JP6112591B1 - Creative crop supply system - Google Patents
Creative crop supply system Download PDFInfo
- Publication number
- JP6112591B1 JP6112591B1 JP2016205931A JP2016205931A JP6112591B1 JP 6112591 B1 JP6112591 B1 JP 6112591B1 JP 2016205931 A JP2016205931 A JP 2016205931A JP 2016205931 A JP2016205931 A JP 2016205931A JP 6112591 B1 JP6112591 B1 JP 6112591B1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- user
- supplement
- association
- information
- search
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
【課題】ユーザに過不足となる栄養素に基づき、健康状態を向上させる上で摂取すべき最適な摂取物を探索することが可能な摂取物探索システム、摂取物探索方法、及び摂取物探索プログラムを提供する。
【解決手段】入力されたユーザ情報に対応する栄養素の量を集計する集計手段と、上記栄養素の理想値を取得する理想値取得手段と、上記集計手段により集計された上記栄養素の集計値と、上記理想値取得手段により取得された上記栄養素の理想値との乖離傾向を分析する分析手段と、上記乖離傾向と補充すべき摂取物の種類との3段階以上の連関度を有する連関性が予め記憶されている連関摂取物データベースと、上記連関摂取物データベースに記憶されている連関性を参照し、上記乖離傾向に基づき、1以上の摂取物を探索する探索手段とを備えることを特徴とする。
【選択図】図1An intake search system, an intake search method, and an intake search program capable of searching for an optimal intake that should be taken to improve health based on nutrients that are excessive or insufficient for a user. provide.
A totaling unit that totals the amount of nutrients corresponding to input user information; an ideal value acquisition unit that acquires an ideal value of the nutrient; a total value of the nutrient that is totaled by the totaling unit; Analyzing means for analyzing a deviation tendency from the ideal value of the nutrient acquired by the ideal value acquiring means, and an association having at least three levels of association between the deviation tendency and the type of the intake to be supplemented It comprises: a stored linked intake database; and a search means for searching for one or more intakes based on the divergence tendency with reference to the linkage stored in the linked intake database. .
[Selection] Figure 1
Description
本発明は、ユーザに過不足となる栄養素に基づいて最適な摂取物を通知する上で好適な摂取物探索システムに関する。 The present invention relates to a preferred ingesta search system in order to notify the optimum ingesta based on nutrients to be excessive or insufficient user.
近年の健康志向への高まりから、栄養素の理想値に基づいて、食事の制限や、一定以上の運動等を行い、健康維持を図る方法が注目されている。また、食事の制限や運動の実施に加えて、サプリメント等の摂取物を用いることで、効率良く栄養素の過不足を補うことも行われている。 Due to the recent increase in health orientation, attention has been focused on methods of maintaining health by restricting meals and exercising more than a certain amount based on ideal nutrient values. In addition to dietary restrictions and exercise, supplements and other supplements are used to efficiently compensate for nutrient deficiencies.
例えばサプリメントは、健康の維持増進、疾病予防、美容、アンチエイジング、栄養成分補強等を主目的として特に近年において急激に普及している。サプリメントは、不足している栄養素を摂取し、或いは余分な栄養素を消費することにより、健康状態を維持し、不健康状態を改善するための物質であり、通常は錠剤やカプセル、顆粒の状態で市販される。一方、一般食品に分類されるサプリメントは、効果効能表示が景品表示法等によって禁止されているため、この種のサプリメントの摂取者は、自身の知識や判断に基づいて、摂取目的に見合った商品を選択し、購入するのが一般的な傾向である。 For example, supplements have spread rapidly in recent years, mainly for the purpose of maintaining and promoting health, disease prevention, beauty, anti-aging, and nutritional component reinforcement. Supplements are substances that maintain health and improve unhealthy conditions by ingesting missing nutrients or consuming excess nutrients, and are usually marketed in the form of tablets, capsules, and granules. Is done. On the other hand, supplements categorized as general foods are prohibited from labeling for efficacy and efficacy under the Premium Labeling Law, etc., so consumers who take this type of supplement are products that meet their intended purpose based on their own knowledge and judgment. The general tendency is to select and purchase.
従来、ユーザにとって必要なサプリメントを決定し、その上でサプリメントを分包機により自動的に分包して提供することが可能なサプリメント調合システムが提案されている(例えば、特許文献1参照。)。このサプリメント調合システムでは、ユーザの症状や摂取目的、摂取したい栄養素等を入力することにより、各種データベースのデータに基づいてユーザに必要なサプリメントを決定する。また特許文献2には、利用者の個人データを長時間蓄積した蓄積データを予め記憶しておくと共に、サプリメントの購入時に当日データを入力し、蓄積データ及び当日データに基づいてサプリメントを調合するシステムが開示されている(例えば、特許文献2参照。)。 2. Description of the Related Art Conventionally, there has been proposed a supplement blending system that can determine supplements necessary for a user, and then automatically package and provide the supplements using a packaging machine (see, for example, Patent Document 1). In this supplement preparation system, supplements necessary for the user are determined based on data in various databases by inputting the user's symptoms, ingestion purpose, nutrients desired to be ingested, and the like. Japanese Patent Laid-Open No. 2004-228561 stores in advance accumulated data obtained by accumulating user personal data for a long time, inputs the current day data when purchasing the supplement, and blends the supplement based on the accumulated data and the current day data. Is disclosed (for example, see Patent Document 2).
また特許文献3には、サプリメントの調合に限定した技術ではないが、IT技術を利用してレシピや献立を個人の状況や属性に応じてカスタマイズする食情報支援情報装置が開示されている。
Further,
しかしながら、この特許文献1〜3の開示技術によれば、食事毎や運動の実施毎に対応する栄養素を集計し、ユーザに過不足となる栄養素に基づき、健康状態を維持する上で最適なサプリメント等の摂取物を選び出すことができないという問題点があった。
However, according to the disclosure techniques of
そこで本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、ユーザに過不足となる栄養素に基づき、健康状態を向上させる上で摂取すべき最適な摂取物を探索することが可能な摂取物探索システムを提供することにある。 Therefore, the present invention has been devised in view of the above-mentioned problems, and the object of the present invention is based on the nutrients that are excessive or insufficient for the user, and the optimal intake that should be taken for improving the health condition. to provide a ingesta search system capable of searching an object.
第1発明に係る摂取物探索システムは、入力されたユーザ情報に対応する栄養素の量を集計する集計手段と、上記栄養素の理想値を取得する理想値取得手段と、上記集計手段により集計された上記栄養素の集計値と、上記理想値取得手段により取得された上記栄養素の理想値との乖離傾向を分析する分析手段と、上記乖離傾向と予め類型化された診断結果との3段階以上の連関度を有する第1連関性、並びに上記類型化された診断結果と補充すべき摂取物の種類との3段階以上の連関度を有する第2連関性が記憶されている連関摂取物データベースと、上記連関摂取物データベースに記憶されている第1連関性を参照し、上記乖離傾向と連関性の高い1以上の診断結果を探索すると共に、上記連関摂取物データベースに記憶されている第2連関性を参照し、その探索した1以上の診断結果と連関性の高い1以上の摂取物を探索する探索手段と、上記摂取物の評価結果が反映された評価データを抽出する評価データ抽出手段と、を備え、上記探索手段は、人工知能により制御され、上記探索手段を制御する人工知能は、上記評価データ抽出手段により抽出された評価データを上記各連関性に反映させることを特徴とする。 The intake search system according to the first invention is tabulated by a tabulating unit that tabulates the amount of nutrients corresponding to input user information, an ideal value acquiring unit that acquires an ideal value of the nutrient, and the tabulating unit. The analysis means for analyzing the deviation tendency between the aggregate value of the nutrients and the ideal value of the nutrients acquired by the ideal value acquisition means, and the three or more levels of linkage between the deviation tendency and the diagnosis results classified in advance. An associated ingestion database in which a first association having a degree, and a second association having three or more degrees of association between the categorized diagnosis result and the type of intake to be supplemented, are stored, and The first association stored in the associated intake database is referenced to search for one or more diagnosis results that are highly related to the above-described divergence tendency and the second association stored in the associated intake database. Referring to sex, and search means for searching the association highly 1 or more ingesta with one or more diagnostic result of the search, the evaluation data extracting means for extracting evaluation data evaluation result of the ingesta is reflected comprises, the search means is controlled by artificial intelligence, artificial intelligence for controlling said search means, the evaluation data extracted by the evaluation data extracting means and said Rukoto is reflected in each of associativity .
第2発明に係る摂取物探索システムは、第1発明において、上記分析手段により分析された上記乖離傾向を、ユーザが所有するユーザ端末に報知する報知手段を更に備えることを特徴とする。 Ingesta search system according to the second invention, Oite the first shot bright, the deviation tendency is analyzed by the analyzing means, the user, further comprising a notifying means for notifying the user terminal owned by .
第3発明に係る摂取物探索システムは、第2発明において、上記報知手段は、上記乖離傾向に基づき、食生活の改善に関する情報を報知することを特徴とする。 Ingesta search system according to the third invention, in the second invention, the notification means, based on the variance tendency, characterized in that the broadcast information about the eating habits improved.
上述した構成からなる本発明によれば、ユーザに過不足となる栄養素に基づき、健康状態を向上させる上で摂取すべき最適な摂取物を探索することができる。 According to the present invention having the above-described configuration, it is possible to search for an optimal intake that should be ingested for improving the health condition based on nutrients that are excessive or insufficient for the user.
即ち、食事毎、又は運動の実施毎に、過不足となる栄養素を容易に補充することができる。その結果、ユーザは理想値に近い栄養素を効率良く摂取することができる。しかも、1回の食事や運動の都度、このような栄養素の分析、最適な摂取物の探索を行うことができる上、栄養素の情報を把握することができる。このため、ユーザは、自身の健康状態や不足している栄養素、過剰な栄養素が何であるかを自己分析した上で、摂取すべき最適な摂取物の成分が何であるかを、食事や運動の都度検討する時間を大幅に削減することができる。また、コンビニエンスストア、スーパー、若しくはパン屋等の食品販売店、又はファミリーレストラン等の飲食店は、このような栄養素の集計に対応した食品や料理を提供することで、他店との差別化を図ることで売り上げを向上させることが可能となる。また、スポーツジム、施術エステ、エステサロン、フィットネスクラブ、マッサージ店、又は各種健康ランド等においても、栄養素の集計に対応したメニューを用いることで、他店との差別化を図ることができ、売り上げを向上させることが可能となる。また、本発明によれば、食事や運動を実施した時に集計された栄養素に加え、それよりも前に集計された栄養素も加味した上で、総合的に最適な摂取物を探索することができる。さらに、食事や運動の実施の他、栄養素に関連する化粧品等の品物に関しても、上記と同様に最適な摂取物を探索することができる。このため、化粧品販売店、ドラッグストア、又は薬局においても、上記と同様に売り上げを向上させることが可能となる。上記の他に、例えば美容院、理髪店、介護施設、ペットショップ、社員食堂、工場、又はその他全小売店等において摂取物を販売することができ、ユーザはあらゆる場面で摂取物を購入することができるため、摂取物の販売促進を実現することができる。 That is, it is possible to easily supplement excess or deficient nutrients for each meal or exercise. As a result, the user can efficiently ingest nutrients close to the ideal value. Moreover, it is possible to analyze such nutrients and search for an optimal intake every time a meal or exercise is performed, and to grasp nutrient information. For this reason, users should self-analyze their health, lack of nutrients, and excess nutrients to determine what is the most appropriate ingredient to consume. The time to consider each time can be greatly reduced. In addition, food stores such as convenience stores, supermarkets, or bakery stores, or restaurants such as family restaurants can differentiate food from other stores by providing food and dishes that correspond to the aggregation of such nutrients. It is possible to improve sales by planning. In addition, using a menu corresponding to the aggregation of nutrients in sports gyms, treatment esthetics, beauty salons, fitness clubs, massage shops, or various health lands, etc., it is possible to differentiate from other shops and sales. Can be improved. Further, according to the present invention, it is possible to search for an optimal intake comprehensively in consideration of the nutrients totaled when the meal or exercise is performed and the nutrients aggregated before that. . Further, in addition to the implementation of meals and exercises, it is possible to search for the optimal intake as well as the above-mentioned items such as cosmetics related to nutrients. For this reason, it is possible to improve sales in cosmetic sales stores, drug stores, and pharmacies as well. In addition to the above, ingestions can be sold, for example, at beauty salons, barber shops, nursing homes, pet shops, employee cafeterias, factories, or all other retail stores, etc. Therefore, sales promotion of ingested goods can be realized.
以下、本発明を適用した摂取物探索システム100について、図面を参照しながら詳細に説明をする。
Hereinafter, the
摂取物探索システム100は、ユーザ等が入力したユーザ情報に基づき、最適な摂取物を探索する。ユーザ情報は、ユーザが購入又は注文した食品等を示す食品情報と、ユーザが実施した運動等を示す健康情報とを含み、例えば、栄養素に関連する化粧品等の品物の情報も含む。また、摂取物は、食料品、飲料、サプリメント等の食品と、栄養素に関連する化粧品等と、医薬品とを含む他、例えば口から摂取するあらゆるものを含めてもよい。
The
図1は、本発明を適用した摂取物探索システム100の全体構成を示すブロック図である。摂取物探索システム100は、中央制御端末1と、公衆通信網4を介して中央制御端末1と接続されたユーザ端末2とを備える。中央制御端末1は、例えば公衆通信網4を介して、サーバ3と接続されてもよい。
FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of an
公衆通信網4は、中央制御端末1等が通信回線を介して接続されるインターネット網等である。公衆通信網4につきいわゆる光ファイバ通信網で構成してもよい。また、この公衆通信網4は、有線通信網に限定されるものではなく、無線通信網で実現するようにしてもよい。
The
中央制御端末1は、摂取物探索システム100を運営する企業内に設置され、管理者等が操作可能な端末であり、主にパーソナルコンピュータ(PC)等を始めとした電子機器で構成されるが、PC以外に、携帯電話、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末等、他のあらゆる電子機器で具現化されるものであってもよい。
The
中央制御端末1は、制御部11と、集計部12と、分析部13と、記憶部14と、探索部15とを備える。各構成11〜15は、内部バス18を介して通信I/F19と接続される。内部バス18には、各種情報を表示する表示部16、及び各種制御用の指令を入力するための操作部17が接続される。
The
制御部11は、内部バス18を介して制御信号を送信することにより、中央制御端末1内に実装された各構成要素を制御するためのいわゆる中央制御ユニットである。また、この制御部11は、操作部17を介した管理者等の操作に応じて、内部バス18を介して各種制御用の指令を伝達する。制御部11は、中央制御端末1全体を制御するCPU(Central Processing Unit)と、CPUの動作コードを格納するROM(Read Only Memory)と、CPUの動作時に使用される作業領域であるRAM(Random Access Memory)とを有する。中央制御端末1の各機能は、CPUが、RAMを作業領域として、ROM又は記憶部14に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。
The
集計部12は、ユーザから入力されたユーザ情報を取得し、ユーザ情報に対応する栄養素の量を集計する。集計部12は、例えば記憶部14に記憶された栄養素データを参照して、ユーザ情報から栄養素の量を集計する。例えば、集計部12は、ユーザ情報として対象物の画像を取得する。この場合、集計部12は、画像を解析して栄養素の量を集計する。
The totaling
ユーザ情報として画像が取得される他、食品の名前や運動メニュー等の文字が取得されてもよい。この場合、取得されたユーザ情報を単語、形態素、句、節等、あらゆる文法上の構造単位の中から何れか1以上の単位に亘り、文字列の抽出を行う。その後、抽出された文字列に対応する栄養素の量を集計してもよい。なお、ユーザ情報を管理者等が表示部16を介して確認し、表示部16を介して栄養素の量を入力してもよい。集計部12は、例えば人工知能により制御されてもよい。ここで「人口知能」とは、いかなる周知の人工知能技術に基づくものであってもよい。
In addition to acquiring images as user information, characters such as food names and exercise menus may be acquired. In this case, a character string is extracted from the acquired user information in any one or more units among all grammatical structural units such as words, morphemes, phrases, and clauses. Thereafter, the amount of nutrients corresponding to the extracted character string may be aggregated. The administrator or the like may confirm the user information via the
分析部13は、栄養素の理想値を、例えば記憶部14から取得し、集計部12により集計された栄養素の集計値と、栄養素の理想値との乖離傾向を分析する。分析部13は、例えば人工知能により制御されてもよい。
The
記憶部14は、例えばHDD(Hard Disk Drive)の他、SSD(solid state drive)等で構成される場合において、制御部11による制御に基づき、各アドレスに対して所定の情報が書き込まれるとともに、必要に応じてこれが読み出される。また、この記憶部14には、本発明を実行するためのプログラムが格納されてもよい。このプログラムは制御部11により読み出されて実行される。記憶部14は、例えば、栄養素の理想値が記憶されているデータベースを有する。記憶部14は、乖離傾向と補充すべき摂取物の種類との3段階以上の連関度を有する連関性が記憶されている連関摂取物データベースを有する。連関摂取物データベースには、上記の他に、乖離傾向と予め類型化された診断結果との3段階以上の連関度を有する第1連関性、並びに上記類型化された診断結果と補充すべき摂取物の種類との3段階以上の連関度を有する第2連関性が記憶されている。
For example, when the
探索部15は、連関摂取物データベースに記憶されている連関性を参照し、分析部13により分析された乖離傾向に基づき、1以上の摂取物を探索する。探索部15は、上記の他に、連関摂取物データベースに記憶されている第1連関性を参照し、分析部13により分析された乖離傾向と連関性の高い1以上の診断結果を探索するとともに、連関摂取データベースに記憶されている第2連関性を参照し、その探索した1以上の診断結果と連関性の高い1以上の摂取物を探索する。探索部15は、人工知能により制御されてもよい。
The
表示部16は、制御部11による制御に基づいて表示画像を作り出すグラフィックコントローラにより構成されている。この表示部16は、例えば、液晶ディスプレイ(LCD)等によって実現される。
The
操作部17は、操作ボタンやキーボード等によって具現化され、管理者等からの操作に応じて、各種制御用の指令を制御部11に送る。
The
通信I/F19は、公衆通信網4と接続するための回線制御回路や、他の端末装置との間でデータ通信を行うための信号変換回路等が実装されている。通信I/F19は、内部バス18からの各種命令に変換処理を施してこれを公衆通信網4側へ送出するとともに、公衆通信網4からのデータを受信した場合にはこれに所定の変換処理を施して内部バス18、或いは制御部11、探索部15等へ送信する。
The communication I /
ユーザ端末2は、ユーザ情報を取得し、中央制御端末1へ送信する。ユーザ端末2として、主に携帯電話が用いられ、それ以外ではスマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末、パーソナルコンピュータ等の電子機器の他、あらゆる電子機器で具現化されたものが用いられてもよい。
The
ユーザ端末2は、例えば、カメラ機能を搭載する。このとき、ユーザが購入した弁当、冷凍食品、食材、飲食店の料理等を含む食品をカメラ機能で撮影し、この画像をユーザ情報として中央制御端末1へ送信する。食品等の画像の他、例えば、化粧品、スポーツジム等の運動メニュー、施術エステメニューや各種健康ランド等のメニューを撮影した画像も、ユーザ情報として用いることができる。また、ユーザ端末2で撮影された画像をユーザ情報として用いる他、食品の名前、運動メニュー、又は栄養素の量を、ユーザ端末2に直接入力したデータを、ユーザ情報として用いてもよい。中央制御端末1は、ユーザ情報を受信し、過不足する栄養素に基づいて、例えば最適の副菜、食品、ドリンク、冷凍食品、サプリメント、医薬品等を含む摂取物を表示する。
The
サーバ3には、所定のデータベースが構築されている。このデータベースには、公衆通信網4を介して送られてきた情報が蓄積される。また、このサーバ3は、中央制御端末1からの要求に基づいて、この蓄積した情報を、公衆通信網4を介して中央制御端末1へと送信する。サーバ3には、例えば記憶部14と同様のデータが記憶されてもよい。
A predetermined database is constructed in the
図2に示すように、例えば摂取物探索システム100は、摂取物供給装置5と、店舗用端末6とを有してもよい。
As shown in FIG. 2, for example, the
摂取物供給装置5には、市販の食料品、飲料、医薬品、及びサプリメントの少なくとも何れかを含む摂取物が、現金の投入又は電子マネーによる支払いに応じて自動的に搬出される装置である。摂取物供給装置5には、複数種の摂取物が予め装入されており、ユーザに対して視認可能な状態で陳列され、或いは摂取物の画像が表示パネル上に表示されている。ユーザは、購入を希望する摂取物のボタンを押圧することで、摂取物供給装置5からその摂取物が搬出されることとなる。ちなみに、この摂取物供給装置5の構成は、従来における周知の自動販売機の構成をそのまま適用するようにしてもよい。
The
摂取物供給装置5は、例えばコンビニエンスストア、スーパー、パン屋等の食品販売店舗、ファミリーレストラン等の飲食店舗、スポーツジム、施術エステ、エステサロン、フィットネスクラブ、マッサージ店、各種健康ランド等の健康に関する店舗、化粧品販売店、ドラッグストア、薬局等の品物を扱う店舗等に設置できる他、美容院、理髪店、介護施設、ペットショップ、社員食堂、工場、又はその他全小売店等にも設置でき、設置場所及び店舗は任意である。なお、摂取物を取得する店舗がユーザ情報を取得した店舗とは異なる場合においても、ユーザは滞りなく摂取物を取得することができる。
The
摂取物供給装置5は、例えば店舗用端末6と通信可能とされてもよい。店舗用端末6は、中央制御端末1から摂取物の情報を受信し、摂取物の情報に基づいて摂取物供給装置5を制御してもよい。店舗用端末6は、この受信した摂取物の情報に対応した摂取物を搬出するようにしてもよい。
The
店舗用端末6は、ユーザが購入した食品や、ユーザが実施した運動メニュー等を含むユーザ情報を、中央制御端末1又はユーザ端末2に送信してもよい。このとき、ユーザは、ユーザ端末2にユーザ情報を入力せずに、摂取物を取得することができる。
The
なお、摂取物供給装置5の構成は省略するようにしてもよい。つまり、摂取物供給装置5を設置する代わりに、店内に摂取物販売コーナーを設けて、店員が直接摂取物を販売するようにしてもよいし、店内における会計スペースにてユーザが精算をする際において一緒に摂取物を販売してもよい。また店内において複数種の摂取物を陳列させておき、ユーザが希望する摂取物を自由に買い取るようにしてもよい。摂取物のユーザへの提供を有償又は無償にするかは店舗側が自由に設定してもよいことは勿論である。また、摂取物供給装置5は、公衆通信網4と独立して設置されてもよい。
The configuration of the
次に、本発明を適用した摂取物探索システム100の動作について説明をする。なお、以下では、摂取物としてサプリメントを用い、ユーザ情報として食品情報を用いて説明する。
Next, operation | movement of the
図3は、本発明を適用した摂取物探索システム100の動作の一例を示すフローチャートである。図3に示すように、ユーザから入力されたユーザ情報に対応する栄養素の量を集計する(集計手段:ステップS110)。例えば図4(a)〜図4(c)に示すように、コンビニエンスストア等の食品販売店において、ユーザが弁当等の食品を購入する。ユーザは、ユーザ端末2に搭載されたカメラを用いて、食品、食品の材料表示、及びレシートの少なくとも何れかを撮影する。ユーザは、撮影した画像を中央制御端末1へ送信する。このとき、ユーザ情報は、撮影した画像の他、例えばユーザの年齢や性別等の個人情報を含んでもよい。例えば、中央制御端末1の制御部11は、受信したユーザ情報を記憶部14に記憶する。
FIG. 3 is a flowchart showing an example of the operation of the
その後、中央制御端末1の集計部12は、ユーザ端末2から送信されたユーザ情報を取得する。集計部12は、予め記憶部14から取得した栄養素データを参照して、ユーザ情報に対応する栄養素の量を集計する。この場合、例えば取得した画像の画素毎における輝度値等に基づき特徴量を抽出し、抽出された特徴量から画像を分類する。その後、栄養素データを参照して、分類された画像の栄養素の量を集計する。集計部12は、集計した栄養素の量を、栄養素の集計値として記憶部14に記憶する。このとき、集計部12は、例えばユーザ情報に含まれた個人情報も記憶部14に記憶する。
Thereafter, the
図5において、この参照すべき栄養素データの例を示す。この栄養素データは牛肉コロッケの例であるが、総カロリーと三大栄養素、ビタミン、ミネラル、その他(食物繊維の総量、食塩相当量等)、脂肪酸、アミノ酸の各項目についての詳細なデータにより構成される。なお、これら栄養素の成分の項目は、図5に示す分類に限定されるものではなく、他のいかなる分類で構成されるものであってもよい。これら参照すべき栄養素データは、記憶部14に記憶される他、サーバ3に記憶され、公衆通信網4を介して取得されてもよい。
FIG. 5 shows an example of nutrient data to be referred to. This nutrient data is an example of beef croquette, but is composed of detailed data on each item of total calories and three major nutrients, vitamins, minerals, other (total amount of dietary fiber, salt equivalent, etc.), fatty acids, and amino acids. The In addition, the item of the component of these nutrients is not limited to the classification | category shown in FIG. 5, You may be comprised by what kind of other classification | category. These nutrient data to be referred to may be stored in the
次に、集計部12で集計した栄養素に対応する栄養素の理想値を取得する(理想値取得手段:ステップS120)。栄養素の理想値は、例えば一人あたりが摂取する理想的な栄養素の摂取量であり、年齢別、男女別等に類型化されて記憶部14に予め記憶される。分析部13は、記憶部14に記憶された栄養素の集計値を取得し、集計された栄養素に対応する栄養素の理想値を取得する。
Next, the ideal value of the nutrient corresponding to the nutrient aggregated by the
栄養素の理想値は、記憶部14から取得される他、例えばユーザ端末2からユーザが入力してもよく、例えば中央制御端末1の操作部17から管理者等が入力してもよい。ちなみに、この栄養素の理想値が、サーバ3に記憶されている場合には、公衆通信網4を介して取得されてもよい。
In addition to being acquired from the
また、分析部13は、例えば記憶部14に記憶されたユーザの個人情報を取得し、個人情報に基づいた栄養素の理想値を取得してもよい。個人情報は、例えば記憶部14にデータベースとして予め記憶されてもよい。この場合、例えば分析部13は、ユーザ情報が送信されたユーザ端末2のアドレス等の情報に基づいて、記憶部14のデータベースから個人情報を取得してもよい。
Moreover, the
次に、栄養素の集計値と、栄養素の理想値との乖離傾向を分析する(分析手段:ステップS130)。分析部13は、取得した栄養素の理想値と、栄養素の集計値とを比較することにより、栄養素の集計値について、栄養素の理想値に対する乖離傾向(栄養素の過不足)を分析する。この乖離傾向の分析を行う際には、いかなる周知の統計的手法を用いて解析を行うようにしてもよい。その一例として、図6に示すように、栄養素の集計値と栄養素の理想値との差分を求めてその傾向を鳥瞰するようにしてもよい。
Next, the deviation tendency between the aggregate value of nutrients and the ideal value of nutrients is analyzed (analyzing means: step S130). The
図6は、栄養素の集計値−栄養素の理想値を表中に示している。この表中の「+」は、栄養素の集計値が栄養素の理想値よりも多い場合を示しており、表中の「+」は、栄養素の集計値が栄養素の理想値よりも少ない場合を示している。分析部13は、このような図6に示す状況を俯瞰することで、栄養素の集計値について栄養素の理想値に対する乖離傾向を分析する。分析部13は、分析した乖離傾向を記憶部14に記憶する。
FIG. 6 shows the aggregate value of nutrients-ideal values of nutrients in the table. “+” In this table indicates that the aggregate value of the nutrient is greater than the ideal value of the nutrient, and “+” in the table indicates that the aggregate value of the nutrient is less than the ideal value of the nutrient. ing. The
次に、1以上の摂取物(この例ではサプリメント)を探索する(探索手段:ステップS140)。探索部15は、分析部13により分析された乖離傾向を、記憶部14から取得する。乖離傾向と連関性の高い1以上の診断結果を探索する。この診断結果の探索は、図7に示すような乖離傾向と予め類型化された診断結果との第1連関性を参照しつつ行うようにしてもよい。探索部15は、記憶部14の有する連関摂取物データベースから第1連関性を取得する。
Next, one or more intakes (in this example, supplements) are searched (search means: step S140). The
第1連関性は、各診断結果が、乖離傾向の各項目とどの程度連関しているかの度合を示すものであり、いわゆるニューラルネットワークで構成されていてもよい。例えば鉄不足に関する診断結果については、エネルギーの差分値並びにその正負、鉄の差分値並びにその正負、亜鉛の差分値並びにその正負、銅の差分値並びにその正負との第1連関性が規定されている。この第1連関性は、単に連関しているか否かの2値で定義されていてもよいし、アナログ的な表現方法で定義されていていてもよい。第1連関性のアナログ的な表現方法としては、鉄不足に関する診断結果については、鉄が負の差分値が大きくなるにつれて、連関度の%が上昇するようにしてもよい。例えば、鉄の差分値が−1であれば50%、−2であれば55%、−10であれば75%等のように設定されているようにしてもよい。鉄不足に関する診断結果は、このような連関度が栄養素毎に紐付けられており、例えば「エネルギー」が連関度65%、「鉄」が連関度94%、「亜鉛」が連関度59%、「銅」が連関度83%等のように設定されている。仮に探索部15が人工知能により制御されるものである場合に、これら連関度がいわゆる教師あり学習を行う場合における重み付け係数となる。
The first association indicates the degree to which each diagnosis result is associated with each item of the divergence tendency, and may be configured by a so-called neural network. For example, for the diagnosis result regarding iron deficiency, the energy difference value and its positive / negative, iron difference value and its positive / negative, zinc difference value and its positive / negative, copper difference value and the first association with its positive / negative are defined. Yes. The first association may be defined by a binary value indicating whether or not the association is simply performed, or may be defined by an analog expression method. As an analog expression method of the first relevance, as for the diagnosis result regarding iron shortage, the percentage of relevance may increase as the negative difference value of iron increases. For example, 50% may be set if the difference value of iron is -1, 55% if it is -2, 75% if it is -10, and the like. Diagnosis results regarding iron deficiency are such that the degree of association is linked to each nutrient. For example, “energy” is an association degree of 65%, “iron” is an association degree of 94%, “zinc” is an association degree of 59%, “Copper” is set such that the degree of association is 83%. If the
また、鉄不足の診断結果の連関性が高いか否かは、鉄以外の他の栄養素(亜鉛、銅等)の連関度の大小に基づくようにしてもよい。係る場合には、例えば鉄、亜鉛、銅毎に閾値がそれぞれ設定され、全ての閾値を超えた場合に連関性が高い旨を判別するようにしてもよいし、これらのうち何れかが閾値を超えた場合に連関性が高い旨を判別するようにしても良い。 Whether or not the correlation of the diagnosis result of iron deficiency is high may be based on the degree of association of other nutrients (zinc, copper, etc.) other than iron. In such a case, for example, a threshold value is set for each of iron, zinc, and copper, and when all the threshold values are exceeded, it may be determined that the relevance is high. If it exceeds, it may be determined that the relevance is high.
また鉄不足の診断結果の連関性が高いか否かは、鉄以外の他の栄養素(亜鉛、銅等)の連関度の他の栄養素との関係に基づいて判断するようにしてもよいことは勿論である。係る場合には、上述した第1連関性において、乖離傾向の差分値及びその正負は、栄養素毎に重み付けが設定されていてもよい。即ち、探索部15は、その診断結果に該当するかを判断する際において、連関度が高い栄養素のウェートをより高く、また連関度が低い栄養素のウェートをより低く参照することとなる。仮に上述の例において「エネルギー」が連関度65%、「鉄」が連関度94%、「亜鉛」が連関度59%、「銅」が連関度83%等のように設定され、何れも乖離傾向が負(即ち、差分値がマイナス)の場合、この「鉄」の差分値のマイナス分が多いほど、診断結果「鉄不足」に該当する可能性が高くなる。この診断結果「鉄不足」に該当するか否かの判断は、この「鉄」以外の「エネルギー」、「亜鉛」、「銅」の差分値並びにその正負をも参照するが重み付けが低いことから、「鉄」の差分値ほど判断のウェートは、高くない。
In addition, it is possible to determine whether or not the correlation of the diagnosis result of iron deficiency is high based on the relationship between other nutrients other than iron (such as zinc and copper) and other nutrients. Of course. In such a case, in the first association described above, the difference value of the divergence tendency and its positive / negative may be weighted for each nutrient. That is, when the
他の栄養素との関係は、例えば鉄が+の差分値となっているため鉄が摂取過多となっている場合であっても、鉄分を消化する他の栄養素も多く含まれている場合は、結果として人体に吸収される鉄の量は少なくなる。このため、鉄分を消化する他の栄養素の量によっては、鉄不足の診断結果とは連関性が低いものと判断する場合もある。鉄分を消化する他の栄養素と、「鉄」のそれぞれ乖離傾向の連関度の正負をそれに見合うように設定しておくことで、そのような判断を行うことが可能となる。 The relationship with other nutrients is, for example, when iron is overdose because iron is a difference value of +, if there are many other nutrients that digest iron, As a result, less iron is absorbed by the human body. For this reason, depending on the amount of other nutrients that digest iron, it may be determined that the correlation with the diagnosis result of iron deficiency is low. It is possible to make such a determination by setting the degree of association between the other nutrients that digest iron and the degree of association between the dissociation tendencies of “iron”.
また一の栄養素が複数の診断結果と第1連関性が高くなるように設定されていてもよいし、一の診断結果が複数の栄養素との間で第1連関性が高くなるように設定されていてもよい。 In addition, one nutrient may be set so that the first association with a plurality of diagnosis results is high, or one diagnosis result is set so that the first association with a plurality of nutrients is high. It may be.
他の診断結果(野菜不足、コレステロール多い、成人病のおそれ等)についても同様に乖離傾向と予め類型化された診断結果との第1連関性を参照しつつ判断を行う。そして、今回分析した乖離傾向が、いかなる診断結果と連関性が高いかを判別する。この連関性が高いか否かの判断は、診断結果毎に設定された閾値を超えたか否かに基づいて絶対評価する場合に限定されるものではなく、相対評価するものであってもよい。係る場合には、例えば各診断結果の中で、分析した乖離度との連関度が高いものを上から1以上選択するようにしてもよい。 Similarly, other diagnosis results (vegetable deficiency, high cholesterol, fear of adult disease, etc.) are determined with reference to the first association between the tendency of divergence and the previously classified diagnosis results. Then, it is determined whether the divergence tendency analyzed this time has high correlation with what diagnosis result. The determination of whether or not the relevance is high is not limited to the case where the absolute evaluation is performed based on whether or not the threshold set for each diagnosis result is exceeded, and may be a relative evaluation. In such a case, for example, one or more of the diagnosis results having a high degree of association with the analyzed divergence degree may be selected from the top.
このようにして乖離傾向の差分値及び正負を連関度で重み付けすることを栄養素毎に行い、例えばその栄養素毎に行った重み付け後の値の総合計を求めて、所定の閾値を超えている場合に、その診断結果に該当するものと判断し、所定の閾値以下の場合にはその診断結果に該当しないものと判断するようにしてもよい。また、これ以外には、栄養素の乖離傾向の差分値及び正負について、周知の演算式に代入して演算を行い、その演算結果の数値に基づいて連関性の高低を判別するようにしてもよい。 When the difference value and the positive / negative value of the deviation tendency are weighted for each nutrient in this way for each nutrient, for example, a total sum of values after weighting performed for each nutrient is obtained, and the predetermined threshold is exceeded Alternatively, it may be determined that the diagnosis result is satisfied, and if it is equal to or less than a predetermined threshold value, it may be determined that the diagnosis result is not satisfied. In addition to this, the difference value and positive / negative of the tendency of the nutrient divergence may be calculated by substituting into a well-known arithmetic expression, and the level of relevance may be determined based on the numerical value of the calculation result. .
なお、今回分析した乖離傾向と連関性の高い診断結果は、1つを選択する場合に限定されるものではなく、2以上選択するものであってもよい。つまり、一回の探索で「コレステロール多い」、「糖尿病のおそれ」の2つが選択される場合もある。 Note that the diagnosis result that is highly correlated with the divergence tendency analyzed this time is not limited to the selection of one, but may be a selection of two or more. That is, there are cases in which “high cholesterol” and “risk of diabetes” are selected in one search.
次に探索部15は、この連関性の高いものと判断した診断結果からサプリメントを探索する。この診断結果の連関性が高いか否かの判断は、2値で、換言すれば真偽で表されるものであってもよいし、3段階以上で判断されるものであってもよい。
Next, the
図8は、探索した1以上の診断結果と連関性の高い1以上のサプリメントを探索する例を示している。このサプリメントの探索は、左列に配列している、探索した1以上の診断結果と、右列に配列しているサプリメントとの連関性(以下、第2連関性という。)を参照しながら行う。探索部15は、記憶部14の有する連関摂取物データベースから第2連関性を取得する。
FIG. 8 shows an example of searching for one or more supplements highly related to one or more searched diagnosis results. This search for supplements is performed with reference to the association between the searched one or more diagnosis results arranged in the left column and the supplements arranged in the right column (hereinafter referred to as second association). . The
この第2連関性は、各サプリメントが、診断結果とどの程度連関しているかの度合を示すものであり、いわゆるニューラルネットワークで構成されていてもよい。サプリメントAについては、野菜不足、コレステロール多い、の第2連関性が規定されている。この第2連関性は、単に連関しているか否かの2値で定義されていてもよいし、アナログ的な表現方法で定義されていていてもよい。第2連関性のアナログ的な表現方法としては、サプリメントAに対して野菜不足が84%、コレステロール多いが、60%、鉄不足が35%、糖尿病のおそれが多いが26%等のように連関度が定量的に規定されていてもよい。仮に探索部15が人工知能により制御されるものである場合に、これら連関度がいわゆる教師あり学習を行う場合における重み付け係数となる。
The second association indicates the degree to which each supplement is associated with the diagnosis result, and may be configured by a so-called neural network. For supplement A, the second relationship of lack of vegetables and high cholesterol is defined. The second association may be defined by a binary value indicating whether or not the association is simply performed, or may be defined by an analog expression method. As for the second relevance analog expression method, supplemental A is 84% vegetable deficiency, cholesterol is high, 60% is iron deficiency, 35% is iron deficiency, there is a high risk of diabetes, 26% etc. The degree may be defined quantitatively. If the
探索部15は、このような第2連関性を参照し、サプリメントを探索していくこととなる。例えば、探索した診断結果が鉄不足である場合、第2連関性を参照した場合、その「鉄不足」と連関性の高いのはサプリメントEである。このため、探索すべきサプリメントとしてサプリメントEを探索解として選択することとなる。
The
また例えば、探索した診断結果が野菜不足である場合、第2連関性を参照した場合、その「野菜不足」と連関性の高いのはサプリメントAである。このため、探索すべきサプリメントとしてサプリメントAを探索解として選択することとなる。また、探索した診断結果が「野菜不足」、「コレステロール多い」、「糖尿病のおそれが多い」の3つである場合、これらに何れも効き目のあるサプリメントとして、サプリメントBが第2連関性が高いため、当該サプリメントBを探索解としてもよい。 In addition, for example, when the searched diagnosis result is a lack of vegetables, and the second association is referred to, supplement A is highly associated with the “vegetable shortage”. For this reason, supplement A is selected as a search solution as a supplement to be searched. In addition, when the searched diagnosis results are “vegetable deficiency”, “high cholesterol”, and “high risk of diabetes”, supplement B is highly effective as a supplement that is effective for all of these. Therefore, the supplement B may be used as a search solution.
また、探索した診断結果が「糖尿病のおそれが多い」である場合、第2連関性を参照した場合に、「糖尿病のおそれが多い」と連関性が高いサプリメントB、C、Eの2つを探索するようにしてもよいし、連関度(重み付け係数)が定量的に規定されている場合は、その連関度の高い方を探索するようにしてもよい。仮にサプリメントCがサプリメントEよりも連関度が低い場合であっても、予め規定したルールに基づいて連関度の低いサプリメントCを探索解として選択する場合もあり得る。ここでいう予め規定したルールとは、図7に示すある栄養素の乖離傾向の差分値や正負を参照し、これが所定の傾向又は所定の値を超えている場合には、サプリメントCを探索解とするようにしてもよいし、ある栄養素の乖離傾向の差分値や正負を重み付けして連関度に反映させるようにしてもよい。このようにして第2連関性は、サプリメントと診断結果の連関性のみを規定する場合に限定されるものではなく、更に乖離傾向との関係を連関性に反映させるようにしてもよい。 In addition, when the searched diagnosis result is “high risk of diabetes”, when referring to the second association, supplements B, C, and E having high association with “high risk of diabetes” You may make it search, and when an association degree (weighting coefficient) is prescribed | regulated quantitatively, you may make it search for the one with the higher association degree. Even if supplement C has a lower relevance than supplement E, supplement C having a lower relevance may be selected as a search solution based on a predetermined rule. The pre-defined rule here refers to a difference value or positive / negative of a certain nutrient divergence tendency shown in FIG. 7, and when this exceeds a predetermined tendency or a predetermined value, the supplement C is defined as a search solution. You may make it carry out, and you may make it reflect on the association degree by weighting the difference value and positive / negative of the deviation tendency of a certain nutrient. In this way, the second association is not limited to the case where only the association between the supplement and the diagnosis result is specified, and the relationship with the divergence tendency may be further reflected in the association.
また、連関度(重み付け係数)が定量的に規定されている場合において、これに基づいた教師あり学習を介して判断する場合の例として、診断結果「野菜不足」、「コレステロール多い」、「糖尿病のおそれが多い」に対するサプリメントBの第2連関性を挙げる。即ち、「野菜不足」の連関度が55%、「コレステロール多い」の連関度が89%、「糖尿病のおそれが多い」の連関度が23%である場合、「野菜不足」に該当している場合には、よりサプリメントBが探索される可能性が高くなる。一方、「野菜不足」に該当していない場合には、他の「コレステロール多い」、「糖尿病のおそれが多い」が該当している場合であっても、サプリメントBが探索される可能性が低くなる。 In addition, when the degree of association (weighting coefficient) is defined quantitatively, as an example of judging through supervised learning based on this, the diagnosis results “vegetable deficiency”, “high cholesterol”, “diabetes mellitus” The second relevance of supplement B to "there is a high risk of That is, when the association degree of “vegetable shortage” is 55%, the association degree of “high cholesterol” is 89%, and the association degree of “high risk of diabetes” is 23%, it corresponds to “vegetable shortage”. In this case, there is a higher possibility that the supplement B is searched. On the other hand, if it does not fall under “vegetable deficiency”, the possibility of searching for supplement B is low even when other “high cholesterol” and “high risk of diabetes” fall under Become.
このようにして診断結果を連関度で重み付けすることを診断結果毎に行い、例えばその診断結果毎に行った重み付け後の値の総合計を求めて、総合計が所定の閾値を超えている場合に、そのサプリメントに該当するものと判断し、総合計が所定の閾値以下の場合にはそのサプリメントに該当しないものと判断するようにしてもよい。また、これ以外には、診断結果について、周知の演算式に代入して演算を行い、その演算結果の数値に基づいてそのサプリメントに該当するか否か判断するようにしてもよい。 When the diagnosis result is weighted for each diagnosis result in this way, for example, the total of the values after weighting performed for each diagnosis result is obtained, and the total exceeds a predetermined threshold Alternatively, it may be determined that the supplement is applicable, and if the total is equal to or less than a predetermined threshold, it may be determined that the supplement is not applicable. Other than this, the diagnosis result may be calculated by substituting it into a well-known arithmetic expression, and based on the numerical value of the calculation result, it may be determined whether it corresponds to the supplement.
上述した例では、あくまで診断結果に該当するか否かの2値で表される場合を例にとり説明をした。診断結果が3段階以上で表現される場合においても同様に、判断されるものであってもよい。係る場合において、3段階以上でランキングされた診断結果のランクと、この連関度とを考慮してサプリメントを決定するようにしてもよい。 In the above-described example, the case where it is expressed as a binary value indicating whether or not it corresponds to the diagnosis result has been described as an example. Similarly, when the diagnosis result is expressed in three or more stages, it may be determined. In such a case, the supplement may be determined in consideration of the rank of the diagnosis result ranked in three or more stages and the degree of association.
また、第2連関性を参照した探索の結果、各サプリメントに該当するか否かの2値で判断される場合に限定されるものではなく、該当するサプリメントの量についても探索されるものであってもよい。係る場合には、第2連関性と各サプリメントの量について予め教師データとして取得しておき、これに基づいて単にサプリメントに該当するか否かのみならず、具体的なサプリメントの量に至るまでを探索することとなる。 In addition, as a result of the search referring to the second association, the search is not limited to a binary value indicating whether or not each supplement is applicable, and the amount of the corresponding supplement is also searched. May be. In such a case, the second association and the amount of each supplement are acquired in advance as teacher data, and based on this, not only whether or not it falls under the supplement, but also the specific supplement amount. It will be searched.
また探索部15は、乖離傾向から第1連関性を介して診断結果を探索し、診断結果から第2連関性を介してサプリメントを探索する場合を例にとり説明をしたが、これに限定されるものではない。つまり図9に示すように、診断結果を探索することなく、乖離傾向から直接サプリメントを探索するようにしてもよい。即ち、第1連関性がそのまま第2連関性に繋がることとなる。これらを総称して、連関性と定義する。実際の探索方法は、第1連関性、第2連関性に基づく場合と同様であるが、その都度診断結果を求めることなくストレートにサプリメントを探索する。
Moreover, although the
即ち、この探索部15は、このような連関性を参照し、分析した乖離傾向に基づき、1以上のサプリメントを探索することとなる。この探索されたサプリメントは、例えばユーザが購入した食品に基づき、不足している栄養素や過剰な栄養素を分析した診断結果に基づき、当該ユーザが摂取すべき最適なサプリメントにあたるものである。探索部15により探索されたサプリメントの種類、量に関する各種情報を、以下、サプリメント情報という。探索部15は、このサプリメント情報を生成した上でこれを制御部11による制御の下、記憶部14へ記憶させる。
That is, the
例えば、探索部15は、サプリメント情報、診断結果、乖離傾向、栄養素の集計値、及び栄養素の理想値の少なくとも何れかを報知する(報知手段)。探索部15は、サプリメント情報、乖離傾向、診断結果、栄養素の集計値、及び栄養素の理想値の少なくとも何れかをユーザ端末2に送信し、ユーザ端末2は、サプリメント情報、乖離傾向、栄養素の集計値、及び栄養素の理想値の少なくとも何れかを表示等によりユーザに報知する。
For example, the
サプリメント情報が報知された場合、ユーザは、サプリメント情報を基に、例えば図2に示した摂取物供給装置5でサプリメントを取得する他、サプリメントを扱っている店舗の店員にサプリメント情報を伝え、サプリメントを取得する。
When the supplement information is notified, the user obtains the supplement with the
乖離傾向が報知された場合、ユーザは、サプリメント情報と乖離傾向とを参照して、取得するサプリメントを任意に選択してもよい。例えば、過不足が大きい栄養素のみを対象としたサプリメントのみを取得することも可能である。 When the deviation tendency is notified, the user may arbitrarily select the supplement to be acquired with reference to the supplement information and the deviation tendency. For example, it is also possible to obtain only supplements that target only nutrients with a large excess or deficiency.
例えば、摂取物探索システム100で得られた摂取物情報、乖離傾向、栄養素の集計値、及び栄養素の理想値の少なくとも何れかを用いて、栄養士等がユーザに食生活の改善に関するアドバイスや相談等(食生活の指導)を行ってもよい。このとき、摂取物探索システム100を用いることで、アドバイスや相談等に必要なデータを容易に収集することができる。
For example, using at least one of the intake information obtained by the
また、栄養士等の代わりに、人工知能を用いて、食生活の改善に関するアドバイスや相談等を行ってもよい。例えば、探索部15は、乖離傾向に基づき、栄養素の過不足を補充するための献立等を選択する。この他、探索部15は、過去のユーザ情報等を集め、栄養素の過不足の原因となっている食品を探索してもよい。これらの結果をユーザに報知することで、ユーザの食生活の改善を促すことができる。このため、ユーザは、最適なサプリメントの取得に加えて、日々の食生活の改善を図ることが可能となる。
Further, instead of a dietitian or the like, artificial intelligence may be used to give advice or consultation on improving dietary habits. For example, the
ユーザは、例えばユーザ端末2を用いて、摂取物探索システム100との音声又は文字による会話形式により、食生活に関するアドバイスや相談等を行うことができる。このため、時間や場所を気にせずに、食生活の改善を図ることができる。
For example, the user can use the
このように、本発明を適用した摂取物探索システム100は、コンビニエンスストア等の食品販売店で購入した食品の情報をユーザ情報として、ユーザに過不足となる栄養素に基づき、健康状態を向上させる上で摂取すべき最適な摂取物を探索することができる。 即ち、食事毎に過不足となる栄養素を容易に補充することができる。その結果、ユーザは理想値に近い栄養素を効率良く摂取することができる。
As described above, the
例えば、探索部15は、図2に示した店舗用端末6にサプリメント情報を送信してもよい。店舗用端末6は、受診したサプリメント情報に基づいて、そのユーザが補充すべきサプリメントの情報を記述したレシート等を印刷してもよく、直接サプリメントを供給してもよい。
For example, the
また店舗用端末6がユーザ情報を摂取物供給装置5に送信した場合、ユーザは、摂取物供給装置5に進むことで、自らが摂取すべきサプリメントが自動的に搬出されることとなる。
Moreover, when the
なお、この摂取物供給装置5を設置する代わりに、店内にて店員がサプリメントを販売するようにしてもよい。係る場合には、ユーザが、サプリメント情報を受信したユーザ端末2、又はサプリメント情報を記載したレシート等を店員に見せることで、店員がいかなるサプリメントを販売すればよいか理解することができる。或いはユーザがユーザ端末2又はレシート等に記載されているサプリメントの種類、量を店員に告げることで、これを購入するようにしてもよい。
Instead of installing this
また、店舗用端末6は、例えばレストラン等の飲食店に設置された場合、ユーザ情報として、料理、料理の見本、若しくはメニューをユーザ端末2で撮影された画像、又はメニューを直接入力したデータが用いられる他、店員がユーザから受注した注文情報が用いられてもよい。この場合、サプリメントの提供、販売は、ユーザが帰る段階で行う場合に限定されるものではない。少なくともユーザ情報を得た段階で、そのユーザにとって最適なサプリメントを選択することができるため、ユーザによるメニューオーダー時にサプリメントを配布するようにしてもよい。このとき、探索したサプリメントを配布する代わりに、飲食物にサプリメントと同一の成分を混合してユーザに給仕するようにしてもよい。
In addition, when the
このとき、ユーザによるメニューオーダー時にサプリメントを配布する代わりに、ユーザの所有するユーザ端末2にサプリメント情報を送信し、又は伝票にサプリメント情報が記載された伝票をユーザに渡し、ユーザは店内にある摂取物供給装置5、又はサプリメントを自由に取ることができる、いわゆるサプリメントバーに行き、所望のサプリメントを取得するようにしてもよい。図10に示すようにサプリメント情報として、不足している栄養素と、補充すべきサプリメントからなるサプリメント情報が記載された伝票119をユーザに渡し、ユーザはその伝票に記載されているサプリメント情報を確認し、図10に示すように補充すべきサプリメント121をサプリメントバー120から自由に選んで取得することとなる。
At this time, instead of distributing the supplement at the time of the menu order by the user, the supplement information is transmitted to the
また、レストラン等の飲食店の注文方法がセルフオーダー端末で行われる場合、このセルフオーダー端末の画面上に探索したサプリメント情報を表示するようにしてもよい。ユーザは、このセルフオーダー端末の画面上の表示から自ら摂取すべきサプリメントを知ることができ、例えば店内にあるサプリメントバーにて所望のサプリメントを得ることが可能となる。 Moreover, when the order method of restaurants, such as a restaurant, is performed with a self-order terminal, the supplement information searched may be displayed on the screen of this self-order terminal. The user can know the supplement to be taken from the display on the screen of the self-order terminal, and can obtain a desired supplement at a supplement bar in the store, for example.
このようにして、本発明を適用した摂取物探索システム100では、レストランや居酒屋等の飲食店において、ユーザに好きなものを好きなだけ食べてもらう一方、その飲食した飲食物の栄養素を分析することで、摂取しすぎた塩分や脂肪、カロリーを消費しつつ、足りない栄養素を補充することができる。その結果、ユーザには、飲食店にて飲食する際に、味覚の面で満足感を満たすと共に健康面も両立させることができる。しかも、1回の飲食の都度、このような栄養素の分析、最適なサプリメントの探索並びにそのユーザへの通知を行うことができる。このため、ユーザは、飲食店において好きなものを好きなだけ食べた後、自身の健康状態や不足している栄養素、過剰な栄養素が何であるかを自己分析した上で、摂取すべき最適なサプリメントの成分が何であるかを食事の都度検討する必要も無くなる。またこのような味覚の面で満足感を満たすと共に健康面も両立させるサービスを提供する飲食店も他店との差別化を図ることで売上を向上させることが可能となる。
In this way, in the
なお、本発明では、ユーザの属性情報が入力されてもよい(属性情報入力手段)。例えば、ユーザは、ユーザ端末2に属性情報を入力し、分析部13は、入力された属性情報を取得する。属性情報とは、例えばユーザの年齢、性別、職業、国籍、住所といった一般的な個人情報のみならず、そのユーザに関する身体、精神、持病に関する情報として、肥満体形、痩せ型、妊娠中、ダイエット中、高血圧、糖尿病、虚弱体質、お酒に弱い、不整脈等を含むものである。またこの属性情報は、ユーザ情報を入力する時点における体調として、頭痛、胃腸の調子が良くない、欝状態、風邪気味等を含むものであってもよい。また、ユーザの属性情報として、例えばDNA鑑定結果が用いられてもよい。この場合、年齢、性別等の一般的な個人情報に比べて、精度の高い情報として用いることができ、よりユーザに適した摂取物を探索することが可能となる。
In the present invention, user attribute information may be input (attribute information input means). For example, the user inputs attribute information to the
属性情報は、ユーザがユーザ端末2を用いて入力する他、例えば記憶部14にデータベースとして予め記憶されてもよい。この場合、例えば分析部13等は、ユーザ情報が送信されたユーザ端末2のアドレス等の情報に基づいて、記憶部14のデータベースから属性情報を取得してもよい。
The attribute information may be preliminarily stored as a database in the
属性情報を取得した場合、例えば分析部13は、属性情報を栄養素の理想値に反映させる。即ち、属性情報が「肥満体形」である場合、例えば図6の「脂質」の理想値が低めになるように改変する。これにより、実際に摂取した脂質が理想値よりも高めに乖離するケースが多くなり、脂質を摂取し過ぎによる診断結果として例えば「脂肪多い」が選ばれやすくなり、これと第2連関性の高いサプリメントが選ばれやすくなる。
When the attribute information is acquired, for example, the
更に図11に示すように、類型化された診断結果及び属性情報と、補充すべきサプリメントの種類との第2連関性を取得するようにしてもよい。属性情報は、診断結果と互いに関係しあって、サプリメントと連関性が設定される場合が多い。診断結果が「脂肪多い」である場合には、脂肪を分解する上で最も威力を発揮し得るものがサプリメントAであるとした場合、更に肥満体形であるユーザは、サプリメントAが高い確率を以って選択されるようにするために、この「肥満体形」と「サプリメントA」との第2連関性が高くなるように設定されていることが好ましいといえる。同じく高血圧のユーザについては、高血圧に効き目のあるサプリメントが高い確率を持って選択されるように第2連関性が設定されている。これ以外に、あらゆる属性情報に応じて最適なサプリメントが選択される可能性が高くなるように第2連関性が設定されていてもよい。その結果、最適なサプリメントを選択することができる。 Furthermore, as shown in FIG. 11, the second association between the typed diagnosis result and attribute information and the type of supplement to be supplemented may be acquired. In many cases, attribute information correlates with a diagnosis result, and supplements and associations are set. When the diagnosis result is “fat-rich”, it is assumed that supplement A is the most effective in degrading fat, and the user who is obese is more likely to have supplement A. Therefore, it can be said that the second association between the “obesity body shape” and the “supplement A” is preferably set to be high. Similarly, for users with high blood pressure, the second association is set so that a supplement effective for high blood pressure is selected with a high probability. In addition to this, the second association may be set so that there is a high possibility that an optimal supplement is selected according to any attribute information. As a result, an optimal supplement can be selected.
このように属性情報が含められていることで、ユーザの健康状態や体調、持病等を考慮しつつ、その飲食において摂取した栄養素との関係で最適なサプリメントを探索することが可能となる。 By including the attribute information in this way, it is possible to search for an optimal supplement in relation to the nutrients ingested in the eating and drinking while taking into account the user's health condition, physical condition, chronic illness, and the like.
また本発明によれば、探索部15が人工知能により制御される場合には、この第1連関性、第2連関性を学習により更新するようにしてもよい。上述したように、診断結果は、第1連関性に基づく教師あり学習により、またサプリメントは、第2連関性による教師あり学習に基づいて探索されるものである。例えば、サプリメント摂取者の評価が反映された評価データを抽出し、第1連関性及び第2連関性に反映させるようにしてもよい(評価データ抽出手段)。この評価データは、サプリメントにつき、各種官能基センサを介して検出されたデータや、体温、血圧、血液、体重、心電図等の身体の一時的又は長期的な検査データ等も含まれる。
According to the present invention, when the
ここでいう評価データは、実際に購入した食品又は注文した料理の飲食をし、更に本発明を適用した摂取物探索システム100により通知されたサプリメントを摂取したユーザによる感想や口コミ等が反映されたデータである。この評価データは、摂取物探索システム100により通知されたサプリメントを摂取したユーザが、「体調が良くなった」、「体重が低下した」、「夜ぐっすり眠れるようになった」、「朝の目覚めが爽快だった」、「肩こりが治った」という肯定的な評価もあれば、「体調が良くならない」、「体重が増加した」、「不眠症が治らない」、「吐き気がする」等の否定的な評価も含まれる。
The evaluation data here reflects the impressions and word-of-mouth by the user who eats and drinks the foods actually purchased or ordered, and ingests the supplement notified by the
また評価データが身体の一時的又は長期的な検査データである場合には、血液検査の結果、コレステロール値が所定の閾値以上の場合は否定的な評価とし、所定の閾値未満の場合は肯定的な評価とするようにしてもよい。また体重の増加分が所定の閾値以上の場合は否定的な評価とし、所定の閾値未満の場合は肯定的な評価とするようにしてもよい。 If the evaluation data is temporary or long-term test data of the body, the blood test will result in a negative evaluation if the cholesterol level is greater than or equal to a predetermined threshold, and positive if it is less than the predetermined threshold. You may make it set as an evaluation. Further, a negative evaluation may be made when the increase in weight is equal to or greater than a predetermined threshold value, and a positive evaluation may be made when the weight increase is less than the predetermined threshold value.
評価データは、例えば食品販売店や飲食店等が実施するアンケート調査や、インターネット上のサイトへの書き込み、Twitter(登録商標)、LINE(登録商標)等の書き込み等から公衆通信網4を介して取得するようにしてもよい。アンケート調査に基づく評価データは、アンケート票に基づいて店員が店舗用端末6を介して入力されることとなり、公衆通信網4からの評価データは、通信I/F19を介して記憶部14に記憶される。
The evaluation data is sent via the
ちなみに、この評価データは、感想等を述べたユーザが購入した食品が少なくとも摂取物探索システム100側において特定できることが前提となる。例えば、評価データとユーザ情報とを送信したユーザ端末2が同一の場合、送信されたユーザ端末2のアドレス等の情報により特定することができる。レストラン等におけるアンケート調査では、アンケート票にユーザの氏名又はテーブルナンバーを書いてもらえば、そのテーブルナンバーを介して容易に特定ができる。また公衆通信網4から評価データを取得する場合には、同じくテーブルナンバー、氏名、又はその飲食店が会員制である場合は会員番号等を介して特定することが可能となる。
Incidentally, this evaluation data is based on the premise that the food purchased by the user who has described his / her impressions can be identified at least on the
探索部15は、このような評価データを取得し、これを解析する。この解析は、一般的な周知のテキストマイニング技術に基づくものであってもよい。テキストマイニング技術を介して、肯定的な評価か、否定的な評価かを特定することとなる。
The
探索部15は、評価データの発信元、生成元となるユーザ情報から、記憶部14に記憶されているユーザ情報を参照することで、ユーザが摂取した栄養素を特定するとともに、上述した探索を通じて、第1連関性、第2連関性の何れの連関度を介して、いかなるサプリメントが探索されたかを特定する。また、その特定した評価データが肯定的か、否定的かを判別する。
The
仮にこの特定した評価データが肯定的であれば、探索部15により探索してユーザに通知したサプリメントがユーザにとって適切であったことが分かる。係る場合に、探索部15は、この第1連関性、第2連関性の連関度につき、特に何もしないか、或いは実際にそのサプリメントを提案するに当たり、当該サプリメントに帰結する矢印で結ばれる連関度を高くするように更新する。図7、8の例でいえば、診断結果が「糖尿病の恐れが高い」であり、選択したサプリメントがサプリメントEであった結果、実際にサプリメントEを摂取した顧客から肯定的な評価データを得た場合は、第2連関性において、このサプリメントEと「糖尿病の恐れが高い」との連関度をより高くし、また第1連関性において「糖尿病の恐れが高い」に繋がる栄養素の連関度を高くするように更新を行う。
If the specified evaluation data is positive, it can be understood that the supplement searched by the
仮にこの特定した評価データが否定的であれば、探索部15により探索してユーザに通知したサプリメントがユーザにとって不適切であったことが分かる。係る場合に、探索部15は、この第1連関性、第2連関性の連関度につき、実際にそのサプリメントを提案するに当たり、当該サプリメントに帰結する矢印で結ばれる連関度を低くするように更新する。図7、8の例でいえば、診断結果が「野菜不足」であり、選択したサプリメントがサプリメントBであった結果、実際にサプリメントBを摂取したユーザから否定的な評価データを得た場合は、第2連関性において、このサプリメントBと「野菜不足」との連関度をより低くし、また第1連関性において「野菜不足」に繋がる栄養素の連関度を低くするように更新を行う。
If the specified evaluation data is negative, it can be understood that the supplement searched by the
人工知能による制御される探索部15は、このようにして評価データに基づいて第1連関性、第2連関性を更新することで学習を行う。このような学習を繰り返し行うことにより、第1連関性、第2連関性が、よりユーザにとって適切なサプリメントが選ばれるように適正化させることが可能となる。
In this way, the
なお、上述した実施の形態においては、評価データが肯定的か、否定的かの2段階によってランク付けされ、これに応じて第1連関性、第2連関性の連関度を変化させる場合を例にとり説明をしたが、これに限定されるものではない。例えば、この評価データが3段階以上にランク付けされ、その3段階以上のランクに応じて第1連関性、第2連関性を変化させるようにしてもよい。 In the above-described embodiment, an example is given in which the evaluation data is ranked in two stages, positive or negative, and the degree of association between the first association and the second association is changed accordingly. However, the present invention is not limited to this. For example, the evaluation data may be ranked in three or more stages, and the first association and the second association may be changed according to the ranks of the three or more stages.
上述の実施の形態においては、選択するサプリメントが何れも複数の成分を含むいわゆる混合型サプリメントとする場合を例にとり説明をしたが、これに限定されるものではない。図12に示すように単一の成分からなるサプリメントを選択するようにしてもよい。係る場合においても同様に単一成分からなるサプリメントとして例えば、ビタミンC、コラーゲン、カルニチン、ミネラル、コエンザイム等があるものとし、これらと診断結果についての第2連関性を予め取得しておく。そして、実際にユーザが摂取した飲食物の栄養素から特定された診断結果から、この第2連関性に基づき、単一成分からなるサプリメントを選択することとなる。そして、評価データに基づき、この第2連関性が更新されていくこととなる。 In the above-described embodiment, the case where the supplement to be selected is a so-called mixed supplement that includes a plurality of components has been described as an example. However, the present invention is not limited to this. You may make it select the supplement which consists of a single component as shown in FIG. In such a case as well, for example, supplements composed of a single component include vitamin C, collagen, carnitine, minerals, coenzymes, and the like, and the second association of these with diagnostic results is acquired in advance. And the supplement which consists of a single component will be selected from the diagnosis result specified from the nutrient of the food / drink which the user actually ingested based on this 2nd linkage. And this 2nd relevance will be updated based on evaluation data.
また、図示はされていないが、診断結果が「食欲を減らし、カロリーの過剰摂取を抑える」であれば、第2連関性において、テアニン、ギャバ、マテエキス等が連関度が高いものとされている。また診断結果が「腸における糖の吸収を阻害する」であれば、第2連関性においてギムネマ、サラシア等が連関度が高いものとされている。診断結果が「腸における脂肪の吸収を阻害する」であれば、第2連関性において「キトサン、サポニン」が連関度が高いものとされている。診断結果が「脂肪排泄を促進する」であれば、第2連関性において「レシチン」が連関度が高いものとされている。 In addition, although not shown, if the diagnosis result is “reducing appetite and suppressing excessive intake of calories”, theanine, gabba, mate extract, etc. are considered to be highly linked in the second linkage. . If the result of diagnosis is “inhibits sugar absorption in the intestine”, Gymnema, Salacia and the like are considered to be highly linked in the second linkage. If the diagnosis result is “inhibits fat absorption in the intestine”, “chitosan, saponin” is considered to have a high degree of association in the second association. If the diagnosis result is “facilitate fat excretion”, “lecithin” is considered to have a high degree of association in the second association.
同様に図13に示すように、診断結果を探索することなく、乖離傾向から直接サプリメントを探索する場合においても、単一の成分からなるサプリメントを選択するようにしてもよいことは勿論である。 Similarly, as shown in FIG. 13, it is of course possible to select a supplement consisting of a single component even when searching for a supplement directly from a deviation tendency without searching for a diagnostic result.
また上述のサプリメントバーや摂取物供給装置5を通じてユーザにサプリメントを提供する際においても同様にこの選択された単一成分からなるサプリメントを提供するようにしてもよい。
Further, when a supplement is provided to the user through the above-described supplement bar or
また、上述した実施の形態では、サプリメントの探索を、中央制御端末1が行う場合を例にとり説明をしたが、これに限定されるものではない。このような中央制御端末1と同様の構成要素からなるユーザ端末2において、サプリメントの探索を行うようにしてもよい。またこの中央制御端末1で行うサプリメントの探索は、その他公衆通信網4に連結する何れの電子機器を介して行われるものであってもよいし、クラウド側においてこれらの処理を全て行うようにしてもよい。また、実施形態の摂取物探索システム100の一部又は全ての構成は、例えばユーザ端末2にダウンロード可能なアプリケーションに集約されてもよい。
In the above-described embodiment, the case where the search for supplements is performed by the
また、ユーザ情報やサプリメント情報、診断結果、乖離傾向、栄養素の集計値、栄養素の理想値、第1連関性、第2連関性等の記憶も記憶部14にて行う場合に限定されるものではなく、サーバ3に記憶させるようにしてもよい。そして、このサーバ3に記憶されている第1連関性、第2連関性を、公衆通信網4を介して接続されている他の中央制御端末1におけるサプリメント探索に利用するようにしてもよい。
In addition, the
更に本発明によれば、レストラン等の飲食店において、テイクアウトの場合も同様に適用することができる。係る場合には、注文情報の入力により、上述した探索を通じて最適なサプリメントを即座に選択することができ、上述と同様の方法でユーザにそれを通知することができる。ユーザは、係る情報に基づいて店内のサプリメントバーでサプリを購入するようにしてもよい。 Furthermore, according to the present invention, the present invention can be similarly applied to take-out in restaurants such as restaurants. In such a case, by inputting the order information, the optimum supplement can be immediately selected through the above-described search, and the user can be notified of it in the same manner as described above. The user may purchase a supplement at a supplement bar in the store based on the information.
本発明によれば、デリバリーや出前型の飲食物の提供も同様に適用することができる。係る場合においても、注文を受けたときに店舗用端末6を介してユーザ情報が入力され、実際の飲食物の配達時において、探索されたサプリメント情報をユーザ端末2に報知する他、領収書や、納品書等に添付するようにしてもよいし、そのサプリメントも一緒に配達するようにしてもよい。
According to the present invention, delivery and delivery of food and drinks can be similarly applied. Even in such a case, user information is input via the
またデリバリー型の飲食物の提供において、ユーザ端末2等から公衆通信網4を介して直接的に飲食物がオーダーされた場合には、これを中央制御端末1が受信し、上述のアルゴリズムに基づいてサプリメントを探索するようにしてもよい。この場合においても、探索されたサプリメント情報をユーザ端末2に報知する他、領収書や、納品書等に添付するようにしてもよいし、そのサプリメントも一緒に配達するようにしてもよい。
Also, in the provision of delivery-type food and drink, when food and drink is ordered directly from the
また、本発明では、注文情報やサプリメント情報を記憶部14やサーバ3に記憶させておき、週単位、月単位等の期間単位での管理データをユーザ毎に管理するようにしてもよい。上述した例では一回の飲食単位で、最適なサプリメントを選択したが、週単位、月単位等の期間単位で最適なサプリメントを選択することも可能となる。
In the present invention, order information and supplement information may be stored in the
また、本発明によれば、レストラン等の飲食店の注文方法がセルフオーダー端末が設置され、ユーザがこのセルフオーダー端末に直接オーダーを入力する場合において、追加オーダー毎に過不足の栄養素、並びにそれに対して摂取すべきサプリメントを表示するようにしてもよい。また、このセルフオーダー端末に表示されている過不足の栄養素やサプリメント情報をユーザ端末2等に転送するようにしてもよい。
In addition, according to the present invention, when a self-order terminal is installed as a method for ordering a restaurant such as a restaurant, and a user directly inputs an order to the self-order terminal, excess and deficient nutrients for each additional order, and On the other hand, supplements to be taken may be displayed. Moreover, you may make it forward the excess and deficiency nutrient and supplement information currently displayed on this self-order terminal to the
また、複数のユーザが同一のテーブルで飲食する場合は、その注文情報もテーブル単位で管理されることとなるが、ユーザ毎に摂取した栄養素、過不足の栄養素、摂取すべきサプリメントを表示するようにしてもよい。また注文情報を構成するオーダー毎に摂取した栄養素、過不足の栄養素、摂取すべきサプリメントを表示するようにしてもよい。 In addition, when a plurality of users eat and drink at the same table, the order information is also managed in units of tables, but the nutrients that are ingested for each user, the excess and deficiency nutrients, and the supplements to be ingested are displayed. It may be. Moreover, you may make it display the nutrient ingested for every order which comprises order information, an excess and deficiency nutrient, and the supplement which should be ingested.
更に本発明によれば、ユーザ情報を入力する前に摂取した飲食物の情報を、ユーザ端末2等に入力し、中央制御端末1に送信してもよい。このような情報を受信した中央制御端末1は、ユーザが摂取した栄養素を集計する際において、例えば事前に摂取した朝食等の飲食物の栄養素のデータも加えるようにしてもよい。この事前に摂取した飲食物の栄養素データは、その飲食物の名称を取得することで、これに見合う栄養素のデータを中央制御端末1内の記憶部14に記憶されている中から読み出すようにしてもよいし、公衆通信網4を介して取得するようにしてもよい。
Furthermore, according to the present invention, information on food and drink taken before inputting user information may be input to the
次に、摂取物がサプリメントの他、食料品、飲料を含む場合について説明する。摂取物探索システム100は、摂取物として食料品、飲料を含む場合においても、上述したサプリメントと同様に探索することができ、探索部15により探索された摂取物の種類、量に関する各種情報を、以下、摂取物情報という。
Next, the case where an ingestion contains a foodstuff and a drink other than a supplement is demonstrated. The
摂取物情報を報知する一例として、例えば図14(a)に示すように、ユーザ情報を入力したユーザ端末2に、ユーザが摂取すべき食料品や飲料を表示する。この場合、ユーザ情報として入力された「からあげ弁当」に基づき、「サラダとお茶を購入しましょう」と表示される。また、例えば「からあげ弁当はビタミンB1が不足しています。」等の乖離傾向を表示してもよい。このため、食品を購入する前に、購入予定の食品に足りない食料品や飲料を確認することができる。これにより、食品の購入を一度に済ませることができ、購入手続きの短縮を図ることができる。また、店舗側としては、ユーザ毎の購入単価が上がり、売り上げの向上につなげることができる。
As an example of notifying the ingestion information, for example, as shown in FIG. 14A, food and beverages to be consumed by the user are displayed on the
また、例えば図14(b)に示すように、レストラン等の飲食店においても、注文をする前に、注文予定の料理に足りない料理や飲料を確認することができる。これにより、料理の注文を一度に済ませることができ、注文時間の短縮を図ることができる。また、店舗側としては、ユーザ毎の購入単価が上がり、売り上げの向上につなげることができる。 Moreover, as shown in FIG. 14B, for example, in restaurants such as restaurants, it is possible to confirm dishes and beverages that are not enough for the food to be ordered before placing an order. Thereby, the order of dishes can be completed at once, and the order time can be shortened. Further, on the store side, the purchase unit price for each user increases, which can lead to an improvement in sales.
更に本発明によれば、上述した報知手段として、乖離傾向に基づき、食生活の改善に関する情報を報知してもよい。食材の情報として、例えばユーザの食生活において積極的に摂取すべき食品、控えるべき食品等が報知される。このとき、栄養素の過不足を補える食品が積極的に摂取すべき食品として選ばれ、栄養素の過不足の原因となる食品が控えるべき食品として選ばれる。 Furthermore, according to this invention, you may alert | report the information regarding the improvement of eating habits based on a deviation tendency as an alerting | reporting means mentioned above. As food information, for example, a food that should be actively consumed in a user's diet, a food that should be refrained, and the like are notified. At this time, a food that supplements the nutrient deficiency is selected as a food that should be actively consumed, and a food that causes a nutrient deficiency is selected as a food that should be refrained.
例えば、摂取物探索システム100で得られた摂取物情報、乖離傾向、栄養素の集計値、及び栄養素の理想値の少なくとも何れかを用いて、栄養士等がユーザに食生活の改善に関するアドバイスや相談等を行ってもよい。このとき、摂取物探索システム100を用いることで、アドバイスや相談等に必要なデータを容易に収集することができる。
For example, using at least one of the intake information obtained by the
また、栄養士等の代わりに、人工知能を用いて、食生活の改善に関するアドバイスや相談等を行ってもよい。この場合、ユーザは、例えばユーザ端末2を用いて、摂取物探索システム100との音声又は文字による会話形式により、食生活に関するアドバイスや相談等を行うことができる。このため、時間や場所を気にせずに、食生活の改善を図ることができる。
Further, instead of a dietitian or the like, artificial intelligence may be used to give advice or consultation on improving dietary habits. In this case, for example, the user can use the
このように、本発明を適用した摂取物探索システム100は、探索される摂取物として食料品、飲料を含む場合においても、ユーザに過不足となる栄養素に基づき、健康状態を向上させる上で摂取すべき最適な摂取物を探索することができる。 即ち、食事毎に過不足となる栄養素について食料品、飲料を用いて容易に補充することができる。その結果、ユーザは理想値に近い栄養素を効率良く摂取することができる。
As described above, the
次に、摂取物が医薬品を含む場合について説明する。摂取物探索システム100は、摂取物として医薬品を含む場合においても、上述したサプリメント等と同様に探索することができ、探索部15により探索された医薬品の種類、量に関する各種情報を、以下、医薬品情報という。
Next, the case where the ingestion contains a medicine will be described. The
例えば、摂取物探索システム100で得られた医薬品情報、乖離傾向、栄養素の集計値、及び栄養素の理想値の少なくとも何れかを用いて、医師や薬剤師等がユーザに健康維持に関するアドバイスや相談等(健康指導)を行ってもよい。このとき、摂取物探索システム100を用いることで、アドバイスや相談等に必要なデータを容易に収集することができる。また、ユーザが医薬品を受け取る前に、医師等が医薬品情報等を確認できるようにして、承諾を得られた場合のみ、医薬品を取得できるようにしてもよい。これにより、医師等と直接面談をする必要が無いため、病院への通院が難しいユーザに対しても容易に医薬品を取得することができる。
For example, a doctor, a pharmacist, or the like uses the drug information obtained by the
また、医師や薬剤師等の代わりに、人工知能を用いて、健康維持に関するアドバイスや相談等を行ってもよい。この場合、ユーザは、例えばユーザ端末2を用いて、摂取物探索システム100との音声又は文字による会話形式により、健康維持に関するアドバイスや相談等を行うことができる。このため、時間や場所を気にせずに、健康維持の向上を図ることができる。
Moreover, instead of a doctor, a pharmacist, or the like, advice or consultation regarding health maintenance may be performed using artificial intelligence. In this case, for example, the user can use the
このように、本発明を適用した摂取物探索システム100は、探索される摂取物として医薬品を含む場合においても、ユーザに過不足となる栄養素に基づき、健康状態を向上させる上で摂取すべき最適な摂取物を探索することができる。 即ち、食事毎に過不足となる栄養素について医薬品を用いて容易に補充することができる。その結果、ユーザは理想値に近い栄養素を効率良く摂取することができる。
As described above, the
次に、ユーザ情報が食品情報の他、健康情報を含む場合について説明する。摂取物探索システム100は、ユーザ情報として健康情報を含む場合においても、上述した摂取物を探索することができる。
Next, a case where user information includes health information in addition to food information will be described. The
健康情報は、ユーザの生体情報(例えば体温、脈拍、血圧等)、睡眠時間、運動情報、食事回数等の情報を含む。運動情報は、例えばランニング、スクワット等の運動の種類と、各運動の種類を実施した回数又は時間とを含む。 The health information includes information such as the user's biological information (for example, body temperature, pulse, blood pressure, etc.), sleep time, exercise information, and the number of meals. The exercise information includes, for example, the type of exercise such as running and squat, and the number of times or time when each type of exercise is performed.
健康情報は、ユーザ端末2に直接入力する他、例えば図15(a)に示すように、ユーザが身に着けられ、生体情報を定期的に自動でモニタリングできる構成のユーザ端末2(例えばウェアラブル端末)により取得してもよい。この場合、ユーザ端末2は、例えばユーザ情報を定期的に中央制御端末1に送信してもよい。
The health information is directly input to the
運動情報は、例えばユーザが利用するスポーツジム等から取得してもよい。この場合、スポーツジムの店員が、店舗用端末6に運動情報を入力してもよく、例えば図15(b)に示すように、ユーザが行った運動情報について記載されたレポート等を店員から受け取り、その情報をユーザ端末2に入力又は撮影してもよい。また、運動情報として、例えばトレーニングマシンを撮影した画像が用いられてもよい。
The exercise information may be acquired from, for example, a sports gym used by the user. In this case, the store clerk of the gym may input exercise information to the
運動情報は、スポーツジムの他、例えばマッサージ店等でも得ることができる。この場合、マッサージ店のメニューをユーザ端末2で撮影又は入力することで、運動情報として取得することができる。
The exercise information can be obtained at, for example, a massage shop in addition to a sports gym. In this case, it is possible to acquire the exercise information by taking or inputting the menu of the massage shop on the
本発明によれば、健康情報をユーザ情報に含ませることで、精度の高い乖離情報を得ることができる。これにより、摂取物探索システム100は、ユーザに対してより最適な摂取物を探索することができる。
According to the present invention, it is possible to obtain highly accurate deviation information by including health information in user information. Thereby, the
例えば、摂取物探索システム100で得られた摂取物情報、乖離傾向、栄養素の集計値、及び栄養素の理想値の少なくとも何れかを用いて、スポーツジムのトレーナや医師等がユーザに健康維持に関するアドバイスや相談等を行ってもよい。このとき、摂取物探索システム100を用いることで、アドバイスや相談等に必要なデータを容易に収集することができる。また、ユーザ端末2が生体情報を定期的に自動でモニタリングすることで、摂取物を摂取した前後における生体情報の変化等の時間軸を踏まえたデータを取得することができるため、詳細な健康維持に関するアドバイスや相談等を行うことができる。
For example, using at least one of the intake information obtained from the
また、トレーナや医師等の代わりに、人工知能を用いて、健康維持に関するアドバイスや相談等を行ってもよい。この場合、ユーザは、例えばユーザ端末2を用いて、摂取物探索システム100との音声又は文字による会話形式により、健康維持に関するアドバイスや相談等を行うことができる。このため、時間や場所を気にせずに、健康維持の向上を図ることができる。
Moreover, instead of a trainer or a doctor, advice or consultation regarding health maintenance may be performed using artificial intelligence. In this case, for example, the user can use the
摂取物探索システム100は、例えば図16に示すように、運動量を入力することで、運動して消費した栄養素も表示できる。このため、栄養素を基準とした運動量の目標を設定することができる。これにより、効率的な運動メニューの設定をすることができる。なお、摂取物探索システム100は、人工知能を用いて、健康情報に対する栄養素の集計値や、乖離傾向の情報に基づき、ユーザに最適な運動メニューを設定してもよい。このため、形式化された運動メニューを実施する場合に比べて、ユーザに過不足となる栄養素に基づいた効率的な運動メニューを提供することができる。また、形式化された運動メニューを実施する場合に比べて、ユーザを飽きさせない運動メニューを提供することができる。
For example, as shown in FIG. 16, the
このように、本発明を適用した摂取物探索システム100は、ユーザ情報として健康情報を含む場合においても、ユーザに過不足となる栄養素に基づき、健康状態を向上させる上で摂取すべき最適な摂取物を探索することができる。 即ち、運動の実施毎に過不足となる栄養素について摂取物を用いて容易に補充することができる。その結果、ユーザは理想値に近い栄養素を効率良く摂取することができる。なお、運動を実施しない場合においても、ユーザ情報として生体情報等を含むため、ユーザに過不足となる栄養素に基づき、健康状態を向上させる上で摂取すべき最適な摂取物を探索することができる。その結果、ユーザは理想値に近い栄養素を効率良く摂取することができる。
As described above, the
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 Although several embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These novel embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, and are included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.
1 中央制御端末
2 ユーザ端末
3 サーバ
4 公衆通信網
5 摂取物供給装置
6 店舗用端末
11 制御部
12 集計部
13 分析部
14 記憶部
15 探索部
16 表示部
17 操作部
18 内部バス
19 通信I/F
119 伝票
120 サプリメントバー
121 サプリメント
DESCRIPTION OF
119
Claims (3)
上記栄養素の理想値を取得する理想値取得手段と、
上記集計手段により集計された上記栄養素の集計値と、上記理想値取得手段により取得された上記栄養素の理想値との乖離傾向を分析する分析手段と、
上記乖離傾向と予め類型化された診断結果との3段階以上の連関度を有する第1連関性、並びに上記類型化された診断結果と補充すべき摂取物の種類との3段階以上の連関度を有する第2連関性が記憶されている連関摂取物データベースと、
上記連関摂取物データベースに記憶されている第1連関性を参照し、上記乖離傾向と連関性の高い1以上の診断結果を探索すると共に、上記連関摂取物データベースに記憶されている第2連関性を参照し、その探索した1以上の診断結果と連関性の高い1以上の摂取物を探索する探索手段と、
上記摂取物の評価結果が反映された評価データを抽出する評価データ抽出手段と、
を備え、
上記探索手段は、人工知能により制御され、
上記探索手段を制御する人工知能は、上記評価データ抽出手段により抽出された評価データを上記各連関性に反映させること
を特徴とする摂取物探索システム。 A counting means for counting the amount of nutrients corresponding to the input user information;
An ideal value acquisition means for acquiring the ideal value of the nutrient;
Analyzing means for analyzing a deviation tendency between the aggregate value of the nutrients aggregated by the aggregation means and the ideal value of the nutrients acquired by the ideal value acquisition means;
First linkage having three or more levels of linkage between the above-mentioned divergence tendency and previously classified diagnosis results, and three or more levels of linkage between the above-mentioned classified diagnosis results and the type of intake to be supplemented A linked ingestion database in which a second linkage with
The first association stored in the association intake database is referenced to search for one or more diagnosis results that are highly related to the divergence tendency and the second association stored in the association intake database. And a search means for searching for one or more ingestions that are highly related to the one or more diagnostic results searched for ,
Evaluation data extracting means for extracting evaluation data reflecting the evaluation results of the ingested substances,
Equipped with a,
The search means is controlled by artificial intelligence,
Artificial intelligence, ingesta search system characterized Rukoto reflect the evaluation data extracted by the evaluation data extracting means to said respective relevancy for controlling said search means.
を特徴とする請求項1記載の摂取物探索システム。 Ingesta search system according to claim 1 Symbol mounting the analyzed the variance tendency, the user, further comprising a notifying means for notifying the user terminal owned by the analysis means.
を特徴とする請求項2記載の摂取物探索システム。 The ingestion searching system according to claim 2 , wherein the notification means notifies information related to an improvement in eating habits based on the deviation tendency.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016205931A JP6112591B1 (en) | 2016-10-20 | 2016-10-20 | Creative crop supply system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016205931A JP6112591B1 (en) | 2016-10-20 | 2016-10-20 | Creative crop supply system |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP6112591B1 true JP6112591B1 (en) | 2017-04-12 |
JP2018067177A JP2018067177A (en) | 2018-04-26 |
Family
ID=58666800
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016205931A Active JP6112591B1 (en) | 2016-10-20 | 2016-10-20 | Creative crop supply system |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6112591B1 (en) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019095331A (en) * | 2017-11-24 | 2019-06-20 | 中日本高速技術マーケティング株式会社 | Pc steel degradation state discrimination system and program |
JP2019128665A (en) * | 2018-01-22 | 2019-08-01 | 株式会社富士通アドバンストエンジニアリング | Medication support program, device, and method |
JP2019157360A (en) * | 2018-03-07 | 2019-09-19 | オリエンタル白石株式会社 | Discrimination system for reinforced concrete member and discrimination program for reinforced concrete member |
JP2019157359A (en) * | 2018-03-07 | 2019-09-19 | オリエンタル白石株式会社 | Reinforced concrete member discrimination system and reinforced concrete member discrimination program |
JP2019157361A (en) * | 2018-03-07 | 2019-09-19 | オリエンタル白石株式会社 | Discrimination system for reinforced concrete member and discrimination program for reinforced concrete member |
JP2019158619A (en) * | 2018-03-13 | 2019-09-19 | オリエンタル白石株式会社 | System for assessing grout filling state and program for assessing grout filling state |
JP2019157609A (en) * | 2018-06-20 | 2019-09-19 | オリエンタル白石株式会社 | Reinforced concrete member discrimination system and reinforced concrete member discrimination program |
JP2019158620A (en) * | 2018-03-13 | 2019-09-19 | オリエンタル白石株式会社 | System for assessing grout filling state and program for assessing grout filling state |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020140670A (en) * | 2019-03-01 | 2020-09-03 | 株式会社トゥエンティーフォーセブン | Method for recommending food, recommend system, and recommend program |
JP2021140712A (en) * | 2020-02-29 | 2021-09-16 | Assest株式会社 | Loan customer credibility determination program |
WO2023228837A1 (en) * | 2022-05-26 | 2023-11-30 | マクセル株式会社 | Supplement supply device, supplement selection device, supplement supply system, supplement selection method, food suggestion device, food suggestion system, and food suggestion method |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003067489A (en) * | 2001-08-22 | 2003-03-07 | Medica 21 Nippon Kenko Iryo Kenkyusho:Kk | Inspection result data output system |
KR20050055072A (en) * | 2002-10-09 | 2005-06-10 | 보디미디어 인코퍼레이티드 | Apparatus for detecting, receiving, deriving and displaying human physiological and contextual information |
JPWO2005091195A1 (en) * | 2004-03-23 | 2008-02-07 | 松下電器産業株式会社 | Health management system |
JP2006244018A (en) * | 2005-03-02 | 2006-09-14 | Takasaki Univ Of Health & Welfare | Personal health promotion support method and system |
JP2010049332A (en) * | 2008-08-19 | 2010-03-04 | Kenichi Inoue | Insufficient nutrition information providing method and program |
JP5204822B2 (en) * | 2010-09-06 | 2013-06-05 | 花王株式会社 | Method for determining constitution and constitution recommendation product recommendation system |
JP2013191137A (en) * | 2012-03-15 | 2013-09-26 | Seiko Epson Corp | Diet history retrieval apparatus, diet history retrieval method and computer program |
JP6268465B2 (en) * | 2013-09-11 | 2018-01-31 | 熊本ネクストソサエティ株式会社 | Production and distribution system, production and distribution method, and program for production and distribution system based on nutritional viewpoint |
-
2016
- 2016-10-20 JP JP2016205931A patent/JP6112591B1/en active Active
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019095331A (en) * | 2017-11-24 | 2019-06-20 | 中日本高速技術マーケティング株式会社 | Pc steel degradation state discrimination system and program |
JP2019128665A (en) * | 2018-01-22 | 2019-08-01 | 株式会社富士通アドバンストエンジニアリング | Medication support program, device, and method |
JP2019157360A (en) * | 2018-03-07 | 2019-09-19 | オリエンタル白石株式会社 | Discrimination system for reinforced concrete member and discrimination program for reinforced concrete member |
JP2019157359A (en) * | 2018-03-07 | 2019-09-19 | オリエンタル白石株式会社 | Reinforced concrete member discrimination system and reinforced concrete member discrimination program |
JP2019157361A (en) * | 2018-03-07 | 2019-09-19 | オリエンタル白石株式会社 | Discrimination system for reinforced concrete member and discrimination program for reinforced concrete member |
JP2019158619A (en) * | 2018-03-13 | 2019-09-19 | オリエンタル白石株式会社 | System for assessing grout filling state and program for assessing grout filling state |
JP2019158620A (en) * | 2018-03-13 | 2019-09-19 | オリエンタル白石株式会社 | System for assessing grout filling state and program for assessing grout filling state |
JP2019157609A (en) * | 2018-06-20 | 2019-09-19 | オリエンタル白石株式会社 | Reinforced concrete member discrimination system and reinforced concrete member discrimination program |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2018067177A (en) | 2018-04-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6112591B1 (en) | Creative crop supply system | |
US20210134434A1 (en) | System and Method for Improving Food Selections | |
US11437134B2 (en) | Recommending consumer products using product-ingredient efficacy and/or user-profile data | |
US8924239B1 (en) | Method and apparatus for monitoring calorie, nutrient, and expense of food consumption and effect on long term health and short term state | |
US20160379520A1 (en) | Nutrient density determinations to select health promoting consumables and to predict consumable recommendations | |
US20120290327A1 (en) | Medical health information system for health assessment, weight management and meal planning | |
US20120088212A1 (en) | Computerized system for addiction control especially calorie, diet and weight control | |
KR20200117218A (en) | Personalized health functional food recommendation method and system using the same | |
CN102768712A (en) | Method and apparatus for arranging information services to determine nutrition and/or medication | |
JP6705089B2 (en) | Health tuning support system | |
JP6112590B1 (en) | Creative product supply device and creative product supply system | |
KR20210136483A (en) | Health functional food effect collection method and system using the same | |
US20250046423A1 (en) | Systems and methods for providing individualized nutritional recommendations for intermittent fasting | |
WO2014108923A1 (en) | Method and system for suggesting at least one edible item to one or more customers | |
JP6112328B1 (en) | Supplement search system. | |
JP2006251871A (en) | Health management system | |
JP2001101157A (en) | Device and system for diet management and recording medium | |
Rahkovsky et al. | Chronic disease, prescription medications, and food purchases | |
Tangsripairoj et al. | WhatTheHealth: an Android application for consumers of healthy food | |
JP6186558B1 (en) | Creative crop supply device, creative crop supply system, and creative crop supply method | |
JP2010191860A (en) | Server, control method of server, and program | |
JP2022025958A (en) | Eating/drinking management system, eating/drinking management method and program for eating/drinking management | |
JP2020177475A (en) | Information processing systems and programs | |
JP7654128B1 (en) | Processing system and processing method | |
US20230099235A1 (en) | Nutrition tracking system that utilizes nutrition information on packaged food label and generates graph indicative of health rating |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170106 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20170307 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20170308 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6112591 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R255 | Notification that request for automated payment was rejected |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R2525 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |