CN113544731A - 食品提供系统、食品提供方法以及程序 - Google Patents

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CN113544731A CN201980093675.6A CN201980093675A CN113544731A CN 113544731 A CN113544731 A CN 113544731A CN 201980093675 A CN201980093675 A CN 201980093675A CN 113544731 A CN113544731 A CN 113544731A
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稻叶清典
小田胜
大塚和久
安藤德隆
吉田洋一
川濑彻也
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Nissin Foods Holdings Co Ltd
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Fanuc Corp
Nissin Foods Holdings Co Ltd
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Abstract

关于用户的饮食，进行更适当的提案。食品提供系统具备：信息获取部，获取与成为食品的提供对象的用户相关的用户信息；食谱提案部，基于用户信息，向用户提案多个菜肴的食谱；食谱选择结果获取部，获取用户针对由食谱提案部提案的多个食谱的选择结果；以及提供方式选择结果获取部，针对基于食谱而提供的食品的提供方式，获取用户的选择结果。

Description

食品提供系统、食品提供方法以及程序
技术领域
本发明涉及食品提供系统、食品提供方法以及程序。
背景技术
近年来，因为双职工家庭的增加等，想要尽可能地减少做饭花费的工夫和时间的需求不断提高。
针对这样的需求，通过利用在外用餐或外卖(delivery)，虽然省去了烹饪的麻烦，但是有可能产生营养失衡，或每餐的单价变高。
在此，提出了通过使用信息处理技术来支援用户的饮食的各种技术。
例如，已知在专利文献1中有基于用户的生命(vital)信息向用户提供适于健康管理的菜单和食材的食材提供系统。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2005-157985号公报
发明内容
发明所要解决的课题
然而，在向用户提案饮食的菜单等的情况下，期望考虑用户的喜好、日程安排安排或家庭成语构成等多种方面，对该用户设为更适当的提案内容。
本发明的课题在于，关于用户的饮食，进行更适当的提案。
用于解决课题的手段
(1)本公开的一个方式涉及一种食品提供系统，其具备：信息获取部，其获取与成为食品的提供对象的用户相关的用户信息；食谱提案部，其基于所述用户信息，向所述用户提案多个菜肴的食谱；食谱选择结果获取部，其获取所述用户针对由所述食谱提案部提案的多个所述食谱的选择结果；以及提供方式选择结果获取部，其针对基于所述食谱而提供的食品的提供方式，获取所述用户的选择结果。
(2)另外，本公开的一个方式涉及一种食品提供方法，在向用户提供食品的食品提供系统中执行，该食品提供方法包括：信息获取步骤，获取与成为食品的提供对象的用户相关的用户信息；食谱提案步骤，基于所述用户信息，向所述用户提案多个菜肴的食谱；食谱选择结果获取步骤，获取所述用户针对在所述食谱提案步骤中提案的多个所述食谱的选择结果；以及提供方式选择结果获取步骤，针对基于所述食谱而提供的食品的提供方式，获取所述用户的选择结果。
(3)另外，本公开的一个方式涉及一种程序，该程序使计算机实现如下功能：信息获取功能，获取与成为食品的提供对象的用户相关的用户信息；食谱提案功能，基于所述用户信息，向所述用户提案多个菜肴的食谱；食谱选择结果获取功能，获取所述用户针对由所述食谱提案功能提案的多个所述食谱的选择结果；以及提供方式选择结果获取功能，针对基于所述食谱而提供的食品的提供方式，获取所述用户的选择结果。
发明效果
根据一个方式，关于用户的饮食，能够进行更适当的提案。
附图说明
图1是表示食品提供系统的系统形态的一例的示意图。
图2是表示食品提供系统的功能性结构的框图。
图3是表示存储在健康风险DB中的健康风险数据的一例的示意图。
图4是示出定义了所需时间和推定价格的所需时间/价格推定表的示例的示意图。
图5是表示基础食谱提案部中的机器学习部的功能性结构的框图。
图6是表示菜肴提供方式推定部中的机器学习部的功能性结构的框图。
图7是表示从系统管理服务器向终端装置提供的提案画面的一例的示意图。
图8是说明由食品提供系统执行的食品提供处理的流程的流程图。
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的实施方式进行说明。
[结构]
图1是表示食品提供系统1的系统形态的一例的示意图。
如图1所示，食品提供系统1设置用户(在此作为用餐者)的自家、中央厨房及餐厅为对象。另外，食品提供系统1构成为包括设置于用户的自家的终端装置10、进行系统整体的管理的系统管理服务器20、设置于中央厨房的作为烹饪指示部的菜肴/食材配送装置30、食品制作管理装置40以及食材数据库(食材DB)50、设置于餐厅的餐厅终端60，食品提供系统1所包含的各装置经由互联网等网络而连接。另外，在图1中，实线表示信息的发送接收，虚线表示人或食品(菜肴或食材)的移动。
另外，在本实施方式中，中央厨房是指根据用户的选择来进行菜肴的制作或食材的配送的设施，餐厅是进行饮食的提供的各种设施(饮食设施)。在以下的说明中，将食品提供系统1提供的菜肴或食材所基于的食谱适当地称为“基础食谱”。
在图1中，通过在设置于用户的自家的终端装置10与系统管理服务器20之间收发输入输出信息(例如，与后述的用户相关的信息、所提案的基础食谱、用户进行的基础食谱以及菜肴提供方式的选择结果等)，来决定用户希望的食谱的菜肴或食材及其提供方式(将菜肴配送到自家/将食材配送到自家/将菜肴(或者食材)配送到餐厅并在餐厅提供菜肴)。另外，本实施方式的餐厅设于中央厨房，在用户选择了在餐厅提供菜肴的的情况下，在中央厨房制作的菜肴被配送到餐厅。但是，也可以向餐厅配送基础食谱的食材，在餐厅进行烹饪而提供菜肴。
系统管理服务器20向设置于中央厨房的菜肴/食材配送装置30通知用户的选择结果(基础食谱以及菜肴提供方式)。
菜肴/食材配送装置30根据从系统管理服务器20通知的用户的选择结果，参照存储有食材的库存信息的食材DB50，进行菜肴或食材的准备的安排。具体而言，在由用户选择了向自家或餐厅配送菜肴的情况下，菜肴/食材配送装置30向食品制作管理装置40委托基于基础食谱的菜肴的制作。另外，在由用户选择了向自家配送食材的情况下，菜肴/食材配送装置30使基于基础食谱的食材从库存中搬出。而且，菜肴/食材配送装置30进行用于将准备好的菜肴或食材配送到预定的配送目的地(自家或餐厅)的安排。另外，食材从库存的搬出以及菜肴或食材的配送能够人工或自动地进行。
食品制作管理装置40根据来自菜肴/食材配送装置30的委托，制作由用户选择出的基础食谱的菜肴。食品制作管理装置40例如也可以具备烹饪器、机器人等，基于基础食谱来制作该菜肴。
食材DB50存储与在中央厨房中准备的食材的库存相关的信息。
餐厅终端60显示从系统管理服务器20通知的信息(由用户选择的基础食谱等)。
图2是表示食品提供系统1的功能性结构的框图。
另外，在图2中，主要示出通过终端装置10及系统管理服务器20执行程序而实现的功能性结构。
图2所示的各装置例如可以由PC(Personal Computer)或服务器计算机等(关于各终端，还包含平板终端、智能手机、可穿戴终端等便携终端等)的信息处理装置构成，这些各装置具备由CPU(Central Processing Unit)等构成的处理部、由硬盘或半导体存储器等构成的存储部、由键盘及显示器(或触摸面板)等构成的输入输出部。另外，这些各装置除了处理部、存储部以及输入输出部以外，还具备未图示的存储器、通信装置等构成信息处理装置的各种硬件。
如图2所示，终端装置10具备处理部11和输入输出部12，作为功能性结构，处理部11具备信息输入部11a、基础食谱显示部11b、基础食谱选择接受部11c、菜肴提供方式显示部11d、菜肴提供方式选择接受部11e。
信息输入部11a在用户界面画面(UI画面)中，受理与用户相关的信息、所提案的基础食谱的选择结果、所提案的菜肴提供方式的选择结果等由用户进行的各种信息的输入。
在本实施方式中，作为经由信息输入部11a输入的与用户相关的信息，例如可以举出以下的信息。
·用户的年龄、性别、病史
·用户的日程安排
·用户的家庭成员经济状况
·社会事件
·用户的疲劳感
·天气/气温/气压
·最近的基础食谱的选择历史记录
·用户的过敏信息
·用户的基因信息、生物体信息以及生活习惯信息
·烹饪者、家庭成员的日程安排
·家庭成员构成(家庭成员类型等)
·烹饪者的疲劳感
其中，关于用户以及烹饪者的疲劳感以及天气/气温/气压，例如也可以输入由各种传感器实时测定的值(测定值)。另外，除此以外，也可以使用事先输入的值(事前信息)。另外，关于社会事件、天气/气温/气压等不限于用户个人的信息，也可以由系统管理服务器20从外部服务器等适当地获取。
基础食谱显示部11b将从系统管理服务器20发送来的基础食谱(所提案的基础食谱的候补)显示于UI画面。
基础食谱选择受理部11c在UI画面中受理用户针对所提案的基础食谱的选择。
菜肴提供方式显示部11d在UI画面中显示从系统管理服务器20发送的菜肴提供方式(所提案的菜肴提供方式的候选)。
菜肴提供方式选择受理部11e在UI画面中受理用户针对所提案的菜肴提供方式的选择。
在本实施方式中，如上所述，用户能够选择“自家烹饪”、“外卖”、“餐厅”作为菜肴提供方式，在各个事例中，从系统管理服务器20提示用于提供菜肴的“推定价格”以及“推定所需时间”(参照图7)。
在选择了“自家烹饪”作为菜肴提供方式的情况下，用户根据所提示的基础食谱，由用户自身(或者家庭的烹饪者)进行烹饪。关于食材，原则上使用在自家的冰箱中保管的材料，对于不足的食材，能够通过终端装置10通过手动或者例如使用具备库存管理功能的冰箱内的库存信息自动地向系统管理服务器20委托食材的配送。
此时，推定价格基于基础食谱所需的食材和食材的市场价格来计算，但也可以基于用户的购入历史记录来计算。另外，推定所需时间基于家庭的主妇在该基础食谱的烹饪所需的平均的时间来计算，但也可以基于用户的过去的烹饪时间的历史记录、烹饪者的疲劳度等来计算。
在选择了“外卖”作为菜肴提供方式的情况下，基于所选择的基础食谱将烹饪完毕的菜肴配送到自家。
此时，推定价格基于事先设定的菜肴的价格来计算，但也可以根据订购的拥挤程度来使价格变动。另外，推定所需时间可以是烹饪所需要的时间和配送所需要的时间的合计值。
在选择了“餐厅”作为菜肴提供方式的情况下，根据所选择的基础食谱将烹饪完毕的菜肴配送到餐厅并提供给用户。另外，也可以从多个餐厅选择用户希望的餐厅。
另外，在本实施方式中，作为用于用户选择基础食谱以及菜肴提供方式的参考信息，除了“推定价格”以及“推定所需时间”之外，还提示作为“推定价格×推定所需时间”而计算出的“成本指数”(参照图7)。
系统管理服务器20具备处理部21和存储部22。另外，在系统管理服务器20中，作为功能性结构，处理部21具备：信息获取部21a、健康风险计算部21b、功能性材料选择部21c、作为食谱提案部的基础食谱提案部21d、作为食谱选择结果获取部的基础食谱选择结果获取部21e、作为提供方式推定部的菜肴提供方式推定部21f、作为提供方式选择结果获取部的菜肴提供方式选择结果获取部21g、推定信息生成部21h以及作为食品配送指示部的配送指示部21i，存储部22具备用户信息数据库(用户信息DB)22a、健康风险数据库(健康风险DB)22b、功能性材料数据库(功能性材料DB)22c、基础食谱数据库(基础食谱DB)22d、推定信息数据库(推定信息DB)22e。
在用户信息DB22a中存储有用户的姓名、年龄、性别、家庭成员构成、日程安排、病史、过敏信息、喜好性等与用户的属性相关的信息、以及用户的基础食谱和菜肴提供方式的选择历史记录等与用户相关的各种信息。
健康风险DB22b中存储有表示健康上的风险要因与健康风险的内容之间的关系性的信息(以下，称为“健康风险数据”)。
图3是表示健康风险DB22b中存储的健康风险数据的一例的示意图。
如图3所示，对每个用户定义了健康风险数据，作为健康上的风险要因(健康风险要因)，列举了基因信息、生物体信息以及生活习惯信息，将针对这些健康风险要因的健康风险的内容(关联的疾病名称)对应起来表示。
在图3所示的例子中，健康风险要因与健康风险的内容(关联的疾病名称)的对应关系由表示关联性的高低的风险指数(1～3)表示。
在功能性材料DB22c中存储有将健康风险要因和对该健康风险要因有效的功能性材料建立了对应的表形式的数据。
在基础食谱DB22d中，针对多个基础食谱，将基础食谱的名称与该基础食谱的内容(食材及烹饪方法)建立对应地存储。
在推定信息DB22e中存储有针对各基础食谱定义了由菜肴提供方式分别提供的情况下的推定所需时间及推定价格的表形式的数据(以下，称为“所需时间/价格推定表”)。
图4是示出定义了所需时间和推定价格的所需时间/价格推定表的示例的示意图。
如图4所示，在所需时间/价格推断表中，针对能够选择的各基础食谱，预先定义了选择了“自家烹饪”、“外卖”以及“餐厅”的情况下的推断所需时间以及推断价格。
作为推定价格，定义了事先设定的菜肴的价格，但也可以根据餐厅的拥挤程度等个别的状况来使推定价格变动。另外，作为推定所需时间，除了烹饪所需的时间外，还可以定义进入餐厅为止的等待时间等、附加的所需时间的合计。
信息获取部21a获取与输入到终端装置10的用户相关的信息。另外，信息获取部21a将获取的信息与识别用户的信息对应起来存储在用户信息DB22a中。
健康风险计算部21b参照用户信息DB22a以及健康风险DB22b，基于与用户相关的健康风险要因，计算针对用户的健康风险的内容(关联的疾病名)的风险指数。
例如，健康风险计算部21b参照用户信息DB22a及健康风险DB22b，对于用户中的特定的健康风险的内容(疾病)，合计与该健康风险的内容对应的健康风险要因的风险指数，计算该用户的风险指数。
功能性材料选择部21c参照用户信息DB22a和功能性材料DB22c，针对风险指数的合计为第一阈值(例如5)以上的健康风险的内容，选择对该健康风险的内容有效的功能性材料。
例如，功能性材料选择部21c参照功能性材料DB22c的表形式的数据，选择与所指定的健康风险的内容对应的功能性材料。
通常，已知对于糖尿病而言，科罗索酸(コロソリン酸)是有效的，在脂质异常症中选择了EPA/DHA，对于骨质疏松，大豆异黄酮是有效的，例如，在图3所示的例子中，关于风险指数的合计为第一阈值(在此为5)以上的糖尿病以及脂质异常症的健康风险，选择了作为对应的功能性材料的科罗索酸、EPA/DHA。需要说明的是，功能性材料的添加量及添加的频率可以根据风险指数的合计值来决定。在选择了功能性材料的情况下，在对由用户选择出的基础食谱附加了所选择的功能性材料的基础上，提供基于食谱的菜肴或食材。
基础食谱提案部21d参照用户信息DB22a，基于与成为基础食谱的提案对象的用户相关的信息，使用通过机器学习构建的机器学习模型(以下，称为“基础食谱提案模型”)，提案适合该用户的基础食谱。在本实施方式中，基础食谱提案部21d的基础食谱提案模型也可以在与用户相关的信息中，按每个基础食谱对具有相同特征量的多个用户过去选择出的基础食谱的件数进行合计，并除以合计值，从而计算各基础食谱的选择概率。即，基础食谱提案部21d能够根据多个用户的过去的统计，将针对该用户的输入信息的输出(基础食谱)作为概率而输出(提示按照概率从高到低的顺序预想的基础食谱)。
此时使用的基础食谱提案模型由基础食谱提案部21d所具备的机器学习部100构建。
图5是表示基础食谱提案部21d中的机器学习部100的功能性结构的框图。
如图5所示，机器学习部100具备状态观测部101、标签获取部102、学习部103以及输出利用部104。
状态观测部101获取在机器学习中使用的输入信息(特征量)。例如，状态观测部101获取“用户的年龄、性别、病史”、“用户的日程安排”、“社会事件”、“用户的疲劳感”、“天气/气温/气压”、“最近的基础食谱的选择历史记录”、“用户的过敏信息”等作为输入信息(特征量)。
标签获取部102获取在机器学习中作为训练数据使用的标签信息。例如，标签获取部102获取具有相同的输入信息(特征量)的与用户过去选择的基础食谱相关的信息(在此，设为基础食谱的名称)。此时，对于所选择的频率最高的基础食谱、或者所选择的频率高的预定数量的基础食谱，能够选择与基础食谱相关的信息。此外，作为与基础食谱相关的信息，也可以如上述那样使用具有相同的输入信息(特征量)的用户的各基础食谱的选择概率。由此，能够学习输出具有相同的输入信息(特征量)的用户的各基础食谱的选择概率的学习模型。
学习部103将由状态观测部101获取的输入信息(特征量)以及由标签获取部102获取的标签信息(与基础食谱相关的信息)作为输入，进行有监督学习，由此构建基础食谱提案模型(机器学习模型)。但是，学习部103也可以通过使用分类或者聚类进行有监督或者无监督的机器学习，构建基础食谱提案模型(机器学习模型)。
输出利用部104在输入了用于提案基础食谱的信息的情况下，进行使用了基础食谱提案模型的推断，并输出适于该用户的基础食谱。例如，也可以输出选择概率的最高的基础食谱。另外，由于获取“最近的基础食谱的选择历史记录”作为输入信息，因此在输出利用部104中，也能够避开与过去的预定期间内的提案内容重复的基础食谱来提案。
基础食谱选择结果获取部21e在由基础食谱提案部21d提案的基础食谱的候补中，获取与用户选择的基础食谱相关的信息。
菜肴提供方式推定部21f参照用户信息DB22a，基于与成为菜肴提供方式的推定对象的用户相关的信息，使用通过机器学习构建的机器学习模型(以下，称为“菜肴提供方式推定模型”)，推定适合该用户的菜肴提供方式。在本实施方式中，菜肴提供方式推定部21f的菜肴提供方式推定模型也可以在与用户相关的信息中，针对每个菜肴提供方式统计具有相同特征量的多个用户过去选择的菜肴提供方式的件数，并除以合计值，从而计算各菜肴提供方式的选择概率。即，基础食谱选择结果获取部21e根据多个用户的过去的统计，将针对该用户的输入信息的输出(菜肴提供方式)作为概率而输出(提示按照概率从高到低的顺序预测的菜肴提供方式)。
此时所使用的菜肴提供方式推断模型由基础食谱选择结果获取部21e所具备的机器学习部200构建。
图6是表示菜肴提供方式推定部21f中的机器学习部200的功能性结构的框图。
如图6所示，机器学习部200具备状态观测部201、标签获取部202、学习部203以及输出利用部204。
状态观测部201获取在机器学习中使用的输入信息(特征量)。例如，状态观测部201获取“用户的年龄、性别、病史”、“烹饪者、家庭成员的日程安排”、“家庭成员构成”、“烹饪者的疲劳感”、“社会事件”、“天气/气温/气压”等作为输入信息(特征量)。
标签获取部202获取在机器学习中作为训练数据而使用的标签信息。例如，标签获取部202获取具有相同的输入信息(特征量)的用户过去选择的与菜肴提供方式相关的信息(这里设为菜肴提供方式的具体内容)。此时，关于所选择的频率最高的菜肴提供方式或者所选择的频率高的预定数量的菜肴提供方式，能够选择与菜肴提供方式相关的信息。另外，作为与菜肴提供方式相关的信息，也可以使用具有上述相同的输入信息(特征量)的用户的各菜肴提供方式的选择概率。由此，能够学习输出具有相同的输入信息(特征量)的用户的各基础食谱的选择概率的学习模型。
学习部203将由状态观测部201获取的输入信息(特征量)和由标签获取部202获取的标签信息(与菜肴提供方式相关的信息)作为输入，进行有监督学习，由此构建菜肴提供方式推定模型(机器学习模型)。但是，学习部203也可以通过使用分类或者聚类来进行有监督或者无监督的机器学习，构建菜肴提供方式推定模型(机器学习模型)。
输出利用部204在输入了用于提案菜肴提供方式的信息的情况下，进行使用了菜肴提供方式推定模型的推论，并输出适合该用户的菜肴提供方式。例如，也可以输出选择概率最高的菜肴提供方式。
菜肴提供方式选择结果获取部21g在由菜肴提供方式推定部21f提案的菜肴提供方式的候选中，获取与用户选择的菜肴提供方式相关的信息。
推定信息生成部21h基于提案的基础食谱以及菜肴提供方式，计算选择了基础食谱以及菜肴提供方式的情况下的推定价格以及推定所需时间。在本实施方式中，推定信息生成部21h一并计算作为推定价格×推定所需时间而计算出的成本指数。
配送指示部21i在获取到用户进行提案的基础食谱的选择结果和所提案的菜肴提供方式的选择结果的情况下，将基于这些选择结果的基础食谱以及菜肴提供方式发送给菜肴/食材配送装置30。此外，在由功能性材料选择部21c选择了功能性材料的情况下，配送指示部21i将所选择的功能性材料附加到基础食谱并发送。由此，对菜肴/食材配送装置30的配送指示完成。
在系统管理服务器20中输出的各种信息被发送到终端装置10，作为用于显示提案内容的UI画面(以下，称为“提案画面”)显示。
图7是表示从系统管理服务器20向终端装置10提供的提案画面的一例的示意图。
如图7所示，在从系统管理服务器20向终端装置10提供的提案画面中，针对用户以及用户的家庭成员，显示菜肴提供方式的候选、基础食谱的候选(推荐食谱)、推定所需时间、推定价格以及成本指数。
在这些候选中，关于菜肴提供方式的候选和基础食谱的候选，显示所提案的候选中的过去选择的概率最高的候选，其他候选能够通过下拉菜单来选择。另外，关于推定所需时间和推定价格，显示由系统管理服务器20计算出的时间和价格，并且显示根据这些推定所需时间和推定价格计算出的成本指数。
在图7所示的提案画面中，通过从下拉菜单中选择用户及各家庭成员所希望的内容，并对用于确定选择结果的“决定”按钮进行操作，从而确定向用户及各家庭成员提供的菜肴或食材及其提供方式。在此确定的选择结果从终端装置10发送至系统管理服务器20。
此外，在提案画面中，在选择了特定的基础食谱的情况下，也可以仅选择有限的菜肴提供方式。例如，对于需要特殊的烹饪器具或设备的菜肴，作为菜肴提供方式，能够仅选择餐厅。
[动作]
接着，对食品提供系统1的动作进行说明。
图8是说明由食品提供系统1执行的食品提供处理的流程的流程图。
食品提供处理是终端装置10、系统管理服务器20、菜肴/食材配送装置30、食品制作管理装置40、食材DB50以及餐厅终端60协作执行的处理。
食品提供处理通过在终端装置10中输入启动食品提供处理的操作而开始。
当开始食品提供处理时，在步骤S1中，系统管理服务器20的信息获取部21a获取输入到终端装置10的UI画面的与用户相关的信息。此时获取的信息与用于识别用户的信息相关联地存储在用户信息DB22a中。
在步骤S2中，健康风险计算部21b参照用户信息DB22a以及健康风险DB22b，基于与用户相关的健康风险要因，计算针对用户的健康风险的内容(关联的疾病名)的风险指数。
在步骤S3中，功能性材料选择部21c进行是否存在风险指数成为第一阈值(在此为5)以上的健康风险的内容的判定。
在不存在风险指数成为第一阈值以上的健康风险的内容的情况下，在步骤S3中判定为“否”，处理转移到步骤S5。
另一方面，在存在风险指数为第一阈值以上的健康风险的内容的情况下，在步骤S3中判定为“是”，处理转移到步骤S4。
在步骤S4中，功能性材料选择部21c参照功能性材料DB22c的表形式的数据，选择与风险指数成为第一阈值以上的健康风险的内容对应的功能性材料。
在步骤S5中，基础食谱提案部21d参照用户信息DB22a，基于与成为基础食谱的提案对象的用户相关的信息，使用通过机器学习构建的基础食谱提案模型(机器学习模型)，并提案适合该用户的基础食谱。
在步骤S6中，菜肴提供方式推定部21f参照用户信息DB22a，基于与成为菜肴提供方式的推定对象的用户相关的信息，使用通过机器学习构建的菜肴提供方式推定模型(机器学习模型)，推定适合该用户的菜肴提供方式。
在步骤S7中，推定信息生成部21h基于提案的基础食谱以及菜肴提供方式，计算用户选择了基础食谱以及菜肴提供方式的情况下的推定价格以及推定所需时间(生成推定信息)。
在步骤S8中，推定信息生成部21h向终端装置10发送附加了推定信息而构成的提案画面的数据。
在步骤S9中，基础食谱选择结果获取部21e在提案画面中显示的基础食谱的候补中，获取与用户选择的基础食谱相关的信息。
在步骤S10中，菜肴提供方式选择结果获取部21g在提案画面中显示的菜肴提供方式的候选中，获取与用户选择的菜肴提供方式相关的信息。这些与用户选择的基础食谱相关的信息及与菜肴提供方式相关的信息由配送指示部21i向菜肴/食材配送装置30发送。另外，在由功能性材料选择部21c选择了功能性材料的情况下，将所选择的功能性材料附加于基础食谱并发送。
在步骤S11中，菜肴/食材配送装置30根据从系统管理服务器20通知的用户的选择结果，参照存储有食材的库存信息的食材DB50，进行菜肴或食材的准备的安排。具体而言，在由用户选择了向自家或餐厅的菜肴的配送的情况下，菜肴/食材配送装置30向食品制作管理装置40委托制作由用户选择出的基础食谱的菜肴。与此相应地，食品制作管理装置40制作所委托的基础食谱的菜肴。另外，在用户所选择的菜肴提供方式是食材的配送的情况下，菜肴/食材配送装置30使基于基础食谱的食材从库存中搬出。
在步骤S12中，菜肴/食材配送装置30进行用于将准备好的菜肴或食材配送到预定的配送目的地(自家或餐厅)的安排。此时，向终端装置10以及餐厅终端60通知要配送菜肴或者食材。由此，食品提供系统1中的菜肴或食材的提案结果确定。
在步骤S13中，基础食谱提案部21d的机器学习部100及菜肴提供方式推定部21f的机器学习部200更新机器学习模型。具体而言，基础食谱提案部21d的机器学习部100将输入信息(特征量)以及标签信息(与基础食谱相关的信息)作为输入，进行有监督学习，由此构建基础食谱提案模型(机器学习模型)。另外，菜肴提供方式推定部21f的机器学习部200将输入信息(特征量)和标签信息(与菜肴提供方式相关的信息)作为输入，进行有监督学习，由此构建菜肴提供方式推定模型(机器学习模型)。另外，机器学习模型的更新也可以在预定时刻(例如上午3点等)一并进行。
在步骤S13之后，食品提供处理结束。
通过这样的处理，在食品提供系统1中，基于与成为基础食谱的提案对象的用户相关的信息，使用通过机器学习而构建的基础食谱提案模型，提出适合于该用户的基础食谱。另外，在食品提供系统1中，基于与成为菜肴提供方式的推定对象的用户相关的信息，使用通过机器学习而构建的菜肴提供方式推定模型，提出适合该用户的菜肴提供方式。在食品提供系统1中，作为与用户相关的信息，除了用户的年龄、性别之外，还考虑日程安排、社会事件、疲劳感、天气/气温/气压等多种方面。这样提案的基础食谱以及菜肴提供方式，具有与用户相关的信息一致的特征量的多个用户过去选择的概率高。
然后，当用户从提案的基础食谱以及菜肴提供方式分别选择希望的菜肴时，通过所选择的菜肴提供方式向用户提供基于所选择的基础食谱的菜肴或者食材。
因此，根据食品提供系统1，关于用户的饮食，能够进行更适当的提案。
[变形例1]
在上述的实施方式中，食品提供系统1能够实现用于更高效地进行向自家或餐厅的配送的功能。
即，菜肴/食材配送装置30能够将用餐预定时间在预定期间内的订购(用户对基础食谱及菜肴提供方式的选择)进行分组，将同一组内的订购中的与同一基础食谱对应的订购作为子组进行分类。然后，基于该分类，进行所订购的多个烹饪的日程安排调整，能够汇总并配送用餐预定时间在预定期间内(例如15分钟以内)的订购。
另外，菜肴/食材配送装置30也能够基于所提案的各菜肴提供方式所选择的概率，预先计划分配给菜肴或食材的配送的人员或车辆的配置。
通过实现这些功能，能够更高效地进行由食品提供系统1进行的菜肴或食材的提供。
＜本实施方式的效果＞
以下，列举本公开的实施方式。
(1)根据本实施方式，食品提供系统1具备：信息获取部21a，其获取与成为食品的提供对象的用户相关的用户信息；基础食谱提案部21d，其基于用户信息，向用户提案多个菜肴的食谱；基础食谱选择结果获取部21e，其获取用户针对由基础食谱提案部21d提案的多个食谱的选择结果；以及菜肴提供方式选择结果获取部21g，其针对基于食谱而提供的菜肴的菜肴提供方式，获取用户的选择结果。
由此，关于用户的饮食，能够进行更适当的提案。
(2)(1)所记载的食品提供系统1也可以具备基于用户信息而选择对健康风险有效的功能性材料的功能性材料选择部21c。
由此，能够提供降低用户的健康风险的菜肴。
(3)在(1)或者(2)的食品提供系统1中，基础食谱提案部21d也可以具备：状态观测部101，其获取用户的年龄/性别/病史/过敏信息、用户的日程安排、用户的疲劳感、用户的基因信息、生物体信息以及生活习惯信息、天气/气温/气压、社会事件、最近的食谱的选择历史记录中的至少一个所涉及的数据作为输入数据；标签获取部102，其获取过去选择出的食谱作为标签；以及学习部103，其通过将状态观测部101获取的输入数据和标签获取部102获取的标签的组作为训练数据进行有监督学习，构建用于提案食谱的学习模型。
由此，能够根据多个用户中的过去的统计来推断针对用户的输入信息的输出(基础食谱)。
(4)(2)的食品提供系统1还具备健康风险计算部21b，其基于用户信息来计算针对用户的健康风险的风险指数，功能性材料选择部21c基于由健康风险计算部21b计算的风险指数，选择对健康风险有效的功能性材料。
由此，能够根据用户的健康的风险的程度来选择功能性材料。
(5)在(1)至(4)的食品提供系统1中，也可以是，在菜肴提供方式中至少包含食材向自家的配送、烹饪完毕的菜肴向自家的配送以及在饮食设施中的菜肴的提供。
由此，能够以多种方式向用户提供食品。
(6)在(1)至(5)的食品提供系统1也可以还具备菜肴提供方式推定部21f，其根据用户信息来推定菜肴提供方式被选择的概率。
由此，能够提案用户选择的可能性高的菜肴提供方式。
(7)在(6)的食品提供系统1中，菜肴提供方式推定部21f也可以具备：状态观测部201，其获取用户、用户的家庭成员以及烹饪者的日程安排、社会事件、家庭成员构成、用户的疲劳感、天气/气温/气压、最近的菜肴提供方式的选择历史记录、家庭成员经济状况中的至少一个所涉及的数据作为输入数据；标签获取部202，其获取所选择的菜肴提供方式作为标签；以及学习部203，其通过将状态观测部201获取的输入数据和标签获取部202获取的标签的组作为训练数据进行有监督学习，构建用于推定针对用户提案的多个菜肴提供方式各自被选择的概率的学习模型。
由此，能够根据多个用户中的过去的统计来推论对用户的输入信息的输出(菜肴提供方式)。
(8)在(1)至(7)的食品提供系统1也可以具备配送指示部21i，其基于用户所选择的菜肴提供方式，进行将食谱所需的食材、如果存在对健康风险有效的功能性材料也将功能性材料配送到自家或进行菜肴的制作的设施的指示。
由此，能够迅速地向适当的配送目的地配送食谱所需的食材和对健康风险有效的功能性材料。
(9)(8)的食品提供系统1具备：食品制作管理装置40，其进行用户所订购的菜肴的烹饪；以及菜肴/食材配送装置(30)，其对应食谱，并且向食品制作管理装置(40)指示附加了功能性材料的菜肴的烹饪，配送指示部(21i)也可以基于用户选择的菜肴提供方式，进行将由食品制作管理装置(40)烹饪的菜肴向自家或饮食设施配送的指示。
由此，在由用户选择了菜肴的配送的情况下，能够从基于食谱的食材迅速地制作菜肴，并向预定的配送目的地配送。
(10)(9)的食品提供系统1中，食品/食材配送装置30也可以将用餐预定时间在预定期间内的订购进行分组，将同一组内的订购中的与同一食谱对应的订购作为子组进行分类，基于该分类，进行多个所订购的烹饪的日程安排调整。
由此，能够更高效地进行由食品提供系统1进行的菜肴或食材的提供。
(11)在(9)或(10)的食品提供系统1中，也可以是，配送指示部21i基于根据用户信息而推定出的菜肴提供方式各自被选择的概率，进行分配给配送的人员或者车辆的计划。
由此，能够更高效地进行由食品提供系统1进行的菜肴或食材的提供。
(12)根据本实施方式，在向用户提供食品的食品提供系统1中执行的食品提供方法包括：信息获取步骤，获取与成为食品的提供对象的用户相关的用户信息；食谱提案步骤，基于用户信息，向用户提案多个菜肴的食谱；食谱选择结果获取步骤，获取用户针对在食谱提案步骤中提案的多个食谱的选择结果；以及提供方式选择结果获取步骤，针对基于食谱而提供的菜肴的菜肴提供方式，获取用户的选择结果。
由此，关于用户的饮食，能够进行更适当的提案。
(13)根据本实施方式，计算机执行的程序使实现如下功能：信息获取功能，获取与成为食品的提供对象的用户相关的用户信息；食谱提案功能，基于用户信息，向用户提案多个菜肴的食谱；食谱选择结果获取功能，获取用户针对由食谱提案功能提案的多个食谱的选择结果；以及提供方式选择结果获取功能，针对基于食谱而提供的菜肴的菜肴提供方式，获取用户的选择结果。
由此，关于用户的饮食，能够进行更适当的提案。
此外，本发明并不限定于上述的实施方式以及变形例，能够进行各种变更以及变形等。
例如，也可以构成为在一个信息处理装置中具备终端装置10以及系统管理服务器20所具备的功能，在单体的装置中进行基础食谱的推断以及菜肴提供方式的推断。
另外，在上述的实施方式中，也可以是，在能够经由网络进行通信的其他装置、云上生成的虚拟服务器中具备终端装置10以及系统管理服务器20等的功能的一部分或者全部，作为多个装置整体而设为实现食品提供系统1的功能的结构。
以上说明的实施方式的食品提供系统1的功能的全部或者一部分能够通过硬件、软件或者它们的组合来实现。在此，通过软件实现是指通过处理器读入程序并执行来实现。在由硬件构成的情况下，能够由例如ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、门阵列、FPGA(Field Programmable Gate Array)、CPLD(Complex Programmable LogicDevice)等集成电路(IC)构成食品提供系统1的功能的一部分或全部。
在由软件构成食品提供系统1的功能的全部或者一部分的情况下，在由存储了记述了食品提供系统1的动作的全部或者一部分的程序的硬盘、ROM等存储部、存储运算所需的数据的DRAM、CPU以及连接各部的总线构成的计算机中，能够通过将运算所需的信息存储于DRAM，并由CPU使该程序动作来实现。
这些程序可以使用各种类型的计算机可读介质(computer readable medium)存储，并提供给计算机。计算机可读介质包括各种类型的有形存储介质(tangible storagemedium)。计算机可读介质的例子包括磁记录介质(例如，软盘、磁带、硬盘驱动器)、光磁记录介质(例如，光磁盘)、CD-ROM(Read Only Memory：只读存储器)、CD-R、CD-R/W、DVD-ROM(Digital Versatile Disk：数字多功能光盘)、DVD-R、DVD-R/W、半导体存储器(例如，掩模ROM、PROM(Programmable ROM：可编程ROM)、EPROM(Erasable PROM：可擦除PROM)、闪存、RAM(Random Access Memory：随机存取存储器))。另外，这些程序也可以通过经由网络下载到用户的计算机来发布。
以上，对本发明的实施方式进行了详细说明，但上述的实施方式只不过示出了实施本发明时的具体例。本发明的技术范围并不限定于上述实施方式。本发明能够在不脱离其主旨的范围内进行各种变更，这些也包含在本发明的技术范围内。
附图标记说明
1：食品提供系统；
10：终端装置；
11、21：处理部；
11a：信息输入部；
11b：基础食谱显示部；
11c：基础食谱选择受理部；
11d：菜肴提供方式显示部；
11e：菜肴提供方式选择受理部；
12、22、32：ROM；
13、23、33：RAM；
14、24、34：输入部；
15、25、35：显示部；
16、26、36：存储部；
17、27、37：通信部；
20：系统管理服务器；
21a：信息获取部；
21b：健康风险计算部；
21c：功能性材料选择部；
21d：基础食谱提案部；
21e：基础食谱选择结果获取部；
21f：菜肴提供方式推定部；
21g：菜肴提供方式选择结果获取部；
21h：推定信息生成部；
21i：配送指示部；
22：存储部；
22a：用户信息数据库；
22b：健康风险数据库；
22c：功能性材料数据库；
22d：基础食谱数据库；
22e：推定信息数据库；
100、200：机器学习部；
101、201：状态观测部；
102、202：标签获取部；
103、203：学习部；
104、204：输出控制部；
30：菜肴/食材配送装置；
40：食品制作管理装置；
50：食材数据库；
60：餐厅终端。

Claims (13)

1.一种食品提供系统，其特征在于，
所述食品提供系统具备：
信息获取部，其获取与成为食品的提供对象的用户相关的用户信息；
食谱提案部，其基于所述用户信息，向所述用户提案多个菜肴的食谱；
食谱选择结果获取部，其获取所述用户针对由所述食谱提案部提案的多个所述食谱的选择结果；以及
提供方式选择结果获取部，其针对基于所述食谱而提供的食品的提供方式，获取所述用户的选择结果。
2.根据权利要求1所述的食品提供系统，其特征在于，
所述食品提供系统具备功能性材料选择部，该功能性材料选择部基于所述用户信息而选择对健康风险有效的功能性材料。
3.根据权利要求1或2所述的食品提供系统，其特征在于，
所述食谱提案部具备：
状态观测部，其获取所述用户的年龄/性别/病史/过敏信息、所述用户的日程安排、所述用户的疲劳感、所述用户的基因信息、生物体信息以及生活习惯信息、天气/气温/气压、社会事件、最近的食谱的选择历史记录中的至少一个所涉及的数据作为输入数据；
标签获取部，其获取过去选择的食谱作为标签；以及
学习部，其通过将所述状态观测部获取到的输入数据和所述标签获取部获取到的标签的组作为训练数据进行有监督学习，来构建用于提案食谱的学习模型。
4.根据权利要求2所述的食品提供系统，其特征在于，
所述食品提供系统还具备健康风险计算部，该健康风险计算部基于所述用户信息来计算针对所述用户的健康风险的风险指数，
所述功能性材料选择部基于由所述健康风险计算部计算出的风险指数，选择对健康风险有效的所述功能性材料。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的食品提供系统，其特征在于，
在所述提供方式中至少包括食材向自家的配送、烹饪完毕的菜肴向自家的配送以及在饮食设施中的菜肴的提供。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的食品提供系统，其特征在于，
所述食品提供系统还具备提供方式推定部，该提供方式推定部基于所述用户信息，推定所述提供方式被选择的概率。
7.根据权利要求6所述的食品提供系统，其特征在于，
所述提供方式推定部具备：
状态观测部，其获取所述用户、所述用户的家庭成员以及烹饪者的日程安排、社会事件、家庭成员构成、所述用户的疲劳感、天气/气温/气压、最近的所述提供方式的选择历史记录、家庭成员经济状况中的至少一个所涉及的数据来作为输入数据；
标签获取单元，其获取所选择的提供方式作为标签；以及
学习部，其通过将所述状态观测部获取到的输入数据和所述标签获取部获取到的标签的组作为训练数据进行有监督学习，来构建用于推定针对所述用户提案的多个所述提供方式各自被选择的概率的学习模型。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的食品提供系统，其特征在于，
所述食品提供系统具备食品配送指示部，该食品配送指示部基于所述用户所选择的所述提供方式，进行将所述食谱所需的食材、如果存在对健康风险有效的功能性原材料也将功能性材料配送至自家或进行菜肴的制作的设施的指示。
9.根据权利要求8所述的食品提供系统，其特征在于，
所述食品提供系统具备：
食品制作管理装置，其进行用户订购的菜肴的烹饪；以及
烹饪指示部，其对应所述食谱，并且向所述食品制作管理装置指示附加了所述功能性材料的菜肴的烹饪，
所述食品配送指示部基于用户所选择的所述提供方式，进行将由所述食品制作管理装置烹饪好的菜肴向自家或饮食设施配送的指示。
10.根据权利要求9所述的食品提供系统，其特征在于，
所述烹饪指示部对用餐预定时间在预定期间内的订购进行分组，将同一组内的订购中的与同一食谱对应的订购作为子组进行分类，基于该分类，进行多个订购的烹饪的日程安排调整。
11.根据权利要求9或10所述的食品提供系统，其特征在于，
所述食品配送指示部根据基于所述用户信息而推定出的所述提供方式各自被选择的概率，进行分配给配送的人员或车辆的计划。
12.一种食品提供方法，该食品提供方法在向用户提供食品的食品提供系统中执行，所述食品提供方法的特征在于，包括：
信息获取步骤，获取与成为食品的提供对象的用户相关的用户信息；
食谱提案步骤，基于所述用户信息，对所述用户提案多个菜肴的食谱；
食谱选择结果获取步骤，获取所述用户针对在所述食谱提案步骤中提案的多个所述食谱的选择结果；以及
提供方式选择结果获取步骤，针对基于所述食谱而提供的食品的提供方式，获取所述用户的选择结果。
13.一种程序，其特征在于，
所述程序使计算机实现如下功能：
信息获取功能，获取与成为食品的提供对象的用户相关的用户信息；
食谱提案功能，基于所述用户信息，对所述用户提案多个菜肴的食谱；
食谱选择结果获取功能，获取所述用户针对通过所述食谱提案功能提案的多个所述食谱的选择结果，
提供方式选择结果获取功能，针对基于所述食谱而提供的食品的提供方式，获取所述用户的选择结果。
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