JP2018187284A - 運動状態診断システムおよび運動状態診断プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】被験者の運動状態を点数化することによって、被験者にとって最適な運動方法を提案する。
【解決手段】被験者の運動状態を示す動画を取得する取得部３と、動画に基づいて、被験者の体の中心を前後方向に貫通する第１の軸、被験者の体の中心を頭部から上下方向に貫通する第２の軸および被験者の２つの股関節を左右方向に貫通する第３の軸を定義し、被験者の胸部から頸部の間で定められる第１の部位の第１の軸に対する角度、被験者の頸椎から肩峰の間で定められる第２の部位の第２の軸に対する角度および被験者の股関節から膝関節の間で定められる第３の部位の第３の軸に対する角度を測定する角度測定部５と、動画に基づいて、被験者の上下動の量を測定する上下動測定部７と、各角度に対応する得点および上下動の量に対応する得点を出力する得点出力部９と、各得点を表示する表示部１１と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、被験者の運動状態を診断する運動状態診断システムおよび運動状態診断プログラムに関する。

従来から、ランナーの走行フォームを自動的に診断する技術が知られている。例えば、特許文献１記載の技術では、被験者の特定の部位にマーカーを貼付し、この被験者がランニングマシン上を走行する様子をビデオ撮影することによって身体動作情報を取得する。この取得した身体動作情報を所定の演算式に適用し、当該被験者のランニングフォームの得点を算出する。この演算式は、複数のテストランナーの特性と、それらの複数のテストランナーの走行に対し、専門家が付与した評価との相関関係に基づいて生成される。このように、特許文献１記載の技術では、専門家の診断と同等の基準に基づいて、被験者のランニングフォームを自動的に得点化することができるように構成されている。

特許第５３１４２２４号明細書

しかしながら、特許文献１記載の技術では、複数のテストランナーが走行している状態をビデオ撮影しなければならず、さらにそのビデオ映像に対して専門家が評価し、評価結果に基づいた得点を演算式に適用しなければならない。このため、被験者に対するランニングフォームの診断を実行するためには、大きな手間と費用がかかってしまう。

また、従来から、良いランニングフォームで走るためには、「あごを引く。背筋を伸ばす。肘をしっかり引く。目線を前方へ向ける。体幹で走る。腰高を維持する。前傾姿勢で走る。肩の力を抜く。」といった条件が提示されてきた。しかしながら、実際にはこの条件を満たすことは容易ではなく、良いランニングフォームがなかなか身につかないと言われている。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、被験者の運動状態を点数化することによって、被験者にとって最適な運動方法を提案することができる運動状態診断システムおよび運動状態診断プログラムを提供することを目的とする。

（１）上記の目的を達成するために、本発明は、以下のような手段を講じた。すなわち、本発明の運動状態診断システムは、被験者の運動状態を診断する運動状態診断システムであって、被験者の運動状態を示す動画を取得する取得部と、前記取得した動画に基づいて、被験者の体の中心を前後方向に貫通する第１の軸、被験者の体の中心を頭部から上下方向に貫通する第２の軸および被験者の２つの股関節を左右方向に貫通する第３の軸を定義し、前記被験者の胸部から頸部の間で定められる第１の部位の前記第１の軸に対する角度、前記被験者の頸椎から肩峰の間で定められる第２の部位の前記第２の軸に対する角度および前記被験者の股関節から膝関節の間で定められる第３の部位の前記第３の軸に対する角度を測定する角度測定部と、前記取得した動画に基づいて、前記被験者の上下動の量を測定する上下動測定部と、前記測定した各角度に対応する得点および前記測定した上下動の量に対応する得点を出力する得点出力部と、前記出力された各得点を表示する表示部と、を備えることを特徴とする。

このように、被験者の運動状態を示す動画に基づいて、被験者の体の中心を前後方向に貫通する第１の軸、被験者の体の中心を頭部から上下方向に貫通する第２の軸および被験者の２つの股関節を左右方向に貫通する第３の軸を定義し、前記被験者の胸部から頸部の間で定められる第１の部位の前記第１の軸に対する角度、前記被験者の頸椎から肩峰の間で定められる第２の部位の前記第２の軸に対する角度および前記被験者の股関節から膝関節の間で定められる第３の部位の前記第３の軸に対する角度を測定すると共に、前記取得した動画に基づいて、前記被験者の上下動の量を測定し、前記測定した各角度に対応する得点および前記測定した上下動の量に対応する得点を出力するので、被験者の動画があれば、その被験者の運動状態を診断することが可能となる。これにより、複数のテストランナーやその映像は不要となり、簡易な構成でコストを抑えることが可能となる。

（２）また、本発明の運動状態診断システムにおいて、前記取得部は、ランニングマシン上で走行し、または歩行する被験者の動画を取得することを特徴とする。

このように、ランニングマシン上で走行し、または歩行する被験者の動画を取得するので、被験者のランニングフォームや歩行する様子を診断することが可能となる。

（３）また、本発明の運動状態診断システムにおいて、各角度および上下動と得点とが対応付けられたテーブルをさらに備え、前記得点出力部は、前記測定した各角度および前記上下動に対応する得点を前記テーブルから抽出することを特徴とする。

このように、各角度および上下動と得点とが対応付けられたテーブルをさらに備え、前記測定した各角度および前記上下動に対応する得点を前記テーブルから抽出するので、演算量が少なくなり、処理速度の向上を図ることが可能となる。また、高い能力のＣＰＵや大容量のメモリが不要となるため、コスト低下を図ることが可能となる。

（４）また、本発明の運動状態診断システムにおいて、前記テーブルは、前記各得点に対応するアドバイス情報を有し、前記得点出力部は、得点に対応したアドバイス情報を前記テーブルから抽出することを特徴とする。

このように、得点に対応したアドバイス情報を前記テーブルから抽出するので、被験者に運動状態を改善するための有益な情報を提供することが可能となる。

（５）また、本発明の運動状態診断プログラムは、被験者の運動状態を診断する運動状態診断プログラムであって、被験者の運動状態を示す動画を取得する処理と、前記取得した動画に基づいて、被験者の体の中心を前後方向に貫通する第１の軸、被験者の体の中心を頭部から上下方向に貫通する第２の軸および被験者の２つの股関節を左右方向に貫通する第３の軸を定義し、前記被験者の胸部から頸部の間で定められる第１の部位の前記第１の軸に対する角度、前記被験者の頸椎から肩峰の間で定められる第２の部位の前記第２の軸に対する角度および前記被験者の股関節から膝関節の間で定められる第３の部位の前記第３の軸に対する角度を測定する処理と、前記取得した動画に基づいて、前記被験者の上下動の量を測定する処理と、前記測定した各角度に対応する得点および前記測定した上下動の量に対応する得点を出力する処理と、前記出力された各得点を表示部に表示する処理と、の一連の処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。

このように、被験者の運動状態を示す動画に基づいて、被験者の体の中心を前後方向に貫通する第１の軸、被験者の体の中心を頭部から上下方向に貫通する第２の軸および被験者の２つの股関節を左右方向に貫通する第３の軸を定義し、前記被験者の胸部から頸部の間で定められる第１の部位の前記第１の軸に対する角度、前記被験者の頸椎から肩峰の間で定められる第２の部位の前記第２の軸に対する角度および前記被験者の股関節から膝関節の間で定められる第３の部位の前記第３の軸に対する角度を測定すると共に、前記取得した動画に基づいて、前記被験者の上下動の量を測定し、前記測定した各角度に対応する得点および前記測定した上下動の量に対応する得点を出力するので、被験者の動画があれば、その被験者の運動状態を診断することが可能となる。これにより、複数のテストランナーやその映像は不要となり、簡易な構成でコストを抑えることが可能となる。

（６）また、本発明の運動状態診断プログラムは、ランニングマシン上で走行し、または歩行する被験者の動画を取得することを特徴とする。

このように、ランニングマシン上で走行し、または歩行する被験者の動画を取得するので、被験者のランニングフォームや歩行する様子を診断することが可能となる。

（７）また、本発明の運動状態診断プログラムは、各角度および上下動と得点とが対応付けられたテーブルから、前記測定した各角度および前記上下動に対応する得点を抽出することを特徴とする。

このように、各角度および上下動と得点とが対応付けられたテーブルをさらに備え、前記測定した各角度および前記上下動に対応する得点を前記テーブルから抽出するので、演算量が少なくなり、処理速度の向上を図ることが可能となる。また、高い能力のＣＰＵや大容量のメモリが不要となるため、コスト低下を図ることが可能となる。

（８）また、本発明の運動状態診断プログラムにおいて、前記テーブルは、前記各得点に対応するアドバイス情報を有し、得点に対応したアドバイス情報を前記テーブルから抽出することを特徴とする。

このように、得点に対応したアドバイス情報を前記テーブルから抽出するので、被験者に運動状態を改善するための有益な情報を提供することが可能となる。

本発明によれば、被験者の動画があれば、その被験者の運動状態を診断することが可能となる。これにより、複数のテストランナーやその映像は不要となり、簡易な構成でコストを抑えることが可能となる。

本実施形態に係る運動状態診断システムの概略構成を示す図である。 第１の軸を示す図である。 第２の軸を示す図である。 第３の軸を示す図である。 被験者の骨格のモデル３０を示す図である。 走りを良くするための対応策の一例を示す図である。 本実施形態に係る運動状態診断システムの動作を示すフローチャートである。 本実施形態に係る運動状態診断システムのテーブルの一例を示す図である。 本実施形態に係る運動状態診断システムのテーブルの一例を示す図である。 本実施形態に係る運動状態診断システムのテーブルの一例を示す図である。 本実施形態に係る運動状態診断システムのテーブルの一例を示す図である。 本実施形態に係る運動状態診断システムのテーブルの一例を示す図である。 本実施形態に係る運動状態診断システムのテーブルの一例を示す図である。 ディスプレイへの出力結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る運動状態診断システムを中心に据えた一連のフィットネスサービスの一例を示す図である。 各種シューズの適合モデルの早見表の一例を示す図である。 足型早見表の一例を示す図である。 Ａの足型に適合するシューズのモデルを具体的に示した図である。 Ｂの足型に適合するシューズのモデルを具体的に示した図である。 Ｃの足型に適合するシューズのモデルを具体的に示した図である。 Ｄの足型に適合するシューズのモデルを具体的に示した図である。 Ｅの足型に適合するシューズのモデルを具体的に示した図である。 被験者の走行タイプに応じたウェアを提案する様子を示す図である。

本発明者（鈴木清和）の知見によると、人は体型によってできる動作（得意な動作）とできない動作があるため、走り方も体型に応じて変える必要がある。そして、体型を３つに分類し、分類毎に適した走り方が提案されている。本発明者らは、この知見に着目し、人間の主要な骨格の動きと人間の体に定義した軸との関係が、３つに分類された体型を特徴づけており、被験者の動画に基づいて、上記関係を点数化することによって、被験者の運動状態を診断することができることを見出し、本発明に至った。

すなわち、本発明の運動状態診断システムは、被験者の運動状態を診断する運動状態診断システムであって、被験者の運動状態を示す動画を取得する取得部と、前記取得した動画に基づいて、被験者の体の中心を前後方向に貫通する第１の軸、被験者の体の中心を頭部から上下方向に貫通する第２の軸および被験者の２つの股関節を左右方向に貫通する第３の軸を定義し、前記被験者の胸部から頸部の間で定められる第１の部位の前記第１の軸に対する角度、前記被験者の頸椎から肩峰の間で定められる第２の部位の前記第２の軸に対する角度および前記被験者の股関節から膝関節の間で定められる第３の部位の前記第３の軸に対する角度を測定する角度測定部と、前記取得した動画に基づいて、前記被験者の上下動の量を測定する上下動測定部と、前記測定した各角度に対応する得点および前記測定した上下動の量に対応する得点を出力する得点出力部と、前記出力された各得点を表示する表示部と、を備えることを特徴とする。

これにより、本発明者らは、被験者の動画があれば、その被験者の運動状態を診断することを可能とした。その結果、複数のテストランナーやその映像を不要とし、簡易な構成でコストを抑えることを可能とした。以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。

図１は、本実施形態に係る運動状態診断システムの概略構成を示す図である。この運動状態診断システム１は、取得部３、角度測定部５、上下動測定部７、得点出力部９、表示部１１およびテーブル１３を備えている。

取得部３は、被験者の運動状態、すなわち、ランニングフォームを示す動画を取得する。本実施形態では、ランニングマシン上を走行する被験者のランニングフォームを示す動画を取得するものとする。ランニングフォームを示す動画は、一般的なディジタルビデオによる動画でも良いが、「ＫＩＮＥＣＴ（登録商標）」を用いることもできる。「ＫＩＮＥＣＴ」は、ＲＧＢカメラ、深度センサー、マルチアレイマイクロフォン、専用ソフトウェアを動作させるプロセッサを内蔵したセンサーを備えており、人の位置、動き、声、顔を認識することができる。「ＫＩＮＥＣＴ」では、人の動きを読み取って合成するモーションキャプチャという技術が適用されているが、一般的なモーションキャプチャとは異なり、特殊なマーカー付きスーツやマーカー検出時に使用されるトラッカーは不要である。「ＫＩＮＥＣＴ」は、カメラで人を撮影することによって、人から「ＫＩＮＥＣＴ」までの距離を測定し、人の骨格のさまざまな動きを検出することが可能である。

また、図１において、角度測定部５は、取得部３が取得した動画に基づいて、被験者の体の中心を前後方向に貫通する第１の軸、被験者の体の中心を頭部から上下方向に貫通する第２の軸および被験者の２つの股関節を左右方向に貫通する第３の軸を定義する。図２Ａは、第１の軸を示す図である。第１の軸２１は、被験者の体の中心を前後方向に貫通する。図２Ｂは、第２の軸を示す図である。第２の軸２２は、被験者の体の中心を頭部から上下方向に貫通する。図２Ｃは、第３の軸を示す図である。第３の軸２３は、被験者の２つの股関節を左右方向に貫通する。

また、図１に示す角度測定部５は、被験者の主要な骨格のうち、３種類の骨格を特定する。図３は、被験者の骨格のモデル３０を示す図である。本実施形態では、被験者の動画から被験者の骨格を推定し、モデル３０を特定する。モデル３０のうち、第１の部位３２を点線で示している。第１の部位３２は、被験者の胸部から頸部の間で定められており、「ＰＩＳＴＯＮの動き」を観察するために用いる部位である。また、モデル３０のうち、第２の部位３４を実線で示している。第２の部位３４は、被験者の頸椎から肩峰の間で定められており、「ＴＷＩＳＴの動き」を観察するために用いる部位である。さらに、モデル３０のうち、第３の部位３６を実線で示している。第３の部位３６は、被験者の股関節から膝関節の間で定められており、「ＳＷＩＮＧの動き」を観察するために用いる部位である。

そして、角度測定部５は、第１の部位３２の第１の軸２１に対する角度、第２の部位３４の第２の軸２２に対する角度および第３の部位３６の第３の軸２３に対する角度を測定する。

上下動測定部７は、取得した動画に基づいて、被験者の上下動の量を測定する。得点出力部９は、測定した各角度に対応する得点および測定した上下動の量に対応する得点を出力する。表示部１１は、出力された各得点を表示する。テーブル１３は、各角度および上下動と得点とが対応付けられた情報を格納する。また、テーブル１３は、各得点に対応するアドバイス情報を有していても良い。

図４は、走りを良くするための対応策の一例を示す図である。図４の（Ａ）に示すように、股関節から膝関節までの動きが大きいと良いランニングフォームにつながるため、本実施形態に係る運動状態診断システムでは、第３の部位３６と第３の軸２３との角度が大きいほど、高得点が出力されるように構成されている。また、図４の（Ｂ）に示すように、背骨から肩関節までの動きが大きいと良いランニングフォームにつながるため、本実施形態に係る運動状態診断システムでは、第２の部位３４と第２の軸２２との角度が大きいほど、高得点が出力されるように構成されている。

また、図４の（Ｃ）に示すように、重心を使って走ることが良いランニングフォームにつながるため、本実施形態に係る運動状態診断システムでは、第１の部位３２と第１の軸２１との角度が大きいほど、高得点が出力されるように構成されている。さらに、図４の（Ｄ）に示すように、上下動が小さいほど、エネルギーロスが少なく、良いランニングフォームにつながるため、本実施形態に係る運動状態診断システムでは、背骨の動きに着目し、背骨の上下動が小さいほど、高得点が出力されるように構成されている。

図５は、以上のように構成された本実施形態に係る運動状態診断システムの動作を示すフローチャートである。まず、システムを準備する（ステップＳ１）。ここでは、ランニングマシン（トレッドミル）を設置し、その横に「ＫＩＮＥＣＴ」を設置する。ランニングマシンの前方にディスプレイ（表示部）を設置し、各装置をコンピュータに接続する。画像解析ソフトウェアの機能を含む専用のソフトウェアを起動し、待機状態となる。次に、被験者がランニングマシン上で走行または歩行を行ない、その様子を「ＫＩＮＥＣＴ」で撮影する（ステップＳ２）。このように「ＫＩＮＥＣＴ」で撮影された動画をコンピュータに取込み、コンピュータを介して各測定を行なう（ステップＳ３）。すなわち、「ＰＩＳＴＯＮの動き」として、第１の部位３２の第１の軸２１に対する角度を測定し、「ＴＷＩＳＴの動き」として、第２の部位３４の第２の軸２２に対する角度を測定し、「ＳＷＩＮＧの動き」として、第３の部位３６の第３の軸２３に対する角度を測定する。また、「ＫＩＮＥＣＴ」で撮影された動画に基づいて、被験者の上下動の量を測定する。測定後、測定結果が出力され、ディスプレイに表示される（ステップＳ４）。

図６から図１１は、本実施形態に係る運動状態診断システムのテーブルの一例を示す図である。なお、図６から図１１に示すテーブルは、あくまでも一例であり、本発明がこれらに限定されるわけではない。図６には、「ＳＷＩＮＧ（の動き）」、「ＰＩＳＴＯＮ（の動き）」、「ＴＷＩＳＴ（の動き）」、および「上下動（の動き）」について、測定結果に対して付与された得点を示す図である。図７は、「ＳＷＩＮＧ（の動き）」の測定結果に対する得点と、アドバイス情報を示すテーブルであり、測定値が大きいほど点数が高く、高評価となるように構成されている。例えば、「ＳＷＩＮＧ（の動き）」の測定結果に対する得点が２５点であった場合は、「股関節の動きがとても不足しています。何度も繰り返して頑張りましょう！」というアドバイス情報が出力される。また、例えば、「ＳＷＩＮＧ（の動き）」の測定結果に対する得点が９０点であった場合は、「よく股関節が動いています。動きを大きく、高得点を狙いましょう！」というアドバイス情報が出力される。

図８は、「ＰＩＳＴＯＮ（の動き）」の測定結果に対する得点と、アドバイス情報を示すテーブルであり、測定値が大きいほど点数が高く、高評価となるように構成されている。例えば、「ＰＩＳＴＯＮ（の動き）」の測定結果に対する得点が３２点であった場合は、「体幹の動きがほとんどありません。リラックスして体幹を動かしてみましょう！」というアドバイス情報が出力される。また、例えば、「ＰＩＳＴＯＮ（の動き）」の測定結果に対する得点が１００点であった場合は、「しっかり体幹が使えています。そのままリズムに乗って走りましょう！」というアドバイス情報が出力される。

図９は、「ＴＷＩＳＴ（の動き）」の測定結果に対する得点と、アドバイス情報を示すテーブルであり、測定値が大きいほど点数が高く、高評価となるように構成されている。例えば、「ＴＷＩＳＴ（の動き）」の測定結果に対する得点が１５点であった場合は、「肩の動きが微妙です。ゆっくりペースからでも肩をうごかしてみましょう。」というアドバイス情報が出力される。また、例えば、「ＴＷＩＳＴ（の動き）」の測定結果に対する得点が１００点であった場合は、「肩の動きはバッチリ！あとはリズムを大切に！」というアドバイス情報が出力される。

図１０は、「上下動（の動き）」の測定結果に対する得点と、アドバイス情報を示すテーブルであり、測定値が小さいほど点数が高く、高評価となるように構成されている。例えば、「上下動（の動き）」の測定結果に対する得点が３５点であった場合は、「とても上下動が大きいようです。」というアドバイス情報が出力される。また、「上下動（の動き）」の測定結果に対する得点が１００点であった場合は、「素晴らしい安定感！上下動が少なく、ロスがとても少ない動きです！」というアドバイス情報が出力される。

図１１は、総合得点に対するアドバイス情報を示すテーブルである。図１１に示すテーブルでは、「ＳＷＩＮＧ（の動き）」、「ＰＩＳＴＯＮ（の動き）」、「ＴＷＩＳＴ（の動き）」、および「上下動（の動き）」の各得点を合計した総合得点と、各得点に対するアドバイス情報を示している。このテーブルでは、得点が高いほど高評価となるように構成されている。

図１２は、ディスプレイへの出力結果の一例を示す図である。「ＳＷＩＮＧ（の動き）」としての「股関節の動き」の測定結果が「４９度」であり、得点が「６０．９７０点」とされた。それに対し、「股関節の動きが大きくありません。力みも動きを小さくします。まずはリラックス！」というアドバイス情報が表示されている。また、「ＴＷＩＳＴ（の動き）」の測定結果が「１８度」であり、得点が「９４．１１７点」とされた。それに対し、「適度に肩が動かせています！あとは推進力につなげましょう！」というアドバイス情報が表示されている。また、「ＰＩＳＴＯＮ（の動き）」としての「体幹の動き」の測定結果が「１３度」であり、得点が「９４．７９４点」とされた。それに対し、「しっかり体幹が使えています！そのままリズムに乗って走りましょう！」というアドバイス情報が表示されている。また、「上下動」の測定結果が「５ｃｍ」であり、得点が「８４．５５８点」とされた。それに対し、「素晴らしい安定感！上下動が少なく、ロスがとても少ない動きです！」というアドバイス情報が表示されている。

さらに、図１２では、計測時間が１分であること、走行速度が４．０ｋｍ／ｈであること、歩幅が４１．９ｃｍであること、ピッチが１５９歩／分であることも測定結果として表示されている。さらに、総合評価としての得点が「８３．６１０点」であり、「平均的に高得点です！得意から伸ばすか、苦手を克服するか、先が楽しみです！」というアドバイス情報が表示されている。

これにより、被験者は、修正すべきポイントを客観的に確認することができ、理想的なランニングフォームに近づけていくことが可能となる。また、本実施形態に係る運動状態診断システムによって測定された得点によって、被験者の走行タイプが、「ＳＷＩＮＧ」、「ＰＩＳＴＯＮ」、「ＴＷＩＳＴ」のいずれかであるかを特定することができる。すなわち、本発明者（鈴木清和）の知見に基づき、その被験者の体型に応じた最適な走行タイプを特定することによって、その被験者がより良いランニングをすることが可能となる。そこで、被験者の体型に応じて、３つの走行タイプのいずれか一つを特定し、被験者のランニングフォームの向上を図ることが可能となる。さらに、オプションとして、測定結果に対し、インストラクターによるサポートを受けることで（ステップＳ５）、大きく改善させることが可能となる。

図１３は、本実施形態に係る運動状態診断システムを中心に据えた一連のフィットネスサービスの一例を示す図である。ここでは、ランニングマシンを備えたフィットネスルーム、シューズショップ、ウェアショップが存在することを前提としている。まず、フィットネスルームで本実施形態に係る運動状態診断システムにおいて、被験者の診断を行なう（ＳＴＥＰ１）。ここでは、被験者のストライド（歩幅）の測定を行なうものとする。次に、図１３に示すように、シューズショップにおいて、足型パネルを参照して、足型の測定を行なう（ＳＴＥＰ２）。ここでは、その被験者に適合するシューズのモデルを特定する。

図１４は、各種シューズの適合モデルの早見表の一例を示す図であり、図１５は、足型早見表の一例を示す図である。図１５に示すように、「Ａ」の足型は、親指が一番長く、小指にかけて短くなるという特徴を有する。「Ｂ」の足型は、親指から中指までが長く、小指と薬指が短いという特徴を有する。「Ｃ」の足型は、人差し指が一番長く、小指にかけて短くなるという特徴を有する。「Ｄ」の足型は、親指が一番長く人差し指から小指がほぼ同じ長さであるという特徴を有する。「Ｅ」の足型は、人差し指と中指が長く、薬指と小指が短いという特徴を有する。そして、図１５に示すように、本実施形態に係る運動状態診断システムで測定したストライド（歩幅）と、Ａ〜Ｅの足型との対応関係がテーブル化されている。このように、測定したストライド（歩幅）と足型の二要素が特定されると、最適なシューズのモデルが特定される。

図１６から図２０は、Ａ〜Ｅの足型に適合するシューズのモデルを具体的に示した図である。ここでは、ストライド（歩幅）の大きさを５つに分類し、ストライド（歩幅）が８０ｃｍ以下を「ウォーク＆ジョグ」とし、ストライド（歩幅）が７０ｃｍ〜１００ｃｍを「ジョグ＆ラン」とし、ストライド（歩幅）が９０ｃｍ〜１２０ｃｍを「ラン」とし、ストライド（歩幅）が１１０ｃｍ〜１４０ｃｍを「ラン＆レース」とし、ストライド（歩幅）が１３０ｃｍ以上を「レース」として分類している。図１６〜図２０に示すように、足型とストライド（歩幅）に応じた具体的なシューズのモデルが示されている。これにより、被験者に最も適合するモデルを特定することが可能となる。

次に、被験者の足のサイズを測定する（ＳＴＥＰ３）。ここでは、サイズ合わせパネルを用いて、被験者の足のサイズを測定する。次に、具体的なシューズを選定し、ためし履きを行なう。フィット確認が取れたら、被験者はそのシューズを購入し、実際にそのシューズを履いて走行する。走行の際、本実施形態に係る運動状態診断システムで試走チェックを行なっても良い（ＳＴＥＰ４）。また、診断結果に応じて、専門家による監修を行なうことによって、より高い品質のサービスを提供することが可能となる。

図２１は、被験者の走行タイプに応じたウェアを提案する様子を示す図である。被験者の走行タイプに応じて、「ＳＷＩＮＧ」、「ＰＩＳＴＯＮ」、「ＴＷＩＳＴ」という３つのタイプに分類され、それぞれに最適なウェアが提案される。すなわち、本実施形態に係る運動状態診断システムで被験者の得点を算出することによって、被験者の走行タイプが明確化され、走行タイプに応じたウェアをフィッティングすることが可能となる。以上説明したような最適シューズとウェアを装着すると、被験者は、ストライドが伸びたり点数が高くなったりすることが体感できるようになる。

以上のように、本実施形態によれば、被験者の動画があれば、その被験者の運動状態を診断することが可能となる。これにより、複数のテストランナーやその映像は不要となり、簡易な構成でコストを抑えることが可能となる。

なお、以上の説明では、被験者のランニングフォームの診断を行なったが、本発明はこれに限定されるわけではなく、ウォーキング、リハビリ、子供のランニングフォーム適正化にも適用することが可能である。さらには、このシステムを利用して、卓球フォーム、テニスフォーム、バッティングフォーム、ゴルフスイング、ダンスや武道の稽古にも適用することが可能である。

さらに、本実施形態に係る運動状態診断システムに電子書籍機能を搭載し、アドバイス情報に対応したトレーニングメニューやストレッチ方法などの情報を提供することも可能である。これにより、学習と実践とを一体化させることが可能となり、レベルアップの促進を図ることが可能となる。

また、本実施形態に係る運動状態診断システムを通信ネットワークに接続し、他の場所における被験者との得点競争を行なったり、ランキングを算出したりすることも可能である。例えば、全国対戦型システムを構築し、複数の被験者が同時に走行して得点を競う競技会を開催することも可能である。これにより、トレーニング意欲を高め、ランニングフォームの向上、ひいては競技力の向上を図ることが可能となる。

１ 運動状態診断システム
３ 取得部
５ 角度測定部
７ 上下動測定部
９ 得点出力部
１１ 表示部
１３ テーブル
１５ バス
２１ 第１の軸
２２ 第２の軸
２３ 第３の軸
３０ モデル
３２ 第１の部位
３４ 第２の部位
３６ 第３の部位

Claims (8)

1. 被験者の運動状態を診断する運動状態診断システムであって、
   被験者の運動状態を示す動画を取得する取得部と、
   前記取得した動画に基づいて、被験者の体の中心を前後方向に貫通する第１の軸、被験者の体の中心を頭部から上下方向に貫通する第２の軸および被験者の２つの股関節を左右方向に貫通する第３の軸を定義し、前記被験者の胸部から頸部の間で定められる第１の部位の前記第１の軸に対する角度、前記被験者の頸椎から肩峰の間で定められる第２の部位の前記第２の軸に対する角度および前記被験者の股関節から膝関節の間で定められる第３の部位の前記第３の軸に対する角度を測定する角度測定部と、
   前記取得した動画に基づいて、前記被験者の上下動の量を測定する上下動測定部と、
   前記測定した各角度に対応する得点および前記測定した上下動の量に対応する得点を出力する得点出力部と、
   前記出力された各得点を表示する表示部と、を備えることを特徴とする運動状態診断システム。
2. 前記取得部は、ランニングマシン上で走行しまたは歩行する被験者の動画を取得することを特徴とする請求項１記載の運動状態診断システム。
3. 各角度および上下動と得点とが対応付けられたテーブルをさらに備え、
   前記得点出力部は、前記測定した各角度および前記上下動に対応する得点を前記テーブルから抽出することを特徴とする請求項１または請求項２記載の運動状態診断システム。
4. 前記テーブルは、前記各得点に対応するアドバイス情報を有し、
   前記得点出力部は、得点に対応したアドバイス情報を前記テーブルから抽出することを特徴とする請求項３記載の運動状態診断システム。
5. 被験者の運動状態を診断する運動状態診断プログラムであって、
   被験者の運動状態を示す動画を取得する処理と、
   前記取得した動画に基づいて、被験者の体の中心を前後方向に貫通する第１の軸、被験者の体の中心を頭部から上下方向に貫通する第２の軸および被験者の２つの股関節を左右方向に貫通する第３の軸を定義し、前記被験者の胸部から頸部の間で定められる第１の部位の前記第１の軸に対する角度、前記被験者の頸椎から肩峰の間で定められる第２の部位の前記第２の軸に対する角度および前記被験者の股関節から膝関節の間で定められる第３の部位の前記第３の軸に対する角度を測定する処理と、
   前記取得した動画に基づいて、前記被験者の上下動の量を測定する処理と、
   前記測定した各角度に対応する得点および前記測定した上下動の量に対応する得点を出力する処理と、
   前記出力された各得点を表示部に表示する処理と、の一連の処理をコンピュータに実行させることを特徴とする運動状態診断プログラム。
6. ランニングマシン上で走行し、または歩行する被験者の動画を取得することを特徴とする請求項５記載の運動状態診断プログラム。
7. 各角度および上下動と得点とが対応付けられたテーブルから、前記測定した各角度および前記上下動に対応する得点を抽出することを特徴とする請求項５または請求項６記載の運動状態診断プログラム。
8. 前記テーブルは、前記各得点に対応するアドバイス情報を有し、得点に対応したアドバイス情報を前記テーブルから抽出することを特徴とする請求項７記載の運動状態診断プログラム。