JP6791410B2 - 表示制御装置、方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、競技者の運動時の運動状態に応じて検出されるセンサデータを取得、分析して表示する表示制御装置、方法、及びプログラムに関する。

近年、大都市で実施される大規模市民マラソン大会が新規に開催される等マラソンブームである。そのほかにも、健康志向の高まり等を背景に、日常的にランニングやウォーキング、サイクリング等の運動を行い、健康状態を維持、増進する人々が増えている。また、日常の運動を通して、マラソン大会等の競技大会への参加を目指す人も増加している。このような人々は、自らの健康状態や運動状態を把握するため、種々の生体情報や運動情報を数値やデータで測定したり、記録したりすることに対して、意識や関心が非常に高い。また、競技大会等への参加を目指す人々は、当該競技での好成績を目標としているため、効率的かつ効果的なトレーニング方法に対する意識や関心も非常に高い。

現在、このような要望に対応するため、様々なランナー用製品や技術が開発されている。例えば特許文献１には、トレーニング中のランナーに種々の生体情報や運動情報を提供する携帯型フィットネスモニタリングデバイスが開示されている。この携帯型フィットネスモニタリングデバイスにおいては、ランナーが心拍計や加速度計、ＧＰＳ受信機等の種々のセンサを装着して、運動中の心拍数や距離、速度、歩数、消費カロリー等の各種のパフォーマンスパラメータを測定し、ランナーに現時点の情報として提供することが記載されている。

また、例えば特許文献２には、センサデータに基づいて得られた運動情報を、所望の閾値とリアルタイムで比較し、比較結果に基づいて報知動作を行う技術が知られている。

特開２０１０−２６４２４６号公報 特開２０１４−４５７８２号公報

しかし、上述したような装置や技術においては、ランナーの運動中の生体情報や運動情報を検出して、当該情報をそのまま、あるいはその分析結果をランナーに提供するものに過ぎなかったり、あるいは、運動に関する個々のセンサデータを所望の閾値と比較して分析できるだけであった。

このため、ランナーが、自分の運動中の生体情報や運動情報に関する複数のセンサデータの算出結果を組み合わせてそれらの相関関係を知りたいと思っても、簡単に知ることはできず、有効な活用ができなかった。

そこで、本発明は、自分の運動中のフォーム情報、生体情報やパフォーマンス情報、環境情報に関する複数のセンサデータの算出結果を組み合わせてそれらの相関関係を分析、表示可能とすることを目的とする。

態様の一例では、ユーザのランニング時にセンサから出力されたセンサデータに基づいて、前記ランニングに関連する第１状態を表す複数の第１状態値、及び、前記第１状態とは異なる状態である前記ランニングに関連する第２状態を表す複数の第２状態値を取得する取得部と、前記取得部により取得した第１状態値と第２状態値を組とした複数組の状態値に基づいて第１近似式を取得する第１近似式取得部と、前記複数組の状態値との比較対象となる標準データに基づいて第２近似式を取得する第２近似式取得部と、一方の軸が前記第１状態を表しかつ他方の軸が前記第２状態を表す第１平面座標上に、前記第１近似式と前記第２近似式を第１の表示として、表示部に表示させる表示制御部と、を備え、前記表示制御部は、前記ランニングにおける走行区間を所定の距離毎に分け、前記走行区間毎に前記第１の表示を連続して前記表示部に表示させることを特徴とする。

本発明によれば、自分の運動中のフォーム情報、生体情報やパフォーマンス情報、環境情報に関する複数のセンサデータの算出結果を組み合わせてそれらの相関関係を分析、表示することが可能となる。

本発明に係るデータ分析・表示装置の実施形態の外観図である。 本実施形態に係るデータ分析・表示装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。 データ収集処理の例を示すフローチャートである。 データ分析処理の例を示すフローチャートである。 各状態値取得処理の詳細例を示すフローチャートである。 本実施形態に適用されるジャイロセンサ２０１及び加速度センサ２０２における３軸方向を示す説明図である。 軸推定処理の説明図である。 周期推定処理の説明図である。 運動条件が走行区間、第１状態値が区間速度、第２状態値がストライドである場合の第１グラフ領域の表示例（第１、第２グループ）を示す図である。 運動条件が走行区間、第１状態値が区間速度、第２状態値がストライドである場合の第１グラフ領域の表示例（第３、第４グループ）を示す図である。 運動条件が走行区間、第１状態値が区間速度、第２状態値がストライドである場合の第１グラフ領域の表示例（第５グループ）を示す図である。 第１状態値が区間速度、第２状態値がストライドである場合の第１グラフ領域の標準データの例を示す図である。 運動条件が走行区間、パフォーマンス状態値が区間速度である場合の第２グラフ領域の表示例を示す図である。 運動条件が独走／集団走、第１状態値が区間速度、第２状態値がストライドである場合の第１グラフ領域の表示例（独走グループ、集団走グループ）を示す図である。 相対高度、傾斜角度、上下動、及び走行距離の関係の説明図である。 第１状態値が傾斜角度、第２状態値が上下動である場合の運動条件の１つのグループにおける第１グラフ領域の表示例を示す図である。 運動条件が走行区間、第１状態値が区間速度、第２状態値がピッチである場合の第１グラフ領域の表示例（第１〜第５グループ）を示す図である。 標準データの生成処理の例を示すフローチャートである。

以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら詳細に説明する。本発明はセンサ端末を体に装着しランニング時のセンサデータを取得し、その取得したセンサデータの分析及び表示に関する発明である。

図１に、センサ端末１０１の装着例を示す。センサ端末１０１は、図1（ａ）に示されるようにランナー（利用者）１００の胸部、又は図１（ｃ）に示されるようにランナー１００の腰の後ろに装着しているが、その他に首筋等、ランナーを正面視して左右方向の中心線に沿った位置である左右均等な位置に装着してもよい。

図１（ｂ）及び（ｃ）は、分析、表示方法の例を示す図である。図１（ｂ）は、ランニング終了後にセンサ端末１０１で取得したセンサデータをパーソナルコンピュータ１０２に転送して表示する組合せを示している。図１（ｃ）は、ランニング中にセンサ端末１０１で取得したセンサデータをリアルタイムで解析し、無線通信することで、解析結果を腕時計やいわゆるスマートフォン等の携帯可能な表示機器１０３に表示させる組合せを示している。

図２は、本実施形態に係る運動解析装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図２（ａ）は、センサ端末１０１のハードウェア構成例を示し、図２（ｂ）は、図１（ｂ）のパーソナルコンピュータ１０２又は図１（ｃ）の表示機器１０３に対応するデータ分析・表示端末２００のハードウェア構成例を示す。

図２（ａ）において、センサ端末１０１は、ジャイロセンサ２０１、加速度センサ２０２、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ：全地球測位網）受信機２０３、気圧センサ２０７、コントローラ２０４、メモリ２０５、及び通信部２０６を備える。また、特には図示しないが、簡単な操作スイッチやタッチパネル式の表示部を備えてもよい。

ジャイロセンサ２０１は、その測定軸（本実施形態では、測定軸はランナー１００（図１）の体軸に実質的に平行な軸を含む互いに直交する３軸である）に沿った回転運動の回転方向の角速度を検出する。なお、角速度を検出できる手段であれば、ジャイロセンサ２０１には限られない。

加速度センサ２０２は、その測定軸（上記３軸）の延伸３方向の各加速度を検出する。なお、加速度を検出できる手段であれば、何でもよい。

ＧＰＳ受信機２０３は、緯度データ、経度データ、速度データ、距離データ等を検出する。なお、走行距離及び速度データを検出できる手段であれば何でもよい。

気圧センサ２０７は、気圧値を検出する。

コントローラ２０４は、ジャイロセンサ２０１、加速度センサ２０２、及びＧＰＳ受信機２０３がそれぞれ出力するセンサデータを取得し、メモリ２０５に保存する。また、コントローラ２０４は、メモリ２０５に保存されたセンサデータを、通信部２０６を介してデータ分析・表示端末２００に送信する。

次に、図２（ｂ）において、データ分析・表示端末２００は、コントローラ２１１、メモリ２１２、通信部２１３、操作指定部２１０、及び表示部２１４を備える。操作指定部２１０及び表示部２１４は、例えばキーボードと液晶ディスプレイ、又は一体式のタッチパネルである。

コントローラ２１１は、図２（ａ）のセンサ端末１０１より、通信部２１３を介してセンサデータを受け取って、メモリ２１２に保持する。

図３は、図２（ａ）のハードウェア構成例を有するセンサ端末１０１が実行する、データ収集処理の例を示すフローチャートである。この処理は、コントローラ２０４がメモリ２０５に記憶されたデータ収集処理プログラムを実行する処理として実現される。ランナー１００がランニングを開始すると、データ収集処理が起動する。ランナー１００がランニングを開始したことの検出は、ＧＰＳ受信機２０３や加速度センサ２０２によるランナー１００の位置の移動の検出に基づいて行うものであってもよいし、ランナー１００が例えば特には図示しない操作スイッチに設けられたスタートボタンスイッチやタッチパネルに設けられたスタートボタンをタップしたことを検出して行うものであってもよい。

まず、コントローラ２０４は、ジャイロセンサ２０１、加速度センサ２０２、及びＧＰＳ受信機２０３の各機器を起動し、センシング動作を開始させる。これにより、各センサの状態が、センサデータ取得中となる（図３のステップＳ３０１）。

次に、コントローラ２０４は、ランナー１００が特には図示しない操作スイッチやタッチパネルにより運動条件を指定したか否かを判定する（ステップＳ３０２）。ランナー１００が指定する運動条件は例えば、当該運動条件を指定したときに、独走（単独走）しているか又は集団走であるか、あるいは練習走か競技会での走行か等、各種センサデータからは読み取ることができない運動条件である。ランナー１００は例えば、特には図示しない表示パネルに表示される運動条件の選択肢の中からタップして選ぶ方法で、運動条件を入力することができる。

ステップＳ３０２の判定がＹＥＳになると、コントローラ２０４は、ユーザが指定した運動条件を入力又は変更する（ステップＳ３０３）。その後、コントローラ２０４は、ステップＳ３０１の処理に戻る。

ステップＳ３０２の判定がＮＯならば、コントローラ２０４は、ユーザの例えば特には図示しない操作スイッチ等の指示により計測が終了したか否かを判定する（ステップＳ３０４）。

ステップＳ３０４の判定がＹＥＳならば、コントローラ２０４は、データ収集処理を終了する。

ステップＳ３０４の判定がＮＯならば、コントローラ２０４は、ステップＳ３０１の処理に戻る。

コントローラ２０４は、ステップＳ３０１において、ジャイロセンサ２０１、加速度センサ２０２、及びＧＰＳ受信機２０３がそれぞれ出力するセンサデータを取得し、ステップＳ３０３でユーザが指定した運動条件（独走／集団走の別など）とともに、メモリ２０５に保存する。また、コントローラ２０４は、定期的（例えば数秒から数十秒おき）に、又はランニング終了時のユーザの指示により、メモリ２０５に保存されたセンサデータを、通信部２０６を介してデータ分析・表示端末２００に送信し、その後、メモリ２０５の記憶内容をクリアする。

次に、図２のデータ分析・表示端末２００が実行するデータ分析処理について説明する。図４は、図２のコントローラ２１１が実行するデータ分析処理の例を示すフローチャートである。この処理は、コントローラ２１１がメモリ２１２に記憶されたデータ分析処理プログラムを実行する処理として実現される。この処理は、例えばユーザ（ランナー１００）の指示により起動される。

まず、コントローラ２１１は、取得部の機能（ステップＳ４０１）を実行する。この機能において、コントローラ２１１は、ジャイロセンサ２０１、加速度センサ２０２、ＧＰＳ受信機２０３、及び気圧センサ２０７がそれぞれ出力し、センサ端末１０１から送られてきてメモリ２１２に保持されている各センサデータに基づいて、以下に説明する各状態値を取得する（ステップＳ４０１）。

図５は、図４のステップＳ４０１の各状態値取得処理の詳細例を示すフローチャートである。

まず、コントローラ２１１は、それぞれセンサ端末１０１から送られてきてメモリ２１２に保持されている、ジャイロセンサ２０１、加速度センサ２０２、ＧＰＳ受信機２０３、及び気圧センサ２０７の各センサデータを入力する（ステップＳ５０１）。

次に、コントローラ２１１は、それぞれランナー１００による運動のパフォーマンスを示す状態値の一種である区間速度、及び、センサデータから求められる運動条件の一種である走行距離を算出する（ステップＳ５０２）。具体的には、コントローラ２１１は、ステップＳ５０１で入力したＧＰＳ受信機２０３からのセンサデータに基づいて、現時点の詳細位置を算出することにより、ランニング開始地点からの走行距離［キロメートル］を算出して、順次メモリ２１２に記録してゆく。また、コントローラ２１１が有する特には図示しないタイマによるランニング開始からの単位時間（例えば１分間）毎の走行距離から、区間速度［メートル／秒］を算出して、順次メモリ２１２に記録してゆく。なお、コントローラ２１１は、ＧＰＳ受信機２０３からのセンサデータに加えて、例えば加速度センサ２０２やジャイロセンサ２０１からの各センサデータを参照することにより、より正確な走行距離や区間速度を算出するようにしてもよい。

次に、コントローラ２１１は、それぞれランナー１００のフォームを示す状態値の一種であるピッチ、ストライド、及びランナー１００の上下動、左右動を算出する（ステップＳ５０３）。ここで、ピッチは、単位時間（例えば１分間）あたりのランナー１００のランニング時の歩数である。ストライドは、ランナー１００のランニング時の歩幅である。上下動は、ランナー１００の体軸の延伸方向（後述する図６の説明を参照）の移動量［センチメートル］である。左右動は、ランナー１００の体軸に対して左右方向に直交する軸の延伸方向（後述する図６の説明を参照）の移動量［センチメートル］である。

ピッチ、ストライド、及び上下動、左右動の算出方法について、以下に説明する。まず、図６は、本実施形態に適用されるジャイロセンサ２０１及び加速度センサ２０２における３軸方向を示す説明図である。本実施形態において、加速度センサ２０２は、ランナー１００の運動中の動作速度の変化の割合（加速度）を計測する。本実施形態においては、加速度センサ２０２は、３軸加速度センサを有し、互いに直交する３軸方向の各々に沿った加速度成分を検出して加速度データとして出力する。すなわち、ランナー１００に対して、上下方向に延伸する軸をｘ軸とし、下向き（地面方向）の加速度成分を＋の向きと規定する。ここで、ｘ軸は概ねランナー１００の体軸の延伸方向に一致する。また、ランナー１００に対して、左右方向に延伸する軸をｙ軸とし、左手方向の加速度成分を＋の向きと規定する。また、ランナー１００に対して、前後方向に延伸する軸をｚ軸とし、前方向（進行方向）の加速度成分を＋の向きと規定する。加速度センサ２０２により取得された加速度データは、コントローラ２１１により生成される時間データに関連付けられる。

ジャイロセンサ２０１は、ランナー１００の運動中の動作方向の変化（角速度）を計測する。本実施形態においては、ジャイロセンサ２０１は、３軸角速度センサを有し、互いに直交する３軸について、各軸に沿った回転運動の回転方向に生じる角速度成分を検出して角速度データとして出力する。ここでは、図６に示されるように、互いに直交するｘ、ｙ、ｚの３軸について、各軸の加速度成分の＋方向に向かって右回り方向に生じる角速度成分を＋の向きと規定する。ここで、ｘ軸の回転方向に生じる角速度成分は、概ねランナー１００の体軸の周りに生じる角速度に一致する。ジャイロセンサ２０１により取得された角速度データは、コントローラ２１１により生成される時間データに関連付けられる。

次に、コントローラ２１１が、図５のステップＳ５０３において、軸推定処理を実行する。図７は、軸推定処理の説明図である。センサ端末１０１を腰に装着した場合を例にすると、ランナー１００は走っている時は、図７（ａ）に示されるように、前傾したり左右に傾いたりしている。加速度センサ２０２やジャイロセンサ２０１のデータをもとにこの傾きを推定し、図７（ｂ）に示されるように、地球の中心から伸びる鉛直方向に対する軸に沿ったデータ、即ち、水平方向（地面の接線方向）に沿ってｙ軸及びｚ軸を取り、鉛直方向をｘ軸方向とした軸座標データに変換するのが軸推定処理である。この推定方式の一例として、例えば加速度センサ２０２の３軸出力とジャイロセンサ２０１の３軸出力をカルマンフィルタやローパスフィルタに入力することにより、地面（水平面）に対する加速度の３軸データと、角速度の３軸データを算出することができる。なお、本実施形態では、カルマンフィルタやローパスフィルタ以外の軸推定方式を採用してもよい。

次に、コントローラ２１１は、図５のステップＳ５０３において、周期推定処理を実行する。図８は、周期推定処理の説明図である。一般に、ランニングにおいては、例えば図８の上段に示すように、一方の足の蹴り出し（図では左足の離地）から、他方の足の接地（右足の接地）及び蹴り出し（右足の離地）、一方の足の接地（左足の接地）を経て、再び一方の足の蹴り出し（左足の離地）を行う、左右各１歩の計２歩分を１周期（ランニング周期）として定義することができる。一方、一連のランニング動作において、加速度センサ２０２により取得され軸推定処理により修正された加速度データのうち上下方向の加速度成分は、例えば図８の下段に示すように、左右の一歩毎に周期性を有する信号波形を示す。このことから、上下方向の加速度成分における２周期分が、ランニング動作における１周期（ランニング周期）に対応することになる。従って、加速度センサ２０２により取得され軸推定処理により修正された上下方向の加速度成分に基づいて、ランナー１００が行ったランニング動作における１周期（右足と左足を交互に１回ずつ動かす一連の動作期間）毎の動作データを安定的に切り出すことができる。これとともに、当該一周期の時間を正確に計測することができる。なお、周期推定処理として、他の方式が採用されてもよい。コントローラ２１１は、この２歩分の１周期を算出することにより、単位時間あたりのランナー１００の歩数すなわちピッチ［歩／分］を算出することができる。

次に、コントローラ２１１は、図５のステップＳ５０３において、上述のようにして算出したピッチと、図５のステップＳ５０２で算出した区間速度とに基づいて、ストライドを算出する。いま、区間速度［メートル／秒］を１分間あたりの速度に換算し、ピッチは１分間あたりのランナー１００の歩数であるから、１歩あたりの歩幅すなわちストライド［メートル］は、「１分間あたりの速度÷ピッチ」として算出することができる。

更に、コントローラ２１１は、図５のステップＳ５０３において、ランナー１００の上下動を算出する。前述した周期推定処理により、加速度センサ２０２により取得され前述した軸推定処理により修正された加速度データのうち上下方向の加速度成分は、例えば図８の下段に示されるように得られるから、これを積分することによりランナー１００の上下動［センチメートル］を算出することができる。

加えて、コントローラ２１１は、図５のステップＳ５０３において、ランナー１００の左右動を算出する。前述した周期推定処理により、加速度センサ２０２により取得され前述した軸推定処理により修正された加速度データのうち左右方向の加速度成分も、上下方向の加速度成分と同様に得られるから、これを積分することによりランナー１００の左右動［センチメートル］を算出することができる。

コントローラ２１１は、図５のステップＳ５０３において、以上のようにして算出したピッチ［歩／分］、ストライド［メートル］、上下動［センチメートル］、及び左右動［センチメートル］を、メモリ２１２に順次記録してゆく。

図５の説明に戻り、コントローラ２１１は、図５のステップＳ５０１で入力した気圧センサ２０７からのセンサデータに基づいて、ランニング時の環境を示す状態値の一種である相対高度［メートル］を算出し、メモリ２１２に順次記録してゆく（ステップＳ５０４）。

そして、コントローラ２１１は、ステップＳ５０４で算出した相対高度を、ステップＳ５０２で算出した走行距離で微分し、アークサインを算出することにより、やはりランニング時の環境を示す状態値の一種である傾斜角度［度］を算出し、メモリ２１２に順次記録してゆく（ステップＳ５０５）。

以上説明したの処理により、コントローラ２１１は、図５に例示されるフローチャートで示される図４のステップＳ４０１の各状態値取得処理を終了し、取得部の機能を終了する。

以上の取得部の機能により、パフォーマンスを示す状態値である区間速度［メートル／秒］、及び、センサデータから求められる運動条件の一種である走行距離走行距離［キロメートル］が取得される。また、それぞれランナー１００のフォームを示す状態値である、ピッチ［歩／分］、ストライド［メートル］、上下動［センチメートル］、及び左右動［センチメートル］が取得される。更に、それぞれランニング時の環境を示す状態値である、相対高度［メートル］及び傾斜角度［度］が取得される。このほか、取得部の機能として、ブレーキ成分又は接地時間等のフォームを示す状態値や、心拍数等のパフォーマンスを示す状態値が取得されてもよい。

図４の説明に戻り、次に図２のデータ分析・表示端末２００のコントローラ２１１は、ステップＳ４０１で取得された各状態値の中から、２つの状態値の種別を、第１状態値種別及び第２状態値種別として指定する（ステップＳ４０２）。この動作は、コントローラ２１１が、操作指定部２１０及び表示部２１４を介してユーザ（ランナー１００）に指定させてもよいし、予め定められた手順に従って自動的に選択してもよい。この結果、コントローラ２１１は例えば、第１状態値種別としてパフォーマンスを示す状態値である区間速度［メートル／秒］を指定し、第２状態値種別としてフォームを示す状態値であるストライド［メートル］を指定する。

次に、コントローラ２１１は、運動条件指定部の機能（ステップＳ４０３）を実行する。この機能において、コントローラ２１１は、操作指定部２１０及び表示部２１４を介してユーザ（ランナー１００）に、運動条件を次の中から指定させる。
（１）走行区間。ステップＳ４０１内の図５のステップＳ５０２で算出された
走行距離［キロメートル］を、例えば１０００［メートル］単位毎に
区切った区間として指定される。
（２）独走又は集団走のどちらであるか。ランナー１００がランニング中に
図３のステップ３０２→Ｓ３０３で任意に入力した値として指定される。
（３）カーブ区間走行中又は直線区間走行中のどちらかであるか。
これについては、後述する。
ユーザは例えば、運動条件として、走行区間を指定する。

次に、コントローラ２１１は、表示制御部の機能（ステップＳ４０４〜Ｓ４１０）を実行する。

まず、コントローラ２１１は、ステップＳ４０２で指定した第１状態値種別及び第２状態値種別に対応するステップＳ４０１で算出された第１状態値及び第２状態値の組を、ステップＳ４０３でユーザに指定させた運動条件に基づいてグルーピングする（ステップＳ４０４）。ステップＳ４０１では、例えば走行距離［キロメートル］毎に第１状態値である区間速度［メートル／秒］と第２状態値であるストライド［メートル］が取得されている。そこで、コントローラ２１１は、この区間速度とストライドの組を、例えば１０００［メートル］毎に区切った走行区間に分けてグルーピングする。

そして、コントローラ２１１は、この結果得られるグループ毎に、図２の表示部２１４上で各グループに対応する第１グラフ領域を描画するステップＳ４０５からＳ４０９の一連の処理を、ステップＳ４１０で全グループ処理したと判定されるまで、繰り返し実行する。

ステップＳ４０５からＳ４０９までの一連の処理において、まず、コントローラ２１１は、ステップＳ４０４のグルーピングにより得られる走行区間毎のグループのうちから１つのグループを選択し、その１つのグループに対応して図２のデータ分析・表示端末２００の表示部２１４に表示させる第１グラフ領域（第１平面座標）を生成する（ステップＳ４０５）。

次に、コントローラ２１１は、ステップＳ４０５で生成した第１グラフ領域上で、第１状態値種別例えば区間速度をＸ軸（横軸）、第２状態値種別例えばストライド［メートル］をＹ軸（縦軸）として、ステップＳ４０１で取得されて現在のグループに分類されている第１状態値と第２状態値の組をプロットする（ステップＳ４０６）。

次に、コントローラ２１１は、ステップＳ４０５で生成した第１グラフ領域上に、事前に取得したユーザ本人のセンサデータに基づいて生成された標準データを重ねて表示させる（ステップＳ４０７）。

続いて、コントローラ２１１は、ステップＳ４０５で生成した第１グラフ領域上に、ステップＳ４０６でプロットした第１状態値と第２状態値の組を近似する第１近似式のグラフを重ねて表示させる（ステップＳ４０８）。

更に、コントローラ２１１は、ステップＳ４０５で生成した第１グラフ領域上に、ステップＳ４０７で表示した標準データを近似する第２近似式のグラフを重ねて表示させる（ステップＳ４０９）。

その後、コントローラ２１１は、ステップＳ４０４でグルーピングした全てのグループについて、ステップＳ４０５からＳ４０９までの一連の処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ４１０）。

ステップＳ４１０の判定がＮＯならば、ステップＳ４０５の処理に戻る。

ステップＳ４１０の判定がＹＥＳならば、表示制御部の機能（ステップＳ４０４〜Ｓ４１０）を終了する。

図９から図１１は、図４のステップＳ４０３で指定された運動条件が走行区間、ステップＳ４０２で指定された第１状態値種別が区間速度［メートル／秒］、第２状態値種別がストライド［メートル］である場合の、ステップＳ４０４にて走行区間でグルーピングされた各グループ毎の、ステップＳ４０５〜Ｓ４１０により表示部２１４上で描画される第１グラフ領域の表示例を示す図である。図９（ａ）は走行区間が０から１０００［メートル］までのグループの表示例、図９（ｂ）は走行区間が１０００から２０００［メートル］までのグループの表示例、図１０（ａ）は走行区間が２０００から３０００［メートル］までのグループの表示例、図１０（ｂ）は走行区間が３０００から４０００［メートル］までのグループの表示例、図１１は走行区間が４０００から５０００［メートル］までのグループの表示例である。各グループの第１グラフ領域の表示例において、８０１は取得された第１状態値（区間速度）と第２状態値（ストライド）の組のプロット例、８０２は図１２に例示されるように予め得られている標準データのプロット例、８０３は取得値のプロット群８０１に対応する第１近似式、８０４は標準データのプロット群８０２に対応する第２近似式である。

以上の第１グラフ領域を図２の表示部２１４に描画する表示制御部の機能に加えて、コントローラ２１１は、表示制御部の追加機能（ステップＳ４１１、Ｓ４１２）を実行する。

この追加機能において、コントローラ２１１はまず、第２グラフ領域を描画するか否かを操作指定部２１０及び表示部２１４を介してユーザに指定させる（ステップＳ４１１）。

ステップＳ４１１の判定がＹＥＳの場合、コントローラ２１１は、表示部２１４上に第２グラフ領域（第２平面座標）を生成し、その第２グラフ領域上で、運動条件に対応する状態値種別をＸ軸、操作指定部２１０及び表示部２１４を介してユーザに選択させたパフォーマンスを示す状態値の状態値種別をＹ軸として、これら２つの状態値種別に対応するステップＳ４０１で取得された状態値の組をプロットする（ステップＳ４１２）。ステップＳ４１１の判定がＮＯの場合には、ステップＳ４１２による第２グラフ領域の描画は実行されない。例えば、コントローラ２１１は、運動条件である走行区間に対応する状態値種別である走行距離［キロメートル］をＸ軸、パフォーマンスを示す状態値種別である区間速度［メートル／秒］をＹ軸とする図１３に例示される第２グラフ領域を描画する。

以上のようにして、ステップＳ４０４からＳ４１０までの表示制御部の機能により、運動条件例えば走行区間でグルーピングされたグループ毎の、第１状態値例えば区間速度と第２状態値例えばストライドの関係を示す第１グラフ領域が、それぞれ図９から図１１に例示されるように、表示部２１４上に表示される。また、ステップＳ４１１とＳ４１２の表示制御部の追加機能により、運動条件例えば走行区間に対応する例えば走行距離の状態値とパフォーマンスを示す例えば区間速度の状態値との関係を示す第２グラフ領域が、表示部２１４上に表示される。なお、表示部２１４上への表示形態としては、各グループ毎の第１グラフ領域と第２グラフ領域を縮小して同時に並列表示してもよいし、各グラフ領域をユーザが順次切り替えて表示させてもよい。このような表示形態により、例えば各グループの第１グラフ領域中の各グラフ（第１グラフ）に対する第１の分析方法として、ユーザ（ランナー１００）は、各グループの第１グラフを第２グラフ領域中のグラフ（第２グラフ）と見比べることができる。この見比べの結果、例えば図１３に例示される第２グラフ１３０１を、破線１３０２として表示される全区間にわたる平均の区間速度と比較することにより、走行距離が３０００［メートル］を過ぎた辺りからペースが落ちていることがわかる。これに対して、走行区間でグルーピングされた図９から図１１の５区間の第１グラフを見ると、図１０（ａ）、（ｂ）及び図１１に示されるように、実際には、走行距離が２０００［メートル］を過ぎた辺りから、ペースを維持するために標準データ８０２よりも取得値８０１のほうがストライドが大きくなっていて、普段の走りができていないことがわかる。すなわち、本実施形態では、図１３に例示されるように単純に運動条件に対応する状態値とパフォーマンスを示す状態値とを比較するだけでなく、運動条件毎にグルーピングされたグループ毎に、パフォーマンスを示す状態値とフォームを示す状態値とを比較することも可能となり、運動条件、パフォーマンス、フォームの観点から詳細なランニングの分析を行うことが可能となる。

図４のフローチャートにおいて、コントローラ２１１は更に、判定部の機能（ステップＳ４１３〜Ｓ４１５）を実行する。

この機能において、コントローラ２１１はまず、ステップＳ４０８で算出した取得値に対応する第１近似式と、ステップＳ４０９で算出した標準データに対応する第２近似式の平均距離を計算する（ステップＳ４１３）。

次に、コントローラ２１１は、ステップＳ４１３で計算した平均距離が既定値以上であるか否かを判定する（ステップＳ４１４）。

ステップＳ４１４の判定がＹＥＳならば、コントローラ２１１は、例えば表示部２１４の第１グラフ領域上で取得値のプロット群に対応する第２近似式（図９から図１１の８０３）を視覚的に変化（点滅、変色）させることにより、あるいは特には図示しないアンプ及びスピーカから音声メッセージにより、報知を行う（ステップＳ４１５）。ステップＳ４１４の判定がＮＯならば、ステップＳ４１５の報知は実行しない。

以上の処理の後、コントローラ２１１は、図４のフローチャートで例示されるデータ分析処理を終了する。

以上のようにして、各グループの第１グラフ領域中の各第１グラフに対する第２の分析方法として、取得値のプロット群に対応する第１近似式（図９から図１１の８０３）と標準データのプロット群に対応する第２近似式（図９から図１１の８０４）の乖離の度合いを判定することができる。これに基づいて、例えば図１０（ａ）、（ｂ）、又は図１１のような走行区間が後半になる場合では、第１近似式８０３が第２近似式８０４から既定値以上乖離しているとして、ユーザへの報知がなされる。これにより、ユーザは、運動条件である走行区間が後半になるに従って、区間速度を維持しようとしてストライドが大きくなる傾向があることを認識することができる。

なお、上記判定部の機能において、「センサデータ範囲内」での乖離度が算出されてもよい。例えば、図９の例において、区間速度（Ｘ軸）が４．８〜５．２［メートル／秒］の間での直線近似式間の平均距離を求める。近似式は直線でなくてもよい。また、標準データの近似式を求め、所定範囲内（例えば、図９のＸ＝４．８〜５．２）での２つの近似式の平均距離を求めてもよい。

図１４は、図４のステップＳ４０３でユーザにより指定された運動条件が独走／集団走、ステップＳ４０２で指定された第１状態値種別が区間速度［メートル／秒］、第２状態値種別がストライド［メートル］である場合の、ステップＳ４０４にて独走又は集団走のいずれであるかによってグルーピングされた各グループ毎の、ステップＳ４０５〜Ｓ４１０により表示部２１４上で描画される第１グラフ領域の表示例を示す図である。図１４（ａ）は独走グループの表示例、図１４（ｂ）は集団走グループの表示例である。

各グループの第１グラフ領域の表示例において、８０１は、図４のステップＳ４０１で取得された第１状態値（区間速度）と第２状態値（ストライド）の組の、図４のステップＳ４０６によるプロット例である。８０２は、予め得られている標準データの、図４のステップＳ４０７によるプロット例である。８０３は、取得値のプロット群８０１に対応して図４のステップＳ４０８で算出される第１近似式の表示例である。８０４は、標準データのプロット群８０２に対応して図４のステップＳ４０９で算出される第２近似式の表示例である。

独走／集団走の運動条件は、図３のステップＳ３０２→Ｓ３０３でユーザによりランニング中に指定されたものであり、図４のステップＳ４０１の第１状態値（区間速度）、及び第２状態値（ストライド）の組の取得時に、一緒に取得できている。従って、図４のステップＳ４０４において、第１状態値（区間速度）、及び第２状態値（ストライド）の各組を、独走又は集団走の運動条件に基づいて、独走中の各状態値のグループと、集団で走行中の各状態値のグループとにグルーピングすることができる。

図１４に例示される第１グラフ領域の表示の後に、コントローラ２１１が、前述した判定部の機能（図４のステップＳ４１３〜Ｓ４１５）を実行することにより、図１４（ａ）の独走グループの場合と、図１４（ｂ）の集団走グループの場合のそれぞれにおいて、取得値のプロット群に対応する第１近似式８０３と標準データのプロット群に対応する第２近似式８０４の乖離の度合いを判定することができる。これに基づいて、例えば図１４（ｂ）の集団走の場合では、第１近似式８０３が第２近似式８０４から既定値以上乖離しているとして、ユーザへの報知がなされる。これにより、ユーザは、運動条件が集団走である場合に、集団に引っ張られて自分の普段の走り以上にストライドが大きくなる傾向があることを認識することができる。

図１５は、図４のステップＳ４０１で取得される状態値である走行距離と相対高度の関係、走行距離と傾斜角度の関係、及び走行距離と傾斜角度及び上下動の関係を示す図である。図５のステップＳ５０４及びＳ５０５で説明したように、図５（ａ）の走行距離と相対高度の関係において、気圧センサ２０７から得られる相対高度を走行距離で微分しアークサインを算出することによって、図５（ｂ）の関係を有する傾斜角度を算出することができる。更に、図５（ｃ）において、図５（ｂ）で示した走行距離と傾斜角度の関係１５０１に、図５のステップＳ５０３で算出される上下動の関係１５０２を重ねてプロットすると、ランニング走路の傾斜角度とランナー１００の上下動は、相関関係があることがわかる。

そこで、図４のステップＳ４０３で運動条件として走行区間を指定し、ステップＳ４０２で第１状態値種別を傾斜角度［度］、第２状態値種別を上下動［センチメートル］に指定する。この結果、図１６に例示されるような、図４のステップＳ４０４にて走行区間でグルーピングされた或るグループについてステップＳ４０５〜Ｓ４１０により表示部２１４上で描画される第１グラフ領域の表示例を得ることができる。中央のラインとして、標準データも同時に表示されている。このような表示形態により、走路の傾斜角度とランナー１００の体の上下動との関係が走行区間毎にどのように変化するかを分析することができる。

上述の実施形態では、第１状態値種別と第２状態値種別の組の例として、パフォーマンスを示す状態値の種別である区間速度とフォームを示す状態値の種別であるストライドとを第１グラフとして対比させた（図９〜図１１、図１４）。あるいは、環境を示す状態値である傾斜角度とフォームを示す状態値の種別である上下動とを第１グラフとして対比させた（図１６）。これに対して、他のパフォーマンス又は環境を示す状態値と他のフォームを示す状態値とを対比させてもよい。他のパフォーマンスを示す状態値としては、区間速度のほかに、心拍数等を選択できる。他の環境を示す状態値としては、傾斜角度のほかに、相対高度を選択できる。他のフォームを示す状態値としては、ストライド、上下動のほかに、ピッチ、ブレーキ成分、左右動、又は接地時間等を選択できる。なお、運動条件としては、図４のステップＳ４０３で前述したように、走行区間、独走又は集団走の別、カーブ区間走行中又は直線区間走行中の別等を選択できる。

図１７は、図４のステップＳ４０３で指定された運動条件が走行区間、ステップＳ４０２で指定された第１状態値種別が区間速度［メートル／秒］、第２状態値種別がピッチ［歩／分］である場合の、ステップＳ４０４にて走行区間でグルーピングされた各グループ毎の、ステップＳ４０５〜Ｓ４１０により表示部２１４上で描画される第１グラフ領域の表示例を示す図である。図１７（ａ）は走行区間が０から１０００［メートル］までのグループの表示例、図１７（ｂ）は走行区間が１０００から２０００［メートル］までのグループの表示例、図１７（ｃ）は走行区間が２０００から３０００［メートル］までのグループの表示例、図１７（ｄ）は走行区間が３０００から４０００［メートル］までのグループの表示例、図１７（ｅ）は走行区間が４０００から５０００［メートル］までのグループの表示例である。図１７において、取得された第１状態値（区間速度）と第２状態値（ピッチ）の組のプロット群、標準データのプロット群、取得値のプロット群に対応する第１近似式、標準データのプロット群に対応する第２近似式の関係は、図９の場合と同様である。図１７に例示される第１グラフ領域の表示の後に、コントローラ２１１が、前述した判定部の機能（図４のステップＳ４１３〜Ｓ４１５）を実行することにより、走行区間の各グループにおいて、取得値のプロット群に対応する第１近似式と標準データのプロット群に対応する第２近似式の乖離の度合いを判定することができる。これに基づいて、例えば図１７（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）のような走行区間が後半になる場合では、第１近似式が第２近似式から既定値以上乖離しているとして、ユーザへの報知がなされる。これにより、ユーザは、運動条件である走行区間が後半になるに従って、ピッチが減少して区間速度を維持できなくなる傾向があることを認識することができる。

運動条件としては、図４のステップＳ４０３で前述したように、カーブ区間走行中又は直線区間走行中の別が選択された場合、例えば特願２０１４−１３３６３５号出願、特願２０１４−１３３７６９号出願に開示されているトラックマッチングによる推定法により、カーブ区間走行中に検出したセンサデータと、直線区間走行中に検出したセンサデータとをグルーピングすることができる。

図１８は、データ分析・表示端末２００が実行する標準データ生成処理の例を示すフローチャートである。この処理は、コントローラ２１１がメモリ２１２に記憶された制御プログラムを実行する処理として実現される。

まず、コントローラ２１１は、第１状態値種別（第１グラフ領域のＸ軸）をユーザ（ランナー１００）に選択させるよう促す表示を表示部２１４に表示する。ユーザは、例えば操作指定部２１０のタッチパネル上で、パフォーマンスを示す状態値の種別である走行距離、区間速度、又は環境を示す状態値の種別である相対高度、傾斜角度等の中から１つを第１状態値種別として選択（タップ）する（ステップＳ１８０１）。

次に、コントローラ２１１は、第２状態値種別（第１グラフ領域のＹ軸）をユーザに選択させるよう促す表示を表示部２１４に表示する。ユーザは、例えば操作指定部２１０のタッチパネル上で、フォームを示す状態値の種別であるピッチ、ストライド、上下動、左右動等の中から１つを第１状態値種別として選択（タップ）する（ステップＳ１８０２）。

続いて、コントローラ２１１は、第１状態値と第２状態値の組の集計範囲をユーザに選択させるよう促す表示を表示部２１４に表示する。ユーザは、例えば操作指定部２１０のタッチパネル上で、例えばランニング期間（いつからいつまで）の指定等により、集計範囲を選択（タップ）する（ステップＳ１８０３）。ここで、ユーザは、集計範囲の一部として運動条件を指定することもできる。ユーザは、標準データを生成するときに、この運動条件を指定することにより、例えば走行区間毎の取得結果、独走時の取得結果、集団走時の取得結果、練習走時の取得結果、又は競技会での走行時の取得結果等のみを集計して標準データを生成するように、絞込み指定を行うことができる。

コントローラ２１１は、ステップＳ１８０１からＳ１８０３の指定に基づいて、メモリ２１２上のステップＳ１８０３にて指定された集計範囲に記憶されている第１状態値と第２状態値の取得データの組を集計することにより、第１状態値（Ｘ軸）と第２状態値（Ｙ軸）の相関関係を示すデータを生成する（ステップＳ１８０４）。

次に、コントローラ２１１は、ステップＳ１８０４で生成されたデータの分散と標準偏差を算出する（ステップＳ１８０５）。

そして、コントローラ２１１は、ステップＳ１８０５で算出された標準偏差に基づいて、所定の標準偏差の範囲外にある分布両端のデータを除外する（ステップＳ１８０６）。

コントローラ２１１は、ステップ１１０６の除外で残ったデータを用いて、Ｘ軸の離散値毎のＹ軸の平均値を算出し、Ｘ軸及びＹ軸の算出結果の組とともに、その平均値を標準データとしてメモリ２１２に記憶させる。このようにして算出された標準データが、図４のステップＳ４０７で用いられる。

以上説明した実施形態では、ジャイロセンサ２０１、加速度センサ２０２、ＧＰＳ受信機２０３、及び気圧センサ２０７のセンサデータ出力に基づいて、走行距離、区間速度、ピッチ、ストライド、上下動、相対高度、傾斜角度等の各状態値がランニング中に算出されて記録されたが、これに限られるものではなく、さまざまなセンサデータの出力や算出結果として物理量を採用することができる。

なお、以上説明した実施形態をまとめると、ランナー１００の運動のパフォーマンスを示す状態値としては、速度、及び、心拍数のうちのいずれかを含んで良く、運動時の環境を示す状態値としては、相対高度、及び、傾斜角度のうちのいずれかを含んで良く、運動のフォームを示す状態値としては、ピッチ、上下動、ブレーキ成分、左右動、及び、接地時間のうちのいずれかを含んで良い。さらに、ランナー１００が運動する際の運動条件としては、当該運動がランニングであるときには、当該ランニングの走行区間、当該ランニング中に独走又は集団走のいずれであるか、及び、当該ランニング中にカーブ区間走行中又は直線区間走行中のどちらであるか、のいずれかを含んで良い。

以上のようにして、本実施形態では、自分の運動中のフォーム情報、生体情報やパフォーマンス情報、環境情報に関する複数のセンサデータの算出結果を組み合わせて、様々な観点の相関関係を分析、表示することが可能となる。

以上の実施形態に関して、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
ユーザの運動に伴ってセンサから出力されたセンサデータに基づいて、前記運動に関連する第１状態を表す複数の第１状態値、及び、前記運動に関連する第２状態を表す複数の状態値であって前記複数の第１状態値と組をなす複数の第２状態値を取得する取得部と、
前記運動時の運動条件を指定する運動条件指定部と、
前記取得部により取得した複数組の状態値を、前記運動条件に基づいて分けられた複数のグループであってかつそれぞれが複数組の状態値を含む前記複数のグループに分けて、前記複数のグループに分けられた前記複数組の状態値を、比較対象となる標準データとともに、一方の軸が前記運動の第１状態を表しかつ他方の軸が前記運動の第２状態を表す第１平面座標上にプロットし、前記グループ毎に分けて、第１の表示として、表示部に表示させる表示制御部と、
を備える表示制御装置。
（付記２）
前記運動条件は、前記運動中に前記ユーザにより指定できる、付記１に記載の表示制御装置。
（付記３）
前記表示制御部は、
出力された前記センサデータを、一方の軸が前記運動条件を表しかつ他方の軸が前記運動のパフォーマンスを表す第２平面座標上にプロットし、第２の表示として、表示部に表示させる、
付記１又は２に記載の表示制御装置。
（付記４）
前記表示制御部は、前記グループ毎に分けられた結果同じ前記第１平面座標上にプロットされる前記第１状態値と前記第２状態値の複数組の値に基づいて第１近似式を取得して前記第１平面座標上に表示し、前記標準データの第２近似式を取得して前記第１平面座標上に表示し、
前記第１近似式及び前記第２近似式の差が既定値に比較して大きいか否かを判定する判定部を更に備える、
付記１ないし３の何れかに記載の表示制御装置。
（付記５）
前記第１状態値は、前記運動のパフォーマンス又は前記運動時の環境を示す状態値であり、
前記第２状態値は、前記運動のフォームを示す状態値である、
付記１ないし４の何れかに記載の表示制御装置。
（付記６）
ユーザの運動に伴ってセンサから出力されたセンサデータに基づいて、前記運動に関連する第１状態を表す複数の第１状態値、及び、前記運動に関連する第２状態を表す複数の状態値であって前記複数の第１状態値と組をなす複数の第２状態値を取得し、
前記運動時の運動条件を指定し、
前記取得した複数組の状態値を、前記運動条件に基づいて分けられた複数のグループであってかつそれぞれが複数組の状態値を含む前記複数のグループに分けて、前記複数のグループに分けられた前記複数組の状態値を、比較対象となる標準データとともに、一方の軸が前記運動の第１状態を表しかつ他方の軸が前記運動の第２状態を表す第１平面座標上にプロットし、前記グループ毎に分けて、第１の表示として、表示部に表示させる、
表示制御方法。
（付記７）
ユーザの運動に伴ってセンサから出力されたセンサデータに基づいて、前記運動に関連する第１状態を表す複数の第１状態値、及び、前記運動に関連する第２状態を表す複数の状態値であって前記複数の第１状態値と組をなす複数の第２状態値を取得するステップと、
前記運動時の運動条件を指定するステップと、
前記取得した複数組の状態値を、前記運動条件に基づいて分けられた複数のグループであってかつそれぞれが複数組の状態値を含む前記複数のグループに分けて、前記複数のグループに分けられた前記複数組の状態値を、比較対象となる標準データとともに、一方の軸が前記運動の第１状態を表しかつ他方の軸が前記運動の第２状態を表す第１平面座標上にプロットし、前記グループ毎に分けて、第１の表示として、表示部に表示させるステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。

１００ ランナー
１０１ センサ端末
１０２ パーソナルコンピュータ
１０３ 表示機器
２００ データ分析・表示端末
２０１ ジャイロセンサ
２０２ 加速度センサ
２０３ ＧＰＳ受信機
２０４、２１１ コントローラ
２０５、２１２ メモリ
２０６、２１３ 通信部
２０７ 気圧センサ
２１０ 操作指定部
２１４ 表示部

Claims (8)

1. ユーザのランニング時にセンサから出力されたセンサデータに基づいて、前記ランニングに関連する第１状態を表す複数の第１状態値、及び、前記第１状態とは異なる状態である前記ランニングに関連する第２状態を表す複数の第２状態値を取得する取得部と、
   前記取得部により取得した第１状態値と第２状態値を組とした複数組の状態値に基づいて第１近似式を取得する第１近似式取得部と、
   前記複数組の状態値との比較対象となる標準データに基づいて第２近似式を取得する第２近似式取得部と、
   一方の軸が前記第１状態を表しかつ他方の軸が前記第２状態を表す第１平面座標上に、前記第１近似式と前記第２近似式を第１の表示として、表示部に表示させる表示制御部と、を備え、
   前記表示制御部は、前記ランニングにおける走行区間を所定の距離毎に分け、前記走行区間毎に前記第１の表示を連続して前記表示部に表示させることを特徴とする表示制御装置。
2. 前記第１近似式及び前記第２近似式の差が既定値に比較して大きいか否かを判定する判定部を更に備える、
   請求項１に記載の表示制御装置。
3. 前記取得部は、複数種類の複数の第１状態値、及び、複数種類の複数の第２状態値を取得する、請求項１または２に記載の表示制御装置。
4. 前記第１状態値は、前記ランニングのパフォーマンスを示す状態値であり、
   前記第２状態値は、前記ランニング時の前記ユーザのフォームを示す状態値である、
   請求項１ないし３の何れか一項に記載の表示制御装置。
5. 前記表示制御部は、
   前記ランニングのパフォーマンスを示す前記第１状態値を、一方の軸が前記ランニングにおける走行区間を表しかつ他方の軸が前記第１状態を表す第２平面座標上にプロットし、第２の表示として、前記表示部に表示させる、
   請求項４に記載の表示制御装置。
6. 前記表示制御部は、
   前記第１の表示と前記第２の表示を、前記表示部に、同時に表示させる、又は切り替えて表示させる、
   請求項５に記載の表示制御装置。
7. ユーザのランニング時にセンサから出力されたセンサデータに基づいて、前記ランニングに関連する第１状態を表す複数の第１状態値、及び、前記第１状態とは異なる状態である前記ランニングに関連する第２状態を表す複数の第２状態値を取得し、
   前記取得した第１状態値と第２状態値を組とした複数組の状態値に基づいて第１近似式を取得し、
   前記複数組の状態値との比較対象となる標準データに基づいて第２近似式を取得し、
   一方の軸が前記第１状態を表しかつ他方の軸が前記第２状態を表す第１平面座標上に、前記第１近似式と前記第２近似式を第１の表示として、表示部に表示させる、表示制御方法であって、
   前記ランニングにおける走行区間を所定の距離毎に分け、前記走行区間毎に前記第１の表示を連続して前記表示部に表示させることを特徴とする表示制御方法。
8. ユーザのランニング時にセンサから出力されたセンサデータに基づいて、前記ランニングに関連する第１状態を表す複数の第１状態値、及び、前記第１状態とは異なる状態である前記ランニングに関連する第２状態を表す複数の第２状態値を取得するステップと、
   前記取得した第１状態値と第２状態値を組とした複数組の状態値に基づいて第１近似式を取得する第１近似式取得ステップと、
   前記複数組の状態値との比較対象となる標準データに基づいて第２近似式を取得する第２近似式取得ステップと、
   一方の軸が前記第１状態を表しかつ他方の軸が前記第２状態を表す第１平面座標上に、前記第１近似式と前記第２近似式を第１の表示として、表示部に表示させるステップと、してコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
   前記表示部に表示させるステップは、前記ランニングにおける走行区間を所定の距離毎に分け、前記走行区間毎に前記第１の表示を連続して前記表示部に表示させることを特徴とするプログラム。