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WO2025159149A1 - 情報処理装置、方法、プログラム、およびシステム - Google Patents

情報処理装置、方法、プログラム、およびシステム

Info

Publication number
WO2025159149A1
WO2025159149A1 PCT/JP2025/002019 JP2025002019W WO2025159149A1 WO 2025159149 A1 WO2025159149 A1 WO 2025159149A1 JP 2025002019 W JP2025002019 W JP 2025002019W WO 2025159149 A1 WO2025159149 A1 WO 2025159149A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
exercise
user
type
intensity
exercise intensity
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
PCT/JP2025/002019
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
一裕 寺嶋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Cate Inc
Original Assignee
Cate Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Cate Inc filed Critical Cate Inc
Publication of WO2025159149A1 publication Critical patent/WO2025159149A1/ja
Pending legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B69/00—Training appliances or apparatus for special sports
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B71/00—Games or sports accessories not covered in groups A63B1/00 - A63B69/00
    • A63B71/06—Indicating or scoring devices for games or players, or for other sports activities
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance

Definitions

  • This disclosure relates to information processing devices, methods, programs, and systems.
  • exercise therapy which utilizes exercise to treat and prevent disabilities and diseases
  • cardiac rehabilitation aims to help heart disease patients regain their physical strength and confidence, return to a comfortable home and social life, and prevent recurrence of heart disease or readmission through a comprehensive activity program that includes exercise therapy.
  • the core of exercise therapy is aerobic exercise, such as walking, jogging, cycling, and aerobics. To perform aerobic exercise more safely and effectively, it is preferable for the patient to exercise at an intensity close to their own anaerobic threshold (AT).
  • AT anaerobic threshold
  • the anaerobic metabolic threshold is an example of an index for assessing exercise tolerance, and corresponds to the change point in cardiopulmonary function, i.e., the exercise intensity near the boundary between aerobic and anaerobic exercise.
  • the anaerobic metabolic threshold is generally determined by a cardiopulmonary exercise test (CPX test), in which the subject is subjected to a gradually increasing exercise load while exhaled gas is collected and analyzed (see Non-Patent Document 1).
  • CPX test the anaerobic metabolic threshold is determined based on the results measured by exhaled gas analysis (e.g., oxygen intake, carbon dioxide output, tidal volume, respiratory rate, minute ventilation, or a combination thereof).
  • a CPX test can also determine the maximum oxygen intake, which corresponds to an exercise intensity near maximum exercise tolerance.
  • Patent Document 1 describes a method of determining whether the subject's ventilatory threshold (VT) has been reached based on the subject's pulse information, and adjusting the exercise load of the exercise providing device based on the determination result.
  • VT ventilatory threshold
  • Patent Document 1 generally involves feedback control to bring exercise intensity closer to the ventilatory threshold (VT).
  • VT ventilatory threshold
  • the amount of stress on the exerciser depends not only on the type of exercise, but also on the individual's physical function and daily physical condition.
  • the definition of some exercise types is vague, and the stress applied may vary depending on the exerciser's approach. Therefore, even if this technical concept is applied to exercise therapy, it is not possible to determine the level of exercise intensity that a specified exercise type will impose on the subject, or what type of exercise should be recommended to the subject in order to achieve the specified exercise intensity.
  • the technical concept described in Patent Document 1 cannot be simply applied, for example, to cases where a subject is asked to exercise at a specified exercise intensity that is lighter than the ventilatory threshold (VT).
  • the purpose of this disclosure is to expand the range of exercise options available without sacrificing the effectiveness and safety of exercise therapy.
  • a program causes a computer to function as: a means for determining a desired exercise intensity; a means for referencing a database that associates predetermined exercise intensities with each type of exercise, each of which consists of repeating the same movement at a specific pace or within a specific range of motion, and selecting the type of exercise corresponding to the desired exercise intensity; and a means for presenting information indicating the selected type of exercise to the user.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an information processing system according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a client device according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a server according to the present embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a wearable device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram of one aspect of the present embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing the data structure of an exercise event database according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing the data structure of a user profile database according to the present embodiment.
  • 10 is a flowchart of an exercise event recommendation process according to the present embodiment.
  • 10A and 10B are diagrams illustrating an example of a screen displayed in the exercise event recommendation process of the present embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the information processing system according to this embodiment.
  • the number of client devices 10 and wearable devices 50 varies depending on, for example, the number of users. Therefore, the number of client devices 10 and wearable devices 50 may each be two or more.
  • the information processing system 1 may also include a terminal of a person who plans or instructs exercise therapy.
  • the person who plans or instructs exercise therapy may include, for example, a medical professional (e.g., a doctor, nurse, pharmacist, physical therapist, occupational therapist, or clinical laboratory technician), a nutritionist, or a trainer.
  • Fig. 2 is a block diagram showing the configuration of the client device of this embodiment.
  • the client device 10 includes a storage device 11, a processor 12, an input/output interface 13, and a communication interface 14.
  • the client device 10 is connected to a display 15, a camera 16, a depth sensor 17, a microphone 18, and an acceleration sensor 19.
  • the programs include, for example, the following programs: - OS (Operating System) programs - Programs for applications that perform information processing (e.g., web browsers, therapeutic apps, rehabilitation apps, or fitness apps)
  • diseases that are the target of therapeutic apps or rehabilitation apps are diseases in which exercise may contribute to improving symptoms, such as heart disease, lifestyle-related diseases (hypertension, diabetes, dyslipidemia, hyperlipidemia), and obesity.
  • the processor 12 is a computer that executes the programs stored in the storage device 11 to realize the functions of the client device 10.
  • the processor 12 is, for example, at least one of the following: ⁇ CPU (Central Processing Unit) ⁇ GPU (Graphic Processing Unit) ⁇ ASIC (Application Specific Integrated Circuit) ⁇ FPGA (Field Programmable Gate Array)
  • the input device is, for example, a camera 16, a depth sensor 17, a microphone 18, an acceleration sensor 19, a keyboard, a pointing device, a touch panel, a sensor, or a combination thereof.
  • the output device is, for example, a display 15, a speaker, or a combination thereof.
  • the communication interface 14 is configured to control communications between the client device 10 and external devices (e.g., another client device 10, a server 30, and a wearable device 50).
  • the communication interface 14 may include a module (e.g., a Wi-Fi module, a mobile communication module, or a combination thereof) for communication with the server 30.
  • the communication interface 14 may include a module (e.g., a Bluetooth module) for communication with the wearable device 50.
  • Display 15 is configured to display images (still images or videos).
  • Display 15 is, for example, a liquid crystal display or an organic EL display.
  • Camera 16 is configured to take images and generate image signals.
  • the depth sensor 17 is, for example, a LIDAR (Light Detection and Ranging) sensor.
  • the depth sensor 17 is configured to measure the distance (depth) from the depth sensor 17 to a surrounding object (e.g., the user).
  • the server 30 includes a storage device 31, a processor 32, an input/output interface 33, and a communication interface 34.
  • the programs include, for example, the following programs: ⁇ OS programs ⁇ Application programs that execute information processing
  • the data includes, for example, the following data: ⁇ Databases referenced in information processing ⁇ Results of information processing
  • the processor 32 is a computer that executes the programs stored in the storage device 31 to realize the functions of the server 30.
  • the processor 32 is, for example, at least one of the following: CPU ⁇ GPU ⁇ ASIC ⁇ FPGA
  • the input/output interface 33 is configured to obtain information (for example, user instructions) from an input device connected to the server 30 and to output information to an output device connected to the server 30 .
  • the input device is, for example, a keyboard, a pointing device, a touch panel, or a combination thereof.
  • the output device is, for example, a display.
  • the communication interface 34 is configured to control communication between the server 30 and an external device (e.g., the client device 10).
  • the wearable device 50 includes a storage device 51, a processor 52, an input/output interface 53, and a communication interface 54.
  • the wearable device 50 is connected to a display 55, a heart rate sensor 56, and an acceleration sensor 57.
  • the storage device 51 is configured to store programs and data.
  • the storage device 51 is, for example, a combination of ROM, RAM, and storage.
  • the programs include, for example, the following programs: - OS programs - Programs for applications that perform information processing (for example, medical applications, rehabilitation applications, or fitness applications)
  • the data includes, for example, the following data: ⁇ Databases referenced in information processing ⁇ Results of information processing
  • the processor 52 is a computer that executes the programs stored in the storage device 51 to realize the functions of the wearable device 50.
  • the processor 52 is, for example, at least one of the following: CPU ⁇ GPU ⁇ ASIC ⁇ FPGA
  • the input/output interface 53 is configured to acquire information (e.g., user instructions, sensing results) from an input device connected to the wearable device 50, and to output information (e.g., images, commands) to an output device connected to the wearable device 50.
  • information e.g., user instructions, sensing results
  • information e.g., images, commands
  • the input device is, for example, a heart rate sensor 56, an acceleration sensor 57, a microphone, a keyboard, a pointing device, a touch panel, or a combination thereof.
  • the output device is, for example, a display 55, a speaker, or a combination thereof.
  • the communication interface 54 is configured to control communication between the wearable device 50 and an external device (e.g., the client device 10).
  • the communication interface 54 may include a module (eg, a Bluetooth module) for communication with the client device 10 .
  • the display 55 is configured to display images (still images or videos).
  • the display 55 is, for example, a liquid crystal display or an organic EL display.
  • the heart rate sensor 56 is configured to measure the heart rate and generate a sensing signal. As an example, the heart rate sensor 56 measures the heart rate using an optical measurement technique.
  • the acceleration sensor 57 is configured to detect acceleration.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram of one aspect of the present embodiment.
  • target exercise intensity information for each user is stored in the storage device 31 of the server 30.
  • the target exercise intensity information is information that indicates the user's target exercise intensity.
  • the target exercise intensity information for user US1 may be determined based on instructions from doctor DC2 in charge of user US1. The instructions from doctor DC2 are accepted by the instructor terminal 70 and transmitted to the server 30.
  • User US1 is typically a person undergoing exercise therapy, such as a participant in a (cardiac) rehabilitation program or an exercise instruction program.
  • the exercise type is gymnastics, but the exercise type can include any type of exercise (aerobic or anaerobic).
  • the client device 10 of user US1 determines the desired exercise intensity.
  • the client device 10 may determine the desired exercise intensity based on target exercise intensity information for user US1.
  • the memory device 11 of the client device 10 stores exercise intensity information for each of multiple selectable exercise types.
  • the exercise intensity information is information that indicates the standard exercise intensity that the subject will be required to perform when performing the corresponding exercise type.
  • the memory device 11 stores an exercise type database, which will be described later.
  • the exercise type database associates each exercise type with a predetermined (standard) exercise intensity for that exercise type.
  • each exercise type stored in the exercise type database consists of repeating the same movement at a specific pace or within a specific range of motion.
  • an exercise type with a wide variety of variations, such as squats
  • small details such as how far to lower the hips, how wide to spread the legs, and how many seconds it takes to perform one rep, which can result in a large variation in exercise intensity. Therefore, for example, if squats are classified as different exercise types, such as half squats and full squats, focusing on the range of motion, the variation in exercise intensity can be reduced.
  • the specifications of the exercise type are clarified, which reduces the room for interpretation by the user and makes it possible to suppress variation in exercise intensity when performing that exercise type.
  • the client device 10 references the exercise type database (exercise intensity information for each exercise type) and selects the exercise type that corresponds to the desired exercise intensity.
  • the client device 10 presents information indicating the selected exercise type to the user US1.
  • the information processing system 1 can suggest exercise types that are appropriate for any exercise intensity. Furthermore, because each of the suggested exercise types consists of repeating the same movements at a specific pace or within a specific range of motion, there is little variation in exercise intensity when performing the exercise type. Therefore, this embodiment can expand the range of available exercise types without sacrificing the effectiveness and safety of exercise therapy.
  • FIG. 6 is a diagram showing the data structure of the exercise event database of this embodiment.
  • the exercise type database stores exercise type information. This information relates to exercise types available to the user.
  • exercise types include, for example, gymnastics, bodyweight training, dancing, walking, running, and treadmills, which can be performed without using devices with adjustable exercise loads. These exercise types offer a wide variety, including types performed in a standing position.
  • exercise types available in this embodiment may include types consisting of repeated exercises within a specific range of motion without using a machine (especially a machine with a function to fix the range of motion).
  • an exercise type that is generally considered to be a single type, such as squats is subdivided and defined as multiple exercise types with different exercise intensities by varying the form (e.g., the relative positions of body parts, the angle of the body parts, or the range of motion of the body parts moved during exercise), pace, number of repetitions, or the duration or number of rest periods.
  • the exercise types in this embodiment can also include exercise types performed using equipment with adjustable exercise load, such as an ergometer or strength training using training equipment.
  • the exercise types available consist of repeating the same movement at a specific pace or within a specific range of motion.
  • exercise types excluding exercise types that have any of the following characteristics can be used to provide exercise therapy that takes into consideration both effectiveness and safety: -
  • the exercise intensity e.g., perceived exertion
  • the exercise intensity fluctuates beyond the acceptable range during the exercise event (hereinafter referred to as the "first characteristic”).
  • Inter-individual variability in exercise intensity e.g., oxygen intake, energy expenditure, or heart rate
  • an acceptable range hereinafter referred to as the "second characteristic”
  • An exercise type having the first characteristic is difficult to continue at a stable exercise intensity for a long period of time, and therefore is not suitable from the viewpoint of controlling the exercise intensity of the user at a specific level for a long period of time.
  • an exercise type that involves repeated movements that overwork small muscles such as the arms may have the first characteristic.
  • Exercise types with the second characteristic are unsuitable from the perspective of controlling the exercise intensity of a wide range of users to a specific level, because the actual exercise intensity of the user is uncertain (difficult to predict). For example, suppose that measurements of exercise types for multiple people consistently show that the exercise intensity of exercise type A is higher than the exercise intensity of exercise type B.
  • exercise type C is considered to have the second characteristic.
  • the exercise event database includes an "ID” field, a "Name” field, an "Exercise Intensity” field, and an “Exercise Definition” field. Each field is associated with another.
  • the "ID" field stores the exercise type ID.
  • the exercise type ID is information that identifies the exercise type corresponding to the record.
  • the "Name” field stores the name of the exercise type.
  • the name of the exercise type corresponds to the record in question.
  • the "exercise intensity” field stores exercise intensity information.
  • This exercise intensity information is information related to the standard exercise intensity of the exercise type corresponding to the record in question.
  • Standard exercise intensity may refer to the exercise intensity when a person with standard physical function performs the corresponding exercise type as defined.
  • this exercise intensity may be derived by actually measuring the exercise intensity (e.g., average oxygen consumption) when one or more people perform the corresponding exercise type as defined (i.e., according to a specific pace or specific range of motion) using, for example, exhaled gas analysis (or estimating it by analyzing video footage of the user exercising), and then statistically processing the results (e.g., averaging).
  • Whether a person is performing the exercise type as defined may be determined by an algorithm based on the person's sensing results, or by a human.
  • exercise intensity may be derived by, for example, measuring (or estimating) the exercise intensity for each section that makes up the corresponding exercise type when one or more people perform the corresponding exercise type as defined, applying the measurement results for each section for each person to a predetermined calculation formula, and then statistically processing (e.g., averaging) the values obtained by this calculation formula across people.
  • a section is a component unit of an exercise type, and if the exercise type consists of multiple movement patterns, each movement pattern may correspond to a section. For example, if the exercise type is dance, each choreography may correspond to a section.
  • the exercise type is squats, the transition from a standing position to a crouching position and the transition from a crouching position to a standing position may each correspond to a section.
  • the "exercise definition” field stores exercise definition information.
  • the exercise definition information is information related to the definition of the exercise event corresponding to the record.
  • the exercise definition information can include information related to at least one of the following elements: - The allowable range of the pace of the exercise (for example, the time required for one cycle of movement, or the speed or acceleration of the moving body part); - The allowable range of the positional relationship between body parts (for example, the width of the feet); - The allowable range of the angle of the body part (which may be one or multiple parts) (for example, the direction of the knee, or the angle between the upper arm and forearm); - The allowable range of the range of motion of the body part (which may be one or multiple parts) moved during the exercise (for example, the range that each body part moves during one cycle of movement); - The number of repetitions; - Rest time; - Exercise load (for example, the magnitude of the external load set when exercising using equipment with adjustable exercise load, such as an ergometer).
  • multiple exercise events with slightly different exercise intensities can be defined by specifying details such as pace, form (particularly range of motion), number of repetitions, rest time, and exercise load.
  • details such as pace, form (particularly range of motion), number of repetitions, rest time, and exercise load.
  • multiple exercise events with exercise intensities that differ by 0.2 METs can be defined.
  • the user profile database stores user profile information.
  • the user profile information is information about the profile of the user of the information processing system 1 (i.e., the person exercising).
  • the user profile database includes an "ID” field, a "Name” field, a “Target Strength” field, and a “Body” field. Each field is associated with the others.
  • the "ID" field stores the user ID.
  • the user ID is information that identifies the user corresponding to the corresponding record.
  • Target intensity information is information related to the target value of exercise intensity (e.g., oxygen consumption, energy consumption, heart rate, or a combination thereof) set for the user corresponding to the record.
  • the target intensity information is specified by a person planning or instructing exercise therapy (e.g., a doctor) based on the results of measuring the user's exercise tolerance, for example, by CPX while using an ergometer (e.g., oxygen consumption and heart rate at the anaerobic threshold (AT)).
  • CPX is not required, and the target value may be specified at the doctor's discretion.
  • the target intensity information is determined by an algorithm based on the results of measuring the user's exercise tolerance, for example, by CPX.
  • the target value of exercise intensity is, for example, but not limited to, an exercise intensity corresponding to the anaerobic threshold.
  • an ergometer is typically used as the exercise type for CPX measurements
  • the oxygen consumption at the anaerobic threshold when using a treadmill is approximately 1.2 to 1.3 times that when using an ergometer. This is thought to be because the total muscle mass used on the treadmill exceeds the total muscle mass used on the ergometer.
  • the target intensity information may be a value obtained by correcting the target value based on the results of CPX measurement when using an ergometer to approximately 1.2 to 1.3 times the original value, or a value obtained by further subtracting a predetermined value (e.g., 1 MET).
  • the target intensity information may be a value obtained by correcting the target value based on the results of CPX measurement when using an ergometer without correction. This prevents the target value from being excessively high when selecting an exercise type that uses a relatively small amount of muscle mass, such as an ergometer.
  • the target value for each exercise type may be corrected, for example, using a coefficient corresponding to the total muscle mass used.
  • the doctor may also set an upper limit on the exercise intensity for the user (an example of exercise prescription). In this case, the user is not permitted to select an exercise type that exceeds the prescribed upper limit of exercise intensity.
  • a UI (User Interface) screen for exercise prescription may be displayed on the display of the terminal used by the doctor.
  • Such a UI screen may include, for example, the following information: The user's CPX data and display areas for sample videos of multiple selectable exercise types. The display areas for the sample videos of each exercise type may be arranged according to the exercise intensity information corresponding to the exercise type.
  • a group of display areas for sample videos of exercise types corresponding to 3.4 METs, a group of display areas for sample videos of exercise types corresponding to 3.6 METs, and a group of display areas for sample videos of exercise types corresponding to 3.8 METs may be arranged on the UI screen.
  • the information on exercise types e.g., sample videos
  • any increase or decrease in the upper limit specified by a doctor through exercise prescription may be carried out by a medical professional under the supervision of a doctor during regular (e.g., every two weeks) medical guidance sessions or doctor rounds.
  • the "Physical” field stores physical information.
  • Physical information is information about the body (functions) of the user corresponding to the record in question.
  • physical information may include information about the user's age, gender, weight, height, illnesses, etc.
  • the user profile database may store the following information: - Information indicating the person who planned or instructed the user's exercise therapy - Information indicating the user's doctor
  • Fig. 8 is a flowchart of the exercise recommendation processing of this embodiment.
  • Fig. 9 is a diagram showing an example of a screen displayed in the exercise recommendation processing of this embodiment.
  • the exercise type recommendation process starts when, for example, any of the following start conditions is met. -
  • the exercise type recommendation process was called by another process.
  • the user or a person who plans or instructs the user's exercise therapy performs an operation to call up the exercise type recommendation process.
  • the client device 10 enters a predetermined state (for example, a predetermined application is started).
  • the specified date and time has arrived.
  • a certain amount of time has passed since a certain event.
  • the client device 10 executes information acquisition (S110). Specifically, the client device 10 acquires information regarding the criteria for determining the desired exercise intensity used to select a recommended exercise type.
  • the client device 10 acquires the user's target strength information.
  • the client device 10 may read the user's target strength information stored in the storage device 11.
  • the client device 10 may request the server 30 to transmit the user's target strength information and receive the transmitted information.
  • the client device 10 acquires information related to the user's exercise tolerance.
  • the client device 10 may acquire information on the results of measuring the user's exercise tolerance using CPX while using an ergometer (for example, oxygen consumption and heart rate at the anaerobic threshold (AT)).
  • CPX CPX
  • an ergometer for example, oxygen consumption and heart rate at the anaerobic threshold (AT)
  • the client device 10 acquires instructions from the user's instructor (e.g., a doctor or other person who plans or instructs the exercise therapy). For example, the client device 10 may acquire the instructor's instructions via the server 30 or from the instructor terminal 70.
  • the user's instructor e.g., a doctor or other person who plans or instructs the exercise therapy.
  • the client device 10 may acquire the instructor's instructions via the server 30 or from the instructor terminal 70.
  • the client device 10 acquires information regarding the exercise intensity set by the user.
  • the exercise intensity set by the user may be, for example, the exercise intensity desired by the user.
  • the exercise intensity set by the user may be the perceived intensity of exercise (e.g., the Borg index) evaluated by the user for exercise types performed by the user in the past.
  • the client device 10 acquires exercise intensity information for exercise types previously performed by the user and the results of sensing the user while performing those exercise types.
  • the client device 10 may acquire user video data from the camera 16, capturing video of the user exercising.
  • the client device 10 may also acquire user depth data from the depth sensor 17, measuring the distance to each part of the user's body while exercising.
  • the client device 10 may acquire user data from the microphone 18, collecting sound (e.g., sound produced by the user's breathing or vocalization).
  • the client device 10 may also acquire user heart rate data from the wearable device 50, measuring the heart rate using the heart rate sensor 56.
  • the client device 10 may also acquire user acceleration data from the acceleration sensor 19 or the wearable device 50, measuring the user's acceleration.
  • the client device 10 may also acquire user oxygen intake data, measuring the user's oxygen intake (an example of "exercise intensity"), from a device that performs tests related to exhaled gases (e.g., a CPX test).
  • the client device 10 may obtain data related to the user's bone structure, facial expression, skin color, or breathing, for example, by analyzing user video data. Furthermore, the client device 10 may estimate exercise intensity by applying a trained model (hereinafter referred to as an "estimation model") to the results of these analyses. Exercise intensity may be calculated as, for example, energy consumption (e.g., METs), oxygen consumption, exercise intensity based on heart rate (e.g., exercise intensity calculated using the Karvonen method), or a combination thereof. Note that the client device 10 may request the server 30 or another external device to analyze the sensing data or apply the estimation model.
  • energy consumption e.g., METs
  • oxygen consumption e.g., oxygen consumption
  • exercise intensity based on heart rate e.g., exercise intensity calculated using the Karvonen method
  • the client device 10 may request the server 30 or another external device to analyze the sensing data or apply the estimation model.
  • the client device 10 acquires exercise intensity information for exercise types previously performed by the user and the results of a talk test administered to the user while performing those exercise types.
  • the talk test can be administered to the user by using the voice communication function of the client device 10 to converse with a specialist (the talk test examiner), such as a physical therapist.
  • the client device 10 can acquire the talk test results via the server 30 or from the terminal of the talk test examiner.
  • the client device 10 determines the desired exercise intensity (S111). Specifically, the client device 10 determines the desired exercise intensity based on the information acquired in step S110.
  • the client device 10 determines the target intensity indicated by the user's target intensity information, or the target intensity corrected by a first parameter, as the desired exercise intensity.
  • the first parameter may be, for example, a coefficient set in consideration of the characteristics of the user's exercise tolerance.
  • the client device 10 determines the desired exercise intensity based on information related to the user's exercise tolerance. For example, the client device 10 determines the exercise intensity when the user is near a specific state (e.g., anaerobic threshold (AT) or maximum exercise tolerance), or the exercise intensity corrected by a first parameter, as the desired exercise intensity.
  • a specific state e.g., anaerobic threshold (AT) or maximum exercise tolerance
  • the client device 10 determines the desired exercise intensity based on instructions from the user's instructor. For example, if the instructor instructs the user to perform a specific exercise type and another exercise type with an equivalent exercise intensity, the client device 10 determines the exercise intensity indicated by the exercise intensity information for the instructed exercise type as the desired exercise intensity.
  • the client device 10 determines the desired exercise intensity as the exercise intensity associated with the type of exercise the user previously performed, corrected as necessary using a second parameter.
  • the second parameter may be a value determined based on at least one of the following: the perceived intensity of exertion evaluated by the user for the type of exercise previously performed; the results of sensing the user while performing the type of exercise (e.g., heart rate) or information based thereon (e.g., respiratory rate); or the results of a talk test administered to the user while performing the type of exercise.
  • the client device 10 may determine the desired exercise intensity as the exercise intensity associated with the type of exercise previously performed by the user plus a predetermined value. However, if a doctor has set an upper limit on exercise intensity for the user, the client device 10 may determine the desired exercise intensity so as not to exceed that limit. On the other hand, if the perceived exertion, heart rate, respiration rate, or Talk Test results satisfy a predetermined decrease condition, the client device 10 may determine the desired exercise intensity as a value obtained by subtracting a predetermined value from the exercise intensity associated with the type of exercise previously performed by the user.
  • the increase condition may be, for example, that the perceived exertion, heart rate, or respiration rate falls below a lower limit (e.g., the perceived exertion is less than 10, or the average heart rate is 5 or more lower than the target heart rate), or that the Talk Test results indicate that the exercise intensity has not reached the anaerobic threshold.
  • the decrease condition may be, for example, that the perceived exertion, heart rate, or respiration rate exceeds an upper limit (e.g., the perceived exertion is 14 or 16 or higher, or the average heart rate is 5 or more higher than the target heart rate), or that the Talk Test results indicate that the exercise intensity has exceeded the anaerobic threshold.
  • the increase and decrease conditions may be defined in multiple stages.
  • the client device 10 selects an exercise event (S112). Specifically, the client device 10 refers to the exercise type database (FIG. 6) and selects an exercise type (hereinafter referred to as a "recommended exercise type") that corresponds to the desired exercise intensity determined in step S111. The client device 10 may select one recommended exercise type or multiple recommended exercise types.
  • the client device 10 selects recommended exercise types from exercise types for which the exercise intensity indicated by the corresponding exercise intensity information (hereinafter referred to as "standard intensity") does not exceed the desired exercise intensity.
  • the client device 10 may include in the recommended exercise types those exercise types for which the standard intensity is the highest in a range below the desired exercise intensity.
  • the client device 10 may use, instead of the desired exercise intensity, a value obtained by adding or subtracting a margin to the desired exercise intensity, or a value obtained by multiplying the desired exercise intensity by a positive coefficient different from 1.
  • the client device 10 may use, instead of the standard intensity, a value obtained by adding or subtracting a margin to the standard intensity, or a value obtained by multiplying the standard intensity by a positive coefficient different from 1.
  • the client device 10 executes the presentation of information (S113). Specifically, the client device 10 presents the user with information about the recommended exercise selected in step S112 (hereinafter referred to as "recommended exercise information"). For example, the client device 10 may display a screen based on the recommended exercise information on the display 15 or output audio based on the recommended exercise information from a speaker.
  • recommended exercise information information about the recommended exercise selected in step S112
  • the client device 10 may display a screen based on the recommended exercise information on the display 15 or output audio based on the recommended exercise information from a speaker.
  • the client device 10 displays the screen shown in Figure 9 on the display 15.
  • the screen shown in Figure 9 includes objects J20 to J23.
  • Object J20 displays recommended exercises.
  • Object J20 also accepts user instructions to start the recommended exercise or to play a demonstration video of the recommended exercise.
  • the client device 10 may have the user perform the exercise corresponding to that object J20, and then the client device 10 may re-execute the exercise recommendation process of this embodiment.
  • the client device 10 may sense the user while performing the exercise and select additional recommended exercises based on the results of the sensing.
  • the client device 10 may play a demonstration video of the exercise corresponding to that object J20.
  • the demonstration video may include information indicating the pace or range of motion that defines the corresponding exercise (for example, text or audio that conveys information such as the start and end of movement for a specific body part, or how many seconds it should take to perform one cycle (rep) of movement).
  • information indicating the pace or range of motion that defines the corresponding exercise for example, text or audio that conveys information such as the start and end of movement for a specific body part, or how many seconds it should take to perform one cycle (rep) of movement).
  • Object J21 accepts user instructions to select an exercise type other than the recommended exercise types.
  • the client device 10 may, for example, display a list of exercise types other than the recommended exercise types and accept a user instruction to select an exercise type.
  • the client device 10 may have the user perform the selected exercise type, and then the client device 10 may re-execute the exercise type recommendation process of this embodiment.
  • the client device 10 may perform sensing of the user while performing the exercise type and select further recommended exercise types based on the results of this sensing.
  • the client device 10 may play a demonstration video of that exercise type.
  • the demonstration video may include information indicating the pace or range of motion that defines the corresponding exercise type (for example, text or audio that conveys information such as the start and end of movement for a specific body part, or how many seconds it should take to perform one cycle (rep) of movement).
  • information indicating the pace or range of motion that defines the corresponding exercise type for example, text or audio that conveys information such as the start and end of movement for a specific body part, or how many seconds it should take to perform one cycle (rep) of movement).
  • the client device 10 may terminate the exercise event recommendation process ( Figure 8).
  • the client device 10 of this embodiment determines a desired exercise intensity, and for each exercise type consisting of repeating the same movement at a specific pace or within a specific range of motion, references an exercise type database that associates predetermined exercise intensities with the exercise type and selects an exercise type corresponding to the desired exercise intensity.
  • the client device 10 presents information indicating the selected exercise type to the user. This allows the client device 10 to suggest an exercise type appropriate for a given exercise intensity.
  • each suggested exercise type consists of repeating the same movement at a specific pace or within a specific range of motion, there is little variation in exercise intensity when the exercise type is performed. Therefore, this embodiment allows the range of available exercise types to be expanded without sacrificing the effectiveness and safety of exercise therapy.
  • the client device 10 may determine the desired exercise intensity based on the user's exercise tolerance. This makes it possible to suggest to the user exercise types that can be performed at an intensity close to that appropriate for the user's exercise tolerance. In other words, it is possible to provide an exercise therapy that takes into consideration both effectiveness and safety.
  • the client device 10 may determine the desired exercise intensity based on instructions from the user's instructor. This makes it possible to suggest to the user exercise types that can be performed at an intensity close to that intended by the user's instructor. In other words, it is possible to provide an exercise therapy that takes into consideration both effectiveness and safety.
  • the client device 10 may determine the desired exercise intensity based on the exercise intensity associated with an exercise type previously performed by the user and the information set by the user for that exercise type. This makes it possible to suggest to the user an exercise type that can be performed at an intensity close to the standard intensity of the exercise type actually performed by the user, corrected based on the information set by the user for that exercise type. In other words, it is possible to provide an exercise therapy that takes into consideration both effectiveness and safety.
  • the client device 10 may determine the desired exercise intensity based on the exercise intensity associated with an exercise type previously performed by the user and the results of sensing the user while performing that exercise type. This makes it possible to suggest to the user an exercise type that can be performed at an intensity close to the standard intensity of the exercise type actually performed by the user, corrected based on the results of sensing the user while performing that exercise type. In other words, it is possible to provide an exercise therapy that takes into consideration both effectiveness and safety.
  • the results of sensing the user may include the user's exercise intensity. This makes it possible to suggest exercises to the user that can be performed at an intensity close to the standard intensity of the exercise type actually performed by the user, corrected based on the exercise intensity experienced by the user while performing that exercise type. In other words, it is possible to provide an exercise therapy that takes into consideration both effectiveness and safety.
  • the client device 10 may determine the desired exercise intensity based on the exercise intensity associated with an exercise type previously performed by the user and the results of a talk test administered to the user while performing that exercise type. This makes it possible to suggest to the user an exercise type that can be performed at an intensity close to the standard intensity of the exercise type actually performed by the user, corrected based on the results of a talk test administered to the user while performing that exercise type. In other words, it is possible to provide an exercise therapy that takes into consideration both effectiveness and safety.
  • the client device 10 may also present information indicating a specific pace or specific range of motion corresponding to the selected exercise type. This can encourage the user to exercise as defined and prevent the user from exercising too hard or too hard.
  • the exercise type database may associate a predetermined exercise intensity with a first exercise type, which consists of repeated exercise within a specific range of motion without using at least a machine. This allows exercises that do not use machines to be defined as one or more exercise types by limiting the range of motion, thereby reducing variation in exercise intensity when performing those exercise types. In other words, it is possible to expand the range of exercise types available without sacrificing the effectiveness and safety of exercise therapy.
  • the exercise intensity associated with an exercise type may be determined based on the exercise intensity measured when one or more people perform that exercise type at a specific pace or in accordance with a specific range of motion corresponding to that exercise type. This makes it possible to reduce the difference between the exercise intensity when various users perform each exercise type and the standard intensity for that exercise type.
  • the exercise type database does not need to register information about exercise types whose exercise intensity fluctuates beyond the acceptable range during execution. This makes it easier to control the user's exercise intensity at a specific level over an extended period of time.
  • the exercise type database does not need to include information on exercise types where inter-individual variation in exercise intensity exceeds the acceptable range. This makes it easier to control the exercise intensity of a wide range of users to a specific level.
  • the storage device 11 may be connected to the client device 10 via the network NW. Each input device or output device may be integrated with the client device 10.
  • the storage device 31 may be connected to the server 30 via the network NW. Each input device or output device may be integrated with the wearable device 50.
  • Each step of the above information processing can be executed by either the client device 10 or the server 30.
  • the server 30 may select the recommended exercise type.
  • One or more steps of the above information processing may be performed using a trained model.
  • the client device 10 may further perform the following processing, for example, while the user is exercising. Specifically, the client device 10 estimates the user's movements during exercise (e.g., movements of the skeleton or other feature points over multiple points of time, or the state of the skeleton or other feature points at a single point of time) based on the sensing data. Then, if the results of the estimation of the movements do not match at least one of the form or pace defined for the type of exercise the user is performing (e.g., the range of motion of a body part is too narrow or too wide, the angle of a body part deviates from the standard, or the pace is too fast or too slow), the client device 10 provides feedback to the user.
  • the client device 10 provides feedback to the user.
  • the feedback may include at least one of the following: - Output of light, sound or voice (for example, voice informing the user of what they are doing incorrectly) - Display of images (for example, images informing the user of what they are doing incorrectly) - Vibration of the wearable device
  • the client device 10 may recommend that the user perform a different type of exercise if the number or frequency at which the results of the movement estimation do not conform to at least one of the form or pace defined for the type of exercise the user is performing exceeds a threshold.
  • a user video is captured using the camera 16 of the client device 10.
  • the user video may be captured using a camera other than the camera 16.
  • the user depth is measured using the depth sensor 17 of the client device 10.
  • the user depth may be measured using a depth sensor other than the depth sensor 17.
  • the heart rate can also be obtained by analyzing (for example, rPPG (Remote Photoplethysmography) analysis) video data or its analysis results (for example, skin color data).
  • the heart rate analysis may be performed using a trained model constructed using machine learning technology.
  • the user may be asked to exercise while wearing electrodes for an electrocardiogram monitor, so that the electrocardiogram monitor can measure the user's heart rate. In these variations, the user does not need to wear the wearable device 50 to measure their heart rate.
  • the wearable device 50 may be provided with a sensor for measuring at least one of the following items instead of the heart rate sensor 56 and the acceleration sensor 57, or in addition to the heart rate sensor 56 and the acceleration sensor 57:
  • the measurement results from each sensor can be used as appropriate for estimating exercise intensity or ventilation index, presenting information based on the estimation results, or other purposes.
  • blood glucose measurement results can be referenced to evaluate exercise intensity converted into energy consumption or oxygen consumption.
  • acceleration measurement results can be used to determine the score of a user's exercise (e.g., gymnastics).
  • Acceleration data can also be used as part of the input data for the aforementioned estimation model.
  • the user's skeletal structure can be analyzed by referring to the acceleration data.
  • the acceleration data can be acquired, for example, by acceleration sensor 19 or acceleration sensor 57 when filming a user video.
  • Oxygen saturation data can also be used as part of the input data for the aforementioned estimation model.
  • Oxygen saturation data can be obtained, for example, by having the user wear a wearable device equipped with a sensor (e.g., an optical sensor) capable of measuring blood oxygen levels while recording the user's video, or by having the user wear a pulse oximeter.
  • Oxygen saturation data may also be estimated, for example, by performing rPPG analysis on the user's video data.
  • a microphone of wearable device 50 may receive sound waves emitted by the user when capturing the user video and generate sound data.
  • the sound data may constitute input data for the estimation model described above.
  • the sound emitted by the user may be, for example, at least one of the following: - Sound waves generated by the rotation of the user's legs (e.g., sounds generated by the pedals or the drive units connected to the pedals) - Sounds that occur when the user breathes or speaks
  • a CPX test was used as an example of a test related to exhaled gas.
  • a gradually increasing exercise load is applied to the test subject.
  • real-time exercise intensity can be estimated even when the user is given a constant or constantly changeable exercise load.
  • the exercise performed by the user may be bodyweight exercise, gymnastics, or strength training.
  • Information processing system 10 Client device 11: Storage device 12: Processor 13: Input/output interface 14: Communication interface 15: Display 16: Camera 17: Depth sensor 18: Microphone 19: Acceleration sensor 30: Server 31: Storage device 32: Processor 33: Input/output interface 34: Communication interface 50: Wearable device 51: Storage device 52: Processor 53: Input/output interface 54: Communication interface 55: Display 56: Heart rate sensor 57: Acceleration sensor 70: Instructor terminal

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Abstract

本開示の一態様のプログラムは、コンピュータを、所望の運動強度を決定する手段、それぞれが同じ動作を特定のペースまたは特定の動作域の少なくとも一方で繰り返す運動で構成される運動種目毎に、当該運動種目に対して予め定められた運動強度を関連付けるデータベースを参照し、所望の運動強度に対応する運動種目を選択する手段、選択された運動種目を示す情報をユーザに提示する手段、として機能させる。

Description

情報処理装置、方法、プログラム、およびシステム
　本開示は、情報処理装置、方法、プログラム、およびシステムに関する。
　障害や疾患の治療や予防のために運動を活用する運動療法の重要性が高まっている。例えば、心臓リハビリテーションは、運動療法を含む総合的活動プログラムを通じて、心臓病の患者が、体力および自信を回復し、快適な家庭生活および社会生活に復帰するとともに、心臓病の再発または再入院を防止することを目指す。運動療法の中心は、ウォーキング、ジョギング、サイクリング、エアロビクス、などの有酸素運動である。有酸素運動をより安全かつ効果的に行うためには、対象者が、自己の嫌気性代謝閾値（ＡＴ（Ａｎａｅｒｏｂｉｃ　Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ））付近の強度で運動を行うことが好ましい。
　嫌気性代謝閾値は、運動耐容能の評価指標の一例であって、心肺機能状態の変化点、つまり、有酸素運動と無酸素運動との境界付近の運動強度に相当する。嫌気性代謝閾値は、一般的に、検査対象者に漸増的に運動負荷を与えながら呼気ガスを収集して分析を行うＣＰＸ検査（心肺運動負荷検査）により決定される（非特許文献１参照）。ＣＰＸ検査では、呼気ガス分析により測定された結果（例えば、酸素摂取量、二酸化炭素排出量、１回換気量、呼吸数、分時換気量、またはそれらの組み合わせ）に基づいて、嫌気性代謝閾値が決定される。ＣＰＸ検査によれば、嫌気性代謝閾値のほか、最大運動耐容能付近の運動強度に相当する最大酸素摂取量を決定することもできる。
　特に、心疾患等の高リスク患者に関して、運動療法の有効性および安全性を担保するためには、対象者の運動強度を適切に管理することが重要である。
　特許文献１には、対象者の拍動情報に基づいて、換気性作業閾値（ＶＴ）に到達しているか否かを判定し、判定結果に応じて運動提供装置の運動負荷を調整することが記載されている。
特開2022-059494号公報
齋藤 宗靖，心臓リハビリテーションについて，理学療法学，1997年24巻8号p.414-418
　特許文献１に記載された技術的思想では、概括すれば、運動強度が換気性作業閾値（ＶＴ）に近づくようなフィードバック制御が行われる。しかしながら、運動を実施する者にとっての負荷量は、運動種目は勿論、本人の身体機能や日々の体調によっても左右される。また、運動種目によっては、当該運動種目の定義が曖昧であり、実施者の取り組み方によって掛かる負荷にばらつきが生じ得る。故に、かかる技術的思想を運動療法に適用したとしても、指定した運動種目を行った場合に対象者にとってどの程度の運動強度となるか、または指定した運動強度を達成するために対象者にどのような運動種目を推奨すべきか、の判断材料を得ることはできない。また、特許文献１に記載された技術的思想は、例えば換気性作業閾値（ＶＴ）よりも軽い運動強度を指定して対象者に運動を行わせる場合に単純に適用することはできない。
　本開示の目的は、運動療法の有効性および安全性を犠牲にすることなく、利用可能な運動種目を充実させることである。
　本開示の一態様のプログラムは、コンピュータを、所望の運動強度を決定する手段、それぞれが同じ動作を特定のペースまたは特定の動作域の少なくとも一方で繰り返す運動で構成される運動種目毎に、当該運動種目に対して予め定められた運動強度を関連付けるデータベースを参照し、所望の運動強度に対応する運動種目を選択する手段、選択された運動種目を示す情報をユーザに提示する手段、として機能させる。
本実施形態の情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本実施形態のクライアント装置の構成を示すブロック図である。 本実施形態のサーバの構成を示すブロック図である。 本実施形態のウェアラブルデバイスの構成を示すブロック図である。 本実施形態の一態様の説明図である。 本実施形態の運動種目データベースのデータ構造を示す図である。 本実施形態のユーザプロファイルデータベースのデータ構造を示す図である。 本実施形態の運動種目推奨処理のフローチャートである。 本実施形態の運動種目推奨処理において表示される画面例を示す図である。
　以下、本発明の一実施形態について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施形態を説明するための図面において、同一の構成要素には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
（１）情報処理システムの構成
　情報処理システムの構成について説明する。図１は、本実施形態の情報処理システムの構成を示すブロック図である。
　図１に示すように、情報処理システム１は、クライアント装置１０と、サーバ３０と、ウェアラブルデバイス５０とを備える。
　ここで、クライアント装置１０、およびウェアラブルデバイス５０の数は、例えばユーザ数によって変動する。従って、クライアント装置１０、およびウェアラブルデバイス５０の数はそれぞれ、２個以上であってもよい。さらに、運動療法を計画または指導する者の端末も情報処理システム１に含まれ得る。運動療法を計画または指導する者は、例えば、医療関係者（例えば、医師、看護師、薬剤師、理学療法士、作業療法士、臨床検査技師）、栄養士、またはトレーナーを含むことができる。
　クライアント装置１０、およびサーバ３０は、ネットワーク（例えば、インターネット又はイントラネット）ＮＷを介して接続される。
　クライアント装置１０及びウェアラブルデバイス５０は、例えばBluetooth（登録商標）技術を用いて、無線チャネルを介して接続される。
　クライアント装置１０は、サーバ３０にリクエストを送信する情報処理装置の一例である。クライアント装置１０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、又は、パーソナルコンピュータである。
　サーバ３０は、クライアント装置１０から送信されたリクエストに応じたレスポンスをクライアント装置１０に提供する情報処理装置の一例である。サーバ３０は、例えば、サーバコンピュータである。
　ウェアラブルデバイス５０は、ユーザの身体（例えば腕、手、または頭部など）に装着可能な情報処理装置の一例である。
（１－１）クライアント装置の構成
　クライアント装置の構成について説明する。図２は、本実施形態のクライアント装置の構成を示すブロック図である。
　図２に示すように、クライアント装置１０は、記憶装置１１と、プロセッサ１２と、入出力インタフェース１３と、通信インタフェース１４とを備える。クライアント装置１０は、ディスプレイ１５と、カメラ１６と、深度センサ１７と、マイクロホン１８と、加速度センサ１９とに接続される。
　記憶装置１１は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置１１は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及び、ストレージ（例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク）の組合せである。
　プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・ＯＳ（Operating System）のプログラム
・情報処理を実行するアプリケーション（例えば、ウェブブラウザ、治療用アプリ、リハビリアプリ、またはフィットネスアプリ）のプログラム
　ここで、治療用アプリ、またはリハビリアプリの対象となる疾患は、例えば、心疾患、生活習慣病（高血圧症、糖尿病、脂質異常症、高脂血症）、肥満などの運動が症状の改善に寄与する可能性がある疾病である。
　データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理を実行することによって得られるデータ（つまり、情報処理の実行結果）
　プロセッサ１２は、記憶装置１１に記憶されたプログラムを起動することによって、クライアント装置１０の機能を実現するコンピュータである。プロセッサ１２は、例えば、以下の少なくとも１つである。
　・ＣＰＵ（Central Processing Unit）
　・ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）
　・ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）
　・ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）
　入出力インタフェース１３は、クライアント装置１０に接続される入力デバイスから情報（例えば、ユーザの指示、画像、音）を取得し、かつ、クライアント装置１０に接続される出力デバイスに情報（例えば、画像、コマンド）を出力するように構成される。
　入力デバイスは、例えば、カメラ１６、深度センサ１７、マイクロホン１８、加速度センサ１９、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、センサ、又は、それらの組合せである。
　出力デバイスは、例えば、ディスプレイ１５、スピーカ、又は、それらの組合せである。
　通信インタフェース１４は、クライアント装置１０と外部装置（例えば、別のクライアント装置１０、サーバ３０、およびウェアラブルデバイス５０）との間の通信を制御するように構成される。
　具体的には、通信インタフェース１４は、サーバ３０との通信のためのモジュール（例えば、ＷｉＦｉモジュール、移動通信モジュール、またはそれらの組み合わせ）を含むことができる。通信インタフェース１４は、ウェアラブルデバイス５０との通信のためのモジュール（例えば、Bluetoothモジュール）を含むことができる。
　ディスプレイ１５は、画像（静止画、または動画）を表示するように構成される。ディスプレイ１５は、例えば、液晶ディスプレイ、または有機ＥＬディスプレイである。
　カメラ１６は、撮影を行い、画像信号を生成するように構成される。
　深度センサ１７は、例えばＬＩＤＡＲ（Light Detection And Ranging）である。深度センサ１７は、当該深度センサ１７から周囲の物体（例えば、ユーザ）までの距離（深度）を測定するように構成される。
　マイクロホン１８は、音波を受信し、音信号を生成するように構成される。マイクロホン１８は、好ましくは例えばイヤホンマイクのようにユーザの身体（特に呼吸器）の近傍に設置される。
　加速度センサ１９は、加速度を検出するように構成される。
（１－２）サーバの構成
　サーバの構成について説明する。図３は、本実施形態のサーバの構成を示すブロック図である。
　図３に示すように、サーバ３０は、記憶装置３１と、プロセッサ３２と、入出力インタフェース３３と、通信インタフェース３４とを備える。
　記憶装置３１は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置３１は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び、ストレージの組合せである。
　プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・ＯＳのプログラム
・情報処理を実行するアプリケーションのプログラム
　データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理の実行結果
　プロセッサ３２は、記憶装置３１に記憶されたプログラムを起動することによって、サーバ３０の機能を実現するコンピュータである。プロセッサ３２は、例えば、以下の少なくとも１つである。
　・ＣＰＵ
　・ＧＰＵ
　・ＡＳＩＣ
　・ＦＰＧＡ
　入出力インタフェース３３は、サーバ３０に接続される入力デバイスから情報（例えば、ユーザの指示）を取得し、かつ、サーバ３０に接続される出力デバイスに情報を出力するように構成される。
　入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
　出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。
　通信インタフェース３４は、サーバ３０と外部装置（例えば、クライアント装置１０）との間の通信を制御するように構成される。
（１－３）ウェアラブルデバイスの構成
　ウェアラブルデバイスの構成について説明する。図４は、本実施形態のウェアラブルデバイスの構成を示すブロック図である。
　図４に示すように、ウェアラブルデバイス５０は、記憶装置５１と、プロセッサ５２と、入出力インタフェース５３と、通信インタフェース５４とを備える。ウェアラブルデバイス５０は、ディスプレイ５５と、心拍センサ５６と、加速度センサ５７とに接続される。
　記憶装置５１は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置５１は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び、ストレージの組合せである。
　プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・ＯＳのプログラム
・情報処理を実行するアプリケーション（例えば、治療用アプリ、リハビリアプリ、またはフィットネスアプリ）のプログラム
　データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理の実行結果
　プロセッサ５２は、記憶装置５１に記憶されたプログラムを起動することによって、ウェアラブルデバイス５０の機能を実現するコンピュータである。プロセッサ５２は、例えば、以下の少なくとも１つである。
　・ＣＰＵ
　・ＧＰＵ
　・ＡＳＩＣ
　・ＦＰＧＡ
　入出力インタフェース５３は、ウェアラブルデバイス５０に接続される入力デバイスから情報（例えば、ユーザの指示、センシング結果）を取得し、かつ、ウェアラブルデバイス５０に接続される出力デバイスに情報（例えば、画像、コマンド）を出力するように構成される。
　入力デバイスは、例えば、心拍センサ５６、加速度センサ５７、マイクロホン、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
　出力デバイスは、例えば、ディスプレイ５５、スピーカ、又は、それらの組合せである。
　通信インタフェース５４は、ウェアラブルデバイス５０と外部装置（例えば、クライアント装置１０）との間の通信を制御するように構成される。
　具体的には、通信インタフェース５４は、クライアント装置１０との通信のためのモジュール（例えば、Bluetoothモジュール）を含むことができる。
　ディスプレイ５５は、画像（静止画、または動画）を表示するように構成される。ディスプレイ５５は、例えば、液晶ディスプレイ、または有機ＥＬディスプレイである。
　心拍センサ５６は、心拍の計測を行い、センシング信号を生成するように構成される。一例として、心拍センサ５６は、光学式の計測技法により心拍を計測する。
　加速度センサ５７は、加速度を検出するように構成される。
（２）実施形態の一態様
　本実施形態の一態様について説明する。図５は、本実施形態の一態様の説明図である。
　図５に示すように、サーバ３０の記憶装置３１には、各ユーザの目標運動強度情報が格納される。目標運動強度情報は、ユーザの目標となる運動強度を示す情報である。例えばユーザＵＳ１の目標運動強度情報は、当該ユーザＵＳ１を担当する医師ＤＣ２の指示に基づいて決定され得る。医師ＤＣ２の指示は、指導者端末７０によって受け付けられ、サーバ３０へ送信される。
　ユーザＵＳ１は、典型的には、運動療法を受ける者であり、例えば（心臓）リハビリテーションプログラム、または運動指導プログラムの参加者である。図５の例では、運動種目が体操である例を示しているが、運動種目として任意の運動（有酸素運動、または無酸素運動）を含むことができる。
　ユーザＵＳ１のクライアント装置１０は、所望の運動強度を決定する。一例として、クライアント装置１０は、ユーザＵＳ１の目標運動強度情報に基づいて所望の運動強度を決定してもよい。クライアント装置１０の記憶装置１１には、選択可能な複数の運動種目それぞれの運動強度情報が格納される。運動強度情報は、対応する運動種目を行った場合に対象者にかかる標準的な運動強度を示す情報である。具体的には、記憶装置１１には、後述する運動種目データベースが保存される。運動種目データベースは、運動種目毎に、当該運動種目に対して予め定められた（標準的な）運動強度を関連付ける。
　ここで、運動種目データベースに保存される各運動種目は、それぞれ同じ動作を特定のペースまたは特定の動作域の少なくとも一方で繰り返す運動で構成される。例えば、スクワットのようなバリエーションが豊富な運動種目をユーザが行う場合、腰をどの程度落とすか、足幅はどのくらい広げるか、何秒で１レップ行うか、といった細部の要素に解釈の余地があるため、運動強度が大きくばらつくおそれがある。そこで、例えば、動作域に着目して、スクワットをハーフスクワットとフルスクワットという異なる運動種目として整理すれば、運動強度のばらつきは縮小する。各運動種目をこのように定義することで、運動種目の仕様が明確化されるので、ユーザが解釈する余地は減り、当該運動種目を行った時の運動強度のばらつきを抑制することができる。
　クライアント装置１０は、運動種目データベース（各運動種目の運動強度情報）を参照し、所望の運動強度に対応する運動種目を選択する。クライアント装置１０は、選択した運動種目を示す情報をユーザＵＳ１に提示する。
　このように、情報処理システム１によれば、任意の運動強度に対し、当該運動強度に見合った運動種目を提案するすることができる。そして、提案可能な各運動種目はそれぞれ同じ動作を特定のペースまたは特定の動作域の少なくとも一方で繰り返す運動で構成されるので、当該運動種目を行った時の運動強度のばらつきが小さい。故に、本実施形態によれば、運動療法の有効性および安全性を犠牲にすることなく、利用可能な運動種目を充実させることができる。
（３）データベース
　本実施形態のデータベースについて説明する。以下のデータベースは、記憶装置１１または記憶装置３１に記憶される。
（３－１）運動種目データベース
　本実施形態の運動種目データベースについて説明する。図６は、本実施形態の運動種目データベースのデータ構造を示す図である。
　運動種目データベースには、運動種目情報が格納される。運動種目情報は、ユーザが利用可能な運動種目に関する情報である。ここで、本実施形態は、運動種目として、例えば、体操、自重トレーニング、ダンス、ウォーキング、ランニング、トレッドミル、などの運動負荷を調整可能な装置を用いることなく実施可能な運動種目を含むものとする。これらの運動種目は、立位で行う種目を含んでいるため、バリエーションに富んでいる。また、本実施形態で利用可能な運動種目は、マシン（特に、動作域を固定させる機能を備えたマシン）を用いることなく特定の動作域で繰り返す運動で構成される種目を含んでもよい。さらに、本実施形態では、スクワットのように一般的に１つの種目として捉えられることのある運動種目であっても、フォーム（例えば、部位間の位置関係、部位の角度、または運動中に動かす部位の動作域、など）、ペース、レップ数、または休憩の時間もしくは回数などのバリエーションに差をつけることで、運動強度が異なる複数の運動種目として細分化して定義される。ただし、本実施形態の運動種目は、例えば、エルゴメータ、トレーニング器具を用いた筋力トレーニング、などの運動負荷を調整可能な装置を用いて実施される運動種目をさらに含むこともできる。
　本実施形態において利用可能な運動種目は、同じ動作を特定のペースまたは特定の動作域の少なくとも一方で繰り返す運動で構成される。しかしながら、かかる運動種目であっても以下のいずれかの特性を備える運動種目を除外することで、有効性および安全性にいっそう配慮した運動療法を行うことができる。
・運動種目の実施中に運動強度（例えば自覚的運動強度）が許容範囲を超えて変動する（以下、「第１特性」という）
・運動強度（例えば、酸素摂取量、エネルギー消費量、または心拍数）の個人間変動が許容範囲を超える（以下、「第２特性」という）
　第１特性を備える運動種目は、安定した運動強度で運動を長時間に亘って継続することが困難であるので、ユーザの運動強度を長時間に亘って特定の水準にコントロールする観点からは適当でない。典型的には、腕などの小さな筋肉を酷使する動作を繰り返す運動種目は、第１特性を備えることがある。
　第２特性を備える運動種目は、ユーザに実際にかかる運動強度が不確実となる（予測しづらい）ので、幅広いユーザの運動強度を特定の水準にコントロールする観点からは適当でない。例えば、複数の人物について運動種目を測定した結果、運動種目Ａの運動強度が運動種目Ｂの運動強度よりも高い、という結果が安定的に得られたとする。他方、各人物の運動種目Ｃの運動強度が、「運動種目Ａの運動強度よりも高い」、「運動種目Ａと運動種目Ｂの運動強度の間」、および「運動種目Ｂの運動強度よりも低い」、の３パターンの間でばらついていたとすれば、当該運動種目Ｃは第２特性を備えると解される。
　図６に示すように、運動種目データベースは、「ＩＤ」フィールドと、「名称」フィールドと、「運動強度」フィールドと、「運動定義」フィールドとを含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
　「ＩＤ」フィールドには、運動種目ＩＤが格納される。運動種目ＩＤは、該当レコードに対応する運動種目を識別する情報である。
　「名称」フィールドには、運動種目名称情報が格納される。運動種目名称情報は、該当レコードに対応する運動種目の名称に関する情報である。
　「運動強度」フィールドには、運動強度情報が格納される。運動強度情報は、該当レコードに対応する運動種目の標準的な運動強度に関する情報である。標準的な運動強度とは、例えば標準的な身体機能を備える人物が対応する運動種目を定義どおりに行った場合の運動強度を意味し得る。一例として、かかる運動強度は、例えば対応する運動種目を１以上の人物に定義どおり（すなわち、特定のペースまたは特定の動作域に従って）に行わせた場合の運動強度（例えば平均酸素消費量）を例えば呼気ガス分析を行うことで実測（または運動中のユーザを撮影した動画の分析を行うことで推定）し、結果を統計処理（例えば平均化）することで導出されてもよい。ここで、人物が運動種目を定義どおりに行えているか否かは、人物のセンシング結果に基づいてアルゴリズムにより判定されてもよいし、人間が判定してもよい。
　なお、運動強度は、例えば対応する運動種目を１以上の人物に定義どおりに行わせた場合の運動強度を当該運動種目を構成する各セクションで実測（または推定）し、人物毎に各セクションの測定結果を所定の計算式に適用し、さらにこの計算式によって得られる値を人物間で統計処理（例えば平均化）することで導出されてもよい。ここで、セクションは、運動種目の構成単位であり、運動種目が複数の動きパターンからなる場合にそれぞれの動きパターンがセクションに相当し得る。例えば、運動種目がダンスである場合に、それぞれの振り付けがセクションに相当し得る。また、運動種目がスクワットである場合に、立ち状態からしゃがみ状態への移行、およびしゃがみ状態から立ち状態への移行がそれぞれセクションに相当し得る。
　「運動定義」フィールドには、運動定義情報が格納される。運動定義情報は、該当レコードに対応する運動種目の定義に関する情報である。運動定義情報は、以下の少なくとも１つの要素に関する情報を含むことができる。
・運動のペース（一例として、１サイクルの動作に要する時間、または動かす部位の速度、もしくは加速度）の許容範囲
・部位間の位置関係（例えば、足の幅など）の許容範囲
・部位（１つであってもよいし、複数であってもよい）の角度（一例として、膝の向き、上腕および前腕がなす角度）の許容範囲
・運動中に動かす部位（１つであってもよいし、複数であってもよい）の動作域（一例として、各部位が１サイクルの動作の間に動く範囲）の許容範囲
・レップ数
・休憩時間
・運動負荷（例えばエルゴメータなどの運動負荷を調整可能な装置を用いて実施される運動の場合に、設定される外部負荷の大きさ）
　一般的には単一の種目として認識される運動（例えばスクワット）であっても、ペース、フォーム（特に、動作域）、レップ数、休憩時間、および運動負荷の詳細を指定して定義することで、運動強度が少しずつ異なる複数の運動種目を定義することができる。例えば、一般的には単一の種目として認識される運動について、運動強度が０．２ＭＥＴｓずつ異なる複数の運動種目が定義され得る。
（３－２）ユーザプロファイルデータベース
　本実施形態のユーザプロファイルデータベースについて説明する。図７は、本実施形態のユーザプロファイルデータベースのデータ構造を示す図である。
　ユーザプロファイルデータベースには、ユーザプロファイル情報が格納される。ユーザプロファイル情報は、情報処理システム１のユーザ（つまり、運動を行う者）のプロファイルに関する情報である。
　図７に示すように、ユーザプロファイルデータベースは、「ＩＤ」フィールドと、「名称」フィールドと、「目標強度」フィールドと、「身体」フィールドとを含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
　「ＩＤ」フィールドには、ユーザＩＤが格納される。ユーザＩＤは、該当するレコードに対応するユーザを識別する情報である。
　「名称」フィールドには、ユーザ名称情報が格納される。ユーザ名称情報は、該当するレコードに対応するユーザの名称（例えば、氏名、アカウント名、など）に関する情報である。
　「目標強度」フィールドには、目標強度情報が格納される。目標強度情報は、該当するレコードに対応するユーザに設定されている運動強度（例えば、酸素消費量、エネルギー消費量、心拍数、またはそれらの組み合わせ）の目標値に関する情報である。一例として、目標強度情報は、運動療法を計画または指導する者（例えば医師）が、ユーザの運動耐容能を例えばエルゴメータの使用時にＣＰＸにより計測した結果（一例として、嫌気性代謝閾値（ＡＴ）時の酸素消費量および心拍数）に基づいて指定する。ただし、ＣＰＸは必須ではなく、医師の判断により目標値を指定してもよい。別の例として、目標強度情報は、ユーザの運動耐容能を例えばＣＰＸにより計測した結果に基づいてアルゴリズムによって決定される。有酸素運動をより安全かつ効果的に行うためには、嫌気性代謝閾値付近の強度で運動を行うことが好ましいため、運動強度の目標値は、例えば、嫌気性代謝閾値に対応する運動強度であるが、これに限られない。なお、ＣＰＸ計測時の運動種目として通常エルゴメータが採用されるが、例えばトレッドミルを採用した場合の嫌気性代謝閾値時の酸素消費量は、エルゴメータを採用した場合の嫌気性代謝閾値時の酸素消費量の１．２～１．３倍程度となる。これは、トレッドミルで使用する総筋肉量が、エルゴメータで使用される総筋肉量を上回っていることによるものと考えられる。そこで、第１例として、エルゴメータの使用時にＣＰＸにより計測した結果に基づく目標値を、１．２～１．３倍程度に補正した値、または所定値（例えば１ＭＥＴｓ）をさらに差し引いた値を目標強度情報としてもよい。第２例として、エルゴメータの使用時にＣＰＸにより計測した結果に基づく目標値を補正することなく目標強度情報としてもよい。これにより、エルゴメータのような使用する総筋肉量が相対的に少ない運動種目を選択した場合に、目標値が過度に高くなるのを防ぐことができる。第３例として運動種目毎に目標値を例えば使用する総筋肉量に応じた係数で補正してもよい。
　なお、医師が、ユーザに対して運動強度の上限を設定する（運動処方の一例）こともできる。この場合に、ユーザは、処方された運動強度の上限を超える運動種目の選択を認められない。運動処方のために、医師の使用する端末のディスプレイには、運動処方用のＵＩ（User Interface）画面が表示されてよい。かかるＵＩ画面は、例えば以下の情報を含むことができる。
・ユーザのＣＰＸデータ
・選択可能な複数の運動種目のサンプル動画の表示領域
ここで、各運動種目のサンプル動画の表示領域は、当該運動種目に対応する運動強度情報別に整列して配置されてよい。例えば、ＣＰＸデータに基づいて３．６ＭＥＴｓが上限として推奨される場合に、３．４ＭＥＴｓに対応する運動種目のサンプル動画の表示領域の一群と、３．６ＭＥＴｓに対応する運動種目のサンプル動画の表示領域の一群と、３．８ＭＥＴｓに対応する運動種目のサンプル動画の表示領域の一群とがＵＩ画面上に配置され得る。なお、０．２ＭＥＴｓより小さい単位、またはより大きい単位で運動種目の情報（例えばサンプル動画）が整列されてもよい。
　医師がいずれかの表示領域を選択すると、対応する運動種目に紐付けられた運動強度が上限として設定される。
　また、運動処方によって医師により指定された上限の引き上げまたは引き下げは、定期的な（例えば２週間毎の）医療者指導または主治医回診において、医療者が医師の監督の下で行うようにしてもよい。
　「身体」フィールドには、身体情報が格納される。身体情報は、該当するレコードに対応するユーザの身体（機能）に関する情報である。一例として、身体情報は、ユーザの年齢、性別、体重、身長、疾患などに関する情報を含み得る。
　このほか、ユーザプロファイルデータベースには以下の情報が格納されてもよい。
・ユーザの運動療法を計画した者、または指導する者を示す情報
・ユーザの担当医を示す情報
（４）情報処理
　本実施形態の情報処理について説明する。
（４－１）運動種目推奨処理
　本実施形態の運動種目推奨処理について説明する。図８は、本実施形態の運動種目推奨処理のフローチャートである。図９は、本実施形態の運動種目推奨処理において表示される画面例を示す図である。
　運動種目推奨処理は、例えば以下の開始条件のいずれかの成立に応じて開始する。
・他の処理によって運動種目推奨処理が呼び出された。
・ユーザ、またはユーザの運動療法を計画または指導する者が運動種目推奨処理を呼び出すための操作を行った。
・クライアント装置１０が所定の状態（例えば、所定のアプリの起動）になった。
・所定の日時が到来した。
・所定のイベントから所定の時間が経過した。
　図８に示すように、クライアント装置１０は、情報の取得（Ｓ１１０）を実行する。
　具体的には、クライアント装置１０は、推奨する運動種目を選択するために用いられる所望の運動強度を決定するための判断材料に関する情報を取得する。
　情報の取得（Ｓ１１０）の第１例として、クライアント装置１０は、ユーザの目標強度情報を取得する。例えば、クライアント装置１０は、記憶装置１１に保存されたユーザの目標強度情報を読み出してもよい。或いは、クライアント装置１０は、サーバ３０にユーザの目標強度情報の送信を要求し、送信された情報を受信してもよい。
　情報の取得（Ｓ１１０）の第２例として、クライアント装置１０は、ユーザの運動耐容能に関する情報を取得する。例えば、クライアント装置１０は、ユーザの運動耐容能を例えばエルゴメータの使用時にＣＰＸにより計測した結果（一例として、嫌気性代謝閾値（ＡＴ）時の酸素消費量および心拍数）の情報を取得してもよい。
　情報の取得（Ｓ１１０）の第３例として、クライアント装置１０は、ユーザの指導者（例えば、医師などの運動療法を計画または指導する者）による指示を取得する。例えば、クライアント装置１０は、サーバ３０経由で、または指導者端末７０から指導者による指示を取得してもよい。
　情報の取得（Ｓ１１０）の第４例として、クライアント装置１０は、ユーザが設定した運動強度に関する情報を取得する。ユーザが設定した運動強度は、例えば、ユーザが希望する運動強度であってもよい。或いは、ユーザが設定した運動強度は、過去にユーザが行った運動種目に対してユーザが評価した自覚的運動強度（例えばＢｏｒｇ指数）であってもよい。
　情報の取得（Ｓ１１０）の第５例として、クライアント装置１０は、過去にユーザが行った運動種目の運動強度情報と、当該運動種目の実施中に当該ユーザをセンシングした結果とを取得する。
　ここで、ユーザに対しては様々なセンシングが行われ得る。例えば、クライアント装置１０は、カメラ１６から、運動中のユーザの動画を撮影したユーザ動画データを取得してもよい。また、クライアント装置１０は、深度センサ１７から運動中のユーザの各部位までの距離を計測したユーザ深度データを取得してもよい。クライアント装置１０は、マイクロホン１８から音（例えばユーザの呼吸または発声によって生じる音）を収集したユーザとデータを取得して。クライアント装置１０は、ウェアラブルデバイス５０から、心拍センサ５６による心拍数を計測したユーザ心拍数データを取得してもよい。クライアント装置１０は、加速度センサ１９から、またはウェアラブルデバイス５０から、ユーザの加速度を計測したユーザ加速度データを取得してもよい。クライアント装置１０は、呼気ガスに関する検査（一例としてＣＰＸ検査）を行う装置からユーザの酸素摂取量（「運動強度」の一例）を計測したユーザ酸素摂取量データを取得してもよい。
　さらに、クライアント装置１０は、例えばユーザ動画データを解析することで、ユーザの骨格、表情、肌色、または呼吸に関するデータを取得してもよい。さらに、クライアント装置１０は、これら解析結果に学習済みモデル（以下、「推定モデル」という）を適用することで運動強度を推定してもよい。運動強度は、例えば、エネルギー消費量（例えばＭＥＴｓ）、酸素消費量、心拍数に基づく運動強度（例えばカルボーネン法により計算した運動強度）、またはそれらの組み合わせとして算出され得る。なお、クライアント装置１０は、センシングデータの解析または推定モデルの適用をサーバ３０または他の外部装置に依頼してもよい。
　情報の取得（Ｓ１１０）の第６例として、クライアント装置１０は、過去にユーザが行った運動種目の運動強度情報と、当該運動種目の実施中に当該ユーザに対して行われたトークテストの結果とを取得する。ユーザに対するトークテストは、クライアント装置１０の備える音声通話機能により、例えば理学療法士などの専門家（トークテストの試験者）と会話することで行われ得る。クライアント装置１０は、サーバ３０経由で、またはトークテストの試験者の端末からトークテストの結果を取得し得る。
　ステップＳ１１０の後に、クライアント装置１０は、所望の運動強度の決定（Ｓ１１１）を実行する。
　具体的には、クライアント装置１０は、ステップＳ１１０において取得した情報に基づいて、所望の運動強度を決定する。
　所望の運動強度の決定（Ｓ１１１）の第１例として、クライアント装置１０は、ユーザの目標強度情報の示す目標強度、または当該目標強度を第１パラメータで補正した強度を所望の運動強度として決定する。第１パラメータは、例えば、ユーザの運動耐容能の特徴を考慮して設定された係数であってもよい。
　所望の運動強度の決定（Ｓ１１１）の第２例として、クライアント装置１０は、ユーザの運動耐容能に関する情報に基づいて、所望の運動強度を決定する。例えば、クライアント装置１０は、ユーザが特定の状態（例えば、嫌気性代謝閾値（ＡＴ）または最大運動耐容能）付近である時の運動強度、または当該運動強度を第１パラメータで補正した強度を所望の運動強度として決定する。
　所望の運動強度の決定（Ｓ１１１）の第２例として、クライアント装置１０は、ユーザの指導者による指示に基づいて、所望の運動強度を決定する。例えば、指導者が、特定の運動種目、およびこれと同等の運動強度の運動種目の実施を指示した場合に、クライアント装置１０は指示された運動種目の運動強度情報の示す運動強度を所望の運動強度として決定する。
　所望の運動強度の決定（Ｓ１１１）の第３例として、クライアント装置１０は、過去にユーザが行った運動種目に関連付けられる運動強度を、必要に応じて第２パラメータを用いて補正した強度を所望の運動強度として決定する。第２パラメータは、過去にユーザが行った運動種目に対してユーザが評価した自覚的運動強度、当該運動種目の実施中に当該ユーザをセンシングした結果（例えば、心拍数）もしくはそれに基づく情報（例えば、呼吸数）、または当該運動種目の実施中に当該ユーザに対して行われたトークテストの結果の少なくとも１つに基づいて決定される値であってもよい。例えば、自覚的運動強度、心拍数、呼吸数、またはトークテストの結果が、所定の増加条件を満たす場合に、クライアント装置１０は、過去にユーザが行った運動種目に関連付けられる運動強度に所定値を加算した値を所望の運動強度として決定してもよい。ただし、医師によりユーザに対して運動強度の上限が設定されている場合に、クライアント装置１０は、当該上限を超えないように所望の運動強度を決定し得る。他方、自覚的運動強度、心拍数、呼吸数、またはトークテストの結果が、所定の減少条件を満たす場合に、クライアント装置１０は、過去にユーザが行った運動種目に関連付けられる運動強度から所定値を減算した値を所望の運動強度として決定してもよい。増加条件は、例えば、自覚的運動強度、心拍数、もしくは呼吸数が下限値を下回る（例えば、自覚的運動強度が１０未満である、または平均心拍数が目標心拍数より５以上低い）こと、またはトークテストの結果が運動強度が嫌気性代謝閾値に達していないことを示すこと、であってよい。減少条件は、例えば、自覚的運動強度、心拍数、もしくは呼吸数が上限値を上回ること（例えば、自覚的運動強度が１４または１６以上である、または平均心拍数が目標心拍数より５または１０以上高い）、またはトークテストの結果が運動強度が嫌気性代謝閾値を超えていることを示すこと、であってよい。増加条件および減少条件は複数の段階で定義されてもよい。
　ステップＳ１１１の後に、クライアント装置１０は、運動種目の選択（Ｓ１１２）を実行する。
　具体的には、クライアント装置１０は、運動種目データベース（図６）を参照し、ステップＳ１１１において決定した所望の運動強度に対応する運動種目（以下、「推奨運動種目」という）を選択する。クライアント装置１０は、１つの推奨運動種目を選択してもよいし、複数の推奨運動種目を選択してもよい。
　一例として、クライアント装置１０は、対応する運動強度情報の示す運動強度（以下、「標準強度」という）が、所望の運動強度を超えない運動種目から推奨運動種目を選択する。例えば、クライアント装置１０は、標準強度が所望の運動強度以下の範囲で最大となる運動種目を推奨運動種目に含めてもよい。なお、クライアント装置１０は、推奨運動種目を選択するにあたって、所望の運動強度の代わりに、当該所望の運動強度にマージンを加算もしくは減算した値、または当該所望の運動強度に１とは異なる正の係数を乗じた値を用いてもよい。或いは、クライアント装置１０は、推奨運動種目を選択するにあたって、標準強度の代わりに、当該標準強度にマージンを加算もしくは減算した値、または当該標準強度に１とは異なる正の係数を乗じた値を用いてもよい。
　ステップＳ１１２の後に、クライアント装置１０は、情報の提示（Ｓ１１３）を実行する。
　具体的には、クライアント装置１０は、ステップＳ１１２において選択した推奨運動種目に関する情報（以下、「推奨運動種目情報」という）をユーザに提示する。例えば、クライアント装置１０は、推奨運動種目情報に基づく画面をディスプレイ１５に表示したり、推奨運動種目情報に基づく音声をスピーカから出力したりしてもよい。
　例えば、クライアント装置１０は、図９の画面をディスプレイ１５に表示する。図９の画面は、オブジェクトＪ２０～Ｊ２３を含む。
　オブジェクトＪ２０は、推奨運動種目を表示する。また、オブジェクトＪ２０は、推奨運動種目を開始するためのユーザ指示、または推奨運動種目のお手本動画を再生するためのユーザ指示を受け付ける。クライアント装置１０は、オブジェクトＪ２０が選択された場合に、当該オブジェクトＪ２０に対応する運動種目をユーザが実施し、その後にクライアント装置１０が本実施形態の運動種目推奨処理を再実行してもよい。ここで、クライアント装置１０は、運動種目の実施中にユーザのセンシングを行い、当該センシングの結果に基づいて、さらなる推奨運動種目を選択してもよい。或いは、オブジェクトＪ２０が選択された場合に、クライアント装置１０は、当該オブジェクトＪ２０に対応する運動種目のお手本動画を再生してもよい。お手本動画には、対応する運動種目を定義するペースまたは動作域を示す情報（例えば、特定の部位をどこからどこまで動かすべきか、１サイクル（レップ）の動作を何秒で行うべきか、などを伝えるテキストや音声）が含められてよい。
　オブジェクトＪ２１は、推奨運動種目以外から運動種目を選択するためのユーザ指示を受け付ける。クライアント装置１０は、オブジェクトＪ２１が選択された場合に、例えば推奨運動種目以外の運動種目のリストを表示し、運動種目を選択するユーザ指示を受け付けてもよい。かかるユーザ指示の受け付けに応じて、クライアント装置１０は、選択された運動種目をユーザが実施し、その後にクライアント装置１０が本実施形態の運動種目推奨処理を再実行してもよい。ここで、クライアント装置１０は、運動種目の実施中にユーザのセンシングを行い、当該センシングの結果に基づいて、さらなる推奨運動種目を選択してもよい。或いは、いずれかの運動種目が選択された場合に、クライアント装置１０は、当該運動種目のお手本動画を再生してもよい。お手本動画には、対応する運動種目を定義するペースまたは動作域を示す情報（例えば、特定の部位をどこからどこまで動かすべきか、１サイクル（レップ）の動作を何秒で行うべきか、などを伝えるテキストや音声）が含められてよい。
　オブジェクトＪ２２は、運動を終了するためのユーザ指示を受け付ける。クライアント装置１０は、オブジェクトＪ２２が選択された場合に、本実施形態の運動種目推奨処理を終了する。
　ステップＳ１１３の後に、クライアント装置１０は、運動種目推奨処理（図８）を終了してもよい。
（５）小括
　以上説明したように、本実施形態のクライアント装置１０は、所望の運動強度を決定し、それぞれが同じ動作を特定のペースまたは特定の動作域の少なくとも一方で繰り返す運動で構成される運動種目毎に、当該運動種目に対して予め定められた運動強度を関連付ける運動種目データベースを参照し、所望の運動強度に対応する運動種目を選択する。クライアント装置１０は、選択された運動種目を示す情報をユーザに提示する。これにより、任意の運動強度に対し、それに見合った運動種目を提案するすることができる。そして、提案可能な各運動種目はそれぞれ同じ動作を特定のペースまたは特定の動作域の少なくとも一方で繰り返す運動で構成されるので、当該運動種目を行った時の運動強度のばらつきが小さい。故に、本実施形態によれば、運動療法の有効性および安全性を犠牲にすることなく、利用可能な運動種目を充実させることができる。
　クライアント装置１０は、ユーザの運動耐容能に基づいて所望の運動強度を決定してもよい。これにより、ユーザの運動耐容能に見合った運動強度付近の強度で行える運動種目をユーザに提案することができる。すなわち、有効性および安全性により配慮した運動療法を提供することができる。
　クライアント装置１０は、ユーザの指導者による指示に基づいて所望の運動強度を決定してもよい。これにより、ユーザの指導者が意図した運動強度付近の強度で行える運動種目をユーザに提案することができる。すなわち、有効性および安全性により配慮した運動療法を提供することができる。
　クライアント装置１０は、過去にユーザが行った運動種目に関連付けられる運動強度と、当該運動種目に対して当該ユーザが設定した情報とに基づいて所望の運動強度を決定してもよい。これにより、ユーザが実際に行った運動種目の標準強度を、当該運動種目に対してユーザが設定した情報に基づいて補正した運動強度付近の強度で行える運動種目をユーザに提案することができる。すなわち、有効性および安全性により配慮した運動療法を提供することができる。
　クライアント装置１０は、過去にユーザが行った運動種目に関連付けられる運動強度と、当該運動種目の実施中に当該ユーザをセンシングした結果とに基づいて所望の運動強度を決定してもよい。これにより、ユーザが実際に行った運動種目の標準強度を、当該運動種目の実施中にユーザをセンシングした結果に基づいて補正した運動強度付近の強度で行える運動種目をユーザに提案することができる。すなわち、有効性および安全性により配慮した運動療法を提供することができる。
　ユーザをセンシングした結果は、当該ユーザの運動強度を含んでもよい。これにより、ユーザが実際に行った運動種目の標準強度を、当該運動種目の実施中にユーザにかかっていた運動強度に基づいて補正した運動強度付近の強度で行える運動種目をユーザに提案することができる。すなわち、有効性および安全性により配慮した運動療法を提供することができる。
　クライアント装置１０は、過去にユーザが行った運動種目に関連付けられる運動強度と、当該運動種目の実施中に当該ユーザに対して行われたトークテストの結果とに基づいて所望の運動強度を決定してもよい。これにより、ユーザが実際に行った運動種目の標準強度を、当該運動種目の実施中にユーザに対して行われたトークテストの結果に基づいて補正した運動強度付近の強度で行える運動種目をユーザに提案することができる。すなわち、有効性および安全性により配慮した運動療法を提供することができる。
　クライアント装置１０は、選択された運動種目に対応する特定のペースまたは特定の動作域を示す情報を提示してもよい。これにより、ユーザが定義どおりに運動を行うように促し、ユーザにかかる運動強度が過大または過少となることを防止することができる。
　運動種目データベースは、少なくともマシンを用いることなく特定の動作域で繰り返す運動で構成される第１運動種目に、当該第１運動種目に対して予め定められた運動強度を関連付けてもよい。これにより、マシンを用いない運動であっても動作域を制限することで１以上の運動種目として定義し、当該運動種目を行った場合の運動強度のばらつきを抑制することができる。つまり、運動療法の有効性および安全性を犠牲にすることなく、利用可能な運動種目を充実させることができる。
　運動種目に関連付けられる運動強度は、当該運動種目に対応する特定のペースまたは特定の動作域に従って、１以上の人物に当該運動種目を実施させた時に測定された運動強度に基づいて決定されてもよい。これにより、様々なユーザが各運動種目を行った時の運動強度と当該運動種目の標準強度との差を抑制することができる。
　運動種目データベースには、実施中に運動強度が許容範囲を超えて変動する運動種目の情報が登録されていなくてもよい。これにより、ユーザの運動強度を長時間に亘って特定の水準にコントロールしやすくなる。
　運動種目データベースには、運動強度の個人間変動が許容範囲を超える運動種目の情報が登録されていなくてもよい。これにより、幅広いユーザの運動強度を特定の水準にコントロールしやすくなる。
（６）その他の変形例
　記憶装置１１は、ネットワークＮＷを介して、クライアント装置１０と接続されてもよい。各入力デバイスまたは出力デバイスは、クライアント装置１０と一体化されてもよい。記憶装置３１は、ネットワークＮＷを介して、サーバ３０と接続されてもよい。各入力デバイスまたは出力デバイスは、ウェアラブルデバイス５０と一体化されてもよい。
　上記の情報処理の各ステップは、クライアント装置１０、およびサーバ３０の何れでも実行可能である。一例として、サーバ３０が、推奨運動種目を選択してもよい。
　上記の情報処理の１ステップまたは複数のステップが、学習済みモデルを用いて行われてもよい。
　クライアント装置１０は、例えばユーザの運動中に、以下の処理をさらに実行してもよい。具体的には、クライアント装置１０は、センシングデータに基づいて、運動中のユーザの動き（例えば、複数時点に亘る骨格または他の特徴点の動きや、一時点における骨格または他の特徴点の状態）に関する推定を行う。そして、クライアント装置１０は、動きに関する推定の結果が、ユーザの行っている運動種目について定められたフォームまたはペースの少なくとも１つに適合しない場合（例えば、部位の動作域が狭すぎるもしくは広すぎる、部位の角度が基準から乖離している、またはペースが速すぎる若しくは遅すぎる、など）に、当該ユーザにフィードバックを行う。フィードバックは、以下の少なくとも１つを含むことができる。
・光、音または音声（例えば、ユーザが正しくできていない部分を伝える音声）の出力
・画像（例えば、ユーザが正しくできていない部分を伝える画像）の表示
・ウェアラブルデバイスの振動
これにより、ユーザの運動強度が、推奨運動種目の標準強度から大きく外れることを抑制することができる。
　或いは、クライアント装置１０は、動きに関する推定の結果が、ユーザの行っている運動種目について定められたフォームまたはペースの少なくとも１つに適合しなかった回数または頻度が閾値を超える場合に、ユーザに別の運動種目の実施を推奨してもよい。
　上記説明では、クライアント装置１０のカメラ１６を用いてユーザ動画を撮影する例を示した。しかしながら、ユーザ動画は、カメラ１６とは別のカメラを用いて撮影されてもよい。クライアント装置１０の深度センサ１７を用いてユーザ深度を計測する例を示した。しかしながら、ユーザ深度は、深度センサ１７とは別の深度センサを用いて計測されてもよい。
　上記説明では、ユーザの心拍数をウェアラブルデバイス５０により計測する例を示した。しかしながら、心拍数は、動画データ、またはその解析結果（例えば、肌色データ）を解析（例えば、ｒＰＰＧ（Remote Photo-plethysmography）解析）することで取得可能である。心拍数の解析は、機械学習技術を利用して構築された学習済みモデルによって行われてよい。或いは、ユーザに心電図モニタ用の電極を装着した状態で運動を行わせることで、心電図モニタがユーザの心拍数を計測できるようにしてもよい。これらの変形例では、ユーザは、心拍数の計測のためにウェアラブルデバイス５０を装着する必要はない。
　ウェアラブルデバイス５０は、心拍センサ５６、および加速度センサ５７の代わりに、または心拍センサ５６、および加速度センサ５７に加えて以下の少なくとも１つの項目を計測するためのセンサを備えることができる。
・血糖値
・酸素飽和度
　各センサによる計測結果は、運動強度または換気指標に関する推定、推定の結果に基づく情報の提示、またはその他の場面において適宜利用され得る。一例として、血糖値の計測結果は、例えばエネルギー消費量、または酸素消費量に換算された運動強度を評価するために参照され得る。別の例として、加速度の計測結果は、例えば、ユーザの運動（例えば体操）のスコア判定に用いることができる。
　前述の推定モデルに対する入力データの一部として加速度データを用いることも可能である。或いは、加速度データを参照してユーザの骨格を解析してもよい。加速度データは、例えば、ユーザ動画の撮影時に加速度センサ１９、または加速度センサ５７によって取得されてもよい。
　前述の推定モデルに対する入力データの一部として酸素飽和度データを用いることも可能である。酸素飽和度データは、例えば、ユーザ動画の撮影時に血中酸素濃度を測定可能なセンサ（例えば光学センサ）を備えたウェアラブルデバイス、またはパルスオキシメータをユーザに装着させることで取得可能である。酸素飽和度データは、例えばユーザ動画データに対してｒＰＰＧ解析を行うことで推定されてもよい。
　マイクロホン１８に加えて、またはマイクロホン１８の代わりに、ウェアラブルデバイス５０のマイクロホン（ウェアラブルデバイス５０が備える、またはウェアラブルデバイス５０に接続されたマイクロホン）が、ユーザ動画の撮影時にユーザが発する音波を受信し、音データを生成してもよい。音データは、前述の推定モデルに対する入力データを構成し得る。ユーザが発する音は、例えば以下の少なくとも１つである。
・ユーザの脚の回転により発する音波（例えば、ペダル、またはペダルに接続された駆動部から生じる音）
・ユーザの呼吸、または発声に伴って生じる音
　上記説明では、呼気ガスに関する検査として、ＣＰＸ検査を例示した。ＣＰＸ検査では、検査対象者に対して漸増的に運動負荷が与えられる。しかしながら、ユーザ動画の撮影時にユーザに与える運動負荷を漸増させる必要はない。具体的には、リアルタイムの運動強度は、ユーザに一定、または随時変更可能な運動負荷を与えた状態でも推定可能である。例えば、ユーザが行う運動は、自重運動、体操、筋力トレーニングであってもよい。
　以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の範囲は上記の実施形態に限定されない。また、上記の実施形態は、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更が可能である。また、上記の実施形態及び変形例は、組合せ可能である。
１　　　　：情報処理システム
１０　　　：クライアント装置
１１　　　：記憶装置
１２　　　：プロセッサ
１３　　　：入出力インタフェース
１４　　　：通信インタフェース
１５　　　：ディスプレイ
１６　　　：カメラ
１７　　　：深度センサ
１８　　　：マイクロホン
１９　　　：加速度センサ
３０　　　：サーバ
３１　　　：記憶装置
３２　　　：プロセッサ
３３　　　：入出力インタフェース
３４　　　：通信インタフェース
５０　　　：ウェアラブルデバイス
５１　　　：記憶装置
５２　　　：プロセッサ
５３　　　：入出力インタフェース
５４　　　：通信インタフェース
５５　　　：ディスプレイ
５６　　　：心拍センサ
５７　　　：加速度センサ
７０　　　：指導者端末

Claims (15)

  1. 　コンピュータを、
    　所望の運動強度を決定する手段、
    　それぞれが同じ動作を特定のペースまたは特定の動作域の少なくとも一方で繰り返す運動で構成される運動種目毎に、当該運動種目に対して予め定められた運動強度を関連付けるデータベースを参照し、前記所望の運動強度に対応する運動種目を選択する手段、
    　選択された前記運動種目を示す情報をユーザに提示する手段、
    　として機能させる、プログラム。
  2. 　前記決定する手段は、前記ユーザの運動耐容能に基づいて前記所望の運動強度を決定する、
    　請求項１に記載のプログラム。
  3. 　前記決定する手段は、前記ユーザの指導者による指示に基づいて前記所望の運動強度を決定する、
    　請求項１又は請求項２に記載のプログラム。
  4. 　前記決定する手段は、過去に前記ユーザが行った運動種目に関連付けられる運動強度と、当該運動種目に対して当該ユーザが設定した情報とに基づいて前記所望の運動強度を決定する、
    　請求項１乃至請求項３のいずれかに記載のプログラム。
  5. 　前記決定する手段は、過去に前記ユーザが行った運動種目に関連付けられる運動強度と、当該運動種目の実施中に当該ユーザをセンシングした結果とに基づいて前記所望の運動強度を決定する、
    　請求項１乃至請求項４のいずれかに記載のプログラム。
  6. 　前記ユーザをセンシングした結果は、当該ユーザの運動強度を含む、
    　請求項５に記載のプログラム。
  7. 　前記決定する手段は、過去に前記ユーザが行った運動種目に関連付けられる運動強度と、当該運動種目の実施中に当該ユーザに対して行われたトークテストの結果とに基づいて前記所望の運動強度を決定する、
    　請求項１乃至請求項６のいずれかに記載のプログラム。
  8. 　前記提示する手段は、選択された前記運動種目に対応する特定のペースまたは特定の動作域を示す情報を提示する、
    　請求項１乃至請求項７のいずれかに記載のプログラム。
  9. 　前記データベースは、少なくともマシンを用いることなく特定の動作域で繰り返す運動で構成される第１運動種目に、当該第１運動種目に対して予め定められた運動強度を関連付ける、
    　請求項１乃至請求項８のいずれかに記載のプログラム。
  10. 　前記運動種目に関連付けられる運動強度は、当該運動種目に対応する特定のペースまたは特定の動作域に従って、１以上の人物に当該運動種目を実施させた時に測定された運動強度に基づいて決定される、
    　請求項１乃至請求項９のいずれかに記載のプログラム。
  11. 　前記データベースには、実施中に運動強度が許容範囲を超えて変動する運動種目の情報が登録されていない、
    　請求項１乃至請求項１０のいずれかに記載のプログラム。
  12. 　前記データベースには、運動強度の個人間変動が許容範囲を超える運動種目の情報が登録されていない、
    　請求項１乃至請求項１１のいずれかに記載のプログラム。
  13. 　所望の運動強度を決定する手段と、
    　それぞれが同じ動作を特定のペースまたは特定の動作域の少なくとも一方で繰り返す運動で構成される運動種目毎に、当該運動種目に対して予め定められた運動強度を関連付けるデータベースを参照し、前記所望の運動強度に対応する運動種目を選択する手段と、
    　選択された前記運動種目を示す情報をユーザに提示する手段と
    　を具備する、情報処理装置。
  14. 　コンピュータが、
    　所望の運動強度を決定するステップと、
    　それぞれが同じ動作を特定のペースまたは特定の動作域の少なくとも一方で繰り返す運動で構成される運動種目毎に、当該運動種目に対して予め定められた運動強度を関連付けるデータベースを参照し、前記所望の運動強度に対応する運動種目を選択するステップと、
    　選択された前記運動種目を示す情報をユーザに提示するステップと
    　を実行する、方法。
  15. 　複数の情報処理装置を備えるシステムであって、
    　所望の運動強度を決定する手段と、
    　それぞれが同じ動作を特定のペースまたは特定の動作域の少なくとも一方で繰り返す運動で構成される運動種目毎に、当該運動種目に対して予め定められた運動強度を関連付けるデータベースを参照し、前記所望の運動強度に対応する運動種目を選択する手段と、
    　選択された前記運動種目を示す情報をユーザに提示する手段と
    　を具備する、システム。
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