JP2020162997A - 加熱調理機、サーバー及び加熱調理システム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザーの好む飯の食感に適合するように米を炊くことができる加熱調理機提供をする。【解決手段】加熱調理機１００は、収容部１２０と、加熱部１３０と、第１決定部１５１と、加熱制御部１５２とを備える。収容部１２０は、米を収容する。加熱部１３０は、収容部１２０を加熱する。第１決定部１５１は、炊飯情報に基づいて、収容部１２０を加熱する加熱条件を決定する。加熱制御部１５２は、加熱条件に基づいて、加熱部１３０を制御する。炊飯情報は、米を炊いた飯に対するユーザーの好む食感を示す食感情報と、第１米の特性に関する特性情報とを含む。食感情報は、ユーザーの主食の種類を示す主食情報に対応付けられる。【選択図】図２

Description

本発明は、加熱調理機、サーバー及び加熱調理システムに関する。

特許文献１に記載の炊飯器は、鍋と、鍋加熱手段と、読み取り手段と、制御手段とを備える。鍋は、被加熱物を入れる。鍋加熱手段は、鍋を加熱する。読み取り手段は、ＩＣタグから米の精米日時又は収穫日時を読み取る。制御手段は、読み取り手段の情報に応じて鍋加熱手段を制御する。特許文献１の炊飯器は、読み取り手段の情報に応じて、米を炊飯できる。

特開２００６−１５１２３号公報

ユーザーの米の好みは様々である。例えば、弾力がなく、硬い食感の米を好むユーザーがいる。一方で、弾力があり、柔らかい食感の米を好むユーザーもいる。したがって、特許文献１に記載の炊飯器では、米の精米日時又は収穫日時に基づいて米を炊飯してもユーザーの好む飯の食感に適合するように米を炊くことが困難であった。

本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、ユーザーの好む飯の食感に適合するように米を炊くことができる加熱調理機、及び加熱調理システムを提供することを目的とする。

本発明の第１の観点によれば、加熱調理機は、収容部と、加熱部と、第１決定部と、加熱制御部とを備える。前記収容部は、米を収容する。前記加熱部は、前記収容部を加熱する。前記第１決定部は、炊飯情報に基づいて、前記収容部を加熱する加熱条件を決定する。前記加熱制御部は、前記加熱条件に基づいて、前記加熱部を制御する。前記炊飯情報は、米を炊いた飯に対するユーザーの好む食感を示す食感情報と、第１米の特性に関する特性情報とを含む。前記食感情報は、ユーザーの主食の種類を示す主食情報に対応付けられる。

本発明の第２の観点によれば、サーバーは、米を収容する収容部を加熱する加熱調理機と通信する。サーバーは、通信部と、第１決定部と、学習部とを備える。前記通信部は、加熱調理機と通信して炊飯情報を取得する。前記第１決定部は、前記通信部が取得した第１炊飯情報に基づいて、前記収容部を加熱する加熱条件を決定する。前記学習部は、前記通信部が取得した第２炊飯情報と前記加熱条件とを学習して、米を炊いた飯に対するユーザーの好む食感を推測する。前記第１炊飯情報は、ユーザーの主食の種類を示す主食情報と、米の特性に関する特性情報とを含む。前記第２炊飯情報は、前記特性情報と、前記加熱条件と、加熱条件の評価に関する評価情報とを含む。

本発明の第３の観点によれば、加熱調理システムは、加熱調理機と、前記加熱調理機と通信するサーバーとを含む。前記加熱調理機は、収容部と、加熱部と、加熱制御部と、第１通信部とを備える。前記収容部は、米を収容する。前記加熱部は、前記収容部を加熱する。前記加熱制御部は、加熱条件に基づいて、前記加熱部を制御する。前記第１通信部は、炊飯情報をサーバーに送信する。前記サーバーは、通信部と、第１決定部とを備える。前記通信部は、前記第１炊飯情報を受信する。前記第１決定部は、前記第１炊飯情報に基づいて、前記収容部を加熱する加熱条件を決定する。前記通信部は、第１決定部が決定した前記加熱条件を前記加熱調理機に送信する。前記加熱制御部は、前記通信部から受信した前記加熱条件に基づいて、前記加熱部を制御する。

本発明によれば、ユーザーの好む米の食感に適合するように米を炊くことができる。

（ａ）は、本発明の実施形態１に係る炊飯器の模式的な斜視図である。（ｂ）は、本実施形態１に係る炊飯器の模式的な斜視図である。（ｃ）は、本実施形態１の炊飯器の模式的な上面図である。 本実施形態１の制御部の構成を示す図である。 本実施形態１における主食選択画面を表示した操作表示部を示す図である。 本実施形態１の加熱条件の表を示す図である。 本実施形態１の第１食感情報と第１飯の特性とを表した表を示す。 本実施形態１の第１食感情報と第１飯の特性とを表した表を示す。 本実施形態１の制御部が実行する処理を示すフローチャートである。 本実施形態１の制御部が実行する第１決定処理のフローチャートである。 本発明の実施形態２の制御部の構成を示す図である。 本実施形態２の第１食感情報と第２米を炊いた第２飯の特性を表した表である。 本実施形態２の第１食感情報と第２米を炊いた第２飯の特性を表した別の表４を示す。 本実施形態２の第１食感情報と第２飯の特性と閾値を表した表５である。 本実施形態２の第１食感情報と第２飯の特性と第３飯の特性とを表した表である。 本実施形態２の制御部が実行する処理を示すフローチャートである。 本実施形態２の制御部が実行する第２決定処理を示すフローチャートである。 本実施形態２の制御部が実行する判定処理のフローチャートである。 本発明の実施形態３の制御部の構成を示す図である。 本実施形態３の料理選択画面を表示した操作表示部のタッチパネルである。 本実施形態３の第２食感情報と第１飯の特性とを表した表である。 本実施形態３の第３食感情報と第１飯の特性とを表した表である。 本実施形態３の制御部が実行する処理を示すフローチャートである。 本実施形態３の制御部が実行する第３決定処理のフローチャートを示す図である。 本発明の実施形態４に係る炊飯器とサーバーとの各々の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態５に係る炊飯器とサーバーと端末装置との各々の構成を示すブロック図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、図中、同一又は相当部分については同一の参照符号を付して説明を繰り返さない。

［実施形態１］
まず、図１を参照して、本発明に係る炊飯器１００の実施形態を説明する。図１（ａ）及び図１（ｂ）は、本実施形態の炊飯器１００の模式的な斜視図であり、図１（ｃ）は、本実施形態の炊飯器１００の模式的な上面図である。図１（ａ）は、炊飯器１００において本体部１１２に対して蓋１１４が閉じた状態の模式図であり、図１（ｂ）は、炊飯器１００において本体部１１２に対して蓋１１４が開いた状態の模式図である。

図１（ａ）及び図１（ｂ）に示すように、炊飯器１００は、本体部１１２と、蓋１１４と、釜１２０と、加熱部１３０と、給水部１４０と、制御部１５０とを備える。本体部１１２は、上部の開放した形状を有しており、本体部１１２の中央には、穴が設けられている。釜１２０は、本体部１１２の穴に載置される。蓋１１４は、本体部１１２の一端に取り付けられる。蓋１１４は、本体部１１２に対して開閉自在に設けられる。

釜１２０は、本体部１１２の内部に載置され、本体部１１２に装着される。なお、釜１２０は、本体部１１２から脱着可能である。釜１２０は、「収容部」の一例に相当する。

釜１２０には米及び水が入れられる。釜１２０の米は水を用いて炊かれる。なお、本明細書において、米は生米を示す。また、飯は、炊飯された後の米を示す。

釜１２０が本体部１１２に装着される場合、蓋１１４が本体部１１２に対して閉じることにより、釜１２０は本体部１１２及び蓋１１４に覆われる。蓋１１４が本体部１１２に対して開くことにより、釜１２０が露出される。

加熱部１３０は、本体部１１２に配置される。加熱部１３０は、本体部１１２に載置された釜１２０を加熱する。加熱部１３０は、電磁方式によって熱を発生させてもよい。加熱部１３０は、コイルを含んでもよい。

重量測定部Ｓ１は、釜１２０の重量を測定する。重量測定部Ｓ１は、本体部１１２に設置される。

重量測定部Ｓ１は、釜１２０自体の重量とともに釜１２０に入った内容物の重量を合わせて測定する。制御部１５０のメモリーは釜１２０自体の重量を記憶しているため、制御部１５０は、釜１２０に入った内容物の重量を取得できる。例えば、釜１２０に米及び水が入っている場合、制御部１５０は、米及び水の重量を取得できる。

温度検知部Ｓ２は、釜１２０の温度を測定する。制御部１５０は、温度検知部Ｓ２の測定結果に基づいて、加熱部１３０を制御してもよい。

給水部１４０は、釜１２０に水を供給する。給水部１４０は、本体部１１２及び蓋１１４に配置される。給水部１４０は、加熱部１３０が釜１２０を加熱した後に、釜１２０に水を供給する。なお、給水部１４０は、加熱部１３０が釜１２０を加熱する前に、釜１２０に水を供給してもよい。

制御部１５０は、加熱部１３０及び給水部１４０を制御する。制御部１５０は、蓋１１４に配置される。

蓋１１４には内蓋１１４ａが設けられる。内蓋１１４ａは、釜１２０の上部に嵌るように設けられる。蓋１１４が本体部１１２に対して閉じる場合、内蓋１１４ａは、釜１２０の上部に嵌められる。

また、蓋１１４にはカバー１１４ｂが設けられる。カバー１１４ｂは内蓋１１４ａに取り付けられる。カバー１１４ｂには、カバー１１４ｂの厚さを貫通する貫通孔１１４ｃが設けられることが好ましい。

検知部Ｓ３は、米の硬さを検知する。検知部Ｓ３は、蓋１１４に位置する。検知部Ｓ３は、例えば、近赤外線センサーである。近赤外線センサーは、発光部と受光部とを有する。発光部は、内蓋１１ａの貫通孔１１４ｃから発行した光を射出する。射出された光は、米に反射される。受光部は、反射された光を受光する。

図１（ｃ）に示すように、炊飯器１００は、操作表示部１６０を更に備える。操作表示部１６０は、蓋１１４に設けられる。制御部１５０は、操作表示部１６０を制御する。操作表示部１６０は、表示部１７０ａと操作部１７０ｂとを更に備える。

表示部１７０ａは、数字及び画像を表示する。表示部１７０ａは、ディスプレーを有する。例えば、ディスプレーは液晶ディスプレーを含む。

操作部１７０ｂは、ユーザーの操作を受け付ける。例えば、操作部１７０ｂは、ユーザーの操作を受け付けるための操作スイッチとタッチパネルを含む。操作部１７０ｂは、炊く米の量及び／又は炊飯完了時刻を変更して入力できることが好ましい。また、操作部１７０ｂは、米の特性情報が入力できる。米の特性情報は、米の銘柄や米の硬さを示す。例えば、ユーザーは、操作部１７０ｂを操作して米の銘柄を入力する。

操作スイッチは、物理的な押下を受け付けるスイッチであってもよいし、静電容量式タッチキーであってもよい。操作スイッチが静電容量式タッチキーである場合には、インジケータに替えてタッチキーのバックライトが用いられてもよい。

タッチパネルは、表示部１７０ａに重ねて配置される。タッチパネルは、例えば、ユーザーの操作位置を検知する。タッチパネルが検出した操作位置は、制御部１５０に送信される。そして、制御部１５０は、表示部１７０ａが表示した画像の位置とタッチパネルが検出した操作位置とに基づいて、操作された画像を特定する。

次に図１と図２とを参照して、炊飯器１００の制御部１５０について詳しく説明する。図２は、実施形態１の制御部１５０の構成を示す図である。

炊飯器１００は、記憶部１８０を更に備える。記憶部１８０は、記憶装置を備える。記憶装置は、半導体メモリーのようなメモリーを備え、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）を備えてもよい。記憶装置は、制御プログラムを記憶している。記憶部１８０は、米の特性情報、米の銘柄、米の特性情報に対応する飯の特性、主食情報、加熱条件、食感情報ＵＴが記憶されている。

制御部１５０は、プロセッサー及びメモリーを含む。プロセッサーは、中央処理演算素子（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）又は特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）等によって構成されるハードウェア回路である。プロセッサーは、メモリーに記憶された制御プログラムを読み出して実行することによって、炊飯器１００の各部の動作を制御する。例えば、加熱部１３０が米及び水の入った釜１２０を加熱することにより、米を炊くことができる。一例では、釜１２０の温度の時間変化を含む加熱プロファイルにしたがって、加熱部１３０が釜１２０を加熱するように制御される。典型的には、加熱プロファイルは、米の量に応じて設定されている。

制御部１５０は、第１決定部１５１と、加熱制御部１５２と、第１変更部１５３と、学習部１５４とを備える。制御部１５０は、制御プログラムを実行することで、第１決定部１５１、加熱制御部１５２、第１変更部１５３及び学習部１５４として機能する。

第１決定部１５１は、釜１２０を加熱する加熱条件を決定する。加熱条件は、釜１２０に収容される水の量、米に水を給水させる給水期間、釜１２０の温度を上昇させる立上り温度、釜１２０の水を沸騰させる期間、及び追い炊きの要否を含む。加熱条件によって、米を炊いた飯の食感を変更できる。加熱条件によって、飯の硬さの程度、飯の弾力の程度、飯の粘りの程度、飯の付着の程度、飯の粒感の程度、飯のつやの程度、飯の香りの程度、飯の甘みの程度、及び飯の焦げの程度を変更できる。第１決定部１５１が決定した加熱条件は、記憶部１８０に記憶される。

加熱制御部１５２は、加熱条件に基づいて、加熱部１３０を制御する。

学習部１５４は、制御部１５０が取得する情報を学習して、米を炊いた飯に対するユーザーの好む食感を推測する。ユーザーの好む飯の食感は、食感情報ＵＴである。

第１変更部１５３は、学習部１５４が推測した推測結果に基づいて、加熱条件を変更する。第１変更部１５３が変更した加熱条件は、記憶部１８０に記憶される。

また、本実施形態の第１決定部１５１が加熱条件を決定する場合、第１決定部１５１は炊飯情報を取得する。そして、第１決定部１５１は、炊飯情報に基づいて、釜１２０を加熱する加熱条件を決定する。

炊飯情報は、第１食感情報ＵＴ１と、特性情報とを含む。第１食感情報ＵＴ１は、ユーザーの好む飯の食感を示す。また、第１食感情報ＵＴ１は、ユーザーの主食の種類を示す主食情報に対応付けられる。特性情報は、例えば、米の硬さを示す情報を含む。特性情報は、例えば、米の銘柄を示す情報を含む。第１決定部１５１は、特性情報に基づいて、記憶部１８０から米を炊いた飯の特性を取得する。飯の特性は、飯の食感を示す情報を含む。したがって、主食情報からユーザーが好む飯の食感を示す食感情報ＵＴを推定できる。そして、米の特性情報から米の硬さを取得できる。この結果、第１決定部１５１は、ユーザーが好む飯の食感となる加熱条件を決定できる。

更に、加熱制御部１５２は、第１決定部１５１が決定した加熱条件に基づいて、加熱部１３０を制御する。この結果、ユーザーの好む飯の食感に適合する米を炊くことができる。

米の種類、米の生育環境、精米時期、収穫時期、及び保管状況等で、米の特性は変化する。したがって、米の特性情報にあわせて加熱する必要がある。更に、好む飯の食感もユーザーごとに様々である。例えば、弾力がなく、硬い食感の飯を好むユーザーがいる。一方で、弾力があり、柔らかい食感の飯を好むユーザーもいる。好む飯の食感は、ユーザーの主食の好みにも反映される。したがって、ユーザーの主食の好みからユーザーの好む飯の食感を推定できる。よって、食感情報ＵＴと特性情報とによって、ユーザーが好む飯の食感となる米の加熱条件を決定できる。

次に、図２と図３とに基づいて、ユーザーの主食からユーザーの好む食感の飯を決定する処理を説明する。図３は、主食選択画面１６１を表示した操作表示部１６０を示す図である。主食選択画面１６１を操作表示部１６０に表示する場合、制御部１５０は操作表示部１６０が主食選択画面１６１を表示するように、操作表示部１６０を制御する。

主食選択画面１６１は、複数の主食画像１６２を含む。主食画像１６２は、ユーザーの主食の種類を示す主食情報を取得するための画像である。主食画像１６２は、１種類の主食を示す。主食画像１６２は、操作部１７０ｂから選択が可能である。

図３に示す複数の主食画像１６２のうちの１つは、第１主食画像１６２Ａである。第１主食画像１６２Ａは、「ご飯」を示す画像である。複数の主食画像１６２のうちの１つは、第２主食画像１６２Ｂである。第２主食画像１６２Ｂは、「うどん」を示す画像である。複数の主食画像１６２のうちの１つは、第３主食画像１６２Ｃである。第３主食画像１６２Ｃは、「パスタ」を示す画像である。複数の主食画像１６２のうちの１つは、第４主食画像１６２Ｄである。第４主食画像１６２Ｄは、「パン」を示す画像である。

また、制御部１５０は、ユーザーの選択した主食画像１６２に基づいて、主食情報に対応付けられた第１食感情報ＵＴ１を取得する。第１食感情報ＵＴ１は、記憶部１８０に記憶される。

例えば、第１主食画像１６２Ａが選択された場合、制御部１５０は、第１主食画像１６２Ａを示す主食情報に対応付けられた第１食感情報ＵＴ１を取得する。第１主食画像１６２Ａに対応付けられた第１食感情報ＵＴ１は、「柔らかく、弾力がある飯」を示す。つまり、ユーザーは、「柔らかく、弾力がある食感の飯」を好む。

例えば、第２主食画像１６２Ｂが選択された場合、制御部１５０は、第２主食画像１６２Ｂを示す主食情報に対応付けられた第１食感情報ＵＴ１を取得する。第２主食画像１６２Ｂに対応付けられた第１食感情報ＵＴ１は、「硬く、弾力がある飯」を示す。つまり、ユーザーは、「硬く、弾力がある食感の飯」を好む。

例えば、第３主食画像１６２Ｃが選択された場合、制御部１５０は第３主食画像１６２Ｃを示す主食情報に対応付けられた第１食感情報ＵＴ１を取得する。第３主食画像１６２Ｃに対応付けられた第１食感情報ＵＴ１は、「硬く、弾力がない飯」を示す。つまり、ユーザーは、「硬く、弾力がない食感の飯」を好む。

例えば、第４主食画像１６２Ｄが選択された場合、制御部１５０は第４主食画像１６２Ｄを示す主食情報に対応付けられた第１食感情報ＵＴ１を取得する。第４主食画像１６２Ｄに対応付けられた第１食感情報ＵＴ１は、「柔らかく、弾力がない飯」を示す。つまり、ユーザーは、「柔らかく、弾力がない食感の飯」を好む。

次に、図２〜図４に基づいて、第１決定部１５１が加熱条件を決定する処理について説明する。図４は、加熱条件ＨＣの表を示す図である。図４に示す加熱条件ＨＣの表は、複数の加熱条件と複数の加熱項目とを含む。

加熱条件ＨＣの表は、第１加熱条件ＨＣ１と、第２加熱条件ＨＣ２、第３加熱条件ＨＣ３とを含む。第１加熱条件ＨＣ１は、基準の加熱条件を示す。基準の加熱条件は、例えば、第１主食画像１６２Ａ〜第４主食画像１６２Ｄのいずれも選択されなかった場合に、第１決定部１５１が決定する加熱条件を示す。第２加熱条件ＨＣ２は、例えば、図３に示す第１主食画像１６２Ａが選択された場合に、炊飯情報に基づいて第１決定部１５１が決定する加熱条件を示す。第３加熱条件ＨＣ３は、例えば、図３に示す第３主食画像１６２Ｃが選択された場合に、炊飯情報に基づいて第１決定部１５１が決定する加熱条件を示す。

複数の加熱項目は、第１加熱項目ｈｃｅ１と、第２加熱項目ｈｃｅ２と、第３加熱項目ｈｃｅ３と、第４加熱項目ｈｃｅ４と、第５加熱項目ｈｃｅ５とを含む。第１加熱項目ｈｃｅ１は、釜１２０に収容される水の量を示す。第２加熱項目ｈｃｅ２は、米に水を給水させる給水期間を示す。第３加熱項目ｈｃｅ３は、釜１２０の温度を上昇させる立上期間を示す。第４加熱項目ｈｃｅ４は、釜１２０の水を沸騰させる期間を示す。第５加熱項目ｈｃｅ５は、追い炊きの有無を示す。

例えば、主食情報と米の特性情報とに基づいて、決定した加熱条件が第１加熱条件ＨＣ１である場合、第１決定部１５１は、第１加熱項目ｈｃｅ１を基準量とすることを決定する。そして、第１決定部１５１は、第２加熱項目ｈｃｅ２を基準期間とすることを決定する。そして、第１決定部１５１は、第３加熱項目ｈｃｅ３を基準期間とすることを決定する。そして、第１決定部１５１は、第４加熱項目ｈｃｅ４を基準期間とすることを決定する。そして、第１決定部１５１は、第５加熱項目ｈｃｅ５を実行しないことを決定する。

例えば、主食情報と米の特性情報とに基づいて、決定した加熱条件が第２加熱条件ＨＣ２である場合、第１決定部１５１は、第１加熱項目ｈｃｅ１を基準量より多くすることを決定する。そして、第１決定部１５１は、第２加熱項目ｈｃｅ２を基準期間より長くすることを決定する。そして、第１決定部１５１は、第３加熱項目ｈｃｅ３を基準期間にすることを決定する。そして、第１決定部１５１は、第４加熱項目ｈｃｅ４を基準期間より長くすることを決定する。そして、第１決定部１５１は、第５加熱項目ｈｃｅ５を実行することを決定する。

例えば、主食情報と米の特性情報とに基づいて、決定した加熱条件が第３加熱条件ＨＣ３である場合、第１決定部１５１は、第１加熱項目ｈｃｅ１を基準量より少なくすることを決定する。そして、第１決定部１５１は、第２加熱項目ｈｃｅ２を基準期間より短くすることを決定する。そして、第１決定部１５１は、第３加熱項目ｈｃｅ３を基準期間にすることを決定する。そして、第１決定部１５１は、第４加熱項目ｈｃｅ４を基準期間より長くすることを決定する。そして、第１決定部１５１は、第５加熱項目ｈｃｅ５を実行することを決定する。

次に、図２〜図６を参照して、第１決定部１５１が決定した加熱条件で第１米を炊いた第１飯ＲＣ１の特性について説明する。図５は、第１食感情報ＵＴ１と第１飯ＲＣ１の特性とを表した表Ｇ１を示す。図５に示す表Ｇ１は、マッピング領域２００を有する。マッピング領域２００は、Ｘ軸とＹ軸とを有する。Ｘ軸とＹ軸とは、互いに交差する。Ｘ軸とＹ軸とが互いに交差することで、マッピング領域２００は第１象限２０１〜第４象限２０４に分割される。

図５に示すＸ軸は、飯の柔らかさを示す。Ｘ軸とＹ軸との交点からＸ軸の正方向側に向かうほど、飯の柔らかさを示す値が大きい。つまり、値が大きいほど、飯は柔らかいことを示す。Ｘ軸の正方向は、第２象限２０２から第１象限２０１に向かう方向を示す。Ｘ軸とＹ軸との交点からＸ軸の負方向側に向かうほど、飯の柔らかさを示す値が小さい。つまり値が小さいほど、飯は柔らかくないことを示す。Ｘ軸の負方向は、第１象限２０１から第２象限２０２に向かう方向を示す。

図５に示すＹ軸は、弾力を示す。Ｙ軸とＸ軸との交点からＹ軸の正方向側に向かうほど、飯の弾力を示す値が大きい。つまり、値が大きいほど、飯に弾力があることを示す。Ｙ軸の正方向は、第３象限２０３から第２象限２０２に向かう方向を示す。Ｙ軸とＸ軸との交点からＹ軸の負方向側に向かうほど、飯の弾力を示す値が小さい。つまり、値が小さいほど、飯に弾力がないことを示す。Ｙ軸の負方向は、第２象限２０２から第３象限２０３に向かう方向を示す。

また、マッピング領域２００の第１象限２０１には、第１食感情報ＵＴ１が表される。図５に示す第１食感情報ＵＴ１は、主食情報に対応付けられたユーザーの好む飯の食感を示す。図５に示す第１食感情報ＵＴ１は、飯が柔らかいことを示す。また、第１食感情報ＵＴ１は、飯に弾力があることを示す。第１食感情報ＵＴ１は、飯の柔らかさを示す値と飯の弾力を示す値とに基づいて、マッピングされる。

また、マッピング領域２００の第２象限２０２には、第１飯ＲＣ１の特性が表される。飯の特性は、飯の食感を示す。第１飯ＲＣ１は、第１米を炊いた飯である。第１飯ＲＣ１の特性は、第１米の特性情報に基づいて、制御部１５０が記憶部１８０から取得する。第１飯ＲＣ１の特性は、第１飯ＲＣ１の柔らかさを示す値と第１飯ＲＣ１の弾力を示す値とに基づいて、第２象限２０２にマッピングされる。図５に示す第１飯ＲＣ１の特性は、基準の加熱条件に基づいて第１米を炊いたときの第１飯ＲＣ１の特性を示す。例えば、基準の加熱条件は、図４に示す第１加熱条件ＨＣ１である。

また、表Ｇ１の第２象限２０２には、変更範囲ＲＣＬ１が表される。変更範囲ＲＣＬ１は、加熱条件を変更することで第１飯ＲＣ１の特性を変更できる範囲を示す。

図６は、第１食感情報ＵＴ１と第１飯ＲＣ１の特性とを表した表Ｇ２を示す。図６に示す表Ｇ２は、マッピング領域２００を有する。マッピング領域２００は、Ｘ軸とＹ軸とを有する。マッピング領域２００は第１象限２０１〜第４象限２０４に分割される。Ｘ軸は、飯の柔らかさを示す。Ｙ軸は、飯の弾力を示す。第１象限２０１には、第１食感情報ＵＴ１が表される。第２象限２０２には、第１飯ＲＣ１の特性が表される。

図６に示す第１飯ＲＣ１の特性は、図４に示す第２加熱条件ＨＣ２に基づいて第１米を炊いたときの第１飯ＲＣ１の特性を示す。図６に示す第１飯ＲＣ１の特性は、図５に示す第１飯ＲＣ１の特性と比較して、第１象限２０１側に位置する。具体的には、図５に示す第１飯ＲＣ１の特性と比較して、図６に示す第１飯ＲＣ１の特性はＸ軸の正方向側に位置する。更に、図５に示す第１飯ＲＣ１の特性と比較して、図６に示す第１飯ＲＣ１の特性はＹ軸の正方向側に位置する。つまり、図６に示す第１飯ＲＣ１の特性は、図５に示す第１飯ＲＣ１の特性と比較して、柔らかいことを示す。また、図６に示す第１飯ＲＣ１の特性は、図５に示す第１飯ＲＣ１の特性と比較して、弾力があることを示す。したがって、図６に示す第１飯ＲＣ１は、図５に示す第１飯ＲＣ１と比較して、ユーザーの所望する飯の食感により近い。つまり、炊飯情報に基づいて第１決定部１５１が決定した加熱条件で米を炊くことで、第１飯ＲＣ１の食感をユーザーの所望する食感に近づけることができる。この結果、第１飯ＲＣ１の食感を、ユーザーの好む飯の食感に適合させることができる。

また、本実施形態の検知部Ｓ３は、釜１２０に収容された米の硬さを検知する。この結果、釜１２０に収容された米から米の特性情報を取得できる。例えば、操作表示部１６０に米の特性情報が入力されない場合、検知部Ｓ３は釜１２０に収容された米の硬さを検知してもよい。したがって、米の特性情報が操作表示部１６０に入力されていない場合であっても、釜１２０に収容された米から米の特性情報を取得できる。検知部Ｓ３の検知結果は、制御部１５０に送信される。検知部Ｓ３の検知結果は、記憶部１８０に記憶されてもよい。

また、記憶部１８０には、複数の米の特性情報と複数の米ごとに対応する飯の特性とが記憶される。したがって、制御部１５０は、取得した特性情報に基づいて、記憶部１８０から釜１２０に収容された米を炊いた飯の特性を取得できる。

また、実施形態１の制御部１５０は、加熱条件の評価に関する評価情報を取得する。評価情報は、炊飯情報に含まれる。評価情報は、例えば、アンケートである。アンケートは、操作表示部１６０に表示される。そして、ユーザーは、操作表示部１６０を操作してアンケートに回答する。

また、実施形態１の学習部１５４は、炊飯情報と加熱条件とを学習して、米を炊いた飯に対するユーザーの好む食感を推測する。この結果、炊飯情報と加熱条件とに基づいて、ユーザーの好む飯の食感を容易に調整できる。

学習部１５４が推測したユーザーの好む飯の食感は、第２食感情報ＵＴ２である。学習は、機械学習を含む。機械学習は、例えば教師あり学習、教師なし学習、及び強化学習を含む。機械学習は、例えば、ニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）又はサポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）によって構成される。ニューラルネットワークは、入力層、隠れ層（中間層）、及び出力層を有する。ニューラルネットワークは、誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）により、出力層での出力値と最適解との誤差を少なくする。

また、機械学習は、深層学習（ディープラーニング）であってもよい。深層学習は、入力層、２層以上の隠れ層、及び出力層を有するニューラルネットワークによって構成される。具体的には、深層学習は、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、再帰型ニューラルネットワーク（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ボルツマンマシン（Ｂｏｌｔｚｍａｎ ｍａｃｈｉｎｅ）によって構成される。

また本実施形態１の第１変更部１５３は、学習部１５４の学習結果に基づいて、加熱条件を変更する。具体的には、第１変更部１５３は、学習部１５４が推測した第２食感情報ＵＴ２に基づいて、加熱条件を変更する。この結果、次回の加熱条件をよりユーザーの好む飯の食感に適合した加熱条件に変更できる。

例えば、第１変更部１５３は、ユーザーの好む飯の食感を示す第２食感情報ＵＴ２に基づいて、図４に示す第１加熱項目ｈｃｅ１〜第５加熱項目ｈｃｅ５のいずれかの項目又はすべての項目を変更する。したがって、第１変更部１５３が変更した加熱条件で第１米を炊くことで、第１飯ＲＣ１の特性は図６に示す第１食感情報ＵＴ１により近くなる。この結果、第１飯ＲＣ１の食感をよりユーザーの好む飯の食感に適合させることができる。

次に、図７を参照して、制御部１５０が実行する処理を説明する。図７は、制御部１５０が実行する処理を示すフローチャートである。制御部１５０が実行する処理は、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０６を含む。図７に示す制御部１５０が実行する処理は、学習部１５４が予め学習を行っていない場合に実行される。例えば、炊飯器１００が初めて米を炊く場合に、特に有効である。

ステップＳ１０１において、制御部１５０は、第１決定処理を実行する。第１決定処理は、図８を参照して後述する。処理は、ステップＳ１０２に進む。

ステップＳ１０２において、加熱制御部１５２は、第１決定処理で決定した加熱条件に基づいて、釜１２０を加熱する。処理は、ステップＳ１０３に進む。

ステップＳ１０３において、制御部１５０は、評価情報を取得する。処理はステップＳ１０４に進む。

ステップＳ１０４において、学習部１５４は、炊飯情報と加熱条件とを学習する。処理は、ステップＳ１０５に進む。

ステップＳ１０５において、学習部１５４は、米を炊いた飯に対するユーザーの好む食感を推測する。処理は、ステップＳ１０６に進む。

ステップＳ１０６において、第１変更部１５３は、学習部１５４が推測したユーザーの好む飯の食感に基づいて、加熱条件を変更する。処理は終了する。

次に、図７と図８とを参照して、制御部１５０が実行する第１決定処理を詳しく説明する。図８は、制御部１５０が実行する第１決定処理のフローチャートを示す。制御部１５０が実行する第１決定処理は、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０５を含む。

ステップＳ２０１において、制御部１５０は、操作表示部１６０が主食選択画面１６１を表示するように、操作表示部１６０を制御する。処理はステップＳ２０２に進む。

ステップＳ２０２において、制御部１５０は、操作表示部１６０からユーザーが選択した主食画像１６２を示す主食情報を取得する。処理は、ステップＳ２０３に進む。

ステップＳ２０３において、制御部１５０は、主食情報に対応付けられた第１食感情報ＵＴ１を取得する。処理はステップＳ２０４に進む。

ステップＳ２０４において、制御部１５０は、記憶部１８０から米の特性情報を取得する。処理はステップＳ２０５に進む。

ステップＳ２０５において、第１決定部１５１は、炊飯情報に基づいて加熱条件を決定する。処理は戻る。

［実施形態２］
次に図１と図９とを参照して、本発明の実施形態２を説明する。実施形態２の炊飯器１００は、第２決定部１５５と、第１判定部１５６とを有する点で実施形態１と異なる。また、実施形態２の炊飯器１００の学習部１５４は、既に炊飯情報と加熱条件とを学習して、ユーザーの好む飯の食感を推測している。

図９は、実施形態２の制御部１５０の構成を示す図である。図９に示す制御部１５０は、加熱制御部１５２と、第１変更部１５３と、学習部１５４と、第２決定部１５５と、第１判定部１５６とを備える。制御部１５０は、制御プログラムを実行することで、加熱制御部１５２、第１変更部１５３、学習部１５４、第２決定部１５５、及び第１判定部１５６として機能する。加熱制御部１５２、第１変更部１５３、及び学習部１５４については、実施形態１と同様なので、説明を省略する。

第２決定部１５５は、加熱条件を決定する。具体的には、特性情報が第１米と異なる第２米の特性情報の場合、炊飯情報に基づいて、第２決定部１５５は加熱条件を決定する。更に具体的には、特性情報が第１米と異なる第２米の特性情報の場合、第２米の特性情報と、第１食感情報ＵＴ１とに基づいて、第２決定部１５５は加熱条件を決定する。したがって、米を変更しても、米の特性情報と第１食感情報ＵＴ１とに基づいて、加熱条件を決定できる。この結果、米を変更してもユーザーの好む飯の食感となるように米を炊くことができる。

次に、図４と図１０と図１１とを参照して、第２米の加熱条件を決定する処理を説明する。図１０は、第１食感情報ＵＴ１と第２米を炊いた第２飯ＲＣ２の特性を表した表Ｇ３である。図１０に示す表Ｇ３は、マッピング領域２００を有する。マッピング領域２００は第１象限２０１〜第４象限２０４に分割される。

第１象限２０１には、第１食感情報ＵＴ１が表される。図１０に示す第１食感情報ＵＴ１は、ユーザーの主食の種類を示す主食情報に対応付けられた食感情報ＵＴである。

第２象限２０２には、第１飯ＲＣ１の特性が表される。

第３象限２０３には、第２飯ＲＣ２の特性が表される。第２飯ＲＣ２の特性は、第２飯ＲＣ２の柔らかさを示す値と第２飯ＲＣ２の弾力を示す値とに基づいて、第３象限２０３にマッピングされる。また、第３象限２０３には、第２飯ＲＣ２の変更範囲ＲＣＬ２が表される。第２飯ＲＣ２の特性は、第１飯ＲＣ１の特性と異なる。第２飯ＲＣ２の特性は、第１飯ＲＣ１の特性を取得した時よりも後に取得した特性情報である。第２飯ＲＣ２は、第２米を炊いた飯の一例である。

図１１は、第１食感情報ＵＴ１と第２米を炊いた第２飯ＲＣ２の特性を表した別の表４を示す。図１１に示す表Ｇ４は、マッピング領域２００を有する。マッピング領域２００は第１象限２０１〜第４象限２０４に分割される。

第１象限２０１には、第１食感情報ＵＴ１が表される。第２象限２０２には、第１飯ＲＣ１の特性が表される。第３象限２０３には、第２飯ＲＣ２の特性が表される。

図１１に示す第２飯ＲＣ２の特性は、図４に示す第３加熱条件ＨＣ３に基づいて第２米を炊いたときの第２飯ＲＣ２の特性を示す。図１１に示す第２飯ＲＣ２の特性は、図１０に示す第２飯ＲＣ２の特性と比較して、第１象限２０１側に位置する。具体的には、図１０に示す第２飯ＲＣ２の特性と比較して、図１１に示す第２飯ＲＣ２の特性はＸ軸の正方向側に位置する。更に、図１０に示す第２飯ＲＣ２の特性と比較して、図１１に示す第２飯ＲＣ２の特性はＹ軸の正方向側に位置する。つまり、図１１に示す第２飯ＲＣ２の特性は、図１０に示す第２飯ＲＣ２の特性と比較して、柔らかいことを示す。また、図１１に示す第２飯ＲＣ２の特性は、図１０に示す第２飯ＲＣ２の特性と比較して、弾力があることを示す。したがって、図１１に示す第２飯ＲＣ２は、図１０に示す第２飯ＲＣ２と比較して、ユーザーの所望する飯の食感により近い。つまり、炊飯情報に基づいて第２決定部１５５が決定した加熱条件で米を炊くことで、第２飯ＲＣ２の食感をユーザーの所望する食感に近づけることができる。この結果、第２飯ＲＣ２の食感を、ユーザーの好む飯の食感に適合させることができる。

引き続き、図９を参照して、制御部１５０の構成について詳しく説明する。実施形態２に示す制御部１５０は、第１判定部１５６を更に備える。制御部１５０は、制御プログラムを実行することで、第１判定部１５６として機能する。

第１判定部１５６は、制御部１５０が取得した第２米の特性情報が第１米の特性情報と一致するか否かを判定する。そして、第２米の特性情報が第１米の特性情報と一致しない場合、第１判定部１５６は、第２米を炊いた飯の特性が閾値以上か否かを判定する。この結果、閾値を用いて、ユーザーの好みに適合するか否かを判定できる。

例えば、第１判定部１５６は、第２飯ＲＣ２の特性のうちの飯の硬さが閾値以上か否かを判定する。例えば、第１判定部１５６は、第２飯ＲＣ２の特性のうちの飯の弾力が閾値以上か否かを判定する。なお、飯の硬さ、飯の弾力、飯の粘り、飯の付着、飯の粒感、飯のつや、飯の香り、飯の甘み、及び飯の焦げのうちの、いずれか又はすべてが閾値以上か否かを第１判定部１５６が判定してもよい。

また、実施形態２の制御部１５０は、操作表示部１６０が第２米を変更するようにうながす旨の画像を表示するように、操作表示部１６０を制御する。具体的には、第２米を炊いた第２飯ＲＣ２の特性が閾値以上であると第１判定部１５６が判定する場合、操作表示部１６０が第２米を変更するようにうながす旨の画像を表示するように、制御部１５０が操作表示部１６０を制御する。操作表示部１６０は、「報知部」の一例に相当する。したがって、第２米とは異なる米に変更することをユーザーに通知できる。この結果、ユーザーは、第２米と異なる米を購入することができる。

次に、図９〜図１３を参照して、第１判定部１５６が実行する処理の一例を示す。図１２は、第１食感情報ＵＴ１と第２飯ＲＣ２の特性と閾値を表した表５である。図１２に示す表Ｇ５は、マッピング領域２００を有する。マッピング領域２００は第１象限２０１〜第４象限２０４に分割される。第１象限２０１には、第１食感情報ＵＴ１が表される。また、第１象限２０１には、第３飯ＲＣ３の特性が表される。第３飯ＲＣ３の特性は、第３飯ＲＣ３の柔らかさを示す値と第３飯ＲＣ３の弾力を示す値とに基づいて、第１象限２０１にマッピングされる。第３象限２０３には、第２飯ＲＣ２の特性が表される。また、第３象限２０３には、第２飯ＲＣ２の変更範囲ＲＣＬ２が表される。

また、マッピング領域２００には、５つの座標が表される。５つの座標のうちの１つは、第１座標（Ｘ，Ｙ＝５，５）である。第１座標は、第１食感情報ＵＴ１の位置を示す。５つの座標のうちの１つは、第２座標（Ｘ，Ｙ＝２．５，２．５）である。５つの座標のうちの１つは、第３座標（Ｘ，Ｙ＝０，０）である。５つの座標のうちの１つは、第４座標（Ｘ，Ｙ＝−２．５，−２．５）である。５つの座標のうちの１つは、第５座標（Ｘ，Ｙ＝−５，−５）である。

例えば、第１判定部１５６は、第１食感情報ＵＴ１のＸ軸の位置を示す値と第３座標のＸ軸の位置を示す値と差の絶対値を閾値とする。そして、第１食感情報ＵＴ１のＸ軸の位置と第２飯ＲＣ２のＸ軸の位置との差の絶対値を算出する。そして、第１判定部１５６は、取得した第２米を炊いた第２飯ＲＣ２の特性が閾値以上か否かを判定する。したがって、第１判定部１５６は、第２飯ＲＣ２の特性が閾値以上であると判定する。そして、制御部１５０は米の種類を変更することを示す画像を操作表示部１６０が表示するように、操作表示部１６０を制御する。なお、第１判定部１５６は、第１食感情報ＵＴ１のＹ軸の位置を示す値と第３座標のＹ軸の位置を示す値と差の絶対値を閾値としてもよい。

また、実施形態２の制御部１５０は、操作表示部１６０が第２米と異なる第３米に変更するようにうながす旨を報知してもよい。具体的には、第２米を炊いた第２飯ＲＣ２の特性が閾値以上の場合、制御部１５０は操作表示部１６０が第２米と異なる第３米を示す画像を表示するように、操作表示部１６０を制御する。操作表示部１６０に米の種類を変更することを示す画像とユーザーの好みの食感の飯となる米を示す画像とを表示できる。したがって、ユーザーが所望する食感の飯となる米をユーザーに通知できる。この結果、米を選ぶ際のユーザーの利便性が向上する。

次に図１３を参照して、第３米を抽出する処理を説明する。図１３は、第１食感情報ＵＴ１と第２飯ＲＣ２と第３飯ＲＣ３の特性とを表した表Ｇ６を示す図である。図１３に示すに表Ｇ６は、マッピング領域２００を有する。マッピング領域２００は第１象限２０１〜第４象限２０４に分割される。第１象限２０１には、第１食感情報ＵＴ１が表される。また、第１象限２０１には、第３飯ＲＣ３の特性が表される。第３象限２０３には、第２飯ＲＣ２の特性が表される。また、第３象限２０３には、第２飯ＲＣ２の変更範囲ＲＣＬ２が表される。

マッピング領域２００は、直線ＳＴ１と、直線ＳＴ２と、抽出領域ＣＡとを含む。直線ＳＴ１は、一方の端部と他方の端部とを有する。直線ＳＴ１の一方の端部は、変更範囲ＲＣＬ２の外縁と接する。直線ＳＴ１の他方の端部は、第１食感情報ＵＴ１の外縁と接する。直線ＳＴ２は、直線ＳＴ１と対向する。直線ＳＴ２は、一方の端部と他方の端部とを有する。直線ＳＴ２の一方の端部は、直線ＳＴ１が接する位置と異なる位置の変更範囲ＲＣＬ２の外縁に接する。直線ＳＴ２の他方の端部は、直線ＳＴ１が接する位置と異なる位置の第１食感情報ＵＴ１の外縁に接する。抽出領域ＣＡは、直線ＳＴ１と直線ＳＴ２との間に形成される領域を示す。抽出領域ＣＡには、第３飯ＲＣ３の特性が表される。

例えば、第２米を炊いた第２飯ＲＣ２の特性が閾値以上であると第１判定部１５６が判定する場合、制御部１５０は第１食感情報ＵＴ１と第２飯ＲＣ２の特性との間に位置する第３飯ＲＣ３を抽出する。具体的には、制御部１５０は、第１食感情報ＵＴ１と変更範囲ＲＣＬ２との間に位置する第３飯ＲＣ３を抽出する。更に具体的には、制御部１５０は、第１食感情報ＵＴ１と変更範囲ＲＣＬ３との間であって、直線ＳＴ１と直線ＳＴ２との間の抽出領域ＣＳに位置する第３飯ＲＣ３を抽出する。更に制御部１５０は、操作表示部１６０が第３飯ＲＣ３に対応する米を表示するように、操作表示部１６０を制御する。したがって、ユーザーが好む飯の食感に近い米をユーザーに通知できる。この結果、米を選ぶ際のユーザーの利便性が向上する。

また、抽出領域ＣＳに飯の特性が複数ある場合、制御部１５０は、食感情報ＵＴにもっとも近い飯の特性を抽出してもよい。

また、実施形態２の制御部１５０は、加熱条件の評価に関する評価情報を取得する。評価情報は、第１評価又は第２評価のいずれか一方を含む。第１評価は、加熱条件が良いことを示す。第２評価は、加熱条件が悪いことを示す。

また、実施形態２の制御部１５０は、評価情報が第１評価を含むか否かを判定する。そして、評価情報が第１評価を含まない場合、制御部１５０は、第２評価が連続するか否かを判定する。更に、第２評価が連続する場合、制御部１５０は、操作表示部１６０が米の変更を報知するように、操作表示部１６０を制御する。したがって、通知に基づいて米を購入することで、評価の悪い米を購入することを抑制できる。また、第２評価が連続する場合、制御部１５０は、ユーザーが好む食感の飯となる米を操作表示部１６０が報知するように、操作表示部１６０を制御してもよい。この結果、通知に基づいて米を購入することで、米の購入時に手間を省くことができ、ユーザーの利便性が向上する。

また、実施形態２の学習部１５４は、炊飯情報と第２決定部１５５が決定した加熱条件とを学習し、米を炊いた飯に対するユーザーの好む食感を推測する。この結果、炊飯情報と第２決定部１５５が決定した加熱条件とに基づいて、ユーザーの好む飯の食感を容易に調整できる。学習部１５４が推測したユーザーの好む飯の食感は、第２食感情報ＵＴ２として、記憶部１８０に記憶される。

次に、図１４を参照して、実施形態２の制御部１５０が実行する処理を説明する。図１４は、実施形態２の制御部１５０が実行する処理を示すフローチャートである。実施形態２の制御部１５０が実行する処理のフローチャートは、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０７を含む。図１４に示すステップＳ３０３、ステップＳ３０５〜ステップＳ３０７は、図７に示すステップＳ１０２〜ステップＳ１０７に対応しており、同様の処理を実行するため、説明を省略する。したがって、ステップＳ３０１とステップＳ３０２とステップＳ３０４とを説明する。

ステップＳ３０１において、制御部１５０は、第２決定処理を実行する。第２決定処理は、図１５を参照して後述する。処理は、ステップＳ３０２に進む。

ステップＳ３０２において、加熱制御部１５２は、第２決定処理で取得した加熱条件に基づいて、釜１２０を加熱する。ステップＳ３０２の加熱条件は、第１変更部１５３が変更した加熱条件又は第２決定部１５５が決定した加熱条件のいずれかである。処理は、ステップＳ３０３に進む。

ステップＳ３０３の後に、ステップＳ３０４において、制御部１５０は、判定処理を実行する。判定処理については、図１６を参照して後述する。処理は、ステップＳ３０５に進む。

次に、図１５を参照して、実施形態２の制御部１５０が実行する第２決定処理を説明する。図１５は、実施形態２の制御部１５０が実行する第２決定処理を示すフローチャートである。第２決定処理は、ステップＳ４０１〜ステップＳ４０８を含む。図１５に示す情報取得処理は、図１４に示すステップＳ３０１に対応する。

ステップＳ４０１において、制御部１５０は、米の特性情報を取得する。処理はステップＳ４０２に進む。

ステップＳ４０２において、制御部１５０は、第２米の特性情報が第１米の特性情報と一致するか否かを判定する。第２米の特性情報が第１米の特性情報と一致する場合（ステップＳ４０２において、Ｙｅｓ）、処理はステップＳ４０８に進む。第２米の特性情報が第１米の特性情報と一致しない場合（ステップＳ４０２において、Ｎｏ）、処理はステップＳ４０３に進む。

ステップＳ４０２でＮｏの場合、ステップＳ４０３において、第１判定部１５６は、第２米を炊いた飯の特性が閾値以上か否かを判定する。第２米を炊いた飯の特性が閾値以上でない場合（ステップＳ４０３において、Ｎｏ）、処理は、ステップＳ４０６に進む。第２米を炊いた飯の特性が閾値以上の場合（ステップＳ４０３において、Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ４０４に進む。

ステップＳ４０３でＹｅｓの場合、ステップＳ４０４において、制御部１５０は、操作表示部１６０が米の変更を報知するように、操作表示部１６０を制御する。処理は、ステップＳ４０５に進む。

ステップＳ４０５において、制御部１５０は、ユーザーが好む食感の飯となる米を操作表示部１６０が報知するように、操作表示部１６０を制御する。処理は、ステップＳ４０６に進む。

ステップＳ４０３でＮｏの場合、及びステップＳ４０５の後に、ステップＳ４０６において、制御部１５０は、主食情報に対応する第１食感情報ＵＴ１を取得する。処理は、ステップＳ４０７に進む。

ステップＳ４０７において、第２決定部１５５は、第２米の特性情報と第１食感情報ＵＴ１とに基づいて、加熱条件を決定する。処理は、図１４に示すステップＳ３０２に戻る。

ステップＳ４０２でＹｅｓの場合、ステップＳ４０８において、制御部１５０は、加熱条件を第１変更部１５３が変更した加熱条件に決定する。処理は、図１５に示すステップＳ３０２に戻る。

次に、図１６を参照して、実施形態２の制御部１５０が実行する判定処理を説明する。図１６は、実施形態２の制御部１５０が実行する判定処理のフローチャートを示す図である。図１６に示す判定処理は、ステップＳ５０１〜ステップＳ５０４を含む。図１６に示す判定処理は、評価情報に関する処理である。

ステップＳ５０１において、制御部１５０は、評価情報が第１評価を含むか否かを判定する。評価情報が第１評価を含む場合（ステップＳ５０１において、Ｙｅｓ）、処理は図１５に示すステップＳ３０６に戻る。評価情報が第１評価を含まない場合（ステップＳ５０１において、Ｎｏ）、処理はステップＳ５０２に進む。

ステップＳ５０２において、制御部１５０は、第２評価が連続するか否かを判定する。第２評価が連続しない場合（ステップＳ５０２において、Ｎｏ）処理は図１５に示すステップＳ３０６に戻る。第２評価が連続する場合（ステップＳ５０２において、Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ５０３に進む。

ステップＳ５０２でＹｅｓの場合、ステップＳ５０３において、制御部１５０は、操作表示部１６０が米の変更を報知するように、操作表示部１６０を制御する。処理は、ステップＳ５０３に進む。

ステップＳ５０４において、制御部１５０は、ユーザーが好む食感の飯となる米を操作表示部１６０が報知するように、操作表示部１６０を制御する。処理は、図１５に示すステップＳ３０６に戻る。

図１４〜図１６を参照して説明した制御部１５０が実行する処理は、実施形態１の制御部１５０が図７と図８とに示す処理の後に実行されてもよい。

［実施形態３］
次に図１７を参照して本実施形態３を説明する。実施形態３は、料理情報を取得する点で実施形態１と実施形態２とも異なる。また、実施形態３の炊飯器１００の学習部１５４は、既に炊飯情報と加熱条件と評価情報とを学習して、ユーザーの好む飯の食感を推測している。なお、実施形態３で実行する制御部１５０の処理は、実施形態１及び実施形態２で実行する制御部１５０の処理の後に実行されてもよい。

図１７は、実施形態３の制御部１５０の構成を示す図である。図１７に示す制御部１５０は、加熱制御部１５２と、第１変更部１５３と、学習部１５４と、第２決定部１５５と、第１判定部１５６と、第２変更部１５７と、第３決定部１５８とを備える。制御部１５０は、制御プログラムを実行することで、加熱制御部１５２、第１変更部１５３、学習部１５４、第２決定部１５５、第１判定部１５６、第２変更部１５７、及び第３決定部１５８として機能する。加熱制御部１５２、第１変更部１５３、学習部１５４、第２決定部１５５、及び第１判定部１５６については、実施形態２と同様なので、説明を省略する。

図１７に示す実施形態３の制御部１５０は、料理情報を取得する。制御部１５０は、例えば、操作表示部１６０から入力された料理情報を取得する。料理情報は、炊飯情報に含まれる。

第２変更部１５７は、学習部１５４が推定した第２食感情報ＵＴ２と料理情報とに基づいて、第２食感情報ＵＴ２を第３食感情報ＵＴ３に変更する。この結果、料理にあったユーザーの好む飯の食感に食感情報ＵＴを変更できる。

第３決定部１５８は、炊飯情報と食感情報ＵＴとに基づいて加熱条件を決定する。炊飯情報には、料理情報が含まれる。したがって、食感情報ＵＴと料理情報と米の特性情報とに基づいて、加熱条件を決定できる。この結果、飯の食感を料理情報に合わせて変更しつつ、ユーザーの好む飯の食感に適合させることができる。

また、第３決定部１５８は、第２変更部１５７が変更した第３食感情報ＵＴ３と特性情報とに基づいて、加熱条件を決定する。特性情報は、第１米又は第２米のいずれかを示す。したがって、第２食感情報ＵＴ２と米の特性情報とに基づいて、加熱条件を決定できる。この結果、飯の食感を料理情報に合わせて変更しつつ、ユーザーの好む飯の食感に適合させることができる。

次に、図１８を参照して、料理情報を取得する処理の一例を説明する。図１８は、料理選択画面２６１を表示した操作表示部１６０のタッチパネルを示す図である。

料理選択画面２６１を操作表示部１６０に表示する場合、制御部１５０は、操作表示部１６０が料理選択画面２６１を表示するように、操作表示部１６０を操作する。料理選択画面２６１は、複数の料理画像２６２を含む。料理画像２６２は、１種類の料理を示す。

複数の料理画像２６２のうちの１つは、第１料理画像２６２Ａである。図１８に示す第１料理画像２６２Ａは、「白ご飯」を示す画像である。複数の料理画像２６２のうちの１つは、第２料理画像２６２Ｂである。図１８に示す第２料理画像２６２Ｂは、「うどん」を示す画像である。複数の料理画像２６２のうちの１つは、第３料理画像２６２Ｃである。図１８に示す第３料理画像２６２Ｃは、「丼もの」を示す画像である。複数の料理画像２６２のうちの１つは、第４料理画像２６２Ｄである。図１８に示す第４料理画像２６２Ｄは、「カレー」を示す画像である。

料理画像２６２は、タッチパネル又は操作部１７０ｂから選択できる。ユーザーは、料理画像２６２を選択する。例えば、ユーザーは、タッチパネルに表示された第３料理画像２６２Ｃに対してタッチ操作を行う。タッチパネルは、第３料理画像２６２Ｃに対応する料理情報を制御部１５０に送信する。料理情報は、料理の種類を示す。

次に、図１８と図１９とを参照して、第２変更部１５７が食感情報ＵＴを変更する処理を説明する。図１９は、第２食感情報ＵＴ２と第１飯ＲＣ１の特性とを表した表Ｇ７を示す。図１９に示す表Ｇ７は、マッピング領域２００を有する。マッピング領域２００は第１象限２０１〜第４象限２０４に分割される。第１象限２０１には、第２食感情報ＵＴ２が表される。第２食感情報ＵＴ２は、学習部１５４が推定したユーザーの好む飯の食感を示す。第２食感情報ＵＴ２は、破線で表される。第２象限２０２には、第１飯ＲＣ１の特性が表される。また、第２象限２０２には、第１飯ＲＣ１の変更範囲ＲＣＬ１が表される。第３象限２０３には、第３食感情報ＵＴ３が表される。

例えば、図１８で示す料理選択画面２６１で第３料理画像２６２ｃが選択された場合、第２変更部１５７は第３料理画像２６２ｃが選択されたことを示す料理情報と、第２食感情報ＵＴ２とに基づいて、第２食感情報ＵＴ２を第３食感情報ＵＴ３に変更する。図１８に示す第３料理画像２６２ｃは、例えば、丼ものである。一般的に丼ものに使用される飯は硬く弾力がない。よって第３決定部１５８は、第２食感情報ＵＴ２と丼ものに使用される飯の特性とに基づいて、第２食感情報ＵＴ２を第３食感情報ＵＴ３に変更する。第３食感情報ＵＴ３は、例えば図１９に示す第３象限２０３に示される。

次に、図４と、図１８〜図２０とを参照して、第３決定部１５８が加熱条件を決定する処理を説明する。図２０は、第３食感情報ＵＴ３と第１飯ＲＣ１の特性とを表した表Ｇ８を示す。図２０に示す表Ｇ８は、マッピング領域２００を有する。マッピング領域２００は第１象限２０１〜第４象限２０４に分割される。第２象限２０２には、第１飯ＲＣ１の特性が表される。また、第２象限２０２には、第１飯ＲＣ１の変更範囲ＲＣＬ１が表される。第３象限２０３には、第３食感情報ＵＴ３が表される。

第３決定部１５８は、記憶部１８０に記憶された第１米の特性情報を取得する。なお、第２米を示す飯の特性が図１９に示される場合は、第３決定部１５８は、第２米の特性情報を記憶部１８０から取得する。そして、第３決定部１５８は、第３食感情報ＵＴ３と、特性情報とに基づいて、加熱条件を決定する。具体的には、第３決定部１５８は、第３食感情報ＵＴ３と特性情報とに基づいて、図４に示す第１加熱項目ｈｃｅ１〜第５加熱項目ｈｃｅ５を決定する。

第３決定部１５８が決定した加熱条件で第１米を炊く場合、第１飯ＲＣ１の特性は、図２０に示す第１飯ＲＣ１の特性の位置に表される。例えば、図２０に示す第１飯ＲＣ１の特性は、図１９に示す第１飯ＲＣ１の特性と比較して、第３象限２０３側へ移動する。つまり、図２０に示す第１飯ＲＣ１の特性は、図１９に示す第１飯ＲＣ１の特性と比較して、硬いことを示す。また、図２０に示す第１飯ＲＣ１の特性は、図１９に示す第１飯ＲＣ１の特性と比較して、弾力がないことを示す。この結果、飯の食感を料理に合わせつつ、ユーザーの好む飯の食感に適合させることができる。

次に、図２１を参照して、実施形態３の制御部１５０が実行する処理を説明する。図２１は、実施形態３の制御部１５０が実行する処理を示すフローチャートである。実施形態３の制御部１５０が実行する処理のフローチャートは、ステップＳ６０１〜ステップＳ６０７を含む。図２１に示すステップＳ６０３〜ステップＳ６０７は、図１４に示すステップＳ３０３〜ステップＳ３０７に対応しており、同様の処理を実行するため説明を省略する。したがって、ステップＳ６０１及びステップＳ６０２のみ説明する。

ステップＳ６０１において、制御部１５０は、第３決定処理を実行する。第３決定処理は、図２２を参照して後述する。処理は、ステップＳ６０２に進む。

ステップＳ６０２において、加熱制御部１５２は、第３決定処理で決定された加熱条件に基づいて釜１２０を加熱する。処理は、ステップＳ６０３に進む。

次に、図２２を参照して、制御部１５０が実行する第３決定処理を説明する。図２２は、制御部１５０が実行する第３決定処理のフローチャートを示す図である。図２２に示す第３決定処理のフローチャートは、ステップＳ７０１〜ステップＳ７０４を含む。

ステップＳ７０１において、制御部１５０は、操作表示部１６０が料理選択画面２６１を表示するように、操作表示部１６０を制御する。処理は、ステップＳ７０２に進む。

ステップＳ７０２において、制御部１５０は、操作表示部１６０に入力された料理情報を取得する。処理は、ステップＳ７０３に進む。

ステップＳ７０３において、第２変更部１５７は、学習部１５４が推定した第２食感情報ＵＴ２と料理情報とに基づいて、第２食感情報ＵＴ２を第３食感情報ＵＴ３に変更する。処理は、ステップＳ７０４に進む。

ステップＳ７０４において、第３決定部１５８は、第２変更部１５７が変更した第３食感情報ＵＴ３と、第１米の特性情報又は第２米の特性情報とのうちのいずれか一方の特性情報とに基づいて、加熱条件を決定する。処理は、図２０のステップＳ６０２に戻る。

［実施形態４］
次に、図２３を参照して実施形態４のサーバー３００について説明する。実施形態４では、炊飯器１００とサーバー３００とが通信する点、サーバー３００が決定した加熱条件に基づいて、加熱制御部１５２は加熱部１３０を制御する点で、実施形態４は実施形態１から実施形態３の各々と異なる。以下、実施形態４について、実施形態１から実施形態３の各々と異なる事項について説明し、実施形態１から実施形態３と重複する部分についての説明は割愛する。

図２３は、炊飯器１００とサーバー３００との各々の構成を示すブロック図である。炊飯器１００の構成は、実施形態１〜実施形態３の炊飯器１００の構成と同様であってもよい。

炊飯器１００とサーバー３００とは、ネットワークＮを介して、互いに通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）又はＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）である。

炊飯器１００は、加熱部１３０、検知部Ｓ３、操作表示部１６０、制御部１５０、記憶部１８０、及び第１通信部１９０を備える。制御部１５０は、加熱制御部１５２を備える。第１通信部１９０は、ネットワークＮを介して、炊飯器１００の情報をサーバー３００に送信する、又はサーバー３００から送信された情報を受信する。炊飯器１００の情報は、例えば、炊飯器１００が取得した米の特性情報、主食情報、食感情報ＵＴ、加熱条件を含む。第１通信部１９０は、炊飯器１００の「通信部」の一例に相当する。

次に、サーバー３００について、詳細に説明する。サーバー３００は、第２通信部３９０と、記憶部３８０と、制御部３５０とを備える。制御部３５０は、プロセッサー及び記憶装置を備える。プロセッサーは、例えばＣＰＵ又はＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を含む。記憶装置は、半導体メモリーのようなメモリーを備え、ＨＤＤを備えてもよい。

記憶部３８０は、記憶装置を備える。記憶装置は、半導体メモリーのようなメモリーを備え、ＨＤＤを備えてもよい。記憶装置は、コンピュータープログラムを記憶している。記憶部３８０は、米の特性情報、米の銘柄、米の特性情報に対応する飯の特性、主食情報、加熱条件、第２食感情報ＵＴ２が記憶されている。

第２通信部３９０は、ネットワークＮを介して、炊飯器１００から送信された炊飯器１００の情報を受信する、又は加熱条件及び判定結果を炊飯器１００に送信する。第２通信部３９０は、サーバー３００の「通信部」の一例に相当する。

制御部３５０は、サーバー３００の各要素を制御する。具体的には、制御部３５０が、記憶部３８０に格納されたコンピュータープログラムを実行することにより、第２通信部３９０を制御する。

制御部３５０は、第１決定部３５１と、第１変更部３５３と、学習部３５４と、第２決定部３５５と、第１判定部３５６と、第２変更部３５７と、第３決定部３５８とを備える。また、制御部３５０は、記憶部３８０に記憶されたコンピュータープログラムを実行することにより第１決定部３５１、第１変更部３５３、学習部３５４、第２決定部３５５、第１判定部３５６、第２変更部３５７、及び第３決定部３５８として機能する。

第１決定部３５１は、釜１２０を加熱する加熱条件を決定する。加熱条件は、釜１２０に収容される水の量、米に水を給水させる給水期間、釜１２０の温度を上昇させる立上り温度、釜１２０の水を沸騰させる期間、及び追い炊きの決定を含む。加熱条件によって、飯の硬さの程度、飯の弾力の程度、飯の粘りの程度、飯の付着の程度、飯の粒感の程度、飯のつやの程度、飯の香りの程度、飯の甘みの程度、及び飯の焦げの程度を調整できる。

また、実施形態４の第２通信部３９０は、第１決定部３５１が決定した加熱条件を炊飯器１００に送信する。したがって、炊飯器１００の加熱制御部１５２は、第１決定部３５１が決定した加熱条件に基づいて、加熱部１３０を制御できる。つまり、炊飯器１００が第１決定部１５１を有しない場合であっても、ユーザーの好む飯の食感に適合する米を炊くことができる。

学習部３５４は、炊飯器１００の情報を学習して、米を炊いた飯に対するユーザーの好む食感を推測する。また、記憶部３８０に過去の学習結果が記憶されている場合、学習部３５４の食感情報ＵＴを推測する精度が向上する。この結果、次回の加熱条件をよりユーザーの好む飯の食感に適合させることができる。

第１変更部３５３は、学習部３５４の学習結果に基づいて、加熱条件を変更する。具体的には、第１変更部３５３は、学習部３５４が推測した第２食感情報ＵＴ２に基づいて、加熱条件を変更する。

また、実施形態４の第２通信部３９０は、第１変更部３５３が変更した加熱条件を炊飯器１００に送信する。したがって、炊飯器１００の加熱制御部１５２は、第１変更部３５３が変更した加熱条件に基づいて、加熱部１３０を制御できる。この結果、次回の加熱条件をよりユーザーの好む飯の食感に適合した加熱条件に変更できる。

第２決定部３５５は、制御部３５０が取得した米の特性情報が第１米と異なる第２米の特性情報の場合、第２米の特性情報と、第１食感情報ＵＴ１とに基づいて、加熱条件を決定する。

また、実施形態４の第２通信部３９０は、第２決定部３５５が決定した加熱条件を炊飯器１００に送信する。したがって、炊飯器１００の加熱制御部１５２は、第２決定部３５５が決定した加熱条件に基づいて、加熱部１３０を制御できる。この結果、米を変更してもユーザーの好む飯の食感に適合するように米を炊くことができる。

第１判定部３５６は、制御部３５０が取得した第２米の特性情報が第１米の特性情報と一致するか否かを判定する。第２米の特性情報が第１米の特性情報と一致しない場合、第１判定部３５６は、第２米を炊いた飯の特性が閾値以上か否かを判定する。

また、実施形態４の第２通信部３９０は、第１判定部３５６の判定結果を炊飯器１００に送信する。したがって、炊飯器１００の制御部１５０は、判定結果に基づいて、米の種類を変更することを示す画像を操作表示部１６０が表示するように、操作表示部１６０を制御する。また、炊飯器１００の制御部１５０は、操作表示部１６０がユーザーの好む飯の食感となる米を報知してもよい。この結果、閾値をトリガーに、異なる米に変更することをユーザーに通知できる。

第２変更部３５７は、食感情報ＵＴと料理情報とに基づいて、食感情報ＵＴを変更する。この結果、食感情報ＵＴを、料理に合わせた食感情報ＵＴに変更できる。具体的には、第２変更部３５７は、学習部３５４が推定した第２食感情報ＵＴ２と料理情報とに基づいて、第２食感情報ＵＴ２を第３食感情報ＵＴ３に変更する。この結果、食感情報ＵＴを、料理に合わせた食感情報ＵＴに変更できる。

第３決定部３５８は、第２変更部３５７が変更した食感情報ＵＴと特性情報とに基づいて、加熱条件を決定する。特性情報は、第１米又は第２米のいずれかを示す。この結果、飯の食感を、料理に合わせつつ、ユーザーの好む飯の食感に適合させることができる。

また、実施形態４の第２通信部３９０は、第３決定部３５８が決定した加熱条件を炊飯器１００に送信する。したがって、炊飯器１００の加熱制御部１５２は、第３決定部３５８が決定した加熱条件に基づいて、加熱部１３０を制御できる。この結果、飯の食感を、料理に合わせつつ、ユーザーの好む飯の食感に適合させることができる。

［実施形態５］
次に、図２４を参照して実施形態５の加熱調理システム１について説明する。加熱調理システム１は、炊飯器１００と端末装置４００とサーバー３００とを備える。実施形態５では、米の特性情報を端末装置４００からも取得できる点で、実施形態５は実施形態４と異なる。炊飯器１００は、例えば、実施形態４に示す炊飯器１００である。炊飯器１００は、例えば、実施形態１〜実施形態３に示す炊飯器１００であってもよい。以下、実施形態５について、実施形態１から実施形態４の各々と異なる事項について説明し、実施形態１から実施形態４と重複する部分についての説明は割愛する。

図２４は、実施形態４に係る炊飯器１００とサーバー３００と端末装置４００との各々の構成を示すブロック図である。

炊飯器１００とサーバー３００とは、ネットワークＮを介して、互いに通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＬＡＮ又はＷＡＮである。炊飯器１００と端末装置４００とは、ネットワークＮを介して、互いに通信可能に接続される。サーバー３００と端末装置４００とは、ネットワークＮを介して、互いに通信可能に接続される。

炊飯器１００は、加熱部１３０、検知部Ｓ３、操作表示部１６０、制御部１５０、記憶部１８０、及び第１通信部１９０を備える。制御部１５０は、加熱制御部１５２を備える。第１通信部１９０は、ネットワークＮを介して、炊飯器１００の情報をサーバー３００に送信する、又はサーバー３００から送信された情報を受信する。第１通信部１９０は、ネットワークＮを介して、炊飯器１００の情報を端末装置４００に送信する、又は端末装置４００から送信された情報を受信する。

次に、サーバー３００について、詳細に説明する。サーバー３００は、第２通信部３９０と、記憶部３８０と、制御部３５０とを備える。制御部３５０は、プロセッサー及び記憶装置を備える。プロセッサーは、例えばＣＰＵ又はＭＰＵを含む。記憶装置は、半導体メモリーのようなメモリーを備え、ＨＤＤを備えてもよい。

記憶部３８０は、記憶装置を備える。記憶装置は、半導体メモリーのようなメモリーを備え、ＨＤＤを備えてもよい。記憶装置は、コンピュータープログラムを記憶している。

第２通信部３９０は、ネットワークＮを介して、炊飯器１００から送信された炊飯器１００の情報を受信する、又は加熱条件及び判定結果を炊飯器１００に送信する。第２通信部３９０は、ネットワークＮを介して、端末装置４００から送信された端末装置４００の情報を受信する、又は判定結果を端末装置４００に送信する。

制御部３５０は、サーバー３００の各要素を制御する。具体的には、制御部３５０が、記憶部３８０に格納されたコンピュータープログラムを実行することにより、第２通信部３９０を制御する。

制御部３５０は、第１決定部３５１と、第１変更部３５３と、学習部３５４と、第２決定部３５５と、第１判定部３５６と、第２変更部３５７と、第３決定部３５８とを備える。また、制御部３５０は、記憶部３８０に記憶されたコンピュータープログラムを実行することにより、第１決定部３５１、第１変更部３５３、学習部３５４、第２決定部３５５、第１判定部３５６、第２変更部３５７、及び第３決定部３５８として機能する。

引き続き、図２４を参照して、端末装置４００について詳細に説明する。端末装置４００は、例えばスマートフォン、パーソナルコンピューターである。端末装置４００は、制御部４５０と、記憶部４８０と、第３通信部４９０と、操作表示部４６０とを備える。

制御部４５０は、プロセッサー及び記憶装置を備える。プロセッサーは、例えばＣＰＵ又はＭＰＵを含む。記憶装置は、半導体メモリーのようなメモリーを備え、ＨＤＤを備えてもよい。記憶部４８０は、記憶装置を備える。記憶装置は、半導体メモリーのようなメモリーを備え、ＨＤＤを備えてもよい。記憶装置は、制御プログラムを記憶している。

記憶部４８０には、主食情報と、ユーザーが購入した米の特性情報と、ユーザーが過去に購入した米の特性情報と、米に関するインターネットの閲覧履歴と、料理情報とを含む。ユーザーが過去に購入した米の特性情報は、例えば、特定のショッピングサイトでの米の購入履歴を示す。米に関するインターネットの閲覧履歴は、特定のショッピングサイトでの閲覧履歴を示す。

第３通信部４９０は、ネットワークＮを介して、炊飯器１００から送信された炊飯器１００の情報を受信する、又は受信した炊飯器１００の情報をサーバー３００に送信する。第３通信部４９０は、ネットワークＮを介して、サーバー３００から送信された判定結果を受信する、又は判定結果を炊飯器１００に送信する。

操作表示部４６０は、数字及び画像を表示する。また、操作表示部４６０は、ユーザーの操作を受け付ける。例えば、操作表示部４６０は、タッチパネルを含む。タッチパネルは、表示部とタッチセンサーとを有する。

また、第３通信部４９０は、ネットワークＮを介して、主食情報と米の特性情報とをサーバー３００に送信する。サーバー３００の第１決定部３５１は、受信した主食情報と米の特性情報とに基づいて、加熱条件を決定する。サーバー３００の第１決定部３５１が決定した加熱条件は、炊飯器１００に送信される。したがって、炊飯器１００の加熱制御部１５２は、第１決定部３５１が決定した加熱条件に基づいて、加熱部１３０を制御できる。つまり、炊飯器１００が第１決定部１５１を有しない場合であっても、ユーザーの好む飯の食感に適合する米を炊くことができる。

また、第３通信部４９０は、ネットワークＮを介して、米の購入履歴をサーバー３００に送信する。サーバー３００の第２決定部３５５は、受信した第２米の特性情報が第１米の特性情報と異なる場合、第２米の特性情報と食感情報とに基づいて加熱条件を決定する。サーバー３００の第２決定部３５５が決定した加熱条件は、炊飯器１００に送信される。したがって、炊飯器１００の加熱制御部１５２は、第２決定部３５５が決定した加熱条件に基づいて、加熱部１３０を制御できる。この結果、米を変更してもユーザーの好む飯の食感となる米を炊くことができる。

また、第３通信部４９０は、ネットワークＮを介して、米の購入履歴をサーバー３００に送信する。サーバー３００の第１判定部３５６は、購入した第２米の特性情報が前回取得した第１米の特性情報と一致するか否かを判定できる。そして、第１米の特性情報と第２米の特性情報が異なる場合、第１判定部３５６は、第２米を炊いた飯の特性が閾値以上か否かを判定する。第１判定部３５６の判定結果は、炊飯器１００に送信される。したがって、炊飯器１００の制御部１５０は、米の種類を変更することを示す画像を操作表示部１６０が表示するように、操作表示部１６０を制御する。また、炊飯器１００の制御部１５０は、操作表示部１６０がユーザーの好む飯の食感となる米を報知してもよい。この結果、閾値をトリガーに、異なる米に変更することをユーザーに通知できる。

また、サーバー３００の第１判定部３５６の判定結果は、端末装置４００に送信されてもよい。端末装置４００の制御部４５０は、第１判定部３５６の判定結果に基づいて、米の種類を変更することを示す画像を操作表示部４６０が表示するように、操作表示部４６０を制御する。また、端末装置４００の制御部４５０は、操作表示部４６０がユーザーの好む飯の食感となる米を報知してもよい。この結果、閾値をトリガーに、異なる米に変更することをユーザーに通知できる。

また、第３通信部４９０は、ネットワークＮを介して、米に関するインターネットの閲覧履歴をサーバー３００に送信する。サーバー３００の制御部３５０は、閲覧履歴に基づいて、閲覧している米の特性情報を取得する。そして、第１判定部３５６は、閲覧している米を炊いた飯の特性が閾値以上か否かを判定する。サーバー３００の第１判定部３５６の判定結果は、端末装置４００に送信される。端末装置４００の制御部４５０は、第１判定部３５６の判定結果に基づいて、米の種類を変更することを示す画像を操作表示部４６０が表示するように、操作表示部４６０を制御する。また、端末装置４００の制御部４５０は、操作表示部４６０がユーザーの好む飯の食感となる米を報知してもよい。したがって、ユーザーが特定のショッピングサイトで米の情報を見ている段階で、第１判定部３５６の判定結果をユーザーに報知できる。この結果、ユーザーの好む飯の食感に適合しない米をユーザーが購入することを抑制できる。

また、第３通信部４９０は、ネットワークＮを介して、料理情報をサーバー３００に送信する。サーバー３００の第２変更部３５７は、食感情報ＵＴと料理情報とに基づいて、食感情報ＵＴを変更する。この結果、食感情報ＵＴを、料理に合わせた食感情報ＵＴに変更できる。具体的には、第２変更部３５７は、学習部３５４が推定した第２食感情報ＵＴ２と料理情報とに基づいて、第２食感情報ＵＴ２を第３食感情報ＵＴ３に変更する。この結果、食感情報ＵＴを、料理に合わせた食感情報ＵＴに変更できる。

サーバー３００の第３決定部３５８は、第２変更部３５７が変更した食感情報ＵＴと特性情報とに基づいて、加熱条件を決定する。サーバー３００の第３決定部３５８が決定した加熱条件は炊飯器１００に送信される。したがって、炊飯器１００の加熱制御部１５２は、第３決定部３５８が決定した加熱条件に基づいて、加熱部１３０を制御できる。この結果、飯の食感を、料理に合わせつつ、ユーザーの好む飯の食感に適合させることができる。

以上、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明した。但し、本発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施することが可能である。また、上記の各実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の発明の形成が可能である。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。図面は、理解しやすくするために、それぞれの構成要素を主体に模式的に示しており、図示された各構成要素の厚み、長さ、個数、間隔等は、図面作成の都合上から実際とは異なる。また、上記の実施形態で示す各構成要素の速度、材質、形状、寸法等は一例であって、特に限定されるものではなく、本発明の構成から実質的に逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。

（１）図５、図６、図１０〜図１３、図１９及び図２０を参照して説明したように、食感情報ＵＴ及び飯の特性を飯の柔らかさと飯の弾力と表にマッピングしたが、食感情報ＵＴ及び飯の特性は、例えば、飯の粒感と飯のつやとで表にマッピングしてもよい。また、食感情報ＵＴ及び飯の特性を、２種類の特性で表にマッピングしたが、２種類の特性に限らず、２種類以上の特性で表にマッピングしてもよい。

（２）図２２及び図２３を参照して説明した炊飯器１００の制御部１５０は、図２に示す制御部１５０、図９に示す制御部１５０及び図１７に示す制御部１５０であってもよい。例えば、図２２に示す第１通信部１９０がサーバー３００と通信できない場合であっても、炊飯器１００の制御部１５０が加熱条件を決定できる。

本発明は、加熱調理機、サーバー及び加熱調理システムの分野に利用可能である。

１ 加熱調理システム
１００ 炊飯器
１２０ 釜
１３０ 加熱部
１５１ 第１決定部
１５２ 加熱制御部
１５３ 第１変更部
１５４ 学習部
１５５ 第２決定部
１５６ 第１判定部
１５７ 第２変更部
１５８ 第３決定部
１６０ 操作表示部
１８０ 記憶部
１９０ 第１通信部
３００ サーバー
３５０ 制御部
３５１ 第１決定部
３５３ 第１変更部
３５４ 学習部
３９０ 第２通信部
４００ 端末装置
ＣＲ１ 第１炊飯情報
ＨＣ 加熱条件
Ｎ ネットワーク
Ｓ３ 検知部
ＵＴ 食感情報

Claims (11)

1. 米を収容する収容部と、
   前記収容部を加熱する加熱部と、
   炊飯情報に基づいて、前記収容部を加熱する加熱条件を決定する第１決定部と、
   前記加熱条件に基づいて、前記加熱部を制御する加熱制御部と
   を備え、
   前記炊飯情報は、米を炊いた飯に対するユーザーの好む食感を示す食感情報と、第１米の特性に関する特性情報とを含み、
   前記食感情報は、ユーザーの主食の種類を示す主食情報に対応付けられる、加熱調理機。
2. 前記収容部に収容された前記米の硬さを検知する検知部を更に含み、
   前記特性情報は、前記検知部が検知した前記米の硬さを示す情報を含む、請求項１に記載の加熱調理機。
3. 第２決定部を更に備え、
   前記特性情報が前記第１米と異なる第２米の特性に関する特性情報を含む場合、前記第２米の前記特性情報と前記食感情報とに基づいて、前記第２決定部は加熱条件を決定する、請求項１又は請求項２に記載の加熱調理機。
4. 前記第２米を炊いた飯の特性が閾値以上か否かを判定する第１判定部と、
   前記第１判定部の判定結果を報知する報知部と
   を更に備え、
   前記飯の特性が前記閾値以上の場合、前記報知部は前記第２米を変更するようにうながす旨を報知する、請求項３に記載の加熱調理機。
5. 前記飯の特性が前記閾値以上の場合、前記報知部は前記第２米と異なる第３米に変更するようにうながす旨を報知する、請求項４に記載の加熱調理機。
6. 前記炊飯情報は、料理の種類を示す料理情報を更に含み、
   前記炊飯情報と前記食感情報とに基づいて、加熱条件を決定する第３決定部を更に備える、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の加熱調理機。
7. 学習部を更に備え、
   前記炊飯情報は、加熱条件の評価に関する評価情報を更に含み、
   前記学習部は、前記炊飯情報と、前記加熱条件とを学習して、米を炊いた飯に対するユーザーの好む食感の推測する、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の加熱調理機。
8. 前記学習部が推測した推測結果に基づいて、前記加熱条件を変更する第１変更部を更に備える、請求項７に記載の加熱調理機。
9. 端末装置と通信する通信部を更に備え、
   前記通信部は、前記端末装置から前記特性情報を受信する、請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の加熱調理機。
10. 米を収容する収容部を加熱する加熱調理機と通信して炊飯情報を取得する通信部と、
    前記通信部が取得した第１炊飯情報に基づいて、前記収容部を加熱する加熱条件を決定する第１決定部と、
    前記通信部が取得した第２炊飯情報と前記加熱条件とを学習して、ユーザーが好む飯の食感を推測する学習部と、
    を備え、
    前記第１炊飯情報は、ユーザーの主食の種類を示す主食情報と、米の特性に関する特性情報とを含み、
    前記第２炊飯情報は、前記特性情報と、前記加熱条件と、加熱条件の評価に関する評価情報とを含む、サーバー。
11. 加熱調理機と、前記加熱調理機と通信するサーバーとを含む加熱調理システムであって、
    前記加熱調理機は、
    米を収容する収容部と、
    前記収容部を加熱する加熱部と、
    加熱条件に基づいて、前記加熱部を制御する加熱制御部と、
    第１炊飯情報を前記サーバーに送信する第１通信部と
    を備え、
    前記サーバーは、
    前記第１炊飯情報を受信する通信部と、
    前記第１炊飯情報に基づいて、前記収容部を加熱する加熱条件を決定する第１決定部と
    を備え、
    前記通信部は、第１決定部が決定した前記加熱条件を前記加熱調理機に送信し、
    前記加熱制御部は、前記第１通信部が受信した前記加熱条件に基づいて、前記加熱部を制御する、加熱調理システム。

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