JP7350031B2 - 推奨走行ペース算出システム及び推奨走行ペース算出方法 - Google Patents
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Description
本発明は、フルマラソン等の所定距離の距離走における推奨走行ペースを算出する推奨走行ペース算出システム及び推奨走行ペース算出方法に関する。特に、本発明は、被判定走者が実際に走行して取得した距離走における走行ペースに基づき、被判定走者に対して推奨する前記距離走における推奨走行ペースを算出可能な推奨走行ペース算出システム及び推奨走行ペース算出方法に関する。
フルマラソンやハーフマラソン等の長距離走においては、前半に実力よりも速い走行ペースで走行してしまうことにより、中盤から後半にかけて失速するケースが多く見られる。長距離走は最初から最後まで一定の走行ペースで走行することが理想とされており、失速するランナーは、もし実力通りの一定の走行ペースで走行していれば、記録はもっと良くなると考えられる。したがい、各走者の実力に見合った一定の走行ペースを推奨走行ペースとして算出することが望まれている。
ここで、特許文献１には、フルマラソン等の長距離走よりも短い距離の走行時間から、長距離走の走行時間を予測する装置が提案されている。
具体的には、特許文献１に記載の装置は、日々の短い距離の走行練習では、その走行時間が短縮されたとき、自分の走力の実力がアップしたことの把握はできるものの、それが、実際のフルマラソン等の長距離走で、どの程度の時間短縮になるかといったことは実際に長距離走を行わなければ全く分からないという問題を解決することを課題としてなされたものである（特許文献１の段落０００３）。
特許文献１に記載の装置は、前記課題を解決するために、基準走行距離である５ｋｍ又は１０ｋｍの走行時間（ベストタイム）とフルマラソンの予測走行時間とを対応付けた走行時間データ（数式データ）を統計的に取得して記憶し、この数式データに基づいて、被判定走者の基準走行距離のベストタイムから、被判定走者のフルマラソンの予測走行時間や各区間の目標ラップ時間等を算出する構成になっている（特許文献１の特許請求の範囲、段落００２０、要約書等）。
具体的には、特許文献１に記載の装置は、日々の短い距離の走行練習では、その走行時間が短縮されたとき、自分の走力の実力がアップしたことの把握はできるものの、それが、実際のフルマラソン等の長距離走で、どの程度の時間短縮になるかといったことは実際に長距離走を行わなければ全く分からないという問題を解決することを課題としてなされたものである（特許文献１の段落０００３）。
特許文献１に記載の装置は、前記課題を解決するために、基準走行距離である５ｋｍ又は１０ｋｍの走行時間（ベストタイム）とフルマラソンの予測走行時間とを対応付けた走行時間データ（数式データ）を統計的に取得して記憶し、この数式データに基づいて、被判定走者の基準走行距離のベストタイムから、被判定走者のフルマラソンの予測走行時間や各区間の目標ラップ時間等を算出する構成になっている（特許文献１の特許請求の範囲、段落００２０、要約書等）。
特許文献１に記載の装置によれば、被判定走者の５ｋｍ又は１０ｋｍのベストタイムに基づき、フルマラソン等の長距離走の予測走行時間を算出可能である。そして、この算出した予測走行時間を長距離走で走行する距離で除算して平均走行ペースを算出すれば、この一定の平均走行ペースを被判定走者に対して推奨する推奨走行ペースとして算出可能であると考えられる。
しかしながら、特許文献１に記載の装置では、フルマラソン等の長距離走における推奨走行ペースを算出するために、被判定走者自身が前記長距離走よりも短い５ｋｍや１０ｋｍを実際に全力で走行してその走行時間を測定する手間が掛かるという問題がある。
本発明は、上記従来技術の問題点を解決するべくなされたものであり、被判定走者が実際に走行して取得したフルマラソン等の所定距離の距離走における走行ペースに基づき、被判定走者に対して推奨する同じ距離走における推奨走行ペースを算出可能な推奨走行ペース算出システム及び推奨走行ペース算出方法を提供することを課題とする。
前記課題を解決するため、本発明者らは鋭意検討した結果、被判定走者が実際に走行して取得した距離走における所定区間毎の走行ペースのうち、最速の走行ペースを被判定走者の本来の実力に見合った走行ペースとみなすことに着眼した。この着眼に基づき、不特定多数の走者が走行した走行距離と最速の走行ペースとの対応関係を例えば統計的に取得し、被判定走者が実際に走行して取得した距離走における所定区間毎の走行ペースを、これら走行ペースのうちの最速の走行ペースと前記対応関係とに基づき補正することを考えた。そして、所定区間毎の補正後の走行ペースを用いれば、同じ距離走における被判定走者に対して適切な推奨走行ペースが得られることを見出した。
本発明は、上記の本発明者らの知見に基づき完成したものである。
すなわち、前記課題を解決するため、本発明は、第１の手段として、不特定多数の走者が走行した走行距離と最速の走行ペースとの対応関係である第１対応関係が記憶された対応関係記憶手段と、被判定走者が走行した所定距離の距離走における所定区間毎の走行ペースを取得する走行ペース取得手段と、前記走行ペース取得手段で取得された前記被判定走者の前記所定区間毎の走行ペースのうちの最速の走行ペースを抽出し、該抽出した最速の走行ペースと、前記対応関係記憶手段に記憶された前記第１対応関係とに基づき、前記走行ペース取得手段で取得された前記被判定走者の所定区間毎の走行ペースを補正する補正手段と、前記補正手段で補正された前記被判定走者の所定区間毎の補正後の走行ペースに基づき、前記被判定走者に対して推奨する前記距離走における推奨走行ペースを算出する推奨走行ペース算出手段と、を備えることを特徴とする推奨走行ペース算出システムを提供する。
すなわち、前記課題を解決するため、本発明は、第１の手段として、不特定多数の走者が走行した走行距離と最速の走行ペースとの対応関係である第１対応関係が記憶された対応関係記憶手段と、被判定走者が走行した所定距離の距離走における所定区間毎の走行ペースを取得する走行ペース取得手段と、前記走行ペース取得手段で取得された前記被判定走者の前記所定区間毎の走行ペースのうちの最速の走行ペースを抽出し、該抽出した最速の走行ペースと、前記対応関係記憶手段に記憶された前記第１対応関係とに基づき、前記走行ペース取得手段で取得された前記被判定走者の所定区間毎の走行ペースを補正する補正手段と、前記補正手段で補正された前記被判定走者の所定区間毎の補正後の走行ペースに基づき、前記被判定走者に対して推奨する前記距離走における推奨走行ペースを算出する推奨走行ペース算出手段と、を備えることを特徴とする推奨走行ペース算出システムを提供する。
本発明の第１の手段によれば、走行ペース取得手段によって、被判定走者が実際に走行した所定距離の距離走における所定区間毎の走行ペースが取得される。そして、補正手段によって、被判定走者の所定区間毎の走行ペースのうちの最速の走行ペースが抽出され、該抽出した最速の走行ペースと、対応関係記憶手段に記憶された第１対応関係（不特定多数の走者が走行した走行距離と最速の走行ペースとの対応関係）とに基づき、被判定走者の所定区間毎の走行ペースが補正される。所定区間毎の補正後の走行ペースは、被判定走者の最速の走行ペース、換言すれば、被判定走者の本来の実力に見合った所定区間毎の走行ペースである。そして、推奨走行ペース算出手段によって、被判定走者の所定区間毎の補正後の走行ペースに基づき、被判定走者に対して推奨する同じ距離走における推奨走行ペースが算出される。推奨走行ペースは、例えば、所定区間毎の補正後の走行ペースの平均値として算出可能である。この算出された推奨走行ペースは、本発明者らの知見によれば、被判定走者に対して適切な推奨走行ペースである。
以上のように、本発明の第１の手段によれば、被判定走者が実際に走行して取得した距離走における走行ペース（所定区間毎の走行ペース）に基づき、被判定走者に対して推奨する同じ距離走における推奨走行ペースを算出可能である。
以上のように、本発明の第１の手段によれば、被判定走者が実際に走行して取得した距離走における走行ペース（所定区間毎の走行ペース）に基づき、被判定走者に対して推奨する同じ距離走における推奨走行ペースを算出可能である。
なお、第１対応関係は、例えば、特許文献１に記載の装置等と同様に、不特定多数の走者が各種の走行距離を最速で走行するのに要した時間をその走行距離で除算して得られる走行ペースを測定して、走行距離と走行ペースとの対応関係を紐付けて整理することで、統計的に作成することが可能である。
第１対応関係は、例えば、５ｋｍを最速２６０ｓｅｃ／ｋｍの走行ペースで走行できる人は、１０ｋｍを最速２７０ｓｅｃ／ｋｍの走行ペースで走行でき、ハーフマラソンを最速２８０ｓｅｃ／ｋｍの走行ペースで走行でき、フルマラソンを最速３１０ｓｅｃ／ｋｍの走行ペースで走行できるといったように、走行距離と最速の走行ペースとの対応関係をテーブル形式や関数形式で表したものである。
第１対応関係は、例えば、５ｋｍを最速２６０ｓｅｃ／ｋｍの走行ペースで走行できる人は、１０ｋｍを最速２７０ｓｅｃ／ｋｍの走行ペースで走行でき、ハーフマラソンを最速２８０ｓｅｃ／ｋｍの走行ペースで走行でき、フルマラソンを最速３１０ｓｅｃ／ｋｍの走行ペースで走行できるといったように、走行距離と最速の走行ペースとの対応関係をテーブル形式や関数形式で表したものである。
具体的には、本発明の第１の手段において、前記対応関係記憶手段には、前記第１対応関係に基づき作成された、最速の走行ペースに応じた補正関数が記憶され、前記補正手段は、前記抽出した前記被判定走者の最速の走行ペースと前記補正関数とに基づき、前記被判定走者の所定区間毎の走行ペースを補正することが好ましい。
本発明の第１の手段において、好ましくは、前記補正関数は、前記第１対応関係を用いて、ある区間を最速の走行ペースで走行して残りの区間を歩行したと仮定したときの前記距離走における理想の平均走行ペースを算出する第１ステップと、前記仮定した前記距離走における所定区間毎の走行ペースを前記最速の走行ペースに応じた前記補正関数に基づき補正した場合に、前記第１ステップで算出した前記理想の平均走行ペースが得られるように、前記補正関数を決定する第２ステップと、によって作成される。
上記の好ましい構成によれば、第１ステップにおいて、第１対応関係を用いて、ある区間（例えば、距離走における最初の区間）を最速の走行ペースで走行して残りの区間を歩行したと仮定したときの距離走における理想の平均走行ペースが算出される。具体的には、ある区間（ある距離）を最速の走行ペースで走行した場合に、第１対応関係を用いることで、ある区間を最速の走行ペースで走行できる人が全力を出せば距離走をどのような走行ペースで走行できるかを算出可能である。例えば、ある１０ｋｍを２７０ｓｅｃ／ｋｍの走行ペースで走行できる人は、第１対応関係を用いることで、全力を出せばフルマラソンを３１０ｓｅｃ／ｋｍの走行ペースで走行できると算出可能である。そして、第１ステップでは、この第１対応関係を用いて算出した走行ペースが、ある区間を最速の走行ペースで走行して残りの区間を歩行したと仮定したときの距離走における理想の平均走行ペースとされる。
次に、上記の好ましい構成によれば、第２ステップにおいて、前記仮定した距離走（ある区間を最速の走行ペースで走行して残りの区間を歩行したと仮定したときの距離走）における所定区間毎の走行ペースを最速の走行ペースに応じた前記補正関数に基づき補正した場合に、第１ステップで算出した理想の平均走行ペースが得られるように、前記補正関数が決定される。具体的には、補正後の所定区間毎の補正後の走行ペースを用いて前記仮定した距離走の平均走行ペースを算出した場合に、この算出した平均走行ペースが第１ステップで算出した理想の平均走行ペースに合致するように、前記補正関数が決定される。
以上に説明した第１ステップ及び第２ステップを、前記仮定した距離走における、ある区間の最速の走行ペースを種々の値に変更して実行することにより、最速の走行ペースに応じた補正関数が得られることになる。
なお、上記の好ましい構成によって求められる補正関数は、前記仮定した距離走に基づき求められるものであるが、本発明者らの知見によれば、被判定走者が実際に走行した距離走に対しても有効に用いることが可能である。すなわち、上記の好ましい構成によって求められた補正関数を、被判定走者が実際に走行した距離走における所定区間毎の走行ペースを補正する際に用いても、被判定走者に対して適切な推奨走行ペースを算出することができる。
なお、上記の好ましい構成によって求められる補正関数は、前記仮定した距離走に基づき求められるものであるが、本発明者らの知見によれば、被判定走者が実際に走行した距離走に対しても有効に用いることが可能である。すなわち、上記の好ましい構成によって求められた補正関数を、被判定走者が実際に走行した距離走における所定区間毎の走行ペースを補正する際に用いても、被判定走者に対して適切な推奨走行ペースを算出することができる。
本発明の第１の手段において、好ましくは、前記補正関数は、前記最速の走行ペースと、前記距離走における所定区間毎の走行ペースとを変数とする関数で表される。
この補正関数は、例えば、前述の好ましい構成における第１ステップ及び第２ステップを、前記仮定した距離走における、ある区間の最速の走行ペース及び歩行した区間の走行ペースを種々の値に変更して実行することにより、得ることができる。
この補正関数は、例えば、前述の好ましい構成における第１ステップ及び第２ステップを、前記仮定した距離走における、ある区間の最速の走行ペース及び歩行した区間の走行ペースを種々の値に変更して実行することにより、得ることができる。
また、本発明の第１の手段において、好ましくは、前記被判定走者が走行した前記距離走における各所定区間ｉ（ｉ＝１～ｎ）の距離をＬiとし、前記所定区間ｉ毎の走行ペースをＰiとし、前記所定区間ｉ毎の走行ペースＰiのうちの最速の走行ペースをＰmaxとしたとき、前記補正手段は、以下の式（１）に基づき、前記被判定走者の前記所定区間ｉ毎の走行ペースを補正し、前記推奨走行ペース算出手段は、以下の式（２）に基づき、前記被判定走者の前記推奨走行ペースを算出する。
上記の好ましい構成によれば、所定区間ｉ毎の走行ペースをＰiとし、最速の走行ペースをＰmaxとしたときに、補正手段は、式（１）に示す補正関数Ｆ（Ｐmax，Ｐi）を用いて、所定区間ｉ毎の走行ペースＰiを補正し、式（２）に示すように、所定区間ｉ毎の補正後の走行ペースＦ（Ｐmax，Ｐi）の平均値を被判定走者の推奨走行ペースとして算出する。本発明者らの知見によれば、上記の好ましい構成によって所定区間ｉ毎の走行ペースを補正し、被判定走者の推奨走行ペースを算出すれば、被判定走者に対して適切な推奨走行ペースとなる。
本発明の第１の手段において、好ましくは、前記走行ペース取得手段は、前記被判定走者が携帯する携帯端末に設けられ、前記対応関係記憶手段、前記補正手段及び前記推奨走行ペース算出手段は、前記携帯端末と電気的に接続されたサーバに設けられ、前記走行ペース取得手段で取得された前記被判定走者の前記所定区間毎の走行ペースは、前記携帯端末から前記サーバに送信され、前記推奨走行ペース算出手段で算出された前記被判定走者に対する前記推奨走行ペースは、前記サーバから前記携帯端末に送信される。
上記の好ましい構成によれば、被判定走者が携帯する携帯端末（例えば、スマートフォンやスマートウォッチなど）に、走行ペース取得手段が設けられ、携帯端末と電気的に接続されたサーバに、対応関係記憶手段、補正手段及び推奨走行ペース算出手段が設けられ、取得された被判定走者の所定区間毎の走行ペースが携帯端末からサーバに送信され、被判定走者に対する推奨走行ペースがサーバから携帯端末に送信される。
したがい、被判定走者は、例えば、ＧＰＳ機能等を用いた走行ペース取得手段が設けられたスマートウォッチ等の公知の携帯端末を携帯するだけで、容易に自分に対する推奨走行ペースを知ることができる。また、サーバを運営する運営者にとっては、多数の被判定走者の所定区間毎の走行ペースを情報として取得することができるため、例えば、システムのより一層の機能向上等に取得した情報を利用することも可能である。
ただし、本発明の第１の手段は、上記の好ましい構成に限られるものではなく、走行ペース取得手段、対応関係記憶手段、補正手段及び推奨走行ペース算出手段の全てが携帯端末に設けられている構成や、全てがサーバに設けられている構成を採用することも可能である。
したがい、被判定走者は、例えば、ＧＰＳ機能等を用いた走行ペース取得手段が設けられたスマートウォッチ等の公知の携帯端末を携帯するだけで、容易に自分に対する推奨走行ペースを知ることができる。また、サーバを運営する運営者にとっては、多数の被判定走者の所定区間毎の走行ペースを情報として取得することができるため、例えば、システムのより一層の機能向上等に取得した情報を利用することも可能である。
ただし、本発明の第１の手段は、上記の好ましい構成に限られるものではなく、走行ペース取得手段、対応関係記憶手段、補正手段及び推奨走行ペース算出手段の全てが携帯端末に設けられている構成や、全てがサーバに設けられている構成を採用することも可能である。
また、前記課題を解決するため、本発明は、不特定多数の走者が走行した走行距離と最速の走行ペースとの対応関係である第１対応関係を記憶する対応関係記憶工程と、被判定走者が走行した所定距離の距離走における所定区間毎の走行ペースを取得する走行ペース取得工程と、前記走行ペース取得工程で取得された前記被判定走者の前記所定区間毎の走行ペースのうちの最速の走行ペースを抽出し、該抽出した最速の走行ペースと、前記対応関係記憶工程で記憶された前記第１対応関係とに基づき、前記走行ペース取得工程で取得された前記被判定走者の所定区間毎の走行ペースを補正する補正工程と、前記補正工程で補正された前記被判定走者の所定区間毎の補正後の走行ペースに基づき、前記被判定走者に対して推奨する前記距離走における推奨走行ペースを算出する推奨走行ペース算出工程と、を含むことを特徴とする推奨走行ペース算出方法としても提供される。
また、前記課題を解決するため、本発明は、第２の手段として、不特定多数の走者が走行した所定距離の距離走における平均走行ペース及び走行ペースのばらつきによって規定される走行ペース特徴量と、前記所定距離の距離走における推奨走行ペースとの対応関係である第２対応関係が記憶された対応関係記憶手段と、被判定走者が走行した前記所定距離の距離走における平均走行ペース及び走行ペースのばらつきによって規定される走行ペース特徴量を算出する走行ペース特徴量算出手段と、前記走行ペース特徴量算出手段で算出された前記被判定走者の前記走行ペース特徴量と、前記対応関係記憶手段に記憶された前記第２対応関係とに基づき、前記被判定走者に対して推奨する前記所定距離の距離走における推奨走行ペースを算出する推奨走行ペース算出手段と、を備えることを特徴とする推奨走行ペース算出システムとしても提供される。
本発明の第２の手段によれば、走行ペース特徴量算出手段によって、被判定走者が実際に走行した所定距離の距離走における平均走行ペース及び走行ペースのばらつきによって規定される走行ペース特徴量が算出される。走行ペース特徴量としては、例えば、平均走行ペースと、走行ペースのばらつき（標準偏差、平均二乗誤差など）との線形和で表される特徴量を用いることができる。そして、推奨走行ペース算出手段によって、算出された被判定走者の走行ペース特徴量と、対応関係記憶手段に記憶された第２対応関係（距離走における走行ペース特徴量と推奨走行ペースとの対応関係）とに基づき、被判定走者に対して推奨する同じ距離走における推奨走行ペースが算出される。本発明者らの知見によれば、平均走行ペース及び走行ペースのばらつきによって規定される走行ペース特徴量と、推奨走行ペースとの間には比較的良好な相関関係を有する。したがい、推奨走行ペース算出手段によって算出された推奨走行ペースは、被判定走者に対して適切な推奨走行ペースである。
以上のように、本発明の第２の手段によれば、被判定走者が実際に走行して取得した距離走における走行ペース（平均走行ペース及び走行ペースのばらつき）に基づき、被判定走者に対して推奨する同じ距離走における推奨走行ペースを算出可能である。
以上のように、本発明の第２の手段によれば、被判定走者が実際に走行して取得した距離走における走行ペース（平均走行ペース及び走行ペースのばらつき）に基づき、被判定走者に対して推奨する同じ距離走における推奨走行ペースを算出可能である。
なお、第２対応関係は、例えば、不特定多数の走者が所定距離の距離走における所定区間毎の走行ペースを測定して、平均走行ペースと走行ペースのばらつきとを算出すると共に、同じ不特定多数の走者のＶＯ２ｍａｘ（最大酸素摂取量）を測定して、各自の実力に見合った推奨走行ペースを算出し、これらの対応関係を紐付けて整理することで、作成することが可能である。
したがい、本発明の第２の手段において、前記第２対応関係における前記所定距離の距離走における推奨走行ペースは、前記不特定多数の走者の最大酸素摂取量を測定することで算出されることが好ましい。
したがい、本発明の第２の手段において、前記第２対応関係における前記所定距離の距離走における推奨走行ペースは、前記不特定多数の走者の最大酸素摂取量を測定することで算出されることが好ましい。
具体的には、本発明の第２の手段において、前記第２対応関係は、不特定多数の走者の前記走行ペース特徴量と前記推奨走行ペースとを用いた統計処理又は機械学習によって作成されることが好ましい。
また、前記課題を解決するため、本発明は、推奨走行ペース算出システムが実行する推奨走行ペース算出方法であって、不特定多数の走者が走行した所定距離の距離走における平均走行ペース及び走行ペースのばらつきによって規定される走行ペース特徴量と、前記所定距離の距離走における推奨走行ペースとの対応関係である第２対応関係を記憶する対応関係記憶工程と、被判定走者が走行した前記所定距離の距離走における平均走行ペース及び走行ペースのばらつきによって規定される走行ペース特徴量を算出する走行ペース特徴量算出工程と、前記走行ペース特徴量算出工程で算出された前記被判定走者の前記走行ペース特徴量と、前記対応関係記憶工程で記憶された前記第２対応関係とに基づき、前記被判定走者に対して推奨する前記所定距離の距離走における推奨走行ペースを算出する推奨走行ペース算出工程と、を含むことを特徴とする推奨走行ペース算出方法としても提供される。
本発明によれば、被判定走者が実際に走行して取得した所定距離の距離走における走行ペースに基づき、被判定走者に対して推奨する同じ距離走における推奨走行ペースを算出可能である。
以下、添付図面を適宜参照しつつ、本発明の実施形態に係る推奨走行ペース算出システム及び推奨走行ペース算出方法について説明する。
＜第１実施形態＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る推奨走行ペース算出システムの概略構成を示す図である。図１（ａ）はシステム構成を示す模式図であり、図１（ｂ）はシステム構成を示すブロック図である。
図１に示すように、本実施形態に係る推奨走行ペース算出システム１００は、対応関係記憶手段２１と、走行ペース取得手段１１と、補正手段２２と、推奨走行ペース算出手段２３と、を備えている。
図１は、本発明の第１実施形態に係る推奨走行ペース算出システムの概略構成を示す図である。図１（ａ）はシステム構成を示す模式図であり、図１（ｂ）はシステム構成を示すブロック図である。
図１に示すように、本実施形態に係る推奨走行ペース算出システム１００は、対応関係記憶手段２１と、走行ペース取得手段１１と、補正手段２２と、推奨走行ペース算出手段２３と、を備えている。
本実施形態において、走行ペース取得手段１１は、被判定走者（図示せず）が携帯する携帯端末１（図１に示す例では、被判定走者が装着するスマートウォッチ）に設けられている。具体的には、携帯端末１（スマートウォッチ）が具備するＧＰＳ機能等が走行ペース取得手段１１として機能する。
また、本実施形態において、対応関係記憶手段２１、補正手段２２及び推奨走行ペース算出手段２３は、携帯端末１とインターネット等の電気通信回線Ｎを介して電気的に接続されたサーバ２に設けられている。具体的には、対応関係記憶手段２１は、サーバ２が具備するＲＯＭ、ＲＡＭ等のメモリやハードディスク等によって構成されている。また、補正手段２２及び推奨走行ペース算出手段２３は、サーバ２にインストールされた、これら各手段の機能を奏するプログラムから構成されている。
また、本実施形態において、対応関係記憶手段２１、補正手段２２及び推奨走行ペース算出手段２３は、携帯端末１とインターネット等の電気通信回線Ｎを介して電気的に接続されたサーバ２に設けられている。具体的には、対応関係記憶手段２１は、サーバ２が具備するＲＯＭ、ＲＡＭ等のメモリやハードディスク等によって構成されている。また、補正手段２２及び推奨走行ペース算出手段２３は、サーバ２にインストールされた、これら各手段の機能を奏するプログラムから構成されている。
なお、本実施形態では、上記のように、走行ペース取得手段１１が携帯端末１に設けられ、対応関係記憶手段２１、補正手段２２及び推奨走行ペース算出手段２３がサーバ２に設けられた構成を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限るものではなく、走行ペース取得手段１１、対応関係記憶手段２１、補正手段２２及び推奨走行ペース算出手段２３の全てが携帯端末１に設けられている構成や、全てがサーバ２に設けられている構成を採用することも可能である。
以下、上記の構成を有する推奨走行ペース算出システム１００を用いた推奨走行ペース算出方法について説明する。
図２は、本発明の第１実施形態に係る推奨走行ペース算出方法の概略手順を示すフロー図である。
図２に示すように、本実施形態に係る推奨走行ペース算出方法は、対応関係記憶工程Ｓ１と、走行ペース取得工程Ｓ２と、補正工程Ｓ４と、推奨走行ペース算出工程Ｓ５と、を含んでいる。また、本実施形態では、前述のように、走行ペース取得手段１１が携帯端末１に設けられ、対応関係記憶手段２１、補正手段２２及び推奨走行ペース算出手段２３がサーバ２に設けられた構成である（すなわち、走行ペース取得手段１１と、対応関係記憶手段２１、補正手段２２及び推奨走行ペース算出手段２３とが別の装置に設けられている）ことから、走行ペース送信工程Ｓ３と、推奨走行ペース送信工程Ｓ６と、を更に含んでいる。
以下、各工程Ｓ１～Ｓ６について、順に説明する。
図２は、本発明の第１実施形態に係る推奨走行ペース算出方法の概略手順を示すフロー図である。
図２に示すように、本実施形態に係る推奨走行ペース算出方法は、対応関係記憶工程Ｓ１と、走行ペース取得工程Ｓ２と、補正工程Ｓ４と、推奨走行ペース算出工程Ｓ５と、を含んでいる。また、本実施形態では、前述のように、走行ペース取得手段１１が携帯端末１に設けられ、対応関係記憶手段２１、補正手段２２及び推奨走行ペース算出手段２３がサーバ２に設けられた構成である（すなわち、走行ペース取得手段１１と、対応関係記憶手段２１、補正手段２２及び推奨走行ペース算出手段２３とが別の装置に設けられている）ことから、走行ペース送信工程Ｓ３と、推奨走行ペース送信工程Ｓ６と、を更に含んでいる。
以下、各工程Ｓ１～Ｓ６について、順に説明する。
［対応関係記憶工程Ｓ１］
対応関係記憶工程Ｓ１では、不特定多数の走者が走行した走行距離と最速の走行ペースとの対応関係である第１対応関係を対応関係記憶手段２１に記憶する。対応関係記憶手段２１への第１対応関係の記憶は、恒久的に記憶させても良いし（対応関係記憶手段２１がＲＯＭやハードディスクから構成される場合等）、本実施形態に係る推奨走行ペース算出方法を実行する際に外部からサーバ２に入力して一時的に記憶させても良い（対応関係記憶手段２１がＲＡＭから構成される場合等）。
対応関係記憶工程Ｓ１では、不特定多数の走者が走行した走行距離と最速の走行ペースとの対応関係である第１対応関係を対応関係記憶手段２１に記憶する。対応関係記憶手段２１への第１対応関係の記憶は、恒久的に記憶させても良いし（対応関係記憶手段２１がＲＯＭやハードディスクから構成される場合等）、本実施形態に係る推奨走行ペース算出方法を実行する際に外部からサーバ２に入力して一時的に記憶させても良い（対応関係記憶手段２１がＲＡＭから構成される場合等）。
図３は、第１対応関係の一例を概略的に示す図である。
第１対応関係は、不特定多数の走者が各種の走行距離を最速で走行するのに要した時間をその走行距離で除算して得られる走行ペースを測定して、走行距離と走行ペースとの対応関係を紐付けて整理することで、統計的に作成することが可能である。
図３に示す第１対応関係は、５ｋｍを最速２６０ｓｅｃ／ｋｍの走行ペースで走行できる人は、１０ｋｍを最速２７０ｓｅｃ／ｋｍの走行ペースで走行でき、ハーフマラソンを最速２８０ｓｅｃ／ｋｍの走行ペースで走行でき、フルマラソンを最速３１０ｓｅｃ／ｋｍの走行ペースで走行できるといったように、走行距離と最速の走行ペースとの対応関係をテーブル形式で表したものである。ただし、本発明はこれに限るものではなく、第１対応関係を関数形式で表すことも可能である。
第１対応関係は、不特定多数の走者が各種の走行距離を最速で走行するのに要した時間をその走行距離で除算して得られる走行ペースを測定して、走行距離と走行ペースとの対応関係を紐付けて整理することで、統計的に作成することが可能である。
図３に示す第１対応関係は、５ｋｍを最速２６０ｓｅｃ／ｋｍの走行ペースで走行できる人は、１０ｋｍを最速２７０ｓｅｃ／ｋｍの走行ペースで走行でき、ハーフマラソンを最速２８０ｓｅｃ／ｋｍの走行ペースで走行でき、フルマラソンを最速３１０ｓｅｃ／ｋｍの走行ペースで走行できるといったように、走行距離と最速の走行ペースとの対応関係をテーブル形式で表したものである。ただし、本発明はこれに限るものではなく、第１対応関係を関数形式で表すことも可能である。
［走行ペース取得工程Ｓ２］
走行ペース取得工程Ｓ２では、走行ペース取得手段１１が、被判定走者が走行した所定距離の距離走における所定区間毎の走行ペースを取得する。例えば、所定距離の距離走がフルマラソンである場合には、最初の４区間が１０ｋｍ又は最初の８区間が５ｋｍであって、残りの区間が２．１９５ｋｍであり、これら各区間毎の走行ペースを取得することが考えられる。また、例えば、所定距離の距離走がハーフマラソンである場合には、最初の２区間が１０ｋｍ又は最初の４区間が５ｋｍであって残りの区間が１．０９７５ｋｍであり、これら各区間毎の走行ペースを取得することが考えられる。
走行ペース取得工程Ｓ２では、走行ペース取得手段１１が、被判定走者が走行した所定距離の距離走における所定区間毎の走行ペースを取得する。例えば、所定距離の距離走がフルマラソンである場合には、最初の４区間が１０ｋｍ又は最初の８区間が５ｋｍであって、残りの区間が２．１９５ｋｍであり、これら各区間毎の走行ペースを取得することが考えられる。また、例えば、所定距離の距離走がハーフマラソンである場合には、最初の２区間が１０ｋｍ又は最初の４区間が５ｋｍであって残りの区間が１．０９７５ｋｍであり、これら各区間毎の走行ペースを取得することが考えられる。
［走行ペース送信工程Ｓ３］
走行ペース送信工程Ｓ３では、走行ペース取得手段１１で取得された被判定走者の所定区間毎の走行ペースが、携帯端末１から電気通信回線Ｎを介してサーバ２に送信される。
なお、走行ペース取得手段１１、対応関係記憶手段２１、補正手段２２及び推奨走行ペース算出手段２３の全てが携帯端末１に設けられている場合には、携帯端末１から電気通信回線Ｎを介してサーバ２に走行ペースを送信する走行ペース送信工程Ｓ３は不要である。
走行ペース送信工程Ｓ３では、走行ペース取得手段１１で取得された被判定走者の所定区間毎の走行ペースが、携帯端末１から電気通信回線Ｎを介してサーバ２に送信される。
なお、走行ペース取得手段１１、対応関係記憶手段２１、補正手段２２及び推奨走行ペース算出手段２３の全てが携帯端末１に設けられている場合には、携帯端末１から電気通信回線Ｎを介してサーバ２に走行ペースを送信する走行ペース送信工程Ｓ３は不要である。
［補正工程Ｓ４］
補正工程Ｓ４では、補正手段２２が、走行ペース取得工程Ｓ２で取得され、走行ペース送信工程Ｓ３で送信された被判定走者の所定区間毎の走行ペースのうちの最速の走行ペースを抽出する。そして、補正手段２２が、抽出した最速の走行ペースと、対応関係記憶工程Ｓ１で記憶された第１対応関係とに基づき、走行ペース取得工程Ｓ２で取得された被判定走者の所定区間毎の走行ペースを補正する。なお、本実施形態の補正工程Ｓ４では、第１対応関係をそのまま用いるのではなく、第１対応関係に基づき作成された補正関数を用いて補正している。
以下、本実施形態の補正工程Ｓ４について、より具体的に説明する。
補正工程Ｓ４では、補正手段２２が、走行ペース取得工程Ｓ２で取得され、走行ペース送信工程Ｓ３で送信された被判定走者の所定区間毎の走行ペースのうちの最速の走行ペースを抽出する。そして、補正手段２２が、抽出した最速の走行ペースと、対応関係記憶工程Ｓ１で記憶された第１対応関係とに基づき、走行ペース取得工程Ｓ２で取得された被判定走者の所定区間毎の走行ペースを補正する。なお、本実施形態の補正工程Ｓ４では、第１対応関係をそのまま用いるのではなく、第１対応関係に基づき作成された補正関数を用いて補正している。
以下、本実施形態の補正工程Ｓ４について、より具体的に説明する。
本実施形態の対応関係記憶手段２１には、第１対応関係に基づき作成された、最速の走行ペースに応じた補正関数が記憶されている。具体的には、補正関数は、最速の走行ペースと距離走における所定区間毎の走行ペースとを変数とする関数である。補正関数は、第１対応関係に基づき手動で作成し、これを対応関係記憶手段２１に記憶させても良いし、補正手段２２が、第１対応関係に基づき自動で補正関数を作成し、これを対応関係記憶手段２１に記憶させても良い。対応関係記憶手段２１への補正関数の記憶は、第１対応関係と同様に、恒久的に記憶させても良いし、本実施形態に係る推奨走行ペース算出方法を実行する際に外部からサーバ２に入力して一時的に記憶させても良い。
以下、補正関数の作成方法について具体的に説明する。
図４は、補正関数の作成方法の一例を説明する説明図である。図４の横軸は走行距離を、縦軸は走行ペースを示す。縦軸は下方に行くほど値が大きくなっている。図４において、Ｌiは、距離走（図４に示す例では、フルマラソン）における各所定区間ｉ（ｉ＝１～５）の距離を意味する。また、Ｐiは、所定区間ｉ毎の走行ペースを意味する。また、Ｐmaxは、所定区間ｉ毎の走行ペースＰiのうちの最速の走行ペースを意味する。また、Ｐwは、歩行時の走行ペースを意味する。さらに、Ｆ（Ｐmax，Ｐi）は補正関数を意味する。なお、図４に示す例では、Ｌ1＝Ｌ2＝Ｌ3＝Ｌ4＝１０ｋｍ、Ｌ5＝２．１９５ｋｍである。
補正関数を作成する際には、まず第１ステップとして、図４（ａ）に示すように、第１対応関係を用いて、ある区間を最速の走行ペースＰmaxで走行して残りの区間を走行ペースＰwで歩行したと仮定したときの距離走における理想の平均走行ペースを算出する。図４（ａ）に示す例では、図４（ａ）において「〇」で示すように、最初の区間１（距離Ｌ1の区間）を最速の走行ペースＰmaxで走行して（すなわち、Ｐ1＝Ｐmax）、残りの区間２～５（距離Ｌ2～Ｌ5の区間）を歩行する（すなわち、Ｐ2＝Ｐ3＝Ｐ4＝Ｐ5＝Ｐw）場合を仮定している。このときの平均走行ペースは、歩行時の走行ペースＰwに応じて大きな値となる。そして、例えば、走行距離が１０ｋｍである区間１の走行ペースＰ1＝Ｐmax＝２７０ｓｅｃ／ｋｍであれば、図３に示す第１対応関係から、フルマラソンの最速の走行ペース３１０ｓｅｃ／ｋｍが対応するため、理想の平均走行ペースは、平均走行ペースよりも値の小さな３１０ｓｅｃ／ｋｍとなる。
図４は、補正関数の作成方法の一例を説明する説明図である。図４の横軸は走行距離を、縦軸は走行ペースを示す。縦軸は下方に行くほど値が大きくなっている。図４において、Ｌiは、距離走（図４に示す例では、フルマラソン）における各所定区間ｉ（ｉ＝１～５）の距離を意味する。また、Ｐiは、所定区間ｉ毎の走行ペースを意味する。また、Ｐmaxは、所定区間ｉ毎の走行ペースＰiのうちの最速の走行ペースを意味する。また、Ｐwは、歩行時の走行ペースを意味する。さらに、Ｆ（Ｐmax，Ｐi）は補正関数を意味する。なお、図４に示す例では、Ｌ1＝Ｌ2＝Ｌ3＝Ｌ4＝１０ｋｍ、Ｌ5＝２．１９５ｋｍである。
補正関数を作成する際には、まず第１ステップとして、図４（ａ）に示すように、第１対応関係を用いて、ある区間を最速の走行ペースＰmaxで走行して残りの区間を走行ペースＰwで歩行したと仮定したときの距離走における理想の平均走行ペースを算出する。図４（ａ）に示す例では、図４（ａ）において「〇」で示すように、最初の区間１（距離Ｌ1の区間）を最速の走行ペースＰmaxで走行して（すなわち、Ｐ1＝Ｐmax）、残りの区間２～５（距離Ｌ2～Ｌ5の区間）を歩行する（すなわち、Ｐ2＝Ｐ3＝Ｐ4＝Ｐ5＝Ｐw）場合を仮定している。このときの平均走行ペースは、歩行時の走行ペースＰwに応じて大きな値となる。そして、例えば、走行距離が１０ｋｍである区間１の走行ペースＰ1＝Ｐmax＝２７０ｓｅｃ／ｋｍであれば、図３に示す第１対応関係から、フルマラソンの最速の走行ペース３１０ｓｅｃ／ｋｍが対応するため、理想の平均走行ペースは、平均走行ペースよりも値の小さな３１０ｓｅｃ／ｋｍとなる。
次に、第２ステップとして、前記仮定した距離走における所定区間ｉ毎の走行ペースＰiを最速の走行ペースＰmaxに応じた補正関数（より具体的には、最速の走行ペースＰmaxと所定区間ｉ毎の走行ペースＰiとを変数とする関数）Ｆ（Ｐmax，Ｐi）に基づき、以下の式（１）で示すように補正した場合に、第１ステップで算出した理想の平均走行ペースが得られるように、補正関数Ｆ（Ｐmax，Ｐi）を決定する。
具体的には、図４に示す例では、区間１の走行ペースＰ1＝Ｐmaxであり、区間２～５の走行ペースＰ2＝Ｐ3＝Ｐ4＝Ｐ5＝Ｐwであるため、図４（ｂ）に示すように、所定区間毎の補正後の走行ペースは、区間１については、Ｆ（Ｐmax、Ｐmax）＝Ｐmaxとなり、区間２～５については、Ｆ（Ｐmax、Ｐw）となる。
具体的には、図４に示す例では、区間１の走行ペースＰ1＝Ｐmaxであり、区間２～５の走行ペースＰ2＝Ｐ3＝Ｐ4＝Ｐ5＝Ｐwであるため、図４（ｂ）に示すように、所定区間毎の補正後の走行ペースは、区間１については、Ｆ（Ｐmax、Ｐmax）＝Ｐmaxとなり、区間２～５については、Ｆ（Ｐmax、Ｐw）となる。
したがい、所定区間ｉ毎の補正後の走行ペースを平均化すると、以下の式（２）’が成立する。
第２ステップでは、この補正後の平均走行ペースが第１ステップで算出した理想の平均走行ペース（図４に示す例では、３１０ｓｅｃ／ｋｍ）に等しくなるように、補正関数Ｆ（Ｐmax、Ｐw）を決定する。
そして、例えば、以上に説明した第１ステップ及び第２ステップを、歩行時の走行ペースＰwを固定し、最速の走行ペースＰmaxの値を変えて繰り返し実行することで、補正関数Ｆ（Ｐmax、Ｐi）を作成することができる。なお、補正関数Ｆ（Ｐmax、Ｐi）は、上記の式（２）’で表される補正後の平均走行ペースが理想の平均走行ペースに等しくなる限りにおいて、線形関数でも、非線形関数でもよい。
第２ステップでは、この補正後の平均走行ペースが第１ステップで算出した理想の平均走行ペース（図４に示す例では、３１０ｓｅｃ／ｋｍ）に等しくなるように、補正関数Ｆ（Ｐmax、Ｐw）を決定する。
そして、例えば、以上に説明した第１ステップ及び第２ステップを、歩行時の走行ペースＰwを固定し、最速の走行ペースＰmaxの値を変えて繰り返し実行することで、補正関数Ｆ（Ｐmax、Ｐi）を作成することができる。なお、補正関数Ｆ（Ｐmax、Ｐi）は、上記の式（２）’で表される補正後の平均走行ペースが理想の平均走行ペースに等しくなる限りにおいて、線形関数でも、非線形関数でもよい。
図５は、補正工程Ｓ４及び推奨走行ペース算出工程Ｓ５を説明する説明図である。図５の横軸は走行距離を、縦軸は走行ペースを示す。縦軸は下方に行くほど値が大きくなっている。
本実施形態の補正工程Ｓ４では、補正手段２２が、抽出した被判定走者の最速の走行ペースＰmax（図５（ａ）に示す例では、Ｐ1＝Ｐmax）と、上記のようにして作成した補正関数Ｆ（Ｐmax、Ｐi）とに基づき、前述の式（１）と同様にして、被判定走者の所定区間毎の走行ペースＰi（図５（ａ）に示す例では、ｉ＝１～５）を補正する。
すなわち、補正手段２２は、被判定走者が走行した距離走における各所定区間ｉ（ｉ＝１～ｎ、図５（ａ）に示す例ではｎ＝５）の距離をＬiとし、所定区間ｉ毎の走行ペースをＰiとし、所定区間ｉ毎の走行ペースＰiのうちの最速の走行ペースをＰmaxとしたとき、作成した補正関数Ｆ（Ｐmax、Ｐi）を用いて、以下の式（１）に基づき、被判定走者の所定区間ｉ毎の走行ペースＰiを補正する。図５（ａ）に示す例では、図５（ｂ）に示すように、走行ペースＰ1は最速の走行ペースＰmaxであるためＰ1（Ｐmax）のままであるが、走行ペースＰ2はＦ（Ｐmax、Ｐ2）に補正され、走行ペースＰ3はＦ（Ｐmax、Ｐ3）に補正され、走行ペースＰ4はＦ（Ｐmax、Ｐ4）に補正され、走行ペースＰ5はＦ（Ｐmax、Ｐ5）に補正される。
本実施形態の補正工程Ｓ４では、補正手段２２が、抽出した被判定走者の最速の走行ペースＰmax（図５（ａ）に示す例では、Ｐ1＝Ｐmax）と、上記のようにして作成した補正関数Ｆ（Ｐmax、Ｐi）とに基づき、前述の式（１）と同様にして、被判定走者の所定区間毎の走行ペースＰi（図５（ａ）に示す例では、ｉ＝１～５）を補正する。
すなわち、補正手段２２は、被判定走者が走行した距離走における各所定区間ｉ（ｉ＝１～ｎ、図５（ａ）に示す例ではｎ＝５）の距離をＬiとし、所定区間ｉ毎の走行ペースをＰiとし、所定区間ｉ毎の走行ペースＰiのうちの最速の走行ペースをＰmaxとしたとき、作成した補正関数Ｆ（Ｐmax、Ｐi）を用いて、以下の式（１）に基づき、被判定走者の所定区間ｉ毎の走行ペースＰiを補正する。図５（ａ）に示す例では、図５（ｂ）に示すように、走行ペースＰ1は最速の走行ペースＰmaxであるためＰ1（Ｐmax）のままであるが、走行ペースＰ2はＦ（Ｐmax、Ｐ2）に補正され、走行ペースＰ3はＦ（Ｐmax、Ｐ3）に補正され、走行ペースＰ4はＦ（Ｐmax、Ｐ4）に補正され、走行ペースＰ5はＦ（Ｐmax、Ｐ5）に補正される。
［推奨走行ペース算出工程Ｓ５］
推奨走行ペース算出工程Ｓ５では、推奨走行ペース算出手段２３が、補正工程Ｓ４で補正された被判定走者の所定区間毎の補正後の走行ペースＦ（Ｐmax、Ｐi）に基づき、被判定走者に対して推奨する距離走における推奨走行ペースを算出する。具体的には、推奨走行ペース算出手段２３は、以下の式（２）に基づき、被判定走者の前記推奨走行ペースを算出する。
図５（ｂ）に示すように、算出された推奨走行ペースは、図３に示す第１対応関係から求まる理想の平均走行ペースよりも値が小さくなる。
推奨走行ペース算出工程Ｓ５では、推奨走行ペース算出手段２３が、補正工程Ｓ４で補正された被判定走者の所定区間毎の補正後の走行ペースＦ（Ｐmax、Ｐi）に基づき、被判定走者に対して推奨する距離走における推奨走行ペースを算出する。具体的には、推奨走行ペース算出手段２３は、以下の式（２）に基づき、被判定走者の前記推奨走行ペースを算出する。
図５（ｂ）に示すように、算出された推奨走行ペースは、図３に示す第１対応関係から求まる理想の平均走行ペースよりも値が小さくなる。
［推奨走行ペース送信工程Ｓ６］
推奨走行ペース送信工程Ｓ６では、推奨走行ペース算出手段２３で算出された被判定走者に対する推奨走行ペースが、サーバ２から電気通信回線Ｎを介して携帯端末１に送信される。
なお、走行ペース取得手段１１、対応関係記憶手段２１、補正手段２２及び推奨走行ペース算出手段２３の全てがサーバ２に設けられている場合には、サーバ２から電気通信回線Ｎを介して携帯端末１に推奨走行ペースを送信する推奨走行ペース送信工程Ｓ６は不要である。
推奨走行ペース送信工程Ｓ６では、推奨走行ペース算出手段２３で算出された被判定走者に対する推奨走行ペースが、サーバ２から電気通信回線Ｎを介して携帯端末１に送信される。
なお、走行ペース取得手段１１、対応関係記憶手段２１、補正手段２２及び推奨走行ペース算出手段２３の全てがサーバ２に設けられている場合には、サーバ２から電気通信回線Ｎを介して携帯端末１に推奨走行ペースを送信する推奨走行ペース送信工程Ｓ６は不要である。
以上に説明した本実施形態に係る推奨走行ペース算出システム１００及びこれを用いた推奨走行ペース算出方法によれば、走行ペース取得行程Ｓ２において、走行ペース取得手段１１によって、被判定走者が実際に走行した所定距離の距離走における所定区間ｉ毎の走行ペースが取得される。そして、補正行程Ｓ４において、補正手段２２によって、被判定走者の所定区間毎の走行ペースのうちの最速の走行ペースＰmaxが抽出され、該抽出した最速の走行ペースＰmaxと、対応関係記憶行程Ｓ１において、対応関係記憶手段２１に記憶された第１対応関係とに基づき、被判定走者の所定区間ｉ毎の走行ペースが補正される。所定区間ｉ毎の補正後の走行ペースＦ（Ｐmax、Ｐi）は、被判定走者の最速の走行ペースＰmax、換言すれば、被判定走者の本来の実力に見合った所定区間ｉ毎の走行ペースである。そして、推奨走行ペース算出行程Ｓ５において、推奨走行ペース算出手段２３によって、被判定走者の所定区間ｉ毎の補正後の走行ペースに基づき、被判定走者に対して推奨する同じ距離走における推奨走行ペース（本実施形態では、所定区間ｉ毎の補正後の走行ペースの平均値）が算出される。この算出された推奨走行ペースは、本発明者らの知見によれば、被判定走者に対して適切な推奨走行ペースである。
以下、本実施形態に係る推奨走行ペース算出方法によって算出した推奨走行ペースの妥当性を検証した試験の一例について説明する。
上記試験では、被判定走者が１２レースのフルマラソンを実際に走行し、所定区間毎の走行ペースを取得して、これに基づき推奨走行ペースを算出した。一方、同じ被判定走者がレースの数日前にＡＴ（Ananerobic Threshold）ペースを測定して、この測定結果からフルマラソンでの予測走行ペースを算出した。
上記試験では、被判定走者が１２レースのフルマラソンを実際に走行し、所定区間毎の走行ペースを取得して、これに基づき推奨走行ペースを算出した。一方、同じ被判定走者がレースの数日前にＡＴ（Ananerobic Threshold）ペースを測定して、この測定結果からフルマラソンでの予測走行ペースを算出した。
図６は、上記試験の結果を示す。図６の横軸はＡＴペースから算出（予測）した走行ペースを、縦軸は本実施形態に係る推奨走行ペース算出方法によって算出した推奨走行ペースを示す。なお、図６には、実際にフルマラソンを走行したときの平均走行ペース（図６に「●」で示すデータであり、その回帰直線を破線で示す）も図示している。また、横軸と縦軸の値が一致する場合を一点鎖線で図示している。
図６から分かるように、本実施形態に係る推奨走行ペース算出方法で算出した推奨走行ペース（図６に「〇」で示すデータであり、その回帰直線を実線で示す）は、ＡＴペースから算出した走行ペースと比較的良く一致しており、本実施形態に係る推奨走行ペース算出方法によって算出した推奨走行ペースが妥当であるといえる。
図６から分かるように、本実施形態に係る推奨走行ペース算出方法で算出した推奨走行ペース（図６に「〇」で示すデータであり、その回帰直線を実線で示す）は、ＡＴペースから算出した走行ペースと比較的良く一致しており、本実施形態に係る推奨走行ペース算出方法によって算出した推奨走行ペースが妥当であるといえる。
＜第２実施形態＞
図７は、本発明の第２実施形態に係る推奨走行ペース算出システムの概略構成を示す図である。図７（ａ）はシステム構成を示す模式図であり、図７（ｂ）はシステム構成を示すブロック図である。
図７に示すように、本実施形態に係る推奨走行ペース算出システム１００Ａは、対応関係記憶手段２１Ａと、走行ペース取得手段１１と、走行ペース特徴量算出手段２４と、推奨走行ペース算出手段２３Ａと、を備えている。
以下、主として、第１実施形態に係る推奨走行ペース算出システム１００Ａと相違する点について説明し、同じ機能を有する構成要素については同じ符号を付して説明を適宜省略する。
図７は、本発明の第２実施形態に係る推奨走行ペース算出システムの概略構成を示す図である。図７（ａ）はシステム構成を示す模式図であり、図７（ｂ）はシステム構成を示すブロック図である。
図７に示すように、本実施形態に係る推奨走行ペース算出システム１００Ａは、対応関係記憶手段２１Ａと、走行ペース取得手段１１と、走行ペース特徴量算出手段２４と、推奨走行ペース算出手段２３Ａと、を備えている。
以下、主として、第１実施形態に係る推奨走行ペース算出システム１００Ａと相違する点について説明し、同じ機能を有する構成要素については同じ符号を付して説明を適宜省略する。
本実施形態においても、走行ペース取得手段１１は、被判定走者（図示せず）が携帯する携帯端末１（図７に示す例では、被判定走者が装着するスマートウォッチ）に設けられている。具体的には、携帯端末１（スマートウォッチ）が具備するＧＰＳ機能等が走行ペース取得手段１１として機能する。
また、本実施形態において、対応関係記憶手段２１Ａ、走行ペース特徴量算出手段２４及び推奨走行ペース算出手段２３Ａは、携帯端末１とインターネット等の電気通信回線Ｎを介して電気的に接続されたサーバ２Ａに設けられている。具体的には、対応関係記憶手段２１Ａは、サーバ２Ａが具備するＲＯＭ、ＲＡＭ等のメモリやハードディスク等によって構成されている。また、走行ペース特徴量算出手段２４及び推奨走行ペース算出手段２３Ａは、サーバ２Ａにインストールされた、これら各手段の機能を奏するプログラムから構成されている。
また、本実施形態において、対応関係記憶手段２１Ａ、走行ペース特徴量算出手段２４及び推奨走行ペース算出手段２３Ａは、携帯端末１とインターネット等の電気通信回線Ｎを介して電気的に接続されたサーバ２Ａに設けられている。具体的には、対応関係記憶手段２１Ａは、サーバ２Ａが具備するＲＯＭ、ＲＡＭ等のメモリやハードディスク等によって構成されている。また、走行ペース特徴量算出手段２４及び推奨走行ペース算出手段２３Ａは、サーバ２Ａにインストールされた、これら各手段の機能を奏するプログラムから構成されている。
なお、本実施形態では、上記のように、走行ペース取得手段１１が携帯端末１に設けられ、対応関係記憶手段２１Ａ、走行ペース特徴量算出手段２４及び推奨走行ペース算出手段２３Ａがサーバ２Ａに設けられた構成を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限るものではなく、走行ペース取得手段１１、対応関係記憶手段２１Ａ、走行ペース特徴量算出手段２４及び推奨走行ペース算出手段２３Ａの全てが携帯端末１に設けられている構成や、全てがサーバ２Ａに設けられている構成を採用することも可能である。
以下、上記の構成を有する推奨走行ペース算出システム１００Ａを用いた推奨走行ペース算出方法について説明する。
図８は、本発明の第２実施形態に係る推奨走行ペース算出方法の概略手順を示すフロー図である。
図８に示すように、本実施形態に係る推奨走行ペース算出方法は、対応関係記憶工程Ｓ１Ａと、走行ペース取得工程Ｓ２と、走行ペース特徴量算出工程Ｓ７と、推奨走行ペース算出工程Ｓ５Ａと、を含んでいる。また、本実施形態では、前述のように、走行ペース取得手段１１が携帯端末１に設けられ、対応関係記憶手段２１Ａ、走行ペース特徴量算出手段２４及び推奨走行ペース算出手段２３Ａがサーバ２Ａに設けられた構成である（すなわち、走行ペース取得手段１１と、対応関係記憶手段２１Ａ、走行ペース特徴量算出手段２４及び推奨走行ペース算出手段２３Ａとが別の装置に設けられている）ことから、走行ペース送信工程Ｓ３と、推奨走行ペース送信工程Ｓ６と、を更に含んでいる。
走行ペース取得工程Ｓ２、走行ペース送信工程Ｓ３及び推奨走行ペース送信工程Ｓ６については、第１実施形態と同様であるため、説明を省略し、以下、対応関係記憶工程Ｓ１Ａ、走行ペース特徴量算出工程Ｓ７及び推奨走行ペース算出工程Ｓ５Ａについて、順に説明する。
図８は、本発明の第２実施形態に係る推奨走行ペース算出方法の概略手順を示すフロー図である。
図８に示すように、本実施形態に係る推奨走行ペース算出方法は、対応関係記憶工程Ｓ１Ａと、走行ペース取得工程Ｓ２と、走行ペース特徴量算出工程Ｓ７と、推奨走行ペース算出工程Ｓ５Ａと、を含んでいる。また、本実施形態では、前述のように、走行ペース取得手段１１が携帯端末１に設けられ、対応関係記憶手段２１Ａ、走行ペース特徴量算出手段２４及び推奨走行ペース算出手段２３Ａがサーバ２Ａに設けられた構成である（すなわち、走行ペース取得手段１１と、対応関係記憶手段２１Ａ、走行ペース特徴量算出手段２４及び推奨走行ペース算出手段２３Ａとが別の装置に設けられている）ことから、走行ペース送信工程Ｓ３と、推奨走行ペース送信工程Ｓ６と、を更に含んでいる。
走行ペース取得工程Ｓ２、走行ペース送信工程Ｓ３及び推奨走行ペース送信工程Ｓ６については、第１実施形態と同様であるため、説明を省略し、以下、対応関係記憶工程Ｓ１Ａ、走行ペース特徴量算出工程Ｓ７及び推奨走行ペース算出工程Ｓ５Ａについて、順に説明する。
［対応関係記憶工程Ｓ１Ａ］
対応関係記憶工程Ｓ１Ａでは、不特定多数の走者が走行した所定距離の距離走における平均走行ペース及び走行ペースのばらつきによって規定される走行ペース特徴量と、前記距離走における推奨走行ペースとの対応関係である第２対応関係を対応関係記憶手段２１Ａに記憶する。対応関係記憶手段２１Ａへの第２対応関係の記憶は、恒久的に記憶させても良いし（対応関係記憶手段２１ＡがＲＯＭやハードディスクから構成される場合等）、本実施形態に係る推奨走行ペース算出方法を実行する際に外部からサーバ２Ａに入力して一時的に記憶させても良い（対応関係記憶手段２１ＡがＲＡＭから構成される場合等）。
第２対応関係を構成する走行ペース特徴量としては、例えば、平均走行ペースと走行ペースのばらつきとの線形和や、平均走行ペースのＮ乗（Ｎ≧２）と走行ペースのばらつきのＮ乗（Ｎ≧２）との線形和や、走行ペースのばらつきの平均走行ペース及び走行ペースのばらつき自体を用いることができる。走行ペースのばらつきとしては、例えば、走行ペースの標準偏差や平均二乗誤差等を用いることができる。一方、第２対応関係を構成する推奨走行ペースとしては、例えば、測定したＶＯ２ｍａｘ（最大酸素摂取量）から算出（予測）される推奨走行ペースや、測定したＡＴペースから算出（予測）される推奨走行ペースを用いたり、第１実施形態で用いた第１対応関係（図３参照）から算出される最速の走行ペースを推奨走行ペースとして用いることができる。
第２対応関係は、不特定多数の走者の走行ペース特徴量と推奨走行ペースとを用いた統計処理や、ニューラルネットワーク等の機械学習によって作成可能である。
対応関係記憶工程Ｓ１Ａでは、不特定多数の走者が走行した所定距離の距離走における平均走行ペース及び走行ペースのばらつきによって規定される走行ペース特徴量と、前記距離走における推奨走行ペースとの対応関係である第２対応関係を対応関係記憶手段２１Ａに記憶する。対応関係記憶手段２１Ａへの第２対応関係の記憶は、恒久的に記憶させても良いし（対応関係記憶手段２１ＡがＲＯＭやハードディスクから構成される場合等）、本実施形態に係る推奨走行ペース算出方法を実行する際に外部からサーバ２Ａに入力して一時的に記憶させても良い（対応関係記憶手段２１ＡがＲＡＭから構成される場合等）。
第２対応関係を構成する走行ペース特徴量としては、例えば、平均走行ペースと走行ペースのばらつきとの線形和や、平均走行ペースのＮ乗（Ｎ≧２）と走行ペースのばらつきのＮ乗（Ｎ≧２）との線形和や、走行ペースのばらつきの平均走行ペース及び走行ペースのばらつき自体を用いることができる。走行ペースのばらつきとしては、例えば、走行ペースの標準偏差や平均二乗誤差等を用いることができる。一方、第２対応関係を構成する推奨走行ペースとしては、例えば、測定したＶＯ２ｍａｘ（最大酸素摂取量）から算出（予測）される推奨走行ペースや、測定したＡＴペースから算出（予測）される推奨走行ペースを用いたり、第１実施形態で用いた第１対応関係（図３参照）から算出される最速の走行ペースを推奨走行ペースとして用いることができる。
第２対応関係は、不特定多数の走者の走行ペース特徴量と推奨走行ペースとを用いた統計処理や、ニューラルネットワーク等の機械学習によって作成可能である。
図９は、統計処理によって作成した第２対応関係の一例を示す図である。図９の横軸は走行ペース特徴量（図９に示す例では、平均走行ペースと走行ペースの標準偏差との線形和）であり、縦軸は推奨走行ペースである。図９に示すように、両者は比較的良好な相関関係を有する。なお、図９に示す第２対応関係は、多数のデータ点（図９に「〇」で示す点）を用いて回帰計算することで求められた関数形式（破線で示す回帰直線）で表されているが、本発明はこれに限るものではなく、第２対応関係をテーブル形式で表すことも可能である。
［走行ペース特徴量算出工程Ｓ７］
走行ペース特徴量算出工程Ｓ７では、走行ペース特徴量算出手段２４が、走行ペース取得工程Ｓ２で取得され、走行ペース送信工程Ｓ３で送信された被判定走者の距離走における所定区間毎の走行ペースに基づき、平均走行ペース及び走行ペースのばらつきを算出し、平均走行ペース及び走行ペースのばらつきによって規定される走行ペース特徴量を算出する。
走行ペース特徴量算出工程Ｓ７では、走行ペース特徴量算出手段２４が、走行ペース取得工程Ｓ２で取得され、走行ペース送信工程Ｓ３で送信された被判定走者の距離走における所定区間毎の走行ペースに基づき、平均走行ペース及び走行ペースのばらつきを算出し、平均走行ペース及び走行ペースのばらつきによって規定される走行ペース特徴量を算出する。
［推奨走行ペース算出工程Ｓ５Ａ］
推奨走行ペース算出工程Ｓ５Ａでは、推奨走行ペース算出手段２３Ａが、走行ペース特徴量算出工程Ｓ７で算出された被判定走者の走行ペース特徴量と、対応関係記憶工程２１Ａで記憶された第２対応関係とに基づき、被判定走者に対して推奨する距離走における推奨走行ペースを算出する。具体的には、例えば、走行ペース特徴量算出工程Ｓ７で算出された被判定走者の走行ペース特徴量の値を図９の横軸に入力し、これに対応する縦軸の値を被判定走者に対して推奨する推奨走行ペースとして算出する。
推奨走行ペース算出工程Ｓ５Ａでは、推奨走行ペース算出手段２３Ａが、走行ペース特徴量算出工程Ｓ７で算出された被判定走者の走行ペース特徴量と、対応関係記憶工程２１Ａで記憶された第２対応関係とに基づき、被判定走者に対して推奨する距離走における推奨走行ペースを算出する。具体的には、例えば、走行ペース特徴量算出工程Ｓ７で算出された被判定走者の走行ペース特徴量の値を図９の横軸に入力し、これに対応する縦軸の値を被判定走者に対して推奨する推奨走行ペースとして算出する。
以上に説明した本実施形態に係る推奨走行ペース算出システム１００Ａ及びこれを用いた推奨走行ペース算出方法によれば、走行ペース特徴量算出工程Ｓ７において、走行ペース特徴量算出手段２４によって、被判定走者が実際に走行した所定距離の距離走における平均走行ペース及び走行ペースのばらつきによって規定される走行ペース特徴量が算出される。そして、推奨走行ペース算出工程Ｓ５Ａにおいて、推奨走行ペース算出手段２３Ａによって、算出された被判定走者の走行ペース特徴量と、対応関係記憶工程Ｓ１Ａにおいて、対応関係記憶手段２１Ａに記憶された第２対応関係（距離走における走行ペース特徴量と推奨走行ペースとの対応関係）とに基づき、被判定走者に対して推奨する同じ距離走における推奨走行ペースが算出される。本発明者らの知見によれば、平均走行ペース及び走行ペースのばらつきによって規定される走行ペース特徴量と、推奨走行ペースとの間には比較的良好な相関関係を有する。したがい、推奨走行ペース算出工程Ｓ５Ａによって算出された推奨走行ペースは、被判定走者に対して適切な推奨走行ペースである。
１００、１００Ａ・・・推奨走行ペース算出システム
１・・・携帯端末
２、２Ａ・・・サーバ
１１・・・走行ペース取得手段
２１、２１Ａ・・・対応関係記憶手段
２２・・・補正手段
２３、２３Ａ・・・推奨走行ペース算出手段
２４・・・走行ペース特徴量算出手段
Ｎ・・・電気通信回線
１・・・携帯端末
２、２Ａ・・・サーバ
１１・・・走行ペース取得手段
２１、２１Ａ・・・対応関係記憶手段
２２・・・補正手段
２３、２３Ａ・・・推奨走行ペース算出手段
２４・・・走行ペース特徴量算出手段
Ｎ・・・電気通信回線
Claims (4)
- 不特定多数の走者が走行した所定距離の距離走における平均走行ペース及び走行ペースのばらつきによって規定される走行ペース特徴量と、前記所定距離の距離走における推奨走行ペースとの対応関係である第２対応関係が記憶された対応関係記憶手段と、
被判定走者が走行した前記所定距離の距離走における平均走行ペース及び走行ペースのばらつきによって規定される走行ペース特徴量を算出する走行ペース特徴量算出手段と、
前記走行ペース特徴量算出手段で算出された前記被判定走者の前記走行ペース特徴量と、前記対応関係記憶手段に記憶された前記第２対応関係とに基づき、前記被判定走者に対して推奨する前記所定距離の距離走における推奨走行ペースを算出する推奨走行ペース算出手段と、
を備えることを特徴とする推奨走行ペース算出システム。 - 前記第２対応関係は、不特定多数の走者の前記走行ペース特徴量と前記推奨走行ペースとを用いた統計処理又は機械学習によって作成される、
ことを特徴とする請求項１に記載の推奨走行ペース算出システム。 - 前記第２対応関係における前記所定距離の距離走における推奨走行ペースは、前記不特定多数の走者の最大酸素摂取量を測定することで算出される、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の推奨走行ペース算出システム。 - 推奨走行ペース算出システムが実行する推奨走行ペース算出方法であって、
不特定多数の走者が走行した所定距離の距離走における平均走行ペース及び走行ペースのばらつきによって規定される走行ペース特徴量と、前記所定距離の距離走における推奨走行ペースとの対応関係である第２対応関係を記憶する対応関係記憶工程と、
被判定走者が走行した前記所定距離の距離走における平均走行ペース及び走行ペースのばらつきによって規定される走行ペース特徴量を算出する走行ペース特徴量算出工程と、
前記走行ペース特徴量算出工程で算出された前記被判定走者の前記走行ペース特徴量と、前記対応関係記憶工程で記憶された前記第２対応関係とに基づき、前記被判定走者に対して推奨する前記所定距離の距離走における推奨走行ペースを算出する推奨走行ペース算出工程と、
を含むことを特徴とする推奨走行ペース算出方法。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003315085A (ja) | 2002-02-25 | 2003-11-06 | Seiko Instruments Inc | ペース計測装置 |
| US20040260191A1 (en) | 1999-11-09 | 2004-12-23 | Stubbs Jack B. | Exercise monitoring system and methods |
| JP2013208266A (ja) | 2012-03-30 | 2013-10-10 | Sony Corp | ペースメーカ装置およびその動作方法、並びにプログラム |
| JP2017156267A (ja) | 2016-03-03 | 2017-09-07 | セイコーエプソン株式会社 | パフォーマンスモニタリング装置、パフォーマンスモニタリング方法、及びパフォーマンスモニタリングプログラム |
| JP2018007979A (ja) | 2016-07-15 | 2018-01-18 | カシオ計算機株式会社 | 運動支援装置及び運動支援方法、運動支援プログラム |
Family Cites Families (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0975491A (ja) * | 1995-09-13 | 1997-03-25 | Seiko Epson Corp | トレーニング支援装置 |
| JPH09178869A (ja) * | 1995-12-26 | 1997-07-11 | Casio Comput Co Ltd | 時間計測装置 |
| JP5067230B2 (ja) * | 2008-03-27 | 2012-11-07 | カシオ計算機株式会社 | 走行ペース表示装置、腕装着型装置および走行ペース表示方法 |
| CN102449560B (zh) * | 2009-04-26 | 2016-12-21 | 耐克创新有限合伙公司 | 运动手表 |
| CN105107185B (zh) * | 2009-04-27 | 2018-12-14 | 耐克创新有限合伙公司 | 用于生成训练计划和音乐播放列表的设备 |
| KR101817048B1 (ko) * | 2010-08-09 | 2018-01-09 | 나이키 이노베이트 씨.브이. | 모바일 장치를 이용한 피트니스 모니터링 |
| US11103747B1 (en) * | 2012-02-04 | 2021-08-31 | Thomas Chu-Shan Chuang | Athletic training optimization |
| US9697740B2 (en) * | 2013-08-23 | 2017-07-04 | Futurewei Technologies, Inc. | Wellness management method and system by wellness mode based on context-awareness platform on smartphone |
| JP6308804B2 (ja) * | 2014-02-27 | 2018-04-11 | セイコーインスツル株式会社 | 電子機器およびプログラム |
| US11687809B2 (en) * | 2016-10-06 | 2023-06-27 | Slyde Analytics Llc | Method and apparatus for predicting a race time |
| JP2018143537A (ja) * | 2017-03-06 | 2018-09-20 | セイコーエプソン株式会社 | 運動解析装置、運動解析システム、運動解析方法及び運動解析プログラム |
| CN108769920A (zh) * | 2018-06-04 | 2018-11-06 | 太仓迪米克斯节能服务有限公司 | 一种基于匀速运动的跑步提示方法及其系统 |
-
2019
- 2019-11-01 WO PCT/JP2019/043166 patent/WO2021084762A1/ja unknown
- 2019-11-01 CN CN202210252333.8A patent/CN114579932A/zh active Pending
- 2019-11-01 JP JP2020541812A patent/JP6963112B2/ja active Active
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- 2019-11-01 EP EP19927568.6A patent/EP3842104A4/en active Pending
-
2021
- 2021-08-27 JP JP2021138817A patent/JP7350031B2/ja active Active
-
2024
- 2024-01-17 US US18/415,325 patent/US20240157196A1/en active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20040260191A1 (en) | 1999-11-09 | 2004-12-23 | Stubbs Jack B. | Exercise monitoring system and methods |
| JP2003315085A (ja) | 2002-02-25 | 2003-11-06 | Seiko Instruments Inc | ペース計測装置 |
| JP2013208266A (ja) | 2012-03-30 | 2013-10-10 | Sony Corp | ペースメーカ装置およびその動作方法、並びにプログラム |
| JP2017156267A (ja) | 2016-03-03 | 2017-09-07 | セイコーエプソン株式会社 | パフォーマンスモニタリング装置、パフォーマンスモニタリング方法、及びパフォーマンスモニタリングプログラム |
| JP2018007979A (ja) | 2016-07-15 | 2018-01-18 | カシオ計算機株式会社 | 運動支援装置及び運動支援方法、運動支援プログラム |
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