刻を表す時刻データ及び所定の活動量パラメータの計測データを抽出し、前記各活動量パラメータの計測データを時系列に配列した時系列活動量データを生成する解析ステップと、
   を含むものであり、
   前記アスキー形式の活動量データは、前記計測時刻又は前記各活動量パラメータを表す文字列であるキーを格納するキーリストと、前記各キーと前記計測時刻又は前記各活動量パラメータの計測データとを対応付けて格納するキーデータとを含み、
   前記解析ステップは、前記キーリストから前記計測時刻又は前記各活動量パラメータの前記各キーを前記計測時刻又は前記各活動量パラメータに関連する各所定の文字列を用いてそれぞれ検索し、前記キーデータから前記各キーに対応付けて格納された各データを前記時刻データ又は前記各活動量パラメータの計測データとして抽出する、活動量データ処理方法。
9. 前記解析ステップは、前記キーリストから前記計測時刻又は前記各活動量パラメータの前記各キーをそれぞれ検索する際に、前記各所定の文字列として前記計測時刻又は前記各活動量パラメータに関連する少なくとも２種類の文字列を用いて検索を行う、請求項８に記載の活動量データ処理方法。

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