WO2022153977A1

WO2022153977A1 - 制御方法、プログラム、及びロボット

Info

Publication number: WO2022153977A1
Application number: PCT/JP2022/000566
Authority: WO
Inventors: 洋矢羽田; 孝啓西; 正真遠間; 敏康杉尾; バーナデットエリオットボウマン
Original assignee: パナソニックＩｐマネジメント株式会社
Priority date: 2021-01-12
Filing date: 2022-01-11
Publication date: 2022-07-21

Abstract

ロボットは、少なくとも１つの光学センサーを介して、ユーザの移動速度を取得し、ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、ユーザの歩行または走行による疲労度と相関して変動する生体情報の第１測定値を取得し、ユーザの生体情報の第１測定値が第１閾値を超えた場合に、アクチュエータを制御してロボットの移動速度を第１速度からユーザの移動速度よりも遅い第２速度に落とす。

Description

制御方法、プログラム、及びロボット

　本開示は、ロボットの能力を外部に提供する技術に関するものである。

　特許文献１は、特定人物に対する犯罪を抑制することを目的として、特定人物に伴走して移動可能であり、ディスプレイ及びスピーカーを通して、特定人物を監視していることを報知したり、異変が発生したときには警報を発したりする、ロボットを開示する。

　しかしながら、特許文献１では、さらなる改善の必要がある。

特開２００７－２６４９５０号公報

　本開示の一態様における制御方法は、歩行または走行によって移動しているユーザに伴走するロボットの制御方法であって、前記ロボットの少なくとも一対の脚または車輪に接続されたアクチュエータを駆動して、移動している前記ユーザに同伴して前記ロボットを第１速度で移動させ、前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ユーザの移動速度を取得し、前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記歩行または前記走行による疲労度と相関して変動する前記生体情報の第１測定値を取得し、前記ユーザの前記生体情報の第１測定値が第１閾値を超えた場合に、前記アクチュエータを制御して前記ロボットの移動速度を前記第１速度から第２速度に落とし、前記第２速度は前記ユーザの移動速度よりも遅い。

本開示の実施の形態に係る情報システムの全体構成の一例を示すブロック図である。本開示の実施の形態に係る情報システムの構成の一例を示すブロック図である。Ａ社がロボットと連携する際の処理の一例を示すフローチャートである。ロボットへのアクセス権の種類と許可レベルとの関係の一例を示す表である。本実施の形態におけるロボットの外観図である。本実施の形態の第１例の処理を示すシーケンス図である。アクション情報を登録するアクションテーブルの一例を示す図である。主観的運動強度とアクションの効果との関係を登録するテーブルの一例を示す図である。図６の処理の詳細を示すフローチャート図である。図６のフローチャートの変形例に係るフローチャートである。疲労度の判定の第１例を示すフローチャートである。疲労度の判定の第２例を示すフローチャートである。伴走開始後の処理の一例を示すフローチャートである。ロボットが散歩するユーザの伴走をしている様子の一例を示す図である。ロボットがユーザの散歩を伴走している様子の他の一例を示す図である。ロボットがユーザの運動強度を高めるアクションをする様子を示す図である。ロボットがユーザの疲労度を下げるアクションをする様子を示す図である。散歩するユーザを伴走するロボットが移動速度を変動させる様子を示す図である。ロボットが散歩するユーザの伴走をしている様子の他の一例を示す図である。ロボットが散歩するユーザの伴走をしている様子の他の一例を示す図である。本実施の形態の第２例の処理を示すシーケンス図である。本実施の形態の第３例の処理を示すシーケンス図である。本実施の形態の第４例の処理を示すシーケンス図である。

（本開示に至る経緯）
　我々の日常生活はますますデジタル化されてきている。例えば、多くの人が個人専用の情報通信端末であるスマートフォンを持つ。ユーザは、そのスマートフォンにユーザの健康管理を行うアプリケーション（以下、アプリケーションをアプリと呼ぶ）、家計の管理を支援するアプリ、知人とのリアルタイムなコミュニケーションを支援するソーシャルコミュニケーションアプリ、世の中のニュースを個人の興味に合わせてキュレーションしてくれるニュースアプリなど様々なアプリをインストールして利用するようになった。

　一方で、徐々にだが、自律的に種々の動作や作業を行うことができる可動装置（以下、ロボットと呼ぶ）も実用化されてきた。工場において部品の組み立てや調整を行うロボット、物流拠点において正確かつ迅速な仕分けを行うロボット、特定のタスクを周囲の状況を鑑みながら遂行することができるロボットなどがある。これらのロボットの中には、人との共同作業や、人の代替として特定の作業を行ってくれるロボットも含まれている。

　本開示は、多様な情報処理を行うことができる情報処理装置であるスマートフォンと、多様な動作や物体を扱う作業を行うことができる可動装置であるロボットとが連携動作することによって、健康な、幸福な、快適な、安心な、安全な、愉しい、かつ／または清潔な生活をできるようにユーザを支援するための技術を開示していく。

　このような、スマートフォンとロボットとが連携動作する技術として、例えば、宅外で散歩またはジョギングをするユーザをロボットに伴走させる技術が検討されている。

　例えば、特許文献１では、夜間等において犯罪の抑制効果を高めるために、ロボットがバックライト光源でユーザの周囲を照らしたり、ロボットがユーザの異変を検知してディスプレイやスピーカーにより周囲に監視中であることを発したり、することが開示されている。

　しかしながら、特許文献１では、ユーザの安全を確保することを主眼としており、ユーザを適切な疲労度で散歩またはジョギングさせることは何ら考慮されていないので、さらなる改善の必要がある。

　本開示は、このような課題を解決するためになされたものであり、ユーザが適切な疲労度で運動するようにロボットにユーザの伴走を行わせる技術を提供する。

　（１）本開示の一態様における制御方法は、歩行または走行によって移動しているユーザに伴走するロボットの制御方法であって、前記ロボットの少なくとも一対の脚または車輪に接続されたアクチュエータを駆動して、移動している前記ユーザに同伴して前記ロボットを第１速度で移動させ、前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ユーザの移動速度を取得し、前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記歩行または前記走行による疲労度と相関して変動する前記生体情報の第１測定値を取得し、前記ユーザの前記生体情報の第１測定値が第１閾値を超えた場合に、前記アクチュエータを制御して前記ロボットの移動速度を前記第１速度から第２速度に落とし、前記第２速度は前記ユーザの移動速度よりも遅い。

　本態様によれば、ユーザの生体情報の第１測定値が第１閾値を超えた場合に、アクチュエータを制御してロボットの移動速度が第１速度からユーザの移動速度より遅い第２速度に落とされる。これにより、ユーザの疲労度が過大になると、ユーザを伴走するロボットの移動速度をユーザの移動速度よりも落とすことによって、ユーザの疲労度を下げることができる。その結果、適切な疲労度でユーザが運動するようにロボットにユーザの伴走を行わせることができる。

　（２）上記制御方法において、前記ロボットの移動速度が前記第１速度であるとき、前記ロボットを前記ユーザに対して先行させてもよい。

　本態様によれば、ロボットはユーザの前方で伴走するので、ロボットの移動速度を目安にユーザに運動を行わせることができる。

　（３）上記制御方法において、前記ロボットの移動速度が前記第２速度になった後、前記生体センサーを介して、前記ユーザの前記生体情報の第２測定値を取得し、前記ユーザの前記生体情報の前記第２測定値が前記第１閾値以下、第２閾値以上の範囲内になった場合に、前記アクチュエータを制御して前記ロボットの移動速度を前記第２速度に維持させてもよい。

　本態様により、ユーザの生体情報の測定値が適切な範囲内を維持するようにユーザに運動を行わせることができる。

　（４）上記制御方法において、前記第１閾値および前記第２閾値は、前記ユーザの運動強度の推奨範囲の上限値および下限値に、それぞれ対応し、前記運動強度の推奨範囲は、ボルグスケール、修正ボルグスケール、または、ＭＥＴｓを用いた範囲であってもよい。

　本態様により、推奨範囲がボルグスケール、修正ボルグスケール、または、ＭＥＴｓを用いて規定され、ユーザの生体情報の測定値が推奨範囲に入っているか否かを正確に判定できる。

　（５）上記制御方法において、前記ユーザの運動の実施状況を管理するコンピュータから、前記ユーザが前記歩行または前記走行によって達成すべき運動目標を示す運動目標情報を取得し、前記第１閾値、前記第１速度、及び前記第２速度の少なくとも１つは、前記運動目標に基づいて決定されてもよい。

　本態様により、第１閾値、第１速度及び第２速度の少なくとも１つをユーザの運動目標に応じた値に設定でき、ユーザの運動目標に即した適切な疲労度でユーザを運動させることができる。

　（６）上記制御方法において、前記第２閾値は、前記運動目標に基づいて決定されてもよい。

　本態様により、第２閾値をユーザの運動目標に応じた値に設定でき、ユーザの運動目標に即した適切な疲労度でユーザを運動させることができる。

　（７）上記制御方法において、前記ユーザの属性情報を管理するコンピュータから、前記ユーザの属性を示す属性情報を取得し、前記属性情報は、前記ユーザの年齢、性別、体重、体脂肪率、筋肉量、及び、病歴のうちの少なくとも１つを含み、前記第１閾値、前記第１速度、及び前記第２速度の少なくとも１つは、前記属性情報に基づいて決定されてもよい。

　本態様により、ユーザの年齢、性別、体重、体脂肪率、筋肉量、及び、病歴のうちの少なくとも１つからなる属性情報を考慮に入れて、第１閾値、第１速度及び第２速度の少なくとも１つを決定できる。

　（８）上記制御方法において、前記第２閾値は、前記属性情報に基づいて決定されてもよい。

　本態様により、ユーザの年齢、性別、体重、体脂肪率、筋肉量、及び、病歴のうちの少なくとも１つからなる属性情報を考慮に入れて、第２閾値を決定できる。

　（９）上記制御方法において、前記ユーザの前記生体情報の前記第１測定値が前記第１閾値以下、第２閾値以上の範囲内にある場合に、前記アクチュエータを制御して前記ロボットの移動速度を前記第１速度に維持し、前記ロボットに搭載された照明装置またはスピーカーを介して、前記ユーザに対して、前記ユーザの移動速度が推奨速度であることを示すメッセージを通知してもよい。

　本態様により、ユーザの生体情報の測定値が適切な範囲内にある場合に、移動速度が推奨速度であることをユーザに通知することができ、現在の移動速度が適切な速度であることをユーザに認識させることができる。

　（１０）上記制御方法において、前記生体センサーは、前記ロボットに搭載されており、前記生体情報は、前記ユーザの心拍数、脈拍数、血圧値、体温、呼吸数、呼吸音、血中酸素濃度、血中乳酸濃度、体水分量、発汗量、活動量、及び、姿勢のうちの少なくとも１つを含んでもよい。

　本態様により、ユーザに生体センサーを装着させることなく、心拍数、脈拍数、血圧値、体温、呼吸数、呼吸音、血中酸素濃度、血中乳酸濃度、体水分量、発汗量、活動量、及び、姿勢のうちの少なくとも１つを用いて定量化されたユーザの生体情報を取得できる。

　（１１）上記制御方法において、前記生体センサーは、前記ユーザが装着しているウェアラブルデバイスに含まれており、前記生体情報の前記第１測定値は、前記ウェアラブルデバイスからネットワークを介して取得され、前記生体情報は、前記ユーザの心拍数、脈拍数、血圧値、体温、呼吸数、呼吸音、血中酸素濃度、血中乳酸濃度、体水分量、発汗量、活動量、及び、姿勢のうちの少なくとも１つを含んでもよい。

　本態様により、ユーザが装着するウェアラブルデバイスを用いて、心拍数、脈拍数、血圧値、体温、呼吸数、呼吸音、血中酸素濃度、血中乳酸濃度、体水分量、発汗量、活動量、及び、姿勢のうちの少なくとも１つを含むユーザの生体情報を正確に取得できる。

　（１２）本開示の別の一態様におけるプログラムは、（１）から（１１）のいずれかに記載の制御方法を前記ロボットに搭載されたプロセッサに実行させる。

　本態様により、適切な疲労度でユーザが運動するようにロボットを伴走させるプログラムを提供できる。

　（１３）本開示の別の一態様におけるロボットは、本体と、前記少なくとも一対の脚または車輪と、前記少なくとも一対の脚または車輪を駆動するアクチュエータと、前記少なくとも１つの光学センサーと、プロセッサと、（１）から（１１）のいずれかに記載の制御方法を前記プロセッサに実行させるためのプログラムが格納されたメモリとを備える。

　本態様により、適切な疲労度でユーザが運動するようにユーザを伴走するロボットを提供できる。

　（１４）本開示の別の一態様における制御方法は、歩行または走行によって移動しているユーザに伴走するロボットの制御方法であって、前記ロボットの少なくとも一対の脚または車輪に接続されたアクチュエータを駆動して、移動している前記ユーザに同伴して前記ロボットを第１速度で移動させ、前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ユーザの移動速度を取得し、前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記歩行または前記走行による疲労度と相関して変動する前記生体情報の少なくとも１つの第１測定値を取得し、前記生体情報の前記少なくとも１つの第１測定値に基づいて、前記ユーザの第１疲労度を算出し、算出された前記第１疲労度が第１疲労許容度を超えた場合に、前記アクチュエータを制御して前記ロボットの移動速度を前記第１速度から第２速度に落とし、前記第２速度は前記ユーザの移動速度よりも遅い。

　本態様は、ユーザの生体情報から算出される第１疲労度が第１疲労許容度を超えた場合に、ロボットの移動速度を第１速度からユーザの移動速度よりも遅い第２速度に落とすことによって、ユーザの疲労度を下げ、それによって、適切な疲労度でユーザを運動させるものである。

　（１５）上記制御方法において、前記ロボットの移動速度が前記第２速度になった後、前記生体センサーを介して、前記ユーザの前記生体情報の少なくとも１つの第２測定値を取得し、前記生体情報の前記少なくとも１つの第２測定値に基づいて、前記ユーザの第２疲労度を算出し、算出された前記第２疲労度が前記第１疲労許容度以下、第２疲労許容度以上の範囲内になった場合に、前記アクチュエータを制御して前記ロボットの移動速度を前記第２速度に維持させてもよい。

　本態様により、ユーザの生体情報から算出された疲労度が適切な範囲内を維持するようにユーザに運動を行わせることができる。

　（１６）本開示の別の一態様における制御方法は、歩行または走行によって移動しているユーザに伴走するロボットの制御方法であって、前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ロボットに対する前記ユーザの位置を示す位置情報を取得し、前記ロボットの少なくとも一対の脚または車輪に接続されたアクチュエータを駆動して、前記位置情報に基づいて、前記ユーザと前記ロボットの間の間隔を第１間隔に維持しながら前記ロボットを移動させ、前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記歩行または前記走行による疲労度と相関して変動する前記生体情報の第１測定値を取得し、前記ユーザの前記生体情報の第１測定値が第１閾値よりも低い場合に、前記アクチュエータを制御して前記間隔を前記第１間隔から第２間隔に拡げる。

　本態様によれば、ユーザの生体情報の第１測定値が第１閾値よりも低い場合に、アクチュエータを制御して、ロボットとユーザとの間隔が第１間隔から第２間隔に拡げられる。これにより、ユーザの疲労度が過小になると、ユーザの疲労度を上げることができる。その結果、適切な疲労度でユーザが運動するようにロボットにユーザの伴走を行わせることができる。

　（１７）上記制御方法において、前記間隔が前記第２間隔である場合に、前記ロボットを前記ユーザに対して先行させてもよい。

　本態様により、ユーザとロボットとの間隔が第２間隔に拡がった場合、ロボットがユーザに先行して伴走するので、ロボットを目安にしてユーザの疲労度を適切な疲労度に上げることができる。

　（１８）上記制御方法において、前記間隔が前記第２間隔になった後、前記生体センサーを介して、前記ユーザの前記生体情報の第２測定値を取得し、前記ユーザの前記生体情報の前記第２測定値が前記第１閾値以上、第２閾値以下の範囲内になった場合に、前記アクチュエータを制御して前記間隔を前記第２間隔に維持させてもよい。

　（１９）上記制御方法において、前記第１閾値および前記第２閾値は、前記ユーザの運動強度の推奨範囲の下限値および上限値に、それぞれ対応し、前記運動強度の推奨範囲は、ボルグスケール、修正ボルグスケール、または、ＭＥＴｓを用いた範囲であってもよい。

　（２０）上記制御方法において、前記ユーザの運動の実施状況を管理するコンピュータから、前記ユーザが前記歩行または前記走行によって達成すべき運動目標を示す運動目標情報を取得し、前記第１閾値、前記第１間隔、及び前記第２間隔の少なくとも１つは、前記運動目標に基づいて決定されてもよい。

　本態様により、第１閾値、第１間隔、及び第２間隔の少なくとも１つをユーザの運動目標に応じた値に設定でき、ユーザの運動目標に即した適切な疲労度でユーザを運動させることができる。

　（２１）上記制御方法において、前記第２閾値は、前記運動目標に基づいて決定されてもよい。

　（２２）上記制御方法において、前記ユーザの属性情報を管理するコンピュータから、前記ユーザの属性を示す属性情報を取得し、前記属性情報は、前記ユーザの年齢、性別、体重、体脂肪率、筋肉量、及び、病歴のうちの少なくとも１つを含み、前記第１閾値、前記第１間隔、及び前記第２間隔の少なくとも１つは、前記属性情報に基づいて決定されてもよい。

　本態様により、ユーザの年齢、性別、体重、体脂肪率、筋肉量、及び、病歴のうちの少なくとも１つからなる属性情報を考慮に入れて、第１閾値、第１間隔及び第２間隔の少なくとも１つを決定できる。

　（２３）上記制御方法において、前記第２閾値は、前記属性情報に基づいて決定されてもよい。

　（２４）上記制御方法において、前記生体センサーは、前記ロボットに搭載されており、前記生体情報は、前記ユーザの心拍数、脈拍数、血圧値、体温、呼吸数、呼吸音、血中酸素濃度、血中乳酸濃度、体水分量、発汗量、活動量、及び、姿勢のうちの少なくとも１つを含んでもよい。

　（２５）上記制御方法において、前記生体センサーは、前記ユーザが装着しているウェアラブルデバイスに含まれており、前記生体情報の前記第１測定値は、前記ウェアラブルデバイスからネットワークを介して取得され、前記生体情報は、前記ユーザの心拍数、脈拍数、血圧値、体温、呼吸数、呼吸音、血中酸素濃度、血中乳酸濃度、体水分量、発汗量、活動量、及び、姿勢のうちの少なくとも１つを含んでもよい。

　（２６）本開示の別の一態様におけるプログラムは、（１６）から（２５）のいずれかに記載の制御方法を前記ロボットに搭載されたプロセッサに実行させる。

　本態様により、適切な疲労度でユーザが運動するようにロボットにユーザの伴走を行わせるプログラムを提供できる。

　（２７）本開示の別の一態様におけるロボットは、本体と、前記少なくとも一対の脚または車輪と、前記少なくとも一対の脚または車輪を駆動するアクチュエータと、前記少なくとも１つの光学センサーと、プロセッサと、（１６）から（２５）のいずれかに記載の制御方法を前記プロセッサに実行させるためのプログラムが格納されたメモリとを備える。

　本態様により、適切な疲労度でユーザを運動するようにユーザを伴走するロボットを提供できる。

　（２８）本開示の別の一態様における制御方法は、歩行または走行によって移動しているユーザに伴走するロボットの制御方法であって、前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ロボットに対する前記ユーザの位置を示す位置情報を取得し、前記ロボットの少なくとも一対の脚または車輪に接続されたアクチュエータを駆動して、前記位置情報に基づいて、前記ユーザと前記ロボットの間の間隔を第１間隔に維持しながら前記ロボットを移動させ、前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記歩行または前記走行による疲労度と相関して変動する前記生体情報の少なくとも１つの第１測定値を取得し、前記生体情報の前記少なくとも１つの第１測定値に基づいて、前記ユーザの第１疲労度を算出し、算出された前記第１疲労度が第１疲労許容度よりも低い場合に、前記アクチュエータを制御して、前記間隔を前記第１間隔から第２間隔に拡げる。

　本態様は、ユーザの生体情報から算出される第１疲労度が第１疲労許容度よりも低い場合に、ユーザとロボットとの間隔を第１間隔から第２間隔に拡げることによって、ユーザの疲労度を上げ、それによって、適切な疲労度でユーザを運動させるものである。

　（２９）上記制御方法において、前記間隔が前記第２間隔である場合に、前記ロボットを前記ユーザに対して先行させてもよい。

　（３０）上記制御方法において、前記間隔が前記第２間隔になった後、前記生体センサーを介して、前記ユーザの前記生体情報の少なくとも１つの第２測定値を取得し、前記生体情報の前記少なくとも１つの第２測定値に基づいて、前記ユーザの第２疲労度を算出し、算出された前記第２疲労度が前記第１疲労許容度以上、第２疲労許容度以下の範囲内になった場合に、前記アクチュエータを制御して前記間隔を前記第２間隔に維持させてもよい。

　（３１）本開示の別の一態様における制御方法は、歩行または走行によって移動しているユーザに伴走するロボットの制御方法であって、前記ロボットの少なくとも一対の脚または車輪に接続されたアクチュエータを駆動して、移動している前記ユーザに同伴して前記ロボットを第１速度で移動させ、前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ユーザの移動速度を取得し、前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記歩行または走行による疲労度と相関して変動する前記生体情報の第１測定値を取得し、前記ユーザの前記生体情報の前記第１測定値が第１閾値を下回った場合に、前記アクチュエータを制御して前記ロボットの移動速度を前記第１速度から第２速度に上げて、前記第２速度は前記ユーザの移動速度よりも速い。

　本態様によれば、ユーザの生体情報の第１測定値が第１閾値を下回った場合に、アクチュエータを制御してロボットの移動速度が第１速度からユーザの移動速度より速い第２速度に上げられる。これにより、ユーザの疲労度が過小になると、ユーザを伴走するロボットの移動速度をユーザの移動速度よりも上げることによって、ユーザの疲労度を上げることができる。その結果、適切な疲労度でユーザが運動するようにロボットを伴走させることができる。

　（３２）本開示の別の一態様における制御方法は、歩行または走行によって移動しているユーザに伴走するロボットの制御方法であって、前記ロボットの少なくとも一対の脚または車輪に接続されたアクチュエータを駆動して、移動している前記ユーザに同伴して前記ロボットを第１速度で移動させ、前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ユーザの移動速度を取得し、前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記歩行または走行による疲労度と相関して変動する前記生体情報の少なくとも１つの第１測定値を取得し、前記生体情報の前記少なくとも１つの第１測定値に基づいて、前記ユーザの第１疲労度を算出し、算出された前記第１疲労度が第１疲労許容度を下回った場合に、前記アクチュエータを制御して前記ロボットの移動速度を前記第１速度から第２速度に上げて、前記第２速度は前記ユーザの移動速度よりも速い。

　本態様は、ユーザの生体情報から算出される第１疲労度が第１疲労許容度を下回った場合に、ロボットの移動速度を第１速度からユーザの移動速度よりも速い第２速度に上げることによって、ユーザの疲労度を上げ、それによって、適切な疲労度でユーザを運動させるものである。

　（３３）本開示の別の一態様における制御方法は、歩行または走行によって移動しているユーザに伴走するロボットの制御方法であって、前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ロボットに対する前記ユーザの位置を示す位置情報を取得し、前記ロボットの少なくとも一対の脚または車輪に接続されたアクチュエータを駆動して、前記位置情報に基づいて、前記ユーザと前記ロボットの間の間隔を第１間隔に維持しながら前記ロボットを移動させ、前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記歩行または走行による疲労度と相関して変動する前記生体情報の第１測定値を取得し、前記ユーザの前記生体情報の第１測定値が第１閾値を超える場合に、前記アクチュエータを制御して、前記間隔を前記第１間隔から第２間隔に狭める。

　本態様によれば、ユーザの生体情報の第１測定値が第１閾値を超える場合に、アクチュエータを制御して、ロボットとユーザとの間隔が第１間隔から第２間隔に狭められる。これにより、ユーザの疲労度が過大になると、ユーザの疲労度を下げることができる。その結果、適切な疲労度でユーザが運動するようにロボットにユーザの伴走を行わせることができる。

　（３４）本開示の別の一態様における制御方法は、歩行または走行によって移動しているユーザに伴走するロボットの制御方法であって、前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ロボットに対する前記ユーザの位置を示す位置情報を取得し、前記ロボットの少なくとも一対の脚または車輪に接続されたアクチュエータを駆動して、前記位置情報に基づいて、前記ユーザと前記ロボットの間の間隔を第１間隔に維持しながら前記ロボットを移動させ、前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記歩行または走行による疲労度と相関して変動する前記生体情報の少なくとも１つの第１測定値を取得し、前記生体情報の前記少なくとも１つの第１測定値に基づいて、前記ユーザの第１疲労度を算出し、算出された前記第１疲労度が第１疲労許容度を超える場合に、前記アクチュエータを制御して、前記間隔を前記第１間隔から第２間隔に狭める。

　本態様は、ユーザの生体情報から算出される第１疲労度が第１疲労許容度を超える場合に、ユーザとロボットとの間隔を第１間隔から第２間隔に狭めることによって、ユーザの疲労度を下げ、それによって、適切な疲労度でユーザを運動させるものである。

　（３５）本開示の別の一態様における制御方法は、歩行または走行によって移動しているユーザに伴走するロボットと通信するサーバにおける前記ロボットの制御方法であって、前記ロボットの少なくとも一対の脚または車輪に接続されたアクチュエータを駆動して前記移動しているユーザに同伴して前記ロボットを第１速度で移動させる第１コマンドを、前記ロボットに送信し、前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ユーザの移動速度を取得し、前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記歩行または走行による疲労度と相関して変動する前記生体情報の第１測定値を取得し、前記ユーザの前記生体情報の第１測定値が第１閾値を超えた場合に、前記アクチュエータを制御して前記ロボットの移動速度を前記第１速度から第２速度に落とさせる第２コマンドを、前記ロボットに送信し、前記第２速度は前記ユーザの移動速度よりも遅い。

　本態様は、ユーザの生体情報の第１測定値が第１閾値を超えた場合、ユーザを伴走するロボットの移動速度をユーザの移動速度よりも落とすことによって、ユーザの疲労度を下げる処理をサーバが行うものである。

　（３６）本開示の別の一態様における制御方法は、歩行または走行によって移動しているユーザに伴走するロボットと通信するサーバにおける前記ロボットの制御方法であって、前記ロボットの少なくとも一対の脚または車輪に接続されたアクチュエータを駆動して前記移動しているユーザに同伴して前記ロボットを第１速度で移動させる第１コマンドを、前記ロボットに送信し、前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ユーザの移動速度を取得し、前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記歩行または走行による疲労度と相関して変動する前記生体情報の少なくとも１つの第１測定値を取得し、前記生体情報の前記少なくとも１つの第１測定値に基づいて、前記ユーザの第１疲労度を算出し、算出された前記第１疲労度が第１疲労許容度を超えた場合に、前記アクチュエータを制御して前記ロボットの移動速度を前記第１速度から第２速度に落とさせる第２コマンドを、前記ロボットに送信し、前記第２速度は前記ユーザの移動速度よりも遅い。

　本態様は、ユーザの第１疲労度が第１疲労許容度を超えた場合に、ユーザを伴走するロボットの移動速度をユーザの移動速度よりも落とすことによって、ユーザの疲労度を下げる処理をサーバが行うものである。

　（３７）本開示の別の一態様における制御方法は、歩行または走行によって移動しているユーザに伴走するロボットと通信するサーバにおける前記ロボットの制御方法であって、前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ロボットに対する前記ユーザの位置を示す位置情報を取得し、前記ロボットの少なくとも一対の脚または車輪に接続されたアクチュエータを駆動して前記ユーザと前記ロボットの間の間隔を第１間隔に維持しながら前記ロボットを移動させる第１コマンドを、前記ロボットに送信し、前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記歩行または走行による疲労度と相関して変動する前記生体情報の第１測定値を取得し、前記ユーザの前記生体情報の第１測定値が第１閾値よりも低い場合に、前記アクチュエータを制御して前記間隔を前記第１間隔から第２間隔に拡げさせる第２コマンドを、前記ロボットに送信する。

　本態様は、ユーザの生体情報の第１測定値が第１閾値を低い場合、ユーザとロボットとの間隔を第１間隔から第２間隔に拡げる処理をサーバが行うものである。

　なお、「前記アクチュエータを制御して前記間隔を前記第１間隔から第２間隔に拡げさせる第２コマンド」は、ユーザとロボットとの間の間隔を直接的に指定するコマンドに限定されず、例えば、ロボットの移動速度を指定することによって結果的にユーザとロボットとの間の間隔を拡げさせるコマンドであってもよいし、間隔と移動速度の両方を指定するコマンドであってもよい。

　（３８）本開示の別の一態様における制御方法は、歩行または走行によって移動しているユーザに伴走するロボットと通信するサーバにおける前記ロボットの制御方法であって、前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ロボットに対する前記ユーザの位置を示す位置情報を取得し、前記ロボットの少なくとも一対の脚または車輪に接続されたアクチュエータを駆動して前記ユーザと前記ロボットの間の間隔を第１間隔に維持しながら前記ロボットを移動させる第１コマンドを、前記ロボットに送信し、前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記歩行または走行による疲労度と相関して変動する前記生体情報の少なくとも１つの第１測定値を取得し、前記生体情報の前記少なくとも１つの第１測定値に基づいて、前記ユーザの第１疲労度を算出し、算出された前記第１疲労度が第１疲労許容度よりも低い場合に、前記アクチュエータを制御して前記間隔を前記第１間隔から第２間隔に拡げさせる第２コマンドを、前記ロボットに送信する。

　本態様は、ユーザの第１疲労度が第１許容疲労度よりも低い場合、ユーザとロボットとの間隔を第１間隔から第２間隔に拡げる処理をサーバが行うものである。

　（３９）本開示の別の一態様における制御方法は、歩行または走行によって移動しているユーザに伴走するロボットと通信するサーバにおける前記ロボットの制御方法であって、前記ロボットの少なくとも一対の脚または車輪に接続されたアクチュエータを駆動して移動している前記ユーザに同伴して前記ロボットを第１速度で移動させる第１コマンドを、前記ロボットに送信し、前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ユーザの移動速度を取得し、前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記歩行または走行による疲労度と相関して変動する前記生体情報の第１測定値を取得し、前記ユーザの前記生体情報の前記第１測定値が第１閾値を下回った場合に、前記アクチュエータを制御して前記ロボットの移動速度を前記第１速度から第２速度に上げさせる第２コマンドを、前記ロボットに送信し、前記第２速度は前記ユーザの移動速度よりも速い。

　本態様は、ユーザの生体情報の第１測定値が第１閾値を下回った場合、ユーザを伴走するロボットの移動速度をユーザの移動速度よりも上げることによって、ユーザの疲労度を上げる処理をサーバが行うものである。

　（４０）本開示の別の一態様における制御方法は、歩行または走行によって移動しているユーザに伴走するロボットと通信するサーバにおける前記ロボットの制御方法であって、前記ロボットの少なくとも一対の脚または車輪に接続されたアクチュエータを駆動して前記移動しているユーザに同伴して前記ロボットを第１速度で移動させる第１コマンドを、前記ロボットに送信し、前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ユーザの移動速度を取得し、前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記歩行または走行による疲労度と相関して変動する前記生体情報の少なくとも１つの第１測定値を取得し、前記生体情報の前記少なくとも１つの第１測定値に基づいて、前記ユーザの第１疲労度を算出し、算出された前記第１疲労度が第１疲労許容度を下回った場合に、前記アクチュエータを制御して前記ロボットの移動速度を前記第１速度から第２速度に上げさせる第２コマンドを、前記ロボットに送信し、前記第２速度は前記ユーザの移動速度よりも速い。

　本態様は、ユーザの第１疲労度が第１疲労許容度を下回った場合、ユーザを伴走するロボットの移動速度をユーザの移動速度よりも上げることによって、ユーザの疲労度を上げる処理をサーバが行うものである。

　（４１）本開示の別の一態様における制御方法は、歩行または走行によって移動しているユーザに伴走するロボットと通信するサーバにおける前記ロボットの制御方法であって、前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ロボットに対する前記ユーザの位置を示す位置情報を取得し、前記ロボットの少なくとも一対の脚または車輪に接続されたアクチュエータを駆動して前記ユーザと前記ロボットの間の間隔を第１間隔に維持しながら前記ロボットを移動させる第１コマンドを、前記ロボットに送信し、前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記歩行または走行による疲労度と相関して変動する前記生体情報の第１測定値を取得し、前記ユーザの前記生体情報の第１測定値が第１閾値を超える場合に、前記アクチュエータを制御して前記間隔を前記第１間隔から第２間隔に狭めさせる第２コマンドを、前記ロボットに送信する。

　本態様は、ユーザの生体情報の第１測定値が第１閾値を超える場合、ユーザの疲労度を下げる処理をサーバが行うものである。

　なお、「前記アクチュエータを制御して前記間隔を前記第１間隔から第２間隔に狭めさせる第２コマンド」は、ユーザとロボットとの間の間隔を直接的に指定するコマンドに限定されず、例えば、ロボットの移動速度を指定することによって結果的にユーザとロボットとの間の間隔を狭めさせるコマンドであってもよいし、間隔と移動速度の両方を指定するコマンドであってもよい。

　（４２）本開示の別の一態様における制御方法は、歩行または走行によって移動しているユーザに伴走するロボットと通信するサーバにおける前記ロボットの制御方法であって、前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ロボットに対する前記ユーザの位置を示す位置情報を取得し、前記ロボットの少なくとも一対の脚または車輪に接続されたアクチュエータを駆動して前記ユーザと前記ロボットの間の間隔を第１間隔に維持しながら前記ロボットを移動させる第１コマンドを、前記ロボットに送信し、前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記歩行または走行による疲労度と相関して変動する前記生体情報の少なくとも１つの第１測定値を取得し、前記生体情報の前記少なくとも１つの第１測定値に基づいて、前記ユーザの第１疲労度を算出し、算出された前記第１疲労度が第１疲労許容度を超える場合に、前記アクチュエータを制御して前記間隔を前記第１間隔から第２間隔に狭めさせる第２コマンドを、前記ロボットに送信する。

　本態様は、ユーザの第１疲労度が第１許容疲労度を超える場合、ユーザとロボットとの間隔を第１間隔から第２間隔に狭める処理をサーバが行うものである。

　（４３）本開示の別の一態様における制御方法は、運動しているユーザを支援するロボットの制御方法であって、前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ロボットの周囲の状況を示す周囲情報を取得し、前記周囲情報は、運動している前記ユーザの状態と前記ユーザの周囲の環境との少なくとも一方を含み、前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記運動による疲労度と相関して変動する前記ユーザの前記生体情報を取得し、前記ユーザの属性情報を管理するコンピュータから、前記ユーザの属性を示す属性情報を取得し、前記周囲情報と前記生体情報と前記属性情報とのうちの少なくとも１つに基づいて前記ユーザの疲労度を算出し、前記疲労度が第１疲労許容度を超える場合に、前記ユーザの運動量または運動負荷を下げさせるための第１動作を前記ロボットに実行させる。

　本態様によれば、ユーザの疲労度が第１疲労許容度を超えた場合に、ユーザの運動量または運動負荷を下げさせるための第１動作がロボットに実行される。これにより、ユーザの疲労度が過大になると、ロボットが実行する第１動作によってユーザの疲労度を下げることができる。その結果、適切な疲労度でユーザが運動するようにロボットにユーザの伴走を行わせることができる。

　なお、本開示は、ここで用いられる制御方法に含まれる特徴的な各構成をコンピュータに実行させるプログラム、或いはこのプログラムによって動作するシステムとして実現することもできる。また、このようなコンピュータプログラムを、ＣＤ－ＲＯＭ等のコンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体あるいはインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。

　なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定するものではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す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。また全ての実施の形態において、各々の内容を組み合わせることもできる。

　（実施の形態）
　我々の社会は、今後もさらにインターネットが普及し、各種センサーが身近になることが予想される。これにより、我々の社会は、個人の内部状態及び活動等に関する情報から建造物及び交通網等を含む街全体の情報までもが、デジタル化されてコンピューターシステムで利用できる状態になっていくと予想される。デジタル化された個人に関するデータ（個人情報）は、通信ネットワークを介してビッグデータとして情報銀行などのクラウドサーバに安全に管理され、個人や社会のために様々な用途に利用されていく。

　このような高度情報化社会は、日本ではＳｏｃｉｅｔｙ５．０と呼ばれる。高度情報化社会は、個人を取り囲む物質世界である現実空間（フィジカル空間）とコンピュータ同士が連携してフィジカル空間に関する各種処理がなされる仮想空間（サイバー空間）とを高度に融合させた情報基盤（サイバーフィジカルシステム）により、経済発展と社会的課題の解決とが期待される社会である。

　そうした高度情報化社会では、個人が行う日常の様々なシーンでのコミュニケーション（情報の取得、提供、およびその表現方法を含む）や行動を分析し、蓄積した個人情報を含むビッグデータを分析することで、そのシーンに応じた、その個人にとって最適と思われるコミュニケーションの方法にて、その個人に必要な情報やサービスを提供することが可能になる。

　以降では、そのようなサイバーフィジカルシステムが稼働する高度情報化社会を前提として、個人であるユーザに寄り添った日常生活の支援をテーマとして、ユーザの健康や幸福を高める具体的な様態について説明していく。

　図１は、本開示の実施の形態に係る情報システムの全体構成の一例を示すブロック図である。図１は、上半分はサイバー空間、下半分はフィジカル空間を示している。左側は非ロボット提供会社であるＡ社関連のリソースが並んでおり、サイバー空間にはＡ社サーバ１０１、フィジカル空間にはスマートフォン１００の上で動作するＡ社アプリがある。Ａ社サーバ１０１はＡ社アプリとペアとなって動作する。右側はロボット提供会社であるＢ社関連のリソースが並んでおり、サイバー空間にはＢ社サーバ１１１、フィジカル空間には可動装置（ロボット１１０）と、スマートフォン１００の上で動作するＢ社アプリとがある。Ｂ社サーバ１１１はロボット１１０かつ／またはＢ社アプリとペアになって動作する。フィジカル空間の真ん中にはスマートフォン１００にインストールされたＡ社アプリ、Ｂ社アプリ、さらにロボット１１０を扱うユーザがいる。スマートフォン１００、ロボット１１０、Ａ社サーバ１０１、Ｂ社サーバ１１１はインターネットのような広域通信網により相互通信が可能に接続されている。

　この図に示すようにＡ社、Ｂ社はそれぞれのアプリやロボット１１０を通じて、ユーザとの接点を持っている。Ａ社が持つのはスマートフォン１００上のアプリを介した接点だけであり、これは今日、多く見られる顧客接点の一形態である。一方で、この図のＢ社が持つのはスマートフォン１００上のアプリを介した接点だけでなく、ロボット１１０を介した接点も保有している。自律的な可動装置であるロボット１１０を介してユーザ（一般消費者）と接点を持つ会社は、一部の玩具メーカーを除くとまだ例がなく、これから出現してくるものと期待される。

　なお、ここではロボット１１０は犬型ロボットであるが、ロボット１１０はこれ以外の人間を含む生物に基づく形態でも、無機質で非生物的な形態であってもよい。フィジカル空間において自律的な運動能力（姿勢変更能力や、移動能力など）、かつ／または、作用能力（ボタンを押したり、物を持ち上げたり、するなど他の物体を動かす能力）がある限りは、その形態を限らない。

　本開示の実施の形態である情報システムは、夫々の顧客接点であるアプリ、ロボット１１０、さらにはロボット１１０に操作される家電や住宅設備などがこれまで以上に高度に連携して、他が保有する情報や能力を活用しながら、自らのサービスの品質の上げ幅を広げ、ユーザへより高い価値提供を行う情報システムであるとも言える。ロボットが持つ認知能力や運動能力は日々進化を続けており、このような万能なロボットが実現すれば、そのロボットが保有する固有の能力に他社がアクセスできる仕組みを構築しておくべきである。そうすることが、ユーザにとっても、サービスを提供する非ロボット会社にとっても、ロボットを提供するロボット会社にとっても、多種多様な価値の連携を生む土台になると思われる。

　ここからは、ユーザの運動時に感じる身体的な苦痛または疲労（以下、単に疲労と呼ぶ）を身近にあるロボットを用いて、より効果的に軽減させ、運動を持続させる一実施の形態について説明していく。疲労の度合いを疲労度と呼ぶ。

　疲労度は様々な方法を用いて計算される。例えば、疲労度は、ユーザの生体活動情報を直接的に用いて計算されても良いし、生体活動情報を変換することで得られるボルグスケールのような運動強度を示す指標を用いて表現されても良い。生体活動情報は、ユーザの歩行または走行による疲労度と相関して変動する生体情報の一例である。疲労度は、ロボット１１０のセンサーまたはウェアラブルデバイスなどにより検知されたユーザが行っている運動の種別および強度をメッツ（ＭＥＴｓ）に換算することで判定されても良い。メッツは、運動強度を表す単位であり、エネルギー消費量が安静時のエネルギー消費量の何倍に該当するかを示す。

　または、疲労度は、ユーザの周囲情報を用いて判定されても良いし、周囲情報をユーザの生体活動情報と組み合わせて算出されても良い。さらには、疲労度は、運動により動的に変化する生体活動情報と、ユーザの周囲情報の何れか１つ以上と、運動により動的に変化しないユーザの属性情報（年齢、性別、体重、体脂肪率、筋肉量、病歴の何れか１つ以上を含む）とを組み合わせて算出されても良い。何れの場合においても、本開示において疲労度とは、運動により動的に変化する生体活動情報、ユーザの周囲情報、ユーザの属性情報との１つ以上を用いて直接的、または間接的に算出されるものであり、運動時に感じる身体的な疲労の度合いを表す指標とする。具体的な心拍数による主観的運動強度の算出方法などについては後述する。

　非ロボット会社であるＡ社はユーザが装着するウェアラブルデバイスを製造かつ／または販売している健康支援会社である。健康支援会社であるＡ社は、スマートフォン１００にＡ社が提供するヘルスケアアプリ（以下、Ａ社アプリ）をインストールさせ、Ａ社のヘルスケアサービスに対する各種設定をユーザに行わせる。

　ここで、ウェアラブルデバイスは、ユーザの生体活動を計測するセンサーを具備し、ユーザが身に着けるデバイスであればどのような形態でも構わない。例えば、腕時計型であるスマートウォッチ、メガネ型であるスマートグラス、下着型であるスマートインナー、靴型であるスマートシューズ、靴の中敷き型であるスマートインソール、手や足の爪に張り付けるスマートネイル、コンタクトレンズ型であるスマートコンタクトレンズ、耳に付ける形状であるスマートイヤホン、ネックレスのように首にかける形状であるスマートネックレス、体内に埋め込むスマートインプラント、などであって良い。計測する生体活動情報や扱いの利便性に応じて様々なウェアラブルデバイスの形態が有り得る。ここでは便宜的にウェアラブルデバイスをスマートウォッチ１４０として説明する。

　ウェアラブルデバイスは上記の通り様々な形態でユーザの体に装着され、ユーザの生体活動情報、かつ／または、ユーザの周囲情報を継続して収集し、その生体活動情報、かつ／または周囲情報をスマートウォッチ１４０のメモリに記録すると同時に、スマートフォン１００、かつ／または、Ａ社サーバ１０１へ定期的にアップロードする（図中「（ａ１）生体活動情報」）。

　生体活動情報は、運動により動的に変化する生体情報であり、ユーザの心拍数、脈拍数、血圧、体温、呼吸数、呼吸音、血中酸素濃度、血中乳酸濃度、体水分量、発汗量、活動量（消費カロリー）、摂取量（摂取カロリー）、歩数、姿勢、実施している運動種別の何れか１つ以上を含む。姿勢は、例えば、手または足のふり幅、ふり幅の運動周期、肘または膝などの関節の角度、猫背などの全身の姿勢情報を含む。ユーザの周囲情報は、例えば、ユーザの位置情報、ユーザとロボット１１０との相対位置関係情報（例えば、間隔）、ユーザとロボット１１０との相対移動速度、ユーザの運動パフォーマンス、地形情報、地質情報、気温、湿度、照度、風速、識別したユーザ周辺の物体情報、空間形状の何れか１つ以上を含む。運動パフォーマンスは、例えばジョギングもしくは徒歩での移動速度、または、腕立て伏せもしくはスクワットの単位時間当たりの回数などの運動量を示す物理量である。地形情報は、例えば、ユーザの移動方向における路面の傾斜角度である。地質情報は、例えば、コンクリート、土、砂場、砂利などの地表面の種別、または地表面の硬さである。

　スマートウォッチ１４０はスマートフォン１００と無線通信を行う場合には、例えば、近距離にあるデバイス間の無線通信を行う近距離無線通信技術（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））を用いる。この図ではスマートウォッチ１４０は、破線で示すように、スマートフォン１００と近距離無線通信にて通信する。一方、スマートウォッチ１４０がＡ社サーバ１０１とスマートフォン１００を介さずに直接通信を行う場合には、携帯電話に用いられる無線通信技術（例えば、第５世代移動通信システム）が用いられる。

　スマートフォン１００は、スマートウォッチ１４０からユーザの生体活動情報を受信する。具体的には、Ａ社アプリがスマートウォッチ１４０から受信したデータをスマートフォン１００が具備するメモリに保存する。さらに、Ａ社アプリはスマートウォッチ１４０から受信したユーザの生体活動情報を所定のフォーマットに成形し、Ａ社サーバ１０１へ定期的に送信する。この時、Ａ社アプリは、スマートウォッチ１４０から受信したユーザの生体活動情報に加えて、スマートフォンが具備するセンサーかつ／または通信部が受信した付加情報（例えば、スマートフォンの位置情報）を、Ａ社サーバ１０１へ定期的に送信しても良い（「（ａ２）生体活動情報」）。

　一方、ロボット１１０もユーザの近くに居て、ユーザの生体活動情報、かつ／または、ユーザの周囲情報を継続して収集し、収集した生体活動情報、かつ／または周囲情報を、ロボット１１０のメモリに記録すると同時に、Ｂ社サーバ１１１へ定期的にアップロードする（ａ３）。

　尚、ロボット１１０かつ／またはＢ社サーバ１１１が保有するこれらの情報は、ロボット１１０だけに限らず、ユーザが保有するスマートフォン１００によって収集された情報であっても良いし、ユーザが装着しているスマートウォッチ１４０によって収集された情報であっても良いし、かつ／または、ユーザの自宅や居住区域に設置されているセンサー（図示せず）によって収集された情報であっても良い。

　Ｂ社サーバ１１１は、ロボット１１０から継続的にユーザの状態、かつ／またはユーザの周囲状況に関するセンシングされたデータを受け取り、保管する。さらに、Ｂ社サーバ１１１は、アクセス権を持つ他のコンピュータ（例えばＡ社サーバ１０１）がそのデータを取得できるようにデータを成形した上で、データを更新する（「（ｂ）データを更新」）。ここでは、Ａ社サーバ１０１とＢ社サーバ１１１とはユーザの確認のもと認証設定がなされており、Ａ社サーバ１０１はＢ社サーバ１１１が保有する最新のデータを取得するアクセス権があるものとする。

　Ａ社サーバ１０１は、スマートウォッチ１４０かつ／またはスマートフォン１００から取得したユーザの生体活動情報を取得する。さらに、Ａ社サーバ１０１は、そのアクセス権によりＢ社サーバ１１１にある最新のユーザに関するデータを継続的に取得する。Ａ社サーバ１０１は取得したこれらユーザに関する最新情報を分析し、リアルタイムにユーザの疲労度を推定する（「（ｃ）疲労度を推定」）。

　Ａ社サーバ１０１は、ユーザが運動（散歩など）を行っていて、ユーザの疲労度が所定値以上であると判断した場合には、ユーザが運動を継続し続けることができるようユーザの運動を励ますアクションを選定する。そして、Ａ社サーバ１０１は、そのアクションをロボット１１０に実行させるようＢ社サーバ１１１に対してリクエスト情報を送信する。（「（ｄ）アクションを選定、要請」）。

　アクションは、Ａ社がＢ社のロボット１１０を介してユーザの運動強度を高める行動、運動強度を維持させる行動、および運動を止めないようにロボット１１０に設定された複数の応援を意図した行動を含む。行動は、例えば、プログラムによって制御されるロボット１１０の行動である。応援を意図する行動は、比較的短時間（例えば１０秒以内）で完結する行動であり、ユーザにとって疲労を感じる行為（例えば運動）を継続させる意図を伴った行動である。

　アクションには、ユーザが疲労を感じる行為に対してロボット１１０が応援の意図を持たずに行う行動（例えば、ウロウロと歩き回るだけ、そばにいるだけなど）は含まれない。言い換えれば、アクションとは、ユーザの健康状態を向上させる行為を動機づける、かつ／または、継続させるためにロボット１１０が行う動作を伴う行動である。

　ユーザが運動中に疲労を感じているタイミングで、Ａ社サーバ１０１が、スマートフォン１００またはスマートウォッチ１４０の画面に応援メッセージを表示したり、応援メッセージの音声を再生したりすることは可能である。しかしながら、このような応援メッセージの表示または再生によってユーザが疲労を伴う運動を継続し続けるのは現実的には困難である。例えば、ユーザが運動を行う場合に必ずスマートフォン１００またはスマートウォッチ１４０を携帯するとは限らない。さらに疲労を感じているユーザがスマートフォン１００またはスマートウォッチ１４０を操作して、応援メッセージを表示または再生させることも難しい。

　つまり、Ａ社は、ユーザとの日常的な接点がＡ社アプリでしかなく、ユーザに対して健康支援会社としてフィジカル空間できることには限界がある。現実世界に直接物理的作用を及ぼせないアプリより、ユーザの身近にいる自律的なロボット１１０が状況を見て適宜ユーザを応援する方が、疲労を伴う作業（運動）に対してより長くユーザは耐え続けることができる。そのため、Ａ社は、ユーザが保有するロボット１１０を介した実効性の高い健康支援サービスを行うために、Ｂ社のロボット１１０に対して運動中のユーザを応援する行動（アクション）を取らせるのである。

　これまでの情報化社会（Ｓｏｃｉｅｔｙ４．０社会とも呼ばれる）では、ある一定の健康支援サービスについては実現できている。しかしながら、運動するユーザが疲労を感じたタイミングで、ユーザの意志とは無関係にロボット１１０にユーザを応援させるサービスは存在しなかった。このようなサービスは、運動に対するユーザのモチベーションを高め、それによってユーザの健康を支援することができる。本実施の形態は、ユーザの身近にいるロボット１１０が保有する自律的運動能力を用いて、ユーザの疲労度に応じた適切な支援をユーザに行うものである。

　Ａ社サーバ１０１からリクエスト情報を受け取ったＢ社サーバ１１１は、Ａ社サーバ１０１からロボット１１０に対して要求されたアクションに対する必要なアクセス権がＡ社サーバ１０１に有効に登録されているかを確認する。ここでは、アクセス権はロボット１１０のセンサー、運動能力、及びアクション種別ごとに設定できる。Ａ社の個々のアクションに対するリクエストをロボット１１０が実行することは、ユーザの同意のもとに事前に設定されている。

　Ｂ社サーバ１１１はＡ社サーバ１０１から所定のアクションがリクエストされた際に、Ａ社サーバ１０１に登録されているＡ社アプリの固有ＩＤと、Ｂ社アプリの固有ＩＤのペア情報との合致を調べることにより、Ａ社のアクセス権を確認する。アクセス権があることが確認できた場合、Ｂ社サーバ１１１はユーザの運動を励ますアクションを実行するようにロボット１１０に指示する（「（ｅ）アクションを指示」）。アクセス権が無いまたは不足する場合は、Ｂ社サーバ１１１はＡ社サーバ１０１からのリクエストを拒否する。

　Ｂ社サーバ１１１から運動を励ますアクションの指示を受けたロボット１１０は、その指示に従ったアクションを実施する（図中「（ｆ）アクションを実施」）。ロボット１１０は指示の内容に従い、ユーザを応援する言葉や鳴き声を発したり、ユーザを応援する楽曲を再生したり、ユーザの疲労度を下げるために運動強度を下げたりする。各アクションの形態については後述する。

　ロボット１１０は、アクションの実行結果をＢ社サーバ１１１へ送信する（ａ３）。アクションの実行結果は、アクション実行後の所定時間内にセンシングされたデータを含む。

　Ｂ社サーバ１１１は、受信したアクションの実行結果を、定期的に更新するユーザの最新情報としてＡ社サーバ１０１に開示する。Ａ社サーバ１０１は、Ｂ社サーバ１１１から取得したユーザの最新情報、スマートウォッチ１４０から取得したユーザの生体活動情報（「（ａ１）生体活動情報」）、スマートフォン１００から取得したユーザの生体活動情報（「（ａ２）生体活動情報」）のいずれか１つ以上を用いて実行されたアクションの効果を算出し、これをＡ社サーバ１０１のメモリに記録する（「（ｇ）アクションの効果を測定」）。

　ユーザの運動に対するモチベーションを運動中に高めることは、Ａ社が持つ顧客接点であるスマートフォン１００上の映像情報または音声情報などのメッセージだけでは難しい。Ａ社は、Ａ社アプリではなく、ユーザの身近にいるロボット１１０を介して、ユーザの生体活動情報またはユーザの周囲情報に基づいて、ユーザの運動中の疲労度を随時判定し、より適切なタイミングでユーザを応援する。これにより、Ａ社は、ユーザを適切に運動させることができ、ひいてはユーザの健康維持および健康改善を行うことができる。

　図２は、本開示の実施の形態に係る情報システムの構成の一例を示すブロック図である。スマートフォン１００は、通信部１００ａ、演算部１００ｂ、センサー１００ｃ、メモリ１００ｄ、操作部１００ｅ、および映像音声出力部１００ｆを含む。

　通信部１００ａは、ネットワーク上の他のコンピュータと情報通信を行う通信回路である。演算部１００ｂは、例えばＣＰＵなどのプロセッサであり、音声認識、音声合成、情報検索、および情報描画などの情報処理を行う。センサー１００ｃは、映像情報、音声情報、かつ／または周囲情報を取得する。センサー１００ｃは、例えばカメラ、マイク、加速度センサー、角速度センサー、およびＧＰＳセンサー等である。メモリ１００ｄは、例えばフラッシュメモリであり、種々のデータを保持する。操作部１００ｅは、例えばタッチパネルであり、ユーザからのボタン操作およびタッチ操作などを受け付ける。映像音声出力部１００ｆは、例えばディスプレイ、スピーカーなどである。

　Ａ社アプリおよびＢ社アプリは、インストールされると、メモリ１００ｄにプログラムおよび必要なデータを記録させ、演算部１００ｂにそのプログラムを実行させる。

　Ａ社サーバ１０１は、スマートフォン１００にインストールされたＡ社アプリと協調動作するコンピュータである。Ａ社サーバ１０１は、通信部１０１ａ、演算部１０１ｂ、およびメモリ１０１ｃを含む。通信部１０１ａは、ネットワーク上の他のコンピュータと情報通信を行う通信回路である。演算部１０１ｂは、例えばＣＰＵ等のプロセッサであり、ネットワーク上の他のコンピュータから送信されるデータを処理する。メモリ１０１ｃは、例えばソリッドステートドライブまたはハードディスクドライブなどであり、Ａ社アプリおよびユーザに関する情報を記録する。

　Ｂ社サーバ１１１は、スマートフォン１００にインストールされたＢ社アプリと協調動作するコンピュータである。Ｂ社サーバ１１１は、通信部１１１ａ、演算部１１１ｂ、およびメモリ１１１ｃを含む。通信部１１１ａは、ネットワーク上の他のコンピュータと情報通信を行う通信回路である。メモリ１１１ｃは、例えばソリッドステートドライブまたはハードディスクドライブなどであり、Ｂ社アプリに関する情報、ロボット１１０に関する情報、およびユーザに関する情報を記録する。演算部１１１ｂは、他のコンピュータから送信される種々のデータを処理する。

　ロボット１１０は、通信部１１０ａ、演算部１１０ｂ、センサー１１０ｃ、メモリ１１０ｄ、可動部１１０ｅ、映像音声出力部１１０ｆ、および照明部１１０ｇを含む。

　通信部１１０ａは、ネットワーク上の他のコンピュータと情報通信を行う通信回路である。演算部１１０ｂは、例えばＣＰＵなどのプロセッサである。演算部１１０ｂは、可動部１１０ｅを制御してロボット１１０の移動及び動作を制御する処理、ロボット１１０が他物体へ力学的作用を行う処理を行う。さらに、演算部１１０ｂは、映像音声出力部１１０ｆから出力する種々の情報を生成する処理を行う。

　センサー１１０ｃは、映像情報、音声情報、および周囲情報を取得する。センサー１１０ｃは、例えばＲＧＢカメラ２１、３１（光学センサーの一例）、測距センサー２２、３２（光学センサーの一例）、赤外線カメラ２３、３３（光学センサーの一例）、およびマイク１１～１４を含む。

　メモリ１１０ｄは、例えば、フラッシュメモリなどの半導体メモリであり、種々のデータを保持する。

　可動部１１０ｅは、例えば、脚１７および脚１７（図５）を可動させるアクチュエータなどである。アクチュエータの一例はモータである。ロボット１１０が、脚１７に代えて車輪で構成される場合、アクチュエータは車輪を回転させるモータである。可動部１１０ｅは、ロボット１１０の移動、動作、および他物体への力学的作用を行う。

　映像音声出力部１１０ｆは、例えば、図５に示す、スピーカー２５、３５、およびディスプレイ１８、２４、３４などを含み、映像および音声を出力する。

　照明部１１０ｇは、図５に示す照明部１５、１６を含む。照明部１１０ｇは、１以上のレーザダイオードと、マイクロアレイ又はマイクロミラーアレイと、を含んでもよい。さらに、照明部１１０ｇは、ＬＣＤパネルと偏光板とを含んでもよい。さらに、ロボット１１０は、ユーザからのボタン操作およびタッチ操作などを受け付ける操作部（図示せず）を備えてもよい。

　なお、Ａ社サーバ１０１、スマートフォン１００、ロボット１１０、およびＢ社サーバ１１１が接続される広域通信網は、移動体通信網、衛星通信網、インターネット通信網、専用通信網、光ファイバー網、近距離無線通信の１つ、または１つ以上の組み合わせであってもよい。

　図３は、Ａ社がロボット１１０と連携する際の処理の一例を示すフローチャートである。図１で説明したようなＡ社アプリまたはＡ社サーバ１０１が、Ｂ社が運用するロボット１１０が持つ情報および能力にアクセスできるようにするために、事前にそのアクセス権を適切に設定しておく。図３はそのアクセス権を予め設定しておくための処理の一例を示している。

　ユーザはスマートフォン１００にインストールされたＢ社アプリを使って、Ｂ社アプリがＡ社アプリとの連携するように設定する。具体的には、Ｂ社アプリは、ユーザの入力に基づいて、ユーザの利用するＡ社アプリの固有ＩＤを取得する（ステップ＃１）。Ｂ社アプリは、取得したＡ社アプリの固有ＩＤをＢ社アプリの固有ＩＤと共に、Ｂ社サーバ１１１に登録するための登録依頼を送信する（ステップ＃２）。登録依頼を受信したＢ社サーバ１１１は、Ａ社アプリとＢ社アプリとのペア情報を登録する。この登録処理では、同時にロボット１１０のどの固有能力に対してどこまでの利用権利をＡ社に許諾するかを示すアクセス権の登録も行われる（ステップ＃３）。アクセス権の詳細については図４を用いて後述する。ロボット１１０のロボットＩＤとＢ社アプリの固有ＩＤとを含むペア情報は予めＢ社サーバ１１１に登録されている。この登録は、例えばユーザがＢ社アプリの初期設定画面において、ロボット１１０の固有ＩＤを入力することによって行われる。

　Ａ社アプリの登録を受け取ったＢ社サーバ１１１は、Ａ社サーバ１０１に対してＡ社アプリが許可されるアクセス権の設定情報を通知する（ステップ＃４）。具体的には、Ｂ社サーバ１１１は、Ａ社アプリの固有ＩＤとＢ社アプリの固有ＩＤとのペア情報に加えて、そのアクセス権の設定情報をＡ社サーバ１０１に通知する。

　Ａ社サーバ１０１は、Ａ社アプリの固有ＩＤとＢ社アプリの固有ＩＤとのペア情報、およびそのアクセス権の設定情報をメモリ１０１ｃに登録する（ステップ＃５）。これらの情報は、Ａ社アプリまたはＡ社サーバ１０１がＢ社の提供するロボット１１０に対してその固有能力を利用する際に、対象のロボット１１０を特定すると共に、その固有能力の利用が可能か否かを判定するために用いられる。

　ここでは、Ａ社アプリまたはＡ社サーバ１０１に対して、Ｂ社が提供するロボット１１０へのアクセス権を正しく設定できれば良く、上記はその一例に過ぎない。上記とは異なる登録方法が用いられてもよい。

　図４は、ロボット１１０へのアクセス権の種類と許可レベルとの関係の一例を示す表である。ロボット１１０は様々なセンサー１１０ｃおよび運動能力（可動部１１０ｅ）を具備する。センサー１１０ｃおよび運動能力に対する他社からのアクセス権は、Ｂ社サーバ１１１だけでなく、利用する側であるＡ社サーバ１０１にも登録される。以下、アクセス権の種類とその許可レベルについて、センサー１１０ｃから説明する。

　「カメラ映像」は、ロボット１１０が具備するイメージセンサー（例えば、ＲＧＢイメージセンサー）へのアクセス権である。これは、ロボット１１０の目と外見上認知される個所に具備されているイメージセンサーであってもよい。「カメラ映像」へのアクセス権は以下の通り、アクセス権のない「０」から制約なくアクセス権が付与される「３」まで段階的に設定される。例えば、この許可レベルが「２」のＡ社サーバ１０１からのアクセス要求に対し、Ｂ社サーバ１１１は低品質動画を返すように、ロボット１１０かつ／またはＢ社サーバ１１１を制御する。

　０：不許可
　１：静止画のみ許可
　２：低品質動画まで許可
　３：すべて許可

　「測距センサー」は、ロボット１１０が具備する対象物までの距離が測定できるセンサー（例えば、ＴＯＦセンサー、ＬｉＤＡＲなど）へのアクセス権である。「測距センサー」へのアクセス権は以下の通り、アクセス権のない「０」か、アクセス権がある「１」の２択で設定される。例えば、この許可レベルが「１」のＡ社サーバ１０１からのアクセス要求に対しては、Ｂ社サーバ１１１は測距センサーが取得したデータ（例えば、デプスイメージ）を返すように、ロボット１１０を制御する。

　０：不許可
　１：許可

　「赤外線センサー」は、ロボット１１０が具備する赤外線が測定できるセンサーへのアクセス権である。赤外線センサーにより測定される近赤外線領域は暗闇での被写体認識、遠赤外線領域は被写体温度分布などに使われる。「赤外線センサー」へのアクセス権は以下の通り、アクセス権のない「０」か、アクセス権がある「１」の２択で設定される。例えば、この許可レベルが「１」であるＡ社サーバ１０１からのアクセス要求に対しては、Ｂ社サーバ１１１は、赤外線センサーが取得したデータ（例えば、サーモグラフィー映像）を返すようにロボット１１０を制御する。

　０：不許可
　１：許可

　「マイク音声」は、ロボット１１０が具備するマイクへのアクセス権である。「マイク音声」へのアクセス権は以下の通り、アクセス権のない「０」か、アクセス権がある「１」の２択で設定される。例えば、この許可レベルが「１」であるＡ社サーバ１０１からのアクセス要求に対しては、Ｂ社サーバ１１１はマイクが取得した音声データを返すようにロボット１１０を制御する。

　０：不許可
　１：許可

　「触覚センサー」は、ロボット１１０が具備するロボット表面での触覚感覚が測定できるセンサー（例えば、ＭＥＭＳシリコン毛デバイスセンサー）へのアクセス権である。「触覚センサー」へのアクセス権は以下の通り、アクセス権のない「０」か、制約なくアクセス権が付与される「２」まで段階的に設定される。例えば、この許可レベルが「１」であるＡ社サーバ１０１からのアクセス要求に対しては、Ｂ社サーバ１１１は触覚センサーが取得したデータ（例えば、圧力分布映像）の内、ロボット１１０の一部分（例えば、頭部）のデータのみを返すようにロボット１１０を制御する。

　０：不許可
　１：一部分のみ許可
　２：すべて許可

　「気温・湿度・気圧センサー」は、ロボット１１０が具備する気温、湿度、気圧センサーへのアクセス権である。「気温・湿度・気圧センサー」へのアクセス権は以下の通り、アクセス権のない「０」か、アクセス権がある「１」の２択で設定することができる。例えば、この許可レベルが「１」であるＡ社サーバ１０１からのアクセス要求に対しては、Ｂ社サーバ１１１は気温、湿度、および気圧センサーが取得したデータを返すようにロボット１１０を制御する。

　０：不許可
　１：許可

　「位置センサー」は、ロボット１１０が具備するロボットの現在位置を測定するセンサーへのアクセス権である。「位置センサー」へのアクセス権は以下の通り、アクセス権のない「０」か、アクセス権がある「１」の２択で設定される。例えば、この許可レベルが「１」であるＡ社サーバ１０１からのアクセス要求に対しては、Ｂ社サーバ１１１は位置センサーが取得したロボットの現在位置情報を示すデータを返すようにロボット１１０を制御する。

　０：不許可
　１：許可

　ここまでがロボット１１０に具備されたセンサー１１０ｃへのアクセス権に対する説明である。続いて、ロボット１１０が具備する「運動能力」へのアクセス権について説明する。

　「表情変更能力」は、ロボット１１０の映像音声出力部１１０ｆで表示される顔表情の外見的特徴を変更する能力へのアクセス権である。これは、ロボット１１０が、外見上、顔と認識できるパーツを有する場合に、そのパーツを動かしたり、そのパーツの色を変更したり、する能力であってもよい。「表情変更能力」へのアクセス権は以下の通り、アクセス権のない「０」か、アクセス権がある「１」の２択で設定される。例えば、この許可レベルが「１」であるＡ社サーバ１０１からのアクセス要求に対しては、Ｂ社サーバ１１１は顔表情の変更要求に応じて顔表情を変更するようにロボット１１０を制御する。

　０：不許可
　１：許可

　「発声能力」は、ロボット１１０の映像音声出力部１１０ｆが具備する音声出力能力へのアクセス権である。これは、ロボット１１０に、外見上、口と認識できるパーツがある場合に、そのパーツを動かしたり、その口の周辺部から音声を出力したり、する能力であってもよい。「発声能力」へのアクセス権は以下の通り、アクセス権のない「０」か、アクセス権がある「１」の２択で設定される。例えば、この許可レベルが「１」であるＡ社サーバ１０１からのアクセス要求に対しては、Ｂ社サーバ１１１は発声する音声情報に応じて音声を出力するようにロボット１１０を制御する。

　０：不許可
　１：許可

　「姿勢変更能力」は、ロボット１１０の可動部１１０ｅが具備する姿勢を変更する能力へのアクセス権である。これは、ロボット１１０の可動部１１０ｅにある複数の関節機構部の角度を変更する能力であってもよい。ただし、ロボット１１０自体の位置を変える能力は意図しない。「姿勢変更能力」へのアクセス権は以下の通り、アクセス権のない「０」から制約なくアクセス権が付与される「２」まで段階的に設定される。例えば、この許可レベルが「１」であるＡ社サーバ１０１からのアクセス要求に対しては、Ｂ社サーバ１１１は頭部のみを要求に応じて動かすようにロボット１１０を制御する。

　０：不許可
　１：頭部のみ許可
　２：すべて許可

　「移動能力」は、ロボット１１０の可動部１１０ｅが具備する移動する能力へのアクセス権である。これは、ロボット１１０の可動部１１０ｅにある複数の関節機構部の角度を変更する能力であってもよい。この能力は、ロボット１１０自体の位置を変える能力である。「移動能力」へのアクセス権は以下の通り、アクセス権のない「０」から制約なくアクセス権が付与される「４」まで段階的に設定される。例えば、この許可レベルが「１」であるＡ社サーバ１０１からのアクセス要求に対しては、Ｂ社サーバ１１１はユーザ宅の中でユーザが許可したエリアのみを低速で移動することを許可するようにロボット１１０を制御する。また、例えば、この許可レベルが「３」であるＡ社サーバ１０１からのアクセス要求に対しては、Ｂ社サーバ１１１はユーザが許可した宅内、宅外のエリアのみを高速で移動することを許可するようにロボット１１０を制御する。ここでユーザが許可したエリアは、ユーザがあらかじめ設定しておく条件の１つである。例えば、ユーザのプライバシーを侵害してしまう恐れのあるエリア（お風呂など）にはロボット１１０が近寄れないよう予め設定しておくことができる。

　０：不許可
　１：許可済み宅内のみ、低速での移動を許可
　２：許可済み宅内／宅外まで、低速での移動を許可
　３：許可済み宅内／宅外まで、高速での移動を許可
　４：すべて許可

　図５は、本実施の形態におけるロボット１１０の外観図である。図５において、ロボット１１０の長手方向を前後方向と呼び、ロボット１１０の歩行面に対して直交する方向を上下方向と呼び、前後方向および上下方向と直交する方向を左右方向と呼ぶ。

　図５では、ロボット１１０の実装例として、４本の脚１７で移動するロボットが示されている。ロボット１１０は、ボディ１０と、４本の脚１７とを含む。ボディ１０の下面の前方には、照明部１５が配置され、ボディ１０の下面の後方には照明部１６が配置されている。照明部１５および照明部１６を設けることで、ロボット１１０の前方及び後方を十分な光量で照らすことができる。照明部１５、１６は、それぞれ、危険物に対してユーザが認知し易いように危険物への照明形態（照明の形状、色、点滅パターン）が調整可能である。このような機能を実現するために、照明部１５、１６は、単色で発光できるライトではなく、危険物又は道路等の周囲の物体に任意の映像を投影するプロジェクションマッピングの機能を有している。

　ボディ１０の前面の中央には、ディスプレイ２４が配置されている。ディスプレイ２４は、例えば液晶パネル又は有機ＥＬパネルである。ディスプレイ２４は、主に、ロボット１１０がユーザとコミュニケーションをとるために使用される。ディスプレイ２４は、ロボット１１０の顔表情を表現する画像を表示しても良い。

　ボディ１０の上面の中央にはディスプレイ１８が配置され、ボディ１０の後面の中央にはディスプレイ３４が配置されている。ディスプレイ１８、３４は、例えば液晶パネル又は有機ＥＬパネルである。ディスプレイ１８、３４は、主に、ロボット１１０からのメッセージおよび状態を表示するために使用される。例えば、ディスプレイ１８、３４は、他人に対して警告情報を表示するために用いられても良い。この場合、ディスプレイ１８、３４は、ロボット１１０を介して警備サービスをユーザに提供している警備会社Ａ社のロゴマークを表示しても良い。

　ボディ１０の前面の下部にはスピーカー２５が配置され、ボディ１０の後面の下部にはスピーカー３５が配置されている。スピーカー２５は、ロボット１１０が前方のユーザと対面してコミュニケーションをとるため使用される。スピーカー３５は、後方から近づいてくる人物とコミュニケーションをとるために使用される。

　ボディ１０の前面には、ＲＧＢカメラ２１、測距センサー２２、および赤外線カメラ２３が配置されている。ボディ１０の後面には、ＲＧＢカメラ３１、測距センサー３２、および赤外線カメラ３３が配置されている。ＲＧＢカメラ２１、３１は、空間認識および物体識別をするために用いられる。測距センサー２２、３２は、危険物の形状、路面の凹凸といった地形情報および物体の形状を検知するために用いられる。赤外線カメラ２３、３３は、低照度環境下で人物や周囲の温度分布を検知するために用いられる。ＲＧＢカメラ２１、３１、測距センサー２２、３２、および赤外線カメラ２３、３３を組み合わせることで、ロボット１１０は周辺状況を精度よく検知することができる。

　ボディ１０の上面には、４つのマイク１１、１２、１３、１４が配置されている。マイクを４つ設けることで、ロボット１１０は、音源位置を特定できる。

　脚１７は、関節１７ａ、１７ｂ、上脚１７ｃ、下脚１７ｄを含む。関節１７ａは、ボディ１０の側面に、上脚１７ｃを左右方向回りに回動可能に接続する。関節１７ｂは、上脚１７ｃおよび下脚１７ｄを左右方向回りに回転可能に取り付ける。

　図６は、本実施の形態の第１例の処理を示すシーケンス図である。第１例では、疲労度の判定主体がＡ社サーバ１０１である。Ａ社は、ユーザの健康を支援するサービスを行う健康支援会社であり、スマートフォン１００にインストールされたＡ社アプリ、かつ／またはスマートウォッチ（１４０）の製造、販売を行う。ステップＳ１、Ｓ２は初期設定の処理であり、ステップＳ３以降は運動中の処理である。

　（ステップＳ１）
　スマートフォン１００は、ユーザによる運動強度情報及びアクション情報の入力を受け付ける。アクション情報には、ロボット１１０がユーザの応援時におけるロボット１１０に実行させるアクションの種類が含まれる。アクションの種類は、例えば図７に列挙されたものが採用できる。運動強度情報は、運動時におけるユーザの運動強度の目標値を含む。運動強度の目標値は、例えば図７に示す「運動強度の目標値６５％」、「移動の速さを８ｋｍ／ｈ」などである。

　（ステップＳ２）
　スマートフォン１００は、受け付けた運動強度情報及びアクション情報をＡ社サーバ１０１に送信する。Ａ社サーバ１０１は、運動強度情報及びアクション情報をユーザＩＤと対応付けてメモリ１０１ｃに登録する。

　（ステップＳ３）
　スマートフォン１００にインストールされたＡ社アプリ、かつ／またはスマートウォッチ１４０は、ユーザの生体活動情報および周囲情報を定期的に測定する。

　（ステップＳ４）
　Ａ社アプリ、かつ／またはスマートウォッチ１４０は、測定した生体活動情報および周囲情報を定期的にＡ社サーバ１０１に送信する。これにより、Ａ社は、Ａ社アプリかつ／またはスマートウォッチ１４０を用いてユーザの生体活動情報および周囲情報を継続的にモニタリングする。

　（ステップＳ５）
　ロボット１１０は、センサー１１０ｃを用いてユーザの生体活動情報および周囲情報を定期的に取得する。

　（ステップＳ６）
　ロボット１１０は、取得した生体活動情報および周囲情報をＢ社サーバ１１１に定期的に送信する。このようにして、Ｂ社は、ロボット１１０を用いてユーザの生体活動情報および周囲情報を継続的にモニタリングする。

　Ｂ社サーバ１１１は、ロボット１１０から取得した生体活動情報および周囲情報をアクセス権のある外部コンピュータが取得可能な状態でメモリ１１１ｃに記憶する。

　（ステップＳ７）
　アクセス権を持つＡ社サーバ１０１はＢ社サーバ１１１から最新の生体活動情報および周囲情報を定期的に取得する。アクセス権の設定については前述の通りである。これにより、Ａ社サーバ１０１は、ロボット１１０が計測した生体活動情報および周囲情報を定期的に取得できる。つまり、Ａ社は、自社のデバイス（Ａ社アプリおよびスマートウォッチ１４０）だけでなく、他社のデバイス（ロボット１１０）が取得した、最新のユーザの生体活動情報および周囲情報を定期的に取得できる。

　（ステップＳ８）
　Ａ社サーバ１０１は取得したユーザの生体活動情報および周囲情報に基づいて、ユーザの現在の疲労度をリアルタイムに推定する。疲労度の推定の詳細は後述する。

　（ステップＳ９）
　Ａ社サーバ１０１は、疲労度に基づいて、現在のユーザへの効果が期待されるアクションを選定する。アクションの選定の詳細は後述する。

　（ステップＳ１０）
　Ａ社サーバ１０１は、選定したアクションをロボット１１０に実行させるリクエスト情報（コマンドの一例）を、Ｂ社サーバ１１１に送信する。リクエスト情報は、リクエストを識別するための情報（リクエストＩＤ）および選定されたアクションの種類を示す情報を含む。リクエスト情報は、例えば、ロボット１１０の移動速度を指定するコマンドを含んでいてもよく、ユーザとロボット１１０との間の間隔を指定するコマンドを含んでいてもよく、または、それらの両方を含んでいてもよい。

　（ステップＳ１１）
　リクエスト情報を受信したＢ社サーバ１１１は、Ａ社サーバ１０１がリクエスト情報に対してアクセス権があるか否かを確認する。Ｂ社サーバ１１１は、Ａ社サーバ１０１にアクセス権があればリクエスト情報が示すアクションをロボット１１０に実行させる指示（コマンドの一例）を送信する。Ａ社サーバ１０１は、Ａ社サーバ１０１にアクセス権がない場合、リクエスト情報を拒否し、拒否したことを示す情報をＡ社サーバ１０１へ送信する。

　（ステップＳ１２）
　アクションの指示を受けたロボット１１０は、その指示に基づきそのアクションを実行する。アクションはその分類ごとに異なる識別情報（アクションＩＤ）を持つようにしても良い。アクションの詳細については後述する。

　（ステップＳ１３）
　ロボット１１０は、アクションの実行後、アクションの実行結果をＢ社サーバ１１１に送信する。アクションの実行結果は、指示されたアクションが実行されたか否かの情報であっても良い。または、アクションの実行結果は、アクションが実行されてから所定時間内のユーザの生体活動情報および周囲情報などである。アクションの実行結果は、ロボット１１０によりＢ社サーバ１１１に定期的送信される生体活動情報および周囲情報と合わせて送信されてもよい。これにより、Ｂ社サーバ１１１かつ／またはＡ社サーバ１０１は、アクションの実行結果を定期的に取得できる。

　（ステップＳ１４、Ｓ１５）
　Ｂ社サーバ１１１は、アクションの実行結果を、対応するリクエスト情報に含まれるリクエストＩＤと共に、Ａ社サーバ１０１へ送信する。Ａ社サーバ１０１は、受信したアクションの実行結果を用いて、ロボット１１０が実行したアクションの効果を測定し、その効果をメモリ１１１ｃに登録する。

　このように、Ａ社サーバ１０１はユーザの生体活動情報および周囲情報をリアルタイムに取得することで、ユーザの運動中の疲労度を正しく判定し、判定結果に基づき、適切なタイミングで種々のアクションをロボット１１０に実行させることができる。このアクションはユーザごとにパーソナライズされているため、ロボット１１０は、ユーザにとって実効的な応援を行うことができる。これにより、ユーザは運動に疲労を感じつつも、ロボット１１０の応援により、運動を継続するモチベーションを得ることができる。その結果、Ａ社はユーザの健康支援サービスの品質、効果を高めることができ、ユーザの健康維持に役立つことができる。

　図７は、アクション情報を登録するアクションテーブルＴ１の一例を示す図である。アクションテーブルＴ１は、「アクションの種類」、「アクションＩＤ」、「アクセス権」、及び「具体的なアクションの事例」の列を含む。「アクションの種類」はアクションの分類を示すラベルである。「アクションＩＤ」はアクションの識別情報である。「アクセス権」の列は、アクションごとに設定されたアクセス権の有無を登録する。「具体的なアクションの事例」は、アクションの詳細な内容を示す。

　「応援（掛け声）」の種類に分類される「叱咤」は、しかりつけるようにユーザを励ます言葉をロボット１１０が発声するアクションである。例えば、「もっと速く」、「まだまだこれからだぞ」といった言葉が発声される。アクションＩＤによりこのアクションが指定されると、ロボット１１０は、叱咤するような応援の掛け声を出力する。アクションテーブルＴ１は、ロボット１１０、かつ／またはＢ社サーバ１１１に予め記憶されている。アクションＩＤごとに異なる言葉のバリエーションは、アクションテーブルＴ１から選択される。

　「応援（掛け声）」の種類に分類される「声援」は、ユーザを励ます言葉をロボット１１０が発声するアクションである。例えば、「頑張れー」またはユーザの呼び名といった言葉が発声される。ユーザの呼び名は、ロボット１１０がユーザを呼ぶ時に使う名前である。アクションＩＤによりこのアクションが指定されると、ロボット１１０は、声援するような応援の掛け声をかける。

　「応援（掛け声）」の種類に分類される「激励」は、ユーザを励まして奮い立たせる言葉をロボットが発声するアクションである。例えば、「頑張れー」またはユーザの呼び名といった言葉が先程の「声援」の時よりも力を込めて発声される。アクションＩＤによりこのアクションが指定されると、ロボット１１０は激励するような応援の掛け声をかける。

　「応援（掛け声）」の種類に分類される「称賛」は、ユーザを褒め称える言葉をロボットが発声するアクションである。例えば、「いい調子」、「輝いているよー」といった言葉が発声される。アクションＩＤによりこのアクションが指定されると、ロボット１１０は称賛するような応援の掛け声をかけさせる。

　「応援（掛け声）」の種類に分類される「任意」は、リクエスト情報において指定された音声をロボット１１０が発声するアクションである。例えば、Ａ社サーバ１０１がユーザの生体活動情報および周囲情報からユーザの運動時の姿勢が良くないと判定した際に「胸を張って」といった言葉が発声される。或いは、Ａ社サーバ１０１がユーザのペースが落ちてきていると判定した際に「もっと速くー」といった言葉が発声される。アクションＩＤによりこのアクションが指定されると、該当の言葉を示す音声情報がリクエスト情報に含められる。これにより、Ａ社サーバ１０１は、指定した言葉の掛け声をロボット１１０にかけさせることができる。音声情報は、ＬＰＣＭ（Ｌｉｎｅａｒ　Ｐｕｌｓｅ　Ｃｏｄｅ　Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）のように一定間隔でサンプリングされた音声信号であっても良いし、ＬＰＣＭを圧縮符号化した音声信号であっても良いし、文字列情報を含むテキストデータであっても良い。

　「応援（鳴き声）」の種類に分類される「叱咤」は、しかりつけるようにユーザを励ますことを意図した鳴き声をロボット１１０が発声するアクションである。アクションＩＤによりこのアクションが指定されると、ロボット１１０は叱咤するような応援の鳴き声をかける。「応援（鳴き声）」の種類に分類されるアクションは他に「声援」「激励」「称賛」などが掛け声と同様に用意されている。

　「曲再生」の種類に分類される「プリセット」は、応援する時またはモチベーションを高める時によく利用される曲を再生するアクションである。「曲再生」には、特定の映画やドラマ、スポーツイベントで使われる曲などが含まれる。アクションＩＤによりこのアクションが指定されると、ロボット１１０はよく知られた応援曲を再生する。このアクションＩＤを指定された際に選択される応援曲は、予めロボット１１０かつ／またはＢ社サーバ１１１に登録されていても良い。または、ロボット１１０を介して聞き放題のストリーミングによる音楽サブスクリプションサービスが利用できる場合は、その中からユーザの今の状況に合う曲が選択されても良い。これは例えば、散歩に良く合う曲または夏に川沿いを走る時によく合う曲など、ユーザの生体活動情報および周囲情報から関連性の高いプレイリスト（再生する曲のリスト）が自動的に選択されても良い。

　「曲再生」の種類に分類される「ユーザ選曲」は、ユーザが予め選択した複数の応援曲の中から再生する応援曲を決定するアクションである。アクションＩＤによりこのアクションが指定されると、ロボット１１０は、ユーザ好みの応援曲を再生する。このアクションＩＤを指定された際に選択される応援曲は、予めロボット１１０かつ／またはＢ社サーバ１１１に予め登録されていても良い。または、ロボット１１０を介してスマートフォン１００に記録された曲、またはユーザが利用するクラウドストレージに記録された曲が再生されても良い。または、ロボット１１０を介して聞き放題のストリーミングによる音楽サブスクリプションサービスが利用できる場合は、サブスクリプションサービスにおいてユーザが選択したプレイリストから曲が再生されても良い。

　「挙動」の種類に分類される「小ジャンプ」は、ロボット１１０が小さくジャンプするアクションである。例えば、「小ジャンプ」は、ユーザが散歩中に目標歩数を達成した時に、ロボット１１０が、その達成を通知するため、または達成した喜びを表すために使用される。アクションＩＤによりこのアクションが指定されると、ロボット１１０に小さいジャンプを実行する。小さくジャンプするアクションに複数のバリエーションが用意されている場合、ロボット１１０かつ／またはＢ社サーバ１１１にアクションＩＤごとに予め登録された小ジャンプのバリエーションの中から１つのバリエーションが選択されてもよい。これは「中ジャンプ」「大ジャンプ」に関しても同様である。

　「挙動」の種類に分類される「中ジャンプ」は、ロボット（１１０）が中程度にジャンプするアクションである。「中ジャンプ」は、例えば、ユーザが散歩中に目標歩数を達成した時に、ロボット１１０が、その達成を通知するため、またはその喜びを表すために使用される。アクションＩＤによりこのアクションが指定されると、ロボット１１０は中程度のジャンプを実行する。

　「挙動」の種類に分類される「大ジャンプ」は、ロボット１１０が大きくジャンプするアクションである。「大ジャンプ」は、例えば、ユーザがある運動での自己記録を更新した時に、ロボット１１０がその達成を通知する、またはその喜びを表すために使用される。アクションＩＤによりこのアクションが指定されると、ロボット１１０に大きなジャンプを実行する。

　「挙動」の種類に分類される「後方倒立回転跳び」、「後方宙返り」は、それぞれロボット１１０が体操競技にある後方倒立回転跳び、または後方宙返りを行うアクションである。アクションＩＤによりこれらのアクションが指定されると、ロボット１１０は後方倒立回転跳び、または後方宙返りを実行する。例えば、ロボット１１０が４足歩行のロボットの場合、ロボット１１０は、２足で起立した後にこのアクションを実行しても良い。

　「挙動」の種類に分類される「２足歩行」は、ロボット１１０が特定の２足だけを使って歩行するアクションである。アクションＩＤによりこのアクションを指定することで、ロボット１１０は２足歩行を実行する。例えば、ロボット１１０がＮ（Ｎは３以上の整数）足歩行のロボットの場合、ロボット１１０は、特定の２足だけを使って歩行する。

　「運動強度調節」の種類に分類される「運動強度の調節」は、ロボット１１０がユーザの運動の運動強度の目標値を設定（または変更）するアクションである。例えば、「運動強度の調節」は、運動強度の目標値が５５％（ボルグスケールで１０相当）の運動から運動強度の目標値が６５％（ボルグスケールで１２相当）の運動をユーザに行わせるアクションをロボット１１０に実行させる際に使用される。例えば「運動強度の調節」は、散歩またはジョギングをするユーザを伴走するロボット１１０の移動速度を新たな運動強度の目標値に相当する移動速度に変更する際に使用される。これにより、散歩またはジョギングをするユーザの移動速度が間接的に変更され、ユーザの運動強度が運動効果を得やすいように調節される。「運動強度の調節」では、運動強度の目標値だけでなく、目標範囲（例えば、運動強度の上限値と下限値の範囲）を指定できるようにしても良い。

　「運動強度調節」の種類に分類される「パフォーマンスの調節」は、ロボット１１０がユーザの運動パフォーマンスの目標値を設定（または変更）するアクションである。例えば、「パフォーマンスの調節」は、目標値「４Ｋｍ／ｈ」で移動するユーザの目標値を「８Ｋｍ／ｈ」に変更するアクションをロボット１１０に実行させる際などに使用される。散歩またはジョギングの場合であれば、ユーザを伴走するロボット１１０の移動速度がこのアクションによって変更される。これにより、ユーザの散歩またはジョギングの移動速度が間接的に変更され、ユーザの運動強度が調節される。「パフォーマンスの調整」では、運動パフォーマンスの目標値だけでなく、目標範囲（例えば、移動の速さを上限値と下限値の範囲）を指定できるようにしても良い。

　このようにアクションには様々な種類が予め規定されている。Ａ社サーバ１０１はリクエスト情報を送信する際に、アクションＩＤによってどのようなアクションをロボット１１０に実行させるかを指定することができる。さらに、アクションＩＤごとに付与される付加情報によって、より詳細な情報を通知することができる。

　尚、アクションテーブルＴ１は、１つのアクションＩＤに対して類似の意図を持つ１つ以上の行動が纏められているが、１つのアクションＩＤに対して１つの行動が１対１で対応付けられてもよい。

　図８は、主観的運動強度とアクションの効果との関係を登録するテーブルＴ２の一例を示す図である。テーブルＴ２はＡ社サーバ１０１のメモリ１０１ｃに記憶されている。

　テーブルＴ２は、「運動強度」、「ボルグスケール」、「運動の感じ方」、および「アクションＩＤ」の列を備える。

　「運動強度」は主観的な運動強度を示す指標である。ここでは、「運動強度」は、心拍数から求められるカルボーネンの式によって規定される。カルボーネンの式において、運動強度は以下のように規定される。

　運動強度（％）＝（運動時心拍数－安静時心拍数）／（最大心拍数－安静時心拍数）＊１００

　ここで、最大心拍数は、最大心拍数＝２２０－年齢によって規定される。したがって、運動強度は、ユーザの年齢と、継続的に測定することで取得される安静時の心拍数（例えば過去２４時間の最低心拍数）と、運動中のユーザの現在の心拍数とを用いて計算される。

　散歩またはジョギング時におけるユーザの移動速度と心拍数との相関データがあれば、特定の運動強度（心拍数）にするためのユーザの移動速度が推測できる。伴走するロボット１１０の移動速度はこの相関データを用いて計算可能である。

　例えば、あるユーザの年齢が４８歳、安静時心拍数が６２拍／分であった場合、このユーザの運動強度を６５％にする運動時心拍数は、下記の式で算出される。

　６５＝（運動時心拍数－６２）／（（２２０－４８）－６２）＊１００
　この場合の運動時心拍数は、１３３．５拍／分である。

　このユーザの過去のジョギング時の移動速度と心拍数との相関データにおいて、心拍数「１３３．５拍／分」に対応する移動速度が「１３Ｋｍ／ｈ」であったとする。この場合、このユーザの運動強度を６５％にするには、心拍数を１３３．５拍／分まで高めれば良い。そのためには、ロボット１１０は、１３Ｋｍ／ｈの移動速度でユーザがジョギングするようにユーザを誘導すれば良い。従って、Ａ社サーバ１０１は、１３Ｋｍ／ｈの移動速度でユーザがジョギングするようにロボット１１０を伴走させるアクションのリクエスト情報をＢ社サーバ１１１に送信すれば良い。

　「ボルグスケール」は、運動するユーザが感じている疲労度の指標としてよく用いられている。ボルグスケールは主観的な運動強度を６～２０の数値で表す。

　「運動強度の感じ方」の列には、いくつかの運動強度に対するユーザの主観的な感覚が登録されている。例えば、運動強度「８０％」について、ボルグスケールは「１５」であり、その運動強度は「きつい」と感じられる。

　筋収縮に酸素が消費される有酸素運動は、筋収縮に酸素が消費されない無酸素運動と比べて運動強度が低いので、比較的安全な運動である。有酸素運動から無酸素運動に切り替わる範囲の運動強度はＡＴポイントと呼ばれている。ボルグスケールにおけるＡＴポイントは、「１１」（楽）から「１３」（ややきつい）までに相当することが知られている。

　いくつかの学会における治療ガイドラインでは、糖尿病、高血圧症、および脂質異常症の治療の１つとして運動療法が推奨されている。学会ごとに表現が若干異なる所はあるが、ガイドラインでは、概ね１日に３０～６０分程度、中強度の有酸素運動を週３日以上実施することが各疾患の治療または改善に望ましいとされている。健康支援サービスを手掛けるＡ社サーバ１０１またはＡ社アプリは、ＡＴポイント辺りの強度の運動を１回３０分以上、できるだけ毎日行うようにユーザに働きかけても良い。Ａ社サーバ１０１は、運動を始めたユーザがＡＴポイント辺りの運動強度の運動を３０分～６０分ほど維持し続けることができるようにアクションを示すリクエスト情報をＢ社サーバ１１１に送信して、ユーザの運動を応援しても良い。

　テーブルＴ２において、左半分の列は運動強度とその運動強度の感じ方とが対比されている。一方、テーブルＴ２の右半分の列には、各運動強度について、アクションＩＤが示すアクションを実行した際に有意な効果があったと判定された回数と、アクションの実行回数とが登録されている。有意な効果とは、ユーザが運動を継続して行ったことである。

　例えば、この例では、ボルグスケール「１３」（ややきつい）において、アクションＩＤ＝０００１（「もっと速く」など叱咤の掛け声）のセルには、「０／１」が登録されている。これは、このアクションの実行回数が１回であり、その内、有意な効果があると判定された回数は０回であることを示している。同じ運動強度において、アクションＩＤ＝０００２（「頑張れー」など声援の掛け声）のセルには、１／２が登録されている。これは、このアクションの実行回数が２回であり、その内、有意な効果がある判定された回数は１回であることを示している。

　さらに運動強度が一段下のボルグスケール「１２」（ややきつい～楽の間）において、アクションＩＤ＝０００１のアクションの実行回数は２回であり、その内、有意な効果があると判定された回数は０回である。同じ運動強度において、アクションＩＤ＝０００２のアクションの実行回数は３回であり、その内、有意な効果があると判定された回数は３回である。

　このように、テーブルＴ２は、各ユーザについて、運動強度とアクションＩＤとに対応する、アクションの実施回数と有意な効果があった回数とを記録する。これにより、各運動強度について、どのアクションがユーザにとって有効であるかを過去の実績データから判定できる。テーブルＴ２は、ユーザ別に存在し、アクションが実行される都度更新される。そのため、アクションの実行回数が多くなるにつれて、テーブルＴ２には過去のユーザのデータが蓄積され、運動強度ごとに有効な効果が得られるアクションをより効果的に決定することができる。

　Ａ社サーバ１０１は、アクションの実行後、所定時間以上、アクションの実行時の運動強度以上の運動をユーザが継続できた場合、アクションに有意な効果があったと判定すれば良い。つまり、Ａ社サーバ１０１は、当該運動をユーザが継続できた場合は有意な効果があると判定し、当該運動をユーザが継続できなかった場合、有意な効果はなかったと判定する。例えば、ボルグスケールで「１１」（楽）の運動をしているユーザに対して、運動を応援する意図を持つアクションが実施され、そのアクションを実施してから３分間以上、ボルグスケールで「１１」以上の運動をユーザが継続できた場合、そのアクションは有意な効果があったと判定される。逆に、ボルグスケールで「１１」以上の運動が継続されなかった場合、有意な効果はなかったと判定される。

　また、上記とは逆に、アクションが実行されてからその運動強度以上を維持できなくなるまでの時間が所定時間以上かを測定することでアクションの効果が判定されても良い。例えば、ボルグスケールで「１１」（楽）の運動をしているユーザに対して、運動を応援する意図を持つアクションが実行され、そのアクションが実行されてから３０秒以内に、ボルグスケールで「１０」以下に運動強度が下がってしまった場合、このアクションに有意な効果はなかったと判定されても良い。逆にアクションが実行されてから３０秒以上、運動強度が下がらなかった場合、このアクションに有意な効果があったと判定されても良い。いずれにせよ、アクションの効果の判定方法はこれに限られず、運動直後のユーザにアクションの効果を評価してもらうなど、他の方法で代用しても良い。

　図９は、図６の処理の詳細を示すフローチャート図である。

　（ステップＳ２０１）
　ロボット１１０は、センサー１１０ｃを用いて取得した生体活動情報および周囲情報をＢ社サーバ１１１に送信する。

　（ステップＳ２０２）
　Ｂ社サーバ１１１は、ロボット１１０から生体活動情報および周囲情報を受信する。Ｂ社サーバ１１１は、受信した生体活動情報および周囲情報をメモリ１１１ｃに登録する。Ｂ社サーバ１１１は、生体活動情報および周囲情報を、アクセス権を有するＡ社サーバ１０１にアクセス可能にする、又は送信する。

　（ステップＳ２０３）
　Ａ社サーバ１０１は、Ｂ社サーバ１１１から生体活動情報および周囲情報を取得する、又は受信する。

　（ステップＳ２０４）
　Ａ社サーバ１０１は、スマートウォッチ１４０かつ／またはＡ社アプリを用いてユーザの生体活動情報および周囲情報を取得する。

　（ステップＳ２０５）
　Ａ社サーバ１０１は、ステップＳ２０３、Ｓ２０４で取得した生体活動情報および周囲情報に基づいて、ユーザの疲労度を算出する。疲労度の算出の詳細は後述する。

　（ステップＳ２０６）
　ユーザの疲労度が所定値未満であった場合（ステップＳ２０６でＮＯ）、Ａ社サーバ１０１はアクションをロボット１１０に実行させるリクエスト情報を送信せずに処理を終了する。一方、ユーザの疲労度が所定値以上の場合（ステップＳ２０６でＹＥＳ）、Ａ社サーバ１０１は、現在のユーザに運動を継続させる効果が期待できる１つ以上のアクションを決定する。

　（ステップＳ２０７）
　Ａ社サーバ１０１は、アクションテーブルＴ１を用いて、現在のユーザの運動強度において効果が期待できるアクションを１つ以上選択する。例えば、Ａ社サーバ１０１は、現在のユーザの運動強度において、最も有意な効果が得られるアクションを選択してもよい。

　ここで、１つ以上のアクションを選択するとしたのは同時に実行できるアクションの組み合わせがあるからである。例えば、「応援（掛け声）」の「声援」に分類されるアクションと、「挙動」の「２足歩行」に分類されるアクションとは同時に実行が可能である。この場合、Ａ社サーバ１０１は、４足歩行のロボット１１０が可動部１１０ｅを制御して２足歩行になるアクションと、「頑張れー」とユーザに対する応援の声援を映像音声出力部１１０ｆから出力するアクションとを選択すればよい。

　（ステップＳ２０８）
　Ａ社サーバ１０１は、Ｂ社サーバ１１１に対して決定したアクションをロボット１１０に実行させるリクエスト情報を送信する。このリクエスト情報には、「リクエストＩＤ」、「アクセス権情報」、及び「対象ロボット情報」、「アクションＩＤ」、及び「署名情報」が含まれる。

　「リクエストＩＤ」は、リクエストを識別するための情報である。リクエストＩＤは、Ｂ社サーバ１１１がこのリクエスト情報に応答する際にも用いられる。

　「アクセス権情報」はＡ社サーバ１０１がリクエストに対してアクセス権を有しているか否かをＢ社サーバが確認するための情報である。「アクセス権情報」は、例えばＡ社アプリの固有ＩＤとＢ社アプリの固有ＩＤとのペア情報である。

　「対象ロボット情報」はリクエストの対象となるロボットの固有ＩＤである。「対象ロボット情報」は、Ｂ社アプリとロボットとが１対１の関係にある場合、Ｂ社アプリの固有ＩＤが採用されても良い。また、Ｂ社アプリの固有ＩＤが採用される場合には、対象ロボット情報はリクエスト情報に含めなくても良い。

　「アクションＩＤ」はリクエストするアクションの識別情報である。「アクションＩＤ」は、例えば、アクションの種類情報（アクションＩＤ）であっても良いし、固有のアクションを指定する情報であっても良い。

　「署名情報」は、リクエスト情報の偽造の有無をＢ社サーバ１１１が確認するための情報である。「署名情報」は、例えば、Ｂ社サーバ１１１が事前にＡ社サーバ１０１に貸与する署名プログラムに、このリクエスト情報を入力した際に出力される認証用文字列であっても良い。

　（ステップＳ２０９）
　Ｂ社サーバ１１１は、受信したリクエスト情報のアクションについてのアクセス権をＡ社サーバ１０１（またはＡ社アプリ）が持つのかを、Ｂ社サーバ１１１のメモリ１１１ｃに記録されたアクセス権情報と照合して確認する。アクセス権が不足する、または無い場合、Ｂ社サーバ１１１は、このリクエスト情報を拒絶する返信をＡ社サーバ１０１へ返信し、処理を終了する。この詳細は前述したので省略する。

　Ｂ社サーバ１１１は、このリクエスト情報のアクションについて、適切なアクセス権をＡ社サーバ１０１（またはＡ社アアプリ）が持つと判定すると、このアクションを対象のロボット１１０に実行させる指示を送信する。

　（ステップＳ２１０）
　この指示を受信したロボット１１０は、指示されたアクションを実行する。

　（ステップＳ２１１）
　ロボット１１０は、アクションの実行結果をＢ社サーバ１１１に送信する。アクションの実行結果は、前述の通り、アクションが実行されてから所定時間内のユーザの生体活動情報および周囲情報に基づく情報である。

　（ステップＳ２１２）
　Ｂ社サーバ１１１はロボット１１０から受信したアクションの実行結果をＡ社サーバ１０１に送信する。

　（ステップＳ２１３）
　Ａ社サーバ１０１は、アクションの実行結果を用いてロボット１１０が実行したアクションの効果を測定する。Ａ社サーバ１０１は、測定したアクションの効果とユーザの疲労度とを対応付けてメモリ１０１ｃに記憶し、処理を終了する。具体的には、テーブルＴ２において、該当する疲労度（運動強度）と該当するアクションとのセルにアクションの実行回数と、アクションの効果とが記録される。これにより、テーブルＴ２が更新され、次回のアクションを選定する際の参考材料とされる。

　ここで、ユーザの疲労度は前述したボルグスケールで６～２０で表現されるようにしても良い。図９のステップＳ２０６に示す所定値の一例は、ボルグスケールで「１３」である。

　また、ユーザの疲労度はカルボーネンの式によって規定される運動強度で表現されても良い。この場合、図９のステップＳ２０６に示す所定値の一例は７０％である。

　このように、ユーザの状態を把握し続けているＡ社サーバ１０１が、運動中のユーザの疲労度をリアルタイムに判定し、疲労度が所定値以上であれば、過去のアクションの効果も考慮して応援を意図したアクションを選定し、それをロボット１１０に実行させるリクエスト情報をＢ社サーバ１１１へ送信する。これにより、ユーザは運動を継続するモチベーションを得て苦しい運動を継続できる。その結果、ユーザの健康が改善され、Ａ社は健康支援サービスの顧客価値をＢ社のロボット１１０を介して高めることができる。

　図１０は、図６のフローチャートの変形例に係るフローチャートである。本フローチャートにおいて、図９と同一の処理には同一の符号を付して説明を省く。

　（ステップＳ２２０）
　Ａ社サーバ１０１は、ステップＳ２０３、Ｓ２０４で取得した生体活動情報および周囲情報に基づいて、ユーザの疲労度を算出する。疲労度の算出は後述する。

　（ステップＳ２２１）
　Ａ社サーバ１０１は、疲労度が「高」、「中」、「低」のいずれに該当するかを判定する。疲労度が「高」の一例はボルグスケールで１４以上２０以下である。疲労度が「中」の一例はボルススケールで１１以上１３以下である。疲労度が「低」の一例はボルグスケールで６以上１０以下である。

　疲労度はカルボーネンの式によって規定される運動強度で表現されても良い。この場合、疲労度が「高」の一例は、運動強度が７０％以上であり、疲労度が「中」の一例は運動強度が６０％以上７０％未満であり、疲労度が「低」の一例は運動強度が６０％未満である。

　疲労度はユーザの呼吸数であっても良い。呼吸数は主観的運動強度の変化に対して非常に敏感で、心拍数よりも早く反応することが知られている。そのため、ユーザの心拍数よりもユーザの呼吸数を測定することで、ユーザの疲労度、または疲労度の変化をより早く検出することが可能になる。

　一方、呼吸数で疲労度を計測する際には、全身の周期的動作と呼吸が同期しやすいことを考慮しておく必要がある。例えばジョギングする際の歩数と呼吸数は同期し易く、呼吸数だけで疲労度を測ることが難しくなる。そのため、呼吸数で疲労度を推測する場合、全身の周期的動作が大きくない運動（ジョギングではなく散歩など）に呼吸数を使用する態様、または、心拍数など呼吸数以外の生体活動情報と呼吸数とを併用する態様が採用できる。

　疲労度の計算には、ユーザの心拍数を所定期間（例えば１分間）で平均した値が採用されてもよいし、ユーザの呼吸数を所定期間（例えば１５秒間）で平均した値が採用されても良いし、ユーザの呼吸数の変化の短期的増減量（ユーザの呼吸数の時間の微分値）が用いられても良い。呼吸数を疲労度の推測に用いるまたは加えることで、ユーザの疲労度の増減を他の心拍数などの生体活動情報よりも即座に検出することができる。その結果、疲労度が増加し始めた、ユーザが苦しさを感じているタイミングで、アクションを実施することができる。例えば、ずっと平らだった散歩道から急に登りの坂道に差し掛かった直後、または急に階段を登り始めた直後などに、ユーザの呼吸数の変化を検出することができる。これにより、Ａ社サーバ１０１は、急激に疲労度（または運動強度）が上がっていることを検出することができ、検出したタイミングにおいて、Ｂ社サーバ１１１にリクエスト情報を送信できる。

　また、ユーザの疲労度はユーザの他の生体活動情報により推測されても良い。例えば、瞬きが強いと疲労度が高いことが知られている。そこで、Ａ社サーバ１０１は、ロボット１１０が具備したカメラが撮影したユーザの顔画像からユーザの瞬きの変化を、画像認識により検出し、検出結果に基づいて疲労度を推測しても良い。Ａ社サーバ１０１は、ロボット１１０が具備するカメラで撮影された顔画像から、ユーザの顔表情の変化を、画像認識により検出し、検出結果に基づいて、疲労度を推測しても良い。Ａ社サーバ１０１は、ロボット１１０が具備するカメラで撮影されたユーザの全身画像から、ユーザの手または足の使い方（ふり幅、運動周期、肘や膝の曲げ角度など）の変化を画像認識により検出し、検出結果に基づいて、疲労度を推測しても良い。Ａ社サーバ１０１は、ロボット１１０が具備した位置センサーまたはカメラが撮影した画像から、画像認識によりユーザの移動速度の変化を検知して、検知結果に基づいて疲労度を推測しても良い。Ａ社サーバ１０１は、ロボット１１０が具備したマイク（音声センサー）によりユーザが発する呼吸音または発声音を収集し、収集した呼吸数の変化または発声音の変化からユーザの感情を分析し、分析結果に基づいて、疲労度を推測しても良い。Ａ社サーバ１０１は、ユーザの周囲情報である気温、湿度、日照度合、または暑さ指数（Ｗｅｔ　Ｂｕｌｂ　Ｇｌｏｂｅ　Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ）といった外的環境影響を、上記のユーザの生体活動情報に加味して、疲労度を推測しても良い。

　（ステップＳ２２２）
　Ａ社サーバ１０１は、ユーザの疲労度が「高」であると判定すると、ユーザがより長く運動を継続できるように、運動強度（または運動パフォーマンス）を下げるアクションを選択する。運動強度を下げるアクションは、例えば、ユーザの散歩のペースを下げるように、ユーザに伴走するロボット１１０の移動速度を下げるアクションである。運動強度を下げるアクションは、アクションの種類で「運動強度調節」に含まれ、現在の運動強度の目標値よりも低い目標値を指定するアクションである。運動強度を下げるアクションは、新たな運動強度の目標値を指定することに限らず、現在の運動強度の目標値との新たな運動強度の目標値との差分値を指定するアクションであっても良い。

　（ステップＳ２２３）
　Ａ社サーバ１０１はユーザの疲労度が「低」と判定すると、ユーザを目標の運動強度で運動させるために、運動強度（運動パフォーマンス）を上げるアクションを選択する。運動強度を上げるアクションは、例えば、ユーザの散歩の移動速度を上げるように、ユーザに伴走するロボット１１０の移動速度を上げるアクションである。運動強度を上げるアクションは、アクションの種類で「運動強度調節」に含まれ、現在の運動強度よりも高い目標値を指定するアクションである。

　（ステップＳ２２４）
　Ａ社サーバ１０１はユーザの疲労度が「中」と判定すると、ユーザがより長くその運動（または運動強度）を継続できるように、ユーザが運動を継続する効果が期待される応援のアクションを選択する。応援のアクションは、例えば散歩に合う曲を再生するアクションである。

　ここで、Ａ社サーバ１０１は、テーブルＴ２を参照して、複数のアクションから過去に最も有意な効果が確認できたアクションを選択すれば良い。また、Ａ社サーバ１０１は、ロボット１１０が同時に実行できる２つ以上のアクションを選択してもよい。

　このように、ユーザの状態を把握し続けているＡ社サーバ１０１が、運動中のユーザの疲労度をリアルタイムに判定し、疲労度が「高」であれば運動強度を下げ、「低」であれば運動強度を上げ、「中」であれば過去のアクションの効果も考慮して応援を意図したアクションを選択し、それをロボット１１０に実行させるリクエスト情報をＢ社サーバ１１１へ送信する。これにより、ユーザは運動を継続するモチベーションを得て苦しい運動を継続できる。その結果、ユーザの健康が改善され、Ａ社は健康支援サービスの顧客価値をＢ社のロボット１１０を介して高めることができる。

　次に、疲労度の判定の詳細について説明する。図１１は、疲労度の判定の第１例を示すフローチャートである。

　（ステップＳ３０１）
　Ａ社サーバ１０１は、ユーザの属性情報、生体活動情報、および周囲情報の少なくとも１つを使って疲労度を判定する。

　属性情報は、初期設定によりＡ社サーバ１０１のメモリ１０１ｃに予め登録されている。属性情報は、年齢、性別、運動強度の目標値、体重、体脂肪率、筋肉量、及び病歴のうちの少なくとも１つを含む。属性情報は後述する疲労度の判定基準において必要な場合のみ使用される。

　生体活動情報は、スマートウォッチ１４０が有する生体センサー、スマートフォン１００が有するセンサー１００ｃ、かつ／またはロボット１１０のセンサー１１０ｃにより取得される。生体活動情報は後述する疲労度の判定基準において必要に応じて使用される。

　スマートウォッチ１４０が脈拍数を取得できることは周知であるが、ロボット１１０も例えばＲＧＢカメラ（センサー１１０ｃ）を用いることによって生体活動情報を取得できる。ヘモグロビンは緑色の光を吸収する特性を有していることが知られている。そこで、例えば、ロボット１１０の演算部１１０ｂは、ＲＧＢカメラで撮影したユーザの顔画像から、顔表面の緑色成分の輝度変化を検出し、検出結果に基づいて脈拍数を取得することができる。

　周囲情報は、スマートウォッチ１４０、かつ／またはロボット１１０のセンサー１１０ｃから取得される。周囲情報は後述する疲労度の判定基準において必要に応じて使用される。

　ロボット１１０は、ＲＧＢカメラ、測距センサー、およびマイクなどのセンサー１１０ｃを用いてロボット１１０の周囲情報を取得する。周囲情報は、上述したように、ユーザの現在位置、ユーザとロボット１１０との相対的な位置関係（例えば間隔）、ユーザとロボット１１０との相対移動速度、ユーザの移動方向における路面の傾斜角度、気温、及び湿度などである。

　Ａ社サーバ１０１は、これらのユーザの属性情報、生体活動情報、および周囲情報のうち少なくとも１つを使って、下記の判定基準により、現在のユーザの疲労度を周期的に判定する。以下の説明では、ユーザの疲労度は、高中低の３段階で判定されるが、２段階または４段階以上で判定されてもよい。また、疲労度の判定結果は、連続的に変化する指標であってもよい。

　疲労度の判定が「高」となる条件は以下の通りである。

　条件（Ｈ１）は、上述した生体活動情報のうち少なくとも１つの生体活動情報が、推奨範囲の上限値（疲労許容度または閾値の一例）よりも高い運動疲労を示す場合である。

　例えば、条件（Ｈ１）は、脈拍数が脈拍数の推奨範囲の上限値より高い、呼吸数が呼吸数の推奨範囲の上限値より高い、活動量（消費カロリー）が活動量の推奨範囲の上限値より高い、歩数指標が歩数指標の推奨範囲の上限値より高い、などである。歩数指標は、所定時間内の歩数が多いほど小さい値を有する。

　脈拍数の推奨範囲は、運動強度の目標範囲に相当する脈拍数の範囲である。呼吸数の推奨範囲は、運動強度の目標範囲に相当する呼吸数の範囲である。活動量の推奨範囲は、運動強度の目標範囲に相当する活動量（消費カロリー）の範囲である。歩数指標の推奨範囲は、運動強度の目標範囲に相当する歩数指標の範囲である。運動強度の目標範囲は、運動強度の目標値を基準とする一定の範囲である。

　条件（Ｈ２）は、上述した生体活動情報のうち少なくとも１つの生体活動情報から算出される運動強度の指標が、運動強度の推奨範囲の上限値よりも高い運動疲労を示すことである。

　運動強度の指標は、カルボーネンの式を用いて求められる指標、主観的運動強度を示すボルグスケール、ボルグスケールを修正した修正ボルグスケール、ＭＥＴｓ、または、独自に規定された指標である。

　条件（Ｈ３）は、上述した少なくとも１つの周囲情報から算出されるユーザの運動パフォーマンスが、運動パフォーマンスの推奨範囲よりも高い運動疲労を示すことである。運動パフォーマンスの推奨範囲は、運動強度の目標範囲に相当する運動パフォーマンスの範囲である。運動パフォーマンスは、例えば、ユーザの移動速度、所定時間内のユーザの移動距離、ユーザの前方にいるロボット１１０とユーザとの間隔、などである。

　例えば、条件（Ｈ３）は、ユーザの移動速度が移動速度の推奨範囲の下限値より低い、ユーザの所定時間内の移動距離が移動距離の推奨範囲の下限値より低い、移動方向の前方にいるロボット１１０からユーザまでの間隔が間隔の推奨範囲の上限値を超える、などである。移動速度の推奨範囲の下限値は、例えば８Ｋｍ／ｈなどである。

　条件（Ｈ４）は、条件（Ｈ１）～（Ｈ３）の何れか１つ以上の組み合わせである。

　例えば、条件（Ｈ４）は、脈拍数が脈拍数の推奨範囲の上限値より高く、かつ、移動方向の前方にいるロボット１１０とユーザとの間隔が間隔の推奨範囲の上限値を超える場合である。例えば、条件（Ｈ４）は、カルボーネンの式を用いて求められる運動強度が運動強度の推奨範囲の上限値よりも高く、かつ、ユーザの移動速度が移動速度の推奨範囲の下限値より低い場合である。

　条件（Ｈ５）は、条件（Ｈ１）～（Ｈ３）の何れか１つ以上と、属性情報の１つ以上との組み合わせである。

　例えば、条件（Ｈ５）は、脈拍数が脈拍数の推奨範囲の上限値より高く、かつ、年齢が基準年齢より高い、などである。

　次に、疲労度の判定が「低」となる条件は以下の通りである。

　条件（Ｌ１）は、上述した生体活動情報のうち少なくとも１つの生体活動情報が、推奨範囲の下限値（疲労許容度または閾値の一例）よりも低い運動疲労を示すことである。

　例えば、条件（Ｌ１）は、脈拍数が脈拍数の推奨範囲の下限値より低い、呼吸数が呼吸数の推奨範囲の下限値より低い、活動量（消費カロリー）が活動量の推奨範囲の下限値より低い、歩数指標が歩数指標の推奨範囲の下限値よりも低い、などである。

　条件（Ｌ２）は、（Ｈ２）で上述した運動強度の指標が、運動強度の推奨範囲の下限値よりも低い運動疲労を示すことである。

　条件（Ｌ３）は、（Ｈ３）で上述した運動パフォーマンスが、運動パフォーマンスの推奨範囲よりも低い運動疲労を示す場合である。

　例えば、条件（Ｌ３）は、ユーザの移動速度が移動速度の推奨範囲の上限値より高い、ユーザの所定時間内の移動距離が移動距離の推奨範囲の上限値より高い、移動方向で後方にいるロボット１１０とユーザとの間隔が間隔の推奨範囲の上限値を超える、などである。

　条件（Ｌ４）は、条件（Ｌ１）～（Ｌ３）の何れか１つ以上の組み合わせである。

　例えば、条件（Ｌ４）は、脈拍数が脈拍数の推奨範囲の下限値より低く、かつ、移動方向で後方にいるロボット１１０とユーザとの間隔が間隔の推奨範囲の上限値を超える場合、カルボーネンの式を用いて求められる運動強度が運動強度の推奨範囲の下限値よりも低く、かつ、ユーザの移動速度が移動速度の推奨範囲の上限値より高い場合、などである。

　条件（Ｌ５）は、条件（Ｌ１）～（Ｌ３）の何れか１つ以上と、属性情報の１つ以上との組み合わせである。

　例えば、条件（Ｌ５）は、脈拍数が脈拍数の推奨範囲の下限値より低く、かつ年齢が基準年齢より低い場合、などである。

　疲労度の判定が「中」となる条件は以下の通りである。

　条件（Ｍ１）は、ユーザの運動強度が目標範囲内である場合である。

　条件（Ｍ２）は、疲労度の判定が「高」でも「低」でもない場合である。

　図１２は、疲労度の判定の第２例を示すフローチャートである。

　（ステップＳ４０１）
　Ａ社サーバ１０１は、ロボット１１０から取得した、運動中のユーザの運動時心拍数と、初期設定されたユーザの年齢および安静時心拍数とを、カルボーネンの式に入力することで運動強度（％）を計算する。

　（ステップＳ４０２）
　Ａ社サーバ１０１は、計算した運動強度（％）と、初期設定された運動強度の目標値（％）または運動強度の設定範囲とを比較することで、運動中のユーザの疲労度を判定する。

　図９の例では、Ａ社サーバ１０１は、ユーザの現在の運動強度が、運動強度の目標値より高いか、低いかによって疲労度を判定する。

　図１０の例では、Ａ社サーバ１０１は、ユーザの現在の運動強度を、運動強度の目標範囲と比較し、運動強度が目標範囲より高い場合は疲労度「高」、運動強度が目標範囲内の場合、疲労度「中」、運動強度が目標範囲より低い場合は疲労度「低」と判定する。

　運動強度の目標値は、健康維持に効果的と言われるＡＴポイントに相当する運動強度（％）で６０％以上７０％未満の範囲内の値、ボルグスケールで１１～１３の範囲内の値であってもよい。運動強度の目標範囲は、健康維持に効果的と言われるＡＴポイントに相当する運動強度（％）で６０％以上７０％未満の範囲、ボルグスケールで１１～１３の範囲であってもよい。

　運動強度の目標値は、ユーザが初期設定した値、直近１カ月間の平均運動量などのユーザの過去の運動量実績、比較的軽度な運動量に相当する４．０メッツ（ＭＥＴｓ）が採用されてもよい。

　このようにして判定された疲労度の判定結果を用いて、ロボット１１０がとるべきアクションが決定される。

　尚、運動強度の指標として、カルボーネンの式が用いられたが、本開示はこれに限らず、ボルグスケール、修正ボルグスケール、メッツ（ＭＥＴｓ）、または独自の指標が採用されても良い。

　図１３は、伴走開始後の処理の一例を示すフローチャートである。図１３の処理主体はロボット１１０であるものとして説明するが、これは一例であり、処理主体はＡ社サーバ１０１であってもよいし、Ｂ社サーバ１１１であってもよい。なお、この処理の開始時にロボット１１０はユーザの先方においてユーザの伴走を行っている。例えば、ロボット１１０は、カメラを用いて後方にいるユーザをトラッキングすることで、ユーザの移動方向を特定する。そして、ロボット１１０は、その移動方向に所定の移動速度でユーザを伴走する、または、その移動方向においてユーザとの間隔が一定の間隔となるようにユーザを伴走する。ロボット１１０の所定の移動速度は例えばユーザの移動速度である。

　（ステップＳ５０１）
　ロボット１１０は、ユーザの移動速度を取得する。例えば、ロボット１１０は、ＲＧＢカメラ（光学センサの一例）が撮影したユーザの動画像からユーザの位置をトラッキングすることで、ロボット１１０に対するユーザの相対移動速度（周囲情報の一例）を算出し、算出した相対移動速度に、ロボット１１０の移動速度を加算することでユーザの移動速度を算出すればよい。ロボット１１０の移動速度は、ロボット１１０が具備する速度センサーにより検出された速度であってもよいし、Ｂ社サーバ１１１から指示された指令速度であってもよい。

　（ステップＳ５０２）
　ロボット１１０は、ユーザの生体活動情報、周囲情報、および属性情報を取得する。生体活動情報、周囲情報、および属性情報の取得の詳細は上述した。例えば、ロボット１１０は、ＲＧＢカメラが撮影したユーザの画像からユーザの生体活動情報および周囲情報を取得すればよい。例えば、ロボット１１０は、Ａ社サーバ１０１からユーザの属性情報を取得すればよい。

　（ステップＳ５０３）
　ロボット１１０は、生体活動情報、周囲情報、および属性情報を用いてユーザの疲労度を算出する。疲労度の算出の詳細は、図１１、図１２で説明した。

　（ステップＳ５０４）
　ロボット１１０は、上記の判定基準にしたがって疲労度が「高」であるか否かを判定する。疲労度が「高」の場合（ステップＳ５０４でＹＥＳ）、処理はステップＳ５０６に進む。疲労度が「高」でない場合（ステップＳ５０４でＮＯ）、処理はステップＳ５０５に進む。この判定の詳細は、ステップＳ２２１と同じである。

　（ステップＳ５０５）
　ロボット１１０は、上記の判定基準にしたがって疲労度が「低」であるか否かを判定する。疲労度が「低」の場合（ステップＳ５０５でＹＥＳ）、処理はステップＳ５０７に進む。疲労度が「低」でない場合（ステップＳ５０５でＮＯ）、すなわち、疲労度が「中」の場合、処理はステップＳ５０８に進む。

　（ステップＳ５０６）
　ロボット１１０は、自身の移動速度を下げる、または、自身の移動速度を下げることによってロボット１１０とユーザとの間隔を狭める。この場合、ロボット１１０は、可動部１１０ｅを制御して、ユーザの移動速度よりも所定速度だけ低い移動速度で伴走すればよい。或いは、ロボット１１０は、可動部１１０ｅを制御して、変更後の間隔が維持されるようにユーザの伴走を行えばよい。これにより、ロボット１１０は、ユーザの疲労度を下げることができる。

　（ステップＳ５０７）
　ロボット１１０は、自身の移動速度を上げる、または、自身の移動速度を上げることによって、ロボット１１０とユーザとの間隔を拡げる。この場合、ロボット１１０は、ユーザの移動速度よりも所定速度だけ高い移動速度で伴走すればよい。或いは、ロボット１１０は、変更後の間隔が維持されるようにユーザの伴走を行えばよい。これにより、ロボット１１０は、ユーザの疲労度を上げることができる。

　（ステップＳ５０８）
　ロボット１１０は、現在の移動速度を維持する、または、現在のロボット１１０とユーザとの間隔を維持する。これにより、ロボット１１０は、ユーザの疲労度を適正範囲に維持できる。

　（ステップＳ５０９）
　ロボット１１０は、伴走が終了したか否かを判定する。伴走が終了した場合（ステップＳ５０９でＹＥＳ）、処理は終了し、伴走が終了していない場合（ステップＳ５０９でＮＯ）、処理はステップＳ５０１に戻る。ここで、ロボット１１０は、所定の終了条件を満たす場合、伴走が終了したと判定すればよい。終了条件は、例えば、ユーザの移動速度が０になっていから一定時間以上経過した場合、または、ユーザの位置情報がユーザの自宅内にいることを示す場合、などである。

　図１４は、ロボット１１０が散歩するユーザの伴走をしている様子の一例を示す図である。ロボット１１０は、移動方向Ｄ１に対してユーザの先方に位置している。ロボット１１０は、ユーザの散歩をリードしながら、照明部１１０ｇを使って、ユーザの足元の照明領域１２５を照らしている。照明領域１２５はユーザの足元からユーザの移動方向Ｄ１に向かって伸びた形状を有する。ここでは照明領域１２５はユーザ位置１３０とロボット位置１３１との間の路面に位置する。ロボット１１０は、プロジェクションマッピングにより照明領域１２５を照射する。この例では、照明領域１２５には、ユーザの散歩が順調なペースであることを示すメッセージ（いい調子）が含まれる。このメッセージは、ユーザ位置１３０が文字列の下側となるように文字が配列されている。

　ロボット１１０は、照明領域１２５の照射と同時に、映像音声出力部１１０ｆを用いて、ユーザの散歩が順調に進んでいることを示す掛け声「いい調子」を出力している。これは「応援（掛け声）」の「称賛」で説明したアクションの一例である。ユーザはロボットが路面に表示した言葉、かつ／またはロボット１１０が発声した掛け声により、散歩が良いペースであることを知り、しっかりと散歩できている自信を持つことができる。このような自己肯定感や運動ができるという自覚をユーザに与えることで、運動を継続し、習慣化させる効果が期待できる。

　図１５は、ロボット１１０がユーザの散歩を伴走している様子の他の一例を示す図である。ロボット１１０は、ユーザの隣に位置し、散歩するユーザを伴走している。ロボット１１０は、通常は４足歩行であるが、この例では、後ろ足だけで伴走している。これは、「挙動」の「２足歩行」で説明したアクションの一例である。さらに、ロボット１１０は、ユーザの散歩が順調に良いペースで進んでおり、ユーザの努力を称賛する掛け声「いいよー、輝いているよー」をスピーカーから出力している。これは「応援（掛け声）」の「称賛」で説明したアクションの一例である。ユーザはロボット１１０の曲芸を見て気分を癒し、かつ／またはロボット１１０が発声した掛け声により、自分が良く運動できていることを知り、前向きな気持ちを持つことができる。

　図１６は、ロボット１１０がユーザの運動強度を高めるアクションをする様子を示す図である。ロボット１１０はユーザの移動方向Ｄ１の先方に位置し、ユーザのジョギングのルートおよびペースを誘導している。ロボット１１０は、ユーザの疲労度が「低」になったので、運動強度を上げるアクションを実行する。ロボット１１０は、これまでの移動速度よりも速い移動速度で進み始めている。同時に、ロボット１１０は、ユーザにペースアップを促す掛け声「速くー」をスピーカーから出力している。ロボット１１０が移動速度を上げることは「運動強度調節」の「運動強度の調節」または「パフォーマンスの調節」で説明したアクションの一例である。ロボットの掛け声は「応援（掛け声）」の「叱咤」で説明したアクションの一例である。ユーザは伴走するロボット１１０の移動速度の上昇、かつ／またはロボット１１０が発声した掛け声により、これから運動強度を上げていくことを知ることができる。

　図１７は、ロボット１１０がユーザの疲労度を下げるアクションをする様子を示す図である。ロボット１１０は、ユーザの移動方向Ｄ１の先方に位置し、ユーザのジョギングのルートおよびペースを誘導している。ロボット１１０は、ユーザの疲労度が「高」になったので、運動強度を下げるアクションを実行する。ロボット１１０はこれまでの移動速度よりも遅い移動速度で進み始めている。同時に、ロボット１１０は、ユーザにペースダウンすることを意図した鳴き声「ワン」をスピーカーから出力している。ロボット１１０がペースを下げることは「運動強度調節」の「運動強度の調節」または「パフォーマンスの調節」で説明したアクションの一例である。ロボットの掛け声は「応援（鳴き声）」の「声援」で説明したアクションの一例である。ユーザはロボット１１０が伴走のペースを遅くし、かつ／またはロボット１１０が発声した鳴き声により、これから運動強度を下げていくことを知ることができる。

　尚、応援は人の言語を使った掛け声でなく、動物の鳴き声を模写した鳴き声であってもよい。この場合、ユーザは、Ａ社アプリを使って「叱咤」「声援」「激励」「称賛」に対応する鳴き声を予め設定する。例えば、叱咤であれば「ウゥー、ワン」、声援であれば「ワン」、激励であれば「ワン、ワン」、称賛であれば「ワオーン」などが設定可能である。これは実在する生物を模写した鳴き声でも良いし、架空の生物の鳴き声であっても良い。

　図１８は、散歩するユーザを伴走するロボット１１０が移動速度を変動させる様子を示す図である。左図では、ロボット１１０は移動速度「１６Ｋｍ／ｈ」でユーザを伴走している。スマートウォッチ１４０によりユーザの心拍数「１５３ｂｐｍ」が測定されている。この心拍数から疲労度が「高」と判定される、そのため、中図に示すように、ロボット１１０は、応援（鳴き声）アクション（「ワン！」と鳴く）と、運動強度（運動パフォーマンス）を下げるアクションと、を実行する。ここでは、ロボット１１０は、移動速度を１６Ｋｍ／ｈから－４Ｋｍ／ｈ下げるアクションを実行する。これにより、右図に示すように、ロボット１１０は、可動部１１０ｅを制御して、「１２Ｋｍ／ｈ」の移動速度でユーザを伴走する。その結果、ユーザの心拍数が「１４２ｂｐｍ」と計測され、ユーザの疲労度が下がる。これによって、運動強度（ＭＥＴｓ）が目標値に到達する前に諦めることなく、ユーザに運動を適切な疲労度「中」又は運動強度にて、継続させる効果が期待できる。

　図１９は、ロボット１１０が散歩するユーザの伴走をしている様子の他の一例を示す図である。ロボット１１０はユーザの隣に位置し、ユーザの散歩のルートとペースを誘導している。ここでは、ユーザの現在の疲労度が「中」であり、理想的な運動強度である。そのため、ロボット１１０は、この運動強度をより長く維持するためのアクションを実行している。例えば、ロボット１１０は、ユーザが散歩に対してモチベーションを持てるように散歩に合う曲またはプレイリストを再生する。ロボット１１０が曲を再生することは「曲再生」の「プリセット」または「ユーザ選曲」で説明したアクションの一例である。ユーザはロボット１１０が伴走しながら散歩のモチベーションを高めるような曲を再生してくれることで、運動による疲労に長く耐えることができ、結果として運動量を増やすことができる。

　図２０は、ロボット１１０が散歩するユーザの伴走をしている様子の他の一例を示す図である。ロボット１１０は、ユーザの隣に位置し、ユーザの散歩のルートとペースを誘導している。ロボット１１０は、ユーザの生体活動情報またはカメラ映像などの周囲情報から、ユーザの現在の骨格を検出し、検出した骨格からユーザの運動フォームを解析し、解析した運動フォームと正しい運動フォームとの差異を評価する。例えば、ロボット１１０は、ユーザの上半身の姿勢が悪く、胸を張るべきだと判定したとする。この場合、ロボット１１０はユーザの運動フォームを修正するために、運動フォームの悪い点を指摘する情報を出力する。この例では、ロボット１１０は、ユーザが背中を丸めて歩行していることを検知した結果、「胸張ってー」と正しい運動フォームをユーザに呼び掛けている。これは、「応援（掛け声）」の「任意」で説明したアクションの一例である。ユーザはロボットが伴走しながら自分の運動フォームで悪い所を指摘してくれることで、正しい運動フォームで運動ができるようになる。その結果、ユーザは運動中の思わぬ傷害や事故を引き起こすリスクを抑えることができる。

　例えば、正しい歩き方で散歩をしないと、期待する健康改善の効果を得られない可能性がある。正しい歩き方には、目線を歩く方向に向ける、背筋を伸ばす、足は踵から地面につける、軸足の膝をしっかり伸ばす、といったチェックポイントがある。よって、ロボット１１０、Ｂ社サーバ１１１、かつ／またはＡ社サーバ１０１は、これらのチェックポイントが適切にできているかを、ロボット１１０のカメラ画像から、ユーザの姿勢を解析し、その解析結果に基づいて、ユーザの歩行フォームを解析し、その結果をユーザに通知すればよい。

　図２１は、本実施の形態の第２例の処理を示すシーケンス図である。第２例では、疲労度の判定主体がＢ社サーバ１１１である。図２１において、図６と同じ処理には同じ符号を付し、説明を省略する。ステップＳ１、Ｓ２、Ｓ６０１は初期設定の処理あり、ステップＳ３以降は、ユーザの運動中の処理である。

　（ステップＳ６０１）
　Ａ社サーバ１０１は、ステップＳ２で取得した運動強度情報およびアクション情報をＢ社サーバ１１１に送信する。

　（ステップＳ６０２）
　Ａ社サーバ１０１は、ステップＳ４でスマートフォン１００、かつ／または、スマートウォッチ１４０から取得した生体活動情報および周囲情報をＢ社サーバ１１１に送信する。

　（ステップＳ６０３）
　Ｂ社サーバ１１１は、取得したユーザの生体活動情報および周囲情報に基づいて、ユーザの現在の疲労度をリアルタイムに推定する。疲労度の推定の詳細は上述の通りである。

　（ステップＳ６０４）
　Ｂ社サーバ１１１は、疲労度に基づいて、現在のユーザへの効果が期待されるアクションを選定する。アクションの選定の詳細は前述の通りである。

　（ステップＳ６０５）
　Ｂ社サーバ１１１は、ロボット１１０に選定したアクションを実行させる指示を出力する。第２例では判定主体がＢ社サーバ１１１なので、Ｂ社サーバ１１１は、Ａ社サーバ１０１がアクセス権を有するか否かの判定をすることなく、指示を出力する点がステップＳ１１と相違する。

　（ステップＳ６０６）
　Ｂ社サーバ１１１は、ステップＳ１３で取得したアクションの実行結果を用いてロボット１１０が実行したアクションの効果を測定し、その効果をメモリ１１１ｃに登録する。アクションの効果の測定の詳細は前述のとおりである。

　（ステップＳ６０７）
　Ｂ社サーバ１１１は、アクションの効果をＡ社サーバ１０１に送信する。

　（ステップＳ６０８）
　Ａ社サーバ１０１は、アクションの効果をメモリ１０１ｃに登録する。

　図２２は、本実施の形態の第３例の処理を示すシーケンス図である。第３例では、疲労度の判定主体がロボット１１０である。図２２において、ステップＳ１、Ｓ７０１は初期設定の処理であり、ステップＳ３以降は運動中の処理である。なお、図２２において、図６と同じ処理には同じ番号を付し、説明を省略する。

　（ステップＳ７０１）
　スマートフォン１００、かつ／または、スマートウォッチ１４０は、ステップＳ２で取得した運動強度情報およびアクション情報をＡ社サーバ１０１およびロボット１１０のそれぞれに送信する。

　（ステップＳ７０２）
　スマートフォン１００、かつ／または、スマートウォッチ１４０は、ステップＳ３で取得した生体活動情報および周囲情報をロボット１１０に送信する。

　（ステップＳ７０３）
　ロボット１１０は、取得したユーザの生体活動情報および周囲情報に基づいて、ユーザの現在の疲労度をリアルタイムに推定する。疲労度の推定の詳細は上述の通りである。

　（ステップＳ７０４）
　ロボット１１０は、疲労度に基づいて、現在のユーザへの効果が期待されるアクションを選定する。アクションの選定の詳細は前述の通りである。

　（ステップＳ７０５）
　ロボット１１０は、ステップＳ１２でアクションを実行し、そのアクションの効果を測定し、その効果をメモリ１１０ｄに登録する。アクションの効果の測定の詳細は前述のとおりである。

　（ステップＳ７０６）
　ロボット１１０は、アクションの効果をスマートフォン１００、かつ／または、スマートウォッチ１４０に送信する。

　（ステップＳ７０７）
　スマートフォン１００、かつ／または、スマートウォッチ１４０は、アクションの効果をメモリに登録する。

　図２３は、本実施の形態の第４例の処理を示すシーケンス図である。第４例では、疲労度の判定主体がロボット１１０である。また、第４例では、スマートフォン１００にはＡ社アプリに加えてＢ社アプリもインストールされている。図２３において、ステップＳ１、Ｓ８０１は初期設定の処理であり、ステップＳ３以降は運動中の処理である。なお、図２３において、図６と同じ処理には同じ番号を付し、説明を省略する。

　（ステップＳ８０１）
　Ａ社アプリ、かつ／または、スマートウォッチ１４０は、ステップＳ１でユーザが設定した運動強度情報およびアクション情報をＢ社アプリと共有し、Ｂ社アプリは運動強度情報およびアクション情報の設定をロボット１１０に送信する。

　（ステップＳ８０２）
　Ａ社アプリ、かつ／または、スマートウォッチ１４０は、ステップＳ３で取得した生体活動情報および周囲情報をＢ社アプリと共有し、Ｂ社アプリは生体活動情報および周囲情報をロボット１１０に送信する。

　ステップＳ７０３以降の処理は図２２と同じであるので、説明を省略する。

　このように、本実施の形態によれば、ユーザの疲労度が許容範囲外になると、ユーザの疲労度が許容範囲内になるように、ユーザを伴走するロボットの移動速度が調整されるので、適切な疲労度が維持されるように、ロボット１１０はユーザを伴走できる。

Claims

　歩行または走行によって移動しているユーザに伴走するロボットの制御方法であって、
　前記ロボットの少なくとも一対の脚または車輪に接続されたアクチュエータを駆動して、移動している前記ユーザに同伴して前記ロボットを第１速度で移動させ、
　前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ユーザの移動速度を取得し、
　前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記歩行または前記走行による疲労度と相関して変動する前記生体情報の第１測定値を取得し、
　前記ユーザの前記生体情報の第１測定値が第１閾値を超えた場合に、前記アクチュエータを制御して前記ロボットの移動速度を前記第１速度から第２速度に落とし、前記第２速度は前記ユーザの移動速度よりも遅い、
　制御方法。
　前記ロボットの移動速度が前記第１速度であるとき、前記ロボットを前記ユーザに対して先行させる、
　請求項１に記載の制御方法。
　前記ロボットの移動速度が前記第２速度になった後、前記生体センサーを介して、前記ユーザの前記生体情報の第２測定値を取得し、
　前記ユーザの前記生体情報の前記第２測定値が前記第１閾値以下、第２閾値以上の範囲内になった場合に、前記アクチュエータを制御して前記ロボットの移動速度を前記第２速度に維持させる、
　請求項１に記載の制御方法。
　前記第１閾値および前記第２閾値は、前記ユーザの運動強度の推奨範囲の上限値および下限値に、それぞれ対応し、
　前記運動強度の推奨範囲は、ボルグスケール、修正ボルグスケール、または、ＭＥＴｓを用いた範囲である、
　請求項３に記載の制御方法。
　前記ユーザの運動の実施状況を管理するコンピュータから、前記ユーザが前記歩行または前記走行によって達成すべき運動目標を示す運動目標情報を取得し、
　前記第１閾値、前記第１速度、及び前記第２速度の少なくとも１つは、前記運動目標に基づいて決定される、
　請求項１から４のいずれか１項に記載の制御方法。
　前記ユーザの属性情報を管理するコンピュータから、前記ユーザの属性を示す属性情報を取得し、前記属性情報は、前記ユーザの年齢、性別、体重、体脂肪率、筋肉量、及び、病歴のうちの少なくとも１つを含み、
　前記第１閾値、前記第１速度、及び前記第２速度の少なくとも１つは、前記属性情報に基づいて決定される、
　請求項１から５のいずれか１項に記載の制御方法。
　前記ユーザの前記生体情報の前記第１測定値が前記第１閾値以下、第２閾値以上の範囲内にある場合に、
　　前記アクチュエータを制御して前記ロボットの移動速度を前記第１速度に維持し、
　　前記ロボットに搭載された照明装置またはスピーカーを介して、前記ユーザに対して、前記ユーザの移動速度が推奨速度であることを示すメッセージを通知する、
　請求項１から６のいずれか１項に記載の制御方法。
　前記生体センサーは、前記ロボットに搭載されており、
　前記生体情報は、前記ユーザの心拍数、脈拍数、血圧値、体温、呼吸数、呼吸音、血中酸素濃度、血中乳酸濃度、体水分量、発汗量、活動量、及び、姿勢のうちの少なくとも１つを含む、
　請求項１から７のいずれか１項に記載の制御方法。
　前記生体センサーは、前記ユーザが装着しているウェアラブルデバイスに含まれており、
　前記生体情報の前記第１測定値は、前記ウェアラブルデバイスからネットワークを介して取得され、
　前記生体情報は、前記ユーザの心拍数、脈拍数、血圧値、体温、呼吸数、呼吸音、血中酸素濃度、血中乳酸濃度、体水分量、発汗量、活動量、及び、姿勢のうちの少なくとも１つを含む、
　請求項１から７のいずれか１項に記載の制御方法。
　請求項１から９のいずれか１項に記載の制御方法を前記ロボットに搭載されたプロセッサに実行させる、
　プログラム。
　本体と、
　前記少なくとも一対の脚または車輪と、
　前記少なくとも一対の脚または車輪を駆動するアクチュエータと、
　前記少なくとも１つの光学センサーと、
　プロセッサと、
　請求項１から９のいずれか１項に記載の制御方法を前記プロセッサに実行させるためのプログラムが格納されたメモリとを備える、
　ロボット。
　歩行または走行によって移動しているユーザに伴走するロボットの制御方法であって、
　前記ロボットの少なくとも一対の脚または車輪に接続されたアクチュエータを駆動して、移動している前記ユーザに同伴して前記ロボットを第１速度で移動させ、
　前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ユーザの移動速度を取得し、
　前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記歩行または前記走行による疲労度と相関して変動する前記生体情報の少なくとも１つの第１測定値を取得し、
　前記生体情報の前記少なくとも１つの第１測定値に基づいて、前記ユーザの第１疲労度を算出し、
　算出された前記第１疲労度が第１疲労許容度を超えた場合に、前記アクチュエータを制御して前記ロボットの移動速度を前記第１速度から第２速度に落とし、前記第２速度は前記ユーザの移動速度よりも遅い、
　制御方法。
　前記ロボットの移動速度が前記第２速度になった後、前記生体センサーを介して、前記ユーザの前記生体情報の少なくとも１つの第２測定値を取得し、
　前記生体情報の前記少なくとも１つの第２測定値に基づいて、前記ユーザの第２疲労度を算出し、
　算出された前記第２疲労度が前記第１疲労許容度以下、第２疲労許容度以上の範囲内になった場合に、前記アクチュエータを制御して前記ロボットの移動速度を前記第２速度に維持させる、
　請求項１２に記載の制御方法。
　歩行または走行によって移動しているユーザに伴走するロボットの制御方法であって、
　前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ロボットに対する前記ユーザの位置を示す位置情報を取得し、
　前記ロボットの少なくとも一対の脚または車輪に接続されたアクチュエータを駆動して、前記位置情報に基づいて、前記ユーザと前記ロボットの間の間隔を第１間隔に維持しながら前記ロボットを移動させ、
　前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記歩行または前記走行による疲労度と相関して変動する前記生体情報の第１測定値を取得し、
　前記ユーザの前記生体情報の第１測定値が第１閾値よりも低い場合に、前記アクチュエータを制御して、前記間隔を前記第１間隔から第２間隔に拡げる、
　制御方法。
　前記間隔が前記第２間隔である場合に、前記ロボットを前記ユーザに対して先行させる、
　請求項１４に記載の制御方法。
　前記間隔が前記第２間隔になった後、前記生体センサーを介して、前記ユーザの前記生体情報の第２測定値を取得し、
　前記ユーザの前記生体情報の前記第２測定値が前記第１閾値以上、第２閾値以下の範囲内になった場合に、前記アクチュエータを制御して前記間隔を前記第２間隔に維持させる、
　請求項１４に記載の制御方法。
　前記第１閾値および前記第２閾値は、前記ユーザの運動強度の推奨範囲の下限値および上限値に、それぞれ対応し、
　前記運動強度の推奨範囲は、ボルグスケール、修正ボルグスケール、または、ＭＥＴｓを用いた範囲である、
　請求項１６に記載の制御方法。
　前記ユーザの運動の実施状況を管理するコンピュータから、前記ユーザが前記歩行または前記走行によって達成すべき運動目標を示す運動目標情報を取得し、
　前記第１閾値、前記第１間隔、及び前記第２間隔の少なくとも１つは、前記運動目標に基づいて決定される、
　請求項１４または１７に記載の制御方法。
　前記ユーザの属性情報を管理するコンピュータから、前記ユーザの属性を示す属性情報を取得し、前記属性情報は、前記ユーザの年齢、性別、体重、体脂肪率、筋肉量、及び、病歴のうちの少なくとも１つを含み、
　前記第１閾値、前記第１間隔、及び前記第２間隔の少なくとも１つは、前記属性情報に基づいて決定される、
　請求項１４から１８のいずれか１項に記載の制御方法。
　前記生体センサーは、前記ロボットに搭載されており、
　前記生体情報は、前記ユーザの心拍数、脈拍数、血圧値、体温、呼吸数、呼吸音、血中酸素濃度、血中乳酸濃度、体水分量、発汗量、活動量、及び、姿勢のうちの少なくとも１つを含む、
　請求項１４から１９のいずれか１項に記載の制御方法。
　前記生体センサーは、前記ユーザが装着しているウェアラブルデバイスに含まれており、
　前記生体情報の前記第１測定値は、前記ウェアラブルデバイスからネットワークを介して取得され、
　前記生体情報は、前記ユーザの心拍数、脈拍数、血圧値、体温、呼吸数、呼吸音、血中酸素濃度、血中乳酸濃度、体水分量、発汗量、活動量、及び、姿勢のうちの少なくとも１つを含む、
　請求項１４から１９のいずれか１項に記載の制御方法。
　請求項１４から２１のいずれか１項に記載の制御方法を前記ロボットに搭載されたプロセッサに実行させる、
　プログラム。
　本体と、
　前記少なくとも一対の脚または車輪と、
　前記少なくとも一対の脚または車輪を駆動するアクチュエータと、
　前記少なくとも１つの光学センサーと、
　プロセッサと、
　請求項１４から２１のいずれか１項に記載の制御方法を前記プロセッサに実行させるためのプログラムが格納されたメモリとを備える、
　ロボット。
　歩行または走行によって移動しているユーザに伴走するロボットの制御方法であって、
　前記ロボットに搭載された少なくとも１つの光学センサーを介して、前記ロボットに対する前記ユーザの位置を示す位置情報を取得し、
　前記ロボットの少なくとも一対の脚または車輪に接続されたアクチュエータを駆動して、前記位置情報に基づいて、前記ユーザと前記ロボットの間の間隔を第１間隔に維持しながら前記ロボットを移動させ、
　前記ユーザの生体情報をモニタする生体センサーを介して、前記ユーザの前記歩行または前記走行による疲労度と相関して変動する前記生体情報の少なくとも１つの第１測定値を取得し、
　前記生体情報の前記少なくとも１つの第１測定値に基づいて、前記ユーザの第１疲労度を算出し、
　算出された前記第１疲労度が第１疲労許容度よりも低い場合に、前記アクチュエータを制御して、前記間隔を前記第１間隔から第２間隔に拡げる、
　制御方法。
　前記間隔が前記第２間隔である場合に、前記ロボットを前記ユーザに対して先行させる、
　請求項２４に記載の制御方法。
　前記間隔が前記第２間隔になった後、前記生体センサーを介して、前記ユーザの前記生体情報の少なくとも１つの第２測定値を取得し、
　前記生体情報の前記少なくとも１つの第２測定値に基づいて、前記ユーザの第２疲労度を算出し、
　算出された前記第２疲労度が前記第１疲労許容度以上、第２疲労許容度以下の範囲内になった場合に、前記アクチュエータを制御して前記間隔を前記第２間隔に維持させる、
　請求項２４に記載の制御方法。