JP7622735B2 - 情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラム - Google Patents

Description

本開示は、情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラムに関する。さらに詳細には、リハビリテーションの実行状態を解析する情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラムに関する。

例えば心筋梗塞等の心疾患が発生すると、病院で手術等の処置が行われ、その後、入院しながら、体力の回復に併せたリハビリテーション（リハビリ）が行われる。

しかし、病院での入院期間や、リハビリ期間には制限があり、退院後、病院が作成したプログラムに従って通院しながらのリハビリや、自宅等での自発的な在宅リハビリを行うことが要請される。

通院により病院でリハビリを行う場合は、専門家の監視の元、適切な運動等を行うことが可能となるが、在宅でリハビリを行う場合、専門家の監視がない状態で自発的に運動を行うことが必要となる。この場合、運動量が適切であるか否かを自ら判断することが必要であり、最適な運動量を伴うリハビリを行うのが困難であるという問題がある。
特に、心疾患の場合、過度な運動を行うと逆に病状を悪化させてしまうこともある。

なお、患者に適切なリハビリを行わせる構成を開示した従来技術として、例えば、特許文献１（特開２０１４－０１８２１３号公報）や、特許文献２（特開２０１６－１５８７１１号公報）がある。

特許文献１は、リハビリを行う患者に脈拍検出を行うユーザ端末を装着させ、病院側の指導者端末から適切な脈拍数の範囲データをユーザ端末に送信し、患者がユーザ端末に送信された脈拍数を参照して、運動によって上昇する脈拍数が、受信した脈拍数の範囲になるようにリハビリを行わせる構成を開示している。

しかし、脈拍数は血液の流れの周期性を元に算出されていることがほとんどで、スポーツなど激しい運動があるときは血液の流れが大きく乱れ、周期性が観測しづらくなることがある。この場合脈拍数は実際の心拍数とは大きく異なってしまう。このため、脈拍数の監視だけでは適切な運動を実施しているか確認するには不十分であると言える。

特許文献２は、リハビリを行う患者に心電図を計測する心電下着を装着させて、心電図を取得し、さらに位置情報検出装置によりユーザ位置を取得して、ユーザ端末を介して心電図とユーザ位置を病院側端末に送信し、病院側でユーザの運動量や心臓の状態を解析する構成を開示している。

この文献ではユーザ位置の変化に基づいて、ユーザの運動量を計測しており、ユーザがランニングやウォーキングをする場合の運動量を推定している。しかし、ユーザが行う運動は、このような位置変化を伴う運動に限らない。例えば室内のランニングマシンや、固定型バイク（例えばエアロバイク（登録商標））等のフィットネスマシンを利用した運動を行う場合もあり、このようなマシンを利用した運動を行った場合にはユーザ位置の変化が観測できないため運動量を推定することができなくなるという問題がある。

特開２０１４－０１８２１３号公報 特開２０１６－１５８７１１号公報

本開示は、例えば上記問題点に鑑みてなされたものであり、リハビリを行うユーザ各々の運動種類に応じた運動強度を考慮して、各ユーザにとって最適なリハビリを行うことを可能とする情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラムを提供することを目的とする。

本開示の第１の側面は、
センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定する運動種類推定部と、
運動種類に対応した前記ユーザ固有の運動強度を格納したデータベースと、
前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する前記ユーザ固有の運動強度である運動種類・個人対応運動強度を、前記データベースから取得する運動種類・個人対応運動強度取得部と、
前記データベースから取得した前記運動種類・個人対応運動強度に基づいて生成される運動実施状況データを解析し、前記ユーザの実行している運動が予め生成された運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成する運動実施状況解析部を有する情報処理装置にある。

さらに、本開示の第２の側面は、
センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定する運動種類推定部と、
前記運動種類推定部が推定した推定運動種類と、前記ユーザの呼気ガス分析結果を入力して、呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量を算出する定常状態活動量解析部と、
運動種類対応の標準運動強度を格納した運動種類対応標準運動強度データベースから、前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する標準運動強度を取得して、取得した標準運動強度と前記ユーザの体重に基づいて運動強度ベース運動種類・個人対応活動量を算出する運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出部と、
（ａ）前記呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量、
（ｂ）前記運動強度ベース運動種類・個人対応活動量、
上記（ａ），（ｂ）の各データに基づいて、運動種類に対応する前記ユーザ対応の運動強度である運動種類・個人対応運動強度を算出する運動種類・個人対応運動強度算出部を有する情報処理装置にある。

さらに、本開示の第３の側面は、
ユーザ端末と、病院端末を有する情報処理システムであり、
前記ユーザ端末は、
センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定する運動種類推定部と、
運動種類に対応した前記ユーザ固有の運動強度を格納したデータベースと、
前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する前記ユーザ固有の運動強度である運動種類・個人対応運動強度を、前記データベースから取得する運動種類・個人対応運動強度取得部と、
前記データベースから取得した前記運動種類・個人対応運動強度に基づいて生成した運動実施状況データを、前記病院端末に送信する通信部を有し、
前記病院端末は、
前記ユーザ端末から受信した前記運動実施状況データを解析し、前記ユーザの実行している運動が予め生成された運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成する運動実施状況解析部と、
前記運動実施状況解析部が生成した前記運動実施状況解析結果を、前記ユーザ端末に送信する通信部を有し、
前記ユーザ端末は、
前記病院端末から受信する前記運動実施状況解析結果を表示部に表示する情報処理システムにある。

さらに、本開示の第４の側面は、
ユーザ端末と、地理情報提供サーバを有する情報処理システムであり、
前記ユーザ端末は、
センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定する運動種類推定部と、
運動種類に対応した前記ユーザ固有の運動強度を格納したデータベースと、
前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する前記ユーザ固有の運動強度である運動種類・個人対応運動強度を、前記データベースから取得する運動種類・個人対応運動強度取得部と、
前記運動種類・個人対応運動強度取得部が取得した前記運動種類・個人対応運動強度を入力し、前記ユーザの実行した運動種類に応じた最高値対応酸素摂取率を算出する最高値対応酸素摂取率算出部と、
前記最高値対応酸素摂取率算出部の算出した最高値対応酸素摂取率に基づいて、前記最高値対応酸素摂取率を実現する運動処方情報を生成して、前記地理情報提供サーバに送信する通信部を有し、
前記地理情報提供サーバは、
前記ユーザ端末から受信した前記運動処方情報を解析し、前記運動処方情報を実現するための運動処方対応行動ルート情報を生成する運動処方対応行動ルート情報生成部と、
前記運動処方対応行動ルート情報を、前記ユーザ端末に送信する通信部を有し、
前記ユーザ端末は、
前記地理情報提供サーバから受信する前記運動処方対応行動ルート情報を表示部に表示する情報処理システムにある。

さらに、本開示の第５の側面は、
情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
運動種類推定部が、センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定する運動種類推定ステップと、
運動種類・個人対応運動強度取得部が、前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する前記ユーザ固有の運動強度である運動種類・個人対応運動強度をデータベースから取得する運動種類・個人対応運動強度取得ステップと、
運動実施状況解析部が、前記データベースから取得した前記運動種類・個人対応運動強度に基づいて生成される運動実施状況データを解析し、前記ユーザの実行している運動が予め生成された運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成する運動実施状況解析ステップを実行する情報処理方法にある。

さらに、本開示の第６の側面は、
情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
運動種類推定部が、センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定する運動種類推定ステップと、
定常状態活動量解析部が、前記運動種類推定部が推定した推定運動種類と、前記ユーザの呼気ガス分析結果を入力して、呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量を算出する定常状態活動量解析ステップと、
運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出部が、運動種類対応の標準運動強度を格納した運動種類対応標準運動強度データベースから、前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する標準運動強度を取得して、取得した標準運動強度と前記ユーザの体重に基づいて運動強度ベース運動種類・個人対応活動量を算出する運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出ステップと、
運動種類・個人対応運動強度算出部が、
（ａ）前記呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量、
（ｂ）前記運動強度ベース運動種類・個人対応活動量、
上記（ａ），（ｂ）の各データに基づいて、運動種類に対応する前記ユーザ対応の運動強度である運動種類・個人対応運動強度を算出する運動種類・個人対応運動強度算出ステップを実行する情報処理方法にある。

さらに、本開示の第７の側面は、
情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
運動種類推定部に、センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定させる運動種類推定ステップと、
運動種類・個人対応運動強度取得部に、前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する前記ユーザ固有の運動強度である運動種類・個人対応運動強度をデータベースから取得させる運動種類・個人対応運動強度取得ステップと、
運動実施状況解析部に、前記データベースから取得した前記運動種類・個人対応運動強度に基づいて生成される運動実施状況データを解析し、前記ユーザの実行している運動が予め生成された運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成させる運動実施状況解析ステップを実行させるプログラムにある。

さらに、本開示の第８の側面は、
情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
運動種類推定部に、センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定させる運動種類推定ステップと、
定常状態活動量解析部に、前記運動種類推定部が推定した推定運動種類と、前記ユーザの呼気ガス分析結果を入力して、呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量を算出させる定常状態活動量解析ステップと、
運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出部に、運動種類対応の標準運動強度を格納した運動種類対応標準運動強度データベースから、前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する標準運動強度を取得させて、取得した標準運動強度と前記ユーザの体重に基づいて運動強度ベース運動種類・個人対応活動量を算出させる運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出ステップと、
運動種類・個人対応運動強度算出部に、
（ａ）前記呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量、
（ｂ）前記運動強度ベース運動種類・個人対応活動量、
上記（ａ），（ｂ）の各データに基づいて、運動種類に対応する前記ユーザ対応の運動強度である運動種類・個人対応運動強度を算出させる運動種類・個人対応運動強度算出ステップを実行させるプログラムにある。

なお、本開示のプログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能な情報処理装置やコンピュータ・システムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体によって提供可能なプログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、情報処理装置やコンピュータ・システム上でプログラムに応じた処理が実現される。

本開示のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本開示の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

本開示の一実施例の構成によれば、リハビリ実行ユーザが自己の実行している運動が運動処方に従った適切な運動であるか否かを確認しながら適切にリハビリを実行可能とした構成が実現される。
具体的には、例えば、ユーザが体に装着したセンサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定する運動種類推定部と、運動種類に対応したユーザ固有の運動強度を格納したデータベースと、運動種類推定部が推定した運動種類に対応するユーザ固有の運動強度である運動種類・個人対応運動強度をデータベースから取得する運動種類・個人対応運動強度取得部と、データベースから取得した運動種類・個人対応運動強度に基づいて生成される運動実施状況データを解析し、ユーザの実行している運動が予め生成された運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成する運動実施状況解析部を有し、生成した運動実施状況解析結果を表示部に出力する。
本構成により、リハビリ実行ユーザが自己の実行している運動が運動処方に従った適切な運動であるか否かを確認しながら適切にリハビリを実行可能とした構成が実現される。
なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、また付加的な効果があってもよい。

本開示の処理の概要について説明する図である。 本開示の処理の概要について説明する図である。 本開示の処理の概要について説明する図である。 本開示の処理の概要について説明する図である。 本開示の処理に適用するデータについて説明する図である。 本開示の処理に適用するデータについて説明する図である。 本開示の処理に適用するデータについて説明する図である。 本開示の処理に適用するデータについて説明する図である。 病院内でのリハビリ実行時において、ユーザ端末等が実行する処理について説明する図である。 運動種類対応標準運動強度データベースの格納データの例について説明する図である。 運動種類対応ユーザ固有運動強度データベースの格納データの例について説明する図である。 病院退院後のリハビリ実行時において、ユーザ端末等が実行する処理について説明する図である。 運動実施状況記録データベースの格納データの例について説明する図である。 運動処方情報データベースの格納データの例について説明する図である。 病院退院後のリハビリ実行時において、ユーザ端末に表示する表示データの例について説明する図である。 病院でのリハビリ実行時において、ユーザ端末が実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。 エアロバイク（登録商標）を利用したリハビリ実行時のデータ処理例について説明する図である。 エアロバイク（登録商標）を利用したリハビリ実行時のデータ処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。 病院退院後のリハビリ実行時において、ユーザ端末が実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。 実施例２において、ユーザ端末と病院端末が実行する処理について説明する図である。 実施例２において、ユーザ端末が実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。 実施例２において、病院端末が実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。 実施例３において、ユーザ端末と病院端末が実行する処理について説明する図である。 実施例３において利用する運動処方情報データベースの格納データの例について説明する図である。 実施例３において、ユーザ端末に表示する表示データの例について説明する図である。 実施例３において、ユーザ端末が実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。 実施例４において、ユーザ端末に表示する表示データの例について説明する図である。 実施例４において、ユーザ端末と地理情報提供サーバが実行する処理について説明する図である。 実施例４において利用する地理情報データベースの格納データの例について説明する図である。 実施例５において、ユーザ端末と病院端末が実行する処理について説明する図である。 実施例５において利用する運動実施状況記録データベースの例について説明する図である。 実施例５において利用する運動処方情報データベースの例について説明する図である。 実施例５において利用する運動処方情報の例について説明する図である。 実施例５において利用する運動処方情報の例について説明する図である。 実施例５において利用する運動処方情報の例について説明する図である。 実施例５において利用する運動処方情報の例について説明する図である。 実施例５において利用する運動処方情報の例について説明する図である。 実施例５において、ユーザ端末に表示する表示データの例について説明する図である。 本開示の情報処理装置のハードウェア構成例について説明する図である。

以下、図面を参照しながら本開示の情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラムの詳細について説明する。なお、説明は以下の項目に従って行なう。
１．リハビリテーションの概要について
２．本開示の処理の概要について
３．本開示の処理に利用するデータについての説明
４．（実施例１）ユーザ端末の構成と、実行する処理の詳細について
４－１．（第１フェーズ）病院内でのリハビリ解析用データ取得フェーズの詳細について
４－２．（第２フェーズ）病院外でのリハビリ実行フェーズの処理について
５．ユーザ端末が実行する処理のシーケンスについて
５－１．（第１フェーズ）病院内でのリハビリ解析用データ取得フェーズにおいて、ユーザ端末が実行する処理のシーケンスについて
５－２．（第２フェーズ）病院外でのリハビリ実行フェーズにおいて、ユーザ端末が実行する処理のシーケンスについて
６．（実施例２）ユーザ端末と、病院端末間の通信を行う実施例について
７．その他の実施例について
７－１．（実施例３）運動負荷の解析結果に基づいて、心電図（ＥＣＧ：ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）計測を促す実施例
７－２．（実施例４）地図を用いた歩行やランニングのルート情報を提示する実施例
７－３．（実施例５）運動処方の更新処理を行う実施例
８．情報処理装置のハードウェア構成例について
９．本開示の構成のまとめ

［１．リハビリテーションの概要について］
まず、一般的なリハビリテーションの概要について説明する。

図１は、一般的なリハビリテーションの流れを説明する図である。
例えば、心筋梗塞等の心臓疾患を発症したユーザ（患者）は病院に入院し、その後、手術が行われる。手術が成功すると、その後、リハビリテーション（以下「リハビリ」として説明する）が開始される。

まず、ステップＳ０１において、ユーザ（患者）は、病室、病棟内リハビリを行う。これは、病室や、病室近くの廊下等を利用した歩行練習等を中心としたリハビリである。
次に、ステップＳ０２において、ユーザ（患者）は、病院内リハビリセンターを利用したリハビリを行う。これは、リハビリセンターに設置された様々なリハビリ器具を利用して行われる。
ここまでのリハビリは、病院内で行われるリハビリであり、専門家の監視の元に行われるリハビリとなる。

その後、ユーザ（患者）は退院する。退院後、ユーザ（患者）は、ステップＳ０３ａの通院リハビリと、ステップＳ０３ｂの在宅リハビリを併せて実行する。
通院リハビリは、例えば週に１～２回、通院して、リハビリセンターに設置された様々なリハビリ器具を利用して行うリハビリである。
在宅リハビリは、例えば通院リハビリ以外の日に、自宅での運動、あるいは外でのウォーキング、ランニング等を行うリハビリである。

その後、ユーザ（患者）の回復状況に応じて、ステップＳ０３ａの通院リハビリを終了し、ステップＳ０４において、維持期在宅リハビリを開始する。
維持期在宅リハビリも、在宅リハビリと同様、自宅での運動、あるいは外でのウォーキング、ランニング等を行うリハビリである。

これらの各リハビリステップ中、ステップＳ０３ｂの在宅リハビリや、ステップＳ０４の維持期在宅リハビリは、病院から指定された運動処方に従って行われることになるが、運動の種類や、運動の継続時間等は、最終的にはユーザ（患者）自身の意思によって決定されることになる。

このように、ユーザの意思によって運動の種類や、運動の継続時間等を決定してリハビリを行うと、過度の運動を行ってしまう場合や、少なすぎる運動を行う場合が発生し、適切なリハビリが実行されない可能性が高くなる。

［２．本開示の処理の概要について］
次に本開示の処理の概要について説明する。

本開示は、上記の問題を解決するものであり、図１に示すステップＳ０３ｂの在宅リハビリや、ステップＳ０４の維持期在宅リハビリ、すなわち、専門家の監視がない状態でユーザ管理の下で行われるリハビリを最適な運動量を伴うリハビリとして実行することを可能とするものである。

図２以下を参照して本開示の処理の概要について説明する。
本開示の処理は、以下の２つのフェーズから構成される。
（第１フェーズ）病院内でのリハビリ解析用データ取得フェーズ
（第２フェーズ）病院外でのリハビリ実行フェーズ

図２は、「（第１フェーズ）病院内でのリハビリ解析用データ取得フェーズ」を説明する図である。
この第１フェーズは、図１を参照して説明したステップＳ０１の病室、病棟内リハビリや、ステップＳ０２の病院内リハビリセンターを利用したリハビリにおいて実行する。

図２には、ランニングと固定型バイク（例えばエアロバイク（登録商標））を利用したユーザ（患者）１１を示している。なお、これらは同じ１人のユーザ１１である。それぞれ異なるタイミングで異なる運動を行っていることを示している。

ユーザ（患者）１１は、リハビリを実行中、呼気ガス分析装置２０を利用して、呼気ガス分析を行う。
さらに、ユーザ端末３０を装着し、ユーザ１１の体等に装着したセンサ１２、例えば、加速度センサ、ジャイロ、地磁気センサ、気圧センサ等のセンサ１２のセンサ検出情報をユーザ端末３０に入力する。なお、ユーザ端末３０は、例えば、ウェアラブルデバイス、腕時計型バンド、スマートフォン、ＨＭＤ（Ｈｅａｄ Ｍｏｕｎｔ Ｄｉｓｐｌａｙ）等である。

ユーザ端末３０は、呼気ガス分析装置２０を利用して取得される呼気ガス分析結果や、センサ１２を介して取得するセンサ検出情報を解析して、ユーザ（患者）１１個人に対応するユーザ固有の各種運動種類に対応する運動強度情報を生成して、生成したデータをユーザ端末３０内の「運動種類対応ユーザ固有運動強度データベース４０」に格納する。

この、運動種類対応ユーザ固有運動強度データベース４０には、ユーザ（患者）１１が行う様々な運動種類、例えば、歩行（歩行速度＝４．０ｋｍ／ｈの平地歩行）、ランニング（速度＝７．０ｋｍ／ｈの平地ランニング）、エアロバイク（登録商標）（負荷量＝１２０Ｗ）等、様々な運動の種類に応じたユーザ固有の運動強度が記録される。

なお、運動強度とは、具体的には、例えばＭＥＴｓ（Ｍｅｔａｂｏｌｉｃ ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｓ）である。
運動強度指標値であるＭＥＴｓは、安静時をＭＥＴｓ＝１とし、様々な運動種類、例えば、歩行（歩行速度＝４．０ｋｍ／ｈの平地歩行）、ランニング（速度＝７．０ｋｍ／ｈの平地ランニング）、エアロバイク（登録商標）（負荷量＝１２０Ｗ）等の各運動が、安静時の何倍の消費カロリー（＝活動量）を消費するかを示す。

例えば、ゆっくり歩行する歩行時のＭＥＴｓ＝３．０、階段を上る際のＭＥＴｓ＝５．２等、様々な運動の種類に応じたＭＥＴｓが算出され公開されている。病院では、このＭＥＴｓを利用してリハビリプログラムを生成することが多い。

しかし、公開されているＭＥＴｓの値は、標準的な値にすぎず、運動強度は、個人によって感じ方が異なる。
そこで本開示のシステムでは、ユーザ端末３０内で、リハビリを行うユーザ（患者）１１個人に応じた運動種類対応の運動強度を算出し、この算出値を「運動種類対応ユーザ固有運動強度データベース４０」に記録する。

すなわち、図２に示す「（第１フェーズ）病院内でのリハビリ解析用データ取得フェーズ」において、「運動種類対応ユーザ固有運動強度データベース４０」を生成してユーザ端末３０内の記憶部に記録する。

図２に示す「（第１フェーズ）病院内でのリハビリ解析用データ取得フェーズ」が終了すると、
（第２フェーズ）病院外でのリハビリ実行フェーズ
を行うことになる。

図３は、「（第２フェーズ）病院外でのリハビリ実行フェーズ」を説明する図である。
この第２フェーズは、図１を参照して説明したステップＳ０３ｂの在宅リハビリや、ステップＳ０４の維持期在宅リハビリにおいて実行する。

なお、この（第２フェーズ）の開始時点で、ユーザ端末３０には、運動種類対応ユーザ固有運動強度データベース４０が記録済みである。
運動種類対応ユーザ固有運動強度データベース４０には、リハビリを行うユーザ（患者）１１個人に応じた運動種類対応の運動強度データが格納されている。

図３には、ランニングとエアロバイク（登録商標）を利用したユーザ（患者）１１を示している。なお、これらは同じ１人のユーザ１１である。それぞれ異なるタイミングで異なる運動を行っていることを示している。

リハビリ実行者であるユーザ１１は、ユーザ端末３０を装着し、ユーザ１１の体等に装着したセンサ１２、例えば、加速度センサ、ジャイロ、地磁気センサ、気圧センサ等のセンサ１２のセンサ検出情報をユーザ端末３０に入力する。

ユーザ端末３０のデータ処理部は、センサ１２を介して取得するセンサ検出情報を解析して、ユーザ（患者）１１が実行している運動の種類を推定する。さらに、運動種類対応ユーザ固有運動強度データベース４０を参照して、推定運動種類に対応するユーザ固有の運動強度（ＭＥＴｓ）を取得する。
さらに、ユーザ端末３０のデータ処理部は、推定運動種類に対応するユーザ固有の運動強度（ＭＥＴｓ）の値を利用して、ユーザ１１が行っている運動が、病院が作成した運動処方箋（リハビリプログラム）に従ったものであるか否かを解析し、その解析結果をユーザ端末３０の表示部に表示する。

具体的には、図３に示すようなメッセージや解析データの表示を実行する。例えば以下のような情報を表示する。
（ａ）今週はまだ運動実施目標時間を達成していません。まだまだ間に合います
（ｂ）不足運動内容
低強度＝例：ゆっくり歩く（３０分）
中強度＝例：早歩きで散歩（１０分）
高強度＝例：上り階段（５分）
低強度～高強度は「運動強度」の分類情報である。３０分等の時間は、不足時間を示している。

なお、上記の表示情報は、例えば１週間単位や１日単位の解析結果に基づいて表示する。
ユーザ１１は、この表示情報を見て、リハビリとして実行すべき適切な運動量を確認することが可能となり、確実に適切な運動量のリハビリを行うことができる。

図４は、「（第２フェーズ）病院外でのリハビリ実行フェーズ」のもう１つの異なる処理例を説明する図である。
この図４に示す処理も、図３と同様、第２フェーズにおける処理、すなわち、図１を参照して説明したステップＳ０３ｂの在宅リハビリや、ステップＳ０４の維持期在宅リハビリにおいて実行する。

図４に示す例は、ユーザ端末３０と、病院端末７０が通信を行う処理例である。
リハビリ実行者であるユーザ１１は、ユーザ端末３０を装着し、ユーザ１１の体等に装着したセンサ１２、例えば、加速度センサ、ジャイロ、地磁気センサ、気圧センサ等のセンサ１２のセンサ検出情報をユーザ端末３０に入力する。

ユーザ端末３０のデータ処理部は、センサ１２を介して取得するセンサ検出情報をそのまま、あるいは、解析結果を病院端末７０に送信する。
病院端末７０は、先に図３を参照して説明したユーザ端末３０において実行した処理と同様のデータ解析処理を実行する。
さらに、この解析結果に基づいて、ユーザ１１に対するアドバイス情報等を生成してユーザ端末３０に送信する。

ユーザ端末３０は、病院端末７０から受信したアドバイス情報を表示する。ユーザ１１は、この表示情報に基づいて、適切なリハビリが行われているか否かを確認することができる。

［３．本開示の処理に利用するデータについての説明］
次に、本開示の処理に利用するデータについて説明する。

以下、図５～図７を参照して、以下のカテゴリ（ａ）～（ｄ）の各データについて、順次、説明する。
（ａ）酸素摂取量関連データ
（ｂ）運動強度関連データ
（ｃ）活動量関連データ
（ｄ）その他のデータ

（ａ）酸素摂取量関連データ
まず、図５を参照して（ａ）酸素摂取量関連データについて説明する。酸素摂取量関連データには、以下の各データがある。
（ａ１）酸素摂取量（ＶＯ２）
（ａ２）最高酸素摂取量（ｐｅａｋＶＯ２）
（ａ３）最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）

（ａ１）酸素摂取量（ＶＯ２）は、身体が取り込む酸素量、単位は［ｍｌ／ｍｉｎ／ｋｇ］である。１分単位、体重１ｋｇ単位の値である。
（ａ２）最高酸素摂取量（ｐｅａｋＶＯ２）は、身体が取り込む酸素量（酸素摂取量（ＶＯ２））の最大値である。具体的には例えば激しい運動を行った際の酸素の最大摂取量である。

（ａ３）最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）は、最高酸素摂取量（ｐｅａｋＶＯ２）に対する実酸素摂取量（ＶＯ２）の比率である。
なお、本開示の処理では、推定値を算出して利用する場合がある。

（ｂ）運動強度関連データ
次に、図６を参照して、（ｂ）運動強度関連データについて説明する。（ｂ）運動強度関連データには、以下の各データがある。
（ｂ１）標準運動強度（ＭＥＴｓ）
（ｂ２）運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）
（ｂ３）個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ）
（ｂ４）運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ）
前述したように、運動強度は、具体的には、例えばＭＥＴｓ（Ｍｅｔａｂｏｌｉｃ ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｓ）である。

（ｂ１）標準運動強度（ＭＥＴｓ）は、安静時をＭＥＴｓ＝１とし、歩行（歩行速度＝４．０ｋｍ／ｈの平地歩行）、ランニング（速度＝７．０ｋｍ／ｈの平地ランニング）、エアロバイク（登録商標）（負荷量＝１２０Ｗ）等、各運動が、安静時の何倍の消費カロリー（＝活動量）を消費するかを示す。
この標準運動強度（ＭＥＴｓ）は公開されたデータである。
なお、消費カロリー［ｋｃａｌ］（＝活動量）は、以下の式で算出できる。
消費カロリー［ｋｃａｌ］＝（ＭＥＴｓ）×（体重［ｋｇ］）×（運動時間［ｈｒ］）×１．０５

（ｂ２）運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）は、歩行（歩行速度＝４．０ｋｍ／ｈの平地歩行）、ランニング（速度＝７．０ｋｍ／ｈの平地ランニング）、エアロバイク（登録商標）（負荷量＝１２０Ｗ）等、様々な運動種類（Ｋ）各々に対応する運動強度標準値である。これも公開されたデータである。
なお、（Ｋ）は、運動種類に対応した値であることを示す。

また、本開示の処理では、リハビリとして運動を行うユーザの装着したセンサの検出情報に基づいて、ユーザが実行する運動の種類を推定する。
推定した運動種類は（Ｋｅｓｔ）と表記し、この推定運動種類に対応する、
推定運動種類対応標準運動強度は、（ＭＥＴｓ，Ｋｅｓｔ）と表記する。
なお、以下において、運動種類（Ｋ）は、確認済みの運動種類のみならず推定された運動種類（Ｋｅｓｔ）も含むものとして説明する。

（ｂ３）個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ）は、運動を行うユーザに装着した呼気ガス分析装置の分析結果から得られる「呼気分析結果利用算出活動量（ＥＥｒｅｆ）」を、ユーザの体重［ｋｇ］と、運動時間［ｈｒ］で除算して算出するユーザ個人（Ｕ）対応の運動強度を示す値である。単位は［ｋｃａｌ／ｋｇ／ｈｒ］となる。
ＭＥＴｓ，Ｕ＝（ＥＥｒｅｆ）／（（体重［ｋｇ］）×（運動時間［ｈｒ］））
である。
なお、（Ｕ）は、特定ユーザに対応するユーザ固有の値であることを示す。

（ｂ４）運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ）は、運動種類（Ｋ）に応じた個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ）である。

前述したように、本開示の処理では、リハビリとして運動を行うユーザの装着したセンサの検出情報に基づいて、ユーザが実行する運動の種類を推定する。
推定運動種類は（Ｋｅｓｔ）と表記し、この推定運動種類に対応する、
推定運動種類・個人対応運動強度は、（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）と表記する。

次に、図７を参照して、（ｃ）活動量関連データについて説明する。（ｃ）活動量関連データには、以下の各データがある。
（ｃ１）活動量（消費カロリー）（ＥＥ）
（ｃ２）運動強度（ＭＥＴｓ）ベース個人対応活動量（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ）
（ｃ３）運動強度（ＭＥＴｓ）ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ，Ｋ）
（ｃ４）呼気分析結果ベース個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ）
（ｃ５）呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）

（ｃ１）活動量（消費カロリー）（ＥＥ）は、活動（運動）による消費カロリー。ただし、基礎代謝による消費カロリーも含む。
単位は［ｋｃａｌ］である。
なお、ＥＥは、（ｅｎｅｒｇｙ ｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅ）を意味する。

（ｃ２）運動強度（ＭＥＴｓ）ベース個人対応活動量（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ）は、標準運動強度（ＭＥＴｓ）と、ユーザ（Ｕ）の体重と、運動時間に基づいて算出した個人対応の活動量（消費カロリー）である。
ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ［ｋｃａｌ］＝（ＭＥＴｓ）×（体重［ｋｇ］）×（運動時間［ｈｒ］）×１．０５
上記式によって算出される。

（ｃ３）運動強度（ＭＥＴｓ）ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ，Ｋ）は、運動種類（Ｋ）対応の運動強度（ＭＥＴｓ）ベース個人対応活動量である。

（ｃ４）呼気分析結果ベース個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ）は、呼気ガス分析装置の分析結果を利用して算出される活動量推定値である。
活動量測定の基準（Ｇｏｌｄ Ｓｔａｎｄａｒｄ）の一つであり、運動強度（ＭＥＴｓ）ベース個人対応活動量（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ）より、推定精度が高い。
ＥＥｒｅｆ，Ｕ［ｋｃａｌ］＝（３．９４ＶＯ２＋１．１１ＶＣＯ２）×（運動時間［ｍｉｎ］）（Ｗｅｉｒの式）
上記式によって算出される。
なお、ＶＯ２は酸素量、ＶＣＯ２は二酸化炭素量である。

（ｃ５）呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）は、運動種類（Ｋ）の運動実行中、呼気ガス分析装置の酸素摂取量（ＶＯ２）計測値が、定常状態に達した時点における呼気ガス分析結果（ＶＯ２とＶＣＯ２）に基づいて算出した呼気分析結果利用個人対応活動量である。

次に、図８を参照して（ｄ）その他のデータについて説明する。（ｄ）その他のデータには以下のデータがある。
（ｄ１）推定運動種類（Ｋｅｓｔ）
（ｄ２）個人対応運動強度補正係数（Ｒｋ）

（ｄ１）推定運動種類（Ｋｅｓｔ）は、ユーザの身体に装着したセンサの検出情報に基づいて推定されるユーザが実行中の運動の種類である。

（ｄ２）個人対応運動強度補正係数（Ｒｋ）は、「運動強度（ＭＥＴｓ）ベース運動種類対応活動量（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ，Ｋ）」に対する、「呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）」の割合（比率）である。
Ｒｋ＝（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）／（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ，Ｋ）
上記式によって算出される。

［４．（実施例１）ユーザ端末の構成と、実行する処理の詳細について］
次に、本開示の実施例１として、ユーザ端末３０の構成と、実行する処理の詳細について説明する。

図２～図４を参照して説明したように、ユーザ端末３０は、リハビリを実行するユーザ１１が身体に装着するユーザ端末３０である。
先に説明したように、本開示の処理は、以下の２つのフェーズから構成される。
（第１フェーズ）病院内でのリハビリ解析用データ取得フェーズ
（第２フェーズ）病院外でのリハビリ実行フェーズ
以下、これらの２つのフェーズにおいて実行する処理の詳細について、順次、説明する。

［４－１．（第１フェーズ）病院内でのリハビリ解析用データ取得フェーズの詳細について］
まず、「（第１フェーズ）病院内でのリハビリ解析用データ取得フェーズ」において実行する処理について説明する。
第１フェーズは、図２を参照して説明したように、ステップＳ０１の病室、病棟内リハビリや、ステップＳ０２の病院内リハビリセンターを利用したリハビリにおいて実行する。
ユーザ（患者）１１は、リハビリを実行中、呼気ガス分析装置２０を利用して、呼気ガス分析を行う。
さらに、ユーザ端末３０を装着し、ユーザ１１の体等に装着したセンサ１２、例えば、加速度センサ、ジャイロ、地磁気センサ、気圧センサ等のセンサ１２のセンサ検出情報をユーザ端末３０に入力する。

ユーザ端末３０は、呼気ガス分析装置２０を利用して取得される呼気ガス分析結果や、センサ１２を介して取得するセンサ検出情報を解析して、ユーザ（患者）１１個人に対応するユーザ固有の各種運動種類に対応する運動強度情報を生成して、生成したデータをユーザ端末３０内に格納する。
図２に示す「運動種類対応ユーザ固有運動強度データベース４０」である。

この、運動種類対応ユーザ固有運動強度データベース４０には、ユーザ（患者）１１が行う様々な運動種類、例えば歩行（歩行速度＝４．０ｋｍ／ｈの平地歩行）、ランニング（速度＝７．０ｋｍ／ｈの平地ランニング）、エアロバイク（登録商標）（負荷量＝１２０Ｗ）等、様々な運動の種類に応じたユーザ固有の運動強度が記録される。

図９は、「（第１フェーズ）病院内でのリハビリ解析用データ取得フェーズ」の処理を実行するユーザ端末３０と呼気ガス分析装置２０の構成と処理について説明する図である。

呼気ガス分析装置２０は、リハビリとしての運動を実行するユーザ１１の口に取り付けられたマスクに連結されており、ユーザ１１の呼気を分析する。
図９に示すように、呼気ガス分析装置２０は、活動量取得部２１を有する。活動量取得部２１は、ユーザ１１の呼気を分析して、「呼気分析結果ベース個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ）ｄ２１」を生成して、ユーザ端末３０に出力する。

先に説明したように、呼気分析結果ベース個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ）は、呼気ガス分析装置の分析結果を利用して算出される活動量推定値である。
活動量測定の基準（Ｇｏｌｄ Ｓｔａｎｄａｒｄ）の一つであり、運動強度（ＭＥＴｓ）ベース個人対応活動量（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ）より、推定精度が高い。
ＥＥｒｅｆ，Ｕ［ｋｃａｌ］＝（３．９４ＶＯ２＋１．１１ＶＣＯ２）×（運動時間［ｍｉｎ］）（Ｗｅｉｒの式）
上記式によって算出される。

ユーザ端末３０は、リハビリ実行者であるユーザ１１がリハビリとしての運動を実行中に身体に装着している端末である。
ユーザ端末３０のセンサ検出情報入力部３１は、ユーザ１１の身体に装着したセンサ、例えば、加速度センサ、ジャイロ、地磁気センサ、気圧センサ等のセンサのセンサ検出情報ｄ３１を取得し、運動情報推定部３２に出力する。
なお、参照符号（ｄ３１）のｄはデータを意味する。

運動情報推定部３２は、入力したセンサ検出情報ｄ３１に基づいて、ユーザ１１の運動の種類を推定する。例えば歩行（歩行速度＝４．０ｋｍ／ｈの平地歩行）、ランニング（速度＝７．０ｋｍ／ｈの平地ランニング）、エアロバイク（登録商標）（負荷量＝１２０Ｗ）等、ユーザ１１が実行中の運動の種類を推定する。

運動情報推定部３２は、推定結果である推定運動種類（Ｋｅｓｔ）を、定常状態活動量解析部３３と、運動種類対応標準運動強度取得部３６に出力する。
さらに、運動種類対応ユーザ固有運動強度データベースにも出力し、データベースに登録する。

定常状態活動量解析部３３は、以下の各データを入力する。
（ａ）活動量取得部２１が生成した呼気分析結果ベース個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ）ｄ２１、
（ｂ）運動情報推定部３２が推定したユーザ実行中の運動種類を示す推定運動種類（Ｋｅｓｔ）ｄ３２、

定常状態活動量解析部３３は、これらのデータに基づいて、呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ３３を生成する。
なお、運動種類（Ｋ）は推定結果であるので（Ｋｅｓｔ）として示している。

先に図７を参照して説明したように、「呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）」は、運動種類（Ｋ）の運動実行中、呼気ガス分析装置の酸素摂取量（ＶＯ２）計測値が、定常状態に達した時点における呼気ガス分析結果（ＶＯ２とＶＣＯ２）に基づいて算出した呼気分析結果利用個人対応活動量である。

呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）は、
ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ［ｋｃａｌ］＝（３．９４ＶＯ２＋１．１１ＶＣＯ２）×（運動時間［ｍｉｎ］）（Ｗｅｉｒの式）
上記式によって算出される。
なお、ＶＯ２は酸素量、ＶＣＯ２は二酸化炭素量である。
この呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）は、運動強度（ＭＥＴｓ）ベース運動種類対応活動量（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ，Ｋ）より、推定精度が高い。

定常状態活動量解析部３３は、算出した呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ３３を、個人対応運動強度補正係数算出部３７に出力する。

次に、運動情報推定部３２が生成した推定運動種類（Ｋｅｓｔ）ｄ３２のもう一つの出力先である運動種類対応標準運動強度取得部３６の実行する処理について説明する。

運動種類対応標準運動強度取得部３６は、運動情報推定部３２から入力した推定運動種類（Ｋｅｓｔ）ｄ３２に基づいて、運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）データベース３４を検索し、推定運動種類（Ｋｅｓｔ）に対応付けられて登録された標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）を取得する。図９に示す運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）ｄ３４を取得する。

なお、運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）データベース３４は、図９では、ユーザ端末３０の構成の一部として示しているが、運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）データベース３４は、外部のサーバのデータベースとしてもよく、この場合は、ユーザ端末３０が通信部を介して外部サーバをアクセスして運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）ｄ３４を取得する。

運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）データベース３４には、様々な運動種類（歩行速度＝４．０ｋｍ／ｈの平地歩行）、ランニング（速度＝７．０ｋｍ／ｈの平地ランニング）、固定型バイク（例えばエアロバイク（登録商標））（負荷量＝１２０Ｗ）等）に対応づけられた標準的な運動強度（ＭＥＴｓ）の値が登録されている。
運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）データベース３４の登録データの一例を図１０に示す。

図１０に示すように、運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）データベース３４には、以下のデータが対応付けて登録されている。
（ａ）運動種類（Ｋ）
（ｂ）運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）

なお、（ａ）運動種類（Ｋ）には、歩行、ランニング、固定型バイク（例えばエアロバイク（登録商標））等の（大項目）と、歩行やランニングの速度、歩行やランニングを行う路面の状態、固定型バイク（例えばエアロバイク（登録商標））の負荷などの詳細情報を記述した（個別活動）が含まれる。

先に図６を参照して説明したように運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）は、安静時をＭＥＴｓ＝１とし、歩行（歩行速度＝４．０ｋｍ／ｈの平地歩行）、ランニング（速度＝７．０ｋｍ／ｈの平地ランニング）、エアロバイク（登録商標）（負荷量＝１２０Ｗ）等の運動種類（Ｋ）が、安静時の何倍の消費カロリー（＝活動量）を消費するかを示す運動強度指標値である。
この運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）は、公開データである。

図９に示す運動種類対応標準運動強度取得部３６は、運動情報推定部３２から入力した推定運動種類（Ｋｅｓｔ）に基づいて、図１０に示す登録データを持つ運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）データベース３４を検索し、推定運動種類（Ｋｅｓｔ）と同じ、または最も類似する運動種類（Ｋ）に対応付けられて登録された標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）を取得する。

運動種類対応標準運動強度取得部３６は、運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）データベース３４から取得した標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）を、図９に示す「推定運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋｅｓｔ）ｄ３６」として運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出部３７に出力する。
なお、図９に示す「推定運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋｅｓｔ）ｄ３６」は、推定した運動種類（Ｋｅｓｔ）に基づくデータであるので（Ｋｅｓｔ）を用いて表記している。

運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出部３７は、以下の２つのデータを入力する。
（ａ）運動種類対応標準運動強度取得部３６が出力した推定運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋｅｓｔ）ｄ３６、
（ｂ）個人情報データベース３５から取得したユーザ個人の体重情報ｄ３５、

図１０下部に、個人情報データベース３５の記録データ例を示す。図１０に示すように、個人情報データベース３５には、ユーザ個人の体重情報が記録されている。

運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出部３７は、上記（ａ），（ｂ）の各データを入力して、運動強度ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ３７を算出する。

先に図７（ｃ３）を参照して説明したように、運動強度ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ，Ｋ）は、運動種類（Ｋ）対応の運動強度（ＭＥＴｓ）ベース個人対応活動量である。
運動強度（ＭＥＴｓ）ベース個人対応活動量（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ）は、図７（ｃ２）を参照して説明したように、標準運動強度（ＭＥＴｓ）と、ユーザ（Ｕ）の体重と、運動時間に基づいて算出した個人対応の活動量（消費カロリー）である。
ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ［ｋｃａｌ］＝（ＭＥＴｓ）×（体重［ｋｇ］）×（運動時間［ｈｒ］）×１．０５
上記式によって算出される。

運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出部３７は、タイマー（図示なし）によって計測した運動時間情報と、上記入力情報（ａ），（ｂ）を用いて、上記式、すなわち、
ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ［ｋｃａｌ］＝（ＭＥＴｓ）×（体重［ｋｇ］）×（運動時間［ｈｒ］）×１．０５
上記式によって、個人対応の活動量（消費カロリー）を算出する。

なお、この式に従って算出される活動量（ＥＥ）は、ユーザが特定の運動種類（Ｋｅｓｔ）を実行中の値であり、
運動強度ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ３７として算出される。

図９に示すように、運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出部３７は、算出した運動強度ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ３７を、個人対応運動強度補正係数算出部３８に出力する。

個人対応運動強度補正係数算出部３８は、以下の各データを入力する。
（ａ）定常状態活動量解析部３３が算出した呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ３３、
（ｂ）運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出部３７が算出した運動強度ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ３７、

個人対応運動強度補正係数算出部３８は、上記２種類の入力データに基づいて、個人対応運動強度補正係数（Ｒｋ）ｄ３８を算出する。

先に図８を参照して説明したように、個人対応運動強度補正係数（Ｒｋ）は、「運動強度（ＭＥＴｓ）ベース運動種類対応活動量（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ，Ｋ）」に対する、「呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）」の割合（比率）である。
Ｒｋ＝（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）／（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ，Ｋ）
上記式によって算出される。

個人対応運動強度補正係数算出部３８は、上述した入力データ、すなわち、
（ａ）定常状態活動量解析部３３が算出した呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ３３、
（ｂ）運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出部３７が算出した運動強度ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ３７、
これらのデータに基づいて、
Ｒｋ＝（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）／（ＥＥｍｅｔｓ，Ｋｅｓｔ）
上記式に従って、個人対応運動強度補正係数（Ｒｋ）を算出する。

個人対応運動強度補正係数算出部３８は、算出した個人対応運動強度補正係数（Ｒｋ）ｄ３８を、運動種類・個人対応運動強度算出部３９に出力する。

運動種類・個人対応運動強度算出部３９は、以下の各データを入力する。
（ａ）個人対応運動強度補正係数算出部３８が算出した個人対応運動強度補正係数（Ｒｋ）ｄ３８、
（ｂ）運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出部３７が算出した運動強度ベース運動種類・個人対応活動量ｄ３７、
（ｃ）個人情報データベース３５から取得したユーザ個人の体重情報ｄ３５、
運動種類・個人対応運動強度算出部３９は、これらの入力データを用いて、運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ３９を算出する。

先に、図６（ｂ４）を参照して説明したように、運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ）は、運動種類（Ｋ）に応じた個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ）である。

また、個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ）は、図６（ｂ３）を参照して説明したように、運動を行うユーザに装着した呼気ガス分析装置の分析結果から得られる「呼気分析結果利用算出活動量（ＥＥｒｅｆ）」を、ユーザの体重［ｋｇ］と、運動時間［ｈｒ］で除算して算出するユーザ個人（Ｕ）対応の運動強度を示す値である。単位は［ｋｃａｌ／ｋｇ／ｈｒ］となる。
ＭＥＴｓ，Ｕ＝（ＥＥｒｅｆ）／（（体重［ｋｇ］）×（運動時間［ｈｒ］））
である。

上記式に基づいて、運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ）は、
ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ＝（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）／（（体重［ｋｇ］）×（運動時間［ｈｒ］））・・・（式１）
として示すことができる。

また、個人対応運動強度補正係数算出部３８の算出した個人対応運動強度補正係数（Ｒｋ）ｄ３８は、先に説明したように、
Ｒｋ＝（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）／（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ，Ｋ）・・・（式２）
である。

上記（式１）、（式２）から、以下の（式３）が導かれる。
ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ＝（（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ，Ｋ）×（Ｒｋ））／（（体重［ｋｇ］）×（運動時間［ｈｒ］））・・・（式３）

運動種類・個人対応運動強度算出部３９は、タイマー（図示なし）によって計測した運動時間情報と、以下の入力データ、すなわち、
（ａ）個人対応運動強度補正係数算出部３８が算出した個人対応運動強度補正係数（Ｒｋ）ｄ３８、
（ｂ）個人情報データベース３５から取得したユーザ個人の体重情報ｄ３５、
運動種類・個人対応運動強度算出部３９は、これらの入力データを用いて、運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ３９を算出する。
これらの入力データに基づいて、上記（式３）に従って、運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ）を算出する。

先に図６（ｂ４）を参照して説明したように、運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ）は、運動種類（Ｋ）に応じた個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ）である。
また、個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ）は、先に図６（ｂ３）を参照して説明したように、運動を行うユーザに装着した呼気ガス分析装置の分析結果から得られる「呼気分析結果利用算出活動量（ＥＥｒｅｆ）」を、ユーザの体重［ｋｇ］と、運動時間［ｈｒ］で除算して算出するユーザ個人（Ｕ）対応の運動強度を示す値である。単位は［ｋｃａｌ／ｋｇ／ｈｒ］となる。
ＭＥＴｓ，Ｕ＝（ＥＥｒｅｆ）／（（体重［ｋｇ］）×（運動時間［ｈｒ］））
である。

この運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ）は、ユーザ固有の運動強度であり、公開された標準の運動強度（ＭＥＴｓ）や、運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）とは異なる値となる。
すなわち、ユーザの実際の運動実行中の呼気ガス分析結果や、ユーザの体重を反映して算出されたユーザ固有の運動強度となる。

図９に示すように、運動種類・個人対応運動強度算出部３９が算出した運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ３９は、運動種類ユーザ固有運動強度データベース４０に記録される。

運動種類ユーザ固有運動強度データベース４０の登録データの一例を図１１に示す。
図１１に示すように、運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０には、以下のデータが対応付けて登録されている。
（ａ）運動種類（Ｋ（Ｋｅｓｔ））
（ｂ）運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）

なお、（ａ）運動種類（Ｋ（Ｋｅｓｔ））には、歩行、ランニング、固定型バイク（例えばエアロバイク（登録商標））等の（大項目）と、歩行やランニングの速度、歩行やランニングを行う路面の状態、固定型バイク（例えばエアロバイク（登録商標））の負荷などの詳細情報を記述した（個別活動）が含まれる。

また、データベースに登録されたデータは全て運動種類推定部３２の推定した運動種類に基づくデータであるので、推定運動種類（Ｋｅｓｔ）として示してある。
図１１のデータベース中の「（ａ）運動種類（Ｋ（Ｋｅｓｔ））」には、図９に示す運動種類推定部３２の推定した推定運動種類（Ｋｅｓｔ）ｄ３２が登録される。

この運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０に登録される「（ｂ）運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）」は、前述したように、ユーザの実際の運動実行中の呼気ガス分析結果や、ユーザの体重を反映して算出されたユーザ固有の運動強度となる。

従って公開された標準値である運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）より、ユーザの実際の体の状態を反映した運動強度であり、このデータベースに登録された運動強度に基づいて、リハビリにおいて実行する運動をプログラムし、また評価することで、ユーザの体の状態に応じて最適なリハビリ、運動の計画や評価を行うことができる。

［４－２．（第２フェーズ）病院外でのリハビリ実行フェーズの処理について］
次に、「（第２フェーズ）病院外でのリハビリ実行フェーズ」において実行する処理について説明する。

第２フェーズは、図３や図４を参照して説明したように、ステップＳ０３ｂの在宅リハビリや、ステップＳ０４の維持期在宅リハビリにおいて実行する。
ユーザ（患者）１１は、リハビリを実行中、ユーザ端末３０を装着する。

ユーザ端末３０の記憶部には、図９を参照して説明した「（第１フェーズ）病院内でのリハビリ解析用データ取得フェーズ」の処理において生成した運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０が記録されている。
図１１に示す登録データ構成を持つ運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０である。すなわち、図１１を参照して説明したように、以下のデータが対応付けて登録したデータベースである。
（ａ）運動種類（Ｋ（Ｋｅｓｔ））
（ｂ）運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）

（第２フェーズ）病院外でのリハビリ実行フェーズでは、このデータベースに記録されたデータを利用して、ユーザ１１が実行しているリハビリとしての運動を評価する。

図１２を参照して、「（第２フェーズ）病院外でのリハビリ実行フェーズ」の処理を実行するユーザ端末３０の構成と処理について説明する。

ユーザ端末３０は、リハビリ実行者であるユーザ１１がリハビリとしての運動を実行中に身体に装着している端末である。
ユーザ端末３０のセンサ検出情報入力部３１は、ユーザ１１の身体に装着したセンサ、例えば、加速度センサ、ジャイロ、地磁気センサ、気圧センサ等のセンサのセンサ検出情報ｄ３１を取得し、運動情報推定部３２に出力する。

運動情報推定部３２は、入力したセンサ検出情報ｄ３１に基づいて、ユーザ１１の運動の種類を推定する。例えば歩行（歩行速度＝４．０ｋｍ／ｈの平地歩行）、ランニング（速度＝７．０ｋｍ／ｈの平地ランニング）、エアロバイク（登録商標）（負荷量＝１２０Ｗ）等、ユーザ１１が実行中の運動の種類を推定する。

運動情報推定部３２は、推定結果である推定運動種類（Ｋｅｓｔ）を、運動種類・個人対応運動強度取得部５１に出力する。

運動種類・個人対応運動強度取得部５１は、運動情報推定部３２から入力した推定運動種類（Ｋｅｓｔ）ｄ３２に基づいて、運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０を検索し、推定運動種類（Ｋｅｓｔ）に対応付けられて登録された運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ５１を取得する。

運動種類・個人対応運動強度取得部５１がデータベースから取得した運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ５１は、最高値対応酸素摂取率算出部５２に出力される。

最高値対応酸素摂取率算出部５２は、運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０から、このデータベースに登録された個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）中の最大値を取得する。

運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０に登録された個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）中の最大値を、
運動種類ユーザ固有運動強度最大値（ＭＥＴｓｍａｘ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）とする。

最高値対応酸素摂取率算出部５２は、
（ａ）運動種類・個人対応運動強度取得部５１から取得した運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ５１、
（ｂ）運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０から取得した運動種類ユーザ固有運動強度最大値（ＭＥＴｓｍａｘ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）、
これらのデータから、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）ｄ５２を算出する。

最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）は、以下の（式４）によって算出する。
最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）
＝（運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ））／（運動種類ユーザ固有運動強度最大値（ＭＥＴｓｍａｘ，Ｕ，Ｋｅｓｔ））・・・（式４）

すなわち、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）は、（運動種類ユーザ固有運動強度最大値（ＭＥＴｓｍａｘ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）対する、運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）の比率によって算出することができる。

なお、先に図５を参照して説明したように、最高酸素摂取量（ｐｅａｋＶＯ２）は、身体が取り込む酸素量（酸素摂取量（ＶＯ２））の最大値であり、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）は、最高酸素摂取量（ｐｅａｋＶＯ２）に対する実酸素摂取量（ＶＯ２）の比率である。

最高値対応酸素摂取率算出部５２が算出した最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）ｄ５２は、運動時間積算部５３に出力される。

運動時間積算部５３は、最高値対応酸素摂取率算出部５２が算出した最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）ｄ５２を入力して、ユーザ１１の運動実施状況データｄ５３を生成して、運動実施状況記録データベース５４に記録する。

運動時間積算部５３は、ユーザ１１の運動実施状況データｄ５３として、予め規定した最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）の所定区分単位で、ユーザ１１が実行した運動時間を算出する。

運動時間積算部５３は、予め規定したデータ生成期間（例えば１週間、１日など）ごとに、予め規定した最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）の区分に分類した運動実施状況データｄ５３を生成して、運動実施状況記録データベース５４に記録する。なお、運動時間計測には、タイマー（図示なし）を用いる。

運動実施状況記録データベース５４の記録データの例を図１３に示す。
図１３に示すように、運動実施状況記録データベース５４には、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）の所定区分単位で、ユーザ１１が実行した運動時間が記録されている。
なお、図１３に示す運動実施状況記録データベース５４には、さらに、運動種類（Ｋｅｓｔ）対応の運動時間も記録した構成としている。

なお、図１３に示す例は、週単位で記録データを生成して記録した例である。すなわち、ユーザ１１が１週間の間で実行した運動時間を、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）の所定区分単位で記録し、さらに、運動種類単位で記録したデータ記録例である。

図１２に戻り、ユーザ端末３０の実行する処理について説明する。
運動時間積算部５３は、上述したように、予め規定したデータ生成期間（例えば１週間、１日など）ごとに、予め規定した最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）の区分に分類した運動実施状況データｄ５３を生成して、運動実施状況記録データベース５４に記録する。

運動実施状況解析部５６は、運動実施状況記録データベース５４に記録されたデータを取得し、取得したデータと、予め医師等のリハビリ監督者から提供された運動処方とを比較して、運動実施状況解析結果ｄ５６を生成して表示部５７に出力する。

予め医師等のリハビリ監督者から提供された運動処方は、ユーザ端末３０の記憶部に運動処方情報データベース５５として記録されている。
図１４を参照して、ユーザ端末３０の記憶部に格納された運動処方情報データベース５５のデータ例について説明する。

図１４に示すように、運動処方情報データベース５５には、先に図１３を参照して説明した運動実施状況記録データベース５４と同様、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）の所定区分単位で、ユーザ１１が実行すべき、運動時間が記録されている。
なお、図１４に示す運動処方情報データベース５５は、先に説明した図１３に示す運動実施状況記録データベース５４と同様、週単位の運動目標時間を記録した例である。

運動実施状況解析部５６は、以下のデータを取得して比較処理を行う。
（ａ）運動実施状況記録データベース５４に記録されたユーザ１１が実行した実運動時間（最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）の区分単位）
（ｂ）運動処方情報データベース５５に記録されたユーザ１１が実行すべき目標運動時間（最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）の区分単位）

運動実施状況解析部５６は、上記２つのデータを比較して、ユーザ１１の実運動時間が目標時間に達しているか否か、さらに実運動時間が目標時間に比較して過剰になっていないか等の解析処理を実行し、解析結果に基づいて、運動実施状況解析結果ｄ５６を生成して表示部５７に出力する。

図１５を参照して、表示部５７に表示される運動実施状況解析結果ｄ５６の具体例について説明する。

図１５には、表示部５７に表示される運動実施状況解析結果ｄ５６の具体例として以下の２つの表示データ例を示している。
（１）実運動時間が目標時間にほぼ一致している場合
（２）実運動時間が目標時間に足りない場合

（１）実運動時間が目標時間にほぼ一致している場合には、図１５（１）に示すように、例えば以下のメッセージが表示される。
「今週は、全ての運動実施目標時間を達成しました。来週も、この調子で頑張りましょう」

一方、（２）実運動時間が目標時間に足りない場合は、（２ａ）に示すように、
「今週はまだ運動実施目標時間を達成していません。まだまだ間に合います。」
このようなメッセージが表示され、さらに、ユーザが、
「不足している運動内容を確認」
このメッセージ表示領域をタップすると、（２ｂ）に示すように、各運動強度内容の具体的な、不足時間と、運動内容が表示される。

ユーザ１１は、この表示データを見て、自己が実施したリハビリの運動が、運動処方に従った適切な運動であるか否かを確認することが可能となる。例えば、不足している運動を運動強度別に確認することが可能となり、各運動強度に応じた運動を的確に実行することができる。

［５．ユーザ端末が実行する処理のシーケンスについて］
次に、ユーザ端末３０が実行する処理のシーケンスについて説明する。

先に説明したように、本開示の処理は、以下の２つのフェーズから構成される。
（第１フェーズ）病院内でのリハビリ解析用データ取得フェーズ
（第２フェーズ）病院外でのリハビリ実行フェーズ
以下、これらの２つのフェーズ各々において、ユーザ端末３０が実行する処理のシーケンスについて、順次、説明する。

［５－１．（第１フェーズ）病院内でのリハビリ解析用データ取得フェーズにおいて、ユーザ端末が実行する処理のシーケンスについて］
まず、「（第１フェーズ）病院内でのリハビリ解析用データ取得フェーズ」において、ユーザ端末３０が実行する処理のシーケンスについて説明する。

図１６は、「（第１フェーズ）病院内でのリハビリ解析用データ取得フェーズ」において、ユーザ端末３０が実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。

なお、図１６に示すフローに従った処理は、ユーザ端末３０の記憶部に格納されたプログラムに従って実行することが可能である。例えばプログラム実行機能を有するＣＰＵ等のプロセッサによるプログラム実行処理として行うことができる。
以下、フローの各ステップの処理について、順次、説明する。

（ステップＳ１２１）
まず、ユーザ端末３０は、ステップＳ１２１において、センサ検出情報を入力し、
ユーザが実行中の運動の種類を推定する。すなわち推定運動種類（Ｋｅｓｔ）を決定する。

この処理は、図９に示す運動情報推定部３２の実行する処理である。
運動情報推定部３２は、入力したセンサ検出情報ｄ３１に基づいて、ユーザ１１の運動の種類を推定する。例えば歩行（歩行速度＝４．０ｋｍ／ｈの平地歩行）、ランニング（速度＝７．０ｋｍ／ｈの平地ランニング）、エアロバイク（登録商標）（負荷量＝１２０Ｗ）等、ユーザ１１が実行中の運動の種類を推定する。

（ステップＳ１２２）
次に、ユーザ端末３０は、ステップＳ１２２において、推定運動種類（Ｋｅｓｔ）と、呼気ガス分析結果に基づいて、呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）を生成する。

この処理は、図９に示す定常状態活動量解析部３３の実行する処理である。
定常状態活動量解析部３３は、以下の各データ、すなわち、
（ａ）活動量取得部２１が生成した呼気分析結果ベース個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ）ｄ２１、
（ｂ）運動情報推定部３２が推定したユーザ実行中の運動種類を示す推定運動種類（Ｋｅｓｔ）
これらのデータを入力して、これらのデータに基づいて、呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）を生成する。

「呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）」は、運動種類（Ｋ）の運動実行中、呼気ガス分析装置の酸素摂取量（ＶＯ２）計測値が、定常状態に達した時点における呼気ガス分析結果（ＶＯ２とＶＣＯ２）に基づいて算出される呼気分析結果利用個人対応活動量である。

（ステップＳ１２３）
次に、ユーザ端末３０は、ステップＳ１２３において、運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）データベース３４から、推定運動種類（Ｋｅｓｔ）に一致、または最も類似する運動種類のエントリを選択し、選択エントリの運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）を、推定運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋｅｓｔ）として決定する。

この処理は、図９に示す運動種類対応標準運動強度取得部３６の実行する処理である。
運動種類対応標準運動強度取得部３６は、運動情報推定部３２から入力した推定運動種類（Ｋｅｓｔ）に基づいて、図１０に示す登録データを持つ運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）データベース３４を検索し、推定運動種類（Ｋｅｓｔ）と同じ、または最も類似する運動種類（Ｋ）に対応付けられて登録された標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）を取得し、これを、推定運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋｅｓｔ）として決定する。

（ステップＳ１２４）
次に、ユーザ端末３０は、ステップＳ１２４において、推定運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋｅｓｔ）とユーザ体重に基づいて、運動強度ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）を算出する。

この処理は、図９に示す運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出部３７の実行する処理である。

運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出部３７は、
（ａ）運動種類対応標準運動強度取得部３６が出力した推定運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋｅｓｔ）ｄ３６、
（ｂ）個人情報データベース３５から取得したユーザ個人の体重情報ｄ３５、
上記入力情報（ａ），（ｂ）を用いて、
ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ［ｋｃａｌ］＝（ＭＥＴｓ）×（体重［ｋｇ］）×（運動時間［ｈｒ］）×１．０５
上記式によって、個人対応の活動量（消費カロリー）である運動強度ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ３７を算出する。

（ステップＳ１２５）
次に、ユーザ端末３０は、ステップＳ１２５において、
（ａ）呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）と、
（ｂ）運動強度ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）、
これらの各データに基づいて、
個人対応運動強度補正係数（Ｒｋ）を生成する。

この処理は、図９に示す個人対応運動強度補正係数算出部３８の実行する処理である。
個人対応運動強度補正係数算出部３８は、上記（ａ），（ｂ）２種類の入力データに基づいて、以下に示す式、すなわち、
Ｒｋ＝（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）／（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ，Ｋ）
上記式によって個人対応運動強度補正係数（Ｒｋ）を算出する。

（ステップＳ１２６）
次に、ユーザ端末３０は、ステップＳ１２６において、個人対応運動強度補正係数（Ｒｋ）と、ユーザ体重情報に基づいて、運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）を算出する。

この処理は、図９に示す運動種類・個人対応運動強度算出部３９の実行する処理である。
運動種類・個人対応運動強度算出部３９は、以下の各データを入力する。
（ａ）個人対応運動強度補正係数算出部３８が算出した個人対応運動強度補正係数（Ｒｋ）ｄ３８、
（ｂ）個人情報データベース３５から取得したユーザ個人の体重情報ｄ３５、
運動種類・個人対応運動強度算出部３９は、これらの入力データを用いて、運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ３９を算出する。

先に、図９を参照して説明したように、運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ）は、
ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ＝（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）／（（体重［ｋｇ］）×（運動時間［ｈｒ］））・・・（式１）
として示すことができる。

また、個人対応運動強度補正係数算出部３８の算出した個人対応運動強度補正係数（Ｒｋ）ｄ３８は、先に説明したように、
Ｒｋ＝（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）／（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ，Ｋ）・・・（式２）
である。

上記（式１）、（式２）から、以下の（式３）が導かれる。
ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ＝（（ＥＥｍｅｔｓ，Ｕ，Ｋ）×（Ｒｋ））／（（体重［ｋｇ］）×（運動時間［ｈｒ］））・・・（式３）

運動種類・個人対応運動強度算出部３９は、タイマーによって計測した運動時間情報と、以下の入力データ、すなわち、
（ａ）個人対応運動強度補正係数算出部３８が算出した個人対応運動強度補正係数（Ｒｋ）ｄ３８、
（ｂ）個人情報データベース３５から取得したユーザ個人の体重情報ｄ３５、
運動種類・個人対応運動強度算出部３９は、これらの入力データを用いて、運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ３９を算出する。
これらの入力データに基づいて、上記（式３）に従って、運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ）を算出する。

先に図６（ｂ４）を参照して説明したように、運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ）は、運動種類（Ｋ）に応じた個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ）である。
また、個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ）は、先に図６（ｂ３）を参照して説明したように、運動を行うユーザに装着した呼気ガス分析装置の分析結果から得られる「呼気分析結果利用算出活動量（ＥＥｒｅｆ）」を、ユーザの体重［ｋｇ］と、運動時間［ｈｒ］で除算して算出するユーザ個人（Ｕ）対応の運動強度を示す値である。単位は［ｋｃａｌ／ｋｇ／ｈｒ］となる。
ＭＥＴｓ，Ｕ＝（ＥＥｒｅｆ）／（（体重［ｋｇ］）×（運動時間［ｈｒ］））
である。

この運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ）は、ユーザ固有の運動強度であり、公開された標準の運動強度（ＭＥＴｓ）や、運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）とは異なる値となる。
すなわち、ユーザの実際の運動実行中の呼気ガス分析結果や、ユーザの体重を反映して算出されたユーザ固有の運動強度となる。

（ステップＳ１２７）
最後に、ユーザ端末３０は、ステップＳ１２７において、算出した運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）を、運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度データベース４０に格納する。

この処理は、図９に示す運動種類・個人対応運動強度算出部３９の実行する処理である。
この結果として、先に図１１を参照して説明した運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０が生成される。運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０には、以下のデータが対応付けて登録される。
（ａ）運動種類（Ｋ（Ｋｅｓｔ））
（ｂ）運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）

このデータベースに登録される「（ｂ）運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）」は、前述したように、ユーザの実際の運動実行中の呼気ガス分析結果や、ユーザの体重を反映して算出されたユーザ固有の運動強度となる。

従って公開された標準値である運動種類対応標準運動強度（ＭＥＴｓ，Ｋ）より、ユーザの実際の体の状態を反映した運動強度であり、このデータベースに登録された運動強度に基づいて、リハビリとして実行すべき運動を決定し、また評価することで、ユーザの体の状態に応じた最適なリハビリの計画や評価を行うことができる。

（５－１－２．運動種類の推定を行わず、運動種類情報を運動器具から入力する処理例について）
上述した処理シーケンスでは、ユーザ１１に装着したセンサの検出情報に基づいてユーザが実行中の運動の種類を推定している。
しかし、例えば固定型バイク（例えばエアロバイク（登録商標））のような運動機器を利用した場合、運動種類情報、例えばエアロバイク（登録商標）の負荷設定等の情報は、エアロバイク（登録商標）から直接取得することができる。
このような場合、センサを利用した運動種類の推定処理は省略することができる。

図１７を参照して、固定型バイク（例えばエアロバイク（登録商標））を利用した運動の実行例について説明する。
ユーザ１１は、エアロバイク（登録商標）に乗り、呼気ガス分析装置２０による呼気ガス分析を行いながら、エアロバイク（登録商標）を漕ぐ。
呼気ガス分析装置２０の分析結果は、ユーザ１１が装着したユーザ端末３０に出力される。

エアロバイク（登録商標）は、負荷量を制御可能な構成を有する。
図１７に示すグラフは、横軸が時間（分）、縦軸が負荷量（Ｗ）である。
図に示す例はエアロバイク（登録商標）を利用したランプ負荷試験の一例である。
ランプ負荷試験は、エアロバイク（登録商標）を使用し一定割合で負荷を徐々に上げていき、ユーザ（被験者）が漕げなくなったら終了とする試験である。

図に示すように、０～４分までの４分間の安静時間の後、４分～８分までの４分の低負荷期間が経過した後、徐々に負荷を上昇させる。
このランプ試験において、呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）が最大となる時点の酸素摂取量が最高酸素摂取量＝ｐｅａｋＶＯ２となる。

呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）が最大となるのは、エアロバイク（登録商標）の負荷を徐々に上げていき、ユーザ（被験者）が漕げなくなった時点の活動量であり、この時点の酸素摂取量が最高酸素摂取量＝ｐｅａｋＶＯ２となる。

運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ）の最大値は、最高酸素摂取量＝ｐｅａｋＶＯ２計測時の運動強度に相当し、最大を探索すれば、ユーザの実施可能な最大運動強度（ＭＥＴｓ）が取得できる。

図１８は、図１７に示すエアロバイク（登録商標）を利用した運動を行って、運動種類情報を運動器具から入力して、運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ）を取得する処理のシーケンスを説明するフローチャートである。
フローの各ステップの処理について説明する。

（ステップＳ１３１）
まず、ステップＳ１３１において、ランプ負荷試験を開始する。具体的には、呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）の取得処理と、記録処理を開始する。

なお、この処理は、図９に示す呼気ガス分析装置２０の構成と、ユーザ端末３０の定常状態活動量解析部３３を適用した処理となる。ただし、運動種類（Ｋ）については、エアロバイク（登録商標）から直接入力する。例えばエアロバイク（登録商標）の負荷情報を含む運動種類（Ｋ）に対応する呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）の取得処理と、記録処理が実行される。

（ステップＳ１３２）
次にステップＳ１３２において、ランプ負荷試験が終了したか否かを判定する。
前述したように、ユーザ（被験者）１１が漕げなくなったら終了とする。
終了していない場合は、ステップＳ１３１に戻り、ランプ試験を継続する。
ユーザ（被験者）１１が漕げなくなり、終了と判定した場合は、ステップＳ１３３に進む。

（ステップＳ１３３）
ステップＳ１３３において、下記式に従って、運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ）を算出する。
ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ＝（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）／（（体重［ｋｇ］）×（運動時間［ｈｒ］））

この処理は、図９に示す運動種類・個人対応運動強度算出部３９が実行する。
図９に示す運動種類・個人対応運動強度算出部３９は、
（ａ）定常状態活動量解析部３３の算出した個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）、
（ｂ）個人情報データベース３５から取得した体重情報、
（ｃ）エアロバイク（登録商標）から取得した運動時間、
これらの情報を利用して、上記式に従って、運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ）を算出する。

図９に示す運動種類・個人対応運動強度算出部３９は、算出した運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ）を、運動種類対応ユーザ固有運動強度データベース４０に格納する。

このように、例えばエアロバイク（登録商標）のような運動機器を利用した場合、運動種類情報、例えばエアロバイク（登録商標）の負荷設定等の情報は、エアロバイク（登録商標）から直接取得が可能となる。従って、センサを利用した運動種類の推定処理を省略して、運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋ）を生成してデータベースに記録することができる。

なお、前述したように、このランプ試験において、呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）の最大時点の酸素摂取量が最高酸素摂取量＝ｐｅａｋＶＯ２である。
呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）が最大となるのは、エアロバイク（登録商標）の負荷を徐々に上げていき、ユーザ（被験者）が漕げなくなった時点の活動量であり、この時点の酸素摂取量が最高酸素摂取量＝ｐｅａｋＶＯ２となる。

呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆ，Ｕ，Ｋ）の最大値を、
最大呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量（ＥＥｒｅｆｍａｘ，Ｕ，Ｋ）
とする。
運動種類ユーザ固有運動強度データベース４０には、以下の算出式に従って、運動種類ユーザ固有運動強度最大値（ＭＥＴｓｍａｘ，Ｕ，Ｋ）が登録される。
ＭＥＴｓｍａｘ，Ｕ，Ｋ＝（ＥＥｒｅｆｍａｘ，Ｕ，Ｋ）／（（体重［ｋｇ］）×（運動時間［ｈｒ］））

［５－２．（第２フェーズ）病院外でのリハビリ実行フェーズにおいて、ユーザ端末が実行する処理のシーケンスについて］
次に、「（第２フェーズ）病院外でのリハビリ実行フェーズ」において、ユーザ端末３０が実行する処理のシーケンスについて説明する。

図１９は、「（第２フェーズ）病院外でのリハビリ実行フェーズ」において、ユーザ端末３０が実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。

なお、図１９に示すフローに従った処理は、ユーザ端末３０の記憶部に格納されたプログラムに従って実行することが可能である。例えばプログラム実行機能を有するＣＰＵ等のプロセッサによるプログラム実行処理として行うことができる。
以下、フローの各ステップの処理について、順次、説明する。

（ステップＳ１４１）
まず、ユーザ端末３０は、ステップＳ１４１において、センサ検出情報を入力し、
ユーザが実行中の運動の種類を推定する。すなわち推定運動種類（Ｋｅｓｔ）を決定する。

この処理は、図１２に示す運動情報推定部３２の実行する処理である。
運動情報推定部３２は、入力したセンサ検出情報ｄ３１に基づいて、ユーザ１１の運動の種類を推定する。例えば歩行（歩行速度＝４．０ｋｍ／ｈの平地歩行）、ランニング（速度＝７．０ｋｍ／ｈの平地ランニング）、エアロバイク（登録商標）（負荷量＝１２０Ｗ）等、ユーザ１１が実行中の運動の種類を推定する。

（ステップＳ１４２）
次に、ユーザ端末３０は、ステップＳ１４２において、運動種類対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０から、推定運動種類（Ｋｅｓｔ）に一致、または最も類似する運動種類のエントリを選択し、選択エントリの運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）を取得する。

この処理は、図１２に示す運動種類・個人対応運動強度取得部５１の実行する処理である。

運動種類・個人対応運動強度取得部５１は、運動情報推定部３２から入力した推定運動種類（Ｋｅｓｔ）に基づいて、図１１に示す登録データを持つ運動種類対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０を検索し、推定運動種類（Ｋｅｓｔ）と同じ、または最も類似する運動種類（Ｋ）に対応付けられて登録された運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）を取得する。

（ステップＳ１４３）
次に、ユーザ端末３０は、ステップＳ１４３において、推定運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）とユーザ体重に基づいて、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）を算出する。

この処理は、図１２に示す最高値対応酸素摂取量算出部５２の実行する処理である。
最高値対応酸素摂取量算出部５２は、
（ａ）運動種類・個人対応運動強度取得部５１から取得した運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ５１、
（ｂ）運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０から取得した運動種類ユーザ固有運動強度最大値（ＭＥＴｓｍａｘ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）、
これらのデータから、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）ｄ５２を算出する。

先に説明したように、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）は、以下の（式４）によって算出する。
最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）
＝（運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ））／（運動種類ユーザ固有運動強度最大値（ＭＥＴｓｍａｘ，Ｕ，Ｋｅｓｔ））・・・（式４）

すなわち、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）は、（運動種類ユーザ固有運動強度最大値（ＭＥＴｓｍａｘ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）対する、運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）の比率によって算出することができる。

（ステップＳ１４４）
次に、ユーザ端末３０は、ステップＳ１４４において、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）と、各運動の運動時間に基づいて、運動実施状況データを生成して、運動実施状況記録データベースに記録する。

この処理は、図１２に示す運動時間積算部５３の実行する処理である。
運動時間積算部５３は、最高値対応酸素摂取率算出部５２が算出した最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）ｄ５２を入力して、ユーザ１１の運動実施状況データｄ５３を生成して、運動実施状況記録データベース５４に記録する。

運動時間積算部５３は、予め規定したデータ生成期間（例えば１週間、１日など）ごとに、予め規定した最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）の区分に分類した運動実施状況データｄ５３を生成して、運動実施状況記録データベース５４に記録する。
運動実施状況記録データベース５４は、先に説明したように、図１３に示す記録データを有する。図１３に示すように、運動実施状況記録データベース５４には、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）の所定区分単位で、ユーザ１１が実行した運動時間が記録されている。
なお、図１３に示す運動実施状況記録データベース５４には、さらに、運動種類（Ｋｅｓｔ）対応の運動時間も記録した構成としている。

（ステップＳ１４５）
次に、ユーザ端末３０は、ステップＳ１４５において、運動実施状況記録データベース５４に記録された運動実施状況データと、運動処方情報データベース５５に記録された運動目標時間とを比較、解析して、運動実施状況解析結果を生成する。

この処理は、図１２に示す運動実施状況解析部５６の実行する処理である。
運動実施状況解析部５６は、運動実施状況記録データベース５４に記録されたデータを取得し、取得したデータと、予め医師等のリハビリ監督者から提供された運動処方とを比較して、運動実施状況解析結果ｄ５６を生成する。

なお、先に図１２、図１４を参照して説明したように、予め医師等のリハビリ監督者から提供された運動処方は、ユーザ端末３０の記憶部に運動処方情報データベース５５に記録されている。

運動実施状況解析部５６は、ユーザ１１の実運動時間が目標時間に達しているか否か、さらに実運動時間が目標時間に比較して過剰になっていないか等の解析処理を実行し、解析結果に基づいて、運動実施状況解析結果ｄ５６を生成する。

（ステップＳ１４６）
最後に、ユーザ端末３０は、ステップＳ１４６において、ステップＳ１４５で生成した運動実施状況解析結果を表示部に表示する。

この処理は、図１２に示す表示部５７を用いた表示処理である。
先に図１５を参照して説明したように、表示部５７には、運動実施状況解析結果ｄ５６として図１５（１）、（２）に示すような表示データが表示される。

ユーザ１１は、この表示データを見て、自己が実施したリハビリの運動が、運動処方に従った適切な運動であるか否かを確認することが可能となる。例えば、不足している運動を運動強度別に確認することが可能となり、各運動強度に応じた運動を的確に実行することができる。

［６．（実施例２）ユーザ端末と、病院端末間の通信を行う実施例について］
次に、実施例２として、ユーザ端末と、病院端末間の通信を行う実施例について説明する。

この実施例は、例えば先に図４を参照して説明した処理を実現するものである。
先に説明したように、図４は、「（第２フェーズ）病院外でのリハビリ実行フェーズ」の処理例を説明する図である。
図４に示す例は、ユーザ端末３０と、病院端末７０が通信を行う処理例である。
リハビリ実行者であるユーザ１１は、ユーザ端末３０を装着し、ユーザ１１の体等に装着したセンサ１２、例えば、加速度センサ、ジャイロ、地磁気センサ、気圧センサ等のセンサ１２のセンサ検出情報をユーザ端末３０に入力する。

ユーザ端末３０のデータ処理部は、センサ１２を介して取得するセンサ検出情報をそのまま、あるいは、解析結果を病院端末７０に送信する。
病院端末７０は、先に図３を参照して説明したユーザ端末３０において実行した処理と同様のデータ解析処理を実行する。
さらに、この解析結果に基づいて、ユーザ１１に対するアドバイス情報等を生成してユーザ端末３０に送信する。

ユーザ端末３０は、病院端末７０から受信したアドバイス情報を表示する。ユーザ１１は、この表示情報に基づいて、適切なリハビリが行われているか否かを確認することができる。

図２０は、上述した処理、すなわちユーザ端末３０と、病院端末７０間の通信を行う場合の各装置の構成例を示す図である。
図２０に示すユーザ端末３０と、病院端末７０の構成と、実行する処理について説明する。

ユーザ端末３０は、リハビリ実行者であるユーザ１１がリハビリとしての運動を実行中に身体に装着されている端末である。
ユーザ端末３０のセンサ検出情報入力部３１は、ユーザ１１の身体に装着したセンサ、例えば、加速度センサ、ジャイロ、地磁気センサ、気圧センサ等のセンサのセンサ検出情報ｄ３１を取得し、運動情報推定部３２に出力する。

運動情報推定部３２は、入力したセンサ検出情報ｄ３１に基づいて、ユーザ１１の運動の種類を推定する。例えば歩行（歩行速度＝４．０ｋｍ／ｈの平地歩行）、ランニング（速度＝７．０ｋｍ／ｈの平地ランニング）、エアロバイク（登録商標）（負荷量＝１２０Ｗ）等、ユーザ１１が実行中の運動の種類を推定する。

運動情報推定部３２は、推定結果である推定運動種類（Ｋｅｓｔ）を、運動種類・個人対応運動強度取得部５１に出力する。

運動種類・個人対応運動強度取得部５１は、運動情報推定部３２から入力した推定運動種類（Ｋｅｓｔ）ｄ３２に基づいて、運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０を検索し、推定運動種類（Ｋｅｓｔ）に対応付けられて登録された運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ５１を取得する。

運動種類・個人対応運動強度取得部５１がデータベースから取得した運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ５１は、最高値対応酸素摂取率算出部５２に出力される。

最高値対応酸素摂取率算出部５２は、運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０から、このデータベースに登録された個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）中の最大値を取得する。

運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０に登録された個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）中の最大値を、
運動種類ユーザ固有運動強度最大値（ＭＥＴｓｍａｘ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）とする。

最高値対応酸素摂取率算出部５２は、
（ａ）運動種類・個人対応運動強度取得部５１から取得した運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ５１、
（ｂ）運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０から取得した運動種類ユーザ固有運動強度最大値（ＭＥＴｓｍａｘ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）、
これらのデータから、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）ｄ５２を算出する。

最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）は、以下の（式４）によって算出する。
最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）
＝（運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ））／（運動種類ユーザ固有運動強度最大値（ＭＥＴｓｍａｘ，Ｕ，Ｋｅｓｔ））・・・（式４）

すなわち、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）は、（運動種類ユーザ固有運動強度最大値（ＭＥＴｓｍａｘ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）対する、運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）の比率によって算出することができる。

なお、先に図５を参照して説明したように、最高酸素摂取量（ｐｅａｋＶＯ２）は、身体が取り込む酸素量（酸素摂取量（ＶＯ２））の最大値であり、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）は、最高酸素摂取量（ｐｅａｋＶＯ２）に対する実酸素摂取量（ＶＯ２）の比率である。

最高値対応酸素摂取率算出部５２が算出した最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）ｄ５２は、運動時間積算部５３に出力される。

運動時間積算部５３は、最高値対応酸素摂取率算出部５２が算出した最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）ｄ５２を入力して、ユーザ１１の運動実施状況データｄ５３を生成して、運動実施状況記録データベース５４に記録する。

運動実施状況記録データベース５４に記録されたユーザ１１の運動実施状況データは、例えば１週間毎等、定期的に通信部６１を介して、病院端末７０に送信される。図２０に示す運動実施状況データｄ５４である。

病院端末７０の通信部７１は、ユーザ端末３０から送信される運動実施状況データｄ５４を受信し、運動実施状況解析部７２に転送する。
運動実施状況解析部７２は、ユーザ端末３０から受信した運動実施状況データｄ５４を取得し、取得したデータと、予め病院で作成したユーザ１１対応の運動処方とを比較して、運動実施状況解析結果ｄ７２を生成して通信部７１を介してユーザ端末３０に送信する。

なお、予め病院で作成したユーザ１１対応の運動処方は、病院端末７０の記憶部に運動処方情報データベース７３として記録されている。
運動処方情報データベース７３には、先に図１４を参照して説明したユーザ端末３０の記憶部に格納された運動処方情報データベース５５のデータと同様のデータが記録されている。

病院端末７０の運動実施状況解析部７２は、以下のデータを取得して比較処理を行う。
（ａ）ユーザ端末３０から受信した運動実施状況データｄ５４に記録されたユーザ１１が実行した実運動時間（最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）の区分単位）
（ｂ）運動処方情報データベース７３に記録されたユーザ１１が実行すべき目標運動時間（最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）の区分単位）

運動実施状況解析部７２は、上記２つのデータを比較して、ユーザ１１の実運動時間が目標時間に達しているか否か、さらに実運動時間が目標時間に比較して過剰になっていないか等の解析処理を実行し、解析結果に基づいて、運動実施状況解析結果ｄ７２を生成する。

病院端末７０の運動実施状況解析部７２が生成した運動実施状況解析結果ｄ７２は、通信部７１を介してユーザ端末３０に送信される。
ユーザ端末３０の通信部６１は、病院端末７０から受信した運動実施状況解析結果ｄ７２を表示部５７に出力する。

ユーザ端末３０の表示部５７に表示される運動実施状況解析結果ｄ７２は、例えば先に図１５を参照して説明したデータである。
図１５には、以下の２つの表示データ例を示している。
（１）実運動時間が目標時間にほぼ一致している場合
（２）実運動時間が目標時間に足りない場合

（１）実運動時間が目標時間にほぼ一致している場合には、図１５（１）に示すように、例えば以下のメッセージが表示される。
「今週は、全ての運動実施目標時間を達成しました。来週も、この調子で頑張りましょう」

一方、（２）実運動時間が目標時間に足りない場合は、（２ａ）に示すように、
「今週はまだ運動実施目標時間を達成していません。まだまだ間に合います。」
このようなメッセージが表示され、さらに、ユーザが、
「不足している運動内容を確認」
このメッセージ表示領域をタップすると、（２ｂ）に示すように、各運動強度内容の具体的な、不足時間と、運動内容が表示される。

ユーザ１１は、この表示データを見て、自己が実施したリハビリの運動が、運動処方に従った適切な運動であるか否かを確認することが可能となる。例えば、不足している運動を運動強度別に確認することが可能となり、各運動強度に応じた運動を的確に実行することができる。

次に、図２１に示すフローチャートを参照して、本実施例においてユーザ端末３０が実行する処理のシーケンスについて説明する。
なお、図２１に示すフローに従った処理は、ユーザ端末３０の記憶部に格納されたプログラムに従って実行することが可能である。例えばプログラム実行機能を有するＣＰＵ等のプロセッサによるプログラム実行処理として行うことができる。
以下、フローの各ステップの処理について、順次、説明する。

（ステップＳ１５１）
まず、ユーザ端末３０は、ステップＳ１５１において、センサ検出情報を入力し、
ユーザが実行中の運動の種類を推定する。すなわち推定運動種類（Ｋｅｓｔ）を決定する。

この処理は、図２０に示す運動情報推定部３２の実行する処理である。
運動情報推定部３２は、入力したセンサ検出情報ｄ３１に基づいて、ユーザ１１の運動の種類を推定する。例えば歩行（歩行速度＝４．０ｋｍ／ｈの平地歩行）、ランニング（速度＝７．０ｋｍ／ｈの平地ランニング）、エアロバイク（登録商標）（負荷量＝１２０Ｗ）等、ユーザ１１が実行中の運動の種類を推定する。

（ステップＳ１５２）
次に、ユーザ端末３０は、ステップＳ１５２において、運動種類対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０から、推定運動種類（Ｋｅｓｔ）に一致、または最も類似する運動種類のエントリを選択し、選択エントリの運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）を取得する。

この処理は、図２０に示す運動種類・個人対応運動強度取得部５１の実行する処理である。

運動種類・個人対応運動強度取得部５１は、運動情報推定部３２から入力した推定運動種類（Ｋｅｓｔ）に基づいて、図１１に示す登録データを持つ運動種類対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０を検索し、推定運動種類（Ｋｅｓｔ）と同じ、または最も類似する運動種類（Ｋ）に対応付けられて登録された運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）を取得する。

（ステップＳ１５３）
次に、ユーザ端末３０は、ステップＳ１５３において、推定運動種類・個人対応運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）とユーザ体重に基づいて、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）を算出する。

この処理は、図２０に示す最高値対応酸素摂取量算出部５２の実行する処理である。
最高値対応酸素摂取量算出部５２は、
（ａ）運動種類・個人対応運動強度取得部５１から取得した運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ５１、
（ｂ）運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０から取得した運動種類ユーザ固有運動強度最大値（ＭＥＴｓｍａｘ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）、
これらのデータから、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）ｄ５２を算出する。

先に説明したように、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）は、以下の（式４）によって算出する。
最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）
＝（運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ））／（運動種類ユーザ固有運動強度最大値（ＭＥＴｓｍａｘ，Ｕ，Ｋｅｓｔ））・・・（式４）

すなわち、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）は、（運動種類ユーザ固有運動強度最大値（ＭＥＴｓｍａｘ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）対する、運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）の比率によって算出することができる。

（ステップＳ１５４）
次に、ユーザ端末３０は、ステップＳ１５４において、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）と、各運動の運動時間に基づいて、運動実施状況データを生成して、運動実施状況記録データベースに記録する。

この処理は、図２０に示す運動時間積算部５３の実行する処理である。
運動時間積算部５３は、最高値対応酸素摂取率算出部５２が算出した最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）ｄ５２を入力して、ユーザ１１の運動実施状況データｄ５３を生成して、運動実施状況記録データベース５４に記録する。

運動時間積算部５３は、予め規定したデータ生成期間（例えば１週間、１日など）ごとに、予め規定した最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）の区分に分類した運動実施状況データｄ５３を生成して、運動実施状況記録データベース５４に記録する。
運動実施状況記録データベース５４は、先に説明したように、図１３に示す記録データを有する。図１３に示すように、運動実施状況記録データベース５４には、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）の所定区分単位で、ユーザ１１が実行した運動時間が記録されている。
なお、図１３に示す運動実施状況記録データベース５４には、さらに、運動種類（Ｋｅｓｔ）対応の運動時間も記録した構成としている。

（ステップＳ１５５）
次に、ユーザ端末３０は、ステップＳ１５５において、運動実施状況記録データベース５４に記録された運動実施状況データを病院端末７０に送信する。

（ステップＳ１５６）
最後に、ユーザ端末３０は、ステップＳ１５６において、病院端末７０から受信した運動実施状況解析結果を表示部に表示する。

この処理は、図２０に示す表示部５７を用いた表示処理である。
先に図１５を参照して説明したように、表示部５７には、運動実施状況解析結果として図１５（１）、（２）に示すような表示データが表示される。

ユーザ１１は、この表示データを見て、自己が実施したリハビリの運動が、運動処方に従った適切な運動であるか否かを確認することが可能となる。例えば、不足している運動を運動強度別に確認することが可能となり、各運動強度に応じた運動を的確に実行することができる。

次に、図２２に示すフローチャートを参照して、病院端末７０が実行する処理のシーケンスについて説明する。
なお、図２２に示すフローに従った処理は、病院端末７０の記憶部に格納されたプログラムに従って実行することが可能である。例えばプログラム実行機能を有するＣＰＵ等のプロセッサによるプログラム実行処理として行うことができる。
以下、フローの各ステップの処理について、順次、説明する。

（ステップＳ１６１）
まず、病院端末７０は、ステップＳ１６１において、ユーザ端末３０から、運動実施状況記録データベース５４に記録された運動実施状況データを受信する。

（ステップＳ１６２）
次に、病院端末７０は、ステップＳ１６２において、ユーザ端末３０から受信した運動実施状況データと、運動処方情報データベース７３に記録された運動目標時間とを比較、解析して、運動実施状況解析結果を生成する。

この処理は、図２０に示す運動実施状況解析部７２の実行する処理である。
運動実施状況解析部７２は、ユーザ端末３０から受信した運動実施状況データと、予め医師等のリハビリ監督者が作成した運動処方であり、運動処方情報データベース７３に記録された運動処方との比較処理を実行する。

運動実施状況解析部７２は、ユーザ１１の実運動時間が目標時間に達しているか否か、さらに実運動時間が目標時間に比較して過剰になっていないか等の解析処理を実行し、解析結果に基づいて、運動実施状況解析結果ｄ７２を生成する。

（ステップＳ１６３）
最後に、病院端末７０は、ステップＳ１６３において、ステップＳ１６２で生成した運動実施状況解析結果を、通信部７１を介してユーザ端末３０に送信する。

この送信処理の後、図２１に示すフローのステップＳ１５６の処理が実行される。
すなわち、ステップＳ１５６において、病院端末７０から受信した運動実施状況解析結果を表示部に表示する。
ユーザ１１は、この表示データを見て、自己が実施したリハビリの運動が、運動処方に従った適切な運動であるか否かを確認することが可能となる。例えば、不足している運動を運動強度別に確認することが可能となり、各運動強度に応じた運動を的確に実行することができる。

［７．その他の実施例について］
次に上述した実施例の他の実施例について説明する。
以下に示す複数の実施例について説明する。
（実施例３）運動負荷の解析結果に基づいて、心電図（ＥＣＧ：ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）計測を促す実施例
（実施例４）地図を用いた歩行やランニングのルート情報を提示する実施例
（実施例５）運動処方の更新処理を行う実施例

［７－１．（実施例３）運動負荷の解析結果に基づいて、心電図（ＥＣＧ：ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）計測を促す実施例］
まず、実施例３として、運動負荷の解析結果に基づいて、心電図（ＥＣＧ：ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）計測を促す実施例について説明する。

ユーザ１１が退院後、リハビリとしての運動を行っている場合、過度な運動をすると心臓への負担が増加して危険な状態に陥ることがある。
実施例３は、このような危険を防止する実施例である。

ユーザ１１が退院後、リハビリとしての運動を行っている間、ユーザ１１の脈拍数を取得し、脈拍数が規定の範囲外になったことが検出された場合、心電図（ＥＣＧ：ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）の計測を促すための警告情報を出力する。
警告情報は、ユーザ端末３０の表示部に対する警告情報の表示や、振動、音などを利用する構成としてもよい。

図２３は、本実施例３に従った処理を実行するユーザ端末３０の構成を示すブロック図である。
図２３に示すユーザ端末３０の記憶部には、運動処方情報データベース６４が記録されている。

本実施例で利用する運動処方情報データベース６４のデータ構成例について図２４を参照して説明する。
本実施例で利用する運動処方情報データベース６４は、先に図１４を参照して説明したデータ、すなわち、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）の所定区分単位で、ユーザ１１が実行すべき、運動時間に併せて、医師等のリハビリ監督者の判断の元に生成されたユーザ１１対応の脈拍数規定範囲（正常値範囲）と、心拍数上限値（正常値上限値）が記録されている。

図２３に戻り、ユーザ端末３０の構成と処理について説明する。
センサ検出値入力部６１は、リハビリとしての運動を行うユーザ１１に備えられたセンサから心拍値、脈拍値を入力する。

なお、リハビリ開始直後は、ユーザ１１は、脈拍検出センサを装着し、脈拍値のみを計測する。
センサ検出値入力部６１が取得した脈拍値ｄ６１ａは、脈拍上限漸近判定部６２に入力される。

脈拍上限漸近判定部６２は、センサ検出値入力部６１から入力した脈拍値ｄ６１ａと、運動処方情報データベース６４に記録されたユーザ１１対応の脈拍数規定範囲（正常値範囲）を比較し、脈拍値ｄ６１ａが、データベースに登録された脈拍数規定範囲（正常値範囲）内にあるか否かを判定する。

脈拍値ｄ６１ａが、データベースに登録された脈拍数規定範囲（正常値範囲）内にある場合は、正常範囲内であることを示す判定情報を指示情報生成部６５に出力する。
指示情報生成部６５は、正常値であることを示す指示情報ｄ６５を生成して出力部（表示部等）６６に出力する。

一方、脈拍上限漸近判定部６２が、センサ検出値入力部６１から入力した脈拍値ｄ６１ａが、データベースに登録された脈拍数規定範囲（正常値範囲）内にないと判定した場合は、正常範囲外であることを示す判定情報を指示情報生成部６５に出力する。
指示情報生成部６５は、ユーザ１１に心拍値を検出するための心拍計の装着を促すメッセージ、あるいは警告音、ランプ発光等の指示情報ｄ６５を生成して出力部（表示部等）６６に出力する。

具体的には、例えば図２５（１）に示すような表示データをユーザ端末３０の出力部（表示部）６６に出力する。
ユーザ１１は、この指示情報ｄ６５に応じて、心拍値を検出するための心拍計を装着してリハビリとしての運動を継続する。

次に、心拍値を検出するための心拍計を装着した後の処理について説明する。
センサ検出値入力部６１は、ユーザ１１が装着した心拍計からユーザ１１の心拍値を取得する。
なお、心拍値を検出するための心拍計としては、例えば左右手の電位差を計測する第ＩＩ誘導方式を用いた心拍計や、ウェアラブルデバイス型の心拍計などが利用可能である。

センサ検出値入力部６１が取得した心拍値ｄ６１ｂは、心拍上限漸近判定部６３に入力される。
心拍上限漸近判定部６３は、センサ検出値入力部６１から入力した心拍値ｄ６１ｂと、運動処方情報データベース６４に記録されたユーザ１１対応の心拍数上限値（正常値上限）を比較し、心拍値ｄ６１ｂが、データベースに登録された心拍数上限値（正常値上限）以下にあるか否かを判定する。

心拍値ｄ６１ｂが、データベースに登録された心拍数上限値（正常値上限）以下にある場合は、正常範囲内であることを示す判定情報を指示情報生成部６５に出力する。
指示情報生成部６５は、正常値であることを示す指示情報ｄ６５を生成して出力部（表示部等）６６に出力する。

一方、心拍上限漸近判定部６３が、センサ検出値入力部６１から入力した心拍値ｄ６１ｂが、データベースに登録された心拍数上限値（正常値上限）以下でないと判定した場合は、心拍が上限を超えていることを示す判定情報を指示情報生成部６５に出力する。
指示情報生成部６５は、ユーザ１１に運動の中止を促すメッセージ、あるいは警告音、ランプ発光等の指示情報ｄ６５を生成して出力部（表示部等）６６に出力する。

具体的には、例えば図２５（２）に示すような表示データをユーザ端末３０の出力部（表示部）６６に出力する。
ユーザ１１は、この指示情報ｄ６５に応じて、運動を中止する。
このような構成とすることで、ユーザ１１は運動の継続による過度な心臓負荷を発生させることを防止でき、安全なリハビリを行うことができる。

次に、図２６に示すフローチャートを参照して、本実施例３の処理シーケンスについて説明する。
以下、各ステップの処理について、順次、説明する。

（ステップＳ１８１）
まず、ユーザ端末３０は、ステップＳ１８１において、脈拍値を取得する。

この処理は、図２３に示すセンサ検出値入力部６１が実行する処理である。
ユーザ１１は、脈拍検出センサを装着してリハビリとしての運動を実行している。センサ検出値入力部６１が取得した脈拍値ｄ６１ａは、脈拍上限漸近判定部６２に入力される。

（ステップＳ１８２）
次に、ユーザ端末３０は、ステップＳ１８２において、センサ検出値入力部６１から入力した脈拍値ｄ６１ａと、運動処方情報データベース６４に記録されたユーザ１１対応の脈拍数規定範囲（正常値範囲）を比較し、脈拍値ｄ６１ａが、データベースに登録された脈拍数規定範囲（正常値範囲）内にあるか否かを判定する。

脈拍値ｄ６１ａが、データベースに登録された脈拍数規定範囲（正常値範囲）内にある場合は、ステップＳ１８１に戻り、脈拍値の取得処理を継続する。
なお、この場合、脈拍値が正常範囲内であることを示す判定情報を指示情報生成部６５に出力し、指示情報生成部６５が、正常値であることを示す指示情報ｄ６５を生成して出力部（表示部等）６６に出力してもよい。

一方、ステップＳ１８２において、センサ検出値入力部６１から入力した脈拍値ｄ６１ａが、データベースに登録された脈拍数規定範囲（正常値範囲）内でないと判定した場合は、ステップＳ１８３に進む。

（ステップＳ１８３）
ステップＳ１８２において、脈拍値ｄ６１ａが、脈拍数規定範囲（正常値範囲）内でないと判定した場合は、ステップＳ１８３に進む。

この場合、ユーザ端末３０は、ステップＳ１８３において、正常範囲外であることを示す判定情報を指示情報生成部６５に出力し、指示情報生成部６５が、ユーザ１１に心拍値を検出するための心拍計の装着を促すメッセージ、あるいは警告音、ランプ発光等の指示情報ｄ６５を生成して出力部（表示部等）６６に出力する。

具体的には、例えば図２５（１）に示すような表示データをユーザ端末３０の出力部（表示部）６６に出力する。
ユーザ１１は、この指示情報ｄ６５に応じて、心拍値を検出するための心拍計を装着してリハビリとしての運動を継続する。

（ステップＳ１８４）
ユーザ１１は、心拍値を検出するための心拍計を装着してリハビリとしての運動を継続する。
ユーザ端末３０は、ステップＳ１８４において、ユーザ１１が装着した心拍計からユーザ１１の心拍値を取得する。

この処理は、図２３に示すセンサ検出値入力部６１が実行する処理である。
ユーザ１１は、心拍計を装着してリハビリとしての運動を実行している。センサ検出値入力部６１が取得した心拍値ｄ６１ｂは、心拍上限漸近判定部６３に入力される。

（ステップＳ１８５）
次に、ユーザ端末３０は、ステップＳ１８５において、センサ検出値入力部６１から入力した心拍値ｄ６１ｂと、運動処方情報データベース６４に記録されたユーザ１１対応の心拍数上限値（正常値上限）を比較し、心拍値ｄ６１ｂが、データベースに登録された心拍数上限値（正常値上限）以下であるか否かを判定する。

心拍値ｄ６１ｂが、データベースに登録された心拍数上限値（正常値上限）以下の場合は、ステップＳ１８４に戻り、心拍値の取得処理を継続する。
なお、この場合、心拍値が正常範囲内であることを示す判定情報を指示情報生成部６５に出力し、指示情報生成部６５が、正常値であることを示す指示情報ｄ６５を生成して出力部（表示部等）６６に出力してもよい。

一方、ステップＳ１８５において、センサ検出値入力部６１から入力した心拍値ｄ６１ｂが、データベースに登録された心拍数上限値（正常値上限）以下でないと判定した場合は、ステップＳ１８６に進む。

（ステップＳ１８６）
ステップＳ１８５において、心拍値ｄ６１ｂが、心拍数上限値（正常値上限）以下でないと判定した場合は、ステップＳ１８６に進む。

この場合、ユーザ端末３０は、ステップＳ１８６において、心拍値ｄ６１ｂが、心拍数上限値（正常値上限）以下でないことを示す判定情報を指示情報生成部６５に出力し、指示情報生成部６５が、ユーザ１１に運動を中止することを促すメッセージ、あるいは警告音、ランプ発光等の指示情報ｄ６５を生成して出力部（表示部等）６６に出力する。

具体的には、例えば図２５（２）に示すような表示データをユーザ端末３０の出力部（表示部）６６に出力する。
ユーザ１１は、この指示情報ｄ６５に応じて、運動を中止する。
このような構成とすることで、ユーザ１１は運動の継続による過度な心臓負荷を発生させることを防止でき、安全なリハビリを行うことができる。

［７－２．（実施例４）地図を用いた歩行やランニングのルート情報を提示する実施例］
次に、実施例４として、地図を用いた歩行やランニングのルート情報を提示する実施例について説明する。

実施例４は、ユーザ１１が、リハビリの運動として歩行やランニングを行う場合に、最適な歩行やランニングのルート情報を、地図を用いて提供する実施例である。
具体的には、例えば、図２７に示すようにユーザ端末３０の表示部に地図を表示して、最適な歩行やランニングのルート情報をユーザ１１に提供する。

図２８は、本実施例４の処理を実行するユーザ端末３０と、地理情報サーバ９０の構成と処理について説明する図である。
図２８を参照して、ユーザ端末３０と、地理情報サーバ９０を利用した本実施例４の処理について説明する。

ユーザ端末３０は、リハビリ実行者であるユーザ１１がリハビリとしての運動を実行中に身体に装着している端末である。
ユーザ端末３０のセンサ検出情報入力部８１は、ユーザ１１の身体に装着したセンサ、例えば、位置センサ、加速度センサ、ジャイロ、地磁気センサ、気圧センサ等のセンサのセンサ検出情報ｄ８１を取得し、運動情報推定部８２に出力する。

さらに、本実施例ではセンサ検出情報ｄ８１に含まれる位置センサのセンサ検出情報（位置情報）ｄ８１ａ、すなわちユーザ１１の位置を示す位置情報であるセンサ検出情報（位置情報）ｄ８１ａを、通信部８７を介して地理情報提供サーバ９０に送信する。

次にユーザ端末３０の運動情報推定部８２以下の処理について説明する。
運動情報推定部８２は、入力したセンサ検出情報ｄ８１に基づいて、ユーザ１１の運動の種類を推定する。例えば歩行（歩行速度＝４．０ｋｍ／ｈの平地歩行）、ランニング（速度＝７．０ｋｍ／ｈの平地ランニング）、エアロバイク（登録商標）（負荷量＝１２０Ｗ）等、ユーザ１１が実行中の運動の種類を推定する。

運動情報推定部８２は、推定結果である推定運動種類（Ｋｅｓｔ）を、運動種類・個人対応運動強度取得部８３に出力する。
運動種類・個人対応運動強度取得部８３は、運動情報推定部８２から入力した推定運動種類（Ｋｅｓｔ）ｄ８２に基づいて、運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０を検索し、推定運動種類（Ｋｅｓｔ）に対応付けられて登録された運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ８３を取得する。

運動種類・個人対応運動強度取得部８３がデータベースから取得した運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ８３は、最高値対応酸素摂取率算出部８４に出力される。

最高値対応酸素摂取率算出部８４は、運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０から、このデータベースに登録された個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）中の最大値を取得する。

運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０に登録された個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）中の最大値を、
運動種類ユーザ固有運動強度最大値（ＭＥＴｓｍａｘ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）とする。

最高値対応酸素摂取率算出部８４は、
（ａ）運動種類・個人対応運動強度取得部８３から取得した運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ８３、
（ｂ）運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０から取得した運動種類ユーザ固有運動強度最大値（ＭＥＴｓｍａｘ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）、
これらのデータから、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）ｄ８４を算出する。

最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）は、以下の（式４）によって算出する。
最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）
＝（運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ））／（運動種類ユーザ固有運動強度最大値（ＭＥＴｓｍａｘ，Ｕ，Ｋｅｓｔ））・・・（式４）

すなわち、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）は、（運動種類ユーザ固有運動強度最大値（ＭＥＴｓｍａｘ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）対する、運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）の比率によって算出することができる。

なお、先に図５を参照して説明したように、最高酸素摂取量（ｐｅａｋＶＯ２）は、身体が取り込む酸素量（酸素摂取量（ＶＯ２））の最大値であり、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）は、最高酸素摂取量（ｐｅａｋＶＯ２）に対する実酸素摂取量（ＶＯ２）の比率である。

最高値対応酸素摂取率算出部８４が算出した最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）ｄ８４は、運動処方対応行動ルート情報検索部８６に出力される。

運動処方対応行動ルート情報検索部８６は、最高値対応酸素摂取率算出部８４が算出した最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）ｄ８４を入力し、さらに運動処方情報データベース８５に記録された運動処方情報を参照して、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）を実現する運動処方情報ｄ８６ａを生成する。
なお、運動処方情報データベース８５には、先に図１４を参照して説明したデータと同様のデータが記録されている。

運動処方対応行動ルート情報検索部８６が生成した最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）を実現する運動処方情報ｄ８６ａは、通信部８７を介して地理情報提供サーバ９０に送信される。

地理情報提供サーバ９０は、以下の２つの情報をユーザ端末３０から受信する。
（ａ）ユーザの現在位置を示すセンサ検出情報（位置情報）ｄ８１ａ、
（ｂ）運動処方対応行動ルート情報検索部８６が生成した最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）を実現する運動処方情報ｄ８６ａ、

地理情報提供サーバ９０は、通信部９１を介して、これら２つの情報を入力し、入力情報を運動処方対応行動ルート情報生成部９２に転送する。

運動処方対応行動ルート情報生成部９２は、入力した上記情報（ａ），（ｂ）と、地理情報データベース９３に格納された地図情報等を用いて、運動処方対応行動ルート情報ｄ９２を生成する。

なお、地理情報データベース９３には、地図情報の他、地図上の道路等の詳細情報が記録されている。
例えば、図２９に示すように、地図上の道路の勾配情報、階段、バス路線情報、さらに各道路の位置情報等が記録されている。

運動処方対応行動ルート情報生成部９２は、入力した上記情報（ａ），（ｂ）と、図２９に示すような地図上の道路の詳細情報を含む地理情報データベース９３に格納された地図情報等を用いて、運動処方対応行動ルート情報ｄ９２を生成する。

運動処方対応行動ルート情報ｄ９２は、ユーザ端末３０の運動処方対応行動ルート情報検索部８６が生成した最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）を実現する運動処方情報ｄ８６ａに一致、または類似する運動が可能な地理上のルート情報から構成される。
具体的には、図２７に示すようなユーザが移動可能な地図上のルート情報を含むデータである。

地理情報提供サーバ９０は、運動処方対応行動ルート情報生成部９２が生成した運動処方対応行動ルート情報ｄ９２を、通信部９１を介してユーザ端末３０に送信する。

ユーザ端末３０は、地理情報提供サーバ９０が送信した運動処方対応行動ルート情報ｄ９２を、通信部８７を介して受信し、運動処方対応ルート情報検索部８６に転送する。

運動処方対応ルート情報検索部８６は、地理情報提供サーバ９０から受信した運動処方対応行動ルート情報ｄ９２と、運動処方情報データベース８５に記録された運動処方情報に基づいて表示データｄ８６ｂを生成し、表示部８８に表示する。

運動処方対応ルート情報検索部８６が生成する表示データｄ８６ｂは、図２７に示すように地図上にユーザが実行すべき運動種類とルートを示す情報を含む表示データである。

ユーザ１１は、この表示データを見て、自分が行う運動、機具体的には歩行ルートや歩行速度を確認して、適切なリハビリとしての運動を行うことができる。

［７－３．（実施例５）運動処方の更新処理を行う実施例］
次に、実施例５として、運動処方の更新処理を行う実施例について説明する。

ユーザ１１が退院後、リハビリとしての運動を行う期間は長期間に及ぶ場合もあり、リハビリの効果も人によって異なるため、リハビリとして実行すべき運動は、退院時に設定した運動処方情報と異なってくることがある。
このような場合、病院の医師等のリハビリ監督者は、運動処方を更新して、更新した運動処方情報を、遂次、ユーザ１１に提供することが必要となる。
実施例５は、このような運動処方更新処理を可能とした実施例である。

図３０以下を参照して、運動処方更新処理を実行するための構成と処理について説明する。
図３０は、本実施例５の運動処方更新処理を実行するユーザ端末３０と病院端末７０の構成と処理を説明する図である。

ユーザ端末３０の構成は、先に実施例２として説明した図２０に示すユーザ端末３０の構成とほぼ同様の構成であり、各構成要素には、図２０と同様の参照番号を示している。
図３０に示すユーザ端末３０と、病院端末７０の構成と、実行する処理について説明する。

ユーザ端末３０は、リハビリ実行者であるユーザ１１がリハビリとしての運動を実行中に身体に装着されている端末である。
ユーザ端末３０のセンサ検出情報入力部３１は、ユーザ１１の身体に装着したセンサ、例えば、加速度センサ、ジャイロ、地磁気センサ、気圧センサ等のセンサのセンサ検出情報ｄ３１を取得し、運動情報推定部３２に出力する。

運動情報推定部３２は、入力したセンサ検出情報ｄ３１に基づいて、ユーザ１１が実行中の運動の種類を推定する。
運動情報推定部３２は、推定結果である推定運動種類（Ｋｅｓｔ）を、運動種類・個人対応運動強度取得部５１に出力する。

運動種類・個人対応運動強度取得部５１は、運動情報推定部３２から入力した推定運動種類（Ｋｅｓｔ）ｄ３２に基づいて、運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０を検索し、推定運動種類（Ｋｅｓｔ）に対応付けられて登録された運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ５１を取得する。

運動種類・個人対応運動強度取得部５１がデータベースから取得した運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ５１は、最高値対応酸素摂取率算出部５２に出力される。

最高値対応酸素摂取率算出部５２は、運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０から、このデータベースに登録された個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）中の最大値を取得する。
最高値対応酸素摂取率算出部５２は、
（ａ）運動種類・個人対応運動強度取得部５１から取得した運動種類、個人対応ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）ｄ５１、
（ｂ）運動種類ユーザ固有運動強度（ＭＥＴｓ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）データベース４０から取得した運動種類ユーザ固有運動強度最大値（ＭＥＴｓｍａｘ，Ｕ，Ｋｅｓｔ）、
これらのデータから、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）ｄ５２を算出する。

最高値対応酸素摂取率算出部５２が算出した最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）ｄ５２は、運動時間積算部５３に出力される。
運動時間積算部５３は、最高値対応酸素摂取率算出部５２が算出した最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）ｄ５２を入力して、ユーザ１１の運動実施状況データｄ５３を生成する。

運動時間積算部５３が生成したユーザ１１の運動実施状況データｄ５３は、運動実施状況解析部５６に入力されるとともに、通信部６１を介して、病院端末７０に送信される。

病院端末７０は、通信部７１を介して、ユーザ端末３０から送信される運動実施状況データｄ５３を受信し、受信した運動実施状況データｄ５３を運動実施状況記録データベース７５に記録する。

病院端末７０の記憶部に格納される運動実施状況記録データベース７５の例を図３１に示す。
図３１に示すように、病院端末７０の記憶部に格納される運動実施状況記録データベース７５には、ユーザ単位の運動実施状況記録データが記録される。
ユーザ単位の運動実施状況記録データは、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）の所定区分単位で、各ユーザが実行した運動時間が記録されている。さらに、運動種類（Ｋ）対応の運動時間も記録した構成を有している。

なお、図３１に示す例は、週単位で記録データを生成して記録した例である。すなわち、各ユーザが１週間の間で実行した運動時間を、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）の所定区分単位で記録し、さらに、運動種類単位で記録したデータ記録例である。

病院端末７０の運動処方更新部７７は、ユーザ端末３０から受信した受信した運動実施状況データｄ５３を解析する。
病院端末７０の運動処方更新部７７は、この運動実施状況データの解析処理に際して、必要に応じて、運動処方情報データベース７６に記録されたユーザ１１対応の運動処方情報の更新処理を行う。

すなわち、運動処方更新部７７は、図３０に示すように、運動処方情報データベース７６に記録されたユーザ１１対応の更新前運動処方ｄ７６を読み出して、ユーザ端末３０から受信した受信した運動実施状況データｄ５３の解析結果に応じて、新たな更新後運動処方ｄ７７を生成して運動処方情報データベース７６に記録する。

図３２に、病院端末７０の記憶部に格納される運動処方情報データベース７６の例を示す。
図３２に示すように、運動処方情報データベース７６には、先に図３１を参照して説明した運動実施状況記録データベース７５と同様、最高値対応酸素摂取率（％ｐｅａｋＶＯ２）の所定区分単位で、各ユーザが実行すべき、運動時間が記録されている。
なお、図３２に示す運動処方情報データベース７６は、先に説明した図３１に示す運動実施状況記録データベース７５と同様、週単位の運動目標時間を記録した例である。

運動処方更新部７７における運動処方更新処理は、例えば医師等のリハビリ監督者の確認の下で実行される。
具体的には、例えば、運動処方操作ＵＩ部７８にユーザ単位の運動処方情報を表示し、医師等のリハビリ監督者が表示データを確認し、必要に応じて運動処方の変更処理、すなわち更新処理を行う。

図３３は、運動処方操作ＵＩ部７８に表示されるにユーザ単位の運動処方情報の一つの表示例である。
医師等のリハビリ監督者がこの表示データを確認し、運動処方の変更処理、すなわち更新処理を行う必要があると判断した場合は、右端の更新アイコンをクリックする。
クリック処理により、例えば図３４に示すような個人ユーザ対応の詳細な運動処方情報が表示される。

図３４に示す個人対応の運動処方情報は、中段に現在（１２週目）の運動処方、下段に過去（１週目～１１週目）の運動実績を示した情報となっている。
中段に現在（１２週目）の運動処方は、週単位でユーザ（リハビリ実行者）が実行すべき運動の時間（分（ｍｉｎ））を運動負荷ごとに区分して示した情報となっている。
下段の過去（１週目～１１週目）の運動実績は、週単位でユーザ（リハビリ実行者）が、実際に実行した運動の時間（分（ｍｉｎ））を運動負荷ごとに区分して示した情報である。

下段の過去（１週目～１１週目）の運動実績に示すポイントＡは、３週目から４週目の時期に、運動負荷８０％から運動負荷７０％に推移していることが確認されるポイントである。
このポイントＡは、ユーザ（リハビリ実行者）が、同じ運動強度の運動を行った場合、ユーザの心肺機能が上昇し、運動負荷が下がってきていることを示すポイントである。

また、ポイントＢは、運動処方をメニューＡからメニューＢへ切り替えたポイントを示している。このポイントＢは、運動処方の更新が行われた時点を示しており、運動処方メニューを各週で明示した構成とすることで、運動処方更新による影響の確認が容易となる。

図３５は、運動処方メニューＡと運動処方メニューＢの具体例を示している。このように、各メニューは、運動負荷単位でユーザが実行すべき運動の時間（分（ｍｉｎ））を運動負荷ごとに区分して示した情報となっている。

図３４の下段の過去（１週目～１１週目）の運動実績に示す「確認」アイコンをクリックすると、その週の具体的な運動内容が表示される。
例えば図３６に示すように、ユーザがその週に実際に実行した運動の内容を示す詳細情報が表示される。

医師等のリハビリ監督者がこれらの表示データを確認し、運動処方の変更処理、すなわち更新処理を行う必要があると判断した場合は、図３４に示す表示データ中の中段の現在（１２週目）の運動処方の右端の「変更アイコン」をクリックする。

このクリック処理により、運動処方の変更処理、すなわち更新処理用の表示画面を伴うＵＩが表示される。
図３７に更新処理用のＵＩの具体例を示す。

図３７に示すように、更新処理用のＵＩには、週単位でユーザが行うべき運動時間（分（ｍｉｎ））を各運動負荷単位で区分して設定可能な表が表示される。
この表には、ユーザの運動実績等に基づいてシステムが自動算出した推薦データ（（Ａ）システムによる推薦）と、医師等のリハビリ監督者による手動入力欄（（Ｂ）手動入力）が設定されている。

医師等のリハビリ監督者は、（Ａ）システムによる推薦データを選択することも可能であり、手動入力欄（（Ｂ）手動入力）に任意のデータを入力することも可能である。
さらに、（Ａ），（Ｂ）のいずれかを選択して右端の決定アイコンをクリックすることで、現在の週の更新運動処方が決定される。

運動処方操作ＵＩ部７８における操作情報は、運動処方更新部７７に入力され、運動処方更新部７７は、運動処方操作ＵＩ部７８における操作情報に従って、運動処方の更新処理を行う。

運動処方更新部７７は、運動処方操作ＵＩ部７８における操作情報に従って生成された新たな更新後運動処方ｄ７７を運動処方情報データベース７６に記録するとともに、通信部７１を介してユーザ端末３０に送信する。
ユーザ端末３０は通信部６１を介して、病院端末７０が送信した更新後運動処方ｄ７７を受信し、運動実施状況解析部５６に入力する。

運動実施状況解析部５６は、運動時間積算部５３が生成したユーザ１１の運動実施状況データｄ５３と、病院端末７０から受信した最新の更新後運動処方ｄ７７とを比較して、運動実施状況解析結果ｄ５６を生成して表示部５７に出力する。

なお、運動処方情報が更新された場合の表示データは、例えば図３８に示すような表示データとなる。
図３８（１）は、運動処方情報が更新された場合の表示データの初期画面であり、リハビリ実行者である。ユーザ１１に運動処方情報が更新されたことを通知する表示データである。
図３８（２）は、（１）に示す「内容を確認」をタッチすることで、遷移する更新された運動処方情報の表示画面である。

リハビリ実行者であるユーザ１１は、これらの表示データを見ることで、病院側で運動処方情報が更新されたことを知り、さらに、具体的な更新後の運動処方情報を確認することが可能となる。

［８．情報処理装置のハードウェア構成例について］
次に、本開示の処理において利用されるユーザ端末３０や病院端末７０、さらに、地理情報提供サーバ９０を構成する情報処理装置のハードウェア構成例について説明する。
図３９は、これらの各装置を構成する情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

図３９に示すハードウェア構成について説明する。
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０１は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２０２、または記憶部２０８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行するデータ処理部として機能する。例えば、上述した実施例において説明したシーケンスに従った処理を実行する。
ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２０３には、ＣＰＵ２０１が実行するプログラムやデータなどが記憶される。これらのＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、およびＲＡＭ２０３は、バス２０４により相互に接続されている。

ＣＰＵ２０１はバス２０４を介して入出力インタフェース２０５に接続され、入出力インタフェース２０５には、各種スイッチ、キーボード、タッチパネル、マウス、マイク、さらに、センサ等の状況データ取得部などよりなる入力部２０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部２０７が接続されている。

ＣＰＵ２０１は、入力部２０６から入力される指令や状況データ等を入力し、各種の処理を実行し、処理結果を例えば出力部２０７に出力する。
入出力インタフェース２０５に接続されている記憶部２０８は、例えばハードディスク等からなり、ＣＰＵ２０１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部２０９は、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介したデータ通信の送受信部として機能し、外部の装置と通信する。

入出力インタフェース２０５に接続されているドライブ２１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいはメモリカード等の半導体メモリなどのリムーバブルメディア２１１を駆動し、データの記録あるいは読み取りを実行する。

［９．本開示の構成のまとめ］
以上、特定の実施例を参照しながら、本開示の実施例について詳解してきた。しかしながら、本開示の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本開示の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。

なお、本明細書において開示した技術は、以下のような構成をとることができる。
（１） センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定する運動種類推定部と、
運動種類に対応した前記ユーザ固有の運動強度を格納したデータベースと、
前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する前記ユーザ固有の運動強度である運動種類・個人対応運動強度を、前記データベースから取得する運動種類・個人対応運動強度取得部と、
前記データベースから取得した前記運動種類・個人対応運動強度に基づいて生成される運動実施状況データを解析し、前記ユーザの実行している運動が予め生成された運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成する運動実施状況解析部を有する情報処理装置。

（２） 前記データベースは、
運動種類に対応する前記ユーザ対応の運動強度を格納した運動種類対応ユーザ固有運動強度データベースであり、
前記運動実施状況解析部は、
前記運動種類対応ユーザ固有運動強度データベースから取得した運動種類・個人対応運動強度に基づいて生成される運動実施状況データを解析し、前記ユーザの実行している運動が予め生成された運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成する（１）に記載の情報処理装置。

（３） 前記運動種類対応ユーザ固有運動強度データベースは、
前記ユーザに呼気ガス分析装置を装着させて運動を実行させて得られる呼気分析結果データを解析して得られる運動強度を格納したデータベースである（２）に記載の情報処理装置。

（４） 前記ユーザは、
予め生成された運動処方に従ったリハビリテーションとしての運動を実行するユーザであり、
前記運動実施状況解析部は、
前記運動種類・個人対応運動強度に基づいて生成される運動実施状況データと、
前記予め生成された運動処方を格納した運動処方情報データベースの格納データを比較して、前記ユーザの実行している運動が運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成する（１）～（３）いずれかに記載の情報処理装置。

（５） 前記情報処理装置は、
前記運動実施状況データを格納した運動実施状況記録データベースを有し、
前記運動実施状況解析部は、
前記運動実施状況記録データベースから、前記ユーザの運動実施状況データを取得して、前記ユーザの実行している運動が運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成する（４）に記載の情報処理装置。

（６） 前記情報処理装置は、
前記運動種類・個人対応運動強度取得部が取得した前記運動種類・個人対応運動強度を入力し、
前記ユーザの実行した運動種類に応じた最高値対応酸素摂取率を算出する最高値対応酸素摂取率算出部と、
前記最高値対応酸素摂取率算出部の算出した最高値対応酸素摂取率各々に対応する運動の運動時間積算結果を運動実施状況データとして生成する運動時間積算部を有し、
前記運動実施状況解析部は、
前記運動時間積算部が生成した前記運動実施状況データに基づいて、前記ユーザの実行している運動が運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成する（１）～（５）いずれかに記載の情報処理装置。

（７） 前記運動強度は、
ＭＥＴｓ（Ｍｅｔａｂｏｌｉｃ ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｓ）である（１）～（６）いずれかに記載の情報処理装置。

（８） 前記データベースは、
前記ユーザ固有の運動種類に対応した運動強度であるユーザ固有のＭＥＴｓを格納したデータベースである（７）に記載の情報処理装置。

（９） 前記ユーザ固有の運動種類に対応した運動強度であるユーザ固有のＭＥＴｓは、
前記ユーザに呼気ガス分析装置を装着させて運動を実行させて得られる呼気分析結果データと、前記ユーザの体重を考慮して算出したＭＥＴｓである（８）に記載の情報処理装置。

（１０） 前記運動実施状況解析部は、
前記ユーザの実行している運動が予め生成された運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を表示部に出力する（１）～（９）いずれかに記載の情報処理装置。

（１１） センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定する運動種類推定部と、
前記運動種類推定部が推定した推定運動種類と、前記ユーザの呼気ガス分析結果を入力して、呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量を算出する定常状態活動量解析部と、
運動種類対応の標準運動強度を格納した運動種類対応標準運動強度データベースから、前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する標準運動強度を取得して、取得した標準運動強度と前記ユーザの体重に基づいて運動強度ベース運動種類・個人対応活動量を算出する運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出部と、
（ａ）前記呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量、
（ｂ）前記運動強度ベース運動種類・個人対応活動量、
上記（ａ），（ｂ）の各データに基づいて、運動種類に対応する前記ユーザ対応の運動強度である運動種類・個人対応運動強度を算出する運動種類・個人対応運動強度算出部を有する情報処理装置。

（１２） 前記情報処理装置は、さらに、
（ａ）前記呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量、
（ｂ）前記運動強度ベース運動種類・個人対応活動量、
上記（ａ），（ｂ）の各データを入力して、前記ユーザに対応する個人対応運動強度補正係数を算出する個人対応運動強度補正係数算出部を有し、
前記運動種類・個人対応運動強度算出部は、
前記個人対応運動強度補正係数を用いて、前記ユーザ対応の運動強度である運動種類・個人対応運動強度を算出する（１１）に記載の情報処理装置。

（１３） 前記運動種類・個人対応運動強度算出部は、
前記ユーザの体重情報を利用して、前記運動種類・個人対応運動強度を算出する（１２）に記載の情報処理装置。

（１４） 前記運動種類・個人対応運動強度算出部は、
算出した前記運動種類・個人対応運動強度を、運動種類対応ユーザ固有運動強度データベース内に記録する（１１）～（１３）いずれかに記載の情報処理装置。

（１５） ユーザ端末と、病院端末を有する情報処理システムであり、
前記ユーザ端末は、
センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定する運動種類推定部と、
運動種類に対応した前記ユーザ固有の運動強度を格納したデータベースと、
前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する前記ユーザ固有の運動強度である運動種類・個人対応運動強度を、前記データベースから取得する運動種類・個人対応運動強度取得部と、
前記データベースから取得した前記運動種類・個人対応運動強度に基づいて生成した運動実施状況データを、前記病院端末に送信する通信部を有し、
前記病院端末は、
前記ユーザ端末から受信した前記運動実施状況データを解析し、前記ユーザの実行している運動が予め生成された運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成する運動実施状況解析部と、
前記運動実施状況解析部が生成した前記運動実施状況解析結果を、前記ユーザ端末に送信する通信部を有し、
前記ユーザ端末は、
前記病院端末から受信する前記運動実施状況解析結果を表示部に表示する情報処理システム。

（１６） ユーザ端末と、地理情報提供サーバを有する情報処理システムであり、
前記ユーザ端末は、
センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定する運動種類推定部と、
運動種類に対応した前記ユーザ固有の運動強度を格納したデータベースと、
前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する前記ユーザ固有の運動強度である運動種類・個人対応運動強度を、前記データベースから取得する運動種類・個人対応運動強度取得部と、
前記運動種類・個人対応運動強度取得部が取得した前記運動種類・個人対応運動強度を入力し、前記ユーザの実行した運動種類に応じた最高値対応酸素摂取率を算出する最高値対応酸素摂取率算出部と、
前記最高値対応酸素摂取率算出部の算出した最高値対応酸素摂取率に基づいて、前記最高値対応酸素摂取率を実現する運動処方情報を生成して、前記地理情報提供サーバに送信する通信部を有し、
前記地理情報提供サーバは、
前記ユーザ端末から受信した前記運動処方情報を解析し、前記運動処方情報を実現するための運動処方対応行動ルート情報を生成する運動処方対応行動ルート情報生成部と、
前記運動処方対応行動ルート情報を、前記ユーザ端末に送信する通信部を有し、
前記ユーザ端末は、
前記地理情報提供サーバから受信する前記運動処方対応行動ルート情報を表示部に表示する情報処理システム。

（１７） 情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
運動種類推定部が、センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定する運動種類推定ステップと、
運動種類・個人対応運動強度取得部が、前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する前記ユーザ固有の運動強度である運動種類・個人対応運動強度をデータベースから取得する運動種類・個人対応運動強度取得ステップと、
運動実施状況解析部が、前記データベースから取得した前記運動種類・個人対応運動強度に基づいて生成される運動実施状況データを解析し、前記ユーザの実行している運動が予め生成された運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成する運動実施状況解析ステップを実行する情報処理方法。

（１８） 情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
運動種類推定部が、センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定する運動種類推定ステップと、
定常状態活動量解析部が、前記運動種類推定部が推定した推定運動種類と、前記ユーザの呼気ガス分析結果を入力して、呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量を算出する定常状態活動量解析ステップと、
運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出部が、運動種類対応の標準運動強度を格納した運動種類対応標準運動強度データベースから、前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する標準運動強度を取得して、取得した標準運動強度と前記ユーザの体重に基づいて運動強度ベース運動種類・個人対応活動量を算出する運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出ステップと、
運動種類・個人対応運動強度算出部が、
（ａ）前記呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量、
（ｂ）前記運動強度ベース運動種類・個人対応活動量、
上記（ａ），（ｂ）の各データに基づいて、運動種類に対応する前記ユーザ対応の運動強度である運動種類・個人対応運動強度を算出する運動種類・個人対応運動強度算出ステップを実行する情報処理方法。

（１９） 情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
運動種類推定部に、センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定させる運動種類推定ステップと、
運動種類・個人対応運動強度取得部に、前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する前記ユーザ固有の運動強度である運動種類・個人対応運動強度をデータベースから取得させる運動種類・個人対応運動強度取得ステップと、
運動実施状況解析部に、前記データベースから取得した前記運動種類・個人対応運動強度に基づいて生成される運動実施状況データを解析し、前記ユーザの実行している運動が予め生成された運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成させる運動実施状況解析ステップを実行させるプログラム。

（２０） 情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
運動種類推定部に、センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定させる運動種類推定ステップと、
定常状態活動量解析部に、前記運動種類推定部が推定した推定運動種類と、前記ユーザの呼気ガス分析結果を入力して、呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量を算出させる定常状態活動量解析ステップと、
運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出部に、運動種類対応の標準運動強度を格納した運動種類対応標準運動強度データベースから、前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する標準運動強度を取得させて、取得した標準運動強度と前記ユーザの体重に基づいて運動強度ベース運動種類・個人対応活動量を算出させる運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出ステップと、
運動種類・個人対応運動強度算出部に、
（ａ）前記呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量、
（ｂ）前記運動強度ベース運動種類・個人対応活動量、
上記（ａ），（ｂ）の各データに基づいて、運動種類に対応する前記ユーザ対応の運動強度である運動種類・個人対応運動強度を算出させる運動種類・個人対応運動強度算出ステップを実行させるプログラム。

なお、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。例えば、プログラムは記録媒体に予め記録しておくことができる。記録媒体からコンピュータにインストールする他、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットといったネットワークを介してプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。

また、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

以上、説明したように、本開示の一実施例の構成によれば、リハビリ実行ユーザが自己の実行している運動が運動処方に従った適切な運動であるか否かを確認しながら適切にリハビリを実行可能とした構成が実現される。
具体的には、例えば、ユーザが体に装着したセンサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定する運動種類推定部と、運動種類に対応したユーザ固有の運動強度を格納したデータベースと、運動種類推定部が推定した運動種類に対応するユーザ固有の運動強度である運動種類・個人対応運動強度をデータベースから取得する運動種類・個人対応運動強度取得部と、データベースから取得した運動種類・個人対応運動強度に基づいて生成される運動実施状況データを解析し、ユーザの実行している運動が予め生成された運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成する運動実施状況解析部を有し、生成した運動実施状況解析結果を表示部に出力する。
本構成により、リハビリ実行ユーザが自己の実行している運動が運動処方に従った適切な運動であるか否かを確認しながら適切にリハビリを実行可能とした構成が実現される。

１１ ユーザ
１２ センサ
２０ 呼気ガス分析装置
２１ 活動量取得部
３０ ユーザ端末
３１ センサ検出値入力部
３２ 運動種類推定部
３３ 定常状態活動量解析部
３４ 運動種類対応標準運動強度データベース
３５ 個人情報データベース
３６ 運動種類・個人対応運動強度取得部
３７ 運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出部
３８ 個人対応運動強度補正係数算出部
３９ 運動種類・個人対応運動強度算出部
４０ 運動種類ユーザ固有運動強度データベース
５１ 運動種類・個人対応運動強度取得部
５２ 最高値対応酸素摂取率算出部
５３ 運動時間積算部
５４ 運動実施状況記録データベース
５５ 運動処方情報データベース
５６ 運動実施状況解析部
５７ 表示部
６１ 通信部
６２ 脈拍上限漸近判定部
６３ 心拍上限漸近判定部
６４ 運動処方情報データベース
６５ 指示情報生成部
６６ 出力部（表示部）
７０ 病院端末
７１ 通信部
７２ 運動実施状況解析部
７５ 運動実施状況記録データベース
７６ 運動処方情報データベース
７７ 運動書法更新部
７８ 運動処方操作ＵＩ
８１ センサ検出値入力部
８２ 運動種類推定部
８３ 運動種類・個人対応運動強度取得部
８４ 最高値対応酸素摂取率算出部
８５ 運動処方情報データベース
８６ 運動処方対応行動ルート検索部
８７ 通信部
９０ 地理情報提供サーバ
９１ 通信部
９２ 運動処方対応行動ルート情報生成部
２０１ ＣＰＵ
２０２ ＲＯＭ
２０３ ＲＡＭ
２０４ バス
２０５ 入出力インタフェース
２０６ 入力部
２０７ 出力部
２０８ 記憶部
２０９ 通信部
２１０ ドライブ
２１１ リムーバブルメディア

Claims (19)

1. センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定する運動種類推定部と、
   運動種類に対応した前記ユーザ固有の運動強度を格納したデータベースと、
   前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する前記ユーザ固有の運動強度である運動種類・個人対応運動強度を、前記データベースから取得する運動種類・個人対応運動強度取得部と、
   前記データベースから取得した前記運動種類・個人対応運動強度に基づいて生成される運動実施状況データを解析し、前記ユーザの実行している運動が予め生成された運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成する運動実施状況解析部を有し、
   前記データベースに格納された運動種類・個人対応運動強度は、
   （ａ）前記運動種類推定部が推定した推定運動種類と、前記ユーザの呼気ガス分析結果に基づいて算出した呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量、および、
   （ｂ）運動種類対応の標準運動強度と前記ユーザの体重に基づいて算出した運動強度ベース運動種類・個人対応活動量、
   上記（ａ），（ｂ）の各データを利用して算出した前記ユーザ対応の個人対応運動強度補正係数を用いて算出した運動種類および前記ユーザ対応の運動強度である情報処理装置。
2. 前記データベースは、
   運動種類に対応する前記ユーザ対応の運動強度を格納した運動種類対応ユーザ固有運動強度データベースであり、
   前記運動実施状況解析部は、
   前記運動種類対応ユーザ固有運動強度データベースから取得した運動種類・個人対応運動強度に基づいて生成される運動実施状況データを解析し、前記ユーザの実行している運動が予め生成された運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成する請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記運動種類対応ユーザ固有運動強度データベースは、
   前記ユーザに呼気ガス分析装置を装着させて運動を実行させて得られる呼気分析結果データを解析して得られる運動強度を格納したデータベースである請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記ユーザは、
   予め生成された運動処方に従ったリハビリテーションとしての運動を実行するユーザであり、
   前記運動実施状況解析部は、
   前記運動種類・個人対応運動強度に基づいて生成される運動実施状況データと、
   前記予め生成された運動処方を格納した運動処方情報データベースの格納データを比較して、前記ユーザの実行している運動が運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成する請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記情報処理装置は、
   前記運動実施状況データを格納した運動実施状況記録データベースを有し、
   前記運動実施状況解析部は、
   前記運動実施状況記録データベースから、前記ユーザの運動実施状況データを取得して、前記ユーザの実行している運動が運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成する請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記情報処理装置は、
   前記運動種類・個人対応運動強度取得部が取得した前記運動種類・個人対応運動強度を入力し、
   前記ユーザの実行した運動種類に応じた最高値対応酸素摂取率を算出する最高値対応酸素摂取率算出部と、
   前記最高値対応酸素摂取率算出部の算出した最高値対応酸素摂取率各々に対応する運動の運動時間積算結果を運動実施状況データとして生成する運動時間積算部を有し、
   前記運動実施状況解析部は、
   前記運動時間積算部が生成した前記運動実施状況データに基づいて、前記ユーザの実行している運動が運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成する請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記運動強度は、
   ＭＥＴｓ（Ｍｅｔａｂｏｌｉｃ ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｓ）である請求項１に記載の情報処理装置。
8. 前記データベースは、
   前記ユーザ固有の運動種類に対応した運動強度であるユーザ固有のＭＥＴｓを格納したデータベースである請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記ユーザ固有の運動種類に対応した運動強度であるユーザ固有のＭＥＴｓは、
   前記ユーザに呼気ガス分析装置を装着させて運動を実行させて得られる呼気分析結果データと、前記ユーザの体重を考慮して算出したＭＥＴｓである請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記運動実施状況解析部は、
    前記ユーザの実行している運動が予め生成された運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を表示部に出力する請求項１に記載の情報処理装置。
11. センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定する運動種類推定部と、
    前記運動種類推定部が推定した推定運動種類と、前記ユーザの呼気ガス分析結果を入力して、呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量を算出する定常状態活動量解析部と、
    運動種類対応の標準運動強度を格納した運動種類対応標準運動強度データベースから、前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する標準運動強度を取得して、取得した標準運動強度と前記ユーザの体重に基づいて運動強度ベース運動種類・個人対応活動量を算出する運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出部と、
    （ａ）前記呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量、
    （ｂ）前記運動強度ベース運動種類・個人対応活動量、
    上記（ａ），（ｂ）の各データを入力して、前記ユーザに対応する個人対応運動強度補正係数を算出する個人対応運動強度補正係数算出部と、
    前記個人対応運動強度補正係数を用いて、運動種類に対応する前記ユーザ対応の運動強度である運動種類・個人対応運動強度を算出する運動種類・個人対応運動強度算出部を有する情報処理装置。
12. 前記運動種類・個人対応運動強度算出部は、
    前記ユーザの体重情報を利用して、前記運動種類・個人対応運動強度を算出する請求項１１に記載の情報処理装置。
13. 前記運動種類・個人対応運動強度算出部は、
    算出した前記運動種類・個人対応運動強度を、運動種類対応ユーザ固有運動強度データベース内に記録する請求項１１に記載の情報処理装置。
14. ユーザ端末と、病院端末を有する情報処理システムであり、
    前記ユーザ端末は、
    センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定する運動種類推定部と、
    運動種類に対応した前記ユーザ固有の運動強度を格納したデータベースと、
    前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する前記ユーザ固有の運動強度である運動種類・個人対応運動強度を、前記データベースから取得する運動種類・個人対応運動強度取得部と、
    前記データベースから取得した前記運動種類・個人対応運動強度に基づいて生成した運動実施状況データを、前記病院端末に送信する通信部を有し、
    前記データベースに格納された運動種類・個人対応運動強度は、
    （ａ）前記運動種類推定部が推定した推定運動種類と、前記ユーザの呼気ガス分析結果に基づいて算出した呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量、および、
    （ｂ）運動種類対応の標準運動強度と前記ユーザの体重に基づいて算出した運動強度ベース運動種類・個人対応活動量、
    上記（ａ），（ｂ）の各データを利用して算出した前記ユーザ対応の個人対応運動強度補正係数を用いて算出した運動種類および前記ユーザ対応の運動強度であり、
    前記病院端末は、
    前記ユーザ端末から受信した前記運動実施状況データを解析し、前記ユーザの実行している運動が予め生成された運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成する運動実施状況解析部と、
    前記運動実施状況解析部が生成した前記運動実施状況解析結果を、前記ユーザ端末に送信する通信部を有し、
    前記ユーザ端末は、
    前記病院端末から受信する前記運動実施状況解析結果を表示部に表示する情報処理システム。
15. ユーザ端末と、地理情報提供サーバを有する情報処理システムであり、
    前記ユーザ端末は、
    センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定する運動種類推定部と、
    運動種類に対応した前記ユーザ固有の運動強度を格納したデータベースと、
    前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する前記ユーザ固有の運動強度である運動種類・個人対応運動強度を、前記データベースから取得する運動種類・個人対応運動強度取得部と、
    前記運動種類・個人対応運動強度取得部が取得した前記運動種類・個人対応運動強度を入力し、前記ユーザの実行した運動種類に応じた最高値対応酸素摂取率を算出する最高値対応酸素摂取率算出部と、
    前記最高値対応酸素摂取率算出部の算出した最高値対応酸素摂取率に基づいて、前記最高値対応酸素摂取率を実現する運動処方情報を生成して、前記地理情報提供サーバに送信する通信部を有し、
    前記地理情報提供サーバは、
    前記ユーザ端末から受信した前記運動処方情報を解析し、前記運動処方情報を実現するための運動処方対応行動ルート情報を生成する運動処方対応行動ルート情報生成部と、
    前記運動処方対応行動ルート情報を、前記ユーザ端末に送信する通信部を有し、
    前記ユーザ端末は、
    前記地理情報提供サーバから受信する前記運動処方対応行動ルート情報を表示部に表示する情報処理システム。
16. 情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
    運動種類推定部が、センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定する運動種類推定ステップと、
    運動種類・個人対応運動強度取得部が、前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する前記ユーザ固有の運動強度である運動種類・個人対応運動強度をデータベースから取得する運動種類・個人対応運動強度取得ステップと、
    運動実施状況解析部が、前記データベースから取得した前記運動種類・個人対応運動強度に基づいて生成される運動実施状況データを解析し、前記ユーザの実行している運動が予め生成された運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成する運動実施状況解析ステップを実行し、
    前記データベースに格納された運動種類・個人対応運動強度は、
    （ａ）前記運動種類推定部が推定した推定運動種類と、前記ユーザの呼気ガス分析結果に基づいて算出した呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量、および、
    （ｂ）運動種類対応の標準運動強度と前記ユーザの体重に基づいて算出した運動強度ベース運動種類・個人対応活動量、
    上記（ａ），（ｂ）の各データを利用して算出した前記ユーザ対応の個人対応運動強度補正係数を用いて算出した運動種類および前記ユーザ対応の運動強度である情報処理方法。
17. 情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
    運動種類推定部が、センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定する運動種類推定ステップと、
    定常状態活動量解析部が、前記運動種類推定部が推定した推定運動種類と、前記ユーザの呼気ガス分析結果を入力して、呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量を算出する定常状態活動量解析ステップと、
    運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出部が、運動種類対応の標準運動強度を格納した運動種類対応標準運動強度データベースから、前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する標準運動強度を取得して、取得した標準運動強度と前記ユーザの体重に基づいて運動強度ベース運動種類・個人対応活動量を算出する運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出ステップと、
    運動種類・個人対応運動強度算出部が、
    （ａ）前記呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量、
    （ｂ）前記運動強度ベース運動種類・個人対応活動量、
    上記（ａ），（ｂ）の各データを入力して、前記ユーザに対応する個人対応運動強度補正係数を算出する個人対応運動強度補正係数算出部と、
    前記個人対応運動強度補正係数を用いて、運動種類に対応する前記ユーザ対応の運動強度である運動種類・個人対応運動強度を算出する運動種類・個人対応運動強度算出ステップを実行する情報処理方法。
18. 情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
    運動種類推定部に、センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定させる運動種類推定ステップと、
    運動種類・個人対応運動強度取得部に、前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する前記ユーザ固有の運動強度である運動種類・個人対応運動強度をデータベースから取得させる運動種類・個人対応運動強度取得ステップと、
    運動実施状況解析部に、前記データベースから取得した前記運動種類・個人対応運動強度に基づいて生成される運動実施状況データを解析し、前記ユーザの実行している運動が予め生成された運動処方に従った運動であるか否かを示す運動実施状況解析結果を生成させる運動実施状況解析ステップを実行させ、
    前記データベースに格納された運動種類・個人対応運動強度は、
    （ａ）前記運動種類推定部が推定した推定運動種類と、前記ユーザの呼気ガス分析結果に基づいて算出した呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量、および、
    （ｂ）運動種類対応の標準運動強度と前記ユーザの体重に基づいて算出した運動強度ベース運動種類・個人対応活動量、
    上記（ａ），（ｂ）の各データを利用して算出した前記ユーザ対応の個人対応運動強度補正係数を用いて算出した運動種類および前記ユーザ対応の運動強度であるプログラム。
19. 情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
    運動種類推定部に、センサ検出情報に基づいて、ユーザの実行する運動種類を推定させる運動種類推定ステップと、
    定常状態活動量解析部に、前記運動種類推定部が推定した推定運動種類と、前記ユーザの呼気ガス分析結果を入力して、呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量を算出させる定常状態活動量解析ステップと、
    運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出部に、運動種類対応の標準運動強度を格納した運動種類対応標準運動強度データベースから、前記運動種類推定部が推定した運動種類に対応する標準運動強度を取得させて、取得した標準運動強度と前記ユーザの体重に基づいて運動強度ベース運動種類・個人対応活動量を算出させる運動強度ベース運動種類・個人対応活動量算出ステップと、
    運動種類・個人対応運動強度算出部に、
    （ａ）前記呼気分析結果ベース運動種類・個人対応活動量、
    （ｂ）前記運動強度ベース運動種類・個人対応活動量、
    上記（ａ），（ｂ）の各データを入力して、前記ユーザに対応する個人対応運動強度補正係数を算出する個人対応運動強度補正係数算出部と、
    前記個人対応運動強度補正係数を用いて、運動種類に対応する前記ユーザ対応の運動強度である運動種類・個人対応運動強度を算出させる運動種類・個人対応運動強度算出ステップを実行させるプログラム。

Images