WO2023021738A1 - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、並びに情報処理システム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、プログラム、並びに情報処理システム Download PDF

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WO2023021738A1
WO2023021738A1 PCT/JP2022/008260 JP2022008260W WO2023021738A1 WO 2023021738 A1 WO2023021738 A1 WO 2023021738A1 JP 2022008260 W JP2022008260 W JP 2022008260W WO 2023021738 A1 WO2023021738 A1 WO 2023021738A1
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WO
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walking
user
information processing
position information
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Application number
PCT/JP2022/008260
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English (en)
French (fr)
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悠 繁田
Original Assignee
ソニーグループ株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C22/00—Measuring distance traversed on the ground by vehicles, persons, animals or other moving solid bodies, e.g. using odometers, using pedometers
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance

Definitions

  • the present technology relates to an information processing device, an information processing method, a program, and an information processing system. It relates to processing systems.
  • Patent Document 1 describes a technology that detects a specific area using GPS (Global Positioning System) or the like, and measures the stride when the user is in the specific area.
  • GPS Global Positioning System
  • This technology was created in view of this situation, and is intended to enable more accurate acquisition of walking information for the elderly.
  • An information processing apparatus includes a walking information calculation unit that calculates walking information indicating a walking state of the user using position information of continuous sections set based on behavior analysis information of the user. Prepare.
  • walking information indicating the user's walking state is calculated using position information of continuous sections set based on the user's behavior analysis information.
  • An information processing device includes a behavior analysis unit that analyzes behavior of a user, and, when a specific behavior is analyzed, sets position information of a continuous section in which the specific behavior is analyzed, and a transmitting unit for transmitting to another information processing device.
  • user behavior analysis is performed, and when a specific behavior is analyzed, position information of a continuous section in which the specific behavior is analyzed is set, and sent to another information processing device. sent.
  • An information processing system includes a behavior analysis unit that analyzes behavior of a user, and, when a specific behavior is analyzed, sets position information of a continuous section in which the specific behavior is analyzed, a first information processing device comprising a transmission unit for transmitting data to a second information processing device; and the walking state of the user is indicated by using the position information of the continuous section set by the first information processing device. and the second information processing device including a walking information calculation unit for calculating walking information.
  • the first information processing device when the first information processing device analyzes the behavior of the user and analyzes a specific behavior, the position information of the continuous section in which the specific behavior is analyzed is set. and transmitted to the second information processing device.
  • a second information processing device calculates walking information indicating a walking state of the user using the position information of the continuous section set by the first information processing device.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an embodiment of a walking information providing system to which the present technology is applied;
  • FIG. 3 is a block diagram showing a hardware configuration example of a device;
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of main functional configurations of a device, a server, and a terminal;
  • FIG. 10 is a flowchart for explaining behavior analysis processing of a device; It is a flowchart explaining the walking information calculation process of a server.
  • FIG. 6 is a flowchart for explaining a process of calculating the distance of the position information continuous section in step S33 of FIG. 5;
  • FIG. FIG. 11 is a block diagram showing a second configuration example of the walking information calculation unit;
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating another example of walking information calculation processing of the server; FIG. It is a figure explaining the extraction method of an area section.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a third configuration example of a walking information calculator;
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating another example of walking information calculation processing of the server;
  • FIG. 12 is a flowchart for explaining the process of estimating the height of stairs in step S74 of FIG. 11;
  • FIG. It is a figure which shows the calculation method of the height of stairs.
  • FIG. 11 is a block diagram showing another functional configuration example of the device and server; 1 is a diagram showing a configuration of an embodiment of a health information providing system to which the present technology is applied;
  • FIG. 4 is a flow chart describing processing by a device and a server; It is a figure which shows the structural example of a health information provision system.
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of an embodiment of a walking information providing system to which the present technology is applied.
  • the walking information providing system 1 of FIG. 1 acquires the user's walking information using sensor data, which is information obtained by sensing the elderly user. It is a system that notifies Note that the user does not have to be an elderly person.
  • the walking information providing system 1 consists of a device 11, a server 12, and terminals 13-1 and 13-2.
  • Device 11 , server 12 , and terminals 13 - 1 and 13 - 2 are connected via Internet 14 .
  • the terminals 13-1 and 13-2 are collectively referred to as the terminal 13 when there is no need to distinguish between them.
  • the device 11 is a small wireless communication device having a wireless communication function, and includes a sensor section 21 .
  • the sensor unit 21 includes an acceleration sensor, a gyro sensor, an electronic compass, an atmospheric pressure sensor, a humidity sensor, a temperature sensor, a position information sensor such as GNSS (global navigation satellite system), a heart rate sensor, a microphone, and the like. Note that these sensors are examples, and the device 11 may include sensors other than these sensors, or may not include all of these sensors.
  • GNSS global navigation satellite system
  • the device 11 is, for example, a device that is assumed to be carried by a user such as an elderly person and to watch over the behavior of the user. Therefore, the device 11 is formed as a small and lightweight device so as not to be a burden even if such a user carries it.
  • the device 11 may be configured by a smartphone, a mobile terminal, or the like that includes the sensor unit 21 or an equivalent sensor.
  • the device 11 analyzes the behavior of the user using the sensor data acquired by the sensor unit 21, and obtains behavior pattern information indicating the identified behavior pattern as a result of the behavior analysis.
  • Device 11 transmits behavior pattern information and sensor data including position information and step count information to server 12 .
  • the device 11 receives and displays the walking information of the user transmitted from the server 12 and the amount of change in the walking information, which is the comparison result of the daily walking information.
  • the walking information includes, for example, information indicating stride length, number of steps, walking speed, walking distance, amount of exercise, and the like. This allows the user to know his/her own walking state and his/her own behavior change.
  • the server 12 is composed of a computer or the like.
  • the server 12 calculates walking information using the behavior pattern information and sensor data transmitted from the device 11, compares the daily walking information, and calculates the amount of change in the walking information.
  • the server 12 transmits the calculated walking information or the amount of change in the walking information to the device 11 and the terminal 13 .
  • the terminal 13 is composed of a mobile terminal, smart phone, tablet terminal, personal computer, or the like.
  • the terminal 13-1 is owned by the user's family.
  • the terminal 13-1 receives and displays the walking information of the user and the amount of change in the walking information transmitted from the server 12.
  • FIG. Thereby, the user's family can know the user's walking state and the user's behavior change even if they live far away from the user.
  • the terminal 13-2 is owned by a doctor or health advisor.
  • the terminal 13-2 displays the walking information of the user transmitted from the server 12, the amount of change in the walking information, and the like.
  • doctors and health advisors can know the walking state of the user and changes in behavior of the user, and can give advice and the like to the user.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a hardware configuration example of the device 11. As shown in FIG.
  • a CPU (Central Processing Unit) 51 , a ROM (Read Only Memory) 52 and a RAM (Random Access Memory) 53 are interconnected by a bus 54 .
  • An input/output interface 55 is also connected to the bus 54 .
  • the input/output interface 55 includes a storage unit 58 including a hard disk and nonvolatile memory, a communication unit 59 including a network interface for each device connected via the Internet 14, a drive for driving the removable medium 61, and a 60 are connected.
  • the CPU 51 loads, for example, a program stored in the storage unit 58 into the RAM 53 via the input/output interface 55 and the bus 54, and executes a series of processes. . Data transmission/reception with each device is performed via the communication unit 59 .
  • server 12 and the terminal 13 also have a configuration in which the sensor unit 21 is removed from the configuration shown in FIG.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a main functional configuration example of the device 11, server 12, and terminal 13. As shown in FIG.
  • the functional configuration shown in FIG. 3 is realized by executing a predetermined program by the CPU 51 shown in FIG. 2 of each device.
  • the device 11 is configured to include a behavior analysis unit 111, a pedometer 112, and a GNSS module 113.
  • the behavior analysis unit 111 Based on the sensor data supplied from the sensor unit 21, the behavior analysis unit 111 performs behavior analysis and walking analysis when acceleration is detected, and sends the sensor data including information corresponding to the behavior analysis result and the walking distance to the server. Send to 12.
  • the user's behavior is identified as the first behavior pattern, for example, three patterns of Run, Walk, and Stay. Further, by detailed behavior analysis, the behavior of the user is determined as a second behavior pattern, for example, one of Run, Walk, Stay, Stop, Bicycle, Motorcycle, Car, Train, Stairs, Escalator, and Elevator. identified. Note that Stairs, Escalators, and Elevators are further identified as Up and Down. For example, in the case of a user walking in a train, the user's behavior is identified as Walk as the first behavioral pattern, but as the second behavioral pattern. It will be identified as Train. As the behavior analysis, any behavior pattern may be identified, but from the viewpoint of power saving, the behavior analysis unit 111 first performs the first behavior pattern, and if necessary, identifies the second behavior pattern. It is desirable to identify
  • the behavior analysis unit 111 When it is analyzed that the behavior pattern is Run or Walk and the movement distance is 7 m or more, the behavior analysis unit 111 temporarily stores the behavior pattern information, the sensor data including the step count information and the position information in the memory. It accumulates, accumulates for several hours, and then transmits to the server 12 . Note that the accumulation time can be set, and may be, for example, two hours or one day. Also, the threshold for determining the movement distance is not necessarily limited to 7 m, and it is possible to set this numerical value variably as appropriate.
  • the behavior analysis unit 111 If the behavior pattern is Run or Walk and the movement distance is analyzed to be less than 7 m, or if the behavior pattern is other than Run and Walk, the behavior analysis unit 111 generates behavior pattern information indicating the behavior pattern and , and sensor data including information on the number of steps are temporarily stored in a memory, stored for several hours, and then transmitted to the server 12 .
  • the sensor data supplied from the sensor unit 21 is also transmitted as necessary.
  • the pedometer 112 counts the number of steps based on the sensor data supplied from the sensor unit 21 and supplies step number information indicating the counted number of steps to the behavior analysis unit 111 .
  • the GNSS module 113 is a module for acquiring the current location information of the device 11 from the location information sensor of the sensor unit 21.
  • the GNSS module 113 acquires current location information of the device 11 from the location information sensor in response to an instruction from the behavior analysis unit 111 and supplies the acquired location information to the behavior analysis unit 111 .
  • the server 12 is composed of a walking information calculation unit 131, a walking information notification unit 132, a past data DB (DataBase) 133, and another user data DB 134.
  • the walking information calculation unit 131 calculates walking information using information transmitted from the device 11 and sensor data.
  • the walking information calculator 131 is composed of a position information calculator 141 , a stride calculator 142 , a walking distance speed calculator 143 , and an exercise amount calculator 144 .
  • the position information calculation unit 141 acquires position information at the same time when the action pattern is Walk or Run from the information and sensor data transmitted from the device 11 .
  • the position information calculation unit 141 uses the acquired position information to set a position information continuous section, which is a section in which the position information is continuous, and calculates the distance of the position information continuous section.
  • the stride calculation unit 142 acquires step count information for the position information continuous section set by the position information calculation unit 141 from information and sensor data transmitted from the device 11, and based on the step count information for the position information continuous section, Calculate stride length.
  • the walking distance/speed calculation unit 143 calculates the walking distance and walking speed of the position information continuous section based on the stride length calculated by the stride length calculation unit 142 .
  • the exercise amount calculation unit 144 calculates the user's exercise amount from the calculated walking distance and walking speed of the position information continuous section.
  • the walking information notification unit 132 compares the calculated walking information with the user's past walking information stored in the past data DB 133 or other users' walking information stored in the other user data DB 134 . For example, the walking information notification unit 132 generates UI (User Interface) data including walking information when it is determined that the amount of change is larger than a predetermined threshold as a result of comparison with past walking information. The walking information notification unit 132 transmits the generated UI data to the device 11 and the terminal 13, and notifies the user and the user's family members of the walking information.
  • UI User Interface
  • the predetermined threshold used when determining the magnitude of the amount of change may use different values depending on the person who owns the terminal 13 that notifies the walking information. Thereby, the user's family can be notified of the walking information when there is a large change in the walking information, and the doctor can be notified even when there is a slight change.
  • the past data DB 133 stores past walking information for each user.
  • the other user data DB 134 stores past walking information of other users (for example, general elderly people and users diagnosed with frailty).
  • the location information calculation unit 141 cannot obtain location information from the GNSS module 113 of the device 11 when the user is indoors.
  • the position information calculation unit 141 replaces the walking information of the section in which position information cannot be obtained (hereinafter referred to as a GNSS non-acquisition section) with the walking information calculated in the section in which position information can be obtained, or past data. Interpolation is performed by referring to the past walking information of the user in the DB 133 and the past walking information of other users in the other user data DB 134 .
  • the server 12 can acquire walking information even in sections where position information cannot be obtained.
  • the terminal 13 receives the UI data transmitted from the server 12 and including the walking information when it is determined that the amount of change is large, and displays the UI of the received UI data.
  • the user's family and doctor holding the terminal 13 can immediately grasp the variation in the walking state.
  • the terminal 13-2 viewed by the doctor may be notified of UI data including all the calculated walking information.
  • the doctor since daily walking information can be checked, the doctor can give health advice to the user.
  • FIG. 3 shows an example in which the behavior analysis unit 111 is configured in the device 11
  • the behavior analysis unit 111 may be configured in the server 12 . That is, the behavior analysis may be performed by the device 11 or may be performed by the server 12.
  • sensor data including step count information and position information is sent to the server 12 as is.
  • FIG. 3 shows an example in which the walking information calculation unit 131 is configured in the server 12
  • the walking information calculation unit 131 may be configured in the device 11 . That is, the walking information calculation process may be performed by the server 12 or by the device 11 .
  • the step length and the amount of exercise may be calculated by the server 12, and the walking distance and walking speed may be calculated by the device 11. That is, part of the walking information may be calculated by the server 12 and the rest may be calculated by the device 11 .
  • FIG. 4 is a flowchart for explaining behavior analysis processing of the device 11 .
  • step S11 the behavior analysis unit 111 monitors the sensor data supplied from the sensor unit 21 and waits until it is determined that acceleration has been detected. If it is determined in step S11 that acceleration has been detected, the process proceeds to step S12.
  • step S12 the behavior analysis unit 111 analyzes the behavior of the user.
  • step S13 the behavior analysis unit 111 analyzes the walking of the user, such as whether or not the user is moving and how much the user is moving, based on the result of the behavior analysis.
  • step S14 the behavior analysis unit 111 determines whether the user has moved 7m or more based on the result of the walking analysis in step S13. If it is determined that the user has moved 7m or more, the process proceeds to step S15.
  • step S15 the behavior analysis unit 111 causes the GNSS module 113 to acquire position information.
  • step S16 the behavior analysis unit 111 transmits the behavior pattern information and the sensor data including the position information acquired in step S15 to the server 12.
  • the behavior analysis unit 111 temporarily accumulates sensor data including behavior pattern information, step count information, and position information in a memory, and after several hours of accumulation, transmits the data to the server 12 .
  • step S14 If it is determined in step S14 that the user has not moved 7 m or more, ie, that the user has moved less than 7 m, the process proceeds to step S17.
  • step S ⁇ b>16 the behavior analysis unit 111 temporarily accumulates the behavior pattern information indicating the behavior pattern and the sensor data including the step count information in the memory, and after several hours of accumulation, transmits the information to the server 12 .
  • step S16 or S17 the behavior analysis process ends.
  • FIG. 5 is a flowchart for explaining the walking information calculation process of the server 12. As shown in FIG.
  • step S ⁇ b>31 the position information calculation unit 141 extracts the action pattern information of Walk or Run from the action pattern information transmitted from the device 11 .
  • step S ⁇ b>32 the position information calculation unit 141 acquires the behavior pattern information of Walk or Run and the position information at the same time from the sensor data transmitted from the device 11 .
  • location information at a time close to the current time is acquired. For example, position information is searched for at intervals of one minute from the time, and if there is no position information, position information is searched for at next one-minute intervals.
  • step S33 the position information calculation unit 141 uses the acquired position information to set the position information continuation section and calculates the distance of the position information continuation section. Details of the processing in step S33 will be described later with reference to FIG.
  • step S34 the stride calculation unit 142 acquires the step count information of the position information continuous section calculated by the position information calculation unit 141 from the information transmitted from the device 11, and based on the step count information of the position information continuous section , to calculate stride length.
  • step S35 the walking distance/speed calculating unit 143 calculates the walking distance and walking speed of the position information continuous section based on the stride length calculated by the step length calculating unit 142.
  • step S36 the exercise amount calculation unit 144 calculates the exercise amount of the user from the calculated walking distance and walking speed of the position information continuous section.
  • step S37 the position information calculation unit 141 interpolates the walking information of the GNSS non-acquisition section based on the walking information calculated in the section where the position information can be obtained. For example, the walking distance and walking speed in the GNSS non-acquisition section are calculated from the calculated number of steps and stride length.
  • the past data DB 133 and other user data DB 134 store the calculated walking information.
  • the walking information is stored, for example, in association with at least one of position information and action pattern information of the position information continuous section.
  • the walking information related to walking of the user is calculated using the position information of the continuous section specified based on the action pattern information of the analysis result of the user's action.
  • FIG. 6 is a flowchart for explaining the process of calculating the distance of the position information continuous section in step S33 of FIG.
  • step S41 the position information calculation unit 141 uses the acquired position information to set a position information continuous section, which is a section in which the positions are continuous.
  • step S42 if there is a point having an action pattern other than Run, Walk, and Stay as the second action pattern in the position information continuation section, the position information calculation unit 141 excludes that point from the position information continuation section. do.
  • step S43 if there is a point out of the continuous section indicated by the continuous position information section, the position information calculation unit 141 excludes that point from the continuous section of position information.
  • out of position refers to the signal strength ratio to noise of GNSS, and refers to the point where the variation in position accuracy exceeds a predetermined level.
  • the position information calculation unit 141 presets an assumed value for the number of consecutive points (eg, 6 points) and an assumed value for time (eg, 10 minutes). In step S ⁇ b>44 , if the number of continuous points and the time in the continuous position information section are equal to or less than the respective assumed values, the position information calculation unit 141 excludes the continuous section of position information.
  • the position information calculation unit 141 presets an assumed value of movement distance or an assumed value of movement speed for each of Run and Walk for each behavior analysis information unit. In step S45, the position information calculation unit 141 excludes the position information continuation section if the position information continuation section has a movement distance or a movement speed equal to or greater than an assumed value.
  • step S46 the position information calculation unit 141 calculates the distance of the set position information continuation section.
  • steps S42 to S45 described above are position information exclusion processes for excluding inaccurate position information from the GNSS position information.
  • inaccurate position information can be excluded from the GNSS position information, so that the walking information calculation process can be performed more accurately.
  • step S42 is processing when the action pattern acquired in step S31 of FIG. 5 is the first action pattern, and when the action pattern acquired in step S31 is the second action pattern, This is unnecessary processing.
  • FIG. 7 is a block diagram showing a second configuration example of the walking information calculator.
  • the walking information calculation unit 201 in FIG. 7 differs from the walking information calculation unit 131 in FIG. 3 in that an area section extraction unit 211 and a slope distance calculation unit 212 are added.
  • FIG. 7 parts common to those in FIG. 3 are denoted by the same reference numerals, and description thereof will be omitted.
  • the area section extraction unit 211 refers to external environment information such as weather, temperature, time, road width, and slope (inclination) acquired via the Internet 14, and extracts, for example, a slope section as an area section. Extract.
  • the slope distance calculation section 212 calculates the slope distance based on the external environment information of the area section. Calculate
  • the stride calculation unit 142 calculates the stride length based on the slope distance calculated by the slope distance calculation unit 212 and the step count information of the position information continuous section.
  • FIG. 8 is a flowchart for explaining another example of the walking information calculation process of the server 12. As shown in FIG.
  • steps S51 to S53 and S56 to S59 of FIG. 8 are the same as the processes of steps S31 to S33 and S35 to S38 of FIG. 5, so description thereof will be omitted.
  • step S54 the area section extraction unit 211 extracts area sections from the position information continuous section set by the position information calculation unit 141 based on the external environment information.
  • the slope distance calculator 212 calculates the slope distance based on the external environment information of the area section extracted by the area section extractor 211 .
  • step S55 the stride length calculation unit 142 calculates the stride length based on the slope distance calculated by the slope distance calculation unit 212 and the step count information of the position information continuous section.
  • the slope distance can be calculated by using the external environment information from the outside, so the step length can be calculated more accurately.
  • the area section is extracted based on the external environment information. Area sections may be extracted from the past walking information of other users in the data DB 134 .
  • FIG. 9 is a diagram for explaining a method of extracting area sections.
  • black dots on the map represent positions where other users moved in the past and where position information was obtained.
  • a line connecting the black dots represents a route traveled by another user in the past.
  • Such past route information and location information of other users are stored in the other user data DB 134 together with walking information.
  • the position information calculation unit 141 calculates points P1 and P2. Get location information.
  • the area section extraction unit 211 extracts the area between the points P1 and P2 as an area section based on the position information of the points P1 and P2 and the past walking information of other users in the other user data DB 134 .
  • the position information calculation unit 141 interpolates the walking information of the area section from the past walking information of other users in the other user data DB 134 .
  • FIG. 9 an example of interpolating the walking information of the area section from the past walking information of other users in the other user data DB 134 has been described. , the walking information of the area section may be interpolated.
  • FIG. 10 is a block diagram showing a third configuration example of the walking information calculator.
  • the walking information calculation unit 251 in FIG. 10 differs from the walking information calculation unit 131 in FIG. 3 in that a height estimation unit 262 is added.
  • a height estimation unit 262 is added.
  • parts common to those in FIG. 3 are denoted by the same reference numerals, and descriptions thereof are omitted.
  • the height estimation unit 262 uses, for example, the sensor data of the atmospheric pressure sensor among the sensor data transmitted from the device 11 to estimate the height based on the amount of change in the atmospheric pressure, and the estimated height to the stride calculation unit 142 .
  • the stride calculation unit 142 calculates the stride length based on the height information supplied from the height estimation unit 262 and the number of steps information in the position information continuous section.
  • FIG. 11 is a flowchart for explaining another example of the walking information calculation process of the server 12. As shown in FIG. 11
  • steps S71 to S73 and S76 to S79 of FIG. 11 are the same as the processes of steps S31 to S33 and S35 to S38 of FIG. 5, so description thereof will be omitted.
  • step S74 the height estimating unit 262 estimates the height using the sensor data of the atmospheric pressure sensor among the sensor data supplied from the device 11, and sends height information indicating the estimated height to the step length calculating unit. 142.
  • step S75 the stride calculation unit 142 calculates the stride length based on the height information supplied from the height estimation unit 262 and the number of steps information in the position information continuous section.
  • FIG. 12 is a flowchart for explaining the process of estimating the height of stairs, for example, in step S74 of FIG.
  • step S ⁇ b>91 the position information calculation unit 141 extracts behavior pattern information that is Stairs from the behavior pattern information transmitted from the device 11 .
  • step S ⁇ b>92 the position information calculation unit 141 acquires behavior pattern information, which is Stairs, and position information at the same time from the sensor data transmitted from the device 11 .
  • step S93 the position information calculation unit 141 uses the acquired position information to set the position information continuation section and calculates the distance of the position information continuation section.
  • step S94 the stride calculation unit 142 acquires the step count information of the position information continuous section calculated by the position information calculation unit 141 from the sensor data transmitted from the device 11, and based on the step count information of the position information continuous section. to calculate stride length.
  • step S95 the walking distance/speed calculating unit 143 calculates the walking distance and walking speed of the position information continuous section based on the stride length calculated by the stride length calculating unit 142.
  • step S96 the stride calculation unit 142 calculates the amount of change in atmospheric pressure from the sensor data.
  • step S97 the stride calculation unit 142 calculates the distance based on the distance of the position information continuous section calculated in step S93, the walking distance of the position information continuous section calculated in step S95, and the amount of change in air pressure calculated in step S94. to calculate the height of the stairs.
  • FIG. 13 is a diagram showing a method of calculating the height of stairs.
  • the height of the stairs can be calculated based on the sensor data of the atmospheric pressure sensor described above, or by using trigonometric functions as follows.
  • Fig. 13 shows a triangle consisting of the horizontal distance of the position information continuous section acquired from GNSS, the walking distance of the position information continuous section, and the height of the stairs.
  • the horizontal distance of the position information continuation section is obtained in step S93 of FIG.
  • the direction of the height of the stairs is obtained from the air pressure obtained in step S94.
  • the walking distance of the position information continuation section is obtained in step S95.
  • the height of the stairs can be obtained using the trigonometric functions of the triangle shown in FIG.
  • walking information can be calculated more accurately.
  • there are two methods for calculating the height By calculating the height using these two methods, it is possible to further improve the accuracy of calculating the height information.
  • FIG. 14 is a block diagram showing another functional configuration example of the device 11 and the server 12. As shown in FIG.
  • the device 11 in FIG. 14 differs from the device 11 in FIG. 3 in that a position information calculation unit 271 is added.
  • the server 12 in FIG. 14 is different from the server 12 in FIG. 3 in that the walking information calculating section 131 is replaced with the walking information calculating section 281.
  • the walking information calculating section 281 differs from the walking information calculating section 131 in FIG. 3 in that the position information calculating section 141 is omitted.
  • the position information calculation unit 271 is basically configured in the same way as the position information calculation unit 141. That is, the position information calculation unit 271 acquires position information at the same time when the behavior pattern information supplied from the behavior analysis unit 111 is Walk or Run. The position information calculation unit 271 uses the acquired position information to set the position information continuation section and calculates the distance of the position information continuation section.
  • the position information calculation unit 271 transmits information indicating the set position information continuous section to the server 12 together with the sensor data.
  • FIG. 14 shows an example in which part of the walking information calculation unit 131 is configured in the device 11 and the rest is configured in the server 12.
  • the functional configuration of the server 12 in FIG. may be configured.
  • the walking information providing system 1 of the present technology the walking information indicating the user's walking state can be acquired more accurately. As a result, for example, deterioration of the user's walking condition can be immediately detected on a daily basis, thereby preventing frailty of the user.
  • checking the user's walking condition can also be used for early detection of Parkinson's symptoms and verification of behavior improvement before and after surgery for cardiopulmonary disease. Therefore, this technology can also be applied to early detection of Parkinson's symptoms and verification of behavior improvement before and after surgery for cardiopulmonary diseases.
  • FIG. 15 is a diagram showing the configuration of an embodiment of a health information providing system to which the present technology is applied.
  • the health information providing system 301 of FIG. 15 not only the walking information calculated in the first embodiment, but also the health information indicating the health condition including muscle strength information and range of motion information is acquired. is provided.
  • the health information providing system 301 of FIG. 15 calculates health information including walking information using sensor data, which is information obtained by sensing the user, and estimates results obtained by estimating the amount of change in the calculated health information.
  • sensor data which is information obtained by sensing the user
  • Health information includes, for example, the above-described walking information, muscle strength information, range of motion information, and the like, which can be calculated from sensor data. Further, the calculation is not limited to using sensor data, and health information, medical information, or personal information obtained from other databases or terminal devices may be used for calculation of health information.
  • the health information provision system 301 is composed of a device 311, a server 312, terminals 313-1 and 313-2, and a service provider server 314.
  • Device 311, server 312, terminals 313-1 and 313-2, and service provider server 314 are connected via the Internet (not shown).
  • Terminals 313-1 and 313-2 are collectively referred to as terminal 313 when there is no need to distinguish between them.
  • the functional configuration shown in FIG. 15 is realized by executing a predetermined program by, for example, the CPU 51 in FIG.
  • the device 311 differs from the device 11 in FIG. 3 in that an input device 321 is added and the behavior analysis unit 111 is removed.
  • the pedometer 112 and the GNSS module 113 of FIG. 3 are configured as part of the sensor unit 21, and sensor data transmitted to the server 312 includes step count information and position information.
  • the input device 321 is composed of a touch panel or the like, and inputs the content of medical interview according to the user's operation.
  • the sensor data input from the sensor unit 21 and the interview content data input from the input device 321 are sent to the server 312 as they are.
  • the device 311 displays the estimation result or intervention information sent from the server 312.
  • the intervention information is content for presenting the user with disease-specific alerts, advice, rehabilitation programs, diagnosis results, sales information (including service information) such as health foods, prescriptions, medicines, and the like.
  • the user can know changes in his or her physical condition and receive advice and diagnosis from doctors, pharmacists, health advisors, and the like. Knowing one's physical condition and diagnosis results leads to behavioral change of the user. User behavior changes may be input to device 311 and analyzed by server 312 .
  • the server 312 is composed of a health information calculator 331 , an estimator 332 , an intervention information generator 333 , and a database (DB) 334 .
  • the health information calculation unit 331 is composed of the behavior analysis unit 111 , the walking information calculation unit 131 , and the feature amount extraction unit 341 . That is, in FIG. 3 , the behavior analysis unit 111 configured in the device 11 is configured in the server 312 .
  • the behavior analysis unit 111 performs behavior analysis and walking analysis when acceleration is detected based on the sensor data and the interview content data received from the device 311 .
  • the walking information calculation unit 131 calculates walking information using the sensor data and question content data transmitted from the device 311 based on the behavior pattern information obtained as a result of behavior analysis by the behavior analysis unit 111 .
  • the feature quantity extraction unit 341 extracts a feature quantity based on any index of disease, function, or behavior index stored in the index DB 355 from the health information including the walking information calculated by the walking information calculation unit 131 . For example, when based on the index of frailty, walking information such as stride length is extracted as a feature amount.
  • the estimation unit 332 estimates the disease, function, and behavior based on the feature amount extracted by the feature amount extraction unit 341 and the estimation algorithm stored in the index DB 355 .
  • the estimation algorithm may evaluate disease, function, and behavior based on specific thresholds for features, or may estimate disease, function, and behavior based on learning models.
  • the threshold used for estimation may be calculated based on the user's past data or other user's data, or may be predetermined by a doctor or service provider.
  • the estimation unit 332 When the estimation unit 332 estimates that the amount of change in the extracted feature amount from the daily feature amount is large, the estimation unit 332 sends information on the estimation result and the user's health information to the device 311, the terminal 313, and the service provider server 314. or output the estimation result to the intervention information generation unit 333 to generate intervention information.
  • the intervention information generation unit 333 provides the user with information based on the estimation result supplied from the estimation unit 332, the diagnosis result transmitted from the doctor's terminal 313-2, the product sales information transmitted from the service provider server 314, and the like. Generate intervention information for intervening.
  • the intervention information generation unit 333 transmits the generated intervention information to the device 311 .
  • the DB 334 consists of a personal information DB 351, anonymized sensing information DB 352, intervention information DB 353, disease-specific solution DB 354, and index DB 355.
  • the personal information DB 351 stores information related to the individual user, such as the user's age, user's height, weight, diet, sleep, walking information, muscle strength information, and range of motion information.
  • the personal information is stored as a database on the server 312, but the configuration is not limited to this, and the personal information may be stored in the user's device 311, for example.
  • the anonymized sensing information DB 352 stores anonymized past sensing data and walking information of various users, which are used by the health information calculation unit 331, in association with anonymously processed information such as age, gender, and disease. .
  • the intervention information DB 353 stores the intervention information generated by the intervention information generation unit 343 in association with health information.
  • the disease-specific solution DB 354 stores disease-specific solutions such as frailty, Parkinson's disease, cardiopulmonary disease, cerebral infarction rehabilitation, and side effect prevention, which are used by the intervention information generation unit 343.
  • the disease-specific solution DB 354 stores, for example, advice, educational content, rehabilitation and exercise programs for each disease.
  • each content may be stored in association with an estimation result or diagnosis result.
  • the index DB 355 stores disease, function, and behavioral indices used by the estimation unit 332.
  • the terminal 313, like the terminal 13 in FIG. 3, is configured by a mobile terminal, smart phone, tablet terminal, personal computer, or the like.
  • the terminal 313-1 is owned by the user's family.
  • the terminal 313-1 receives and displays the user's health information and estimation results transmitted from the server 312. FIG. This allows the user's family members, even if they live far away from the user, to be aware of the user's health condition and changes in behavior of the user.
  • the terminal 313-2 is owned by a doctor, pharmacist, or health advisor.
  • the terminal 313 - 2 has an evaluation unit 381 and a diagnosis and receipt (medical fee statement) information DB 382 .
  • the terminal 313-2 receives and displays the user's health information and estimation results transmitted from the server 312. FIG.
  • the evaluation unit 381 diagnoses the current health condition of the user based on information input by a doctor or the like, the user's health information and estimation results received by the server 312, and information stored in the diagnosis and receipt information DB 382. Then, the diagnosis results and advice corresponding to the diagnosis results are transmitted to the server 312 .
  • the diagnosis result and the advice corresponding to the diagnosis result may be directly transmitted to the device 311 owned by the user without going through the server 312 .
  • the diagnosis and receipt information DB 382 stores diagnostic information, drug information, communication information, genome information, and receipt information that users have been diagnosed with in the past.
  • the terminal 313-2 receives the user's health information and estimation results. I understand. This allows the doctor to remotely diagnose the user's current health condition and provide the diagnosis result.
  • the service provider server 314 is composed of a computer or the like, and has a product sales DB 391.
  • the product sales DB 391 stores product sales information such as health foods suitable for each health information and estimation result.
  • the service provider server 314 receives the user's health information and estimation results transmitted from the server 312, searches the product sales DB 391 for product sales information corresponding to the received user's health information and estimation results, and retrieves the searched product sales information. The information is sent to server 312 .
  • the service provider server 314 receives the user's health information and estimation results, the service provider recommends health foods based on the user's health condition and behavioral changes. It is possible to provide the user with product sales information such as
  • FIG. 15 shows a configuration in which health information is calculated in server 312 and estimation results and intervention information are provided.
  • a server that calculates health information A server that performs estimation and provides estimation results and intervention information may be configured separately.
  • the service provider server 314 has been described as a server different from the server 312 in FIG. 15, it may be managed by the same server as the server 312 .
  • server 312 includes DB 334
  • DB 334 may be configured in health information providing system 301.
  • each DB in DB 334 may be managed by a different server.
  • FIG. 16 is a flowchart illustrating processing by the device 311 and server 312.
  • step S111 the device 311 acquires sensor data input from the sensor unit 21 and interview content data input from the input device 321, and transmits them to the server 312 in step S112.
  • the information transmitted to the server 312 is not limited to sensing and input by the input device 321, and may include information acquired from other databases.
  • step S113 the behavior analysis unit 111 of the server 312 detects acceleration based on the sensor data supplied from the sensor unit 21, and performs behavior analysis and walking analysis.
  • step S ⁇ b>114 the walking information calculation unit 131 uses the sensor data and the question content data transmitted from the device 311 based on the behavior analysis information analyzed by the behavior analysis unit 111 to calculate the walking information of the health information. Calculate Other health information is also calculated using the sensor data and the interview content data.
  • step S115 the feature amount extraction unit 341 extracts feature amounts from the health information including the walking information calculated by the walking information calculation unit 131 based on the disease, function, and behavior indices stored in the index DB 355. .
  • step S116 the estimating unit 332 compares the feature amount extracted by the feature amount extracting unit 341 with, for example, the daily feature amount, to estimate whether the amount of change in the feature amount is large.
  • step S117 when the estimation unit 332 estimates that the amount of change in the feature amount is large, it outputs the estimation result to the intervention information generation unit 333 to generate intervention information.
  • the intervention information generation unit 333 provides the user with information based on the estimation result supplied from the estimation unit 332, the diagnosis result transmitted from the doctor's terminal 313-2, the product sales information transmitted from the service provider server 314, and the like. Generate intervention information for intervening.
  • step S ⁇ b>118 the intervention information generation unit 333 transmits the generated intervention information to the device 311 .
  • step S119 the device 311 displays intervention information including estimation results, diagnosis results, or alerts sent from the server 312.
  • the user can know changes in his or her physical condition. By knowing one's physical condition, a change appears in the user's behavior.
  • FIG. 17 is a diagram showing a configuration example of a health information providing system.
  • the health information providing system may have the configuration shown in FIG. 17A or the configuration shown in FIG. 17B.
  • a health information providing system 301 shown in A of FIG. 17 is similar to FIG. By direct connection, the server 312 and the service provider server 314 are configured by being directly connected.
  • a device 361-1 which is a sensor terminal equipped with a sensor, once accumulates sensor data in a device 361-2, which is a mobile terminal such as a smartphone, and collects the sensor data. configured to transmit to server 312;
  • 17A and 17B show an example in which the service provider server 314 is connected to the server 312, but the service provider server 314 does not necessarily have to be a server. It may be a terminal of a service provider.
  • the walking information related to walking of the user is calculated using the position information of the continuous section specified based on the behavior analysis information of the user.
  • the present technology it is possible to acquire the walking information of the user more accurately. Accordingly, when the user is an elderly person, early detection of signs of frailty in the user can be performed, so countermeasures against frailty can be taken, and frailty can be prevented.
  • the program executed by the computer may be a program that is processed in chronological order according to the order described in this specification, or may be executed in parallel or at a necessary timing such as when a call is made. It may be a program in which processing is performed.
  • a system means a set of multiple components (devices, modules (parts), etc.), and it does not matter whether all the components are in the same housing. Therefore, a plurality of devices housed in separate housings and connected via a network, and a single device housing a plurality of modules in one housing, are both systems. .
  • Embodiments of the present technology are not limited to the above-described embodiments, and various modifications are possible without departing from the gist of the present technology.
  • this technology can take the configuration of cloud computing in which one function is shared by multiple devices via a network and processed jointly.
  • each step described in the flowchart above can be executed by a single device, or can be shared by a plurality of devices.
  • one step includes multiple processes
  • the multiple processes included in the one step can be executed by one device or shared by multiple devices.
  • An information processing apparatus comprising a walking information calculation unit that calculates walking information indicating a walking state of the user by using position information of continuous sections set based on behavior analysis information obtained as a result of analyzing behavior of the user.
  • the walking information calculation unit calculates at least one of stride length, number of steps, walking distance, walking speed, and amount of exercise of the user.
  • the walking information calculation unit calculates the walking information based on the position information of the continuous section subjected to the exclusion process.
  • the walking information calculator according to any one of (1) to (3) above, wherein the walking information calculation unit calculates the walking information for a section in which the position information for the continuous section cannot be acquired by interpolation processing based on the calculated walking information.
  • Information processing equipment (5) The information processing apparatus according to any one of (1) to (4), wherein the walking information calculation unit calculates the walking information based on external environment information regarding the environment of the continuous section.
  • the walking information calculation unit calculates the walking information based on height information estimated from atmospheric pressure sensor data.
  • the walking information calculation unit calculates the walking information based on height information calculated from the distance of the position information of the continuous section and the number of steps and stride length of the user.
  • the information processing device according to .
  • the information processing apparatus further comprising a storage unit that stores the calculated walking information.
  • the storage unit stores the walking information in association with at least one of the position information of the continuous section and the behavior analysis information.
  • the walking information calculation unit calculates the walking information of the section in which the position information of the continuous section cannot be acquired by interpolation processing based on the walking information of the user or the other user stored in the storage unit.
  • the information processing apparatus wherein the predetermined threshold is a different value for each user of the information processing terminal.
  • the information processing device An information processing method, comprising: calculating walking information indicating a walking state of the user by using position information of continuous sections set based on user behavior analysis information.
  • a walking information calculation unit that calculates walking information indicating a walking state of the user using position information of continuous sections specified based on the behavior analysis information of the user, A program that makes a computer work.
  • a behavior analysis unit that analyzes user behavior;
  • An information processing device comprising: a transmitting unit that, when a specific action is analyzed, sets position information of a continuous section in which the specific action is analyzed, and transmits the position information to another information processing device.
  • a behavior analysis unit that analyzes user behavior
  • a first information processing device comprising: a transmission unit that, when a specific action is analyzed, sets position information of a continuous section in which the specific action is analyzed, and transmits the position information to a second information processing device; a walking information calculator that calculates walking information indicating a walking state of the user by using the position information of the continuous section set by the first information processing device; and processing system.
  • 1 walking information providing system 11 device, 12 server, 13-1, 13-2, 13 terminal, 14 Internet, 21 sensor unit, 51 CPU, 111 behavior analysis unit, 112 pedometer, 113 GNSS module, 131 walking information calculation Section, 132 Walking information notification section, 133 Past data DB, 134 Other user data DB, 141 Location information calculation section, 142 Step length calculation section, 143 Walking distance speed calculation section, 144 Exercise amount calculation section, 201 Walking information calculation section, 211 Area Section extraction unit 212 Slope distance calculation unit 251 Walking information calculation unit 262 Height estimation unit 271 Location information calculation unit 281 Walking information calculation unit 301 Health information provision system 311, 311-1, 311-2 Devices , 312 server, 313-1, 313-2, 313 terminal, 314 service provider server, 321 input device, 331 health information calculation unit, 332 estimation unit, 333 intervention information generation unit, 334 database, 341 feature extraction unit, 351 Personal information DB, 352 Anonymized sensing information DB, 353 Intervention information DB, 354 Disease-specific solutions

Landscapes

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Abstract

本技術は、高齢者の歩行情報をより正確に取得することができるようにする情報処理装置、情報処理方法、プログラム、並びに情報処理システムに関する。 情報処理装置は、ユーザの行動解析情報に基づいて設定される連続区間の位置情報を用いて、ユーザの歩行状態を示す歩行情報を算出する。本技術は、ユーザの歩行情報提供システムに適用することができる。

Description

情報処理装置、情報処理方法、プログラム、並びに情報処理システム
　本技術は、情報処理装置、情報処理方法、プログラム、並びに情報処理システムに関し、特に、ユーザの歩行情報をより正確に取得することができるようにした情報処理装置、情報処理方法、プログラム、並びに情報処理システムに関する。
　現在、少子高齢化が進んでおり、高齢者のフレイル（虚弱）が重要視され始めている。
フレイルの兆候を早期に発見するために、日頃から高齢者の運動量や歩行距離などを測定して、歩行状態の変化を検出することが非常に重要となっている。
　歩数計において歩数距離を計算する際、歩幅を動的に算出することは困難であり、従来は、身長×0.45といった、身長に定数を乗算する方式がとられていた。しかしながら、正常に歩くことが難しくなった歩幅が小さい高齢者には、その方式の適用が困難である。
　特許文献１には、GPS(Global Positioning System)などを用いて特定のエリアを検出し、特定のエリアにいる場合、歩幅を測定するようにした技術が記載されている。
　しかしながら、GPSのみを使った端末においては、屋内での移動距離を測定することが困難である。
特開２０１６－２１１９５４号公報
　以上のように、フレイルの兆候を早期発見するためには、ユーザの歩行情報を正確に取得する方法が早急に必要である。
　本技術はこのような状況に鑑みてなされたものであり、高齢者の歩行情報をより正確に取得することができるようにするものである。
　本技術の第１の側面の情報処理装置は、ユーザの行動解析情報に基づいて設定される連続区間の位置情報を用いて、前記ユーザの歩行状態を示す歩行情報を算出する歩行情報算出部を備える。
　本技術の第１の側面においては、ユーザの行動解析情報に基づいて設定される連続区間の位置情報を用いて、前記ユーザの歩行状態を示す歩行情報が算出される。
　本技術の第２の側面の情報処理装置は、ユーザの行動解析を行う行動解析部と、特定の行動が解析された場合、前記特定の行動が解析された連続区間の位置情報を設定し、他の情報処理装置に送信する送信部とを備える。
　本技術の第２の側面においては、ユーザの行動解析が行われ、特定の行動が解析された場合、前記特定の行動が解析された連続区間の位置情報が設定され、他の情報処理装置に送信される。
　本技術の第３の側面の情報処理システムは、ユーザの行動解析を行う行動解析部と、特定の行動が解析された場合、前記特定の行動が解析された連続区間の位置情報を設定し、第２の情報処理装置に送信する送信部とを備える第１の情報処理装置と、前記第１の情報処理装置により設定された前記連続区間の位置情報を用いて、前記ユーザの歩行状態を示す歩行情報を算出する歩行情報算出部を備える前記第２の情報処理装置とからなる。
　本技術の第３の側面においては、第１の情報処理装置により、ユーザの行動解析が行われ、特定の行動が解析された場合、前記特定の行動が解析された連続区間の位置情報が設定され、第２の情報処理装置に送信される。第２の情報処理装置により、前記第１の情報処理装置により設定された前記連続区間の位置情報を用いて、前記ユーザの歩行状態を示す歩行情報が算出される。
本技術を適用した歩行情報提供システムの一実施の形態の構成を示す図である。 デバイスのハードウェア構成例を示すブロック図である。 デバイス、サーバ、端末の主な機能構成例を示すブロック図である。 デバイスの行動解析処理を説明するフローチャートである。 サーバの歩行情報算出処理を説明するフローチャートである。 図５のステップＳ３３における位置情報連続区間の距離の算出処理を説明するフローチャートである。 歩行情報算出部の第２の構成例を示すブロック図である。 サーバの歩行情報算出処理の他の例を説明するフローチャートである。 エリア区間の抽出方法を説明する図である。 歩行情報算出部の第３の構成例を示すブロック図である。 サーバの歩行情報算出処理の他の例を説明するフローチャートである。 図１１のステップＳ７４において、階段の高さを推定する処理を説明するフローチャートである。 階段の高さの算出方法を示す図である。 デバイスおよびサーバの他の機能構成例を示すブロック図である。 本技術を適用した健康情報提供システムの一実施の形態の構成を示す図である。 デバイスとサーバによる処理を説明するフローチャートである。 健康情報提供システムの構成例を示す図である。
　以下、本技術を実施するための形態について説明する。説明は以下の順序で行う。
１．第１の実施の形態（歩行情報提供システム）
２．第２の実施の形態（健康情報提供システム）
３．その他
＜１．第１の実施の形態（歩行情報提供システム）＞
（歩行情報提供システムの構成例）
　図１は、本技術を適用した歩行情報提供システムの一実施の形態の構成を示す図である。
　現在、少子高齢化が進んでおり、高齢者のフレイル（虚弱）が重要視され始めている。
フレイルの兆候を早期に発見するために、日頃から高齢者の運動量や歩行距離などを測定するなどして、運動量や歩行距離などの歩行状態を示す歩行情報を取得し、歩行状態の変化を検出することが非常に重要となっている。
　図１の歩行情報提供システム１は、高齢者のユーザをセンシングした情報であるセンサデータを用いて、ユーザの歩行情報を取得し、ユーザの歩行情報を、例えば、ユーザ、ユーザの家族、および医者などに通知するシステムである。なお、ユーザは、高齢者でなくてもよい。
　歩行情報提供システム１は、デバイス１１、サーバ１２、並びに端末１３－１および１３－２から構成される。デバイス１１、サーバ１２、並びに端末１３－１および１３－２は、インターネット１４を介して接続されている。
　なお、端末１３－１および１３－２は、区別する必要がない場合、端末１３と総称する。
　デバイス１１は、無線通信機能を有する小型の無線通信装置であり、センサ部２１を備えている。
　センサ部２１は、加速度センサ、ジャイロセンサ、電子コンパス、大気圧センサ、湿度センサ、温度センサ、GNSS(global navigation satellite system)などの位置情報センサ、心拍センサ、およびマイクロホンなどで構成される。なお、これらのセンサは一例であり、デバイス１１は、これらのセンサ以外のセンサを備えていてもよいし、これらのセンサのすべてを備えていなくてもよい。
　デバイス１１は、例えば、高齢者などのユーザに所持させて、所持したユーザの行動を見守ることを想定した装置である。したがって、デバイス１１は、そのようなユーザに所持させても負担とならないように、小型かつ軽量の装置として形成されている。デバイス１１は、センサ部２１やそれ相当のセンサを備えるスマートフォンや携帯端末などで構成されてもよい。
　デバイス１１は、センサ部２１により取得したセンサデータを用いて、ユーザの行動を解析し、行動解析の結果、識別された行動パターンを示す行動パターン情報を得る。デバイス１１は、行動パターン情報と、位置情報および歩数情報を含むセンサデータとを、サーバ１２に送信する。
　また、デバイス１１は、サーバ１２から送信されてくるユーザの歩行情報や日々の歩行情報の比較結果である歩行情報の変化量などを受信し、表示する。歩行情報は、例えば、歩幅、歩数、歩行速度、歩行距離、および運動量などをそれぞれ示す情報からなる。これにより、ユーザは、自身の歩行状態や自身の行動変容を知ることができる。
　サーバ１２は、コンピュータなどで構成される。サーバ１２は、デバイス１１から送信されてきた行動パターン情報とセンサデータとを用いて歩行情報を算出し、日々の歩行情報を比較し、歩行情報の変化量を算出する。
　サーバ１２は、算出した歩行情報または歩行情報の変化量などを、デバイス１１および端末１３に送信する。
　端末１３は、携帯端末、スマートフォン、タブレット端末、またはパーソナルコンピュータなどで構成される。
　例えば、端末１３－１は、ユーザの家族に所持される。端末１３－１は、サーバ１２から送信されてくるユーザの歩行情報や歩行情報の変化量などを受信し、表示する。これにより、ユーザの家族は、ユーザと遠く離れたところに住んでいても、ユーザの歩行状態やユーザの行動変容を知ることができる。
　例えば、端末１３－２は、医者や健康アドバイザーに所持される。端末１３－２は、サーバ１２から送信されてくるユーザの歩行情報や歩行情報の変化量などを表示する。これにより、医師や健康アドバイザーは、ユーザの歩行状態やユーザの行動変容を知ることができ、ユーザに対してアドバイスなどを行うことができる。
　以上により、歩行情報提供システム１によれば、ユーザのフレイルの兆候を早期に気づくことができるので、フレイルに対する対策を行うことができ、フレイルを予防することができる。
　＜デバイスの構成＞
　図２は、デバイス１１のハードウェア構成例を示すブロック図である。
　CPU(Central Processing Unit)５１、ROM(Read Only Memory)５２、RAM(Random Access Memory)５３は、バス５４により相互に接続される。バス５４には、さらに、入出力インタフェース５５が接続される。
　入出力インタフェース５５には、センサ部２１、キーボード、マウスなどよりなる入力部５６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部５７が接続される。また、入出力インタフェース５５には、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる記憶部５８、インターネット１４を介して接続される各装置とのネットワークインタフェースなどよりなる通信部５９、リムーバブルメディア６１を駆動するドライブ６０が接続される。
　以上のように構成されるコンピュータでは、CPU５１が、例えば、記憶部５８に記憶されているプログラムを入出力インタフェース５５およびバス５４を介してRAM５３にロードして実行することにより一連の処理が行われる。また、各装置とのデータの送受信は、通信部５９を介して行われる。
　なお、図２に示す構成から、センサ部２１を除いた構成を、サーバ１２および端末１３も有している。
　＜各装置の機能構成＞
　図３は、デバイス１１、サーバ１２、端末１３の主な機能構成例を示すブロック図である。
　図３に示す機能構成は、それぞれの装置が有する、図２のCPU５１により所定のプログラムが実行されることによって実現される。
　デバイス１１は、行動解析部１１１、歩数計１１２、およびGNSSモジュール１１３を含むように構成される。
　行動解析部１１１は、センサ部２１から供給されるセンサデータに基づいて、加速度を検出した場合、行動解析および歩行解析を行い、行動解析結果および歩行距離に応じた情報を含むセンサデータを、サーバ１２に送信する。
　行動解析により、ユーザの行動は、第１の行動パターンとして、例えば、Run、Walk、Stayの３パターンに識別される。さらに、詳細な行動解析により、ユーザの行動は、第２の行動パターンとして、例えば、Run、Walk、Stay、Stop、Bicycle、Motorcycle、Car、Train、Stairs、Escalator、Elevatorのいずれかの行動パターンに識別される。なお、Stairs、Escalator、Elevatorは、さらに、UpおよびDownに識別される。例えば、ユーザが電車の中を歩いているという事例では、ユーザの行動は、第１の行動パターンとしては、Walkと識別されるが、第２の行動パターンとしては。Trainと識別されることとなる。行動解析としては、どのような行動パターンの識別であってもよいが、省電力の観点から、行動解析部１１１は、まず、第１の行動パターンを行い、必要に応じて第２の行動パターンの識別を行うのが望ましい。
　行動パターンがRunまたはWalkであり、かつ、移動距離が7m以上であると解析された場合、行動解析部１１１は、行動パターン情報と、歩数情報および位置情報を含むセンサデータとを、メモリに一旦蓄積し、数時間蓄積した後、サーバ１２に送信する。なお、蓄積する時間は、設定可能であり、例えば、２時間でも１日でもよい。また、移動距離を判定する閾値は、必ずしも7mに限定される必要はなく、適宜この数値を可変に設定することは可能である。
　行動パターンがRunまたはWalkであり、かつ、移動距離が7mより少ないと解析された場合、または、行動パターンがRunおよびWalk以外である場合、行動解析部１１１は、行動パターンを示す行動パターン情報と、歩数情報を含むセンサデータとを、メモリに一旦蓄積し、数時間蓄積した後、サーバ１２に送信する。
　すなわち、センサ部２１から供給されるセンサデータも必要に応じて送信される。
　歩数計１１２は、センサ部２１から供給されるセンサデータに基づいて、歩数をカウントし、カウントした歩数を示す歩数情報を、行動解析部１１１に供給する。
　GNSSモジュール１１３は、センサ部２１の位置情報センサから、デバイス１１の現在位置情報を取得するためのモジュールである。GNSSモジュール１１３は、行動解析部１１１からの指示に応じて、位置情報センサから、デバイス１１の現在位置情報を取得し、取得した位置情報を、行動解析部１１１に供給する。
　サーバ１２は、歩行情報算出部１３１、歩行情報通知部１３２、過去データDB(DataBase)１３３、および他ユーザデータDB１３４から構成される。
　歩行情報算出部１３１は、デバイス１１から送信されてくる情報とセンサデータを用いて、歩行情報を算出する。
　歩行情報算出部１３１は、位置情報算出部１４１、歩幅算出部１４２、歩行距離速度算出部１４３、および運動量算出部１４４から構成される。
　位置情報算出部１４１は、デバイス１１から送信されてくる情報とセンサデータから、行動パターンがWalkまたはRunとされたときの同時刻の位置情報を取得する。位置情報算出部１４１は、取得した位置情報を用いて、位置情報が連続している区間である位置情報連続区間を設定し、位置情報連続区間の距離を算出する。
　歩幅算出部１４２は、デバイス１１から送信されてくる情報とセンサデータから、位置情報算出部１４１により設定された位置情報連続区間の歩数情報を取得し、位置情報連続区間の歩数情報に基づいて、歩幅を算出する。
　歩行距離速度算出部１４３は、歩幅算出部１４２により算出された歩幅に基づいて、位置情報連続区間の歩行距離と歩行速度を算出する。
　運動量算出部１４４は、算出された位置情報連続区間の歩行距離や歩行速度から、ユーザの運動量を算出する。
　歩行情報通知部１３２は、算出された歩行情報と、過去データDB１３３に記憶されているユーザの過去の歩行情報または他ユーザデータDB１３４に記憶されている他ユーザの歩行情報とを比較する。歩行情報通知部１３２は、例えば、過去の歩行情報との比較の結果、変化量が所定の閾値より大きいと判定した場合の歩行情報を含むUI(User Interface)データを生成する。歩行情報通知部１３２は、生成したUIデータをデバイス１１および端末１３に送信し、歩行情報をユーザやユーザの家族などに通知する。
　なお、変化量の大きさを判定する際の所定の閾値は、歩行情報を通知する端末１３を所持する人に応じて異なる値を用いるようにしてもよい。これにより、歩行情報が、ユーザの家族には、歩行情報に大きな変化があった場合に通知され、医師には、多少の変化があった場合にも通知されるようにすることができる。
　過去データDB１３３には、ユーザ毎に過去の歩行情報が記憶されている。
　他ユーザデータDB１３４には、他のユーザ（例えば、一般的な高齢者やフレイルと診断されたユーザ）の過去の歩行情報が記憶されている。
　なお、位置情報算出部１４１は、ユーザが屋内にいるなどのとき、デバイス１１のGNSSモジュール１１３からの位置情報を得ることができない。
　この場合、位置情報算出部１４１は、位置情報を得ることができない区間（以下、GNSS非取得区間と称する）の歩行情報を、位置情報を得ることができる区間において算出した歩行情報や、過去データDB１３３のユーザの過去の歩行情報、他ユーザデータDB１３４の他のユーザの過去の歩行情報を参照して補間する。
　これにより、サーバ１２は、位置情報を得ることができない区間においても歩行情報を取得することができる。
　端末１３は、サーバ１２から送信されてくる、変化量が大きいと判定された場合の歩行情報を含むUIデータを受信し、受信したUIデータのUIを表示する。
　これにより、端末１３を保持するユーザの家族や医師は、ユーザの日々の歩行状態にばらつきがあった場合、歩行状態のばらつきをすぐに把握することができる。
　なお、例えば、医師が閲覧する端末１３－２には、算出されたすべての歩行情報が含まれるUIデータが通知されるようにしてもよい。この場合、日々の歩行情報を確認することができるので、医師は、ユーザに対して、健康上のアドバイスなどを行うことができる。
　なお、図３においては、行動解析部１１１をデバイス１１に構成する例を示したが、行動解析部１１１は、サーバ１２に構成されるようにしてもよい。すなわち、行動解析は、デバイス１１で行われてもよいし、サーバ１２で行われてもよい
　例えば、行動解析がサーバ１２で行われる場合、歩数情報および位置情報を含むセンサデータは、そのまま、サーバ１２に送信される。
　また、図３においては、歩行情報算出部１３１をサーバ１２に構成する例を示したが、歩行情報算出部１３１は、デバイス１１に構成されるようにしてもよい。すなわち、歩行情報の算出処理は、サーバ１２で行われてもよいし、デバイス１１で行われてもよい。
　その際、例えば、歩行情報のうち、歩幅と運動量は、サーバ１２で算出され、歩行距離と歩行速度は、デバイス１１で算出されるようにしてもよい。すなわち、歩行情報のうち、一部の情報がサーバ１２で算出され、残りがデバイス１１で算出されるようにしてもよい。
　＜デバイスの処理＞
　図４は、デバイス１１の行動解析処理を説明するフローチャートである。
　ステップＳ１１において、行動解析部１１１は、センサ部２１から供給されるセンサデータを監視し、加速度を検出したと判定されるまで待機している。ステップＳ１１において、加速度を検出したと判定された場合、処理は、ステップＳ１２に進む。
　ステップＳ１２において、行動解析部１１１は、ユーザの行動解析を行う。
　ステップＳ１３において、行動解析部１１１は、行動解析の結果に基づいて、ユーザが移動しているか否か、どのくらい移動しているか、など、ユーザの歩行解析を行う。
　ステップＳ１４において、行動解析部１１１は、ステップＳ１３での歩行解析の結果に基づいて、ユーザが7m以上移動しているか否かを判定する。ユーザが7m以上移動していると判定された場合、処理は、ステップＳ１５に進む。
　ステップＳ１５において、行動解析部１１１は、GNSSモジュール１１３に対して、位置情報を取得させる。
　ステップＳ１６において、行動解析部１１１は、行動パターン情報と、ステップＳ１５で取得された位置情報を含むセンサデータを、サーバ１２に送信する。
　すなわち、行動解析部１１１は、行動パターン情報と、歩数情報および位置情報を含むセンサデータを、メモリに一旦蓄積し、数時間蓄積した後、サーバ１２に送信する。
　ステップＳ１４において、ユーザが7m以上移動していない、すなわち、移動したのが、7mより少ないと判定された場合、処理は、ステップＳ１７に進む。
　ステップＳ１６において、行動解析部１１１は、行動パターンを示す行動パターン情報と、歩数情報を含むセンサデータとを、メモリに一旦蓄積し、数時間蓄積した後、サーバ１２に送信する。
　ステップＳ１６またはＳ１７の後、行動解析処理は終了となる。
　＜サーバの処理＞
　図５は、サーバ１２の歩行情報算出処理を説明するフローチャートである。
　ステップＳ３１において、位置情報算出部１４１は、デバイス１１から送信されてくる行動パターン情報から、WalkまたはRunである行動パターン情報を抜き出す。
　ステップＳ３２において、位置情報算出部１４１は、デバイス１１から送信されてくるセンサデータから、WalkまたはRunである行動パターン情報と同時刻の位置情報を取得する。
　なお、同時刻の位置情報がない場合、当該時刻に近い時刻の位置情報が取得される。例えば、当該時刻から1分間隔で位置情報がないか検索され、位置情報がなかった場合、次の1分間隔で位置情報がないか検索される。
　ステップＳ３３において、位置情報算出部１４１は、取得した位置情報を用いて、位置情報連続区間を設定し、位置情報連続区間の距離を算出する。なお、ステップＳ３３における処理の詳細は、図６を参照して後述される。
　ステップＳ３４において、歩幅算出部１４２は、デバイス１１から送信されてくる情報から、位置情報算出部１４１により算出された位置情報連続区間の歩数情報を取得し、位置情報連続区間の歩数情報に基づいて、歩幅を算出する。
　ステップＳ３５において、歩行距離速度算出部１４３は、歩幅算出部１４２により算出された歩幅に基づいて、位置情報連続区間の歩行距離と歩行速度を算出する。
　ステップＳ３６において、運動量算出部１４４は、算出された位置情報連続区間の歩行距離や歩行速度から、ユーザの運動量を算出する。
　ステップＳ３７において、位置情報算出部１４１は、位置情報を得ることができる区間において算出した歩行情報に基づいて、GNSS非取得区間の歩行情報を補間する。例えば、算出された歩数と歩幅から、GNSS非取得区間の歩行距離や歩行速度が算出される。
　ステップＳ３８において、過去データDB１３３および他ユーザデータDB１３４は、算出された歩行情報を記憶する。歩行情報は、例えば、位置情報連続区間の位置情報および行動パターン情報の少なくとも１つと対応付けて記憶される。
　以上のように、歩行情報提供システム１においては、ユーザの行動の解析結果の行動パターン情報に基づいて特定される連続区間の位置情報を用いて、ユーザの歩行に関する歩行情報が算出される。
　これにより、ユーザの歩行情報をより正確に取得することができる。
　＜位置情報連続区間の距離の算出処理＞
　図６は、図５のステップＳ３３における位置情報連続区間の距離の算出処理を説明するフローチャートである。
　ステップＳ４１において、位置情報算出部１４１は、取得した位置情報を用いて、位置が連続している区間である位置情報連続区間を設定する。
　ステップＳ４２において、位置情報算出部１４１は、位置情報連続区間において、第２の行動パターンとして、Run、Walk、およびStay以外の行動パターンを有する点がある場合、その点を位置情報連続区間から除外する。
　ステップＳ４３において、位置情報算出部１４１は、位置情報連続区間が示す連続している区間から、位置が外れている点があった場合、その点を位置情報連続区間から除外する。
　ここで、位置が外れているとは、GNSSのノイズに対する信号強度比率を参照し、位置精度ばらつきが所定以上の大きさとなる点のことを示す。
　位置情報算出部１４１は、連続点の数の想定値（例えば、6点）と時間の想定値（例えば、10分）を予め設定している。ステップＳ４４において、位置情報算出部１４１は、位置情報連続区間における連続点の数と時間がそれぞれの想定値以下である場合、その位置情報連続区間を除外する。
　位置情報算出部１４１は、行動解析情報単位で、RunとWalkそれぞれに対して、移動距離の想定値または移動速度の想定値を予め設定している。ステップＳ４５において、位置情報算出部１４１は、位置情報連続区間が想定値以上の移動距離や移動速度であれば、その位置情報連続区間を除外する。
　ステップＳ４６において、位置情報算出部１４１は、設定された位置情報連続区間の距離を算出する。
　以上の、例えば、ステップＳ４２乃至Ｓ４５の処理は、GNSSの位置情報のうち、不正確な位置情報を除外する位置情報の除外処理である。これにより、GNSSの位置情報のうち、不正確な位置情報を除外することができるので、歩行情報算出処理をより正確に行うことができる。
　なお、図６のステップＳ４２乃至Ｓ４５における除外処理は、必ずしもすべて行われる必要はない。また、ステップＳ４２の処理は、図５のステップＳ３１で取得された行動パターンが第1の行動パターンの場合における処理であり、ステップＳ３１で取得された行動パターンが第２の行動パターンの場合には不要な処理である。
　＜歩行情報算出部の第２の構成＞
　図７は、歩行情報算出部の第２の構成例を示すブロック図である。
　図７の歩行情報算出部２０１は、エリア区間抽出部２１１および傾斜距離算出部２１２が追加された点が、図３の歩行情報算出部１３１と異なっている。図７において、図３と共通する部分には同じ符号が付してあり、その説明は省略される。
　すなわち、エリア区間抽出部２１１は、インターネット１４を介して取得される天気、気温、時間、道幅、坂（傾斜）などの外部環境情報を参照して、例えば、坂である区間を、エリア区間として抽出する。
　傾斜距離算出部２１２は、位置情報算出部１４１により設定された位置情報連続区間に、エリア区間抽出部２１１により抽出されたエリア区間がある場合、そのエリア区間の外部環境情報に基づいて、傾斜距離を算出する。
　歩幅算出部１４２は、傾斜距離算出部２１２により算出された傾斜距離と、位置情報連続区間の歩数情報に基づいて、歩幅を算出する。
　＜サーバの処理＞
　図８は、サーバ１２の歩行情報算出処理の他の例を説明するフローチャートである。
　図８のステップＳ５１乃至Ｓ５３、およびＳ５６乃至Ｓ５９の処理は、図５のステップＳ３１乃至Ｓ３３、およびＳ３５乃至Ｓ３８の処理と同様であるので、その説明は省略される。
　ステップＳ５４において、エリア区間抽出部２１１は、外部環境情報に基づいて、位置情報算出部１４１により設定された位置情報連続区間からエリア区間を抽出する。傾斜距離算出部２１２は、エリア区間抽出部２１１により抽出されたエリア区間の外部環境情報に基づいて、傾斜距離を算出する。
　ステップＳ５５において、歩幅算出部１４２は、傾斜距離算出部２１２により算出された傾斜距離と位置情報連続区間の歩数情報に基づいて、歩幅を算出する。
　以上のように、外部からの外部環境情報を用いることで、傾斜距離を算出することができるので、歩幅をより正確に算出することができる。
　なお、図７および図８の例では、外部環境情報に基づいて、エリア区間を抽出するようにしたが、同じデバイス１１を有する他のユーザが過去に同じ経路を移動していた場合、他ユーザデータDB１３４の他のユーザの過去の歩行情報からエリア区間の抽出が行われるようにしてもよい。
　＜エリア区間の抽出方法＞
　図９は、エリア区間の抽出方法を説明する図である。
　図９において、地図上の黒点は、他のユーザが過去に移動し、位置情報が取得された位置を表す。黒点を繋ぐラインは、他のユーザが過去に移動した経路を表す。このような他のユーザの過去の経路情報や位置情報は、歩行情報とともに、他ユーザデータDB１３４に記憶されている。
　いま、デバイス１１を携帯したユーザが、地図上に示される点P1および点P2を含むいずれかの経路を移動することで、例えば、位置情報算出部１４１は、点P1および点P2の２点の位置情報を取得する。このとき、エリア区間抽出部２１１は、点P1および点P2の位置情報と、他ユーザデータDB１３４の他のユーザの過去の歩行情報に基づいて、点P1および点P2間をエリア区間として抽出する。そして、位置情報算出部１４１は、他ユーザデータDB１３４の他のユーザの過去の歩行情報から、エリア区間の歩行情報を補間する。
　なお、図９においては、他ユーザデータDB１３４の他のユーザの過去の歩行情報から、エリア区間の歩行情報を補間する例を説明したが、同様に、過去データDB１３３のユーザの過去の歩行情報から、エリア区間の歩行情報を補間するようにしてもよい。
　以上のように、取得した位置情報が少ない場合にも、歩行情報の算出精度が低くなるのを抑制することができる。
　＜歩行情報算出部の第３の構成＞
　図１０は、歩行情報算出部の第３の構成例を示すブロック図である。
　図１０の歩行情報算出部２５１は、高さ推定部２６２が追加された点が、図３の歩行情報算出部１３１と異なっている。図１０において、図３と共通する部分には、同じ符号が付してあり、その説明は省略される。
　すなわち、高さ推定部２６２は、デバイス１１から送信されてくるセンサデータのうち、例えば、大気圧センサのセンサデータを用い、大気圧の変化量に基づいて高さを推定し、推定した高さを示す高さ情報を歩幅算出部１４２に出力する。
　歩幅算出部１４２は、高さ推定部２６２から供給される高さ情報と、位置情報連続区間の歩数情報に基づいて歩幅を算出する。
　＜サーバの処理＞
　図１１は、サーバ１２の歩行情報算出処理の他の例を説明するフローチャートである。
　図１１のステップＳ７１乃至Ｓ７３、およびＳ７６乃至Ｓ７９の処理は、図５のステップＳ３１乃至Ｓ３３、およびＳ３５乃至Ｓ３８の処理と同様であるので、その説明は省略される。
　ステップＳ７４において、高さ推定部２６２は、デバイス１１から供給されるセンサデータのうち、大気圧センサのセンサデータを用いて高さを推定し、推定した高さを示す高さ情報を歩幅算出部１４２に出力する。
　ステップＳ７５において、歩幅算出部１４２は、高さ推定部２６２から供給された高さ情報と位置情報連続区間の歩数情報に基づいて、歩幅を算出する。
　以上のように、デバイス１１の大気圧センサなどから取得されるセンサデータを用いることにより、通行中の坂や階段などの高さを推定することができるので、歩幅をより正確に算出することができる。
　＜階段の高さの推定処理＞
　図１２は、図１１のステップＳ７４において、例えば、階段の高さを推定する処理を説明するフローチャートである。
　ステップＳ９１において、位置情報算出部１４１は、デバイス１１から送信されてくる行動パターン情報から、Stairsである行動パターン情報を抜き出す。
　ステップＳ９２において、位置情報算出部１４１は、デバイス１１から送信されてくるセンサデータから、Stairsである行動パターン情報と同時刻の位置情報を取得する。
　ステップＳ９３において、位置情報算出部１４１は、取得した位置情報を用いて、位置情報連続区間を設定し、位置情報連続区間の距離を算出する。
　ステップＳ９４において、歩幅算出部１４２は、デバイス１１から送信されてくるセンサデータから、位置情報算出部１４１により算出された位置情報連続区間の歩数情報を取得し、位置情報連続区間の歩数情報に基づいて、歩幅を算出する。
　ステップＳ９５において、歩行距離速度算出部１４３は、歩幅算出部１４２により算出された歩幅に基づいて、位置情報連続区間の歩行距離と歩行速度を算出する。
　ステップＳ９６において、歩幅算出部１４２は、センサデータから大気圧の変化量を算出する。
　ステップＳ９７において、歩幅算出部１４２は、ステップＳ９３で算出された位置情報連続区間の距離と、ステップＳ９５で算出された位置情報連続区間の歩行距離、ステップＳ９４において算出された気圧の変化量に基づいて、階段の高さを算出する。
　＜階段の高さの算出＞
　図１３は、階段の高さの算出方法を示す図である。
　階段の高さは、上述した大気圧センサのセンサデータに基づいて算出する方法と、次のように、三角関数を用いて求める方法がある。
　図１３には、GNSSから取得される位置情報連続区間の水平距離、位置情報連続区間の歩行距離、および階段の高さからなる三角形が示されている。
　位置情報連続区間の水平距離は、図１２のステップＳ９３において求められる。階段の高さの方向は、ステップＳ９４において求められる気圧から求められる。位置情報連続区間の歩行距離は、ステップＳ９５において求められる。
　したがって、階段の高さは、図１３に示される三角形の三角関数を用いて求めることができる。
　以上のように、高さ情報を算出することで、歩行情報をより正確に算出することができる。また、高さの算出方法は２種類ある。これらの２種類の方法で、高さを算出することにより、高さ情報の算出の精度をさらに上げることができる。
　＜各装置の他の機能構成＞
　図１４は、デバイス１１およびサーバ１２の他の機能構成例を示すブロック図である。
　図１４のデバイス１１は、位置情報算出部２７１が追加された点が、図３のデバイス１１と異なっている。
　図１４のサーバ１２は、歩行情報算出部１３１が歩行情報算出部２８１と入れ替わった点が図３のサーバ１２と異なっている。歩行情報算出部２８１は、位置情報算出部１４１が除かれた点が、図３の歩行情報算出部１３１と異なっている。
　すなわち、位置情報算出部２７１は、位置情報算出部１４１と基本的に同様に構成される。すなわち、位置情報算出部２７１は、行動解析部１１１から供給される行動パターン情報がWalkまたはRunであるときの同時刻の位置情報を取得する。位置情報算出部２７１は、取得した位置情報を用いて、位置情報連続区間を設定し、位置情報連続区間の距離を算出する。
　位置情報算出部２７１は、設定された位置情報連続区間を示す情報を、センサデータとともに、サーバ１２に送信する。
　図１４においては、歩行情報算出部１３１の一部がデバイス１１に構成され、残りがサーバ１２に構成される例が示されているが、図３のサーバ１２の機能構成は、すべてデバイス１１に構成されていてもよい。
　以上、説明したように、本技術の歩行情報提供システム１によれば、ユーザの歩行状態を示す歩行情報をより正確に取得することができる。これにより、例えば、日々、ユーザの歩行状態の衰えをすぐにキャッチすることができるため、ユーザのフレイルを予防することができる。
　なお、ユーザの歩行状態のチェックは、フレイルの予防以外にも、パーキンソン症状の早期発見や心肺疾患の手術前後の行動改善の検証に用いることができる。したがって、本技術は、パーキンソン症状の早期発見や心肺疾患の手術前後の行動改善の検証にも適用することができる。
＜２．第２の実施の形態（健康情報提供システム）＞
（健康情報提供システムの構成例）
　図１５は、本技術を適用した健康情報提供システムの一実施の形態の構成を示す図である。
　図１５の健康情報提供システム３０１においては、第１の実施の形態で算出された歩行情報だけでなく、筋力情報や可動域情報などを含めた健康状態を示す健康情報が取得されて、健康情報の提供が行われる。
　すなわち、図１５の健康情報提供システム３０１は、ユーザをセンシングした情報であるセンサデータを用いて、歩行情報を含む健康情報を算出し、算出した健康情報の変化量を推定した推定結果や健康情報そのものなどを、例えば、ユーザ、ユーザの家族、医者、およびサービス提供者などに通知するシステムである。健康情報には、例えば、センサデータから算出可能な、上述した歩行情報、筋力情報、可動域情報などが含まれる。また、センサデータを用いての算出に限らず、健康情報の算出には、他のデータベースや端末装置から取得された健康情報、医療情報、もしくは、個人情報が用いられるようにしてもよい。
　健康情報提供システム３０１は、デバイス３１１、サーバ３１２、端末３１３－１および３１３－２、並びにサービス提供者サーバ３１４から構成される。デバイス３１１、サーバ３１２、端末３１３－１および３１３－２、並びにサービス提供者サーバ３１４は、図示せぬインターネットを介して接続されている。端末３１３－１および３１３－２は、区別する必要がない場合、端末３１３と総称する。
　なお、図１５に示す機能構成は、図３と同様に、それぞれの装置が有する、例えば、図２のCPU５１により所定のプログラムが実行されることによって実現される。
　デバイス３１１は、入力デバイス３２１が追加され、行動解析部１１１が除かれた点が図３のデバイス１１と異なっている。なお、図１５の例では、図３の歩数計１１２およびGNSSモジュール１１３は、センサ部２１の一部として構成され、サーバ３１２に送信されるセンサデータには、歩数情報および位置情報が含まれるものとする。
　入力デバイス３２１は、タッチパネルなどで構成され、ユーザの操作に応じた問診内容などを入力する。
　すなわち、デバイス３１１においては、センサ部２１から入力されるセンサデータおよび入力デバイス３２１から入力される問診内容データなどは、そのまま、サーバ３１２に送信される。
　デバイス３１１は、サーバ３１２から送信されてくる推定結果または介入情報を表示する。介入情報は、疾患別のアラート、アドバイス、リハビリプログラム、診断結果、健康食品、処方箋、薬などの物販情報（サービス情報も含む）などをユーザに提示するためのコンテンツである。
　ユーザは、デバイス３１１に表示される推定結果や介入情報を見ることで、自分の体調の変化を知ったり、医師や薬剤師、健康アドバイザーなどからアドバイスや診断などを受けたりすることができる。自分の体調や診断結果を知ることで、ユーザの行動変容へと繋がる。ユーザの行動変容は、デバイス３１１に入力され、サーバ３１２により解析されてもよい。
　サーバ３１２は、健康情報算出部３３１、推定部３３２、介入情報生成部３３３、およびデータベース(DB)３３４から構成される。
　健康情報算出部３３１は、行動解析部１１１、歩行情報算出部１３１、および特徴量抽出部３４１により構成される。すなわち、図３においては、デバイス１１に構成されていた行動解析部１１１がサーバ３１２に構成されている。
　すなわち、行動解析部１１１は、デバイス３１１から受信されたセンサデータおよび問診内容データに基づいて、加速度を検出した場合、行動解析および歩行解析を行う。
　歩行情報算出部１３１は、行動解析部１１１により行動が解析された結果得られる行動パターン情報に基づいて、デバイス３１１から送信されてくるセンサデータおよび問診内容データを用いて、歩行情報を算出する。
　特徴量抽出部３４１は、歩行情報算出部１３１により算出された歩行情報を含む健康情報から、指標DB３５５に記憶されている疾患、機能、行動指標のいずれかの指標に基づく特徴量を抽出する。例えば、フレイルの指標に基づく場合、特徴量として、歩幅などの歩行情報が抽出される。
　推定部３３２は、特徴量抽出部３４１により抽出された特徴量と、指標ＤＢ３５５に記憶されている推定アルゴリズムに基づき、疾患、機能、行動を推定する。推定アルゴリズムは特徴量に対する特定の閾値に基づき、疾患、機能、行動を評価するものであってもよいし、学習モデルに基づき、疾患、機能、行動を推定するものであってもよい。ここで、推定に用いられる閾値はユーザの過去のデータまたは他ユーザのデータに基づき算出されてもよいし、医師またはサービス提供者によって予め定められたものであってもよい。
　推定部３３２は、抽出された特徴量の、日々の特徴量からの変化量が大きいと推定した場合、その推定結果に関する情報やユーザの健康情報を、デバイス３１１、端末３１３、サービス提供者サーバ３１４に送信したり、介入情報生成部３３３に推定結果を出力し、介入情報を生成させたりする。
　介入情報生成部３３３は、推定部３３２から供給される推定結果、医師の端末３１３－２から送信されてくる診断結果、サービス提供者サーバ３１４から送信されてくる物販情報などに基づいて、ユーザに介入するための介入情報を生成する。
　介入情報生成部３３３は、生成した介入情報を、デバイス３１１に送信する。
　DB３３４は、個人情報DB３５１、匿名化センシング情報DB３５２、介入情報DB３５３、疾患別ソリューションDB３５４、および指標DB３５５から構成される。
　個人情報DB３５１は、ユーザの年齢、ユーザの身長、体重、食事、睡眠、歩行情報、筋力情報、可動域情報などのユーザ個人に関する情報を記憶する。図１５では、個人情報をデータベースとしてサーバ３１２上で記憶する構成としたが、これに限定されず、個人情報は、例えば、ユーザのデバイス３１１に記憶されてもよい。
　匿名化センシング情報DB３５２は、健康情報算出部３３１により用いられる、さまざまなユーザの匿名化された過去のセンシングデータや歩行情報などを、年齢や性別、疾患などの匿名加工情報に紐づけて記憶する。
　介入情報DB３５３は、介入情報生成部３４３により生成された介入情報を、健康情報に対応付けて記憶する。
　疾患別ソリューションDB３５４は、介入情報生成部３４３により用いられる、フレイル、パーキンソン、心肺疾患、脳梗塞リハビリ、および副作用予防などの疾患別のソリューションを記憶する。疾患別ソリューションDB３５４には、例えば、疾患毎にアドバイスや教育コンテンツ、リハビリおよび運動プログラムなどが格納されている。ここで、各コンテンツは、推定結果や診断結果に紐づいて記憶されていてもよい。これにより、例えば、推定結果として取得した特定の指標で閾値との差分に基づき、適したアドバイスやコンテンツを提供することができる。
　指標DB３５５は、推定部３３２により用いられる疾患、機能、行動指標が記憶されている。
　端末３１３は、図３の端末１３と同様に、携帯端末、スマートフォン、タブレット端末、またはパーソナルコンピュータなどで構成される。
　端末３１３－１は、ユーザの家族により保持される。端末３１３－１は、サーバ３１２から送信されてくるユーザの健康情報や推定結果などを受信し、表示する。これにより、ユーザの家族は、ユーザと遠く離れたところに住んでいても、ユーザの健康状態や、ユーザの行動変容を知ることができる。
　端末３１３－２は、医者、薬剤師、または健康アドバイザーに所持される。端末３１３－２は、評価部３８１と、診断およびレセプト（診療報酬明細書）情報DB３８２を備える。端末３１３－２は、サーバ３１２から送信されてくるユーザの健康情報や推定結果などを受信し、表示する。
　評価部３８１は、医師などが入力する情報、サーバ３１２により受信されたユーザの健康情報や推定結果と、診断およびレセプト情報DB３８２に記憶されている情報に基づいて、現在のユーザの健康状態を診断し、その診断結果や診断結果に応じたアドバイスを、サーバ３１２に送信する。ここで、診断結果や診断結果に応じたアドバイスは、サーバ３１２を介さず、ユーザの保有するデバイス３１１に直接送信されてもよい。
　診断およびレセプト情報DB３８２には、ユーザが過去に診断された診断情報、薬情報、通信情報、ゲノム情報、レセプト情報が記憶されている。
　以上のように、端末３１３－２においては、ユーザの健康情報や推定結果などが受信されるので、医師は、ユーザと遠く離れたところに住んでいても、ユーザの健康状態やユーザの行動変容がわかる。これにより、医師は、現在のユーザの健康状態を遠隔で診断し、その診断結果を提供することができる。
　サービス提供者サーバ３１４は、コンピュータなどにより構成され、物販DB３９１を有している。物販DB３９１は、各健康情報や推定結果に適する健康食品などの物販情報を記憶している。
　サービス提供者サーバ３１４は、サーバ３１２から送信されてくるユーザの健康情報や推定結果などを受信し、受信したユーザの健康情報や推定結果に応じた物販情報を物販DB３９１から検索し、検索した物販情報を、サーバ３１２に送信する。
　以上のように、サービス提供者サーバ３１４においては、ユーザの健康情報や推定結果などが受信されるので、サービス提供者は、ユーザの健康状態やユーザの行動変容に基づいて、お勧めの健康食品などの物販情報を、ユーザに提供することができる。
　なお、図１５においては、サーバ３１２において、健康情報が算出され、推定結果や介入情報が提供される構成が示されているが、健康情報提供システム３０１においては、健康情報を算出するサーバと、推定を行い、推定結果や介入情報を提供するサーバは別々に構成されてもよい。また、サービス提供者サーバ３１４は、図１５において、サーバ３１２と異なるサーバとして説明したが、サーバ３１２と同じサーバで管理されてもよい。
　また、サーバ３１２が、DB３３４を備える例を説明したが、健康情報提供システム３０１においては、別途、DB３３４を備えるデータベースサーバが構成されてもよい。さらに、DB３３４内の各DBは、異なるサーバで管理されていてもよい。
　＜健康情報提供システムの処理＞
　図１６は、デバイス３１１とサーバ３１２による処理を説明するフローチャートである。
　まず、センサ部２１によるセンシングと入力デバイス３２１による入力が行われる。ステップＳ１１１において、デバイス３１１は、センサ部２１から入力されたセンサデータおよび入力デバイス３２１から入力された問診内容データなどを取得し、ステップＳ１１２において、サーバ３１２に送信する。ここで、サーバ３１２に送信される情報としては、センシングと入力デバイス３２１による入力のみに限らず、他のデータベースから取得したものが含まれていてもよい。
　ステップＳ１１３において、サーバ３１２の行動解析部１１１は、センサ部２１から供給されるセンサデータに基づいて加速度を検出し、行動解析および歩行解析を行う。
　ステップＳ１１４において、歩行情報算出部１３１は、行動解析部１１１により解析された行動解析情報に基づいて、デバイス３１１から送信されてくるセンサデータおよび問診内容データを用いて、健康情報のうちの歩行情報を算出する。なお、他の健康情報もセンサデータおよび問診内容データを用いて算出される。
　ステップＳ１１５において、特徴量抽出部３４１は、指標DB３５５に記憶されている疾患、機能、行動指標に基づいて、歩行情報算出部１３１により算出された歩行情報を含む健康情報から、特徴量を抽出する。
　ステップＳ１１６において、推定部３３２は、特徴量抽出部３４１により抽出された特徴量と、例えば、日々の特徴量と比較することで、その特徴量の変化量が大きいか否かを推定する。
　ステップＳ１１７において、推定部３３２は、特徴量の変化量が大きいと推定した場合、介入情報生成部３３３に、推定結果を出力し、介入情報を生成させる。介入情報生成部３３３は、推定部３３２から供給される推定結果、医師の端末３１３－２から送信されてくる診断結果、サービス提供者サーバ３１４から送信されてくる物販情報などに基づいて、ユーザに介入するための介入情報を生成する。
　ステップＳ１１８において、介入情報生成部３３３は、生成した介入情報を、デバイス３１１に送信する。
　デバイス３１１は、ステップＳ１１９において、サーバ３１２から送信されてくる推定結果、診断結果、またはアラートを含む介入情報を表示する。
　ユーザは、デバイス３１１に表示される推定結果や介入情報を見ることで、自分の体調の変化を知ることができる。自分の体調を知ることで、ユーザの行動に変化が表れる。
　＜健康情報提供システムの構成例＞
　図１７は、健康情報提供システムの構成例を示す図である。
　健康情報提供システムは、図１７のＡに示される構成であってもよいし、図１７のＢに示される構成であってもよい。
　図１７のＡに示される健康情報提供システム３０１は、図１５と同様に、センサを備えるセンサ端末であるデバイス３１１－１、および、スマートフォンなどの携帯端末であるデバイス３１１－２が、サーバ３１２と直接接続して、サーバ３１２とサービス提供者サーバ３１４が直接接続して構成される。
　図１７のＢに示される健康情報提供システム３６１は、センサを備えるセンサ端末であるデバイス３６１－１が、スマートフォンなどの携帯端末であるデバイス３６１－２で一旦センサデータを蓄積してからまとめて、サーバ３１２に送信するように構成される。
　なお、図１７のＡおよび図１７のＢにおいては、サーバ３１２には、サービス提供者サーバ３１４が接続する例が示されているが、サービス提供者サーバ３１４は、必ずしもサーバである必要はなく、サービス提供者の端末であってもよい。
＜３．その他＞
　（効果）
　以上のように、本技術においては、ユーザの行動解析情報に基づいて特定される連続区間の位置情報を用いて、ユーザの歩行に関する歩行情報が算出される。
　したがって、本技術によれば、ユーザの歩行情報をより正確に取得することができる。
これにより、ユーザが高齢者である場合、ユーザのフレイルの兆候の早期発見を行うことができるので、フレイルに対する対策を行うことができ、フレイルを予防することができる。
　（コンピュータの構成例）
　上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウェアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。
　なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
　なお、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。
　また、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものでは無く、また他の効果があってもよい。
　本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
　例えば、本技術は、１つの機能を、ネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
　また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
　さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
＜構成の組み合わせ例＞
　本技術は、以下のような構成をとることもできる。
（１）
　ユーザの行動を解析した結果得られる行動解析情報に基づいて設定される連続区間の位置情報を用いて、前記ユーザの歩行状態を示す歩行情報を算出する歩行情報算出部を備える
　情報処理装置。
（２）
　前記歩行情報算出部は、前記ユーザの歩幅、歩数、歩行距離、歩行速度、および運動量のうち少なくとも１つを算出する
　前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
　前記歩行情報算出部は、除外処理を行った前記連続区間の位置情報に基づいて、前記歩行情報を算出する
　前記（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４）
　前記歩行情報算出部は、算出された前記歩行情報に基づく補間処理により、前記連続区間の位置情報が取得できない区間の前記歩行情報を算出する
　前記（１）乃至（３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（５）
　前記歩行情報算出部は、前記連続区間の環境に関する外部環境情報に基づいて、前記歩行情報を算出する
　前記（１）乃至（４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（６）
　前記歩行情報算出部は、気圧センサデータから推定される高さ情報に基づいて、前記歩行情報を算出する
　前記（１）乃至（５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（７）
　前記歩行情報算出部は、前記連続区間の位置情報の距離と前記ユーザの歩数および歩幅から算出される高さ情報に基づいて、前記歩行情報を算出する
　前記（１）乃至（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）
　算出された前記歩行情報を記憶する記憶部をさらに備える
　前記（１）に記載の情報処理装置。
（９）
　前記記憶部は、前記歩行情報を、前記連続区間の位置情報および前記行動解析情報の少なくとも１つと対応付けて記憶する
　前記（８）に記載の情報処理装置。
（１０）
　前記歩行情報算出部は、前記記憶部に記憶されている自身または他ユーザの前記歩行情報に基づく補間処理により、前記連続区間の位置情報が取得できない区間の前記歩行情報を算出する
　前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）
　前記行動解析情報に基づいて特定の行動が解析された場合、前記特定の行動が解析された連続区間の位置情報を設定する位置情報設定部をさらに備える
　前記（１）乃至（１０）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１２）
　前記位置情報設定部は、設定した前記連続区間の位置情報に対して除外処理を行う
　前記（１１）に記載の情報処理装置。
（１３）
　算出された前記歩行情報を情報処理端末に送信する送信部をさらに備える
　前記（１）乃至（１２）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１４）
　前記送信部は、算出された前記歩行情報と過去の前記歩行情報との変化量が所定の閾値よりも大きい場合、前記歩行情報を前記情報処理端末に送信する
　前記（１３）に記載の情報処理装置。
（１５）
　前記所定の閾値は、前記情報処理端末のユーザ毎に異なる値である
　前記（１４）に記載の情報処理装置。
（１６）
　情報処理装置が、
　ユーザの行動解析情報に基づいて設定される連続区間の位置情報を用いて、前記ユーザの歩行状態を示す歩行情報を算出する
　情報処理方法。
（１７）
　ユーザの行動解析情報に基づいて特定される連続区間の位置情報を用いて、前記ユーザの歩行状態を示す歩行情報を算出する歩行情報算出部として、
　コンピュータを機能させるプログラム。
（１８）
　ユーザの行動解析を行う行動解析部と、
　特定の行動が解析された場合、前記特定の行動が解析された連続区間の位置情報を設定し、他の情報処理装置に送信する送信部と
　を備える情報処理装置。
（１９）
　ユーザの行動解析を行う行動解析部と、
　特定の行動が解析された場合、前記特定の行動が解析された連続区間の位置情報を設定し、第２の情報処理装置に送信する送信部と
　を備える第１の情報処理装置と、
　前記第１の情報処理装置により設定された前記連続区間の位置情報を用いて、前記ユーザの歩行状態を示す歩行情報を算出する歩行情報算出部を備える
　前記第２の情報処理装置と
　からなる情報処理システム。
　１　歩行情報提供システム，１１　デバイス，　１２　サーバ，　１３－１，１３－２，１３　端末，１４　インターネット，　２１　センサ部，　５１　CPU，　１１１　行動解析部，　１１２　歩数計，　１１３　GNSSモジュール，　１３１　歩行情報算出部，　１３２　歩行情報通知部，　１３３　過去データDB，　１３４　他ユーザデータDB，　１４１　位置情報算出部，　１４２　歩幅算出部，　１４３　歩行距離速度算出部，　１４４　運動量算出部，　２０１　歩行情報算出部，　２１１　エリア区間抽出部，　２１２　傾斜距離算出部，　２５１　歩行情報算出部，　２６２　高さ推定部，　２７１　位置情報算出部，　２８１　歩行情報算出部，　３０１　健康情報提供システム，　３１１，３１１－１，３１１－２　デバイス，　３１２　サーバ，　３１３－１，３１３－２，３１３　端末，　３１４　サービス提供者サーバ，　３２１　入力デバイス，　３３１　健康情報算出部，　３３２　推定部，　３３３　介入情報生成部，　３３４　データベース，　３４１　特徴量抽出部，　３５１　個人情報DB，　３５２　匿名化センシング情報DB，　３５３　介入情報DB，　３５４　疾患別ソリューションDB，　３５５　指標DB，　３８１　評価部，　３８２　診断およびレセプト情報DB，３９１　物販DB，　３５１　健康情報提供システム，　３６１　デバイス

Claims (19)

  1. 　ユーザの行動を解析した結果得られる行動解析情報に基づいて設定される連続区間の位置情報を用いて、前記ユーザの歩行状態を示す歩行情報を算出する歩行情報算出部を備える
    　情報処理装置。
  2. 　前記歩行情報算出部は、前記ユーザの歩幅、歩数、歩行距離、歩行速度、および運動量のうち少なくとも１つを算出する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記歩行情報算出部は、除外処理を行った前記連続区間の位置情報に基づいて、前記歩行情報を算出する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  4. 　前記歩行情報算出部は、算出された前記歩行情報に基づく補間処理により、前記連続区間の位置情報が取得できない区間の前記歩行情報を算出する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  5. 　前記歩行情報算出部は、前記連続区間の環境に関する外部環境情報に基づいて、前記歩行情報を算出する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  6. 　前記歩行情報算出部は、気圧センサデータから推定される高さ情報に基づいて、前記歩行情報を算出する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  7. 　前記歩行情報算出部は、前記連続区間の位置情報の距離と前記ユーザの歩数および歩幅から算出される高さ情報に基づいて、前記歩行情報を算出する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  8. 　算出された前記歩行情報を記憶する記憶部をさらに備える
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  9. 　前記記憶部は、前記歩行情報を、前記連続区間の位置情報および前記行動解析情報の少なくとも１つと対応付けて記憶する
    　請求項８に記載の情報処理装置。
  10. 　前記歩行情報算出部は、前記記憶部に記憶されている自身または他ユーザの前記歩行情報に基づく補間処理により、前記連続区間の位置情報が取得できない区間の前記歩行情報を算出する
    　請求項９に記載の情報処理装置。
  11. 　前記行動解析情報に基づいて特定の行動が解析された場合、前記特定の行動が解析された連続区間の位置情報を設定する位置情報設定部をさらに備える
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  12. 　前記位置情報設定部は、設定した前記連続区間の位置情報に対して除外処理を行う
    　請求項１１に記載の情報処理装置。
  13. 　算出された前記歩行情報を情報処理端末に送信する送信部をさらに備える
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  14. 　前記送信部は、算出された前記歩行情報と過去の前記歩行情報との変化量が所定の閾値よりも大きい場合、前記歩行情報を前記情報処理端末に送信する
    　請求項１３に記載の情報処理装置。
  15. 　前記所定の閾値は、前記情報処理端末のユーザ毎に異なる値である
    　請求項１４に記載の情報処理装置。
  16. 　情報処理装置が、
    　ユーザの行動解析情報に基づいて設定される連続区間の位置情報を用いて、前記ユーザの歩行状態を示す歩行情報を算出する
    　情報処理方法。
  17. 　ユーザの行動解析情報に基づいて特定される連続区間の位置情報を用いて、前記ユーザの歩行状態を示す歩行情報を算出する歩行情報算出部として、
    　コンピュータを機能させるプログラム。
  18. 　ユーザの行動解析を行う行動解析部と、
    　特定の行動が解析された場合、前記特定の行動が解析された連続区間の位置情報を設定し、他の情報処理装置に送信する送信部と
    　を備える情報処理装置。
  19. 　ユーザの行動解析を行う行動解析部と、
    　特定の行動が解析された場合、前記特定の行動が解析された連続区間の位置情報を設定し、第２の情報処理装置に送信する送信部と
    　を備える第１の情報処理装置と、
    　前記第１の情報処理装置により設定された前記連続区間の位置情報を用いて、前記ユーザの歩行状態を示す歩行情報を算出する歩行情報算出部を備える
    　前記第２の情報処理装置と
    　からなる情報処理システム。
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