JP2017054163A - Meal advice system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、食事に関するアドバイスを提供する食事アドバイスシステムの技術に関する。 The present invention relates to a technique of a meal advice system that provides meal-related advice.
従来、食事に関するアドバイスを提供する食事アドバイスシステムの技術は公知となっている。例えば、特許文献1に記載の如くである。 Conventionally, the technique of the meal advice system which provides the advice regarding a meal is well-known. For example, as described in Patent Document 1.
特許文献1には、1日のうち就寝前時点における目標体重を設定し、食事前にこの目標体重を達成するための食事に関するアドバイス情報を取得するように構成された体重管理装置が記載されている。前記体重管理装置においては、対象者が過去に目標体重を達成したときの食事内容の画像を表示装置に表示すること等により、アドバイス情報を提供している。 Patent Document 1 describes a weight management device configured to set a target weight at the time before going to bed in a day and to obtain advice information about a meal for achieving the target weight before a meal. Yes. In the weight management device, advice information is provided by displaying on the display device an image of meal content when the target person has achieved the target weight in the past.
しかしながら、特許文献1に記載の技術においては、食事と生体データの関連性(因果関係)が不明確であるため、対象者に適した効果的な食事に関するアドバイスを提供しているとはいえなかった。 However, in the technique described in Patent Document 1, since the relationship (causal relationship) between meals and biological data is unclear, it cannot be said that advice on effective meals suitable for the subject is provided. It was.
本発明は以上の如き状況に鑑みてなされたものであり、その解決しようとする課題は、対象者に適した効果的な食事に関するアドバイスを提供することができる食事アドバイスシステムを提供することである。 The present invention has been made in view of the situation as described above, and a problem to be solved is to provide a meal advice system capable of providing advice related to an effective meal suitable for a target person. .
本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。 The problem to be solved by the present invention is as described above. Next, means for solving the problem will be described.
即ち、請求項1においては、対象者が食事をする様子を撮影する撮影装置と、前記対象者の生体データを測定する生体データ測定装置と、前記撮影装置で撮影された画像又は動画から、食事に関する複数の項目を含む食事記録情報を取得及び蓄積する食事記録情報蓄積部と、前記生体データ測定装置で測定された前記生体データに関する生体データ情報を蓄積する生体データ情報蓄積部と、前記食事記録情報蓄積部に蓄積された前記食事記録情報及び前記生体データ情報蓄積部に蓄積された前記生体データ情報から、前記食事記録情報の各項目と前記生体データの変動との関連性を分析して関連性データを作成する関連性データ作成部と、前記関連性データに基づいて食事に関するアドバイスを生成する食事アドバイス生成部と、前記食事アドバイス生成部で生成された前記アドバイスを前記対象者へ提供する食事アドバイス提供装置と、を具備するものである。 That is, in claim 1, an imaging device that captures a scene of a subject eating, a biological data measurement device that measures biological data of the subject, and an image or a video captured by the imaging device, A meal record information accumulating unit that acquires and accumulates meal record information including a plurality of items relating to, a biometric data information accumulating unit that accumulates biometric data information related to the biometric data measured by the biometric data measuring device, and the meal record From the meal record information stored in the information storage unit and the biometric data information stored in the biometric data information storage unit, the relationship between each item of the meal record information and the variation of the biometric data is analyzed and related A relevance data creating unit that creates sex data, a meal advice generating unit that generates advice on meals based on the relevance data, and the meal app. The advice generated by the device generating unit is to anda diet advice provision unit for providing to said subject.
請求項2においては、前記関連性データは、前記生体データに対する前記食事記録情報の各項目の寄与率を含み、前記食事アドバイス生成部は、前記寄与率の大きい前記食事記録情報の各項目について前記アドバイスを生成するものである。 In Claim 2, the relevance data includes a contribution rate of each item of the meal record information with respect to the biological data, and the meal advice generation unit is configured to perform the item of the meal record information with a large contribution rate. It generates advice.
請求項3においては、前記関連性データ作成部は、前記食事記録情報蓄積部に蓄積された前記食事記録情報の各項目を正規化し、正規化された前記食事記録情報の各項目の値を用いて前記生体データを重回帰分析することにより、前記寄与率を算出するものである。 In Claim 3, the said relevance data preparation part normalizes each item of the said meal record information accumulate | stored in the said meal record information storage part, and uses the value of each item of the normalized said meal record information The contribution rate is calculated by performing multiple regression analysis on the biological data.
請求項4においては、前記食事記録情報の各項目について前記対象者の希望条件を入力する希望条件入力部をさらに具備し、前記関連性データ作成部は、前記食事記録情報蓄積部に蓄積された前記食事記録情報のうち前記希望条件に合致するものを抽出して前記関連性データを作成するものである。 According to a fourth aspect of the present invention, the apparatus further comprises a desired condition input unit for inputting the desired condition of the subject for each item of the meal record information, and the relevance data creation unit is stored in the meal record information storage unit. The relevance data is created by extracting the meal record information that matches the desired condition.
請求項5においては、前記食事記録情報は、料理名、食事量、食事時刻、食事総時間、食事速度、食事順、及び飲酒の有無のうち2以上の項目を含むものである。 According to a fifth aspect of the present invention, the meal record information includes two or more items among a dish name, a meal amount, a meal time, a total meal time, a meal speed, a meal order, and whether or not alcohol is consumed.
請求項6においては、前記撮影装置は、所定位置に固定されているものである。 According to a sixth aspect of the present invention, the photographing device is fixed at a predetermined position.
請求項7においては、前記撮影装置は、自動で前記対象者が食事をする様子を撮影するように構成されているものである。 According to a seventh aspect of the present invention, the photographing device is configured to automatically photograph a state where the subject person eats.
請求項8においては、前記アドバイスに沿って食事環境を制御する食事環境制御部を具備するものである。
In
本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。 As effects of the present invention, the following effects can be obtained.
請求項1においては、対象者に適した効果的な食事に関するアドバイスを提供することができる。 In Claim 1, the advice regarding the effective meal suitable for the subject can be provided.
請求項2においては、より効果的なアドバイスを提供することができる。 In claim 2, more effective advice can be provided.
請求項3においては、より効果的なアドバイスを提供することができる。 In claim 3, more effective advice can be provided.
請求項4においては、対象者の希望する条件に合ったアドバイスを提供することができる。
According to
請求項5においては、より細やかなアドバイスを提供することができる。
In
請求項6においては、物体の大きさの特定が容易となり、ひいては精度良く食事の量を把握することができる。 According to the sixth aspect of the present invention, it is easy to specify the size of the object, so that the amount of meal can be grasped with high accuracy.
請求項7においては、食事の撮影の煩わしさを軽減することができ、ひいては食事アドバイスによる健康管理を長期に亘って続け易くすることができる。 According to the seventh aspect of the present invention, it is possible to reduce the troublesomeness of taking a picture of meals, and it is possible to easily maintain health management by meal advice over a long period of time.
請求項8においては、アドバイスの実行を補助及び促進することができる。
In
まず、図1を用いて、食事アドバイスシステム1の構成の概要について説明する。 First, the outline | summary of a structure of the meal advice system 1 is demonstrated using FIG.
食事アドバイスシステム1は、対象者の生体データを考慮して、当該対象者に食事に関するアドバイスを提供するものである。食事アドバイスシステム1は、撮影装置10、生体データ測定装置20、食事アドバイス提供装置30、入力装置40、食事環境制御装置50及びサーバー100を具備する。
The meal advice system 1 provides meal advice to the target person in consideration of the subject's biological data. The meal advice system 1 includes an
撮影装置10は、対象者が食事をする様子を撮影するものである。撮影装置10としては、動画を撮影可能なカメラが用いられる。撮影装置10は、対象者が食事をする様子を撮影できるように所定位置に固定される。撮影装置10は、例えば、食卓の上の天井に設置される。撮影装置10は、自動で起動、撮影、記録できるように構成される。具体的には、撮影装置10は、食卓に食事が置かれたことや対象者が着席したこと等を検知して起動するように構成することができる。或いは、撮影装置10は、常時食卓を撮影するものであってもよい。
The
生体データ測定装置20は、対象者の生体データを測定するものである。生体データ測定装置20は、具体的には、体重、体脂肪、血圧、活動量、睡眠、体温、血糖値等の生体データを測定するように構成される。
The biological
食事アドバイス提供装置30は、対象者へ食事に関するアドバイス(以下、食事アドバイスと称す)を提供するものである。食事アドバイス提供装置30としては、例えば携帯電話、スマートフォン、ウェアラブル端末、テレビ、スピーカーが用いられる。食事アドバイス提供装置30は、撮影装置10で撮影された動画及び生体データ測定装置20で測定された生体データに基づいて、対象者へ食事アドバイスを提供する。食事アドバイスの詳細については後述する。
The meal
入力装置40は、対象者が食事に関する希望条件を入力するためのものである。入力装置40としては、例えば携帯電話、スマートフォン、ウェアラブル端末が用いられる。入力装置40は、食事アドバイス提供装置30と一体的に構成されるものであってもよい。つまり、1つの装置(端末)で、食事アドバイスの受け取りと、希望条件の入力とを行うようにすることができる。
The input device 40 is for the subject to input desired conditions regarding meals. As the input device 40, for example, a mobile phone, a smartphone, or a wearable terminal is used. The input device 40 may be configured integrally with the meal
食事環境制御装置50は、対象者が食事をする際の環境を制御するものである。食事環境制御装置50は、食事アドバイス提供装置30で提供される食事アドバイスの内容に沿って、照明、室温、香り等の食事環境を制御するように構成される。食事環境制御装置50としては、例えば照明器具、エアコンが用いられる。例えば、食事環境制御装置50は、対象者の食べるスピードが早すぎる場合には、食欲を抑制する効果を期待して照明を青色に制御することができる。
The meal
サーバー100は、データの蓄積や分析等を行うものである。サーバー100は、撮影装置10、生体データ測定装置20、食事アドバイス提供装置30、入力装置40及び食事環境制御装置50に接続される。サーバー100は、食事記録情報蓄積部110、生体データ情報蓄積部120、分析部130及び食事アドバイス生成部140を具備する。
The
食事記録情報蓄積部110は、撮影装置10で撮影された動画から食事記録情報を取得すると共に、取得した当該食事記録情報を蓄積するものである。食事記録情報とは、食事に関する複数の項目を含み、例えば、食事している人が誰であるか(対象者)、食事内容(料理名)、食事量、食事時刻、食事総時間、食事速度、食事順(料理が複数ある場合どの順番で食べるか)、及び飲酒の有無(お酒の種類)に関する情報のことをいう。
The meal record
食事記録情報の取得は、適宜の画像処理手段を用いて行うことができる。例えば、食事記録情報蓄積部110は、予め種々の飲食物画像情報を記憶しており、当該飲食物画像情報と撮影装置10で撮影された動画の情報(食事画像情報)とを比較する。そして、食事記録情報蓄積部110は、前記飲食物画像情報のうち、色、輝度、大きさ等が前記動画の食事画像情報と最もマッチングするものを選択することで、料理名を特定することができる。また、食事記録情報蓄積部110は、撮影装置10で撮影された動画の食事画像面積から、食事量(食事の大きさ)を特定することができる。
Acquisition of meal record information can be performed using an appropriate image processing means. For example, the meal record
このとき、撮影装置10は、天井に固定された状態で食事の様子を撮影しているので、常に撮影装置10と食事との間の距離が一定である。したがって、食事の大きさの把握が容易であり、ひいては食事量を特定し易くすることができる。また、撮影装置10は自動で食事の様子を撮影するように構成されているため、撮影装置10の起動や撮影の煩わしさを軽減することができる。このため、食事アドバイスによる健康管理を長期に亘って続け易くすることができる。
At this time, since the photographing
生体データ情報蓄積部120は、生体データ測定装置20で測定された生体データの情報(生体データ情報)を蓄積するものである。
The biometric data
分析部130は、データの分析を行うものである。具体的には、分析部130は、食事記録情報の各項目と生体データの変動との関連性を分析し、その関連性を示す関連性データ(具体的には、後述するアドバイステーブル)を作成する。関連性データは、食事記録情報蓄積部110に蓄積された食事記録情報及び生体データ情報蓄積部120に蓄積された生体データ情報から作成される。
The
食事アドバイス生成部140は、分析部130により作成された関連性データに基づいて、食事アドバイスを生成するものである。食事アドバイスは主に、食事前に対象者へ提供される食事選択アドバイスと、食事中に対象者へ提供される食事中アドバイスと、対象者の要求に応じて提供される傾向分析アドバイスとに分類される。
The meal advice generation unit 140 generates meal advice based on the relevance data created by the
食事選択アドバイスは、何をどのように食べるのが良いかをアドバイスするものである。食事アドバイス生成部140は、食事前に、例えば「豆腐ハンバーグを20分以上かけて食べるのが良いでしょう」等の食事選択アドバイスを対象者へ提供する。 Meal selection advice is what advises what to eat and how. The meal advice generation unit 140 provides the target person with meal selection advice such as “It is better to eat the tofu hamburger over 20 minutes” before the meal.
食事中アドバイスは、食事速度や食事順等をアドバイスするものである。食事アドバイス生成部140は、食事中に、例えば「もう少しゆっくり食べましょう」、「野菜から食べましょう」、「良く噛んで食べましょう」等の食事中アドバイスを対象者へ提供する。 The during-meal advice advises the meal speed and the order of meals. The meal advice generating unit 140 provides during-meal advice to the subject during the meal, such as “let's eat a little more slowly”, “let's eat from vegetables”, “let's chew well”.
傾向分析アドバイスは、食事記録情報のどの項目が生体データに大きな影響があるか(生体データへの寄与率が高いか)についてアドバイスするものである。食事アドバイス生成部140は、対象者の要求に応じて、例えば「あなたは早食べが一番太る原因のようです。」等の傾向分析アドバイスを対象者へ提供する。 The trend analysis advice is to advise which item of the meal record information has a great influence on the biometric data (whether the contribution rate to the biometric data is high). The meal advice generation unit 140 provides the target person with trend analysis advice such as “You seem to be the cause of fattening early” according to the request of the target person.
以下、図2を参照して、食事アドバイスシステム1における食事記録情報及び生体データ情報の蓄積に関する具体的な流れを説明する。 Hereinafter, with reference to FIG. 2, the specific flow regarding accumulation | storage of the meal record information in the meal advice system 1 and biometric data information is demonstrated.
ステップS10において、生体データ測定装置20は、対象者の生体データを測定する。生体データは一日の中でも変動するため、できるだけ決まった時刻に生体データを測定することが好ましい。本実施形態においては、対象者は、朝に体重及び血糖値を測定するものとする。
In step S10, the biological
ステップS20において、測定された生体データに関する生体データ情報は、生体データ情報蓄積部120に格納される。
In step S <b> 20, the biological data information regarding the measured biological data is stored in the biological data
ステップS30において、対象者が夕食を開始すると、その食事の様子が撮影装置10により撮影される。
In step S <b> 30, when the subject starts dinner, the photographing
ステップS40において、食事記録情報蓄積部110は、撮影装置10で撮影された動画を解析し、食事内容、飲酒の有無(お酒の種類)、食事総時間及び食事時刻に関する情報(食事記録情報)を取得する。そして、取得した食事記録情報は、食事記録情報蓄積部110に格納される。
In step S40, the meal record
ステップS10からステップS40までを1日ごとに繰り返すことにより、食事記録情報蓄積部110には、食事記録情報の履歴が蓄積される。生体データ情報蓄積部120には、生体データ情報の履歴が蓄積される。
By repeating the steps S10 to S40 every day, the meal record information history is accumulated in the meal record
以下、図3を参照して、食事アドバイスシステム1の制御について説明する。なお、以下の説明においては、ステップS10からステップS40までの処理が既になされ、食事記録情報蓄積部110には食事記録情報の履歴が蓄積され、生体データ情報蓄積部120には生体データ情報の履歴が蓄積された状態とする。また、本実施形態においては、「当日」を5月18日、「前日」を5月17日とする。
Hereinafter, the control of the meal advice system 1 will be described with reference to FIG. In the following description, the processing from step S10 to step S40 has already been performed, the meal record information history is accumulated in the meal record
ステップS50において、生体データ測定装置20は、当日(5月18日)朝に対象者の体重及び血糖値を測定する。
In step S50, the biological
ステップS60において、測定された生体データ情報(体重及び血糖値の情報)は、生体データ情報蓄積部120に格納される。
In step S <b> 60, the measured biological data information (weight and blood glucose level information) is stored in the biological data
ステップS70において、分析部130は、生体データ情報蓄積部120に蓄積された生体データ情報から、前日(5月17日)朝の生体データ値と当日(5月18日)朝の生体データ値との差(生体データ値の増減)を計算する。
In step S <b> 70, the
ステップS80において、分析部130は、図4に示すデータテーブルに、前日(5月17日)の夕食の食事記録情報、当日(5月18日)朝の生体データ値、前日(5月17日)朝の生体データ値と当日(5月18日)朝の生体データ値との差が入力される。前日(5月17日)の食事記録情報は、食事記録情報蓄積部110に蓄積された食事記録情報から得られる。
In step S80, the
具体的には、「日付」が「5月17日」と入力された行において、「食事内容」の列に「鮭定食」、「お酒」の列に「なし」、「食事総時間」の列に「短(10分)」、「食事時刻」の列に「早(18時半)」、「翌朝体重」の列に「66(kg)」、「翌朝血糖値」の列に「90(mg/dl)」、「体重増減」の列に「−0.2(kg)」、「血糖値増減」の列に「−20(mg/dl)」と入力される。 Specifically, in the row where “date” is input as “May 17”, “meal set” in the “meal content” column, “none” in the “alcohol” column, “total meal time” "Short (10 minutes)" in the column of "," early (18:30) "in the column of" meal time "," 66 (kg) "in the column of" weight next morning "," “−0.2 (kg)” is input to the column “90 (mg / dl)”, “weight increase / decrease”, and “−20 (mg / dl)” is input to the “blood glucose level increase / decrease” column.
ステップS90において、分析部130は、図4に示すデータテーブルを用いて、図5に示すアドバイステーブルを作成する。図5に示すアドバイステーブルにおいては、最も左の列に食事記録情報の項目(食事内容、飲酒の有無(お酒の種類)、食事総時間及び食事時刻)、真ん中の列に体重増減の平均、最も右の列に血糖値増減の平均が入力される。
In step S90, the
前記食事記録情報の項目は、さらに小項目に分類される。具体的には、食事内容は、過去にデータテーブルに入力された種類の全て(例えば、ハンバーグ、ラーメン、パスタ、そば等)に分類される。お酒は、過去にデータテーブルに入力された種類の全て(例えば、ビール、日本酒等)に分類される。お酒を呑まなかった場合は「無」と分類される。食事総時間は、「短(20分以内)」と「長(20分以上)」に分類される。食事時刻は、「遅(20時以降)」と「早(20時以前)」に分類される。 The items of the meal record information are further classified into small items. Specifically, meal contents are classified into all types (for example, hamburger, ramen, pasta, soba, etc.) that have been input to the data table in the past. Liquor is classified into all the types (for example, beer, sake, etc.) previously entered in the data table. If you do not drink alcohol, it is classified as “none”. The total meal time is classified into “short (within 20 minutes)” and “long (over 20 minutes)”. The meal time is classified into “late (after 20:00)” and “early (before 20:00)”.
例えば食事内容がラーメンの行においては、データテーブルの過去のデータの中から、夕食にラーメンを食べた日の体重と、当該日の翌日(翌朝)の体重との差(体重増減値)が抽出される。そして、当該体重増減値の平均値が算出され、当該平均値がアドバイステーブルに入力される。 For example, in the row where the meal content is ramen, the difference (weight increase / decrease value) between the weight of the day when eating ramen for dinner and the weight of the next day (next morning) is extracted from the past data in the data table. Is done. Then, an average value of the weight increase / decrease values is calculated, and the average value is input to the advice table.
ステップS100において、食事アドバイス生成部140は、図6に示すアドバイスフローにより、その日の夕食で何をどのように食べるのが良いかについてアドバイス(食事選択アドバイス)を生成する。前記アドバイスフローの詳細については後述する。食事選択アドバイスは、食事アドバイス提供装置30により対象者へ提供される。
In step S100, the meal advice generation unit 140 generates advice (meal selection advice) as to what and how to eat at the dinner of the day by the advice flow shown in FIG. Details of the advice flow will be described later. The meal selection advice is provided to the subject by the meal
ステップS110において、食事アドバイス生成部140は、図7に示す傾向分析フローにより、食事記録情報のどの項目が生体データに大きな影響があるか(生体データへの寄与率が大きいか)についてアドバイス(傾向分析アドバイス)を生成する。前記傾向分析フローの詳細については後述する。傾向分析アドバイスは、食事アドバイス提供装置30により対象者へ提供される。
In step S110, the meal advice generation unit 140 provides advice (trends) on which items of the meal record information have a large influence on the biometric data (the contribution ratio to the biometric data is large) according to the trend analysis flow shown in FIG. Analysis advice). Details of the trend analysis flow will be described later. The trend analysis advice is provided to the subject by the meal
対象者は、食事選択アドバイス及び傾向分析アドバイスを参照して、夕食に何をどのように食べるかを決定する。 The subject refers to the meal selection advice and the trend analysis advice to determine what and how to eat for dinner.
ステップS120において、対象者が夕食を開始すると、その食事の様子が撮影装置10により撮影される。
In step S120, when the subject starts dinner, the photographing
ステップS130において、食事アドバイス生成部140は、食事順や食事速度等について食事中アドバイスを生成する。食事アドバイス生成部140は、データテーブル及びアドバイステーブルから、どのような食事順や食事速度で食べると生体データに最も良い影響を与えるかを判断して食事中アドバイスを生成する。食事アドバイス生成部140は、例えば、「もう少しゆっくり食べましょう」、「野菜から食べましょう」、「良く噛んで食べましょう」等の食事選択アドバイスを生成する。食事中アドバイスは、食事アドバイス提供装置30に送られ、当該食事アドバイス提供装置30により対象者へ提供される。
In step S130, the meal advice generating unit 140 generates in-meal advice regarding the order of meals, the meal speed, and the like. The meal advice generation unit 140 determines from the data table and the advice table what kind of meal order and meal speed will have the best influence on the biometric data, and generates in-meal advice. The meal advice generation unit 140 generates meal selection advice such as “Let's eat a little more slowly”, “Let's eat from vegetables”, “Let's eat well”. The during-meal advice is sent to the meal
ステップS140において、食事環境制御装置50は、分析部130で作成されるアドバイステーブル(食事アドバイス生成部140で生成される食事アドバイス)の内容に沿って、照明、室温、香り等の食事環境を制御する。例えば、食事環境制御装置50は、対象者の食べるスピードが早すぎる場合には、食欲を抑制する効果を期待して照明を青色に制御する。
In step S140, the meal
ステップS150において、食事記録情報蓄積部110は、撮影装置10で撮影された動画を解析し、食事内容、飲酒の有無(お酒の種類)、食事総時間及び食事時刻に関する情報(食事記録情報)を取得する。取得された食事記録情報は、当該食事記録情報蓄積部110に格納される。
In step S150, the meal record
以下、図6を参照して、ステップS100におけるアドバイスフローについて説明する。 Hereinafter, the advice flow in step S100 will be described with reference to FIG.
ステップS101において、対象者により、入力装置40に夕食の食事記録情報の各項目について希望条件が入力される。例えば、対象者は、お酒は呑みたい、食事時刻は遅い、等の希望条件を入力装置40に入力する。 In step S101, the target person inputs desired conditions for each item of dinner meal record information to the input device 40. For example, the target person inputs desired conditions, such as liquor that looks like sake, and late meals, to the input device 40.
ステップS102において、分析部130は、データテーブルから、希望条件に合致するデータを抽出する。具体的には、分析部130は、データテーブルの過去のデータの中から、夕食時にお酒を呑み、且つ、食事時刻が遅かった日の食事記録情報と生体データ情報とを抽出する。
In step S102, the
ステップS103において、分析部130は、抽出した食事記録情報及び生体データ情報に基づいてアドバイステーブルを作成する。このアドバイステーブルは、ステップS90で作成したアドバイステーブルに加えて別途作成される。なお、以下においては、データテーブルから希望条件により抽出したデータに基づいて作成したアドバイステーブルを「条件付アドバイステーブル」と称す。条件付アドバイステーブルにおいては、食事記録情報の各項目について体重及び血糖値の増減のランキングが付される。当該ランキングは、予め設定された体重及び血糖値の目標値に近づく順に順位付けされる。例えば、測定された体重等から対象者が肥満気味であると判断された場合には、体重の減少幅が最も大きい項目がランキング1位となる。
In step S103, the
ステップS104において、食事アドバイス生成部140は、条件付アドバイステーブルに基づいて食事選択アドバイスを作成する。具体的には、食事アドバイス生成部140は、ランキング1位の小項目を勧めるように食事選択アドバイスを生成する。食事アドバイス生成部140は、例えば、「お酒:呑、時刻:遅の条件下では、豆腐ハンバーグを20分以上かけて食べるのがよいでしょう。お酒は日本酒がよいでしょう。」等の食事選択アドバイスを生成する。食事選択アドバイスは、食事アドバイス提供装置30に送られ、当該食事アドバイス提供装置30により対象者へ提供される。
In step S104, the meal advice generating unit 140 creates a meal selection advice based on the conditional advice table. Specifically, the meal advice generating unit 140 generates a meal selection advice so as to recommend the first item in the ranking. The meal advice generation unit 140 may, for example, “sake: tofu hamburger over 20 minutes or more under the conditions of sake: coffee, time: late. Generate meal selection advice. The meal selection advice is sent to the meal
以下、図7を参照して、ステップS110における傾向分析フローについて説明する。 Hereinafter, the trend analysis flow in step S110 will be described with reference to FIG.
ステップS111において、分析部130は、データテーブルの過去の食事記録情報の各項目を正規化する。具体的には、平均を0、分散を1となるよう各項目を正規化する。
In step S111, the
ステップS112において、分析部130は、正規化した因子を用いて体重増減と血糖値増減を重回帰分析する。具体的には、体重及び血糖値を目的変数、食事記録情報の各項目を説明変数として重回帰分析を行う。
In step S112, the
ステップS113において、分析部130は、各因子(説明変数)の係数の絶対値から、体重増減及び血糖値増減に対する各項目の寄与率を算出し、寄与率テーブルを作成する(図5参照)。
In step S113, the
ステップS114において、食事アドバイス生成部140は、寄与率の大きい項目について傾向分析アドバイスを作成する。傾向分析アドバイスは、食事アドバイス提供装置30に送られ、当該食事アドバイス提供装置30により対象者へ提供される。食事アドバイス生成部140は、例えば、「あなたは早食べが一番太る原因のようです。」等の傾向分析アドバイスを生成する。傾向分析アドバイスは、食事アドバイス提供装置30に送られ、当該食事アドバイス提供装置30により対象者へ提供される。
In step S114, the meal advice generation unit 140 creates a trend analysis advice for an item with a large contribution rate. The trend analysis advice is sent to the meal
このように、本実施形態に係る食事アドバイスシステム1においては、対象者ごとに前日の食事(夕食)の内容や食べ方等が当日朝の生体データ(体重及び血糖値)に実際にどのような影響を与えるかを分析し、その分析結果に基づいて対象者へ食事アドバイスを提供する。食事内容や食べ方等が生体データに与える影響は対象者それぞれで異なるが、本実施形態に係る食事アドバイスシステム1は前述の如く構成されているため、対象者に適した効果的な食事アドバイスを当該対象者へ提供することができる。 As described above, in the meal advice system 1 according to the present embodiment, the contents of the previous day's meal (dinner), how to eat, etc. are actually recorded in the morning biometric data (weight and blood sugar level) for each subject. Analyze whether it has an impact, and provide dietary advice to the subject based on the analysis results. Although the effects of meal contents and eating methods on the biometric data are different for each target person, the meal advice system 1 according to the present embodiment is configured as described above, so that effective meal advice suitable for the target person can be provided. It can be provided to the subject.
また、本実施形態に係る食事アドバイスシステム1においては、生体データ(体重や血糖値)に対する寄与率が大きい項目(食事内容(料理名)、飲酒の有無(お酒の種類)、食事総時間及び食事時刻等)について傾向分析アドバイスを行う。よって、対象者は、食事に関して特に気をつけるべき点を把握することができ、ひいては健康改善を促進することができる。 Further, in the meal advice system 1 according to the present embodiment, items (meal content (cook name), presence or absence of drinking (type of liquor), total meal time, Providing trend analysis advice on meal times, etc. Therefore, the target person can grasp the points to be particularly careful about the meal, and thus can promote health improvement.
また、本実施形態に係る食事アドバイスシステム1においては、食事内容だけでなく、食事順や食事総時間、食事時刻等が生体データにどのように影響を与えるかを考慮して食事アドバイスを行うため、対象者へより効果的なアドバイスを提供することができる。 Further, in the meal advice system 1 according to the present embodiment, in order to provide meal advice in consideration of not only the contents of meals but also the order of meals, total meal time, meal time, etc., affect the biometric data. , Can provide more effective advice to the subject.
以上の如く、本実施形態に係る食事アドバイスシステム1は、対象者が食事をする様子を撮影する撮影装置10と、前記対象者の生体データを測定する生体データ測定装置20と、前記撮影装置10で撮影された画像又は動画から、食事に関する複数の項目を含む食事記録情報を生成及び蓄積する食事記録情報蓄積部110と、前記生体データ測定装置20で測定された前記生体データに関する生体データ情報を蓄積する生体データ情報蓄積部120と、前記食事記録情報蓄積部110に蓄積された前記食事記録情報及び前記生体データ情報蓄積部120に蓄積された前記生体データ情報から、前記食事記録情報の各項目と前記生体データの変動との関連性を分析して関連性データを作成する分析部130(関連性データ作成部)と、前記関連性データに基づいて食事に関するアドバイスを生成する食事アドバイス生成部140と、前記食事アドバイス生成部140で生成された前記アドバイスを前記対象者へ提供する食事アドバイス提供装置30と、を具備するものである。
このように構成することにより、対象者に適した効果的な食事に関するアドバイスを提供することができる。
As described above, the meal advice system 1 according to the present embodiment includes the
By comprising in this way, the advice regarding the effective meal suitable for a subject can be provided.
また、前記関連性データは、前記生体データに対する前記食事記録情報の各項目の寄与率を含み、前記食事アドバイス生成部140は、前記寄与率の大きい前記食事記録情報の各項目について前記アドバイスを生成するものである。
このように構成することにより、より効果的なアドバイスを提供することができる。
The relevance data includes a contribution rate of each item of the meal record information with respect to the biometric data, and the meal advice generation unit 140 generates the advice for each item of the meal record information having a large contribution rate. To do.
By configuring in this way, more effective advice can be provided.
また、前記分析部130は、前記食事記録情報蓄積部110に蓄積された前記食事記録情報の各項目を正規化し、正規化された前記食事記録情報の各項目の値を用いて前記生体データを重回帰分析することにより、前記寄与率を算出するものである。
このように構成することにより、より効果的なアドバイスを提供することができる。
The
By configuring in this way, more effective advice can be provided.
また、前記食事記録情報の各項目について前記対象者の希望条件を入力する入力装置40(希望条件入力部)をさらに具備し、前記分析部130は、前記食事記録情報蓄積部110に蓄積された前記食事記録情報のうち前記希望条件に合致するものを抽出して前記関連性データを作成するものである。
このように構成することにより、対象者の希望する条件に合ったアドバイスを提供することができる。
The diet record information further includes an input device 40 (desired condition input unit) for inputting the desired condition of the subject, and the
By configuring in this way, it is possible to provide advice that meets the conditions desired by the subject.
また、前記食事記録情報は、料理名、食事量、食事時刻、食事総時間、食事速度、食事順、及び飲酒の有無のうち2以上の項目を含むものである。
このように構成することにより、より細やかなアドバイスを提供することができる。
In addition, the meal record information includes two or more items of a dish name, a meal amount, a meal time, a total meal time, a meal speed, a meal order, and the presence or absence of drinking.
With this configuration, more detailed advice can be provided.
また、前記撮影装置10は、所定位置に固定されているものである。
このように構成することにより、物体の大きさの特定が容易となり、ひいては精度良く食事の量を把握することができる。
Further, the photographing
With this configuration, it is easy to specify the size of the object, and as a result, the amount of meal can be grasped with high accuracy.
また、前記撮影装置10は、自動で前記対象者が食事をする様子を撮影するように構成されているものである。
このように構成することにより、食事の撮影の煩わしさを軽減することができ、ひいては食事アドバイスによる健康管理を長期に亘って続け易くすることができる。
Moreover, the said imaging |
By configuring in this way, it is possible to reduce the troublesomeness of taking pictures of meals, and as a result, health management by meal advice can be easily continued for a long time.
また、前記アドバイスに沿って食事環境を制御する食事環境制御装置50(食事環境制御部)を具備するものである。
このように構成することにより、アドバイスの実行を補助及び促進することができる。
Moreover, the food environment control apparatus 50 (meal environment control part) which controls a meal environment according to the said advice is comprised.
With this configuration, it is possible to assist and promote the execution of advice.
なお、本実施形態に係る分析部130は、本発明に係る関連性データ作成部の一形態である。
The
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明は上記構成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発明の範囲内で種々の変更が可能である。 The embodiment of the present invention has been described above, but the present invention is not limited to the above-described configuration, and various modifications can be made within the scope of the invention described in the claims.
例えば、本実施形態においては、傾向分析アドバイスは夕食の前に対象者へ提供されるものとしたが、そのタイミングは限定されるものではなく、対象者の要求に応じて適宜提供され得る。 For example, in the present embodiment, the trend analysis advice is provided to the subject before dinner, but the timing is not limited and may be provided as appropriate according to the request of the subject.
また、本実施形態に係る食事アドバイスシステム1は食事環境制御装置50を具備するものとしたが、本発明はこれに限定されるものではない。食事アドバイスシステム1は、食事環境制御装置50を必ずしも具備する必要はない。
Moreover, although the meal advice system 1 which concerns on this embodiment shall have the meal
また、本実施形態においては、食事アドバイス生成部140は、条件付アドバイステーブルのランキング1位の小項目(食事内容や食事速度等)を勧めるように食事選択アドバイスを生成するものとしたが、本発明はこれに限定されるものではない。食事アドバイス生成部140は、ステップS113で算出された寄与率に基づいて食事選択アドバイスを生成するものとするものであってもよい。 In the present embodiment, the meal advice generation unit 140 generates meal selection advice so as to recommend the small items (meal content, meal speed, etc.) ranked first in the conditional advice table. The invention is not limited to this. The meal advice generation unit 140 may generate meal selection advice based on the contribution rate calculated in step S113.
また、本実施形態のステップS101においては、入力装置40に希望条件が入力されるものとしたが、対象者が特に希望条件を有していない場合は、ステップS101及びステップS102は省略される。この場合、ステップS104において、食事アドバイス生成部140は、データテーブルの全てのデータに基づいて作成したアドバイステーブルに基づいて食事選択アドバイスを作成する。 In step S101 of the present embodiment, the desired condition is input to the input device 40. However, if the target person does not have the desired condition, step S101 and step S102 are omitted. In this case, in step S104, the meal advice generating unit 140 creates a meal selection advice based on the advice table created based on all the data in the data table.
また、本実施形態においては、食事記録情報蓄積部110は、夕食の食事記録情報を蓄積するものとしたが、朝食や昼食の食事記録情報を蓄積するものであってもよく、全ての食事の食事記録情報を蓄積するものであってもよい。
In the present embodiment, the meal record
また、本実施形態においては、食事アドバイス提供装置30は、夕食の前に食事アドバイスを提供するものとしたが、朝食や昼食の前に食事アドバイスを提供するものであってもよく、全ての食事の前に食事アドバイスを提供するものであってもよい。
In the present embodiment, the meal
また、本実施形態において、撮影装置10は動画を撮影するものとしたが、本発明はこれに限定されるものではない。撮影装置10は画像(静止画)を撮影するものであってもよく、この場合は食事総時間や食事速度等を把握するために、一定間隔で画像を撮影するように構成されていることが好ましい。
In the present embodiment, the photographing
また、本実施形態において、撮影装置10は食卓の上の天井に設置されるものとしたが、撮影装置10の設置場所は、食事の様子を撮影可能であれば特に限定されるものではない。
Further, in the present embodiment, the photographing
1 食事アドバイスシステム
10 撮影装置
20 生体データ測定装置
30 食事アドバイス提供装置
40 入力装置(希望条件入力部)
50 食事環境制御装置(食事環境制御部)
100 サーバー
110 食事記録情報蓄積部
120 生体データ情報蓄積部
130 分析部(関連性データ作成部)
140 食事アドバイス生成部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1
50 meal environment control device (meal environment control unit)
100
140 Meal advice generator
Claims (8)
前記対象者の生体データを測定する生体データ測定装置と、
前記撮影装置で撮影された画像又は動画から、食事に関する複数の項目を含む食事記録情報を取得及び蓄積する食事記録情報蓄積部と、
前記生体データ測定装置で測定された前記生体データに関する生体データ情報を蓄積する生体データ情報蓄積部と、
前記食事記録情報蓄積部に蓄積された前記食事記録情報及び前記生体データ情報蓄積部に蓄積された前記生体データ情報から、前記食事記録情報の各項目と前記生体データの変動との関連性を分析して関連性データを作成する関連性データ作成部と、
前記関連性データに基づいて食事に関するアドバイスを生成する食事アドバイス生成部と、
前記食事アドバイス生成部で生成された前記アドバイスを前記対象者へ提供する食事アドバイス提供装置と、
を具備する食事アドバイスシステム。 A photographing device for photographing the subject eating,
A biological data measuring device for measuring the subject's biological data;
A meal record information accumulating unit for acquiring and accumulating meal record information including a plurality of items related to meals from an image or a moving image photographed by the photographing device;
A biological data information storage unit that stores biological data information related to the biological data measured by the biological data measuring device;
Based on the meal record information stored in the meal record information storage unit and the biometric data information stored in the biometric data information storage unit, the relationship between each item of the meal record information and the variation of the biometric data is analyzed. A relevance data creation unit for creating relevance data,
A meal advice generating unit for generating meal-related advice based on the relevance data;
A meal advice providing device for providing the advice generated by the meal advice generation unit to the subject;
A meal advice system.
前記食事アドバイス生成部は、前記寄与率の大きい前記食事記録情報の各項目について前記アドバイスを生成する、
請求項1に記載の食事アドバイスシステム。 The relevance data includes a contribution rate of each item of the meal record information to the biological data,
The meal advice generating unit generates the advice for each item of the meal record information having a large contribution rate.
The meal advice system according to claim 1.
前記食事記録情報蓄積部に蓄積された前記食事記録情報の各項目を正規化し、
正規化された前記食事記録情報の各項目の値を用いて前記生体データを重回帰分析することにより、前記寄与率を算出する、
請求項2に記載の食事アドバイスシステム。 The relevance data creation unit
Normalize each item of the meal record information stored in the meal record information storage unit,
The contribution rate is calculated by performing multiple regression analysis on the biological data using the normalized value of each item of the meal record information.
The meal advice system according to claim 2.
前記関連性データ作成部は、前記食事記録情報蓄積部に蓄積された前記食事記録情報のうち前記希望条件に合致するものを抽出して前記関連性データを作成する、
請求項1から請求項3までのいずれか一項に記載の食事アドバイスシステム。 Further comprising a desired condition input unit for inputting desired conditions of the subject for each item of the meal record information,
The relevance data creation unit creates the relevance data by extracting the meal record information that matches the desired condition from the meal record information accumulated in the meal record information accumulation unit.
The meal advice system as described in any one of Claim 1- Claim 3.
請求項1から請求項4までのいずれか一項に記載の食事アドバイスシステム。 The meal record information includes two or more items of a dish name, a meal amount, a meal time, a total meal time, a meal speed, a meal order, and the presence or absence of drinking.
The meal advice system according to any one of claims 1 to 4.
請求項1から請求項5までのいずれか一項に記載の食事アドバイスシステム。 The photographing device is fixed at a predetermined position,
The meal advice system according to any one of claims 1 to 5.
請求項1から請求項6までのいずれか一項に記載の食事アドバイスシステム。 The photographing device is configured to automatically photograph the subject eating a meal,
The meal advice system according to any one of claims 1 to 6.
請求項1から請求項7までのいずれか一項に記載の食事アドバイスシステム。 A meal environment control unit for controlling the meal environment in accordance with the advice;
The meal advice system according to any one of claims 1 to 7.
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