JP2006293893A - Taste database - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a database with which taste data changing with time can be retrieved and provided to a user and a database with which retrieval can be performed on the basis of individual impressions of foods and drinks. <P>SOLUTION: A first database wherein changes with time of taste data are stored as a function is provided, and a second database wherein taste data of foods and drinks is stored as their identifiers and experiential impressions of them such as "delicious", " bitter", "favorite", and "unfavorite" is provided, because taste impressions are largely changed by memories of tastes and familiarities with tastes based on individuals' dwelling places and lives and food cultures in the times. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

味覚センシング装置による数値的な味の測定データに加え、時間経過によって変化する味の測定データやその変化関数を蓄積するデータベース、あるいは味覚センシング装置による数値的な味の測定結果に加え、同じ飲食物に対しても大きく異なる個々人の味感想などのデータを蓄積するデータベースに関する。   In addition to the numerical taste measurement data by the taste sensing device, the taste measurement data that changes over time, the database that stores the change function, or the numerical taste measurement result by the taste sensing device, the same food and drink It is related with the database which accumulates data such as taste impression of the individual who is greatly different.

現在、特許文献1ほかの文献において、人間の舌の味細胞を模した脂質高分子膜の味覚センサを利用した味覚センシング装置に関する技術が開示されている。これら味覚センシング装置は、人間の舌同様に味を感じさせる物質による膜電位の変化を、酸味や苦味、塩味などに対応する各味覚センサで測定し、数値的な味データとして計測する。そのため検体である飲食物の味物質の構成成分に左右されること無く、人間が感じる味覚と同等の味の度合いを計測することができる。   Currently, Patent Document 1 and other documents disclose a technology relating to a taste sensing device using a taste sensor of a lipid polymer film simulating a taste cell of a human tongue. These taste sensing devices measure changes in membrane potential caused by substances that give taste like the human tongue with each taste sensor corresponding to sourness, bitterness, salty taste, etc., and measure them as numerical taste data. Therefore, it is possible to measure the degree of taste equivalent to the taste perceived by humans without being influenced by the constituent components of the taste substances of food and drink that are specimens.

そこでこの味覚センシング装置によって測定された味の数値データをデータベースに蓄積し、必要に応じた味の数値データの検索、提供を行うサービスも始められている。
特許第2578370号公報
Therefore, a service for storing taste numerical data measured by the taste sensing device in a database and searching for and providing taste numerical data as required has been started.
Japanese Patent No. 2578370

しかし、味は、例えば生鮮食品など時間の経過とともに味が劣化していく、あるいはワインや鮒鮨など時間経過とともに味わいが増していく、という具合に時間経過とともに変化していくのが普通である。すなわち従来の静的なデータを取り扱うデータベースでは、このような味の経時変化に対応した動的な味のデータを提供できなかった、という第一の課題がある。   However, the taste usually changes over time, for example, the taste deteriorates over time, such as fresh food, or the taste increases over time, such as wine and grapes. . That is, there is a first problem that a conventional database that handles static data cannot provide dynamic taste data corresponding to such a change in taste over time.

また、同じ飲食物に対しても、その味の感想には個人差がある、という第二の課題もある。例えば従来の味覚センシング装置によって測定された味のデータに基づいて、コーヒーAはコーヒーBよりも苦味が強い、ということは判断できる。しかしその苦味が個人としてどの程度の苦味として感じられるのかの判断は困難である。人によっては、味覚センシング装置の測定では数値的に近似の苦味をとる2種類のコーヒーに対して「双方とも同様の苦さ」と感じる人もいれば、「Bのほうだけとても苦い」と感じる人もいる、ということもありうる。   In addition, there is a second problem that there are individual differences in the taste of the same food and drink. For example, it can be determined that coffee A is more bitter than coffee B based on taste data measured by a conventional taste sensing device. However, it is difficult to judge how much bitterness an individual feels as bitter. Some people feel that “both are the same bitterness” for two types of coffee that have numerically approximate bitterness in the measurement of the taste sensing device, while “B is much bitter” There can be people.

上記第一の課題を解決するために、味覚データの数値の経時変化を関数(生産履歴時間の関数)として格納する第一のデータベースを提供する。この第一の本発明は、具体的には、飲食物の味覚データを、その飲食物識別子と、その飲食物の生産履歴時間の関数として格納する第一格納部と、飲食物識別子と、生産履歴時間とを関連付けたキーを含む第一検索情報を入力する第一検索情報入力部と、前記第一検索情報入力部に入力された第一検索情報に基づいて前記第一格納部を検索する第一検索部と、を有するデータベースである。   In order to solve the first problem, a first database is provided which stores a change in the numerical value of taste data as a function (a function of production history time). Specifically, the first aspect of the present invention is a first storage unit that stores food and drink taste data as a function of the food and drink identifier and the production history time of the food and drink, the food and drink identifier, A first search information input unit that inputs first search information including a key associated with a history time, and the first storage unit is searched based on the first search information input to the first search information input unit. And a first search unit.

これによって、ユーザーの希望する飲食物の味のデータを検索、提供する際に、生産履歴時間の関数を利用して、例えば現在時間や過去、未来の時間における味の数値データを提供することができる。   Thus, when searching for and providing taste data of foods and drinks desired by the user, it is possible to provide numerical data of tastes at the current time, past time, and future time, for example, using a function of production history time. it can.

また、上記生産履歴時間の関数に加え、その飲食物に対する「おいしい」、「苦い」、「好き」、「嫌い」などの飲食感想情報も格納する第一のデータベースも提供する。それによって、例えば、経時変化によって卵が最も「おいしい」と思える味になる時間、すなわち食べ頃の時間の検索なども可能になる。   In addition to the function of the production history time, a first database is also provided for storing food and drink impression information such as “delicious”, “bitter”, “like”, and “dislike” for the food and drink. Thereby, for example, it is possible to search for the time when the egg tastes the most “delicious” due to changes over time, that is, the time of eating.

また、上記生産履歴時間の関数に加え、その飲食物の飲食感想情報と、その飲食感想所有者の属性情報を格納する第一のデータベースを提供する。それによって例えば自分の属性情報をキーとして、自分と同じ出身地や年齢の者の、ある飲食物に対する飲食感想情報の検索などを行うことができるようになる。したがって自分にとって未体験の食品でも、自分と同属性の者の飲食感想情報を手掛かりにして自分の飲食感想を前もって予測することができるようになる。なぜならば、味の感想はその人の居住地域や生育時代に特有の食文化による味の記憶や味に対する慣れなどに左右される。そこで、年齢や生活地域などの属性情報が近い者や、辛いもの好きなどの味覚傾向の属性情報が近い者の味の感想は似たものになると考えられるからである。   Moreover, in addition to the function of the production history time, a first database is provided for storing the food and drink impression information of the food and drink and the attribute information of the food and drink impression owner. Thereby, for example, it becomes possible to search for food and drink impression information on a certain food and drink by a person of the same birthplace and age as his / her own attribute information as a key. Therefore, even if it is a food that has not been experienced for me, it becomes possible to predict my eating and drinking impression in advance by using the eating and drinking feeling information of the person having the same attribute as me. This is because the impression of taste depends on the memory of the taste and the familiarity with the taste due to the food culture peculiar to the person's living area and growing season. This is because the taste impressions of those who are close to attribute information such as age and living area, and those who are close to taste information such as spicy foods are considered to be similar.

また、上記に加えさらに飲食感想所有者が飲食した時をその飲食物の生産履歴時間で示す飲食タイミング情報を格納するデータベースも提供する。それによって、例えば自分の属性情報をキーとして、未体験の食品でも自分にとっての食べ頃と思われる時間を検索することなどが可能になる。   In addition to the above, there is also provided a database for storing food / drink timing information indicating when the food / drink impression owner eats / drinks with the production history time of the food / drink. As a result, for example, it is possible to search for a time when it is likely to be eaten for even an unexperienced food by using its own attribute information as a key.

またさらに、上記第二の課題を解決するために、その飲食物の味覚データを、その飲食物識別子と、その飲食物に対する「おいしい」、「苦い」、「好き」、「嫌い」などの飲食感想情報として格納する第二のデータベースを提供する。   Furthermore, in order to solve the second problem, the taste data of the food and drink is changed to the food and drink identifier and the food and drink such as “delicious”, “bitter”, “like”, and “dislike”. A second database to be stored as impression information is provided.

この第二の本発明は、具体的には、飲食物の味覚データを、その飲食物識別子と、その飲食物の飲食感想情報として格納する第五格納部と、飲食物識別子を含む第五検索情報を入力する第五検索情報入力部と、前記第五検索情報入力部に入力された第五検索情報に基づいて前記第五格納部を検索する第五検索部と、有するデータベースである。この第二のデータベースによって、個人としての飲食物に対する感想に基づいて検索を行うことができる。したがって、例えば、自分が過去に「美味しい」という飲食感想情報を抱いた銘柄Aのコーヒーを検索キーとすることで、その銘柄Aの味覚データの数値に基づいて近似の数値を持つ新銘柄のコーヒーを検索することなどもできる。あるいは、その飲食感想情報がある飲食物に対する平均化された一般的な感想であるならば、感想検索というサービスを提供することも可能になる。   Specifically, according to the second aspect of the present invention, a fifth search unit that stores taste data of food and drink as the food and drink identifier and food and drink impression information of the food and drink, and a fifth search including the food and drink identifier. A fifth search information input unit for inputting information, and a fifth search unit for searching the fifth storage unit based on the fifth search information input to the fifth search information input unit. With this second database, it is possible to perform a search based on the impression of food and drink as an individual. Therefore, for example, by using as a search key the coffee of brand A that has held food and drink impression information that “they are delicious” in the past, a new brand of coffee having an approximate value based on the numeric value of the taste data of that brand A You can also search for. Or if it is the generalized average impression with respect to the food and drink with the food-and-drink impression information, it also becomes possible to provide a service called impression search.

また、さらに、その飲食物識別子と、その飲食物の飲食感想情報及びその飲食感想所有者の属性情報である飲食者属性情報として格納する第三のデータベースも提供する。これによって、ある飲食物について出身地や年齢などが同じ者の飲食感想情報の検索などを行うことができるようになり、例えば自分にとって未体験の食品でも、自分が感じると思われるその飲食感想を前もって予想することができるようになる。   Furthermore, a third database is also provided that stores the food and drink identifier, the food and drink impression information of the food and drink, and the attribute information of the food and drink impression owner. This makes it possible to search for food and drink impression information of a person with the same birthplace and age, etc. for a certain food and drink. You will be able to anticipate in advance.

また、さらに、地理情報と関連付けて飲食物の味覚データを格納する第四のデータベースも提供する。このデータベースによって、例えば関東と九州のめんつゆの味覚データの違いや、九州のうどんに近い味のうどんが食べられる場所の検索などを行うことができるようになる。   Furthermore, a fourth database for storing food / beverage taste data in association with geographic information is also provided. This database makes it possible, for example, to search for differences in the taste data of the Kanto and Kyushu noodle soups, as well as places where the taste of udon noodles near Kyushu can be eaten.

上記第一のデータベースによって、ユーザーに対して時間経過とともに変化する味覚データを検索、提供することができる。したがって、ユーザーは現時点や過去、未来の時点でのその飲食物の味覚データを知ることができる。また、ひいては自分にとっての食べ頃の時期や賞味期限などを検索し知ることも可能になる。   With the first database, taste data that changes over time can be retrieved and provided to the user. Therefore, the user can know the taste data of the food and drink at the present time, the past, and the future. In addition, it becomes possible to search for and know when to eat and the expiration date.

また、上記第二のデータベースによって、個人としての飲食物に対する感想に基づいて検索を行うことができ、自分が過去に「美味しい」という飲食感想情報を抱いた銘柄Aのコーヒーを検索キーとして、その銘柄Aの味覚データに基づいて似た味覚データの数値を持つ新銘柄のコーヒーを検索することなどもできる。   In addition, the second database can be used to search based on the impression of the food and drink as an individual, and the coffee of the brand A having the food and drink impression information of “delicious” in the past as a search key. Based on the taste data of the brand A, it is possible to search for a new brand of coffee having similar taste data values.

また、上記第三のデータベースによって、自分と出身地や年齢などが同じ属性の者の飲食感想情報の検索などを行うことができるようになり、自分にとって未体験の食品でも、自分が感じると思われるその飲食感想を前もって知ることができるようになる。   In addition, the third database enables you to search for food and beverage impression information for people who have the same attributes as you and your birthplace, age, etc. You will be able to know the food and drink impressions in advance.

また、上記第四のデータベースによって、地域ごとの味覚データの違いや、例えば自分の出身地の味に近い味の食品が食べられる別の場所の検索などを行うことができるようになる。   Further, the fourth database makes it possible to search for a difference in taste data for each region, for example, another place where a food having a taste close to the taste of his / her hometown can be eaten.

以下に、図を用いて本発明の実施の形態を説明する。なお、本発明はこれら実施の形態に何ら限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において、種々なる態様で実施しうる。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. Note that the present invention is not limited to these embodiments, and can be implemented in various modes without departing from the spirit of the present invention.

なお、実施例1は、主に請求項1について説明する。   In the first embodiment, claim 1 will be mainly described.

また、実施例2は、主に請求項2について説明する。   In the second embodiment, claim 2 will be mainly described.

また、実施例3は、主に請求項3について説明する。   In the third embodiment, claim 3 will be mainly described.

また、実施例4は、主に請求項4について説明する。   In the fourth embodiment, claim 4 will be mainly described.

また、実施例5は、主に請求項5について説明する。   In the fifth embodiment, claim 5 will be mainly described.

また、実施例6は、主に請求項6について説明する。   In the sixth embodiment, claim 6 will be mainly described.

また、実施例7は、主に請求項7について説明する。   In the seventh embodiment, claim 7 will be mainly described.

ここで、実施例1から6のデータベースを詳細に説明する前に、まずはそれぞれの特徴の一例について、格納されている情報の違いを示しながら簡単に説明する。もちろん以下に挙げる特徴は、混同しやすいと思われる実施例ごとの違いを明確にして説明するためのものであり、発明そのものを限定するものではない。なお、実施例7は、地図情報を格納することをその特徴としており、その構成においてその他の実施例と混同する可能性は低いともわれるので省略する。   Here, before describing the databases of the first to sixth embodiments in detail, first, an example of each feature will be briefly described while showing differences in stored information. Of course, the following features are for clarifying and explaining the differences between the embodiments that are likely to be confused, and do not limit the invention itself. Note that the seventh embodiment is characterized by storing map information, and its configuration is unlikely to be confused with the other embodiments, and is therefore omitted.

本発明の実施例1から6に利用される情報は、味覚データ、飲食物識別子、生産履歴時間の関数、飲食感想情報、飲食者属性情報、飲食タイミング情報の6つである。そして味覚データと飲食物識別子については全てのデータベースに格納されている。したがって、各実施例それぞれのデータベースの特徴は、その他の4つの情報で表現される。なお、それぞれの格納情報の定義を含む詳細な説明は、各実施例の説明中にて行う。   The information utilized for Examples 1 to 6 of the present invention is six types of taste data, food and drink identifier, function of production history time, food and drink impression information, food and drink attribute information, and food and drink timing information. And taste data and food and drink identifiers are stored in all databases. Therefore, the database characteristics of each embodiment are expressed by the other four pieces of information. A detailed description including the definition of each storage information will be given in the description of each embodiment.

図25に示すように、実施例1の第一のデータベースは、「生産履歴時間の関数」によって特徴付けられる。すなわち、飲食物識別子で特定される飲食物の、例えば「3日後」の味覚データをその生産履歴時間の関数から検索する、などの動的な情報の検索が可能な第一のデータベースである。   As shown in FIG. 25, the first database of Example 1 is characterized by “a function of production history time”. In other words, it is the first database that can search for dynamic information such as searching for taste data of “3 days later” from the function of the production history time of the food and drink specified by the food and drink identifier.

また、実施例5の第二のデータベースは、「飲食感想情報」によって特徴付けられる。すなわち、例えば、「美味しい」という飲食感想情報を有する飲食物の味覚データの数値の検索や、逆に味覚データ「甘味70、酸味62」で示される飲食物についての飲食感想情報の検索などを行うことが可能な第二のデータベースである。   Further, the second database of the fifth embodiment is characterized by “food and drink impression information”. That is, for example, search for numerical values of taste data of foods and drinks having food taste information of “delicious”, and conversely, search for food taste information about foods and drinks indicated by taste data “sweet 70, sour taste 62”, etc. It is a second database that is possible.

また、実施例6の第三のデータベースは、「飲食感想情報」及び「飲食者属性情報」によって特徴付けられる。飲食者属性情報は、その飲食感想を抱いた者の属性情報であるので、当然飲食感想情報と関連付けられている。そこでこのデータベースでは、「30代の男性」の卵Aの飲食感想やその味覚データの検索、や、逆に卵Aの飲食感想が「美味しい」である飲食者の属性情報の検索、などを行うことが可能である。   Further, the third database of the sixth embodiment is characterized by “food and drink impression information” and “food and drink attribute information”. Since the restaurant attribute information is attribute information of the person who has the impression of eating and drinking, it is naturally associated with the eating and drinking impression information. Therefore, in this database, retrieval of eating and drinking impressions and taste data of the egg A of “a man in his thirties”, and retrieval of attribute information of a eating and drinking person whose eating impression of the egg A is “delicious” are performed. It is possible.

一方、実施例2,3,4については実施例1の第一のデータベースに従属する形態で「生産履歴時間の関数」を含みつつ、それぞれ残りの情報を格納することで特徴を有している。例えば、実施例2の第一のデータベースは、飲食感想情報をさらに格納する。そのため、味覚データの数値の替わりに飲食感想情報を検索キーや検索結果として出力することができる。そして同じ「飲食感想情報」を格納する実施例5との違いは、「生産履歴時間の関数」の格納の有無に応じて、検索結果などに味覚データの経時変化が反映されるか否か、である。   On the other hand, the second, third, and fourth embodiments are characterized by storing the remaining information while including the “function of production history time” in a form dependent on the first database of the first embodiment. . For example, the 1st database of Example 2 further stores food and drink impression information. Therefore, the food and drink impression information can be output as a search key or a search result instead of the numerical value of the taste data. And the difference with Example 5 which stores the same "food-and-drink impression information" is whether the temporal change of taste data is reflected in a search result etc. according to the presence or absence of the "function of production history time", It is.

なお、実施例2のデータベースでは、同一飲食物の時間経過の違いによる飲食感想情報の違い、すなわち「卵Aの3日後と7日後の飲食感想情報」という違いは明確に区別されない。なぜならば、この区別は実施例4で後述する飲食タイミング情報により明確になされるからである。したがって実施例2ではそのような違いを考慮に入れない形態での飲食感想情報の検索キーへの利用や検索結果の出力を想定している。   In addition, in the database of Example 2, the difference of the food-and-drink impression information by the difference in the time passage of the same food / beverage, ie, the difference of the food-and-drink impression information 3 days after and 7 days after egg A is not clearly distinguished. This is because this distinction is made clear by eating and drinking timing information described later in the fourth embodiment. Therefore, in the second embodiment, it is assumed that the food / drink impression information is used as a search key and the search result is output in a form that does not take such differences into consideration.

実施例3の第一のデータベースは、飲食者属性情報をさらに格納する。そのため、「30代の男性」の「好む」味の味覚データの数値検索などを行うことが可能である。そして、やはり同じ「飲食感想情報」及び「飲食者属性情報」を格納する実施例6との違いは、「生産履歴時間の関数」の格納の有無に応じて、検索結果などに味覚データの経時変化が反映されるか否か、である。   The first database according to the third embodiment further stores restaurant attribute information. Therefore, it is possible to perform a numerical search of taste data of “preferred” tastes of “male in their 30s”. Also, the difference from the sixth embodiment that stores the same “food eating impression information” and “eating and drinking attribute information” is that, according to whether or not the “function of production history time” is stored, the search result or the like is stored over time. Whether changes are reflected.

実施例4の第一のデータベースは、飲食タイミング情報をさらに格納する。上述のとおり、このデータベースでは、例えば「3日後の卵Aの飲食感想情報」と「7日後の卵Aの飲食感想情報」とを明確に区別することが可能である。つまり検索結果や検索キーに関してこの飲食タイミングの違いを区別することができることを特徴の一つとしている。   The 1st database of Example 4 further stores eating and drinking timing information. As described above, in this database, it is possible to clearly distinguish, for example, “eating and drinking impression information of egg A after 3 days” and “eating and drinking impression information of egg A after 7 days”. That is, one of the features is that the difference in the eating and drinking timing can be distinguished with respect to the search result and the search key.

≪実施例1≫   Example 1

<概要>     <Overview>

図1に示すのは、本実施例の第一のデータベースを利用した情報提供サービスの概念の一例を説明するための図である。この図にあるように、まず、消費者が以前に購入した卵を前にして、その卵がまだ食べられる味をキープしているのか悩んでいる(1)。ここでこの消費者は、卵に予め貼り付けられている二次元バーコードを携帯電話で撮影し、バーコードに含まれる情報を携帯電話に読み込む。すると、そのバーコード情報からこの卵は「○×養鶏場」で「11月10日」に採取された、という情報が携帯電話に取得される。また、携帯電話の内蔵カレンダーから現在の日時「11月17日」という情報も合わせて取得される(2)。また、消費者は卵を保管していた冷蔵庫内の温度など、卵の保管状態に関する情報も合わせて携帯電話に入力し、これらの情報をネットワークを介して本実施例の第一のデータベースに対して送信する(3)。第一のデータベースでは、送信された情報に基づいて、自身に格納された味の経時変化の関数などの情報を参照し、「○×養鶏場で採取され、7日経過した卵の味覚データは、『酸味が120』で『旨味が79』です。この味に類似の味は、あなたが10月20日に食べた卵です・・・」などの情報を生成する。そしてその生成情報が消費者の携帯電話に対して送信され表示される(4)。   FIG. 1 is a diagram for explaining an example of the concept of the information providing service using the first database according to the present embodiment. As shown in this figure, the consumer is worried about whether the eggs are still eaten in front of the previously purchased eggs (1). Here, the consumer takes a two-dimensional barcode attached to the egg in advance with a mobile phone, and reads the information contained in the barcode into the mobile phone. Then, from the barcode information, information that this egg was collected on “November 10” at “◯ × chicken farm” is acquired by the mobile phone. Further, information on the current date “November 17” is also acquired from the built-in calendar of the mobile phone (2). In addition, the consumer also inputs information on the storage state of the egg, such as the temperature in the refrigerator where the egg was stored, into the mobile phone, and this information is stored in the first database of this embodiment via the network. (3). In the first database, based on the transmitted information, reference is made to information such as a function of the temporal change of taste stored in itself, and “Taste data of eggs collected at a poultry farm and passed 7 days is , “Sour taste is 120” and “Umami is 79.” A taste similar to this taste is the egg you ate on October 20th… ”. The generated information is transmitted to the consumer's mobile phone and displayed (4).

このようにして本実施例の第一のデータベースによって、消費者は飲食物の例えば現在時間における味のデータと言う具合に時間によって変化した味のデータを知ることができるようになる。   In this way, the first database of the present embodiment enables the consumer to know the taste data that has changed over time, such as taste data at the current time of food and drink.

また、後述するように、経時変化後の味覚の数値データが分かることで、例えば消費者自身が以前経験した際の味の数値データと照し合わせ、自分なりの品質保持期限を知ることもできる。したがって従来の画一的な品質保持期限のみならず、自分の味覚に合わせた自分だけの品質保持期限を飲食物ごとなどに設定することも可能になる。   In addition, as will be described later, by knowing the numerical data of the taste after change over time, for example, it is possible to know the own quality retention period by comparing with the numerical data of the taste experienced by the consumer before. . Therefore, it is possible to set not only a conventional uniform quality retention period but also a quality retention period only for oneself according to one's taste for each food and drink.

<構成>     <Configuration>

図2に示すのは、本実施例の第一のデータベースにおける機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例の「第一のデータベース」(0200)は、「第一格納部」(0201)と、「第一検索情報入力部」(0202)と、「第一検索部」(0203)と、を有する。   FIG. 2 shows an example of functional blocks in the first database of this embodiment. As shown in this figure, the “first database” (0200) of this embodiment includes a “first storage unit” (0201), a “first search information input unit” (0202), and a “first search”. Part "(0203).

なお、以下に記載する本データベースの機能ブロックは、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの両方として実現され得る。具体的には、コンピュータを利用するものであれば、CPUやメモリ、バス、ハードディスクドライブ、CD−ROMやDVD−ROMなどのメディア読取ドライブ、各種通信や印刷機器用の送受信ポート、インターフェースや入力デバイス、その他の周辺装置などのハードウェア構成部や、それらハードウェアを制御するためのドライバプログラムやその他アプリケーションプログラムなどが挙げられる。   Note that the functional blocks of the database described below can be realized as hardware, software, or both hardware and software. Specifically, if a computer is used, a CPU, a memory, a bus, a hard disk drive, a media reading drive such as a CD-ROM or DVD-ROM, a transmission / reception port for various communication or printing equipment, an interface or an input device And hardware configuration units such as other peripheral devices, driver programs for controlling the hardware, and other application programs.

具体的には、メモリ上に展開されたプログラムを順次実行することで、メモリ上のデータや、インターフェースを介して入力されるデータの加工、蓄積、出力などにより各部の機能が実現される。   Specifically, the functions of the respective units are realized by sequentially executing the programs developed on the memory, by processing, storing, and outputting data on the memory and data input through the interface.

また、この発明は装置またはシステムとして実現できるのみでなく、方法としても実現可能である。また、このような発明の一部をソフトウェアとして構成することができることもできる。さらに、そのようなソフトウェアをコンピュータに実行させるために用いるソフトウェア製品、及び同製品を記録媒体に固定した記録媒体も、当然にこの発明の技術的な範囲に含まれる(本明細書の全体を通じて同様である)。   Further, the present invention can be realized not only as an apparatus or a system but also as a method. In addition, a part of the invention can be configured as software. Furthermore, a software product used for causing a computer to execute such software and a recording medium in which the product is fixed to a recording medium are naturally included in the technical scope of the present invention (the same applies throughout the present specification). Is).

また、本発明のデータベースは、インターネット上のサーバ内に組み込まれ、インターネットを通して後述する第一検索情報が入力され、検索を行い、その検索結果をクライアントに対して返信する実施の形態が挙げられる。あるいはスタンドアローンのデータベースとしてクライアント端末に組み込まれ、入力デバイスを利用して入力された第一検索情報に基づいて検索を行う実施の形態であっても良い。もちろん、スタンドアローンのデータベースであっても後述する第一格納部に格納される情報は、ネットワーク等を通じて最新の情報に更新される構成などであっても良い。   In addition, the database of the present invention is incorporated in a server on the Internet, and first search information (to be described later) is input through the Internet, a search is performed, and the search result is returned to the client. Alternatively, it may be an embodiment that is incorporated in a client terminal as a stand-alone database and performs a search based on first search information input using an input device. Of course, even if it is a stand-alone database, the information stored in the first storage unit to be described later may be updated to the latest information through a network or the like.

「第一格納部」(0201)は、飲食物の味覚データを、その飲食物識別子と、その飲食物の生産履歴時間の関数として格納する機能を有する。「味覚データ」とは、味を表す情報であり、例えば人間の舌の味細胞を模した脂質高分子膜の味覚センサを利用した味覚センシング装置によって測定された甘味、塩味、旨味、酸味、苦味(食物系、薬物系、にがり系)、などが数値化されたデータが挙げられる。あるいは塩化カリウムや酒石酸などで生成された基準液を利用して前述の味覚センシング装置によって測定される後味に相当する測定値も挙げられる。また、その他の味覚データの一例として、糖度、アルコール度数、水素イオン指数、または導電率などの測定値も挙げられる。   The “first storage unit” (0201) has a function of storing taste data of food and drink as a function of the food and drink identifier and the production history time of the food and drink. “Taste data” is information representing taste, for example, sweet taste, salty taste, umami taste, sour taste, bitter taste measured by a taste sensing device using a taste sensor of a lipid polymer film that imitates taste cells of the human tongue. (Food-based, drug-based, bittern-based) and the like are numerically represented. Or the measurement value corresponded to the aftertaste measured with the above-mentioned taste sensing device using the standard solution generated with potassium chloride, tartaric acid, etc. is also mentioned. Other examples of taste data include measured values such as sugar content, alcohol content, hydrogen ion index, or conductivity.

「飲食物識別子」とは、飲食物の製品名称や品種名、その種類ごとに割り当てられた識別用の数字や記号などが挙げられる。また、飲食物識別子は、階層的な識別子であっても構わない。階層的とは、例えば飲食物識別子の「茶類」には、その下に「日本茶」、「中国茶」、「外国茶」という飲食物識別子があり、またさらにその下に「静岡茶」や「ジャスミン茶」、「アッサム紅茶」など品種を示す飲食物識別子が存在する、という具合である。   The “food / drink identifier” includes a product name or product name of food / beverage, an identification number or a symbol assigned to each type. The food and drink identifier may be a hierarchical identifier. Hierarchical means, for example, that “tea” in the food and drink identifier has food and drink identifiers “Japanese tea”, “Chinese tea” and “foreign tea” below it, and further below “Shizuoka tea”. Or “jasmine tea”, “Assam tea”, and the like, there are food and drink identifiers indicating varieties.

「生産履歴時間」とは、飲食物の生産、製造、加工、流通などに関する時間を示す情報をいい、例えばワインやジュース、パンなど製造品であればその製造日や製造時刻が挙げられる。また、卵や米などであればその生産日や採取日、食肉などであればその加工日、あるいはそれら飲食物の出荷日や納入日など、飲食物の製造や生産、流通の起点となる時刻が挙げられる。あるいは生産履歴時間のその他の一例として、製造日や生産日などから出荷や購入までに経過した時間や出荷日や納入日を含めた流通にかかった時間など、飲食物に関する経過時間も挙げられる。   “Production history time” refers to information indicating the time relating to the production, manufacture, processing, distribution, etc. of food and drink. For example, in the case of a manufactured product such as wine, juice, bread, the date of manufacture and the time of manufacture are listed. In addition, the date of production, production, and distribution of food and drink, such as the date of production and collection for eggs and rice, the date of processing for meat and the like, and the date of shipment and delivery of such food and drink Is mentioned. Alternatively, other examples of production history time include elapsed time relating to food and drink, such as the time elapsed from the date of manufacture and date of production to the time of shipment and purchase, and the time taken for distribution including the date of shipment and delivery date.

「生産履歴時間に関する関数」とは、上記生産履歴時間を変数として味覚データを表す関数である。この関数は、所定の数式f(x)によって表現される関数が挙げられる。例えば、一般的に飲食物は時間の経過によって味が劣化していく。あるいは逆にワインなどの高級アルコール類や、納豆や鮒鮨などの発酵商品などは時間の経過に応じてそのおいしさが増すの飲食物もある。当然このような味の変化は味覚データの変化ということで数値化して測定可能であり、したがって、生産履歴時間と酸味や苦味などの味覚データとを変数とする関数として表現することができる。   The “function related to production history time” is a function that represents taste data using the production history time as a variable. An example of this function is a function expressed by a predetermined mathematical expression f (x). For example, the taste of food and drink generally deteriorates over time. Or conversely, there are some foods and drinks that taste higher with time, such as higher alcohols such as wine and fermented products such as natto and koji. Naturally, such a change in taste can be measured numerically because it is a change in taste data. Therefore, it can be expressed as a function having production history time and taste data such as acidity and bitterness as variables.

なお、その際の関数は、例えば、スプライン関数やラグランジュ関数、あるいはB−スプライン関数などで表現する方法が挙げられる。また、その関数は、生産履歴時間とその時間における味覚データとを関連付け保持しているテーブルで表現される関数であっても良い。   The function at that time may be expressed by, for example, a spline function, a Lagrangian function, or a B-spline function. The function may be a function represented by a table that holds the production history time and the taste data at that time in association with each other.

図3に示すのは、生産履歴時間に関する関数の一例を説明するための図である。この図にあるように、例えば味覚センシング装置によるある卵のブランドAの旨味と酸味の測定値は、採取時からの経過時間を変数とした関数としてそれぞれ表すことができる。もちろん、苦味や塩味、甘味などについても同様に味覚センシング装置による測定値や含有糖度値の変化などとして同様に表せる。   FIG. 3 is a diagram for explaining an example of a function related to production history time. As shown in this figure, for example, the measured value of the taste and sourness of an egg brand A by a taste sensing device can be expressed as a function with the elapsed time from the time of collection as a variable. Of course, bitterness, salty taste, sweetness, and the like can be similarly expressed as changes in the measured value or sugar content value of the taste sensing device.

図4に示すのは、卵のブランドAを飲食物識別子として第一格納部に格納されているデータの一例を表す概念図である。この図にあるように、例えば卵Aの旨味に関して関数αAが関連付けられ、酸味に関しては関数αBが関連付けて格納されている。このように、味覚データの変化を表す関数がこの第一格納部に関連付けて格納されていることで、現在時間における味覚データなどの時間経過に応じた味覚データを知ることが可能になる。   FIG. 4 is a conceptual diagram illustrating an example of data stored in the first storage unit using the egg brand A as a food and drink identifier. As shown in this figure, for example, the function αA is associated with the umami of the egg A, and the function αB is associated with the sourness and stored. As described above, since the function representing the change of the taste data is stored in association with the first storage unit, it becomes possible to know the taste data corresponding to the passage of time such as the taste data at the current time.

なお、この生産履歴時間の関数は、さらにその飲食物の保管に関する情報と関連付けて格納されていることが望ましい。保管に関する情報とは、例えば保管場所の温度や湿度、日光照射量などの情報が挙げられる。なぜならば、例えば常温保管された卵は冷蔵庫で保管された卵に比べ腐りやすい、すなわち味の劣化速度が速い、と言う具合に、味覚データの経時変化は保管状況に応じて変わるのが一般的だからである。このように、保管に関する情報と生産履歴時間の関数とが関連付けられていることで、保管状況の違いに応じた味覚データの変化の情報を検索することも可能になる。   The function of the production history time is preferably stored in association with information related to storage of the food and drink. Examples of the information related to storage include information such as the temperature and humidity of the storage location and the amount of sunlight irradiated. This is because, for example, eggs stored at room temperature are more likely to rot than eggs stored in the refrigerator, that is, the rate of deterioration of taste is high, and the change in taste data over time generally changes depending on the storage conditions. That's why. As described above, information related to storage and the function of production history time are associated with each other, so that it is also possible to search for information on changes in taste data according to differences in storage status.

もちろん、生鮮食品ならば一般家庭の典型的な冷蔵庫や冷凍庫、米であれば一般的なキッチン、あるいはワインならば一般的なワインセラーと言う具合に、飲食物に応じて保管場所を想定し、その想定保管場所の典型的な保管状態に合わせた生産履歴時間の関数を格納することで、上記生産履歴時間の関数を保管に関する情報と関連付けることを省略した構成としても構わない。   Of course, for fresh foods, typical refrigerators and freezers for general households, for general kitchens for rice, and for general wine cellars for wine, assuming storage locations according to food and drink, By storing a function of the production history time according to a typical storage state of the assumed storage location, it is possible to omit the association of the function of the production history time with the information related to storage.

「第一検索情報入力部」(0202)は、第一検索情報を入力する機能を有する。「第一検索情報」とは、飲食物識別子と、生産履歴時間とを関連付けたキーを含む検索情報を言う。この第一検索情報は、例えば、飲食物識別子として「検索したい飲食物名(あるいはその飲食物に付されたコード)」、生産履歴時間として、例えば「製造日や製造時刻」などや「流通にかかった時間」などの飲食物に関する経過時間などが挙げられる。あるいは入力される生産履歴時間としては、例えば、飲食物の食べ頃の時期を知るために未来や過去の時間が入力されても構わない。   The “first search information input unit” (0202) has a function of inputting the first search information. “First search information” refers to search information including a key that associates a food and drink identifier with a production history time. This first search information includes, for example, “food name to be searched (or a code attached to the food)” as a food identifier, and “history of production date and time” as a production history time, Elapsed time related to food and drink such as “time taken”. Alternatively, as the input production history time, for example, the future or past time may be input in order to know the time when eating food and drink.

なお、これらの情報は検索を行いたい者によってキーボードなどの入力デバイスを利用して入力されても良い。あるいは例えば上記情報を示す二次元バーコードなどが該当する飲食物やパッケージに添付されており、読取デバイスでその二次元バーコードなどが読み取られることで入力する方法も挙げられる。   These pieces of information may be input by a person who wants to search using an input device such as a keyboard. Alternatively, for example, there is a method in which a two-dimensional barcode indicating the above information is attached to the corresponding food or drink and the package is input by reading the two-dimensional barcode with a reading device.

「第一検索部」(0203)は、第一検索情報入力部(0202)に入力された第一検索情報に基づいて第一格納部(0201)を検索する機能を有する。なお、この第一検索部における検索は、味覚データを第一検索情報に含んで検索を行う場合、その味覚データに同一の味覚データを検索するのみならず、所定の範囲で近似の値を取る味覚データに関しての検索も含むものとする。なお、「第一検索情報に味覚データが含まれる」には、第一検索情報として入力されるのは飲食物識別子だけであるが、第一検索部での検索としてはその飲食物識別子を検索キーとして第一格納部の味覚データが検索され、その味覚データを検索キーとして別の飲食物識別子の検索を行う場合なども含むものとする。   The “first search unit” (0203) has a function of searching the first storage unit (0201) based on the first search information input to the first search information input unit (0202). The search in the first search unit includes not only searching for the same taste data in the taste data but also taking an approximate value in a predetermined range when the taste data is included in the first search information. It also includes a search for taste data. In addition, in the “first search information includes taste data”, only the food and beverage identifier is input as the first search information, but as the search in the first search unit, the food and beverage identifier is searched. It also includes the case where the taste data in the first storage unit is searched as a key, and a search for another food and drink identifier is performed using the taste data as a search key.

ここで、第一検索部での検索について具体例を挙げながら以下説明する。まず前述のように、例えば飲食物Aのパッケージに添付された二次元バーコードを読み取り、第一検索情報として「卵A」という飲食物識別子と、生産履歴時間として「採取日:11月10日」という情報が第一検索情報入力部に入力される。また、二次元バーコードの読取端末の内蔵時計から生産履歴時間として「現在日:11月17日」という情報も取得される。すると、この第一検索部では、第一格納部を検索し、該当する飲食物識別子で識別される「卵A」の旨味や酸味などの生産履歴時間に関する関数αAや関数αBが取得される。そして、これら関数αAやαBは、経過時間の関数であるので、第一検索情報の「採取日:11月10日」と「現在日:11月17日」から導き出されるこの卵Aの採取日からの経過時間「7(日)」という情報からこの「卵A」の現時点での旨味や酸味などの味覚データが算出される。   Here, the search in the first search unit will be described below with a specific example. First, as described above, for example, a two-dimensional barcode attached to a package of food and drink A is read, and a food and drink identifier “egg A” as first search information and a production history time “collection date: November 10th” Is input to the first search information input unit. In addition, information “current date: November 17” is also acquired as the production history time from the internal clock of the two-dimensional barcode reading terminal. Then, in this first search unit, the first storage unit is searched, and a function αA and a function αB related to production history time such as umami and sourness of “egg A” identified by the corresponding food identifier are acquired. Since these functions αA and αB are functions of elapsed time, the collection date of this egg A derived from “collection date: November 10” and “current date: November 17” of the first search information. Taste data such as the current taste and sourness of the “egg A” is calculated from the information “elapsed time“ 7 (days) ”.

図5に示すのは、上記のよう関数に基づいて算出された検索結果の表示画面の一例を表す図である。この図にあるように、第一検索部で検索された現時点での卵Aの味覚データを検索結果として、例えば「酸味:120、旨味:79」と言う具合に消費者の携帯端末に出力、表示する。また図にあるように、過去の検索結果の蓄積データから、この味覚データの数値に近い値を示す飲食物の情報を表示しても良い。それによって消費者はより明確にその卵の現時点での味を実感することができる。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a display screen of the search result calculated based on the function as described above. As shown in this figure, the taste data of the egg A at the current time searched by the first search unit is output as a search result to the consumer's mobile terminal, for example, “acidity: 120, umami: 79”, indicate. Moreover, as shown in the figure, food and drink information indicating a value close to the numerical value of the taste data may be displayed from the accumulated data of past search results. This gives consumers a clearer sense of the current taste of the egg.

その他の第一検索部の検索として、このような現時点での味覚データの検索のほかに、第一検索情報として「卵A」とその採取日「11月10日」とともに「現時点よりも先、又は前の時間」が入力されても良い。そして、その未来、又は過去の時点での卵Aの味覚データが関数αAとαBにより算出され、検索結果として出力されても良い。   In addition to the search of taste data at the present time as the search of the other first search unit, the first search information includes “egg A” and its collection date “November 10”, “before the current time, Or, “previous time” may be input. Then, the taste data of the egg A at the future or in the past may be calculated by the functions αA and αB and output as a search result.

また、第一検索情報として「卵A」とその採取日「11月10日」とともに、消費者が過去の経験から好む味覚データの各数値が入力されても良い。そして、第一検索部において関数αAやαBなどを利用してその入力された味覚データとなる日時(卵Aの採取日からの経過日)が検索されても良い。このような検索を行うことで消費者は飲食物の食べ頃となる時期を知ることも可能になる。   Moreover, each numerical value of the taste data that the consumer likes from the past experience may be inputted together with “egg A” and its collection date “November 10” as the first search information. Then, the date and time (elapsed date from the date of collection of the egg A) may be searched using the functions αA and αB in the first search unit. By performing such a search, the consumer can also know when it is time to eat food and drink.

以上のように、本実施例の第一のデータベースによって、消費者は現時点や未来、あるいは過去の時点での飲食物の味覚データを容易に知ることができるようになる。また、それを利用することで例えば飲食物の食べ頃の時期などを知ることもできる。   As described above, the first database according to the present embodiment enables the consumer to easily know the taste data of food and drink at the present time, the future, or the past time. In addition, by using it, for example, it is possible to know when to eat food and drink.

また、このように経時変化する味覚データの数値を検索することができるので、例えば従来の画一化された品質保持期限ではなく自分だけの品質保持期限を設定することも可能になる。すなわち、例えば過去の経験から銘柄Aの卵についてユーザーαは「1週間」を自分にとっての卵Aの品質保持期限と考え、その旨の情報をデータベースに登録する。すると、別の銘柄の卵Bの飲食物識別子が第一検索情報として入力されることで、本データベースによって卵Aおよび卵Bの経時変化後の数値データの比較が行われ、卵Bのユーザーαにとっての品質保持期限が提案される、また自動で品質保持期限のチェックが行えるという具合である。   In addition, since the numerical value of the taste data that changes with time can be searched in this way, it is possible to set a quality retention period of your own rather than the conventional standardized quality retention period. That is, for example, based on past experience, the user α considers “one week” as the quality retention period of the egg A for itself for the brand A egg, and registers information to that effect in the database. Then, by inputting the food and drink identifier of another brand of egg B as the first search information, the database compares the numerical data of the egg A and the egg B after aging, and the user α of the egg B A quality retention period is proposed, and the quality retention period can be automatically checked.

また、味覚のうち「酸味」は食べ物の腐敗度を表すことが多い。そこで、飲食物ごとにその腐敗時の味覚データの酸味値を登録しておき、衛生上の危害が発生するおそれがないと認められる期限の管理を、本実施例のデータベースを利用して行っても良い。   Of the tastes, “acidity” often represents the degree of spoilage of food. Therefore, by registering the acidity value of the taste data at the time of corruption for each food and drink, and managing the time limit that is recognized as being free from the risk of sanitary harm, use the database of this embodiment. Also good.

なお上記実施例では飲食物の最終消費者による利用を例にとり説明したが、本実施例のデータベースは企業などにより以下のような利用を行うことも可能である。すなわち、インターネット上のサーバに組み込まれた本実施例のデータベースにて生産履歴時間に関する関数と関連付けた味覚データを一元管理することで、小売店では飲食物の品質保持期限などを個別に管理することなく、その都度データベースに問い合わせることで飲食物の最適な品質保持期限を適宜知ることが可能になる。したがって、商品の最適な入れ替えサイクルの立案なども容易になる。また、従来は勘や経験で設定していた時間経過による値引きの代わりに、本実施例のデータベースを利用して、変化した味覚に応じた値段設定という新たな商取引形態を提案することも可能になる。   In the above embodiment, the use of food and drink by the final consumer has been described as an example. However, the database of this embodiment can be used as follows by a company or the like. That is, the taste data associated with the function relating to the production history time is centrally managed in the database of the present embodiment incorporated in the server on the Internet, and the quality retention period of the food and drink is individually managed in the retail store. Instead, it is possible to know the optimum quality retention period of food and drink as appropriate by making an inquiry to the database each time. Therefore, it is easy to plan an optimal replacement cycle for the product. It is also possible to propose a new form of commercial transaction that uses the database of this embodiment to set prices according to the changed taste, instead of discounting over time that was previously set by intuition and experience. Become.

また、製造や物流、小売り、および最終消費者のそれぞれの拠点において味覚センシング装置で味覚データを測定し、本実施例のデータベースの検索結果と比較することで、その飲食物の品質管理を行うことも可能になる。具体的には、まず、製造工場にて製造された飲食物の味覚データを測定し、ICタグなどにその情報を書き込む。そして一定の品質管理の元、製造工場から物流拠点となる倉庫に飲食物が時間を掛けて搬送される。搬送された際、そこで再度味覚センシング装置による味覚データの測定を行う。ここで測定された味覚データと、ICタグの情報に基づいて本データベースを参照し搬送の時間経過に応じて関数により算出された数値とを比較する。その比較により、もし想定値以上に味覚データの数値が味の劣化を示していたら運搬時の品質管理に問題がある、と推定することができる。また、同様に物流拠点から小売り店舗、また小売り店舗から最終消費者の搬送に際しても同様に味覚データの測定を行い、データベースの検索結果との比較を行うことで、それぞれの搬送シーンにおける品質管理を行う、という具合である。このように物流の過程で想定以上に味が劣化していないかを判断し、飲食物の運搬経路ごとに品質管理のレベルなどを確認することができる。   In addition, the taste data is measured by the taste sensing device at each base of manufacturing, logistics, retail, and final consumer, and the quality of the food and drink is controlled by comparing with the database search results of this embodiment. Will also be possible. Specifically, first, taste data of food and drink manufactured at a manufacturing factory is measured, and the information is written in an IC tag or the like. Under certain quality control, food and drink are transported over time from the manufacturing factory to the warehouse serving as the distribution base. When transported, the taste data is again measured by the taste sensing device. The taste data measured here is compared with the numerical value calculated by the function according to the passage of time with reference to this database based on the information of the IC tag. From the comparison, it can be estimated that there is a problem in quality control during transportation if the numerical value of the taste data shows a deterioration in taste more than expected. Similarly, when transporting final consumers from a distribution base to a retail store or from a retail store, the taste data is similarly measured and compared with the search results in the database, so that quality control in each transport scene can be performed. To do it. In this way, it is possible to determine whether the taste has deteriorated more than expected in the course of physical distribution, and to confirm the level of quality control for each food and beverage transportation route.

<処理の流れ>     <Process flow>

図6に示すのは本実施例のデータベースにおける処理の流れの一例を表すフローチャートである。この図にあるように、まず、飲食物識別子と、生産履歴時間とを関連付けたキーを含む第一検索情報が入力される(ステップS0601)。次に、前記ステップS0601で入力された第一検索情報に基づいて、予め飲食物識別子と、その飲食物の生産履歴時間の関数として格納された飲食物の味覚データを検索する(ステップS0602)。最後に、前記ステップS0602での検索結果を、例えば消費者の端末のディスプレイなどに出力、表示する。   FIG. 6 is a flowchart showing an example of the processing flow in the database of this embodiment. As shown in this figure, first, first search information including a key that associates a food and drink identifier with a production history time is input (step S0601). Next, based on the first search information input in step S0601, the food and beverage taste data stored in advance as a function of the food and drink identifier and the production history time of the food and drink are searched (step S0602). Finally, the search result in step S0602 is output and displayed on the display of the consumer terminal, for example.

<効果の簡単な説明>     <Brief description of effect>

以上のように、本実施例の第一のデータベースによって、消費者は現時点や未来、過去における飲食物の味覚データを容易に知ることができるようになる。また、飲食物の食べ頃の時期などを知ることもできる。また、自分だけの品質保持期限の設定、管理を行うこともできる。   As described above, the first database according to the present embodiment makes it possible for the consumer to easily know the taste data of food and drink at the present, future, and past. You can also know when to eat and drink. You can also set and manage your own quality retention period.

また、飲食物の製造、生産企業や小売店や流通業者などにとっても、インターネット上のサーバに組み込まれた本実施例のデータベースにて生産履歴時間に関する関数と関連付けた味覚データを一元管理することで飲食物の最適な品質保持期限を知ることが可能になり、商品の最適な入れ替えサイクルの立案なども容易になる。また、流通時における品質管理なども可能になる。   In addition, for food and beverage manufacturing, production companies, retail stores, distributors, etc., by centrally managing taste data associated with functions related to production history time in the database of this embodiment incorporated in a server on the Internet. It becomes possible to know the optimal quality retention period of food and drink, and it becomes easy to plan an optimal replacement cycle for products. In addition, quality control during distribution is possible.

≪実施例2≫   << Example 2 >>

<概要>     <Overview>

本実施例は、実施例1の第一のデータベースを基本として、さらに前記飲食物識別子と関連付けて、その飲食物に対する「おいしい」、「苦い」、「好き」、「嫌い」などの飲食感想情報を格納する第二格納部を有することを特徴とする。このように、前述の第一のデータベースに飲食感想情報が同時に格納されることにより、例えば、経時変化によって卵が最も「おいしい」と思える味になる時間、すなわち食べ頃の時間の検索なども実施例1と比較してさらに容易に可能となる。   The present embodiment is based on the first database of the first embodiment, and is further associated with the food and drink identifier, and the food and drink impression information such as “delicious”, “bitter”, “like”, and “dislike” for the food and drink It has the 2nd storage part which stores. As described above, the food and drink impression information is stored in the first database at the same time, so that, for example, searching for the time when the egg is considered to be the most “delicious” due to changes over time, that is, the time when eating is performed, etc. Compared with 1, it becomes possible more easily.

<構成>     <Configuration>

図7に示すのは、本実施例の第一のデータベースにおける機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例の「第一のデータベース」(0700)は、実施例1を基本として、「第一格納部」(0701)と、「第一検索情報入力部」(0702)と、「第一検索部」(0703)と、を有する。なお、この「第一格納部」と「第一検索情報入力部」と「第一検索部」は実施例1で記載済みであるので、その説明は省略する。   FIG. 7 shows an example of functional blocks in the first database of this embodiment. As shown in this figure, the “first database” (0700) of the present embodiment is based on the first embodiment, with “first storage section” (0701) and “first search information input section” (0702). ) And “first search unit” (0703). Since the “first storage unit”, “first search information input unit”, and “first search unit” have already been described in the first embodiment, the description thereof will be omitted.

そして特徴点として、「第二格納部」(0704)と、「第二検索情報入力部」(0705)と、「第二検索部」(0706)と、を有する。   As feature points, a “second storage unit” (0704), a “second search information input unit” (0705), and a “second search unit” (0706) are included.

「第二格納部」(0704)は、前記飲食物識別子と関連付けて、その飲食物の飲食感想情報を格納する機能を有する。「飲食感想情報」とは、その飲食物識別子で識別される飲食物に対して抱く味についての感想をいい、例えば「美味しい」、「まずい」、「苦い」、「苦すぎる」、「甘い」、「好き」、「嫌い」「ちょうどいい辛さ/すごく辛い」、「美味しい/美味しくない」、「牛肉に合う」、「昔の給食で飲んだ味」、「舌がひりひりする」などの情報が挙げられる。あるいは、例えばワインなどで利用されるような「新春の草原に吹く風のような味」という具合の感想なども含まれていて良い。   The “second storage unit” (0704) has a function of storing food and drink impression information of the food and drink in association with the food and drink identifier. “Food and drink impression information” refers to impressions about the taste of food and drink identified by the food and drink identifier, such as “delicious”, “bad”, “bitter”, “too bitter”, and “sweet”. , “Like”, “dislike”, “just right spicy / very spicy”, “delicious / delicious”, “fits beef”, “taste from old school lunches”, “tongue tingling” Is mentioned. Alternatively, for example, an impression such as “taste like wind blowing in the grassland of New Year” used in wine or the like may be included.

図8は、第一格納部と第二格納部での情報の格納の様子を一例を表す概念図である。この図にあるように第一格納部において飲食物識別子と生産履歴時間の関数とが関連付けて格納され、第二格納部において飲食物識別子と飲食感想情報とが関連付けて格納されている。そして、両格納部は飲食物識別子をプライマリキーとしてリレーショナルデータベースを構成している。もちろん、第一格納部と第二格納部はこのようなリレーショナルデータベースの構成をとる他に、第二格納部が第一格納部に包含されるような構成であっても構わない。   FIG. 8 is a conceptual diagram illustrating an example of how information is stored in the first storage unit and the second storage unit. As shown in this figure, the food and drink identifier and the function of production history time are stored in association with each other in the first storage unit, and the food and drink identifier and food and drink impression information are stored in association with each other in the second storage unit. And both storage parts comprise the relational database by using the food and drink identifier as a primary key. Of course, the first storage unit and the second storage unit may have such a relational database configuration, and the second storage unit may be included in the first storage unit.

なお、この飲食感想情報は、例えばユーザーの識別情報と関連付けて格納しても良い。すなわち個人別の飲食感想情報を格納する、ということである。例えばコーヒーの銘柄Aに対して、予め検索ユーザーαが「美味しい」という飲食感想情報を自身のユーザー識別情報とともに登録、格納しておく。そして検索の際には、その登録情報から検索ユーザーαが美味しいと感じるコーヒーの銘柄Aの味覚データに基づいて、コーヒーの銘柄Bがその味覚データの近似となるのは出荷から3日目、という具合の検索を行うことが可能になる。   In addition, this food / beverage impression information may be stored in association with user identification information, for example. That is, it stores personalized food and beverage impression information. For example, for the coffee brand A, food impression information that the search user α is “delicious” is registered and stored together with the user identification information of the user. At the time of search, based on the taste data of the coffee brand A that the search user α feels delicious from the registered information, it is said that the coffee brand B approximates the taste data on the third day after shipment. It becomes possible to search for conditions.

あるいは、飲食感想情報はアンケートなどで得られた一般化された意見として格納されても良い。それにより、例えば一般的に「美味しい」といわれているコーヒーの銘柄Aの3日後の味覚データ、という具合の検索を行うことが可能になる。   Or the eating and drinking impression information may be stored as a generalized opinion obtained by a questionnaire or the like. Accordingly, for example, it is possible to perform a search such as taste data after 3 days of a brand A of coffee, which is generally said to be “delicious”.

なお、この飲食感想情報の収集方法は、ユーザー個別の飲食感想情報であれば、例えば予めユーザー登録などでユーザーの登録者情報の中に含めて入力してもらうことで収集する方法が挙げられる。または、一般的な飲食感想情報を収集するのであれば、例えば発売前の飲食物の試食イベントやマーケティング、実際の飲食物の購入者に対するアンケートなどを利用して収集する方法が挙げられる。あるいは、本実施例のデータベースを利用した検索の都度などに、ユーザーに飲食感想情報を入力してもらい蓄積していく方法も挙げられる。   In addition, if the collection method of this food / drink impression information is individual user's food / drink impression information, the method of collecting by including in user's registrant information beforehand by user registration etc. will be mentioned, for example. Or if general food-and-drink impression information is collected, the method of collecting using the questionnaire with respect to the tasting event and marketing of food / beverage before sale, the actual food / beverage purchaser, etc. will be mentioned, for example. Alternatively, there may be mentioned a method in which the user inputs and accumulates food and drink impression information each time a search is performed using the database of the present embodiment.

このように飲食感想情報が格納されていることで、味覚データの数値だけでは判断しづらい飲食物の味を、比較的容易に判断可能な飲食感想情報に置き換えて検索することも可能になる。   By storing the food and beverage impression information in this way, it is possible to search by replacing the taste of food and beverage that is difficult to judge only by the numerical value of the taste data with food and beverage impression information that can be determined relatively easily.

「第二検索情報入力部」(0705)は、飲食物識別子を含む第二検索情報を入力する機能を有する。もちろん、第二検索情報は飲食物識別子以外に、飲食感想情報を含んでいても構わない。それにより、飲食物に対する検索ユーザーの感想やあるいは一般化された感想に基づいた検索を行うこともできる。   The “second search information input unit” (0705) has a function of inputting second search information including a food and drink identifier. Of course, the second search information may include food and drink impression information in addition to the food and drink identifier. Thereby, the search based on the impression of the search user with respect to food and drink or the generalized impression can also be performed.

「第二検索部」(0706)は、第二検索情報入力部(0705)に入力された第二検索情報に基づいて第二格納部(0704)を検索する機能を有する。   The “second search unit” (0706) has a function of searching the second storage unit (0704) based on the second search information input to the second search information input unit (0705).

図9に示すのは、本実施例のデータベースを利用した検索結果の一例を説明するための図である。この図の(1)にあるように、例えば第二検索情報として「コーヒーB」が入力され、検索方法として「ユーザー自身が美味しいと思うコーヒーAの味覚データにコーヒーBの味覚データが近似になる日にちの検索」が指定された場合、「(冷蔵庫保存で)3日後」という具合の検索結果が表示される。   FIG. 9 is a diagram for explaining an example of a search result using the database of the present embodiment. As shown in (1) of this figure, for example, “coffee B” is input as the second search information, and “taste data of coffee B is approximated to the taste data of coffee A that the user thinks delicious as a search method. When “date search” is designated, a search result such as “after 3 days (in refrigerator storage)” is displayed.

あるいは、同様に「コーヒーB」が入力され3日後の味覚データを検索するように指定された場合、図の(2)にあるように、アンケートなどで得られたこのコーヒーBの一般的な飲食感想情報である「苦味が強い」とともに、その味覚データの変化が表示される。このように飲食感想情報が格納され検索に利用されることで、経過時間や味覚データの数値といった記憶や判断しにくい要因ではなく、比較的容易に記憶、判断可能な飲食感想情報に置き換えて検索することも可能になる。   Alternatively, when “coffee B” is input and it is specified to search for taste data three days later, as shown in (2) of FIG. Along with the impression information “strong bitterness”, the change in the taste data is displayed. In this way, eating and drinking impression information is stored and used for retrieval, so it is not a factor that makes it difficult to store and judge elapsed time and numerical values of taste data, but is replaced with eating and drinking impression information that can be stored and judged relatively easily. It is also possible to do.

<処理の流れ>     <Process flow>

図10に示すのは本実施例のデータベースにおける処理の流れの一例を表すフローチャートである。この図にあるように、まず、飲食物識別子を含む第二検索情報が入力される(ステップS1001)。次に、前記ステップS1001で入力された第二検索情報に基づいて、予め関連付けて格納された生産履歴時間の関数と飲食物識別子とその飲食物の飲食感想情報を検索する(ステップS1002)。最後に、前記ステップS1002での検索結果を、例えば消費者の端末のディスプレイなどに出力、表示する。   FIG. 10 is a flowchart showing an example of the processing flow in the database of this embodiment. As shown in this figure, first, second search information including a food and drink identifier is input (step S1001). Next, based on the second search information input in step S1001, the function of the production history time, the food identifier, and the food impression information of the food and drink stored in association with each other are searched (step S1002). Finally, the search result in step S1002 is output and displayed on the display of the consumer terminal, for example.

<効果の簡単な説明>     <Brief description of effect>

本実施例のデータベースによって、記憶しにくい経過時間という数値データではなく、ユーザー自身にとって美味しいと感じた銘柄を基準として、その他の銘柄の食べ頃の時期やなどを容易に知ることが可能になる。あるいは、例えば一般的に「美味しい」といわれている銘柄の生産履歴時間の関数に基づく味覚データ、という具合の検索を行うことが可能になる。   With the database of this embodiment, it is possible to easily know when to eat other brands based on brands that the user feels delicious, rather than numerical data such as elapsed time that is difficult to memorize. Alternatively, for example, it is possible to perform a search such as taste data based on a function of production history time of a brand generally called “delicious”.

≪実施例3≫   Example 3

<概要>     <Overview>

本実施例のデータベースは、実施例1のデータベースを基本としたデータベースであり、また実施例2同様に、飲食感想情報を格納している。そしてさらにその飲食感想所有者の出身地や年齢などの属性情報も格納していることを特徴としている。これにより、例えば自分の属性情報をキーとして、同じような食体験で同じような味覚を有すると思われる、自分と同じ属性の者の飲食感想情報の検索などを行うことができるようになる。   The database of the present embodiment is a database based on the database of the first embodiment, and stores food and drink impression information as in the second embodiment. Further, it is also characterized by storing attribute information such as the birthplace and age of the owner of the food and drink impression. Thereby, for example, it becomes possible to search for eating and drinking impression information of a person having the same attribute as that of the person who seems to have the same taste in the same eating experience using the user's own attribute information as a key.

<構成>     <Configuration>

図11に示すのは、本実施例の第一のデータベースにおける機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例の「第一のデータベース」(1100)は、実施例1を基本として、「第一格納部」(1101)と、「第一検索情報入力部」(1102)と、「第一検索部」(1103)と、を有する。なお、この「第一格納部」と「第一検索情報入力部」と「第一検索部」は実施例1で記載済みであるので、その説明は省略する。   FIG. 11 shows an example of functional blocks in the first database of this embodiment. As shown in this figure, the “first database” (1100) of the present embodiment is based on the first embodiment, with “first storage unit” (1101) and “first search information input unit” (1102). ) And “first search unit” (1103). Since the “first storage unit”, “first search information input unit”, and “first search unit” have already been described in the first embodiment, the description thereof will be omitted.

そして特徴点として、「第三格納部」(1104)と、「第三検索情報入力部」(1105)と、「第三検索部」(1106)と、を有する。   As feature points, a “third storage unit” (1104), a “third search information input unit” (1105), and a “third search unit” (1106) are included.

「第三格納部」(1104)は、前記飲食物識別子と関連付けて、その飲食物の飲食感想情報及びその飲食感想所有者の属性情報である飲食者属性情報を格納する機能を有する。なお、飲食感想情報は、実施例2で記載したものと同様であるのでその説明は省略する。   The “third storage unit” (1104) has a function of storing food / drink impression information of the food / drink and the attribute information of the food / drink impression owner in association with the food / drink identifier. In addition, since the eating and drinking impression information is the same as what was described in Example 2, the description is abbreviate | omitted.

「飲食者属性情報」とは、飲食感想情報で示される飲食物の感想の所有者の属性情報をいい、例えばその者の年齢や世代、性別、職業、出身地(地域)や生育地(地域)、現在の居住地(地域)、家族構成、収入や生活レベル、食中毒など過去の食に関する病歴、甘党や辛党など味覚に関する傾向を示す情報、などが挙げられる。   “Eating and drinking attribute information” refers to attribute information of the owner of the impression of the food and drink indicated by the eating and drinking impression information. For example, the age, generation, gender, occupation, birthplace (region) and habitat (region) of the person ), Current residence (region), family structure, income and living level, medical history of past foods such as food poisoning, and information indicating trends related to taste such as sweet and spicy.

このように属性情報を飲食物識別子に関連付けるのは、以下のような理由からである。すなわち、味の感想はその人の居住地域や生育時代に特有の食文化による味の記憶や味に対する慣れなどに左右される。なぜならば、味の感想というものは、舌によって取得された酸味や苦味などの強度の情報を扁桃体などに記憶された自身の食体験の記憶と照合したうえで判断されるからである。例えば給食でよく食べていた記憶があれば安心感を持ち美味しいと感じたり、かつて食あたりを起こした記憶があれば美味しくないと感じたり、と言う具合である。   The reason for associating the attribute information with the food and drink identifier in this way is as follows. In other words, the impression of taste depends on the memory of the taste and the familiarity with the taste due to the food culture peculiar to the person's living area and growing season. This is because the impression of taste is judged after collating the intensity information such as acidity and bitterness acquired by the tongue with the memory of own eating experience stored in the amygdala. For example, if there is a memory that you often eaten at school lunches, you may feel safe and delicious, or if you have a memory that you used to eat, you may feel that it is not delicious.

このように、味の感想は味覚データとして示される数値以上に記憶に左右されるものである。そして、例えば年代ごとに給食は同一の傾向を示すことや、讃岐ではうどんが常食という具合に地域に応じた食文化がある、と言える。したがって年齢や生活地域などの属性情報が近い者や、辛いもの好きなどの味覚傾向の属性情報が近い者の味の感想は似たものになると考えられるからである。   As described above, the impression of the taste depends on the memory more than the numerical value shown as the taste data. And for example, it can be said that school lunches show the same tendency for each age, and that in Uki, there is a food culture according to the region such as udon is a regular meal. Therefore, it is considered that the taste impressions of those who are close to attribute information such as age and living area, and those who are close to taste information such as spicy foods, are similar.

そこで属性情報を検索キーに含めることで、例えば自身が未体験の銘柄などであっても、自身と味の感じ方が似ていると思われる者の感想に基づいた検索を行うことができるようになる。あるいは、自身と同じ属性を有する者が、出荷日から3日経過したコーヒーAについてどのような感想を抱いたか、の検索を行うこともできる。   Therefore, by including attribute information in the search key, for example, even if it is an unexperienced brand, it is possible to perform a search based on the impression of a person who seems to be similar in taste to himself. become. Alternatively, it is possible to perform a search as to what impression a person who has the same attribute as himself has about the coffee A that has passed three days from the shipping date.

「第三検索情報入力部」(1105)は、飲食物識別子を含む第三検索情報を入力する機能を有する。もちろん、第三検索情報は飲食物識別子以外に、飲食感想情報や飲食者属性情報を含んでいても構わない。   The “third search information input unit” (1105) has a function of inputting third search information including a food and drink identifier. Of course, the third search information may include food and drink impression information and restaurant attribute information in addition to the food and drink identifier.

「第三検索部」(1106)は、第三検索情報入力部(1105)に入力された第三検索情報に基づいて第三格納部(1104)を検索する機能を有する。   The “third search unit” (1106) has a function of searching the third storage unit (1104) based on the third search information input to the third search information input unit (1105).

図12に示すのは、本実施例のデータベースによる検索結果の一例を表す図である。この図にあるように、本実施例のデータベースによって、例えば属性情報である「北海道出身」で「20代」の「男性」が、「美味しい」という飲食感想情報を有するコーヒー、という情報を検索キーとして、該当するコーヒーの銘柄やその銘柄の所定時刻における味覚データなどを検索することが可能になる。   FIG. 12 shows an example of a search result by the database of this embodiment. As shown in this figure, by using the database of the present embodiment, for example, the attribute information “Hokkaido native” and “20s” “male” is the coffee that has the food and drink impression information “delicious”. As a result, it becomes possible to search for the corresponding coffee brand, taste data of the brand at a predetermined time, and the like.

<処理の流れ>     <Process flow>

図13に示すのは本実施例のデータベースにおける処理の流れの一例を表すフローチャートである。この図にあるように、まず、飲食物識別子を含む第三検索情報が入力される(ステップS1301)。次に、前記ステップS1301で入力された第三検索情報に基づいて、予め関連付けて格納された生産履歴時間の関数と飲食物識別子とその飲食物の飲食感想情報及び飲食者属性情報を検索する(ステップS1302)。最後に、前記ステップS1302での検索結果を、例えば消費者の端末のディスプレイなどに出力、表示する。   FIG. 13 is a flowchart showing an example of the processing flow in the database of this embodiment. As shown in this figure, first, third search information including a food and drink identifier is input (step S1301). Next, based on the third search information input in step S1301, the function of the production history time, the food identifier, the food impression information of the food and drink, and the eater attribute information stored in advance are searched ( Step S1302). Finally, the search result in step S1302 is output and displayed on the display of the consumer terminal, for example.

<効果の簡単な説明>     <Brief description of effect>

このように本実施例のデータベースによって、例えば自分の属性情報をキーとして、同じような食体験で同じような味覚を有すると思われる、自分と出身地や年齢などが同じ者の飲食感想情報の検索などを行うことができるようになる。したがって自分にとって未体験の食品でも、自分が感じると思われるその飲食感想やその飲食物の経時変化した味覚データなどを前もって知ることができるようになる。   In this way, with the database of this embodiment, for example, with the attribute information of one's own as a key, the eating and drinking impression information of the person who has the same taste and the same place of origin as the person who seems to have the same taste with the same eating experience You can search and so on. Therefore, even for foods that have not been experienced by the user, it is possible to know in advance the food impressions that the person feels and the taste data that has changed over time.

≪実施例4≫   Example 4

<概要>     <Overview>

本実施例のデータベースは、実施例1のデータベースを基本としたデータベースであり、また実施例2や3と同様に、飲食感想情報及び飲食感想所有者の属性情報を格納している。そして、さらに飲食物を飲食感想所有者が飲食した時を、例えば「製造日から3日経過」という具合に、その飲食物の生産履歴時間で示す飲食タイミング情報として格納することを特徴としている。すなわち、飲食感想情報で示される感想が、いつのタイミングの味覚データでのものなのか、をより明確に考慮した検索を行うことができる。   The database of the present embodiment is a database based on the database of the first embodiment, and stores food and drink impression information and attribute information of the food and drink impression owner as in the second and third embodiments. Further, when the food and drink impression owner eats or drinks the food and drink, it is stored as the food and drink timing information indicated by the production history time of the food and drink, for example, “3 days have passed since the date of manufacture”. That is, it is possible to perform a search that more clearly considers when the impression indicated by the eating and drinking impression information is based on the taste data at the timing.

これにより、飲食タイミング情報を検索キーに含めた検索を行うことが可能になる。例えば、製造日から3日経過したコーヒーの「美味しい」という飲食感想情報を、生産履歴時間の関数から導かれる味覚データの数値と関連付けて検索することが可能になる。したがって、同じコーヒーの銘柄でも、よりユーザー自身の好みの味覚データに近い数値を利用して、例えば新製品の検索などを行うことができる。あるいは、その新商品が自分の好みの味覚データになるのは何時なのか、という検索を行うこともできる。   As a result, it is possible to perform a search including the eating and drinking timing information in the search key. For example, it is possible to search for food taste information “delicious” of coffee that has passed three days from the date of manufacture in association with the numerical value of the taste data derived from the function of the production history time. Therefore, even for the same coffee brand, it is possible to search for a new product, for example, using a numerical value closer to the taste data of the user's own taste. Alternatively, it is possible to perform a search for when the new product becomes the taste data desired by the user.

<構成>     <Configuration>

図14に示すのは、本実施例の第一のデータベースにおける機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例の「第一のデータベース」(1400)は、実施例1を基本として、「第一格納部」(1401)と、「第一検索情報入力部」(1402)と、「第一検索部」(1403)と、を有する。なお、この「第一格納部」と「第一検索情報入力部」と「第一検索部」は実施例1で記載済みであるので、その説明は省略する。   FIG. 14 illustrates an example of functional blocks in the first database according to the present embodiment. As shown in this figure, the “first database” (1400) of the present embodiment is based on the first embodiment, with “first storage section” (1401) and “first search information input section” (1402). ) And “first search unit” (1403). Since the “first storage unit”, “first search information input unit”, and “first search unit” have already been described in the first embodiment, the description thereof will be omitted.

そして特徴点として、「第四格納部」(1404)と、「第四検索情報入力部」(1405)と、「第四検索部」(1406)と、を有する。   The feature point includes a “fourth storage unit” (1404), a “fourth search information input unit” (1405), and a “fourth search unit” (1406).

「第四格納部」(1404)は、前記飲食物識別子と関連付けて、その飲食物の飲食感想情報、飲食者属性情報及び、飲食タイミング情報を格納する機能を有する。なお、飲食感想情報と飲食者属性情報は実施例2および実施例3で記載したものと同様であるのでその説明は省略する。   The “fourth storage unit” (1404) has a function of storing food and drink impression information, food and drink attribute information, and food and drink timing information of the food and drink in association with the food and drink identifier. In addition, since eating and drinking impression information and eating and drinking attribute information are the same as that of what was described in Example 2 and Example 3, the description is abbreviate | omitted.

「飲食タイミング情報」とは、その飲食物を飲食感想所有者が飲食した時をその飲食物の生産履歴時間で示す情報をいう。例えば、あるみかんに関して飲食感想情報で「甘さが増した」と示される味の感想を抱いたのは、「そのみかんの出荷日から3日後」である。また飲食感想情報で「甘くなりすぎた」と示される味の感想を抱いたのは、「出荷日から7日後」である、という具合である。   “Eating and drinking timing information” refers to information indicating when the food and drink impression owner eats and drinks the food and drink as the production history time of the food and drink. For example, it is “three days after the date of shipment of the tangerine” that the taste impression indicated as “sweetness has increased” in the eating and drinking impression information for a certain tangerine. In addition, it is “7 days after the shipment date” that the taste impression indicated as “too sweet” is shown in the food / drink impression information.

このように飲食感想情報と飲食タイミング情報とが関連付けて格納されているので、上記のように例えば、同じみかんの銘柄でも、よりユーザー自身の好みの味覚データに近い数値を利用して、例えば新製品の検索などを行うことができる。また、ユーザー自身がみかんが最も美味しいと感じた食べ頃の時期を、主観的には把握しにくい味覚の数値データではなく、主観的に把握しやすい「美味しい」、「まずい」、「好き」、「嫌い」といった飲食感想情報に基づいて検索することもできる。   As described above, since the eating and drinking impression information and the eating and drinking timing information are stored in association with each other, as described above, for example, even for the same tangerine brand, a numerical value closer to the user's own favorite taste data is used, for example, a new You can search for products. In addition, it is not easy to get a subjective sense of taste, but it ’s not easy to know the taste of mandarin when it ’s most delicious. It is also possible to search based on food and drink impression information such as “I hate”.

また、飲食感想情報と飲食タイミング情報は飲食者属性情報とも関連付けて格納されているので、ユーザー自身と近い属性情報を有する者の飲食感想情報や飲食タイミング情報を元に検索することも可能である。   In addition, since the eating and drinking impression information and the eating and drinking timing information are stored in association with the eating and drinking attribute information, it is also possible to search based on the eating and drinking impression information and eating and drinking timing information of a person having attribute information close to the user himself / herself. .

「第四検索情報入力部」(1405)は、飲食物識別子を含む第四検索情報を入力する機能を有する。もちろん、第四検索情報は飲食物識別子以外に、飲食感想情報や飲食者属性情報、飲食タイミング情報を含んでいても構わない。   The “fourth search information input unit” (1405) has a function of inputting fourth search information including a food and drink identifier. Of course, the fourth search information may include food / drink impression information, food / drinker attribute information, and food / beverage timing information in addition to the food / drink identifier.

「第四検索部」(1406)は、第四検索情報入力部(1405)に入力された第四検索情報に基づいて第四格納部(1404)を検索する機能を有する。   The “fourth search unit” (1406) has a function of searching the fourth storage unit (1404) based on the fourth search information input to the fourth search information input unit (1405).

図15に示すのは、本実施例のデータベースによる検索結果の一例を表す図である。この図にあるように、本実施例のデータベースによって、例えば属性情報である「北海道出身」で「20代」の「男性」が、「最も美味しい」という飲食感想情報を有するみかんA、という情報を検索キーとして、みかんAで該当する属性情報の者が最も美味しいと感じるそのみかんAの出荷日などからの経過時間を検索することが可能になる。   FIG. 15 is a diagram illustrating an example of a search result by the database according to the present embodiment. As shown in this figure, the database of the present embodiment, for example, the attribute information “Mr. Hokkaido” and “Men” in “20s” has the information that the mandarin orange A has the most delicious food and drink impression information. As a search key, it is possible to search for the elapsed time from the shipment date of the mandarin orange A that the person with attribute information corresponding to the mandarin orange A feels most delicious.

もちろん、その他にも、自分が最も美味しいと感じるみかんAを「出荷日から7日後」として検索キーとし、その味覚データに最も近い別の品種のみかんの出荷日Bからの経過時間を検索し、表示する例も挙げられる。   Of course, in addition, the mandarin orange A that I feel most delicious is used as a search key as “seven days after the shipment date”, and the elapsed time from the shipment date B of another mandarin orange closest to the taste data is searched, An example of display is also given.

<処理の流れ>     <Process flow>

図16に示すのは本実施例のデータベースにおける処理の流れの一例を表すフローチャートである。この図にあるように、まず、飲食物識別子を含む第四検索情報が入力される(ステップS1601)。次に、前記ステップS1601で入力された第四検索情報に基づいて、予め関連付けて格納された生産履歴時間の関数と飲食物識別子とその飲食物の飲食感想情報及び飲食者属性情報、飲食タイミング情報を検索する(ステップS1602)。最後に、前記ステップS1602での検索結果を、例えば消費者の端末のディスプレイなどに出力、表示する。   FIG. 16 is a flowchart showing an example of the processing flow in the database of this embodiment. As shown in this figure, first, fourth search information including a food and drink identifier is input (step S1601). Next, based on the fourth search information input in step S1601, the function of the production history time, the food identifier, the food impression information, the food attribute information, and the food timing information stored in association with each other in advance are stored. Is searched (step S1602). Finally, the search result in step S1602 is output and displayed on the display of the consumer terminal, for example.

<効果の簡単な説明>     <Brief description of effect>

このように本実施例のデータベースによって、例えば、同じコーヒーの銘柄でも、よりユーザー自身の好みの味覚データに近い数値を利用して、例えば新製品の検索などを行うことができる。また、ユーザー自身がみかんが最も美味しいと感じた食べ頃の時期を、主観的には把握しにくい味覚の数値データではなく、主観的に把握しやすい「美味しい」、「まずい」、「好き」、「嫌い」といった飲食感想情報に基づいて検索することもできる。   As described above, for example, even with the same coffee brand, it is possible to search for a new product, for example, using a numerical value closer to the user's own favorite taste data. In addition, it is not easy to get a subjective sense of taste, but it ’s not easy to know the taste of mandarin when it ’s most delicious. It is also possible to search based on food and drink impression information such as “I hate”.

≪実施例5≫   Example 5

<概要>     <Overview>

本実施例の第二のデータベースは、実施例2のデータベースと同様に、飲食感想情報を格納している点を特徴とする。そして実施例2のデータベースと異なる点は、生産履歴時間の関数を同時に格納していない点である。したがって、例えば、実施例2のように、検索結果として「(ユーザーαにとって美味しい銘柄Aの味に近くなるのは)銘柄Bの出荷から3日目」という具合の検索ではなく、例えば検索ユーザーαの「美味しい」という飲食感想情報で示される銘柄Aの味に近い商品は「銘柄B」という具合の検索を行うことができる。あるいは、飲食感想情報として一般的に「美味しい」といわれているコーヒーの銘柄Aの味覚データの検索や、ある銘柄についての一般的な飲食感想情報はどのようなものかを検索して購入などの判断の参考にすることも可能になる。   The 2nd database of a present Example is characterized by the point which stores the food-drink impression information similarly to the database of Example 2. FIG. A difference from the database of the second embodiment is that a function of production history time is not stored at the same time. Therefore, for example, as in the second embodiment, the search result is not a search such as “(It is close to the taste of the brand A that is delicious for the user α) on the third day from the shipment of the brand B”. A product close to the taste of the brand A indicated by the “delicious” food / drink impression information can be searched for “brand B”. Or, search for taste data of coffee brand A, which is generally said to be “delicious” as food / drink impression information, or search for general food impression information about a brand and purchase It can also be used as a reference for judgment.

<構成>     <Configuration>

図17に示すのは、本実施例の第二のデータベースにおける機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例の「第二のデータベース」(1700)は、「第五格納部」(1701)と、「第五検索情報入力部」(1702)と、「第五検索部」(1703)と、を有する。   FIG. 17 is a diagram illustrating an example of functional blocks in the second database according to this embodiment. As shown in this figure, the “second database” (1700) of this embodiment includes a “fifth storage unit” (1701), a “fifth search information input unit” (1702), and a “fifth search”. Part "(1703).

「第五格納部」(1701)は、飲食物の味覚データを、その飲食物識別子と、その飲食物の飲食感想情報として格納する機能を有する。なお、飲食物の「味覚データ」、「飲食物識別子」、「飲食感想情報」については実施例1、2ですでに記載済みであるのでその説明は省略する。   The “fifth storage unit” (1701) has a function of storing taste data of food and drink as the food and drink identifier and food and drink impression information of the food and drink. Since “taste data”, “food identifier”, and “food impression information” of food and drink have already been described in the first and second embodiments, description thereof will be omitted.

このように第五格納部において味覚データを、その飲食物識別子と、その飲食物の飲食感想として格納することで、例えば味覚データの数値だけでは判断しづらい飲食物の味を、比較的容易に判断可能な飲食感想情報に置き換えて検索することが可能になる。例えば、コーヒーの銘柄Aの味覚データに「美味しい」という飲食感想情報が関連付けられていれば、後述する第五検索情報入力部において検索ユーザーは「美味しい」「コーヒー」という第五検索情報を入力し検索するだけで、そのコーヒーAの味覚データの数値に近似の味覚データを持つ他の銘柄のコーヒーが検索される、という具合である。   In this way, by storing taste data in the fifth storage unit as the food and drink identifier and the food and drink impression of the food and drink, for example, it is relatively easy to determine the taste of food and drink that is difficult to judge only by the numerical value of the taste data. It becomes possible to search by replacing with food and drink impression information that can be determined. For example, if the taste data of coffee brand A is associated with food / drink impression information “delicious”, the search user inputs the fifth search information “delicious” “coffee” in the fifth search information input section described later. Just by searching, another brand of coffee having taste data close to the numerical value of the taste data of coffee A is searched.

「第五検索情報入力部」(1702)は、飲食物識別子を含む第五検索情報を入力する機能を有する。もちろん、第五検索情報は飲食物識別子以外に、飲食感想情報を含んでいても構わない。   The “fifth search information input unit” (1702) has a function of inputting fifth search information including a food and drink identifier. Of course, the fifth search information may include food and drink impression information in addition to the food and drink identifier.

「第五検索部」(1703)は、第五検索情報入力部(1702)に入力された第五検索情報に基づいて第五格納部(1701)を検索する機能を有する。なお、この第五検索部における検索でも、実施例1の第一格納部での説明同様、味覚データを第五検索情報に含んで検索を行う場合、所定の範囲で近似の値を取る味覚データに関しての検索も含むものとする。   The “fifth search unit” (1703) has a function of searching the fifth storage unit (1701) based on the fifth search information input to the fifth search information input unit (1702). In the fifth search unit, as in the case of the first storage unit of the first embodiment, when the search is performed with the taste data included in the fifth search information, the taste data takes an approximate value within a predetermined range. It also includes a search for.

図18に示すのは、この第二のデータベースを利用した検索の一例を説明するための図である。この図にあるように、例えばこのデータベースの第五格納部には、コーヒーAの飲食感想情報として「すっきり」、味覚データとして「酸味75、苦味68」、コーヒーBの飲食感想情報として「コクがある」、味覚データとして「酸味102、苦味75」、コーヒーCの飲食感想情報として「後味さわやか」、味覚データとして「酸味67、苦味80」という具合にそれぞれのデータが格納されている。   FIG. 18 is a diagram for explaining an example of a search using the second database. As shown in this figure, for example, in the fifth storage part of this database, “clean” as the eating and drinking impression information of coffee A, “sour 75 and bitterness 68” as taste data, and “boiled as the eating and drinking impression information of coffee B” “Some”, “acidity 102, bitterness 75” as taste data, “aftertaste refreshing” as food and beverage impression information of coffee C, “acidity 67, bitterness 80” as taste data, and the like are stored.

ここでユーザーは、第五検索情報として「すっきり」味のコーヒーと入力する。すると、「すっきり」という飲食感想情報を有するコーヒーAの味覚データに近似の値の味覚データを有するコーヒーの銘柄が検索され、検索結果として表示される。このように、本実施例の第二のデータベースによって味覚データの数値よりも比較的味を想像しやすい飲食感想情報に基づいた検索を行うことができる。   Here, the user inputs “fresh” taste coffee as the fifth search information. Then, a brand of coffee having taste data having a value approximate to the taste data of coffee A having the eating and drinking impression information “clean” is searched and displayed as a search result. Thus, the second database of the present embodiment can perform a search based on food and drink impression information that makes it easier to imagine the taste than the numerical value of the taste data.

その他にも、特定商品の感想検索と言った具合に、例えば「コーヒーA」という飲食物識別子を第五検索情報として、そのコーヒーAについての平均的な飲食感想情報は何か、ということで「すっきり」という情報を検索結果として出力しても良い。   In addition, for example, as a search for impressions of a specific product, for example, the food and drink identifier “coffee A” is the fifth search information, and what is the average food and drink impression information about the coffee A? Information “clean” may be output as a search result.

もちろん、格納される飲食感想情報は上記のような多数のユーザーの一般的あるいは平均的な感想を示すものばかりではなく、自分にとっての感想を示す情報であっても良い。その場合、その飲食感想情報はその感想を抱いた者を識別する情報と関連付けて登録、格納される。そして、例えば、飲食感想情報として検索ユーザー自身が「好き」と登録したコーヒーAと近似の値の味覚データを有する別のコーヒーの銘柄を検索し、そのユーザーに対して情報提供すると良い。また、このような検索を利用して、新商品の味覚データから飲食感想情報を検索し、その味を「好き」と登録したユーザーに対してプロモーションを行うなどの利用も可能である。   Of course, the stored food and drink impression information is not only information indicating general or average impressions of a large number of users as described above, but may be information indicating impressions for oneself. In that case, the food and beverage impression information is registered and stored in association with information for identifying the person who has the impression. Then, for example, it is preferable to search for another brand of coffee having taste data having a value similar to that of coffee A registered as “like” by the search user as food and beverage impression information, and to provide information to the user. In addition, by using such a search, it is also possible to search for food and drink impression information from taste data of a new product, and to promote a user who has registered the taste as “like”.

<処理の流れ>     <Process flow>

図19に示すのは本実施例のデータベースにおける処理の流れの一例を表すフローチャートである。この図にあるように、まず、飲食物識別子を含む第五検索情報が入力される(ステップS1901)。次に、前記ステップS1901で入力された第五検索情報に基づいて、予め味覚データと関連付けて格納された飲食物識別子と、その飲食物の飲食感想情報を検索する(ステップS1902)。最後に、前記ステップS1902での検索結果を、例えば消費者の端末のディスプレイなどに出力、表示する。   FIG. 19 is a flowchart showing an example of the processing flow in the database of this embodiment. As shown in this figure, first, fifth search information including a food and drink identifier is input (step S1901). Next, based on the fifth search information input in step S1901, the food and drink identifier stored in association with the taste data and the food and drink impression information of the food and drink are searched (step S1902). Finally, the search result in step S1902 is output and displayed on the display of the consumer terminal, for example.

<効果の簡単な説明>     <Brief description of effect>

以上のように、本実施例の第二のデータベースによって、味覚データの数値よりも比較的味を想像しやすい飲食感想情報に基づいた検索を行うことができる。その他にも、特定商品の感想検索や、個人の飲食感想情報に基づく検索、その味を好むユーザーに対してプロモーションを行うなどの利用も可能である。   As described above, the second database according to the present embodiment can perform a search based on food and drink impression information that makes it easier to imagine the taste than the numerical value of the taste data. In addition, it is also possible to use an impression search for a specific product, a search based on personal food impression information, and a promotion for a user who likes the taste.

≪実施例6≫   Example 6

<概要>     <Overview>

本実施例の第三のデータベースは、実施例3のデータベースと同様に、飲食感想情報及び飲食者属性情報を格納している点を特徴とする。そして実施例3のデータベースと異なる点は、やはり生産履歴時間の関数を同時に格納していない点である。したがって、例えば、実施例3のように、検索結果として「(自身と同じ属性を有する者の)出荷日から3日経過したワインAについての感想」という具合の検索ではなく、「自分と同じ出身地のユーザーがワインAについての抱いた味の感想」という具合の検索を行うことができる。それによってユーザーにとって未体験の飲食物でも同じ属性の者の飲食感想情報を参考にした購入判断などを行うことが可能になる。   Similar to the database of the third embodiment, the third database of the present embodiment is characterized by storing food and drink impression information and restaurant attribute information. The difference from the database of the third embodiment is that the function of production history time is not stored at the same time. Therefore, for example, as in the third embodiment, the search result is not a search such as “impression about wine A that has passed 3 days from the shipping date (of a person who has the same attribute as itself)”, but “ It is possible to perform a search such as “the taste of the taste of wine A held by a local user”. As a result, it is possible to make a purchase decision with reference to food and drink impression information of a person having the same attribute even if the user has never experienced it.

あるいは、特定属性の者の飲食感想情報として「美味しい」といわれているワインAの味覚データの検索などを行うこともできる。   Alternatively, it is also possible to search for taste data of wine A, which is said to be “delicious” as food and beverage impression information of a specific attribute person.

<構成>     <Configuration>

図20に示すのは、本実施例の第三のデータベースにおける機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例の「第三のデータベース」(2000)は、「第六格納部」(2001)と、「第六検索情報入力部」(2002)と、「第六検索部」(2003)と、を有する。   FIG. 20 shows an example of functional blocks in the third database of this embodiment. As shown in this figure, the “third database” (2000) of the present embodiment includes a “sixth storage unit” (2001), a “sixth search information input unit” (2002), and a “sixth search”. Part "(2003).

「第六格納部」(2001)は飲食物の味覚データを、その飲食物識別子と、その飲食物の飲食感想情報及びその飲食感想所有者の属性情報である飲食者属性情報として格納する機能を有する。なお、飲食物の「味覚データ」、「飲食物識別子」、「飲食感想情報」、「飲食者属性情報」については実施例1、2、3ですでに記載済みであるのでその説明は省略する。   The “sixth storage unit” (2001) stores the taste data of food and drink as the food and drink identifier, the food and drink impression information of the food and drink and the attribute information of the food and drink impression owner. Have. Since “taste data”, “food identifier”, “food impression information”, and “eating and drinking attribute information” of food and drink have already been described in Examples 1, 2, and 3, the description thereof is omitted. .

図21に示すのは、この第六格納部での飲食者属性情報の格納の一例の様子を表す模式図である。なお、この図では飲食物識別子をプライマリキーとして様々な飲食者属性情報が関連付けられているが、もちろんこの格納の形態はそれには限られない。   FIG. 21 is a schematic diagram showing an example of storage of eating and drinking attribute information in the sixth storage unit. In addition, in this figure, although various food / drinker attribute information is linked | related using the food / beverage identifier as a primary key, of course, the form of this storage is not restricted to it.

このように第六格納部においてその飲食物識別子と、その飲食物の飲食感想が関連付けて格納されることで、実施例5で記載したような効果を得られると同時に、飲食者属性情報もまた格納されているので、例えば「出身が福岡で20代の男性」という飲食者属性情報の者のワインAに対する飲食感想情報や、「出身が福岡で20代の男性」という属性の者が「美味しい」という飲食感想情報を抱くワインの銘柄などを検索することなどが可能になる。   In this way, in the sixth storage unit, the food and drink identifier and the food and drink impression of the food and drink are stored in association with each other, so that the effect as described in Example 5 can be obtained, and at the same time, the eating and drinking attribute information is also obtained. Since it is stored, for example, the eating and drinking impression information on the wine A of the person with the attribute attribute of eating and drinking who is “a man who is in his twenties in Fukuoka” and the person who has the attribute “man who is a man in his twenties in Fukuoka” are “delicious” It is possible to search for brands of wine that have the food and drink impression information.

「第六検索情報入力部」(2002)は、飲食物識別子を含む第六検索情報を入力する機能を有する。もちろん、第六検索情報は飲食物識別子以外に、飲食感想情報や飲食者属性情報を含んでいても構わない。   The “sixth search information input unit” (2002) has a function of inputting sixth search information including a food and drink identifier. Of course, the sixth search information may include food and drink impression information and restaurant attribute information in addition to the food and drink identifier.

「第六検索部」(2003)は、第六検索情報入力部(2002)に入力された第六検索情報に基づいて第六格納部(2001)を検索する機能を有する。なお、この第六検索部における検索でも、実施例1の第一格納部での説明同様、味覚データを第六検索情報に含んで検索を行う場合、所定の範囲で近似の値を取る味覚データに関しての検索も含むものとする。   The “sixth search unit” (2003) has a function of searching the sixth storage unit (2001) based on the sixth search information input to the sixth search information input unit (2002). In the search in the sixth search unit, as in the description in the first storage unit of the first embodiment, when the search is performed with the taste data included in the sixth search information, the taste data takes an approximate value within a predetermined range. It also includes a search for.

図22に示すのは、この第三のデータベースを利用した検索の一例を説明するための図である。この図にあるように、ある消費者がワインAについて購入しようか迷っている。そこで、まず、この消費者はワインAに貼り付けられた二次元バーコードを自身の携帯電話で撮影し、そのワインAを識別するための飲食物識別子を含む二次元バーコードの情報を携帯電話に読み取らせる(1)。そしてインターネットを通じ、読み取った飲食物識別子を本実施例の第三のデータベースに送信しワインAに関する情報を検索する(2)。すると、検索結果として、ワインAの酸味や苦味などの味覚データの数値、および飲食者属性情報として20代や30代の世代別のワインAに対する飲食感想情報が出力され、消費者の携帯電話の表示画面に表示される(3)。消費者はこれを見て、例えば自身と同じ30代の者の飲食感想情報を参考に好みと合致すれば購入を決断する、などができる。   FIG. 22 is a diagram for explaining an example of a search using the third database. As shown in this figure, a certain consumer is wondering whether to purchase wine A. Therefore, first, the consumer takes a picture of the two-dimensional barcode attached to the wine A with his / her mobile phone, and uses the mobile phone to provide information on the two-dimensional barcode including the food and drink identifier for identifying the wine A (1). Then, through the Internet, the read food and drink identifier is transmitted to the third database of the present embodiment to search for information on wine A (2). Then, as a search result, the numerical value of the taste data such as the sourness and bitterness of the wine A and the eating and drinking impression information for the wine A by generations in the 20s and 30s are output as the eating and drinking attribute information. It is displayed on the display screen (3). Consumers can look at this and, for example, make a decision to purchase if they match their preferences with reference to food and drink impression information of the same person in their 30s.

図23に示すのは、この第三のデータベースを利用した検索の、別の一例を説明するための図である。この図にあるように、「30代、男性」が「美味しい」と思う「ワイン」はどの銘柄か知りたいと思うユーザーが、第六検索情報として飲食者属性情報「30代、男性」、飲食感想情報「美味しい」、飲食物識別子「ワイン」、という検索キーを入力する。すると、本実施例の第三のデータベースは検索結果として該当する「ワインの銘柄A」という情報を出力する、という具合である。   FIG. 23 is a diagram for explaining another example of the search using the third database. As shown in this figure, the user who wants to know what brand of “wine” that “30s, male” thinks “delicious” is, as sixth search information, eating and drinking attribute information “30s, male” Enter the search key of impression information “delicious” and food identifier “wine”. Then, the third database of the present embodiment outputs the information “Wine Brand A” corresponding as a search result.

図26に示すのは、飲食者属性情報がその飲食者の出身地や居住地である場合の検索結果の表示画面の一例を表す図である。まず、第六検索情報として飲食物識別子「めん類」、飲食者属性情報として「関東地方」、飲食感想情報「好き」が入力される。するとこれらを検索キーとして第六格納部を検索した結果として、図にあるように、関東地方の人が好きなうどんAの味覚データやそばBの味覚データが表示される、という具合である。   FIG. 26 is a diagram illustrating an example of a search result display screen when the restaurant attribute information is the place of birth or residence of the restaurant. First, the food identifier “noodles” is input as the sixth search information, “Kanto region”, and the food impression information “like” are input as the restaurant attribute information. Then, as a result of searching the sixth storage unit using these as search keys, the taste data of udon A and the taste data of buckwheat B, which the person in the Kanto region likes, are displayed as shown in the figure.

以上のように、本実施例の第三のデータベースによって、消費者は自身の食の記憶と同等の記憶を有し、同じような味の感想を有すると思われる者の味の感想や、特定の属性の者がある感想を抱いた飲食物の銘柄などを知ることができる。したがって、数値化された味覚データからは想起しづらい飲食物の味そのものに関する情報を得ることができ、商品購入などの参考にすることができる。   As described above, according to the third database of this embodiment, the consumer has a memory equivalent to the memory of his / her own food, and the taste impression and identification of the person who seems to have a similar taste impression. It is possible to know brands of food and drink that have a certain impression. Therefore, information about the taste of food and drink that is difficult to recall can be obtained from the digitized taste data, and can be used as a reference for product purchases.

また、小売店などに配備されたPOSなどの情報端末により取得された飲食物の販売地域や購買層などの情報を組み合わせることで、従来よりもさらに深い分析を可能とするマーケティングデータを収集することが可能になる。   In addition, marketing data that enables deeper analysis than before can be collected by combining information such as the sales area and purchase level of food and drink acquired by information terminals such as POS deployed in retail stores. Is possible.

また、ある個人の好む味覚データの数値に近似する新商品が発売された場合など、インターネットやデータ放送を利用してその顧客や属性情報を同じくする顧客に対してプッシュ型宣伝を行うために、本発明のデータベースを利用してもよい。あるいはGPS(全地球測位システム)などの位置情報を利用して、その顧客やその顧客と属性情報を同じくする顧客に対して、その顧客らが好む味覚データに近似する商品が置いてある店舗の近くで、その飲食物の販売情報を端末などに通知するために本発明のデータベースを利用しても良い。   In addition, in the case where a new product that approximates the numerical value of taste data preferred by an individual is released, in order to push-type advertisements to the customer who uses the Internet and data broadcasting and the same attribute information, You may utilize the database of this invention. Or, using the location information such as GPS (Global Positioning System), for customers who have the same attribute information as the customer or the customer, store of products that are close to the taste data preferred by the customer The database of the present invention may be used nearby to notify the sales information of the food and drink to a terminal or the like.

<処理の流れ>     <Process flow>

図24に示すのは本実施例のデータベースにおける処理の流れの一例を表すフローチャートである。この図にあるように、まず、飲食物識別子を含む第六検索情報が入力される(ステップS2401)。次に、前記ステップS2401で入力された第六検索情報に基づいて、予め味覚データと関連付けて格納された飲食物識別子と、その飲食物の飲食感想情報及び飲食者属性情報を検索する(ステップS2402)。最後に、前記ステップS2402での検索結果を、例えば消費者の端末のディスプレイなどに出力、表示する。   FIG. 24 is a flowchart showing an example of the processing flow in the database of this embodiment. As shown in this figure, first, sixth search information including a food and drink identifier is input (step S2401). Next, based on the sixth search information input in step S2401, the food and drink identifier stored in advance in association with the taste data, the food and drink impression information and the food and drink attribute information of the food and drink are searched (step S2402). ). Finally, the search result in step S2402 is output and displayed on the display of the consumer terminal, for example.

<効果の簡単な説明>     <Brief description of effect>

以上のように、本実施例の第三のデータベースによって、特定の飲食者属性情報の者のある品種の食品に対する飲食感想情報や、ある飲食者属性情報の者が「美味しい」という飲食感想情報を抱く飲食物の銘柄などを検索することなどが可能になる。   As described above, according to the third database of the present embodiment, the eating and drinking impression information on the food of a certain type having the specific eating and drinking attribute information, and the eating and drinking impression information that the person of the certain eating and drinking attribute information is “delicious”. It is possible to search for brands of food and drinks to be held.

<その他の実施例>     <Other examples>

また、この第三のデータベースは以下のような利用例も想定できる。まずある人のビールの好みの銘柄データを、20代、30代、40代という具合に所定の年齢区分ごとに、味覚データとして蓄積する。そして、このようにして年齢区分ごとに蓄積された銘柄の味覚データの数値から、加齢によるその人の味の好みの変化を示す関数を算出し、その関数で導かれる味覚データの数値から、例えば50代におけるその人の好みの銘柄を検索する、という具合の利用例である。   The third database can also be used as follows. First, a favorite brand data of a person's beer is accumulated as taste data for each predetermined age category such as 20's, 30's and 40's. And, from the numerical value of the taste data of the brand accumulated for each age division in this way, a function indicating the change in taste preference of the person due to aging is calculated, and from the numerical value of the taste data derived by the function, For example, it is a usage example of searching for a favorite brand of the person in their 50s.

≪実施例7≫   Example 7

<概要>     <Overview>

本実施例の第四のデータベースは、飲食物の地理情報に関連して検索を行うことのできるデータベースである。このデータベースを利用した検索としては、例えば、地域別のカップめんのめんつゆの味覚データの違いの検索、表示や、引越し先で自分の出身地のうどんの味に近いうどんを提供してくれる場所を検索することなどが挙げられる。あるいは、上記飲食感想情報と関連付けて地理情報を格納することで、所定の地域の人の「好む」味覚データを検索、表示することも可能である。   The fourth database of the present embodiment is a database that can be searched in relation to geographic information of food and drink. Searches using this database include, for example, searching for differences in taste data of cup noodles by region, displaying locations, and locations that provide udon noodles that are close to the taste of udon in your hometown. To do. Alternatively, by storing geographical information in association with the above-mentioned eating and drinking impression information, it is also possible to search and display “preferred” taste data of people in a predetermined area.

<構成>     <Configuration>

図27に示すのは、本実施例の第四のデータベースにおける機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例の「第四のデータベース」(2700)は、「第七格納部」(2701)と、「第七検索情報入力部」(2702)と、「第七検索部」(2703)と、を有する。   FIG. 27 shows an example of functional blocks in the fourth database of this embodiment. As shown in this figure, the “fourth database” (2700) of this embodiment includes a “seventh storage unit” (2701), a “seventh search information input unit” (2702), and a “seventh search”. Part "(2703).

「第七格納部」(2701)は、飲食物の味覚データと、その飲食物識別子と、その飲食物の地理情報とを関連付けて格納する機能を有する。なお、飲食物の「味覚データ」、「飲食物識別子」については実施例1ですでに記載済みであるのでその説明は省略する。   The “seventh storage unit” (2701) has a function of storing the taste data of food and drink, the food and drink identifier, and the geographical information of the food and drink in association with each other. Since “taste data” and “food identifier” of food and drink have already been described in the first embodiment, description thereof will be omitted.

「地理情報」とは、その飲食物識別子で識別される飲食物が製造、生産、採取、加工などされた場所を示す情報をいい、例えば九州地方、関東地方、北海道、仙台市、など地域を示す情報や、○×牧場、△□工場、αさんの農場、という具合に特定の生産(製造、加工、採取)場所を示す情報などが挙げられる。   “Geographic information” refers to information indicating the location where the food or drink identified by the food or drink identifier is manufactured, produced, collected or processed, such as Kyushu, Kanto, Hokkaido, Sendai, etc. And information indicating a specific production (manufacturing, processing, and sampling) place, such as XX farm, △ □ factory, and Mr. α's farm.

このように第七格納部において地理情報と関連付けて味覚データなどが格納されているので、例えば地域別のカップめんのめんつゆの味覚データの違いの検索、表示や、引越し先で自分の出身地のうどんの味に近いうどんを提供してくれる場所を検索することなどが可能になる。   In this way, taste data etc. are stored in association with geographic information in the seventh storage unit, so for example, search and display of differences in taste data of cup noodle soup by region, and udon in your hometown at the place you moved You can search for places that offer udon noodles that are close to the taste.

「第七検索情報入力部」(2702)は、飲食物識別子を含む第七検索情報を入力する機能を有する。もちろん、第七検索情報は飲食物識別子以外に、地理情報などを含んでいても構わない。   The “seventh search information input unit” (2702) has a function of inputting seventh search information including a food and drink identifier. Of course, the seventh search information may include geographical information in addition to the food and drink identifier.

「第七検索部」(2703)は、第七検索情報入力部(2702)に入力された第七検索情報に基づいて第七格納部(2701)を検索する機能を有する。なお、この第七検索部における検索でも、実施例1の第一格納部での説明同様、味覚データを第七検索情報に含んで検索を行う場合、所定の範囲で近似の値を取る味覚データに関しての検索も含むものとする。   The “seventh search unit” (2703) has a function of searching the seventh storage unit (2701) based on the seventh search information input to the seventh search information input unit (2702). In the search in the seventh search unit as well as the description in the first storage unit in the first embodiment, when the search is performed with the taste data included in the seventh search information, the taste data takes an approximate value within a predetermined range. It also includes a search for.

図28に示すのは、このデータベースによる検索結果の表示画面の一例を表す図である。この図にあるように、例えば第七検索情報として飲食物識別子「うどんのつゆ」、および出力は地域別である旨を指定する情報が入力される。すると第七検索部で、第七格納部において関連付けて蓄積されている各地域におけるうどんのつゆの味覚データ(代表的な味覚データ、あるいは地域に含まれる場所ごとの平均値を算出しても良い)が検索される。そして、その結果として、図にあるように、北海道のめんつゆの味覚データは「塩味:10、旨み:20」で、東北地方のめんつゆの味覚データは「塩味:40、旨み:20」で、と言う具合に、各地域ごとのめんつゆの味覚データの違いが一目でわかるようにディスプレイなどにその検索結果が表示される。   FIG. 28 shows an example of a search result display screen by this database. As shown in this figure, for example, as the seventh search information, the food and drink identifier “Udon no Tsuyu” and information specifying that the output is by region are input. Then, the seventh search unit may calculate the udon noodle soup taste data (representative taste data or the average value for each place included in the region) accumulated in association with each other in the seventh storage unit. ) Is searched. As a result, as shown in the figure, the taste data of Hokkaido ’s noodle soup is “salt taste: 10, umami: 20”, and the taste data of Tohoku region noodle soup is “salt taste: 40, umami: 20”. In other words, the search results are displayed on the display so that the difference in the taste data of the noodle soup in each region can be seen at a glance.

このようにしてユーザーは、北海道より東北地方のうどんの方が塩味が強い、などといったことがすぐに分かるようになる。   In this way, the user can quickly see that the udon in the Tohoku region is more salty than in Hokkaido.

また、例えば製造メーカーなどは、本実施例の第四のデータベースを利用して上記のように製造工場ごとの味覚データを検索し、その味覚データの違いを把握すると良い。こうすることで製造工場ごとの味の違いを含めて品質の管理を行うことも可能になる。   In addition, for example, a manufacturer or the like may search for taste data for each manufacturing factory as described above using the fourth database of the present embodiment and grasp the difference in the taste data. By doing so, it becomes possible to manage quality including the difference in taste at each manufacturing plant.

図29に示すのは、このデータベースによる検索結果の表示画面の、別の一例を表す図である。この例では、本実施例のデータベースで、九州地方のうどんの味に類似したうどんを提供する他の場所について検索を行う。   FIG. 29 shows another example of a search result display screen based on this database. In this example, the database of the present embodiment is searched for other places that provide udon similar to the taste of udon in the Kyushu region.

その場合、まず、第七検索情報として地理情報「九州地方」と飲食物識別子「うどん」が入力される。すると、まず図(a)にあるように、第七格納部に格納されている九州地方のうどんの味覚データが検索され、その味覚データが表示される。ここでユーザーによってその表示画面中の味覚データがクリックされると、本実施例のデータベースは第七格納部に格納されている味覚データの中から、その「九州地方」「うどん」の味覚データの数値に近似の味覚データを有するうどんを検索する。そしてその検索にヒットしたうどんと関連付けて第七格納部に格納されている地理情報を、その検索結果として図(b)にあるように地図上に表示する、という具合である。このように、所望の味覚データに近い味覚データの飲食物が提供される場所の検索を行うことも可能である。   In this case, first, geographic information “Kyushu region” and food identifier “Udon” are input as the seventh search information. Then, as shown in FIG. 1 (a), the taste data of the Kyushu region udon stored in the seventh storage unit is searched, and the taste data is displayed. When the user clicks the taste data on the display screen, the database of the present embodiment stores the taste data of the “Kyushu region” and “Udon” from the taste data stored in the seventh storage unit. Search for noodles with taste data close to the numerical value. Then, the geographic information stored in the seventh storage unit in association with the udon that hit the search is displayed as a search result on the map as shown in FIG. In this way, it is possible to search for a place where food and drink having taste data close to desired taste data is provided.

<処理の流れ>     <Process flow>

図30に示すのは本実施例のデータベースにおける処理の流れの一例を表すフローチャートである。この図にあるように、まず、飲食物識別子を含む第七検索情報が入力される(ステップS3001)。次に、前記ステップS3001で入力された第七検索情報に基づいて、予め味覚データと関連付けて格納された飲食物識別子と、その飲食物の地理情報を検索する(ステップS3002)。最後に、前記ステップS3002での検索結果を、例えば消費者の端末のディスプレイなどに出力、表示する。   FIG. 30 is a flowchart showing an example of the processing flow in the database of this embodiment. As shown in this figure, first, seventh search information including a food and drink identifier is input (step S3001). Next, based on the seventh search information input in step S3001, the food and drink identifier stored in association with the taste data and the geographical information of the food and drink are searched (step S3002). Finally, the search result in step S3002 is output and displayed on the display of the consumer's terminal, for example.

もちろん、上記は一例であり、第七検索情報として飲食物識別子と地理情報が入力され、それに基づいて味覚データの検索が行われても良い。   Of course, the above is an example, and the food and beverage identifier and the geographic information may be input as the seventh search information, and the taste data may be searched based thereon.

<効果の簡単な説明>     <Brief description of effect>

以上のように、本実施例の第四のデータベースによって、地域別の食品の味覚データの違いの検索、表示や、例えば引越し先や旅先での所望の味に近い食品を提供してくれる場所を検索することなどができる。また、製造工場ごとなどの品質管理を行うことも可能になる。   As described above, the fourth database of the present embodiment provides a search and display of differences in taste data of foods by region, and places that provide foods close to the desired taste at, for example, moving destinations and destinations. You can search. It is also possible to perform quality control for each manufacturing plant.

≪全体のその他の実施例≫   << All other examples >>

また、本発明の第一から第三の発明は、以下のような実施の形態例での利用を挙げることもできる。例えば、医療のデータベースと連携することで、病院食の味の改善や、病気に応じた味を有する飲食物を提供するための情報源とすることもできる。あるいは、インターネットに接続された端末上で実行されるゲームに対して味覚データを提供しても良い。   Further, the first to third inventions of the present invention can also be used in the following embodiments. For example, by cooperating with a medical database, it can be used as an information source for improving the taste of hospital foods and providing food and drink having a taste according to illness. Alternatively, taste data may be provided for a game executed on a terminal connected to the Internet.

また育児の場面においても、例えば本データベースを参考にさまざまな地域ごとの味覚データに応じた食材を用意することで、豊かな食経験を積ませることが可能な育児を行うことができる。あるいは味覚障害を有する者の味覚データを、その者の属性情報とともに時系列に沿って蓄積しても良い。それによってその者の味覚障害の治療による味の感じ方の変化を数値的に確認可能とし、味覚障害の度合いの改善を判断することに利用しても良い。   Also in childcare situations, for example, by preparing foods according to taste data for various regions with reference to this database, it is possible to raise children who can gain a rich dietary experience. Alternatively, taste data of a person having a taste disorder may be accumulated along with the attribute information of the person along a time series. Thereby, it is possible to make it possible to numerically confirm the change in taste feeling due to the treatment of the taste disorder of the person, and use it for judging improvement of the degree of taste disorder.

≪さらにその他の例≫   ≪More examples≫

<概要>     <Overview>

また、以下に示すデータベースを利用して、例えばある食品に類似した味を有する食品を検索、表示することも可能である。   Further, for example, it is possible to search and display a food having a taste similar to a certain food using the database shown below.

<構成>     <Configuration>

この場合のデータベースの構成は、「第八格納部」と「第八検索情報入力部」と「第八検索部」と、からなる。   The configuration of the database in this case includes an “eighth storage unit”, an “eighth search information input unit”, and an “eighth search unit”.

「第八格納部」は、飲食物の味覚データと、その飲食物識別子とを関連付けて格納する機能を有する。なお、飲食物の「味覚データ」、「飲食物識別子」については実施例1ですでに記載済みであるのでその説明は省略する。   The “eighth storage unit” has a function of storing taste data of food and drink in association with the food and drink identifier. Since “taste data” and “food identifier” of food and drink have already been described in the first embodiment, description thereof will be omitted.

「第八検索情報入力部」は、飲食物識別子を含む第八検索情報を入力する機能を有する。   The “eighth search information input unit” has a function of inputting eighth search information including a food and drink identifier.

「第八検索部」は、第八検索情報入力部に入力された第八検索情報に基づいて第八格納部を検索する機能を有する。そして、この第八検索部では、例えば第八検索情報として入力された飲食物の味覚データの数値の近似の味覚データを有する飲食物を検索する。このように、この第八検索部における検索では、味覚データを第一検索情報に含んで検索を行う場合、所定の範囲で近似の値を取る味覚データに関しての検索も含むものとする。   The “eighth search unit” has a function of searching the eighth storage unit based on the eighth search information input to the eighth search information input unit. And in this 8th search part, the food / beverage which has the taste data approximate to the numerical value of the taste data of the food / beverage input as 8th search information, for example is searched. As described above, in the search in the eighth search unit, when the search is performed with the taste data included in the first search information, the search for the taste data that takes an approximate value within a predetermined range is also included.

図31に示すのは、このデータベースを利用して類似する味を検索した際の表示画面の一例を表す図である。まず、第八検索情報入力部にて第八検索情報として「食品A」が入力される。すると、第八格納部から、この食品Aの味覚データが取得される。すると、その味覚データの数値の近似の値を取る別の飲食物識別子が第八検索部で検索される。そして、この図にあるように、その検索の結果ヒットした食品B,Cが、食品Aの味に類似した食品であるとして、その味覚データに応じてディスプレイなどに表示される、という具合である。   FIG. 31 shows an example of a display screen when similar tastes are searched using this database. First, “Food A” is input as eighth search information in the eighth search information input unit. Then, the taste data of the food A is acquired from the eighth storage unit. Then, another food and drink identifier that takes an approximate value of the numerical value of the taste data is searched for by the eighth search unit. Then, as shown in this figure, the foods B and C hit as a result of the search are displayed on a display or the like according to the taste data, assuming that the foods are similar to the taste of the food A. .

≪さらにその他の別の例≫   ≪Still another example≫

<概要>     <Overview>

また、上記データベースの飲食物識別子としては、製造日や製造年(生産日、採取日、加工日)や出荷日(納入日)などを特定された飲食物を識別する識別子であっても良い。こうすることで、例えば2001年もののワインAの味覚データ(代表となる特定のワインAの味覚データや平均的なワインAの味覚データなど)を検索する、と言うことも可能になる。また、そのワインAの製造年ごとの味覚データの違いやその味覚データの変遷を検索することも可能になる。   In addition, the food and beverage identifier in the database may be an identifier for identifying a food or beverage for which a manufacturing date, a manufacturing year (production date, collection date, processing date), a shipping date (delivery date), or the like is specified. By doing so, for example, it is possible to search for taste data of wine A of 2001 (such as taste data of a representative specific wine A or average taste data of wine A). It is also possible to search for the difference in taste data for each wine A production year and the transition of the taste data.

図32に示すのは、このワインAの味覚データの変遷を表示画面上に表示した際の一例を表す図である。例えば、ユーザーが第八検索情報入力部に、飲食物識別子である「2001年から2004年のワインA」を検索キーとする第八検索情報を入力する。すると、第八検索部で、該当する「2001年もののワイン」、「2002年もののワイン」、「2003年もののワイン」、「2004年もののワイン」、それぞれの味覚データが第八格納部に格納されている味覚データの中から検索される。そして、この図にあるように、そのワインAの2001年から2004年までの味覚データが、その味の変遷として表示される。   FIG. 32 is a diagram showing an example when the transition of the taste data of wine A is displayed on the display screen. For example, the user inputs the eighth search information using the drink identifier “2001-2004 Wine A” as a search key to the eighth search information input unit. Then, in the eighth search section, the corresponding “2001 wine”, “2002 wine”, “2003 wine”, and “2004 wine” are stored in the eighth storage section. It is searched from the taste data. As shown in this figure, the taste data of the wine A from 2001 to 2004 is displayed as the transition of the taste.

このような検索、表示を行うことで、ユーザーは本実施例のその他の第一のデータベースを利用して商品の製造年などごとの味覚データの違いやその味覚データの変遷を簡単に知ることができるようになる。   By performing such a search and display, the user can easily know the difference in taste data for each product manufacturing year and the transition of the taste data by using the other first database of this embodiment. become able to.

また、その他にも、2000年のワインAと2004年のワインBとの味覚データを検索し、その違いを表示させたり、2000年のワインAの味覚データに近い、最近のワインの銘柄を検索し表示させたりする、といった具合の利用も可能である。   In addition, it searches the taste data of 2000 wine A and 2004 wine B, displays the difference, and searches the latest wine brands that are close to the taste data of 2000 wine A. It is also possible to use such as displaying and displaying.

実施例1の第一のデータベースを利用した情報提供の概念の一例を説明するための図The figure for demonstrating an example of the concept of the information provision using the 1st database of Example 1. FIG. 実施例1の第一のデータベースにおける機能ブロックの一例を表す図The figure showing an example of the functional block in the 1st database of Example 1. 実施例1の第一のデータベースの第一格納部に格納されている生産履歴時間に関する関数の一例を説明するための図The figure for demonstrating an example of the function regarding the production history time stored in the 1st storage part of the 1st database of Example 1. FIG. 実施例1の第一のデータベースにおいて、卵Aを飲食物識別子として第一格納部に格納されているデータの一例を表す概念図In the 1st database of Example 1, the conceptual diagram showing an example of the data stored in the 1st storage part by using egg A as food-and-drink identifier 実施例1の第一のデータベースの第一検索部において、関数に基づいて算出された検索結果の表示画面の一例を表す図The figure showing an example of the display screen of the search result computed based on the function in the 1st search part of the 1st database of Example 1. 実施例1の第一のデータベースにおける処理の流れの一例を表すフローチャートThe flowchart showing an example of the flow of a process in the 1st database of Example 1. 実施例2の第一のデータベースにおける機能ブロックの一例を表す図The figure showing an example of the functional block in the 1st database of Example 2. 実施例2の第一のデータベースにおける第一格納部と第二格納部での情報の格納の様子を一例を表す概念図The conceptual diagram showing an example of the mode of the information storage in the 1st storage part in the 1st database of Example 2, and a 2nd storage part 実施例2の第一のデータベースを利用した検索結果の一例を説明するための図The figure for demonstrating an example of the search result using the 1st database of Example 2. FIG. 実施例2の第一のデータベースにおける処理の流れの一例を表すフローチャートThe flowchart showing an example of the flow of a process in the 1st database of Example 2. 実施例3の第一のデータベースにおける機能ブロックの一例を表す図The figure showing an example of the functional block in the 1st database of Example 3. 実施例3の第一のデータベースを利用した検索結果の一例を説明するための図The figure for demonstrating an example of the search result using the 1st database of Example 3. FIG. 実施例3の第一のデータベースにおける処理の流れの一例を表すフローチャートThe flowchart showing an example of the flow of a process in the 1st database of Example 3. 実施例4の第一のデータベースにおける機能ブロックの一例を表す図The figure showing an example of the functional block in the 1st database of Example 4. 実施例4の第一のデータベースを利用した検索結果の一例を説明するための図The figure for demonstrating an example of the search result using the 1st database of Example 4. FIG. 実施例4の第一のデータベースにおける処理の流れの一例を表すフローチャートThe flowchart showing an example of the flow of the process in the 1st database of Example 4. 実施例5の第二のデータベースにおける機能ブロックの一例を表す図The figure showing an example of the functional block in the 2nd database of Example 5. 実施例5の第二のデータベースを利用した検索の一例を説明するための図The figure for demonstrating an example of the search using the 2nd database of Example 5. FIG. 実施例5の第二のデータベースにおける処理の流れの一例を表すフローチャートThe flowchart showing an example of the flow of the process in the 2nd database of Example 5. 実施例6の第三のデータベースにおける機能ブロックの一例を表す図The figure showing an example of the functional block in the 3rd database of Example 6. 実施例6の第三のデータベースにおける第六格納部での飲食者属性情報の格納の一例の様子を表す模式図The schematic diagram showing the mode of an example of the storage of the eating and drinking attribute information in the 6th storage part in the 3rd database of Example 6. 実施例6の第三のデータベースを利用した検索の一例を説明するための図The figure for demonstrating an example of the search using the 3rd database of Example 6. FIG. 実施例6の第三のデータベースを利用した検索の、別の一例を説明するための図The figure for demonstrating another example of the search using the 3rd database of Example 6. FIG. 実施例6の第三のデータベースにおける処理の流れの一例を表すフローチャートThe flowchart showing an example of the flow of a process in the 3rd database of Example 6. 実施例1から実施例6のデータベースそれぞれの特徴の一例について、格納されている情報の違いを示しながら簡単に説明するための図The figure for demonstrating briefly an example of the characteristic of each database of Example 1-6, showing the difference of the stored information 実施例6の第三のデータベースによる、飲食者属性情報がその飲食者の出身地や居住地である場合の検索結果の表示画面の一例を表す図The figure showing an example of the display screen of a search result when the restaurant attribute information by the third database of Example 6 is the place of birth or residence of the restaurant 実施例7の第四のデータベースにおける機能ブロックの一例を表す図The figure showing an example of the functional block in the 4th database of Example 7. 実施例7の第四のデータベースによる検索結果の表示画面の一例を表す図The figure showing an example of the display screen of the search result by the 4th database of Example 7. 実施例7の第四のデータベースによる検索結果の表示画面の、別の一例を表す図The figure showing another example of the display screen of the search result by the 4th database of Example 7. 実施例7の第四のデータベースにおける処理の流れの一例を表すフローチャートThe flowchart showing an example of the flow of a process in the 4th database of Example 7. 本発明の別のデータベースで類似する味を検索した際の表示画面の一例を表す図The figure showing an example of the display screen at the time of searching similar taste in another database of the present invention 本発明の別のデータベースによって検索された味覚データの変遷を表示画面上に表示した際の一例を表す図The figure showing an example at the time of displaying the transition of the taste data searched by another database of this invention on a display screen

符号の説明Explanation of symbols

0200 データベース
0201 第一格納部
0202 第一検索情報入力部
0203 第一検索部
0200 Database 0201 First storage unit 0202 First search information input unit 0203 First search unit

Claims (7)

飲食物の味覚データを、その飲食物識別子と、その飲食物の生産履歴時間の関数として格納する第一格納部と、
飲食物識別子と、生産履歴時間とを関連付けたキーを含む第一検索情報を入力する第一検索情報入力部と、
前記第一検索情報入力部に入力された第一検索情報に基づいて前記第一格納部を検索する第一検索部と、
を有する第一のデータベース。
A first storage unit that stores the taste data of the food and drink as a function of the food and drink identifier and the production history time of the food and drink;
A first search information input unit for inputting first search information including a key that associates a food and drink identifier with a production history time;
A first search unit for searching the first storage unit based on the first search information input to the first search information input unit;
A first database having
前記飲食物識別子と関連付けて、その飲食物の飲食感想情報を格納する第二格納部と、
飲食物識別子を含む第二検索情報を入力する第二検索情報入力部と、
前記第二検索情報入力部に入力された第二検索情報に基づいて前記第二格納部を検索する第二検索部と、
を有する請求項1に記載の第一のデータベース。
A second storage unit for storing food and drink impression information of the food and drink in association with the food and drink identifier;
A second search information input unit for inputting second search information including a food and drink identifier;
A second search unit for searching the second storage unit based on the second search information input to the second search information input unit;
The first database according to claim 1, comprising:
前記飲食物識別子と関連付けて、その飲食物の飲食感想情報及びその飲食感想所有者の属性情報である飲食者属性情報を格納する第三格納部と、
飲食物識別子を含む第三検索情報を入力する第三検索情報入力部と、
前記第三検索情報入力部に入力された第三検索情報に基づいて前記第三格納部を検索する第三検索部と、
を有する請求項1に記載の第一のデータベース。
In association with the food and beverage identifier, a third storage unit that stores the food and beverage impression information of the food and drink and the attribute information of the food and beverage impression owner,
A third search information input unit for inputting third search information including a food and drink identifier;
A third search unit for searching the third storage unit based on the third search information input to the third search information input unit;
The first database according to claim 1, comprising:
前記飲食物識別子と関連付けて、その飲食物の飲食感想情報、飲食感想所有者の属性情報である飲食者属性情報及び、その飲食物を飲食感想所有者が飲食した時をその飲食物の生産履歴時間で示す飲食タイミング情報を格納する第四格納部と、
飲食物識別子を含む第四検索情報を入力する第四検索情報入力部と、
前記第四検索情報入力部に入力された第四検索情報に基づいて前記第四格納部を検索する第四検索部と、
を有する請求項1に記載の第一のデータベース。
In association with the food and drink identifier, the food and drink impression information of the food and drink, the attribute information of the food and drink impression owner, and the time when the food and drink impression owner drank the food and drink production history of the food and drink A fourth storage unit for storing food and drink timing information indicated by time;
A fourth search information input unit for inputting fourth search information including a food and drink identifier;
A fourth search unit for searching the fourth storage unit based on the fourth search information input to the fourth search information input unit;
The first database according to claim 1, comprising:
飲食物の味覚データを、その飲食物識別子と、その飲食物の飲食感想情報として格納する第五格納部と、
飲食物識別子を含む第五検索情報を入力する第五検索情報入力部と、
前記第五検索情報入力部に入力された第五検索情報に基づいて前記第五格納部を検索する第五検索部と、
を有する第二のデータベース。
A fifth storage for storing the taste data of the food and drink as the food and drink identifier and the food and drink impression information of the food and drink;
A fifth search information input unit for inputting fifth search information including a food and drink identifier;
A fifth search unit for searching the fifth storage unit based on the fifth search information input to the fifth search information input unit;
A second database.
飲食物の味覚データを、その飲食物識別子と、その飲食物の飲食感想情報及びその飲食感想所有者の属性情報である飲食者属性情報として格納する第六格納部と、
飲食物識別子を含む第六検索情報を入力する第六検索情報入力部と、
前記第六検索情報入力部に入力された第六検索情報に基づいて前記第六格納部を検索する第六検索部と、
を有する第三のデータベース。
A sixth storage unit for storing the taste data of the food and drink as the food and drink identifier, the food and drink impression information of the food and drink and the attribute information of the food and drink impression owner; and
A sixth search information input unit for inputting sixth search information including a food and drink identifier;
A sixth search unit for searching the sixth storage unit based on the sixth search information input to the sixth search information input unit;
A third database.
飲食物の味覚データと、その飲食物識別子と、その飲食物の地理情報とを関連付けて格納する第七格納部と、
飲食物識別子を含む第七検索情報を入力する第七検索情報入力部と、
前記第七検索情報入力部に入力された第七検索情報に基づいて前記第七格納部を検索する第七検索部と、
を有する第四のデータベース。
A seventh storage unit that stores the taste data of the food and drink, the food and drink identifier, and the geographical information of the food and drink;
A seventh search information input unit for inputting seventh search information including a food and drink identifier;
A seventh search unit for searching the seventh storage unit based on the seventh search information input to the seventh search information input unit;
A fourth database having
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