JP2021105999A - ペットフードレコメンド装置および、ペットフードレコメンド方法、サプリメントレコメンド装置、サプリメントレコメンド方法ならびに腸年齢算出式決定方法および腸年齢算出方法 - Google Patents

ペットフードレコメンド装置および、ペットフードレコメンド方法、サプリメントレコメンド装置、サプリメントレコメンド方法ならびに腸年齢算出式決定方法および腸年齢算出方法 Download PDF

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一彦 池田
陽子 古平
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陽子 古平
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Norifumi Watanabe
典文 渡邉
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Izumi Hagino
泉 萩野
悠 沢井
Yu Sawai
悠 沢井
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Aya Takeda
綾 竹田
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Satoshi Watanabe
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Abstract

【課題】菌の分布から腸年齢を推定するための腸年齢算出方法および腸年齢算出式の決定方法を提供する。【解決手段】ヒト用サプリメントレコメンドシステムは、ヒト情報取得手段11と、菌叢分析手段12と、レコメンド手段13と、レコメンド結果提示手段14と、サプリメント受注手段15とを備えている。菌叢分析手段12は、便を検査・解析して、腸内フローラの情報などを検査結果として得る。レコメンド手段13は、ヒトの便の検査結果と、ヒトの属性情報とに基づいて、そのヒトに適したフードをレコメンドする。【選択図】図7

Description

本発明は、ペットに適したフードをレコメンドするペットフードレコメンド装置および
ペットフードレコメンド方法、ヒトに適したサプリメントをレコメンドするサプリメント
レコメンド装置およびサプリメントレコメンド方法、ならびに、腸年齢算出式決定方法お
よび腸年齢算出方法に関する。
今日、様々なペットフードが提案されている(例えば、特許文献1)。しかし、あらゆ
るペットに共通して適したペットフードを作製するのは容易ではない。同様に、様々なヒ
ト用サプリメントが提案されているが、あらゆるヒトに共通して適したサプリメントを作
製するのは容易ではない。
また、特許文献2には、ヒトを対象としてサプリメント(機能性素材)をレコメンドす
る技術が開示されている。しかし、特許文献2では、ユーザに対するアンケートを主とし
て用いるため、ユーザの主観に因るところが大きく、必ずしも適切なサプリメントがレコ
メンドされるとは限らない。
特開2017−2053号公報 特許第6245487号
本発明の課題は、ペットに適したフードをレコメンドするペットフードレコメンド装置
およびペットフードレコメンド方法、ヒトに適したサプリメントをレコメンドするサプリ
メントレコメンド装置およびサプリメントレコメンド方法を提供することである。また、
本発明の別の課題は、菌の分布から腸年齢を推定するための腸年齢算出方法および腸年齢
算出式の決定方法を提供することである。
本発明の一態様によれば、ペットの便の検査結果と、前記ペットの属性情報と、に基づ
いて、前記ペットに適したフードをレコメンドするレコメンド手段を備える、ペットフー
ドレコメンド装置が提供される。
前記検査結果は、前記ペットの腸内フローラの情報を含み、前記レコメンド手段は、前
記腸内フローラの情報と、前記ペットの属性情報と、に基づいて、前記ペットに適したフ
ードをレコメンドしてもよい。
本発明の一態様によれば、ペットの属性情報と、前記ペットが摂取したフードの情報と
、に基づいて、前記ペットに適したフードをレコメンドするレコメンド手段を備える、ペ
ットフードレコメンド装置が提供される。
前記レコメンド手段は、前記ペットの属性情報と、前記ペットが摂取したフードの情報
と、から前記ペットの腸内フローラの情報を推定し、前記腸内フローラの情報と、前記ペ
ットの属性情報と、に基づいて、前記ペットに適したフードをレコメンドしてもよい。
前記レコメンド手段は、前記腸内フローラの情報に応じて前記ペットを予め定めた複数
のグループのいずれかに分類し、前記複数のグループのそれぞれには、レコメンドされる
フードが予め設定されていてもよい。
前記レコメンド手段は、前記腸内フローラの情報に基づき、前記ペットが保有する腸内
細菌の多様性、乳酸菌の多寡、酪酸菌の多寡、FB比の高低を基準として分類を行っても
よい。
前記基準は、前記ペットの属性情報に応じたものであってもよい。
前記フードは、前記ペットの属性情報に応じたベースフードと、前記腸内フローラの情
報に基づく有用菌と、を含んでもよい。
前記有用菌は、前記腸内フローラの情報に基づき、前記ペットに不足している菌を含ん
でもよい。
前記レコメンド手段は、前記腸内フローラの情報に基づき、前記ペットの腸年齢を算出
してもよい。
本発明の一態様によれば、ペットの便の検査結果と、前記ペットの属性情報と、に基づ
いて、前記ペットに適したフードをレコメンドするステップを備える、ペットフードレコ
メンド方法が提供される。
本発明の一態様によれば、ペットの属性情報と、前記ペットが摂取したフードの情報と
、に基づいて、前記ペットに適したフードをレコメンドするステップを備える、ペットフ
ードレコメンド方法が提供される。
本発明の一態様によれば、ヒトの便の検査結果によって取得される腸内フローラの情報
に基づき、前記ヒトを予め定めた複数のグループのいずれかに分類し、分類されたグルー
プに基づいて、そのヒトに適したサプリメントをレコメンドするレコメンド手段を備える
、サプリメントレコメンド装置が提供される。
前記腸内フローラの情報は、ヒトの腸に含まれる菌の種類および菌の数についての定量
的なデータを含んでもよい。
前記レコメンド手段は、前記腸内フローラの情報に基づき、前記ヒトが保有する腸内細
菌の種類が第1基準値を超えるか否か、乳酸菌が第2基準値を超えるか否か、酪酸菌が第
3基準値を超えるか否か、および、FB比が第4基準値を超えるか否かに応じて、分類を
行ってもよい。
前記レコメンド手段は、前記ヒトの属性情報も考慮して、前記ヒトに適したサプリメン
トをレコメンドしてもよい。
本発明の一態様によれば、ヒトの便を検査して腸内フローラの情報を取得し、取得され
た腸内フローラの情報に基づき、前記ヒトを予め定めた複数のグループのいずれかに分類
し、分類されたグループに基づいて、そのヒトに適したサプリメントをレコメンドする、
サプリメントレコメンド方法が提供される。
本発明の一態様によれば、健康な個体における菌叢データを取得することと、各菌の分
布量に基づき、実年齢との相関が高い菌を選定することと、前記選定された菌の分布量を
引数として次元圧縮を行って主成分を抽出することと、次元圧縮によって得られた主成分
と、前記選定された菌の分布量と、に基づいて中間腸年齢を算出するための第1式を回帰
分析によって作成することであって、算出される中間腸年齢から実年齢が予測するための
定数を含む第1式を作成することと、作成された第1式から算出される中間腸年齢から実
年齢を予測するための第2式を回帰分析によって作成することであって、前記第1式およ
び前記第2式に基づく予測モデル自身が持つ誤差を小さくするための定数を含む第2式を
作成することと、を含む腸年齢算出式の決定方法が提供される。
本発明の一態様によれば、前記選定された菌の分布量に対して前記第1式および前記第
2式を適用することによって、腸年齢を算出する方法が提供される。
属性情報を用いるため、そのペットやヒトに適したフードをレコメンドできる。また、
菌の分布から腸年齢を推定できる。
第1の実施形態に係るペットフードレコメンドシステムの概略構成を示すブロック図。 ペットの属性情報を入力するためのWebページの画面例を示す図。 レコメンド手段3によるグループ分類を具体的に説明する図。 Young−F型に分類されたペットに対するレコメンド画面の一例を示す図。 Young−LC型に分類されたペットに対するレコメンド画面の一例を示す図。 Young−N型に分類されたペットに対するレコメンド画面の一例を示す図。 Young−C型に分類されたペットに対するレコメンド画面の一例を示す図。 Young−N型に分類されたペットに対するレコメンド画面の一例を示す図。 フードの製造工程図。 第2の実施形態に係るペットフードレコメンドシステムの概略構成を示すブロック図。 第3の実施形態に係るペットフードレコメンドシステムの概略構成を示すブロック図。
以下、本発明に係る実施形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、
以下ではペットとして犬を例示するが、猫や鳥など他のペットにも適用可能である。
(第1の実施形態)
第1の実施形態の概略は、ペットの便を検査し、その結果とペットの属性情報とに基づ
いて、ペットフードをレコメンドするものである。
図1は、第1の実施形態に係るペットフードレコメンドシステムの概略構成を示すブロ
ック図である。ペットフードレコメンドシステムは、ペット情報取得手段1と、菌叢分析
手段2と、レコメンド手段3と、レコメンド結果提示手段4と、フード受注手段5とを備
えている。これらは1台の装置から構成されてもよいし、複数の装置に分散されていても
よい。一例として、ペット情報取得手段1、レコメンド結果提示手段4およびフード受注
手段5はWebサーバ上で実現される。菌叢分析手段2は所定の検査機関に設けられる。
レコメンド手段3は本システムの管理者のサーバ(もちろん、このサーバは上記Webサ
ーバと一体でもよい)に設けられる。
ペット情報取得手段1はペットの属性情報を取得する。より具体的には、ペット情報取
得手段1はWebサイト上の所定フォームから飼い主によって手動入力されたペットの属
性情報を取得する。ここでのペットの属性情報とは、犬種、体重、年齢、性別および住環
境(室内飼い/室外飼い)の情報を含むのが望ましいが、その一部でもよいし、他の情報
でもよく、ペットフードに関連するものであれば特に制限はない。
具体例として、ペット情報取得手段1は図2に示すようなWebページを飼い主の端末
装置(不図示)のディスプレイに表示させる。そして、飼い主からペットの名前や犬種な
どの属性情報の入力を受け付ける。そして、「申込」ボタンが選択されると、入力された
属性情報がレコメンド手段3に送信される。また、便検査用のキットが飼い主に届けられ
る。
図1に戻り、菌叢分析手段2はペットの便検査を行う。より具体的には、飼い主は便検
査用のキットを受け取り、ペットの便を採取して返送する。そして、菌叢分析手段2は便
を検査・解析して、腸内フローラの情報などを検査結果として得る。腸内フローラとは、
ペットの腸に生息する細菌の生態をいう。そして、腸内フローラの情報には、例えばペッ
トが保有する腸内細菌の多様性、乳酸菌の数、酪酸菌(フィーカリバクテリウム属とクロ
ストリジウム属の両方でもよいし一方でもよい)の数、ファーミキューテスとバクテロイ
ーデスの比率であって太りやすさを示すFB比を含み得るが、これに限られない。例えば
、ファーミキューテス門、バクテロイーデス門、プロテオバクテリア門、放線菌門、フソ
バクテリア門、フィーカリバクテリウム属、クロストリジウム属、ラクトバチルス属、ビ
フィズス菌属、オシロスピラ属、ブラウティア属、SMB53属、フソバクテリウム属、
プレボテーラ属、ルミノコッカス属、ツリシバクター属、連鎖球菌属、02d06属、ス
テッテレラ属、ローズブリア属、ドレアおよび真正細菌属の1以上を含んでいてもよい。
本実施形態では、便の検査結果から、腸内に含まれる菌の種類および数といった、客観
的かつ定量的なデータを含む腸内フローラの情報を取得できるため、適切なサプリメント
の提供が可能となる。
レコメンド手段3は、ペットの便の検査結果と、ペットの属性情報とに基づいて、ペッ
トに適したフードをレコメンドする。本実施形態では、便の検査結果が腸内フローラの情
報を含むものとする。レコメンドするフードは1種類に限られず、テーストが異なる複数
のフードをレコメンドしてもよい。具体的なレコメンド手法やレコメンドされるフードに
ついては後述する。
レコメンド結果提示手段4はレコメンドされたフードの情報を飼い主に提示する。具体
例として、レコメンド結果提示手段4は、飼い主がアクセス可能なWebページにレコメ
ンドフードの情報と、望ましくはペットの検査結果を掲載する。また、レコメンド結果提
示手段4はレコメンドフードの情報や検査結果を示す診断書を飼い主に送付してもよい。
フード受注手段5は飼い主に提示したレコメンドフードの受注を飼い主から受け付ける
。具体例として、フード受注手段5はレコメンドフードを掲載するWebページに、当該
フードを購入するためのアイコンを設ける。そのアイコンが選択されたことに応じて、フ
ード受注手段5は必要な決済処理を行う。これにより、飼い主にレコメンドフードが届け
られる。その量は、例えばペットの体重を考慮して、一定期間(1か月等)で消費される
量とするのがよい。
続いて、レコメンド手段3による具体的なレコメンド手法を例示する。
レコメンド手段3は、腸内フローラの情報に応じて、ペットを予め定めた複数のグルー
プのいずれかに分類する。各グループにはレコメンドされるフードが予め設定されている
。すなわち、レコメンド手段3はペットを特定のグループに分類し、そのグループに設定
されたフードをレコメンドする。
図3は、レコメンド手段3によるグループ分類を具体的に説明する図である。レコメン
ド手段3は、腸内細菌の多様性に基づくグループ分類と、乳酸菌・酪酸菌およびFB比に
基づくグループ分類とを行う。
まず、レコメンド手段3は、腸内フローラの情報における腸内細菌の多様性に基づき、
複数(ここでは、4つの例を示す)のグループに分類する。一般には若齢であるほど腸内
細菌が多様であることが多いことから、便宜上、多様性が豊富である順にグループ名をY
oung,Adult,Senior,High Seniorとする。腸内細菌の多様
性は、例えば腸内に含まれる菌の種類が基準値を超えるか否かによって判断される。
続いて、レコメンド手段3は多様性に応じて分類された各グループを、乳酸菌の多寡に
応じてさらに2つのグループのいずれかに分類する。具体例として、乳酸菌の数が基準値
より多いか否かによって分類できる。
そして、レコメンド手段3は、乳酸菌が多いとされたグループを、FB比の高低に応じ
てさらに2つのグループのいずれかに分類する。具体例として、FB比が基準値より高い
か否かによって分類できる。FB比が高いグループをF型とする。一方、FB比が低いグ
ループを、酪酸菌の多寡に応じてさらに2つのグループに分類する。具体例として、酪酸
菌の数が基準値より多いか否かによって分類できる。酪酸菌が多いグループをLC型とし
、酪酸菌が少ないグループをC型とする。
また、レコメンド手段3は、乳酸菌が少ないとされたグループを、酪酸菌の多寡に応じ
てさらに2つのグループのいずれかに分類する。具体例として、酪酸菌の数が基準値より
多いか否かによって分類できる。酪酸菌が多いグループをC型とし、酪酸菌が少ないグル
ープをN型とする。
F型は乳酸菌が多いがFB比が高いグループ、LC型は乳酸菌および酪酸菌の両方が多
いグループ、L型は乳酸菌は多いが酪酸菌が少ないグループ、C型は酪酸菌は多いが乳酸
菌は少ないグループ、N型は乳酸菌および酪酸菌の両方が少ないグループということがで
きる。
以上のようにして、腸内細菌の多様性に応じて4グループのいずれかに分類し、乳酸菌
・酪酸菌およびFB比に基づいて5グループのいずれかに分類することで、合計20グル
ープのいずれかにペットが分類される。例えば、多様性に応じた分類がYoungであり
、乳酸菌・酪酸菌およびFB比に基づく分類がF型である場合、そのペットの分類はYo
ung−F型となる。
なお、グループに分類する際の各基準値を、ペットの犬種、年齢、体重といったペット
の属性情報に応じた値とするのが望ましい。また、乳酸菌や酪酸菌の多寡で分類すること
は、有無に応じて分類することを含むものとする。
レコメンドされるフードは、ベースフードに、必要な有用菌フードを数%混合したもの
とすることができる。ベースフードは腸内フローラの情報とは無関係でもよいが、ペット
の属性情報に応じたものであるのが望ましく、具体的には、ペットの実年齢に適した種類
、ペットの体重に適した重量であるのがよい。一方、有用菌は腸内フローラの情報で分類
されたグループに応じたものであり、不足している菌と、その菌を活性化させる(サポー
トする)物質を含むものが望ましい。
F型のグループは乳酸菌を保有している点は好ましいが、FB比が高く太りやすい。そ
のため、ベースフードに加え、有用菌フードとして水溶性食物繊維および多様性強化のた
めのオリゴ糖を含むフードがレコメンドされる。
LC型は乳酸菌も酪酸菌も多い理想的な菌叢である。したがって、有用菌フードは不要
であり、ベースフードがレコメンドされる。
L型は乳酸菌は多いが酪酸菌が少ない菌叢である。したがって、ベースフードに加え、
有用菌フードとして酪酸菌とこれを活性化させる水溶性食物繊維を含むフードがレコメン
ドされる。
C型は酪酸菌は多いが乳酸菌が少ない菌叢である。したがって、ベースフードに加え、
有用菌フードとして乳酸菌とこれを活性化させるオリゴ糖を含むフードがレコメンドされ
る。
N型は酪酸菌も酪酸菌も少ない菌叢である。したがって、ベースフードに加え、有用菌
フードとして乳酸菌および酪酸菌を含むフードがレコメンドされる。
なお、SeniorおよびHigh Seniorは腸内細菌の多様性が低いため、F
型のみならず、LC型、L型、C型およびN型であっても水溶性食物繊維およびオリゴ糖
をさらに含む有用菌フードがレコメンドされてもよい。
また、Young−F型とAdult−F型とを比較すると、水溶性食物繊維およびオ
リゴ糖を含む有用菌フードがレコメンドされることは共通する。しかし、Adult−F
型の方が腸内細菌の多様性が乏しいため、より多くの水溶性食物繊維およびオリゴ糖を含
む有用菌フードがレコメンドされる。このように、同じF型であっても、Young,A
dult,Senior,High Seniorの順に有用菌フードとしての水溶性食
物繊維およびオリゴ糖が多い。この点はLC型、L型、C型およびN型も同様である。
また、特定の型であってもペットの属性情報に応じたフードであるのが望ましい。
例えば、犬種の1つであるチワワは、カルシウム(骨が細いため)、オリゴ糖や食物繊
維(胃腸がデリケートであるため)、オメガ3脂肪酸(関節の健康維持のため)が他の犬
種よりも多く必要である。そのため、例えばYoung−F型に分類されるチワワに対し
ては、同じくYoung−F型に分類される他の犬種よりも多くのカルシウム、オリゴ糖
、食物繊維、オメガ3脂肪酸を含むフードをレコメンドするのが望ましい。
別の例として、実年齢が高い犬はエネルギー消費量が落ち、運動不足と腸の働きの低下
で便秘になりやすい。そのため、例えばYoung−F型に分類される老犬(例えば8歳
以上)に対しては、同じくYoung−F型に分類される幼犬(例えば1歳まで)や成犬
(例えば1〜8歳)よりも多くの食物繊維を含み、少量高カロリーなフードをレコメンド
するのが望ましい。
また別の例として、室内飼いの犬は肥満になりやすい。そのため、例えばYoung−
F型に分類される室内飼いの犬に対しては、筋肉量を維持して基礎代謝を上げるべく、同
じくYoung−F型に分類される室外飼いの犬よりも高タンパク質かつ低カロリーなフ
ードをレコメンドするのが望ましい。
以上のようにしてペットのレコメンドされるフードが決定される。そして、レコメンド
結果提示手段4は以下のようなWebページ(以下、レコメンド画面という)を表示させ
る。
図4A〜4Eは、それぞれYoung−F型、Young−LC型、Young−N型
、Young−C型およびYoung−N型に分類されたペットに対するレコメンド画面
の一例を示す図である。図示のように、レコメンド画面は分類された型とその特徴の説明
を含む。そして、具体的なフードが表示される。さらに、レコメンド画面は、グループ分
類に用いられた腸内細菌の多様性、FB比、乳酸菌、酪酸菌を数値で示し、簡単なコメン
トや注意事項を表示するのが望ましい。
また、レコメンド画面はレコメンド手段3によって算出される「腸年齢」を含んでいて
もよい。腸年齢とは、腸内フローラの年齢を示すパラメータであり、腸内フローラの情報
や属性情報などに基づいて算出される。腸年齢はペットの種類や性別に応じて算出されて
もよい。腸年齢算出法の具体例は第4の実施形態で述べる。
ところで、上述したように、レコメンドされるフードはベースフードと有用菌フードか
ら構成される。このようにすることで、製造プロセスを効率化できる。
図5は、フードの製造工程図である。ベースフードは以下の工程で製造される。まず、
各素材を粉砕加工するなどの原材料下処理を行う(ステップS1a)。続いて、原料を攪
拌し(ステップS2a)、エクストルーダーで加熱しながら押出成形する(ステップS3
a)。次いで、高温で乾燥する(ステップS4a)。そして、変形粒などを除去し(ステ
ップS5a)、ベースフードが完成する。
一方、有用菌フードは以下の工程で製造される。まず、鶏肉焼成、乾燥粉砕、ミンチ加
工するなどの原材料下処理を行う(ステップS1b)。続いて、有用菌を投入して原料を
攪拌し(ステップS2b)、エクストルーダーで非加熱で押出成形する(ステップS3b
)。次いで、有用菌が死なない程度の低温で乾燥する(ステップS4b)。そして、変形
粒などを除去し(ステップS5b)、ベースフードが完成する。
そして、ベースフードおよび有用菌フードをそれぞれ所望量計量し(ステップS6a,
6b)、袋詰めした上でラベルを貼って(ステップS7)フードが完成する。
このように、第1の実施形態では、腸内フローラの情報(細菌の多様性、FB比、酪酸
菌、乳酸菌など)と、ペットの属性情報(犬種、体重、年齢、性別、住環境など)とを考
慮してペットに適切なフードをレコメンドできる。特に、本実施形態では、便を検査する
ことによって、腸内細菌の多様性、乳酸菌や酪酸菌など各菌の数、FB比といった定量的
な実測値が得られる。そのため、ペットを客観的に分類でき、適切なフードをレコメンド
できる。
なお、本実施形態では、腸内フローラの情報およびペットの属性の両方を用いることと
したが、腸内フローラの情報のみを用いる用いることとしてもよい。また、腸内フローラ
の情報に基づいてレコメンドされるフードを、属性によって補正してもよい。
(第2の実施形態)
第2の実施形態の概略は、第1の実施形態におけるペットの便の検査を省略し、代わり
にペットが摂取したフードの情報を用いるものである。
図6は、第2の実施形態に係るペットフードレコメンドシステムの概略構成を示すブロ
ック図である。以下、第1の実施形態との相違点を中心に述べる。
本ペットフードレコメンドシステムにおけるペット情報取得手段1は、ペットの属性情
報に加え、ペットが摂取したフードの情報を取得する。具体例として、ペットが(望まし
くは直近に)摂取したフードを入力するためのWebページを飼い主の端末装置に表示さ
せ、飼い主からの入力を受け付ける。
そして、レコメンド手段3は、ペットの属性情報と、ペットが摂取したフードの情報と
に基づいて、ペットに適したフードをレコメンドする。具体的には、レコメンド手段3は
腸内フローラ情報推定手段6を有する。腸内フローラ情報推定手段6はペットの属性情報
およびペットが摂取したフードの情報からペットの腸内フローラの情報を推定する。具体
例として、腸内フローラ情報推定手段6は、ペットの属性情報およびペットが摂取したフ
ードの情報と、腸内フローラとの関係を示すデータベースを保持しておき、当該データベ
ースを参照することで腸内フローラの情報を推定できる。
その他は、菌叢分析による腸内フローラの情報に代えて、推定した腸内フローラの情報
を用いる点を除き、第1の実施形態と共通する。
第2の実施形態によれば、ペットの便を検査する必要がないので、より簡易にペットに
適切なフードをレコメンドできる。
(第3の実施形態)
以上の第1および第2の実施形態は、ペット用のフードをレコメンドするものであった
。これに対し、次に説明する第3の実施形態は、ヒト用のフード(主にサプリメント)を
レコメンドするものである。
図7は、第3の実施形態に係るヒト用サプリメントレコメンドシステムの概略構成を示
すブロック図である。ヒト用サプリメントレコメンドシステムは、ヒト情報取得手段11
と、菌叢分析手段12と、レコメンド手段13と、レコメンド結果提示手段14と、サプ
リメント受注手段15とを備えている。これらは1台の装置から構成されてもよいし、複
数の装置に分散されていてもよい。一例として、ヒト情報取得手段11、レコメンド結果
提示手段14およびサプリメント受注手段15はWebサーバ上で実現される。菌叢分析
手段12は所定の検査機関に設けられる。レコメンド手段13は本システムの管理者のサ
ーバ(もちろん、このサーバは上記Webサーバと一体でもよい)に設けられる。
ヒト情報取得手段11はヒトの属性情報を取得する。より具体的には、ヒト情報取得手
段11はWebサイト上の所定フォームからレコメンド対象となるヒト(あるいは、その
ヒトを良く知る家族など)から手動入力されたヒトの属性情報を取得する。ここでのヒト
の属性情報とは、体重、年齢、性別および食生活の情報を含むのが望ましいが、その一部
でもよいし、他の情報でもよく、ヒト用サプリメントに関連するものであれば特に制限は
ない。
具体例として、ヒト情報取得手段11は図2に類似するWebページをディスプレイに
表示させる(ただし、「犬種」や「住環境」は不要)。そして、対象となるヒトの属性情
報の入力を受け付ける。そして、「申込」ボタンが選択されると、入力された属性情報が
レコメンド手段13に送信される。また、便検査用のキットが対象となるヒトに届けられ
る。
菌叢分析手段12は対象となるヒトの便検査を行う。より具体的には、対象となるヒト
は便検査用のキットを受け取り、自身の便を採取して返送する。そして、菌叢分析手段1
2は便を検査・解析して、腸内フローラの情報などを検査結果として得る。腸内フローラ
とは、ヒトの腸に生息する細菌の生態をいう。そして、腸内フローラの情報には、例えば
ヒトが保有する腸内細菌の多様性、乳酸菌の数、酪酸菌(フィーカリバクテリウム属とク
ロストリジウム属の両方でもよいし一方でもよい)の数、ファーミキューテスとバクテロ
イーデスの比率であって太りやすさを示すFB比を含み得るが、これに限られない。例え
ば、ファーミキューテス門、バクテロイーデス門、プロテオバクテリア門、放線菌門、フ
ソバクテリア門、フィーカリバクテリウム属、クロストリジウム属、ラクトバチルス属、
ビフィズス菌属、オシロスピラ属、ブラウティア属、SMB53属、フソバクテリウム属
、プレボテーラ属、ルミノコッカス属、ツリシバクター属、連鎖球菌属、02d06属、
ステッテレラ属、ローズブリア属、ドレアおよび真正細菌属の1以上を含んでいてもよい
本実施形態では、便の検査結果から、腸内に含まれる菌の種類および数といった、客観
的かつ定量的なデータを含む腸内フローラの情報を取得できるため、適切なサプリメント
の提供が可能となる。
レコメンド手段13は、ヒトの便の検査結果と、ヒトの属性情報とに基づいて、そのヒ
トに適したフードをレコメンドする。本実施形態では、便の検査結果が腸内フローラの情
報を含むものとする。レコメンドするサプリメントは1種類に限られず、テーストが異な
る複数のサプリメントをレコメンドしてもよい。
レコメンド結果提示手段14はレコメンドされたサプリメントの情報を対象となるヒト
(あるいはその家族等)に提示する。具体例として、レコメンド結果提示手段14は、対
象となるヒトがアクセス可能なWebページにレコメンドサプリメントの情報と、望まし
くはそのヒトの検査結果を掲載する。また、レコメンド結果提示手段4はレコメンドサプ
リメントの情報や検査結果を示す診断書をそのヒトに送付してもよい。
フード受注手段15は提示したレコメンドサプリメントの受注を受け付ける。具体例と
して、サプリメント受注手段15はレコメンドサプリメントを掲載するWebページに、
当該サプリメントを購入するためのアイコンを設ける。そのアイコンが選択されたことに
応じて、サプリメント受注手段15は必要な決済処理を行う。これにより、そのヒトにレ
コメンドサプリメントが届けられる。
なお、レコメンド手段13による具体的なレコメンド手法は、第1の実施形態で説明し
た手法と同様であってよい。本実施形態でも、便を検査することによって、腸内細菌の多
様性、乳酸菌や酪酸菌など各菌の数、FB比といった定量的な実測値が得られる。そのた
め、ヒトを客観的に分類でき、適切なフードをレコメンドできる。
また、第2の実施形態と同様、便の検査を省略し、代わりにヒトが摂取したフードの情
報を用いてもよい。すなわち、ヒト情報取得手段11が、ヒトの属性情報に加え、ヒトが
摂取したフードの情報を取得する。具体例として、ヒトが(望ましくは直近に)摂取した
フードを入力するためのWebページをそのヒトの端末装置に表示させ、入力を受け付け
る。
そして、レコメンド手段13は、ヒトの属性情報と、ヒトが摂取したフードの情報とに
基づいて、そのヒトに適したサプリメントをレコメンドする。具体的には、レコメンド手
段13は、ヒトの属性情報およびヒトが摂取したフードの情報からそのヒトの腸内フロー
ラの情報を推定する。具体例として、レコメンド手段13は、ヒトの属性情報およびヒト
が摂取したフードの情報と、腸内フローラとの関係を示すデータベースを保持しておき、
当該データベースを参照することで腸内フローラの情報を推定できる。
その他は、菌叢分析による腸内フローラの情報に代えて、推定した腸内フローラの情報
を用いる点を除き、上述した第3の実施形態と共通する。
このように、第3の実施形態では、腸内フローラの情報(細菌の多様性、FB比、酪酸
菌、乳酸菌など)と、ヒトの属性情報(体重、年齢、性別、食生活など)とを考慮してそ
のヒトに適切なフードをレコメンドできる。なお、本実施形態では、腸内フローラの情報
およびヒトの属性の両方を用いることとしたが、腸内フローラの情報のみを用いる用いる
こととしてもよい。また、腸内フローラの情報に基づいてレコメンドされるフードを、属
性によって補正してもよい。
(第4の実施形態)
次に述べる第4の実施形態では、上述した腸年齢算出法の具体例を述べる。腸年齢は、
腸内細菌叢の分布データを用いて、実年齢を基準として腸の健康状態を数値化した指標で
ある。腸内細菌の分布量は年齢と一定傾向の相関を持ち、健康な個体では腸年齢と実年齢
が一致すると仮定して、腸年齢の予測モデルを述べる。
本予測モデルでは、実年齢をy0としたとき、腸年齢yを下式に基づいて算出できるも
のとする。
y={(y1−y0)+a}/b+y0 ・・・(1)
ここで、y1=k1{f(a1,a2・・・an)}+k2{g(a1,a2・・・a
n)} ・・・(2)
なお、変数y1を便宜上、「中間腸年齢」と呼ぶ。以下、(1),(2)式における引
数a1〜an、関数f,g、定数k1,k2,a,bについて順に説明する。
引数a1〜anは、実年齢との相関性が高く、実年齢を予測する可能性が高い菌の分布
量および指標であり、統計的手法によって選定される。具体的には、以下のようにして選
定できる。
まず、既往歴、現病歴、服薬状況、健康状態などから一定の基準を策定し、基準を満た
す健康な個体における菌叢データを収集する。そして、各菌の分布量(シーケンサーで解
析された全菌量に対する各菌量の割合であり、0〜1の間を取る連続値)に対してLog
it変換による標準化を実施し、分析用データセットを作成する。そして、ブートストラ
ップ法で得られた寄与率に基づき、実年齢との相関性が高い菌および指標を、腸年齢算出
モデルに採用する。
発明者らによる解析によれば、ビフィズス菌(k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Act
inobacteria;o__Bifidobacteriales;f__Bifidobacteriaceae;g__Bifidobacterium)、乳
酸菌(k__Bacteria;p__Firmicutes;c__Bacilli;o__Lactobacillales;f__Lactobacillacea
e;g__Lactobacillus)、酪酸菌(k__Bacteria;p__Firmicutes;c__Clostridia;o__Clostri
diales;f__Clostridiaceae;g__Clostridium)などの菌の分布を引数として採用するのが
よいことが分かった。
また、菌とは異なる他の指標(多様性指標や、給餌フードに含まれる複数菌種の分布量
)を引数として採用してもよい。
以上のようにして、引数a1〜anが定まる(「n」は、採用する菌の数と、他の指標
の数の合計値)。なお、例示した菌以外の菌や、他の指標を引数として採用してもよい。
次に、引数a1〜anについて主成分分析を行い、引数間の関係性の視覚化と次元圧縮
による主成分の抽出を行う。
発明者らによる解析によれば、各主成分の説明力に従い、第1主成分および第2主成分
を採用すればよいことが分かった。上記(2)式において、第1主成分を算出する関数が
fであり、第2主成分を算出する関数がgである。なお、第3主成分以降を採用してもよ
い。
第1主成分および第2主成分を算出した後、菌ごとの平均分布量をもとに第1主成分お
よび第2主成分の調整を行い、上記(2)式における関数f,gを確定させる。
また、上記(2)式の中間腸年齢y1から実年齢y0を予測するための定数k1,k2
を回帰分析によって確定させる。
さらに、中間腸年齢y1から実年齢y0を予測するための定数a,bを回帰分析により
確定させる。定数a,bは、この予測モデル自身が持つ誤差が小さくなるよう調整するた
めのものとも言える。
以上のようにして、腸年齢を算出するための引数や定数が定まり、腸内フローラ(a1
〜an)に対して上記(1)、(2)式を適用することで腸年齢yを算出できる。
なお、腸年齢の算出は主としてペットに適用することを想定しているが、ヒトに対して
適用することもできる。
上述した実施形態は、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が本発明
を実施できることを目的として記載されたものである。上記実施形態の種々の変形例は、
当業者であれば当然になしうることであり、本発明の技術的思想は他の実施形態にも適用
しうることである。したがって、本発明は、記載された実施形態に限定されることはなく
、特許請求の範囲によって定義される技術的思想に従った最も広い範囲とすべきである。
1 ペット情報取得手段
2 菌叢分析手段
3 レコメンド手段
4 レコメンド結果提示手段
5 フード受注手段
6 腸内フローラ情報推定手段
11 ヒト情報取得手段
12 菌叢分析手段
13 レコメンド手段
14 レコメンド結果提示手段
15 サプリメント受注手段

Claims (4)

  1. 健康な個体における菌叢データを取得することと、
    各菌の分布量に基づき、実年齢との相関が高い菌を選定することと、
    前記選定された菌の分布量を引数として次元圧縮を行って主成分を抽出することと、
    次元圧縮によって得られた主成分を用いて実年齢を予測する第1式を作成することであって、健康な個体に関して、その実年齢が前記第1式から予測されるよう前記第1式に含まれる第1定数を回帰分析によって決定することを含む、第1式を作成することと、
    作成された第1式から算出される値に基づいて腸年齢を予測する第2式を作成することであって、健康な個体に関して、その実年齢が前記第2式から予測される腸年齢と一致するよう前記第2式に含まれる第2定数を回帰分析によって決定することを含む、第2式を作成することと、を含み、
    前記個体はヒトである、ヒトの腸年齢算出式の決定方法。
  2. 前記第1式は下式で表される、請求項1に記載のヒトの腸年齢算出式の決定方法
    y1=k1{f(a1,a2・・・an)}+k2{g(a1,a2・・・an)}
    ここで、y1は前記第1式から予測される実年齢であり、a1〜anは前記引数であり、f(a1,a2・・・an)およびg(a1,a2・・・an)は前記次元圧縮によって得られた主成分であり、k1,k2は前記第1定数。
  3. 前記第2式は下式で表される、請求項2に記載のヒトの腸年齢算出式の決定方法
    y={(y1−y0)+a}/b+y0
    ここで、yは予測される腸年齢であり、y0は実年齢であり、a,bは前記第2定数。
  4. 前記選定された菌の分布量に対して、請求項1乃至3のいずれかに記載の方法で決定された前記第1式および前記第2式を適用することによって、ヒトの腸年齢を算出する方法。
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