JP7442155B2 - Information processing device, support system, terminal device, information processing method, and program - Google Patents
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Description
本開示は一般に情報処理装置、支援システム、端末装置、情報処理方法、及びプログラムに関し、より詳細には、トレーニングに関するトレーニング情報の処理を行う情報処理装置、支援システム、端末装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。 The present disclosure generally relates to an information processing device, a support system, a terminal device, an information processing method, and a program, and more specifically, the present disclosure relates to an information processing device, a support system, a terminal device, an information processing method, and a program that process training information related to training. Regarding the program.
特許文献1は、運動支援装置を開示する。この運動支援装置は、脈拍測定部と、移動ペース測定部と、ガイド部と、を備える。利用者によって任意の運動強度レベルが選択され、ワークアウト開始の指示がなされると、移動ペース測定部は、利用者の移動ペースを測定する。また、脈拍測定部は、利用者の脈拍数を測定する。ガイド部は、脈拍測定部により測定された脈拍数が、利用者によって選択された運動強度レベルに対応する脈拍数の範囲外であるか否かを判定する。その判定がYESの場合、ガイド部は、測定された移動ペースを、測定された脈拍数に応じて補正する。
特許文献1に記載されている運動支援装置では、利用者によって選択された運動強度レベルに基づいて、ガイド部が利用者の移動ペースを決めている。そのため、利用者が自身の運動強度レベルを的確に把握できていない場合等には、利用者に適したトレーニングが実施できない可能性がある。
In the exercise support device described in
本開示は、上記事由に鑑みてなされており、ユーザに適したトレーニングの情報を提供することを可能とすることを目的とする。 The present disclosure has been made in view of the above reasons, and aims to make it possible to provide training information suitable for users.
本開示の一態様に係る情報処理装置は、属性情報取得部と、環境情報取得部と、決定部と、出力部と、を備える。前記属性情報取得部は、ユーザの属性に関する属性情報を取得する。前記環境情報取得部は、前記ユーザのトレーニング環境に関する環境情報を取得する。前記決定部は、少なくとも前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定する。前記出力部は、前記決定部で決定された前記トレーニング情報を出力する。前記トレーニング情報は、前記トレーニングの強度と前記トレーニングにおける前記ユーザの着衣との組み合わせを含む。
本開示の一態様に係る情報処理装置は、属性情報取得部と、環境情報取得部と、決定部と、出力部と、所持衣服情報記憶部と、を備える。前記属性情報取得部は、ユーザの属性に関する属性情報を取得する。前記環境情報取得部は、前記ユーザのトレーニング環境に関する環境情報を取得する。前記決定部は、少なくとも前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定する。前記出力部は、前記決定部で決定された前記トレーニング情報を出力する。前記所持衣服情報記憶部は、前記ユーザが使用可能な衣服の情報を記憶する。前記トレーニング情報は、前記トレーニングの種別、前記トレーニングの強度、前記トレーニングの時間、及び前記トレーニングにおける前記ユーザの着衣のうちの少なくとも一つを含む。前記決定部は、前記所持衣服情報記憶部に記憶されている衣服のうちから、前記ユーザの着衣を選択する。
本開示の一態様に係る情報処理装置は、属性情報取得部と、環境情報取得部と、決定部と、出力部と、を備える。前記属性情報取得部は、ユーザの属性に関する属性情報を取得する。前記環境情報取得部は、前記ユーザのトレーニング環境に関する環境情報を取得する。前記決定部は、少なくとも前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定する。前記出力部は、前記決定部で決定された前記トレーニング情報を出力する。前記決定部は、前記トレーニングが実施される場合に前記ユーザの深部体温が所定期間、閾値温度以上に維持されるよう、前記トレーニング情報を決定する。前記トレーニング情報は、前記トレーニングの強度及び前記トレーニングの時間を含む。前記トレーニングの強度は、前記トレーニングの開始時点から第1期間の経過時点で、前記ユーザの深部体温を前記閾値温度に到達させる第1トレーニング強度と、前記第1期間の経過後であって前記所定期間としての第2期間、前記ユーザの深部体温を前記閾値温度以上の温度に維持させる第2トレーニング強度と、を含む。前記第2トレーニング強度は、前記第1トレーニング強度と同等以下の強度である。
本開示の一態様に係る情報処理装置は、属性情報取得部と、環境情報取得部と、決定部と、出力部と、予測部と、体温情報取得部と、比較部と、を備える。前記属性情報取得部は、ユーザの属性に関する属性情報を取得する。前記環境情報取得部は、前記ユーザのトレーニング環境に関する環境情報を取得する。前記決定部は、少なくとも前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定する。前記出力部は、前記決定部で決定された前記トレーニング情報を出力する。前記予測部は、前記決定部により決定された前記トレーニング情報に従って前記ユーザが前記トレーニングを実施した場合の、前記ユーザの体温を予測する。前記体温情報取得部は、前記トレーニング情報に従って前記ユーザが前記トレーニングを実施する実施時に測定された、前記ユーザの体温の測定値を取得する。前記比較部は、前記予測部で予測された前記ユーザの体温の予測値と前記体温情報取得部で取得された前記ユーザの体温の測定値とを比較する。前記決定部は、少なくとも前記比較部での比較結果と前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべき新たなトレーニングに関する新たなトレーニング情報を決定する。前記出力部は、前記決定部で決定された前記新たなトレーニング情報を出力する。
An information processing device according to one aspect of the present disclosure includes an attribute information acquisition unit, an environment information acquisition unit, a determination unit, and an output unit. The attribute information acquisition unit acquires attribute information regarding user attributes. The environmental information acquisition unit acquires environmental information regarding a training environment of the user. The determination unit determines training information regarding training that the user should perform based on at least the attribute information and the environment information. The output unit outputs the training information determined by the determination unit. The training information includes a combination of the intensity of the training and clothing of the user during the training.
An information processing device according to an aspect of the present disclosure includes an attribute information acquisition section, an environment information acquisition section, a determination section, an output section, and a owned clothing information storage section. The attribute information acquisition unit acquires attribute information regarding user attributes. The environmental information acquisition unit acquires environmental information regarding a training environment of the user. The determination unit determines training information regarding training that the user should perform based on at least the attribute information and the environment information. The output unit outputs the training information determined by the determination unit. The owned clothing information storage unit stores information on clothing that can be used by the user. The training information includes at least one of the type of training, the intensity of the training, the time of the training, and clothing worn by the user during the training. The determining unit selects the user's clothes from among the clothes stored in the owned clothing information storage unit.
An information processing device according to one aspect of the present disclosure includes an attribute information acquisition unit, an environment information acquisition unit, a determination unit, and an output unit. The attribute information acquisition unit acquires attribute information regarding user attributes. The environmental information acquisition unit acquires environmental information regarding a training environment of the user. The determination unit determines training information regarding training that the user should perform based on at least the attribute information and the environment information. The output unit outputs the training information determined by the determination unit. The determining unit determines the training information such that the user's core body temperature is maintained at a threshold temperature or higher for a predetermined period when the training is performed. The training information includes the intensity of the training and the time of the training. The intensity of the training is a first training intensity that causes the core body temperature of the user to reach the threshold temperature after a first period has elapsed from the start of the training, and a first training intensity that causes the user's core body temperature to reach the threshold temperature after the first period has elapsed. A second period as a period, and a second training intensity for maintaining the user's core body temperature at a temperature equal to or higher than the threshold temperature. The second training intensity is equal to or less than the first training intensity.
An information processing device according to one aspect of the present disclosure includes an attribute information acquisition section, an environmental information acquisition section, a determination section, an output section, a prediction section, a body temperature information acquisition section, and a comparison section. The attribute information acquisition unit acquires attribute information regarding user attributes. The environmental information acquisition unit acquires environmental information regarding a training environment of the user. The determination unit determines training information regarding training that the user should perform based on at least the attribute information and the environment information. The output unit outputs the training information determined by the determination unit. The prediction unit predicts the user's body temperature when the user performs the training according to the training information determined by the determination unit. The body temperature information acquisition unit acquires a measured value of the user's body temperature, which is measured when the user performs the training according to the training information. The comparison unit compares the predicted value of the user's body temperature predicted by the prediction unit and the measured value of the user's body temperature acquired by the body temperature information acquisition unit. The determining unit determines new training information regarding new training that the user should perform, based on at least the comparison result of the comparing unit, the attribute information, and the environment information. The output unit outputs the new training information determined by the determination unit.
本開示の一態様に係る支援システムは、前記情報処理装置と、端末装置と、を備える。前記端末装置は、前記出力部から出力された情報を提示する。 A support system according to one aspect of the present disclosure includes the information processing device and a terminal device. The terminal device presents information output from the output unit.
本開示の一態様に係る端末装置は、前記支援システムに前記端末装置として用いられる。 A terminal device according to an aspect of the present disclosure is used as the terminal device in the support system.
本開示の一態様に係る支援システムは、前記情報処理装置と、測定装置と、を備える。前記測定装置は、前記ユーザの生体情報を測定する。前記決定部は、少なくとも、前記測定装置で測定された前記ユーザの生体情報と前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記トレーニング情報を決定する。 A support system according to one aspect of the present disclosure includes the information processing device and a measurement device. The measuring device measures biological information of the user. The determining unit determines the training information based on at least the user's biological information, the attribute information, and the environmental information measured by the measuring device.
本開示の一態様に係る情報処理方法では、ユーザの属性に関する属性情報を取得し、前記ユーザのトレーニング環境に関する環境情報を取得し、少なくとも前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定し、決定された前記トレーニング情報を出力する。前記トレーニング情報は、前記トレーニングの強度と前記トレーニングにおける前記ユーザの着衣との組み合わせを含む。
本開示の一態様に係る情報処理方法では、ユーザの属性に関する属性情報を取得し、前記ユーザのトレーニング環境に関する環境情報を取得し、少なくとも前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定し、決定された前記トレーニング情報を出力する。前記トレーニング情報は、前記トレーニングの種別、前記トレーニングの強度、前記トレーニングの時間、及び前記トレーニングにおける前記ユーザの着衣のうちの少なくとも一つを含む。前記トレーニング情報の決定において、ユーザが使用可能な衣服の情報を記憶する所持衣服情報記憶部に記憶されている衣服のうちから、前記ユーザの着衣を選択する。
本開示の一態様に係る情報処理方法では、ユーザの属性に関する属性情報を取得し、前記ユーザのトレーニング環境に関する環境情報を取得し、少なくとも前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定し、決定された前記トレーニング情報を出力する。前記トレーニング情報の決定において、前記トレーニングが実施される場合に前記ユーザの深部体温が所定期間、閾値温度以上に維持されるよう、前記トレーニング情報を決定する。前記トレーニング情報は、前記トレーニングの強度及び前記トレーニングの時間を含む。前記トレーニングの強度は、前記トレーニングの開始時点から第1期間の経過時点で、前記ユーザの深部体温を前記閾値温度に到達させる第1トレーニング強度と、前記第1期間の経過後であって前記所定期間としての第2期間、前記ユーザの深部体温を前記閾値温度以上の温度に維持させる第2トレーニング強度と、を含む。前記第2トレーニング強度は、前記第1トレーニング強度と同等以下の強度である。
本開示の一態様に係る情報処理方法では、ユーザの属性に関する属性情報を取得し、前記ユーザのトレーニング環境に関する環境情報を取得し、少なくとも前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定し、決定された前記トレーニング情報を出力し、決定された前記トレーニング情報に従って前記ユーザが前記トレーニングを実施した場合の、前記ユーザの体温を予測し、前記トレーニング情報に従って前記ユーザが前記トレーニングを実施する実施時に測定された、前記ユーザの体温の測定値を取得し、予測された前記ユーザの体温の予測値と取得された前記ユーザの体温の測定値とを比較し、少なくとも前記ユーザの体温の予測値及び前記ユーザの体温の測定値の比較結果と前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべき新たなトレーニングに関する新たなトレーニング情報を決定し、決定された前記新たなトレーニング情報を出力する。
In an information processing method according to an aspect of the present disclosure, attribute information regarding attributes of a user is acquired, environmental information regarding a training environment of the user is acquired, and based on at least the attribute information and the environment information, the user Training information regarding training to be performed is determined, and the determined training information is output. The training information includes a combination of the intensity of the training and clothing of the user during the training.
In an information processing method according to an aspect of the present disclosure, attribute information regarding attributes of a user is acquired, environmental information regarding a training environment of the user is acquired, and based on at least the attribute information and the environment information, the user Training information regarding training to be performed is determined, and the determined training information is output. The training information includes at least one of the type of training, the intensity of the training, the time of the training, and clothing worn by the user during the training. In determining the training information, the user's clothing is selected from among the clothing stored in the owned clothing information storage unit that stores information on clothing available to the user.
In an information processing method according to an aspect of the present disclosure, attribute information regarding attributes of a user is acquired, environmental information regarding a training environment of the user is acquired, and based on at least the attribute information and the environment information, the user Training information regarding training to be performed is determined, and the determined training information is output. In determining the training information, the training information is determined such that the core body temperature of the user is maintained at or above a threshold temperature for a predetermined period when the training is performed. The training information includes the intensity of the training and the time of the training. The intensity of the training is a first training intensity that causes the core body temperature of the user to reach the threshold temperature after a first period has elapsed from the start of the training, and a first training intensity that causes the user's core body temperature to reach the threshold temperature after the first period has elapsed. A second period as a period, and a second training intensity for maintaining the user's core body temperature at a temperature equal to or higher than the threshold temperature. The second training intensity is equal to or less than the first training intensity.
In an information processing method according to an aspect of the present disclosure, attribute information regarding attributes of a user is acquired, environmental information regarding a training environment of the user is acquired, and based on at least the attribute information and the environment information, the user Determine training information regarding training to be performed, output the determined training information, predict the body temperature of the user when the user performs the training according to the determined training information, and predict the body temperature of the user according to the training information. Obtaining a measured value of the user's body temperature measured when the user performs the training, and comparing the predicted value of the user's body temperature with the obtained measured value of the user's body temperature. , determining new training information regarding a new training that the user should perform, based on at least a comparison result of a predicted value of the user's body temperature and a measured value of the user's body temperature, the attribute information, and the environmental information; The determined new training information is output.
本開示の一態様に係るプログラムは、1以上のプロセッサに前記情報処理方法を実行させるためのプログラムである。 A program according to one aspect of the present disclosure is a program for causing one or more processors to execute the information processing method.
以下、実施形態に係る支援システム100について、図面を用いて説明する。ただし、下記の実施形態は、本開示の様々な実施形態の1つに過ぎない。下記の実施形態は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。
A
(1)概要
健康の維持及び促進、或いはストレス解消等を目的に、スポーツ、様々な筋力トレーニング等に取り組む人が多く見られるが、一般的に高度な施設及び設備等の利用は費用面の負担が大きく、また一部のトップアスリートを除き、専門のトレーナー又はコーチの指導を受けることは難しく、競技パフォーマンス及び記録の向上につながる効果的なトレーニングの実践は非常に難しいのが現実である。なおトレーニングとは、一般的に運動刺激に対する身体の適応性を利用し、意志力を含めて人体の形態、機能などスポーツ能力をより強化、発達させる過程のことをいうが、ここでは、人が自らの意思で身体に何らかの負荷を課すことで、ダイエット又は筋力の衰えの抑制又は回復させる目的で行う軽い運動、エクササイズ、体操等であってもよい。
(1) Overview Many people engage in sports and various types of strength training for the purpose of maintaining and promoting health or relieving stress, but in general, the use of advanced facilities and equipment is costly. The reality is that it is very difficult to receive the guidance of a professional trainer or coach except for some top athletes, and it is extremely difficult to implement effective training that will lead to improved competitive performance and records. Training generally refers to the process of using the body's adaptability to exercise stimuli to further strengthen and develop sports abilities such as the form and function of the human body, including willpower. It may be light exercise, exercise, gymnastics, etc. performed for the purpose of dieting or suppressing or recovering muscle weakness by voluntarily imposing some kind of load on the body.
本実施形態の支援システム100は、例えば、高度な施設及び設備等の利用、専門のトレーナー又はコーチの指導を受けること等が難しい、一般的なユーザ200に対して、ユーザ200個人に適したトレーニング情報を提供することを目的とする。もちろん、本実施形態の支援システム100のユーザ200は、一般的なユーザに限られるものではなく、アスリート或いはそのコーチ等、運動の専門家であってもよい。
The
図1に示すように、支援システム100は、情報処理装置10と、端末装置20と、測定装置30と、を備えている。
As shown in FIG. 1, the
図2に示すように、情報処理装置10は、属性情報取得部1311(図2では「属性取得部」)と、環境情報取得部1315(図2では「環境取得部」)と、を備えている。
As shown in FIG. 2, the
属性情報取得部1311は、ユーザ200の属性に関する属性情報を取得する。属性情報とは、ユーザ200の特徴・性質に関する情報であり、特に、ユーザ200の身体機能及び/又は運動機能に関連する情報を含み得る。属性情報の例としては、ユーザ200の年齢、生年月日、人種、居住地、性別、身長、体重、除脂肪量、筋肉量、体脂肪量、体脂肪率、トレーニングレベル等、様々ないわゆるユーザ200のプロファイル情報が挙げられる。ここでのトレーニングレベルとは、ユーザ200の例えば身体機能(運動機能)の程度を示す指標を意味するものを指し、代表的なものとしては最大酸素摂取量(VO2max)、無酸素性作業閾値(AT)、最大仕事量(WRmax)、安静時心拍数、最大心拍数等の情報を含み得る。様々なユーザ200のプロファイル情報の例としては、上記したものに代えて/加えて、運動習慣に関する情報(運動種、運動実施時間、運動実施頻度、運動実施期間、運動負荷等)を含み得る。
The attribute
環境情報取得部1315は、ユーザ200のトレーニング環境に関する環境情報を取得する。環境情報とは、ユーザ200がトレーニングを実施する際の、トレーニング環境全般に関する情報である。環境情報は、例えば、ユーザ200から指定されたトレーニング実施時間及び実施場所の、環境の情報を含み得る。環境情報の例としては、天候、気温、湿度、風速、風向、日射量等が挙げられる。
The environmental
情報処理装置10は、決定部132と、出力部137と、を更に備えている。
The
決定部132は、少なくとも属性情報と環境情報とに基づいて、ユーザ200が行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定する。出力部137は、決定部132で決定されたトレーニング情報を出力する。
The determining
このように、本実施形態の情報処理装置10及びそれを備えた支援システム100によれば、属性情報と環境情報とを用いてトレーニング情報が決定される。すなわち、トレーニング情報には、ユーザ200自身の属性情報とユーザ200の周囲の環境情報とが反映されている。そのため、ユーザ200は、トレーニング情報に基づいてトレーニングを実施することで、自身に適したトレーニングを行うことが可能となる。
In this way, according to the
要するに、本実施形態の情報処理装置10及び支援システム100によれば、ユーザ200個人に適したトレーニングの情報を提供することが可能となる、という利点がある。
In short, the
(2)詳細
以下、本実施形態の支援システム100について、図面を参照してより詳細に説明する。本実施形態の支援システム100は、例えば、ユーザ200の持久性運動能力又はパフォーマンスを向上させることを目的として用いられるが、支援システム100の目的はこれに限られるものではない。
(2) Details Below, the
図1に示すように、支援システム100は、情報処理装置10と、端末装置20と、測定装置30と、を備えている。
As shown in FIG. 1, the
情報処理装置10は、通信ネットワーク40を介して端末装置20と接続可能である。通信ネットワーク40は、インターネット、電話網等を含み得る。通信ネットワーク40は、単一の通信プロトコルに準拠したネットワークだけではなく、異なる通信プロトコルに準拠した複数のネットワークで構成され得る。通信プロトコルは、周知の様々な有線及び無線通信規格から選択され得る。図1では簡略化されているが、通信ネットワークは、リピータハブ、スイッチングハブ、ブリッジ、ゲートウェイ、ルータ等のデータ通信機器を含み得る。
The
(2.1)端末装置
端末装置20は、出力部137から出力された情報を提示するために用いられる。
(2.1) Terminal Device The
端末装置20は、情報端末である。端末装置20は、例えば、ユーザ200によって所持される携帯型の装置である。端末装置20は、例えば、スマートフォンである。なお、端末装置20は、スマートフォンに限らず、タブレット端末等の携帯情報端末、パーソナルコンピュータ(デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ等)、腕時計型の端末装置、又はスマートテレビ等であってもよい。また、端末装置20は、汎用の装置に限らず、専用の装置であってもよい。
The
端末装置20は、図3に示すように、入力部21と、提示部22と、通信部23と、処理部24と、を備える。
As shown in FIG. 3, the
入力部21は、端末装置20に情報を入力するために用いられる。入力部21は、端末装置20を操作するための入力装置を備える。入力装置は、例えば、タッチパッド及び/又は1以上のボタンを有する。入力装置は、タッチパッドに限定されず、キーボード又はポインティングデバイス、メカニカルなスイッチ等であってもよい。入力装置は、音声入力装置を備えていてもよい。入力部21は、複数の入力装置を備えていてもよい。
The
提示部22は、端末装置20から情報を提示(出力)するために用いられる。提示部22は、情報を提示するための提示装置を備える。提示装置は、情報を表示するための画像表示装置を備える。画像表示装置は、例えば、液晶ディスプレイ又は有機ELディスプレイ等の薄型のディスプレイ装置である。なお、入力部21のタッチパッドと提示部22の画像表示装置とでタッチパネルが構成されてもよい。提示装置は、情報を音で出力する音声出力装置を備えてもよい。
The
通信部23は、第1通信部231と第2通信部232とを備える。
The
第1通信部231は、情報処理装置10と通信するための通信モジュールである。第1通信部231は、通信ネットワーク40に接続可能であり、通信ネットワーク40を通じた通信を行う機能を有する。第1通信部231は、所定の通信プロトコル(第1通信プロトコル)に準拠している。第1通信プロトコルは、周知の様々な有線及び無線通信規格から選択され得る。
The
第2通信部232は、測定装置30と通信するための通信モジュールである。第2通信部232は、ここでは、第1通信プロトコルとは異なる所定の第2通信プロトコルに準拠している。第2通信プロトコルは、周知の様々な有線及び無線通信規格から選択され得る。第2通信プロトコルは、例えば、近距離の無線通信に適したプロトコル(例えばBluetooth(登録商標)で用いられるプロトコル)が採用され得る。
The
第1通信プロトコルと第2通信プロトコルとは同じであってもよい。第1通信部231と第2通信部232とは、一つの通信モジュールにより構成されていてもよい。
The first communication protocol and the second communication protocol may be the same. The
処理部24は、例えば、1以上のプロセッサ(マイクロプロセッサ)と1以上のメモリとを含むコンピュータシステムにより実現され得る。処理部24は、例えば、1以上のプロセッサ(マイクロプロセッサ)と1以上のメモリとを含むコンピュータシステムにより実現され得る。つまり、1以上のプロセッサが1以上のメモリに記憶された1以上の(コンピュータ)プログラム(アプリケーション)を実行することで、処理部24として機能する。プログラムは、ここでは処理部24のメモリに予め記録されているが、インターネット等の電気通信回線を通じて、又はメモリカード等の非一時的な記録媒体に記録されて提供されてもよい。
The
処理部24は、端末装置20の全体的な制御、すなわち、入力部21、提示部22、及び通信部23を制御するように構成される。処理部24の機能は、処理部24の1以上のプロセッサが、プログラムを実行することで実現される。
The
処理部24がプログラムを実行することで、提示部22は、種々の情報の入力をユーザ200に促す情報(画面、音声等)を提示する。ユーザ200は、提示部22に提示された情報に対して、入力部21を介して種々の情報を入力する。
When the
入力部21により入力される情報としては、例えば、ユーザ200の属性に関する属性情報、ユーザ200が使用可能な(例えばユーザ200が所有する)衣服に関する所持衣服情報、ユーザ200の目標に関する目標情報、ユーザ200のトレーニング情報に対する採用の可否を表す可否情報等が挙げられる。すなわち、入力部21は、属性情報等の種々の情報の入力を受け付ける。
The information inputted by the
処理部24は、入力部21の操作に応じて入力された情報を、第1通信部231から通信ネットワーク40を通じて情報処理装置10へ送信する機能を有している。第1通信部231は、入力部21に入力された情報を情報処理装置10へ送信する通信部(送信部)として機能する。
The
処理部24は、通信ネットワーク40を通じて第1通信部231により情報処理装置10からの情報を受け取る機能を有している。処理部24は、情報処理装置10からの情報を、提示部22により提示する機能を有している。このように、処理部24は、第1通信部231により情報処理装置10から種々の情報を受け取り、提示部22により受け取った情報を提示する。
The
提示部22により提示される情報としては、例えば、ユーザ200が行うべきトレーニングに関するトレーニング情報、トレーニングの評価結果に関する評価結果情報、トレーニングのスケジュールに関するスケジュール情報等が挙げられる。
Examples of the information presented by the
また、端末装置20は、上述のように、第2通信部232により測定装置30と通信可能である。測定装置30は、ユーザ200の生体情報を測定するために用いられる装置である。
Furthermore, as described above, the
(2.2)測定装置
測定装置30は、ユーザ200の生体情報を測定する。本実施形態では、測定装置30が測定するユーザ200の生体情報はユーザ200の体温であって、測定装置30は、いわゆる温度センサである。本実施形態の測定装置30は、ユーザ200の耳に装着されて、ユーザ200の鼓膜温度を測定するよう構成されている。
(2.2) Measuring Device The measuring
図4に示すように、測定装置30は、測定部31と、通信部32と、記憶部33と、筐体34と、を備える。
As shown in FIG. 4, the measuring
通信部32は、端末装置20の第2通信部232と通信するための通信モジュールである。通信部32は、第2通信プロトコルに準拠している。
The
筐体34は、測定部31、通信部32、及び記憶部33を保持する。筐体34は、例えば樹脂製であり、図5に示すように、ユーザ200の耳に装着可能な形状を有している。筐体34は、ユーザ200の耳の外耳道に挿入される挿入部を備えている。筐体34は、ユーザ200の耳の耳介に引っ掛けられる引っ掛け部を備えていてもよい。ユーザ200の耳への装着性を向上させたり、位置ズレによる不快感及び計測精度の低下を防止したりするために、筐体34は、ユーザ200の設置部分(耳)の形状に合わせて作成されるのが好ましい。もちろん、サイズ又は形状が互いに異なる複数の筐体34が準備され、ユーザ200が自身に適したサイズ及び形状の筐体34を選択できてもよい。
The
測定部31は、挿入部に配置される。すなわち、測定部31は、筐体34がユーザ200の耳に装着された状態でユーザ200の鼓膜に臨むように配置される。
The measuring
測定部31は、例えば、環境温度を検出する温度検出素子と、温度測定部位(ユーザ200の鼓膜又はその周辺)から放射される赤外線を検出する赤外線検出素子と、を備えている。温度検出素子は、例えば、サーミスタである。赤外線検出素子は、例えば、冷接点と温接点とを含むサーモパイルである。測定部31は、温度検出素子で検出された環境温度と、赤外線検出素子で検出された赤外線強度と、に基づいて、ユーザ200の鼓膜温度を測定する。
The
要するに、本実施形態の測定装置30は、ユーザ200の生体情報として、ユーザ200の体温を測定する。特に、本実施形態の測定装置30は、ユーザ200の鼓膜温度を測定する。ここで、鼓膜温度は、ユーザ200の深部体温に近いと言われる。深部体温とは、人体の内部(脳或いは内臓など)の温度である。深部体温は、体表温度(皮膚温)と異なり、主として視床下部で司られる人体の恒常性のために外気温などの環境の影響を受けにくいとされる。すなわち、本実施形態の測定装置30は、ユーザ200の体温として、ユーザ200の深部体温を測定する。
In short, the measuring
このように、本実施形態の測定装置30は、ユーザ200の鼓膜温度を測定することで、ユーザ200の生体情報(深部体温)を非侵襲に測定することが可能である。また、測定装置30は、ユーザ200の耳に装着可能であるため、トレーニング中のユーザ200の邪魔になりにくい。
In this way, the measuring
測定部31は、ユーザ200の生体情報として、ユーザ200がトレーニングを実施する前の鼓膜温度(初期温度T0)を測定する。また、測定部31は、ユーザ200の生体情報として、ユーザ200がトレーニングを実施している際の鼓膜温度(運動時温度)を測定する。例えば図5に示すように、測定装置30は、トレーニングとしてのランニングを実施しているユーザ200の耳に装着されて、ユーザ200の運動時温度を測定する。測定部31は、ユーザ200がトレーニングを実施している際(トレーニングを実施する実施時)に、ユーザ200の生体情報(鼓膜温度)を連続的に測定する。本開示では、「生体情報を連続的に測定する」とは、生体情報(温度)の測定値を、定期的又は不定期に複数回得ることを意味する。一例において、「生体情報を連続的に測定する」とは、生体情報を1分間に1回以上測定することを意味し得、1分間に10回以上測定することであってもよく、1分間に30回以上測定することであってもよく、1分間に60回以上測定することであってもよい。本開示では、「生体情報を連続的に測定する」とは、生体情報を一回のみ測定することは含まない。
The
測定部31で測定された鼓膜温度は、端末装置20からの求めに応じて又は測定装置30の筐体34に設けられた適宜の操作部への操作に応じて、通信部32を介して端末装置20へ送信される。測定装置30は、測定部31で測定した鼓膜温度をリアルタイムで端末装置20へ送信してもよい。トレーニング実施時のユーザ200の鼓膜温度(運動時温度)の情報を受け取った端末装置20は、受け取った鼓膜温度情報を情報処理装置10へ送信する。
The eardrum temperature measured by the
記憶部33は、測定部31が測定した生体情報(鼓膜温度)を記憶する。記憶部33は、1以上の記憶装置を含む。記憶装置は、例えば、RAM(Random Access Memory)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)等である。
The
なおここでは、測定装置30が測定する生体情報の一例として深部体温に近しい鼓膜温度を挙げて説明したが、ユーザ200の生体情報のうち、トレーニングによって変動が見られるものであれば同様の作用効果が得られることは言うまでもなく、測定した生体情報に応じて、より最適なトレーニングメニュー(トレーニング情報)を提供できる。
Note that although eardrum temperature, which is close to core body temperature, has been described as an example of the biological information measured by the measuring
ユーザ200から得られる生体情報のうち鼓膜温度(深部体温)以外の例(測定部31が測定するユーザ200の生体情報の他の例)としては、ユーザ200の心拍数、呼吸数、心拍変動、動脈血酸素飽和度(SPO2)、体表温度(皮膚温)、平均皮膚温、ユーザ200が着用している衣服の衣服内温度、ユーザ200が着用している衣服の衣服内湿度、ユーザ200の体表上の局所的な発汗量、全身発汗量、等が挙げられる。心拍数、呼吸数、心拍変動は、例えば、ユーザ200の手首につけた光学式心拍センサによって測定可能である。また、動脈血酸素飽和度(SPO2)は、ユーザ200の手首につけた光学式動脈血酸素飽和度センサによって測定可能である。体表温度(皮膚温)は、ユーザ200の体表につけた温度センサ(サーミスタ等)によって測定可能である。平均皮膚温は、全身を代表する皮膚温の一つとして部位毎の皮膚温に基づき算出でき、例えば、Ramanathanの4点法の式:(平均皮膚温)=0.3×(胸皮膚温)+0.3×(上腕皮膚温)+0.2×(大腿皮膚温)+0.2×(下腿皮膚温)で算出可能である。ただし、胸、上腕、大腿、下腿の皮膚温のうち、外気温の影響を受けにくい胸の皮膚温だけの測定結果を用いてもよい。衣服内温度は、ユーザ200が着用している衣服に装着された温度センサ(サーミスタ等)で取得できる。衣服内湿度はユーザ200が着用している衣服に装着された湿度センサで取得できる。体表上の局所的な発汗量は、ユーザ200の部位につけたカプセルを経由した湿度を湿度センサで検出する等して測定できる。全身発汗量は、ユーザ200の体表上の複数の代表部位での局所的な発汗量から、体表面積、部位毎の発汗率を考慮し推定する等して測定することができる。測定装置30の測定部31は、上記した装置(光学式心拍センサ、温度センサ等)のうちの一以上の装置の機能を有していればよい。
Among the biological information obtained from the
なおまた、ここでは気温等の外乱を受けにくく、ユーザ200が受けているトレーニング負荷を正確に判別できる深部体温を生体情報として取り込む場合において、深部体温に近しい鼓膜温度を測定する事例について説明したが、測定装置30が測定する深部体温は、食道温、直腸温等であってもよい。食道温、直腸温の測定方法としては、温度センサが内蔵された小型カプセル(測定装置30)をユーザ200が飲用し、ユーザ200の体内を通過するカプセルの温度を測定する方法がある。この方法でも、ユーザ200の深部体温を非侵襲に測定することが可能であり、ユーザ200のトレーニングを阻害しにくい。また、深部体温としては、鼓膜温度の他にも、脇下或いは舌下、胸、腹(へそ)など様々な部位で測定された温度から推定可能である。また、深部体温は、鼓膜温度と比べて簡単に測定可能な体表温度又は呼気温度から推定されてもよい。例えば、測定装置30は、温度の測定値を所定の換算式又はアルゴリズム等に従って変換した値を、ユーザ200の深部体温の測定値としてもよい。
Furthermore, here, we have described an example in which the eardrum temperature, which is close to the core body temperature, is measured when capturing the core body temperature as biological information, which is less susceptible to disturbances such as temperature and can accurately determine the training load that the
鼓膜温度の測定方法として説明した赤外線とサーミスタによる非侵襲の方式は、測定する鼓膜温度の精度を大きく向上できるものであるが、測定装置30による鼓膜温度の測定方法はこのような方式に限られない。測定装置30は、サーミスタによって直接皮膚温又は耳孔内の温度を測定する構成を採用してもよい。これにより、小型化、軽量化、低コスト化を実現し、ユーザの使用感及び使い勝手を向上できる。
Although the non-invasive method using infrared rays and a thermistor described as a method for measuring eardrum temperature can greatly improve the accuracy of the measured eardrum temperature, the method for measuring eardrum temperature using the measuring
なおまた、測定装置30が測定する生体情報は一つに限ったものではない。測定装置30は、例えば鼓膜温度と心拍数、といった複数の生体情報を測定してもよい。これにより、ユーザ200にかかる運動負荷をより正確に推定することが可能となり、トレーニングメニュー(トレーニング情報)のさらなる精度向上が図れる。
Furthermore, the biological information measured by the measuring
(2.3)情報処理装置
情報処理装置10は、図2に示すように、通信部11と、記憶部12と、処理部13とを備える。情報処理装置10は、例えば、サーバにより実現され得る。
(2.3) Information Processing Device The
通信部11は、通信インタフェースである。通信部11は、通信ネットワーク40に接続可能であり、通信ネットワーク40を通じた通信を行う機能を有する。通信部11は、所定の通信プロトコル(第1通信プロトコル)に準拠している。第1通信プロトコルは、周知の様々な有線及び無線通信規格から選択され得る。通信部11は、端末装置20と通信可能に接続される。これによって、情報処理装置10は、端末装置20と通信可能である。
The
(2.3.1)記憶部
記憶部12は、処理部13が利用する情報及び処理部13で生成される情報を記憶するために用いられる。記憶部12は、1以上の記憶装置を含む。記憶装置は、例えば、RAM(Random Access Memory)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)等である。記憶部12は、処理部13のメモリと共用されていてもよい。
(2.3.1) Storage Unit The
図2に示すように、記憶部12は、ユーザ情報記憶部121と、環境情報記憶部122と、衣服情報記憶部123と、トレーニング種別記憶部124と、予測式記憶部125と、を備えている。
As shown in FIG. 2, the
ユーザ情報記憶部121は、ユーザ200の情報であるユーザ情報を記憶する。ユーザ情報記憶部121は、ここでは、複数のユーザ200のユーザ情報を記憶する。複数のユーザ200のユーザ情報は、ユーザ200毎に割り当てられた識別情報(ID)と紐付けて、ユーザ200毎に記憶されている。
The user
ユーザ情報は、ここでは、ユーザ200の属性に関する属性情報と、ユーザ200が使用可能な衣服に関する所持衣服情報と、ユーザ200の目標に関する目標情報と、ユーザ200のトレーニングの履歴に関する履歴情報と、を含んでいる。そのため、ユーザ情報記憶部121は、属性情報を記憶する属性情報記憶部1211と、所持衣服情報を記憶する所持衣服情報記憶部1212と、目標情報を記憶する目標情報記憶部1213と、履歴情報を記憶する履歴情報記憶部1214と、を備えている。
Here, the user information includes attribute information regarding attributes of the
上述のように、属性情報は、ユーザ200の特徴・性質に関する情報であり、特に、ユーザの身体機能及び/又は運動機能に関連する情報(運動機能情報)を含んでいる。
As described above, the attribute information is information related to the characteristics/properties of the
属性情報としては、中期的に変動し得る属性情報と、長期的に変動の少ない(変動のない)属性情報と、が含まれ得る。ここでの「中期的」とは、週・月単位の期間を指し、「長期的」とは、年単位の期間を指すが、これに限定されるものではない。 The attribute information may include attribute information that may change over the medium term and attribute information that does not change over the long term (no change). "Medium-term" here refers to a period of weeks or months, and "long-term" refers to a period of years, but is not limited to this.
長期的に変動の少ない属性情報としては、ユーザ200の年齢、生年月日、人種、性別、身長(成人の場合)等が挙げられる。長期的に変動の少ない属性情報は、一度登録すれば、その後更新されなくてもよい。 Attribute information that does not change over a long period of time includes the user's 200 age, date of birth, race, gender, height (in the case of an adult), and the like. Attribute information that does not change much over a long period of time does not need to be updated after it is registered once.
中期的に変動し得る属性情報としては、ユーザ200の身長(未成年の場合)、居住地、体重、除脂肪量、筋肉量、体脂肪量、体脂肪率、トレーニングレベル等、様々ないわゆるユーザ200のプロファイル情報が挙げられる。
Attribute information that may change over the medium term includes various so-called user information such as the
トレーニングレベルとは、ユーザ200の現在の身体機能(運動機能)の程度を示す指標である。トレーニングレベルの代表的な例としては、最大酸素摂取量(VO2max)、無酸素性作業閾値(AT)、最大仕事量(WRmax)、安静時心拍数、最大心拍数の情報が挙げられる。最大酸素摂取量(VO2max)、及び無酸素性作業閾値(AT)の測定方法としては、直接的には呼気ガス分析装置等の機器を用いて測定する方法があるが、最大酸素摂取量(VO2max)は、走る時間を決めた12分間走(クーパー走)、走る距離を決めた1500m走、または3000m走、または20mシャトルラン等によっても測定することが可能である。また、ユーザ200がスマートウォッチ又はランニングウォッチ等を所有している場合、トレーニング実施時以外の日常又はトレーニング時の心拍数をモニタリングすることで、最大酸素摂取量(VO2max)、無酸素性作業閾値(AT)を測定することも可能である。その他のトレーニングレベルの一例としては、ユーザ200が30分間ランニングを実施する場合のキロ当たりの最短タイムが挙げられる。キロ当たりの最短タイムとは、走行時間(30分)を、ユーザ200が走行時間(30分間)で走破した距離(km)で除算した値の、自己ベストを意味する。なお、ランニングを実施する時間によって、キロ当たりの最短タイムは変化し得る。そのため、例えば、30~90分間の間で30分毎に最短タイムを記憶する(つまり、30分間走のキロ当たりの最短タイム、60分間走のキロ当たりの最短タイム、90分間走のキロ当たりの最短タイムをそれぞれ記憶する)ことが望ましい。
The training level is an index indicating the degree of the user's 200 current physical function (motor function). Typical examples of training levels include information on maximum oxygen uptake (VO 2 max), anaerobic threshold (AT), maximum workload (WRmax), resting heart rate, and maximum heart rate. Maximum oxygen uptake (VO 2 max) and anaerobic threshold (AT) can be measured directly using equipment such as an exhaled gas analyzer; (VO 2 max) can also be measured by a 12-minute run (Cooper run) with a fixed running time, a 1500 m run, a 3000 m run, a 20 m shuttle run, etc. with a fixed running distance. In addition, if the
中期的に変動し得る属性情報は、ユーザ200がシステムを初めて利用する際に一度登録し、その後適時に情報が更新されることが好ましい。特に、ユーザ200のトレーニングレベルは、トレーニングを積み重ねていく或いはトレーニングを長期間行わないことで変化し得る。そのため、トレーニングレベルは、適宜情報が更新されることが好ましい。ユーザ200が支援システム100を用いて定期的にトレーニングを実施している場合、トレーニングレベルは、ユーザ200のトレーニングの実績(トレーニング実施時に測定された最大酸素摂取量(VO2max)等)に基づいて情報処理装置10又は外部のサーバなどが推定してもよい。
It is preferable that the attribute information, which may change over the medium term, be registered once when the
属性情報は、ユーザ200の平熱体温を含んでもよい。トレーニングの強度の決定、ユーザ200の深部体温の予測等には、ユーザ200の初期温度T0が用いられる(後述する)が、平熱体温或いは平熱体温から推定される深部体温の推定値を、初期温度T0の代わりに用いることで、初期温度T0の測定を省略することができる。ただし、初期温度T0を用いた方が、トレーニング実施中のユーザ200の深部体温の予測等の精度が向上するため、好ましい。平熱体温は、健康管理又は疾病診断のため脇下、舌下、額等の部位で単回測定される体温計により測定することができる。なお、属性情報に含まれる平熱体温は、平時に測定されたユーザ200の鼓膜温度、食道温、直腸温等(すなわち、平時に測定されたユーザ200の深部体温)であってもよい。
The attribute information may include the normal body temperature of the
属性情報は、処理部13の属性情報取得部1311が、通信ネットワーク40を介して端末装置20から取得する。
The attribute
所持衣服情報は、ユーザ200が使用可能な衣服に関する情報である。ユーザ200が使用可能な衣服としては、ユーザ200が所有する衣服が挙げられる。ユーザ200が使用可能な衣服は、ユーザ200が他者又はレンタル会社等から借用可能な衣服を含んでもよい。
Possession clothing information is information regarding clothing that can be used by the
所持衣服情報は、処理部13の所持衣服情報取得部1312が、通信ネットワーク40を介して端末装置20から取得する。
The owned clothing information is acquired by the owned clothing
目標情報は、ユーザ200の目標、特にユーザ200のトレーニング目標に関する情報である。トレーニング目標は、トレーニングを通じてユーザ200が達成したい任意の目標であり得る。トレーニング目標の一例としては、これまでのフルマラソンの最速タイムが3時間13分であるユーザ200が、2か月後に開催されるフルマラソン大会においてタイムを3分縮めること等が挙げられる。
The goal information is information regarding the goals of the
目標情報は、処理部13の目標情報取得部1313が、通信ネットワーク40を介して端末装置20から取得する。
The target information is acquired by the target
履歴情報は、ユーザ200が支援システム100(情報処理装置10)を用いて行ったトレーニングの履歴に関する情報である。トレーニングの履歴は、決定部132により決定されたトレーニング情報の履歴、比較部134による比較結果の履歴、評価部135による評価結果の履歴等を含み得る。
The history information is information regarding the history of training performed by the
環境情報記憶部122は、環境情報を記憶する。上述のように、環境情報は、ユーザ200のトレーニング環境に関する情報であり、ユーザ200から指定されたトレーニング実施時間及び実施場所の環境の情報を含み得る。
The environmental
環境情報としては、短期的な変動がある環境情報と、長期的に変動の少ない(変動のない)環境情報と、が含まれ得る。ここでの「短期的」とは、分・時間・日単位の期間を指し、「長期的」とは、年単位の期間を指すが、これに限定されるものではない。 The environmental information may include environmental information that has short-term fluctuations and environmental information that has little (no fluctuation) long-term fluctuations. "Short-term" here refers to a period in minutes, hours, or days, and "long-term" refers to a period in years, but is not limited thereto.
短期的な変動がある環境情報としては、天候、気温、湿度、風速、風向、日射量等が挙げられる。これらの環境情報は、例えば、トレーニング実施場所に設置された適宜の測定機器によって測定される。これらの環境情報は、天気に関する情報を提供するサービス業者等から提供される予測データ(或いは測定データ)で代用されてもよい。 Environmental information that has short-term fluctuations includes weather, temperature, humidity, wind speed, wind direction, solar radiation, and the like. This environmental information is measured, for example, by appropriate measuring equipment installed at the training location. These environmental information may be substituted with prediction data (or measurement data) provided by a service provider or the like that provides weather-related information.
長期的に変動の少ない環境情報としては、例えば、トレーニング実施場所の地形的な情報等が挙げられる。地形的な情報としては、例えば、路面の種類、路面の起伏、周囲の建築物等が挙げられる。例えば、トレーニングとしてランニングが選択される場合には、ランニングコース(路面)の種類、ランニングコースの起伏、標高等が、環境情報に含まれ得る。ランニングコースの種類としては、例えば、市街地、陸上トラック、登山道を活用したトレイルコース等が挙げられる。ランニングコースの起伏、および標高は、例えば、GPS(Global Positioning System)を内蔵した機器(タブレット型の情報端末、腕時計型の情報端末等)で計測され、通信ネットワーク40を介して取得され得る。
Examples of environmental information that does not change over a long period of time include topographical information about training locations. Examples of topographical information include the type of road surface, the undulations of the road surface, and surrounding buildings. For example, when running is selected as training, the environmental information may include the type of running course (road surface), ups and downs of the running course, altitude, and the like. Examples of the types of running courses include urban areas, land tracks, and trail courses that utilize mountain trails. The ups and downs and altitude of the running course can be measured, for example, by a device (tablet-type information terminal, wristwatch-type information terminal, etc.) equipped with a built-in GPS (Global Positioning System), and acquired via the
衣服情報記憶部123は、多数の種類の衣服に関する衣服情報を記憶する。衣服情報記憶部123は、例えば、多数の種類の衣服と、衣服毎の保温性と、を関連付けたデータテーブルを記憶している。衣服の保温性としては、例えばclo値が挙げられる。clo値とは、基礎着衣熱抵抗のことであり、着用時における衣服の保温力を表す値である。衣服の保温力が高いほど、身体からの放熱量が低下するため、トレーニング中のユーザの深部体温は上昇しやすい。以下の表1に示すように、データテーブル(衣服情報)には、clo値以外にも、衣服の重量(g)、衣服の厚み(mm)、衣服の色、衣服の素材、透湿度(g/m2/24h)が含まれていることが好ましい。透湿度とは、生地1m2あたり、24時間で何gの水分を透過したかを示した数値で、透湿度が高いほど、衣服の透湿性が高い。衣服の透湿性が低いほど、発汗による身体からの放熱量が低下するため、トレーニング中のユーザの深部体温は上昇しやすい。
The clothing
トレーニング種別記憶部124は、複数のトレーニングの種別に関するトレーニング種別情報を記憶する。トレーニングの種別は、例えば、ランニング、自転車走等を含み得る。
The training
トレーニング種別記憶部124は更に、各種別について、複数の種類(種目)のトレーニングを記憶する。
The training
ランニングの種類としては、例えば、ペース走、インターバル走、ビルドアップ走等が挙げられる。ペース走とは、一定のペースで走り続けるトレーニング走である。インターバル走とは、速いペースと遅いペースとを反復するトレーニング走である。ビルドアップ走とは、余裕のあるペースで走り始め、次第にペースを上げて行きながら、一定の距離又は時間を走りきるトレーニング走である。ランニングの種類としては、屋外でのランニングの他、室内でトレッドミル等を用いて行うランニングも含み得る。 Examples of the types of running include pace running, interval running, and build-up running. A pace run is a training run in which you run at a constant pace. Interval running is a training run that repeats fast and slow paces. A build-up run is a training run in which you start running at a comfortable pace and gradually increase your pace until you complete a certain distance or time. The types of running may include running indoors using a treadmill or the like, as well as running outdoors.
自転車走の種類としては、屋外を自転車で走行するトレーニング、屋内で自転車エルゴメータ等を用いて行うトレーニング等が挙げられる。 Types of bicycle running include training by riding a bicycle outdoors, training indoors using a bicycle ergometer, and the like.
予測式記憶部125は、決定部132及び予測部133での処理に用いられる予測式を記憶する。ここでは、予測式は、トレーニング実施時のユーザ200の深部体温を予測する第1予測式と、トレーニング実施時のユーザ200の深部体温を維持する強度を算出する第2予測式と、を含む。
The prediction
(2.3.2)処理部
処理部13は、1以上のプロセッサ及び1以上のメモリを有するコンピュータシステム(サーバ又はクラウドコンピューティングを含む)を主構成とする。1以上のプロセッサは、1以上のメモリに記録されているプログラムを実行することにより、処理部13の機能を実現する。プログラムは、予めメモリに記録されていてもよいし、メモリカードのような非一時的記録媒体に記録されて提供されたり、電気通信回線を通して提供されたりしてもよい。言い換えれば、上記プログラムは、1以上のプロセッサを、処理部13として機能させるためのプログラムである。
(2.3.2) Processing Unit The
図2に示すように、処理部13は、情報取得部131と、決定部132と、予測部133と、比較部134と、評価部135と、スケジュール部136と、出力部137とを備えている。情報取得部131、決定部132、予測部133、比較部134、評価部135、スケジュール部136、及び出力部137は、実体のある構成ではなく、処理部13によって実現される機能を示している。
As shown in FIG. 2, the
情報取得部131は、属性情報取得部1311と、所持衣服情報取得部1312(図2では「所持衣服取得部」)と、目標情報取得部1313(図2では「目標取得部」)と、生体情報取得部1314と、環境情報取得部1315とを備える。
The
属性情報取得部1311は、属性情報を取得する。属性情報取得部1311は、主として端末装置20の入力部21により入力されたユーザ200の属性情報を、通信部11を用いて通信ネットワーク40を介して受け取ることで、ユーザ200の属性情報を取得する。属性情報のうちの一部の情報(例えばトレーニングレベル)は、例えば情報処理装置10自身が他の情報に基づいて推定したものが用いられてもよい。属性情報取得部1311は、取得したユーザ200の属性情報を、ユーザ200の識別情報と紐付けてユーザ情報記憶部121(属性情報記憶部1211)に記憶させる。
The attribute
所持衣服情報取得部1312は、所持衣服情報を取得する。所持衣服情報取得部1312は、端末装置20の入力部21により入力されたユーザ200の所持衣服情報を、通信部11を用いて通信ネットワーク40を介して受け取ることで、ユーザ200の所持衣服情報を取得する。所持衣服情報取得部1312は、取得したユーザ200の所持衣服情報を、ユーザ200の識別情報と紐付けてユーザ情報記憶部121(所持衣服情報記憶部1212)に記憶させる。
The owned clothing
目標情報取得部1313は、目標情報を取得する。目標情報取得部1313は、端末装置20の入力部21により入力されたユーザ200の目標情報を、通信部11を用いて通信ネットワーク40を介して受け取ることで、ユーザ200の目標情報を取得する。目標情報取得部1313は、取得したユーザ200の目標情報を、ユーザ200の識別情報と紐付けてユーザ情報記憶部121(目標情報記憶部1213)に記憶させる。
The target
生体情報取得部1314は、ユーザ200の生体情報を取得する。生体情報取得部1314は、ユーザ200がトレーニングを実施する実施時に測定されたユーザ200の生体情報の測定値を取得する。
The biological
生体情報取得部1314は、体温情報取得部1319(図2では「体温取得部」)を備えている。体温情報取得部1319は、ユーザ200の体温の情報を取得する。体温情報取得部1319は、測定装置30で測定され端末装置20へ送信されたユーザ200の鼓膜温度を、ユーザ200の体温(深部体温)の測定値として取得する。体温情報取得部1319は、端末装置20から、通信部11を用いて通信ネットワーク40を介して、ユーザ200の体温(深部体温)の測定値を取得する。体温情報取得部1319が取得する体温の情報は、初期温度T0の情報と運動時温度の情報とを含み得る。すなわち、体温情報取得部1319は、トレーニング情報に従ってトレーニングを実施する前に測定装置30で測定されたユーザ200の体温である初期温度T0を取得する。また、体温情報取得部1319は、ユーザ200がトレーニングを実施する実施時のユーザ200の体温である運動時温度を取得する。
The biological
環境情報取得部1315は、環境情報を取得する。環境情報取得部1315は、トレーニング実施場所に設置された適宜の測定機器、天気に関する情報を提供するサービス業者、GPSを内蔵した機器等から、通信部11を用いて通信ネットワーク40を介して環境情報を取得する。環境情報取得部1315は、取得した環境情報を、環境情報記憶部122に記憶させる。
The environmental
決定部132は、ユーザが行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定する。トレーニング情報は、トレーニングの種別、トレーニングの強度、トレーニングの時間、及びトレーニングにおけるユーザ200の着衣のうちの少なくとも一つを含む。特に、トレーニング情報は、トレーニングの強度とトレーニングにおけるユーザ200の着衣との組み合わせを含む。ここでは、決定部132は、トレーニングの種別、トレーニングの強度、トレーニングの時間及びトレーニングにおけるユーザ200の着衣を含む、トレーニング情報を決定する。
The determining
トレーニングの種別(ランニング、自転車走等の別)は、ここでは、ユーザ200によって決定される。決定部132は、例えば、トレーニング種別記憶部124に記憶されている複数のトレーニングの種別を、複数の選択候補として、端末装置20によりユーザ200に提示する。決定部132は、提示された複数の選択候補のうちでユーザ200が選択した選択候補を、実施するトレーニングの種別として決定する。
The type of training (running, cycling, etc.) is determined by the
トレーニングにおけるユーザ200の着衣は、所持衣服情報記憶部1212に記憶されている衣服の中から選択される。決定部132は、所持衣服情報記憶部1212に記憶されている衣服の中から、clo値等を参照して、適宜の服装の組み合わせを選択する。すなわち、決定部132は、所持衣服情報記憶部1212に記憶されている衣服のうちから、ユーザ200の着衣を選択する。例えば、冬時期の一般的なランナーの着衣の組合せとしては、ウインドブレーカ、短パン、長袖シャツ、タイツ、キャップ、ネックウォーマー、手袋を含む着衣の組合せがある。ウインドブレーカを中綿ジャケットに変えたり、短パンを中綿パンツに変えたりする等、よりclo値の大きな衣服を選択すれば、より深部体温を上昇させやすい着衣の組合せとなる。ユーザ200の着衣は、端末装置20を用いてユーザ200が選択(指定)できてもよい。
The clothing worn by the
トレーニングの強度及びトレーニングの時間は、所定期間P0、ユーザ200の深部体温が閾値温度Tth以上に保たれるようなトレーニングが実施されるように、決定部132により決定される。トレーニングの時間とは、ここでは、トレーニングの開始から終了までの時間(継続時間)である。
The training intensity and training time are determined by the determining
身体に熱負荷を与えるトレーニングを所定期間継続して行うと、暑熱順化応答が引き起こされ、持久性運動能力及び/又はパフォーマンスが向上することが知られている。例えば、参考文献1(Lorenzo S, Halliwill JR,Sawka MN, et al. Heat acclimation improves exercise performance. J Appl Physiol. 2010;109:1140-1147)には、日常からトレーニングを行っている自転車競技者が、気温40℃の室内における自転車エルゴメーター運動で、身体に熱負荷を与えるトレーニング(熱負荷トレーニング)を連続10日間実施した結果、暑熱順化応答が引き起こされ、持久性運動能力を反映する最大酸素摂取量(VO2max)及び乳酸性閾値が、トレーニング前と比較してそれぞれ約5%向上したことが報告されている。また、1時間の自転車タイムトライアルにおいて、最大出力が、トレーニング前と比較して約6%増加したことも報告されている。すなわち、上述のように所定期間P0、ユーザ200の深部体温が閾値温度Tth以上に保たれるようにトレーニングの強度及び時間を決定することで、ユーザ200に暑熱順化応答を引き起こさせ、ひいてはユーザ200の持久性運動能力及び/又はパフォーマンスの向上を図ることができる。
It is known that continuous training that applies a heat load to the body for a predetermined period of time induces a heat acclimatization response and improves endurance exercise capacity and/or performance. For example, in Reference 1 (Lorenzo S, Halliwill JR, Sawka MN, et al. Heat acclimation improves exercise performance. J Appl Physiol. 2010;109:1140-1147), cyclists who train on a daily basis As a result of 10 consecutive days of training that puts a heat load on the body (heat load training) by exercising on a bicycle ergometer indoors at a temperature of 40 degrees Celsius, a heat acclimatization response is induced, and the maximum oxygen concentration, which reflects endurance exercise capacity, is increased. It has been reported that intake (VO 2 max) and lactic acid threshold each improved by about 5% compared to before training. It has also been reported that maximum power output during a one-hour bicycle time trial increased by approximately 6% compared to before training. That is, by determining the training intensity and time so that the core body temperature of the
トレーニングの強度とは、ここでは、ユーザ200にかかる熱負荷の大きさの指標である。例えば、トレーニングの種別がランニングの場合、トレーニングの強度は、キロ当たりの設定タイムで表すことができる。キロあたりの設定タイムが小さい程、より大きな強度を意味する。決定部132は、例えば、キロあたりの設定タイムを変更することで、トレーニングの強度を調整する。
The training intensity here is an index of the magnitude of the heat load placed on the
決定部132が決定するトレーニングの強度は、トレーニングの種類(ペース走、インターバル走等)を含んでもよい。例えば、決定部132は、トレーニングレベルの高いユーザ200等には、速いペースと遅いペースとを繰り返すインターバル走を実施するよう決定してもよい。インターバル走を取り入れることで、熱負荷に加え、インターバル走による持久性運動能力向上効果も期待できる。一方で、トレーニングレベルの低いユーザ200、ケガ等の治療中であるユーザ200等、強度をできるだけ抑えたいユーザ200については、強度を低くする分、トレーニングの時間を長くすることで、深部体温を所定期間P0、閾値温度Tth以上に保たせてもよい。
The training intensity determined by the
閾値温度Tthは、例えば、38.0℃~39.5℃の範囲内の値である。閾値温度Tthは、38.5~39.0℃の範囲内の値であることがより好ましい。閾値温度Tthが38.0℃未満の値の場合、持久性運動能力又はパフォーマンスを改善するほどの熱負荷となりにくい可能性がある。閾値温度Tthが39.5℃より大きい値の場合、ユーザ200に過度な熱負荷をかけるトレーニングとなる可能性がある。閾値温度Tthは、ユーザ200の初期温度T0に規定の温度幅内の値を足して決定してもよい。温度幅は1.0℃~2.5℃が好ましく、1.2℃~2.0℃がより好ましい。温度幅の下限値が1.0℃未満の値の場合、持久性運動能力やパフォーマンスを改善するほどの熱負荷となりにくい可能性がある。温度幅の上限値が2.0℃より大きい値の場合、ユーザ200に過度な熱負荷をかけるトレーニングとなる可能性がある。なお、深部体温には個人差がある。そのため、閾値温度Tthは、ユーザ200の属性情報(例えばユーザ200の身長、体重、性別、平熱体温)等に応じて、ユーザ200毎に設定されることが好ましい。
The threshold temperature Tth is, for example, a value within the range of 38.0°C to 39.5°C. More preferably, the threshold temperature Tth is a value within the range of 38.5 to 39.0°C. If the threshold temperature Tth is less than 38.0° C., there is a possibility that the heat load is unlikely to be sufficient to improve endurance exercise ability or performance. If the threshold temperature Tth is greater than 39.5° C., the training may place an excessive thermal load on the
決定部132は、予測式記憶部125に記憶されている予測式を用い、着衣の情報(例えばclo値)、ユーザ200の属性情報(例えば初期温度T0)、環境情報(例えば気温)、トレーニングの強度(例えば設定タイム)等を参照して、所定期間P0の間ユーザ200の深部体温が閾値温度Tth以上に保たれるようにトレーニングの強度及びトレーニングの時間を決定する。
The determining
より詳細には、決定部132は、第1トレーニングと第2トレーニングとを含むようにトレーニング情報を決定する。第1トレーニングは、ユーザ200の深部体温を閾値温度Tth以上に上昇させるためのトレーニングである。第2トレーニングは、第1トレーニングの後に行われるトレーニングであって、所定期間P0、ユーザ200の深部体温を閾値温度Tth以上に維持するためのトレーニングである。
More specifically, the determining
図6に、第1トレーニング及び第2トレーニングを実施した場合の、ユーザ200の深部体温遷移の予測結果(予測深部体温遷移TP)の一例を示す。 FIG. 6 shows an example of a prediction result (predicted core body temperature transition TP) of the user's 200 core body temperature transition when the first training and the second training are performed.
第1トレーニングは、トレーニングの開始時点t0から第1期間P1の経過時点t1まで行われるトレーニングであって、第1トレーニングの終了時点(時点t1)でユーザ200の深部体温が閾値温度Tthに達するように決定される。
The first training is a training that is performed from the training start time t0 to the elapsed time t1 of the first period P1, and is such that the core body temperature of the
決定部132は、予測式を用いて、第1トレーニングの強度(第1トレーニング強度)と第1期間P1とを決定する。決定部132は、少なくとも第1予測式を用いて、第1トレーニング強度と第1期間P1とを決定する。第1予測式は、トレーニング実施時のユーザ200の深部体温を予測する式である。第1予測式は、ここでは、ある強度のトレーニングをある時間ユーザ200が実施した場合の、ユーザ200の深部体温を予測する式である。第1予測式は、ユーザ200の属性情報(例えば初期温度T0)、着衣の情報(例えばclo値)、トレーニングの強度(例えば設定タイム)、環境情報(例えば気温)等をパラメータとして含み得る。決定部132は、第1予測式を用いて、トレーニングの開始時点t0から第1期間P1の経過時点t1でユーザ200の深部体温が閾値温度Tthに達するように、第1トレーニング強度と第1期間P1とを決定する。
The determining
第2トレーニングは、第1トレーニングの終了時点(時点t1)から第2期間P2の経過時点t2まで行われるトレーニングであって、第2期間P2、ユーザ200の深部体温が閾値温度Tth以上に維持されるように決定される。
The second training is a training performed from the end of the first training (time t1) to the elapsed time t2 of the second period P2, in which the core body temperature of the
決定部132は、ここでは、第2トレーニングを行う期間である第2期間P2として、上記の所定期間P0を採用する。所定期間P0の長さは、予め決められていてもよいし、トレーニングレベルのような属性情報、環境情報等に基づいて、ユーザ200毎又は毎回のトレーニング毎に決められてもよい。第2期間P2は、所定期間P0より長い時間であってもよい。
The determining
また、決定部132は、予測式を用いて、第2トレーニングの強度(第2トレーニング強度)を決定する。決定部132は、少なくとも第2予測式を用いて、第2トレーニング強度を決定する。第2予測式は、ユーザ200がある強度のトレーニングを実施した場合の、ユーザ200の深部体温を維持する強度を算出する予測式である。第2予測式は、ユーザ200の属性情報(例えば初期温度T0)、着衣の情報(例えばclo値)、トレーニングの強度(例えば設定タイム)、環境情報(例えば気温)等をパラメータとして含み得る。決定部132は、第2予測式を用いて、ユーザ200の深部体温が閾値温度Tth以上に維持されるように、第2トレーニング強度を決定する。
Further, the determining
第1期間P1は、例えば、30分間~100分間の範囲から選択される。30分未満の場合、深部体温を閾値温度Tthまで上昇させるのに十分な時間とならない可能性がある。100分より長い時間の場合、総トレーニング時間が長くなり、ユーザにとって好ましくない可能性がある。 The first period P1 is selected from a range of 30 minutes to 100 minutes, for example. If it is less than 30 minutes, there is a possibility that the time is not sufficient to raise the core body temperature to the threshold temperature Tth. If the time is longer than 100 minutes, the total training time will be longer, which may be undesirable for the user.
第2期間P2(所定期間P0)は、例えば20分以上の範囲から選択される。20分未満の場合、持久性運動能力又はパフォーマンスを改善するほどの熱負荷となりにくい可能性がある。 The second period P2 (predetermined period P0) is selected from a range of 20 minutes or more, for example. If the duration is less than 20 minutes, the heat load may not be sufficient to improve endurance exercise capacity or performance.
第1トレーニングは、深部体温を上昇させるためのトレーニングであり、第2トレーニングは、深部体温を維持するためのトレーニングである。そのため、本実施形態では、第2トレーニング強度は第1トレーニング強度と同等以下の強度となるよう決定される。 The first training is training to increase core body temperature, and the second training is training to maintain core body temperature. Therefore, in this embodiment, the second training intensity is determined to be equal to or lower than the first training intensity.
このように、トレーニングの強度を2段階に分け、第2トレーニング強度を第1トレーニング強度と同等以下とすることで、負荷を必要最低限に抑制でき、ユーザ200の不調或いはケガ発生のリスクを低減することができる。
In this way, by dividing the training intensity into two stages and making the second training intensity equal to or lower than the first training intensity, the load can be suppressed to the necessary minimum, reducing the risk of the
要するに、決定部132は、トレーニングが実施される場合に、ユーザ200の深部体温が所定期間P0(第2期間P2)閾値温度Tth以上に維持されるよう、トレーニング情報を決定する。
In short, the determining
また、トレーニングの強度は、トレーニングの開始時点t0から第1期間P1の経過時点t1で、ユーザ200の深部体温を閾値温度Tthに到達させる第1トレーニング強度と、第1期間P1の経過後であって所定期間P0としての第2期間P2、ユーザ200の深部体温を閾値温度Tth以上の温度に維持させる第2トレーニング強度と、を含む。第2トレーニング強度は、第1トレーニング強度と同等以下の強度である。
Further, the training intensity is a first training intensity that causes the core body temperature of the
図20、図21を参照して、トレーニングの強度とトレーニングの時間(第1期間P1)との関係の一例について説明する。 An example of the relationship between training intensity and training time (first period P1) will be described with reference to FIGS. 20 and 21.
図20の上段に、第1例のトレーニングを実施した場合のユーザ200にかかる負荷の時間変化を示し、図21の上段に、第1例におけるユーザ200の深部体温の時間変化(予測深部体温遷移TP)を示す。図20の上段のグラフからわかるように、第1例は、第1トレーニングにおいてユーザ200に一定の負荷L11をかけ、第2トレーニングにおいてユーザ200に一定の負荷L12をかけ、第2トレーニングでのユーザ200への負荷L12を第1トレーニングでのユーザ200への負荷L11よりも小さくしたトレーニングである。図21の上段のグラフからわかるように、第1例では、第1トレーニングを行う第1期間P1の間、体温(深部体温)が上昇し、第2トレーニングを行う第2期間P2の間、体温(深部体温)が維持されている。
The upper part of FIG. 20 shows the temporal change in the load applied to the
図20の中段に、第2例のトレーニングを実施した場合のユーザ200にかかる負荷の時間変化を示し、図21の中段に、第2例におけるユーザ200の深部体温の時間変化(予測深部体温遷移TP)を示す。図20の中段のグラフからわかるように、第2例は、第1トレーニング及び第2トレーニングの両方において、大きな負荷L21と小さな負荷L22とを繰り返し実施するトレーニング(例えばインターバル走)である。図20の中段には、参考として、第1例の第1トレーニングにおける負荷L11も点線で示してある。図21の中段のグラフからわかるように、第2例では、第1トレーニングを行う第1期間P1、及び第2トレーニングを行う第2期間P2の間、体温(深部体温)が上昇している。
The middle part of FIG. 20 shows the temporal change in the load applied to the
図20の下段に、第3例のトレーニングを実施した場合のユーザ200にかかる負荷の時間変化を示し、図21の下段に、第3例におけるユーザ200の深部体温の時間変化(予測深部体温遷移TP)を示す。図20の下段のグラフからわかるように、第3例は、第1トレーニング及び第2トレーニングの両方において、第1例の第1トレーニングの負荷L11よりも小さな一定の負荷L30をかけるトレーニングである。図21の下段のグラフからわかるように、第3例では、第1トレーニングを行う第1期間P1、及び第2トレーニングを行う第2期間P2の間、体温(深部体温)が上昇している。ただし、第3例の場合、第1期間P1における体温の上昇速度は、第1例及び第2例の場合よりも小さい。
The lower part of FIG. 20 shows the temporal change in the load applied to the
図21に示すように、負荷の大きさを適切に設定すれば、第1例~第3例のいずれでも、所定期間P0の間、ユーザ200の深部体温を閾値温度Tth以上に維持できる。なお、実際には、同じ強度のトレーニングを続けたとしても体温が一定の傾きで上昇し続けることはないが、説明の便宜上、図21では体温が一定の傾きで上昇するとしてトレーニング時間と体温との関係を模式的に示してある。
As shown in FIG. 21, if the magnitude of the load is appropriately set, the core body temperature of the
第1例には、例えば、第2例よりもユーザ200への身体負荷を抑えられる、第3例よりも総トレーニング時間が短い(t21<t23)等のメリットがある。そのため、第1例は、幅広いトレーニングレベルのユーザ200に取り入れられやすい。
The first example has advantages such as being able to reduce the physical load on the
第2例には、例えば、総トレーニング時間が短い(t22<t21、t22<t23)、持久性運動能力向上の効果が期待できる等のメリットがあり、第1例よりもトレーニングの強度が高く、ユーザ200への身体負荷が大きい等のデメリットがある。そのため第2例は、トレーニングレベルが比較的高いユーザ200向けである。
The second example has advantages such as a short total training time (t22<t21, t22<t23) and the ability to improve endurance exercise ability, and the training intensity is higher than the first example. There are disadvantages such as a heavy physical load on the
第3例には、例えば、第1例よりもユーザ200への身体負荷を抑えられる等のメリットがあり、総トレーニング時間が長い(t23>t21、t23>t22)等のデメリットがある。そのため第3例は、トレーニングレベルが比較的低いユーザ200向けである。
The third example has advantages such as being able to reduce the physical load on the
決定部132は、トレーニングの強度を決定する際に、ユーザ200のトレーニングレベル等に応じて適宜第1例~第3例のいずれかを選択してもよい。もちろん、決定部132は、第1例~第3例以外のトレーニングを選択してもよい。
When determining the training intensity, the determining
出力部137は、決定部132が決定したトレーニング情報を、端末装置20へ出力する。端末装置20へ出力されたトレーニング情報は、端末装置20の提示部22により、ユーザ200へ提示(例えば表示)される。
The
本実施形態の支援システム100では、ユーザ200が、決定部132で決定されたトレーニング情報の採用の可否を選択可能である。そのために、情報処理装置10の情報取得部131は、可否情報取得部1316(図2では「可否取得部」)を更に備えている。可否情報取得部1316は、トレーニング情報に対する採用/不採用を表す可否情報を取得する。
In the
すなわち、端末装置20の提示部22によりトレーニング情報を提示されたユーザは、トレーニング情報の採用の可否を決定する。ここでのトレーニング情報の採用の可否とは、トレーニング情報を採用することと、トレーニング情報を採用しないこと(不採用)と、のいずれかを含む。また、トレーニング情報を採用しないことは、トレーニング情報のうちの一部の要素(例えば、着衣の種類)のみを採用しないことを含み得る。ユーザ200は、端末装置20により、トレーニング情報の採用の可否を入力して、情報処理装置10へ送信させる。
That is, the user who is presented with the training information by the
決定部132は、トレーニング情報が不採用となった場合、新たなトレーニング情報を決定する。
The determining
例えば、決定部132は、ユーザ200に採用されなかった要素を別の要素に置き換えた上で、予測式を用いて新たなトレーニング情報を決定する(再計算)。例えば、決定部132で決定された衣服とは別の衣服を装着することをユーザ200が選択した場合、決定部132は、ユーザ200が選択した衣服の情報(clo値等)等に基づいて、新たなトレーニング情報を決定する。
For example, the determining
要するに、情報処理装置10は、出力部137から出力されたトレーニング情報(元のトレーニング情報)に対する採用の可否を表す可否情報を取得する可否情報取得部1316を備える。決定部132は、可否情報にてトレーニング情報(元のトレーニング情報)に対する採用が否定された場合、トレーニング情報(元のトレーニング情報)とは異なる新たなトレーニング情報を決定する。
In short, the
情報処理装置10は、トレーニング情報がユーザ200によって採用されるまで、新たなトレーニング情報を決定してユーザ200に提案する。ユーザ200によって採用されたトレーニング情報は、日時の情報等とともに、ユーザ200の識別情報と紐付けてユーザ情報記憶部121(履歴情報記憶部1214)に記憶される。
The
情報処理装置10(処理部13)は、ユーザ200が実際に実施したトレーニングの結果に基づいて、よりユーザ200に適した新たなトレーニング情報を生成する機能を更に有している。上述のように、処理部13は、生体情報取得部1314(体温情報取得部1319)を備えている。
The information processing device 10 (processing unit 13) further has a function of generating new training information more suitable for the
生体情報取得部1314は、測定装置30から、トレーニングの実施時に測定されたユーザ200の生体情報の測定値を取得する。体温情報取得部1319は、ユーザ200の生体情報として、測定装置30から、トレーニングの実施時に測定されたユーザ200の体温(鼓膜温度)の測定値を取得する。体温情報取得部1319は、測定装置30から、トレーニングの実施時に測定されたユーザ200の深部体温の測定値(運動時温度)を取得する。決定部132は、少なくとも生体情報(体温)の測定値の情報と属性情報と環境情報とに基づいて、ユーザ200が行うべき新たなトレーニングに関する新たなトレーニング情報を決定する。
The biological
また、処理部13は、予測部133、及び比較部134を更に備えている。
Furthermore, the
予測部133は、トレーニング情報に従ってユーザ200がトレーニングを実施した場合の、ユーザ200の深部体温を予測する。より詳細には、予測部133は、予測式を用いて、トレーニング実施時のユーザ200の深部体温遷移(予測深部体温遷移TP)を作成する。
The
予測部133は、測定部31により測定されたトレーニング実施前のユーザ200の深部体温(初期温度T0)と、予測式(第1予測式)によって予測される第1トレーニング終了時点t1の予測深部体温TP1と、第2トレーニング終了時点t2の予測深部体温TP2と、を結ぶことで、予測深部体温遷移TP(図6)を作成する。本実施形態では、ユーザ200の深部体温が維持されるように第2トレーニングが決定されているため、第2トレーニング終了時点t2の予測深部体温TP2は、第1トレーニング終了時点t1の予測深部体温TP1と同じである(TP2=TP1)。要するに、予測部133は、少なくとも初期温度T0とトレーニング情報とに基づいて、トレーニングを実施した場合のユーザ200の深部体温を予測する。
The
比較部134は、ユーザ200の深部体温の予測値とユーザ200の深部体温の測定値とを比較する。より詳細には、比較部134は、ユーザ200の深部体温の測定値(運動時温度)から深部体温遷移(実測深部体温遷移TR)を作成し、作成した実測深部体温遷移TRを、予測部133で予測された予測深部体温遷移TPと比較する。
The
比較部134は、第1トレーニング実施時(第1期間P1)における、ユーザ200の実測深部体温遷移TRと予測深部体温遷移TPとを比較する。比較部134は、第1トレーニング実施時の実測深部体温遷移TRの傾きと予測深部体温遷移TPの傾きとを算出し、大小関係を比較する。
The
比較部134は、図7、図8に示すように、初期温度T0と、第1トレーニング終了時点t1の実測深部体温TR1とを結ぶ直線を、第1トレーニング実施時の実測深部体温遷移TRとみなす(近似する)。そして、この直線に着目して、第1トレーニング実施時の実測深部体温遷移TRの傾きαを算出する。
As shown in FIGS. 7 and 8, the
第1トレーニング実施時の実測深部体温遷移TRの傾きαは、具体的には、以下の式(1)で表される。
[数1]
α=(TR1-T0)/P1 ・・・(1)
Specifically, the slope α of the measured core body temperature transition TR during the first training is expressed by the following equation (1).
[Number 1]
α=(TR1-T0)/P1...(1)
また、比較部134は、初期温度T0と、第1トレーニング終了時点t1の予測深部体温TP1とから、第1トレーニング実施時の予測深部体温の傾きβを算出する。
Furthermore, the
第1トレーニング実施時の予測深部体温遷移TPの傾きβは、以下の式(2)で表される。
[数2]
β=(TP1-T0)/P1 ・・・(2)
The slope β of the predicted core body temperature transition TP when performing the first training is expressed by the following equation (2).
[Number 2]
β=(TP1-T0)/P1...(2)
比較部134は、実測深部体温遷移TRの傾きαと予測深部体温遷移TPの傾きβとの大小関係を比較する。図7は、実測深部体温遷移TRの傾きαが予測深部体温遷移TPの傾きβよりも小さい場合の、比較結果の一例を示す。図8は、実測深部体温遷移TRの傾きαが予測深部体温遷移TPの傾きβよりも大きい場合の、比較結果の一例を示す。
The
また、比較部134は、第2トレーニング実施時(第2期間P2)における、ユーザ200の実測深部体温遷移TRと予測深部体温遷移TPとを比較する。比較部134は、第2トレーニング実施時の実測深部体温遷移TRの傾きと予測深部体温遷移TPの傾きとを算出し、大小関係を比較する。
Furthermore, the
比較部134は、図9、図10に示すように、第1トレーニング終了時点t1の実測深部体温TR1と第2トレーニング終了時点t2の実測深部体温TR2とを結ぶ直線を、第2トレーニング実施時の実測深部体温遷移TRとみなす(近似する)。そして、この直線に着目して、第2トレーニング実施時の実測深部体温遷移TRの傾きγを算出する。
As shown in FIGS. 9 and 10, the
第2トレーニング実施時の実測深部体温遷移TRの傾きγは、具体的には、以下の式(3)で表される。
[数3]
γ=(TR2-TR1)/P2 ・・・(3)
Specifically, the slope γ of the measured core body temperature transition TR when performing the second training is expressed by the following equation (3).
[Number 3]
γ=(TR2-TR1)/P2...(3)
また、比較部134は、第1トレーニング終了時点t1の予測深部体温TP1と、第2トレーニング終了時点t2の予測深部体温TP2とから、第2トレーニング実施時の予測深部体温の傾きδを算出する。
Furthermore, the
第2トレーニング実施時の予測深部体温遷移TPの傾きδは、以下の式(4)で表される。
[数4]
δ=(TP2-TP1)/P2 ・・・(4)
The slope δ of the predicted core body temperature transition TP when performing the second training is expressed by the following equation (4).
[Number 4]
δ=(TP2-TP1)/P2...(4)
ここでは、ユーザ200の深部体温が維持されるように第2トレーニングが決定されているため、第2トレーニング終了時点t2の予測深部体温TP2が第1トレーニング終了時点t1の予測深部体温TP1と同じであり、第2トレーニング実施時の予測深部体温遷移TPの傾きδは0である。
Here, since the second training is determined so that the core body temperature of the
比較部134は、実測深部体温遷移TRの傾きγと予測深部体温遷移TPの傾きδとの大小関係を比較する。第2トレーニングでの予測深部体温遷移TPの傾きδが0であるため、比較部134は、第2トレーニング実施時の実測深部体温遷移TRの傾きγが、0以上(正の値)か0未満(負の値)かどうかを比較する。
The
図9は、実測深部体温遷移TRの傾きγが予測深部体温遷移TPの傾きδ(=0)よりも小さい場合の、比較結果の一例を示す。図10は、実測深部体温遷移TRの傾きγが予測深部体温遷移TPの傾きδ(=0)よりも大きい場合の、比較結果の一例を示す。 FIG. 9 shows an example of a comparison result when the slope γ of the measured core body temperature transition TR is smaller than the slope δ (=0) of the predicted core body temperature transition TP. FIG. 10 shows an example of a comparison result when the slope γ of the measured core body temperature transition TR is larger than the slope δ (=0) of the predicted core body temperature transition TP.
決定部132は、比較部134による比較結果に基づいて、新たなトレーニング情報を生成(決定)する。
The determining
本実施形態では、決定部132は、比較部134による比較結果に基づいて、トレーニングの強度を変更する。
In this embodiment, the determining
例えば、決定部132は、実測深部体温遷移TRの傾きと、予測深部体温遷移TPの傾きとの大小関係に基づいて、トレーニングの強度を変更する。
For example, the determining
具体的には、決定部132は、第1トレーニング実施時の実測深部体温遷移TRの傾きαが第1トレーニング実施時の予測深部体温遷移TPの傾きβよりも小さい場合(α<β;図7参照)、第1トレーニングの強度を元の強度よりも大きくする。
Specifically, the determining
また、決定部132は、第1トレーニング実施時の実測深部体温遷移TRの傾きαが第1トレーニング実施時の予測深部体温遷移TPの傾きβよりも大きい場合(α>β;図8参照)、第1トレーニングの強度を元の強度よりも小さくする。ただし、この場合(α>βの場合)に第1トレーニングの強度を小さくするよう変更するかどうかは、ユーザ200の主観(例えば、端末装置20を介したユーザ200からのフィードバック)、トレーニングの方針等によって決められてもよい。すなわち、元の強度であってもユーザ200が負荷を大きいと感じておらず、第1トレーニングの強度を小さくすることを希望しない場合等は、必ずしも第1トレーニングの強度を小さくする必要はない。
Further, the determining
また、決定部132は、第2トレーニング実施時の実測深部体温遷移TRの傾きγが第2トレーニング実施時の予測深部体温遷移TPの傾きδ(=0)よりも小さい場合(γ<0;図9参照)、第2トレーニングの強度を元の強度よりも大きくする。ただし、この場合(γ<0の場合)であっても、第2トレーニングの終了時点t2の実測深部体温TR2が予測深部体温TP2以上であれば、必ずしも第2トレーニングの強度を大きくする必要はない。
In addition, if the slope γ of the measured core body temperature transition TR at the time of performing the second training is smaller than the slope δ (=0) of the predicted core body temperature transition TP at the time of the second training, the determining
また、決定部132は、第2トレーニング実施時の実測深部体温遷移TRの傾きγが第2トレーニング実施時の予測深部体温遷移TPの傾きδ(=0)よりも大きい場合(γ>0;図10参照)、第2トレーニングの強度を元の強度よりも小さくする。ただし、この場合(γ>0の場合)に第2トレーニングの強度を小さくするよう変更するかどうかは、ユーザ200の主観、トレーニングの方針等によって決められてもよい。すなわち、元の強度であってもユーザ200が負荷を大きいと感じておらず、第2トレーニングの強度を小さくすることを希望しない場合等は、必ずしも第2トレーニングの強度を小さくする必要はない。
Further, the determining
図11~図19に、比較部134による比較結果の典型例を示す。
11 to 19 show typical examples of comparison results by the
図11は、第1トレーニング実施時の実測深部体温遷移TRの傾きαが予測深部体温遷移TPの傾きβと等しく(α=β)、第2トレーニング実施時の実測深部体温遷移TRの傾きγが予測深部体温遷移TPの傾きδ(=0)と等しい(γ=0)場合を示す。この場合、決定部132は、新たなトレーニング情報を生成しなくてもよい。
FIG. 11 shows that the slope α of the measured core body temperature transition TR at the time of the first training is equal to the slope β of the predicted core body temperature transition TP (α = β), and the slope γ of the measured core body temperature transition TR at the time of the second training is equal to the slope β of the predicted core body temperature transition TP. A case is shown in which the slope δ (=0) of the predicted core body temperature transition TP is equal (γ=0). In this case, the determining
図12は、α=β、かつγ<0の場合を示す。この場合、決定部132は、新たなトレーニング情報を生成してもよい。決定部132は、新たなトレーニング情報では、第2トレーニングの強度を元の強度よりも大きくしてもよい。
FIG. 12 shows the case where α=β and γ<0. In this case, the determining
図13は、α=β、かつγ>0の場合を示す。この場合、決定部132は、新たなトレーニング情報を生成してもよい。決定部132は、新たなトレーニング情報では、第2トレーニングの強度を元の強度よりも小さくしてもよい。
FIG. 13 shows the case where α=β and γ>0. In this case, the determining
図14は、α<β、かつγ=0の場合を示す。この場合、決定部132は、新たなトレーニング情報を生成してもよい。決定部132は、新たなトレーニング情報では、第1トレーニングの強度を元の強度よりも大きくしてもよい。
FIG. 14 shows a case where α<β and γ=0. In this case, the determining
図15は、α<β、かつγ<0の場合を示す。この場合、決定部132は、新たなトレーニング情報を生成してもよい。決定部132は、新たなトレーニング情報では、第1トレーニングの強度を元の強度よりも大きくし、第2トレーニングの強度を元の強度よりも大きくしてもよい。
FIG. 15 shows a case where α<β and γ<0. In this case, the determining
図16は、α<β、かつγ>0の場合を示す。この場合、決定部132は、新たなトレーニング情報を生成してもよい。決定部132は、新たなトレーニング情報では、第1トレーニングの強度を元の強度よりも大きくし、第2トレーニングの強度を元の強度よりも小さくしてもよい。
FIG. 16 shows a case where α<β and γ>0. In this case, the determining
図17は、α>β、かつγ=0の場合を示す。この場合、決定部132は、新たなトレーニング情報を生成してもよい。決定部132は、新たなトレーニング情報では、第1トレーニングの強度を元の強度よりも小さくしてもよい。
FIG. 17 shows a case where α>β and γ=0. In this case, the determining
図18は、α>β、かつγ<0の場合を示す。この場合、決定部132は、新たなトレーニング情報を生成してもよい。決定部132は、新たなトレーニング情報では、第1トレーニングの強度を元の強度よりも小さくしてもよい。なお、この場合には、図18に破線で示すように、第2トレーニングの終了時点t2での実測深部体温が、閾値温度Tthよりも小さくなる可能性がある。この場合、決定部132は、新たなトレーニング情報では、第1トレーニングの強度を元の強度よりも小さくし、第2トレーニングの強度を元の強度よりも大きくしてもよい。
FIG. 18 shows a case where α>β and γ<0. In this case, the determining
図19は、α>β、かつγ>0の場合を示す。この場合、決定部132は、新たなトレーニング情報を生成してもよい。決定部132は、新たなトレーニング情報では、第1トレーニングの強度を元の強度よりも小さくし、第2トレーニングの強度を元の強度よりも小さくしてもよい。
FIG. 19 shows a case where α>β and γ>0. In this case, the determining
なお、比較部134は、初期温度T0と実測深部体温TR1,TR2とのみから、実測深部体温遷移TRを求める(線形近似する)構成でなくてもよい。比較部134は、例えば、初期温度T0及び実測深部体温TR1,TR2以外であって第1期間P1及び第2期間P2に測定された一以上の測定値を更に用いて、実測深部体温遷移TRを求めてもよい。
Note that the
このように、決定部132は、ユーザ200が実際に実施したトレーニングの結果に基づいて、トレーニングの強度が変更された新たなトレーニング情報を生成(決定)する。そのため、ユーザ200の個人特性に応じたトレーニングの強度を決定することが可能となる。特に、ユーザ200の生体情報としてユーザ200の深部体温の測定値に基づいて、トレーニング情報を生成(決定)することで、ユーザ200に熱負荷トレーニングを達成させやすくなる。
In this way, the determining
決定部132は、比較部134が比較した比較結果に基づいて、ユーザ200の着衣を変更してもよい。例えば、着衣の組み合わせを、よりユーザ200の深部体温が上昇しやすい(例えば、よりclo値が高い)組み合わせに変更することで、トレーニングによるユーザ200の体温の上昇を促進させることができる。これにより、例えば、トレーニングの強度を変更することなく、ユーザ200の深部体温(運動時温度)の上昇を促すこともできる。
The determining
例えば、決定部132が新たに決定したトレーニングの強度(キロあたりの設定タイム)が、ユーザ200のトレーニングレベル(キロ当たりの最短タイム)よりも大きい場合、新たに決定された強度のトレーニングをユーザ200が実施するのは困難である。このような場合、着衣をより温度上昇しやすい組合せに変更し、トレーニングの強度を小さくすることができる。
For example, if the training intensity (set time per kilometer) newly determined by the determining
なお、着衣の組合せを変更しても、強度をトレーニングレベルと同等以下にできない場合、情報処理装置10は、より温度上昇しやすい組合せの着衣の使用、トレーニングの実施時間帯のより暖かい時間帯への変更、トレーニング種別の変更等を、ユーザ200へ提案してもよい。
Note that if the intensity cannot be made equal to or lower than the training level even if the combination of clothing is changed, the
比較部134による比較結果、及び決定部132で決定された新たなトレーニング情報は、日時の情報等とともに、ユーザ200の識別情報と紐付けてユーザ情報記憶部121(履歴情報記憶部1214)に記憶される。
The comparison result by the
出力部137は、ユーザ200が次回のトレーニングを実施する場合、決定部132で決定された新たなトレーニング情報を、端末装置20へ出力する。
The
要するに、予測部133は、決定部132により決定されたトレーニング情報(元のトレーニング情報)に従ってユーザ200がトレーニングを実施した場合の、ユーザ200の体温(ここでは、深部体温)を予測する。体温情報取得部1319は、トレーニング情報(元のトレーニング情報)に従ってユーザ200がトレーニングを実施する実施時に測定された、ユーザ200の体温(ここでは、深部体温)の測定値を取得する。比較部134は、予測部133で予測されたユーザ200の体温(ここでは、深部体温)の予測値と体温情報取得部1319で取得されたユーザ200の体温(ここでは、深部体温)の測定値とを比較する。決定部132は、少なくとも比較部134での比較結果と属性情報と環境情報とに基づいて、元のトレーニング情報とは異なる、ユーザが行うべき新たなトレーニングに関する新たなトレーニング情報を決定する。出力部137は、決定部132で決定された新たなトレーニング情報を出力する。
In short, the
評価部135は、比較部134での比較結果に基づいて、トレーニング情報に従ってトレーニングを実施したユーザ200のトレーニング結果を評価する。
The
評価部135は、ここでは、熱負荷トレーニングの達成度合いを評価する。より詳細には、評価部135は、トレーニング実施時に測定部31で測定されたユーザの深部体温(運動時温度)が、所定期間P0、閾値温度Tth以上に維持された場合、そのトレーニングは熱負荷トレーニングを達成したと評価する。例えば、評価部135は、図11、図13、図17、図19の場合には「達成」と評価する。また、評価部135は、図12、図14、図15、図16の場合には「未達成」と評価する。また、評価部135は、図18の実線の場合には「達成」と評価し、破線の場合には「未達成」と評価する。評価部135による評価結果を表す評価結果情報は、トレーニング終了後に、端末装置20へ出力(送信)される。
The
評価部135による評価結果は、日時の情報等とともに、ユーザ200の識別情報と紐付けてユーザ情報記憶部121(履歴情報記憶部1214)に記憶される。
The evaluation result by the
目標情報取得部1313は、ユーザ200の目標に関する目標情報を取得する。スケジュール部136は、目標情報に基づいて、ユーザ200のトレーニングスケジュールを決定する。スケジュール部136は、評価部135による評価結果に基づいて、トレーニングスケジュールを更新する。
The goal
ユーザ200の目標としては、ユーザ200が達成したい任意のトレーニング目標が挙げられる。目標としては、例えば、2か月後に開催されるフルマラソン大会に出場することが挙げられる。
The goals of the
ここで、持久性運動能力やパフォーマンス向上を獲得する(暑熱順化の効果を得る)ためには、熱負荷トレーニングを3~10回程度実施し、トレーニング間隔は3日以上連続して空けないことが推奨されている(参考文献2:競技者のための暑熱対策ガイドブック 13頁9行目~14頁8行目 独立行政法人日本スポーツ振興センター、国立スポーツ科学センター発行)。例えば、熱負荷トレーニングを10回実施することをスケジュールして、1回達成したと評価した場合、その時のトレーニング進捗度は10%と表せる。3日以内に再び熱負荷トレーニングを達成した場合はトレーニング進捗度が20%に増加するが、3日以内にトレーニングしなかった場合、又は、トレーニングを行ったが、熱負荷トレーニングを達成できなかった場合は、トレーニング進捗度が0%に低下する。
In order to improve endurance exercise ability and performance (obtain the effect of heat acclimatization), perform heat load training 3 to 10 times, and do not leave more than 3 consecutive days between training sessions. (Reference 2: Heat countermeasure guidebook for athletes,
スケジュール部136は、目標情報記憶部1213に記憶されているユーザ200の目標に基づいて、ユーザ200のトレーニングスケジュールを決定する。例えば、ユーザ200の目標が、2か月後に開催されるフルマラソン大会に出場することである場合、大会の1ヵ月前までに熱負荷トレーニングを完了すること(例えば、上述のトレーニング進捗度が100%に達すること)が好ましい。そのため、スケジュール部136は、3日に1回は熱負荷トレーニングを実施するスケジュールを決定する。ユーザ200がスケジュールを実行する中で、スケジュール部136が作成したトレーニング進捗度が予定したスケジュール内に達成できない場合、スケジュール部136はスケジュールを更新する。このようにすることで、ユーザ200が熱負荷トレーニングを完了しやすくなる。
The
もちろん、ユーザ200の目標及びトレーニングスケジュールは、上記のフルマラソンの例に限られず、任意の目標及びそれに応じたスケジュールであり得る。
Of course, the goal and training schedule of the
出力部137は、通信部11を介して、種々の情報を出力する。
The
出力部137は、決定部132にて決定されたトレーニング情報(トレーニングの種別、トレーニングの強度、トレーニングの時間、トレーニングにおけるユーザ200の着衣)を、端末装置20に出力(送信)する。出力部137は、決定部132にて決定された新たなトレーニング情報を、端末装置20に出力(送信)する。出力部137は、比較部134による比較結果に関する比較結果情報を、端末装置20に出力(送信)する。出力部137は、評価部135によるトレーニングの評価結果に関する評価結果情報を、端末装置20に出力(送信)する。出力部137は、スケジュール部136にて決定されたトレーニングスケジュールに関するスケジュール情報を、端末装置20に出力(送信)する。例えば、評価結果情報は、トレーニングの改善方法を示すアドバイス情報を含んでもよい。アドバイス情報は、トレーニングの改善方法だけでなく、日常生活における行動、睡眠、又は食事に関する情報などを含んでいてもよい。
The
(2.4)動作
以下、図22~図24を参照して、支援システム100の動作の一例について簡単に説明する。
(2.4) Operation An example of the operation of the
図22は、ユーザ200が初期登録を行う際の支援システム100(情報処理装置10)の動作のフローチャートを示す。ユーザ200は、端末装置20を用いて情報処理装置10へアクセスし、自身のアカウントを作成することでユーザ登録を行う(ST1)。このとき、ユーザ200毎に固有の識別情報(ID)が割り当てられる。識別情報(ID)は、パスワードにより管理されてもよい。
FIG. 22 shows a flowchart of the operation of the support system 100 (information processing device 10) when the
また、ユーザ200は、自身のアカウントへログインした状態で、属性情報(長期的に変動の少ない属性情報)、所持衣服情報等を、端末装置20を介して入力する。情報処理装置10は、端末装置20から、ユーザ200の属性情報を取得し(ST2)、所持衣服情報を取得して(ST3)、ユーザ200の識別情報と紐付けてユーザ情報記憶部121に記憶する。ユーザ200が希望する場合、ユーザ登録、属性情報の入力等の操作は、ユーザ200の代理人(家族、トレーナー等)が行ってもよい。
Further, the
図23は、ユーザ200がトレーニング情報に従ってトレーニングを1回行う場合の支援システム100(情報処理装置10)の動作のフローチャートを示す。
FIG. 23 shows a flowchart of the operation of the support system 100 (information processing device 10) when the
ユーザ200は、端末装置20を用いて自身のアカウントへログインし、トレーニングを開始することを情報処理装置10へ指示する(ST101)。トレーニングの開始指示には、例えば、トレーニングの実施時間、実施場所、トレーニングの種別等の情報が含まれ得る。なお、トレーニングの実施の開始時間は、現在の時刻で代用されてもよい。また、端末装置20がGPSの機能を備えている場合、トレーニングの実施場所は、GPSで示される端末装置20の位置で代用されてもよい。
The
情報処理装置10は、トレーニングの開始が指示されると、ユーザ200の属性情報(中期的に変動し得る属性情報、及び初期温度T0)を取得する(ST102)。なお、ユーザ200の属性情報(中期的に変動し得る属性情報)は、開始指示の前に予め取得されていてもよい。
When instructed to start training, the
情報処理装置10は、環境情報(短期的に変動がある環境情報)を取得する(ST103)。情報処理装置10は、トレーニングの実施場所に設置された測定機器、サービス業者等から、環境情報を取得する。
The
また、情報処理装置10は、このユーザ200が、以前に支援システム100を用いてトレーニングを行ったことがあるか否か(すなわち、履歴情報記憶部1214に、比較結果の履歴が存在するか)を判断する(ST104)。
The
履歴情報記憶部1214に履歴がある場合(ST104:Yes)、情報処理装置10(決定部132)は、少なくとも比較結果と属性情報と環境情報とに基づいて、トレーニング情報を決定する(ST105)。なお、履歴がある場合であっても、例えば、前回トレーニングを行った日がトレーニングの効果が失われる程の過去の日付であったり、前回トレーニングを行った日と天候が大きく違っていたり等の事情があれば、トレーニング情報を決定する際に必ずしも比較結果が参照されなくてもよい。また、トレーニング情報を決定する際に参照する比較結果は、前回のトレーニングのみに限らず、過去複数回分のトレーニングでの結果であってもよい。 If there is a history in the history information storage unit 1214 (ST104: Yes), the information processing device 10 (determination unit 132) determines training information based on at least the comparison result, attribute information, and environment information (ST105). Even if there is a history, for example, the date of the last training was so far in the past that the training effect was lost, or the weather was significantly different from the day of the last training, etc. If there are circumstances, the comparison results may not necessarily be referred to when determining training information. Furthermore, the comparison results referred to when determining training information are not limited to only the previous training, but may be results from multiple past trainings.
一方、履歴がない場合(ST104:No)、情報処理装置10(決定部132)は、少なくとも属性情報と環境情報とに基づいて、トレーニング情報を決定する(ST106)。 On the other hand, if there is no history (ST104: No), the information processing device 10 (determining unit 132) determines training information based on at least attribute information and environment information (ST106).
情報処理装置10は、出力部137により、決定したトレーニング情報を端末装置20へ出力する(ST107)。
The
ユーザ200は、出力部137から出力されたトレーニング情報を、端末装置20で確認し、採用/不採用を決定する(ST108)。
The
トレーニング情報を採用しないとの可否情報が得られた場合(ST108:No)、情報処理装置10は、不採用となった要素を変更した新たなトレーニング情報の生成(決定)の処理を行う。
If the information indicating whether the training information is not adopted is obtained (ST108: No), the
トレーニング情報が採用されると(ST108:Yes)、ユーザ200は、トレーニング情報に従ってトレーニングを実施する。
When the training information is adopted (ST108: Yes), the
情報処理装置10は、採用されたトレーニング情報に基づいて、トレーニング実施時におけるユーザ200の深部体温(深部体温遷移)を予測する(ST109)。ユーザ200は、採用したトレーニング情報に基づいて、トレーニングを実施する(ST110)。
The
また、情報処理装置10は、トレーニングの終了後、端末装置20からユーザ200の深部体温(運動時温度)の測定値を取得する(ST111)。
Further, after the training ends, the
情報処理装置10は、深部体温の予測値と深部体温の測定値とを比較し(ST112)、比較結果に基づいてトレーニングの結果を評価し(ST113)、評価結果を端末装置20へ出力する(ST114)。ユーザ200は、端末装置20にてトレーニング結果を確認する。
The
図24は、ユーザ200がトレーニングスケジュールに従ってトレーニングを行う場合の支援システム100(情報処理装置10)の動作のフローチャートを示す。
FIG. 24 shows a flowchart of the operation of the support system 100 (information processing device 10) when the
ユーザ200は、端末装置20を用いて自身のアカウントへログインし、目標情報を入力する。情報処理装置10は、入力された目標情報を取得し(ST201)、目標情報、ユーザの属性情報等に基づいて、トレーニングスケジュールを決定する(ST202)。
The
ユーザ200は、支援システム100を用いて、トレーニングを行う(ST203)。支援システム100を用いたトレーニングの流れは、図23を用いて説明した通りである。
The
情報処理装置10は、トレーニングが終了すると、トレーニング結果が熱負荷トレーニングを達成したか否かを判断する(ST204)。達成しなかった場合(ST204:No)、情報処理装置10は、トレーニングスケジュールを更新する。
When the training is completed, the
今回のトレーニングを終了したことでトレーニングスケジュールが完了していれば(ST206:Yes)、情報処理装置10は処理を完了する。トレーニングスケジュールが完了していない場合(ST206:No)、情報処理装置10は次回のトレーニングを待ち受ける。情報処理装置10は、トレーニングスケジュールにスケジュールされた次回のトレーニングが近づくと、端末装置20へ通知を行ってもよい。
If the training schedule is completed by completing the current training (ST206: Yes), the
(3)変形例
本開示の実施形態は、上記実施形態に限定されない。上記実施形態は、本開示の課題を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。また、情報処理装置10と同様の機能は、情報処理方法、(コンピュータ)プログラム、又はプログラムを記録した非一時的記録媒体等で具現化されてもよい。
(3) Modifications Embodiments of the present disclosure are not limited to the above embodiments. The embodiments described above can be modified in various ways depending on the design, etc., as long as the objects of the present disclosure can be achieved. Further, functions similar to those of the
一態様に係る情報処理方法では、ユーザ200の属性に関する属性情報を取得し(ST2,ST102)、ユーザ200のトレーニング環境に関する環境情報を取得し(ST103)、少なくとも属性情報と環境情報とに基づいて、ユーザが行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定し(ST105,ST106)、決定された前記トレーニング情報を出力する(ST107)。
In the information processing method according to one aspect, attribute information regarding attributes of the
以下に、上記実施形態の変形例を列挙する。以下では、上述した実施形態を「基本例」と呼ぶ。基本例及び以下に説明する変形例は、適宜組み合わせて適用可能である。 Modifications of the above embodiment are listed below. In the following, the embodiment described above will be referred to as a "basic example". The basic example and the modified examples described below can be applied in combination as appropriate.
本開示における支援システム100は、例えば情報処理装置10等にコンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムは、ハードウェアとしてのプロセッサ及びメモリを主構成とする。コンピュータシステムのメモリに記録されたプログラムをプロセッサが実行することによって、本開示における情報処理装置10としての機能が実現される。プログラムは、コンピュータシステムのメモリに予め記録されてもよく、電気通信回線を通じて提供されてもよく、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。コンピュータシステムのプロセッサは、半導体集積回路(IC)又は大規模集積回路(LSI)を含む1ないし複数の電子回路で構成される。ここでいうIC又はLSI等の集積回路は、集積の度合いによって呼び方が異なっており、システムLSI、VLSI(Very Large Scale Integration)、又はULSI(Ultra Large Scale Integration)と呼ばれる集積回路を含む。さらに、LSIの製造後にプログラムされる、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、又はLSI内部の接合関係の再構成若しくはLSI内部の回路区画の再構成が可能な論理デバイスについても、プロセッサとして採用することができる。複数の電子回路は、1つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、1つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。ここでいうコンピュータシステムは、1以上のプロセッサ及び1以上のメモリを有するマイクロコントローラを含む。したがって、マイクロコントローラについても、半導体集積回路又は大規模集積回路を含む1ないし複数の電子回路で構成される。
The
また、支援システム100の情報処理装置10、端末装置20、及び測定装置30の各々における複数の機能が、1つの筐体内に集約されていることは支援システム100に必須の構成ではない。情報処理装置10、端末装置20、又は測定装置30の構成要素は、複数の筐体に分散して設けられていてもよい。反対に、情報処理装置10、端末装置20、及び測定装置30のそれぞれの機能の一部が、1つの筐体内に集約されていてもよい。例えば、情報処理装置10と端末装置20とが、1つの筐体内に集約されていてもよい。また、支援システム100の少なくとも一部の機能、例えば処理部13等の少なくとも一部の機能は、例えば、サーバ又はクラウド(クラウドコンピューティング)等によって実現されてもよい。
Further, it is not an essential configuration of the
(3.1)変形例1
本変形例の支援システム100は、主として、図25に示すように、情報処理装置10の処理部13の情報取得部131が、トレーニング前情報取得部1317(図25では「前情報取得部」)を更に備えている点で、基本例の支援システム100と相違する。本変形例において、基本例の支援システム100と同様の構成については、同一の符号を付して適宜説明を省略することがある。
(3.1) Modification example 1
In the
トレーニング前情報取得部1317は、ユーザ200がトレーニングを行う前の、トレーニングに関連したユーザ200の情報であるトレーニング前情報を取得する。
The pre-training
トレーニング前情報は、トレーニングの前におけるユーザ200の健康状態に関する健康状態情報を含み得る。健康状態情報は、ユーザ200の体調、体質、行動履歴のうちの少なくとも一つを示す情報を含み得る。ユーザ200の体調としては、例えば、疲労蓄積の有無、下痢の有無、発熱の有無、睡眠不足の有無、二日酔いの有無等が挙げられる。ユーザ200の体質としては、例えば、肥満の有無、熱中症の既往歴の有無等が挙げられる。ユーザ200の行動履歴としては、例えば、寒暖の差の大きな地域間での移動の有無、前日のトレーニング量等が挙げられる。寒暖の差の大きな地域間での移動としては、例えば、年末年初の期間において北半球に位置する地域から南半球に位置する地域への短時間での移動等のような涼しい気候の地域から暑い気候の地域への短時間での移動、或いは逆に暑い気候の地域から涼しい気候の地域への短時間での移動、等が挙げられる。例えば涼しい気候の地域から暑い気候の地域へ短時間で移動した場合、ユーザ200の体はまだ暑い環境に慣れていない。そのため、トレーニング情報を決定する際に、ユーザ200の行動履歴が考慮されるとよい。
The pre-training information may include health status information regarding the health status of the
健康状態情報は、処理部13のトレーニング前情報取得部1317が、例えば通信ネットワーク40を介して端末装置20から取得できる。
The health status information can be acquired by the pre-training
健康状態情報には、短期的に変化し得る情報と、中期的に変化し得る情報と、が含まれ得る。 Health status information may include information that may change in the short term and information that may change in the medium term.
短期的に変化し得る情報としては、ユーザ200の体調、行動履歴等が挙げられる。 Information that can change in the short term includes the user's 200 physical condition, behavior history, and the like.
中期的に変化し得る情報としては、ユーザ200の体質等が挙げられる。 Information that can change over the medium term includes the user's 200 constitution and the like.
短期的に変化し得る情報は、ユーザ200がトレーニングを行う際に毎回取得されてもよい。短期的に変化し得る情報は、ユーザ200がトレーニングの開始を指示(図23のST101)した後、もしくはこのユーザ200の属性情報を取得(ST102)した後、もしくは環境情報を取得(ST103)した後に、毎回取得されてもよい。短期的に変化し得る情報は、例えば、図26に示すような質問事項が記載された質問画面Sc1を、端末装置20の画像表示装置に表示することでユーザ200に提示し、ユーザ200が端末装置20を用いて質問に回答することで取得されてもよい。図26の質問画面Sc1では、喉の渇きの有無、体調不良の有無、睡眠不足の有無、二日酔いの有無、前日における過度なトレーニングの有無を質問事項としてユーザ200へ提示し、それぞれの質問事項に対してユーザ200に「Yes」又は「No」の二つの選択肢から回答を選択させている。図26の質問画面Sc1の質問事項は、特に、複数の質問事項のうちの一つでも「Yes」の回答があれば結果が「Yes」となる論理和となっている。なお、図26の質問画面Sc1では、質問は、選択肢が「Yes」又は「No」の二つであるが、これに限らず、質問事項の回答(例えば喉の渇きの程度)を3以上の複数段階から選択させる択一式等であってもよい。端末装置20は、音声出力装置により質問を音で出力してもよい。端末装置20は、音声入力装置により、ユーザ200からの回答を音声で受け付けてもよい。
Information that can change in the short term may be acquired every time the
中期的に変化し得る情報は、ユーザ200がシステムを初めて利用する際に一度登録し、その後適時に情報が更新されることが好ましい。ユーザ200の体質のうち、例えば肥満の有無については、属性情報取得部1311が取得した身長、体重、体脂肪率等に基づいて、情報処理装置10(処理部13)或いは外部の処理装置が推定してもよい。
It is preferable that information that may change over the medium term be registered once when the
決定部132は、健康状態情報に更に基づいて、トレーニング情報を決定してもよい。予測式は、健康状態情報をパラメータとして含み得る。
The determining
決定部132は、トレーニング前情報に基づいて、トレーニングを実施すべきでないことを決定してもよい。例えば、トレーニング前情報取得部1317が取得した健康状態情報に基づいて、トレーニングを実施すべきでないと判断した場合、決定部132は、トレーニングを実施すべきでないことを決定する。例えば、図26の質問画面Sc1に記載の質問事項のうちの1つでも「Yes」との回答があれば、決定部132は、トレーニングを実施すべきでないと判断する。トレーニングを実施すべきでないことを決定した場合、決定部132は、例えば、トレーニング情報の作成を実施しない。トレーニングを実施すべきで無いことを決定した場合、情報処理装置10は、例えば、ユーザ200の端末装置20に、図27に示すようなトレーニングメニューを表示できない旨を示す注意画面Sc2を表示させてもよい。
The determining
トレーニング前情報は、ユーザ200がトレーニングの前に実施するウォームアップに関するウォームアップ情報を含み得る。ウォームアップ情報は、ウォームアップの実施の有無、ウォームアップの種別、時間、ペース、距離のうちの少なくとも一つを含み得る。ウォームアップの種別としては、ランニング、ウォーキング、ストレッチ等が挙げられる。ウォームアップの一例としては、7分/kmのペースで、1kmのランニングを実施することが挙げられる。
The pre-training information may include warm-up information regarding a warm-up that the
ウォームアップ情報は、処理部13のトレーニング前情報取得部1317が、例えば通信ネットワーク40を介して端末装置20から取得できる。
The pre-training
ウォームアップ情報は、例えば、図28に示すような質問事項が記載された質問画面Sc3を、端末装置20の画像表示装置に表示することでユーザ200に提示し、ユーザ200が端末装置20を用いて質問に回答することで取得されてもよい。端末装置20は、音声出力装置により質問を音で出力してもよい。端末装置20は、音声入力装置により、ユーザ200からの回答を音声で受け付けてもよい。図28の質問画面Sc3では、ウォームアップの実施の有無、ウォームアップとしてのランニングのペース及び距離を、質問事項としてユーザ200へ提示している。
The warm-up information is presented to the
決定部132は、トレーニング前情報のうちのウォームアップ情報に更に基づいて、トレーニング情報を決定してもよい。決定部132は、トレーニング前情報のうちのウォームアップ情報に更に基づいて、第1トレーニング強度と第1期間P1とを決定してもよい。例えば、処理部13は、ユーザの初期温度T0とウォームアップ情報とを用いて、トレーニングの開始時点t0からウォームアップ期間Pwが経過したウォームアップ終了時点twでの、深部体温Twを予測する(図29参照)。決定部132は、ウォームアップ終了時点twの深部体温Twを、第1予測式でのユーザ200の初期温度とみなして、第1トレーニング強度と第1期間P1とを決定する。決定部132がトレーニング情報の決定に用いる第1予測式及び第2予測式は、例えば、ウォームアップを実施する場合とウォームアップを実施しない場合とで同じ式が用いられてもよい。その場合、図29に示すように、ウォームアップを実施する場合のユーザ200の体温の時間変化(図29の実線A1参照)は、ウォームアップを実施しない場合のユーザ200の体温の時間変化(図29の破線A0参照)に対して、その傾きを維持しながらウォームアップ期間Pwを考慮した時間だけ後ろにシフトする。なお、図29では、ウォームアップを実施する場合において第1トレーニングを実施する第1期間を「P1」、ウォームアップを実施する場合において第2トレーニングを実施する第2期間を「P2」として示している。また、図29では、参考のため、ウォームアップを実施しない場合において第1トレーニングを実施する第1期間を「P1A」、ウォームアップを実施しない場合において第2トレーニングを実施する第2期間を「P2A」として示している。もちろん、決定部132は、ウォームアップを実施する場合と実施しない場合とで、異なる予測式を用いてもよい。ウォームアップを実施する場合の予測式は、ウォームアップ情報(ペース及び距離等)をパラメータとして含み得る。
The determining
トレーニング前情報は、ユーザ200がトレーニング中に摂取する予定の水分に関する摂取水分情報を含み得る。摂取水分情報は、水分摂取の有無、水分摂取量、水分温度、摂取タイミングのうちの少なくとも一つを含み得る。
The pre-workout information may include water intake information regarding the water that the
摂取水分情報は、処理部13のトレーニング前情報取得部1317が、例えば通信ネットワーク40を介して端末装置20から取得できる。
The pre-training
摂取水分情報は、例えば、図28に示すような質問事項が記載された質問画面Sc3を、端末装置20の画像表示装置に表示することでユーザ200に提示し、ユーザ200が端末装置20を用いて質問に回答することで取得されてもよい。端末装置20は、音声出力装置により質問を音で出力してもよい。端末装置20は、音声入力装置により、ユーザ200からの回答を音声で受け付けてもよい。図28の質問画面Sc3では、(予定している)水分摂取の有無、水分摂取量、水分温度(冷えているか常温であるか)、摂取タイミングを、質問事項としてユーザ200へ提示している。
The water intake information is presented to the
決定部132は、トレーニング前情報のうちの摂取水分情報に更に基づいて、トレーニング情報を決定してもよい。
The determining
例えば、第1予測式は、ユーザ200の属性情報(例えば初期温度T0)、着衣の情報(例えばclo値)、トレーニングの強度(例えば設定タイム)、環境情報(例えば気温)、トレーニング前情報(例えば、トレーニング中に摂取する水分量、水分温度、水分摂取タイミング)等を、パラメータとして含み得る。 For example, the first prediction formula includes attribute information of the user 200 (e.g. initial temperature T0), clothing information (e.g. clo value), training intensity (e.g. set time), environmental information (e.g. temperature), pre-training information (e.g. , the amount of water ingested during training, the temperature of water, the timing of water intake), etc., may be included as parameters.
また、第2予測式は、ユーザ200の属性情報(例えば初期温度T0)、着衣の情報(例えばclo値)、トレーニングの強度(例えば設定タイム)、環境情報(例えば気温)、トレーニング前情報(例えば、トレーニング中に摂取する水分量、水分温度、水分摂取タイミング)等を、パラメータとして含み得る。 The second prediction formula also includes attribute information of the user 200 (for example, initial temperature T0), clothing information (for example, clo value), training intensity (for example, set time), environmental information (for example, temperature), and pre-training information (for example, , the amount of water ingested during training, the temperature of water, the timing of water intake), etc., may be included as parameters.
このように、本変形例の支援システム100では、情報処理装置10の処理部13が、トレーニング前情報を取得するトレーニング前情報取得部1317を備えている。トレーニング前情報は、トレーニング前におけるユーザ200の健康状態に関する健康状態情報、ユーザ200がトレーニング前に実施するウォームアップに関するウォームアップ情報、ユーザ200がトレーニング中に摂取する水分に関する摂取水分情報のうちの少なくとも一つを含み得る。
In this way, in the
ユーザ200のトレーニング前の健康状態は、トレーニング中のユーザ200の深部体温遷移に影響を与える。例えば、前日に強度の高いトレーニングを長時間実施したことで疲労が蓄積していた場合、そうでない場合と比較して、深部体温が上昇しやすくなる。トレーニング前におけるユーザ200の健康状態に関する健康状態情報を取得することで、予測深部体温遷移TPの傾きと実測深部体温遷移TRの傾きの大小関係が大きく異なった場合、その原因を推察することが可能となり、ユーザ200に提示するトレーニング情報の精度が向上するとともに、トレーニング中のユーザ200の安全性を高めることができる。
The health condition of the
また、ユーザ200がトレーニング前に実施するウォームアップ、及びトレーニング中に摂取する水分は、トレーニングにおけるユーザ200の深部体温の遷移に影響を与え得る。そのため、ウォームアップ情報、及び/又は摂取水分情報をトレーニング前に取得することで、それらによる熱収支を含めた深部体温の予測が可能となり、ユーザ200に提示するトレーニング情報の精度が向上する。
Furthermore, the warm-up that the
(3.2)変形例2
本変形例の支援システム100は、主として、図30に示すように、情報処理装置10の処理部13の情報取得部131が、トレーニング実績情報取得部1318(図30では「実績情報取得部」)を更に備えている点で、変形例1の支援システム100と相違する。本変形例において、変形例1の支援システム100と同様の構成については、同一の符号を付して適宜説明を省略することがある。
(3.2)
In the
トレーニング実績情報取得部1318は、ユーザが実際に実施したトレーニングの実績に関するトレーニング実績情報を取得する。
The training performance
トレーニング実績情報は、ユーザ200が実施したトレーニングのペース、時間、距離、トレーニング中の着衣の着用状況、水分摂取量、摂取水分温度、水分摂取タイミング、環境情報のうちの少なくとも一つを含み得る。トレーニング実績情報は、生体情報取得部1314(体温情報取得部1319)によりユーザ200の生体情報(体温)の測定値を取得後、毎回取得されることが好ましい。トレーニング実績情報は、例えば、図31に示すような質問事項が記載された質問画面Sc4を、端末装置20の画像表示装置に表示することでユーザ200に提示し、ユーザ200が端末装置20を用いて質問に回答することで取得されてもよい。端末装置20は、音声出力装置により質問を音で出力してもよい。端末装置20は、音声入力装置により、ユーザ200からの回答を音声で受け付けてもよい。図31の質問画面Sc4では、トレーニング強度(第1トレーニング強度:5分30秒/km、第2トレーニング強度:6分30秒/km)を達成できたか、トレーニング時間(第1期間P1:50分、第2期間P2:20分)を達成できたか、衣服の装着状況(メニュー通りに着用した、途中で脱いだ、或いは腕まくりした)、実際に摂取した水分量、摂取した水分の温度(冷えているか常温であるか)、水分摂取のタイミングを、質問事項としてユーザ200へ提示している。
The training performance information may include at least one of the pace, time, and distance of the training performed by the
トレーニング実績情報のうちの少なくとも一部の情報は、ユーザ200が所持する情報端末(例えば端末装置20)等を介して取得されてもよい。例えば、トレーニング(ランニング、自転車走等)のペース、時間、距離等は、GPSを内蔵した機器(タブレット型の情報端末、腕時計型の情報端末等のウェアラブル端末等)で計測され、通信ネットワークを介して取得されてもよい。トレーニング中の衣服の着用状況は、スマートフォン又はタブレット端末等の携帯情報端末に内蔵されたカメラ、或いは街頭に設置されている監視カメラ等で撮影されたユーザ200の画像を、画像解析等の技術によって解析することで、推定されてもよい。水分摂取量、摂取水分温度は、トレーニングの前後にユーザ200がスマートフォン又はタブレット端末等の携帯情報端末、腕時計型の情報端末等を介して飲料を購入した場合、その購入情報から推定されてもよい。環境情報は、例えば、トレーニング実施場所に設置された適宜の測定機器によって測定されてもよい。環境情報は、天気に関する情報を提供するサービス業者等から提供される実績データで代用されてもよい。ランニングコースの種類、起伏、標高等は、例えば、GPSを内蔵した機器(タブレット型の情報端末、腕時計型の情報端末等)で計測され、通信ネットワークを介して取得されてもよい。
At least part of the training performance information may be acquired via an information terminal (eg, terminal device 20) owned by the
基本例で説明したように、予測部133は、トレーニング情報に従ってユーザ200がトレーニングを実施した場合の、ユーザ200の深部体温を予測する。予測部133は、予測式を用いて、トレーニング実施時のユーザ200の深部体温遷移(予測深部体温遷移TP)を作成する。
As described in the basic example, the
本変形例では、予測部133は、トレーニング実績情報に基づいて、ユーザ200の深部体温を予測する。例えば、予測式に含まれるパラメータの値が、トレーニング前情報又はトレーニング情報決定時の情報と、トレーニング実績情報とで、異なっている場合には、予測部133は、トレーニング実績情報に基づいて、ユーザ200のトレーニング中の深部体温遷移を(再)予測する。
In this modification, the
第1予測式は、ユーザ200の属性情報(例えば初期温度T0)、着衣の情報(例えばclo値)、トレーニングの強度(例えば実際の走破タイム)、環境情報(例えば気温の実測値)、トレーニング中に摂取した水分量、水分温度、水分摂取タイミング、衣服の着用状況等を、パラメータとして含み得る。 The first prediction formula includes attribute information of the user 200 (for example, initial temperature T0), clothing information (for example, clo value), training intensity (for example, actual running time), environmental information (for example, actual temperature value), and training The parameters may include the amount of water ingested, the temperature of water, the timing of water intake, the state of clothing worn, etc.
第2予測式は、ユーザ200の属性情報(例えば初期温度T0)、着衣の情報(例えばclo値)、トレーニングの強度(例えば実際の走破タイム)、環境情報(例えば気温の実測値)、トレーニング中に摂取した水分量、水分温度、水分摂取タイミング、衣服の着用状況等を、パラメータとして含み得る。 The second prediction formula includes attribute information of the user 200 (e.g. initial temperature T0), clothing information (e.g. clo value), training intensity (e.g. actual running time), environmental information (e.g. actual temperature value), training The parameters may include the amount of water ingested, the temperature of water, the timing of water intake, the state of clothing worn, etc.
図32を参照して、本変形例の情報処理装置10(予測部133)がユーザ200の深部体温遷移を予測する動作の一例を説明する。本変形例の情報処理装置10の動作は、図23で説明した基本例の情報処理装置10の動作と基本的に同じであるが、図23の工程ST110と工程ST111との間に工程ST301~工程ST303を更に有している点で相違する。
With reference to FIG. 32, an example of an operation in which the information processing device 10 (prediction unit 133) of this modification predicts the transition of the core body temperature of the
例えば、情報処理装置10は、採用されたトレーニング情報及びトレーニング前情報等に基づいて、トレーニング実施時におけるユーザ200の深部体温(深部体温遷移)を予測する(ST109)。ユーザ200は、トレーニング情報に従って、トレーニングを実施する(ST110)。
For example, the
続いて、情報処理装置10は、トレーニング実績情報を取得する(ST301)。情報処理装置10は、トレーニング前情報の内容とトレーニング実績情報の内容との間に差異があるか否かを判断する(ST302)。差異が無い場合(ST302:No)、情報処理装置10は、ST109で予測した予測深部体温遷移TPを、予測結果として採用する。一方、差異がある場合(ST302:Yes)、情報処理装置10は、トレーニング実績情報に基づいて、トレーニング実施時におけるユーザ200の深部体温(深部体温遷移)の再予測を行う(ST303)。そして情報処理装置10は、ST303で予測した予測深部体温遷移TPを、予測結果として採用する。以降の工程(工程ST110以降)は、基本例の場合と同様である。
Subsequently, the
比較部134は、トレーニング実績情報に基づいた深部体温の予測値と深部体温の測定値とを、比較する。
The
評価部135は、比較部134での比較結果に基づいて、トレーニング結果を評価する。評価部135は、熱負荷トレーニングの達成度合いを評価する。評価結果を表す評価結果情報は、トレーニング終了後に、端末装置20へ出力される。なお、トレーニング前情報、トレーニング実績情報等から、評価結果の原因が分かる場合には、出力部137は、その原因に関する説明を出力してよい。例えば、トレーニング中の過度の水分摂取のために熱負荷トレーニングが未達成となったと推定される場合には、出力部137はその旨の説明を出力してもよい。
The
決定部132は、比較部134による、トレーニング実績情報に基づいた深部体温の予測値と深部体温の測定値との比較結果に基づいて、新たなトレーニング情報を決定してもよい。
The determining
本変形例の支援システム100では、情報処理装置10の処理部13が、トレーニング実績情報を取得するトレーニング実績情報取得部1318を備えている。そのため、トレーニング実績情報に基づいて予測値を作成、比較、評価することで、よりユーザ200個人個人の特性に適したトレーニング情報を決定することができる。また、トレーニング実績情報に基づいて深部体温を予測することで、トレーニング時の深部体温の予測精度が向上する。
In the
なお、本変形例の支援システム100において、情報処理装置10がトレーニング前情報取得部1317を備えることは必須ではない。その場合、情報処理装置10の動作(図32参照)において、トレーニング情報及びトレーニング前情報に基づいて情報処理装置10が深部体温遷移を予測する工程(工程S109及び工程ST302)は省略されてもよい。
Note that in the
(3.3)変形例3
本変形例の支援システム100は、主として、トレーニングを実施中のユーザ200に、トレーニングに関する情報を報知する機能(報知部35)を有している点で、基本例の支援システム100と相違する。本変形例の支援システム100において、基本例の支援システム100と同様の構成については、同一の符号を付して適宜説明を省略することがある。
(3.3) Modification 3
The
図33に示すように、測定装置30は、測定部31と、通信部32と、記憶部33と、報知部35と、筐体34と、を備えている。
As shown in FIG. 33, the
本変形例の測定装置30は、測定部31で測定した体温(鼓膜温度)を、通信部32によりリアルタイムで端末装置20へ送信する。情報処理装置10の処理部13の体温情報取得部1319は、体温(鼓膜温度)の測定値を、端末装置20からリアルタイムで取得する。
The measuring
上述のように、予測部133は、予測式に基づいて、ユーザ200がトレーニングを実施した場合の、ユーザ200の深部体温を予測する。予測部133は、ユーザ200がトレーニングを開始する前或いはユーザ200がトレーニングを実施している実施時に、ユーザ200がトレーニングを開始してから任意の時点における深部体温の予測値を生成する。
As described above, the
比較部134は、ユーザ200がトレーニングを実施している実施時に、端末装置20を介して測定装置30からリアルタイムで取得する体温(深部体温)の測定値と、予測部133で予測した深部体温の予測値とを、比較する。比較部134は、例えば、体温の測定値(実測深部体温遷移TR)の傾きと予測値(予測深部体温遷移TP)の傾きとの大小関係を比較する。
The
決定部132は、比較部134による比較結果に基づいて、トレーニング情報(トレーニングペース、時間等)を再決定する。
The determining
例えば、第1トレーニングでは、深部体温の測定値の傾きが深部体温の予測値の傾きよりも小さい場合、決定部132は、トレーニングペースを上げる、及び/又は、トレーニング時間を延長してもよい。深部体温の測定値の傾きが深部体温の予測値の傾きよりも大きい場合、決定部132は、トレーニングペースを下げる、及び/又は、トレーニング時間を短縮してもよい。
For example, in the first training, if the slope of the measured value of core body temperature is smaller than the slope of the predicted value of core body temperature, the determining
また、第2トレーニングでは、深部体温の測定値の傾きが深部体温の予測値の傾きよりも小さい場合、決定部132は、トレーニングペースを上げる、及び/又は、トレーニング時間を延長してもよい。深部体温の測定値の傾きが深部体温の予測値の傾きよりも大きい場合、決定部132は、トレーニングペースを下げてもよい。
Furthermore, in the second training, if the slope of the measured value of core body temperature is smaller than the slope of the predicted value of core body temperature, the determining
トレーニング情報の再決定のタイミングは、第1トレーニング実施時でもよいし、第1トレーニングの終了時点でもよいし、第2トレーニング実施時でもよい。また、トレーニング情報の再決定のタイミングは、1回だけでなく複数回であってもよい。 The timing of re-determining the training information may be when the first training is performed, at the end of the first training, or at the time when the second training is performed. Further, the timing of re-determining the training information may not be limited to once but may be multiple times.
出力部137は、ユーザ200がトレーニングを実施している実施時に、再決定したトレーニング情報を出力する。測定装置30は、再決定されたトレーニング情報を、端末装置20を介して受け取る。測定装置30の報知部35は、ユーザ200がトレーニングを実施している際に、再決定されたトレーニング情報をユーザ200に報知する。ユーザ200への報知方法としては、例えば音声等が挙げられる。報知部35が報知する情報は、再決定されたトレーニング情報そのものに限られず、例えば「もう少しペースを上げましょう」等の、再決定されたトレーニング情報に従ったトレーニングとなるように促す音声等であってもよい。
The
図34を参照して、本変形例の支援システム100がユーザ200に報知を行う動作の一例を説明する。本変形例の支援システム100の動作は、図23で説明した基本例の工程ST110の間(ユーザ200がトレーニングを実施している実施時)に行われる。
An example of an operation in which the
例えば、情報処理装置10は、予め、ユーザ200によって採用されたトレーニング情報に基づいてユーザ200がトレーニングを実施した場合の、ユーザ200の予測深部体温遷移TPを予測する。
For example, the
ユーザ200がトレーニングを開始すると、測定装置30は、リアルタイムでユーザ200の体温を測定し、情報処理装置10へ送信する。情報処理装置10は、ユーザ200の体温をリアルタイムで取得する(ST401)。
When the
情報処理装置10は、測定装置30から体温(深部体温)の測定値を取得すると、今回取得した測定値(及び前回以前に取得した測定値)を用いて実測深部体温遷移TRを作成し、体温の測定値(実測深部体温遷移TR)の傾きと予測値(予測深部体温遷移TP)の傾きとの大小関係を比較する(ST402)。
When the
傾きに差異が無い場合(ST403:No)、情報処理装置10は、ユーザ200の体温(深部体温)が予定通りに推移しておりトレーニング内容の修正は不要と判断して、今回の処理を終了する。ユーザ200は、現在のトレーニング情報に従って、トレーニングを継続する。
If there is no difference in the slope (ST403: No), the
傾きに差異がある場合(ST403:Yes)、情報処理装置10は、トレーニング内容の修正が必要と判断し、トレーニング情報を再決定し(ST404)、測定装置30を介してユーザ200へ報知する(ST405)。ユーザ200は、再決定されたトレーニング情報に従って、トレーニングを継続する。
If there is a difference in the slope (ST403: Yes), the
なお、決定部132は、体温の測定値と予測値との大小関係に基づいて、トレーニング情報を再決定してもよい。
Note that the determining
本変形例の支援システム100によれば、ユーザ200の深部体温の測定値と予測値とを比較し、比較結果に基づいてトレーニング情報を再決定し、報知部35を介してユーザに報知を行う。これにより、例えば深部体温の測定値の傾きが深部体温の予測値の傾きよりも小さかった場合(深部体温の上昇度合いが予測よりも小さい場合)、深部体温が閾値温度Tthを超えるようにユーザ200のトレーニングを変更することが可能となり、熱負荷トレーニングの成功率が高まる。また、深部体温の測定値の傾きが深部体温の予測値の傾きよりも大きかった場合(深部体温の上昇度合いが予測よりも大きい場合)、深部体温が過度に(例えば38.0℃~39.5℃の範囲で設定された閾値温度Th以上に)上昇するのを抑制することが可能となり、ユーザ200に過度な熱負荷が与えられるの防止できる。
According to the
(3.4)変形例4
本変形例の支援システム100は、主として、動作モードとして通常モードとテストモードを有している点で、基本例の支援システム100と相違する。本変形例の支援システム100において、基本例の支援システム100と同様の構成については、同一の符号を付して適宜説明を省略することがある。
(3.4) Modification example 4
The
本変形例の支援システム100では、トレーニング情報を決定する際に、所定の条件を満たしている場合、通常モードでトレーニング情報を作成するかテストモードでトレーニング情報を作成するかをユーザ200に選択させる機能を有している。例えば、端末装置20を介してユーザ200からトレーニングを開始する指示を受けた際(図23のST101)に、所定の条件を満たしていれば、情報処理装置10は、ユーザ200にテストモードでトレーニングを実施するかどうかを端末装置20を介して回答させてもよい。
In the
所定の条件は、例えば、比較部134による比較結果が無いこと(すなわち、このユーザ200が初めて支援システム100を用いてトレーニングを実施するユーザであること)、比較結果が過去(例えば過去3か月以上前)の日付の情報であること(すなわち、このユーザ200のトレーニングレベルが低い状態であると推定されること)等であり得る。所定の条件は、ユーザ200から端末装置20を介して所定の指示を受けることであってもよい。
The predetermined conditions are, for example, that there is no comparison result by the comparison unit 134 (that is, this
ユーザ200から、テストモードでのトレーニングを希望する旨の回答が得られた場合、決定部132は、テストモードでトレーニング情報を決定する。ユーザ200がテストモードでのトレーニングを望まない場合、決定部132は、通常モードでトレーニング情報を決定すればよい。
If the
テストモードは、通常モードよりもユーザ200の負荷が小さくなるようにトレーニング情報を決定するモードである。例えば、テストモードが選択されると、決定部132は、通常モードよりも低い閾値温度Tthに基づいてトレーニング情報(トレーニングの強度及びトレーニング時間)を決定する。例えば、通常モードの閾値温度Tthは、基本例で説明したように38.0℃~39.5℃の範囲内の値である。これに対して、テストモードの閾値温度Tthは、37.0℃~38.5℃の範囲内の値である。すなわち、テストモードでは、決定部132は、ユーザ200の深部体温が、所定期間P0の間、この相対的に低い閾値温度Tth(37.0℃~38.5℃の範囲内の値)以上に維持されるように、トレーニング情報を決定する。
The test mode is a mode in which training information is determined so that the load on the
図35を参照して、本変形例の情報処理装置10(決定部132)がトレーニング情報を決定する動作の一例を説明する。本変形例の情報処理装置10の動作は、図23で説明した基本例の情報処理装置10の動作と基本的に同じであるが、図23の工程ST104~工程ST107が、図35の工程に置き換わる点で相違する。
An example of an operation in which the information processing device 10 (determining unit 132) of this modification determines training information will be described with reference to FIG. 35. The operation of the
例えば、情報処理装置10は、ユーザ200からトレーニングを開始する指示を受ける(図23のST101)と、属性情報及び環境情報を取得する(図23のST102,ST103)。また、情報処理装置10は、このユーザ200が、以前に支援システム100を用いてトレーニングを行ったことがあるか否か(履歴情報記憶部1214に、比較結果の履歴が存在するか)を判断する(ST104)。
For example, upon receiving an instruction to start training from the user 200 (ST101 in FIG. 23), the
履歴情報記憶部1214に履歴がある場合(ST104:Yes)、情報処理装置10(決定部132)は、トレーニングが行われた最新の日付が過去(3ヶ月以上過去)のものであるか否かを判断する(ST501)。 If there is a history in the history information storage unit 1214 (ST104: Yes), the information processing device 10 (determination unit 132) determines whether the latest date on which the training was performed is in the past (more than 3 months past). (ST501).
トレーニングが行われた最新の日付が最近のものである場合(S501:No)、情報処理装置10(決定部132)は、少なくとも比較結果と属性情報と環境情報とに基づいて、トレーニング情報を決定する(ST502)。 If the latest training date is recent (S501: No), the information processing device 10 (determination unit 132) determines training information based on at least the comparison result, attribute information, and environment information. (ST502).
一方、履歴がない場合(ST104:No)或いはトレーニングが行われた最新の日付が過去(3ヶ月以上過去)のものである場合(ST501:Yes)、情報処理装置10は、ユーザ200に、テストモードでトレーニングを実施するかを問い合わせる(ST503)。
On the other hand, if there is no history (ST104: No) or if the latest training date is in the past (3 months or more past) (ST501: Yes), the
ユーザ200から、テストモードでトレーニングを実施することを希望するという回答が得られた場合(ST503:Yes)、情報処理装置10(決定部132)は、テストモードでトレーニング情報を決定する(ST504)。ユーザ200から、テストモードでのトレーニングを希望しないという回答が得られた場合(ST503:No)、情報処理装置10(決定部132)は、通常モードでトレーニング情報を決定する(ST505)。
If the
情報処理装置10は、出力部137により、決定したトレーニング情報を端末装置20へ出力する(ST107)。
The
熱負荷トレーニングを長期間実施していなかったり、初めて実施する場合は、通常モードの閾値温度Tthでは過度な熱負荷となる可能性がある。本変形例の支援システム100では、閾値温度Tthを下げたテストモードからトレーニングを実施することで、ユーザ200の安全性を向上することが可能となる。また、トレーニング開始直後から通常モードでの閾値温度Tthを目指してトレーニングを行うと、ユーザ200によっては、トレーニングペースが速すぎるペースとなる可能性があり、トレーニングが完遂できずに深部体温の測定値と深部体温の予測値との比較が十分実施できない可能性がある。比較的遅いペースからトレーニングを実施し、比較結果を蓄積することで、トレーニング情報の精度を高めることが可能となる。
If heat load training has not been carried out for a long time or if it is being carried out for the first time, there is a possibility that the heat load will be excessive at the threshold temperature Tth in the normal mode. In the
(3.5)その他の変形例
一変形例において、測定装置30は、ユーザ200の鼓膜温度以外の温度を測定する装置であってもよい。例えば、測定装置30は、脇下、舌下、直腸、食道、臍上等の、鼓膜以外であって人体の深部体温とみなされる部分の温度を測定する装置であってもよい。測定装置30は、温度の測定値から、所定の換算式又はアルゴリズムなどに基づいて深部体温を推定してもよい。測定装置30は、トレーニング中のユーザ200の邪魔になりにくい態様であることが好ましい。測定装置30は、例えば、腕時計型の装置であってもよい。測定装置30は、例えば、人体の一部(臍上、脇下)に貼り付けられるパッチ型の装置であってもよい。
(3.5) Other Modifications In a modification, the measuring
一変形例において、測定装置30は、ユーザ200の体温としてユーザ200の体表温度を測定する装置であってもよい。体温情報取得部1319は、測定装置30で測定された体表温度を、ユーザ200の体温の測定値として取得してもよい。決定部132は、少なくとも体温(体表温度)の測定値の情報と属性情報と環境情報とに基づいて、ユーザ200が行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定してもよい。
In a modified example, the measuring
一変形例において、測定装置30が測定する生体情報は、心拍数と全身発汗量、または、心拍数と衣服内温度と衣服内湿度といった、鼓膜温度を含まない生体情報でも構わない。鼓膜温度はユーザ200が受けているトレーニング負荷を正確に反映できる情報の一つであるが、複数の生体情報を組み合わせることにより、鼓膜温度を計測しなくてもトレーニング負荷を把握することは可能であり、ユーザ200が装着する測定機器の数を減らし、ユーザ200への装着負担を軽減することができる。
In a modified example, the biological information measured by the measuring
一変形例において、決定部132は、ユーザ200の生体情報(体温以外)の測定値の情報と属性情報と環境情報とに基づいて、ユーザ200が行うべき新たなトレーニングに関する新たなトレーニング情報を決定してもよい。
In a modified example, the determining
一変形例において、測定装置30は、例えばユーザ200が所有している情報端末(スマートフォン又はスマートウォッチなど)が取得した生体情報を代用してもよく、このことにより装置の簡素化及びユーザ200の使い勝手が向上する。情報処理装置10が測定装置30の測定する生体情報に加え、例えばユーザ200が所有している情報端末(スマートフォン又はスマートウォッチなど)が取得した生体情報を取り込み、演算を行うことで、装置の複雑化を回避しながらもより高精度のトレーニングメニュー(トレーニング情報)の提案が可能になる。情報処理装置10は、必ずしも測定装置30が測定する生体情報を利用しなくてもよく、例えば情報処理装置10は、ユーザ200が所有している情報端末(スマートフォン又はスマートウォッチなど)が取得した生体情報を取り込んでもよい。
In a modified example, the
一変形例において、情報処理装置10は、生体情報以外の情報として、トレーニング中のユーザ200のストライド(歩幅)、ピッチ(歩数)、接地時間、左右バランス、上下動、上下動比等の、物理的指標に関する情報を取得してもよい。これらの物理的指標は、スマートフォン又はスマートウォッチ等の情報端末で測定することも可能である。生体情報と物理的指標を組み合わせることにより、ユーザ200にかかる運動負荷をより正確に推定することが可能となり、トレーニングメニュー(トレーニング情報)のさらなる精度向上が図れる。
In a modified example, the
一変形例において、体温情報取得部1319は、測定装置30から、直接的に体温の情報を取得してよい。すなわち、端末装置20は、必ずしも測定装置30から体温の情報を取得する必要はない。この場合、測定装置30の通信部32は、第1通信プロトコルに準拠していることが好ましい。また、体温の情報は必ずしも測定装置30によって取得される必要はなく、ユーザ200が自身で体温の測定を行った上で、端末装置20の入力部21によって、端末装置20に入力してもよい。この場合、ユーザ200は、脇下又は舌下部で体温を測定してもよい。
In a modified example, the body temperature
一変形例において、記憶部12は、上記の情報を全て記憶している必要はない。例えば、短期的な変動がある環境情報、衣服情報等は、決定部132が実際に処理を行う際に、適宜外部のサーバ等から取得してもよい。
In a modified example, the
一変形例において、情報処理装置10は、ユーザ200の深部体温を一定に維持するように第2トレーニングを決定するものに限られず、例えばユーザ200の深部体温を上昇又は減少させるように第2トレーニングを決定してもよい。この場合、比較部134で算出される第2トレーニング実施時の予測深部体温遷移TPの傾きδは、0以外の値になり得る。ユーザ200の深部体温を上昇又は減少させるように第2トレーニングを決定する場合であっても、情報処理装置10は、好ましくは、ユーザ200の深部体温が閾値温度Tth以上に保たれるように第2トレーニングの強度を決定してもよい。
In a modified example, the
一変形例において、情報処理装置10は、予測部133及び比較部134を備えていなくてもよい。決定部132は、実測深部体温遷移TRのみに基づいて、ユーザ200の深部体温が所定の期間T0閾値温度Tth以上に維持されるように、新たなトレーニング情報を決定してもよい。ただし、初期温度T0等に基づき得られる予測深部体温遷移TPと、実測深部体温遷移TRと、の比較結果に基づいて新たなトレーニング情報を決定する方が、より適切なトレーニング情報を決定しやすくなり好ましい。なお、実測深部体温遷移TRは、体温以外の生体情報の測定値から推定することも可能である。
In a modified example, the
一変形例において、決定部132は、学習済みモデルを利用して、トレーニング情報を決定してもよい。ここでの学習済みモデルは、例えば、少なくとも属性情報と環境情報と(及び比較結果と)を入力として、トレーニング情報を出力する。この場合、情報処理装置10の記憶部12は、予測式記憶部125に代えて或いは加えて、学習済みモデルを記憶する学習済みモデル記憶部を備えていればよい。
In a modified example, the determining
一変形例において、決定部132は、データテーブルを利用して、トレーニング情報を決定してもよい。
In a variation, the determining
一変形例において、決定部132は、トレーニングの種別に加えて、各種別のうちの種類(種目)もユーザ200に決定させてもよい。例えば、トレーニングの種別としてランニングが選択された場合、決定部132は、ランニングの種類に関する複数の選択候補として、ペース走、インターバル走、ビルドアップ走等をユーザ200に提示する。決定部132は、提示した複数の選択候補のうちでユーザ200が選択した選択候補を、実施するトレーニング(ランニング)の種類として決定する。
In a modified example, the determining
一変形例において、ユーザ200が、トレーニングの開始時間及び終了時間を指定できてもよい。この場合、決定部132は、トレーニングの開始時間と終了時間との間の時間で熱負荷トレーニングが達成できるように、トレーニングの強度等を決定してもよい。
In a variation, the
一変形例において、出力部137が出力する評価結果情報は、ユーザ200からのフィードバックに応じて変更されてもよい。例えば、情報処理装置10は、端末装置20にて提示(表示)された評価結果情報(例えばアドバイス情報)に対して、ユーザ200からフィードバックを受け付ける。例えば、ユーザ200は、評価結果がトレーニングの度に同じ内容であって評価結果に対して信頼性が低いと感じた場合、評価結果の内容が良くない旨をフィードバックする。この場合、出力部137は、例えば、次回以降の評価結果では、異なる内容の評価結果を出力すればよい。
In a modified example, the evaluation result information output by the
(4)態様
上記実施形態及び変形例から明らかなように、本開示は、下記の態様を含む。
(4) Aspects As is clear from the above embodiments and modifications, the present disclosure includes the following aspects.
第1の態様の情報処理装置(10)は、属性情報取得部(1311)と、環境情報取得部(1315)と、決定部(132)と、出力部(137)と、を備える。属性情報取得部(1311)は、ユーザ(200)の属性に関する属性情報を取得する。環境情報取得部(1315)は、ユーザ(200)のトレーニング環境に関する環境情報を取得する。決定部(132)は、少なくとも属性情報と環境情報とに基づいて、ユーザ(200)が行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定する。出力部(137)は、決定部(132)で決定されたトレーニング情報を出力する。 The information processing device (10) of the first aspect includes an attribute information acquisition section (1311), an environment information acquisition section (1315), a determination section (132), and an output section (137). The attribute information acquisition unit (1311) acquires attribute information regarding attributes of the user (200). The environmental information acquisition unit (1315) acquires environmental information regarding the training environment of the user (200). The determining unit (132) determines training information regarding the training that the user (200) should perform based on at least the attribute information and the environment information. The output unit (137) outputs the training information determined by the determination unit (132).
この態様によれば、ユーザ(200)に適したトレーニングの情報を提供することが可能となる。 According to this aspect, training information suitable for the user (200) can be provided.
第2の態様の情報処理装置(10)では、第1の態様において、トレーニング情報は、トレーニングの種別、トレーニングの強度、トレーニングの時間、及びトレーニングにおけるユーザ(200)の着衣のうちの少なくとも一つを含む。 In the information processing device (10) of the second aspect, in the first aspect, the training information includes at least one of training type, training intensity, training time, and clothing worn by the user (200) during training. including.
この態様によれば、ユーザ(200)に適したトレーニングの情報を提供することが可能となる。 According to this aspect, training information suitable for the user (200) can be provided.
第3の態様の情報処理装置(10)では、第2の態様において、トレーニング情報は、トレーニングの強度とトレーニングにおけるユーザ(200)の着衣との組み合わせを含む。 In the information processing device (10) of the third aspect, in the second aspect, the training information includes a combination of training intensity and clothing worn by the user (200) during training.
この態様によれば、ユーザ(200)に適したトレーニングの情報を提供することが可能となる。 According to this aspect, training information suitable for the user (200) can be provided.
第4の態様の情報処理装置(10)では、第2又は第3の態様において、ユーザ(200)が使用可能な衣服の情報を記憶する所持衣服情報記憶部(1212)を更に備える。決定部(132)は、所持衣服情報記憶部(1212)に記憶されている衣服のうちから、ユーザ(200)の着衣を選択する。 The information processing device (10) of the fourth aspect, in the second or third aspect, further includes a possessed clothing information storage unit (1212) that stores information on clothing that can be used by the user (200). The determining unit (132) selects the clothing of the user (200) from among the clothing stored in the owned clothing information storage unit (1212).
この態様によれば、ユーザ(200)が使用できない衣服が提案される可能性が低減され、ユーザ(200)の利便性が向上する。 According to this aspect, the possibility that clothes that cannot be used by the user (200) will be suggested is reduced, and convenience for the user (200) is improved.
第5の態様の情報処理装置(10)は、第1~第4のいずれか1つの態様において、生体情報取得部(1314)を更に備える。生体情報取得部(1314)は、トレーニング情報に従ってユーザ(200)がトレーニングを実施する実施時に測定された、ユーザ(200)の生体情報の測定値を取得する。決定部(132)は、少なくとも生体情報の測定値の情報と属性情報と環境情報とに基づいて、ユーザ(200)が行うべき新たなトレーニングに関する新たなトレーニング情報を決定する。出力部(137)は、決定部(132)で決定された新たなトレーニング情報を出力する。 The information processing device (10) of the fifth aspect, in any one of the first to fourth aspects, further includes a biological information acquisition unit (1314). The biological information acquisition unit (1314) acquires the measured value of the user's (200) biological information, which is measured when the user (200) performs training according to the training information. The determining unit (132) determines new training information regarding a new training to be performed by the user (200) based on at least the measured value information of the biological information, the attribute information, and the environmental information. The output unit (137) outputs the new training information determined by the determination unit (132).
この態様によれば、トレーニング時に測定されたユーザ(200)の生体情報の測定値に基づいて新たなトレーニング情報が決定されるので、よりユーザ(200)に適したトレーニングの情報を提供することが可能となる。 According to this aspect, new training information is determined based on the measured values of the user's (200) biological information measured during training, so it is possible to provide training information that is more suitable for the user (200). It becomes possible.
第6の態様の情報処理装置(10)では、第5の態様において、生体情報取得部(1314)は、体温情報取得部(1319)を備える。体温情報取得部(1319)は、トレーニング情報に従ってユーザ(200)がトレーニングを実施する実施時に測定された、ユーザ(200)の体温の測定値を取得する。決定部(132)は、少なくとも体温の測定値の情報と属性情報と環境情報とに基づいて、ユーザ(200)が行うべき新たなトレーニングに関する新たなトレーニング情報を決定する。 In the information processing device (10) of the sixth aspect, in the fifth aspect, the biological information acquisition section (1314) includes a body temperature information acquisition section (1319). The body temperature information acquisition unit (1319) acquires the measured value of the user's (200) body temperature, which is measured when the user (200) performs training according to the training information. The determining unit (132) determines new training information regarding a new training to be performed by the user (200) based on at least the information on the measured value of body temperature, the attribute information, and the environment information.
この態様によれば、トレーニング時に測定されたユーザ(200)の体温の測定値に基づいて新たなトレーニング情報が決定されるので、よりユーザ(200)に適したトレーニングの情報を提供することが可能となる。 According to this aspect, new training information is determined based on the measured value of the user's (200) body temperature during training, so it is possible to provide training information that is more suitable for the user (200). becomes.
第7の態様の情報処理装置(10)では、第6の態様において、体温情報取得部(1319)は、ユーザ(200)の体温の測定値として、ユーザ(200)の深部体温の測定値を取得する。 In the information processing device (10) of the seventh aspect, in the sixth aspect, the body temperature information acquisition unit (1319) receives the measured value of the user's (200) core body temperature as the measured value of the user's (200) body temperature. get.
この態様によれば、ユーザ(200)に熱負荷トレーニングを達成させやすくなるトレーニング情報を生成(決定)することが可能となる。 According to this aspect, it is possible to generate (determine) training information that makes it easier for the user (200) to accomplish heat load training.
第8の態様の情報処理装置(10)では、第7の態様において、体温情報取得部(1319)は、ユーザ(200)の深部体温の測定値として、ユーザ(200)の鼓膜温度を測定する測定装置(30)で測定された温度を取得する。 In the information processing device (10) of the eighth aspect, in the seventh aspect, the body temperature information acquisition unit (1319) measures the eardrum temperature of the user (200) as the measurement value of the user's (200) core body temperature. Obtain the temperature measured by the measuring device (30).
この態様によれば、ユーザ(200)の深部体温の測定値を非侵襲で取得することが可能となり、トレーニング時におけるユーザ(200)の負担が小さくなる。また、よりユーザ(200)に適したトレーニングの情報を提供することが可能となる。 According to this aspect, it becomes possible to non-invasively acquire the measured value of the user's (200) core body temperature, and the burden on the user (200) during training is reduced. Moreover, it becomes possible to provide training information more suitable for the user (200).
第9の態様の情報処理装置(10)は、第6~第8のいずれか1つの態様において、予測部(133)と、比較部(134)と、を更に備える。予測部(133)は、決定部(132)により決定されたトレーニング情報に従ってユーザ(200)がトレーニングを実施した場合の、ユーザ(200)の体温を予測する。比較部(134)は、予測部(133)で予測されたユーザ(200)の体温の予測値と体温情報取得部(1319)で取得されたユーザ(200)の体温の測定値とを比較する。決定部(132)は、少なくとも比較部(134)での比較結果と属性情報と環境情報とに基づいて、ユーザ(200)が行うべき新たなトレーニングに関する新たなトレーニング情報を決定する。出力部(137)は、決定部(132)で決定された新たなトレーニング情報を出力する。 The information processing device (10) of the ninth aspect, in any one of the sixth to eighth aspects, further includes a prediction section (133) and a comparison section (134). The prediction unit (133) predicts the body temperature of the user (200) when the user (200) performs training according to the training information determined by the determination unit (132). The comparison unit (134) compares the predicted value of the user's (200) body temperature predicted by the prediction unit (133) and the measured value of the user's (200) body temperature acquired by the body temperature information acquisition unit (1319). . A determining unit (132) determines new training information regarding a new training to be performed by the user (200) based on at least the comparison result from the comparing unit (134), the attribute information, and the environment information. The output unit (137) outputs the new training information determined by the determination unit (132).
この態様によれば、比較結果に基づいて新たなトレーニング情報が決定されるので、よりユーザ(200)に適したトレーニングの情報を提供することが可能となる。 According to this aspect, new training information is determined based on the comparison result, so it is possible to provide training information that is more suitable for the user (200).
第10の態様の情報処理装置(10)は、第1~第4のいずれか1つの態様において、予測部(133)と、体温情報取得部(1319)と、比較部(134)と、を更に備える。予測部(133)は、決定部(132)により決定されたトレーニング情報に従ってユーザ(200)がトレーニングを実施した場合の、ユーザ(200)の体温を予測する。体温情報取得部(1319)は、トレーニング情報に従ってユーザ(200)がトレーニングを実施する実施時に測定された、ユーザ(200)の体温の測定値を取得する。比較部(134)は、予測部(133)で予測されたユーザ(200)の体温の予測値と体温情報取得部(1319)で取得されたユーザ(200)の体温の測定値とを比較する。決定部(132)は、少なくとも比較部(134)での比較結果と属性情報と環境情報とに基づいて、ユーザ(200)が行うべき新たなトレーニングに関する新たなトレーニング情報を決定する。出力部(137)は、決定部(132)で決定された新たなトレーニング情報を出力する。 The information processing device (10) of the tenth aspect includes a prediction unit (133), a body temperature information acquisition unit ( 1319 ), and a comparison unit (134) in any one of the first to fourth aspects. Prepare more. The prediction unit (133) predicts the body temperature of the user (200) when the user (200) performs training according to the training information determined by the determination unit (132). The body temperature information acquisition unit ( 1319 ) acquires the measured value of the user's (200) body temperature, which is measured when the user (200) performs training according to the training information. The comparison unit (134) compares the predicted value of the user's (200) body temperature predicted by the prediction unit (133) and the measured value of the user's (200) body temperature acquired by the body temperature information acquisition unit ( 1319 ). . A determining unit (132) determines new training information regarding a new training to be performed by the user (200) based on at least the comparison result from the comparing unit (134), the attribute information, and the environment information. The output unit (137) outputs the new training information determined by the determination unit (132).
この態様によれば、比較結果に基づいて新たなトレーニング情報が決定されるので、よりユーザ(200)に適したトレーニングの情報を提供することが可能となる。 According to this aspect, new training information is determined based on the comparison result, so it is possible to provide training information that is more suitable for the user (200).
第11の態様の情報処理装置(10)では、第10の態様において、体温情報取得部(1319)は、ユーザ(200)の体温の測定値として、ユーザ(200)の鼓膜温度を測定する測定装置(30)で測定された温度を取得する。 In the information processing device (10) of the eleventh aspect, in the tenth aspect, the body temperature information acquisition unit ( 1319 ) performs measurement to measure the eardrum temperature of the user (200) as the measured value of the body temperature of the user (200). Obtain the temperature measured by the device (30).
この態様によれば、ユーザ(200)の深部体温の測定値を非侵襲で取得することが可能となり、トレーニング時におけるユーザ(200)の負担が小さくなる。また、よりユーザ(200)に適したトレーニングの情報を提供することが可能となる。 According to this aspect, it becomes possible to non-invasively acquire the measured value of the user's (200) core body temperature, and the burden on the user (200) during training is reduced. Moreover, it becomes possible to provide training information more suitable for the user (200).
第12の態様の情報処理装置(10)では、第9~第11のいずれか1つの態様において、体温情報取得部(1319)は、更に、トレーニング情報に従ってトレーニングを実施する前に測定装置(30)で測定されたユーザ(200)の体温である初期温度(T0)を取得する。予測部(133)は、少なくとも初期温度(T0)とトレーニング情報とに基づいて、トレーニングを実施した場合のユーザ(200)の体温を予測する。 In the information processing device (10) of the twelfth aspect, in any one of the ninth to eleventh aspects, the body temperature information acquisition unit (1319) further includes the measurement device (30) before performing training according to the training information. ) to obtain the initial temperature (T0), which is the body temperature of the user (200). The prediction unit (133) predicts the body temperature of the user (200) when training is performed, based on at least the initial temperature (T0) and the training information.
この態様によれば、予測部(133)によるユーザ(200)の体温の予測結果の精度が向上し、よりユーザ(200)に適したトレーニングの情報を提供することが可能となる。 According to this aspect, the accuracy of the prediction result of the user's (200) body temperature by the prediction unit (133) is improved, and it becomes possible to provide training information more suitable for the user (200).
第13の態様の情報処理装置(10)は、第9~第12のいずれか1つの態様において、評価部(135)を更に備える。評価部(135)は、比較結果に基づいて、トレーニング情報に従ってトレーニングを実施したユーザ(200)のトレーニングの結果を評価する。 The information processing device (10) of the thirteenth aspect further includes an evaluation section (135) in any one of the ninth to twelfth aspects. The evaluation unit (135) evaluates the training results of the user (200) who has performed training according to the training information, based on the comparison results.
この態様によれば、トレーニングの評価結果を確認することが可能となる。 According to this aspect, it becomes possible to check the training evaluation results.
第14の態様の情報処理装置(10)は、第13の態様において、目標情報取得部(1313)と、スケジュール部(136)と、を更に備える。目標情報取得部(1313)は、ユーザ(200)の目標に関する目標情報を取得する。スケジュール部は、目標情報に基づいて、ユーザ(200)のトレーニングスケジュールを決定する。スケジュール部(136)は、評価部(135)による評価結果に基づいて、トレーニングスケジュールを更新する。 The information processing device (10) of the fourteenth aspect further includes a target information acquisition section (1313) and a schedule section (136) in the thirteenth aspect. The goal information acquisition unit (1313) acquires goal information regarding the user's (200) goals. The schedule unit determines a training schedule for the user (200) based on the goal information. The schedule unit (136) updates the training schedule based on the evaluation result by the evaluation unit (135).
この態様によれば、トレーニングの評価結果に基づいたトレーニングスケジュールを作成でき、よりユーザ(200)に適したトレーニングの情報を提供することが可能となる。 According to this aspect, a training schedule can be created based on the training evaluation results, and training information more suitable for the user (200) can be provided.
第15の態様の情報処理装置(10)では、第6~第14のいずれか1つの態様において、体温情報取得部(1319)は、トレーニング情報に従ってユーザ(200)がトレーニングを実施する実施時にユーザ(200)の体温を連続的に測定した温度を、取得する。 In the information processing device (10) of the fifteenth aspect, in any one of the sixth to fourteenth aspects, the body temperature information acquisition unit (1319) is configured to The temperature obtained by continuously measuring the body temperature of (200) is obtained.
この態様によれば、よりユーザ(200)に適したトレーニングの情報を提供することが可能となる。 According to this aspect, it becomes possible to provide training information more suitable for the user (200).
第16の態様の情報処理装置(10)は、第1~第15のいずれか1つの態様において、トレーニング前情報取得部(1317)を更に備える。トレーニング前情報取得部(1317)は、ユーザ(200)がトレーニングを行う前の、トレーニングに関したユーザ(200)の情報であるトレーニング前情報を取得する。決定部(132)は、トレーニング前情報に更に基づいて、トレーニング情報を決定する。 The information processing device (10) of the sixteenth aspect, in any one of the first to fifteenth aspects, further includes a pre-training information acquisition unit (1317). The pre-training information acquisition unit (1317) acquires pre-training information that is information about the user (200) regarding training before the user (200) performs the training. The determining unit (132) determines training information further based on the pre-training information.
この態様によれば、決定部(132)がトレーニング前情報を更に基づいてトレーニング情報を決定するので、よりユーザ(200)に適したトレーニングの情報を提供することが可能となる。 According to this aspect, since the determining unit (132) determines the training information based on the pre-training information, it is possible to provide training information that is more suitable for the user (200).
第17の態様の情報処理装置(10)では、第16の態様において、トレーニング前情報は、トレーニングの前におけるユーザ(200)の健康状態に関する健康状態情報、ユーザ(200)がトレーニングの前に実施するウォームアップに関するウォームアップ情報、及びユーザ(200)がトレーニング中に摂取する予定の水分に関する摂取水分情報からなる群から選択される少なくとも一つを含む。 In the information processing device (10) of the seventeenth aspect, in the sixteenth aspect, the pre-training information includes health condition information regarding the health condition of the user (200) before the training; The user (200) includes at least one selected from the group consisting of warm-up information related to a warm-up to be performed, and water intake information related to water that the user (200) plans to ingest during training.
この態様によれば、決定部(132)がトレーニング情報を決定する際に参照するトレーニング前情報が、健康状態情報、ウォームアップ情報、及び摂取水分情報のうちの少なくとも1つを含むので、よりユーザ(200)に適したトレーニングの情報を提供することが可能となる。 According to this aspect, the pre-training information that the determining unit (132) refers to when determining the training information includes at least one of health condition information, warm-up information, and water intake information, which makes it easier for users to It becomes possible to provide training information suitable for (200).
第18の態様の情報処理装置(10)は、第1~第17のいずれか1つの態様において、トレーニング実績情報取得部(1318)を更に備える。トレーニング実績情報取得部(1318)は、ユーザ(200)が実施したトレーニングの実績に関するトレーニング実績情報を取得する。決定部(132)は、少なくともトレーニング実績情報と属性情報と環境情報とに基づいて、ユーザ(200)が行うべき新たなトレーニングに関する新たなトレーニング情報を決定する。出力部(137)は、決定部(132)で決定された新たなトレーニング情報を出力する。 The information processing device (10) of the eighteenth aspect, in any one of the first to seventeenth aspects, further includes a training performance information acquisition unit (1318). The training performance information acquisition unit (1318) acquires training performance information regarding the training performance performed by the user (200). The determining unit (132) determines new training information regarding new training that the user (200) should perform based on at least the training track record information, attribute information, and environment information. The output unit (137) outputs the new training information determined by the determination unit (132).
この態様によれば、トレーニング実績情報に基づいて新たなトレーニング情報が決定されるので、よりユーザ(200)に適したトレーニングの情報を提供することが可能となる。 According to this aspect, new training information is determined based on the training performance information, so it is possible to provide training information that is more suitable for the user (200).
第19の態様の情報処理装置(10)では、第1~第18のいずれか1つの態様において、決定部(132)は、予測式、データテーブル又は学習済モデルを用いて、トレーニング情報を決定する。 In the information processing device (10) of the nineteenth aspect, in any one of the first to eighteenth aspects, the determining unit (132) determines the training information using the prediction formula, the data table, or the learned model. do.
この態様によれば、ユーザ(200)に適したトレーニングの情報を提供することが可能となる。 According to this aspect, training information suitable for the user (200) can be provided.
第20の態様の情報処理装置(10)では、第1~第19のいずれか1つの態様において、決定部(132)は、トレーニングが実施される場合にユーザ(200)の深部体温が所定期間(P0)、閾値温度(Tth)以上に維持されるよう、トレーニング情報を決定する。 In the information processing device (10) according to the twentieth aspect, in any one of the first to nineteenth aspects, the determining unit (132) determines whether the core body temperature of the user (200) is high for a predetermined period when training is performed. (P0), training information is determined so that the temperature is maintained at or above the threshold temperature (Tth).
この態様によれば、ユーザ(200)の持久性運動能力及び/又はパフォーマンスの向上を期待することができる。 According to this aspect, an improvement in the user's (200) endurance exercise ability and/or performance can be expected.
第21の態様の情報処理装置(10)では、第20の態様において、トレーニング情報は、トレーニングの強度及びトレーニングの時間を含む。トレーニングの強度は、トレーニングの開始時点から第1期間(P1)の経過時点で、ユーザ(200)の深部体温を前記閾値温度(Tth)に到達させる第1トレーニング強度と、第1期間(P1)の経過後であって所定期間(P0)としての第2期間(P2)、ユーザ(200)の深部体温を閾値温度(Tth)以上の温度に維持させる第2トレーニング強度と、を含む。第2トレーニング強度は、第1トレーニング強度と同等以下の強度である。 In the information processing device (10) of the 21st aspect, in the 20th aspect, the training information includes training intensity and training time. The training intensity includes a first training intensity that causes the core body temperature of the user (200) to reach the threshold temperature (Tth) after the first period (P1) has elapsed from the start of the training, and a first training intensity that causes the user's (200) core body temperature to reach the threshold temperature (Tth), and the first period (P1). a second period (P2) as a predetermined period (P0) after the elapse of , and a second training intensity for maintaining the core body temperature of the user (200) at a temperature equal to or higher than the threshold temperature (Tth). The second training intensity is equal to or less than the first training intensity.
この態様によれば、ユーザ(200)の持久性運動能力及び/又はパフォーマンスの向上をより期待することができる。 According to this aspect, it is possible to expect an improvement in the user's (200) endurance exercise ability and/or performance.
第22の態様の情報処理装置(10)は、第1~第21のいずれか1つの態様において、可否情報取得部(1316)を更に備える。可否情報取得部(1316)は、出力部(137)から出力されたトレーニング情報に対する採用の可否を表す可否情報を取得する。決定部(132)は、可否情報にてトレーニング情報に対する採用が否定された場合、トレーニング情報とは異なる新たなトレーニング情報を決定する。 The information processing device (10) of the twenty-second aspect, in any one of the first to twenty-first aspects, further includes an availability information acquisition unit (1316). The availability information acquisition unit (1316) acquires availability information indicating whether or not the training information outputted from the output unit (137) can be adopted. A determining unit (132) determines new training information different from the training information when adoption of the training information is denied based on the availability information.
この態様によれば、ユーザ(200)が自身の好みに応じたトレーニングを選ぶことが可能となる。 According to this aspect, the user (200) can select training according to his/her preference.
第23の態様の支援システム(100)は、第1~第22のいずれか1つの態様の情報処理装置(10)と、出力部(137)から出力された情報を提示する端末装置(20)と、を備える。 A support system (100) according to a twenty-third aspect includes the information processing device (10) according to any one of the first to twenty-second aspects, and a terminal device (20) that presents information output from an output unit (137). and.
この態様によれば、ユーザ(200)に適したトレーニングの情報を提供することが可能となる。 According to this aspect, training information suitable for the user (200) can be provided.
第24の態様の支援システム(100)では、第23の態様において、端末装置(20)は、属性情報の入力を受け付ける入力部(21)と、入力部(21)に入力された属性情報を情報処理装置(10)へ送信する通信部(第1通信部231)と、を更に備える。 In the support system (100) of the twenty-fourth aspect, in the twenty-third aspect, the terminal device (20) includes an input section (21) that receives input of attribute information, and an input section (21) that receives attribute information input to the input section (21). It further includes a communication unit (first communication unit 231) that transmits data to the information processing device (10).
この態様によれば、ユーザ(200)が端末装置(20)を用いて属性情報の入力を行うことが可能となり、ユーザ(200)の利便性が向上する。 According to this aspect, the user (200) can input attribute information using the terminal device (20), improving convenience for the user (200).
第25の態様の端末装置(20)は、第23又は第24の態様の支援システム(100)に端末装置(20)として用いられる。 The terminal device (20) of the twenty-fifth aspect is used as a terminal device (20) in the support system (100) of the twenty-third or twenty-fourth aspect.
第26の態様の支援システム(100)は、第1~第22のいずれか1つの態様の情報処理装置(10)と、ユーザ(200)の生体情報を測定する測定装置(30)と、を備える。決定部(132)は、少なくとも、測定装置(30)で測定されたユーザ(200)の生体情報と属性情報と環境情報とに基づいて、トレーニング情報を決定する。 A support system (100) according to a twenty-sixth aspect includes the information processing device (10) according to any one of the first to twenty-second aspects, and a measuring device (30) that measures biological information of a user (200). Be prepared. The determining unit (132) determines training information based on at least the biometric information, attribute information, and environmental information of the user (200) measured by the measuring device (30).
この態様によれば、ユーザ(200)に適したトレーニングの情報を提供することが可能となる。 According to this aspect, training information suitable for the user (200) can be provided.
第27の態様の支援システム(100)では、第26の態様において、測定装置(30)は、ユーザ(200)がトレーニングを実施する実施時にトレーニングに関する情報をユーザ(200)に報知する報知部(35)を、備える。 In the support system (100) of the twenty-seventh aspect, in the twenty-sixth aspect, the measuring device (30) includes a notification unit ( 35).
この態様によれば、トレーニング中にユーザ(200)にトレーニング情報を報知することが可能となり、熱負荷トレーニングの成功率を高めたりユーザ(200)に過度な熱負荷が与えられるのを防止したりすることが可能となる。 According to this aspect, training information can be reported to the user (200) during training, increasing the success rate of heat load training and preventing excessive heat load from being applied to the user (200). It becomes possible to do so.
第28の態様の情報処理方法では、ユーザ(200)の属性に関する属性情報を取得し、ユーザ(200)のトレーニング環境に関する環境情報を取得し、少なくとも属性情報と環境情報とに基づいて、ユーザ(200)が行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定し、決定されたトレーニング情報を出力する。 In the information processing method of the twenty-eighth aspect, attribute information regarding attributes of the user (200) is acquired, environmental information regarding the training environment of the user (200) is acquired, and based on at least the attribute information and the environmental information, the user ( 200) determines training information regarding training to be performed and outputs the determined training information.
この態様によれば、ユーザ(200)に適したトレーニングの情報を提供することが可能となる。 According to this aspect, training information suitable for the user (200) can be provided.
第29の態様のプログラムは、1以上のプロセッサに、第28の態様の情報処理方法を実行させるためのプログラムである。 The program of the twenty-ninth aspect is a program for causing one or more processors to execute the information processing method of the twenty-eighth aspect.
10 情報処理装置
1212 所持衣服情報記憶部
1311 属性情報取得部
1313 目標情報取得部
1314 生体情報取得部
1315 環境情報取得部
1316 可否情報取得部
1317 トレーニング前情報取得部
1318 トレーニング実績情報取得部
1319 体温情報取得部
132 決定部
133 予測部
134 比較部
135 評価部
136 スケジュール部
137 出力部
20 端末装置
21 入力部
231 第1通信部(通信部)
30 測定装置
35 報知部
100 支援システム
200 ユーザ
T0 初期温度
Tth 閾値温度
P0 所定期間
P1 第1期間
P2 第2期間
10
30
Claims (31)
前記ユーザのトレーニング環境に関する環境情報を取得する環境情報取得部と、
少なくとも前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定する決定部と、
前記決定部で決定された前記トレーニング情報を出力する出力部と、
を備え、
前記トレーニング情報は、前記トレーニングの強度と前記トレーニングにおける前記ユーザの着衣との組み合わせを含む、
情報処理装置。 an attribute information acquisition unit that acquires attribute information regarding user attributes;
an environmental information acquisition unit that acquires environmental information regarding the training environment of the user;
a determining unit that determines training information regarding training that the user should perform based on at least the attribute information and the environment information;
an output unit that outputs the training information determined by the determination unit;
Equipped with
The training information includes a combination of the intensity of the training and clothing of the user during the training.
Information processing device.
前記ユーザのトレーニング環境に関する環境情報を取得する環境情報取得部と、
少なくとも前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定する決定部と、
前記決定部で決定された前記トレーニング情報を出力する出力部と、
前記ユーザが使用可能な衣服の情報を記憶する所持衣服情報記憶部と、
を備え、
前記トレーニング情報は、前記トレーニングの種別、前記トレーニングの強度、前記トレーニングの時間、及び前記トレーニングにおける前記ユーザの着衣のうちの少なくとも一つを含み、
前記決定部は、前記所持衣服情報記憶部に記憶されている衣服のうちから、前記ユーザの着衣を選択する、
情報処理装置。 an attribute information acquisition unit that acquires attribute information regarding user attributes;
an environmental information acquisition unit that acquires environmental information regarding the training environment of the user;
a determining unit that determines training information regarding training that the user should perform based on at least the attribute information and the environment information;
an output unit that outputs the training information determined by the determination unit;
a possessed clothing information storage unit that stores information on clothing that can be used by the user;
Equipped with
The training information includes at least one of the type of training, the intensity of the training, the time of the training, and the clothes worn by the user during the training,
The determining unit selects clothing of the user from among clothing stored in the owned clothing information storage unit.
Information processing device.
請求項1又は2に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1 or 2.
前記ユーザのトレーニング環境に関する環境情報を取得する環境情報取得部と、 an environmental information acquisition unit that acquires environmental information regarding the training environment of the user;
少なくとも前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定する決定部と、 a determining unit that determines training information regarding training that the user should perform based on at least the attribute information and the environment information;
前記決定部で決定された前記トレーニング情報を出力する出力部と、 an output unit that outputs the training information determined by the determination unit;
を備え、Equipped with
前記決定部は、前記トレーニングが実施される場合に前記ユーザの深部体温が所定期間、閾値温度以上に維持されるよう、前記トレーニング情報を決定し、 The determination unit determines the training information such that the user's core body temperature is maintained at a threshold temperature or higher for a predetermined period when the training is performed;
前記トレーニング情報は、前記トレーニングの強度及び前記トレーニングの時間を含み、 The training information includes the intensity of the training and the time of the training,
前記トレーニングの強度は、 The intensity of the training is
前記トレーニングの開始時点から第1期間の経過時点で、前記ユーザの深部体温を前記閾値温度に到達させる第1トレーニング強度と、 a first training intensity that causes the core body temperature of the user to reach the threshold temperature at the time when a first period has elapsed from the start of the training;
前記第1期間の経過後であって前記所定期間としての第2期間、前記ユーザの深部体温を前記閾値温度以上の温度に維持させる第2トレーニング強度と、 a second training intensity that maintains the core body temperature of the user at a temperature equal to or higher than the threshold temperature during a second period as the predetermined period after the first period;
を含み、 including;
前記第2トレーニング強度は、前記第1トレーニング強度と同等以下の強度である、 The second training intensity is equal to or less than the first training intensity,
情報処理装置。 Information processing device.
請求項4に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 4.
前記決定部は、少なくとも前記生体情報の測定値の情報と前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべき新たなトレーニングに関する新たなトレーニング情報を決定し、 The determining unit determines new training information regarding a new training that the user should perform, based on at least information on the measured value of the biological information, the attribute information, and the environmental information,
前記出力部は、前記決定部で決定された前記新たなトレーニング情報を出力する、 The output unit outputs the new training information determined by the determination unit,
請求項1~5のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 1 to 5.
前記決定部は、少なくとも前記体温の測定値の情報と前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべき新たなトレーニングに関する新たなトレーニング情報を決定する、 The determination unit determines new training information regarding a new training that the user should perform, based on at least information on the body temperature measurement value, the attribute information, and the environment information.
請求項6に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 6.
請求項7に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 7.
請求項8に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 8.
前記決定部により決定された前記トレーニング情報に従って前記ユーザが前記トレーニングを実施した場合の、前記ユーザの体温を予測する予測部と、 a prediction unit that predicts the body temperature of the user when the user performs the training according to the training information determined by the determination unit;
前記予測部で予測された前記ユーザの体温の予測値と前記体温情報取得部で取得された前記ユーザの体温の測定値とを比較する比較部と、 a comparison unit that compares the predicted value of the user's body temperature predicted by the prediction unit and the measured value of the user's body temperature acquired by the body temperature information acquisition unit;
を更に備え、 further comprising;
前記決定部は、少なくとも前記比較部での比較結果と前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべき新たなトレーニングに関する新たなトレーニング情報を決定し、 The determination unit determines new training information regarding a new training that the user should perform, based on at least the comparison result of the comparison unit, the attribute information, and the environment information,
前記出力部は、前記決定部で決定された前記新たなトレーニング情報を出力する、 The output unit outputs the new training information determined by the determination unit,
請求項7~9のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 7 to 9.
前記ユーザのトレーニング環境に関する環境情報を取得する環境情報取得部と、 an environmental information acquisition unit that acquires environmental information regarding the training environment of the user;
少なくとも前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定する決定部と、 a determining unit that determines training information regarding training that the user should perform based on at least the attribute information and the environment information;
前記決定部で決定された前記トレーニング情報を出力する出力部と、 an output unit that outputs the training information determined by the determination unit;
前記決定部により決定された前記トレーニング情報に従って前記ユーザが前記トレーニングを実施した場合の、前記ユーザの体温を予測する予測部と、 a prediction unit that predicts the body temperature of the user when the user performs the training according to the training information determined by the determination unit;
前記トレーニング情報に従って前記ユーザが前記トレーニングを実施する実施時に測定された、前記ユーザの体温の測定値を取得する体温情報取得部と、 a body temperature information acquisition unit that acquires a measured value of the user's body temperature, which is measured when the user performs the training according to the training information;
前記予測部で予測された前記ユーザの体温の予測値と前記体温情報取得部で取得された前記ユーザの体温の測定値とを比較する比較部と、 a comparison unit that compares the predicted value of the user's body temperature predicted by the prediction unit and the measured value of the user's body temperature acquired by the body temperature information acquisition unit;
を備え、 Equipped with
前記決定部は、少なくとも前記比較部での比較結果と前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべき新たなトレーニングに関する新たなトレーニング情報を決定し、 The determination unit determines new training information regarding a new training that the user should perform, based on at least the comparison result of the comparison unit, the attribute information, and the environment information,
前記出力部は、前記決定部で決定された前記新たなトレーニング情報を出力する、 The output unit outputs the new training information determined by the determination unit,
情報処理装置。 Information processing device.
請求項11に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 11.
前記予測部は、少なくとも前記初期温度と前記トレーニング情報とに基づいて、前記トレーニングを実施した場合の前記ユーザの体温を予測する、 The prediction unit predicts the user's body temperature when the training is performed based on at least the initial temperature and the training information.
請求項10~12のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 10 to 12.
請求項10~13のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 10 to 13.
前記目標情報に基づいて、前記ユーザのトレーニングスケジュールを決定するスケジュール部と、 a scheduler that determines a training schedule for the user based on the goal information;
を更に備え、further comprising;
前記スケジュール部は、前記評価部による評価結果に基づいて、前記トレーニングスケジュールを更新する、 The schedule unit updates the training schedule based on the evaluation result by the evaluation unit.
請求項14に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 14.
請求項7~15のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 7 to 15.
前記決定部は、前記トレーニング前情報に更に基づいて、前記トレーニング情報を決定する、 The determining unit determines the training information further based on the pre-training information.
請求項1~16のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 1 to 16.
請求項17に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 17.
前記決定部は、少なくとも前記トレーニング実績情報と前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべき新たなトレーニングに関する新たなトレーニング情報を決定し、 The determination unit determines new training information regarding new training that the user should perform, based on at least the training performance information, the attribute information, and the environment information,
前記出力部は、前記決定部で決定された前記新たなトレーニング情報を出力する、 The output unit outputs the new training information determined by the determination unit,
請求項1~18のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 1 to 18.
請求項1~19のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 1 to 19.
前記決定部は、前記可否情報にて前記トレーニング情報に対する採用が否定された場合、前記トレーニング情報とは異なる新たなトレーニング情報を決定する、 The determining unit determines new training information that is different from the training information when the adoption of the training information is denied in the availability information.
請求項1~20のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 1 to 20.
前記出力部から出力された情報を提示する端末装置と、 a terminal device that presents information output from the output unit;
を備える、Equipped with
支援システム。 support system.
前記入力部に入力された前記属性情報を前記情報処理装置へ送信する通信部と、 a communication unit that transmits the attribute information input to the input unit to the information processing device;
を更に備える、further comprising;
請求項22に記載の支援システム。 The support system according to claim 22.
端末装置。 Terminal device.
前記ユーザの生体情報を測定する測定装置と、 a measuring device that measures biometric information of the user;
を備え、Equipped with
前記決定部は、少なくとも、前記測定装置で測定された前記ユーザの生体情報と前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記トレーニング情報を決定する、 The determining unit determines the training information based on at least the user's biological information measured by the measuring device, the attribute information, and the environmental information.
支援システム。 support system.
請求項25に記載の支援システム。 The support system according to claim 25.
前記ユーザのトレーニング環境に関する環境情報を取得し、 obtaining environmental information regarding the user's training environment;
少なくとも前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定し、 determining training information regarding training that the user should perform based on at least the attribute information and the environment information;
決定された前記トレーニング情報を出力し、 outputting the determined training information;
前記トレーニング情報は、前記トレーニングの強度と前記トレーニングにおける前記ユーザの着衣との組み合わせを含む、 The training information includes a combination of the intensity of the training and clothing of the user during the training.
情報処理方法。 Information processing method.
前記ユーザのトレーニング環境に関する環境情報を取得し、
少なくとも前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定し、
決定された前記トレーニング情報を出力し、
前記トレーニング情報は、前記トレーニングの種別、前記トレーニングの強度、前記トレーニングの時間、及び前記トレーニングにおける前記ユーザの着衣のうちの少なくとも一つを含み、
前記トレーニング情報の決定において、前記ユーザが使用可能な衣服の情報を記憶する所持衣服情報記憶部に記憶されている衣服のうちから、前記ユーザの着衣を選択する、
情報処理方法。 Obtain attribute information regarding the user's attributes,
obtaining environmental information regarding the user's training environment;
determining training information regarding training that the user should perform based on at least the attribute information and the environment information;
outputting the determined training information;
The training information includes at least one of the type of training, the intensity of the training, the time of the training, and the clothes worn by the user during the training,
In determining the training information, selecting clothing of the user from among clothing stored in a possession clothing information storage unit that stores information on clothing available to the user;
Information processing method.
前記ユーザのトレーニング環境に関する環境情報を取得し、 obtaining environmental information regarding the user's training environment;
少なくとも前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定し、 determining training information regarding training that the user should perform based on at least the attribute information and the environment information;
決定された前記トレーニング情報を出力し、 outputting the determined training information;
前記トレーニング情報の決定において、前記トレーニングが実施される場合に前記ユーザの深部体温が所定期間、閾値温度以上に維持されるよう、前記トレーニング情報を決定し、 In determining the training information, determining the training information such that the core body temperature of the user is maintained at or above a threshold temperature for a predetermined period when the training is performed;
前記トレーニング情報は、前記トレーニングの強度及び前記トレーニングの時間を含み、 The training information includes the intensity of the training and the time of the training,
前記トレーニングの強度は、 The intensity of the training is
前記トレーニングの開始時点から第1期間の経過時点で、前記ユーザの深部体温を前記閾値温度に到達させる第1トレーニング強度と、 a first training intensity that causes the core body temperature of the user to reach the threshold temperature at the time when a first period has elapsed from the start of the training;
前記第1期間の経過後であって前記所定期間としての第2期間、前記ユーザの深部体温を前記閾値温度以上の温度に維持させる第2トレーニング強度と、 a second training intensity that maintains the core body temperature of the user at a temperature equal to or higher than the threshold temperature during a second period as the predetermined period after the first period;
を含み、 including;
前記第2トレーニング強度は、前記第1トレーニング強度と同等以下の強度である、 The second training intensity is equal to or less than the first training intensity,
情報処理方法。 Information processing method.
前記ユーザのトレーニング環境に関する環境情報を取得し、 obtaining environmental information regarding the user's training environment;
少なくとも前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべきトレーニングに関するトレーニング情報を決定し、 determining training information regarding training that the user should perform based on at least the attribute information and the environment information;
決定された前記トレーニング情報を出力し、 outputting the determined training information;
決定された前記トレーニング情報に従って前記ユーザが前記トレーニングを実施した場合の、前記ユーザの体温を予測し、 predicting the user's body temperature when the user performs the training according to the determined training information;
前記トレーニング情報に従って前記ユーザが前記トレーニングを実施する実施時に測定された、前記ユーザの体温の測定値を取得し、 obtaining a measured value of the user's body temperature measured when the user performs the training according to the training information;
予測された前記ユーザの体温の予測値と取得された前記ユーザの体温の測定値とを比較し、 Comparing the predicted value of the user's body temperature with the obtained measured value of the user's body temperature,
少なくとも前記ユーザの体温の予測値及び前記ユーザの体温の測定値の比較結果と前記属性情報と前記環境情報とに基づいて、前記ユーザが行うべき新たなトレーニングに関する新たなトレーニング情報を決定し、 determining new training information regarding a new training that the user should perform, based on at least a comparison result of a predicted value of the user's body temperature and a measured value of the user's body temperature, the attribute information, and the environmental information;
決定された前記新たなトレーニング情報を出力する、 outputting the determined new training information;
情報処理方法。 Information processing method.
プログラム。 program.
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