JP2015114756A - 食物摂取状況分析システム、食物摂取状況分析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】食物の摂取状況を横断的に管理、分析する食物摂取状況分析システム、方法を提供する。
【解決手段】利用者が摂取した食物を撮像し、食物の摂取品目と、摂取日時とを対応付けた摂取データを生成し分析サーバ２００に送信し、ユーザ端末１００から受信したそれぞれの摂取データを食事テーブル２０２２に記憶し、食事テーブルの中から分析対象期間の摂取データを抽出して、分析テーブル２０２４に格納する。ユーザ端末は、利用者が摂取日時に摂取した食材成分とその構成確率とを対応付けて記憶する摂取テーブル１０５１を生成する。分析サーバは、利用者それぞれの分析対象期間に摂取した食物に共通する食材成分の構成確率を算出して利用者に共通に摂取した食材成分とその構成確率と対応付けて共通摂取テーブル２０２５に記憶し、記憶された食材成分およびその構成確率と、利用者が分析対象期間に摂取した食物画像を表示部２０６に表示する。
【選択図】図１

Description

本発明は、食物の摂取状況を分析する食物摂取状況分析システム、食物摂取状況分析方法に関するものである。

従来から、個人の食事を管理するための様々な技術がある。例えば、特許文献１では、食行動検知分析手段が、ユーザによって撮像された食事内容の画像を解析し、食行動適正判定手段が、解析された画像から摂取カロリー等の食行動内容に基づいて、ユーザの食行動が適正であったか否かを判定し、不適正と判定された場合、食行動を抑制するシグナルを生成してユーザに提示する技術が開示されている。

特開２０１１−１０７７６８号公報

特許文献１では、食事内容を解析して個人一人ひとりの食行動が適正か否かを判定することにより、その個人の食行動を改善させることはできる。しかしながら、特許文献１に記載された技術は、個人の食行動にのみターゲットをあて、いかにその個人の食生活を改善させるかを主眼とするものであり、様々な個人の食物の摂取状況を横断的に管理し、分析するものではない。したがって、例えば、複数の個人に食中毒が発生した場合には、食中毒を発症した個人の一人ひとりにヒアリングし、どの食物が食中毒を生じさせたのかを確認する等して、多大な調査時間を要してその原因を究明しなければならなかった。また、そのような管理や分析を行っていないため、例えば、市場で現在食されている食物の食材状況をリアルタイムに把握することができないという問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、食物の摂取状況を横断的に管理し、分析することが可能な食物摂取状況分析システム、食物摂取状況分析方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる食物摂取状況分析システムは、複数の利用者が摂取した食物を分析する食物摂取状況分析システムであって、利用者それぞれの携帯端末は、利用者が摂取した食物の画像を撮像する撮像部と、前記食物の画像と、前記食物の品目を示す摂取品目と、前記食物の摂取日時とを対応付けた摂取データを生成する端末制御部と、生成された前記摂取データをサーバに送信する端末通信部と、サーバは、前記摂取品目に含まれる食材成分を記憶する食材テーブルと、それぞれの前記携帯端末から受信した摂取データを記憶する食事テーブルと、前記食事テーブルに記憶された摂取データのうち分析対象期間の摂取データを記憶する分析テーブルと、前記利用者が前記摂取日時に摂取した食物の食材成分とその構成確率とを対応付けて記憶する摂取テーブルと、それぞれの利用者に共通に摂取した食材成分とその構成確率と対応付けて記憶する共通摂取テーブルとを記憶する記憶部と、前記端末通信部から受信したそれぞれの前記摂取データを前記食事テーブルに記憶するサーバ通信部と、前記食事テーブルの中から分析対象期間の摂取データを抽出して前記分析テーブルに格納し、格納した前記分析テーブルと前記食材テーブルとに基づいて前記摂取テーブルを生成し、生成した利用者それぞれの前記摂取テーブルから分析対象期間にそれぞれの利用者が摂取した食物に共通する食材成分の構成確率を算出して前記共通摂取テーブルに記憶する成分分析部と、前記共通摂取テーブルに記憶された前記共通する食材成分およびその構成確率と、利用者のそれぞれが分析対象期間に摂取した摂取した食物の画像とを表示部に表示する表示制御部と、を備えることを特徴とする食物摂取状況分析システムとして構成される。

また、本発明は、上記食物摂取状況分析システムで実行される食物摂取状況分析方法としても把握される。

本発明によれば、食物の摂取状況を横断的に管理し、分析することが可能となる。

本実施の形態における食物摂取状況分析システムの構成例を示す図である。 摂取データ登録処理の処理手順を示すフローチャートである。 摂取テーブルの構成例を示す図である。 会員テーブルの構成例を示す図である。 食事テーブルの構成例を示す図である。 摂取区分、摂取品目、摂取場所のプルダウンメニューの例を示す図である。 図２に示した摂取データ登録処理によって食事テーブルに登録された様子を示す図である。 分析対象抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。 対象テーブルの構成例を示す図である。 データ抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。 食事テーブルの構成例を示す図である（複数会員）。 分析テーブルの構成例を示す図である。 共通食材抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。 会員摂取テーブル作成処理の処理手順を示すフローチャートである。 食材テーブルの構成例を示す図である。 摂取内容記録処理の処理手順を示すフローチャートである。 摂取テーブルの構成例を示す図である。 共通摂取テーブル作成処理の処理手順を示すフローチャートである。 共通摂取テーブルの構成例を示す図である。 画面表示処理の処理手順を示すフローチャートである。 表示画面に表示される分析結果画面の構成例を示す図である。 分析結果とともに、会員に関する情報や病状に関する情報の表示例を示す図である。

以下に添付図面を参照して、本発明にかかる食物摂取状況分析システム、食物摂取状況分析方法の実施の形態を詳細に説明する。

図１は、本実施の形態における食物摂取状況分析システム１０００の構成例を示す図である。図１に示すように、食物摂取状況分析システム１０００は、複数のユーザ端末１００と、分析サーバ２００とを有している。また、ユーザ端末１００と分析サーバ２００とは、一般的な通信網であるネットワークＮを介して無線通信により接続されている。

ユーザ端末１００は、携帯電話やスマートフォン等の一般的な携帯端末であり、撮像部１０１と、入力表示部１０２と、制御部１０３と、通信部１０４と、記憶部１０５とを有して構成されている。なお、以下では、ユーザ端末１００は携帯端末である前提で説明しているが、例えば、企業や家庭内にある一般的なデスクトップＰＣ（Personal Computer）等の固定端末であってもよい。また、以下では具体的な記載は省略しているが、ユーザ端末１００の各機能は、実際には、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）がＲＯＭ（Read Only Memory）に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。

撮像部１０１は、携帯端末に搭載される一般的なカメラであり、利用者の操作によって、食事の内容（例えば、ごはん、おかず等）を撮像する。入力表示部１０２は、携帯端末に搭載される一般的なタッチパネルであり、利用者からのタッチ操作（例えば、撮像操作、ユーザＩＤやパスワード等の各種情報の入力操作）を受け付けたり、タッチ操作によって処理された結果を表示する。

制御部１０３は、携帯端末１００の各部の動作を制御するほか、入力された各種情報に対する処理を行う。通信部１０４は、入力表示部１０２から入力された各種情報、制御部１０３によって処理された各種情報を、ネットワークＮを介して分析サーバ２００に送信する。記憶部１０５は、一般的な記憶装置や記憶媒体であり、利用者が摂取した食事の内容を示す摂取テーブル１０５１を記憶する。摂取テーブル１０５１の構成例については、フローチャートを用いて後述する。

分析サーバ２００は、ＰＣサーバやブレードサーバ等の一般的なサーバ装置であり、通信部２０１と、記憶部２０２と、ユーザ確認部２０３と、成分分析部２０４と、表示制御部２０５と、表示部２０６とを有して構成されている。分析サーバ２００は、例えば、自治体や保健所等、食物の摂取状況を分析する様々な機関、施設、企業に設置されている。なお、本実施の形態では、分析サーバ２００が表示部２０６を有している前提で説明しているが、分析サーバ２００とは別にディスプレイ装置が設けられていてもよい。また、以下では具体的な記載は省略しているが、分析サーバ２００の各機能は、実際には、例えば、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されているプログラムを実行することにより実現される。

通信部２０１は、携帯端末１００から送信された各種情報を受信する。記憶部２０２は、一般的な記憶装置や媒体であり、図１に示すように、会員テーブル２０２１と、食事テーブル２０２２と、食材テーブル２０２３と、分析テーブル２０２４と、共通摂取テーブル２０２５とを有している。

会員テーブル２０２１は、本システムの利用者が登録されたテーブルである。食事テーブル２０２２は、会員ごとに摂取した食事の内容を示す情報を時系列に履歴で記憶するテーブルである。食材テーブル２０２３は、食事を構成する食材に関する情報を記憶するテーブルである。分析テーブル２０２４は、分析対象となる会員がある期間で摂取した食事の内容を示す情報を食事テーブル２０２２から抽出したテーブルである。共通摂取テーブル２０２５は、会員が共通に摂取した食材の内容を示す情報を記憶するテーブルである。これらの各テーブルの構成例については、フローチャートを用いて後述する。

ユーザ確認部２０３は、携帯端末１００を用いた本システムの利用者を認証し、摂取テーブル１０５１に記録されている情報を分析サーバ２００内に格納する。ユーザ確認部２０３が行う具体的な処理については、フローチャートを用いて後述する。

成分分析部２０４は、利用者が摂取した食事の内容からその食材を分析するとともに、会員に共通に摂取された食材の構成を分析する。成分分析部２０４が行う具体的な処理については、フローチャートを用いて後述する。

表示制御部２０５は、成分分析部２０４による分析結果を表示部２０６に表示する。表示制御部２０５が行う具体的な処理については、フローチャートを用いて後述する。

図２は、利用者が摂取した食事の内容を示す情報が分析サーバ２００に記憶されるまでの処理（摂取データ登録処理）の処理手順を示すフローチャートである。図２に示すように、まず、携帯端末１００は、撮像部１０１が利用者からの操作によって食事（摂取物）の画像を撮像し（ステップＳ２０１）、入力表示部１０２が利用者から摂取品目、摂取日時、摂取場所の入力を受け付ける（ステップＳ２０２〜Ｓ２０４）。このように入力された各情報は、制御部１０３によって摂取テーブル１０５１に記憶される。

図３は、摂取テーブル１０５１の構成例を示す図である。図３に示すように、摂取テーブル１０５１は、利用者が食事を摂取した年月日および時刻と、その摂取場所と、その食事の内容を示す摂取写真と、摂取した食事のタイミングを示す摂取区分と、そのときの食事における摂取品目とが対応付けて記憶されている。図３では、例えば、ある利用者が、２０１３年１月１日の朝８時に、東京で、Ａ−１．ｊｐｇに示される写真のカツ丼を朝食として摂取したことを示している。

携帯端末１００の入力表示部１０２は、さらに利用者のユーザＩＤおよびパスワードの入力を受け付けて、通信部１０４がこれらの情報を分析サーバ２００に送信する（ステップＳ２０５）。

分析サーバ２００は、携帯端末１００から上述した各種情報を受け付け可能な状態で待機し（ステップＳ２０６）、携帯端末１００からユーザＩＤおよびパスワードを受信すると、ユーザ確認部２０３は、これらの情報を利用者本人のものであることを確認するため、会員テーブル２０２１と突き合わせて本人認証を行う（ステップＳ２０７）。

図４は、会員テーブル２０２１の構成例を示す図である。図４に示すように、会員テーブル２０２１は、利用者の会員Ｎｏと、ユーザＩＤおよびパスワードと、生年月日と、性別と、居住地域とが対応付けて記憶されている。図４では、例えば、会員ＡのユーザＩＤおよびパスワードは、それぞれＩＤ１およびＰａｓｓ１であり、生年月日が１９８０年１月２３日、茨城県に居住する男性であることを示している。これらの情報は利用者が本システムを利用する前にあらかじめ会員テーブル２０２１に記憶されている。

ユーザ確認部２０３は、携帯端末１００から受信したユーザＩＤおよびパスワードと、会員テーブル２０２１に記憶されているユーザＩＤおよびパスワードが一致したと判断して本人認証すると、通信部１０４が、摂取テーブル１０５１に記憶された情報を分析サーバに送信し（ステップＳ２０８）、携帯端末１００側の処理が終了する。

分析サーバ２００の通信部２０１は、携帯端末１００から送信された摂取テーブル１０５１に記憶された情報を受信すると（ステップＳ２０９）、食事テーブル２０２２にその情報を格納する（ステップＳ２１０）。このステップＳ２１０の処理が終了すると、図２に示した摂取データ登録処理が終了する。

図５は、食事テーブル２０２２の構成例を示す図である。図５に示すように、食事テーブル２０２２は、会員ＮＯと、摂取テーブル１０５１と同様に、その会員が食事を摂取した年月日および時刻と、その摂取場所と、その食事の内容を示す摂取写真と、摂取した食事のタイミングを示す摂取区分と、そのときの食事における摂取品目とが対応付けて記憶されている。食事テーブル２０２２の各項目の内容は、図３に示した摂取テーブル１０５１と同様であるため、ここではその説明を省略する。

なお、携帯端末１００の入力表示部１０１から入力される摂取区分、摂取品目、摂取場所は、利用者の操作性を良くするため、例えば、プルダウンメニューから選択された項目を、入力表示部１０１が受け付けることとしてもよい。図６は、摂取区分、摂取品目、摂取場所のプルダウンメニューの例を示す図である。図６では、例えば、摂取区分として、朝食、昼食、夕食等のメニューが表示され、利用者がこれらのメニューの中から１つの摂取区分を選択することができる。同様に、摂取品目については、焼き魚、ハムエッグ、カツ丼等のメニューが表示され、利用者がこれらのメニューの中から１つの摂取品目を選択することができ、摂取場所については、北海道、青森等のメニューの中からの中から１つの都道府県を選択することができる。なお、以下では摂取場所を都道府県単位に設定しているが、より詳細な地域を把握したい場合には、市区町村を設定してもよい。

図７は、図２に示した摂取データ登録処理によって、分析サーバ２００が様々な会員の携帯端末１００から摂取テーブル１０５１を受信して、その情報が食事テーブル２０２２に登録された様子を示す図である。図７に示すように、複数の会員、あるいは一人の会員から任意のタイミングで受信された摂取テーブル１０５１が、食事テーブル２０２２に記憶されている。続いて、分析サーバ２００の成分分析部２０４で行われる成分分析処理の中の分析対象抽出処理について説明する。分析対象抽出処理は、本システムで分析対象となるデータを抽出する処理である。

図８は、分析対象抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。図８に示すように、分析対象抽出処理では、登録されている会員の中から、摂取された食物の分析対象となる会員の会員ＮＯおよび分析対象となるデータを抽出するための期間（分析対象期間）が、分析サーバ２００が有する不図示の入力装置から受け付けられると、成分分析部２０４が、これらの情報を、処理対象となる利用者を記憶する一時的な対象テーブル８００１に記憶する（ステップＳ８０１、Ｓ８０２）。

図９は、対象テーブル８００１の構成例を示す図である。図９に示すように、対象テーブル８００１は、分析対象となる会員ＮＯ(分析会員ＮＯ)と、分析対象期間（分析対象開始年月日および分析対象終了年月日）とが対応付けて記憶されている。図９では、例えば、会員ＮＯ「Ａ」の会員について、２０１３年１月１日〜２０１３年１月３日までの摂取テーブル１０５１（すなわち食事テーブル２０２２）に記憶されたデータが分析対象として抽出されることを示している。

成分分析部２０４は、対象テーブル８００１に記憶された分析会員ＮＯと分析対象期間をキーとして、分析対象データを食事テーブル２０２２の中から抽出するための分析対象データ抽出処理を行う（ステップＳ８０３）。データ抽出処理については、図１０を用いて後述する。

そして、成分分析部２０４は、さらに分析対象となる会員が対象テーブル８００１に記憶されているか否かを判定し（ステップＳ８０４）、さらに分析対象となる会員が対象テーブル８００１に記憶されていると判定した場合（ステップＳ８０４；Ｙｅｓ）、ステップＳ８０１に戻って、以降の処理を繰り返す。一方、分析対象となる会員が対象テーブル８００１に記憶されていないと判定した場合（ステップＳ８０４；Ｎｏ）、分析対象抽出処理を終了する。このように、対象テーブル８００１に記憶されている全会員を対象に、分析対象抽出処理が行われる。

図１０は、データ抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。図１０に示すように、成分分析部２０４は、対象テーブル８００１を参照し、分析会員ＮＯと分析対象期間を読み込み、分析会員ＮＯおよび分析対象期間が一致するレコードを抽出し、分析テーブル２０２４に格納する（ステップＳ１００１）。

データ抽出処理では、成分分析部２０４は、例えば、図１１に示すような食事テーブル２０２２の中から、図９に示した分析会員ＮＯが「Ａ」、「Ｂ」の会員、および分析対象期間が２０１３年１月１日〜２０１３年１月３日のレコードのみを抽出し、図１２に示すような分析テーブル２０２４に格納する。分析テーブル２０２４の各項目の内容については、食事テーブル２０２２と同様であるため、ここではその説明を省略する。

そして、成分分析部２０４は、分析対象抽出処理が終了すると、会員に共通に摂取された食材を抽出するための共通食材抽出処理を行う。

図１３は、共通食材抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。図１３に示すように、成分分析部２０４は、まず、対象テーブル８００１の中から比較対象となる会員（比較会員）のレコードを取得する（ステップＳ１３０１）。

次に、成分分析部２０４は、対象テーブル８００１に記憶されている会員全員について処理を行ったか（ＥＯＦとなったか）否かを判定し（ステップＳ１３０２）、ＥＯＦとなったと判定した場合には（ステップＳ１３０２；Ｙｅｓ）、ステップＳ１３０７に進む。

一方、成分分析部２０４は、ＥＯＦとなっていないと判定した場合には（ステップＳ１３０２；Ｎｏ）、分析テーブル２０２４を参照し、その中に含まれる比較会員と同じ会員ＮＯの会員（当該会員）のレコード１件を取得し（ステップＳ１３０３）、ステップＳ１３０２の場合と同様に、ＥＯＦとなったか否かを判定する（ステップＳ１３０４）。

成分分析部２０４は、ＥＯＦとなったと判定した場合（ステップＳ１３０４；Ｙｅｓ）、ステップＳ１３０６に進む。一方、成分分析部２０４は、ＥＯＦとなっていないと判定した場合（ステップＳ１３０４；Ｎｏ）、当該会員の摂取テーブル１３０１を作成する（ステップＳ１３０５）。

図１４は、ステップＳ１３０５における当該会員の摂取テーブル１３０１を作成する処理（会員摂取テーブル作成処理）の処理手順を示すフローチャートである。図１４に示すように、成分分析部２０４は、分析テーブル２０２４の中から当該レコードの摂取品目を取得する（ステップＳ１４０１）。そして、成分分析部２０４は、食材テーブル２０２３を参照し、取得した当該摂取品目の食材成分と構成確率を取得する（ステップＳ１４０２）。

図１５Ａは、食材テーブル２０２３の構成例を示す図である。図１５Ａに示すように、食材テーブル２０２３は、食事の品目ごとに、食材構成とその構成確率とが対応付けて記憶されている。図１５では、例えば、品目「カツ丼」については、「たまご」、「豚肉」、「たまねぎ」、「ごはん」等の食材から構成され、これらがその品目に含まれる確率が、それぞれ「０．８」、「０．８」、「０．５」、「０．９」等であることを示している。

成分分析部２０４は、食材テーブル２０２３から当該摂取品目の食材成分と構成確率を取得すると、摂取品目および食材成分を摂取した年月日の列と摂取品目および摂取した食材成分ごとの行とによって構成される当該会員の摂取テーブル１３０１を作成し、摂取年月日ごとに、摂取品目および食材成分ごとの構成確率を記録する（ステップＳ１４０３）。当該会員の摂取テーブル１３０１の構成例については、図１６を用いて後述する。そして、成分分析部２０４は、当該会員の摂取テーブル１３０１を作成すると、その摂取テーブル１３０１に摂取内容を記録するための処理（摂取内容記録処理）を行う。

図１５Ｂは、摂取内容記録処理の処理手順を示すフローチャートである。図１５Ｂに示すように、成分分析部２０４は、まず、当該会員の摂取テーブル１３０１を読み込み（ステップＳ１５０１）、さらに、当該会員が摂取した食材成分の構成確率についてＯＲ計算を実行し、その計算結果を当該摂取テーブル１３０１の摂取内容の行に記録する（ステップＳ１５０２）。ここで行われるＯＲ計算は、例えば、Ａ＝１−（１−ａ１）（１−ａ２）…（１−ａｉ）のような算式を用いることができる。例えば、摂取品目「たまご」については、成分分析部２０４は、カツ丼に含まれている確率「０．８」（ａ１）、幕の内弁当に含まれている確率「０．６」（ａ２）…等を上記計算式に当てはめ、当該会員について、ある期間の食事に、少なくとも「たまご」が含まれている確率を求め、摂取テーブル１３０１にその値を記録する。

図１６Ａは、摂取テーブル１３０１の構成例を示す図である。図１６Ａに示すように、摂取テーブル１３０１は、摂取品目に含まれる食材成分と、その摂取品目を摂取した日付と摂取内容とが対応付けて記憶されている。図１６Ａでは、成分分析部２０４は、例えば、図１４に示した会員摂取テーブル作成処理で摂取品目（例えば、カツ丼）とその食材成分（例えば、たまご）のレコードを生成し、食材テーブル２０２３を参照して、摂取品目に含まれる各食材成分の構成確率（例えば、カツ丼に含まれるたまごの構成確率「０．８」）を、摂取年月日ごとに記録する。

成分分析部２０４は、図１３に示したステップＳ１３０５における当該会員の摂取テーブル１３０１の作成が終了したと判定し（ステップＳ１３０４；Ｙｅｓ）、ステップＳ１３０６における摂取内容の記録が終了すると、ステップＳ１３０１に戻って、対象テーブル８００１を参照し、以降の会員について、ステップＳ１３０１〜Ｓ１３０６までの各処理を繰り返す。

そして、成分分析部２０４は、対象テーブル８００１に記憶されている会員全員について処理を行った（ＥＯＦとなった）と判定した場合（ステップＳ１３０２；Ｙｅｓ）、ステップＳ１３０７に進み、対象テーブル８００１に記録されている全会員について共通して摂取された食材成分を記憶する共通摂取テーブル２０２５を作成する共通摂取テーブル作成処理を実行する（ステップＳ１３０７）。

図１６Ｂは、共通摂取テーブル作成処理の処理手順を示すフローチャートである。図１６Ｂに示すように、共通摂取テーブル作成処理では、成分分析部２０４は、会員摂取テーブル作成処理および摂取内容記録処理で作成された全ての会員についての摂取テーブル１３０１を読み込み、共通摂取テーブル２０２５に会員ごとに列を作成するとともに、会員ごとの食材成分ごとに行を設け、該当する会員の食材成分を書き込む（ステップＳ１６０１）。

図１７は、共通摂取テーブル２０２５の構成例を示す図である。図１７に示すように、共通摂取テーブル２０２５は、食材成分と、会員のそれぞれとが対応付けて記憶されている。例えば、食材成分「たまご」については、会員Ａが摂取した食事には「０．９２」の確率で含まれ、会員Ｂが摂取した食事には「０．８４」の確率で含まれていることを示している。

そして、成分分析部２０４は、共通摂取テーブル２０２５の食材成分ごとに構成確率のＡＮＤ計算を行って、その結果を共通摂取テーブル２０２５の共通摂取欄に記録する（ステップＳ１６０２）。例えば、成分分析部２０４は、会員Ａが摂取した食事に食材成分「たまご」が含まれる確率「０．９２」と、会員Ｂが摂取した食事に食材成分「たまご」が含まれる確率「０．８４」とをＡＮＤ計算し、他の会員についても同様にＡＮＤ計算し、その結果「０．７７」を共通摂取欄に記憶する。ＡＮＤ計算式については、例えば、Ｘ＝ｘａ×ｘｂ×…×ｘｉを用いることができる。

このステップＳ１６０２の処理が終了すると、図１６に示した共通摂取テーブル作成処理が終了し、図１３に示した共通食材抽出処理も終了する。共通食材抽出処理が終了すると、続いて、表示制御部２０５は、処理結果を入力表示部１０２に表示するための画面表示処理を実行する。

図１８は、画面表示処理の処理手順を示すフローチャートである。図１８に示すように、画面表示処理では、表示制御部２０５は、分析テーブル２０２４および共通摂取テーブル２０２５を取得し（ステップＳ１８０１）、共通摂取テーブル２０２５に登録されている会員数（例えば、テーブルの列数）と食材成分の数（例えば、テーブルの行数）をそれぞれ算出し、表示画面２０６に分析結果画面として表示する（ステップＳ１８０２）。この表示画面２０６の例については、図１９を用いて後述する。

そして、表示制御部２０５は、共通摂取テーブル２０２５に記録されている食材のうち、共通摂取欄の数値が大きい順に、その食材成分とその数値とを対応付けた一覧を作成し、表示画面２０６に表示する（ステップＳ１８０３）。

図１９は、表示画面２０６に表示される分析結果画面の構成例を示す図である。図１９に示すように、分析結果画面では、画面左上部分（図１９（１））に、ステップＳ１８０１で算出された会員数と食材成分の数が表示され、画面中央上部分（図１９（２））に、ステップＳ１８０２で作成された一覧（共通食材の分析結果一覧）が表示されている。図１９では、共通食材の中で食材成分「たまご」の数値が最も大きいため、最初の行Ｌ１に表示されている。

そして、表示制御部２０５は、対象テーブル８００１および食事テーブル２０２２を取得し（ステップＳ１８０４）、対象テーブル８００１から１レコードを取得する（ステップＳ１８０５）。

表示制御部２０５は、対象テーブル８００１から取得するレコードがなくなった（ＥＯＦとなった）か否かを判定し（ステップＳ１８０６）、ＥＯＦとなったと判定した場合（ステップＳ１８０６；Ｙｅｓ）、ステップＳ１８０９に進んで処理を終了し、表示画面２０６でのスクロール指示イベントが受け付けられるまで待機する（ステップＳ１８０９）。

一方、表示制御部２０５は、ＥＯＦとなっていないと判定した場合（ステップＳ１８０６；Ｎｏ）、対象テーブル８００１の会員および分析開始年月日をキーとして食事テーブル２０２２にアクセスし、対象テーブル８００１の各会員がその年月日に摂取した食事の摂取写真を、その年月日よりも１つ前の年月日から分析対象期間を含めて複数（例えば、４日分）連続して取得する（ステップＳ１８０７）。表示制御部２０５が、摂取写真を分析開始年月日よりも少し前の年月日から取得する理由は、分析対象期間内における食事の摂取内容と、分析対象期間よりも少し前の期間における食事の摂取内容とを比較して、その違いを分析するためである。なお、本実施の形態では、分析対象期間よりも少し前の期間における食事の摂取写真を取得しているが、表示制御部２０５は、あらかじめ任意に設定された日数（例えば、１日ではなく１週間等）について表示することも可能である。さらには、分析対象期間よりも少し前の期間ではなく、分析対象期間よりも少し後の期間における食事の摂取写真（例えば、１日、１週間等）を取得し、画面上に表示させてもよい。

そして、表示制御部２０５は、取得した当該会員についての食事の摂取写真のうち、分析対象期間となる分析対象開始年月日から分析対象終了年月日までの摂取写真に対してマーキング処理（例えば、図１９に示す会員Ａについて食事の摂取内容を表示した行Ｌ２において、（３）−１のように食事の摂取写真Ｐの上側にマークＴを表示する）とともに、分析対象期間前後の摂取写真よりも明るいトーンで画面表示する（ステップＳ１８０８）。このように、表示制御部２０５が、分析対象期間とその前後の期間とで明るさを変えて表示することによって、分析対象期間における食事の摂取内容が一目瞭然となる。

そして、表示制御部２０５は、分析対象テーブル８００１に登録されている全ての会員について処理が終了するまでステップＳ１８０５〜Ｓ１８０８までの処理を繰り返す。なお、表示制御部２０５は、摂取写真が画面上に収まらない場合には、フリップにより画面を上下、左右にスクロールさせる画面を表示したり、あるいは画面内に摂取写真が納まるよう縮小表示させてもよい。

このように、本システムでは、上記各処理を行うことにより、食物の摂取状況を横断的に管理し、分析することが可能となる。また、それぞれの会員にとっても、自らの食生活において摂取された食材成分を把握することができ、生活改善等の健康管理に役立てることができる。さらに、それぞれの会員の食事の摂取内容が、データとして時系列に履歴で蓄積されているので、例えば、潜伏期間がある疾病が発病した場合であっても、各会員の過去の摂取物の追跡が可能となる。

なお、本実施の形態では、摂取写真を画面に表示することとしたが、さらにその摂取写真がクリックされた場合に、表示制御部２０５が、分析テーブル２０２４および食材テーブル２０２３にアクセスし、図１５Ａに示したように、摂取写真に撮像された食事の摂取品目に含まれる食材およびその構成確率を表示させてもよい。このように食材成分とその構成確率とを画面に表示させることにより、摂取された食事がどのような構成であるかを確認することができる。

また、本実施の形態では、表示画面２０６に分析結果をそのまま表示することとしたが、例えば、分析対象とされた会員の会員データや、各会員の病状に関する情報等とともに画面上に表示してもよい。図２０は、分析結果とともに、会員に関する情報や病状に関する情報の表示例を示す図である。図２０では、例えば、分析結果と共に、会員の年齢、性別、居住地域が表示され、病状に関する情報（発症情報）として、その病気が発症した日時、症状、体温が表示されている。なお、会員に関する情報は会員テーブル２０２１にあらかじめ登録されている情報であり、病状に関する情報は、例えば、会員が診察を受けた病院や診療所等の医療機関から取得し、表示制御部２０５が、分析結果や会員に関する情報とともに画面上に表示する。このように、分析結果とともに会員に関する情報や病状に関する情報を表示することにより、多面的な分析が可能となる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、本実施の形態では、分析サーバ２００の表示制御部２０５が分析結果を表示することとしたが、分析結果をユーザ端末１００に送信し、入力表示部１０２に表示させることとしてもよい。分析結果をユーザ端末１００側で表示させることにより、任意の位置で分析結果を確認することが可能となる。

１０００ 食物摂取状況分析システム
１００ ユーザ端末
１０１ 撮像部
１０２ 入力表示部
１０３ 制御部
１０４ 通信部
１０５ 記憶部
１０５１ 摂取テーブル
２００ 分析サーバ
２０１ 通信部
２０２ 記憶部
２０３ ユーザ確認部
２０４ 成分分析部
２０５ 表示制御部
２０６ 表示部
２０２１ 会員テーブル
２０２２ 食事テーブル
２０２３ 食材テーブル
２０２４ 分析テーブル
２０２５ 共通摂取テーブル
Ｎ ネットワーク。

Claims (8)

1. 複数の利用者が摂取した食物を分析する食物摂取状況分析システムであって、
   利用者それぞれの携帯端末は、
   利用者が摂取した食物の画像を撮像する撮像部と、
   前記食物の画像と、前記食物の品目を示す摂取品目と、前記食物の摂取日時とを対応付けた摂取データを生成する端末制御部と、
   生成された前記摂取データをサーバに送信する端末通信部と、
   サーバは、
   前記摂取品目に含まれる食材成分を記憶する食材テーブルと、それぞれの前記携帯端末から受信した摂取データを記憶する食事テーブルと、前記食事テーブルに記憶された摂取データのうち分析対象期間の摂取データを記憶する分析テーブルと、前記利用者が前記摂取日時に摂取した食物の食材成分とその構成確率とを対応付けて記憶する摂取テーブルと、それぞれの利用者に共通に摂取した食材成分とその構成確率と対応付けて記憶する共通摂取テーブルとを記憶する記憶部と、
   前記端末通信部から受信したそれぞれの前記摂取データを前記食事テーブルに記憶するサーバ通信部と、
   前記食事テーブルの中から分析対象期間の摂取データを抽出して前記分析テーブルに格納し、格納した前記分析テーブルと前記食材テーブルとに基づいて前記摂取テーブルを生成し、生成した利用者それぞれの前記摂取テーブルから分析対象期間にそれぞれの利用者が摂取した食物に共通する食材成分の構成確率を算出して前記共通摂取テーブルに記憶する成分分析部と、
   前記共通摂取テーブルに記憶された前記共通する食材成分およびその構成確率と、利用者のそれぞれが分析対象期間に摂取した摂取した食物の画像とを表示部に表示する表示制御部と、
   を備えることを特徴とする食物摂取状況分析システム。
2. 前記表示制御部は、前記成分分析部が算出した前記食材成分のうち構成確率の大きい順に前記表示部に表示する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の食物摂取状況分析システム。
3. 前記成分分析部は、分析対象期間の前後の日時を含めて前記摂取データを抽出し、前記食材成分の構成確率を分析対象期間の前後の日時を含めて算出し、
   前記表示制御部は、分析対象期間の前後の日付で摂取された食物の画像と、前記共通する食材成分および分析対象期間の前後の日時を含めて算出された構成確率とを表示部に表示する、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の食物摂取状況分析システム。
4. 前記表示制御部は、表示部に表示した食物の画像が指定された場合に、前記分析テーブルおよび前記食材テーブルに基づいて、指定された食物の食材成分とその構成確率とを表示部に表示する、
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の食物摂取状況分析システム。
5. 複数の利用者が摂取した食物を分析する食物摂取状況分析方法であって、
   利用者が摂取した食物の画像を撮像する撮像ステップと、
   前記食物の画像と、前記食物の品目を示す摂取品目と、前記食物の摂取日時とを対応付けた摂取データを生成する生成ステップと、
   生成された前記摂取データをサーバに送信する端末通信ステップと、
   端末から受信したそれぞれの前記摂取データをそれぞれの前記携帯端末から受信した摂取データを記憶する食事テーブルに記憶するサーバ通信ステップと、
   前記食事テーブルの中から分析対象期間の摂取データを抽出して前記食事テーブルに記憶された摂取データのうち分析対象期間の摂取データを記憶する分析テーブルに格納し、格納した前記分析テーブルと前記摂取品目に含まれる食材成分を記憶する食材テーブルとに基づいて前記利用者が前記摂取日時に摂取した食物の食材成分とその構成確率とを対応付けて記憶する摂取テーブルを生成する摂取テーブル生成ステップと、
   生成した利用者それぞれの前記摂取テーブルから分析対象期間にそれぞれの利用者が摂取した食物に共通する食材成分の構成確率を算出してそれぞれの利用者に共通に摂取した食材成分とその構成確率と対応付けて記憶する共通摂取テーブルに記憶する成分分析ステップと、
   前記共通摂取テーブルに記憶された前記共通する食材成分およびその構成確率と、利用者のそれぞれが分析対象期間に摂取した摂取した食物の画像とを表示部に表示する表示ステップと、
   を含むことを特徴とする食物摂取状況分析方法。
6. 前記表示ステップでは、前記成分分析ステップで算出した前記食材成分のうち構成確率の大きい順に前記表示部に表示する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の食物摂取状況分析方法。
7. 前記摂取テーブル生成ステップでは、分析対象期間の前後の日時を含めて前記摂取データを抽出し、
   前記成分分析ステップでは、前記食材成分の構成確率を分析対象期間の前後の日時を含めて算出し、
   前記表示ステップでは、分析対象期間の前後の日付で摂取された食物の画像と、前記共通する食材成分および分析対象期間の前後の日時を含めて算出された構成確率とを表示部に表示する、
   ことを特徴とする請求項５または６に記載の食物摂取状況分析方法。
8. 前記表示ステップでは、表示部に表示した食物の画像が指定された場合に、前記分析テーブルおよび前記食材テーブルに基づいて、指定された食物の食材成分とその構成確率とを表示部に表示する、
   ことを特徴とする請求項５〜７のいずれか１項に記載の食物摂取状況分析方法。

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