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公開番号2025003298
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-09
出願番号2024037478
出願日2024-03-11
発明の名称予測装置、予測システム、および予測方法
出願人株式会社アシックス
代理人弁理士法人深見特許事務所
主分類A43D 1/02 20060101AFI20241226BHJP(履物)
要約【課題】異なる荷重状態における被測定者の足の形状を予測することが可能な予測装置、予測システム、および予測方法を提供する。
【解決手段】予測装置1は、第1荷重状態における被測定者の足の形状の測定データの入力を受け付ける入力部と、機械学習により訓練済みの予測モデル134を用いて、入力部で受け付けた測定データから第1荷重状態と異なる荷重の第2荷重状態における被測定者の足の形状を予測する演算部と、演算部で予測した第2荷重状態における被測定者の足の形状の予測データ41を出力する出力部と、を備える。予測モデル134は、第1荷重状態における訓練用被測定者の足の形状の訓練用測定データと、第2荷重状態における訓練用被測定者の足の形状の訓練用形状データとに基づき機械学習による訓練であらかじめ生成される。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
被測定者の足の形状を予測する予測装置であって、
第１荷重状態における前記被測定者の足の形状の測定データの入力を受け付ける入力部と、
機械学習により訓練済みの予測モデルを用いて、前記入力部で受け付けた前記測定データから前記第１荷重状態と異なる荷重の第２荷重状態における前記被測定者の足の形状を予測する演算部と、
前記演算部で予測した前記第２荷重状態における前記被測定者の足の形状の予測データを出力する出力部と、を備え、
前記予測モデルは、
前記第１荷重状態における訓練用被測定者の足の形状の訓練用測定データと、前記第２荷重状態における前記訓練用被測定者の足の形状の訓練用形状データとに基づき機械学習による訓練であらかじめ生成される、予測装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記訓練用測定データおよび前記訓練用形状データは、３次元データであり、
前記予測モデルは、前記訓練用測定データおよび前記訓練用形状データを、前記訓練用被測定者の足の形状の高さ方向の情報を含む２次元データにそれぞれ変換した２次元訓練用データに基づいて機械学習による訓練であらかじめ生成され、
前記演算部は、前記予測モデルを用いて、２次元データに変換された前記測定データから前記第２荷重状態における前記被測定者の足の形状を予測する、請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
前記２次元訓練用データは、前記訓練用被測定者の足の形状の高さ方向の情報を階調情報として含む、請求項２に記載の予測装置。
【請求項４】
足の形状の高さ方向の情報は、基準面から足裏までの高さでの情報とする、請求項２に記載の予測装置。
【請求項５】
前記２次元訓練用データは、前記訓練用測定データのうち前記基準面から足裏方向に第１高さまでのデータが２次元データに変換され、前記訓練用形状データのうち前記基準面から足裏方向に前記第１高さより高い第２高さまでのデータが２次元データに変換される、請求項４に記載の予測装置。
【請求項６】
２次元データに変換された前記訓練用測定データの情報量と、２次元データに変換された前記訓練用形状データの情報量とが同じである、請求項５に記載の予測装置。
【請求項７】
前記演算部は、
２次元データの前記予測データを３次元データに復元する、請求項２に記載の予測装置。
【請求項８】
前記予測モデルは、前記訓練用被測定者の属性情報ごとに、機械学習による訓練であらかじめ生成され、
前記入力部で前記被測定者の属性情報を受け付け、当該属性に対応した前記予測モデルを用いて、前記入力部で受け付けた前記測定データから前記第２荷重状態における前記被測定者の足の形状を予測する、請求項１に記載の予測装置。
【請求項９】
前記第１荷重状態における前記被測定者の足の形状を測定する測定装置と、
請求項１～請求項８のいずれか１項に記載の前記予測装置と、を備える、予測システム。
【請求項１０】
被測定者の足の形状を予測する予測方法であって、
第１荷重状態における前記被測定者の足の形状の測定データの入力を受け付けるステップと、
機械学習により訓練済みの予測モデルを用いて、受け付けた前記測定データから前記第１荷重状態と異なる荷重の第２荷重状態における前記被測定者の足の形状を予測するステップと、
予測した前記第２荷重状態における前記被測定者の足の形状の予測データを出力するステップと、を含み、
前記予測モデルは、
前記第１荷重状態における訓練用被測定者の足の形状の訓練用測定データと、前記第２荷重状態における前記訓練用被測定者の足の形状の訓練用形状データとに基づき機械学習による訓練であらかじめ生成される、予測方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、被測定者の足の形状を予測する予測装置、予測システム、および予測方法に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、低荷重状態における足の形状に基づいて中敷を作製する方法が知られている（特許文献１）。特許文献１に記載の方法では、透明板の上に立つ被測定者の足の形状を測定した加圧状態データと、透明板に軽く接した被測定者の足の形状の測定した無加圧状態データとの差分に基づき中敷を作製している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第５７１７８９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
オーダーメイドの靴または中敷（インソール）を作製する場合やよりフィット感の高い靴または中敷きを選択しようとした場合、足の形状を測定することが好ましい。しかし、一般的な足の形状の測定では被測定者が立位姿勢で行うため、足裏に荷重がかかっている荷重状態の足の形状が測定される。足の形状により適した靴または中敷の作製するためには、足裏にほぼ荷重がかかっていない無荷重状態で測定された足の形状の情報があることが好ましい。
【０００５】
無荷重状態における足の形状を測定する方法として、たとえば、被測定者をベッドにうつ伏せ状態にして被測定者の足に石膏包帯（ギプス）を巻き付け、硬化した石膏包帯に石膏を流し込むことによって足の形状を採型して測定する方法が知られている。しかし、この測定方法では、足裏に荷重がかからないように石膏包帯を足に巻き付けるスキルを有する者が必要となり、店舗などで無荷重状態における足の形状を簡単に測定することができない。
【０００６】
また、特許文献１に開示された方法では、透明板の上に立った状態で足の形状を測定し、さらに透明板に軽く接した状態で足の形状を測定する必要がある。また、当該方法では、透明板に軽く接した状態を被測定者が保つことが難しく、被測定者により透明板と接する度合いが異なり低荷重状態における足の形状を精度よく測定することが難しい。
【０００７】
本開示は、かかる問題を解決するためになされたものであり、その目的は、異なる荷重状態における被測定者の足の形状を予測することが可能な予測装置、予測システム、および予測方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示のある局面に従う予測装置は、被測定者の足の形状を予測する予測装置である。予測装置は、第１荷重状態における被測定者の足の形状の測定データの入力を受け付ける入力部と、機械学習により訓練済みの予測モデルを用いて、入力部で受け付けた測定データから第１荷重状態と異なる荷重の第２荷重状態における被測定者の足の形状を予測する演算部と、演算部で予測した第２荷重状態における被測定者の足の形状の予測データを出力する出力部と、を備える。予測モデルは、第１荷重状態における訓練用被測定者の足の形状の訓練用測定データと、第２荷重状態における訓練用被測定者の足の形状の訓練用形状データとに基づき機械学習による訓練であらかじめ生成される。
【０００９】
本開示のある局面に従う予測システムは、第１荷重状態における被測定者の足の形状を測定する測定装置と、上記の予測装置と、を備える。
【００１０】
本開示のある局面に従う予測方法は、被測定者の足の形状を予測する予測方法である。予測方法は、第１荷重状態における被測定者の足の形状の測定データの入力を受け付けるステップと、機械学習により訓練済みの予測モデルを用いて、受け付けた測定データから第１荷重状態と異なる荷重の第２荷重状態における被測定者の足の形状を予測するステップと、予測した第２荷重状態における被測定者の足の形状の予測データを出力するステップと、を含む。予測モデルは、第１荷重状態における訓練用被測定者の足の形状の訓練用測定データと、第２荷重状態における訓練用被測定者の足の形状の訓練用形状データとに基づき機械学習による訓練であらかじめ生成される。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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