JP6008572B2 - 運動支援システム及び運動支援方法 - Google Patents
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Description
2 携帯情報端末
3 サーバ
4 ユーザ
5 基地局
6 ネットワーク
101 マイコン
102 不揮発記憶部(ROM)
107 リアルタイムクロック(RTC)
201 プロセッサ(CPU)
204 ランダムアクセスメモリ(RAM)
230 運動量データ
240 行動履歴データ
250 予測運動量データ
260 推薦運動内容データ
301 プロセッサ(CPU)
303 ローカルエリアネットワーク(LAN)通信部
304 ランダムアクセスメモリ(RAM)
330 運動量データ
340 行動履歴データ
350 予測運動量データ
360 推薦運動内容データ
370 ユーザ情報データ
407 スピーカー
Claims (14)
- ユーザが装着するセンサ端末と、
前記センサ端末と通信可能に接続された計算機とを備える運動支援システムであって、
前記センサ端末は、少なくとも加速度センサを有し、
前記計算機は、
前記加速度センサが検出した加速度の時系列データに基づいて、当該センサ端末を装着したユーザの運動量の時系列データを計算し、
前記計算された運動量の時系列データに基づいて、当該センサ端末を装着したユーザの
行動を時系列に推定し、
前記推定された時系列の行動の所定時間内の割合をパラメータとした多変数解析によって、当該センサ端末を装着したユーザの1日の合計運動量を予測することを特徴とする運動支援システム。 - 請求項1に記載の運動支援システムであって、
前記計算機は
前記加速度センサが検出した加速度の時系列データに基づいて、当該センサ端末を装着したユーザの歩数の時系列データを計算し、
歩数の時系列データをパラメータとした多変数解析によって、当該センサ端末を装着したユーザの1日の合計運動量を予測することを特徴とする運動支援システム。 - ユーザが装着するセンサ端末と、
前記センサ端末と通信可能に接続された計算機とを備え、
前記センサ端末は、少なくとも加速度センサを有し、
前記計算機は、
前記加速度センサが検出した加速度の時系列データに基づいて、当該センサ端末を装着したユーザの運動量の時系列データを計算し、
運動量の時系列データをパラメータとした多変数解析によって、当該センサ端末を装着したユーザの1日の合計運動量を予測し、
前記予測された合計運動量を予め設定された目標運動量から減じることによって、不足運動量を計算し、
過去の運動量及び過去の行動の回帰分析によって計算された予測移動距離で、前記計算された不足運動量を除することによって、距離あたりの不足運動量を計算し、
前記計算された距離あたりの不足運動量から当該予測移動距離における歩速を計算し、
前記計算された歩速を提示することを特徴とする運動支援システム。 - 請求項3に記載の運動支援システムであって、
前記計算機は、前記計算された歩速が所定の上限値を超える場合、前記上限値の歩速を提示し、当該上限値の歩速で歩行した場合に不足する運動量に対応する歩行距離を計算することを特徴とする運動支援システム。 - 請求項3に記載の運動支援システムであって、
前記計算機は、歩速と単位時間及び単位体重あたりの運動量との対応データを用いて、前記歩速を計算することを特徴とする運動支援システム。 - 請求項3に記載の運動支援システムであって、
前記計算機と接続された携帯端末を備え、
前記携帯端末は、前記計算された歩速を音又は振動によって提示することを特徴とする運動支援システム。 - 請求項3に記載の運動支援システムであって、
前記計算機と接続された携帯端末を備え、
前記計算された歩行距離を前記携帯端末が地図上に表示するためのデータを生成することを特徴とする運動支援システム。 - ユーザの運動を支援する運動支援システムにおける運動支援方法であって、
前記運動支援システムは、ユーザが装着するセンサ端末と、前記センサ端末と通信可能に接続された計算機とを有し、
前記センサ端末は、少なくとも加速度センサを有し、
前記方法は、
前記計算機が、前記加速度センサが検出した加速度の時系列データに基づいて、当該センサ端末を装着したユーザの運動量の時系列データを計算し、前記計算された運動量の時系列データに基づいて、当該センサ端末を装着したユーザの行動を時系列に推定する第1のステップと、
前記計算機が、前記推定された時系列の行動の所定時間内の割合をパラメータとした多変数解析によって、当該センサ端末を装着したユーザの1日の合計運動量を予測する第2のステップと、を含むことを特徴とする運動支援方法。 - 請求項8に記載の運動支援方法であって、
前記第1のステップでは、前記計算機は、前記加速度センサが検出した加速度の時系列データに基づいて、当該センサ端末を装着したユーザの歩数の時系列データを計算し、
前記第2のステップでは、前記計算機は、歩数の時系列データをパラメータとした多変数解析によって、当該センサ端末を装着したユーザの1日の合計運動量を予測することを特徴とする運動支援方法。 - ユーザの運動を支援する運動支援システムにおける運動支援方法であって、
前記運動支援システムは、ユーザが装着するセンサ端末と、前記センサ端末と通信可能に接続された計算機とを有し、
前記センサ端末は、少なくとも加速度センサを有し、
前記方法は、
前記計算機が、前記加速度センサが検出した加速度の時系列データに基づいて、当該センサ端末を装着したユーザの運動量の時系列データを計算するステップと、
前記計算機が、運動量の時系列データをパラメータとした多変数解析によって、当該センサ端末を装着したユーザの1日の合計運動量を予測するステップと、
前記計算機が、前記予測された合計運動量を予め設定された目標運動量から減じることによって、不足運動量を計算するステップと、
過去の運動量及び過去の行動の回帰分析によって計算された予測移動距離で、前記計算された不足運動量を除することによって、距離あたりの不足運動量を計算するステップと、
前記計算された距離あたりの不足運動量から当該予測移動距離における歩速を計算するステップと、
前記計算された歩速を提示するステップとを含むことを特徴とする運動支援方法。 - 請求項10に記載の運動支援方法であって、
前記歩速及び歩行距離の少なくとも一方を計算するステップでは、前記計算機は、前記計算された歩速が所定の上限値を超えた場合、前記上限値の歩速を提示し、当該上限値の歩速で歩行した場合に不足する運動量に対応する歩行距離を計算することを特徴とする運動支援方法。 - 請求項10に記載の運動支援方法であって、
前記歩速及び歩行距離の少なくとも一方を計算するステップでは、前記計算機は、歩速と単位時間及び単位体重あたりの運動量との対応データを用いて、前記歩速を計算することを特徴とする運動支援方法。 - 請求項10に記載の運動支援方法であって、
前記運動支援システムは、前記計算機と接続された携帯端末を有し、
前記方法は、前記携帯端末が前記計算された歩速を音又は振動によって提示するステップを含むことを特徴とする運動支援方法。 - 請求項10に記載の運動支援方法であって、
前記運動支援システムは、前記計算機と接続された携帯端末を有し、
前記方法は、前記計算された歩行距離を地図上に前記携帯端末が表示するためのデータを生成するステップを含むことを特徴とする運動支援方法。
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