JP7697246B2 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。

特許文献１には、バッティングティーにバット速度レーダ装置および打球速度レーダ装置を設け、バット速度とボール速度とを検出するシステムが記載されている。

特開２０１９－２１７２７５号公報

上述のような従来技術では、バットやボールの運動情報やプレイヤの運動エネルギーを測定することはできるものの、ティーバッティングを行うバッターは自身の打撃姿勢をどのように変更すべきかを把握することはできなかった。

本発明の一態様は、ティーバッティングを行うバッターが自身の打撃姿勢をどのように変更すべきかを把握できる技術を実現することを目的とする。

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、１または複数のプロセッサを備える。プロセッサは、次の（１）～（４）のステップを実行する。
（１）モーションセンサおよびフォースプレートの一方または両方の出力信号に基づき、ティーバッティングを行うバッターの姿勢を継続的に測定する測定ステップ。
（２）ティーに内蔵された力覚センサの出力信号に基づき、バッターがティーに設置された球を打撃したタイミングを特定するタイミング特定ステップ。
（３）タイミング特定ステップにおいて特定したタイミングにおけるバッターの姿勢を、当該バッターの打撃姿勢として特定する姿勢特定ステップ。
（４）バッターの身体的特徴に対応する模範となる打撃姿勢を表す情報、および、姿勢特定ステップにおいて特定した前記バッターの打撃姿勢を表す情報に基づき、バッターの打撃姿勢の変更を指示するメッセージを出力する出力ステップ。

本発明の一態様によれば、ティーバッティングを行うバッターが自身の打撃姿勢をどのように変更すべきかを把握できる。

本発明の実施形態１に係るバッティングシステムの構成を概略的に示すブロック図である。 本発明の実施形態１に係るバッティングシステムの外観を概略的に示す図である。 本発明の実施形態１に係る情報処理方法の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施形態１に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態１に係る模範テーブルの内容を例示する図である。 本発明の実施形態１に係る打球システムが行う動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態１に係る表示装置が表示する画面の一例を示す図である。 本発明の実施形態１に係る表示装置が表示する画面の一例を示す図である。 本発明の実施形態２に係る表示装置が表示する画面の一例を示す図である。 本発明の実施形態２に係る表示装置が表示する画面の一例を示す図である。 本発明の実施形態３に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態３に係るメッセージテーブルの内容を例示する図である。 本発明の実施形態４に係るメッセージテーブルの内容を例示する図である。 本発明の実施形態５に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 補発明の実施形態５に係る学習済モデルの一例を模式的に示す図である。 本発明の実施形態６に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。

〔実施形態１〕
〔システム概要〕
以下、本発明の一実施形態について説明する。図１は、本発明の一実施形態に係るバッティングシステム１の構成を概略的に示すブロック図であり、図２は、バッティングシステム１の外観を概略的に示す図である。バッティングシステム１は、ティーバッティングを行うバッターの打撃姿勢の変更を指示するメッセージを出力するシステムである。バッティングシステム１は、情報処理装置１０、力覚センサ２０、モーションセンサ３０、フォースプレート４０、およびティー６０を備える。

情報処理装置１０は、ティーバッティングを行うバッターの打撃姿勢の変更を指示するメッセージを出力するための各種演算を行う装置であり、例えばパーソナルコンピュータである。

力覚センサ２０は、球が設置されるティー６０に内蔵されたセンサである。力覚センサ２０は、力およびトルクの方向および大きさを検出する。力覚センサ２０は、一例として、ｘ軸、ｙ軸およびｚ軸により定義される３次元空間における、ｘ軸方向、ｙ軸方向、ｚ軸方向の力成分Ｆｘ、Ｆｙ、Ｆｚ、および、ｘ軸方向、ｙ軸方向、ｚ軸方向のトルク成分Ｍｘ、Ｍｙ、Ｍｚを検出する６軸力覚センサである。なお、力覚センサ２０は、６軸力覚センサに限られず、例えば４軸力覚センサ等の他の力覚センサであってもよい。

モーションセンサ３０は、モーションキャプチャ技術によりバッターの姿勢を測定するためのセンサである。一例として、モーションセンサ３０は、バッターに装着された複数のマーカーを検出するモーションキャプチャ用カメラである。図２の例では、バッティングシステム１が４台のモーションセンサ３０を含む例を示しているが、モーションセンサ３０の数は４台より多くても少なくてもよい。

フォースプレート４０は、バッターがバッティング動作を行う床面に配置され、床反力およびバッターの重心位置を検出する。

情報処理装置１０は、プロセッサ１１を備える。プロセッサ１１は、情報処理方法Ｍ１を実行する。図３は、プロセッサ１１が実行する情報処理方法Ｍ１の流れを示すフローチャートである。情報処理方法Ｍ１は、測定ステップＭ１１、タイミング特定ステップＭ１２、姿勢特定ステップＭ１３、および出力ステップＭ１４を含む。

測定ステップＭ１１は、モーションセンサ３０およびフォースプレート４０の一方または両方の出力信号に基づき、ティーバッティングを行うバッターの姿勢を継続的に測定するステップである。一例として、プロセッサ１１は、モーションセンサ３０の出力信号に基づき、モーションキャプチャ技術によりバッターの姿勢を継続的に測定する。また、一例として、プロセッサ１１は、フォースプレート４０の出力信号に基づき、バッターの重心位置を継続的に測定する。

バッターの姿勢を示す情報は、一例として、バッターの肩関節の角度、肘関節の角度、股関節の角度、膝関節の角度、および重心位置の一部または全部を含む。換言すると、プロセッサ１１は、モーションセンサ３０の出力信号およびフォースプレート４０の出力信号の一方または両方に基づき、バッターの肩関節の角度、肘関節の角度、股関節の角度、膝関節の角度、および重心位置の一部または全部を算出する。

タイミング特定ステップＭ１２は、ティー６０に内蔵された力覚センサ２０の出力信号に基づき、バッターがティー６０に設置された球を打撃したタイミングを特定するステップである。一例として、プロセッサ１１は、力覚センサ２０の出力信号に基づき、ティー６０に加わる力および／またはトルクの変化量が所定の閾値を超えた場合に、バッターが球を打撃したと特定する。プロセッサ１１がタイミング特定ステップＭ１２で特定するタイミングを、以下では「打球タイミング」ともいう。なお、打球タイミングを特定する方法は、上述した例に限られない。一例として、プロセッサ１１は、力覚センサ２０の出力信号に基づき、ティー６０に加わる垂直方向の力、すなわち球の重力が閾値以下となった場合に、バッターが球を打撃したと特定してもよい。

姿勢特定ステップＭ１３は、タイミング特定ステップＭ１２において特定したタイミングにおける前記バッターの姿勢を、当該バッターの打撃姿勢として特定するステップである。

出力ステップＭ１４は、バッターの身体的特徴に対応する模範となる打撃姿勢を表す情報、および、姿勢特定ステップＭ１３において特定したバッターの打撃姿勢を表す情報に基づき、バッターの打撃姿勢の変更を指示するメッセージを出力するステップである。

以下の説明では、模範となる打撃姿勢を「模範姿勢」ともいう。また、評価対象である、バッターの打撃姿勢を「評価対象姿勢」ともいう。また、以下の説明では、模範姿勢を表す情報を単に模範姿勢ともいう。また、評価対象姿勢を表す情報を単に評価対象姿勢ともいう。

模範姿勢を表す情報は、一例として、モーションセンサ３０が検出する、バッターに装着された複数のマーカーの位置を示す情報、バッターの肩関節の角度、肘関節の角度、股関節の角度、膝関節の角度、重心位置の角度、の一部または全部の情報を含む。

バッターの身体的特徴を示す情報は、一例として、バッターの身長、体重、ＢＭＩ（Body Mass Index）、年齢、性別、利き手、打席（右打者・左打者）、の一部または全部を示す情報を含む。

模範姿勢を表す情報は、一例として、バッターの身体的特徴に対応付けられて二次メモリ１３等の所定のメモリに記憶されている。この場合、複数の模範姿勢を表す情報がそれぞれ、バッターの身体的特徴を表す情報に対応付けられて記憶されている。模範姿勢を表す情報と身体的特徴を表す情報とは、１対１で対応付けられていてもよく、また、一例として、ひとつの模範姿勢を表す情報に複数の身体的特徴を表す情報が対応付けられていてもよい。

打撃姿勢の変更を指示するメッセージは、一例として、模範姿勢と評価対象姿勢との差を表すメッセージである。また、メッセージは、模範姿勢と評価対象姿勢との差分に基づく、評価対象姿勢の改善内容を表すメッセージであってもよい。メッセージは、一例として、静止画像または動画像等の画像として出力されてもよく、また音声として出力されてもよい。

上記の構成によれば、情報処理装置１０は、ティーに内蔵された力覚センサ２０の出力信号に基づき、バッターが球を打撃したタイミングを特定し、特定したタイミングにおける打撃姿勢の変更を指示するメッセージを出力する。これにより、ティーバッティングを行うバッターは、自身の打撃姿勢をどのように変更すべきかを把握できる。

〔システム構成〕
続いて、図１を参照してバッティングシステム１の構成について説明する。図１に示すように、バッティングシステム１は、情報処理装置１０、力覚センサ２０、モーションセンサ３０、フォースプレート４０、およびティー６０に加えて、表示装置５０を備える。

〔情報処理装置１０の構成〕
図４は、情報処理装置１０の構成を示すブロック図である。情報処理装置１０は、プロセッサ１１と、一次メモリ１２と、二次メモリ１３と、入出力ＩＦ１４と、通信ＩＦ１５と、バス１６とを備えている。プロセッサ１１、一次メモリ１２、二次メモリ１３、入出力ＩＦ１４、および通信ＩＦ１５は、バス１６を介して相互に接続されている。

二次メモリ１３には、プログラムＰ１および模範テーブルＴＢＬ１が格納されている。プロセッサ１１は、二次メモリ１３に格納されているプログラムＰ１を一次メモリ１２上に展開し、一次メモリ１２上に展開されたプログラムＰ１に含まれる命令に従って、情報処理方法Ｍ１に含まれる各ステップを実行する。プロセッサ１１として利用可能なデバイスとしては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を挙げることができる。また、一次メモリ１２として利用可能なデバイスとしては、例えば、半導体ＲＡＭ（Random Access Memory）を挙げることができる。また、二次メモリ１３として利用可能なデバイスとしては、例えば、フラッシュメモリを挙げることができる。

入出力ＩＦ１４には、入力デバイスおよび／または出力デバイスが接続される。入出力ＩＦ１４としては、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）が挙げられる。情報処理方法Ｍ１において力覚センサ２０、モーションセンサ３０、フォースプレート４０から取得する情報は、入出力ＩＦ１４を介して情報処理装置１０に入力される。また、情報処理方法Ｍ１においてバッターに提供する情報は、この入出力ＩＦ１４を介して情報処理装置１０から出力される。

通信ＩＦ１５は、他のコンピュータと通信を行うためのインタフェースである。通信ＩＦ１５には、ネットワークを介さずに他のコンピュータと通信を行うためのインタフェース、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）インタフェースが含まれ得る。また、通信ＩＦ１５には、ＬＡＮ（Local Area Network）を介して他のコンピュータと通信を行うためのインタフェース、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）インタフェースが含まれ得る。

なお、本実施形態においては、単一のプロセッサ（プロセッサ１１）を用いて情報処理方法Ｍ１を実行する構成を採用しているが、本発明は、これに限定されない。すなわち、複数のプロセッサを用いて情報処理方法Ｍ１を実行する構成を採用してもよい。この場合、連携して情報処理方法Ｍ１を実行する複数のプロセッサは、単一のコンピュータに設けられ、バスを介して相互に通信可能に構成されていてもよいし、複数のコンピュータに分散して設けられ、ネットワークを介して相互に通信可能に構成されていてもよい。一例として、クラウドサーバを構成するコンピュータに内蔵されたプロセッサと、そのクラウドサーバの利用者が所有するコンピュータに内蔵されたプロセッサとが、連携して情報処理方法Ｍ１を実行する態様などが考えられる。

模範テーブルＴＢＬ１は、バッターの身体的特徴と模範姿勢とを対応付けるテーブルである。図５は、模範テーブルＴＢＬ１の内容を例示する図である。模範テーブルＴＢＬ１は、身体的特徴と模範姿勢とを関連付けたテーブルである。図５の例では、模範テーブルＴＢＬ１には、「身体的特徴」および「模範姿勢」の項目が互いに関連付けられている。これらの項目のうち、「身体的特徴」の項目には、バッターの身体的特徴を識別する識別情報が格納される。「模範姿勢」の項目には、模範姿勢を示す情報である模範姿勢を識別する識別情報が格納される。模範テーブルＴＢＬ１は、評価対象であるバッターの打撃姿勢を評価するために模範とする模範姿勢を特定する処理をプロセッサ１１が実行する際に参照される。

二次メモリ１３には複数の模範姿勢を表す情報が記憶されており、複数の模範姿勢のそれぞれには識別情報が付されている。すなわち、模範テーブルＴＢＬ１に記憶された識別情報により、バッターの身体的特徴と模範姿勢とが対応付けられている。

表示装置５０は、情報処理装置１０が供給するデータに従い画面を表示する。表示装置５０は、一例として、情報処理装置１０の入出力ＩＦ１４に接続される液晶ディスプレイである。

〔情報処理装置の動作〕
図６は、情報処理装置１０のプロセッサ１１が行う情報出力動作の流れを示すフローチャートである。ステップＳ１１において、プロセッサ１１は、評価対象であるバッターの身体的特徴を表す身体情報を取得する。一例として、プロセッサ１１は、身体情報は、タッチパネル等の入力デバイスをバッターが操作することにより入力された身体情報を取得してもよい。また、一例として、プロセッサ１１は、身体情報が記憶された記憶媒体から身体情報を読み取ることにより身体情報を取得してもよい。身体情報は、一例として、バッターの身長、体重、ＢＭＩ、年齢、および性別の一部または全部を示す情報を含む。

ステップＳ１２において、プロセッサ１１は、モーションセンサ３０およびフォースプレート４０の一方または両方の出力信号に基づき、ティーバッティングを行うバッターの姿勢を継続的に測定する。ステップＳ１２においてプロセッサ１１が測定するバッターの姿勢は、一例として、バッターの肩関節の角度、肘関節の角度、股関節の角度、膝関節の角度、重心位置、の一部または全部を含む。

ステップＳ１３において、プロセッサ１１は、力覚センサ２０の出力信号に基づき、ティー６０に設置された球をバッターが打撃したかを判定する。一例として、プロセッサ１１は、力覚センサ２０の出力信号に基づき特定される、ティー６０に加わる力および／またはトルクの変化量が所定の閾値を超えた場合、バッターが打球したと特定する。バッターが打球したと判定した場合（ステップＳ１３；ＹＥＳ）、プロセッサ１１はステップＳ１４の処理に進む。一方、バッターが未だ打球していないと判定した場合（ステップＳ１４；ＮＯ）、プロセッサ１１はステップＳ１２の処理に戻り、バッターの姿勢の測定処理を継続する。

バッターが打球するまでプロセッサ１１がステップＳ１２の処理を繰り返し実行することにより、バッターの姿勢が継続的に測定され、測定された姿勢を示す時系列の情報が二次メモリ１３に蓄積される。

ステップＳ１４において、プロセッサ１１は、ステップＳ１３において特定したタイミングにおいて測定したバッターの姿勢を、バッターの打撃姿勢として特定する。

ステップＳ１５において、プロセッサ１１は、バッターの身体的特徴に対応する模範姿勢を特定する。一例として、プロセッサ１１は、模範テーブルＴＢＬ１を参照し、評価対象であるバッターの身体的特徴に対応する模範姿勢を特定する。このとき、プロセッサ１１は、取得したバッターの身体的特徴が模範テーブルＴＢＬ１に登録されていない場合、模範テーブルＴＢＬ１に登録されている複数の身体的特徴の中から、取得した身体的特徴との差分が最も少ないものを選択し、選択した身体的特徴に対応する模範姿勢を特定してもよい。

なお、ステップＳ１５における模範姿勢の特定方法は、模範テーブルＴＢＬ１を参照して特定する方法に限られず、他の手法が用いられてもよい。プロセッサ１１は、バッターの身体的特徴を用いた他のルールベースの処理により模範姿勢を特定してもよい。また、一例として、プロセッサ１１は、バッターの身体的特徴を入力とし、模範姿勢のパターンを表すラベルを出力とする、機械学習により構築された学習済モデルにバッターの身体的特徴を入力することにより、模範姿勢を特定してもよい。

図６のステップＳ１６において、プロセッサ１１は、模範姿勢を示す情報、および、バッターの評価対象姿勢を示す情報に基づき、バッターの打撃姿勢の変更を指示するメッセージを出力する。一例として、プロセッサ１１は、模範姿勢と評価対象姿勢との差を表すメッセージを出力する。この例で、プロセッサ１１は、メッセージを表す画像を表示装置５０に表示することにより、メッセージを出力する。

図７および図８は、表示装置５０が表示する画面の一例を示す図である。図７は、評価対象であるバッターの評価対象姿勢を表す画面である。図における複数のドットｄ１１、ｄ１２、…は、モーションセンサ３０の出力信号によりプロセッサ１１が測定したバッターの姿勢の外観を概略的に示すものである。図７の画面における「肩関節」、「肘関節」、「股関節」、「肘関節」はそれぞれ、モーションセンサ３０の出力信号に基づきプロセッサ１１が測定した肩関節の角度、肘関節の角度、股関節の角度、膝関節の角度を表す。画面における「インパクト時重心位置」は、フォースプレート４０の出力信号に基づきプロセッサ１１が測定したバッターの重心位置を表す。

図８は、模範姿勢と評価対象姿勢との差を表す画面である。図における複数のドットｄ２１、ｄ２２、…は、模範姿勢の外観を概略的に表すものである。また、図８の例では、肩関節、肘関節、股関節、膝関節、重心位置、のそれぞれについての模範姿勢と評価対象姿勢との差が表示される。模範姿勢と評価対象姿勢との差は、バッターが打撃姿勢をどのように変更すべきかを示す情報である。

ステップＳ１６においてプロセッサ１１が模範姿勢と評価対象姿勢との差分を提示する方法は、上述した方法に限られず、他の手法が用いられてもよい。一例として、プロセッサ１１は、模範姿勢と評価対象姿勢との組み合わせに応じて、出力するメッセージの内容を変更してもよい。一例として、プロセッサ１１は、模範姿勢と評価対象姿勢との差分を表す情報をそのまま出力するのではなく、実際よりも小さい差分を出力したり、または、実際よりも大きい差分を出力したり、といったように、模範姿勢および評価対象姿勢の一方または両方を修正して出力してもよい。一例として、プロセッサ１１は、模範姿勢と評価対象姿勢との差分が所定の閾値よりも大きい場合、実際の差分よりも小さい差分を表すメッセージを出力してもよい。

また、一例として、プロセッサ１１は、バッターの身体的特徴に応じて出力するメッセージを異ならせてもよい。一例として、プロセッサ１１は、バッターの年齢等の身体的特徴が所定の条件を満たす場合、出力する差分が実際の差分よりも小さくなるよう、模範姿勢を修正してもよい。また、一例として、プロセッサ１１は、バッターの身体的特徴が所定の第２の条件を満たす場合、出力する差分が実際の差分よりも大きくなるよう、模範姿勢を修正してもよい。

また、一例として、プロセッサ１１は、姿勢を表す情報に含まれる複数の項目（肩関節の角度、肘関節の角度、重心位置、等）のうち、所定の項目については、出力する差分が実際の差分よりも小さくなるよう、模範姿勢を修正してもよい。また、一例として、プロセッサ１１は、姿勢を表す情報に含まれる複数の項目のうち、所定の項目については、出力する差分が実際の差分よりも大きくなるよう、模範姿勢を修正してもよい。このように、プロセッサ１１は、姿勢を表す情報に含まれる複数の項目のそれぞれについて、項目の種別に応じて各項目の情報を修正してもよい。

以上説明したように本実施形態によれば、情報処理装置１０は、模範となる打撃姿勢とバッターの打撃姿勢との差を表すメッセージを出力する。これにより、ティーバッティングを行うバッターが自身の打撃姿勢をどのように変更すべきかを把握できる。

また、本実施形態によれば、情報処理装置１０は、バッターの肩関節の角度、肘関節の角度、股関節の角度、膝関節の角度、および重心位置の一部または全部の変更を指示するメッセージを出力し、バッターが自身の打撃姿勢をどのように変更すべきかをユーザに提示する。これにより、バッティングシステム１を利用するバッターは、肩関節の角度、肘関節の角度、股関節の角度、膝関節の角度、および重心位置の一部または全部をどのように変更すべきかを把握できる。

〔実施形態２〕
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

本実施形態において、情報処理装置１０のプロセッサ１１は、力覚センサ２０の出力信号に基づき、インパクト強さおよびインパクト角度を測定する。すなわち、本実施形態において、バッターの打撃姿勢は、バッターの肩関節の角度、肘関節の角度、股関節の角度、膝関節の角度、および重心位置、に加えて、インパクト強さ、およびインパクト角度を含む。

インパクト強さは、打球タイミングにおいて球に加わる力の大きさである。一例として、プロセッサ１１は、力覚センサ２０の出力信号に基づき、ティー６０に加わった力の大きさをインパクト強さとして測定する。

インパクト角度は、打球タイミングにおいて球に加わる力の角度である。一例として、プロセッサ１１は、力覚センサ２０の出力信号に基づき、ティー６０に加わった力の角度をインパクト角度として測定する。

バッターの打撃姿勢を示す情報に含まれる項目は、上述したものに限られず、打撃姿勢を示す情報が他の項目を含んでいてもよい。一例として、打撃姿勢を示す情報が、打球タイミングにおける球の初速、またはバットの角度を含んでいてもよい。

本実施形態において、プロセッサ１１は、バッターの姿勢を測定する処理（図６のステップＳ１２）において、バッターの肩関節、肘関節、股関節、膝関節、および重心位置に加えて、インパクト強さおよびインパクト角度を測定する。また、プロセッサ１１は、メッセージを出力する処理（図６のステップＳ１６）において、バッターの肩関節、肘関節、股関節、膝関節、および重心位置に加えて、インパクト強さおよびインパクト角度をどのように変更すべきかを示すメッセージを出力する。

図９および図１０は、表示装置５０が表示する画面の一例を示す図である。図９の例では、バッターの肩関節の角度、肘関節の角度等に加えて、「インパクト強さ」および「インパクト角度」が表示される。「インパクト強さ」および「インパクト角度」はそれぞれ、力覚センサ２０の出力信号に基づきプロセッサ１１が測定したインパクト強さおよびインパクト角度を示す。

図１０は、模範姿勢と評価対象姿勢との差を表す画面である。図１０の例では、バッターの肩関節の角度、肘関節の角度等に加えて、インパクト強さおよびインパクト角度をどのように変更すべきかを示す情報が表示される。

以上説明したように本実施形態によれば、情報処理装置１０は、バッターの肩関節の角度および肘関節の角度等に加えて、インパクト強さおよびインパクト角度についてバッターがどのように変更すべきかを示す情報をユーザに提示する。バッティングシステム１を利用するバッターは、表示装置５０に表示された画面を視認することで、自身の打撃姿勢をどのように変更すべきかを把握できる。

〔実施形態３〕
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

図１１は、本実施形態に係る情報処理装置１０Ｃの構成を示すブロック図である。情報処理装置１０Ｃは、二次メモリ１３ＣにメッセージテーブルＴＢＬ２１を備える。

図１２は、二次メモリ１３に記憶されたメッセージテーブルＴＢＬ２１の内容を例示する図である。メッセージテーブルＴＢＬ２１は、模範姿勢と評価対象姿勢との組み合わせとメッセージとを関連付けたテーブルである。図１２の例では、メッセージテーブルＴＢＬ２１には、「模範姿勢」、「評価対象姿勢」および「メッセージ」の項目が互いに関連付けられている。これらの項目のうち、「模範姿勢」の項目には、模範姿勢を識別する識別情報が格納される。「評価対象姿勢」の項目には、評価対象姿勢を識別する識別情報が格納される。

「メッセージ」の項目には、バッターの打撃姿勢の変更内容を示すメッセージが格納される。情報処理装置１０Ｃは、模範姿勢と評価対象姿勢とで関節角度の差が大きい項目に対してメッセージを表示してもよい。メッセージは、一例として、「インパクト時に＊＊＊を＊＊＊してください」といったメッセージであってもよい。例えば、模倣姿勢に対して脇が開きすぎている場合は、情報処理装置１０Ｃは「インパクト時に脇を閉じてください」と表示してもよい。

本実施形態に係る情報処理装置１０Ｃのプロセッサ１１が行う情報出力動作の流れは、上述の実施形態１で説明した図６のフローチャートと同様である。ただし、本実施形態に係る情報処理装置１０Ｃのプロセッサ１１は、実施形態１に係るメッセージの出力処理（図６のステップＳ１６の処理）で出力されるメッセージと異なるメッセージを出力する。

本実施形態では、プロセッサ１１は、メッセージテーブルＴＢＬ２１を参照して、模範姿勢および評価対象姿勢に基づいて、出力するメッセージを特定する。具体的には、プロセッサ１１は、まず、図６のステップＳ１４で特定した打撃姿勢と、ステップＳ１５で特定した模範姿勢との組み合わせをキーとしてメッセージテーブルを検索し、検索されたキーに対応するメッセージを、出力するメッセージとして特定する。プロセッサ１１は、ステップＳ１４で特定した打撃姿勢がメッセージテーブルＴＢＬ２１に登録されていない場合、メッセージテーブルＴＢＬ２１に評価対象姿勢として登録されている複数の打撃姿勢の中から、特定した打撃姿勢との差分が最も小さいものを選択する。プロセッサ１１は、選択した打撃姿勢とステップＳ１５で特定した模範姿勢との組み合わせをキーとしてテーブルを検索する。

プロセッサ１１は、メッセージテーブルＴＢＬ２を参照して特定したメッセージを、表示装置５０等に出力する。バッターは、表示装置５０等に出力されたメッセージにより、自身の打撃姿勢をどのように変更すべきかを把握できる。

以上説明したように本実施形態によれば、情報処理装置１０Ｃは、模範姿勢と評価対象姿勢との組み合わせと、メッセージとを関連付けたテーブルを参照して、模範姿勢と評価対象姿勢とに基づき特定されるメッセージを出力する。これにより、ティーバッティングを行うバッターが自身の打撃姿勢をどのように変更すべきかを把握できる。

〔実施形態４〕
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

本実施形態に係る情報処理装置１０Ｄは、メッセージテーブルの内容が上述の実施形態３に係る情報処理装置１０Ｃと異なる。図１３は、本実施形態にかかるメッセージテーブルＴＢＬ２２の内容を例示する図である。メッセージテーブルＴＢＬ２２は、模範姿勢と評価対象姿勢との差と、メッセージとを関連付けたテーブルである。図１３の例では、メッセージテーブルＴＢＬ２２には、「差分情報」の項目および「メッセージ」の項目が互いに関連付けられている。これらの項目のうち、「差分情報」の項目には、模範姿勢と評価対象姿勢との差分を表す情報が格納される。「メッセージ」の項目には、バッターの打撃姿勢の変更内容を示すメッセージが格納される。

本実施形態に係る情報処理装置１０Ｄのプロセッサ１１が行う情報出力動作の流れは、上述の実施形態１で説明した図６のフローチャートと同様である。ただし、本実施形態に係る情報処理装置１０Ｄのプロセッサ１１は、図６のステップＳ１６において、実施形態１と異なる処理を実行してメッセージを出力する。

本実施形態では、プロセッサ１１は、メッセージテーブルＴＢＬ２２を参照して、模範姿勢および評価対象姿勢に基づいて、出力するメッセージを特定する。具体的には、プロセッサ１１は、まず、図６のステップＳ１４で特定した打撃姿勢と、ステップＳ１５で特定した模範姿勢との差分を算出する。一例として、プロセッサ１１は、バッターの肩関節の角度、肘関節の角度、股関節の角度、膝関節の角度、重心位置、といった複数の項目のそれぞれについて、評価対象姿勢と模範姿勢との差分を算出し、算出した項目毎の差分値のセットを差分情報とする。

次いで、プロセッサ１１は、生成した差分情報をキーとしてメッセージテーブルＴＢＬ２２を検索する。生成した差分情報がメッセージテーブルＴＢＬ２２に登録されていない場合、メッセージテーブルＴＢＬ２２に登録されている複数の打撃姿勢の中から、生成した差分情報との差が最も小さいものを選択する。プロセッサ１１は、選択した差分情報に対応付けられているメッセージを、表示装置５０等に出力する。

バッターは、表示装置５０等に出力されたメッセージにより、自身の打撃姿勢をどのように変更すべきかを把握できる。

以上説明したように本実施形態によれば、情報処理装置１０Ｄは、模範姿勢と評価対象姿勢との差と、メッセージとを関連付けたテーブルを参照して、模範姿勢と評価対象姿勢とに基づき特定されるメッセージを出力する。これにより、ティーバッティングを行うバッターが自身の打撃姿勢をどのように変更すべきかを把握できる。

〔実施形態５〕
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

本実施形態に係る情報処理装置１０Ｅは、メッセージを選択する処理（図６のステップＳ１６の処理）の内容が、上述の実施形態１に係る情報処理装置１０と異なっている。本実施形態に係る情報処理装置１０Ｅが行う情報処理方法を、情報処理方法Ｍ４という。

図１４は、本実施形態に係る情報処理装置１０Ｅの構成を示すブロック図である。情報処理装置１０Ｅは、二次メモリ１３Ｅに学習済モデルＬＭ１を備える。プロセッサ１１は、二次メモリ１３Ｄに格納されている学習済モデルＬＭ１を一次メモリ１２上に展開する。一次メモリ１２上に展開された学習済モデルＬＭ１は、メッセージの出力処理をプロセッサ１１が実行する際に利用される。なお、学習済モデルＬＭ１が二次メモリ１３に格納されているとは、学習済モデルＬＭ１を規定するパラメータが二次メモリ１３に格納されていることを指す。

また、本実施形態においては、情報処理方法Ｍ４を実行するプロセッサ（プロセッサ１１）と同じコンピュータに内蔵されたメモリ（二次メモリ１３）に学習済モデルＬＭ１を格納する構成を採用しているが、本発明は、これに限定されない。すなわち、情報処理方法Ｍ４を実行するプロセッサと異なるコンピュータに内蔵されたメモリに学習済モデルＬＭ１を格納する構成を採用してもよい。この場合、学習済モデルＬＭ１を格納するメモリが内蔵されたコンピュータは、情報処理方法Ｍ４を実行するプロセッサが内蔵されたコンピュータとネットワークを介して相互に通信可能に構成される。一例として、クラウドサーバを構成するコンピュータに内蔵されたメモリに学習済モデルＬＭ１を格納し、そのクラウドサーバの利用者が所有するコンピュータに内蔵されたプロセッサが情報処理方法Ｍ４を実行する態様などが考えられる。

また、本実施形態においては、単一のメモリ（二次メモリ１３）に学習済モデルＬＭ１を格納する構成を採用しているが、本発明は、これに限定されない。すなわち、複数のメモリに学習済モデルＬＭ１を分散して格納する構成を採用してもよい。この場合、学習済モデルＬＭ１を格納する複数のメモリは、単一のコンピュータ（情報処理方法Ｍ４を実行するプロセッサが内蔵されたコンピュータであってもよいし、そうでなくてもよい）に設けられていてもよいし、複数のコンピュータ（情報処理方法Ｍ４を実行するプロセッサが内蔵されたコンピュータを含んでいてもよいし、そうでなくてもよい）に分散して設けられていてもよい。一例として、クラウドサーバを構成する複数のコンピュータの各々に内蔵されたメモリに学習済モデルＬＭ１を分散して格納する構成などが考えられる。

学習済モデルＬＭ１は、模範姿勢と評価対象姿勢との組み合わせを入力とし、メッセージを出力とする、機械学習により構築された学習済モデルである。学習済モデルＬＭ１としては、例えば、畳み込みニューラルネットワークや再帰型ニューラルネットワークなどのニューラルネットワークモデル、線形回帰などの回帰モデル、または、回帰木などの木モデルなどのアルゴリズムを用いることができる。

図１５は、本実施形態に係る学習済モデルＬＭ１の一例を模式的に示した図である。図示の通り、学習済モデルＬＭ１には入力データが入力される。学習済モデルＬＭ１は、例えば、畳み込み層と、プーリング層と、結合層とから成る。畳み込み層において、入力データはフィルタリングによる情報の畳み込みがなされる。畳み込みを経たデータは、プーリング層においてプーリング処理が施される。これにより、データ中の特徴の位置変化に対するモデルの認識能力が向上する。プーリング処理を経たデータは、結合層で処理されることによって、学習済モデルＬＭ１の出力データ、すなわち、メッセージを判別するラベルに変換されて出力される。

すなわち、学習済モデルＬＭ１に入力された入力データを、図１５に示す各層をこれらの順に通過させることにより、メッセージの推定結果が出力される。なお、推定結果の出力形式は特に限定されない。例えば、メッセージはテキストデータで示されてもよい。

本実施形態に係る情報処理装置１０Ｅのプロセッサ１１が行う情報出力動作の流れは、上述の実施形態１で説明した図６のフローチャートと同様である。ただし、本実施形態に係る情報処理装置１０Ｅのプロセッサ１１は、図６のステップＳ１６において、実施形態１と異なる処理を実行する。

本実施形態において、プロセッサ１１は、学習済モデルＬＭ１を用いて、出力するメッセージを特定する。換言すると、プロセッサ１１は、模範姿勢と評価対象姿勢との組み合わせを学習済モデルＬＭ１に入力し、学習済モデルＬＭ１から出力されるラベルに対応するメッセージを、表示装置５０等に出力する。

〔教師データの生成・学習済モデルの構築〕
次いで、学習済モデルＬＭ１の構築動作、および構築処理で用いる教師データの生成動作について説明する。本実施形態では、情報処理装置１０Ｅが、学習済モデルＬＭ１の構築処理、および教師データの生成処理を実行する。なお、学習済モデルＬＭ１の構築処理、および教師データの生成処理は、情報処理装置１０Ｅ以外の他の装置が実行してもよい。

学習済モデルＬＭ１の構築で用いる教師データは、評価対象姿勢と模範姿勢とのセットと、メッセージの種類を示すラベルとを含む。

まず、プロセッサ１１は、評価対象姿勢を取得するとともに、評価対象姿勢に対応する模範姿勢を取得する。一例として、プロセッサ１１は、入出力ＩＦ１４または通信ＩＦ１５を介して入力デバイスまたは他の装置等から評価対象姿勢と模範姿勢とを取得する。次いで、取得した評価対象姿勢と模範姿勢とにラベルを対応付けて教師データを生成する。ラベルは、メッセージの種類を示すデータである。ラベルは例えば、入出力ＩＦ１４を介して情報処理装置１０Ｅに入力される。

プロセッサ１１は、教師データを用いた教師あり学習によって、学習済モデルＬＭ１を構築する。学習済モデルＬＭ１としては、例えば、畳み込みニューラルネットワークや再帰型ニューラルネットワークなどのニューラルネットワークモデル、線形回帰などの回帰モデル、または、回帰木などの木モデルなどのアルゴリズムを用いることができる。

本実施形態によれば、情報処理装置１０Ｅは、模範姿勢と評価対象姿勢との組み合わせを入力とし、メッセージを出力とする、機械学習により構築された学習済モデルＬＭ１を用いて、出力するメッセージを特定する。これにより、ティーバッティングを行うバッターが自身の打撃姿勢をどのように変更すべきかを把握できる。

〔実施形態６〕
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

図１５は、本実施形態に係る情報処理装置１０Ｆの構成を示すブロック図である。情報処理装置１０Ｆは、二次メモリ１３Ｆに学習済モデルＬＭ２を備える。プロセッサ１１は、二次メモリ１３Ｆに格納されている学習済モデルＬＭ２を一次メモリ１２上に展開する。一次メモリ１２上に展開された学習済モデルＬＭ２は、メッセージの出力処理をプロセッサ１１が実行する際に利用される。

学習済モデルＬＭ２は、模範姿勢と評価対象姿勢との差を入力とし、メッセージを出力とする、機械学習により構築された学習済モデルである。学習済モデルＬＭ１としては、例えば、畳み込みニューラルネットワークや再帰型ニューラルネットワークなどのニューラルネットワークモデル、線形回帰などの回帰モデル、または、回帰木などの木モデルなどのアルゴリズムを用いることができる。

本実施形態に係る情報処理装置１０Ｆのプロセッサ１１が行う情報出力動作の流れは、上述の実施形態１で説明した図６のフローチャートと同様である。ただし、本実施形態に係る情報処理装置１０Ｆのプロセッサ１１は、図６のステップＳ１６において、実施形態１と異なる処理を実行する。

本実施形態において、プロセッサ１１は、学習済モデルＬＭ２を用いて、出力するメッセージを特定する。具体的には、まず、プロセッサ１１は、図６のステップＳ１４で特定した打撃姿勢と、ステップＳ１５で特定した模範姿勢との差分を算出する。一例として、プロセッサ１１は、バッターの肩関節の角度、肘関節の角度、股関節の角度、膝関節の角度、重心位置、といった複数の項目のそれぞれについて、評価対象姿勢と模範姿勢との差分を算出し、算出した項目毎の差分値のセットを差分情報とする。

次いで、プロセッサ１１は、生成した差分情報を学習済モデルＬＭ２に入力し、学習済モデルＬＭ２から出力されるラベルに対応するメッセージを、表示装置等に出力する。

本実施形態によれば、情報処理装置１０Ｅは、模範姿勢と評価対象姿勢との差を入力とし、メッセージを出力とする、機械学習により構築された学習済モデルＬＭ１を用いて、出力するメッセージを特定する。これにより、ティーバッティングを行うバッターが自身の打撃姿勢をどのように変更すべきかを把握できる。

〔実施形態７〕
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

上述の実施形態１では、情報処理装置１０は、模範テーブルＴＢＬ１を参照して評価対象姿勢の比較対象とする模範姿勢を特定した（図６のステップＳ１５）。それに対し、本実施形態に係る情報処理装置１０Ｇは、学習済モデルＬＭ３を用いて模範姿勢を特定する。

学習済モデルＬＭ３は、バッターの身体的特徴および評価対象姿勢の一方または両方を入力とし、模範姿勢を識別するラベルを出力とする、機械学習により構築された学習済モデルである。学習済モデルＬＭ１としては、例えば、畳み込みニューラルネットワークや再帰型ニューラルネットワークなどのニューラルネットワークモデル、線形回帰などの回帰モデル、または、回帰木などの木モデルなどのアルゴリズムを用いることができる。

本実施形態に係る情報処理装置１０Ｇのプロセッサ１１が行う情報出力動作の流れは、上述の実施形態１で説明した図６のフローチャートと同様である。ただし、本実施形態に係る情報処理装置１０Ｇのプロセッサ１１は、図６のステップＳ１５の模範姿勢の特定処理において、実施形態１と異なる処理を実行する。

本実施形態において、プロセッサ１１は、学習済モデルＬＭ３を用いて、模範姿勢を特定する。換言すると、プロセッサ１１は、バッターの身体的特徴、および評価対象姿勢の一方または両方を学習済モデルＬＭ３に入力し、学習済モデルＬＭ３から出力されるラベルに対応する模範姿勢を、比較対象とする模範姿勢として特定する。

学習済モデルＬＭ３の入力データは、バッターの身体的特徴を表す情報および評価対象姿勢を表す情報に限られず、他の情報を含んでいてもよい。一例として、学習済モデルＬＭ３の入力データは、バッターの打球タイミングの前後の所定の期間において測定されたバッターの姿勢を表す時系列のデータを含んでいてもよい。

学習済モデルＬＭ３の構築で用いる教師データは、評価対象姿勢と模範姿勢とのセットと、メッセージの種類を示すラベルとを含む。学習フェーズにおいては、まず、プロセッサ１１は、バッターの身体的特徴を表す情報を取得するとともに、バッターの評価対象姿勢を表す情報を取得する。一例として、プロセッサ１１は、入出力ＩＦ１４または通信ＩＦ１５を介して入力デバイスまたは他の装置等からそれらの情報を取得する。次いで、取得した情報のセットにラベルを対応付けて教師データを生成する。ラベルは、模範姿勢を識別する識別情報である。ラベルは例えば、入出力ＩＦ１４を介して情報処理装置１０Ｇに入力される。

プロセッサ１１は、教師データを用いた教師あり学習によって、学習済モデルＬＭ３を構築する。学習済モデルＬＭ３としては、例えば、畳み込みニューラルネットワークや再帰型ニューラルネットワークなどのニューラルネットワークモデル、線形回帰などの回帰モデル、または、回帰木などの木モデルなどのアルゴリズムを用いることができる。

〔付記事項１〕
上記各実施形態で説明した各処理は、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）に実行させてもよい。この場合、ＡＩは上記制御装置で動作するものであってもよいし、他の装置（例えばエッジコンピュータまたはクラウドサーバ等）で動作するものであってもよい。

〔付記事項２〕
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

１ バッティングシステム
１０、１０Ｃ、１０Ｄ、１０Ｅ、１０Ｆ、１０Ｇ 情報処理装置
１１ プロセッサ
１２ 一次メモリ
１３、１３Ｃ、１３Ｄ、１３Ｅ、１３Ｆ 二次メモリ
２０ 力覚センサ
３０ モーションセンサ
４０ フォースプレート
５０ 表示装置
Ｍ１、Ｍ４ 情報処理方法
Ｍ１１ 測定ステップ
Ｍ１２ タイミング特定ステップ
Ｍ１３ 姿勢特定ステップ
Ｍ１４ 出力ステップ

Claims (7)

1. バッターに装着可能な複数のマーカーと、
   前記複数のマーカーを検出する少なくとも１つのモーションセンサと、
   命令を記憶する一次メモリと、
   バッターの身体的特徴と模範となる打撃姿勢とを対応付ける模範テーブルを記憶する二次メモリと、
   前記命令を実行する１または複数のプロセッサを備え、
   前記プロセッサは、
   前記モーションセンサおよびフォースプレートの一方または両方の出力信号に基づき、ティーバッティングを行うバッターの姿勢を継続的に測定する測定ステップと、
   ティーに内蔵された力覚センサの出力信号に基づき、前記ティーバッティングを行うバッターが前記ティーに設置された球を打撃したタイミングを特定するタイミング特定ステップと、
   前記モーションセンサおよび前記フォースプレートからの出力信号に基づき、前記タイミング特定ステップにおいて特定したタイミングにおける前記ティーバッティングを行うバッターの姿勢を、当該バッターの打撃姿勢として特定する姿勢特定ステップと、
   前記ティーバッティングを行うバッターの身体的特徴に対応する模範となる打撃姿勢を表す情報、および、前記姿勢特定ステップにおいて特定した当該バッターの打撃姿勢を表す情報に基づき、当該バッターの打撃姿勢の変更を指示するメッセージを出力する出力ステップと、を実行し、
   前記バッターの打撃姿勢は、前記力覚センサの出力信号に基づき計測されるインパクト強さ及びインパクト角度を含み、
   前記プロセッサは、前記出力ステップにおいて、
   前記ティーバッティングを行うバッターの身体的特徴に対応する模範となる打撃姿勢を表す情報を、前記模範テーブルを参照して特定し、
   前記ティーバッティングを行うバッターの身体的特徴が前記模範テーブルに登録されていない場合は、前記模範テーブルに登録されている複数の身体的特徴の中から、前記ティーバッティングを行うバッターの身体的特徴との差分が最も少ないものを選択し、選択した身体的特徴に対応する模範となる打撃姿勢を、前記模範テーブルを参照して特定する
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記プロセッサは、前記出力ステップにおいて、前記模範となる打撃姿勢と、前記姿勢特定ステップにおいて特定した前記バッターの打撃姿勢との差を表すメッセージを出力する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 模範となる打撃姿勢を模範姿勢とし、評価対象である打撃姿勢を評価対象姿勢とするとき、
   前記プロセッサは、前記出力ステップにおいて、前記二次メモリに記憶された前記模範姿勢と前記評価対象姿勢との組み合わせ、または、前記模範姿勢と前記評価対象姿勢との差、と前記メッセージとを関連付けたテーブルを参照して、前記模範姿勢および前記評価対象姿勢に基づいて、出力するメッセージを特定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 模範となる打撃姿勢を模範姿勢とし、評価対象である打撃姿勢を評価対象姿勢とするとき、
   前記プロセッサは、前記出力ステップにおいて、前記模範姿勢と前記評価対象姿勢との組み合わせ、または、前記模範姿勢と前記評価対象姿勢との差を入力とし、前記メッセージを出力とする、機械学習により構築された学習済モデルを用いて、出力するメッセージを特定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記姿勢を表す情報は、前記モーションセンサおよび前記フォースプレートの出力信号の少なくともいずれか一方により特定された前記バッターの肩関節の角度、肘関節の角度、股関節の角度、膝関節の角度、および重心位置の一部または全部を含む、
   ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. １または複数のプロセッサが、
   モーションセンサおよびフォースプレートの一方または両方の出力信号に基づき、ティーバッティングを行うバッターの姿勢を継続的に測定する測定ステップと、
   ティーに内蔵された力覚センサの出力信号に基づき、前記バッターが前記ティーに設置された球を打撃したタイミングを特定するタイミング特定ステップと、
   前記モーションセンサおよび前記フォースプレートからの出力信号に基づき、前記タイミング特定ステップにおいて特定したタイミングにおける前記バッターの姿勢を、当該バッターの打撃姿勢として特定する姿勢特定ステップと、
   メモリに記憶された前記バッターの身体的特徴に対応する模範となる打撃姿勢を表す情報、および、前記姿勢特定ステップにおいて特定した前記バッターの打撃姿勢を表す情報に基づき、前記バッターの打撃姿勢の変更を指示するメッセージを出力する出力ステップと、を含み、
   前記バッターの打撃姿勢は、前記力覚センサの出力信号に基づき計測されるインパクト強さ及びインパクト角度を含み、
   前記プロセッサは、前記出力ステップにおいて、
   前記バッターの身体的特徴に対応する模範となる打撃姿勢を表す情報を、バッターの身体的特徴と模範となる打撃姿勢とを対応付ける模範テーブルを参照して特定し、
   前記ティーバッティングを行うバッターの身体的特徴が前記模範テーブルに登録されていない場合は、前記模範テーブルに登録されている複数の身体的特徴の中から、前記ティーバッティングを行うバッターの身体的特徴との差分が最も少ないものを選択し、選択した身体的特徴に対応する模範となる打撃姿勢を、前記模範テーブルを参照して特定する
   ことを特徴とする情報処理方法。
7. コンピュータに、
   モーションセンサおよびフォースプレートの一方または両方の出力信号に基づき、ティーバッティングを行うバッターの姿勢を継続的に測定する測定ステップと、
   ティーに内蔵された力覚センサの出力信号に基づき、前記バッターが前記ティーに設置された球を打撃したタイミングを特定するタイミング特定ステップと、
   前記モーションセンサおよび前記フォースプレートからの出力信号に基づき、前記タイミング特定ステップにおいて特定したタイミングにおける前記バッターの姿勢を、当該バッターの打撃姿勢として特定する姿勢特定ステップと、
   メモリに記憶された前記バッターの身体的特徴に対応する模範となる打撃姿勢を表す情報、および、前記姿勢特定ステップにおいて特定した前記バッターの打撃姿勢を表す情報に基づき、前記バッターの打撃姿勢の変更を指示するメッセージを出力する出力ステップと、を実行させ、
   前記バッターの打撃姿勢は、前記力覚センサの出力信号に基づき計測されるインパクト強さ及びインパクト角度を含み、
   前記出力ステップは、
   前記バッターの身体的特徴に対応する模範となる打撃姿勢を表す情報を、バッターの身体的特徴と模範となる打撃姿勢とを対応付ける模範テーブルを参照して特定し、
   前記ティーバッティングを行うバッターの身体的特徴が前記模範テーブルに登録されていない場合は、前記模範テーブルに登録されている複数の身体的特徴の中から、前記ティーバッティングを行うバッターの身体的特徴との差分が最も少ないものを選択し、選択した身体的特徴に対応する模範となる打撃姿勢を、前記模範テーブルを参照して特定する
   ことを特徴とするプログラム。

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