JP5949824B2 - 情報処理装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、利用者が行う運動レッスンを決定する技術分野に関する。

例えば、特許文献１には、利用者が実行する運動メニューを利用者が選択するための技術が開示されている。特許文献１に記載の健康管理システムでは、利用者が過去に運動した履歴が表示される表示画面の中から、利用者が自分自身で、運動する運動メニューを決定することが可能である。運動メニューが決定されると、利用者は、運動メニューに沿って運動を行う。

特開２００３−２１６７３９号公報

利用者は、運動を行うとき、何らかの運動目的を持って運動レッスンを行う。そのため、ユーザが行う運動を構成する運動レッスンが、ユーザが意図する目的に適した運動で構成された運動レッスンが構成されているか否かが利用者にとって重要である。しかしながら、特許文献１に記載の技術では、利用者が所望する運動を選択することはできるものの、選択された運動が、利用者が意図する運動目的に適した運動であるかを評価することができない。

本発明は、以上の点に鑑みてなされたものであり、運動が目的に適しているかを評価することが可能な情報処理装置及びプログラムを提供することを課題とする。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、複数の運動目的を識別可能な複数の目的識別情報と、前記目的識別情報に対応付けられた複数の運動のジャンルを識別可能な複数の種類識別情報と、前記目的識別情報に対応付けられた前記複数の種類識別情報の適性を示す適性情報と、を記憶する記憶手段と、前記複数の運動目的のうち、何れかの運動目的を示す前記目的識別情報を取得する第１取得手段と、運動を識別可能な１又は複数の運動識別情報を含むレッスン情報を取得する第２取得手段と、前記レッスン情報に含まれる前記１又は複数の運動識別情報に対応する１又は複数の前記種類識別情報を決定する第１決定手段と、前記第１決定手段により決定された前記１又は複数の種類識別情報と、前記記憶手段に記憶された前記目的識別情報とに対応付けられた前記適性情報を用いて、前記レッスン情報の、前記第１取得手段により取得された前記目的識別情報に示される前記運動目的における適性を決定する第２決定手段と、を備えることを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、前記第２取得手段は、複数の運動を示す複数の前記運動識別情報を含む前記レッスン情報を取得し、前記第１決定手段は、複数の前記種類識別情報を決定し、前記第２決定手段は、前記第１決定手段により決定された前記複数の種類識別情報の各種類識別情報ごとに、前記第１取得手段により取得された前記目的識別情報に対応付けられた前記適性情報のうち、前記種類識別情報に対応する前記適性情報を用いて、前記適性を決定することを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、前記第２決定手段は、前記第１決定手段により決定された前記複数の種類識別情報において決定された複数の前記適性に基づいて、前記レッスン情報の適性を決定することを特徴とする。

請求項４に記載の発明は前記記憶手段は、複数の運動目的の各運動目的ごとに、前記運動目的を示す前記目的識別情報と、前記目的識別情報が示す運動目的に１番目に適した運動特性を識別可能な第１特性識別情報と、前記目的識別情報が示す運動目的に２番目に適した運動特性を識別可能な第２特性識別情報とを対応付けて記憶し、且つ、複数の運動のジャンルの各ジャンルごとに、前記ジャンルを示す前記種類識別情報と、前記ジャンルの、複数の運動特性における適性を示す複数の前記適性情報とを対応付けて記憶し、前記第１取得手段により取得された前記目的識別情報に対応する前記第１特性識別情報と、前記第２特性識別情報とを、前記記憶手段から取得する第３取得手段を更に備え、前記第２決定手段は、前記第１決定手段により決定された前記複数の種類識別情報の各種類識別情報ごとに、前記種類識別情報に対応付けられた前記複数の適性情報のうち、前記第３取得手段により取得された前記第１特性識別情報に対応する前記適性情報が示す第１適性と、前記第３取得手段により取得された前記第２特性識別情報に対応する前記適性情報が示す適性を前記第１適性より比重を低くした第２適性とに基づいて、前記種類識別情報の適性を決定することを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、前記第１決定手段により決定された前記複数の種類識別情報のうち、前記第２決定手段により決定された前記適性が所定の基準以下である前記種類識別情報を決定する第３決定手段を更に備えることを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、所定の複数の運動のジャンルを識別可能な複数の前記種類識別情報のうち、前記第１取得手段により取得された前記目的識別情報に対する適性が、前記第３決定手段により決定された前記種類識別情報の前記適性よりも高い前記種類識別情報を決定する第４決定手段と、前記レッスン情報に含まれる前記複数の運動識別情報のうち、前記第３決定手段により決定された前記種類識別情報に対応する前記運動識別情報を、前記第４決定手段により決定された前記種類識別情報に対応する１又は複数の前記運動識別情報に変更する変更手段と、を更に備えることを特徴とする。

請求項７に記載の発明は、複数の運動目的のうち、何れかの運動目的を識別可能な目的識別情報を取得する第１取得ステップと、運動を識別可能な１又は複数の運動識別情報を含むレッスン情報を取得する第２取得ステップと、前記レッスン情報に含まれる前記１又は複数の運動識別情報に対応する１又は複数の種類識別情報であって、運動のジャンルを識別可能な種類識別情報を決定する第１決定ステップと、前記第１決定ステップにより決定された前記１又は複数の種類識別情報と、複数の運動目的を識別可能な複数の目的識別情報と、前記目的識別情報に対応付けられた複数の運動のジャンルを識別可能な複数の種類識別情報と、前記目的識別情報に対応付けられた前記複数の種類識別情報の適性を示す適性情報と、を記憶する記憶手段に記憶された前記目的識別情報とに対応付けられた前記適性情報を用いて、前記レッスン情報の、前記第１取得ステップにより取得された前記目的識別情報に示される前記運動目的における適性を決定する第２決定ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

請求項１又は７に記載の発明によれば、運動が目的に適しているかを評価することができる。

請求項２に記載の発明によれば、運動レッスンに含まれる運動のジャンルごとに、目的に適しているかを評価することができる。

請求項３に記載の発明によれば、複数ジャンルの運動を含む運動レッスン全体を評価することができる。

請求項４に記載の発明によれば、目的に対する複数の運動特性のそれぞれの重要性を考慮して、目的に対する適性が決定されるので、適切に評価することができる。

請求項５に記載の発明によれば、運動レッスンの中で目的に適さない運動ジャンルを特定することができる。

請求項６に記載の発明によれば、最初に決定された運動レッスンよりも目的に適したレッスンに、運動レッスンを部分的に変更することができる。

一実施形態の運動コンテンツ生成システム１の概要構成例を示す図である。 （Ａ）は、目的テーブルの構成例を示す図であり、（Ｂ）は、特性テーブルの構成例を示す図であり、（Ｃ）は、ジャンルテーブルの構成例を示す図であり、（Ｄ）は、適正順位テーブルの構成例を示す図であり、（Ｅ）は、目的特性テーブルの構成例を示す図であり、（Ｆ）は、レッスン構成テーブルの構成例を示す図である。 （Ａ）は、非適正スコアの計算例を示す図であり、（Ｂ）は、各レッスン情報の非適正スコアの計算例を示す図であり、（Ｃ）は、非適正運動ジャンルの決定例を示す図であり、（Ｄ）は、変更後のレッスン情報の例を示す図である。 検索結果画面の表示例を示す図である。 出力端末５のＣＰＵ５１のメイン処理の一例を示すフローチャートである。 出力端末５のＣＰＵ５１の適正評価処理の一例を示すフローチャートである。 出力端末５のＣＰＵ５１の差し替え処理の一例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、運動を支援するための運動コンテンツを生成する運動コンテンツ生成システムに本発明を適用した場合の実施形態である。運動コンテンツは、運動を支援するための映像及び音声を含む。

［１．運動コンテンツ生成システム１の構成］
始めに、図１を参照して、本実施形態の運動コンテンツ生成システム１の構成について説明する。図１は、本実施形態の運動コンテンツ生成システム１の概要構成例を示す図である。図１に示すように、運動コンテンツ生成システム１は、配信サーバ２と１つ以上の出力端末５とを含んで構成されている。配信サーバ２と出力端末５とは、ネットワーク１０を介して接続可能になっている。ネットワーク１０は、例えば、インターネットを含む。配信サーバ２には、データベース３が接続されている。データベース３には、運動に関する情報や楽曲に関する情報が登録されている。配信サーバ２は、データベース３に登録されている情報等を、定期的に又は出力端末５からの要求に応じて出力端末５に配信する。出力端末５は、例えば、施設４に設置される端末装置である。出力端末５は、本発明の情報処理装置の一例である。出力端末５は、例えばパーソナルコンピュータであってもよい。

出力端末５は、モニタ５７と接続可能である。モニタ５７は、複数のスピーカ６４とディスプレイ６７とを備える表示装置であってもよい。この場合、出力端末５は、ディスプレイ６７と接続可能である。また、出力端末５は、スピーカ６４と接続可能である。出力端末５がモニタ５７へ音声信号を出力することにより、スピーカ６４により楽曲等が出力される。出力端末５がモニタ５７へ映像信号を出力することにより、ディスプレイ６７に運動映像等が表示される。運動映像は、動作を行うフィギュア８３を映し出した動画である。フィギュア８３は、例えば、人、動物、仮想上の生き物、ロボット等のかたちをした仮想物である。フィギュア８３は、三次元仮想空間に配置される。運動映像は、本発明における映像の一例である。出力端末５は、スピーカ６４から出力される楽曲と、ディスプレイ６７に表示されるフィギュア８３の動きとが同期するように、信号を出力する。楽曲と運動映像とを出力することは、運動コンテンツを出力することの一例である。利用者４１は、楽曲を聴きながら、ディスプレイ６７に表示されるフィギュア８３を見て、運動を行うことができる。操作者４２は、リモコン６６等を用いて出力端末５を操作することができる。利用者４１と操作者４２とは同一人物であってもよい。施設４がスポーツ施設である場合、操作者４２は、例えば、インストラクターであってもよい。

利用者が出力端末５を利用して運動する場合、複数の運動レッスンの中から何れかの運動レッスンを行う。運動レッスンは１以上の運動動作と１以上の楽曲により構成される。運動動作は、例えば、身体を鍛えるための動作である。運動レッスンを構成する１以上の運動動作と１以上の楽曲とは対応付けられている。出力端末５は、運動レッスンを構成する１以上の運動動作が行われる運動映像を、運動動作の実行順に従ってディスプレイ６７に表示させる。或る運動動作の運動映像が表示されているとき、出力端末５は、その運動動作に対応付けられた楽曲をスピーカ６４により出力させる。

［２．運動レッスンの評価］
利用者４１は、一般的に何らかの目的を持って、運動を行いたいと考えている。この目的を運動目的という。運動目的として、例えば、鍛えて追い込む、楽しく運動する、心身をリセットする、モデル体型になる等がある。出力端末５は、利用者４１により運動目的の指定を受け付けて、複数の運動レッスンの中から、運動目的に適した運動レッスンを決定する。そのため、出力端末５は、運動レッスンを評価する。具体的に、出力端末５は、指定された運動目的に対する運動レッスンの適正を決定する。そして、出力端末５は、例えば適正が最も高い運動レッスンを、提示する運動レッスンに決定する。なお、出力端末５は、複数の運動レッスンを決定してもよい。

運動レッスンの適正を決定するため、出力端末５が備えるＨＤＤ７には、目的テーブル、特性テーブル、ジャンルテーブル、適正順位テーブル、目的特性テーブル、レッスン構成テーブル等のテーブルが格納されている。

図２（Ａ）は、目的テーブルの構成例を示す図である。目的テーブルは、運動目的を定義するテーブルである。図２（Ａ）に示すように、目的テーブルには、運動目的ごとに、目的ＩＤ及び目的名が対応付けて格納されている。目的ＩＤは、運動目的を識別可能な識別情報である。目的ＩＤは、本発明の目的識別情報の一例である。

図２（Ｂ）は、特性テーブルの構成例を示す図である。特性テーブルは、運動特性を定義するテーブルである。運動特性とは、運動が持つ特徴である。運動特性として、例えば、筋力負荷をかける、リラックスさせる、楽しくする、動きが激しい等がある。図２（Ｂ）に示すように、特性テーブルには、運動特性ごとに、特性ＩＤ及び特性名が対応付けて格納されている。特性ＩＤは、特性を識別可能な識別情報である。

図２（Ｃ）は、ジャンルテーブルの構成例を示す図である。ジャンルテーブルは、運動ジャンルを定義するテーブルである。運動ジャンルとして、例えば、バーベル、エアロビクス、格闘、ヨガ等がある。図２（Ｃ）に示すように、ジャンルテーブルには、運動ジャンルごとに、ジャンルＩＤ及びジャンル名が対応付けて格納されている。ジャンルＩＤは、ジャンルを識別可能な識別情報である。ジャンルＩＤは、本発明の種類識別情報の一例である。

図２（Ｄ）は、適正順位テーブルの構成例を示す図である。適正順位テーブルは、各運動特性に対する運動ジャンルの適正を定義するテーブルである。運動特性に対する適正とは、例えば、運動ジャンルに属する運動がその運動特性に適している程度を示す。また例えば、適正は、運動ジャンルに属する運動がその運動特性が表す特徴をどの程度有しているかを示す。図２（Ｄ）に示すように、適正順位テーブルには、運動ジャンルごとに、ジャンルＩＤと複数の適正順位とが対応付けて格納されている。複数の適正順位は、それぞれ特性ＩＤに対応付けて格納されている。適正順位は、その適正順位に対応付けられた運動ジャンルが、その適正順位に対応付けられた運動特性に対して、複数の運動ジャンルの中で何番目に適正が高いかを示す。適正順位が高いほど、運動特性に対してより適正が高い。すなわち、適正順位の値が小さいほどより適正である。図２（Ｄ）の例において、筋力負荷という運動特性において、バーベルの適正順位は１位であり、エアロビクスの適正順位は４位である。この場合、筋力負荷をかけることに対して、バーベルは最も適正であり、エアロビクスは４番目に適正である。また、リラックスという運動適性において、バーベルの適正順位は１０位であり、エアロビクスの適正順位は６位である。この場合、リラックスすることに対して、バーベルは１０番目に適正であり、エアロビクスは６番目に適正である。なお、適正順位テーブルには、適正順位の代わりに、例えば適性度が格納されてもよい、適性度は、適正である度合いを示す。適性度が高いほどより適正である。

図２（Ｅ）は、目的特性テーブルの構成例を示す図である。目的特性テーブルは、運動目的に適した運動特性を定義するテーブルである。具体的に、運動目的を達成するために必要な運動特性が定義される。図２（Ｅ）に示すように、目的特性テーブルには、運動目的ごとに、目的ＩＤ、メイン特性ＩＤ及びサブ特性ＩＤが対応付けて格納されている。メイン特性ＩＤは、複数の運動特性の中で、運動目的に１番目に適した運動特性を示す。この運動特性をメイン特性という。メイン特性ＩＤは、本発明の第１特性識別情報の一例である。サブ特性ＩＤは、運動目的に２番目に適した運動特性を示す。この運動特性をサブ特性という。サブ特性ＩＤは、本発明の第２特性識別情報の一例である。図２（Ｅ）の例では、鍛えて追い込むという目的に対するメイン特性は、筋力負荷をかけることであり、サブ特性は、動きが激しいことである。なお、目的特性テーブルにおいて、目的ＩＤには１つの特性ＩＤのみが対応付けられてもよいし、３つ以上の特性ＩＤが対応付けられてもよい。

図２（Ｆ）は、レッスン構成テーブルの構成例を示す図である。レッスン構成テーブルは、運動レッスンの構成を定義するレッスン情報が格納されるテーブルである。図２（Ｆ）に示すように、レッスン構成テーブルには、運動レッスンを構成する運動動作ごとに、レッスンＩＤ、モーションＩＤ及びジャンルＩＤが対応付けて格納される。レッスンＩＤは、運動レッスンを識別可能な識別情報である。モーションＩＤは、運動動作を識別可能な識別情報である。モーションＩＤは、本発明の運動識別情報の一例である。ジャンルＩＤは、運動動作が属する運動ジャンルを示す。レッスン構成テーブルにおいて、同一のレッスンＩＤを格納する１又は複数のレコードにより、１つのレッスン情報が構成される。レッスンＩＤがＸである運動レッスンを、レッスンＸという。モーションＩＤがＹである運動動作を運動動作Ｙという。ジャンルＩＤがＺである運動ジャンルを、ジャンルＺという。図２（Ｆ）の例では、レッスンＬ１が、運動動作Ｍ１〜Ｍ９で構成されている。運動動作Ｍ１〜Ｍ３の運動ジャンルはジャンルＧ１であり、運動動作Ｍ４〜Ｍ６の運動ジャンルはジャンルＧ２であり、運動動作Ｍ７〜Ｍ９の運動ジャンルはジャンルＧ３である。運動レッスンは少なくとも１つ以上の運動動作で構成されればよい。また、運動レッスンは少なくとも１つ以上の運動ジャンルの運動動作で構成されればよい。なお、レッスン構成テーブルにジャンルＩＤが格納されていなくてもよい。例えば、運動動作ごとにモーションＩＤとジャンルＩＤとを対応付けて格納するテーブルが、レッスン構成テーブルとは別にＨＤＤ７に記憶されていればよい。

以下に、運動目的に対する運動レッスンの適正の決定方法の詳細を説明する。例えば、利用者４１が出力端末５を操作して、運動レッスンを検索するための検索条件を指定する。この検索条件は運動目的を含む。出力端末５は、指定された目的に対応する目的ＩＤを取得する。次いで、出力端末５は、レッスン情報に含まれる１又は複数のモーションＩＤに対応する１又は複数のジャンルＩＤを取得する。具体的に、出力端末５は、レッスン情報に含まれる１又は複数のジャンルＩＤを取得する。

次いで、出力端末５は、決定した１又は複数のジャンルＩＤと、取得した目的ＩＤに対応するメイン特性ＩＤ及びサブ特性ＩＤに対応する適正順位とに基づいて、目的ＩＤが示す運動目的における運動レッスンの適正を決定する。先ず、出力端末５は、決定したジャンルＩＤごとに、非適正スコアを計算する。非適正スコアは、ジャンルＩＤが示す運動ジャンルが、目的ＩＤが示す目的に対して適正ではない程度を示す。非適正スコアが低いほど適正が高い。出力端末５は、メイン特性ＩＤに対応する適性順位とサブ特性ＩＤに対応する適正順位とを用いて非適正スコアを計算する。このとき、出力端末５は、サブ特性ＩＤに対応する適正順位を、メイン特性ＩＤに対応する適性順位よりも比重を低くする。つまり、サブ特性ＩＤに対応する適正順位の重みを、メイン特性ＩＤに対応する適性順位の重みよりも小さくする。これにより、目的に対する複数の運動特性のそれぞれの重要性を考慮して、目的に対する適性を決定することができる。出力端末５は、例えば以下の式１を計算することにより、非適正スコアを計算する。

非適正スコア＝メイン特性ＩＤに対応する適性順位＋サブ特性ＩＤに対応する適性順位×０．５ ・・・ 式１
式１の例の場合、メイン特性ＩＤに対応する適性順位の重みに対するサブ特性ＩＤに対応する適性順位の重みの比率は０．５である。なお、比率は０．５以外であってもよい。図３（Ａ）は、非適正スコアの計算例を示す図である。例えば、指定された目的が、鍛えて追い込むことであるとする。この場合、図２（Ｅ）に示すように、メイン特性は筋力負荷をかけるであり、サブ特性は動きが激しいである。運動レッスンＬ１のレッスン情報が図２（Ｆ）に示すように定義されているとする。従って、運動レッスンＬ１を構成する運動動作の運動ジャンルは、ジャンルＧ１〜Ｇ３である。図２（Ｄ）に示すように、メイン特性である筋力負荷をかける、及びサブ特性である動きが激しいに対するジャンルＧ１の適正順位は１位及び８位である。従って、非適正スコアは５である。ジャンルＧ２のメイン特性及びサブ特性に対する適正順位は４位及び１位である。従って、非適正スコアは４．５である。ジャンルＧ３のメイン特性及びサブ特性に対する適正順位は３位及び２位である。従って、非適正スコアは４である。

各ジャンルＩＤの非適正スコアを計算すると、出力端末５は、レッスン情報に対する非適正スコアを計算する。レッスン情報に対する非適正スコアが、目的に対する運動レッスンの適正を示す。例えば、出力端末５は、全てのジャンルＩＤの非適正スコアの平均値を、レッスン情報の非適正スコアに決定してもよい。この場合、運動レッスンＬ１の非適正スコアは４．５である。

出力端末５は、運動目的に対する適正を除き、検索条件を満たす各レッスン情報に対して、ジャンルＩＤごとの非適正スコアとレッスン情報の非適正スコアを計算する。図３（Ｂ）は、各レッスン情報の非適正スコアの計算例を示す図である。出力端末５は、複数のレッスン情報中から、例えば非適正スコアが最も低いレッスン情報を、利用者４１に提案する運動レッスンのレッスン情報として決定する。この運動レッスンを提案レッスンという。図３（Ｂ）の例では、レッスンＬ２が提案レッスンに決定される。出力端末５は、提案レッスンの情報をディスプレイ６７に表示させる。なお、出力端末５は、例えば非適正スコアが所定値以下であるレッスン情報を決定してもよいし、非適正スコアが低い順に所定数のレッスン情報を決定してもよい。

ところで、提案レッスンが複数の運動ジャンルの運動動作で構成されている場合、その複数の運動ジャンルの中には、目的に対して適正な運動ジャンルが少なくとも１つ存在する。しかしながら、目的に対して適正ではない運動ジャンルが含まれている場合もある。そこで、出力端末５は、複数の運動ジャンルのうち適正が所定の基準以下である運動ジャンルを決定してもよい。具体的に、出力端末５は、例えば非適正スコアが規定値以上である運動ジャンルのジャンルＩＤを決定する。この運動ジャンルを非適正ジャンルという。出力端末５は、決定した非適正ジャンルを、適正でない運動ジャンルとしてディスプレイ６７に表示させてもよい。

図３（Ｃ）は、非適正運動ジャンルの決定例を示す図である。図３（Ｃ）に示すように、検索条件を満たす運動レッスンがレッスンＬ１〜Ｌ３であるとする。レッスンＬ１〜Ｌ３のそれぞれの非適正スコアは、４．５、１０．３８、及び９．１７である。そのため、出力端末５は、運動レッスンＬ１を提案レッスンに決定する。運動レッスンＬ１を構成する運動動作の運動ジャンルは、ジャンルＧ１〜Ｇ３である。ジャンルＧ１〜Ｇ３のそれぞれの非適正スコアは５、４．５及び４である。規定値が例えば４．８であるとすると、ジャンルＧ１の非適正スコアが規定値以上である。そのため、出力端末５は、ジャンルＧ１を非適正ジャンルに決定する。

非適正ジャンルを決定した場合、出力端末５は、提案運動レッスンを構成する運動動作のうち、非適正ジャンルに属する運動動作を、目的に対してより適正が高い運動ジャンルの運動動作に変更してもよい。変更先の運動ジャンルを差し替えジャンルという。例えば、出力端末５は、検索条件を持たす各レッスン情報において、各ジャンルＩＤに対して計算された非適正スコアを用いる。出力端末５は、非適正ジャンルのジャンルＩＤに対して計算された非適正スコアよりも低い非適正スコアが計算されたジャンルＩＤを、差し替えジャンルのジャンルＩＤに決定する。例えば、出力端末５は、非適正スコアが規定値未満であるジャンルＩＤを決定してもよい。出力端末５は、レッスン情報において、非適正ジャンルのジャンルＩＤに対応付けられたモーションＩＤを、差し替えジャンルのジャンルＩＤに対応付けられた１又は複数のモーションＩＤに変更する。

例えば、図３（Ｃ）に示すように、提案運動である運動レッスンＬ１は、運動動作Ｍ１〜Ｍ６で構成されている。運動動作Ｍ１及びＭ２はジャンルＧ１に属する。運動動作Ｍ３及びＭ４はジャンルＧ２に属する。運動動作Ｍ４及びＭ６はジャンルＧ３に属する。上述したように、非適正ジャンルはジャンルＧ１である。レッスンＬ２及びＬ３をそれぞれ構成する運動動作が属する運動ジャンルの中で、非適正スコアが４．８未満である運動ジャンルは、レッスンＬ２のジャンルＧ７である。ジャンルＧ７には運動動作Ｍ１３及びＭ１４が対応付けられている。そこで、出力端末５は、レッスンＬ１のレッスン情報に格納されている運動動作Ｍ１及びＭ２のモーションＩＤを、運動動作Ｍ１３及びＭ１４のモーションＩＤに変更する。図３（Ｄ）は、変更後のレッスン情報の例を示す図である。モーションＩＤが変更された結果、運動レッスンＬ１の非適正スコアは４．５から４．１７に低下した。すなわち、運動目的への適性が高くなった。

図４は、検索結果画面の表示例を示す図である。検索結果画面は、提案レッスンに関する情報を表示する画面である。図４に示すように、検索結果画面には、レッスン詳細１０１が表示される。レッスン詳細１０１として、例えば、提案レッスンのレッスン名、提案レッスンを構成する運動動作の名称、運動動作が属する運動ジャンルのジャンル名等が表示される。非適正ジャンルが存在する場合、検索結果画面には、更にメッセージ１０２、削除ボタン１０３、変更ボタン１０４、及びそのまま再生ボタン１０５が表示される。メッセージ１０２には、非適正ジャンルが存在すること示すとともに、非適正ジャンル及び非適正ジャンルの運動動作を示すメッセージが表示される。削除ボタン１０３は、非適正ジャンルの運動動作を提案レッスンから削除して、提案レッスンの運動コンテンツを再生するためのボタンである。変更ボタン１０４は、非適正ジャンルの運動動作を差し替えジャンルの運動動作に変更して、提案レッスンの運動コンテンツを再生するためのボタンである。そのまま再生ボタン１０５は、提案レッスンの構成を変更せずに、提案レッスンの運動コンテンツを再生するためのボタンである。

［３．各装置の構成］
次に、図１を参照して、運動コンテンツ生成システムに含まれる各装置の構成について説明する。

［３−１．配信サーバ２の構成］
図１に示すように、配信サーバ２は、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、バス２４、Ｉ／Ｏインタフェイス２５、表示制御部２６、ディスクドライブ２８、ネットワーク通信部３０及びＨＤＤ３７を備える。ＣＰＵ２１は、バス２４を介して、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３及びＩ／Ｏインタフェイス２５に接続されている。ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２やＨＤＤ３７に記憶されプログラムを実行することにより、配信サーバ２の各部を制御する。Ｉ／Ｏインタフェイス２５には、データベース３、表示制御部２６、ディスクドライブ２８、ネットワーク通信部３０、キーボード３１、マウス３２及びＨＤＤ３７が接続されている。ＣＰＵ２１は、Ｉ／Ｏインタフェイス２５を介してデータベース３にアクセスする。表示制御部２６は、ＣＰＵ２１の制御に基づいて映像信号をモニタ２７に出力する。ディスクドライブ２８は、記録媒体２９に対するデータの書き込み及び読み出しを行う。ネットワーク通信部３０は、配信サーバ２がネットワーク１０に接続するための制御を行う。ＨＤＤ３７には、ＯＳや各種制御プログラム等が記憶されている。

データベース３には、楽曲データ、モーションデータ等が登録される。楽曲データは、スピーカ６４により楽曲を出力するための演奏データである。楽曲データは、例えば、ＭＩＤＩ（Musical Instrument Digital Interface）形式のデータであってもよい。データベース３には、楽曲データが楽曲ごとに登録される。例えば、楽曲データ、及び楽曲ＩＤが対応付けてデータベース３に登録される。楽曲ＩＤは、楽曲を識別可能な識別情報である。モーションデータは、三次元仮想空間におけるフィギュア８３の運動動作を定義するデータである。モーションデータは、運動動作の進行に応じたフィギュア８３の身体の各部の座標を含む。データベース３には、モーションデータが運動動作ごとに登録される。例えば、モーションデータ、モーションＩＤ、及びジャンルＩＤが対応付けてデータベース３に登録される。

［３−２．出力端末５の構成］
図１に示すように、出力端末５は、ＣＰＵ５１、ＲＯＭ５２、ＲＡＭ５３、バス５４、Ｉ／Ｏインタフェイス５５、表示制御部５６、ディスクドライブ５８、ネットワーク通信部６０、音声出力部６３、信号受信部６５、及びＨＤＤ７を備える。ＣＰＵ５１は、バス５４を介して、ＲＯＭ５２、ＲＡＭ５３及びＩ／Ｏインタフェイス５５に接続されている。ＣＰＵ５１は、時計機能及びタイマー機能を有する。ＣＰＵ５１は、ＲＯＭ５２やＨＤＤ７に記憶されプログラムを実行することにより、出力端末５の各部を制御する。Ｉ／Ｏインタフェイス５５には、ＨＤＤ７、表示制御部５６、音声出力部６３、ディスクドライブ５８、ネットワーク通信部６０、キーボード６１、マウス６２、及び信号受信部６５が接続されている。表示制御部５６は、ＣＰＵ５１の制御に基づいて映像信号をモニタ５７に出力する。音声出力部６３は、ＣＰＵ５１の制御に基づいて音声信号をモニタ５７に出力する。ディスクドライブ５８は、記録媒体５９に対するデータの書き込み及び読み出しを行う。信号受信部６５は、リモコン６６から出力される信号を受信する。リモコン６６は、操作者４２が出力端末５を操作するためのものである。

ＨＤＤ７は、本発明の第１記憶手段及び第２記憶手段の一例である。第１記憶手段及び第２記憶手段が同一の記憶デバイスであってもよいし、互いに異なる記憶デバイスであってもよい。ＨＤＤ７には、配信サーバ２からダウンロードされた楽曲データ、モーションデータ等のデータが記憶される。また、ＨＤＤ７には、目的テーブル、特性テーブル、ジャンルテーブル、適正順位テーブル、目的特性テーブル、レッスン構成テーブルが記憶される。また、ＨＤＤ７には、レッスン時間テーブルが記憶される。レッスン時間テーブルは、運動レッスンの時間の長さを定義するテーブルである。具体的に、レッスン時間テーブルには、運動レッスンごとに、レッスンＩＤ及びレッスン時間が対応付けて格納されている。

ＨＤＤ７には、更に、ＯＳ、運動支援プログラム、３Ｄエンジン、ミュージックシーケンサ等の各種プログラム等が記憶されている。運動支援プログラムは、利用者４１の運動を支援するためのプログラムである。運動支援プログラムは、コンピュータとしてのＣＰＵ５１に、第１取得ステップ、第２取得ステップ、第１決定ステップ、第２決定ステップを少なくとも実行させる。３Ｄエンジンは、モーションデータに基づいて、三次元仮想空間で運動動作するフィギュア８３を二次元平面に投影した画像を生成するためのプログラムである。画像を生成する処理は、射影変換、クリッピング、隠面消去、シェーディング、テクスチャマッピング等を含む。ＣＰＵ５１は、３Ｄエンジンを実行して、静止画像を順次生成する。生成された静止画像をＣＰＵ５１が表示制御部５６へ順次出力することで、ディスプレイ６７には、運動映像が表示される。

ミュージックシーケンサは、楽曲データを再生するためのプログラムである。ＣＰＵ５１は、ミュージックシーケンサを実行することにより、楽曲データに対応する音声信号を生成する。また、ＣＰＵ５１は、ミュージックシーケンサを実行することにより、各種のイベントを発生させる。イベントとして、例えば、テンポに応じて所定時間間隔で発生するイベントがある。このイベントは、ＭＩＤＩクロックや同期イベントと呼ばれる。

各種プログラムは、例えば、配信サーバ２等のサーバからネットワーク１０を介してダウンロードされるようにしてもよい。また、各種プログラムは、記録媒体５９に記録されてディスクドライブ５８を介して読み込まれるようにしてもよい。なお、３Ｄエンジンやミュージックシーケンサは、プログラムではなく、専用のハードウェアであってもよい。そして、出力端末５は、ハードウェアとしての３Ｄエンジンやミュージックシーケンサを備えてもよい。

ＣＰＵ５１は、設定されたテンポに従って、楽曲データに対応する音声信号を音声出力部６３へ出力させるとともに、生成した画像に対応する映像信号を表示制御部５６から出力させる。ＣＰＵ５１は、同期イベントに基づいて、楽曲の音声信号の出力タイミングと運動映像の映像信号の出力タイミングとを同期させる。これにより、スピーカ６４から出力される楽曲に同期して運動動作を行うフィギュア８３がディスプレイ６７に表示される。

［４．運動コンテンツ生成システム１の動作］
次に、図５乃至図７を参照して、出力端末５の動作を説明する。図５は、出力端末５のＣＰＵ５１のメイン処理の一例を示すフローチャートである。例えば、利用者４１がリモコン６６、マウス６２等を操作することにより、ＣＰＵ５１は、メイン処理を開始する。図５に示すように、ＣＰＵ５１は、検索条件指定画面をディスプレイ６７に表示させる（ステップＳ１）。検索条件指定画面は、運動レッスンの検索条件を指定するための画面である。検索条件指定画面において、利用者４１は、例えば運動目的、レッスン時間、ジャンル数、必須ジャンル等の検索条件を指定する。レッスン時間は、運動レッスンの時間である。ジャンル数は、運動レッスンに含まれる運動ジャンルの数である。必須ジャンルは、運動レッスンに必ず含ませたい運動ジャンルである。ＣＰＵ５１は、利用者４１によるリモコン６６、マウス６２等の操作に基づいて、運動目的の目的ＩＤ、レッスン時間、ジャンル数、必須ジャンルのジャンルＩＤを取得する（ステップＳ２）。

次いで、ＣＰＵ５１は、検索条件を満たす運動レッスンのレッスン情報を、レッスン構成テーブルから検索する（ステップＳ３）。具体的に、ＣＰＵ５１は、各レッスン情報について、レッスン情報に含まれるジャンルＩＤに基づいて、ジャンル数を計算する。また、ＣＰＵ５１は、レッスン時間テーブルからレッスン時間を取得する。次いで、ＣＰＵ５１は、必須ジャンルのジャンルＩＤを含むレッスン情報のうち、レッスン時間が、指定されたレッスン時間と一致し、且つ、計算されたジャンル数が、指定されたジャンル数と一致するレッスン情報を検索する。そして、ＣＰＵ５１は、検索されたレッスン情報をレッスン構成テーブルから取得する。

次いで、ＣＰＵ５１は、適正評価処理を実行する（ステップＳ４）。図６は、出力端末５のＣＰＵ５１の適正評価処理の一例を示すフローチャートである。図６に示すように、ＣＰＵ５１は、取得した目的ＩＤに対応するメイン特性ＩＤ及びサブ特性ＩＤを、目的特性テーブルから取得する（ステップＳ２１）。次いで、ＣＰＵ５１は、順序番号ｉを１に設定する（ステップＳ２２）。次いで、ＣＰＵ５１は、検索されたレッスン情報のうちｉ番目のレッスン情報に含まれる各ジャンルＩＤを取得する（ステップＳ２３）。レッスン情報に同一のジャンルＩＤが複数含まれている場合、ＣＰＵ５１は、同一の複数のジャンルＩＤの中から１つのジャンルＩＤを取得する。次いで、ＣＰＵ５１は、取得したジャンルＩＤごとに、ジャンルＩＤとメイン特性ＩＤに対応する適性順位、及びジャンルＩＤとサブ特性ＩＤに対応する適性順位を、適性順位テーブルから取得する（ステップＳ２４）。次いで、ＣＰＵ５１は、取得したジャンルＩＤごとに、非適性スコアを計算する（ステップＳ２５）。具体的に、ＣＰＵ５１は、取得した適性順位を用いて、例えば上述した式１を計算する。次いで、ＣＰＵ５１は、ｉ番目のレッスン情報の非適性スコアを計算する（ステップＳ２６）。例えば、ＣＰＵ５１は、ステップＳ２５で計算された非適性スコアの平均値を計算する。次いで、ＣＰＵ５１は、順序番号ｉが、検索されたレッスン情報の数Ｎ未満であるか否かを判定する（ステップＳ２７）。このとき、ＣＰＵ５１は、順序番号ｉがＮ未満であると判定した場合には（ステップＳ２７：ＹＥＳ）、ステップＳ２８に進む。ステップＳ２８において、ＣＰＵ５１は、順序番号ｉに１を加算する。次いで、ＣＰＵ５１は、ステップＳ２３に進む。一方、ＣＰＵ５１は、順序番号ｉがＮ未満ではないと判定した場合には（ステップＳ２７：ＮＯ）、適正評価処理を終了させる。

適正評価処理を終えると、ＣＰＵ５１は、図５に示すように、検索されたレッスン情報のうち非適性スコアが最も低いレッスン情報を、提案レッスンのレッスン情報に決定する（ステップＳ５）。次いで、ＣＰＵ５１は、検索結果画面をディスプレイ６７に表示させる（ステップＳ６）。具体的に、ＣＰＵ５１は、提案レッスンのレッスン情報に含まれるレッスンＩＤ、モーションＩＤ、ジャンルＩＤに基づいて、レッスン詳細１０１を表示させる。次いで、ＣＰＵ５１は、提案レッスンのレッスン情報に含まれるジャンルＩＤの中に、非適性スコアが規定値以上であるジャンルＩＤがあるか否かを判定する（ステップＳ７）。このとき、ＣＰＵ５１は、非適性スコアが規定値以上であるジャンルＩＤがないと判定した場合には（ステップＳ７：ＮＯ）、そのまま再生ボタン１０５をディスプレイ６７に表示させて、ステップＳ９に進む。一方、ＣＰＵ５１は、非適性スコアが規定値以上であるジャンルＩＤがあると判定した場合には（ステップＳ７：ＹＥＳ）、ステップＳ８に進む。ステップＳ８において、ＣＰＵ５１は、非適性スコアが規定値以上であるジャンルＩＤのうち、例えば非適性スコアが最も高いジャンルＩＤを、非適性ジャンルのジャンルＩＤに決定する。そして、ＣＰＵ５１は、メッセージ１０２、削除ボタン１０３、変更ボタン１０４、及びそのまま再生ボタン１０５をディスプレイ６７に表示させる。次いで、ＣＰＵ５１は、ステップＳ９に進む。

ステップＳ９において、ＣＰＵ５１は、利用者４１のリモコン６６、マウス６２等の操作に基づいて、削除ボタン１０３、変更ボタン１０４、及びそのまま再生ボタン１０５の何れかのボタンの選択を検出したか否かを判定する。このとき、ＣＰＵ５１は、ボタンの選択を検出していないと判定した場合には（ステップＳ９：ＮＯ）、ステップＳ９に進む。一方、ＣＰＵ５１は、ボタンの選択を検出したと判定した場合には（ステップＳ９：ＹＥＳ）、ステップＳ１０に進む。ステップＳ１０において、ＣＰＵ５１は、そのまま再生ボタン１０５の選択が検出されたか否かを判定する。このとき、ＣＰＵ５１は、そのまま再生ボタン１０５の選択が検出されたと判定した場合には（ステップＳ１０：ＹＥＳ）、ステップＳ１４に進む。一方、ＣＰＵ５１は、そのまま再生ボタン１０５の選択が検出されていないと判定した場合には（ステップＳ１０：ＮＯ）、ステップＳ１１に進む。

ステップＳ１１において、ＣＰＵ５１は、削除ボタン１０３の選択が検出されたか否かを判定する。このとき、ＣＰＵ５１は、削除ボタン１０３の選択が検出されたと判定した場合には（ステップＳ１１：ＹＥＳ）、ステップＳ１２に進む。ステップＳ１２において、ＣＰＵ５１は、提案レッスンのレッスン情報から、非適性ジャンルのジャンルＩＤに対応するモーションＩＤを全て削除する。次いで、ＣＰＵ５１は、ステップＳ１４に進む。一方、ＣＰＵ５１は、削除ボタン１０３の選択が検出されていないと判定した場合には（ステップＳ１１：ＮＯ）、差し替え処理を実行する（ステップＳ１３）。

図７は、出力端末５のＣＰＵ５１の差し替え処理の一例を示すフローチャートである。図７に示すように、ＣＰＵ５１は、提案レッスンのレッスン情報に含まれる各ジャンルＩＤを、重複ジャンルＩＤとして取得する（ステップＳ３１）。次いで、ＣＰＵ５１は、順序番号ｉを１に設定する（ステップＳ３２）。次いで、ＣＰＵ５１は、順序番号ｊを１に設定する（ステップＳ３３）。次いで、ＣＰＵ５１は、検索されたレッスン情報の中から、ｉ番目のレッスン情報を特定する。次いで、ＣＰＵ５１は、ｉ番目のレッスン情報から各ジャンルＩＤを取得する。レッスン情報に同一のジャンルＩＤが複数含まれている場合、ＣＰＵ５１は、同一の複数のジャンルＩＤの中から１つのジャンルＩＤを取得する。そして、ＣＰＵ５１は、取得したジャンルＩＤの中から、ｊ番目のジャンルＩＤを取得する（ステップＳ３４）。

次いで、ＣＰＵ５１は、ｊ番目のジャンルＩＤが何れかの重複ジャンルＩＤと一致するか否かを判定する（ステップＳ３５）。このとき、ＣＰＵ５１は、ｊ番目のジャンルＩＤが何れかの重複ジャンルＩＤと一致すると判定した場合には（ステップＳ３５：ＹＥＳ）、ステップＳ３８に進む。一方、ＣＰＵ５１は、ｊ番目のジャンルＩＤが何れかの重複ジャンルＩＤと一致するとは判定しなかった場合には（ステップＳ３５：ＮＯ）、ステップＳ３６に進む。ステップＳ３６において、ＣＰＵ５１は、ｊ番目のジャンルＩＤに対して計算された非適性スコアが規定値未満であるか否かを判定する。このとき、ＣＰＵ５１は、非適性スコアが規定値未満であると判定した場合には（ステップＳ３６：ＹＥＳ）、ステップＳ３７に進む。ステップＳ３７において、ＣＰＵ５１は、ｉ番目のレッスンＩＤ、ｊ番目のジャンルＩＤ及びｊ番目のジャンルＩＤの非適性スコアを対応付けて差し替え候補リストに登録する。差し替え候補リストは、差し替えジャンルのジャンルＩＤの候補が登録されるリストである。次いで、ＣＰＵ５１は、ステップＳ３８に進む。一方、ＣＰＵ５１は、非適性スコアが規定値未満ではないと判定した場合には（ステップＳ３６：ＮＯ）、ステップＳ３８に進む。

ステップＳ３８において、ＣＰＵ５１は、順序番号ｊが、ｉ番目のレッスン情報から取得したジャンルＩＤの数を示すＭ未満であるか否かを判定する。このとき、ＣＰＵ５１は、順序番号ｊがＭ未満であると判定した場合には（ステップＳ３８：ＹＥＳ）、ステップＳ３９に進む。ステップＳ３９において、ＣＰＵ５１は、順序番号ｊに１を加算する。次いで、ＣＰＵ５１は、ステップＳ３４に進む。一方、ＣＰＵ５１は、順序番号ｊがＭ未満ではないと判定した場合には（ステップＳ３８：ＮＯ）、ステップＳ４０に進む。ステップＳ４０において、ＣＰＵ５１は、順序番号ｉが、検索されたレッスン情報の数を示すＮ未満であるか否かを判定する。このとき、ＣＰＵ５１は、順序番号ｉがＮ未満であると判定した場合には（ステップＳ４０：ＹＥＳ）、ステップＳ４１に進む。ステップＳ４１において、ＣＰＵ５１は、順序番号ｉに１を加算する。次いで、ＣＰＵ５１は、ステップＳ３３に進む。一方、ＣＰＵ５１は、順序番号ｉがＮ未満ではないと判定した場合には（ステップＳ４０：ＮＯ）、ステップＳ４２に進む。

ステップＳ４２において、ＣＰＵ５１は、差し替え候補リストに登録されたジャンルＩＤのうち、非適性スコアが最も低いジャンルＩＤを、差し替えジャンルのジャンルＩＤに決定する。次いで、ＣＰＵ５１は、提案レッスンのレッスン情報から、非適性ジャンルのジャンルＩＤ、及び非適性ジャンルのジャンルＩＤに対応するモーションＩＤを全て削除する（ステップＳ４３）。次いで、ＣＰＵ５１は、差し替え候補リストから、差し替えジャンルのジャンルＩＤに対応するレッスンＩＤを取得する。次いで、ＣＰＵ５１は、取得したレッスンＩＤに対応するレッスン情報から、差し替えジャンルのジャンルＩＤに対応するモーションＩＤを全て取得する。次いで、ＣＰＵ５１は、提案レッスンのレッスン情報に、差し替えジャンルのジャンルＩＤ、及び差し替えジャンルのジャンルＩＤに対応するモーションＩＤを追加する（ステップＳ４４）。ステップＳ４４を終えると、ＣＰＵ５１は、差し替え処理を終了させ、図５に示すようにステップＳ１４に進む。

ステップＳ１４において、ＣＰＵ５１は、運動コンテンツ再生処理を実行する。具体的に、ＣＰＵ５１は、提案レッスンのレッスン情報に含まれる各モーションＩＤに対応付ける楽曲ＩＤを決定する。例えば、ＣＰＵ５１が自動的に楽曲ＩＤを決定してもよいし、利用者４１の楽曲の指定操作に基づいて決定してもよい。次いで、ＣＰＵ５１は、順序番号ｉを１に設定する。次いで、ＣＰＵ５１は、レッスン情報に含まれるモーションＩＤのうちｉ番目のモーションＩＤに対応するモーションデータに基づいて、運動映像の静止画像を順次生成して表示制御部５６に出力する。これにより、モーションＩＤに対応する運動動作の運動映像がディスプレイ６７に出力される。また、ＣＰＵ５１は、ｉ番目のモーションデータに対応付けられた楽曲ＩＤに対応する楽曲データに基づいて、音声信号を音声出力部６３に出力する。これにより、楽曲ＩＤに対応する楽曲がスピーカ６４から出力される。運動映像の静止画像の出力が終了すると、ＣＰＵ５１は、順序番号ｉが提案レッスンのレッスン情報に含まれるモーションＩＤの数未満であるか否かを判定する。順序番号ｉがモーションＩＤの数未満である場合、ＣＰＵ５１は、順序番号ｉに１を加算する。そして、ＣＰＵ５１は、上述と同様に、運動映像及び楽曲を出力させる。順序番号ｉがモーションＩＤの数未満ではない場合、ＣＰＵ５１は、運動コンテンツ再生処理を終了させて、メイン処理を終了させる。

以上説明したように、本実施形態によれば、ＣＰＵ５１が、何れかの目的ＩＤを取得する。また、ＣＰＵ５１が、レッスン情報を取得する。また、ＣＰＵ５１が、レッスン情報に含まれる１又は複数のモーションＩＤに対応する１又は複数のジャンルＩＤを決定する。また、ＣＰＵ５１が、決定された１又は複数のジャンルＩＤと、適性順位テーブルに格納された非適性スコアを用いて、レッスン情報の目的ＩＤに示される運動目的における適性を決定する。そのため、運動が目的に適しているかを評価することができる。

なお、上記実施形態においては、本発明の情報処理装置が出力端末５に適用されていた。しかしながら、本発明の情報処理装置が配信サーバ２に適用されてもよい。すなわち、配信サーバ２が運動レッスンの適性を決定してもよい。また、本発明の情報処理装置が出力端末５及び配信サーバ２に適用されてもよい。そして、出力端末５及び配信サーバ２は協働して処理を行ってもよい。

１ 運動コンテンツ生成システム
２ 配信サーバ
３ データベース
５ 出力端末
７ ＨＤＤ
５１ ＣＰＵ
５２ ＲＯＭ
５３ ＲＡＭ
５６ 表示制御部
６０ ネットワーク通信部
６３ 音声出力部
５７ モニタ
６４ スピーカ
６７ ディスプレイ

Claims (7)

1. 複数の運動目的を識別可能な複数の目的識別情報と、前記目的識別情報に対応付けられた複数の運動のジャンルを識別可能な複数の種類識別情報と、前記目的識別情報に対応付けられた前記複数の種類識別情報の適性を示す適性情報と、を記憶する記憶手段と、
   前記複数の運動目的のうち、何れかの運動目的を示す前記目的識別情報を取得する第１取得手段と、
   運動を識別可能な１又は複数の運動識別情報を含むレッスン情報を取得する第２取得手段と、
   前記レッスン情報に含まれる前記１又は複数の運動識別情報に対応する１又は複数の前記種類識別情報を決定する第１決定手段と、
   前記第１決定手段により決定された前記１又は複数の種類識別情報と、前記記憶手段に記憶された前記目的識別情報とに対応付けられた前記適性情報を用いて、前記レッスン情報の、前記第１取得手段により取得された前記目的識別情報に示される前記運動目的における適性を決定する第２決定手段と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記第２取得手段は、複数の運動を示す複数の前記運動識別情報を含む前記レッスン情報を取得し、
   前記第１決定手段は、複数の前記種類識別情報を決定し、
   前記第２決定手段は、前記第１決定手段により決定された前記複数の種類識別情報の各種類識別情報ごとに、前記第１取得手段により取得された前記目的識別情報に対応付けられた前記適性情報のうち、前記種類識別情報に対応する前記適性情報を用いて、前記適性を決定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第２決定手段は、前記第１決定手段により決定された前記複数の種類識別情報において決定された複数の前記適性に基づいて、前記レッスン情報の適性を決定することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記記憶手段は、複数の運動目的の各運動目的ごとに、前記運動目的を示す前記目的識別情報と、前記目的識別情報が示す運動目的に１番目に適した運動特性を識別可能な第１特性識別情報と、前記目的識別情報が示す運動目的に２番目に適した運動特性を識別可能な第２特性識別情報とを対応付けて記憶し、且つ、複数の運動のジャンルの各ジャンルごとに、前記ジャンルを示す前記種類識別情報と、前記ジャンルの、複数の運動特性における適性を示す複数の前記適性情報とを対応付けて記憶し、
   前記第１取得手段により取得された前記目的識別情報に対応する前記第１特性識別情報と、前記第２特性識別情報とを、前記記憶手段から取得する第３取得手段を更に備え、
   前記第２決定手段は、前記第１決定手段により決定された前記複数の種類識別情報の各種類識別情報ごとに、前記種類識別情報に対応付けられた前記複数の適性情報のうち、前記第３取得手段により取得された前記第１特性識別情報に対応する前記適性情報が示す第１適性と、前記第３取得手段により取得された前記第２特性識別情報に対応する前記適性情報が示す適性を前記第１適性より比重を低くした第２適性とに基づいて、前記種類識別情報の適性を決定することを特徴とする請求項２又は３に記載の情報処理装置。
5. 前記第１決定手段により決定された前記複数の種類識別情報のうち、前記第２決定手段により決定された前記適性が所定の基準以下である前記種類識別情報を決定する第３決定手段を更に備えることを特徴とする請求項２乃至４の何れか１項に記載の情報処理装置。
6. 所定の複数の運動のジャンルを識別可能な複数の前記種類識別情報のうち、前記第１取得手段により取得された前記目的識別情報に対する適性が、前記第３決定手段により決定された前記種類識別情報の前記適性よりも高い前記種類識別情報を決定する第４決定手段と、
   前記レッスン情報に含まれる前記複数の運動識別情報のうち、前記第３決定手段により決定された前記種類識別情報に対応する前記運動識別情報を、前記第４決定手段により決定された前記種類識別情報に対応する１又は複数の前記運動識別情報に変更する変更手段と、
   を更に備えることを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 複数の運動目的のうち、何れかの運動目的を識別可能な目的識別情報を取得する第１取得ステップと、
   運動を識別可能な１又は複数の運動識別情報を含むレッスン情報を取得する第２取得ステップと、
   前記レッスン情報に含まれる前記１又は複数の運動識別情報に対応する１又は複数の種類識別情報であって、運動のジャンルを識別可能な種類識別情報を決定する第１決定ステップと、
   前記第１決定ステップにより決定された前記１又は複数の種類識別情報と、複数の運動目的を識別可能な複数の目的識別情報と、前記目的識別情報に対応付けられた複数の運動のジャンルを識別可能な複数の種類識別情報と、前記目的識別情報に対応付けられた前記複数の種類識別情報の適性を示す適性情報と、を記憶する記憶手段に記憶された前記目的識別情報とに対応付けられた前記適性情報を用いて、前記レッスン情報の、前記第１取得ステップにより取得された前記目的識別情報に示される前記運動目的における適性を決定する第２決定ステップと、
   をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

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