JP2022148248A - Food loss prevention system - Google Patents

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Tomoyuki Arai
智洋 藤沼
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Abstract

To provide a food loss prevention system capable of eliminating food loss.SOLUTION: In a food loss prevention system, an information processing device 50 includes: a control part 53 including a meal amount measurement part 53a for automatically measuring a meal amount, a classification part 53b for setting meal classification on the basis of measurement data, an association part 53c for associating the measured meal amount with other information related to the meal amount, an analysis part 53d for acquiring a recommended meal amount on the basis of the meal amount, a determination part 53e for identifying a user from user authentication information in meal information, and an output control part 53f; and a storage part 54 for storing the meal information by associating the user authentication information, with the meal amount of the user and with its measurement timing.SELECTED DRAWING: Figure 6

Description

本開示は、食事の分量を調整してフードロスを防止するためのシステムに関する。 The present disclosure relates to a system for adjusting meal portions to prevent food loss.

本来食べられる食品や食事が廃棄されてしまうフードロス(食品ロス)が問題となっている。フードロスにおいては、大量の廃棄食糧を処分する資源やエネルギーが必要になり、焼却処分する場合には、大量の二酸化炭素が排出される、という問題がある。ここで、フードロスが発生する原因として、提供される食事が多いために食べ残してしまうことが挙げられる。 Food loss (food loss), in which food and meals that are originally edible are discarded, has become a problem. In food loss, there is a problem that resources and energy are required to dispose of a large amount of waste food, and a large amount of carbon dioxide is emitted when incinerating. Here, one of the causes of food loss is leftover food due to the large amount of food provided.

ところで、食事に関するシステムとして、特許文献1に開示された技術が知られている。特許文献1は、ユーザの食事履歴を取得し、かかる食事履歴に基づいてユーザに推奨するメニュー情報を提供している。 By the way, the technology disclosed in Patent Literature 1 is known as a system related to meals. Patent Document 1 acquires a user's meal history and provides menu information recommended to the user based on the meal history.

また、食事に関するシステムとしては、特許文献1の他に特許文献2に開示された技術も知られている。特許文献2は、食事の重さを電気的に測定する電子秤を用いて被管理者の食事摂取量を求め、該食事摂取量の過不足量を算出している。 In addition to Patent Document 1, the technology disclosed in Patent Document 2 is also known as a system related to meals. Patent Literature 2 uses an electronic scale that electrically measures the weight of a meal to determine the dietary intake of a person to be managed, and calculates the excess or deficiency of the dietary intake.

特開2020-181491号公報JP 2020-181491 A 特開平11-161728号公報JP-A-11-161728

しかしながら、特許文献1にあっては、個々のユーザに適した食事メニューの情報を提供しているが、食事や食品の廃棄やフードロスを解消する観点は全くないものである。本発明者は、食事の食べ残しを抑制する観点からフードロスを解消できる技術を開発したものである。 However, although Patent Literature 1 provides information on meal menus suitable for individual users, it does not at all have the point of view of eliminating meal and food waste and food loss. The inventor of the present invention has developed a technique that can eliminate food loss from the viewpoint of suppressing leftover meals.

また、特許文献2にあっては、食事摂取量を求めるために電子秤に食事を載せる手間がかかるだけでなく、電子秤を設置するスペースを確保する必要がある、という問題がある。更に、引用文献2においても、フードロスを解消する観点は全くない。 Moreover, in Patent Document 2, there is a problem that not only does it take time to put food on an electronic scale in order to determine the amount of food intake, but it is also necessary to secure a space for installing the electronic scale. Furthermore, even in Cited Document 2, there is no viewpoint of eliminating food loss.

本開示は、かかる点に鑑みてなされたものであり、フードロスを解消することができるフードロス防止システムを提供することを目的とする。また、本開示は、食事量を簡単に計測でき、計測用にスペースを確保する必要をなくすことができるフードロス防止システムを提供することを目的とする。 The present disclosure has been made in view of this point, and an object thereof is to provide a food loss prevention system capable of eliminating food loss. Another object of the present disclosure is to provide a food loss prevention system that can easily measure the amount of meals and eliminates the need to secure a space for measurement.

本開示における一態様のフードロス防止システムは、食事量を自動計測する取得部と、前記食事量に基づき推薦食事量を求める解析部と、を備えている。 A food loss prevention system according to one aspect of the present disclosure includes an acquisition unit that automatically measures a meal amount, and an analysis unit that obtains a recommended meal amount based on the meal amount.

また、本開示における一態様のフードロス防止システムは、画像を取得する取得部と、前記画像によって得られた食事量に基づき推薦食事量を求める解析部と、を備えている。 A food loss prevention system according to one aspect of the present disclosure includes an acquisition unit that acquires an image, and an analysis unit that obtains a recommended meal amount based on the meal amount obtained from the image.

本開示によれば、食事量を自動的に取得して解析でき、推奨する食事量を提供することができるので、食事量について不足感がないようにしつつ食べ残しを抑制してフードロスを防止することが可能となる。また、取得部を介して食事量を自動計測するので、食事量を簡単に取得することができる。更に、画像取得によって食事量を計測することで、従来の電子秤のように計測用にスペースを確保する必要をなくすことができる。 According to the present disclosure, the meal amount can be automatically acquired and analyzed, and the recommended meal amount can be provided. Therefore, it is possible to prevent food loss by suppressing leftovers while avoiding a feeling of insufficient meal amount. becomes possible. In addition, since the amount of meal is automatically measured via the acquisition unit, the amount of meal can be easily acquired. Furthermore, by measuring the amount of meals by image acquisition, it is possible to eliminate the need to secure a space for measurement as in the case of conventional electronic scales.

実施の形態に係るフードロス防止システムの概略構成の一例を示す図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS It is a figure which shows an example of schematic structure of the food-loss prevention system which concerns on embodiment. 実施の形態に係る計測装置のハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hardware constitutions of the measuring device which concerns on embodiment. 実施の形態に係る計測装置を例示した説明図である。It is an explanatory view which illustrated the measuring device concerning an embodiment. 図4A及び図4Bは、実施の形態に係る他の計測装置を例示した説明図である。4A and 4B are explanatory diagrams illustrating another measuring device according to the embodiment. 図5Aは、実施の形態に係るユーザ端末装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図5Bは、実施の形態に係る環境値検出装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図5Cは、実施の形態に係る出力装置のハードウェア構成の一例を示す図である。5A is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a user terminal device according to an embodiment; FIG. 5B is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the environment value detection device according to the embodiment; FIG. 5C is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of an output device according to an embodiment; FIG. 図6Aは、実施の形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図6Bは、前記情報処理装置における制御部の機能ブロックの一例を示す図である。6A is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of an information processing apparatus according to an embodiment; FIG. FIG. 6B is a diagram showing an example of functional blocks of a control unit in the information processing apparatus; 実施の形態に係る情報処理装置で処理する食事情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the meal information processed with the information processing apparatus which concerns on embodiment. 実施の形態に係るシステムの推薦食事量の処理の流れを示すフロー図である。FIG. 4 is a flow chart showing the flow of recommended meal amount processing of the system according to the embodiment. 前記フードロス防止システムを構成する各装置を実現するための情報機器のハードウェア構成を例示した図である。2 is a diagram exemplifying a hardware configuration of an information device for realizing each device that constitutes the food loss prevention system; FIG.

図1は、実施の形態に係るフードロス防止システムの概略構成の一例を示す図である。図1に示すシステム(フードロス防止システム)100は、ユーザの食事量を計測して解析し、食べ残しが発生しないように推薦する食事量を求めて報知(出力)できるフードロス防止システムの一例である。まず、図1を参照しながら、システム100の構成について説明する。 FIG. 1 is a diagram showing an example of a schematic configuration of a food loss prevention system according to an embodiment. A system (food loss prevention system) 100 shown in FIG. 1 is an example of a food loss prevention system that can measure and analyze the amount of meals eaten by a user, determine the amount of meals recommended to prevent leftovers, and notify (output) the amount. . First, the configuration of system 100 will be described with reference to FIG.

システム100は、食事量(食事の分量)を自動計測するための計測装置10と、計測装置10で取得したデータ、信号、指令等の情報(以下、単に「情報」とする場合がある)を処理する情報処理装置50とを備えている。また、システム100は、ユーザに所持されるユーザ用端末装置(端末装置)20や、屋外や屋内に設置される環境値検出装置30を備えているとよい。更に、システム100は、情報処理装置50で処理した情報を出力する出力装置40を有しているとよい。 The system 100 includes a measuring device 10 for automatically measuring a meal amount (meal portion), and information such as data, signals, commands, etc. acquired by the measuring device 10 (hereinafter sometimes simply referred to as "information"). and an information processing device 50 for processing. The system 100 may also include a user terminal device (terminal device) 20 carried by the user and an environmental value detection device 30 installed outdoors or indoors. Furthermore, the system 100 preferably has an output device 40 for outputting information processed by the information processing device 50 .

システム100を構成する各装置は、ネットワーク60を介して通信可能に接続されている。各装置間の通信は、図示しない他の装置を介在して行われてもよい。また、各装置間の通信は、アドホック通信モードで直接に行われてもよい。ここで、通信は、無線通信であってもよく、有線通信であってもよい。また、無線通信と有線通信の組み合わせであってもよい。 Each device constituting the system 100 is communicably connected via a network 60 . Communication between each device may be performed via another device (not shown). Communication between each device may also take place directly in an ad-hoc communication mode. Here, the communication may be wireless communication or wired communication. Alternatively, a combination of wireless communication and wired communication may be used.

システム100では、計測装置10で計測された情報が情報処理装置50にて記憶されて蓄積される。また、ユーザ用端末装置20や環境値検出装置30で取得された情報が情報処理装置50にて記憶されて蓄積されるとよい。情報処理装置50は、蓄積された情報からユーザに推奨する推奨食事量を解析し、出力装置40に送信する。出力装置40は、情報処理装置50から送信された推奨食事量を出力する。 In the system 100 , the information measured by the measuring device 10 is stored and accumulated in the information processing device 50 . Information acquired by the user terminal device 20 and the environment value detection device 30 may be stored and accumulated in the information processing device 50 . The information processing device 50 analyzes the recommended meal amount recommended to the user from the accumulated information and transmits it to the output device 40 . The output device 40 outputs the recommended meal amount transmitted from the information processing device 50 .

図1における計測装置10については、例示したものであり、図示した構成に限定されるものでない。また、ユーザは1名に限られず多数としてもよく、これに応じて、ユーザ用端末装置20も増設される。更に、図1では、環境値検出装置30及び出力装置40をそれぞれ1台とした場合が例示されているが、複数台設置されるとよい。 The measuring device 10 in FIG. 1 is an example, and is not limited to the illustrated configuration. Also, the number of users is not limited to one, and may be many, and the number of user terminals 20 may be increased accordingly. Furthermore, FIG. 1 illustrates a case in which one environment value detection device 30 and one output device 40 are provided, but a plurality of devices may be installed.

続いて、システム100の構成についてさらに詳細に説明する。図2は、実施の形態に係る計測装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 Next, the configuration of system 100 will be described in further detail. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the measuring device according to the embodiment;

[計測装置10]
図2に示すように、計測装置10は、食事量を自動計測するための情報を取得する取得部11と、取得部11によって得られた情報を情報処理装置50等に送信する通信部12と、計測装置10の各部を制御する制御部13とを備えている。
[Measuring device 10]
As shown in FIG. 2, the measuring device 10 includes an acquisition unit 11 that acquires information for automatically measuring the amount of food eaten, and a communication unit 12 that transmits the information acquired by the acquisition unit 11 to the information processing device 50 or the like. , and a control unit 13 that controls each unit of the measuring device 10 .

取得部11は、各種の質量、重量を計測したり、かかる計測に用いられる情報を取得したりする。例えば、取得部11は、食事量として食事の質量を計測する。取得部11は、食事量を含む食事情報を取得するために用いてもよい。 The acquisition unit 11 measures various masses and weights and acquires information used for such measurements. For example, the acquisition unit 11 measures the mass of a meal as the meal amount. The acquisition unit 11 may be used to acquire meal information including meal amounts.

本実施の形態において、食事情報としては、食事量の他、例えば、ユーザの認識情報や計測装置10の識別情報、食事量を計測した日付及び時刻、食事の分類(料理区分となる主食、主菜、副菜、水分)を例示できる。また、食事情報には、後述するユーザの体調に関する情報及び環境に関する情報の他、食事に対するユーザの満腹度を含めるとよい。食事情報に含まれる例示した情報は適宜互いに対応付けるとよい。 In the present embodiment, in addition to the meal amount, the meal information includes, for example, the user's recognition information, the identification information of the measuring device 10, the date and time when the meal amount was measured, the meal classification (staple food as a food category, main dish, main dish). vegetables, side dishes, water) can be exemplified. The meal information may include information about the user's physical condition and environment, which will be described later, as well as the user's degree of fullness with respect to meals. The exemplified information included in the meal information may be appropriately associated with each other.

取得部11は、例えば、食事量(食事の質量)を計測データとして計測する質量センサを用いることが例示できる。また、取得部11は、例えば、撮像装置であってもよい。取得部11を撮像装置とした場合、例えば、撮像装置で食事の一部または全体を撮影し、かかる撮影によって取得された計測データとなる画像を解析することで、食事量を計測することができる。取得部11は、取得した計測データに計測装置10の識別情報を対応付けてもよい。 For example, the acquisition unit 11 may use a mass sensor that measures the meal amount (meal mass) as measurement data. Also, the acquisition unit 11 may be, for example, an imaging device. If the acquisition unit 11 is an image capturing device, for example, the amount of food can be measured by capturing a part or all of a meal with the image capturing device and analyzing the image that becomes the measurement data acquired by the image capturing. . The acquisition unit 11 may associate identification information of the measuring device 10 with the acquired measurement data.

取得部11は、食事の質量を計測する場合、ユーザが質量測定用の秤に載せる等、食事の質量を数値化する行動を行わずに質量を自動的に取得(計測)して出力できる限りにおいて、例示した手段以外の実現手段でもよい。また、取得部11は、食事量を計測するために画像を取得する場合、画像取得のための専用の設置スペースを確保する必要がない限りにおいて、例示した手段以外の実現手段でもよい。 When measuring the mass of a meal, the acquisition unit 11 automatically acquires (measures) and outputs the mass without the user performing an action to quantify the mass of the meal, such as placing the meal on a scale for mass measurement. , realization means other than the exemplified means may be used. Further, when acquiring an image for measuring the amount of food eaten, the acquisition unit 11 may be implemented by means other than the exemplified means as long as there is no need to secure a dedicated installation space for image acquisition.

通信部12は、通信インタフェースであり、制御部13の制御に基づいてネットワーク60に接続し、情報処理装置50と情報を送信する。通信部12は、システム100に含まれる各装置に対し、情報の送受信をできるようにしてもよい。 The communication unit 12 is a communication interface and is connected to the network 60 under the control of the control unit 13 to transmit information to the information processing device 50 . The communication unit 12 may enable each device included in the system 100 to transmit and receive information.

制御部13は、中央処理装置(CPU)等からなり、計測装置10の各部の制御を介して全体を制御する。制御部13は、取得部11による情報の取得開始タイミング等を制御するとよい。また、制御部13は、取得部11により取得した食事量、食事情報等の情報を適宜情報処理装置50に送信するよう通信部12を制御する。 The control unit 13 is composed of a central processing unit (CPU) and the like, and controls the entire measurement device 10 through control of each unit. The control unit 13 may control the acquisition start timing of the information by the acquisition unit 11 and the like. In addition, the control unit 13 controls the communication unit 12 so as to appropriately transmit information such as the meal amount and meal information acquired by the acquisition unit 11 to the information processing device 50 .

図3は、実施の形態における計測装置を例示した説明図である。図3に示すように、計測装置10Aは、複数の食器201それぞれの底部に設ける構成の他、各食器201が配置されるトレー202の底部に設ける構成を例示できる。計測装置10Aは、食器201やトレー202に収容した(置いた場合も含む)食事F1~F4の質量を質量センサで計測することができる。言い換えると、計測装置10Aの取得部11は質量センサによって構成され、食事F1~F4の質量を計測データとして出力する。 FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating the measuring device according to the embodiment. As shown in FIG. 3, the measuring device 10A may be provided on the bottom of each of the tablewares 201, or may be provided on the bottom of the tray 202 on which the tablewares 201 are arranged. The measuring device 10A can measure the masses of the meals F1 to F4 accommodated (including when placed) in the tableware 201 and the tray 202 with the mass sensor. In other words, the acquisition unit 11 of the measuring device 10A is configured by a mass sensor, and outputs the masses of the meals F1 to F4 as measurement data.

トレー202の計測装置10Aでは、例えば、トレー202の底部における複数箇所(図3では3箇所)に取得部11が分散配置される。図3では、食器201及びトレー202の両方に計測装置10Aを設けたが、何れか一方にて計測装置10Aを省略してもよい。 In the measurement device 10A of the tray 202, for example, the acquisition units 11 are distributed at a plurality of locations (three locations in FIG. 3) on the bottom of the tray 202. FIG. Although measuring device 10A is provided in both tableware 201 and tray 202 in FIG. 3, measuring device 10A may be omitted from either one.

計測装置10Aにおける取得部11は、制御部13の制御下で、食事の前に食器201やトレー202に収容した食事F1~F4の質量を計測する。また、計測装置10Aは、制御部13の制御下で、食事の後に食器201やトレー202に残る食事F1~F4の質量を計測してもよい。食事後の食事F1~F4の質量を計測した場合は、食事の前後の質量を差し引いて食事量を求めてもよい。 Under the control of the control unit 13, the acquisition unit 11 in the measuring device 10A measures the mass of the meals F1 to F4 accommodated in the tableware 201 and the tray 202 before eating. Under the control of the control unit 13, the measuring device 10A may also measure the mass of the meals F1 to F4 remaining on the tableware 201 and the tray 202 after eating. When the masses of the meals F1 to F4 after the meal are measured, the meal amount may be obtained by subtracting the masses before and after the meal.

計測装置10Aは、食器201やトレー202に対し着脱自在に設けられるとよく、メンテナンスや、食器201及びトレー202の洗浄を行い易くすることができる。計測装置10Aは、電源として、バッテリーを内蔵する他、圧電素子や摩擦帯電、静電誘導により発電する機構を内蔵するようにしてもよい。 The measuring device 10A is preferably provided detachably with respect to the tableware 201 and the tray 202, so that maintenance and cleaning of the tableware 201 and the tray 202 can be facilitated. The measuring device 10A may incorporate a battery as a power supply, and may also incorporate a mechanism for generating electricity by piezoelectric element, triboelectrification, or electrostatic induction.

また、図3には、他の計測装置10Bとして、撮影機能及び通信機能を備えたスマートフォン等の情報機器を用いることを例示している。計測装置10Bは、特に限定しないが、例えば、パーソナルコンピュータ(PC)、モバイルPC、タブレット端末、スマートフォン、携帯電話機、デジタルカメラなどの情報機器により構成される。 Further, FIG. 3 illustrates the use of an information device such as a smart phone having a photographing function and a communication function as another measuring device 10B. The measuring device 10B is not particularly limited, but is configured by, for example, information equipment such as a personal computer (PC), mobile PC, tablet terminal, smart phone, mobile phone, and digital camera.

計測装置10Bは、撮影機能を備えたカメラ(撮像装置)によって取得部11が構成される。よって、計測装置10Bの取得部11は、食事F1~F4を撮影した画像を計測データとして出力する。食事F1~F4の画像を計測データとする場合は、かかる画像を計測装置10Bにて実行されるアプリケーションや情報処理装置50にて解析することで食事量を求めるとよい。 In the measurement device 10B, an acquisition unit 11 is configured by a camera (imaging device) having an imaging function. Therefore, the acquisition unit 11 of the measuring device 10B outputs images of the meals F1 to F4 as measurement data. When images of meals F1 to F4 are used as measurement data, the amount of meals may be obtained by analyzing such images with an application executed by the measuring device 10B or the information processing device 50. FIG.

トレー202は所定サイズのマーカー203を有してもよい。マーカー203と共に食事F1~F4を撮影した画像を解析することで、マーカー203との比較によって食事F1~F4のサイズを判定し、食事F1~F4の食事量を求めるようにしてもよい。図3の計測装置10A及び計測装置10Bは、両方を同時に使用してもよいし、何れか一方を使用してもよい。 The tray 202 may have markers 203 of predetermined size. By analyzing the images of the meals F1 to F4 photographed together with the markers 203, the sizes of the meals F1 to F4 may be determined by comparison with the markers 203, and the meal amounts of the meals F1 to F4 may be obtained. Both the measuring device 10A and the measuring device 10B in FIG. 3 may be used at the same time, or one of them may be used.

図4A及び図4Bは、実施の形態における他の計測装置を例示した説明図である。図4Aに示すように、計測装置10Cは、建物210の入口211における床に設置され、入口211を通過して入退室するユーザ(人)の体重を計測する構成が例示できる。言い換えると、計測装置10Cの取得部11は体重センサによって構成され、ユーザの体重を計測データとして出力する。 4A and 4B are explanatory diagrams illustrating another measuring device according to the embodiment. As shown in FIG. 4A, the measuring device 10C is installed on the floor at the entrance 211 of the building 210, and may be configured to measure the weight of a user (person) who passes through the entrance 211 to enter and leave the room. In other words, the acquisition unit 11 of the measuring device 10C is configured by a weight sensor, and outputs the weight of the user as measurement data.

建物210は、食事を行う場所であればよく、屋内施設、屋外施設の何れでもよい。例えば、建物210は、食事を提供する飲食店、食堂、病院、介護施設としたり、住居としたりしてもよい。 The building 210 may be a place to eat, and may be either an indoor facility or an outdoor facility. For example, the building 210 may be a restaurant serving meals, a dining room, a hospital, a nursing home, or a residence.

計測装置10Cにおける取得部11は、制御部13の制御下で、食事の前に入口211を通過して建物210に入るタイミングと、食事の後に入口211を通過して建物210を出るタイミングの両方でユーザの体重を計測する。そして、食事の前後の体重を差し引いてユーザの食事量を求めることができる。 Under the control of the control unit 13, the acquisition unit 11 in the measuring device 10C acquires both the timing of passing through the entrance 211 before eating and entering the building 210 and the timing of passing through the entrance 211 and leaving the building 210 after eating. to measure the user's weight. Then, the user's meal amount can be obtained by subtracting the body weight before and after the meal.

図4Bに示すように、計測装置10Dは、椅子220の座面に設置され、かかる座面に着座したユーザ(人)の体重を計測する構成が例示できる。言い換えると、計測装置10Dの取得部11は体重センサによって構成され、ユーザの体重を計測データとして出力する。 As shown in FIG. 4B, the measuring device 10D is installed on the seat surface of the chair 220, and the configuration for measuring the weight of the user (person) seated on the seat surface can be exemplified. In other words, the acquisition unit 11 of the measuring device 10D is configured by a weight sensor, and outputs the weight of the user as measurement data.

計測装置10Dにおける取得部11は、制御部13の制御下で、食事の前に椅子220に座るタイミングと、食事の後に椅子220から立ち上がるタイミングの両方で体重を計測する。そして、食事の前後の体重を差し引いてユーザの食事量を求めることができる。 Under the control of the control unit 13, the acquisition unit 11 in the measuring device 10D measures the body weight at both the timing of sitting on the chair 220 before eating and the timing of standing up from the chair 220 after eating. Then, the user's meal amount can be obtained by subtracting the body weight before and after the meal.

[ユーザ用端末装置20]
図5Aは、実施の形態に係るユーザ端末装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図5Aに示すように、ユーザ用端末装置20は、取得部21と、通信部22と、制御部23とを有する。また、ユーザ用端末装置20は、ユーザ特定部24と、満腹度入力部25とを更に有する構成としてもよい。ユーザ用端末装置20は、特に限定しないが、例えば、モバイルPC、タブレット端末、スマートフォン、携帯電話機などの情報機器により構成され、後述する各種センサを備えている。
[User terminal device 20]
5A is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a user terminal device according to an embodiment; FIG. As shown in FIG. 5A, the user terminal device 20 has an acquisition unit 21, a communication unit 22, and a control unit . Further, the user terminal device 20 may be configured to further include a user identification unit 24 and a satiety level input unit 25 . The user terminal device 20 is not particularly limited, but is configured by, for example, an information device such as a mobile PC, a tablet terminal, a smart phone, or a mobile phone, and includes various sensors to be described later.

ユーザ用端末装置20の取得部21は、ユーザの体調に関する情報を取得する。体調に関する情報としては、血圧、体温、心拍数、活動量(移動距離)、歩数やそれら以外のバイタルデータを例示できる。よって、取得部21は、血圧センサ、温度(体温)センサ、心拍センサ、加速度センサ、傾斜センサ、皮膚電気活動センサ等によって構成することができる。 The acquisition unit 21 of the user terminal device 20 acquires information about the physical condition of the user. Examples of physical condition information include blood pressure, body temperature, heart rate, amount of activity (distance traveled), number of steps, and other vital data. Therefore, the acquisition unit 21 can be configured by a blood pressure sensor, a temperature (body temperature) sensor, a heart rate sensor, an acceleration sensor, an inclination sensor, an electrodermal activity sensor, and the like.

ユーザ用端末装置20の通信部22は、通信インタフェースである。通信部22は、制御部23の制御に基づいてネットワーク60に接続し、情報処理装置50へ情報を送信する。通信部22は、システム100に含まれる各装置に対し、情報の送受信をできるようにしてもよい。ユーザ用端末装置20の制御部23は、CPUまたはプログラマブルなデバイス等からなり、ユーザ用端末装置20の各部の制御を介して全体を制御する。制御部23は、取得部21による情報の取得開始タイミングや取得間隔等を制御するとよい。また、制御部23は、取得部21により取得した血圧や体温等の情報を適宜情報処理装置50に送信するよう通信部22を制御する。 The communication unit 22 of the user terminal device 20 is a communication interface. The communication unit 22 connects to the network 60 under the control of the control unit 23 and transmits information to the information processing device 50 . The communication unit 22 may be capable of transmitting and receiving information to and from each device included in the system 100 . The control unit 23 of the user terminal device 20 is composed of a CPU, a programmable device, or the like, and controls the entire user terminal device 20 through control of each unit. The control unit 23 may control the acquisition start timing, acquisition interval, and the like of the information by the acquisition unit 21 . In addition, the control unit 23 controls the communication unit 22 to appropriately transmit information such as blood pressure and body temperature acquired by the acquisition unit 21 to the information processing device 50 .

ユーザ特定部24は、ユーザ用端末装置20を所持するユーザを特定するための認識情報を出力する。例えば、ユーザ特定部24は、計測装置10による計測に応じたタイミングやユーザの所定操作に応じ、通信部22を介して情報処理装置50に認識情報を送信してもよい。 The user identification unit 24 outputs recognition information for identifying the user who owns the user terminal device 20 . For example, the user identification unit 24 may transmit the recognition information to the information processing device 50 via the communication unit 22 in accordance with the timing according to the measurement by the measurement device 10 or the user's predetermined operation.

満腹度入力部25は、所持するユーザによって、食事量を取得、計測した食事後の満腹度が入力される。満腹度は、1回の食事の分量がどの程度多かったり少なかったりするかを複数にランク分けしたユーザによる評価や、ユーザが点数や百分率で評価として数値化することが例示できる。満腹度入力部25は、ユーザが入力した満腹度を、通信部22を介して情報処理装置50に送信するとよい。 The satiety level input unit 25 receives the amount of food eaten and inputs the satiety level after the meal, which is measured by the user who owns the device. The satiety level can be exemplified by a user's evaluation that ranks how large or small the portion of one meal is, or by a user's evaluation as a score or percentage. The satiety level input unit 25 may transmit the satiety level input by the user to the information processing device 50 via the communication unit 22 .

ユーザ用端末装置20は、カメラを有する計測装置10B(図3参照)と同一の情報機器に含ませて機能させるようにしてもよい。また、ユーザ用端末装置20において、ユーザ特定部24や満腹度入力部25は、その他の機能部と別の構成、装置、情報機器に分けて設けてもよい。例えば、ユーザ特定部24は、IDコードが表示されるカードやスマートフォン等としてもよく、該IDコードが所定の読み取り装置で読み取られて情報処理装置50に認識情報を送信及び記憶されるようにしてもよい。 The user terminal device 20 may be included in the same information equipment as the measuring device 10B (see FIG. 3) having a camera to function. Further, in the user terminal device 20, the user identification unit 24 and the satiety level input unit 25 may be separately provided in a configuration, device, or information device different from other functional units. For example, the user identification unit 24 may be a card or a smartphone on which an ID code is displayed, and the ID code is read by a predetermined reading device, and recognition information is transmitted and stored in the information processing device 50. good too.

[環境値検出装置30]
図5Bは、実施の形態に係る環境値検出装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図5Bに示すように、環境値検出装置30は、取得部31と、通信部32と、制御部33とを有する。取得部31は、天候やユーザへの外的要因等の環境に関する情報を取得する。環境に関する情報としては、気温、湿度、気圧、風量、降水量やそれら以外の天候データを例示できる。よって、取得部31は、温度センサ、湿度センサ、気圧センサ、風力センサ、雨量センサ等によって構成することができる。また、取得部31は、通信部32及びネットワーク60を介してインターネット網に接続し、環境に関する情報を提供するサイトから環境に関する情報を取得してもよい。
[Environment value detection device 30]
5B is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the environment value detection device according to the embodiment; FIG. As shown in FIG. 5B , the environment value detection device 30 has an acquisition unit 31 , a communication unit 32 and a control unit 33 . The acquisition unit 31 acquires information about the environment such as the weather and external factors for the user. Examples of environmental information include temperature, humidity, air pressure, wind volume, rainfall, and other weather data. Therefore, the acquisition unit 31 can be configured by a temperature sensor, a humidity sensor, an atmospheric pressure sensor, a wind sensor, a rainfall sensor, and the like. Alternatively, the acquisition unit 31 may connect to the Internet through the communication unit 32 and the network 60 and acquire information about the environment from a site that provides information about the environment.

環境値検出装置30の通信部32は、通信インタフェースであり、制御部33の制御に基づいてネットワーク60に接続し、情報処理装置50へ情報を送信する。通信部32は、システム100に含まれる各装置に対し、情報の送受信をできるようにしてもよい。環境値検出装置30の制御部33は、CPUまたはプログラマブルなデバイス等からなり、環境値検出装置30の各部の制御を介して全体を制御する。制御部33は、取得部31による情報の取得開始タイミングや取得間隔等を制御するとよい。また、制御部33は、取得部31により取得した気温や湿度等の情報を適宜情報処理装置50に送信するよう通信部32を制御する。 The communication unit 32 of the environment value detection device 30 is a communication interface, connects to the network 60 under the control of the control unit 33 , and transmits information to the information processing device 50 . The communication unit 32 may enable each device included in the system 100 to transmit and receive information. The control unit 33 of the environment value detection device 30 is composed of a CPU, a programmable device, or the like, and controls the entire environment value detection device 30 through control of each unit. The control unit 33 may control the acquisition start timing, acquisition interval, and the like of the information by the acquisition unit 31 . Further, the control unit 33 controls the communication unit 32 so as to appropriately transmit the information such as temperature and humidity acquired by the acquisition unit 31 to the information processing device 50 .

[出力装置40]
図5Cは、実施の形態に係る出力装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図5Cに示すように、出力装置40は、通信部42と、出力部44と、制御部43とを有する。出力装置40は、食事の提供者(人)に対して情報を出力して報知する装置である。出力装置40は、特に限定しないが、例えば、パーソナルコンピュータ(PC)、モバイルPC、タブレット端末、スマートフォン、携帯電話機などの情報機器により構成される。
[Output device 40]
5C is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of an output device according to an embodiment; FIG. As shown in FIG. 5C , the output device 40 has a communication section 42 , an output section 44 and a control section 43 . The output device 40 is a device that outputs and notifies information to the provider (person) of the meal. The output device 40 is, but not limited to, an information device such as a personal computer (PC), mobile PC, tablet terminal, smart phone, or mobile phone.

出力装置40の通信部42は、通信インタフェースであり、制御部43の制御に基づいてネットワーク60に接続し、情報処理装置50からの情報を受信する。通信部42は、システム100に含まれる各装置に対し、情報の送受信をできるようにしてもよい。 The communication unit 42 of the output device 40 is a communication interface, connects to the network 60 under the control of the control unit 43 , and receives information from the information processing device 50 . The communication unit 42 may enable each device included in the system 100 to transmit and receive information.

出力部44は、食事の提供者に情報を出力できれば、視覚的に提示されてもよく、聴覚的に提示されてもよい。出力部44は、例えば、ARグラスやディスプレイを備えた表示デバイスであってもよく、情報を表示することで食事の提供者に情報を把握できるようにしてもよい。出力部44は、例えば、プリンタを介して所定用紙に印刷して出力してもよい。出力部44は、例えば、スピーカを備えた音声出力デバイスであってもよく、音声や呼び出し音などを出力することで食事の提供者に情報を把握できるようにしてもよい。出力部44では、通信部42にて情報処理装置50から推薦食事量等の情報を受信すると、かかる情報を食事の提供者に伝えるために出力する。 As long as the output unit 44 can output information to the meal provider, the information may be presented visually or audibly. The output unit 44 may be, for example, an AR glass or a display device having a display, and may display information so that the meal provider can grasp the information. The output unit 44 may, for example, print and output on a predetermined sheet via a printer. The output unit 44 may be, for example, an audio output device equipped with a speaker, and may output audio, ringing sound, or the like so that the food provider can grasp the information. When the communication unit 42 receives information such as the recommended meal amount from the information processing device 50, the output unit 44 outputs the information to convey the information to the meal provider.

出力装置40の制御部43は、CPUまたはプログラマブルなデバイス等からなり、出力装置40の各部の制御を介して全体を制御する。制御部43は、通信部42を介して受信した情報処理装置50からの情報を適宜出力部44で出力するよう制御するとよい。制御部43は、出力部44による情報の表示、音声出力等を制御するとよい。 A control unit 43 of the output device 40 is composed of a CPU, a programmable device, or the like, and controls the entire output device 40 through control of each unit. The control unit 43 preferably controls the output unit 44 to appropriately output the information from the information processing device 50 received via the communication unit 42 . The control unit 43 may control display of information, audio output, etc. by the output unit 44 .

[情報処理装置50]
情報処理装置50は、食事情報に基づき、ユーザへの推薦食事量を求める処理を実施する装置である。情報処理装置50は、特に限定しないが、例えば、サーバコンピュータ(タワー型サーバ、ラックマウント型サーバ、ブレード型サーバ)、パーソナルコンピュータ(デスクトップ型コンピュータ、ラップトップ型コンピュータ、タブレット型コンピュータ)であってもよい。また、情報処理装置50は、推薦食事量を求めるために十分な処理能力を有する限り、スマートフォン、携帯電話、デジタルカメラなど、その他の情報機器であってもよい。
[Information processing device 50]
The information processing device 50 is a device that performs processing for obtaining a recommended meal amount for a user based on meal information. The information processing device 50 is not particularly limited, but may be, for example, a server computer (tower server, rack-mount server, blade server), personal computer (desktop computer, laptop computer, tablet computer). good. Further, the information processing device 50 may be other information devices such as a smart phone, a mobile phone, a digital camera, etc., as long as it has sufficient processing power to obtain the recommended meal amount.

図6Aは、実施の形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図6Aに示すように、情報処理装置50は、通信部52、記憶部54及び制御部53を備えている。 6A is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of an information processing apparatus according to an embodiment; FIG. As shown in FIG. 6A, the information processing device 50 includes a communication section 52, a storage section 54, and a control section 53. As shown in FIG.

通信部52は、通信インタフェースであり、制御部53の指令に従ってネットワーク60に接続し、計測装置10、ユーザ用端末装置20及び環境値検出装置30からの情報を受信し、出力装置40へ情報を送信する。通信部52は、システム100に含まれる各装置に対し、情報の送受信をできるようにしてもよい。 The communication unit 52 is a communication interface, is connected to the network 60 according to a command from the control unit 53, receives information from the measurement device 10, the user terminal device 20, and the environment value detection device 30, and transmits the information to the output device 40. Send. The communication unit 52 may allow each device included in the system 100 to transmit and receive information.

記憶部54は、計測装置10、ユーザ用端末装置20及び環境値検出装置30から送信されて対応付けた食事情報(図4参照)や、情報処理装置50で求めた推薦食事量等を記憶する。また、記憶部54は、制御部53が各種の演算、制御を行うためのプログラムや、アプリケーションとして機能するためのプログラム、データ等を記憶する。記憶部54は、ユーザの認識情報に関連付けられる該ユーザの年齢、身長、体重等、食事量に影響を及ぼす情報を記憶する。 The storage unit 54 stores the associated meal information (see FIG. 4) transmitted from the measurement device 10, the user terminal device 20, and the environmental value detection device 30, the recommended meal amount obtained by the information processing device 50, and the like. . The storage unit 54 also stores programs for the control unit 53 to perform various calculations and controls, programs for functioning as applications, data, and the like. The storage unit 54 stores information that influences the amount of meals, such as the user's age, height, weight, etc., associated with the user's recognition information.

制御部53は、CPUまたはプログラマブルなデバイス等により構成され、情報処理装置50の各部の制御を介して全体を制御する。情報処理装置50は、制御部53の制御下で、通信部52を介して計測装置10等から送信される情報を受信し、受信した情報を解析して推薦食事量を求めるための処理等を行う。また、情報処理装置50は、制御部53の制御下で、求めた推薦食事量を記憶部54で記憶し、記憶部54に記憶された推薦食事量を通信部52によって出力装置40に送信する。 The control unit 53 is configured by a CPU, a programmable device, or the like, and controls the entire information processing apparatus 50 through control of each unit. Under the control of the control unit 53, the information processing device 50 receives information transmitted from the measuring device 10 or the like via the communication unit 52, analyzes the received information, and performs processing for obtaining a recommended meal amount. conduct. In addition, under the control of the control unit 53, the information processing device 50 stores the obtained recommended meal amount in the storage unit 54, and transmits the recommended meal amount stored in the storage unit 54 to the output device 40 through the communication unit 52. .

[情報処理装置50の制御部53]
図6Bは、前記情報処理装置における制御部の機能ブロックの一例を示す図である。図6Bに示すように、情報処理装置50の制御部53は、食事量計測部53a、分類部53b、対応付け部53c、解析部53d、判定部53e、及び出力制御部53fとして機能する。これらの機能ブロックは、記憶部54に記憶された推薦食事量を求めるためのプログラムが制御部53によって実行されることによって実現される。なお、図6Bに示す制御部53は、上記各機能ブロックに加え、その他の機能ブロックを備えてもよい。
[Control unit 53 of information processing device 50]
FIG. 6B is a diagram showing an example of functional blocks of a control unit in the information processing apparatus; As shown in FIG. 6B, the control unit 53 of the information processing device 50 functions as a meal amount measurement unit 53a, a classification unit 53b, an association unit 53c, an analysis unit 53d, a determination unit 53e, and an output control unit 53f. These functional blocks are realized by the control unit 53 executing a program for obtaining the recommended meal amount stored in the storage unit 54 . Note that the control unit 53 shown in FIG. 6B may include other functional blocks in addition to the functional blocks described above.

食事量計測部53aは、計測装置10の取得部11で取得した情報に基づき食事量を計測する。 The meal amount measurement unit 53 a measures the meal amount based on the information acquired by the acquisition unit 11 of the measuring device 10 .

例えば、食器201やトレー202に設けた計測装置10A(図3参照)の場合、食事量計測部53aは、質量センサとなる取得部11が取得した質量データ(計測データ)から予め記憶した食器201やトレー202の質量を差し引いて食事量を計測してもよい。取得部11で食器201やトレー202の質量を差し引いた質量データを取得できれば、食事量計測部53aは、該質量データを食事量とすることができる。また、例えば、食器201やトレー202に設けた計測装置10Aが食事の前後で質量データを取得する場合、食事の前の質量データから食事後の質量データを差し引いて食事量を計測する。このとき、食事量計測部53aは、食事後の質量データを食事残量として計測することができる。 For example, in the case of the measuring device 10A (see FIG. 3) provided in the tableware 201 and the tray 202, the meal amount measurement unit 53a stores the tableware 201 stored in advance from the mass data (measurement data) acquired by the acquisition unit 11 serving as a mass sensor. or the weight of the tray 202 may be subtracted to measure the meal amount. If the acquisition unit 11 can acquire the mass data from which the mass of the tableware 201 and the tray 202 is subtracted, the meal amount measurement unit 53a can use the mass data as the meal amount. Further, for example, when the measuring device 10A provided on the tableware 201 or the tray 202 acquires the mass data before and after a meal, the meal amount is measured by subtracting the post-meal mass data from the pre-meal mass data. At this time, the meal amount measuring unit 53a can measure the mass data after the meal as the meal remaining amount.

また、例えば、取得部11をカメラとした計測装置10B(図3参照)を用いる場合、食事量計測部53aは、食事F1~F4を撮影した画像(計測データ)を解析して食事量を計測してもよい。かかる画像解析は、AI(人工知能)を用いることが例示できる。食事量計測部53aは、マーカー203と共に食事F1~F4を撮影した画像を解析することで、マーカー203との比較によって食事F1~F4のサイズを判定し、食事F1~F4の食事量を計測してもよい。また、食事量計測部53aは、撮影した画像から食事の種類を解析し、種類毎に異なる係数を乗じて食事量を計測してもよい。例えば、単位量当たりの栄養(カロリー、炭水化物量、脂質量等)に応じて食事量を補正してもよい。すなわち、画像解析にて、「レタス」と「ご飯(ライス)」とが同じ100gとなる計測結果であっても、異なる係数を乗じることで異なる食事量としてもよい。 Further, for example, when the measuring device 10B (see FIG. 3) having the acquisition unit 11 as a camera is used, the meal amount measurement unit 53a analyzes images (measurement data) of the meals F1 to F4 taken to measure the meal amount. You may Such image analysis can be exemplified by using AI (artificial intelligence). The meal amount measurement unit 53a analyzes the images of the meals F1 to F4 photographed together with the markers 203, determines the sizes of the meals F1 to F4 by comparison with the markers 203, and measures the meal amounts of the meals F1 to F4. may Further, the meal amount measurement unit 53a may analyze the type of meal from the photographed image and multiply the food amount by a different coefficient for each type to measure the meal amount. For example, the meal amount may be corrected according to nutrition (calorie, amount of carbohydrates, amount of fat, etc.) per unit amount. In other words, even if the image analysis shows that "lettuce" and "rice" are the same 100g, they may be multiplied by different coefficients to obtain different meal amounts.

また、例えば、建物210の入口211に設置された計測装置10C(図4A参照)の場合と、椅子220に設置された計測装置10D(図4A参照)の場合とでは、食事量計測部53aは、食事の前後で体重データ(計測データ)を取得する。そして、食事量計測部53aは、食事の後の体重データから食事前の体重データを差し引いて食事量を計測する。 Further, for example, in the case of the measuring device 10C (see FIG. 4A) installed at the entrance 211 of the building 210 and in the case of the measuring device 10D (see FIG. 4A) installed in the chair 220, the meal amount measuring unit 53a , to obtain weight data (measurement data) before and after meals. Then, the meal amount measuring unit 53a subtracts the weight data before the meal from the weight data after the meal to measure the meal amount.

食事量計測部53aは、計測した食事量を記憶部54に記憶し、計測装置10における取得部11が取得した計測データに含まれるID情報を計測装置10の識別情報として記憶してもよい。また、食事量計測部53aは、ユーザ毎に記憶部54に食事量を記憶する回数を、ユーザの食事量の計測回数として取得し、記憶部54に記憶するよう制御してもよい。 The meal amount measurement unit 53 a may store the measured meal amount in the storage unit 54 and store the ID information included in the measurement data acquired by the acquisition unit 11 in the measurement device 10 as the identification information of the measurement device 10 . In addition, the meal amount measurement unit 53a may acquire the number of times the meal amount is stored in the storage unit 54 for each user as the number of measurements of the meal amount of the user, and may control the storage unit 54 to store it.

分類部53bは、計測装置10の取得部11で取得した計測データに基づき、食事の分類を設定する。例えば、分類部53bは、取得部11による計測データに基づき、分類情報の付与によって食事量を複数種類に分ける。分類部53bが付与する分類情報としては、主食、主菜、副菜、水分(汁物)等が例示でき、設定した分類が食事情報に含まれる。 The classification unit 53b sets the classification of meals based on the measurement data acquired by the acquisition unit 11 of the measuring device 10. FIG. For example, the classification unit 53b divides the meal amounts into multiple types by adding classification information based on the measurement data obtained by the acquisition unit 11 . Examples of the classification information given by the classification unit 53b include staple food, main dish, side dish, and water (soup), and the set classification is included in the meal information.

分類部53bは、取得部11による計測装置10の識別情報から食事量を料理区分等によって分類してもよい。例えば、ご飯(ライス)専用の食器に計測装置10を設ける場合、分類部53bは、計測装置10の識別情報に基づいて「主食」との分類情報を付与する。また、例えば、取得部11が取得した画像を分類部53bが解析して食事の分類情報を付与してもよい。かかる画像の解析は、AI(人工知能)を用いることが例示でき、例えば、ご飯(ライス)の画像があれば「主食」との分類情報を付与する。 The classifying unit 53b may classify the amount of meal according to the food category or the like from the identification information of the measuring device 10 obtained by the acquiring unit 11 . For example, when the measuring device 10 is provided for a tableware dedicated to rice, the classification unit 53b gives the classification information of “staple food” based on the identification information of the measuring device 10 . Further, for example, the image acquired by the acquisition unit 11 may be analyzed by the classification unit 53b and the meal classification information may be added. Such image analysis can be exemplified by using AI (artificial intelligence). For example, if there is an image of rice, the classification information of "staple food" is added.

対応付け部53cは、食事量計測部53aが計測した食事量と、該食事量と関連する他の情報とを対応付ける。対応付け部53cは、分類部53bで設定した分類と、食事量計測部53aで計測した食事量とを対応付けるとよい。対応付け部53cは、上記対応付けした情報に対し、更にユーザ用端末装置20、環境値検出装置30から送信される食事情報を構成する各情報を更に対応付けて食事情報を生成してもよい。 The association unit 53c associates the meal amount measured by the meal amount measurement unit 53a with other information related to the meal amount. The association unit 53c preferably associates the classification set by the classification unit 53b with the meal amount measured by the meal amount measurement unit 53a. The associating unit 53c may further associate each piece of information constituting the meal information transmitted from the user terminal device 20 and the environmental value detection device 30 with the associated information to generate meal information. .

対応付け部53cは、現在時刻取得部として機能し得るものであり、コンピュータが有するCMOSクロック等のハードウェアクロック、電波時計、GPS(Global Positioning System)等から現時刻のタイムスタンプを取得する。対応付け部53cは、タイムスタンプと、該タイムスタンプと同時刻または近い時刻に取得した食事量及び該食事量を含む食事情報とを対応付けるとよい。よって、対応付け部53cにて、食事量と、食事量の計測タイミングとなるタイムスタンプとを対応付けた食事情報を生成することができる。そして、対応付け部53cは、タイムスタンプも含めて対応付けた状態の食事情報を記憶部54に記憶するよう制御する。 The association unit 53c can function as a current time acquisition unit, and acquires a time stamp of the current time from a hardware clock such as a CMOS clock of the computer, a radio clock, a GPS (Global Positioning System), or the like. The associating unit 53c preferably associates the time stamp with the amount of food acquired at or near the time of the time stamp and the meal information including the amount of food. Therefore, the association unit 53c can generate meal information in which the amount of meal is associated with the time stamp as the measurement timing of the amount of meal. Then, the associating unit 53c controls the storage unit 54 to store the associated meal information including the time stamp.

対応付け部53cは、食事量計測部53aにて取得した食事量の計測回数を含めて対応付けた食事情報を記憶部54に記憶するよう制御するとよい。対応付け部53cは、ユーザ特定部24にて出力するユーザを特定するための認識情報を含めて対応付けた食事情報を記憶部54に記憶するよう制御するとよい。対応付け部53cは、満腹度入力部25による満腹度を含めて対応付けた食事情報を記憶部54に記憶するよう制御するとよい。 The associating unit 53c preferably performs control so as to store in the storage unit 54 the associated meal information including the number of meal amount measurements acquired by the meal amount measuring unit 53a. The association unit 53c preferably controls the storage unit 54 to store the associated meal information including the recognition information for identifying the user output by the user identification unit 24 . The associating unit 53c preferably performs control to store the associated meal information including the satiety degree by the satiety degree input unit 25 in the storage unit 54 .

図7は、実施の形態に係る情報処理装置で処理する食事情報の一例を示す図である。図7に示す情報D1は、情報処理装置50の記憶部54に記憶される情報である。また、情報D1は、ユーザの認識情報が格納されるフィールドF11、タイムスタンプが格納されるフィールドF12、食事量の計測回数が格納されるフィールドF13、食事量が格納されるフィールドF14、体温が格納されるフィールドF15、気温が格納されるフィールドF16、満腹度が格納されるフィールドF17、及び食事残量が格納されるフィールドF18を有する。食事量が格納されるフィールドF14は分類情報によって分類され、主食の食事量が格納されるフィールドF14a、主菜の食事量が格納されるフィールドF14b、副菜の食事量が格納されるフィールドF14c、汁物(水分)の食事量が格納されるフィールドF14d、及びフィールドF14a~F14dの食事量の総量が格納されるフィールドF14eを有する。情報D1は、ユーザの認識情報と、タイムスタンプと、食事量の計測回数と、食事量及びその分類情報と、体温と、気温と、満腹度と、食事残量とが互いに対応付けられている情報である。 FIG. 7 is a diagram showing an example of meal information processed by the information processing apparatus according to the embodiment. Information D1 illustrated in FIG. 7 is information stored in the storage unit 54 of the information processing device 50 . The information D1 includes a field F11 for storing user recognition information, a field F12 for storing a time stamp, a field F13 for storing the number of measurements of food intake, a field F14 for storing food intake, and a field F14 for storing body temperature. field F15 for storing the temperature, field F16 for storing the temperature, field F17 for storing the degree of fullness, and field F18 for storing the remaining amount of food. The field F14 for storing the meal amount is classified according to the classification information. It has a field F14d that stores the amount of soup (water) eaten, and a field F14e that stores the total amount of meals of the fields F14a to F14d. The information D1 includes user recognition information, a time stamp, the number of times the meal amount was measured, the meal amount and its classification information, the body temperature, the air temperature, the degree of fullness, and the amount of food remaining, which are associated with each other. Information.

図7の例では、フィールドF11にて、認識情報が「User001」となる一部のレコードR11~R14及び認識情報が「User002」となる1つのレコードR21について例示している。情報D1は、ユーザ毎の時系列データとして複数のレコードが対応付けられ、食事の履歴情報として利用し得る。フィールドF15においては、ユーザの体調に関する他の情報を追加、変更してもよく、フィールドF16においては、環境に関する他の情報を追加、変更してもよい。また、推薦食事量を求める処理を行える限りにおいて、各レコード中の情報の一部を省略したり、各フィールドの一部を省略したりしてもよい。 In the example of FIG. 7, in the field F11, some records R11 to R14 whose recognition information is "User001" and one record R21 whose recognition information is "User002" are illustrated. The information D1 is associated with a plurality of records as time-series data for each user, and can be used as meal history information. In the field F15, other information about the user's physical condition may be added or changed, and in the field F16, other information about the environment may be added or changed. Also, as long as the processing for obtaining the recommended meal amount can be performed, part of the information in each record may be omitted, or part of each field may be omitted.

解析部53dは、上記のように求められる食事量に基づき推薦食事量を求める。また、解析部53dは、食事量に加え、食事情報に含まれる少なくとも1つの情報に基づいて推薦食事量を求めるとよい。推薦食事量は、ユーザに対し食事の食べ残しが生じない、若しくは、極力少なくできる食事の質量とされ、上述したフードロス防止を図るものである。また、推薦食事量は、ユーザに対し、物足りなさを感じさせない食事の質量とされるとよい。 The analysis unit 53d obtains the recommended meal amount based on the meal amount obtained as described above. In addition to the meal amount, the analysis unit 53d preferably obtains the recommended meal amount based on at least one piece of information included in the meal information. The recommended meal amount is set to the amount of the meal that does not leave the user with leftovers or that can be reduced as much as possible to prevent food loss as described above. Also, the recommended meal amount is preferably the amount of meal that does not make the user feel unsatisfied.

図6Bに戻り、解析部53dは、食事情報を解析して推薦食事量を求めることができる限りにおいて、種々の解析、分析、処理方法が採用される。例えば、解析部53dは、記憶部54に記憶済みとなるユーザの過去の食事量に基づき、1回あたりの食事量の平均値(以下、単に「平均値」とする場合がある)を演算して推薦食事量を求めてもよい。このとき、解析部53dは、食事量に対応付けされたタイムスタンプに基づき、食事のタイミング(朝食、昼食、夕食等)に分けて平均値を演算して、食事のタイミングごとに異なる推薦食事量を求めてもよい。例えば、解析部53dは、異なる日付において、17時から22時という共通する時間帯に計測した複数の食事量について平均値を求め、「夕食」での推薦食事量を求めてもよい。 Returning to FIG. 6B, the analysis unit 53d employs various analysis, analysis, and processing methods as long as it can analyze the meal information and obtain the recommended meal amount. For example, the analysis unit 53d calculates the average value of the meal amount per meal (hereinafter, sometimes simply referred to as "average value") based on the user's past meal amounts that have already been stored in the storage unit 54. You can also ask for the recommended serving size. At this time, the analysis unit 53d calculates the average value for each meal timing (breakfast, lunch, dinner, etc.) based on the time stamp associated with the meal amount, and calculates the recommended meal amount for each meal timing. may be asked for. For example, the analysis unit 53d may obtain the recommended meal amount for "dinner" by averaging a plurality of meal amounts measured during a common time period from 17:00 to 22:00 on different dates.

また、解析部53dは、例えば、食事量に対応付けされた分類情報に基づき、分類情報毎に分けて平均値を演算して推薦食事量を求めてもよい。解析部53dは、推薦食事量として、「主食」は200g、「主菜」は150g、「副菜」は150g、「汁物(水分)」は400g、「総量」は900g等と分類して演算することが例示できる。また、解析部53dは、推薦食事量として、質量に代えてランク分けした解析結果としてもよく、例えば、「大盛り」、「普通盛り」、「軽め」等としてもよい。 Further, the analysis unit 53d may calculate the recommended meal amount by calculating the average value for each category information based on the category information associated with the meal amount, for example. The analysis unit 53d classifies recommended meal amounts into 200 g for "staple food", 150 g for "main dish", 150 g for "side dish", 400 g for "soup (water)", 900 g for "total amount", and so on. can be exemplified. In addition, the analysis unit 53d may use ranking analysis results instead of weight as the recommended meal amount, such as "large serving", "normal serving", and "light serving".

解析部53dは、体調情報調整部として機能し得るものであり、上記のように求めた推薦食事量を体調に関する情報に基づいて調整してもよい。例えば、解析部53dは、ユーザ用端末装置20の取得部21で取得して記憶部54に記憶された血圧、体温、心拍数、活動量(移動距離)、歩数やそれら以外のバイタルデータに基づいて推薦食事量を増減するよう調整する。体調に関する情報として体温を例に挙げると、体温に応じて増減する食事量の関係をマップや関係式等にて求める。そして、かかる関係式等に体温を入力して推薦食事量を調整するための食事の増減量、係数等を求め、該増減量や係数等を用いた演算によって推薦食事量を調整するとよい。なお、体調に関する情報としては、体温以外の血圧や心拍数等、他の情報に変更したり、他の情報を追加したりして推薦食事量を調整してもよい。そして、体調に基づいて平均値から食事量を増減させることで推奨食事量を調整してもよい。 The analysis unit 53d can function as a physical condition information adjusting unit, and may adjust the recommended meal amount obtained as described above based on the information regarding physical condition. For example, the analysis unit 53d may be based on the blood pressure, body temperature, heart rate, amount of activity (movement distance), number of steps, and other vital data acquired by the acquisition unit 21 of the user terminal device 20 and stored in the storage unit 54. adjust to increase or decrease the amount of food recommended. Taking body temperature as an example of physical condition information, the relationship between food intake that increases or decreases according to body temperature is obtained using a map, a relational expression, or the like. Then, the body temperature is input to the relational expression or the like to obtain the increase/decrease in meal amount, coefficient, etc. for adjusting the recommended meal amount, and the recommended meal amount is adjusted by calculation using the increase/decrease amount, coefficient, or the like. It should be noted that the recommended meal amount may be adjusted by changing to other information other than body temperature, such as blood pressure and heart rate, or by adding other information as the information related to the physical condition. Then, the recommended meal amount may be adjusted by increasing or decreasing the meal amount from the average value based on the physical condition.

解析部53dは、環境情報調整部として機能し得るものであり、上記のように求めた推薦食事量を環境(天候を含む)に関する情報に基づいて調整してもよい。例えば、解析部53dは、環境値検出装置30の取得部31で取得して記憶部54に記憶された気温、湿度、気圧、風量、降水量やそれら以外の天候データに基づいて推薦食事量を増減するよう調整する。環境に関する情報として気温を例に挙げると、気温に応じて増減する食事量の関係をマップや関係式等にて求める。そして、かかる関係式等に気温を入力して推薦食事量を調整するための食事の増減量、係数等を求め、該増減量や係数等を用いた演算によって推薦食事量を調整するとよい。なお、環境に関する情報としては、気温以外の湿度や気圧等、他の情報に変更したり、他の情報を追加したりして推薦食事量を調整してもよい。 The analysis unit 53d can function as an environment information adjustment unit, and may adjust the recommended meal amount obtained as described above based on information regarding the environment (including the weather). For example, the analysis unit 53d calculates the recommended meal amount based on the temperature, humidity, air pressure, wind volume, amount of precipitation, and other weather data acquired by the acquisition unit 31 of the environmental value detection device 30 and stored in the storage unit 54. Adjust to increase or decrease. Taking temperature as an example of environmental information, the relationship between food intake that increases or decreases according to temperature is obtained using a map, a relational expression, or the like. Then, by inputting the temperature into such a relational expression, etc., the increase/decrease in meal amount, coefficient, etc. for adjusting the recommended meal amount may be obtained, and the recommended meal amount may be adjusted by calculation using the increase/decrease amount, coefficient, or the like. It should be noted that the recommended meal amount may be adjusted by changing to other information other than the temperature, such as humidity and atmospheric pressure, or by adding other information as the environment-related information.

解析部53dは、満腹度調整部として機能し得るものであり、上記のように求めた推薦食事量を、食事に応じてユーザから入力された満腹度に基づいて調整して求めてもよい。例えば、解析部53dは、満腹度入力部25で入力された満腹度に基づいて推薦食事量を増減するよう調整する。満腹度に応じて増減する食事量の関係をマップや関係式等にて求めておき、解析部53dは、かかる関係式等に満腹度を入力して推薦食事量を調整するための食事の増減量、係数等を求め、該増減量や係数等を用いた演算によって推薦食事量を調整するとよい。 The analysis unit 53d can function as a satiety degree adjustment unit, and may obtain the recommended meal amount obtained as described above by adjusting it based on the satiety degree input by the user according to the meal. For example, the analysis unit 53d adjusts the recommended meal amount based on the satiety level input by the satiety level input unit 25 so as to increase or decrease. The relationship between the meal amount that increases or decreases according to the degree of satiety is obtained from a map, a relational expression, or the like, and the analysis unit 53d inputs the degree of satiety into the relational expression, etc., and determines the increase or decrease in meals for adjusting the recommended meal amount. It is preferable to obtain the amount, coefficient, etc., and adjust the recommended meal amount by calculation using the increase/decrease amount, coefficient, etc.

解析部53dは、多変量解析によって推薦食事量を求めてもよい。多変量解析では、推薦食事量を目的変数とし、食事情報における食事量の他、例えば体温、気温、満腹度を説明変数とする重回帰分析を行う。該重回帰分析によって推薦食事量の推定式(重回帰式)が作成され、かかる推定式に対し、解析部53dにて食事量、体温、気温、満腹度を入力することで推薦食事量を求めるとよい。説明変数は食事量に影響を及ぼす影響因子であれば、体調に関する情報、環境に関する情報における他の食事情報を含めてもよく、食事量以外の影響因子を省略してもよい。 The analysis unit 53d may obtain the recommended meal amount by multivariate analysis. In the multivariate analysis, multiple regression analysis is performed using the recommended meal amount as the objective variable and the meal amount in the meal information as well as body temperature, temperature, and satiety as explanatory variables. An estimation formula (multiple regression formula) for the recommended amount of food is created by the multiple regression analysis, and the analysis unit 53d inputs the food amount, body temperature, temperature, and satiety level into the estimation formula to obtain the recommended food amount. Good. As long as the explanatory variable is an influencing factor that influences the amount of food consumed, it may include other dietary information in the information on the physical condition and the information on the environment, or the influencing factors other than the amount of food consumed may be omitted.

解析部53dは、多変量解析によって推薦食事量を求める場合でも、ユーザの体調に関する情報、環境に関する情報、食事に応じたユーザの満腹度に基づいて推薦食事量を調整することができる。 Even when obtaining the recommended meal amount by multivariate analysis, the analysis unit 53d can adjust the recommended meal amount based on the information on the physical condition of the user, the information on the environment, and the user's satiety level according to the meal.

判定部53eは、ユーザ本人(第1ユーザ)の自己データを参照し、ユーザ本人の食事情報を参照するか否かを判定する。判定部53eは、食事量計測部53aにて取得したユーザ毎の食事量の計測回数を自己データとして所定の閾値と比較してもよい。閾値は、例えば、推薦食事量を求めるために最低限必要な食事量の計測回数とされ、例えば直近の期間における食事量の計測回数としてもよい。すなわち、直近1月分の食事量の計測回数について90回を閾値としてもよい。 The determination unit 53e refers to the self-data of the user (first user) and determines whether or not to refer to the meal information of the user. The determination unit 53e may compare the number of measurements of the meal amount for each user acquired by the meal amount measurement unit 53a with a predetermined threshold as self data. The threshold may be, for example, the number of measurements of the minimum amount of meals required to obtain the recommended amount of meals, and may be the number of measurements of the amount of meals in the most recent period, for example. That is, 90 times may be set as the threshold for the number of measurements of food intake for the most recent month.

判定部53eは、例えば、記憶部54に記憶された食事情報におけるユーザの認識情報からユーザを特定する。判定部53eはユーザの食事量の計測回数が閾値より多いと判定した場合、解析部53dにて該ユーザの食事情報に基づき推薦食事量を求めるよう制御する。一方、判定部53eがユーザの食事量の計測回数が閾値以下と判定した場合、解析部53dにて該ユーザとは異なるユーザ(第2ユーザ)の食事情報に基づき推薦食事量を求めるよう制御する。 The determination unit 53e identifies the user from the user's recognition information in the meal information stored in the storage unit 54, for example. If the determination unit 53e determines that the number of measurements of the user's meal amount is greater than the threshold value, the determination unit 53e controls the analysis unit 53d to obtain the recommended meal amount based on the user's meal information. On the other hand, when the determination unit 53e determines that the number of measurements of the user's meal amount is equal to or less than the threshold, the analysis unit 53d is controlled to obtain the recommended meal amount based on the meal information of a user (second user) different from the user. .

例えば、図7にて、認識情報「User001」のユーザの場合、レコードR11を取得した後では計測回数が「5」となる。従って、判定部53eでの閾値を「90」とした場合、計測回数が閾値以下と判定する。よって、判定部53eは、記憶部54に蓄積されたユーザの食事量に影響を及ぼす情報(体重、年齢等)に基づき、認識情報「User001」のユーザに類似した情報を有する他のユーザを特定する。そして、認識情報「User002」のユーザが認識情報「User001」のユーザに類似した情報を有する場合、判定部53eはレコードR21にて計測回数「123」で閾値「90」より大きくなると判定する。かかる判定後、判定部53eは、解析部53dにて認識情報「User002」のユーザの食事情報に基づき推薦食事量を求めるよう制御する。なお、ユーザの食事量に影響を及ぼす情報は、身長、体重、体脂肪率、性別、年齢、食事頻度、居住地、居住地の気候等としてもよい。 For example, in FIG. 7, in the case of the user with the recognition information "User001", the number of times of measurement is "5" after acquiring the record R11. Therefore, when the threshold value in the determination unit 53e is set to "90", it is determined that the number of times of measurement is equal to or less than the threshold value. Therefore, the determination unit 53e identifies other users having information similar to the user of the recognition information “User001” based on the information (weight, age, etc.) that affects the amount of meals of the user accumulated in the storage unit 54. do. Then, when the user with the recognition information "User002" has information similar to the user with the recognition information "User001", the determining unit 53e determines that the number of times of measurement "123" is greater than the threshold "90" in the record R21. After such determination, the determination unit 53e controls the analysis unit 53d to obtain the recommended meal amount based on the user's meal information of the recognition information "User002". The information that affects the amount of food consumed by the user may be height, weight, body fat percentage, sex, age, frequency of meals, place of residence, climate of the place of residence, and the like.

出力制御部53fは、出力装置40への推薦食事量の送信を制御する。出力制御部53fは、出力装置40のデバイスの種類等に応じて推薦食事量を出力できるデータをダウンロードまたは通信部52を介したネットワーク60経由で表示できるようにする。例えば、飲食店等に対して予約サイトを通じて予約があった際、出力制御部53fは、かかる飲食店に対し、予約内容と共に推薦食事量を出力装置40で出力できるよう制御してもよい。 The output control unit 53f controls transmission of recommended meal amounts to the output device 40. FIG. The output control unit 53f enables the data for outputting the recommended meal amount to be displayed according to the type of device of the output device 40 by downloading or via the network 60 via the communication unit 52. FIG. For example, when a reservation is made to a restaurant or the like through a reservation site, the output control unit 53f may control the output device 40 to output the recommended meal amount together with the reservation details to the restaurant.

続いて、本実施の形態における推薦食事量を求めて出力するフローの一例について、図8を参照して説明する。図8は、実施の形態におけるシステムの推薦食事量の処理の流れを示すフロー図である。 Next, an example of the flow of obtaining and outputting the recommended meal amount according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a flow chart showing the recommended meal amount processing of the system in the embodiment.

図8に示すように、食事量を計測するために計測装置10の取得部11が計測データを取得する(ステップ(以下、「S」という)101)。取得部11が取得した計測データに基づき、食事量計測部53aは食事量を計測する(S102)。S101、S102の実施によって食事量が自動計測される。 As shown in FIG. 8, the acquiring unit 11 of the measuring device 10 acquires measurement data in order to measure the meal amount (step (hereinafter referred to as "S") 101). The meal amount measurement unit 53a measures the meal amount based on the measurement data acquired by the acquisition unit 11 (S102). The meal amount is automatically measured by performing S101 and S102.

S102で計測された食事量は、対応付け部53cにて他の食事情報と対応付けられて記憶部54に記憶される(S103)。食事量に対応付けられる情報は、例えば、図7に示すように、ユーザの認識情報、タイムスタンプ、食事量の計測回数、食事量を分類する分類情報、体温(体調に関する情報)、気温(環境に関する情報)及び満腹度等がある。 The meal amount measured in S102 is stored in the storage section 54 in association with other meal information in the associating section 53c (S103). For example, as shown in FIG. 7, the information associated with the meal amount includes user recognition information, a time stamp, the number of measurements of the meal amount, classification information for classifying the meal amount, body temperature (information related to physical condition), temperature (environmental information) and satiety level.

S103で対応付けられた食事情報に対し、判定部53eが食事情報におけるユーザの認識情報からユーザを特定し、ユーザ本人(第1ユーザ)の食事情報を参照するか否かを判定する自己データ参照ステップを実施する(S104)。S104の判定にて参照する自己データをユーザ本人の食事情報における食事量の計測回数とした場合、かかる計測回数と記憶部54に記憶された閾値と比較(参照)する。閾値は、推薦食事量を求めるために必要な計測回数が事前に記憶部54に記憶されているものとする。S104の判定に用いる自己データ(基準)は、ユーザ本人の過去における体重、居住地、居住地の気候、季節ごとの計測回数もよい。この場合、判定部53eは、ユーザ本人の過去からの体重の変化、居住地、居住地の気候が過去の測定時と一致しているか、季節ごとの計測回数が一定以上か、という判定を実施するとよい。 Self-data reference for determination unit 53e to determine whether or not to refer to the meal information of the user himself/herself (first user) by identifying the user from the recognition information of the user in the meal information for the meal information associated in S103. A step is performed (S104). If the self-data referred to in the determination of S104 is the number of measurements of the meal amount in the meal information of the user himself/herself, the number of measurements is compared (referenced) with the threshold value stored in the storage unit 54 . As for the threshold value, it is assumed that the number of times of measurement necessary for obtaining the recommended meal amount is stored in advance in the storage unit 54 . The self-data (reference) used for the determination in S104 may be the weight of the user in the past, the place of residence, the climate of the place of residence, and the number of measurements for each season. In this case, the determination unit 53e determines whether the user's weight change from the past, the place of residence, and the climate of the place of residence match those at the time of past measurements, and whether the number of measurements for each season is a certain number or more. do it.

S104にて計測回数が閾値より多い場合(S104:Yes)、解析部53dは、認識情報に対応するユーザ本人の食事情報に基づいて推薦食事量を求め(S105)、S107へ進む。一方、S104にて計測回数が閾値以下の場合(S104:No)、S106に進む。 If the number of measurements is greater than the threshold in S104 (S104: Yes), the analysis unit 53d obtains the recommended meal amount based on the user's meal information corresponding to the recognition information (S105), and proceeds to S107. On the other hand, when the number of times of measurement is equal to or less than the threshold in S104 (S104: No), the process proceeds to S106.

S105の実施にて、解析部53dは、ユーザ本人の自己データに類似する自己データを備えた異なるユーザ(第2ユーザ)の食事情報も用いて、推薦食事量を補正してもよい。例としては、ユーザ本人が7月にシステムを使い始め、寒くなってきた10月頃に推薦食事量を求める状況を仮定する。この状況にて、直近90日のユーザ本人のデータは閾値(90日)を超えているが、10月のデータが無いので、他のユーザの10月のデータを用いてユーザ本人の推薦食事量を求めてもよい。 In carrying out S105, the analysis unit 53d may also use meal information of a different user (second user) having self-data similar to the self-data of the user himself/herself to correct the recommended meal amount. As an example, it is assumed that the user himself/herself started using the system in July and obtains the recommended meal amount around October when the weather becomes colder. In this situation, the user's own data for the last 90 days exceeds the threshold (90 days), but there is no data for October, so the user's recommended meal amount is calculated using other users' October data. may be asked for.

S106の実施によって、解析部53dは、認識情報に対応するユーザ本人とは他のユーザ(第2ユーザ)に関する情報を検索し、体重等の種々の情報から推薦食事量を求めるにあたり類似するユーザを特定する。そして、ユーザ本人と類似するユーザの食事情報に基づいて推薦食事量を求め、S107へ進む。S105またはS106の実施後、出力制御部53fが通信部52を介して推薦食事量を出力装置40に送信し、出力部44を介して推薦食事量を出力できるよう制御する(S107)。出力制御部53fによる推薦食事量の出力のタイミングは、食事の提供者(レストラン等)の予定等に応じて適宜調整される。出力部44から出力される推薦食事量を得た食事の提供者は、推薦食事量に応じて食事の分量を調整して提供することができる。 By performing S106, the analysis unit 53d searches for information about a user (second user) other than the user corresponding to the recognition information, and searches for similar users when obtaining recommended meal amounts from various information such as body weight. Identify. Then, based on the meal information of a user similar to the user himself/herself, a recommended meal amount is obtained, and the process proceeds to S107. After performing S105 or S106, the output control unit 53f transmits the recommended meal amount to the output device 40 via the communication unit 52, and controls the output unit 44 to output the recommended meal amount (S107). The output timing of the recommended meal amount by the output control unit 53f is appropriately adjusted according to the schedule of the meal provider (restaurant, etc.). The meal provider who obtains the recommended meal amount output from the output unit 44 can adjust and provide the portion of the meal according to the recommended meal amount.

なお、各ユーザにおける食事にあっては、食事量の計測と、推薦食事量に対応した食事の提供との両方が行われることが好ましいが、複数回の食事においては、それらの何れか一方が省略される可能性がある。食事量の計測が省略される場合、S101~S103のステップが省略され、推薦食事量に対応した食事の提供が省略される場合、S104~S107のステップが省略されたフローが実施される。 It is preferable that both the measurement of the meal amount and the provision of the meal corresponding to the recommended meal amount be performed for meals for each user. It may be omitted. If the measurement of the meal amount is omitted, the steps of S101 to S103 are omitted, and if the provision of meals corresponding to the recommended meal amount is omitted, the flow in which the steps of S104 to S107 are omitted is performed.

以上の構成において、本実施の形態のシステム100は、食事量を取得、計測して推薦食事量を出力できるので、推薦食事量に応じた食事を用意することができる。そして、かかる食事を摂取することで、食事量について不足感がないようにしつつ食べ残しを抑制してフードロスを防止することが可能となる。しかも、飲食店等では、推薦食事量に応じた食事の分量とすることで、分量に応じた価格を設定することができ、例えば、推薦食事量が少なければ半額に設定することができる。これにより、顧客となるユーザは、無駄な支出を抑制でき,飲食店側は材料費を無駄なく活用して収益を得ることが可能となる。よって、顧客と飲食店側との両方でメリットを得ることができ、フードロスの防止をより良く促進することができる。 With the above configuration, the system 100 of the present embodiment can acquire and measure the meal amount and output the recommended meal amount, so meals can be prepared according to the recommended meal amount. By ingesting such a meal, it is possible to prevent food loss by suppressing leftovers while avoiding a feeling of lack of food. Moreover, in a restaurant or the like, by setting the portion of the meal according to the recommended meal amount, the price can be set according to the portion. For example, if the recommended meal amount is small, the price can be set at half price. As a result, the user, who is the customer, can curb wasteful spending, and the restaurant side can obtain profits by utilizing the material costs without waste. Therefore, both the customer and the restaurant can benefit, and the prevention of food loss can be further promoted.

更には、計測装置10を食器等に設けることで、取得部11によって食事量を自動計測でき、ユーザまたは食事の提供者が食器等を秤に載せる等の手間をなくすことができる。これにより、食事量を簡単且つ継続して計測することを促進でき、記憶される食事情報を増やして推薦食事量の解析精度を高めることができる。 Furthermore, by providing the measuring device 10 on tableware or the like, the amount of meal can be automatically measured by the acquisition unit 11, and the user or the food provider can eliminate the trouble of placing the tableware or the like on a scale. As a result, it is possible to promote simple and continuous measurement of the meal amount, increase the amount of meal information to be stored, and improve the analysis accuracy of the recommended meal amount.

また、取得部11を撮像装置等とすることで、取得部11で取得した画像から食事量の解析だけでなく、分類情報の解析も行うことができ、食事量を簡単に分類することが可能となる。例えば、上述した、「主食」等の分類の他、「レタス」、「ご飯(ライス)」等の分類まで行うことが可能となる。 In addition, by using an imaging device or the like as the acquisition unit 11, it is possible to analyze not only the meal amount but also the classification information from the image acquired by the acquisition unit 11, so that the meal amount can be easily classified. becomes. For example, in addition to the above-described classification such as "staple food", classification such as "lettuce" and "rice" can be performed.

更に、解析部53dで解析される食事情報にユーザの認識情報とタイムスタンプとを含めることで、推薦食事量を食事の時間帯毎に分けて求めることができる。
これにより、朝食だけ、昼食だけ、または夕食だけの食事情報から、それぞれに応じて推薦食事量を求めることができ、推薦食事量の精度向上を図ることができる。
Furthermore, by including the user's recognition information and the time stamp in the meal information analyzed by the analysis unit 53d, it is possible to obtain the recommended meal amounts separately for each meal time period.
As a result, the recommended meal amount can be obtained from meal information for only breakfast, only lunch, or only dinner, and the accuracy of the recommended meal amount can be improved.

また、判定部53eによって計測回数の判定を行うことで、食事量の計測及び推薦食事量の解析を行う初期段階で計測回数が少なくても、条件が類似する他のユーザの食事情報を利用して良好な推薦食事量を求めることができる。 In addition, by determining the number of times of measurement by the determining unit 53e, even if the number of times of measurement is small in the initial stage of measuring the amount of food and analyzing the recommended amount of food, it is possible to use the meal information of other users with similar conditions. can be used to obtain good dietary recommendations.

更に、解析部53dにて、ユーザから入力される満腹度や体調に関する情報、環境に関する情報も含めて解析し、推薦食事量を求めることができるので、推薦食事量の精度をより一層向上させることができる。このように、推薦食事量の精度向上を通じて、フードロスをより良く防止することが可能となる。 Furthermore, the analysis unit 53d can analyze the information about the satiety level, the physical condition, and the information about the environment input by the user, and obtain the recommended meal amount. Therefore, the accuracy of the recommended meal amount can be further improved. can be done. In this way, by improving the accuracy of the recommended meal amount, it is possible to better prevent food loss.

図9は、フードロス防止システムを構成する各装置を実現するための情報機器のハードウェア構成を例示した図である。上記実施の形態のシステム100における各装置の情報機器は、図9に示す情報機器80によって構成できる。図9に示す情報機器80のハードウェア構成は、例えば、プロセッサ81、メモリ82、記憶装置83、読取装置84、通信インタフェース86、及び入出力インタフェース87を備える。なお、プロセッサ81、メモリ82、記憶装置83、読取装置84、通信インタフェース86、及び入出力インタフェース87は、例えば、バス88を介して互いに接続されている。 FIG. 9 is a diagram exemplifying the hardware configuration of an information device for realizing each device that constitutes the food loss prevention system. The information equipment of each device in the system 100 of the above embodiment can be configured by the information equipment 80 shown in FIG. The hardware configuration of the information equipment 80 shown in FIG. 9 includes, for example, a processor 81, a memory 82, a storage device 83, a reading device 84, a communication interface 86, and an input/output interface 87. The processor 81, memory 82, storage device 83, reader 84, communication interface 86, and input/output interface 87 are connected to each other via a bus 88, for example.

プロセッサ81は、例えば、シングルプロセッサであっても、マルチプロセッサやマルチコアであってもよい。プロセッサ81は、メモリ82を利用して例えば上述の動作フローの手順の全部又は一部を記述したプログラムを実行することにより、上述した制御部23、43、53の一部または全部の機能を提供するプロセッサ81は、記憶装置83に格納されているプログラムを読み出して実行することで、例えば、制御部23、43、53の各機能ブロックとして動作する。 The processor 81 may be, for example, a single processor, a multiprocessor, or a multicore. The processor 81 provides some or all of the functions of the control units 23, 43, and 53 described above by executing, for example, a program describing all or part of the procedure of the operation flow described above using the memory 82. The processor 81 reads and executes a program stored in the storage device 83, thereby operating as each functional block of the control units 23, 43, and 53, for example.

メモリ82は、例えば、半導体メモリであり、RAM領域およびROM領域を含んでいてよい。記憶装置83は、例えばハードディスク、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、または外部記憶装置である。 The memory 82 is, for example, a semiconductor memory and may include a RAM area and a ROM area. The storage device 83 is, for example, a hard disk, a semiconductor memory such as a flash memory, or an external storage device.

読取装置84は、例えば、プロセッサ81の指示に従って着脱可能記憶媒体85にアクセスする。着脱可能記憶媒体85は、例えば、半導体デバイス、磁気的作用により情報が入出力される媒体、光学的作用により情報が入出力される媒体などにより実現される。なお、半導体デバイスは、例えば、USB(Universal Serial Bus)メモリである。また、磁気的作用により情報が入出力される媒体は、例えば、磁気ディスクである。光学的作用により情報が入出力される媒体は、例えば、CD(Compact Disc)-ROM、DVD(Digital Versatile Disk)、Blu-ray Disc等(Blu-rayは登録商標)である。 The reader 84 accesses the removable storage medium 85 according to instructions from the processor 81, for example. The removable storage medium 85 is implemented by, for example, a semiconductor device, a medium for inputting/outputting information by magnetic action, a medium for inputting/outputting information by optical action, or the like. The semiconductor device is, for example, a USB (Universal Serial Bus) memory. A medium for inputting and outputting information by magnetic action is, for example, a magnetic disk. Media for inputting and outputting information by optical action include, for example, CD (Compact Disc)-ROM, DVD (Digital Versatile Disc), Blu-ray Disc, etc. (Blu-ray is a registered trademark).

上述の記憶部54は、例えば、メモリ82、記憶装置83、および着脱可能記憶媒体85を含んでよい。通信インタフェース86は、例えば、プロセッサ81の指示に従って、他の装置と通信する。例えば、情報機器80は、通信インタフェース86を介して取得部11から計測結果を収集してよい。通信インタフェース86は、上述の通信部22、42、52の一例である。 The storage unit 54 described above may include, for example, a memory 82 , a storage device 83 , and a removable storage medium 85 . Communication interface 86 communicates with other devices, for example, according to instructions from processor 81 . For example, the information device 80 may collect measurement results from the acquisition unit 11 via the communication interface 86 . The communication interface 86 is an example of the communication units 22, 42, 52 described above.

入出力インタフェース87は、例えば、入力装置および出力装置との間のインタフェースである。入力装置は、例えば、ユーザからの指示を受け付けるキーボード、マウス、タッチパネルなどのデバイスである。出力装置は、例えばディスプレイなどの表示装置、およびスピーカなどの音声装置である。 The input/output interface 87 is, for example, an interface between an input device and an output device. The input device is, for example, a device such as a keyboard, mouse, or touch panel that receives instructions from the user. The output device is, for example, a display device such as a display and an audio device such as a speaker.

実施形態に係る各プログラムは、例えば、下記の形態で情報機器80に提供される。
(1)記憶装置83に予めインストールされている。
(2)着脱可能記憶媒体85により提供される。
(3)プログラムサーバなどのサーバから提供される。
Each program according to the embodiment is provided to the information device 80 in the following form, for example.
(1) Pre-installed in the storage device 83 .
(2) provided by a removable storage medium 85;
(3) provided by a server such as a program server;

なお、図9を参照して述べたフードロス防止システムを構成する各装置を実現するための情報機器80のハードウェア構成は例示であり、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、上述の構成の一部が、削除されてもよく、また、新たな構成が追加されてもよい。また、別の実施形態では、例えば、上述の制御部23、43、53の一部または全部の機能がFPGA(Field Programmable Gate Array)、SoC(System-on-a-Chip)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、およびPLD(Programmable Logic Device)などによるハードウェアとして実装されてもよい。 Note that the hardware configuration of the information device 80 for realizing each device constituting the food loss prevention system described with reference to FIG. 9 is an example, and the embodiment is not limited to this. For example, some of the configurations described above may be deleted, and new configurations may be added. In another embodiment, for example, some or all of the functions of the control units 23, 43, and 53 described above are FPGA (Field Programmable Gate Array), SoC (System-on-a-Chip), ASIC (Application Specific Integrated Circuit) and PLD (Programmable Logic Device) may be implemented as hardware.

以上において、いくつかの実施の形態が説明される。しかしながら、実施の形態は上記の実施の形態に限定されるものではなく、上述の実施の形態の各種変形形態および代替形態を包含するものとして理解されるべきである。例えば、各種実施の形態は、その趣旨および範囲を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できることが理解されよう。また、前述した実施の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り、種々の実施の形態が実施され得ることが理解されよう。更には、実施の形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除して、または実施の形態に示される構成要素にいくつかの構成要素を追加して種々の実施の形態が実施され得ることが当業者には理解されよう。 Several embodiments are described above. However, it should be understood that the embodiments are not limited to the above-described embodiments, but encompass various variations and alternatives of the above-described embodiments. For example, it will be appreciated that various embodiments can be embodied with changes in elements without departing from the spirit and scope thereof. Also, it will be understood that various embodiments can be implemented by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the embodiments described above. Furthermore, various embodiments are implemented by deleting some components from all the components shown in the embodiments or by adding some components to the components shown in the embodiments. It will be understood by those skilled in the art to obtain

例えば、解析部53dで解析される食事情報は、少なくとも取得部11を介して取得した食事量が含まれていればよく、他の情報は適宜省略や追加してもよい。 For example, the meal information analyzed by the analysis unit 53d may include at least the meal amount acquired via the acquisition unit 11, and other information may be omitted or added as appropriate.

また、計測装置10は、図3及び図4にて例示したものの他、食事量を計測できる限りにおいて例示した手段以外の実現手段でもよい。更に、計測装置10は、所定期間に亘ってユーザの食事量を計測するにあたり、1種類の計測装置10だけを用いてもよいし、複種類の計測装置10を用いてもよい。 3 and 4, the measuring device 10 may be realized means other than the exemplified means as long as the meal amount can be measured. Furthermore, the measuring device 10 may use only one type of measuring device 10 or multiple types of measuring devices 10 to measure the amount of food consumed by the user over a predetermined period.

また、システム100に含まれる各装置の構成は、それら装置間で置き換えたり、変更したりしてもよい。例えば、出力装置40の出力部44は、ユーザ端末装置20や情報処理装置50が有してもよく、記憶部54は、計測装置10やユーザ端末装置20、情報処理装置50が有してもよい。更に、情報処理装置50の制御部53を構成する各機能部は、システム100を構成する他の装置の制御部で機能するようにしてもよく、例えば、食事量計測部53aや分類部53bの機能を計測装置10の制御部13にて発揮できるようにしてもよい。 Also, the configuration of each device included in the system 100 may be replaced or changed between those devices. For example, the output unit 44 of the output device 40 may be included in the user terminal device 20 or the information processing device 50, and the storage unit 54 may be included in the measurement device 10, the user terminal device 20, or the information processing device 50. good. Furthermore, each functional unit constituting the control unit 53 of the information processing device 50 may function in a control unit of another device constituting the system 100. For example, the meal amount measurement unit 53a and the classification unit 53b The function may be exhibited by the control unit 13 of the measuring device 10 .

また、分類部53bによる分類情報は、上述した分類に限定されるものでなく、例えば、食事や料理、食料の比重等によって複数種類に分類してもよい。 Further, the classification information by the classification unit 53b is not limited to the classification described above, and may be classified into a plurality of types according to, for example, meals, dishes, specific gravity of food, and the like.

本発明は、食事量を計測、解析して推薦食事量を求めることでフードロスの防止を図ることができるシステムに関する。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to a system capable of preventing food loss by measuring and analyzing the amount of meals to obtain a recommended amount of meals.

更に、解析部53dでの推薦食事量の調整は、上記の例示以外の調整でもよく、例えば、前回の食事時間からの間隔と、今日の食事回数、調理時間(注文してから提供されるまでの時間)等に基づいて調整してもよい。また、解析部53dは、食事の食べ残した量となる食事残量(図7のフィールドF18参照)に基づいて推薦食事量を調整してもよく、食事残量が多い場合には、次回の推薦食事量を減らすように調整してもよい。更に、解析部53dは、推薦食事量を食事の分類や種類に分けて求めてもよく、この場合、分類や種類に応じて異なる係数を乗じる等の調整をしてもよい。例えば、「レタス」と「ご飯(ライス)」とが同じ100gとなる推薦食事量であっても、異なる係数を乗じることで異なる推薦食事量としてもよい。 Furthermore, the adjustment of the recommended meal amount by the analysis unit 53d may be performed by adjustments other than the above examples. time), etc., may be adjusted. In addition, the analysis unit 53d may adjust the recommended meal amount based on the remaining meal amount (see field F18 in FIG. 7), which is the leftover amount of the meal. You may adjust to reduce the recommended amount of food. Furthermore, the analysis unit 53d may determine the recommended meal amounts by classifying the meal types and types, and in this case, may perform adjustments such as multiplying different coefficients according to the classes and types. For example, even if “lettuce” and “rice” have the same recommended meal amount of 100 g, they may be multiplied by different coefficients to obtain different recommended meal amounts.

11 取得部
44 出力部
53b 分類部
53d 解析部
53e 判定部
54 記憶部
100 システム(ガス検出マップ生成システム)
11 acquisition unit 44 output unit 53b classification unit 53d analysis unit 53e determination unit 54 storage unit 100 system (gas detection map generation system)

Claims (11)

食事量を自動計測する取得部と、
前記食事量に基づき推薦食事量を求める解析部と、を備えている、フードロス防止システム。
an acquisition unit that automatically measures the amount of meals;
a food loss prevention system, comprising: an analysis unit that calculates a recommended meal amount based on the meal amount.
ユーザの認識情報と、前記ユーザの前記食事量及び前記食事量の計測タイミングとを対応付けて食事情報として記憶する記憶部を備え、
前記解析部は、前記ユーザの過去における前記食事量に基づいて前記推薦食事量を求める、請求項1に記載のフードロス防止システム。
a storage unit that associates user recognition information with the meal amount of the user and measurement timing of the meal amount and stores them as meal information;
2. The food loss prevention system according to claim 1, wherein said analysis unit obtains said recommended meal amount based on said user's past meal amount.
前記記憶部は、前記食事情報に前記ユーザにおける前記食事量の計測回数を対応付け、且つ、前記ユーザとは異なる第2ユーザの前記食事情報を記憶し、
前記計測回数を所定の閾値と比較する判定部を更に備え、
前記判定部にて前記計測回数が前記閾値以下と判定した場合、前記解析部は、前記第2ユーザの前記食事情報に基づき前記推薦食事量を求める、請求項2に記載のフードロス防止システム。
The storage unit associates the meal information with the number of measurements of the meal amount of the user, and stores the meal information of a second user different from the user,
Further comprising a determination unit that compares the number of measurements with a predetermined threshold,
3. The food loss prevention system according to claim 2, wherein, when said determination unit determines that said number of times of measurement is equal to or less than said threshold, said analysis unit obtains said recommended meal amount based on said second user's meal information.
前記推薦食事量を出力する出力部を更に備えている、請求項1ないし請求項3のいずれかに記載のフードロス防止システム。 4. The food loss prevention system according to any one of claims 1 to 3, further comprising an output unit that outputs said recommended meal amount. 前記取得部による計測データに基づき、分類情報の付与によって前記食事量を複数種類に分ける分類部を更に備え、
前記解析部は、前記推薦食事量を前記分類情報毎に分けて求める、請求項1ないし請求項4のいずれかに記載のフードロス防止システム。
Further comprising a classification unit for classifying the meal amount into a plurality of types by adding classification information based on the measurement data obtained by the acquisition unit;
5. The food loss prevention system according to any one of claims 1 to 4, wherein said analysis unit obtains said recommended meal amounts separately for each of said classification information.
前記解析部は、提供された食事に応じて前記ユーザから入力された満腹度に基づき、前記推薦食事量を求める、請求項1ないし請求項5のいずれかに記載のフードロス防止システム。 6. The food loss prevention system according to any one of claims 1 to 5, wherein said analysis unit obtains said recommended meal amount based on a satiety level input by said user according to the provided meal. 前記解析部は、前記ユーザの体調に関する情報に基づき、前記推薦食事量を調整する、請求項1ないし請求項6のいずれかに記載のフードロス防止システム。 7. The food loss prevention system according to any one of claims 1 to 6, wherein said analysis unit adjusts said recommended meal amount based on information regarding said user's physical condition. 前記解析部は、天候を含む環境に関する情報に基づき、前記推薦食事量を調整する、請求項1ないし請求項7のいずれかに記載のフードロス防止システム。 8. The food loss prevention system according to any one of claims 1 to 7, wherein said analysis unit adjusts said recommended meal amount based on information about the environment including weather. 前記取得部は、画像を取得して前記画像から前記食事量を求める機能を更に備え、
前記解析部は、前記画像によって得られた前記食事量も含めた情報に基づき前記推薦食事量を求める、請求項1ないし請求項8のいずれかに記載のフードロス防止システム。
The acquisition unit further has a function of acquiring an image and obtaining the meal amount from the image,
9. The food loss prevention system according to any one of claims 1 to 8, wherein said analysis unit obtains said recommended meal amount based on information including said meal amount obtained from said image.
画像を取得する取得部と、
前記画像によって得られた食事量に基づき推薦食事量を求める解析部と、を備えている、フードロス防止システム。
an acquisition unit that acquires an image;
a food loss prevention system, comprising: an analysis unit that calculates a recommended meal amount based on the meal amount obtained from the image.
前記取得部により取得された画像に基づき、分類情報の付与によって前記食事量を複数種類に分ける分類部を更に備え、
前記解析部は、前記推薦食事量を前記分類情報毎に分けて求める、請求項10に記載のフードロス防止システム。
further comprising a classification unit for classifying the meal amount into a plurality of types by adding classification information based on the image acquired by the acquisition unit;
11. The food loss prevention system according to claim 10, wherein said analysis unit obtains said recommended meal amounts separately for each of said classification information.
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