JP2011107768A - 食行動改善支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが不適正な食行動を行っているときに、不適正な食行動の継続を抑制する。
【解決手段】ユーザの食行動の有無を検知し食行動有りのときに食行動内容を分析する食行動検知分析手段１と、食行動検知分析手段が分析した食行動内容を食行動判定基準に照らし、ユーザの食行動が適正か否かを判定する食行動適正判定手段２と、食行動適正判定手段がユーザの食行動が不適正であると判定したとき、ユーザに不適正な食行動を止めさせる不適正食行動抑制シグナルを生成する食行動抑制シグナル生成手段３と、食行動抑制シグナル生成手段３が生成した不適正食行動抑制シグナルを出力する出力手段４と、食行動判定基準および不適正食行動抑制シグナル要素とを記憶する記憶手段５と、を備え、前記不適正食行動抑制シグナルが、不適正な食行動を続けた場合の未来仮想イメージ、警告メッセージ、警告音声、食欲を減退させる音、食欲を減退させる映像の何れかである。
【選択図】図１

Description

本発明は、ユーザの食行動を監視し不適正な食行動を行っているときに、不適正な食行動をやめさせるように仕向ける食行動改善支援システムに関する。

近年、糖尿病や高血圧等の生活習慣病に起因する心血管疾患に罹患する人々が増加している。生活習慣病は、遺伝的要因によることもあるが、多くは長年にわたる不適正な食事や運動不足等によって発病している。このような不健全な日常生活よる生活習慣病は、食生活の改善や適度な運動の実施等、日常生活の改善によって予防することができる。

上記運動については、週に２回程度の軽いランニングやウォーキングを行うことより満たされ、景色を見ながらのランニングやウォーキングはそれなりに楽しいものである。他方、食事は食欲という人間の最も基本的な欲求を満たす行為であり、食事管理は人間の最も基本的な欲求を規制するものである。よって、これを規制制御することは想像以上に難しい。食事管理は毎日毎回の積み重ねが大切であるが、ついつい食べ過ぎたり、つい飲み過ぎたりするといったことになり易い。

食事管理については、ユーザに食事摂取時間帯、メニュー、食事量等の食事内容を記録させ、この記録に基づいて栄養士や医師が食生活の改善を指導することが従来より行われている。しかし、この方法は、ユーザの食生活を事後的に指導管理するものであるので、つい食べ過ぎてしまう等の事態をなかなか防止できない。

このような背景にあって、ユーザの食行動を抑制する技術として、例えば下記特許文献１〜３が提案されている。また、ユーザの健康管理を支援する技術として、下記特許文献４が提案されている。

特開２００９−３４３９４号公報 特開平１０−９４６１３公報 特開平２００７−７０２４２公報 特開平２００６−２５２１５０公報

特許文献１は、食欲抑制剤を有する液状組成物を室内空気中に浮遊させることにより過食を防止する空気調整機器を開示している。

特許文献２は、味覚及び食欲に影響を与える神経に対して磁気的な刺激を与える食欲調整用具をユーザの外耳道に挿入することにより、過食を抑制する技術である。

特許文献３は、茴香精油及びパチュリ油の少なくとも一種からなる食欲抑制芳香成分を炭粉末や吸着剤に吸着保持してなる香組成物を用いることにより、過食を抑制する技術である。

特許文献４は、ユーザのカメラから送られてくる料理の画像を用い、当該料理の構成食材に対応するカロリー及び栄養素について解析して、不足する栄養分を補う食事メニューをユーザに提供する支援システムに関する。

上記特許文献１〜３に係る技術は、ユーザの食行動が不適正であるか否か（例えば過食であるか否か）を判定する機能を有していない。よって、ユーザが不適正な食行動を行っているときに、それを止めさせることができない。

上記特許文献４に係る技術は、食事した後にその後の食事においてユーザが摂取したほうがよい食事メニューを提供するものである。よって、ユーザの不適正な食行動をその場で止めさせることはできない。

このような背景にあって本発明は、リアルタイムで食事管理を行いリアルタイムでユーザにアドバイスを提示することができる食行動改善支援システムを提供することを目的とする。より詳しくは、ユーザが行おうとしている食行動が不適正な食行動になるか否か事前に判定し不適正になると判定されたときには、そのことをシンボリックな視聴覚的シグナルでユーザに直ちに伝えることにより、不適正な食行動が抑制されるように仕向ける方式の食行動改善支援システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するための本発明食行動改善支援システムは、ユーザの食行動の有無を検知し食行動有りのときに食行動内容を分析する食行動検知分析手段と、前記食行動検知分析手段が分析した食行動内容を食行動判定基準に照らし、ユーザの食行動が適正か否かを判定する食行動適正判定手段と、前記食行動適正判定手段がユーザの食行動が不適正であると判定したとき、ユーザに不適正食行動を止めさせる不適正食行動抑制シグナルを生成する食行動抑制シグナル生成手段と、食行動抑制シグナル生成手段が生成した不適正食行動抑制シグナルを出力する出力手段と、少なくとも前記食行動判定基準および不適正食行動抑制シグナル要素とを記憶する記憶手段と、を備えることを特徴とする。

上記構成では、ユーザの食行動を検知、分析して、食行動が不適正であると判定したときには、ユーザに不適正な食行動を止めさせための不適正食行動抑制シグナルを生成し、これをディスプレイおよび/またはスピーカに出力する。不適正食行動抑制シグナルはユーザの感性または感情に訴えるシンボリックな視聴覚情報とする。

上記「不適正な食行動」とは、健康を害する恐れのある食行動を意味する。その態様としては、カロリーや栄養素等の摂取量の過多あるいは過少、通常と異なる時間での摂取など食事摂取時間の乱れ、定時における非摂取など食事抜き、などが挙げられる。不適正な食行動を判定する食行動判定基準は、上記記憶手段に記憶されており、上記構成の各手段は、中央処理装置（ＣＰＵ）とこれを駆動するプログラムソフトにより構成され、実行される。

以下、食行動検知分析手段の食事行動内容の分析対象が摂取カロリーである場合を例にして各手段の働きを説明する。

食行動検知分析手段は、ユーザの食行動の有無と共に、食行動内容を分析する。例えばユーザがこれから食べようとする食事内容を写真撮影すると、食行動検知分析手段が食行動「有」を検知すると共に、食行動内容である食事内容を画像分析処理し、これが全て摂取された場合におけるカロリー量を算出し、摂取カロリー見積量を決定する。または、ユーザが食事内容を写真撮影すると、写真情報を外部オペレーザ（例えば栄養士）に電送し、外部オペレーザが摂取カロリー見積量を算出しこれを入力すると、これを摂取カロリー見積量として決定する。ここで画像分析処理は、記憶部に格納されている食品ごとの画像データに基づいて行われる。

食行動適正判定手段は、食行動検知分析手段が決定した摂取カロリー見積量を、記憶部に格納されているカロリー摂取基準と比較し、摂取カロリー見積量がユーザが摂取するカロリー量として適正か否かを判定する。すなわち、ユーザが摂取しようとしている食事のカロリー量（摂取カロリー見積量）が、カロリー摂取基準内であるときには適正と判定し、基準を超えているときには不適正（カロリー摂取過大）と判定する。また、食行動適正判定手段に、ユーザが摂取しようとしている食事のカロリー量が基準を下廻るときにはカロリー摂取過少と判定させることもできる。

食行動抑制シグナル生成手段は、食行動適正判定手段がユーザの食行動が不適正であると判定したとき、ユーザに不適正食行動を止めさせる不適正食行動抑制シグナルを生成する。例えば食行動適正判定手段がカロリー摂取過大と判定した場合には、記憶部に格納されている食行動抑制シグナル要素を用いて、そのままその食事行動を継続すると好ましくない事態（太り過ぎ、血糖値の上昇など）が生じることを表象する食行動抑制シグナルを生成する。

不適正食行動抑制シグナルとしては、例えば不適正な食行動を続けた場合の悪い未来仮想イメージ、「太り過ぎになりますよ」、「ダメですよ」などの警告音声の他、食欲を減退させる音、食欲を減退させる映像、又は娯楽ソフトなどが挙げられる。食行動抑制シグナルは、複数の食行動抑制シグナル要素を組み合わせ、映像と音からなる多様な食行動抑制シグナルとすることができる。

上記娯楽ソフトとしては、ユーザの関心を食事以外に向けさせることができる動画、静止画、音楽、ゲーム、電子図書、電子コミック、ブラウザなどを用いることができる。

出力手段は、食行動抑制シグナル生成手段が生成した不適正食行動抑制シグナルをディスプレイおよび/またはスピーカに出力し、視聴覚に訴える方法で、ユーザに不適正な食行動をしないように促す。これにより、ユーザの不適正な食行動が抑制される。

上記構成の本発明にかかる食行動改善支援システムにおいては、更に、前記食行動適正判定手段が、食行動の不適正さの程度を多段階に判定し、前記食行動抑制シグナル生成手段が、不適正さの程度に対応して不適正食行動抑制シグナルを生成する構成とすることができる。

例えば、カロリーや栄養素の摂取量判定において、摂取予想量が判定基準から外れる範囲が１０％未満を軽度注意（ランクＡ）、１０％以上２０％未満を要注意（ランクＢ）、２０％以上３０％未満を警告（ランクＣ）、３０％以上を危険（ランクＤ）、と判定させる。また、食事摂取時間帯や非食事摂取時間帯にもランク付けをしておき（例えば、深夜の食事摂取や朝食不摂取を危険（ランクＤ）とし、その他を要注意（ランクＢ）とする）、ランクに応じて多段階に判定させるようにする。そして多段階な判定結果の段階に応じて、不適正食行動抑制シグナルをより強烈なシグナルを生成させ、出力させるようにする。

また、上記構成の本発明にかかる食行動改善支援システムにおいては、更に、前記食行動抑制シグナル生成手段に代えて、前記食行動適正判定手段がユーザの食行動が適正であると判定したときに適正シグナルを生成する適正シグナル生成手段を備えさせ、前記出力手段が前記適正シグナル生成手段の生成した適正シグナルを出力する構成とすることができる。

ユーザの食行動が適正であるときに適正である旨の適正シグナルを発する構成とすると、ユーザは安心してその食行動を続行することができるので、自らの食事管理に自信が持てるようになる。これにより食行動支援効果が一層高まる。

また、上記構成の本発明にかかる食行動改善支援システムにおいては、、前記出力手段が不適正食行動抑制シグナルを出力した後、所定時間が経過したときに、前記食行動検知分析手段がユーザの食行動の終了を検知し、再度食行動内容を分析してこの分析結果を前記記憶部に記憶させる構成とすることができる。

ユーザの食行動の終了後に再度食行動内容を分析させこれを記憶部に記憶させておくと、この情報からユーザが実際に摂取したカロリー量などを知ることができる。また、この情報から、不適正食行動抑制シグナルにより食行動抑制効果が得られたかどうかが事後的に確認できる。例えば、食事が終了した後にユーザがその状況を写真撮影する。これに基づいて、食行動検知分析手段は食行動の終了後を検知し、食事前後の写真画像の比較を行い、「摂取カロリー見積量」の何割をユーザが摂取したかを分析し、この分析結果を記憶部に記憶させる。この記憶情報から、ユーザが実際に摂取したカロリー量が摂取量基準内に収まっているかどうかを事後的に点検できる。また、また日々の総摂取カロリー量のメモ帖としても機能する。

本発明によると、ユーザが不適正な食行動を行おうとするとき、及び／又は、行った後に、そのような食行動をやめさせるための視聴覚的シグナル（不適正食行動抑制シグナル）がその場で提示され、また適正な食行動がなされた場合には、ほめ言葉や心地よい音楽、画像などの視聴覚的シグナル（適正食行動シグナル）がその場で速やかに提示される食行動改善支援システムを実現することができる。

このような本発明食行動改善支援システムを用いると、食行動のたびにユーザの健康状態に適合した適切なアドバイスがなされるので、円滑に食行動の改善が進むという顕著な効果が得られる。

図１は、実施の形態１に係る食行動改善支援システムのブロック図である。 図２は、実施の形態１に係る食行動改善支援システムの構成（携帯端末）を示す図である。 図３は、実施の形態１に係る食行動改善支援システムの動作フローを示す図である。 図４は、食行動が適正か否かを判定するフローを示す図である。 図５は、一日の食事回数が３回である場合に、用いる判定基準を決定するフローを示す図である。 図６は、実施の形態２に係る食行動改善支援システムの動作フローを示す図である。 図７は、実施の形態３に係る食行動改善支援システムの動作フローを示す図である。

（実施の形態１）
本実施の形態を、図面を参照して詳細に説明する。図１は、本実施の形態に係る食行動改善支援システムのブロック図であり、図２は、本実施の形態に係る食行動改善支援システムの構成図（携帯端末）を示す図である。

図１に示すように、本実施の形態に係る食行動改善支援システムは、ユーザの食行動の有無を検知し食行動有りのときに食行動内容を分析する食行動検知分析手段１と、前記食行動検知分析手段１が分析した食行動内容を食行動判定基準に照らし、ユーザの食行動が適正か否かを判定する食行動適正判定手段２と、前記食行動適正判定手段２がユーザの食行動が不適正であると判定したとき、ユーザに不適正な食行動を止めさせる不適正食行動抑制シグナルを生成する食行動抑制シグナル生成手段３と、食行動抑制シグナル生成手段３が生成した不適正食行動抑制シグナルを出力する出力手段４と、前記食行動判定基準および不適正食行動抑制シグナル要素などの必要事項を予め記憶しておく記憶手段５とを備えている。

食行動検知分析手段１は、ユーザの食行動の有無を検知し、食行動有りの場合に食行動の内容（食事の種類、食事量、食事時間）を分析する。食行動検知分析手段１の内容としては、食事内容に関する画像情報が装置に入力されたとき、画像から食行動が開始されたと判定（食行動の有と判定）し、この後、その画像情報をソフト的に解析し食行動の内容を分析する態様や、食事提供施設が提供する食事内容情報が装置に入力されたときに食行動開始（食行動の有）と判定し、当該食事内容情報に基づいて食行動の内容を分析する態様が挙げられる。

また、予めユーザの腕に腕輪型の加速度センサを取り付けておき、加速度センサでユーザの食行動に伴う下腕部の動きを監視し、加速度センサの情報が記憶部に複数格納されている食行動に伴うパターンの何れかと一致したときに食行動開始（食行動の有）と判定すると共に、記憶部に格納されている食行動加速度パターンを用いて食行動内容を分析する態様がある。

また、例えばユーザの食卓に重量センサが内蔵されたマットを配置し、又は食物を載せる食膳の下部（脚）に重量センサを配置して、食事の進行に伴う重量減少に基づいて食行動内容（摂取量や摂取カロリーなど）を分析する態様、などが挙げられる。これらの態様の具体例については後述する。なお、重量センサとしては、重量の増減を電流の増減で読む感圧電流式センサなどが例示できる。

食行動適正判定手段２は、食行動検知分析手段１からの情報と、食行動内容判定基準とを比較して、食行動が適正であるか否かを判定する。例えば、カロリー摂取量や各種栄養素摂取量、食物総容量又は食物総重量が、判定基準値から例えば１０％を超えて外れている場合を不適正と判定する。また、非食事摂取時間帯における食行動を不適正な食行動（食事時刻が不適正）と判定し、また食事摂取時間帯に食行動が検知されないときも不適正な食行動（欠食）と判定する。

食行動抑制シグナル生成手段３は、食行動適正判定手段２により不適正な食行動と判定された場合に、不適正な食行動を是正させ又は止めさせる動機付けとなる不適正食行動抑制シグナルを生成する。不適正食行動抑制シグナルは、不適正な食行動を続けた場合の悪い未来仮想イメージ、警告メッセージ、音声、食行動を抑制させる音声又は映像、娯楽ソフトなどの視聴覚的情報であり、これを１つ以上生成する。

食行動抑制シグナル生成手段３が生成した不適正食行動抑制シグナルは、出力手段４を通じて出力される。出力手段４としては、公知の表示手段やスピーカを用いることができる。

記憶手段５は、少なくとも不適正食行動抑制シグナル及び食行動内容判定基準を記憶し、さらに必要な要素を記憶している。必要な要素とは、例えばユーザの性別、年齢、身長、体重、病歴、趣向、性格等のユーザ情報が挙げられる。また記憶手段５に、食行動検知分析手段１が検知分析した内容や食行動適正判定手段２の判定結果などを記憶させておくことができる。記憶手段５は、ハードディスク、半導体メモリ、ホログラフィックメモリなどで構成することができる。

食行動抑制シグナル生成手段３が生成する未来仮想イメージとしては、次のようなものが例示できる。カロリー摂取過多の場合や糖質摂取過多の場合には、太り過ぎの姿絵、息切れしている姿絵、うずくまって胸を押さえている姿絵、病院の絵など、糖尿病や心臓病などのメタボリックシンドロームがイメージできる画像である。また、タンパク質摂取過多の場合には、通風症状を表す絵、アルコール摂取過多の場合には、千鳥足で歩く様、興奮し暴れている絵などがある。また、鉄分摂取不足の場合には、青白い顔など貧血のイメージなどが挙げられる。また、時間外摂食など食事時間帯の乱れによる食行動の不適正については、ぶくぶく太っていくイメージ、また朝食を抜くなどの欠食については、集中力低下をイメージできる絵などが挙げられる。

このような未来仮想イメージは、ユーザに不適正な食行動を継続することに対する忌避感を生じさせ、時には恐怖感を目覚めさせるので、効果が大きい。

警告メッセージとしては、「食べすぎですよ」、「糖尿病になりますよ」等の文字または声による訴えがあり、警告音としては、ドクドクとい心臓音、救急車のサイレン音などがある。また食欲を減退させる音としては、ギイギイという機械音（嫌な音）、キャーという女性の癇高い声、精神を静める音楽などがある。食欲を減退させる映像としては、ウジがわいたステーキ、マズそうな顔、ホラー映像、ユーザの健康を心配している恋人や妻の写真などが挙げられる。

食行動以外に関心を向けさせる娯楽ソフトとしては、映画・スポーツ・アニメ等の動画、写真・絵画・イラスト等の静止画、音楽、電子図書、電子コミック、ゲーム、ＷＥＢサイトを表示するブラウザなどが挙げられ、これらから適当なものを選択する。

不適正食行動抑制シグナルを生成する要素である不適正食行動抑制シグナル要素は、食行動判定基準とともに、記憶手段５に記憶されている。これらの要素は、年齢、身長、体重、性別、病歴、処方履歴等のユーザ固有の情報と関連付けて格納されて、ユーザの属性に応じて適切な不適正食行動抑制シグナルが生成できるようにしておくのが好ましい。特に食行動以外に関心を向けさせる娯楽ソフトは、ユーザの嗜好に合わせるのが好ましいので、予めユーザの嗜好を登録したり、ユーザの娯楽ソフトの使用頻度を記憶したりする構成とするのがよい。

また、食行動改善を一層効果あらしめるために、食行動適正判定手段２がその食行動を適正と判定した場合には、ユーザに喜びを与えることができ、食事管理の励みになる適正食行動シグナルを提示する構成にするがよい。適正食行動シグナルとしては、「おいしく召し上がれ」、「ゆっくりどうぞ」などの言葉、ユーザにとって心地よい音楽、景色や、恋人・妻・子供の写真などが例示できる。

次に加速度センサを用い常に食行動の監視を行う食行動改善支援システム例について説明する。

（１）ソフト的画像解析処理又はオペレータによる画像解析
予めユーザの腕に腕輪型の加速度センサをはめておく。この加速度センサがユーザの下腕部の動きを常に監視しており、食行動検知分析手段１が、この監視データ情報に基づいて食行動の有無を検知する。食行動が検知されたとき、食行動検知分析手段１は、自ら又は出力手段４を介して文字または音声でユーザに食事内容の撮影を求める。ユーザが携帯電話などユーザ側の端末に内蔵されたカメラで食事内容を撮影すると、この情報が管理サーバに送信され、そこで画像解析される。または分析オペレータが送信された食事内容を見て、食事の種類、量、カロリー、栄養素量などの必要事項を分析し、その結果を管理サーバに入力する。これにより食事の種類、量、カロリー、栄養素量など決まり、食行動の開始時刻と終了時刻は加速度センサが食行動をシグナル信号が発せられた時刻から、食行動信号を発しなくなった時刻により定めることができる。

このようにして必要な情報（摂取カロリー見積量・栄養素推定量、食事時間帯など）が決定される。次いで食行動適正判定手段２は、食行動検知分析手段１が検知分析した食行動内容（摂取カロリー見積量・栄養素推定量、食事時間帯など）に基づいて、ユーザの食行動内容が適正であったか否かを判定する。

不適正判定がなされたとき、この判定を受け食行動抑制シグナル生成手段３は、ユーザに提示すべき不適正食行動抑制シグナルを生成する。この情報はユーザ側の端末に送信され、出力手段４がこの不適正食行動抑制シグナルをユーザ側の端末のディスプレイ及び／又はスピーカを介してユーザに提示する。

なお、画像を用いた解析法は公知の方法を用いればよく、例えば上記特許文献４に記載の方法を用いることができる。また管理サーバを設けることなく、携帯電話などのユーザ側端末に組み込んだコンピュータで処理させるようにしてもよい。

（２）加速度センサデータを用いて食行動内容の分析をも行う場合
予めユーザの腕に腕輪型の加速度センサをはめておく。この加速度センサがユーザの下腕部の動きを常に監視している。食行動検知分析手段１が、この監視データ情報に基づいて食行動の有無を検知するとともに、加速度センサが検出した腕の動きパターンから食物の種類を推定し、口までの動きの回数からユーザが摂取した食物摂取量を推定する。更に食行動検知分析手段１は、これらの推定情報からユーザが摂取した食事の種類、量、カロリー量、栄養素量などを分析し食行動内容を決定する。

次いで食行動適正判定手段２は、食行動検知分析手段１が検知分析した食行動内容（カロリー量、栄養素量などの情報）に基づいて、ユーザの食行動内容が適正であったか否かを判定する。不適正判定がなされたとき、この判定を受け食行動抑制シグナル生成手段３は、ユーザに提示すべき不適正食行動抑制シグナルを生成する。出力手段４がこの不適正食行動抑制シグナルをディスプレイ及び/又はスピーカに出力する。

その他の事項については上記（１）と同様であるが、加速度センサの検出する腕の動きのみで食行動検知分析を行う場合には、食事前にカロリー摂取量や栄養素の偏りなどについての情報提供（シグナルの生成）を行うことができない。その一方、常に腕の動きを監視しているので、この腕の動きを通して食事の進行状況が把握できる。よって、食事進行中に「そろそろ食べるのをやめた方がよいですね」とか、「これ以上食べると食べ過ぎになりますよ」などとする警告メッセージを発するようにすることが可能となる。また、食事時刻の乱れや咀嚼しない早食い（極端に短い食事時間）に対する警告が行えるという利点がある。

ここで加速度センサを用いた食事内容の分析における原理を説明する。歩行時の腕の動きや仕事時などの腕の動きと、食行動における腕の動きとは明瞭に異なる。食行動時には、必ず腕が屈折され、腕の関節を基点にして手を口にまで持って行く動きが伴う。この動きを加速度センサで検出することにより、食行動であることが認定できる。また、食物の種類によって食べ方が異なり、腕の動きが異なるので、加速度センサの検出した腕の動き（一次元的（１軸）パターン、二次元的（２軸）パターン、又は三次元的（３軸）パターン）によって食物の種類が推定できる。

更に、食行動が開始された後に、腕（その先にある手）を口に持って行った回数を数えることにより、摂取した食物量や食物容量を見積ることができる。例えば腕を口に持って行き、口から離れた一往復当たりの平均的な摂取量や平均的な摂取容量を実験的に導き出し、これを予め記憶部に格納しておき、これに実測された回数を乗じることにより、摂取した食物総量や食物総容量を算出することができる。

加速度センサとしては、公知のものを用いることができ、少なくとも相直交する３軸の加速度を検出するものを用いるのが好ましい。また当該３軸の角速度をも検出できるものがより好ましい。より多くの情報が得られるからである。

加速度センサと食行動との関係について更に説明する。加速度センサは、動きによる加速度とともに、重力加速度を検出できる。人間の食行動においては、素手又は箸やフォーク等の食器具を用いて食品を口に運ぶ動作が行われる。例えば右手で箸を持って食事を行う場合、下腕部は次のように動く。

（ａ）左前方斜め方向に右手を向けた状態で、食物をつかむ。
（ｂ）ひじを支点にして下腕を回転させ、右手が左上方向に向けた状態となるようにして食物を口元に運ぶ。
（ｃ）食品を口に入れる。この後、ごく短時間の間腕の動きが止まる。

この食行動においては、食物を落とさないで確実に口に運ぶため、重力加速度の３倍を超えるような早い動き（加速度）は検出されない。また、上記（ａ）の食品をつかむ状態と、上記（ｃ）の食物を口に入れる状態とでは、加速度センサの各軸の重力加速度方向に対する向きが異なる。つまり、上記のような動き及び動きによる重力加速度方向の変化は、食行動特有なものであるので、加速度センサ信号から食行動か否かを判定できる。

食行動検知分析手段１について更に説明する。レストランや社内食堂などの食事提供施設側が提供する食事情報を用いる場合には、食行動検知分析手段１は次のように動作する。

メニュー、食券、レシート、皿等に品目、カロリー、栄養素量などの情報がバーコード等で記録されている場合、バーコード等を介してこれらの情報が食行動改善支援システム端末に入力されると、食行動検知分析手段１はこれを食行動として検知すると共に、当該食事情報が入力された時を食事時刻として決定する。また、システム内に読み込まれたバーコード等に記録された品目やカロリーなどの具体的情報をそのまま食行動の分析結果として利用する。つまり、食事情報食行動検知分析手段１は画像解析等によってカロリー量の見積りなどを行う必要がない。

なお、食事情報が例えばバーコード、カラーコード、ＱＲコード（登録商標）、ＩＣチップ等で表示されている場合には食行動改善支援システム端末がバーコード等の読み取り機能を備える必要があり、ユーザが食事情報を直接入力する場合には、端末がキーボード、タッチパネルなどの入力部を有する必要があることは勿論である。

他方、ユーザが使用するテーブルの上に重量センサマットを置き、この上に食べ物入りの食器を並べて食する方法や、茶碗、皿等の食器に重量センサを取り付けておく方法を採用することができる。この場合には重量変化を検出することによって食物量の摂取量が正確に検知できる。この方法においては重量センサが食行動検知分析手段１を構成する要素となり、食行動検知分析手段１は次のように動作する。

すなわち、ユーザの食行動の進行に伴って食器類の重量が減少するので、食行動検知分析手段１は重量センサを通して食器類に盛られた食品の重量変化量（減少）を測定する。先ず当初の膳の総重量又は食器重量を記憶しておく。また、食行動検知分析手段１は最初に重量減少が検知された時間を食事開始時刻とし、一定時間の間（例えば１５分間）にまったく重量の増減が検知されなくなったときをその食行動の終了と分析する。そして、終了時刻における膳の総重量又は食器重量を測定し、当初重量との差を求め、これを食物摂取総量とする。

このようにして食行動検知分析手段１が分析した食行動内容は、食行動適正判定手段２により、食行動内容判定基準と比較照合されて、食行動が適正か否かが判定される。

なお、食器類の重量変化を検知するこの方法は、食べ過ぎが問題となっているユーザの食行動管理に向いている。ただし、この方法では、摂取品目が検知できないので栄養素摂取量を見積もり難い。カロリー、栄養素などに関する情報をも必要とするときには、画像解析法、加速度センサ法など他の手法をも組み込むのがよく、これにより多様な食行動分析が可能になる。

次に食行動を判定する基準について説明する。初めに食行動判定基準と「不適正な食行動」との具体的関係を簡単な例を用いて説明する

記憶部に、例えばカレーライス、親子丼、カツ丼、うどん、そば、などの食事品目と、大盛り（大）、普通（中）、小盛り（小）などごとに、カロリー量が格納されており、また、記憶部に、ユーザが一回の食事で摂取すべき好ましいカロリー量の範囲（上限値および下限値）が格納されているとする。

ユーザは、食事の前に携帯電話に組み込まれたカメラで食事内容を撮影する。この撮影の際に、料理の横に箸 及び／又は コップ（平均的な大きさのコップが望ましい）、または予め決められた対照物（容量算出基準）を置いて、これらとともに撮影する。携帯電話に組み込まれたＣＰＵは、撮影された食事内容と記憶部に格納されている食事品目とを照合し、その種類と大、中、小の別を判定し、その食事の摂取カロリー見積量を決定する（食行動検知分析）。

ついで、ＣＰＵは、上記推定量カロリー量とユーザが一回の食事で摂取すべき好ましいカロリー量とを比較し、摂取カロリー量が前記上限値を超えている場合および下廻る場合に、「不適正な食行動」であると判定する（食行動適正判定）。なお、食事内容のカロリー量が摂取すべき好ましいカロリー量の上限値を超えている場合が過食であり、下限値を下廻る場合は摂取不足ということになる。

更に、食後にもユーザに写真撮影を促し、食事前後の写真比較から実際に摂取した割合を算出し、この情報に基づいて、ユーザが実際に摂取したカロリー量を算出し、これを記憶部に記憶させる（食行動検知分析及び記憶）。この記憶情報により、管理栄養士や医師は、実際に摂取したカロリー量がユーザが一回の食事で摂取してよい好ましいカロリー量であった否か、又は一日の総摂取カロリー量が適正であったか否かなどを判断できるので、適正な面接指導や、処方する薬物の適正な選択が可能になる。

（カロリー摂取量判定基準）
カロリー摂取量判定基準としては、ユーザの年齢、性別、身長、体重により下記Harris-Benedictの式（＊）を用いて算出される基礎代謝量に、動作強度（生活活動強度）、ストレス係数を乗じて算出される標準代謝量を用いることができる。食行動検知分析手段１が分析したカロリー摂取見積り量をHarris-Benedictの式を用いて決定したカロリー摂取量判定基準と比較し、摂取量や摂取割合が判定基準から外れる値が所定の値（例えば１０％）を超える場合に不適正な食行動と判定する。

〈＊ Harris JA, Benedict FJ; A biometric study of Basal metabolism in man Carnegie Institution of Washington, Washington D.C. Lippincott Company, Philadelphia, U.S.A., 1919〉

なお、標準代謝量ではなく、栄養士、医師、または本人が設定した値を基準としてもよい。

〈Harris-Benedictの式〉
男性の基礎代謝量＝66.5＋(13.75×体重(kg))＋(5.003×身長(cm))−(6.775×年齢)
女性の基礎代謝量＝655.1＋(9.563×体重(kg))＋(1.850×身長(cm))−(4.676×年齢)

標準代謝量(kcal)＝運動強度×ストレス係数×基礎代謝量(kcal)

また、カロリー摂取量の判定基準は、例えばユーザの一日の摂取総量を決め、ユーザの一日の食事回数を設定し、各々の食事ごとに摂取すべきカロリー量を決めておくのもよい。例えば、１日に摂取すべきカロリー量を朝食２５％、昼食３０％、夕食４５％）とする。また、図５に示すように、１回目（朝食）、２回目（昼食）はそれぞれに対応する判定基準を用い、３回目（夕食）は一日の総摂取量の判定基準から朝食と昼食で摂取した量を減算した残りのカロリー量を判定基準として用いる。

また、１日に摂取できる総カロリー量から食行動ごとのカロリー摂取量を除いて、残りをその日に摂取可能なカロリー量とし、これを判定基準として用いる。この方法では、１日の最初の食行動時におけるカロリー摂取量判定基準は１日に摂取できる総カロリー量であり、次は最初の食行動時に摂取したカロリー量を除した値となる。この方法は間食を抑制する効果が高い。

また、摂取過多や摂取過少を判定する際に、例えば上記で決定されたカロリー摂取量判定基準から外れる範囲が１０％未満を軽度注意（ランクＡ）、１０％以上２０％未満を要注意（ランクＢ）、２０％以上３０％未満を警告（ランクＣ）、３０％以上を危険（ランクＤ）というように、多段階に判定するのもよい。

（栄養素摂取量判定基準）
栄養素摂取量判定基準としては、厚生労働省が策定する「日本人の食事摂取基準」を用いることができる。また、栄養士や医師が設定した値を基準としてもよい。生活習慣病のおそれがある場合には、その病態に関連する栄養素摂取量の基準を、「日本人の食事摂取基準」よりも厳しいものとするのもよい。また、栄養士や医師が設定した値を基準として用いることもできる。

栄養素摂取量判定基準で規定する栄養素としては、タンパク質、脂質（総脂質、飽和脂肪酸、n-6系脂肪酸、n-3系脂肪酸、コレステロール等）、炭水化物（糖質）、食物繊維、水溶性ビタミン（ビタミンＢ₁、ビタミンＢ₂、ナイアシン、ビタミンＢ₆、葉酸、ビタミンＢ₁₂、ビオチン、パントテン酸、ビタミンＣ）、脂溶性ビタミン（ビタミンＡ、ビタミンＥ、ビタミンＤ、ビタミンＫ）、ミネラル（マグネシウム、カルシウム、リン）、微量元素（クロム、モリブデン、マンガン、鉄、銅、亜鉛、セレン、ヨウ素）、電解質（ナトリウム、カリウムなどが挙げられる。

（食事量（総重量・総容量）判定基準）
上記した標準代謝量などを参考にして、栄養士、医師、または本人が、食事量（総重量・総容量）判定基準を設定する。

（食事時間帯の判定基準）
食事摂取時間帯判定基準は、管理栄養士、医師、または本人が予め設定する。通常は、平均的な生活習慣に準じて決める。例えば、朝食６−８時、昼食１２−１３時、夕食は１８−２０時を基準とし、これ以外を非食事摂取時間帯と設定する。また、例えば１５−１６時は、摂取非摂取のいずれでも不適正と判定しない時間帯に設定する。最も活動が活発な時間帯であり、一律に規制しない方が現実にそくするからである。また、ユーザのさまざまなライフスタイルに合わせて、平日用、休日用、日勤用、夜勤用別に、それぞれ異なる食事摂取時間帯判定基準をユーザが設定することもできる。

また、ユーザの実際の食事摂取時間帯を一定期間（例えば１週間）記録し、その平均値（食事開始と終了の中央値）の前後３０分を食事摂取時間帯判定基準として自動設定されるようにするのもよい。

例えば、ユーザのライフスタイルに合わせて好ましい食事時間帯が記憶部に格納されているとする。食行動検知分析手段１は、ユーザが食行動を起こしたことを検知する。するとこれを受けて、食行動適正判定手段２が、記憶部に格納されている食事摂取時間帯判定基準に照らし、食事時刻が判定基準（好ましい食事時間帯時刻）と一致するか否かを点検し、一致しない場合、不適正な食行動であると判定する。また、食事摂取時間帯判定基準として格納されている好ましい食事時間帯時刻に、食行動が検知されない場合には、不適正な食行動（欠食）であると判定することになる。

ここで、既に説明したとおり、不適正な食行動を多段階で判定する場合、この段階に応じて不適正食行動抑制シグナルを生成する構成とするのがよい。この場合、不適正食行動抑制シグナルを不適正レベルと関連付けて記憶手段５に記憶させておくことが好ましい。例えば、カロリー摂取超過の場合、ランクＡでは頬、顎、お腹周り、二の腕、太もも等の部位毎の脂肪増加イメージを表示させ、ランクＢではメタボリックシンドロームといった症状をイメージとともに表示させる。ランクＣでは、糖尿病合併症や腎疾患など具体的な病名をイメージとともに表示させるなど、未来仮想イメージの提示形態を変える。また、ランクＡでは１０％増量、ランクＢでは２０％増量、ランクＣでは３０％増量というように、本人の外見イメージ（太った姿）をランクごとに差をつけてより誇張した嫌な未来仮想イメージとして提示させる。

また、警告音の場合、ランクＡではクラシック、ランクＢではロック、ランクＣではハードロックというように、危険レベルが上がるに伴いテンポの速い音楽とするのがよい。

また、不適正な食行動を抑制させる音声、映像の場合、例えば危険レベルが高まるほど恐怖レベルの高いホラーとする。

また、娯楽ソフトの場合、ユーザの興味レベルや使用頻度を記憶しておき、危険レベルが高まるほど興味レベルや使用頻度の高いソフトを起動処理する態様とするなどする。

また、処方履歴が記憶手段５に記憶されている場合、不適正な食行動と判定された場合に、当該不適正な食行動に対応する医薬の服用メッセージを提示する薬服用メッセージ提示手段をさらに備えた構成とするのがよい。

図２に、本実施の形態に係る食行動改善支援システムのブロック図を示す。このブロック図に基づいて、本実施の形態にかかる携帯端末の構成を説明する。

図２示すように、本実施の形態にかかる携帯端末は、中央処理装置（ＣＰＵ）等からなる処理部１０と、半導体メモリやハードディスク等からなる記憶部１１と、液晶画面や有機ＥＬ画面等からなるディスプレイ及び音声を出力するスピーカを有する出力部１２と、キーボードやタッチパネル等からなる入力部１３と、外部との通信を行う通信部１４と、イメージセンサやカメラからの写真情報を受け取る情報読み取り部１５と、を備えている。

記憶部１１には、不適正食行動抑制シグナル要素、食行動内容判定基準が記憶されている。また、ユーザの年齢、身長、体重、性別、診断情報、処方履歴、生活パターン等のユーザデータなどが記憶されている。なお、上記各々の部は、その機能の全部または一部を携帯電話に備わっている要素に兼用させることができる。

図３に、上記携帯端末を用いた食行動改善支援システムの動作フローを示す。以下では、２次元バーコードにより食事情報を取得する場合を例として食行動改善支援システムの動作を説明する

ユーザが情報読み取り部１５のイメージセンサでＱＲコード情報を読み取らせる（処理開始）。処理部１０はバーコード情報を取得したことを検出し、この情報取得検出をユーザの食行動有りの検知とする（Ｓ１１）。

ついで、処理部１０は、ＱＲコードの情報内容を認識処理し、認識処理した情報（カロリー量や栄養素量情報、撮影時刻情報）の分析（食行動内容の分析）を行う（Ｓ１２）。また、分析結果（カロリー量や栄養素量情報、撮影時刻情報）を記憶部１１に記憶させ、次のステップ（Ｓ１３）に進む。なお、記憶部１１に記憶させることなく次のステップ（Ｓ１３）に進ませてもよい。また、ＱＲコード情報が複数あるときは、これらの全て加算処理する。

Ｓ１３において、処理部は食行動内容の分析結果情報と、食行動内容判定基準とを比較して、食行動が適正であるか否かを判定する。不適正である場合にはＳ１４に進み、不適正でない場合にはＳ１７に移行する。例えばカロリー摂取見込み量が、記憶部１１に記憶された基準（標準代謝量）に比較し不適正と判定するが、この判定においては、例えば図４に示すように、ランクＡ〜Ｄの４段階で判定させるようにすることができる。他の栄養素についても同様に判定させるようにすることができる。

Ｓ１４において、処理部１０は不適正食行動抑制シグナルを生成する。すなわち、処理部１０は、記憶部１１に記憶されたユーザの年齢、身長、体重、性別、診断情報、処方履歴、生活パターン等のユーザの属性に合わせ、不適正食行動抑制シグナル要素を選択し組み合わせることにより不適正食行動抑制シグナルを生成する。

処理部１０が生成した不適正食行動抑制シグナルは、出力部（表示部、スピーカ）を通じて出力部１２のスピーカ及び／又はディスプレイに出力される（Ｓ１５）。

処理部１０が記憶部１１にアクセスし、薬の服用を促すメッセージを発生させる（Ｓ１６）。

一連の動作履歴が記憶部１１に記憶される（Ｓ１７）。これにより一連の動作が終了する。

ところで、過食嘔吐と呼ばれる症状があり、この症状を有するユーザの場合、肥満の仮想イメージを提示すると、嘔吐行動を助長するおそれがある。このような場合には、この属性をユーザ属性として記憶部１１に記憶させておき、カロリー摂取超過が判定された場合に、肥満の未来仮想イメージ（不適正食行動抑制シグナル）などが生成されないようにしておくのが好ましい。

また、Ｓ１７で記録させたデータは、外部メモリに出力する方法やデータ通信（有線・無線）による方法を採用することにより、管理栄養士や医師に提供することができる。

また、Ｓ１１〜Ｓ１２が、カメラを用いて食事内容を撮影し、オペレータ（管理栄養士など）が食事内容を解析する態様である場合には、次のように動作させる。ユーザがカメラで食事内容を撮影し、サーバに送信する（処理開始）。サーバは食事内容撮影情報を取得したことを検出する（Ｓ１１）。オペレータは、写真情報に基づいて食事内容を分析し、カロリーや栄養素の摂取見込み量を決めると共に、撮影情報に含まれる撮影時間を食事時間とし決定し、これらを携帯端末に返信する。この段階で食行動内容の分析が完了する（Ｓ１２）。

また、加速度センサを用いて食行動を検知する場合においては、Ｓ１１からＳ１２までが次のように処理される。ユーザの手首に嵌めた加速度センサにより下腕部の動きが常に監視さされ、加速度センサからの情報に基づいて処理部１０が食行動であるか否かを判定する（Ｓ１１）。更に、処理部１０は、食行動の有りと判定された信号が最初に検出された時間を食事開始時間と決定する。

また、食事開始時間以降に検知される食行動信号の回数を積算し、一回の信号あたりの食事重量又は容量を乗じて、食事総重量又は食事総容量を算出する。食行動信号が一定時間（例えば１時間）連続して検出されない場合、最後の食行動信号の検出時間を、食事終了時間と決定する（Ｓ１２）。これらの検知分析は、予め記憶部１１に格納されている食行動に基づく加速度センサ信号パターンとの照合比較により行う。

また、重量センサを用いて食行動を検知する場合は、重量センサで食器などの重量変化を検出し、重量減少を食行動として検知する（Ｓ１１）。また、重量減少量を算出し、これを食事量とする（Ｓ１２）。

本実施の形態によると、ユーザが不適正な食行動を行おうとしてきるときに、警告音や仮想イメージによりユーザに注意を促し、娯楽ソフトによりユーザの関心を食行動から遠ざけさせることができる食行動支援システムを提供することができる。この食行動支援システムを用いることによって、ユーザはリアルタイムで食行動の適正または不適正を知ることができるので、食行動の管理が容易になる。

（実施の形態２）
実施の形態２では、不適正食行動抑制シグナルを出力した後に、ユーザの食行動の終了を検知し再度食行動内容を分析すること以外は、上記実施の形態１と同様である。本実施の形態に係る食行動改善支援方法のフローを図６に示す。

ユーザがカメラで食事内容を撮影し、サーバに送信する（処理開始）。サーバが食事内容撮影情報を取得したことを検出する（Ｓ２０１）。

写真に基づいて栄養士が食事内容を分析し、カロリーや栄養素の摂取見込み量を決め、また、撮影情報に含まれる撮影時間を食事開始時間とし、これらの情報を携帯端末に返信する。この段階で食行動内容の分析が完了する（Ｓ２０２）。

分析情報を、食行動内容判定基準と比較して、食行動が適正であるか否かを判定する（Ｓ２０３）。不適正である場合にはＳ２０４に進み、不適正でない場合にはＳ２１２に移行する。この判定は、上記実施の形態１と同様でよい。

Ｓ２０３の判定に続いて、処理部１０が不適正食行動抑制シグナルを生成する（Ｓ２０４）。不適正食行動抑制シグナルは、記憶部１１に記憶されたユーザの年齢、身長、体重、性別、診断情報、処方履歴、生活パターン等のユーザの属性に合わせ、不適正食行動抑制シグナル要素を選択し組み合わせることにより処理部１０が生成する。

処理部１０が生成した不適正食行動抑制シグナルは、出力部（表示部、スピーカ）を通じて出力部１２のスピーカ及び／又はディスプレイに出力する（Ｓ２０５）。

処理部が選択された不適正食行動抑制シグナルを出力部（表示部、スピーカ）を通じて出力（画像表示、音声出力）する（Ｓ２０５）。

食後の内容を撮影するメッセージを表示する（Ｓ２０６）。

処理部が食後の内容の撮影画像を取得したか（ユーザがカメラで食後内容を撮影し、サーバに送信する）否かを判定する（Ｓ２０７）。取得した場合はＳ２０８に移行し、していない場合はＳ２０６に移行する。

食後の画像を画像解析して食事残し量（カロリー、栄養素摂取量）を決定する（Ｓ２０８）。

処理部が、Ｓ２０２で分析された食事量（カロリー、栄養素摂取量）からＳ２０８で分析された食事残し量（カロリー、栄養素摂取量）を減算し、実際の食行動内容を決定する。また、撮影情報に含まれる撮影時間を食事終了時間とし、これらの情報を携帯端末に返信する。（Ｓ２０９）。

決定された実際の食行動内容を、食行動内容判定基準と比較して、実際の食行動が適正であるか否かを判定する（Ｓ２１０）。不適正である場合にはＳ２１１に進み、不適正でない（適正である）場合にはＳ２１２に移行する。この判定は、上記実施の形態１と同様でよい。

不適正であると判定された場合、処理部が再度不適正食行動抑制シグナルを生成し、出力する（Ｓ２１１）。

適正であると判定された場合、適正な食行動を行ったことを評価する適正シグナルを表示する（Ｓ２１２）。

一連の動作履歴を記憶部１１に記憶する（Ｓ２１３）。

本実施の形態では、食事前の画像を用いて食行動の不適正さを判定し、不適正と判定した場合には、シグナル出力後に食事後の画像を要求し、食事後の画像を用いて実際の食行動内容を判定している。これにより、ユーザが不適正な食行動を継続したか、適正な食行動となるように改善を行ったかを判定できる。また、不適正でない食行動を行った場合には適正シグナルを出力するので、ユーザが適正な食行動を継続する励みになる。

（実施の形態３）
実施の形態３では、加速度センサを用いてユーザの下腕部の動きを常時検知し、センサ信号を用いて不適正食行動抑制シグナル出力後の食行動を検知分析すること以外は、上記実施の形態１と同様である。本実施の形態に係る食行動改善支援方法のフローを図７に示す。

ユーザの手首に嵌めた加速度センサにより下腕部の動きを常に監視する（Ｓ３０１）。

加速度センサ信号に対して、ノイズ除去やＡ／Ｄコンバート等の信号処理を行う（Ｓ３０２）。

信号処理後の加速度センサからの情報に基づいて処理部１０が食行動であるか否かを判定する（Ｓ３０３）。

食行動の有りと判定され得る加速度センサ信号を用いて、食内容行動を分析する（Ｓ３０４）。食行動の有りと判定され得る加速度センサ信号が最初に検出された時間を食事開始時間と決定する。また、食事開始時間以降の食事であると判定された加速度センサ信号の回数を積算し、一回の信号あたりの食事重量又は容量を乗じて、その時点での食事摂取総重量又は食事摂取総容量を算出し、記憶する。食事であると判定される加速度センサ信号が一定時間（例えば１時間）連続して検出されない場合、その直前に検出された食事であると判定された加速度センサ信号の検出時間を、食事終了時間と決定する。

分析された情報を、食行動内容判定基準と比較して、食行動が適正であるか否かを判定する（Ｓ３０５）。不適正である場合にはＳ３０６に進み、不適正でない場合にはＳ３１３に移行する。この判定は、上記実施の形態１と同様でよい。

処理部が不適正食行動抑制シグナルを生成する（Ｓ３０６）。

処理部が選択された不適正食行動抑制シグナルを出力部（表示部、スピーカ）を通じて出力（画像表示、音声出力）する（Ｓ３０７）。

シグナル出力後から所定時間内（例えば３０分間）の加速度センサ信号を分析する（Ｓ３０８）。

上記Ｓ３０３と同様にして、シグナル出力後の加速度センサ信号が不適正食行動か否かを判定する（Ｓ３０９）。ここでは、食事量の分析は行わずに、例えば過食である場合には食行動が検知されることを不適正食行動、欠食の場合には食行動が検知されないことを不適正食行動と判定する。不適正食行動ではないと判定される場合にはＳ３１０に移行し、不適正食行動と判定される場合には、Ｓ３０６に移行する。

上記Ｓ３０６を２回以上行ったか否かを判定する（Ｓ３１０）。２回以上の場合にはＳ３１１に移行し、１回の場合にはＳ３１２に移行する。

上記Ｓ３０６を２回以上行った場合、ユーザに一度目のシグナル出力で食行動をやめなかったことを警告するために、最も危険レベルの高いレベルＤの不適正食行動抑制シグナルを生成・出力する（Ｓ３１１）。

上記Ｓ３０６を１回以上行った場合、ユーザに不適切な食行動（過食）の継続をやめたことを推奨するとともに、不適切な食行動を今後行わないように指導するため、低い危険レベルであるレベルＢの不適正食行動抑制シグナルを生成・出力する（Ｓ３１２）。

Ｓ３０５で不適正でないと判断された場合、適正な食行動を行ったことを評価する適正シグナルを生成・出力する（Ｓ３１３）。

本実施の形態では、食行動と判定された加速度センサ情報を用いて食行動の不適正さを判定し、不適正食行動抑制シグナルを出力した後に、加速度センサ情報を用いて、ユーザが不適正な食行動を継続したか、不適正な食行動をやめたかを判定している。これにより、不適正な食行動を効果的に抑制できる。また、シグナルが出されることなく適正な食行動を行った場合には適正シグナル、シグナル出力後に不適正な食行動をやめた場合には危険レベルの低い不適正食行動抑制シグナル、シグナル出力後においても不適正な食行動をやめなかった場合には危険レベルの高い不適正食行動抑制シグナルを、それぞれ生成出力するので、ユーザが食行動の不適正さを把握し易くなり、適正な食行動を続ける励みとなる。

以上説明したように、本発明によると、ユーザの食行動を検知し、食行動の内容を分析し、この分析情報を用いて食行動が適正であるか否かを判定し、食行動が不適正であると判定された場合には、速やかにユーザに不適正な食行動をやめさせる不適正食行動抑制シグナルを出力する。これによりユーザの不適正な食行動が抑制され、健康増進が図られる。よって、本発明の産業上の利用可能性は高い。

Claims (9)

1. ユーザの食行動の有無を検知し食行動有りのときに食行動内容を分析する食行動検知分析手段と、
   前記食行動検知分析手段が分析した食行動内容を食行動判定基準に照らし、ユーザの食行動が適正か否かを判定する食行動適正判定手段と、
   前記食行動適正判定手段がユーザの食行動が不適正であると判定したとき、ユーザに不適正な食行動を止めさせる不適正食行動抑制シグナルを生成する食行動抑制シグナル生成手段と、
   食行動抑制シグナル生成手段が生成した不適正食行動抑制シグナルを出力する出力手段と、
   少なくとも前記食行動判定基準および不適正食行動抑制シグナル要素とを記憶する記憶手段と、
   を備える食行動改善支援システム。
2. 請求項１に記載の食行動改善支援システムにおいて、
   前記食行動適正判定手段が、食行動の不適正さの程度を多段階に判定し、
   前記食行動抑制シグナル生成手段が、不適正さの程度に対応して不適正食行動抑制シグナルを生成する、
   ことを特徴とする食行動改善支援システム。
3. 請求項１に記載の食行動改善支援システムにおいて、
   前記食行動抑制シグナル生成手段に代えて、前記食行動適正判定手段がユーザの食行動が適正であると判定したときに適正シグナルを生成する適正シグナル生成手段を備え、
   前記出力手段が前記適正シグナル生成手段の生成した適正シグナルを出力する、
   ことを特徴とする食行動改善支援システム。
4. 請求項１に記載の食行動改善支援システムにおいて、
   前記食行動検知分析手段は、更に、前記出力手段が不適正食行動抑制シグナルを出力した後に、ユーザの食行動の終了を検知し再度食行動内容を分析し、当該分析結果を前記記憶部に記憶させる、
   ことを特徴とする食行動改善支援システム。
5. 請求項１ないし４の何れか１項記載の食行動改善支援システムにおいて
   前記不適正食行動抑制シグナルが、不適正な食行動を続けた場合の未来仮想イメージ、警告メッセージ、警告音声、食欲を減退させる音、食欲を減退させる映像、又は食行動以外に関心を向けさせる娯楽ソフトの何れか１つ以上である、
   ことを特徴とする食行動改善支援システム。
6. 請求項１ないし５の何れか１項に記載の食行動改善支援システムにおいて、
   前記娯楽ソフトは、動画、静止画、音楽、ゲーム、電子図書、電子コミック、ブラウザからなる群より選択された少なくとも一種である、
   ことを特徴とする食行動改善支援システム。
7. 請求項１ないし６の何れか１項に記載の食行動改善支援システムにおいて、
   前記記憶手段は、前記食行動判定基準としてカロリー摂取基準を記憶しており、
   前記食行動検知分析手段は、ユーザの食行動内容に基づいて摂取カロリー見積量を決定し、
   前記食行動適正判定手段は、前記食行動検知分析手段が決定した摂取カロリー見積量と、前記カロリー摂取基準とを比較して、ユーザがそのまま食行動を続行した場合における適否を判定する、
   ことを特徴とする食行動改善支援システム。
8. 請求項１ないし６の何れか１項に記載の食行動改善支援システムにおいて、
   前記記憶手段は、前記食行動判定基準として栄養素摂取量基準を記憶しており、
   前記食行動検知分析手段は、ユーザの食行動内容に基づいて栄養素推定量を決定し、
   前記食行動適正判定手段は、前記食行動検知分析手段が決定した栄養素推定量と、前記栄養素摂取量基準とを比較して、ユーザがそのまま食行動を続行した場合における適否を判定する、
   ことを特徴とする食行動改善支援システム。
9. 請求項１ないし６の何れか１項に記載の食行動改善支援システムにおいて、
   前記記憶手段は、前記食行動判定基準としてユーザの食事摂取時間帯基準を記憶しており、
   前記食行動検知分析手段は、ユーザの食行動内容に基づいて食事摂取時間を決定し、
   前記食行動適正判定手段は、前記食行動検知分析手段が決定した食事摂取時間と、前記食事摂取時間帯基準とを比較して、ユーザの食行動が適正か否かを判定する、
   ことを特徴とする食行動改善支援システム。

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