JP2018126211A - 診断サーバー、診断システム、診断方法、診断プログラム、記録媒体、及び携帯型電子機器 - Google Patents

診断サーバー、診断システム、診断方法、診断プログラム、記録媒体、及び携帯型電子機器 Download PDF

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英治 宮坂
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Abstract

【課題】運動をするユーザーが自己の身体能力の優劣を簡単かつ適確に把握すること。【解決手段】診断サーバーは、慣性センサーを用いて取得された診断対象ユーザーの運動情報を取得する取得部と、取得した前記診断対象ユーザーの運動情報と、年齢毎又は年齢層毎の運動情報に係る診断基準と、に基づいて、前記診断対象ユーザーの体力年齢を算出する算出部と、算出した前記体力年齢に係る診断結果を出力する出力部と、を含む。【選択図】図２１

Description

本発明は、診断サーバー、診断システム、診断方法、診断プログラム、記録媒体、及び携帯型電子機器に関する。
特許文献１には、リスタブル機器を用いてユーザーの生体情報（脈拍数）を検出する技術が開示されており、特許文献２には、リスタブル機器を用いて取得したユーザーの活動データに基づいて、次の活動量（目標）を算出し、ユーザーに提案する技術が開示されている。
特開２０１４−１５０８６９号 特表２０１５−５３１２６８号
しかしながら、上記特許文献１、２の技術では、ユーザーに提示される情報が脈拍数の値や目標（活動量）という絶対的な値であるため、ユーザーは、自分の身体的能力の優劣を客観的に認識することができないという問題があった。
本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、運動をするユーザーが自己の身体能力の優劣を簡単かつ適確に把握することができる診断サーバー、診断システム、診断方法、診断プログラム、記録媒体、及び携帯型電子機器を提供することを目的とする。
本発明は前述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の態様又は適用例として実現することが可能である。
［適用例１］
本適用例の診断サーバーは、慣性センサーを用いて取得された診断対象ユーザーの運動情報を取得する取得部と、取得した前記診断対象ユーザーの運動情報と、年齢毎又は年齢層毎の運動情報に係る診断基準と、に基づいて、前記診断対象ユーザーの体力年齢を算出する算出部と、算出した前記体力年齢に係る診断結果を出力する出力部と、を含む。
ここで、ユーザーの体力年齢は、年齢毎又は年齢毎の運動情報に係る診断基準に基づくので、あいまいさを含まず客観的であり、ユーザーの身体能力の優劣を直感的に表すことができる。また、ユーザーの体力年齢の算出に、予め用意された診断基準を用いれば、複雑な計算を要しないため、演算負荷も低減できる。従って、診断対象ユーザーは、体力年齢に係る診断結果を、自己の身体能力の優劣として、簡単かつ適確に把握することができる。例えば、ユーザーは、診断結果としての体力年齢が自己の実年齢よりも若ければ自己の身体能力が標準よりも優れ、逆に、体力年齢が自己の実年齢よりも高ければ自己の身体能力は標準以下であるという判断をすることができる。
［適用例２］
本適用例の診断サーバーにおいて、前記診断基準は、慣性センサーを用いて取得された複数のユーザーの運動情報と、当該複数のユーザーの年齢又は年齢層に係る情報と、に基づいて生成されてもよい。
従って、診断サーバーの運営者は、専門家の知見などを用いずとも簡単に診断基準を用意することができる。例えば、診断サーバーは、年齢毎又は年齢毎の運動情報に係る診断基準として、複数ユーザーの年齢毎又は年齢層毎の運動情報の統計データ（平均値）などを用いることもできる。
［適用例３］
本適用例の診断サーバーにおいて、前記取得部は、前記診断対象ユーザーの年齢又は年齢層に係る情報を取得し、前記体力年齢の算出後、前記診断基準は、前記診断対象ユーザーの前記運動情報と、前記診断対象ユーザーの前記年齢又は年齢層に係る情報と、に基づいて、更新されてもよい。
この場合、診断対象ユーザーが体力年齢の診断を受ける度に診断基準が更新され、体力年齢の診断精度が高まる。従って、診断サーバーの運営者は、専門家の知見などを用いずとも、ユーザー数を増大させるだけで簡単に診断精度の向上を図ることができる。しかも、ユーザー数の増大は、個々のユーザーの診断結果の向上という利点をもたらすので、ユーザー数が増大するほど新規ユーザー獲得の機会が更に増大するという相乗効果が期待できる。
［適用例４］
本適用例の診断サーバーにおいて、前記複数のユーザーの運動情報は、データベースに登録されてもよい。
この場合、複数のユーザーの運動情報の有効かつ効率的な利用を図ることができる。
［適用例５］
本適用例の診断サーバーにおいて、前記診断結果は、運動種目毎の体力年齢を含んでもよい。
従って、診断対象ユーザーは、自己の体力年齢を運動種目毎に把握することができる。
［適用例６］
本適用例の診断サーバーにおいて、前記診断結果は、同一運動種目の指標毎の体力年齢を含んでもよい。
従って、診断対象ユーザーは、自己の体力年齢を運動種目毎により詳細に把握することができる。
［適用例７］
本適用例の診断サーバーにおいて、前記指標毎の体力年齢は、レーダーチャートとして表現されてもよい。
従って、診断対象ユーザーは、運動種目毎の体力年齢のバランスを直感的に把握することができる。
［適用例８］
本適用例の診断サーバーにおいて、前記診断基準は、前記複数のユーザーの属性毎に生
成され、前記取得部は、前記診断対象ユーザーの端末から前記診断対象ユーザーの属性を取得し、前記算出部は、前記診断対象ユーザーの属性に係る前記診断基準に基づいて前記診断対象ユーザーの体力年齢を算出してもよい。
ここで「ユーザーの属性」には、例えば、ユーザーの性別、ユーザーがアスリートであるか否か、ユーザーの運動する地域などが含まれる。従って、診断対象ユーザーは、自己の属性内での体力年齢を把握することができる。
［適用例９］
本適用例の診断サーバーにおいて、前記運動情報は、生体情報を含んでもよい。
従って、診断サーバーは、運動情報に生体情報が含まれない場合より診断精度を高めることができる。なお、生体情報には、例えば、血中酸素飽和度（ＳｐＯ２）、最大酸素摂取量（ＶＯ２ｍａｘ）、脈拍数（心拍数）などが含まれる。
［適用例１０］
本適用例の診断サーバーにおいて、前記診断結果は、前記体力年齢と、前記診断対象ユーザーの実年齢と、の比較に基づいてなされるアドバイスを含んでもよい。
従って、診断サーバーは、診断対象ユーザーの実年齢より体力年齢が高い場合と、低い場合とで異なるアドバイスを診断結果に含めることができる。例えば、診断サーバーは、診断対象ユーザーの実年齢より体力年齢が高い場合には、体力向上に係るアドバイスを診断結果に含めてもよいし、診断対象ユーザーの実年齢より体力年齢が低い場合には、体力維持に係るアドバイスを診断結果に含めてもよい。
［適用例１１］
本適用例の診断サーバーにおいて、前記慣性センサーは、手首装着型であってもよい。
従って、慣性センサーは、診断対象ユーザーの運動情報を手首という部位から正確に取得することができる。なぜなら、手首は身体の末端に近いため、手首の運動には診断対象ユーザーの身体の運動が強く表れるからである。
［適用例１２］
本適用例の診断システムは、本適用例の何れかの診断サーバーと、前記慣性センサーと、を含む。
［適用例１３］
本適用例の診断方法は、慣性センサーを用いて取得された診断対象ユーザーの運動情報を取得するステップと、取得した前記診断対象ユーザーの運動情報と、年齢毎又は年齢層毎の運動情報に係る診断基準と、に基づいて、前記診断対象ユーザーの体力年齢を算出するステップと、算出した前記体力年齢に係る診断結果を出力するステップと、を含む。
ここで、ユーザーの体力年齢は、年齢毎又は年齢毎の運動情報に係る診断基準に基づくので、あいまいさを含まず客観的であり、ユーザーの身体能力の優劣を直感的に表すことができる。また、ユーザーの体力年齢の算出に、予め用意された診断基準を用いれば、複雑な計算を要しないため、演算負荷も低減できる。従って、診断対象ユーザーは、自己の身体能力の優劣を、体力年齢に係る診断結果として、簡単かつ適確に把握することができる。例えば、ユーザーは、診断結果としての体力年齢が自己の実年齢よりも若ければ自己の身体能力が標準よりも優れており、逆に、体力年齢が自己の実年齢よりも高ければ自己の身体能力は標準以下であるという判断をすることができる。
［適用例１４］
本適用例の診断方法おいて、前記診断基準は、慣性センサーを用いて取得された複数のユーザーの運動情報と、当該複数のユーザーの年齢又は年齢層に係る情報と、に基づいて生成されてもよい。
従って、診断方法では、専門家の知見などを用いずとも簡単に診断基準を用意することができる。例えば、診断方法では、年齢毎又は年齢毎の運動情報に係る診断基準として、複数ユーザーの年齢毎又は年齢層毎の運動情報の統計データ（平均値）などを用いることもできる。
［適用例１５］
本適用例の診断方法において、前記取得するステップは、当該診断対象ユーザーの年齢又は年齢層に係る情報を取得し、前記算出するステップの後、前記診断基準を、前記診断対象ユーザーの前記運動情報と、前記診断対象ユーザーの前記年齢又は年齢層に係る情報と、に基づいて、更新するステップを含んでもよい。
この場合、診断対象ユーザーが体力年齢の診断を受ける度に診断基準が更新され、体力年齢の診断精度が高まる。従って、診断方法では、専門家の知見などを用いずとも、ユーザー数を増大させるだけで簡単に診断精度の向上を図ることができる。しかも、ユーザー数の増大は、個々のユーザーの診断結果の向上という利点をもたらすので、ユーザー数が増大するほど新規ユーザー獲得の機会が更に増大するという相乗効果が期待できる。
［適用例１６］
本適用例の診断方法において、前記複数のユーザーの運動情報は、データベースに登録されてもよい。
この場合、複数のユーザーの運動情報の有効かつ効率的な利用を図ることができる。
［適用例１７］
本適用例の診断方法において、前記診断結果は、運動種目毎の体力年齢を含んでもよい。
従って、診断対象ユーザーは、自己の体力年齢を運動種目毎に把握することができる。
［適用例１８］
本適用例の診断方法において、前記診断結果は、同一運動種目の指標毎の体力年齢を含んでもよい。
従って、診断対象ユーザーは、自己の体力年齢を運動種目毎により詳細に把握することができる。
［適用例１９］
本適用例の診断方法において、前記指標毎の体力年齢は、レーダーチャートとして表現されてもよい。
従って、診断対象ユーザーは、運動種目毎の体力年齢のバランスを直感的に把握することができる。
［適用例２０］
本適用例の診断方法において、前記診断基準は、前記複数のユーザーの属性毎に生成され、前記取得するステップは、前記診断対象ユーザーの端末から前記診断対象ユーザーの属性を取得し、前記算出するステップは、前記診断対象ユーザーの属性に係る前記診断基準に基づいて前記診断対象ユーザーの体力年齢を算出してもよい。
ここで「ユーザーの属性」には、例えば、ユーザーの性別、ユーザーがアスリートであるか否か、ユーザーの運動する地域、などが含まれてもよい。従って、診断対象ユーザーは、自己の属性内での体力年齢を把握することができる。
［適用例２１］
本適用例の診断方法において、前記運動情報は、生体情報を含んでもよい。
従って、診断方法は、運動情報に生体情報が含まれない場合より診断精度を高めることができる。なお、生体情報には、例えば、血中酸素飽和度（ＳｐＯ２）、最大酸素摂取量（ＶＯ２ｍａｘ）、脈拍数（心拍数）などが含まれる。
［適用例２２］
本適用例の診断方法において、前記診断結果は、前記体力年齢と、前記診断対象ユーザーの実年齢と、の比較に基づいてなされるアドバイスを含でもよい。
従って、診断方法では、診断対象ユーザーの実年齢より体力年齢が高い場合と、低い場合とで異なるアドバイスを診断結果に含めることができる。例えば、診断方法では、診断対象ユーザーの実年齢より体力年齢が高い場合には、体力向上に係るアドバイスを診断結果に含めてもよいし、診断対象ユーザーの実年齢より体力年齢が低い場合には、体力維持に係るアドバイスを診断結果に含めてもよい。
［適用例２３］
本適用例の診断方法において、前記慣性センサーは、手首装着型であってもよい。
従って、慣性センサーは、診断対象ユーザーの運動情報を手首という部位から正確に取得することができる。なぜなら、手首は身体の末端に近いため、手首の運動には診断対象ユーザーの身体の運動が強く表れるからである。
［適用例２４］
本適用例の診断プログラムは、慣性センサーを用いて取得された診断対象ユーザーの運動情報を取得するステップと、取得した前記診断対象ユーザーの運動情報と、年齢毎又は年齢層毎の運動情報に係る診断基準と、に基づいて、前記診断対象ユーザーの体力年齢を算出するステップと、算出した前記体力年齢に係る診断結果を出力するステップと、をコンピューターに実行させる。
ここで、ユーザーの体力年齢は、年齢毎又は年齢毎の運動情報に係る診断基準に基づくので、あいまいさを含まず客観的であり、ユーザーの身体能力の優劣を直感的に表すことができる。また、ユーザーの体力年齢の算出に、予め用意された診断基準を用いれば、複雑な計算を要しないため、演算負荷も低減できる。従って、診断対象ユーザーは、自己の身体能力の優劣を、体力年齢に係る診断結果として、簡単かつ適確に把握することができる。例えば、ユーザーは、診断結果としての体力年齢が自己の実年齢よりも若ければ自己の身体能力が標準よりも優れており、逆に、体力年齢が自己の実年齢よりも高ければ自己の身体能力は標準以下であるという判断をすることができる。
［適用例２５］
本適用例のコンピューター読み取り可能な記録媒体は、慣性センサーを用いて取得された診断対象ユーザーの運動情報を取得するステップと、取得した前記診断対象ユーザーの運動情報と、年齢毎又は年齢層毎の運動情報に係る診断基準と、に基づいて、前記診断対象ユーザーの体力年齢を算出するステップと、算出した前記体力年齢に係る診断結果を出力するステップと、をコンピューターに実行させる診断プログラムを記憶する。
ここで、ユーザーの体力年齢は、年齢毎又は年齢毎の運動情報に係る診断基準に基づくので、あいまいさを含まず客観的であり、ユーザーの身体能力の優劣を直感的に表すことができる。また、ユーザーの体力年齢の算出に、予め用意された診断基準を用いれば、複雑な計算を要しないため、演算負荷も低減できる。従って、診断対象ユーザーは、自己の身体能力の優劣を、体力年齢に係る診断結果として、簡単かつ適確に把握することができる。例えば、ユーザーは、診断結果としての体力年齢が自己の実年齢よりも若ければ自己の身体能力が標準よりも優れており、逆に、体力年齢が自己の実年齢よりも高ければ自己の身体能力は標準以下であるという判断をすることができる。
［適用例２６］
本適用例の診断サーバーは、慣性センサーを用いて取得された診断対象ユーザーの運動情報を取得し、取得した前記診断対象ユーザーの運動情報と、年齢毎又は年齢層毎の運動情報に係る診断基準と、に基づいて、前記診断対象ユーザーの体力年齢を算出し、算出した前記体力年齢に係る診断結果を出力する。
ここで、ユーザーの体力年齢は、年齢毎又は年齢毎の運動情報に係る診断基準に基づくので、あいまいさを含まず客観的であり、ユーザーの身体能力の優劣を直感的に表すことができる。また、ユーザーの体力年齢の算出に、予め用意された診断基準を用れば、複雑な計算を要しないため、演算負荷も低減できる。従って、診断対象ユーザーは、自己の身体能力の優劣を、体力年齢に係る診断結果として、簡単かつ適確に把握することができる。例えば、ユーザーは、診断結果としての体力年齢が自己の実年齢よりも若ければ自己の身体能力が標準よりも優れており、逆に、体力年齢が自己の実年齢よりも高ければ自己の身体能力は標準以下であるという判断をすることができる。
［適用例２７］
本適用例の携帯型電子機器は、診断対象ユーザーに装着可能であり、慣性センサーを用いて前記診断対象ユーザーの運動情報を取得し、取得した前記診断対象ユーザーの運動情報と、年齢毎又は年齢層毎の運動情報に係る診断基準と、に基づいて、前記診断対象ユーザーの体力年齢を算出し、算出した前記体力年齢に係る診断結果を表示する。
ここで、ユーザーの体力年齢は、年齢毎又は年齢毎の運動情報に係る診断基準に基づくので、あいまいさを含まず客観的であり、ユーザーの身体能力の優劣を直感的に表すことができる。また、ユーザーの体力年齢の算出に、予め用意された診断基準を用いれば、複雑な計算を要しないため、演算負荷も低減できる。従って、診断対象ユーザーは、自己の身体能力の優劣を、体力年齢に係る診断結果として、簡単かつ適確に把握することができる。例えば、ユーザーは、診断結果としての体力年齢が自己の実年齢よりも若ければ自己の身体能力が標準よりも優れており、逆に、体力年齢が自己の実年齢よりも高ければ自己の身体能力は標準以下であるという判断をすることができる。
［適用例２８］
本適用例の携帯型電子機器において、前記診断結果は、運動種目毎の体力年齢を含んでもよい。
従って、診断対象ユーザーは、自己の体力年齢を運動種目毎に把握することができる。
［適用例２９］
本適用例の携帯型電子機器において、前記診断結果は、同一運動種目の指標毎の体力年齢を含んでもよい。
従って、診断対象ユーザーは、自己の体力年齢を運動種目毎により詳細に把握することができる。
［適用例３０］
本適用例の携帯型電子機器において、前記指標毎の体力年齢は、レーダーチャートとして表現されてもよい。
従って、診断対象ユーザーは、運動種目毎の体力年齢のバランスを直感的に把握することができる。
［適用例３１］
本適用例の携帯型電子機器において、前記運動情報は、生体情報を含んでもよい。
従って、診断サーバーは、運動情報に生体情報が含まれない場合より診断精度を高めることができる。なお、生体情報には、例えば、血中酸素飽和度（ＳｐＯ２）、最大酸素摂取量（ＶＯ２ｍａｘ）、脈拍数（心拍数）などが含まれる。
［適用例３２］
本適用例の携帯型電子機器において、前記診断結果は、前記体力年齢と、前記診断対象ユーザーの実年齢と、の比較に基づいてなされるアドバイスを含んでもよい。
従って、診断サーバーは、診断対象ユーザーの実年齢より体力年齢が高い場合と、低い場合とで異なるアドバイスを診断結果に含めることができる。例えば、診断サーバーは、診断対象ユーザーの実年齢より体力年齢が高い場合には、体力向上に係るアドバイスを診断結果に含めてもよいし、診断対象ユーザーの実年齢より体力年齢が低い場合には、体力維持に係るアドバイスを診断結果に含めてもよい。
実施形態におけるシステムの構成を説明するための図の一例である。 電子機器１の機能ブロック図の一例である。 情報端末２及びサーバー４の機能ブロック図の一例である。 記憶部４４に格納される情報の一例である。 或るユーザーに係るユーザーデータを説明する図の一例である。 一般男性用ランニングテーブルを説明するための図の一例である。 一般男性用スイムテーブルを説明するための図の一例である。 一般男性用バイクテーブルを説明するための図の一例である。 一般男性用スキーテーブルを説明するための図の一例である。 一般男性用サッカーテーブルを説明するための図の一例である。 一般男性用ウォークテーブルを説明するための図の一例である。 男性のランニングに係る体力年齢診断結果の表示例である。 男性のスイムに係る体力年齢診断結果の表示例である。 男性のバイクに係る体力年齢診断結果の表示例である。 男性のウォークに係る体力年齢診断結果の表示例である。 情報端末２（スマートフォンなど）における体力年齢診断結果の表示例である。 電子機器１における体力年齢診断結果の表示例である。 電子機器１における体力年齢診断結果の別の表示例である。 男性のランニングに係る情報端末２（タブレットＰＣなど）の体力年齢診断結果の表示例である。 男性のバイクに係る情報端末２（タブレットＰＣなど）における体力年齢診断結果の表示例である。 診断処理のフローチャートの一例である。
以下、本発明の好適な実施形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また以下で説明される構成の全てが本発明の必須構成要件であるとは限らない。
１．サーバーシステム
１−１．サーバーシステムの構成
図１は、実施形態におけるシステムの構成を説明するための図の一例である。図１に示すとおり、システム（診断システムの一例）は、電子機器１と、情報端末２と、サーバー４とを備える。情報端末２、サーバー４の各々は、インターネットなどのネットワーク３に接続可能であって、情報端末２、サーバー４は、ネットワーク３を介して互いに通信可能である。また、電子機器１は、近距離無線通信などを介して情報端末２と互いに通信可能である。また、電子機器１は、ネットワーク３を介してサーバー４と直接的に通信可能であってもよい。
電子機器１は、例えば、ランニング（ジョギング）、スイミング、自転車（バイク）、スキー、サッカー、ウォーク、各種トレーニングなどのスポーツ（運動）のシーンにおいてユーザーの身体の一部へ装着可能な携帯情報機器（携帯型電子機器の一例）である。なお、「運動」には、ユーザーの移動を伴う運動、移動を伴わない運動の何れもが含まれるものとする。また、「移動」には、頂上を目指して整備されたルートを移動すること、頂上を目指して整備されていないルートを移動すること、岩登り、雪山登山、トレッキング、平坦なルートの移動（ハイキング）、起伏のある又は平坦なルートの移動、起伏のある又は平坦なルートのジョギング、ウォーク、自転車による移動、トレーニングなどが含まれる。ユーザーの身体に関する計測データを電子機器１が接触又は非接触で取得したり、必要なときに電子機器１をユーザーが目視したりできるよう、電子機器１の装着先は、例えば、ユーザーの肘から手に至る部位（前腕）である。図１に示す例では、電子機器１はリスト型（腕時計型）の電子機器として構成されており、電子機器１の装着先は手首である。
情報端末２は、電子機器１のユーザーが使用する情報端末であって、例えば、通話機能付きの携帯型ＰＣ（スマートフォン）、デスクトップ型のＰＣ（パーソナルコンピューター）、又はタブレットＰＣなどで構成される。
サーバー４は、電子機器１のユーザーに向けて、電子機器１の利用に関連する情報を提供したり、電子機器１が取得した計測データをユーザーごとに管理したりするサーバーである。
１−２．電子機器の構成
図２は、電子機器１の機能ブロック図の一例である。
図２に示すとおり、電子機器１には、ＧＰＳセンサー１１０、地磁気センサー１１１、気圧センサー１１２、加速度センサー１１３、角速度センサー１１４、脈センサー１１５
、温度センサー１１６、処理部１２０、記憶部１３０、操作部１５０、計時部１６０、表示部１７０、音出力部１８０、通信部１９０などを含んで構成される。但し、電子機器１の構成は、これらの構成要素の一部を削除又は変更し、或いは他の構成要素（例えば、湿度センサー、紫外線センサーなど）を追加したものであってもよい。
ＧＰＳセンサー１１０は、電子機器１の位置などを示す測位データ（緯度、経度、高度、速度ベクトルなどのデータ）を生成して処理部１２０へ出力するセンサーであって、例えばＧＰＳ受信機（GPS：Global Positioning System）等を含んで構成される。ＧＰＳセンサー１１０は、外部から到来する所定周波数帯域の衛星信号を含む電磁波を不図示のＧＰＳアンテナで受信し、ＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を抽出すると共に、当該ＧＰＳ信号に基づき電子機器１の位置などを示す測位データを生成する。
地磁気センサー１１１は、電子機器１から見た地球の磁場の方向を示す地磁気ベクトルを検出するセンサーであって、例えば、互いに直交する３つの軸方向の磁束密度を示す地磁気データを生成する。地磁気センサー１１１には、例えば、ＭＲ（Magnet resistive）素子、ＭＩ（Magnet impedance）素子、ホール素子などが用いられる。
気圧センサー１１２は、周辺の気圧（大気圧）を検出するセンサーであって、例えば、振動片の共振周波数の変化を利用する方式（振動方式）の感圧素子を有している。この感圧素子は、例えば、水晶、ニオブ酸リチウム、タンタル酸リチウム等の圧電材料で形成された圧電振動子であり、例えば、音叉型振動子、双音叉型振動子、ＡＴ振動子（厚みすべり振動子）、ＳＡＷ共振子などが適用される。或いは、気圧センサー１１２は、例えば、半導体製造技術を用いて製造されたＭＥＭＳ型気圧センサーであってもよい。具体的には、気圧センサー１１２は、受圧により撓み変形するダイヤフラム部と、ダイヤフラム部の撓みを検出する歪検出素子と、を備えている。ダイヤフラム部は、例えば、シリコンで構成されている。歪検出素子は、例えば、ピエゾ抵抗素子である。なお、気圧センサー１１２の出力は、測位データを補正するために使用されてもよい。
加速度センサー１１３は、互いに交差する（理想的には直交する）３軸方向の各々の加速度を検出し、検出した３軸加速度の大きさ及び向きに応じたデジタル信号（加速度データ）を出力する慣性センサーである。なお、加速度センサー１１３の出力は、ＧＰＳセンサー１１０の測位データに含まれる位置の情報を補正するために使用されてもよい。
角速度センサー１１４は、互いに交差する（理想的には直交する）３軸方向の各々の角速度を検出し、計測した３軸角速度の大きさ及び向きに応じたデジタル信号（角速度データ）を出力する慣性センサーである。なお、角速度センサー１１４の出力は、ＧＰＳセンサー１１０の測位データに含まれる位置の情報を補正するために使用されてもよい。
脈センサー１１５は、ユーザーの脈拍（心拍数）を示す信号を生成して処理部１２０へ出力するセンサーであって、例えば、適当な波長を有した計測光を皮下の血管に向けて照射するＬＥＤ光源などの光源と、当該計測光に応じて血管で発生した光の強度変化を検出する受光素子とを有している。なお、脈センサー１１５には、単位時間当たりの心拍数（単に「心拍数」とも言う。）を算出する機能が搭載されていてもよい。また、単位時間当たりの心拍数を算出する機能は、処理部１２０に搭載されもよい。なお、脈拍は、心拍を心臓以外の部位（手首など）から間接的に計測したものであるが、脈拍は心拍と相関が高いため、本明細書では、「脈拍」を「心拍」と同様の意味で使用する。また、脈センサー１１５には、心筋の微弱電位を体表から検出する心電センサー（心電計）を用いることも可能である。
温度センサー１１６は、周辺の温度に応じた信号（例えば、温度に応じた電圧）を出力
する感温素子である。なお、温度センサー１１６は、温度に応じたデジタル信号を出力するものであってもよい。温度センサー１１６は、例えば、周辺の温度に応じた振動片の共振周波数の変化を利用する方式（振動方式）の感圧素子を有している。この感圧素子は、例えば、水晶、ニオブ酸リチウム、タンタル酸リチウム等の圧電材料で形成された圧電振動子であり、例えば、音叉型振動子、双音叉型振動子、ＡＴ振動子（厚みすべり振動子）、ＳＡＷ共振子などが適用される。或いは、温度センサー１１６は、熱電対やサーミスターにより温度を検出する感温素子により構成されていてもよい。
記憶部１３０は、例えば１又は複数のＩＣメモリーなどにより構成され、プログラムなどのデータが記憶されるＲＯＭと、処理部１２０の作業領域となるＲＡＭとを有する。なお、ＲＡＭには不揮発性のＲＡＭも含まれる。
操作部１５０は、例えばボタン、キー、マイク、タッチパネル、音声認識機能（不図示のマイクロフォンを利用）、アクション検出機能（加速度センサー１１３などを利用）などで構成され、ユーザーからの指示を適当な信号に変換して処理部１２０へ送る処理を行う。
計時部１６０は、例えば、リアルタイムクロック（ＲＴＣ：Real Time Clock）ＩＣなどにより構成され、年、月、日、時、分、秒等の時刻データを生成して処理部１２０に送る。
表示部１７０は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ、ＥＰＤ（Electrophoretic Display）、タッチパネル型ディスプレイ等で構成され、処理部１２０からの指示に従って各種の画像を表示する。
音出力部１８０は、例えばスピーカー、ブザー、バイブレーターなどで構成され、処理部１２０からの指示に従って各種の音（又は振動）を発生させる。
通信部１９０は、電子機器１と情報端末２（スマートフォンなど）との間のデータ通信を成立させるための各種制御を行う。通信部１９０は、例えば、Bluetooth（登録商標）（BTLE：Bluetooth Low Energyを含む）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）（Wi-Fi：Wireless Fidelity）、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、ＮＦＣ（Near field communication）、ＡＮＴ＋（登録商標）等の近距離無線通信規格に対応した送受信機を含んで構成される。
処理部１２０は、例えば、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等により構成される。処理部１２０は、記憶部１３０に格納されたプログラムと、操作部１５０を介してユーザーが入力した各種のコマンドとに従い各種の処理を行う。処理部１２０による処理には、ＧＰＳセンサー１１０、地磁気センサー１１１、気圧センサー１１２、加速度センサー１１３、角速度センサー１１４、脈センサー１１５、温度センサー１１６、計時部１６０などが生成するデータへのデータ処理、表示部１７０へ画像を表示させる表示処理、音出力部１８０に音を出力させる音出力処理などが含まれる。処理部１２０は、各種プログラムに従い、通信部１９０を介して情報端末２から制御コマンドを受信する処理や、通信部１９０を介して情報端末２から受信したデータに対する各種の計算処理を行う。また、処理部１２０は、各種プログラムに従い、記憶部１３０からデータを読み出して、通信部１９０を介して情報端末２に所定のフォーマットで送信する処理を行う。また、処理部１２０は、各種プログラムに従い、通信部１９０を介して、情報端末２に各種の情報を送信し、情報端末２から受信した情報に基づいて各種の画面を表示する処理等を行う。また、処理部１２０は、その他の各種の制御処理を行う。例えば、処理部１２０は、通信部１９０が受信した情報、記憶部１３０に格納された情報の少なくとも一部に基づき、表示部
１７０へ画像（画像、動画像、文字、記号等）を表示させる処理を実行する。なお、電子機器１に振動機構を設けておいて、当該振動機構により各種の情報を振動情報に変換してユーザーに通知してもよい。
１−３．情報端末の構成
図３の紙面に向って左側に示す図は、情報端末２の機能ブロック図の一例である。図３に示すとおり、情報端末２は、処理部２１、通信部２２、操作部２３、記憶部２４、表示部２５、音出力部２６、通信部２７、及び撮像部２８を含んで構成されている。ただし、情報端末２は、適宜、これらの構成要素の一部が削除又は変更され、あるいは、他の構成要素が付加された構成であってもよい。
通信部２２は、電子機器１から所定のフォーマットで送信されたデータ（計測データ）等を受信し、処理部２１に送る処理や、処理部２１からの制御コマンドを電子機器１に送信する処理等を行う。
操作部２３は、ユーザーの操作に応じたデータを取得し、処理部２１に送る処理を行う。操作部２３は、例えば、タッチパネル型ディスプレイ、ボタン、キー、マイクなどであってもよい。
記憶部２４は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の各種ＩＣメモリー（IC: Integrated Circuit）やハードディスクやメモリーカードなどの記録媒体等により構成される。記憶部２４は、処理部２１が各種の計算処理や制御処理を行うためのプログラムや、アプリケーション機能を実現するための各種プログラムやデータ等を記憶している。また、記憶部２４は、処理部２１の作業領域として用いられ、操作部２３が取得したデータ、処理部２１が各種プログラムに従って実行した演算結果等を一時的に記憶する。更に、記憶部２４は、処理部２１の処理により生成されたデータのうち、長期的な保存が必要なデータを記憶してもよい。
表示部２５は、処理部２１の処理結果を文字、グラフ、表、アニメーション、その他の画像として表示するものである。表示部２５は、例えば、ＣＲＴ（CRT: Cathode Ray Tube）、ＬＣＤ（LCD: liquid crystal display）、ＥＰＤ（Electrophoretic Display）、タッチパネル型ディスプレイ、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ：Head Mounted Display）などであってもよい。なお、１つのタッチパネル型ディスプレイで操作部２３と表示部２５の機能を実現するようにしてもよい。
音出力部２６は、処理部２１の処理結果を音声やブザー音等の音として出力するものである。音出力部２６は、例えば、スピーカーやブザーなどであってもよい。
通信部２７は、ネットワーク３を介してサーバー４の通信部４２との間でデータ通信を行うものである。例えば、通信部２７は、処理部２１からデータを受け取って、サーバー４の通信部４２に所定のフォーマットで送信する処理を行う。また、例えば、通信部２７は、画面の表示に必要な情報をサーバー４の通信部から受信して処理部２１に送る処理や、各種の情報を処理部２１から受け取ってサーバー４の通信部に送信する処理を行う。
撮像部２８は、レンズ、カラー撮像素子、焦点調節機構などを備えたカメラであって、レンズが形成する被写界の像を撮像素子により画像化する。撮像素子が取得した画像のデータ（画像データ）は、処理部２１へ送られ、記憶部２４へ保存されたり表示部２５へ表示されたりする。
処理部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Proces
sor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等により構成される。処理部２１は、記憶部２４に格納されたプログラムと、操作部２３を介してユーザーが入力した各種のコマンドとに従い各種の処理を行う。処理部２１による処理には、情報端末２で生成されるデータに対するデータ処理、表示部２５へ画像を表示させる表示処理、音出力部２６に音を出力させる音出力処理、撮像部２８が取得した画像への画像処理などが含まれる。なお、処理部２１は、単一のプロセッサー（Processor）で構成されてもよいし、複数のプロセッサー（Processor）により構成されてもよい。処理部２１は、各種プログラムに従い、通信部２２を介して電子機器１に制御コマンドを送信する処理や、通信部２２を介して電子機器１から受信したデータに対する各種の計算処理を行う。また、処理部２１は、各種プログラムに従い、記憶部２４からデータを読み出して、通信部２７を介してサーバー４に所定のフォーマットで送信する処理を行う。また、処理部２１は、各種プログラムに従い、通信部２７を介して、サーバー４に各種の情報を送信し、サーバー４から受信した情報に基づいて各種の画面を表示する処理等を行う。また、処理部２１は、その他の各種の制御処理を行う。例えば、処理部２１は、通信部２７が受信した情報、通信部２２が受信した情報、記憶部２４に格納された情報の少なくとも一部に基づき、表示部２５へ画像（画像、動画像、文字、記号等）を表示させる処理を実行する。なお、情報端末２あるいは電子機器１に振動機構を設けておいて、当該振動機構により各種の情報を振動情報に変換してユーザーに通知してもよい。
１−４．サーバーの構成
図３の紙面に向って右下に示す図は、サーバー４の機能ブロック図の一例である。図３の紙面に向かって右下示すとおり、サーバー４は、処理部４１、通信部４２、記憶部４４を含んで構成されている。ただし、サーバー４は、適宜、これらの構成要素の一部が削除又は変更され、あるいは、他の構成要素が付加された構成であってもよい。
記憶部４４は、例えば、ＲＯＭやフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ等の各種ＩＣメモリーやハードディスクやメモリーカードなどの記録媒体等により構成される。記憶部４４は、処理部４１が各種の計算処理や制御処理を行うためのプログラム（診断プログラムの一例）や、アプリケーション機能（診断方法の一例）を実現するための各種プログラムやデータ等を記憶している。記憶部４４は、処理部４１の作業領域として用いられ、処理部４１が各種プログラムに従って実行した演算結果等を一時的に記憶する。更に、記憶部４４は、処理部４１の処理により生成されたデータのうち、長期的な保存が必要なデータを記憶してもよい。なお、記憶部４４に格納された各種の情報については後述する。
通信部４２は、ネットワーク３を介して情報端末２の通信部２７との間でデータ通信を行うものである。例えば、通信部４２は、情報端末２の通信部２７からデータを受け取って、処理部４１に送る処理を行う。また、例えば、通信部４２は、画面の表示に必要な情報を所定のフォーマットで情報端末２の通信部２７に送信する処理や、情報を情報端末２の通信部２７から受信して処理部４１に送る処理を行う。
処理部４１は、各種プログラムに従い、通信部４２を介して情報端末２からデータを受信して、記憶部４４に記憶させる処理を行う。また、処理部４１は、各種プログラムに従い、通信部４２を介して、情報端末２から各種の情報を受信し、各種の画面の表示に必要な情報を情報端末２に送信する処理等を行う。また、処理部４１は、その他の各種の制御処理を行う。
１−５．システムの補足
ここで、図示省略したが、本実施形態のシステムには、複数のユーザーが個別に使用する複数の電子機器１が備えられる。また、本実施形態のシステムには、当該複数のユーザーが個別に使用する複数の情報端末２が備えられる。但し、１つの情報端末２が２以上の
ユーザーに共用されてもよい。
また、電子機器１のユーザーは、電子機器１の代わりに又は電子機器１と共に、センサーデバイスを用いてもよい。センサーデバイスの装着先は、トレーニングの目的などに応じてユーザーが適宜に選択することが可能であって、例えば、ユーザーの頭部、上腕部、前腕部、腰部、前腕部、胸部、腰部、大腿部、下腿部、足首の何れかである。センサーデバイスが身体の部位へ装着される際には、当該部位の形状やトレーニングウエアなどの形状に適した装着具（ベルト、クリップなど）が用いられてもよい。センサーデバイスには、ＧＰＳセンサー、地磁気センサー、気圧センサー、加速度センサー、角速度センサー、脈センサー、温度センサー、処理部、記憶部、操作部、計時部、表示部、音出力部、通信部などを含んで構成される。
センサーデバイスに搭載されたＧＰＳセンサー、地磁気センサー、気圧センサー、加速度センサー、角速度センサー、脈センサー、温度センサー、処理部、記憶部、操作部、計時部、表示部、音出力部、通信部は、電子機器１に搭載されたＧＰＳセンサー、地磁気センサー、気圧センサー、加速度センサー、角速度センサー、脈センサー、温度センサー、処理、記憶部、操作部、計時部、表示部、音出力部、通信部の各々と同様の機能を有する。
センサーデバイスは、センサーデバイスの通信部及び電子機器１の通信部を介して電子機器１と通信することが可能であり、センサーデバイスのＧＰＳセンサー、地磁気センサー、気圧センサー、加速度センサー、角速度センサー、脈センサー、温度センサーが取得した計測データは、適当なタイミングで電子機器１へ読み込まれる。電子機器１へ読み込まれた計測データは、適当なタイミングでサーバー４へアップロードされる。
なお、センサーデバイスを電子機器１の代わりに使用する場合には、センサーデバイスは、センサーデバイスの通信部及び情報端末２の通信部を介して情報端末２と通信できるように構成されることが望ましい。
また、電子機器１の表示部又は情報端末２の表示部としては、頭部装着型の表示部１７０’を用いることもできる。この表示部１７０’は、ユーザーの眼前に情報を表示するいわゆるヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ：Head Mounted Display）である。
１−６．サーバー動作の概要
本実施形態のサーバー４（診断サーバーの一例）は、加速度センサー１１３、角速度センサー１１４などのセンサーを用いて取得された診断対象ユーザーのユーザーデータ（運動情報の一例。後述する図５）を、例えば、当該診断対象ユーザーの情報端末２（端末の一例）から取得する通信部４２（取得部の一例）と、取得した診断対象ユーザーのユーザーデータ（運動情報の一例。後述する図５）と、年齢毎又は年齢層毎のユーザーデータに係るテーブル（診断基準の一例。後述する図６等）と、に基づいて、診断対象ユーザーの体力年齢を算出する処理部４１（算出部の一例）と、算出した体力年齢に係る診断結果（後述する図１２等）を情報端末２へ出力する通信部４２（出力部の一例）とを含む。処理部４１が算出するユーザーの体力年齢は、年齢毎又は年齢毎のユーザーデータに係る診断テーブル（後述する図６等）に基づくので、あいまいさを含まず客観的であり、ユーザーの身体能力の優劣を直感的に表すことができる。また、ユーザーの体力年齢の算出に、予め用意された診断テーブル（後述する図６等）を用いれば、複雑な計算を要しないため、演算負荷も低減できる。従って、診断対象ユーザーは、自己の身体能力の優劣を、体力年齢に係る診断結果として、簡単かつ適確に把握することができる。例えば、ユーザーは、診断結果としての体力年齢が自己の実年齢よりも若ければ自己の身体能力が標準よりも優れており、逆に、体力年齢が自己の実年齢よりも高ければ自己の身体能力は標準以下であ
るという判断をすることができる。
１−７．診断テーブルの概要
本実施形態のサーバー４において、診断テーブル（後述する図６等）は、加速度センサー１１３、角速度センサー１１４などのセンサーを用いて取得された複数のユーザーのユーザーデータ（後述する図５）と、当該複数のユーザーの年齢又は年齢層に係る情報と、に基づいて生成される。従って、サーバー４の運営者は、専門家の知見などを用いずとも簡単に診断テーブル（後述する図６等）を用意することができる。例えば、サーバー４は、年齢毎又は年齢層毎のユーザーデータに係る診断テーブルとして、複数ユーザーの年齢毎又は年齢層毎のユーザーデータの統計データ（平均値）などを用いることができる（詳細は後述）。
１−８．記憶部に格納されるデータ
図４は、サーバー４の記憶部４４に格納されるデータの一例である。記憶部４４には、診断テーブルなどの各データが格納される。以下、記憶部４４に格納される各データを順に説明する。
（１）データベース４４−１：
データベース４４−１には、サーバー４に対してユーザー登録した複数のユーザーのユーザーデータが格納される。各ユーザーのユーザーデータは、当該ユーザーのユーザーＩＤによって管理される。ユーザーＩＤは、サーバー４が個々のユーザーに割り当てたＩＤである。また、ユーザーＩＤには、当該ユーザーの属性に係る情報、当該ユーザーの実年齢などが紐付けられている。ユーザーの属性に係る情報、実年齢の情報は、ユーザーがユーザー登録の際にサーバー４へ申告したものである。このうち、ユーザーの属性には、ユーザーの性別（男女の別）、ユーザーがアスリートであるか否か（アスリートと一般人の別）、ユーザーの運動する地域などが含まれる（以下、特に、性別、アスリートか否かを用いる場合を説明する。）。つまり、本実施形態のサーバー４において、複数のユーザーのユーザーデータは、データベース４４−１に登録され、個々のユーザーのユーザーデータには、複数の指標が種目毎、日時毎に格納される（図５参照）。このように、複数のユーザーのユーザーデータをデータベース４４−１へ登録して管理することで、複数のユーザーのユーザーデータの有効かつ効率的な利用を図ることができる。
（２）一般男性用ランニングテーブル４４−１１：
一般男性用ランニングテーブル４４−１１は、一般男性に属するユーザーのランニングに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。一般男性用ランニングテーブル４４−１１の詳細は、後述する。
（３）一般男性用スイムテーブル４４−１２：
一般男性用スイムテーブル４４−１２は、一般男性に属するユーザーのスイムに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。一般男性用スイムテーブル４４−１２の詳細は、後述する。
（４）一般男性用バイクテーブル４４−１３：
一般男性用バイクテーブル４４−１３は、一般男性に属するユーザーのバイクに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。一般男性用バイクテーブル４４−１３の詳細は、後述する。
（５）一般男性用スキーテーブル４４−１４：
一般男性用スキーテーブル４４−１４は、一般男性に属するユーザーのスキーに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。一般男性用スキーテーブル４４
−１４の詳細は、後述する。
（６）一般男性用サッカーテーブル４４−１５：
一般男性用サッカーテーブル４４−１５は、一般男性に属するユーザーのサッカーに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。一般男性用サッカーテーブル４４−１５の詳細は、後述する。
（７）一般男性用ウォークテーブル４４−１６：
一般男性用ウォークテーブル４４−１６は、一般男性に属するユーザーのウォークに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。一般男性用ウォークテーブル４４−１６の詳細は、後述する。
（８）一般女性用ランニングテーブル４４−２１：
一般女性用ランニングテーブル４４−２１は、一般女性に属するユーザーのランニングに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。一般女性用ランニングテーブル４４−２１の詳細は、後述する。
（９）一般女性用スイムテーブル４４−２２：
一般女性用スイムテーブル４４−２２は、一般女性に属するユーザーのスイムに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。一般女性用スイムテーブル４４−２２の詳細は、後述する。
（１０）一般女性用バイクテーブル４４−２３：
一般女性用バイクテーブル４４−２３は、一般女性に属するユーザーのバイクに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。一般女性用バイクテーブル４４−２３の詳細は、後述する。
（１１）一般女性用スキーテーブル４４−２４：
一般女性用スキーテーブル４４−２４は、一般女性に属するユーザーのスキーに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。一般女性用スキーテーブル４４−２４の詳細は、後述する。
（１２）一般女性用サッカーテーブル４４−２５：
一般女性用サッカーテーブル４４−２５は、一般女性に属するユーザーのサッカーに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。一般女性用サッカーテーブル４４−２５の詳細は、後述する。
（１３）一般女性用ウォークテーブル４４−２６：
一般女性用ウォークテーブル４４−２６は、一般女性に属するユーザーのウォークに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。一般女性用ウォークテーブル４４−２６の詳細は、後述する。
（１４）男性アスリート用ランニングテーブル４４−３１：
男性アスリート用ランニングテーブル４４−３１は、男性アスリートに属するユーザーのランニングに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。男性アスリート用ランニングテーブル４４−３１の詳細は、後述する。
（１５）男性アスリート用スイムテーブル４４−３２：
男性アスリート用スイムテーブル４４−３２は、男性アスリートに属するユーザーのスイムに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。男性アスリート用
スイムテーブル４４−３２の詳細は、後述する。
（１６）男性アスリート用バイクテーブル４４−３３：
男性アスリート用バイクテーブル４４−３３は、男性アスリートに属するユーザーのバイクに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。男性アスリート用バイクテーブル４４−３３の詳細は、後述する。
（１７）男性アスリート用スキーテーブル４４−３４：
男性アスリート用スキーテーブル４４−３４は、男性アスリートに属するユーザーのスキーに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。男性アスリート用スキーテーブル４４−３４の詳細は、後述する。
（１８）男性アスリート用サッカーテーブル４４−３５：
男性アスリート用サッカーテーブル４４−３５は、男性アスリートに属するユーザーのサッカーに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。男性アスリート用サッカーテーブル４４−３５の詳細は、後述する。
（１９）男性アスリート用ウォークテーブル４４−３６：
男性アスリート用ウォークテーブル４４−３６は、男性アスリートに属するユーザーのウォークに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。男性アスリート用ウォークテーブル４４−３６の詳細は、後述する。
（２０）女性アスリート用ランニングテーブル４４−４１：
女性アスリート用ランニングテーブル４４−４１は、女性アスリートに属するユーザーのランニングに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。女性アスリート用ランニングテーブル４４−４１の詳細は、後述する。
（２１）女性アスリート用スイムテーブル４４−４２：
女性アスリート用スイムテーブル４４−４２は、女性アスリートに属するユーザーのスイムに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。女性アスリート用スイムテーブル４４−４２の詳細は、後述する。
（２２）女性アスリート用バイクテーブル４４−４３：
女性アスリート用バイクテーブル４４−４３は、女性アスリートに属するユーザーのバイクに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。女性アスリート用バイクテーブル４４−４３の詳細は、後述する。
（２３）女性アスリート用スキーテーブル４４−４４：
女性アスリート用スキーテーブル４４−４４は、女性アスリートに属するユーザーのスキーに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。女性アスリート用スキーテーブル４４−４４の詳細は、後述する。
（２４）女性アスリート用サッカーテーブル４４−４５：
女性アスリート用サッカーテーブル４４−４５は、女性アスリートに属するユーザーのサッカーに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。女性アスリート用サッカーテーブル４４−４５の詳細は、後述する。
（２５）女性アスリート用ウォークテーブル４４−４６：
女性アスリート用ウォークテーブル４４−４６は、女性アスリートに属するユーザーのウォークに係る体力年齢を診断するために用いられる診断テーブルである。女性アスリー
ト用ウォークテーブル４４−４６の詳細は、後述する。
１−９．テータベースに登録されるユーザーデータ
図５は、或るユーザーに係るユーザーデータを説明する図の一例である。個々のユーザーのユーザーデータは、当該ユーザーの計測データ（各種センサーの出力）に基づき算出された各種の指標によって構成される。
図５に示すとおり、ユーザーデータにおいて、各種の指標は、運動の種目毎、かつ、運動日時毎に管理される。各種の指標には、例えば、ペース、スピード、ピッチ、ストローク数、ケイデンス、ストライド、ストローク距離、パワー、心拍数、最大酸素摂取量（ＶＯ２ｍａｘ）、消費カロリーなどが含まれる。但し、種目によってはこれらの指標のうち、不必要な指標もある。例えば、ケイデンスは、バイクに係る指標であって、ランニング、スイムなどの種目の指標ではない。これら各種の指標の算出は、電子機器１の側で行われてもよいし、サーバー４の側で行われてもよい。或いは、情報端末２の側で行われてもよい。これらの指標の算出には、公知の方法を採用することができる。
１−１０．一般男性用ランニングテーブル
図６は、一般男性用ランニングテーブルを説明するための図の一例である。図６に示すとおり、一般男性用ランニングテーブル４４−１１は、ランニングに係る指標（例えば、ペース、ピッチ、ストライド、心拍数、最大酸素摂取量（ＶＯ２ｍａｘ）、消費カロリー）の各々の平均値を年齢毎に格納したものである。ここでいう年齢層は、例えば、２９歳以下の層、３０歳から３９歳までの層、４０歳から４９歳までの層、５０歳から５９歳までの層、６０歳から６９歳の層、７０歳以上の層の６つの層である。
ここで、一般男性用ランニングテーブル４４−１１は、データベース４４−１に登録された、一般男性に属するユーザーのランニングに係る指標に基づき算出される。つまり、一般男性用ランニングテーブル４４−１１における指標の平均化対象（母集団）は、一般男性に属するユーザーのランニングに係る指標のみに制限される。また、一般男性用ランニングテーブル４４−１１は、一般男性に属するユーザーのランニングに係る指標がテータベース４４−１へ登録されたタイミングなどの適当なタイミングで更新される。
１−１１．一般男性用スイムテーブル
図７は、一般男性用スイムテーブルを説明するための図の一例である。図７に示すとおり、一般男性用スイムテーブル４４−１２は、スイムに係る指標（例えば、ペース、ストローク数、ストローク距離、心拍数、最大酸素摂取量（ＶＯ２ｍａｘ）、消費カロリー）の各々の平均値を年齢毎に格納したものである。ここでいう年齢層は、例えば、２９歳以下の層、３０歳から３９歳までの層、４０歳から４９歳までの層、５０歳から５９歳までの層、６０歳から６９歳の層、７０歳以上の層の６つの層である。
ここで、一般男性用スイムテーブル４４−１２は、データベース４４−１に登録された、一般男性に属するユーザーのスイムに係る指標に基づき算出される。つまり、一般男性用スイムテーブル４４−１２における指標の平均化対象（母集団）は、一般男性に属するユーザーのスイムに係る指標のみに制限される。また、一般男性用スイムテーブル４４−１２は、一般男性に属するユーザーのスイムに係る指標がテータベース４４−１へ登録されたタイミングなどの適当なタイミングで更新される。
１−１２．一般男性用バイクテーブル
図８は、一般男性用バイクテーブルを説明するための図の一例である。図８に示すとおり、一般男性用バイクテーブル４４−１３は、バイクに係る指標（例えば、スピード、ケイデンス、パワー、心拍数、最大酸素摂取量（ＶＯ２ｍａｘ）、消費カロリー）の各々の
平均値を年齢毎に格納したものである。ここでいう年齢層は、例えば、２９歳以下の層、３０歳から３９歳までの層、４０歳から４９歳までの層、５０歳から５９歳までの層、６０歳から６９歳の層、７０歳以上の層の６つの層である。
ここで、一般男性用バイクテーブル４４−１３は、データベース４４−１に登録された、一般男性に属するユーザーのバイクに係る指標に基づき算出される。つまり、一般男性用バイクテーブル４４−１３における指標の平均化対象（母集団）は、一般男性に属するユーザーのバイクに係る指標のみに制限される。また、一般男性用バイクテーブル４４−１３は、一般男性に属するユーザーのバイクに係る指標がテータベース４４−１へ登録されたタイミングなどの適当なタイミングで更新される。
１−１３．一般男性用スキーテーブル
図９は、一般男性用スキーテーブルを説明するための図の一例である。図９に示すとおり、一般男性用スキーテーブル４４−１４は、スキーに係る指標（例えば、スピード、心拍数、最大酸素摂取量（ＶＯ２ｍａｘ）、消費カロリー）の各々の平均値を年齢毎に格納したものである。ここでいう年齢層は、例えば、２９歳以下の層、３０歳から３９歳までの層、４０歳から４９歳までの層、５０歳から５９歳までの層、６０歳から６９歳の層、７０歳以上の層の６つの層である。
ここで、一般男性用スキーテーブル４４−１４は、データベース４４−１に登録された、一般男性に属するユーザーのスキーに係る指標に基づき算出される。つまり、一般男性用スキーテーブル４４−１４における指標の平均化対象（母集団）は、一般男性に属するユーザーのスキーに係る指標のみに制限される。また、一般男性用スキーテーブル４４−１４は、一般男性に属するユーザーのスキーに係る指標がテータベース４４−１へ登録されたタイミングなどの適当なタイミングで更新される。
１−１４．一般男性用サッカーテーブル
図１０は、一般男性用サッカーテーブルを説明するための図の一例である。図１０に示すとおり、一般男性用サッカーテーブル４４−１５は、サッカーに係る指標（例えば、スピード、ピッチ、ストライド、パワー、心拍数、最大酸素摂取量（ＶＯ２ｍａｘ）、消費カロリー）の各々の平均値を年齢毎に格納したものである。ここでいう年齢層は、例えば、２９歳以下の層、３０歳から３９歳までの層、４０歳から４９歳までの層、５０歳から５９歳までの層、６０歳から６９歳の層、７０歳以上の層の６つの層である。
ここで、一般男性用サッカーテーブル４４−１５は、データベース４４−１に登録された、一般男性に属するサッカーに係る指標に基づき算出される。つまり、一般男性用サッカーテーブル４４−１５における指標の平均化対象（母集団）は、一般男性に属するユーザーのサッカーに係る指標のみに制限される。また、一般男性用サッカーテーブル４４−１５は、一般男性に属するユーザーのサッカーに係る指標がテータベース４４−１へ登録されたタイミングなどの適当なタイミングで更新される。
１−１５．一般男性用ウォークテーブル
図１１は、一般男性用ウォークテーブルを説明するための図の一例である。図１１に示すとおり、一般男性用ウォークテーブル４４−１６は、ウォークに係る指標（例えば、ペース、ピッチ、ストライド、心拍数、最大酸素摂取量（ＶＯ２ｍａｘ）、消費カロリー）の各々の平均値を年齢毎に格納したものである。ここでいう年齢層は、例えば、２９歳以下の層、３０歳から３９歳までの層、４０歳から４９歳までの層、５０歳から５９歳までの層、６０歳から６９歳の層、７０歳以上の層の６つの層である。
ここで、一般男性用ウォークテーブル４４−１６は、データベース４４−１に登録され
た、一般男性に属するウォークに係る指標に基づき算出される。つまり、一般男性用ウォークテーブル４４−１６における指標の平均化対象（母集団）は、一般男性に属するユーザーのウォークに係る指標のみに制限される。また、一般男性用ウォークテーブル４４−１６は、一般男性に属するユーザーのウォークに係る指標がテータベース４４−１へ登録されたタイミングなどの適当なタイミングで更新される。
１−１６．その他のテーブル
なお、図示省略したが、一般女性用ランニングテーブル４４−２１〜一般女性用ウォークテーブル４４−２６は、一般男性用ランニングテーブル４４−１１〜一般男性用ウォークテーブル４４−１６において、平均化の母集団を一般男性ではなく一般女性としたものである。
また、男性アスリート用ランニングテーブル４４−３１〜男性アスリート用ウォークテーブル４４−３６は、一般男性用ランニングテーブル４４−１１〜一般男性用ウォークテーブル４４−１６において、平均化の母集団を一般男性ではなく男性アスリートとしたものである。
また、女性アスリート用ランニングテーブル４４−４１〜女性アスリート用ウォークテーブル４４−４６は、一般男性用ランニングテーブル４４−１１〜一般男性用ウォークテーブル４４−１６において、平均化の母集団を一般男性ではなく女性アスリートとしたものである。
１−１７．診断処理について
本実施形態のサーバー４の通信部４２は、診断対象ユーザーの情報端末２からユーザーデータを受信する。このユーザーデータは、診断対象ユーザーの電子機器１で取得されたユーザーデータであって、電子機器１から情報端末２へ読み込まれたものである。
このユーザーデータには、原則として、診断対象ユーザーのユーザーＩＤと、ユーザーが行った運動の種目を示す情報と、当該運動中に電子機器１が生成した計測データに基づく指標と、ユーザーＩＤとが含まれる。計測データは、電子機器１に搭載された各種センサーが運動中に取得した時系列データである。
但し、受信したユーザーデータの中に、指標が含まれておらず、指標の元となる計測データ自体（生データ；raw data）が含まれている可能性もある。その場合、サーバー４の処理部４１は、当該計測データ（生データ）に基づき、当該種目に関係する幾つかの指標を算出し、当該ユーザーデータに付加する。例えば、当該種目が「ランニング」であった場合、処理部４１は、ランニングにおけるペース、ピッチ、ストライド、心拍数、最大酸素摂取量（ＶＯ２ｍａｘ）、消費カロリーなどを当該計測データに基づき算出する。
そして、処理部４１は、ユーザーＩＤに基づき診断対象ユーザーの属性を特定すると、図４に示す各種の診断テーブルのうち、診断対象ユーザーの属性と診断対象ユーザーが行った運動の種目とに対応した診断テーブルを読み出す。例えば、診断対象ユーザーの属性が「一般男性」であり、診断対象ユーザーの行った運動の種目が「ランニング」である場合、処理部４１は、一般男性用ランニングテーブル４４−１１を読み出し、読み出した診断テーブル（ここでは男性用ランニングテーブル４４−１１）における指標毎の平均値を参照する。ここで参照する平均値は、年齢層毎のペース平均値、年齢層毎のピッチ平均値、年齢層毎のストライド平均値、年齢層毎の心拍数平均値、年齢層毎の最大酸素摂取量（ＶＯ２ｍａｘ）平均値、年齢層毎の消費カロリー平均値である。
そして、処理部４１は、診断対象ユーザーのペースと年齢層毎のペース平均値とに基づ
き診断対象ユーザーのペースに係る体力年齢を算出する。例えば、処理部４１は、ユーザーのペースに最も近い平均値を特定し、診断対象ユーザーのペースからペース平均値までのずれに応じた値を、ペース平均値に加算することで、診断対象ユーザーのペースに係る体力年齢を算出する。
また、処理部４１は、診断対象ユーザーのピッチと年齢層毎のピッチ平均値とに基づき診断対象ユーザーのピッチに係る体力年齢を算出する。例えば、処理部４１は、ユーザーのピッチに最も近い平均値を特定し、診断対象ユーザーのピッチからピッチ平均値までのずれに応じた値を、ピッチ平均値に加算することで、診断対象ユーザーのピッチに係る体力年齢を算出する。
また、処理部４１は、診断対象ユーザーのストライドと年齢層毎のストライド平均値とに基づき診断対象ユーザーのストライドに係る体力年齢を算出する。例えば、処理部４１は、ユーザーのストライドに最も近い平均値を特定し、診断対象ユーザーのストライドからストライド平均値までのずれに応じた値を、当該平均値に加算することで、診断対象ユーザーのストライドに係る体力年齢を算出する。
また、処理部４１は、診断対象ユーザーの心拍数と年齢層毎の心拍数平均値とに基づき診断対象ユーザーの心拍数に係る体力年齢を算出する。例えば、処理部４１は、ユーザーの心拍数に最も近い平均値を特定し、診断対象ユーザーの心拍数から心拍数平均値までのずれに応じた値を、心拍数平均値に加算することで、診断対象ユーザーの心拍数に係る体力年齢を算出する。
また、処理部４１は、診断対象ユーザーの最大酸素摂取量（ＶＯ２ｍａｘ）と年齢層毎の最大酸素摂取量（ＶＯ２ｍａｘ）平均値とに基づき診断対象ユーザーの最大酸素摂取量（ＶＯ２ｍａｘ）に係る体力年齢を算出する。例えば、処理部４１は、ユーザーのＶＯ２ｍａｘに最も近い平均値を特定し、診断対象ユーザーの最大酸素摂取量（ＶＯ２ｍａｘ）から最大酸素摂取量（ＶＯ２ｍａｘ）平均値までのずれに応じた値を、最大酸素摂取量（ＶＯ２ｍａｘ）平均値に加算することで、診断対象ユーザーの最大酸素摂取量（ＶＯ２ＭＡＸ）に係る体力年齢を算出する。
また、処理部４１は、診断対象ユーザーの消費カロリーと年齢層毎の消費カロリー平均値とに基づき診断対象ユーザーの消費カロリーに係る体力年齢を算出する。例えば、処理部４１は、ユーザーの消費カロリーに最も近い平均値を特定し、診断対象ユーザーの消費カロリーから消費カロリー平均値までのずれに応じた値を、当該平均値に加算することで、診断対象ユーザーの消費カロリーに係る体力年齢を算出する。
１−１８．テーブル更新について
本実施形態のサーバー４において、通信部４２は、前述したとおり診断対象ユーザーの実年齢（年齢又は年齢層に係る情報の一例）を予め取得している。つまり、サーバー４は、ユーザーＩＤに実年齢の情報を紐付けて管理している。そこで、サーバー４の処理部４１は、診断処理後（体力年齢の算出後）、診断テーブル（ここでは男性用ランニングテーブル４４−１１）を、診断対象ユーザーのユーザーデータと、診断対象ユーザーの実年齢と、に基づいて、更新する。
例えば、処理部４１は、診断対象ユーザーに係る診断処理の後、当該診断対象ユーザーのユーザーデータ（このユーザーデータには診断処理で取得した診断結果が含まれていてもよい。）をデータベース４４−１へ登録すると、登録済みのデータベース４４−１に基づき、診断対象ユーザーの属性及び種目に該当する診断テーブル（ここでは男性用ランニングテーブル４４−１１）を更新する。具体的には、処理部４１は、診断対象ユーザーか
ら受信したユーザーデータに関係する指標の平均値を改めて算出し、当該診断テーブル（ここでは男性用ランニングテーブル４４−１１）の該当箇所へ書き込む。なお、「ユーザーデータに関係する指標の平均値」とは、「診断対象ユーザーが行った種目と、診断対象ユーザーの実年齢の属する年齢層とに関係する指標の平均値」のことである。
この場合、診断対象ユーザーが体力年齢の診断を受ける度に該当する診断テーブルの該当箇所が更新され、体力年齢の診断精度が高まる。従って、サーバー４の運営者は、専門家の知見などを用いずとも、ユーザー数を増大させるだけで簡単に診断精度の向上を図ることができる。しかも、ユーザー数の増大は、個々のユーザーの診断結果の向上という利点をもたらすので、ユーザー数が増大するほど新規ユーザー獲得の機会が更に増大するという相乗効果が期待できる。
１−１９．種目別診断
本実施形態のサーバー４が出力する診断結果は、運動種目毎の体力年齢を含む（図１２〜図１５）。従って、診断対象ユーザーは、自己の体力年齢を運動種目毎に把握することができる。以下、診断対象ユーザーが「実年齢が４０歳である一般男性」である場合の診断結果画面について幾つか説明する。
１−２０．ＰＣ等におけるランニングの診断結果画面
図１２は、一般男性のランニングに係る体力年齢診断結果の表示例である。図１２の例では、診断結果の信頼性グラフと共に診断結果が表示されている。この診断結果は、診断対象ユーザーのランニングに係る指標毎の体力年齢を平均化（指標間平均）したものである。図１２の横軸は年齢であり、図１２の縦軸はユーザーの母集団の数であり、図１２において点線で示すグラフは、年齢毎の母集団の数を表している。このグラフが診断結果の年齢毎の信頼性を表す。図１２の例では、６０歳台の母集団数が大きく８０歳台の母集団数が小さいため、体力年齢が６０歳台であった場合に診断結果の信頼性が高く、体力年齢が８０歳台だった場合に診断結果の信頼性が低いと判断することが可能である。また、図１２では、診断対象ユーザーの体力年齢がグラフの横軸上の位置として矢印マークで表示されており、診断対象ユーザーの体力年齢がテキストイメージ「３７歳」としても表示されている。また、図１２に示す診断結果画面には、診断対象となった運動の種目が「ランニング」である旨がテキストイメージ及びアイコンとして表示されている。なお、図１２の表示画面の表示先は、例えば、診断対象ユーザーが使用する情報端末２の表示部２５である。
１−２１．ＰＣ等におけるスイムの診断結果画面
図１３は、一般男性のスイムに係る体力年齢診断結果の表示例である。図１３の例では、診断結果の信頼性グラフと共に診断結果が表示されている。この診断結果は、診断対象ユーザーのスイムに係る指標毎の体力年齢を平均化（指標間平均）したものである。図１３の横軸は年齢であり、図１３の縦軸はユーザーの母集団の数であり、図１３において点線で示すグラフは、年齢毎の母集団の数を表している。このグラフが診断結果の年齢毎の信頼性を表す。図１３の例では、５０歳台の母集団数が大きく８０歳台の母集団数が小さいため、体力年齢が５０歳台であった場合に診断結果の信頼性が高く、体力年齢が８０歳台だった場合に診断結果の信頼性が低いと判断することが可能である。また、図１３では、診断対象ユーザーの体力年齢がグラフの横軸上の位置として矢印マークで表示されており、診断対象ユーザーの体力年齢がテキストイメージ「４５歳」としても表示されている。また、図１３に示す診断結果画面には、診断対象となった運動の種目が「スイム」である旨がテキストイメージ及びアイコンとして表示されている。なお、図１３の表示画面の表示先は、例えば、診断対象ユーザーが使用する情報端末２の表示部２５である。
１−２２．ＰＣ等におけるバイクの診断結果画面
図１４は、一般男性のバイクに係る体力年齢診断結果の表示例である。図１４の例では、診断結果の信頼性グラフと共に診断結果が表示されている。この診断結果は、診断対象ユーザーのバイクに係る指標毎の体力年齢を平均化（指標間平均）したものである。図１４の横軸は年齢であり、図１４の縦軸はユーザーの母集団の数であり、図１４において点線で示すグラフは、年齢毎の母集団の数を表している。このグラフが診断結果の年齢毎の信頼性を表す。図１４の例では、約５５歳の母集団数が大きく６０歳以上の母集団数が小さいため、体力年齢が約５５歳であった場合に診断結果の信頼性が高く、体力年齢が６０歳以上だった場合に診断結果の信頼性が低いと判断することが可能である。また、図１４では、診断対象ユーザーの体力年齢がグラフの横軸上の位置として矢印マークで表示されており、診断対象ユーザーの体力年齢がテキストイメージ「３６歳」としても表示されている。また、図１４に示す診断結果画面には、診断対象となった運動の種目が「バイク」である旨がテキストイメージ及びアイコンとして表示されている。なお、図１４の表示画面の表示先は、例えば、診断対象ユーザーが使用する情報端末２の表示部２５である。
１−２３．ＰＣ等におけるウォークの診断結果画面
図１５は、一般男性のウォークに係る体力年齢診断結果の表示例である。図１５の例では、診断結果の信頼性グラフと共に診断結果が表示されている。この診断結果は、診断対象ユーザーのウォークに係る指標毎の体力年齢を平均化（指標間平均）したものである。図１５の横軸は年齢であり、図１５の縦軸はユーザーの母集団の数であり、図１５において点線で示すグラフは、年齢毎の母集団の数を表している。このグラフが診断結果の年齢毎の信頼性を表す。図１５の例では、約６０歳の母集団数が大きく７５歳以上の母集団数が小さいため、体力年齢が約６０歳であった場合に診断結果の信頼性が高く、体力年齢が７５歳以上だった場合に診断結果の信頼性が低いと判断することが可能である。また、図１５では、診断対象ユーザーの体力年齢がグラフの横軸上の位置として矢印マークで表示されており、診断対象ユーザーの体力年齢がテキストイメージ「４６歳」としても表示されている。また、図１５に示す診断結果画面には、診断対象となった運動の種目が「ウォーク」である旨がテキストイメージ及びアイコンとして表示されている。なお、図１５の表示画面の表示先は、例えば、診断対象ユーザーが使用する情報端末２の表示部２５である。
１−２４．ＰＣ等におけるその他の診断結果画面
なお、図１２〜図１５では、種目毎の診断結果を互いに異なる画面に表示させる例を示したが、２以上の種目の診断結果を同一の画面に表示させることも可能である。
１−２５．スマートフォン等における診断結果画面
図１６は、情報端末２（スマートフォンなど）における体力年齢診断結果の表示例である。図１６の例では、複数の種目に係る総合診断結果が表示されている。総合診断結果は、診断対象ユーザーの種目毎の体力年齢を平均化（種目間平均）したものである。図１６の上段には、診断対象ユーザーの顔写真などが表示され、図１６の中段には、診断対象ユーザーの総合診断結果がテキストイメージ「４３歳」として表示されている。図１６の下段には、診断対象ユーザーの種目毎の診断結果を示すテキストイメージ「ランニング：３７歳」、「スイム：４５歳」、「バイク：３６歳」、「ウォーク：４６歳」と、総合診断結果を示すテキストイメージ「総合：４３歳」とが表示されている。
１−２６．リスト機器等における診断結果画面
図１７は、電子機器１における体力年齢診断結果の表示例である。図１７の例では、電子機器１の表示部１７０の表示画面が円形である場合を想定している。図１７の例では、診断対象ユーザーの種目毎の診断結果を示すテキストイメージ「ランニング：３７歳」、「バイク：３６歳」、「スイム：４５歳」、「ウォーク：４６歳」が表示されている。また、図１７の例では、ランニングに対応するアイコンと、バイクに対応するアイコンと、
スイムに対応するアイコンと、ウォークに対応するアイコンとが表示されている。なお、アイコンを表示する場合は、テキストイメージを省略することも可能である。
１−２７．リスト機器等における診断結果画面
図１８は、電子機器１における体力年齢診断結果の別の表示例である。図１８の例では、電子機器１の表示部１７０の表示画面が円形である場合を想定している。図１８の例では、種目を示すテキストイメージの代わりに、種目を示すアイコンが表示されている。このようにアイコンを用いれば、表示画面をシンプルにすることができる。
１−２８．ＰＣ等における指標別の診断結果画面
本実施形態のサーバー４が出力する診断結果は、同一運動種目の指標毎の体力年齢を含んでもよい。この場合、診断対象ユーザーは、自己の体力年齢を運動種目毎に把握することができる。更に、本実施形態のサーバー４が出力する指標毎の体力年齢は、レーダーチャートとして表現されてもよい。この場合、診断対象ユーザーは、運動種目毎の体力年齢のバランスを直感的に把握することができる。
図１９は、或る男性の情報端末２（タブレットＰＣなど）に表示されるランニングに係る体力年齢診断結果の例である。図１９の例では、ランニングに係る体力年齢が指標毎に表示されている。図１９の例において表示された複数の体力年齢は、ペース、ピッチ、心拍数、最大酸素摂取量（ＶＯ２ｍａｘ）、消費カロリー、ストライドの各指標に係る体力年齢である。図１９の向かって左下に示すとおり、指標毎の体力年齢は、レーダーチャートとして表示されている。このレーダーチャートは、指標毎の体力年齢を放射状に配置された複数の軸によりグラフ表示したものである。レーダーチャートに表示された多角形は、指標毎の体力年齢のバランスを表している。診断対象ユーザーは、多角形の形状が均一であるほど指標毎の体力年齢のバランスが良いと判断することができ、多角形のサイズが大きいほどランニングの体力年齢が若いと判断することができる。
図２０は、或る男性の情報端末２（タブレットＰＣなど）に表示されるバイクに係る体力年齢診断結果の例である。図２０の例では、バイクに係る体力年齢が指標毎に表示されている。図２０の例において表示された複数の体力年齢は、スピード、ケイデンス、心拍数、消費カロリー、パワーの各指標に係る体力年齢である。また、図２０の向かって左下に示すとおり、指標毎の体力年齢は、レーダーチャートとして表示されている。このレーダーチャートは、指標毎の体力年齢を放射状に配置された複数の軸によりグラフ表示したものである。レーダーチャートに表示された多角形は、指標毎の体力年齢のバランスを表している。診断対象ユーザーは、多角形の形状が均一であるほど指標毎の体力年齢のバランスが良いと判断することができ、多角形のサイズが大きいほどバイクの体力年齢が若いと判断することができる。
１−２９．ＰＣ等における年齢比較及びアドバイス
本実施形態のサーバー４において、診断結果は、診断対象ユーザーの体力年齢と、診断対象ユーザーの実年齢と、の比較に基づいてなされるアドバイスを含んでもよい。この場合、サーバー４は、診断対象ユーザーの実年齢より診断対象ユーザーの体力年齢が高い場合と、低い場合とで異なるアドバイスを診断結果に含めることができる。例えば、サーバー４は、診断対象ユーザーの実年齢より体力年齢が高い場合には、体力向上に係るアドバイスを診断結果に含めてもよいし、診断対象ユーザーの実年齢より体力年齢が低い場合には、体力維持に係るアドバイスを診断結果に含めてもよい。
図１９の例では、向かって左上部に、総合診断結果としての体力年齢を示すテキストイメージ「３７歳」と、実年齢を示すテキストイメージ「４０歳」とが並べて表示されている。従って、診断対象ユーザーは、並べて表示された体力年齢が実年齢より下回っている
場合に同世代の平均よりも自己の体力が優れており、並べて表示された体力年齢が実年齢より上回っている場合に、同世代の平均よりも自己の体力が劣っている、という判断をすることができる。なお、図示省略したが、図１９の向かって左下に示すレーダーチャートには、診断対象ユーザーの実年齢に相当する正多角形が目安として表示されてもよい。この場合、診断対象ユーザーは、自己の指標毎の体力年齢を自己の実年齢と簡単に比較することができる。
更に、図１９の向かって右上部には、診断対象ユーザーの体力年齢と実年齢との差に応じて生成されたアドバイス「あなたの体力年齢は、実年齢よりも３歳若いです。アクティビティー量はおおむね足りています。」が表示されている。例えば、サーバー４の記憶部４４には、予め体力年齢と実年齢との差が第１の範囲に属する場合の第１アドバイスと、当該差が第２の範囲に属する場合の第２アドバイスと、当該差が第３の範囲に属する場合の第３アドバイスとが格納されており、処理部４１は、診断対象ユーザーの体力年齢を算出した際に、当該体力年齢と実年齢との差に応じて記憶部４４を参照し、該当するアドバイスを読み出して総合診断結果へ表示させる。
また、図１９の向かって右下部には、診断対象ユーザーに対する指標毎のアドバイス「ペースの体力年齢は、実年齢とほぼ同じです。」、「ピッチの体力年齢は、実年齢よりも若いです。」、「心拍の体力年齢は、実年齢よりも若いです。」、「ＶＯ２ｍａｘの体力年齢は、ほぼ実年齢どおりです。」、「消費カロリーの体力年齢は、実年齢を上回っています。代謝を見直しましょう。」、「ストライドの体力年齢は、実年齢を上回っています。見直しましょう。」が表示されている。例えば、サーバー４の記憶部４４には、複数通りのアドバイス（第１のアドバイス、第２のアドバイス、第３のアドバイス）が指標毎に格納されており、処理部４１は、診断対象ユーザーに係る或る指標の体力年齢を算出した際に、当該体力年齢と実年齢との差に応じて記憶部４４を参照し、該当するアドバイスを読み出して総合診断結果へ表示させる。そして、以上の表示する処理は、指標毎に実行される。なお、記憶部４４には、第１のアドバイス、第２のアドバイス、第３のアドバイスが種目毎に格納され、処理部４１は、該当する種目（ここではランニング）のアドバイスを適宜に読み出すものとする。
図２０の例では、向かって左上部に、総合診断結果としての体力年齢を示すテキストイメージ「３６歳」と、実年齢を示すテキストイメージ「４０歳」とが並べて表示されている。従って、診断対象ユーザーは、並べて表示された体力年齢が実年齢より下回っている場合に同世代の平均よりも自己の体力が優れており、並べて表示された体力年齢が実年齢より上回っている場合に、同世代の平均よりも自己の体力が劣っている、という判断をすることができる。なお、図示省略したが、図２０の向かって左下に示すレーダーチャートには、診断対象ユーザーの実年齢に相当する正多角形が目安として表示されてもよい。この場合、診断対象ユーザーは、自己の指標毎の体力年齢を自己の実年齢と簡単に比較することができる。
更に、図２０の向かって右上部には、診断対象ユーザーの体力年齢と実年齢との差に応じて生成されたアドバイス「あなたの体力年齢は、実年齢よりも４歳若いです。アクティビティー量はおおむね足りています。」が表示されている。例えば、サーバー４の記憶部４４には、予め体力年齢と実年齢との差が第１の範囲に属する場合の第１アドバイスと、当該差が第２の範囲に属する場合の第２アドバイスと、当該差が第３の範囲に属する場合の第３アドバイスとが格納されており、処理部４１は、診断対象ユーザーの体力年齢を算出した際に、当該体力年齢と実年齢との差に応じて記憶部４４を参照し、該当するアドバイスを読み出して総合診断結果へ表示させる。
また、図２０の向かって右下部には、診断対象ユーザーに対する指標毎のアドバイス「
スピードの体力年齢は、実年齢より若いです。」、「ケイデンスの体力年齢は、実年齢よりも若いです。」、「心拍の体力年齢は、実年齢とほぼ同じです。」、「消費カロリーの体力年齢は、実年齢よりも若いです。」、「パワーの体力年齢は、実年齢を若干上回っています。見直しましょう。」が表示されている。例えば、サーバー４の記憶部４４には、複数通りのアドバイス（第１のアドバイス、第２のアドバイス、第３のアドバイス）が指標毎に格納されており、処理部４１は、診断対象ユーザーに係る或る指標の体力年齢を算出した際に、当該体力年齢と実年齢との差に応じて記憶部４４を参照し、該当するアドバイスを読み出して総合診断結果へ表示させる。そして、以上の表示する処理は、指標毎に実行される。なお、記憶部４４には、第１のアドバイス、第２のアドバイス、第３のアドバイスが種目毎に格納され、処理部４１は、該当する種目（ここではバイク）のアドバイスを適宜に読み出すものとする。
１−３０．属性別診断による利点
以上説明したとおり、本実施形態のサーバー４において、記憶部４４に格納された診断テーブル（図４の符号４４−１１，…４４−４６）は、複数のユーザーの属性毎に生成される。また、通信部４２は、診断対象ユーザーの情報端末２から診断対象ユーザーの属性を取得する。また、処理部４１は、複数の診断テーブル（図４の符号４４−１１，…４４−４６）のうち、診断対象ユーザーの属性に係る診断テーブル（図４参照）に基づいて診断対象ユーザーの体力年齢を算出する。従って、診断対象ユーザーは、自己の属性内での体力年齢を把握することができる。
１−３１．生体情報利用による利点
また、以上説明したとおり、本実施形態のサーバー４において、データベース４４−１に登録されたユーザーデータは、計測データのうち生体に係る指標（血中酸素飽和度（ＳｐＯ２）、最大酸素摂取量（ＶＯ２ｍａｘ）、脈拍数（心拍数）などである。生体情報の一例。）を含んでいる。従って、サーバー４は、当該指標が含まれない場合より診断精度を高めることができる。
１−３２．リスト型の利点
また、以上説明したとおり、本実施形態のシステムにおいて、加速度センサー１１３、角速度センサー１１４などのセンサーは、リスト型の電子機器１に搭載されている（つまりこれらのセンサーは、手首装着型である。）。従って、加速度センサー１１３、角速度センサー１１４などのセンサーは、診断対象ユーザーのユーザーデータを、手首という部位から正確に取得することができる。なぜなら、手首は身体の末端に近いため、手首の運動には診断対象ユーザーの身体の運動が強く表れるからである。
しかも、本実施形態のシステムにおいて、電子機器１がサーバー４と直接的又は間接的に通信できる場合には、例えば図１７、図１８に示すとおりに診断結果を手首装着型の電子機器１の表示部１７０へ表示させることもできる。よって、診断対象ユーザーは、運動中又は運動の合間などに気軽に診断結果を確認することができる。
１−３３．診断処理のフロー
図２１は、サーバー４の処理部４１が実行する診断処理のフローチャートの一例である。ここでは、診断対象ユーザーが運動中に電子機器１で取得した計測データを情報端末２へ読み込ませ、情報端末２が当該計測データに基づき指標の算出処理を実行し、指標を含むユーザーデータをサーバー４へアップロードする場合を説明する。また、サーバー４は、アップロードのタイミングで診断処理を実行し、その診断結果を情報端末２へ通知するものとする。
サーバー４の処理部４１は、通信部４２が情報端末２を介して間接的に又は直接的に情
報端末２からユーザーデータを受信したか否かを判定し（Ｓ２１）、受信しない場合（Ｓ２１Ｎ）には待機し、受信した場合（Ｓ２１Ｙ）に次の処理（Ｓ２２）へ移行する。
次に、サーバー４の処理部４１は、診断対象ユーザーが行った運動の種目及びユーザーの属性を特定する（Ｓ２２）。種目及び属性を特定する方法については前述したとおりである。
次に、サーバー４の処理部４１は、診断対象ユーザーが行った運動の種目に係る指標を必要に応じて算出する（Ｓ２３）。前述したとおり、ユーザーデータに必要な指標が含まれていた場合には、算出の処理は省略される。
次に、サーバー４の処理部４１は、診断対象ユーザーの属性及び種目に対応する診断用テーブルを記憶部４４から読み出す（Ｓ２４）。
次に、処理部４１は、読み出した診断用テーブルに基づき診断対象ユーザーの指標毎の体力年齢を算出する（Ｓ２５）。体力年齢の算出方法は前述したとおりである。
次に、サーバー４の処理部４１は、診断対象ユーザーの体力年齢を含む診断結果を、診断対象ユーザーの情報端末２へ送信する（Ｓ２６）。
次に、サーバー４の処理部４１は、受信したユーザーデータをデータベース４４−１へ登録する。なお、処理部４１は、診断結果の情報をユーザーデータに付加してもよい。これによって、データベース４４−１が更新される（Ｓ２７）。
次に、サーバー４の処理部４１は、更新後のデータベース４４−１に基づき診断用テーブルを更新し（Ｓ２８）、フローを終了する。これによって、診断対象ユーザーが行った運動の種目及び属性に係る診断テーブルが更新される。
なお、以上のフローでは、可能な範囲内でステップの入れ替えが可能である。
２．実施形態の作用効果
以上説明したとおり、本実施形態のサーバー４は、センサーを用いて取得された診断対象ユーザーのユーザーデータを、当該診断対象ユーザーの情報端末２から取得する通信部４２を備える。また、サーバー４は、取得した診断対象ユーザーのユーザーデータと、年齢毎又は年齢層毎のユーザーデータに係る診断テーブルと、に基づいて、診断対象ユーザーの体力年齢を算出する処理部２１を備える。また、サーバー４は、算出した体力年齢に係る診断結果を出力する通信部４２と、を含む。ここで、診断対象ユーザーの体力年齢は、年齢毎又は年齢毎の運動情報に係る診断テーブルに基づくので、あいまいさを含まず客観的であり、ユーザーの身体能力の優劣を直感的に表すことができる。また、ユーザーの体力年齢の算出に、予め用意された診断テーブルを用いれば、複雑な計算を要しないため、演算負荷も低減できる。従って、診断対象ユーザーは、自己の身体能力の優劣を、体力年齢に係る診断結果として、簡単かつ適確に把握することができる。例えば、ユーザーは、診断結果としての体力年齢が自己の実年齢よりも若ければ自己の身体能力が標準よりも優れており、逆に、体力年齢が自己の実年齢よりも高ければ自己の身体能力は標準以下であるという判断をすることができる。つまり、ユーザーは、自己の体力年齢を簡単かつ手軽に知ることが可能となり、一喜一憂しながらも、運動モチベーションを向上させることができる。
高齢化社会に突入している現在、人々の関心事は、いかに健康で人生を過ごすことができるか、体力を維持向上できないか、という点が挙げられる。将来的にも健康・スポーツ
ビジネス業界が一層、活性化してくると予想できる。健康・スポーツ機器等を使った計測データの活用により、ユーザーが自己分析する以外に、サーバー４によるサービス（クラウドサービス）から専属的な情報を得て、健康状態、体力を維持向上できるようなアドバイス、コーチングを受けることができれば、ユーザーにとっても非常に有用な情報となり、顧客満足度が上がると言える。そのような情報を得ることで、運動能力を向上させることができ、それを実現する健康・スポーツ機器を購入したい、というユーザーも多くなると推測できる。本実施形態は、腕に装着したリスト機器に内蔵されている、ＧＰＳセンサー、加速度センサー、脈センサー、気圧センサーなどのセンサー情報を用いて、独自のデータベースを構築・活用しながら、ユーザーの体力年齢を自動判定できる健康・スポーツ機器を提供できる。サーバー４の運営者は、顧客層全体の母集団の計測データも所有しているため、これを応用的に活用できる。クラウドサービスや電話オペレーション、メール対応等から、ユーザーはアドバイスやコーチング情報を得ながら、電子機器１を使って健康状態、体力を維持向上できるアドバイスビジネの提供を受け、電子機器１の利用が促進されるという相乗効果が得られる。なお、サーバー４が直接的にアドバイスをユーザーへ提供したが、サーバー４の運営者が管轄する電話オペレーターから肉声でユーザーへアドバイスを提供する場合にも本実施形態は有効である。
３．変形例
本発明は上記の実施形態に限定されず、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。
３−１．診断テーブルについて
なお、上記実施形態のサーバー４は、複数のユーザーのユーザーデータを格納したデータベース４４−１に基づき診断テーブルを生成したが、例えば、サーバー４の登録ユーザー数が少ない場合（母数が少ない場合）などには、予め作成しておいた診断テーブルを用いてもよい。この診断テーブルは、例えば、各年齢層、各属性の一般的なユーザーから取得した指標に基づき生成される。或いは、専門家の知見に基づき作成されてもよい。
また、上記実施形態のサーバー４は、ユーザーの属性毎の診断テーブルを記憶部４４に格納していたが、全てのユーザーに共通の診断テーブルを記憶部４４に格納してもよい。
また、上記実施形態のサーバー４は、ユーザーの属性に対応した診断テーブルを自動的に選択して使用したが、記憶部４４に格納された複数の診断テーブルのうち診断処理に用いるべき診断テーブルをユーザーに選択させてもよい。
３−２．トレーナーによるアドバイス
上記実施形態のサーバー４は、比較的シンプルなアドバイスを生成してユーザーへ提供したが、サーバー４は、ユーザーへ提供されるアドバイスとして、例えば、トレーニングの専門家（トレーナー）が準備した複数のアドバイスを予め記憶部４４に格納しておいてもよい。
３−３．インターネットコーチング
上記実施形態のサーバー４は、例えば、診断対象ユーザーが許可した場合に、予め提携している専属のトレーナー（又はトレーニング施設）の情報端末２へ診断結果を送信してもよい。当該トレーナー（又はトレーニング施設）は、診断結果に基づき診断対象ユーザーのトレーニング能力が不足している指標を明確に把握し、その指標を強化するためのトレーニング方法を中心に、アドバイス（トレーニングノウハウなど）を生成すると、当該アドバイスを、当該情報端末２を介してサーバー４へ送信する。サーバー４は、当該トレーナー（又はトレーニング施設）から受信した当該アドバイスを、診断対象ユーザーの情報端末２へ送信する。従って、診断対象ユーザーは、遠隔地に居るトレーナー（又はトレ
ーニング施設）は、トレーナーのコーチングを受けることができる。
３−４．スポーツ大会への応用
上記実施形態のサーバー４が生成する診断結果は、スポーツ大会で利用することも可能である。例えば、サーバー４は、サーバー４の運営者が提携しているスポーツ大会の参加者であって、かつ電子機器１を所持しているユーザーに向けて、診断結果の送信サービスを提供してもよい。その場合、例えば、サーバー４は、当該スポーツ大会の参加者のみに母集団を制限した診断テーブルを生成し、当該診断テーブルに基づき個々のユーザーの診断結果を生成して提供してもよい。この場合、電子機器１を所有した参加者のみがサービスの提供を受けられることになるので、電子機器１の所有者による当該スポーツ大会への参加促進と、当該スポーツ大会の参加者による電子機器１の購入促進との双方を図ることができる。なお、スポーツ大会の参加者に対する特典付与（ギフト券の付与、施設利用割引券の付与、グッズの提供など）に係る管理機能をサーバー４に搭載してもよい。
３−５．健康診断への応用
上記実施形態のサーバー４が生成する診断結果は、健康診断に併用することも可能である。例えば、サーバー４は、サーバー４の運営者が提携している検診センターの利用者であって、かつ電子機器１を所持しているユーザーに向けて、診断結果の送信サービスを提供してもよい。この場合、電子機器１を所有した利用者のみがサービスの提供を受けられることになるので、電子機器１の所有者による当該検診センターの利用促進と、当該検診センターの利用者による電子機器１の購入促進との双方を図ることができる。なお、検診センターの利用者に対する特典付与（ギフト券の付与、施設利用割引券の付与、グッズの提供など）に係る管理機能をサーバー４に搭載してもよい。
３−６．ビジネスへの応用
また、サーバー４のデータベースには、サーバー４の運営者が予め契約済みのプロアスリート複数名のデータが格納されてもよい。ユーザーが所望するプロアスリートのデータを必要に応じて読み出し、ユーザーとプロアスリートのデータ比較（指標比較）を可能としてもよい。プロアスリートのデータとの比較結果から、ユーザーは自分でどう克服するべきか、練習方法はどうするべきかを、コーチングしてもらうことができ、運動能力、技術を向上させることができるようにしても良い。また、サーバー４の運営者は、コーチング料金や、プロアスリートのデータ使用料金の支払いを条件として、ユーザーへ診断結果やコーチングなどのサービスを提供してもよい。或いは、サーバー４は、電子機器１を購入したユーザーへの特典として上記のサービスを提供してもよい。
３−７．ユーザーの紐付け
上記実施形態のシステムでは、１人のユーザーが専用の電子機器１及び専用の情報端末２を使用する場合を例に挙げたが、１人のユーザーが複数の電子機器１を使用してもよいし、１人のユーザーが複数の情報端末２を使用してもよい。また、複数人のユーザーが１つの電子機器１を供用してもよいし、複数人のユーザーが１つの情報端末２を供用してもよい。いずれの場合であっても、個々のユーザーがサーバー４にユーザーデータをアップロードする際に、自己のユーザーＩＤをサーバー４に通知しさえすればよい。
３−８．機能分担
上記の実施形態では、サーバー４の機能の一部又は全部が情報端末２又は電子機器１に搭載されてもよいし、情報端末２及び電子機器１の機能の一部がサーバー４に搭載されてもよいし、電子機器１の機能の一部又は全部が情報端末２に搭載されてもよいし、情報端末２の機能の一部又は全部が電子機器１に搭載されてもよい。
３−９．付加機能
また、電子機器１又は情報端末２には、公知のスマートフォンの機能、例えば、カメラ機能、通話機能、通信機能などが搭載されてもよい。
また、電子機器１又は情報端末２には、スポーツ活動（生体活動を含む）の少なくとも一部をセンシングする他のセンシング機能（湿度センサーなど）が搭載されてもよい。
３−１０．電子機器の態様
また、電子機器１又は情報端末２は、リスト型電子機器、イヤホン型電子機器、指輪型電子機器、ペンダント型電子機器、スポーツ器具に装着して使用する電子機器、スマートフォン、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ：Head Mount Display）など、様々なタイプの携帯情報機器として構成することができる。
３−１１．通知態様
また、電子機器１又は情報端末２は、ユーザーに対する情報の通知を、画像表示により行ってもよいし、音出力、振動などにより行ってもよいし、画像表示、音出力、振動のうち少なくとも２つの組み合わせにより行ってもよい。
３−１２．測位システム
また、上記の実施形態では、衛星測位システムとしてＧＰＳ（Global Positioning System）を利用したが、他の全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ：Global Navigation Satellite System）を利用してもよい。例えば、他の衛星測位システムのうち１又は２以上を利用してもよい。他の衛星測位システムは、例えば、ＥＧＮＯＳ（European Geostationary-Satellite Navigation Overlay Service）、ＱＺＳＳ（Quasi Zenith Satellite System）、ＧＬＯＮＡＳＳ（Global Navigation Satellite System）、ＧＡＬＩＬＥＯ、ＢｅｉＤｏｕ（BeiDou Navigation Satellite System）などである。また、衛星測位システムの少なくとも１つにＷＡＡＳ（Wide Area Augmentation System）等の静止衛星型衛星航法補強システム（ＳＢＡＳ：Satellite-based Augmentation System）を利用してもよい。
３−１３．その他
また、上述した各実施形態及び各変形例は一例であって、これらに限定されるわけではない。例えば、各実施形態及び各変形例を適宜組み合わせることも可能である。
また、本発明は、実施形態で説明した構成と実質的に同一の構成（例えば、機能、方法及び結果が同一の構成、あるいは目的及び効果が同一の構成）を含む。また、本発明は、実施形態で説明した構成の本質的でない部分を置き換えた構成を含む。また、本発明は、実施形態で説明した構成と同一の作用効果を奏する構成又は同一の目的を達成することができる構成を含む。また、本発明は、実施形態で説明した構成に公知技術を付加した構成を含む。
１…電子機器、１１０…ＧＰＳセンサー、１２０…処理部、１３０…記憶部、１１１…地磁気センサー、１１２…気圧センサー、１１３…加速度センサー、１１４…角速度センサー、１１５…脈センサー、１１６…温度センサー、１５０…操作部、１６０…計時部、１７０…表示部、１８０…音出力部、１９０…通信部、２…情報端末、３…ネットワーク、４…メインサーバー、５…気象サーバー、２１…処理部、２２…通信部、２３…操作部、２４…記憶部、２５…表示部、２６…音出力部、２７…通信部、２８…撮像部、４１…処理部、４２…通信部、４４…記憶部、５１…処理部、５２…通信部、５４…記憶部

Claims (32)

  1. 慣性センサーを用いて取得された診断対象ユーザーの運動情報を取得する取得部と、
    取得した前記診断対象ユーザーの運動情報と、年齢毎又は年齢層毎の運動情報に係る診断基準と、に基づいて、前記診断対象ユーザーの体力年齢を算出する算出部と、
    算出した前記体力年齢に係る診断結果を出力する出力部と、
    を含む診断サーバー。
  2. 請求項１において、
    前記診断基準は、
    慣性センサーを用いて取得された複数のユーザーの運動情報と、
    当該複数のユーザーの年齢又は年齢層に係る情報と、
    に基づいて生成される、
    診断サーバー。
  3. 請求項１又は２において、
    前記取得部は、
    前記診断対象ユーザーの年齢又は年齢層に係る情報を取得し、
    前記体力年齢の算出後、
    前記診断基準は、
    前記診断対象ユーザーの前記運動情報と、前記診断対象ユーザーの前記年齢又は年齢層に係る情報と、に基づいて、更新される、
    診断サーバー。
  4. 請求項２において、
    前記複数のユーザーの運動情報は、データベースに登録される、
    診断サーバー。
  5. 請求項１乃至４の何れか一項において、
    前記診断結果は、
    運動種目毎の体力年齢を含む、
    診断サーバー。
  6. 請求項１乃至５の何れか一項において、
    前記診断結果は、
    同一運動種目の指標毎の体力年齢を含む、
    診断サーバー。
  7. 請求項６において、
    前記指標毎の体力年齢は、
    レーダーチャートとして表現される、
    診断サーバー。
  8. 請求項２において、
    前記診断基準は、
    前記複数のユーザーの属性毎に生成され、
    前記取得部は、
    前記診断対象ユーザーの属性を取得し、
    前記算出部は、
    前記診断対象ユーザーの属性に係る前記診断基準に基づいて前記診断対象ユーザーの体
    力年齢を算出する、
    診断サーバー。
  9. 請求項１乃至８の何れか一項において、
    前記運動情報は、
    生体情報を含む、
    診断サーバー。
  10. 請求項１乃至９の何れか一項において、
    前記診断結果は、
    前記体力年齢と、前記診断対象ユーザーの実年齢と、の比較に基づいてなされるアドバイスを含む、
    診断サーバー。
  11. 請求項１乃至１０の何れか一項において、
    前記慣性センサーは、
    手首装着型である、
    診断サーバー。
  12. 請求項１乃至１１の何れか一項に記載の診断サーバーと、
    前記慣性センサーと、
    を含む診断システム。
  13. 慣性センサーを用いて取得された診断対象ユーザーの運動情報を取得するステップと、
    取得した前記診断対象ユーザーの運動情報と、年齢毎又は年齢層毎の運動情報に係る診断基準と、に基づいて、前記診断対象ユーザーの体力年齢を算出するステップと、
    算出した前記体力年齢に係る診断結果を出力するステップと、
    を含む診断方法。
  14. 請求項１３において、
    前記診断基準は、
    慣性センサーを用いて取得された複数のユーザーの運動情報と、
    当該複数のユーザーの年齢又は年齢層に係る情報と、
    に基づいて生成される、
    診断方法。
  15. 請求項１３又は１４において、
    前記取得するステップは、
    当該診断対象ユーザーの年齢又は年齢層に係る情報を取得し、
    前記算出するステップの後、
    前記診断基準を、前記診断対象ユーザーの前記運動情報と、前記診断対象ユーザーの前記年齢又は年齢層に係る情報と、に基づいて、更新するステップを含む、
    診断方法。
  16. 請求項１４において、
    前記複数のユーザーの運動情報は、データベースに登録される、
    診断方法。
  17. 請求項１３乃至１６の何れか一項において、
    前記診断結果は、
    運動種目毎の体力年齢を含む、
    診断方法。
  18. 請求項１３乃至１７の何れか一項において、
    前記診断結果は、
    同一運動種目の指標毎の体力年齢を含む、
    診断方法。
  19. 請求項１８において、
    前記指標毎の体力年齢は、
    レーダーチャートとして表現される、
    診断方法。
  20. 請求項１４において、
    前記診断基準は、
    前記複数のユーザーの属性毎に生成され、
    前記取得するステップは、
    前記診断対象ユーザーの属性を取得し、
    前記算出するステップは、
    前記診断対象ユーザーの属性に係る前記診断基準に基づいて前記診断対象ユーザーの体力年齢を算出する、
    診断方法。
  21. 請求項１３乃至２０の何れか一項において、
    前記運動情報は、
    生体情報を含む、
    診断方法。
  22. 請求項１３乃至２１の何れか一項において、
    前記診断結果は、
    前記体力年齢と、前記診断対象ユーザーの実年齢と、の比較に基づいてなされるアドバイスを含む、
    診断方法。
  23. 請求項１３乃至２２の何れか一項において、
    前記慣性センサーは、
    手首装着型である、
    診断方法。
  24. 慣性センサーを用いて取得された診断対象ユーザーの運動情報を取得するステップと、
    取得した前記診断対象ユーザーの運動情報と、年齢毎又は年齢層毎の運動情報に係る診断基準と、に基づいて、前記診断対象ユーザーの体力年齢を算出するステップと、
    算出した前記体力年齢に係る診断結果を出力するステップと、
    をコンピューターに実行させる診断プログラム。
  25. 慣性センサーを用いて取得された診断対象ユーザーの運動情報を取得するステップと、
    取得した前記診断対象ユーザーの運動情報と、年齢毎又は年齢層毎の運動情報に係る診断基準と、に基づいて、前記診断対象ユーザーの体力年齢を算出するステップと、
    算出した前記体力年齢に係る診断結果を出力するステップと、
    をコンピューターに実行させる診断プログラムを記憶したコンピューター読み取り可能
    な記録媒体。
  26. 慣性センサーを用いて取得された診断対象ユーザーの運動情報を取得し、
    取得した前記診断対象ユーザーの運動情報と、年齢毎又は年齢層毎の運動情報に係る診断基準と、に基づいて、前記診断対象ユーザーの体力年齢を算出し、
    算出した前記体力年齢に係る診断結果を出力する、
    診断サーバー。
  27. 診断対象ユーザーに装着可能であり、
    慣性センサーを用いて前記診断対象ユーザーの運動情報を取得し、
    取得した前記診断対象ユーザーの運動情報と、年齢毎又は年齢層毎の運動情報に係る診断基準と、に基づいて、前記診断対象ユーザーの体力年齢を算出し、
    算出した前記体力年齢に係る診断結果を表示する、
    携帯型電子機器。
  28. 請求項２７において、
    前記診断結果は、
    運動種目毎の体力年齢を含む、
    携帯型電子機器。
  29. 請求項２７又は２８において、
    前記診断結果は、
    同一運動種目の指標毎の体力年齢を含む、
    携帯型電子機器。
  30. 請求項２９において、
    前記指標毎の体力年齢は、
    レーダーチャートとして表現される、
    携帯型電子機器。
  31. 請求項２７乃至３０の何れか一項において、
    前記運動情報は、
    生体情報を含む、
    携帯型電子機器。
  32. 請求項２７乃至３１の何れか一項において、
    前記診断結果は、
    前記体力年齢と、前記診断対象ユーザーの実年齢と、の比較に基づいてなされるアドバイスを含む、
    携帯型電子機器。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2020058663A (ja) * 2018-10-11 2020-04-16 ファミリーイナダ株式会社 端末装置、制御システム、及びコンピュータプログラム

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