JP7127605B2 - 運動支援装置、運動支援方法及び運動支援プログラム - Google Patents

Description

本発明は、運動支援装置、運動支援方法及び運動支援プログラムに関するものである。

近年、ランニング等の運動を日常的に行う人々が増加している。
運動にはそれぞれ適したフォームがあり、ランニングの場合には、特に腕振り動作を正しいフォームで行うことが重要とされている。
すなわち、ランニングにおいて、腕振りには、テンポやリズムを作る、バランスを取って身体を安定させ、重心のズレを抑制する、ストライドを向上させる（具体的には、肩甲骨を意識して腕を後ろに振ることで、肩甲骨が動き、肩甲骨が動くとこれに骨盤が連動して骨盤が前に出るため、自然とストライドが大きくなる。）、といった効果が認められている。
このため、正しい腕振りフォームを維持してランニングを行うことが重要である。

しかし、運動時の動作状態をユーザ自身が自律的に認識することは難しい。
また、ユーザがフォームを意識しているつもりでも、疲労等により、気付かないうちにフォームが崩れてくる場合もある。
この点、従来、運動時の動作状態に関連する動作データを検出する検出部を備え、腕振りの程度等、運動時の動作状態を把握して、これを運動支援情報としてユーザに提供する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照。）。

特開２０１４－１８０４８３号公報

腕振りのフォームには様々なタイプがあり、ユーザの体格等によって適切なフォームも異なる。このため、適切かつ効果的なランニングを行うためには、自分の腕振りフォームがどのようなタイプであるかを知ることが大切である。

しかしながら、特許文献１に記載の技術は、運動時の動作状態を示すにとどまり、ユーザが運動動作時にどのような腕振りフォームであるのか、そのタイプを示すものではなかった。

そこで、本発明は、運動動作中の腕振りフォームがどのようなタイプであるかを分析することのできる運動支援装置、運動支援方法及び運動支援プログラムを提供することを目的とする。

本発明に係る運動支援装置は、
ユーザの前腕部に装着されるセンサーより、前記ユーザが腕を振りながら運動を行っているときの所定周期分の動作データを互いに直交する３軸方向の信号成分のデータとして取得するデータ取得手段と、
前記データ取得手段により取得された前記動作データについて３次元空間の主成分分析を行って各軸の固有値を算出し、算出された固有値に基づいて直線性の高いタイプ及び回転性の高いタイプの少なくとも何れかをユーザの腕振りフォームのタイプとして取得する腕振りタイプ取得手段と、
を備えることを特徴とする。

本発明によれば、運動動作中の腕振りフォームがどのようなタイプであるかを分析することができる。

本実施形態における運動支援装置の使用状態における構成を示す概念図である。 本実施形態における運動支援装置の外観構成を示す要部構成図である。 本実施形態に係る運動支援装置の一構成例を示す機能ブロック図である。 運動支援装置の使用状態における３軸方向を示す説明図である。 本実施形態に係る運動支援方法における処理の全体的な流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態における腕振り周期推定処理の一例を示すフローチャートである。 腕振り動作の一例を示す概念図であり、（ａ）は、腕を後方に引いた状態を示し、（ｂ）は、腕を前方に振り出した状態を示している。 本実施形態において腕振り周期を推定するために取得されるセンサデータの一例を示す信号波形図である。 本実施形態における腕振りタイプ指標算出処理の一例を示すフローチャートである。 角速度センサにより取得される直線的なタイプの腕振りフォームの検出結果をプロットした場合の一例を示すグラフである。 角速度センサにより取得される回転的なタイプの腕振りフォームの検出結果をプロットした場合の一例を示すグラフである。 本実施形態における腕振りタイプ情報提供処理の一例を示すフローチャートである。 地磁気センサにより取得される腕振りフォームの検出結果をプロットした場合の一例を示すグラフであり、（ａ）は、直線的なタイプの腕振りフォームの場合を示し、（ｂ）は、回転的なタイプの腕振りフォームの場合を示している。 運動支援装置を複数の装置が連携したシステムとして構成する場合の概念図である。

以下、図面を参照しつつ、本発明に係る運動支援装置、運動支援方法及び運動支援プログラムの一実施形態について詳細に説明する。なお、ここでは、ユーザがウォーキング（歩行）やランニング（走行）を行う場合について説明する。

＜運動支援装置の構成＞
図１は、本実施形態における運動支援装置の使用状態における構成を示す概念図である。
図２は、本実施形態における運動支援装置の外観構成を示す要部構成図である。

図１及び図２に示すように、本実施形態における運動支援装置１は、ユーザＵＳの前腕部（手首）に装着して使用される腕時計型に構成されている。
図２に示すように、運動支援装置１は、機器本体２と、ユーザＵＳの前腕部（手首）に巻き付けることにより、機器本体２をユーザＵＳに装着するためのベルト部３と、を備えている。

運動支援装置１の機器本体２には、後述する入力操作部１４（図３参照）を構成する操作ボタン２１が設けられている。
操作ボタン２１は、例えば機器本体２の側部等に配置され、ユーザが押し込み、回転等の操作を行うことで、操作に応じた操作信号を後述の演算回路１００等に出力させる。

また、表示部２２は、機器本体２の視認側に配置され、各種の文字情報や画像情報を表示させるものである。
表示部２２は、例えばカラー表示やモノクロ表示が可能な液晶方式や、有機ＥＬ素子等の発光素子方式の表示パネルを有している。
表示部２２に表示される内容は特に限定されない。通常の時計と同様に現在時刻が表示されてもよいし、ランニング開始時からの経過時間やランニングの速度、ラップタイム等の各種情報が表示されてもよい。
また、後述する各種センサ（例えば、加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３等、図３参照）により取得される動作データ（センサデータともいう。）や、これらの動作データに基づいて取得されるユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを示す情報（以下、「腕振りタイプ情報」ともいう。）、その他各種の情報が表示されてもよい。
表示部２２に表示される内容は、操作ボタン２１の操作等によって適宜切り替えられてもよい。また、どのような情報をどのような配置で表示させるかを、事後の設定等によりユーザＵＳがカスタマイズできるようにしてもよい。表示部２２には、全体に１つの情報が表示されてもよいし、例えば設定等に応じて適宜複数の表示エリアに分割され、複数の情報が同時・並列的に表示されてもよい。
さらに、表示部２２には、タッチパネルが一体的に形成されていてもよく、この場合には、タッチパネルとして機能する表示部２２において、各種の設定や入力操作を行うことができてもよい。この場合、入力操作部１４は、表示部２２のタッチパネルを含む。

図３は、本実施形態に係る運動支援装置の一構成例を示す機能ブロック図である。
図３に示すように、運動支援装置１には、運動支援装置１を装着しているユーザＵＳに関する各種のデータを取得する各種のセンサが設けられている。
本実施形態において、これらのセンサは、ユーザが腕を振りながら運動を行っているときのユーザの腕の動きに関する動作データを取得するデータ取得手段である。
以下、本実施形態では、運動支援装置１が、加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３を備えている場合を例示する。

加速度センサ１１は、例えば３軸加速度センサを有し、ユーザＵＳの運動動作中に運動支援装置１に加わる各軸方向の加速度を検出して、加速度データ（３次元加速度ベクトルデータ）を動作データ（センサデータ）として出力する。
この加速度センサ１１から出力される加速度データは、互いに直交する３軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）方向の信号成分として出力される。
図４は、運動支援装置の使用状態における３軸方向を示す説明図である。
加速度センサ１１における３軸は、例えば図４に示すように、運動動作中のユーザＵＳの手の甲に垂直な向きがｙ軸、手の甲と水平でｙ軸と直交する方向がｘ軸、ｘ軸及びｙ軸と直交する方向（腕に沿った方向）がｚ軸となっている。
この３軸方向の加速度データは、後述する演算回路１００において合成され、時間データに関連付けられて、時系列データとしてメモリ部１０１の所定の記憶領域に保存される。

角速度センサ１２は、例えば３軸角速度センサを有し、ユーザＵＳの運動動作中に運動支援装置１に加わる各軸方向の角速度を検出して、角速度データ（３次元角速度ベクトルデータ）を動作データ（センサデータ）として出力する。この角速度センサ１２から出力される角速度データは、互いに直交する３軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）方向の信号成分として出力される。なお、３軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）方向については、加速度センサ１１と同様に、図４に示す方向とする。この３軸方向の角速度データは、後述する演算回路１００において合成され、時間データに関連付けられて、時系列データとしてメモリ部１０１の所定の記憶領域に保存される。

地磁気センサ１３は、例えば３軸地磁気センサであり、ユーザＵＳの運動動作中に運動支援装置１に加わる各軸方向の地磁気を検出して、地磁気データ（３次元地磁気ベクトルデータ）を動作データ（センサデータ）として出力する。この地磁気センサ１３から出力される地磁気データは、互いに直交する３軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）方向の信号成分として出力される。なお、３軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）方向については、図４に示す方向であり、加速度センサ１１及び角速度センサ１２と同様に、図４に示す方向とする。この３軸方向の地磁気データは、後述する演算回路１００において合成され、時間データに関連付けられて、時系列データとしてメモリ部１０１の所定の記憶領域に保存される。なお、地磁気センサ１３は、比較的小電力で動作させることができるため、地磁気センサ１３を他のセンサに代わって用いた場合には、装置全体の省電力化に資する。

なお、運動支援装置１が、本実施形態のように、加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３等、複数のセンサを備えている場合、各センサによって取得される動作データ（センサデータ）をそれぞれ単独で用いてもよいし、複数のセンサの動作データ（センサデータ）を併せて補完的に用いてもよい。
複数のセンサの動作データ（センサデータ）を併せて用いる場合、単独のデータでは、何らかの要因で正確な検出結果を得られないような場合にも、より正確性のある高精度な検出結果を得ることが期待できる。

入力操作部１４は、ユーザＵＳ等による各種の入力操作を受け付けるものである。
入力操作部１４は、前述の操作ボタン２１や、表示部２２にタッチパネルが設けられる場合のタッチパネル、機器本体２に有線や無線通信により接続されるキーボード等の入力手段を含んでいる。
このような入力操作部１４は、上述した加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３におけるセンシング動作（測定動作）のＯＮ、ＯＦＦ制御や、後述する腕振り状態の評価の入力、表示部２２に表示される各種項目の設定等の入力操作に用いられる。ここで、操作スイッチやタッチパネル、キーボード等の各種の入力手段は、いずれか１つを備えているものであってもよいし、複数の入力手段を有しているものであってもよい。なお、複数の入力手段を有している場合には、それらにより実現される機能は、同一又は同等のものであってもよいし、各入力手段に特有の機能を有しているものであってもよい。

音声出力部１５は、例えばブザーやスピーカ等の音声出力機器を有している。音声出力部１５は、所定の音色や音パターン（アラーム音）、音声メッセージ等の音情報を発生することにより、後述する運動支援方法において、ユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを示す情報（運動支援情報）を、聴覚を通してユーザＵＳに提供（報知）する。
振動発生部１６は、例えば振動モータや振動子等の振動機器（バイブレータ）を有している。振動発生部１６は、所定の振動パターンやその強弱等の振動情報を発生することにより、後述する運動支援方法において、ユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを示す情報（運動支援情報）を、触覚を通してユーザＵＳに提供（報知）する。

通信回路部１７は、加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３により取得されたセンサデータ（生データ）や、これに基づいて生成される腕振りタイプ情報（運動支援情報）等を、外部の端末装置等に送信する際のインターフェースとして機能する。
ここで、通信回路部１７を介して、外部の端末装置等との間で、運動支援情報等を送受信する手法としては、例えば各種の無線通信方式や、通信ケーブルを介した有線による通信方式を適用することができる。

無線通信方式を用いて運動支援情報等を送受信する場合には、例えばデジタル機器用の近距離無線通信規格であるブルートゥース（Bluetooth（登録商標））等の通信方式を良好に適用することができる。このような無線通信方式によれば、後述する電源供給部１８として、例えば環境発電技術等を用いて生成された小電力であっても良好にデータ伝送を行うことができる。

電源供給部１８は、運動支援装置１の機器本体２内部の各構成部に駆動用電力を供給する。電源供給部１８は、例えば市販のコイン型電池やボタン型電池等の一次電池や、リチウムイオン電池やニッケル水素電池等の二次電池を適用することができる。また、電源供給部１８としては、これらの一次電池や二次電池のほか、振動や光、熱、電磁波等のエネルギーにより発電する環境発電（エナジーハーベスト）技術による電源等を適用することも可能である。

メモリ部１０１は、大別して、データメモリと、プログラムメモリと、作業用メモリと、を有している。
データメモリは、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリを有し、上述した加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３により取得されたセンサデータ（動作データ）が、時間データに関連付けられて、時系列データとして所定の記憶領域に保存される。
また、データメモリは、後述する運動支援方法において動作データ（センサデータ）に基づいて取得される腕振りタイプ情報（運動支援情報）等が、所定の記憶領域に保存される。

プログラムメモリは、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）を有し、加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３におけるセンシング動作や、表示部２２における各種情報の表示動作等の、各構成における所定の動作を実行するための制御プログラムが保存される。
また、プログラムメモリには、ユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを取得し、運動支援情報として提供するためのアルゴリズムプログラムが保存される。
作業用メモリは、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）を有し、上記制御プログラム及びアルゴリズムプログラムを実行する際に使用する各種データや、生成される各種データが一時的に保存される。
なお、メモリ部１０１は、その一部又は全部が、例えばメモリカード等のリムーバブル記憶媒体としての形態を有し、運動支援装置１の機器本体１等に対して着脱可能に構成されているものであってもよい。

演算回路１００は、計時機能を有するＣＰＵ（中央演算処理装置）やＭＰＵ（マイクロプロセッサ）等の演算装置であって、所定の動作クロックに基づいて、上述したメモリ部１０１（プログラムメモリ）に保存された所定の制御プログラムを実行する。これにより、演算回路１００は、加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３におけるセンシング動作や、表示部２２における情報表示動作等の、各種の動作を制御する。
また、本実施形態の演算回路１００は、データ取得手段である各種センサ（本実施形態では、加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３）により取得された動作データ（センサデータ）に基づいて、ユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを取得する腕振りタイプ取得手段として機能する。具体的には、腕振りタイプ取得手段としての演算回路１００は、各種センサにより取得された動作データについて主成分分析を行い、各軸方向の分散の程度によってユーザＵＳの腕振りフォームのタイプに関する指標を取得する。
演算回路１００は、上記動作クロックに基づいて、メモリ部１０１（プログラムメモリ）に保存された所定のアルゴリズムプログラムを実行する。これにより、演算回路１００は、ユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを取得し、腕振りタイプ情報を運動支援情報として提供する一連の運動支援処理を実行する。演算回路１００によって行われる処理の詳細については後述する。
なお、演算回路１００において実行される制御プログラムやアルゴリズムプログラムは、予め演算回路１００の内部に組み込まれているものであってもよい。

＜運動支援方法＞
次に、本実施形態における運動支援方法について説明する。ここでは、ユーザＵＳが運動動作としてランニングを行う場合の運動支援方法について説明する。

図５は、本実施形態に係る運動支援装置における運動支援方法の一例を示すフローチャートである。

図５に示すように、運動支援装置１の電源がＯＮとなる（ステップＳ１）と、一連の運動支援処理が開始される。本実施形態に係る運動支援方法においては、運動支援処理として、大別して、腕振り周期推定処理（ステップＳ２）と、腕振りタイプ指標算出処理（ステップＳ３）と、腕振りタイプ情報提供処理（ステップＳ４）と、が順次実行される。そして、運動支援装置１はユーザＵＳによる運動が終了したか否かを常に判断し（ステップＳ５）、例えば運動支援装置１の電源がＯＦＦとなった場合や、何ら操作や動作のないまま所定時間が経過した場合には、運動が終了したものとして（ステップＳ５；ＹＥＳ）一連の処理を終了する。まだ運動が終了していないと判断する場合（ステップＳ５；ＮＯ）には、ステップＳ２に戻って処理を繰り返す。

（腕振り周期推定処理）
図６は、図５におけるステップＳ２に示す腕振り周期推定処理の一例を示すフローチャートである。
ユーザＵＳの運動動作中の腕振りフォームのタイプを分析するためには、結果のばらつきによる影響等を抑えるため、何周期か分の腕振りの動作データを用いて処理を行う。そこでこの前提として、ユーザＵＳの腕振り動作の周期を推定する必要があり、腕振り周期推定処理は、ユーザＵＳの腕振り動作の一周期分を推定するための処理である。

まず、演算回路１００は、センサから動作データ（センサデータ）を取得する（ステップＳ２１）。上記の複数のセンサのうち、いずれのセンサの動作データを用いてもよいが、例えば、加速度センサ１１によって取得される動作データ（加速度データ）を演算回路１００が取得する。
そして、演算回路１００は、取得された動作データに基づいて、ユーザＵＳがランニング中であるか否かを判断する（ステップＳ２２）。
ランニング中であるか否かを判断する手法は、どのようなものを用いても構わない。
例えば、演算回路１００は、合成加速度の信号波形（加速度センサ１１によって取得される動作データ）が特有の波形を有しているか否かに基づいてユーザＵＳがランニング中であるか否かの判断を行う。
すなわち、ランニング時には合成加速度の信号波形に、特定の周期や強度等を有する特徴的な変化が観測されることが知られている。このため、３軸方向の加速度データや合成加速度の信号波形を観測することにより、ユーザＵＳがランニングを行っているか否かを正確に判断することができる。

合成加速度の信号波形に特有の波形が現れない場合には、演算回路１００はランニング中でないと判断し（ステップＳ２２；ＮＯ）、さらに所定時間その状態が継続しているか否かを判断する（ステップＳ２３）。そして、所定時間合成加速度の信号波形に特有の波形が現れない状態が継続している場合（ステップＳ２３；ＹＥＳ）には、処理を終了する。他方、合成加速度の信号波形に特有の波形が現れない状態がまだ所定時間継続していない場合（ステップＳ２３；ＮＯ）には、ステップＳ２１に戻って処理を繰り返す。
一方、ランニング中であると判断される場合（ステップＳ２２；ＹＥＳ）、具体的には、合成加速度の信号波形に特有の波形が現れた場合等には、演算回路１００は、さらに、腕振りの切り返し時点を特定する（ステップＳ２４）。

腕振りの切り返し時点を特定する手法は特に限定されないが、例えば角速度センサ１２によって得られる動作データ又はこれを合成した合成角速度データを取得し、動作データの値が極小であるときを腕振りの切返し点Ｐ（図８参照）とする。
すなわち、腕振り動作は、図７（ａ）に示すような、腕を後方に引き切った状態から前方（図７（ａ）においてＤＲａ方向）に腕を振り出し、図７（ｂ）に示すような、腕を前方に振り出し切った状態を経て、後方（図７（ｂ）においてＤＲｂ方向）に腕を引き、再び図７（ａ）に示す状態に復帰するという一連の繰り返し動作である。
なお、図７（ａ）及び図７（ｂ）では、肩の関節位置をＳｊ、肘の関節位置をＥｊとして、腕振りの往復動作の様子を模式的に表現している。

図８は、腕振り周期を推定するために取得されるセンサデータの一例を示す信号波形図である。本実施形態では、角速度センサ１２によって得られる３軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）方向の動作データをそれぞれ二乗したものを足し合わせて（ｘ^２＋ｙ^２＋ｚ^２）、合成角速度データとしており、図８は、この合成角速度データを時系列に沿ってプロットしたものである。
図８において、角速度（合成角速度）が極小値となっているタイミング（時点）が腕を後方に引き切った状態（すなわち、図７（ａ）に示す状態）、図７（ａ）に示す状態から腕を前方に振り出し、振り出し切った状態（すなわち、図７（ｂ）に示す状態）、及び再び腕を後方に引き切った状態であり、腕振り方向が切り変わる時点である。
そこで演算回路１００は、角速度（合成角速度）が極小値となるタイミング（時点、時刻）を腕振りの切返し時点Ｐと特定してメモリ部１０１に記憶させる。
腕振り動作は後ろから前、前から後ろの往復で１周期であり、角速度センサ１２の合成角速度データ等を用いて腕振りの切返し時点Ｐと特定することにより、演算回路１００は、ユーザＵＳの腕振り動作の１周期を正確に推定することができる（ステップＳ２５）。

このように、ユーザの腕振り動作の周期を推定することで、例えば１０周期分の動作データを用いて腕振りフォームのタイプ指標を算出するとした場合に、算出処理に用いる動作データの範囲を容易に特定することができる。
また、算出処理に用いる動作データの範囲は、腕振り周期の回数ではなく、所定の時間で区切られてもよい。ユーザＵＳの腕振り周期が推定されれば、１周期分の所要時間を１０倍してその範囲内の動作データを用いることで、１０周期分の動作データを用いる場合と同様となる。さらに、算出処理に用いる動作データの範囲は、距離に基づいて区切られてもよい。

なお、腕振り周期の推定処理は、何周期か分の腕振り動作の動作データをまとめて後の腕振りタイプ指標算出処理に用いるための前提処理である。このため、具体的な手法はここに例示したものに限定されず、適宜各種の手法を用いることが可能である。
例えば腕振り動作は足のピッチともほぼ同期するため、足のピッチ（すなわち、片足が地面に着地して、地面から離れ、再び着地するまでの距離又は時間）を取得することのできるセンサを設けて、こうしたセンサが取得する動作データ（センサデータ）を用いて腕振り周期の推定を行ってもよい。足のピッチを取得するには、例えば足や腰等に加速度センサ等を設けて動作データを取得させる等の手法が考えられる。この場合には、腕に装着された運動支援装置１と足等に設けられた加速度センサとを通信等により連携させて用いる。
また、厳密に腕振り周期を取得しなくても、一般的に腕振り１周期に要する時間や距離を参照して、これを所定倍（例えば１０倍）することで、何周期か分（例えば１０周期）の腕振り動作の動作データを分析対象としてもよい。

（腕振りタイプ指標算出処理）
次に、本実施形態における腕振りタイプ指標算出処理について説明する。
図９は、図５におけるステップＳ３に示す腕振りタイプ指標算出処理の一例を示すフローチャートである。

腕振りタイプ指標算出処理において、演算回路１００は、まず、腕振りＴ周期分の動作データ（センサデータ）が蓄積されたか否かを判断する（ステップＳ３１）。
なお、「Ｔ周期分」を具体的に何周期分とするかは、用途や各種状況等により異なる。
例えば、長期的な腕振りフォームのタイプを知りたい場合にはより多くの周期の動作データを用いて長い期間の腕振りフォームを分析することが好ましく、短期的な腕振りフォームのタイプを知りたい場合には比較的少ない周期の動作データを用いて短い期間の腕振りフォームを分析することが好ましい。

ここで長い期間とは、例えば数分から１０分程度の期間であり、短い期間とは、例えば７，８周期程度である。
前述のように、１周期分等の少ない動作データによって処理を行うと、ばらつき等の影響で正しい結果を得ることが難しい。
他方で、腕振りフォームのタイプは、走行速度、疲労度（例えばランニング開始時からの経過時間に応じて蓄積される疲労度）、走路状況（例えば、オンロードかオフロードか、走路の勾配は何％か等）等の各種条件により変化する。このため、１日分のランニングの全動作データ等を処理対象とすると、特徴が平均化されてしまい、あまり正確かつ有意義な結果を得ることができない。

１日分のランニングデータ等、多くの動作データが取得された場合に、１日のランニングやトレーニングの終わり等にまとめて腕振りタイプ指標算出処理を行うような場合には、例えば処理対象となる動作データを複数回に分けて算出処理を行い、処理結果を当該処理に用いた動作データが取得された時間と対応付けて保存する等が好ましい。
このようにすれば、１日分の腕振りフォームのタイプの変化（例えば、いつ頃からどのようにフォームが崩れてきたのか）等を時系列的に確認することができ、ユーザにとって有意義な処理結果を得ることができる。
また、処理するデータ量が多い場合には、適宜動作データを間引いて処理を行ってもよい。このようにすれば、演算回路１００やメモリ部１０１にかかる負担を減らすことができ、また省電力化にも資する。

所定周期分の動作データが蓄積されていない場合（ステップＳ３１；ＮＯ）には、蓄積される迄判断処理を繰り返す。
他方、所定周期分の動作データが蓄積されている場合（ステップＳ３１；ＹＥＳ）には、演算回路１００は、当該腕振りＴ周期分の動作データ（センサデータ）をメモリ部１０１から取得する（ステップＳ３２）。そして、取得した動作データについて主成分分析を行い、各軸の固有値（第１軸の第１固有値λ１、第２軸の第２固有値λ２、第３軸の第３固有値λ３）を算出する（ステップＳ３３）。
本実施形態では、演算回路１００は、３軸の角速度センサ１２によって取得された角速度データを３次元空間に投影し、その空間にて主成分分析を行って、各軸の固有値（λ１、λ２、λ３）を算出する。

そして、演算回路１００は、ステップＳ３３において算出された各軸の固有値（λ１、λ２、λ３）に基づいて腕振りフォームのタイプを示す指標（腕振りタイプ指標）を算出する。本実施形態では、演算回路１００は、腕振りフォームのタイプを示す指標（腕振りタイプ指標）として、腕振り動作の直線性・回転性を示す指標と、腕振り動作の大きさを示す指標の２つの指標を、腕振りフォームのタイプを示す指標（腕振りタイプ指標）として算出するようになっている。
なお、演算回路１００によって算出される指標はこの２つの限定されない。これらの他にも腕振りフォームのタイプを示す指標（腕振りタイプ指標）を算出してもよいし、これらのうちのいずれか一方のみを算出するとしてもよい。
また、以下において、演算回路１００が腕振り動作の直線性・回転性を示す指標を算出してから腕振り動作の大きさを示す指標を算出するような記載となっているが、算出の先後等は記載例に限定されない。

まず、演算回路１００は、腕振り動作の直線性・回転性を示す指標を、腕振りフォームのタイプを示す指標（腕振りタイプ指標）として算出する（ステップＳ３４）。
演算回路１００による算出結果は、適宜メモリ部１０１に記憶される。
具体的には以下の式による。
ＬＲ_Ｃｏｅｆｆ ＝ λ２／λ１ ＋ αλ３／λ１ ＋βλ３／λ２ … 式１

ここで、例えば、α＝１, β＝０ とし、
ＬＲ_Ｃｏｅｆｆ ＜＝ ０．１ であるときに、ユーザは直線性の高いタイプ（直線タイプ、平面タイプ）であるとし、
ＬＲ_Ｃｏｅｒｒ ＞＝ ０．３ であるときに、ユーザは回転性の高いタイプ（回転タイプ、曲線タイプ）であるとする。
なお、直線性の高いタイプ（直線タイプ、平面タイプ）とは、比較的腕を真っ直ぐに前後に往復移動させる腕振りフォームのタイプであり、回転性の高いタイプ（回転タイプ、曲線タイプ）とは、腕振り動作において腕を回すような動きをする腕振りフォームのタイプである。

なお、腕振りフォームのタイプは、直線性の高いタイプ、回転性の高いタイプの２つのタイプのみに分類されなくてもよい。
例えば直線性を示す指標が〇％、回転性を示す指標が〇％で、どちらのタイプにより近い等、中間的、段階的な評価が指標として示されてもよい。
また、主成分分析の結果自体がユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを示す指標として示されてもよい。

また、腕振りタイプ指標を算出するための式は上記の「式１」に限定されない。
例えば、係数α及びβを設けることは必須ではない。いずれか一方のみでもよいし、両方とも設けなくてもよい。
また、「λ２／λ１」「λ３／λ１」「λ３／λ２」との項目のすべてを考慮しなくてもよい。例えば、ある程度簡易的に算出すれば足りる場合等であれば、「λ２／λ１」の項目のみを用いて簡易に算出してもよい。

次に、演算回路１００は、ステップＳ３３において算出された各軸の固有値（λ１、λ２、λ３）に基づいて腕振り動作の大きさを示す指標を、腕振りフォームのタイプを示す指標（腕振りタイプ指標）として算出する（ステップＳ３５）。なお、ステップＳ３４とステップＳ３５の処理の先後関係は特に限定されない。
センサによって取得された動作データについて主成分分析を行うことによって各軸の分散の広がり具合を見ることにより、ユーザＵＳがどの程度大きく腕を振っているか、腕振り動作の大きさも算出することができる。
演算回路１００による算出結果は、適宜メモリ部１０１に記憶される。
具体的には演算回路１００は以下の式により腕振り動作の大きさを算出する。
Ｓｉｚｅ_Ｃｏｅｆｆ ＝ λ１^２＋ λ２^２＋ λ３^２ …式２

なお、腕振り動作の大きさに関するタイプ指標を算出するための式は上記の「式２」に限定されない。
例えば、各軸の固有値（λ１、λ２、λ３）を二乗することは必須ではない。

図１０（ａ）～図１０（ｄ）及び図１１（ａ）～図１１（ｄ）は、例えば、角速度センサ１２によって取得された３軸の角速度データを主成分分析した結果をプロットした例をに示したものである。
１０（ｂ）～図１０（ｄ）は、図１０（ａ）に示した各軸（すなわち、図１０（ａ）における第１方向、第２方向、第３方向）の矢印方向から見た場合の各軸の分散（分布）の様子を示したものであり、１０（ｂ）が第１方向、１０（ｃ）が第２方向、１０（ｄ）が第３方向から見た様子を示している。
また、図１１（ｂ）～図１１（ｄ）は、図１１（ａ）に示した各軸（すなわち、図１１（ａ）における第１方向、第２方向、第３方向）の矢印方向から見た場合の各軸の分散（分布）の様子を示したものであり、１１（ｂ）が第１方向、１１（ｃ）が第２方向、１１（ｄ）が第３方向から見た様子を示している。

図１０（ａ）～図１０（ｄ）は、腕振りフォームが直線的・平面的な人の例であり、３軸の角速度データを３次元空間に投影して主成分分析した結果、プロット結果の分散（分布）は、ほぼ一方向に棒状となる。
これに対して、図１１（ａ）～図１１（ｄ）は、腕振りフォームが回転的・曲線的な人の例であり、３軸の角速度データを３次元空間に投影して主成分分析した結果、プロット結果の分散（分布）は、輪を描くように広がりのある形状となる。
なお、図１０（ａ）～図１０（ｄ）と図１１（ａ）～図１１（ｄ）とで、腕振り動作の大きさに関しては大きな差異はない。

本実施形態では、図１０（ａ）～図１０（ｄ）及び図１１（ａ）～図１１（ｄ）に示すように、主成分分析の結果自体でも、ユーザＵＳの腕振りフォームのタイプが直感的に分かるような指標を示すことができる。
このため、次の腕振りタイプ情報提供処理においてユーザに提供される腕振りタイプ指標データは、演算回路１００が「式１」「式２」により算出した指標のみでなく、図１０（ａ）～図１０（ｄ）及び図１１（ａ）～図１１（ｄ）に示すような、主成分分析の結果自体（各軸における分散を示すグラフ等）であってもよい。

（腕振りタイプ情報提供処理）
次に、本実施形態における腕振りタイプ情報提供処理について説明する。
図１２は、図５におけるステップＳ４に示す腕振りタイプ情報提供処理の一例を示すフローチャートである。

腕振りタイプ情報提供処理において、演算回路１００は、まず、腕振りタイプ指標データを提供すべきタイミングか否かを判断する（ステップＳ４１）。
「腕振りタイプ指標データを提供すべきタイミング」とは、例えば、腕振りタイプ指標データが所定以上データが蓄積された場合である。
ここで、「所定以上」を具体的にどの程度のデータが蓄積されたときとするかは特に限定されないが、例えば１０程度のデータが蓄積されたときとしてもよいし、１つデータが蓄積されるとその都度情報提供処理を行うとしてもよい。
また、蓄積されたデータ数ではなく、例えば一連のランニングが終了した時点や、ユーザによって要求された時点を「腕振りタイプ指標データを提供すべきタイミング」であると判断して情報提供を行うようにしてもよい。

まだ腕振りタイプ指標データを提供すべきタイミングではないと判断する場合（ステップＳ４１；ＮＯ）、例えば所定以上のデータの蓄積がない場合やデータ提供の要求・指示がない場合等には、ステップＳ４１の判断処理を繰り返す。
他方、腕振りタイプ指標データを提供すべきタイミングであると判断する場合（ステップＳ４１；ＹＥＳ）には、演算回路１００は、メモリ部１０１から腕振りタイプ指標データを取得し（ステップＳ４２）、当該腕振りタイプ指標データを運動支援情報としてユーザに提供する（ステップＳ４３）。

なお、運動支援情報の具体的な情報提供の手法は特に限定されない。
例えば、運動支援装置１の表示部２２に、腕振り動作の直線性・回転性を示す指標や腕振り動作の大きさを示す指標を表示させたり、主成分分析の結果（例えば図１０（ａ）～図１０（ｄ）や図１１（ａ）～図１１（ｄ）に示したようなグラフ等）を表示させてもよい。
また、運動支援情報の表示のさせ方も特に限定されず、３次元的に表示させてもよいし、２次元的に表示させてもよい。また、主成分分析の結果等を表示させる画面を時系列的に変化させる（例えば、プロット位置を元データに応じて時間経過とともに移動させる）ことで、腕振りのフォームの変化を動画的に表示させてもよい。さらに、例えば、複数の運動支援情報がある場合に、これを時系列的に一覧で表示させてもよいし、スクロール操作等に応じて順次表示させてもよい。
このように時系列的に表示させることで、ランニングの途中から腕振りのフォームが崩れてくるような場合に、ユーザＵＳがどの程度走ると腕振りのフォームが崩れ始めるのか等、自身の弱点や特徴を客観的に認識しやすくなる。

また、音声出力部１５から音声やブザー等の特定のパターンの音を出力させることで運動支援情報を出力させてもよいし、振動発生部１６を特定のパターンで振動させることで運動支援情報を出力させてもよい。
具体的には、例えば、ランニングの継続中に腕振りのフォームが直線タイプから回転タイプに変化した場合に、腕振りのフォームのタイプが変化した旨を音声やブザー、振動等によって出力させ、ユーザＵＳに注意喚起を促すようにする。また、腕振りのフォームが変化したタイミングで表示部２２を点滅させる等によりユーザに注意を促してもよい。
これにより、時間の経過や疲労の蓄積等により腕振りのフォームが崩れてきた際には、ランニングの最中等でもリアルタイムでユーザＵＳに伝えることができる。

さらに演算回路１００は、通信回路部１７を介して有線や無線で接続される外部機器に運動支援情報を出力してもよい。これにより、例えば、スマートフォン等の携帯端末装置や、パーソナルコンピュータ等の各種端末装置において運動支援情報に基づく表示や音声出力等がなされてもよい。また、通信回路部１７を介してワイヤレスイヤホン、ＡＲメガネ（メガネ型のＡＲデバイス）等の各種ウェアラブルデバイスに運動支援情報を出力してもよい。この場合には、ユーザＵＳが携帯端末装置等を確認するために立ち止まったりすることなく、ランニングを継続しながら運動支援情報を受け取ることができる。
これにより、一連の運動支援処理が終了する。

＜効果＞
以上のように、本実施形態によれば、運動支援装置１が、ユーザＵＳが腕を振りながら運動を行っているときのユーザＵＳの腕の動きに関する動作データを取得するデータ取得手段としての加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３と、これら各種センサにより取得された動作データに基づいて、ユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを取得する腕振りタイプ取得手段としての演算回路１００とを備えている。
このため、各種センサによって取得されたデータから客観的な腕振りフォームのタイプが得ることができる。
これにより、ランニングにおいて重要な事項でありながら、ユーザＵＳが自分では気づきにくい運動動作時の腕振りフォームを、運動支援情報として提供することができる。

また、本実施形態では、腕振りタイプ取得手段としての演算回路１００によって取得されたユーザＵＳの腕振りフォームのタイプに関する情報をユーザＵＳに提供する情報提供手段をさらに備えている。
具体的には、運動支援情報を表示させることのできる表示部２２、運動支援情報を音や振動といった各種刺激によってユーザに伝えることのできる音声出力部１５、振動発生部１６を備えている。また、通信回路部１７を介して外部機器に運動支援情報を出力させることもできる。
このため、ユーザＵＳの腕振りフォームのタイプに関する情報をユーザＵＳに分かりやすく伝え、腕振りフォームの見直しや改善に役立つ情報をユーザに提供することができる。

また、本実施形態では、腕振りタイプ取得手段である演算回路１００は、データ取得手段である各種センサ（加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３）により取得された動作データについて主成分分析を行い、各軸方向の分散の程度によってユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを取得する。
これにより、腕振りフォームのタイプを分かりやすい形に解析することができ、運動支援に役立つ情報としてユーザに提供することができる。

また、本実施形態では、腕振りタイプ取得手段である演算回路１００は、主成分分析において各軸方向の固有値を算出し、この固有値に基づいて、ユーザＵＳの腕振りフォームの直線性・回転性を示す指標を算出する。
このように、腕振りフォームの直線性・回転性を示す指標を示してユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを示すことができるため、自身では確認することの難しい腕振りフォームの現状を、ユーザＵＳが客観的に認識することができる。

また、本実施形態では、腕振りタイプ取得手段である演算回路１００は、主成分分析において各軸方向の固有値を算出し、この固有値に基づいて、ユーザＵＳの腕振りフォームにおける腕振りの大きさを示す指標を算出する。
このように、腕振りの大きさを示す指標を示してユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを示すことができるため、自身では確認することの難しい腕振りフォームの現状を、ユーザＵＳが客観的に認識することができる。

＜変形例＞
なお、以上本発明の実施形態について説明したが、本発明は、かかる実施形態に限定されず、その要旨を逸脱しない範囲で、種々変形が可能であることは言うまでもない。

例えば、本実施形態では、運動支援装置１が、主として角速度センサ１２によって取得される動作データ（センサデータ）に基づいて主成分分析等を行う場合を例示したが、主成分分析を行う対象は角速度センサ１２によって取得される動作データに限定されない。
例えば角速度センサ１２によって取得されるデータに代えて、地磁気センサ１３によって取得される動作データ（センサデータ）に基づいて主成分分析等を行ってもよい。
図１３（ａ）及び図１３（ｂ）は、地磁気センサ１３によって取得される動作データ（３軸の地磁気データ）を３次元空間に投影して主成分分析した結果を示したものである。
図１３（ａ）は、腕振りフォームが直線的・平面的な人の例であり、３軸の地磁気データを３次元空間に投影して主成分分析した結果、プロット結果の分散（分布）は、ほぼ一方向に棒状となる。
これに対して、図１３（ｄ）は、腕振りフォームが回転的・曲線的な人の例であり、３軸の地磁気データを３次元空間に投影して主成分分析した結果、プロット結果の分散（分布）は、輪を描くように広がりのある形状となる。
こうしたプロット結果の分散（分布）状況は、３軸の角速度センサ１２を用いた場合（すなわち、図１０（ａ）～図１０（ｄ）及び図１１（ａ）～図１１（ｄ）に示す場合）とほぼ同様であり、角速度センサ１２の代わりに地磁気センサ１３を用いても同様の結果を得られることが分かる。
前述のように、地磁気センサ１３の方が他のセンサよりも消費電力が少ないという利点もあるため、地磁気センサ１３を用いることで省電力化を図ることができる。
なお、地磁気センサ１３を角速度センサ等、他のセンサと併せて用いてもよい。複数のセンサを併せて測定結果を取得することで、より信頼性の高いデータを得ることが期待できる。

また、例えば腕振りタイプ指標算出処理において、ランニング時のユーザＵＳの速度を検出し、当該速度に応じて何周期分の動作データを用いて処理を行うかを設定してもよい。
この場合には、ユーザＵＳの速度を検出するセンサをユーザＵＳの足や腰等に別途設けれもよい。
そして、この場合、ユーザＵＳの速度が変化したら、これに伴って処理に用いる動作データの数も可変としてもよい。

また、本実施形態では、運動支援装置１が、加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３を備えている場合を例示したが、運動支援装置１が備えるセンサはこれに限定されない。また、運動支援装置１は、上記のセンサをすべて備えていなくてもよい。
運動支援装置１が備え得る他のセンサとしては、例えば、気圧センサ、心拍センサ等がある。
気圧センサは、例えば静電容量、圧電抵抗、又はひずみゲージ等を用いたセンサであり、例えば運動支援装置１の周囲の気圧を検出する。気圧センサは、気圧と高度との相対関係により高度の検出ができる気圧高度センサであってもよい。
心拍センサは、例えばは心臓が血液を送り出すことに伴い発生する、血管の容積変化をモニタリングして波形としてとらえる脈波センサである。
なお、気圧センサや心拍センサは、運動支援装置１自体に内蔵されていなくてもよく、別途ユーザＵＳの身体の一部に取り付けられて、運動支援装置１（運動支援装置１と外部端末装置等が連携する場合には当該連携する装置を含む）にデータを送信することができるものであってもよい。
さらに、運動支援装置１は、ＧＰＳ情報を検出することのできるＧＰＳ検出部を備えていてもよい。ＧＰＳ検出部を備える場合には、ＧＰＳ衛星の信号を受信し、運動支援装置１の位置情報を作成する。ＧＰＳ検出部を備える場合、気圧高度センサ等で計測される高度情報を、ＧＰＳによる位置情報に基づいて適宜補正できるようになっててもよい。また、ＧＰＳ検出部は、ＧＰＳ衛星に限らず、他の航法衛星の信号を用いるものであってもよい。

なお、気圧高度センサやＧＰＳ検出部等を備えて、ランニング中の高度変化等を取得できるようにした場合には、当該高度変化をユーザＵＳの疲労度を推定する指標として用いてもよい。すなわち、例えばランニングの走路に上り坂等が多く、ユーザＵＳが疲労したことが推定される場合には、本実施形態における運動支援情報に、当該疲労度の情報を付帯させてもよい。
これにより、疲労が推定される区間において、ユーザＵＳの腕振りフォームが崩れてきた等をユーザＵＳに認識させることができ、有意義な運動支援情報を提供することができる。
また、運動支援装置１が心拍センサを備える場合には、心拍の変化からユーザＵＳの疲労度を推測することもでき、これらの情報も運動支援情報に付帯させることで、ユーザＵＳが自身の健康状態や疲労状態等を客観的に把握することができる。そして、自身の健康状態がどのようなときにどのような腕振りフォームとなるのか等を分析する材料を、運動支援情報として提供することができ、以後のトレーニング時等に役立てることができる。

また、本実施形態では、運動支援装置１が、ユーザＵＳに運動支援情報を提供（報知）する情報提供手段（出力手段）として、表示部２２、音声出力部１５及び振動発生部１６を備えている場合を例示しているが、運動支援装置１は、これらのうちのいずれか一部のみを備えるものであってもよい。
また、表示部２２に加えて、又は、表示部２２に替えて、音声出力部１５及び振動発生部１６のうち、少なくともいずれか一つを備えた構成を有していてもよい。
また、運動支援装置１が情報提供手段（出力手段）を備えることは必須ではない。例えば、運動支援装置１は、ユーザＵＳの腕振りタイプの分類データ（運動支援情報）を取得（生成）するにとどまり、これを別途設けられる何らかの外部装置に提供可能に構成されているものであってもよい。

また、本実施形態では運動支援装置が時計型の端末装置単体で構成されている場合を例示したが、運動支援装置の構成はこれに限定されない。
例えば、図１４に示すように、本実施形態と同様の腕時計型の端末装置１ａと複数の外部装置が連携し、システムとして運動支援装置が構成されていてもよい。
図１４では、ユーザの腕に装着することが可能な腕時計型の端末装置１ａと、外部の端末装置（例えば、スマートフォン等の携帯端末装置２００ａ、自宅のパーソナルコンピュータ等の各種端末装置２００ｂ）が互いに通信可能に接続されるとともに、端末装置１ａ及び外部の端末装置２００ａ，２００ｂがネットワークＮを通じてサーバ装置３００と接続される場合を示している。このように、各種の装置を接続することで、どこにいても運動支援情報を確認することができるとともに、情報を複数のユーザで共有することも可能となる。

この場合ように複数の装置が連携してシステムとして運動支援装置を構成する場合には、センサが複数の装置に分散して配置されていてもよい。
また、センサが設けられているのとは別体の装置に演算回路や本実施形態における運動支援プログラムを記憶する記憶部等が設けられていてもよい。
例えば腕時計型の端末装置１ａに設けられた各種センサによって取得された動作データ（センサデータ）が、演算回路の設けられたスマートフォン等の携帯端末装置２００ａや自宅のパーソナルコンピュータ等の各種端末装置２００ｂに送信され、携帯端末装置等２００ａ，２００ｂにおいて運動支援方法における腕振り周期推定処理や腕振りタイプ指標算出処理等を行ってもよい。
さらに、腕振りタイプ情報提供処理において、情報提供のための表示を行う表示部や音声出力部等の情報提供手段についても、複数の装置に分散して、又は複数の装置が共通して備えていてもよい。

以上本発明のいくつかの実施形態を説明したが、本発明の範囲は、上述の実施の形態に限定するものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲とその均等の範囲を含む。
以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲の通りである。
〔付記〕
＜請求項１＞
ユーザが腕を振りながら運動を行っているときのユーザの腕の動きに関する動作データを取得するデータ取得手段と、
前記データ取得手段により取得された前記動作データに基づいて、前記ユーザの腕振りフォームのタイプを取得する腕振りタイプ取得手段と、
を備えることを特徴とする運動支援装置。
＜請求項２＞
前記腕振りタイプ取得手段は、前記データ取得手段により取得された前記動作データについて主成分分析を行い、各軸方向の分散の程度によって前記ユーザの腕振りフォームのタイプを取得することを特徴とする請求項１に記載の運動支援装置。
＜請求項３＞
前記腕振りタイプ取得手段は、前記各軸方向の固有値を算出し、前記固有値に基づいて、前記ユーザの腕振りフォームの直線性・回転性を示す指標を算出することを特徴とする請求項２に記載の運動支援装置。
＜請求項４＞
前記腕振りタイプ取得手段は、前記各軸方向の固有値を算出し、前記固有値に基づいて、前記ユーザの腕振りフォームにおける腕振りの大きさを示す指標を算出することを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の運動支援装置。
＜請求項５＞
前記腕振りタイプ取得手段によって取得された前記ユーザの腕振りフォームのタイプに関する情報をユーザに提供する情報提供手段をさらに備えていることを特徴とする請求項１から請求項４の何れか一項に記載の運動支援装置。
＜請求項６＞
ユーザが腕を振りながら運動を行っているときのユーザの腕の動きに関する動作データを取得し、
取得された前記動作データに基づいて、前記ユーザの腕振りフォームのタイプを取得することを特徴とする運動支援方法。
＜請求項７＞
コンピュータに、
ユーザが腕を振りながら運動を行っているときのユーザの腕の動きに関する動作データに基づいて、前記ユーザの腕振りフォームのタイプを取得させることを特徴とする運動支援プログラム。

１ 運動支援装置
２ 機器本体
１１ 加速度センサ
１２ 角速度センサ
１３ 地磁気センサ
１４ 入力操作部
１５ 音声出力部
１６ 振動発生部
１７ 通信回路部
２２ 表示部
１００ 演算回路
１０１ メモリ部
３００ サーバ装置
ＵＳ ユーザ

Claims (5)

1. ユーザの前腕部に装着されるセンサーより、前記ユーザが腕を振りながら運動を行っているときの所定周期分の動作データを互いに直交する３軸方向の信号成分のデータとして取得するデータ取得手段と、
   前記データ取得手段により取得された前記動作データについて３次元空間の主成分分析を行って各軸の固有値を算出し、算出された固有値に基づいて直線性の高いタイプ及び回転性の高いタイプの少なくとも何れかをユーザの腕振りフォームのタイプとして取得する腕振りタイプ取得手段と、
   を備えることを特徴とする運動支援装置。
2. 前記腕振りタイプ取得手段は、前記データ取得手段により取得された前記動作データについて３次元空間の主成分分析を行って各軸の固有値を算出し、算出された固有値に基づいて前記ユーザの腕振りフォームのタイプを示す指標を前記腕振りフォームにおける腕振りの大きさを示す指標として取得することを特徴とする請求項１に記載の運動支援装置。
3. 前記腕振りタイプ取得手段によって取得された前記ユーザの腕振りフォームのタイプに関する情報をユーザに提供する情報提供手段をさらに備えることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の運動支援装置。
4. ユーザの前腕部に装着されるセンサーより、前記ユーザが腕を振りながら運動を行っているときの所定周期分の動作データを互いに直交する３軸方向の信号成分のデータとして取得するデータ取得ステップと、
   前記データ取得ステップにて取得された前記動作データについて３次元空間の主成分分析を行って各軸の固有値を算出し、算出された固有値に基づいて直線性の高いタイプ及び回転性の高いタイプの少なくとも何れかをユーザの腕振りフォームのタイプとして取得する腕振りタイプ取得ステップと、
   を含むことを特徴とする運動支援方法。
5. コンピュータを、
   ユーザの前腕部に装着されるセンサーより、前記ユーザが腕を振りながら運動を行っているときの所定周期分の動作データを互いに直交する３軸方向の信号成分のデータとして取得するデータ取得手段、
   前記データ取得手段により取得された前記動作データについて３次元空間の主成分分析を行って各軸の固有値を算出し、算出された固有値に基づいて直線性の高いタイプ及び回転性の高いタイプの少なくとも何れかをユーザの腕振りフォームのタイプとして取得する腕振りタイプ取得手段、
   として機能させることを特徴とする運動支援プログラム。

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