JP2016103042A - 調理スキル評価方法、調理スキル評価システム及び調理スキル評価システムを制御する制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、主観的な評価に過度に依存することなく調理者の調理スキルを評価することができる技術を提供することを目的とする。【解決手段】本出願は、複数のレシピと複数のレシピそれぞれに関連づけられた難易度とを表すレシピ情報を記憶しているレシピデータベースを用いて、調理スキルを評価する方法を開示する。調理スキル評価方法は、複数のレシピから対象レシピが選択される選択ステップと、調理プロセスを監視する監視設備を用いて、調理プロセスを実行する調理者の調理動作に関する動作情報を収集する第１収集ステップと、調理プロセスの実行の結果得られた料理に対する主観的評価を表す料理評価情報が入力される入力ステップと、動作情報と料理評価情報とを用いて、調理スキルに対する評価を表すスキル評価情報を生成する評価ステップと、スキル評価情報を出力する出力ステップと、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、調理者の調理スキルを評価するための技術に関する。

インターネット上において、様々なレシピサイトが運営されている。例えば、２０１３年３月の間に検索された「Ｑｕａｎｔｃａｓｔ．ｃｏｍ」からの評価によれば、「Ｆｏｏｄ．ｃｏｍ」及び「ａｌｌｒｅｃｉｐｅｓ．ｃｏｍ」は、月当たり、約６９０万人の米国ユーザ及び約５９０万人の米国ユーザをそれぞれ有する。特許文献１は、使用者の要求に応じて、推奨されるレシピを提供する技術を開示する。

米国特許公開第２００１／００４４７５９号公報

既知のレシピサイトは、調理者本人による調理スキルの主観的な評価を受け付けることができる。既知のレシピサイトは、主観的な評価を収集し、調理者の調理スキルを評価することができる。すなわち、既知のレシピサイトによって作り出される評価情報は、調理者本人による主観的な評価に依存している。

主観的な評価は、様々なバイアス（例えば、ダニング＝グルガー効果や人間関係）を受けやすい。したがって、既知のレシピサイトは、調理者が実際に有する調理スキルよりも過度に高い或いは過度に低い評価を与えることもある。

本発明は、主観的な評価に過度に依存することなく、調理者の調理スキルを評価することができる技術を提供することを目的とする。

本発明の一局面に係る調理スキル評価方法は、複数のレシピと前記複数のレシピそれぞれに関連づけられた難易度とを表すレシピ情報を記憶しているレシピデータベースを用いて、調理者の調理スキルを評価することができる。調理スキル評価方法は、前記複数のレシピから対象レシピが選択される選択ステップと、前記対象レシピに従う調理プロセスを監視する監視設備を用いて、前記調理プロセスを実行する前記調理者の調理動作に関する動作情報を収集する第１収集ステップと、前記調理プロセスの実行の結果得られた料理に対する主観的評価を表す料理評価情報が入力される入力ステップと、前記動作情報と前記料理評価情報とを用いて、前記調理スキルに対する評価を表すスキル評価情報を生成する評価ステップと、前記スキル評価情報を出力する出力ステップと、を備える。

上記構成によれば、第１収集ステップにおいて、対象レシピに従う調理プロセスを監視する監視設備が用いられるので、客観的な動作情報が得られる。入力ステップにおいて、調理プロセスの実行の結果得られた料理に対する主観的評価を表す料理評価情報が入力されるので、スキル評価情報は、客観的な動作情報と主観的な料理評価情報とから生成される。したがって、調理スキル評価方法は、主観的な評価に過度に依存することなく調理者の調理スキルを評価することができる。

上記構成において、前記料理評価情報は、前記料理を食した試食者によって決定された評価を表す第１料理評価情報を含んでもよい。前記入力ステップは、前記第１料理評価情報を受け付ける段階を含んでもよい。前記評価ステップは、前記動作情報と前記第１料理評価情報とを用いて、前記スキル評価情報を生成してもよい。

上記構成によれば、スキル評価情報は、客観的な動作情報と料理を食した試食者によって決定された評価を表す第１料理評価情報とから生成されるので、調理スキル評価方法は、主観的な評価に過度に依存することなく調理者の調理スキルを評価することができる。主観的評価として、料理を食した試食者による評価を用いることで、より適切に調理者の調理スキルを評価することができる。

上記構成において、調理スキル評価方法は、前記監視設備を用いて、前記料理に関する特性情報を収集する第２収集ステップを更に備えてもよい。前記特性情報は、前記料理を画像として表す料理画像情報を含んでもよい。前記料理評価情報は、前記料理画像情報にアクセスした第１アクセス者によって決定された評価を表す第２料理評価情報を含んでもよい。前記入力ステップは、前記第２料理評価情報を受け付ける段階を含んでもよい。前記評価ステップは、前記動作情報と前記第２料理評価情報とを用いて、前記スキル評価情報を生成する段階を含んでもよい。

上記構成によれば、評価スキル評価方法は、客観的な動作情報と第１アクセス者による主観的な第２料理評価情報とを用いて、スキル評価情報を生成することができる。したがって、調理スキル評価方法は、主観的な評価に過度に依存することなく調理者の調理スキルを評価することができる。主観的評価として、料理画像情報にアクセスした第１アクセス者による評価を用いることで、より適切に調理者の調理スキルを評価することができる。

上記構成において、前記第１収集ステップは、前記監視設備が前記調理動作を画像として表す動作画像情報を生成する段階を含んでもよい。前記料理評価情報は、前記動作画像情報にアクセスした第２アクセス者によって決定された評価を表す動作評価情報を含んでもよい。前記入力ステップは、前記動作評価情報を受け付ける段階を含んでもよい。前記評価ステップは、前記動作情報と前記動作評価情報とを用いて、前記スキル評価情報を生成する段階を含んでもよい。

上記構成によれば、料理評価情報は、動作画像情報にアクセスした第２アクセス者によって決定された評価を表す動作評価情報を含むので、調理プロセスの実行に対する主観的な評価が得られる。評価ステップは、動作情報と動作評価情報とを用いて、スキル評価情報を生成するので、調理スキル評価方法は、主観的な評価に過度に依存することなく調理者の調理スキルを評価することができる。主観的評価として、調理者以外の動作画像情報にアクセスした第２アクセス者による評価を用いることで、より適切に調理者の調理スキルを評価することができる。

上記構成において、前記レシピ情報は、前記複数のレシピそれぞれの調理手順と、前記調理手順に関連づけられた動作見本情報と、を含んでもよい。前記第１収集ステップは、前記監視設備が前記調理動作を表す物性量を計測し、前記動作情報として、前記物性量を表す計測情報を生成する段階を含んでもよい。前記評価ステップは、前記計測情報を前記動作見本情報と比較し、前記計測情報と前記動作見本情報との間の比較結果を表す第１分析情報を生成する段階と、前記第１分析情報と前記料理評価情報とを用いて、前記スキル評価情報を生成する段階と、を含んでもよい。

上記構成によれば、第１分析情報は、計測情報と動作見本情報との間の比較結果を表すので、調理動作に関する客観的な評価が得られる。スキル評価情報は、第１分析情報と料理評価情報とを用いて生成されるので、調理スキル評価方法は、主観的な評価に過度に依存することなく調理者の調理スキルを評価することができる。

上記構成において、前記レシピ情報は、前記複数のレシピそれぞれの調理手順と、前記調理手順に関連づけられた動作見本情報と、を含んでもよい。前記第１収集ステップは、前記監視設備が前記調理動作を画像として表す動作画像情報を生成する段階を含んでもよい。前記評価ステップは、前記動作画像情報を前記動作見本情報と比較し、前記動作画像情報と前記動作見本情報との間の比較結果を表す第１分析情報を生成する段階と、前記第１分析情報と前記料理評価情報とを用いて、前記スキル評価情報を生成する段階と、を含んでもよい。

上記構成によれば、第１分析情報は、動作画像情報と動作見本情報との間の比較結果を表すので、調理動作に関する客観的な評価が得られる。スキル評価情報は、第１分析情報と料理評価情報とを用いて生成されるので、調理スキル評価方法は、主観的な評価に過度に依存することなく調理者の調理スキルを評価することができる。

上記構成において、調理スキル評価方法は、前記監視設備を用いて、前記料理に関する特性情報を収集する第２収集ステップを更に備えてもよい。前記レシピ情報は、前記料理の評価基準として用いられる料理見本情報を含んでもよい。前記評価ステップは、前記特性情報を前記料理見本情報と比較し、前記特性情報と前記料理見本情報との間の比較結果を表す第２分析情報を生成する段階と、前記第１分析情報、前記第２分析情報及び前記料理評価情報とを用いて、前記スキル評価情報を生成する段階と、を含んでもよい。

上記構成によれば、第２分析情報は、特性情報と料理見本情報との間の比較結果を表すので、料理に関する客観的な評価が得られる。スキル評価情報は、第２分析情報と料理評価情報とを用いて生成されるので、調理スキル評価方法は、主観的な評価に過度に依存することなく調理者の調理スキルを評価することができる。

上記構成において、調理スキル評価方法は、前記監視設備を用いて、前記料理に関する特性情報を収集する第２収集ステップを更に備えてもよい。前記特性情報は、前記試食者の反応を画像として表す試食者画像情報を含んでもよい。前記レシピ情報は、前記料理の評価基準として用いられる料理見本情報を含んでもよい。前記評価ステップは、前記試食者画像情報を前記料理見本情報と比較し、前記試食者画像情報と前記料理見本情報との間の比較結果を表す第２分析情報を生成する段階と、前記第１分析情報、前記第２分析情報及び前記料理評価情報とを用いて、前記スキル評価情報を生成する段階と、を含んでもよい。

上記構成によれば、第２分析情報は、試食者画像情報と料理見本情報との間の比較結果を表すので、試食者の反応から料理に関する客観的な評価が得られる。スキル評価情報は、第２分析情報と料理評価情報とを用いて生成されるので、調理スキル評価方法は、主観的な評価に過度に依存することなく調理者の調理スキルを評価することができる。

上記構成において、前記調理者の前記調理スキルに対して順位付けを行う段階を含んでもよい。前記出力ステップは、前記順位付けの結果を出力する段階を含んでもよい。

上記構成によれば、調理者は、調理者自身の調理スキルの順位を知ることができるので、調理スキル評価方法は、調理者の調理スキルの向上を促すことができる。

上記構成において、前記評価ステップは、前記スキル評価情報を評価データベースに格納する段階を含んでもよい。前記選択ステップは、前記評価データベースを参照し、前記スキル評価情報と前記難易度とに基づき選択された複数の候補レシピを提示する段階と、前記複数の候補レシピから前記対象レシピが選択される段階と、を含んでもよい。

上記構成によれば、選択ステップは、評価データベースを参照し、スキル評価情報と難易度とに基づき選択された複数の候補レシピを提示するので、調理スキル評価方法は、調理者のスキルからかけ離れた難易度のレシピを提示しにくくなる。

上記構成において、前記選択ステップは、前記評価データベース内に蓄積された前記評価スキル情報を用いて、前記調理スキルに対する前記評価を更新し、更新された評価を前記複数の候補レシピとともに前記調理者に提示する段階を含んでもよい。

上記構成によれば、選択ステップにおいて、評価データベース内に蓄積された情報が更新されるので、調理者は、更新された評価を参照して、対象レシピを決定することができる。

本発明の他の局面に係る調理スキル評価システムは、複数のレシピと前記複数のレシピそれぞれに関連づけられた難易度とを表すレシピ情報を記憶しているレシピデータベースと、前記複数のレシピから対象レシピを抽出する抽出部と、前記対象レシピに従う調理プロセスの実行の結果得られた料理に対する主観的評価を表す料理評価情報を受け付ける通信部と、を含む評価装置と、前記調理プロセスを監視し、前記調理プロセスを実行する調理者の調理動作に関する動作情報を収集する監視設備と、を備える。前記評価装置は、前記動作情報と前記料理評価情報とを用いて、前記調理者の調理スキルに対する評価を表すスキル評価情報を生成する評価部を含む。前記通信部は、前記スキル評価情報を出力する。

上記構成によれば、対象レシピに従う調理プロセスを監視する監視設備が用いられるので、客観的な動作情報が得られる。調理プロセスの実行の結果得られた料理に対する主観的評価を表す料理評価情報が通信部に入力されるので、スキル評価情報は、客観的な動作情報と主観的な料理評価情報とから生成される。したがって、調理スキル評価システムは、主観的な評価に過度に依存することなく、調理者の調理スキルを評価することができる。

本発明の他の局面に係る制御プログラムは、上述の調理スキル評価システムを制御する。制御プログラムは、前記抽出部に前記レシピデータベースを参照させ、前記複数のレシピから前記対象レシピを選択させる。制御プログラムは、前記監視設備に前記動作情報を収集させる。制御プログラムは、前記評価部に前記スキル評価情報を生成させる。制御プログラムは、前記通信部に前記スキル評価情報を出力させる。

上記構成によれば、制御プログラムは、主観的な評価に過度に依存することなく、調理スキル評価システムに調理者の調理スキルを評価させることができる。

本発明は、主観的な評価に過度に依存することなく、調理者の調理スキルを評価することを可能にする。

第１実施形態の調理スキル評価方法の概略的なフローチャートである。 第２実施形態の例示的な調理スキル評価システムの概略的なブロック図である。 図２に示される調理スキル評価システムのレシピデータベースに格納されたレシピ情報の例示的なデータ構造を概略的に表す表である。 図１に示される調理スキル評価方法の選択ステップにおいて、調理者の端末に表示される例示的な検索メニューを概略的に表す表である。 図１に示される調理スキル評価方法の入力ステップにおいて、試食者の端末に表示される例示的な評価テーブルを概略的に表す表である。 第３実施形態の例示的な調理スキル評価システムの概略的なブロック図である。 調理者の端末に表示される例示的な選択画面を示す表である。 第４実施形態及び第５実施形態の調理スキル評価方法の概略的なフローチャートである。 図８に示される調理スキル評価方法を実行する例示的な調理スキル評価システムの概略的なブロック図である。 図９に示される調理スキル評価システムの監視設備から出力されるデータと、図９に示される調理スキル評価システムの客観的評価部による分析と、の関係を表す概略図である（第６実施形態）。 図９に示される調理スキル評価システムのレシピデータベースに格納されたレシピ情報の例示的なデータ構造を概略的に表す表である（第７実施形態）。 図９に示される調理スキル評価システムの監視設備から出力されるデータと、図９に示される調理スキル評価システムの客観的評価部による分析と、の関係を示す概略図である。 第８実施形態の例示的な調理スキル評価システムの概略的なブロック図である。 図１３に示される調理スキル評価システムのアドバイス生成部によって生成された例示的なアドバイスを表す表である。 図１３に示される調理スキル評価システムのランキング生成部によって生成されたランキングを表す例示的な表である。 第９実施形態の例示的な調理スキル評価システムの概略的なブロック図である。 調理者の端末に映し出される例示的な評価テーブルを示す。 第１０実施形態の例示的な調理スキル評価システムの概略的なブロック図である。 図１８に示される調理スキル評価システムの嗜好データベースの例示的なデータ構造を表す。 図８に示される調理スキル評価方法の選択ステップにおける調理評価システム内のデータの流れを表す概略的なブロック図である。 第１１実施形態の例示的な調理スキル評価システムの概略的なブロック図である。 図２１に示される調理スキル評価システムの試食者データベースの例示的なデータ構造を表す（第１２実施形態）。 調理者の端末に映し出されるチュートリアルの例示的な階層構造を表す表である（第１３実施形態）。 図２１に示される調理スキル評価システムのレシピデータベースに格納されたレシピ情報の例示的なデータ構造を概略的に表す表である（第１４実施形態）。

添付の図面を参照して、調理スキルを評価するための技術に関する様々な実施形態が以下に説明される。調理スキルを評価するための技術は、以下の説明によって、明確に理解可能である。

＜第１実施形態＞
調理スキルに対する主観的な評価及び客観的な評価が組み合わされるならば、調理者の実際の調理スキルが反映された評価が得られやすくなる。第１実施形態において、主観的な評価及び客観的な評価を組み合わせて調理者の調理スキルを評価するための方法が説明される。

図１は、第１実施形態の調理スキル評価方法の概略的なフローチャートである。図１を参照して、調理者の調理スキルを評価する方法が説明される。

（ステップＳ１１０：選択ステップ）
ステップＳ１１０において、調理者は、レシピを検索する。例えば、調理者は、調理者が所有する端末（例えば、オープン・ハンドセット・アライアンス・アンドロイド・タブレット、アップル社のｉＰａｄやｉＰｈｏｎｅ、やパーソナルコンピュータ）を用いて、レシピデータベースを有するサーバにアクセスしてもよい。調理者の端末は、調理場特有の使用環境に耐えられるように設計されてもよい。レシピデータベースは、複数のレシピと、複数のレシピそれぞれに関連づけられた難易度を表すレシピ情報を記憶していてもよい。例えば、調理者は、難易度を端末に入力してもよい。この結果、調理者の端末は、入力された難易度に対応する様々なレシピを表示することができる。調理者は、端末が表示した複数のレシピから対象レシピを選択することができる。調理者が、対象レシピを決定すると、ステップＳ１２０が実行される。

（ステップＳ１２０：動作収集ステップ）
ステップＳ１２０において、調理者の端末は、調理者に対象レシピに関する映像的及び／又は音声的な指示を与えてもよい。調理者は、端末からの指示に従って、対象レシピを実行することができる。

監視設備は、対象レシピに従う調理プロセスを監視する。監視設備は、調理プロセスを実行する調理者の調理動作に関する動作情報を収集する。監視設備は、一般的なカメラ装置であってもよい。カメラ装置は、調理者の携帯端末に内蔵されてもよい。代替的に、カメラ装置は、調理者の携帯端末とは別の装置であってもよい。携帯端末から独立したカメラ装置が監視設備として用いられるならば、調理者は、カメラ装置を様々な場所に容易に配置することができる。したがって、調理者は、調理動作を表す静止画や動画を、容易に取得することができる。

監視設備は、マイクロフォン、振動センサ、赤外線センサ、塩分、糖分及び水分を測定することができる測定装置、ｐＨを測定することができる測定装置、電子鼻、電子舌や分光計といった様々なセンサ装置を含んでもよい。調理者は、マイクロフォンを用いて、調理動作の間に発生した音に関するデータを収集してもよい。調理者は、振動センサを用いて、調理動作の間に発生した振動に関するデータを収集してもよい。調理者は、赤外線センサを用いて、調理プロセスにおいて利用された調理器具の温度及び／又は調理プロセス中における食材の温度に関するデータを収集してもよい。これらのセンサによって得られたデータは、調理者の調理スキル（例えば、切断技能）の上達に関する分析に利用されてもよい。尚、本実施形態の原理は、監視設備の特定の種類に限定されない。

監視設備は、電力供給を受けることができる移動式の台座上に設置されてもよい。調理者が、まな板からフライパンへ移動するとき、台座上の監視設備は、調理者の調理動作を容易に追尾することができる。調理者の調理動作に関する動作情報は、監視設備からサーバへ出力される。動作情報が、サーバへ出力されると、ステップＳ１３０が実行される。本実施形態において、第１収集ステップは、ステップＳ１２０によって例示される。

（ステップＳ１３０：入力ステップ）
ステップＳ１３０において、試食者は、対象レシピに従う調理プロセスの結果得られた料理を試食する。試食者は、試食者が所有する端末（例えば、携帯電話、タブレット端末やパーソナルコンピュータ）に、料理に対する主観的な評価を表す料理評価情報を入力する。調理評価情報は、試食者の端末からサーバへ送信される。本実施形態において、第１料理評価情報は、ステップＳ１３０において試食者が決定した料理評価情報によって例示される。その後、ステップＳ１４０が実行される。

（ステップＳ１４０：評価ステップ）
ステップＳ１４０において、サーバは、監視設備によって取得された動作情報と試食者によって作成された料理評価情報とを用いて、調理者の調理スキルに対する評価を表すスキル評価情報を生成する。監視設備によって取得された動作情報は、機械的及び／又は光学的に取得されるので、客観的である。一方、料理評価情報は、試食者の主観に依存するので、主観的な情報である。サーバは、客観的な情報と主観的な情報とを用いて、調理者の調理スキルを評価するので、スキル評価情報は、調理者の実際の調理スキルを適切に表すことができる。スキル評価情報の生成の後、ステップＳ１５０が実行される。

（ステップＳ１５０：出力ステップ）
ステップＳ１５０において、調理者は、端末を用いて、調理スキル情報の提示をサーバに要求してもよい。スキル評価情報は、調理者からの要求に応じて、サーバから調理者の端末へ出力される。

従来技術とは異なり、本実施形態の原理は、調理者以外の試食者が、調理に対する主観的な評価を決定することを許容する。したがって、ダニング＝クルガー効果といったバイアス因子は、料理に対する主観的な評価から排除され得る。尚、本実施形態の原理は、調理者自身が、試食者として、自己の料理に対して主観的な評価を与えることを排除しない。

＜第２実施形態＞
第１実施形態に関連して説明された評価方法は、様々なシステムによって実行されてもよい。第２実施形態において、上述の評価方法を実行する例示的な調理スキル評価システムが説明される。

図２は、第２実施形態の例示的な調理スキル評価システム（以下、評価システム１００と称される）の概略的なブロック図である。図２を参照して、評価システム１００が説明される。

評価システム１００は、監視設備２００と、サーバ３００と、を備える。サーバ３００は、調理者が所有する端末ＭＴ１及び試食者が所有する端末ＭＴ２と通信する。監視設備２００は、サーバ３００の制御下で動作する。

サーバ３００は、データ管理部３１０と、監視制御部３２０と、評価部３３０と、評価データベース３４０と、レシピ選択部３５０と、レシピデータベース３６０と、を含む。データ管理部３１０は、端末ＭＴ１，ＭＴ２との通信に用いられる。監視制御部３２０は、監視設備２００の制御に利用される。評価部３３０は、調理者の調理スキルの評価を行い、スキル評価情報を生成する。スキル評価情報は、評価データベース３４０に格納される。レシピデータベース３６０は、複数のレシピと、複数のレシピそれぞれに関連づけられた難易度と、を表すレシピ情報を記憶している。レシピ選択部３５０は、調理者の端末ＭＴ１からの要求に合致する複数の候補レシピを、レシピデータベース３６０の複数のレシピから選択する。本実施形態において、評価装置は、サーバ３００によって例示される。

データ管理部３１０は、レシピ通信部３１３と、評価通信部３１４と、を含む。レシピ通信部３１３は、調理者による対象レシピの選択のための通信に利用される。評価通信部３１４は、調理スキルの評価のための通信に利用される。

評価通信部３１４は、第１通信処理部３１１と、第２通信処理部３１２と、を含む。第１通信処理部３１１は、調理者が所有する端末ＭＴ１との通信を処理する。第２通信処理部３１２は、試食者が所有する端末ＭＴ２との通信を処理する。

評価部３３０は、主観的評価部３３１と、客観的評価部３３２と、総合評価部３３３と、を含む。主観的評価部３３１は、試食者による料理の評価に利用される。客観的評価部３３２は、監視設備２００を利用した調理スキルの評価に利用される。総合評価部３３３は、主観的評価部３３１によって与えられる主観的評価と、客観的評価部３３２によって与えられる客観的評価と、を用いて、調理スキルを総合的に評価する。

図３は、レシピデータベース３６０に格納されたレシピ情報の例示的なデータ構造を概略的に表す表である。

レシピデータベース３６０内に含まれる複数の料理は、「メインディッシュ」、「サイドディッシュ」、「スープ」、「焼き物」や「デザート」といった料理カテゴリに分類されている。尚、図３に示される料理の分類分けは、本実施形態の原理を何ら限定しない。

レシピデータベース３６０内に含まれる複数の料理それぞれに対して、難易度が関連づけられる。一般的な調理者にとって難しいと考えられる料理に対して、難易度「高」が割り当てられてもよい。一般的な調理者にとって易しいと考えられる料理に対して、難易度「低」が割り当てられてもよい。一般的な調理者にとって、難しすぎず、且つ、過度に容易でもない料理に対して、難易度「中」が割り当てられてもよい。尚、難易度に関する定義は、本実施形態の原理を何ら限定しない。

レシピデータベース３６０は、一般的な調理者が、複数の料理それぞれを完成させるのに必要とされる時間長さに関するデータを含んでもよい。この結果、調理者は、調理に必要とされる期間を参照し、対象レシピを決定することもできる。

レシピデータベース３６０は、複数の料理それぞれを完成させるのに必要とされる工程に関する情報を含んでもよい。例えば、工程Ａ１は、「ベシャメルソースを作る」といった情報であってよい。工程Ｂ２は、「ニンジンを千切りする」といった情報であってもよい。

高い調理スキルを有する調理者とは異なり、低い調理スキルを有する調理者は、ベシャメルソースを作るために、更に詳細な情報を必要とすることもある。したがって、工程Ａ１は、「ベシャメルソースを作る」ために必要とされる更に細分化された情報を含んでもよい。調理工程を表す情報が階層化されたデータ構造によって格納されているならば、サーバ３００は、調理者のスキルレベルに応じた適切な情報を調理者に提示することができる。

レシピデータベース３６０は、調理工程それぞれに関連づけられた動作見本データを含む。客観的評価部３３２は、監視設備２００によって取得された動作情報を、動作見本データと比較し、調理者の調理スキルに対して客観的な評価を与えることができる。

図４は、選択ステップにおいて、調理者の端末ＭＴ１に表示される例示的な検索メニューを概略的に表す表である。図１乃至図４を参照して、調理スキルを評価するための技術が説明される。

図１を参照して説明された選択ステップにおいて、調理者は、端末ＭＴ１を操作し、サーバ３００に検索メニューを要求する要求信号を生成する。要求信号は、端末ＭＴ１からレシピ通信部３１３へ送信される。レシピ通信部３１３は、図４に示される検索メニューを生成する。検索メニューのデータは、レシピ通信部３１３から端末ＭＴ１へ出力される。

検索メニューは、調理者自身が好きな料理を選択するための選択ボタン、調理者が不得手な調理を選択するための選択ボタン、難易度の高い料理を選択するための選択ボタンや調理者の友人が好きな料理を選択するためのボタンを含んでもよい。調理者自身が好きな料理を選択するための選択ボタンが選択されるならば、調理者が好物として登録した料理や調理者が頻繁に調理する料理がレシピデータベース３６０から抽出されてもよい。調理者が不得手な調理を選択するための選択ボタンが選択されるならば、調理者が以前に低い評価を受けた料理がレシピデータベース３６０から抽出されてもよい。難易度の高い料理を選択するための選択ボタンが選択されるならば、難易度「高」のラベルが割り当てられた料理が抽出されてもよい。調理者の友人が好きな料理を選択するためのボタンが選択されるならば、調理者が友人の好物として登録した料理がレシピデータベース３６０から抽出されてもよい。図４に示される如く、本実施形態において、調理者は、難易度の高い料理を選択するための選択ボタンを選択しているので、難易度「高」のラベルが割り当てられた料理が抽出される。

検索メニューは、スープ、メインディッシュ、サイドディッシュ、デザートや焼き物といった料理テーマを選択するための選択ボタンを提供してもよい。スープが選択されるならば、スープとして分類された料理がレシピデータベース３６０から抽出される。メインディッシュが選択されるならば、メインディッシュとして分類された料理がレシピデータベース３６０から抽出される。サイドディッシュが選択されるならば、サイドディッシュとして分類された料理がレシピデータベース３６０から抽出される。デザートが選択されるならば、デザートとして分類された料理がレシピデータベース３６０から抽出される。焼き物が選択されるならば、焼き物として分類された料理がレシピデータベース３６０から抽出される。図４に示される如く、本実施形態において、調理者は、メインディッシュ及びサイドディッシュを選択しているので、メインディッシュ又はサイドディッシュに分類された料理が抽出される。

検索メニューは、所要時間を選択するための選択ボタンを提供してもよい。使用者が、所要時間として「５分」を選択するならば、完成に５分未満の時間を要する料理がレシピデータベース３６０から抽出される。使用者が、所要時間として「１０分」を選択するならば、完成に５分以上１０分未満の時間を要する料理がレシピデータベース３６０から抽出される。使用者が、所要時間として「３０分」を選択するならば、完成に１０分以上３０分未満の時間を要する料理がレシピデータベース３６０から抽出される。使用者が、所要時間として「１時間以上」を選択するならば、完成に１時間以上の時間を要する料理がレシピデータベース３６０から抽出される。図４に示される如く、本実施形態において、調理者は、「１０分」を選択しているので、完成に５分以上１０分未満の時間を要する料理がレシピデータベース３６０から抽出される。

図４に示される例示的な検索メニューは、調理者の様々な要求を満たすことができる。調理者が、調理をするための時間をあまり有していないならば、調理者は、所要時間の欄の選択によって、調理者が費やすことができるレシピを選択することができる。千切りを不得手とする調理者が、「私の弱点」のボタンを選択するならば、千切りを含むレシピが選択されるので、調理者は、千切りの練習を行うことができる。

調理者が端末ＭＴ１を操作し、上述の選択操作を行うと、調理者の選択を表す情報は、端末ＭＴ１からレシピ通信部３１３を通じて、レシピ選択部３５０に出力される。レシピ選択部３５０は、調理者の選択を表す情報によって定義される条件を満たす少なくとも１つの料理を候補レシピとしてレシピデータベース３６０から選択する。候補レシピに関する情報は、レシピ通信部３１３を通じて、レシピ選択部３５０から端末ＭＴ１へ出力される。端末ＭＴ１には、候補レシピとして選択された料理名が表示されてもよい。

調理者は、端末ＭＴ１上に表示された候補レシピのうち１つを対象レシピとして選択する。選択された対象レシピに関する情報は、端末ＭＴ１からレシピ通信部３１３へ出力される。選択された対象レシピの調理工程に関するデータは、その後、レシピ通信部３１３から端末ＭＴ１へ出力される。選択された対象レシピの調理工程に対応する動作見本データ及び対象レシピに関連づけられた難易度のデータは、レシピ通信部３１３から客観的評価部３３２へ出力される。その後、図１を参照して説明された動作収集ステップが実行される。本実施形態において、抽出部は、レシピ通信部３１３とレシピ選択部３５０とによって例示される。

図１を参照して説明された動作収集ステップにおいて、選択された対象レシピの調理工程に関するデータは、調理者用のチュートリアルとして機能してもよい。調理者は、端末ＭＴ１を操作し、対象レシピに従って調理を実行する。端末ＭＴ１の操作に関する情報は、第１通信処理部３１１を通じて、監視制御部３２０へ出力される。

監視制御部３２０は、端末ＭＴ１の操作に関する情報を用いて、監視設備２００を制御してもよい。調理者が、食材を切断する工程に関するチュートリアル画面を端末ＭＴ１に表示させているならば、監視制御部３２０は、監視設備２００を制御し、まな板上での調理者の動作を監視するための装置（カメラ装置や振動センサ）を起動させてもよい。調理者が、食材を加熱する工程に関するチュートリアル画面を端末ＭＴ１に表示させているならば、監視制御部３２０は、監視設備２００を制御し、食材の加熱に利用される調理器具（例えば、フライパン）の温度を測定するための装置（例えば、赤外線センサ）を起動させてもよい。監視制御部３２０によって収集されたデータは、監視制御部３２０を通じて、客観的評価部３３２に出力される。尚、監視制御部３２０によって収集されたデータには、調理者を表すユーザＩＤが付されていてもよい。

図１を参照して説明された評価ステップにおいて、客観的評価部３３２は、監視制御部３２０によって収集されたデータを、動作見本データと比較する。監視制御部３２０によって収集されたデータが、動作見本データから大きく離れているならば、客観的評価部３３２は、調理者の調理スキルに対して低い評価を与えてもよい。監視制御部３２０によって収集されたデータが、動作見本データに近似しているならば、客観的評価部３３２は、調理者の調理スキルに対して高い評価を与えてもよい。このとき、難易度が、動作見本データからの監視制御部３２０によって収集されたデータの乖離に考慮されてもよい。難易度が高い調理動作に関して、監視制御部３２０によって収集されたデータが、動作見本データに近似しなくても、客観的評価部３３２は、調理者の調理スキルに対してあまり低い評価を与えなくてもよい。一方、難易度が低い調理動作に関して、監視制御部３２０によって収集されたデータが、動作見本データに近似していないならば、客観的評価部３３２は、調理者の調理スキルに対して非常に低い評価を与えてもよい。客観的評価部３３２によって生成された評価は、総合評価部３３３へ出力される。本実施形態の原理は、客観的評価部３３２による特定の評価手法に限定されない。

図５は、入力ステップにおいて、試食者の端末ＭＴ２に表示される例示的な評価テーブルを概略的に表す表である。図１、図２及び図５を参照して、調理スキルを評価するための技術が更に説明される。

図１を参照して説明された入力ステップにおいて、試食者は、端末ＭＴ２を操作し、評価テーブルを要求する要求信号を生成する。要求信号は、端末ＭＴ２から第２通信処理部３１２へ送信される。第２通信処理部３１２は、図５に示される評価テーブルを生成する。評価テーブルのデータは、第２通信処理部３１２から端末ＭＴ２へ出力される。

評価テーブルは、調理者によって作られた料理の画像を表す欄を有してもよい。料理の画像を表す画像データは、端末ＭＴ２に内蔵されたカメラ装置によって取得されてもよい。試食者は、第２通信処理部３１２を通じて、サーバ３００に画像データをアップロードしてもよい。試食者は、料理の画像を生成しなくてもよい。この場合、料理の画像を表す欄には、「カメラ」のアイコンが表示されてもよい。

上述の如く、第１通信処理部３１１は、調理者の端末ＭＴ１から対象レシピの料理名に関する情報を取得している。したがって、第２通信処理部３１２は、第１通信処理部３１１から対象レシピの料理名に関する情報を受け取ってもよい。第２通信処理部３１２は、第１通信処理部３１１から受け取った料理名に関する情報を評価テーブルに組み込んでもよい。本実施形態の原理は、評価テーブルの特定の生成技術に限定されない。

評価テーブルは、試食者に、様々な評価項目を提示してもよい。例えば、図５に示される如く、評価テーブルは、試食者に、味に関する評価と、外観に関する評価と、を要求してもよい。本実施形態の原理は、特定の評価項目に限定されない。

図５に示される評価テーブルは、星マークの数によって、料理に対する評価を表現する。試食者が、料理に高い評価を与えたいならば、試食者は、多くの星マークを与えてもよい。試食者が、料理に低い評価を与えたいならば、試食者は、少ない星マークを与えてもよい。本実施形態の原理は、料理に対する評価の特定の表現方法に限定されない。

評価テーブルは、コメント欄を含んでもよい。試食者は、星マークによる評価に加えて、様々なコメントを書き込んでもよい。この結果、調理者は、料理の改善点を明確に理解できることもある。評価テーブルが作成されると、図１を参照して説明された評価ステップが実行される。本実施形態の原理は、評価テーブルの特定のフォーマットに限定されない。

評価ステップにおいて、試食者によって作成された評価テーブルのデータは、第２通信処理部３１２を通じて、端末ＭＴ２から主観的評価部３３１へ出力される。主観的評価部３３１は、端末ＭＴ２から受け取った主観的評価を整理してもよい。例えば、複数の試食者が料理を評価しているならば、主観的評価部３３１は、主観的評価を平均化してもよい。料理への主観的評価は、主観的評価部３３１から総合評価部３３３へ出力される。本実施形態において、通信部は、第２通信処理部３１２によって例示される。料理評価情報は、試食者によって作成された評価テーブル上のデータによって例示される。

上述の如く、総合評価部３３３は、客観的評価部３３２から客観的評価を表す評価データを受け取る。加えて、総合評価部３３３は、主観的評価部３３１から主観的評価を表す評価データを受け取る。総合評価部３３３は、客観的評価部３３２から対象レシピの難易度を表すデータを受け取る。総合評価部３３３は、主観的評価と客観的評価とを平均化して、調理者の調理スキルを評価してもよい。総合評価部３３３は、主観的評価と客観的評価とを用いて加重平均処理を行ってもよい。この場合、総合評価部３３３は、主観的評価に対して、客観的評価よりも高い重みを与えてもよい。代替的に、総合評価部３３３は、客観的評価に対して、主観的評価よりも高い重みを与えてもよい。

総合評価部３３３は、主観的評価と客観的評価とに加えて、難易度のデータを用いて、調理者の調理スキルを評価してもよい。総合評価部３３３は、上述の如く、主観的評価と客観的評価との平均化処理によって得られた評価値に、対象レシピの難易度に対応する係数を掛けてもよい。難易度が高いならば、高い係数値が、評価値に掛けられる。難易度が低いならば、低い係数値が、評価値に掛けられる。この結果、調理者が、高い難易度の調理レシピに取り組むことが促される。本実施形態の原理は、総合評価部３３３の特定の評価手法及び特定の演算手法に限定されない。

総合評価部３３３が上述の如く作成した評価データは、評価データベース３４０に出力される。その後、図１を参照して説明された出力ステップが実行される。

出力ステップにおいて、調理者は、端末ＭＴ１を操作し、評価データベース３４０に格納された料理に対する評価の提示を要求する要求信号を生成する。要求信号は、端末ＭＴ１から第１通信処理部３１１へ出力される。第１通信処理部３１１は、要求信号に応じて、評価データベース３４０から調理者の調理スキルに関する評価データを読み出す。評価データは、第１通信処理部３１１から端末ＭＴ１へ出力される。本実施形態において、通信部は、第１通信処理部３１１によって例示される。

上述のサーバ３００の動作は、サーバ３００にインストールされたプログラムによって実現されてもよい。

＜第３実施形態＞
第２実施形態に関連して説明された評価ステップにおいて、調理者の調理スキルに対して与えられた評価データは、評価データベースに記憶される。調理者が、調理をするたびに、評価データは、評価データベースに蓄積されてもよい。この結果、評価データベース内の評価データは、調理者が調理を行うたびに更新される。更新された評価データは、調理者による対象レシピの選択に利用されてもよい。第３実施形態において、評価データの更新技術が説明される。

図６は、第３実施形態の例示的な調理スキル評価システム（以下、評価システム１００Ａと称される）の概略的なブロック図である。図１、図４及び図６を参照して、評価システム１００Ａが説明される。第２実施形態及び第３実施形態の間で共通して用いられる符号は、当該共通の符号が付された要素が、第２実施形態と同一の機能を有することを意味する。したがって、第２実施形態の説明は、これらの要素に援用される。

第２実施形態と同様に、評価システム１００Ａは、監視設備２００を備える。第２実施形態の説明は、監視設備２００に適用される。

評価システム１００Ａは、サーバ３００Ａを更に備える。サーバ３００Ａは、調理者が所有する端末ＭＴ１及び試食者が所有する端末ＭＴ２と通信する。監視設備２００は、サーバ３００Ａの制御下で動作する。

第２実施形態と同様に、サーバ３００Ａは、データ管理部３１０と、監視制御部３２０と、評価部３３０と、レシピデータベース３６０と、を含む。第２実施形態の説明は、これらの要素に援用される。

サーバ３００Ａは、レシピ選択部３５０Ａと、評価データベース３４０Ａと、を更に含む。評価データベース３４０Ａ内には、調理者の調理スキルに対して与えられた過去の評価データが格納されている。

図１を参照して説明された選択ステップにおいて、調理者は、端末ＭＴ１を操作し、サーバ３００Ａに検索メニューを要求する要求信号を生成する。要求信号は、端末ＭＴ１からレシピ通信部３１３へ送信される。レシピ通信部３１３は、図４に示される検索メニューを生成する。検索メニューのデータは、レシピ通信部３１３から端末ＭＴ１へ出力される。

調理者が端末ＭＴ１を操作し、第１実施形態と同様に、検索条件を設定する。検索条件を表す情報は、レシピ通信部３１３を通じて、端末ＭＴ１からレシピ選択部３５０Ａに出力される。レシピ選択部３５０Ａは、調理者によって設定された検索条件を満たす少なくとも１つの料理を候補レシピとしてレシピデータベース３６０から選択する。

レシピ選択部３５０Ａは、評価データベース３４０Ａを参照し、候補レシピに対する過去の評価データを抽出する。候補レシピのデータは、過去の評価データとともに、レシピ通信部３１３を通じて、レシピ選択部３５０Ａから端末ＭＴ１へ出力される。

図７は、端末ＭＴ１に表示される例示的な選択画面を示す表である。図１、図６及び図７を参照して、選択画面が説明される。

端末ＭＴ１に表示される選択画面は、検索条件に合致する料理の名称と、料理名に対応する料理の画像と、を含んでもよい。料理の画像は、図１を参照して説明された入力ステップにおいて、試食者によって作成された写真データであってもよい。代替的に、料理の画像は、レシピデータベース３６０に予め格納されていてもよい。

選択画面は、検索条件に合致する料理に対して与えられた最近の評価及び最近の調理日を含んでもよい。図７において、評価項目として、味及び外観が示されている。本実施形態の原理は、特定の評価項目に限定されない。例えば、評価項目として、食感や香りといった項目が用いられてもよい。

図７において、選択画面は、過去に与えられた評価を星マークの数で表している。代替的に、選択画面は、他の表現手法を用いて、過去に与えられた評価を表現してもよい。本実施形態の原理は、評価に関する特定の表現方法に限定されない。

評価値（図７において示される星マークの数）は、総合評価部３３３によって与えられた総合的評価（すなわち、客観的な評価と主観的な評価との組み合わせ）であってもよい。代替的に、評価値は、主観的評価部３３１によって与えられた評価であってもよい。更に代替的に、評価値は、客観的評価部３３２によって与えられた評価であってもよい。調理者は、端末ＭＴ１を操作し、主観的評価、客観的評価及び総合的評価のうち１つを選択してもよい。代替的に、端末ＭＴ１は、主観的評価、客観的評価及び総合的評価全てを表示してもよい。本実施形態の原理は、評価値の特定の表示に限定されない。

調理者が、目玉焼きを、過去に複数回調理しているならば、評価データベース３４０Ａは、目玉焼きに関する複数の評価を表す評価データを格納している。この場合、レシピ選択部３５０Ａは、複数の評価に対して平均化処理を行ってもよい。例えば、レシピ選択部３５０Ａは、複数の評価に対して加重平均演算を施与してもよい。この場合、レシピ選択部３５０Ａは、新しい日付の評価データに対して、高い重みを割り当てる一方で、古い日付の評価データに対して、低い重みを割り当ててもよい。

選択画面は、調理開始を指示するためのアイコンを含んでもよい。図７には、調理開始を指示するためのアイコンとして、調理ミトンが示されている。調理者は、調理ミトンのアイコンを押し、端末ＭＴ１に表示された複数の料理のうち１つを対象レシピとして選択することができる。その後、端末ＭＴ１は、対象レシピを示すチュートリアル（チュートリアル画像及び／又はチュートリアル音声）を調理者に与える。

＜第４実施形態＞
料理に対して、試食者だけでなく、調理スキル評価システムを利用する他のユーザからの主観的な評価が得られるならば、評価の偏りは低減される。第４実施形態において、他のユーザからの主観的な評価を取得することができる技術が説明される。

図８は、第４実施形態の調理スキル評価方法の概略的なフローチャートである。図８を参照して、調理者の調理スキルを評価する方法が説明される。

第１実施形態と同様に、選択ステップ（ステップＳ１１０）及び動作収集ステップ（ステップＳ１２０）が順次実行される。第１実施形態の説明は、これらの工程に対して援用される。

本実施形態において、料理情報収集ステップ（ステップＳ１２５）が、動作収集ステップの後に実行される。料理情報収集ステップにおいて、料理に関する特性情報（例えば、料理を画像として表す画像データ、料理の温度を表す温度データ、料理の臭い成分を表す臭いデータ）が生成される。本実施形態において、第２収集ステップは、料理情報収集ステップによって例示される。料理画像情報は、料理を画像として表す画像データによって例示される。

料理情報収集ステップの後、入力ステップ（ステップＳ１３０）、評価ステップ（ステップＳ１４０）及び出力ステップ（ステップＳ１５０）が順次実行される。第１実施形態の説明は、これらの工程に対して援用される。

図９は、図８を参照して説明された調理スキル評価方法を実行する例示的な調理スキル評価システム（以下、評価システム１００Ｂと称される）の概略的なブロック図である。図８及び図９を参照して、評価システム１００Ｂが説明される。第３実施形態及び第４実施形態の間で共通して用いられる符号は、当該共通の符号が付された要素が、第３実施形態と同一の機能を有することを意味する。したがって、第３実施形態の説明は、これらの要素に援用される。

評価システム１００Ｂは、監視設備２００Ｂと、サーバ３００Ｂと、を備える。サーバ３００Ｂは、調理者が所有する端末ＭＴ１と、試食者が所有する端末ＭＴ２と、評価システム１００Ｂを利用する他のユーザ（以下、アクセス者と称される）が所有する端末ＭＴ３と、通信する。監視設備２００Ｂは、サーバ３００Ｂの制御下で動作する。

監視設備２００Ｂは、撮像設備２１０と、センサ設備２２０と、を含む。撮像設備２１０は、静止画データを取得するスチールカメラとしての機能を有してもよい。加えて、撮像設備２１０は、動画データを取得するビデオカメラとしての機能を有してもよい。センサ設備２２０は、様々なセンサを含んでもよい。例えば、センサ設備２２０は、電子鼻、光学線センサ、質量分析器、イオン易動度分析器、ガスクロマトグラフィ、赤外分光計、加速度計、マイクロフォン、検温プローブや振動計といったセンサを含んでもよい。本実施形態の原理は、センサ設備２２０に利用される特定のセンサに限定されない。

第３実施形態と同様に、サーバ３００Ｂは、監視制御部３２０と、評価データベース３４０Ａと、レシピ選択部３５０Ａと、レシピデータベース３６０と、を含む。第３実施形態の説明は、これらの要素に援用される。

サーバ３００Ｂは、データ管理部３１０Ｂと、評価部３３０Ｂと、画像データベース３７０と、を更に含む。データ管理部３１０Ｂは、端末ＭＴ１，ＭＴ２，ＭＴ３との通信に用いられる。評価部３３０Ｂは、調理者の調理スキルの評価を行い、スキル評価情報を生成する。画像データベース３７０は、撮像設備２１０によって生成された画像データ（静止画データ及び／又は動画データ）を格納する。画像データベース３７０は、図８を参照して説明された入力ステップにおいて、試食者が作成した画像データを格納してもよい。

第３実施形態と同様に、データ管理部３１０Ｂは、レシピ通信部３１３を含む。第３実施形態の説明は、レシピ通信部３１３に援用される。

データ管理部３１０Ｂは、評価通信部３１４Ｂを更に含む。第３実施形態と同様に、評価通信部３１４Ｂは、第１通信処理部３１１と、第２通信処理部３１２と、を含む。第３実施形態の説明は、これらの要素に援用される。

評価通信部３１４Ｂは、第３通信処理部３１５を更に含む。第３通信処理部３１５は、アクセス者が所有する端末ＭＴ３との通信を処理する。

第３実施形態と同様に、評価部３３０Ｂは、客観的評価部３３２を含む。第３実施形態の説明は、客観的評価部３３２に援用される。

評価部３３０Ｂは、主観的評価部３３１Ｂと、総合評価部３３３Ｂと、を更に含む。図８を参照して説明された入力ステップにおいて、試食者は、端末ＭＴ２を用いて料理を表す画像データを生成してもよい。画像データは、第２通信処理部３１２及び主観的評価部３３１Ｂを通じて、端末ＭＴ２から画像データベース３７０に出力される。

図８を参照して説明された料理情報収集ステップにおいて、調理者は、撮像設備２１０を操作し、料理を画像として表す画像データを生成してもよい。画像データは、撮像設備２１０から画像データベース３７０へ出力される。したがって、画像データベース３７０は、料理を表す画像データを格納することができる。

アクセス者は、端末ＭＴ３を操作し、画像データベース３７０に格納された画像データを要求する要求信号を生成する。アクセス者は、調理者に固有に割り当てられた調理者ＩＤを用いて、調理者が作成した料理の画像を検索してもよい。代替的に、アクセス者は、料理名や他の検索条件を用いて、特定の料理画像を要求する要求信号を生成してもよい。本実施形態の原理は、画像データを呼び出すための特定の検索技術に限定されない。

要求信号は、端末ＭＴ３から第３通信処理部３１５へ出力される。第３通信処理部３１５は、要求信号に応じて、画像データベース３７０から調理者によって作成された特定の料理の画像データを抽出する。画像データは、その後、第３通信処理部３１５から端末ＭＴ３へ出力される。したがって、アクセス者は、調理者によって作成された料理の画像を見ることができる。

アクセス者は、料理の画像から、料理の外観に関する評価を決定することができる。図８を参照して説明された入力ステップにおいて、アクセス者は、端末ＭＴ３を操作し、決定された評価を入力する。アクセス者が生成した評価データは、第３通信処理部３１５を通じて、端末ＭＴ３から主観的評価部３３１Ｂへ出力される。本実施形態において、料理評価情報及び第２料理評価情報は、アクセス者が生成した評価データによって例示される。第１アクセス者は、アクセス者によって例示される。

アクセス者による評価を受け取った主観的評価部３３１Ｂは、総合評価部３３３Ｂに、評価データベース３４０Ａに格納された評価データを読み出すことを要求する。総合評価部３３３Ｂは、読み出された評価データのうち主観的評価を表すデータを主観的評価部３３１Ｂに与える。主観的評価部３３１Ｂは、料理の外観に関する評価を、評価データベース３４０Ａに格納されていたデータと第３通信処理部３１５から新たに受け取ったデータとを用いて更新する。更新されたデータは、主観的評価部３３１Ｂから総合評価部３３３Ｂへ出力される。総合評価部３３３Ｂは、更新されたデータを用いて、調理者の調理スキルを再評価する。再評価された調理スキルを表すデータは、総合評価部３３３Ｂから評価データベース３４０Ａへ出力される。本実施形態において、料理の外観に対して、試食者による評価及びアクセス者による評価が得られる。代替的に、料理の外観に対して、アクセス者による評価のみが用いられてもよい。

＜第５実施形態＞
調理動作に対して、主観的な評価が与えられてもよい。第５実施形態において、調理動作に対して他のユーザからの主観的な評価を取得することができる調理スキル評価システムが説明される。

図９を参照して説明された評価システム１００Ｂを用いて、調理者は、調理プロセスに対する主観的な評価を受けることができる。図８及び図９を参照して、調理プロセスに対する主観的な評価を得るための技術が説明される。

図８を参照して説明された動作収集ステップにおいて、撮像設備２１０は、調理者の調理動作を撮影し、調理者の調理動作を表す画像データを生成する。例えば、画像データは、野菜を切断する調理者の手や、包丁を持つ調理者の手を表してもよい。画像データは、フライパンを上下動させ、食材を放り投げる調理者を表してもよい。画像データは、フライパンの中の食材をかき混ぜる箆の移動を表してもよい。本実施形態の原理は、画像データによって表される特定の内容に限定されない。本実施形態において、動作画像情報は、撮像設備２１０によって生成された画像データによって例示される。

画像データは、撮像設備２１０から画像データベース３７０へ出力される。したがって、画像データベース３７０は、調理者の調理動作を表す画像データを格納することができる。

アクセス者は、端末ＭＴ３を操作し、画像データベース３７０に格納された画像データを要求する要求信号を生成する。アクセス者は、調理者に固有に割り当てられた調理者ＩＤを用いて、調理者の調理動作を表す画像を検索してもよい。代替的に、アクセス者は、料理名や他の検索条件を用いて、特定の調理動作を要求する要求信号を生成してもよい。本実施形態の原理は、画像データを呼び出すための特定の検索技術に限定されない。

要求信号は、端末ＭＴ３から第３通信処理部３１５へ出力される。第３通信処理部３１５は、要求信号に応じて、画像データベース３７０から調理者の調理動作を表す画像データを抽出する。画像データは、その後、第３通信処理部３１５から端末ＭＴ３へ出力される。したがって、アクセス者は、調理者の調理動作を見ることができる。

アクセス者は、調理動作を表す画像から、調理動作に関する評価を決定することができる。図８を参照して説明された入力ステップにおいて、アクセス者は、端末ＭＴ３を操作し、決定された評価を入力する。アクセス者が生成した評価データは、第３通信処理部３１５を通じて、端末ＭＴ３から主観的評価部３３１Ｂへ出力される。本実施形態において、動作評価情報は、アクセス者が生成した評価データによって例示される。第２アクセス者は、アクセス者によって例示される。

アクセス者による評価を受け取った主観的評価部３３１Ｂは、総合評価部３３３Ｂに、評価データベース３４０Ａに格納された評価データを読み出すことを要求する。総合評価部３３３Ｂは、読み出された評価データのうち主観的評価を表すデータを主観的評価部３３１Ｂに与える。主観的評価部３３１Ｂは、調理動作に関する評価を、評価データベース３４０Ａに格納されていたデータと第３通信処理部３１５から新たに受け取ったデータとを用いて更新する。更新されたデータは、主観的評価部３３１Ｂから総合評価部３３３Ｂへ出力される。総合評価部３３３Ｂは、更新されたデータを用いて、調理者の調理スキルを再評価する。再評価された調理スキルを表すデータは、総合評価部３３３Ｂから評価データベース３４０Ａへ出力される。

＜第６実施形態＞
第４実施形態に関連して説明された調理スキル評価システムは、様々な種類のデータを用いて、調理者の調理動作に対して客観的な評価を与えることができる。第６実施形態において、調理動作に対する例示的な評価技術が説明される。

図１０は、監視設備２００Ｂから出力されるデータと、客観的評価部３３２による分析と、の関係を示す概略図である。図３、図８乃至図１０を参照して、調理動作に対する評価技術が説明される。

（動画データ）
動画データは、撮像設備２１０によって生成される。動画データは、監視制御部３２０を通じて、撮像設備２１０から客観的評価部３３２へ出力される。客観的評価部３３２は、動画データを用いて、切断分析と、攪拌分析と、工程分析と、を実行する。

（音声データ）
センサ設備２２０は、調理プロセス中に生じた音に関する音声データを生成する装置を含んでもよい。例えば、センサ設備２２０は、マイクロフォンを含むことができる。音声データは、監視制御部３２０を通じて、マイクロフォンから客観的評価部３３２へ出力されてもよい。客観的評価部３３２は、音声データを用いて、切断分析を行う。

（振動データ）
センサ設備２２０は、まな板及び／又は包丁といった食材の切断に利用される調理器具に取り付けられた振動計を含んでもよい。振動計は、食材が切断される切断工程中に生じた振動を表す振動データを生成する。振動データは、監視制御部３２０を通じて、振動計から客観的評価部３３２へ出力されてもよい。客観的評価部３３２は、振動データを用いて、切断分析を行う。

（温度データ）
センサ設備２２０は、食材が加熱される加熱工程における調理器具（例えば、フライパン）や食材の温度に関する温度データを生成する装置を含んでもよい。例えば、センサ設備２２０は、フライパンに取り付けられた検温プローブを含むことができる。代替的に、センサ設備２２０は、赤外線を検知することができるカメラ装置を含んでもよい。温度データは、監視制御部３２０を通じて、検温プローブ及び／又はカメラ装置から客観的評価部３３２へ出力されてもよい。客観的評価部３３２は、温度データを用いて、加熱分析を行う。

（セッティングデータ）
センサ設備２２０は、オーブン、グリル、ミキサやブレンダといった電気調理器具のデータ出力部を含んでもよい。電気調理器具のセッティングを表すセッティングデータは、データ出力部から監視制御部３２０へ出力される。データ出力部と監視制御部３２０との間のデータ通信は、有線式接続技術や無線式接続技術に依存してもよい。代替的に、データ出力部と監視制御部３２０との間のデータ通信に、データを中継及び収集する機能を有する様々な中間データ収集装置が用いられてもよい。中間データ収集装置として、Ｐａｎａｓｏｎｉｃ Ｓｍａｒｔ Ａｐｐが例示される。したがって、センサ設備２２０は、セッティングデータを、装置内のＮＦＣチップを通じて、電気調理機器から得ることができるスマートフォン、タブレットやＮＦＣチップを有する他の電子機器であってもよい。

セッティングデータは、監視制御部３２０を通じて、データ出力部や中間データ収集装置から客観的評価部３３２へ出力される。客観的評価部３３２は、セッティングデータを用いて、セッティング分析を行う。監視制御部３２０又は客観的評価部３３２は、監視設備２００Ｂから出力されたデータを、セッティング分析に適したフォーマットに変換してもよい。

（電子鼻データ）
センサ設備２２０は、電子鼻を含んでもよい。電子鼻として、既知の簡素な煙探知機のような装置（例えば、ＥＰ０１３０９９２Ｂ１ Ｐｈｏｔｏｅｌｅｃｔｒｉｃ ｓｍｏｋｅ ｄｅｔｅｃｔｏｒ Ｈａｎｎｅｓ Ｇｕｔｔｉｎｇｅｒ ｅｔ ａｌ）が例示される。電子鼻は、食材を焼くことによって生じた煙の存在や煙の程度を検出することができる。電子鼻は、食材を焼くことによって生じた煙の存在や煙の程度を表す電子鼻データを生成する。電子鼻データを生成するセンサは、調理空間内の臭いを検出する受動的センサであってもよい。代替的に、電子鼻データを生成するセンサは、食材が加熱される加熱工程において生じた臭いを直接的に検出する能動的センサであってもよい。

電子鼻データは、光学センサ、質量分析器、イオン易動度分析器、ガスクロマトグラフィ、赤外分光計といったより複雑なデータ生成機構によって生成されてもよい。これらの装置は、Ｆｒａｎｋ Ｒｏｃｋ等による「Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｎｏｓｅ：Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｓｔａｔｕｓ ａｎｄ Ｆｕｔｕｒｅ Ｔｒｅｎｄｓ」（Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｒｅｖｉｅｗｓ，２００８，ｉｓｓｕｅ １０８，ｐａｇｅｓ７０５−７２５）に記載されている。

電子鼻データは、監視制御部３２０を通じて、電子鼻や他のデータ生成機構から客観的評価部３３２へ出力される。客観的評価部３３２は、電子鼻データを用いて、加熱分析を行う。

（加速度データ）
センサ設備２２０は、調理プロセスにおいて用いられる調理器具の加速度に関する加速度データを生成する加速度センサを含んでもよい。例えば、加速度センサは、フライパンに取り付けられてもよい。この場合、加速度データは、調理者がフライパンに与えた動作（例えば、ソテーの間のフライパンの運動）に関する情報を含むことができる。加速度センサは、箆やおたまといった他の調理器具に取り付けられてもよい。箆に取り付けられた加速度センサは、箆による食材の攪拌が重要となる中華料理を行う調理者の調理動作の分析に有用である。加速度センサは、調理者の腕に取り付けられてもよい。本実施形態の原理は、加速度センサの特定の取付位置に限定されない。

加速度センサと監視制御部３２０との間のデータ通信は、有線式接続技術や無線式接続技術に依存してもよい。代替的に、加速度センサと監視制御部３２０との間のデータ通信に、データを収集及び中継する機能を有する様々な中間データ収集装置が用いられてもよい。

動画データ、音声データ、振動データ、温度データ、セッティングデータ、電子鼻データ及び加速度データは、図８を参照して説明された動作収集ステップにおいて生成される。本実施形態において、動作画像情報は、動画データによって例示される。計測情報は、音声データ、振動データ、温度データ、セッティングデータ、電子鼻データ及び加速度データによって例示される。

（調理動作に対する分析）
上述の如く、客観的評価部３３２は、切断分析、攪拌分析、工程分析、セッティング分析及び加熱分析を行う。

（切断分析）
客観的評価部３３２は、切断分析のために、動画データを分析する。動画データの分析によって、例えば、調理者のナイフの取り扱いに関する調理スキルが評価されてもよい。動画データを利用した調理スキルの評価技術は、Ｔｏｍｏｋｏ Ｈａｙａｓｈｉ等の「Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ ｋｎｉｖｅｓ ｃｕｔｔｉｎｇ ｆｏｏｄ ｂｅｔｗｅｅｎ ｅｘｐｅｒｔｓ ａｎｄ ｎｏｎ−ｅｘｐｅｒｔｓ ｂｙ ｍｏｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ」（Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｏｋｅｒｙ Ｓｃｉｅｎｃｅ ｏｆ Ｊａｐａｎ，Ｖｏｌｕｍｅ ３７；Ｎｕｍｂｅｒ ３；ｐａｇｅｓ ２９９−３０５（２００４））に記載されている。

客観的評価部３３２は、動画データから、切断工程の精度を分析してもよい。例えば、客観的評価部３３２は、食材の切断端面の大きさや形状を見出してもよい。切断端面の検出には、既知の様々な画像分析技術が適用されてもよい。

客観的評価部３３２は、切断分析のために、音声データを分析する。例えば、客観的評価部３３２は、音声データを用いて、切断動作のテンポや切断動作の一定性を評価してもよい。調理者が、高い調理スキルを有するならば、切断動作のテンポや切断動作の間の音の強さは、略一定になりやすい。調理者が、低い調理スキルを有するならば、これらの音声データは、大きなばらつきを含みやすい。

客観的評価部３３２は、切断分析のために、振動データを分析する。客観的評価部３３２は、振動データを用いて、切断動作のテンポや切断動作の一定性を評価してもよい。音声データ及び振動データが切断分析に用いられるので、客観的評価部３３２は、切断動作のテンポや切断動作の一定性を、高い精度で評価することができる。

図３を参照して説明された動作見本データは、ナイフ動作を表す画像データ（動画データ及び／又は静止画データ）と、切断された食材の大きさや形状を表す画像データ及び／又は寸法データと、切断動作のテンポを表す数値データと、切断動作の一定性を表す数値データと、を含んでもよい。客観的評価部３３２は、監視設備２００Ｂが生成した動画データ、音声データ及び振動データそれぞれと対応する動画見本データとを比較する。監視設備２００Ｂが生成したデータと動作見本データとの間に大きな差異があるならば、客観的評価部３３２は、調理者の切断動作に対して低い評価を与えてもよい。監視設備２００Ｂが生成したデータと動作見本データとの間の差異が小さいならば、客観的評価部３３２は、調理者の切断動作に対して高い評価を与えてもよい。

（攪拌分析）
客観的評価部３３２は、攪拌分析のために、動画データを分析する。動画データは、攪拌分析のために、調理者の手首の動作を表してもよい。例えば、動画データは、攪拌の間の手首の動作パターンと、攪拌が行われていない間の手首の動作パターンと、を表してもよい。客観的評価部３３２は、動画データを分析し、攪拌の勢いや攪拌される領域の大きさを見極めてもよい。

図３を参照して説明された動作見本データは、手首の動作を表す画像データ（動画データ）を含んでもよい。客観的評価部３３２は、監視設備２００Ｂが生成した動画データと動画見本データとを比較する。監視設備２００Ｂが生成したデータと動作見本データとの間に大きな差異があるならば、客観的評価部３３２は、調理者の攪拌動作に対して低い評価を与えてもよい。監視設備２００Ｂが生成したデータと動作見本データとの間の差異が小さいならば、客観的評価部３３２は、調理者の攪拌動作に対して高い評価を与えてもよい。

（工程分析）
客観的評価部３３２は、工程分析のために、動画データを分析する。動画データは、工程分析のために、用いられた食材や各工程から得られた結果物の色といった情報を含んでもよい。

図３を参照して説明された動作見本データは、各工程において用いられる食材や各工程から得られる結果物の色といった情報を含む。客観的評価部３３２は、監視設備２００Ｂが生成した動画データと動画見本データとを比較する。例えば、調理者が、図３を参照して説明された調理工程の各工程において指定された食材とは異なる材料を使用しているならば、客観的評価部３３２は、調理者が対象レシピとは異なる手順で調理を行っていることを見出すことができる。

監視設備２００Ｂが生成したデータと動作見本データとの間に大きな差異があるならば、客観的評価部３３２は、調理者の調理スキルに対して低い評価を与えてもよい。監視設備２００Ｂが生成したデータと動作見本データとの間の差異が小さいならば、客観的評価部３３２は、調理者の調理スキルに対して高い評価を与えてもよい。

（セッティング分析）
客観的評価部３３２は、調理に利用された調理器具のセッティングを分析する。例えば、客観的評価部３３２は、オーブンの温度や調理者が選択した炊飯器の調理プログラムを、監視設備２００Ｂから送られたデータから見出してもよい。

図３を参照して説明された動作見本データは、各工程において用いられる調理器具のセッティングに関するデータを含んでもよい。客観的評価部３３２は、監視設備２００Ｂが生成した動画データと動画見本データとを比較する。監視設備２００Ｂが生成したデータと動作見本データとの間に大きな差異があるならば、客観的評価部３３２は、調理動作に対して低い評価を与えてもよい。監視設備２００Ｂが生成したデータと動作見本データとの間の差異が小さいならば、客観的評価部３３２は、調理動作に対して高い評価を与えてもよい。

（加熱分析）
客観的評価部３３２は、温度データを分析し、調理器具に対して用いられた実際の温度を判定してもよい。上述の如く、温度データは、温度プローブによって生成されてもよい。代替的に、温度データは、赤外線を用いた温度検知技術によって生成されてもよい。

図３を参照して説明された動作見本データは、各工程の調理器具の温度に関するデータを含んでもよい。客観的評価部３３２は、監視設備２００Ｂが生成した温度データと動画見本データとを比較する。監視設備２００Ｂが生成したデータと動作見本データとの間に大きな差異があるならば、客観的評価部３３２は、調理動作に対して低い評価を与えてもよい。監視設備２００Ｂが生成したデータと動作見本データとの間の差異が小さいならば、客観的評価部３３２は、調理動作に対して高い評価を与えてもよい。

加熱分析は、食材に対する冷却が適切であるか否かの判定に利用されてもよい。例えば、客観的評価部３３２は、ペストリが十分に冷却された温度になるまで放置されたか否かを判定してもよい。

客観的評価部３３２は、電子鼻データを分析し、各工程において発生した臭いの化学的なフィンガプリントを判定してもよい。図３を参照して説明された動作見本データは、各工程において発生する臭いに関するデータを含んでもよい。客観的評価部３３２は、監視設備２００Ｂが生成した電子鼻データと動画見本データとを比較する。客観的評価部３３２が、期待される臭い成分が少なく、且つ、期待されない臭い成分（例えば、焼き焦げた臭い）が多いと判定するならば、客観的評価部３３２は、調理動作に対して低い評価を与えてもよい。客観的評価部３３２が、期待される臭い成分が多く、且つ、期待されない臭い成分が少ないと判定するならば、客観的評価部３３２は、調理動作に対して高い評価を与えてもよい。

客観的評価部３３２は、加速度データを分析し、調理者が食材を扱う頻度や動作の一定性といった調理者による調理器具の取り扱いを判定してもよい。図３を参照して説明された動作見本データは、調理者が食材を扱う頻度や動作の一定性といった調理者による調理器具の取り扱いを表すデータを含んでもよい。客観的評価部３３２は、監視設備２００Ｂが生成した加速度データと動画見本データとを比較する。監視設備２００Ｂが生成したデータと動作見本データとの間に大きな差異があるならば、客観的評価部３３２は、調理動作に対して低い評価を与えてもよい。監視設備２００Ｂが生成したデータと動作見本データとの間の差異が小さいならば、客観的評価部３３２は、調理動作に対して高い評価を与えてもよい。

切断分析、攪拌分析、工程分析、セッティング分析及び加熱分析は、図８を参照して説明された評価ステップにおいて実行される。本実施形態において、第１分析情報は、切断分析、攪拌分析、工程分析、セッティング分析及び加熱分析それぞれにおける比較結果によって例示される。

＜第７実施形態＞
第４実施形態に関連して説明された調理スキル評価システムは、様々な種類のデータを用いて、調理者が作った料理に対して客観的な評価を与えることができる。第７実施形態において、調理動作に対する例示的な評価技術が説明される。

図１１は、レシピデータベース３６０に格納されたレシピ情報の例示的なデータ構造を概略的に表す表である。図３、図９及び図１１を参照して、レシピ情報のデータ構造が説明される。

図３に示されるデータ構造と同様に、図１１に示されるデータ構造は、料理名、カテゴリ、難易度、所要時間、調理工程及び動作見本データに関する情報を含む。第２実施形態の説明は、これらの情報項目に援用される。

図１１に示されるデータ構造は、料理評価項目に関する情報と、料理見本データに関する情報と、を含む。料理評価項目に関する情報は、料理を評価するための項目を規定する。料理評価項目に関する情報は、試食者の感情を客観的に評価するための物理量、料理の温度、料理の味成分の種類、料理の味成分の量、料理の臭い成分の種類や料理の臭い成分の量といった項目を含んでもよい。料理見本データに関する情報は、料理評価項目に対応する基準データを含んでもよい。本実施形態において、レシピ情報は、図１１に示されるデータ構造によって例示される。

図１２は、監視設備２００Ｂから出力されるデータと、客観的評価部３３２による分析と、の関係を示す概略図である。図８、図９、図１１及び図１２を参照して、調理動作に対する評価技術が説明される。

（動画データ）
動画データは、撮像設備２１０によって生成される。動画データは、試食者の反応に関する画像情報を含む。動画データは、監視制御部３２０を通じて、撮像設備２１０から客観的評価部３３２へ出力される。客観的評価部３３２は、動画データを用いて、感情分析を実行する。

（音声データ）
センサ設備２２０は、試食者の音声に関する音声データを生成する装置を含んでもよい。例えば、センサ設備２２０は、マイクロフォンを含むことができる。音声データは、監視制御部３２０を通じて、マイクロフォンから客観的評価部３３２へ出力されてもよい。客観的評価部３３２は、音声データを用いて、感情分析を行う。

（温度データ）
センサ設備２２０は、試食者に提供される料理の温度に関する温度データを生成する装置を含んでもよい。例えば、センサ設備２２０は、料理に差し込まれた検温プローブを含むことができる。代替的に、センサ設備２２０は、赤外線を検知することができるカメラ装置を含んでもよい。温度データは、監視制御部３２０を通じて、検温プローブ及び／又はカメラ装置から客観的評価部３３２へ出力されてもよい。客観的評価部３３２は、温度データを用いて、料理分析を行う。

（電子舌データ）
センサ設備２２０は、電子舌を含んでもよい。調理者が作成された料理が、電子舌に供給されると、電子舌は、電子舌データを生成する。電子舌データは、料理の味成分に関する情報を含む。電子舌データは、監視制御部３２０を通じて、電子舌から客観的評価部３３２へ出力されてもよい。客観的評価部３３２は、電子舌データを用いて、料理分析を行う。

（電子鼻データ）
センサ設備２２０は、電子鼻を含んでもよい。電子鼻データは、料理の臭い成分に関する情報を含む。電子鼻データは、監視制御部３２０を通じて、電子鼻から客観的評価部３３２へ出力されてもよい。客観的評価部３３２は、電子鼻データを用いて、料理分析を行う。

動画データ、音声データ、温度データ、電子舌データ及び電子鼻データは、図８を参照して説明された料理情報収集ステップにおいて生成される。本実施形態において、特性情報は、温度データ、電子舌データ及び電子鼻データが含む情報によって例示される。試食者画像情報は、動画データによって例示される。第２収集ステップは、料理情報収集ステップによって例示される。

（料理に対する分析）
上述の如く、客観的評価部３３２は、感情分析と料理分析とを行う。

（感情分析）
客観的評価部３３２は、感情分析のために、動画データ及び音声データを分析し、料理を試食した試食者の感情的な反応を判定する。客観的評価部３３２による判定技術は、Ｄａｔｃｕ、Ｄｒａｇｏｓ及びＬ．Ｒｏｔｈｋａｎｔｚの「Ｓｅｍａｎｔｉｃ ａｕｄｉｏ−ｖｉｓｕａｌ ｄａｔａ ｆｕｓｉｏｎ ｆｏｒ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｅｍｏｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ」（Ｅｕｒｏｍｅｄｉａ‘２００８（２００８））で説明されている。

図１１を参照して説明された料理見本データは、試食者の反応の良否を表す基準データを含んでもよい。客観的評価部３３２は、動画データ及び音声データに対する分析結果を基準データと比較する。客観的評価部３３２は、動画データ及び音声データに対する分析結果と基準データとの比較に基づいて、料理を評価する。サーバ３００Ｂが、調理者と試食者との間の人間関係（例えば、友人、上司、同僚、家族）に関するデータを格納しているならば、客観的評価部３３２は、人間関係のデータを、感情分析のために参酌してもよい。人間関係のデータは、料理に対する全体的な評価に対する感情分析の結果の寄与率（重み付け）を決定する因子として利用されてもよい。

（料理分析）
客観的評価部３３２は、料理分析のために、温度データを分析する。図１１を参照して説明された料理見本データは、提供される料理の適切な温度に関するデータを含んでもよい。客観的評価部３３２は、監視設備２００Ｂが生成した温度データと料理見本データとを比較する。監視設備２００Ｂが生成したデータと動作見本データとの間に大きな差異があるならば、客観的評価部３３２は、試食者に提供された料理が、熱すぎる又は冷えすぎていると判定してもよい。この場合、客観的評価部３３２は、料理に対して低い評価を与えてもよい。監視設備２００Ｂが生成したデータと動作見本データとの間の差異が小さいならば、客観的評価部３３２は、試食者に提供された料理が適切な温度であると判定してもよい。この場合、客観的評価部３３２は、料理に対して高い評価を与えてもよい。

客観的評価部３３２は、料理分析のために、電子舌データ及び電子鼻データを分析し、料理の風味に関する化学的なフィンガプリントを判定する。図１１を参照して説明された料理見本データは、料理の味及び臭いに関する化学成分のデータを含んでもよい。客観的評価部３３２は、監視設備２００Ｂが生成した電子舌データ及び電子鼻データから判定された化学的なフィンガプリントと料理見本データとを比較する。客観的評価部３３２が、期待される味成分が少なく、且つ、期待されない味成分（例えば、焦げた味）が多いと判定するならば、客観的評価部３３２は、料理に対して低い評価を与えてもよい。客観的評価部３３２が、期待される味成分が多く、且つ、期待されない味成分が少ないと判定するならば、客観的評価部３３２は、料理に対して高い評価を与えてもよい。客観的評価部３３２が、期待される臭い成分が少なく、且つ、期待されない臭い成分（例えば、焼き焦げた臭い）が多いと判定するならば、客観的評価部３３２は、料理に対して低い評価を与えてもよい。客観的評価部３３２が、期待される臭い成分が多く、且つ、期待されない臭い成分が少ないと判定するならば、客観的評価部３３２は、料理に対して高い評価を与えてもよい。

感情分析及び料理分析は、図８を参照して説明された評価ステップにおいて実行される。本実施形態において、第２分析情報は、感情分析及び料理分析それぞれにおける比較結果によって例示される。

＜第８実施形態＞
調理スキル評価システムは、上述の分析や評価に基づいて、調理者にアドバイスを与えてもよい。調理スキルシステムは、複数のユーザ内でのランキングを調理者に与えてもよい。調理スキル評価システムからのフィードバック情報は、調理者の調理スキルの向上を促すことができる。第８実施形態において、調理者にフィードバック情報を与えることができる調理スキル評価システムが説明される。

図１３は、第８実施形態の例示的な調理スキル評価システム（以下、評価システム１００Ｃと称される）の概略的なブロック図である。図１３を参照して、評価システム１００Ｃが説明される。第４実施形態及び第８実施形態の間で共通して用いられる符号は、当該共通の符号が付された要素が、第４実施形態と同一の機能を有することを意味する。したがって、第４実施形態の説明は、これらの要素に援用される。

第４実施形態と同様に、評価システム１００Ｃは、監視設備２００Ｂを備える。第４実施形態の説明は、監視設備２００Ｂに援用される。

評価システム１００Ｃは、サーバ３００Ｃを更に備える。サーバ３００Ｃは、調理者が所有する端末ＭＴ１と、試食者が所有する端末ＭＴ２と、アクセス者が所有する端末ＭＴ３と、通信する。監視設備２００Ｂは、サーバ３００Ｃの制御下で動作する。

第４実施形態と同様に、サーバ３００Ｃは、監視制御部３２０と、評価部３３０Ｂと、評価データベース３４０Ａと、レシピ選択部３５０Ａと、レシピデータベース３６０と、画像データベース３７０と、を含む。第４実施形態の説明は、これらの要素に援用される。

サーバ３００Ｃは、データ管理部３１０Ｃと、ユーザデータベース３８０と、を更に含む。データ管理部３１０Ｃは、端末ＭＴ１，ＭＴ２，ＭＴ３との通信に用いられる。ユーザデータベース３８０は、評価システム１００Ｃを利用する全てのユーザの情報を格納している。ユーザデータベース３８０が格納するユーザ情報は、各ユーザの調理スキルに対して与えられたスコアを含む。尚、調理スキルに対して与えられたスコアは、第４実施形態乃至第７実施形態に関連して説明された評価技術によって評価された調理スキルを表す数値情報である。

第４実施形態と同様に、データ管理部３１０Ｃは、レシピ通信部３１３を含む。第４実施形態の説明は、レシピ通信部３１３に援用される。

データ管理部３１０Ｃは、評価通信部３１４Ｃと、評価生成部３１６と、を更に含む。第４実施形態と同様に、評価通信部３１４Ｃは、第２通信処理部３１２と、第３通信処理部３１５と、を含む。第４実施形態の説明は、これらの要素に援用される。

評価通信部３１４Ｃは、第１通信処理部３１１Ｃを更に含む。第１通信処理部３１１Ｃは、調理者が所有する端末ＭＴ１との通信を処理する。調理者は、端末ＭＴ１を操作し、サーバ３００Ｃに調理スキルに関するアドバイス及び／又は調理スキルのランキングを要求する要求信号を生成する。要求信号は、端末ＭＴ１から第１通信処理部３１１Ｃへ出力される。第１通信処理部３１１Ｃは、要求信号に応じて、評価生成部３１６にアドバイスの生成及び／又はランキングの生成を指示する。

評価生成部３１６は、アドバイス生成部３１７と、ランキング生成部３１８と、を含む。図８を参照して説明された評価ステップにおいて、アドバイス生成部３１７は、第１通信処理部３１１Ｃからの指示に応じて、評価データベース３４０Ａから評価データを読み出す。アドバイス生成部３１７は、読み出された評価データから調理スキルに対するアドバイスを生成する。図８を参照して説明された評価ステップにおいて、ランキング生成部３１８は、第１通信処理部３１１Ｃからの指示に応じて、評価データベース３４０Ａから評価データを読み出す。ランキング生成部３１８は、第１通信処理部３１１Ｃからの指示に応じて、ユーザデータベース３８０から他のユーザのスコアデータを読み出す。ランキング生成部３１８は、調理者に対して与えられたスコアと他のユーザのスコアデータとを比較し、調理者の調理スキルを順位付けする。このとき、ランキング生成部３１８は、ユーザデータベース３８０に調理者のスコアを書き込んでもよい。この結果、ユーザデータベース３８０内の調理者のデータは更新される。

図８を参照して説明された出力ステップにおいて、評価生成部３１６によって生成されたアドバイス及び／又はランキングは、第１通信処理部３１１Ｃを通じて、端末ＭＴ１へ出力される。

図１４は、アドバイス生成部３１７によって生成された例示的なアドバイスを表す表である。図１０乃至図１４を参照して、アドバイス生成部３１７が生成するアドバイスが説明される。

図１４は、ニンジンとブロッコリのグラタンの調理に対するアドバイスを示す。図１４は、ポイント欄と、画像欄と、システムアドバイス欄と、を示す。ポイント欄は、図１１の調理工程の欄の各工程及び完成した料理の項目を含んでもよい。画像欄は、各工程の画像及び完成した料理の画像を含んでもよい。各工程の画像は、図１１を参照して説明された動作見本データとして格納された画像であってもよい。代替的に、各工程の画像は、撮像設備２１０によって生成された画像データであってもよい。更に代替的に、各工程の画像は、試食者によって生成された画像データであってもよい。システムアドバイス欄は、アドバイス生成部３１７によって生成されたアドバイスコメントを示す。

アドバイス生成部３１７は、図１０を参照して説明された工程分析の評価データを参照して、調理者が作成したベシャメルソースが、動作見本データに格納されたベシャメルソースよりも暗色であることを指摘してもよい。アドバイス生成部３１７は、図１０を参照して説明された加熱分析の評価データを参照して、ガスの出力レベルが高すぎることを指摘してもよい。アドバイス生成部３１７は、図１０を参照して説明された攪拌分析の評価データを参照して、ベシャメルソースの攪拌が不安定であることを指摘してもよい。アドバイス生成部３１７は、図１０を参照して説明された攪拌分析を参照して、野菜がソテーされている間の腕の動きに改善の余地があることを指摘してもよい。

アドバイス生成部３１７は、図１１を参照して説明された調理分析の評価データを参照して、トッピングが乾燥しすぎていることを指摘してもよい。アドバイス生成部３１７は、図１０を参照して説明されたセッティング分析の評価データを参照して、グリルの期間が長すぎることを指摘してもよい。

図１５は、ランキング生成部３１８によって生成されたランキングを表す例示的な表である。図１３及び図１５を参照して、ランキング生成部３１８が生成するランキングテーブルが説明される。

図１５に示されるランキングテーブルは、順位を示す欄と、ユーザ名を示す欄と、全体スコアを示す欄と、各ユーザが高い評価を得た料理を表す欄（アワード欄）と、評価システム１００Ｃに様々な動作を要求することを可能にする欄（アクション欄）と、を含む。調理者は、ランキングテーブルを参照し、調理者の順位及び調理者の調理スキルに対して与えられたスコアを確認することができる。スコアは、総合評価部３３３Ｂによって算出された値であってもよい。総合評価部３３３Ｂは、様々な演算技術を用いて、主観的評価部３３１Ｂからの主観的評価と客観的評価部３３２からの客観的評価とからスコアを算出してもよい。本実施形態の原理は、総合評価部３３３Ｂによって用いられる特定の演算技術に限定されない。

スコアは、総合評価部３３３Ｂから評価データベース３４０Ａに出力される。ランキング生成部３１８は、評価データベース３４０Ａに格納されたスコアを読み出す。ランキング生成部３１８は、ユーザデータベース３８０から他のユーザのスコアを読み出す。ランキング生成部３１８は、調理者のスコアと他のユーザのスコアとを比較し、調理者の調理スキルを順位付けする。

ランキングテーブルは、調理者の順位の周囲の他のユーザを示してもよい。調理者は、他のユーザのアワード欄を参照し、調理者が今後挑戦する料理カテゴリを決定してもよい。調理者は、アクション欄のボタンを操作し、他のユーザを友人登録してもよい。調理者は、アクション欄のボタンを操作し、他のユーザのアワード欄に示された調理カテゴリの調理レシピを読み出してもよい。本実施形態の原理は、ランキングテーブルの特定の機能、特定の表示内容や特定の表示形式に限定されない。

＜第９実施形態＞
撮像設備が生成する画像データは、他のユーザが参照するには多すぎることもある。調理スキルシステムが、高い評価を受けた調理動作を表す画像データを選択的に格納するならば、他のユーザは、調理者の優れた調理動作を効率的に観察することができる。調理スキルシステムが、低い評価を受けた調理動作を表す画像データを選択的に格納するならば、調理者は、不得手な調理動作に対して、他のユーザから効率的にアドバイスを受けることができる。第９実施形態において、画像データを選択的に格納することができる調理スキル評価システムが説明される。

図１６は、第９実施形態の例示的な調理スキル評価システム（以下、評価システム１００Ｄと称される）の概略的なブロック図である。図１０、図１１及び図１６を参照して、評価システム１００Ｄが説明される。第８実施形態及び第９実施形態の間で共通して用いられる符号は、当該共通の符号が付された要素が、第８実施形態と同一の機能を有することを意味する。したがって、第８実施形態の説明は、これらの要素に援用される。

第８実施形態と同様に、評価システム１００Ｄは、監視設備２００Ｂを備える。第８実施形態の説明は、監視設備２００Ｂに援用される。

評価システム１００Ｄは、サーバ３００Ｄを更に備える。サーバ３００Ｄは、調理者が所有する端末ＭＴ１と、試食者が所有する端末ＭＴ２と、アクセス者が所有する端末ＭＴ３と、通信する。監視設備２００Ｂは、サーバ３００Ｄの制御下で動作する。

第８実施形態と同様に、サーバ３００Ｄは、監視制御部３２０と、評価データベース３４０Ａと、レシピ選択部３５０Ａと、レシピデータベース３６０と、ユーザデータベース３８０と、を含む。第８実施形態の説明は、これらの要素に援用される。

サーバ３００Ｄは、データ管理部３１０Ｄと、評価部３３０Ｄと、ハイライト画像データベース３７０Ｄと、を更に含む。データ管理部３１０Ｄは、端末ＭＴ１，ＭＴ２，ＭＴ３との通信に用いられる。評価部３３０Ｄは、主観的な評価と客観的な評価とを用いて、調理者の調理スキルを評価する。評価部３３０Ｄは、撮像設備２１０によって生成された画像データ（動画データ及び／又は静止画データ）の一部を、調理スキルに対する評価に基づいて選択する。ハイライト画像データベース３７０Ｄは、評価部３３０Ｄによって選択された画像データを格納する。

第８実施形態と同様に、データ管理部３１０Ｄは、レシピ通信部３１３と、評価生成部３１６と、を含む。第８実施形態の説明は、これらの要素に援用される。

データ管理部３１０Ｄは、評価通信部３１４Ｄと、を更に含む。第８実施形態と同様に、評価通信部３１４Ｄは、第１通信処理部３１１Ｃと、第２通信処理部３１２と、を含む。第８実施形態の説明は、これらの要素に援用される。

評価通信部３１４Ｄは、第３通信処理部３１５Ｄを更に含む。第３通信処理部３１５Ｄは、アクセス者が所有する端末ＭＴ３との通信を処理する。調理者は、端末ＭＴ３を操作し、ハイライト画像データベース３７０Ｄに格納された画像データを要求する要求信号を生成する。アクセス者は、調理者に固有に割り当てられた調理者ＩＤを用いて、調理者の調理動作の画像を検索してもよい。代替的に、アクセス者は、料理名や他の検索条件を用いて、特定の料理の調理動作を要求する要求信号を生成してもよい。本実施形態の原理は、画像データを呼び出すための特定の検索技術に限定されない。

要求信号は、端末ＭＴ３から第３通信処理部３１５Ｄへ出力される。第３通信処理部３１５Ｄは、要求信号に応じて、ハイライト画像データベース３７０Ｄから調理者の調理動作を表す画像データを抽出する。画像データは、その後、第３通信処理部３１５Ｄから端末ＭＴ３へ出力される。したがって、アクセス者は、調理者の調理動作を表す画像を見ることができる。

アクセス者は、調理動作を表す画像から、調理動作に関する評価を決定することができる。アクセス者は、端末ＭＴ３を操作し、決定された評価を入力する。アクセス者が生成した評価データは、第３通信処理部３１５Ｄを通じて、端末ＭＴ３から評価部３３０Ｄへ出力される。

第８実施形態と同様に、評価部３３０Ｄは、主観的評価部３３１Ｂと、総合評価部３３３Ｂと、を含む。第８実施形態の説明は、これらの要素に援用される。

評価部３３０Ｄは、客観的評価部３３２Ｄを更に含む。客観的評価部３３２Ｄは、図１０を参照して説明された様々な分析を行い、調理者の調理動作を評価する。

上述の様々な実施形態と同様に、撮像設備２１０によって生成された画像データは、監視制御部３２０を通じて、客観的評価部３３２Ｄに入力される。画像データによって表される調理動作と図１１を参照して説明された動作見本データによって表される調理動作との間の差異が所定の閾値よりも小さいならば、客観的評価部３３２Ｄは、画像データをハイライト画像データベース３７０Ｄへ出力してもよい。この場合、アクセス者は、ハイライト画像データベース３７０Ｄにアクセスし、調理者の優れた調理動作を観察することができる。代替的に、画像データによって表される調理動作と図１１を参照して説明された動作見本データによって表される調理動作との間の差異が所定の閾値よりも大きいならば、客観的評価部３３２Ｄは、画像データをハイライト画像データベース３７０Ｄへ出力してもよい。この場合、調理者は、不得手な調理動作に対するアドバイスをアクセス者から効率的に受けることができる。

第５実施形態に関連して説明された如く、調理者は、調理動作に対して、主観的な評価を、ハイライト画像データベース３７０Ｄにアクセスしたアクセス者から受けることができる。主観的評価部３３１Ｂは、アクセス者によって決定された主観的な評価を処理する。その後、総合評価部３３３Ｂは、主観的評価部３３１Ｂによって処理されたデータと客観的評価部３３２Ｄによって処理されたデータとを用いて、調理者の調理スキルを総合的に評価する。総合評価部３３３Ｂによって生成された評価データは、評価データベース３４０Ａに格納される。調理者は、端末ＭＴ１を操作し、調理者の調理スキルへの評価を見ることができる。このとき、端末ＭＴ１は、ハイライト画像データベース３７０Ｄに格納された画像データを観察したアクセス者が作成したコメントを表示してもよい。

図１７は、端末ＭＴ１に映し出される例示的な評価テーブルを示す。図１１、図１６及び図１７を参照して、端末ＭＴ１に映し出される例示的な評価テーブルが説明される。

評価テーブルは、ハイライト欄と、画像欄と、システム評価欄と、コメント欄と、を含む。ハイライト欄には、ハイライト画像データベース３７０Ｄへ出力された画像に対応する調理工程が表示される。画像欄には、ハイライト欄に示される調理工程に対応する画像が示される。画像は、ハイライト画像データベースに格納された画像データであってもよい。代替的に、画像は、図１１を参照して説明された動作見本データとして格納された画像データであってもよい。システム評価欄には、アドバイス生成部３１７によって作成されたアドバイスが表示される。コメント欄には、アクセス者が作成したコメントが表示される。本実施形態の原理は、評価テーブル内の特定の内容に限定されない。アクセス者が与える評価は、星マーク、数値的な点数や他の表現によって示されてもよい。

＜第１０実施形態＞
料理に関して、主観的な評価が、客観的な評価と一致しないこともある。例えば、客観的な評価が、塩分不足を指摘する一方で、調理者の料理が高い主観的評価を受けることもある。このことは、試食者が、弱い塩味を好んでいることを意味する。第１０実施形態において、試食者の嗜好を料理に反映することができる調理スキル評価システムが説明される。

図１８は、第１０実施形態の例示的な調理スキル評価システム（以下、評価システム１００Ｅと称される）の概略的なブロック図である。図１１、図１４及び図１８を参照して、評価システム１００Ｅが説明される。第８実施形態及び第１０実施形態の間で共通して用いられる符号は、当該共通の符号が付された要素が、第８実施形態と同一の機能を有することを意味する。したがって、第８実施形態の説明は、これらの要素に援用される。

第８実施形態と同様に、評価システム１００Ｅは、監視設備２００Ｂを備える。第８実施形態の説明は、監視設備２００Ｂに援用される。

評価システム１００Ｅは、サーバ３００Ｅを更に備える。監視設備２００Ｂは、サーバ３００Ｅの制御下で動作する。

サーバ３００Ｅは、調理者が所有する端末ＭＴ１と、試食者が所有する端末ＭＴ２と、アクセス者が所有する端末ＭＴ３と、通信する。試食者が、端末ＭＴ２を用いて入力した評価データには、試食者に対して固有に割り当てられた識別情報が付されている。サーバ３００Ｅは、試食者によって入力された評価データの処理の結果得られた処理データに識別情報を付する。したがって、サーバ３００Ｅは、識別情報を用いて、処理データを整理し、格納することができる。

第８実施形態と同様に、サーバ３００Ｅは、監視制御部３２０と、評価部３３０Ｂと、評価データベース３４０Ａと、レシピデータベース３６０と、画像データベース３７０と、ユーザデータベース３８０と、を含む。第８実施形態の説明は、これらの要素に援用される。

サーバ３００Ｅは、データ管理部３１０Ｅと、レシピ選択部３５０Ｅと、嗜好データベース３９０と、を更に含む。データ管理部３１０Ｅは、端末ＭＴ１，ＭＴ２，ＭＴ３との通信に用いられる。嗜好データベース３９０は、試食者の料理に対する嗜好に関するデータを格納する。レシピ選択部３５０Ｅは、調理者の端末ＭＴ１からの要求に応じて、レシピを選択する。

第８実施形態と同様に、データ管理部３１０Ｅは、レシピ通信部３１３と、評価通信部３１４Ｃと、を含む。第８実施形態の説明は、これらの要素に援用される。

データ管理部３１０Ｅは、評価生成部３１６Ｅを更に含む。第８実施形態と同様に、評価生成部３１６Ｅは、ランキング生成部３１８を含む。第８実施形態の説明は、ランキング生成部３１８に援用される。

評価生成部３１６Ｅは、アドバイス生成部３１７Ｅを含む。アドバイス生成部３１７Ｅは、図１４に示されるシステムアドバイスを生成する。第８実施形態の説明は、システムアドバイスの生成技術に援用される。

図１４に示される完成した料理に対するシステムアドバイスは、「完成した料理」に関して、主観的評価部３３１Ｂが決定した評価と、客観的評価部３３２が決定した評価と、の間の不一致を示している。図１４に示されるシステムアドバイスによれば、試食者は、乾燥したトッピングを好んでいる。したがって、試食者に提供する「ニンジンとブロッコリのグラタン」の調理をするときに、オーブンによる加熱期間は、図１１を参照して説明された動作見本データで表されるオーブンによる加熱期間よりも長く設定されることが好ましい。

図１４に示されるシステムアドバイスの表は、調理者が、試食者の嗜好をサーバ３００Ｅにセーブするか否かを選択することを許容する。使用者が、試食者の嗜好を表す情報をサーバ３００Ｅにセーブすることを選択すると、端末ＭＴ１は、試食者の嗜好を表す情報をサーバ３００Ｅにセーブすることを要求する要求信号を生成する。要求信号は、第１通信処理部３１１Ｃを通じて、端末ＭＴ１からアドバイス生成部３１７Ｅへ出力される。アドバイス生成部３１７Ｅは、要求信号に応じて、試食者の嗜好を表す情報をサーバ３００Ｅにセーブする。

図１９は、嗜好データベース３９０の例示的なデータ構造を表す。図１８及び図１９を参照して、評価システム１００Ｅが説明される。

嗜好データベース３９０は、試食者ＩＤの欄と、料理名の欄と、調理工程の欄と、補正データの欄と、を含んでもよい。試食者ＩＤの欄は、試食者に対して固有に割り当てられた識別情報を示す。料理名の欄は、主観的評価部３３１Ｂが決定した評価が、客観的評価部３３２が決定した評価に一致しなかった料理の名称を示す。調理工程の欄は、主観的評価部３３１Ｂが決定した評価と客観的評価部３３２が決定した評価との間での不一致の原因となったと推定される調理工程を示す。補正データの欄は、試食者にとって好ましいと推定される調理パラメータの補正量を表す。

図２０は、選択ステップ（図８を参照）における評価システム１００Ｅ内のデータの流れを表す概略的なブロック図である。図８、図１１、図１９及び図２０を参照して、選択ステップにおける評価システム１００Ｅのデータ処理が説明される。

図８を参照して説明された選択ステップにおいて、調理者は、端末ＭＴ１を操作し、サーバ３００Ｅに検索メニューを要求する要求信号を生成する。要求信号は、端末ＭＴ１からレシピ通信部３１３へ送信される。レシピ通信部３１３は、検索メニューを生成する。検索メニューのデータは、レシピ通信部３１３から端末ＭＴ１へ出力される。

調理者が端末ＭＴ１を操作し、検索条件を入力すると、検索条件を表すデータは、レシピ通信部３１３を通じて、端末ＭＴ１からレシピ選択部３５０Ｅに出力される。調理者によって入力される検索条件は、試食者の識別情報（試食者ＩＤ）を含む。

レシピ選択部３５０Ｅは、検索条件を満たす少なくとも１つの料理を候補レシピとしてレシピデータベース３６０から選択する。レシピ選択部３５０Ｅは、嗜好データベース３９０を参照し、検索条件が含む試食者ＩＤと関連づけられた料理の情報（料理名、調理工程及び補正データ）を読み出す。候補レシピとして選択された料理が、嗜好データベース３９０から読み出された料理に一致するならば、補正データを用いて、候補レシピを補正する。候補レシピの補正は、図１１を参照して説明された動作見本データに対する補正を含んでもよい。例えば、動作見本データが表すオーブンによる加熱時間に対して、３０秒が加算される。補正された候補レシピは、レシピ通信部３１３を通じて、レシピ選択部３５０Ｅから端末ＭＴ１へ出力される。補正された動作見本データは、レシピ通信部３１３を通じて、客観的評価部３３２へ出力される。評価部３３０Ｂは、補正された動作見本データを用いて、調理者の調理スキルを評価する。

＜第１１実施形態＞
調理者が、試食者が苦手な食材や試食者にアレルギ症状を引き起こす食材を予め知っていることがある。調理スキル評価システムが、これらの忌避されるべき食材を除外した検索結果を調理者に提示することができるならば、調理者は、対象レシピを効率的に選択することができる。第１１実施形態において、忌避されるべき食材を除去することができる調理スキル評価システムが説明される。

図２１は、第１１実施形態の例示的な調理スキル評価システム（以下、評価システム１００Ｆと称される）の概略的なブロック図である。図８及び図２１を参照して、評価システム１００Ｆが説明される。第８実施形態及び第１１実施形態の間で共通して用いられる符号は、当該共通の符号が付された要素が、第８実施形態と同一の機能を有することを意味する。したがって、第８実施形態の説明は、これらの要素に援用される。

第８実施形態と同様に、評価システム１００Ｆは、監視設備２００Ｂを備える。第８実施形態の説明は、監視設備２００Ｂに援用される。

評価システム１００Ｆは、サーバ３００Ｆを更に備える。監視設備２００Ｂは、サーバ３００Ｆの制御下で動作する。サーバ３００Ｆは、調理者が所有する端末ＭＴ１と、試食者が所有する端末ＭＴ２と、アクセス者が所有する端末ＭＴ３と、通信する。

第８実施形態と同様に、サーバ３００Ｆは、監視制御部３２０と、評価部３３０Ｂと、評価データベース３４０Ａと、レシピデータベース３６０と、画像データベース３７０と、ユーザデータベース３８０と、を含む。第８実施形態の説明は、これらの要素に援用される。

サーバ３００Ｆは、データ管理部３１０Ｆと、レシピ選択部３５０Ｆと、試食者データベース３９０Ｆと、を更に含む。データ管理部３１０Ｆは、端末ＭＴ１，ＭＴ２，ＭＴ３との通信に用いられる。試食者データベース３９０Ｆは、試食者にとって忌避されるべき食材に関するデータを格納する。レシピ選択部３５０Ｆは、調理者の端末ＭＴ１からの要求に応じて、レシピを選択する。

第８実施形態と同様に、データ管理部３１０Ｆは、評価通信部３１４Ｃと、評価生成部３１６と、を含む。第８実施形態の説明は、これらの要素に援用される。

データ管理部３１０Ｆは、レシピ通信部３１３Ｆを更に含む。調理者は、端末ＭＴ１を操作し、試食者にとって忌避されるべき食材を入力するための入力画面の表示をサーバ３００Ｆに要求するための要求信号を生成する。要求信号は、端末ＭＴ１からレシピ通信部３１３Ｆへ出力される。レシピ通信部３１３Ｆは、要求信号に応じて、入力画面のデータを生成する。入力画面のデータは、レシピ通信部３１３Ｆから端末ＭＴ１へ出力される。

調理者は、端末ＭＴ１を操作し、試食者の識別情報と、試食者が苦手な食材や試食者にアレルギ症状を引き起こす食材と、を入力する。入力データは、レシピ通信部３１３Ｆを通じて、端末ＭＴ１から試食者データベース３９０Ｆへ出力される。試食者データベース３９０Ｆは、試食者にとって忌避されるべき食材の情報を試食者の識別情報に関連づけて記憶する。

図８を参照して説明された選択ステップにおいて、調理者は、端末ＭＴ１を操作し、サーバ３００Ｆに検索メニューを要求する要求信号を生成する。要求信号は、端末ＭＴ１からレシピ通信部３１３Ｆへ送信される。レシピ通信部３１３Ｆは、検索メニューを生成する。検索メニューのデータは、レシピ通信部３１３Ｆから端末ＭＴ１へ出力される。

調理者が端末ＭＴ１を操作し、検索条件を入力すると、検索条件を表すデータは、レシピ通信部３１３Ｆを通じて、端末ＭＴ１からレシピ選択部３５０Ｆに出力される。調理者によって入力される検索条件は、試食者の識別情報を含む。

レシピ選択部３５０Ｆは、試食者データベース３９０Ｆを参照し、識別情報に関連づけられた食材情報を読み出す。レシピ選択部３５０Ｆは、読み出された食材情報を検索条件に加える。レシピ選択部３５０Ｆは、食材情報によって表された食材を含まず、且つ、調理者によって入力された検索条件に合致する料理を、候補レシピとしてレシピデータベース３６０から選択する。したがって、調理者は、試食者にとって好ましくない食材を含む料理を対象レシピとして選択しにくくなる。

＜第１２実施形態＞
試食者にとって好ましくない食材に代替することができる食材が存在するならば、調理者は、代替的な食材を用いて、調理を行うことを望むこともある。第１２実施形態において、代替的な食材を用いた調理を許容する調理スキル評価システムが説明される。

図２２は、試食者データベース３９０Ｆの例示的なデータ構造を表す。図２１及び図２２を参照して、代替的な食材を利用するための技術が説明される。

試食者データベース３９０Ｆは、試食者ＩＤの欄と、料理名の欄と、忌避食材の欄と、代替食材の欄と、を含んでもよい。試食者ＩＤの欄は、試食者に対して固有に割り当てられた識別情報を示す。料理名の欄は、試食者にとって好ましくない食材を含む料理の名称を示す。忌避食材の欄は、試食者にとって好ましくない食材を表す。代替食材は、試食者にとって好ましくない食材に代替することができる食材を表す。

図８を参照して説明された選択ステップにおいて、調理者は、端末ＭＴ１を操作し、サーバ３００Ｆに検索メニューを要求する要求信号を生成する。要求信号は、端末ＭＴ１からレシピ通信部３１３Ｆへ送信される。レシピ通信部３１３Ｆは、検索メニューを生成する。検索メニューのデータは、レシピ通信部３１３Ｆから端末ＭＴ１へ出力される。

調理者が端末ＭＴ１を操作し、検索条件を入力すると、検索条件を表すデータは、端末ＭＴ１からレシピ通信部３１３Ｆを通じて、レシピ選択部３５０Ｆに出力される。調理者によって入力される検索条件は、試食者の識別情報を含む。

レシピデータベース３６０は、図１１に示される情報に加えて、各料理に必要とされる食材に関する情報を含む。レシピ選択部３５０Ｆは、調理者によって入力された検索条件に合致する料理を、候補レシピとしてレシピデータベース３６０から選択する。

レシピ選択部３５０Ｆは、試食者データベース３９０Ｆを参照し、検索条件が含む試食者ＩＤと関連づけられた料理の情報（料理名、忌避食材及び代替食材）を読み出す。候補レシピとして選択された料理が、試食者データベース３９０Ｆから読み出された料理に一致するならば、レシピ選択部３５０Ｆは、候補レシピ中の忌避食材を代替食材に置き換え、代替的な候補レシピを生成する。代替的なレシピの生成は、図１１を参照して説明された動作見本データ及び／又は料理見本データに表される忌避食材を代替食材に置き換えることを含んでもよい。例えば、動作見本データ及び／又は料理見本データが表すゴマ油に関連する情報は、ピーナッツ油の使用に適するように書き換えられる。代替的な候補レシピは、レシピ通信部３１３Ｆを通じて、レシピ選択部３５０Ｆから端末ＭＴ１へ出力される。代替的な動作見本データ及び／又は代替的な料理見本データは、レシピ通信部３１３Ｆを通じて、客観的評価部３３２へ出力される。評価部３３０Ｂは、代替的な動作見本データ及び／又は代替的な料理見本データを用いて、調理者の調理スキルを評価する。

＜第１３実施形態＞
調理者は、端末に映し出されるチュートリアルを参照し、調理を行うことができる。調理者が、調理に熟練しているならば、調理者は、調理に関する詳細な情報を必要としない。一方、調理者が、調理に熟練していないならば、調理者は、調理に関する詳細な情報を必要とする。したがって、必要なチュートリアルを呼び出すための調理者の動作が調理スキルの評価に反映されてもよい。第１３実施形態において、端末に対する調理者の操作を調理スキルの評価に反映することができる調理スキル評価システムが説明される。

図２３は、端末ＭＴ１に映し出されるチュートリアルの例示的な階層構造を表す表である。図２１及び図２３を参照して、調理者が端末上で行う動作を調理スキルの評価に反映するための技術が説明される。

評価システム１００Ｆが端末ＭＴ１に提供するチュートリアルは、上級レベルと、中級レベルと、初級レベルと、に分けられている。上級レベルのチュートリアルは、調理工程に関する大まかな情報（例えば、ベシャメルソースを作るといった情報）を提供する。中級レベルのチュートリアルは、上級レベルよりも詳細な情報（例えば、牛乳を泡立てるといった情報）を提供する。初級レベルのチュートリアルは、中級レベルよりも詳細な情報（例えば、牛乳をコンロにかけた上で、牛乳を攪拌するといった情報）を提供する。

調理者は、端末ＭＴ１を操作し、上級レベルのチュートリアルを要求する要求信号を生成する。要求信号は、端末ＭＴ１からレシピ通信部３１３Ｆへ出力される。レシピ通信部３１３Ｆは、要求信号に応じて、上級レベルのチュートリアルのデータを生成する。上級レベルのチュートリアルのデータは、レシピ通信部３１３Ｆから端末ＭＴ１へ出力される。この結果、調理者は、上級レベルのチュートリアルを参照することができる。調理者が、上級レベルのチュートリアルのみで、調理を実行することができると判断するならば、調理者は、上級レベルのチュートリアルに則って、調理を実行する。

調理者が、上級レベルのチュートリアルよりも詳細な情報が必要であると判断するならば、端末ＭＴ１を操作し、中級レベルのチュートリアルを要求する要求信号を生成する。この結果、調理者は、中級レベルのチュートリアルを参照することができる。調理者が、中級レベルのチュートリアルを参照して、調理を実行することができると判断するならば、調理者は、中級レベルのチュートリアルに則って、調理を実行する。

調理者が、中級レベルのチュートリアルよりも詳細な情報が必要であると判断するならば、端末ＭＴ１を操作し、初級レベルのチュートリアルを要求する要求信号を生成する。この結果、調理者は、初級レベルのチュートリアルを参照することができる。調理者は、その後、初級レベルのチュートリアルに則って、調理を実行する。

レシピ通信部３１３Ｆは、端末ＭＴ１からの要求信号に応じて、レベル通知信号を生成する。レベル通知信号は、要求信号によって要求されたチュートリアルのレベルを表す。レベル通知信号は、レシピ通信部３１３Ｆから客観的評価部３３２へ出力される。

客観的評価部３３２は、レベル通知信号によって表される情報を蓄積し、調理者の調理スキルを客観的に評価する。調理者が、初級レベルのチュートリアルを頻繁に参照しているならば、客観的評価部３３２は、調理者の調理スキルに低い評価を与えてもよい。調理者が、初級レベルのチュートリアルをほとんど参照していないならば、調理者の調理スキルに高い評価を与えてもよい。

＜第１４実施形態＞
調理者が、料理を難しいと感じるか否かは、調理者の調理スキルに依存する。熟練した調理者にとって、非常に簡単な料理は、低い調理スキルを有する調理者にとっては難しいこともある。第１４実施形態において、調理者の調理スキルに応じて、適切な調理レシピを提示することができる調理スキル評価システムが説明される。

図２４は、レシピデータベース３６０に格納されたレシピ情報の例示的なデータ構造を概略的に表す表である。図８、図２１及び図２４を参照して、調理者の調理スキルに応じて、適切な調理レシピを提示するための技術が説明される。

レシピデータベース３６０は、複数の料理それぞれに対して、数値化された難易度を関連づける。難易度を表す数値は、総合評価部３３３Ｂが調理スキルの数値化に用いる演算アルゴリズムから出力される結果に対応付けられてもよい。例えば、演算アルゴリズムが「２５０」の数値を与える調理スキルを有する調理者が、過度に困難に感じず、且つ、過度に容易に感じることなく調理することができる調理レシピに対しては、「２５０」に近い数値が割り当てられてもよい。

図８を参照して説明された選択ステップにおいて、調理者は、端末ＭＴ１を操作し、サーバ３００Ｆ検索メニューを要求する要求信号を生成する。要求信号は、端末ＭＴ１からレシピ通信部３１３Ｆ送信される。レシピ通信部３１３Ｆ、検索メニューのデータを生成する。検索メニューのデータは、レシピ通信部３１３Ｆから端末ＭＴ１へ出力される。

検索メニューは、難易度を検索条件とするための入力ウィンドウを有する。例えば、調理者は、入力ウィンドウに、「簡単な調理レシピ」、「普通の調理レシピ」や「難しい調理レシピ」といった情報を入力することができる。

調理者が端末ＭＴ１を操作し、検索メニューに検索条件として難易度を入力すると、難易度を表す情報は、端末ＭＴ１からレシピ通信部３１３Ｆを通じて、レシピ選択部３５０Ｆに出力される。レシピ選択部３５０Ｆは、評価データベース３４０Ａから調理スキルに関する数値データを読み出す。レシピ選択部３５０Ｆは、読み出された数値データを１つの検索基準として用いて、調理者が端末ＭＴ１に入力した検索条件に適合する候補レシピをレシピデータベース３６０から抽出する。

「２５０」の点数が割り当てられた調理者が、「簡単な調理レシピ」を選択しているならば、レシピ選択部３５０Ｆは、図２４に示される「料理Ｃ」を候補レシピのうちの１つとして抽出してもよい。「２５０」の点数が割り当てられた調理者が、「普通の調理レシピ」を選択しているならば、レシピ選択部３５０Ｆは、図２４に示される「料理Ｂ」を候補レシピのうちの１つとして抽出してもよい。「２５０」の点数が割り当てられた調理者が、「難しい調理レシピ」を選択しているならば、レシピ選択部３５０Ｆは、図２４に示される「料理Ａ」を候補レシピのうちの１つとして抽出してもよい。

抽出された候補レシピは、レシピ通信部３１３Ｆを通じて、レシピ選択部３５０Ｆから端末ＭＴ１に出力される。調理者は、端末ＭＴ１上に提示された候補レシピから対象レシピを選択することができる。

上述の様々な実施形態の原理は、調理スキルを評価するための装置に要求される条件に適合するように、組み合わされてもよい。調理スキルを評価するための測定対象は、上述の実施形態の原理を何ら限定しない。例えば、監視設備が、特定の工程を長時間写しているならば、評価システムは、調理者が、調理工程を円滑に進行していないと判定してもよい。

上述の様々な実施形態において、監視設備が、調理者の調理スキルを測定するために用いられている。代替的に、調理者の端末が、調理スキルを測定する機能を有してもよい。調理者の端末は、調理スキルを判定する機能を更に有してもよい。この場合、サーバは、判定結果を格納及び管理するために専ら利用されてもよい。したがって、上述の様々な実施形態に関連して説明された評価システムの構造は、調理スキルを評価する方法の原理を何ら限定するものではない。

上述の様々な実施形態の原理に基づいて、調理者の調理スキルが、調理者に、様々な表現技術によって提示されてもよい。例えば、調理者の調理スキルの経時的な変化が、調理者の端末に表示されてもよい。調理スキルに関して蓄積されたデータに基づいて、様々なアドバイスが、調理者に与えられてもよい。

上述の実施形態の原理は、調理スキルの評価が要求される様々な技術分野に好適に利用される。

１００〜１００Ｆ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・評価システム
２００，２００Ｂ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・監視設備
３００〜３００Ｆ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・サーバ
３１１，３１１Ｃ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・第１通信処理部
３１２・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・第２通信処理部
３１３，３１３Ｆ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・レシピ通信部
３３０，３３０Ｂ，３３０Ｄ・・・・・・・・・・・・・・・評価部
３４０，３４０Ａ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・評価データベース
３５０，３５０Ａ，３５０Ｅ，３５０Ｆ・・・・・・・・・・レシピ選択部
３６０・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・レシピデータベース

Claims (13)

1. 複数のレシピと前記複数のレシピそれぞれに関連づけられた難易度とを表すレシピ情報を記憶しているレシピデータベースを用いて、調理者の調理スキルを評価する方法であって、
   前記複数のレシピから対象レシピが選択される選択ステップと、
   前記対象レシピに従う調理プロセスを監視する監視設備を用いて、前記調理プロセスを実行する前記調理者の調理動作に関する動作情報を収集する第１収集ステップと、
   前記調理プロセスの実行の結果得られた料理に対する主観的評価を表す料理評価情報が入力される入力ステップと、
   前記動作情報と前記料理評価情報とを用いて、前記調理スキルに対する評価を表すスキル評価情報を生成する評価ステップと、
   前記スキル評価情報を出力する出力ステップと、を備えることを特徴とする調理スキル評価方法。
2. 前記料理評価情報は、前記料理を食した試食者によって決定された評価を表す第１料理評価情報を含み、
   前記入力ステップは、前記第１料理評価情報を受け付ける段階を含み、
   前記評価ステップは、前記動作情報と前記第１料理評価情報とを用いて、前記スキル評価情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の調理スキル評価方法。
3. 前記監視設備を用いて、前記料理に関する特性情報を収集する第２収集ステップを更に備え、
   前記特性情報は、前記料理を画像として表す料理画像情報を含み、
   前記料理評価情報は、前記料理画像情報にアクセスした第１アクセス者によって決定された評価を表す第２料理評価情報を含み、
   前記入力ステップは、前記第２料理評価情報を受け付ける段階を含み、
   前記評価ステップは、前記動作情報と前記第２料理評価情報とを用いて、前記スキル評価情報を生成する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の調理スキル評価方法。
4. 前記第１収集ステップは、前記監視設備が前記調理動作を画像として表す動作画像情報を生成する段階を含み、
   前記料理評価情報は、前記動作画像情報にアクセスした第２アクセス者によって決定された評価を表す動作評価情報を含み、
   前記入力ステップは、前記動作評価情報を受け付ける段階を含み、
   前記評価ステップは、前記動作情報と前記動作評価情報とを用いて、前記スキル評価情報を生成する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の調理スキル評価方法。
5. 前記レシピ情報は、前記複数のレシピそれぞれの調理手順と、前記調理手順に関連づけられた動作見本情報と、を含み、
   前記第１収集ステップは、前記監視設備が前記調理動作を表す物性量を計測し、前記動作情報として、前記物性量を表す計測情報を生成する段階を含み、
   前記評価ステップは、前記計測情報を前記動作見本情報と比較し、前記計測情報と前記動作見本情報との間の比較結果を表す第１分析情報を生成する段階と、前記第１分析情報と前記料理評価情報とを用いて、前記スキル評価情報を生成する段階と、を含むことを特徴とする請求項１に記載の調理スキル評価方法。
6. 前記レシピ情報は、前記複数のレシピそれぞれの調理手順と、前記調理手順に関連づけられた動作見本情報と、を含み、
   前記第１収集ステップは、前記監視設備が前記調理動作を画像として表す動作画像情報を生成する段階を含み、
   前記評価ステップは、前記動作画像情報を前記動作見本情報と比較し、前記動作画像情報と前記動作見本情報との間の比較結果を表す第１分析情報を生成する段階と、前記第１分析情報と前記料理評価情報とを用いて、前記スキル評価情報を生成する段階と、を含むことを特徴とする請求項１に記載の調理スキル評価方法。
7. 前記監視設備を用いて、前記料理に関する特性情報を収集する第２収集ステップを更に備え、
   前記レシピ情報は、前記料理の評価基準として用いられる料理見本情報を含み、
   前記評価ステップは、前記特性情報を前記料理見本情報と比較し、前記特性情報と前記料理見本情報との間の比較結果を表す第２分析情報を生成する段階と、前記第１分析情報、前記第２分析情報及び前記料理評価情報とを用いて、前記スキル評価情報を生成する段階と、を含むことを特徴とする請求項５に記載の調理スキル評価方法。
8. 前記監視設備を用いて、前記料理に関する特性情報を収集する第２収集ステップを更に備え、
   前記特性情報は、前記試食者の反応を画像として表す試食者画像情報を含み、
   前記レシピ情報は、前記料理の評価基準として用いられる料理見本情報を含み、
   前記評価ステップは、前記試食者画像情報を前記料理見本情報と比較し、前記試食者画像情報と前記料理見本情報との間の比較結果を表す第２分析情報を生成する段階と、前記第１分析情報、前記第２分析情報及び前記料理評価情報とを用いて、前記スキル評価情報を生成する段階と、を含むことを特徴とする請求項６に記載の調理スキル評価方法。
9. 前記評価ステップは、前記調理者の前記調理スキルに対して順位付けを行う段階を含み、
   前記出力ステップは、前記順位付けの結果を出力する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の調理スキル評価方法。
10. 前記評価ステップは、前記スキル評価情報を評価データベースに格納する段階を含み、
    前記選択ステップは、前記評価データベースを参照し、前記スキル評価情報と前記難易度とに基づき選択された複数の候補レシピを提示する段階と、前記複数の候補レシピから前記対象レシピが選択される段階と、を含むことを特徴とする請求項１に記載の調理スキル評価方法。
11. 前記選択ステップは、前記評価データベース内に蓄積された前記評価スキル情報を用いて、前記調理スキルに対する前記評価を更新し、更新された評価を前記複数の候補レシピとともに前記調理者に提示する段階を含むことを特徴とする請求項１０に記載の調理スキル評価方法。
12. 複数のレシピと前記複数のレシピそれぞれに関連づけられた難易度とを表すレシピ情報を記憶しているレシピデータベースと、前記複数のレシピから対象レシピを抽出する抽出部と、前記対象レシピに従う調理プロセスの実行の結果得られた料理に対する主観的評価を表す料理評価情報を受け付ける通信部と、を含む評価装置と、
    前記調理プロセスを監視し、前記調理プロセスを実行する調理者の調理動作に関する動作情報を収集する監視設備と、を備え、
    前記評価装置は、前記動作情報と前記料理評価情報とを用いて、前記調理者の調理スキルに対する評価を表すスキル評価情報を生成する評価部を含み、
    前記通信部は、前記スキル評価情報を出力することを特徴とする調理スキル評価システム。
13. 請求項１２に記載の調理スキル評価システムを制御する制御プログラムであって、
    前記抽出部に前記レシピデータベースを参照させ、前記複数のレシピから前記対象レシピを選択させ、
    前記監視設備に前記動作情報を収集させ、
    前記評価部に前記スキル評価情報を生成させ、
    前記通信部に前記スキル評価情報を出力させることを特徴とする制御プログラム。