JP7363896B2 - 生体誘導装置、生体誘導方法及び生体誘導プログラム - Google Patents

Description

本発明は、生体誘導装置、生体誘導方法及び生体誘導プログラムに関する。

スポーツやリハビリにおいて、ユーザの動きを適切な動き（例えば、より遠くまでボールを飛ばせる蹴り方、健常者の足の動かし方、など）へと変えることを支援するため、従来はノウハウがあるコーチやトレーナーが指導を行ってきた。

また、矯正器具を活用して支援を行う手法も提案されている。

例えば、非特許文献１及び２は、ユーザ自身の手によって、自分に合うよう性質を変えられるインソールを開示している。

非特許文献３は、ユーザの動きを適切な動きへと変えるために、電気刺激を与える手法を提案している。

さらに、ユーザの動きを増幅させるよう動力を付加するパワーアシストスーツを活用する手法もある。

"ADJUSTABLE COMFORT INSOLES - Just Pump-It-Up! Inflatable Replaceable Inserts for Shoes, Foot Leveler."［Online］、［令和１年５月２１日検索］、インターネット＜URL: http://www.inflasole.com/pages/instructions.html＞ Katerina Baousi, Nate Fear, Christos Mourouzis, Ben Stokes, Henry Wood, Paul Worgan, and Anne Roudaut. 2017. Inflashoe: A Shape Changing Shoe to Control Underfoot Pressure. In Proceedings of the 2017 CHI Conference Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems (CHI EA'17). ACM, New York, NY, USA, 2381-2387. Mahmoud Hassan, Florian Daiber, Frederik Wiehr, Felix Kosmalla, and Antonio Kruger. 2017. FootStriker: An EMS-based Foot Strike Assistant for Running. Proc. ACM Interact. Mob. Wearable Ubiquitous Technol. 1, 1, Article 2 (March 2017), 18 pages.

ユーザがコーチやトレーナーの指示のみで適切な動きへと変えようとする場合、その適切な動き、つまり、実現したい目的の動きをユーザ自身が未体験である。そのため、ユーザは、自身の動きをどのように変えれば目的の動きに近づけられるかがわからず、ついぞ目的の動きが達成できずに終わることもある。

矯正器具を活用する場合、非特許文献１及び２に開示された矯正器具では、ユーザ自身の状況や周辺環境が変化した際に、一旦矯正器具を取り外して調整しないといけない。そのため、手間がかかるだけでなく、ユーザの動作中は対応することができない。

実現したい目的の動きへと強制的に変えようと電気刺激を与える非特許文献３に開示の手法では、筋肉を動かす制御の主体がユーザにない。そのため、誤った制御がなされた時に、ユーザの可動域外の動きを生じさせる恐れがあり、ユーザに危険が生じる可能性がある。

パワーアシストスーツを活用する手法では、動力を付加するため、ユーザの筋力以上の動きが可能となる。そのため、装置を外した際、ユーザの筋力が不足している場合に、実現したい目的の動きができるとは限らない。加えて、パワーアシストスーツは、ユーザの現在の動きを増幅させるため、現在の動きとパワーベクトルの異なる動きをユーザにさせることができない。

本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、実現したい目的の動きにユーザを誘導する適切且つ安全な触覚刺激を与えられることができる、生体誘導装置、生体誘導方法及び生体誘導プログラムを提供することを目的とする。

本発明の第１の態様によれば、ユーザの生体情報を計測する計測部と、前記ユーザの身体に接触して設置され、前記ユーザに対して触覚刺激を提示する刺激部と、前記刺激部が提示する前記触覚刺激と前記刺激部の前記触覚刺激による前記生体情報との関係を記録したデータベース部と、前記ユーザに実現させたい目的の生体情報である目的生体情報を、前記ユーザの過去に記録された生体情報の最大値と最小値との間の値に設定する入力部と、前記計測部の計測結果に基づいて推定される前記ユーザの現在の生体情報である現在生体情報と前記入力部により設定した前記ユーザの過去に記録された生体情報の最大値と最小値との間の値である前記目的生体情報とを入力値として、前記現在生体情報と前記目的生体情報とに差異がある場合に、前記データベース部に記録された前記関係に基づいて、前記現在生体情報と前記目的生体情報との前記差異が少なくなるよう前記刺激部で提示する前記触覚刺激を制御することで、前記現在生体情報を前記目的生体情報に近づけるように前記ユーザを誘導する制御部と、を備える、生体誘導装置が提供される。

本発明の第２の態様によれば、コンピュータにより、ユーザの生体情報を計測し、前記コンピュータにより、前記ユーザに実現させたい目的の生体情報である目的生体情報を、前記ユーザの過去に記録された生体情報の最大値と最小値との間の値に設定し、前記コンピュータにより、前記ユーザの前記生体情報の計測結果に基づいて推定される前記ユーザの現在の生体情報である現在生体情報と前記ユーザの過去に記録された生体情報の最大値と最小値との間の値である前記目的生体情報とを入力値として、前記現在生体情報と前記目的生体情報とに差異がある場合に、前記ユーザの身体に接触して設置された刺激部により前記ユーザに対して提示される触覚刺激と前記刺激部の前記触覚刺激による前記生体情報との関係を記録した、データベース部に記録された前記関係に基づいて、前記現在生体情報と前記目的生体情報との前記差異が少なくなるよう前記刺激部で提示する前記触覚刺激を制御することで、前記現在生体情報を前記目的生体情報に近づけるように前記ユーザを誘導し、前記目的生体情報と前記現在生体情報との前記差異がなくなるまで、または、前記現在生体情報が変化しなくなるまで、前記コンピュータにより、少なくとも、前記生体情報を計測すること及び前記ユーザを誘導することを繰り返す、生体誘導方法が提供される。

本発明の第３の態様によれば、プロセッサとストレージとを備える生体誘導装置の前記プロセッサを、ユーザの生体情報を計測する計測部、前記ユーザに実現させたい目的の生体情報である目的生体情報を、前記ユーザの過去に記録された生体情報の最大値と最小値との間の値に設定する入力部、前記ユーザの生体情報の計測結果に基づいて推定される前記ユーザの現在の生体情報である現在生体情報と前記ユーザの過去に記録された生体情報の最大値と最小値との間の値である前記目的生体情報とを入力値として、前記現在生体情報と前記目的生体情報とに差異がある場合に、前記ユーザの身体に接触して設置された刺激部により前記ユーザに対して提示される触覚刺激と前記刺激部の前記触覚刺激による前記生体情報との関係を記録した、前記ストレージに構成されたデータベース部を参照して、前記データベース部に記録した前記関係に基づいて、前記現在生体情報と前記目的生体情報との前記差異が少なくなるよう前記刺激部で提示する前記触覚刺激を制御することで、前記現在生体情報を前記目的生体情報に近づけるように前記ユーザを誘導する制御部、として機能させるための生体誘導プログラムが提供される。

本発明によれば、実現したい目的の動きにユーザを誘導する適切且つ安全な触覚刺激を与えられることができる、生体誘導装置、生体誘導方法及び生体誘導プログラムを提供することができる。

図１は、第１実施形態に係る生体誘導装置の機能ブロック図である。 図２は、ユーザへの生体誘導装置の装着例を示す図である。 図３は、生体誘導装置のブロック構成図である。 図４は、ユーザ端末のストレージに構成されるデータベース部の内容例を示す図である。 図５は、ユーザ端末のストレージに構成されるデータベース部の内容例を示す図である。 図６は、コントローラが備えるＣＰＵの動作フローチャートである。 図７は、第１実施形態に係る生体誘導プログラムを実行するユーザ端末が備えるプロセッサのメイン動作フローチャートである。 図８は、プロセッサによる筋電位計測処理の動作フローチャートである。 図９は、プロセッサによる圧力計測処理の動作フローチャートである。 図１０は、プロセッサによるｉＥＭＧ算出処理の動作フローチャートである。 図１１Ａは、圧力平均値と閾値との関係を説明するための模式図である。 図１１Ｂは、ユーザの一歩を説明するための模式図である。 図１２は、目的ｉＥＭＧ入力サブルーチンの動作フローチャートである。 図１３は、生体誘導装置の動作を説明するための模式図である。 図１４は、第２実施形態に係る生体誘導装置における前動作期間Ｐｘと本動作期間Ｐｙとを説明するための模式図である。 図１５は、ユーザ端末のストレージに構成されるデータベース部の内容例を示す図である。 図１６は、第２実施形態に係る生体誘導プログラムを実行するユーザ端末が備えるプロセッサのメイン動作フローチャートである。 図１７は、プロセッサによるＩＥＭＧ算出処理の動作フローチャートである。 図１８は、生体誘導装置の動作を説明するための模式図である。

以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
［第１実施形態］
図１は、第１実施形態に係る生体誘導装置の機能ブロック図である。生体誘導装置は、計測部１、刺激部２、データベース部３、入力部４、現状把握部５、比較部６及び制御部７を備える。

計測部１は、計測対象であるユーザに装着され、ユーザの生体情報を一定時間毎に計測することができる。計測部１は、例えば、動きの指標としての筋活動を取得するための筋電センサであって良い。筋電センサは、例えば、“RIZAP×グンゼによる最先端トレーニングウェア「筋電WEAR」が誕生 正しい筋肉の動きを科学的に解析・習得し、更なるトレーニングパフォーマンス向上へ”［Online］、2017年9月25日、PRESS RELEASE、RIZAPグループ株式会、［令和１年５月２１日検索］、インターネット＜URL: https://www.rizapgroup.com/wp-content/uploads/2017/08/pr-20170925-01.pdf＞に提案されているように、動きに深く関係する筋活動を検出するために用いられるセンサである。

刺激部２は、ユーザの身体に接触して設置され、ユーザに対して触覚刺激を提示することができる。刺激部２は、ユーザに触覚刺激を与えるために性質（例えば、形状及び／または硬さ）を動的に制御可能な物体であれば、どのようなものでも良い。

データベース部３は、刺激部２が提示する触覚刺激と、この刺激部２の触覚刺激による生体情報との関係を記録している。すなわち、データベース部３は、ユーザに装着した物体（刺激部２）がどのような性質の時に、どのような筋活動が生起されるかが結び付けられたデータベースを有することができる。

入力部４は、ユーザに実現させたい目的の生体情報である目的生体情報を設定することができる。例えば、ユーザが実現したい筋活動を目的の筋活動として設定することができる。

現状把握部５は、計測部１からの計測結果に基づいて、ユーザの現在の生体情報である現在生体情報を推定することができる。例えば、現状把握部５は、現時点での筋活動を、計測部１としての筋電センサからの値に基づいて推定することができる。現状把握部５は、第１の期間、例えば直前に完了した一歩の期間、に計測部１が計測した生体情報を、第１の期間に続く第２の期間、これから始める次の一歩の期間、における現在生体情報として推定しても良い。

比較部６は、入力部４によって設定された目的生体情報と現状把握部５によって推定された現在生体情報との差異を推定することができる。

制御部７は、比較部６によって差異があると推定された場合に、データベース部３に記録された関係に基づいて、その差異が少なくなるよう刺激部２で提示する触覚刺激を制御することで、現在生体情報を目的生体情報に近づけるようにユーザを誘導することができる。例えば、制御部７は、現時点の筋活動と目的の筋活動との差異に基づいて、現時点よりも目的に近い筋活動を実現し得る刺激部２の性質をデータベース部３から検索することができる。そして、制御部７は、その検索結果の性質が実現されるように、刺激部２を動的に制御することができる。

生体誘導装置は、目的生体情報が実現される、例えば、目的の筋活動の変化が実現されるまで、あるいは、現在生体情報が変化しなくなる、例えば筋活動が変化しなくなるまで、少なくともこれら計測部１、現状把握部５、比較部６、制御部７及び刺激部２を繰り返し動作させることができる。目的生体情報が実現されるとは、比較部６によって推定される目的生体情報と現在生体情報との差異が無くなることを意味することができる。

このような生体誘導装置では、動的に性質（例えば、形状、硬さ、など）が変わる刺激部２をユーザに装着させることでユーザに触覚刺激を与え、自発的な動きの変化をユーザに促す。これにより、ユーザは、どのように身体を動かすべきか迷うことなく、ユーザの状況や周辺環境の変化に応じて、外部からの動力付加がなくともユーザが無理なく動かせる範囲において、現在の動きに依存しない異なった動きへと変える支援を受けることができる。また、ユーザは、実現したい目的の動きを繰り返し体験することにより、動き方を学習でき、いずれは本生体誘導装置を使用しない状態でも目的の動きを達成することができるようになると見込んでいる。例えば、動きの指標として筋活動に着目すれば、ユーザが実現したい目的の筋活動へと筋活動を変えることができる。

以下、第１実施形態に係る生体誘導装置の具体的な構成を説明する。一例として、生体情報が足の筋活動の指標である筋電位であり、動的に硬さが変化するインソールによって筋電位を変える例について述べる。

図２は、ユーザＵへの生体誘導装置の装着例を示す図であり、図３は、当該生体誘導装置のブロック構成図である。

本実施形態に係る生体誘導装置は、コントローラ１０、ユーザ端末２０、圧力センサ３０、袋４０及び筋電センサ５０を含むことができる。なお、ユーザＵの左右それぞれの足について、コントローラ１０、圧力センサ３０及び袋４０は１個、筋電センサ５０は２個用いられることができる。図２及び図３では、図面の簡略化のため、それらについては、片足分のみを示している。

コントローラ１０及び筋電センサ５０は、ユーザＵに装着される。例えば、筋電センサ５０は、ユーザＵの左右それぞれの足について、前脛骨筋と腓腹筋に装着、例えば貼り付けられることができる。コントローラ１０は、ユーザＵの左右それぞれの足について、ふくらはぎサポータ６０に入れられて、ふくらはぎに装着されることができる。

ユーザ端末２０は、ユーザＵが保持しても良いし、ユーザＵから離れて配置されても良い。ユーザ端末２０をユーザＵから離して配置する場合、ユーザＵに装着されるコントローラ１０及び筋電センサ５０と無線通信可能な距離とする。勿論、ユーザ端末２０とコントローラ１０及び筋電センサ５０とを有線接続する場合には、この限りではない。

圧力センサ３０及び袋４０は、ユーザＵが履く靴７０に装着されることができる。圧力センサ３０は、靴７０の中底７１と中敷き７２の間の踵部分に装着されることができる。袋４０は、インソールとして、靴７０の任意の場所に装着されて良い。図２の例では、袋４０は、靴７０の中敷き７２の上の踵部分より前方に装着されている。圧力センサ３０は、配線３１によりコントローラ１０に接続され、袋４０は、配管４１を介してコントローラ１０に接続されることができる。

コントローラ１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、ＲＯＭ１２と、ＲＡＭ１３と、ストレージ１４と、通信装置１５と、入出力インタフェース１６とを有している。これらの各々は、システムバス１７を介して互いに接続されており、また、電源１８から電力が供給されて動作する。入出力インタフェース１６には、真空ポンプ１９と圧力センサ３０が接続されている。

ＣＰＵ１１は、コントローラ１０の各種動作を制御するプロセッサである。ＲＯＭ１２は、起動プログラム等を記録している。ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１の主記憶装置として機能する。ストレージ１４には、ＣＰＵ１１で用いられる制御プログラムや各種演算を実行するための演算プログラム等の各種プログラム、パラメータ等が記憶されている。ストレージ１４は、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリを用いることができる。制御プログラム等の各種プログラム、パラメータ等をＲＯＭ１２に記憶してもよく、その場合には、ストレージ１４はなくてもよい。ＣＰＵ１１は、通信装置１５による受信信号や入出力インタフェース１６からの入力信号に応じて各種プログラムを実行することでコントローラ１０の動作を制御する。

通信装置１５は、例えば無線の通信インタフェースユニットを含んでおり、ユーザ端末２０などの外部機器との間で各種情報の送受信を可能にする。無線インタフェースとしては、例えば無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの小電力無線データ通信規格を採用したインタフェース、などが使用されることができる。本例では、通信装置１５はユーザ端末２０と無線通信するものとしているが、有線通信であっても良い。有線インタフェースとしては、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）インタフェースなどが使用されることができる。

入出力インタフェース１６は、デジタルデータやアナログ信号の入出力を行うための複数の入力／出力ピンを有している。入出力インタフェース１６は、圧力センサ３０の配線３１を接続し、圧力センサ３０のセンサ値つまり計測データの入力を受け付けることができる。また、入出力インタフェース１６は、真空ポンプ１９のコントロール配線を接続して、ＣＰＵ１１からの駆動制御データを真空ポンプ１９に与えることができる。すなわち、ＣＰＵ１１は、この入出力インタフェース１６を介して、圧力センサ３０のセンサ値の取得と、真空ポンプ１９に対する駆動制御を行うことができる。ここで、駆動制御は、例えば、ＰＷＭ（Pulse Width Modulation）制御（デューティ比の指定）とすることができる。

電源１８は、コントローラ１０に内蔵されるものとしているが、モバイルバッテリなどの小型の外部電源を接続して使用しても良い。モバイルバッテリが使用される場合には、モバイルバッテリは、コントローラ１０と同様に、ふくらはぎサポータ６０に入れられて、ユーザＵのふくらはぎに装着されることができる。

真空ポンプ１９は、配管４１を介して袋４０に接続されることができる。

コントローラ１０は、例えば、無線モジュール（例えばＲＢＴ－００１）付きのマイコン（例えばArduino Leonardo）を利用することができる。真空ポンプ１９は、例えば、ＳＣ３１０１ＰＭなどの小型空気ポンプを利用することができる。

圧力センサ３０は、かかった圧力を計測し、８ビット（０～２５５値）の計測データとして出力する。圧力センサ３０は、例えば、ＦＳＲ４０２などの小型センサを利用することができる。

袋４０は、７インチの風船であり、内部にコーヒー粉を１０ｇ入れている。真空ポンプ１９により、袋４０の中の空気を吸い出すことで、袋４０が硬くなる。これは、粉体の密度が低い状態では粉体が液体に似た性質を持つのに対し、密度が或る値を超えて高くなると粉体が固体に似た性質を持つ現象である「ジャミング転移現象」によるものである。袋４０に入れる粉体は、コーヒー粉に限らず、クスクス（小麦粉から作る粒状の粉食）や砂などの他の粒子を利用することができる。

ユーザ端末２０は、ＰＣ（Personal Computer）やスマートフォンなどの情報処理機器である。ユーザ端末２０は、プロセッサ２１と、ＲＯＭ２２と、ＲＡＭ２３と、ストレージ２４と、入力装置２５と、出力装置２６と、通信装置２７とを有している。これらの各々は、システムバス２８を介して互いに接続されており、また、電源２９から電力が供給されて動作する。

プロセッサ２１は、ＣＰＵなどの集積回路であってよい。ＲＯＭ２２は、プロセッサ２１の動作に用いられる情報を記録している。ＲＡＭ２３は、プロセッサ２１の主記憶装置として機能する。ストレージ２４には、プロセッサ２１で用いられる制御プログラム、一実施形態に係る生体誘導プログラムを含む各種アプリケーションプログラム、パラメータ等が記憶されている。各種アプリケーションプログラムは、図示しないウェブサーバからネットワーク及び通信装置２７を介してストレージ２４にダウンロードされても良い。各種アプリケーションプログラムは、ディスク媒体やメモリ媒体などの図示しない記録媒体に記録されて提供され、記録媒体から読み取られてストレージ２４に記録されても良い。プロセッサ２１は、ストレージ２４に記憶されたプログラムに従ってユーザ端末２０の動作を制御する。プロセッサ２１として、ＣＰＵ以外のプロセッサ、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等が用いられても良い。

入力装置２５は、キーボード、マウス、出力装置２６としての液晶ディスプレイの表示画面上に配置されたタッチパネル、などの入力部を含む。また、入力装置２５は、マイクやカメラなどマルチメディア情報の入力部を含むことができる。入力装置２５の操作により、システムバス２８を介してプロセッサ２１に入力信号が入力される。

出力装置２６は、液晶ディスプレイなどの外部表示装置、あるいはユーザ端末２０の液晶ディスプレイなどの表示部を含む。出力装置２６には、プロセッサ２１からシステムバス２８を介して出力信号が伝送される。

通信装置２７は、例えば１つ以上の有線または無線の通信インタフェースユニットを含んでおり、外部機器と、及び、ネットワーク等の外部の通信ネットワークと通信可能である。有線インタフェースとしては、例えば有線ＬＡＮ、ＵＳＢインタフェースなどが使用され、また無線インタフェースとしては、例えば無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどの小電力無線データ通信規格を採用したインタフェース、などが使用される。本例では、通信装置２７により通信される外部機器として、左右それぞれの足について装着されたコントローラ１０と複数の筋電センサ５０とを有することができる。通信装置２７は、各コントローラ１０及び各筋電センサ５０と前述したとおり、有線通信であっても構わないが、ユーザＵの歩行の容易性を考慮すると、無線通信することが望ましい。

筋電センサ５０は、筋の緊張に伴って発生する電位である筋電位を計測する。筋電センサ５０は、例えば、筋電位を計測し、その計測データであるＥＭＧ（Electromyography）信号をワイヤレス送信するＴｒｉｇｎｏセンサを利用することができる。

以上のような構成において、真空ポンプ１９及び袋４０は、刺激部２として機能することができる。データベース部３は、ユーザ端末２０のストレージ２４に構成されることができる。プロセッサ２１及び入力装置２５は、入力部４として機能することができる。プロセッサ２１は、現状把握部５及び比較部６として機能することができる。プロセッサ２１及びコントローラ１０のＣＰＵ１１は、制御部７として機能することができる。

ユーザ端末２０のストレージ２４に構成されるデータベース部３は、あらかじめ、ユーザＵに装着した物体、この例では袋４０が、どのような硬さの時に、どのような筋電位が生起されるかを結び付けて登録することができる。硬さと結び付ける生体情報は、筋電位そのものの他に、筋電位の特徴量などであっても良い。筋電位の特徴量は、例えば、筋肉の活動量の指標となる、筋電位の積分量（［Ｖ］）が考えられる。

図４は、データベース部３の内容例を示す図である。ここでは、データベース部３は、動的に変化させる性質の一例としての袋４０の硬さと、変える対象である筋電位の特徴量の一例としての一歩毎の筋電位の積分量（以下、ｉＥＭＧと呼ぶ）とを、結び付けて登録した硬さ－ｉＥＭＧテーブルを有している。登録の仕方としては、例えば、事前のユーザ実験にて得られたデータを用いるなどが考えられる。すなわち、複数のユーザに対して、袋４０の様々な硬さを提示し、硬さ毎に得られるｉＥＭＧを計測する、といった実験を事前に行い、硬さ－ｉＥＭＧテーブルを作成する。なお、図４では、「硬い」と「軟らかい」の二種類の硬さを登録しているが、三種類以上であっても良いことは勿論である。また、袋４０の規定の硬さ（初期値）が生体誘導プログラムの一部またはパラメータとしてストレージ２４に記憶されることができる。この袋４０の規定の硬さは、データベース部３に登録されても良い。

さらに、ストレージ２４に構成されるデータベース部３は、あらかじめ、真空ポンプ１９の駆動量がどのように時に、袋４０がどのような硬さになるのを結び付けて登録することができる。

図５は、データベース部３の内容例を示す図である。ここでは、データベース部３は、動的に変化させる性質の一例としての袋４０の硬さと、その硬さを実現するための真空ポンプ１９の駆動量とを、結び付けて登録した硬さ－駆動量テーブルを有している。駆動量は、使用する袋４０のサイズ等の袋４０自体の性質と、その袋４０の内容物の性質とに応じて、適切な値が登録される。なお、図５では、駆動量を、真空ポンプ１９の吸い込み圧力で表しているが、真空ポンプ１９が有するモータの回転数等、その他の値により表しても良い。

以下、以上のような構成の生体誘導装置の動作を説明する。本実施形態の生体誘導装置は、歩行中のユーザＵを対象とし、直前に完了した一歩に応じて、次の一歩に対して働きかけを行う。本実施形態では、一歩とは、片足の踵が接地した瞬間から、立脚期及び遊脚期を経て、再びその足の踵が接地するまでの間、を一歩とみなす。つまり、本実施形態の生体誘導装置は、片足の踵が接地してから次に接地するまでの間に得られた筋電位を全て足した値を、筋電位の特徴量とみなし、歩行中のユーザＵのそれを変えることを、インソールの硬さを動的に変えることによって誘導する装置である。

図６は、コントローラ１０が備えるＣＰＵ１１の動作フローチャートである。ＣＰＵ１１にこの動作を行わせるためのプログラムがストレージ１４に記憶され、ＣＰＵ１１が当該プログラムを実行することで、図６のような動作を実施することができる。

ＣＰＵ１１は、当該コントローラ１０が起動されると、ステップＳ１１において、圧力センサ３０の計測データを取得する圧力取得タイミングであるか否か判断する。本実施形態では、例えば、１秒間に１００００回、計測データが取得されるように設定されることができる。勿論、この回数に限定するものではない。圧力取得タイミングでないと判断した場合、ＣＰＵ１１は、処理を後述するステップＳ１３に進める。圧力取得タイミングであると判断した場合、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１２において、入出力インタフェース１６を介して取り込んだ圧力センサ３０からの計測データを、通信装置１５によりユーザ端末２０へ送信する。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ１３において、通信装置１５によりユーザ端末２０から真空ポンプ１９の駆動制御データを受信したか否か判断する。駆動制御データを受信していないと判断した場合、ＣＰＵ１１は、上記ステップＳ１１の処理から繰り返す。駆動制御データを受信したと判断した場合、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１４において、その受信した駆動制御データに基づいて、入出力インタフェース１６を介して真空ポンプ１９を駆動する。その後、ＣＰＵ１１は、処理を上記ステップＳ１１に進める。

図７は、実行するユーザ端末２０が備えるプロセッサ２１のメイン動作フローチャートである。プロセッサ２１にこの動作を行わせるための第１実施形態に係る生体誘導プログラムがストレージ２４に記憶され、プロセッサ２１が当該生体誘導プログラムを実行することで、図７のような動作を実施することができる。

プロセッサ２１は、入力装置２５を用いてユーザＵから生体誘導プログラムの実行が指示されると、ステップＳ２１において、圧力計測及び筋電位計測を開始する。プロセッサ２１は、ステップＳ２２において、ｉＥＭＧ算出を開始する。

図８は、プロセッサ２１による筋電位計測処理の動作フローチャートである。この筋電位計測処理は、図７に示すメイン動作と並行してプロセッサ２１により実行されることができる。プロセッサ２１は、ステップＳ２１１において、筋電センサ５０の計測データを取得する筋電位取得タイミングであるか否か判断する。本実施形態では、例えば、１秒間に２０００回、筋電位の計測データが取得されるように設定されることができる。勿論、この回数に限定するものではない。筋電位取得タイミングでないと判断した場合、プロセッサ２１は、このステップＳ２１１の判断を繰り返す。筋電位取得タイミングであると判断した場合、プロセッサ２１は、ステップＳ２１２において、通信装置２７を介して各筋電センサ５０から計測データである筋電位計測データを取得する。プロセッサ２１は、ステップＳ２１３において、この取得した筋電位計測データを、ＲＡＭ２３に、その取得時間を示すタイムスタンプと共に保存する。その後、プロセッサ２１は、処理を上記ステップＳ２１１に進める。

図９は、プロセッサ２１による圧力計測処理の動作フローチャートである。この圧力計測処理は、図７に示すメイン動作と並行してプロセッサ２１により実行されることができる。プロセッサ２１は、ステップＳ２１５において、通信装置２７によりコントローラ１０から送信されてくる圧力センサ３０の計測データである圧力計測データを受信したか否か判断する。上述したように、本実施形態では、例えば、１秒間に１００００回、圧力センサ３０の計測データがコントローラ１０からユーザ端末２０へ送信されてくる。圧力計測データを受信していないと判断した場合、プロセッサ２１は、このステップＳ２１５の判断を繰り返す。圧力計測データを受信したと判断した場合、プロセッサ２１は、ステップＳ２１６において、その受信した圧力計測データを、ＲＡＭ２３に、その取得時間を示すタイムスタンプと共に保存する。その後、プロセッサ２１は、処理を上記ステップＳ２１５に進める。

図１０は、プロセッサ２１によるｉＥＭＧ算出処理の動作フローチャートである。このｉＥＭＧ算出処理は、図７に示すメイン動作と並行してプロセッサ２１により実行されることができる。このｉＥＭＧ算出処理は、ＲＡＭ２３に保存された筋電センサ５０、及び、圧力センサ３０、の計測データを活用し、歩行中であるユーザＵが直前に完了した一歩のｉＥＭＧ（以下、現状ｉＥＭＧと呼ぶ）を算出する処理である。

プロセッサ２１は、ステップＳ２２１において、ＲＡＭ２３に新規の圧力計測データが保存されたか否かを判断する。新規の圧力計測データが保存されていないと判断した場合、プロセッサ２１は、このステップＳ２２１の判断を繰り返す。新規の圧力計測データが保存されたと判断した場合、プロセッサ２１は、ステップＳ２２２において、圧力平均値を計算する。圧力平均値は、新規の圧力計測データを含めた最近１０回の圧力計測データの平均値であることができる。勿論、この１０回分の平均に限定するものではない。

プロセッサ２１は、ステップＳ２２３において、この算出した圧力平均値が閾値以上であるか否かを判断する。図１１Ａは、圧力平均値ＰＡと閾値Ｔｈとの関係を説明するための模式図であり、図１１Ｂは、ユーザＵの一歩を説明するための模式図である。閾値Ｔｈは、ユーザＵの踵が接地した踵接地状態ＨＳとなると圧力平均値ＰＡが閾値Ｔｈ以上となる値に設定されている。圧力平均値ＰＡは、この踵接地状態ＨＳ、ユーザＵの足裏が接地している足底接地状態及び立脚中期を含むランディング状態ＬＤにおいては、閾値Ｔｈ以上となる。そして、踵が離地する踵離地状態ＨＯとなると、圧力平均値ＰＡは閾値Ｔｈよりも小さな値となる。この踵離地状態ＨＯからつま先が離地するつま先離地状態ＴＯ、さらに、遊脚期において、圧力平均値ＰＡが閾値Ｔｈ未満となる。或る踵接地状態ＨＳから次の踵接地状態ＨＳまでの間がユーザＵの歩行の一歩ＳＴである。このステップＳ２２３の判断処理は、ユーザＵの足の踵が接地したか否か、つまりユーザＵの一歩ＳＴが始まったか否かを判断する処理である。算出した圧力平均値ＡＰが閾値Ｔｈ以上ではないと判断した場合、プロセッサ２１は、処理を上記ステップＳ２２１に進めて、上記の処理を繰り返す。圧力平均値ＰＡが閾値Ｔｈ以上であると判断した場合、プロセッサ２１は、ステップＳ２２４において、その圧力平均値ＰＡが閾値Ｔｈより小さい値から閾値Ｔｈ以上の値になった瞬間を、足の踵が接地した時間つまりユーザの一歩が始まった時間とみなし、その時間を新規の一歩開始タイムスタンプとしてＲＡＭ２３に追加保存する。

プロセッサ２１は、ステップＳ２２５において、直前に完了した一歩のｉＥＭＧである現状ｉＥＭＧを算出する。これは、ＲＡＭ２３に追加保存した新規の一歩開始タイムスタンプで示される時間と、１回前に保存されている一歩開始タイムスタンプで示される時間との間に計測されてＲＡＭ２３に保存されている筋電位計測データの値を全て加算し、その加算結果を現状ｉＥＭＧとする処理である。プロセッサ２１は、ステップＳ２２６において、この算出した現状ｉＥＭＧをＲＡＭ２３に保存する。

プロセッサ２１は、ステップＳ２２７において、ＲＡＭ２３に新規の圧力計測データが保存されたか否かを判断する。新規の圧力計測データが保存されていないと判断した場合、プロセッサ２１は、このステップＳ２２７の判断を繰り返す。新規の圧力計測データが保存されたと判断した場合、プロセッサ２１は、ステップＳ２２８において、上記ステップＳ２２２と同様にして、圧力平均値ＰＡを計算する。プロセッサ２１は、ステップＳ２２９において、この算出した圧力平均値ＰＡが上記閾値Ｔｈ未満か否かを判断する。つまり、ユーザＵの歩行状態が踵離地状態ＨＯとなったか否かを判断する。算出した圧力平均値ＰＡが閾値Ｔｈ未満となっていない、つまり閾値Ｔｈ以上であると判断した場合、プロセッサ２１は、処理を上記ステップＳ２２７に進めて、上記の処理を繰り返す。圧力平均値ＰＡが閾値Ｔｈ未満であると判断した場合、プロセッサ２１は、処理を上記ステップＳ２２１に進めて、上記の処理を繰り返す。

こうして、筋電センサ５０及びプロセッサ２１は、一歩の期間に筋電センサ５０が計測した複数の筋電位から生体情報であるｉＥＭＧを算出する計測部１の機能を実現する。そして、プロセッサ２１は、第１の期間である、直前に完了した一歩の期間に算出した生体情報であるｉＥＭＧを、第１の期間に続く第２の期間である、次の一歩の期間における現在生体情報である現状ｉＥＭＧとして推定する現状把握部５の機能を実現して、現状ｉＥＭＧを算出し続けていく。

図７のメイン動作の説明に戻る。プロセッサ２１は、ステップＳ２３において、ユーザＵが実現したい理想のｉＥＭＧ（以下、目的ｉＥＭＧと呼ぶ）の値である目的生体情報をユーザＵが設定するための目的ｉＥＭＧ入力サブルーチンの動作を実行する。図１２は、この目的ｉＥＭＧ入力サブルーチンの動作フローチャートである。プロセッサ２１は、ステップＳ２３において、入力装置２５を用いたユーザＵからの目的ｉＥＭＧの入力指示操作が有ったか否かを判断する。目的ｉＥＭＧ入力指示操作が無かったと判断した場合、プロセッサ２１は、この目的ｉＥＭＧ入力サブルーチンの動作を終了して、図７のメイン動作に戻る。プロセッサ２１は、ステップＳ２４において、目的ｉＥＭＧ入力サブルーチンの動作により目的ｉＥＭＧがＲＡＭ２３に保存されているか否かを判断する。目的ｉＥＭＧが保存されていないと判断した場合、プロセッサ２１は、処理をステップＳ２３に進めて、目的ｉＥＭＧの入力を受け付ける。こうして、プロセッサ２１は、目的ｉＥＭＧがユーザＵから入力されるのを待つ。

上記ステップＳ２３１において目的ｉＥＭＧ入力指示操作が有ったと判断した場合、プロセッサ２１は、ステップＳ２３２において、図１０により説明したｉＥＭＧ算出処理によってＲＡＭ２３に保存され続けている過去の現状ｉＥＭＧの中から、最大値及び最小値を検索する。プロセッサ２１は、ステップＳ２３３において、出力装置２６に目的ｉＥＭＧ入力画面を表示する。この目的ｉＥＭＧ入力画面は特に図示しないが、上記検索したｉＥＭＧの最大値と最小値との間の値を、目的ｉＥＭＧの入力範囲として表示することができる。プロセッサ２１は、ステップＳ２３４において、入力装置２５を用いたユーザＵによる、目的ｉＥＭＧの入力を受け付ける。例えば目的ｉＥＭＧを、上記検索したｉＥＭＧの最大値と最小値との間の値に制限してもよい。プロセッサ２１は、ステップＳ２３５において、入力された目的ｉＥＭＧの値をＲＡＭ２３に保存する。このようにして、プロセッサ２１及び入力装置２５は、入力部４の機能を実現することができる。そして、プロセッサ２１は、この目的ｉＥＭＧ入力サブルーチンの動作を終了して、図７のメイン動作に戻る。

こうして、目的ｉＥＭＧがユーザＵによって設定されると、プロセッサ２１は、上記ステップＳ２４において、目的ｉＥＭＧが保存されていると判断することになる。この場合、プロセッサ２１は、ステップＳ２５において、ＲＡＭ２３に保存されている現時点の現状ｉＥＭＧと設定された目的ｉＥＭＧとを比較する。プロセッサ２１は、ステップＳ２６において、比較の結果が一致であるか否かを判断する。このように、プロセッサ２１は、比較部６の機能を実現することができる。

現状ｉＥＭＧと目的ｉＥＭＧの比較結果が一致ではないと判断した場合、プロセッサ２１は、ステップＳ２７において、両者の差異に基づいて、真空ポンプ１９の駆動量を算出する。つまり、プロセッサ２１は、目的ｉＥＭＧにより近いｉＥＭＧを実現できる袋４０の硬さをデータベース部３の硬さ－ｉＥＭＧテーブルから検索し、袋４０をその硬さにするための真空ポンプ１９の駆動量を算出する。例えば、目的ｉＥＭＧが現状ｉＥＭＧよりも大きい場合、現状ｉＥＭＧよりもより大きいｉＥＭＧを実現できる硬さが硬さ－ｉＥＭＧテーブルより検索され、逆に、目的ｉＥＭＧが現状ｉＥＭＧよりも小さい場合、現状ｉＥＭＧよりもより小さいｉＥＭＧを実現できる硬さが硬さ－ｉＥＭＧテーブルより検索されることができる。

具体例を挙げると、例えば、目的ｉＥＭＧが４０［μＶ］、現状ｉＥＭＧが６０［μＶ］であるとすると、目的ｉＥＭＧの方が現状ｉＥＭＧよりも小さく、両者の差異（目的ｉＥＭＧ－現状ｉＥＭＧ）は－２０［μＶ］である。ここで、データベース部３の硬さ－ｉＥＭＧテーブルの内容が図４の例のとおりであると、硬さ－ｉＥＭＧテーブルから検索される「硬い」に対応するｉＥＭＧの値は３０［μＶ］であるので、現状ｉＥＭＧとの差異（硬いｉＥＭＧ－現状ｉＥＭＧ）は－３０［μＶ］である。硬さ－ｉＥＭＧテーブルから検索される「軟らかい」に対応するｉＥＭＧの値は７０［μＶ］であるので、現状ｉＥＭＧとの差異（軟らかいｉＥＭＧ－現状ｉＥＭＧ）は１０［μＶ］である。これら－３０［μＶ］と１０［μＶ］の内で、目的ｉＥＭＧと現状ｉＥＭＧの差異である－２０［μＶ］に近い（差異が小さい）のは、－３０［μＶ］であるので、それを実現する袋４０の硬さとして「硬い」が検索される。プロセッサ２１は、この「硬い」状態に袋４０を設定するための真空ポンプ１９の駆動量を算出する。真空ポンプ１９の駆動量、例えば、袋４０の硬さ「硬い」に対応する真空ポンプ１９の駆動量は、例えば、データベース部３に硬さ－駆動量テーブルとして登録された、別途定められた真空ポンプ１９の駆動量と袋４０の硬さの関係から算出することができる。

真空ポンプ１９の駆動量算出は、上記以外の方法であってもよい。例えば目的ｉＥＭＧが４０［μＶ］、現状ｉＥＭＧが６０［μＶ］の場合に、データベース部３の硬さ－ｉＥＭＧテーブルから目的ｉＥＭＧにより近いｉＥＭＧを検索することで、当該ｉＥＭＧに対応する袋４０の硬さを得る。この場合、目的ｉＥＭＧにより近いｉＥＭＧに対応する袋４０の硬さは、ｉＥＭＧが３０［μＶ］である「硬い」となる。プロセッサ２１は、袋４０の硬さ「硬い」に対応する真空ポンプ１９の駆動量を、例えばデータベース部３に硬さ－駆動量テーブルとして登録された、別途定められた真空ポンプ１９の駆動量と袋４０の硬さの関係から算出する。この時、目的ｉＥＭＧである４０［μＶ］と同じｉＥＭＧとなる袋４０の硬さの程度が定義されていない場合は、ｉＥＭＧと袋４０の硬さと真空ポンプ１９の駆動量の関係に基づいて、適宜数値を補間して、目的ｉＥＭＧとなる真空ポンプ１９駆動量を求めてもよい。

プロセッサ２１は、ステップＳ２８において、算出した真空ポンプ１９の駆動量を示すポンプ駆動制御データを、通信装置２７を介してコントローラ１０に送信する。このポンプ駆動制御データは、袋４０の目的とする硬さに対応する真空ポンプ１９の値（駆動量）を示すデータであってもよいし、真空ポンプ１９の現在の状態からの相対的な値（駆動量）を示すデータであってもよい。真空ポンプ１９の駆動量を相対的な値（駆動量）として指定する場合、例えば袋４０の硬さを「硬い」とする際に、現在の袋４０の状態が規定の硬さ（初期状態）や軟らかい状態ではなく、既に硬い状態とされているときには、ポンプ駆動制御データが示す真空ポンプ１９の駆動量はゼロとなる。現在の袋４０の状態が「硬い」状態でなければ、プロセッサ２１は、袋４０を現在の状態から硬い状態にするための真空ポンプ１９の駆動量を示すデータをポンプ駆動制御データとすることができる。コントローラ１０のＣＰＵ１１は、通信装置１５によりこのポンプ駆動制御データを受信して、そのポンプ駆動制御データで示される真空ポンプ１９の駆動量に従って、真空ポンプ１９をＰＷＭ制御する。これにより、刺激部２として機能する袋４０は、プロセッサ２１から指示された硬さを実現することができる。このようにして、プロセッサ２１及びＣＰＵ１１は、制御部７としての機能を実現することができる。

プロセッサ２１は、処理を上記ステップＳ２３に進めて、上記の処理を繰り返す。

図１３は、生体誘導装置の動作を説明するための模式図である。ユーザＵの一歩目ＳＴ１の歩行の終了時点に、その一歩目ＳＴ１の歩行の間に計測された筋電位の積分量であるｉＥＭＧ１が算出され、目的ｉＥＭＧであるｉＥＭＧｔと比較される。ｉＥＭＧ１がｉＥＭＧｔと一致しない場合には、両者の差異に基づいて袋４０の硬さが調整される。すなわち、一歩目ＳＴ１の間の硬さであるＨＤ０から二歩目ＳＴ２の間の硬さであるＨＤ１とされる。ＨＤ０の硬さ状態によっては、ＨＤ０＝ＨＤ１の場合もあり得る。

同様にして、ユーザＵの二歩目ＳＴ２の歩行の終了時点、ユーザＵの三歩目ＳＴ３の歩行の終了時点、・・・において、ｉＥＭＧ２，ｉＥＭＧ３，・・・が算出されて、ｉＥＭＧｔと比較され、その結果に応じて袋４０の硬さが調整されていく。

例えば、三歩目ＳＴ３の歩行の終了時に、ｉＥＭＧ３とｉＥＭＧｔとが一致した（ｉＥＭＧｔ＝ｉＥＭＧ３）とすると、プロセッサ２１は、ステップＳ２６において、現状ｉＥＭＧと目的ｉＥＭＧの比較結果が一致であると判断する。この場合、プロセッサ２１は、ステップＳ２９において、既定値への真空ポンプ１９の駆動量を算出する。つまり、プロセッサ２１は、袋４０の硬さを規定の硬さにするための真空ポンプ１９の駆動量を算出する。プロセッサ２１は、ステップＳ２８において、算出した真空ポンプ１９の駆動量を示すポンプ駆動制御データを、通信装置２７を介してコントローラ１０に送信する。これにより、コントローラ１０のＣＰＵ１１が真空ポンプ１９をＰＷＭ制御して、袋４０を規定の硬さであるＨＤＦに設定することができる。

このように、現在の一歩における袋４０の硬さは、一歩前の歩行時のユーザＵの状況に応じたものとなる。したがって、ユーザＵには、既定の硬さが提示された一歩の前の一歩が目的とする動きであることを予め伝えておくことが望ましい。すなわち、本実施形態では、袋４０が既定の硬さになった時の前の一歩の動き＝目的とする動きであることをユーザＵが認識していれば、ユーザＵは、「今、袋が既定の硬さになった！ 前の一歩の動きをやればいいんだ！」とわかり、前の一歩の動きを行っていくことになる。

なお、目的とする動きと一致したと検知した瞬間、または目的とする動きが達成された瞬間である袋４０の既定の硬さが提示される一歩が始まる前、つまり、前の一歩が完了した瞬間に、「ピンポーン」と音を出す、などして、目的とする動きがどの動作なのかを明示的にユーザＵに提示するようにしても良い。これは、図７に破線で示すように、ステップＳ２９とステップＳ２８の間にそのための処理であるステップＳ２Ａを追加することにより実現できる。すなわち、プロセッサ２１は、ステップＳ２Ａにおいて、図示しないスピーカによりユーザＵへの告知音を発生する。

以上説明したような第１実施形態によれば、ユーザ端末２０のプロセッサ２１は、ユーザＵの生体情報である筋電位の積分量（ｉＥＭＧ）を、筋電センサ５０によってリアルタイムに測定されている筋電位に基づいて計測する。また、硬さなどの性質を動的に変化可能で、ユーザＵに対して触覚刺激を提示する刺激部である袋４０を、ユーザＵの身体に接触して設置する。ユーザ端末２０のストレージ２４には、袋４０が提示する触覚刺激と、その触覚刺激によるｉＥＭＧと、の関係を硬さ－ｉＥＭＧテーブルに記録したデータベース部３を構成しておく。ユーザ端末２０のプロセッサ２１は、ユーザＵからの入力装置２５による目的ｉＥＭＧの入力を受けて、計測結果のｉＥＭＧに基づいて推定されるユーザＵの現在ｉＥＭＧと目的ｉＥＭＧとに差異がある場合に、硬さ－ｉＥＭＧテーブルに記録された関係に基づいて、差異が少なくなるよう袋４０で提示する触覚刺激、つまり硬さを算出する。プロセッサ２１は、そうして算出された硬さをインソールが実現するよう、ユーザ端末２０からコントローラ１０へ無線を利用して指示を出す。コントローラ１０のＣＰＵ１１は、この指示に基づいて真空ポンプ１９をＰＷＭ制御し、袋４０から空気を吸い出すことにより、インソールの硬さを制御する。このようにインソールの硬さを制御することで、現在ｉＥＭＧを目的ｉＥＭＧに近づけるようにユーザＵを誘導する。

以上のように、ユーザＵの身体に装着した物体の性質を動的に変化させることで、ユーザＵの身体に触覚刺激を与え、筋活動の変化を促すことができる。すなわち、実現したい目的の動き、例えば筋活動にユーザＵを誘導する適切且つ安全な触覚刺激をユーザＵに与えることができる。筋活動を変化させることで、例えば、主動筋と拮抗筋の筋活動のバランスを整えることができ、怪我予防やパフォーマンス向上に繋がる可能性がある。これにより、ユーザＵは、実現したい目的の筋活動を学習することができ、いずれは生体誘導装置を使用しなくても、目的の筋活動を実現できるようになると見込まれる。

なお、ステップＳ２８からの処理の進み先をステップＳ２３としているので、ユーザＵは、任意の時点で目的ｉＥＭＧを変更することができる。

［変形例］
本第１実施形態の部分的な箇所に関しては、以下のような変形例が考えられる。

＜データベース部３の作成方法＞
第１実施形態では、データベース部３を複数ユーザに対する実試験結果を基に作成している。データベース部３は、例えば、誘導対象のユーザＵが、筋電センサ５０を装着してから目的ｉＥＭＧの値の入力を行うまでの間に得られたデータを用いて作成しても良い。例えば、ユーザＵが目的ｉＥＭＧの値を入力するまでの間に、様々な袋４０の硬さを提示してユーザＵに歩行してもらい、その際に得られたｉＥＭＧを提示した硬さのレベルと紐付けて登録することで、データベース部３を作成することができる。

＜変える対象＞
第１実施形態では、筋電位の特徴量の一つである筋電位の積分量（ｉＥＭＧ）を、変える対象としている。変える対象としては、他の筋電位の特徴量、例えば、１歩中での筋電位の最大値である筋電位の最大振幅（［Ｖ］）、筋電位の最大振幅の一歩中のタイミング（［％］）、１歩中で筋電位が或る閾値以上となった割合である筋電位の活動期間（［％］）、なども考えられる。また、変える対象として、筋電位そのものも考えられる。例えば、或るタイミングの筋電位（例えば、１歩中の５０［％］時の筋電位（［Ｖ］））を大きくするように変える、あるタイミングの筋電位の増加率（例えば、１歩中の５０［％］時と６０［％］時の筋電位の差分（［Ｖ］））を大きくするように変える、など、筋電位そのものを細かく変えることも考えられる。

＜変える対象部位及び装着部位＞
第１実施形態では、歩行中のユーザＵのふくらはぎを変える対象部位、足裏を刺激部２としての袋４０の装着部位としている。しかしながら、ふくらはぎ及び足裏だけでなく、太もも、腕、腹などの、ユーザＵの身体の任意の場所が対象部位または装着部位となり得る。例えば、スクワット中のユーザＵの太もも、腕立て伏せ中のユーザＵの腕、腹筋運動中のユーザＵの腹、なども対象部位または装着部位となり得る。

例えば、スクワットを行う場合、ユーザＵのハムストリングに筋電センサ５０を装着し、袋４０は筋電センサ５０を装着した筋肉の動きを制限するように太ももに、または、動作中に地面と接し且つ力を込めるであろう身体の部位である足裏に巻いて装着する。具体的な制御方法としては、スクワットの動作一回分（太ももを伸ばした状態から曲げて再度伸ばすまでの間）のｉＥＭＧを測定し続け、筋トレとしての負荷を増やしたい場合は、次の動作一回分において、ｉＥＭＧが大きくなるような筋肉の動かし方を習得できるよう袋４０を硬くする制御を行い、疲労を軽減したい場合は、ｉＥＭＧが小さくなるような筋肉の動かし方を習得できるよう袋４０を柔らかくする制御を行う、などが考えられる。

腕立て伏せを行う場合には、ユーザＵの上腕三頭筋に筋電センサ５０を装着し、袋４０は筋電センサ５０を装着した筋肉の動きを制限するように腕に、または、動作中に地面と接し且つ力を込めるであろう身体の部位である手のひらに巻いて装着し、腕立て伏せの動作一回分（腕を伸ばした状態から曲げて再度伸ばすまでの間）のｉＥＭＧを測定し続け、スクワットの場合と同様の制御を行う。

腹筋運動を行う場合には、ユーザＵの腹直筋に筋電センサ５０を装着し、袋４０は筋電センサ５０を装着した筋肉の動きを制限するように腹に巻いて装着し、腹筋運動の動作一回分（腹を伸ばした状態から曲げて再度伸ばすまでの間）のｉＥＭＧを測定し続け、スクワットの場合と同様の制御を行う。

＜歩行時の道の状況及び気温（周辺環境）＞
第１実施形態では、平坦な道での歩行を想定しており、歩行時の道の状況については考慮していない。しかしながら、歩行時の道の状況を考慮して制御しても良い。例えば、坂道の場合は登り易いように踵部分の袋４０が硬くなるよう制御し、ユーザＵに、坂道が歩き易くなる歩き方がどのようなものであるのかを提示する、山道のようにでこぼことした道では、そのでこぼこによる衝撃を吸収できるよう袋４０全体が柔らかくなるよう制御し、山道が歩き易くなる歩き方を提示する、などの制御を行う。このように、周辺環境に合わせた歩行をユーザＵが学べるような制御方法を実施することが考えられる。

また、歩行時の気温を考慮しても良い。例えば、気温が高い時は、歩行の負担を減らすような歩行を学ばせるためｉＥＭＧが小さくなるよう袋４０を硬く制御し、気温が低い時は、身体を温めるために筋肉の活動量を増やすような歩行を学ばせるためにｉＥＭＧが大きくなるよう袋４０を柔らかく制御する、などが考えられる。

＜動的に変化させる性質及び実現手段＞
第１実施形態では、動的に変化させる性質の一例として、硬さを対象としている。しかしながら、硬さだけでなく、形状、温度、圧力なども、動的に変化させる性質の対象となり得る。また、これら複数の性質を組み合わせてユーザＵに提示しても良い。各性質の実現手段は、プログラマブルに各性質を変えられる手法であれば、任意の手法が可能である。各々の一例を以下に示す。

（硬さ）
第１実施形態では、ジャミング転移という物理現象を活用し、袋４０の中の密度を変えることで、動的に袋４０の硬さを変化させるものとしている。しかしながら、ジャミング転移ではなく、例えば、水量水圧（ダイラタント流体）、温度（特殊なプラスチック）、電気（電気粘性流体）、あるいは、磁力（磁性流体）によって、硬さが変わる物体を用いることで、プログラマブルに袋４０の硬さを変化させることも考えられる。水量で硬さが変わる物体は、例えば、ダイラタント流体が挙げられる。具体的には、袋４０内の水と片栗粉を混ぜた混合物の水量を、フィルタ付きの水流ポンプを用いてプログラマブルに制御することで、袋４０の硬さを変えることができる。このほかに硬さを制御可能な物質である、温度を制御することにより硬さが変わるプラスチック、電流の制御による電気粘性粒体、磁力の制御による磁性粒体、などを用いても良い。

（形状）
第１実施形態では、袋４０の硬さのみに注目したが、ユーザＵに袋４０の形状を提示するようにしても良い。任意の形状を提示するためには、袋４０を靴７０の中に入れる前に、手や型によって形作る必要がある。しかしながら、例えばアクチュエータ機構を追加することによって、形状をプログラマブルに変えることができる。追加するアクチュエータとしては、例えば、複数のリニアアクチュエータなどから構成される可変フレーム、空気を入れるアクチュエータ、などが考えられる。このような形状提示では、歩行時に転びにくい筋肉の使い方、例えば体の重心が前になるような筋肉の使い方ができるよう、踵が高くなる形状にする、などの制御方法が考えられる。

（温度）
例えば、袋４０の中にペルチェ素子といったようなプログラマブルに温度を変えることができる電子部品を入れる手法が考えられる。足裏を熱くすることで血流が良くなり、筋肉の活性度が上がると考えられるため、歩行時にｉＥＭＧを大きくするよう熱くする、などの制御方法が考えられる。

（圧力）
例えば、真空ポンプ１９によって袋４０の中の空気圧をプログラマブルに調整することによって、袋４０と接触している身体部位に任意の圧力を与える手法が考えられる。より強い圧力をかけるとユーザＵはより硬く感じるため、歩行時にｉＥＭＧを小さくするよう、身体に与える圧力が大きくなるよう制御する、などが考えられる。

こうした提示を行うことで、実際にユーザＵがどのような動作や筋肉の使い方をすれば良いかを学ぶことが出来るようになる。

＜一動作の単位＞
第１実施形態では、一動作の単位は、片足の踵が接地してから次に接地するまで、の一歩としている。しかしながら、一動作の単位をより小さく、または、より大きくしても良い。例えば、１００［ｍｓ］毎といったように、一動作を時間で区切っても良い。つまり、「筋電位の特徴量」は、一歩毎の筋電位の特徴量ではなく、１００［ｍｓ］毎の特徴量としても良い。

＜目的の設定の仕方＞
第１実施形態では、ステップＳ２３の目的ｉＥＭＧ入力サブルーチンにおいて、ある特定の値が入力されることを前提としている。つまり、現状ｉＥＭＧ（現状の筋電位の特徴量）を大きくする、または、小さくすることを繰り返すことによって、目的ｉＥＭＧ（目的の筋電位の特徴量）に近づける、という手順で制御を行っている。このような、或る目的（例えば、比較対象としてのプロフェッショナル人物の筋電図と自分の筋電図の形状を一致させる、など）に向かって制御する手順の他に、変化の方向だけを定め、その方向に向かうような制御の仕方をしても良い。例えば、或る筋肉の筋活動量をとにかく増やしたい場合は、「目的の筋電位の特徴量」を“ある特定の値”として入力するのではなく、“「現状の筋電位の特徴量」よりも大きい値”、などのように入力することで、筋肉の活動量を増やす性質を提示し続ける、という手順での制御も考えられる。さらにユーザに実現させたい目的の生体情報である目的生体情報はユーザＵ以外が入力してもよいし、外部のデータベースなどに予め登録された生体情報を入力として設定してもよいし、複数の生体情報から選択し目的生体情報として設定してもよい。

＜硬さを変えるタイミング＞
第１実施形態では、歩行中のユーザＵが直前に完了した一歩に応じて提示する硬さを決定し、次の一歩に対して提示する硬さを変えている。しかしながら、硬さを変えるタイミングは、任意のタイミングが考えられる。すなわち、現状の一歩の最中に性質を変えても良い。例えば、片足の踵が接地した瞬間に、筋肉の活動量が増えるよう硬さを変えることで、踵が接地した直後、足裏全面が地面に接している間の筋肉の活動量を増やす、といったことも考えられる。以下、これを第２実施形態として、より詳細に説明する。

［第２実施形態］
図１４は、第２実施形態に係る生体誘導装置における前動作期間Ｐｘと本動作期間Ｐｙとを説明するための模式図である。本第２実施形態においては、一歩ＳＴ中において、ユーザＵの踵が接地した踵接地状態ＨＳとなった瞬間を前動作Ｘ、この踵接地状態ＨＳから踵が離地する踵離地状態ＨＯとなるまでを本動作Ｙとおく。具体的には、圧力センサ３０からの圧力計測データより算出した圧力平均値ＰＡが閾値Ｔｈ以上となった瞬間から１０［ｍｓ］間を前動作Ｘとみなし、この圧力平均値ＰＡが閾値Ｔｈ以上となってから１０［ｍｓ］経過後からそれが閾値未満となるまでの間を本動作Ｙとみなす。

本第２実施形態に係る生体誘導装置は、ユーザ端末２０のストレージ２４に記憶される生体誘導プログラム及びデータベース部３の内容が第１実施形態と異なっている。図１５は、ストレージ２４に構成されるデータベース部３の内容例を示す図である。データベース部３には、前動作Ｘの期間である前動作期間Ｐｘに算出されるｉＥＭＧの値と本動作Ｙの期間である本動作期間Ｐｙにおける推定ｉＥＭＧの値との関係である推定関係が複数、推定関係テーブルとしてあらかじめ記録されることができる。また、データベース部３には、袋４０の硬さと本動作期間ＰｙのｉＥＭＧとの関係性も登録しておく。これは、図４に示した硬さ－ｉＥＭＧテーブルと同様であって良い。

図１６は、第２実施形態に係る生体誘導プログラムを実行するユーザ端末２０が備えるプロセッサ２１のメイン動作フローチャートであり、図１７は、プロセッサ２１によるＩＥＭＧ算出処理の動作フローチャートである。プロセッサ２１にこれらの動作を行わせるための第２実施形態に係る生体誘導プログラムがストレージ２４に記憶され、プロセッサ２１が当該生体誘導プログラムを実行することで、図１６及び図１７のような動作を実施することができる。第１実施形態と同様の処理については、図７及び図１０と同じ符号を付す。

第１実施形態で説明したように、プロセッサ２１がステップＳ２２においてｉＥＭＧ算出を開始すると、プロセッサ２１は、ステップＳ２２１においてＲＡＭ２３に新規の圧力計測データが保存されたと判断する毎に、ステップＳ２２２において、圧力平均値ＰＡを計算する。そして、プロセッサ２１は、この算出した圧力平均値ＰＡが閾値Ｔｈ以上であるとステップＳ２２３において判断すると、ステップＳ２２４において、その圧力平均値ＰＡが閾値Ｔｈより小さい値から閾値Ｔｈ以上の値になった瞬間を、足の踵が接地した時間つまり前動作期間Ｐｘが始まった時間とみなし、その時間を新規の一歩開始タイムスタンプとしてＲＡＭ２３に追加保存する。

その後、本第２実施形態では、プロセッサ２１は、ステップＳ２２Ａにおいて、前動作期間ＰｘのｉＥＭＧを算出する。これは、ＲＡＭ２３に追加保存した前動作期間Ｐｘの開始タイムスタンプで示される時間から１０［ｍｓ］の間に計測されてＲＡＭ２３に保存される筋電位計測データの値を全て加算し、その加算結果を前動作期間ＰｘのｉＥＭＧとする処理である。プロセッサ２１は、ステップＳ２２Ｂにおいて、ストレージ２４に構成されたデータベース部３を用いて、この算出した前動作期間ＰｘのｉＥＭＧに対応する本動作期間ＰｙのｉＥＭＧの予測値を算出する。具体例を挙げると、例えば、前動作期間ＰｘのｉＥＭＧが１０［μＶ］であるとする。図１５に示したように、データベース部３には、この前動作期間ＰｘのｉＥＭＧ１０［μＶ］に対し本動作期間ＰｙのｉＥＭＧとして６０［μＶ］が登録されている。よって、プロセッサ２１は、本動作期間ＰｙのｉＥＭＧの予測値として６０［μＶ］を算出することになる。プロセッサ２１は、ステップＳ２２Ｃにおいて、この算出した本動作期間ＰｙのｉＥＭＧの予測値を予測ｉＥＭＧとしてＲＡＭ２３に保存する。その後、プロセッサ２１は、処理をステップＳ２２７に進め、上記第１実施形態で説明したとおりの処理を行っていく。

このようにして、プロセッサ２１は、筋電センサ５０が第１の期間である前動作期間Ｐｘに計測した生体情報である前動作期間ＰｘのｉＥＭＧを算出し、この前動作期間ＰｘのｉＥＭＧとデータベース部３の推定関係テーブルに記録された推定関係とに基づいて、第１の期間に続く第２の期間である本動作期間Ｐｙにおける現在生体情報である予測ｉＥＭＧを推定する現状把握部５の機能を実現することができる。

メイン動作において、プロセッサ２１は、ステップＳ２４において目的ｉＥＭＧが保存されていると判断した場合、本第２実施形態では、ステップＳ２Ｂにおいて、ＲＡＭ２３に保存されている予測ｉＥＭＧと設定された目的ｉＥＭＧとを比較する。そして、プロセッサ２１は、ステップＳ２６において比較の結果が一致であるか否かを判断する。

比較結果が一致でないと判断した場合には、プロセッサ２１は、ステップＳ２７において、両者の差異に基づく真空ポンプ１９の駆動量算出を行う。つまり、プロセッサ２１は、目的ｉＥＭＧにより近いｉＥＭＧを実現できる袋４０の硬さをデータベース部３の硬さ－ｉＥＭＧテーブルから検索し、袋４０をその硬さにするための真空ポンプ１９の駆動量を硬さ－駆動量テーブルにより算出する。

例えば、目的ｉＥＭＧが予測ｉＥＭＧよりも大きい場合、予測ｉＥＭＧよりもより大きいｉＥＭＧを実現できる硬さが硬さ－ｉＥＭＧテーブルより検索され、逆に、目的ｉＥＭＧが予測ｉＥＭＧよりも小さい場合、予測ｉＥＭＧよりもより小さいｉＥＭＧを実現できる硬さが硬さ－ｉＥＭＧテーブルより検索されることができる。

具体例を挙げると、例えば、目的ｉＥＭＧが７０［μＶ］、予測ｉＥＭＧが６０［μＶ］であるとすると、目的ｉＥＭＧの方が予測ｉＥＭＧよりも大きく、両者の差異（目的ｉＥＭＧ－予測ｉＥＭＧ）は１０［μＶ］である。ここで、硬さ－ｉＥＭＧテーブルの内容が図４の例のとおりであると、硬さ－ｉＥＭＧテーブルから検索される「硬い」に対応するｉＥＭＧの値は３０［μＶ］であるので、予測ｉＥＭＧとの差異（硬いｉＥＭＧ－予測ｉＥＭＧ）は－３０［μＶ］である。硬さ－ｉＥＭＧテーブルから検索される「軟らかい」に対応するｉＥＭＧの値は７０［μＶ］であるので、予測ｉＥＭＧとの差異（軟らかいｉＥＭＧ－予測ｉＥＭＧ）は１０［μＶ］である。これら－３０［μＶ］と１０［μＶ］の内で、目的ｉＥＭＧと予測ｉＥＭＧの差異である１０［μＶ］に近い（差異が小さい）のは、１０［μＶ］であるので、それを実現する袋４０の硬さとして「軟らかい」が検索される。プロセッサ２１は、この「軟らかい」状態に袋４０を設定するための真空ポンプ１９の駆動量を算出する。真空ポンプ１９の駆動量、例えば、袋４０の硬さ「軟らかい」に対応する真空ポンプ１９の駆動量は、例えば、データベース部３に硬さ－駆動量テーブルとして登録された、別途定められた真空ポンプ１９の駆動量と袋４０の硬さの関係から算出することができる。

真空ポンプ１９の駆動量算出は、上記以外の方法であっても良い。例えば目的ｉＥＭＧが７０［μＶ］、予測ｉＥＭＧが６０［μＶ］の場合に、データベース部３の硬さ－ｉＥＭＧテーブルから目的ｉＥＭＧにより近いｉＥＭＧを検索することで、当該ｉＥＭＧに対応する袋４０の硬さを得る。この場合、目的ｉＥＭＧにより近いｉＥＭＧに対応する袋４０の硬さは、ｉＥＭＧが７０［μＶ］である「軟らかい」となる。プロセッサ２１は、袋４０の硬さ「軟らかい」に対応する真空ポンプ１９の駆動量を、例えばデータベース部３に硬さ－駆動量テーブルとして登録された、別途定められた真空ポンプ１９の駆動量と袋４０の硬さの関係から算出する。この時、目的ｉＥＭＧである７０［μＶ］と同じｉＥＭＧとなる袋４０の硬さの程度が定義されていない場合は、ｉＥＭＧと袋４０の硬さと真空ポンプ１９の駆動量の関係に基づいて、適宜数値を補間して、目的ｉＥＭＧとなる真空ポンプ１９駆動量を求めても良い。

上記ステップＳ２６における比較結果が一致であると判断した場合には、プロセッサ２１は、ステップＳ２９において既定値への真空ポンプ１９の駆動量算出を行うことになる。

その他の処理については、第１実施形態で説明したとおりである。

図１８は、生体誘導装置の動作を説明するための模式図である。本第２実施形態では、ユーザＵの一歩目ＳＴ１の歩行の開始時点である踵が接地した踵接地状態ＨＳとなった瞬間から１０［ｍｓ］間の前動作期間Ｐｘにおいて、当該期間中に計測された筋電位の積分量であるｉＥＭＧｘ１が算出される。そして、このｉＥＭＧｘ１に基づいて前動作期間Ｐｘ終了後の本動作期間Ｐｙについての予測ｉＥＭＧであるｉＥＭＧｙ１が算出され、その算出されたｉＥＭＧｙ１と目的ｉＥＭＧであるｉＥＭＧｔとが比較される。ｉＥＭＧｙ１がｉＥＭＧｔと一致しない場合には、両者の差異に基づいて袋４０の硬さが調整される。すなわち、一歩前の調整結果である硬さＨＤ０から一歩目ＳＴ１の間の硬さであるＨＤ１とされる。ＨＤ０の硬さ状態によっては、ＨＤ０＝ＨＤ１の場合もあり得る。

同様にして、ユーザＵの二歩目ＳＴ２の歩行の開始時点、ユーザＵの三歩目ＳＴ３の歩行の開始時点、・・・において、ｉＥＭＧｘ２，ｉＥＭＧｘ３，・・・が算出され、それらに基づく予測値ｉＥＭＧｙ２，ｉＥＭＧｙ３，・・・が算出されて、ｉＥＭＧｔと比較され、その結果に応じて、二歩目ＳＴ２，三歩目ＳＴ３，・・・中の袋４０の硬さが調整されていく。

例えば、三歩目ＳＴ３の歩行の開始時に算出されたｉＥＭＧｘ３に基づくｉＥＭＧｙ３とｉＥＭＧｔとが一致した（ｉＥＭＧｔ＝ｉＥＭＧｙ３）とすると、プロセッサ２１は、ステップＳ２６において、予測ｉＥＭＧと目的ｉＥＭＧの比較結果が一致であると判断する。この場合、プロセッサ２１は、ステップＳ２９において、既定値への真空ポンプ１９の駆動量を算出する。つまり、プロセッサ２１は、袋４０の硬さを規定の硬さにするための真空ポンプ１９の駆動量を算出する。プロセッサ２１は、ステップＳ２８において、算出した真空ポンプ１９の駆動量を示すポンプ駆動制御データを、通信装置２７を介してコントローラ１０に送信する。これにより、コントローラ１０のＣＰＵ１１が真空ポンプ１９をＰＷＭ制御して、袋４０を規定の硬さであるＨＤＦに設定することができる。

このように、現在の一歩における袋４０の硬さは、その一歩の開始時のユーザＵの状況に応じたものとなる。したがって、ユーザＵには、既定の硬さが提示された本動作そのものが目的とする動きであることをあらかじめ伝えておくことが望ましい。すなわち、本第２実施形態では、袋４０が既定の硬さになった時の本動作Ｙの動き＝目的とする動きであることをユーザＵが認識していれば、ユーザＵは、「今、袋が既定の硬さになった！ 今の動きをやればいいんだ！」とわかり、今行った一歩の動きを続けていくことになる。

なお、本第２実施形態においても、図１６に破線で示すように、ステップＳ２Ａとして、目的とする動きが達成された瞬間である袋４０の既定の硬さが提示されている本動作Ｙが始まった瞬間、または目的とする動きと一致したと検知した瞬間にユーザＵに告知することで、目的とする動きがどの動作なのかを明示的にユーザＵに提示するようにしても良い。

以上説明したような第２実施形態においても、上記第１実施形態と同様、実現したい目的の動き、例えば筋活動にユーザＵを誘導する適切且つ安全な触覚刺激をユーザＵに与えることができる。

なお、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。例えばひとつの動作において、前動作Ｘと本動作Ｙをさらに短い期間ごとに複数設定してもよい。また、各実施形態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。さらに、上記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適当な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。

１…計測部
２…刺激部
３…データベース部
４…入力部
５…現状把握部
６…比較部
７…制御部
１０…コントローラ
１１…ＣＰＵ
１２，２２…ＲＯＭ
１３，２３…ＲＡＭ
１４，２４…ストレージ
１５，２７…通信装置
１６…入出力インタフェース
１７，２８…システムバス
１８，２９…電源
１９…真空ポンプ
２０…ユーザ端末
２１…プロセッサ
２５…入力装置
２６…出力装置
３０…圧力センサ
３１…配線
４０…袋
４１…配管
５０…筋電センサ
６０…サポータ
７０…靴
７１…中底
７２…中敷き

Claims (8)

1. ユーザの生体情報を計測する計測部と、
   前記ユーザの身体に接触して設置され、前記ユーザに対して触覚刺激を提示する刺激部と、
   前記刺激部が提示する前記触覚刺激と前記刺激部の前記触覚刺激による前記生体情報との関係を記録したデータベース部と、
   前記ユーザに実現させたい目的の生体情報である目的生体情報を、前記ユーザの過去に記録された生体情報の最大値と最小値との間の値に設定する入力部と、
   前記計測部の計測結果に基づいて推定される前記ユーザの現在の生体情報である現在生体情報と前記入力部により設定した前記ユーザの過去に記録された生体情報の最大値と最小値との間の値である前記目的生体情報とを入力値として、前記現在生体情報と前記目的生体情報とに差異がある場合に、前記データベース部に記録された前記関係に基づいて、前記現在生体情報と前記目的生体情報との前記差異が少なくなるよう前記刺激部で提示する前記触覚刺激を制御することで、前記現在生体情報を前記目的生体情報に近づけるように前記ユーザを誘導する制御部と、
   を備える、生体誘導装置。
2. 前記制御部による前記刺激部の前記触覚刺激の制御は、前記刺激部の形状及び硬度の少なくとも一方の制御を含む、請求項１に記載の生体誘導装置。
3. 前記刺激部及び前記制御部は、ジャミング転移を利用したものである、請求項１または２に記載の生体誘導装置。
4. 前記生体情報は、筋電位または前記筋電位の特徴量を含む、請求項１乃至３の何れかに記載の生体誘導装置。
5. さらに、前記計測部の前記計測結果に基づいて、前記現在生体情報を推定する現状把握部を備え、
   前記現状把握部は、第１の期間に前記計測部が計測した前記生体情報を前記第１の期間に続く第２の期間における前記現在生体情報として推定し、
   前記制御部は、前記データベース部に記録された前記関係に基づいて、前記入力部により設定した前記ユーザの過去に記録された生体情報の最大値と最小値との間の値である前記目的生体情報と前記第２の期間における前記現在生体情報との差異が少なくなるよう前記刺激部で提示する前記触覚刺激を制御することで、前記現在生体情報を前記目的生体情報に近づけるように前記ユーザを誘導する、請求項１乃至４のいずれかに記載の生体誘導装置。
6. さらに、前記計測部の前記計測結果に基づいて、前記現在生体情報を推定する現状把握部を備え、
   前記データベース部は、前記生体情報と前記現在生体情報との関係である推定関係をさらに記録しており、
   前記現状把握部は、前記計測部が第１の期間に計測した前記生体情報と前記データベース部に記録された前記推定関係とに基づいて、前記第１の期間に続く第２の期間における前記現在生体情報を推定し、
   前記制御部は、
   前記目的生体情報と前記第２の期間における前記現在生体情報との差異を推定し、
   前記推定した前記差異が少なくなるよう前記刺激部で提示する前記触覚刺激を制御することで、前記現在生体情報を前記目的生体情報に近づけるように前記ユーザを誘導する、請求項１乃至４のいずれかに記載の生体誘導装置。
7. コンピュータにより、ユーザの生体情報を計測し、
   前記コンピュータにより、前記ユーザに実現させたい目的の生体情報である目的生体情報を、前記ユーザの過去に記録された生体情報の最大値と最小値との間の値に設定し、
   前記コンピュータにより、前記ユーザの前記生体情報の計測結果に基づいて推定される前記ユーザの現在の生体情報である現在生体情報と前記ユーザの過去に記録された生体情報の最大値と最小値との間の値である前記目的生体情報とを入力値として、前記現在生体情報と前記目的生体情報とに差異がある場合に、前記ユーザの身体に接触して設置された刺激部により前記ユーザに対して提示される触覚刺激と前記刺激部の前記触覚刺激による前記生体情報との関係を記録した、データベース部に記録された前記関係に基づいて、前記現在生体情報と前記目的生体情報との前記差異が少なくなるよう前記刺激部で提示する前記触覚刺激を制御することで、前記現在生体情報を前記目的生体情報に近づけるように前記ユーザを誘導し、
   前記目的生体情報と前記現在生体情報との前記差異がなくなるまで、または、前記現在生体情報が変化しなくなるまで、前記コンピュータにより、少なくとも、前記生体情報を計測すること及び前記ユーザを誘導することを繰り返す、
   生体誘導方法。
8. プロセッサとストレージとを備える生体誘導装置の前記プロセッサを、
   ユーザの生体情報を計測する計測部、
   前記ユーザに実現させたい目的の生体情報である目的生体情報を、前記ユーザの過去に記録された生体情報の最大値と最小値との間の値に設定する入力部、
   前記ユーザの生体情報の計測結果に基づいて推定される前記ユーザの現在の生体情報である現在生体情報と前記ユーザの過去に記録された生体情報の最大値と最小値との間の値である前記目的生体情報とを入力値として、前記現在生体情報と前記目的生体情報とに差異がある場合に、前記ユーザの身体に接触して設置された刺激部により前記ユーザに対して提示される触覚刺激と前記刺激部の前記触覚刺激による前記生体情報との関係を記録した、前記ストレージに構成されたデータベース部を参照して、前記データベース部に記録した前記関係に基づいて、前記現在生体情報と前記目的生体情報との前記差異が少なくなるよう前記刺激部で提示する前記触覚刺激を制御することで、前記現在生体情報を前記目的生体情報に近づけるように前記ユーザを誘導する制御部、
   として機能させるための生体誘導プログラム。

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