JP7562253B2 - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム - Google Patents

Description

本開示は、情報処理装置等に関する。

従来、入力データと正解データとの組み合わせのデータセット（いわゆる教師データセット）に基づき機械学習を行う技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１９－７５１５９号公報

ところで、ゴルフやテニス等のスポーツでは、対象者の運動特性等に合わせて、用具を販売する店舗の店員等がおすすめのクラブやラケット等の用具を提案したり、インストラクタ等が動作の改善を提案したりすることが行われる場合がある。この場合、測定等により取得される人の動作を表すデータと、おすすめの用具や動作の改善の提案等の人がその運動特性に合わせてスポーツを行うための支援情報に関するデータとの組み合わせのデータセット群に基づき機械学習を行うことができる。これにより、動作を表すデータを入力として、対象者の運動特性に合わせてスポーツを行うための支援情報を出力可能な学習済みモデルを生成し、学習済みモデルを利用して、おすすめの用具や動作の改善等の支援情報を容易に提供することができる。

しかしながら、顧客が特定の商品を目当てに来店しているような状況では、店員は、その顧客が購入したい商品をそのままおすすめしてしまう可能性がある。また、店員によっては、顧客の運動特性に適合しないような用具を提案してしまったり、顧客の運動特性とは関係なく、何等かの理由で売りたい用具を顧客に提案してしまったりする可能性がある。また、インストラクタの指導の方針によっては、独自の動作の改善の提案が行われる可能性がある。そのため、人の動作に関するデータと、おすすめの用具や動作の改善の提案等の支援情報に関するデータとの組み合わせのデータセットに基づき機械学習が行われても、適切な支援情報を出力することができない可能性がある。

そこで、上記課題に鑑み、ユーザの運動特性に合わせてスポーツを行うための支援情報の提供に関する機械学習を行うためのより適切なデータセットを取得することが可能な技術を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本開示の一実施形態では、
所定の入力を受け付ける入力部と、
対象者の動作に関するデータを取得する取得部と、
人の動作に関するデータ、及び人が運動特性に合わせてスポーツを行うための支援情報に関するデータの組み合わせによる複数のデータセットに基づき機械学習が行われた学習済みモデルを用いて、前記取得部により取得されるデータに基づき、前記対象者の動作に合わせた前記支援情報を前記学習済みモデルから直接出力する支援情報出力部と、
前記支援情報出力部から出力される前記支援情報が前記取得部により取得されるデータに対して適切な内容であるか否かを判定する判定部と、
前記判定部により適切な内容でないと判定される場合に、前記入力部で受け付けられる入力に応じて、前記支援情報出力部から出力される前記支援情報、及び前記複数のデータセットのうちの前記取得部により取得されるデータに相対的に近い人の動作に関するデータを含むデータセットの前記支援情報のうちの少なくとも一方を編集する編集部と、を備え、
前記編集部は、前記判定部により適切な内容でないと判定される場合に、前記複数のデータセットのうちの前記取得部により取得されるデータに相対的に近い人の動作に関するデータを含むデータセットの前記支援情報を編集する、
情報処理装置が提供される。

また、本開示の他の実施形態では、
所定の入力を受け付ける入力部を備える情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
対象者の動作に関するデータを取得する取得ステップと、
人の動作に関するデータ、及び人が運動特性に合わせてスポーツを行うための支援情報に関するデータの組み合わせによる複数のデータセットに基づき機械学習が行われた学習済みモデルを用いて、前記取得ステップで取得されるデータに基づき、前記対象者の動作に合わせた前記支援情報を前記学習済みモデルから直接出力する支援情報出力ステップと、
前記支援情報出力ステップで出力される前記支援情報が前記取得ステップで取得されるデータに対して適切な内容であるか否かを判定する判定ステップと、
前記判定ステップで適切な内容でないと判定される場合に、前記入力部で受け付けられる入力に応じて、前記支援情報出力ステップで出力される前記支援情報、及び前記複数のデータセットのうちの前記取得ステップで取得されるデータに相対的に近い人の動作に関するデータを含むデータセットの前記支援情報のうちの少なくとも一方を編集する編集ステップと、を含み、
前記編集ステップでは、前記判定ステップで適切な内容でないと判定される場合に、前記複数のデータセットのうちの前記取得ステップで取得されるデータに相対的に近い人の動作に関するデータを含むデータセットの前記支援情報を編集する、
情報処理方法が提供される。

また、本開示の更に他の実施形態では、
所定の入力を受け付ける入力部を備える情報処理装置に、
対象者の動作に関するデータを取得する取得ステップと、
人の動作に関するデータ、及び人が運動特性に合わせてスポーツを行うための支援情報に関するデータの組み合わせによる複数のデータセットに基づき機械学習が行われた学習済みモデルを用いて、前記取得ステップで取得されるデータに基づき、前記対象者の動作に合わせた前記支援情報を前記学習済みモデルから直接出力する支援情報出力ステップと、
前記支援情報出力ステップで出力される前記支援情報が前記取得ステップで取得されるデータに対して適切な内容であるか否かを判定する判定ステップと、
前記判定ステップで適切な内容でないと判定される場合に、前記入力部で受け付けられる入力に応じて、前記支援情報出力ステップで出力される前記支援情報、及び前記複数のデータセットのうちの前記取得ステップで取得されるデータに相対的に近い人の動作に関するデータを含むデータセットの前記支援情報のうちの少なくとも一方を編集する編集ステップと、を実行させ、
前記編集ステップでは、前記判定ステップで適切な内容でないと判定される場合に、前記複数のデータセットのうちの前記取得ステップで取得されるデータに相対的に近い人の動作に関するデータを含むデータセットの前記支援情報を編集する、
プログラムが提供される。

上述の実施形態によれば、情報処理装置は、例えば、店舗の店員やインストラクタ等の編集者の入力に応じて、対象者の動作に関するデータに対して不適切な今回の支援情報を編集することができる。そのため、情報処理装置は、今回取得された対象者の動作に関するデータと、編集後の支援情報に関するデータとの組み合わせのデータセットを機械学習用のデータセット群に組み込むことができる。また、情報処理装置は、学習済みモデルから出力された支援情報がユーザの動作に関するデータに対して不適切な場合、編集者の入力に応じて、機械学習用のデータセット群の中の今回取得されたユーザの動作に関するデータに近しいデータを含むデータセットの支援情報を編集することができる。よって、情報処理装置は、支援情報の編集を通じて、より適切な機械学習用のデータセットを取得することができる。

上述の実施形態によれば、ユーザの運動特性に合わせてスポーツを行うための支援情報の提供に関する機械学習を行うためのより適切なデータセットを取得することが可能な技術を提供することができる。

情報提供システムの概略図である。 情報処理装置のハードウェアの構成の一例を示す図である。 情報提供システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。 有益性選択部による制御処理の一例を概略的に示すフローチャートである。 有益性選択部による制御処理の他の例を概略的に示すフローチャートである。 支援情報編集部による制御処理の一例を概略的に示すフローチャートである。 支援情報編集部による制御処理の他の例を概略的に示すフローチャートである

以下、図面を参照して実施形態について説明する。

［情報提供システムの概要］
まず、図１を参照して、本実施形態に係る情報提供システム１の概要について説明する。

図１は、情報提供システム１の概略図である。

図１に示すように、情報提供システム１は、動作データ取得装置１０と、記憶装置２０と、情報処理装置３０とを含む。動作データ取得装置１０、記憶装置２０、及び情報処理装置３０は、全て同じ場所（例えば、施設）に設置されていてもよいし、その一部が他の一部と異なる遠隔の場所に設置されていてもよい。

動作データ取得装置１０は、人の動作に関するデータ（以下、「動作データ」）を取得する。動作データ取得装置１０は、例えば、人が特定のスポーツを行うときの動作データを取得する。動作データ取得装置１０と情報処理装置３０とは通信可能に接続され、動作データ取得装置１０の動作データは、情報処理装置３０に取り込まれる。

記憶装置２０は、情報処理装置３０と通信可能に接続され、情報処理装置３０が利用するデータを記憶する。

尚、記憶装置２０の機能は、情報処理装置３０の内部に組み込まれてもよい。

情報処理装置３０は、記憶装置２０のデータを用いて、動作データ取得装置１０から入力される対象者の動作データに基づき、対象者の動作の特性（運動特性）に合わせて特定のスポーツを行うための支援情報をユーザに提供する。ユーザには、例えば、対象者に対してスポーツの用具を提案する店舗の店員が含まれる。また、ユーザには、例えば、対象者に対してスポーツの指導を行う指導者（例えば、インストラクタ）が含まれる。また、ユーザには、例えば、動作データに対応する対象者が含まれる。支援情報には、例えば、対象者の動作の特性（運動特性）に合わせて推奨される用具に関する情報（以下、「推奨用具情報」）が含まれる。また、支援情報には、例えば、対象者の動作の特性（運動特性）に合わせた動作の改善に関する情報（以下、「動作改善情報」）が含まれる。

このように、情報提供システム１は、情報処理装置３０を通じて、動作データ取得装置１０で取得される動作データに合わせた支援情報をユーザに提供する。

［情報提供システムの構成］
次に、図１に加えて、図２、図３を参照して、情報提供システム１（情報処理装置３０）の具体的な構成について説明する。

図２は、情報処理装置３０のハードウェアの構成の一例を示す図である。図３は、情報提供システム１の構成の一例を示す機能ブロック図である。

情報処理装置３０は、その機能が任意のハードウェア、或いは、任意のハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ等により実現されてよい。例えば、図２に示すように、情報処理装置３０は、ドライブ装置３１と、補助記憶装置３２と、メモリ装置３３と、ＣＰＵ３４と、インタフェース装置３５と、表示装置３６と、入力装置３７とを含み、それぞれがバスＢで接続される。

情報処理装置３０の各種機能を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、或いは、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の可搬型の記録媒体３１Ａによって提供される。プログラムが記録された記録媒体３１Ａが、ドライブ装置３１にセットされると、プログラムが記録媒体３１Ａからドライブ装置３１を介して補助記憶装置３２にインストールされる。また、プログラムは、通信ネットワークを介して他のコンピュータからダウンロードされ、補助記憶装置３２にインストールされてもよい。

補助記憶装置３２は、インストールされた各種プログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。

メモリ装置３３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置３２からプログラムを読み出して格納する。

ＣＰＵ３４は、メモリ装置３３に格納された各種プログラムを実行し、プログラムに従って情報処理装置３０に関する各種機能を実現する。

インタフェース装置３５は、外部の通信回線（例えば、一対一の通信線や通信ネットワーク等）を通じて外部の機器と接続するためのインタフェースとして用いられる。インタフェース装置３５は、外部の機器との通信形態の相違に応じて、複数の種類のインタフェース装置を含んでよい。

表示装置３６は、例えば、ＣＰＵ３４で実行されるプログラムに従って、ＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示する。表示装置３６は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ等である。

入力装置３７（入力部の一例）は、情報処理装置３０に関する様々な指示を情報処理装置３０の作業者や管理者等に入力させるために用いられる。入力装置３７は、例えば、ユーザの操作入力を受け付ける操作入力装置を含む。操作入力装置は、例えば、キーボード、マウス、表示装置３６に実装されるタッチパネル、タッチパッド、ボタン、トグル、レバー、ロータリスイッチ等を含んでよい。また、入力装置３７は、例えば、ユーザの音声入力やジェスチャ入力を受け付ける音声入力装置やジェスチャ入力装置を含んでもよい。音声入力装置は、例えば、マイクロフォンを含む。ジェスチャ入力装置は、ユーザのジェスチャの内容（例えば、動画像）を撮像する撮像装置を含む。

情報処理装置３０は、例えば、補助記憶装置３２にインストールされるプログラムをＣＰＵ３４で実行することにより各種機能を実現する。具体的には、図３に示すように、情報処理装置３０は、機能要素として、動作データ取得部３０１と、学習部３０２と、支援情報出力部３０４と、有益性選択部３０５と、支援情報編集部３０６とを含む。また、情報処理装置３０は、例えば、補助記憶装置３２等の不揮発性の内部メモリに規定される記憶領域としての記憶部３０３を含む。

動作データ取得部３０１（取得部の一例）は、動作データ取得装置１０から入力（受信）される動作データを、受信バッファ等から取得する。

学習部３０２は、記憶装置２０に記憶される複数のデータセット（教師データ）に基づき、機械学習を行う。

記憶装置２０には、過去に取得された人の動作データとその動作データに対応する支援情報に関するデータ（以下、「支援情報データ」）との組み合わせによる複数のデータセット（レコードデータ）でデータベース２１が構築されている。データベース２１の中のデータセットの動作データは、情報提供システム１の動作データ取得装置１０で取得された動作データであってもよいし、他の装置で取得された動作データであってもよい。また、データベース２１の中のデータセットに含まれる支援情報データは、例えば、店舗の店員が動作データに基づく実際の接客の過程で顧客に推奨した用具や指導者が動作データに基づく指導の過程で生徒に提案した動作の改善に関する情報のデータである。また、データベース２１は、店舗の端末やスポーツの練習施設等の端末から記憶装置２０等にアップロードされる動作データ及び動作データに対応する支援情報（例えば、推奨用具情報や動作改善情報）に基づき、適宜更新されてもよい。

学習部３０２は、データベース２１に登録される複数のデータセットに基づき、機械学習（いわゆる教師あり学習）を行い、学習済みモデルＬＭを生成する。

また、学習部３０２は、記憶装置２０のデータベース２１が更新されると、更新されたデータベース２１の学習済みモデルＬＭを更新する。学習部３０２は、データベース２１の全てのデータセットのうちの更新分のデータセットだけを用いて、既存の学習済みモデルＬＭに追加学習させることにより、学習済みモデルＬＭを更新してよい。また、学習部３０２は、データベース２１の全てのデータセットを用いて、新たな学習済みモデルＬＭを生成することで、学習済みモデルＬＭを更新してもよい。

記憶部３０３（第１の記憶部の一例）には、学習部３０２により生成される学習済みモデルＬＭが記憶される。記憶部３０３には、最新の学習済みモデルＬＭが記憶される。また、記憶部３０３には、更新前の学習済みモデルＬＭが記憶されていてもよい。これにより、ユーザは、最新の学習済みモデルＬＭだけでなく、更新前の学習済みモデルＬＭを含む過去に生成された学習済みモデルＬＭも利用することができる。そのため、ユーザによって、利用する学習済みモデルＬＭを選択することが可能になるため、ユーザの利便性が向上する。

支援情報出力部３０４は、学習済みモデルＬＭを用いて、動作データ取得部３０１から入力される対象者の動作データに基づき、当該動作データに対応する支援情報、即ち、対象者の動作（運動特性）に合わせた支援情報を生成（出力）する。これにより、情報処理装置３０は、表示装置３６等を通じて、対象者の動作データに対応する支援情報をユーザ（例えば、対象者本人、店舗の店員、指導者等）に提供することができる。

有益性選択部３０５（判定部の一例）は、支援情報出力部３０４から入力される支援情報に基づき、当該支援情報が対象者にとって有益であるか否かを選択（判定）する。具体的には、有益性選択部３０５は、支援情報出力部３０４により生成される支援情報が対象者の動作データ（即ち、動作特性）に対して適切か否かを判定する。具体的な判定方法については後述する（図４、図５参照）。

支援情報編集部３０６（編集部の一例）は、有益性選択部３０５から入力される選択結果を表す情報（以下、「選択結果情報」）に応じて動作する。選択結果情報は、支援情報出力部３０４により生成される支援情報の対象者にとっての有益性の有無の選択結果を表し、"有益性あり"及び"有益性なし"の何れか情報が含まれる。支援情報編集部３０６は、選択結果情報で"有益性なし"が指定される場合に、入力装置３７を通じたユーザからの入力に応じて、支援情報を編集する。支援情報編集部３０６による支援情報の編集履歴に関する情報は、情報処理装置３０の内部メモリ（例えば、記憶部３０３（第２の記憶部の一例））や情報処理装置３０と通信可能な外部記憶装置（例えば、記憶装置２０）に記録されてよい。具体的な編集方法については後述する（図６、図７参照）。

尚、情報処理装置３０の機能は、複数の情報処理装置等によって分散して実現されてもよい。例えば、動作データ取得部３０１は、他の情報処理装置（例えば、対象者の携帯端末等）に移管されてもよい。これにより、例えば、情報処理装置３０とは離れた遠隔地の対象者は、携帯端末に搭載される動作データ取得装置１０（例えば、カメラ）で取得される動作データに相当する撮像画像を動作データ取得部３０１から遠隔の情報処理装置３０に送信させることができる。そして、情報処理装置３０は、携帯端末から送信される動作データに基づき、支援情報を出力し、情報処理装置３０と同じ場所にいる指導者は、支援情報を利用しながら、ビデオ通話等により、遠隔地から対象者の動作の改善に関する指導を行うことができる。また、例えば、学習部３０２の機能、記憶部３０３の機能、及び支援情報出力部３０４の支援情報を生成する機能は、他の情報処理装置（例えば、機械学習用のクラウドサーバ等）に移管されてもよい。この場合、情報処理装置３０は、所定のネットワーク経由で、動作データを機械学習用のクラウドサーバに送信すると共に、このクラウドサーバから動作データに対応する支援情報を受信し、支援情報出力部３０４は、受信した支援情報を出力してよい。

［有益性選択部の制御処理］
次に、図４、図５を参照して、有益性選択部３０５による制御処理について説明する。

＜有益性選択部の制御処理の一例＞
図４は、有益性選択部３０５による制御処理の一例を概略的に示すフローチャートである。本フローチャートは、例えば、支援情報出力部３０４から支援情報が出力される場合に開始される。以下、図５のフローチャートについても同様である。

図４に示すように、ステップＳ１０２にて、有益性選択部３０５は、支援情報出力部３０４から入力される支援情報を取得する。有益性選択部３０５は、ステップＳ１０２の処理が終了すると、ステップＳ１０４に進む。

ステップＳ１０４にて、有益性選択部３０５は、取得した支援情報を表示装置３６に表示させる。有益性選択部３０５は、ステップＳ１０４の処理が完了すると、ステップＳ１０６に進む。

ステップＳ１０６にて、有益性選択部３０５は、ユーザに対して有益性の有無の選択を要求する内容を表示装置３６に表示させる。有益性選択部３０５は、例えば、支援情報の内容を確認可能な態様で、有益性あり及び有益性なしのそれぞれに対応するボタンアイコンと何れかを選択するように要求する文字情報とを含むポップアップウィンドウを表示装置３６に表示させてよい。これにより、ユーザは、表示装置３６に表示される支援情報の内容を確認しながら、入力装置３７を通じて、支援情報が対象者にとって有益であるか否かの選択入力を行うことができる。有益性選択部３０５は、ステップＳ１０６の処理が完了すると、ステップＳ１０８に進む。

ステップＳ１０８にて、有益性選択部３０５は、有益性の有無に関する選択入力があったか否かを判定する。有益性選択部３０５は、選択入力があった場合、ステップＳ１１０に進む。一方、有益性選択部３０５は、所定時間経過しても選択入力がなかった場合、有益性ありの選択入力がなされたとみなして、ステップＳ１１４に進む。

ステップＳ１１０にて、有益性選択部３０５は、有益性ありの選択入力であるか否かを判定する。有益性選択部３０５は、有益性ありの選択入力でない場合、ステップＳ１１２に進み、有益性ありの選択入力である場合、ステップＳ１１４に進む。

ステップＳ１１２にて、有益性選択部３０５は、"有益性なし"の内容を含む選択結果情報を出力し、今回の処理を終了する。

一方、ステップＳ１１４にて、有益性選択部３０５は、"有益性あり"の内容を含む選択結果情報を出力し、今回の処理を終了する。

このように、本例では、有益性選択部３０５は、例えば、店舗の店員や練習施設の指導者等のユーザに有益性を判断させ、入力装置３７を通じて操作入力を行わせる形で、支援情報出力部３０４により生成される支援情報の有益性の有無を判定することができる。

＜有益性選択部の制御処理の他の例＞
図５は、有益性選択部３０５による制御処理の他の例を概略的に示すフローチャートである。

図５に示すように、ステップＳ２０２にて、有益性選択部３０５は、支援情報出力部３０４から入力される支援情報を取得する。有益性選択部３０５は、ステップＳ２０２の処理が終了すると、ステップＳ２０４に進む。

ステップＳ２０４にて、有益性選択部３０５は、支援情報を適用した動作データの取得を要求する内容を表示装置３６に表示させる。支援情報を適用した動作データとは、例えば、推奨用具情報で推奨される用具を用いて行われる動作に関する動作データである。また、支援情報を適用した動作データとは、例えば、動作改善情報で提案される動作の改善の内容を対象者が実際に行うときの動作データである。有益性選択部３０５は、ステップＳ２０４の処理を完了すると、ステップＳ２０６に進む。

ステップＳ２０６にて、有益性選択部３０５は、動作データ取得部３０１により新たな動作データの取得があったか否かを判定する。有益性選択部３０５は、動作データ取得部３０１により新たな動作データの取得があった場合、ステップＳ２０８に進む。一方、有益性選択部３０５は、所定時間経過しても動作データ取得部３０１により新たな動作データが取得されなかった場合、支援情報に有益性があるとみなして、ステップＳ２１４に進む。

ステップＳ２０８にて、有益性選択部３０５は、対象者の動作を入力として出力される結果（パフォーマンス）を支援情報の適用前後で比較する。例えば、動作データ取得部３０１により取得される動作データが後述のゴルフのスイング動作に関するデータである場合、対象者の動作を入力として出力される結果には、ボールの飛距離、ボールの曲がり幅、クラブのヘッドスピード、クラブのフェースアングル、ボールのバックスピン量、ヘッドスピードに対する下半身の貢献度（例えば、エネルギ）等が含まれてよい。有益性選択部３０５は、ステップＳ２０８の処理が完了すると、ステップＳ２１０に進む。

ステップＳ２１０にて、有益性選択部３０５は、支援情報の適用前後で結果が向上（改善）しているか否かを判定する。有益性選択部３０５は、支援情報の適用前後で結果が向上（改善）していない場合、ステップＳ２１２に進み、向上（改善）している場合、ステップＳ２１４に進む。

ステップＳ２１２，Ｓ２１４の処理は、図４のステップＳ１１２，Ｓ１１４と同じであるため、説明を省略する。

このように、本例では、有益性選択部３０５は、支援情報の適用前後の結果（パフォーマンス）の向上（改善）の有無に基づき、支援情報出力部３０４により生成される支援情報の有益性の有無を判定することができる。

［支援情報編集部の制御処理］
次に、図６、図７を参照して、支援情報編集部３０６の制御処理について説明する。

＜支援情報編集部の制御処理の一例＞
図６は、支援情報編集部３０６による制御処理の一例を概略的に示すフローチャートである。本フローチャートは、例えば、有益性選択部３０５から有益性なしの選択結果情報が入力されると開始される。以下、図７のフローチャートについても同様である。

図６に示すように、ステップＳ３０２にて、支援情報編集部３０６は、今回の動作データ及び支援情報をメモリ装置２３のバッファ等から取得する（読み込む）。支援情報編集部３０６は、ステップＳ３０２の処理が完了すると、ステップＳ３０４に進む。

ステップＳ３０４にて、支援情報編集部３０６は、今回の支援情報の編集を促す内容（以下、「編集画面」）を表示装置３６に表示させる。編集画面には、例えば、今回の動作データと当該動作データに対応する支援情報とが表示される。また、編集画面には、例えば、支援情報として選択可能な複数の候補が表示される。これにより、ユーザは、複数の候補の中から今回取得された対象者の動作データに適した支援情報を選択することで、支援情報出力部３０４により生成された支援情報を編集することができる。支援情報編集部３０６は、ステップＳ３０４の処理が完了すると、ステップＳ３０６に進む。

ステップＳ３０６にて、支援情報編集部３０６は、編集が終了したか否かを判定する。例えば、支援情報編集部３０６は、入力装置３７を通じて、複数の候補の中から一の候補が支援情報として選択され、編集終了を表す入力が受け付けられた場合に、編集が終了したと判定してよい。支援情報編集部３０６は、編集が終了していない場合、ステップＳ３０８に進み、編集が終了した場合、ステップＳ３１０に進む。

ステップＳ３０８にて、支援情報編集部３０６は、入力装置３７による解除入力の受け付け、及び編集画面の表示開始から一定時間の経過の何れかの条件が成立するか否かを判定する。解除入力は、編集画面の表示解除を要求する入力である。支援情報編集部３０６は、何れかの条件が成立する場合、編集画面の表示を解除して、今回のフローチャートの処理を終了し、何れの条件も成立していない場合、ステップＳ３０６に戻る。

ステップＳ３１０にて、支援情報編集部３０６は、今回の動作データと、編集済みの支援情報に関するデータとの組み合わせによるデータセット（以下、「編集済みデータセット」）を記憶装置２０のデータベース２１に登録（記録）する。支援情報編集部３０６は、ステップＳ３１０の処理が完了すると、今回のフローチャートの処理を終了する。

このように、本例では、支援情報編集部３０６は、入力装置３７を通じたユーザからの入力に応じて、支援情報出力部３０４により生成（出力）される支援情報を編集し、編集済みの支援情報に基づき、データベース２１を更新することができる。そのため、学習部３０２は、編集済みの支援情報に関するデータを含むデータセットに基づき機械学習を行い、学習済みモデルＬＭを更新することができる。よって、情報処理装置３０は、編集済みの支援情報に関するデータを含むデータセットの蓄積に応じて、学習済みモデルＬＭをより適切な支援情報を出力可能な態様に更新していくことができる。

また、支援情報編集部３０６は、データベース２１に含まれるデータセットを更新するのに代えて、既にデータベース２１に登録されるデータセットと新たに登録するデータセットとを含む新たなデータセットによるデータベースを記憶装置２０に構築させてもよい。これにより、既存のデータベース２１のデータセットを保持することができる。

例えば、対象者を指導する指導者（インストラクタ）ごとに、指導方針が異なるような場合がありうる。この場合、ある指導者には、データベース２１のデータセットに基づく学習済みモデルＬＭで適切な支援情報を提供できるものの、ある指導者には、適切な支援情報を提供できない可能性がある。

これに対して、既存のデータベース２１を保持しつつ、新たなデータベースを構築させる。これにより、情報処理装置３０は、指導者ごとの指導方針に合わせた複数のデータベース（データセット）に沿って、指導者ごとの指導方針に合わせた複数の学習済みモデルＬＭを準備することができる。そのため、情報処理装置３０は、指導者ごとの指導方針に合わせた支援情報（動作改善情報）を提供することができる。

＜支援情報編集部の制御処理の他の例＞
図７は、支援情報編集部３０６による制御処理の他の例を概略的に示すフローチャートである。

図７に示すように、ステップＳ４０２の処理は、図６のステップＳ３０２と同じであるため、説明を省略する。

ステップＳ４０４にて、支援情報編集部３０６は、動作データ取得部３０１により取得された今回の動作データに対して相対的に近い動作データを含むデータセットをデータベース２１から抽出する。ある動作データが今回の動作データに対して相対的に近いか否かは、例えば、ある動作データと今回の動作データとの相関係数が所定の閾値より大きいか否かにより判断されてよい。また、ある動作データが今回の動作データに対して相対的に近いか否かは、例えば、ある動作データと今回の動作データとの差分が所定の閾値より小さいか否かにより判断されてよい。また、ある動作データが今回の動作データに対して相対的に近いか否かは、例えば、ある動作データと今回の動作データとの間のコサイン類似度が所定の閾値より大きいか否かにより判断されてよい。また、ある動作データが今回の動作データに対して相対的に近いか否かは、例えば、今回の動作データ及びデータベース２１の全ての動作データを対象とする所定のクラスタリング処理によって、今回の動作データと同じグループに分類されるか否かにより判断されてよい。また、例えば、動作データの中に複数の種類の動作データが含まれる場合もありうる。この場合、動作データの種類ごとに、上記の何れかの基準により相対的に近いか否かが判定されてよい。そして、全ての種類で相対的に近いと判定される場合や、全ての種類のうちで相対的に近いと判定される種類の比率が相対的に高い場合に、ある動作データと今回の動作データとが相対的に近いと判定されてよい。支援情報編集部３０６は、ステップＳ４０４の処理が完了すると、ステップＳ４０６に進む。

ステップＳ４０６にて、支援情報編集部３０６は、今回の支援情報、及びデータベース２１に登録される今回の動作データに相対的に近い動作データに対応する支援情報の編集を促す編集画面を表示装置３６に表示させる。編集画面には、例えば、今回の動作データと今回の動作データに対応する支援情報とが表示される。また、編集画面には、例えば、ステップＳ４０４にて、データベース２１の中から抽出されたデータセットの動作データ及び支援情報が表示される。また、編集画面には、例えば、それぞれの動作データ及び支援情報の組み合わせに対して、編集後の支援情報として選択可能な複数の候補が表示される。これにより、ユーザは、複数の候補の中からそれぞれの動作データに適した支援情報を選択することができる。支援情報編集部３０６は、ステップＳ４０６の処理が完了すると、ステップＳ４０８に進む。

ステップＳ４０８，Ｓ４１０の処理は、図６のステップＳ３０６，Ｓ３０８と同じであるため、説明を省略する。

ステップＳ４１２にて、支援情報編集部３０６は、動作データと、編集済みの支援情報との組み合わせによる編集済みデータセットを記憶装置２０のデータベース２１に登録（記録）する。具体的には、支援情報編集部３０６は、図６のステップＳ３１０の場合と同様、今回の動作データと、編集済みの支援情報との組み合わせによるデータセットを記憶装置２０のデータベース２１に登録（記録）する。また、支援情報編集部３０６は、データベース２１に登録済みのデータセットのうち、ステップＳ４０４で抽出されたデータセットの支援情報を、編集済みの支援情報で更新する。支援情報編集部３０６は、ステップＳ４１２の処理が完了すると、今回のフローチャートの処理を終了する。

このように、本例では、支援情報編集部３０６は、入力装置３７を通じたユーザからの入力に応じて、データベース２１に登録されているデータセットの支援情報に関するデータを動作データに対してより適切な内容に編集し、更新することができる。そのため、学習部３０２は、編集済みの支援情報に関するデータを含むデータセットに基づき機械学習を行い、学習済みモデルＬＭを更新することができる。よって、情報処理装置３０は、データベース２１のデータセットの支援情報データの更新に応じて、学習済みモデルＬＭをより適切な支援情報を出力可能な態様に更新していくことができる。

また、支援情報編集部３０６は、上述の一例（図６）の場合と同様、データベース２１に含まれるデータセットを更新するのに代えて、新たなデータベースを記憶装置２０に構築させてもよい。これにより、既存のデータベース２１のデータセットを保持することができる。そのため、情報処理装置３０は、指導者ごとの指導方針に合わせた複数のデータベース（データセット）に沿って、指導者ごとの指導方針に合わせた複数の学習済みモデルＬＭを準備することができる。よって、情報処理装置３０は、指導者ごとの指導方針に合わせた支援情報（動作改善情報）を提供することができる。

尚、支援情報編集部３０６は、データベース２１に登録済の支援情報の編集だけを行い、支援情報出力部３０４により生成された今回の支援情報を編集しない態様であってもよい。即ち、データベース２１には、今回の動作データと、今回の動作データに対応する編集済みの支援情報が記録されず、データベース２１の支援情報だけが編集により更新される態様であってもよい。

［情報提供システムの具体的な適用例］
次に、本実施形態に係る情報提供システム１の具体的な適用例について説明する。

＜情報提供システムの第１の適用例＞
本例では、情報提供システム１は、ゴルフのスイング動作の改善に関する支援情報（以下、「スイング動作改善情報」）をユーザに提供する。ユーザは、例えば、スイング動作を行う対象者或いは対象者を指導する指導者（インストラクタ）である。

動作データ取得装置１０は、対象者のゴルフのスイング動作に関する動作データ（以下、「スイングデータ」）を取得する。例えば、動作データ取得装置１０は、対象者のスイング動作中におけるクラブの動きを表すスイングデータを取得する。例えば、スイングデータには、クラブパスに関するデータが含まれる。クラブパスは、スイング時のクラブ（ヘッド）の軌道のうち、ゴルフボールとのインパクトの直前から直後にかけての水平方向でのヘッドの軌道（ヘッドの向き）を表す。また、スイングデータには、例えば、アタック角に関するデータが含まれる。アタック角は、ゴルフボールとのインパクト時の水平面を基準とするゴルフボールに対するクラブ（ヘッド）の入射角度を表す。また、スイングデータには、例えば、フェース角に関するデータが含まれる。フェース角は、ゴルフボールとのインパクト時における水平方向でのフェース面の向きを表す。また、スイングデータには、例えば、フェースローテーションに関するデータが含まれる。フェースローテーションは、スイング動作中のフェースの開閉状態、例えば、シャフト軸回りのフェースの回転角速度を表す。また、スイングデータには、例えば、タメに関するデータが含まれる。タメは、ダウンスイング時における腕の動作とクラブのヘッドの動作とのタイムラグを表す。また、スイングデータには、例えば、リリースタイミングに関するデータが含まれる。リリースタイミングは、ダウンスイング時において、コックした手首を元の状態に戻す（リリースする）タイミングを表す。また、スイングデータには、例えば、バックスイング時のスイングプレーン（以下、「ＢＳスイングプレーン」）に関するデータが含まれる。また、スイングデータには、ダウンスイング時のスイングプレーン（以下、「ＤＳスイングプレーン」）に関するデータが含まれる。ＢＳスイングレーン及びＤＳスイングプレーンは、それぞれ、バックスイング時及びダウンスイング時のクラブ（ヘッド）の軌道に相当する仮想的な平面である。また、スイングデータには、ヘッドスピードに関するデータが含まれる。ヘッドスピードは、ゴルフボールとのインパクト時のクラブ（ヘッド）の速度を表す。動作データ取得装置１０は、例えば、クラブに取り付けられる慣性センサを含む。また、動作データ取得装置１０は、例えば、対象者のスイング動作を撮像し、動画情報を取得する撮像装置を含む。

また、例えば、動作データ取得装置１０は、対象者のスイング動作に対する指導者による評価に関するデータを取得してもよい。指導者による評価には、例えば、ゴルフコースを模擬したシミュレータ上でのラウンド時の対象者の動作、対象者の思考、スイング動作に対する結果等の少なくとも一つに基づくラウンド評価が含まれる。ラウンド評価では、例えば、状況判断、クラブの選択、ルーティーン、ボールの方向性、及び距離感の各項目に対する評価がなされる。また、指導者による評価には、例えば、ユーザの身体部位の柔軟性や可動域に関する動作評価が含まれる。動作評価では、所定の動作（例えば、７つの規定された動作）を正しく行うことができたかどうかの評価がなされる。動作データ取得装置１０は、例えば、指導者からの評価に関する入力を受け付ける端末（例えば、練習施設のコンピュータ端末等）を含む。

記憶装置２０のデータベース２１には、過去に取得されたスイングデータとそのスイングデータに対応するスイング動作改善情報に関するデータとの組み合わせによる複数のデータセットが登録されている。

動作データ取得部３０１は、動作データ取得装置１０から取り込まれるスイングデータを取得する（読み込む）。

学習部３０２は、記憶装置２０のデータベース２１に登録される複数のデータセットに基づき、機械学習を行い、学習済みモデルＬＭを生成（出力）する。学習済みモデルＬＭは、スイングデータを入力として、スイング動作改善情報を出力することができる。

支援情報出力部３０４は、学習済みモデルＬＭを用いて、動作データ取得部３０１から入力されるスイングデータに基づき、対象者のスイング動作に合わせたスイング動作改善情報を生成（出力）する。これにより、情報処理装置３０は、表示装置３６等を通じて、対象者のスイングデータに対応するスイング動作改善情報をユーザ（例えば、対象者本人や指導者等）に提供することができる。

スイング動作改善情報は、例えば、対象者のスイング動作時の軸に関する情報や上半身及び下半身を比較したときの上半身が先行しているのか下半身が先行しているのかに関する情報が含まれる。具体的には、スイング動作改善情報は、"あなたのスイング動作は、右軸且つ下半身先行です。スイング動作を矯正する必要は特にありません。"や"スイング動作は、左軸、且つスウェーが大きく、上半身先行です。正しい体重移動の仕方を覚えましょう。"等のスイング動作の改善に関するコメントを含んでよい。以下、後述の第３の適用例の場合も同様であってよい。

有益性選択部３０５は、支援情報出力部３０４から入力されるスイング動作改善情報が対象者にとって有益であるか否かを選択（判定）する。有益性選択部３０５は、例えば、図４のフローチャートに沿って、スイング動作改善情報が対象者にとって有益であるか否かを選択（判定）してよい。この場合、有益性選択部３０５は、例えば、ユーザとしての指導者からの入力装置３７を通じた入力に応じて、スイング動作改善情報が対象者にとって有益であるか否かを選択（判定）する。

支援情報編集部３０６は、有益性選択部３０５により今回のスイング動作改善情報が対象者にとって有益性がないと選択（判定）された場合に、ユーザとしての指導者の入力装置３７を通じた入力に応じて、スイング動作改善情報を編集する。

支援情報編集部３０６は、上述の図６のフローチャートに沿って、スイング動作改善情報を編集してよい。これにより、支援情報編集部３０６は、入力装置３７を通じた指導者からの入力に応じて、支援情報出力部３０４により生成（出力）されるスイング動作改善情報を編集し、編集済みのスイング動作改善情報に基づき、データベース２１を更新することができる。そのため、学習部３０２は、編集済みのスイング動作改善情報に関するデータを含むデータセットに基づき機械学習を行い、学習済みモデルＬＭを更新することができる。よって、情報処理装置３０は、編集済みのスイング動作改善情報に関するデータを含むデータセットの蓄積に応じて、学習済みモデルＬＭをより適切なスイング動作改善情報を出力可能な態様に更新していくことができる。

また、支援情報編集部３０６は、上述の如く、データベース２１に含まれるデータセットを更新するのに代えて、新たなデータベースを記憶装置２０に構築させてもよい。これにより、既存のデータベース２１のデータセットを保持することができる。そのため、情報処理装置３０は、指導者ごとの指導方針に合わせた複数のデータベース（データセット）に沿って、指導者ごとの指導方針に合わせた複数の学習済みモデルＬＭを準備することができる。よって、情報処理装置３０は、指導者ごとの指導方針に合わせたスイング動作改善情報を提供することができる。

＜情報提供システムの第２の適用例＞
本例では、情報提供システム１は、ゴルフのスイング動作に合わせて推奨されるクラブに関する支援情報（以下、「推奨クラブ情報」）をユーザに提供する。ユーザは、例えば、スイング動作を行う対象者或いは対象者を接客する店舗の店員である。

動作データ取得装置１０は、対象者のゴルフのスイング動作に関する動作データ（スイングデータ）を取得する。例えば、動作データ取得装置１０は、対象者のスイング動作中におけるクラブの動きを表すスイングデータを取得する。例えば、スイングデータには、クラブパスに関するデータが含まれる。また、スイングデータには、例えば、アタック角に関するデータが含まれる。また、スイングデータには、例えば、フェース角に関するデータが含まれる。また、スイングデータには、例えば、フェースローテーションに関するデータが含まれる。また、スイングデータには、例えば、タメに関するデータが含まれる。また、スイングデータには、例えば、リリースタイミングに関するデータが含まれる。また、スイングデータには、例えば、ＢＳスイングプレーンに関するデータが含まれる。また、スイングデータには、ＤＳスイングプレーンに関するデータが含まれる。また、スイングデータには、ヘッドスピードに関するデータが含まれる。また、例えば、動作データ取得装置１０は、対象者のスイング動作の結果としてのゴルフボールの軌道（弾道）を表すスイングデータを取得する。スイングデータには、例えば、ゴルフボールの飛距離に関するデータが含まれる。また、スイングデータには、左右のブレに関するデータが含まれる。左右のブレは、真正面を表す所定のターゲットに対するゴルフボールの軌道の左右へのずれの状態を表す。動作データ取得装置１０は、例えば、クラブに取り付けられる慣性センサを含む。また、動作データ取得装置１０は、例えば、対象者のスイング動作及びゴルフボールの軌道の少なくとも一方を撮像し、動画情報を取得する撮像装置を含む。また、動作データ取得装置１０は、例えば、ゴルフボールに取り付けられるＧＰＳセンサを含む。また、動作データ取得装置１０は、例えば、ゴルフボールとの距離に関するデータを取得する距離センサを含む。距離センサには、例えば、超音波センサ、ミリ波レーダ、ＬＩＤＡＲ（Light Detecting and Ranging）、深度センサ等が含まれてよい。また、動作データ取得装置１０は、例えば、ゴルフボールの軌道に関するデータを取得する軌道計測装置を含む。

また、例えば、動作データ取得装置１０は、上述の第１の適用例の場合と同様、対象者のスイング動作に対する指導者による評価に関するデータを取得してもよい。指導者による評価には、例えば、ゴルフコースを模擬したシミュレータ上でのラウンド時の対象者の動作、対象者の思考、スイング動作に対する結果等の少なくとも一つに基づくラウンド評価が含まれる。また、指導者による評価には、例えば、ユーザの身体部位の柔軟性や可動域に関する動作評価が含まれる。動作データ取得装置１０は、例えば、指導者からの評価に関する入力を受け付ける端末を含む。

記憶装置２０のデータベース２１には、過去に取得されたスイングデータとそのスイングデータに対応する推奨クラブ情報に関するデータとの組み合わせによる複数のデータセットが登録されている。

動作データ取得部３０１は、動作データ取得装置１０から取り込まれるスイングデータを取得する（読み込む）。

学習部３０２は、記憶装置２０のデータベース２１に登録される複数のデータセットに基づき、機械学習を行い、学習済みモデルＬＭを生成（出力）する。学習済みモデルＬＭは、スイングデータを入力として、推奨クラブ情報を出力することができる。

情報処理装置３０の支援情報出力部３０４は、学習済みモデルＬＭを用いて、動作データ取得部３０１から入力されるスイングデータに基づき、対象者のスイング動作に合わせた推奨クラブ情報を生成（出力）する。これにより、情報処理装置３０は、表示装置３６等を通じて、対象者のスイングデータに対応する推奨クラブ情報をユーザ（例えば、対象者本人、店員等）に提供することができる。推奨クラブ情報は、例えば、対象者のスイング動作に適合するクラブ（ヘッド）の重心距離に関する情報、重心高さに関する情報、重心角度に関する情報、先調子か手元調子かに関する情報、重量に関する情報等を含む。具体的には、推奨クラブ情報は、"お奨めのクラブの機能は、以下になります。重心距離は短め。重心高さは適正。調子は先調子。重量は重め。"や"お奨めのクラブは、重心距離が長めで、重心高さは低めで、重量は軽めの○○○（商品名）になります。"等のコメントを含んでよい。

有益性選択部３０５は、支援情報出力部３０４から入力される情報が対象者にとって有益であるか否かを選択（判定）する。有益性選択部３０５は、例えば、図５のフローチャートに沿って、推奨クラブ情報が対象者にとって有益であるか否かを選択（判定）してよい。この場合、有益性選択部３０５は、例えば、推奨クラブ情報の提供前の状態と、推奨クラブ情報で指定されるゴルフクラブを使用した状態との間で、ゴルフボールの飛距離や左右のブレ等を比較する。そして、有益性選択部３０５は、飛距離の改善（向上）や左右のブレの改善（低減）が図られたか否かに基づき、今回の推奨クラブ情報が対象者にとって有益であるか否かを選択（判定）する。

支援情報編集部３０６は、有益性選択部３０５により今回の推奨クラブ情報が対象者にとって有益性がないと選択（判定）された場合に、ユーザとしての店員の入力装置３７を通じた入力に応じて、推奨クラブ情報を編集する。

支援情報編集部３０６は、上述の図６のフローチャートに沿って、推奨クラブ情報を編集してよい。これにより、支援情報編集部３０６は、入力装置３７を通じた店員からの入力に応じて、支援情報出力部３０４により生成（出力）される推奨クラブ情報を編集し、編集済みの推奨クラブ情報に基づき、データベース２１を更新することができる。そのため、学習部３０２は、編集済みの推奨クラブ情報に関するデータを含むデータセットに基づき機械学習を行い、学習済みモデルＬＭを更新することができる。よって、情報処理装置３０は、編集済みの推奨クラブ情報に関するデータを含むデータセットの蓄積に応じて、学習済みモデルＬＭをより適切な推奨クラブ情報を出力可能な態様に更新していくことができる。

また、支援情報編集部３０６は、例えば、上述の図７のフローチャートに沿って、推奨クラブ情報を編集してよい。これにより、支援情報編集部３０６は、入力装置３７を通じた店員から入力に応じて、データベース２１に登録されているデータセットの推奨クラブ情報を、スイングデータに対して適切な内容に編集し、更新することができる。そのため、学習部３０２は、編集済みの推奨クラブ情報に関するデータを含むデータセットに基づき機械学習を行い、学習済みモデルＬＭを更新することができる。よって、情報処理装置３０は、データベース２１のデータセットの推奨クラブ情報に関するデータの更新に応じて、学習済みモデルＬＭをより適切な推奨クラブ情報を出力可能な態様に更新していくことができる。

＜情報提供システムの第３の適用例＞
本例では、情報提供システム１は、ゴルフのスイング動作の改善に関する支援情報（スイング動作改善情報）をユーザに提供する。ユーザは、例えば、スイング動作を行う対象者或いは対象者を指導する指導者（インストラクタ）である。

動作データ取得装置１０は、対象者のゴルフのスイング動作に関する動作データ（スイングデータ）を取得する。例えば、動作データ取得装置１０は、スイング動作中の人の各部位の動きを表すスイングデータを取得する。スイングデータには、例えば、スイング動作中の人の体の各部位の位置に関するデータが含まれる。また、スイングデータには、例えば、スイング動作中の人の体の各部の速度に関するデータが含まれる。また、スイングデータには、例えば、スイング動作中の人の体の各部の加速度に関するデータが含まれる。また、スイングデータには、例えば、スイング動作中の人の体の各部位（例えば、関節部）の角度に関するデータが含まれる。また、スイングデータには、例えば、スイング動作中の人の体の各部位（関節部）の角速度に関するデータが含まれる。また、スイングデータには、例えば、スイング動作中の人の体の各部位（関節部）の角加速度に関するデータが含まれる。また、スイングデータには、例えば、スイング動作中の人の足裏の面圧（以下、「足圧」）に関するデータが含まれる。また、スイングデータには、例えば、スイング動作中の人に作用する床反力に関するデータが含まれる。また、スイングデータには、スイング動作中の人の各部位のヘッドスピードに対する貢献度（エネルギ）を表すデータが含まれる。また、例えば、動作データ取得装置１０は、対象者のスイング動作の結果としてのゴルフボールの軌道（弾道）を表すスイングデータを取得する。スイングデータには、例えば、ゴルフボールの飛距離に関するデータが含まれる。また、スイングデータには、左右のブレに関するデータが含まれる。動作データ取得装置１０は、例えば、対象者の体の各部に取り付けられる慣性センサを含む。また、動作データ取得装置１０は、例えば、対象者のスイング動作及びゴルフボールの軌道の少なくとも一方を撮像し、動画情報を取得する撮像装置を含む。また、動作データ取得装置１０は、例えば、ゴルフボールに取り付けられるＧＰＳセンサを含む。また、動作データ取得装置１０は、例えば、ゴルフボールとの距離に関するデータを取得する距離センサを含む。また、動作データ取得装置１０は、例えば、ゴルフボールの軌道に関するデータを取得する軌道計測装置を含む。

また、例えば、動作データ取得装置１０は、上述の第１の適用例等の場合と同様、対象者のスイング動作に対する指導者による評価に関するデータを取得してもよい。指導者による評価には、例えば、ゴルフコースを模擬したシミュレータ上でのラウンド時の対象者の動作、対象者の思考、スイング動作に対する結果等の少なくとも一つに基づくラウンド評価が含まれる。また、指導者による評価には、例えば、ユーザの身体部位の柔軟性や可動域に関する動作評価が含まれる。動作データ取得装置１０は、例えば、指導者からの評価に関する入力を受け付ける端末を含む。

記憶装置２０のデータベース２１には、過去に取得されたスイングデータとそのスイングデータに対応するスイング動作改善情報に関するデータとの組み合わせによる複数のデータセットが登録されている。

動作データ取得部３０１は、動作データ取得装置１０から取り込まれるスイングデータを取得する（読み込む）。

学習部３０２は、記憶装置２０のデータベース２１に登録される複数のデータセットに基づき、機械学習を行い、学習済みモデルＬＭを生成（出力）する。学習済みモデルＬＭは、スイングデータを入力として、スイング動作改善情報を出力することができる。

支援情報出力部３０４は、学習済みモデルＬＭを用いて、動作データ取得部３０１から入力されるスイングデータに基づき、対象者のスイング動作に合わせたスイング動作改善情報を生成（出力）する。これにより、情報処理装置３０は、表示装置３６等を通じて、対象者のスイングデータに対応するスイング動作改善情報をユーザ（例えば、対象者本人や指導者等）に提供することができる。

有益性選択部３０５は、支援情報出力部３０４から入力されるスイング動作改善情報が対象者にとって有益であるか否かを選択（判定）する。有益性選択部３０５は、例えば、図５のフローチャートに沿って、スイング動作改善情報が対象者にとって有益であるか否かを選択（判定）してよい。この場合、有益性選択部３０５は、例えば、スイング動作改善情報の提供前の状態と、スイング動作改善情報の提供後の状態とで、ゴルフボールの飛距離や左右のブレ等を比較する。そして、有益性選択部３０５は、飛距離の改善（向上）や左右のブレの改善（低減）が図られたか否かに基づき、今回のスイング動作改善情報が対象者にとって有益であるか否かを選択（判定）する。

支援情報編集部３０６は、有益性選択部３０５により今回のスイング動作改善情報が対象者にとって有益性がないと選択（判定）された場合に、ユーザとしての指導者の入力装置３７を通じた入力に応じて、スイング動作改善情報を編集する。

また、支援情報編集部３０６は、例えば、上述の図７のフローチャートに沿って、スイング動作改善情報を編集してよい。これにより、支援情報編集部３０６は、入力装置３７を通じた指導者から入力に応じて、データベース２１に登録されているデータセットのスイング動作改善情報を、スイングデータに対して適切な内容に編集し、更新することができる。そのため、学習部３０２は、編集済みのスイング動作改善情報に関するデータを含むデータセットに基づき機械学習を行い、学習済みモデルＬＭを更新することができる。よって、情報処理装置３０は、データベース２１のデータセットのスイング動作改善情報に関するデータの更新に応じて、学習済みモデルＬＭをより適切なスイング動作改善情報を出力可能な態様に更新していくことができる。

また、支援情報編集部３０６は、上述の如く、データベース２１に含まれるデータセットを更新するのに代えて、新たなデータベースを記憶装置２０に構築させてもよい。これにより、既存のデータベース２１のデータセットを保持することができる。そのため、情報処理装置３０は、指導者ごとの指導方針に合わせた複数のデータベース（データセット）に沿って、指導者ごとの指導方針に合わせた複数の学習済みモデルＬＭを準備することができる。よって、情報処理装置３０は、指導者ごとの指導方針に合わせたスイング動作改善情報を提供することができる。

＜情報提供システムのその他の適用例＞
情報提供システム１は、ゴルフ以外の特定のスポーツの動作の改善に関する支援情報（動作改善情報）や動作に合わせて推奨される用具に関する支援情報（推奨用具情報）をユーザに提供してもよい。

例えば、情報提供システム１は、テニスの動作の改善に関する支援情報（動作改善情報）や動作に合わせて推奨されるテニスラケットに関する支援情報（用具支援情報）をユーザに提供してもよい。

以上、実施形態について詳述したが、本開示はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された要旨の範囲内において、種々の変形・改良が可能である。

１ 情報提供システム
１０ 動作データ取得装置
２０ 記憶装置
２１ データベース
３０ 情報処理装置
３７ 入力装置（入力部）
３０１ 動作データ取得部（取得部）
３０２ 学習部
３０３ 記憶部
３０４ 支援情報出力部
３０５ 有益性選択部（判定部）
３０６ 支援情報編集部（編集部）
ＬＭ 学習済みモデル

Claims (12)

1. 所定の入力を受け付ける入力部と、
   対象者の動作に関するデータを取得する取得部と、
   人の動作に関するデータ、及び人が運動特性に合わせてスポーツを行うための支援情報に関するデータの組み合わせによる複数のデータセットに基づき機械学習が行われた学習済みモデルを用いて、前記取得部により取得されるデータに基づき、前記対象者の動作に合わせた前記支援情報を前記学習済みモデルから直接出力する支援情報出力部と、
   前記支援情報出力部から出力される前記支援情報が前記取得部により取得されるデータに対して適切な内容であるか否かを判定する判定部と、
   前記判定部により適切な内容でないと判定される場合に、前記入力部で受け付けられる入力に応じて、前記支援情報出力部から出力される前記支援情報、及び前記複数のデータセットのうちの前記取得部により取得されるデータに相対的に近い人の動作に関するデータを含むデータセットの前記支援情報のうちの少なくとも一方を編集する編集部と、を備え、
   前記編集部は、前記判定部により適切な内容でないと判定される場合に、前記複数のデータセットのうちの前記取得部により取得されるデータに相対的に近い人の動作に関するデータを含むデータセットの前記支援情報を編集する、
   情報処理装置。
2. 前記機械学習を行い、前記学習済みモデルを生成する学習部を備え、
   前記学習部は、前記編集部により編集される前記支援情報によって更新される前記複数のデータセットに基づき、前記学習済みモデルを更新する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記学習済みモデルを記憶する第１の記憶部を備え、
   前記第１の記憶部は、前記学習部による更新前の前記学習済みモデル、及び更新後の前記学習済みモデルを記憶する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記編集部による前記支援情報の編集履歴を記憶する第２の記憶部を備える、
   請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記判定部は、前記入力部で受け付けられる入力に応じて、前記支援情報出力部から出力される前記支援情報が前記取得部により取得されるデータに対して適切な内容であるか否かを判定する、
   請求項１乃至４の何れか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記判定部は、前記支援情報出力部による前記支援情報の出力前に前記取得部により取得されるデータと、前記支援情報出力部による前記支援情報の出力後に前記取得部により取得されるデータとの比較に基づき、前記支援情報出力部から出力される前記支援情報が前記取得部により取得されるデータに対して適切な内容であるか否かを判定する、
   請求項１乃至４の何れか一項に記載の情報処理装置。
7. 前記動作は、ゴルフのスイング動作である、
   請求項１乃至６の何れか一項に記載の情報処理装置。
8. 前記動作に関するデータは、クラブ及びスイング動作を行う人の少なくとも一方に取り付けられる慣性センサ、スイング動作及びボールの軌道の少なくとも一方を撮像する撮像装置、スイング動作を行う人の身体部位及びボールの少なくとも一方との距離に関するデータを取得する距離センサ、及びボールの軌道を計測する計測装置の少なくとも一つにより取得される、
   請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記動作に関するデータは、クラブパス、アタック角度、フェース角度、フェースローテーション、タメ、リリースタイミング、バックスイング時のスイングプレーン、ダウンスイング時のスイングプレーンの少なくとも一つに関するデータを含む、
   請求項７又は８に記載の情報処理装置。
10. 前記動作に関するデータは、スイング動作を行う人の身体部位の位置、速度、加速度、角加速度、足裏の面圧、スイング動作を行う人に作用する床反力、ボールの軌道、並びにスイング動作を行う人及びボールの少なくとも一方の撮像画像、のうちの少なくとも一つに関するデータを含む、
    請求項７乃至９の何れか一項に記載の情報処理装置。
11. 所定の入力を受け付ける入力部を備える情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    対象者の動作に関するデータを取得する取得ステップと、
    人の動作に関するデータ、及び人が運動特性に合わせてスポーツを行うための支援情報に関するデータの組み合わせによる複数のデータセットに基づき機械学習が行われた学習済みモデルを用いて、前記取得ステップで取得されるデータに基づき、前記対象者の動作に合わせた前記支援情報を前記学習済みモデルから直接出力する支援情報出力ステップと、
    前記支援情報出力ステップで出力される前記支援情報が前記取得ステップで取得されるデータに対して適切な内容であるか否かを判定する判定ステップと、
    前記判定ステップで適切な内容でないと判定される場合に、前記入力部で受け付けられる入力に応じて、前記支援情報出力ステップで出力される前記支援情報、及び前記複数のデータセットのうちの前記取得ステップで取得されるデータに相対的に近い人の動作に関するデータを含むデータセットの前記支援情報のうちの少なくとも一方を編集する編集ステップと、を含み、
    前記編集ステップでは、前記判定ステップで適切な内容でないと判定される場合に、前記複数のデータセットのうちの前記取得ステップで取得されるデータに相対的に近い人の動作に関するデータを含むデータセットの前記支援情報を編集する、
    情報処理方法。
12. 所定の入力を受け付ける入力部を備える情報処理装置に、
    対象者の動作に関するデータを取得する取得ステップと、
    人の動作に関するデータ、及び人が運動特性に合わせてスポーツを行うための支援情報に関するデータの組み合わせによる複数のデータセットに基づき機械学習が行われた学習済みモデルを用いて、前記取得ステップで取得されるデータに基づき、前記対象者の動作に合わせた前記支援情報を前記学習済みモデルから直接出力する支援情報出力ステップと、
    前記支援情報出力ステップで出力される前記支援情報が前記取得ステップで取得されるデータに対して適切な内容であるか否かを判定する判定ステップと、
    前記判定ステップで適切な内容でないと判定される場合に、前記入力部で受け付けられる入力に応じて、前記支援情報出力ステップで出力される前記支援情報、及び前記複数のデータセットのうちの前記取得ステップで取得されるデータに相対的に近い人の動作に関するデータを含むデータセットの前記支援情報のうちの少なくとも一方を編集する編集ステップと、を実行させ、
    前記編集ステップでは、前記判定ステップで適切な内容でないと判定される場合に、前記複数のデータセットのうちの前記取得ステップで取得されるデータに相対的に近い人の動作に関するデータを含むデータセットの前記支援情報を編集する、
    プログラム。

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