WO2021054399A1 - 情報生成装置、情報生成方法、及び、記録媒体 - Google Patents

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WO2021054399A1
WO2021054399A1 PCT/JP2020/035302 JP2020035302W WO2021054399A1 WO 2021054399 A1 WO2021054399 A1 WO 2021054399A1 JP 2020035302 W JP2020035302 W JP 2020035302W WO 2021054399 A1 WO2021054399 A1 WO 2021054399A1
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user
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exercise program
exercise
comment
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PCT/JP2020/035302
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智宏 三輪
良和 新井
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日本電気株式会社
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    • A63B2220/80—Special sensors, transducers or devices therefor
    • A63B2220/806—Video cameras

Definitions

  • This disclosure relates to a device that proposes an exercise program suitable for the user.
  • the number of specialists such as physiotherapists is small compared to the number of facilities and the number of users, and in order for specialists to directly diagnose each user and provide an exercise program, they may have multiple facilities or have multiple facilities. An exercise program will be provided to multiple users. Therefore, the cost required for moving between facilities and preparing documents is large.
  • Patent Document 1 detects a walking ability including symmetry of the stride length of the left and right feet from the walking motion of a subject, determines a fall risk from the walking ability, and proposes an exercise menu according to the walking ability or the fall risk.
  • the menu proposal system is disclosed.
  • Patent Document 2 evaluates the degree of cognitive function of a person to be measured by collating the relationship between a general person's walking parameter and the degree of cognitive function with the walking parameter calculated from the walking locus of the person to be measured.
  • the cognitive function evaluation support device is disclosed.
  • One object of the present disclosure is to provide an information generator capable of creating an appropriate exercise program for each part of the user's body.
  • the information generator is Acquisition means for acquiring user information about the user, motion information about the movement of each part of the user's body, and an evaluation report including comments and exercise programs created by experts.
  • a storage means for storing a model generated based on the plurality of user information, the plurality of operation information, the plurality of evaluation reports, and the like. Based on the model, the first exercise program for each part of the one user is created from the user information of one user and the motion information of each part of the body of the one user. How to create A second creation means for creating a comment showing the basis for creating the exercise program for each part to the one user, and A generation means for generating an evaluation report including an exercise program for each part and a comment showing the rationale. To be equipped.
  • the information generation method is: Obtain user information about the user, motion information about the movement of each part of the user's body, and an evaluation report including comments and exercise programs created by experts.
  • a model generated based on the plurality of the user information, the plurality of the operation information, and the plurality of the evaluation reports is acquired.
  • an exercise program for each part of the one user is created from the user information of one user and the motion information of each part of the body of the one user.
  • the recording medium is Obtain user information about the user, motion information about the movement of each part of the user's body, and an evaluation report including comments and exercise programs created by experts.
  • a model generated based on the plurality of the user information, the plurality of the operation information, and the plurality of the evaluation reports is acquired.
  • an exercise program for each part of the one user is created from the user information of one user and the motion information of each part of the body of the one user.
  • a program is recorded in which a computer executes a process of generating an evaluation report including an exercise program for each part and a comment showing the rationale.
  • the schematic configuration of the information generation apparatus which concerns on 1st Embodiment is shown. It is a block diagram which shows the hardware configuration of the evaluation report creation apparatus. It is a block diagram which shows the functional structure of the evaluation report creation apparatus. An example of user information stored in the user information database is shown. An example of an evaluation report is shown. An example of the comment described in the comment column of the evaluation report is shown. An example of an exercise program matrix is shown. An example of explanatory variables of the AI model is shown. It is a flowchart of evaluation report creation process. It is a block diagram which shows the functional structure of the information generation apparatus which concerns on 2nd Embodiment.
  • FIG. 1 shows a schematic configuration of an information generator according to the first embodiment.
  • This information generation device 10 can be used in hospitals, long-term care facilities, fitness gyms, etc. to provide exercise programs (exercise programs for rehabilitation and health promotion) to users such as patients and residents. Conceivable.
  • the information generation device 10 includes an evaluation report creating device 1 and a terminal device 5.
  • the evaluation report creating device 1 is composed of, for example, a server device or the like, and is installed in a hospital, a nursing care facility, a fitness gym, or the like (hereinafter, collectively referred to as “facility”) in which the information generating device 10 is introduced.
  • the evaluation report creating device 1 creates an appropriate exercise program for each part of the user's body, and presents to the user an evaluation report showing the grounds for showing that the exercise program is appropriate.
  • the terminal device 5 is a personal computer (PC), a tablet terminal, a smartphone, or the like.
  • the terminal device 5 is owned by a user who uses the information generation device 10. In this case, the user brings his / her own tablet terminal or smartphone and uses it in the facility.
  • the PC may be connected to the facility evaluation report creating device 1 using a communication line.
  • a PC or tablet terminal may be installed in the facility as a terminal device 5 shared by a plurality of users.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a hardware configuration of the evaluation report creating device 1.
  • the evaluation report creating device 1 includes a communication unit 12, a processor 13, a memory 14, a recording medium 15, and a database (DB) 16.
  • DB database
  • the communication unit 12 communicates with a plurality of terminal devices 5 by wire or wirelessly. Specifically, the communication unit 12 transmits user information and a user's exercise video from the terminal device 5 to the evaluation report creating device 1, and transmits an evaluation report from the evaluation report creating device 1 to the terminal device 5. Used when.
  • the processor 13 is a computer such as a CPU (Central Processing Unit) or a CPU and a GPU (Graphics Processing Unit), and controls the entire evaluation report creating device 1 by executing a program prepared in advance.
  • the memory 14 is composed of a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and the like.
  • the memory 14 stores various programs executed by the processor 13.
  • the memory 14 is also used as a working memory during execution of various processes by the processor 13.
  • the recording medium 15 is a non-volatile, non-temporary recording medium such as a disk-shaped recording medium or a semiconductor memory, and is configured to be detachable from the evaluation report creating device 1.
  • the recording medium 15 records various programs executed by the processor 13. When the evaluation report creating device 1 executes various processes, the program recorded on the recording medium 15 is loaded into the memory 14 and executed by the processor 13.
  • the DB 16 stores various data used in the evaluation report creating device 1. Specifically, the DB 16 includes a moving image DB, a user information DB, a report DB, and the like, which will be described later.
  • the evaluation report creating device 1 may include an input device such as a keyboard and a mouse, a display device, and the like.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a functional configuration of the evaluation report creating device 1.
  • the evaluation report creating device 1 includes an input unit 21, a moving image DB 22, a user information DB 23, a report DB 24, an motion extraction unit 25, an exercise program creating unit 26, a comment creating unit 27, and the like. It includes an output unit 28.
  • the input unit 21 is composed of the above-mentioned communication unit 12, and receives user information and a user's exercise video from the terminal device 5.
  • the input unit 21 stores the received exercise moving image in the moving image DB 22, and stores the received user information in the user information DB 23.
  • the video DB 22 stores the user's exercise video received from the terminal device 5.
  • the "exercise moving image” is a moving image of a user performing a specific exercise motion, and is typically taken by the photographing function of the terminal device 5.
  • An example of an exercise video is a video of a TUG (Timed UP and Go) test being carried out. This test is used to evaluate the walking ability of the elderly.
  • the exercise motion performed in the exercise movie is not limited to the TUG test.
  • the user information DB 23 stores user information for each user received from the terminal device 5.
  • FIG. 4 shows an example of user information stored in the user information DB 23.
  • the user information includes the user's "user name” and “user ID”, as well as “age”, “gender”, “height”, “weight”, “BMI”, and “degree of care”. Includes information for health care such as.
  • Report DB24 stores a large amount of evaluation reports actually created by experts based on past user information and exercise videos.
  • FIG. 5 shows an example of an evaluation report.
  • the evaluation report 40 includes a user information column 41, a comment column 42, and an exercise program column 43.
  • the user information column 41 the user information registered for the user is described. This user information is stored in the user information DB 23.
  • the user information column 41 also includes an area 41a showing the state of each part of the user's body, and an area for describing the person's wishes, activities of daily living (ADL) scoring results, physical fitness test results, and the like. Has been done.
  • ADL daily living
  • FIG. 6 shows an example of a comment described in the comment column 42.
  • Each comment includes the current condition of each part of the user's body, as well as exercises proposed to improve that condition.
  • These comments were created by experts based on user information and exercise videos of users. The expert confirms the user information and the exercise video, and from that state, describes improvement points and precautions for each part of some preset body parts in the comment section.
  • the exercise program proposed to the user is described separately for each part of the body.
  • the exercise program for each part is associated with the comments for each part of the body described in the comment section 42. That is, for each part of the body, an exercise program created by an expert based on the state and improvement points described in the comment column 42 is described in the exercise program column 43. Therefore, the comment for each part of the body described in the comment column 42 is the reason why the exercise program shown in the exercise program column 43 is selected, that is, the exercise program is suitable for the user. It is the basis for showing. Therefore, by referring to the comment column 42 and the exercise program column 43, the user can carry out the proposed exercise program while being aware of the condition and improvement points of each part of his / her body.
  • the exercise program proposed for each part of the body is shown together with the difficulty level (level).
  • the difficulty level As a result, the user can be motivated to improve his / her health and promote his / her health.
  • a matrix that defines a plurality of exercises having different difficulty levels for each part of the body is prepared in advance.
  • FIG. 7 shows an example of an exercise program matrix. The expert refers to this matrix, selects an exercise of a difficulty level suitable for the comment content of the comment column 42 for each part of the user's body, and creates an exercise program. The exercise program for each part of the body created in this way is shown in the exercise program column 43.
  • the motion extraction unit 25 extracts motion information from the motion moving image. Specifically, the motion extraction unit 25 extracts the state of exercise of each part of the body from the exercise video, generates motion information such as the range of motion of each part and the speed of exercise, and outputs the motion information to the exercise program creation unit 26. To do.
  • the exercise program creation unit 26 creates an exercise program to be proposed for the user based on the user information acquired from the user information DB 23 and the motion information acquired from the motion extraction unit 25.
  • the exercise program creation unit 26 has an AI (Artificial Intelligence) model. As illustrated in FIG. 8, this AI model is generated by heterogeneous mixed learning in which each item of user information and motion information are set as explanatory variables and each motion on the matrix of an exercise program is set as an objective variable. In the model generated by heterogeneous mixture learning, cases are classified according to the tree structure, and prediction is performed using a prediction formula that combines different explanatory variables in each case. It is preferable that this model is relearned regularly or every time a predetermined amount of new user information or exercise video is registered.
  • AI Artificial Intelligence
  • the exercise program creation unit 26 calculates one prediction formula for each part of the body set in the exercise program matrix according to the branching condition of the tree structure. Determine and select an exercise program for each part of the body according to the prediction formula. At this time, information on the explanatory variables that contribute to each selected motion can be obtained from the explanatory variables used for the branching condition and the explanatory variables used in the prediction formula. Information such as explanatory variables used in the creation of the exercise program and the created exercise program for each part of the body are sent to the comment creation unit 27.
  • the comment creation unit 27 creates a comment for each part of the body and creates an evaluation report. First, the comment creation unit 27 exercises the past user information most similar to the newly registered user information from the user information DB 23 with respect to the value of the explanatory variable obtained from each exercise indicated by the created exercise program. Find out every time. Then, the comment creation unit 27 extracts the comment about the corresponding body part described in the evaluation report created from each past user information, and makes the comment about the corresponding body part of the new evaluation report. ..
  • the comment creation unit 27 includes user information acquired from the user information DB 23, comments for each part of the body created as described above, and each part of the body created by the exercise program creation unit 26. Using the exercise program, a new evaluation report as illustrated in FIG. 5 is created and supplied to the output unit 28.
  • the output unit 28 is composed of the communication unit 12 shown in FIG. 2, and transmits the created new evaluation report to the terminal device 5. The user can check the sent evaluation report and implement the proposed exercise program.
  • FIG. 9 is a flowchart of the evaluation report creation process. This process is performed by the processor 13 shown in FIG. 2 executing a program prepared in advance.
  • the user information and the exercise video of the user whose report is to be created are registered in the user information DB 23 and the video DB 22, respectively, via the terminal device 5 (step S11).
  • the motion extraction unit 25 extracts motion information from the registered moving image information (step S12).
  • the exercise program creation unit 26 creates an exercise program for each part of the body based on the user information acquired from the user information DB 23 and the motion information acquired from the motion extraction unit 25 (step S13). ).
  • the comment creation unit 27 uses the information such as the exercise program acquired from the exercise program creation unit 26 and the past evaluation report stored in the report DB 24 for each part of the user's body. Create a comment (step S14). Then, the comment creation unit 27 creates an evaluation report including the created comment, the user information, and the exercise program (step S15). The output unit 28 outputs the created evaluation report to the user's terminal device 5 (step S16). In this way, the evaluation report creation process is completed.
  • the information generation device 10 of the present embodiment even a non-specialist person (nurse, caregiver, inexperienced trainer, etc.) is in the state of each user (health state, presence or absence of injury). , The degree and severity of injury, illness, degree of care required, physical condition, physical ability, etc.) can be automatically created.
  • FIG. 10 shows the functional configuration of the information generation device 50 according to the second embodiment.
  • the hardware configuration of the information generation device 50 according to the second embodiment is the same as that of the evaluation report creation device 1 shown in FIG.
  • the information generation device 50 includes an acquisition means 51, a storage means 52, a first creation means 53, a second creation means 54, and a generation means 55.
  • the acquisition means 51 acquires user information regarding the user, motion information regarding the movement of each part of the user's body, and an evaluation report including a comment and an exercise program created by an expert.
  • the storage means 52 stores a model generated based on a plurality of user information, a plurality of operation information, and a plurality of evaluation reports.
  • the first creating means 53 is based on the user information of one user and the motion information of each part of the body of the one user, for each part of one user. Create an exercise program.
  • the second creation means 54 creates a comment indicating the basis for creating the exercise program for each part for one user.
  • the generation means 55 generates an evaluation report including an exercise program for each part and a comment showing the rationale.
  • the evaluation report creating device 1 and the terminal device 5 communicate with each other, but instead, the evaluation report creating device 1 may be a stand-alone type device.
  • an input device including a keyboard, a mouse, a data input connector, and the like may be provided as the input unit 21 shown in FIG. 3, and a display device, a printer, and the like may be provided as the output unit 28.
  • the body part of the user to be created for the exercise program or comment may be selected and decided by the expert or the user himself / herself.
  • the user can obtain an exercise program for training the part desired by the user, and usability is improved.
  • the video content that teaches the content of the exercise program proposed in the evaluation report may also be provided.
  • the moving image content taught at this time may be a live-action film or one using CG.
  • the motion extraction unit 25 extracts motion information from the motion moving image, but the motion image may be input to the AI model as it is as image information without extracting the motion information.
  • the user information is registered in the user information DB 23, but even if the user information is not registered, the user's condition is evaluated from the registered exercise video and an evaluation report is created. You may try to do it.
  • the evaluation report creating device 1 may perform an evaluation by comparing with the data up to the previous time and describe the evaluation in the evaluation report.
  • the comment creation unit 27 extracts comments for each exercise, but instead, searches for similar past user information using all the explanatory variables that contributed to the selection of each exercise, and obtains the same.
  • the comment described in the evaluation report created from the user information may be used as the comment of the new evaluation report.
  • the comment creation unit 27 extracts a plurality of similar past user information from the information of the explanatory variables, and makes all the comments of the corresponding parts described in each of the evaluation reports created from them in the new evaluation report. It may be described as a comment.
  • (Appendix 1) Acquisition means for acquiring user information about the user, motion information about the movement of each part of the user's body, and an evaluation report including comments and exercise programs created by experts.
  • a storage means for storing a model generated based on the plurality of user information, the plurality of operation information, the plurality of evaluation reports, and the like. Based on the model, the first exercise program for each part of the one user is created from the user information of one user and the motion information of each part of the body of the one user.
  • How to create A second creation means for creating a comment showing the basis for creating the exercise program for each part to the one user, and A generation means for generating an evaluation report including an exercise program for each part and a comment showing the rationale.
  • An information generator comprising.
  • Appendix 2 The information generation device according to Appendix 1, further comprising a motion extraction unit that extracts the motion information from an exercise movie of a situation in which a user is exercising.
  • Appendix 3 The information generator according to Appendix 1 or 2, wherein the evaluation report includes a comment column showing a comment about each part of the user's body.
  • the evaluation report is the information generation device according to any one of Supplementary note 1 to 3, which includes an exercise program column for each part of the user's body and an exercise program column indicating the difficulty level of each exercise program.
  • the second creation means is the information generation device according to Appendix 5, which creates the basis based on comments extracted from past evaluation reports based on the parameters.
  • the input means for receiving the selection of the body part by the user is provided.
  • the first creation means is the information generation device according to any one of Supplementary note 1 to 7, which creates the exercise program for a body part selected by the user.
  • Addendum 1 to 9 including a storage unit for storing the user information, an exercise video of the situation in which the user is exercising, and an evaluation report including a comment and an exercise program created by the expert.
  • the information generator according to any one of the items.
  • Appendix 11 Obtain user information about the user, motion information about the movement of each part of the user's body, and an evaluation report including comments and exercise programs created by experts.
  • a model generated based on the plurality of the user information, the plurality of the operation information, and the plurality of the evaluation reports is acquired.
  • an exercise program for each part of the one user is created from the user information of one user and the motion information of each part of the body of the one user.
  • An information generation method for generating an evaluation report including an exercise program for each part and a comment showing the rationale.
  • Appendix 12 Obtain user information about the user, motion information about the movement of each part of the user's body, and an evaluation report including comments and exercise programs created by experts.
  • a model generated based on the plurality of the user information, the plurality of the operation information, and the plurality of the evaluation reports is acquired.
  • an exercise program for each part of the one user is created from the user information of one user and the motion information of each part of the body of the one user.
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Abstract

情報生成装置は、利用者に関する利用者情報と、当該利用者の身体の各部位の動作に関する動作情報と、専門家により作成されたコメント及び運動プログラムを含む評価レポートと、に基づいて生成されるモデルを記憶している。情報生成装置は、モデルに基づいて、一の利用者の利用者情報と、その利用者の身体の各部位の動作情報とから、その利用者の各部位ごとの運動プログラムを作成し、また、その利用者に対して各部位ごとの運動プログラムを作成した根拠を示すコメントを作成する。そして、情報生成装置は、各部位ごとの運動プログラム及び根拠を示すコメントを含む評価レポートを利用者に提示する。

Description

情報生成装置、情報生成方法、及び、記録媒体
　本開示は、利用者に適した運動プログラムを提案する装置に関する。
　医療、介護、ヘルスケアなどの分野において、身体機能の改善・強化、介護予防などを目的として運動を実施する利用者は多い。この際には、理学療法士やトレーナーといった専門家が直接利用者を診断し、個人の状態に対応した運動プログラムを提供する。
　施設の数、利用者の数に対して理学療法士などの専門家の数は少なく、専門家が利用者一人ひとりを直接診断し運動プログラムを提供するためには、複数の施設をかけもつ、もしくは複数の利用者に対して運動プログラムを提供することになる。そのため、施設間の移動や書類作成の時間など必要となるコストが大きい。
　このため、利用者の状態などの情報に基づいて運動メニューなどを作成する装置が提案されている。例えば、特許文献１は、被験者の歩行動作から左右足の歩幅の対称性を含む歩行能力を検出し、歩行能力から転倒リスクを判別し、歩行能力又は転倒リスクに応じた運動メニューを提案する運動メニュー提案システムを開示している。特許文献２は、一般的な人の歩行パラメータと認知機能の程度との関係と、被測定者の歩行軌跡から算出した歩行パラメータとを照合して、被測定者の認知機能の程度を評価する認知機能評価支援装置を開示している。
特開２００９－２６１５９５号公報 特開２０１８－１６１２５８号公報
　上記の特許文献は利用者の歩行に関連する運動メニューの提案や評価を行うが、身体の特定の部位を集中的に強化したり、リハビリを行ったりするための運動プログラムの作成を希望する場合も利用者も多い。
　本開示の１つの目的は、利用者の身体の各部位ごとに適切な運動プログラムを作成することが可能な情報生成装置を提供することにある。
　本開示の１つの観点では、情報生成装置は、
　利用者に関する利用者情報と、当該利用者の身体の各部位の動作に関する動作情報と、専門家により作成されたコメント及び運動プログラムを含む評価レポートと、を取得する取得手段と、
　複数の前記利用者情報と、複数の前記動作情報と、複数の前記評価レポートと、に基づいて生成されるモデルを記憶する記憶手段と、
　前記モデルに基づいて、一の利用者の利用者情報と、当該一の利用者の身体の各部位の動作情報とから、前記一の利用者の前記各部位ごとの運動プログラムを作成する第１の作成手段と、
　前記一の利用者に対して前記各部位ごとの運動プログラムを作成した根拠を示すコメントを作成する第２の作成手段と、
　前記各部位ごとの運動プログラム及び前記根拠を示すコメントを含む評価レポートを生成する生成手段と、
　を備える。
　本開示の他の観点では、情報生成方法は、
　利用者に関する利用者情報と、当該利用者の身体の各部位の動作に関する動作情報と、専門家により作成されたコメント及び運動プログラムを含む評価レポートと、を取得し、
　複数の前記利用者情報と、複数の前記動作情報と、複数の前記評価レポートと、に基づいて生成されるモデルを取得し、
　前記モデルに基づいて、一の利用者の利用者情報と、当該一の利用者の身体の各部位の動作情報とから、前記一の利用者の前記各部位ごとの運動プログラムを作成し、
　前記一の利用者に対して前記各部位ごとの運動プログラムを作成した根拠を示すコメントを作成し、
　前記各部位ごとの運動プログラム及び前記根拠を示すコメントを含む評価レポートを生成する。
　本開示の他の観点では、記録媒体は、
　利用者に関する利用者情報と、当該利用者の身体の各部位の動作に関する動作情報と、専門家により作成されたコメント及び運動プログラムを含む評価レポートと、を取得し、
　複数の前記利用者情報と、複数の前記動作情報と、複数の前記評価レポートと、に基づいて生成されるモデルを取得し、
　前記モデルに基づいて、一の利用者の利用者情報と、当該一の利用者の身体の各部位の動作情報とから、前記一の利用者の前記各部位ごとの運動プログラムを作成し、
　前記一の利用者に対して前記各部位ごとの運動プログラムを作成した根拠を示すコメントを作成し、
　前記各部位ごとの運動プログラム及び前記根拠を示すコメントを含む評価レポートを生成する処理をコンピュータにより実行するプログラムを記録する。
　本発明によれば、利用者の身体の各部位ごとに適切な運動プログラムを作成することが可能となる。
第１実施形態に係る情報生成装置の概略構成を示す。 評価レポート作成装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 評価レポート作成装置の機能構成を示すブロック図である。 利用者情報データベースに記憶される利用者情報の例を示す。 評価レポートの例を示す。 評価レポートのコメント欄に記述されるコメントの例を示す。 運動プログラムのマトリクスの例を示す。 ＡＩモデルの説明変数の例を示す。 評価レポート作成処理のフローチャートである。 第２実施形態に係る情報生成装置の機能構成を示すブロック図である。
　以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態について説明する。
　［第１実施形態］
　まず、本開示の第１実施形態について説明する。
　（全体構成）
　図１は、第１実施形態に係る情報生成装置の概略構成を示す。この情報生成装置１０は、病院や介護施設、フィットネスジム等で、患者や入居者等の利用者に対して運動プログラム（リハビリや、健康増進のための運動プログラム）を提供する場面での利用が考えられる。図示のように、情報生成装置１０は、評価レポート作成装置１と、端末装置５とを備える。評価レポート作成装置１は、例えばサーバ装置などにより構成され、情報生成装置１０が導入される病院、介護施設、フィットネスジムなど（以下、まとめて「施設」と呼ぶ。）に設置される。評価レポート作成装置１は、利用者の身体の各部位ごとに適切な運動プログラムを作成し、その運動プログラムが適切であることを示す根拠とともに示す評価レポートを利用者に提示する。
　端末装置５は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレット端末、スマートフォンなどである。一例としては、端末装置５は、情報生成装置１０を使用する利用者が所持するものである。この場合、利用者は自身が所有するタブレット端末やスマートフォンを持参し、施設内で使用する。一方、利用者の自宅のＰＣを端末装置５として使用する場合には、通信回線を使用してＰＣを施設の評価レポート作成装置１に接続してもよい。他の例としては、複数の利用者が共用する端末装置５として、ＰＣやタブレット端末を施設内に設置してもよい。
　（ハードウェア構成）
　図２は、評価レポート作成装置１のハードウェア構成を示すブロック図である。図示のように、評価レポート作成装置１は、通信部１２と、プロセッサ１３と、メモリ１４と、記録媒体１５と、データベース（ＤＢ）１６と、を備える。
　通信部１２は、通信部１２は、有線又は無線により、複数の端末装置５と通信する。具体的に、通信部１２は、端末装置５から評価レポート作成装置１に利用者情報や利用者の運動動画を送信したり、評価レポート作成装置１から端末装置５へ評価レポートを送信したりする際に使用される。
　プロセッサ１３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、又はＣＰＵとＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｉｔ）などのコンピュータであり、予め用意されたプログラムを実行することにより、評価レポート作成装置１の全体を制御する。メモリ１４は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）などにより構成される。メモリ１４は、プロセッサ１３により実行される各種のプログラムを記憶する。また、メモリ１４は、プロセッサ１３による各種の処理の実行中に作業メモリとしても使用される。
　記録媒体１５は、ディスク状記録媒体、半導体メモリなどの不揮発性で非一時的な記録媒体であり、評価レポート作成装置１に対して着脱可能に構成される。記録媒体１５は、プロセッサ１３が実行する各種のプログラムを記録している。評価レポート作成装置１が各種の処理を実行する際には、記録媒体１５に記録されているプログラムがメモリ１４にロードされ、プロセッサ１３により実行される。
　ＤＢ１６は、評価レポート作成装置１において使用される各種のデータを記憶する。具体的には、ＤＢ１６は、後述する動画ＤＢ、利用者情報ＤＢ、レポートＤＢなどを含む。なお、上記に加えて、評価レポート作成装置１は、キーボード、マウスなどの入力機器や、表示装置などを備えていても良い。
　（機能構成）
　図３は、評価レポート作成装置１の機能構成を示すブロック図である。図示のように、評価レポート作成装置１は、入力部２１と、動画ＤＢ２２と、利用者情報ＤＢ２３と、レポートＤＢ２４と、動作抽出部２５と、運動プログラム作成部２６と、コメント作成部２７と、出力部２８とを備える。
　入力部２１は、上述の通信部１２により構成され、端末装置５から利用者情報及び利用者の運動動画を受信する。入力部２１は、受信した運動動画を動画ＤＢ２２に記憶し、受信した利用者情報を利用者情報ＤＢ２３に記憶する。
　動画ＤＢ２２は、端末装置５から受信した利用者の運動動画を蓄積する。「運動動画」とは、利用者がある特定の運動動作を実施する様子を撮影した動画であり、典型的には端末装置５の撮影機能により撮影されたものである。運動動画の一例としては、ＴＵＧ（Ｔｉｍｅｄ　ＵＰ　ａｎｄ　Ｇｏ：タイムアップアンドゴー）テストを実施する様子を撮影した動画が挙げられる。このテストは高齢者の歩行能力の評価に用いられるものである。但し、本実施形態において、運動動画内で実施する運動動作はＴＵＧテストには限定されない。
　利用者情報ＤＢ２３は、端末装置５から受信した各利用者についての利用者情報を蓄積する。図４は、利用者情報ＤＢ２３に記憶される利用者情報の例を示す。本例では、利用者情報は、利用者の「利用者名」、「利用者ＩＤ」に加え、「年齢」、「性別」、「身長」、「体重」、「ＢＭＩ」、「介護度」などの健康管理のための情報を含む。
　レポートＤＢ２４は、過去の利用者情報と運動動画に基づいて専門家が実際に作成した大量の評価レポートを記憶している。図５は、評価レポートの例を示す。図示のように、評価レポート４０は、利用者情報欄４１、コメント欄４２、運動プログラム欄４３を含む。利用者情報欄４１には、その利用者について登録された利用者情報が記述される。この利用者情報は、利用者情報ＤＢ２３に記憶されているものである。また、利用者情報欄４１には、利用者の身体の各部の状態を図示したエリア４１ａや、本人の希望、日常生活動作（ＡＤＬ）の採点結果、体力テストの結果などを記述するエリアも設けられている。
　コメント欄４２には、利用者の身体の各部位ごとに用意されたコメントが記述される。図６は、コメント欄４２に記述されるコメントの例を示す。各コメントは、利用者の身体の各部位の現在の状態、及び、その状態を改善するために提案される運動などを含む。これらのコメントは、専門家が利用者の利用者情報や運動動画などに基づいて作成したものである。専門家は、利用者情報及び運動動画を確認し、その状態から、予め設定されているいくつかの身体の各部位ごとに改善点や注意点などをコメント部に記述する。
　運動プログラム欄４３には、その利用者に対して提案される運動プログラムが、身体の各部位ごとに分けて記述される。各部位の運動プログラムは、コメント欄４２に記述される身体の各部位についてのコメントと関連している。即ち、身体の各部位について、コメント欄４２に記述されている状態や改善点などに基づいて専門家が作成した運動プログラムが、運動プログラム欄４３に記述されている。よって、コメント欄４２に記述されている身体の各部位ごとのコメントは、運動プログラム欄４３に示されている運動プログラムが選択された理由、即ち、その運動プログラムがその利用者に適していることを示す根拠となっている。よって、コメント欄４２と運動プログラム欄４３を参照することにより、利用者は自身の身体の各部位の状態や改善点などを意識しながら、提案される運動プログラムを実施することができる。
　また、運動プログラム欄４３には、身体の各部位ごとに提案される運動プログラムが、難易度（レベル）とともに示される。これにより、利用者は健康増進意欲を掻き立てられ、健康を促進することができる。運動プログラムの難易度については、身体の各部位ごとに難易度の異なる複数の運動を規定したマトリクスが予め用意されている。図７は、運動プログラムのマトリクスの例を示す。専門家は、このマトリクスを参照して、コメント欄４２のコメント内容に合った難易度の運動を利用者の身体の各部位ごとに選択し、運動プログラムを作成する。こうして作成された身体の各部位ごとの運動プログラムが運動プログラム欄４３に示される。
　動作抽出部２５は、運動動画から動作情報を抽出する。具体的に、動作抽出部２５は、運動動画から、身体の各部位の運動の様子を抽出し、各部位の可動域、運動の速度などの動作情報を生成し、運動プログラム作成部２６に出力する。
　運動プログラム作成部２６は、利用者情報ＤＢ２３から取得した利用者情報と、動作抽出部２５から取得した動作情報に基づいて、その利用者について提案すべき運動プログラムを作成する。運動プログラム作成部２６は、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モデルを有している。このＡＩモデルは、図８に例示するように利用者情報の各項目と動作情報を説明変数とし、運動プログラムのマトリクス上の各運動を目的変数とした異種混合学習によって生成される。異種混合学習によって生成されるモデルでは、木構造によって場合分けを行い、各場合で異なる説明変数を組み合わせた予測式を用いて予測を行う。なお、このモデルは、定期的に、又は、所定量の新たな利用者情報や運動動画が登録されるたびに再学習されることが好ましい。
　具体的に、運動プログラム作成部２６は、利用者情報と動作情報が入力されると、運動プログラムのマトリクスに設定されている身体の各部位ごとに、木構造の分岐条件によって１つの予測式を決定し、その予測式によって身体の各部位ごとに運動プログラムを選択する。このとき、分岐条件に使用された説明変数や予測式に用いられる説明変数から、選択された各運動に寄与する説明変数の情報が得られる。運動プログラムの作成において使用される説明変数などの情報、及び、作成された身体の各部位ごとの運動プログラムは、コメント作成部２７に送られる。
　コメント作成部２７は、身体の各部位ごとにコメントを作成し、評価レポートを作成する。まず、コメント作成部２７は、作成された運動プログラムが示す各運動から得られた説明変数の値について、新しく登録された利用者情報と最も類似する過去の利用者情報を利用者情報ＤＢ２３から運動ごとに探し出す。そして、コメント作成部２７は、それぞれの過去の利用者情報から作成された評価レポートに記述されている対応する身体部位についてのコメントを抽出し、新しい評価レポートの対応する身体部位についてのコメントとする。
　さらに、コメント作成部２７は、利用者情報ＤＢ２３から取得した利用者情報と、上記のようにして作成した身体の各部位ごとのコメントと、運動プログラム作成部２６が作成した身体の各部位ごとの運動プログラムとを用いて、図５に例示するような新たな評価レポートを作成し、出力部２８に供給する。
　出力部２８は、図２に示す通信部１２により構成され、作成された新たな評価レポートを端末装置５へ送信する。利用者は、送信された評価レポートを確認し、提案されている運動プログラムを実施することができる。
　（評価レポート作成処理）
　次に、評価レポート作成装置１による評価レポート作成処理について説明する。図９は、評価レポート作成処理のフローチャートである。この処理は、図２に示すプロセッサ１３が、予め用意されたプログラムを実行することにより実施される。
　まず、端末装置５を介して、レポート作成の対象となる利用者の利用者情報と運動動画とが、利用者情報ＤＢ２３と動画ＤＢ２２にそれぞれ登録される（ステップＳ１１）。次に、動作抽出部２５は、登録された動画情報から動作情報を抽出する（ステップＳ１２）。次に、運動プログラム作成部２６は、利用者情報ＤＢ２３から取得した利用者情報と、動作抽出部２５から取得した動作情報とに基づいて、身体の各部位ごとに運動プログラムを作成する（ステップＳ１３）。
　次に、コメント作成部２７は、運動プログラム作成部２６から取得した運動プログラムなどの情報と、レポートＤＢ２４に記憶されている過去の評価レポートとを用いて、その利用者の身体の各部位ごとのコメントを作成する（ステップＳ１４）。そして、コメント作成部２７は、作成したコメントと、利用者情報と、運動プログラムとを含む評価レポートを作成する（ステップＳ１５）。出力部２８は、作成された評価レポートを利用者の端末装置５に出力する（ステップＳ１６）。こうして、評価レポート作成処理は終了する。
　（効果）
　以上のように、本実施形態の情報生成装置１０によれば、専門家でない人（看護師や介護士、トレーナー経験の浅い人など）でも、個々の利用者の状態（健康状態、怪我の有無、怪我の程度・重症度、病気、要介護度、体の状態、身体能力、など）に応じた運動プログラムを自動で作成することができる。特に、本実施形態によれば、各利用者の状態に応じて、利用者の身体の各部位ごとに運動プログラムを作成することができる。よって、専門家が利用者一人一人を直接診断して運動プログラムを作成する場合に比べて、より低コストで、個々の利用者に対する運動プログラムを作成することができる。また、蓄積された多くの利用者のデータに基づいて運動プログラムを作成するので、各利用者により適した運動プログラムを作成することができる。
　［第２実施形態］
　次に、本開示の第２実施形態について説明する。図１０は、第２実施形態に係る情報生成装置５０の機能構成を示す。なお、第２実施形態に係る情報生成装置５０のハードウェア構成は、図２に示す評価レポート作成装置１のものと同一である。
　情報生成装置５０は、取得手段５１と、記憶手段５２と、第１の作成手段５３と、第２の作成手段５４と、生成手段５５とを備える。取得手段５１は、利用者に関する利用者情報と、当該利用者の身体の各部位の動作に関する動作情報と、専門家により作成されたコメント及び運動プログラムを含む評価レポートと、を取得する。記憶手段５２は、複数の利用者情報と、複数の動作情報と、複数の評価レポートと、に基づいて生成されるモデルを記憶する。
　第１の作成手段５３は、上記のモデルに基づいて、一の利用者の利用者情報と、当該一の利用者の身体の各部位の動作情報とから、一の利用者の各部位ごとの運動プログラムを作成する。第２の作成手段５４は、一の利用者に対して各部位ごとの運動プログラムを作成した根拠を示すコメントを作成する。そして、生成手段５５は、各部位ごとの運動プログラム及び根拠を示すコメントを含む評価レポートを生成する。
　第２実施形態によれば、利用者の身体の各部位ごとに適切な運動プログラムを作成することが可能となる。
　［変形例］
　（変形例１）
　上記の実施形態では、異種混合学習により生成されるモデルを用いて運動プログラムを作成しているが、これは一例であり、他の各種の機械学習アルゴリズムを用いることができる。
　（変形例２）
　上記の実施形態では、評価レポート作成装置１と端末装置５とが通信するシステムとしているが、その代りに、評価レポート作成装置１をスタンドアローン型の装置としてもよい。その場合には、図３に示す入力部２１としてキーボード、マウス、データ入力用コネクタなどを備える入力装置を設け、出力部２８として表示装置やプリンタなどを設ければよい。
　（変形例３）
　運動プログラムやコメントの作成の対象となる利用者の身体の部位は、専門家や利用者自身が選択して決めることとしてもよい。これにより、例えばフィットネスジムなどにおいて、利用者は自分が希望する部位を鍛えるための運動プログラムを得ることができ、ユーザビリティが向上する。
　（変形例４）
　利用者に評価レポートを提供する際に、評価レポートで提案している運動プログラムの内容を教示した動画コンテンツも一緒に提供することとしてもよい。このときに教示する動画コンテンツは、実写であってもＣＧを用いたものであってもよい。
　（変形例５）
　上記の実施形態では、動作抽出部２５が運動動画から動作情報を抽出しているが、動作情報の抽出を行わず、運動画像をそのまま画像情報としてＡＩモデルに入力してもよい。
　（変形例６）
　上記の実施形態では、利用者情報が利用者情報ＤＢ２３に登録されているが、利用者情報が登録されていなくても、登録された運動動画から利用者の状態を評価し、評価レポートを作成するようにしてもよい。
　（変形例７）
　同じ利用者のデータが複数回登録されたときには、評価レポート作成装置１は、前回までのデータと比較して評価を行い、その評価を評価レポートに記述してもよい。
　（変形例８）
　上記の実施形態では、コメント作成部２７は運動ごとにコメントを抽出しているが、その代わりに、各運動の選択に寄与した説明変数をすべて用いて類似する過去の利用者情報を探し出し、その利用者情報から作成された評価レポートに記述されているコメントを新しい評価レポートのコメントとしてもよい。また、コメント作成部２７は、説明変数の情報から類似する複数の過去の利用者情報を抽出し、それらから作成された評価レポートそれぞれに記述されている対応する部位のコメントを全て新しい評価レポートのコメントとして記述してもよい。
　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　（付記１）
　利用者に関する利用者情報と、当該利用者の身体の各部位の動作に関する動作情報と、専門家により作成されたコメント及び運動プログラムを含む評価レポートと、を取得する取得手段と、
　複数の前記利用者情報と、複数の前記動作情報と、複数の前記評価レポートと、に基づいて生成されるモデルを記憶する記憶手段と、
　前記モデルに基づいて、一の利用者の利用者情報と、当該一の利用者の身体の各部位の動作情報とから、前記一の利用者の前記各部位ごとの運動プログラムを作成する第１の作成手段と、
　前記一の利用者に対して前記各部位ごとの運動プログラムを作成した根拠を示すコメントを作成する第２の作成手段と、
　前記各部位ごとの運動プログラム及び前記根拠を示すコメントを含む評価レポートを生成する生成手段と、
　を備える情報生成装置。
　（付記２）
　利用者が運動している状況を撮影した運動動画から、前記動作情報を抽出する動作抽出部を備える付記１に記載の情報生成装置。
　（付記３）
　前記評価レポートは、前記利用者の身体の各部に関するコメントを示したコメント欄を含む付記１又は２に記載の情報生成装置。
　（付記４）
　前記評価レポートは、前記利用者の身体の各部位ごとの運動プログラムと、各運動プログラムの難易度とを示す運動プログラム欄を含む付記１乃至３のいずれか一項に記載の情報生成装置。
　（付記５）
　前記第１の作成手段は、前記利用者情報及び前記動作情報をパラメータとして用いた異種混合学習により、前記各部位ごとの運動プログラムを作成する付記１乃至４のいずれか一項に記載の情報生成装置。
　（付記６）
　前記第２の作成手段は、前記パラメータに基づき、過去の評価レポートから抽出したコメントに基づいて、前記根拠を作成する付記５に記載の情報生成装置。
　（付記７）
　新たに取得された前記利用者情報、前記動作情報及び前記評価レポートに基づいて、前記モデルを学習する学習手段を備える付記１乃至６のいずれか一項に記載の情報生成装置。
　（付記８）
　前記利用者による身体の部位の選択を受け取る入力手段を備え、
　前記第１の作成手段は、前記利用者が選択した身体の部位について、前記運動プログラムを作成する付記１乃至７のいずれか一項に記載の情報生成装置。
　（付記９）
　前記利用者情報は、前記利用者の年齢、性別、要介護度、及び、身体の状態を含む付記１乃至８のいずれか一項に記載の情報生成装置。
　（付記１０）
　前記利用者情報と、前記利用者が運動している状況を撮影した運動動画と、前記専門家により作成されたコメント及び運動プログラムを含む評価レポートとを記憶する記憶部を備える付記１乃至９のいずれか一項に記載の情報生成装置。
　（付記１１）
　利用者に関する利用者情報と、当該利用者の身体の各部位の動作に関する動作情報と、専門家により作成されたコメント及び運動プログラムを含む評価レポートと、を取得し、
　複数の前記利用者情報と、複数の前記動作情報と、複数の前記評価レポートと、に基づいて生成されるモデルを取得し、
　前記モデルに基づいて、一の利用者の利用者情報と、当該一の利用者の身体の各部位の動作情報とから、前記一の利用者の前記各部位ごとの運動プログラムを作成し、
　前記一の利用者に対して前記各部位ごとの運動プログラムを作成した根拠を示すコメントを作成し、
　前記各部位ごとの運動プログラム及び前記根拠を示すコメントを含む評価レポートを生成する情報生成方法。
　（付記１２）
　利用者に関する利用者情報と、当該利用者の身体の各部位の動作に関する動作情報と、専門家により作成されたコメント及び運動プログラムを含む評価レポートと、を取得し、
　複数の前記利用者情報と、複数の前記動作情報と、複数の前記評価レポートと、に基づいて生成されるモデルを取得し、
　前記モデルに基づいて、一の利用者の利用者情報と、当該一の利用者の身体の各部位の動作情報とから、前記一の利用者の前記各部位ごとの運動プログラムを作成し、
　前記一の利用者に対して前記各部位ごとの運動プログラムを作成した根拠を示すコメントを作成し、
　前記各部位ごとの運動プログラム及び前記根拠を示すコメントを含む評価レポートを生成する処理をコンピュータにより実行するプログラムを記録した記録媒体。
　以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。すなわち、本願発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。また、引用した上記の特許文献等の各開示は、本書に引用をもって繰り込むものとする。
　この出願は、２０１９年９月２０日に出願された日本出願特願２０１９－１７１５３１を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　１　評価レポート作成装置
　５　端末装置
　１０、５０　情報生成装置
　２２　動画データベース
　２３　利用者情報データベース
　２４　レポートデータベース
　２５　動作抽出部
　２６　運動プログラム作成部
　２７　コメント作成部

Claims (10)

  1. 　利用者に関する利用者情報と、当該利用者の身体の各部位の動作に関する動作情報と、専門家により作成されたコメント及び運動プログラムを含む評価レポートと、を取得する取得手段と、
    　複数の前記利用者情報と、複数の前記動作情報と、複数の前記評価レポートと、に基づいて生成されるモデルを記憶する記憶手段と、
    　前記モデルに基づいて、一の利用者の利用者情報と、当該一の利用者の身体の各部位の動作情報とから、前記一の利用者の前記各部位ごとの運動プログラムを作成する第１の作成手段と、
    　前記一の利用者に対して前記各部位ごとの運動プログラムを作成した根拠を示すコメントを作成する第２の作成手段と、
    　前記各部位ごとの運動プログラム及び前記根拠を示すコメントを含む評価レポートを生成する生成手段と、
    　を備える情報生成装置。
  2. 　利用者が運動している状況を撮影した運動動画から、前記動作情報を抽出する動作抽出部を備える請求項１に記載の情報生成装置。
  3. 　前記評価レポートは、前記利用者の身体の各部に関するコメントを示したコメント欄を含む請求項１又は２に記載の情報生成装置。
  4. 　前記評価レポートは、前記利用者の身体の各部位ごとの運動プログラムと、各運動プログラムの難易度とを示す運動プログラム欄を含む請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報生成装置。
  5. 　前記第１の作成手段は、前記利用者情報及び前記動作情報をパラメータとして用いた異種混合学習により、前記各部位ごとの運動プログラムを作成する請求項１乃至４のいずれか一項に記載の情報生成装置。
  6. 　前記第２の作成手段は、前記パラメータに基づき、過去の評価レポートから抽出したコメントに基づいて、前記根拠を作成する請求項５に記載の情報生成装置。
  7. 　新たに取得された前記利用者情報、前記動作情報及び前記評価レポートに基づいて、前記モデルを学習する学習手段を備える請求項１乃至６のいずれか一項に記載の情報生成装置。
  8. 　前記利用者による身体の部位の選択を受け取る入力手段を備え、
    　前記第１の作成手段は、前記利用者が選択した身体の部位について、前記運動プログラムを作成する請求項１乃至７のいずれか一項に記載の情報生成装置。
  9. 　利用者に関する利用者情報と、当該利用者の身体の各部位の動作に関する動作情報と、専門家により作成されたコメント及び運動プログラムを含む評価レポートと、を取得し、
    　複数の前記利用者情報と、複数の前記動作情報と、複数の前記評価レポートと、に基づいて生成されるモデルを取得し、
    　前記モデルに基づいて、一の利用者の利用者情報と、当該一の利用者の身体の各部位の動作情報とから、前記一の利用者の前記各部位ごとの運動プログラムを作成し、
    　前記一の利用者に対して前記各部位ごとの運動プログラムを作成した根拠を示すコメントを作成し、
    　前記各部位ごとの運動プログラム及び前記根拠を示すコメントを含む評価レポートを生成する情報生成方法。
  10. 　利用者に関する利用者情報と、当該利用者の身体の各部位の動作に関する動作情報と、専門家により作成されたコメント及び運動プログラムを含む評価レポートと、を取得し、
    　複数の前記利用者情報と、複数の前記動作情報と、複数の前記評価レポートと、に基づいて生成されるモデルを取得し、
    　前記モデルに基づいて、一の利用者の利用者情報と、当該一の利用者の身体の各部位の動作情報とから、前記一の利用者の前記各部位ごとの運動プログラムを作成し、
    　前記一の利用者に対して前記各部位ごとの運動プログラムを作成した根拠を示すコメントを作成し、
    　前記各部位ごとの運動プログラム及び前記根拠を示すコメントを含む評価レポートを生成する処理をコンピュータにより実行するプログラムを記録した記録媒体。
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