JP2019000102A - ペット用食事管理システム - Google Patents

Abstract

【課題】餌の重量の変化によってペットの個体別に食事量を記録し、前記個体に最適な食事量を算出するペット用食事管理システムを提供すること。【解決手段】ペットによって使用される食器に入っている食事の重量と、食器の動きと、を取得し、前記食器の動きのパターンに基づいて、前記食器を使用したペットの個体の特定を行い、食器内の餌の重量の変化に基づいて、前記個体判別手段によって特定された個体による食事量の記録を行う、ペット用食事管理システムを提供する。【選択図】図１

Description

本発明は、ペットの食事を記録し、管理するシステムに関する。

ペットの食事内容を把握することは、ペットの健康を考える上で重要である。これまで様々な方法で、餌の重量による動物の食事量の計測が行われてきた。

例えば、特許文献１には、重量の測定面に給餌台を載置し、ペットが給餌台に載る前における第１の重量情報と、ペットが給餌台に載っている状態における第２の重量情報と、ペットが給餌台から降りた状態における第３の重量情報と、を特定し、これらの差分をとることで、ペットの体重と食事量の両方を計測できる生体測定装置が開示されている。

また、特許文献２には、動物が給餌器に触れているか否かを秤量値の変化から判断し、食べこぼし用の受け皿を設けることで、ノイズの除去ができる実験用小動物用摂餌量測定装置が開示されている。

さらに、特許文献３には、貯蔵槽と通信モジュールを備え、自動で餌やりを行い、餌の重量を測定することで食事量を計測可能なスマート餌やり装置が開示されている。

特開２０１５−１５０００４号公報 特開２００１−１２８５８４号公報 実用新案登録第３１６０３１２号

ペットの健康管理を行う上で、食事内容は重要な指標である。簡便な食事内容の計測方法として、餌の重量による食事量の計測が挙げられる。しかし、単に重量をはかるだけでは、食事中のペットの動きによる重量の変化があった場合や、食器への衝突によって餌をこぼした場合等には食事量を正確に計測することができない、という課題があった。

例えば、特許文献１には、ペットの体重と餌の重量の両方を測定することで、ペットの健康管理を行う装置が記載されているが、ペットが餌をこぼした場合等には食事量を正確に計測することができない、という課題があった。

これに対し、特許文献２に記載の実験用小動物用摂餌量測定装置は、受け皿を設けることで食べこぼしを測定し、また秤量値の変化から動物が給餌器に触れているかどうかを判定することで、ノイズを除去することができる。しかし、この測定装置はケージの中で一個体ずつ飼育する実験用小動物を対象にしており、少なくとも室内のような広さを持つ空間で飼育されることの多い、犬や猫などのペットへの応用は難しい。

また、特許文献３に記載のスマート餌やり装置は、ペットの年齢や体重などから与える餌の量を判断し、自動で餌やりを行うことができる。しかし、複数のペットが同じ食器を使用する場合や、複数の食器を使用する場合には、個体ごとの食事量を把握することができず、また、餌やり装置への衝突によって餌をこぼした場合等にも、正確に食事量を計測することができない、という課題があった。

そこで、本発明では、ペットの個体ごとの食事量を把握することのできる、ペット用食事管理システムを提供することを課題とする。

上記課題を解決するために、本発明は、ペットの食事量を記録する、ペット用食事管理システムであって、
ペットによって使用される食器の動きを測定する動き取得手段と、
前記動き取得手段によって得られる前記動きのパターンに基づいて、前記食器を使用したペットの個体の特定を行う個体判別手段と、
前記食器内の餌の重量の変化に基づいて、前記個体判別手段によって特定された個体による食事量の記録を行う食事量記録手段と、を備えることを特徴とする。

このように、食器の動きの情報を用いて、ペットの個体ごとに食事量を記録することによって、複数のペットが同じ食器を使用する場合や、複数の食器を使用する場合にも、ペットの健康管理に役立てることができる。また、食器を使用しているペットの個体を特定することで、食事管理の対象とする個体による食事以外の要因による重量の変化を、食事量の記録から除くことができる。

本発明の好ましい形態では、前記食事量記録手段によって記録された食事量に基づいて、前記個体に最適な食事量の算出を行う最適食事量算出手段を更に備えることを特徴とする。
このように、食事量の記録をもとに、最適な食事量を算出することで、飼い主が用意するべき食事の量を把握し、残飯を減少させる効果が期待できる。また、個体ごとに最適な食事量を算出することにより、個体に応じた食事の量を飼い主が把握できるため、飼育している複数のペットに別々に食事を与える場合にも、それぞれに対して適切な量の食事を与えることができる。

本発明の好ましい形態では、ペットの飼育環境に関する情報を取得する、環境情報取得手段を更に備え、
前記最適食事量算出手段が、前記飼育環境に関する情報を前記最適な食事量の算出に用いることを特徴とする。
このように、ペットの飼育環境を取得することで、より詳細に最適食事量の算出を行うことができる。

本発明の好ましい形態では、前記食器内の餌の重量について音声による入力を受け付ける入力手段を更に備え、
前記食事量記録手段は、前記音声による入力に基づいて食事量の記録を行うことを特徴とする。
このように、音声による餌の重量の入力を受け付けることにより、ユーザは簡単に入力を行うことができる。

本発明の好ましい形態では、前記食器が、前記食器内の餌の重量を測定する重量取得手段を更に備え、
前記食事量記録手段は、前記重量取得手段によって測定された重量に基づいて、食事量の記録を行うことを特徴とする。
このように、食器が重量取得手段を備えることにより、ユーザが餌の重量を量る作業が必要なくなり、より簡単に食事量の記録を行うことができる。更に、常時食器内の餌の重量を取得することができるため、例えば短時間の間に複数回の餌の重量変化があった場合にも、その各回の餌の重量変化量を記録することができる。特に、別の個体による食事が連続して行われた場合にも、それぞれの個体の食事量を分けて記録することができる。

本発明の好ましい形態では、前記動き取得手段が、前記食器の加速度を測定する手段を有し、前記個体判別手段が、前記加速度の変化に基づいて前記個体の特定を行うことを特徴とする。
このように、食器の加速度によって動きを取得することによって、食器の動きを簡単に検知でき、これに基づいて食器を使用しているペットの個体の特定を行うことができる。

本発明の好ましい形態では、前記食事量の記録に基づいて、ペットの体調を判定し、前記ペットの体調に基づいて通知を行う、体調通知手段を更に備えることを特徴とする。
このように、ペットの体調を通知することによって、ペットの体調の変化に早く気付くことができ、ペットの健康管理に役立てることができる。

本発明の好ましい形態では、前記食事量記録手段がペットの食事の時刻を記録し、
前記食事量の記録及び前記食事の時刻に基づいて、食事を与える最適な時刻の算出を行う、最適食事時刻算出手段を更に備えることを特徴とする。
このように、食事を与える最適な時刻の算出を行うことで、ペットの空腹のタイミングを考慮して食事を与えることができるようになり、残飯の削減や食事の不足を減らすことができる。

本発明は、ペットの食事量を記録する、サーバ装置であって、
ペットによって使用される食器の動きのパターンに基づいて、前記食器を使用したペットの個体の特定を行う個体判別手段と、
前記食器内の餌の重量の変化に基づいて、前記個体判別手段によって特定された個体による食事量の記録を行う食事量記録手段と、を備えることを特徴とする。

食事量の算出からペットの食事以外の原因による重量変化を除去し、ペットのどの個体による食事かを判別し、個体ごとに食事量を記録することが可能なペット用食事管理システムを提供することができる。

本発明の実施形態１に係るペット用食事管理システムの構成図である。 本発明の実施形態１に係るペット用食事管理システムの機能ブロック図である。 本発明の実施形態１における餌の重量の記録の流れを示す図である。 本発明の実施形態１における個体別の食事量の記録の流れを示す図である。 本発明の実施形態１における体調通知の処理の流れを示す図である。 本発明の実施形態１における個体判別のための機械学習の処理の流れを示す図である。 本発明の実施形態１における最適食事量及び最適食事時刻算出の処理の流れを示す図である。 本発明の実施形態２におけるペット用食事管理システムの機能ブロック図である。 本発明の実施形態２における個体別の食事量の記録の流れを示す図である。

＜実施形態１＞
以下、本発明の一実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。図１に、本実施形態に係るペット用食事管理システムの構成を示す。本実施形態に係るペット用食事管理システムは、餌の重量と自身に生じた加速度とを取得し、サーバ装置２に送信する食器１と、受信した餌の重量と食器１の加速度や、食事を与えた時刻、食事開始時刻、食事終了時刻などの食事の時刻に関する情報などを記憶し、ペットの食事の分析を行う、サーバ装置２と、種々の入出力を行う端末装置３と、カメラ４ａや温湿度計４ｂのような環境情報取得手段４とが、ネットワークＮＷを介して通信可能に構成される。

なお、ここでは、食器１やサーバ装置２、端末装置３、環境情報取得手段４がすべてネットワークＮＷを介して接続される構成を示したが、本発明はこれに限るものではない。例えば、食器１とサーバ装置２の接続をインターネット経由で、環境情報取得手段４と食器１がＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）によってそれぞれ接続される構成など、複数のネットワークを介した接続が行われるような構成としてもよい。

図２は、本実施形態におけるペット用食事管理システムの機能ブロック図である。ここに示すように、食器１は、ネットワークＮＷを介したサーバ装置２などとの通信を行う通信手段１１と、自身に生じた加速度を取得する加速度センサ１２と、餌の重量を取得する重量センサ１３と、を備える。なお、本実施形態においては、重量取得手段として重量センサ１３を、動き取得手段として加速度センサ１２を、それぞれ用いる構成を示すが、重量取得手段及び動き取得手段の構成はこれに限るものではない。

サーバ装置２は、記憶部２１と、食事分析部２２と、を備える。記憶部２１は、食器１から送信される、餌の重量と食器１の加速度や、後述する入力手段３１によるペットフードの種類などの入力、環境情報取得手段４により得られるペットの飼育環境に関する各種情報を記憶する。

食事分析部２２は、個体判別手段２２１と、最適食事量算出手段２２２と、最適食事時刻算出手段２２３と、体調通知手段２２４と、食事量記録手段２２５と、を備える。なお、ここで「食事量」とは、食事管理の対象とする個体による食事の前後の食器１内の餌の重量の差によって求める、当該個体が食べた餌の量である。また、「最適食事量」とは、各個体の１日の食事量のデータに基づいて算出される、飼い主がペットに与えるべき食事の量である。また、「最適食事時刻」とは、飼い主がペットに食事を与えるべき時刻である。個体判別手段２２１は、食器１の加速度に基づいて、食器１を使用しているペットの個体を特定する。最適食事量算出手段２２２は、記憶部２１に格納された、過去の食事量の記録に基づいて、各個体の最適食事量を算出する。最適食事時刻算出手段２２３は、食事量の記録と、食事を与えた時刻や食事開始時刻などペットの食事の時刻に関する記録と、に基づいて、ペットに食事を与える最適な時刻を算出する。体調通知手段２２４は、食事量の変化などからペットの体調を判定して、端末装置３への通知を行う。また、食事量記録手段２２５は、加速度センサ１２や重量センサ１３から得た情報などに基づいた、ペットの食事量の記憶部２１への記録を行う。

端末装置３は、入力手段３１と、出力手段３２と、を備える。入力手段３１にはタッチパネルやキーボード等を利用することができ、ペットフードの種類、ペットフードの栄養情報、ペットの年齢、体重などの入力を受け付ける。また、出力手段３２には、一般的なディスプレイ装置やスピーカー等を利用することができ、食事量の記録や最適食事量の算出結果、ペットの健康状態、栄養バランス、摂取カロリーの過不足等を出力する。これらの入力や出力の内容は、例えば端末装置３の備えるウェブブラウザプログラムを用いたＨＴＴＰ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）通信や、あるいは、端末装置を本実施形態に係る端末装置３として動作させるための専用のプログラムを用いた、任意のプロトコルによる通信などによってサーバ装置２との間で送受信される。

食器１としては、一般的なペット用の食器と同様な餌入れ部分と、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような演算装置などを含むコンピュータ部と、ネットワークＮＷへ接続する通信手段１１、加速度センサ１２、重量センサ１３などを含むものを利用することができる。本発明ではこの他、餌入れと各種センサが分離できるように変更した構成などに変更することも可能である。例えば、餌入れの台座が、コンピュータ部と、通信手段１１と、加速度センサ１２と、重量センサ１３などを備え、一般的な、あるいは専用の餌入れを台座上に固定できるようにした構成などが考えられる。

サーバ装置２としては、ＣＰＵなどの演算装置、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの主記憶装置、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリなどの補助記憶装置、ネットワークＮＷへの接続手段を含む種々の入出力装置等を備えた、サーバ機器などの一般的なコンピュータ装置を利用することができる。より詳細には、補助記憶装置に予め、あるいは記録媒体からの複製などによって、上述したような各手段としてサーバ装置２を動作させるためのプログラムを格納しておき、それらのプログラムを主記憶装置上に展開して演算装置による演算を行い、入出力手段の制御などを行うことで、コンピュータ装置を本実施形態に係るペット用食事管理システムにおけるサーバ装置２として利用することができる。なお、本実施形態においては、単一のコンピュータ装置によってサーバ装置２を実現する構成を示したが、本発明はこれに限るものではない。例えば、サーバ装置２の記憶部２１と、食事分析部２２が備える各手段を、別個のコンピュータ装置によって実現する、といったように、複数のコンピュータ装置によってサーバ装置２を実現するような構成としてもよい。

また、端末装置３としては、演算装置、主記憶装置、補助記憶装置、ネットワークＮＷへの接続手段や、前述した入力手段３１、出力手段３２を含む種々の入出力装置等を備えた、一般的なコンピュータ装置を利用することができる。図１においてはスマートフォンを例示するが、本発明はこれに限るものではない。例えば、タブレット端末やＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などを代わりに用いる構成が可能である。

環境情報取得手段４としては、ペットの飼育環境に関する情報を取得する各種センサ等を利用することができる。図１においては、画像情報を取得するカメラ４ａ、室内の温度や湿度を取得する温湿度計４ｂを例示するが、本発明はこれに限るものではない。例えば、画像や温度、湿度といった情報に加え、またはそれに代えて、他のセンサなどを備える構成や、環境情報取得手段４を食器１が備えるなどの変更をした構成が可能である。あるいは、後述する個体判別や最適食事量及び最適食事時刻の算出、各種判定の処理などにおいて、環境情報取得手段４によって取得する情報が不要であれば、環境情報取得手段４を備えないような構成としてもよい。

なお、本実施形態においては、食器１が通信手段１１、加速度センサ１２、及び重量センサ１３を、サーバ装置２が記憶部２１及び食事分析部２２を、端末装置３が入力手段３１と出力手段３２を、それぞれ備える構成を示したが、本発明はこれに限るものではない。例えば、記憶部２１を食器１が備える構成や、複数の食器１を利用する構成、入力手段３１及び出力手段３２を別個の機器を利用して実現する構成などをとってもよい。

本実施形態においては、個体判別手段２２１による食器１を使用した個体の判別と、最適食事量算出手段２２２による最適食事量の算出と、最適食事時刻算出手段２２３による最適食事時刻の算出といった処理に、機械学習によって作成したモデルを用いる。図６は、個体の判別に用いるモデルの作成の流れを示す図である。

まず、ステップＳ４１において、ある個体の食事中の食器１の動きのパターンとして加速度の変動パターンと、当該個体の組を与える。これは例えば、飼い主が見ている状況で食器１を使用してペットに餌を与え、食事の完了後に、端末装置３を用いて、食器１を使用した個体に関する情報を入力する、といった手順によって行うことができる。

続くステップＳ４２では、ステップＳ４１で入力を受けたデータの解析を行うことで、加速度の変動パターンから個体を判別するためのモデルの作成、更新を行う。これは、例えば、加速度の変動パターンより求める特徴量を設定しておき、その特徴量と食器１を使用する個体との間の相関関係を解析する、といった方法で行うことができる。あるいは、深層学習を用いることにより、特徴量の決定についてもステップＳ４１で入力を受けたデータの解析によって行うような構成としてもよい。

ステップＳ４３においては、十分な学習が行われたか否かを判定する。例えば、新たなデータの組を複数与えて正解率を調べることで、十分な学習が行われたか否かを判定することができる。正解率が所定の値を上回った場合、学習が十分であると判定して終了し、正解率が所定の値を下回った場合には、学習が不十分であると判定してステップＳ４１に戻る。このようにして、モデルの更新を繰り返すことにより、加速度の変動パターンに基づいた個体の判別の精度を高めることができる。機械学習が終了すると、作成したモデルに基づいて、ペットの食事中の食器１の加速度の変動パターンから、食器１を使用した個体の判別を行うことができるようになる。

なお、本発明に係るペット用食事管理システムが、環境情報取得手段４としてカメラ４ａを備える構成をとる場合には、加速度情報に加えて、カメラ４ａによって得られる画像情報を用いて、食器１を使用していた個体の判別に用いるモデルの作成と更新を行う構成としてもよい。具体的には、例えば、ステップＳ４１において、ペットの個体の画像と、当該個体の組を与え、ステップＳ４２では画像から特徴量を求めて、その特徴量と食器１を使用する個体との間の相関関係を解析する、といった方法で個体判別モデルの作成と更新を行うことができる。

図３は、本実施形態における餌の重量の記録の流れを示す図である。ここに示すように、まず、ステップＳ１１において、加速度センサ１２によって食器１の動きを検知し、動きがあった場合にはステップＳ１２に進む。食器１の動きが検知されない場合には、ステップＳ１１を繰り返し、動きが検知されるまで待機する。

ステップＳ１２においては、食器１の加速度測定開始前の餌の重量を測定する。また、このときの時刻を、食事開始時刻として、餌の重量とともに記憶部２１に格納する。なお、ここでは、より正確に餌の重量を測定するために、ステップＳ１１で食器の動きを検知する直前の餌の重量を取得しておき、それをステップＳ１２で送信するような構成とすることが好ましい。

ステップＳ１３においては、加速度センサ１２によって食器１の加速度の瞬時値を任意の時間間隔で測定し、サーバ装置２に送信して、加速度情報を時系列データとして記憶部２１に格納する。次に、ステップＳ１４において、ステップＳ１３で測定された加速度情報から、ペットが食事中か否かを判定し、食事中と判定された場合は、ステップＳ１３に戻る。なお、ステップＳ１４における食事中か否かの判定は、任意の時間間隔で行うことができる。また、環境情報取得手段４としてカメラ４ａを備える構成をとる場合には、加速度情報の他、カメラ４ａによって得られる画像情報を用いて判定を行う構成としてもよい。具体的には、画像情報から食器１とペットの距離を推測し、所定の距離以内である場合に食事中と判定するなどの方法が可能である。また、ステップＳ１４における判定は、食器１が有する演算装置によって行う構成としてもよいし、食器１の加速度情報をサーバ装置２に送信して、問い合わせる構成としてもよい。

ステップＳ１４において、ペットが食事中でないと判定された場合、つまり、ペットが食事を完了したときは、ステップＳ１５において、重量センサ１３により食器１内の餌の重量を測定し、サーバ装置２に送信して、重量情報と食事終了時刻を記憶部２１に格納する。

図４は、食事量記録手段２２５による、個体別の食事量の記録の処理の流れを示す図である。ここで、図４に示す処理は、図３に示す餌の重量の記録が終了した後、つまり、ペットが食事を完了し、餌の重量情報が送信された後に、サーバ装置２上で開始する。ここに示すように、まず、ステップＳ２１において、図３のステップＳ１３で食器１から送信され、記憶部２１に記録された、食器１の加速度情報を取得する。なお、本実施形態においては、ペットの食事中に送信された加速度情報を一度記憶部２１に保存し、ペットの食事が完了した後にステップＳ２１において食事中の加速度情報をまとめて取得する構成を示すが、これに代えて、食器１から加速度情報が送信される度に取得するような構成としてもよい。

次にステップＳ２２において、図６に示した処理に従って作成した個体判別モデルを用いて、ステップＳ２１で取得した加速度情報の計測時に、食器１を使用していた個体を判別する。このとき、食事記録の対象となる個体による食事であると判定されない場合には、その際の重量の変化分を食事量の算出から除く。これにより、食器１への衝突により餌をこぼした場合や、食事管理の対象外の動物によって餌の重量が変化した場合等には、その量をペットの食事量の算出から除くことができる。なお、本発明に係るペット用食事管理システムが環境情報取得手段４としてカメラ４ａを備える構成をとる場合で、個体判別モデルの作成に、カメラ４ａによって得られる画像情報を用いる場合には、ステップＳ２１において加速度情報に加えて画像情報を取得し、ステップＳ２２において画像情報に基づいて個体判別を行ってもよい。

次に、ステップＳ２３において、図３のステップＳ１２及びステップＳ１５において記憶部２１に格納された、食器１の加速度計測前後の餌の重量情報を取得する。ステップＳ２４においては、加速度計測前後の餌の重量を比較し、減少している、または変化がない場合にはステップＳ２５に進む。

ステップＳ２５においては、重量取得手段を用いて食器１の加速度計測前後の餌の重量を取得し、その差をとることで、食事前後の餌の重量の変化から、食事量を算出する。この際、ステップＳ２２における個体判別の結果に基づいて、食事量を個体ごとに区別する。算出した個体別の食事量は、食事開始時刻及び食事終了時刻と関連付けて記憶部２１に格納し、食事量の記録を終了する。このように、個体ごとの食事量を記録する構成とすることによって、複数のペットを飼育する場合にそれぞれの個体の食事量を個別に記録することができる。また、単一の個体のために複数の食器１を用いるような場合においても、それぞれの食器１によって測定された情報を統合し、その個体による総食事量を記録することができる。

ステップＳ２４において、食器１の加速度計測前後で餌の重量が増加していた場合には、飼い主による餌の追加が行われたものと判定してステップＳ２６へ進み、食事を与えた時刻を記憶部２１に格納し、終了する。

図７は、最適食事量及び最適食事時刻の算出の流れを示す図である。本実施形態においては、本発明に係るペット用食事管理システムを使用し、食事量のデータが入力されるごとにモデルの更新を行う。最適食事量及び最適食事時刻の算出においては、ここに示すように、まず、ステップＳ５１において、記憶部２１から、最適食事量及び最適食事時刻の算出の対象とする個体の食事記録を取得する。

次に、ステップＳ５２においては、ステップＳ５１で取得したデータの解析を行うことで、最適食事量及び最適食事時刻の算出に用いる、最適食事量算出モデル及び最適食事時刻算出モデルの作成、更新を行う。なお、これらのモデルは個体ごとに作成する。最適食事量及び最適食事時刻の算出の対象とする個体が複数存在する場合は、ステップＳ５１からステップＳ５４までの各処理を、各個体について行えばよい。

最適食事量算出モデルの作成と更新においては、例えば、個体ごとに区別された、ある１日の食事量と、その翌日の食事量との間の相関関係を解析する、といった方法で、１日の食事量から翌日の食事量を予測する最適食事量算出モデルの作成と更新を行うことができる。また、最適食事時刻算出モデルの作成と更新においては、例えば、ある１日の食事を与えた時刻、食事開始時刻、食事終了時刻などのペットの食事の時刻に関するデータや、残った餌の重量などのデータと、翌日のこれらのデータとの間の相関関係を解析する、といった方法で、翌日の食事開始時刻などを予測する最適食事時刻算出モデルの作成と更新を行うことができる。このように食事開始時刻などを予測することで、例えば、ペットの空腹時に食事ができるようなタイミングで食事を与えることが可能になる効果や、長時間古い餌が放置されることを防ぐ効果が期待できる。なお、各モデルの作成と更新の際の相関関係の解析には、深層学習を用いるような構成としてもよい。

ステップＳ５３においては、例えば、記憶部２１に格納されている食事量及び食事の時刻に関するデータの一部をテスト用データとして保管し、これを用いて各モデルのテストを行う。テスト用データとしては、例えば、最適食事量算出モデルの場合、ある１日の食事量と、その翌日の食事量のデータの組を、最適食事時刻算出モデルの場合、ある１日の食事の時刻に関するデータと、その翌日の食事開始時刻のデータの組を用いることができる。テストの際には、テスト用データのある１日の食事量及び食事の時刻に関するデータを入力として与えた場合の、モデルによる翌日の最適食事量及び食事開始時刻の予測と、テスト用データにおける翌日の食事量及び食事開始時刻のデータとの差によって、学習が十分であるか否かを判定することができる。モデルにより算出した予測量と、実際の食事量や食事開始時刻との差が所定の値より小さい場合、学習が十分であると判定して、ステップＳ５４において、作成したモデルを用いて最適食事量及び最適食事時刻の算出を行う。

ステップＳ５４においては、最適食事量算出モデルによって、１日の食事量を用いて翌日の食事量の予測を行い、これを最適食事量として出力する。また、最適食事時刻算出モデルによって、１日の食事開始時刻などのデータを用いて翌日の食事開始時刻などの予測を行い、これに基づいて最適食事時刻を算出して終了する。

ステップＳ５３において、予測量と実際のデータの差が所定の値より大きい場合には、学習が不十分であると判定して最適食事量及び最適食事時刻の算出を行わずに終了する。

なお、入力手段３１や環境情報取得手段４によってペットの体重やペットフードの栄養情報などを取得する場合、最適食事量の算出においては、これらの情報を考慮して上記の予測量を最適化したものを、最適食事量として出力するように変更した構成も可能である。また、この他、後述する体調通知手段２２４による体調通知の処理において体調の異常があると判定された場合、その異常を改善する方向に上記の最適食事量を修正するように変更した構成が考えられる。具体的には、例えば、体重の増加がある場合には、最適食事量を減らすように修正するなどの処理や、ペットフードの栄養情報から、栄養バランスや摂取カロリーを計算し、これらの過不足を改善する方向に最適食事量を修正するなどの処理によって最適食事量の算出を行う構成が可能である。このような構成とすることにより、ペットの健康状態を考慮して、これを改善するような食事管理を行うことが可能になる。

なお、本実施形態においては、最適食事量と最適食事時刻について、それぞれ異なるモデルによって別々に算出する構成を示したが、これらを一つのモデルによってまとめて算出するように変更した構成としてもよい。このような構成とすることにより、食事量と食事を与える時刻との相互の関係を考慮して、最適食事量及び最適食事時刻の算出を行うことが可能になる。

また、本実施形態においては、１日の食事量、及び食事を与えた時刻や食事開始時刻などの食事の時刻に関するデータを学習して、翌日の最適食事量及び最適食事時刻を算出する構成を示したが、本発明はこれに限るものではない。以上に示した構成の他、例えば、食事の日時を用いて、曜日ごとに食事量の変化パターンを学習し、曜日別に最適食事量や最適食事時刻を算出する構成や、複数日の食事記録、たとえば３日前から前日までのデータを用いて最適食事量や最適食事時刻を算出する構成などとすることが可能である。

図５は、本実施形態における体調通知手段２２４による体調通知の処理の流れを示す図である。なお、ここでは１日に１回程度、体調通知を行うことを想定する。ここに示すように、まず、ステップＳ３１において、記憶部２１から任意の期間、例えば一週間程度のペットの食事量の記録を取得する。

次に、ステップＳ３２において、前日の食事量をそれ以前の食事量と比較し、食事量の変化から異常の有無を判定し、異常があった場合には、ステップＳ３３において出力手段３２を用いてペットの体調の通知を行う。例えば、前日の食事量がそれ以前の一週間の食事量に比べて、所定の割合を超えて減少している場合等は異常であると判定して通知を行う。この際、異常の有無の判定には、食事量の記録の他に、入力手段３１によって得られる、ペットフードの種類やペットの体重などの情報を用いることができる。具体的には、食事量の大きな変化が見られる日にペットフードの種類を変更したか否かを考慮して通知を行う構成、あるいは所定期間内に体重が所定の割合以上増加している場合等に通知を行う構成などが可能である。このとき、食事量や体重の変化の判定基準とする値は、ユーザによる設定が可能な構成としてもよいし、システム上で設定されたデフォルトの値を用いるような構成としてもよい。また、環境情報取得手段４を備える場合には、それらから得られる画像や温度、湿度などの飼育環境に関する情報も用いることができる。

なお、本実施形態においては、ステップＳ３２における異常の有無の判断は、ユーザによる設定やデフォルトとして設定された値など、あらかじめ設定された判定基準を用いて行う構成を示したが、この他、深層学習を用いて、ペットの体重、ペットの食事量、食事の時刻に関する情報などから特徴量を決定するなどの変更をした構成としてもよい。この場合、その特徴量とペットの体調の異常との間の相関関係を解析することにより体調異常の予測モデルの作成と更新を行い、異常が予測される値が入力された際に警告を発する、という方法で通知を行うことができる。なお、ここでの予測とは、必ずしも未来の異常の可能性のみを示すものではなく、現在異常が発生していると考えられる場合をも含むものである。

以上のように、本実施形態に係るペット用食事管理システムによれば、食器１の動きによって食事をした個体を判別することで、複数のペットを飼育している場合にも、ペットの個体ごとの食事量を記録して分析することができる。また、食器１の加速度情報をサーバ装置２に送信して食事量を算出することで、食器１を複数設置する場合でも、同様に個体ごとの食事量を記録して分析することができる。

＜実施形態２＞
以下、図面を用いて本発明の別の実施形態に係るペット用食事管理システムについて説明する。なお、実施形態１と同様の構成については、同様の符号を付してその説明を省略する。

本実施形態では、食器１が重量取得手段を備えず、端末装置３を介して音声による食器１の重量の入力を受け付ける場合のペット用食事管理システムについて説明する。また、食器１の重量に加えてペットフードの種類、ペットの年齢、体重などの音声による入力を、受け付けてもよい。

図８は、本実施形態におけるペット用食事管理システムの機能ブロック図である。本実施形態においては、食器１及び環境情報取得手段４はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の近距離無線通信規格によって端末装置３と通信可能であり、端末装置３はネットワークＮＷを介してサーバ装置２と通信可能に構成される。なお、この他に、食器１や環境情報取得手段４と端末装置３とが、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）や無線または有線ＬＡＮを介して接続される構成としてもよい。

本実施形態においては、食器１は通信手段１１及び加速度センサ１２を備える。なお、これに加えて、入力手段や出力手段を備える構成としてもよい。加速度センサ１２は食器１に生じた加速度を計測し、計測された時刻と共に、通信手段１１を介して任意のタイミングで端末装置３に加速度情報を送信する。

加速度情報の送信については、予め設定された所定の時間内に計測された加速度の時系列データを、所定の間隔で自動的に端末装置３に送信してもよいし、端末装置３が所定の操作を受け付けて、食器１に加速度情報の送信を要求する構成としてもよい。この他には、加速度センサ１２によって食器の動きが検知された際にその都度加速度情報を送信してもよい。送信された加速度情報に基づいて、食事開始時刻や食事終了時刻等を記録する。具体的には、例えば、連続して加速度が検出され始めた時刻を食事開始時刻として、食事開始時刻より後に加速度が検出されなくなった時刻を食事終了時刻として記録することができる。また、加速度が検出されなかった時間については、加速度情報の送信を省略する構成としてもよい。

また、本実施形態において、端末装置３は、入力装置としてマイク等を備え、音声情報をサーバ装置２に送信することができる。送信された音声情報はサーバ装置２が備える音声入力手段２３によって解析され、食器１の重量情報等を作成する。具体的には、例えば、サーバ装置２の外部又は内部のデータベースにアクセスして、辞書データや言語モデルを利用し、音声を認識する。そして、認識された内容から重量に関する言葉等を抽出して、これに基づいて重量情報等を作成すればよい。

なお、この他、食器１がマイク等の入力装置を備え、音声による入力を受け付ける構成としてもよい。また、音声入力手段２３を端末装置３や食器１が備え、音声による入力を解析して、その結果に従って食器１の重量情報等をサーバ装置２に送信する構成としてもよい。この際、音声入力手段２３を備える端末装置３や食器１の外部のデータベースを利用する場合には、ネットワークＮＷを介して問い合わせた結果に基づいて音声による入力の解析を行ってもよい。

図９は、本実施形態における食事量の記録の流れを示すフローチャートである。まず、ステップＳ６１において重量の入力を受け付ける。ここで、食事量は重量の差分によって算出されるため、入力される重量は食器１及び餌の重量を合わせた総重量でもよいし、総重量から食器１の重量を引いた餌の重量であってもよい。ただし、入力される重量は総重量か餌の重量かをユーザが予め決めておき、統一する必要がある。

ステップＳ６１において、本実施形態では、音声による入力を受け付ける。即ち、入力手段３１を介して取得した音声情報の解析結果に基づいて、重量情報を取得する。具体的には、端末装置３が備えるマイク等を用いて音声情報を取得し、サーバ装置２に送信して、解析を行うことで入力内容を決定する。

例えば、「１月１日９時、１００グラム」と話した音声を録音し、端末装置３を介してサーバ装置２に送信すると、音声入力手段２３が音声情報を解析して、重量の計測日時（１月１日９時）と重量（１００グラム）の情報を作成し、記憶部２１に記録する。

なお、音声入力手段２３を端末装置３が備える場合には、辞書データや言語モデル等を有するデータベースにアクセスして、認識された音声に従って入力内容を決定し、重量情報等をサーバ装置２に送信してもよい。また、音声情報を解析してテキスト化した情報をサーバ装置２に送信し、サーバ装置２がテキストデータから重量等に関する内容を抽出して重量情報を作成する構成としてもよい。

ここで、音声情報から重量の計測日時の情報が得られなかった場合には、入力された時刻を計測日時として記録してもよいし、端末装置３や食器１を介してユーザに再度の入力を促してもよい。

重量の入力の受け付けが完了すると、ステップＳ６２において、餌の重量の変化を判定する。具体的には、ステップＳ６１において入力された計測日時に基づいて、前回の計測時及び今回の計測時における重量の差を算出し、前回の計測時よりも重量が増加しているか否かを判定する。重量が増加している場合はステップＳ６７に進み、食事を与えた時刻として計測日時を記録して処理を終了する。重量が増加していない場合には、ステップＳ６３に進み、個体判別手段２２１が前回の重量計測から今回の重量計測までの時系列の加速度情報を記憶部２１から取得する。

ステップＳ６４においては、ステップＳ６３で取得した加速度情報に基づいて個体判別手段２２１が、食事をした個体を特定する。なお、個体の判別は個体判別モデルによって行われる。個体判別モデルの作成は、実施形態１と同様の手順で行われる。

個体の特定が完了すると、ステップＳ６５において、前回の重量の計測値と今回の重量の計測値との差を、特定された個体の食事量として記録する。また、本実施形態においては、ステップＳ６５において食事量に加えて加速度情報に基づいて食事の時刻に関する情報を記録する。

ここで、本実施形態においては、ユーザが任意のタイミングで重量の計測と入力を行うため、前回の重量計測から今回の重量計測までの間に、複数回の食事が行われる場合がある。このような場合にも、食事の時刻を加速度情報から推測し、各回の食事がどの個体によるものかを特定して食事量を記録する。

なお、本実施形態においては、食器１が重量取得手段を備えず、毎回の食事の前後にその都度重量を計測することができないため、前回の重量計測から今回の重量計測までの間に複数回の食事が行われた場合には、その各回の食事量を特定することができない。したがって、複数回の食事が行われた場合には、前回の計測時から今回の計測時までの重量の差分を、食事の回数で等分する等の方法で、各回の食事量を推測すればよい。また、時系列の加速度情報に基づいて、食事にかかった時間から各回の食事量を推測したり、環境情報取得手段４から得られる情報に基づいて各回の食事量を推測したりしてもよい。また、個体判別手段２２１が、ペットによる食事以外の要因で餌の重量が減少したと判定した場合には、その際に生じた加速度の大きさ等に基づいて、その際に減少した餌の重量を推測してもよい。

また、最適食事量や最適食事時刻の算出に加えて、入力手段３１を介して入力されたペットフードの栄養情報等と、個体別の食事量と、に基づいて、各個体の栄養バランスや摂取カロリー、その過不足等を算出し、出力手段３２を介して出力する手段を更に備えていてもよい。

以上のように、本実施形態に係るペット用食事管理システムによれば、音声によって簡単に食器１の重量を入力し、これに基づいて個体ごとの食事量を記録することができる。なお、実施形態１及び実施形態２において個体の判別に用いられるモデルや、最適食事量及び最適食事時刻の算出等に用いられるモデルとしては、ニューラルネットワークモデル等の任意のモデルを用いてよい。

１ 食器
１１ 通信手段
１２ 加速度センサ
１３ 重量センサ
２ サーバ装置
２１ 記憶部
２２ 食事分析部
２２１ 個体判別手段
２２２ 最適食事量算出手段
２２３ 最適食事時刻算出手段
２２４ 体調通知手段
２２５ 食事量記録手段
２３ 音声入力手段
３ 端末装置
３１ 入力手段
３２ 出力手段
４ 環境情報取得手段

Claims (9)

1. ペットの食事量を記録する、ペット用食事管理システムであって、
   ペットによって使用される食器の動きを測定する動き取得手段と、
   前記動き取得手段によって得られる前記動きのパターンに基づいて、前記食器を使用したペットの個体の特定を行う個体判別手段と、
   前記食器内の餌の重量の変化に基づいて、前記個体判別手段によって特定された個体による食事量の記録を行う食事量記録手段と、を備えることを特徴とする、ペット用食事管理システム。
2. 前記食事量記録手段によって記録された食事量に基づいて、前記個体に最適な食事量の算出を行う最適食事量算出手段を更に備えることを特徴とする、請求項１に記載のペット用食事管理システム。
3. ペットの飼育環境に関する情報を取得する、環境情報取得手段を更に備え、
   前記最適食事量算出手段が、前記飼育環境に関する情報を前記最適な食事量の算出に用いることを特徴とする、請求項２に記載のペット用食事管理システム。
4. 前記食器内の餌の重量について音声による入力を受け付ける入力手段を更に備え、
   前記食事量記録手段は、前記音声による入力に基づいて食事量の記録を行うことを特徴とする、請求項１から３のいずれかに記載のペット用食事管理システム。
5. 前記食器が、前記食器内の餌の重量を測定する重量取得手段を更に備え、
   前記食事量記録手段は、前記重量取得手段によって測定された重量に基づいて、食事量の記録を行うことを特徴とする、請求項１から４のいずれかに記載のペット用食事管理システム。
6. 前記動き取得手段が、前記食器の加速度を測定する手段を有し、前記個体判別手段が、前記加速度の変化に基づいて前記個体の特定を行うことを特徴とする、請求項１から５のいずれかに記載のペット用食事管理システム。
7. 前記食事量の記録に基づいて、ペットの体調を判定し、前記ペットの体調に基づいて通知を行う、体調通知手段を更に備えることを特徴とする、請求項１から６のいずれかに記載のペット用食事管理システム。
8. 前記食事量記録手段がペットの食事の時刻を記録し、
   前記食事量の記録及び前記食事の時刻に基づいて、食事を与える最適な時刻の算出を行う、最適食事時刻算出手段を更に備えることを特徴とする、請求項１から７のいずれかに記載のペット用食事管理システム。
9. ペットの食事量を記録する、サーバ装置であって、
   ペットによって使用される食器の動きのパターンに基づいて、前記食器を使用したペットの個体の特定を行う個体判別手段と、
   前記食器内の餌の重量の変化に基づいて、前記個体判別手段によって特定された個体による食事量の記録を行う食事量記録手段と、を備えることを特徴とする、サーバ装置。