JP2014071701A - 献立推薦装置、献立推薦方法、プログラム、および、献立推薦システム - Google Patents

Abstract

【課題】献立群を利用者にとって利便性が高く提示する献立推薦装置等を提供する。
【解決手段】サーバの制御部は、入力されたキーワードに関する献立を、記憶部に記憶された献立マスタおよび検索項目マスタの情報から抽出する（ステップＳ１０１）。次に、制御部は、ステップＳ１０１で抽出された献立群が持つ情報を、前述したコレスポンデンス解析で解析する（ステップＳ１０２）。解析の結果は、抽出された各献立に２次元の行得点、各特徴に２次元の列得点が与えられる。次に、制御部は、２次元の行得点を持つ各献立、２次元の列得点を持つ各特徴を平面に配置、すなわちマッピングを行い（ステップＳ１０３）、抽出された各献立と各特徴が配置されたマップが画像データとして出力され（ステップＳ１０４）、操作端末の表示部に表示される。
【選択図】図６

Description

本発明は、献立の決定を支援するための献立推薦装置等に関する。

一般家庭において、献立の決定は、栄養のバランスに加えて、食材の価格、個人の嗜好、食事の準備にかかる時間等、考慮すべき要素がいろいろあり、非常に煩雑でやっかいな作業である。近年は、テレビや雑誌、インターネット等で様々な献立のレシピを閲覧することも可能であるが、情報も膨大で、利用者が献立を絞り込むことは難しい。そこで、このような献立の決定を支援するためのシステムが種々開発されている（特許文献１、２等）。

特許文献１に記載のメニュー推薦システムは、利用者が家族構成等の利用者情報を入力し、利用者情報に基づいて献立メニューを決定するものである。
特許文献２に記載の食生活管理システムは、利用者の個人情報、食事情報、生活行動情報等に基づいて食事の総合評価を行い、総合評価の結果に基づいて食生活内容を改善する具体的な食事メニューを検索して出力する。

特開２００２−２９７８９２号公報 特開２００６−４８１７７号公報

しかしながら上記従来技術では、検索条件に合った検索結果が提供されるだけで、表示された献立群から利用者が、希望により近い献立を探したり、新たな興味を引く献立を見つけたりすることができず、また、提示された献立が多数ある場合には、絞り込みのための検索を再度行わなくてはならず、利用者にとって利便性が低いという問題があった。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的は、検索して抽出された献立群を、利用者にとって利便性が高く提示する献立推薦装置等を提供することである。

前述した目的を達成するために、第１の発明は献立を検索するための複数の検索項目および前記検索項目について評価値を有する献立のデータを、複数有する献立群データを記憶する記憶部と、献立を検索するために入力されたデータに関係する献立を、前記献立群データから検索する献立検索手段と、前記献立検索手段で検索された献立を多変量データとし、かつ、前記検索項目を変数とした多変量解析を行い、前記献立について、献立間の関係性の度合いを示す数値を算出し、前記検索項目について、検索項目間の関係性の度合いを示す数値を算出する献立解析手段と、前記献立解析手段で算出された前記献立の前記数値および前記検索項目の前記数値に基づいて、前記献立および前記検索項目を平面に配置するマッピング手段と、を備えることを特徴とする献立推薦装置である。

第１の発明によれば、検索によって抽出された献立群のデータについて多変量解析を行い、多変量解析の結果に基づいて献立とその特徴を視覚化することによって、利用者自らが献立間や献立の特徴間の相互の関係性をとらえた上で、もしくは、関係性の強い献立群の中から利用者が無意識のうちに、献立を容易に決定することができる。従って、本発明の献立推薦装置は、利用者にとって利便性が高い。

また、第１の発明の献立解析手段は、前記多変量解析として、前記献立が行項目で、かつ、前記検索項目が列項目である集計表のコレスポンデンス解析を行い、献立間の関係性の度合いを示す数値として行得点を算出し、検索項目間の関係性の度合いを示す数値として列得点を算出し、前記マッピング手段は、前記献立の行得点および前記検索項目の列得点に基づいて、前記献立および前記検索項目を平面に配置することが望ましい。

また、第１の発明の献立解析手段は、前記多変量解析として、前記献立をサンプルデータとし、かつ、前記検索項目を変数とした主成分分析を行い、前記献立間の関係性の度合いを示す数値として主成分得点を算出し、前記検索項目間の関係性の度合いを示す数値として主成分負荷を算出し、前記マッピング手段は、前記献立の主成分得点および前記検索項目の主成分負荷に基づいて、前記献立および前記検索項目を平面に配置することが望ましい。

また、第１の献立解析手段は、前記マッピング手段で前記平面に配置された前記献立および前記検索項目を、入力された他のデータに従って並び替える並び替え手段をさらに備えることが望ましい。これにより、利用者は並び替えられた献立を比較しながら、より希望に合った献立を決定することができる。

第２の発明は、コンピュータを、前記献立推薦装置を、献立を検索するための複数の検索項目および前記検索項目について評価値を有する献立のデータを、複数有する献立群データの中から、前記操作端末で入力されたデータに関係する献立を検索する献立検索手段、検索された献立を多変量データとし、かつ、前記検索項目を変数とした多変量解析を行い、前記献立について、献立間の関係性の度合いを示す数値を算出し、前記検索項目について、検索項目間の関係性の度合いを示す数値を算出する献立解析手段、前記献立解析手段で算出された前記献立の前記数値および前記検索項目の前記数値に基づいて、前記献立および前記検索項目を平面に配置するマッピング手段、として機能させるための献立推薦装置のプログラムである。

第３の発明は、献立を検索するための複数の検索項目および前記検索項目について評価値を有する献立のデータを、複数有する献立群データの中から、献立を検索するために入力されたデータに関係する献立を検索するステップと、検索された献立を多変量データとし、かつ、前記検索項目を変数として多変量解析を行い、前記献立について、献立間の関係性の度合いを示す数値を算出し、前記検索項目について、検索項目間の関係性の度合いを示す数値を算出するステップと、前記献立について算出された前記数値および前記検索項目について算出された前記数値に基づいて、前記献立および前記検索項目を平面に配置するステップと、を含むことを特徴とする献立推薦方法である。

第４の発明は、操作端末とサーバとがネットワークを介して接続された献立推薦システムであって、前記操作端末は、献立を検索するためのデータを入力する入力手段と、前記サーバの出力を表示する表示手段と、を備え、前記サーバは、献立を検索するための複数の検索項目および前記検索項目について評価値を有する献立のデータを、複数有する献立群データを記憶する記憶部と、前記操作端末の前記入力手段で入力されたデータに関係する献立を、前記献立群データから検索する献立検索手段と、前記献立検索手段で検索された献立を多変量データとし、かつ、前記検索項目を変数とした多変量解析を行い、前記献立について、献立間の関係性の度合いを示す数値を算出し、前記検索項目について、検索項目間の関係性の度合いを示す数値を算出する献立解析手段と、前記献立解析手段で算出された前記献立の前記数値および前記検索項目の前記数値に基づいて、前記献立および前記検索項目を平面に配置するマッピング手段と、前記マッピング手段で配置された前記平面上の前記献立および前記検索項目を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする献立推薦システムである。

また、第４の発明の献立推薦システムの操作端末は、前記平面上の表示領域を変更、または、前記表示領域の拡大率を変更して前記表示手段に表示する表示変更手段をさらに備えることが望ましい。これによれば、操作端末の表示部が小さい場合に、利用者にとって利便性が高い。

また、第４の発明の献立推薦システムの操作端末の入力手段は、テキストデータ、予め定められた複数の検索項目から選択された前記検索項目、または、予め定められた検索項目についての度数を入力データとすることが望ましい。検索の際に、利用者が任意のテキストデータを用いることができ、また予め決められた検索項目を利用できるので、利用者が簡便に検索を行うことができる。

本発明により、検索して抽出された献立群を、利用者にとって利便性が高く提示する献立推薦装置等を提供することができる。

本発明の実施形態に係る献立推薦システム１の概要を示す図 サーバ３、操作端末５を実現する情報処理装置のハードウエア構成図 サーバ３のシステム構成図を 検索項目マスタ５０の詳細を示す図 コレスポンデンス解析の結果を示す図 サーバ３の制御部１１の処理の概略を示す図 操作端末５の表示部１４の検索画面の例を示す図 コレスポンデンス解析の結果のマップの例を示す図 マップの表示変更の例を示す図 並べ替えによって変更されたマップの例を示す図 並び替えのための選択肢の表示例を示す図

［１．本発明における多変量解析の適用］
本発明においては、献立を検索した結果として抽出された献立群のデータについて多変量解析を行う。多変量解析は、複数の変数を有する多変量データ、および変数について、多変量データ間や変数間の相互の関係性をとらえるために使われる統計的手法で、解析の結果、各多変量データ、各変数に関係性や類似性の度合いを示す数値が与えられる。この数値に従って、各多変量データや各変数をマッピングすれば、多変量データどうし、変数どうしの関係性や類似性を視覚的にとらえることができる。

本発明の発明者らは、多変量解析をして多変量データや変数を視覚化すると、複雑なデータの傾向や特徴を理解することが可能となることに着目し、献立群のデータに対して多変量解析を適用し、本発明である献立推薦装置等の発明をした。本発明は、検索によって抽出された献立を利用者に単に提示するのではなく、献立群のデータについて多変量解析を行い、献立とその特徴を視覚化することによって、利用者自らが献立間や献立の特徴間の相互の関係性をとらえた上で、もしくは、関係性の強い献立群の中から利用者が無意識のうちに献立を選択できるように提示するものである。

［２．主成分分析とコレスポンデンス解析の採用］
多変量解析には、主成分分析、重回帰分析、クラスター分析(数量化３類)などの手法がある。発明者らは、このうちの主成分分析およびコレスポンデンス解析が、本発明での利用に最適であると考え、採用した。

［２−１.主成分分析］
一般に主成分分析では、複数の変数をもつサンプルデータについて解析を行い、サンプル間の関係性の度合いを示す数値として主成分得点を算出し、変数間の関係性の度合いを示す数値として主成分負荷を算出し、サンプルと変数のそれぞれについて散布図にプロットする。類似度・関係性の強いサンプルどうしは近くに、弱いサンプルどうしは遠くにプロットされる。変数どうしも同様である。また、サンプルと変数のそれぞれの散布図を重ねたバイプロットと呼ばれる散布図では、変数方向に位置するサンプルは、その特性が強いことが示される。したがって、散布図から直観的・感覚的にデータの傾向を把握できる。

本発明の発明者らは、献立データの解析に主成分分析を適用するために、献立をサンプルデータとし、献立の特徴を変数とした。これらのデータと変数を用いて主成分分析を行い、各献立に２次元の主成分得点が、各特徴に２次元の主成分負荷が与えられた。そして、各献立と各特徴とを一つの平面に配置し、バイプロットとも呼ばれる散布図を作成した。散布図上では、類似度・関係性の強い献立どうしは近くに、弱い献立どうしは遠くに配置されるので、また、特徴方向に位置する献立はその特徴が強いので、特徴直観的・感覚的にデータの傾向を把握できる。

［２−２.コレスポンデンス解析］
一般にコレスポンデンス解析では、クロス集計表などの２次元の行列の行要素（サンプル）と列要素（カテゴリ）について解析を行い、行要素間の関係性の度合いを示す数値として行得点を、列要素間の関係性の度合いを示す数値として列得点を算出し、行要素および列要素を散布図にプロットする。類似度・関係性の強い要素どうしは近くに、弱い要素どうしは遠くにプロットされるので、散布図から直観的・感覚的にデータの傾向を把握できる。

発明者らは、献立データの解析にコレスポンデンス解析を適用するために、献立を行要素に、献立の特徴（本発明の実施形態では「キーワード」と称する）を列要素にしたクロス集計表を作成した。このクロス集計表を用いてコレスポンデンス解析した結果、図５の表に示すように、献立と特徴（キーワード）に２次元の得点が与えられた。図５（ａ）は献立の特徴に対して与えられた２次元の列得点である列得点１および列得点２の例、図５（ｂ）は献立に対して与えられた２次元の行得点である行得点１および行得点２の例である。

さらに発明者らは、２次元の行得点を持つ各献立、２次元の列得点を持つ各特徴（キーワード）を平面に配置した散布図を作成した。作成した散布図の例を図８に示す。図８の散布図上では、類似度・関係性の強い献立どうしまたはキーワードどうしは近くに、弱い献立どうしまたはキーワードどうしは遠くに配置されているので、散布図から直観的・感覚的に献立の傾向を把握できる。

コレスポンデンス解析および主成分分析の理論については、例えば、文献「入門多変量解析の実際」（朝野煕彦著、1996、講談社）に説明されている。また、本発明で適用するコレスポンデンス解析および主成分分析の具体的な方法は、一般的な周知の手法を用いればよく、ここでは説明しない。

［３．献立推薦システム１の概要］
以下、添付図面を参照しながら、本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明および添付図面において、略同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略することにする。

最初に、図１を参照し、本発明の実施形態に係る献立推薦システム１の概要について説明する。献立推薦システム１は、利用者が検索して、抽出された献立群を、献立の特徴を表すキーワードとともに表示して、献立を利用者に推薦するシステムである。

図１に示すように、献立推薦システム１は、サーバ３（献立推薦装置）と操作端末５がネットワーク７を介して接続されて構成される。操作端末５は、利用者が所有するパーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末、デジタルテレビ等、ネットワーク７を介してサーバ３にアクセス可能な端末機器である。

献立推薦システム１において、サーバ３は、操作端末５から利用者の操作および指示の情報を受信し、利用者から操作、指示を受け取るための画面の情報、および、検索された献立を表示するための画面の情報を、操作端末５に送信する。
操作端末５は、画面の情報をサーバ３から受信して表示し、表示された画面で利用者が入力した情報を、ネットワーク７を介してサーバ３に送信する。

図２は、サーバ３、操作端末５を実現する情報処理装置のハードウエア構成図である。なお、図２のハードウエア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。図２に示すように、情報処理装置は、制御部１１、記憶部１２、入力部１３、表示部１４、通信部１５等が、バス１６を介して接続される。

制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。ＣＰＵは、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１６を介して接続された各装置を駆動制御し、サーバ３や操作端末５が行う後述する処理を実現する。ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、プログラムやデータ等を恒久的に保持している。ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部１１が各種処理を行うために使用するワークエリアを備える。

記憶部１２は、フラッシュメモリやハードディスク等であり、制御部１１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ等が格納される。これらの各プログラムコードは、制御部１１のＣＰＵにより必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、各種の手段として実行される。

入力部１３は、データの入力を行い、例えば、タッチパネル、キー等の入力装置を有する。入力部１３を介して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。
表示部１４は、液晶パネル等のディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。なお、入力部１３および表示部１４は、タッチパネルディスプレイのように、一体となっていても良い。
通信部１５は、ネットワークを用いた通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワークを介して、他の情報処理装置等と通信を行う。ネットワークは、有線、無線を問わない。
バス１６は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。

図３に、サーバ３のシステム構成図を示す。サーバ３の制御部１１は、献立検索手段２１、献立解析手段２２、マッピング手段２３、並び替え手段２４、表示変更手段２５、画像データ出力手段２６を備える。これらの手段は、サーバ３の記憶部１２に記憶された献立検索プログラム３２と献立解析プログラム３３によって実行される。

献立検索手段２１は、利用者によって操作端末５から入力された情報に従って、後述する献立マスタ４０および検索項目マスタ５０の情報から献立を検索する。
献立解析手段２２は、献立検索手段２１で検索された結果、すなわち抽出された献立群が持つ情報を解析する。
マッピング手段２３は、献立解析手段２２で解析された結果を元に、献立とキーワードを２次元の平面に配置する。
並び替え手段２４は、マッピング手段２３で平面に配置された献立とキーワードを、利用者によって操作端末５から入力された情報に従って、並び替える。
表示変更手段２５は、利用者によって操作端末５から入力された情報に従って、献立とキーワードが配置された平面の一部を拡大表示させたり、表示領域を平面上で移動させたりするために、表示情報を変更する。
画像データ出力手段２６は、マッピング手段２３で平面に配置された献立とキーワードを画像データとして出力する。

記憶部１２には、サーバ３の制御部１１を機能させるＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）３１、献立検索プログラム３２、献立解析プログラム３３のほか、献立マスタ４０、検索項目マスタ５０を献立情報として有する。
献立マスタ４０は、献立に関する情報を保持するデータベースで、多数の献立のレコードを有する。各レコードは、献立ＩＤ４１、献立名４２、献立画像４３、献立内容４４等を有する。

献立ＩＤ４１は、献立を識別するための固有の番号である。
献立名４２は、献立の名称である。
献立画像４３は、献立の出来上がり状態の写真などの画像である。
献立内容４４は、献立の材料、作り方等の詳細な情報である。

検索項目マスタ５０は、検索および解析のための献立データを保持するデータベースである。検索項目マスタ５０は、献立ＩＤ５１、献立名５２、食材名５３の他、献立の各種の特徴を検索項目として有する。献立の特徴の検索項目は、献立の特徴を表すキーワードとポイント（評価値）が付与されており、あっさりポイント５４、こってりポイント５５、かんたんポイント５６、てまひまポイント５７、安くポイント５８、豪華にポイント５９等がある。

図４に検索項目マスタ５０の詳細を示す。図４に示すように、これらのポイントは、−５〜＋５の範囲の数値で記録される。前述したコレスポンデンス解析では、この検索項目マスタ５０のうち、各種の特徴（キーワード）は列項目として、各献立の献立ＩＤ５１は行項目として利用され、解析の結果、それぞれに列得点、行得点が付与される（図５参照）。

次に、図６のフローチャートを参照して、サーバ３の制御部１１の処理の概略について説明する。図６は、サーバ３の制御部１１の処理の概略を示すフローチャートである。

はじめに、サーバ３の制御部１１は、操作端末５の表示部１４に検索画面（図７（ａ））を表示する。利用者には操作端末５を操作して、献立を検索するためのキーワードを入力ボックス１４１に入力する。サーバ３の制御部１１は、入力されたキーワードに関する献立を、記憶部１２に記憶された献立マスタ４０および検索項目マスタ５０の情報から抽出する（ステップＳ１０１）。

次に、サーバ３の制御部１１は、ステップＳ１０１で抽出された献立群が持つ情報を、前述したコレスポンデンス解析で解析する（ステップＳ１０２）。解析の結果は、抽出された各献立に２次元の行得点、各特徴に２次元の列得点が与えられる（図５を参照）。

次に、サーバ３の制御部１１は、２次元の行得点を持つ各献立、２次元の列得点を持つ各特徴を平面に配置、すなわちマッピングを行い（ステップＳ１０３）、抽出された各献立と各特徴が配置されたマップが画像データとして出力され（ステップＳ１０４）、操作端末５の表示部１４に表示される。マップでは、献立は画像で、特徴はキーワードで表される（図８を参照）。

利用者は、マップの一部を拡大して見たい場合やマップの表示領域を移動させたい場合には、タッチパネルやマウスなどの入力部１３を操作して、拡大表示する領域または移動して表示する領域を指定する。操作端末５は利用者の操作をサーバ３に送信する。

サーバ３の制御部１１は、操作端末５から入力された情報に従って、マップの一部を拡大表示（図９（ｂ））または表示領域を変更（図９（ｃ））して、変更したマップを操作端末５に送信する（ステップＳ１０５）。操作端末５は変更されたマップを表示部１４に表示する。このような表示領域の拡大や変更は、携帯端末や小型タブレット端末のように操作端末５の表示部１４が小さい場合に、利用者にとって利便性が高い。

また利用者は、マップに配置された各献立と各キーワードを並べ替えたい場合には、タッチパネルやマウスなどの入力部１３を操作して、予め決められた並び替えの選択肢１４４から希望のものを選択する（図１１を参照）。並べ替えの選択肢は、献立の特徴のうち２つの特徴をカテゴリー化したもので、コレスポンデンス解析では、それらを軸にして献立とキーワードを並べ替えることが可能である。

サーバ３の制御部１１は、操作端末５から入力された情報に従って、献立とキーワードの並べ替えを行い、変更したマップを操作端末５に送信する（ステップＳ１０６）。操作端末５は変更されたマップ（図１０を参照）を表示部１４に表示する。図１０に示すマップのように、利用者が希望する特徴を横軸にして、献立とキーワードを並べ替えることにより、利用者は左右の献立と比較しながら、より希望に合った献立を決定することができる。

以上のようにして、利用者が操作端末５を操作して入力した情報をもとに、サーバ３の制御部１１は献立の検索を行い、検索結果のマップおよび表示が変更されたマップを操作端末５の表示部１４に表示させる。

以上では、ステップＳ１０１での検索の際に、利用者が操作端末５を操作して、検索のためのキーワードを入力したが（図７（ａ）を参照）、サーバ３の制御部１１が予め決められた検索用キーワード１４２を利用者に提示して、その中から利用者に選ばせるようにしても良い（図７（ｂ）を参照）。

また、予め決められた特徴（キーワード）をスライダーで表示し、利用者に特徴に重みをつけさせて、これを検索用の情報としてもよい（図７（ｃ）を参照）。表示された各特徴についてスライダー１４３の位置に対応するポイントが与えられ、サーバ３の制御部１１はこのポイントに近いポイントを有する献立を検索する。
このように予め決められた検索用キーワードやスライダーを用いることにより、利用者が簡便に検索を行うことができる。これらの検索は、献立検索プログラム３２で実行される。

また、ステップＳ１０５ではマップの表示変更をサーバ３の制御部１１が行うが、操作端末５の制御部１１が行うようにしてもよい。
［４．マップの活用］

図８のような献立とキーワードのマップを利用者に提示した場合、ふつう利用者は、遠くに離れた献立やキーワードを見比べるのでなく、互いに近くに配置された献立やキーワードに注目する。

ここで、図８のマップを見て、近くに配置された献立やキーワードの関連性・類似性に気付いた利用者は、検索時に自己が想定していた献立の周囲に、興味を引かれる他の献立群を見つけることができ、また、自己が想定していた献立の範囲よりも献立の選択幅が広がり、それらの献立群から自己の希望により近い献立を探して、献立を決定できる。従来に、提示された献立から自己の気に入った献立を決定できず、選択肢の狭さを不満に感じていた利用者にとっては、本実施例の献立推薦システム１による献立の提示は、献立を決定しやすいので利便性が高い。

また、従来、提示された献立が多数ある場合には、絞り込みのための検索を再度行わなくてはならず、利用者にっとって利便性が低かった。選択肢が広過ぎることを不満に感じる利用者もあった。しかし、図８のマップを見て、献立の選択の幅が広すぎると感じた利用者は、自己の希望に合う献立かキーワードをマップ上に見つければ、再度検索しなくても、その周囲に配置された献立群に献立候補を絞ることができる。従って、本実施例の献立推薦システム１による献立の提示は、提示された献立が多数ある場合でも、再検索せずに献立群候補を絞り込むことができるので利便性が高い。

また、本実施例の献立推薦システム１による献立の提示は、利用者によっては、献立やキーワードの関係性・類似性を意識し、近くに配置された献立やキーワードをたどって、その過程で気に入った献立を決定できる。また、献立やキーワードの関係性・類似性を意識しなくても、近くに配置された献立群から、直感的に献立を決定できる。このような献立の決定過程は、利用者にとって献立を選ぶ楽しさが感じられ、満足度が高い。

以上説明したように、本実施形態では、検索して抽出された献立群をキーワードとともに、類似度・関係性の強い献立どうしまたはキーワードどうしは近くに、弱い献立どうしまたはキーワードどうしは遠くに配置した平面図を表示するので、平面図から直観的・感覚的に献立の傾向を把握して、献立を決めることができ、利用者にとって利便性が高い。

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る献立推薦装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

［５．主成分分析法について］
以下では、本発明で適用される主成分分析法について説明する。主成分分析とは、相関関係にあるいくつかの変量を合成して、その総合的指標を求める手法である。主成分は、元の変量の合成変量となり、それぞれの主成分は互いに無相関となるように算出される。

Ｎ個の各変量（ｘ_１，ｘ_２，・・・，ｘ_Ｎ）に対して、Ｍ個のサンプルデータがあるとする。すなわち、変量ｘ_ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）に対して、サンプルデータｘ_ｉ１，ｘ_ｉ２，・・・，ｘ_ｉＭがあるとする。このようなデータから、総合的指標を示す合成変量を求める。
各変量（ｘ_１，ｘ_２，・・・，ｘ_Ｎ）に対して、各係数（α_１，α_２，・・・，α_Ｎ）を付与して合成変量を作る（（１）式参照
）。

各サンプルの散らばりの最も大きい方向にその総合的指標を見つけるには、合成変量Ｙの分散を最大化すればよい。そこで、合成変量Ｙの分散を求める（（２）式参照
）。

ここで、上線は、変量の平均値を表す。α＝（α_１，・・・，α_Ｎ）で、α^Ｔは、αの転置行列である。また、Ｓは、このデータのＮ個の変量による分散・共分散行列である。この係数α_ｉについて、制約条件（３）式を設ける。

この問題は、（３）式のもとで、（２）式を最大にすることになる。これは、ラグランジュの未定乗数法を用いると、分散・共分散行列Ｓの固有値問題に帰着する。そして、行列Ｓは、Ｎ個の固有値（λ_１，・・・，λ_Ｎ）をもつ。その中で、分散を最大化する合成変量Ｙ_１は、最大固有値λ_１に対する固有ベクトルの要素を係数として、（４）式として表される。この合成変量Ｙ_１を第１主成分という。

このＹ_１の分散はλ_１であり、分散が最も大きい。したがって、このＮ個の変量データを最も反映している合成変量である。以下、合成変量Ｙ_ｉ（２≦ｉ≦Ｎ）を、ｉ番目に大きい固有値λ_ｉに対する固有ベクトルの要素を係数として、（５）式のように表すことができる。この合成変量Ｙ_ｉを第ｉ主成分という。

各主成分がもとのデータをどれくらい反映しているかの指標を寄与率という。各主成分の分散は、その固有値λ_ｉで表されるが、その総和であるΣ_ｉλ_ｉはもとの変量の分散の総和に等しい。そこで、第ｉ主成分の寄与率を（６）式で表す。

また、第１主成分から第ｉ主成分までの寄与率の合計を、第ｉ主成分までの累積寄与率という。

本実施形態との関係では、特徴（キーワード）ごとの献立データが、変量ｘ_ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）に対する献立データｘ_ｉ１，ｘ_ｉ２，・・・，ｘ_ｉＭとなる。これを用いて、献立解析手段２２が、上記の主成分分析をおこなう。

献立解析手段２２は、分散・共分散行列Ｓの固有値と対応する固有ベクトルを求め、固有値が大きい（すなわち（６）式の寄与率が大きい）所定数のもの対応する固有ベクトルを用いて、所定数の主成分（４）式、（５）式を構成する。そして、献立解析手段２２は、献立データを用いて、所定数の構成した主成分ごとに、献立データＭ個分のデータを計算する。この時に、献立解析手段２２は、出力している主成分の寄与率（（６）式）と、対応する固有ベクトルの要素である重み係数とを、重み付け信号として出力する。

１・・・・・・献立推薦システム
３・・・・・・サーバ
５・・・・・・操作端末
１１・・・・・・制御部
１２・・・・・・記憶部
１３・・・・・・入力部
１４・・・・・・表示部
２１・・・・・・献立検索手段
２２・・・・・献立解析手段
２３・・・・・・マッピング手段
２４・・・・・・並び替え手段
２５・・・・・・表示変更手段
２６・・・・・・画像データ出力手段
３２・・・・・・献立検索プログラム
３３・・・・・・献立解析プログラム
４０・・・・・・献立マスタ
５０・・・・・・検索項目マスタ
１４１・・・・・・入力ボックス
１４２・・・・・・検索用キーワード
１４３・・・・・・スライダー
１４４・・・・・・並び替えの選択肢

Claims (9)

1. 献立を検索するための複数の検索項目および前記検索項目について評価値を有する献立のデータを、複数有する献立群データを記憶する記憶部と、
   献立を検索するために入力されたデータに関係する献立を、前記献立群データから検索する献立検索手段と、
   前記献立検索手段で検索された献立を多変量データとし、かつ、前記検索項目を変数とした多変量解析を行い、前記献立について、献立間の関係性の度合いを示す数値を算出し、前記検索項目について、検索項目間の関係性の度合いを示す数値を算出する献立解析手段と、
   前記献立解析手段で算出された前記献立の前記数値および前記検索項目の前記数値に基づいて、前記献立および前記検索項目を平面に配置するマッピング手段と、
   を備えることを特徴とする献立推薦装置。
2. 前記献立解析手段は、前記多変量解析として、前記献立が行項目で、かつ、前記検索項目が列項目である集計表のコレスポンデンス解析を行い、献立間の関係性の度合いを示す数値として行得点を算出し、検索項目間の関係性の度合いを示す数値として列得点を算出し、
   前記マッピング手段は、前記献立の行得点および前記検索項目の列得点に基づいて、前記献立および前記検索項目を平面に配置することを特徴とする請求項１の献立推薦装置。
3. 前記献立解析手段は、前記多変量解析として、前記献立をサンプルデータとし、かつ、前記検索項目を変数とした主成分分析を行い、前記献立間の関係性の度合いを示す数値として主成分得点を算出し、前記検索項目間の関係性の度合いを示す数値として主成分負荷を算出し、
   前記マッピング手段は、前記献立の主成分得点および前記検索項目の主成分負荷に基づいて、前記献立および前記検索項目を平面に配置することを特徴とする請求項１の献立推薦装置。
4. 前記献立推薦装置は、前記マッピング手段で前記平面に配置された前記献立および前記検索項目を、入力された他のデータに従って並び替える並び替え手段をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の献立推薦装置。
5. コンピュータを、
   献立を検索するための複数の検索項目および前記検索項目について評価値を有する献立のデータを、複数有する献立群データの中から、前記操作端末で入力されたデータに関係する献立を検索する献立検索手段、
   検索された献立を多変量データとし、かつ、前記検索項目を変数とした多変量解析を行い、前記献立について、献立間の関係性の度合いを示す数値を算出し、前記検索項目について、検索項目間の関係性の度合いを示す数値を算出する献立解析手段、
   前記献立解析手段で算出された前記献立の前記数値および前記検索項目の前記数値に基づいて、前記献立および前記検索項目を平面に配置するマッピング手段、
   として機能させるための献立推薦装置のプログラム。
6. 献立を検索するための複数の検索項目および前記検索項目について評価値を有する献立のデータを、複数有する献立群データの中から、献立を検索するために入力されたデータに関係する献立を検索するステップと、
   検索された献立を多変量データとし、かつ、前記検索項目を変数として多変量解析を行い、前記献立について、献立間の関係性の度合いを示す数値を算出し、前記検索項目について、検索項目間の関係性の度合いを示す数値を算出するステップと、
   前記献立について算出された前記数値および前記検索項目について算出された前記数値に基づいて、前記献立および前記検索項目を平面に配置するステップと、
   を含むことを特徴とする献立推薦方法。
7. 操作端末とサーバとがネットワークを介して接続された献立推薦システムであって、
   前記操作端末は、
   献立を検索するためのデータを入力する入力手段と、
   前記サーバの出力を表示する表示手段と、
   を備え、
   前記サーバは、
   献立を検索するための複数の検索項目および前記検索項目について評価値を有する献立のデータを、複数有する献立群データを記憶する記憶部と、
   前記操作端末の前記入力手段で入力されたデータに関係する献立を、前記献立群データから検索する献立検索手段と、
   前記献立検索手段で検索された献立を多変量データとし、かつ、前記検索項目を変数とした多変量解析を行い、前記献立について、献立間の関係性の度合いを示す数値を算出し、前記検索項目について、検索項目間の関係性の度合いを示す数値を算出する献立解析手段と、
   前記献立解析手段で算出された前記献立の前記数値および前記検索項目の前記数値に基づいて、前記献立および前記検索項目を平面に配置するマッピング手段と、
   前記マッピング手段で配置された前記平面上の前記献立および前記検索項目を出力する出力手段と、
   を備えることを特徴とする献立推薦システム。
8. 前記操作端末は、前記平面上の表示領域を変更、または、前記表示領域の拡大率を変更して前記表示手段に表示する表示変更手段をさらに備えることを特徴とする請求項７に記載の献立推薦システム。
9. 前記操作端末の前記入力手段は、テキストデータ、予め定められた複数の検索項目から選択された前記検索項目、または、予め定められた検索項目についての度数を入力データとすることを特徴とする請求項７に記載の献立推薦システム。

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