WO2020208945A1 - 筋力管理システム及び筋力管理方法 - Google Patents

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WO2020208945A1
WO2020208945A1 PCT/JP2020/006340 JP2020006340W WO2020208945A1 WO 2020208945 A1 WO2020208945 A1 WO 2020208945A1 JP 2020006340 W JP2020006340 W JP 2020006340W WO 2020208945 A1 WO2020208945 A1 WO 2020208945A1
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WO
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user
unit
muscle strength
exercise
management system
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/006340
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English (en)
French (fr)
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太一 濱塚
松村　吉浩
健一 入江
貴拓 相原
嵩 内田
Original Assignee
パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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Publication date
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/22—Ergometry; Measuring muscular strength or the force of a muscular blow
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Definitions

  • the present invention relates to a muscle strength management system and a muscle strength management method.
  • Patent Document 1 discloses a life management system that analyzes a user's mental and physical condition so that a user's goal is achieved.
  • an object of the present invention is to provide a muscle strength management system and a muscle strength management method that can efficiently support the strengthening or maintenance of a user's muscle strength.
  • the muscle strength management system analyzes the feature amount measured by the measurement unit and the measurement unit for measuring the feature amount of the user's physical ability.
  • An analysis unit that evaluates physical ability and determines recommended content including exercise content recommended to the user based on the evaluation result, and a presentation unit that presents the recommended content determined by the analysis unit to the user.
  • the physical ability of the user is evaluated by measuring the feature amount of the user's physical ability and analyzing the detected feature amount, and the evaluation is performed. Based on the result, a step of determining a recommended content including an exercise content recommended to the user and a step of presenting the determined recommended content to the user are included.
  • one aspect of the present invention can be realized as a program for causing a computer to execute the above-mentioned muscle strength management method.
  • it can be realized as a computer-readable non-temporary recording medium in which the program is stored.
  • FIG. 1 is a diagram showing an outline of a muscle strength management system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration of the muscle strength management system according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the muscle strength management system according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing a physical ability estimation table stored in the muscle strength management system according to the embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram showing an exercise recommendation table generated by the muscle strength management system according to the embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of a screen for inputting a target value by a user, which is displayed by the muscle strength management system according to the embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram showing the relationship between physical conditions and exercise intensity.
  • FIG. 1 is a diagram showing an outline of a muscle strength management system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration of the muscle strength management system according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the
  • FIG. 8 is a diagram showing a meal recommendation table generated by the muscle strength management system according to the embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of exercise content recommended to the user displayed by the muscle strength management system according to the embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of exercise content recommended to the user and future prediction displayed by the muscle strength management system according to the embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of exercise content and advertising information recommended to the user displayed by the muscle strength management system according to the embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of meal contents recommended to the user and advertising information displayed by the muscle strength management system according to the embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram showing order history information stored in the muscle strength management system according to the embodiment.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of a business operator database managed by the muscle strength management system according to the embodiment.
  • each figure is a schematic view and is not necessarily exactly illustrated. Therefore, for example, the scales and the like do not always match in each figure. Further, in each figure, substantially the same configuration is designated by the same reference numerals, and duplicate description will be omitted or simplified.
  • FIG. 1 is a diagram showing an outline of a muscle strength management system 1 according to the present embodiment.
  • the muscle strength management system 1 shown in FIG. 1 measures the feature amount of the physical ability of the user 10 and evaluates the physical ability of the user 10 by analyzing the measured feature amount.
  • the feature amount of physical ability is, for example, at least one of muscle strength, muscle mass, walking speed, and walking balance.
  • the feature quantity of physical ability may include cognitive function.
  • the muscle strength management system 1 determines the recommended content based on the evaluation result, and presents the determined recommended content to the user 10.
  • the recommended content includes exercise content and meal content recommended for the user 10.
  • the vital data of the user 10 is measured in addition to the feature amount of the physical ability.
  • the vital data is, for example, at least one of the user 10's body weight, blood pressure, pulse, urine pH and urine sugar.
  • the vital data may include the body fat percentage of the user 10.
  • the feature amount and vital data are measured, for example, by using the camera 12 and the toilet 13 provided in the residence 11 of the user 10 while the user 10 leads a normal life. That is, the feature amount and vital data related to the physical ability of the user 10 are measured without the user 10 paying special attention.
  • the user 10 may consciously measure the feature amount and vital data by using a weight scale, a sphygmomanometer, or the like.
  • the measured feature amount and vital data are transmitted to the server device 30 via a network such as a LAN (Local Area Network) or the Internet.
  • the server device 30 evaluates the physical ability of the user 10 by analyzing the feature amount and vital data, and determines the recommended content based on the evaluation result.
  • the determined recommended content is transmitted to the terminal device 40 or the like carried by the user 10 via the network.
  • the terminal device 40 presents the recommended content to the user 10 by image or voice. Thereby, it is possible to propose to the user 10 an appropriate exercise content and an appropriate dietary content for the user 10 in order to strengthen or maintain muscle strength. In this way, the muscle strength management system 1 according to the present embodiment can efficiently support the enhancement or maintenance of the muscle strength of the user 10.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration of the muscle strength management system 1 according to the present embodiment.
  • the muscle strength management system 1 includes a measuring device 20, a server device 30, and a terminal device 40.
  • the measuring device 20, the server device 30, and the terminal device 40 are connected to each other so as to be able to communicate with each other via the Internet or the like.
  • the measuring device 20 is a device that measures the feature amount of the physical ability of the user 10.
  • the measuring device 20 is realized by, for example, a microcomputer and various sensor devices, and is provided in the residence 11 of the user 10. As shown in FIG. 2, the measuring device 20 includes a communication unit 21, a storage unit 22, and a measuring unit 23.
  • the communication unit 21 is realized by one or more communication interfaces that perform wireless communication or wired communication.
  • Wireless communication is, for example, communication based on communication standards such as Wi-Fi (registered trademark), Bluetooth (registered trademark), or ZigBee (registered trademark), but is not limited thereto.
  • the communication unit 21 transmits and receives information and signals by communicating with each of the server device 30 and the terminal device 40.
  • the communication unit 21 transmits the feature amount and vital data of the physical ability of the user 10 obtained by the measurement by the measurement unit 23 to the server device 30.
  • the storage unit 22 is a semiconductor memory such as a flash memory or a non-volatile storage device such as an HDD (Hard Disk Drive).
  • the storage unit 22 stores the time-series data of the feature amount measured by the measurement unit 23. Further, the storage unit 22 stores the time series data of the vital data measured by the measurement unit 23.
  • the storage unit 22 further stores the exercise history of the user 10 generated based on the amount of activity measured by the measurement unit 23.
  • the storage unit 22 may store the evaluation result and the recommended content transmitted from the server device 30.
  • the measuring unit 23 measures the feature amount of the physical ability of the user 10. In addition, the measurement unit 23 measures the vital data and the amount of activity of the user 10. As shown in FIG. 2, the measurement unit 23 includes a detection unit 24, a vital measurement unit 25, an estimation unit 26, and an activity amount measurement unit 27.
  • the detection unit 24 detects the operation of the user 10. Specifically, the detection unit 24 includes an imaging unit 24a and an acceleration sensor 24b. The detection unit 24 does not have to include at least one of the image pickup unit 24a and the acceleration sensor 24b.
  • the imaging unit 24a is realized by, for example, the camera 12 shown in FIG.
  • the imaging unit 24a generates a moving image by photographing the user 10.
  • the imaging unit 24a photographs the walking motion of the user 10.
  • the camera 12 is installed at the entrance of the residence 11 and photographs the user 10 entering and exiting the residence 11.
  • the camera 12 may be installed in a corridor, stairs, a room, or the like in the residence 11.
  • the moving image captured by the camera 12 (imaging unit 24a) includes the walking motion of the user 10.
  • the acceleration sensor 24b is carried by the user 10 and detects the acceleration according to the movement of the user 10.
  • the acceleration sensor 24b is attached to a body part such as the arm, waist, leg, neck or head of the user 10.
  • the acceleration sensor 24b is fixed to a fixture attached to a body portion of the user 10.
  • the fixture is, for example, a wristband or belt.
  • the accelerometer 24b is fixed to the body part of the user 10 by attaching the attachment to the body part.
  • the number of the acceleration sensors 24b attached to the user 10 is not limited to one, and may be a plurality.
  • the acceleration sensor 24b detects the movement of the attached portion and generates three-dimensional acceleration data.
  • the three-dimensional acceleration data shows, for example, the accelerations of the user 10 in the front-rear direction, the up-down direction, and the left-right direction.
  • the vital measurement unit 25 measures the vital data of the user 10.
  • the vital measurement unit 25 is realized by at least one such as a weight scale, a body fat scale, a blood pressure monitor, a pulse rate monitor, and a urinalysis meter.
  • the weight scale and the body fat scale are, for example, embedded in the floor in front of the wash basin of the dwelling 11, and measure the weight and the body fat percentage of the user 10 who rides on the scale.
  • the urinalysis meter is attached to the toilet 13 shown in FIG. 1, for example, and measures at least one of the urine pH and urine sugar of the user 10.
  • the sphygmomanometer and the pulse meter are, for example, wristband type measuring instruments that can be worn on the arm of the user 10 and measure the blood pressure and the pulse of the user 10.
  • the estimation unit 26 estimates the feature amount of the physical ability of the user 10 based on the motion detected by the detection unit 24. For example, the estimation unit 26 estimates the feature amount using the moving image obtained by the imaging unit 24a. Specifically, the walking feature amount of the user 10 is acquired by analyzing the moving image.
  • the walking feature is an example of the physical ability feature, and specifically, the walking speed, stride, stride, walking cycle, cadence, left-right step difference, trunk sway during walking, and joint angle. At least one of the amounts of change.
  • the estimation unit 26 refers to at least one of the muscle strength and muscle mass of the user 10 from the walking feature amount by referring to the first correspondence information indicating the correspondence relationship between the walking feature amount and the muscle strength and muscle mass. decide.
  • the first correspondence information showing the correspondence relationship between the walking feature amount and the muscular strength and the muscular mass is stored in advance in the storage unit 22.
  • the first correspondence information may indicate the correspondence between the walking feature amount and the cognitive function.
  • the estimation unit 26 estimates the feature amount using the acceleration detected by the acceleration sensor 24b.
  • the acceleration sensor 24b is attached to the waist of the user 10, the movement of the waist of the user 10 during walking is detected.
  • the movement of the waist and the walking features such as walking balance and walking speed have a predetermined correlation. Therefore, the estimation unit 26 determines the walking feature amount by referring to the second correspondence information indicating the correspondence relationship between the waist movement and the walking feature amount.
  • the second correspondence information showing the correspondence relationship between the movement of the waist and the feature amount of walking is stored in advance in, for example, the storage unit 22.
  • the estimation unit 26 determines the muscle strength and the muscle mass by referring to the first correspondence information based on the determined walking feature amount.
  • the storage unit 22 may store acceleration data or correspondence information indicating the correspondence between waist movement and muscle strength and muscle mass.
  • Correspondence information indicating the correspondence relationship between the movement of the arm, the leg or the neck and the muscular strength may be stored in the storage unit 22 regardless of the movement of the waist. Further, at least one of these correspondence information may be stored in the database unit 32 of the server device 30.
  • the estimation unit 26 is realized by, for example, a microcomputer. Specifically, the estimation unit 26 is realized by a non-volatile memory in which the program is stored, a volatile memory which is a temporary storage area for executing the program, an input / output port, a processor for executing the program, and the like. ..
  • the activity amount measuring unit 27 measures the activity amount of the user 10. Although the activity amount measuring unit 27 is an activity amount meter, it may be a pedometer for measuring the number of steps of the user 10. The activity meter or pedometer is always carried by the user 10 to measure the daily steps or activity of the user 10. The measured number of steps or activity amount is accumulated in the storage unit 22 as an exercise history. The exercise history is obtained, for example, by continuously measuring the number of steps or the amount of activity for each day over a plurality of days.
  • the measuring device 20 is not a single integrated device.
  • the image pickup unit 24a and the acceleration sensor 24b of the detection unit 24 are configured by a device separate from the storage unit 22 and the estimation unit 26, respectively.
  • the measuring device 20 may be an integrated single device.
  • the server device 30 is a device that evaluates the physical ability of the user 10 by analyzing the feature amount measured by the measuring device 20 and determines the recommended content recommended to the user 10 based on the evaluation result. ..
  • the server device 30 is, for example, a computer device. As shown in FIG. 2, it includes a server device 30, a communication unit 31, a database unit 32, an analysis unit 33, and a selection unit 34.
  • the communication unit 31 is realized by one or more communication interfaces that perform wireless communication or wired communication.
  • the communication unit 31 transmits / receives information and signals by communicating with each of the measuring device 20 and the terminal device 40.
  • the communication unit 31 receives the feature amount and vital data measured by the measuring device 20 and transmitted via the communication unit 21.
  • the communication unit 31 transmits the evaluation result by the analysis unit 33 and the recommended content determined by the analysis unit 33 to the measuring device 20 or the terminal device 40. Further, the communication unit 31 receives the information acquired by the input unit 42 of the terminal device 40.
  • the database unit 32 is a storage unit that stores a database used by the muscle strength management system 1 for evaluating physical ability and determining recommended contents. A specific example of the database will be described later.
  • the database unit 32 may store each time-series data of the feature amount of the physical ability of the user 10 and the vital data. Further, the database unit 32 may store each time-series data of the feature amount and vital data of each physical ability of the plurality of users 10. For example, by using the data of another person having characteristics similar to the user 10, the accuracy of predicting the future transition of the physical ability can be improved.
  • the database unit 32 is realized by a non-volatile storage device such as a semiconductor memory or an HDD.
  • the analysis unit 33 evaluates the physical ability of the user 10 (assessment) by analyzing the feature amount measured by the measurement unit 23.
  • the analysis unit 33 determines the recommended content recommended for the user 10 based on the result of the evaluation of the physical ability. Specifically, the analysis unit 33 determines the exercise content and the meal content recommended for the user 10 based on the result of the evaluation of the physical ability.
  • the analysis unit 33 evaluates the physical ability and determines the recommended content by referring to the database stored in the database unit 32.
  • the analysis unit 33 evaluates the physical ability of the user 10 based on the time-series data of the feature amount measured by the measurement unit 23. Specifically, the analysis unit 33 analyzes the change in the feature amount based on the time-series data of the feature amount. For example, the analysis unit 33 can determine whether or not the exercise content and the meal content recommended to the user 10 in the past are appropriate by analyzing the exercise history and the change in the feature amount.
  • the analysis unit 33 determines whether or not the exercise content recommended for the user 10 has been practiced based on the exercise history. When the exercise content is practiced, the analysis unit 33 determines whether or not the change in the feature amount is the change expected from the recommended exercise content. If the change in the feature amount is not the expected change, or if the recommended exercise content is not practiced, the analysis unit 33 changes the exercise content and meal content recommended to the user 10. When the change in the feature amount is the expected change, the analysis unit 33 does not change the exercise content and the meal content recommended to the user 10. In this way, it is possible to feed back whether or not the recommended content is appropriate based on the change in the feature amount, so that the recommended content more suitable for the user 10 can be recommended.
  • the analysis unit 33 further determines the recommended content based on the vital data. Specifically, the analysis unit 33 determines the upper limit value of the exercise intensity of the user 10 based on the vital data, and determines the exercise content whose exercise intensity is lower than the upper limit value as the exercise content included in the recommended content.
  • the analysis unit 33 predicts the future transition of the physical ability of the user 10 by analyzing the time-series data of the feature amount of the physical ability and the exercise history of the user 10. For example, the analysis unit 33 predicts the future transition of the physical ability of the user 10 in each of the case where the exercise is performed according to the exercise content included in the recommended content and the case where the exercise is not performed. The analysis unit 33 predicts future transitions by referring to the database stored in the database unit 32. The evaluation result and prediction result of the physical ability and the determined recommended content are transmitted to the terminal device 40 via the communication unit 31.
  • the analysis unit 33 and the selection unit 34 are realized by, for example, a microcomputer. Specifically, the analysis unit 33 and the selection unit 34 include a non-volatile memory in which the program is stored, a volatile memory which is a temporary storage area for executing the program, an input / output port, a processor for executing the program, and the like. It is realized by. The analysis unit 33 and the selection unit 34 may be realized by sharing the same hardware resources.
  • the selection unit 34 selects one or more businesses from a plurality of businesses related to the recommended content based on a predetermined rule.
  • Each of the plurality of businesses is a business that provides products or services that can be used by the user 10.
  • a seller who sells equipment, instruments, tools, clothes, etc. used by the user 10 for exercise, a rental company who rents them, or a gym or a gym which provides a space for the user 10 to exercise.
  • the plurality of businesses include a business that operates a restaurant that provides meals or foods to the user 10, or a food or food delivery company.
  • the advertisement information of the business operator selected by the selection unit 34 is presented to the user 10.
  • the specific process of selecting a business operator will be described later.
  • the terminal device 40 is a device that presents to the user 10. Further, the terminal device 40 accepts the input of information from the user 10.
  • the terminal device 40 is a mobile terminal that can be carried by the user 10, such as a smartphone.
  • the terminal device 40 may be a display device such as a television installed in the residence 11 of the user 10 or an audio output device such as a smart speaker.
  • the terminal device 40 includes a communication unit 41, an input unit 42, a presentation unit 43, and a storage unit 44.
  • the communication unit 41 is realized by one or more communication interfaces that perform wireless communication or wired communication.
  • the communication unit 41 transmits and receives information and signals by communicating with each of the measuring device 20 and the server device 30.
  • the communication unit 41 receives the evaluation result by the analysis unit 33 of the server device 30 and the recommended content determined by the analysis unit 33.
  • the communication unit 41 further receives information indicating the business operator selected by the selection unit 34 or advertisement information of the selected business operator. Further, the communication unit 41 transmits the information acquired by the input unit 42 to the server device 30.
  • the input unit 42 accepts input from the user 10.
  • the input unit 42 is, for example, a touch sensor or a physical button.
  • the input unit 42 may be a voice input device such as a microphone.
  • the input unit 42 has an acquisition unit 42a and a reception unit 42b.
  • the acquisition unit 42a acquires the target values of exercise intensity and amount of exercise.
  • the target value acquired by the acquisition unit 42a is transmitted to the server device 30 via the communication unit 41.
  • the analysis unit 33 of the server device 30 further determines the exercise content included in the recommended content based on the target value acquired by the acquisition unit 42a.
  • the reception unit 42b accepts an order for a product or service from the user 10.
  • the order received by the reception unit 42b is transmitted to the server device 30 via the communication unit 41.
  • the order received by the reception unit 42b may be directly transmitted to the server device (not shown) of the business operator via the communication unit 41.
  • the presentation unit 43 presents the recommended content determined by the analysis unit 33 to the user 10.
  • the presentation unit 43 further presents to the user 10 the transition of the feature amount of the physical ability predicted by the analysis unit 33.
  • the presentation unit 43 presents the advertisement information of the business operator related to the recommended content.
  • the presentation unit 43 has a display unit 43a.
  • the display unit 43a is realized by, for example, a liquid crystal display panel or an organic EL (Electroluminescence) display panel.
  • the display unit 43a displays an image showing each of the recommended content, the transition of the feature amount, and the advertisement information.
  • the display unit 43a generates and displays a GUI (Graphical User Interface) object such as a selection button for receiving a selection and an operation from the user 10, for example.
  • GUI Graphic User Interface
  • the presentation unit 43 may have a speaker that outputs sound in place of the display unit 43a or in addition to the display unit 43a.
  • the presentation unit 43 may output a voice representing the content to be presented to the user 10.
  • the storage unit 44 is a non-volatile storage device such as a flash memory.
  • the storage unit 44 stores the evaluation result and the recommended content transmitted from the server device 30. Further, the storage unit 44 stores the information received by the input unit 42.
  • the storage unit 44 stores, for example, an image to be displayed on the display unit 43a.
  • the configuration of the muscle strength management system 1 is not limited to the example shown in FIG.
  • two of the measuring device 20, the server device 30, and the terminal device 40 may not be able to communicate directly.
  • communication between the server device 30 and the terminal device 40 may not be possible.
  • the server device 30 and the terminal device 40 may transmit and receive information and signals via the measuring device 20.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the muscle strength management system 1 according to the present embodiment.
  • the measurement unit 23 first performs the measurement process (S10). Specifically, the detection unit 24 measures the feature amount of the physical ability of the user 10 (S11). More specifically, the image pickup unit 24a acquires the image of the user 10 by photographing the user 10 (S12). Next, the estimation unit 26 estimates the feature amount of the physical ability of the user 10 based on the image obtained by the imaging unit 24a (S13). For example, the estimation unit 26 acquires walking features such as the walking speed of the user 10 by image processing. Further, the estimation unit 26 estimates the muscle strength and the muscle mass of the user 10 based on the correspondence information between the walking feature amount and the muscle strength. The estimation unit 26 may estimate the muscle strength and muscle mass of the user 10 instead of or in addition to the imaging by the imaging unit 24a, based on the acceleration data obtained by the acceleration sensor 24b.
  • the vital measurement unit 25 of the measurement unit 23 measures the vital data of the user 10 (S14). Further, the activity amount measuring unit 27 of the measuring unit 23 measures the activity amount of the user 10 (S15).
  • the measurement of the feature amount of physical ability (S11), the measurement of vital data (S14), and the measurement of the amount of activity (S15) may be performed at the same time, or any one of them may be performed first. The execution order of these processes is not particularly limited. Further, the measurement of the feature amount of the physical ability (S11), the measurement of the vital data (S14), and the measurement of the activity amount (S15) may be performed a plurality of times, respectively.
  • the measured values obtained by the plurality of measurements are stored in at least one of the storage unit 22 and the database unit 32 as the feature amount time-series data, the vital data time-series data, and the exercise history, respectively.
  • the analysis unit 33 determines the recommended content recommended for the user 10 based on the measured feature amount of the physical ability (S20). Specifically, the analysis unit 33 determines the exercise content and the meal content recommended for the user 10.
  • the presentation unit 43 presents the determined recommended content to the user 10 (S30). Specifically, the display unit 43a displays the determined recommended content. A specific example of the display will be described later.
  • FIG. 4 is a diagram showing a physical ability estimation table stored in the muscle strength management system 1 according to the present embodiment.
  • the physical ability estimation table is stored in the storage unit 22 of the measuring device 20. Alternatively, it may be stored in the database unit 32 of the server device 30.
  • the physical fitness estimation table is prepared for each demographic attribute such as "female in her 50s" and “male in her 60s”.
  • Demographic attributes are, for example, age and gender.
  • the physical ability estimation table associates one or more reference values with each feature amount of physical ability.
  • reference values are associated with each other in five stages of “A” to “E”.
  • the reference value at each stage may be represented by one value or may be represented by a certain range.
  • A” to “E” correspond to the evaluation results of the feature amount of physical ability.
  • “A” indicates the highest physical ability and “E” indicates the lowest physical ability, but the opposite may be true.
  • “C” indicates that the physical ability is an average value
  • "A” and “B” indicate that the physical ability is higher than the average
  • "D” and "E” indicates that the physical ability is lower than the average.
  • the analysis unit 33 evaluates the feature amount of the user 10 by referring to the physical ability estimation table based on the feature amount measured by the measurement unit 23. Specifically, the analysis unit 33 compares each reference value of the physical ability estimation table corresponding to the age and gender to which the user 10 belongs with the feature amount of the user 10 measured by the measurement unit 23, so that the user It is determined which of "A" to "E” the feature amount of 10 corresponds to. For example, when the muscle strength of the user 10 measured by the measuring unit 23 is a value of P2 or more and less than P1, the analysis unit 33 determines the evaluation of the muscle strength of the user 10 as “B”. The analysis unit 33 evaluates each feature amount of physical ability. As a result, for example, as shown in FIG. 5, evaluation results such as "B" and "A” can be obtained for each feature amount of the physical ability of the user 10.
  • FIG. 5 is a diagram showing an exercise recommendation table generated by the muscle strength management system 1 according to the present embodiment. Specifically, FIG. 5 shows the relationship between the evaluation result of the physical ability by the analysis unit 33 and the exercise content recommended for the user 10.
  • the difference from the standard value is a value obtained by subtracting the standard value from the feature amount for each feature amount measured by the measuring unit 23.
  • the standard value is, for example, the reference value of "C", and corresponds to the average value of the features of the same sex and the same age. For example, if the difference between the muscle strength and the standard value is a positive value, it means that the muscle strength is higher than the average value of the features of the same sex and the same age. If the difference between the muscle strength and the standard value is a negative value, it means that the muscle strength is lower than the average value of the features of the same sex and the same age group. In the example shown in FIG. 5, muscle strength, muscle mass, walking speed, and cognitive function are each higher than the average values of the same sex and the same age group.
  • the difference from the target value is a value obtained by subtracting the target value input by the user 10 from the measured feature amount. For example, if the difference between the muscle strength and the target value is a positive value, it means that the muscle strength exceeds the target value. If the difference between the muscle strength and the target value is a negative value, it means that the muscle strength is below the target value. In the example shown in FIG. 5, muscle strength and gait balance are below the average values of the same sex and the same age group, respectively.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of a target value input screen by the user 10 displayed by the muscle strength management system 1 according to the present embodiment.
  • the display unit 43a displays a text 50 for prompting the user 10 to input a target value, and a GUI object 51 for inputting an exercise intensity and an exercise amount.
  • the GUI object 51 is, for example, a slider. By operating the slider bar, the user 10 can input the strength of the exercise intensity and the amount of exercise as target values.
  • the GUI object 51 may be a selection button or the like, or may be a text box.
  • the method of inputting the target values of the exercise intensity and the amount of exercise is not particularly limited.
  • the analysis unit 33 determines the target value of the feature amount of physical ability based on the target values of the exercise intensity and the amount of exercise acquired by the acquisition unit 42a.
  • the acquisition unit 42a may have the user 10 input the target value of the feature amount of the physical ability.
  • the priority order shows the order of the feature amounts that are emphasized when determining the exercise content recommended for the user 10.
  • the priority order is determined based on, for example, the sum of the difference from the standard value and the difference from the target value. Specifically, the priority order is determined in ascending order of the sum of the differences between these two. For example, in the example shown in FIG. 5, since the sum of the two differences in walking balance is the smallest at "-1", the priority order is the highest "1". Since the sum of the two differences in muscle strength is "0", which is the second smallest, the priority order is "2".
  • the analysis unit 33 may determine the priority order so as to raise the order of the feature amount determined to have low physical ability.
  • the priority order may be determined only based on the difference from the standard value. For example, in the example shown in FIG. 5, the evaluation value of the walking balance is “C”, which is the lowest, so that the priority order is the highest “1”. In this case, when there are a plurality of features having the same evaluation result, the analysis unit 33 may raise the rank of the features having a small difference from the target value.
  • the analysis unit 33 determines the exercise content based on the priority order and the difference between the standard value or the target value of each of the plurality of feature quantities.
  • the database unit 32 stores an exercise database in which appropriate exercise contents are associated with each feature amount of physical ability in order to improve or maintain the corresponding feature amount.
  • the amount of increase / decrease in the feature amount may be associated with the exercise intensity and the amount of exercise of the exercise content.
  • the analysis unit 33 determines the exercise content appropriate for enhancing the feature amount having a high priority as the exercise content recommended to the user 10. At this time, the analysis unit 33 determines the upper limit value of the exercise intensity based on the vital data, and determines the exercise content whose exercise intensity is lower than the determined upper limit value.
  • FIG. 7 is a diagram showing the relationship between physical conditions and exercise intensity.
  • the horizontal axis represents the physical condition and the vertical axis represents the exercise intensity.
  • the range of exercise intensity required for improving or maintaining muscle strength differs depending on the physical condition.
  • Physical conditions are determined based on physical fitness features and vital data.
  • the lower limit of the range of exercise intensity corresponds to the minimum amount of exercise required to improve or maintain muscle strength. That is, even if the exercise intensity is less than the lower limit, it does not contribute to the enhancement or maintenance of muscle strength.
  • the lower limit depends on physical fitness. The higher the physical ability, the higher the lower limit. The lower the physical ability, the lower the lower limit.
  • the upper limit of the range of exercise intensity is the upper limit within the range where there is no risk of causing health problems due to excessive load on the body. In other words, as long as you exercise at an intensity below the upper limit, the risk of health problems is sufficiently low.
  • the upper limit is determined based on, for example, vital data. For example, when blood pressure or heart rate is high, the upper limit is low. If the blood pressure or heart rate is low, the upper limit is high.
  • the analysis unit 33 determines the upper limit value of the exercise intensity of the user 10 based on the vital data.
  • the analysis unit 33 may correct the upper limit value and the lower limit value based on the personal characteristics of the user 10. Specifically, the analysis unit 33 may correct at least one of the upper limit value and the lower limit value based on at least one of the time series data of the feature amount and the exercise history. For example, the analysis unit 33 determines whether or not the constitution of the user 10 is a constitution in which muscles are easily attached based on the time-series data of the feature amount and the exercise history, and changes the lower limit value based on the determination result. You may.
  • FIG. 8 is a diagram showing a meal recommendation table generated by the muscle strength management system 1 according to the present embodiment. Specifically, FIG. 8 shows the relationship between the evaluation result of the physical ability by the analysis unit 33 and the meal content recommended to the user 10.
  • the dietary recommendation table shown in FIG. 8 contains dietary calories and intakes and reference values of each of the plurality of nutrients.
  • the intake amount is, for example, a declared value obtained by having the user 10 input the content of the meal ingested by the user 10 via the input unit 42 and based on the input result.
  • the reference value is, for example, a value determined for each demographic attribute.
  • the analysis unit 33 determines the recommended values for each of the calories and the plurality of nutrients based on the difference between the intake amount and the reference value.
  • the recommended value corresponds to the difference between the declared value of the intake of the user 10 and the intake to be ingested by the user 10. That is, the recommended value indicates the amount to be increased or decreased from the amount currently ingested by the user 10 for each of the calories and the plurality of nutrients.
  • additional criteria are associated with each combination of the feature amount of physical ability, the calories of the meal, and a plurality of nutrients.
  • the additional criteria are determined based on the evaluation results of the features.
  • the additional criteria are used to correct the intake of the corresponding calorie or nutrient that the user 10 should ingest.
  • the analysis unit 33 increases the amount of intake that the user 10 should ingest if the additional criterion is "+”. If the additional criterion is "-”, the analysis unit 33 reduces the amount of intake that the user 10 should ingest. If the additional criterion is "0", the analysis unit 33 does not correct the intake amount that the user 10 should ingest.
  • the intake of user 10 is “40" and the reference value is “50”, so the difference is "-10". That is, since the intake for protein is not enough by “10", the recommended value becomes “+10".
  • the analysis unit 33 increases the recommended value from “10” and corrects it to, for example, "+20".
  • the correction amount at this time is determined based on, for example, the number of "+”. This indicates that the user 10 should ingest "+20" more than the current protein intake in order to further enhance muscle strength, gait balance and cognitive function.
  • the analysis unit 33 determines the meal content recommended for the user 10 based on the recommended values of calories and the plurality of nutrients.
  • the database unit 32 stores a meal database in which calories and a plurality of nutrients are associated with each meal menu or food. By referring to the meal database, the analysis unit 33 determines an appropriate meal menu or food according to the recommended value as the meal content recommended to the user 10.
  • the analysis unit 33 determines foods that should not be recommended to the user 10 as excluded foods based on vital data, and determines the meal content using foods other than the excluded foods. For example, when the blood glucose level, which is an example of vital data, is equal to or higher than the threshold value, the analysis unit 33 determines a food containing a large amount of sugar as an excluded food.
  • the database unit 32 stores a food database in which a threshold value of vital data is associated with excluded foods that should not be ingested when the threshold value is exceeded or falls below the threshold value. The analysis unit 33 determines the excluded foods by referring to the food database based on the vital data of the user 10, and determines the meal contents using the foods other than the excluded foods.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of exercise content 60 recommended to the user 10 displayed by the muscle strength management system 1 according to the present embodiment.
  • the name of the exercise "walking" is displayed as the exercise content 60 recommended for the user 10.
  • an exercise intensity 61 indicating a guideline for walking speed and an exercise amount 62 indicating a walking time are displayed in text respectively.
  • the display unit 43a may display an image or video showing a specific operation example of the exercise content 60.
  • the display unit 43a may display the URL (Uniform Resource Locator) of the website that streams and distributes the video representing a specific operation example, in addition to the text representing the exercise content 60.
  • URL Uniform Resource Locator
  • the display unit 43a may display not only the exercise content 60 but also the future prediction 63 estimated by the analysis unit 33.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of the exercise content 60 recommended to the user 10 and the future prediction 63 displayed by the muscle strength management system 1 according to the present embodiment.
  • the display unit 43a graphs and shows the future prediction 63 of muscle mass.
  • the display unit 43a shows the prediction result of the future transition of the muscle mass when the user 10 performs the exercise represented by the exercise content 60 and when the user does not perform the exercise.
  • the display unit 43a may display not only the exercise content 60 but also the advertisement information 71 of the business operator selected by the selection unit 34.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of exercise content 60 and advertisement information 71 recommended to the user 10 displayed by the muscle strength management system 1 according to the present embodiment.
  • Advertising information 71 is information for advertising products or services provided by a business operator related to the exercise content 60.
  • the advertisement information 71 includes the name and URL of the business operator.
  • the display unit 43a displays the reservation button 72.
  • the reservation button 72 is displayed for each business operator, for example.
  • the reservation button 72 is an example of a GUI object for accepting a service order from the user 10.
  • the reception unit 42b makes a reservation for the service to the corresponding business operator.
  • the display unit 43a may display the meal content 80 recommended to the user 10.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of the meal content 80 recommended to the user 10 and the advertisement information 81 displayed by the muscle strength management system 1 according to the present embodiment.
  • the advertisement information 81 is information for advertising a product or service provided by a business operator related to the meal content 80.
  • the advertisement information 81 includes the name of the business operator, the URL, and the meal menu provided by the business operator.
  • the advertisement information 81 includes a plurality of meal menus, but may include only one meal menu.
  • the display unit 43a further displays the order button 82.
  • the order button 82 is displayed for each meal menu included in the advertisement information 81.
  • the order button 82 is an example of a GUI object for accepting an order for a product or service from the user 10.
  • the reception unit 42b places an order for meals with the corresponding business operator. For example, by registering the residence 11 of the user 10 in advance, the ordered meal can be delivered to the residence 11 and provided to the user 10.
  • the meal content 80 may indicate the amount of calories and nutrients to be ingested instead of the meal menu. Further, the meal content 80 may include, in addition to the meal menu, a cooking recipe for preparing the meal indicated by the meal menu.
  • the advertisement information 81 may be advertisement information of a business operator that delivers the ingredients included in the cooking recipe.
  • the rule for selecting a business operator is, for example, to follow the priority given to each business operator.
  • the selection unit 34 selects one or more businesses from a plurality of businesses in descending order of priority.
  • the number of businesses to be selected may be one, a plurality, or a number specified by the user.
  • the priority may be given for each business content of the business operator, for example. For example, when one business operator is engaged in a plurality of businesses, a plurality of priorities may be assigned.
  • the advertisement information of the business operator selected by the selection unit 34 from the plurality of business operators is presented to the user 10.
  • Advertising information is information that advertises products or services provided by a business operator.
  • the selection unit 34 updates the rules for selecting a business operator based on the history of orders for goods or services.
  • FIG. 13 is a diagram showing history information of orders managed by the muscle strength management system 1 according to the present embodiment.
  • the order history information is stored in, for example, the database unit 32 of the server device 30.
  • the history information includes the date and time when the reception unit 42b received the order, the ordering company which is the business operator of the ordering partner, and the contents of the order.
  • the selection unit 34 calculates the frequency of orders from the user 10 for each business operator, and updates the priority in descending order of frequency. In addition, the selection unit 34 may raise the priority of a new entrant or a business that the user 10 has not ordered in the past. As an example, the selection unit 34 may select a business operator having the highest order frequency and a new entrant business operator or a business operator who has no ordering experience of the user 10.
  • the selection unit 34 updates the priority of the “AA restaurant” higher than that of the “BB restaurant”.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of a business operator database managed by the muscle strength management system 1 according to the present embodiment.
  • the business operator database shown in FIG. 14 shows a list of a plurality of business operators that can provide goods or services to the user 10.
  • the selection unit 34 can determine that the "CC cafe” is a business operator who has no ordering experience of the user 10. As a result, the selection unit 34 can update the priority of the “CC cafe” to be higher than that of the “BB restaurant”.
  • the method of selecting a business operator is not limited to the above-mentioned example.
  • the muscle strength management system 1 analyzes the feature amount measured by the measurement unit 23 and the measurement unit 23 that measures the feature amount of the physical ability of the user 10.
  • An analysis unit 33 that evaluates physical ability and determines recommended content including exercise content recommended to the user 10 based on the evaluation result, and a presentation unit that presents the recommended content determined by the analysis unit 33 to the user 10. 43 and.
  • the exercise content recommended to the user 10 is determined and presented based on the result of the evaluation of the physical ability obtained by analyzing the feature amount of the physical ability of the user 10. Therefore, it is possible to efficiently support the strengthening or maintenance of the muscle strength of the user 10.
  • the feature amount of physical ability is at least one of muscle strength, muscle mass, walking speed, and walking balance.
  • the feature amount of physical ability can be expressed quantitatively and concretely, so that it is possible to recommend more appropriate exercise content for the user 10. Therefore, it is possible to efficiently support the strengthening or maintenance of the muscle strength of the user 10.
  • the measurement unit 23 further measures the vital data of the user 10.
  • the analysis unit 33 further determines the recommended content based on the vital data.
  • the vital data is at least one of the user 10's body weight, blood pressure, pulse, urine pH and urine sugar.
  • the vital data can be represented by a specific value, so that it is possible to recommend more appropriate exercise content for the user 10. Therefore, it is possible to efficiently support the strengthening or maintenance of the muscle strength of the user 10.
  • the analysis unit 33 determines the upper limit value of the exercise intensity of the user 10 based on the vital data, and determines the exercise content whose exercise intensity is lower than the upper limit value as the exercise content included in the recommended content.
  • the upper limit of exercise intensity is determined based on the vital data, so even for the user 10 who should not perform vigorous exercise, appropriate exercise within a reasonable range so as not to harm the health of the user 10.
  • the content can be recommended.
  • the muscle strength management system 1 further includes a storage unit 22 for storing time-series data of the feature amount measured by the measurement unit 23.
  • the analysis unit 33 evaluates the physical ability of the user 10 by analyzing the time series data.
  • the storage unit 22 further stores the exercise history of the user 10.
  • the analysis unit 33 further analyzes the time-series data and the exercise history to predict the future transition of the physical ability of the user 10.
  • the presentation unit 43 further presents the transition predicted by the analysis unit 33 to the user 10.
  • the exercise content included in the recommended content includes exercise intensity and amount of exercise.
  • the exercise content to be performed by the user 10 can be specifically presented, so that the user 10 can smoothly execute the recommended exercise content.
  • the muscle strength management system 1 further includes an acquisition unit 42a for acquiring target values of exercise intensity and exercise amount.
  • the analysis unit 33 further determines the exercise content included in the recommended content based on the target value acquired by the acquisition unit 42a.
  • the user 10 can input the target value, and the intention of the user 10 can be reflected in the recommended content. For example, when the user 10 does not want to perform excessively intense exercise, he / she can recommend an appropriate exercise content according to the target value by lowering the target value of the exercise intensity.
  • the measurement unit 23 includes a detection unit 24 that detects the movement of the user 10 and an estimation unit 26 that estimates the feature amount of the physical ability of the user 10 based on the movement detected by the detection unit 24. ..
  • the detection unit 24 includes at least one of an imaging unit 24a (camera 12) for photographing the user 10 and an acceleration sensor 24b carried by the user 10.
  • the estimation unit 26 estimates the feature amount by using the moving image obtained by the camera 12 and at least one of the accelerations detected by the acceleration sensor 24b.
  • the movement of the user 10 can be easily detected by using the camera 12 (imaging unit 24a) or the acceleration sensor 24b, so that the feature amount of the physical ability can be easily measured.
  • the analysis unit 33 further determines the meal content recommended to the user 10 by analyzing the feature amount measured by the measurement unit 23.
  • the recommended content further includes the dietary content determined by the analysis unit 33.
  • the presentation unit 43 further presents the advertisement information of the business operator related to the recommended content.
  • the user 10 can obtain the product necessary for actually performing the recommended content or make it easier to receive the service, so that the user 10 actually performs the recommended content. It is possible to raise the expected value to be put into practice. Therefore, it is possible to more efficiently support the strengthening or maintenance of the user's muscle strength.
  • advertising information is information that advertises products or services provided by a business operator.
  • the muscle strength management system 1 further includes a reception unit 42b that receives an order for a product or service from the user 10.
  • the product or service related to the recommended content can be easily ordered, so that the expected value for the user 10 to actually implement the recommended content can be increased. That is, it is possible to more efficiently support the strengthening or maintenance of the user's muscle strength.
  • the muscle strength management system 1 further includes a selection unit 34 that selects one or more business operators from a plurality of business operators related to the recommended content based on a predetermined rule.
  • the presentation unit 43 presents the advertising information of each of the one or more business operators selected by the selection unit 34.
  • the selection unit 34 updates the rules based on the history of orders received by the reception unit 42b.
  • the advertisement information of the appropriate business operator is displayed, so that the user 10 can obtain the product necessary for actually performing the recommended content or make it easier to receive the service.
  • the expected value that 10 actually puts into practice can be further increased.
  • the muscle strength management method evaluates and evaluates the physical ability of the user 10 by analyzing the step of measuring the feature amount of the physical ability of the user 10 and the detected feature amount. Based on the result of the above, the step of determining the recommended content including the exercise content recommended to the user 10 and the step of presenting the determined recommended content to the user 10 are included.
  • the recommended content recommended for user 10 does not have to include meal content.
  • the measurement unit 23 does not have to measure at least one of the vital data and the activity amount of the user 10.
  • the feature amount of physical ability may be directly measured.
  • the muscle strength of the leg of the user 10 may be measured by attaching a muscle strength measuring device to the leg of the user 10. By directly measuring muscle strength, the measurement accuracy can be improved.
  • the communication method between the devices described in the above embodiment is not particularly limited.
  • the wireless communication method is, for example, short-range wireless communication such as ZigBee (registered trademark), Bluetooth (registered trademark), or wireless LAN (Local Area Network).
  • the wireless communication method may be communication via a wide area communication network such as the Internet.
  • wired communication may be performed between the devices instead of wireless communication.
  • the wired communication is a power line communication (PLC: Power Line Communication) or a communication using a wired LAN.
  • another processing unit may execute the processing executed by the specific processing unit. Further, the order of the plurality of processes may be changed, or the plurality of processes may be executed in parallel. Further, the distribution of the components of the muscle strength management system to a plurality of devices is an example.
  • another device may include the components of one device.
  • the terminal device 40 or the server device 30 may include the components included in the measuring device 20.
  • the terminal device 40 may include a measuring unit 23.
  • the terminal device 40 is a part of the components included in the measurement unit 23, specifically, at least one of the imaging unit 24a, the acceleration sensor 24b, the vital measurement unit 25, the estimation unit 26, and the activity measurement unit 27. May be provided.
  • the server device 30 may include an estimation unit 26.
  • the measurement device 20 or the terminal device 40 may include at least one of the database unit 32, the analysis unit 33, and the selection unit 34 included in the server device 30.
  • the measuring device 20 may include at least one of the input unit 42 and the presentation unit 43 included in the terminal device 40.
  • the muscle strength management system may be realized as a single device.
  • the processing described in the above embodiment may be realized by centralized processing using a single device (system), or may be realized by distributed processing using a plurality of devices. Good. Further, the number of processors that execute the above program may be singular or plural. That is, centralized processing may be performed, or distributed processing may be performed.
  • all or a part of the components such as the control unit may be configured by dedicated hardware, or may be realized by executing a software program suitable for each component. May be good. Even if each component is realized by a program execution unit such as a CPU (Central Processing Unit) or a processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as an HDD (Hard Disk Drive) or a semiconductor memory. Good.
  • a program execution unit such as a CPU (Central Processing Unit) or a processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as an HDD (Hard Disk Drive) or a semiconductor memory. Good.
  • a component such as a control unit may be composed of one or a plurality of electronic circuits.
  • the one or more electronic circuits may be general-purpose circuits or dedicated circuits, respectively.
  • One or more electronic circuits may include, for example, a semiconductor device, an IC (Integrated Circuit), an LSI (Large Scale Integration), or the like.
  • the IC or LSI may be integrated on one chip or may be integrated on a plurality of chips. Here, it is called IC or LSI, but the name changes depending on the degree of integration, and it may be called system LSI, VLSI (Very Large Scale Integration), or ULSI (Ultra Large Scale Integration).
  • An FPGA Field Programmable Gate Array programmed after the LSI is manufactured can also be used for the same purpose.
  • general or specific aspects of the present invention may be realized by a system, an apparatus, a method, an integrated circuit or a computer program.
  • a computer-readable non-temporary recording medium such as an optical disk, HDD or semiconductor memory in which the computer program is stored.
  • it may be realized by any combination of a system, an apparatus, a method, an integrated circuit, a computer program and a recording medium.

Abstract

筋力管理システム（１）は、ユーザ（１０）の身体能力の特徴量を計測する計測部（２３）と、計測部（２３）によって計測された特徴量を解析することでユーザ（１０）の身体能力の評価を行い、評価の結果に基づいて、ユーザ（１０）に推奨する運動内容を含む推奨内容を決定する解析部（３３）と、解析部（３３）によって決定された推奨内容をユーザ（１０）に提示する提示部（４３）とを備える。

Description

筋力管理システム及び筋力管理方法
　本発明は、筋力管理システム及び筋力管理方法に関する。
　例えば、特許文献１には、ユーザの目標が達成されるように、ユーザの心身状態を解析する生活管理システムが開示されている。
特開２００５－７４１０７号公報
　サルコペニアの予防及び効率的な筋力の増強又は維持を目的として適切な運動をユーザに行わせることが期待されている。しかしながら、従来の生活管理システムでは、ユーザの筋力の増強又は維持を効率良く支援することができない。
　そこで、本発明は、ユーザの筋力の増強又は維持を効率良く支援することができる筋力管理システム及び筋力管理方法を提供することを目的とする。
　上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る筋力管理システムは、ユーザの身体能力の特徴量を計測する計測部と、前記計測部によって計測された特徴量を解析することで前記ユーザの身体能力の評価を行い、前記評価の結果に基づいて、前記ユーザに推奨する運動内容を含む推奨内容を決定する解析部と、前記解析部によって決定された推奨内容を前記ユーザに提示する提示部とを備える。
　また、本発明の一態様に係る筋力管理方法は、ユーザの身体能力の特徴量を計測するステップと、検出された特徴量を解析することで前記ユーザの身体能力の評価を行い、前記評価の結果に基づいて、前記ユーザに推奨する運動内容を含む推奨内容を決定するステップと、決定された推奨内容を前記ユーザに提示するステップとを含む。
　また、本発明の一態様は、上記筋力管理方法をコンピュータに実行させるプログラムとして実現することができる。あるいは、当該プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現することもできる。
　本発明によれば、ユーザの筋力の増強又は維持を効率良く支援することができる。
図１は、実施の形態に係る筋力管理システムの概要を示す図である。 図２は、実施の形態に係る筋力管理システムの機能構成を示すブロック図である。 図３は、実施の形態に係る筋力管理システムの動作を示すフローチャートである。 図４は、実施の形態に係る筋力管理システムが記憶する身体能力推定テーブルを示す図である。 図５は、実施の形態に係る筋力管理システムによって生成される運動レコメンドテーブルを示す図である。 図６は、実施の形態に係る筋力管理システムが表示する、ユーザによる目標値の入力画面の一例を示す図である。 図７は、身体条件と運動強度との関係を示す図である。 図８は、実施の形態に係る筋力管理システムによって生成される食事レコメンドテーブルを示す図である。 図９は、実施の形態に係る筋力管理システムが表示する、ユーザに推奨する運動内容の一例を示す図である。 図１０は、実施の形態に係る筋力管理システムが表示する、ユーザに推奨する運動内容と将来予測との一例を示す図である。 図１１は、実施の形態に係る筋力管理システムが表示する、ユーザに推奨する運動内容と広告情報との一例を示す図である。 図１２は、実施の形態に係る筋力管理システムが表示する、ユーザに推奨する食事内容と広告情報との一例を示す図である。 図１３は、実施の形態に係る筋力管理システムが記憶する注文の履歴情報を示す図である。 図１４は、実施の形態に係る筋力管理システムに管理される事業者データベースの一例を示す図である。
　以下では、本発明の実施の形態に係る筋力管理システム及び筋力管理方法について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。したがって、以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する趣旨ではない。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
　また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。したがって、例えば、各図において縮尺などは必ずしも一致しない。また、各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化する。
　（実施の形態）
　［概要］
　まず、実施の形態に係る筋力管理システムの概要について、図１を用いて説明する。図１は、本実施の形態に係る筋力管理システム１の概要を示す図である。
　図１に示される筋力管理システム１は、ユーザ１０の身体能力の特徴量を計測し、計測した特徴量を解析することで、ユーザ１０の身体能力の評価を行う。身体能力の特徴量は、例えば、筋力、筋肉量、歩行速度及び歩行バランスの少なくとも１つである。また、身体能力の特徴量には、認知機能が含まれてもよい。さらに、筋力管理システム１は、評価の結果に基づいて推奨内容を決定し、決定した推奨内容をユーザ１０に提示する。推奨内容は、ユーザ１０に推奨する運動内容及び食事内容を含んでいる。
　また、本実施の形態に係る筋力管理システム１では、身体能力の特徴量に加えて、ユーザ１０のバイタルデータを計測する。バイタルデータは、例えばユーザ１０の体重、血圧、脈拍、尿ｐＨ及び尿糖の少なくとも１つである。バイタルデータには、ユーザ１０の体脂肪率などが含まれてもよい。
　特徴量及びバイタルデータの計測は、例えば、ユーザ１０の住居１１に設けられたカメラ１２及びトイレ１３などを利用して、ユーザ１０が通常の生活を送る中で行われる。つまり、ユーザ１０が特別意識することなく、ユーザ１０の身体能力に関する特徴量及びバイタルデータが計測される。なお、体重計又は血圧計などを利用して、ユーザ１０が意識的に特徴量及びバイタルデータの計測を行ってもよい。
　計測された特徴量及びバイタルデータは、ＬＡＮ（Local Area Network）又はインターネットなどのネットワークを介して、サーバ装置３０に送信される。サーバ装置３０は、特徴量及びバイタルデータを解析することにより、ユーザ１０の身体能力の評価を行い、評価結果に基づいて推奨内容を決定する。
　決定された推奨内容は、ネットワークを介して、ユーザ１０が携帯する端末装置４０などに送信される。端末装置４０は、推奨内容をユーザ１０に画像又は音声で提示する。これにより、筋力を増強又は維持するためにユーザ１０にとって適切な運動内容及び適切な食事内容を、ユーザ１０に提案することができる。このようにして、本実施の形態に係る筋力管理システム１は、ユーザ１０の筋力の増強又は維持を効率良く支援することができる。
　［構成］
　以下では、本実施の形態に係る筋力管理システム１の具体的な構成について、図２を用いて説明する。図２は、本実施の形態に係る筋力管理システム１の機能構成を示すブロック図である。
　図２に示されるように、筋力管理システム１は、計測装置２０と、サーバ装置３０と、端末装置４０とを備える。計測装置２０と、サーバ装置３０と、端末装置４０とは、インターネットなどを介して互いに通信可能に接続されている。
　［計測装置］
　計測装置２０は、ユーザ１０の身体能力の特徴量を計測する装置である。計測装置２０は、例えばマイクロコンピュータ及び各種センサ機器などで実現され、ユーザ１０の住居１１に設けられる。図２に示されるように、計測装置２０は、通信部２１と、記憶部２２と、計測部２３とを備える。
　通信部２１は、無線通信又は有線通信を行う１以上の通信インタフェースで実現される。無線通信は、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＺｉｇＢｅｅ（登録商標）などの通信規格に基づいた通信であるが、これらに限定されない。
　通信部２１は、サーバ装置３０及び端末装置４０の各々と通信することで、情報及び信号の送受信を行う。例えば、通信部２１は、計測部２３による計測で得られたユーザ１０の身体能力の特徴量及びバイタルデータをサーバ装置３０に送信する。
　記憶部２２は、フラッシュメモリなどの半導体メモリ又はＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの不揮発性記憶装置である。記憶部２２は、計測部２３によって計測された特徴量の時系列データを記憶する。また、記憶部２２は、計測部２３によって計測されたバイタルデータの時系列データを記憶する。記憶部２２は、さらに、計測部２３によって計測された活動量に基づいて生成されるユーザ１０の運動履歴を記憶する。記憶部２２は、サーバ装置３０から送信される評価結果及び推奨内容を記憶してもよい。
　計測部２３は、ユーザ１０の身体能力の特徴量を計測する。また、計測部２３は、ユーザ１０のバイタルデータ及び活動量を計測する。図２に示されるように、計測部２３は、検出部２４と、バイタル計測部２５と、推定部２６と、活動量計測部２７とを備える。
　検出部２４は、ユーザ１０の動作を検出する。具体的には、検出部２４は、撮像部２４ａと、加速度センサ２４ｂとを備える。なお、検出部２４は、撮像部２４ａ及び加速度センサ２４ｂの少なくとも一方を備えなくてもよい。
　撮像部２４ａは、例えば、図１に示されるカメラ１２で実現される。撮像部２４ａは、ユーザ１０を撮影することで、動画像を生成する。具体的には、撮像部２４ａは、ユーザ１０の歩行動作を撮影する。例えば、図１に示されるように、カメラ１２は、住居１１の入り口に設置され、住居１１に出入りするユーザ１０を撮影する。あるいは、カメラ１２は、住居１１内の廊下、階段又は室内などに設置されていてもよい。カメラ１２（撮像部２４ａ）によって撮影された動画像には、ユーザ１０の歩行動作が含まれる。
　加速度センサ２４ｂは、ユーザ１０に携帯され、ユーザ１０の動きに応じた加速度を検出する。例えば、加速度センサ２４ｂは、ユーザ１０の腕、腰、脚、首又は頭などの体の部位に取り付けられる。例えば、加速度センサ２４ｂは、ユーザ１０の体の部位に取り付けられる取付具に固定されている。取付具は、例えば、リストバンド又はベルトなどである。取付具が体の部位に取り付けられることによって、加速度センサ２４ｂは、ユーザ１０の体の部位に固定される。ユーザ１０に取り付けられる加速度センサ２４ｂの個数は１つに限らず、複数個であってもよい。加速度センサ２４ｂは、取り付けられた部位の動きを検出し、三次元加速度データを生成する。三次元加速度データは、例えば、ユーザ１０の前後方向、上下方向及び左右方向の各々の加速度を示している。
　バイタル計測部２５は、ユーザ１０のバイタルデータを計測する。例えば、バイタル計測部２５は、体重計、体脂肪計、血圧計、脈拍計、及び、尿検査計などの少なくとも１つで実現される。体重計及び体脂肪計は、例えば、住居１１の洗面台の前の床に埋設されており、上に乗ったユーザ１０の体重及び体脂肪率などを計測する。これにより、ユーザ１０が身だしなみを整える際に、ユーザ１０の体重などをユーザ１０に意識させずに計測することができる。また、尿検査計は、例えば、図１に示されるトイレ１３に取り付けられており、ユーザ１０の尿ｐＨ及び尿糖の少なくとも１つを計測する。また、血圧計及び脈拍計は、例えば、ユーザ１０の腕に装着可能なリストバンド式の測定器であり、ユーザ１０の血圧及び脈拍を計測する。
　推定部２６は、検出部２４によって検出された動作に基づいて、ユーザ１０の身体能力の特徴量を推定する。例えば、推定部２６は、撮像部２４ａによって得られた動画像を用いて特徴量を推定する。具体的には、動画像を解析することにより、ユーザ１０の歩行の特徴量を取得する。歩行の特徴量は、身体能力の特徴量の一例であり、具体的には、歩行速度、歩幅、歩隔、歩行周期、ケイデンス、左右のステップ差、歩行時の体幹の揺れ及び関節角度の変化量の少なくとも１つである。
　歩行の特徴量と筋力及び筋肉量の各々とは、所定の相関関係を有する。このため、推定部２６は、歩行の特徴量と筋力及び筋肉量との対応関係を示す第１対応情報を参照することにより、歩行の特徴量からユーザ１０の筋力及び筋肉量の少なくとも１つを決定する。歩行の特徴量と筋力及び筋肉量との対応関係を示す第１対応情報は、例えば、記憶部２２に予め記憶されている。なお、第１対応情報は、歩行の特徴量と認知機能との対応関係を示していてもよい。
　また、例えば、推定部２６は、加速度センサ２４ｂによって検出された加速度を用いて特徴量を推定する。加速度センサ２４ｂがユーザ１０の腰に取り付けられている場合、歩行時のユーザ１０の腰の動きが検出される。腰の動きと、歩行バランス、歩行速度などの歩行の特徴量とは、所定の相関関係を有する。このため、推定部２６は、腰の動きと歩行の特徴量との対応関係を示す第２対応情報を参照することにより、歩行の特徴量を決定する。腰の動きと歩行の特徴量との対応関係を示す第２対応情報は、例えば、記憶部２２に予め記憶されている。歩行の特徴量が決定されることにより、推定部２６は、決定した歩行の特徴量に基づいて上記第１対応情報を参照することにより、筋力及び筋肉量を決定する。
　なお、記憶部２２には、加速度データ又は腰の動きと筋力及び筋肉量との対応関係を示す対応情報が記憶されていてもよい。腰の動きによらず、腕、脚又は首の動きと筋力などとの対応関係を示す対応情報が記憶部２２には、記憶されていてもよい。また、これらの対応情報の少なくとも１つは、サーバ装置３０のデータベース部３２に記憶されていてもよい。
　推定部２６は、例えば、マイクロコンピュータで実現される。具体的には、推定部２６は、プログラムが格納された不揮発性メモリ、プログラムを実行するための一時的な記憶領域である揮発性メモリ、入出力ポート、プログラムを実行するプロセッサなどで実現される。
　活動量計測部２７は、ユーザ１０の活動量を計測する。活動量計測部２７は、活動量計であるが、ユーザ１０の歩数を計測する歩数計であってもよい。活動量計又は歩数計は、ユーザ１０に常時携帯されて、ユーザ１０の一日の歩数又は活動量を計測する。計測された歩数又は活動量は、運動履歴として記憶部２２に蓄積される。運動履歴は、例えば一日毎の歩数又は活動量を複数日に亘って継続して計測することによって得られる。
　本実施の形態において、計測装置２０は、一体化された単一の装置ではない。例えば、検出部２４の撮像部２４ａ及び加速度センサ２４ｂはそれぞれ、記憶部２２及び推定部２６とは別体の装置によって構成されている。なお、計測装置２０は、一体化された単一の装置であってもよい。
　［サーバ装置］
　サーバ装置３０は、計測装置２０によって計測された特徴量を解析することで、ユーザ１０の身体能力の評価を行い、評価の結果に基づいて、ユーザ１０に推奨する推奨内容を決定する装置である。サーバ装置３０は、例えば、コンピュータ機器である。図２に示されるように、サーバ装置３０と、通信部３１と、データベース部３２と、解析部３３と、選択部３４とを備える。
　通信部３１は、無線通信又は有線通信を行う１以上の通信インタフェースで実現される。通信部３１は、計測装置２０及び端末装置４０の各々と通信することで、情報及び信号の送受信を行う。例えば、通信部３１は、計測装置２０によって計測され、通信部２１を介して送信される特徴量及びバイタルデータを受信する。通信部３１は、解析部３３による評価結果、及び、解析部３３によって決定された推奨内容を計測装置２０又は端末装置４０に送信する。また、通信部３１は、端末装置４０の入力部４２で取得された情報を受信する。
　データベース部３２は、筋力管理システム１が身体能力の評価及び推奨内容の決定を行うのに利用するデータベースを記憶する記憶部である。データベースの具体例については、後で説明する。また、データベース部３２は、ユーザ１０の身体能力の特徴量及びバイタルデータの各々の時系列データを記憶していてもよい。さらに、データベース部３２は、複数のユーザ１０の各々の身体能力の特徴量及びバイタルデータの各々の時系列データを記憶していてもよい。例えば、ユーザ１０に類似する特徴を有する他人のデータを利用することで、身体能力の将来の推移の予測精度を高めることができる。データベース部３２は、半導体メモリ又はＨＤＤなどの不揮発性記憶装置で実現される。
　解析部３３は、計測部２３によって計測された特徴量を解析することで、ユーザ１０の身体能力の評価（アセスメント）を行う。解析部３３は、身体能力の評価の結果に基づいて、ユーザ１０に推奨する推奨内容を決定する。具体的には、解析部３３は、身体能力の評価の結果に基づいて、ユーザ１０に推奨する運動内容及び食事内容を決定する。解析部３３は、データベース部３２に記憶されたデータベースを参照することで、身体能力の評価及び推奨内容の決定を行う。
　例えば、解析部３３は、計測部２３によって計測された特徴量の時系列データに基づいて、ユーザ１０の身体能力の評価を行う。具体的には、解析部３３は、特徴量の時系列データに基づいて特徴量の変化を解析する。例えば、解析部３３は、運動履歴と特徴量の変化とを解析することにより、ユーザ１０に過去に推奨した運動内容及び食事内容が適切か否かを判定することができる。
　具体的には、解析部３３は、運動履歴に基づいて、ユーザ１０に推奨した運動内容が実践されたか否かを判定する。運動内容が実践されている場合に、解析部３３は、特徴量の変化が、推奨した運動内容から期待される変化であるか否かを判定する。特徴量の変化が、期待される変化ではない場合、又は、推奨した運動内容が実践されなかった場合、解析部３３は、ユーザ１０に推奨する運動内容及び食事内容を変更する。特徴量の変化が、期待される変化である場合には、解析部３３は、ユーザ１０に推奨する運動内容及び食事内容を変更しない。このように、特徴量の変化に基づいて推奨内容が適切か否かをフィードバックすることができるので、ユーザ１０により適した推奨内容を推奨することができる。
　また、本実施の形態では、解析部３３は、バイタルデータにさらに基づいて推奨内容を決定する。具体的には、解析部３３は、バイタルデータに基づいてユーザ１０の運動強度の上限値を決定し、上限値より運動強度が低い運動内容を、推奨内容に含まれる運動内容として決定する。
　また、解析部３３は、身体能力の特徴量の時系列データ及びユーザ１０の運動履歴を解析することで、ユーザ１０の身体能力の将来の推移を予測する。例えば、解析部３３は、推奨内容に含まれる運動内容に従って運動を行った場合と、当該運動を行わなかった場合との各々におけるユーザ１０の身体能力の将来の推移を予測する。解析部３３は、データベース部３２に記憶されるデータベースを参照することで、将来の推移を予測する。身体能力の評価結果及び予測結果、並びに、決定された推奨内容は、通信部３１を介して端末装置４０に送信される。
　解析部３３及び選択部３４は、例えば、マイクロコンピュータで実現される。具体的には、解析部３３及び選択部３４は、プログラムが格納された不揮発性メモリ、プログラムを実行するための一時的な記憶領域である揮発性メモリ、入出力ポート、プログラムを実行するプロセッサなどで実現される。解析部３３及び選択部３４は、同一のハードウェア資源を共用して実現されてもよい。
　選択部３４は、推奨内容に関連する複数の事業者の中から１以上の事業者を、所定の規則に基づいて選択する。複数の事業者はそれぞれ、ユーザ１０が利用可能な商品又はサービスを提供する事業者である。複数の事業者には、ユーザ１０が運動に用いる器具、器械、用具若しくは服装などを販売する販売業者、若しくは、これらを貸し出すレンタル業者、又は、ユーザ１０に運動を行わせる空間を提供するジム若しくはスポーツクラブなどの事業者が含まれる。また、複数の事業者には、ユーザ１０に食事若しくは食品を提供するレストランを運営する事業者、又は、食事若しくは食品の宅配業者が含まれる。
　本実施の形態では、選択部３４が選択した事業者の広告情報がユーザ１０に提示される。事業者の選択の具体的な処理は、後で説明する。
　［端末装置］
　端末装置４０は、ユーザ１０に提示を行う装置である。また、端末装置４０は、ユーザ１０からの情報の入力を受け付ける。例えば、端末装置４０は、ユーザ１０が携帯可能な携帯端末であり、スマートフォンなどである。あるいは、端末装置４０は、ユーザ１０の住居１１に設置されたテレビなどの表示装置、又は、スマートスピーカなどの音声出力装置であってもよい。図２に示されるように、端末装置４０は、通信部４１と、入力部４２と、提示部４３と、記憶部４４とを備える。
　通信部４１は、無線通信又は有線通信を行う１以上の通信インタフェースで実現される。通信部４１は、計測装置２０及びサーバ装置３０の各々と通信することで、情報及び信号の送受信を行う。例えば、通信部４１は、サーバ装置３０の解析部３３による評価結果、及び、解析部３３によって決定された推奨内容を受信する。通信部４１は、さらに、選択部３４によって選択された事業者を示す情報、又は、選択された事業者の広告情報を受信する。また、通信部４１は、入力部４２が取得した情報をサーバ装置３０に送信する。
　入力部４２は、ユーザ１０からの入力を受け付ける。入力部４２は、例えば、タッチセンサ又は物理的なボタンである。なお、入力部４２は、マイクロフォンなどの音声入力装置であってもよい。図２に示されるように、入力部４２は、取得部４２ａと、受付部４２ｂとを有する。
　取得部４２ａは、運動強度及び運動量の目標値を取得する。取得部４２ａが取得した目標値は、通信部４１を介してサーバ装置３０に送信される。サーバ装置３０の解析部３３は、取得部４２ａによって取得された目標値にさらに基づいて、推奨内容に含まれる運動内容を決定する。
　受付部４２ｂは、ユーザ１０からの商品又はサービスの注文を受け付ける。受付部４２ｂが受け付けた注文は、通信部４１を介してサーバ装置３０に送信される。あるいは、受付部４２ｂが受け付けた注文は、通信部４１を介して、直接事業者のサーバ装置（図示せず）などに送信されてもよい。
　提示部４３は、解析部３３によって決定された推奨内容をユーザ１０に提示する。提示部４３は、さらに、解析部３３によって予測された身体能力の特徴量の推移をユーザ１０に提示する。また、提示部４３は、推奨内容に関連する事業者の広告情報を提示する。
　図２に示されるように、提示部４３は、表示部４３ａを有する。表示部４３ａは、例えば、液晶表示パネル又は有機ＥＬ（Electroluminescence）表示パネルなどで実現される
。表示部４３ａは、推奨内容、特徴量の推移及び広告情報の各々を表す画像を表示する。表示部４３ａは、例えば、ユーザ１０からの選択及び操作を受け付けるための選択ボタンなどのＧＵＩ（Graphical User Interface）オブジェクトを生成して表示する。
　なお、提示部４３は、表示部４３ａの代わりに、又は、表示部４３ａに加えて、音声を出力するスピーカを有してもよい。提示部４３は、ユーザ１０に提示する内容を表す音声を出力してもよい。
　記憶部４４は、フラッシュメモリなどの不揮発性記憶装置である。記憶部４４は、サーバ装置３０から送信される評価結果及び推奨内容を記憶する。また、記憶部４４は、入力部４２によって受け付けられた情報を記憶する。記憶部４４は、例えば、表示部４３ａに表示する画像などを記憶する。
　以上、筋力管理システム１の構成の一例を図２に基づいて説明したが、筋力管理システム１の構成は、図２に示される例に限らない。例えば、計測装置２０、サーバ装置３０及び端末装置４０のうちの２つの装置は、直接の通信が不可能であってもよい。例えば、サーバ装置３０と端末装置４０との通信が不可能であってもよい。この場合、サーバ装置３０と端末装置４０とは、計測装置２０を介して情報及び信号の送受信を行ってもよい。
　［動作］
　次に、本実施の形態に係る筋力管理システム１の動作について、図３を用いて説明する。図３は、本実施の形態に係る筋力管理システム１の動作を示すフローチャートである。
　図３に示されるように、まず計測部２３が計測処理を行う（Ｓ１０）。具体的には、検出部２４がユーザ１０の身体能力の特徴量を計測する（Ｓ１１）。より具体的には、撮像部２４ａがユーザ１０を撮影することにより、ユーザ１０の画像を取得する（Ｓ１２）。次に、推定部２６は、撮像部２４ａによって得られた画像に基づいて、ユーザ１０の身体能力の特徴量を推定する（Ｓ１３）。例えば、推定部２６は、画像処理によってユーザ１０の歩行速度などの歩行の特徴量を取得する。さらに、推定部２６は、歩行の特徴量と筋力との対応情報に基づいて、ユーザ１０の筋力及び筋肉量を推定する。なお、撮像部２４ａによる撮像の代わりに、又は、撮像に加えて、加速度センサ２４ｂによって得られた加速度データに基づいて、推定部２６は、ユーザ１０の筋力及び筋肉量を推定してもよい。
　また、計測部２３のバイタル計測部２５は、ユーザ１０のバイタルデータを計測する（Ｓ１４）。また、計測部２３の活動量計測部２７は、ユーザ１０の活動量を計測する（Ｓ１５）。なお、身体能力の特徴量の計測（Ｓ１１）、バイタルデータの計測（Ｓ１４）及び活動量の計測（Ｓ１５）は、同時に行われてもよく、いずれか１つが先に行われてもよい。これらの処理の実行順序は特に限定されない。また、身体能力の特徴量の計測（Ｓ１１）、バイタルデータの計測（Ｓ１４）及び活動量の計測（Ｓ１５）はそれぞれ、複数回行われてもよい。複数回の計測によって得られた計測値はそれぞれ、特徴量の時系列データ、バイタルデータの時系列データ、及び、運動履歴として記憶部２２及びデータベース部３２の少なくとも１つに記憶される。
　次に、解析部３３は、計測された身体能力の特徴量に基づいて、ユーザ１０に推奨する推奨内容を決定する（Ｓ２０）。具体的には、解析部３３は、ユーザ１０に推奨する運動内容と食事内容とを決定する。
　次に、提示部４３は、決定された推奨内容をユーザ１０に提示する（Ｓ３０）。具体的には、表示部４３ａが、決定された推奨内容を表示する。表示の具体例については、後で説明する。
　［運動内容の決定］
　続いて、具体的な推奨内容の決定方法について説明する。まず、運動内容の決定方法の一例について、図４～図７を用いて説明する。
　図４は、本実施の形態に係る筋力管理システム１が記憶する身体能力推定テーブルを示す図である。身体能力推定テーブルは、計測装置２０の記憶部２２に記憶されている。あるいは、サーバ装置３０のデータベース部３２に記憶されていてもよい。
　図４に示されるように、身体能力推定テーブルは、例えば、「５０代女性」、「６０代男性」などの人口統計学的な属性毎に用意されている。人口統計学的な属性とは、例えば、年齢及び性別などである。
　身体能力推定テーブルは、身体能力の特徴量毎に１つ以上の基準値を対応付けている。図４に示される例では、「Ａ」～「Ｅ」の５段階で基準値が対応付けられている。各段階での基準値は、１つの値で表されてもよく、一定の範囲で表されてもよい。
　「Ａ」～「Ｅ」は、身体能力の特徴量の評価結果に対応する。一例として、「Ａ」～「Ｅ」の順で「Ａ」が最も身体能力が高く、「Ｅ」が最も身体能力が低いことを表すが、逆であってもよい。例えば、図４に示される例では、「Ｃ」は身体能力が平均的な値であることを表し、「Ａ」及び「Ｂ」は身体能力が平均よりも高いことを表し、「Ｄ」及び「Ｅ」は身体能力が平均よりも低いことを表している。
　本実施の形態では、解析部３３は、計測部２３によって計測された特徴量に基づいて身体能力推定テーブルを参照することにより、ユーザ１０の特徴量を評価する。具体的には、解析部３３は、ユーザ１０が属する年齢及び性別に対応する身体能力推定テーブルの各基準値と、計測部２３によって計測されたユーザ１０の特徴量とを比較することにより、ユーザ１０の特徴量が「Ａ」～「Ｅ」のいずれに該当するかを決定する。例えば、計測部２３によって計測されたユーザ１０の筋力がＰ２以上Ｐ１未満の値であった場合、解析部３３は、ユーザ１０の筋力の評価を「Ｂ」と決定する。解析部３３は、身体能力の特徴量毎に評価を行う。これにより、例えば、図５に示されるように、ユーザ１０の身体能力の特徴量毎に「Ｂ」及び「Ａ」などの評価結果が得られる。
　図５は、本実施の形態に係る筋力管理システム１によって生成される運動レコメンドテーブルを示す図である。具体的には、図５は、解析部３３による身体能力の評価結果と、ユーザ１０に推奨する運動内容との関係を示している。
　また、図５に示される運動レコメンドテーブルでは、標準値との差分、目標値との差分、及び、重点順位が含まれている。標準値との差分は、計測部２３によって計測された特徴量毎に、特徴量から標準値を減算した値である。標準値は、例えば「Ｃ」の基準値であり、同性及び同年代の特徴量の平均値に相当する。例えば、筋力と標準値との差分が正の値であることは、筋力が同性及び同年代の特徴量の平均値を上回っていることを意味する。筋力と標準値との差分が負の値であることは、筋力が同性及び同年代の特徴量の平均値を下回っていることを意味する。図５に示される例では、筋力、筋肉量、歩行速度及び認知機能の各々が同性及び同年代の平均値を上回っている。
　目標値との差分は、計測された特徴量からユーザ１０が入力した目標値を減算した値である。例えば、筋力と目標値との差分が正の値であることは、筋力が目標値を上回っていることを意味する。筋力と目標値との差分が負の値であることは、筋力が目標値を下回っていることを意味する。図５に示される例では、筋力及び歩行バランスの各々が同性及び同年代の平均値を下回っている。
　図６は、本実施の形態に係る筋力管理システム１が表示する、ユーザ１０による目標値の入力画面の一例を示す図である。図６に示される例では、表示部４３ａは、目標値の入力をユーザ１０に促すテキスト５０と、運動強度及び運動量を入力させるためのＧＵＩオブジェクト５１とを表示する。ＧＵＩオブジェクト５１は、例えばスライダである。ユーザ１０がスライダバーを操作することで、運動強度の強弱及び運動量の多少を目標値として入力することができる。なお、ＧＵＩオブジェクト５１は、選択ボタンなどであってもよく、テキストボックスであってもよい。運動強度及び運動量の各々の目標値の入力の手法は、特に限定されない。
　解析部３３は、取得部４２ａが取得した運動強度及び運動量の目標値に基づいて、身体能力の特徴量の目標値を決定する。なお、取得部４２ａは、身体能力の特徴量の目標値をユーザ１０に入力させてもよい。
　図５に戻り、重点順位は、ユーザ１０に推奨する運動内容を決定する場合に重視される特徴量の順序を示している。重点順位は、例えば、標準値との差分と、目標値との差分との和に基づいて定められる。具体的には、これら２つの差分の和が小さい順で重点順位を決定する。例えば、図５に示される例では、歩行バランスの２つの差分の和が「－１」で最も小さいので、重点順位が最高の「１」になる。筋力の２つの差分の和が「０」で２番目に小さいので、重点順位が「２」になる。
　なお、重点順位の決定方法は、これに限定されない。例えば、解析部３３は、身体能力が低いと判定された特徴量の順位を高くするように、重点順位を決定してもよい。具体的には、標準値との差分のみに基づいて重点順位を決定してもよい。例えば、図５に示される例では、歩行バランスの評価値が「Ｃ」であり最も低いので、重点順位が最高の「１」になる。この場合において評価結果が同じ特徴量が複数存在する場合、解析部３３は、目標値との差分が小さい特徴量の順位を高くしてもよい。
　本実施の形態では、解析部３３は、重点順位と、複数の特徴量の各々の、標準値又は目標値との差分とに基づいて運動内容を決定する。例えば、データベース部３２には、身体能力の特徴量毎に、対応する特徴量を向上又は維持するために適切な運動内容が対応付けられた運動データベースが記憶されている。運動データベースでは、特徴量の増減量と、運動内容の運動強度及び運動量とが対応付けられていてもよい。解析部３３は、運動データベースを参照することにより、重点順位が高い特徴量を高めるのに適切な運動内容を、ユーザ１０に推奨する運動内容として決定する。また、このとき、解析部３３は、バイタルデータに基づいて運動強度の上限値を決定し、決定した上限値より運動強度が低い運動内容を決定する。
　図７は、身体条件と運動強度との関係を示す図である。図７において、横軸は身体条件を表し、縦軸は運動強度を表している。図７に示されるように、身体条件に応じて、筋力の向上又は維持に必要な運動強度の範囲が異なる。身体条件は、身体能力の特徴量及びバイタルデータに基づいて定められる。
　運動強度の範囲の下限値は、筋力を向上又は維持するために最低限必要な運動量に相当する。つまり、下限値未満の強度の運動を行ったとしても、筋力の増強又は維持には寄与しない。下限値は、身体能力に依存する。身体能力が高い程、下限値が高くなる。身体能力が低い程、下限値が低くなる。
　また、運動強度の範囲の上限値は、身体に負荷が掛かりすぎて、健康上の問題が生じる恐れがない範囲での上限値である。つまり、上限値以下の強度で運動を行う限り、健康上の問題が生じる恐れが十分に低くなる。上限値は、例えば、バイタルデータに基づいて決定される。例えば、血圧又は心拍数が高い場合には、上限値が低くなる。血圧又は心拍数が低い場合には、上限値が高くなる。本実施の形態では、解析部３３は、バイタルデータに基づいてユーザ１０の運動強度の上限値を決定する。
　なお、解析部３３は、ユーザ１０の個人的特徴に基づいて上限値及び下限値を補正してもよい。具体的には、解析部３３は、特徴量の時系列データ及び運動履歴の少なくとも１つに基づいて上限値及び下限値の少なくとも一方を補正してもよい。例えば、解析部３３は、特徴量の時系列データと運動履歴とに基づいて、ユーザ１０の体質は筋肉が付きやすい体質であるか否かを判定し、判定結果に基づいて下限値を変更してもよい。
　［食事内容の決定］
　次に、食事内容の決定方法の一例について、図８を用いて説明する。
　図８は、本実施の形態に係る筋力管理システム１によって生成される食事レコメンドテーブルを示す図である。具体的には、図８は、解析部３３による身体能力の評価結果と、ユーザ１０に推奨する食事内容との関係を示している。
　図８に示される食事レコメンドテーブルは、食事のカロリー及び複数の栄養素の各々の摂取量と基準値とを含んでいる。摂取量は、例えば、ユーザ１０が摂取した食事の内容を、入力部４２を介してユーザ１０に入力させ、入力結果に基づいて得られる申告値である。基準値は、例えば、人口統計学的な属性毎に定められた値である。
　解析部３３は、摂取量と基準値との差分に基づいて、カロリー及び複数の栄養素の各々の推奨値を決定する。推奨値は、ユーザ１０の摂取量の申告値と、ユーザ１０が摂取すべき摂取量との差分に相当する。つまり、推奨値は、カロリー及び複数の栄養素の各々に対して、ユーザ１０が現在摂取している量よりも増やすべき又は減らすべき量を示している。
　食事レコメンドテーブルには、身体能力の特徴量と、食事のカロリー及び複数の栄養素との組み合わせ毎に、付加基準が対応付けられている。付加基準は、特徴量の評価結果に基づいて定められる。付加基準は、対応するカロリー又は栄養素の、ユーザ１０が摂取すべき摂取量の補正に用いられる。具体的には、解析部３３は、付加基準が「＋」であれば、ユーザ１０が摂取すべき摂取量を増大させる。解析部３３は、付加基準が「－」であれば、ユーザ１０が摂取すべき摂取量を減少させる。解析部３３は、付加基準が「０」であれば、ユーザ１０が摂取すべき摂取量を補正しない。
　例えば、タンパク質の場合、ユーザ１０の摂取量が「４０」であり、基準値が「５０」であるので、差分は「－１０」になる。つまり、タンパク質に対する摂取量が「１０」足りていないので、推奨値が「＋１０」になる。また、タンパク質の付加基準として、筋力、歩行バランス及び認知機能の各々に「＋」が対応付けられている。このため、解析部３３は、推奨値を「１０」から増大させ、例えば「＋２０」に補正する。このときの補正量は、例えば「＋」の数などに基づいて定められる。これにより、ユーザ１０は、筋力、歩行バランス及び認知機能をさらに高めるためには、現在のタンパク質の摂取量よりも「＋２０」多く摂取すべきであることが分かる。
　解析部３３は、カロリー及び複数の栄養素の各々の推奨値に基づいて、ユーザ１０に推奨する食事内容を決定する。例えば、データベース部３２には、食事メニュー又は食品毎に、カロリー及び複数の栄養素の各々が対応付けられた食事データベースが記憶されている。解析部３３は、食事データベースを参照することにより、推奨値に応じた適切な食事メニュー又は食品を、ユーザ１０に推奨する食事内容として決定する。
　また、例えば、解析部３３は、バイタルデータに基づいてユーザ１０に推奨すべきでない食品を除外食品として決定し、除外食品以外の食品を用いた食事内容を決定する。例えば、バイタルデータの一例である血糖値が閾値以上である場合には、解析部３３は、糖分を多く含む食品を除外食品として決定する。例えば、データベース部３２には、バイタルデータの閾値と、当該閾値を上回った又は下回った場合に摂取するべきではない除外食品とを対応付けた食品データベースが記憶されている。解析部３３は、ユーザ１０のバイタルデータに基づいて食品データベースを参照することにより、除外食品を決定し、除外食品以外の食品を用いた食事内容を決定する。
　［推奨内容の提示例］
　続いて、本実施の形態に係る筋力管理システム１によるユーザ１０への推奨内容の提示の具体例について説明する。
　図９は、本実施の形態に係る筋力管理システム１が表示する、ユーザ１０に推奨する運動内容６０の一例を示す図である。図９に示される例では、ユーザ１０に推奨する運動内容６０として「ウォーキング」という運動の名称が表示されている。また、運動内容６０の具体的な内容として、歩行速度の目安を示す運動強度６１と、歩行の時間を示す運動量６２とがそれぞれテキストで表示されている。
　なお、表示部４３ａは、運動内容６０の具体的な動作例を表す画像又は映像を表示してもよい。あるいは、表示部４３ａは、運動内容６０を表すテキストに加えて、具体的な動作例を表す映像をストリーミング配信するウェブサイトのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を表示してもよい。
　図１０に示されるように、表示部４３ａは、運動内容６０だけでなく、解析部３３によって推定された将来予測６３を表示してもよい。図１０は、本実施の形態に係る筋力管理システム１が表示する、ユーザ１０に推奨する運動内容６０と将来予測６３との一例を示す図である。
　図１０に示される例では、表示部４３ａは、筋肉量の将来予測６３をグラフ化して示している。例えば、表示部４３ａは、ユーザ１０が運動内容６０で表される運動を行った場合と行わなかった場合との筋肉量の将来の推移の予測結果を示している。
　また、図１１に示されるように、表示部４３ａは、運動内容６０だけでなく、選択部３４によって選択された事業者の広告情報７１を表示してもよい。図１１は、本実施の形態に係る筋力管理システム１が表示する、ユーザ１０に推奨する運動内容６０と広告情報７１との一例を示す図である。
　広告情報７１は、運動内容６０に関連する事業者が提供する商品又はサービスを広告する情報である。図１１に示される例では、広告情報７１は、事業者の名称とＵＲＬとを含んでいる。さらに、表示部４３ａは、予約ボタン７２を表示する。予約ボタン７２は、例えば、事業者毎に表示される。予約ボタン７２は、ユーザ１０からのサービスの注文を受け付けるためのＧＵＩオブジェクトの一例である。予約ボタン７２がユーザ１０によって選択されることにより、受付部４２ｂは、対応する事業者に対するサービスの予約を行う。
　また、運動内容６０だけでなく、図１２に示されるように、表示部４３ａは、ユーザ１０に推奨する食事内容８０を表示してもよい。図１２は、本実施の形態に係る筋力管理システム１が表示する、ユーザ１０に推奨する食事内容８０と広告情報８１との一例を示す図である。
　図１２に示される例では、ユーザ１０に推奨する食事内容８０として「魚料理」という食事メニューが表示されている。また、広告情報８１は、食事内容８０に関連する事業者が提供する商品又はサービスを広告する情報である。広告情報８１は、事業者の名称と、ＵＲＬと、事業者が提供する食事メニューとを含んでいる。例えば、広告情報８１は、複数の食事メニューを含んでいるが、１つのみの食事メニューを含んでもよい。
　表示部４３ａは、さらに、注文ボタン８２を表示する。注文ボタン８２は、広告情報８１に含まれる食事メニュー毎に表示される。注文ボタン８２は、ユーザ１０からの商品又はサービスの注文を受け付けるためのＧＵＩオブジェクトの一例である。注文ボタン８２がユーザ１０によって選択されることにより、受付部４２ｂは、対応する事業者に対して食事の注文を行う。例えば、ユーザ１０の住居１１などを予め登録しておくことにより、注文した食事が住居１１に宅配されてユーザ１０に提供することができる。
　なお、食事内容８０は、食事メニューの代わりに、摂取すべきカロリー及び栄養素の量を示してもよい。また、食事内容８０は、食事メニューに加えて、食事メニューが示す食事を作るための料理レシピを含んでもよい。広告情報８１は、料理レシピに含まれる食材の宅配を行う事業者の広告情報であってもよい。
　［事業者の選択］
　ここで、サーバ装置３０の選択部３４が行う事業者の選択方法について説明する。
　事業者を選択するための規則は、例えば、事業者毎に付与された優先順位に従うことである。選択部３４は、複数の事業者の中から、優先順位が高い順に１つ以上の事業者を選択する。選択する事業者の数は、１つでもよく、複数でもよく、ユーザによって指定された数であってもよい。優先順位は、例えば、事業者の事業内容毎に付与されていてもよい。例えば、１つの事業者が複数の事業を行っている場合には、複数の優先順位が付与されていてもよい。
　本実施の形態では、複数の事業者の中から選択部３４によって選択された事業者の広告情報がユーザ１０に提示される。広告情報は、事業者が提供する商品又はサービスを広告する情報である。選択部３４は、商品又はサービスの注文の履歴に基づいて、事業者を選択するための規則を更新する。
　図１３は、本実施の形態に係る筋力管理システム１が管理する注文の履歴情報を示す図である。注文の履歴情報は、例えば、サーバ装置３０のデータベース部３２に記憶されている。図１３に示されるように、履歴情報は、受付部４２ｂが注文を受け付けた日時と、注文相手の事業者である注文業者と、注文の内容とを含んでいる。
　選択部３４は、事業者毎に、ユーザ１０からの注文の頻度を算出し、頻度が高い順に優先順位を更新する。また、選択部３４は、新規参入の事業者、又は、過去にユーザ１０が注文したことがない事業者の優先順位を高くしてもよい。一例として、選択部３４は、注文頻度が最も高い事業者と、新規参入の事業者又はユーザ１０の注文経験のない事業者とを選択してもよい。
　図１３に示される例では、「ＡＡレストラン」が５回の注文を受けており、１回しか注文を受けていない「ＢＢ食堂」よりも注文の頻度が高い。したがって、選択部３４は、「ＡＡレストラン」の優先順位を「ＢＢ食堂」よりも高く更新する。
　図１４は、本実施の形態に係る筋力管理システム１が管理する事業者データベースの一例を示す図である。図１４に示される事業者データベースは、ユーザ１０に商品又はサービスを提供することができる複数の事業者の一覧を示している。
　図１４に示される例では、「ＡＡレストラン」及び「ＢＢ食堂」以外に、「ＣＣカフェ」が事業者として含まれている。このため、図１３に示される履歴情報と比較することで、選択部３４は、「ＣＣカフェ」がユーザ１０の注文経験がない事業者であると判定することができる。これにより、選択部３４は、「ＣＣカフェ」の優先順位を「ＢＢ食堂」よりも高く更新することができる。なお、事業者の選択方法は、上述した例に限定されるものではない。
　［効果など］
　以上のように、本実施の形態に係る筋力管理システム１は、ユーザ１０の身体能力の特徴量を計測する計測部２３と、計測部２３によって計測された特徴量を解析することでユーザ１０の身体能力の評価を行い、評価の結果に基づいて、ユーザ１０に推奨する運動内容を含む推奨内容を決定する解析部３３と、解析部３３によって決定された推奨内容をユーザ１０に提示する提示部４３とを備える。
　これにより、ユーザ１０の身体能力の特徴量を解析することで得られる身体能力の評価の結果に基づいて、ユーザ１０に推奨する運動内容が決定されて提示される。したがって、ユーザ１０の筋力の増強又は維持を効率良く支援することができる。
　また、例えば、身体能力の特徴量は、筋力、筋肉量、歩行速度及び歩行バランスの少なくとも１つである。
　これにより、身体能力の特徴量を定量的かつ具体的な値で表すことができるので、ユーザ１０にとってより適切な運動内容を推奨することができる。したがって、ユーザ１０の筋力の増強又は維持を効率良く支援することができる。
　また、例えば、計測部２３は、さらに、ユーザ１０のバイタルデータを計測する。解析部３３は、バイタルデータにさらに基づいて推奨内容を決定する。
　これにより、ユーザ１０のバイタルデータに基づいてユーザ１０の持病の有無などの健康状態を判別することができる。このため、ユーザ１０の健康を害さないように無理のない範囲で適切な運動内容を推奨することができる。
　また、例えば、バイタルデータは、ユーザ１０の体重、血圧、脈拍、尿ｐＨ及び尿糖の少なくとも１つである。
　これにより、バイタルデータを具体的な値で表すことができるので、ユーザ１０にとってより適切な運動内容を推奨することができる。したがって、ユーザ１０の筋力の増強又は維持を効率良く支援することができる。
　また、例えば、解析部３３は、バイタルデータに基づいてユーザ１０の運動強度の上限値を決定し、上限値より運動強度が低い運動内容を、推奨内容に含まれる運動内容として決定する。
　これにより、バイタルデータに基づいて運動強度の上限値が決定されるので、激しい運動を行ってはいけないユーザ１０に対しても、ユーザ１０の健康を害さないように無理のない範囲で適切な運動内容を推奨することができる。
　また、例えば、筋力管理システム１は、さらに、計測部２３によって計測された特徴量の時系列データを記憶するための記憶部２２を備える。解析部３３は、時系列データを解析することで、ユーザ１０の身体能力の評価を行う。
　これにより、時系列データに基づいてユーザ１０の特徴量の変化を解析することができる。このため、例えば、特徴量の変化の有無及び大きさに基づいて、推奨内容の適切性をフィードバックすることができ、ユーザ１０により適した推奨内容を決定することができる。
　また、例えば、記憶部２２は、さらに、ユーザ１０の運動履歴を記憶する。解析部３３は、さらに、時系列データ及び運動履歴を解析することで、ユーザ１０の身体能力の将来の推移を予測する。提示部４３は、さらに、解析部３３によって予測された推移をユーザ１０に提示する。
　これにより、サルコペニア及びフレイルなどにかかり得る可能性をユーザ１０に提示することができるので、ユーザ１０に適切な運動及び適切な食事を行わせることをより強く促すことができる。
　また、例えば、推奨内容に含まれる運動内容は、運動強度及び運動量を含む。
　これにより、ユーザ１０が行うべき運動内容を具体的に提示することができるので、推奨された運動内容をユーザ１０がスムーズに実行することができる。
　また、例えば、筋力管理システム１は、さらに、運動強度及び運動量の目標値を取得する取得部４２ａを備える。解析部３３は、取得部４２ａによって取得された目標値にさらに基づいて、推奨内容に含まれる運動内容を決定する。
　これにより、ユーザ１０が目標値を入力させることで、推奨内容にユーザ１０の意向を反映させることができる。例えば、ユーザ１０が激しすぎる運動を行いたくない場合には、運動強度の目標値を低くすることで、目標値に応じた適切な運動内容を推奨することができる。
　また、例えば、計測部２３は、ユーザ１０の動作を検出する検出部２４と、検出部２４によって検出された動作に基づいて、ユーザ１０の身体能力の特徴量を推定する推定部２６とを含む。
　これにより、身体能力の特徴量を推定することで、間接的に取得することができる。このため、例えば、筋肉量を計測するような特殊な測定機器をユーザ１０に装着させなくてもよいので、身体能力の特徴量の計測を容易に行うことができる。
　また、例えば、検出部２４は、ユーザ１０を撮影する撮像部２４ａ（カメラ１２）、及び、ユーザ１０に携帯させた加速度センサ２４ｂの少なくとも１つを含む。推定部２６は、カメラ１２によって得られた動画像及び加速度センサ２４ｂによって検出された加速度の少なくとも１つを用いて、特徴量を推定する。
　これにより、カメラ１２（撮像部２４ａ）又は加速度センサ２４ｂを用いてユーザ１０の動作を容易に検出することができるので、身体能力の特徴量の計測を容易に行うことができる。
　また、例えば、解析部３３は、計測部２３によって計測された特徴量を解析することで、ユーザ１０に推奨する食事内容をさらに決定する。推奨内容は、さらに、解析部３３によって決定された食事内容を含む。
　これにより、運動内容だけでなく、食事内容もユーザ１０に提示されるので、ユーザ１０の筋力の増強又は維持を効率良く支援することができる。
　また、例えば、提示部４３は、さらに、推奨内容に関連する事業者の広告情報を提示する。
　これにより、広告情報が表示されることにより、ユーザ１０が推奨内容を実際に行うのに必要な商品を入手し、又は、サービスを受けやすくすることができるので、推奨内容をユーザ１０が実際に実行に移す期待値を高めることができる。したがって、ユーザの筋力の増強又は維持を、より効率良く支援することができる。
　また、例えば、広告情報は、事業者が提供する商品又はサービスを広告する情報である。筋力管理システム１は、さらに、ユーザ１０からの商品又はサービスの注文を受け付ける受付部４２ｂを備える。
　これにより、推奨内容に関連する商品又はサービスを容易に注文することができるので、推奨内容をユーザ１０が実際に実行に移す期待値を高めることができる。つまり、ユーザの筋力の増強又は維持を、より効率良く支援することができる。
　また、例えば、筋力管理システム１は、さらに、推奨内容に関連する複数の事業者の中から１以上の事業者を、所定の規則に基づいて選択する選択部３４を備える。提示部４３は、選択部３４によって選択された１以上の事業者の各々の広告情報を提示する。選択部３４は、受付部４２ｂによって受け付けられた注文の履歴に基づいて規則を更新する。
　これにより、適切な事業者の広告情報が表示されるので、ユーザ１０が推奨内容を実際に行うのに必要な商品を入手し、又は、サービスを受けやすくすることができるので、推奨内容をユーザ１０が実際に実行に移す期待値をさらに高めることができる。
　また、例えば、本実施の形態に係る筋力管理方法は、ユーザ１０の身体能力の特徴量を計測するステップと、検出された特徴量を解析することでユーザ１０の身体能力の評価を行い、評価の結果に基づいて、ユーザ１０に推奨する運動内容を含む推奨内容を決定するステップと、決定された推奨内容をユーザ１０に提示するステップとを含む。
　これにより、ユーザ１０の筋力の増強又は維持を効率良く支援することができる。
　（その他）
　以上、本発明に係る筋力管理システム及び筋力管理方法について、上記の実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、上記の実施の形態に限定されるものではない。
　例えば、ユーザ１０に推奨される推奨内容には、食事内容が含まれていなくてもよい。
　また、例えば、計測部２３は、ユーザ１０のバイタルデータ及び活動量の少なくとも一方の計測を行わなくてもよい。
　また、例えば、身体能力の特徴量を直接的に計測してもよい。例えば、ユーザ１０の脚に筋力測定機器を取り付けることで、ユーザ１０の脚の筋力を計測してもよい。筋力を直接計測することで、その計測精度を高めることができる。
　また、上記実施の形態で説明した装置間の通信方法については特に限定されるものではない。装置間で無線通信が行われる場合、無線通信の方式（通信規格）は、例えば、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの近距離無線通信である。あるいは、無線通信の方式（通信規格）は、インターネットなどの広域通信ネットワークを介した通信でもよい。また、装置間においては、無線通信に代えて、有線通信が行われてもよい。有線通信は、具体的には、電力線搬送通信（ＰＬＣ：Power Line Communication）又は有線ＬＡＮを用いた通信などである。
　また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよく、あるいは、複数の処理が並行して実行されてもよい。また、筋力管理システムが備える構成要素の複数の装置への振り分けは、一例である。例えば、一の装置が備える構成要素を他の装置が備えてもよい。例えば、計測装置２０が備える構成要素を端末装置４０又はサーバ装置３０が備えてもよい。具体的には、端末装置４０は、計測部２３を備えてもよい。あるいは、端末装置４０は、計測部２３に含まれる一部の構成要素、具体的には、撮像部２４ａ、加速度センサ２４ｂ、バイタル計測部２５、推定部２６及び活動量計測部２７の少なくとも１つを備えてもよい。また、例えば、サーバ装置３０が推定部２６を備えてもよい。また、サーバ装置３０が備えるデータベース部３２、解析部３３及び選択部３４の少なくとも１つを計測装置２０又は端末装置４０が備えてもよい。また、例えば、端末装置４０が備える入力部４２及び提示部４３の少なくとも１つを計測装置２０が備えてもよい。また、筋力管理システムは、単一の装置として実現されてもよい。
　例えば、上記実施の形態において説明した処理は、単一の装置（システム）を用いて集中処理することによって実現してもよく、又は、複数の装置を用いて分散処理することによって実現してもよい。また、上記プログラムを実行するプロセッサは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、又は分散処理を行ってもよい。
　また、上記実施の形態において、制御部などの構成要素の全部又は一部は、専用のハードウェアで構成されてもよく、あるいは、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はプロセッサなどのプログラム実行部が、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又は半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェア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てもよい。
　また、制御部などの構成要素は、１つ又は複数の電子回路で構成されてもよい。１つ又は複数の電子回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。
　１つ又は複数の電子回路には、例えば、半導体装置、ＩＣ（Integrated Circuit）又はＬＳＩ（Large Scale Integration）などが含まれてもよい。ＩＣ又はＬＳＩは、１つのチップに集積されてもよく、複数のチップに集積されてもよい。ここでは、ＩＣ又はＬＳＩと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Very Large Scale Integration）、又は、ＵＬＳＩ（Ultra Large Scale Integration）と呼ばれるかもしれない。また、ＬＳＩの製造後にプログラムされるＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）も同じ目的で使うことができる。
　また、本発明の全般的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路又はコンピュータプログラムで実現されてもよい。あるいは、当該コンピュータプログラムが記憶された光学ディスク、ＨＤＤ若しくは半導体メモリなどのコンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
　その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態や、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。
１　筋力管理システム
１０　ユーザ
２２、４４　記憶部
２３　計測部
２４　検出部
２４ａ　撮像部
２４ｂ　加速度センサ
２５　バイタル計測部
２６　推定部
３２　データベース部
３３　解析部
３４　選択部
４２ａ　取得部
４２ｂ　受付部
４３　提示部
４３ａ　表示部
６０　運動内容
６１　運動強度
６２　運動量
６３　将来予測
７１、８１　広告情報
７２　予約ボタン
８０　食事内容
８２　注文ボタン 

Claims (16)

  1. 　ユーザの身体能力の特徴量を計測する計測部と、
    　前記計測部によって計測された特徴量を解析することで前記ユーザの身体能力の評価を行い、前記評価の結果に基づいて、前記ユーザに推奨する運動内容を含む推奨内容を決定する解析部と、
    　前記解析部によって決定された推奨内容を前記ユーザに提示する提示部とを備える
    　筋力管理システム。
  2. 　前記身体能力の特徴量は、筋力、筋肉量、歩行速度及び歩行バランスの少なくとも１つである
    　請求項１に記載の筋力管理システム。
  3. 　前記計測部は、さらに、前記ユーザのバイタルデータを計測し、
    　前記解析部は、前記バイタルデータにさらに基づいて前記推奨内容を決定する
    　請求項１又は２に記載の筋力管理システム。
  4. 　前記バイタルデータは、前記ユーザの体重、血圧、脈拍、尿ｐＨ及び尿糖の少なくとも１つである
    　請求項３に記載の筋力管理システム。
  5. 　前記解析部は、前記バイタルデータに基づいて前記ユーザの運動強度の上限値を決定し、前記上限値より運動強度が低い運動内容を、前記推奨内容に含まれる運動内容として決定する
    　請求項３又は４に記載の筋力管理システム。
  6. 　さらに、前記計測部によって計測された特徴量の時系列データを記憶するための記憶部を備え、
    　前記解析部は、前記時系列データを解析することで、前記評価を行う
    　請求項１～５のいずれか１項に記載の筋力管理システム。
  7. 　前記記憶部は、さらに、前記ユーザの運動履歴を記憶し、
    　前記解析部は、さらに、前記時系列データ及び前記運動履歴を解析することで、前記ユーザの身体能力の将来の推移を予測し、
    　前記提示部は、さらに、前記解析部によって予測された推移を前記ユーザに提示する
    　請求項６に記載の筋力管理システム。
  8. 　前記推奨内容に含まれる運動内容は、運動強度及び運動量を含む
    　請求項１～７のいずれか１項に記載の筋力管理システム。
  9. 　さらに、運動強度及び運動量の目標値を取得する取得部を備え、
    　前記解析部は、前記取得部によって取得された目標値にさらに基づいて、前記推奨内容に含まれる運動内容を決定する
    　請求項８に記載の筋力管理システム。
  10. 　前記計測部は、
    　前記ユーザの動作を検出する検出部と、
    　前記検出部によって検出された動作に基づいて、前記ユーザの身体能力の特徴量を推定する推定部とを含む
    　請求項１～９のいずれか１項に記載の筋力管理システム。
  11. 　前記検出部は、前記ユーザを撮影するカメラ、及び、前記ユーザに携帯させた加速度センサの少なくとも１つを含み、
    　前記推定部は、前記カメラによって得られた動画像及び前記加速度センサによって検出された加速度の少なくとも１つを用いて、前記特徴量を推定する
    　請求項１０に記載の筋力管理システム。
  12. 　前記解析部は、前記計測部によって計測された特徴量を解析することで、前記ユーザに推奨する食事内容をさらに決定し、
    　前記推奨内容は、さらに、前記解析部によって決定された食事内容を含む
    　請求項１～１１のいずれか１項に記載の筋力管理システム。
  13. 　前記提示部は、さらに、前記推奨内容に関連する事業者の広告情報を提示する
    　請求項１～１２のいずれか１項に記載の筋力管理システム。
  14. 　前記広告情報は、前記事業者が提供する商品又はサービスを広告する情報であり、
    　前記筋力管理システムは、さらに、前記ユーザからの前記商品又は前記サービスの注文を受け付ける受付部を備える
    　請求項１３に記載の筋力管理システム。
  15. 　さらに、前記推奨内容に関連する複数の事業者の中から１以上の事業者を、所定の規則に基づいて選択する選択部を備え、
    　前記提示部は、前記選択部によって選択された１以上の事業者の各々の前記広告情報を提示し、
    　前記選択部は、前記受付部によって受け付けられた注文の履歴に基づいて前記規則を更新する
    　請求項１４に記載の筋力管理システム。
  16. 　ユーザの身体能力の特徴量を計測するステップと、
    　検出された特徴量を解析することで前記ユーザの身体能力の評価を行い、前記評価の結果に基づいて、前記ユーザに推奨する運動内容を含む推奨内容を決定するステップと、
    　決定された推奨内容を前記ユーザに提示するステップとを含む
    　筋力管理方法。
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