JP7493720B2 - 適応能力評価装置、適応能力評価方法及び適応能力評価プログラム - Google Patents

Description

この発明は、適応能力評価装置、適応能力評価方法及び適応能力評価プログラムに関する。

目標とする運動を視覚教示し、ユーザの脳内にて運動イメージを誘発することで効率的にユーザに目標運動を実施させ、目標とする運動の成功率を上げるアプローチがある。

教示した運動に対して模倣する能力を評価する試みとして、目標運動と実際の運動との類似性について観察を通じて主観評価する取り組みがある（非特許文献１を参照）。

知的障害を伴う自閉症生徒に対する動作模倣に着目した運動指導の方略：授業実践と評価の分析から」、加藤琢也、安井友康、北海道教育大学紀要、教育科学編、64(1)、pp. 71-79、 2013年9月

しかしながら、非特許文献１は、視覚教示された運動をユーザが模倣する能力を正しく評価する手法が未検討である。

この発明の課題は、視覚教示された運動をユーザが模倣する能力を正しく評価することができるようにすることにある。

上記目的を達成するために、この発明のユーザが目標とする運動を模倣する能力を評価する適応能力評価装置は、前記目標とする運動をユーザに提示する目標運動提示部と、前記目標とする運動を行った実行者についての３次元位置情報を保持する目標運動情報保持部と、前記ユーザが前記目標とする運動を所定の回数模倣する際、前記模倣する毎に前記ユーザについての３次元位置データを計測する目標運動計測部と、前記３次元位置情報と前記３次元位置データそれぞれとの類似性を算出する類似性計算部と、前記類似性に対して曲線近似を行う曲線近似部と、前記曲線近似した曲線のパラメータに基づいて、前記ユーザが前記目標とする運動を模倣しようとする運動模倣フェーズと、前記ユーザが前記目標とする運動を最適化しようとするユーザ最適化フェーズとの切り替えタイミングを抽出するフェーズ切替タイミング抽出部と、前記運動模倣フェーズにおける前記類似性に基づいて運動模倣能力評価値を算出する適応能力計算部と、を備えるようにしたものである。

この発明の一態様によれば、視覚教示された運動をユーザが模倣する能力を正しく評価することができる適応能力評価装置、適応能力評価方法及び適応能力評価プログラムを提供することができる。

図１は、この発明の一実施形態に係る適応能力評価装置と、ユーザとの一例を示す模式図である。 図２は、適応能力評価装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図３は、この実施形態に係る適応能力評価装置の機能構成図を示したものである。 図４は、本実施形態における適応能力評価装置がユーザの適応能力を評価するための動作の一例を示すフローチャートである。 図５は、図４中のステップＳ１０５をより詳細に説明したフローチャートである。

以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
［構成］
図１は、この発明の一実施形態に係る適応能力評価装置１０と、模倣動作の試行者であるユーザ２０との一例を示す模式図である。

適応能力評価装置１０は、ユーザ２０に目標とする運動を視覚教示するための映像を出力する。以下において、目標とする運動は、落下や飛行等の規則的に移動する任意の移動物体をユーザ２０の右手で適切に掴む運動であるとして説明する。また、映像は、例えば、目標とする運動を実行した実行者の一人称視点の映像である。なお、映像は、Ｍ回表示される。ここで、Ｍは、任意の正の整数である。ここで説明する目標とする運動は、単なる一例であって、ユーザ２０が実行可能な運動であれば良く、映像も実行者の一人称視点の映像に限られないのは勿論である。

適応能力評価装置１０はさらに、ユーザ２０が目標とする運動を模倣している際のユーザ２０の３次元位置データを取得し、解析する。適応能力評価装置１０は、例えば、目標とする運動を模倣しているユーザ２０の右手の３次元位置データを取得し、解析する。なお、解析方法は、後述する。

ユーザ２０は、適応能力評価装置１０からＭ回視覚教示された目標とする運動を記憶した上で、当該目標とする運動を所定の回数模倣する。

図２は、適応能力評価装置１０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

適応能力評価装置１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のハードウェアプロセッサ１０１を有する。そして、このハードウェアプロセッサ１０１に対し、プログラムメモリ１０２、データメモリ１０３、通信インタフェース１０４及び入出力インタフェース１０５が、バス１０６を介して接続されている。

プログラムメモリ１０２は、記憶媒体として、非一時的な有形のコンピュータ可読記憶媒体として、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはＳＳＤ（Solid State Drive）等の随時書込み及び読出しが可能な不揮発性メモリとＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性メモリとを組み合わせて使用することができる。プログラムメモリ１０２は、各種処理を実行するために必要なプログラムを格納している。すなわち、後述する機能構成の各部における計算機能部は、いずれも、プログラムメモリ１０２に格納されたプログラムを上記プロセッサ１０１により読み出して実行することにより実現され得る。なお、これらの処理機能部の一部または全部は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）、またはＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などの集積回路を含む、他の多様な形式によって実現されても良い。

データメモリ１０３は、有形のコンピュータ可読記憶媒体として、例えば、上記の不揮発性メモリと、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性メモリとを組み合わせて使用したストレージである。データメモリ１０３は、プロセッサ１０１がプログラムを実行して各種処理を行う過程で取得及び生成されたデータを記憶するために用いられる。すなわち、データメモリ１０３には、各種処理が行われる過程で、適宜、各種データを記憶するための領域が確保される。

通信インタフェース１０４は、例えば一つ以上の有線または無線の通信モジュールを含むことができる。例えば、通信インタフェース１０４は、Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイントや携帯電話基地局と無線接続する無線通信モジュールを含む。さらに通信インタフェース１０４は、近距離無線技術を利用して外部装置と無線接続するための無線通信モジュールを含むこともできる。

入出力インタフェース１０５は、ユーザインタフェース装置１０７とのインタフェースである。なお、図２では、「ユーザインタフェース装置」を「ユーザＩＦ装置」と記載している。

ユーザインタフェース装置１０７は、入力装置１０７１及び出力装置１０７２を含む。入力装置１０７１は、例えば、出力装置１０７２である表示デバイスの表示画面上に配置された、静電方式又は圧力方式を採用した入力検知シートであり、ユーザのタッチ位置を入出力インタフェース１０５を介してプロセッサ１０１に出力する。出力装置１０７２は、例えば液晶、有機ＥＬ（Electro Luminescence）、等を使用した表示デバイスであり、入出力インタフェース１０５から入力された信号に応じた画像及びメッセージを表示する。

センサ１０８は、ユーザ２０が目標とする運動を模倣する際にユーザ２０の３次元位置データを計測することが可能なセンサである。センサ１０８は、例えば、距離センサ、加速度センサ等、ユーザ２０の運動に対するユーザ２０の３次元位置データを計測可能なセンサであれば良い。例えば、ユーザ２０の右腕等に加速度センサを張り付け、ユーザ２０の右腕の動きを加速度センサによって検出することにより、右腕の動きについての３次元位置データを計測することができる。なお、センサ１０８は、適応能力評価装置１０内に配置されても良いし、適応能力評価装置１０とは別個の装置として配置されても良い。また、センサ１０８は、１つ又は複数のカメラに置き換え可能である。すなわち、１つ又は複数のカメラにより、ユーザ２０が目標とする運動を模倣する際のユーザ２０についての３次元位置データを計測可能であれば、センサ１０８は、１つ又は複数のカメラに置き換え可能である。その他、センサ１０８は、ユーザ２０が目標とする運動を模倣する際のユーザ２０についての３次元位置データを計測可能な装置であれば良く、上述した例に限定されないのは勿論である。

図３は、この実施形態に係る適応能力評価装置１０の機能構成図を示したものである。

適応能力評価装置１０は、目標運動提示部３０１と、目標運動情報保持部３０２と、目標運動実行制御部３０３と、目標運動計測部３０４と、類似性計算部３０５と、曲線近似部３０６と、フェーズ切替タイミング抽出部３０７と、適応能力計算部３０８と、を備える。

目標運動提示部３０１は、出力装置１０７２を介して、ユーザ２０に目標とする運動を視覚教示するための映像を提示する。目標とする運動は、上述したように、規則的に移動する任意の移動物体を右手で適切に掴む運動であり、視覚教示するための映像は、当該移動飛行物体を右手で適切に掴めた一人称視点の映像である。

目標運動情報保持部３０２は、目標運動提示部３０１が提示する、ユーザ２０に目標とする運動を視覚教示するための映像を保持する。さらに目標運動情報保持部３０２は、目標とする運動を視覚教示するための映像を撮影した際に取得した、当該運動を実行した実行者の３次元位置情報を保持している。目標運動情報保持部３０２は、例えば、データメモリ１０３に構成され得る。３次元位置情報は、例えば、実行者の右腕についての、以下の式１で表現される３次元位置情報

を保持している。

ここで、ｘ、ｙ、ｚは右手のｚ、ｙ、ｚ座標成分であり、例えば、

は、視覚教示した右手の動きの１回目に計測におけるｘ座標成分である。すなわち、式１で表される３次元位置情報は、実行者が目標とする運動を実行した際の実行者の右腕の動きを時系列でｎ回計測していることを示す。ここで、ｎは、任意の正の整数である。また、３次元位置情報の座標の原点は、Ｍ回目標とする運動を視覚教示後、ユーザ２０が目標とする運動を模倣する際に適応能力評価装置１０がユーザ２０が目標とする運動を模倣する際に取得する３次元位置データの座標の原点と同一になるように設定されていれば、任意の場所で良い。さらに、式１のｘ、ｙ、ｚ座標成分も、ユーザ２０が目標とする運動を模倣する際に取得する３次元位置データと同一の場所であれば任意の場所で良い。

目標運動実行制御部３０３は、ユーザ２０が目標とする運動を模倣することができるよう、目標とする運動を制御する。例えば、目標運動実行制御部３０３は、目標運動提示部３０１で視覚教示した目標とする運動と同じ運動をユーザ２０が行えるように、移動物体の挙動を制御する。すなわち、目標運動実行制御部３０３は、ユーザ２０が目標とする運動を所定の回数模倣する際に、同一の条件であれば、その所定の回数の模倣において目標運動提示部３０１を介して視覚教示した目標とする運動と同じ規則的な動きを移動物体が行うように制御する。なお、目標とする運動が例えば、ユーザ２０自身の体を動かすことで実行可能である運動、すなわち移動物体等を使用しない運動である場合、目標運動実行制御部３０３は、省略可能である。

目標運動計測部３０４は、センサ１０８によって計測した、ユーザ２０が目標とする運動を模倣する際のユーザ２０の３次元位置データを取得する。目標運動計測部３０４は、目標運動実行制御部３０３から３次元位置情報の計測タイミングを取得する。そして、目標運動計測部３０４は、ユーザ２０が模倣を行う毎に、当該タイミングでユーザ２０についての右腕の３次元位置データをｎ回計測する。また、目標運動計測部３０４は、このｎ回の計測を所定の回数、例えばＮ回実施する。ここで、Ｎは、２以上の正の整数である。

類似性計算部３０５は、目標運動情報保持部３０２から実行者についての３次元位置情報と、目標運動計測部３０４からユーザ２０についてのＮ回分の３次元位置データと、を取得する。そして、類似性計算部３０５は、３次元位置情報及び３次元位置データに基づいて類似性ＲＥを算出する。

曲線近似部３０６は、類似性計算部３０５で算出された類似性ＲＥに対して説明変数ｐの関数ｆ（ｐ）の各係数α、β、γ、δを求める曲線近似を行う。なお、この関数ｆ（ｐ）の具体的な説明は後述する。

フェーズ切替タイミング抽出部３０７は、関数ｆ（ｐ）で求められた各係数α，β，γ，δのうちのδを運動模倣フェーズとユーザ最適化フェーズの切り替えタイミングとして扱う。ここで、ユーザ２０が目標とする運動を複数回模倣する場合、ユーザ２０の動作は、運動模倣フェーズとユーザ最適化フェーズの２つのフェーズを含む。運動模倣フェーズは、最初の模倣からある回数までの、ユーザ２０が目標とする運動を忠実に模倣しようとするフェーズである。ユーザ最適化フェーズは、ユーザ２０が独自に目標とする運動を最適化しようとするフェーズである。そして、δは、この２つのフェーズの切り替えタイミングとして扱われる。

適応能力計算部３０８は、運動模倣フェーズである１回目からδ回目までの類似性ＲＥを運動模倣能力として取り扱う。そして適応能力計算部３０８は、運動模倣能力の平均値を運動模倣能力評価値として算出する。

また、適応能力評価装置１０は、出力装置１０７２を介して、ユーザ２０又は図示していない適応能力評価装置１０の管理者に適応能力計算部３０８で算出された運動模倣能力評価値を提示することが可能である。

［動作］
図４は、本実施形態における適応能力評価装置１０がユーザ２０の適応能力を評価するための動作の一例を示すフローチャートである。適応能力評価装置１０のプロセッサ１０１がプログラムメモリ１０２に格納された適応能力評価プログラムを読み出して実行することにより、このフローチャートの動作が実現される。このフローチャートは、ユーザ２０又は適応能力評価装置１０の管理者によってユーザ２０の運動に対する適応能力を評価したい旨の指示を適応能力評価装置１０が受信することにより開始する。

まず、目標運動提示部３０１は、ユーザ２０に目標とする運動を視覚教示するための映像を出力する（ステップＳ１０１）。すなわち、目標運動提示部３０１とは、目標運動情報保持部３０２に保存されている目標とする運動についての情報を読み出し、出力装置１０７２を介して、ユーザ２０に目標とする運動を視覚教示するための映像を出力する。

目標運動提示部３０１は、映像がＭ回出力されたかどうかを判定する（ステップＳ１０２）。映像がＭ回出力されていない場合、目標運動提示部３０１は、ステップＳ１０１に戻り、再度目標とする運動を視覚教示するための映像を出力する。プロセッサ１０１は、映像がＭ回出力されたと判定した場合、ステップＳ１０３の処理に進む。

目標運動提示部３０１によって映像がＭ回出力されたと判定した場合、目標運動実行制御部３０３は、ユーザ２０が目標とする運動を模倣できるように、移動物体が視覚教示における規則的な移動と同一の挙動になるように制御し、目標運動計測部３０４は、ユーザ２０の３次元位置データを取得する（ステップＳ１０３）。例えば、目標運動実行制御部３０３は、出力装置１０７２を介して、ユーザ２０に目標とする運動を開始することを報知した後、移動物体の挙動を制御する。或いは、目標運動実行制御部３０３は、映像の出力が終了したことをユーザ２０又は適応能力評価装置１０の管理者に報知し、ユーザ２０が目標運動を模倣する準備ができた段階でユーザ２０又は管理者からの入力装置１０７１を介した開始指示に応じて、ユーザが目標とする運動を模倣できるように移動物体の挙動を制御する。

さらに、目標運動計測部３０４は、例えば、ユーザ２０が目標とする運動を模倣している際にユーザ２０の右腕の３次元位置データをｎ回計測する。３次元位置データＨ_ｉは、以下の式２のように表される。

ここで、

は、ユーザ２０によるｉ回目の目標とする運動の試行におけるｘ座標成分の１回目の計測値である。上記式２から理解できるように、目標運動計測部３０４は、各回の模倣において、目標運動情報保持部３０２に保持された目標とする運動と同じ回数、すなわちユーザ２０の動きについての３次元位置データをｎ回計測する。

目標運動計測部３０４は、ユーザ２０の３次元位置データをＮ回計測したどうかを判定する（ステップＳ１０４）。ユーザ２０の３次元位置データをＮ回計測していないと判定する場合、目標運動計測部３０４は、ステップＳ１０３に戻る。

目標運動計測部３０４によってユーザ２０の３次元位置データをＮ回計測したと判定された場合、適応能力評価装置１０は、目標運動情報保持部３０２に保持された３次元位置情報及び目標運動計測部３０４によって計測された３次元位置データに基づいて、運動模倣能力評価値を算出する（ステップＳ１０５）。

図５は、図４のステップＳ１０５をより詳細に説明したフローチャートである。

類似性計算部３０５は、目標運動情報保持部３０２から３次元位置情報と、目標運動計測部３０４で計測されたＮ回分のユーザ２０の動きについての３次元位置データを取得する（ステップＳ２０１）。すなわち、類似性計算部３０５は、式１で示されたユーザ２０に視覚教示した目標とする運動の実行者の３次元位置情報及び目標運動計測部３０４により計測されたユーザ２０の３次元位置データを取得する。

類似性計算部３０５は、取得した３次元位置情報と３次元位置データに基づいて両者の類似性ＲＥを算出する（ステップＳ２０２）。類似性ＲＥは、以下の式３のように算出される。

曲線近似部３０６は、類似性計算部３０５で算出された類似性ＲＥに対して説明変数ｐ＝１，．．．，Ｎとする関数ｆ（ｐ）を算出する（ステップＳ２０３）。関数ｆ（ｐ）は、α、β、γ、δをパラメータとする以下の式４で表される。

具体的には、ｐ＝ｉの時、ＲＥ_ｉが目的変数となり、誤差

を最小化するようなパラメータ（α，β，γ，δ）を求める。ユーザ２０は、模倣の開始からある試行回数までは目標とする運動を模倣しようとするフェーズである運動模倣フェーズで動作し、その後の試行では、ユーザ独自に運動を最適化するフェーズである運動最適化フェーズで動作する。適応能力評価装置１０は、ユーザ２０の運動模倣能力を評価するため、運動模倣フェーズの運動情報を抽出して評価する必要がある。ここで、運動模倣フェーズでは、ユーザ２０の動作が目標とする運動に近づいていくため、コサイン類似度が上昇する。その後、目標とする運動の試行回数が増加して運動最適化フェーズに移行すると、ユーザ２０は、目標とする運動を自分なりに最適化していくことになる。すなわち、目標とする運動を模倣する際に個人差を含むようになるため、一度上昇したコサイン類似度は、目標とする運動の試行回数の増加とともに低下していく。曲線近似部３０６は、以上で説明されるようなコサイン類似度と試行回数のデータから、運動模倣フェーズの抽出を行うため、曲線近似を行う。曲線近似部３０６は、曲線が上に凸且つ類似度の上昇と下降特性が異なる曲線であるとして式４にて曲線近似を行う。式４は、上に凸であるためα＜０であり、曲線であることからβの指数関数である。δは、上述の制約で表される値、すなわち試行回数である。γは、バイアスである。

フェーズ切替タイミング抽出部３０７は、関数ｆ（ｐ）で求められた（α，β，γ，δ）のうちδを運動模倣フェーズとユーザ最適化フェーズの切り替えタイミングとして扱う（ステップＳ２０４）。δが近似曲線の頂点であるため、δ以前を運動模倣フェーズとし、以降を運動最適化フェーズとして取り扱う。δは、上述の制約により１乃至Ｎのうちいずれかの値になる。そのため、δの値は、ユーザ２０の何度目の試行回数であるかを表すことになるため、運動模倣フェーズとユーザ最適化フェーズの切り替えタイミングとして扱うことが可能である。

適応能力計算部３０８は、１回目からδ回目までの類似性を運動模倣能力として扱う。すなわち、ｉ＝［１，δ］の類似性

を運動模倣能力として扱う。１回目の試行からδ回目までの試行は、運動模倣フェーズとなる。そのため、これらの試行での類似性ＲＥは、ユーザ２０の目標とする運動を模倣する能力である運動模倣能力を示すことになる。そして、適応能力計算部３０８これらの１回目からδ回目までの類似性の平均値

を運動模倣能力評価値として算出する（ステップＳ２０５）。

［作用効果］
上記実施形態によれば、目標とする運動に対して模倣しようとするフェーズと、ユーザ２０独自に目標とする運動を最適化しようとするフェーズの切り分けが可能になる。これにより、より正しくユーザ２０が目標とする運動を模倣する能力について評価することができる。

［他の実施形態］
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、上記実施形態では、目標とする運動を試行する際のユーザ２０の右腕の３次元位置データを取得と説明した。しかしながら、ユーザ２０の全身の３次元位置データを取得しても良い。

また、前記実施形態に記載した手法は、計算機（コンピュータ）に実行させることができるプログラム（ソフトウェア手段）として、例えば磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＭＯ等）、半導体メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等）等の記録媒体に格納し、また通信媒体により伝送して頒布することもできる。なお、媒体側に格納されるプログラムには、計算機に実行させるソフトウェア手段（実行プログラムのみならずテーブル、データ構造も含む）を計算機内に構成させる設定プログラムをも含む。本装置を実現する計算機は、記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、また場合により設定プログラムによりソフトウェア手段を構築し、このソフトウェア手段によって動作が制御されることにより上述した処理を実行する。なお、本明細書で言う記録媒体は、頒布用に限らず、計算機内部或いはネットワークを介して接続される機器に設けられた磁気ディスク、半導体メモリ等の記憶媒体を含むものである。

要するに、この発明は上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。さらに、上記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適当な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。

１０…適応能力評価装置
２０…ユーザ
１０１…プロセッサ
１０２…プログラムメモリ
１０３…データメモリ
１０４…通信インタフェース
１０５…入出力インタフェース
１０６…バス
１０７…ユーザインタフェース装置
１０７１…入力装置
１０７２…出力装置
１０８…センサ
３０１…目標運動提示部
３０２…目標運動情報保持部
３０３…目標運動実行制御部
３０４…目標運動計測部
３０５…類似性計算部
３０６…曲線近似部
３０７…フェーズ切替タイミング抽出部
３０８…適応能力計算部

Claims (8)

1. ユーザが目標とする運動を模倣する能力を評価する適応能力評価装置であって、
   前記目標とする運動をユーザに提示する目標運動提示部と、
   前記目標とする運動を行った実行者についての３次元位置情報を保持する目標運動情報保持部と、
   前記ユーザが前記目標とする運動を所定の回数模倣する際、前記模倣する毎に前記ユーザについての３次元位置データを計測する目標運動計測部と、
   前記３次元位置情報と前記３次元位置データそれぞれとの類似性を算出する類似性計算部と、
   前記類似性に対して曲線近似を行う曲線近似部と、
   前記曲線近似した曲線のパラメータに基づいて、前記ユーザが前記目標とする運動を模倣しようとする運動模倣フェーズと、前記ユーザが前記目標とする運動を最適化しようとするユーザ最適化フェーズとの切り替えタイミングを抽出するフェーズ切替タイミング抽出部と、
   前記運動模倣フェーズにおける前記類似性に基づいて運動模倣能力評価値を算出する適応能力計算部と、
   を備える、適応能力評価装置。
2. 前記類似性は、前記３次元位置情報及び前記３次元位置データのコサイン類似度である、請求項１に記載の適応能力評価装置。
3. 前記類似性を目的変数とし、前記目的変数と、前記所定の回数までの正の整数を説明変数とした関数との間の誤差を最小化するような前記関数を算出する、
   請求項１又は２に記載の適応能力評価装置。
4. 前記所定の回数がＮ回であるとき、前記説明変数をｐ＝１，．．．，Ｎと表し、前記関数をｆ（ｐ）と表し、前記類似性をＲＥと表し、前記関数は、α、β、δ、γを前記パラメータとする式
   で表され、ここで、｜ｐ－δ｜は、ｐ－δの絶対値であり、α＜０且つδは、［１，Ｎ］の範囲内であり、前記誤差は、
   で表される、請求項３に記載の適応能力評価装置。
5. 前記δは、前記運動模倣フェーズと前記ユーザ最適化フェーズの切り替えタイミングである、請求項４に記載の適応能力評価装置。
6. 前記運動模倣能力評価値は、前記運動模倣フェーズにおける前記類似性の平均値である、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の適応能力評価装置。
7. 適応能力評価装置のプロセッサが実行し、ユーザが目標とする運動を模倣する能力を評価する適応能力評価方法であって、
   前記目標とする運動をユーザに提示することと、
   前記目標とする運動を行った実行者についての３次元位置情報を保持することと、
   前記ユーザが前記目標とする運動を所定の回数模倣する際、前記模倣する毎に前記ユーザについての３次元位置データを計測することと、
   前記３次元位置情報と前記３次元位置データそれぞれとの類似性を算出することと、
   前記類似性に対して曲線近似を行うことと、
   前記近似された曲線のパラメータに基づいて、前記ユーザが前記目標とする運動を模倣しようとする運動模倣フェーズと、前記ユーザが前記目標とする運動を最適化しようとするユーザ最適化フェーズとの切り替えタイミングを抽出することと、
   前記運動模倣フェーズにおける前記類似性に基づいて運動模倣能力評価値を算出することと、
   を備える、適応能力評価方法。
8. コンピュータを請求項１乃至６のいずれか１項に記載の適応能力評価装置として機能させる適応能力評価プログラム。